乌蒙山区毕节市农业旱灾风险评估

旱灾是影响贵州山区主要的气象灾害,对农业生产影响极大,科学评估农业旱灾风险对抵抗干旱、减少灾害损失具有重要意义。以乌蒙山区毕节市为例,在综合考虑旱灾四阶段"诱发、孕灾、成灾、救灾"特征的基础上,从水分、综合环境保水能力与用水情况、农业脆弱性和救灾保障四方面构建指标体系,用熵值法在县域尺度对毕节市旱灾风险进行综合评估。结果显示:毕节市旱灾风险较大,平均风险等级为较高风险;综合旱灾风险由西部向东部递减,旱灾高风险区占全市面积的48.24%,主要分布在赫章县、威宁县与七星关区,较高风险区、中等风险区和低等风险区各占22.17%、18.92%、10.67%;从旱灾发生的阶段来看,毕节市诱发期和救灾期的风险较大。今后应加强旱灾预警和救灾保障。     

2008年中国南方低温雨雪冰冻灾害承灾体分类与脆弱性评价——以湖南省郴州市交通承灾体为例

基于灾害系统理论对承灾体进行分类,对于有效防灾减灾具有重要意义。依据北京师范大学民政部/教育部减灾与应急管理研究院的综合风险搜索引擎为灾情数据来源,从产业结构、灾害链和土地利用3个角度对中国南方低温雨雪冰冻灾害的承灾体进行分类,并以郴州市交通承灾体为例,进行了脆弱性评价。研究结果表明:第一产业承灾体种类最多、面积最大,第二产业承灾体集中在电力行业,第三产业承灾体集中在交通运输业;"结构破坏"、"断电"和"交通阻塞"在灾害链节点处的承灾体脆弱性强;土地利用中大面积的林地和园地,线网状的交通网、电网和通讯网用地的脆弱性强;郴州市交通承灾体脆弱性存在着明显的地域差异,京珠高速公路郴州段脆弱性为全市最高。本研究可为灾情评估和减灾工程布局提供科学依据。     

福建省台风灾害风险区划研究

根据自然灾害系统理论,选取致灾因子危险性、孕灾环境稳定性、承灾体脆弱性以及灾后恢复性为福建省台风灾害风险评价指标,采用福建省台风灾害数据库资料和福建省社会经济数据库资料,应用综合加权法得出福建省各县域的风险度数值,将福建省台风灾害风险分为三个不同风险等级的区域,并针对风险分区提出对应的防灾减灾对策。     

气候变化影响下2050年广东沿海地区风暴潮风险评估

 随着气候变化的影响,广东沿海地区台风风暴潮灾害时空分布逐渐发生变化。本文根据近30年来广东沿海地区18个验潮站的风暴潮资料以及近60年来西北太平洋热带气旋资料,结合前人对西北太平洋热带气旋与海表温度关系研究以及对珠江三角洲地区海平面上升趋势的预测研究,利用ArcGIS空间分析技术,对2050年广东省沿海地区风暴潮淹没范围进行了预测,并对不同区域风暴潮的危险性进行了分析评价。从社会经济、土地利用、生态环境、滨海构造物和承灾能力5个方面构建风暴潮承灾体脆弱性评估体系,完善了广东省沿海地区风暴潮脆弱性指标预测模型,通过该模型对2050年该地区风暴潮脆弱性进行了评估。在未来气候变化影响下风暴潮灾害危险性评价和脆弱性评估的基础上,对2050年广东沿海地区风暴潮灾害风险进行了综合评估,绘制了该地区风暴潮灾害风险评价图。     

石化企业承灾体脆弱性评估研究

为研究石化企业的事故控制与灾害预防,从承灾体脆弱性角度分析石化事故对承灾目标的影响,构建石化企业承灾体脆弱性评估模式.该模式通过组合熵权层次分析法确定指标权重,模糊综合评价法确定脆弱等级.将该模式应用于天津某石化企业乙烯装置区中,得到脆弱性指数为0.675 3,为比较脆弱等级.针对区域内事故预防与控制的薄弱环节提出管控措施,采取管控措施后脆弱性指数降为0.596 1,为一般脆弱等级.结果表明,采取管控措施可降低区域承灾体的脆弱性,该模式可为企业采取事故控制与灾害预防措施提供决策依据.     

基于GIS的秦岭暴雨灾害风险评价研究

以陕西秦岭为研究区域,应用16个县、市的DEM地理、气象、社会经济等数据,运用克里格插值法、层次分析法(AHP)和极差标准化等,从致灾因子危险性、孕灾环境敏感性、承灾体脆弱性以及防灾减灾能力等方面建立陕西秦岭地区暴雨灾害风险评价模型;利用GIS软件中的自然断点分类法、去量纲化和栅格计算器分析等方法,进行陕西秦岭地区暴雨灾害风险指数的计算分析.结果表明:汉中市、石泉县、安康市和商南县处在暴雨灾害高风险区,宝鸡市、商州市处在低风险区;将暴雨灾害风险综合指数图与近10年陕西秦岭地区暴雨灾害实际发生情况进行对比,与实际基本吻合,风险评价精度较高,为陕西秦岭地区暴雨灾害预警及防灾减灾提供借鉴.     

基于ARCGIS的河南省分区农业旱灾风险分析

针对以往研究中旱灾发生概率计算精度不高、权重确定不够客观等不足,利用信息扩散理论和农业旱灾风险指数法,从致灾因子、孕灾环境、承灾体和抗旱减灾能力4个方面选取相应的评估指标,基于ARCGIS平台,对河南省农业旱灾风险进行分区分析.结果表明:濮阳和安阳处于致灾因子高危险区;鹤壁和新乡处于孕灾环境高敏感区;焦作和济源处于承灾体高脆弱区;开封、郑州、洛阳处于高抗旱减灾能力区.综合各影响因素的风险指数,安阳、鹤壁和济源处于农业旱灾高风险区.     

基于栅格数据的气象灾害风险评估

全球变化背景下,洪涝、干旱、高温热浪和低温冷冻等气象灾害频发,给农业生产和生态环境带来严重损害.气象灾害风险评估与区划是灾害评估与管理的重要内容,本文利用江苏省气象水文数据、基础地理信息数据、社会经济数据、灾害数据,通过分析气象灾害(洪涝、干旱、高温热浪和低温冷冻)致灾因子、孕灾环境因子、承灾体易损性因子和防灾减灾因子等指标,利用GIS技术,建立了江苏省气象灾害风险评估模型,进而对气象灾害进行风险评价与区划.结果表明:(1)高温灾害苏南地区风险最大,苏北地区风险最小;(2)低温灾害风险在省内从北向南递降,高风险区位于苏北地区,低风险区位于苏南地区;(3)洪涝灾害高风险区主要位于苏北地区,淮安、宿迁、连云港以及盐城北部属洪涝灾害的高风险区,镇江、泰州和南通北部属于中风险区,而低风险区主要分布在徐州西部,无锡、苏州以及南通东南部;(4)旱灾风险从苏南向苏北递增,最大区域为宿迁、连云港西部及徐州东部,旱灾风险低值区位于苏州、无锡、镇江、泰州及南通北部.风险区划结果能直观反映出气象灾害的区域性差异,且与致灾因子危险性分布图一致,因此对气象灾害进行全面精准的预报是进行防灾减灾的主体,同时还应采取措施降低孕灾环境的敏感性,成灾体的易损性以及加强防灾减灾能力建设.     

京津冀城市群高温灾害风险区划研究

本文利用175个气象站观测数据和社会经济资料,从致灾因子、孕灾环境、承灾体、抗灾能力四个方面研究了京津冀城市群高温灾害风险,结果表明:京津冀城市群高温频次呈南部高、北部低以及平原地区高、山区低的空间分布特征,频次最高区域位于石家庄和衡水以南、邯郸以北地区,北部的承德、张家口和秦皇岛地区高温频次最低;致灾因子高危险区和孕灾环境高敏感区主要分布在河北省南部,承灾体高易损区主要位于大型城市,经济发达的城区抗灾能力较强,抗灾能力风险较低;京津冀城市群高温灾害综合风险区划呈南高北低特征,高风险区集中在河北中南部及北京和天津的市区,河北中部及邻近北京、天津地区则为次高风险区和中等风险区,河北北部、西北部和东北部多为低风险区和较低风险区.     

基于GIS的大连市暴雨洪涝灾害综合风险评估

利用大连市日降水数据和社会经济数据,采用层次分析法(AHP)和熵权法,结合GIS技术,从暴雨洪涝灾害的危险性、暴露性、脆弱性和防灾减灾能力4个因子入手,选取18个暴雨洪涝灾害综合风险评价指标建立大连市暴雨洪涝灾害综合风险评估模型,对大连市暴雨洪涝灾害的综合风险进行评估。结果表明：从暴雨洪涝灾害危险性空间分布来看,大连市具有东北部、西南部地区较高,中部地区较低的特点;北部地区暴雨洪涝灾害暴露性和防灾减灾能力均较低,而南部区域较高;西南部、中部地区暴雨洪涝灾害脆弱性较高,东北部、南部地区脆弱性较低。大连市暴雨洪涝灾害综合风险等级以中风险为主,占全市总面积的41.3%,从大连市的东北到西南方向呈片状分布;其次是低风险区,占全市总面积的20.93%,主要分布在庄河市的西北部和瓦房店市;高风险区域面积小,仅占全市总面积的0.72%,集中分布在沙河口区和长海县。沙河口区和长海县作为大连市暴雨洪涝灾害的高风险区,在极端暴雨条件下极有可能发生洪涝灾害,已成为防洪工作的重点关注地区。     

GIS技术支持的黄水河流域山洪灾害风险性分析

我国足一个山洪灾害频发的国家,山洪灾害对人民的生命财产安全构成了巨大的威胁.本文以山东省黄水河流域为研究区,从灾害系统论的观点出发,综合考虑洪灾孕灾环境、致灾因子和承灾体诸要素,对影响山洪火害风险的各种要素指标进行了选择,并对相关要素和指标在GIS环境下的获取方法进行了研究.最后利用GIS空间分析统计功能定量分析了山洪灾害的风险性和危险程度.这对水利部门科学地确定防洪标准和规划防洪工程建设,有效避免洪涝火害损失等都具有重要意义.     

基于BP神经网络的洪涝灾害风险评价——以杭埠河流域为例

根据产生洪涝灾害风险的各种因素,从致灾因子、孕灾环境、承灾体和社会承灾能力4个方面,选取年均降雨量、坡度、河网密度、植被覆盖度、土地利用、人口密度等15个评价指标。建立BP神经网络模型,通过指标数据进行训练和检验,对杭埠河流域洪涝灾害风险进行了评价。结果表明,流域东北部洪涝灾害风险高,流域中部洪涝灾害风险属于中等水平,流域西南部洪涝灾害风险低。BP神经网络模型直观、简便具有推广和应用价值。     

青海省畜牧业雪灾风险评价研究

利用青海省1986-2005年积雪深度数据和1949-2005年雪灾灾情案例数据,构建畜牧业雪灾风险评价模型,拟合脆弱性曲线,采用GIS技术,评价了不同年遇致灾水平下青海省畜牧业雪灾损失风险.结果表明:(1)青海省雪灾致灾因子高危险性区域分布在祁连山、唐古拉山、巴彦喀拉山和可可西里山一带,多年平均积雪深度在5cm以上;(2)青海省畜牧业雪灾风险呈现南高北低的分布格局,高风险等级区域集中位于玉树藏族自治州的玉树县、囊谦县和果洛藏族自治州的达日县、班玛县,这是青海省雪灾风险重点防范区域.中高风险等级区域主要分布在昆仑山以南,唐古拉山以北的青南高原地区,占畜牧业总面积的65.2%.本研究可以为减轻雪灾损失,保障畜牧业持续发展提供科学参考.     

基于区域灾害系统论的广东省台风灾害风险评估——以“山竹”台风为例

本研究的主要目的是构建一种适用于广东省的台风灾害风险评估模型,从而能有针对性地对广东省发生台风灾害后的抗灾救灾、应急决策提供参考意见.本文在区域灾害系统论的指导下,综合了致灾因子危险性、孕灾环境敏感性、承灾体脆弱性3方面,构建了一套新的评估指标体系,并以加权综合法、层次分析法、自然间断点分级法构建了广东省台风灾害风险评估模型.最后以2018年第22号超强台风“山竹”为例,对广东省进行了台风灾害风险评估,并形成了1 km×1 km的综合风险区划图和评估分析结果.结果表明：1）该模型评估出的广东省“山竹”台风灾害中高风险地区与灾情报告相符合,具有较高的可靠性;2）广东省“山竹”台风灾害致灾因子危险性呈现出中东部沿海和中西部地区高,并逐渐向周围递减的分布;3）广东省台风灾害高孕灾环境敏感性地区主要集中在珠江三角洲地区以及粤东潮汕地区,这些地区地势平坦、河网密集、植被覆盖度低;4）广东省台风灾害高承灾体脆弱性地区主要集中在珠江三角洲地区、粤东潮汕地区、粤西茂湛地区,这些地区人口稠密、经济发达、耕地众多、城市化程度高;5）广东省“山竹”台风灾害综合风险呈现出中东部沿海和中西部地区高,并逐渐向周围...     

云南楚雄彝族自治州洪涝风险评估

利用降水资料、地形资料与社会经济数据，建立楚雄彝族自治州（以下简称楚雄州）洪涝风险评估体系及评估模型.运用层次分析法计算出各个洪涝指标的权重值，再用加权综合评价法建立各影响因子模型，并用GIS(Geographic Information System)软件对数据结果制图，对致涝因子危险性、孕涝因子敏感性和承涝因子脆弱性3个指标进行分析，得到楚雄州洪涝风险的危险性、敏感性、脆弱性和综合风险评估指数.结果表明：楚雄州致涝因子危险性最高的是双柏县，危险性值是0.575，危险性最低的区域是元谋县，危险性值是0.067；楚雄州孕涝因子敏感性较高的是元谋县，敏感性值是0.392，敏感性最低的是双柏县，敏感性值是0.074；楚雄州承涝因子脆弱性最高的区域是双柏县，脆弱性值是0.194，脆弱性最低的区域是楚雄市，脆弱性值是0.011.洪涝风险综合评估的最高风险区域主要是双柏县，风险指数是0.437，最低风险的区域主要是元谋县，风险指数是0.137.     

基于RS和广义目标函数法的清水沟地质灾害承灾体易损性评价

选取白龙流域内具有代表性的清水沟小流域,以清水沟承灾体个体为评价单元,基于遥感数据和广义目标函数方法,引入地质灾害直接威胁概率指标,构建了小流域地质灾害易损性评价指标体系和评价方法,开展了清水沟大比例尺易损性评价.结果显示:清水沟小流域易损性为0～0.105的低易损性承灾体面积占全流域面积的88.4%,0.106～0.251的中易损性承灾体面积占10.2%,0.252～0.812的高易损性承灾体面积仅占1.4%.从空间分布上看,低易损性承灾体主要分布在中上游,以草地、林地和耕地为主,高易损性承灾体主要分布在下游,特别是沟口冲积扇上的居民区,以房屋、公路、桥梁为主.流域内滑坡体对于其下方的沟道以及下游的居民区有较大威胁,导致这些区域的易损性显著增加.应当做好对滑坡体的防护措施,并对下游的居民区进行重点保护.     

河南省农业干旱风险评价框架与应用

风险评价是风险管理的基础性工作,科学合理的风险评价框架是实现综合风险防范的核心内容和关键环节.文章基于灾害系统理论,从灾害形成机理视角,构建了农业干旱风险评价框架,并以河南省2014年干旱事件为案例进行实证研究.结果表明,1)河南省农业干旱风险呈现明显的空间差异特征,高风险区主要分布在平顶山、洛阳和南阳等地区,而低风险区主要分布在北部的鹤壁、安阳、濮阳和新乡以及东南部的信阳等地区,并体现出致灾因子与承灾体的叠加作用;2)基于灾害系统理论的农业干旱风险评价框架包含了植被、土壤、降水以及承灾体数量和分布特征等多方面要素,能够有效表征农业干旱灾害的致灾过程,同时结合本文采用的赋权方法能够较好地再现河南省2014年夏季干旱灾害的受灾等级和空间分布特征.     

气象灾害风险评估承灾体易损性参数定量确定方法研究——以潍坊市干旱、暴雨洪涝灾害为例

气象灾害风险评估是气象防灾减灾的基础和前提。针对当前灾害风险评估过程中模型参数多依靠专家打分,人为因素影响大的问题,提出了"制定承灾体易损性分类体系→构造承灾体易损性判断矩阵→计算承灾体易损性参数"的定量确定承灾体易损性参数技术方法。选择20世纪80年代以来山东省潍坊市干旱和暴雨洪涝各4次灾害过程,分别计算了经济易损性参数和人口易损性参数。结果表明:同一灾种历次灾害过程确定的承灾体易损性参数相对稳定,承灾体易损次序完全一致,算法具有良好的稳定性。同一灾种承灾体的经济易损性参数和人口易损性参数差异明显,不同灾种的承灾体易损性参数存在差异显著。通过承灾体易损性参数在一定程度上能揭示出灾害与承灾体之间的内在作用规律。承灾体易损性空间分布与地方社会经济结构有关,就潍坊市而言,干旱灾害的经济易损性承灾体以旱地为最大,其次为林地,再次为草地;人口易损性承灾体以城镇用地和农村居民点为主,其次为旱地。暴雨洪涝灾害的经济易损性承灾体以旱地、农村居民点、城镇用地为主,且其经济易损性程度相当,林地的经济易损性也不可忽视;人口易损性承灾体主要为农村居民点和城镇用地,较干旱灾害更为集中。可为研究不同地区、不同灾种承灾体易损性提供定量分析手段。     

城市山洪灾害易损性的RS和GIS分析

以受山洪灾害影响突出的云南文山城区为研究区,从承灾体属性特征和社会承灾能力二个方面探讨了城市山洪灾害易损性分析的方法;利用高分辨率遥感卫星影像为数据源完成城市土地覆盖类型解译,在此基础上应用GIS定量分析城市山洪灾害易损性.对承灾体属性特征定量分析结果表明,文山城区50年一遇山洪淹没范围内的承灾体中城市房屋建筑的易损性最大.对易损性要素中的社会承灾能力分析认为,由于文山城区段防洪河道行洪能力低,蓄滞洪能力弱,山洪灾害的易损性仍然较高,山洪对文山城威胁形势严峻.     

杭州市主城区暴雨内涝灾害风险区划

城市暴雨内涝灾害风险区划对减轻城市灾害损失以及提高防洪抗灾能力有着重要的现实意义.从致灾因子危险性、孕灾环境敏感性、承灾体易损性以及防灾减灾能力4个方面出发,在已有洼地积涝提取模型的基础上,采用GIS空间分析技术和模糊综合评价方法,选取内涝灾害频发的杭州主城区进行暴雨内涝灾害风险区划研究,最终生成以30m×30m为基本评价单元的暴雨内涝灾害风险区划图.结果表明,杭州市主城区大部分区域(面积比约为83.12%)风险等级为中等及以下,小部分区域(面积比约为16.88%)风险等级较高,整体表现出较强的空间差异性,呈现出以上城和下城等老城区为中心向外辐射、风险等级逐渐降低的特点,其中富阳区内局部地区由于受地形影响导致风险等级较高.