2000—2018年青藏高原旱灾风险动态评估

全球变暖气候变化背景下,干旱给农业生产带来严重威胁。青藏高原作为气候变化的“感应器”和“敏感区”,对青藏高原进行农业旱灾风险研究,有利于青藏高原抗旱规划和提高抵御旱灾的能力。基于区域灾害系统理论构建了青藏高原农业旱灾风险评估模型,分析了青藏高原农业旱灾危险性、暴露性、脆弱性和旱灾风险的时空演变特征,并对青藏高原县市农业旱灾风险等级进行了区划。结果表明：(1)青藏高原农业旱灾危险性由东南向西北呈现“高—低—高”分布,东南部区域危险性呈现增加趋势,7—9月青藏高原东部及东南部冬小麦与冬青稞遭遇旱灾的风险较高,4—8月青藏高原北部区域牧草遭遇旱灾风险较高;(2)藏高原农业旱灾暴露性区域性差异较小,东部和西北部暴露性呈现增加趋势,中部和西部暴露性呈现下降趋势;(3)青藏高原98.79%的县市脆弱性减小趋势通过置信度为99%的显著性检验;(4)青藏高原东南部和北部区域农业旱灾风险较高且呈现增加趋势。     

安徽省农业旱灾脆弱性综合分析与评价

旱灾是影响安徽省农业特别是粮食生产可持续发展的重要制约因素。在相同致灾强度下,灾情会随灾害脆弱性的增强而加重,因此,研究农业旱灾脆弱性对安徽省防灾减灾和农业可持续发展具有特别重要意义。根据影响旱灾脆弱性的因素和指标体系选取的原则,选择了旱灾面积比、森林覆盖率、农村人均收入等9个指标,采用加权综合评价方法对各市旱灾脆弱性进行分析,并利用聚类分析方法进行旱灾脆弱性区划。结果表明,除合肥市、阜阳市、池州市、宿州市和黄山市5个市需要采取措施降低旱灾脆弱度外,安徽省总体上农业旱灾脆弱性较弱,有较强的抗旱承灾能力。     

云南省农业旱灾社会脆弱性评价研究

针对云南省近年来旱灾爆发频率、波及范围、持续时间及损失程度等呈现的加重趋势,首先构建干旱扰动下农业旱灾社会脆弱性评价指标体系,运用组合熵-CRITIC法确立指标权重,对云南省近15年来农业旱灾社会脆弱性进行动态评价。结果表明,近年来云南省农业社会经济在干旱扰动下,敏感性和应对能力总体呈现增长趋势,农业社会脆弱性呈现波动下降趋势;旱灾社会脆弱性类型划分结果显示,云南省农业社会脆弱性在干旱扰动下,主要集中于低敏感性、低应对能力,高敏感性、低应对能力和高敏感性、高应对能力3种类型。最后,提出从提高农户防旱抗旱意识,加快农业种植结构调整,积极探索灾后补偿新范式等方面进行农业旱灾风险管理。     

基于GIS的南盘江流域区域农业旱灾风险区划应用研究

根据农业干旱发生发展规律和风险理论,从旱灾造成农作物减产的角度出发,分别对致灾因子危险性、孕灾环境脆弱性和承灾体易损性进行分析,建立农业旱灾风险评估模型,结合GIS中自然断点分类法进行聚类分析,开展区域农业旱灾风险区划。以云南省南盘江流域为研究区域,根据干旱等级划分标准,将研究区域按4个等级进行农业旱灾风险区划,并对分区结果进行分析,为该区域政府部门制定防灾减灾规划提供技术支撑。     

区域农业旱灾脆弱性评价及其影响因素

为加强区域农业旱灾风险管理,对河南、山东省农业旱灾脆弱性进行评价。结合相关文献与区域实际情况,从敏感性和恢复力2个角度选取12个指标,建立评价指标体系;运用熵值法和综合指数法构建旱灾脆弱性评价模型,计算区域内各城市的农业旱灾脆弱性指数;最后采用因子贡献度模型对关键影响因素进行识别。结果表明:研究区农业旱灾脆弱性级差化特征明显,总体处于中脆弱度状态;农业旱灾脆弱性空间差异显著,河南省脆弱性程度高于山东省;河南省农业旱灾脆弱性的主要影响因素有农业人口比重、复种指数和农村居民人均收入,山东省农业旱灾脆弱性的主要影响因素是有效灌溉面积比重、单位耕地面积农业用水量和人均财政收入。     

辽宁省农业旱灾脆弱性评价

为增强辽宁省农业旱灾风险综合管理水平,对其2005-2016年的农业旱灾脆弱性运用随机权神经网络法进行评价,并检验分析了传统BP网络、RBE网络与随机权神经网络模型的准确性与可靠性。结果显示:经济的快速增强是驱动辽宁省农业旱灾脆弱性的主要趋势,研究期间该区域旱灾脆弱性整体呈现出减弱的变化趋势;相对于其他两种模型,随机权神经网络具有更好的可靠性与准确性,可为区域旱灾风险综合管理和防控提供一定参考价值。     

基于三角模糊数和联系数耦合的区域农业旱灾脆弱性动态评价

农业旱灾系统脆弱性评估对农业干旱风险管理及风险调控实践中具有重要意义。为定量评估蚌埠市农业旱灾的脆弱性,采用基于三角模糊数和联系数耦合的方法建立了农业旱灾脆弱性评估模型。首先由集对分析法计算单指标联系数,采用分析取值法即不同等级标准阈值对应不同的差异度系数确定不同指标的动态差异度系数,再结合对立度系数计算各单指标联系数值并加权得到各子系统的联系数值和样本综合联系数值,最后通过样本综合联系数值与评价等级值间的函数关系确定区域农业旱灾系统的脆弱性强弱等级值。将构建的基于三角模糊数和联系数耦合的模型应用于蚌埠市农业旱灾脆弱性评价中,结果表明:基于三角模糊数和联系数耦合的综合评价法与基于灰色关联度和联系数耦合的综合评价法、云相似度评价法及模糊综合评价法的评价结果相一致,其中2001—2003年的旱灾脆弱性较强,接近3.5级,2004—2010年的旱灾脆弱性适中,都在3级左右微小浮动,其整体的脆弱性发展趋势是逐渐改善。这说明蚌埠市农业系统目前抵御旱灾脆弱性的能力在逐渐加强,农业的发展水平在不断提高,可为政府科学防控旱灾风险、科研人员定量研究提供有力依据。     

基于GIS的宁夏六盘山地区干旱风险分析

宁夏六盘山地区作为当地地表水的主要发源地,水文干旱情势是该地区水资源规划的重要影响因素。以好水川流域为例,基于灾害学理论,建立了包含致灾因子危险性、孕灾环境脆弱性、成灾体暴露性的评价系统,采用模糊层次分析法确定各指标权重,进行流域干旱风险分析及区划。结果表明:评价系统中,致灾因子危险性权重为0.45,是干旱风险的主要影响因子;流域下游的干旱风险高于上游流域,中下游南部的干旱风险最大,50%以上的区域风险等级属于中、高风险。     

投影寻踪技术在农业旱灾脆弱性评价中的应用

利用DPS中的投影寻踪综合评价法选取最优投影方向,以最优投影方向所对应的投影特征量作为评价依据,建立了农业旱灾脆弱性评价模型。选取衡阳市7个县域的水田密度、人口密度、7—9月蒸发量、人均收入、水池水塘密度、7—9月降水量和森林覆盖率作为评价指标,进行了农业旱灾脆弱性评价。结果表明:衡阳市各县的农业旱灾脆弱性强弱排序为衡南、衡阳、衡山、衡东、耒阳、祁东、常宁。     

基于BP神经网络的洪涝灾害承灾体脆弱性评估

为了降低洪涝灾害对北京市承灾体的损害,制定了一个同时考虑暴露度、敏感性和适应能力的承灾体脆弱性评估框架,运用熵权-TOPSIS算法对承灾体指标数据客观赋权并得到标准化后的脆弱性指数,将初始权重和脆弱性指数分别作为输入和输出数据集代入BP神经网络进行训练进而得到优化权重;进一步结合ArcGIS技术对洪涝灾害承灾体脆弱性进行评估,并利用自然断点法将洪涝灾害承灾体脆弱性划分为4个等级。结果表明：(1)人口密度、经济密度、城市POI密度、植被覆盖率和排水管网等指标对北京市洪涝灾害承灾体脆弱性影响显著;(2)北京市洪涝灾害承灾体脆弱性在空间上呈现东南向西北逐渐降低的趋势,城市中心区脆弱性等级高,边缘地区脆弱性低。研究成果对于降低北京市洪涝灾害承灾体脆弱性具有一定指导意义,权重优化模型及脆弱性评估模型也可应用到其他城市。     

四川省典型干旱事件时空特征分析

基于1992—2022年四川省降雨数据,采用月尺度标准化降水指数（SPI）,分析近20年四川省典型干旱事件时空特征。结果表明：(1)2001年、2006年、2011年等年份发生了严重干旱,其中2001年4月、5月和2011年7月特旱面积最大,2001年5月、2006年8月和2022年7月整体干旱最严重;(2)2006年和2016年以中旱为主,2011年8月和2022年6—8月则是重旱和中旱;(3)2001年和2022年干旱几乎覆盖全省区域,2006年、2011年和2016年干旱多发生在西部、南部和东北部。受全球气候变暖和城市化进程加快引起得更加显著的热岛效应的影响,未来四川省干旱灾害可能会更加严重,应当加强旱灾防御研究。     

基于四维度模型的湖南省湘江流域洪涝灾害风险评估

当前极端气候事件频发,降水频次与强度剧增,致使区域洪涝风险提高。为了降低区域洪涝风险,从致灾因子危险性、孕灾环境敏感性、承灾体脆弱性和防灾减灾能力四维度分析洪涝灾害风险的形成机理,基于11项指标,综合运用ArcGIS地理信息软件与熵权法等数理统计方法客观赋权,对湖南省湘江流域的洪涝风险进行综合性评估,最终制作出区县尺度的洪涝风险分布图。结果表明：湘江流域中西部致灾因子危险性低,中游地区孕灾环境敏感性高;环长株潭地区与衡阳市的承灾体脆弱性较高,但前者凭借良好的经济基础,其防灾减灾能力相对较强;湘江流域洪涝风险分布从东北向西南呈增强趋势,高洪涝风险区位于长沙市、益阳市、衡阳市及永州市南部,不同地区洪涝风险的主导因子不同。研究结果较好地反映了多因子作用下地区洪涝风险的差异,可为区域防洪减灾提供支撑。     

基于随机权神经网络的农业旱灾脆弱性评价

农业旱灾脆弱性综合评价是增强农业旱灾风险管理水平的重要方法。运用随机权神经网络法对四川省2000—2015年农业旱灾脆弱性水平进行综合评价分析,检验随机权神经网络评价模型的性能并将其与RBF神经网络和传统的BP网络模型进行比较。研究结论表明:四川省农业旱灾脆弱性水平总体上呈减弱趋势,经济的快速增长是其主要驱动因素;随机权神经网络评价模型的各项性能均优于RBF和BP神经网络,该研究结论为农业旱灾风险管理提供了新思路和新方法。     

基于偏联系数的大兴区地下水水质时空动态演变趋势分析

为探究城镇化对大兴区浅层地下水水质的影响，采用大兴区2006—2016年浅层地下水水质数据，选择硝酸盐、总硬度、溶解性总固体(TDS)3个水质指标作为评价指标，基于ArcGIS的空间插值和区域分析工具，按照行政边界提取区域水质结果，通过集对分析确定各区域的地下水水质等级，基于偏联系数对大兴区地下水水质动态演化规律进行评价分析。结果表明：硝酸盐指标主要涉及Ⅰ～Ⅳ类水，总硬度指标主要涉及Ⅲ～Ⅴ类水，TDS指标主要涉及Ⅲ、Ⅳ类水；研究区地下水水质等级呈现缓慢增长的趋势，水质出现恶化趋势；从空间分布上看，大兴区北部地下水综合水质等级和基于TDS指标的水质等级最高、南部次之、中部最低，基于硝酸盐指标的水质等级北部最高、中部次之、南部最低，基于总硬度指标的水质等级南部最高、中部次之、北部最低；基于各指标的水质Ⅱ级支持度均为最高，2013—2016年综合水质和基于总硬度指标、TDS指标的水质Ⅲ级支持度高于Ⅰ级支持度，相应水质有恶化的趋势，基于硝酸盐指标的水质Ⅰ级支持度高于Ⅲ级支持度，说明大兴区基于硝酸盐指标的整体水质有好转的趋势，但北部相应水质呈现持续恶化的趋势。     

基于EM-DAT数据的全球干旱灾害链分析研究

旱灾及其引发的次生灾害对经济和社会活动影响巨大，开展其相关链生灾害的研究对灾害防御具有十分重要的意义。目前对于灾害链的研究仍缺乏定量化的结果，本研究以EM-DAT数据为基础，利用引发率指数(Y)定量化剖析高温、旱灾、火灾和疫病所形成的干旱灾害链，在全球七大区域的典型特征及传递过程。研究结果表明：(1)欧洲东部是受干旱灾害链影响最为严重的区域(引发率均值为0.22)，其中“干旱—火灾”灾害链传递概率最大(37%)，非洲(引发率均值为0.04)受影响最小，仅有“干旱—疫病”灾害链(21%)引发关系明显。(2)根据引发率指数的结果，在旱灾发生后，亚洲、美洲南部和非洲需主要防范疫病的发生，欧洲和美洲北部则需主要防范火灾的发生;当高温发生后，亚洲和欧洲东部需主要防范旱灾和疫病的发生，欧洲和美洲北部则需防范火灾发生。本研究分析了各区域的干旱灾害链的典型特征、链式传递过程，可为区域灾害链的防治减灾提供科学依据。     

福建省暴雨时空演变规律与洪涝灾害脆弱性曲线研究

【目的】日益频繁的极端天气导致全球各地面临严重的洪涝灾害,我国东南沿海地区长期受洪涝灾害困扰,且灾害风险日益增大。鉴于此,系统分析福建省洪涝灾害的致灾因子——暴雨的时空特征,构建暴雨-洪涝灾情脆弱性曲线,以期为福建省洪涝灾害的灾情评估提供科学支撑和方法借鉴。【方法】基于1960—2020年福建省22个国家气象站逐日降水数据和1950—2020年福建省洪涝灾害灾情数据,利用趋势拟合、Mann-Kendall趋势分析和突变检验方法,分析了福建省极端降水进行时空分异特征,采用多元回归线性模型拟合极端降水与农业、人口和经济等灾情指标,构建洪涝灾害的脆弱性曲线。【结果】结果表明：福建省极端降水时空分布不均且极端降水的发生频率呈增多趋势,农业、人口和经济等灾情指标趋势不同,拟合的最优脆弱性曲线模型为：受灾面积与播种面积的比率(农业受灾面积损失率)=0.001×年总降水量+0.002×年特大暴雨降水量-0.107。【结论】福建省洪涝灾害的农业受灾面积、成灾面积及直接经济损失等灾情指标总体上呈上升趋势,受灾人口和死亡人口呈下降趋势。灾情指标的趋势变化与日益增强的防灾减灾能力密切相关。脆弱性曲线可为未来...     

江苏扬州市洪涝灾害风险评价与区划分析

利用江苏扬州市基础地理信息数据、2017—2020年社会经济数据及2001—2020年的逐日降水气象资料,运用层次分析法、加权综合评价法等方法,结合ArcGIS（地理信息系统软件）技术从孕灾环境敏感性、致灾因子危险性、承载体易损性、防灾抗灾能力4个方面选取指标,评价扬州市暴雨洪涝灾害风险水平并划分风险区域等级。评估结果显示：高风险区主要分布在扬州市北部,如降雨量丰沛的宝应县。低风险区主要分布在东南部。研究结果为扬州市暴雨洪涝灾害防御和风险管理提供了参考和借鉴。     

淮河流域植被降水利用效率时空格局分析

利用2001～2016年MODIS NDVI及气象数据,基于CASA(Carnegie-Ames-Stanford Approach)模型估算了淮河流域植被净初级生产力(Net Primary Productivity, NPP),并结合降水量数据,分析植被降水利用效率(Precipitation Use Efficiency,PUE)的时空分布特征及其对气候因子的响应。结果表明:①2001～2016年间淮河流域的植被平均PUE为0.598 g C/(m~2·mm),总体呈下降趋势;②淮河流域植被降水利用效率空间上呈规律性变化,流域北部PUE增加,南部降低;③淮河流域不同植被类型PUE有较大差异,大部分地区为农田且PUE最高,其次是森林、灌丛,最后为草甸;④淮河流域99.7%的地区PUE与降水量呈负相关,而80.1%的地区与温度为正相关;⑤降水量是影响淮河流域植被PUE的重要因素。     

湖南省农业干旱灾害风险区划研究

基于自然灾害风险理论和旱灾物理成因,考虑干旱的危险性、承灾体的暴露性、环境的脆弱性以及抗旱减灾能力等方面的要素,运用“自下而上”的区划方法,对湖南省农业干旱灾害风险进行了区划。以县级行政区为最小区划单元,选取9个评价指标并利用层次分析法构建农业干旱灾害风险指数,采用基于GN算法的区域区划方法,将湖南省划分为5个干旱灾害风险等级和12个分布区,其中常德市、衡阳市、郴州市等地部分地区风险较高;划分结果与湖南省水稻生产干旱灾害风险区划的结果多数相同,验证了区划结果的合理性。     

广东北江流域降水集中度和集中期的时空变化特征

基于广东北江流域分布较均匀的18雨量站1965年-2009年日降水资料,统计出各站各年份降水集中度(PCD)和集中期(PCP)指标,然后基于该指标分析流域降水集中度和集中期多年均值、变化趋势、与年降水量相关性、丰水年枯水年合成分析的空间分布情况,以期研究流域降水年内非均匀分布的时空变化特征。结果表明:(1)降水集中度总体表现为从南向北递减;降水集中期主要表现为中北部的大部分区域较为提前,南部区域较为滞后。(2)大部分区域表现为年降水量随着降水集中度的下降而增加;南部区域年降水量随着降水集中期的滞后而减少,北部区域反之。(3)MK趋势检验表明,流域降水集中度、集中期均主要表现为上升,但不显著。(4)降水集中度空间分布上,丰水年与枯水年比较一致,但枯水年降水集中度更高;丰水年降水集中期差别较大,从流域平均来看,丰水年集中期较枯水年约滞后20天。