渭南市设施农业大风灾害风险区划研究

为了减少大风对设施农业的危害,采用渭南市11个气象站1961—2012年的大风资料,同期基础地理信息资料、社会经济数据、灾情资料,在GIS平台上,从孕灾环境敏感性、危险性、承载体易损性三个方面,针对影响设施农业生产的10m/s以上大风进行大风灾害的风险性区划,为设施农业大风灾害防御提供科学依据。结果表明:渭南市极大风速的风险分布自西向东减小,高风险区位于临渭、大荔、蒲城、富平和白水。最大风速日数高风险区在华阴和潼关,中等风险区在临渭区、蒲城、大荔。从大风灾害风险单一因子来看,渭南市华阴和潼关不宜大面积发展设施农业,特别是中小拱棚要限制发展。北部韩城、澄城、合阳大风灾害危险的风险相对较小,可适当扩大面积。     

天津市静海区暴雨灾害风险精细化评估北大核心

根据天津市静海区18个乡镇2009—2018年逐时降水量,以及社会经济、地理地形、水利设施等数据,结合历史受灾信息,分别对静海区的暴雨致灾因子危险性、孕灾环境敏感性、承灾体易损性及防灾减灾能力进行分析,采用GIS技术和统计方法多因子叠加,综合得出静海地区暴雨灾害风险精细化评估和区划。研究发现,静海区北部区域以及南部中旺镇及其周边风险较高,而静海地区中部的风险较低;暴雨灾害高风险区主要分布在致灾因子敏感性、承灾体易损性较高而防灾减灾能力较低的静海镇和梁头镇及其周边,应加强防灾减灾设施建设。     

新兴县气象灾害的风险分析与区划

基于气象、灾情和经济社会资料,结合GIS方法对新兴气象灾害风险进行区划,在分析新兴县台风、暴雨洪涝、干旱、高温、寒害等5种气象灾害孕灾环境敏感性、致灾因子危险性、承灾体易损性、防灾减灾能力的基础上,应用加权综合法得到各评价单元(乡镇)的综合气象风险度指数,借助GIS技术,对新兴县气象灾害风险进行了区域性划分。结果表明:致灾因子危险性最大值分布在新城镇,大江镇的孕灾环境暴露性最大,承灾体脆弱性最高值分布在河头镇,防灾减灾能力最高值主要分布在新城镇和簕竹镇,综合考虑各因子,新城镇发生气象灾害的风险最高,车岗镇、水台镇、六祖镇、太平镇、稔村镇、天堂镇、东成镇、簕竹镇次之,河头镇、大江镇、里洞镇发生气象灾害的风险相对较低。     

基于灾害风险因子的青海省干旱灾害风险区划

利用1961—2018年青海省气象资料、地理信息数据和社会经济数据,对青海省干旱灾害风险区划进行研究。结果表明:(1)致灾因子危险性较高的地区主要在青海省东部和南部,较低地区主要在青海省西部。(2)孕灾环境脆弱性整体自西北向东南逐渐降低,西北地区脆弱性风险较高,东南部较低。(3)承灾体暴露风险较高的地区主要在青海省东部,其他地区风险较低。(4)防灾减灾能力较高的地区主要在青海省西北部,而青海省南部和东部防灾减灾能力较低。(5)干旱灾害综合风险总体自东向西递减,高风险区主要在青海省东部地区,低风险区主要在青海省西部地区。(6)青海省干旱灾害高风险区主要由于致灾因子危险性及承灾体暴露性都较高,低风险区主要是致灾因子危险性、承灾体暴露性较低,且防灾减灾能力强。     

海南省暴雨洪涝灾害风险评价及区划研究

选取暴雨洪涝灾害较为严重的海南省为研究区,在对孕灾环境敏感性、致灾因子危险性、承灾体易损性、防灾减灾能力等因子进行定量分析评价的基础上,根据风险度指数的大小,反映暴雨洪涝灾害风险分布的地区差异性,对研究区暴雨洪涝灾害风险进行区划,结果分为5个等级。将灾情数据的空间分布与相应的灾害风险区划结果进行对比分析及结果验证,并提出相应的灾害防御措施。     

龙川县低温冻害风险区划研究

通过实地调查和整理历史气象资料,建立龙川县低温冻害风险区划数据库,综合考虑致灾因子危险性、孕灾环境敏感性、承灾体易损性和防灾减灾能力4种评价指标,根据气象灾害风险区划原则先进行评价指标量化,结合专家打分法、加权综合评价法进行数据处理,然后利用ArcGIS软件绘制龙川县低温冻害风险区划图,结果表明:龙川县低温冻害高风险区主要集中在北部和南部山区,中部以及近东江水体地区风险相对较小.     

基于GIS的沪汉蓉高铁线路暴雨灾害风险区划

通过收集整理沪汉蓉高铁沿线近13 a相关资料,采用层次分析法、专家打分法和加权综合评价法,通过暴雨灾害的危险性、孕灾环境的敏感性、承载体的易损性和防灾减灾能力等4类因子构建了沪汉蓉高铁线路暴雨灾害风险区划模型,绘制了沪汉蓉高铁线路暴雨灾害风险区划图。结果表明,沪汉蓉高铁线路暴雨灾害风险呈现西部高于东部特征,4个高风险区主要集中在武汉以西,分别为湖北天门—潜江段、宜昌西部—恩施东部、重庆东部、四川内江—资阳段,高风险区段与高铁沿线主要暴雨多发区中心位置基本一致,研究成果对沪汉蓉高铁沿线市县开展暴雨灾害防御工作具有较好的决策参考作用。     

基于GIS的云南省1km精细化暴雨灾害风险评估

为了加强暴雨相关的防灾减灾工作的科学性，本文基于云南省126个国家气象站2010—2019年10年的逐时降水资料和基础地理信息数据，从暴雨灾害致灾因子危险性、孕灾环境敏感性和承灾体易损性3个方面，建立暴雨灾害风险评估模型，利用熵值法、自然断点法、ArcGIS插值和栅格分析方法，实现云南省暴雨灾害风险的区划评估。结果显示:①暴雨灾害高风险区主要集中于云南南部，包括西双版纳州、普洱市、红河南部、德宏州及北部地区；②迪庆州、怒江州、丽江市北部等地暴雨灾害风险等级较低；③全省暴雨灾害高风险区、次高风险区面积占比分别为7.05%、25.22%，低风险区、次低风险区面积占比分别为10.32%、21.86%。使用2020年暴雨灾害次数、暴雨日对区划评估结果进行检验表明，区划评估结果具有科学合理性。     

济南市长清区暴雨洪涝灾害风险区划

基于自然灾害形成机理及风险评估原理,利用济南市长清区气象数据、自然地理和社会经济等数据,建立起致灾因子危险性、孕灾环境敏感性、承灾体易损性和防灾减灾能力4个评价指标,采用加权综合评价法和层次分析法,借助GIS空间分析技术,对暴雨灾害风险性进行评价和等级划分,并绘制出长清地区暴雨灾害综合风险区划图。结果显示:长清区暴雨灾害综合风险性分布空间性强,无明显的地域分布界限,东部高于其它地区。暴雨灾害高综合风险区分布面积较为分散且最小,占全区总面积的14.60%;中综合风险区主要分布在高综合风险区的外围,占全区总面积的30.31%;轻、低综合风险区分别占全区总面积的20.72%和34.37%。     

基于GIS的南宁市暴雨洪涝灾害风险评估与区划

用南宁市气象数据、自然地理数据和社会经济数据,组成自然致灾因子易发性、孕灾环境敏感性、承灾体易损性和防灾减灾能力4个指标,借助GIS的空间分析和叠加分析功能,构建南宁市暴雨洪涝灾害风险评估指标体系,得出南宁市1000m×1000 m为单元的暴雨洪涝灾害综合风险区划图.结果表明,南宁市范围内发生洪涝灾害风险最高的处于宾阳,其中危险性最高的地区处于宾阳县的东部和北部,脆弱性最高的地区则处于宾阳县的中部和横县的东南部地区.该风险区划结果基本反映了南宁市暴雨灾害的潜在风险.暴雨洪涝灾害防御的重点区域应放在风险较高的区域.