基于GIS的广东省台风灾害风险性评价

为有效评价广东省台风灾害风险性,基于自然灾害风险性评价理论及方法和地理信息系统(GIS)相关技术,利用灾害及社会经济统计数据、遥感地图数据和其它地理数据,选择灾害危险性、孕灾环境敏感性、承灾体脆弱性和防灾减灾能力为评价指标,运用提出的TFN-AHP-EW主客观赋权法求取各评价指标相关因子的权重,建立广东省台风灾害风险性评价模型。结果表明:广东省台风灾害风险程度区域差异明显,风险性较高的地区为广东省南部沿海地区如湛江、珠海、汕尾;风险较低的地区是广东省北部地区如清远、韶关等地。      

台风“利奇马”灾害风险及气象服务效益评估

利用气象资料、灾情资料、浙江宁波地方经济发展数据,采用模糊算法、层次分析法等对台风“利奇马”在宁波地区的影响进行风险和灾情评估,“利奇马”灾害风险评估等级是1级、特重,实际灾损虽是50.19亿元,但灾情等级5级、较轻,实际灾损低于风险评估等级;用逆推算法计算宁波地区“利奇马”台风的气象服务效益达41.76亿元,占台风直接经济损失与气象服务效益之和的45%,服务效益显著。政府及水利部门根据气象预报做出关闸滞洪的决策部署,在保障水库和下游河道堤防安全前提下,为城乡积涝赢得了45小时的排水时间,降低平原河网水位的压力,减轻了内涝灾害;同时充足的水库蓄水,使得后期出现气象干旱时,保障了本地供水安全,气象服务在减少内涝等灾害风险和保障水库蓄水等方面发挥巨大作用。      

浙江省台风灾害影响评估模型

选取2000-2006年影响浙江省的20个台风所造成的灾害进行分析, 采用模糊数学原理和方法建立评估模型, 在考虑台风本身自然灾变因素的基础上加入了致灾的社会、经济因素, 组合成10个灾害影响因子输入模型, 计算出台风综合评价指数, 并利用数理统计分析方法将台风灾后的死亡人数、受伤人数和直接经济损失折算成规范化指数---灾级指数, 用来表示实际灾情, 并客观地将两指数划分为特别重大、重大、较重、一般4个等级, 分别得到两指数各自的轻重灾害判据。对比分析表明:该灾害评估模型具有较高的拟合率, 全部个例的两指数同级率达到了90 %, 错报等级也仅差一级, 能够较好地评价和预测台风可能造成的损失程度, 将其应用到应急管理中, 可为台风防灾减灾工作提供决策支持。     

基于云模型—风险矩阵的华南台风灾害综合等级评估

文中从台风灾害的致灾危险性和承灾体脆弱性两方面选取评价指标,利用最小鉴别信息原理计算组合权重,采用模糊数学方法得到台风致灾危险性和承灾体脆弱性的评价指数。基于云模型和风险矩阵,构建一个新的台风灾害等级评估模型。以1984—2016年登陆华南的50个台风为例,对华南台风灾害风险进行综合等级评估,结果与实际相符。与基于云模型—权重分配、模糊数学的台风灾害综合风险等级评估模型的结果进行比较,发现基于云模型—风险矩阵的台风灾害综合等级评估模型,不仅利用了云模型的优点,充分考虑了台风灾害的模糊性和随机性,还利用风险矩阵合成了台风致灾危险性和承灾体脆弱性的评价结果,比单一的模糊数学模型更合理可靠,在一定程度上也比云模型—权重分配模型结果更符合实际。     

基于模糊综合评价法的登陆台风灾害影响评估模型

对登陆我国的台风灾害影响进行评估试验,遴选10个因子作为灾害的影响因子,利用加权平均规划法确定影响因子的权重,应用模糊综合评价法得出台风影响的评价系数及灾情分级.对2000-2006年登陆台风的影响评估进行试验,模型的评估等级与实际的灾情级别均很接近,灾情等级为特别重大、重大、较重、一般四级的Ts评分分别达到89%、87%、73%、78%,全部个例的拟合率达到90%.表明该模型能较好地评估我国登陆台风造成的灾情.     

基于GIS的网格化雷电灾害风险评估模型及其应用

在分析雷电灾害风险评估技术发展现状以及大片区化工厂、建筑群雷电灾害风险特点的基础上,提出了基于地理信息处理技术的网格化雷电灾害风险评估模型,建立包含高势层及其梯度、土壤散流层及其梯度、雷击密度层、直击雷防护效率层、电气电子设备抗雷击风险值、雷击燃爆风险值、人员密集度等指标在内的多层网格化雷电灾害风险评估模型,并以某化工厂的雷电灾害风险评估为例,对模型的应用做了示例,对模型在实践应用过程中可能遇到的问题、模型未来可能改进的方向做了讨论。     

中国台风灾情特征及其灾害客观评估方法

利用上海台风研究所及国家气象中心整编的中国台风灾情资料,分析了中国致灾台风造成的人员伤亡、房屋倒损、农田受淹及直接经济损失等灾情特征.引入了定基物价指数,改进了台风灾害指数(ATDI指数)的计算方法,基于1980-2004年间所有致灾台风的灾害指数的聚类分析,将致灾台风的灾害分为:轻灾(或小灾)、中灾、大灾(或中偏重灾)和重灾4个等级,并据此对1980-2004年间中国致灾台风的灾情进行了客观评估.结果表明:平均每年约有7.2个台风对中国造成明显灾情,最多的年份多达11个、最少年份也有4个.中国致灾台风的频数逐年减少,但造成的灾情却逐年趋重,因台风而伤亡的总人数逐年上升(死亡人数下降)、倒损房屋和受淹的农田面积以及造成的直接经济损失均逐年递增,倒损房屋、受淹的农田面积、直接经济损失的年平均增长率分别为1.33×10~4间/年、2.28×10~4 hm~2/年和14.56亿元/年.1980-2004年间,单个致灾台风而言,倒损房屋、受淹的农田面积、直接经济损失的平均增长率分别为581.4间/个、880.0 hm~2/个和0.33亿元/个.从台风灾害指数看,1990年代中期,中国的台风灾害较为严重,其中1996年最重,而1998年则是1980-2004年间台风灾害最轻的年份.     

海南岛天然橡胶林台风灾害风险评价

台风灾害是海南橡胶种植中影响最为严重和主要的灾害,为对其风险进行定量评估,本研究以海南岛天然橡胶林为研究对象,基于灾害风险评估理论,融合橡胶台风灾害、社会经济和气象数据,建立橡胶台风灾害危险性、暴露性和脆弱性评价模型,利用加权综合评价法开展天然橡胶林台风灾害风险评价。结果表明：海南橡胶种植高风险区位于沿海台风发生频繁市县,其中琼海、文昌、海口为海南岛橡胶灾害风险最高的地区,其次陵水、万宁、琼中、屯昌、东方等地区灾害风险也较高。风险最低地区位于中部五指山、保亭、乐东、三亚等地区,评价结果与实际灾害发生以及种植情况相符。评价结果表明,台风灾害危险性是风险的主导因子,但非单一决定因子,种植技术、品种改良等措施对脆弱性降低起到了较好的促进作用。评价结果可为橡胶林避灾防灾及种植布局提供依据。     

我国台风灾害特征及风险防范策略

对登陆我国台风气候特征及灾害发生特点进行了分析,表明台风登陆我国时间集中于每年的7—9月,年均登陆数量广东最多,而最强登陆台风出现在台湾。台风灾害导致的直接经济损失总量呈现缓慢增加趋势,人员死亡数明显下降。但死亡100人以上的特别重大台风灾害平均每年发生一次,且造成的灾情占比很大。台风灾害影响主要是其伴随的大风、暴雨及引起的滑坡、泥石流、风暴潮等次生灾害共同造成的,重大灾害往往由突发性、极端性风雨引起。为了最大限度地降低和减轻台风灾害损失和社会影响,可依靠基于风险区划的防灾能力建设降低风险,依据准确的风险预评估避让风险,依赖保险特别是政策性巨灾保险的开展转移风险。     

我国台风灾害年景预评估方法初探

本文以热带气旋年潜在影响力指数(yearly tropical cyclone potential tmpact index,YTCPI)为纽带,初步探讨了我国台风灾害年景预评估方法,预评估检验结果显示,1991 2008年,除1996、1997和2004年预估年景偏轻外,其他年份均与实际年景相一致;2009—2013年独立样本预估结果显示,只有2009年没有预估正确;总体上可以看出借助YTCPI指数来预评估台风灾害年景是可行的。     

基于GIS的湖北省区域洪涝灾害风险评估方法研究

从洪涝灾害的危险性及社会经济易损性两个角度出发,对湖北省暴雨频次、地形、河网密度、土地覆盖以及耕地面积、人均GDP、人口密度等因素,运用地理信息系统(GIS)空间分析方法进行了洪涝灾害风险评估,得到湖北省洪涝灾害风险评估图。利用近10年的灾情资料对风险预估结果进行精度评价,结果显示本文统计的基于GIS的湖北省洪灾风险评估结果与实际灾情基本吻合。     

江苏省龙卷风灾害风险评价模型研究

在分析江苏省龙卷风气候特征的基础上,建立了以江苏省为例的龙卷风灾害风险性评价模型,确定水域面积、海拔高度、人均国民生产总值、人口密度、龙卷密度和龙卷灾害综合灾度这6个因子作为评估指标,利用层次分析法确定各因子的权重,计算出江苏省各市龙卷风灾害风险度并进行了风险度区划。结果表明,苏州、无锡、南通为龙卷灾害高度风险区,常州、南京为较高风险区,镇江、泰州、徐州、盐城、扬州、连云港为中度风险区,宿迁和淮安为低度风险区。     

海南省台风气象服务效益评估研究

考虑到台风气象服务效益影响因子的复杂性,利用2000—2015年海南省台风灾害损失数据和防御台风灾害行为效益评估三级指标体系调查问卷的统计数据,着重考虑防台减灾中政府组织领导、部门联防、公众防御能力、气象服务水平及不可避免损失因子,基于逆推算法构建了海南省台风气象服务效益评估模型,从防台减灾总效益中分离出其中的气象服务效益,实现了海南省台风气象服务效益的客观化定量化评估。结果表明:海南省台风灾害气象服务效益占台风直接经济损失的14%～49%,这与台风灾害过程中不可避免损失因子密切相关;2000—2015年海南台风灾害气象服务效益和台风直接经济损失均处于增长的态势,这表明当地社会经济的快速发展一定程度上使台风直接经济损失增长,同时伴随政府决策、部门联防、公众防御及气象服务能力的不断增强,气象服务效益将得到提升;台风气象服务效益与台风直接经济损失具有极高的相关性,一定程度上表明了当台风灾害影响较重时,气象服务显得尤其重要。     

雷电灾害风险评估中Pc因子选择方法

Pc因子是指雷电灾害风险评估中雷击建(构)筑物导致电气电子系统失效的概率参数值,该因子的选取方法直接影响评估结果的准确度.通过对Pc因子的分析,从概念出发,探讨定量计算该因子参数值的方法,得出结论:选取Pc因子的参数值既要依据国家标准判断分析电涌保护器(SPD)的设计合理性及SPD的保护局限性,又需要通过当地闪电定位历史资料的统计分析来确定雷电流峰值的分布概率;Pc值的选取应在确保评估对象SPD设计科学、有效的基础上,通过分析评估位置雷电流峰值概率,判断SPD的保护概率,以定量确定Pc因子的参数值.     

灾害风险的决定因素及其管理

灾害风险的影响不仅由灾害本身决定,更取决于风险的决定因素——暴露度和脆弱性。暴露度和脆弱性是动态的、多维度的。高暴露度和脆弱性是不平衡发展的结果。在气候变化的背景下,只有正确认识暴露度和脆弱性的维度,重视风险沟通和风险累积,选择适当的方法进行风险评估,才能设计和实施有效的灾害风险管理战略以适应长期气候变化。在致力于降低、转移和分担风险的同时,还要对灾害风险进行防御和响应,提高对不断变化的风险的恢复力。通过使用这些整合的灾害风险管理方法,灾害风险管理决策与应对措施会限制暴露度和脆弱性,使气候变化适应成为可能。     

四川省龙门山暴雨灾害旅游风险评估

选取1970~2020年四川省龙门山15个气象观测站逐日降水资料和对应15个市县2015~2019年多项统计数据（年均GDP、旅游经济收入、年接待游客人数、当地人口数、公路运输里程和卫生医疗床位数）,基于自然灾害风险评估理论并利用层析分析法,从致灾因子危险性、承灾体易损性、孕灾环境敏感性、防灾减灾能力四方面对四川省龙门山暴雨灾害旅游风险进行评估。结果表明：（1）四川省龙门山暴雨灾害旅游风险的致灾因子危险性呈“山地低、平原高”的特征,都江堰致灾因子危险性最高,平武最低;（2）其承灾体易损性呈“山地高、平原低”的特征,理县承灾体易损性最高,江油最低;（3）其孕灾环境敏感性呈“山地高、平原低”的特征,彭州孕灾环境敏感性最高,北川最低;（4）其防灾减灾能力呈“山地弱、平原强”的特征,汶川防灾减灾能力最弱,江油最强;（5）其综合评估呈“山地高、平原低”的特征,理县暴雨灾害旅游风险最高,崇州最低,与实际暴雨灾情一致。     

甘肃省小麦干旱灾害风险评估及区划研究

利用1980—2016年甘肃省84个县(区)的小麦产量资料,分析平均减产率、减产率概率系数、减产率变异系数构建的综合干旱灾害风险指数,根据综合干旱灾害风险指数来评估甘肃省各市小麦单产干旱灾害风险。结果表明:河西地区干旱发生频率高,属于灌溉农业,变异系数较大,其东部地区平均减产率高,风险概率大,属于高等风险区,河西地区的西部和中部分别属于低等和中等风险区;陇中地区干旱发生频率高,属于雨养农业,变异系数小,而平均减产率和风险概率较高,大部分属于中等风险区;陇东地区干旱发生频率较低,变异系数低,平均减产率和风险概率较高,属于中等风险区;陇南和甘南地区干旱发生频率较高,平均减产率和风险概率均较低,属于低等风险区。甘肃省小麦风险区划可为风险预算及防灾减灾提供科学依据。