基于GIS的山洪灾害风险区划

通过探讨应用地理信息系统技术编制山洪灾害风险区划图的方法。以1:25万地理底图为基础,对影响山洪形成与泛滥的地形坡度、暴雨天数、河网缓冲区、标准面积洪峰流量、泥石流分布密度和洪灾历史统计六项因子进行了分析和叠合评价,完成了红河流域的山洪灾害危险评价图。以人口密度、房屋资产、耕地百分比、单位面积工农业产值作为指标进行了易损性分析,并借助于GIS分析工具,将危险评价图与易损性图进行叠加分析,完成了红河流域的山洪灾害风险区划图。区划结果表明GIS方法能够有效地对影响山洪形成与泛滥的因子数据层进行空间集成分析。该风险区划图可通过对山洪易泛区的不同风险地带的土地利用规划的决策而减轻山洪灾害;此外,也为山洪易泛区的居民提供有关山洪风险信息。     

不同空间尺度的山洪灾害风险评价模型对比研究

以山洪灾害风险评价的多准则决策模型、最大熵模型、信息量模型三种常见模型为研究对象,选取河西走廊和张掖市为地理区划（大中）、市域（小）空间尺度研究区,构建山洪灾害风险评价指标体系,分别完成基于三种模型的两种空间尺度的山洪灾害风险评价制图,基于甘肃省地质灾害调查与区划报告数据从模型验证、空间自相关、精度对比和尺度效应等角度对比分析三个模型应用于不同空间尺度的适应性,并给出优选模型。结果表明：最大熵模型是河西走廊（地理区划）空间尺度上山洪灾害风险评价的优选模型;多准则决策模型不适用于张掖市（市域）空间尺度评价,且三个模型运行结果均没有河西走廊（地理区划）空间尺度上表现良好;三个模型的尺度效应明显,在地理区划空间尺度上应用较良好,缩小至市域空间尺度上模拟结果误差增大;不同空间尺度上,最大熵模型均优于多准则决策模型和信息量模型,适用于地理区划（大中）、市域（小）空间尺度的山洪灾害风险评价。     

基于GIS的洪水灾害风险区划研究

洪水灾害区划是洪灾评估与管理的重要内容,本文在分析洪灾形成的各主要因子的基础上,提出了基于地理信息系统的洪灾风险区划指标模型,并结合辽河流域具体情况,以降雨、地形和区域社会经济易损为主要指标,得出了辽河流域洪灾风险综合区别。     

基于图聚类神经网络的江西省山洪灾害危险性区划研究

目前山洪灾害区划中常用的传统聚类方法大多仅考虑区划基础空间单元的属性特征,很少考虑基础空间单元的结构信息。该文同时考虑区划基础空间单元的属性和结构特征,提出基于图聚类神经网络的山洪灾害危险性区划方法,以江西省小流域为区划的基础空间单元,构建图聚类神经网络模型,根据聚类有效性指标确定最佳聚类数,并通过碎屑图斑合并获得16个山洪灾害危险性同质性区域,最后利用地理探测器和江西省历史山洪灾害点数据对区划结果进行验证和评价。结果显示：基于图聚类神经网络模型的江西省山洪灾害危险性区划结果与历史山洪灾害点的地理探测器q值达0.792,比传统的K-means和Ward聚类方法分别提高了0.386和0.104,能较好地刻画江西省山洪灾害危险性的空间分异格局。通过融合属性和结构特征有助于提升区划效果,可为江西省市县级政府部门制定因地制宜的山洪灾害防治管理措施提供辅助决策,同时也可为其他自然地理区划提供新的方法参考。     

城市山洪灾害多目标评估方法探讨

本文针对目前城市山洪灾害的突出问题, 分析了国内外研究状况和发展趋势; 探讨了城市 山洪灾害多目标评估系统方法,包括山洪灾害泛滥范围的危险区划、城市易损性分析、城市山洪 灾害损失评估和风险评价四个主要内容。关于山洪孕灾环境、致灾因子和承灾体的社会经济状 况, 本研究提出一套基于GIS 的从数据采集→空间属性数据库建立→评价指标体系选择→预测 评价分析→山洪灾害危险性评价与风险区划的技术路线和方法体系。山洪灾害危险区划采用地 貌学和数值模拟方法; 以高分辨率遥感卫星影像为数据源, 分析了城市土地覆盖类型, 应用GIS 进行了山洪灾害损失评估和风险评价。山洪灾害多目标评估可用于指导城市洪泛区不同危险、风 险地带的土地利用规划与决策, 从而达到规避风险和减灾的目的, 并为山洪灾害影响区的居民提 供灾害风险信息, 以作为避难和防洪的依据。     

基于GIS的黑龙江省水稻低温灾害风险等级区划

根据风险评估理论,以灾害发生概率、种植面积和单产减产率分别作为危险性、暴露性和易损性指标,对黑龙江省水稻低温灾害风险进行评估。选取28个地面气象站1971—2012年气温资料和11个地市1986—2011年水稻单产和种植面积数据,运用自然灾害风险指数法、概率统计等方法,建立以危险性、暴露性、易损性为风险构成因素的风险评价模型,计算3个因素的大小并绘制危险性和易损性区划图。运用GIS技术计算黑龙江省水稻低温灾害综合风险等级,绘制低温灾害风险区划图。大兴安岭地区、黑河西北部、齐齐哈尔、伊春、双鸭山、哈尔滨为轻微风险区,南部、西北、东北为低风险区,中部、北部、绥化为中风险区,鸡西、佳木斯、鹤岗的部分区域为高风险区。评价结果对于正确认识黑龙江省水稻低温冷害的风险水平及制定水稻种植规划和防灾减灾有参考意义。     

基于GIS的低温冷冻灾害风险区划研究——以安徽省为例

以安徽省为例,基于自然灾害风险形成原理,利用气象、基础地理信息、农业和社会经济等方面数据,从致灾因子危险性、孕灾环境敏感性、承灾体易损性以及抗灾能力等4个方面来综合评估安徽省低温冷冻灾害风险程度的地区差异,最终建立综合的灾害风险指数,并将该指数应用于安徽省低温冷冻灾害进行风险区划及结果验证。结果表明,安徽省低温灾害风险评估模型比较客观,较全面地反映出安徽省的低温冷冻灾害风险水平。     

甘肃省河东地区气象干旱灾害风险评估与区划

干旱灾害是世界上危害最为严重的自然灾害之一。通过对干旱灾害风险成因的深入分析,结合灾害学理论,从干旱灾害的致灾因子危险性、孕灾环境脆弱性、承灾体暴露性和防灾减灾能力等4个方面入手,构建干旱灾害风险评估模型,然后依据甘肃省河东地区相关气象、生态和社会经济数据,在GIS平台下将干旱灾害的自然属性和社会属性统一起来进行干旱灾害风险评估与区划。结果表明：（1）研究区致灾因子危险性等级有自中部向东西两边逐渐降低的趋势,7个地区中干旱灾害危险性自大到小依次是天水、平凉、陇南、定西、临夏、甘南和庆阳。（2）研究区孕灾环境脆弱性有自北向南逐渐降低的趋势,脆弱性自大到小依次是庆阳、临夏、定西、平凉、天水、甘南和陇南。（3）研究区承灾体暴露性自大到小依次是天水、平凉、临夏、定西、陇南、庆阳和甘南。（4）防灾减灾能力自大到小依次是临夏、天水、平凉、定西、陇南、庆阳、甘南。（5）河东地区自北向南干旱灾害风险逐渐降低,干旱风险自大到小依次是定西、天水、庆阳、平凉、临夏、甘南和陇南。     

基于气象干旱综合监测指数(MCI)的陕西省干旱灾害风险评估与区划北大核心CSCD

利用陕西省94个国家气象站1961—2018年逐日气象资料,根据干旱灾害气候背景和社会经济环境,结合灾害风险评估相关理论方法,选取致灾因子危险性、孕灾环境脆弱性、承灾体暴露度、防灾减灾能力4个方面指标,建立干旱灾害风险评估指数,基于GIS平台,对陕西省不同季节进行干旱灾害风险区划。结果表明:(1)陕西各区域干旱致灾因子危险性季节差异明显,陕北北部除夏季外各季节干旱危险性较高,关中地区易发生伏旱。陕南的汉中各季节干旱危险性均较大,安康东部和商洛各季节干旱危险性则较小。(2)春季、夏季和秋季,陕南的汉中平原及安康的汉江河谷地带,关中的西安和渭南地区,陕北北部榆林地区为干旱孕灾环境高脆弱性区或较高区;冬季陕南大部、秦岭地区的高脆弱性区较其他三季范围有所减小;海拔较高的秦岭山地,关中平原和陕北北部各季节皆为低脆弱性或较低脆弱性地区。(3)承灾体暴露度的高风险区主要分布于关中地区。(4)全省抵御干旱风险能力最高地区为陕北黄河沿线、关中各地的城镇地区。(5)干旱灾害综合风险的高风险区主要在陕南巴山地区、秦岭南北两侧、陕北南部,陕南汉江平原、关中平原及陕北延安、榆林等地为干旱较低、低风险区。     

不同重现期下淮河流域暴雨洪涝灾害风险评价

为探讨不同重现期情景下淮河流域暴雨洪涝灾害风险变化,利用不同类型共20 种分布函数拟合得到最大日降水量结果,并将其作为致灾因子,结合其他11 种指标,定量化评价淮河流域不同重现期暴雨洪涝灾害风险。研究发现：① 淮河流域暴雨洪涝灾害高风险区为流域中上游干流蓄洪区及周边地势低洼地,流域中部、西南部以及东部部分地区为中高风险区,低风险区分布于流域北部与中南部。② 随重现期增加（10a 一遇至1000a 一遇）,最大日降水量空间分布变化为流域东部整体危险性逐渐减弱,西南部高值区域增幅较大;而最终淮河流域暴雨洪涝灾害风险区划变化则表现为中高风险区保持相对稳定;高风险区与低风险区逐渐缩小,占流域总面积分别由8.3%、42.4%减小至3.2%与30.8%,风险高值保持稳定但区域集中程度越来越明显;中风险区则由28.3%增加至40.9%;整体呈现“流域东部大灾减少、小灾不断,西部高值区遇水成灾,北部中南部相对安全”的空间分布变化格局。     

贺兰山对银川一次致灾暴雨过程影响的数值模拟

贺兰山是中国西北地区干旱区与半干旱区的重要分界线,但是其地形对某些强降水天气过程的影响并不清楚。本文利用WRFV3.4中尺度数值模式,对2012年7月29-30日发生在银川的罕见大暴雨过程进行了数值模拟,并进行了削平贺兰山的敏感性试验。结果表明:贺兰山地形对其东侧银川地区低层绕流气旋的产生、垂直运动、散度场、水汽通量散度都有促进、加强作用,对此次银川大暴雨的产生起了至关重要的作用; 若将贺兰山削平,在贺兰山以西的腾格里沙漠东部地区低层流场将出现切变辐合,垂直运动、散度场、水汽通量散度加强,会导致该地区降水强度增强、范围扩大。这表明,就该区域某些强降水天气过程而言,贺兰山加强其以东银川地区的降水,而对其以西腾格里沙漠东部的降水产生明显的不利影响。     

基于FloodArea模型的暴雨洪涝灾害风险预评估技术及效果检验北大核心CSCD

利用陕西气象站点逐小时降水实况、精细化格点预报、数字高程、土地利用、灾情等资料,应用水动力模型FloodArea对暴雨洪涝进行淹没模拟,在淹没水深和范围的基础上叠置承灾体属性,引入承灾体的灾损曲线,建立暴雨洪涝灾害风险预评估模型,并从数量占比和灾情占比两个角度,以县为单元进行验证,利用格点降水量预报对陕西6次大范围暴雨过程灾害风险进行预评估以及效果检验。结果表明:暴雨洪涝气象风险预估结果与实际受灾地区分布基本吻合,正确预报率73.2%,模拟结果可信度高,对于降水区域集中暴雨的风险预评估性能较分散性暴雨较高,漏报率相对低,但是空报率较高;建立的暴雨洪涝灾害风险预评估及效果检验流程,提高了气象服务的针对性,可以用于洪涝风险预评估的实际业务中,对暴雨洪涝风险管理提供技术支撑。     

基于FloodArea模型新疆山洪淹没模拟及致灾临界雨量阈值的研究——以皮里青河流域为例

以皮里青河流域为研究区,运用小时降水、土地利用类型、数字高程（DEM）、实测淹没深度等数据,基于FloodArea模型对研究区2010年5月2日、2012年6月3日、2016年5月9日、2016年6月17日洪水过程进行再现模拟,通过精度验证并建立了降水－淹没深度的关系,在此基础上确定了4个淹没等级对应的致灾临界雨量。相关分析得出喀拉亚尕奇乡累计8 h降雨量与模拟洪水淹没深度的相关性最好,达到了0.96,潘津乡降雨累计5 h的相关性最好,为0.99;通过实测数据对模拟淹没深度进行精度检验得出,喀拉亚尕奇乡和潘津乡两个考察点相对误差分别为0.47 m和0.1 m,误差率分别为31.33%和7.69%,FloodArea模型对研究区洪水过程模拟的效果较好,可以反映出该区域的洪水淹没情况,能为无水文资料的山区流域的山洪过程进行较为精准的模拟;按照山洪灾害等级划分标准和降水-淹没深度的关系得出,预警点累计5 h降水得到对应4个等级的致灾临界雨量阈值分别为：四级17.84 mm、三级32.39 mm、二级54.21 mm、一级76.04 mm。     

黑龙江省气象灾害风险评估与区划

利用黑龙江省74个气象站1971-2005年夏季气温和2004-2007年的农作物受灾面积资料,采用信息扩散理论对黑龙江省低温冷害、干旱和洪涝等主要气象灾害进行了风险评估与区划研究,对干旱和洪涝采用受灾指数评估方法。研究结果表明:黑龙江省低温冷害风险概率主要表现为北部大于南部,一般冷害风险概率表现为西南地区大于全省其它地区,严重冷害风险概率则表现为北部地区最高,中部及东南部地区次之;黑龙江省干旱灾害风险概率西部和北部地区明显高于南部和东部地区;黑龙江省洪涝灾害风险概率则表现为中部地区大于全省其它地区,中部伊春地区为全省洪涝灾害高风险区。     

安徽淮河流域洪涝灾害防灾减灾能力评估

采用层次分析法并融合专家意见,遵循客观性、数据获取便利性、指标量化可行性并突出主导因素等原则,构建综合防洪除涝能力、监测预警能力、抢险救灾与恢复重建能力以及灾害管理能力的洪涝灾害防灾减灾能力综合评估指标体系,对安徽淮河流域各县市洪涝灾害防灾减灾能力进行评估.评估表明:蚌埠市防灾减灾能力最高,其次为难南市、淮北市,再次为...