河北省大风灾害及其危险性区划分析

为了研究河北省大风灾害特征及其危险性区划,笔者利用河北省1983—2011年各地区县市统计年鉴、大风灾情数据以及气象站风速数据,基于灾度和危险度2个指标,对致灾性大风时空分布、大风灾害特征和危险度进行研究。结果表明,河北省致灾性大风地理分布主要有2个中心,分别位于冀北高原张家口地区和沿海沧州地区,春季频率最高;河北省各地区均有风灾事件发生,受灾情况属于轻灾,即为县级为主管单位进行救灾;结合致灾因子(致灾指数)和承灾体(风灾承灾指数),利用风灾危险度评价模型,得出河北省存在14个风灾极重度危险地区。风灾危险性与致灾因子分布不一致,表明危险性评价需要结合承灾体因素;在常用风灾危险性Dx的评价中,需要结合更多与风灾相关的承灾体参数,提高承灾体部分对危险性影响的比重。     

基于层次分析模型的西宁地区雷电灾害风险区划

分析2008—2017年西宁地区雷电灾害历史数据,2008—2017年闪电定位数据和2017年《西宁市统计年鉴》数据;选取闪电强度、闪电密度、人工雷暴日数、土壤电导率、河网密度、人口密度、GDP密度、生命易损指数、经济易损指数、防护能力指数等10个因子作为西宁地区雷电灾害风险评估指标,结合层次分析法采用致灾因子危险性、承灾体暴露度以及承灾体脆弱性反映西宁地区雷电灾害风险,实现了西宁地区雷电灾害风险区划。结果表明：雷电灾害高风险区出现于大通县东北部、西北部的宝库乡,湟中县与西宁市交界处由北至南的带状地区;中风险区主要出现于西宁主城区、湟中县大部分乡镇、大通县东北部乡镇;低风险区分布分散,主要出现在湟源县西南部乡镇、大通县中部乡镇。     

内蒙古日光温室大风灾害风险区划研究

大风灾害是影响内蒙古设施农业生产的主要气象灾害之一,为给内蒙古设施农业规划布局提供科学依据,结合实地设施农业大风灾害调查数据,以地面大风观测资料和温室风载荷指标为基础,计算日光温室大风致灾指标,进行大风灾害预警等级划分,并通过构建设施农业风灾评估模型,研究内蒙古不同地区日光温室的抗风能力。从日光温室大风灾害综合风险指数来看,中、高风险地区主要集中在中西部地区,沿山地区风灾风险总体较高,尤其是阴山北麓地区,春、秋季灾害风险较高。原因是该地区主要成产季大风天气较多,危险性指数较高,同时阴山北麓地区海拔较高、人口密度较大,敏感性和暴露度较高,成为影响设施农业生产的主要风灾因子,因此,阴山北麓区在发展日光温室时要尽量避免大风天气的影响,东南部燕山丘陵地区风灾风险较低,考虑风灾的影响,该地区最适宜日光温室发展。本研究可为内蒙古设施农业风灾风险预警服务及风灾防御措施的制定提供技术支撑。     

基于GIS技术的重庆市暴雨洪涝灾害风险区划研究

为了定量地研究分析重庆暴雨洪涝灾害风险和区划,利用重庆1961-2008年的气象观测资料,综合全市各区县的自然、社会经济与防灾抗灾等数据,利用GIS技术和自然灾害风险指数,构建暴雨洪涝灾害风险评价模型,对重庆市暴雨洪涝风险的致灾因子危险性、孕灾环境敏感性、承灾体易损性、防灾抗灾能力多个因子定量分析,计算得到重庆市区县级暴雨洪涝灾害风险综合指数,并绘制了风险区划图。结果表明：重庆的开县、梁平、合川、北碚、荣昌、永川、渝北及铜梁部分地区的危险性和易损性指数较大,其暴雨洪涝灾害风险最大;南川、丰都与石柱、黔江、涪陵、綦江部分地区由于暴雨洪涝发生频率较低,孕灾环境敏感性指数较小,灾害风险最小。     

菏泽市雷电灾害风险区划研究

为了明确不同县区雷电灾害风险的高低、防御和减轻雷电灾害,以闪电定位资料和经济社会资料为基础,采取归一化法、层次分析法、加权综合评价法,统筹考虑致灾因子的危险性、孕灾环境的敏感性、承灾体的易损性和防灾减灾能力4个评价指标,选择9个影响因子建立雷电灾害区划模型,绘制出菏泽市雷电灾害风险区划图。结果得出：曹县和东明是致灾因子危险性高值区,两地的孕灾环境敏感性同样较高,牡丹区和定陶是承灾体易损性高的区域,防灾减灾能力的高值区在牡丹区和东明。曹县和东明是雷电灾害的高风险区,次高风险区为单县和巨野,中等风险区为定陶,次低风险区为成武和郓城,牡丹区和鄄城由于防灾减灾能力强或致灾因子危险性较低划为低风险区。     

菏泽市雷电灾害风险区划

为了明确不同县区雷电灾害风险的高低、防御和减轻雷电灾害,以闪电定位资料和经济社会资料为基础,采取归一化法、层次分析法、加权综合评价法,统筹考虑致灾因子的危险性、孕灾环境的敏感性、承灾体的易损性和防灾减灾能力4个评价指标,选择9个影响因子建立雷电灾害区划模型,绘制出菏泽市雷电灾害风险区划图。结果得出:曹县和东明是致灾因子危险性高值区,两地的孕灾环境敏感性同样较高,牡丹区和定陶是承灾体易损性高的区域,防灾减灾能力的高值区在牡丹区和东明。曹县和东明是雷电灾害的高风险区,次高风险区为单县和巨野,中等风险区为定陶,次低风险区为成武和郓城,牡丹区和鄄城由于防灾减灾能力强或致灾因子危险性较低划为低风险区。     

内蒙古马铃薯苗期干旱灾害风险区划

利用内蒙古73个旗县站点1979-2013年的气象站点资料、历史干旱灾害资料、马铃薯产量数据和社会属性数据等, 通过建立的内蒙古中西部和东部地区苗期的降水距平干旱指标,确定了干旱致灾因子的危险性分布,结合承灾体的脆弱性、孕灾环境的暴露性和防灾减灾能力的评价指标体系,利用GIS的空间分析功能,对内蒙古马铃薯苗期干旱灾害的风险性进行评估与区划。研究结果表明：高风险区主要分布在鄂尔多斯东北部、包头北部、呼和浩特市南部、乌兰察布市大部和锡林郭勒盟南部地区,所占面积比例为16.0%;中风险区主要分布在在鄂尔多斯准格尔旗、呼和浩特市北部、赤峰市西部、通辽市西北部、兴安盟西部部分地区和呼伦贝尔市北部地区,所占面积比例为17.9%;干旱较低风险区主要分布在我区东部农业种植的大部地区,分布区域面积最大,所占比例为46.3%;低风险区主要分布在灌溉区域,包括河套灌区和辽河流域,所占面积比例为19.8%。     

基于GIS的菏泽市高温灾害风险评估与区划

为了研究菏泽市各个区县高温灾害风险的分布状况,选取菏泽市8 县1 区的1970—2014 年地面气象观测站的气温数据,以≥35℃的年高温日数和年极端最高气温为指标,分析高温天气的基本特征。利用高温灾害风险指数法、专家打分法、层次分析法、加权综合评分法,选取适当的指标。结合GIS 系统,在全面考虑致灾因子的危险性、孕灾环境敏感性、承灾体的易损性以及防灾减灾能力等因素,得出了菏泽市高温灾害风险区划图。结果表明：菏泽市的高温灾害高风险区主要分布在东明县、曹县和成武县;巨野县和单县为低风险区,其他县区为中等风险区。这就为菏泽市高温灾害的防御提供了科技支撑和理论支持。     

气候变暖背景下黑龙江省水稻初霜冻灾害风险区划研究

为了减轻黑龙江省水稻初霜冻灾害造成的损失,实现初霜冻灾害风险性管理,并为农业生产合理布局提供科学依据,利用GIS技术将气候数据、地理信息数据以及社会经济数据相结合,分析了水稻初霜冻灾害的危险性和易损性,实现了水稻初霜冻灾害的风险评估与区划,并分析了气候变暖背景下初霜冻灾害的变化特征。结果表明：水稻初霜冻灾害在致灾因子危险性和承灾体易损性综合作用下,可划分为5个等级区域,每个等级区域因影响因子的不同,划分区域类型也有所差异;气候变暖使初霜冻灾害出现的概率有所减少,但气候条件的不稳定以及人类的适应性行为使得霜冻灾害的潜在危险性有增加的趋势。     

四川省暴雨洪涝灾害风险区划研究

为了进一步完善四川省暴雨洪涝灾害评估工作,提高气象防灾减灾服务能力,以全省149个气象站1961—2010年逐日降水数据及高程、水系、农业经济等数据为基础,选取对暴雨洪涝灾害具有明显影响的降水强度、地形、河网、农业人口、耕地分布等要素作为区划因子,利用GIS工具分别建立暴雨洪涝灾害致灾因子危险性、孕灾环境敏感性、承灾体易损性及抗灾能力评估模型,计算暴雨洪涝灾害风险指数,最终完成针对农业的四川省暴雨洪涝灾害风险区划。结果显示,农业经济最受关注的四川省盆地区内,盆东北、盆西南大部地区及盆中、盆南和盆西的部分区域灾害风险等级较高,容易发生致害性较强的暴雨洪涝灾害;而盆周高山区及深丘区是盆地暴雨洪涝灾害风险最低的区域,在这些地区暴雨洪涝灾害对农业生产的危害不大。     

豫北气象灾害风险评估系统研究——以辉县市为例

为了确立气象灾害风险评价指标体系,建立气象灾害综合风险区划图,对气象灾害进行风险区划,根据豫北辉县市1961-2009年的气象资料和1961-2009年地质灾害资料,利用气象材料、方法及评价指标,从暴雨、冰雹、大风和地质灾害4方面对致灾因子进行分析。结果表明,豫北山区的暴雨、冰雹、地质灾害发生概率大于平原地带,大风发生概率相反,平原地带大风发生概率高于丘陵山区,这就为当地防御气象灾害提供了科技支撑和理论依据。     

广东不同种植周期香蕉风害风险对比

本研究可揭示不同种植周期香蕉风害风险差异,为香蕉种植选择合理种植周期、风害风险评估、制定防风减灾决策提供科学依据。利用香蕉主产区代表站点的逐日极大风速数据,根据香蕉种植周期及风害指标,采用趋势分析、对比分析方法对春植和秋植香蕉风害日数、概率进行分析。结果表明：番禺、高州、徐闻3个地区平均大风日数分别为1.9、3.7、3.9 天,番禺、徐闻的大风日数变化不显著,高州大风日数则以3.7 d/10 a的速率显著减少;平均91%的大风日发生于4—10月,涵盖了秋植香蕉抽蕾—收获期的4—8月;秋植香蕉中度风害概率为：番禺0.33、高州0.73、徐闻0.73,重度风害概率：番禺0、高州0.47、徐闻0.20,秋植香蕉风害概率高于春植香蕉,主要原因是秋植香蕉抽蕾—收获期风害较多。总体秋植香蕉风害风险高于春植香蕉,主产区风害风险大小是：高州＞徐闻＞番禺。     

基于格网的河北省精细化暴雨洪涝灾害风险区划

基于IPCC最新风险评估理论模型,以高精度地理信息数据、长序列均一化气象资料和2010基准年社会经济数据等资料为基础,运用统计建模方法,从气象致灾因子危险性、暴露度和脆弱性3个方面对河北地区暴雨洪涝灾害进行精细化风险评估与区划,并根据区划结果提出防御措施。结果显示：滦河流域下游以及沿海诸河流域的暴雨洪涝风险最高;平原地区的暴雨洪涝灾害风险普遍高于山区,流域下游风险高于上游,河道周边风险高于远离河流的区域。     

极端气候事件对1978—2017年广西农作物的灾损影响

为了降低极端气候事件对农作物产量与经济的损失,本文基于灾害学理论,运用数理统计的趋势分析等方法,分析了1978—2017年旱灾、水灾、风雹灾与低温成灾4种极端气候事件对广西区农作物成灾、受灾面积的影响。并用极端气候事件的气候因素响应频率来近似代替一定区域极端气候发生的概率,结合1978—2017年4种极端气候事件灾损评估,对广西区旱灾、水灾、风雹灾与低温成灾进行时空分析,揭示其时空变化趋势。结果表明:（1）研究期内,广西区农作物因灾致损程度为:旱灾>水灾>低温成灾>风雹灾;（2）广西区由旱灾引起的农作物受灾面积与成灾面积呈下降趋势,因灾致损严重区域由中部与西部逐步变化至西南部与东北部;（3）广西区由水灾引起的农作物受灾面积与成灾面积变化呈上升趋势,因灾致损严重区域由南部向中西部逐渐变化;（4）广西区由风雹灾引起的农作物受灾面积与成灾面积变化呈下降趋势,因灾致损严重区域由北部与南部向中部与南部逐渐变化;（5）广西区由低温成灾引起的农作物受灾面积与成灾面积变化呈上升趋势,因灾致损严重区域主要集中在北部。     

基于GIS的吉林省霜冻灾害风险评估及区划

旨在依据灾害风险理论,对吉林省霜冻灾害进行风险评估与区划,以期减轻吉林省霜冻灾害造成的损失,为农业生产合理布局提供科学依据。基于吉林省逐日地表最低温度、霜冻灾情及作物种植面积等资料,采用自然灾害风险指数法、层次分析法和加权综合评价法,对致灾因子危险性、孕灾环境敏感性和承灾体易损性指数进行评估,基于GIS进行吉林省霜冻灾害风险评估与区划。结果表明：吉林省霜冻可划分为高、次高、中、次低和低风险区5个等级,初霜冻高风险和次高风险区主要分布在西北部白城、中部长春、吉林和四平部分地区;终霜冻高风险和次高风险区主要分布在中部长春、吉林和延边部分地区。初、终霜冻风险区划结果与灾情统计结果均呈极显著正相关关系,相关系数分别达0.496和0.490(P<0.01)。本研究建立的吉林省霜冻风险评估模型,能够反映吉林省初、终霜冻的风险分布特征,初、终霜冻风险区划结果存在空间分布差异;经验证风险区划结果与历史灾情资料相符。在气候变暖背景下,吉林省霜冻灾害仍需重视。     

河西东部设施农业风灾指标设计及其特征研究

利用1980—2014年河西东部逐日最大与极大风速资料,回归构建长序列并以双条件约束设计风灾指标,定义轻度、中度、重度、特大等级区间。分析显示：研究区域中北部地区4—5月风害最为严重,灾害强度与集中度基本同步。在年际变化上轻度灾害多波动,中重度灾害明显减少,特大灾害时有发生,北部地区风灾偏重,风灾综合指数从凉州、古浪、天祝、民勤、永昌、乌鞘岭逐渐增大。凉州、古浪为低值区域,可作为设施农业首选区域,天祝需要因地制宜,民勤要选择抗风性能良好的棚型,永昌则不适宜建设与推广。研究结果为风灾预警评估提供了参考指标,为设施农业规划布局提供了科学依据,且在一定程度上填补了风灾评估体系的空白。     

基于GIS的德阳市暴雨洪涝灾害风险定量化研究

伴随自然灾害频发、极端气候的不断涌现,暴雨灾害风险评估的研究具有重要的现实意义。基于GIS技术,对德阳市暴雨洪涝灾害风险进行了调查和统计分析,并做了定量化研究。研究采用AHP层次分析法和专家评议法相结合,通过建立德阳市暴雨洪涝灾害风险评估体系,体系包含致灾因子危险性、承灾体暴露性、孕灾环境敏感性和防灾减灾能力四项指标,以保证评估的合理性。[结果]经分析,将德阳市划分为低、较低、中等、较高、高五类风险区域,并就较高和高风险区域存在的潜在灾害易发情况进行了分析讨论。[结论]针对地形复杂、人口虽稀少地区和人口密度大,经济较为发达地区两类,在暴雨洪涝灾害时提出不同对策建议,帮助有效规避暴雨洪涝灾害可能产生的损失和人员伤亡。