基于信息扩散方法的秦岭北麓汛期暴雨洪涝灾害风险评估

为了科学支撑秦岭北麓休闲旅游区的防灾减灾工作,利用秦岭北麓22个测站1976—2010年汛期（5—10月）的逐日降水资料资料,采用距平分析、Mann-Kendall检验以及基于信息扩散的模糊数学方法对秦岭北麓汛期暴雨洪涝进行了气候变化特征分析及灾害风险评估。结果表明：秦岭北麓各站汛期降水及暴雨频次地区差异很大,均呈南多北少分布,大值中心位于陕南中南部地区;1980—1989年为秦岭北麓汛期降水及暴雨频次偏多期,1990—1999年为偏少期,进入2000年以来较1990—1999年有明显增长,汛期区域降水及暴雨总数分别在1989年及1991年出现突变性下降;随着暴雨及洪涝风险水平的增加,灾害出现的概率随之减小,汛期秦岭北麓遭受洪涝及暴雨灾害的风险从北向南逐渐增加,灾害风险高值区主要位于汉中北部及安康西部地区。     

西藏近50年极值降水变化趋势

为进一步揭示西藏极端降水变化趋势及特征,为防灾减灾提供参考依据。利用西藏1961—2010年18个有连续气象观测记录站点的逐日降水资料,分析了7个序列降水统计量的变化趋势。发现近50年,西藏平均年降水日数为弱的增多趋势,最长连续降水日数为弱的减少趋势,最长连续降水总量变化趋势不明显,1日和3日最大降水量为弱的增大趋势,年降水量、平均降水强度、强降水日数均为显著增加趋势;平均降水强度显著增大和强降水日数显著增多,是西藏平均年降水量显著增大的最主要原因;西藏的西部和沿江上游地区年降水量减少且趋于集中,干日增多,干期增长,干旱化趋势更加严重。其他大部分地区年降水量增多,平均降水强度增大,强降水日数增多,短时强降水引发的洪涝等灾害可能趋于增多。     

青海省汛期极端强降水特征及影响

为了研究青海省极端强降水在全球变暖背景下的变化及影响,利用青海省1961—2014 年汛期（5—9 月）40 个台站的逐日降水资料,分析了汛期极端强降水事件的变化趋势及非均匀性分布特征,并对极端强降水事件的可能影响进行探讨,以期为抗汛减灾提供决策参考。结果表明：近54 年青海省汛期极端强降水对汛期降水量的贡献呈增长趋势,极端强降水发生的频次增加、强度加重;7 月中旬至8 月中旬是全省极端强降水的多发期,在东部农业区中东部及青南地区东部等极端强降水多发地,应重点关注洪水、滑坡及泥石流等地质灾害。     

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。     

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。     

海南岛万泉河流域暴雨洪涝灾害风险区划研究

应用灾害风险形成的理论和方法,通过统计万泉河流域基本气象站1961—2011年的降水资料,实现了对自动站降水数据的估测及历史数据的延长,应用趋势面残差法获取了致灾因子危险性的空间分布,并选取了适合评价小流域暴雨洪涝灾害敏感性、易损性和防灾减灾能力的空间指标,对流域的灾害风险进行了评价。结果表明,万泉河流域暴雨洪涝灾害的危险性分布为西部高于东部,东部的大部分地区处于中等以上风险区,西部则多处于次低以下风险区。东部地区以嘉积县为中心的部分区域的风险为最高,北部岭口镇、翰林镇和大路镇也处于风险高值区。     

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。     

西藏地区山洪灾害预警研究和减灾对策分析

为了综合了解西藏地区山洪灾害的发生特点,本研究对西藏地区的地理、气候、地质和水文特点进行了概要介绍,并分析了西藏山洪灾害的成因和灾害特点,在此基础上指出西藏地区暴雨诱发山洪灾害研究的关键问题。最后针对西藏山洪灾害特点,提出了山洪防灾减灾对策,包括提高全民减灾意识、完善山洪灾害普查和山洪风险评估、提高山洪监测和预警报预报水平以及改善生态环境、加强工程治理等措施,为山洪灾害及其衍生地质灾害防治研究和决策提供参考。     

南京浦口夏季强降水特征及影响因素

利用浦口1981—2017年夏季(5—9月)各类强降水资料,采用趋势分析、突变检验和周期分析等统计方法,从时间和量级两个方面对各类强降水特征展开分析,为防灾减灾和精细化预报预警提供支撑。研究结果表明,1)7月上、中旬是致灾性连续暴雨和大暴雨高发期,100～150mm的大暴雨发生频率最高,夏季暴雨量没有明显突变,但具有显著的6a周期；2)达暴雨预警级别强降水一般夜间开始,下午明显减弱,最强降水持续时间在12h左右,短时强降水易发生在中午前后和傍晚；3)有4成的预警信号和一半以上的大暴雨都发生在近10a,但小时最大雨量没有明显增强；4)39%的暴雨达到橙色预警标准,但红色仅有1次。地理位置和自然环境是浦口比南京主城区及周边强降水强度大的主要原因。     

基于GIS的潍坊市暴雨洪涝灾害风险区划

为了提高对暴雨洪涝灾害的抗御能力,为潍坊市的暴雨洪涝防灾减灾提供技术支持和决策依据,基于潍坊市1:50000的DEM数据和2009年统计年鉴资料以及历史灾情数据,计算得出影响潍坊市洪涝灾害风险的评价指标,即致灾因子危险性、孕灾环境敏感性、承灾体易损性、防灾减灾能力的综合作用。将洪涝灾害风险性评价技术和GIS技术相结合,对洪涝灾害程度进行评价和等级划分,绘制潍坊地区的洪涝灾害风险区划图。结果表明,诸城全市、高密市的绝大部分地区属于洪涝高风险区,只有极少数地区为较高风险区;安丘偏东南大部分地区、高密北部少数地区、昌乐东南部属于较高风险区;较低风险区和低风险区主要分布在昌邑北部大部分地区、寿光大部分地区、潍坊北部和中部以及青州西部;其余地区基本为中等风险区。     

基于AHP和PCA的暴雨灾害风险区划——以河南省卫辉市为例

为充分了解卫辉市暴雨灾害的时空分布特征和发生规律,最大限度减轻灾害造成的损失,根据气象灾害系统理论及目前国际上流行的评估模型,选取卫辉市1961—2014年各乡镇灾情、雨量站的逐日降水量、DEM、GDP、农民人均收入等数据,利用层次分析法(AHP)和主成分分析法(PCA)构建了暴雨灾害风险评估模型,并通过ArcGIS绘制分辨率为30 m×30 m的灾害风险区划图。结果表明：卫辉市暴雨灾害风险等级自中部向四周呈递减总趋势。其中,孙杏村镇、汲水镇、顿坊店乡、上乐村镇的灾害风险等级较高,容易发生致灾性较强的暴雨灾害;而太公泉镇、后河镇、李源屯镇、狮豹头乡的灾害风险等级较低,暴雨灾害对当地农业生产的危害不大。[结论]该研究对政府及相关部门制订气象灾害防御方案、调整农业结构布局等具有重要的参考意义。     

临沂地区暴雨气候特征及洪涝灾害特点

为了了解临沂地区暴雨的气候特征和洪涝灾害特征,笔者利用临沂地区10个气象站1962-2009年日降水资料分析全地区暴雨天气时空分布特点。结果表明：（1）临沂地区暴雨分布地域性明显,东南部多,东北部少;（2）临沂地区暴雨年代际变化呈现“多-少-多”的变化,现阶段呈明显增多的趋势;（3）临沂暴雨主要集中在6-9月,7月份最多;大暴雨出现在4-10月,7月份最多。临沂暴雨以局地性暴雨为主;（4）临沂大部分的暴雨历时超过到12 h,夜间出现暴雨的几率较大;（5）临沂暴雨天气影响系统有切变线、气旋、低槽冷锋、台风4类,切变线和气旋是主要系统;（6）临沂洪涝灾害具有范围广、发生频繁;季节性地域性明显;突发性强、破坏性强、损失大等特点。研究结果为暴雨预报及预防洪涝灾害提供了科学的参考依据。     

淮南暖冬事件及汛期降水响应分析

[目的]为研究淮南1956—2017年暖冬事件变化特征及与当年汛期降水的关系,以便更好地服务当地冬季农业生产、防灾减灾及汛期降水预测等工作,[方法]利用淮南观测站 1956-2017年冬季气温资料,采用线性趋势分析等统计方法对淮南冬季气温进行气候统计诊断研究,并依据《GBT_21983-2008_暖冬等级》,分析暖冬气候特征、成因以及与汛期降水量的关系。[结果]结果表明：近62年淮南冬季平均气温呈明显上升趋势,尤其是1996年以后更为显著,1991年发生突变；平均最高气温和平均最低气温都呈现为波动性上升趋势,平均最低气温对冬季变暖贡献最大；暖冬指数呈上升趋势,90年代之前仅出现过一次弱暖冬,90年代以后出现13次暖冬,7次为强暖冬；西太平洋副高偏强偏西、亚洲冬季盛行纬向风和冷空气次数少、势力弱以及El Nino的发生,可能是造成淮南暖冬的主要因素；[结论]研究发现强暖冬或强冷冬的年份里,当年汛期降水量容易偏多,对于汛期降水预测有一定的参考价值。     

生长季降水对黑龙江省水稻生产的影响

研究旨在分析寒地水稻洪涝的致灾因子—降水的变化趋势和特征及对水稻生长发育的影响,揭示其变化规率,以期水稻生产防灾减灾提供科学依据。利用黑龙江省水稻主产区气象观测站的降水量、发育期、产量资料及洪涝灾害资料,分析了水稻主产区夏季及关键生育期降水、暴雨量和暴雨日数变化特征,阐述了黑龙江省洪涝灾害的分布规率,分析了降水对水稻产量的影响。结果表明：1971-2016年稻区6-8月降水呈现西部和东部少、中部多的趋势,暴雨日数中西部多,东部少,暴雨量总体呈上升趋势；水稻关键期平均暴雨量为76.2毫米,总体呈小幅上升趋势,暴雨日数中西部多,东部少；1984-2010年黑龙江省洪涝灾害西北、东南、中部偏多,西南、东北偏少,总体呈逐年增加的趋势,且主要发生在夏季。制约黑龙江省各地区水稻生长发育及产量形成的降水阶段各地有所不同,北部主要在7月下旬,西部在7月下旬及9月下旬,南部在5月下旬、6月下旬及9月中旬,中部及东部稻区较为复杂,几乎贯穿整个生长季。     

滁州市精细化暴雨洪涝风险区划

依据自然灾害风险分析理论,用统计回归方法,结合GIS技术得出滁州市暴雨洪涝灾害风险区划图。以精细到60个自动站降雨量为暴雨致灾因子,以滁州地势为孕灾环境因子,以乡镇人口、经济、耕地面积为承载体因子,以乡镇经济和农田水利措施为抗灾能力因子,采用专家打分法确定暴雨洪涝综合风险指数。结果表明：暴雨洪涝灾害高风险区主要位于滁州市区各乡镇街道、沙河镇和腰铺镇,来安县的新安镇、施官镇和三城乡西北部,天长市的天长街道和永丰镇,全椒县的十字镇、襄河镇、六镇镇东南部、武冈镇和二郎口镇的南部,定远县的定成镇,凤阳县的府城镇、临淮关镇和枣巷镇,明光市的中心街道、苏巷镇和女山湖镇。以上地区暴雨洪涝危险系数较高,是滁州全市防灾减灾的重点区域。