基于层次模型及权重分析的湖北省雷电灾害易损度区划

利用湖北省2008-2011年闪电监测数据和2000-2009年雷电灾害统计数据,选取雷击大地密度、大于50kA强雷击密度、雷电灾害频度、生命易损模数及经济易损模数作为湖北省雷电灾害易损性评估指标。提出了对雷灾频度因子的修正,只有把该参数放到同一起点比较,雷电灾害易损性分析及风险区划才具科学性,同时引入大于50kA强雷击密度作为雷电灾害易损性评估指标之一。采用层次模型及权重分析对雷电灾害易损性指标划分了5个等级,最后形成湖北省雷电灾害易损度区划。研究结果表明：高风险区的城市主要特征是雷灾频度较高、经济发展水平较好、人口密集;低风险区则与之相反。雷电灾害易损度不仅与单位面积上的雷电密度、雷灾频度关系密切,还与单位面积上的经济发展水平、人口密度息息相关。     

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。     

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。     

基于GIS和AHP的雷电灾害风险区划分析与评估——以内蒙古雷灾为例

基于自然灾害风险理论,利用雷暴日和闪电定位资料、基础地理信息资料、社会经济资料以及雷电灾情资料,选取地形变化、水系、土壤电导率、雷暴日、地闪密度、土地利用、人均GDP、敏感单位防雷能力等11个指标,运用层次分析法构建了雷电灾害风险指数,建立雷电灾害风险评估模型,从雷电灾害的致灾因子、孕灾环境、承灾体和防灾减灾能力4个方面进行了系统的分析,并运用ArcGIS进行了1km×1km雷电灾害综合风险区划。区划结果表明内蒙古东部大部和中部南部地区属于高风险区,中部北部地区属于中风险区,低风险区域主要分布在西部地区。通过选取雷灾资料进行雷电灾害的灰色关联评估,以验证区划结果的正确性,评估结果与雷电灾害风险区划分布大体一致。     

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。     

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。     

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。     

基于干旱灾害风险综合评估指数的西藏主要农区青稞干旱时空格局

为研究西藏主要农区青稞的干旱时空变化特征,笔者从干旱灾害的致灾因子危险性、承灾体易损性、灾损脆弱性、防灾减灾能力等4个风险因子考虑,采用专家打分法和熵权法确定各因素权重,构建干旱灾害风险综合评估模型,并进行干旱灾害时空格局分析。结果表明：干旱灾害综合风险整体呈现中间低、两边高的态势,高风险区分布比较分散,次高风险区多集中在研究区的边缘地带,中等风险区以左斜H型分布在拉萨、山南、林芝市部分区域,而次低和低风险区零星分布在加查、索县、比如、林芝等站;且干旱灾害风险较高年份出现在1999、2005、2006、2007、2009、2010、2012、2014、2015年。西藏主要农区青稞各个干旱风险因子的分布具有明显的区域差别和一定的连片性,研究区和分区的干旱趋势随年份递增而加重。     

基于GIS的山西省暴雪灾害风险区划研究

为了降低暴雪灾害的影响,利用山西省108个县市1980—2012年的年均暴雪日数、≥5 cm的年均积雪深度日数、最大积雪深度等统计量资料,山西省DEM高程资料和地理信息资料,人口密度、人均GDP、耕地面积比、公路密度等社会经济资料,对山西省暴雪的气候特征进行研究,并从暴雪灾害致灾因子的危险性、孕灾环境的敏感性、承灾体的易损性和防灾减灾能力4个因子的风险区划入手,进行了山西省暴雪灾害综合风险区划。研究结果表明：近33年山西暴雪站次序列主要由4年和3年周期变化波动迭加;各月平均暴雪站次数是3月份最多,4月和11月次之;暴雪日数具有自西北向东南逐渐增多的空间分布特征;长治、晋城、阳泉、晋中等地市的暴雪灾害风险等级最高;运城、临汾南部、吕梁北部及大同西南部暴雪灾害的风险等级最低;对综合风险区划等级结果与历史灾情数据比对以及应用近10年山西省暴雪灾害进行检验,表明风险区划结果具有较高的合理性,可为山西暴雪灾害的防御和评估提供科学依据。     

基于GIS的鲁东南山区雷电灾害风险评估与区划技术

为了防御雷击灾害,掌握鲁东南山区雷电灾害危险性、暴露性、脆弱性和防灾减灾能力分布特点,采用灾害风险指数法、层次分析法、加权综合评分法、空间分析法等数量化方法,在GIS技术的支持下,建立了基于GIS的气象灾害数据库作为风险分析与识别、风险评价与区划的信息平台,对五莲县雷暴灾害风险进行了分析和评价,编制了雷暴灾害风险区划图。结果表明,五莲县雷暴灾害发生的综合风险空间分布不均,其中洪凝街道综合风险性最高,西部和东部部分地区综合风险性稍高,北部、东南部综合风险性稍低,并就防御雷暴灾害提出了建议。     

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。     

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。     

基于GIS的低温冷冻灾害风险性评估

为了提高低温冷冻灾害的防御能力，为政府部门制定防灾减灾规划提供科学依据。本研究基于自然灾害形成机理及风险评估原理，以济南市长清区为例，利用气候资料、历史灾情数据、地理信息数据及社会经济等资料，采用层次分析法和加权综合评价法，借助GIS空间分析技术，通过对致灾因子危险性、敏感性、易损性和防灾减灾能力4个评价指标的空间评价，实现了对长清区低温冷冻灾害的风险性评估和综合区划。结果表明：长清区低温冷冻灾害总体表现为空间化强，没有规则的分布规律，综合风险性总体水平较高。文昌街道办事处、五峰山街道办事处、双泉乡的部分地区综合风险性最高，属于低温冷冻灾害的重点防御区域；轻、低风险主要分布在平安街道办事处、万德镇、马山镇、崮云湖街道办事处的部分辖区。该评估结果将对本地区农作物的种植规划及灾害防御措施的制定提供参考依据。     

陕西猕猴桃高温干旱灾害风险区划研究

为了掌握猕猴桃果实膨大期高温干旱灾害发生的风险水平和空间分布情况,进行陕西猕猴桃高温干旱风险区划研究,为果业部门开展猕猴桃生产的防灾减灾,以及猕猴桃高温干旱灾害保险设计、理赔以及避灾抗灾政策措施提供参考。本研究基于自然灾害风险形成原理,利用气象数据、基础地理信息数据、社会经济统计数据和历史灾情等方面资料,从致灾因子危险性、孕灾环境敏感性、承灾体易损性以及防灾减灾能力4个方面,构建陕西猕猴桃高温干旱灾害风险评估模型,利用GIS技术,开展陕西猕猴桃高温干旱风险区划研究。结果表明,重度风险区主要分布在关中东部渭河下游低海拔地区,该区域重度高温干旱灾害约3年1遇,同时存在约2年1遇的中度、1年1遇的轻度高温干旱灾害;中度风险区主要分布在关中中东部和陕南汉江下游两岸部分地区,该区中度高温干旱灾害2~3年1遇,同时存在3~4年1遇的重度灾害和少于1年1遇的轻度灾害;轻度风险区主要分布在关中中度风险区南部、北部和西部,以及陕南汉江及其支流两岸、金钱河、丹江及其支流两岸、南洛河两岸海拔较高的地区。