基于GIS和AHP的潍坊市冰雹灾害风险区划

利用潍坊市1971-2000年9个气象站逐月冰雹及其灾情信息,根据层次分析、加权综合评价、极差标准归一化等方法,建立影响潍坊市冰雹灾害的主要评估模型,即致灾因子危险性、承灾体易损性和防灾减灾能力,综合各项指标通过ArcGIS9.3平台得到潍坊市冰雹灾害风险区划图。结果表明:潍坊市年均降雹日数随地形高程增加呈增加趋势,冰雹灾害发生的高风险区在该市西部地区,其发生冰雹灾害次数多、抗灾能力弱是该区发生雹害概率高的主要原因,较高风险以上的地区占全市一半以上区域,而低风险区则是位于该市中部偏南地区,这与历史冰雹灾情基本吻合。对潍坊市历史冰雹灾害进行风险评估,旨在为该市防灾减灾提供科学依据。     

冰雹数据库扩容前后对比分析——以安徽省为例

以安徽省为例,通过信息化气象记录报表和查阅相关资料等方式,对全省冰雹数据库进行扩容,并对扩容前后冰雹资料的样本信息及其时空分布特征的差异进行分析,旨在为相关冰雹灾害研究提供借鉴与参考.结果表明,安徽省冰雹数据库扩容后,冰雹记录从793条增至2079条.扩容前后的冰雹数据分析均显示安徽省冰雹年发生次数存在年代际变化,M-K检验表明分别在1974年和1972年前呈显著增加趋势(P＜0.01),其后呈微弱下降趋势；冰雹多发于春夏两季,而少发于秋、冬季；冰雹高发时段集中在15:00-17:00.扩容后安徽冰雹发生次数增加和下降两个阶段的变化速率均大于扩容前,年内冰雹发生次数最大值扩容前出现在3月,扩容后在6月.冰雹数据扩容后的冰雹空间分布覆盖了全省冰雹主要影响路径,减少了研究结果的不确定性,更符合实际情况,对进一步提高冰雹灾害评估与应对能力具有重要意义.     

安徽省油菜花期连阴雨灾害损失评估指标

基于安徽省油菜主产区1980-2009年44个气象台站逐日气象资料和油菜产量资料,采用数理统计方法,获得油菜历年灾损率以及花期连阴雨特征量指标即连阴雨日数、持续降水量和日照时数。按照引入因子对产量的影响最大且因子之间相关性较低的原则,筛选出连阴雨关键致灾因子并确定致灾因子临界值。最后利用K-均值聚类分析方法,建立油菜花期连阴雨灾害评估等级指标,并利用2010-2014年连阴雨灾害样本进行验证。结果表明,油菜花期的连阴雨日数和持续降水量与减产率相关性较高,且因子间相关性较低,可作为连阴雨灾害评估的关键因子;连阴雨日数致灾临界值为3d,持续降水量致灾临界值在江淮区、沿江区和皖南地区分别为20、50和70mm。利用聚类分析法构建的包括江淮、沿江和皖南地区的安徽省油菜主产区花期连阴雨灾害评估指标为：轻度灾损率5%～10%、中度10%～20%、重度20%～30%和特重≥30%,其历史回代和独立样本检验表明轻度和中度准确率较高（88%～100%）,重度和特重准确率相对较低（65%～70%）。     

宁夏霜冻致灾因子指标特征及危险性分析

利用宁夏23个气象站1981-2010年日最低气温观测资料,借助数理统计和空间分析方法,从气候致灾的角度,对宁夏霜冻发生范围、频率、强度及致灾因子危险性特征进行分析。结果表明,近30a来宁夏霜冻发生范围呈缩小趋势,且轻霜冻发生范围明显大于中霜冻和重霜冻;轻霜冻发生频率普遍较大,各地差异不明显,中霜冻和重霜冻发生频率小且空间差异明显;霜冻发生强度区域性明显,其中,轻霜冻和中霜冻强度指数呈中北部偏小、南部和北部偏大的趋势,重霜冻强度指数普遍偏小;宁夏霜冻致灾因子危险性南部普遍高于中北部,其中,隆德、兴仁等地是霜冻致灾因子危险性较高的区域,中北部大部地区处于低或次低危险区。研究结果作为霜冻风险研究的基础,可为区域防灾减灾提供重要依据。     

海南岛冬种瓜菜暴雨洪涝灾害风险评估与区划

基于农业气象灾害系统构成体系和灾害风险理论,依据海南岛18个气象台站1961-2012年9-11月逐日降水数据、地理信息数据、耕地面积和冬种瓜菜种植面积资料,借助GIS技术,采用加权法和自然断点法对海南岛冬种瓜菜暴雨洪涝灾害致灾因子危险性、孕灾环境敏感性、承灾体易损性进行指标构建和风险分析,在此基础上构建冬种瓜菜暴雨洪涝灾害综合风险指数,并将该指数应用于海南岛冬种瓜菜暴雨洪涝灾害的风险区划。结果表明,海南岛东部和东北部地区为冬种瓜菜暴雨洪涝灾害高和次高危险区,其中万宁市大部、琼海市和屯昌县南部、陵水县中部风险最高;西部为次低和低风险区;其余地区为中等风险区。灾情验证结果表明,实际灾情的空间分布与风险区划结果基本吻合。研究结果可为海南冬种瓜菜生产布局、避减灾害风险提供依据。     

西南地区水稻洪涝灾害风险评估与区划

为全面评估水稻洪涝的综合风险,基于自然灾害系统理论和农业气象灾害风险评估方法,利用西南地区（重庆、四川、贵州和云南）193个气象站1961-2012年逐日降水资料、396个县（市）1981-2012年水稻产量、面积资料和17个农气站点水稻生育期数据,以及西南地区数字高程（DEM）数据,构建区域水稻洪涝灾害致灾因子危险性、承灾体暴露性、孕灾环境敏感性和区域抗灾能力指数,以及综合风险评价模型,对西南地区水稻洪涝进行风险分析与区划。结果表明：（1）水稻不同生育阶段洪涝等级风险概率分布存在明显的地区差异,洪涝危险性表现为移栽分蘖期＞拔节孕穗期＞抽穗成熟期;全生育期高、次高危险区主要分布于云南南部和东北部、贵州南部,以及四川的成都、眉山和德阳地区。（2）基于不同时间序列的水稻相对暴露率明显波动,水稻生产承灾体高、次高暴露区主要集中在四川东北部和重庆地区;孕灾环境高、次高敏感区主要位于云南北部、四川南部和贵州东南部地区;水稻洪涝低抗灾能力区主要位于贵州。（3）西南地区水稻洪涝综合风险呈由中部向四周递增的趋势,高、次高风险区主要位于贵州南部、云南南部和四川东北部地区,低风险区位于重庆南部和云南北部地区。     

基于GIS和FloodArea水动力模型的重庆市山洪灾害风险区划

[目的]开展重庆市山洪灾害风险评估与区划,为该地区山洪防灾减灾提供相应参考。[方法]依据自然灾害风险评估理论,从致灾因子危险性、孕灾环境脆弱性、承灾体暴露性、防灾减灾能力4个方面选取指标,构建重庆市山洪灾害风险评估模型。结合相关气象、生态和社会经济数据,运用GIS空间数据分析完成重庆市山洪灾害风险区划。[结果]重庆市山洪灾害致灾因子危险性在合川和江津大部地区为高风险区,孕灾环境高脆弱区主要位于长江、嘉陵江沿江河谷地带,承灾体暴露性在重庆市主城区、南川、武隆、涪陵、城口为高暴露区,重庆东北部和东南部大部地区为低防灾减灾能力区。[结论]总体评估而言,重庆市山洪灾害风险的高风险区主要位于重庆东北部的巫溪、东南部的酉阳和彭水、西南部的江津和西北部的合川。     

基于GIS的福建省烤烟气象灾害综合风险区划

为了探究福建复杂地形下的烤烟气象灾害风险,规避或减轻气象灾害可能造成的损失,利用福建省烟区28个县（区）的1972-2014年气象资料,2008-2013年烤烟产量、面积及其它社会经济资料,构建由致灾因子危险性、烤烟脆弱性和烟区防灾减灾能力组成的多灾种综合风险区划指标体系,采用层次分析法—熵权法量化计算各指标权重,利用加权综合法计算综合灾害风险指数,基于GIS技术开展烤烟气象灾害综合风险区划。结果表明：福建烟区气象灾害综合风险呈现由东南至西北逐级增加的趋势,轻度气象灾害综合风险区主要分布在龙岩市中东部、三明市东部和南平市东部的部分地带;中度灾害风险区主要分布在龙岩市西部,南平和三明两市介于东部和西部之间地带;重度以上风险区主要分布在南平和三明两市的西北部山区,其中1000m以上高海拔地区存在严重气象灾害风险。     

基于GIS的云南烟区冰雹灾害风险评价

基于GIS技术,利用海拔、地形起伏度、1971-2000年各年5-9月平均冰雹发生次数、人均GDP、耕地百分比、平均耕地产值、烤烟种植面积等资料,从敏感性、危险性和易损性3个方面建立云南烟区冰雹灾害风险评价模型,对烟区冰雹灾害风险进行评价。结果表明,云南烟叶主产区曲靖、玉溪、楚雄等地冰雹灾害风险等级较高,需要加强灾害防御;滇西南烟区如思茅、临沧、德宏等地冰雹灾害风险等级较低,可适当增加烤烟种植面积。     

基于GIS的湖北西部烟草种植气象灾害危险性分析

利用湖北西部及邻近地区65个气象站1961-2010年的常规观测资料,参考气象学指标,应用专家打分、层次分析法和灾害危险性评估模型,借助GIS平台对湖北西部烟草种植气象灾害危险性的区域分布进行分析。结果表明:影响湖北西部烟草种植的主要气象灾害是干旱、低温冷害、连阴雨、暴雨和高温热害,其干旱危险性分布表现为北高南低、东高西低;连阴雨和暴雨危险性南高北低;低温冷害危险性南北分布较均匀,东部小于西部;高温热害危险性北高南低。总体看来,鄂西北烟草种植区气象灾害危险性表现为东高西低,南北向无明显规律,而鄂西南地区则为南高北低。气象灾害危险性区划结果与烟草种植适宜性区划结果相辅相成,可为烟草种植合理布局及防灾减灾提供依据。