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。     

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。     

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。     

ERA20C资料探究1900—2010年浙江省气温变化

利用ERA20C再分析数据集1900—2010年逐月资料,在研究浙江省年际、年代际气温时空分布和年际变率的基础上,检验气温的突变情况,同时细化时间尺度,进一步分析四季气温的时空分布特征,结果显示：浙江省年平均气温16.0℃,增温极为显著,111年来升温0.9℃。地面气温低值区域主要分布在浙江中西部,而高值中心主要出现在沿海地区,气温年际变率最大的地区分布浙江西北部,而变率最小的地方出现在东南沿海一带。Mann-Kendall检验结果显示,1947年气温发生了突变,由缓慢变化转为快速增温。除了冬季之外,浙江省的春、夏、秋3个季节均表现出显著的增温趋势,夏季最为明显,其显著增温趋势为0.13℃/10 a,111年升温1.4℃。春季气温呈现出明显的由东北向西南递增的趋势;夏季的温度变化梯度大,由西南向东北递增,与气候带的纬向分布有较大差别;秋季的气温分布与全年平均较为相似;冬季表现出气温沿海岸线向内陆方向递减（浙江东部）以及由南向北递减（浙江西部）的特点。     

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。     

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。     

山东省干旱灾害风险评估与区划

山东省作为中国的农业大省，是最重要的粮食主产区之一，受季风气候影响，是干旱灾害的易发区和重灾区，因此对山东省干旱开展灾害风险评估与区划有助于更加科学地抵御干旱灾害，对于改善山东省干旱灾害风险管理、提高决策水平、减小经济损失具有一定的指导意义。利用山东省气象、土壤、地形等基本数据以及土地利用类型、归一化植被指数等高精度数据，同时基于自然灾害风险评估原理，运用加权综合评价法和层次分析法等方法，使用GIS空间分析技术对山东省干旱灾害进行风险性评估与区划。结果表明，山东省干旱危险性较高，中、高危险性地区占总面积的59.40%，高危险性地区主要分布在山东省西北部和胶东半岛东部；承灾体暴露性偏高，中、高暴露性地区占总面积的70.66%，高暴露性地区主要分布于山东省西部和南部，中部也有部分区域暴露性较高；承灾体脆弱性略高，中、高脆弱性地区占总面积的48.1%，高脆弱性地区主要分布在山东省西南部；防灾减灾能力较强，中、高防灾减灾能力地区占总面积的50.87%，高防灾减灾能力地区主要分布在胶东半岛和北部部分区域；山东省干旱综合风险性偏高，中、高综合风险地区占总面积的54.04%，主要分布在西部和中部，东...     

河北省大风灾害及其危险性区划统计分析

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。     

陕西省暴雨灾害风险实时评估技术研究

为了加强对高危地区的暴雨灾害防御指导,对陕西省暴雨灾害进行实时定量评估。利用陕西省自动站实时暴雨数据、历年暴雨灾情数据、地理数据和社会经济数据,采用主成分分析法、层次分析法等,给出了暴雨致灾因子、孕灾环境脆弱度、承载体脆弱度和抗灾力4 个指标,并结合GIS 技术,构建了陕西省农业暴雨灾害风险度实时评估模型。通过对2011 年陕西省典型暴雨灾害实时风险度进行验证检验,表明该模型的评估结果与实际灾情较为一致。     

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。     

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。     

近50年菏泽市暴雨气候特征

为了揭示菏泽市暴雨气候特征,笔者利用菏泽市9个气象站50年的暴雨资料进行了研究。选取1960—2009年历年3—11月菏泽市9个站的逐日（20:00—20:00）降水资料,采用多种统计方法分析菏泽市多年暴雨气候规律。结果表明：菏泽市暴雨年际变化及年代际变化离差较大,60年代暴雨较多,之后较少,2000年之后又呈增长趋势。并且在1974年和2003年发生明显突变。1974年以前和2003年以来暴雨发生次数较多,1975—2002年期间暴雨发生次数较少。暴雨发生有明显的区域性,区域分布呈东南向西北递减的趋势,并且南北易受不同系统影响。本研究对做好暴雨预报,开拓气象服务,防灾减灾有一定参考作用。     

中国东北地区春雨开始期变化特征研究

为了研究中国东北地区春雨开始期的变化特征,揭示影响其变化的主要因素及影响机理,利用近50年（1959-2008年）东北地区（包括黑龙江、吉林、辽宁和内蒙古东北部）地面测站降水资料,给出了东北地区春雨开始期的划分标准及其推进特征,并分析了东北地区春雨开始期的时空分布特征。结果表明,东北地区春雨平均在5月下旬开始,由东南向西北推进。当东北地区春雨开始偏早（晚）时,东北地区5月的降水偏多（少）;主要以全区一致型,南北反相型和东南向西北“-+-”的空间分布特征;东北地区春雨开始期具有显著的年际变化,存在准2~3年的年际振荡特征。此外,当前期12-4月中国东部沿海海温偏高（低）时,东北地区春雨开始期偏早（晚）。     

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。     

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。     

天水市近50年干旱灾害变化特征及对夏、秋粮影响风险评估

干旱是影响天水市地区粮食生产的主要气象灾害。运用1961-2010年天水市7县（区）气象站降水资料及2001-2010年冬小麦、玉米播种面积及产量资料,建立了干旱影响粮食产量的风险评估指数,并对不同冬小麦、玉米在不同季节受不同等级干旱的影响风险进行了分析。结果表明,轻旱出现的频率为7.09次/年,中旱频率为2.52次/年,重旱出现频率为0.50次/年,特旱出现频率0.25次/年。各等级干旱春季出现频率较高,其次为初夏和伏期,初秋出现频率较低。轻、重、特旱渭北地区出现频率较高,中旱藉、渭河谷出现频率较高。冬小麦轻旱、中旱风险指数较高,重旱、特旱风险指数较低;玉米轻旱风险指数较高,其次为中旱,重、特旱对玉米产量影响风险较小。冬小麦在春季受干旱威胁的风险较大,玉米在初秋受干旱威胁的风险较大。渭北地区冬小麦全生育期受干旱威胁风险较大,藉、渭河谷地区及秦安、清水玉米全生育期受干旱威胁风险较大。冬小麦干旱风险指数大于玉米,秋粮生产气候优势大于夏粮。     

辽宁一次短时大暴雨过程中暴雨预警信号的发布及其成因分析

为提高短时暴雨预警发布质量,更好地发挥预警信号在防灾减灾当中的作用,笔者对2014年7月15日辽宁发生的一次局地短时大暴雨过程中暴雨预警信号的发布情况进行了分析。结果表明：此次短时大暴雨过程中,在精确到乡镇的前提下,辽宁省的暴雨预警信号准确率达83.3%,平均提前量为 37 min。但暴雨红色、橙色提前时间较短,分别为10 min和20 min。值班预报员应在正确理解预警信号发布规定的基础上灵活处理,把握预警信号最佳发布时机,做好预报服务工作。此外,通过对过程的成因进行分析发现,此次暴雨中小尺度特征明显,具有突发性强、雨强大等特点,大尺度天气系统上不易分析出来,位势不稳定、东南与西南低空急流交汇是其主要成因。