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。     

生态脆弱区景观生态风险时空分异及其地形梯度分析——以陕西省米脂县为例

目前,生态脆弱区已成为景观生态风险评价研究的热点区域之一。以黄土丘陵沟壑区陕西省米脂县为研究区,以2009年、2015年土地利用数据为基础数据,将研究区划分为耕地、林地、草地、果园、水域、城镇工矿用地和荒地7类土地利用类型,基于干扰度与脆弱度构建生态风险模型,并结合地形分布指数进一步分析了生态风险随高程和坡度梯度的动态变化规律,得出如下结论:(1)米脂县土地利用格局变化明显,耕地面积减少3 168.45 hm~2,林地与荒地面积分别增加1 102.95,1 609.47 hm~2;(2)米脂县2009年、2015年景观生态风险指数分别为0.221 7,0.228 9,且呈现西高东低,中间高南北低的空间分布格局。Ⅰ级风险主要转化为Ⅱ级风险,面积比例由28.17%降为13.59%;Ⅲ风险达到研究区面积的1/3,主要由Ⅱ风险区转化而来;Ⅳ与Ⅴ风险区面积变化不大,面积比例整体上升3.9%;(3)生态风险等级时空分布随高程和坡度梯度变化显著。Ⅰ级风险向低海拔、低坡度转移的趋势明显;Ⅱ与Ⅲ级风险均向高海拔转移;Ⅳ与V级风险在地形梯度上无明显的风险转移。     

基于自然灾害系统理论的辽宁省玉米干旱风险分析

为了减轻旱灾对辽宁地区玉米生产的影响,该文通过对辽宁省23个气象站点46 a气象数据和气象站点所在县玉米产量、种植面积的分析,用实际干旱发生频率、农业气象干旱发生频率、玉米生产相对暴露率和单产水平等4个因素构建了辽宁地区玉米干旱风险指数,用社会科学统计程序(statistical program for social sciences)和地理信息系统(geographic information system)对辽宁地区玉米干旱进行了风险分析和风险区划。结果表明,辽宁省有30%的站点处于玉米干旱较高或高风险区,主要分布于辽西山地丘陵和辽南沿海地区;玉米干旱中等风险区主要分布在辽西走廊和辽中平原及渤海湾附近地区;玉米干旱低风险区主要分布在辽东山地丘陵地带。经检验50%以上站点的干旱风险指数与玉米相对气象产量显著相关。所构建的辽宁地区玉米干旱风险指数能客观地反应干旱对玉米生产的影响。该研究为玉米避灾和减灾管理提供科学依据。     

基于CMIP6模式的西南地区旱灾风险未来预估

预估西南地区在全球气候变暖背景下未来的干旱变化趋势,可为西南各区域研究旱灾变化并防范未来旱灾风险提供有效参考。通过评估30个CMIP6模式对西南地区的模拟性能,挑选并计算出由10个模式组成的多模式集合平均数据,基于标准化降水蒸散指数SPEI、地形、人口、GDP和土壤含水量等指标,利用AHP-熵权组合权重法和ArcGIS的空间分析功能来构建包含致灾因子危险性和承灾体易损性的旱灾风险评估模型,对西南地区SSP126,SSP245,SSP585三种组合情景下的2021—2040年近期和2041—2060年远期的旱灾风险进行了预估。结果表明：(1)高风险区主要分布在贵州南部、云南东部以及重庆的沙坪坝、四川的温江、越西等零星地区;(2)低风险区主要分布在四川东部和相邻的重庆西部等地区,大致呈南北递减的变化趋势;(3)从近期到远期,未来3种情景组合都表现出次高和高风险区范围增大,次低和低风险区范围减少的形势。综上,全球气候变暖背景下,西南地区未来的旱灾风险整体将有加大加重的趋势,尤其是低纬度地区未来的风险性将明显加重。     

黑龙江省暴雨洪涝灾害风险区划

以黑龙江省81个气象台站1961-2008年的逐日降水数据、社会经济资料、地理信息数据以及灾情数据为基础,运用GIS技术,对黑龙江省暴雨洪涝灾害的致灾因子危险性、孕灾环境敏感性、承灾体易损性等评价因子进行综合分析,采用加权综合分析法以及GIS中自然断点分级法,构建了暴雨洪涝灾害风险评估模型,将黑龙江省划分为高、次高、中等、次低和低5个等级风险区.结果表明,黑龙江省暴雨洪涝灾害风险呈“东西高-南北低”的分布,松嫩平原大部、三江平原北部和南部地区处于高-次高风险区,哈尔滨西北部、大庆东南部、绥化北部和西部以及鹤岗中部地区,属于高风险区;而大兴安岭地区和东南半山区处于低-次低风险区,发生暴雨洪涝灾害的几率较低.灾情验证结果表明,实际灾情的高值-次高值分布与风险区划结果基本符合,风险区划模型具有较高的实际应用价值和研究意义.     

河南夏玉米产量灾损的风险区划

利用河南省96个县1971-2010年的夏玉米实际产量资料,从产量灾损率角度,分析该区夏玉米灾损风险评估指标的分布规律,包括历年平均减产率、减产率变异系数、不同减产率风险概率和灾损减产风险指数,构建夏玉米产量灾损风险评估模型,对河南省夏玉米产量灾损进行风险区划.结果表明,各灾损风险评估指标在河南省夏玉米区分布具有明显的地域性和连片性,根据综合风险指数将河南省夏玉米区划分为高、中、低3类风险区,低风险区分布在豫北、豫东、豫中的华北平原地区和南阳盆地;中风险区分布在豫西北部丘陵地区和豫南雨养夏玉米区;高风险区包括新蔡、上蔡、平舆、沈丘和渑池等县区,此区夏玉米减产综合风险最高,抗灾性较弱.研究结果可对指导河南夏玉米生产趋利避害和防灾减灾提供参考依据.     

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。     

基于自然灾害风险理论的东北地区玉米干旱、冷害风险评价

为了分析干旱、冷害灾害对农作物生长的综合影响,全面评价其综合风险,该文利用东北地区35个农业气象站1961-2010年气象资料、1981-2010年玉米发育期资料、1961-2010年产量面积资料、近50 a东北三省的灾情资料以及近10 a东北三省各县的社会经济统计资料,以玉米出苗—抽雄、抽雄—成熟2个生长阶段发生的干旱及冷害为研究对象,基于水分亏缺指数和热量指数分别建立了干旱指标和冷害指标,对东北地区玉米干旱、冷害进行风险分析。建立了包括危险性、脆弱性、暴露性和防灾减灾能力4个方面的东北地区玉米干旱、冷害风险评价模型,指出危险性和防灾减灾能力是风险评价模型中最重要的两个影响因子。研究结果为,东北地区玉米干旱、冷害高风险值区位于黑龙江西南部和东北部,以及辽宁西部建平县一带,风险指标值在0.8以上;吉林西北部、东南部、辽宁东北部为次高值区,风险指标值在0.6~0.7之间;低值区位于辽宁中南部及辽东半岛,风险值在0.3左右。研究结果可为东北地区防灾减灾工作提供客观依据。     

江苏沿海地区景观格局的生态风险研究

以江苏省沿海地区为研究区,利用1989年、1995年和2009年3个时期的TM遥感影像为数据源,计算各风险小区的景观生态风险指数。利用GIS和地统计学方法,对研究区景观风险指数进行采样和空间插值,得到基于景观格局的生态风险分布图。运用相对指标法对景观生态风险指数进行分级,将研究区域划分为低生态风险区、较低生态风险区、中等生态风险区、较高生态风险区和高生态风险区5个等级。叠加不同时期的生态风险区划图层,利用土地覆被重心转移模型以分析景观生态风险的时空变化。结果表明:近20 a来研究区生态风险主要以较高程度为主,处于低、较低生态风险程度的区域面积变化不大,空间分布也一直位于盐城市,高风险区区域面积增加较为显著,主要位于盐城市的滩涂。低生态风险区和高生态风险区偏移量较大,分别为116.6 km和4.9 km。     

基于AHP和GIS的广西秋旱灾害风险等级评估

为增强对广西秋季干旱灾害的风险评估和应急管理能力,该文利用气象、基础地理信息和社会经济数据,从广西省秋旱灾害致灾因子的危险度、孕灾环境的脆弱度、干旱承灾体的易损度和抗灾能力等4个方面选取因子,构建秋旱灾害风险评估的指标体系,通过层次分析法确定因子权重,以此构建评估模型并计算广西秋旱灾害风险指数,再基于GIS绘制广西秋旱灾害风险等级分布图。结果表明,高风险区主要分布在桂中盆地和桂西部分山区;较低风险区主要分布在桂西北和桂北的山区,桂南沿海和桂东南部分地区。利用广西干旱灾情数据验证表明,广西秋旱灾害风险等级分布结果与干旱灾情损失空间分布情况基本一致。该研究为灾害风险管理和灾前防御提供决策依据。     

文献风险与可靠度观念于山坡地防灾之应用

 山坡地防灾工程的规划设计,常需考虑地文与水文参数,而这些参数常具有高度之不确定性。参数的不确定性导致灾害的评估结果潜藏风险,也造成防灾工程规划设计之可靠性不足;因此,首先介绍风险与可靠度分析的基本概念,然后说明如何利用此概念来进行土石流发生条件之风险概率分析,以及如何结合可靠性概率来评估高含砂水流之设计流量。     

基于GIS的北京地区生态风险评价

生态风险评价是目前环境科学领域的研究重点,而水土流失问题是造成生态风险的主要因素.以生态风险评估理论研究为基础,将该体系按照生态危险性、生态重要性和生态易损性3部分进行分析,以北京市的遥感影像为数据源,同时结合GIS手段,选取多指标,综合分析北京生态风险等级分布,并对各指标因素进行打分,最终得到北京地区生态风险评估图.结果表明:在人口密集区域,由于其与人类活动息息相关,有较高的生态风险等级;总体上看,北京山区北部的生态风险等级要高于南部,西部要高于东部;具有相同生态风险等级的各区域主要风险源不同,但总体上相近地区的主要风险源相同.基于早期的生态风险评估理论,将水土流失问题作为研究重点,克服传统的单因子评价、综合指数评价和生态风险指数评价的不足,构建一种新的生态风险评估方法,为生态风险评估提供参考依据.     

土壤侵蚀危险度评价研究进展

通过对已有土壤侵蚀危险度评价研究的分析,将这些评价方法归纳为土壤抗蚀年限评价法、土壤侵蚀危险度主导因子分级评价法和土壤侵蚀危险度模型评价法3大类,并在对各种评价方法综合分析的基础上,对土壤侵蚀危险度评价的研究方向和发展趋势进行讨论。建议今后加强土壤侵蚀危险度定量评价方法,尤其是模型方法的研究。     

基于可变模糊集理论的洪水灾害风险分析

依据灾害系统理论,综合考虑洪水灾害系统的自然和社会属性,构建了洪水灾害风险综合评价指标体系,制定了相应指标的评价标准;在此基础上,以乡镇行政单元为基本评价单元,基于可变模糊集理论,采用可变模糊评价模型确定评价单元指标对各级指标标准区间的相对差异函数和相对隶属度,并通过变换组合参数进行综合评价,计算得到各评价单元的危险等级和易损等级,并结合风险等级分区矩阵,将研究区域划分为极高风险、高风险、中等风险、较低风险和低风险5个等级。最后,以荆江分洪区为典型研究区域,实例研究表明,该方法计算简便,评价结果可信度高,与实际调研情况一致,为洪水灾害风险评价提供了新思路,可推广到其他自然灾害的风险分析中。     

Can tree shelterbelts on agricultural land reduce flood risk?

Abstract. Agricultural practices in the UK have come under increased scrutiny since the heavy and widespread flooding of 2000 and 2001. Although the impact of land use on runoff and flood risk is of growing concern, there are few quantitative data available. A preliminary study was undertaken in the Nant Pontbren catchment, mid-Wales. Experimental tree shelterbelts were established in selected pastures of land used for sheep grazing. Water infiltration rates were up to 60 times higher in areas planted with young trees than in adjacent grazed pastures. This demonstrates that farm trees could represent a key landscape feature, reducing run-off even when only present as a small proportion of the land cover. This is likely to be just one of the environmental and economic benefits of planting trees to re-create a more diverse agricultural landscape.     

中国西南地区石漠化对玉米旱灾风险的影响

为做好喀斯特地区农业旱灾风险防范,揭示石漠化程度对作物旱灾风险的影响机制。该文基于灾害系统理论,引入基于物理过程的农作物模型EPIC(erosion productivity impact calculator),考虑西南喀斯特地貌背景,以水分胁迫累加值作为致灾因子,与玉米产量损失进行脆弱性曲线模拟,基于此开展不同石漠化程度区玉米旱灾产量的致灾和成灾损失风险评估。结果显示,中国西南喀斯特地区玉米受旱减产的风险呈现从西北到东南增加的趋势。在4种风险水平(2、5、10、20年一遇)下,面积占比最大的产量损失率主要集中分布在0.4~0.5区间内,这主要由地形地势、降水差异和承灾体的脆弱性所共同决定的;受石漠化影响,土层厚度为40 cm时,4种风险水平对应的减产率分别为5.8%、6.1%、7.8%、8.2%;该研究可以为中国第三大玉米主产区-西南山地玉米区的农业灾害预警和保障国家粮食安全提供重要的科学依据和技术支持。     

基于GIS的区域水土流失生态风险评价

 为了给区域尺度的水土流失治理、规划及评价提供科学的依据,将"风险评价"的概念引入水土保持学科之中,定义了区域水土流失生态风险评价的概念,提出了评价的方法与步骤,构建了区域水土流失生态风险评价模型框架,并以延河流域为例进行了应用。结果表明:延河中游及安塞县和宝塔区为优先治理区;证明区域水土流失生态风险评价可以为政府水土保持管理决策提供参考。     

基于Android智能手机的小麦生产风险信息采集系统

为快速、方便地获取小麦生产风险信息,本文提出一套基于智能移动终端的信息采集系统,详细介绍了该系统的总体框架、主要功能与操作流程。并重点围绕一般信息采集、农田信息采集和灾害信息采集三个方面,分别就其中的一些关键技术点（本地存储、数据提交、空间信息获取、图像信息采集、视频信息采集与传输等）进行了阐述。通过初步应用的情况来看,该系统的特点及优势均较明显。     

有机肥料施用风险分析及相关标准综述

合理利用农业有机废弃物资源,科学施用有机肥料,对提升土壤肥力、提高农产品产量与品质、减轻生态环境污染具有重要意义。综述了有机肥料施用过程可能存在的危害风险,包括重金属、抗生素、环境激素、微塑料等可能会对产地生态环境与农产品安全产生影响的风险,盐分过高、腐熟不够对作物生长不利的风险,人体病原生物、动植物病原体(包括菌种、毒种等)、害虫等带来的生物安全风险以及进口有机肥料带入的有害生物入侵风险;并总结了有机肥料产品标准中相关风险限量指标。     

The combined effects of fertilizer reduction on high risk areas and increased fertilization on low risk areas,investigated using the SWAT model for a Danish catchment

Some agricultural areas lose considerably more than the average amounts of nutrients to waterways (high risk areas, HRAs) and others considerably less than the average (low risk areas, LRAs). These areas are of great interest when river catchment managers seek to both reduce nutrient loads to lakes and marine areas and to allow intensive agriculture. If HRAs were farmed with decreased inputs of fertilizers the environmental benefit would be larger here than from any other areas, and if LRAs were farmed with increased fertilizer use it could be done here causing less environmental damage than at any other areas. If both these changes were applied within the same catchment they might counter balance each other and give the possibility of intensified farming without causing environmental deterioration. We used the semi-distributed SWAT model to identify both HRAs and LRAs in an intensely farmed lowland catchment in Denmark. These areas are classified as the 10% of the agricultural area leaching, respectively, the most and the least nitrogen. Two scenarios were run for HRAs (reduced fertilizer input by 20%) and LRAs (increased fertilizer input by 20%) separately and two were run where both HRAs and LRAs were included. The scenario results showed that the HRA scenario yielded a decrease (3.3%) in nitrate river load at the catchment scale and that the LRA scenario yielded only a small increase (0.9%). The combined scenarios showed an overall decrease in river nitrate load (2.2%).