重庆农村地区雷电灾害时间分布规律及重灾年份预测

重庆农村地区雷电灾害严重,每年都会造成较大的人员伤亡和财产损失。通过分析1998—2012年雷电灾害时间分布规律,运用灰色系统理论建模方法,建立了雷电灾害重灾年份灰色灾变GM(1,1)预测模型,对全市农村地区雷电灾害趋势进行了预测。预测结果表明,未来20年将出现4~5个重灾年份,特别是2021年将是雷灾损失非常严重的年份,为政府部门制订防雷减灾规划和对策提供了科学依据,将有助于减轻雷灾的威胁和危害。     

基于层次分析模型的云南省雷电致灾评价及易损性区划

根据2008—2017 年闪电定位监测和雷电灾害统计资料,分析地闪活动的时空分布规律,建立包含雷电风险、地域风险和承灾体风险的雷灾易损性综合评价指标体系,运用层次分析法(AHP)构建指标权重判断矩阵,得出易损性综合评价指数R 的换算方程并确定各州（市）雷灾易损性等级,形成云南省雷电灾害易损性风险区划。结果表明：昆明、玉溪地闪致灾因子活跃,雷灾易损性综合评价指数高,是雷电灾害极高易损区,受灾涉及行业及影响范围广;普洱、曲靖、丽江、楚雄、红河、西双版纳为雷电灾害高易损区,该等级区域所占比例最大,分布范围最广;保山、昭通、临沧、文山、大理为雷电灾害中易损区;迪庆、怒江、德宏为雷电灾害低易损区,通过加强雷电防御设施建设,扩大预警覆盖面,强化防雷科普宣传能够提高承灾体抵御雷击的能力。     

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。     

菏泽地区地闪分布特征

为了掌握雷电发生规律、防御和减轻雷电灾害,以菏泽地区2007—2013年地闪资料为基础,详细分析其时空分布特征。结果表明,菏泽地区地闪主要受下垫面影响,空间分布差异明显,水体附近地闪密度较大。地闪时分布呈多峰状,2个最大的峰值出现在5时和11时左右。负地闪的雷电流强度分布和总地闪的吻合度很好,地闪密度和强电流分布高值区一致,分布在东明县南部和曹县西北部。     

浙江省雷电灾害脆弱性分析

雷电灾害是最严重的自然灾害之一,雷电灾害脆弱性反映了人类社会经济遭受雷电灾害损害的程度或可能性。本研究结合雷电灾害致灾因子、孕灾环境和各地抗灾能力,以雷暴日数、人口密度、地均国民产值、河网密度、海拔高度、地形起伏程度和地均年财政收入等要素作为指标,采用层次分析法确定各因子的权重,建立雷电灾害脆弱性计算模型,定量评估了浙江省各县的雷电灾害脆弱性。根据各县雷电灾害脆弱性大小,将浙江省分为高脆弱性、中脆弱性和低脆弱性3个区,为浙江省做好雷电灾害防护提供依据。     

江苏省主要气象灾害时空分布及演变特征分析

根据1983～2017年江苏省35a气象台站观测资料、相关灾情数据及国民经济数据,本文选取灾害损失最大的强对流、暴雨洪涝、干旱、台风和雪灾五种气象灾害作为主要研究对象,分析了江苏省主要气象灾损事件的时空变化特征。研究表明,江苏省暴雨洪涝主要发生在夏季(6～8月),集中于7月份,高值区主要位于淮北大部、里下河地区及沿江苏南西部地区；强对流灾害主要出现在春夏季(3～8月),分布区域集中在江苏沿海和里下河地区,以盐城和南通地区最为严重；干旱灾害发生持续时间长,一年四季均有发生,范围分布较广,总体呈现出东南轻西北重的趋势,大值区位于沿淮淮北东部地区及宁镇扬丘陵地区；台风灾害主要发生在夏季(6～8月),灾害影响范围具有典型的沿海大于内陆的特征；雪灾主要发生在冬季(12～次年2月),1月最多,发生的高频区域呈无规律零星分布。本研究采用直接经济损失和死亡人口两项指标来表征气象灾情的演变,结果显示累计死亡人口总体呈下降趋势,从20世纪80年代至今,因气象灾害死亡人数总体下降了83%。直接经济损失呈明显上升趋势,1998年之后经济损失约为之前的1.38倍。总体而言,气象灾害损失率呈波动下降趋势,2010年以来的地区灾损率大致在0.1%左右。     

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。     

濮阳粮食典型减产年与主要气象灾害分析

用调和权重线性滑动平均处理方法,分析历年粮食产量,将减产幅度≥5%的年份定为典型减产年,通过气象灾害分析,找出造成粮食减产的主要气象灾害。结果表明：干旱和雨涝灾害是造成当地粮食减产的主要气象灾害。随着粮食产量水平的提升,气象灾害造成的经济损失呈加大趋势。在加强抗旱、防涝工程建设的同时,应加强对空中水资源的开发利用,同时还要大力推广节水灌溉技术,充分发挥有限水资源的最大经济效益,是农业可持续发展的保障。     

主要农业灾害对辽宁农业生产的影响

为了研究辽宁农业灾害的分布特征及其对农业生产的影响,更好地为农业服务,利用辽宁省1980—2010年粮食总产及1996—2005年农业灾害资料,分析了辽宁各地主要农业灾害（干旱灾害、洪涝灾害、风雹灾害、霜冻灾害和病虫害）的变化特征及其对农业生产的影响。结果表明：随着农业灾害的发生,粮食总产与受灾程度呈周期性波动,受灾程度与对应年份的产量呈显著负相关(R=-0.52, P<0.01)。从时间序列来看,1989、1994、1997、2000、2001年辽宁受灾程度较高,受灾面积均超过2.5×106 hm2,成灾面积超过1.3×106 hm2。2004—2008年灾情有所缓和。从农业灾害的空间分布来看,农业灾害影响严重的地区主要集中在辽西地区。按农业灾害强度大小依次为：辽西地区,辽北地区、辽南地区、辽中地区及辽东地区。各类灾害中以干旱灾害、洪涝灾害和风雹灾害影响较大,是影响农业生产的主要因素,三者所占的比重为78%~98%。     

哈尔滨地区雷电日数的演变特征

深入研究雷暴日数时空演变特征,对该区域灾害性天气的监测预测及防灾减灾具有应用价值。本研究选用1981—2018年哈尔滨市13个台站逐年雷暴日数观测资料,采用EOF、小波分析等方法,研究雷暴日数时空变化规律。结果表明：哈尔滨市1981—2018年雷暴日数雷呈现显著减少趋势,倾向率为-0.31d/10a；雷暴日数周期变化不十分显著,存在28年、4年、9年主周期变化；雷暴日数的3个主要空间分布类型,主要为雷暴日数呈现“双曲抛物面”形状正向变化趋势,以双城—阿城—木兰和通河中部—依兰一线(西南—东北向)为轴,左抛物面,沿轴线向西南方向递增,右抛物面,沿轴线向东北方向递减,递增幅度大于递减幅度,均没形成闭合的低值区域,且等值线相对密集；可以为雷电灾害管理及预测预防提供参考依据。     

基于GIS的县域气象灾害与小麦生育期气象灾害趋势分析——以阳谷县为例

为了更好地探究县域内的气象灾害的具体分布特征及其对冬小麦生产的影响,提高农业生产减灾防灾水平。通过运用GIS、统计学和农业气象学等方法,以乡镇为单元,对阳谷县气象灾害风险趋势进行研究,系统分析了阳谷县1981—2011年的风险指标和综合风险指数,明细了不同气象灾害在该县的发生频率和综合风险指数的地域分布规律,计算各乡镇的综合农业气象灾害风险性,并进行相应的灾害趋势分析。趋势分析结果表明：各乡镇干旱发生频率基本一致;洪涝发生频率则由东北向西南逐步增强;高温灾害日数由西南向东北逐渐减弱,低温则反之;冰雹则主要集中在城区中部乡镇;而冬小麦生育期内高庙王的综合气象灾害风险度最高,金斗营、阿城镇的综合气象灾害风险度最低。     

中国农业干旱灾害特征及成因分析

以1949—2019年受灾率、成灾率和因旱粮食损失率3个指标系列,分析了中国干旱灾害的时空分布特征及其变化趋势。统计结果表明,1949—2000年,中国农业受灾率、成灾率、因旱粮食损失率增加速率分别为1.72%/10 a、1.26%/10 a和0.61%/10 a,2001—2019年,农业干旱灾害呈逐步减缓的趋势;从代际间的变化过程来看,20世纪50年代的受灾率、成灾率和因旱粮食损失率分别为7.4%、2.4%和2.3%;到21世纪初分别增加到16.1%、9.3%和6.8%。空间分布上,东北、西北和黄淮海地区受旱成灾较为严重,受灾率和成灾率均超过15%和10%;华南、西南和长江中下游地区受旱成灾相对较缓,受灾率和成灾率低于10%和5%。其中,山西、陕西、辽宁、吉林、内蒙古、河北、甘肃和宁夏等是受旱成灾较为严重的省区。由农业综合干旱指数分析可得,1949—2019年全国发生重旱以上的年份为26年,发生特旱的年份有13年,反映出中国是一个农业干旱灾害频发的国家。气候变暖、水土资源不平衡及人类活动导致下垫面改变是农业干旱灾害加剧的主要原因。