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AHP和PCA的暴雨灾害风险区划——以河南省卫辉市为例

为充分了解卫辉市暴雨灾害的时空分布特征和发生规律,最大限度减轻灾害造成的损失,根据气象灾害系统理论及目前国际上流行的评估模型,选取卫辉市1961—2014年各乡镇灾情、雨量站的逐日降水量、DEM、GDP、农民人均收入等数据,利用层次分析法(AHP)和主成分分析法(PCA)构建了暴雨灾害风险评估模型,并通过ArcGIS绘制分辨率为30 m×30 m的灾害风险区划图。结果表明：卫辉市暴雨灾害风险等级自中部向四周呈递减总趋势。其中,孙杏村镇、汲水镇、顿坊店乡、上乐村镇的灾害风险等级较高,容易发生致灾性较强的暴雨灾害;而太公泉镇、后河镇、李源屯镇、狮豹头乡的灾害风险等级较低,暴雨灾害对当地农业生产的危害不大。[结论]该研究对政府及相关部门制订气象灾害防御方案、调整农业结构布局等具有重要的参考意义。     

河北省大风灾害及其危险性区划分析

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。     

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。     

近30年石羊河流域气象灾害特征及风险评估技术研究

通过对石羊河流域气象灾害及灾情特征进行分析、研究和评估,在全面、深入了解各类致灾灾种、灾害程度的基础上,为该区防灾减灾和地方经济服务提供决策依据。利用甘肃省武威市1984—2013年气象灾害灾情等相关资料,详细分析了该区气象灾害和灾情特征。结果表明：近30年该区发生较严重的气象灾害有冻害、干旱、大风沙尘暴等,灾害出现次数与经济损失不呈正比。不计物价及货币升值率等因素,各灾种（除干旱）造成的经济损失基本呈逐年上升趋势;但综合考虑国民生产总值(GDP)的变化后,灾害经济损失呈波动下降趋势。采用“拉开档次”法求得气象灾害损失综合指数,再分别用“变量偏离法”和“聚类分析法”对其进行分级评估,显示二者评估结果基本一致,与实况相吻合。     

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。     

气候变暖背景下青海汛期暴雨洪涝及次生灾害风险评估

本文根据自然灾害系统理论和暴雨洪涝灾害风险评估原理,基于基础地理信息数据和历史灾情数据,旨在利用青海50个气象站1961—2017年汛期(6—10月)的逐日气温、降水数据,通过对暴雨洪涝致灾因子危险性及孕灾环境易损性的研究,对气候变暖背景下青海省汛期暴雨洪涝及次生灾害的风险进行评估,得出：(1)1961年以来,青海省汛期平均气温升高、降水增加,降水日数及强降水日数增多,极端天气气候事件频发；(2)由短时强降水及连续性降水造成的洪水、渍涝灾害及其引发的滑坡、泥石流等次生灾害呈增多趋势,且7、8月份为青海省暴雨洪涝及其引发的次生灾害的高发期,占汛期灾害发生次数的77.9%；(3)贵德县、兴海县、贵南县、共和县、同德县、化隆县为青海省汛期暴雨洪涝及次生灾害发生次数最多、风险最为严重的县。本研究通过开展暴雨洪涝及其引发次生灾害风险评估工作,对暴雨洪涝的早期预警以及防灾减灾措施的及时制定和实施具有重要意义,可为气象防灾减灾建设工作提供决策信息。     

农作物灾情田间调查分级规范的研究现状

近年来,农业气象灾害对中国农业生产的影响呈现危害范围逐年扩大、灾害程度逐年加重的态势,农作物灾情调查和灾害损失评估的研究越来越受到各级政府和部门的重视,为此,农作物受灾等级研判标准的重要性凸显。文章主要对中国现有的灾损评估方法及标准进行了归纳,主要包括农业部门在农情调度中对灾害的统计方法和气象部门对农业气象灾害等级的观测方法,还介绍了正在研究拟定中的农作物灾情田间调查分级规范,并指出农作物灾情田间调查分级的方法是一种将农业标准与气象标准相结合的方法,有利于将科学研究与生产实际相结合,并且便于各级部门及时采取科学的防灾减灾措施,将为农情调度、灾害损失评估、灾后农业生产自救提供科学依据。     

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FloodArea模型的新源县则克台流域暴雨洪涝灾害临界雨量研究

本文以新疆伊犁新源县则克台流域为研究对象,选用1960—2016年降水资料、DEM数据、土地利用类型数据、GDP栅格数据以及人口栅格数据,利用FloodArea模型反演研究区的暴雨洪涝过程,以实测数据对该模型进行精度验证;通过Pearson分析法计算得出逐小时累积降水量与淹没深度的相关系数,进而确定不同风险等级的致灾临界雨量,从而为该区域暴雨洪涝灾害预警预防提供科学依据和技术支撑。     

基于GIS的浙江省暴雨灾害及其危险性评价

为了对暴雨频发的浙江省进行暴雨灾害的定量评估和危险性评价,以加强对高危地区的暴雨防御指导,利用浙江省66个气象站1971-2010年气象观测资料,绘制浙江各地暴雨出现频数和强度分布图,分析暴雨的时空分布特征,并结合统计年鉴中社会经济数据,采用承载体易损性指数、暴雨强度指数及暴雨危险性指数等评价指标,利用GIS技术分析各指数的空间分布。结果表明,浙江省暴雨频发区主要分布在西部、南部和东南沿海地区,台风与梅雨是引发浙东和浙西暴雨的主要天气系统。5-9月是暴雨集中期,其中6月暴雨出现频数占全年暴雨日数的26%。自20世纪80年代末以来,浙江各地暴雨频数的年际变化呈一致性的增加趋势。浙江受暴雨危害较大的地区集中在经济发达的城市和沿海地区,危险性分析表明,浙江东南沿海、东北部和西部地区暴雨灾害的危险性较大;而中部、中西部山区和经济欠发达地区,暴雨灾害的危险性相对较小。暴雨灾害对社会经济影响较大,实时开展暴雨灾害的危险性评估,对促进防灾减灾具有积极作用。通过应用暴雨危险性指标对2011年浙江典型梅汛期暴雨灾害的危险性分析表明,本研究利用的评价方法与灾害实际影响程度基本一致,此方法可应用于浙江暴雨灾害的评估和危险性评价。     

天津新型日光温室风灾风险评估及区划

为了评估天津新型日光温室风灾风险,本研究在近10年天津日光温室风灾灾情大量实地调查的基础上,根据自然灾害风险评估理论,构建日光温室风灾风险评估模型,计算温室不同等级风灾风险指数,并从站点、空间、时间3个尺度分析了温室风灾风险指数的变化。风险指数站点结果和空间分布结果均表明,宁河、汉沽、塘沽、武清、西青等地是遭受轻、中度风灾风险较高地区。天津新型日光温室遭受轻度风灾的风险最高(风险指数介于0.62~3.15),明显高于中度(风险指数介于0.0~0.61)及重度风灾,而其遭受重度风灾的风险几乎为0,这与天津较少发生8级以上(最大17.2 m/s以上)大风有关。近10年日光温室中、重度风灾风险指数极小且变化基本持平,而轻度风灾风险指数从2005年的2.70逐渐降低至2007年的2.0,2007—2014年始终保持在2.0附近波动。     

基于格网的河北省精细化暴雨洪涝灾害风险区划

基于IPCC最新风险评估理论模型,以高精度地理信息数据、长序列均一化气象资料和2010基准年社会经济数据等资料为基础,运用统计建模方法,从气象致灾因子危险性、暴露度和脆弱性3个方面对河北地区暴雨洪涝灾害进行精细化风险评估与区划,并根据区划结果提出防御措施。结果显示：滦河流域下游以及沿海诸河流域的暴雨洪涝风险最高;平原地区的暴雨洪涝灾害风险普遍高于山区,流域下游风险高于上游,河道周边风险高于远离河流的区域。     

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。     

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。     

天水春夏季连阴雨天气对蜜桃生产影响的评估技术研究

为有效防御春夏季连阴雨灾害对天水蜜桃生产影响,采用统计学方法和风险原理提取了主要致灾因子并构建了气象灾害风险评估模型。主要致灾因子以5 月上旬蜜桃花后坐果期和7 月下旬至8 月上旬蜜桃果实速生膨大至成熟期影响最为明显,并以春末5 月上旬蜜桃花后坐果期连阴雨天气灾害对蜜桃产量影响最大,贡献率83%;2 个时段连阴雨天气灾害强度均以轻灾最多。综合评估表明,影响天水市蜜桃生产的连阴雨灾害综合评估除大灾、轻灾评估准确率略低为75%和83%外,中灾和重灾评估准确率均达100%,灾害评估效果比较理想,对农业防灾减灾有一定的指导意义。     

基于主成分分析的湖北省洪涝灾害风险评估模型构建

湖北省历年由洪涝灾害造成农作物受损严重,对湖北省进行洪涝风险评估十分必要。本文提出了一种定量化风险评估的模型建立方法,通过多源数据（气象、社会经济、地理特征等数据）提取到15个指标,采取主成分分析法确定各因子对于洪涝灾害的影响权重,建立风险评估模型,并运用地理信息系统(GIS)分析技术得出洪涝灾害风险区划图。在现有评估指标体系的基础上,通过网络爬虫方式获取更能反映防减灾能力的灾害应急指标;采用主成分分析方法降低模型建立中的主观因素。结果表明：（1）通过模型得到降雨与地势为湖北省洪灾发生的最主要因素;（2）湖北省中东部地区多为高风险区,其中东部武汉、黄石等长江干流途经地区处于重风险区;西南部多为中风险区,西北部在全省为低风险区。综上,该模型可为湖北省开展综合减灾、调整区域可持续发展结构、进行准确农情监测提供科学支撑和决策依据,具有重要的科学和实践意义。     

基于GIS的赤峰市干旱灾害风险区划与分析

为了提升干旱灾害风险管理和决策水平,减轻灾害造成的损失,通过采用自然灾害风险评价的理论和方法,利用赤峰市1981-2010年的气象观测资料和历史干旱灾害资料,综合12个县（区、旗）的自然、社会经济、防灾减灾等数据,以及1:50000地理信息数据,得出干旱灾害风险指数,并基于GIS技术绘制出干旱灾害风险区划图。结果表明：综合不同阶段的干旱风险指数,翁牛特旗和林西县的干旱风险指数最高,克什克腾旗、喀喇沁旗和宁城县的风险指数最低。     

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。