基于GIS的广西暴雨灾害风险实时评估技术研究

为了科学应对广西暴雨灾害频发、影响日趋严重这一问题,选用广西自动站实时降雨量数据、历年暴雨灾情数据、广西社会经济数据及基础地理数据,采用主成分分析法、层次分析法等方法,结合GIS技术,研究了暴雨灾害危险度实时评估的技术方法,并基于暴雨灾害实时危险度、孕灾环境脆弱度、承灾体易损度和抗灾力等4个因子,构建了广西农业暴雨灾害风险度实时评估模型,选择2011年的一次暴雨过程对模型进行验证,验证结果表明：评估结果与实际灾情较为吻合,模型实践检验效果较好。     

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。     

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。     

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。     

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。     

基于区间数的评估模型在草地螟灾损评估中的应用

为定量评估草地螟对农作物产量的影响,利用区间数,建立了草地螟灾害损失评估模型。针对灾损评估中很难获得精确的灾损数据和灾害评估指标等级区间化的特点,利用内蒙古历史上10次草地螟危害年份,通过区间数定义、评估指标的建立和灾害等级的确定,构建了草地螟灾害损失评估模型。通过计算综合相对距离测度,对草地螟危害造成农作物产量的损失进行研究。结果表明：评估模型对数据的采用较为灵活、计算过程简单、结果较为客观,可尝试应用于草地螟灾害损失评估实践。     

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。     

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。     

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。     

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。     

基于信息扩散方法的秦岭北麓汛期暴雨洪涝灾害风险评估

为了科学支撑秦岭北麓休闲旅游区的防灾减灾工作,利用秦岭北麓22个测站1976—2010年汛期（5—10月）的逐日降水资料资料,采用距平分析、Mann-Kendall检验以及基于信息扩散的模糊数学方法对秦岭北麓汛期暴雨洪涝进行了气候变化特征分析及灾害风险评估。结果表明：秦岭北麓各站汛期降水及暴雨频次地区差异很大,均呈南多北少分布,大值中心位于陕南中南部地区;1980—1989年为秦岭北麓汛期降水及暴雨频次偏多期,1990—1999年为偏少期,进入2000年以来较1990—1999年有明显增长,汛期区域降水及暴雨总数分别在1989年及1991年出现突变性下降;随着暴雨及洪涝风险水平的增加,灾害出现的概率随之减小,汛期秦岭北麓遭受洪涝及暴雨灾害的风险从北向南逐渐增加,灾害风险高值区主要位于汉中北部及安康西部地区。     

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。     

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。