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。     

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的山东省暴雨洪涝灾害风险区划

基于山东省1：50000地理数据及2008年统计年鉴资料,对影响山东省暴雨洪涝灾害风险的主要综合评价指标,即致灾因子危险性、孕灾环境敏感性、承灾体易损性及防灾减灾能力进行建模计算,最后综合利用这4个指标对山东省暴雨洪涝灾害风险性指数进行计算,并通过GIS平台得到山东省暴雨洪涝灾害风险区划图。结果显示,山东省暴雨洪涝灾害发生的高风险区在鲁南及半岛东部部分地区。     

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。     

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。     

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。     

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。     

生长季降水对黑龙江省水稻生产的影响

研究旨在分析寒地水稻洪涝的致灾因子—降水的变化趋势和特征及对水稻生长发育的影响,揭示其变化规率,以期水稻生产防灾减灾提供科学依据。利用黑龙江省水稻主产区气象观测站的降水量、发育期、产量资料及洪涝灾害资料,分析了水稻主产区夏季及关键生育期降水、暴雨量和暴雨日数变化特征,阐述了黑龙江省洪涝灾害的分布规率,分析了降水对水稻产量的影响。结果表明：1971-2016年稻区6-8月降水呈现西部和东部少、中部多的趋势,暴雨日数中西部多,东部少,暴雨量总体呈上升趋势；水稻关键期平均暴雨量为76.2毫米,总体呈小幅上升趋势,暴雨日数中西部多,东部少；1984-2010年黑龙江省洪涝灾害西北、东南、中部偏多,西南、东北偏少,总体呈逐年增加的趋势,且主要发生在夏季。制约黑龙江省各地区水稻生长发育及产量形成的降水阶段各地有所不同,北部主要在7月下旬,西部在7月下旬及9月下旬,南部在5月下旬、6月下旬及9月中旬,中部及东部稻区较为复杂,几乎贯穿整个生长季。     

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。     

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。     

安徽汛期淮北区域性暴雨大尺度环流特征及成因分析

本研究利用合成分析、EOF分解、显著性差异检验、相关分析等方法对1960—2010年安徽淮北地区5—9月25个区域性暴雨个例进行分析来研究安徽地区淮河以北区域性暴雨时空分布、大尺度环流分型及物理量场分布特征,从气候背景角度出发了解其成因分析,为预报提供有益参考。研究表明：安徽淮北区域性暴雨大尺度环流特征主要表现为两脊两槽型。暴雨区多位于高空西风急流入口区南侧和低层低涡辐合中心东南侧、闭合经向垂直环流上升支下方。冷空气分别从高低层同时入侵,高层冷空气以高值位涡柱的形式向下入侵。暴雨区多位于垂直上升速度中心和湿位涡负值中心略偏北,垂直方向上呈现湿位涡正负区叠置的形势,且低层的对流不稳定和中高层的斜压不稳定相结合,使得大气不稳定性增强是造成淮北区域性暴雨的主要原因。