基于云－GIS模型的洪灾自然环境危险性评估研究——以神农架林区为例

针对中国山区村镇的洪灾特点,从致灾因子和孕灾环境两个方面,研究了极限降雨水平、汛期降雨水平、坡度、泥石流等10余项指标对洪灾自然环境危险性的影响,建立了基于云模型的洪灾自然环境危险性综合评价模型。同时,利用GIS系统对空间指标数据和属性指标数据予以度量并进行可视化表达,建立了洪灾的自然环境危险度评估模型,为政府构建预警应灾体系提供了依据。以神农架林区为例,运用云-GIS模型进行了洪灾的自然环境危险性评估。结果表明,神农架林区木鱼镇洪灾自然环境危险性最高。阳日镇、大九湖镇南部以及松柏镇东南部危险性较高,需重点防范。其他乡镇洪灾自然环境危险度相对较低,新华乡南部、松柏镇西北部和下谷坪乡危险性最低。     

东北地区玉米主要气象灾害风险评价模型研究

【目的】农业生产过程中经常面临着一种以上气象灾害的威胁。目前,农业气象灾害风险评估普遍是以单一灾种对承灾体的影响为研究对象,无法反映真实气象条件下农业生产面临的综合风险;作物在不同发育时期或发育阶段遭受气象灾害对最终产量的影响有所不同。本文以东北地区玉米为例,研究基于作物不同发育阶段多种气象灾害风险评价方法与技术体系。【方法】将东北玉米生育期划分为播种-七叶、七叶-抽雄、抽雄-乳熟、乳熟-成熟4个发育阶段,把冷害、干旱、涝害作为3种主要气象灾害,利用玉米发育期、气象、土壤、作物面积和产量等多元资料,根据自然灾害风险理论和农业气象灾害风险形成机制,以一定区域自然灾害风险由自然灾害危险性、承灾体的暴露性和脆弱性及人类防灾减灾能力4个因素综合作用的“自然灾害风险四要素说”为理论依据,在全面分析东北玉米发育阶段冷害、干旱、涝害的孕灾环境和致灾因子的危险性、承灾体的暴露性和脆弱性、人类防灾减灾能力四要素的基础上,从风险四要素的内涵出发选取风险评价指标。采用孕灾环境多指标法,从气象、作物、自然地理等方面选取指标全面反映发育阶段主要气象灾害的危险性;从承灾体暴露性、脆弱性的内涵出发选取评估指标;鉴于防灾减灾能力比较滞后的研究现状,选用产量变异系数综合反映防灾减灾能力,形成了比较完备的发育阶段主要气象灾害风险评价指标体系。由于农业气象灾害成因的多要素性、复杂性,影响要素之间的模糊性和不确定性,利用层次分析法确定发育阶段主要气象灾害风险四要素及危险性指标的权重。利用自然灾害风险指数法构建发育阶段主要气象灾害风险评估模型。利用加权综合评分法构建发育阶段主要气象灾害危险性评价模型,发育阶段3种主要气象灾害频率之比作为权重系数反映不同发育阶段主要气象灾害的相对严重程度。【结果】在发育阶段主要气象灾害风险评价的基础上,利用加权综合评分法构建作物生育期主要气象灾害风险评估模型,根据作物减产率与4个发育阶段主要气象灾害风险指数的相关性调试确定各发育阶段风险指数的权重系数,建立比较完备的基于发育阶段的主要气象灾害风险评价指标体系,构建发育阶段主要气象灾害风险评价模型、发育阶段主要气象灾害危险性评价模型及生育期主要气象灾害风险评价模型,进而初步建立了东北玉米基于发育阶段的多种农业气象灾害风险评价技术体系。【结论】对东北典型全域灾害年份及代表站点主要气象灾害典型年份关键发育阶段主要危险性指标与减产率的分析表明,发育阶段主要气象灾害危险性指标的选取是合理的。     

基于GIS和模糊数学的神农架村镇山洪风险评价

神农架林区山洪灾害频繁发生,为了评价神农架各个地区的灾害状况,给当地政府进行灾害防御规划提供技术支撑,根据山洪灾害的发生机制和山洪灾害风险评价原理,从致灾因子危险性、孕灾环境暴露性、承灾体脆弱性、防灾减灾措施4个角度构建了神农架林区村镇山洪灾害风险模糊综合评价模型,结合层次分析法并采用GIS分析技术对其进行了多层次的模糊综合评价。结果表明,林区山洪灾害危险性主要受降雨量影响,总体趋势是西南部高于东北部;山洪灾害暴露性风险分布区域性较强,主要集中在中部和西部;脆弱性风险相对较小;防灾减灾能力全区都整体偏弱,林区基础设施建设亟需加强。神农架林区山洪综合风险高值区集中在西部的木鱼镇和大九湖乡两个旅游重镇,较高及以上风险面积占全区面积的24.92%。     

基于GIS的淮河流域洪水灾害综合风险评价

基于洪水灾害风险评估基本原理,从洪水致灾因子危险性、孕灾环境稳定性及承灾体易损性出发,选取降雨、径流量、河网密度、地形、人口、经济指标等数据,利用标准化方法对各影响因子进行标准化处理,运用层次分析法确定指标因子权重,采用地理信息系统的地图代数功能及信息量统计法,得出洪水灾害综合风险等级图。结果表明：危险性等级高值区主要分布在淮河流域中西部及部分东部、东北部地区;而在北部及西北部地区,相对风险较低,为中低风险性地区。     

基于GIS的东营市暴雨洪涝灾害风险区划

采用东营市气象数据、土地利用现状数据、TM影像、基础地理信息数据,从致灾因子危险性、承灾体易损性、孕灾环境敏感性、防灾减灾能力四方面构建暴雨洪涝灾害风险评价模型。运用专家打分和层次分析法计算各指标的权重,通过GIS空间分析技术实现各评价指标的栅格化,并利用加权综合评价法得到以100 m×100 m栅格为基本评价单元的东营市暴雨洪涝灾害风险区划图,将东营市分为高、次高、中、次低和低5级风险区。结果表明:河口区东部和西部、利津县西部、东营区中部、广饶县南部风险较高;河口区中部、垦利县东部和东营大部分区域风险较低。总的来说,河口区暴发洪涝灾害的风险相对较高,垦利县的风险最低。     

中国小麦自然灾害风险综合评价初步研究

【目的】探索建立作物自然灾害风险综合评价方法,对省级单元小麦自然灾害风险进行综合分析和评估。【方法】基于区域自然灾害理论,构建作物自然灾害风险综合评价指标体系,利用层次分析法和差异化赋权方法,综合加权得到灾害风险综合评价指标（I）,基于I进行风险综合评价和分级,并利用小麦因灾损失估算值（L）进行验证。【结果】基于以小麦为承灾体的不同类型灾害发生频次和危害程度分析致灾因子的构成和危险性的区域分异;利用14个评价指标对不同省区小麦自然灾害的孕灾环境不稳定性（S）、致灾因子危险性（H）、承灾体脆弱性（V）和抗灾减灾能力（C）进行了评价和比较;利用各省区小麦自然灾害风险综合评价值,借助GIS技术将风险评价结果进行直观化表达,显示西北麦区、黄淮麦区和长江中下游麦区的省区具有较高的灾害综合风险,风险评价值与基于灾情数据的小麦灾损估算值显著相关。【结论】评价方法和结果可用于寻求和发展风险监测、预警、防灾减灾等缓解小麦生产风险的综合策略。     

四川盆地区雾霾灾害风险区划初探

利用四川盆地区1981-2014年逐日地面气象观测资料和社会经济数据,选取不同等级雾、霾频率作为致灾因子危险性评估指标,以人口密度、公路密度和地均三产业值作为孕灾环境脆弱性影响因子,考虑地形因子、河网密度和地均GDP作为承灾体易损性评估指标,从这3个角度出发,基于GIS技术,运用层次分析法建立影响四川盆地区雾霾灾害的风险评估模型,得到四川省盆地地区的雾霾灾害风险区划结果.分析表明:四川盆地区雾霾灾害风险等级呈现出从盆周山区到盆底区域不断升高的基本特征.高、次高风险区主要集中在盆地底部的大部分区域,与高原接壤的高海拔区域和盆周山区处于雾霾灾害低风险区和次低风险区,与盆周山区相邻的盆底边缘地区大部分为中等风险区,研究结果与实际情况基本相符.     

基于GIS的汉江上游安康市洪水灾害风险评价

位于汉江上游秦巴山区的安康市,历来洪水灾害频发且洪灾损失严重。本研究根据洪水灾害系统理论,基于GIS和层次分析法(AHP),从形成洪水灾害的危险性和易损性两方面出发,对安康市的洪水灾害风险进行了评价。在洪灾评价过程中,选取安康市近50年降水量、降水变率以及地形高程、坡度、水系等自然因素指标进行洪灾危险性评价,选取安康市人口密度、GDP密度、单位面积年粮食产量等经济因素指标进行洪灾易损性评价。首先通过层次分析法确定各评价指标权重,然后运用ArcGIS的地图代数功能对安康市洪水灾害危险性和易损性进行叠加分析,得到了安康市洪水灾害风险评价结果。结果表明:安康市洪水灾害风险主要集中在汉江沿岸,且以河流干流为中心逐渐向两边支流递减。该评价结果与安康市2010年"7.18"洪水受灾情况基本一致,说明该评价方法可行。本研究结果可为安康市制定合理的防洪减灾规划,减轻洪灾损失,提供重要的科学依据。     

基于GIS的沧州市雷暴气象灾害风险评估

基于自然灾害风险评估理论,建立以致灾因素危险性、孕灾环境敏感性、灾害承受体脆弱性和防灾抗灾能力为主的评估体系,选取2010—2018年雷暴频次、极大雷电活动频次、自然环境和社会经济等指标,利用GIS分析技术和加权综合评价方法,对沧州市雷暴气象灾害风险进行了评估。结果表明,大面积的雷暴灾害高风险区主要分布在任丘地区、沧州市区、海兴北部地区和黄骅市东南部地区,主要是由于雷暴致灾因子危险性较大;中西部环境敏感性和承载体易损性相对低,导致雷暴灾害发生的风险较低;沧州市区的承载体易损性特别高,市区东部承灾体易损性也较差,导致沧州市区东部的雷暴灾害发生风险高于东部。     

安康市汉滨区干旱灾害风险区划分析

对安康市汉滨区开展了干旱灾害风险区划分析,对致灾干旱因子危险性、承灾体敏感性、承灾体易损性、防灾减灾能力等4个方面的因素赋予合理的权重,计算出汉滨区干旱气象灾害风险区划空间分布情况,并提出了相关的农业生产建议,以期为规避灾害、增产增效提供参考。     

基基于GIS的重庆市冰雹灾害风险区划

采用重庆34个国家气象站1961-2009年的冰雹灾害及相关社会经济和地理信息数据,运用自然灾害评价 理论和方法,借助 GIS平台对重庆市冰雹灾害进行了风险区划.选取冰雹灾害的致灾因子危险性、孕灾环境敏感 性、承灾体易损性、防灾减灾能力4个指标,按照风险评估理论将4个指标综合计算,得到重庆市冰雹灾害综合风 险区划图.重庆冰雹灾害可划分为5级风险区,重庆东北部和东南部冰雹灾害风险度较高,而中西部冰雹灾害风险 度较低,西部大部分地区为低风险区,中部大部分地区为次低风险区.这为制定社会发展规划及防灾减灾工作提供 重要科学依据.     

基于GIS的重庆市冰雹灾害风险区划

采用重庆34个国家气象站1961-2009年的冰雹灾害及相关社会经济和地理信息数据,运用自然灾害评价理论和方法,借助GIS平台对重庆市冰雹灾害进行了风险区划.选取冰雹灾害的致灾因子危险性、孕灾环境敏感性、承灾体易损性、防灾减灾能力4个指标,按照风险评估理论将4个指标综合计算,得到重庆市冰雹灾害综合风险区划图.重庆冰雹灾害可划分为5级风险区,重庆东北部和东南部冰雹灾害风险度较高,而中西部冰雹灾害风险度较低,西部大部分地区为低风险区,中部大部分地区为次低风险区.这为制定社会发展规划及防灾减灾工作提供重要科学依据.     

基于GIS的旱灾风险评估方法研究——以2010年西南五省旱灾为例

结合区域自然环境、社会经济背景,进行旱灾风险评估的指标分析与选择。以2010年西南五省旱灾为例,通过选取相应指标从致灾因子、孕灾环境、承灾体三个方面进行分析评价,并构建风险指数模型,通过对模型中涉及的因子赋予不同的权重,提高模型运行的有效性,得出相应的评价结果。     

宁德沿海赤潮灾害风险状况研究

以宁德4个沿海县市为研究对象,基于评价指标主导性、可度量性和易获得性等原则建立了赤潮灾害风险评估指标体系,采用熵权法确定了各评估指标的权重,建立了赤潮灾害致灾因子危险度、承灾体易损度和赤潮灾害风险模型,并在GIS平台上实现了评估结果的可视化。结果表明,福鼎沿海和霞浦沿海的赤潮灾害风险为中,蕉城沿海和福安沿海的赤潮灾害风险较低,评估结果与宁德沿海赤潮历史数据、实际情况及相关文献研究相一致。研究可为宁德沿海赤潮灾害监控、防灾减灾及海水养殖提供技术支撑。     

广东省中部沿海地区风暴潮灾害风险综合评估

根据近30年来广东省中部沿海地区17个验潮站的风暴潮资料,计算了多年一遇风暴潮增水值,确定广东省阳江—汕尾沿海地区多年一遇风暴潮的淹没范围,对不同区域风暴潮的危险性进行分析评价;从系统学角度出发,对阳江—汕尾沿岸风暴潮灾害易损性因子进行综合分析,从社会经济、土地利用、生态环境、滨海构造物和承灾能力5个方面对风暴潮承灾体进行易损性评估,建立了广东省中部沿海地区风暴潮易损性评价指标体系和易损性评估模型.在风暴潮灾害危险性评价和易损性评估的基础上,建立了广东省沿海中部地区多年一遇风暴潮综合风险评估模型,结合未来多年一遇风暴潮情景,对阳江—汕尾沿海地区风暴潮灾害风险进行综合评估,绘制广东省中部沿海地区风暴潮灾害风险评价图.     

玉溪烤烟低温冷害风险评价与区划

为了探究玉溪复杂地形下烤烟种植的低温冷害风险,规避气象灾害带来的影响和损失,利用玉溪七县二区13个烤烟气象观测站2009—2018年常规气象观测资料、社会经济数据等,综合危险性、敏感性、易损性、防灾减灾能力4个评价因子构建玉溪烤烟低温冷害风险评估模型,借助GIS平台进行风险评价和区划。结果表明:1)灾害因子危险性表现为东北部较高、西南部较低,成熟采烤期较移栽伸根期危险性高。2)孕灾环境敏感性由西南向东北递减,大部区域敏感性在中等偏上;西部、北部地区承灾体易损性较高,中部地区较低;防灾减灾能力呈东高西低。3)综合风险评价结果表明,大部分区域在中等及中等气象风险以下,对比不同县区,江川区、澄江县、新平县东部、华宁县北部为中风险-高风险区;易门县、红塔区、通海县、峨山县为低-次高风险区。     

基于SPI指数的青海省东部地区干旱灾害风险区划

本文利用青海省东部地区6个县的气象、社会经济和地理信息数据,从干旱灾害的致灾因子危险性、孕灾环境脆弱性、承灾体易损性和防灾减灾能力4个方面选取11个评价指标,运用GIS空间数据分析功能完成了青海省东部地区干旱灾害风险评估与区划。结果表明青海省东部地区干旱灾害风险在中部和南部地区的风险性较高,东北部和西部以及北部偏西地区的风险性较低。     

基于GIS的水稻气象灾害风险评估——以四川广元旺苍县为例

为研究旺苍县水稻气象灾害风险,本研究利用1981-2017年旺苍县附近4个国家气象站和2012-2017年19个旺苍县乡镇区域站气象资料,以及4个县和35个乡镇统计年鉴数据,通过相关分析确定水稻生育期内主要气象灾害,利用自然灾害风险评估原理,综合分析孕灾环境敏感性、致灾因子危险性、承灾体脆弱性、承灾体暴露性以及当地防灾减灾能力,分别评估生育期内不同气象灾害风险,利用层次分析法和加权综合评价法构建水稻气象灾害评估体系,并对其进行综合风险评价.结果表明:旺苍县水稻气象灾害风险分布由西南向东北递减,高风险和次高风险区域主要分布在白水镇、尚武镇、枣林乡、嘉川镇、东河镇、柳溪乡、黄洋镇、龙凤乡、普济镇、农建乡、化龙乡、木门镇、九龙乡等西南部乡镇;低风险性区域主要分布在檬子乡、大河乡、鼓城乡、水磨乡、万山乡、五权镇、大德乡、大两乡东部等东北部地区,实际生产中要选育抗性强的水稻品种,尤其是高风险和次高风险地区,不断提高当地抵御灾害风险的能力.     

武都山区大到暴雨时空演变气候特征及灾害风险区划

分析了武都山区近40年来暴洪灾害发生变化规律,通过对致灾因子危险性、孕灾环境敏感性、承灾体易损性、防灾减灾能力等多因子综合分析,利用ArcGIS软件得到大到暴雨灾害危险性图层,再同承灾体易损性评价、灾害的孕灾背景进行叠加、合并以及等级划分操作,最后得到大到暴雨灾害的风险评估及其区划。结果表明,武都山区大到暴雨主要出现在5～9月,7～8月是多发时期,60%以上的大到暴雨出现在这一时段,6月和9月次之,5月份大到暴雨出现最少,其他月份尚无出现过暴雨;武都山区大到暴雨主要出现在夏半年,且年际趋势变化不大。武都山区大到暴雨危险性等级南部高于北部、山区高于川区,由西北高海拔区域向西北低海拔区域递减,由南部向北部递减;大到暴雨洪涝风险等级由东南向西北递减。     

洪泽县主要气象灾害风险区划分析

考虑致灾因子危险性、孕灾环境敏感性、承灾体易损性和防灾减灾能力4个方面,建立基于Arc GIS应用技术的灾害风险指数评估模型;再找出各评价因子的影响程度,计算各灾种的风险系数;根据当地实际情况,在Arc GIS应用技术的支持下,按高风险区、中等风险区、低风险区3个等级,绘制气象灾害风险区划图,为科学制定气象灾害防御规划、防灾减灾、降低灾害损失提供技术参考。