基于网格尺度的区域旅游资源灾害风险评价研究

随着全球灾害日渐频繁,对区域旅游资源及旅游业影响较大。因此,对区域旅游资源灾害进行风险评价意义重大。网格具有栅格数据的显示形式,又具有矢量数据的属性信息,通过数据网格化使矢量数据更加详细化,从而提高评价精度。为了弥补行政区空间尺度评价精度不足问题,本研究介绍了以网格尺度为评价单元的方法、步骤及数据空间展布方法,并利用综合加权法构建了区域旅游资源灾害风险评价模型,实现了网格尺度的区域旅游资源灾害风险评价,以期为区域旅游资源灾害管理提供服务。     

哈尔滨市道里区基于GIS网格尺度的城市 暴雨积涝灾害风险评价

为了弥补行政区尺度的城市积涝灾害风险评价精度不足问题,提出了基于网格尺度的城市暴雨积涝灾害风险评价方法。网格具有栅格数据的显示形式,同时又有矢量数据的属性信息,通过对数据网格化使矢量数据更加详细化,有利于提高评价精度。本研究中,具体介绍了网格尺度城市暴雨积涝灾害风险评价指标网格化方法、步骤,并利用自然灾害风险指数法、加权综合法构建了城市暴雨积涝灾害风险评价模型,实现了基于网格尺度的城市暴雨积涝灾害风险评价,以期为城市暴雨积涝灾害应急管理提供参考。     

基于多评估方法的县域镉污染风险管控研究

为支撑区域尺度重金属镉（Cd）污染农田的分区管理决策,以湖南省某典型粮食大县为案例,通过区域网格采集土壤和水稻样品,分析县域Cd污染空间分布特征,结合单因子评价、地累积指数法和人体健康风险法,评估该县Cd污染风险。结果表明：不同评价方法对Cd污染风险区划分差异较大。单因子指数法显示该县仅有5.9%的区域存在污染风险,地...     

基于GIS的区域雷电灾害风险管理方法研究

从空间角度出发,首次考虑雷电流强度在区域雷灾风险中的重要影响,运用层次分析法对江苏省区域雷电灾害风险进行分析.研究表明,与建筑结构相关的建筑质量、雷击大地密度以及雷电流幅值对雷灾风险具有较大的影响;结合闪电定位资料,基于GIS平台构建了简单易行的区域雷电风险评估模型,实现了对现有雷电灾害风险进行动态分析评价,有效地提高了雷电资料的利用效能.结果表明,江苏省南京市为雷电灾害高风险区,各地级市区域的雷灾风险较高,其他地区风险较低,与《全国雷电灾害汇编》中2007-2012年统计的雷电灾害事故结果大致相符.该方法能较好地表现区域雷电风险空间分布规律,实现了更快捷、合理地评价区域雷电灾害风险,对区域雷电灾害风险管理提供了一定的科学依据.     

基于GIS的汉中市气象灾害风险评估

基于GIS软件以1971～2010年汉中市气象数据作为数据源,对该区域的暴雨、干旱、连阴雨、低温等气象灾害的空间分布进行了研究,并采用风险指数法对各气象灾害进行了风险评估;在此基础上对汉中市综合气象灾害的空间分布特征进行了插值分析。结果显示:汉中市23%的地区为气象灾害低风险区,且集中在中部盆地;而海拔较高的山地地区为综合气象灾害高风险区,占全市总面积的70%左右。     

基于GIS的汉中市气象灾害风险评估

基于GIS软件以1971～2010年汉中市气象数据作为数据源,对该区域的暴雨、干旱、连阴雨、低温等气象灾害的空间分布进行了研究,并采用风险指数法对各气象灾害进行了风险评估;在此基础上对汉中市综合气象灾害的空间分布特征进行了插值分析。结果显示:汉中市23%的地区为气象灾害低风险区,且集中在中部盆地;而海拔较高的山地地区为综合气象灾害高风险区,占全市总面积的70%左右。     

基于GIS的区域洪水灾害风险评价方法研究

介绍了洪水灾害风险评估的方法,即从形成洪水灾害的机理出发,首先建立研究区的洪水危险性评价模型和社会经济易损性评价模型,然后再建立研究区的洪水灾害风险评价模型,最后利用地理信息系统(GIS)的空间叠加分析法,对研究区进行洪水灾害风险评估。     

青海省海西州旅游资源特征、空间分布格局及评价研究

本文以国家标准《旅游资源分类、调查与评价》(GB/T18972-2017)为参照,采用专家问卷调查法对海西州旅游资源单体进行分类和调查;运用基尼系数和规模度指数两种定量方法对海西州旅游资源进行空间分布特征分析;结合海西州旅游资源的特征和依存环境,构建旅游资源评价的指标体系并设计评价问卷,采用层次分析法(AHP)进行评价。研究结果表明:(1)海西州旅游资源丰度等级较高,总量较多,类型丰富多样;数量上赋存自然和人文两类旅游资源;普通级旅游资源占据主导地位,优良级旅游资源较少,特品级旅游资源尤为稀少,品级结构呈典型的"金字塔"型。(2)海西州旅游资源在各行政区域内呈不均衡分布且空间分布规模差异性较大。(3)旅游资源价值差异性显著,呈现出高水平、中水平和低水平三种等级。旅游资源评价及空间特征分析对海西州旅游业的可持续发展极具重大意义。     

精细化茶树种植区茶叶春霜冻灾害风险评估——以浙江省松阳县为例

开展基于精细化茶树种植区的茶叶春霜冻灾害风险评估有利于增强茶叶生产过程中精准防御该灾害的能力。以浙江省松阳县为研究区,结合谷歌高分辨率卫星数据和GIS技术,获取松阳县精细化茶树种植区分布,并在此基础上,运用自然灾害风险形成理论构建茶叶春霜冻灾害风险指数模型,改变以往对整个行政区进行茶叶春霜冻灾害风险评估的方法,以茶树田块为单位,对松阳县茶树种植区茶叶春霜冻灾害进行风险评估,并划分低风险、中风险、高风险的茶树田。结果显示,松阳县的茶树主要种植在县中部条带型区域,主要位于新兴镇、赤寿乡、樟溪乡、古市镇、斋坛乡、望松街道、叶村乡、水南街道、西坪街道这9个乡镇,其中新兴镇茶树田面积最大,是松阳县茶树田总面积的17. 5%;松阳县茶树种植区茶叶春霜冻灾害低风险的茶树田主要分布在松阳县的中心地区,中风险的茶树田主要分布在松阳县的中部条带型地区,高风险的茶树田主要分布在松阳县的东西两侧。     

广西大石山区干旱灾害模糊风险评估与区划研究

【目的】采用模糊信息扩散法对广西大石山区干旱灾害风险进行评估与区划,为该区干旱灾害风险管理提供参考。【方法】在信息不完备情况下,采用能表达概率估计模糊不确定性的信息扩散法,在不假定概率分布的情况下,对广西大石山区农业干旱灾害损失风险及因旱人饮困难风险进行评估,绘制其区划图,并将分析结果与近20年的实际干旱灾害发生情况进行比对。【结果】基于信息扩散法的广西大石山区干旱灾害风险评估结果与近20年历史实际干旱灾害调查结果基本吻合,表明用信息扩散法进行区域干旱风险评估是可行的。【结论】在信息不完备的条件下,用模糊信息扩散法进行干旱灾害风险评价和区划可得到更为准确的结果。     

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。     

陆面模型的网格尺度在春季土壤墒情数值模拟中的优化选择

陆面模型为区域农田土壤墒情监测提供了很好的途径,优化选择模型的网格尺度可以最有效地的利用空间输入信息,提高计算效率。本研究以海河平原内的1°×1°(115.5～116.5°(E),38～39°(N))为研究区,运用陆面模型CLM3.0分别在(1/120)～1°的14种不同网格尺度上对2003年3—5月的土壤墒情进行了独立模拟,分析在一定精度的空间输入数据条件下,陆面模型的网格尺度在该区域春季土壤墒情模拟中的优化取值。研究表明,结合模型输入数据的空间分辨率选择合适的网格尺度,可有效地减少计算机浮点计算取舍引起的误差;网格的无限精细并不能提高模拟效果,需要依据土壤砂粒百分含量数据的精度、变程及模拟目的优化选择陆面模型的网格尺度。当仅需要获得区域的土壤墒情平均值时,网格尺度的优化取值在土壤砂粒百分含量数据变程的1.4倍附近;当需要获得区域的土壤墒情空间变异特征时,网格尺度的优化取值在土壤砂粒百分含量数据变程的28%附近;当需要获得区域的土壤墒情空间变异特征及极大值时,网格尺度的优化取值在土壤砂粒百分含量数据变程的19%附近;当需要获得区域的土壤墒情的所有空间统计特征时,网格尺度的优化取值在土壤砂粒百分含量数据的空间最小尺度附近。     

基于基尼系数的吉林省水资源空间匹配分析

水资源的空间分布特征决定一个地区的产业布局和发展方向,定量分析水资源的空间匹配特征可为合理安排工农业生产布局、提高生产力提供科学指导。根据吉林省资源、环境和经济地域差异及自然状况,将全省划分为4个生态经济区,各生态经济区内水资源、耕地、人口数量和工农业产值存在较大差异。通过构建区域基尼曲线和计算区域基尼系数,对吉林省水土资源、水资源与人口、水资源与农业产值、水资源与工业产值的匹配状况做出客观评价。结果表明,吉林省水土资源匹配的区域基尼系数为G1=0.610 6,水土资源匹配状况不及我国(省际间)和世界(国际间)平均水平;水资源与人口数量匹配的区域基尼系数为G2=0.503 2,水资源与农业产值匹配的区域基尼系数为G3=0.573 6,水资源与工业产值匹配的区域基尼系数为G4=0.632 0。吉林省水资源与耕地、人口、农业和工业等各要素的空间匹配程度整体较差,这与吉林省生态经济区划的内容相符,建议调整产业布局。     

吉林省旅游业发展对区域环境的影响分析

旅游业的发展与区域环境之间联系密切,旅游业的发展依赖于区域环境,优越的环境可以吸引大量的游客;同时,区域环境发展也得到了旅游业带来的经济支持、积极和消极的影响.本文主要通过环境影响评价指标,评价吉林省旅游业对区域环境的影响因素,从而提出有利于吉林省旅游业发展的对策建议.     

太湖流域生态风险评价

随着城镇的急剧扩张和经济的快速增长,流域生态环境遭到极大冲击和破坏,致使生态系统出现资源退化、环境恶化与灾害风险加剧的趋势,生态环境面临前所未有的挑战.从复合生态系统入手,深入分析流域内各生态系统要素之间的相互作用与影响机制,综合考虑多风险源、多风险受体和生态终点共存情况下的风险大小,从风险源危险度、生境脆弱度及受体损失度三方面构建了流域生态风险评价技术体系,并选取太湖流域为实证区域,对太湖流域2000年、2008年两个时期生态风险的时空演化特征进行评价与分析.结果表明:太湖流域生态风险指数介于0.015-0.253之间,以中等和较低生态风险为主.至2008年,高、较高生态风险所占面积逐渐扩大,已由2000年的5.66％、13.42％增加至6.05％、18.42％,主要集中在流域北部的常州市区、江阴市大部分地区以及无锡市区.     

区域农业水旱灾害风险评价研究进展

综述了国内外农业水旱灾害风险评价研究进展,指出农业水旱灾害风险评价存在的问题。依据国内外自然灾害风险评价的理论,给出了农业水旱灾害风险的定义,确定了区域农业水旱灾害评价的内容,设计了区域农业水旱灾害风险评价与管理的程序。     

吉林省自然旅游资源现状遥感调查及综合评价

在确定评价自然旅游资源的指标的基础上,利用遥感手段提取各评价指标(林地、草地等);使用层次分析法计算各评价指标的权重,并且运用GIS的空间处理和综合分析功能,以吉林省的50个县为研究单位,对所提取的评价指标进行分析、统计、处理及叠加,对吉林省自然旅游资源进行了评价。     

东北地区玉米主要气象灾害风险评价与区划

【目的】东北地区是中国重要的粮食生产基地,冷害、干旱、涝害是造成该地区玉米产量不稳定的主要气象灾害,本文旨在准确、定量评估东北玉米不同发育阶段和生育期主要气象灾害风险,为区域农业生产规划、气象灾害的预防和减轻提供科学依据。【方法】基于自然灾害风险理论和农业气象灾害风险形成机理,利用构建的东北玉米发育阶段主要气象灾害风险评价指标体系、发育阶段及生育期主要气象灾害风险评价模型,对播种-七叶、七叶-抽雄、抽雄-乳熟、乳熟-成熟4个发育阶段冷害、干旱、涝害的危险性,承灾体的暴露性和脆弱性,人类防灾减灾能力4要素分别进行评价,对发育阶段及生育期主要气象灾害风险进行评估,利用系统聚类方法对评价结果进行区划。【结果】发育阶段冷害危险性大致由西向东递增,基本呈带状分布,生育早期,冷害危险性中高值区主要分布在长白山地和黑龙江东南部;生育后期,冷害危险性中高值区主要位于长白山地、黑龙江研究区东南及北部地区。4个发育阶段干旱危险性均大致由东向西或由东南向西北递增,呈带状分布。发育阶段涝害危险性具有明显的区域差异,辽宁东南部为涝害易发区,播种-七叶,整个研究区涝害危险性较低,发生涝害的可能性较小;后3个发育阶段,涝害危险性高值区主要分布在辽宁东南部。播种-七叶,主要气象灾害风险呈东北-西南走向的带状分布,中低值区分布在东北地区中部,中高值区主要分布在东北地区西部和东部。七叶-抽雄,主要气象灾害风险基本由东北向西南方向递增,中低值区主要分布在黑龙江、吉林中部和东北部,中高值区主要分布在东北地区西部、吉林东南部、辽宁东部和南部,抽雄-乳熟、乳熟-成熟及生育期,主要气象灾害风险基本由东向西递增,中高值区主要位于黑龙江研究区西部、吉林西部及辽宁大部分地区。播种-七叶,主要气象灾害高风险区分布在青冈、东宁、白城、乾安、长白,大部分地区为中等风险;七叶-抽雄,高风险区分布在辽宁东南部的宽甸、岫岩、庄河;前两个发育阶段,高风险区零星分布或者区域面积较小。抽雄-乳熟、乳熟-成熟及生育期,高风险区域面积增大,呈片状分布在黑龙江研究区西部、吉林西部及辽宁东部的宽甸、岫岩。【结论】东北玉米不同发育阶段和生育期冷害、干旱、涝害主要气象灾害风险呈不同的分布形式。前两个发育阶段高风险区域较小;后两个阶段及生育期,高风险区域面积增大,呈片状分布在黑龙江研究区西部、吉林西部及辽宁东部的宽甸、岫岩。     

绵阳市“5．12”特大地震灾害区划研究

“5.12”汶川特大地震给绵阳市造成重大灾害损失,根据自然灾害系统理论,从孕灾环境、致灾因子、承灾体和灾情4个方面分别选取相关评价指标,通过GIS空间分析得到了绵阳市“5.12”地震灾害敏感度、风险度、脆弱度和灾度分布图,采用3 km×3 km网格为灾害区划基本单元,在MAPGIS 软件中进行叠加分析,根据拟定的区划原则,采用基于空间邻域关系的区域合并方法对绵阳市地震灾害区域分异进行分析并进行灾害程度区划,得到4个类型灾害区。为绵阳市的灾后重建规划提供科学依据,为加快绵阳市灾后重建和社会经济可持续发展服务。