贵州省农业气象灾害风险区划研究

从风险的角度出发,分析农业气象孕灾环境,致灾因子,承灾体的抗灾能力和灾情,计算出主要农业气象灾害风险度,并进行了灾害风险评估,进一步揭示农业气象灾害对农业生产的影响程度,作出农业气象灾害风险区划,并进行了评述。     

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.     

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 的贵州刺梨干旱灾害风险区划

为贵州刺梨生产防灾减灾及合理布局提供参考依据,通过对贵州省84个气象台站1971—2010年间6—8月的降水量气象观测数据及2011—2012年贵州省6个地州市20个样地刺梨野外调查和果实采集,建立刺梨干旱灾害风险评估模型,并借助 GIS 技术完成贵州刺梨干旱灾害风险区划。区划结果表明,重度风险区主要分布在贵州南部地区的册亨、望谟、罗甸县和省东部边缘一带,中度风险区主要分布在省的东部铜仁市、黔东南州大部分县市,轻度风险区主要分布在省的中部贵阳市、遵义地区和黔南州各县市。     

东营市干旱灾害风险区划方法初探

本文对近30年东营市干旱气候特征和灾害发生情况进行统计分析,采用频率统计、层次分析、专家打分、加权综合评价方法和GIS技术,计算出全市各区域干旱灾害的风险系数。进而对东营市干旱灾害进行风险区划。     

东营市寒潮低温灾害风险区划方法探析

利用近32年东营市辖区内大监站气象资料和区域自动站气象资料、各乡镇人口和经济资料、地理信息及灾情普查资料,对东营市低温气候特征和发生灾害情况进行统计分析,采用频率统计、层次分析、专家打分、加权综合评价方法和GIS技术,计算出各地低温灾害的风险系数,进而对该灾害进行风险区划.结果表明,自1981年以来,东营市共出现寒潮低温138次,其中秋末出现次数最多,其次为冬初,冬末和春初出现寒潮低温的概率相对较小;从东营市寒潮低温灾害风险区划图来看,全市自南向北及自西向东遭受寒潮低温灾害的风险呈依次减小态势.由于南部和西部区域为大面积农田区并有设施农业分布,受寒潮低温影响较大,受灾风险较高;而北部和东部区域为盐业生产或沿海港口,对寒潮低温造成的影响有一定的抵御能力,受灾风险相对较低.     

基于GIS的南充市暴雨洪涝农业气象灾害风险区划与评估

为对南充市防御暴雨洪涝灾害提供科学的理论参考依据,本文利用南充市及周边市(县)共17个国家气象观测站1961—2016年的逐日降水数据、南充市基础地理信息数据等其他相关数据,通过层次分析法、加权综合法、规范化法等方法对南充市暴雨洪涝农业气象灾害风险四大评价因子进行分析并建模计算,再通过GIS工具完成南充市暴雨洪涝农业气象灾害区划图并进行分析评估。结果表明,南充暴雨洪涝农业气象灾害高风险整体呈现南高北低的特点,其中顺庆区、高坪区、嘉陵区和西充的大部分乡镇都处于高风险区,南充各地靠近嘉陵江及其支流河道沿岸或靠近水库的部分乡镇也处于高风险区。     

宣城市雷电灾害风险区划研究及其应用

利用气象资料、地理信息数据、社会经济数据等,从致灾因子、承灾体方面,研究探讨宣城市雷电灾害风险评估及区划方法,绘制宣城市雷电灾害风险综合区划分布图,为宣城市雷电灾害风险评估、灾情调查、防灾减灾等提供科学依据。     

太行山南麓气象灾害风险区划——以河南省卫辉市为例

为充分了解卫辉市气象灾害的时空分布特征,揭示太行山南麓复杂地形与气象灾害分布间的关系,选取卫辉市1961—2014年各乡镇灾情、DEM、GDP、辖区内19个自动气象站的降水及风速数据等,利用层次分析法及主成分分析法构建冰雹、大风、暴雨和综合气象灾害风险评估指标体系,并依托ArcGIS绘制分辨率为30 m×30 m的灾害风险区划图。结果表明:卫辉市冰雹灾害风险较高的地区主要分布在2条冰雹移动路径上;大风灾害风险分布较分散,除狮豹头、汲水镇、后河镇、李源屯镇之外的乡镇均偏高;暴雨灾害风险集中在卫河、共产主义渠附近;安都、顿坊店、上乐村镇、孙杏村镇的综合气象灾害风险较高。该研究可以提高当地气象服务的针对性和指导性,为制订防灾减灾措施提供科学依据。     

贵州省凝冻灾害风险评估模型

探讨了基于信息扩散的模糊数学理论模型气象灾害风险评价方法,为了更完全地描述气象灾害风险,在超越概率计算的基础之上,分析其分布曲线规律,并定义了超越概率信息熵来衡量风险的不确定性,为气象灾害风险管理提供更详细的参考。利用贵州省凝冻灾害指数资料,对贵州省凝冻灾害风险评估进行实例分析,并得出凝冻灾害风险区划图。     

北京市通州区暴雨特征及风险评估研究

利用近60年气候资料分析北京市通州区暴雨的时空分布特征.另外,以15个乡镇(街道)为风险评估单元,以人口和社会经济作为承灾体,根据联合国人道主义事务部的风险表达式,利用自然灾害风险指数法建立暴雨风险评估模型;利用指标体系法评估承灾体的脆弱性状态,根据加权综合评分法建立脆弱性评估模型;分析15个乡镇(街道)孕灾环境和致灾因子的危险性、承灾体的脆弱性及灾害风险的差异,并对通州区暴雨灾害风险进行区划,结果表明,通州暴雨洪涝灾害风险高值区在中仓、新华街道及马驹桥镇,较高值区在北苑、玉桥街道及宋庄、永顺、西集、漷县、于家务乡(镇).     

浅盆地暴雨灾害分析

以济南市区为例,从暴雨灾害的时空分布特征、产生影响等方面对浅盆地暴雨灾害进行了浅析,通过实例阐述了济南市区特殊地势的影响,探讨浅盆地暴雨灾害的成因,并对暴雨灾害提出了应对措施。     

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。     

区域暴雨指标与作物洪涝受灾率的关系

利用北京地区1985～2008年逐日降水数据资料,运用IPCC极端天气气候事件指标确定方法计算得到北京地区暴雨天气指标在10.4～38.8mm之间波动,暴雨气候指标为日降水量≥27.5mm。以暴雨天气指标、暴雨气候指标和国家暴雨标准计算历年的暴雨日数和暴雨量,统计分析年降雨日数、暴雨日数和年降水量和暴雨量与作物洪涝受灾率的相关关系,得出年降雨日数和暴雨日数都不能真实地反映作物洪涝受灾率,而年降水量和暴雨量与作物洪涝受灾率则具有明显的线性正相关关系。以区域暴雨气候指标统计的暴雨量与作物洪涝受灾率相关程度最高,笔者建议以暴雨量来预测评估洪涝灾害时,采用区域暴雨气候指标。     

区域暴雨指标与作物洪涝受灾率的关系

利用北京地区1985—2008年逐日降水数据资料,运用IPCC极端天气气候事件指标确定方法计算得到北京地区暴雨天气指标在10．4～38．8mm波动,暴雨气候指标为日降水量≥27．5mm。以暴雨天气指标、暴雨气候指标和国家暴雨标准计算历年的暴雨日数和暴雨量,统计分析年降雨日数、暴雨日数和年降水量和暴雨量与作物洪涝受灾率的相关关系,得出年降雨日数和暴雨日数都不能真实地反映作物洪涝受灾率,而年降水量和暴雨量与作物洪涝受灾率则具有明显的线性正相关关系。以区域暴雨气候指标统计的暴雨量与作物洪涝受灾率相关程度最高,建议以暴雨量来预测评估洪涝灾害时,采用区域暴雨气候指标。     

贵阳市花溪城区暴雨内涝灾害分析

[目的]分析贵阳市花溪城区暴雨内涝灾害。[方法]从1981—2015年花溪区连续自记雨量记录中挑选降雨历时为5、10、15、20、30、45、60、90、120 min每个时段的年最大雨量记录,作为花溪区暴雨强度公式的计算样本,利用暴雨强度公式计算得出花溪区暴雨强度和降水量曲线图,分析花溪区降水特征和城市内涝灾害。[结果]暴雨强度公式是依据中华人民共和国国家标准《室外排水设计规范》(GB50014—2006)推荐的方法,计算过程规范,计算结果误差满足规范要求。花溪区历时5、10、15、20、30、45、60、90、120 min降水不同重现期下的降水强度和降水量不同。[结论]该研究可为花溪区各级政府和职能部门制定决策服务提供科学依据。     

基于GIS的河南省洪涝灾害风险评估

本文基于河南省的气象及自然地理数据,构建综合评估体系进行风险评估。结果表明：河南省致灾因子危险性等级呈现出自东南向西北的带状递减趋势;河南省的承灾体暴露程度呈现出分层特点;河南省的防灾减灾能力总体上比较薄弱,多数区域的防灾减灾能力处于中等以下水平;河南省洪涝灾害敏感性整体较分散,郑州市以及河南省东北地区洪涝灾害敏感性较强;河南省洪涝灾害风险等级地区面积为中等风险区>较高风险区>较低风险区>高风险区>低风险区。本文区划结果与河南省实际洪涝受灾情况吻合,对河南省各级政府开展预防洪涝灾害工作具有一定的现实参考价值。