中巴经济走廊气象水文灾害综合风险评估

全球变化背景下,中巴经济走廊地区气象水文灾害事件频繁发生,气象水文灾害风险评估对该地区防灾减灾具有重要的科学意义。该研究基于中巴经济走廊1961—2015年气象水文数据（最高、最低气温、降水）、标准化降水蒸散指数（standardized precipitation evapotranspiration index,SPEI）、地形数据（高程、坡度）等计算了暴雨、高温、低温、干旱、洪水五大灾种致灾因子危险性,结合人口密度、人口结构、耕地面积占比、农作物种植面积、道路密度以及GDP等承灾体数据,采用层次分析法和熵权法相结合的方法确定致灾因子危险性和承灾体脆弱性指标权重,利用风险矩阵法和Borda序值法开展中巴经济走廊气象水文灾害综合风险评估,并划分不同等级的风险区。研究表明：1）多灾种高危险性地区主要位于巴基斯坦信德省（Sindh）和旁遮普省（Punjab）,约占中巴经济走廊总面积的9%。2）承灾体综合脆弱性计算结果表明巴基斯坦俾路支省（Balochistan）、信德省（Sindh）、旁遮普省（Punjab）以及开伯尔-普什省（Khyber Pakhtunkhwa）脆弱性等级相对较高,而中国喀什地区脆弱性等级相对较低。3）中巴经济走廊综合风险分布具有显著的空间异质性,高风险地区主要分布于巴基斯坦信德省、旁遮普省、巴基斯坦开伯尔-普什图省的部分地区以及俾路支省的西部地区。中巴经济走廊低、中低、中、高风险等级区域面积占比分别为14.09%、17.27%、37.70%、30.94%。在区县尺度上巴基斯坦伊斯兰堡（Islamabad）和拉合尔（Lahore）的综合风险等级最高,而中国乌恰县和巴基斯坦的加拉特县（Ziarat）的综合风险最低。评估结果可为中巴经济走廊气象水文灾害监测与防灾减灾提供技术参考。     

基于GIS的河南省洪灾风险评价

区域洪灾风险评价是洪水灾害管理的基础。以洪灾频发的河南省为研究区,在综合分析洪水致灾主要影响因素的基础上,从洪灾的危险性和承灾体的易损性两个角度出发,选取绝对高程、坡度、年均降水量、河网分布、人口密度和GDP密度6个指标构建了河南省洪灾风险评价体系。借助ArcGIS平台空间分析和叠加功能,获得了河南省洪灾风险评价图。结果表明:(1)河南省洪灾风险呈现明显地带性,总体来说从南到北逐渐降低;(2)从行政区划上来看,信阳市大部分地区和驻马店中南部处于洪灾高风险区,三门峡、焦作、新乡、鹤壁和濮阳处于低风险区,其他地区皆处于中度风险区。     

低山丘陵区暴雨洪水特征与洪灾风险评估——以赣江上游为例

[目的]评估赣江上游洪灾风险,为区域减灾及社会经济发展提供参考。[方法]从气候和地形等自然条件出发,结合实测资料分析暴雨洪水时空特征;采用层次分析法确定致灾因子危险性、孕灾环境敏感性、承灾体的易损性和防洪救灾能力4个因子的14个指标的权重,借助GIS平台进行风险因子分析和综合风险评估。[结果]暴雨洪水多集中在3—7月,春夏季暴雨频次占全年的80.4%,洪水频次占95.9%,空间上主要分布在东北大部;致灾因子危险性风险等级东北部高,西部较低;孕灾环境敏感性风险呈带状,总体上中间高四周低;承灾体易损性风险中西,中北部高,四周低;防洪救灾能力西高东低,南高北低,从西南向东北递减;综合风险为中北部、中东部高风险,东南部、西部低风险;各风险等级面积比例存在差异,高风险和较高风险面积占比达37.3%。[结论]研究区暴雨洪水特征兼具丘陵与平原型特征,暴雨和洪水存在较明显的正相关关系;洪灾风险评估结果与赣江上游区实际基本符合,验证了指标体系及评估模型合理性。     

基于GIS的武陵山区洪水灾害风险评估

武陵山区是我国14个集中连片特困区之一,跨省交界面大、少数民族聚居多、贫困人口分布广,该区域内洪水灾害频发,使得"因灾致贫、因灾返贫"现象较为突出,对区域经济发展造成较大的阻力。本文基于灾害系统学原理,构建了适合区域成灾特点的风险评估指标体系,采用风险评估模型,对武陵山区洪水灾害风险进行评估。研究结果表明：尽管区域洪灾易发,但承灾体脆弱性较低,致使武陵山区洪水灾害风险等级全区总体水平较低,高风险区呈东北-西南向条带状分布,从东南向西北,依次有：东南部的涟源市、冷水江市、新化县、隆回县、邵阳县、洞口县、武冈市高风险区;中部的石门-慈利-沅陵-芦溪-辰溪-溆浦-麻阳-芷江一线高风险区,西北部的丰都-石柱西北部高风险区。     

中巴经济走廊巴基斯坦段产水服务供需风险评价及分区

[目的] 研究中巴经济走廊巴基斯坦段产水服务供需状况,科学识别产水服务供需风险区并制定合理的风险防范措施,为中巴经济走廊实现绿色发展提供重要依据。[方法] 以中巴经济走廊巴基斯坦段为研究区,基于2000,2005,2010,2015,2020年遥感影像数据和社会经济数据,采用InVEST模型和以人定需法估算产水服务供给量与需求量,结合供需指数及趋势评估产水服务供需风险并进行风险划区。[结果] ①2000—2020年总产水量呈先增后减的趋势,产水服务供给能力中部高南北低;20 a来产水需求总量增幅达58.44%。②2000—2020产水服务供需指数变化趋势较弱,整体稳定。严重赤字区主要分布于印度河平原与俾路支省西部,高度盈余区集中分布于吉尔吉特—巴尔蒂斯坦与俾路支省东部。③产水服务供需高风险区面积占22.69%,其供需匹配类型以低供给低需求为主(47.57%)。[结论] 动态评估中巴经济走廊巴基斯坦段产水量,制定区域水资源保护措施,构建生态补偿机制,使产水服务供需达到平衡,有助于促进中巴经济走廊的绿色发展。     

城镇化背景下中小流域洪水风险研究——以厦门市东西溪流域为例

[目的]以厦门市东西溪流域为例,对城镇化背景下中小流域洪水风险进行评价和研究,为该区有效实施防洪减灾措施提供参考依据。[方法]以GIS空间分析作支持,将暴雨洪水频率分析与平原区洪水淹没模拟计算相结合,基于MIKE21平面二维水动力学模型进行洪水风险分析,对研究区洪水风险程度以及淹没状况进行模拟计算。[结果]绘制出厦门市东西溪流域动态洪水风险图,并根据洪水淹没区内的土地利用等因素的变化等实际情况,调整不同频率洪水淹没范围,实现东西溪流域洪水风险图的实时动态更新。[结论]研究区洪灾风险主要分布在东溪、西溪、汀溪等主干流河段,总体上呈现随着洪水重现期增大,灾害风险由上游向下游,由近岸向远岸不断扩大的趋势。     

基于可拓云模型的重庆市中心城区公路洪灾风险评价

[目的] 分析公路洪灾风险指标存在的模糊性和随机性,以及公路洪灾风险评价指标由定性描述转化为定量表达的问题,为提高公路洪灾风险防控能力提供科学决策依据,降低社会经济损失。[方法] 首先从致灾因子危险性、孕灾环境敏感性、承灾体暴露性3个准则层出发选取12项指标,构建公路洪灾风险评价指标体系,其次利用AHP-熵权法确定各指标权重,最后基于可拓云模型构建了公路洪灾风险评价模型,将重庆市中心城区公路洪灾风险等级划分为Ⅰ—Ⅴ级（非常低、比较低、一般、比较高和非常高）,[结果] ①重庆市中心城区69.52%的公路洪灾风险为Ⅰ—Ⅲ级,仅30.38%的公路为Ⅳ—Ⅴ级;渝中区（64%）、巴南区（47%）和江北区（41%）高风险公路比例最高,应针对全区公路进行总体防控;②渝中区（71.06%）、巴南区（57.43%）和江北区（38.76%）的高风险公路长度最长,应针对区内Ⅳ—Ⅴ级公路进行防控。[结论] “两江四岸”及周边地区高风险公路最为密集,各大流域、湖泊及水库附近为次密集。应保障及完善两江水上交通系统及周边地区路网体系,同时推进各大流域水文站及防汛监测预警系统建设,编制防御及应急预案等。     

福建省暴雨洪涝灾害风险评估与管理

基于自然灾害系统理论和灾害风险评估原理,构建一个简单的集洪灾致灾因子、承灾体和防灾水平于一体的区域暴雨洪涝灾害风险评估模型,采用福建省灾害性气象年鉴和气候影响评价资料,借助数字地图技术,编制以县域为单元的福建暴雨洪涝灾害风险分布图和时间变化图.研究表明:福建省暴雨洪涝灾害年内分布不均,群发性强,年际变化大,呈波动上升趋势,反映承灾体易损性加大对洪灾的影响;综合考虑各因素的洪涝灾害,风险最高值主要分布在东部的漳州、泉州、福州和宁德沿海以及闽西的宁化、建宁、长汀、松溪等地,风险高值区的分布与近35a福建暴雨洪涝灾害年均灾次值的分布相似,据此提出福建省应加强洪泛区风险研究与管理,协调人与洪水的关系,与民众共同制定安全转移规划等风险管理对策.     

考虑水系演变的湘江流域洪水风险四维评价体系构建

为刻画水系演变对洪水风险的影响,该研究区别于传统洪水风险评价方式,着重考虑水系演变的综合定量化研究,以湘江流域为例,构建基于水系演变的洪水风险评价体系,运用有别于主观赋值、具有一定客观性的熵权法,从致灾因子危险性、孕灾环境敏感性、承灾体脆弱性和防洪减灾能力4个维度开展1995-2015年洪水风险评价体系验证研究。研究结果表明：1)1995-2015年,研究区水系大体呈衰减趋势且各市域之间水系变化差异大,其中河网密度和支流发育系数衰减率最高,分别达30.96%、34.01%,河道趋于主干化,单一化;2）基于水系演变的洪水风险评价表明,期内,区内洪水风险程度逐渐提高,高风险地区发生在上游的永州市南部、郴州市西部、中游的衡阳市以及下游长沙市辖区;3）定量化水系演变的流域洪水风险四维评价体系合理可行,且能更科学和细腻地反映城镇化背景下水系演变对洪水风险的影响,为流域农业生产和区域防洪减灾提供科学支撑。     

基于FloodArea模型的新疆尼勒克县暴雨山洪临界雨量的确定

[目的]对尼勒克县科蒙乡吉林台苏河流域2016年6月17日发生的特大山洪过程进行模拟并结合实地考察淹没水深对模拟结果进行验证,进而确定其山洪致灾临界雨量。[方法]以新疆尼勒克县典型山洪沟为研究对象,基于FloodArea淹没模型,利用流域内气象站降水资料、高程数据及相关基础地理信息数据,选取山洪预警点并分析预警点处不同累计时效的面雨量与模拟洪水过程线的相关关系。[结果]该流域洪水的淹没水深与对应累计9h面雨量相关性最高,确定了预警点处累计9h的4级风险等级对应的致灾临界值分别为12.80mm(4级),25.78mm(3级),45.24mm(2级),64.71mm(1级)。[结论]淹没模型FloodArea能够较为准确地模拟出研究区暴雨山洪个例淹没过程,根据其模拟结果能够反演出不同风险等级条件下该流域的山洪致灾临界面雨量。     

基于GIS和FloodArea水动力模型的重庆市山洪灾害风险区划

[目的]开展重庆市山洪灾害风险评估与区划,为该地区山洪防灾减灾提供相应参考。[方法]依据自然灾害风险评估理论,从致灾因子危险性、孕灾环境脆弱性、承灾体暴露性、防灾减灾能力4个方面选取指标,构建重庆市山洪灾害风险评估模型。结合相关气象、生态和社会经济数据,运用GIS空间数据分析完成重庆市山洪灾害风险区划。[结果]重庆市山洪灾害致灾因子危险性在合川和江津大部地区为高风险区,孕灾环境高脆弱区主要位于长江、嘉陵江沿江河谷地带,承灾体暴露性在重庆市主城区、南川、武隆、涪陵、城口为高暴露区,重庆东北部和东南部大部地区为低防灾减灾能力区。[结论]总体评估而言,重庆市山洪灾害风险的高风险区主要位于重庆东北部的巫溪、东南部的酉阳和彭水、西南部的江津和西北部的合川。     

基于GIS与AHP集成的黄土高原洪水灾害风险评估

为识别黄土高原洪水灾害高风险地区及其分布特征,基于地形、NDVI、降雨以及社会经济数据,集成GIS与层次分析法(AHP)等方法,在绘制洪水灾害危险图和易损图的基础上,综合评估了黄土高原不同地区的洪水灾害风险。结果表明：(1)黄土高原整体风险程度为中等。中风险性地区所占面积比例最高,约为29.2%;较高和高风险性地区所占比例为19.9%,5.7%,低和较低风险性地区所占比例为17.5%,27.7%。(2)洪水灾害危险性、易损性、风险性等级均呈现出由东南部向西北部递减的变化特征。洪水灾害风险程度为高和较高的地区主要集中在西安市、咸阳市、郑州市及榆林市等地区。(3)气候特点、NDVI及社会经济发展等是决定黄土高原洪水灾害风险程度的关键因素,在防灾减灾规划设计中需重点关注。综上,洪水灾害高风险区主要集中在黄土高原中部、南部等地区,与历史洪水灾害结果大致相符。     

川滇地区主汛期暴雨洪水灾害风险评价

[目的]对川滇地区主汛期暴雨洪水灾害风险等级分布及特征进行研究,以期为区域暴雨洪水灾害的防御提供理论参考。[方法]采用反距离加权空间插值(IDW),自然灾害风险指数等方法。[结果]暴雨洪水灾害的高、较高风险区主要集中在川东盆地和云南省南部边缘地区;中度风险区主要分布在川西南山地和云南省的大部分地区;较低灾害风险区零星分布在滇东高原、滇西北地区和川西高原东北部等地;低风险区主要位于川西高原地区。[结论]大气环流、降水量、地形地貌、河网水系是影响川滇地区主汛期暴雨洪水灾害的主要因素,人类活动对区域下垫面性质的改变,是加剧暴雨洪水灾害的触动因素。     

三峡水库蓄水后洞庭湖区农业水旱灾害的风险性及趋势预测

根据洞庭湖区1950-2017年农业水旱灾情资料和1956-2017年的径流量数据,采用水旱灾害受(成)灾率、熵信息扩散理论模型、标准化径流指数(SRI)和重标极差分析(R/S)等方法,分析三峡水库蓄水后洞庭湖区农业水旱灾害的程度、风险性以及趋势。结果表明:在三峡水库蓄水后,(1)水灾受灾率由6.65%降至1.21%,成灾率由2.97%降至0.71%,旱灾受灾率由5.97%降至2.48%,成灾率由2.98%降至0.99%。(2)水旱灾害成灾率在≥5%,≥10%,≥15%和≥20%时,水灾风险概率分别为0.415,0.192,0.057,0.025,旱灾风险概率依次为0.518,0.359,0.037,0.001,水灾风险等级为中低风险(成灾率≥5%,≥10%)、低风险(成灾率≥15%,≥20%),旱灾风险等级为中风险(成灾率≥5%)、中高风险(成灾率≥10%)、低风险(成灾率≥15%,≥20%)。(3)该区水旱灾害风险趋势为水灾风险将呈现减轻趋势,而旱灾风险将呈现增大趋势。     

海南岛农业台风灾害风险评估与可持续发展对策

海南岛是中国台风频发地区之一,开展海南岛农业台风灾害风险评估研究,可为海南岛优化农业种植布局和加强农业防灾减灾提供技术支撑。该研究基于自然灾害系统理论和方法,结合海南岛气象、自然地理与社会经济等要素,综合考虑致灾因子危险性、孕灾环境暴露性、承灾体脆弱性,研究构建了海南岛农业台风灾害风险评估方法与指标体系,并基于2001-2020年历年海南岛台风发生数据进行了海南岛农业台风灾害风险评估,在此基础上提出了农业台风灾害防灾减灾与可持续发展对策。结果表明,海南岛农业台风灾害风险指数处于0.40～0.80之间,平均0.61,整体上呈现出北部及沿海地区的灾害风险高于中部山区的趋势;致灾因子危险性、孕灾环境暴露性在全岛北部和沿海地区指数较高,承灾体脆弱性在琼海、陵水和三亚等市县指数较高。同时提出了3种农业台风防灾减灾与可持续发展对策,包括调整农业种植布局、提升风险监测预警能力和加强农业政策保险投入等。海南岛各市县农业台风灾害风险的差异以及相应的对策,可支撑相关部门为不同灾害风险程度区域建立防灾方法提供指导依据。     

基于热害累计指数的四川单季稻高温热害综合风险评价

高温热害是四川主要农业气象灾害之一,研究高温热害对水稻的风险区划,对保障水稻产量及农业可持续发展有重要意义。本文利用四川单季稻种植区1986-2015年气象观测资料、农业气象观测资料、社会统计资料以及基础地理信息资料,以单季稻生育敏感期（抽穗扬花期和灌浆结实期）为研究时段,选取热害累积指数、地形、产量变异度、农村经济等因子,分别构建了危险性、脆弱性、暴露性和防灾减灾能力4个风险因子,利用灰色关联度方法构建了四川单季稻高温热害"四因子"风险评价模型并对种植区进行风险区划。结果显示,高风险区主要分布在盆东平行岭谷区、盆中浅丘区、盆周边缘山地区的西部,以及盆南丘陵区的南部,该类型区域地势平缓,高温热害频繁。中等风险区主要集中在盆西平丘区和川西南中山山地区,该类型区域灌溉条件优越,社会经济水平发达,应对高温热害风险水平较高。低风险区主要集中在川西南中山宽谷区以及盆周边缘山地区,该类型区域地形较复杂,水稻种植较少,受高温热害影响偏小。四川盆地单季稻高温热害风险存在显著地区差异,应根据各自区域的风险特征选用适合的品种和方式提高防灾减灾能力。     

海南岛冬种瓜菜暴雨洪涝灾害风险评估与区划

基于农业气象灾害系统构成体系和灾害风险理论,依据海南岛18个气象台站1961-2012年9-11月逐日降水数据、地理信息数据、耕地面积和冬种瓜菜种植面积资料,借助GIS技术,采用加权法和自然断点法对海南岛冬种瓜菜暴雨洪涝灾害致灾因子危险性、孕灾环境敏感性、承灾体易损性进行指标构建和风险分析,在此基础上构建冬种瓜菜暴雨洪涝灾害综合风险指数,并将该指数应用于海南岛冬种瓜菜暴雨洪涝灾害的风险区划。结果表明,海南岛东部和东北部地区为冬种瓜菜暴雨洪涝灾害高和次高危险区,其中万宁市大部、琼海市和屯昌县南部、陵水县中部风险最高;西部为次低和低风险区;其余地区为中等风险区。灾情验证结果表明,实际灾情的空间分布与风险区划结果基本吻合。研究结果可为海南冬种瓜菜生产布局、避减灾害风险提供依据。