基于格网数据和博弈论组合赋权的中巴经济走廊洪灾风险评价

中巴经济走廊是中国一带一路倡议的先试区和重点区,如何实现该区域内的精确可靠的洪灾风险评价是中国一带一路推进中所面临的关键问题.该研究依据中巴经济走廊0.25°×0.25°格点数据集(V1)中的日降水数据集,综合考虑致灾因子、孕灾环境和承灾体等构建了由多变量组成的评价指标体系,提出运用改进的博弈论耦合直觉模糊层次...     

中巴经济走廊极端降水事件分析

在作为中国“一带一路”倡议的先试区和重点区的中巴经济走廊,极端降水事件是导致洪涝灾害频发的主要原因,因此有必要开展极端降水事件研究,促进其有效风险管理,进而推动中国“一带一路”战略的顺利开展。该研究利用中巴经济走廊0.25°×0.25°的逐日降水数据集从强度、面积、持续时间3个方面进行极端降水事件的识别,通过强度-面积-持续时间（Intensity-Area-Duration,IAD）包络线分析三维特征的相关关系,分析中巴经济走廊多年以来极端降水的变化趋势。结果表明：1）1961—2013年间,中巴经济走廊年降水量呈现波动上升趋势;2）根据极端降水三维特征利用 IAD 聚类模型识别历史时期极端降水事件,发现2—4 月、7—8 月的旱雨季是极端降水事件的高发期,一年内极端降水事件频次出现明显的双峰值现象。同时极端降水事件逐年呈现波动增加趋势,但是增加趋势不显著;3）持续 1 d 极端降水事件单次影响面积呈现明显的上升趋势,其余事件处在波动状态,趋势不明显,极端事件影响的范围随时间推移在进一步扩大;4）随着时间的推移,持续 1 d 极端降水事件相对强度有明显的增加趋势,持续 3 d 事件也在增加但不明显,持续 5 d 和7 d 事件无显著趋势,呈波动变化,总体上极端降水事件强度增加。     

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。     

甘肃东部苹果多灾种气象灾害综合风险评估

利用甘肃东部22个县（区、市）1965−2018年气象资料、1995−2018年苹果产量、种植面积资料和近5a的其它社会经济统计资料,综合分析筛选包括危险性、易损性、敏感性和防灾减灾能力4个方面的12个指标,构建苹果气象灾害综合风险评估指标体系,采用折衷方法计算风险指标权重,进一步构建风险指数评估模型,应用GIS技术制作风险区划图,评估苹果气象灾害综合风险。结果表明：甘肃东部苹果气象灾害综合风险分布呈现出由东南向西北加重的趋势,重度以上综合风险区主要分布在沿关山山区和六盘山东西两麓,以及陇东黄土高原北部,风险指数大于0.45;中度综合风险区主要分布在陇东中南部和渭河流域大部,风险指数在0.25～0.45;轻度综合风险区仅分散性分布在渭河流域川区和陇东东南部的小部分地区,风险指数低于0.25。     

全球主要粮食作物产量变化及其气象灾害风险评估

随着粮食全球化趋势和中国粮食安全战略调整,准确了解中国和国外主要粮食作物生产状况、产量变化及其气象灾害风险水平,对于气候变化背景下保障中国粮食安全和国家"农业走出去"战略实施具有重要意义。该文以全球主要粮食生产国粮食产量资料为基本资料,通过作物气象产量分离对全球主要粮食作物的产量变化进行了研究;用新构建的减产概率系数pc和平均减产率d、减产率变异系数v定义了综合气象灾害风险指数Pw,根据Pw≤2.0、2.0Pw≤4.0和Pw4.0将全球粮食主产区划分为气象灾害低风险区、中风险区和高风险区。研究结果显示,法国、德国和中国的小麦、美国、巴西、阿根廷的玉米和大豆、中国和越南的水稻产量水平在近50多年提升迅速,但区域差异明显。加拿大和澳大利亚小麦、美国玉米、巴西和阿根廷大豆的Pw超过4.0,为气象灾害高风险区;俄罗斯和中国小麦、巴西和阿根廷玉米、美国和中国大豆、印度水稻的Pw介于2.0和4.0,为中风险区;美国、德国、法国和印度小麦、中国玉米、中国、越南和泰国水稻的Pw小于2.0,为低风险区。文中方法能够直观评估全球粮食产区粮食生产水平和综合气象灾害风险,对宏观了解和认识国内外粮食生产状况具有借鉴意义。     

县级尺度下雪灾风险评价方法

雪灾是一种多因素综合作用而引发的气象灾害。目前国内外对于雪灾风险评价方面还没有形成一套统一的标准。该文借鉴气象学、灾害科学、自然地理学、草地科学等多门学科的理论和观点,结合层次分析法（AHP）,提出一套较全面的雪灾风险评价指标体系,根据现有公认的风险形成机制构建雪灾风险评价模型,在县级尺度下进行雪灾风险评价。研究成果对于防灾减灾工作起到指导性作用。     

华北地区冬小麦主要气象灾害风险评价

为了对华北地区冬小麦生育期内遇到的主要气象灾害(干旱和干热风)的综合风险进行评价,根据气象灾害发生机理及区域环境特征建立危险性、暴露性和脆弱性评价模型,并构建综合风险模型,具体分析各地区综合风险的大小及主导风险因子,该文利用华北地区48个农气站冬小麦发育期资料(1981-2010年)和气象资料(1961-2010年)以及近50 a产量资料,将冬小麦全生育期划分为前期(播种期-起身期)、中期(拔节期-开花期)、后期(灌浆期-成熟期)3个阶段,并充分考虑了底墒形成期(播种当年7-9月)内的降水,分别基于水分亏缺指数和加权干热风日数构建了干旱、干热风等级指数,对华北地区冬小麦干旱、干热风灾害以及综合气象灾害风险进行分析。结果表明:危险性、脆弱性和暴露性的权重分别为0.3272、0.3116和0.3612。华北地区冬小麦农业气象灾害风险值有2个高值中心,一个位于冀鲁豫交汇处,一个位于河北省泊头、黄骅等地,风险值由中心向四周逐渐降低。根据该文构建的综合风险评估模型,将华北冬小麦种植区划分为5个不同风险等级区。评价结果具有较强的针对性,可以为华北各地区农业气象灾害风险管理提供参考。     

黄淮海地区夏玉米干旱风险评估与区划

黄淮海地区是我国最大的粮食产区和夏玉米的主产区,同时也是干旱灾害的频发区,因此加强黄淮海地区夏玉米干旱灾害风险评估与区划有着重要的现实和战略意义。利用黄淮海地区气象数据以及地形、土地利用类型等数据,基于自然灾害风险评估原理,运用信息扩散法、加权综合评价法和层次分析法,结合GIS技术对黄淮海地区夏玉米干旱灾害进行风险性评估与区划。结果表明:黄淮海地区夏玉米干旱危险性整体偏高,干旱频率均在64.36%以上,高危险性等级主要分布在河北省北部和安徽省北部;敏感性偏高,高敏感性等级占总面积的20.80%,集中分布于山东省沿海等地;易损性偏低,高、中易损性地区占总面积的22.4%,各省均有少量分布;干旱综合风险偏高,高、中综合风险地区占总面积的68.43%,整个黄淮海地区除安徽省东南部外其他地区风险性均较高。     

基于GIS的湖南省滑坡灾害风险和损失评估

[目的] 评估湖南省滑坡发生的风险和损失等级,丰富湖南省滑坡防治理论及方法,为该地减少滑坡灾害提供科学依据。[方法] 基于GIS技术和层次分析法（AHP）以DEM、遥感、气象、岩性、地震点等数据为支撑,分别从危险性评价和易损性评价两方面对湖南省滑坡风险进行评估。[结果] ①湖南省滑坡风险等级大多处于中低风险等级,少部分为较高风险或高风险等级,中度风险等级最多,占全省面积的31.31%,其余依次为较低、较高、低和高风险等级,其比例分别是24.92%,22.09%,13.88%和7.79%;②从空间格局来看,风险性等级整体呈现出中部、东南高,西南、东北低的空间分布特征;③湖南省滑坡损失等级整体呈现出东高西低,局部不均匀的分布特征。[结论] 湖南省滑坡灾害的管理主要应从预防和整治两方面进行,依据各地区常见滑坡类型,制定有针对性的区域差异化防治预案。     

基于AHP和GIS的广西秋旱灾害风险等级评估

为增强对广西秋季干旱灾害的风险评估和应急管理能力,该文利用气象、基础地理信息和社会经济数据,从广西省秋旱灾害致灾因子的危险度、孕灾环境的脆弱度、干旱承灾体的易损度和抗灾能力等4个方面选取因子,构建秋旱灾害风险评估的指标体系,通过层次分析法确定因子权重,以此构建评估模型并计算广西秋旱灾害风险指数,再基于GIS绘制广西秋旱灾害风险等级分布图。结果表明,高风险区主要分布在桂中盆地和桂西部分山区;较低风险区主要分布在桂西北和桂北的山区,桂南沿海和桂东南部分地区。利用广西干旱灾情数据验证表明,广西秋旱灾害风险等级分布结果与干旱灾情损失空间分布情况基本一致。该研究为灾害风险管理和灾前防御提供决策依据。     

猪舍环境适宜性模糊综合评价

猪舍环境是影响猪健康水平、生长和繁殖的重要因素,对养猪生产起着决定性作用,受到广泛的关注。然而,猪舍环境是由多个环境因子相互耦合而形成的复杂的非线性时变系统。对各环境因素适宜性的描述并不是一个确定的数值,而是在一定范围内的模糊概念。目前,针对猪舍环境优劣评价大多仅限于单一环境因素,缺少基于多个环境因素的猪舍环境适宜性综合评价研究。因此,该文构建了评价指标体系和权重,根据猪舍养殖环境标准建立各环境因子的隶属度函数,提出了基于模糊集理论的猪舍多环境因子适宜性综合评价方法。以美国普渡大学 SERB 猪舍环境监测的24组数据为例对该文提出的方法进行了验证,结果表明,该文建立的猪舍环境适宜性模糊综合评价方法比单一环境因素的评价更加全面,能科学合理地反映出猪舍环境质量状况,可以很好地为猪舍环境调控提供数据参考。