宁夏酿酒葡萄晚霜冻气候风险研究

收集整理了宁夏16个气象站1961—2015年的逐日最低气温资料,根据酿酒葡萄晚霜冻气候指标,采用所建立的晚霜冻气候风险评价指标因子和综合评价模型,对宁夏酿酒葡萄种植区的晚霜冻气候风险影响因子进行了分析,综合评价了各地的晚霜冻气候风险,并制作了区划图。结果表明,宁夏可分为高风险区、次高风险区、中等风险区、次低风险区和低风险区5个酿酒葡萄晚霜冻气候风险区域。晚霜冻综合气候风险较高(高风险和次高风险)的区域主要分布在沙坡头西南、海原南部、同心南部、盐池东部和陶乐等地,这一地区霜冻发生频率高,年均霜冻日数多,种植酿酒葡萄经常会遭遇严重的霜冻灾害;低风险区主要分布在引黄灌区中南部大部地区及中部干旱带的同心北部地区。     

基于突变理论的地质灾害风险性评价

本文以山西省交城县为例,选取坡度、降雨、植被、采空区分布、灾害点密度等14个指标构建基于突变理论的地质灾害风险性评价体系。将Jenks优化法与突变理论相结合,计算各指标权重,利用ArcGIS平台对县域进行栅格划分,栅格叠加计算后得到评价单元的风险性指数,将研究区分为高风险区、较高风险区、中风险区、较低风险区和低风险区五级,并通过成功率曲线法对评价结果进行验证。结果表明:交城县地质灾害高风险区22.44 km~2,占全县面积的1.23%,有灾害点61处,占灾害点总数的62.89%。分析可知,岩土体结构差、人类活动强烈、采空区和断裂带分布密集的区域易诱发地质灾害。经成功率曲线法验证,评价结果成功率为93%,表明该评价方法准确可靠,可为后续地质灾害防治提供参考。     

基于GIs的贵州省暴雨灾害风险区划

[目的]研究基于GIS的贵州省暴雨灾害风险区划。[方法]选取贵州作为研究区域,以1km×1km埘格数据为评价单元,利用贵州省1961-2008年气象站点日降雨资料,从致灾因子危险性、承受体易损性、孕灾环境敏感性及防灾减灾能力4个方面构建暴雨灾害风险区划指标体系;在层次分析法确定影响因子权重的基础上,构建基于GIS的风险评价模型对4个子指标和风险性总指标分别评价,并最终得到贵州省暴雨灾害风险区划图。[结果]贵州省暴雨灾害风险自中部向四周呈递减的总趋势,低风险区集中在贵州省东北部,暴雨较少、抗灾能力较强是该区风险低的主要原因;高风险区集中在省中部偏西地区,主要因为暴雨集中、地形变化大、森林覆盖率低,其中安顺市较高以上风险地区占该市98．02％,而2010年发生特大地质灾害的贵州省安顺市关岭县岗乌镇也属于高风险区。这与实际受灾清况相吻合。[结论]该研究为以区域为对象的宏观防灾减灾规划提供理论依据。     

龙井市暴雨洪涝灾害风险区划

根据龙井市1981—2016年的气象观测资料,综合自然、社会经济以及防灾减灾等要素,采用GIS技术和暴雨洪涝灾害风险评价模型,对龙井市进行乡镇级洪涝灾害风险区划。结果表明,龙井市暴雨高风险区主要包括东盛涌镇西北部及东北部、开山屯镇东部;暴雨次高风险区包括老头沟镇布尔哈通河流域和细鳞河流域、智新镇北部、东盛涌镇西北部、开山屯镇大部、德新乡东部、三合镇图们江流域;暴雨中等以下风险区包括老头沟镇、东盛涌镇、德新乡、三合镇、智新镇东部和北部。     

四川省单季稻暴雨洪涝灾害风险区划

【目的】分析四川省单季稻暴雨洪涝灾害的风险水平,为调整当地水稻种植规划和防灾减灾提供参考。【方法】利用1961-2017年四川省单季稻主产区123个气象观测站观测数据,46个农业气象观测站30年(1986-2015年)观测资料,结合四川省气候区划结果将四川省单季稻主产区划分为7个区域,确定四川省单季稻暴雨洪涝灾害敏感期(拔节期-孕穗期、孕穗期-抽穗期和抽穗期-成熟期),最终根据农业气象灾害风险理论,从灾害风险的致灾危险性、承灾体脆弱性、承灾体暴露度和防灾减灾能力4个因子出发,构建四川省单季稻暴雨洪涝灾害风险区划指标体系,对四川省单季稻不同生育期的暴雨洪涝灾害风险进行评估和区划。【结果】四川省水稻暴雨洪涝灾害高风险区主要集中于暴雨日数及暴雨洪涝发生频率较高的3个区域,一是盆中丘陵区西南部,二是盆中丘陵区西北部,三是盆东平行岭谷区;低风险区主要位于四川省的南部和北部,该区域暴雨危险等级中等或偏轻,山地多,地形起伏大,当地水稻种植率低;其余地方为中等风险区。【结论】四川省水稻暴雨洪涝灾害以中、低风险区域为主,高风险区主要集中在四川三大暴雨区。     

宜丰县暴雨灾害风险区划研究

为进一步做好宜丰降水预报,完善气象服务工作。本文基于宜丰县历年国家基本气象站、17个区域自动气象站历年降水资料, DEM高程数据,辖区内社会经济资料,确定暴雨灾害的致灾因子、孕灾环境、承灾体易损性等区划因子,并使用ArcGIS对各项因子进行模拟计算,最终获得完整的宜丰县暴雨灾害风险区划图。区划结果表明:宜丰呈现高风险偏向南面、低风险偏北的特征。而低风险区,又是北部高于其他区域;高风险区则南部高于北部,中风险区持分级状态。     

基于GIS的鄂尔多斯市暴雨灾害风险区划

基于鄂尔多斯市11个气象站1987—2016年30a的暴雨数据、结合地形、河网密度、人口、经济、耕地等城市基础信息,利用地理信息系统和层次分析法,结合专家调查法,建立了鄂尔多斯市暴雨风险的评价指标体系和权重,开展了鄂尔多斯市暴雨的风险特征及地理区划研究,获得了1km空间分辨率的鄂尔多斯暴雨气候特征图、城市对暴雨敏感性特征图、暴雨灾害风险区划图。鄂尔多斯市暴雨高风险区主要集中于准格尔旗、达拉特旗东部、东胜东部、伊金霍洛旗东部、乌审旗东部,而杭锦旗西部、鄂托克旗西部、鄂托克前旗西部属于低风险区。     

油气管道沿线地质灾害风险评价——以中缅管道都凯支线为例

针对油气管道等线性工程,应综合考虑各类地质灾害叠加引发的区域性地质灾害风险,以达到有效的巡防和治理的目的。根据管道沿线地质灾害的孕灾环境、诱发条件和灾害类型及特征对影响管道地质灾害的易发性、易损性和管道失效后果三项指标进行定性分析,采用证据权法对管道沿线的地质灾害进行定量评价,运用GIS系统对地质灾害进行分级和制图,定量分析管道沿线的风险水平。结果表明：中缅管道都凯支线沿线存在中风险段3个区,较低风险段4个区,低风险段3个区。     

浦城县早稻暴雨洪涝灾害的风险评估

为浦城县及类似地区早稻暴雨洪涝灾害天气的预警监测和农业气象服务工作提供参考,根据早稻的生长特性,选择浦城县1986-2015年气象、地理信息和社会经济数据,提取致灾因子危险性、孕灾环境敏感性、承灾体易损性和防灾减灾能力4个灾害风险因子,采用GIS技术及统计学方法,评估浦城县早稻暴雨洪涝风险等级,并对其风险等级进行区划。结果表明:浦城早稻暴雨洪涝灾害风险的等级分为低风险区、中等风险区和高风险区,其中,低风险区主要分布在枫溪乡和河滨街道全区域,濠村乡、古楼乡、忠信镇、山下乡、永兴镇、水北街镇和九牧镇的部分区域,官路乡、盘亭乡、仙阳镇、管厝乡和富岭镇的少部分区域;中等风险区主要分布在官路乡、盘亭乡、九牧镇、忠信镇、仙阳镇、管厝乡、富岭镇、万安乡、水北街镇、莲塘镇、临江镇、石陂镇、永兴镇和南浦街道的部分区域,古楼乡、山下乡和濠村乡的少部分区域;高风险区主要分布在南浦街道的中部区域,万安乡的西部区域,临江镇的中部区域和富岭镇的少部分区域。     

GIS技术在气象灾害风险区划中的应用

文章分析1981~2010年皋兰县各乡镇气象灾害(干旱、沙尘暴、暴雨洪涝和冰雹)数据,通过对孕灾环境敏感性、致灾因子危险性、承载体易损性以及防灾减灾能力等多因子综合分析,利用GIS技术和加权综合评价法,以及层次分析法对灾害风险进行等级划分。结果表明:黑石和西岔处于干旱、沙尘暴和冰雹灾害的高风险区;九合和什川为暴雨洪涝高风险区,干旱、沙尘暴和冰雹低风险区。     

农用地土壤重金属污染风险评价标准与风险划分

该文综述了近30年有关农用地重金属污染风险的评价标准及其研究进展,介绍了农用地土地重金属污染风险划分方法,将农用地土壤重金属污染环境划分为优先保护区、基本安全区、安全利用区、低风险区、中风险区和高风险区6个类别和分区管控措施.     

长沙市主要农业气象灾害风险区划

该文采用长沙地区四个国家气象站1981～2010年逐日气象资料与长沙地区地形高程资料(DEM),对影响长沙的六种气象灾害进行风险等级区划分析,以期为长沙市农业生产的气象灾害防御提供依据。结果表明：(1)长沙市大部分地区为高温热害高风险区,干旱灾害、倒春寒灾害中等风险区,洪涝灾害、五月低温灾害、寒露风灾害低风险区。(2)大围山、连云山、伪山为洪涝灾害、倒春寒灾害、五月低温灾害、寒露风灾害次高或高风险区,干旱灾害、高温热害低风险区。(3)连云山与大围山之间的峡谷地带为洪涝灾害高风险区,长沙市区南部湘江河谷地带为倒春寒灾害高风险区。(4)通过K-means聚类分析,长沙市农业气象灾害气候风险可划分为高温热害、干旱,较高的倒春寒的气候风险区等六个区。     

基于GIS技术的会东县暴雨洪涝灾害风险区划

利用会东县及周边县的历史气象资料,综合会东县自然、社会、经济与防灾减灾具体情况,对会东县的暴雨洪涝灾害致灾因子危险性、孕灾环境敏感性、承载体易损性和防灾减灾能力等因子建立相关指标,利用加权综合评价与GIS自然断点法,得到会东县暴雨洪涝灾害风险区划图。结果表明,暴雨洪涝灾害风险等级呈东—西向分布,最高和次高风险区基本集中在会东县的西部乡镇;此外,堵格镇、铁柳镇、大崇镇和铅锌镇的西部地区灾害风险等级也较高;中部、东南部地势较高的乡镇和东部地区灾害风险等级均较低;其余乡镇的暴雨洪涝灾害风险等级介于高、低值之间。     

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。     

滇东北农业低温冷害风险度空间分异研究

在总结国内外关于灾害风险研究的基础上,以滇东北地区为案例,通过分析农业低温冷害自然致灾风险值和承灾体易损度指数,构建滇东北地区农业低温冷害综合风险度评价模型.对农业低温冷害综合风险度进行分级,并利用GIS技术绘制滇东北地区农业低温冷害综合风险区划图;最后,借用交通网络结构的测量参数对自然致灾风险区、易损度等级区及综合风险区进行空间结构分析,且对低温冷害系统内部一些要素进行关联性分析.结果表明,滇东北地区缺失农业低温冷害综合风险的较高风险区,存在极高风险区、高风险区、中风险区、低风险区4个风险等级区;综合风险度呈现自中部分别向北部、南部逐渐减弱的空间态势;从各级风险区空间结构分析,分散指数越小,表明区域内部不同等级区之间的破碎性越小、连通度越高,同一等级区的连片分布特征越明显.     

基于聚类分析的广东省水产养殖自然灾害风险区划

为了分析广东省21个市水产养殖的风险水平,从单产波动水平、历史灾损度、脆弱性和抗灾减灾能力4个主导指标出发,建立了一套水产养殖自然灾害风险测度指标体系,并根据主导指标的量化值采用聚类分析对广东省水产养殖自然灾害风险进行区划。结果表明:高风险区主要位于粤东和粤西的阳江、湛江,中风险区只有深圳、江门和肇庆三市,低风险区主要位于粤北和粤中。最后根据研究结论提出了水产养殖自然灾害风险管理的对策建议。     

莫力达瓦旗低温冷害风险区划

根据历史低温冷害数据,结合RS和GIS技术及地理、社会、经济数据,建立包含暴露性、危险性、脆弱性、防灾减灾能力的莫力达瓦旗低温冷害风险区划模型,并绘制风险区划图,为政府决策提供气象服务参考。气象灾害风险区划综合分析结果表明:莫力达瓦旗西南部及乡镇受低温冷害影响较低,为中低风险区;中部乡镇及北部个别乡镇为中高风险区;塔温敖宝、坤密尔堤及东北部乡镇为高风险区,易受到冷害影响。     

岱岳区洪涝风险评价及区划分析

利用岱岳区各乡镇气象灾害调查资料及气象站和乡镇气象站观测资料,从灾害的危险性、暴露性、脆弱性、防灾减灾能力四个主要因子进行洪涝灾害风险评价和区划,提高农村对暴雨洪涝灾害的抗御能力。结果表明,岱岳区洪涝灾害轻、低风险分布范围大,主要集中于中部、东南部,中、高度风险区分布较零散,范围小,这些乡镇防灾减灾能力较弱。     

黑龙江省水稻产量风险分布及区划

[目的]分析黑龙江省水稻产量风险的空间分布规律,并进行风险区划。[方法]对黑龙江省历年水稻单产相对气象产量序列进行正态分布判别和偏态分布正态化处理,选取水稻平均减产率、减产率变异系数和减产率大于10%的风险概率作为评价指标,分析黑龙江省水稻产量风险的空间分布规律,并采用K-means平均聚类算法进行黑龙江省水稻产量的灾害风险区划。[结果]按照水稻产量的灾害风险区划,将黑龙江省划分为低、中、高3类风险区。黑龙江省水稻单产减产风险区呈整体连片、局部分散的特点。高风险区位于黑龙江省东北部和西南部地区,北部及东部地区为中风险区,而黑龙江省中部和南部地区风险最低,属于低风险区。[结论]合理调整种植结构,加强水稻生产管理和完善灌溉设施是规避黑龙江水稻产量风险的主要措施。     

甘肃平凉市苹果花期冻害风险分析及区划

利用平凉7县（区）气象资料、6个县（区）的苹果物候观测资料和产量资料,对苹果花期冻害指标、因冻减产情况及不同等级冻害发生频率进行了分析。根据平凉近年来苹果花期冻害实地调查,将花期冻害分为三种强度等级即重度（T≤-3.5℃）、中度（T≤-1.5℃）和轻度（T≤0℃）,不同冻害等级对应不同的减产率。 在平凉7个县（区）中,华亭花期冻害发生最严重,不同等级的冻害发生1年1～2次,崇信花期冻害则最轻,不同等级冻害3年1次,其他县（区）1～2年1次,全市不同等级冻害的频率分布表现出轻度＞中度＞重度的特点。在此基础上,以冻害灾损率作为风险区划指标,将苹果花期冻害风险分为3个区：高风险区、中风险区和低风险区。本市多数区域属于中风险区和低风险区,重度冻害发生较少,但中度冻害和轻度冻害发生仍较频繁。建议全市在目前果园布局的基础上,应进一步加大中东部低风险区的苹果种植。