内蒙古马铃薯苗期干旱灾害风险区划

利用内蒙古73个旗县站点1979-2013年的气象站点资料、历史干旱灾害资料、马铃薯产量数据和社会属性数据等, 通过建立的内蒙古中西部和东部地区苗期的降水距平干旱指标,确定了干旱致灾因子的危险性分布,结合承灾体的脆弱性、孕灾环境的暴露性和防灾减灾能力的评价指标体系,利用GIS的空间分析功能,对内蒙古马铃薯苗期干旱灾害的风险性进行评估与区划。研究结果表明：高风险区主要分布在鄂尔多斯东北部、包头北部、呼和浩特市南部、乌兰察布市大部和锡林郭勒盟南部地区,所占面积比例为16.0%;中风险区主要分布在在鄂尔多斯准格尔旗、呼和浩特市北部、赤峰市西部、通辽市西北部、兴安盟西部部分地区和呼伦贝尔市北部地区,所占面积比例为17.9%;干旱较低风险区主要分布在我区东部农业种植的大部地区,分布区域面积最大,所占比例为46.3%;低风险区主要分布在灌溉区域,包括河套灌区和辽河流域,所占面积比例为19.8%。     

基于GIS的鲁东南山区雷电灾害风险评估与区划技术

为了防御雷击灾害,掌握鲁东南山区雷电灾害危险性、暴露性、脆弱性和防灾减灾能力分布特点,采用灾害风险指数法、层次分析法、加权综合评分法、空间分析法等数量化方法,在GIS技术的支持下,建立了基于GIS的气象灾害数据库作为风险分析与识别、风险评价与区划的信息平台,对五莲县雷暴灾害风险进行了分析和评价,编制了雷暴灾害风险区划图。结果表明,五莲县雷暴灾害发生的综合风险空间分布不均,其中洪凝街道综合风险性最高,西部和东部部分地区综合风险性稍高,北部、东南部综合风险性稍低,并就防御雷暴灾害提出了建议。     

基于GIS的低温冷冻灾害风险性评估

为了提高低温冷冻灾害的防御能力,为政府部门制定防灾减灾规划提供科学依据。本研究基于自然灾害形成机理及风险评估原理,以济南市长清区为例,利用气候资料、历史灾情数据、地理信息数据及社会经济等资料,采用层次分析法和加权综合评价法,借助GIS空间分析技术,通过对致灾因子危险性、敏感性、易损性和防灾减灾能力4个评价指标的空间评价,实现了对长清区低温冷冻灾害的风险性评估和综合区划。结果表明：长清区低温冷冻灾害总体表现为空间化强,没有规则的分布规律,综合风险性总体水平较高。文昌街道办事处、五峰山街道办事处、双泉乡的部分地区综合风险性最高,属于低温冷冻灾害的重点防御区域;轻、低风险主要分布在平安街道办事处、万德镇、马山镇、崮云湖街道办事处的部分辖区。该评估结果将对本地区农作物的种植规划及灾害防御措施的制定提供参考依据。     

陕西猕猴桃高温干旱灾害风险区划研究

为了掌握猕猴桃果实膨大期高温干旱灾害发生的风险水平和空间分布情况,进行陕西猕猴桃高温干旱风险区划研究,为果业部门开展猕猴桃生产的防灾减灾,以及猕猴桃高温干旱灾害保险设计、理赔以及避灾抗灾政策措施提供参考。本研究基于自然灾害风险形成原理,利用气象数据、基础地理信息数据、社会经济统计数据和历史灾情等方面资料,从致灾因子危险性、孕灾环境敏感性、承灾体易损性以及防灾减灾能力4个方面,构建陕西猕猴桃高温干旱灾害风险评估模型,利用GIS技术,开展陕西猕猴桃高温干旱风险区划研究。结果表明,重度风险区主要分布在关中东部渭河下游低海拔地区,该区域重度高温干旱灾害约3年1遇,同时存在约2年1遇的中度、1年1遇的轻度高温干旱灾害;中度风险区主要分布在关中中东部和陕南汉江下游两岸部分地区,该区中度高温干旱灾害2~3年1遇,同时存在3~4年1遇的重度灾害和少于1年1遇的轻度灾害;轻度风险区主要分布在关中中度风险区南部、北部和西部,以及陕南汉江及其支流两岸、金钱河、丹江及其支流两岸、南洛河两岸海拔较高的地区。     

菏泽市雷电灾害风险区划研究

为了明确不同县区雷电灾害风险的高低、防御和减轻雷电灾害,以闪电定位资料和经济社会资料为基础,采取归一化法、层次分析法、加权综合评价法,统筹考虑致灾因子的危险性、孕灾环境的敏感性、承灾体的易损性和防灾减灾能力4个评价指标,选择9个影响因子建立雷电灾害区划模型,绘制出菏泽市雷电灾害风险区划图。结果得出：曹县和东明是致灾因子危险性高值区,两地的孕灾环境敏感性同样较高,牡丹区和定陶是承灾体易损性高的区域,防灾减灾能力的高值区在牡丹区和东明。曹县和东明是雷电灾害的高风险区,次高风险区为单县和巨野,中等风险区为定陶,次低风险区为成武和郓城,牡丹区和鄄城由于防灾减灾能力强或致灾因子危险性较低划为低风险区。     

菏泽市雷电灾害风险区划

为了明确不同县区雷电灾害风险的高低、防御和减轻雷电灾害,以闪电定位资料和经济社会资料为基础,采取归一化法、层次分析法、加权综合评价法,统筹考虑致灾因子的危险性、孕灾环境的敏感性、承灾体的易损性和防灾减灾能力4个评价指标,选择9个影响因子建立雷电灾害区划模型,绘制出菏泽市雷电灾害风险区划图。结果得出:曹县和东明是致灾因子危险性高值区,两地的孕灾环境敏感性同样较高,牡丹区和定陶是承灾体易损性高的区域,防灾减灾能力的高值区在牡丹区和东明。曹县和东明是雷电灾害的高风险区,次高风险区为单县和巨野,中等风险区为定陶,次低风险区为成武和郓城,牡丹区和鄄城由于防灾减灾能力强或致灾因子危险性较低划为低风险区。     

基于干旱灾害风险综合评估指数的西藏主要农区青稞干旱时空格局

为研究西藏主要农区青稞的干旱时空变化特征,笔者从干旱灾害的致灾因子危险性、承灾体易损性、灾损脆弱性、防灾减灾能力等4个风险因子考虑,采用专家打分法和熵权法确定各因素权重,构建干旱灾害风险综合评估模型,并进行干旱灾害时空格局分析。结果表明：干旱灾害综合风险整体呈现中间低、两边高的态势,高风险区分布比较分散,次高风险区多集中在研究区的边缘地带,中等风险区以左斜H型分布在拉萨、山南、林芝市部分区域,而次低和低风险区零星分布在加查、索县、比如、林芝等站;且干旱灾害风险较高年份出现在1999、2005、2006、2007、2009、2010、2012、2014、2015年。西藏主要农区青稞各个干旱风险因子的分布具有明显的区域差别和一定的连片性,研究区和分区的干旱趋势随年份递增而加重。     

基于GIS的吉林省霜冻灾害风险评估及区划

旨在依据灾害风险理论,对吉林省霜冻灾害进行风险评估与区划,以期减轻吉林省霜冻灾害造成的损失,为农业生产合理布局提供科学依据。基于吉林省逐日地表最低温度、霜冻灾情及作物种植面积等资料,采用自然灾害风险指数法、层次分析法和加权综合评价法,对致灾因子危险性、孕灾环境敏感性和承灾体易损性指数进行评估,基于GIS进行吉林省霜冻灾害风险评估与区划。结果表明：吉林省霜冻可划分为高、次高、中、次低和低风险区5个等级,初霜冻高风险和次高风险区主要分布在西北部白城、中部长春、吉林和四平部分地区;终霜冻高风险和次高风险区主要分布在中部长春、吉林和延边部分地区。初、终霜冻风险区划结果与灾情统计结果均呈极显著正相关关系,相关系数分别达0.496和0.490(P<0.01)。本研究建立的吉林省霜冻风险评估模型,能够反映吉林省初、终霜冻的风险分布特征,初、终霜冻风险区划结果存在空间分布差异;经验证风险区划结果与历史灾情资料相符。在气候变暖背景下,吉林省霜冻灾害仍需重视。     

基于GIS的低温冷冻灾害风险性评估——以济南市长清区为例

为了提高低温冷冻灾害的防御能力,为政府部门制定防灾减灾规划提供科学依据。本研究基于自然灾害形成机理及风险评估原理,以济南市长清区为例,利用气候资料、历史灾情数据、地理信息数据及社会经济等资料,采用层次分析法和加权综合评价法,借助GIS空间分析技术,通过对致灾因子危险性、敏感性、易损性和防灾减灾能力4个评价指标的空间评价,实现了对长清区低温冷冻灾害的风险性评估和综合区划。结果表明:长清区低温冷冻灾害总体表现为空间化强,没有规则的分布规律,综合风险性总体水平较高。文昌街道办事处、五峰山街道办事处、双泉乡的部分地区综合风险性最高,属于低温冷冻灾害的重点防御区域;轻、低风险主要分布在平安街道办事处、万德镇、马山镇、崮云湖街道办事处的部分辖区。该评估结果将对本地区农作物的种植规划及灾害防御措施的制定提供参考依据。     

基于GIS的山东省暴雨洪涝灾害风险区划

基于山东省1：50000地理数据及2008年统计年鉴资料,对影响山东省暴雨洪涝灾害风险的主要综合评价指标,即致灾因子危险性、孕灾环境敏感性、承灾体易损性及防灾减灾能力进行建模计算,最后综合利用这4个指标对山东省暴雨洪涝灾害风险性指数进行计算,并通过GIS平台得到山东省暴雨洪涝灾害风险区划图。结果显示,山东省暴雨洪涝灾害发生的高风险区在鲁南及半岛东部部分地区。     

基于层次分析模型的西宁地区雷电灾害风险区划

分析2008—2017年西宁地区雷电灾害历史数据,2008—2017年闪电定位数据和2017年《西宁市统计年鉴》数据;选取闪电强度、闪电密度、人工雷暴日数、土壤电导率、河网密度、人口密度、GDP密度、生命易损指数、经济易损指数、防护能力指数等10个因子作为西宁地区雷电灾害风险评估指标,结合层次分析法采用致灾因子危险性、承灾体暴露度以及承灾体脆弱性反映西宁地区雷电灾害风险,实现了西宁地区雷电灾害风险区划。结果表明：雷电灾害高风险区出现于大通县东北部、西北部的宝库乡,湟中县与西宁市交界处由北至南的带状地区;中风险区主要出现于西宁主城区、湟中县大部分乡镇、大通县东北部乡镇;低风险区分布分散,主要出现在湟源县西南部乡镇、大通县中部乡镇。     

河北省大风灾害及其危险性区划统计分析

为了研究河北省大风灾害特征及其危险性区划,笔者利用河北省1983—2011 年各地区县市统计年鉴、大风灾情数据以及气象站风速数据,基于灾度和危险度2 个指标,对致灾性大风时空分布、大风灾害特征和危险度进行研究。结果表明,河北省致灾性大风地理分布主要有2 个中心,分别位于冀北高原张家口地区和沿海沧州地区,春季频率最高;河北省各地区均有风灾事件发生,受灾情况属于轻灾,即为县级为主管单位进行救灾;结合致灾因子（致灾指数）和承灾体（风灾承灾指数）,利用风灾危险度评价模 型,得出河北省存在14 个风灾极重度危险地区。风灾危险性与致灾因子分布不一致,表明危险性评价需要结合承灾体因素;在常用风灾危险性Dx的评价中,需要结合更多与风灾相关的承灾体参数,提高承灾体部分对危险性影响的比重。     

基于GIS的德阳市暴雨洪涝灾害风险定量化研究

伴随自然灾害频发、极端气候的不断涌现,暴雨灾害风险评估的研究具有重要的现实意义。基于GIS技术,对德阳市暴雨洪涝灾害风险进行了调查和统计分析,并做了定量化研究。研究采用AHP层次分析法和专家评议法相结合,通过建立德阳市暴雨洪涝灾害风险评估体系,体系包含致灾因子危险性、承灾体暴露性、孕灾环境敏感性和防灾减灾能力四项指标,以保证评估的合理性。[结果]经分析,将德阳市划分为低、较低、中等、较高、高五类风险区域,并就较高和高风险区域存在的潜在灾害易发情况进行了分析讨论。[结论]针对地形复杂、人口虽稀少地区和人口密度大,经济较为发达地区两类,在暴雨洪涝灾害时提出不同对策建议,帮助有效规避暴雨洪涝灾害可能产生的损失和人员伤亡。     

河北省大风灾害及其危险性区划分析

为了研究河北省大风灾害特征及其危险性区划,笔者利用河北省1983—2011年各地区县市统计年鉴、大风灾情数据以及气象站风速数据,基于灾度和危险度2个指标,对致灾性大风时空分布、大风灾害特征和危险度进行研究。结果表明,河北省致灾性大风地理分布主要有2个中心,分别位于冀北高原张家口地区和沿海沧州地区,春季频率最高;河北省各地区均有风灾事件发生,受灾情况属于轻灾,即为县级为主管单位进行救灾;结合致灾因子(致灾指数)和承灾体(风灾承灾指数),利用风灾危险度评价模型,得出河北省存在14个风灾极重度危险地区。风灾危险性与致灾因子分布不一致,表明危险性评价需要结合承灾体因素;在常用风灾危险性Dx的评价中,需要结合更多与风灾相关的承灾体参数,提高承灾体部分对危险性影响的比重。     

基于GIS和AHP的雷电灾害风险区划分析与评估——以内蒙古雷灾为例

基于自然灾害风险理论,利用雷暴日和闪电定位资料、基础地理信息资料、社会经济资料以及雷电灾情资料,选取地形变化、水系、土壤电导率、雷暴日、地闪密度、土地利用、人均GDP、敏感单位防雷能力等11个指标,运用层次分析法构建了雷电灾害风险指数,建立雷电灾害风险评估模型,从雷电灾害的致灾因子、孕灾环境、承灾体和防灾减灾能力4个方面进行了系统的分析,并运用ArcGIS进行了1km×1km雷电灾害综合风险区划。区划结果表明内蒙古东部大部和中部南部地区属于高风险区,中部北部地区属于中风险区,低风险区域主要分布在西部地区。通过选取雷灾资料进行雷电灾害的灰色关联评估,以验证区划结果的正确性,评估结果与雷电灾害风险区划分布大体一致。     

气候变暖背景下黑龙江省水稻初霜冻灾害风险区划研究

为了减轻黑龙江省水稻初霜冻灾害造成的损失,实现初霜冻灾害风险性管理,并为农业生产合理布局提供科学依据,利用GIS技术将气候数据、地理信息数据以及社会经济数据相结合,分析了水稻初霜冻灾害的危险性和易损性,实现了水稻初霜冻灾害的风险评估与区划,并分析了气候变暖背景下初霜冻灾害的变化特征。结果表明：水稻初霜冻灾害在致灾因子危险性和承灾体易损性综合作用下,可划分为5个等级区域,每个等级区域因影响因子的不同,划分区域类型也有所差异;气候变暖使初霜冻灾害出现的概率有所减少,但气候条件的不稳定以及人类的适应性行为使得霜冻灾害的潜在危险性有增加的趋势。     

基于GIS的安徽省冬小麦农业干旱脆弱性评价

在灾害强度一定的情况下,承灾体、孕灾环境和抗灾能力是影响气象灾害损失程度的主要因素。为了明确安徽省冬小麦干旱脆弱性的分布规律,以便有针对性的采取应对措施,以冬小麦农业干旱为研究对象,选取冬小麦种植密度和产量水平、土壤质地、高程及高程标准差、森林覆盖率、综合水网、有效灌溉面积、旱涝保收面积和人均GDP等作为灾害脆弱性分析指标,采用层次分析法确定因子权重系数,利用GIS空间分析功能,生成安徽省冬小麦农业干旱脆弱性分布图。结果表明：安徽省冬小麦农业干旱脆弱性南北差异较大,沿淮淮北地区是冬小麦主产区,同时也是农业干旱非常脆弱的地区。综合水网、土壤质地、森林覆盖率和旱涝保收面积等对农业干旱的影响较大,应积极采取增强冬小麦主产区抗旱能力的措施,降低沿淮淮北冬小麦农业干旱的脆弱性,提高安徽省冬小麦稳产高产水平。     

气候变化背景下山南霜冻灾害风险评估

选取西藏山南市近30年(1981～2013年)历年逐日最低气温和霜日数据、地理信息和国民经济统计数据,利用专家打分和层次分析等方法,借助GIS技术,综合分析霜冻致灾危险性、承灾体易损性、孕灾环境敏感性和防灾减灾能力等四方面影响因子,得到山南市霜冻灾害风险区划。结果表明,山南市霜冻高风险、次高风险区主要分布于浪卡子,措美大部,错那西北部,隆子西部,洛扎西部,贡嘎西南部,扎朗和桑日北部,琼结和曲松南部,加查与桑日交接地带；中等风险区位于沿江河谷中部,东北部,南部边缘地区高海拔和低海拔缓冲区域。     

四川省暴雨洪涝灾害风险区划研究

为了进一步完善四川省暴雨洪涝灾害评估工作,提高气象防灾减灾服务能力,以全省149个气象站1961—2010年逐日降水数据及高程、水系、农业经济等数据为基础,选取对暴雨洪涝灾害具有明显影响的降水强度、地形、河网、农业人口、耕地分布等要素作为区划因子,利用GIS工具分别建立暴雨洪涝灾害致灾因子危险性、孕灾环境敏感性、承灾体易损性及抗灾能力评估模型,计算暴雨洪涝灾害风险指数,最终完成针对农业的四川省暴雨洪涝灾害风险区划。结果显示,农业经济最受关注的四川省盆地区内,盆东北、盆西南大部地区及盆中、盆南和盆西的部分区域灾害风险等级较高,容易发生致害性较强的暴雨洪涝灾害;而盆周高山区及深丘区是盆地暴雨洪涝灾害风险最低的区域,在这些地区暴雨洪涝灾害对农业生产的危害不大。     

基于GIS的潍坊市暴雨洪涝灾害风险区划

为了提高对暴雨洪涝灾害的抗御能力,为潍坊市的暴雨洪涝防灾减灾提供技术支持和决策依据,基于潍坊市1:50000的DEM数据和2009年统计年鉴资料以及历史灾情数据,计算得出影响潍坊市洪涝灾害风险的评价指标,即致灾因子危险性、孕灾环境敏感性、承灾体易损性、防灾减灾能力的综合作用。将洪涝灾害风险性评价技术和GIS技术相结合,对洪涝灾害程度进行评价和等级划分,绘制潍坊地区的洪涝灾害风险区划图。结果表明,诸城全市、高密市的绝大部分地区属于洪涝高风险区,只有极少数地区为较高风险区;安丘偏东南大部分地区、高密北部少数地区、昌乐东南部属于较高风险区;较低风险区和低风险区主要分布在昌邑北部大部分地区、寿光大部分地区、潍坊北部和中部以及青州西部;其余地区基本为中等风险区。