四川省水稻综合气象灾害风险区划

本文利用1981—2012年四川省82县的水稻单产资料,采用HP滤波法,进行水稻气象产量分离,分歉收年和成灾年两个年型,研究四川省水稻单产平均减产率、减产率变异系数和不同等级减产率风险概率的空间分布特征,并基于成灾年风险区划指标,开展四川省水稻综合气象灾害风险区划。结果表明:HP滤波法可用于四川省水稻气象产量分离,四川省水稻气象产量具有显著的准4 a、7 a周期振荡特征。平均减产率从西南向东北方向呈现"高–低–高"分布特征,80%以上县歉收年平均减产率介于2%～7%,成灾年平均减产率介于6%～15%。各县歉收年减产率变异系数介于0.6～2.2,成灾年减产率变异系数介于0～1.2;减产率变异系数相对高值区位于西南山地西部、盆地南部和盆地北部山地。各级减产率风险概率大值区主要集中于广元和巴中地区,还包括盐亭、古蔺、盐源、越西等县。四川省水稻综合气象灾害高风险区主要分布于盆地北部、盆地南部和西南山地西部等山区,中等风险区主要分布于盆地丘陵区及盆周低山区,低风险区主要分布于盆地平原、浅丘区和凉山州中东部。风险区划结果与四川省气象灾害分布和水稻农业气象灾害分布的研究成果相吻合,可为四川省水稻防灾减灾提供科学依据和重要参考。     

贵州农业气象灾害综合风险评价与区划

为了明确贵州省不同区域内主要农业气象灾害类型以及综合研究农业气象灾害的风险,以县为基本评价单元,基于信息扩散理论、不确定性理论以及风险矩阵法,对贵州省8种主要农业气象灾害风险进行综合评价与区划。利用聚类分析将贵州省分为5类农业气象灾害风险区域,以不同聚类区域为研究对象进行灰色关联分析,求得每种灾害的关联度并据以确定不同聚类区域的主要灾害,分别为：春旱、秋绵雨灾害为主的区域;凝冻、倒春寒＼秋风灾害为主的区域;冬季低温＼夏旱灾害为主的区域;秋绵雨＼夏旱灾害为主的区域;夏旱＼暴雨洪涝灾害为主的区域。在灰色关联分析基础上建立了贵州省综合农业气象灾害风险评价模型,并计算了贵州省各县的综合农业气象灾害风险性,利用GIS空间分析进行综合农业气象灾害风险区划。区划结果表明：贵州农业气象灾害高风险区主要分布在西部及中部地区,低风险区域主要分布在南部地区以及东部地区。     

基于GIS和AHP的潍坊市冰雹灾害风险区划

利用潍坊市1971-2000年9个气象站逐月冰雹及其灾情信息,根据层次分析、加权综合评价、极差标准归一化等方法,建立影响潍坊市冰雹灾害的主要评估模型,即致灾因子危险性、承灾体易损性和防灾减灾能力,综合各项指标通过ArcGIS9.3平台得到潍坊市冰雹灾害风险区划图。结果表明:潍坊市年均降雹日数随地形高程增加呈增加趋势,冰雹灾害发生的高风险区在该市西部地区,其发生冰雹灾害次数多、抗灾能力弱是该区发生雹害概率高的主要原因,较高风险以上的地区占全市一半以上区域,而低风险区则是位于该市中部偏南地区,这与历史冰雹灾情基本吻合。对潍坊市历史冰雹灾害进行风险评估,旨在为该市防灾减灾提供科学依据。     

湖北省茶树气象灾害模糊综合评价及区划

气象灾害是制约茶叶生产并影响茶叶品质的主要因素,为综合评价湖北省茶树气象灾害的空间分布特征及其与气象要素的关系,以专用气象插值软件ANUSPLIN为依托,根据湖北省气象资料,选取出茶树越冬期冻害和 7－8月旱热害致灾因子并划分受灾等级,运用模糊数学中的综合评价模型,重点分析了湖北省茶树气象灾害的空间分布特征。结果表明：湖北省茶树气象灾害的空间分布差异较为明显：湖北省茶树越冬期冻害等级由南向北逐渐增加;7－8月湖北中部地区为茶树重度旱热害区,位于其东西两侧附近区域为茶树轻度旱热害区,湖北东部的大部分地区和湖北西北部的局部区域为茶树中度旱热害区。茶树气象灾害模糊综合评价研究可为湖北省应对茶树气象灾害,调整茶叶生产布局提供理论依据。     

浙江省晚稻生产的农业气象灾害风险分布

采用浙江省52县市1971-2004年的晚稻单产资料,利用平均减产率、变异系数和单项风险指数形成的综合风险指数,划分了浙江省晚稻产量的农业气象灾害风险区域,并结合同期历史资料详细分析了各风险区的气温、降水和灾害情况,利用各区晚稻种植面积和产量占全省比例的差值分析了各风险区域气象条件的影响效果。结果表明：综合风险指数≥0.30的风险区,晚稻总产量与面积占全省百分比的差值均为负值,该区域晚稻历年遭受台风、干旱等农业气象灾害的频率较高,产量不稳定,年际减产幅度大或减产年份较多;综合风险指数在0.20-0.30的风险区,差值在零值上下浮动,年际减产幅度较小,产量相对稳定;综合风险指数〈0.20的风险区,差值均为正,遭受农业气象灾害的频率较低,丰年多于歉年,总体增产明显。分析结果可为保险部门制定保险区划、费率厘定提供科学依据。     

基于GIS的重庆市干旱灾害风险评估与区划

以重庆地区的干旱灾害为研究对象,在分析重庆地区干旱灾害气候背景和经济环境的基础上,从干旱灾害发生的成灾环境、灾害发生的可能性、以及承灾体的易损性三个方面选取了地貌、灾害频率、人口、社会经济等评价因子;应用模糊评价法建立了干旱灾害孕灾背景、灾害危险性、承灾体易损性等数学模型;运用MapInfo Professional软件,通过对属性数据库和图形数据库的操作得到干旱灾害的孕灾背景、灾害危险性、承灾体易损性评价图层,经过图层叠加、斑块合并以及等级划分后得到干旱灾害的风险评估及其区划。     

基于GIS的云南省烤烟种植区划方法研究

根据烟草生长发育生态条件,确定烟草种植适宜性气候生态指标和区划原则;在GIS技术支持下,利用气象、土壤、地形、土地利用等多源数据,得到云南省烤烟种植适宜区划数据,为云南省烟草企业进行原料基地优选提供科学依据。     

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。     

海南岛山洪灾害风险区划研究

在海南岛暴雨风险普查资料收集的基础上,以海南岛140个小流域为单元,选择了地形因子、水系因子、暴雨指数、滑坡和泥石流密度、综合灾度6个因子作为山洪灾害的危险性指标,通过层次分析法计算海南岛山洪灾害危险性;选择人口密度比、耕地百分比、GDP百分比、基础设施百分比作为易损性指标;通过风险=危险性×易损性,在ArcGIS中完成了海南岛山洪灾害的风险区划图,并通过历史山洪数据对其进行检验,结果表明:海南岛山洪灾害的风险区划图中的高风险区和次高风险区平均覆盖了历史山洪灾害的72%的范围,能在一定程度上说明区划结果的合理性,该成果可在海南岛的山洪防灾减灾工作中发挥重要作用。     

湖南省水稻生产干旱灾害风险区划

以湖南中、晚稻生产干旱灾害为研究对象,从水稻干旱灾害发生的可能性、成灾环境、承灾体的脆弱性等方面选取灾害频率、灾害受灾率、灾害强度、水稻生产水平等评价因子,利用人类生存环境风险评价法,建立了湖南中、晚稻生产干旱灾害评价模型,应用GIS软件给出了湖南水稻生产干旱灾害风险区划。结果表明,湖南南部和怀化的辰溪、靖州、通道为湖南中、晚稻生产干旱灾害中高风险区,其它大多数地区为干旱灾害低风险区或轻微风险区。     

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。     

气象灾害对福建粮食产量影响的灰色关联分析

根据1984-2013年福建省农业统计数据,分析全省粮食产量和气象灾害的变化特征;在划分气象灾害和粮食作物类型的基础上,分别从受灾范围和灾害强度角度,利用灰色关联模型分析1984-1993、1994-2003、2004-2013年3个阶段内气象灾害对粮食生产的影响。结果表明：（1）气象灾害对福建省粮食生产影响较大,研究期内受灾范围的影响不断降低,而灾害强度的影响不断增大,粮食作物对灾害强度的影响更敏感,因此防灾重点应从减少受灾范围逐步转移至降低高强度灾害所造成的损失;（2）风雹受灾范围对福建省粮食生产尤其对大豆和薯类产量具有重大影响。近年来,台风受灾范围对粮食生产的危害日益凸显,逐步成为关键影响因子;（3）水灾灾害强度对福建省粮食生产尤其对小麦和薯类产量具有重大影响。     

河北日光温室气象灾害影响和气象服务评估

通过问卷形式,对河北省日光温室蔬菜生产经销者和技术人员对气象服务的满意度,低温冻害、寡照、大风、雪灾4种主要气象灾害对日光温室蔬菜产量、品质、贮藏、运输、销售的影响率,用于日光温室气象灾害防御及补救的费用占所有气象灾害防御和补救费用百分率,以及菜农接受气象服务的投入占收成的百分率等进行调查,并利用德尔菲法对气象灾害防御和补救费用及气象服务的效益进行定量化评估.结果表明,多数被调查者认为低温冻害和寡照对日光温室蔬菜产量和品质有较大影响,其中认为低温冻害影响率大于15％的人数分别占45.6％、53.7％,认为寡照灾害影响率大于15％的人数分别占37.8％、35.4％,认为大风和雪灾的影响相对较小;70％以上的人认为大风和寡照对日光温室蔬菜贮藏、运输和销售的影响率在20％以下,超过50％的人认为低温冻害对蔬菜贮藏影响率大于30％,认为雪灾对蔬菜贮藏、运输和销售的影响率大于30％的人数分别占31.0％、63.9％和53.0％.被调查者对日光温室4种主要气象灾害的气象服务满意度均达96％以上.对大风、低温冻害、寡照和雪灾的防御和补救的费用占所有气象灾害防御及补救费用的平均百分率分别为20.3％、15.8％、13.0％和19.4％,4种灾害的气象服务平均贡献率分别为3.08％、2.25％、1.90％和2.55％.按近l0a（2004-2013）河北省日光温室蔬菜产业年平均生产总值计算,大风灾害气象服务效益最高,平均每年达2.941亿元,其它依次为雪灾、低温冻害和寡照,总效益平均每年达9.340亿元.     

主要气象灾害对福建粮食生产影响的灰色关联分析

利用1980-2004年福建省气象灾害统计资料,采用灰色关联分析方法分析了4种气象灾害包括旱灾、水灾、风雹灾和低温冻害对福建粮食生产的危害性。结果表明,影响福建早稻生产的主要气象灾害是风雹灾,影响晚稻、单季稻和甘薯的主要气象灾害为旱灾。通过对1995年前后福建粮食总产与4种灾害受灾面积关联分析发现,总体上看,旱灾和寒害一直是影响福建粮食生产的主要气象因子,1995年以后,旱灾和水灾的影响有所增加。     

江苏水稻高温热害气象指数保险风险综合区划

以江苏省为例,利用1980-2015年气象资料和水稻观测数据,基于Logistic曲线方程构建高温热害保险气象指数,并分别采用正态分布、正态对数分布和Weibull分布三种参数模型,以及基于信息扩散方法的非参数模型对水稻高温热害发生概率进行拟合。通过拟合优度检验发现,非参数模型可以较好地估算江苏各县水稻孕穗-抽穗扬花阶段高温热害发生概率,进而结合最优拟合模型,考虑农业保险的经营需求,从致灾因子危险性、孕灾环境敏感性、承灾体易损性、防灾减灾能力四个方面出发,确定相应评估指数并构建综合指数,采用聚类分析的方法进行县级水平的水稻高温热害保险风险综合区划。评估分析表明,江苏水稻高温热害保险风险呈现“西南高东北低”的特征,中高风险区是需要依靠农业保险转移风险的重点关注区域。     

贵阳市蔬菜上市量与气象灾害关系的研究

统计,分析了贵阳市蔬菜气象灾害的成因,种类,特征及其对蔬菜生产影响的程度,结合蔬菜受害机制,再生力,影响程度,对蔬菜气象灾害进行分类,分级。初步认为暴雨,冰雹,连阴雨,,连续高温高湿,春旱,倒春寒６种气象灾害是贵阳市蔬菜生产的主要气象灾害,其中后４种气象灾害应作为防灾减灾的重点,提出蔬菜均衡上市的防灾减灾对策措施。     

黄骅冬枣果实生长期主要气象灾害及其防御对策

应用河北省黄骅市1990-2009年20a的温度、降水、风速、天气现象等资料,采用对比分析和差值的方法对黄骅地区冬枣果实生长期各个阶段气象要素进行分析研究,得出影响黄骅冬枣果实生长期的主要气象灾害有高温、大风、连阴雨、冰雹等。并针对这些气象灾害对冬枣生长的影响,提出具体应对措施,以期达到趋利避害、优质高产的目的。     

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。