基于GIS的广西农业暴雨洪涝灾害风险评估

以自然灾害风险评估理论和方法为指导,遥感本底数据、气象数据、基础地理信息数据、社会经济数据为基础数据,构建广西农业暴雨洪涝灾害风险评估指标体系,采用层次分析及加权综合法建立农业暴雨洪涝灾害风险评估模型;借助GIS技术,计算广西农业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、防灾减灾能力及综合风险指数,并对广西农业暴雨洪涝灾害进行风险区划,采用相关分析法将广西农业暴雨洪涝灾害风险结果与广西历史暴雨洪涝灾情数据进行对比验证,研究结果表明,农业暴雨洪涝风险分布结果与洪涝灾情损失的空间分布基本吻合,南部沿海的风险性最强,西部风险性最小。     

基于GIS的松花江干流暴雨洪涝灾害风险评估

以黑龙江省内的松花江干流流域作为研究区,从现代灾害风险理论出发,综合运用GIS空间分析和灾害风险评估数学方法,对松花江干流流域的暴雨洪涝灾害风险进行了定量评价.研究利用遥感数据和社会经济数据,在空间分析基础上,通过对暴雨洪涝灾害的危险性、承灾体的暴露性、脆弱性以及区域防灾减灾能力的分析,确定影响各个县市暴雨洪涝灾害风险的具体方面.并将因子集成为洪涝灾害风险指数(FDRI),在此基础之上绘制出松花江干流流域的洪涝灾害风险区划图,结果表明松花江干流洪涝灾害风险以哈尔滨和佳木斯两市最大,上游洪涝灾害风险大于下游.     

基于气象预测数据的中国洪涝灾害危险性评估与预警研究

基于自然灾害风险理论,借助GIS强大的空间分析功能,采用归一化和层次分析法,对中国全国范围尺度进行了洪涝灾害危险性评估。通过对洪涝灾害危险性因子分析,分别提取当天降雨量、前3 d降雨量、地形高程、地形标准差、河湖网络等因素作为评估因子,提出了各因子危险性指数计算方法,以及全国洪涝灾害危险性指数计算模型公式。根据统计分析危险指数的最小值、最大值,结合历史灾情,利用阈值分割法确定了风险等级分割值分别为0.3、0.45及0.6,将洪涝灾害等级划分为高风险、中风险、低风险与无风险四个等级,从而建立了类似于天气预报模式的全国洪涝灾害危险性评估模型,并以2010年8月22日为例进行了洪涝灾害危险等级评估的实际应用。最后,基于洪涝灾害的危险性评估的结果,结合危险区内人口分布、交通设施等基础数据,生成相应的预警产品。对可能发生的洪涝灾害发出预警与预测,为危险区人们乃至相关政府管理部门采取有效的防灾、减灾措施提供参考依据。     

基于遥感与GIS的浙江省洪涝灾害综合风险评估研究

洪涝灾害是全球发生频繁、危害严重的气象灾害之一,洪涝灾害风险评估对防灾减灾具有十分重要的意义。基于历史长时间序列的遥感数据、格网化的地理背景数据、空间化的社会经济数据等,利用GIS空间分析与功能,从洪涝灾害的危险性、暴露性、脆弱性及防灾减灾能力等4方面,构建了洪涝灾害风险评估模型,对浙江省洪涝灾害进行了风险评估。结果表明:其较高风险区主要有浙南温黄平原、浙东宁绍平原、浙北杭嘉湖平原及浙西金衢盆地,中等风险区主要分布于浙南温黄平原西侧、浙东宁绍平原和浙北杭嘉湖平原陆侧及浙西部分地区,其他地区则均为较低和低风险区域。而从行政区域分布来看,浙江省洪涝灾害较高风险以上区域主要为温州市域大部分地区、台州市南部地区、嘉兴市、湖州市区、衢州市区、兰溪市、龙游县和开化县;中等洪涝灾害风险区为:德清县、余姚市、上虞市、宁海县、三门县、淳安县、常山县、金华市区、江山市、龙泉市、青田县和玉环县;其余县(市)具有较低以下的洪涝灾害风险。     

基于云模型的暴雨洪涝灾害风险分区评价

在自然灾害系统论及自然灾害风险评估理论基础上,利用宣城市17个水文站1970~2013年逐日降水资料,结合各县区社会经济数据、宣城市DEM数据和土地利用数据等,选取致灾因子危险性、孕灾环境敏感性、承灾体易损性和防灾减灾能力4个因素及其下13个具体指标作为评价指标,构建了基于云模型的宣城市暴雨洪涝灾害风险评价模型,借助ArcGIS空间分析技术绘制了宣城市暴雨洪涝灾害风险综合指数图。暴雨风险较高的区域主要分布在宣城南部地区,包括泾县、旌德县、宁国市、宣州区和广德县南部地区,且暴雨洪涝灾害风险从南到北逐渐递减,暴雨洪涝灾害高风险区集中在山区、河网及人口密集区。     

基于MapGIS的暴雨洪涝风险评估系统设计与实现

如何应用高新技术改进暴雨洪涝灾害的风险预估和评估方法,提高气象灾害风险评估的客观性与准确性,增强防灾、抗灾和减灾能力,愈来愈受到政府部门的高度重视。以"暴雨洪涝灾害风险评估服务"为主要应用对象,设计了基于蓄满产流和D8汇流机制的淹没模型算法,开发了基于MapGIS平台的"暴雨洪涝灾害风险评估系统",实现了暴雨洪涝灾害风险预估、评估、效果检验等功能,并应用于2012年湖北汛期气象服务中,为防汛应急指挥调度部门提供了决策支持。     

1950年以来广西洪涝灾害及趋势预测

基于对历史上广西洪涝灾害数据分析的基础上, 总结了广西洪涝灾害的特点, 并用多种方法对广西的洪涝发生趋势进行了预测, 以便能够更好地配合防灾减灾活动     

基于GIS的乡镇洪涝灾害风险评估与区划技术——以山东省淄博市临淄区为例

基于乡镇气象资料历史序列的构建,利用AHP决策分析法和加权综合评价法,结合GIS空间分析技术,对山东省淄博市临淄区洪涝风险进行评估与区划。结果表明,临淄区洪涝危险性主要受洪涝频率影响,总体趋势是东北部高于西南部;洪涝灾害暴露性风险分布区域性较强,西部明显高于东部;脆弱性风险分布相对较分散,总体上北部地区脆弱性高于南部地区;防灾减灾能力北部地区强于南部。临淄区洪涝风险综合指数普遍较高,高值集中在人口、经济密度较高的临淄市区以及危险性较高的西北地区;风险指数受危险性影响较大;全区中、高风险的面积占总面积的69.2%。     

基于多时相HJ影像的水稻洪涝灾情和产量监测

洪涝灾害是影响水稻生产的重要逆境因子。利用多时相HJ卫星影像数据评估了2012年辽宁洪涝灾害对水稻的影响。类似于土壤线,首先基于洪涝浑浊水体像元建立了水体线WL(NIR=0.693 1RED+0.022 7),并以此定义水体浑浊指数WTI和垂直植被指数PVI来分别监测洪涝水体的泥沙含量和水稻作物产量,对PVI与地面实测产量数据进行了相关分析,建立了灾后水稻产量与PVI的线性回归方程Yield=50 279PVI-2 804.1。研究结果表明,泥沙含量越高,水稻受灾越严重,产量越低。WTI可用于监测洪水泥沙含量,PVI则与水稻产量具有极显著的相关关系(R2=0.965),洪涝灾害对水稻的影响不仅可以从水稻收获前的遥感影像进行估测,更能够在洪涝灾害发生后及时进行估测,对洪涝灾后的水稻实际生产具有一定的指导意义。     

基于GIS的乡镇级洪涝水淹风险研究

洪涝灾害是最严重的自然灾害之一。乡镇排水系统差,相关数据与技术受限,脆弱性高,亟需技术支持。空间信息技术在洪涝灾害研究中主要采用被动遥感与GIS,但被动遥感数据获取困难,以灾后评估为主。提出了一种基于GIS的乡镇级洪涝水淹风险分析方法,服务于洪涝灾前评估;以湖北省随州市何店镇为研究区,主要应用开源数据资料,根据历史降雨、土壤和地形等特征分析不同重现期的降雨与积水过程,划分水淹风险等级,并提供避险建议。结果表明,研究成果基本符合实地调研情况,能够较准确地反映研究区水淹风险,可为乡镇级洪涝灾害科学决策提供有效的数据与技术支持。