我国玉米自然灾害风险区识别研究

自然灾害严重影响和制约我国农业生产的持续稳定发展,识别主要作物自然灾害风险因子和风险区,对作物生产风险监测预警和风险防范及有效评估作物因灾损失有重大意义。基于区域自然灾害理论,构建了由致灾因子、孕灾环境因子和承灾体因子构成的作物自然灾害风险评价指标,利用1980-2010年全国各省市玉米产量数据和1991-2010年全国257个气象站点以玉米为承灾体的灾情数据,计算了省级单元不同因子自然灾害影响指数和灾害风险综合评价指数,揭示了我国玉米主要自然灾害的时空分布规律,识别了玉米自然灾害极高风险区、高风险区、中风险区、低风险区和可忽略风险区。结果表明,干旱是我国玉米产区主要自然灾害,其次是低温和风雹,干旱、洪涝、风雹、病虫害等多发于6-8月份,低温灾害多发于4-5月份;不同种类自然灾害大多具有连片发生的特点;自然灾害高风险区省份主要集中于北部和黄淮海平原玉米产区,同一级别风险区的风险影响因子不尽相同,在风险监测预警和防范中需区别对待。     

陕西苹果果区冰雹灾害分布特征及风险区划

选取陕西省1961-2010年气象观测站冰雹观测数据,分析38个苹果基地县冰雹的时空分布特征,结合基础地理信息数据、社会经济统计数据和历史灾情等方面资料,基于自然灾害风险形成原理,从致灾因子危险性、承灾体易损性以及防灾减灾能力3个方面,构建陕西苹果冰雹灾害风险评估模型,利用GIS技术完成陕西苹果果区冰雹灾害风险区划。结果表明:1陕西苹果果区冰雹北多南少,高原和高山多于平川、盆地;延安、渭北西部果区多于渭北东部、关中西部果区;1970-1980年代是冰雹高发期且波动较大,1990年以后有所减少;降雹随季节变化明显,夏季冰雹日数最多,春秋次之;冰雹日变化呈单峰型,14∶00-19∶00是陕西苹果果区降雹的高峰时段,出现频次为78.7%。2陕西苹果果区冰雹灾害重度风险区主要分布在延安中西部,该区年平均雹日约2 d;中度风险区主要包括韩城、合阳、澄城、蒲城、富平北部、耀州区、淳化、彬县、长武大部及其北部所有非重度风险区,该区年平均雹日1~2 d;轻度风险区主要分布在关中西北部及东部部分地区,该区年平均雹日不足1 d。     

洞庭湖流域农业旱灾风险评价

基于洞庭湖流域1993-2011年的自然、社会经济等资料系列,立足于致灾因子危险性、孕灾环境脆弱性的自然属性和承灾体易损性的社会属性两方面,建立指标体系,并在此基础上,运用GIS技术与数理统计相结合的方法,对该流域农业旱灾风险进行综合评价。结果表明:从整体上看,长沙市和湘潭市为农业旱灾高风险区,益阳市和衡阳市为较高风险区,岳阳市、邵阳市和怀化市为中等风险区,娄底市为较低风险区,株洲市、郴州市、永州市、常德市、张家界市和湘西自治州为低风险区。孕灾环境脆弱性、致灾因子危险性、承灾体易损性的差异是导致各地州市农业旱灾风险度大小的症结所在。     

基于AHP-EWM方法的福建省农业气象灾害风险区划

基于灾害风险分析原理,通过分析福建的重大农业气象灾害种类和风险等级指标,构建了影响福建农业的致灾因子危险性、承灾体脆弱性和防灾减灾能力的风险指标体系;采用AHP-EWM方法赋予各指标权重,利用加权综合法计算综合风险指数,应用GIS技术实现了农业气象灾害风险区划。结果表明:福建省重度以上的农业气象灾害综合风险区主要分布在福建东南部沿海县市,西北部的武夷山市、光泽县、建宁县和泰宁县,东北部的柘荣县、罗源县和福鼎市,西南部的武平县和上杭县;中度风险区主要分布在福建东部和西部两个区域中除重度以上灾害风险县市以外的大部分县市;其余区域属于轻度灾害风险区,主要集中在呈东北—西南走向的中间区域地带。     

新疆铁路沿线主要气象灾害风险区划及减灾对策探讨

综合考虑致灾因子危险性、承灾体易损性和孕灾环境稳定性,基于GIS技术建立了新疆铁路沿线大风、沙尘、积雪和暴雨型洪水四个主要气象灾害的风险评估指标体系和评估模型,实现了铁路沿线主要气象灾害的风险区划及灾害风险分析。结果发现,铁路沿线各县市因自然条件不同,其潜在风险的类型和程度地域差异性显著。分别给出了4个主要气象灾害的高风险区、次高风险区、低风险区和次低风险区的范围,并探讨了相应的减灾对策。     

昆明市东川区农业旱灾风险区识别研究

昆明市东川区是云南省农业旱灾危害较为严重的区域之一。利用2000-2007年东川区各乡镇历史灾情等数据资料,应用风险分析理论、效用理论、因子-成份分析方法等理论方法,在分别研究致灾风险度、承灾体易损性及地域人群对农业旱灾心理反响等基础上,构建了东川区农业旱灾风险评价模型。初步揭示出东川区农业旱灾风险度呈现出自南向北、自西向东逐渐增强的空间态势;识别出极高风险区、高风险区、中风险区和低风险区等4个农业旱灾风险区;发现东川区各地农业旱灾综合风险度、致灾风险度、承灾体易损度以及地域人群对旱灾的心理响应值等指数之间普遍存在着明显的正相关。     

云南省干旱灾害风险评估

基于自然灾害风险理论,利用云南省129个县(市、区)的气象、社会经济和地理信息数据,从干旱灾害致灾因子危险性、成灾环境敏感性、承灾体易损性和防灾减灾能力4个方面选取15个评价指标构建了干旱灾害风险评估模型,对干旱灾害风险进行了评估。研究结果表明:云南省低、次低、中、次高、高等级干旱灾害风险的面积分别占全省总面积的13.4%,29.8%,28.2%,19.6%和9.1%。干旱灾害风险空间分布比较复杂,大致沿哈巴雪山—点苍山—哀牢山一带,西部地区干旱灾害风险总体较低,东部地区干旱灾害风险相对较高。南盘江流域、红河流域、金沙江下游地区为典型的干旱灾害高风险区;三江并流区及澜沧江下游地区为干旱灾害低风险区。利用近10 a的旱灾受灾面积和总经济损失对评估结果进行了验证,表明构建的评估模型总体能反映云南省干旱灾害风险水平,可为干旱灾害风险管理提供依据。     

GIS支持下的气象灾害风险评估模型——以重庆地区冰雹灾害为例

以重庆地区的冰雹灾害为例,介绍了该地区的气候背景和经济环境,选取地貌、灾害频率、人口和社会经济为评价因子,应用模糊评价法建立了气象灾害孕灾背景、灾害危险性、承灾体易损性等数学模型。在使用有关基础图件和资料的基础上,运用MapInfo Professional软件,通过对属性数据库和图形数据库的操作,得到了各种灾害的孕灾背景、灾害危险性、承灾体易损性评价图层,再经过图层叠加、斑块合并以及等级划分等操作,最后得到了冰雹灾害的风险评估及其区划。     

基于突变理论的湖南衡阳暴雨灾害风险评估

基于衡阳9个县区1967-2016年气象资料、灾情数据、农村经济数据等,采用突变理论,从致灾因子、孕灾环境、承灾体和防灾减灾能力四个方面,综合分析了衡阳暴雨灾害风险的时间演变和空间变化情况。结果表明,①致灾因子方面,其风险由南向北逐渐增加。②孕灾环境方面,与致灾因子风险分布相反。③承灾体方面,其风险大致呈现中间高,四周低的趋势。④防灾减灾能力方面,呈现四周低,中间高的趋势。⑤暴雨灾害综合风险,大致呈现由南至北逐渐递减的趋势,与孕灾环境风险分布趋势基本一致。此外,突变理论的采用和评估体系指标的细化,优化了风险评估的过程,提高了风险评估的实用性和科学性。     

基于GIS的滑坡灾害风险空间预测

滑坡灾害风险评价是一个包含有滑坡危险性评价和承灾体易损性评价的体系,对滑坡危险性进行了空间预测与区划,并开展了区域承灾体易损性的区划与评价。结合风险评价的基本要求,进行了研究区滑坡灾害的风险区划,将其划分为极高、高、中、低与极低风险区。针对研究区经济发展水平及政府防灾力度,提出了适合研究区的可接受风险标准与管理对策。     

河北省雷电灾害风险区划研究

河北省雷电灾害频发,造成重大损失,引发社会大量关注,2017年中国气象局发布了雷电灾害区划技术指南。雄安新区雷电灾害风险区划可以为新区发展规划提供参考。依据自然灾害分析原理,参照雷电灾害区划技术指南,选用致灾因子危险性和承灾体易损性为分析因子,利用2010-2016年河北省闪电定位网观测数据、地理信息数据及社会经济数据,选取地闪密度、地闪强度、土壤电导率、海拔高度以及地形起伏5个指标分析致灾因子的危险性,人口密度、GDP密度、防护能力以及城镇化率4个指标分析承灾体的易损性。通过计算雷电灾害风险指数,运用自然断点法,最终得到河北省雷电灾害风险区划。河北省雷电灾害高风险区分布于唐山市东南部、石家庄市、沧州市中东部、承德市东南部、张家口市西南部。雄安新区在进行雷电灾害防治时应重点关注容城县和雄县。该区划结果与河北省2015-2017年雷灾实际造成的经济损失状况大致相符。     

内蒙古马铃薯秋霜冻灾害风险区划研究

以内蒙古80个旗县气象站1961-2015年气象观测数据、社会经济数据及地理信息数据等为基础资料,构建内蒙古马铃薯秋霜冻致灾因子危险性指数,结合承载体的脆弱性、暴露度和防灾减灾能力,采用风险指数法、加权综合评价等方法,依托GIS软件对内蒙古马铃薯秋霜冻灾害进行分析和评价,完成风险区划。结果表明,内蒙古马铃薯秋霜冻灾害的高风险区主要分布在包头市南部、呼和浩特市北部、乌兰察布市中北部、锡林郭勒盟西南部、赤峰市西北部、兴安盟中北部及呼伦贝尔市大部农区,所占农区面积比例为17. 1%;次高风险区主要分布在包头市西南部、呼和浩特市南部、乌兰察布市南部、锡林郭勒盟南部、兴安盟中部及呼伦贝尔市东部地区,所占面积比例为28. 5%;中风险区主要分布在鄂尔多斯东北部、赤峰市西部和北部、兴安盟东部地区,所占面积比例为18. 1%;低风险区主要分布在巴彦淖尔市南部和东部、鄂尔多斯市东部、赤峰市东部、通辽市大部地区,所占面积比例为36. 2%。     

基于GIS的区域干旱灾害风险区划研究——以武陵山片区为例

根据灾害系统理论,以连片特困区-武陵山片区干旱灾害为例,分别从孕灾环境敏感性、致灾因子的危险性和承载体的脆弱性3个方面,选取地形地貌、土壤类型、植被覆盖类型、水资源、降雨量、人口密度及耕地面积等指标为旱灾风险评估指标因子,利用熵权法确定各因子权重,建立武陵山片区干旱灾害风险评估模型,并进行风险区划,为武陵山片区区域防灾、减灾和区域扶贫措施的制定提供参考依据。研究结果表明:武陵山片区区域整体处于中、高风险区,空间分布呈东南-西北向条带状分布;东南区域处在干旱灾害高风险区,西北区域处在干旱灾害中等风险区,而东北区域处在相对较低的风险区。     

基于组合赋权法的云南典型山区风雹灾风险评价

以区域灾害系统理论为依据,从风雹致灾因子、乡镇孕灾环境、承灾体3方面选定9个指标开展对云南典型山区——彝良县的风雹灾风险评价。应用县域灾情统计资料、地形等自然数据、人口等社会经济数据,基于目标层、准则层、指标层构建多层次风险评价模型。采用耦合层次分析法和熵权法的组合赋权法确定各指标综合权重,定量分析风雹致灾因子危险性、乡镇孕灾环境暴露性、承灾体易损性的高低分布;据此得出风雹灾综合风险指数,并利用ArcGIS10.2软件绘制风险区划图。彝良县风雹灾风险分布较为分散。高风险区域面积占全县2/3,主要集中于中部地区,全县风雹灾总体风险程度高。     

福建台风灾害风险分布的初步估计

建议了一个较简单的台风灾害风险评价模型，对福建台风灾害危险性、脆弱性和风险进行评价，应用Mapinfo7．0软件，编制了福建台风灾害风险分布图。结果表明：致灾因子危险性高值区主要分布在东部沿海，这一地区应该采取预留高风险区，与“台风灾害风险”共存的对策，提高台风预报准确性；承灾体脆弱性高值区集中分布在东部沿海的厦门、泉州、福州、莆田和漳州等地，还零散分布在三明、龙岩等地级市，这些地区应该采取生态安全条件下的土地利用结构调整、提高防御台风灾害能力和人口素质等对策，以降低承灾体脆弱性；风险高值区位于闽南沿海的漳州、长泰、龙海和厦门市，闽中的泉州东南沿海、莆田市和福州东南沿海，这些地区应该成为福建省防御台风灾害的重点区域。     

福建省滑坡灾害风险管理决策系统构建

依据自然灾害风险管理理论,结合致灾因子危险性和承灾体易损性构建简易的福建省滑坡灾害风险评估模型。利用1990-2013年福建省滑坡灾害的数据资料,构建滑坡灾害的数据库,编制以县域为单位的福建省滑坡灾害分布图、时间变化图和风险分布图。研究表明:福建省滑坡灾害年内变化大、年际波动上升、地区差异大;综合考虑致灾因子和承灾体的影响,福建省滑坡灾害风险高值主要分布在沙县和漳平市等闽中地区,与福建省滑坡灾害的空间分布相似。据此构建福建省滑坡灾害风险管理决策系统,提出增强民众防灾减灾意识、合理规划布局、加强监控预警、完善工程措施和风险规避等风险管理模式。为福建省滑坡灾害风险的评价与管理提供依据和方法。     

世界地震灾害风险评价

以灾害系统理论为基础对世界地震灾害风险进行了评估,包括人口死亡风险和经济—社会财富损失风险。以50a超越概率为10%的地震动峰值加速度作为世界致灾因子强度的指标,利用各个国家的地震灾害建筑物易损性和建筑倒塌造成人口死亡的可能性,构建了各个国家的地震灾害人口死亡易损性表,并以人口密度作为承灾体暴露度,进行人口死亡的风险评估。将GDP数据通过投资率转化为社会财富,以此代替GDP作为社会经济承灾体,计算不同致灾因子强度下的经济损失率,进行地震灾害经济—社会财富损失评估。评估结果显示,世界地震灾害人口死亡和经济—社会财富损失风险的分布总体格局与致灾因子的空间分布一致,但局部与承灾体的总量分布及其易损性有关。     

不同时空尺度旱灾风险评价数字平台的建设

首先以降水量为主要致灾因子,结合我国的干旱分区和主要农业类型,构建了干旱区-旱地农业、半干旱区-农牧交错雨养农业、半湿润区-黄淮海平原灌溉农业、湿润区-湖南水田农业的匹配关系。在此基础上,借助于地理信息系统、数据库管理技术和网络技术等,拟搭建全球-国家-区域不同尺度的旱灾基础数据平台。基于灾害系统理论和风险评价理论,针对三个典型区,构建了横向以灾害系统的组成:致灾因子-孕灾环境-承灾体-灾情,纵向以不同的评价单元:县域-乡镇-农户-地块等多级尺度多种类型的农业旱灾风险评价指标体系。     

渤海和黄海北部地区海冰灾害风险评估

海冰灾害是中国海洋灾害的主要灾种之一。渤海和黄海北部地区由于受冬季风带来的寒潮天气影响成为中国最主要的结冰海域。基于灾害风险理论,将研究区海岸带上17个地级市的71个县区作为评价单元,对海冰灾害风险进行评估。选取冰期天数和最大冰厚2个指标,计算致灾因子危险度指数;选取涉海人口密度、海洋经济密度、海洋一产比重等3个指标,计算承灾体脆弱性指数;综合危险度指数与脆弱性指数计算各县区的海冰灾害风险指数,并绘制风险等级图。该风险等级图揭示了海冰灾害风险在渤海和黄海北部地区海岸带上的分布状况,为中国制定海冰灾害风险防范策略提供参考。     

海南岛天然橡胶产量灾损风险区划

由于天然橡胶产量的波动与气象条件密切相关,因此在天然橡胶产量灾损的风险区划中要充分考虑气象灾害的影响。利用海南岛18个市县1988-2010年天然橡胶的实际产量资料,提取了海南岛天然橡胶产量减产序列,从产量灾损率角度出发,选择橡胶产量的平均减产率、减产率变异系数、减产率风险指数及气象灾害综合风险区域系数作为评价因子,开展了海南岛天然橡胶产量灾损的风险区划。结果表明:天然橡胶灾损的高风险区位于文昌、东方、昌江、三亚、陵水等区域;中风险区域位于定安、琼海、琼中、万宁、乐东等区域;低风险区位于海口、澄迈、儋州、屯昌、白沙、五指山、保亭等区域。