中国沿海地区海洋灾情评价及空间格局分析

选择海洋灾害受灾最为严重的受灾人口、死亡(含失踪)人口、海水养殖受灾面积、船只损毁数量和直接经济损失等5个因子作为评估指标,利用灾情综合指数法构建了海洋灾情绝对指数和相对指数,从海区和省级沿海区域两个尺度评估了海洋灾情强度和空间分布格局。结果表明：南海区受灾程度最大,海洋灾害影响程度最深。按照绝对指数和相对指数的对应关系,将我国沿海各省级单元受海洋灾害影响程度分为4类,其中广东遭受灾害影响程度最高,海南、浙江和福建次之。     

WOFOST模型在冬小麦晚霜冻害评估中的应用

定量评估农作物遭受农业气象灾害后的产量损失,尤其是在作物整个生育期过程中遭受多种气象灾害时,定量评估其中单一气象灾害对农作物的影响。是当前农业气象灾害评估中急需解决的问题。在WOFOST作物模型基础上。利用商丘市1980-2005年的气象资料和冬小麦观测资料,对历史上发生的5年晚霜冻灾害进行了模拟分析,选取F_(WSO)和F_(WST)作为评估因子,定义了晚霜冻灾害损失综合指数,实现了灾害损失的定量化评估。与传统方法相比,该评估因子更具有生物学意义,评估结果更加精细。     

自然灾害强度的评估方法及应用——基于综合灾情指数的研究

自然灾害造成的损失通常表现在多个方面,为了客观、全面地评估自然灾害,需要综合考虑多种灾情因素,最终才能得到灾害的总体评估结果。综合灾情指数(SDI)是对一系列灾情评价因子进行归一化、加权求和,这样得到的定量化的灾害评估指数,能够综合反映灾情信息。阐述了具有通用性的综合灾情指数,并设计开发了综合灾情指数工具,该工具包括评价因子、设置权重、规范化灾情指数和综合灾情指数4个模块。以汶川地震为例,利用综合灾情指数工具,对地震重灾区的灾害强度进行了综合评估。通过分析评估结果,综合灾情指数的分布真实地反映了受灾的严重程度,显示出该工具具有较好的实用性和有效性。     

2021年中国气候年景及主要气象灾害概述

基于长时间序列的气象观测、灾害灾情和社会经济数据,采用气候年景、灾体量、气候风险三类指数以及客观化气象灾害过程识别方法,系统评估了2021年总体年景,以及主要气象灾害的风险和损失年景。结果显示：2021年,我国气候年景总体较差,属于高气候风险,但是气象灾害损失年景偏轻。暴雨洪涝风险等级高,但过程次数低于常年且损失年景总体偏轻;高温过程次数高出常年值1倍多,高温风险等级高;干旱、台风、低温冷冻害和雪灾过程次数均接近或低于常年,灾害损失年景均偏轻,风险等级分别属于略低、一般和一般。     

陕西2012年极端天气气候事件与气象灾害

利用极端天气气候事件监测系统监测结果,分析了陕西1981-2012年极端天气气候事件出现次数和强度,发现2012年陕西极端天气气候事件次数少于多年平均值,但华阴7月2-4日、佳县7月24-28日极端降水事件强度之大,为历史罕见,佳县27日降水量、26-28日3d降水量均超过百年一遇的水平,造成严重人员伤亡和经济损失.说明即便是在极端天气气候事件出现次数少,气候年景较好的年份,局地也会出现历史罕见的极端事件和灾害.此外,还分析了极端天气气候事件次数与灾情年景评估指数之间的相关性.     

台风灾害评估中的影响因子分析

找出影响台风灾害评估的重要因子对于更科学、更合理地采集评估信息,建立灾情数据库具有重要意义。以浙江省为例,从致灾因子、承灾体和防灾减灾能力3个方面的25个影响因子,以死亡人数、倒塌房屋数、农作物受灾面积、直接经济损失和灾情指数为评价指标,通过相关分析方法找出评价指标影响较大的因子。利用所选取的因子,通过回归分析,对死亡人数、受灾农田面积、倒塌房屋间数和灾情指数进行了验证,结果表明,采用所提方法选取的因子去评估灾情是合理的。     

登陆中国台风灾害损失预评估模型研究

整理了2000-2008年登陆中国且灾情记录完整的34个台风案例,建立案例集;基于模糊数学法建立了台风灾害损失预评估模型。选择8项影响因子作为模型输入指标,利用层次分析法确定影响因子权重,计算案例集中每个台风的综合评价指数;通过对综合评价指数与受灾人口、农作物受灾面积及直接经济损失等典型灾情指标进行拟合;通过适当调整影响因子权重,拟合得出最优幂函数回归方程,从而实现对台风灾情的定量预评估。     

灾体模型的拓展及其在主要气象灾害损失年景评价中的应用

该文拓展了面向气象灾害损失评价的灾体模型,使得其适用性增强。基于新模型,对2003-2018年我国主要气象灾害损失及总损失年景进行了评价分析,结果显示,存在极端偏重灾害损失年景的有暴雨洪涝(2003、2010年)、台风(2005、2006年)、低温冷冻害和雪灾(2005、2008年),另外各气象灾害偏重及以上的年景主要分布在2003-2013年,2014-2018年相对灾体量指数平均值较2003-2013年(不含极端年份)偏少65%~90%;在气象灾害总损失年景评价中增加考虑倒塌房屋和饮水困难人口两个损失要素后,评价涉及的信息更加全面,评价结果更趋完善。     

2000-2007年省级区域自然灾害灾情分析

自然灾害是严重影响人民正常生产生活、国家经济持续发展的突发公共事件。区域自然灾害评估对于做好防灾减灾工作有着重要的意义。对区域灾情进行了综合评估,归纳总结了区域灾情分布规律。选择受灾人口、死亡人口、紧急转移安置人口、农作物受灾面积、农作物绝收面积、倒塌房屋、损坏房屋和直接经济损失等8个基本指标参与区域灾情评估,并利用灾情综合指数法构建了灾情指数,其中绝对指数反映了区域灾情的绝对强度,相对指数反映了区域灾情对当地社会经济的影响程度。用灾情指数综合评估了我国东、中、西部三大地带以及省级区域的灾情强度和空间分布规律,认为西部区域受灾程度最大,自然灾害对其的影响程度最深,其次是中部地区和东部地区;文章利用综合灾情的绝对指数和相对指数的对应关系,将我国大陆地区的31个省级单元划分为4类地区,即灾情总量较大且对本地影响较大、灾情总量较大但对本地影响较小、灾情总量较小但对本地影响较大以及灾情总量较小且对本地影响较小等4种类型。文章给出的灾情区域分布规律符合灾害系统理论,特别反映了承灾体的暴露度、脆弱性和抗灾能力是区域灾情强度的决定因素。评估结果与区域实际情况相符,说明所给出的灾情指数评估法是评估区域灾情强弱的合理有效方法。     

灾害损失组合年景研究

根据陕西解放以来的灾害损失资料，将各种灾害造成的成灾面积、人口死亡、房屋倒塌和水、旱、风雹、病虫害、霜冻以及其它灾害造成的农田成灾面积分成４和５个档次，用人工神经网络方法进行聚类，可分成５个不同的灾害损失组合年，其代表了不同损失特点，有助于对各年定量评价灾害年景。分析这些不同损失组合类型的降水特征，可通过对降水的预报来预测可能出现的灾害组合，从而为重点防御某种或某几种灾害损失指明方向。     

不同经济地带旱灾灾情变化及其与粮食单产波动的关系

旱灾是造成我国农业经济损失中最严重的气象灾害,加强旱灾研究已是当务之急。选择旱灾受灾面积占总受灾面积之比、旱灾受灾率、旱灾成灾面积占总成灾面积之比、旱灾成灾面积占旱灾受灾面积之比、旱灾受灾率异常指数等作为旱灾灾情指标,通过对东、中、西三大经济地带旱灾灾情的时空变化规律,及其与粮食单产波动相关关系的分析,探讨了我国粮食生产的波动性及受旱灾影响的区域特征。结果表明,三大经济地带旱灾受灾程度在20世纪70年代以后呈加重态势,且与粮食单产波动系数具有较明显的负相关关系。     

台风灾害时空特征分析与评估模型构建

基于1993—2016年中国热带气旋灾情资料分析台风灾害及其损失(死亡人数、受淹农田面积、直接经济损失)的时空特征，并构建定性和定量模型评估台风导致的直接经济损失。结果表明：(1)1993—2016年间三类灾害损失呈下降趋势，且局地受灾程度与区域经济发展和台风登陆频次密切相关；(2)沿海地区的登陆台风以中等强度为主，且目前的防台减灾政策有一定成效；(3)通过构建组合分类模型和BP神经网络回归模型可以更好地评估直接经济损失，且两个模型的最终预测精度均达到了较高水平(86.08%和80%)。     

安徽省冬小麦渍涝灾害损失评估模型研究

将安徽省冬小麦种植区划分为淮北、沿淮、江淮3个区域,采用根据大面积多种农作物平均单产求算小面积作物趋势产量的方法,计算了各区域冬小麦的减产率。分析了各区渍涝对冬小麦产量影响的最大时段,确定了主要危害因子和指标,探讨用主要因子法和Q值法构造减产率和危害因子间的相关函数,建立了安徽省各区域冬小麦渍涝灾害损失模型和综合评估模型。     

近30年我国自然灾害灾情时间分布特征分析

利用民政部统计核定的1978-2009年全国年度灾情数据,以及国家统计局发布的社会经济统计数据,从灾情指标的绝对量、相对量及其变异系数入手,分析了我国自然灾害的年际、年代际趋势变化和波动变化特征。结果表明:近30年来,我国自然灾害灾情年际和年代际变化趋势明显。总体上,死亡人口下降趋势明显,人口受灾情况、农作物受灾情况和直接经济损失上升趋势明显,但相对直接经济损失下降趋势明显,房屋倒塌比例也有所下降;1990年代,灾害造成的各项损失较之1980年代增大趋势明显。我国自然灾害的影响范围趋于相对稳定,而灾害强度波动性较大,且有增大趋势。灾情的趋势和波动变化特征,反映了全球气候变化下极端事件更加频发,强度有所增加的趋势。灾情指标的大小与年度主要灾害类型以及重灾年份有关。     

沿海城市风暴潮灾害风险评估研究述评

对风暴潮灾害形成机理、风暴潮灾害风险评估方法、灾害风险区划与等级评估、灾害损失评估等方面进行了梳理和分析,认为:①风暴潮灾害风险评估指标体系目前多为主要社会因子和经济损失因子,而忽视主要气象水文指标(最大增水、中心风速等)对风暴潮灾害的影响,研究发现,最大增水和风暴潮灾害呈正相关关系;可通过主成分分析等相关数学模型提取指标因子,避免指标选取主观随意性,又能够客观的确定指标因子的权重;②应建立统一的风暴潮灾害风险评估综合指标;提出建立灾害熵综合风险评估方法,定量的反映所研究区域灾害损失整体水平,灾害熵值也可作为划分灾害等级的分级量度。     

50年来上海市台风灾害分析及预评估

依据1949~2005年中国气象局上海台风研究所的实测数据和前人的研究成果,筛选出对上海地区造成严重影响的84个台风,对这84个成灾台风的最大风速、过程雨量以及吴淞口、黄埔公园潮位站数据分析,结合收集到的其中57个台风的完整灾情数据计算灾情指数。综合研究得出:近50年来,成灾台风生成频数的年际变化比较明显;台风造成的人员伤亡、农田受淹面积和房屋倒损3个灾情参数在这50年里有一定的起伏变化,但综合灾情指数变化的幅度不大,从1980年代开始灾情指数有上升趋势。成灾台风灾情指数与上海市郊吕泗站最大风速和过程雨量成正相关。吴淞口、黄埔公园的潮位站数据与成灾台风直接经济损失对应性较好。     

广西高温灾害评估

普查了广西1956年以来共51年的高温天气过程,分析了部分灾情记录,根据高温范围、持续时间、强高温面积和特强高温面积等反映高温危害的指标,设置了高温过程的异常指数,从气象角度综合评估了一次高温过程的灾害影响程度。经过分析排序,揭示了广西"5年一遇"至"50年一遇"的年际高温灾害性天气事件的主要分布特征,该分析方法可为高温过程灾害评估及技术总结提供参考。     

吉林省旱涝灾害灾情形成机制研究

利用吉林省８０年代气候要素的实测资料及农业受灾、成灾面积的统计资料，分析了８０年代全球气候变暖背景下主要农业灾害的致灾因子和灾情特征，研究了气候因子异常与灾害损失的联系，探讨了旱涝灾害的灾情形成机制，为探索农业灾情评估和预测提供了理论和方法。     

东北三省农作物洪涝时空风险评估

仅考虑空间差异的灾害风险评估已经满足不了灾害风险管理向精细化方向发展的要求,增加时间维度的时空风险评估分析有利于增强风险评估结果,对提升风险管理的准确性与针对性起着重要的作用.以东北三省为研究区,在气象数据、地形数据、农作物灾情数据和种植面积数据的支撑下,以县和月为单位的时空两个维度开展农作物洪涝时空风险评估研究.在方法上,采用反距离权重法(IDW),利用与县行政区最临近的3个气象站点的日降雨数据插值出县级行政区的日降雨数据;利用二元回归建立农作物洪涝受灾率与过程降雨量、县平均高程之间的农作物洪涝脆弱性函数;分县分月提取过程降雨量,构建非参数核密度的信息扩散模型拟合降雨量的概率分布;综合概率分布与脆弱性函数,计算出分县分月的农作物洪涝条件期望受灾率,实现风险时空差异表达.最后,制作出东北三省县级尺度下4至9月的农作物洪涝风险差异图,并对风险时空差异规律进行分析.     

吉林省旱灾涝灾害情形成机制研究

利用吉林省８０年代气候要素的实测资料及农业受灾、成灾面积的统计资料,分析了８０年代全球气候变暖背景下主要农业灾害的致灾因子和灾情特征,研究了气候因子异常与灾害损失的联系,探讨了旱涝灾害的灾情形成机制,为探索农业情评估和预测提供了理论和方法。