洪涝灾害危险性评估方法研究

为改进洪涝灾害危险性评估方法精度,利用洪涝灾害前期土壤湿度和未来24 h降雨预测数据作为致灾因子,结合河湖网络、地形和土地利用类型等孕灾因子,基于层次分析方法确定指标权重,研究了洪涝灾害评估方法中致灾因子评估指标的作用,以2013年8月中旬松花江流域洪涝灾害为例,利用土壤湿度和前3 d降雨量数据两种不同因子危险性评估方法结果比较,以及风云气象卫星洪涝灾害监测结果对危险性评估结果的验证,表明了利用洪涝灾害前期土壤湿度和未来24 h降雨预测数据作为致灾因子得到的危险性评估结果与实际灾情吻合效果较好,验证了方法的有效性。     

台风过程引发洪涝灾害的风险评估——以海南岛为例

海南岛是一个受台风影响频繁的区域,台风过程中的暴雨过程极易引发洪涝灾害。在分析洪涝灾害形成的各主要因子的基础上,提出了基于G IS的台风过程引发海南岛洪涝灾害的评估模型,以台风过程中发生的暴雨的危险性指数、地形因子和社会经济易损为主要指标,得出了海南岛台风过程引发洪灾的风险综合区划图。     

基于随机森林模型的区域洪涝灾害房屋倒损评估方法研究

采用随机森林方法,基于2000-2015年南方地区历史灾情和致灾因子数据,通过对预报因子进行重要性排序,选取过程降雨量、地形指数和河网指数作为解释变量,建立了洪涝灾害房屋倒损评估模型,用于洪涝灾害灾前、灾中和灾后损失快速评估。最后,用2016年6月中下旬南方洪涝灾害对模型进行了验证,总体误差控制在30%以内,该模型能较好的反应洪涝灾害的房屋倒损情况。     

基于遥感数据的区域洪涝风险评估改进模型

灾害风险评估是最简单有效的防灾减灾措施之一。以松花江流域为研究区域,提出了一种基于遥感实时监测数据和历史洪涝灾害数据的洪涝风险评估改进模型。选取中国气象科学数据共享服务网的降雨数据、NASA的SRTM90mDEM地形数据、河网数据以及对2007年全国统计年鉴进行空间化所得的人口和GDP数据作为因子,应用层次分析法计算了各因子的权重,基于洪涝灾害形成机制计算了初始的松花江洪涝风险指数。在此基础上,获取历史洪涝灾情频次数据和HJ-1实时遥感影像提取的水体淹没范围数据,利用地图代数法来对初始的风险指数进行改进。考虑历史洪涝风险的规律性和风险评测时的具体水体范围信息,使得所得结果能够反映松花江流域洪涝灾害的综合风险,具有一定的现势性,为防灾减灾提供了依据。     

福建省茶叶气象灾害致灾危险性区划与评估

为了摸清福建复杂地形下茶叶单灾种及多灾种综合致灾风险,利用福建省1972—2014年气象数据和农业统计资料,构建致灾因子危险性区划指标体系,基于AHP-EWM方法和加权综合法量化计算各指标权重和灾害风险指数,开展茶叶单灾种及多灾种综合致灾危险性区划,评估福建省茶叶气象灾害致灾危险性。结果表明:福建茶树萌芽至展叶期寒冻害的致灾危险性最大,其次是越冬期冻害和采摘期连阴雨,而夏季高温和夏秋旱对茶树致灾的影响相对较小。福建大部茶区的气象灾害综合致灾危险性呈轻度至中度,轻度危险区主要分布在福建沿海地区及南部内陆县市的部分地带;中度危险区主要分布在除沿海地区和鹫峰山区、戴云山区、武夷山区、玳瑁山区和博平岭的高海拔地域以外的地域;重度以上危险区主要分布在鹫峰山区、戴云山区、武夷山区、玳瑁山区和博平岭山区的高海拔区域,其中1 000 m以上高海拔地区有严重气象灾害危险性。建议在轻度至中度气象灾害危险区增加茶叶种植面积,重度灾害危险区必须通过优化茶叶种植结构,种植耐寒的中小叶种及晚生的春茶品种,以避开气象灾害威胁,同时加强茶叶气象灾害的监测预警和防御,通过"避"和"防"的措施减轻茶叶气象灾害风险;而对于高海拔地区(1 000 m以上)有严重气象灾害的危险性区域,种植风险高,不适宜种植茶叶。     

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技术的广东省洪涝灾害风险区划

洪涝灾害风险区划是洪灾评估与管理的重要内容.运用自然灾害风险评价的理论和方法,借助GIS 平台对广东省进行了洪涝灾害风险区划,以期对该省防灾减灾工作提供科学依据.通过分析洪灾形成的主要因子,选取自然致灾因子危险性、承载体社会经济易损性和抗灾指数3个指标,借助ArcGIS软件分析得到了广东省洪涝灾害危险性分区图、社会易损性分区图和工程防洪能力分区图;最后,按照风险评估理论将3个指标进行叠加后,形成了广东省以县为单元的洪涝灾害综合风险区划图.研究结果表明,最容易发生洪涝灾害的地区集中在河流汇聚的中部和珠江三角洲地区;易损性最高的地区集中在珠江三角洲和潮汕地区;抗灾能力最弱的地区集中在粤北经济较落后的地区;综合各种因素,珠江三角洲地区虽然处于高危险区上,但因其防洪能力较强,降低了受灾风险;而粤北山区因防洪能力较弱,处于高风险区.评价结果与广东省近几年的情况基本吻合.     

南宁市洪涝灾害风险评价

为了解南宁市洪涝灾害风险的严重程度及其分布情况,首先介绍了致灾因子指标、孕灾环境指标和承灾体指标在Arc GIS10.0下的获取方法,然后采用层次分析法(AHP)软件YAAHP对不同指标的权重进行了计算,最后采用洪灾风险评价模型,对南宁市城区2005-2012各年进行了洪涝灾危险性、易损性及综合风险评价。从危险性及综合风险评价结果可以看出,南宁城区的高危险区主要集中于郁江沿岸两侧及与内河交界处,这与南宁城区防洪图基本吻合。     

年度洪涝灾害风险评估模型及其应用——以湖南为例

依据灾害概率风险评估理论,考虑汛期降水的可预报性,基于历史洪涝灾害事件,尝试性地构建了年度洪涝灾害风险评估模型,以湖南为例,对评估模型进行了检验与应用。结果表明:模型建立了前期海温和环流指数等因子与汛期区域降水时空分布的回归预报方程,应用概率风险分析得到年度不同降水下直接经济损失分布,结合蒙特卡洛仿真模拟求解损失的超越概率曲线,评估年度洪涝灾害单次最大可能损失、年度总损失以及年期望损失;模型集"未来年度汛期降水预测"、"降水与损失分布关系拟合"、"损失超越概率评估"于一体,是对全过程年度洪涝灾害风险评估方法的新探索;湖南年度洪涝灾害评估案例表明该模型可操作,结果与实际情况相符。研究可为完善灾害风险评估内容与技术方法提供新视角,亦可为开展业务实践提供方法借鉴。     

基于GIS技术的洪涝灾害风险评估与区划研究--以辽河中下游地区为例

目前,对洪涝灾害风险的评价方法虽然不少,但还没有能提出一个集成化的指数来对其进行分析.综合考虑了形成我国东北地区洪涝灾害风险的4个因子,以辽河中下游地区为研究对象,基于GIS技术和自然灾害风险评估方法,从气象学、地理学、灾害科学、环境科学等学科观点出发,提出了洪涝灾害风险指数,用其来评估不同县相关损失风险及各因子对风险的贡献,并绘制出了辽河中下游洪涝灾害风险区划图.     

基于GIS/AHP集成的洪水灾害综合风险评价——以淮河流域为例

根据影响洪水灾害风险的致灾因子危险性、孕灾环境稳定性与承灾体易损性,以淮河流域为示范研究区,以县为行政单元,综合考虑降雨、径流量、河流、地形、人口、经济等指标,基于GIS与AHP集成方法得到了淮河流域洪水灾害危险性评价图和淮河流域洪水灾害脆弱性评价图,并采用"加"模型计算公式得到了洪水灾害综合风险评价图,进行了相应的结果分析。     

区域洪水灾害风险评估体系(Ⅰ)——原理与方法

区域洪水灾害风险评估是一个新的研究领域。从洪水灾害系统的概念出发,首先阐述了洪水灾害风险管理系统、洪水风险评估及风险类型划分;然后从指标选取原则、指标层次结构、指标量化、风险等级、风险指数等方面构建了洪水灾害风险评估指标体系;接着分析了矢量面状及栅格点状的洪水灾害风险评估单元;最后,介绍了适合区域洪水灾害风险评估的层次分析法、模糊综合评价法及空间分析方法。     

基于灰色理论的铁路水害危险度计算模型

在分析铁路这一特殊承灾体成灾机理和致灾因子的基础上 ,应用灰色理论和数理统计 ,对铁路环境水害危险度计算模型进行了探讨和构建。分析中 ,以新亚欧大陆桥新疆段 (以下简称为‘陆桥新疆段’) 39年 (195 9～ 1997年 )的水害资料为统计分析数据 ,以水害频次、水害密度和断道时间为铁路环境水害危险度计算和危险性评估指标 ,根据灰色关联分析原理 ,确定出危险性评估中水害密度、断道时间和水害频次的权重依次为 5 ,3,2。然后 ,基于水害密度、水害频次和断道时间 3个指标的内在联系 ,以及权重的大小 ,以沿线 3级车站之间的区段为对比分析单元 ,构建出铁路环境水害危险度计算模型为 :Pfd=dPfHec/ (dPf Hec)。最后 ,应用这一模型对陆桥新疆段水害进行了计算和对比分析 ,发现所得结果与水害实际分布情况符合得较好。     

气候变暖背景下西南四省市暴雨洪涝灾害风险变化

为了对西南地区气候变暖前后四省市相对灾情指数变化、暴雨洪涝相对灾情概率分布和暴雨洪涝灾害致灾因子危险性风险进行评价,采用西南地区四省市83个气象站点的逐日降水和气温资料、以及灾情数据等,首先利用突变检验确定气候变化突变年,然后借助灰色关联法、信息分配法以及熵权法等进行分析。结果表明:西南地区四省市年平均气温于1998年发生突变,总体以0.26℃/10年的速率呈显著性上升趋势;四个省市1978-2018年间的相对灾情指数主要集中在0.65~0.85之间,其中以小灾、中灾居多,变暖后较变暖前大灾发生频次增加显著;暴雨洪涝致灾因子危险性评估中指数变化主要呈西南-东北走向,两边为危险性增加区域、中间地区增幅较少或有所减小,川渝地区在变暖前后暴雨洪涝灾害危险性均高于云贵地区。     

中国大都市群地区的水灾风险与应急管理研究

在经典风险评价理论模型的基础上,结合自然灾害系统理论,建立了简明水灾综合风险评价模型,完成了中国九大都市群的水灾风险评价.结果表明:我国都市群水灾风险呈现出以都市区中心市为核心的(近)圈层状分布;水灾风险由高到低依次为长三角、珠三角、长江中游、京津唐、吉黑、中原、成渝、辽中南和山东半岛都市群.基于上述研究,强调应建立包含水灾综合风险评价、水灾风险应急预案编制与情景模拟以及水灾风险区划与规划的水灾风险应急管理体系.     

上海降雨特征及其对城市水情灾害的影响

利用上海降雨资料,分析了上海汛期降雨的变化和最大年日雨量极值的累积分布规律,近期降雨空间分布、暴雨频度和强降雨特征,及气候因子对水情灾害的影响。结果显示,汛期雨量大小对水情灾害影响较为复杂,大暴雨或强降雨是造成水情灾害的重要原因。初步探讨和提出了气候因子的灾害危险评估方法,并对上海各区(县)近期的暴雨灾害影响进行了危险评估;暴雨对上海地区水情灾害影响差异明显,崇明、市中心区和浦东新区暴雨灾害危险较大,南部地区的青浦、金山、奉贤和松江区危险较小。     

洞庭湖地区洪水灾害风险评估

综合当前国内外学者的理论及方法,以灾害风险系统是致灾因子、孕灾环境和承灾体共同作用的系统为基础,对洞庭湖地区进行洪水灾害风险评估,其中致灾因子用暴雨及以上降雨的加权频次来描述,孕灾环境用地形和河网密度来描述,承灾体脆弱性用内在脆弱性和抗灾救灾能力来描述。首先,对区域洪水致灾因子危险性进行评估;其次,对孕灾环境危险性进行评估;再次,对承灾体脆弱性进行评估;最后,对三者进行叠加分析得出洞庭湖地区洪水灾害风险区划图。其中,沿长江地区、湘江入湖地区和澧水河入湖地区洪水灾害风险高;其次是沿洞庭湖周围地区风险较高;洞庭湖地区边缘风险较低。     

福建暴雨洪灾时空变化与区域划分的初步研究

根据福建省暴雨洪涝灾害数据库资料，重建了1971—2005年福建暴雨洪灾的时空格局，在此基础上，基于自然灾害系统理论，以县域为单元，根据综合性与主导因素相结合的原则，采用自下而上的方法对福建暴雨洪灾进行了区域划分。结果表明：福建洪涝灾害的年际变化呈波动上升趋势，与暴雨次数的年际变化并不一致；年内非台风暴雨洪涝灾害有71．2％集中在4—6月份，台风暴雨洪涝灾害有81.3％集中在7—9月份，群发性强；空间上东西分异明显，东部以台风暴雨洪灾为主，区内根据危险性差异划分为4个二级区；西部以非台风暴雨洪灾为主，区内依据危险性差异划分为3个二级区。分阶段研究表明，洪涝灾害的分布范围由沿海向内陆扩展，并与暴雨频次和持续时间呈不同步增长，反映了福建的洪涝灾害是主要致灾因子暴雨和承灾体共同作用的结果，承灾体的脆弱性加大了洪涝灾害灾情，福建暴雨洪涝灾害的时空格局和区域划分可为防灾减灾规划提供科学参考。     

中国水灾风险综合管理--平衡大都市区水灾致灾强度与脆弱性

中国大都市区主要分布在大江大河的中下游地区,由于区域土地利用格局的巨大变化,特别是较多的水域和湿地因城市化而被占据,因此,一方面大都市区面临严重的洪水危险,另一方面为了使大都市区尽可能减轻洪水灾害,而加强了防洪能力的建设.然而,近50年的减灾实践证明,洪水灾害却在波动中趋于上升,即大都市区对洪水的脆弱性在增大.在对中国大都市区洪水灾害的区域分析基础上,以广东省为例,构造了综合水灾致灾因子和承灾体为一体的风险评估模型体系,以此提出了平衡大都市区水灾致灾强度与脆弱性的基本土地利用模式,和"政府-企业(社区)-保险公司"相结合的企业风险管理模式.     

太湖流域主要城市洪涝灾害生态风险评价

太湖流域有上海，苏州，无锡，常州，镇江，杭州，嘉兴，湖州八个大中城市，是我国产业最集中，工农业最发达的地区之一，但该地区洪涝灾害频繁，这不仅制约了流域中各城市经济的发展，还严重威胁到该地区城市的生存平衡，本文根据生存风险评价原理，结合太湖流域的自然特点，提出成因分析法的指标模型。并通过分析太湖流域八个大中城市的汛期降雨量和地形地貌因子对洪涝灾害生态风险的影响度，得出各个城市洪涝灾害的生态风险度，最后还根据各城市风险度的大小及其主导因素的不同，提出了如何管理洪涝灾害生态风险的建议。