基于GIS的河北省滦县洪水灾害风险评价

依据灾害学理论,基于GIS技术,通过综合分析致灾因子、孕灾环境的自然属性和承灾体的社会经济属性,从形成洪水灾害的自然环境危险性和社会经济易损性两方面出发,对河北省滦县的洪水灾害综合风险进行了评价。在洪灾危险性评价中,综合考虑降水量、降水变率、地形高程、坡度、水系分布等自然因素;在洪灾易损性评价中,综合考虑人口密度、单位面积年粮食产量和GDP密度等社会经济指标;在此基础上利用GIS方法对洪灾危险性评价和易损性评价进行叠加分析,得到滦县洪灾综合风险评价结果。结果表明:洪水灾害风险主要集中在滦县东南部平原区,且以河流干流为中心向两边递减,以东部的滦河、溯河中下游、西北部的管河上游风险最高。     

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(Ⅱ)——模型与应用

准确了解区域洪水灾害风险分布状况及规律,对于洪水灾害预警与管理具有重要意义。首先分析了模糊综合评估法的原理,以GIS空间技术为手段,建立了基于GIS的洪水灾害风险评估模型。然后以马来西亚洪水灾害风险评估应用为例,剖析了洪水灾害风险模糊评估的方法及过程,利用该模型计算出洪水灾害风险并制作了洪水灾害风险等级图和风险指数图。结果表明,该模型对于评价洪水灾害风险是行之有效的。     

基于洪水灾害快速评估的承灾体易损性信息管理系统

洪水灾害易损性信息管理系统是为了开展洪水灾害快速评估,对不同洪水灾害流域和同一洪水灾害流域中的不同地区、不同承灾体(财产分类)、不同致灾因子(水深和历时等)条件,以财产的损失率为核心的综合信息管理系统。本文介绍了洪水灾害易损性信息管理系统的开发与设计的基本原理,阐述了系统的总体结构框架和功能模块划分,并且在系统数据流程图的基础上,对损失率数据库等几个重要的模块进行了详细的分析与设计,给出了系统的部分运行结果。本系统在与GIS、遥感等空间技术结合后,能够高效地完成各种洪水灾害损失的快速评估与预测分析工作,同时,本系统亦可独立作为对区域洪水灾害易损性研究的数据基础和理论支撑。     

城市灾害易损性及其评价指标

城市化的加速使城市成为国民经济和社会发展的重要区域,同时灾害给城市发展造成了巨大的损失。通过分析易损性的维度和时空性,并在总结多因子复合函数方法、模糊综合评价方法、数据包络分析方法等易损性研究方法的基础上,结合复杂的城市系统的内部特征,从人口易损性、经济易损性、社会易损性和生态环境易损性4个方面建立适合城市灾害易损性评价的框架;探讨了包括人口迁入率和经济密度等11个城市灾害易损性指标体系。最后指出城市灾害易损性研究对城市可持续发展有重要意义。     

江苏省风电场的气象灾害风险评估

在分析江苏省风电场气象灾害特征的基础上,建立了以江苏省为例的风电场气象灾害风险性评价模型,确定台风密度、龙卷风密度、雷暴密度、风机密度、单机发电功率、人均GDP这6个因子作为评估指标。结合GIS技术和层次分析法对江苏省长江以北各县市风电产气象灾害风险度进行了区划。结果表明,江苏省长江以北的沿海城市:南通和盐城区域为风电场气象灾害的极高风险区和高风险区,而同样为沿海城市的连云港与苏中地区的泰州市、扬州市和苏北地区的淮安为风电场气象灾害的中风险区,宿迁和徐州均为风电场气象灾害的低风险区。     

洪水灾害损失的可变模糊评价方法

洪水灾情评价涉及人、自然、环境、社会及经济等多种因素,是典型的多指标评价问题,需对多因素进行综合评估。提出了一种洪水灾害损失的可变模糊评价方法,该方法集理论的严谨性与操作的简捷性于一体,适于处理评价标准为区间的问题,是传统模糊评判方法的延伸。实例应用结果表明,洪水灾害损失可变模糊评价方法评价结果的可信度高,能够很好地对各种洪水灾情进行有效的评估,是一种处理多因素复杂洪水灾害评价问题的新方法。     

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。     

基于GIS的芦山地震灾区滑坡灾害风险评价

选择芦山地震灾区为研究区,以滑坡灾害为研究对象,在GIS技术的支持下进行了芦山地震灾区滑坡灾害危险性、易损性和风险评价研究。首先,选择坡向、坡度、地层岩性、断裂带、河流冲刷作用、地震烈度和降水量7个影响因子建立了芦山地震灾区滑坡灾害危险性评价的指标体系,同时提取研究区的人口密度、经济密度、林地覆盖率、建筑覆盖率、道路密度和滑坡灾害影响区6个指标因子建立了滑坡灾害易损性评价的指标体系。然后,分别应用信息量模型和贡献权重迭加模型,进行了芦山地震灾区滑坡灾害危险性评价和易损性评价,进而开展了基于GIS的芦山地震灾区滑坡灾害风险评价,最后应用自然断点法进行了滑坡灾害风险度区划研究。研究结果表明:高风险区和较高风险区面积分别为102.43 km2和3529.65 km2,占全区总面积的0.24%和8.25%,其灾害分布密度分别为20.50个/100 km2和2.38个/100 km2(均大于芦山地震灾区的平均值,尤其是高风险区)。高风险区和较高风险区的分布主要与人类工程活动密切相关,是人类经济活动最为频繁的地区。与实地调研结果对比发现,研究结果基本符合芦山地震灾区的实际情况,可以为芦山地震灾区恢复重建、聚落搬迁和人口分布再调整提供参考。     

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GIS的长江中下游地区洪灾风险分区及评价

国内外近几年的发展表明,在所有可能避免和减轻自然灾害的措施中,最简单有效的方法就是通过在科学研究基础上进行风险区划,将自然灾害管理提高到风险管理的水平.在长江流域数字化地图的基础上,选取不同重复期(20,50,100年),及包括1870年历史洪水和1931,1935,1954,1991,1995,1996,1998,1999和2002年共10次洪水,借助Arcview地理信息系统的空间分析和叠加功能,对长江中下游地区的洪水灾害危险性进行了初步评价.首先参考洪水灾害淹没图和相关历史文献记录资料,构建10次洪水受灾县(市)分布图;其次对这10次洪水受灾县(市)分布图进行叠加,得到长江中下游地区洪涝灾害风险性评价图.分析表明:长江中下游地区洪水风险的分布是有规律的,而且具有明显的地理意义.有4个明显的高危风险区,分别是洞庭湖、鄱阳湖两湖平原的湖滨地区和公安以下的长江中游河段的沿江一带,尤其是荆江河段以及两江相夹地势低洼的江汉平原;沿高危风险区外侧为高风险地区,重点在汉江下游、资、沅、澧水、清江流域、皖沿江地区以及太湖流域的部分地区;沿长江于高危风险和高风险地区两侧分别为风险较小地区;其他地区对于洪水灾害而言则为安全地区.评价结果与长江中下游的实际情况基本吻合.     

莱州湾地区海水入侵灾害风险评价

莱州湾地区是我国海水入侵灾害最严重的地区。结合自然灾害风险评价理论并根据莱州湾地区的实际情况,将海水入侵风险评价体系分为危险性评价、易损性评价和防灾减灾能力评价,并借助GIS空间分析方法,对危险性、易损性和防灾减灾能力评价结果进行了叠加分析,将莱州湾地区划分为低风险区、较低风险区、中等风险区、较高风险区和高风险区等5个海水入侵灾害风险区域。     

区域易损性分析、评估及易损度区划：—以重庆市为例

根据重庆市建国50年来的灾害统计资料，选取灾害密度、灾害频数、经济（GDP）损失模数、生命易损模数等易损性评价指标，在详尽分析了重庆市各区县市易性的基础上，对重庆市各区县市的脆弱性和易损强度进行了综合评估，并且计算出了各区县市的易损度，结合GIS方法对重庆进行了易损度区划。并借此提出域易损性分析、评估的模式、为区域防灾、减灾规划提供科学依据。     

自然灾害的模糊识别模型及其应用

自然灾害是各种模糊因素综合作用的结果，模糊集理论与方法是评价自然灾害的重要手段。本文提出应用模糊识别模型进行自然灾害评价，以洪水灾害为例，将模糊识别结果同灰色关联度模型的评价结果进行了分析比较，结果表明，模糊识别结果比灰色关联度模型结果更客观、更符合实际。     

湘江流域洪水灾害综合风险评价

依据灾害系统理论,在综合考虑致灾因子、孕灾环境和承灾体的基础上,从致灾因子、孕灾环境的自然属性和承灾体的社会属性两方面出发,以县级行政单元为基本评价单元,进行了湘江流域洪水灾害的综合风险评价。在综合考虑降雨量、地形以及历史上洪水灾害发生频次等自然因素的条件下,利用地图代数分析得到了湘江流域洪水灾害危险性评价图;在综合考虑人口密度、耕地面积百分比、人均GDP和单位面积水库和塘坝容量等社会经济指标的基础上,利用模糊综合评判法得到了湘江流域洪水灾害脆弱性评价图。在此基础上采取“乘”模型的计算公式,即风险=危险性×脆弱性,将湘江流域洪水灾害风险划分为高风险、较高风险、中等风险、较低风险和低风险5个等级,并借助地理信息系统软件编制了湘江流域洪水灾害综合风险等级评价图。     

黄淮海地区夏玉米洪涝灾害风险区划

基于黄淮海地区(包括北京、天津、河北、河南、安徽、山东)107个气象台站1970-2012年日降水量及地形、河流、植被等数据,采用信息扩散方法、层次分析法、加权综合评价法,结合GIS空间技术,运用灾害风险评估原理,对黄淮海地区的夏玉米洪涝灾害综合风险进行了区划。结果表明:黄淮海地区夏玉米洪涝危险性整体偏高,高危险区在各省均有分布,主要在黄淮海西北部、中部及南部小部分地区,占总面积的17.91%;敏感性较高,高敏感区分布在黄淮海西北部及中部部分地区,占总面积的12.11%;易损性整体较低,高易损区很少,主要分布在黄淮海西北部、中部及南部部分地区,占总面积的5.50%;洪涝综合风险较高,高综合风险与危险性、敏感性及易损性高的地区相吻合,占总面积的11.19%。还对区划结果进行了验证,结果表明:分析所得结果与实际吻合效果很好。     

基于GIS的台风灾害损失评估模型研究

由于台风灾害所造成的损失有些是无法用精确的数学模型来描述,其损失可能是一个区间值。为准确及时地了解台风灾害过程中可能造成灾害损失等级的大小,选择了降水量、降水强度、最大风速、经济易损性作为评价的指标。采用可拓分析方法,将评价指标及其特征值作为物元,通过计算综合关联度判断灾害损失的等级;建立基于GIS的台风灾害损失评估模型,以实现台风灾害的动态评估。     

黄淮海地区夏玉米花期阴雨灾害风险区划

黄淮海地区为我国夏玉米主产区。夏玉米花期若遇连阴雨灾害将导致玉米减产,造成严重的经济损失。选取黄淮海地区(包括北京、天津、河北、河南、安徽、山东)1971-2011年7-8月的日降水量、日照时数等气象资料,及土地利用类型等数据,采用层次分析法和加权综合评价法,结合GIS空间技术,对黄淮海地区夏玉米花期阴雨灾害进行了风险区划。结果表明:黄淮海地区夏玉米花期阴雨高危险性地区主要分布在黄淮海地区东南部,占总面积的9.7%;高暴露性区域集中分布在山东省、河北省中南部及河南省东部,占总面积的32.5%;高易损性地区主要分布在黄淮海地区南部,占总面积的5.1%;整体综合风险指数较高,中、高风险区主要分布在黄淮海地区北部、东部及南部,占总面积的57.3%。对区划结果进行了验证,结果表明:实际夏玉米花期阴雨灾害发生情况与分析结果吻合良好。     

基于模糊四元联系数的防洪工程体系安全综合评价模型

防洪工程体系是由随机、模糊、未确知等众多不确定性因子组成的复杂系统,它至今仍是洪水灾害管理的主体,对该体系综合安全进行定量评价可为洪水灾害管理提供重要依据.模糊四元联系数是集对分析中同异反联系数的推广,它可更深入地分析系统中的各种不确定性.利用模糊四元联系数建立了防洪工程体系安全综合评价模型,用联系度可描述评价对象与评价标准之间的关系,其结果简便直观,能清晰地反应评价对象和评价标准间的动态联系.用该模型综合评价了实际防洪工程体系的安全程度,其结果与物元分析等方法所得结果一致.     

基于贝叶斯随机评价方法的小城镇灾害易损性分析

为了准确评价小城镇灾害易损性所处的状态,进而为制定小城镇防灾减灾规划提供科学依据,提出了基于贝叶斯公式的小城镇灾害易损性随机评价方法。该方法通过计算小城镇灾害易损性单个指标属于某个评价级别的概率,由最大似然分类原则确定单个易损性指标的评价级别,进而采用最大加权概率原则推求其综合评价级别。通过实例计算分析,并与模糊评估方法、可拓物元评价方法进行比较验证,说明了该方法的可行性及其简单、实用的特点。