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的广西洪涝灾害孕灾环境敏感性评估

以灾害学理论为基础,GIS、RS为技术支持,利用1:5万基础地理信息数据、TM遥感影像数据,建立广西洪涝灾害孕灾环境敏感性评估指标体系;采用加权综合评价法计算洪涝灾害孕灾环境敏感性指数;运用自然断点法将广西洪涝孕灾环境敏感性划分为低敏感区、次低敏感区、中敏感区、次高敏感区、高敏感区等5个区域;用广西历史洪涝灾害频率分布数据进行对比验证。结果表明,敏感区划结果与洪涝灾害频率区划结果基本吻合。     

暴雨洪涝风险评估的GIS和空间化应用——以芜湖市为例

选用芜湖市81个自动观测站及其周边15个国家级气象台站的近50a的观测资料,以及陆地卫星(LANDSAT 5)遥感数据、行政区划资料、社会经济数据,采用数据空间化、专家打分法和加权综合法建立了暴雨洪涝灾害的致灾、孕灾、承灾和抗灾4个风险评价因子和模型,最后在GIS中得到了精细到街道/乡镇级别的暴雨洪涝灾害风险评估结果。结果表明:繁昌县(平铺、峨山、峨桥),南陵县(何湾),芜湖县(湾沚、红杨),无为县(昆山、严桥、太平),以及其他分散区域为暴雨洪涝低风险区;市辖区大部,鸠江区中部和无为县(无城、白茆),南陵县(籍山镇)以及其他分散区域为暴雨洪涝高风险区。研究解决了暴雨洪涝灾害风险难以精细化、定量化评估的部分问题。     

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。     

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.     

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。     

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。     

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。     

洪涝灾害风险评估研究进展

在气候变化与城市化背景下,洪涝灾害频发造成了严重经济损失和社会问题。科学的洪涝灾害风险评估是洪涝灾害风险管理的前提和需求。首先对国内外典型洪涝灾害进行介绍,用数据和实例说明洪涝灾害的影响之广与损失之巨。然后从理论和方法两个方面,对洪涝灾害风险评估国内外研究现状进行综述。重点介绍了洪涝灾害评估方法,包括:数理统计法、指标体系法、不确定性分析法和情景模拟法。情景模拟风险评估法是当前自然灾害风险评估研究的主流方向,该方法需要以暴雨洪涝模拟和洪灾损失评估为基础,后续梳理了雨洪仿真模型与损失评估模型研究进展。最后提出洪涝灾害风险评估的未来研究方向,主要有三个方面:风险评估综合指标体系的建立与评估指标权重的确定;风险评估框架的构建及模型适应性研究;区域洪涝风险演变趋势及驱动机制研究。     

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GIS多准则评价与BP神经网络的暴雨洪涝灾害风险辨识--以闽三角地区为例

灾害风险辨识是灾害有效防控的重要环节之一,辨识体系与风险水平之间的非线性复杂关系使研究方法向精细化、智能化转型。闽三角地区是我国重要的沿海经济开放区,独特的“山-海”自然地理格局、起伏破碎的地形、高发的台风暴潮和极端短时降雨特征使其常遭受洪涝灾害侵扰。以闽三角为例,将生态服务价值纳入风险评价体系,构建基于GIS多准则评价与BP神经网络模型的风险辨识方法,旨在完善评价体系的同时,弥补传统评价方法存在的非线性缺陷和主观依赖,并以此为基础,进一步探究该地区风险空间分布规律和空间格局,为灾害风险防控提供思路。结果表明:①基于GIS多准则评价与BP神经网络模型的风险辨识方法能够系统准确的认知暴雨洪涝灾害风险水平与空间分布;②高风险区主要分布在河流沿岸、河口处、湾区,且人口、经济活动较活跃地区,城市化发展快速区与缓慢区相比,更容易遭受洪涝灾害威胁;③洪涝风险以高-高和低-低集聚为主,风险根据空间自相关性特征分为“整体随机”“局部随机-邻域集聚”和“整体集聚”三种类型。最后根据风险特征将闽三角地区高风险分为“厦门集美版块”“泉州湾区版块”“漳州县区版块”,分别提出灾害治理建议。     

山洪灾害雷达遥感灾情评估技术研究与应用

雷达遥感的全天时、全天候和高分辨率等特点为洪涝(山洪)、泥石流等自然灾害的灾情评估提供了可能。但目前遥感洪涝监测和评估多局限在洪水影响区域的提取上,较少开展灾后耕地、居民地损失的评估。在前人研究的基础上,探讨了一种基于雷达后向散射成像原理提取受灾耕地(主要是绝收耕地)和倒损房屋区域的方法,继而实现了灾害信息的准确提取和农作物受灾、因房屋倒损而受灾人口的评估。经与GPS地面调查数据验证,表明该方法简单、可行,具有一定准确性,能用于福建等山区山洪、泥石流等灾害的灾后评估,为政府灾情评估、灾后恢复重建工作提供辅助决策支持。     

区域性洪涝灾害的灾情评估

以区域孕灾环境、致灾因子和承灾能力三方面的资料为基础,探讨了如何运用地理信息系统和评估模型进行洪涝灾害灾情评估的思路和方法.经实例验证,综合灾害经济损失总量、区域调节承受能力和灾后社会或部门追加投入总量的洪涝灾度评估方法,可对区域实际遭受洪涝灾害的破坏程度和影响深度做出科学、客观、合理的评估.     

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。     

广西漓江洪涝灾害及防御对策研究

利用GIS信息系统和降水实况资料,对发生在广西漓江的洪涝情况进行分析。通过对洪涝灾害进行实地调查,利用灾害风险评估技术,对漓江洪涝灾害进行风险区划,对洪涝灾害的防御措施进行探讨。漓江上游是广西的暴雨中心,汛期暴雨常造成漓江洪涝灾害,特别是5-6月份,每年基本上都有2~3次大面积的洪灾;沿江两岸都是洪涝灾害的高风险区;漓江洪水具有来得快,消得也快的特点;造成漓江致洪暴雨的天气形势主要是华南静止锋;加强上游降水量的监测和预报,加强上游水库蓄水错峰的调控能力,完善低洼地段防洪堤坝建设,可以有效地防御洪涝灾害。     

城市强降雨致涝风险评估与区划研究——以武汉市为例

以武汉市为研究区域，从遥感影像中提取相关淹没点数据并从致灾因子、孕灾环境及承灾体三方面出发选取12个洪涝灾害风险影响因素；基于随机森林、梯度提升决策树、XGBoost和逻辑斯蒂回归四种模型拟合淹没点与影响因素间的非线性关系，进而得到不同影响因素对风险水平的作用程度，并据此计算各指标权重，建立风险评估模型。基于所建立的模型，对武汉市洪涝灾害风险区进行识别。其结果为：(1)相比于随机森林、梯度提升决策树和逻辑斯蒂回归，XGBoost模型在拟合影响因素与淹没点之间的非线性关系方面具有更优的性能；(2)武汉市洪涝灾害风险水平主要受高程、人口密度和年平均降雨量的影响，高风险区域主要分布在中部主城区和东南部梁子湖附近；(3)承灾体暴露性急剧增加是武汉市洪涝灾害高风险地区形成的主要原因。     

承灾体脆弱性评估指标的最优格网化方法——以淮河干流区暴雨洪涝灾害为例

选取淮河干流区基于社会经济数据的9种脆弱性指标,构建了暴雨洪涝灾害承灾体脆弱性评估体系,运用Arc GIS与Mat Lab软件实现面积权重法、面积占优法、中心点法和长度占优法对各脆弱性评估指标的格网化表达;利用熵值法改进的层次分析法对各指标赋值并进行4种算法下的脆弱性评估。结果表明:(1)面积权重法是单指标格网化过程中的最优算法,格网化结果与源数据间的均方根误差最小。(2)4种算法得到的格网化结果均无面积损失,面积权重法对所得评估结果的极值有一定程度的削弱作用,所得脆弱性评估结果在空间分布上基本与实际灾损情况一致。(3)淮河干流区暴雨洪涝灾害承灾体脆弱性高值区域主要分布在中部,中高值区域主要沿高值区的两侧向东西扩展,低值区主要分布在西南和东北两角。     

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.     

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。