基于智能网格预报的江西暴雨灾害风险预评估研究

利用1951—2022年江西降水实况、逐日智能网格降水预报产品、暴雨灾情损失，地形DEM、河网密度及GDP、人口等数据，分析了江西暴雨灾害风险的主要影响因素，从暴雨灾害致灾因子危险性、孕灾环境敏感性和承灾体易损性三方面，构建了江西暴雨灾害风险评估模型。利用模型对2010—2020年135次暴雨过程灾害风险进行评估检验，结果显示该模型较为合理；对2019年6月6—11日江西暴雨过程进行灾害风险评估，结果显示该过程中吉安北部至赣州东北部、上饶东部为重度到极重度受灾区；再对2022年6月12—15日江西暴雨过程进行灾害风险逐日预评估；两者结果均与灾情实况分布大体一致，总体效果较好。     

北京“7·21”暴雨灾害前后公众的风险认知变化

提高公众的水灾风险认知,有助于减少城市洪涝灾害的损失及风险。利用气象数据分析了2012年汛期北京的降水特点,以"7·21"暴雨灾害为分界点,基于问卷调查数据,分析了公众风险认知在灾前和灾后的变化。结果显示,北京市2012年汛期降水次数和强度均高于常年水平,"7·21"大暴雨及其造成的严重损失,短期内迅速提高了公众的风险认知水平,表现为公众对暴雨风险的关注度以及采取防灾备灾措施的人数比例升高,但这是一种暂时的应激调整现象,灾后,警惕性显著提高的主要为受灾群众,而多数的公众作为"旁观者"尚未建立长久的风险防范意识,加强公众的灾害风险意识是长期而艰巨的工作。     

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PPD的辽宁省暴雨灾害风险分析

根据辽宁省1976-2006年逐日降水和暴雨灾害损失数据,基于自然灾害风险理论,利用PPD(可能性-概率分布),分析不同等级暴雨发生的可能性;通过建立灾损指标体系获得暴雨灾损指数,结合Arc GIS技术,进行了辽宁省暴雨灾害风险评价与区划。结果表明:1辽宁省暴雨发生的可能性,随暴雨等级的增加而降低,主要发生一到四级暴雨,五级暴雨很少见,而发生2~5级暴雨概率基本由东南向西北递减(一级由西北向东南递减);2全省而言,暴雨灾害损失及风险与暴雨发生可能性区域分布特征总体吻合,即呈现南高北低、东高西低、由东南向西北递减的趋势;3PPD适用于风险分析中计算致灾因子发生的可能性,因为以该模型为基础的研究结果与近年来辽宁省暴雨发生风险事实一致。     

文化型山岳景区山洪灾害风险评估及对策研究——以南昌大西山景区为例

我国的文化型山岳景区数量多且山洪灾害频发,极易造成重大安全事故,为提升山洪风险评估体系的适用性,以南昌大西山景区为例构建文化型山岳景区山洪灾害风险评估模型,提出防治措施。结合大西山景区山洪灾害的特点,从山洪致灾因子危险性、孕灾环境敏感性以及承灾体易损性三方面选取了多年平均暴雨日数、多年平均最大日雨量等9个指标构建山洪灾害风险评价指标体系。通过层次分析法确定各指标因子权重,利用加权综合评价法计算并绘制景区暴雨危险性程度图,同时结合自然间断点分级法通过山洪灾害风险评估模型区划大西山景区山洪灾害风险,通过模型评估大西山景区山洪灾害风险等级范围,提供可靠的防洪决策依据,并给出文化型山岳景区山洪灾害的相关防治措施。     

台风影响下的学校风灾风险评估模型研究——以浦东新区部分沿海学校为例

针对学校气象灾害风险的调查研究,台风风灾是影响学校安全的重要气象灾害之一,该文重点研究台风大风学校承灾体自身暴露度脆弱性风险指数的构建方法,完善原有气象灾害风险评估关注致灾因子的风险评估模式,通过对沿海学校的大风风险隐患点普查和各隐患点的脆弱性分析,结合各学校不同气象灾害防御能力现状,建立基于台风影响下风灾风险计算模型,形成风灾风险预评估产品。研究结果表明：本模型方法构建的风险指数可预评估出与实际较为符合的风险级别,实际应用而言更科学更合理,可为学校及时采取有针对性的防灾减灾措施提供依据。     

台风对天然橡胶影响评估模型研究

灾害评估模型的建立往往需要有大量历史统计资料作为支撑,然而在实际研究中会存在收集资料不全或统计数据灾情衡量标准不一致的情况,这给灾害模型的建立带来了一定的困难。受到逆向工程设计思路的启示,为实现台风对天然橡胶造成灾害损失程度的快速评价,尝试着以典型个例分析为基础,以2005年对海南天然橡胶造成严重损害台风"达维"为例,从孕灾环境、致灾因子和承灾体三方面选择橡胶灾情评估因子,通过分析天然橡胶受损的程度与相关因子的分析,建立相应的评估模型,并将此模型为基础,进行了模型的实例检验,结果表明:模型能在一定程度上反映橡胶受损的空间分布,可为后期建立更加准确的天然橡胶评估模型奠定基础。     

基于云模型的暴雨洪涝灾害风险分区评价

在自然灾害系统论及自然灾害风险评估理论基础上,利用宣城市17个水文站1970~2013年逐日降水资料,结合各县区社会经济数据、宣城市DEM数据和土地利用数据等,选取致灾因子危险性、孕灾环境敏感性、承灾体易损性和防灾减灾能力4个因素及其下13个具体指标作为评价指标,构建了基于云模型的宣城市暴雨洪涝灾害风险评价模型,借助ArcGIS空间分析技术绘制了宣城市暴雨洪涝灾害风险综合指数图。暴雨风险较高的区域主要分布在宣城南部地区,包括泾县、旌德县、宁国市、宣州区和广德县南部地区,且暴雨洪涝灾害风险从南到北逐渐递减,暴雨洪涝灾害高风险区集中在山区、河网及人口密集区。     

基于CERES-Maize模型的吉林西部玉米干旱脆弱性曲线研究

自然灾害风险(Risk)是灾害损失的可能性,主要取决于致灾因子、脆弱性、暴露性以及防灾减灾能力四个因素。脆弱性(Vulnerability)衡量承灾体遭受损害的程度,是灾损估算和风险评估的重要环节,是致灾因子与灾情联系的桥梁。在全面收集研究区气象、土壤、土地类型、田间管理数据等资料的基础上,以吉林西部玉米干旱灾害作为研究对象,选取了吉林西部2001年、2002年、2004年以及2006-2009年7个案例干旱年的干旱致灾强度作为输入,运用CERES-Maize模型,模拟和计算出不同干旱致灾强度下不同生育期对最终产量起主要影响的关键指标的损失率,并且拟合出脆弱性曲线。结果表明,脆弱性对最终产量影响由高到低的生育期为抽雄-乳熟期、拔节-抽雄期、乳熟-成熟期、出苗-拔节期。研究结果可以为旱灾损失的快速评估、区域农业干旱灾害风险评估以及预警提供依据,为区域防灾避灾与管理工作提供科学依据。     

基于TRMM数据的京津冀暴雨风险评估

对卫星降水数据TRMM 3B42-V7在京津冀地区的适用性进行了分析,利用2008-2012年的TRMM,并以致灾危险性因子、孕灾环境因子、承灾因子为评估体系,选取连续两日暴雨天数、暴雨日数、暴雨量均值、5 a的4月至9月降水季年值、坡度及综合GDP等6项指标,采用快速聚类方法对京津冀暴雨风险进行了评估。结果表明:(1)高分辨率的TRMM卫星数据能较好地反映京津冀地区的真实降雨特征,对暴雨事件的判断及降水量值误差控制良好。(2)聚类分析将整个研究区域分为4个子类:第1,2类暴雨风险较低,第3,4类暴雨风险较高;京津冀中部东北-西南方向及其东南向延伸的大部分地区为暴雨风险高的区域,应注重防范由暴雨引发的山地灾害及城市内涝等灾害。     

基于灰色关联度的黑龙江省暴雨事件灾害评估和预评估模型研究

通过对黑龙江省1984-2013年各台站历史暴雨灾害资料的统计分析,采用灰色关联度方法进行灾害等级划分,研究暴雨灾害与气象因子之间的关系,建立了反映暴雨灾害程度的5项单指标及综合评估指数,在此基础上建立了评估和预评估模型,最终实现对暴雨灾害事件的快速评估。利用该评估模型方程对2013-2014年的明显暴雨灾害事件进行评估,结果表明,实况与评估结果基本相符,可以满足决策服务需求。     

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。     

城市暴雨灾害风险评估及防御对策研究——以江苏省南京市为例

以江苏省南京市为例,从气象灾害发生维度评估城市暴雨气象灾害风险性。从致灾因子、孕灾环境和承灾体三方面构建南京暴雨灾害风险评价体系,采用2003-2012年统计数据对南京暴雨灾害风险评价指标进行等级划分,构建隶属函数判定评价因素与评价等级的隶属程度,建立二级模糊综合评价模型评估南京暴雨灾害风险,并选取2012年南京暴雨实例进行数据演算,验证该评价模型的有效性,最后提出南京暴雨灾害的防御对策。     

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。     

山洪灾害风险评估的研究进展

在自然灾害风险评估的视角下,分别从致灾因子危险性、临界雨量、承灾体脆弱性,以及综合风险四大方面综述了山洪风险评估研究的进展。综合分析发现,山洪灾害的致灾因子主要涉及气象、水文、地质、地貌等方面,研究内容主要包括对影响因子的机理分析和相关影响程度大小分析;临界雨量是山洪预警的重要参考指标,主要通过降水历史资料分析、水文资料估计或机理模型来确定;脆弱性评估对相关数据要求较高,且需要经常更新,才能保证其有效性;山洪风险评估是一项综合研究,相关学者基于RS和GIS技术提出了不同的统计模型和机理模型。此外,基于历史资料分析和情景分析的风险评估对于山洪灾害管理也具有重要意义。     

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。     

基于GIS的上海市嘉定区暴雨积涝灾害风险区划研究

根据2006-2012年上海嘉定区9个气象站点的小时降水资料,结合嘉定区的社会经济与自然地理要素,构建一个集致灾因子、孕灾环境、承灾体及防灾减灾能力为一体的区域暴雨积涝风险评价模型。通过GIS技术实现各指标的栅格化,并利用指数模型对各因子基于500 m×500 m栅格的基本单元进行计算,编制嘉定区的暴雨积涝灾害风险区划图,构成嘉定区五个等级的风险,分别为高、次高、中等、次低和低。区划结果表明嘉定区的暴雨积涝灾害危险性指数从中心向外围成递减的趋势,且嘉定镇、新城和工业南区相对风险较高,华亭、徐行、南航和江桥风险相对较低。经嘉定区历年暴雨积涝灾情资料、典型暴雨积涝案例和专家的验证,均表明风险区划的结果和实际灾情符合度较高,对嘉定暴雨积涝的防灾减灾具有重要的现实指导意义。     

江苏省暴雨洪涝灾害特征分析

通过引入灾度模型,对2004-2013年江苏省253次暴雨洪涝灾情进行了综合评估,给出了灾害等级的划分标准,分析了暴雨洪涝灾害发生频率与降雨量间的关系,确定了临界雨量,构建了灾度预测模型。结果显示:江苏省的暴雨洪涝灾害以轻灾及中灾居多。灾害多发且较重的区域位于西北部、东部及长江沿江地区;灾害少发且较轻的区域位于沿淮及苏南地区。梅雨锋引发的灾害频次最多,热带系统引发的暴雨灾害的灾度最大,而中小尺度对流系统所引发的灾害频次最少、灾度最小。引发暴雨洪涝灾害的临界雨强是18~20 mm/h,过程最大24 h降水量的临界值为35~40 mm。通过选用降水量因子建立的逐步回归方程对轻灾及中灾的空报率偏高,但对大灾及重大灾害的预测结果还是可以接受的。     

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。     

上海地区洪涝致灾因子复合概率及未来变化分析

根据上海地区三阶段(1970-2004年,2020-2054年和2060-2094年)四要素(降水、吴淞口风速、太湖流域面雨量、吴淞口潮位)提取年极值时间序列,采用GEV分布首先开展"雨洪风潮"各致灾因子气候变化分析,结果显示:"雨洪风潮"各致灾因子年极值受气候变化影响均呈增加趋势;进而基于Copula联合函数中的三维变量的超越概率模型,计算"雨洪风""雨洪潮"和"雨风潮"三种"三碰头"联合超越概率,结果表明:未来气候变化时段相对于历史基期,上海地区"雨洪风""雨洪潮"和"雨风潮"三种三碰头概率呈增加趋势。洪涝灾害致灾因子同时发生的复合概率增加,预示着气候变化影响下上海地区防汛排涝安全存在更大风险。