新疆铁路沿线主要气象灾害风险区划及减灾对策探讨

综合考虑致灾因子危险性、承灾体易损性和孕灾环境稳定性,基于GIS技术建立了新疆铁路沿线大风、沙尘、积雪和暴雨型洪水四个主要气象灾害的风险评估指标体系和评估模型,实现了铁路沿线主要气象灾害的风险区划及灾害风险分析。结果发现,铁路沿线各县市因自然条件不同,其潜在风险的类型和程度地域差异性显著。分别给出了4个主要气象灾害的高风险区、次高风险区、低风险区和次低风险区的范围,并探讨了相应的减灾对策。     

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。     

云南省干旱灾害风险评估

基于自然灾害风险理论,利用云南省129个县(市、区)的气象、社会经济和地理信息数据,从干旱灾害致灾因子危险性、成灾环境敏感性、承灾体易损性和防灾减灾能力4个方面选取15个评价指标构建了干旱灾害风险评估模型,对干旱灾害风险进行了评估。研究结果表明:云南省低、次低、中、次高、高等级干旱灾害风险的面积分别占全省总面积的13.4%,29.8%,28.2%,19.6%和9.1%。干旱灾害风险空间分布比较复杂,大致沿哈巴雪山—点苍山—哀牢山一带,西部地区干旱灾害风险总体较低,东部地区干旱灾害风险相对较高。南盘江流域、红河流域、金沙江下游地区为典型的干旱灾害高风险区;三江并流区及澜沧江下游地区为干旱灾害低风险区。利用近10 a的旱灾受灾面积和总经济损失对评估结果进行了验证,表明构建的评估模型总体能反映云南省干旱灾害风险水平,可为干旱灾害风险管理提供依据。     

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。     

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.     

安徽沿江地区洪涝灾害风险的空间格局演变

实现区域可持续发展,需要准确了解区域洪涝灾害风险演变规律。利用安徽沿江地区1990年和2007年的气象、社会经济等数据,评价了其洪涝灾害风险,绘制了洪涝灾害风险指数图和风险等级图,分析了洪涝灾害风险演变规律。研究表明:1990-2007年间研究区的洪涝灾害风险在时空分布格局上发生了显著变化。低风险区和高风险区的面积减小,而较低风险区、中等风险区和较高风险区的面积在增大;风险整体在增大,区域内部差异减小,但不同地区风险增减不一;风险景观形状指数减小,斑块形状趋于复杂,聚集度和分离度均增大,人为活动影响在逐步增强。该研究可为沿江地区制定规划及灾害风险管理与可持续发展提供参考。     

中国南方塑料大棚气象灾害风险区划

利用中国南方地区15个省市自治区160个气象观测站台1990-2009年的气象资料,综合考虑气温、光照、风速、降水等主要致灾因子,并根据这些数据建立了基于实数编码的加速遗传算法的南方塑料大棚气象灾害的投影寻踪等级评价模型,计算出南方塑料大棚的气象灾害月份和季节的风险等级,并按季节进行了风险区划。结果表明:春季四川盆地地区气温回升较快,有利于设施作物生长,风险最低,重庆、贵州等地由于由于太阳总辐射低,设施作物易受到寡照灾害,风险等级最高;夏季沿海地区暴雨、台风等自然灾害频发,对设施结构有较大影响,有较高的风险;秋季高灾害风险等级分布较少,以低风险为主;冬季以北纬25°为分界线,北部地区气温低、热量条件缺乏,不适宜塑料大棚发展,南部地区则相反,风险低。我国南方秋季西部地区、冬季南部地区及春夏两季的四川盆地地区的气象灾害风险最小,适合塑料大棚的发展,研究结果为我国南方塑料大棚发展的合理布局和气象灾害防御提供参考。     

基于组合评价法的江苏省雷电灾害风险区划

在压力-状态-响应(PSR)概念框架模型指导下,设计了一套雷电灾害风险区划指标体系,并以江苏省为例进行了实证分析。首次将熵的思想引入到雷电风险区划中,对同一数据分别采用熵值法、主成分分析法、层次分析法3种方法确定8项指标的权重,通过计算斯皮尔曼相关系数值研究不同评价方法之间的密切程度。结果表明:3种方法的相关性都很高,可以采用组合评价法对结果进行组合,重新排序;江苏省雷电极高风险区位于苏州、无锡、南京、南通,高风险区位于常州、徐州、扬州,中风险区位于盐城、泰州、镇江,低风险区位于淮安、连云港、宿迁,该区划结果可供防灾减灾决策参考。     

基于GIS的区域干旱灾害风险区划研究——以武陵山片区为例

根据灾害系统理论,以连片特困区-武陵山片区干旱灾害为例,分别从孕灾环境敏感性、致灾因子的危险性和承载体的脆弱性3个方面,选取地形地貌、土壤类型、植被覆盖类型、水资源、降雨量、人口密度及耕地面积等指标为旱灾风险评估指标因子,利用熵权法确定各因子权重,建立武陵山片区干旱灾害风险评估模型,并进行风险区划,为武陵山片区区域防灾、减灾和区域扶贫措施的制定提供参考依据。研究结果表明:武陵山片区区域整体处于中、高风险区,空间分布呈东南-西北向条带状分布;东南区域处在干旱灾害高风险区,西北区域处在干旱灾害中等风险区,而东北区域处在相对较低的风险区。     

我国玉米自然灾害风险区识别研究

自然灾害严重影响和制约我国农业生产的持续稳定发展,识别主要作物自然灾害风险因子和风险区,对作物生产风险监测预警和风险防范及有效评估作物因灾损失有重大意义。基于区域自然灾害理论,构建了由致灾因子、孕灾环境因子和承灾体因子构成的作物自然灾害风险评价指标,利用1980-2010年全国各省市玉米产量数据和1991-2010年全国257个气象站点以玉米为承灾体的灾情数据,计算了省级单元不同因子自然灾害影响指数和灾害风险综合评价指数,揭示了我国玉米主要自然灾害的时空分布规律,识别了玉米自然灾害极高风险区、高风险区、中风险区、低风险区和可忽略风险区。结果表明,干旱是我国玉米产区主要自然灾害,其次是低温和风雹,干旱、洪涝、风雹、病虫害等多发于6-8月份,低温灾害多发于4-5月份;不同种类自然灾害大多具有连片发生的特点;自然灾害高风险区省份主要集中于北部和黄淮海平原玉米产区,同一级别风险区的风险影响因子不尽相同,在风险监测预警和防范中需区别对待。     

长三角地区台风危险性定量分析

台风灾害是影响我国最主要的自然灾害之一。由于地处西北太平洋西侧,长三角地区每年都会受到台风的侵袭。根据中国气象局公布的1949-2010年西北太平洋台风最佳路径数据,首先提取了影响长三角16个城市的台风最大风速数据,分别从台风影响频次、强度和最大风速极值分布的角度定量地分析了各个城市的台风灾害危险性,并通过对比分析得出了台风灾害危险性在长三角地区的分布状况。结果显示,台风影响频次和强度都呈现从东南向西北递减的趋势,综合台风影响频次、强度和极端台风重现水平,这16个城市可以划分为3个危险等级:"高危险"城市,包括台州、绍兴、宁波和舟山;"中危险"城市,包括杭州、上海、嘉兴、湖州、无锡和苏州;"低危险"城市,包括南通、常州、镇江、南京、泰州和扬州。致灾因子危险性定量评估是灾害风险评估中重要的一环,研究结果可供制定长三角地区台风灾害防灾规划参考。     

中国电线积冰灾害危险性评估和区划

中国有关电线积冰方面的观测资料太少,难以直接用于灾害评估。为了解决这个问题,利用1960-2009年现有的电线积冰和常规气象资料,在分析观测冰重和常规气象指标相关性的基础上,逐步筛选出影响冰重的主要气象指标,构建了电线积冰灾害危险性评估的常规气象指标体系,再利用常规气象资料采用多元线性回归方法估算积冰量,对中国电线积冰灾害危险性进行了评估和区划。结果表明:(1)在综合考虑相关性和空间代表性的基础上,影响雨凇和混合凇冰重的主要气象指标为过程平均风速、积冰时间、过程累计降水量;影响雾凇的为过程平均风速、过程浓雾时间。(2)中国大部分地区电线积冰灾害危险性较低,中高危险区面积较小,分布特征表现出明显的南北差异。中高危险区呈带状分布于南方地区的长江中下游山地丘陵区,北方地区则呈点状分布,具体位置与山地丘陵、江河湖泊均有着密切的关系。     

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.     

沿海城市自然灾害损失分类与评估

在系统总结国内外沿海城市自然灾害损失评估研究现状的基础上,对现有的自然灾害损失评估方法进行了探讨。针对当前研究中出现的灾害损失类型划分界定不清晰,对次生灾害损失和间接损失无法进行有效的定量评估等问题作了比较明确的阐述,从社会损失和经济损失两个方面建立了沿海城市自然灾害损失分类体系。在此基础上,提出了人员损失、直接损失和间接损失的评估方法。最后,提出了未来自然灾害损失评估研究中有待继续完善和开展的工作。     

黑龙江省雷暴灾害损失风险评估与区划

利用黑龙江省2001-2005年78个气象站的雷暴资料,采用加权综合评价法和AHP决策分析法首次对黑龙江省雷暴灾害损失风险进行了评估,并与GIS技术耦合进行了雷暴灾害损失风险区划。结果表明:雷暴灾害高损失风险区分布在哈尔滨、绥化及双鸭山的市区,危险性和暴露性因子为主导因子;中等损失风险区集中在哈尔滨以及绥化所辖的大部分县市,还有牡丹江、鸡西、大兴安岭地区的部分县市,以及齐齐哈尔市、黑河市和讷河县等地;轻、低损失风险区分布在齐齐哈尔、黑河的大部分县市及东部平原地区。     

云南省冰冻灾害气象条件及风险评估——基于模糊信息分配方法的研究

利用1959—2008年云南省125个气象站的逐日资料,采用模糊信息分配方法和三分段法进行了雨、雾淞(冰冻)天气发生的气象条件研究;基于模糊信息分配和超越极限概率法进行了云南冰冻灾害气候风险评估和风险区划研究。结果表明:模糊信息分配方法用于概率密度估计,可减少分析、评估误差,且不需要假定数列总体概率分布函数,就能得出较为接近实际概率密度分布的分析和评估结果;雨、雾淞(冰冻)出现当日最低气温≤1℃的气候概率达99.8%,最低气温≤1℃是出现雨、雾淞(冰冻)天气的阈值;当温度条件达到时,微量以上降水、日照时数≤1 h、日平均相对湿度大于80%是出现雨、雾淞(冰冻)的阈值。云南省大部分地区(96个站,占全省总站数的77%)没有出现冰冻灾害的风险,无风险的区域分布在云南省的中、西部和南部地区;冰冻灾害风险较大的是滇东北和滇东地区,其中有12个站累积概率值在50%～100%之间,有年年出现或2年1遇的气候风险,风险较大,特别是镇雄、鲁甸2个县的概率值为100%,有年年出现冰冻灾害的气候风险,风险很大。     

中国城市自然灾害区划编制

依据灾害系统理论和中国自然灾害数据库,构建了综合城市化水平(C1)指标和综合自然灾害强度(QC)指标;运用数字地图技术,在模型与图谱互馈过程中,实现了中国城市承灾体与致灾因子的综合定量评价,编制了中国城市自然灾害区划图.将中国区划为3个一级区,即沿海城市灾害区、东部城市灾害区和西部城市灾害区,以及15个二级区和22个三级区,为城市灾害风险管理和中国自然灾害救助区划提供了科学依据.     

台风灾害的模糊风险评估模型

台风灾害的致灾因子具有多重性，这使得台风灾害的风险评估相对于其它灾害来说更加复杂。本文以广东省14个市辖区为例，分别从台风暴雨和台风大风的角度分析了台风致灾因子的时、空、强规律；结合进行研究区承灾体的易损性分析，即选择研究区人口密度、人均GDP和农业占GDP的比重等3个指标综合反映研究区台风灾害的潜在损失风险。在此基础上，本文进一步评估了研究区台风灾害所造成的风险水平的地区差异。结果表明，阳江、深圳、汕尾、珠海、湛江是广东省14个市辖区中受台风灾害影响风险最高的5个区域。     

长三角地区台风灾害风险评估

中国长三角地区由于濒临西北太平洋,成为受台风灾害影响最严重的地区之一。结合灾害风险理论,将该地区16个地级市的140个县(包括一般县、县级市和市辖区)作为研究单元,对台风灾害风险进行了评估。选用台风大风和台风降雨等10个指标,采用主成分分析法计算了各县的台风致灾因子强度指数;选用各县2006年底人口密度、地区生产总值和第一产业产值占总产值的比例等3个指标,采用主成分分析法计算了其承灾体脆弱性指数;将致灾因子指数与脆弱性指数相乘,得到了各县的台风灾害风险指数,从而得到了风险等级图。该风险等级图揭示了台风灾害风险在长三角地区的等级分布状况,可以为长三角地区台风灾害防范策略的制定提供参考。     

湖南省湘江流域2006年"7·15"暴雨-洪水巨灾分析

基于自然灾害系统论,结合灾区实地调查结果和部分适时气象、水文资料,从降雨、洪水、灾情以及减灾模式等对湖南省湘江流域2006年"7·15"暴雨-洪水巨灾进行了分析.结果表明农村的主要致灾因子是洪水、内涝、滑坡、泥石流,而城市主要为内涝;此次巨灾是在强热带风暴引发的暴雨、湘江流域中上游多山的地形条件等自然因素,和工程建设不合理、灾害预警机制不够完善、人们防灾意识薄弱以及灾害风险转移机制不够成熟等人为因素的共同作用下导致的.在此基础之上,提出了建立综合减灾范式、提高巨灾应急管理能力等应对巨灾的对策.