基于GIS的气候变化对马铃薯生长的脆弱性评价

利用层次分析和专家打分法构建了气候变化对内蒙古马铃薯生产的脆弱性影响评价指标体系,运用脆弱性的定义及灾害风险的理论建立了马铃薯脆弱性综合指数评估模型,通过分析主产区的敏感性、适应性来评估脆弱性影响程度。结果表明:内蒙古马铃薯生产脆弱性分布呈中部高、东西部低的分布特点。以乌兰察布市中部、呼和浩特市南部、包头市南部及锡林郭勒盟西南部脆弱性为最高;呼伦贝尔市、兴安盟、通辽市及鄂尔多斯市南部脆弱性为最低;赤峰市大部、巴彦淖尔市及鄂尔多斯市北部为中等。针对主产区马铃薯生长脆弱性的成因,提出了应分别采取不同的应对措施。研究结果可为自治区马铃薯生产可持续发展提供科学依据。     

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。     

广东省湛江市水稻台风灾害风险评估

水稻是南方地区最重要的粮食作物,以其为研究对象进行台风灾害风险评估具有重要意义。基于自然灾害风险的形成机制,综合考虑发灾场敏感性、致灾力危险性和承灾体暴露性等三个方面10个指标,建立评估指标体系,运用突变级数法构建评估模型,以1998—2018年影响湛江市台风资料为基础数据,进行水稻台风灾害风险等级评估。结果表明:湛江市水稻台风灾害承灾体暴露性呈现出中部和北部高的特征;致灾力危险性分布呈现出东部和南部高的特征;发灾场敏感性呈现出东部和中部高的特征。水稻台风灾害风险高的区域在湛江市中部和北部地区,风险指数为0的区域主要分布在徐闻县中部地区、雷州市中部和南部、遂溪县中部地区。研究结果可以为地级市台风灾害的分级风险管理提供依据。     

渤海和黄海北部地区海冰灾害风险评估

海冰灾害是中国海洋灾害的主要灾种之一。渤海和黄海北部地区由于受冬季风带来的寒潮天气影响成为中国最主要的结冰海域。基于灾害风险理论,将研究区海岸带上17个地级市的71个县区作为评价单元,对海冰灾害风险进行评估。选取冰期天数和最大冰厚2个指标,计算致灾因子危险度指数;选取涉海人口密度、海洋经济密度、海洋一产比重等3个指标,计算承灾体脆弱性指数;综合危险度指数与脆弱性指数计算各县区的海冰灾害风险指数,并绘制风险等级图。该风险等级图揭示了海冰灾害风险在渤海和黄海北部地区海岸带上的分布状况,为中国制定海冰灾害风险防范策略提供参考。     

内蒙古马铃薯秋霜冻灾害风险区划研究

以内蒙古80个旗县气象站1961-2015年气象观测数据、社会经济数据及地理信息数据等为基础资料,构建内蒙古马铃薯秋霜冻致灾因子危险性指数,结合承载体的脆弱性、暴露度和防灾减灾能力,采用风险指数法、加权综合评价等方法,依托GIS软件对内蒙古马铃薯秋霜冻灾害进行分析和评价,完成风险区划。结果表明,内蒙古马铃薯秋霜冻灾害的高风险区主要分布在包头市南部、呼和浩特市北部、乌兰察布市中北部、锡林郭勒盟西南部、赤峰市西北部、兴安盟中北部及呼伦贝尔市大部农区,所占农区面积比例为17. 1%;次高风险区主要分布在包头市西南部、呼和浩特市南部、乌兰察布市南部、锡林郭勒盟南部、兴安盟中部及呼伦贝尔市东部地区,所占面积比例为28. 5%;中风险区主要分布在鄂尔多斯东北部、赤峰市西部和北部、兴安盟东部地区,所占面积比例为18. 1%;低风险区主要分布在巴彦淖尔市南部和东部、鄂尔多斯市东部、赤峰市东部、通辽市大部地区,所占面积比例为36. 2%。     

基于GIS的太湖流域暴雨洪涝灾害风险定量化研究

暴雨洪水灾害是威胁人类的区域重要气象灾害,暴雨风险研究具有重要的现实意义。在GIS/RS技术支撑下,采用AHP层次分析法和综合指数方法对太湖区域暴雨洪水风险压力进行了定量化研究。研究发现:①由于降水频度高危险性指数为5.5～7.1,湖西区属于重度危险到极度危险区;浦东浦西区危险性指数为4.5～5.5,属于中度危险到重度危险区;武澄锡区、阳澄淀泖区由于地势低洼,危险性指数为4.2～5.5,属于轻度危险到重度危险区;杭州湾北岸的杭嘉湖区、浙西区受径流影响,危险指数为2.3～4.8,属于微度危险到中度危险区。②上海的浦东、浦西区与苏州、无锡、常州、杭州、镇江的脆弱性指数为7～10,属于重度脆弱到极度脆弱区;张家港、常熟、太仓、昆山以及浙北地区的湖州、嘉兴等地脆弱性指数为4.8～7.0,属于中度脆弱到重度脆弱区;浙西的山区脆弱性指数为1～4.6,属于微度脆弱到轻度脆弱区。③太湖流域北岸的湖西区、武澄锡区、阳澄淀泖区以及浦东浦西区的综合风险指数较高;杭嘉湖区次之;浙西区综合风险最低。     

基于GIS的宁夏晚霜冻害风险评估与区划

霜冻是宁夏一种主要农业气象灾害,对其风险评估及区划,可为区域防灾减灾提供有效依据。以宁夏23个气象站1981-2010年日气象观测数据、社会经济数据及地理信息数据作为基础资料,采用风险指数法、层次分析法、加权综合评分法等方法,利用ARCGIS绘图软件对宁夏晚霜冻灾害风险进行分析和评价,完成霜冻灾害风险区划图。结果表明,宁夏晚霜冻的孕灾环境敏感性复杂,北部灌区敏感性低于山区;致灾因子危险性普遍偏高;承灾体脆弱性北部灌区大部偏高,南部次之,中部最低;防灾减灾能力北部灌区最高,中南部山区偏低;晚霜冻灾害风险大的区域集中在北部灌区的永宁、吴忠及南部的彭阳等地,风险小的区域集中在灌区北部和中部大部。     

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。     

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。     

基于经济损失的河北省雪灾风险定量评估

通过河北省142个国家气象站的逐日积雪深度和历史灾情资料,运用概率分布理论对不同重现期下河北省雪灾致灾因子危险性进行评估,并利用"致灾强度指数-经济损失率"反演法构建脆弱性曲线,对承灾体损失风险进行定量评估。结果表明:河北省的张家口、承德和唐山北部地区海拔较高,雪灾致灾因子危险性高于其他地区。随着重现期的增加,雪灾积雪深度也在增加。在承德、唐山交界以及唐山东南部地区,30年一遇雪深达44 cm,50年一遇高达66 cm。对于雪荷载敏感的结构,承德与唐山交界处、唐山东部应满足100年一遇雪压0.5 k N/m~2以上。承灾体的损失风险受到致灾因子、承灾体暴露度和脆弱性的综合影响。在同等致灾强度下,雪灾经济损失风险与经济暴露度分布大体一致,石家庄、保定、邢台、邯郸的市辖区附近以及唐山遵化县和曹妃甸区的雪灾经济损失高达50万元/km~2以上。     

云南省山洪地质灾害分布特征及致灾因子分析

云南省受山洪、滑坡、泥石流灾害影响十分严重。基于精细化灾害风险普查,综合全省125个站1971-2016年逐日降水数据,以大雨日数、暴雨日数和大暴雨日数作为强降水因子;以10 min,30 min,1 h,3 h,6 h和12 h极端降水极值作为极端降水因子。结果表明:云南省山洪沟主要分布于河流及河谷周边地区,滇西北南部、滇西南北部、滇东南西部分布密集。泥石流、滑坡呈现西部高于东部、北部高于南部的特征。强降水主要集中发生在滇西南及滇南边缘地区,北部及东部强降水较少。极端降水主要集中在滇东北、滇中以北及滇南边缘地区。怒江、大理西部、丽江东部、德宏、保山、临沧、西双版纳及红河南部的强降水因子和极端降水因子匹配较好,也是山洪、滑坡、泥石流分布最多的地区。     

基于网格GIS的安徽省旱涝组合风险区划

依据自然灾害风险形成原理,综合考虑安徽省自然和社会经济状况,从致灾因子的危险性、承载体的暴露性和脆弱性、防灾减灾能力四个方面选取指标,利用自然灾害风险指数法、熵组合权重法以及加权综合评价法建立安徽省旱灾风险指数和涝灾风险指数评价模型。并运用GIS空间分析技术与格网GIS技术绘制出安徽省旱涝组合风险区划图。研究发现,安徽省西北部、中部旱涝组合风险较高,西南部和东北部旱涝组合灾害风险较低,这与安徽省旱、涝灾害历史资料基本吻合,该研究结果可以作为安徽省旱涝综合灾害管理的理论依据。     

基于GIS的重庆地区不同季节干旱灾害风险评估与区划

依据自然灾害风险评估理论,从致灾因子危险性、孕灾环境脆弱性、承灾体暴露性、防灾减灾能力4个方面选取指标,构建重庆干旱灾害风险评估模型,结合相关气象、生态和社会经济数据,运用GIS空间数据分析完成重庆不同季节干旱灾害风险评估及区划。结果表明:(1)重庆各类干旱致灾因子危险性均表现在重庆西北部和东北部偏东地区较高,其中东北部的巫溪均为高危险区,而重庆东南部和中部偏北地区的危险性较低。(2)干旱孕灾环境脆弱性的高脆弱区主要位于重庆东北部的城口、巫溪、巫山、奉节和西南部的綦江、南川、武隆、丰都、石柱,而西部和东南部的彭水、黔江、秀山大部地区脆弱性较低。(3)干旱承灾体暴露性在东南部的彭水、黔江、秀山大部地区较低,而在东北部、中部和西南部大部地区为高暴露区。(4)干旱灾害防灾减灾能力在主城区及涪陵、万州城区周边为次高和高能力区,而重庆东北部和东南部大部地区为低能力区。(5)重庆不同干旱灾害风险在东北偏东地区的风险性均较高,其中巫溪均为高风险区,而东南部和中部偏北地区的风险性较低。     

长江三角洲地区人类生命体多自然灾害综合风险度评估

自然灾害综合风险评估是当前灾害研究领域的主要难点之一。以经济发达、灾害频繁的长三角地区为研究区,选取县级行政区域为基本分析单元,以人类生命体作为受灾对象,尝试进行了区域多灾种综合风险度分析。致灾因子方面选取地震、台风、洪水;选择性别比例、年龄结构、交通状况、通信设施和医疗状况等构建脆弱性评价指标,以人口密度作为承灾体暴露性指标。以历史上各致灾因子造成的年均死亡人数为权重依据,将各致灾因子进行加和得到多致灾因子的危险度指数;使用熵值法对脆弱性的各相关指标进行分析计算,得出脆弱性指数。将得到的多致灾因子危险度指数、承灾体脆弱性指数和暴露性指数合并,得出各县的人类生命多灾种综合风险度指数。结果表明:高风险度地区主要分布在上海市中心区域、台州市的南部。所得风险度指数反映了长三角区域内各县区人口受到多灾种综合影响的相对强度。     

宁夏回族自治区干旱致灾危险性时空变化特征

基于宁夏地区22个气象站1971-2011年月降水量和月平均气温资料,综合考虑降水和蒸发,引入标准化降水蒸散指数(SPEI),分析该地区气象干旱变化情况,并在此基础上通过构建SPEI值与干旱等级的加权综合评价模型,评估该地区干旱致灾危险性,剖析其时空变化特征。结果表明:宁夏地区气象干旱呈显著加重趋势,年均SPEI值1972-2011年以0.37·(10a)-1的速率显著减小;该地区气象干旱呈现自南向北逐渐加重的空间分布格局,且干旱加重速度呈现由中部干旱带向南北分别递增的空间变化特征。1972-2011年,宁夏地区干旱致灾危险性呈显著增大趋势,干旱致灾危险性指数近40年减小速率为0.12·(10a)-1;该地区干旱致灾危险性在空间分布上表现为北部引黄灌区高于中南部地区,且危险性的增速呈现中部较缓、南北较快的空间变化特征。     

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。     

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。     

海南岛天然橡胶主要气象灾害风险区划

海南岛是中国天然橡胶的主产区之一。海南岛天然橡胶面临的主要气象灾害有寒害和风害,因此开展橡胶的气象灾害风险区划,可有效提高海南天然橡胶气象灾害的防御能力。根据海南岛1971-2010年的气象数据和1988-2012年海南橡胶种植数据及TM遥感图像提取的2009年海南岛橡胶分布信息,基于风险形成的机理,选择致灾因子危险性、孕灾环境暴露性、承灾体脆弱性和防灾减灾能力等4个因子,分别开展了橡胶寒害和风害的风险评价,并在此基础上得到了海南天然橡胶主要气象灾害综合风险评价结果。结果表明:高风险区域和较高风险区域分布在海南岛琼海的西部、琼中、万宁的西部、五指山、三亚等地;中等风险区域分布在屯昌、澄迈、琼海、保亭南部、白沙、乐东等的大部分地区;较低风险区域和低风险区域主要分布在昌江、东方、儋州、海口等的部分区域。     

粤港澳大湾区未来洪涝灾害风险预估研究

基于CMORPH、CMIP6等数据,采用非线性回归降尺度模型和修正系数法预测了气候变化下大湾区2015—2045年的降水演变;基于土地利用及驱动因子数据等,采用FLUS模型预测了2015—2045年的土地利用变化,最后基于风险评价指标体系对洪涝灾害风险进行预估。结果表明：较高及高洪涝灾害危险性地区主要分布于江门、广州及惠州等地,不同的发展情景(SSP126、SSP245、SSP370、SSP585)和年份下危险性差异较小;较高及高脆弱性地区主要分布在佛山、广州、东莞、深圳,2015—2045年间大湾区脆弱性将显著增加;较高及高敏感性地区主要分布于佛山、广州、东莞、深圳、中山,2015—2045年间大湾区敏感性变化不大;较高及高风险区主要分布于江门、佛山、广州、惠州、东莞,2015—2045年间大湾区洪涝灾害风险将显著增加,不同发展情景下大湾区洪涝灾害风险差别较小。     

宝鸡市冰雹灾害风险区划研究

采用宝鸡12个县区1961—2016年的降雹资料、防雹炮点分布和耕地防护资料,结合宝鸡市DEM高程、地貌类型、土地利用分布等地理信息基础数据;人口密度、经济密度、各县市农业人口占比、耕地面积占比、农业生产总值占比、人均GDP等社会经济资料;选取致灾因子危险性、承灾体暴露度和承灾体脆弱性3个评价因子,利用ArcGIS的空间栅格计算、自然间断分类和图斑合并等功能进行宝鸡市冰雹灾害风险区划研究。结果表明:宝鸡市冰雹灾害风险以中、高度风险区为主,多出现在北部低山区和台塬区,其中陇县雹灾风险指数最大,城市中心区以及南部高山区以低风险区为主。