韧性城市视角下地铁洪涝灾害风险分析——基于Bow-Tie—贝叶斯网络模型

极端暴雨易引发地铁洪涝灾害,其致灾因子具有复杂性特征,辨识地铁洪涝灾害的致灾因素,可以有效提升地铁系统应对洪涝灾害的韧性。为此,建立了Bow-Tie—贝叶斯网络的灾害风险分析模型,利用事故树构建致灾模型,再以贝叶斯网络模型预测灾害的后验概率。通过节点后验概率、关键重要度分析等对地铁洪涝灾害的基本事件的重要度进行分析,提取出导致灾害发生的关键基本事件。分析结果表明,地铁和环境的不安全状态和管理的缺陷是导致灾害发生的重要中间事件。该文从灾前预防、灾中抵御、灾后恢复三个维度对地铁洪涝灾害提出针对性的对策建议,对建设更具韧性和包容性的社会-生态系统具有重要的借鉴意义。     

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.     

福建暴雨洪灾时空变化与区域划分的初步研究

根据福建省暴雨洪涝灾害数据库资料，重建了1971—2005年福建暴雨洪灾的时空格局，在此基础上，基于自然灾害系统理论，以县域为单元，根据综合性与主导因素相结合的原则，采用自下而上的方法对福建暴雨洪灾进行了区域划分。结果表明：福建洪涝灾害的年际变化呈波动上升趋势，与暴雨次数的年际变化并不一致；年内非台风暴雨洪涝灾害有71．2％集中在4—6月份，台风暴雨洪涝灾害有81.3％集中在7—9月份，群发性强；空间上东西分异明显，东部以台风暴雨洪灾为主，区内根据危险性差异划分为4个二级区；西部以非台风暴雨洪灾为主，区内依据危险性差异划分为3个二级区。分阶段研究表明，洪涝灾害的分布范围由沿海向内陆扩展，并与暴雨频次和持续时间呈不同步增长，反映了福建的洪涝灾害是主要致灾因子暴雨和承灾体共同作用的结果，承灾体的脆弱性加大了洪涝灾害灾情，福建暴雨洪涝灾害的时空格局和区域划分可为防灾减灾规划提供科学参考。     

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。     

湖南省降雨型地质灾害致灾雨量阈值分析

湖南省是是全国地质灾害最严重的省份之一。基于1980-2007年湖南97个常规观测站逐12 h、逐日降雨量资料和同期发生的地质灾害及湖南灾害大典记录的地质灾害信息,在计算地质灾害发生前1~9 d的有效雨量的基础上,判别和筛选了由降雨引发的地质灾害,并引入合理的判别系数判定了致灾的不同降雨类型,从而得出了不同降雨型地质灾害的阈值。研究发现2 142条有效地质灾害信息中,64.6%属于降雨型地质灾害(共1384例),其中又有91.4%由短期降雨造成,8.6%由长历时降雨造成;结合致灾雨量阈值给出的不同类型降雨对地质灾害发生的贡献率、雨量阈值和灾害发生频次的分布图,直观显示了全省分县致灾临界雨量及不同降雨型地质灾害的高发区域。     

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。     

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。     

经常性暴雨内涝区域房屋财(资)产脆弱性研究——以温州市为例

基于洪涝灾害脆弱性研究基本思路,选择经常性暴雨内涝区域——温州市麻步镇和水头镇,就0908号台风"莫拉克"影响开展"暴雨内涝灾后房屋财产和商业资产损失"抽样问卷调查。结果表明:淹没区域平均水深1.7m,平均淹没时间超过2 d,房屋财(资)产损失较大;经常性暴雨内涝区域30%住户和商铺灾害损失值和灾损率接近0,房屋财产和商业资产灾损率呈现乘幂函数曲线。     

基于灰色理论的黑龙江省暴雨洪涝特征分析及灾变预测

基于灰色理论和气象灾害普查资料对黑龙江省暴雨洪涝灾害时空分布特征进行了分析并进行了灾变预测。黑龙江省暴雨洪涝灾害主要发生在5-9月,其中7月损失最大;1990年以来暴雨次数虽然有所减少,但暴雨洪涝造成的损失却明显增加;黑龙江省暴雨洪涝灾害可划分为严重洪涝区、重洪涝区、中洪涝区和轻洪涝区,严重洪涝区位于松花江及其支流沿岸的大庆市、伊春市、齐齐哈尔市、佳木斯市和哈尔滨市。根据灰色灾变预测理论预测2013年出现严重暴雨洪涝灾害(全省农作物受灾面积≥500 000 hm2、可比经济损失≥50 000万元)的可能性最大,其次是2016年。     

黄土高原突发性局地暴雨的特征分析

黄土高原突发性局地暴雨集中出现在7~8月,暴雨频次的年际差异很大,R1h≥10 mm局地暴雨频次的旬分布出现多峰,7月下旬、8月上旬为高峰值,R1h≥20 mm旬分布为单峰,高峰值出现在8月上旬。局地暴雨的日变化中,17时是两类暴雨的最高频次时段,13时、11时分别为R1h≥10 mm和R1h≥20 mm频次最低值。陕北的局地暴雨多数单站单时出现,以局地性、短历时为主。7月R1h≥10 mm、R1h≥20 mm的局地暴雨频次的空间分布有相同的高值中心:神木-府谷、子长-延川、铜川,但R1h≥20 mm或者更强的降水较R1h≥10 mm中心位置要略偏北和偏东。     

淮河流域洪涝灾害分析模型研究

本文对淮河流域及流域内苏、鲁、豫、皖四省的洪涝灾害进行定量分析,建立了灾度分析模型.该方法突破了以往对灾害等级进行评估的思路,借助于Matlab软件方便快捷地计算出灾害损失的灾度,特别适用于大范围内大样本的灾度分析.     

中国沿海地区台风灾害损失评估研究

沿海地区作为人口积聚、国民经济和社会发展的重要区域和战略中心,在台风灾害中遭受的损失往往是惨重和致命的,所以亟待开展沿海地区台风灾害损失评估研究。根据1990-2007年的台风灾情资料,选取代表性指标尝试构建了台风灾情评估模型,并对沿海省市的台风灾害损失及其与致灾因子的关系进行分析评价。结果显示:除个别区域外,沿海地区台风灾害损失都呈下降趋势,但各区域下降的幅度不等,其中浙江省、江苏省和海南省下降幅度较低,均不足10%;浙江省、福建省和广东省18年间平均台风灾害损失较大;上海市以南各区域台风大风和暴雨的频次多、强度大,灾害损失大。     

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。     

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。     

基于GIS的上海浦东暴雨内涝灾害脆弱性研究

随着全球气候变化和城市化进程的加速发展,城市暴雨洪涝灾害的频度和强度不断加强。灾害脆弱性研究是当前灾害研究的热点,基于灾损率的脆弱性分析方法是当前灾害脆弱性研究的重要课题点与前沿。采用G IS和遥感技术,依据20年、50年、100年、200年、500年、1000年一遇的6个重现期情景,对上海浦东新区开展了基于灾损曲线的脆弱性研究。研究中修正了上海地区的径流模型,基于G IS栅格编制了不同重现期的淹没深度图,实地调查了研究区暴雨内涝灾害的灾损率数据,确定了研究区的脆弱性等级划分,并利用G IS编制了基于不同重现期情景的上海浦东脆弱性图。研究中提出的方法对于沿海城市开展暴雨内涝等自然灾害脆弱性研究具有借鉴意义,研究结果可供区域灾害风险评估和防灾减灾规划参考。     

暴雨洪涝灾害链实例分析及断链减灾框架构建

基于2012年8月湖北省鄂西北地区暴雨洪涝灾害典型案例,从灾害系统论出发对暴雨洪涝灾害成灾机制、灾害衍生链进行灾害系统分析。通过对灾害过程进行归纳整理,构建了暴雨洪涝灾害断链减灾框架,并给出暴雨洪涝灾害产生过程和不同位置风险管理的关键时机与措施。     

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。     

上海洪涝灾害发生特征、致灾因子及影响机制研究

基于上海1949-1991年间洪涝灾害发生频次和程度数据,综合考虑城市化和区域环境变化对洪涝灾害的可能影响,系统探讨了研究时期内上海洪涝灾害发生的基本特征和趋势性。选取汛期降雨量、米市渡和黄浦公园年最高潮位以及逐年河道消失数作为主要致灾因子,分析了它们对上海洪涝灾害发生的影响程度和方式。研究表明,选取时段内上海洪涝灾害发生频率有下降趋势,灾害程度趋于减轻;水利工程对洪涝灾害的发生具有决定性的影响。致灾因子自身变化与城市化进程及其区域环境变化有一定的响应关系,其致使洪涝灾害发生的作用方式呈阶段性变化。降水和潮位的致灾影响基本是即时性的,河道消失的致灾影响则具有滞后性和持续性。多元回归分析表明,采用米市渡年最高潮位、年河道消失数和汛期雨量指标,可以进行洪涝灾害发生的趋势性预测。