基于GIS的湖北省洪水灾害危险性评价

在湖北省1：25万数字地形图的基础上,利用ARC／INFO地理信息系统平台强大的空间分析和叠加功能,对湖北省洪水灾害危险性进行了初步评价,首先对构洪水灾害危险性的4个因子－－降水,地形,河网（包括河流、湖泊,水库）以及历史上洪灾发生的频次等进行了分析和数字化,得出了各因子对洪水灾害影响程度的栅格图层,其次,对这些图层进行空间叠加,得到了湖北省洪涝灾害危险性评价图,结果显示,湖北省东部及中部地区的洪水危险性普遍高于其他地区,特别是枝江以下的长江沿线以及钟祥以下的汉江中下游一线两岸地区,危险性最高,这与这些地区丰富的降水,低平的地势是密切相关的;而鄂西南和鄂东南部虽然降水也比较丰富,但由于该区地势高,因此洪水危险性相对于中部来说总体上要低一些,鄂西北地区尤其是神农架地区降水量少,地势最高,因而危险性最低。这个结果与河北省的实际情况是符合的。     

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。     

基于GIS的河北省滦县洪水灾害风险评价

依据灾害学理论,基于GIS技术,通过综合分析致灾因子、孕灾环境的自然属性和承灾体的社会经济属性,从形成洪水灾害的自然环境危险性和社会经济易损性两方面出发,对河北省滦县的洪水灾害综合风险进行了评价。在洪灾危险性评价中,综合考虑降水量、降水变率、地形高程、坡度、水系分布等自然因素;在洪灾易损性评价中,综合考虑人口密度、单位面积年粮食产量和GDP密度等社会经济指标;在此基础上利用GIS方法对洪灾危险性评价和易损性评价进行叠加分析,得到滦县洪灾综合风险评价结果。结果表明:洪水灾害风险主要集中在滦县东南部平原区,且以河流干流为中心向两边递减,以东部的滦河、溯河中下游、西北部的管河上游风险最高。     

中国洪水灾害风险区划及其成因分析

洪水灾害风险区划是洪水风险管理的基本依据.长期以来,受数据收集以及分辨率的影响,中国一直缺乏可以指导相关部门进行洪水风险控制及洪水保险的洪灾风险区划.本文利用地理信息系统软件的空间分析模块,基于高分辨率（90m）的全国降雨、地形坡度、河流湖泊缓冲区、人均GDP、人口密度、道路密度和耕地密度等影响水灾发生的风险因子图,采用水灾成因分析法和经验系数法,得到洪水的潜在危险区和经济易损区,进而得到中国洪水灾害风险区划.在此基础上,采用逐步回归法,逐步剔除各影响因子后,对引发洪灾的主要外在驱动力进行了分析.     

公路洪水灾害危险性评价指标

根据公路洪水灾害的特点和致灾机理,将公路洪水灾害分为山区沿河公路水毁、山区公路边坡水毁和平原区公路淹没水毁3种;分析了降雨、地形、岩土、植被和水系等主要影响因素对公路洪水灾害危险性大小的影响;根据各影响因素对公路洪水灾害危险性的影响特点,选择影响因素特征参数建立了各类公路洪水灾害危险性评价指标;在此基础上,根据各指标对公路洪水灾害危险性大小的影响程度,将其分为极低危险、低度危险、中等危险、高度危险和极高危险5级。     

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。     

湘江流域洪水灾害综合风险评价

依据灾害系统理论,在综合考虑致灾因子、孕灾环境和承灾体的基础上,从致灾因子、孕灾环境的自然属性和承灾体的社会属性两方面出发,以县级行政单元为基本评价单元,进行了湘江流域洪水灾害的综合风险评价。在综合考虑降雨量、地形以及历史上洪水灾害发生频次等自然因素的条件下,利用地图代数分析得到了湘江流域洪水灾害危险性评价图;在综合考虑人口密度、耕地面积百分比、人均GDP和单位面积水库和塘坝容量等社会经济指标的基础上,利用模糊综合评判法得到了湘江流域洪水灾害脆弱性评价图。在此基础上采取“乘”模型的计算公式,即风险=危险性×脆弱性,将湘江流域洪水灾害风险划分为高风险、较高风险、中等风险、较低风险和低风险5个等级,并借助地理信息系统软件编制了湘江流域洪水灾害综合风险等级评价图。     

GIS支持下的气象灾害风险评估模型——以重庆地区冰雹灾害为例

以重庆地区的冰雹灾害为例,介绍了该地区的气候背景和经济环境,选取地貌、灾害频率、人口和社会经济为评价因子,应用模糊评价法建立了气象灾害孕灾背景、灾害危险性、承灾体易损性等数学模型。在使用有关基础图件和资料的基础上,运用MapInfo Professional软件,通过对属性数据库和图形数据库的操作,得到了各种灾害的孕灾背景、灾害危险性、承灾体易损性评价图层,再经过图层叠加、斑块合并以及等级划分等操作,最后得到了冰雹灾害的风险评估及其区划。     

证据权法在滑坡易发性分区中的应用——以贵州桐梓河流域为例

应用证据权法对研究区进行滑坡易发性分区。主要数据源有:历史滑坡灾害点编录数据、地质图、地形图、数字高程模型。首先对数据源进行处理,生成地层岩性、离断层距离、高程、坡度、坡向、离道路距离、离河流距离7个证据图层。应用Arc GIS平台,将各证据图层与滑坡灾害点图层进行叠加分析,利用累积权重法对连续数据进行分级,然后求取对连续数据及分类数据因子等级对滑坡灾害贡献的权重值,然后对各证据图层两两进行条件独立性检验,选择4组证据图层组合,参与最终易发性指数计算,得到4幅易发性结果图。应用成功率曲线法对计算结果进行验证,表明由因子组合1得出的计算结果,为最优的因子组合。根据易发性指数将研究区分为高易发性、中等易发性、低易发性三类,并将分区图与历史灾害点进行叠加分析,结果表明评价结果与灾害点分布较为吻合,说明证据权法应用与滑坡灾害易发性分区的可行性。     

台风过程引发洪涝灾害的风险评估——以海南岛为例

海南岛是一个受台风影响频繁的区域,台风过程中的暴雨过程极易引发洪涝灾害。在分析洪涝灾害形成的各主要因子的基础上,提出了基于G IS的台风过程引发海南岛洪涝灾害的评估模型,以台风过程中发生的暴雨的危险性指数、地形因子和社会经济易损为主要指标,得出了海南岛台风过程引发洪灾的风险综合区划图。     

渭河流域"05.10"洪涝灾害特征分析

利用2005年9~10月渭河流域内各气象站和水文站的资料,对2005年渭河流域致洪暴雨的雨情、水情及灾情进行分析。对洪水的特征,水情、河道的概况,特大洪灾的降水特点进行总结,得出“05.10”洪水具有降水范围广、水位高、洪水倒灌、灾害重等特征,造成的经济损失严重。揭示了洪灾形成的主要原因,从而对减少洪灾的形成和流域的治理提出有关建议,达到防灾减灾的目的。     

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。     

“4·25”尼泊尔M_s8.1地震西藏重灾区次生地质灾害空间分布规律与危险性分区

以地质灾害调查数据为基础,基于大量的野外考察、多源遥感影像解译,获取了899处次生地质灾害点。选取地形、地质、地震、气象水文和人类活动等5类共9项指标,利用GIS技术对地质灾害和各因子的空间分布规律进行了统计分析,并基于K-prototypes聚类分析和最大似然分类法对灾区次生灾害的危险性进行分区和评价。结果表明:灾区地质灾害因类型而异,呈间断性集中分布;灾害危险性以中、高和极高危险为主,分别占总面积的35.10%、21.67%和24.38%,而极低和低危险区共占18.85%;灾害点的空间分布与灾害的危险性等级具有良好的正相关性,直接验证了危险性分区的结果。     

太湖流域江苏片区洪灾风险区划

从致灾因子、孕灾环境的自然属性和承灾体的社会属性两方面出发,选取降雨量、水系及地形作为洪灾危险性评价因子,人口密度、平均GDP及平均播种面积为洪灾脆弱性评价因子,利用GIS的空间分析功能和层次分析法,得到研究区洪灾危险性区划图、洪灾脆弱性区划图及洪灾风险综合区划图。结果表明,太湖流域江苏片大部分地区的洪灾危险性较大,阳澄淀泖区、武澄锡虞区洪灾危险性程度明显大于湖西区,尤其是阳澄淀泖区;经济发达的阳澄淀泖区、武澄锡虞区的洪灾脆弱性比湖西区大;洪灾风险程度较大的地方分布在地势低平、河网密集的阳澄淀泖区及武澄锡虞区的东部,随着湖西区经济迅速发展,洪涝灾害的风险也将增大。     

基于GIS的西气东输工程陕西段滑塌危险性评价

西气东输工程陕西段是全线滑塌灾害最为严重的地区，滑塌灾害严重威胁着该段工程管道的安全运行。针对滑塌灾害的发生和分布特点，选取了坡度、降水、土壤及河网4个影响因子，应用层次分析法，分别确定了各因子的影响权重，并根据各因子内不同级别的赋值，在ARCINFO支持下通过其空间运算功能生成了各因子影响图，通过叠加分类生成了该工程陕西段滑塌危险性分区图，并对结果进行了评价。滑塌危险性分为五级，四级危险性区主要集中在子长县和延川县，五级危险性区则主要分布在靖边县和子长县间的地区。将评价图与DEM图相结合，通过GIS的三维显示，可以为西气东输工程的后期管理提供参考。     

基于信息量模型和地理探测器的国道沿线崩塌灾害危险性评价

吉林省白山市长白朝鲜族自治县G331国道沿线崩塌灾害发育,破坏性大、处置困难。该文以研究区域崩塌灾害为研究对象,选取坡度、坡向、曲率、年平均降雨量、NDVI、岩性、距断层距离、距道路距离8个评价指标,通过信息量法揭示评价指标对崩塌灾害的贡献度,构建评价指标体系。其次,采用地理探测器分析崩塌灾害的空间分布特征,变异系数法获取权重系数,并利用ArcGIS平台对评价指标的信息量图层进行加权计算,生成危险性分区图。结果表明：距道路距离、NDVI、岩性是造成崩塌的主要影响因素。各危险区面积占比：中危险区>高危险区>极高危险区>低危险区。利用灾害点分布情况对危险性分区结果进行验证,得到8.82%的崩塌发生在高危险区,85.29%的崩塌发生在极高危险区,表明危险性分区结果符合实际,其评价结果对区域风险分析、防灾减灾具有参考价值。     

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。     

DEA模型在山洪灾害危险性评价中的应用——以海南岛为例

数据包络分析模型(DEA)是投入-产出运行效率的评价模型,因其运算无须任何权重假设,避免了很多主观因素,在效益评估方面被广泛应用。由于山洪灾害的形成受多种因素的影响,每一种因素又包含众多的表现形式,为避免和减少评价的主观因素,提升评价的客观性,以地形因子、水系因子、暴雨日指数、滑坡和泥石流密度、综合灾度作为海南岛山洪灾害危险性评指标,应用DEA模型,对海南岛山洪灾害的危险性大小进行排序,根据成灾效率进行了山洪灾害危险性的等级划分。通过与历史山洪灾害情的对比分析,结果表明:该方法应用于山洪灾害危险性评价是可行的。     

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。     

山区沿河公路水毁危险性评价方法的研究

为了预测评价山区沿河公路水毁灾害,通过理论分析和专家系统调查,阐明了沿河公路水毁危险性的含义,确定了其主要危险因子(洪水流量、水位、流速)和次要危险因子(洪水持续时间、河流形态)。运用灰色系统的关联度方法,根据关联序确定了各危险因子的权重;在因子等级划分的基础上,提出了沿河公路水毁危险性指数的计算方法,并在工程中得到了应用。研究成果可供沿河公路水毁易发段危险性点及整个路段的评价参考。