洪灾综合风险的结构特征分析

洪灾风险研究从单一风险转向综合风险,将是防洪减灾理论发展的必然趋势,而结构特征分析则是洪灾综合风险研究的首要任务。首先,应用灾害学的研究理论探讨洪水灾害的风险性,建立由致灾因子的危险性、孕灾环境的脆弱绝对性、承灾体易损相对性及用于洪灾风险宏观评价的灾情损失评估所组成的洪灾风险分析的宏观结构,并给出了相应的量化途径;其次,从模型分析的角度,分析了由洪水风险、防洪工程风险、防洪投资风险、洪泛区风险、洪水生态环境风险和防洪决策风险6个方面组成的洪灾综合风险特征,构建以洪水为中心的洪灾风险链的微观结构,并应用概率论方法,给出了相应的量化概念模型;最后,对洪灾综合风险的结构进行了系统分析。     

平原地区洪灾风险评价的GIS方法研究 --以荆州6县市为例

平原地区因地势低平。水网发达而常遭到洪水的威胁。这种威胁既有来自过境洪水的洪灾．也有来自本地因暴雨引起的涝灾。如何考虑它们两者的相互影响以及洪水灾害的自然与社会经济属性，进行洪水风险评价是一个比较困难的问题。在地理信息系统软件ArcGIS8．1支持下，既考虑过境洪水与本地涝灾，也考虑承灾体的易损性(包括人口、交通线与经济)，还考虑抗灾能力，以GRID模块的地图代数作为运算手段，用AHP法确定因子的权重，建立了评估平原地区的洪灾风险的计算模型和评价方法，该模型运用于长江中游洪灾风险比较严重的地区——荆州地区的6县市．取得了比较好的效果。     

上海城市系统洪灾脆弱度评价

洪灾脆弱度评价是把洪水灾害与风险研究紧密联系起来的重要桥梁.沿海城市地位的重要性和面临自然灾害的高脆弱性,使沿海城市自然灾害研究受到世界各国政府的普遍关注.与国外相比较,国内对沿海城市系统洪灾脆弱度研究较少.为了进行准确的洪水灾害风险评价,从而更好地制定城市防洪减灾的对策和措施,城市系统的洪灾脆弱度研究就显得十分重要.本文基于复合生态系统理论,从系统的角度出发,分别构建了上海城市系统洪灾自然子系统、社会子系统和经济子系统脆弱度评价指标体系,并采用层次分析法和熵值法结合确定指标的组合权重,兼顾主客观赋权优点,提高评价结果的科学合理性.最后对上海城市系统洪灾脆弱度进行模糊综合评价,评价结果与实际情况基本相符.本文研究结果可为上海市沿海地区土地利用规划和社会经济发展规划提供参考依据.     

基于IIM-TSDEA模型的洪灾经济易损性评估研究

由于极端气候事件频发,洪水灾害发生频率和影响越来越大,人们对灾害的研究从关注致灾因子转移到易损性,并认为易损性是灾害的根本原因。作者在分析现有易损性研究基础上,从系统投入产出角度,提出洪灾易损性的内涵,构建洪灾易损性的投入产出评价指标体系,并建立IIM-TSDEA模型。应用该模型对我国1998年洪水灾害易损性进行了评价,揭示洪灾直接经济易损性、间接经济易损性和总经济易损性的空间分布特征,并通过各省经济发展水平与经济易损性的相关分析,发现二者之间存在非线性关系,总的变动趋势呈倒U型曲线关系。这一发现揭示承灾体易损性和经济发展阶段的相对水平可以作为灾害管理绩效高低的评判标准,减灾活动的目的是提高承灾体的恢复能力,使灾害易损性拐点出现在经济发展的较低阶段。该文的理论及模型方法既能弥补目前洪灾易损性评估不涉及间接经济影响的不足,又可以克服评估中经常使用的评估方法的主观赋权的缺陷。     

基于支持向量机的洪水灾情综合评价模型

在阐述支持向量机的基本原理、二值分类和多值分类技术及各自特性的基础上，结合洪水灾情综合评价中受自然环境、社会经济等诸多因素的影响且实测样本资料较少的特点，以及目前已有评价模型不能或难以解决的小样本、“过学习”、局部最小等实际难题，提出了基于支持向量机的洪水灾情综合评价模型，并应用实例进行了验证。研究结果表明，此模型和传统的灾情评估法、人工神经网络评价模型一样有效合理，并且模型运算时间比人工神经网络模型要短。因此，不仅为洪水灾情综合评估提供了一种新的模型，而且由于支持向量机遵循统计学习理论中结构风险最小化的原理，具有解决有限样本、非线性及高维识别中的优势，必将比其他传统的评价模型得到更广泛的应用和发展。〖     

基于GIS技术的洪水淹没计算分析系统建立与应用

洪水淹没范围的计算分析是防汛救灾管理和灾害损失评估的核心任务,而利用高新技术对洪水进行监测管理、计算分析和灾害损失评估,一直是防汛应急管理工作的薄弱环节。为此,探讨防洪流域洪水淹没计算分析系统的解决方案和实现方法,对应用系统的软硬件环境、体系结构、系统内容、系统功能和技术特点等进行详细说明,采用较为成熟的模型技术和计算机手段,研究建立基于GIS技术的洪水淹没计算分析系统,实现多源数据管理、洪水演进模拟、淹没范围计算和灾害损失评估等功能,并在海子水库防汛救灾管理工作中运行良好。应用结果表明：所采用的技术方法和分析模型能准确地计算模拟洪水淹没范围;洪水淹没面积的计算精度以及灾害评估和预测分析的准确性主要取决于空间数据精度的优劣和相关统计数据的完备程度。     

长江三角洲地区城市化对洪灾风险的影响评价

在长江三角洲地区选择了里下河、秦淮河、武澄锡虞、浦东浦西、杭嘉湖和甬曹浦6个城市化典型区域,以1991、2001和2006年3个城市化发展阶段为代表,采用指标体系评价法研究了城市化对洪灾风险的影响。通过基于洪灾形成机制构建洪灾风险评价指标体系,采用层次分析法确定指标权重,计算得到洪灾危险性、暴露性、脆弱性和综合风险的评价结果。表明在城市化过程中,6个典型区域的洪水危险性和承灾体暴露性均有增加趋势,其中承灾体暴露性增加显著;尽管各区域的承灾体脆弱性随着防洪减灾能力的提升而有所降低,但综合洪灾风险总体上仍呈现加剧的态势,对城市可持续发展构成威胁。最后,结合评价结论提出了长江三角洲城市化地区洪灾风险管理的若干建议     

湘江湖南段洪水灾害综合风险区划

以湘江湖南段河流沿线地区为例，基于自然灾害风险评价的基本原理构建了洪水灾害综合风险值计算模型，即综合危险度和综合社会经济易损度的叠加。利用研究区全球数字高程模型(GDEM)数据、1971~2007年地面气象站观测数据和2008年社会经济统计数据等，借助地理信息系统(GIS)技术和地学方法，得到包含高风险区、较高风险区、中等风险区和较低风险区4个风险等级的洪水灾害综合风险区划图。结果表明：洪水灾害危险度最高的地区集中分布在湘江下游沿岸的湘阴县和长株潭地区；综合社会经济易损度最高的地区为人口密集的市区；湘阴县、长株潭三市和衡阳市市区危险度和易损度均较高，为洪水灾害高风险区。研究结果可为风险管理者和决策者提供量化的理论参考     

基于GIS的广州市洪灾风险评价

运用GIS技术和AHP模型,选取洪水危险性和承灾体脆弱性两个二级指标以及洪灾灾次、地形因子、河网因子、年暴雨日数、年降雨量、防洪因子、人均GDP、人口密度和经济密度等九个三级指标对广州洪灾风险进行评价。结果显示:越秀区和南沙区的绝大部分等区域风险最高,风险度高于0.75,这些地区应高度重视防洪建设;海珠区绝大部分等区域风险较高,风险度高于0.65,应特别加以防范;萝岗区大部分等区域风险较低;风险最低处分布于从化等的山区。评价结果可为广州市防洪减灾提供依据。     

汉江中下游防洪调度程序研究

汉江洪水历来是我国中原地带的心腹之患，为了使洪灾损失减少到最低限度，从总结历年洪水调度人手，结合工程现状，有机地将气象、洪水预报、洪水调度三者一体进行研究，延长了预见期，增强了科学性，赢得了决策时间，取得了防汛斗争的主动。本调度程序使一次洪水从降雨、产流、汇流、河道洪流演进、超额洪水的处理等全过程展现出来，具有准确性、实用性、可操性。     

基于情景分析的区域洪涝灾害风险评价——以巢湖流域为例

洪涝灾害是制约区域粮食安全和社会可持续发展的主要因子之一。在风险识别的基础上,从致灾因子、孕灾环境、承灾体等方面选取评价指标,建立评价指标体系。运用层次分析法确定指标权重,通过情景分析技术从降水、土地利用、人口、GDP等方面构建复合情景;应用GIS空间分析技术构建洪涝灾害风险评价模型,对巢湖流域洪涝灾害风险进行评价。研究结果表明:2020年巢湖流域洪涝灾害危险性由东南部向西北部减小;合肥市区的洪涝灾害易损性最大,和县的易损性最小。巢湖流域东南部洪涝灾害风险最大,西南部的大别山区风险较小,随着重现期的增大,流域的洪涝灾害风险也逐渐增大。模拟灾害发生的情景,并分析不同情景下的洪涝灾害风险,更能体现洪涝灾害的不确定性和变化性,为流域防洪战略决策研究提供科学依据。     

长江中游防洪减灾系统可持续性评价研究

长江中下游平原地区是我国经济发达地区，也是我国洪涝灾害最严重地区之一，根据长江流域可持续发展要求，提出两个问题，一是长江中下游平原区要走可持续发展之路，如何使区内社会经济发展与洪涝灾害相协调，这属于地区可持续发展问题，二是防洪减灾系统能否持久地发挥作用，为社会经济可持续发展提供保障，即防洪减灾系统可持续性评价问题，首先讨论了防洪减灾系统可持续性评价的基本涵义，提出了可持续性评价的5个准则，即功能持久性，风险最低性，经济可行性，环境可承受性及社会可接受性，其次，以长江中游平原分蓄洪工程为例，提出了相应的评价指标体系；最后，选择有效蓄洪量，蓄洪面积，围堤长度，耕地面积，区内人口，区内安全台面积等为指标，建立了分蓄洪工程可持续性评价模型－均衡规划模型，并进行了实例分析探讨。     

基于高斯过程回归模型的洪涝灾害损失预测研究——以重庆市为例

快速准确的预测洪涝灾害各项损失是开展洪涝灾害应急管理工作的基础，而预测技术和方法则是洪涝灾害损失预测的核心与关键。从灾害风险构成因素和数据易获取性2方面构建了洪涝灾害损失评估指标体系，分别从致灾因子、孕灾环境、承灾体和应急能力4个方面选取了13项损失评估输入指标，提出基于高斯过程回归模型的洪涝灾害损失预测方法，并应用于重庆市洪灾受灾人数、农作物受灾面积和直接经济损失的预测。实例表明，高斯过程回归方法对上文提到的3种损失情况预测结果的残差平方和分别为0.99、0.1、12.67，拟合精度分别达到99.85%、99.97%、96.1%，相较于多层感知器神经网络和支持向量机等方法更具优越性。     

大别山北坡典型区域暴雨洪涝风险评价研究——-以安徽省六安市为例

从暴雨洪涝的形成机制入手，考虑致灾因子危险性、孕灾环境敏感性、承灾体易损性和防灾减灾能力等4个因子的综合作用，针对安徽省六安市实际，构建了暴雨洪涝风险评价指标体系。借助ArcGIS 100强大的空间分析功能，以30 m×30 m栅格为评价基本单元，在4个因子空间分布图的基础上，依据层次分析法确定的权重，进行因子叠加分析，得到了暴雨洪涝风险综合评价结果和等级图。结果表明，六安市暴雨洪涝风险明显分为西南、东北两部分，西南大别山地区整体风险水平低于东北部。从县域来看，六安市城区、寿县整体风险水平最高。从自然区域来说，高风险区主要分布在河流沿线、湖泊周边和圩畈区。初步验证表明，风险评价结果符合实际情况，具有较好应用价值     

基于GIS的江西省洪涝灾害风险评估

2010年夏季江西省发生多轮洪涝灾害,灾情十分严重。根据自然灾害系统理论,以江西省鄱阳湖流域地区为研究对象,从洪涝灾害的危险性、暴露性、脆弱性与防洪能力4个角度出发,选取降水、地形、水系、人口、经济、生态及圩堤等10个评价要素指标,采用90 m分辨率DEM、1960~2005年84个气象站点逐日降水量、2003~2008年江西洪涝灾情数据、2009年社会经济统计数据以及2005年江西省土地利用数据,以1 km单元格为基本评价单位,利用GIS空间分析与建模功能构建洪涝灾害风险评估指数模型,对江西省重大洪涝灾害进行综合风险评估。结果表明:该评估模型能成功应用于区域尺度,研究区洪灾风险分布呈现以江西北部的鄱阳湖湖区及蓄滞洪区为中心向两边递减的特点,从中心至外风险等级逐渐降低;从行政区划上,湖口、鄱阳、抚州、上饶等因地势平坦、降水量大、河网密集处于高风险区,而低风险区集中在降水少、地势高且山区分布较多、不易集水的江西南部,如:遂川、崇义等。经2010年6月17~25日发生的暴雨洪灾情况验证,该评价结果与实际情况相符,可为洪灾风险管理与决策提供科学依据。     

湖南城市洪涝易损性诊断与评估

首先从孕育洪涝灾害的环境变异性、社会经济灾敏性、城市土地利用对洪涝的放大作用，防洪标准和人为设障等方面对湖南城市洪涝的易损性进行了总体诊断。然后，选取人口密度、工业产值密度、道路网密度、排水管道密度、建成区绿地率等指标，运用模糊综合评判对之进行了定量评估。将全省城市洪涝的易损性程度划分为5个等级；高度易损性，较高度易损性、中度易损性、较低度易损性、低度易损性。研究结果表明：湖南城市洪涝易损性程度总体水平高，因此，湖南洪涝防治要从以农村为重点转向以城市为重点，加大城市洪涝治理力度；湖南城市洪涝易损性程度等级与城市规模之间没有对应关系，因此，湖南城市洪涝防治应因地制宜。     

基于GIS的太湖流域主要生态风险源危险度综合评价研究

以太湖流域主要生态风险源为评价对象，充分考虑多类型多等级风险源作用强度的差异性，构建了风险源危险度评价模型，并在此基础上依据风险源发生机率、强度及作用范围等建立了太湖流域洪涝、干旱、极端气象、土壤侵蚀及污染排放等主要生态风险源的危险度评价指标体系。在ArcGIS技术支持下，创建了太湖流域1 606个网格和24个县市的风险源危险度统计数据库，采用AHP权重法确定指标权重，运用叠加分析、空间分析等技术方法最终实现太湖流域单要素及综合生态风险源危险度的定量评价。结果表明流域内生态风险源的分布存在明显的空间分异规律。其中，高生态风险源危险区集中分布在环太湖北部一带，面积约占流域面积的1172%；较高危险区主要呈“西北 北 东北 东”半环状分布格局，所占面积约2452%，危险度较低的区域集中在流域西南部的苕溪流域一带，面积占1566%。此外，不同区域主导生态风险源组成亦不同，约599%的区域是以污染排放为主导生态风险源，主要分布在镇江 宜兴 长兴 安吉一线以东的地区；2545%的区域主导生态风险源为干旱，主要集中在镇江 宜兴 长兴 安吉一线以西；1244%的区域是以洪涝灾害为主导风险源，集中分布在湖州、宜兴等地；而以水土流失、极端气象灾害作为主导风险源地区相对较为分散，所占比例较小     

Flood risk,climate change and settlement development: a micro-scale assessment of Austrian municipalities

This paper analyses the influence of climate change and land development on future flood risk for selected Austrian flood-prone municipalities. As part of an anticipatory micro-scale risk assessment we simulated four different inundation scenarios for current and future 100- and 300-year floods (which included a climate change allowance), developed scenarios of future settlement growth in floodplains and evaluated changes in flood damage potentials and flood risk until the year 2030. Findings show that both climate change and settlement development significantly increase future levels of flood risk. However, the respective impacts vary strongly across the different cases. The analysis indicates that local conditions, such as the topography of the floodplain, the spatial allocation of vulnerable land uses or the type of land development (e.g. residential, commercial or industrial) in the floodplain are the key determinants of the respective effects of climate change and land development on future levels of flood risk. The case study analysis highlights the general need for a more comprehensive consideration of the local determinants of flood risk in order to increase the effectiveness of an adaptive management of flood risk dynamics.