国内农业台风灾害风险评估研究进展

台风是中国沿海地区复杂的灾害系统,尤其是农业生产深受台风灾害的影响。从灾害风险的形成机制出发,对台风灾害的发灾场、致灾力、承灾体,以及农业台风灾害风险评估方法及应用进行了全面综述。总结现有研究发现,国内学者主要是通过移动路径和最大风速来确定台风的发灾场范围,使用大风、暴雨及其共同影响来衡量台风的致灾力,运用遥感技术提取农作物面积表达承灾体的暴露性,并对区域尺度的防灾减灾能力进行了研究。在灾害风险评估上,数理方法与GIS的结合成为了主流,但方法的合理性和有效性仍待提高,风险评估实例仍然集中在大中尺度的研究上。农业台风灾害风险的理论研究、评估工作的精细化及动态化将成为今后的研究重点。     

2011-2015年我国自然灾害救助应急响应的时空分布特征

统计了2011-2015年民政部、国家减灾委启动的国家级自然灾害救灾应急响应时间、响应级别、受灾省份、响应灾种等信息,分析其时空分布特征。结果表明:12011-2015年国家共启动救灾应急响应169次,年均33.8次,总体呈逐年下降趋势(除2012年),其中针对特大自然灾害启动的一级、二级救灾应急响应启动所占比例极小;2洪涝、旱灾、台风、地震灾害为多发灾害,气象灾害多发月份为6-9月;3自然灾害救灾应急响应的响应频数和相应级别均呈现出"南多北少"的地域分布特点;洪涝灾害集中于长江流域,台风灾害集中于东南,地震、泥石流等地质灾害多发于西部;4与2005-2010年相比,2011-2015年救灾应急响应年启动次数减少,其中针对特大灾害的一、二级高级别响应所占比例明显下降;区域分布特征相似。南方多次启动旱灾应急响应,西南启动低温冷冻响应,这是新的灾害响应分布变化;而2011年的灾种构成特点是旱灾多、冰冻灾害多,2012年的组合特点是洪涝灾害多、台风灾害多,可能与厄尔尼诺年向拉尼娜年转变有关。     

自然灾害风险分析的时空尺度初探

自然灾害风险存在着显著的动态特性,即灾害风险会随时间与空间的变化而呈现出差异。研究自然灾害风险的时空差异是对自然灾害风险研究的进一步深化。其中,时空差异研究的一个重要前提条件是选择恰当的灾害风险分析的时空尺度。广度与粒度是时空尺度的两个孪生指标,时空广度限定了灾害风险评估在时间和空间上的有效范围,而时空粒度则是量度灾害风险时间和空间差异的最小单元。列出了风险时空差异的表达式,深入探讨自然灾害风险的时空尺度,并对我国三种典型的自然灾害(地震、洪涝和台风)风险分析的时空尺度选择进行了讨论,为进一步深入开展自然灾害风险时空差异分析奠定了基础。     

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。     

“一带一路”中国重点区域自然灾害特征分析

以国家减灾委办公室掌握的灾情数据为基础,分析了"一带一路"中国主要涵盖区和港口的自然灾害灾害损失和时空分布情况。分析显示,丝路经济带重点涵盖区受灾程度较全国平均水平偏重,且呈上升趋势,21世纪海上丝路经济带重点涵盖区受灾程度明显偏轻,且呈缓慢下降趋势;洪涝和地质灾害、干旱灾害、地震灾害是影响丝路经济带最重的灾种,台风灾害是影响海上丝路经济带最重的灾害;一类港口城市中,浙江的温州和福建的福州、泉州灾害风险最高、损失最大,水港城市受灾远超陆港城市,其主要影响灾种为台风灾害。依据这些特征,各地可更好地制定"一带一路"规划和项目建设。     

基于大数据的自然灾害事件网络舆情信息监测平台

对重大灾害自然事件舆论信息进行有效管理,能够避免虚假信息传播引起群众情绪波动问题,保障社会和谐发展。为此提出并设计了基于大数据分析法的重大自然灾害事件网络舆情信息智能监测平台,首先利用大数据分析方法对灾害舆情信息传播发展路径进行分析,获取灾害舆情传播特征,以地震灾害与台风灾害为例,设计舆情波动影响分析模块,得到舆情波动影响因素,并以Hadoop架构为基础,设计重大灾情事件网络舆论信息引导Haboop架构,实现对重大自然灾害事件网络舆情信息智能监测。为检验该方法的有效性,对比现有灾害事件网络舆情监管情况进行了验证。实验结果表明,改进设计平台可有效对自然灾害网络舆情信息进行监测,其有效性可达到85%,效果远胜于传统监测平台,可满足真实准确的信息传输要求以及为灾后紧急救援提供基础依据。     

长三角地区台风灾害链特征分析

利用1951-2008年58年的历史台风资料分析了台风致灾因子,提取了影响长三角地区的187场台风并根据台风路径频率,将影响长三角地区的台风划分为西行、穿越和北上3类优势路径和一类特殊路径。然后,结合自然环境特征和DEM高程数据,将长三角地区台风孕灾环境划分为海岸带、北部平原和南部丘陵3个区域,并分析了每个区域发生的主要台风灾害链类型。针对"云娜"、"芸妮"和"爱娜斯"3个台风案例,分析了台风路径与不同孕灾环境组合形成的不同台风灾害链。结果表明:海岸带易引发台风-大风-巨浪或风暴潮灾害链;丘陵区域易引发台风-暴雨-山洪、泥石流和滑坡灾害链;平原地区易引发台风-暴雨-平原洪水和内涝灾害链。西行类台风影响海岸带和南部丘陵地区,易形成海岸带和南部丘陵区的台风灾害链;穿越类台风影响整个长三角地区,3种类型的台风灾害链都易发生;北上类台风一般只影响海岸带,易形成海岸带的台风灾害链。     

对灾害与移民问题的初步探讨

自然灾害不是简单的自然事件或过程,它是致灾因子和承灾体的脆弱性共同作用的结果.从本质上看,自然灾害是人地耦合系统失衡的表现,是人地关系不协调的反映.灾害导致的人口迁移是人类面临灾害风险的一种适应性对策.灾害移民可分为灾前移民和灾后移民,或可返回性移民和不可返回性移民.自然灾害并非必然意味着人口迁移.灾害移民是受诸多宏观因素和家庭因素影响,在灾害诱导下产生的一种人口被迫迁移.在汶川8.0级地震灾后重建过程中,可运用相关灾害移民理论指导灾区移民和人口安置工作.     

面向对象分类方法在台风灾害信息提取中的应用研究

台风灾害是全球损失最严重的十大自然灾害之一。如何在灾情发生后,快速地进行灾情预评估与应急响应决策是目前灾害研究的重要方向。基于2013年台风"海燕"登陆前、后的菲律宾独鲁万市部分区域的卫星遥感影像,采用面向对象的方法进行了灾害检测,提取了研究区域的地物信息,并与基于像元的传统方法进行了比较。结果表明,面向对象的分类方法在台风灾害前影像分割尺度为30%,融合尺度为84%,台风灾害后影像分割尺度为15%,融合尺度为95%时分割效果最佳;最终,面向对象分类灾害前总体精度达到95.65%,Kappa系数达0.93,灾害后总体精度达到93.19%,Kappa系数达0.90;另一方面,最大似然法也优于ISODATA分类法与最小距离法,但仍不及面向对象的分类方法。     

自然灾害风险评估与灾害易损性研究进展

自然灾害风险评估是区域减灾防灾重要的基础工作之一。从风险概念和风险度的表达入手,探讨了自然灾害风险评估的对象及其构建的指标体系,对主要自然灾害风险评估方法进行了综合比较,并对灾害易损性评估研究进行了总结,认为对灾害风险下的生态系统易损性关注不多。因此以区域为研究尺度,构建了生态系统灾害风险评估框架,选择危害风险性指数反映灾害危险程度,选择防灾能力指数、承灾能力指数、恢复力指数等构建了生态系统灾害易损性评估指标体系。在对自然灾害风险评估研究认真梳理的基础上,认为复杂性灾害系统的研究、灾害易损性基础理论及定量方法的探索、自然灾害风险研究体系的时空尺度的扩展、自然灾害风险评估精度和可信度的提高是未来灾害风险评估值得重视的趋势。     

环北极地区自然灾害多尺度时空格局分析

受全球气候变暖影响剧烈，导致北极地区自然灾害情况加剧，但有关北极地区精细尺度的自然灾害时空格局研究较为缺乏。基于紧急灾难数据库，利用自然灾害数量、死亡人数、总受影响人数及总直接经济损失四个受灾指标，采用时空统计方法，从总体、国别及一级行政区多个尺度研究1980—2020年环北极地区的受灾情况，并通过空间相关性量化不同自然灾害的空间分布特征，结果表明：(1)在1980—2020年间环北极地区的自然灾害数量先增后减，其中，在1990—2009的20年间是六种灾害高发期，均占据41年总灾次的60%以上，在2000年总灾次达到峰值22次。同时，灾害的破坏性愈加强烈，死亡人数和直接经济损失成倍数增加；(2)环北极地区受灾呈两极化，灾害数量和灾害种类与国土面积和海岸线长短紧密相关，俄罗斯与加拿大受灾最为严重，且成灾体量与人口密度高度一致。洪水与风暴灾害是环北极地区最频发的自然灾害，两者占据总灾次的66.9%,滑坡与干旱两者仅7.3%。(3)自然灾害在一级行政区具有显著的“环状”格局和集聚特征，且在时空尺度上具有连续、低频的特点。     

福建省台风灾害时空变化分析

根据福建省灾害性气象年鉴和福建省气候影响评价资料,建立以县域为单元的福建省台风灾害数据库,运用Excel软件和M ap info技术,重建了1980~2005年福建台风灾害时空动态格局。研究表明:福建台风灾害年际变化总体呈波动上升趋势,年内80%左右集中在7~9月份,群发性强。空间上集中在沿海地区,灾情明显存在3个高值中心,即闽中的莆田、福清、长乐和平潭,闽南的漳浦、云霄和诏安,闽东北的霞浦和福鼎;致灾因子与灾情灾次比空间分布错位,体现承灾体脆弱性对台风灾害的影响。分阶段研究表明:台风灾害致灾因子变化不太明显,但灾情呈明显增强趋势,进一步反映环境不稳定性和承灾体脆弱性对台风灾害的影响机制。     

自然灾害动态风险评估的一种基本模式

作为不利事件在未来可能发生的情景,自然灾害风险的不确定性主要体现在系统性和动态变化性上。从自然灾害风险的系统性和动态变化性出发,总结了自然灾害动态风险评估的基本内容,包括灾害风险评估的时间约束、致灾因子的动态分析、承灾体的动态分析、自然灾害动态风险的耦合以及自然灾害动态风险的情景输出等五部分,给出了一种狭义上的自然灾害动态风险评估基本模式。     

基于人地关系的自然灾害风险形成机制分析

自然灾害风险形成机制是灾害风险评价和管理的基础,目前风险形成机制的研究还不足。基于灾害系统理论,提出自然灾害风险的形成需要具备发灾场、致灾力和承灾体三个要素,发灾场是灾害风险形成的空间场所,致灾力是自然事件对承灾体的破坏力,承灾体的暴露性和抵抗力是决定灾害风险是否能够形成的重要因素。从人地关系的角度来说,灾害风险产生的实质是人类活动与灾害事件争夺地理空间的结果,具体表现为灾害事件致灾力与承灾体抵抗力之间的较量,只有当灾害事件的致灾力大于承灾体抵抗力时,灾害风险才有可能产生,风险的大小由灾害事件的致灾力、承灾体抵抗力和暴露性共同决定。根据人灾冲突的理论,灾害风险管理的核心是协调人灾关系,关键是协调人与人的关系。     

基于复杂网络的台风灾害演化系统风险分析与控制研究

基于复杂网络理论,提出了一种针对自然灾害演化系统的风险分析与控制的思路与方法。以"莫拉克"台风为例,构建了包含30个危机事件与39条连接边的台风网络演化模型;采用网络节点的出入度、子网节点数和包含节点的支链数进行风险分析,并确定关键节点,进一步提出断链方案和控制建议。结果表明:狂风、暴雨、洪水、山体滑坡、泥石流、交通堵塞和村庄毁坏等事件风险较大,是台风灾害系统的关键节点。据此提出建议:提高城市排水系统运行能力,加强交通系统监管和调度力度,启动农村人员安置和灾后重建预案。     

台风灾害风险区划模型

台风灾害发生频率高,影响严重,是人类面临的全球性重大问题之一。对台风灾害进行科学、合理的风险评估显得尤为重要。以宁波市为研究对象,在隶属函数和自然灾害风险理论的基础上,综合考虑形成台风灾害风险危险性、暴露性和脆弱性,结合GIS技术建立了台风灾害风险区划模型,绘制了宁波市台风灾害风险区划图;并利用灾级指数对模型结果进行了验证。结果表明:宁波市各区、县的台风灾害风险指数中,宁海、鄞州、余姚、奉化、象山和慈溪台风灾害的总风险指数较大,老城区(海曙区、江东区、江北区)、镇海和北仑较小;宁波市东南沿海、城镇和部分山区台风灾害风险等级较高;灾级指数与台风风险指数的相关性较好,决定系数达到0.7181,且通过了0.01的置信区间。     

区域承灾体脆弱性指标体系与精细量化模型研究

灾害损失的严重程度由致灾环境的危险性、承灾体的脆弱性,以及区域的应急能力决定的。承灾体脆弱性研究对灾害风险管理、区域防灾减灾、减灾投资,以及灾害保险等有着重要的意义。建立了针对自然灾害的区域承灾体脆弱性评估指标体系;在此基础上,引入精细化土地类型,基于GIS对承灾体脆弱性做了基于精细网格的量化模型研究;并以浙江德清县自然灾害区划为例进行了试验。     

基于灾害复杂网络的深圳台风灾害链风险分析

台风灾害是影响我国沿海地区最严重的自然灾害之一，为了更加科学地认识台风灾害引发的各类风险与影响，把握台风灾害演化的路径及其防控重点，该文提出一种基于灾害复杂网络进行风险分析的方法。基于1980—2020年间对深圳市造成影响的台风灾害，将灾害事件作为网络节点，事件关联关系为网络连接边，构建深圳市台风灾害复杂网络。引入复杂网络特征参数，构造台风灾害演化网络的节点综合重要度和连接边脆弱度。基于灾害事件发生概率和风险减缓因子构建了深圳市台风灾害链风险评价模型，对深圳市台风灾害演化过程中较为典型的灾害链条风险值进行了定量的评估。结果表明，该方法能够识别出台风灾害网络中的重要环节，得到风险较高的灾害演化链条，为防灾减灾提供参考。     

基于机器学习方法的浙江省台风灾害风险评估和动态风险预报

利用机器学习方法建立以区县为基本研究单元的浙江省台风灾害风险评估模型，并进一步结合气象预报与实测数据形成覆盖全省、时空连续的台风过程动态风险预报，为科学应急减灾提供决策支持。首先，本研究以浙江省各区县为研究对象，考虑危险性、孕灾环境、暴露性和脆弱性等风险要素选择台风灾害风险评估模型的预测变量；其次，基于10个重大历史灾害的灾损数据(直接经济损失)划分风险等级作为输出变量；最后，采用机器学习模型XGBoost建立台风灾害风险评估模型。同时，以利奇马为例，进一步探索该模型的实战应用潜力，即以气象预报和实测数据为模型驱动，实现浙江省全域各区县台风灾害风险的实时更新预报。     

农业旱灾脆弱性评价--以北方农牧交错带兴和县为例

基于区域自然灾害系统理论,构建了农业旱灾灾害系统及其脆弱性评价指标体系,建立了农业旱灾脆弱性综合评价模型,指出农业旱灾脆弱性评价是一个过程性评价:灾前-灾中强调区域农业生产系统的易损性,灾中-灾后强调区域里的人应对旱灾的适应性.以地处北方农牧交错带的兴和县为例,进行了农业旱灾脆弱性评价,结果表明:农牧交错带的农业旱灾脆弱性在县域尺度上主要受农牧用地比例的影响,在农户尺度上取决于非农牧收入比例的大小,所以合理、有效的农牧结合发展和非农牧产业发展有利于降低该地区的农业旱灾脆弱性.