基于水资源系统的流域干旱风险评价——以漳卫河流域为例

基于风险理论,从水资源系统的角度剖析流域干旱风险的构成,分别从降水、用水和水利工程调节的角度讨论构建干旱致灾因子的危险性指标、干旱承灾体的暴露性指标以及干旱孕灾环境的脆弱性指标,建立流域干旱风险评价方法框架,并以漳卫河流域为例进行了应用研究。评价结果表明,漳卫河流域13个评价单元中,有4个评价单元属于高风险区,3个单元属于低风险区,其他6个单元为中等风险区。各评价单元的干旱危险性因子指标值差别不大,流域干旱高风险区的主要贡献因素是较大的用水需求和缺乏稳定的供水水源。     

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。     

洞庭湖流域农业旱灾风险评价

基于洞庭湖流域1993-2011年的自然、社会经济等资料系列,立足于致灾因子危险性、孕灾环境脆弱性的自然属性和承灾体易损性的社会属性两方面,建立指标体系,并在此基础上,运用GIS技术与数理统计相结合的方法,对该流域农业旱灾风险进行综合评价。结果表明:从整体上看,长沙市和湘潭市为农业旱灾高风险区,益阳市和衡阳市为较高风险区,岳阳市、邵阳市和怀化市为中等风险区,娄底市为较低风险区,株洲市、郴州市、永州市、常德市、张家界市和湘西自治州为低风险区。孕灾环境脆弱性、致灾因子危险性、承灾体易损性的差异是导致各地州市农业旱灾风险度大小的症结所在。     

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。     

基于GIS的长白山地区地质灾害风险综合评估

以长白山地区为研究区,以该地区地质灾害分布数据,专题地图数据和统计数据作为数据源,基于区域灾害系统论的观点,结合地质灾害现状发育因素、地质环境条件因素、人类工程活动因素和社会经济发展因素,将地质灾害易发分区评价和自然灾害风险评估结合起来对长白山地区地质灾害风险进行了综合评估研究。采用100 m×100 m的栅格单元作为基本的评估单元,采用极差法对指标值进行标准化处理,采用层次分析法确定指标的权重,采用综合指数法计算地质灾害风险综合指数,并将其划分为一级风险区、二级风险区、三级风险区和四级风险区,得到了长白山地区地质灾害风险等级分布图。该等级分布图揭示了地质灾害风险在长白山地区的分布情况。结果表明:长白山地区地质灾害风险等级呈现出明显的空间差异性,整体上研究区东西两端较高,中部较低。长白山地区地质灾害风险水平主要以三级风险区为主,表明从整体上看,研究区大部分地区地质灾害风险水平相对较低。     

基于AHP-EWM方法的福建省农业气象灾害风险区划

基于灾害风险分析原理,通过分析福建的重大农业气象灾害种类和风险等级指标,构建了影响福建农业的致灾因子危险性、承灾体脆弱性和防灾减灾能力的风险指标体系;采用AHP-EWM方法赋予各指标权重,利用加权综合法计算综合风险指数,应用GIS技术实现了农业气象灾害风险区划。结果表明:福建省重度以上的农业气象灾害综合风险区主要分布在福建东南部沿海县市,西北部的武夷山市、光泽县、建宁县和泰宁县,东北部的柘荣县、罗源县和福鼎市,西南部的武平县和上杭县;中度风险区主要分布在福建东部和西部两个区域中除重度以上灾害风险县市以外的大部分县市;其余区域属于轻度灾害风险区,主要集中在呈东北—西南走向的中间区域地带。     

莱州湾地区海水入侵灾害风险评价

莱州湾地区是我国海水入侵灾害最严重的地区。结合自然灾害风险评价理论并根据莱州湾地区的实际情况,将海水入侵风险评价体系分为危险性评价、易损性评价和防灾减灾能力评价,并借助GIS空间分析方法,对危险性、易损性和防灾减灾能力评价结果进行了叠加分析,将莱州湾地区划分为低风险区、较低风险区、中等风险区、较高风险区和高风险区等5个海水入侵灾害风险区域。     

基于风险矩阵和五元减法集对势的区域旱灾风险链式传递诊断评估方法

为进一步处理旱灾风险子系统及其中指标的发展趋势问题，在计算评价样本的指标数联系数、指标值联系数和平均联系数的基础上，引进五元减法集对势判断子系统风险趋势并诊断风险脆弱性因子，建立敏感性-适应性、脆弱性-危险性子系统风险矩阵链式传递得到旱灾风险等级，提出了基于风险矩阵和五元减法集对势的区域旱灾风险链式传递诊断评估方法，并应用于济南市。结果表明:济南市旱灾风险等级自1999-2005年呈逐年降低趋势，干旱趋于改善，其中2002年旱灾风险等级为4级（较强），其危险性子系统风险状态处于反势，其他年份逐年改善且子系统风险状态基本处于均势或同势。用五元减法集对势识别出了影响济南市旱灾风险等级的主要因子有森林覆盖率、城市日用水量、水库调蓄能力、城市水资源协调能力、降雨量，它们是济南市旱灾风险管理工作中需要重点监测或调控的对象。上述风险矩阵和五元减法集对势耦合的旱灾风险链式传递诊断评估方法可为准确判别资源、环境、生态等复杂集对系统所处状态及总体发展趋势提供新的有效途径。     

基于GIS的南通市自然灾害风险区划

本文从自然致灾因子危险性和承灾体易损性2个方面选取评价指标,在南通市基础图件的基础上,通过GIS软件分析分别得到南通市自然致灾因子危险性分区图和社会经济易损性分区图.两图叠加后,生成南通市自然灾害风险区划基本单元,采用自下而上的定量区划方法,合并得到自然灾害风险区划图,最后分别论述了每个风险区的自然灾害和社会经济的特征.通过对风险区划指标和区域划分的探讨,以期为南通市防灾减灾工作提供科学依据.     

云南电网山火灾害风险评估

云南电网因山火灾害而跳闸的事故频频发生,造成了严重的经济损失。科学合理地评价云南电网的山火灾害风险对于减少云南电网灾变损失具有重要意义。从山火灾害危险性和电网脆弱性两个角度进行了分析,建立了风险评估模型。山火灾害危险性以森林火险等级和森林面积作为评价指标,电网脆弱性以电网设备密度、电网设备损坏率、GDP密度、人口密度等4个指标建立评价指标体系。评价结果表明,云南电网山火灾害风险的时空分布特点为:时间上,风险值3月4月2月1月5月12月;区域上,丽江、红河、楚雄等地区风险值较高,德宏、怒江、迪庆等地区风险值较低。     

云南省干旱灾害风险评估

基于自然灾害风险理论,利用云南省129个县(市、区)的气象、社会经济和地理信息数据,从干旱灾害致灾因子危险性、成灾环境敏感性、承灾体易损性和防灾减灾能力4个方面选取15个评价指标构建了干旱灾害风险评估模型,对干旱灾害风险进行了评估。研究结果表明:云南省低、次低、中、次高、高等级干旱灾害风险的面积分别占全省总面积的13.4%,29.8%,28.2%,19.6%和9.1%。干旱灾害风险空间分布比较复杂,大致沿哈巴雪山—点苍山—哀牢山一带,西部地区干旱灾害风险总体较低,东部地区干旱灾害风险相对较高。南盘江流域、红河流域、金沙江下游地区为典型的干旱灾害高风险区;三江并流区及澜沧江下游地区为干旱灾害低风险区。利用近10 a的旱灾受灾面积和总经济损失对评估结果进行了验证,表明构建的评估模型总体能反映云南省干旱灾害风险水平,可为干旱灾害风险管理提供依据。     

基于历史灾害情景再现的小流域山洪风险研究

山洪灾害威胁着山丘区人民的生命财产安全。随着我国城镇化进程的加快,山区土地类型和环境状况都在发生变化,也影响了山洪灾害风险。以粤西马贵河流域为例,基于HEC-HMS水文模型与Flo-2d水动力模型耦合的数值模拟结果进行了危险性评估,以土地利用类型等级划分表示承灾体易损性,完成了历史灾害再现下流域内三个不同区块2009年和2019年下垫面情景的山洪灾害风险评估,探究不同垫面情景风险差异及其原因。结果表明:流域不同流段,灾害风险水平有明显差异;在经历特大山洪灾害十年后,马贵河流域总体风险水平仍然有增加趋势;城镇化进程中建设用地向山洪危险区扩张,是风险增加的主要原因。     

洪灾风险评价等级模型探讨

采用特尔菲法,选择4个一级因子和14个二级因子,建立洪灾风险评价等级指标体系。利用层次分析法,根据对同一层元素相对重要性比较,决定各指标权重。应用模糊综合评判方法,将福建省67个县(市)分为高风险区、次高风险区、中度风险区、低风险区4个等级。评价结果可为防灾减灾提供科学依据。     

基于GIS的“8.8”九寨沟地震景区地质灾害风险评价

风险评价是防灾减灾的重要非工程手段,针对九寨沟景区在2017年8月8日M_s 7.0级地震后地质灾害加剧的问题,在GIS环境下进行地质灾害风险及治理工程效益评价研究。本文选取了构造因子、地形因子、地质因子及其它因子等9个指标建立危险性评价模型,易损性选取人口、道路、建筑物、旅游基础设施、景观、防治工程等6个承灾因子,分别采用信息量模型和层次分析法进行地质灾害危险性和易损性评价。结果表明,研究区划分为极低风险区(41.36%)、低风险区(40.52%)、中度风险区(16.02%)、高风险区(1.84%)和极高风险区(0.27%),高-极高风险区总面积为13.79 km~2,其中村寨、诺日朗及熊猫海周边均为地质灾害极高风险区,建议设为重点防治区域;现有防治条件下高-极高风险区面积减少了26.73%,防治效益良好,该结果可以为景区恢复重建和区域规划提供参考。     

青海省果洛州乡级人口-牲畜雪灾风险评估

青海省果洛地区雪灾频发,以青海省果洛州5县40个乡镇为评价单元,选取3个气象指标、12个社会经济统计指标,利用AHP层次分析法和聚类分析方法,结合GIS和RS工具,分别对各乡镇的雪灾致灾危险性、人口与牲畜承险体脆弱性(暴露性、敏感性和适应性)、雪灾风险进行了定量分析。结果表明:果洛州乡镇雪灾风险总体较高,其中雪灾人口牲畜综合风险高的有久治县的智青松多等3个乡镇,雪灾风险较高的有甘德县青珍等21个乡镇,风险中级的有班玛县吉卡等8个乡镇,风险较低的有玛沁县下大武等8个乡镇。在此基础上,探讨了构建区域雪灾风险管理模式、建立雪灾应对体系等防范措施。     

基于GIS的历史文化街区火灾风险评估——以福州市三坊七巷为例

历史文化街区人员高度密集,但存在诸多火灾隐患,火灾风险较高。以福州市三坊七巷历史文化街区为例,利用高分辨率遥感影像解译的空间数据和实地调查的属性数据,分析火灾风险结构的基础上,建立火灾风险评估指标体系,用层次分析法和模糊数学法,获得各项指标的参数值和权重值,以单体建筑为评估单元,在GIS空间技术支持下使用危险性评价模型、易损性评价模型和综合风险评估模型评估三坊七巷历史文化街区的火灾风险。结果表明:三坊七巷各单体建筑火灾危险性等级整体上相对较高,其中特别是居民类的危险性等级最大,而文化故居类和商业服务类的建筑危险性等级相对较小;文化故居类建筑的易损性等级较高,而综合火灾风险等级差异较大;文化故居类的火灾风险等级高,沿南后街周围的单体建筑的火灾风险一般,其余的火灾风险等级较低。该结果可作为景区管理部门和消防部门制定火灾防范措施、应急演练模拟方案、人员疏散方案等风险管理决策的参考依据。     

基于灰色关联度和联系数耦合的农业旱灾脆弱性评价和诊断研究

农业旱灾脆弱性评价和诊断是科学防范农业旱灾风险的关键,在区域农业旱灾风险调控实践中具有重要作用。为定量评价区域农业旱灾脆弱性强弱程度、识别影响其强度变化的主要指标,通过改进差异度系数的计算方法,建立了基于灰色关联度和联系数耦合的区域农业旱灾脆弱性评价模型,对区域农业旱灾脆弱性进行动态评估,并根据此模型提出了基于五元减法集对势的区域农业旱灾脆弱性诊断方法,用以识别影响脆弱性的主要指标。在蚌埠市的应用结果表明:蚌埠市农业旱灾脆弱性评价等级从2001-2003年的超3级水平改善到2004-2010年的3级水平,农业旱灾脆弱性呈减弱趋势,农业系统对干旱灾害的承受能力呈逐年提升趋势;通过诊断模型识别出影响蚌埠市农业旱灾脆弱性的主要指标有农民人均GDP、单位耕地面积农机动力、农业万元GDP用水量和单位农业增加值耗水量,其中单位农业增加值耗水量与农业旱灾脆弱性的相关性最大。这些结果可为区域农业旱灾风险调控提供科学依据,对促进农业旱灾风险定量研究具有重要意义。     

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。     

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。     

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.