基于随机森林模型的区域洪涝灾害房屋倒损评估方法研究

采用随机森林方法,基于2000-2015年南方地区历史灾情和致灾因子数据,通过对预报因子进行重要性排序,选取过程降雨量、地形指数和河网指数作为解释变量,建立了洪涝灾害房屋倒损评估模型,用于洪涝灾害灾前、灾中和灾后损失快速评估。最后,用2016年6月中下旬南方洪涝灾害对模型进行了验证,总体误差控制在30%以内,该模型能较好的反应洪涝灾害的房屋倒损情况。     

我国台风灾害成因分析及灾情预估

利用1980-2004年的台风基本资料,对我国台风(包括热带气旋、热带风暴、强热带风暴、台风、强台风和超强台风)灾害的成因进行了初步分析,结果表明:台风引起的大风和降水以及登陆台风的强度和登陆点位置等都是我国台风致灾的重要因素.综合表征台风灾情的ATDI指数和台风造成的直接经济损失与台风大风、降水、登陆台风强度及移速关系密切,而房屋倒损则主要与台风引起的大风有关,农田受淹则主要取决于台风降水.在此基础上,建立了综合表征台风灾情的ATDI指数以及因台风而倒损的房屋数、受淹的农田面积和造成的直接经济损失等的预估模型.对历史样本拟合和对2005年6个台风的独立样本回报表明:模型具有较好的预估能力,对台风灾害各等级的拟合和预估误差不大于1个等级的样本约占总样本数的83%～96%(完全准确的样本在50%以上).     

山洪灾害雷达遥感灾情评估技术研究与应用

雷达遥感的全天时、全天候和高分辨率等特点为洪涝(山洪)、泥石流等自然灾害的灾情评估提供了可能。但目前遥感洪涝监测和评估多局限在洪水影响区域的提取上,较少开展灾后耕地、居民地损失的评估。在前人研究的基础上,探讨了一种基于雷达后向散射成像原理提取受灾耕地(主要是绝收耕地)和倒损房屋区域的方法,继而实现了灾害信息的准确提取和农作物受灾、因房屋倒损而受灾人口的评估。经与GPS地面调查数据验证,表明该方法简单、可行,具有一定准确性,能用于福建等山区山洪、泥石流等灾害的灾后评估,为政府灾情评估、灾后恢复重建工作提供辅助决策支持。     

基于梯度提升决策树(GBDT)算法的南方洪涝灾害房屋倒损评估模型

结合影响洪涝灾害损失的10个指标,利用国家减灾中心灾情库中案例作训练样本,建立了基于梯度提升决策树(GBDT)算法的南方洪涝灾害房屋倒损评估模型,可用于洪涝灾害房屋倒损的快速评估。最后,利用2016年7月上旬南方洪涝灾害案例进行了模型验证,总体相对误差为17.9%,证明该模型具有较高的可靠性,能够较好反映洪涝损失总体情况。     

基于GSO改进TOPSIS的灾区救援道路选择研究——以地震为例

灾区道路选择是灾后应急救援必须解决的问题之一,现有的灾区救援道路选择模型中较少考虑评价指标之间的相关性。该文构建了基于格兰姆——施密特正交化法(Gram-Schmidt Orthogonalization,GSO)的客观赋权评价方法(Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution,TOPSIS)灾区救援道路选择综合评价模型。在构建的模型中,利用GSO去除指标间相关性所造成的信息重叠,通过对地震灾区的道路损毁率、二次灾害危险度、地震烈度这三项指标进行深入分析。以汶川地震数据为例,验证了所构建模型的有效性,研究结果对灾区救援道路选择研究提供了新的思路。     

城市暴雨内涝灾害经济损失评估系统开发研究——以深圳市龙华新区为例

提出一个集成气象学、灾害学、信息科学、经济学等多学科知识的城市暴雨内涝灾害经济损失评估系统。基于Web GIS实现"人机交互式"数据采集;通过统计方法确定灾损率曲线,计算灾害的直接经济损失;利用投入产出模型计算灾害的间接经济损失。采用"所见即所得"的思路,只需要输入降雨量的实况数据,便可即时计算城市各易涝点的直接和间接经济损失,提供灾害经济损失的空间分布,自动生成各易涝点的灾损和防御对策报告。该系统有助于提高政府部门的灾害应急管理能力,为类似灾害的经济损失评估提供典型范例。     

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TM与MODIS遥感数据的农业旱情监测——以河北省为例

以河北省冬小麦种植区域为研究区,基于TM和MOD IS遥感数据,利用植被供水指数法确定了研究区旱情等级。首先,将其与遥感解译获得的冬小麦空间分布图叠加得到受灾冬小麦空间分布图;然后以1 km的距离在受灾冬小麦周围做缓冲区,并与通过人口密度模型获得的人口密度空间分布图叠加,得出受灾人口空间分布;最后基于光能利用率改进模型构建粮食产量回归统计模型,得到粮食产量。目的是从粮食产量和作物受灾影响人口两个方面对农业受干旱影响情况进行遥感监测和定量评价,以期为相关部门制定防灾、抗灾措施提供科学依据。结果表明,2004年研究区:(1)春季受灾面积小,仅占16.4%;(2)旱情较轻,以轻旱为主,占受灾面积的89%;(3)冬小麦种植面积约为23 965.0 km2,受灾面积约606.3 km2,主要位于唐山市和保定市;(4)粮食产量回归统计模型精度达到了87%,冬小麦产量约为11939247 t,单产约为498.8 t/km2。     

基于高分遥感影像的地震受灾建筑物提取与倒损情况快速评估

以鲁甸地震为例,基于灾后无人机航拍影像,利用均值漂移分割算法以及C5.0决策树分类算法,提取了受灾建筑物区域,并对建筑物倒损率与地震烈度进行了估算,经目视解译验证以及与官方发布地震信息比对,倒损率相对误差均小于5%,地震烈度估计则与真实信息完全吻合。同时,利用采样方法计算了真实倒损面积与分类倒损面积的比值系数,提出了对于同一地震、相似地貌、相似建筑物分布的不同区域的建筑物倒损面积评估模型,经验证,其相对误差最小可低达5.31%,从而实现了倒损面积更准确的快速评估。     

河南省黄河中下游地区洪灾损失评估与预测

以河南省黄河中下游地区为研究区,利用GIS技术和社会经济数据的空间展布方法,构建洪灾损失快速评估模型,基于该模型不仅进行了1996年型洪水直接经济损失的评估,而且对2015年发生1996年型洪水进行洪灾损失预测和灾情等级区划。结果表明:①以1996年型洪水为例,运用此模型进行的评估结果与实际灾情接近,评估精度较高。②通过预测2015年发生1996年型洪水的损失结果来看,直接经济损失将是1996年的4倍。1996年评估和2015年预测的损失类型主要都以农业、农村房屋和家庭财产为主。③通过计算基数对灾情进行了等级区划,从洪灾损失对国民经济的影响来看,济源、偃师、巩义、荥阳、郑州、中牟、开封、兰考为轻灾区;武陟、封丘、濮阳、范县为中灾区;孟津、孟州、温县、长垣为重灾区;原阳和台前为特重灾区。从整体上看,黄河滩区内北岸地区比南岸地区灾情严重。     

泸定6.8级地震交通网络应急服务能力分析∗

2022 年 9 月 5 日 12 时 57 分,四川省泸定县发生 6.8 级地震。受自然地理环境等因素的影响,本次地震对灾区公路交通网络造成了比较严重的破坏,给震后应急救援工作带来了较大阻碍,极大地考验了灾区交通网络的应急服务能力。本文介绍了灾区交通网络的概况及其地震破坏情况,建立了路网应急服务能力评价方法,并将单位时间到达重点救援目标的最大交通量作为其评价指标。以本次地震灾区的交通网络为例,结合交通网络应急抢通过程的考察数据,对交通网络应急服务能力的下降及其恢复过程进行了分析,对灾区交通网络地震韧性进行了定性讨论,以期为交通网络的地震韧性评价提供参考。     

基于无人机遥感的四川九寨沟地震极灾区灾情快速调查

基于高分辨率无人机正射遥感影像,采用目视判读的方法对九寨沟7.0级地震极灾区的损毁建筑物、诱发的山体滑坡以及救灾帐篷进行解译,开展地震极灾区灾情快速调查与评估。解译结果表明:此次地震中,影像覆盖范围内,仅有个别房屋建筑倒塌或局部倒塌,有瓦房屋存在屋顶纹理混乱不均匀的落瓦现象,此类房屋初步解译约有900栋;地震还诱发了299处山体滑坡,造成24处共3.2 km的道路堵塞,在应急救灾时应率先打通省道S301上四寨村-甲蕃古城路段的两处滑坡堆积物,提高应急救援速度;此外,在24 h内研究区新增帐篷796顶,这反映了地震救助工作开展的高效性。解译结果和实地调查的结果较为一致,说明了无人机遥感用于小范围灾害核心区灾情快速调查是可行可靠的。     

基于多时相双极化Sentinel-1A数据的震害建筑物提取

地震发生后快速准确地获取灾区建筑物震害信息,是减少人员伤亡的有效途径。合成孔径雷达(SAR)遥感凭借全天时、全天候工作能力,在灾害评估方面发挥了重大作用。充分挖掘SAR数据的特征用于提取建筑物震害信息,是SAR成功应用于震后应急救援的关键。本文利用多时相双极化Sentinel-1A SAR数据,基于SAR的强度和相干性特征,进行震害建筑变化检测。对VV和VH极化SAR数据作为建筑物震害判别分析的变量,与建筑物震害建立判别关系,得到建筑物震害判别函数。利用此判别函数提取意大利阿马特里切镇的建筑物震害信息,并用光学解译结果验证本文方法的可靠性。结果表明,多时相双极化Sentinel-1A数据建立的震害建筑物判别分析方法能准确地评估建筑物震害信息,精度达到81%,能满足震害建筑物评估的需求。     

承灾体脆弱性评估指标的最优格网化方法——以淮河干流区暴雨洪涝灾害为例

选取淮河干流区基于社会经济数据的9种脆弱性指标,构建了暴雨洪涝灾害承灾体脆弱性评估体系,运用Arc GIS与Mat Lab软件实现面积权重法、面积占优法、中心点法和长度占优法对各脆弱性评估指标的格网化表达;利用熵值法改进的层次分析法对各指标赋值并进行4种算法下的脆弱性评估。结果表明:(1)面积权重法是单指标格网化过程中的最优算法,格网化结果与源数据间的均方根误差最小。(2)4种算法得到的格网化结果均无面积损失,面积权重法对所得评估结果的极值有一定程度的削弱作用,所得脆弱性评估结果在空间分布上基本与实际灾损情况一致。(3)淮河干流区暴雨洪涝灾害承灾体脆弱性高值区域主要分布在中部,中高值区域主要沿高值区的两侧向东西扩展,低值区主要分布在西南和东北两角。     

50年来上海市台风灾害分析及预评估

依据1949~2005年中国气象局上海台风研究所的实测数据和前人的研究成果,筛选出对上海地区造成严重影响的84个台风,对这84个成灾台风的最大风速、过程雨量以及吴淞口、黄埔公园潮位站数据分析,结合收集到的其中57个台风的完整灾情数据计算灾情指数。综合研究得出:近50年来,成灾台风生成频数的年际变化比较明显;台风造成的人员伤亡、农田受淹面积和房屋倒损3个灾情参数在这50年里有一定的起伏变化,但综合灾情指数变化的幅度不大,从1980年代开始灾情指数有上升趋势。成灾台风灾情指数与上海市郊吕泗站最大风速和过程雨量成正相关。吴淞口、黄埔公园的潮位站数据与成灾台风直接经济损失对应性较好。     

基于GIS的芦山地震灾区滑坡灾害风险评价

选择芦山地震灾区为研究区,以滑坡灾害为研究对象,在GIS技术的支持下进行了芦山地震灾区滑坡灾害危险性、易损性和风险评价研究。首先,选择坡向、坡度、地层岩性、断裂带、河流冲刷作用、地震烈度和降水量7个影响因子建立了芦山地震灾区滑坡灾害危险性评价的指标体系,同时提取研究区的人口密度、经济密度、林地覆盖率、建筑覆盖率、道路密度和滑坡灾害影响区6个指标因子建立了滑坡灾害易损性评价的指标体系。然后,分别应用信息量模型和贡献权重迭加模型,进行了芦山地震灾区滑坡灾害危险性评价和易损性评价,进而开展了基于GIS的芦山地震灾区滑坡灾害风险评价,最后应用自然断点法进行了滑坡灾害风险度区划研究。研究结果表明:高风险区和较高风险区面积分别为102.43 km2和3529.65 km2,占全区总面积的0.24%和8.25%,其灾害分布密度分别为20.50个/100 km2和2.38个/100 km2(均大于芦山地震灾区的平均值,尤其是高风险区)。高风险区和较高风险区的分布主要与人类工程活动密切相关,是人类经济活动最为频繁的地区。与实地调研结果对比发现,研究结果基本符合芦山地震灾区的实际情况,可以为芦山地震灾区恢复重建、聚落搬迁和人口分布再调整提供参考。     

赤潮灾害经济损失评估技术方法

为有效应对赤潮灾害防灾减灾、灾后救援及管理的需求,在综合分析前人提出的赤潮灾害损失评估技术方法的基础上,参考赤潮灾害对受灾体的危害特点,结合实际工作的需求及在实际中可获取的业务数据,提出了赤潮灾害经济损失评估指标体系;根据灾害经济学理论,借鉴其他自然灾害经济损失评估的先进思想,采用市场价格法,分别建立了包括海水养殖业经济损失、滨海旅游业经济损失、赤潮灾害业务与应急监测费用和赤潮灾害处置费用的赤潮灾害经济损失评估模型;最后,提出了赤潮灾害损失评估的技术流程。     

地震应急救援信息需求及获取建议

地震应急救援实践表明,破坏性地震,尤其是造成重大人员伤亡和严重经济损失的大地震发生后,快速、全面获取地震灾区包括人员伤亡、生命线工程损毁、道路桥梁破坏、次生灾害分布、尚存医疗设施、可调配救援力量等在内的各种信息资源,对及时组织开展应急救援,快速部署救援力量,提高生命救援效率,高效应对大震巨灾将起到至关重要的作用。该文在调研的基础上,对地震应急救援信息需求进行初步归纳,并对开展大震巨灾信息获取工作提出建议。     

手机定位人口数据在应急救援中的应用

随着智能手机的普及,基于手机定位的人口数据在突发性灾害应急救援领域发挥着日益重要的作用。以近几年地震灾区为主要研究对象,选择灾区中有代表性的旅游景区、县城及乡镇,获取这些区域手机定位的人口数据,同时采用传统方法估算区域内人口数量,并进行差异性对比。研究结果表明:差异性最大的是旅游景区、其次是县城和乡镇;在人口年度变化上,旅游景区的人口在7、8月份达到高峰,乡镇人口高值区出现在2月份,县城人口年度差异无明显规律。     

GIS支持下的广西早稻春季冷害区划研究

利用广西省90个气象台站1961-2006年气候资料和站点地理信息,建立了早稻冷害指标的空间分析模型;依托GIS软件平台,利用1:25万广西基础地理背景数据,按照1km×1km细网格推算出早稻冷害指标的空间分布;运用GIS技术划分出广西早稻低温冷害中无冷害、轻度冷害、中度冷害和严重冷害的4个区域的分区结果,并对区划结果进行了评述和建议.