基于GIS的气候变化对马铃薯生长的脆弱性评价

利用层次分析和专家打分法构建了气候变化对内蒙古马铃薯生产的脆弱性影响评价指标体系,运用脆弱性的定义及灾害风险的理论建立了马铃薯脆弱性综合指数评估模型,通过分析主产区的敏感性、适应性来评估脆弱性影响程度。结果表明:内蒙古马铃薯生产脆弱性分布呈中部高、东西部低的分布特点。以乌兰察布市中部、呼和浩特市南部、包头市南部及锡林郭勒盟西南部脆弱性为最高;呼伦贝尔市、兴安盟、通辽市及鄂尔多斯市南部脆弱性为最低;赤峰市大部、巴彦淖尔市及鄂尔多斯市北部为中等。针对主产区马铃薯生长脆弱性的成因,提出了应分别采取不同的应对措施。研究结果可为自治区马铃薯生产可持续发展提供科学依据。     

黄淮海地区夏玉米花期阴雨灾害风险区划

黄淮海地区为我国夏玉米主产区。夏玉米花期若遇连阴雨灾害将导致玉米减产,造成严重的经济损失。选取黄淮海地区(包括北京、天津、河北、河南、安徽、山东)1971-2011年7-8月的日降水量、日照时数等气象资料,及土地利用类型等数据,采用层次分析法和加权综合评价法,结合GIS空间技术,对黄淮海地区夏玉米花期阴雨灾害进行了风险区划。结果表明:黄淮海地区夏玉米花期阴雨高危险性地区主要分布在黄淮海地区东南部,占总面积的9.7%;高暴露性区域集中分布在山东省、河北省中南部及河南省东部,占总面积的32.5%;高易损性地区主要分布在黄淮海地区南部,占总面积的5.1%;整体综合风险指数较高,中、高风险区主要分布在黄淮海地区北部、东部及南部,占总面积的57.3%。对区划结果进行了验证,结果表明:实际夏玉米花期阴雨灾害发生情况与分析结果吻合良好。     

基于DRIVE-Urban模型的长沙市区暴雨内涝灾害研究

以城市内涝模型DRIVE-Urban为基础,对长沙市区内的两次典型内涝事件进了街道尺度(10 m分辨率)和6个不同重现期(5年、10年、20年、30年、50年和100年)下的模拟,并根据模拟结果确定了内涝风险等级和风险区划。结果显示DRIVE-Urban模型能够很好地反映市区内街道积水的淹没情况,两次内涝点命中率(POD)分别达到了64%和67%,且随着重现期增大,积水面积也逐渐增大,积水面积最高占比甚至达到了市区总面积的8.2%,约96.51 km²。内涝的风险等级分为低风险、中风险、较高风险和高风险。高风险和较高风险区域主要集中在岳麓区东部、天心区北部、芙蓉区、开福区南部、雨花区北部以及高新区南部,而高新区北部、岳麓区西部和雨花区南部风险等级较低。     

基于GIS的乡镇洪涝灾害风险评估与区划技术——以山东省淄博市临淄区为例

基于乡镇气象资料历史序列的构建,利用AHP决策分析法和加权综合评价法,结合GIS空间分析技术,对山东省淄博市临淄区洪涝风险进行评估与区划。结果表明,临淄区洪涝危险性主要受洪涝频率影响,总体趋势是东北部高于西南部;洪涝灾害暴露性风险分布区域性较强,西部明显高于东部;脆弱性风险分布相对较分散,总体上北部地区脆弱性高于南部地区;防灾减灾能力北部地区强于南部。临淄区洪涝风险综合指数普遍较高,高值集中在人口、经济密度较高的临淄市区以及危险性较高的西北地区;风险指数受危险性影响较大;全区中、高风险的面积占总面积的69.2%。     

我国水稻对气候变化的敏感性和脆弱性

采用PRECIS模型输出的B2气候情景,结合CERES-Rice作物模型数据,依据产量的变化率和GIS技术对我国未来(21世纪70年代)水稻的气候变化敏感性和脆弱性进行了研究.结果表明:受气候变化影响,未来我国绝大部分地区的雨养水稻将会减产,仅个别地区有增产趋势.负敏感区(减产区)主要集中在东北的辽宁和赤峰、华北平原大部、江淮及东南沿海地区;而在黑龙江西南部、福建大部、陕西与四川交界地区的雨养水稻有增产趋势.我国的灌溉水稻也以减产为主,负敏感区主要集中在辽宁、吉林西部、华北地区、陕西、宁夏、新疆南部、淮河流域、长江中下游及其以南广大水稻主产区;增产区主要集中在黑龙江西南部、内蒙古东部地区及陕西与湖北交界等地.未来我国雨养水稻的脆弱区主要分布在:(1)东北地区的中南部;(2)山东北部及淮河流域;(3)南部沿海和海南岛;(4)西南地区.未来我国灌溉水稻的脆弱区面积较大,主要分布在辽宁、黄河中游和下游、新疆南部及广西大部地区.     

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。     

基于乡镇单元的青海高原果洛地区雪灾致灾风险评估

雪灾是影响青海南部高原牧业生产最主要的自然灾害。通过利用青海、四川两省的气象站点资料,并结合GIS、RS工具,选取积雪深度、积雪持续天数、积雪面积比3个指标,采用层次分析法(AHP)与聚类分析法相结合的方法,对果洛地区44个乡镇的雪灾致灾危险性进行了评估。结果表明:致灾危险性轻度的乡镇数占总乡镇数的9.1%,中度的占31.82%,较重度的占52.27%,重度的占22.6%,其中,致灾危险性程度较重等级以上的乡镇比例占74.87%。因此可以认为,果洛州是一个雪灾致灾风险较高的地区。从空间分布上来看,轻度等级的分布在玛多县的花石峡镇、扎陵湖乡及玛沁县的东倾沟乡和拉加镇;中度、较重度等级的基本上每个县都有分布,但较重度等级的以达日县和甘德县所占乡镇数较多;重度等级的只分布在达日县的桑日麻乡、特合土乡及玛沁县的当洛乡。     

甘肃省暴雨洪水时空分布及风险评估

利用甘肃省1951-2008年的降雨资料,基于GIS平台进行了暴雨洪水灾害的时空分布特征分析,基于层次分析法建立了区域暴雨洪水灾害风险评估指标体系,对甘肃省暴雨洪水灾害进行了风险评价。研究结果表明:(1)甘肃省58 a中只有3 a没有暴雨记录,其他年份均有暴雨发生,甘肃省记录的日最大降雨量为167 mm,发生在平凉市;(2)近60 a来甘肃省暴雨量在空间上呈现从西向东逐渐增大的态势,累计暴雨量以庆阳市为最高,依次为平凉市、天水市和陇南市;(3)甘肃省暴雨洪水灾害综合风险最高的地区为临夏州、天水市、平凉市、庆阳市部分地区、兰州市局部地区和陇南市部分地区,其面积为2.95万km~2,百分比为6.77%;中等及较高风险地区面积分别为6.57万km~2和4.64万km~2,其面积百分比为15.05%与10.62%;较低和低风险区所占面积为29.51万km~2,所占面积百分比为67.56%。(4)甘肃省暴雨洪水灾害高风险区面积不大,但危害性较高,这些区域为该省主要的人口聚集地和重要的农业生产基地,对社会经济发展的影响较大,而综合风险较低的区域则多为戈壁滩和沙漠,人类活动较少,对社会经济影响较小。     

城市公共绿地应急避险功能中的人口服务辐射能力的研究——以北京市为例

为推动城市公共绿地应急避险体系建设的发展,根据概括的应急避险功能评价指标体系要求,通过人口密度分布与公共绿地缓冲区的叠加分析,对城市公共绿地的人口服务辐射能力进行了深入研究。结果显示,整个北京规划市区内公共绿地的缓冲区覆盖范围总计为421.96 km2,约占规划市区面积的38%,还存在626.46 km2的服务盲区,盲区所涉及的户籍人口为254.8万。另外,东城区所属的东四、朝阳门和东直门街道办事处,以及宣武区所属的椿树街道办事处所含的公共绿地缓冲区占其行政区面积的比例仅分别为0.04%、21.22%、23.45%、25.61%,存在较大的服务盲区,人口服务辐射能力有待加强。     

江苏省近30年冰雹灾害的时空变化规律

利用江苏省70个气象台站1980-2009年间的冰雹观测资料,分析了江苏省冰雹灾害发生的时空变化特征,并结合Mann-Kendall方法探讨了气候变暖对江苏省冰雹发生趋势的影响。研究表明:(1)江苏省上世纪80年代为降雹多发期,90年代明显减少,本世纪初以来又有明显回升趋势;(2)江苏省一年中降雹多发季为春、夏两季,降雹日约占全年总降雹日数的94.7%;(3)全省降雹空间分布的总体特征是:东部沿海多,西部内陆少;中北部多,南部少;(4)这30 a中发生在江苏省的降雹路径主要有四条;(5)与江苏省冰雹灾情年际不稳定度成正相关的雹日空间变异系数自东北向西南递增;(6)导致这30 a江苏省冰雹时空变化格局的主要成因是全球气候变暖、大气环流背景、局地中小尺度大气动力场、地形起伏和下垫面热力属性等。     

基于GIS结合模糊信息方法在灾害危险性区划中的应用——以大西安地区崩滑地质灾害为例

大西安地区的滑坡、崩塌主要分布在关中盆地黄土台塬边缘及高阶地前缘地带,这些灾害直接或间接地影响到了居民的生活或生产安全,开展滑坡、崩塌地质灾害易发性和危险性区划研究是城市发展的需要。根据大西安地区地质环境条件、自然地理条件、崩滑灾害的发育现状特征,结合降雨量及人类工程活动情况,选取地形地貌、地层岩性、地质灾害的发育现状作为影响该区地质灾害的主要因素,建立了大西安地区地质灾害易发性和危险性区划评价指标体系;运用模糊信息原理建立模糊信息综合评价模型,基于GIS系统对大西安地区的滑坡、崩塌地质灾害进行易发性和危险性进行了分区区划及其综合评定。评价结果表明,大西安地区滑坡和崩塌灾害高易发区面积为2 138.6 km2,占大西安地区总面积的13.85%;主要分布在大西安地区南部的周至县、户县、长安区,东南部的蓝田县和临潼区,以及蒲城县东部、北部,泾阳县的西南部。高危险区面积为258.2 km2,占全区总面积的1.7%;主要位于周至秦岭山前地带和蓝田白鹿塬边。该成果不仅可为大西安建设过程中的防灾减灾、规划设计、施工与运营提供依据,而且可充分挖掘大西安范围内高质量环境与土地资塬的开发潜力,避免和减少各类灾害的发生,最大限度地促进城市发展与环境协调具有重要意义。     

三峡库区土壤侵蚀遥感定量监测——基于GIS和修正通用土壤流失方程的研究

在GIS技术的支持下,通过遥感技术和野外调查进行信息采集,选用修正的通用土壤流失方程(RUSLE)估算了整个三峡库区的年均土壤侵蚀量,分析了土壤侵蚀的空间分布特征,计算了不同土地利用类型的土壤保持能力,并对库区进行了防治强度预报.结果表明,三峡库区年均土壤侵蚀量为18476.27×104 t/a,平均土壤侵蚀模数为3316.53 t/(km2·a),属于中度侵蚀.库区年均土壤保持量为48427633×104 t/a,其中有林地、其他林地和高中覆盖度草地的年均土壤保持量最大, 水田保持土壤能力最强, 旱地保持土壤能力最小.库区预防强度预报结果为2005年三峡库区需要治理和急需治理的面积占总面积的25.67%,所占比例较大,预防和治理土壤侵蚀的任务比较艰巨.