潖江蓄洪区洪灾承灾体脆弱性分析

开展承灾体脆弱性分析是为揭示各类承灾体的洪灾损失与洪水特征之间的关系,也是洪灾风险评估方法中的关键部分。为了分析潖江蓄洪区洪灾承灾体脆弱性,以北江"9406"型洪水放大至300年一遇洪灾为案例,全面收集社会经济数据,结合GPS技术开展洪灾损失调查,利用建立的模型计算了蓄洪区各承灾体要素的洪灾损失值,用以表征承灾体脆弱性大小和承灾能力强弱。通过计算潖江蓄洪区洪灾承灾体的损失值,得出工业及基础设施脆弱性最大,也是承灾能力最弱的系统因素的结论。潖江蓄洪区洪灾承灾体脆弱性分析为计算洪灾潜在损失和区域防灾减灾提供了依据。     

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。     

模糊综合评判区域承灾体脆弱性的理论模型

灾害的后果是由致灾环境的危险性和承灾体的脆弱性两个因素共同决定的，承灾体的脆弱性研究对灾害理论以及减灾政策的确定有着极为重要的意义。承灾体脆弱性等级评价是该研究的基础和关键，本文建立了区域承灾体脆弱性模糊综合评判模型。     

自然灾害脆弱性研究的基础:抵抗力研究

自然事件能否给人类社会造成灾害损失,关键取决于承灾体抵抗力与致灾因子破坏力的比较。如果承灾体能够抵御灾害破坏,则灾害损失微乎其微,甚至承灾体会完好无损。因此,灾害抵抗力是承灾体脆弱性研究的基础,但灾害抵抗力与现有的脆弱性研究不同,更不同于恢复力研究。抵抗力是承灾体抵御自然灾害破坏的能力,其在灾前即存在,是承灾体的本质属性,承灾体抵抗力强烈地影响着灾中应对力和灾后恢复力。抵抗力研究应首先从其内涵出发,挖掘抵抗力的本质特性,解析抵抗力的影响因素,据此建立灾害抵抗力评估体系;其次,在评估尺度上,以城市、社区和个体作为主要研究尺度;在评估方法上,应突出情景分析方法的作用。最终将评估结果与抵抗力增强机制结合起来,从而真正有效地减少灾害损失。     

承灾体脆弱性评价指标中的量化方法探讨

承灾体脆弱性与人为因素有很大关系 ,承灾体脆弱性研究对区域减灾、减灾投资以及灾害保险等有着重要的意义 ,因此承灾体脆弱性评价则成为该项研究的关键。本文在采用层次分析法的基础上 ,探讨了承灾体脆弱性评价中的量化方法     

草地畜牧业雪灾脆弱性评价 --以内蒙古牧区为例

从综合减灾和区域可持续发展的角度，建立了雪灾脆弱性评价指标体系及评价模型，并从雪灾区域孕灾环境敏感性以及区域畜牧业承灾体对雪灾的适应性两方面，对内蒙古雪灾脆弱性进行了评价。研究结果表明：内蒙古牧区雪灾脆弱性存在若明显的地域差异，中西部牧区比东部牧区脆弱性大，北部牧区比南部牧区脆弱性大，并且近10年来脆弱性提高的旗县明显增多，草地季节性干旱、北方干旱化以及草场超载过牧、退化加剧是畜牧业雪灾脆弱性呈增加趋势的直接原因。     

上海沿海六区县自然灾害脆弱性评价

沿海城市在全球发展中具有重要的战略地位,然而特殊的地理位置和高度集中的人口及财富也决定了其面临灾害时具有较高的脆弱性,即同等灾害强度下,沿海城市遭遇自然灾害时的人口伤亡更多,经济损失更大。从灾害系统承灾体的角度,分析了影响灾害脆弱性的五个方面,顺应脆弱性评价定量化的趋势,依据一定的原则,不分灾种,面对区域和人群,选取代表性指标尝试构建了沿海城市自然灾害脆弱性的指标评价体系,利用AHP法对该区域相应指标的权重进行了确定,建立了脆弱性模型,并在收集和标准化数据的基础上,对上海沿海六区县进行了脆弱性评价,并对各个地区的区域脆弱性、人群脆弱性和整体脆弱性进行对比分析,为灾害管理提供理论依据。同时,通过评价结论,总结了沿海城市的自然灾害脆弱性特点,并为上海市降低脆弱性、减轻自然灾害影响提供对策建议。     

农业旱灾形成过程中的承灾体脆弱性分析--以湖南鼎城为例

农业旱灾的形成是降水不足或不均与农业生产系统脆弱性共同作用的结果,承灾体脆弱性的高低会起到“放大“或“缩小“灾情的作用,因此降低承灾体的脆弱性是抗灾减灾的主要和有效途径.选择湖南省鼎城区为研究区,通过分析灾前期-灾中期旱灾的形成过程及其与承灾体脆弱性的关系,分别针对轻度干旱和中重度干旱建立了评价指标体系,采用加权求和法对水田-水稻农业生产系统的脆弱性进行了评价.结果表明,该区的承灾体脆弱性分布存在一定的区域差异,脆弱度由高至低排序为西北岗地区、南部低山/丘陵区、中部平原/岗地区、东北湖/平原区,这一分析结果与实际灾情的分布规律基本一致.通过分析脆弱性分布规律和变化原因,发现地形和灌溉分别是影响灾前期和灾中期承灾体脆弱性的最重要因素,进而提出了具体的减灾防灾建议.     

基于CERES-Maize模型的吉林西部玉米干旱脆弱性曲线研究

自然灾害风险(Risk)是灾害损失的可能性,主要取决于致灾因子、脆弱性、暴露性以及防灾减灾能力四个因素。脆弱性(Vulnerability)衡量承灾体遭受损害的程度,是灾损估算和风险评估的重要环节,是致灾因子与灾情联系的桥梁。在全面收集研究区气象、土壤、土地类型、田间管理数据等资料的基础上,以吉林西部玉米干旱灾害作为研究对象,选取了吉林西部2001年、2002年、2004年以及2006-2009年7个案例干旱年的干旱致灾强度作为输入,运用CERES-Maize模型,模拟和计算出不同干旱致灾强度下不同生育期对最终产量起主要影响的关键指标的损失率,并且拟合出脆弱性曲线。结果表明,脆弱性对最终产量影响由高到低的生育期为抽雄-乳熟期、拔节-抽雄期、乳熟-成熟期、出苗-拔节期。研究结果可以为旱灾损失的快速评估、区域农业干旱灾害风险评估以及预警提供依据,为区域防灾避灾与管理工作提供科学依据。     

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.     

西南地区农户旱灾脆弱性分析——基于排序选择模型的实证研究

承灾体的脆弱性是揭示旱灾成灾机理和灾害风险机制的关键,从农户家庭的微观视角出发,以西南地区的210户受灾农户的调查为基础,采用排序选择模型,研究由农户家庭特征整合而成的五大农户生计资产对农户家庭的旱灾脆弱性的影响。研究结果显示:自然、人力、金融、物质资产对农户家庭的旱灾脆弱性有显著性影响。其中,自然、人力和金融资产对农户家庭旱灾脆弱性有显著负效应,而物质资产与农户家庭旱灾脆弱性存在负相关关系。     

基于“3S”技术的村镇住宅洪灾脆弱性曲线研究

脆弱性曲线常用来表示各类承灾体的洪灾损失率与洪水特征之间的关系,是洪灾风险评价方法中的关键部分。为了构建村镇住宅洪灾脆弱性曲线,以2010年永吉县口前镇洪灾为案例,根据抽样理论运用GPS技术开展了村镇住宅洪灾损失的实地调查;运用RS技术和GIS技术提取出洪水淹没水深用以补充未调查房屋的淹没水深数据;采用回归分析方法建立了各类平房住宅水深-损失率之间的关系,用以表征脆弱性曲线。结果表明:居民住宅的洪灾损失率与水深高度相关,且在同一淹没水深下,平房住宅的使用时间越长损失率越大。脆弱性曲线的建立为计算洪灾潜在损失和区域防灾减灾提供了依据。     

长江三角洲地区人类生命体多自然灾害综合风险度评估

自然灾害综合风险评估是当前灾害研究领域的主要难点之一。以经济发达、灾害频繁的长三角地区为研究区,选取县级行政区域为基本分析单元,以人类生命体作为受灾对象,尝试进行了区域多灾种综合风险度分析。致灾因子方面选取地震、台风、洪水;选择性别比例、年龄结构、交通状况、通信设施和医疗状况等构建脆弱性评价指标,以人口密度作为承灾体暴露性指标。以历史上各致灾因子造成的年均死亡人数为权重依据,将各致灾因子进行加和得到多致灾因子的危险度指数;使用熵值法对脆弱性的各相关指标进行分析计算,得出脆弱性指数。将得到的多致灾因子危险度指数、承灾体脆弱性指数和暴露性指数合并,得出各县的人类生命多灾种综合风险度指数。结果表明:高风险度地区主要分布在上海市中心区域、台州市的南部。所得风险度指数反映了长三角区域内各县区人口受到多灾种综合影响的相对强度。     

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。     

区域承灾体脆弱性综合评价指标权重的确定

合理确定脆弱性指标的权重地承灾体脆弱性研究的关键，本文在文献[2]的基础上，通过信函和网上电子邮件的方法请国内外地质灾害，地震灾害和洪涝灾害专家构造指标重要度两两判断矩阵，采用层次分析法确煊了三类灾害的承灾体脆弱性指标权重分布。     

青海省沿黄12县自然灾害活动特征及承灾体脆弱性评价

根据1949～2000年青海省沿黄12县的地质、地震和区域气候资料,对青海省黄河干流水电梯级开发已建龙羊峡和李家峡水库蓄水前后自然灾害的活动特征进行了分析.在此基础上,依据层次性、代表性、易得性、客观性和可统计性等原则,建立了适于评价县域承灾体脆弱性的指标体系,并采用加权分级评分法对其进行了量化评估,以揭示区域未来成灾趋势.评价结果表明,湟中、湟源、民和、化隆、循化、尖扎、共和是洪涝、干旱、病虫害、地质和地震灾害的高发区,承灾体也非常脆弱.     

中国水灾风险综合管理--平衡大都市区水灾致灾强度与脆弱性

中国大都市区主要分布在大江大河的中下游地区,由于区域土地利用格局的巨大变化,特别是较多的水域和湿地因城市化而被占据,因此,一方面大都市区面临严重的洪水危险,另一方面为了使大都市区尽可能减轻洪水灾害,而加强了防洪能力的建设.然而,近50年的减灾实践证明,洪水灾害却在波动中趋于上升,即大都市区对洪水的脆弱性在增大.在对中国大都市区洪水灾害的区域分析基础上,以广东省为例,构造了综合水灾致灾因子和承灾体为一体的风险评估模型体系,以此提出了平衡大都市区水灾致灾强度与脆弱性的基本土地利用模式,和"政府-企业(社区)-保险公司"相结合的企业风险管理模式.     

京津唐地区地震灾害区域宏观脆弱性变化研究

研究灾害脆弱性的变化有助于深入理解灾害及灾害风险的形成机制。在重新审视承灾体系统灾害脆弱性的分析层次和描述角度之后,深化了对地震灾害区域宏观脆弱性的影响因素和描述指标的再认识,完善了以主成分分析为核心技术的分析该类脆弱性时空变化的数理方法。以此为基础,以1985、1995、2000和2004年为代表时期,对京津唐地区20多年来的地震灾害区域宏观脆弱性的变化做了进一步的分析和总结。主要结论是:研究区地震灾害区域宏观脆弱性20多年来的时空变化可分解为少数几种脆弱性模式的变化;1985年以来,该类脆弱性的空间分异格局整体稳定;但是,各地自身脆弱与否的程度20多年来的变化却很显著——各大中城市市区的脆弱程度显著增强,其他地区整体减弱,且变化幅度前者显著大于后者;研究区地震灾害区域宏观脆弱性的时空变化主要受该地区的人口和经济特别是工商业经济的增长、城市化发展和产业结构的调整等3方面因素所驱动。     

农业旱灾承灾体脆弱性评价--以湖南鼎城区为例

农业旱灾的形成是降水不足、不均与农业生产系统脆弱性共同作用的结果,脆弱性的高低会起到"放大"或"缩小"灾情的作用.本文以湖南鼎城区为例,通过分析该区旱灾致灾因子的特点,确定旱年年型的划分标准及对气象资料进行统计,发现该区干旱的季节性特点是秋旱比夏旱多、比夏旱严重.在此基础上,分析轻旱、中重旱、极重旱不同干旱程度下灾情形成过程及其与承灾体脆弱性的关系,构建了不同的脆弱性评价指标体系,并以不同干旱程度的旱年为实例进行评价.结果表明鼎城区承灾体脆弱性的分布有一定的区域性,其脆弱度高低排序为西北山岗地区、南部低山及丘陵区、中部平原及山岗地区、东北部河湖及平原区,与实际灾情的分布规律基本一致.通过分析不同干旱程度下各区脆弱度的形成和变化原因,提出了具有针对性的降低农业旱灾脆弱性的具体措施.     

洞庭湖地区洪水灾害风险评估

综合当前国内外学者的理论及方法,以灾害风险系统是致灾因子、孕灾环境和承灾体共同作用的系统为基础,对洞庭湖地区进行洪水灾害风险评估,其中致灾因子用暴雨及以上降雨的加权频次来描述,孕灾环境用地形和河网密度来描述,承灾体脆弱性用内在脆弱性和抗灾救灾能力来描述。首先,对区域洪水致灾因子危险性进行评估;其次,对孕灾环境危险性进行评估;再次,对承灾体脆弱性进行评估;最后,对三者进行叠加分析得出洞庭湖地区洪水灾害风险区划图。其中,沿长江地区、湘江入湖地区和澧水河入湖地区洪水灾害风险高;其次是沿洞庭湖周围地区风险较高;洞庭湖地区边缘风险较低。