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%。     

吉林电网的暴雨灾害风险等级区划与评估研究

开展暴雨灾害对电网安全的风险等级区划与评估,可以指导电网的规划设计、建设、运行,最大限度保证电网安全.从风险评估四要素出发,充分考虑各要素的空间差异和权重差异,构建了等级划分标准,开展了风险区划和分区评价.结果表明:暴雨洪涝对吉林电网危害最高的地区是长春部分地区、吉林市辖区和通化的集安地区;其次是长春大部、四平大部、吉林部分地区和延边州的珲春部分地区;风险最低的地区主要在白城部分地区、白山部分地区及延边大部.从风险区划各指标的分析来看,通化地区南部的高风险性是由致灾因子的高危险性起主要作用,而吉林省中部地区的高、中风险性是由其孕灾环境的高敏感性及承灾体的高易损性引起的.     

基于GIS的广西农业暴雨洪涝灾害风险评估

以自然灾害风险评估理论和方法为指导,遥感本底数据、气象数据、基础地理信息数据、社会经济数据为基础数据,构建广西农业暴雨洪涝灾害风险评估指标体系,采用层次分析及加权综合法建立农业暴雨洪涝灾害风险评估模型;借助GIS技术,计算广西农业暴雨洪涝灾害致灾因子危险性、孕灾环境敏感性、承灾体易损性、防灾减灾能力及综合风险指数,并对广西农业暴雨洪涝灾害进行风险区划,采用相关分析法将广西农业暴雨洪涝灾害风险结果与广西历史暴雨洪涝灾情数据进行对比验证,研究结果表明,农业暴雨洪涝风险分布结果与洪涝灾情损失的空间分布基本吻合,南部沿海的风险性最强,西部风险性最小。     

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。     

内蒙古马铃薯秋霜冻灾害风险区划研究

以内蒙古80个旗县气象站1961-2015年气象观测数据、社会经济数据及地理信息数据等为基础资料,构建内蒙古马铃薯秋霜冻致灾因子危险性指数,结合承载体的脆弱性、暴露度和防灾减灾能力,采用风险指数法、加权综合评价等方法,依托GIS软件对内蒙古马铃薯秋霜冻灾害进行分析和评价,完成风险区划。结果表明,内蒙古马铃薯秋霜冻灾害的高风险区主要分布在包头市南部、呼和浩特市北部、乌兰察布市中北部、锡林郭勒盟西南部、赤峰市西北部、兴安盟中北部及呼伦贝尔市大部农区,所占农区面积比例为17. 1%;次高风险区主要分布在包头市西南部、呼和浩特市南部、乌兰察布市南部、锡林郭勒盟南部、兴安盟中部及呼伦贝尔市东部地区,所占面积比例为28. 5%;中风险区主要分布在鄂尔多斯东北部、赤峰市西部和北部、兴安盟东部地区,所占面积比例为18. 1%;低风险区主要分布在巴彦淖尔市南部和东部、鄂尔多斯市东部、赤峰市东部、通辽市大部地区,所占面积比例为36. 2%。     

基于GIS技术的广东省洪涝灾害风险区划

洪涝灾害风险区划是洪灾评估与管理的重要内容.运用自然灾害风险评价的理论和方法,借助GIS 平台对广东省进行了洪涝灾害风险区划,以期对该省防灾减灾工作提供科学依据.通过分析洪灾形成的主要因子,选取自然致灾因子危险性、承载体社会经济易损性和抗灾指数3个指标,借助ArcGIS软件分析得到了广东省洪涝灾害危险性分区图、社会易损性分区图和工程防洪能力分区图;最后,按照风险评估理论将3个指标进行叠加后,形成了广东省以县为单元的洪涝灾害综合风险区划图.研究结果表明,最容易发生洪涝灾害的地区集中在河流汇聚的中部和珠江三角洲地区;易损性最高的地区集中在珠江三角洲和潮汕地区;抗灾能力最弱的地区集中在粤北经济较落后的地区;综合各种因素,珠江三角洲地区虽然处于高危险区上,但因其防洪能力较强,降低了受灾风险;而粤北山区因防洪能力较弱,处于高风险区.评价结果与广东省近几年的情况基本吻合.     

福建省茶叶气象灾害致灾危险性区划与评估

为了摸清福建复杂地形下茶叶单灾种及多灾种综合致灾风险,利用福建省1972—2014年气象数据和农业统计资料,构建致灾因子危险性区划指标体系,基于AHP-EWM方法和加权综合法量化计算各指标权重和灾害风险指数,开展茶叶单灾种及多灾种综合致灾危险性区划,评估福建省茶叶气象灾害致灾危险性。结果表明:福建茶树萌芽至展叶期寒冻害的致灾危险性最大,其次是越冬期冻害和采摘期连阴雨,而夏季高温和夏秋旱对茶树致灾的影响相对较小。福建大部茶区的气象灾害综合致灾危险性呈轻度至中度,轻度危险区主要分布在福建沿海地区及南部内陆县市的部分地带;中度危险区主要分布在除沿海地区和鹫峰山区、戴云山区、武夷山区、玳瑁山区和博平岭的高海拔地域以外的地域;重度以上危险区主要分布在鹫峰山区、戴云山区、武夷山区、玳瑁山区和博平岭山区的高海拔区域,其中1 000 m以上高海拔地区有严重气象灾害危险性。建议在轻度至中度气象灾害危险区增加茶叶种植面积,重度灾害危险区必须通过优化茶叶种植结构,种植耐寒的中小叶种及晚生的春茶品种,以避开气象灾害威胁,同时加强茶叶气象灾害的监测预警和防御,通过"避"和"防"的措施减轻茶叶气象灾害风险;而对于高海拔地区(1 000 m以上)有严重气象灾害的危险性区域,种植风险高,不适宜种植茶叶。     

基于GIS的河南省冬小麦干热风风险评估及区划

干热风是影响河南省冬小麦后期生长发育及产量的重大农业气象灾害之一,对小麦安全生产造成严重威胁。根据冬小麦干热风国家气象行业标准,基于河南省冬麦区(18个地市)1980-2014年的逐日地面气象观测数据和耕地面积、冬小麦播种面积和产量、灌溉面积等统计资料,利用AHP(层次分析法)和WCA(加权综合评价法)构建以危险性、易损性、敏感性和抗灾能力为主要指标体系的小麦干热风综合风险评估模型,对河南省的干热风风险进行全面评估;并在GIS技术支持下,对其风险分布进行区划和制图表达。结果表明:河南省干热风高风险区域主要分布在驻马店、许昌、豫东商丘、开封和豫北安阳、鹤壁等地;中等风险区域主要位于南阳中东部、周口、豫北新乡、濮阳以及郑州东部和洛阳北部的部分地区;河南西北部济源、焦作以及豫西三门峡和洛阳、豫中部平顶山和漯河、信阳西部等地为干热风低风险区域。     

河南省夏玉米大风倒伏气候风险分析

利用1971-2010年近40 a的气象资料,首先分析了影响夏玉米倒伏的两个主导因子——大风日数和大雨日数的变化特征。然后分析了不同生育阶段不同程度倒伏的发生概率及其空间分布,最后进行了夏玉米大风倒伏的综合气候风险区划。结果表明:(1)近40 a夏玉米生长季大风日数显著下降,西北部渑池、孟津地区和南部的信阳一带大风日数较多;大雨日数变化趋势不显著,空间分布呈西北向东南方向显著递增的趋势。(2)不同倒伏等级中,轻度倒伏发生的概率最大,全生育期平均达44.2%;乳熟-成熟期倒伏发生概率明显高于其他生育阶段,达到28.7%。(3)综合气候风险高风险区主要分布在豫南最南部,低风险区主要分布在豫西的卢氏、伊川等地以及豫北的沁阳、林州、濮阳一带和豫东的商丘、太康等地。     

基于GIS的滑坡灾害风险空间预测

滑坡灾害风险评价是一个包含有滑坡危险性评价和承灾体易损性评价的体系,对滑坡危险性进行了空间预测与区划,并开展了区域承灾体易损性的区划与评价。结合风险评价的基本要求,进行了研究区滑坡灾害的风险区划,将其划分为极高、高、中、低与极低风险区。针对研究区经济发展水平及政府防灾力度,提出了适合研究区的可接受风险标准与管理对策。     

基于云模型的暴雨洪涝灾害风险分区评价

在自然灾害系统论及自然灾害风险评估理论基础上,利用宣城市17个水文站1970~2013年逐日降水资料,结合各县区社会经济数据、宣城市DEM数据和土地利用数据等,选取致灾因子危险性、孕灾环境敏感性、承灾体易损性和防灾减灾能力4个因素及其下13个具体指标作为评价指标,构建了基于云模型的宣城市暴雨洪涝灾害风险评价模型,借助ArcGIS空间分析技术绘制了宣城市暴雨洪涝灾害风险综合指数图。暴雨风险较高的区域主要分布在宣城南部地区,包括泾县、旌德县、宁国市、宣州区和广德县南部地区,且暴雨洪涝灾害风险从南到北逐渐递减,暴雨洪涝灾害高风险区集中在山区、河网及人口密集区。     

南宁市洪涝灾害风险评价

为了解南宁市洪涝灾害风险的严重程度及其分布情况,首先介绍了致灾因子指标、孕灾环境指标和承灾体指标在Arc GIS10.0下的获取方法,然后采用层次分析法(AHP)软件YAAHP对不同指标的权重进行了计算,最后采用洪灾风险评价模型,对南宁市城区2005-2012各年进行了洪涝灾危险性、易损性及综合风险评价。从危险性及综合风险评价结果可以看出,南宁城区的高危险区主要集中于郁江沿岸两侧及与内河交界处,这与南宁城区防洪图基本吻合。     

基于GIS的河北省滦县洪水灾害风险评价

依据灾害学理论,基于GIS技术,通过综合分析致灾因子、孕灾环境的自然属性和承灾体的社会经济属性,从形成洪水灾害的自然环境危险性和社会经济易损性两方面出发,对河北省滦县的洪水灾害综合风险进行了评价。在洪灾危险性评价中,综合考虑降水量、降水变率、地形高程、坡度、水系分布等自然因素;在洪灾易损性评价中,综合考虑人口密度、单位面积年粮食产量和GDP密度等社会经济指标;在此基础上利用GIS方法对洪灾危险性评价和易损性评价进行叠加分析,得到滦县洪灾综合风险评价结果。结果表明:洪水灾害风险主要集中在滦县东南部平原区,且以河流干流为中心向两边递减,以东部的滦河、溯河中下游、西北部的管河上游风险最高。     

基于GIS的宁夏晚霜冻害风险评估与区划

霜冻是宁夏一种主要农业气象灾害,对其风险评估及区划,可为区域防灾减灾提供有效依据。以宁夏23个气象站1981-2010年日气象观测数据、社会经济数据及地理信息数据作为基础资料,采用风险指数法、层次分析法、加权综合评分法等方法,利用ARCGIS绘图软件对宁夏晚霜冻灾害风险进行分析和评价,完成霜冻灾害风险区划图。结果表明,宁夏晚霜冻的孕灾环境敏感性复杂,北部灌区敏感性低于山区;致灾因子危险性普遍偏高;承灾体脆弱性北部灌区大部偏高,南部次之,中部最低;防灾减灾能力北部灌区最高,中南部山区偏低;晚霜冻灾害风险大的区域集中在北部灌区的永宁、吴忠及南部的彭阳等地,风险小的区域集中在灌区北部和中部大部。     

广西低温雨雪冰冻灾害危险性评估和区划

利用广西壮族自治区91个台站1960-2020年上一年度12月至当年3月逐日气象数据,基于气象灾害危险性主要由气象危险因子活动强度和活动频次评估思路构建综合危险性指标,对广西低温雨雪冰冻灾害危险性进行评估和区划。结果表明:①广西低温雨雪冰冻的影响主要在桂东北和桂东区域,次低危险性区及低危险性区位于桂西、西南和桂南部沿海。灾害危险性主要来自低温。②危险区等级由东北向西南呈递减趋势,这种递减趋势低纬度要比高纬度明显,同时,随着纬度的增高,危险性区等级增大。在同一纬度上,又随着经度的偏东危险性区等级增大。③高危险区,占总面积的4.1%;次高危险性区占总面积的15.6%;中危险性占总面积的23.0%;次低危险性区及低危险性区分别占总面积的26.7%、30.6%。     

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。     

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。     

洪涝灾害经济易损性模糊评价——以安徽沿长江地区为例

洪水灾害是洪水危险性对承灾体易损性综合作用的结果,由于降水量、人口密度、产值等因子在洪水易损性中的作用具有模糊性,因此运用模糊模型进行评价有一定意义。以安徽沿长江地区为例,在GIS和模糊数学法的支持下,建立了基于GIS的模糊综合评价模型,对洪水灾害经济易损性风险进行了评价与分析,将安徽沿长江地区洪涝的易损性程度划分为5个等级:高度易损性、较高度易损性、中度易损性、较低度易损性、低度易损性。研究结果表明:沿江洪水灾害易损性总体水平较高,特别是在马鞍山、芜湖市、铜陵市等经济发达、人口密集、耕地面积广阔的滨江下游平原区。这些地区应积极兴修水利,大力发展避洪产业。     

汶川地震陕西重灾区地质灾害风险区划探讨

以汶川地震陕西的勉县、宁强、略阳三个重灾县的地质灾害防治区划为研究对象,借鉴国际上的自然灾害风险概念,基于1∶5万地质灾害详细调查精度,在勉、略、宁地区地质灾害危险性评价和承灾体地质灾害社会经济易损性评价基础上,通过GIS平台,进行了勉县、略阳、宁强地区的地质灾害风险区划初步研究,划分了勉、略、宁地区地质灾害风险区划结果。研究结果表明:勉、略、宁地区地质灾害风险区划属于细观层面的地质灾害风险区划。勉、略、宁地区地质灾害风险区可以划分为高、中、低和极低4级风险区,高中风险区占到全区面积的60%,是今后勉略宁地区地质灾害防治的重点。