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。     

台风过程引发洪涝灾害的风险评估——以海南岛为例

海南岛是一个受台风影响频繁的区域,台风过程中的暴雨过程极易引发洪涝灾害。在分析洪涝灾害形成的各主要因子的基础上,提出了基于G IS的台风过程引发海南岛洪涝灾害的评估模型,以台风过程中发生的暴雨的危险性指数、地形因子和社会经济易损为主要指标,得出了海南岛台风过程引发洪灾的风险综合区划图。     

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。     

基于遥感数据的区域洪涝风险评估改进模型

灾害风险评估是最简单有效的防灾减灾措施之一。以松花江流域为研究区域,提出了一种基于遥感实时监测数据和历史洪涝灾害数据的洪涝风险评估改进模型。选取中国气象科学数据共享服务网的降雨数据、NASA的SRTM90mDEM地形数据、河网数据以及对2007年全国统计年鉴进行空间化所得的人口和GDP数据作为因子,应用层次分析法计算了各因子的权重,基于洪涝灾害形成机制计算了初始的松花江洪涝风险指数。在此基础上,获取历史洪涝灾情频次数据和HJ-1实时遥感影像提取的水体淹没范围数据,利用地图代数法来对初始的风险指数进行改进。考虑历史洪涝风险的规律性和风险评测时的具体水体范围信息,使得所得结果能够反映松花江流域洪涝灾害的综合风险,具有一定的现势性,为防灾减灾提供了依据。     

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。     

基于GIS的广西洪涝灾害孕灾环境敏感性评估

以灾害学理论为基础,GIS、RS为技术支持,利用1:5万基础地理信息数据、TM遥感影像数据,建立广西洪涝灾害孕灾环境敏感性评估指标体系;采用加权综合评价法计算洪涝灾害孕灾环境敏感性指数;运用自然断点法将广西洪涝孕灾环境敏感性划分为低敏感区、次低敏感区、中敏感区、次高敏感区、高敏感区等5个区域;用广西历史洪涝灾害频率分布数据进行对比验证。结果表明,敏感区划结果与洪涝灾害频率区划结果基本吻合。     

洪涝灾害风险评估研究进展

在气候变化与城市化背景下,洪涝灾害频发造成了严重经济损失和社会问题。科学的洪涝灾害风险评估是洪涝灾害风险管理的前提和需求。首先对国内外典型洪涝灾害进行介绍,用数据和实例说明洪涝灾害的影响之广与损失之巨。然后从理论和方法两个方面,对洪涝灾害风险评估国内外研究现状进行综述。重点介绍了洪涝灾害评估方法,包括:数理统计法、指标体系法、不确定性分析法和情景模拟法。情景模拟风险评估法是当前自然灾害风险评估研究的主流方向,该方法需要以暴雨洪涝模拟和洪灾损失评估为基础,后续梳理了雨洪仿真模型与损失评估模型研究进展。最后提出洪涝灾害风险评估的未来研究方向,主要有三个方面:风险评估综合指标体系的建立与评估指标权重的确定;风险评估框架的构建及模型适应性研究;区域洪涝风险演变趋势及驱动机制研究。     

暴雨洪涝风险评估的GIS和空间化应用——以芜湖市为例

选用芜湖市81个自动观测站及其周边15个国家级气象台站的近50a的观测资料,以及陆地卫星(LANDSAT 5)遥感数据、行政区划资料、社会经济数据,采用数据空间化、专家打分法和加权综合法建立了暴雨洪涝灾害的致灾、孕灾、承灾和抗灾4个风险评价因子和模型,最后在GIS中得到了精细到街道/乡镇级别的暴雨洪涝灾害风险评估结果。结果表明:繁昌县(平铺、峨山、峨桥),南陵县(何湾),芜湖县(湾沚、红杨),无为县(昆山、严桥、太平),以及其他分散区域为暴雨洪涝低风险区;市辖区大部,鸠江区中部和无为县(无城、白茆),南陵县(籍山镇)以及其他分散区域为暴雨洪涝高风险区。研究解决了暴雨洪涝灾害风险难以精细化、定量化评估的部分问题。     

气候变暖背景下西南四省市暴雨洪涝灾害风险变化

为了对西南地区气候变暖前后四省市相对灾情指数变化、暴雨洪涝相对灾情概率分布和暴雨洪涝灾害致灾因子危险性风险进行评价,采用西南地区四省市83个气象站点的逐日降水和气温资料、以及灾情数据等,首先利用突变检验确定气候变化突变年,然后借助灰色关联法、信息分配法以及熵权法等进行分析。结果表明:西南地区四省市年平均气温于1998年发生突变,总体以0.26℃/10年的速率呈显著性上升趋势;四个省市1978-2018年间的相对灾情指数主要集中在0.65~0.85之间,其中以小灾、中灾居多,变暖后较变暖前大灾发生频次增加显著;暴雨洪涝致灾因子危险性评估中指数变化主要呈西南-东北走向,两边为危险性增加区域、中间地区增幅较少或有所减小,川渝地区在变暖前后暴雨洪涝灾害危险性均高于云贵地区。     

区域性洪涝灾害的灾情评估

以区域孕灾环境、致灾因子和承灾能力三方面的资料为基础,探讨了如何运用地理信息系统和评估模型进行洪涝灾害灾情评估的思路和方法.经实例验证,综合灾害经济损失总量、区域调节承受能力和灾后社会或部门追加投入总量的洪涝灾度评估方法,可对区域实际遭受洪涝灾害的破坏程度和影响深度做出科学、客观、合理的评估.     

黄河北干流与渭河相遇洪水分析

黄河北干流与渭河位于黄土高原，暴雨是洪水的重要成因．本文分析了近２０００年的历史资料，提出该地区的洪水具有周期性，１９世纪洪水达到高峰，２０世纪洪水规模有所降低，并分析了黄河北干流与渭河及其支流径、洛河洪水相遇问题：四河相遇的概率很小，多形成特大洪水，两河相遇是较常发生的事件，多形成中等以下洪水。三门峡水库的淤积使该地区洪水灾害加剧．同时还分析了该地区洪水对黄河下游洪水的影响。     

广西沿江重镇洪灾特点及减灾对策

阐述了广西沿江重镇洪灾的主要特点：暴雨强度大、洪水灾发性强、抗灾能力低，探讨了致灾的成因；指出了防洪减灾的主要对策是强调工程与非工程防洪措施相结合，建立全流域综合防洪体系及根据各城市的具体情况采取针对性的措施。     

基于灰色理论的黑龙江省暴雨洪涝特征分析及灾变预测

基于灰色理论和气象灾害普查资料对黑龙江省暴雨洪涝灾害时空分布特征进行了分析并进行了灾变预测。黑龙江省暴雨洪涝灾害主要发生在5-9月,其中7月损失最大;1990年以来暴雨次数虽然有所减少,但暴雨洪涝造成的损失却明显增加;黑龙江省暴雨洪涝灾害可划分为严重洪涝区、重洪涝区、中洪涝区和轻洪涝区,严重洪涝区位于松花江及其支流沿岸的大庆市、伊春市、齐齐哈尔市、佳木斯市和哈尔滨市。根据灰色灾变预测理论预测2013年出现严重暴雨洪涝灾害(全省农作物受灾面积≥500 000 hm2、可比经济损失≥50 000万元)的可能性最大,其次是2016年。     

基于GIS多准则评价与BP神经网络的暴雨洪涝灾害风险辨识--以闽三角地区为例

灾害风险辨识是灾害有效防控的重要环节之一,辨识体系与风险水平之间的非线性复杂关系使研究方法向精细化、智能化转型。闽三角地区是我国重要的沿海经济开放区,独特的“山-海”自然地理格局、起伏破碎的地形、高发的台风暴潮和极端短时降雨特征使其常遭受洪涝灾害侵扰。以闽三角为例,将生态服务价值纳入风险评价体系,构建基于GIS多准则评价与BP神经网络模型的风险辨识方法,旨在完善评价体系的同时,弥补传统评价方法存在的非线性缺陷和主观依赖,并以此为基础,进一步探究该地区风险空间分布规律和空间格局,为灾害风险防控提供思路。结果表明:①基于GIS多准则评价与BP神经网络模型的风险辨识方法能够系统准确的认知暴雨洪涝灾害风险水平与空间分布;②高风险区主要分布在河流沿岸、河口处、湾区,且人口、经济活动较活跃地区,城市化发展快速区与缓慢区相比,更容易遭受洪涝灾害威胁;③洪涝风险以高-高和低-低集聚为主,风险根据空间自相关性特征分为“整体随机”“局部随机-邻域集聚”和“整体集聚”三种类型。最后根据风险特征将闽三角地区高风险分为“厦门集美版块”“泉州湾区版块”“漳州县区版块”,分别提出灾害治理建议。     

云娜台风灾害特点与浙江省台风灾害初步研究

从云娜台风造成的灾害入手，系统地分析了浙江台风灾害发生的基本特点和规律，主要结论为台风灾害主要表现为罕见的强降水、创纪录的风力、部分地区的洪涝和多发的次生灾害。影响浙江的台风（或热带低压）的时间在5—11月，主要在7—9月，其影响可分为直接影响和间接影响两类。直接影响主要表现为台风暴雨引起洪涝灾害、地质灾害，强风造成房屋倒塌，有时遇到“三碰头”导致严重风暴潮灾害；间接影响主要是在浙江地区产生强降水，进而引发洪涝灾害，诱发地质灾害，沿海地区常会因为东风波或东风系统中的云团“登陆”而产生强降水，并引发洪涝和地质灾害。     

江苏省典型年梅雨洪涝灾害对比分析

梅雨期降水形成的洪涝和枯梅年产生的干旱是江苏省主要的气象灾害.为了能客观地划分各年梅雨的旱涝等级,从而为防灾减灾决策提供依据,利用江苏省近50年来的梅雨资料,考虑梅期持时长短、梅期平均日雨量及暴雨日数等3个因子,给出了梅雨强度计算模型及梅期旱涝指标,较好地反映了江苏省每年各地的梅期旱涝状况.结合实际灾情,确定了典型梅雨洪涝年的标准.针对1954,1991和2003年3个比较典型的梅雨洪涝年,进行了详细的比较分析,结果表明:(1)长江及淮河流域上游的客水、入梅之前的降水量和梅期降水会直接影响该省梅雨期的洪涝灾情;(2)1991年的洪涝是历年来最为严重的,1954年的洪涝稍重于2003年;(3)3个典型梅雨洪涝年中全省最涝的地区都位于沿淮地区或江淮之间地区的北部,淮北地区这3年中都出现了较重的涝灾,淮北南部的灾情重于北部.     

湖北省历史时期洪、旱灾害统计特征分析

基于近2000年来的历史资料,对湖北省历史时期洪、旱灾害的统计特征及其演变规律进行了分析.结果表明:湖北省历史时期的洪、旱灾害经历了"少灾时期、增多时期与多灾时期"3个阶段,灾害出现的频率和影响的范围均呈增大趋势;洪旱灾害的空间分布呈现"洪水连江,干旱依山"的特点;洪旱灾害发生的季节集中性较强,中、大区域性洪水灾害集中在6-7月的梅雨季节,具有"梅汛"的特点,而旱灾以夏旱为多、春秋旱次之,严重的旱情多具有跨季节性的特点;总的来看,历史时期的洪旱灾害系交替进行,洪灾多于并重于旱灾.     

中国暴雨洪涝灾害的统计分析

根据近４０多年来的资料，对我国暴雨洪涝灾害进行了统计分析。分析表明，我国暴雨洪涝灾害面积大，且有随时间而增加的趋势；年均受涝面积最大的地区主要位于江淮流域；暴雨洪涝发生的基本规律，南方早，北方迟，６～８月为暴雨洪涝主要多发期。     

荷兰的实时洪水管理：1993年和1995年洪水的比较研究

洪水灾害是影响荷兰经济持续发展的一个关键因素。本文详细介绍了荷兰的洪灾管理体系，并以１９９３年和１９９５年冬季洪水实时管理过程为例，分析比较了这两次洪水的政府管理行为的差异。