基于历史灾情数据的雷电灾害风险分析与评价

基于历史灾害数据的灾害风险分析与评价,采用信息扩散技术弥补历史灾情数据样本小、资料不充分的缺陷,运用投影寻踪聚类模型对评价指标进行客观赋值、综合评价。以贵州省近12年雷电灾害事故为样本、不同等级雷灾风险为评价指标,对全省雷电灾害风险进行评价。结果表明:毕节发生特重大、重大、较大雷灾事故的风险均高于其他市州,一般雷灾事故高发区出现在贵阳,≥45次的风险为0.0506,约为20a一遇;进一步进行综合灾害风险评价,应用自然间距断点法进行风险等级划分,毕节、黔南、铜仁属雷电灾害极高风险区,贵阳、六盘水、黔西南属高风险区,安顺、黔东南属中风险区,遵义属低风险区。     

博斯腾湖流域景观生态风险评价与时空变化

以博斯腾湖流域为研究区,利用eCognition软件对博斯腾湖流域1990年、2000年、2010年和2015年4期Landsat遥感影像分类。基于土地利用类型的生态脆弱度和景观干扰度指数构建景观生态风险评价模型,并利用空间自相关分析方法,开展博斯腾湖流域景观生态风险评价的时空变化研究。结果表明:(1)1990-2015年,博斯腾湖流域景观格局变化明显,主要特征为水域景观面积减少了64.33%,景观优势度降低;林地、耕地和城镇用地增幅显著,三者分别增加了47.96%、44.77%和85.15%;草地仍是流域主导景观类型。流域整体斑块数量减少,景观破碎化程度减弱。(2)低风险区和较低风险区主要分布在流域北部,土地利用以草地为主;高风险区主要分布在流域东南部,土地利用以未利用地为主;较高风险区主要围绕高风险区分布;中等风险区分布比较零散。(3)1990-2015年间,高风险区面积增加了386 263 hm2,低风险区面积减少了217 216 hm2,研究区总体生态风险等级增加,博斯腾湖流域生态质量存在进一步退化的趋势。     

灾害风险视角下的城市安全评估及其驱动机制分析——以滁州市中心城区为例

全球自然灾害以及城市化进程中的人为灾害频发,严重制约着城市的生存和安全发展。以典型的灾害多发地区滁州市中心城区为例,基于压力—状态—响应（Pressure-State-Response,PSR）概念框架,构建了各单灾种风险评价指标体系,利用耦合激励模型复合单灾种风险评估结果,定量测度了研究区的城市安全风险分布特征,并运用地理探测器对城市安全风险进行了驱动机制分析。结果表明：（1）研究区的城市安全风险等级占比从低到高分别为2.49%、8.71%、41.08%、30.47%和17.25%,以中风险占主导。在空间上,城市安全风险表现为中部高于周围边缘区域,呈现出由核心区往外逐步减弱的格局特征。（2）6个驱动因子对城市安全风险的解释力强度为人口密度（0.404）>地均GDP（0.402）>建筑承灾能力（0.095）>植被覆盖度（0.078）>路网密度（0.013）>用地类型风险（0.012）,因子交互协同作用后对结果的解释力增强。研究结果为城市安全风险评估提供了新的理论视角与研究框架,能够服务于高风险区域的灾害风险管理。     

基于网格化的区域突发环境事件风险分区研究

为开展区域环境风险分区研究,文章基于环境统计和基础地理数据,引入地理空间分析法和人口空间离散化方法,充分考虑水系级别及水质的影响,以1 km×1 km网格为基础单元,对石化产业密集型区域的环境风险进行评估。结果表明:(1)研究区环境风险场呈现以石化区为高值中心,向外辐射递减态势,环境风险受体敏感区与环境风险受体分布保持一致。(2)研究区以低风险区为主,其次为中风险区和较高风险区,其中较高风险区面积为4.87 km2,占研究区总面积的1.7%;中风险区面积为42.64 km~2,占研究区总面积的14.6%;低风险区面积为244.52 km~2,占研究区总面积的83.7%,不同等级环境风险呈现以风险源和受体集中区为中心,向周围辐射递减趋势,且在下级行政单元的分布存在差异。(3)研究区环境风险管控的优先次序为Sr24(石化区)、Sr19、Sr20、Sr16、Sr17和Sr10,其中,Sr24和Sr19为较高风险区,属重点优先管控区域。文章旨在优化网格化环境风险分析法,为区域环境风险评估的宏观决策和环境风险分区分级管理提供科学依据。     

区域洪水灾害风险快速评估研究——以上海市为例

根据洪水灾害形成机理,本文构建了一种快速评估区域洪水灾害风险的方法,即用致灾因子危险性和承灾体脆弱性且辅以地形因子来反映区域洪水灾害风险,并以上海市为例,对该区域洪水灾害风险进行了快速评估:首先根据降雨数据对致灾因子进行分析;然后综合灾情损失与致灾因子获得承灾体脆弱性程度;再根据水位信息对地形因子(DEM)进行危险性划分;最后应用GIS图层叠加技术,实现了上海市洪水灾害风险区划。结果表明:上海市闵行区、市辖区洪水灾害风险最高;宝山区、浦东新区和崇明县等沿海地区洪水灾害风险较高;奉贤区和金山区洪水灾害风险较低;松江区、青浦区、嘉定区等内陆地区洪水灾害风险低,其中松江区洪水灾害风险最低。     

基于模糊数学方法的海岛地质灾害风险评价——以长兴岛为例

基于海岛地质灾害风险评价指标体系,采用模糊数学法,以长兴岛为例,对地质灾害风险进行综合评价。评价结果表明:长兴岛的高风险区域面积占全岛面积的9.95%,中风险区占14.00%,低风险区为76.05%。高、中风险区除了大片的集中分布外,还呈现出斑块状零散分布,这主要是长兴岛地质环境地域性与社会因素差异性结合的结果。     

高分辨率数据驱动的流域非点源污染输出风险评估方法

近年来,非点源污染已成为我国部分水库水质恶化的主要原因.以潘家口水库流域为例,引入动态降水因子和地形因子改进经典的输出风险模型,结合高分辨率的卫星反演降水产品(GPM)和高分六号卫星影像,建立高分辨率数据驱动的非点源污染输出风险评估模型,开展潘家口水库流域的非点源污染输出风险时空分布特征研究.结果表明,研究区2018年非点源污染输出风险较高,其中氮元素污染输出高风险和较高风险区约占流域总面积的70.6%,磷元素污染输出无高风险区,较高风险区约占流域总面积的21.9%.分析流域非点源污染输出风险时空分布特征,发现4～9月潘家口水库流域非点源污染输出风险呈现先增后减趋势,在7月和8月最高,与流域降水时空分布一致;结合土地利用分布特征分析,流域上游以耕地为主,城市集中在流域下游,受农业生产和人类活动的影响,这些区域的非点源污染输出风险较高.针对非点源污染输出风险时空分布特征,应制定合理的农业施肥方式,规划非点源污染“源-汇”景观布局以及建设植被缓冲带.     

长江经济带突发水污染风险分区研究

长江经济带突发水污染事件频发,对区域人群健康和生态安全造成严峻挑战.环境风险分区是环境风险管理的基础和有效工具.本研究以2015年为基准年,基于环境统计数据、DEM数据、水质监测断面数据和基础地理数据,综合考虑了水系流向、水系级别及水质等因素,以1 km×1 km的网格为基本单元,对长江经济带开展突发水污染风险分区.结果表明:①高风险区面积为3348.9 km~2,占评估区总面积的0.16%;较高风险区面积为26030.7 km~2,占比1.27%;中风险区面积为97971.1 km~2,占比4.79%;低风险区面积为1916838.7 km~2,占比93.77%;②从沿长江干流两岸分布来看,高风险区面积沿长江上游至下游呈逐渐增加趋势,主要集中分布在重庆市中部、湖北省东部、安徽省东部、江苏省中西部、浙江省北部、上海市西部等地;③从沿长江主要支流两岸分布来看,高风险区主要分布在嘉陵江南段、乌江南段、汉水东段、湘江北段、赣江北段等.研究结果可为长江经济带生态环境管理提供科学依据.     

台风灾害脆弱性评价与减灾对策研究——以福建省为例

基于自然灾害系统理论,台风灾害是台风致灾因子与承灾体脆弱性共同作用的结果,脆弱性的存在是台风成灾的主要原因和重要因素。本文分析了导致和影响台风灾害脆弱性的主要因素,并提出脆弱性的诊断思路。根据台风灾害特点,依据综合分析和主导因素相结合原则,建立了台风灾害脆弱性评估指标体系和评估模型,对福建台风灾害脆弱性进行评价。结果表明,福建台风灾害脆弱性普遍较大,Ⅲ-Ⅴ级脆弱性分布县数占全省的67．2％;脆弱性空间分布不均,高值区集中在东部沿海。基于分析,应用Mapinf07．0技术,编制了福建省三个台风灾害脆弱区分布图,并提出针对性的区域防灾对策,为福建经济持续发展和制定台风灾害防灾减灾政策提供科学依据。     

黑龙江省玉米低温冷害风险综合评估模型研究

论文利用黑龙江省进行农作物生育期观测的24个气象台站1961-2009年逐日平均气温资料和1980-2009年玉米生育期资料,采用"5-9月的月平均气温和的距平"与"黑龙江省玉米低温冷害综合指标体系"对黑龙江省1961年以来低温冷害危险性进行了评估;以黑龙江省75个县的玉米种植面积为指标对暴露性进行了评估;以玉米单产为基础进行了灾损敏感性评估;最终建立了黑龙江省玉米低温冷害风险综合评估模型。根据模型,把黑龙江省划分为高、次高、中等、次低、低等5个风险区,大、小兴安岭、南部山区为高或次高风险区,松嫩平原北部处于次高风险区,三江平原东部为低风险区。该风险评估模型有助于提升黑龙江省低温冷害定量评估能力,同时对其它农业气象灾害风险评估模型的建立可以起到借鉴和参考作用。     

基于三级分层框架的农业气象灾害多风险评估

农业气象灾害多风险评估对于防灾减灾、制定风险对策具有重要意义。根据1980—2015年陕西省农业气象灾害年度统计资料和2015—2018年农户调研数据,运用贝叶斯网络、贝叶斯分层模型（BHM）等多风险评估方法,分析陕西省农业气象灾害的变化趋势、灾害间相互作用以及生计资本对于不同作物脆弱性的影响。结果表明：（1）1980—2015年陕西省洪涝的灾害率和灾害强度显著下降,斜率分别为0.17%、0.7%,冷冻的灾害率显著上升,斜率为0.25%,干旱和风雹灾害无明显变化;（2）干旱和洪涝显著影响其他灾害,各种灾害之间存在复杂的相互作用;（3）增加有效灌溉面积率、农作物种植面积、农村用电量和农用磷肥施用折纯量等生计资本指标,可以显著降低脆弱性。本文有助于提高农户对农业气象灾害的适应能力,为预防和治理农业气象灾害提供决策参考。     

基于灰关联度的地质灾害易损性区划研究

地质灾害易损性评价对于指导高易损地区人们的防灾救灾工作具有重要意义.本文以河南省嵩县地区地质灾害为例,基于范数灰关联度方法对其易损性主要影响因子进行权重计算,得出各乡镇易损性指数;结合该地区地质灾害易发性对其结果进行调整,得出该地区易损性区划结果;指出研究中出现的一些问题并进行了分析.     

基于RS和GIS的陕西省洛川县土地利用类型和植被覆盖变化特征

明确土地利用类型转变和植被覆盖度变化的范围、幅度和归因是评估生态工程环境效应的前提。然而,在黄土高原塬区县域尺度类似的研究鲜有报道。基于长时间序列NDVI数据和Landsat系列卫星数据,探究了黄土高原洛川县土地利用和植被覆盖度的变化状况。结果表明：退耕还林（草）工程实施以来,洛川县植被覆盖度从0.6（2000年）增至0.9（2020年）,耕地面积减少了481.8 km²,其中212.8 km²为坡度＜15°的适耕区转为苹果园,耕地改种苹果后植被覆盖度从0.5增至0.8。由于坡耕地还林草的面积在洛川县土地变化总面积中仅占1.5%,远小于其他地类改种苹果的面积（占20.0%）,因此,洛川县植被覆盖度的提升主要是政府大力推广苹果树种植的结果。本研究可为黄土高原经济林建设提供基础数据和科学参考。     

山地城市灾害系统模糊风险评价

灾害风险是当前灾害研究的热点和核心之一。从灾害系统整体角度,厘定区域灾害系统风险,明晰灾害系统风险要素构成及其作用机制,对于科学指导区域综合防灾减灾具有重要意义。在山地城市灾害系统研究的基础上,基于"R=H×E×S/C"的灾害系统模糊风险概念模型,构建了反映山地城市灾害系统"致灾因子危险性、承灾体暴露性、灾损敏感性和防灾减灾能力"四个方面的"山地城市灾害系统模糊风险评价指标体系";提出了对山地城市灾害系统模糊风险进行定量评价与排序的"综合赋权(AHP-EVM)"二级模糊综合评判模型。在上述研究基础上,以重庆市38个区县作为研究对象,对理论模型进行了实证研究,并从整体上初步阐明和解释了山地城市(重庆市)38个区县的灾害系统模糊风险等级及成因。研究得出以下结论:(1)基于"综合赋权"模糊综合评判的"山地城市灾害系统模糊风险"评价结果科学、可靠,能够从整体反映山地城市灾害系统模糊风险水平及其构成。经过与灾情数据对比、专家评判,本研究所得评价结果通过验证,且与"模糊物元评价"所得结果基本一致。(2)重庆市灾害系统模糊风险整体水平居中。其中,渝中区、江北区,渝东北的城口县、奉节县以及渝东南的酉阳县,灾害系统风险等级高,各类灾害发生及造成损失的可能性较大,是未来防灾减灾工作的重点。     

基于农业自然风险综合评价的高标准基本农田建设区划定方法研究

大规模建设高产稳产、旱涝保收的高标准基本农田是当前土地整治的重要任务,论文从分析区域防灾减灾能力入手,将农业生产自然风险综合评价引入高标准基本农田建设区划定,在识别区域主要风险类型的基础上,应用可变模糊集理论,借助GIS 方法,划分综合风险等级,根据风险强度和整治可行性划定高标准基本农田建设区。结合对关中地区的实例分析,研究表明：①使用可变模糊集理论,综合考虑各单因子风险差异,可减少风险定量化的模糊不确定性;②综合风险由致灾因子危险性和承灾体脆弱性共同决定,风险评价结果可为筛选高标准基本农田建设适宜区提供依据;③综合风险等级、集中连片程度和整治潜力共同确定土地整治时序,可为划定高标准基本农田建设区和确定整治规划提供参考。     

海洋动力灾害承灾体脆弱性评价分析——以海口市为例

科学地进行海洋承灾体灾害脆弱性评价,是完善海洋灾害监测、预警、防控体系的基础,是海洋灾害风险管理的重要组成部分。本文以海洋动力灾害多发的海口市为例,在系统开展承灾体调查分析的基础上,从自然和社会属性两个方面对该市进行了脆弱性分析和评价。利用GIS技术,对研究结果进行了标准化制图。结果表明,海拔较低的港湾地区、人口密集区更易受到海洋动力灾害的影响。海口市极高脆弱性区域共439 km2, 主要集中在人口和重要承灾体较密集的市中心秀英区、龙华区、美兰区北部沿海区域和西秀镇西部等区域。本文关于海洋动力灾害承灾体脆弱性的评价结果属于海口市专题海洋灾害风险调查和评价结果,可为海口市规划布局、海洋动力灾害风险防范提供重要参考。     

聚类分析法在贵州省雷电灾害易损性区划中的应用

采用R型聚类分析法对尽可能多的影响雷灾易损性的因子进行了筛选,确定100 k A以上平均地闪次数、地闪密度、雷电灾害频度、生命易损模数、区域生命易损模数5个因子为依据变量,用欧氏距离计算各样本的相似性测度,应用Q型聚类中的Ward’s法进行层次聚类分析,采用迭代聚类分析的方法进行相互验证,最后对贵州省雷电灾害易损性区划结果进行解释和证实、绘制雷灾风险区划图,结果表明:贵阳市雷电灾害的易损性最高,属高风险区,安顺市、六盘水市属中等风险区,遵义市、黔南州、黔东南州、铜仁市、毕节市、黔西南州属弱风险区。     

城市经济脆弱性评价研究——以北京海淀区为例

经济脆弱性评价是风险评估的重要步骤和制定有效防灾减灾规划的前提条件,是应急管理和灾后恢复重建的重要依据。为了能够反映区域内部经济脆弱性空间差异,为政府防灾减灾、应急管理以及灾后恢复重建提供有效依据,论文选择了城市街区尺度对经济脆弱性进行研究,提出了一个微观尺度的经济脆弱性评估模型,该模型综合考虑了企业属性、产业易损性、产业重要性、街区经济密度,并对经济脆弱性及各影响因素进行了空间研究。利用该模型对2010 年北京市海淀区的经济脆弱性进行了案例研究,结果显示：总体而言,海淀区经济脆弱性较低,647 个街区中有103 个街区经济脆弱性较高,虽然脆弱街区数量比例较高,达15.9%,但所占面积较小,仅占海淀区面积的4.91%;进行了经济脆弱性集聚区和热点地区分析,结果显示脆弱性地区同时是地区主导和支柱产业集聚地区,在应急管理和日常风险管理中应该对这些地区予以重点关注。     

巴里坤-伊吾盆地平原区地下水污染风险评价

开展地下水污染风险评价研究是地下水污染防控的重要环节.以巴里坤-伊吾盆地平原区地下水为研究对象,构建DRSTIW模型进行地下水脆弱性评价;根据污染场地调查资料和土地利用类型划分点源和面源污染,进行地下水污染荷载评价;考虑地下水的原生价值、经济价值和生态价值进行地下水功能价值评价;利用ArcGIS的地图代数功能生成地下水污染风险评价图,采用ROC曲线验证地下水污染风险评价结果,通过计算G指数得到地下水污染风险空间冷热点分布,结合重心和标准差椭圆对热点变动情况进行定量分析.结果表明,研究区地下水污染风险整体较低,高污染风险区和较高污染风险区仅占研究区总面积的6.8%,主要位于伊吾县的淖毛湖镇、盐池镇,巴里坤县的奎苏镇、石人子乡、花园乡和兵团红山农场,该区域内地下水埋深较浅,土壤表层和包气带介质透水性能较强,吸附能力较差,加之污染源分布较集中,使得污染物易于迁移富集,在地下水高脆弱性和高污染荷载的双重作用下导致局部区域地下水污染风险升高.受人类活动影响,地下水污染风险在空间上存在一定的集聚现象,整体表现为由西北向东南演变的趋势.地下水污染风险评价结果为划分地下水污染防治区提供重要参考.     

西安市平原区地下水污染风险研究

地下水污染风险评价对地下水污染防治及土地的合理开发利用具有重要意义。通过分析西安市平原区浅层地下水特征,建立了包含地下水脆弱性、污染源荷载及水功能价值的地下水污染风险评价概念模型,对西安市平原区地下水污染风险进行了评价。结果表明:西安市平原区地下水污染高、中、低风险区分别占研究区总面积的0.2%、28.8%、71.1%。平原区地下水污染中等以上风险区主要集中分布在周至县的渭河沿岸、长安区的浐河沿岸以及蓝田县的灞河沿岸,地下水脆弱性高、污染源荷载相对较强是造成该地区污染风险相对较高的主要原因。