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2.
根据海域动态监视监测系统的应用需要,针对海洋功能区划的效力点和所用遥感资料的监测能力,确定了海洋功能区遥感监测要点,在此基础上,设计了涵盖资料、方法、流程和规则等的海洋功能区遥感监测方案。应用经验表明,该方案适用于对海洋功能区内开发利用活动的快速检测和对海洋功能区划实施情况的辅助分析。 相似文献
3.
中国是世界上受海冰危害严重的国家之一,历史上曾发生过多次严重海冰灾害,造成重大损失。根据我国结冰海区海冰灾害风险的自然过程、社会经济状况和成灾机制,综合考虑致灾因子危险性、承灾体分类、分布及脆弱性以及防灾减灾能力等因素,对海冰灾害发生的可能性及其不确定性等进行综合分析,提出了开展海冰灾害风险评估和区划的理论依据,同时给出了利用致灾因子指标体系对海冰灾害风险进行评估和区划的具体方法。 相似文献
4.
局域地形和林火数量对区划方法的影响规律研究 总被引:1,自引:0,他引:1
森林火灾等级区划不仅能为预防森林火灾提供宏观指导,并有利于防火人员的合理安排,从而达到对火灾的有效防范和控制。一个好的森林火灾的区划结果得益于适宜的区划方法,而区划方法的选择则受制于区划影响因子,因此探讨森林火灾区划的影响因子对区划结果至关重要。分析了重庆市森林火灾的空间分布特征,并在GIS支持下,利用2000-2010年中527例历史林火记录和DEM数据,分析了局域高度和林火数量对森林火灾区划的影响。最终,将局域高度及林火数量构建成火灾易发程度并空间化,从林火易发程度的角度出发给出了重庆市森林火灾区划结果。通过分析发现,所构建的林火易发程度可从地形和林火数量的角度反映某一地区的林火发生情况,因此局域地形和林火数量可分别作为重庆市森林火灾区划的指标之一。 相似文献
5.
基于GIS的上海市嘉定区暴雨积涝灾害风险区划研究 总被引:3,自引:0,他引:3
根据2006-2012年上海嘉定区9个气象站点的小时降水资料,结合嘉定区的社会经济与自然地理要素,构建一个集致灾因子、孕灾环境、承灾体及防灾减灾能力为一体的区域暴雨积涝风险评价模型。通过GIS技术实现各指标的栅格化,并利用指数模型对各因子基于500 m×500 m栅格的基本单元进行计算,编制嘉定区的暴雨积涝灾害风险区划图,构成嘉定区五个等级的风险,分别为高、次高、中等、次低和低。区划结果表明嘉定区的暴雨积涝灾害危险性指数从中心向外围成递减的趋势,且嘉定镇、新城和工业南区相对风险较高,华亭、徐行、南航和江桥风险相对较低。经嘉定区历年暴雨积涝灾情资料、典型暴雨积涝案例和专家的验证,均表明风险区划的结果和实际灾情符合度较高,对嘉定暴雨积涝的防灾减灾具有重要的现实指导意义。 相似文献
6.
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8.
按提供产品的类别,乡镇尺度空间由生态空间、农业空间和建设空间组成,这3部分空间共同承载着乡镇社会经济发展的重任。坚持生态保护对发展的约束与支撑功能并存的理念,建立以生态约束为前提,并与开发建设协同推进的分区指标体系、技术方法及应用模式,是生态文明战略下空间功能分区的有益探讨。以南京市六合区雄州街道为案例,借助Arc GIS空间分析工具,采用互斥性矩阵分类法,通过对生态约束、农业发展、工业发展与人居环境等建设开发适宜性的单项与综合评价的集成,构建生态、农业和建设空间布局的总体架构,实现了街镇空间功能的整合与科学定位;划分禁止建设区、限制建设区、适宜建设区和已建设区等四大类功能区,并提出各功能区的生态环境保护措施与产业发展导向,为实施区域发展与生态保护的协同推进提供了依据。 相似文献
9.
长江上游陇南山区连阴雨时空演变气候特征与灾害风险区划 总被引:1,自引:0,他引:1
从陇南市1971~2010年连阴雨资料入手,分析得出:陇南市连阴雨主要集中出现在5~10月,其中,5~7月夏收夏种期和9~10月秋收秋播期连阴雨危害最大,出现频率最高,造成的灾损最为严重。结合人口、GDP、耕地比等资料,利用ArcGIS软件,得到连阴雨灾害危险性图层,再与承灾体易损性评价、灾害的孕灾背景进行叠加、合并以及等级划分操作,最后得到连阴雨灾害的风险评估及其区划。结果表明:康县、两当南部与武都、文县高寒阴湿区连阴雨危险性等级最高,为连阴雨高风险区,礼县、宕昌及白龙江、白水江、西汉水流域低海拔区连阴雨危险性等级最低,为连阴雨低风险区。研究结果对指导长江上游科学规划抗洪防涝工作,预防地质灾害和水土流失发生,保护生态环境,特别是合理作物布局,巧用天时,周密安排3夏和3秋农业生产工作,预防和减轻连阴雨灾害损失提供了科学依据。 相似文献
10.
以武汉市为研究区域,从遥感影像中提取相关淹没点数据并从致灾因子、孕灾环境及承灾体三方面出发选取12个洪涝灾害风险影响因素;基于随机森林、梯度提升决策树、XGBoost和逻辑斯蒂回归四种模型拟合淹没点与影响因素间的非线性关系,进而得到不同影响因素对风险水平的作用程度,并据此计算各指标权重,建立风险评估模型。基于所建立的模型,对武汉市洪涝灾害风险区进行识别。其结果为:(1)相比于随机森林、梯度提升决策树和逻辑斯蒂回归,XGBoost模型在拟合影响因素与淹没点之间的非线性关系方面具有更优的性能;(2)武汉市洪涝灾害风险水平主要受高程、人口密度和年平均降雨量的影响,高风险区域主要分布在中部主城区和东南部梁子湖附近;(3)承灾体暴露性急剧增加是武汉市洪涝灾害高风险地区形成的主要原因。 相似文献