我国玉米自然灾害风险区识别研究

自然灾害严重影响和制约我国农业生产的持续稳定发展,识别主要作物自然灾害风险因子和风险区,对作物生产风险监测预警和风险防范及有效评估作物因灾损失有重大意义。基于区域自然灾害理论,构建了由致灾因子、孕灾环境因子和承灾体因子构成的作物自然灾害风险评价指标,利用1980-2010年全国各省市玉米产量数据和1991-2010年全国257个气象站点以玉米为承灾体的灾情数据,计算了省级单元不同因子自然灾害影响指数和灾害风险综合评价指数,揭示了我国玉米主要自然灾害的时空分布规律,识别了玉米自然灾害极高风险区、高风险区、中风险区、低风险区和可忽略风险区。结果表明,干旱是我国玉米产区主要自然灾害,其次是低温和风雹,干旱、洪涝、风雹、病虫害等多发于6-8月份,低温灾害多发于4-5月份;不同种类自然灾害大多具有连片发生的特点;自然灾害高风险区省份主要集中于北部和黄淮海平原玉米产区,同一级别风险区的风险影响因子不尽相同,在风险监测预警和防范中需区别对待。     

洞庭湖流域农业旱灾风险评价

基于洞庭湖流域1993-2011年的自然、社会经济等资料系列,立足于致灾因子危险性、孕灾环境脆弱性的自然属性和承灾体易损性的社会属性两方面,建立指标体系,并在此基础上,运用GIS技术与数理统计相结合的方法,对该流域农业旱灾风险进行综合评价。结果表明:从整体上看,长沙市和湘潭市为农业旱灾高风险区,益阳市和衡阳市为较高风险区,岳阳市、邵阳市和怀化市为中等风险区,娄底市为较低风险区,株洲市、郴州市、永州市、常德市、张家界市和湘西自治州为低风险区。孕灾环境脆弱性、致灾因子危险性、承灾体易损性的差异是导致各地州市农业旱灾风险度大小的症结所在。     

基于水功能区控制单元的流域突发性水污染事件风险评价区划及其应用

以水功能区控制单元为基础,结合子流域划分工作单元。采用压力-状态-响应(PSR)环境分析模型构建环境风险源危险性指标体系,进行流域环境风险源识别及其危险性等级评价。增加"环境风险源下游特征"指标以考虑风险源流经下游重要性不同的水功能区(工作单元)对其本身危险性等级的影响。结合指标数据、标准和权重,采用模糊综合评价法计算风险源的危险性(以及工作单元的脆弱性等级)。参考河流一维污染物衰减模型,建立工作单元危险性等级评价方法。工作单元危险性等级由两部分叠加构成,即本单元风险源的危险性等级和上游风险源通过河流对下游工作单元危险性的影响。结合工作单元的危险性和脆弱性等级,通过风险矩阵评价工作单元的风险等级。在此基础上,在同一水功能区控制单元,合并风险相同的工作单元,实现流域风险评价区划。将上述方法应用在滦河流域中上游。研究表明,滦河流域中上游共55个风险区,其中高风险区I有3个,较高风险区II有15个,较低风险区Ⅲ有14个,低风险区IV有23个,说明滦河流域中上游整体风险性偏低;并对不同等级风险区提出相应的管理方案。     

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。     

基于GIS的区域干旱灾害风险区划研究——以武陵山片区为例

根据灾害系统理论,以连片特困区-武陵山片区干旱灾害为例,分别从孕灾环境敏感性、致灾因子的危险性和承载体的脆弱性3个方面,选取地形地貌、土壤类型、植被覆盖类型、水资源、降雨量、人口密度及耕地面积等指标为旱灾风险评估指标因子,利用熵权法确定各因子权重,建立武陵山片区干旱灾害风险评估模型,并进行风险区划,为武陵山片区区域防灾、减灾和区域扶贫措施的制定提供参考依据。研究结果表明:武陵山片区区域整体处于中、高风险区,空间分布呈东南-西北向条带状分布;东南区域处在干旱灾害高风险区,西北区域处在干旱灾害中等风险区,而东北区域处在相对较低的风险区。     

湘江流域洪水灾害综合风险评价

依据灾害系统理论,在综合考虑致灾因子、孕灾环境和承灾体的基础上,从致灾因子、孕灾环境的自然属性和承灾体的社会属性两方面出发,以县级行政单元为基本评价单元,进行了湘江流域洪水灾害的综合风险评价。在综合考虑降雨量、地形以及历史上洪水灾害发生频次等自然因素的条件下,利用地图代数分析得到了湘江流域洪水灾害危险性评价图;在综合考虑人口密度、耕地面积百分比、人均GDP和单位面积水库和塘坝容量等社会经济指标的基础上,利用模糊综合评判法得到了湘江流域洪水灾害脆弱性评价图。在此基础上采取“乘”模型的计算公式,即风险=危险性×脆弱性,将湘江流域洪水灾害风险划分为高风险、较高风险、中等风险、较低风险和低风险5个等级,并借助地理信息系统软件编制了湘江流域洪水灾害综合风险等级评价图。     

西南山区县域单元的地质灾害风险评价——以怒江流域泸水市为例

西南山区作为中国西部地区的高山峡谷区域,区内地质灾害十分发育,具有人口、房屋多集中于斜坡坡脚分布的特点,亟需寻找一套新的易损性评价方法,针对该区域进行有效合理的风险性评价。文中选取具有典型西部山区特征的泸水市,利用地质灾害基础数据,基于GIS平台和逻辑回归理论,对模型进行评估、多元共线性诊断、拟合度检验,建立地质灾害危险性评价模型,同时考虑承灾体可能遭受的破坏状态和类型,构建了不同类型承灾体的易损性指标分级赋值表,首次提出了针对西南山区人口、房屋等承灾体分布特征的易损性评价方法,综合评价地质灾害危险性、易损性及风险性。结果表明：泸水县城北部为地质灾害极高风险区和高风险区,县城及周边大部分区域为中风险区和低风险区,与野外调查评价结果基本一致。提出的风险评估方法能有效反应县域范围内地质灾害的风险现状。     

基于GIS的“8.8”九寨沟地震景区地质灾害风险评价

风险评价是防灾减灾的重要非工程手段,针对九寨沟景区在2017年8月8日M_s 7.0级地震后地质灾害加剧的问题,在GIS环境下进行地质灾害风险及治理工程效益评价研究。本文选取了构造因子、地形因子、地质因子及其它因子等9个指标建立危险性评价模型,易损性选取人口、道路、建筑物、旅游基础设施、景观、防治工程等6个承灾因子,分别采用信息量模型和层次分析法进行地质灾害危险性和易损性评价。结果表明,研究区划分为极低风险区(41.36%)、低风险区(40.52%)、中度风险区(16.02%)、高风险区(1.84%)和极高风险区(0.27%),高-极高风险区总面积为13.79 km~2,其中村寨、诺日朗及熊猫海周边均为地质灾害极高风险区,建议设为重点防治区域;现有防治条件下高-极高风险区面积减少了26.73%,防治效益良好,该结果可以为景区恢复重建和区域规划提供参考。     

基于格网GIS的豫北地区干旱灾害风险区划

以豫北地区32个市县为研究区域,从造成干旱灾害的4个因子,即致灾因子危险性、承灾体暴露性、脆弱性和防灾减灾能力4个角度出发,选取了包括气象、土壤、人口、社会经济在内的17项指标,在格网GIS技术的支持下,对评价体系中的各指标进行10 km×10 km尺度的网格化表达。应用自然灾害风险指数法,熵组合权重法和加权综合分析法,建立了干旱灾害风险评价模型;通过选取典型案例年,运用最优分割理论确定了干旱灾害风险阈值,并利用GIS技术绘制了豫北地区的干旱灾害风险区划图。结果显示:豫北地区的高风险区主要集中在濮阳市区、濮阳县、清丰县、南乐县、新乡市区;而西部的济源市、孟州市,以及原阳县风险较轻。     

海南岛天然橡胶产量灾损风险区划

由于天然橡胶产量的波动与气象条件密切相关,因此在天然橡胶产量灾损的风险区划中要充分考虑气象灾害的影响。利用海南岛18个市县1988-2010年天然橡胶的实际产量资料,提取了海南岛天然橡胶产量减产序列,从产量灾损率角度出发,选择橡胶产量的平均减产率、减产率变异系数、减产率风险指数及气象灾害综合风险区域系数作为评价因子,开展了海南岛天然橡胶产量灾损的风险区划。结果表明:天然橡胶灾损的高风险区位于文昌、东方、昌江、三亚、陵水等区域;中风险区域位于定安、琼海、琼中、万宁、乐东等区域;低风险区位于海口、澄迈、儋州、屯昌、白沙、五指山、保亭等区域。     

新疆铁路沿线主要气象灾害风险区划及减灾对策探讨

综合考虑致灾因子危险性、承灾体易损性和孕灾环境稳定性,基于GIS技术建立了新疆铁路沿线大风、沙尘、积雪和暴雨型洪水四个主要气象灾害的风险评估指标体系和评估模型,实现了铁路沿线主要气象灾害的风险区划及灾害风险分析。结果发现,铁路沿线各县市因自然条件不同,其潜在风险的类型和程度地域差异性显著。分别给出了4个主要气象灾害的高风险区、次高风险区、低风险区和次低风险区的范围,并探讨了相应的减灾对策。     

洪灾风险评价等级模型探讨

采用特尔菲法,选择4个一级因子和14个二级因子,建立洪灾风险评价等级指标体系。利用层次分析法,根据对同一层元素相对重要性比较,决定各指标权重。应用模糊综合评判方法,将福建省67个县(市)分为高风险区、次高风险区、中度风险区、低风险区4个等级。评价结果可为防灾减灾提供科学依据。     

昆明市东川区农业旱灾风险区识别研究

昆明市东川区是云南省农业旱灾危害较为严重的区域之一。利用2000-2007年东川区各乡镇历史灾情等数据资料,应用风险分析理论、效用理论、因子-成份分析方法等理论方法,在分别研究致灾风险度、承灾体易损性及地域人群对农业旱灾心理反响等基础上,构建了东川区农业旱灾风险评价模型。初步揭示出东川区农业旱灾风险度呈现出自南向北、自西向东逐渐增强的空间态势;识别出极高风险区、高风险区、中风险区和低风险区等4个农业旱灾风险区;发现东川区各地农业旱灾综合风险度、致灾风险度、承灾体易损度以及地域人群对旱灾的心理响应值等指数之间普遍存在着明显的正相关。     

水利工程群应对干旱能力定量评价研究:方法及案例

水利工程群是由区域上蓄、引、提、调工程及闸坝工程组成的复杂供水系统,是应对区域干旱的关键支撑。针对当前抗旱能力评价概念表达不统一、定量评价方法不完善等问题,对水利工程群应对干旱能力进行界定;从干旱本质和干旱灾害形成的机理出发,定义了干旱应对能力水平指数(HEGdca),并提出基于HEGdca的水利工程群应对干旱能力定量评价方法。以2010年为评价水平年,评价了漳卫河流域给定水利工程条件应对不同程度气象干旱事件的能力。结果表明:以流域多年平均缺水率为衡量标准,漳卫河流域当前(2010年)的水利工程条件整体可以有效应对不超过30年一遇的干旱。评价结果与流域的实际情况相符,可为流域抗旱规划和干旱风险管理提供技术支撑。     

水稻高温热害气象风险区划和评估

为了保障粮食生产安全、提高水稻高温危害的规避和防御能力以及为农业气象指数保险产品的设计提供依据,利用历史气象资料和水稻生育期资料,通过"轻度、中度、重度"不同程度水稻高温热害发生频次差异性的分析,进行了江苏水稻高温热害风险区划。在此基础上,分别从致灾因子和承灾体的角度出发,定义致灾风险、水稻生育阶段覆盖度和气象成灾风险度,对水稻高温热害的发生规律分区域、分等级、分生育期地进行精细化、定量化的分析和评估。经研究发现,各程度高温热害平均发生概率具有"高风险区高低风险区低"的特征。水稻拔节-孕穗和抽穗-乳熟阶段,各程度高温热害最大成灾风险度出现时间基本呈现"高风险区迟低风险区早"的特征。     

基于模糊聚类因子分析的区域洪灾风险评价

在从洪灾风险形成机理出发建立区域洪灾风险评价指标体系的基础上,综合模糊C-均值聚类、因子分析和聚类有效性函数,建立基于模糊聚类因子分析的区域洪灾风险评价方法,并将其应用于怀洪南片防洪保护区15个乡镇的洪灾风险评价中。结果表明,怀洪南片防洪保护区的洪灾风险与社会经济因子、土地覆盖物因子和洪水因子等3个主要因子关系密切,被评价的15个乡镇中,小蚌埠镇为特高风险区,怀远县城关镇为高风险区,吴小街镇为较高风险区,新集镇、头铺镇、大新镇、曹顾张乡、梅桥镇、曹老集镇和沫河口镇为中等风险,临北回族乡为较低风险区,新马桥镇、王庄镇、浍南镇和魏庄镇为低风险区。研究结果揭示了影响怀洪南片防洪保护区洪灾风险的主要因子及防洪保护区洪灾风险的空间分布,可为区域防洪减灾活动提供指导。     

基于GIS的南通市自然灾害风险区划

本文从自然致灾因子危险性和承灾体易损性2个方面选取评价指标,在南通市基础图件的基础上,通过GIS软件分析分别得到南通市自然致灾因子危险性分区图和社会经济易损性分区图.两图叠加后,生成南通市自然灾害风险区划基本单元,采用自下而上的定量区划方法,合并得到自然灾害风险区划图,最后分别论述了每个风险区的自然灾害和社会经济的特征.通过对风险区划指标和区域划分的探讨,以期为南通市防灾减灾工作提供科学依据.     

水利工程群应对干旱能力评价方法及应用

基于水利工程群应对干旱能力的影响因素分析,从水利工程的布局、规模和运行管理两个层面构建水利工程群应对干旱能力评价指标体系。综合层次分析法和熵值法两种确定权重的方法,确定各评价指标的组合权重,采用模糊综合评价法构建了水利工程群应对干旱能力评价模型。该评价模型在漳卫河流域的应用结果表明,该流域整体应对干旱能力水平较弱,未来需要加强对现有水利工程体系的科学调度管理,并充分利用流域外调水提高干旱应对能力。     

基于粗糙集与GIS的滑坡地质灾害风险评估——以广西梧州为例

针对梧州市地质环境条件、地质灾害发育情况,选取地貌类型、坡度、河水侧蚀、地层岩性、残坡积层厚度、断裂发育情况、年降雨量、道路工程活动和建筑工程活动9个因子作为滑坡地质灾害危险性评估指标;选取人口密度、土地资源、交通设施、房屋及其附属价值和抗灾能力5个因子作为承灾体易损性评估指标,通过地理信息系统空间分析技术和粗糙集理论,划分研究区评估单元,构建滑坡地质灾害危险性与承灾体易损性评估知识表达系统和决策表,实现决策表的优化和各指标权重的计算。给合地质灾害风险评估模型,将研究区滑坡地质灾害风险性分为极高风险、高风险、中风险和低风险区,其中,极高风险区约占研究区总面积的6.44%,主要沿傍山而建的城镇和切坡坡度、坡高较大的交通干线分布。研究结果表明,粗糙集与GIS的组合方法能合理可靠地评估滑坡地质灾害风险性,对类似地区的滑坡地质灾害风险评估具有借鉴意义。     

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。