基于多维空间耦合模型的综合灾害风险评价——以南阳市中心城区为例

随着城市化进程加快及城市规模扩大，城市建成环境变化较大，综合灾害应对能力不足，为提高综合灾害应对能力，从灾害构成要素“源头——根本——基础”及形成机理出发，对孕灾环境、承灾体及致灾因子协同考虑，对灾害风险评价，因此构建了“孕灾环境脆弱性、承灾体暴露性及致灾因子危险性等多维空间耦合模型”,并建立了灾害风险评价体系，提出结合加权综合评价法的灾害风险测算新方法，并以南阳市中心城区为例进行研究，发现南阳市中心城区综合灾害风险总体不断增加，但增速逐渐放缓，不同区域灾害风险差别较大，不同时期致灾因子、承灾体及孕灾环境变化对灾害风险均有较大影响，灾害风险水平较高。     

基于GIS/AHP集成的洪水灾害综合风险评价——以淮河流域为例

根据影响洪水灾害风险的致灾因子危险性、孕灾环境稳定性与承灾体易损性,以淮河流域为示范研究区,以县为行政单元,综合考虑降雨、径流量、河流、地形、人口、经济等指标,基于GIS与AHP集成方法得到了淮河流域洪水灾害危险性评价图和淮河流域洪水灾害脆弱性评价图,并采用"加"模型计算公式得到了洪水灾害综合风险评价图,进行了相应的结果分析。     

基于综合赋权分析的东北水稻低温冷害风险评估及区划研究

农业气象灾害风险评估与区划对农业防灾减灾对策的制定意义重大。以东北三省为研究区,利用日均温、水稻生长发育期、产量和面积数据对水稻冷害风险中的致灾因子危险性、承灾体脆弱性及损失度三要素进行了多指标分析。结合熵值法与层次分析法综合计算指标权重,应用加权综合评价法构建了东北水稻冷害风险综合评估模型。结果表明,冷害风险综合评估指标与典型冷害年水稻单产平均减产率在0.01水平下极显著相关,冷害综合风险等级区划与历史任意冷害发生频率分布大体一致。因此,对冷害风险综合评估模型及区划所做的研究具有合理性,可为防灾减灾提供科学合理的依据。     

基于组合赋权法的云南典型山区风雹灾风险评价

以区域灾害系统理论为依据,从风雹致灾因子、乡镇孕灾环境、承灾体3方面选定9个指标开展对云南典型山区——彝良县的风雹灾风险评价。应用县域灾情统计资料、地形等自然数据、人口等社会经济数据,基于目标层、准则层、指标层构建多层次风险评价模型。采用耦合层次分析法和熵权法的组合赋权法确定各指标综合权重,定量分析风雹致灾因子危险性、乡镇孕灾环境暴露性、承灾体易损性的高低分布;据此得出风雹灾综合风险指数,并利用ArcGIS10.2软件绘制风险区划图。彝良县风雹灾风险分布较为分散。高风险区域面积占全县2/3,主要集中于中部地区,全县风雹灾总体风险程度高。     

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。     

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。     

山区沿河路基水毁灾害风险定量评价方法

针对山区沿河路基水毁灾害风险的定量评价问题,对风险评价体系进行了论述。借助"信息熵"模型,提出了山区沿河路基水毁灾害的危险性定量评价方法及危险性分级。从承灾体自身抗灾能力和区域抗灾能力两方面,建立了承灾体自身易损性和区域易损性分级,结合承灾体的暴露性分级,提出了山区沿河路基水毁灾害承灾体的易损性评价方法及易损性分级。根据山区沿河路基水毁灾害危险性和易损性分级,建立了风险评价矩阵,并对风险进行了分级。通过实例分析,证明该方法可以较好地解决山区沿河路基水毁灾害风险的定量评价问题。     

白龙江流域舟曲县城区地质灾害危险性评价

地质灾害危险性评价对城镇国土空间规划与防灾减灾管理具有重要的意义,目前地质灾害危险性评价方法较多,但主要集中在对区域或单体地质灾害的危险性评价研究,对城镇尺度地质灾害危险性评价较少。该文以地质灾害高发的舟曲县城区为研究对象,以网格划分为评价单元,以1:10 000地质灾害详细调查数据为基础。根据斜坡岩土体物理力学性质及侵蚀特征,利用无限边坡模型计算不同栅格单元的稳定性,并结合斜坡破坏概率及构建的斜坡滑动距离评价了城区斜坡危险性,在此基础上采用FLO-2D模型进行了泥石流灾害危险性评价,最后在arcgis平台下综合城区斜坡和泥石流危险性评价结果,完成了舟曲县城区50年一遇降雨条件下地质灾害危险性评价及区划。评价结果表明:舟曲县城区地质灾害高危险区面积6. 43 km2,共发育灾害点32处,威胁承灾体面积640. 29万m2;中危险区面积5. 15 km2,共发育灾害点7处,威胁承灾体面积509. 73万m2;低危险区及以下面积15. 80 km2,共发育灾害点3处,威胁承灾体面积1 527. 82万m2。该评价方法在一定程度上完善了城镇尺度的地质灾害危险性评价过程,并为舟曲县城区地质灾害防治提供参考。     

滑坡危险性评价中关键因素的筛选

影响滑坡发育的因素是多方面的,各因素之间又相互影响、相互制约,而且不同因素对滑坡发育的贡献有很大差异,要准确合理地进行区域滑坡危险性评价,首先必须对各致灾因素之间的关系进行详细分析,合理选择参加评价的关键因素。针对这个目的,提出了综合考虑滑坡敏感性综合指标（IEL）和单因素方差分析结果（P）进行关键因素筛选的方法。首先采用百分比分段的方法进行致灾因素数据的类别划分,然后分别计算各致灾因素的两种指标大小,综合考虑两种指标以实现滑坡关键因素的筛选,当IEL和P指标都满足条件时,才能归入到关键因素中。将该方法应用于庆元地区滑坡灾害危险性评价,获得了比较满意的结果,筛选结果符合实际情况。     

公路泥石流灾害危险性分区研究

为公路泥石流灾害的防治与管理提供宏观层面的参考,针对中国公路泥石流灾害进行了危险性分区研究。从地形地貌、水源条件、物源条件及植被条件4方面分析了致灾因素,结合致灾因素影响程度,选取了相应评价指标并分级与评分;采用致灾因素叠加法建立了灾害危险性评价模型;利用Arc GIS10.0软件计算绘制了各评价指标分级图件、《中国公路泥石流灾害危险度图》,并以危险度为分区指标,编制了《中国公路泥石流灾害危险性分区图》,将全国划分为极严重危险、严重危险、中等危险、低危险4个等级区,危险性分区结果与公路泥石流灾害实际分布特征相符合。     

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.     

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。     

基于监测数据挖掘的高铁气象灾害风险评估方法研究

气象灾害风险评估对高铁气象灾害防御具有重要的指导作用。在分析了影响高铁运行的主要气象要素的基础上,研究了高铁气象灾害风险评估指标体系,包含致灾因子危险性、孕灾环境敏感性、承灾体暴露性、脆弱性和防灾减灾能力等,探讨了高铁多灾种和单一灾种的气象灾害风险评估方法。以大风灾害风险评估为例,建立了大风灾害风险评估指标体系,基于熵权法研究了大风危险性,在此基础上,采用加权综合评价法对大风风险进行了分析。结合具体线路风监测数据,研究了相应线路大风风险,并进行了风险区划。与基于气象部门数据开展的铁路气象灾害风险评估相比,基于铁路气象要素监测数据的气象灾害风险评估对气象要素的时空特性反映更加细致,更能代表铁路沿线气象灾害特征,研究可为高铁气象灾害防治提供参考。     

洞庭湖地区洪水灾害风险评估

综合当前国内外学者的理论及方法,以灾害风险系统是致灾因子、孕灾环境和承灾体共同作用的系统为基础,对洞庭湖地区进行洪水灾害风险评估,其中致灾因子用暴雨及以上降雨的加权频次来描述,孕灾环境用地形和河网密度来描述,承灾体脆弱性用内在脆弱性和抗灾救灾能力来描述。首先,对区域洪水致灾因子危险性进行评估;其次,对孕灾环境危险性进行评估;再次,对承灾体脆弱性进行评估;最后,对三者进行叠加分析得出洞庭湖地区洪水灾害风险区划图。其中,沿长江地区、湘江入湖地区和澧水河入湖地区洪水灾害风险高;其次是沿洞庭湖周围地区风险较高;洞庭湖地区边缘风险较低。     

城市暴雨灾害风险评估及防御对策研究——以江苏省南京市为例

以江苏省南京市为例,从气象灾害发生维度评估城市暴雨气象灾害风险性。从致灾因子、孕灾环境和承灾体三方面构建南京暴雨灾害风险评价体系,采用2003-2012年统计数据对南京暴雨灾害风险评价指标进行等级划分,构建隶属函数判定评价因素与评价等级的隶属程度,建立二级模糊综合评价模型评估南京暴雨灾害风险,并选取2012年南京暴雨实例进行数据演算,验证该评价模型的有效性,最后提出南京暴雨灾害的防御对策。     

农业气象灾害风险评估体系及模型研究

从灾害风险分析的角度构建了一个由我国北方冬小麦干旱、江淮冬小麦渍涝、东北作物夏季低温冷害以及华南荔枝和香蕉冬季寒害组合的灾害风险评估体系.该体系由风险辨识、风险估算和风险评价组成.风险辨识分别阐明了上述各灾种的孕灾环境、致灾因子和承灾体的灾情特征.在风险评估方面,基于灾害性质、灾损和抗灾性能的含义,提出了相应的风险概念模型,根据多年产量资料和气象资料,提出了应用性强、可操作的各种灾害的灾害强度风险概率模拟模式和灾损风险概率模拟模式、抗灾性能模式,并采用逐年产量和气象资料的样本序列,由上述模拟模式估算了各种灾害强度和不同灾损发生的风险概率及风险指数,阐述了风险水平的地区差异.在风险评价方面,根据对各种灾损的风险指标进行综合,分别提出了风险区划指标,并进行了风险区域划分.     

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。     

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。     

太湖流域江苏片区洪灾风险区划

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,选取降雨量、水系及地形作为洪灾危险性评价因子,人口密度、平均GDP及平均播种面积为洪灾脆弱性评价因子,利用GIS的空间分析功能和层次分析法,得到研究区洪灾危险性区划图、洪灾脆弱性区划图及洪灾风险综合区划图。结果表明,太湖流域江苏片大部分地区的洪灾危险性较大,阳澄淀泖区、武澄锡虞区洪灾危险性程度明显大于湖西区,尤其是阳澄淀泖区;经济发达的阳澄淀泖区、武澄锡虞区的洪灾脆弱性比湖西区大;洪灾风险程度较大的地方分布在地势低平、河网密集的阳澄淀泖区及武澄锡虞区的东部,随着湖西区经济迅速发展,洪涝灾害的风险也将增大。