基于多时相HJ影像的水稻洪涝灾情和产量监测

洪涝灾害是影响水稻生产的重要逆境因子。利用多时相HJ卫星影像数据评估了2012年辽宁洪涝灾害对水稻的影响。类似于土壤线,首先基于洪涝浑浊水体像元建立了水体线WL(NIR=0.693 1RED+0.022 7),并以此定义水体浑浊指数WTI和垂直植被指数PVI来分别监测洪涝水体的泥沙含量和水稻作物产量,对PVI与地面实测产量数据进行了相关分析,建立了灾后水稻产量与PVI的线性回归方程Yield=50 279PVI-2 804.1。研究结果表明,泥沙含量越高,水稻受灾越严重,产量越低。WTI可用于监测洪水泥沙含量,PVI则与水稻产量具有极显著的相关关系(R2=0.965),洪涝灾害对水稻的影响不仅可以从水稻收获前的遥感影像进行估测,更能够在洪涝灾害发生后及时进行估测,对洪涝灾后的水稻实际生产具有一定的指导意义。     

洪涝对水稻的危害及其抗灾减灾的栽培措施

就洪涝灾害对水稻生长发育和产量的危害,及其影响水稻洪涝灾害的因素进行了综述,并讨论了水稻抗灾减灾的栽培措施,包括合理安排栽培季节种植耐涝品种、水稻耐涝栽培和灾后补救等。     

关键生育期淹涝胁迫对黑龙江省水稻的影响

2019年在黑龙江省庆安县选用龙稻18、绥粳18两个水稻品种进行孕穗期淹水试验,分别设定3个淹水深度（1/3株高、2/3株高、3/3株高）、2个淹水历时（3 d、7 d）共12个淹水处理,测定淹水前后的分蘖数、株高及收获后的结实率、穗结实粒数、千粒重及产量等。结果表明:水稻淹水后,分蘖数与对照相比呈减少趋势,总体上,随着淹水深度加大、淹水历时加长,水稻分蘖数减少幅度加大;水稻受淹后与淹水前相比,株高的增长率高于对照增长率,总体表现为淹水深度愈深、淹水历时愈长,水稻株高增长率愈大,在一定程度上可以说明适度的淹涝胁迫对水稻植株生长具有刺激作用;不同淹涝胁迫均导致水稻减产,全淹没7 d减产最严重,龙稻18结实率、穗结实粒数仅68%、72粒,比对照明显偏低,减产率达66%,而绥粳18结实率、穗结实粒数、千粒重更是分别低至59%、42粒、17.5g,远低于对照,导致减产率高达81%,淹水深度1/3 h、2/3 h、3/3 h处理的两个品种平均减产率依次为39%、47%、62%,淹水持续3 d、7 d的平均减产率分别为43%、56%,可见随着淹水深度加深、淹水历时加长,水稻减产幅度加大;淹涝胁迫对两个供试水稻品种生长和产量的影响程度存在差异,比较而言,淹涝胁迫对绥粳18的影响重于龙稻18。     

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.     

淮河中游北岸地区内涝与外洪遭遇分析

淮河中游地区洪涝灾害频繁。选取淮河中游北岸典型区作为研究区,以统计分析为研究手段,在半定量半定性分析的基础上,利用1951-2010年的研究区降水、淮河干流流量和水位数据进行了内涝与外洪的遭遇分析,以确定研究区由于淮河干流水位高于支流水位造成的"关门淹"现象的严重程度。分析认为,历年来较为严重的6个洪水"关门淹"的年份按危害程度由小到大排列依次为:1956,1968,2007,1991,2003和1954年。上述排序将为蓄滞洪区防洪除涝潜力分析在选择典型洪水年份时提供一定的依据。     

太湖流域洪涝灾害损失模拟及预测

太湖流域是我国经济最发达的地区之一,当遭受洪涝灾害后,经济损失极为严重。本文采用地理信息系统方法,模拟了１９９１年洪涝灾害的淹没决策提供了依据。根据预测,当２０１０年在发生１９９１年型特大洪涝淹没时,灾害经济损失将可高达７７３亿元,约为１９９１年７倍,因此太湖的防洪任务极为严峻。     

低频气候变化对中国农业洪涝灾害的影响

分析了1951-2013年厄尔尼诺南方涛动(El Nio/Southern Oscillation,ENSO)、北大西洋涛动(North Atlantic Oscillation,NAO)、印度洋偶极子(Indian Ocean Dipole,IOD)、太平洋十年际震荡(Pacific Decadal Oscillation,PDO)和大西洋数十年际震荡(Atlantic multidecadal oscillation,AMO)与中国农业不同程度洪涝灾害的遥相关关系。研究结果如下:(1)东北、华南地区受前一年正的PDO和IOD影响农业洪涝灾害趋于增加,西南地区受前一年正的ENSO影响农业洪涝灾害趋于减少,东南沿海地区农业洪涝灾害受到多种气候指标的显著影响。(2)与农业洪涝灾害距平序列REOF时间模态具有显著相关关系的气候指标,在不同的时间尺度,其相关强度在近几十年往往趋于加强并能保持较好的平稳性,有利于农业洪涝灾害的预测。ENSO与农业洪涝灾害具有较强的相关关系,且其相关强度平稳性最好,最适合作为预测农业洪涝灾害潜在的气候指标。(3)不同事件/时期下气候指标对中国农业洪涝灾害有着相同(相互加强)或相异(相互削弱)影响。     

城市强降雨致涝风险评估与区划研究——以武汉市为例

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。     

天津市城区暴雨沥涝仿真模拟系统的研究

天津市位于黄河水系尾闾，是我国北方重要的工业和港口城市。该市历史上一直遭受洪涝灾害的威胁，加之近几年市区范围不断扩大，不透水面积增加，排水能力远远不能适应城市的发展要求，城市沥涝问题日趋严重。为了掌握天津市暴雨沥涝的规律，减轻洪涝灾害对该市的影响，作者利用二维不恒定流水动力学模型和计算机信息管理及图形技术，采用Power Station Fortran 4.0和Visual Basic5.0编程语言，在Widows98环境下开发了天津市暴雨沥涝仿真模拟系统。该系统首次实现了从城市暴雨预报、监测到城市暴雨沥涝仿真模拟的研究， 不仅能够处理实时的不均匀的降雨信息，还能处理数值预报模型的预报降雨信息。系统的信息前后处理模块用图形方式管理仿真模型的各类信息，方便用户显示、查询和修改，使系统更加完整、实用。     

湖北四湖流域的洪涝灾害与景观生态建设

对湖北四湖流域洪涝灾害的灾变趋势进行了分析，讨论了流域的景观生态特征及其对洪涝灾害的影响，提出了若干景观生态建设的对策。     

洞庭湖区洪涝灾情评估与分析

运用三因子联立评估法,评定了洞庭湖区洪灾、涝灾和洪涝灾的灾度,进行了相应的分析;构建了洪涝灾情指数,并运用联环替代法对各灾情因素的影响进行了分析。分析得出：洞庭湖区洪涝灾度具有阶段性和准周期性等特征;洪水灾情因素是综合灾情变化的主导影响因素;各灾情因素影响方向不完全一致,其中起放大作用的因素反映出洪涝灾害的新特点;涝灾日趋严重,应加强涝灾治理。     

2003年黑龙江省的洪涝灾害及其社会经济影响

根据2003年嫩江、松花江流域洪涝灾害的详细调查资料。分析了洪涝形成的过程和特点，阐述了洪涝灾害对黑龙江省国民经济和粮食生产、工业交通、水利设施及人民生活等方面的影响。     

北京水灾及其社会影响

北京在历史上曾发生多次重大水灾,给人民生命财产、城市建设及社会安定带来了巨大影响。形成水灾的主要因素是永定河决口泛溢和区域雨涝。现从大量的历史文献中列举几个实例,来看水灾的严重程度及其影响后果。     

1950年以来广西洪涝灾害及趋势预测

基于对历史上广西洪涝灾害数据分析的基础上, 总结了广西洪涝灾害的特点, 并用多种方法对广西的洪涝发生趋势进行了预测, 以便能够更好地配合防灾减灾活动     

论江西洪涝灾害

在调查研究的基础上 ,依据大量历史资料 ,对建国 50 a年来江西洪涝灾害发生的类型、面积及其造成的严重损失进行了分析 ,并提出了防御洪涝灾害的对策和措施 ,对减轻江西洪涝灾害 ,实现全省农业跨世纪的持续发展具有指导意义     

1993年江西省洪涝灾害分析

１９９３年江西省发生了较严重的洪涝灾害。本文阐述了灾情，从自然因素和人为因素两个方面，分析了造成洪涝灾害的原因；并对今后如何搞好江西省洪涝灾害减灾，提出若干看法与建议。     

江西洪涝灾害的时空分布规律

洪涝灾害是江西农业灾害的主要文种之一,也是全省农业及经济持续发展的重要制约因素之一．本文通过对全省８５个县（市）近５０ａ洪涝灾害资料的统计、对比和分析,揭示了江酉洪涝灾害的时空分布规律,为全省制定防洪减涝对策和措施提供了重要决策依据．     

土地利用变化对农业自然灾害灾情的影响机理(二)──基于家户调查、实地考察与测量、空间定位系统的分析

作者在文献［1］中讨论了作物种植结构的调整对农业自然灾害（主要是旱灾）的影响机理。本文在对湖南省洞庭湖区常德市鼎城区的实地调查基础上，应用全球定位系统技术（GPS），深入分析了土地利用变化（空间格局与经济密度）对水灾引起的农业灾害的影响机制．结果表明，家户年纯收入水平与水田面积占总土地面积的比例是决定农业水灾的主要因素．