改进的VIM模型在建筑物区域地震脆弱性评估中的应用——以玉树地区为例

快速和准确地评估建筑区域地震脆弱性,对把握区域尺度的地震风险和城市及周边地区的防震减灾工作具有重要意义。该文利用改进的脆弱性指数模型(VIM),在区域尺度上选取建筑物的修建时期、结构类型、建筑面积、楼层高度和建筑层数等7种属性作为修正指标,对玉树藏族自治州建筑物区域地震脆弱性曲线进行修正。并以2010年4月14日的玉树7.1级地震为情景,对玉树地区建筑物区域地震脆弱性进行评估,并分析其分布规律和影响因素。研究表明,改进的VIM模型可以显著提高玉树地区建筑物区域地震脆弱性的评估结果(13%)。玉树地区建筑物区域地震脆弱性在空间上呈现出以震中结古镇为中心向四周辐射递减,和以甘孜—玉树断裂带为“脊线”向两侧递减的分布规律。     

自然灾害社会脆弱性评估研究——以上海市为例

基于投影寻踪聚类模型(PPC),结合基于实数编码的加速遗传算法(RAGA),对上海市进行了自然灾害社会脆弱性评估的尝试。结果表明:①灾害社会脆弱性最高的为崇明县,其次为宝山区和金山区;②灾害社会脆弱性最低的是黄埔区,其次是徐汇区和静安区;③总体而言,灾害脆弱性较低的地区集中于上海城市中心区,而城市边缘区的社会脆弱性一般较高。     

基于TOPSIS的城市自然灾害社会脆弱性评价研究——以上海市为例

城市是人口稠密、经济发达、社会财富高度集中的地区,同时也是自然灾害社会脆弱性较高的地区,评估城市自然灾害社会脆弱性对于提高城市自然灾害的抵抗能力、减少自然灾害造成的人员伤亡和经济损失具有重要意义。以上海市18个区县的人口和社会经济数据为基础构建了45个自然灾害社会脆弱性指标,并用主成分分析法选择了16个独立性强的重要指标作为自然灾害社会脆弱性的评价指标;采用TOPSIS方法对上海市18个区县的自然灾害社会脆弱性进行了评价,揭示了上海市自然灾害社会脆弱性的区域特征,为城市自然灾害风险管理和区域综合防灾减灾提供科学依据。     

基于信息熵的灰色模型在地质灾害评价中的应用——以四川青川县为例

地质灾害的发生是由地层岩性、地质构造、地形地貌、气象条件和人类工程活动等诸多因素综合作用的结果,依靠知识与监测无法完全认识其复杂的演变机制,是一种典型的"灰色系统"。基于灰色理论的模型在区域地质灾害危险性评价中得到了广泛的应用,但是由于地质灾害的复杂性,这种以模型为核心的评价方法难以抽象或概化出模型所需的条件,因此出现了评价方与评价对象之间的"不兼容"现象。传统的方法是利用人为的主观判断来获取评价模型所需的条件,不可避免地带来评价的随意性与主观性。通过引入信息熵理论,对传统的灰色模型进行修正,建立了基于信息熵的灰色模型,很好地解决了这个问题。以四川青川县为例,对该模型的正确性进行了应用,取得了较好的效果。     

家户水灾社会脆弱性的评估方法研究——以长沙地区为例

中国是洪水灾害发生频繁的国家之一，研究水灾脆弱性对中国的灾害风险管理有着极为重要的意义。但是，合理评估脆弱性尤其是社会脆弱性却面临着极大的挑战。利用Hoovering改进模式，选择湘江流域的长沙地区为研究区，对研究区内的家户进行了社会脆弱性评价。结果表明，长沙市区的5个区内，高脆弱性家户最多的是天心区，最少的是雨花区。而就社区而言，高脆弱性家户最多的足裕南街街道和桔子洲街道。该结果反映了长沙不同行政区、社区社会脆弱性的差别，可供确定受援地区和受援人群及开展援助活动，乃至灾后日常风险管理参考。     

基于GIS的长白山地区地质灾害风险综合评估

以长白山地区为研究区,以该地区地质灾害分布数据,专题地图数据和统计数据作为数据源,基于区域灾害系统论的观点,结合地质灾害现状发育因素、地质环境条件因素、人类工程活动因素和社会经济发展因素,将地质灾害易发分区评价和自然灾害风险评估结合起来对长白山地区地质灾害风险进行了综合评估研究。采用100 m×100 m的栅格单元作为基本的评估单元,采用极差法对指标值进行标准化处理,采用层次分析法确定指标的权重,采用综合指数法计算地质灾害风险综合指数,并将其划分为一级风险区、二级风险区、三级风险区和四级风险区,得到了长白山地区地质灾害风险等级分布图。该等级分布图揭示了地质灾害风险在长白山地区的分布情况。结果表明:长白山地区地质灾害风险等级呈现出明显的空间差异性,整体上研究区东西两端较高,中部较低。长白山地区地质灾害风险水平主要以三级风险区为主,表明从整体上看,研究区大部分地区地质灾害风险水平相对较低。     

不同生计农户旱灾社会脆弱性评价——以乌蒙山区毕节市为例

毕节市地处乌蒙山区,经济欠发达,旱灾严重,对毕节市农户旱灾社会脆弱性评价极具意义。从农户视角,在划分农户生计类型的基础上,结合社会脆弱性的概念,从敏感性、适应性与致灾强度三方面构建农户旱灾脆弱性评价指标体系,以实际调研数据为基础,本文采用加权综合评分法评价农户旱灾社会脆弱性,分析旱灾社会脆弱性与农户生计类型的关系。结果显示：农户旱灾脆弱性较高,主要受保险意识与家庭经济状况影响;生计类型与农户旱灾社会脆弱性关系密切,其中纯农户最高,脆弱性指数达到（0.494 4）,二兼户（0.477 2）和非农户（0.454 3）其次,一兼户（0.429 3）最低。今后应增加纯农户非农收入与推广农业保险。     

基于气候变化的干旱脆弱性评价——以青海东部为例

基于青海东部农业区22个县区的20个气象、农业、社会经济统计指标,利用层次分析法和等级化等数学分析方法,分别进行了暴露性、敏感性和适应性的评价,再通过分析承险体的内在脆弱性,将气候变化和内在脆弱性进行综合分析,得到了青海东部干旱脆弱性等级。结果表明:在目前全球变暖背景下,干旱脆弱性最高的是民和、化隆,较高的是城中、城北区、湟中、大通等四县区,门源、互助、同仁、同德的干旱脆弱性中等。在此基础上,提出了强化旱灾的风险管理模式、倡导节约型水资源开发利用模式等干旱防范措施。     

信息量模型在山地环境地质灾害危险性评价中的应用——以四川泸定县为例

以地处青藏高原和四川盆地过渡地带的泸定县为研究区域,选取坡度、地形起伏度、工程地质岩组、与断层距离、与水系距离和土地利用/覆被作为地质灾害的影响因子,利用GIS技术和信息量模型计算了研究区的地质灾害危险性,将获得的综合信息量图划分为:极高度、高度、中度、低度和极低度5级危险区。结果表明,地质灾害主要沿河谷地区呈条带状集中分布,并且具有与构造带、地震活动带展布相一致的特点,灾害点的分布与危险度分区具有很好的相关性,运用信息量法进行地质灾害危险性分区具有较好的客观性,能为区内的地质灾害防治提供参考依据。     

基于优化MaxEnt模型的高山峡谷区地质灾害易发性评价——以云南省德钦县为例

高山峡谷区滑坡、泥石流、崩塌等地质灾害频发,严重威胁当地居民的生命财产安全。选取云南省德钦县为研究区,基于328个地质灾害分布点数据和9个环境变量,利用R语言的kuenm数据包对MaxEnt模型的主要影响参数调控倍频(Regularization Multiplier,RM)和特征组合(Feature Combination,FC)进行调整,选择最优模型对德钦县地质灾害易发性进行分区,同时采用受试者工作特征曲线(Receiver Operating Characteristic Curve,ROC)评价模型精度,采用刀切法分析各环境变量的权重。结果表明：(1)基于优化MaxEnt模型的滑坡、泥石流、崩塌的ROC曲线下面积(Area Under Curve,AUC)值分别为0.948、0.957、0.944,说明预测结果精确可靠。(2)研究区滑坡、泥石流、崩塌的高、极高易发区分别占总面积的9.93%、5.81%、8.52%,三类灾害综合易发区的高、极高易发区占总面积的8.25%,主要集中在研究区西部、东部以及东南部的公路沿线。在所有环境变量中,高程和距公路距离是研究区地质灾害发生的主要驱...     

西南地区农户旱灾脆弱性分析——基于排序选择模型的实证研究

承灾体的脆弱性是揭示旱灾成灾机理和灾害风险机制的关键,从农户家庭的微观视角出发,以西南地区的210户受灾农户的调查为基础,采用排序选择模型,研究由农户家庭特征整合而成的五大农户生计资产对农户家庭的旱灾脆弱性的影响。研究结果显示:自然、人力、金融、物质资产对农户家庭的旱灾脆弱性有显著性影响。其中,自然、人力和金融资产对农户家庭旱灾脆弱性有显著负效应,而物质资产与农户家庭旱灾脆弱性存在负相关关系。     

基于极值降雨假设法的城镇地质灾害风险性评价耦合模型研究——以安康市岚皋县官元镇为例

选取安康市岚皋县官元镇为研究区,以斜坡单元为评价单元,采用信息量-支持向量机耦合模型进行地质灾害易发性评价,根据自然断点法完成易发性分区;基于极值降雨假设法分别计算大雨(35 mm/24 h)、暴雨(75 mm/24 h)、大暴雨(175 mm/24 h)和特大暴雨(250 mm/24 h)4种工况下斜坡的危险性指数,并开展相应工况下危险性区划;采用TOPSIS法计算易损性指数,开展地质灾害易损性分区。综合采用信息量-支持向量机模型、极值降雨假设和TOPSIS法构建研究区风险性评价耦合模型,根据自然断点法划分4种降雨工况的地质灾害风险性分区,将风险区划为极高风险区、高风险区、中风险区和低风险区。     

基于CERES-Maize模型的吉林西部玉米干旱脆弱性曲线研究

自然灾害风险(Risk)是灾害损失的可能性,主要取决于致灾因子、脆弱性、暴露性以及防灾减灾能力四个因素。脆弱性(Vulnerability)衡量承灾体遭受损害的程度,是灾损估算和风险评估的重要环节,是致灾因子与灾情联系的桥梁。在全面收集研究区气象、土壤、土地类型、田间管理数据等资料的基础上,以吉林西部玉米干旱灾害作为研究对象,选取了吉林西部2001年、2002年、2004年以及2006-2009年7个案例干旱年的干旱致灾强度作为输入,运用CERES-Maize模型,模拟和计算出不同干旱致灾强度下不同生育期对最终产量起主要影响的关键指标的损失率,并且拟合出脆弱性曲线。结果表明,脆弱性对最终产量影响由高到低的生育期为抽雄-乳熟期、拔节-抽雄期、乳熟-成熟期、出苗-拔节期。研究结果可以为旱灾损失的快速评估、区域农业干旱灾害风险评估以及预警提供依据,为区域防灾避灾与管理工作提供科学依据。     

基于GIS的地质灾害风险评估信息系统探讨--以重庆市为例

重庆市地质灾害类型多、分布广、危害性大,传统的预测预报以及评估方法落后.构建一套能快速、准确评价该区地质灾害的危险性、易损性、网络化的风险评价系统具有非常重要的意义.在Windows环境下,以GIS系列工具软件为基础平台,采用数据库管理技术对数据进行采集、存储、管理、分析、计算和图形显示,利用计算机语言的编程功能开发重庆市GHAIS系统,使有关决策部门能够方便的对系统进行查询和分析,获取所需要的地质灾害评估结果(图形或数据),为灾害预测预报以及选取有效而科学的防灾、减灾和救灾措施提供依据.     

基于GIS技术的汶川8.0级地震诱发地质灾害危险性评价——以四川省安县为例

通过汶川8．0级地震后对绵阳市安县地震诱发地质灾害的应急调查和遥感解译,共获得地质灾害点187处。在此基础上,利用GIS技术对地震诱发地质灾害分布与发震断裂距离、坡度、岩性、水系等因素的关系进行统计分析。结果表明,地震诱发地质灾害在区域上沿断裂带呈带状分布和沿水系呈线状分布的特点;地震诱发的地质灾害与地形坡度有很大的关系,绝大部分的灾害点集中在15°-45°的范围内;地震诱发的地质灾害与地形有很好的对应关系,北部高山地区地质灾害数量明显高于南部平原区;滑坡多发生在千枚岩、泥页岩等软岩中且多为土质滑坡,而岩浆岩等硬岩中多发生崩塌。     

参保企业转移脆弱性的评估方法研究——以长沙地区为例

保险担当着不可或缺的风险转移、风险担保和风险控制的重要职责,保险公司亦成为政府推动灾害综合风险管理发展的得力助手,但保险公司在进行风险管理的同时,自身也面临着高风险。为了给保险公司在承保业务时提供科学的风险防范指导,促进保险业的健康发展,基于Hoovering改进模型,利用广义回归神经网络对企业通过投保行为转移给保险公司的脆弱性进行了研究和评估。选择湖南省长沙市为研究区,利用湖南省人民保险公司的业务数据库,对该地区水灾转移脆弱性的分布状况进行了重点研究。并且,利用构建的网络模型,对保险公司的承保决策进行风险防范的应用指导。研究结果表明,长沙市雨花区的投保企业给公司带来的水灾脆弱性整体水平最高,其次是芙蓉区。     

经常性暴雨内涝区域房屋财(资)产脆弱性研究——以温州市为例

基于洪涝灾害脆弱性研究基本思路,选择经常性暴雨内涝区域——温州市麻步镇和水头镇,就0908号台风"莫拉克"影响开展"暴雨内涝灾后房屋财产和商业资产损失"抽样问卷调查。结果表明:淹没区域平均水深1.7m,平均淹没时间超过2 d,房屋财(资)产损失较大;经常性暴雨内涝区域30%住户和商铺灾害损失值和灾损率接近0,房屋财产和商业资产灾损率呈现乘幂函数曲线。     

极端降水诱发地质灾害链风险评估研究——以贵州省水城县为例

从极端降水诱发地质灾害链的危险性,承灾体的暴露性和脆弱性,以及防灾减灾能力四个方面选取指标,基于设定的不同极端降水重现期情景,构建了风险评估指标体系和评估模型,以贵州省水城县为例,开展极端降水诱发地质灾害链风险评估研究。结果表明：极端降水量越大,整体的极端降水诱发地质灾害链风险也就越高。研究区极端降水诱发地质灾害链风险主要以极低和低风险为主,高风险区域主要集中在水城县县城、中部的米箩镇、阿戛镇和蟠龙镇以及东部的比德镇和化乐镇。这些高风险区域,应制定好地质灾害风险预防的相关对策,尤其在汛期时,针对可能发生的不同极端降水情景采取不同的应对措施,加强区域防灾减灾各项工作的实施,保障居民的生命财产安全。     

人为因素在农业旱灾形成过程中所起作用的探讨──以河北省旱灾脆弱性研究为例

旱灾是河北省发生频率最高,危害和损失最大的农业自然灾害。旱灾发生的直接影响因素是降水不足,但其发生的频率、成灾分布与灾情强度却是农业旱灾脆弱性的体现。本文分析了河北省旱灾脆弱性的影响因素,建立了旱灾脆弱性评估指标体系,并以县为单位进行了旱灾脆弱性评估,最后,对估算结果进行了验证。     

中国水灾社会脆弱性评估方法的改进与应用--以长沙地区为例

中国是洪水灾害发生频繁的国家之一,研究水灾脆弱性对中国的灾害风险管理有重要的意义.但是,合理评估脆弱性尤其是社会脆弱性却面临着极大的挑战.论文对评估社会脆弱性指数的研究现状进行了分析,指出了传统评估方法存在的问题,并尝试改进Hoovering评估模式.选择湘江流域的长沙地区为研究区,应用改进模型对研究区进行了社会脆弱性指数的评估.结果表明,长沙地区社会脆弱性从1980年至2000年基本处于下降趋势,但是在2002年和2003年增长迅速.2003年,长沙5区4县中社会脆弱性指数最大的是开福区,其次是长沙县,而宁乡县的社会脆弱性指数最低.