基于地理因子的因旱饮水困难人口快速评估模型——以云南省2012年大旱为例

农村群众饮水困难一直是国家持续关注的问题,保障受旱灾区人民群众基本生活是重中之重。准确地预测因旱饮水困难人口的发生发展,并采取适当的减灾措施,将很大程度地降低经济损失与人员伤害。以2012年云南大旱为例,在全面收集研究区气象、基础地理信息、社会经济、灾情等资料的基础上,基于BP人工神经网络构建因旱饮水困难人口快速评估模型。以月均降水量、地形高程、水系密度、总人口、路网密度和GDP为网络输入,以因旱饮水困难人口数量为网络输出,选择30个受灾县样本进行网络训练,经试算不断优化模型参数,其MSE为0.003 6;通过训练好的模型来预测剩余55个受灾县的因旱饮水困难人口,其模拟值与实际值的线性拟合结果 R2为0.67,表明BP人工神经网络方法能有效预测因旱饮水困难人口,该方法能够为因旱饮水困难人口的快速评估和灾情的核查提供有效的借鉴。     

30年来我国农业气象灾害变化趋势和分布特征

利用1979-2008年的统计数据分析了我国近30年来农业气象灾害的时间变化趋势和空间分布特征。结果表明:(1)1979-2008期间,我国农业气象灾害的灾情日趋严重,农业气象灾害总成灾面积和成灾比率都呈增加趋势;各类灾害中,旱灾和霜冻成灾面积和成灾比率呈增加趋势,风雹成灾面积和成灾比率变化不大呈略微下降趋势,而1989-1998年段水灾严重。(2)旱灾成灾面积在总成灾面积中所占比例最大(约占总成灾面积的1/2),其次是水灾(约占总成灾面积的1/4),再次是风雹,而霜冻成灾面积最小。(3)在区域分布方面,旱灾灾情华北地区最为严重,其次是东北,再次是西北;水灾和旱灾的轻重程度往往是一个此消彼长的关系,华中的水灾最严重,其次为华东、华南和西南;风雹灾情的轻重程度在我国的分布也有较强的区域性,华北、西北和东北是风雹的重灾区;霜冻分布各区域差异较小,西北和华中的灾情相对较重。     

1928年甘肃旱灾的时空差异及气候背景

整理了1928年甘肃救灾档案资料《甘肃省民国十七年各县灾情一览表》,通过提取该档案中的被灾地域、灾民人口、灾情状况等数据,建立以县为基本单位的灾情指数的方法,复原了我国近代历史时期一次重大旱灾——1928年甘肃旱灾的受灾地区和受灾情况。复原结果表明,甘肃省此次旱灾灾情最严重地区为该省的中东部,而该省西部和北部地区受灾相对较轻。在成灾时间上,春季该省中东部地区就形成旱灾的中心,并且该中心在夏季和秋季一直存在,形成了罕见的春、夏、秋三季连旱连灾的特点。     

基于多源遥感影像的台风灾情动态评估——研究进展

沿海地区作为人口聚集、国民经济和社会发展重要的区域和战略中心,台风带来的损失往往是惨重和致命的。尤其是近年来,随着台风突发强度、频度和广度的不断增长,灾后救援工作显得格外重要,亟待开展灾情信息快速获取与动态评估研究。该领域目前主要探讨的问题为：台风灾情信息的遥感数据来源;基于遥感影像的灾情评估方法;台风灾情表征指标与评估模型;台风灾害风险综合管理等。在全球变暖和快速城市化的背景下,目前应集中开展的研究为：以我国沿海地区典型台风为剖析对象,构建台风多尺度灾情表征指标体系和基于多源遥感影像的台风灾情动态评估模型;集成开发遥感-地理信息系统（RS-GIS）灾情动态评估工具集;探讨台风灾情信息共享与分布式管理机制。这不但能实现受灾地区灾情快速评估与制图,而且能为我国沿海地区台风综合灾害风险管理以及可持续发展战略实施提供科学依据。     

基于DEM的山区旱灾风险评价模型——以西南地区为例

旱灾研究中,地形导致的水热再分配容易造成地域间旱灾灾情的明显差异,因此地形因子对于旱灾风险的准确评价及灾情的客观评估至关重要。采用气象站点观测数据和DEM数据,通过模拟复杂地形影响下的下垫面真实水分情况,加入地形因子的影响,建立了以干旱致灾因子(水分条件)、孕灾环境(地形)、承灾体(农作物脆弱性曲线)综合的旱灾风险评价三度模型;并以地形复杂、旱灾多发的西南地区为例,编制了旱灾风险等级图,以期为客观评估旱灾灾情,有效开展区域旱灾风险防范提供科学依据。     

旱情评定与灾情指标之探讨

旱灾统计的标准不一致,以及灾情数据中存在人的主观意识,降低了灾情数据的可信度。为了能够较科学地评估和检验农业干旱,本文提出了水平衡干旱模拟模型。该方法指标评定旱级时综合考虑气候-土壤-植物体系和各时段旱象对整个作物旱情的影响程度。通过实际应用其计算结果符合各地情况。     

陕西省农业旱灾系统及农业旱灾灾情模型研究

为试图解决当前有关干旱（旱灾）指标的片面性,本文提出了农业旱灾系统（ＡＤＳ）,并设计了描述农业旱灾灾情的模型：Ｅ＝ｋ＊Ｍ＊Ｈ＊Ａ。农业旱灾系统由气象干旱（Ｍ）、水利抗旱（Ｈ）、农业承旱（Ａ）及农业旱灾灾情（Ｅ）等四个要素组成。每一要素均由若干区域性指标进行刻划。在分析陕西省农业旱灾特点的同时,建立了陕西省农业旱灾系统的框架,并利用各种资料分析了陕西省农业旱灾灾情。分析结果表明,由该模型计算的陕西省各县级单位的农业旱灾灾情和几十年来的实际资料是相吻合的,模型是可靠的。而且,通过模型和实际情况的对比,能够为研究农业旱灾灾情形成机制提供更好的佐证。     

基于模糊理论的农业旱灾风险评估——以山西省阳泉市为例

针对小区域因历史灾情数据缺乏,传统统计模型旱灾风险分析准确度不高的缺陷,利用模糊数学方法,建立了评估小区域农业旱灾风险的数学模型。该模型的优点是能以最少的样本最佳地求解风险评估问题,并能反映风险评估的模糊不确定性。最后,用该模型评估了山西省阳泉县2001-2010年的农业旱灾风险指数。结果表明,该方法意义清晰,可供当地防旱减灾工作参考。     

基于NPP-VIIRS夜光遥感的洪水灾损评估及可视化

洪水灾害是世界上发生最频繁、危害最严重的自然灾害之一,快速准确获取洪水受影响区域是洪水灾损评估的重要信息,可为政府制定应急救援决策提供重要的数据支持。针对传统洪水评估方法存在的时效性差、工作量大和费时费力等不足,本研究以广西“西江2020年第1号洪水”灾情为案例,首先对NPP-VIIRS DNB夜光遥感数据进行统计量法辐射归一化处理;其次构建市级、县级尺度的人口评估模型进行模型适宜性和尺度适宜性分析,基于多项式最优模型反演受灾人口数量并进行对比验证;再其次基于洪水发生前后夜光亮度变化提取识别灾后受灾影响变化区域,并监测灾后恢复进程;最后构建灾情可视化管理系统,可实现灾情信息实时共享。研究结果可得反演受灾人口的准确率为79.4%,与新闻报道具有一致性,表明基于NPP-VIIRS夜光遥感数据评估洪水受影响区域及受灾人口的准确性较高,具有可行性;同时基于WebGIS将灯光密度、灾情统计、多媒体数据进行集成开发,实现灾情动态信息在线可视化展示,可为政府及公众及时掌握灾情进而有效制定应急救援措施提供重要的数据支持。     

基于历史案例的自然灾害灾情评估方法研究

当某一自然事件被确定为灾害时,在获取有限的灾害数据情况下基于历史相似灾害案例进行快速的灾情评估,是有效进行灾害、灾情分析和抗灾救灾决策的保障。以历史案例灾害的灾害、灾情指标和当前灾害的灾害指标为数据基础,以最小距离法原理建立历史案例与当前灾害的相似度判断模型,设计基于历史案例相似度的自然灾害灾情评估模型,实现基于历史案例的自然灾害灾情评估方法与技术方案,并且以河南2001-2006年的农业干旱历史数据为历史案例,以其2007年农业干旱农作物受旱面积为评估指标,随即选取了一个相似度评估方法对灾情评估方案进行了案例验证,结果显示相对精度为98.45%,可信度较高。基于历史案例的灾情评估方法成本低、效率高、时效性强,且方法简单、约束条件较少、容易实现,在灾情评估方面具有一定的实用价值。     

农业旱灾承灾体脆弱性评价--以湖南鼎城区为例

农业旱灾的形成是降水不足、不均与农业生产系统脆弱性共同作用的结果,脆弱性的高低会起到"放大"或"缩小"灾情的作用.本文以湖南鼎城区为例,通过分析该区旱灾致灾因子的特点,确定旱年年型的划分标准及对气象资料进行统计,发现该区干旱的季节性特点是秋旱比夏旱多、比夏旱严重.在此基础上,分析轻旱、中重旱、极重旱不同干旱程度下灾情形成过程及其与承灾体脆弱性的关系,构建了不同的脆弱性评价指标体系,并以不同干旱程度的旱年为实例进行评价.结果表明鼎城区承灾体脆弱性的分布有一定的区域性,其脆弱度高低排序为西北山岗地区、南部低山及丘陵区、中部平原及山岗地区、东北部河湖及平原区,与实际灾情的分布规律基本一致.通过分析不同干旱程度下各区脆弱度的形成和变化原因,提出了具有针对性的降低农业旱灾脆弱性的具体措施.     

基于信息扩散与自助法的旱灾风险评估模型──以安徽为例

旱灾风险管理是抗旱减灾的科学手段、干旱及旱灾研究的重要方向,定量评估旱灾风险是旱灾风险管理的核心内容。为降低各种不确定性因素影响下旱灾风险评估结果的误差,提高结果的可靠性,提出运用信息扩散法估计旱灾损失的超越概率,结合自助法的区间估计算法,建立基于信息扩散与自助法的灾害风险评估模型,用不同置信水平下旱灾损失对应超越概率的置信区间来反映旱灾风险。将该模型运用于安徽省农业易旱地区干旱灾害风险评估,计算并确定在置信水平为0.75时安徽省易旱地区的旱灾风险区间评估结果合理、可靠,可为抗旱规划提供科学的决策依据。     

1978—1994年分省农业旱灾灾情的经验正交函数EOF分析

本文利用１９７８～１９９４年各省、市、自治区的农业旱灾受灾面积及播种面积的资料，以旱灾受灾率（即旱灾受灾面积与播种面积之比）作为刻划旱灾灾情的指标。对标准化的旱灾受灾率进行经验正交函数分析，发现前五个典型场方差贡献达７０．７％，可以概括我国旱灾灾情的空间分布主要类型。其中，前三个典型场的正负区域分界线的大体位置分别为长城一线、秦淮线和江南丘陵北缘     

河南省黄河中下游地区洪灾损失评估与预测

以河南省黄河中下游地区为研究区,利用GIS技术和社会经济数据的空间展布方法,构建洪灾损失快速评估模型,基于该模型不仅进行了1996年型洪水直接经济损失的评估,而且对2015年发生1996年型洪水进行洪灾损失预测和灾情等级区划。结果表明:①以1996年型洪水为例,运用此模型进行的评估结果与实际灾情接近,评估精度较高。②通过预测2015年发生1996年型洪水的损失结果来看,直接经济损失将是1996年的4倍。1996年评估和2015年预测的损失类型主要都以农业、农村房屋和家庭财产为主。③通过计算基数对灾情进行了等级区划,从洪灾损失对国民经济的影响来看,济源、偃师、巩义、荥阳、郑州、中牟、开封、兰考为轻灾区;武陟、封丘、濮阳、范县为中灾区;孟津、孟州、温县、长垣为重灾区;原阳和台前为特重灾区。从整体上看,黄河滩区内北岸地区比南岸地区灾情严重。     

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。     

基于粒子群优化神经网络的台风灾情定量评估

准确的台风灾情评估,是做好防灾减灾工作、降低灾情的基础。通过分析台风灾情与致灾因子、孕灾环境和承灾体的相关关系,将时间和GDP引入到评估因子中。针对评估因子和台风灾情之间具有高度不确定的非线性关系,应用神经网络理论进行台风灾情评估,并将基于全局随机优化思想的粒子群优化(PSO)算法对BP神经网络的初始权值进行优化,以改进BP神经网络方法存在的对初始权值敏感、易陷入局部极小点的缺点,从而建立了PSO-BP网络台风灾情定量评估模型。将该模型应用到2007年台风灾情评估中,评估值与实际值基本符合,表明该模型能应用于台风灾情的定量评估。     

基于情景分析的地震人员死亡快速评估

震后人员死亡快速评估对地震应急响应启动十分重要。基于震级、烈度和发震时间三个影响地震人员死亡的主要因素,构建三级地震应急基础情景;考虑地震人员死亡评估过程的不确定性,以我国1970-2015年183次破坏性地震为样本,运用信息扩散理论估算各地震应急基础情景下人员死亡率期望值及死亡率区间概率值,基于地震烈度分布图与人口密度数据评估受灾人口,进而建立基于情景分析的地震人员死亡快速评估模型;在此基础之上,利用该模型对近几年发生的地震进行死亡人数及区间评估,验证模型的精度,并选取两个较为典型的模型进行精度对比,结果表明基于情景分析的地震人员死亡快速评估模型精度更高,且死亡人数区间评估形式使模型适用性更强,能够为震后应急响应启动提供理论依据。     

基于链式传递结构的旱灾实际风险定量评估方法与应用模式

面向防灾减灾能力、孕灾环境孕险性实际条件下区域旱灾风险定量评估与区划等自然灾害风险防灾减灾关键问题,应用计算思维、系统科学多学科交叉的研究途径,从风险传导角度探讨了区域旱灾风险物理成因机制,阐述了面向致灾机理的区域旱灾五要素系统结构、基于链式传导的旱灾风险六要素系统结构,探讨了区域旱灾实际风险的概念、由旱灾脆弱性连接干旱与损失变量间关系的因旱致灾机理、连接干旱危险性关系与损失风险关系的旱灾风险传导机理、定量评估方法及其主要应用模式,在自然灾害风险评估中具有推广应用前景。     

农业旱灾对国家粮食安全影响程度的定量分析

旱灾是影响我国农业最严重的自然灾害。近10多年来我国每年有170~200万hm2农田遭受不同程度的旱灾,造成了巨大的损失,威胁着国家的粮食安全。然而,农业旱灾对我国粮食产量影响的定量分析尚未见有人研究。提出了一个衡量旱灾强度的定量模型,建立了旱灾粮食损失的估算方法,并对全国及各省区近10多年来的旱灾粮食损失进行了评估,定量分析了农业旱灾对我国粮食安全的影响程度,建立了旱灾强度与灾害粮食损失之间的时空数量关系。结果表明,旱灾对我国粮食安全的影响较为显著,1990-2005年间我国平均旱灾强度达13.8%,平均每年因旱灾导致的粮食损失达到2600万t,对国家粮食安全的影响为8%左右;粮食损失量可满足6000万人,相当于一个大省如河北省人口的需要。因此,加强农业旱灾监测评价,积极进行农业抗旱减灾,是保障国家粮食安全的重要措施。     

基于关键区海温的华南香蕉寒害长期预报模型探讨

根据华南地区10个代表站点1961-2005年的气候资料、海温资料、历史灾情记录对华南香蕉寒害长期预报模型进行了研究。结果表明,构造的华南香蕉寒害指数与前人研究和历史灾情记录吻合,可以代表华南香蕉寒害的强弱。通过相关分析,找出了影响华南冬季寒害的前期夏季海温关键区为（5°S~5°N,170°~120°W）、（50°~60°N,180°~140°W）、（20°~30°N,140°~110°W）、（30°~40°N,140°~150°E）、（40°~50°N,150°~170°E）,关键区海温对华南冬季寒害影响具有明确的物理意义。利用逐步回归分析,以关键区海温为自变量建立了华南香蕉寒害长期预报模型。其中1961-1990年的数据用于建模,1991-2004年数据用于模型检验。模型拟合准确率和预报准确率均高于88%,这表明此模型具有较高的精度。