基于聚类分析的海南岛雷电灾害易损度风险区划

利用1998-2009年全国雷电灾害汇编资料、海南岛18个气象台站雷暴资料、海南闪电定位网观测资料和海南省统计年鉴的区域经济、人口数据,选取了表征海南岛雷电灾害致灾因子、孕灾环境和承灾体特征的指标变量。采用R型聚类分析方法对影响易损度的指标进行了筛选和检验。以雷暴日数、50 kA以上平均地闪密度、雷灾频数、人员伤亡频数和区域经济易损模数等5个指标为依据变量,用欧氏距离(Euclidean distance)计算了各样本的相似性测度,应用Q型聚类中的Ward’s法(离差平方和法)进行了层次聚类分析,并用Q型迭代聚类分析法进行了聚类解验证,开展了海南岛雷电灾害风险区划。结果表明:海口属于易损度高风险的第1类地区,该类地区雷电灾害综合易损值高达3.89;文昌、澄迈、临高、定安、屯昌和琼海为易损度次高风险的第2类地区;儋州、琼中、白沙、通什和保亭为中等风险的第3类地区;昌江、东方、乐东、万宁、陵水和三亚为较弱风险的第四类地区。     

基于GIS的区域干旱灾害风险区划研究

根据自然灾害风险理论,从致灾因子危险性、孕灾环境暴露性、承灾体易损性、防灾减灾能力等4个子系统选取指标,建立干旱灾害风险指数模型,结合GIS中自然断点分类法进行聚类分析,全面综合地分析各地区相关性和差异性.以淮河流域为研究实例,根据拟定的区划原则,采用“自下而上”和“自上而下”相结合的区划方法,将淮河流域分为6个旱灾风险分区,并对区划结果进行分析,为因地制宜地采取工程和非工程的防灾减灾措施,提供参考依据.     

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。     

区域自然灾害风险综合区划——以广东台风灾害人口与经济风险区划为例

针对广东台风灾害人口与经济风险,基于区域灾害系统、地域分异和自然灾害区划相关理论,从“多尺度-多要素-多情景”的角度系统性开展了区域台风灾害风险区划,构建了基于自下而上思想的G-BU-BZ定量综合区划工具,结合先验知识和广东台风风险分析结果,使用5个重现期情景(5年、10年、20年、50年、100年一遇)的分区图,以5个重现期情景下的分区方案图谱形式形成系统的综合区划方案：一级区表达宏观上台风灾害风险形成的环境分异,所有重现期情景均划分为6个区域,包括沿海平原区、粤西平原区、粤西-中部平原丘陵区、粤北-粤东山地丘陵区、粤东平原区、珠三角平原区;二级区表达台风综合致灾因子强度分异,5个重现期情景下分别划分出13、16、18、14、12个二级分区;三级分区表达综合风险分异,5个重现期情景下分别划分出55、67、68、64、51个三级分区。     

基于层次分析模型的北京雷电灾害风险评估

城市气象灾害风险评估应用研究选用北京地区近10年的雷电监测资料,以区县行政区域为评估单元,利用层次分析模型评估各区县的雷电灾害风险.模型充分考虑了灾害冲击频次和城市社会经济组成结构等因素,拟定以"灾害历史发生频次、人口密度和人均GDP"等作为评估的主要指标,以此建立风险评估方程,划分风险等级.计算得出的风险估算值变化与该地区近10年中实际的雷电灾害发生频次的区县间的变化趋势大体一致.评估结果表明,北京雷电灾害除与自然闪电的空间分布有一定的关联外,还与下垫面易损特征及"承灾体"分布密切相关.评估结果的正确性也说明了评估方法的合理性.     

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。     

油茶气象灾害普查和风险区划研究——以湖南为例

基于2006—2016年湖南油茶测产数据和同期临近气象站逐日气象观测数据,采用极端天气气候事件影响判识、气象灾害指标独立性检验和相关检验等方法筛选构建湖南油茶主要气象灾害指标;采用气象灾害发生概率与油茶减产率乘积之和构建气象灾害综合指数,基于1961—1990年、1991—2020年湖南500 m×500 m历史气象资料小网格数据和2021—2050年气候变化预估网格数据,分别统计各网格点气象灾害综合指数,绘制不同气候背景下油茶气象灾害综合区划图和油茶气象灾害综合风险区划图。结果表明：影响湖南油茶的主要气象灾害为春梢萌动期低温多雨、盛花期低温阴雨、幼果期低温、果实膨大高峰期干旱、油脂转化和积累高峰期高温、果实成熟期阴雨,综合影响等级除高山区外,大部地区为气象灾害低影响区,对湖南大力发展油茶有利。通过该研究方法得到的结果较现有研究有了新的发现：(1)气象条件对油茶产量的影响需从当年追溯至上年的春梢萌动期;(2)油茶果实膨大高峰期干旱指标有效降水日数较降水总量更重要;(3)油脂转化和积累高峰期的主要气象灾害是高温;(4)在气候变化大背景下,油茶气象灾害高影响等级在减轻,但中、低风险区范围明...     

基于模糊数学的重庆地区雷电灾害风险评估方法研究

科学合理的雷电灾害风险评估能有效指导防雷减灾工作,不过目前雷电风险评估体系尚不完善,在某些时候不能真实地评价项目的雷电灾害风险,比如在评估大型住宅小区、大面积的厂房等时,现有的评估结果不能准确地反映客观风险。在深入研究雷电成灾机制和重庆雷电活动规律的基础上,利用模糊数学理论,通过致灾因子、暴露性和承灾体易损性三个方面进行分析,提出重庆地区的雷电风险评估方法。通过具体的评估验证,该方法有较好的适用性,能更好地为防雷减灾服务,也能完善现有的雷电灾害风险评估体系。     

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。     

基于GIS的上海市嘉定区暴雨积涝灾害风险区划研究

根据2006-2012年上海嘉定区9个气象站点的小时降水资料,结合嘉定区的社会经济与自然地理要素,构建一个集致灾因子、孕灾环境、承灾体及防灾减灾能力为一体的区域暴雨积涝风险评价模型。通过GIS技术实现各指标的栅格化,并利用指数模型对各因子基于500 m×500 m栅格的基本单元进行计算,编制嘉定区的暴雨积涝灾害风险区划图,构成嘉定区五个等级的风险,分别为高、次高、中等、次低和低。区划结果表明嘉定区的暴雨积涝灾害危险性指数从中心向外围成递减的趋势,且嘉定镇、新城和工业南区相对风险较高,华亭、徐行、南航和江桥风险相对较低。经嘉定区历年暴雨积涝灾情资料、典型暴雨积涝案例和专家的验证,均表明风险区划的结果和实际灾情符合度较高,对嘉定暴雨积涝的防灾减灾具有重要的现实指导意义。     

江苏省风电场的气象灾害风险评估

在分析江苏省风电场气象灾害特征的基础上,建立了以江苏省为例的风电场气象灾害风险性评价模型,确定台风密度、龙卷风密度、雷暴密度、风机密度、单机发电功率、人均GDP这6个因子作为评估指标。结合GIS技术和层次分析法对江苏省长江以北各县市风电产气象灾害风险度进行了区划。结果表明,江苏省长江以北的沿海城市:南通和盐城区域为风电场气象灾害的极高风险区和高风险区,而同样为沿海城市的连云港与苏中地区的泰州市、扬州市和苏北地区的淮安为风电场气象灾害的中风险区,宿迁和徐州均为风电场气象灾害的低风险区。     

陕西苹果果区冰雹灾害分布特征及风险区划

选取陕西省1961-2010年气象观测站冰雹观测数据,分析38个苹果基地县冰雹的时空分布特征,结合基础地理信息数据、社会经济统计数据和历史灾情等方面资料,基于自然灾害风险形成原理,从致灾因子危险性、承灾体易损性以及防灾减灾能力3个方面,构建陕西苹果冰雹灾害风险评估模型,利用GIS技术完成陕西苹果果区冰雹灾害风险区划。结果表明:1陕西苹果果区冰雹北多南少,高原和高山多于平川、盆地;延安、渭北西部果区多于渭北东部、关中西部果区;1970-1980年代是冰雹高发期且波动较大,1990年以后有所减少;降雹随季节变化明显,夏季冰雹日数最多,春秋次之;冰雹日变化呈单峰型,14∶00-19∶00是陕西苹果果区降雹的高峰时段,出现频次为78.7%。2陕西苹果果区冰雹灾害重度风险区主要分布在延安中西部,该区年平均雹日约2 d;中度风险区主要包括韩城、合阳、澄城、蒲城、富平北部、耀州区、淳化、彬县、长武大部及其北部所有非重度风险区,该区年平均雹日1~2 d;轻度风险区主要分布在关中西北部及东部部分地区,该区年平均雹日不足1 d。     

黑龙江省雷暴灾害损失风险评估与区划

利用黑龙江省2001-2005年78个气象站的雷暴资料,采用加权综合评价法和AHP决策分析法首次对黑龙江省雷暴灾害损失风险进行了评估,并与GIS技术耦合进行了雷暴灾害损失风险区划。结果表明:雷暴灾害高损失风险区分布在哈尔滨、绥化及双鸭山的市区,危险性和暴露性因子为主导因子;中等损失风险区集中在哈尔滨以及绥化所辖的大部分县市,还有牡丹江、鸡西、大兴安岭地区的部分县市,以及齐齐哈尔市、黑河市和讷河县等地;轻、低损失风险区分布在齐齐哈尔、黑河的大部分县市及东部平原地区。     

基于PPD的辽宁省暴雨灾害风险分析

根据辽宁省1976-2006年逐日降水和暴雨灾害损失数据,基于自然灾害风险理论,利用PPD(可能性-概率分布),分析不同等级暴雨发生的可能性;通过建立灾损指标体系获得暴雨灾损指数,结合Arc GIS技术,进行了辽宁省暴雨灾害风险评价与区划。结果表明:1辽宁省暴雨发生的可能性,随暴雨等级的增加而降低,主要发生一到四级暴雨,五级暴雨很少见,而发生2~5级暴雨概率基本由东南向西北递减(一级由西北向东南递减);2全省而言,暴雨灾害损失及风险与暴雨发生可能性区域分布特征总体吻合,即呈现南高北低、东高西低、由东南向西北递减的趋势;3PPD适用于风险分析中计算致灾因子发生的可能性,因为以该模型为基础的研究结果与近年来辽宁省暴雨发生风险事实一致。     

干旱对辽宁省玉米产量影响及风险区划

以辽宁省14个市1967-2006年降水量逐月数据和玉米产量数据为基础,应用滑动直线平均法、相关分析等数理统计方法,结合GIS技术对各地区玉米因旱减产程度及风险大小进行分析。结果表明,不同地区干旱对产量的制约程度不同,据此划分为两类地区:A类地区干旱是玉米产量的主要制约因素,B类地区干旱对玉米产量影响不明显。根据A类地区确定因旱减产指标:当降水负距平分别为20%、20%～40%、40%～60%时对应的玉米减产率分别为5%、5%～11%、11%～17%。综合产量波动、减产强度、抗旱能力三要素进行干旱灾害风险区划,结果显示辽宁省因旱减产风险由西向东逐渐减弱。     

雷电灾害潜在与现实易损性分析及区划研究——以黑龙江省为例

提出雷电灾害的潜在易损性和现实易损性概念,利用黑龙江省1959-2008年的雷暴日资料及1999-2008年的雷电灾害资料,结合黑龙江省的经济和人口密度特征,提出了雷暴日数、雷电灾害频度、生命易损模数及经济易损模数作为雷电灾害易损性评估指标。在此基础上,采用4级区分法对各指标进行了分级,并赋予各等级如下定值:极高级为1.0,高级为0.8,中级为0.5,低级为0.2。对黑龙江省各地市4个评估指标的等级值进行加权平均,得到权重平均值作为雷电灾害易损性评估的综合评价指数。最后通过对黑龙江省各地市雷电灾害易损性进行综合评估,形成黑龙江省雷电灾害易损度区划。结果表明:哈尔滨、齐齐哈尔和绥化潜在易损度和现实易损度皆高,综合易损度为极高易损区。伊春、大兴安岭、黑河潜在易损度很高,而现实易损度最低,故综合易损度为高易损区。鹤岗、鸡西潜在易损度较低,现实易损度较高,综合易损度为中易损区;七台河潜在易损度最低,但现实易损度高,综合易损度同样为中易损区。佳木斯、双鸭山、牡丹江潜在易损度和现实易损度皆低,综合易损度为低易损区。     

新疆拟建铁路沿线雪风灾分区和致灾性分析

对1990-2000年新疆铁路沿线地区220个大风灾害日和2000-2010年300个大(暴)雪日灾情进行了分析,以1961-2008年年均冬季最大雪深、1961-2010年年均最大风速和致灾性大风日数及承灾体脆弱性作为铁路沿线雪风灾评价指标,基于GIS空间分析对拟建铁路沿线地区的雪风灾进行了区域划分和致灾性定量分析。结果表明:①冬春季是铁路沿线雪灾高发季。拟建铁路阿勒泰-富蕴段、塔城-额敏段为重雪灾区。在铁路弯道设计、防风墙建设方面应进行严格科学论证,作好积雪防护。②大风致灾事件多发生在4-6月。拟建铁路吐鲁番境内柴窝铺-了墩段位于大风高值区,年均大风日60 d以上,哈密-若羌段40 d左右,塔什库尔干-阿克陶段25 d左右。建议在大风地区修建"挡风墙"并修建防护林带和保护铁路沿线现有稀疏植被。