基于GIS的全国山洪灾害风险评估

针对我国山洪灾害空间分布特点,基于自然灾害风险理论,确定全国山洪灾害风险评估模型。在大尺度山洪灾害危险评估比较研究的基础上,从可能引起山洪灾害发生的外界触发因子和可能遭受潜在损失的承灾体两个角度出发,选取山洪灾害风险评估指标构建指标体系。采用主成分分析法提取危险性指标主成分,层次分析法确定各指标权重,在GIS技术支持下,制作各因子指标分布图,开展全国山洪灾害危险性及易损性定量分析,完成全国山洪灾害风险定量评估并得到风险分区图。最后将风险评估结果与全国山洪灾害防治类型区进行比较,结果表明,山洪灾害风险分区与防治类型区吻合较好,高风险区基本分布在我国的山洪灾害重点防治区,未来山洪灾害防控重点可从影响山洪灾害风险程度的危险性因子和易损性因子入手。     

DEA模型在山洪灾害危险性评价中的应用——以海南岛为例

数据包络分析模型(DEA)是投入-产出运行效率的评价模型,因其运算无须任何权重假设,避免了很多主观因素,在效益评估方面被广泛应用。由于山洪灾害的形成受多种因素的影响,每一种因素又包含众多的表现形式,为避免和减少评价的主观因素,提升评价的客观性,以地形因子、水系因子、暴雨日指数、滑坡和泥石流密度、综合灾度作为海南岛山洪灾害危险性评指标,应用DEA模型,对海南岛山洪灾害的危险性大小进行排序,根据成灾效率进行了山洪灾害危险性的等级划分。通过与历史山洪灾害情的对比分析,结果表明:该方法应用于山洪灾害危险性评价是可行的。     

基于分布式SCS模型的山地景区山洪灾害模拟研究

暴雨山洪灾害是影响山区中小流域的重大自然灾害之一。特别是对山地景区而言,暴雨山洪灾害冲毁基础设施、对景区游客生命财产造成严重威胁,因此,山地景区暴雨山洪灾害的预警预报更为重要。利用DEM数据,结合美国SCS(Soil Conservation Service)模型,建立了分布式的山区中小流域山洪灾害模拟模型,并在长白山景区松江河流域进行验证。通过验证发现,本模型对山地景区的山洪灾害具有较好的模拟精度,可以为无水文资料的山地景区暴雨山洪灾害预警预报提供基础。     

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。     

福建省滑坡灾害风险管理决策系统构建

依据自然灾害风险管理理论,结合致灾因子危险性和承灾体易损性构建简易的福建省滑坡灾害风险评估模型。利用1990-2013年福建省滑坡灾害的数据资料,构建滑坡灾害的数据库,编制以县域为单位的福建省滑坡灾害分布图、时间变化图和风险分布图。研究表明:福建省滑坡灾害年内变化大、年际波动上升、地区差异大;综合考虑致灾因子和承灾体的影响,福建省滑坡灾害风险高值主要分布在沙县和漳平市等闽中地区,与福建省滑坡灾害的空间分布相似。据此构建福建省滑坡灾害风险管理决策系统,提出增强民众防灾减灾意识、合理规划布局、加强监控预警、完善工程措施和风险规避等风险管理模式。为福建省滑坡灾害风险的评价与管理提供依据和方法。     

基于未确知测度模型的秦岭华阳古镇景区暴雨防灾减灾能力评价

旅游景区灾害的防治关系着景区收入和游客的生命财产安全。如何建立评价指标体系,有效评估景区的防灾备灾、应急处置和救援救助等灾害综合管理能力,是目前我国灾害管理中迫切需要解决的问题。以秦岭华阳古镇景区为研究对象,以暴雨灾害为切入点,以防灾减灾能力科学评价为研究内容,构建了景区暴雨灾害防灾减灾评价三级指标体系;采用相似权法,确定了各级指标权重;通过建立未确知测度模型,定量化评价了景区暴雨灾害防灾减灾能力。得到如下结论:华阳古镇景区2011,2013,2014年的防灾减灾能力分别为较低、中等、较高,其暴雨防灾减灾能力逐年增强,计算结果与实际基本吻合,说明该评价指标体系能较客观地反映景区暴雨灾害防灾减灾能力,具有一定的可行性;监测预警能力对景区防灾减灾能力的影响程度最大,景区在未来的防灾减灾管理中,应以监测预警作为重点工作。     

基于智能网格预报的江西暴雨灾害风险预评估研究

利用1951—2022年江西降水实况、逐日智能网格降水预报产品、暴雨灾情损失，地形DEM、河网密度及GDP、人口等数据，分析了江西暴雨灾害风险的主要影响因素，从暴雨灾害致灾因子危险性、孕灾环境敏感性和承灾体易损性三方面，构建了江西暴雨灾害风险评估模型。利用模型对2010—2020年135次暴雨过程灾害风险进行评估检验，结果显示该模型较为合理；对2019年6月6—11日江西暴雨过程进行灾害风险评估，结果显示该过程中吉安北部至赣州东北部、上饶东部为重度到极重度受灾区；再对2022年6月12—15日江西暴雨过程进行灾害风险逐日预评估；两者结果均与灾情实况分布大体一致，总体效果较好。     

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。     

山洪灾害风险评估的研究进展

在自然灾害风险评估的视角下,分别从致灾因子危险性、临界雨量、承灾体脆弱性,以及综合风险四大方面综述了山洪风险评估研究的进展。综合分析发现,山洪灾害的致灾因子主要涉及气象、水文、地质、地貌等方面,研究内容主要包括对影响因子的机理分析和相关影响程度大小分析;临界雨量是山洪预警的重要参考指标,主要通过降水历史资料分析、水文资料估计或机理模型来确定;脆弱性评估对相关数据要求较高,且需要经常更新,才能保证其有效性;山洪风险评估是一项综合研究,相关学者基于RS和GIS技术提出了不同的统计模型和机理模型。此外,基于历史资料分析和情景分析的风险评估对于山洪灾害管理也具有重要意义。     

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。     

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。     

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的“8.8”九寨沟地震景区地质灾害风险评价

风险评价是防灾减灾的重要非工程手段,针对九寨沟景区在2017年8月8日M_s 7.0级地震后地质灾害加剧的问题,在GIS环境下进行地质灾害风险及治理工程效益评价研究。本文选取了构造因子、地形因子、地质因子及其它因子等9个指标建立危险性评价模型,易损性选取人口、道路、建筑物、旅游基础设施、景观、防治工程等6个承灾因子,分别采用信息量模型和层次分析法进行地质灾害危险性和易损性评价。结果表明,研究区划分为极低风险区(41.36%)、低风险区(40.52%)、中度风险区(16.02%)、高风险区(1.84%)和极高风险区(0.27%),高-极高风险区总面积为13.79 km~2,其中村寨、诺日朗及熊猫海周边均为地质灾害极高风险区,建议设为重点防治区域;现有防治条件下高-极高风险区面积减少了26.73%,防治效益良好,该结果可以为景区恢复重建和区域规划提供参考。     

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。     

沙尘暴灾害风险评估指标体系初探

以自然灾害系统理论为基础,阐述了沙尘暴灾害风险的概念;从致灾因子危险性、孕灾环境稳定性和承灾体脆弱性三个方面分析了沙尘暴灾害风险构成;根据其风险构成特点初步研究了这三个方面的风险评估指标,探讨了这些指标在沙尘暴灾害风险评估中应用的意义。     

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。     

新疆铁路沿线主要气象灾害风险区划及减灾对策探讨

综合考虑致灾因子危险性、承灾体易损性和孕灾环境稳定性,基于GIS技术建立了新疆铁路沿线大风、沙尘、积雪和暴雨型洪水四个主要气象灾害的风险评估指标体系和评估模型,实现了铁路沿线主要气象灾害的风险区划及灾害风险分析。结果发现,铁路沿线各县市因自然条件不同,其潜在风险的类型和程度地域差异性显著。分别给出了4个主要气象灾害的高风险区、次高风险区、低风险区和次低风险区的范围,并探讨了相应的减灾对策。     

冰冻灾害后森林旅游景区生态安全性评估方法

有效评估冰冻灾害后森林旅游景区生态安全性,对于提高森林旅游景区生态安全性和经济效益具有重要应用意义。在分析冰冻灾害对森林旅游景区生态安全性造成的生物多样性丧失、生态系统退化、火灾爆发、水质降低、滑坡、泥石流出现、病虫害诱发、禽流感发生等次生灾害的基础上,并从恢复与重建前期准备、灾后旅游景区林地清理措施、灾后森林旅游景区生态恢复重建工程三个方面,开展灾后旅游景区生态恢复重建工作。在此基础上,为了确保景区生态安全,设置科学性、可行性、层次性以及动态性原则设置森林旅游景区生态安全性评估标准,并计算评估指标安全系数,最终确立灾后森林旅游景区生态安全性评估指标体系,确保冰冻灾害后森林旅游景区生态安全性。     

云南省干旱灾害风险评估

基于自然灾害风险理论,利用云南省129个县(市、区)的气象、社会经济和地理信息数据,从干旱灾害致灾因子危险性、成灾环境敏感性、承灾体易损性和防灾减灾能力4个方面选取15个评价指标构建了干旱灾害风险评估模型,对干旱灾害风险进行了评估。研究结果表明:云南省低、次低、中、次高、高等级干旱灾害风险的面积分别占全省总面积的13.4%,29.8%,28.2%,19.6%和9.1%。干旱灾害风险空间分布比较复杂,大致沿哈巴雪山—点苍山—哀牢山一带,西部地区干旱灾害风险总体较低,东部地区干旱灾害风险相对较高。南盘江流域、红河流域、金沙江下游地区为典型的干旱灾害高风险区;三江并流区及澜沧江下游地区为干旱灾害低风险区。利用近10 a的旱灾受灾面积和总经济损失对评估结果进行了验证,表明构建的评估模型总体能反映云南省干旱灾害风险水平,可为干旱灾害风险管理提供依据。