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。     

基于组合评价法的江苏省雷电灾害风险区划

在压力-状态-响应(PSR)概念框架模型指导下,设计了一套雷电灾害风险区划指标体系,并以江苏省为例进行了实证分析。首次将熵的思想引入到雷电风险区划中,对同一数据分别采用熵值法、主成分分析法、层次分析法3种方法确定8项指标的权重,通过计算斯皮尔曼相关系数值研究不同评价方法之间的密切程度。结果表明:3种方法的相关性都很高,可以采用组合评价法对结果进行组合,重新排序;江苏省雷电极高风险区位于苏州、无锡、南京、南通,高风险区位于常州、徐州、扬州,中风险区位于盐城、泰州、镇江,低风险区位于淮安、连云港、宿迁,该区划结果可供防灾减灾决策参考。     

宝鸡市冰雹灾害风险区划研究

采用宝鸡12个县区1961—2016年的降雹资料、防雹炮点分布和耕地防护资料,结合宝鸡市DEM高程、地貌类型、土地利用分布等地理信息基础数据;人口密度、经济密度、各县市农业人口占比、耕地面积占比、农业生产总值占比、人均GDP等社会经济资料;选取致灾因子危险性、承灾体暴露度和承灾体脆弱性3个评价因子,利用ArcGIS的空间栅格计算、自然间断分类和图斑合并等功能进行宝鸡市冰雹灾害风险区划研究。结果表明:宝鸡市冰雹灾害风险以中、高度风险区为主,多出现在北部低山区和台塬区,其中陇县雹灾风险指数最大,城市中心区以及南部高山区以低风险区为主。     

台风灾害风险区划模型

台风灾害发生频率高,影响严重,是人类面临的全球性重大问题之一。对台风灾害进行科学、合理的风险评估显得尤为重要。以宁波市为研究对象,在隶属函数和自然灾害风险理论的基础上,综合考虑形成台风灾害风险危险性、暴露性和脆弱性,结合GIS技术建立了台风灾害风险区划模型,绘制了宁波市台风灾害风险区划图;并利用灾级指数对模型结果进行了验证。结果表明:宁波市各区、县的台风灾害风险指数中,宁海、鄞州、余姚、奉化、象山和慈溪台风灾害的总风险指数较大,老城区(海曙区、江东区、江北区)、镇海和北仑较小;宁波市东南沿海、城镇和部分山区台风灾害风险等级较高;灾级指数与台风风险指数的相关性较好,决定系数达到0.7181,且通过了0.01的置信区间。     

内蒙古马铃薯秋霜冻灾害风险区划研究

以内蒙古80个旗县气象站1961-2015年气象观测数据、社会经济数据及地理信息数据等为基础资料,构建内蒙古马铃薯秋霜冻致灾因子危险性指数,结合承载体的脆弱性、暴露度和防灾减灾能力,采用风险指数法、加权综合评价等方法,依托GIS软件对内蒙古马铃薯秋霜冻灾害进行分析和评价,完成风险区划。结果表明,内蒙古马铃薯秋霜冻灾害的高风险区主要分布在包头市南部、呼和浩特市北部、乌兰察布市中北部、锡林郭勒盟西南部、赤峰市西北部、兴安盟中北部及呼伦贝尔市大部农区,所占农区面积比例为17. 1%;次高风险区主要分布在包头市西南部、呼和浩特市南部、乌兰察布市南部、锡林郭勒盟南部、兴安盟中部及呼伦贝尔市东部地区,所占面积比例为28. 5%;中风险区主要分布在鄂尔多斯东北部、赤峰市西部和北部、兴安盟东部地区,所占面积比例为18. 1%;低风险区主要分布在巴彦淖尔市南部和东部、鄂尔多斯市东部、赤峰市东部、通辽市大部地区,所占面积比例为36. 2%。     

滑坡灾害风险区划与预测研究综述

对前人关于滑坡灾害风险区划与预测研究的成果进行了分析概括,同时,也指出了存在5个方面的问题。根据我国国土在地形地貌上存在"南北分区,东西分带,交叉成网",及今后随着社会经济不断向地质环境条件恶劣的山区与海岸带发展、滑坡灾害的威胁和可能受到滑坡灾害威胁的地区将进一步增加的特点,指出面对严峻的滑坡灾害,传统的以单个滑坡机理研究和整治为目的的方法和手段在减轻滑坡灾害方面已显得力不从心,区域性的、超前性的预测研究已迫在眉睫。     

海南岛天然橡胶主要气象灾害风险区划

海南岛是中国天然橡胶的主产区之一。海南岛天然橡胶面临的主要气象灾害有寒害和风害,因此开展橡胶的气象灾害风险区划,可有效提高海南天然橡胶气象灾害的防御能力。根据海南岛1971-2010年的气象数据和1988-2012年海南橡胶种植数据及TM遥感图像提取的2009年海南岛橡胶分布信息,基于风险形成的机理,选择致灾因子危险性、孕灾环境暴露性、承灾体脆弱性和防灾减灾能力等4个因子,分别开展了橡胶寒害和风害的风险评价,并在此基础上得到了海南天然橡胶主要气象灾害综合风险评价结果。结果表明:高风险区域和较高风险区域分布在海南岛琼海的西部、琼中、万宁的西部、五指山、三亚等地;中等风险区域分布在屯昌、澄迈、琼海、保亭南部、白沙、乐东等的大部分地区;较低风险区域和低风险区域主要分布在昌江、东方、儋州、海口等的部分区域。     

东北地区落叶松毛虫灾害气象风险区划初步研究

利用黑龙江省牡丹江市海林市松毛虫发生情况与气象因子进行相关性分析,筛选出≥10℃积温正距平、夏季气温正距平和日最高气温≥30℃天数正距平、冬季气温正距平以及3-10月降水量负距平与松毛虫大发生有较好的相关性。其次,基于东北地区76个气象站,利用上述关键气象因子作为利于东北地区松毛虫大发生的气象条件进行分析。结果表明,1971-2010年40年东北地区年≥10℃积温、夏季和冬季气温均呈明显增加趋势,3-10月降水呈微弱的降低趋势,也就是说40年来东北地区气候变化趋向于利于松毛虫灾害发生。另外,对东北地区1971-2010年上述关键气象因子单因子利于松毛虫灾害发生的历史风险以及综合气象因子利于松毛虫灾害发生的历史风险进行分析,得出东北地区松毛虫灾害气象风险区划分布,结果表明吉林省中部、黑龙江大小兴安岭、牡丹江半山区的南部和西部松毛虫灾害气象风险约为10年二、三遇;辽宁大部,吉林省东南部、黑龙江松嫩平原和三江平原松毛虫灾害气象风险约为10年三至四遇。     

黑龙江省夏季旱涝低温灾害风险区划

利用黑龙江省81个站夏季6-8月的气温、降水资料,计算了其变异系数,并进行了正态化处理,求得了Z指数。确定了重旱、轻旱、重涝轻涝和特低、偏低、温度指标,求出了其发生概率,对所得结果进行了灾害风险3级区划,即大、中、小风险区划;另外,还进行了黑龙江全省的主旱区和主涝区区划。     

湖南省雾霾、灰霾灾害风险区划

为了揭示雾霾和灰霾灾害的发生、演变和时空分布等规律,对湖南省15个气象观测站的气象数据筛选统计,结果显示湖南省2002年至2006年各地区年均雾日数逐年下降,而2014年至2015年整体增幅显著;雾日数1月最多,7、8、9月较少;湖南省年际霾日数2011年以来变化明显,其中2012年至2013年有13个地区上升,2015年整体有所回落;霾日数1月最多,5、6、7、8月较少。同时结合湖南省的遥感数据、地理数据和环境数据进行分析,基于致灾因子、孕灾环境、承灾体、防灾能力对湖南省雾霾、灰霾进行模糊综合评价,最终得出风险区划图,结果显示:湖南省雾霾、灰霾灾害高风险区主要集中在长株潭三角区(长沙市市辖区、株洲市市辖区及湘潭地区)、衡阳市市辖区,并以此为中心向四周低风险区域过渡,而低风险区主要集中在湘西、湘南以及岳阳东部地区。     

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.     

中国南方塑料大棚气象灾害风险区划

利用中国南方地区15个省市自治区160个气象观测站台1990-2009年的气象资料,综合考虑气温、光照、风速、降水等主要致灾因子,并根据这些数据建立了基于实数编码的加速遗传算法的南方塑料大棚气象灾害的投影寻踪等级评价模型,计算出南方塑料大棚的气象灾害月份和季节的风险等级,并按季节进行了风险区划。结果表明:春季四川盆地地区气温回升较快,有利于设施作物生长,风险最低,重庆、贵州等地由于由于太阳总辐射低,设施作物易受到寡照灾害,风险等级最高;夏季沿海地区暴雨、台风等自然灾害频发,对设施结构有较大影响,有较高的风险;秋季高灾害风险等级分布较少,以低风险为主;冬季以北纬25°为分界线,北部地区气温低、热量条件缺乏,不适宜塑料大棚发展,南部地区则相反,风险低。我国南方秋季西部地区、冬季南部地区及春夏两季的四川盆地地区的气象灾害风险最小,适合塑料大棚的发展,研究结果为我国南方塑料大棚发展的合理布局和气象灾害防御提供参考。     

2003-2008年河北省雷电灾害特征统计分析

雷电灾害是最严重的10种自然灾害之一,掌握雷电灾害的时空分布规律,对做好雷电防御工作具有重要的社会意义.根据2003-2008年河北省雷电灾害的统计结果,揭示了河北省雷电灾害的时空分布规律,并结合河北省实际情况,进一步分析了雷电灾害发生的可能原因,为全省防雷减灾工作提供参考.     

基于Arcgis和AHP的湖北省内高铁(城铁)线路雷电灾害风险区划

通过对湖北省内高铁(城铁)沿线相关气象、社会经济、高铁(城铁)里程与运力、地形与水系等相关资料进行离差标准化处理,采用层次分析法(AHP),选取雷电强度与频次、河网密度、海拔高度、高铁(城铁)里程与运力、人均GDP、雷电预警能力等因子构建了湖北省内高铁(城铁)线路雷电灾害风险区划模型,并使用Arcgis10绘制了湖北省...     

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。     

雷电灾害风险评估系统开发与应用

根据国标《GB/T21714.2-2008雷电防护》的雷电灾害风险评估原理和方法,结合国标《GB50057-1994(2000年版)建筑防雷设计规范》和《GB50343-2004建筑物电子信息系统防雷技术规范》的相关方法,利用Del-phi7.0开发了集评估项目地理位置定位、闪电资料分析、建筑物评估和区域评估等功能的综合性雷电灾害风险评估系统。介绍了系统的需求分析、功能、特点和其中涉及的风险评估算法。利用该系统可快速、方便地完成各类项目雷电灾害风险评估工作,并自动生成word报告。     

陕西省雷电灾害易损性分析、评估及易损度区划

根据2002～2007年陕西省10个市的雷暴日和雷电灾害统计资料,结合陕西各市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各市雷电灾害易损性评估指标,并在此基础上,给出了陕西各市雷电灾害易损度评估结构.采用四级分区法对上述雷电灾害易损性评估指标进行了分级,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.将陕西省10市按照四个雷电灾害易损性评估指标的所属等级获取相应等级值,将各市四个评估指标的等级值累加得到平均值作为雷电灾害易损性评估的评价指数,并利用上述四级分区法形成陕西省雷电灾害易损度区划.     

辽西北地区农业干旱灾害风险评价与风险区划研究

以辽西北29个农业县(市、区)为研究区域,选取辽西北最主要的玉米作物作为研究对象,从造成农业干旱灾害的致灾因子危险性、承灾体暴露性、脆弱性和抗旱减灾能力4个方面着手,利用自然灾害风险指数法、加权综合评价法和层次分析法,建立了农业干旱灾害风险指数(ADRI),用以表征农业干旱灾害风险程度;借助GIS技术,绘制辽西北农业干旱灾害风险评价区划图,将风险评价区划图与2006年辽西北受干旱影响粮食减产系数区划图对比,发现两者可以较好的匹配。研究结果可为当地农业干旱灾害预警、保险,以及有关部门的旱灾管理、减灾决策制定提供理论依据和指导。     

台风暴雨灾害风险区划更新实证分析

在缺失原始资料情况下,通过加权处理旧区划图和新的资料,是区划图更新的一个重要途径。以广东省台风暴雨灾害为例,说明如何应用加权更新模型进行区划图更新,并对其进行了检验。实例证明,在原区划理论和方法不变的情况下,通过加权处理新旧资料,可以满意地更新自然灾害风险区划图。     

黄淮海地区夏玉米花期阴雨灾害风险区划

黄淮海地区为我国夏玉米主产区。夏玉米花期若遇连阴雨灾害将导致玉米减产,造成严重的经济损失。选取黄淮海地区(包括北京、天津、河北、河南、安徽、山东)1971-2011年7-8月的日降水量、日照时数等气象资料,及土地利用类型等数据,采用层次分析法和加权综合评价法,结合GIS空间技术,对黄淮海地区夏玉米花期阴雨灾害进行了风险区划。结果表明:黄淮海地区夏玉米花期阴雨高危险性地区主要分布在黄淮海地区东南部,占总面积的9.7%;高暴露性区域集中分布在山东省、河北省中南部及河南省东部,占总面积的32.5%;高易损性地区主要分布在黄淮海地区南部,占总面积的5.1%;整体综合风险指数较高,中、高风险区主要分布在黄淮海地区北部、东部及南部,占总面积的57.3%。对区划结果进行了验证,结果表明:实际夏玉米花期阴雨灾害发生情况与分析结果吻合良好。