不同灌溉水平下陇东冬小麦干旱脆弱性评估

利用DSSAT-CERES-小麦模型模拟了陇东地区1961—2020年干旱对冬小麦产量的潜在影响,通过构建干旱频率、干旱损失和灌溉水平之间的干旱脆弱性曲线,对陇东地区冬小麦生育期内的干旱损失进行了定量评估。结果表明：近60年陇东冬小麦生育期同时发生高强度、长历时的干旱事件较少,平均干旱历时可达4个月,月平均干旱强度达到中度干旱水平;在雨养无灌溉条件下,冬小麦生育期内水分亏缺总量达到150 mm,多年平均干旱损失率为31%,2年一遇、5年一遇、10年一遇的干旱损失率分别达到28%,36%,42%;在满足25%、50%、75%需水量灌溉条件时,多年平均损失率分别下降到26%、19%、9%,其中75%需水量灌溉水平所带来的水生产效益最大,平均每1 mm水资源可以降低0.2%的干旱损失。     

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。     

宁夏回族自治区干旱致灾危险性时空变化特征

基于宁夏地区22个气象站1971-2011年月降水量和月平均气温资料,综合考虑降水和蒸发,引入标准化降水蒸散指数(SPEI),分析该地区气象干旱变化情况,并在此基础上通过构建SPEI值与干旱等级的加权综合评价模型,评估该地区干旱致灾危险性,剖析其时空变化特征。结果表明:宁夏地区气象干旱呈显著加重趋势,年均SPEI值1972-2011年以0.37·(10a)-1的速率显著减小;该地区气象干旱呈现自南向北逐渐加重的空间分布格局,且干旱加重速度呈现由中部干旱带向南北分别递增的空间变化特征。1972-2011年,宁夏地区干旱致灾危险性呈显著增大趋势,干旱致灾危险性指数近40年减小速率为0.12·(10a)-1;该地区干旱致灾危险性在空间分布上表现为北部引黄灌区高于中南部地区,且危险性的增速呈现中部较缓、南北较快的空间变化特征。     

华北地区冬小麦干旱风险评估的初步研究

作者在本文中探讨了利用风险分析进行气象灾害影响评估的方法。根据华北地区冬小麦干旱的特点，确定了小麦各发育阶段在有限灌溉条件下的干旱指标及发生概率。利用ＦＡＯ产量与水分关系模型，计算出干旱引起的减产率，并综合考虑当地抗灾性能和承灾体密度，得到冬小麦各发育阶段及全生育期的干旱风险度，进行分级定量评估。为小麦持续高产稳产决策提供科学依据。     

我国玉米自然灾害风险区识别研究

自然灾害严重影响和制约我国农业生产的持续稳定发展,识别主要作物自然灾害风险因子和风险区,对作物生产风险监测预警和风险防范及有效评估作物因灾损失有重大意义。基于区域自然灾害理论,构建了由致灾因子、孕灾环境因子和承灾体因子构成的作物自然灾害风险评价指标,利用1980-2010年全国各省市玉米产量数据和1991-2010年全国257个气象站点以玉米为承灾体的灾情数据,计算了省级单元不同因子自然灾害影响指数和灾害风险综合评价指数,揭示了我国玉米主要自然灾害的时空分布规律,识别了玉米自然灾害极高风险区、高风险区、中风险区、低风险区和可忽略风险区。结果表明,干旱是我国玉米产区主要自然灾害,其次是低温和风雹,干旱、洪涝、风雹、病虫害等多发于6-8月份,低温灾害多发于4-5月份;不同种类自然灾害大多具有连片发生的特点;自然灾害高风险区省份主要集中于北部和黄淮海平原玉米产区,同一级别风险区的风险影响因子不尽相同,在风险监测预警和防范中需区别对待。     

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。     

1990—2019年全球主要自然灾害大小灾损失及趋势对比

基于EM-DAT全球1990—2019年5种主要自然灾害损失数据,对因灾死亡人数与直接经济损失进行标准化处理后划分大小灾,分析全球及典型国家大小灾相对重要性及损失变化趋势。结果表明：1990—2019年全球洪水损失以小灾为主,且小灾发生率与损失率均上升;滑坡造成的死亡人数以小灾为主且小灾发生率显著上升;风暴造成的经济损失以小灾为主;地震与极端气温造成的损失均以大灾为主且无明显变化趋势。而典型国家洪水造成的经济损失、滑坡造成的死亡人口则以大灾主导。典型国家总损失趋势通过显著性检验的大部分为下降趋势,小灾损失大部分为上升趋势,洪水和风暴灾害损失趋势显著的国家数量较多。就灾种而言,地震与极端气温灾害应重点关注大灾,风暴灾害和滑坡灾害应重点关注小灾带来的影响,尤其要关注洪水小灾带来的损失及其变化趋势,加强对于小灾累计影响的评估与防范。     

河南小麦生产农业气象灾害风险分析及区划

根据农业气象灾害风险分析理论，以河南省小麦生产为例，在辨识对小麦产量影响较大的农业气象灾害风险要素和风险源的基础上，通过构造灾度函数，运用EOF和概率等分析方法，分析了河南省小麦生产中的3种主要农业气象灾害——麦播旱涝、晚霜冻、干热风与青枯雨的发生规律及其对小麦产量的定量影响程度与风险概率。在此基础上，运用多因子综合风险指数模型，对河南省小麦生产农业气象灾害风险进行了综合区划，为农业气象灾害风险探讨了一条新的定量分析及区划技术体系。分析发现，干热风与青枯雨是影响河南省大部分地区小麦高产稳产的主要灾害，其次是晚霜冻危害，第三是麦播时旱涝灾害，但总体上河南省小麦生产的农业气象灾害风险并不算太高，只要采取一定的防御措施，不会在根本上影响小麦的高产稳产。     

基于网格脆弱性曲线的世界小麦旱灾风险评价

旱灾是世界上影响范围最广、造成农业损失最大的自然灾害之一,同时,在全球变化的背景下,旱灾风险呈现加重的趋势。评价农业旱灾风险并进行有效的防范是保障粮食安全的重要措施。借助EPIC模型,假定0.5°网格为均值单元,使用灌溉情景法模拟全球均值网格的小麦旱灾脆弱性曲线。结合历史气象数据评价全球小麦的干旱致灾因子,最后计算了全球小麦因旱灾导致的产量损失风险,并编绘了全球小麦旱灾风险图。结果显示:1中国、俄罗斯、美国/哈斯克斯坦为风险排名前三的国家,归一化后的风险指数分别为0.53、0.22和0.19;2春小麦的旱灾风险要高于冬小麦。在已有的作物旱灾风险评价研究基础上,同时兼顾了脆弱性评价的空间分辨率和表示精度,建立了与风险评价空间分辨率相一致的小麦旱灾脆弱性曲线,从而极大地提升了区域旱灾风险评价,特别是大尺度风险评价的准确度。     

基于SPEI的豫东地区近50年干旱演变特征

干旱是我国发生最频繁、持续时间最长、波及面积最大的一种自然灾害。基于1961-2010年逐月平均气温和降水数据,应用标准化降水蒸散指数(SPEI)定量分析了商丘地区月尺度、季尺度和年尺度上的干旱发生频率和发生强度,揭示了该地区干旱发生的时空演变特征及干旱发生的原因。结果表明,SPEI值能够较好地反映商丘地区干旱的时空特征;随着时间尺度的增大,SPEI值波动幅度减小,干旱发生频率降低。近50年商丘地区历年、各季及月尺度均有干旱发生,干旱发生频率总体呈上升趋势,且各地区之间分布不均匀;四季中以冬、春两季干旱发生最为严重,其次为秋季。在干旱发生的年际变化方面,商丘地区在1966年、1968年和2008年发生了大范围的持续干旱。干旱发生强度分布呈现东部较高,中西部较低的特点。欧亚大气环流异常稳定、厄尔尼诺现象和气温的升高对干旱发生的贡献不可忽视。     

农作物气象灾害风险识别与评估研究

以安徽省来安县水稻和萧县玉米为例,通过构建气象灾害指数和异常优化匹配技术量化气象灾害与产量损失之间关系,进而实现作物气象灾害风险的识别与评估。考虑到作物产量存在年趋势,利用直线滑动平均法(LMA)法进行产量年趋势剔除,获得产量年际波动率数据;根据研究区及作物生长期特征,用三种气象要素(降水、温度和光照)构建研究区长江的五种气象灾害(干旱、洪涝、高温、冻害、寡照)指数,并利用逐日气象要素值计算气象灾害指数的年极值与年累计值,获得气象灾害指数时序数据;基于气象灾害属于异常天气事件,导致作物产量异常的原理,采用气象灾害指数异常与产量损失异常匹配的方法来识别气象灾害与产量之间的关系。同时,通过调整异常阈值标准来逐步寻找最优的气象灾害指数与产量损失关系模型。借助关系模型,可对来安县水稻和萧县玉米的各种气象灾害风险进行模拟,获得各种气象灾害风险曲线和期望减产率,并据此对各气象灾害风险大小进行排序。农作物气象灾害风险识别与评估技术具有重要的实际应用价值,为农业气象灾害风险的监测及农业天气指数保险产品的开发提供重要的技术支撑。     

基于洪水灾害快速评估的承灾体易损性信息管理系统

洪水灾害易损性信息管理系统是为了开展洪水灾害快速评估,对不同洪水灾害流域和同一洪水灾害流域中的不同地区、不同承灾体(财产分类)、不同致灾因子(水深和历时等)条件,以财产的损失率为核心的综合信息管理系统。本文介绍了洪水灾害易损性信息管理系统的开发与设计的基本原理,阐述了系统的总体结构框架和功能模块划分,并且在系统数据流程图的基础上,对损失率数据库等几个重要的模块进行了详细的分析与设计,给出了系统的部分运行结果。本系统在与GIS、遥感等空间技术结合后,能够高效地完成各种洪水灾害损失的快速评估与预测分析工作,同时,本系统亦可独立作为对区域洪水灾害易损性研究的数据基础和理论支撑。     

不同时空尺度旱灾风险评价数字平台的建设

首先以降水量为主要致灾因子,结合我国的干旱分区和主要农业类型,构建了干旱区-旱地农业、半干旱区-农牧交错雨养农业、半湿润区-黄淮海平原灌溉农业、湿润区-湖南水田农业的匹配关系。在此基础上,借助于地理信息系统、数据库管理技术和网络技术等,拟搭建全球-国家-区域不同尺度的旱灾基础数据平台。基于灾害系统理论和风险评价理论,针对三个典型区,构建了横向以灾害系统的组成:致灾因子-孕灾环境-承灾体-灾情,纵向以不同的评价单元:县域-乡镇-农户-地块等多级尺度多种类型的农业旱灾风险评价指标体系。     

农业干旱程度量化分析及其概率分布

评估农业干旱程度的量化指标和方法很多,但评估指标最重要的是应能正确反映干旱给农业造成损失的大小.基于这一思想,从干旱与农业损失的关系出发,建立了农业干旱程度评估指标的量化模型.考虑到农业干旱程度具有随机性,在该模型的基础上,利用蒙特卡罗模拟方法对农业干旱程度的概率分布进行了研究,使之能够定量地、连续地描述旱情,并可以直接反映干旱给农业造成的损失.以河南省濮阳市渠村灌区为例,计算了当地农业干旱程度的概率分布,以及不同干旱程度给农业造成的损失,验证了该模型的正确性.     

世界地震灾害风险评价

以灾害系统理论为基础对世界地震灾害风险进行了评估,包括人口死亡风险和经济—社会财富损失风险。以50a超越概率为10%的地震动峰值加速度作为世界致灾因子强度的指标,利用各个国家的地震灾害建筑物易损性和建筑倒塌造成人口死亡的可能性,构建了各个国家的地震灾害人口死亡易损性表,并以人口密度作为承灾体暴露度,进行人口死亡的风险评估。将GDP数据通过投资率转化为社会财富,以此代替GDP作为社会经济承灾体,计算不同致灾因子强度下的经济损失率,进行地震灾害经济—社会财富损失评估。评估结果显示,世界地震灾害人口死亡和经济—社会财富损失风险的分布总体格局与致灾因子的空间分布一致,但局部与承灾体的总量分布及其易损性有关。     

上海暴雨涝害和叶菜损失综合评估模型及其应用

从上海夏秋制约蔬菜生产的主要气象灾害暴雨雨涝及影响机制入手，通过对叶菜不同生长期及淹水时间处理的正交逆态试验，建立叶菜淹水损失模型；在菜区主要土壤人工模拟暴雨渗流试验基础上，应用旱地水量平衡原理，通过菜区各地入渗、径流及排涝能力的分析计算，进行淹水程度估算；根据气象条件对叶菜生长动态变化的影响规律，建立叶龄估算式。最后，通过对空间点赋值及数据属性的识别和综合运算，生成雨涝淹水程度及叶菜损失等级统计表和分布图。经１９９７年７月１０～１１日暴雨的模拟验证，取得较好效果。该定量评估方法，为暴雨后快速、直观、客观地提供上海菜区淹水状况分布与叶菜损失率等灾情信息提供了可能。     

基于GIS的重庆地区不同季节干旱灾害风险评估与区划

依据自然灾害风险评估理论,从致灾因子危险性、孕灾环境脆弱性、承灾体暴露性、防灾减灾能力4个方面选取指标,构建重庆干旱灾害风险评估模型,结合相关气象、生态和社会经济数据,运用GIS空间数据分析完成重庆不同季节干旱灾害风险评估及区划。结果表明:(1)重庆各类干旱致灾因子危险性均表现在重庆西北部和东北部偏东地区较高,其中东北部的巫溪均为高危险区,而重庆东南部和中部偏北地区的危险性较低。(2)干旱孕灾环境脆弱性的高脆弱区主要位于重庆东北部的城口、巫溪、巫山、奉节和西南部的綦江、南川、武隆、丰都、石柱,而西部和东南部的彭水、黔江、秀山大部地区脆弱性较低。(3)干旱承灾体暴露性在东南部的彭水、黔江、秀山大部地区较低,而在东北部、中部和西南部大部地区为高暴露区。(4)干旱灾害防灾减灾能力在主城区及涪陵、万州城区周边为次高和高能力区,而重庆东北部和东南部大部地区为低能力区。(5)重庆不同干旱灾害风险在东北偏东地区的风险性均较高,其中巫溪均为高风险区,而东南部和中部偏北地区的风险性较低。     

基于随机森林模型的区域洪涝灾害房屋倒损评估方法研究

采用随机森林方法,基于2000-2015年南方地区历史灾情和致灾因子数据,通过对预报因子进行重要性排序,选取过程降雨量、地形指数和河网指数作为解释变量,建立了洪涝灾害房屋倒损评估模型,用于洪涝灾害灾前、灾中和灾后损失快速评估。最后,用2016年6月中下旬南方洪涝灾害对模型进行了验证,总体误差控制在30%以内,该模型能较好的反应洪涝灾害的房屋倒损情况。     

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。     

震后灾害损失快速评估

本文论述了震后灾害损失快速评估的三种方法,分别适用于城市、整个受灾区及农村。文中还提供了一系列平均统计数据,如建筑物震害率,平均损失率等,为当地无详细资料时参考使用。并以地震烈度和人口密度为参数,给出快速评估人员伤亡的经验公式。最后还讨论了地震间接损失的估算方法。