区域承灾体脆弱性综合评价指标权重的确定

合理确定脆弱性指标的权重地承灾体脆弱性研究的关键,本文在文献[2]的基础上,通过信函和网上电子邮件的方法请国内外地质灾害,地震灾害和洪涝灾害专家构造指标重要度两两判断矩阵,采用层次分析法确煊了三类灾害的承灾体脆弱性指标权重分布。     

基于GIS的松花江干流暴雨洪涝灾害风险评估

以黑龙江省内的松花江干流流域作为研究区,从现代灾害风险理论出发,综合运用GIS空间分析和灾害风险评估数学方法,对松花江干流流域的暴雨洪涝灾害风险进行了定量评价.研究利用遥感数据和社会经济数据,在空间分析基础上,通过对暴雨洪涝灾害的危险性、承灾体的暴露性、脆弱性以及区域防灾减灾能力的分析,确定影响各个县市暴雨洪涝灾害风险的具体方面.并将因子集成为洪涝灾害风险指数(FDRI),在此基础之上绘制出松花江干流流域的洪涝灾害风险区划图,结果表明松花江干流洪涝灾害风险以哈尔滨和佳木斯两市最大,上游洪涝灾害风险大于下游.     

福建暴雨洪灾时空变化与区域划分的初步研究

根据福建省暴雨洪涝灾害数据库资料，重建了1971—2005年福建暴雨洪灾的时空格局，在此基础上，基于自然灾害系统理论，以县域为单元，根据综合性与主导因素相结合的原则，采用自下而上的方法对福建暴雨洪灾进行了区域划分。结果表明：福建洪涝灾害的年际变化呈波动上升趋势，与暴雨次数的年际变化并不一致；年内非台风暴雨洪涝灾害有71．2％集中在4—6月份，台风暴雨洪涝灾害有81.3％集中在7—9月份，群发性强；空间上东西分异明显，东部以台风暴雨洪灾为主，区内根据危险性差异划分为4个二级区；西部以非台风暴雨洪灾为主，区内依据危险性差异划分为3个二级区。分阶段研究表明，洪涝灾害的分布范围由沿海向内陆扩展，并与暴雨频次和持续时间呈不同步增长，反映了福建的洪涝灾害是主要致灾因子暴雨和承灾体共同作用的结果，承灾体的脆弱性加大了洪涝灾害灾情，福建暴雨洪涝灾害的时空格局和区域划分可为防灾减灾规划提供科学参考。     

长江三角洲地区人类生命体多自然灾害综合风险度评估

自然灾害综合风险评估是当前灾害研究领域的主要难点之一。以经济发达、灾害频繁的长三角地区为研究区,选取县级行政区域为基本分析单元,以人类生命体作为受灾对象,尝试进行了区域多灾种综合风险度分析。致灾因子方面选取地震、台风、洪水;选择性别比例、年龄结构、交通状况、通信设施和医疗状况等构建脆弱性评价指标,以人口密度作为承灾体暴露性指标。以历史上各致灾因子造成的年均死亡人数为权重依据,将各致灾因子进行加和得到多致灾因子的危险度指数;使用熵值法对脆弱性的各相关指标进行分析计算,得出脆弱性指数。将得到的多致灾因子危险度指数、承灾体脆弱性指数和暴露性指数合并,得出各县的人类生命多灾种综合风险度指数。结果表明:高风险度地区主要分布在上海市中心区域、台州市的南部。所得风险度指数反映了长三角区域内各县区人口受到多灾种综合影响的相对强度。     

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。     

农业旱灾形成过程中的承灾体脆弱性分析--以湖南鼎城为例

农业旱灾的形成是降水不足或不均与农业生产系统脆弱性共同作用的结果,承灾体脆弱性的高低会起到“放大“或“缩小“灾情的作用,因此降低承灾体的脆弱性是抗灾减灾的主要和有效途径.选择湖南省鼎城区为研究区,通过分析灾前期-灾中期旱灾的形成过程及其与承灾体脆弱性的关系,分别针对轻度干旱和中重度干旱建立了评价指标体系,采用加权求和法对水田-水稻农业生产系统的脆弱性进行了评价.结果表明,该区的承灾体脆弱性分布存在一定的区域差异,脆弱度由高至低排序为西北岗地区、南部低山/丘陵区、中部平原/岗地区、东北湖/平原区,这一分析结果与实际灾情的分布规律基本一致.通过分析脆弱性分布规律和变化原因,发现地形和灌溉分别是影响灾前期和灾中期承灾体脆弱性的最重要因素,进而提出了具体的减灾防灾建议.     

基于GIS的广西农业暴雨洪涝灾害风险评估

以自然灾害风险评估理论和方法为指导,遥感本底数据、气象数据、基础地理信息数据、社会经济数据为基础数据,构建广西农业暴雨洪涝灾害风险评估指标体系,采用层次分析及加权综合法建立农业暴雨洪涝灾害风险评估模型;借助GIS技术,计算广西农业暴雨洪涝灾害致灾因子危险性、孕灾环境敏感性、承灾体易损性、防灾减灾能力及综合风险指数,并对广西农业暴雨洪涝灾害进行风险区划,采用相关分析法将广西农业暴雨洪涝灾害风险结果与广西历史暴雨洪涝灾情数据进行对比验证,研究结果表明,农业暴雨洪涝风险分布结果与洪涝灾情损失的空间分布基本吻合,南部沿海的风险性最强,西部风险性最小。     

洪涝灾害承灾体易损性的时空变异——以南京市为例

在分析洪涝灾害承灾体易损性影响因素的基础上,构建了评估指标体系;运用模糊综合评价模型,结合层次分析法,分别用2000年和2010年的指标数据,对南京市进行了洪涝灾害承灾体易损性评估。结果显示:①南京市洪涝灾害承灾体易损性水平最高的是城区,最低的是高淳县;②10年间南京市各县区的洪涝灾害承灾体易损性水平普遍上升,但各自上升的幅度不同;③人口密度、经济密度是决定南京市洪涝灾害承灾体易损性水平高低的主要因素。     

区域承灾体脆弱性指标体系与精细量化模型研究

灾害损失的严重程度由致灾环境的危险性、承灾体的脆弱性,以及区域的应急能力决定的。承灾体脆弱性研究对灾害风险管理、区域防灾减灾、减灾投资,以及灾害保险等有着重要的意义。建立了针对自然灾害的区域承灾体脆弱性评估指标体系;在此基础上,引入精细化土地类型,基于GIS对承灾体脆弱性做了基于精细网格的量化模型研究;并以浙江德清县自然灾害区划为例进行了试验。     

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。     

暴雨洪涝风险评估的GIS和空间化应用——以芜湖市为例

选用芜湖市81个自动观测站及其周边15个国家级气象台站的近50a的观测资料,以及陆地卫星(LANDSAT 5)遥感数据、行政区划资料、社会经济数据,采用数据空间化、专家打分法和加权综合法建立了暴雨洪涝灾害的致灾、孕灾、承灾和抗灾4个风险评价因子和模型,最后在GIS中得到了精细到街道/乡镇级别的暴雨洪涝灾害风险评估结果。结果表明:繁昌县(平铺、峨山、峨桥),南陵县(何湾),芜湖县(湾沚、红杨),无为县(昆山、严桥、太平),以及其他分散区域为暴雨洪涝低风险区;市辖区大部,鸠江区中部和无为县(无城、白茆),南陵县(籍山镇)以及其他分散区域为暴雨洪涝高风险区。研究解决了暴雨洪涝灾害风险难以精细化、定量化评估的部分问题。     

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。     

福建台风灾害风险分布的初步估计

建议了一个较简单的台风灾害风险评价模型，对福建台风灾害危险性、脆弱性和风险进行评价，应用Mapinfo7．0软件，编制了福建台风灾害风险分布图。结果表明：致灾因子危险性高值区主要分布在东部沿海，这一地区应该采取预留高风险区，与“台风灾害风险”共存的对策，提高台风预报准确性；承灾体脆弱性高值区集中分布在东部沿海的厦门、泉州、福州、莆田和漳州等地，还零散分布在三明、龙岩等地级市，这些地区应该采取生态安全条件下的土地利用结构调整、提高防御台风灾害能力和人口素质等对策，以降低承灾体脆弱性；风险高值区位于闽南沿海的漳州、长泰、龙海和厦门市，闽中的泉州东南沿海、莆田市和福州东南沿海，这些地区应该成为福建省防御台风灾害的重点区域。     

潖江蓄洪区洪灾承灾体脆弱性分析

开展承灾体脆弱性分析是为揭示各类承灾体的洪灾损失与洪水特征之间的关系,也是洪灾风险评估方法中的关键部分。为了分析潖江蓄洪区洪灾承灾体脆弱性,以北江"9406"型洪水放大至300年一遇洪灾为案例,全面收集社会经济数据,结合GPS技术开展洪灾损失调查,利用建立的模型计算了蓄洪区各承灾体要素的洪灾损失值,用以表征承灾体脆弱性大小和承灾能力强弱。通过计算潖江蓄洪区洪灾承灾体的损失值,得出工业及基础设施脆弱性最大,也是承灾能力最弱的系统因素的结论。潖江蓄洪区洪灾承灾体脆弱性分析为计算洪灾潜在损失和区域防灾减灾提供了依据。     

基于承灾载体单体脆弱性的区域脆弱性研究

为了从区域宏观层面与承灾载体个体层面对脆弱性进行量化,从考量承灾载体的个体属性入手建立了单体脆弱性计算模型。以此为基础,通过分析单体脆弱性与区域脆弱性的关系,并引入区域脆弱性综合影响系数以反映自然环境和社会经济等系统性因素的影响,建立了区域脆弱性计算模型。以华北某区县暴雨灾害区域脆弱性评估为例对该计算模型的实际应用进行阐述。     

城市强降雨致涝风险评估与区划研究——以武汉市为例

以武汉市为研究区域，从遥感影像中提取相关淹没点数据并从致灾因子、孕灾环境及承灾体三方面出发选取12个洪涝灾害风险影响因素；基于随机森林、梯度提升决策树、XGBoost和逻辑斯蒂回归四种模型拟合淹没点与影响因素间的非线性关系，进而得到不同影响因素对风险水平的作用程度，并据此计算各指标权重，建立风险评估模型。基于所建立的模型，对武汉市洪涝灾害风险区进行识别。其结果为：(1)相比于随机森林、梯度提升决策树和逻辑斯蒂回归，XGBoost模型在拟合影响因素与淹没点之间的非线性关系方面具有更优的性能；(2)武汉市洪涝灾害风险水平主要受高程、人口密度和年平均降雨量的影响，高风险区域主要分布在中部主城区和东南部梁子湖附近；(3)承灾体暴露性急剧增加是武汉市洪涝灾害高风险地区形成的主要原因。     

基于组合赋权法的云南典型山区风雹灾风险评价

以区域灾害系统理论为依据,从风雹致灾因子、乡镇孕灾环境、承灾体3方面选定9个指标开展对云南典型山区——彝良县的风雹灾风险评价。应用县域灾情统计资料、地形等自然数据、人口等社会经济数据,基于目标层、准则层、指标层构建多层次风险评价模型。采用耦合层次分析法和熵权法的组合赋权法确定各指标综合权重,定量分析风雹致灾因子危险性、乡镇孕灾环境暴露性、承灾体易损性的高低分布;据此得出风雹灾综合风险指数,并利用ArcGIS10.2软件绘制风险区划图。彝良县风雹灾风险分布较为分散。高风险区域面积占全县2/3,主要集中于中部地区,全县风雹灾总体风险程度高。     

承灾体脆弱性评价指标中的量化方法探讨

承灾体脆弱性与人为因素有很大关系 ,承灾体脆弱性研究对区域减灾、减灾投资以及灾害保险等有着重要的意义 ,因此承灾体脆弱性评价则成为该项研究的关键。本文在采用层次分析法的基础上 ,探讨了承灾体脆弱性评价中的量化方法     

中国东南沿海城市海啸灾害风险评估

中国东南沿海地区是人口聚集、经济发达的区域,但附近海域存在有多个潜在海啸源,海啸灾害风险不容忽视。基于灾害系统理论,本文应用概率海啸危险性分析（PTHA）模拟沿海地区在不同重现期下的最大海啸波幅分布。同时构建了东南沿海地区承灾体暴露性和脆弱性评价指标体系,综合考虑海啸危险性以及承灾体暴露性和脆弱性的分析结果作为海啸灾害风险评估方案。结果表明,珠江三角洲地区沿海城市处于海啸高风险,如香港、澳门,重现期为2000年时,最大海啸波幅接近3 m,承灾体的暴露性属于最高水平,脆弱性水平较低。靠近台湾海峡的福建省区域部分城市处于较高风险水平,如泉州、厦门等,重现期为2000年时,最大海啸波幅超过2 m,承灾体的暴露性和脆弱性都属于较高水平。     

关于雾灾几个相关问题的探讨

首先,基于灾害系统的理论,构建了雾灾灾害系统模式和灾害链模式,提出了以机场和高速公路为承灾体的雾灾灾害链.其次,构建了雾灾承灾体脆弱性评价体系和模型,并对中国雾灾脆弱性分省区进行了评价,结果表明雾灾脆弱性高值区是上海、北京、天津3市;次高值区是江苏、山东、海南、广东等省.最后,以2002年12月的一次大雾天气为例,运用灰色关联度方法,着重对机场客运的雾灾灾情进行了评估,以期为雾灾损失厘定和防灾减灾提供科学的依据.