基于GIS的乡镇洪涝灾害风险评估与区划技术——以山东省淄博市临淄区为例

基于乡镇气象资料历史序列的构建,利用AHP决策分析法和加权综合评价法,结合GIS空间分析技术,对山东省淄博市临淄区洪涝风险进行评估与区划。结果表明,临淄区洪涝危险性主要受洪涝频率影响,总体趋势是东北部高于西南部;洪涝灾害暴露性风险分布区域性较强,西部明显高于东部;脆弱性风险分布相对较分散,总体上北部地区脆弱性高于南部地区;防灾减灾能力北部地区强于南部。临淄区洪涝风险综合指数普遍较高,高值集中在人口、经济密度较高的临淄市区以及危险性较高的西北地区;风险指数受危险性影响较大;全区中、高风险的面积占总面积的69.2%。     

太湖流域江苏片区洪灾风险区划

从致灾因子、孕灾环境的自然属性和承灾体的社会属性两方面出发,选取降雨量、水系及地形作为洪灾危险性评价因子,人口密度、平均GDP及平均播种面积为洪灾脆弱性评价因子,利用GIS的空间分析功能和层次分析法,得到研究区洪灾危险性区划图、洪灾脆弱性区划图及洪灾风险综合区划图。结果表明,太湖流域江苏片大部分地区的洪灾危险性较大,阳澄淀泖区、武澄锡虞区洪灾危险性程度明显大于湖西区,尤其是阳澄淀泖区;经济发达的阳澄淀泖区、武澄锡虞区的洪灾脆弱性比湖西区大;洪灾风险程度较大的地方分布在地势低平、河网密集的阳澄淀泖区及武澄锡虞区的东部,随着湖西区经济迅速发展,洪涝灾害的风险也将增大。     

基于遥感与GIS的浙江省洪涝灾害综合风险评估研究

洪涝灾害是全球发生频繁、危害严重的气象灾害之一,洪涝灾害风险评估对防灾减灾具有十分重要的意义。基于历史长时间序列的遥感数据、格网化的地理背景数据、空间化的社会经济数据等,利用GIS空间分析与功能,从洪涝灾害的危险性、暴露性、脆弱性及防灾减灾能力等4方面,构建了洪涝灾害风险评估模型,对浙江省洪涝灾害进行了风险评估。结果表明:其较高风险区主要有浙南温黄平原、浙东宁绍平原、浙北杭嘉湖平原及浙西金衢盆地,中等风险区主要分布于浙南温黄平原西侧、浙东宁绍平原和浙北杭嘉湖平原陆侧及浙西部分地区,其他地区则均为较低和低风险区域。而从行政区域分布来看,浙江省洪涝灾害较高风险以上区域主要为温州市域大部分地区、台州市南部地区、嘉兴市、湖州市区、衢州市区、兰溪市、龙游县和开化县;中等洪涝灾害风险区为:德清县、余姚市、上虞市、宁海县、三门县、淳安县、常山县、金华市区、江山市、龙泉市、青田县和玉环县;其余县(市)具有较低以下的洪涝灾害风险。     

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。     

黄淮海地区夏玉米洪涝灾害风险区划

基于黄淮海地区(包括北京、天津、河北、河南、安徽、山东)107个气象台站1970-2012年日降水量及地形、河流、植被等数据,采用信息扩散方法、层次分析法、加权综合评价法,结合GIS空间技术,运用灾害风险评估原理,对黄淮海地区的夏玉米洪涝灾害综合风险进行了区划。结果表明:黄淮海地区夏玉米洪涝危险性整体偏高,高危险区在各省均有分布,主要在黄淮海西北部、中部及南部小部分地区,占总面积的17.91%;敏感性较高,高敏感区分布在黄淮海西北部及中部部分地区,占总面积的12.11%;易损性整体较低,高易损区很少,主要分布在黄淮海西北部、中部及南部部分地区,占总面积的5.50%;洪涝综合风险较高,高综合风险与危险性、敏感性及易损性高的地区相吻合,占总面积的11.19%。还对区划结果进行了验证,结果表明:分析所得结果与实际吻合效果很好。     

安徽沿江地区洪涝灾害风险的空间格局演变

实现区域可持续发展,需要准确了解区域洪涝灾害风险演变规律。利用安徽沿江地区1990年和2007年的气象、社会经济等数据,评价了其洪涝灾害风险,绘制了洪涝灾害风险指数图和风险等级图,分析了洪涝灾害风险演变规律。研究表明:1990-2007年间研究区的洪涝灾害风险在时空分布格局上发生了显著变化。低风险区和高风险区的面积减小,而较低风险区、中等风险区和较高风险区的面积在增大;风险整体在增大,区域内部差异减小,但不同地区风险增减不一;风险景观形状指数减小,斑块形状趋于复杂,聚集度和分离度均增大,人为活动影响在逐步增强。该研究可为沿江地区制定规划及灾害风险管理与可持续发展提供参考。     

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。     

锡林郭勒盟农牧业干旱风险评价

通过构建农牧业干旱风险评价体系,可以系统、科学地分析旱灾风险,提出正确有效的减灾政策。基于MODIS数据及自然、社会经济数据,采用干旱危险性和脆弱性乘积的概念模型对锡林郭勒盟农牧业进行了干旱风险评价,并编辑了干旱风险分布图。结果表明:(1)基于NDVI-Ts特征空间构建的TVDI可以较好地反映锡林郭勒盟地区的干旱情况,研究区以干旱缺水为主,大面积干旱,致灾因子危险性很高;(2)锡林郭勒盟的干旱脆弱性较强,重、极重脆弱区占很大比例,且在空间分布上自东向西呈递增趋势;(3)干旱风险等级分布也具有明显的区域分布规律,与脆弱性的空间分布规律一致,干旱脆弱性决定了干旱风险的分布。进而,从自然和社会经济两方面对该区域未来的干旱防治与管理提出了建议,以降低干旱风险,促进该地区农牧业的可持续发展。     

基于气象预测数据的中国洪涝灾害危险性评估与预警研究

基于自然灾害风险理论,借助GIS强大的空间分析功能,采用归一化和层次分析法,对中国全国范围尺度进行了洪涝灾害危险性评估。通过对洪涝灾害危险性因子分析,分别提取当天降雨量、前3 d降雨量、地形高程、地形标准差、河湖网络等因素作为评估因子,提出了各因子危险性指数计算方法,以及全国洪涝灾害危险性指数计算模型公式。根据统计分析危险指数的最小值、最大值,结合历史灾情,利用阈值分割法确定了风险等级分割值分别为0.3、0.45及0.6,将洪涝灾害等级划分为高风险、中风险、低风险与无风险四个等级,从而建立了类似于天气预报模式的全国洪涝灾害危险性评估模型,并以2010年8月22日为例进行了洪涝灾害危险等级评估的实际应用。最后,基于洪涝灾害的危险性评估的结果,结合危险区内人口分布、交通设施等基础数据,生成相应的预警产品。对可能发生的洪涝灾害发出预警与预测,为危险区人们乃至相关政府管理部门采取有效的防灾、减灾措施提供参考依据。     

基于GIS多准则评价与BP神经网络的暴雨洪涝灾害风险辨识--以闽三角地区为例

灾害风险辨识是灾害有效防控的重要环节之一,辨识体系与风险水平之间的非线性复杂关系使研究方法向精细化、智能化转型。闽三角地区是我国重要的沿海经济开放区,独特的“山-海”自然地理格局、起伏破碎的地形、高发的台风暴潮和极端短时降雨特征使其常遭受洪涝灾害侵扰。以闽三角为例,将生态服务价值纳入风险评价体系,构建基于GIS多准则评价与BP神经网络模型的风险辨识方法,旨在完善评价体系的同时,弥补传统评价方法存在的非线性缺陷和主观依赖,并以此为基础,进一步探究该地区风险空间分布规律和空间格局,为灾害风险防控提供思路。结果表明:①基于GIS多准则评价与BP神经网络模型的风险辨识方法能够系统准确的认知暴雨洪涝灾害风险水平与空间分布;②高风险区主要分布在河流沿岸、河口处、湾区,且人口、经济活动较活跃地区,城市化发展快速区与缓慢区相比,更容易遭受洪涝灾害威胁;③洪涝风险以高-高和低-低集聚为主,风险根据空间自相关性特征分为“整体随机”“局部随机-邻域集聚”和“整体集聚”三种类型。最后根据风险特征将闽三角地区高风险分为“厦门集美版块”“泉州湾区版块”“漳州县区版块”,分别提出灾害治理建议。     

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。     

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。     

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。     

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。     

陕西省宝鸡市自然灾害社会脆弱性评估

自然灾害社会脆弱性的研究对于减轻自然灾害的社会经济损失和提高应灾恢复能力具有重要现实意义。选取涵盖自然灾害暴露性、敏感性及恢复能力的社会经济指标,利用组合赋权法对陕西省宝鸡市各县区自然灾害社会脆弱性进行了分析评价。结果表明:区域人口、经济密度及财产数量是影响自然灾害社会脆弱性的主要因素;区域的人口结构及社会结构决定了其对自然灾害的敏感程度;宝鸡市自然灾害社会脆弱性具有明显的空间差异性,脆弱性较高的地区主要分布在市辖区范围的金渭两区,而陈仓区和凤县是自然灾害社会脆弱性较低的地区。     

云南电网山火灾害风险评估

云南电网因山火灾害而跳闸的事故频频发生,造成了严重的经济损失。科学合理地评价云南电网的山火灾害风险对于减少云南电网灾变损失具有重要意义。从山火灾害危险性和电网脆弱性两个角度进行了分析,建立了风险评估模型。山火灾害危险性以森林火险等级和森林面积作为评价指标,电网脆弱性以电网设备密度、电网设备损坏率、GDP密度、人口密度等4个指标建立评价指标体系。评价结果表明,云南电网山火灾害风险的时空分布特点为:时间上,风险值3月4月2月1月5月12月;区域上,丽江、红河、楚雄等地区风险值较高,德宏、怒江、迪庆等地区风险值较低。     

川西高原气候变化特征及泥石流动态危险性响应研究

泥石流危险性评估是风险分析和评估的基础步骤,气候变化增加了泥石流灾害发生的风险,研究未来气候变化下泥石流动态危险性对制定防灾减灾战略具有重要意义。本文利用CMIP5数据重建川西高原2021-2095年的年均温和日降水情景,并定量分析了气候变化下川西高原21世纪近期（2021-2045年）、中期（2046-2070年）、末期（2071-2095年）的泥石流的动态危险性响应。研究表明：（1）相对于基准期（1981-2005年）,未来75年川西高原年均气温呈上升趋势,末期增温速度减缓,高海拔地区的增温幅度较大;年平均降水量呈增加趋势,末期增加速度减缓,空间上整体呈现“东增西减”的分布趋势;日最大降水量和暴雨日数呈现由东南部向西北方向增大的趋势。（2）在基准期,高度、较高泥石流危险性面积占26.77%,聚集在川西高原东部山地和金沙江等主要河流沿岸高山峡谷区;气候变化情景下,与基准期相比川西泥石流危险性普遍增加,西部、北部泥石流危险性增加更为明显;川西主要河流两岸泥石流危险等级均增加,如金沙江、大渡河、雅砻江等,高危险区不断向海拔高的区域扩散;泥石流中度及以下危险区难以转变为较高、高度危险区,表...     

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。     

基于NEX-GDDP数据集的青藏高原牧区雪灾风险预估

依托中国逐日雪深模拟预估数据集、草地生产力数据、气象站点数据、灾害统计资料以及统计年鉴,选取了历史基准时段(1986—2005年)、未来近期(2016—2035年)和未来远期(2046—2065年)三个时间段,以及RCP4.5和RCP8.5两种情景,分析了青藏高原牧区雪灾危险性、牧区牲畜暴露量以及脆弱性,在此基础上,定量预估了青藏高原畜牧业雪灾风险。结果表明：(1)青藏高原区域内,中国逐日雪深模拟预估数据中,CESM1-BGC模式模拟的积雪深度数据更接近于站点雪深观测值,模拟精度最高,此次研究选用该模式下雪深数据识别雪灾危险性。雪灾危险性从时序看,相比于历史时期,RCP4.5情景下未来近期、未来远期和RCP8.5情景下未来近期、未来远期发生雪灾危险性的范围减少6%、11%、6%和14%;但是雪灾危险性强度减弱并不明显,RCP4.5情景下,未来远期,甚至增强;空间分布来看,危险性指数较高的区域主要分布在藏北高原、冈底斯山脉沿线、昆仑山脉西段沿线、祁连山脉沿线、三江源区域和横断山脉山脉区域。(2)与2000年青藏高原牧区草地载畜量相比,2017年载畜量增加11%,未来载畜量将可能进一步增加...     

基于GIS的太湖流域暴雨洪涝灾害风险定量化研究

暴雨洪水灾害是威胁人类的区域重要气象灾害,暴雨风险研究具有重要的现实意义。在GIS/RS技术支撑下,采用AHP层次分析法和综合指数方法对太湖区域暴雨洪水风险压力进行了定量化研究。研究发现:①由于降水频度高危险性指数为5.5～7.1,湖西区属于重度危险到极度危险区;浦东浦西区危险性指数为4.5～5.5,属于中度危险到重度危险区;武澄锡区、阳澄淀泖区由于地势低洼,危险性指数为4.2～5.5,属于轻度危险到重度危险区;杭州湾北岸的杭嘉湖区、浙西区受径流影响,危险指数为2.3～4.8,属于微度危险到中度危险区。②上海的浦东、浦西区与苏州、无锡、常州、杭州、镇江的脆弱性指数为7～10,属于重度脆弱到极度脆弱区;张家港、常熟、太仓、昆山以及浙北地区的湖州、嘉兴等地脆弱性指数为4.8～7.0,属于中度脆弱到重度脆弱区;浙西的山区脆弱性指数为1～4.6,属于微度脆弱到轻度脆弱区。③太湖流域北岸的湖西区、武澄锡区、阳澄淀泖区以及浦东浦西区的综合风险指数较高;杭嘉湖区次之;浙西区综合风险最低。