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基于GIS的南通市自然灾害风险区划 总被引:2,自引:1,他引:2
本文从自然致灾因子危险性和承灾体易损性2个方面选取评价指标,在南通市基础图件的基础上,通过GIS软件分析分别得到南通市自然致灾因子危险性分区图和社会经济易损性分区图.两图叠加后,生成南通市自然灾害风险区划基本单元,采用自下而上的定量区划方法,合并得到自然灾害风险区划图,最后分别论述了每个风险区的自然灾害和社会经济的特征.通过对风险区划指标和区域划分的探讨,以期为南通市防灾减灾工作提供科学依据. 相似文献
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《自然灾害学报》2017,(4)
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。 相似文献
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吉林电网的暴雨灾害风险等级区划与评估研究 总被引:1,自引:0,他引:1
开展暴雨灾害对电网安全的风险等级区划与评估,可以指导电网的规划设计、建设、运行,最大限度保证电网安全.从风险评估四要素出发,充分考虑各要素的空间差异和权重差异,构建了等级划分标准,开展了风险区划和分区评价.结果表明:暴雨洪涝对吉林电网危害最高的地区是长春部分地区、吉林市辖区和通化的集安地区;其次是长春大部、四平大部、吉林部分地区和延边州的珲春部分地区;风险最低的地区主要在白城部分地区、白山部分地区及延边大部.从风险区划各指标的分析来看,通化地区南部的高风险性是由致灾因子的高危险性起主要作用,而吉林省中部地区的高、中风险性是由其孕灾环境的高敏感性及承灾体的高易损性引起的. 相似文献
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基于GIS的广西农业暴雨洪涝灾害风险评估 总被引:10,自引:0,他引:10
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。 相似文献
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基于GIS的河北省滦县洪水灾害风险评价 总被引:4,自引:0,他引:4
依据灾害学理论,基于GIS技术,通过综合分析致灾因子、孕灾环境的自然属性和承灾体的社会经济属性,从形成洪水灾害的自然环境危险性和社会经济易损性两方面出发,对河北省滦县的洪水灾害综合风险进行了评价。在洪灾危险性评价中,综合考虑降水量、降水变率、地形高程、坡度、水系分布等自然因素;在洪灾易损性评价中,综合考虑人口密度、单位面积年粮食产量和GDP密度等社会经济指标;在此基础上利用GIS方法对洪灾危险性评价和易损性评价进行叠加分析,得到滦县洪灾综合风险评价结果。结果表明:洪水灾害风险主要集中在滦县东南部平原区,且以河流干流为中心向两边递减,以东部的滦河、溯河中下游、西北部的管河上游风险最高。 相似文献
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《自然灾害学报》2010,(4)
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。 相似文献