我国沿海风暴潮灾害发生频率空间分布研究

基于我国沿海验潮站和水文站典型重现期数据,综合考虑风暴增水和超警戒潮位,分析了我国沿海一般潮灾、较大潮灾、严重潮灾、特大潮灾的发生频率,揭示了不同等级潮灾的发生频率在我国沿海空间分布特征。结果表明我国沿海大部分地区受风暴潮灾害影响,鸭绿江口沿岸、河北秦皇岛和唐山北部沿岸、成山头-青岛沿岸、广西防城港沿岸、海南东南部和南部沿岸风暴潮灾害发生的强度和频率都不大;渤海湾、莱州湾、长江口、杭州湾等区域是风暴潮易发区,发生特大潮灾概率较低但严重潮灾发生的频率较高;福建北部福州到浙江南部台风沿岸、广东珠江口到阳江沿岸、雷州半岛东部沿岸是风暴潮灾害严重区,特大潮灾发生频率最高。基于不同等级潮灾发生频率的空间分布提出了我国沿海风暴潮灾害防御对策与建议。     

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。     

风暴潮灾害风险的精细化评估研究

以龙口市北部沿海风暴潮灾害为研究对象,结合风与浪潮致灾因子、空间与地形等孕灾环境、承灾体类型等影响风暴潮灾害损失变化的有关因素,基于GIS空间分析技术建立了风暴潮灾害风险评估的定量模型,开展了风暴潮灾害风险的精细化评估。结果表明,在风速增大的情况下,淹没范围和可能性损失程度都相应增大;可能性损失呈有规律分布,离海岸线越近,风险值越大。研究结果可供沿海地区的风暴潮灾害风险区划和风险管理参考。     

基于降水大数据的不同区域洪水灾害特征统计系统设计

采用当前方法设计的统计系统对不同区域的洪水灾害特征进行统计时,所用的时间较长,得到的统计结果误差大,存在统计效率低和统计精准度低的问题。该文提出基于降水大数据的不同区域洪水灾害特征统计系统设计方法,在相关性原则和独立性原则的基础上,构建包括基础功能模块、数据处理模块、信息提取模块和样本管理模块的不同区域洪水灾害特征统计系统框架,利用经验公式法计算洪峰流量的设计净雨历时、降雨历时,设计净雨深和流域平均降雨量,以及洪峰流量,构建SCS产流模型、汇流模型、基流模型、河道演进计算模型,利用上述模型对不同区域洪水灾害的特征进行统计,实现不同区域洪水灾害特征统计系统的设计。     

广东省湛江市水稻台风灾害风险评估

水稻是南方地区最重要的粮食作物,以其为研究对象进行台风灾害风险评估具有重要意义。基于自然灾害风险的形成机制,综合考虑发灾场敏感性、致灾力危险性和承灾体暴露性等三个方面10个指标,建立评估指标体系,运用突变级数法构建评估模型,以1998—2018年影响湛江市台风资料为基础数据,进行水稻台风灾害风险等级评估。结果表明:湛江市水稻台风灾害承灾体暴露性呈现出中部和北部高的特征;致灾力危险性分布呈现出东部和南部高的特征;发灾场敏感性呈现出东部和中部高的特征。水稻台风灾害风险高的区域在湛江市中部和北部地区,风险指数为0的区域主要分布在徐闻县中部地区、雷州市中部和南部、遂溪县中部地区。研究结果可以为地级市台风灾害的分级风险管理提供依据。     

基于GIS/AHP集成的洪水灾害综合风险评价——以淮河流域为例

根据影响洪水灾害风险的致灾因子危险性、孕灾环境稳定性与承灾体易损性,以淮河流域为示范研究区,以县为行政单元,综合考虑降雨、径流量、河流、地形、人口、经济等指标,基于GIS与AHP集成方法得到了淮河流域洪水灾害危险性评价图和淮河流域洪水灾害脆弱性评价图,并采用"加"模型计算公式得到了洪水灾害综合风险评价图,进行了相应的结果分析。     

基于NPP-VIIRS夜光遥感的洪水灾损评估及可视化

洪水灾害是世界上发生最频繁、危害最严重的自然灾害之一,快速准确获取洪水受影响区域是洪水灾损评估的重要信息,可为政府制定应急救援决策提供重要的数据支持。针对传统洪水评估方法存在的时效性差、工作量大和费时费力等不足,本研究以广西“西江2020年第1号洪水”灾情为案例,首先对NPP-VIIRS DNB夜光遥感数据进行统计量法辐射归一化处理;其次构建市级、县级尺度的人口评估模型进行模型适宜性和尺度适宜性分析,基于多项式最优模型反演受灾人口数量并进行对比验证;再其次基于洪水发生前后夜光亮度变化提取识别灾后受灾影响变化区域,并监测灾后恢复进程;最后构建灾情可视化管理系统,可实现灾情信息实时共享。研究结果可得反演受灾人口的准确率为79.4%,与新闻报道具有一致性,表明基于NPP-VIIRS夜光遥感数据评估洪水受影响区域及受灾人口的准确性较高,具有可行性;同时基于WebGIS将灯光密度、灾情统计、多媒体数据进行集成开发,实现灾情动态信息在线可视化展示,可为政府及公众及时掌握灾情进而有效制定应急救援措施提供重要的数据支持。     

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。     

风暴潮风险研究进展

中国沿海是全球少数几个风暴潮风险最大的区域之一。受全球气候变暖和海平面上升的影响,沿海地区风暴潮灾害风险水平呈显著上升的趋势。从灾害风险理论出发,在对风暴潮风险的认识、风暴潮危险性评估、风暴潮易损性评估,以及风暴潮综合风险评估等四个方面,系统地总结了目前风暴潮风险研究的最新成果、研究进展和存在的主要问题。总体来看,现阶段风暴潮风险评估研究还比较薄弱,未来的风暴潮风险研究应该由单要素评估走向综合评估,加强风暴潮风险评估的综合性和系统性。随着沿海地区社会经济的发展,应充分考虑全球变化和海平面上升对未来风暴潮风险的影响,完善风暴潮综合风险评估体系,提升风暴潮预报预警能力,为风暴潮灾害的防灾减灾工作提供科学依据。     

沿海城市风暴潮灾害风险评估研究述评

对风暴潮灾害形成机理、风暴潮灾害风险评估方法、灾害风险区划与等级评估、灾害损失评估等方面进行了梳理和分析,认为:①风暴潮灾害风险评估指标体系目前多为主要社会因子和经济损失因子,而忽视主要气象水文指标(最大增水、中心风速等)对风暴潮灾害的影响,研究发现,最大增水和风暴潮灾害呈正相关关系;可通过主成分分析等相关数学模型提取指标因子,避免指标选取主观随意性,又能够客观的确定指标因子的权重;②应建立统一的风暴潮灾害风险评估综合指标;提出建立灾害熵综合风险评估方法,定量的反映所研究区域灾害损失整体水平,灾害熵值也可作为划分灾害等级的分级量度。     

风暴潮灾害等级划分标准及适用性分析

风暴潮灾害分级是风暴潮灾害风险管理和灾害应急预案编制的理论基础。风暴潮灾害大小的分级应既能反映风暴潮本身强度的大小,也应包括风暴潮灾害造成的社会影响。风暴潮灾害分级包括危险性等级划分和灾情等级划分,国内目前还没有统一的风暴潮灾害分级标准。基于风暴潮致灾强度、风暴潮防御能力、灾害损失及发生频率4个方面,系统论述了风暴潮灾害不同等级的划分标准,并以浙江省为例进行了案例分析,对比分析了不同分级方法的适用性和局限性,最后对风暴潮灾害分级应考虑的因素进行了总结和探讨,提出了未来风暴潮灾害等级划分方法研究的重点。     

全球暴雨洪水灾害风险评估与制图

全球洪水灾害风险评估是洪水综合风险管理的基础,对在宏观上把握洪水灾害风险的空间格局,识别全球洪水灾害的高风险区,为国际社会采取措施减轻洪水损失有重要意义。然而受数据和模型的限制,全球尺度的洪水风险评估工作十分有限。基于灾害系统理论,从洪水可能造成损失的评估以及洪水致灾因子危险性、孕灾环境稳定性、承灾体脆弱性综合分析的角度出发,利用全球范围内的降水、径流量、数字高程、土地利用、人口、GDP等数据,评估了国家、网格、流域3个单元上全球洪水灾害经济和人口风险。最后利用历史洪水损失及前人研究结果,对本研究评估结果进行了比较验证,其一致性较好,准确地反映了全球洪水灾害风险的空间分布。评估结果表明,受自然因素及人口经济分布的影响,亚洲地区(尤其是东亚、南亚及东南亚地区),美国中南部和欧洲西部洪水灾害风险最高。此外,由于社会经济发展和政府管理水平的落后,非洲地区洪水灾害人口风险也十分严峻。     

风暴潮洪水风险图制作研究

在对洪水灾害风险图进行研究和归纳的基础上,根据上海市的地形、沿海提防、洪涝灾害等特点,分析了上海市风暴潮洪水灾害的成因,以及这些因素与洪灾危险程度间的相关关系。借助模糊数学方法,求出危险程度隶属度。在地理信息系统平台上,采用多边形叠置分析和聚类分析等手段,研究洪水灾害危险程度区划的方法,进而绘制成洪水风险图。风险的评估采用了多指标综合评估方法,不仅计算了洪水的自然风险,同时考虑了防洪工程风险的影响。     

山东沿海台风暴潮数值模拟与统计分析

建立了精细化网格的渤黄海区域天文潮及台风风暴潮数学模型,对山东沿海天文潮进行了验算,得到K1,M2这两个主要分潮的振幅和迟角的均方根分别为2 cm,3 cm和5°,3°;采用Jelesnianski-II台风风场模式建立了台风风暴潮模型,并以典型台风为例,对影响山东海域的台风暴潮过程进行了数值计算,并与实测值进行了验证;基于建立的模型,模拟了1960年至2011年经过山东省沿海的33场台风暴潮过程;应用Poisson-Gumbel分布,计算了100年一遇台风暴潮增水极值。研究结果可为山东沿岸地区的防潮减灾规划设计和工程建设提供参考。     

中国东部沿海省市风暴潮经济损失风险区划

风暴潮是我国沿海省市面临的重大自然灾害之一,给这些地区造成了难以估量的损失。选取1989-2008年沿海11省、市、自治区风暴潮的历史数据作为研究样本,运用因子得分基础上的聚类分析和熵值评价等方法,对这些地区风暴潮灾害经济损失的风险进行了评估,最终按风暴潮灾害的经济损失程度将沿海省市划分为3个区域:即上海为第1区,表示风暴潮经济损失风险最小;海南、福建、浙江、广东4省为第3区,风险最大;其他省、市、自治区为第2区,表示经济损失风险居中。3个区域的灾害区划,为我们从更深层次上认识风暴潮的发生及是造成的损失情况提供了新的视角。     

上海城市风暴潮灾害及其预测

风暴潮是上海地区最主要的自然灾害之一。其特点一是大的风暴潮灾害都是由于台风影响造成的;二是重灾区主要发生在沿杭州湾、长江口地区和市区;三是随首防潮设施防御能力提高而减轻,随地面下沉面加重;四是随着长江口、黄浦江潮位的不断抬高,黄浦江中上游地区潮灾加重。因而,预测可能最高潮位,因害设防,对于防灾减灾具有实践意义。     

湘江流域洪水灾害综合风险评价

依据灾害系统理论,在综合考虑致灾因子、孕灾环境和承灾体的基础上,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,以县级行政单元为基本评价单元,进行了湘江流域洪水灾害的综合风险评价。在综合考虑降雨量、地形以及历史上洪水灾害发生频次等自然因素的条件下,利用地图代数分析得到了湘江流域洪水灾害危险性评价图;在综合考虑人口密度、耕地面积百分比、人均GDP和单位面积水库和塘坝容量等社会经济指标的基础上,利用模糊综合评判法得到了湘江流域洪水灾害脆弱性评价图。在此基础上采取“乘”模型的计算公式,即风险=危险性×脆弱性,将湘江流域洪水灾害风险划分为高风险、较高风险、中等风险、较低风险和低风险5个等级,并借助地理信息系统软件编制了湘江流域洪水灾害综合风险等级评价图。     

长三角地区台风灾害风险评估

中国长三角地区由于濒临西北太平洋,成为受台风灾害影响最严重的地区之一。结合灾害风险理论,将该地区16个地级市的140个县(包括一般县、县级市和市辖区)作为研究单元,对台风灾害风险进行了评估。选用台风大风和台风降雨等10个指标,采用主成分分析法计算了各县的台风致灾因子强度指数;选用各县2006年底人口密度、地区生产总值和第一产业产值占总产值的比例等3个指标,采用主成分分析法计算了其承灾体脆弱性指数;将致灾因子指数与脆弱性指数相乘,得到了各县的台风灾害风险指数,从而得到了风险等级图。该风险等级图揭示了台风灾害风险在长三角地区的等级分布状况,可以为长三角地区台风灾害防范策略的制定提供参考。     

区域洪水灾害风险评估体系(Ⅱ)——模型与应用

准确了解区域洪水灾害风险分布状况及规律,对于洪水灾害预警与管理具有重要意义。首先分析了模糊综合评估法的原理,以GIS空间技术为手段,建立了基于GIS的洪水灾害风险评估模型。然后以马来西亚洪水灾害风险评估应用为例,剖析了洪水灾害风险模糊评估的方法及过程,利用该模型计算出洪水灾害风险并制作了洪水灾害风险等级图和风险指数图。结果表明,该模型对于评价洪水灾害风险是行之有效的。     

1980—2015年中国沿海地区热带气旋暴露度变化分析

承灾体的暴露度水平是影响灾害风险和损失的重要因素之一,基于历史热带气旋风场、降水、风暴潮和海浪四类致灾因子的网格数据计算重现期表达致灾因子危险性,以沿海县为研究单元,分析1980—2015年中国沿海10 km范围的土地利用、人口密度和GDP的变化。基于危险性变化和海岸线变化,研究1980—2015年中国沿海10 km范围的土地利用、人口密度和GDP在不同危险性等级下暴露度水平的变化。研究表明：中国沿海地区热带气旋灾害危险性总体上风雨综合危险性大于潮浪综合危险性;1980—2015年中国沿海地区热带气旋灾害暴露度水平在时间范围上呈逐年上升的趋势,且承灾体受热带气旋大风、降水的影响大于受风暴潮、海浪的影响;中国沿海地区热带气旋致灾因子危险性在0.99置信水平下除了广东省南部沿海地区海浪危险性有上升趋势,海南省南部沿海地区海浪危险性有下降趋势,其余地区没有显著的变化趋势。由于总体危险性变化趋势不明显,因而承灾体量的变化是暴露度水平变化的关键,也是造成中国沿海地区因热带气旋损失增加的原因之一。