基于PSO-AHP的大坝致灾因子权重计算

提出了一种基于改进粒子群优化-层次分析法(SELPSO-AHP)的致灾因子权重计算模型,该模型依据大坝现场检测、原型监测和安全定期检查等成果,由层次分析法构建大坝风险分析的层次结构体系。为保证判断矩阵的一致性,引入改进粒子群算法和罚函数法用于层次分析法的权值计算,取得了比遗传算法更精确、更稳定的结果。将所建立的模型用于某混凝土重力坝的运行风险分析,得到了影响该坝运行风险的主要因素,为保障大坝安全提供了依据。     

安徽省雷电灾害特征分析及区域灾情评估

利用安徽省雷电灾害资料和闪电定位资料,对1998~2012年的雷电灾害特征进行了统计分析,选取年平均雷灾次数N、年平均伤亡人数M和年平均经济损失E作为基本评价指标,利用熵权综合评价模型对安徽省78个县级行政单位的区域雷电灾情进行评估,对雷电灾害强度空间分布做了等级划分。结果表明:2002~2009年为安徽省雷电灾害高发年份;全省雷电灾害主要集中发生在6、7、8月份;雷电灾害发生于城市(县城)的频次要多于乡村;乡村地区的雷电灾害损失类型主要为人身伤亡,城市的雷电灾害损失类型主要为电子设备的物理损害和经济损失;民用、电力和通信为全省主要雷电灾害损失行业。综合灾情指数G分布反映了不同地区受雷电灾害的严重程度,其中南陵县、阜阳市区、马鞍山市区、淮北市区和宣城市区为受灾较重的地区。灾情评估结果可为区域性的雷电防护和风险评估工作提供科学依据。     

生态破坏诱发中国水旱灾害程度及计量——以90年代为例

生态破坏表现为植被破坏、水土流失、水系统淤塞,利用自然致灾因子和生态破坏因子可以构建水旱灾害的致灾函数。本文利用灾函数计算了生态破坏对中国９０ 年代水旱灾害的致灾影响度     

安徽省农业灾害系统的灾度预评估研究

本文从区域灾害系统的概念出发,选用16项指标对安徽省农业灾害系统(79个县、市)进行了灾度的R型因子分析预评估,并探讨了灾度指数空间分异的基本格局及其成因。     

日本人如何预防火灾

<正>日本国土面积狭小,人口密度大,多有地震、火山和台风等灾害发生。正是这样的生存环境,培养和增强了日本人的防灾意识。一方面注重安全教育,另一方面安全保障措施非常得力。无论对地震还是火灾,日本人都常备不懈,坚持这样做。     

飓风袭击之后美国如何开展灾后重建工作

2005年8月29日上午9时38分,威力强劲的卡特里娜飓风袭击了美国墨西哥湾沿岸各州,受灾面积达到23．3万平方公里,大致相当于整个英国的国土面积。受灾最严重的新奥尔良市有80％的面积被洪水淹没,受灾人数达到1500万,80万居民流离失所。飓风共造成1300多人死亡,直接经济损失高达1000亿美元左右。     

“余姚水灾”的人为致灾性——以《余姚市防台风应急预案》启动失误为视角

当强台风菲特和超强台风丹娜丝在余姚空域聚合,释放超强降水的致灾性时,余姚政府启动的应急响应等级过低,加上其他人为致灾因子的合成,导致余姚水灾的发生与持续。纵然有《余姚台风预案》、《余姚气象预案》和《灾害救助预案》等规范,余姚政府的临灾处置不力,在灾害法学意义上,加重了余姚水灾带来的各种损害。     

山东省干旱灾害的变化特征及相关分析

干旱灾害是山东省的主要气象灾害之一,是影响经济要持续发展的重要因素。本文利用山东省近４０ 年的家业旱灾灾资料和降水资料,分析了灾情特征和致灾咽子变化 特征,探讨了旱灾损失与降水异常的内在联系建立了干旱受灾面积评估模式,为探索农业灾情评估和预测提供了依据。     

GIS支持下的锡林郭勒盟旱灾救灾区划初探

基于自然灾害系统理论,构建内蒙古锡林郭勒盟的旱灾评价系统模式,表明灾情是致灾因子、孕灾环境和承灾体综合作用的产物。以锡林郭勒盟的旱灾程度、救灾等级、备灾能力（经济水平与社会状况）、应急能力（物资储备及物流通达水平）、恢复能力（恢复与重建）等重要指标为核心,对锡林郭勒盟的旱灾灾前、灾中、灾后三个阶段的响应能力进行评价与地域划分,并与锡林郭勒盟的旱灾等级区划相结合,构建了灾害-响应程度模型。     

辽西北春玉米旱灾灾损风险区划

开展干旱风险区划研究,对实现抗旱减灾及粮食稳产增产至关重要。以辽西北为研究区域,以作物水分亏缺指数（CWDI）为干旱表征指标,利用该区1965—2019年逐日气象数据及多年玉米种植资料,通过数理统计和通径分析方法揭示研究区玉米干旱时空演变及对各气象因子的响应特征,在此基础上构建干旱灾损指数进行旱灾风险区划,结果表明:（1）近54年春玉米抽穗—成熟期CWDI值以2.2/10 a的速率上升,其他生育阶段呈下降趋势,空间上干旱频率由辽西向辽北递减;（2）相对湿度和降水量与CWDI指数呈明显负相关,其他气象因子呈正相关,其中气温和相对湿度对其直接影响最大;（3）辽西北分四个灾损风险区,且风险程度由辽北向辽西递增。研究结果可为优化春玉米农田管理和防灾减灾提供一定参考。