20世纪以来西藏冰湖溃决灾害事件梳理

冰湖溃决洪水（泥石流） 是西藏自治区主要自然灾害之一,对已溃决冰湖特征及灾害影响范围与程度的认识是判定冰湖溃决条件、构建冰湖溃决评价指标体系以及开展冰湖溃决洪水估算与模拟的基础。通过对已溃决冰湖灾害事件文献及资料整理,结合地形图、遥感影像、中国冰川编目数据、Google Earth、冰湖溃决遗迹记录及野外考察,系统梳理了20 世纪以来西藏地区发生的27 次冰湖溃决事件,从多个角度判定并给出了23 个已溃决冰湖所在的地理位置,并对金错、印达普错和次拉错冰湖溃决事件描述进行了勘误,指出1982 年8 月27日在定结县发生的冰湖灾害事件应是印达普错溃决所导致,2009 年7 月29 日在边坝县发生溃决的冰湖是错嘎,而非次拉错。     

基于秩相关随机变量模拟的水库防洪风险估计

采用基于Spearman秩相关随机变量模拟方法,将拉丁抽样法产生的独立洪峰洪量序列转换成满足特定相关结构的洪峰洪量序列,利用模拟的洪峰和时段洪量放大修匀典型过程线生成入库洪水过程,实现了入库洪水过程随机模拟。采用Monte Carlo法估计防洪风险,构建了水库防洪风险估计模型。潘家口水库汛限水位调整防洪风险估计应用结果表明:主汛期汛限水位上限值控制在218.00 m,所建立的入库洪水过程模拟方法简便有效,非常适合于复杂洪水过程模拟,构建的防洪风险分析模型计算结果客观合理,在洪水资源安全利用系统风险分析中具有推广应用价值。     

美国,如何应对气象灾害?

美国气象防灾减灾工作基本理念是软件重于硬件、平时重于灾时、地方重于中央。气象防灾减灾战略是提高公众气象防灾减灾意识;减少人员伤亡;减少灾害经济损失;减少灾害对自然和文化资源的破坏。战略的重点是自然灾害评估、减灾技术开发、气象灾害预警和信息系统建设。     

德国：联邦和各州政府共同携手应对气象灾害

德国处于温湿的西风带,属于西欧海洋性与东欧大陆性气候间的过渡性气候,是一个气象灾害频发的国家。气象灾害以水灾居多,雪灾等气象灾害也时有发生,给德国的经济和社会发展带来很大的负面影响。德国在应对气象灾害的过程中逐步建立了预警、救灾、减灾等机制,并在灾后重建方面积累了丰富的经验。联邦和州政府共同携手应对气象灾害德国气象防灾减灾主导思想是联邦和各州共同携手应对气象灾害。早在19世纪初德国政府就依法确立了公民无偿参与应急救灾的义务。     

长江中下游洪水灾害成因及洪水特征模拟分析

长江中下游地区洪水灾害的发生是自然地理条件及人类活动共同作用的结果。流域水系构造和地理特征决定了其洪水多发性,气候变化和土地利用/地表覆盖变化导致该地区水循环过程发生较大改变,而大量水库、堤防的建设以及城市化的发展使得洪水过程发生显著变化,因此在各种因素的综合作用下,长江中下游地区近年来洪水灾害频繁发生。综述了气候变化对长江中下游降水的影响,探讨了长江中下游水系特征与洪水灾害的关系,分析了人类活动对洪水灾害的影响规律,在此基础上,开展了气候和下垫面特征变化条件下的暴雨洪水模拟研究,以长江下游太湖东苕溪流域的南苕溪为研究区,进行了流域降雨径流过程的动态模拟验证和特征分析,并取得了较满意的成果,从而为长江中下游地区防洪减灾研究打下了基础。     

小型生活垃圾填埋场设计洪水计算方法的选择

以甘肃省静宁县威戎镇生活垃圾填埋场为例,对目前在计算小型生活垃圾填埋场洪峰流量时通常采用的几种方法进行了比较及合理性分析。研究认为,对于上游汇水面积为特小流域的小型生活垃圾填埋场,设计洪水的防洪标准应按照50年一遇设计、100年一遇校核,按照有、无降雨资料推荐了合理的计算公式,为小型生活垃圾填埋场设计洪水计算方法的确定提供了参考。     

保护地球 人人有责

我热爱地球,热爱我们赖以生存的家园。爱她的青山绿水,爱她的碧草蓝天……在四野飘香的花丛中,我和蝶儿一起嬉戏、欢笑;在郁郁葱葱的森林里,我与小鸟一起追逐、歌唱;清晨,我     

国外预防泥石流灾害经验值得借鉴

6月9日,湖南岳阳市发生强降雨天气过程,岳阳市属下的临湘市、岳阳县等地因暴雨发生山洪泥石流,目前已造成18人死亡、28人失踪。其惨状堪比日本海啸。300年一遇泥石流"冲"走祥和村庄,造成湖北通城成孤岛,6万人遭困。     

尾矿坝的稳定性分析

以某尾矿库尾矿坝的稳定性分析为例,分析尾矿坝稳定性分析的一般流程。对该尾矿库推算校核频率洪水过程,开展调洪演算获取校核洪水位,计算浸润线,最后进行了尾矿坝稳定性的分析。     

基于数据场和云模型的洪水灾害风险等级评估

根据灾害风险系统的定义以及洪水灾害的特点,用灾情损失与地形危险性的综合作用描述洪水灾害风险。针对研究单元风险的内在联系和等级概念的模糊性、随机性,提出基于数据场和云模型的洪水灾害风险等级评估方法,以期为洪水灾害风险管理提供科学依据。以苏州市和上海市(崇明县除外)为例,首先用数据场对灾情数据进行扩散;再用云模型对地形进行等级划分;最后对两者进行耦合得到该地区的洪水灾害风险等级划分。结果表明:苏州市中心偏北区域和上海市中心区域综合风险等级最高,并向四周呈递减趋势;总体上中部风险等级最高,北部次之,南部最低。