考虑基础设施中断的暴雨灾害社会影响研究——基于公众视角的情感与行为演化分析

利用舆情大数据探究暴雨灾害的多样化社会影响,为城市水灾害管理提供了新的研究视角。构建暴雨灾害社会影响分析框架,采集“郑州暴雨”事件中与基础设施相关的微博数据,分别运用基于词典的情感分析方法和随机森林机器学习模型,探究细粒度情感以及人与设施多种响应行为随灾情进展的演化特征。结果表明：灾前悲哀和愤怒是主导消极情绪,而灾中恐惧占主导,应及时公开灾情焦点信息,疏导高唤醒消极情绪;公众对设施中断的感知体现了级联失效关系,加强建成区积水点改造和新区交通与排水设施配套设计是关键;灾中公众对各类设施修复感知存在时滞性,应加强重点设施灾前联合防护,避免关键路段积水断行;灾前政府救助准备不足,导致公众负向行为较多,应提升基层重大风险决策与处置能力。研究结果可为防洪减灾制度及政策优化提供有益参考,有助于提升政府水灾害管理水平。     

基于多指标综合降水指数的安徽省暴雨灾害的时空演变

基于安徽省77个气象站点1973—2017年件暴雨事件的雨量、频次、强度、贡献率、持续性等特征,通过与实际灾情比对构建了的多指标综合降水指数,以此探求了研究区暴雨灾害的时空演变。主要结果表明：鉴于大暴雨累积量、暴雨最长持续日数、最大过程降水量与实际雨涝灾情统计数据的线性关联最好,由其构建了适用于研究区风险评估的暴雨灾害指数(RDI);基于RDI空间分布的年代际变化,安徽省暴雨灾害的高风险区域主要分布在江淮之间的大别山地区、长江以南的皖南地区、沿淮地区的西部;安徽省暴雨灾害呈现出一定的增强趋势,特别是呈现显著增加趋势的站点主要集中在沿淮地区;暴雨灾害等级与环流指数呈现出显著的时滞相关性,特别是前冬期西半球暖池指数的数值偏高表征着来年汛期安徽省高危害的暴雨灾害。     

上海市居民对城市暴雨内涝的风险感知与适应行为研究

气候变化背景下,适应城市极端天气风险不仅是政府的责任,也越来越需要公众参与。然而,对风险感知、适应感知和适应行为响应的影响因素,以及三者之间的内在联系还缺乏系统认识。通过问卷调研上海市居民发现：(1)风险感知可以促进适应感知,二者均与收入和教育水平等显著正相关。(2)与关注预警信息和使用防水防潮材料等个人适应行为相比,居民对集体行为的响应程度更高,如增加绿地面积和提高监测预警准确性等。(3)适应行为的影响因素可归纳为：信息通达性、社区归属感、适应意愿、适应激励、风险感知和适应感知,其中信息通达性和适应激励是显著提高个人适应行为的关键因素。     

无人机在应急通信中的应用前景

2022年1月21日,河南郑州“7·20”特大暴雨灾害调查报告公布。经国务院调查组调查认定,这是一场因极端暴雨导致严重城市内涝、河流洪水、山洪滑坡等多灾并发,造成重大人员伤亡和财产损失的特别重大自然灾害。在抗击这场特大暴雨灾害中,“翼龙”应急救灾型无人机连续两天在当地架起“高空基站”,完成了应急通信保障任务。     

基于雨水的南方丘陵城市环境景观基础设施网络研究

针对雨水的南方丘陵城市环境景观基础设施网络问题,以雨水排泄和汇集为导向,以GIS为分析工具,计算出雨水汇集点和排泄路径的适宜性分析图,结合城市内现有环境,如公园、广场、废弃地、绿地等用地选择环境景观基础设施节点,根据现有城市用地布局、水系、道路系统,具体计算出这些环境景观设施廊道,构建一个多功能景观基础设施网络体系,在一定程度上缓解环境雨水内涝问题,同时又能改善城市景观环境,促进城市环境景观基础设施与城市环境基础设施的融合.     

雨落泉城微冷 重点攻坚擎伞——济南市安全生产隐患排查治理专项行动纪实

8月9日下午,记者直奔位于泉城东部的济南市安监局。一路上,天阴沉沉的,使人感到闷热难耐,老天是否又在孕育一场暴雨?这不禁让人回想7月18日的那场暴雨灾害。据山东省气象局统计显示,3个小时内的降水量达到180毫米,实为百年一遇的大降雨,面对这样的天灾,人力或许显得有些单薄。"嘎……"的一脚刹车,把记者的思绪带回到了现实中。济南市安监局到了,迎接记者的是张秀领副局长。     

基于PPD的辽宁省暴雨灾害风险分析

根据辽宁省1976-2006年逐日降水和暴雨灾害损失数据,基于自然灾害风险理论,利用PPD(可能性-概率分布),分析不同等级暴雨发生的可能性;通过建立灾损指标体系获得暴雨灾损指数,结合Arc GIS技术,进行了辽宁省暴雨灾害风险评价与区划。结果表明:1辽宁省暴雨发生的可能性,随暴雨等级的增加而降低,主要发生一到四级暴雨,五级暴雨很少见,而发生2~5级暴雨概率基本由东南向西北递减(一级由西北向东南递减);2全省而言,暴雨灾害损失及风险与暴雨发生可能性区域分布特征总体吻合,即呈现南高北低、东高西低、由东南向西北递减的趋势;3PPD适用于风险分析中计算致灾因子发生的可能性,因为以该模型为基础的研究结果与近年来辽宁省暴雨发生风险事实一致。     

基于IO模型的多部门暴雨灾害间接经济损失评估——以北京市“7.21”特大暴雨为例

社会经济的不断发展使得国民经济各部门间的联系日趋多元化,一类灾害的发生不仅会影响到某单个部门,更会通过部门间的关联效应进一步将这种影响延伸到与之关联的行业甚至整个经济系统。因此尝试改进单部门损失传导投入产出模型,通过引入多部门直接损失值,推导其他关联部门的因灾产业损失,并以2012年7月北京特大暴雨为例进行了实证分析。结果表明:北京"7.21"特大暴雨共造成88.127 5亿元的总产出损失和31.347 5亿元的增加值损失;相较于第三产业,加工制造业等高成本第二产业更易受暴雨灾害产业关联影响;部分行业增加值不降反增,一定程度上验证了Okuyama,Schumpeter等学者的判断——灾害虽然在一定程度上破坏了现有的社会经济基础,但在恢复和重建过程中会促进区域经济增长。     

云南两次灾害性特大暴雨不稳定机制的对比分析

将NCEP 1°×1°格点资料作为初始场,应用MM5(V3.6)中尺度数值模式对位于我国低纬度高原云南的两次典型的局地特大暴雨个例进行了数值模拟。使用模式输出的高时空分辨率资料绘制了T-ln P图,计算了LI指数、CAPE指数、CIN指数、相当位涡(EPV)等物理量,对云南两次局地特大暴雨个例的条件不稳定性、对流不稳定性以及条件性对称不稳定性进行了分析。研究表明:两次局地特大暴雨个例的不稳定机制各不相同,当层结稳定、对流稳定或弱不稳定时,条件性对称不稳定也会引发强降水。     

水淹城市的尴尬

夏天"来北京看海",是不少人不愿再提及的回忆,也是大多数人不想再见到的场景。但气象部门预计,今年汛期降雨量预计总体比常年偏多,极端天气和局地强降雨发生概率很大。