基于栅格数据的气象灾害风险评估

全球变化背景下,洪涝、干旱、高温热浪和低温冷冻等气象灾害频发,给农业生产和生态环境带来严重损害.气象灾害风险评估与区划是灾害评估与管理的重要内容,本文利用江苏省气象水文数据、基础地理信息数据、社会经济数据、灾害数据,通过分析气象灾害(洪涝、干旱、高温热浪和低温冷冻)致灾因子、孕灾环境因子、承灾体易损性因子和防灾减灾因子等指标,利用GIS技术,建立了江苏省气象灾害风险评估模型,进而对气象灾害进行风险评价与区划.结果表明:(1)高温灾害苏南地区风险最大,苏北地区风险最小;(2)低温灾害风险在省内从北向南递降,高风险区位于苏北地区,低风险区位于苏南地区;(3)洪涝灾害高风险区主要位于苏北地区,淮安、宿迁、连云港以及盐城北部属洪涝灾害的高风险区,镇江、泰州和南通北部属于中风险区,而低风险区主要分布在徐州西部,无锡、苏州以及南通东南部;(4)旱灾风险从苏南向苏北递增,最大区域为宿迁、连云港西部及徐州东部,旱灾风险低值区位于苏州、无锡、镇江、泰州及南通北部.风险区划结果能直观反映出气象灾害的区域性差异,且与致灾因子危险性分布图一致,因此对气象灾害进行全面精准的预报是进行防灾减灾的主体,同时还应采取措施降低孕灾环境的敏感性,成灾体的易损性以及加强防灾减灾能力建设.     

基于灰色关联度-主要分法的高速公路雾灾评估模型——以沿海高速江苏段为例

基于2010年-2014年沿海高速江苏路段的管制信息和气象监测数据,详细分析了大雾灾害发生时的数据特征,构建了高速公路雾灾灾情评估指标体系。进一步构建了基于GRA-PCA的高速公路雾灾灾情评估模型,即运用灰色关联度分析法计算各指标样本数据的关联系数,运用主成分分析法获得各指标关联系数的权重,通过指标关联系数的加权平均值获得更加符合实际的灾害划分等级。通过对沿海高速江苏路段的实例分析,认为江苏省交通厅在雾灾预警和管制方面的工作有效降低了雾灾发生时的损失程度,但仍有可改进的空间,以杜绝Ⅰ特别重大和Ⅱ重大情况的发生。     

福银高速公路宁夏段夏季路面最高温度变化分析及预报模型建立

根据福银高速公路宁夏段沿线7个交通气象站2014年夏季(6~8月)的路面温度、气温、降水等观测资料,分析该路段夏季路面最高温度的变化特征、不同天空状况下路面最高温度与日最高气温的关系,并建立路面最高温度与对应气象站日最高气温的统计预报模型.结果表明,福银高速公路宁夏段夏季路面最高温度具有明显的日变化,在14~15时达到一天中的最高值,日路面最高温度为16.3~54.1℃,晴、多云、阴天的路面最高温度均大于日最高气温,雨天大部分交通站路面最高温度大于日最高气温,个别交通站路面最高温度低于日最高气温.预报模型相关性显著,可进一步应用.     

基于灰色关联度-主成分法的高速公路雾灾评估模型——以沿海高速江苏段为例

基于2010—2014年沿海高速江苏路段的管制信息和气象监测数据,详细分析了大雾灾害发生时的数据特征,构建了高速公路雾灾灾情评估指标体系。进一步构建了基于色关联度-主成分法(GRA-PCA)的高速公路雾灾灾情评估模型,即运用灰色关联度分析法计算各指标样本数据的关联系数,运用主成分分析法获得各指标关联系数的权重,通过指标关联系数的加权平均值获得更加符合实际的灾害划分等级。通过对沿海高速江苏路段的实例分析,认为江苏省交通厅在雾灾预警和管制方面的工作有效降低了雾灾发生时的损失程度,但仍有可改进的空间,以杜绝Ⅰ特别重大和Ⅱ重大情况的发生。     

基于GIS的气象灾害风险区划分析——以河南省为例

河南省位于季风气候区,由于季风气候相对复杂,且易随着环境差异发生改变,因此气象灾害发生频次极高.为了对河南省各地市进行灾害风险区划分,结合河南省18个地市近50年来的历史气象灾害数据,对相关数据进行统计分析;同时对致灾因子、孕灾环境、承灾体以及防减灾能力等影响因素进行分析,基于GIS构建河南省风险区划模型.研究表明:三门峡市等3个地级市位于高风险区,平顶山市等5个地级市位于较高风险区,鹤壁市等4个地级市位于中风险区,安阳市等4个地级市位于较低风险区,郑州市和漯河市位于低风险区.     

京津冀城市群高温灾害风险区划研究

本文利用175个气象站观测数据和社会经济资料,从致灾因子、孕灾环境、承灾体、抗灾能力四个方面研究了京津冀城市群高温灾害风险,结果表明:京津冀城市群高温频次呈南部高、北部低以及平原地区高、山区低的空间分布特征,频次最高区域位于石家庄和衡水以南、邯郸以北地区,北部的承德、张家口和秦皇岛地区高温频次最低;致灾因子高危险区和孕灾环境高敏感区主要分布在河北省南部,承灾体高易损区主要位于大型城市,经济发达的城区抗灾能力较强,抗灾能力风险较低;京津冀城市群高温灾害综合风险区划呈南高北低特征,高风险区集中在河北中南部及北京和天津的市区,河北中部及邻近北京、天津地区则为次高风险区和中等风险区,河北北部、西北部和东北部多为低风险区和较低风险区.     

基于GIS的重庆市伏旱风险性分析

根据灾害系统理论,以重庆地区的伏旱灾害为研究对象,从伏旱致灾因子的危险性和社会经济承灾体的易损性两方面选取了降水、气温、地形、水文、植被、耕地、人口密度、人均GDP、种植结构、产业结构等因子,并对各因子的影响度进行等级划分,建立危险性评价和易损性评价模型.运用Arcgis 9.2软件的空间分析功能,得到以行政区县为单元的风险分析分布图.结果显示,中西部风险较高,东北和东南两翼风险较低,以便为区域防灾减灾、决策制定提供依据.     

基于GIS的冬小麦干旱灾害风险分析及评价——以四川省冬麦区为例

以四川地区冬小麦干旱灾害为例,利用气象数据、产量数据、地理信息数据以及农业经济等数据,在小麦作物气候适应性分区的基础上,选取灾害强度、地形、河网、作物种植分布等要素作为风险因子,应用层次分析法建立灾害风险区划指标体系,从致灾因子危险性、孕灾环境敏感性、承灾体易损性和抗灾能力4个方面进行分析,建立适用于四川省冬小麦干旱灾害的综合风险区划模型并计算风险指数,借此将四川地区划分为由高至低的5个风险等级区域.结果表明,针对冬小麦的四川地区干旱灾害风险水平具有显著的地域分布差异,高风险和较高风险区主要集中在四川盆地中部及西部的浅丘和中高丘陵区,此外受季节性干旱气候控制的攀西农区风险水平也较高.     

基于交通承灾体的低能见度致灾因子研究

基于灾害系统理论,通过对低能见度灾害案例梳理,构建由大雾、暴雨、沙尘暴、降雪4个灾种构成的低能见度灾害致灾因子分类系统,并提出了低能见度灾害链.以灾害发生的相对频度为低能见度灾害危险性指标,编制危险性图谱,并通过GIS空间叠加分析形成低能见度灾害类型-频度图.对低能见度灾害的空间分异及组合规律分析的结果表明:大雾和暴雨高危险性区域分别覆盖了全国高速公路的24%和18%,机场的16.6%和12.9%;其中具有4个灾种影响的低能见度致灾区域覆盖了全国38个城市和22%人口;具有3个灾种影响的致灾区域覆盖全国308个城市和57.9%人口.因此,低能见度灾害的综合评价对交通运输管理部门的风险防范有着重要的指导作用和现实意义.     

基于GIS的江西省洪涝灾害风险区划

以江西省为研究对象,运用自然灾害风险评价的理论和方法,选用灾害诱因、受灾体承灾机能、灾害潜藏环境及防灾减灾效能等四个指标作为综合评价指标,借助GIS平台对江西省洪涝灾害风险性指标进行计算,得出了江西省洪涝灾害风险区划图.结果显示,江西省洪涝灾害风险度较高的县市区主要分布于赣东北地区,风险度较低的县市区主要位于赣南地区及赣西北部分地区.     

基于云D-S证据理论的山区高速公路路段风险评判

为保障山区高速公路运营期间的行车安全,提出基于云模型和Dempster-Shafer (D-S)证据理论的山区高速公路路段风险性综合评判方法。结合以往研究和标准构建了包括道路线形、路面状况、安全设施、路桥隧情况、交通环境和服务水平6个指标的路段风险性评价体系。在此基础上,将路段风险性划分为5级并提出了指标的风险等级标准。以测点实测数据和专家评价值为依据确定指标特征值,采用云模型构建指标基本信度分配。基于D-S证据理论,利用融合规则将定性与定量指标多次融合,得到路段整体风险等级。将该模型应用到奉溪高速公路K46+800～K47+400标段风险评判中,得到路段整体风险等级隶属度向量为T=(0. 022,0. 947,0. 025,0,0,0),融合不确定度为0. 007。评价结果表明:该评测路段风险性为较低风险;基于云模型与证据理论的综合评判方法具有较好的可行性与适用性,实例评价结果与实际情况基本一致。     

基于GIS的秦岭暴雨灾害风险评价研究

以陕西秦岭为研究区域,应用16个县、市的DEM地理、气象、社会经济等数据,运用克里格插值法、层次分析法(AHP)和极差标准化等,从致灾因子危险性、孕灾环境敏感性、承灾体脆弱性以及防灾减灾能力等方面建立陕西秦岭地区暴雨灾害风险评价模型;利用GIS软件中的自然断点分类法、去量纲化和栅格计算器分析等方法,进行陕西秦岭地区暴雨灾害风险指数的计算分析.结果表明:汉中市、石泉县、安康市和商南县处在暴雨灾害高风险区,宝鸡市、商州市处在低风险区;将暴雨灾害风险综合指数图与近10年陕西秦岭地区暴雨灾害实际发生情况进行对比,与实际基本吻合,风险评价精度较高,为陕西秦岭地区暴雨灾害预警及防灾减灾提供借鉴.     

高原山地区山洪灾害风险评价——以贵州省赫章县为例

赫章县地处滇东高原山区,地形复杂,境内为乌江北源源区,生态脆弱,山洪严重,防御灾害能力较差,对山洪灾害风险评价可为有效防治山洪提供依据。拟以区域灾害系统理论为指导,从致灾因子和承灾体两个方面考虑,选取暴雨量、高程、坡度、河网密度、人口分布和房屋数量等作为评价指标,以Arc GIS为技术手段,30 m×30 m的栅格为评价单元,评价研究区遭受山洪灾害的风险等级。结果显示:高风险区主要集中在城关镇,较高风险主要分布在流域中部,风险度较低区域主要分布在地形复杂,无河流流经人口密度较低的山区。评价结果与实际较符合,可为该地区防洪减灾提供合理的指导依据。     

甘肃金昌大风沙尘气象灾害风险区划分析

通过综合分析影响金昌市大风沙尘气象灾害的致灾因子危险性、孕灾环境敏感性、承灾体易损性、防灾减灾能力等多个评价因子,建立基于ArcGIS应用技术的灾害风险指数评估模型,对金昌市开展大风沙尘气象灾害风险区划,将风险区划分为5个等级,分别为:低风险、次低风险、中度风险、次高风险、高风险。绘制大风沙尘气象灾害风险区划图,为科学制定气象灾害防御规划、防灾减灾、减低灾害损失提供技术参考。     

福建省台风灾害风险区划研究

根据自然灾害系统理论,选取致灾因子危险性、孕灾环境稳定性、承灾体脆弱性以及灾后恢复性为福建省台风灾害风险评价指标,采用福建省台风灾害数据库资料和福建省社会经济数据库资料,应用综合加权法得出福建省各县域的风险度数值,将福建省台风灾害风险分为三个不同风险等级的区域,并针对风险分区提出对应的防灾减灾对策。     

河南省农业干旱风险评价框架与应用

风险评价是风险管理的基础性工作,科学合理的风险评价框架是实现综合风险防范的核心内容和关键环节.文章基于灾害系统理论,从灾害形成机理视角,构建了农业干旱风险评价框架,并以河南省2014年干旱事件为案例进行实证研究.结果表明,1)河南省农业干旱风险呈现明显的空间差异特征,高风险区主要分布在平顶山、洛阳和南阳等地区,而低风险区主要分布在北部的鹤壁、安阳、濮阳和新乡以及东南部的信阳等地区,并体现出致灾因子与承灾体的叠加作用;2)基于灾害系统理论的农业干旱风险评价框架包含了植被、土壤、降水以及承灾体数量和分布特征等多方面要素,能够有效表征农业干旱灾害的致灾过程,同时结合本文采用的赋权方法能够较好地再现河南省2014年夏季干旱灾害的受灾等级和空间分布特征.     

釜溪河流域滑坡易发性评价及致灾因子分析

选取地震频发的釜溪河流域"千年盐都"自贡市为研究对象,基于Google Earth、Landsat8等遥感数据,运用GIS技术评估滑坡灾害易发性风险,采用频率比灾害风险指数进行致灾因子的敏感性分析,将研究区滑坡灾害易发性风险划分为极低、低、中、高和极高5个等级.研究发现:(1)在致灾因子中,坡度的频率比值最高达19.2...     

"饮鸠止渴"与猛禽蛇雕

4月6日,福银高速公路江西临川东馆路段,一只受伤的蛇雕突然撞上一辆奔驰的汽车,受伤倒地.     

高速公路桥梁路段交通安全风险评价及影响要素挖掘

为了深入探究影响高速公路桥梁路段风险的显著因素,论文应用交通秩序指数综合评估交通安全风险,并以此为因变量,研究桥梁路段交通流、道路属性及外部环境等要素和交通安全风险间的关系。在构建安全风险识别模型的基础上,通过个体条件期望图挖掘影响高速公路桥梁路段的安全风险关联因素。结果表明：相较于梯度提升决策树模型,随机森林模型对于交通安全风险识别的准确性更高;此外,在影响因素中,拥堵是影响桥梁路段安全风险的重要交通流因素;在能见度较低及不良天气情况下,交通风险较高;并且,跨河桥上、下游过渡段是高速公路桥梁路段中交通安全风险最高的区域。研究结果为高速公路桥梁路段的交通安全风险识别及影响要素挖掘提供了新的思路和方法,有助于交通管理部门精准实施靶向治理。     

杭州市主城区暴雨内涝灾害风险区划

城市暴雨内涝灾害风险区划对减轻城市灾害损失以及提高防洪抗灾能力有着重要的现实意义.从致灾因子危险性、孕灾环境敏感性、承灾体易损性以及防灾减灾能力4个方面出发,在已有洼地积涝提取模型的基础上,采用GIS空间分析技术和模糊综合评价方法,选取内涝灾害频发的杭州主城区进行暴雨内涝灾害风险区划研究,最终生成以30m×30m为基本评价单元的暴雨内涝灾害风险区划图.结果表明,杭州市主城区大部分区域(面积比约为83.12%)风险等级为中等及以下,小部分区域(面积比约为16.88%)风险等级较高,整体表现出较强的空间差异性,呈现出以上城和下城等老城区为中心向外辐射、风险等级逐渐降低的特点,其中富阳区内局部地区由于受地形影响导致风险等级较高.