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.     

湖南省14个市州冰冻灾害风险区划研究

以湖南省14个市州为研究对象,利用1981-2010年湖南省97个地面气象站点的气象资料选取致灾因子进行低温雨雪冰冻过程评估,根据自然灾害风险原理获取湖南省统计年鉴中社会经济资料、农林业发展情况以及地理信息等资料从致灾因子危险性、孕灾环境敏感性、承灾体易损性以及抗灾能力4个方面构建湖南省冰冻灾害风险区划综合评估模型,采用层次分析法、不等权重加权综合评价法以及ArcGIS制图技术等方法对低温雨雪冰冻灾害进行风险评估与区划.结果表明,冰冻灾害极高风险区和高风险区主要集中在湘中地区的邵阳市、湘潭市和衡阳市以及益阳市和岳阳市,湘西州、永州市、娄底市和长沙市处于中等风险区;怀化市、株洲市和郴州市处于低风险区;张家界市和常德市处于极低风险区.湖南省低温雨雪冰冻灾害风险评估与区划结果可以为湖南省抗灾减灾工作和预防灾害提供参考.     

基于GIS的宁夏高速公路降雨灾害风险评估

基于气象数据、基础地理信息数据、交通数据和经济社会数据,从致灾因子危险性、孕灾环境敏感性、承灾体易损性3方面建立宁夏高速公路降雨灾害评估指标,通过模糊综合评价法和层次分析法计算各因子的权重,并结合ArcGIS技术,开展宁夏高速公路降雨灾害风险评价.结果表明,宁夏高速公路降雨灾害呈中卫市南部及固原市风险较高,而其他地区较低;高到次高风险路段位于福银高速固原段、青兰高速固原段,中等风险区位于福银高速中卫市南段、同海高速大部,其他路段风险较低.     

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.     

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.     

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。     

基于ARCGIS的河南省分区农业旱灾风险分析

针对以往研究中旱灾发生概率计算精度不高、权重确定不够客观等不足,利用信息扩散理论和农业旱灾风险指数法,从致灾因子、孕灾环境、承灾体和抗旱减灾能力4个方面选取相应的评估指标,基于ARCGIS平台,对河南省农业旱灾风险进行分区分析.结果表明:濮阳和安阳处于致灾因子高危险区;鹤壁和新乡处于孕灾环境高敏感区;焦作和济源处于承灾体高脆弱区;开封、郑州、洛阳处于高抗旱减灾能力区.综合各影响因素的风险指数,安阳、鹤壁和济源处于农业旱灾高风险区.     

汉江上游安康段不同重现期下洪水灾害风险评价

依据汉江上游安康段古洪水研究成果,获得实测洪水、历史洪水和古洪水序列下4种重现期的洪峰数据,应用GIS技术、HEC-RAS水文模型,从洪水灾害的危险性和易损性对安康段不同重现期情景下洪水灾害进行风险评估.结果表明,高风险区分布在研究河段干流上游南岸的安康盆地,支流黄洋河两岸为较高风险区,研究河段干流中下游两岸为较低和低风险区;随着重现期增加,高风险区范围不断扩大,低风险区范围逐渐缩小;整体呈研究河段上游南部遇水成灾,北部和中下游地区相对安全的空间分布格局.     

陇南山区近40年大风气候特征及其对农业生产的影响与灾害风险区划

从陇南市1971-2010年大风资料分析得出,陇南市大风一年四季均可出现,尤以4～8月出现频数最多,占总次数的80％,20世纪70-80年代为大风多发时期,进入90年代以后大风日数明显减少,结合人口、GDP、耕地比等资料,利用ArcGIS软件,得到大风灾害危险性图层,再与承灾体易损性评价、灾害的孕灾背景进行叠加、合并以及等级划分操作,最后得到大风灾害的风险评估及其区划,结果表明:白龙江流域、西汉水流域和白水江流域大风危险性等级最高,年平均大风日数大于6d;礼县西北部、两当县东北部和南部、文县南部和北部高海拔区大风危险性等级最低,年平均大风日数小于1d.武都区白龙江流域、西和县北部、成县东北部、徽县西部、文县中部部分乡镇为大风高风险区;康县、宕昌东部和西南部、礼县西部、两当东北和东南部为大风低风险区.     

基于区域灾害系统论的广东省台风灾害风险评估——以“山竹”台风为例

本研究的主要目的是构建一种适用于广东省的台风灾害风险评估模型,从而能有针对性地对广东省发生台风灾害后的抗灾救灾、应急决策提供参考意见.本文在区域灾害系统论的指导下,综合了致灾因子危险性、孕灾环境敏感性、承灾体脆弱性3方面,构建了一套新的评估指标体系,并以加权综合法、层次分析法、自然间断点分级法构建了广东省台风灾害风险评估模型.最后以2018年第22号超强台风“山竹”为例,对广东省进行了台风灾害风险评估,并形成了1 km×1 km的综合风险区划图和评估分析结果.结果表明：1）该模型评估出的广东省“山竹”台风灾害中高风险地区与灾情报告相符合,具有较高的可靠性;2）广东省“山竹”台风灾害致灾因子危险性呈现出中东部沿海和中西部地区高,并逐渐向周围递减的分布;3）广东省台风灾害高孕灾环境敏感性地区主要集中在珠江三角洲地区以及粤东潮汕地区,这些地区地势平坦、河网密集、植被覆盖度低;4）广东省台风灾害高承灾体脆弱性地区主要集中在珠江三角洲地区、粤东潮汕地区、粤西茂湛地区,这些地区人口稠密、经济发达、耕地众多、城市化程度高;5）广东省“山竹”台风灾害综合风险呈现出中东部沿海和中西部地区高,并逐渐向周围...     

基于县域尺度的宝鸡市地质灾害风险评价

目的 了解宝鸡市地质灾害风险的高低程度，分析宝鸡市地质灾害风险区分布规律，为该地区经济建设提供借鉴。方法 以宝鸡市县域单元为研究对象，选取高程等10个指标，运用层次分析法进行危险性评价，选取人口密度等5个指标，运用模糊综合评判法进行易损性评价，进而在危险性评价和易损性评价的基础上，开展基于县域尺度的宝鸡市地质灾害风险评价。结果与结论宝鸡市地质灾害高风险区共798 km²(4.41%),位于金台区、渭滨区南部以及扶风县北部和南部。中风险区共1 244 km²(6.87%),主要位于渭滨区和扶风县中部。低风险区共4 550 km²(25.11%),主要位于眉县、岐山县、太白县和凤县南部。极低风险区共11 525 km²(63.61%),主要分布在陈仓区、陇县、千阳县、麟游县、凤翔区西南部以及凤县和太白县北部。宝鸡市地质灾害中高风险区主要分布在中部和东部地区，西部、南部和北部地区风险较低。该结果可为宝鸡市防灾减灾提供一定参考。     

辽宁省水稻产量灾损风险评估及对策

构建水稻产量灾损风险评估模型,利用辽宁省12个地市1971—2010年水稻产量资料,采用历年平均减产率、灾年减产率变异系数、产量灾损风险指数、抗灾指数等指标对全省粮食产量灾损风险进行评估。结果表明:抚顺、铁岭及锦州地区属于水稻生产高风险区,鞍山、辽阳、营口和盘锦属于水稻生产低风险区,其余地区为中风险区。分析评估结果,结合全省水稻生产中的突出问题,从防灾减灾和灾后补救角度提出强化农业水利基础设施建设、改善农田生态环境条件、强化农业气象防灾减灾工作、健全农业防灾减灾体系和提高灾后补救能力等措施。     

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。     

基于GIS的平顶山市景观生态风险评价

以平顶山市为研究区域,结合GIS技术,以遥感影像为主要数据源,在对平顶山市景观分类及风险源分析的基础上构建了景观生态风险评价模型,并评价分析了研究区景观生态风险的时空分布特征.研究表明低风险区、较低风险区和中等风险区面积均是先减后增,较高风险区面积则逐渐增加,高风险面积呈较少趋势,而平顶山的整体生态风险属于中等偏低水平,研究区生态风险水平呈现出条带形状,由南部向北部呈逐渐增加趋势.     

辽宁省暴雨洪涝灾害风险评估模型的建立与应用

基于自然灾害风险理论,从致灾因子危险性、承灾体暴露性、孕灾环境敏感性和防灾减灾能力四方面选取指标,构建辽宁省短时暴雨洪涝灾害风险评估指标体系,采用层次分析法确定各指标权重,建立风险评估模型.利用GIS空间分析,从市级行政单元尺度和1km×1km格网两种尺度出发,对辽宁省2013年"8.16"暴雨洪涝灾害进行评估.评估结果表明:东部风险高,西部风险低,其中高风险和较高风险区主要分布在辽北、辽东北,东部低山丘陵区的西南地区,包括铁岭、抚顺、辽阳、鞍山等地;低风险和轻微风险区主要分布在西部低山丘陵区、辽河平原中西部的朝阳、葫芦岛、锦州、盘锦等地.市级、县级评估结果在风险分布范围上与实际灾情基本吻合,且在综合精度上均与直接经济损失值显著相关,市级相关性更高,表明此次暴雨洪涝灾害风险评估结果较好,该模型具有一定的实际意义和应用价值.     

乌蒙山区洪涝灾害风险评估——以贵州省毕节市为例

以乌蒙山集中连片贫困区毕节市为例,在全面分析洪灾致灾因子危险性、孕灾环境敏感性、承灾体脆弱性以及救灾保障能力的基础上,用熵值法综合评估毕节市县域尺度的洪灾风险。结果显示:(1)毕节市洪灾风险高,风险主要来源于降水和承灾体的脆弱性,高风险区和较高风险区域面积占比重较大,约占全市43.27%;(2)其洪灾风险的区域差异显著,由西南部向东北部,综合洪灾风险逐渐变小;(3)在抗洪中需从三方面加强建设:一是气象监测,二是生态环境及海绵城镇建设,三是经济建设,提高救灾保障能力。     

黔中城市群景观生态风险时空动态研究

以遥感影像数据为来源,通过ENVI5.2对其进行预处理,提取土地利用信息,在FRAGSTATS4.2中基于土地利用分类图选取景观尺度和景观类型两个尺度的景观指数指标,旨在分析黔中城市群的景观破碎度程度、分离程度,从而得出人们对土地利用景观系统的干扰程度,而后同反映土地利用类型本身承受干扰能力的脆弱度指数和土地利用景观生态功能和生态过程方面的损失度一起构建土地利用景观的生态风险指数,利用ARCGIS10.2制作黔中城市群景观生态风险等级空间分布图,从时间和空间尺度研究黔中城市群的景观生态风险特征,为制定减少发展的景观生态风险、降低高风险区的规划和政策提供一些科学的理论依据。从景观风险评价来看:土地利用类型景观水体类型的风险指数最小,风险指数最大的是草地和耕地,城镇用地的风险指数一直持续增长。贵州是依靠农业带动经济发展的省份,其工业化发展程度低,随着城市化的快速推进,对土地利用类型明显增加需求和加大利用程度的是草地和耕地,也就是说,城镇化的过程中,城镇用地扩张很大程度上是靠占用草地和耕地两种土地利用类型。从景观生态风险空间分布看:黔中城市群的低生态风险区和较低生态风险区主要分布在黔中城市群西以及西南部发达程度不高的地区,中生态风险区主要分布在北部,东部地区。较高和高生态风险区主要分布在黔中城市群中部,北部和东部经济水平、城镇化水平高的城市。说明人们对土地需求和利用程度的增加加剧了对城市土地利用景观生态系统的干扰破坏程度,加剧了城市发展的景观生态风险。     

基于GIS的大连市暴雨洪涝灾害综合风险评估

利用大连市日降水数据和社会经济数据,采用层次分析法(AHP)和熵权法,结合GIS技术,从暴雨洪涝灾害的危险性、暴露性、脆弱性和防灾减灾能力4个因子入手,选取18个暴雨洪涝灾害综合风险评价指标建立大连市暴雨洪涝灾害综合风险评估模型,对大连市暴雨洪涝灾害的综合风险进行评估。结果表明：从暴雨洪涝灾害危险性空间分布来看,大连市具有东北部、西南部地区较高,中部地区较低的特点;北部地区暴雨洪涝灾害暴露性和防灾减灾能力均较低,而南部区域较高;西南部、中部地区暴雨洪涝灾害脆弱性较高,东北部、南部地区脆弱性较低。大连市暴雨洪涝灾害综合风险等级以中风险为主,占全市总面积的41.3%,从大连市的东北到西南方向呈片状分布;其次是低风险区,占全市总面积的20.93%,主要分布在庄河市的西北部和瓦房店市;高风险区域面积小,仅占全市总面积的0.72%,集中分布在沙河口区和长海县。沙河口区和长海县作为大连市暴雨洪涝灾害的高风险区,在极端暴雨条件下极有可能发生洪涝灾害,已成为防洪工作的重点关注地区。