太湖流域洪涝灾害评估系统的建立

在地理信息系统支持下，建立了太湖流域洪涝灾害损失评估系统.对1999年太湖流域洪涝灾害进行评估，结果表明，系统具有一定的精度.     

BP神经网络在洪涝灾损失快速评估中的应用

在洪涝灾损失主要影响因素及洪涝灾害特点分析的基础上,采用BP神经网络结构,构造了洪涝灾损失计算的人工神经网络．该网络的输入层反映洪涝灾害的雨情、水情及社会经济和财产状况,中间层反映洪涝灾害的类型,输出层用于表达因洪涝灾害造成的经济损失．应用该网络结构建立了典型流域的洪涝灾损失快速评估模型,并对太湖流域洪灾损失进行评估．评估结果的合理性验证了BP神经网应用于洪灾损失快速评估的科学性．     

太湖水网地区河网调蓄能力分析

平原地区一般河网密度高,河道比降小,水流流泄不畅,极易造成内涝灾害.但由于河流众多,水面面积大,河网的调蓄能力也相当可观.以太湖流域1991年特大洪涝灾害为例,采用河道非恒定流的计算方法,分析太湖河网的调蓄水量.经计算表明,太湖流域的河网调蓄水量约为太湖调蓄水量的50%,对缓解太湖洪涝灾害起着重大的作用     

风险分析与损失评估相结合的北方城市洪涝灾害研究——以郑州市2021年7月特大暴雨洪涝灾害为例

城市洪涝灾害常造成灾难性的生命和财产损失,开展城市洪涝灾害研究对于洪涝灾害防治至关重要.已有研究多从洪涝灾害风险或损失的单方面展开研究,且国内的研究区域多集中在降雨较多的南方城市,近年来北方城市极端暴雨事件频发,而相关研究却较少.该文从洪涝灾害全链路的角度开展研究,构建了城市洪涝灾害风险分析方法及损失评估模型,并以北方城市郑州2021年7月特大暴雨洪涝灾害为例,定性分析洪涝灾害风险的时空分布,定量评估洪涝灾害造成的经济损失,定性与定量相结合对此次洪涝灾害进行了系统研究.结果表明：洪涝灾害风险分析方法与损失评估模型能准确预测分析灾害的发生区域并评估其损失;洪涝灾害的高风险区与高经济损失区域一致.     

基于GIS的洞庭湖区洪涝灾害动态评估

文章分析了洞庭湖区洪涝灾害的成因背景,并结合地理信息系统的特点和灾害动态评估的要求,运用GIS技术建立了湖区洪涝灾害损失评估系统.为湖区防洪、抗洪、防涝等行为提供辅助决策, 以至最大限度的减少湖区洪涝灾害损失,对发展湖南经济具有重要的意义.     

洪涝灾害评估研究综述

洪涝灾害在世界范围内发生频繁,灾情严重,带来损失巨大.对洪涝灾害的评估是认识和管理洪涝灾害的前提和要求.洪涝灾害评估可以分为灾前评估、灾中评估和灾后评估三个阶段.文章聚焦于灾前评估和灾后评估,在界定了相关概念的基础上,从致灾因子、孕灾环境的危险性和承灾体的脆弱性等角度概括了洪涝灾害风险评估的内容,从指标确定、损失计量和等级划分等角度介绍了洪涝灾害损失评估的内容,并列出了主流研究方法.最后,对洪涝灾害评估的未来研究方向作了展望.     

灰色系统理论在移民安安置区重建评估中的应用

本文利用龙色系统理论，通过各移民安置区典型村的各项技术经济指标，对太湖流域防洪工程的移民安置工作进行一次评估评级。理论上评估的结果与客观实际基本相符.     

基于GIS的洞庭湖区洪涝灾害动态评估

文章分析了洞庭湖区洪涝灾害的成因背景,并结合地理信息系统的特点和灾害动态评估的要求,运用GIS技术建立了湖区洪涝灾害损失评估系统。为湖区防洪、抗洪、防涝等行为提供辅助决策,以至最大限度的减少湖区洪涝灾害损失,对发展湖南经济具有重要的意义。     

近20a云南洪涝灾害损失的灰色关联度分析

利用1991～2010年云南省洪涝灾害灾情数据,基于灰色系统理论计算灾情灰色关联度,对洪涝灾害进行定量评估,并分析其变化趋势.结果表明:近20 a间云南洪涝灾害损失1990年代后期为一个高峰期,1998年最重;受灾人口、死亡人口、损坏房屋、农作物受灾面积的变化趋势较为一致,出现峰值后呈下降趋势,而直接经济损失的变化趋势不明显;1998、1999年划为极重灾年,1996、1997、2001年为重灾年.     

洪灾损失评估方法及其应用研究

洪涝灾害是当今世界上主要的自然灾害,防治洪水灾害是世界各国普遍关注的问题,洪灾损失评估是防洪减灾领域的一项基础性工作,在防汛指挥调度和抢险救灾等工作中急需一套适用、易行、可靠的洪涝灾害损失评估模型.在分析技术路线的基础上,提出洪灾损失评估计算方法,并以浑河为实例,验证提出的洪灾损失评估方法.