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.     

基于证据推理法的城镇综合承灾能力网格化评价方法

目前针对区域综合承灾能力的研究大多仍基于城市尺度,少有针对城镇尺度的研究,且针对区域综合承灾能力的研究大多以行政单元为评价单元,精度稍显粗糙。该文根据华东某县级市实际城镇特色建立城镇综合承灾能力评价指标体系,基于证据推理法结合层次分析法,以1km×1km的网格为基本评价单元,从定性、定量数据两方面完成对该市综合承灾能力的评估。该文主要探索了高精度的城镇综合承灾能力评价方法,得到网格化的高精度评价结果,发现"抗灾能力→空间布局因素→重大危险源"这一指标在整体评价中具有突出重要作用,评价结果与该地区实际情况基本吻合。该评价方法对城镇级别应急管理具有很好的应用价值,对提升城镇区域减灾防灾能力有积极意义。     

基于DMSP-OLS和Landsat8数据的省域GDP空间化方法——以北京市为例

随着社会经济数据的省域空间化需求的增加和夜间灯光数据应用的日渐成熟,基于北京市的DMSP-OLS夜间灯光数据,根据相关分析和回归分析的方法,建立综合灯光指数与第二、第三产业GDP的回归模型;利用北京市的Landsat8数据,依据CART决策树算法分类出高精度的土地利用类型图,构建耕地、草地、林地和水域面积与第一产业GDP的回归模型;通过对模拟的第一、二、三产业GDP共同求和的方式计算GDP总值,最终建立北京市的1km格网GDP空间分布图。结果表明,模拟的第一产业GDP的平均残差和相对误差分别为0.04亿元和3.55%,第二、三产业GDP的平均残差和相对误差分别为-5.54亿元和3.35%,GDP总值的平均残差和相对误差分别为-6.43亿元和3.36%。生成的GDP密度图能较全面地反映北京市的社会经济分布特征,可为经济决策和GDP产值估算提供依据。     

基于DMSP-OLS和Landsat8数据的省域GDP空间化方法——以北京市为例

随着社会经济数据的省域空间化需求的增加和夜间灯光数据应用的日渐成熟，基于北京市的DMSP-OLS夜间灯光数据，根据相关分析和回归分析的方法，建立综合灯光指数与第二、第三产业 GDP 的回归模型；利用北京市的Landsat8 数据，依据 CART 决策树算法分类出高精度的土地利用类型图，构建耕地、草地、林地和水域面积与第一产业 GDP 的回归模型；通过对模拟的第一、二、三产业 GDP 共同求和的方式计算 GDP 总值，最终建立北京市的 1 km格网 GDP 空间分布图。结果表明，模拟的第一产业 GDP 的平均残差和相对误差分别为 0.04 亿元和 3.55%，第二、三产业 GDP 的平均残差和相对误差分别为-5.54 亿元和 3.35%，GDP 总值的平均残差和相对误差分别为-6.43 亿元和3.36%。生成的 GDP 密度图能较全面地反映北京市的社会经济分布特征，可为经济决策和 GDP 产值估算提供依据。
     

基于DEM的流域灾害点密度研究

以重庆市巴南区安澜镇为研究范围,以大比例地形图数据为基础,以50 m×50 m网格尺寸为单位提取研究区数字高程模型(DEM),利用Arc GIS水文分析模块,通过DEM的洼地填充、模拟水流方向确定各网格单元汇流累积量,并依此设置合理阈值提取河网,根据水流方向数据得到安澜镇110个小流域;以安澜镇山洪的历史灾害统计数据为基础,以110个小流域为统计单元,通过空间的叠加分析、属性表的连接等确定各统计单元灾害点分布情况,利用空间统计分析工具得到安澜镇流域灾害点密度分布情况;结果表明:灾害点高危险密度为1.180-2.341(个/km2),面积为11.89 km2,占安澜镇总面积的9.73%,符合研究区实际情况,划分流域是相对合理。     

基于ArcEngine的北京房屋普查信息系统设计与实现

目的是清查北京房屋的数量和现状,对海量的各类房屋数据进行快速查询和分析.方法为利用GIS技术,结合房屋普查结果,以Visual Basic语言和GIS组建库ArcEngine为平台建立信息管理系统.结果以北京市房屋普查数据为基础,建立北京市房屋普查信息管理系统,得到各种类型的统计数据、图表和反馈分析.     

基于多源数据的河南省GDP空间化

随着社会经济的快速发展,以县区为单位统计的GDP数据不能客观反映县级内部地区的经济差异,对GDP 统计数据进行空间化是解决该问题的手段之一.本文以河南省为例,在GIS平台下采用分产业建模方式,结合土地利用 数据、人口数据、DMSP/OLS数据、GDP统计数据,利用相关分析和回归分析的方法,实现GDP的空间化.结果表明,第 一产业与土地利用类型有密切的线性关系;第二、三产业之和与人口数据、DMSP/OLS数据都有很好的相关性,将人口 数据与DMSP/OLS数据相结合构建的综合因子与GDP2,3之间的相关性更好,相关系数为0.949,R2 为0.901.利用综合 因子与第二、三产业GDP数据回归建模,可以提高第二、三产业空间化的精度.验证结果显示乡镇尺度模拟值与统计值 之间的平均相对误差为10.34%,本研究的模型具有较高的精度.空间化后的GDP的密度图能够反映地区内部的经济情 况,对研究该地区的经济空间差异有一定的价值.      

浙江省台风灾害风险评估

台风灾害发生具有不可抗拒性和不确定性,做好台风风险研究是灾害防御的重要工作。利用空间化技术,基于浙江省土地利用类型以及社会经济统计数据,定量模拟500 m×500 m分辨率的浙江省人口和GDP产值分布情况,作为承灾体脆弱性的精细化评估指标,结合影响浙江省的64个台风数据对浙江省台风灾害进行风险规划。结果表明,人口和GDP空间化结果模拟值与统计值线性相关系数达到0.95和0.98,在市县尺度能良好地反映统计数据分布规律,将空间化技术运用到台风灾害风险评估中,可提高风险评估和区划的精度,为防灾减灾政策制定提供参考依据。     

夜间灯光数据下河北省能源消费量的空间模拟

以NPP-VIIRS夜间灯光为数据源,对河北省各地级市能源消费数据与夜间灯光数据进行相关性分析,确定相关系数最高的二次多项式模型作为能源消费的回归模型,根据夜间灯光数据计算并修正各地级市内能源消费值,生成1km格网的河北省能源消费分布图.精度检验结果表明,能源消费的总体相对误差接近0,说明模型的模拟精度较高.全局空间自相关分析结果显示,2013年河北省能源消费具备显著的空间集聚性;局部空间自相关分析结果表明高能源消费区集中于各地城区和工业区,低能源消费区集中于以林地和耕地为主的北部和西部山区中,结果符合河北省能源消费的现状.     

基于RS和广义目标函数法的清水沟地质灾害承灾体易损性评价

选取白龙流域内具有代表性的清水沟小流域,以清水沟承灾体个体为评价单元,基于遥感数据和广义目标函数方法,引入地质灾害直接威胁概率指标,构建了小流域地质灾害易损性评价指标体系和评价方法,开展了清水沟大比例尺易损性评价.结果显示:清水沟小流域易损性为0～0.105的低易损性承灾体面积占全流域面积的88.4%,0.106～0.251的中易损性承灾体面积占10.2%,0.252～0.812的高易损性承灾体面积仅占1.4%.从空间分布上看,低易损性承灾体主要分布在中上游,以草地、林地和耕地为主,高易损性承灾体主要分布在下游,特别是沟口冲积扇上的居民区,以房屋、公路、桥梁为主.流域内滑坡体对于其下方的沟道以及下游的居民区有较大威胁,导致这些区域的易损性显著增加.应当做好对滑坡体的防护措施,并对下游的居民区进行重点保护.