基于空间化技术和土地利用的兰州市GDP空间格局研究

根据分产业建模的思路,利用RS和GIS技术,结合面积权重、反距离加权、距离衰减加幂指数的GDP数据空间化方法,实现了以土地利用类型为基础的兰州市500 m×500 m格网GDP数据空间化仿真模拟.结果表明,2006年兰州市GDP总值分布具有明显的沿河谷地带聚集和沿交通线分布的特征,黄河兰州段及其支流湟水谷地是GDP最集中的地带,庄浪河、大通河、宛川河河谷和陇海、包兰铁路沿线是次聚集地带;同时,在永登县坪城、秦王川盆地和榆中县三角城盆地,GDP总量呈不连续的面状聚集,相对周边地区为GDP高值区,与现实情况基本一致.模拟结果能较为准确地反映区域内经济发展的差异,对准确把握区域经济动态发展具有一定的实用价值.     

面向自然灾害风险分析的房屋价值空间化研究:以北京市为例

房屋价值空间化研究是自然灾害风险评估中暴露性评估重要组成部分,但基于行政单元的房屋统计数据无法与致灾因子的影响范围在空间上精确匹配.为弥补现有统计数据的上述缺陷,本文以北京市为例,提出一种便捷、可靠的房屋价值空间化模拟方法.首先,以GIS平台为支撑,以人类居住层数据(GHS-BUILD)为房屋的空间分布范围;然后用2010年LandScan人口密度的空间分布表征房屋建筑面积的空间差异性;最后将2015年北京市各区县房屋建筑面积统计数据展布至38m分辨率的空间栅格单元上,利用2km×2km的样区调查数据对模拟结果进行精度检验.结果表明:人口集中的城镇区模拟的平均相对误差为-12%,乡村地区模拟的平均相对误差为-63%,较均匀分布法有所改进.根据重置成本计算各功能区房屋价值,与地震危险性分布图的叠加分析表明,本方法可以有效解决地震灾害暴露性分析中统计数据空间不匹配的问题,对于提高灾害风险评估精度及灾后快速损失评估具有重要意义.同时,我国其他城市也具备本方法所需所有数据,可以应用此方法进行自然灾害房屋价值暴露性分析.     

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.      

基于多源数据的四川省GDP公里格网化研究

社会经济统计数据的空间化是地理、社会、经济等领域共同关注的热点问题之一.针对以行政区为单元的经济统计数据难以反映单元内详细分布的问题,通过分析一、二、三产业GDP与土地利用类型的关系,对第一产业建立面积加权的空间化模型;第二产业中水电业建立装机容量加权的空间化模型,其余第二产业建立面积加权模型;第三产业中交通业建立路网长度加权的空间化模型,其余第三产业基于城镇规模,建立距离衰减加幂指数模型,以建立的模型进行四川省2009年GDP空间化实验,得到1km2的格网GDP空间分布数据,分析表明四川省GDP高值区分布在以成都市为中心的成都经济区,较真实地反映了区域经济的空间分布特征,其结果对灾害风险评估、区域经济分析、资源环境研究等具有重要意义.     

基于多源数据的福建省人口数据空间化研究

针对人口统计数据无法精细直观反映人口真实的空间分布状况的问题,该文以福建省为例,对其2015年的人口数据进行空间化。以多源数据为基础数据,在县级尺度上采用了空间回归模型构建福建省2015年福建省500 m人口空间分布数据,在乡镇尺度上对其空间化结果进行精度验证并与WorldPop、中国公里网格人口分布数据集比较。结果表明:NPP/VIIRS夜间灯光、路网、DEM、土地利用数据与人口具有较强的相关性,有足够能力模拟人口的空间分布;对于2015年福建省人口数据空间化,空间误差模型比空间滞后模型的回归拟合效果更好;人口数据空间化结果精度比较高,在空间上能精细展现2015年福建省的人口分布状况;人口高值区主要集中在县城所在地,人口呈现出主城区高、四周低的空间分布格局。     

甘肃省人口空间分布特征分析

利用甘肃省乡镇人口统计数据和行政村、自然村居民点数据,基于GIS技术对甘肃省人口数据进行空间化,并进行人口空间分布特征和灾害风险分析.结果表明,甘肃省人口空间分布具有显著的条带状分布特征,从甘肃中东部片状高集聚区向西部发散,沿着河西走廊向西延伸,间断分布,河西走廊人口主要分布于市州政府所在地;甘肃省约有62.37%的国土面积上没有人口分布,在全省8.32%面积的土地上,分布着64%的人口,且这些地区人口密度较大(人口密度大于200人·km-2),其余人口分布在29.31%国土面积的土地上;甘肃省人口受地形影响较大,人口主要分布在地形条件较好的地方,在低海拔区域(1 000~2 000m)分布着全省68.96%的人口,低坡度(0°~30°)区域,分布着全省92.45%的人口,但是在地形较差的地方也分布着一定的人口,这些地区往往是地质灾害高发区,如陇南地区、舟曲、祁连山区等,灾害风险程度较高.     

基于土地利用数据及DEM的省域GDP统计数据空间化——以广西壮族自治区为例

针对传统的GDP统计数据难以与自然资源环境数据进行有效叠加的问题,以土地利用及DEM数据为依据,采用GIS、RS技术与SPSS软件相结合的方法,定量分析了土地利用类型、主要干道道路、城镇规模及与市中心有效距离等影响因子与GDP各产值的关系。根据分县控制、分产业建模的思路,第一产值GDP1用面积权重的方法模拟;第二产值GDP2以道路的反距离加权建模,第三产值GDP3基于城镇规模,距离衰减加幂指数模型。进一步融合DEM数据进行了海拔及坡度修正,最终实现GDP统计数据的空间化,获得了2009年广西(1×1)km格网的GDP密度。结果表明,空间化后的经济统计数据能宏观的显现了省域的经济增长趋势及时空演变格局。不同视角的了解过去发展的优势及不足,为相关部门提供空间数据信息与决策支持。     

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...     

基于改进神经网络及地理信息系统空间分析的风暴潮经济损失评估

台风风暴潮是影响我国最严重的海洋灾害之一,台风风暴潮经济损失的预评估对防灾减灾有重要作用。针对目前大量单机器学习模型评估效果不佳的问题,提出基于天牛须搜索算法优化的BP神经网络及GIS空间分析的台风风暴潮经济损失评估模型。该模型在神经网络训练前,先利用天牛须搜索算法对神经网络的初始权值阈值进行优化,以提高网络的寻优精度;在网络输出计算结果后,借助GIS空间分析功能找出待评估台风风暴潮的相似样本,并用相似样本对待评估台风风暴潮进行结果调整;最后基于悲观、乐观估计思想,给出台风风暴潮经济损失预评估区间。计算结果表明,结合GIS空间分析调整能给出更有效的模型评估结果。     

公路震害空间数据库的设计

为了实现公路震害地带性分布规律分析的自动化,研究公路震害空间分布特征,从概念、逻辑和物理3个层面设计了公路震害空间数据库,利用空间数据引擎技术,借助关系型数据库对数据进行存储与管理,建立了公路震害空间（EDH）数据库。基于此数据库,以映秀—汶川附近区域地质灾害与高程的空间分布关系为例进行了分析。分析结果表明：研究区域公路地质灾害的分布具有明显的高程差异性,高程低于1 500m区域的灾害分布很少;高程1 500～3 500m区域分布的地质灾害占总数量的85.4%;当高程上升到3 500m以后,随着高程的升高,地质灾害的数量反而减少。该数据库系统的建立,有效提高了公路震害空间分布特征分析的自动化程度和准确性。     

基于GIS的内蒙古中部区域洪水灾害风险评价

本文综合考虑自然以及社会的作用,从洪水危险性和社会易损性两个角度出发,选取地理高程、人口密度、人均GDP和历史灾情数据为指标,采用快易的叠加分析法对研究区(内蒙古中部)进行区域洪水灾害风险评价,实现了各种指标定性与定量的组合,得出研究区洪水灾害风险评价图.结果表明,研究区南部靠近黄河的河套平原地区,由于地势较为平缓、靠近河流、经济发达,洪水灾害风险较大.在研究区北部,由于经济不发达,人口较少,洪水灾害风险较小.与实际基本相符.     

海南岛台风灾害综合危险评价

为更好地揭示海南岛台风灾害危险分布规律,耦合孕灾环境敏感和致灾因子危险两方面因素,利用海南岛1980-2019年台风数据,运用组合权重法,构建海南岛台风灾害综合危险评价模型,并按10年间隔划分为4个年代,得到海南岛不同时期台风灾害综合危险分区.结果 表明:①孕灾环境敏感程度在空间上具有从东部、西南部沿海向内陆逐渐降低趋势,以中低敏感区为主,面积占比30.88％,高敏感区面积1495.02 km2,占比为4.42％;②致灾危险程度随时间推移呈现上升一下降—上升变化趋势,空间分布具有从沿海向内陆呈逐级递减趋势特征;2001-2009年致灾因子危险程度低的范围最广,面积为25624.85 km2,占比达75.7％;2010-2019年致灾因子危险程度高的范围最广,面积占比达34.78％;③台风灾害综合危险随时间变化呈现下降—升高趋势,空间上均具有从东北部、西南部沿海向中部内陆和西北部沿海降低特征;2001-2009年综合危险指数最低,面积占比为29.61％;2010-2019年代综合危险指数最高,面积占比达42.08％;④台风灾害综合危险高值区主要分布东部、西南部沿海的文昌、陵水等6市县;中值区分布在沿海、内陆的万宁、保亭等6市县;低值区则分布在中部内陆至西北部的五指山、临高等6市县.海南岛台风灾害随时间变化具有较复杂的演变规律,随着社会经济的发展,防治台风灾害的任务将更艰巨.     

基于遥感影像的中尺度人口统计数据空间化——以京津冀地区为例

基于 DMSP/OLS 夜间灯光数据、土地利用数据及其他与人口分布相关的社会经济与生态环境因子, 在中尺度区域上研究人口统计数据的空间化及应用。以京津冀地区为研究区, 首先获取2010 年京津冀地区人口普查数据; 然后基于各个相关因子(公路、铁路、河流、坡度、土地利用和夜间灯光)计算概率系数; 最后综合各种输入变量和概率系数运用地理信息系统技术把人口普查数据分配到各个像元上。用城市人口普查数据对分配结果进行检验, 检验结果为: 京津冀地区2010 年人口统计数据的空间化结果在城市尺度上的校验准确率可以达到74%以上。此检验结果表明该人口统计数据空间化的方法可以很好地应用于中尺度区域人口统计数据的空间化。     

未来气候变化情景下湖北省极端降水的人口暴露分析

基于湖北省历史灾情数据构建受灾率与雨强、人均GDP的回归模型,选取RCP4.5和RCP8.5情景下的日降水数据及对应SSPs路径下的人口和GDP资料,分析了湖北省不同时期极端降水事件、人口及人口暴露度的时空分布特征及变化情况. 结果表明:受灾率与雨强、人均GDP都存在着显著的相关性（P < 0.01）。通过构建受灾率模型,使之能够更加准确地刻画人口暴露情况。湖北省的极端降水事件在空间上自东南向西北递减,且整体强度随时间变化而增加;湖北省人口总数整体东密西疏,SSP3路径始终高于SSP2;人均GDP分布由武汉向四周递减,随时间快速增长,SSP2路径下的值始终大于SSP3;湖北省极端降水人口暴露度的高值中心,随时间变化向南向东发展,同时由于人均GDP的快速增长,设防水平大幅提升,人口总量减少,暴露总量不断减少,RCP8.5情景下,极端降水人口暴露度和暴露总量始终高于RCP4.5情景,并在未来中期时差距加大.      

福建省台风灾害直接经济损失预评估模型

基于2000—2009年对福建省造成灾害损失的22个台风数据,将台风分为气象型灾害和混合型灾害,利用数理统计的方法建立台风灾害直接经济损失预评估模型,在得到致灾因子和损失因子的多项式拟合关系基础上,进行了台风损失的悲观估计和乐观估计,并对台风灾害的影响等级进行了评估.研究结果显示该模型具有较高的拟合率,由误差分布和实际评估结果计算的模型的有效率均达到80%以上,能够较好地预评估台风可能造成的直接经济损失并能有效地分析台风灾害的趋势;灾害等级预报的准确性稍低于灾害经济损失预报的准确性,但总体属于同一水平.模型的建立可为防灾减灾提供科学依据,具有实际意义.     

台风风暴潮损失评估方式的优化分析

全球气候变化背景下,海平面上升和温室气体的大量排放加剧了台风风暴潮损失,构建准确的损失评估模型对海洋防灾减灾工作有重大现实意义。本文选用1995-2020年50组广东省台风风暴潮进行试验,基于气候变化和风险评估理论建立台风风暴潮损失评估指标体系,使用主成分分析筛选输入因子,进行RBF神经网络和支持向量回归模型的直接经济损失和海水养殖受灾面积评估,通过比较有无气候变化指标评估模型的结果,验证了气候变化是影响灾害损失的重要因素。采用熵权法组合RBF神经网络和支持向量回归模型进行直接经济损失评估,对比单一模型发现组合模型有更好的预测精度,为防灾减灾事业提供了有效的损失评估方式。     

中国沿海地区台风致灾因子危险性评估

从台风大风、暴雨和风暴潮3个方面选取指标,尝试构建了台风致灾因子危险性评价指标体系和评价模型.并在GIS环境下对沿海地区台风致灾因子危险性进行分析评价.评价结果显示:海南省和广东省、福建省、浙江省的沿海区域台风致灾因子危险性较大,上海市和广西省、江苏省的沿海区域以及广东省、福建省、浙江省的内陆地区台风致灾因子危险性中等...     

相似路径台风风暴潮过程对比

基于MIKE 21模型和Holland台风风场模型,构建了1909号利奇马和0509号麦莎2次相似路径台风期间的风场和气压场,并模拟了相应的风暴潮过程。结果表明：台风中心附近增水变化显著,浙江东北部海域在台风登陆期间的增水更大;受台风强度影响,台风利奇马期间增水高值区更大,部分海域2次台风期间最大增水差值接近1.0 m;潮致欧拉余流速度较大值主要分布在100 m水深以浅的海域,量值超过20 cm/s,江苏沿海、台湾东北部海域存在欧拉余环流;台风利奇马期间近海斯托克斯余流值普遍小于麦莎期间;斯托克斯余流项对台风期间长江口、浙闽等近海浅水区短期物质输运过程起一定主导作用。用EMD方法和Hillbert变换分析了典型站点风暴潮位的特征,发现站点IMF1模态和天文潮位较吻合;水深和IMF3模态的最大功率谱密度呈现出较高的相关性,并且随着水深的增加,IMF3模态的最大功率谱密度逐步变大。