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.     

岩溶区燃气管道致灾概率分析： 基于易损性-灾害系统集成视角

为科学评估岩溶区燃气管道的致灾可能性,基于灾害系统理论从孕灾环境活跃性、灾害因子风险性、承灾体脆弱性多重维度全面分析致灾事件体系,结合贝叶斯网络的信念传播更新优势逐层推算致灾事件的危险概率;结合易损性与可靠度分析理论,立足于有限元模拟结果和聚乙烯管道特性构建数理模型,从灾害损伤强度和抵抗灾害能力两者的交互作用视角综合核算管道的易损概率,创新“事件危险性+管道易损性”的致灾概率研究范式并开展实例分析。研究结果表明：基于易损性-灾害系统集成视角开展致灾概率分析有利于立足系统性视角科学测度致灾事件的危险概率,同时准确评估管道抗外载能力对致灾过程的重要影响;ZJ岩溶区段燃气管道的致灾概率为0.9 692×10-3,属于不可接受等级,需根据成本与效益对岩溶发育程度、管道安全水平、灾害演化趋势等开展持续监测与科学评估。     

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.     

2012-19 科技新闻媒体关注指数排行榜

 干热风常发生于小麦开花及灌浆期,是影响华北平原冬小麦生长发育及产量形成的重大农业气象灾害之一,危害严重的年份可使小麦减产10%—20%左右。干热风的区划和预测预警等相关研究早已开展,基于灾害时空分布特征对灾害进行区划,是开发建立农业气象灾害监测预警模型的重要前提；而准确及时的干热风监测预警信息,可以为抵御灾害赢得宝贵时间,最大程度地降低损失。如何进一步做好干热风的分区区划和预测？研究者们一直在不断开拓新的思路和方法。     

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.     

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.     

近50a皖北地区气温变化特征分析

选取皖北地区5个代表气象站1957～2007年的逐月气温数据,采用线性倾向估计和累积距平等方法,研究了皖北地区气温变化的趋势和空间差异.结果表明:①近50a皖北地区的年平均气温升高约1.3℃,增温率0.25℃/10a;20世纪90年代开始气温快速升高,增暖明显.②四季气温的变化有明显差异,除夏季外,春、秋、冬3季气温均呈上升趋势,气温分别升高了1.7,1.4,1.8℃;增温率分别为0.34,0.27,0.36℃/10a;增温幅度从大到小依次为冬季、春季和秋季.③皖北地区东部的宿州和东南部的蚌埠增暖明显,增温幅度较大;皖北地区西北部的砀山、西部的亳州和西南部的阜阳增温幅度较小.气温异常偏高年份多出现在90年代以后,1991～2007年的17a中,气温异常偏高及以上等级出现10a,占59%.     

应用CF和Logistic回归模型编制滑坡危险性区划图

根据地理信息系统(GIS),以滑坡发生确定性系数(CF)和Logistic回归模型编制贵州省滑坡灾害区划图,其主要步骤为:应用历史滑坡灾点面积和滑坡致灾单因子子集面积计算CF,由此确定主要的滑坡致灾因子;应用Logistic回归模型、地理信息系统(GIS)空间分析工具和统计软件SPSS寻求最合适的模型描述灾害是否发生(因变量)与致灾因子(自变量)之间的关系;计算研究区域内各单元的滑坡概率,划分危险性等级,绘制基于GIS的贵州省滑坡灾害区划图;最后,用历史灾害分布数据检验滑坡灾害区划图.研究结果表明:根据区划图,贵州省可分为4个区域,即低危险区、中等危险区、高危险区和极高危险区;对贵州省的危险性分区合理,结合CF与Logistic回归模型编制滑坡灾害区划图的方法有效.     

豫南小麦栽培的几点针对性措施

豫南小麦种植区位于华北平原中熟东麦区的南部边沿,近年来,豫南由于冬季气温偏高,冬暖现象明显,小麦越冬生长不停形成旺长,有些年份一旦遇有寒流,形成冻害;4-5月份气流回升加快,尤其小麦灌浆中后期常遇干热风等灾害性天气危害,造成小麦减产;同时,冬小麦生育又具有"分蘖期长、幼穗分化期长、灌浆期短,易发病虫害"的特征;该区群众又有重施氮肥,轻施磷钾肥等习惯.然而,生产实践证明,选好良种、适时晚播、减少播量、中耕增温保墒、增施磷钾肥、注重病虫害防治.是该区小麦种植不可忽视的栽培措施.     

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.     

城市地下空间多灾种安全综合评价

针对灾害越来越多地以综合形式出现,而目前仅考虑单灾种对城市地下空间安全的影响不能反映实际情况的问题,结合城市地下空间的特点,在地下空间致灾机理研究的基础上,考虑各灾种的致灾特点及其相互影响,建立了由"灾害本身危险性"、"地下空间抗灾性能"2个一级指标、12个二级指标、43个三级指标组成的城市地下空间多灾种安全综合评价指...     

基于“FloodArea”模型的山洪灾害精细化预警方法研究

引用二维水动力模型"FloodArea",针对缺乏水文资料但有历史洪水淹没记录的山区小流域,在山洪灾害实地调查的基础上进行山洪风险雨量的计算;根据不同风险等级山洪淹没栅格数据和精细化承灾体地理信息资料,利用ARCGIS进行分析计算,实现山洪灾害精细化风险评估;基于山洪灾害不同风险等级致灾临界雨量和精细化风险评估成果实现山洪灾害精细化风险预警的目的.结果表明,利用"FloodArea"水动力模型能实现无水文资料的山区小流域山洪灾害精细化风险评估和预警.     

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...     

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。     

基于多源数据的上海市高温热浪风险评估

整合遥感数据、社会经济、自然生态数据等多源数据,从危险性(H)、暴露性(E)、脆弱性(V)和适应能力(A)4个维度构建上海市高温风险(HR)评估指标体系及高温风险指数(HRI)计算模型,揭示HR等级分布特征和空间异质性规律,识别风险空间地域及其致灾类型．结果表明:1）上海市的4个维度指数均具有显著的空间集聚特征,H指数从西南到东北逐渐降低后又升高,E、V和A这3种指数都呈现“中心—外围”特征;2）上海市HR以较低和中等水平为主,呈现从西南到东北逐渐降低后又升高的特征,且同样具有显著的空间集聚性,热点区在上海市的东北部和西南部,冷点区则大范围集中在城区东部,HRI平均最高值（1.80）在中心城区的长宁区,最低值（0.55）在浦东新区;3）不同致灾类型的面积占比由大到小依次为双维度主导型（45.89%）、单维度主导型（29.32%）、三重维度主导型（13.97%）、综合主导型（8.66%）,按照不同致灾类型的面积占比排序,面积最大的是H-A型（16.10%）,最小的是V型（0.13%）．研究结果为高温风险灾害预报预警机制及防灾减灾措施和方案提供借鉴和启示．      

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。     

杭州市2016年夏季高温热害风险评价与制图

从致灾因子、孕灾环境、承灾体和防灾减灾能力出发,以杭州市主城区为研究对象,选择植被、地形、社会经济数据和2016年夏季地表温度为热害风险评价数据,对地表温度数据进行缺失重构,实现了最高日气温的间接反演.同时利用模糊物元模型量化各个评价因子,将杭州市主城区划分为显著、次显著、一般和不显著4个等级风险区间.并运用层次分析法对各评价因子进行权重分配,借助栅格数据计算和GIS技术实现杭州市2016年夏季高温热害风险评估与空间制图.模型评估和空间制图结果显示,杭州市2016年夏季高温热害风险的空间分布格局为:下城区,江干区,拱墅区的大部分区域属于显著和次显著等级区域;上城区中部,滨江区中部,西湖区东北部,余杭区东部、中部和西南部,萧山区中部区域属于显著和次显著等级区域;海拔和植被较高的区域处于一般和不显著风险等级区域;西北、西南部的山区,东南部农田区域属于不显著等级风险区域.     

郑州50年来的气温变化及城市化对其贡献率

利用郑州1951年以来的气温记录,采用统计方法和最小二乘法分析了郑州的气温变化特征。计算了气温变化的幅度．用孟津1961年以来气温变化与郑州作对比,并用两地增温率对比计算城市化对郑州城市气温变化的贡献率．结果显示1951年以来郑州市年平均气温变化总趋势是不断变暖,气温升高幅度约0．23℃／10年,年平均最低气温及春冬季节气温升温幅度最大,夏季气温却有降温趋势．1961年以来郑州年平均气温的城市化增温率为0．064℃／10年,城市化增温对郑州城市气温增加的贡献率为25％．郑州1951年以来气温的变化还主要是受区域背景气候的影响;受城市化影响在夏季最明显．     

台湾海峡致灾大风气候特征分析

利用福建省沿海、台湾海峡及台湾岛布设的气象站、自动站、浮标站的观测资料,以小时极大风达到8级以上定义致灾大风,分析台湾海峡致灾大风的时空分布特征。结果表明,台湾海峡的致灾大风风速分布具有明显的季节分布特征,出现概率呈双峰型分布,峰值出现在10月和1月,谷值在5月,即秋冬季最多、春末夏初最少;10级以上大风主要出现在8~10月。致灾大风空间分布上,台湾海峡海面出现的概率远大于海峡东岸和西岸,海峡西岸中南部岸段大于北部岸段,海峡东岸北部岸段大于南部岸段。1~5月和9~12月以东北风为主,海峡海面和海峡东岸的偏北分量比西岸大;4月起西南风逐渐增多,6~8月以西南风为主,但各风向概率值的大小差异不大,特别是海峡海面和海峡东岸7~8月西南风和东北风的风向概率近乎相当,这与此时正值台风季、受台风影响时容易出现旋转风密切关系。