洪水风险分析与洪水灾害评估

我国是自然灾害频繁、影响范围广大、经济损失严重的国家。新中国成立以来,经过五十多年的治理,全国主要江河流域的防洪形势有了重大改观。由于洪水的影响因素众多,人类对自然界认知的局限性。目前尚无法完全从定性和定量的角度预知洪水发生的准确时间和真实过程;此外由于经济条件的限制和出于环境、资源等方面的考虑,洪水灾害目前还难以全面防范或彻底消除。多年来,随着我国人口的持续增长和经济的迅猛发展,我国洪涝灾害损失具有逐年增大的趋势。因此,增强全民防范洪水灾害风险意识,更好地认识自然和利用自然为人类造福,把洪水灾害的损失降低到最小。     

小麦生长后期三大灾害的发生及预防

青枯、干热风危害、倒伏是河南省小麦生长后期的三大灾害,及时预防这三大灾害的发生,是确保小麦优质高产的重要措施。     

社区灾害风险地图制图工具设计与实现

针对基层社区综合减灾示范创建实际工作中存在的制图不规范、标准难统一、制图不专业等问题,结合自然灾害综合风险普查成果应用,开发了一种灾害风险图快速制图工具软件。软件制图涵盖了自然灾害、安全生产、消防安全、公共安全4种灾害风险类型,旨在实现灾害风险的直观化、规范化呈现,提升基层灾害风险地图制作水平。该软件的研发可为基层社区综合减灾示范创建提供灾害风险地图制作方面的辅助工具,有效提高基层综合减灾示范创建工作水平和灾害风险管理能力。     

中小型滑坡隐患点状态判别分析法及结果分析

针对中小型滑坡灾害的特点,比较了各种稳定性评估方法的优缺点,得出工程类比法更加符合中小型滑坡灾害隐患点状态评估的现状。为此,将一种多元统计分析的判别函数法应用到滑坡灾害隐患点状态的评估中,建立了一种以历史资料为基础的工程类比法。首先确定了中小型滑坡灾害影响因素,根据历史资料分析了影响因素指标与稳定性的相关性然后将稳定性作为多维统计变量,投影到一维直线上,使得由不同稳定性总体产生的投影点尽可能分开,再利用距离判别法来建立判别准则。以重庆市武隆为例,进行实际评估,并验证了该方法的正确率和适用范围,得出该方法作为一种定性评估方法具有一定的实用性,适用于重庆市或具有类似地质环境的地区。     

岳阳楼区:工业企业退城记

城市工业灾害与一般的远离城市的工业事故相比,会造成更大的人员和财产损失,同时也会引起城市居民对于居住环境的恐慌。岳阳楼区是岳阳市的中心城区,也是岳阳市重要的城市建设、交通枢纽和商贸交易中心。岳阳城区的发展,也和全国很多城市一样,经历了一个由小到大、由弱到强的过程,随着生产规模和人口规模的不断扩大,原来的村庄变成了城市,原来的边缘区变成了中心区,原本属于郊     

株洲:城市安全加法减法一起做

株洲是有名的被铁路拖来的城市,建市60多年来,从一座仅7000人的小镇,逐渐发展成屹立湘江边的伟岸工业之城。作为典型的老工业基地,过去产业结构不合理、城市规划滞后的问题逐渐凸显,冶金、化工、建材、机械类等能耗高、污染重、危险系数高的行业所占比例较大,而随着城市的不断扩大,一些企业已经被城市所包围,给城市居民生活环境带来了很大影响。一边要实现现代工业经济跨越发展,一边又面临城市安全环保的严峻考验。面对这样的困惑,株洲市以开展城市工业灾害防治工作为契机,在一加一减之间,在产业发展和城市安全之间走出了一条平衡之道。     

并网光伏发电系统雷电灾害风险评估研究

针对并网光伏发电系统大面积的露天发电区域、密集的汇流线路及高度敏感的控制、逆变设备,借助于现有的雷电灾害风险评估理论、规范,在深入研究并网光伏发电系统损害源、损害类型及损失程度影响因素的基础上,提出了科学、可行的并网光伏发电系统雷电灾害风险评估方法。评估中,针对并网光伏发电系统不同区域等效截收面积互相重叠,发电组件直击雷防护等级不明确等问题,根据电气-几何模型,应用作图法,给出了定量解决方法。     

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。     

模糊聚类迭代模型在洪水灾害度划分中应用

介绍了陈守煜的模糊聚类迭代模型.利用该模型的计算结果可对聚类样本作进一步的排序.即先求各个类对模糊划分的相对隶属度,以此相对隶属度为权重,根据各聚类样本对各类以相对隶属度加权,求得样本对模糊概念的类别特征值,并根据其大小对聚类样本进行排序.将其应用于"96.7"洪水灾害分析,较清晰地划分出了各受灾地受灾程度的轻重.