暴雨洪水灾害人口损失评估方法研究进展

在气候变化与城市化背景下,暴雨洪水灾害损失风险加剧,给人口生命安全带来极大威胁,评估暴雨洪水灾害的人口损失成为灾害风险研究关注的焦点问题。本文基于灾害系统理论,归纳了基于“致灾因子(H)—承灾体(V)—孕灾环境(E)—人口损失(D)”的暴雨洪水灾害人口损失评估的概念框架;基于现有国内外典型研究,梳理了相应的指标体系和研究方法,以“影响指标—损失指标—分析方法”多维图显示,认为“综合影响因素—人口损失”关系分析是评估暴雨洪水灾害人口损失的核心。目前人口损失的评估方法依据其考虑的要素可划分为：基于“H-D”关系的脆弱性曲线法、基于“H-V-E-D”关系的多要素综合法和刻画过程的灾害系统模拟法等。着重从数据可获取性和方法有效性两方面进行综述,认为单一方法不能满足人口损失风险评估的需求,因此从灾害系统角度出发,从单一要素向多要素综合发展、从指标统计分析向过程动态模拟发展、从单一方法向综合集成方法发展是人口损失及风险定量评估的发展趋势。     

城市山洪灾害风险评价——以云南省文山县城为例

山洪灾害风险评价对于减灾防灾决策和管理非常重要。本文介绍基于遥感和GIS方法的应用,探讨一种快速、简便而且较为准确的城市山洪灾害风险评价方法。以发生于1998年7月26日文山城20年一遇山洪灾害为实例,将GIS的数字高程模型与实测的山洪水位和洪峰流量结合进行淹没分析,研究表明采用该方法可以模拟准确山洪泛滥范围,并计算淹没水深分布。根据不同水深指标,应用GIS工具完成了山洪灾害危险分区。本研究利用高分辨率遥感影像提供承灾体类型的可靠和准确数据用于易损性分析和期望损失评估的价值计算。根据典型区财产损失的抽样调查,建立了不同承灾体类型与水深的关系,并确定其损失率;应用GIS空间数据处理和分析的集成方法完成了复杂的损失评估。在此基础上,按期望损失程度进行分区划分而完成山洪风险评价。研究结果表明基于GIS和RS方法进行山洪风险评价效果良好,值得推广应用于其他洪水泛滥区。     

浙江省余姚市室内财产洪水脆弱性曲线——基于台风菲特(201323)灾后问卷调查

脆弱性用于量化承灾体在不同致灾因子强度下的损失率,是灾害系统特性的重要组成部分。灾害损失及危险性实际案例数据不足,是脆弱性定量研究的重要制约因素。研究面向台风菲特(201323)造成的余姚市室内财产洪水灾害,首先给出了脆弱性曲线及刻画二级不确定性的概念图;其次设计了灾害调查问卷并实地开展调查形成386份有效问卷;然后,基于调查数据分析了室内财产损失率随洪水淹没水深增加的变化特点;最后,用Logistic函数拟合了8条室内财产洪水脆弱性曲线,并利用Beta函数对脆弱性曲线的二级不确定性进行了量化。结果表明:室内财产较少或收入较低的家户或商户的受灾概率更高;室内财产损失率与淹没水深的关系可以分为渐增―快增―缓增3个阶段;不同水深区间的损失率不确定性分布存在差异,快增阶段的二级不确定性要高于渐增和缓增阶段;室内财产损失率与淹没时长之间缺乏统计意义上的显著相关。研究结果可以有效地描述浙江省余姚市室内财产洪水脆弱性,可为灾后损失评估、巨灾模型应用等提供有效的参数输入。     

广东省台风灾害经济损失风险评估

广东省是我国的经济大省,频繁遭受台风侵袭,造成巨大的经济损失,进行区域台风灾害经济损失风险的定量评估在制定防灾减灾措施方面具有重要的理论意义.本文通过1954-2008年间全国台风灾情数据与台风强度等级构建直接经济损失率曲线,采用GIS空间分析方法,计算广东全省98个县域单元不同强度等级台风经济脆弱性,在计算不同强度等级台风登陆广东的频次基础上,确定不同强度等级台风发生可能性,最终采用风险评估模型,对不同强度等级台风造成的广东省经济损失风险进行定量评估.评估结果表明:广东台风灾害造成的经济损失风险在百亿元以上,微度、轻度、中度和重度分别达到104.67、144.29、77.53和135.91亿元.空间上表现为珠三角地区的广州市、东莞市、深圳市、中山市、珠海市风险最高,从珠江入海口地区向内地呈辐射状减弱,内陆远离海岸线的县市风险值最低,不足0.50亿元,随着台风强度由微度到中度增强,粤西风险高于粤东,当达到重度时,表现为粤东沿海高于粤西沿海的格局.     

风暴潮灾害脆弱性研究综述

脆弱性是自然灾害风险研究的热点,风暴潮灾害脆弱性与风暴潮自然过程强度以及沿海社会经济、人口、自然环境等因素相关。本文从风暴潮灾害脆弱性定义出发,对国内外风暴潮灾害社会脆弱性和物理脆弱性进行了回顾,重点对人口、海堤、房屋等风暴潮灾害典型承灾体物理脆弱性研究进展进行了论述,分析了风暴潮灾害脆弱性评价中存在的不确定性,探讨了风暴潮灾害脆弱性在灾害损失评估、保险及再保险、防灾减灾决策支持等领域的应用,对未来风暴潮灾害脆弱性研究提出了以下展望：①开发符合中国沿海区域风暴潮灾害特征和承灾体分布的定量化、精细化脆弱性曲线,拓展风暴潮脆弱性评价结果在保险理赔、灾害损失评估等领域应用;②气候变化背景下中国沿海面临风暴潮巨灾风险,迫切需要建立科学的基于灾害实地踏勘以及物模实验、数值模拟相结合的风暴潮灾害典型承灾体脆弱性评估方法模型。     

中国沿海地区近20年台风灾害风险评价

依据自然灾害系统理论,综合考虑致灾因子和承灾体特征,提出台风灾害风险评价方法。在GIS环境下对中国沿海地区台风灾害危险性、脆弱性和风险进行分析评价。评价结果显示:海南省、上海市和广东省、福建省、浙江省的沿海区域台风灾害危险性较高;北京市、天津市、上海市和江苏省、山东省的大部分地区及广东省、福建省、浙江省、河北省的沿海区域承灾体脆弱性较高;海南省、上海市和广东省、福建省、浙江省的沿海区域台风灾害风险较高;而北京市、天津市以及河北省、辽宁省和山东省的大部分区域台风灾害风险较低。     

城市山洪灾害多目标评估方法探讨

本文针对目前城市山洪灾害的突出问题, 分析了国内外研究状况和发展趋势; 探讨了城市 山洪灾害多目标评估系统方法,包括山洪灾害泛滥范围的危险区划、城市易损性分析、城市山洪 灾害损失评估和风险评价四个主要内容。关于山洪孕灾环境、致灾因子和承灾体的社会经济状 况, 本研究提出一套基于GIS 的从数据采集→空间属性数据库建立→评价指标体系选择→预测 评价分析→山洪灾害危险性评价与风险区划的技术路线和方法体系。山洪灾害危险区划采用地 貌学和数值模拟方法; 以高分辨率遥感卫星影像为数据源, 分析了城市土地覆盖类型, 应用GIS 进行了山洪灾害损失评估和风险评价。山洪灾害多目标评估可用于指导城市洪泛区不同危险、风 险地带的土地利用规划与决策, 从而达到规避风险和减灾的目的, 并为山洪灾害影响区的居民提 供灾害风险信息, 以作为避难和防洪的依据。     

基于GIS的低温冷冻灾害风险区划研究——以安徽省为例

以安徽省为例,基于自然灾害风险形成原理,利用气象、基础地理信息、农业和社会经济等方面数据,从致灾因子危险性、孕灾环境敏感性、承灾体易损性以及抗灾能力等4个方面来综合评估安徽省低温冷冻灾害风险程度的地区差异,最终建立综合的灾害风险指数,并将该指数应用于安徽省低温冷冻灾害进行风险区划及结果验证。结果表明,安徽省低温灾害风险评估模型比较客观,较全面地反映出安徽省的低温冷冻灾害风险水平。     

基于GIS的陕西省干旱灾害风险评估及区划

在分析陕西省干旱灾害气候背景和社会经济环境的基础上,结合灾害学相关理论,从致灾因子危险性、孕灾环境脆弱性、承灾体暴露性、防灾减灾能力4个子系统选取指标,建立干旱灾害风险评估模型。依据陕西省气象、生态和社会经济数据,运用GIS空间数据分析功能将干旱的自然和社会属性统一起来进行干旱灾害风险评估及区划。结果表明：（1）致灾因子危险性等级具有自北向南递减趋势,危险性等级最高的是榆林,其次是延安、铜川、宝鸡、咸阳、杨凌区、渭南、西安、商洛、安康和汉中。（2）孕灾环境脆弱性呈自北向南依次递减的分布趋势。脆弱性由强到弱分别是榆林、延安、铜川、宝鸡、西安、渭南、咸阳、杨凌区、商洛、安康和汉中。（3）承灾体暴露性由高到低依次是榆林、关中中部、渭南、咸阳、宝鸡、铜川、商洛、安康和汉中。（4）防灾减灾能力大小依次是榆林、关中地区、延安、汉中、安康、商洛。（5）干旱灾害风险等级自北向南呈逐渐降低趋势。干旱灾害风险由高到低依次为榆林、延安、铜川、宝鸡、渭南、西安、咸阳、杨凌区、商洛、安康和汉中。     

沿海城市风暴潮灾害风险评估研究进展

联合国国际减灾十年计划提出应更加重视自然灾害所造成的风险及其相应的防灾预案。 经过十几年的发展, 风暴潮灾害风险评估逐渐形成了独特的研究领域。目前国内外风暴潮灾害风 险评估研究主要集中在对风暴潮数值预报、潮高估算和重现期研究, 危险性评估, 承灾体暴露性 和脆弱性评估, 灾害风险区划、灾情损失评估等, 对沿海城市的风暴潮灾害综合风险及其次生灾 害链风险的研究则较少。从自然、社会、经济、政策、文化和工程等多角度建立沿海城市风暴潮灾 害风险评估指标体系, 运用3S 技术对沿海城市的风暴潮进行综合灾害风险研究是当前风暴潮灾 害研究的重要方向。今后的研究重点应构建基于场景的风暴潮灾害风险评估方法体系和开发基 于风险的决策支持系统, 加强灾害撤退避难图编制研究, 建立持续的城市灾害风险管理体制以及 对防灾预案和灾情损失的定量化预评估等。     

基于孕灾环境的全球台风灾害链分类与区域特征分析

在全球气候变化与经济一体化的背景下,台风引发的次生灾害构成灾害链,加剧人口、经济等多方面的损失。以2000-2010年案例数据为基础,依据台风所经过区域的孕灾环境特性,提出了全球台风灾害链分类体系,并统计得出类型与强度的区域特征：在西北太平洋,主要发生于山地（丘陵）区（占34.4%）,强度为3.1;在南太平洋,主要发生于岛屿区（占59.2%）,强度为2.6~3.0;在北印度洋,主要发生于河口海岸区（占35.8%）,强度为0.7~0.9;在南印度洋,主要发生于平原区（占31%）,强度为2.6;在北大西洋与东北太平洋,主要发生于平原海岸区（分别占24.7%与31.2%）,强度分别为2.0~2.3和2.3。研究结果可为台风灾害链自动识别、动态模拟与预测提供理论基础,用以支持区域防灾减灾建设与应急响应策略制定。     

浙江省台风灾害直接经济损失评估模型

基于浙江省1984―2007年发生的40个台风数据及历史灾情数据,从致灾因子、孕灾环境、承灾体和防灾减灾４个方面选取影响因子,利用模糊综合评价方法建立直接经济损失模型,并对其进行验证。结果显示：该模型具有较高的拟合率,相关性系数达到0.806;基于3次台风过程数据进行模型验证和误差分析得知其模拟值与实际统计值基本一致,模拟误差在合理的范围之内;模型能够较好地评估一次台风灾害可能造成的直接经济损失,为政府部门的防灾减灾工作提供科学依据和决策支持,具有实际意义。     

产业网络灾害经济损失评估研究进展

开展产业网络灾害经济损失评估研究,是理解产业网络脆弱性和潜在风险,科学指导灾前风险防范及灾后恢复重建决策的关键环节。本文从产业网络中灾害扩散的角度,对其造成的经济损失类型及研究进展进行了系统梳理。结果表明,产业物理损失方面,主要通过建立灾害强度参数与厂房建筑、生产设备及存货等物理损失程度间的脆弱性曲线进行评估。受灾产业中断损失方面,应关注其组合投入要素物理受损情景下的生产能力损失程度(PCLR)。产业网络灾害波及损失方面,主要存在微观“企业供应链网络”和宏观“产业链网络”二种研究尺度。其中,前者以微观企业个体为基本粒度,利用复杂网络分析方法,模拟灾害依托企业供应关系扩散的空间过程及其造成的供应链中断损失;后者以聚合的产业部门或区域为基本粒度,利用投入产出(IO)、可计算一般均衡(CGE)等宏观经济计量模型,模拟灾害在产业部门或区域间的扩散过程及其造成的宏观区域经济损失。最后,从情景分析的视角,构建包括灾害事件场景、产业网络暴露、节点物理损失和中断损失、供应链网络中断损失、宏观产出损失于一体的多过程、多尺度经济损失集成评估体系,以综合模拟灾害损失在产业网络中的放大效应。     

基于历史暴雨洪涝灾情数据的城市脆弱性定量研究——以北京市为例

基于历史暴雨洪涝灾情数据构建脆弱性曲线,定量研究北京市在不同降雨量下的宏观脆弱性。分析显示,在现有的抗灾能力下,相同降雨量所导致的农作物受灾率值最高,死亡失踪率值最低;随着最大2 d降雨量增大,承灾体的损失率增加明显,当最大2 d降雨量重现周期达到百年一遇时,在现有的社会经济暴露状况下,受灾人口数将达到147.4万人,死亡失踪人数也将有可能达到50人左右,农作物受灾面积有可能达到7万hm²,倒塌和损坏房屋将可能达到60万间,直接经济损失可能超过400亿元。北京市的洪涝灾害风险管理力度还有待加强。     

自然灾害风险评估与分级方法论探研——以山西省地震灾害风险为例

自然灾害发生的可能损失一直是灾害风险评估上的难题.本研究以自然灾害风险评估经典模型为基础,提出了新的自然灾害风险评估与风险等级划分方法,利用历史灾情和孕灾环境解决风险评价中致灾因子破坏力与灾害发生的可能,并以山西省地震灾害风险为例进行了定量化评估研究.主要改进在于:确定灾害损失率和环境参数以建立地震灾害可能损失计算模型...     

基于社区的台风灾害概率风险评估——以上海市杨浦区富禄里居委地区为例

基于PGIS方法,以上海市杨浦区富禄里居委地区为案例,开展给定概率下的社区台风风险分析。结果表明,近60 a影响上海市区的台风中,最大风速大于17.2 m/s的超越概率(AEP)为12%。在此情景下,共有52幢建筑物(占全部建筑物的15.3%)有台风大风损失。上海市区最大的一次台风过程雨量达306.5 mm,其超越概率为1.8%。在该情景下,研究区地面积水最深处达0.61 m,有115幢建筑物(占全部建筑物的33.8%)有经济损失。在上述情景下,台风大风与过程雨量造成的损失对当地居民尚属可接受风险范围。     

沿海港口自然灾害风险评价

以多灾种复合为背景,选取沿海城市中重要的基础设施——港口为研究区域,包括大连港、天津港、青岛港、上海港、宁波—舟山港、厦门港、深圳港、广州港,从危险性、暴露性和脆弱性等方面选取指标,探讨构建了沿海港口自然灾害风险评价指标体系与评估模型:评价结果为:沿海港口的灾害风险指数相差较大,风险值在空间上表现出长江三角洲沿岸>珠江三角洲沿岸>环渤海沿岸:评价结果可以为沿海港口防灾减灾提供理论依据。     

1949-2015年中国典型自然灾害及粮食灾损特征

中国是一个自然灾害频发的国家,研究其自然灾害演变特征及粮食灾损规律,对实现中国社会经济可持续发展、解决中国粮食安全问题具有重要意义。本文先基于Python语言编程获取1949-2015年中国31省市自然灾害造成的受灾、成灾、绝收面积,构建灾害强度指数分析不同灾种的时序特征分异,利用趋势分析、ESDA方法分析不同灾种在省域空间的分布特征及冷热区;再获取1949-2015年粮食种植数据,通过粮食灾损估算模型、定义粮食灾损率、地理空间探测器,计算并检验中国粮食损失时空特征及分异性。结果表明：① 相比受灾面积曲线,本文构建的灾害程度指数能够更好揭示自然灾害时序演变特征;② 1949-2015年期间中国两大主力灾害（洪灾、旱灾）交替出现,未来5~10年以洪灾为主;③ 灾种排序旱灾>洪灾>风雹>低温>台风,其中旱灾、洪灾受灾占比过半;④ 省域不同灾种间空间趋势变化特征明显,区域受灾面积东部>西部,北部>南部,且北部灾种单一、南部多灾并发;⑤ 自然灾害受灾总和、旱灾、雹灾、低温空间上全局自相关性不显著,呈随机模式分布,洪涝、台风在空间分布上具有显著的全局自相关性,呈集聚模式;⑥ 1949-2015年灾害、灾损量、灾损率整体时序趋势呈现先升后降,2000年为临界点,空间分布具有异质性,单因子解释力度差异显著,多因子交互均呈非线性增强关系,胡焕庸线两侧冷热点分布呈两极化且其重心向北迁移。建议政府加强除旱减雹（西北）、除旱排内涝（东北）、排涝防冻（中部）、排涝预台（东南沿海）等工程技术措施;同时西北（环境恶劣）、东北（中国粮仓）应作为防灾减灾重点保护区,制定专项保护方案,以保证中国粮食丰产增收。