新疆近20a风灾研究

风灾是新疆的主要气象灾害之一。新疆风灾每年平均造成24亿元的经济损失。依据大风对农牧业所造成的灾害事件的损失,对风灾时空变化进行评估,其重要意义在于给出了描述大风灾害损失等级划分的量化标准。研究得出:新疆风灾可比损失值随着工农业生产总值的增长而增加,而且增长速度比经济增长速度快;阿克苏、喀什风灾次数较多,强度最大,巴州重大风灾受灾次数最多,是风灾防范和灾后救助的重点地区,和田、吐鲁番因次数较多,强度较大,哈密强度较大,是风灾防范和灾后救助的次重点地区;风灾在作物生长和收获的季节4、5、6、8月份危害最大;建议增加防治风灾投入,改善生态环境,加快退耕还林、退耕还草进程,把阿克苏、喀什、巴州等作为风灾重点防范区,和田、吐鲁番、哈密作为风灾防范和灾后救助的次重点地区,4、5、6、8月份作为重点防范季节。     

南疆近60年来洪灾时空变化特征分析

对南疆洪灾时空变化特征进行深入分析。结果表明:①南疆洪灾,在20世纪50~70年代发生频次较低,自1980年开始显著上升。洪灾年内主要集中在3~9月,其中7月频次最多为7.8次。春季发生融雪型洪灾,夏季以暴雨洪灾和暴雨融雪型洪灾为主。②阿克苏和喀什是南疆洪灾频次最多,暴雨洪灾持续时间最长的地区,巴州是暴雨洪灾频次及持续时间增长速度最快的地区。③阿克苏和喀什属于重洪灾区、巴州属于中洪灾区、克州与和田属于轻洪灾区。④洪灾损失随着工农业生产总值的增长而增加,而且增长速度比经济增长速度快,建议加大防洪投入力度,建设控制性水利工程。     

风灾危险性评价-以塔里木盆地为例

考虑到大风灾害的发生与发展不仅与大风灾害天气有关，还与其影响区的自然及社会经济状况有关。因此，结合新疆的实际情况，以承灾体指数CH和灾次指数ZC的变化分析了塔里木盆地大风灾害的空间分异特点，发现ZC的变化与CH的变化在空间上存在明显的错位。在此基础上，构建出风灾灾害危险性评价模型。它是风沙致灾强度和承灾强度的综合反映。结果显示：塔里木盆地最重要的工业城市库尔勒是风灾最危险的区域，其次危险的地区是：喀什、库车、阿克苏、轮台和莎车等地，应予以高度重视。这与塔里木盆地大风灾害的实际基本一致，说明用危险性指数DX来指针研究区的风沙灾害危险性是可行的。     

新疆风灾时空分布特征分析

风灾是新疆危害较重的气象灾害,其灾害的时空分布对风灾防御意义重大。利用1980—2019年新疆86县(市)死亡人数、倒塌房屋数、倒塌棚圈数、牲畜死亡数、农作物受灾面积以及风灾的出现次数6种风灾要素数据,通过构建风灾灾损指数,统计检验各类指数的概率密度服从伽玛分布,并进行灾损等级划分,分析风灾时空分布特征。结果表明:近40 a来新疆风灾灾损呈波动性上升趋势,尤其是1998年以后风灾损失呈偏重发生;春季是新疆风灾的高发季节,风灾各要素灾损在4、5月占全年的67%～90%;夏季风灾损失相对春季较小,秋、冬两季风灾损失最小。全疆各县风灾各要素灾损空间分布表明,南疆风灾发生频次明显多于北疆,农作物受灾面积主要多发、重发在天山两侧各县,死亡人数特重等级出现在南疆;风灾综合灾损特重、严重2个等级的区域主要集中在天山南麓哈密市至阿克苏地区一带以及喀什地区、和田地区等地,其中阿克苏地区风灾灾损最严重。     

51a新疆雹灾损失的时空分布特征

用新疆1952-2002 a的900例雹灾资料,对雹灾发生频次、受灾面积、经济损失的时空分布特征进行分析。结果表明,新疆雹灾频次、受灾面积、经济损失从20世纪70年代开始增长较快,受灾面积、频次1990年达到最大,可比经济损失最大值出现在1995年。雹灾主要集中在4～9月,雹灾发生频次6月最多,受灾面积5月份最多,可比经济损失值以7月份最大。按灰色关联灾情评估模型可将新疆分为严重雹灾区、重雹灾区、中雹灾区、轻雹灾区和微雹灾区五个区域。其中:阿克苏为雹灾重点防御地区,喀什、塔城、伊犁、博州、石河子为次重点防御地区。     

新疆大风灾害灾度和危险度分析

对新疆1980年到2000年的大风灾害信息和各地区县、市的统计年鉴及105个气象站53 a的资料进行分析。新疆的大风灾害事件多出现在夏季的5月和6月,这时候也正是新疆大风最多的时节。灾度分析得出新疆大风灾害均为轻灾,救灾以县级为主;并且各地区出现的最大灾度跟各地区出现的大风灾害事件的次数大体上一致,只有石河子市、巴州地区出现了不一致的现象。危险度分析得出,新疆没有极重度危险地区,大部分属于中度危险地区。通过对新疆的大风灾害的灾度和危险度分析,发现两种方法的分析结果存在差异并加以讨论,为各地州、县、市政府管理部门提供防治大风灾害的参考依据。     

新疆大风集中程度时空特征分析

基于2003—2017年新疆64个气象站点大风资料，以累积大风天数、连续大风天数、大风集中期和集中度为指标，探究该区大风天数的集中程度时空特征。研究表明：（1） 新疆年内大风天气主要集中在4~7月，连续大风天数主要以1~3 d为主。（2） 近15 a来，大风天气发生频率逐渐减少，频次越高递减幅度越大，但有趋向冬季、极端发展的趋势。（3） 空间尺度上，大风天气主要集中在北疆和东疆，而连续3 d以上大风天气主要集中在山谷地区。（4） 2003—2017年新疆地区年内大风天气分布总体在逐渐集中，集中期在逐渐提前。（5） 南疆和北疆西部以及东疆中东部年内大风天气分布较为分散，南疆南部和北部较为集中。（6） 南疆东南、北疆北部和东疆东北大风天气年内集中时段相对较早，南疆西北、东疆西部相对较迟。（7） 新疆地区大风集中度和集中期具有明显的聚集现象，高高聚集区域位于南疆南部和中部，低低聚集区域位于北疆和东疆的北部。     

2019年8月阿克苏罕见翻山大风精细特征及成因分析

南疆中西部的阿克苏地区,由于地理位置及地形的原因,在地面冷空气很强的时候,很容易就会出现翻山大风。为深入了解阿克苏翻山大风的机理,提高此类灾害性大风的预报能力,针对2019年8月15—18日出现的一次罕见翻山大风天气过程,利用常规气象观测资料、探空观测资料、模式预报资料、NCEP逐6 h格距1°×1°的再分析资料和阿克苏站、托万克提根洪沟站2个地面自动气象站的逐小时风向风速资料,对本次大风的精细特征及其影响系统和动力、热力条件进行了分析。结果表明：（1）此次大风是在东欧阻塞高压发展加强、中亚低涡长时间维持并3次分裂东移的形势下,由高空急流和低层冷平流的共同作用使冷空气的势能向动能转化而引发的持续性大风。（2）过程中出现了3次大风波动,均是高空槽引导冷空气翻越天山而形成,前2次是短波槽引起,大风持续时间短,第3次是主槽东移引发,大风持续时间长。（3）第一次大风波动中有对流性雷暴大风叠加,瞬间阵风达12级。（4）高空急流引起的强垂直运动和次级环流、中层辐合及低层辐散有利于大风的加强和维持。     

西北地区大风日数的时空分布特征

利用选取的西北5省(区)以及内蒙古西部(110°E以西)分布均匀的127个气象站1960-2000年41a逐月大风出现日数资料, 分析研究了西北地区大风的空间、时间特征, 并具体分析了大风与沙尘暴的时空关系, 揭示了西北地区大风分布的一些新事实。西北大风天气可划分为较少区(年均大风日数小于10d)、较多区(年均大风日数10~50d)、多发区(年均大风日数50~100d)和频发区(年均大风日数大于100d)。西北地区大部分区域为大风较多区, 占总站数的614%, 大风频发区分布最小; 大风最频繁发生的地方在新疆西北部的阿拉山口, 年平均大风日数超过160d, 平均不到3d就有一次大风天气, 大风日数最少的地方是陕西北部延安, 平均每年发生大风天气的日数不到1d。大风日数空间分布与地形有很大关系, 两山之间的峡谷地带以及高山和青藏高原极易出现大风天气。西北地区多数台站近40a来大风呈减少趋势, 其中新疆西北部、甘肃河西走廊西部和陕西东部等地区减少最为明显, 大风增加的区域主要集中在新疆东北部到青海西部地区, 其代表站年均大风日数从20世纪60年代到80年代中期以后增加了近3倍, 达到190d。总体来讲, 西北地区大风天气最多的季节是春季, 以5月最多, 其次是夏季, 秋、冬季特别是秋季大风最少; 陕西、甘肃中南部夏季大风较多, 青海东南部则夏季最最少, 冬季大风更多一些。进一步分析表明, 西北地区大风频发区与沙尘暴频发区并不完全重合, 例如, 南疆是西北乃至我国沙尘暴最频发区之一, 但是南疆却是西北地区大风的较少区, 年大风日数远少于沙尘暴日数。同样是沙源丰富的沙漠地区, 也都是我国沙尘暴的主要频发区, 但是塔克拉玛干沙漠及其附近地区的沙尘暴日数远多于大风日数, 而巴丹吉林沙漠地区的大风日数却比沙尘暴日数明显偏多。最近40 a西北地区大风与沙尘暴发生次数随时间变化趋势一致, 基本呈线性减少特征, 这说明在下垫面状况不变或变化不大的情况下, 近年来沙尘暴次数减少可能主要是由于大风天气(沙尘暴驱动因子)减少而造成的。大风的时间变化可以决定沙尘暴随时间的变化。     

鄂尔多斯高原清代风灾

根据历史文献资料,利用数理统计等方法研究了鄂尔多斯高原清代的风灾。结果表明:鄂尔多斯高原清代发生风灾51次,平均每5.3 a发生1次。其中轻度风灾16次、中度风灾34次、大风灾1次,分别占风灾总数的31.3%、66.7%、2.0%。研究区清代风灾变化可分为3个阶段。第1阶段为1644-1783年,发生风灾24次,平均每5.8 a发生1次,为风灾频次居中的多发阶段。第2阶段为1784-1843年,发生风灾4次,平均每15 a发生1次,为风灾频次最少的低发阶段。第3阶段为1844-1911年,发生风灾23次,平均每3.0 a发生1次,为风灾频次最高的多发阶段。从清代早期到晚期,鄂尔多斯高原风灾频次呈上升趋势。鄂尔多斯高原清代有4次风灾爆发期,分别为公元1708-1710年、1851-1853年、1878-1884年和1908-1910年。在1878-1910年间有2次风灾爆发期,对应于中国东部和北半球的低温期。鄂尔多斯高原清代风灾有6 a左右的短周期和23 a左右的长周期,其中23 a的周期是第一主周期。该区风灾发生的主要原因是强冬季风的活动,在气候寒冷期或干旱期发生频率较高。     

海洋灾害对海洋经济增长影响研究——基于内生经济增长与拓展C-D函数

基于内生经济增长视角,将海洋灾害损失与海洋科技进步内生化,与海洋劳动力和资本要素一并作为海洋经济生产驱动因素,测度海洋灾害对海洋经济增长的影响。研究表明,海洋灾害对当年海洋经济增长有负向影响,对灾后第2年海洋经济增长具有拉动作用,且长期呈现负作用。究其原因,海洋灾害主要通过破坏海洋经济生产基础设施、设备以及渔业资源等生产资本影响当期海洋经济增长;通过更新海洋科技和海洋经济生产资本存量拉动灾后海洋经济增长;长期来看,海洋灾害对海洋经济生产要素破坏作用大于对要素的更新作用。     

自然灾害的影响及间接经济损失评估方法

灾害的损失受灾前经济发展水平、灾种差异、灾后恢复重建策略、灾害管理水平和灾害保险体系完善程度等复杂因素的影响,加上基础数据精度、获取难度和校验的不确定性,目前还没有有效的灾害间接经济损失评估方法。而已有间接经济损失评估方法存在不足：首先,评估对灾害间接经济损失的构成、时空维界定模糊;其次,评估模型假设太多往往偏离灾后实际经济状况;最后,模型对灾害扰动的动态影响机制考虑不足,往往忽视灾后经济系统的弹性和部门生产容量的动态变化特征。因此,在进行灾害损失评估时应注意灾害对经济影响的动态机理,结合不同灾害类型对经济影响的特点和当地的经济发展状况,合理设置相关参数,使模型更切合实际,从而更合理有效的评估灾害造成的间接损失。     

论自然灾害经济损失评估研究的重要性

本文就当前国内外对灾害经济损失的认识、损失评估在灾害管理中的重要作用、灾害直接经济损失和间接经济损失评估存在的问题进行了综合分析,论证了灾害损失评估研究的重要性,区分了直接损失和间接损失的差异,阐述了间接损失评估的必要性和可行性。研究结果表明,直接损失和间接损失的评估同等重要、通过合理的评估方法得到的直接和间接损失的评估结果既是防灾减灾的迫切需求,也有利于提高防灾减损的管理水平。灾害学与经济学相结合是有效改进评估方法并提高灾害经济损失评估水平的有效途径。     

“一带一路”沿线地区自然灾害危险性与灾损空间格局研究

灾害危险性和灾害损失是区域灾害风险评估的重要内容。以往研究大多基于国别尺度,无法表征国家内部和经济带沿线的灾害损失特征。本文基于“一带一路”沿线地区的洪涝、干旱、风暴、地震4类主要自然灾害的历史数据,提出灾害数据空间尺度下推方法,构建了基于省级尺度的灾害数据库,从灾害发生频次与灾害损失的角度,探讨了“一带一路”沿线地区主要灾害危险性和人口、经济损失的空间分布特征以及综合灾损高值区的主导灾害。研究表明2003—2018年间,“一带一路”沿线地区灾害发生广泛,各类灾害危险性和损失具有明显的集聚特征：81.4%区域均有灾害发生,洪涝灾害发生范围最广,风暴主要发生在沿海地区,干旱灾害集中在中国北部和泰国等地,地震多分布于地震带沿线;全域人口损失以洪涝（53%）、干旱（26%）为主,经济损失以洪涝（49%）、地震（23%）为主,各地区人口和经济损失因区域内人口和经济基础不同存在空间差异;大部分区域损失由单一灾害主导,仅小部分地区损失受多种灾害共同影响。研究结果提示我们应针对各灾害高危区、灾损高值区及各地区主导灾害制定相适应的防灾减灾措施,为未来“一带一路”的自然灾害风险防范与综合减灾、重大基础设施建设等提供支撑。     

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。     

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。     

1987—2016年全球陆地气候气象及水文类灾害直接经济损失时空特征及贡献率分析

基于EM-DAT数据库1987—2016年全球陆地气候气象及水文类（气候相关类）灾害灾情数据及居民消费者价格指数（CPI）、GDP等社会资料数据，对直接经济损失、损失占比（直接经济损失/GDP）等在不同尺度上计算分析，并量化了频次、GDP、频次与GDP联合影响对损失占比变化的贡献率。结果表明：① 全球直接经济损失随时间变化呈显著上升趋势，损失占比先上升后下降，世界防灾减灾能力不断加强，但应对巨灾能力仍然较弱；② 收入水平越高区域遭受直接经济损失越严重，但中低和中高收入区域经济损失占比明显高于低收入和高收入区域；③ 直接经济损失严重地区有欧洲、东亚、南亚、东南亚及北美洲中南部地区，而损失占比较高地区主要有东亚、东南亚和加勒比海地区；④ 初期灾次对气候气象及水文类灾害损失占比变化起主导作用但影响力逐渐减弱，GDP和频次与GDP联合影响对损失占比变化作用逐渐增强，不同收入区域存在一定差异。