天津市静海区暴雨灾害风险精细化评估北大核心

根据天津市静海区18个乡镇2009—2018年逐时降水量,以及社会经济、地理地形、水利设施等数据,结合历史受灾信息,分别对静海区的暴雨致灾因子危险性、孕灾环境敏感性、承灾体易损性及防灾减灾能力进行分析,采用GIS技术和统计方法多因子叠加,综合得出静海地区暴雨灾害风险精细化评估和区划。研究发现,静海区北部区域以及南部中旺镇及其周边风险较高,而静海地区中部的风险较低;暴雨灾害高风险区主要分布在致灾因子敏感性、承灾体易损性较高而防灾减灾能力较低的静海镇和梁头镇及其周边,应加强防灾减灾设施建设。     

内蒙古马铃薯花期干旱灾害风险区划

利用内蒙古73个旗县气象站点1979—2013年的观测资料、历史干旱灾害资料、马铃薯产量数据和社会属性数据等,通过内蒙古马铃薯花期的降水距平干旱指标,确定了干旱致灾因子的危险性分布,结合承灾体的脆弱性、孕灾环境的暴露性和防灾减灾能力的评价指标体系,利用GIS的空间分析功能,对内蒙古马铃薯花期干旱灾害的风险性进行评估与区划。结果表明:干旱高风险区主要分布在鄂尔多斯市东北部、呼和浩特市部分地区、乌兰察布市大部、锡林郭勒盟南部和赤峰市部分地区,所占面积比例为15.0%;干旱中风险区主要分布在呼和浩特市南部和北部、赤峰市大部、通辽市西部和兴安盟大部地区,所占面积比例为33.4%;干旱较低风险区主要分布在通辽市东部和呼伦贝尔市东南部,所占比例为31.8%;干旱低风险区主要分布在具有灌溉能力的河套灌区和辽河流域,所占面积比例为19.8%。     

关中东部暴雨灾害风险区划研究

利用关中东部11个气象站1961—2007年的逐日降水资料、同期暴雨洪涝灾害和经济发展资料,在ARCGIS平台上,从暴雨的孕灾环境敏感性、致灾因子危险性、承灾体易损性、防灾减灾能力等4方面综合分析,形成关中东部暴雨风险灾害区划。结果表明：关中东部孕灾环境的高敏感区主要在秦岭北部渭河支流较多的二华地区和沿黄河的韩城市;韩城和潼关的雨涝致灾危险性最高,蒲城、大荔致灾危险性相对较小;临渭区为高易损区;关中东部的临渭区、大荔、韩城对暴雨灾害防灾减灾能力最强,其次为蒲城和华县。暴雨洪灾的高风险区在韩城和潼关。暴雨灾害风险区面积相对较小,防灾减灾相对较强,暴雨致灾危险性范围小,但受地形和地貌影响,孕灾环境敏感性较高。     

层次分析法和GIS技术在河南省雷电灾害风险区划中的应用

根据自然灾害风险评估理论,利用闪电定位资料、地理信息数据、社会经济数据以及雷电灾情等数据,采用层次分析法（AHP法）,从致灾因子的危险性、承灾体的暴露度和承灾体的脆弱性方面,研究雷电灾害风险评估及区划方法,建立起评价指标与风险评估的定量关系,形成了河南省雷电灾害风险评估的方法.同时,结合GIS技术,形成了致灾因子危险性分布图、承灾体的暴露度分布图和承灾体的脆弱性分布图,最终叠加形成河南省雷电灾害综合风险区划图.区划结果表明：高风险区主要位于豫东和豫西北大部分地区,低风险区主要位于豫北和豫西南部分地区.     

基于GIS的徐水县干旱灾害风险区划

以河北省保定市徐水县干旱灾害为例,对其干旱灾害风险区划进行研究。利用GIS技术,建立气象数据库,集成基础地理数据、气象观测数据和人口经济等资料;选择适当指标,实现干旱灾害致灾因子危险性、孕灾环境敏感性、承灾体脆弱性和防灾减灾能力栅格化的计算。通过建立干旱灾害风险评估模型,完成干旱灾害风险区划的绘制,并分析了徐水县干旱灾害风险区划的分布特点。结果表明,徐水县干旱灾害风险分布呈地区性差异,中部地区发生干旱灾害的风险较高,西南地区风险较低。     

海南岛棚栽西瓜低温寡照灾害风险区划

基于自然灾害风险分析理论,利用海南岛18个市县2001-2010年的历史气象数据、棚栽西瓜面积、耕地总面积、人均GDP等资料,通过选取致灾因子危险性、承灾体易损性和防灾减灾能力这3个因子构建了海南棚栽西瓜低温寡照灾害综合风险指数模型。结果表明,海南岛棚栽西瓜低温寡照灾害高风险区集中在中部和北部,而低风险区分布在南部和西部,其余地区为中等风险区。     

苏浙沪地区高温灾害风险区划研究

利用1961—2009年苏浙沪地区144个气象站的观测数据和2008—2010年苏浙沪地区社会经济资料,从致灾因子危险性、孕灾环境敏感度、承灾体易损性及抗灾能力4个方面综合评估和分析了苏浙沪地区高温灾害风险的空间差异。结果表明:1961—2009年苏浙沪地区高温致灾因子呈南高北低的分布特征,浙江地区高温致灾因子危险性明显大于上海和江苏地区;孕灾环境敏感度指数呈北部和中部地区高、南部地区低的分布,高温灾害高敏感区主要分布在江苏、上海及浙北的平原和沿海地区;经济发达和规模较大的苏浙沪核心城市多为高温灾害承灾体高易损性区,苏北和浙南相对欠发达地区多为高温灾害承灾体低易损性区、次低易损性区或中等易损性区;沪宁杭地区高温灾害的抗灾能力最强,对应的抗灾能力风险较低,而苏北地区和浙南山区高温灾害的的抗灾能力风险较高。综合致灾因子危险性、孕灾环境敏感度、承灾体易损性和抗灾能力4个方面,苏浙沪地区高温灾害综合风险总体呈中南部地区风险高、北部地区风险低的分布,高温灾害高风险区和次高风险区主要集中分布在浙江大部及上海、苏南部分地区,高温灾害低风险区或次低风险区主要分布在长江以北和浙江沿海地区。     

新兴县气象灾害的风险分析与区划

基于气象、灾情和经济社会资料,结合GIS方法对新兴气象灾害风险进行区划,在分析新兴县台风、暴雨洪涝、干旱、高温、寒害等5种气象灾害孕灾环境敏感性、致灾因子危险性、承灾体易损性、防灾减灾能力的基础上,应用加权综合法得到各评价单元(乡镇)的综合气象风险度指数,借助GIS技术,对新兴县气象灾害风险进行了区域性划分。结果表明:致灾因子危险性最大值分布在新城镇,大江镇的孕灾环境暴露性最大,承灾体脆弱性最高值分布在河头镇,防灾减灾能力最高值主要分布在新城镇和簕竹镇,综合考虑各因子,新城镇发生气象灾害的风险最高,车岗镇、水台镇、六祖镇、太平镇、稔村镇、天堂镇、东成镇、簕竹镇次之,河头镇、大江镇、里洞镇发生气象灾害的风险相对较低。     

内蒙古马铃薯干旱风险区划

利用1979—2013年内蒙古73个旗县气象站资料、历史干旱资料、马铃薯产量数据和社会属性数据等,通过内蒙古中西部和东部地区全生育期的降水负距平百分率与相对气象产量二者建立的回归方程,结合农业干旱等级和降水距平百分率气象干旱等级国家标准,得到了马铃薯轻旱、中旱和重旱的等级指标,确定了干旱致灾因子的危险性,结合承灾体的脆弱性、孕灾环境的暴露性和地区的防灾减灾能力的评价指标体系,利用地理信息系统（GIS）的空间分析功能,对内蒙古马铃薯干旱风险进行评估与区划。研究结果表明:高风险区主要分布在鄂尔多斯市东北部、呼和浩特市南部和北部、乌兰察布市大部和锡林郭勒盟南部地区,所占面积比例为19.1%;中风险区主要分布在呼和浩特市部分地区、赤峰市中部和南部、通辽市西北部、兴安盟东北部、呼伦贝尔市北部地区,所占面积比例为20.1%;干旱较低风险区主要分布在赤峰市西部和北部、通辽市东南部、兴安盟西南部、呼伦贝尔市东南部地区,分布区域面积最大,所占比例为41.0%;低风险区主要分布在灌溉区域,包括河套灌区和辽河流域,所占面积比例为19.8%。     

基于GIS的定西市干旱灾害风险评估及区划

利用1981~2010年各类干旱统计资料,结合地形特征、人口密度、社会经济等资料,构建加权归一化回归模型,借助GIS强大的空间分析功能,对定西市干旱灾害孕灾环境的敏感性、致灾因子的危险性与承灾体的暴露度进行分析与评估,最后给出了基于孕灾环境、致灾因子与承灾体3个条件的干旱灾害风险区划。结果表明,定西市干旱灾害频率呈增加趋势,1999年后3县及以上区域的春旱每年均有发生;干旱灾害的高风险区在定西市北部到中部,大体上呈D字形分布,南部为干旱灾害低风险区。定西市中北部易受干旱威胁,在农作物结构布局上应以大秋作物为主,尽量使农作物在生长及需水关键期避开前半年的主要干旱时段。     

基于GIS的广东省台风灾害风险性评价

为有效评价广东省台风灾害风险性,基于自然灾害风险性评价理论及方法和地理信息系统(GIS)相关技术,利用灾害及社会经济统计数据、遥感地图数据和其它地理数据,选择灾害危险性、孕灾环境敏感性、承灾体脆弱性和防灾减灾能力为评价指标,运用提出的TFN-AHP-EW主客观赋权法求取各评价指标相关因子的权重,建立广东省台风灾害风险性评价模型。结果表明:广东省台风灾害风险程度区域差异明显,风险性较高的地区为广东省南部沿海地区如湛江、珠海、汕尾;风险较低的地区是广东省北部地区如清远、韶关等地。      

基于GIS的云南省1km精细化暴雨灾害风险评估

为了加强暴雨相关的防灾减灾工作的科学性，本文基于云南省126个国家气象站2010—2019年10年的逐时降水资料和基础地理信息数据，从暴雨灾害致灾因子危险性、孕灾环境敏感性和承灾体易损性3个方面，建立暴雨灾害风险评估模型，利用熵值法、自然断点法、ArcGIS插值和栅格分析方法，实现云南省暴雨灾害风险的区划评估。结果显示:①暴雨灾害高风险区主要集中于云南南部，包括西双版纳州、普洱市、红河南部、德宏州及北部地区；②迪庆州、怒江州、丽江市北部等地暴雨灾害风险等级较低；③全省暴雨灾害高风险区、次高风险区面积占比分别为7.05%、25.22%，低风险区、次低风险区面积占比分别为10.32%、21.86%。使用2020年暴雨灾害次数、暴雨日对区划评估结果进行检验表明，区划评估结果具有科学合理性。     

内蒙古牧区干旱灾害风险分布特征及区划

以内蒙古51个牧业旗县为研究区域,选取牧区频繁发生的旱灾为研究对象,从旱灾的致灾因子危险性、孕灾环境敏感性、承灾体易损性和防灾减灾能力4个方面着手,利用自然灾害风险指数法、专家打分法、熵权系数法和层次分析法,确定风险评估的指标及其权重,建立牧业干旱灾害风险评估模型,借助GIS技术,完成内蒙古牧区干旱灾害风险分布特征分析及其区划。结果表明:内蒙古牧区干旱高风险区呈带状分布,主要集中在沿贺兰山—阴山—大兴安岭南段一带,包括鄂尔多斯中部和东北部、巴彦淖尔市北部的部分地区、包头中部、呼和浩特市中部、乌兰察布市中部、锡林郭勒盟偏南地区、赤峰市北部、通辽市西北部地区,以上地区海拔高,地形以中、低丘陵为主,干旱致灾因子危险性高、孕灾环境敏感性高且承灾体易损性也高。     

新疆天山山区干旱灾害综合风险评估与区划

以自然灾害风险四因子理论为基础,综合考虑研究区自然及社会经济情况,建立适合天山山区干旱灾害风险概念框架和指标体系,结合GIS技术进行了该地区干旱灾害风险评估与区划。结果表明：致灾因子危险性较高的区域是伊犁河谷及天山北坡一带,东疆地区和南疆西部危险性较低;承灾体脆弱性较高的区域为伊犁河谷和博州地区,吐鲁番、哈密及克州属于低脆弱区;孕灾环境敏感性较高地区主要分布在天山北坡的精河至吐鲁番一线、阿克苏地区西部、巴州北部等地,伊犁河谷、巴州北部、哈密市北部、南疆西部山区属低敏感区;防灾减灾能力整体表现为中东部高于西部区域;新疆天山山区干旱综合风险整体呈现出中部高、两端低的趋势,即中部的天山南北两侧干旱风险高于南疆西部和东疆地区。构建的评估模型总体反映了研究区旱灾综合风险水平,可为新疆天山草原灾害风险管理、应对气候变化、抗旱减灾行动提供参考。     

吉林省大风气象灾害风险区划评价研究

依据灾害风险理论,结合吉林省地貌特征,构建吉林省大风气象灾害风险评价的指标体系,揭示吉林省大风气象灾害风险空间分布规律。研究结果表明：吉林省大风灾害高风险地区分布在长春大部分地区、四平部分地区、延边州敦化市的北部和吉林省东南部海拔较高的山区;次高风险地区主要分布在白城西部、松原南部、四平西部、辽源地区、吉林北部;松原北部、吉林南部、通化大部、白山大部和延边州部分地区风险性最小。从风险区划各指标的分析来看,长春市辖区附近的高风险性是由致灾因子的高危险性及承灾体的高易损性共同引起的,而延边州敦化地区北部及东南部海拔较高山区的高风险性是由致灾因子的高危险性所引起的。根据大风灾害风险分布情况,提出了相应的措施,为相关部门科学决策提供智力支持。     

基于GIS的四川省降水诱发型滑坡泥石流风险区划

通过分析四川省滑坡泥石流地质灾害的致灾因子危险性、孕灾环境敏感性和承灾体脆弱性,构建了四川省降水诱发型滑坡泥石流风险评估指标体系,并基于灾害系统学原理的风险评估模型,结合层次分析法和信息量法,利用GIS工具完成了四川省降水诱发型滑坡泥石流地质灾害风险区划。结果表明:（1）诱发滑坡泥石流前期15 d平均有效雨量较大的区域主要位于四川盆地北部、西南部、东南部分地区和攀西地区南部,较小的地区主要位于川西高原和盆地中部。（2）四川盆地北部、西南部和攀西地区东部是降水致灾因子危险性等级最高区域,盆周山区、攀西地区以及阿坝州东部地区孕灾环境敏感性等级在较高及以上,中等以上承灾体脆弱性等级基本位于盆地地区,盆周山区、川西高原及攀西地区脆弱性等级大多在中等以下。（3）风险区划显示高危险区主要分布在盆地北部、西南部和攀西地区,与四川省滑坡泥石流活动情况一致。      

龙川县低温冻害风险区划研究

通过实地调查和整理历史气象资料,建立龙川县低温冻害风险区划数据库,综合考虑致灾因子危险性、孕灾环境敏感性、承灾体易损性和防灾减灾能力4种评价指标,根据气象灾害风险区划原则先进行评价指标量化,结合专家打分法、加权综合评价法进行数据处理,然后利用ArcGIS软件绘制龙川县低温冻害风险区划图,结果表明:龙川县低温冻害高风险区主要集中在北部和南部山区,中部以及近东江水体地区风险相对较小.     

基于自然灾害风险理论的黑龙江省玉米干旱风险评价

为了明确黑龙江省玉米干旱风险区划,为农业防灾减灾和保障玉米安全生产提供参考,选取黑龙江省玉米主要种植区44个农业气象站1971-2017年气象资料及农业资料,划分玉米全生育期为玉米生长前期（出苗-抽雄）,玉米生长后期（抽雄-成熟）,基于自然灾害风险评价方法,以水分亏缺指数确定不同生育期干旱指标,考虑危险性、暴露性、脆弱性和防灾减灾能力4项要素,引入权重系数,采用灰色关联度方法,确定四个因子对灾害发生的不同影响程度,构建危险性评估模型,评估黑龙江省玉米干旱风险,并进行了干旱风险区划。结果表明：在玉米不同发育期,干旱风险指数高值区均主要位于松嫩平原地区,其中,黑龙江西部地区为玉米干旱高风险区,中高值区分布在哈尔滨双城区以及绥化市肇东县。黑龙江省西南部地区肇州、肇源、安达等地区为中等风险区。而低值区主要分布在黑龙江东部三江平原地区以及黑河、伊春、牡丹江等地。研究结果可为黑龙江省玉米干旱防灾减灾工作提供理论依据。     

南郑县暴雨灾害风险区划研究

利用南郑县国家一般气象站1971—2016年、28个区域自动气象站2012—2016年降雨资料,DEM高程数据,辖区内社会经济资料,确定暴雨灾害的致灾因子、孕灾环境、承灾体易损性等区划因子,并使用ArcGIS对各项因子进行模拟计算,得到南郑县暴雨灾害风险区划图。区划结果表明:低风险区和次低风险区基本分布在南郑县北部,中等风险区基本分布在南郑县中部,次高风险区和高风险区基本分布在南郑县南部、东南部。     

柴达木盆地枸杞霜冻灾害风险区划

基于气象灾害风险评估方法，利用1961-2017年5-9月柴达木盆地10个代表气象观测站点枸杞种植期发生霜冻灾害频次。结合自然地理和社会经济等数据，建立起致灾因子危险性、孕灾环境敏感性、承灾体脆弱性和防灾减灾能力4个评价指标；采用加权综合评价法，权重赋值进行专家打分来确定，借助GIS空间分析技术，进行了柴达木盆地枸杞霜冻灾害风险评估和区划。结果表明：在柴达木盆地海拔高度在3200米以上，枸杞无法正常生长属于枸杞不可种植区；在冷湖、茫崖大部地区，格尔木南部、大柴旦、德令哈、乌兰以及都兰地区靠近山脉区域，枸杞生长期短，适合耕种的枸杞品种少，对枸杞生产经济效益影响较轻，属于低风险区；在诺木洪、格尔木西部和大柴旦东部地区，这一带多为戈壁，水资源缺乏，适宜种植枸杞面积相对有一定规模。对于霜冻灾害发生的影响程度不太严重，造成的经济损失不太大，属于次高风险区；在都兰经诺木洪至格尔木的小灶火一带，这里是柴达木盆地的枸杞主要种植区，该区域霜冻灾害发生对枸杞影响最大的区域，对枸杞生产产生的经济损失最大，属于高风险区。