廊坊市暴雨洪涝灾害风险评估与区划

2008年廊坊市气象灾情普查资料显示,暴雨洪涝灾害是气象灾害中造成损失最为严重的气象灾害,1949～2007年廊坊市由暴雨洪涝灾害造成的直接经济损失总计达1986.73亿元,占所有气象灾害造成直接经济损失的82.2%,严重影响着国家和地方经济的可持续发展。依据自然灾害系统理论和灾害风险评估原理,计算出廊坊市地理地貌状况指数(H)、暴雨洪涝发生强度指数(C)、暴雨洪涝灾害频率指数(R)、承灾体经济承灾能力指数(E)、经济损失指数(E')、生命易损指数(L)、生命损伤指数(L'),抗灾能力指数(K)等8个风险指数,并对其进行评估与分析的基础上,综合评价了廊坊市暴雨洪涝灾害风险程度的地域差异,得出各县市区的综合风险指数,并按极高、高、中、低等4级分区法对廊坊市暴雨洪涝灾害的综合风险指数进行区划。研究所形成的暴雨洪涝灾害风险度区划对本地防御暴雨洪涝和降低灾害损失,以及对暴雨洪涝灾害采取有效管理提供了比较客观的科学依据。     

类比法在暴雨灾害损失定量预估中的应用

从致灾因子角度,通过系统分析暴雨与其造成的灾害损失之间的关系,提取致灾关联度较高的暴雨因子,采用正态分布概率密度函数和最小距离法,建立区域性暴雨强度评价模型。在此基础上,通过分析历史暴雨个例之间灾害损失的相似性,采用类比法,建立了湖北5—9月暴雨灾害损失定量预估模型。2008—2009年的试验结果表明,类比法可作为暴雨灾害定量损失预估的实用方法。     

影响东兴的主要气象灾害及防御对策

分析近六十年影响东兴的主要气象灾害及近十年气象灾害造成的经济损失,结果表明:台风是影响东兴致灾最严重气象灾害的,造成的直接经济损失占全部气象灾害的52%;其次是暴雨洪涝灾害,占全部气象灾害的35%。强雷暴、低温、冰雹、龙卷及其他气象灾害造成的直接经济损失分别占全部气象灾害直接经济损失的6%、3%、2%、1%、1%。     

广东暴雨洪涝灾害损失定量评估

广东暴雨强度大、范围广、季节长,造成的灾害重、影响大。为合理、定量地评估广东暴雨洪涝过程强度及其损失,基于1994—2018年广东致灾暴雨过程和相应灾情资料,构建了广东暴雨过程综合强度评估模型和灾情指数模型,并采用百分位数法进行暴雨强度和灾情等级划分,以第60、第80、第90和第95百分位数为临界阈值,分别将致灾暴雨过程强度和灾情划分为弱(1级)、较弱(2级)、中等(3级)、较强(4级)、强(5级)和微灾、小灾、中灾、大灾、巨灾5个等级,进而分析了不同强度等级暴雨过程可能造成的人口、农作物、房屋和经济等承灾体损失。结果表明:(1)1994—2018年间,广东各等级致灾暴雨过程主要出现在4—9月的汛期,5—7月尤其多,要特别注意防御;(2)致灾暴雨过程强度等级与各类承灾体灾情指数存在显著正相关关系:随暴雨强度的增强,倒塌房屋数呈指数增长,受灾人口、死亡人数、农作物受灾面积和直接经济损失呈线性增长;(3)平均而言,当暴雨强度达到强(5级)等级时,受灾人口、死亡人数、农作物受灾面积、倒塌房屋数和直接经济损失标准分别约为187.19万人、22人、10.52×10^4 hm^2、1.12万间和13.07亿元。     

近41年来江南地区暴雨洪涝灾害时空变化特征分析

暴雨和防灾能力建设是影响洪涝灾害发生及其损失变化的重要因素。根据1978—2018年江南地区（沪、浙、闽、湘、赣五省、市）暴雨洪涝灾害数据、气象台站观测逐日降水量资料、社会经济数据，统计分析了近41年江南地区暴雨及其引发的洪涝灾害损失的变化特征及时、空差异，并从降水和社会防治两方面分析其成因。结果表明:近41年来江南地区因暴雨洪涝灾害农作物受灾面积、成灾面积、受灾率和成灾率呈先升后降的波动变化趋势，20世纪90年代为相对高值期，空间分布呈明显的西多东少特点。近41年来江南地区暴雨发生频次及强度呈波动增加趋势，且暴雨在时间、空间上的持续性和集中度呈增加趋势，空间上呈现为江南中东部较高、西部较低的特点，暴雨发生集中期为5—8月，尤以6月最多。暴雨日数、大暴雨日数、暴雨累计降水量与农作物受灾面积、成灾面积、受灾率均呈显著正相关关系，在一定范围内，暴雨强度增强，是农作物受灾面积、尤其是成灾面积增加的重要因素。持续性暴雨日数、每月暴雨日数标准差、每站暴雨日数标准差与农作物受灾面积、成灾面积、受灾率、成灾率均呈显著正相关关系，说明暴雨在时间和空间上的持续性、集中度越强，受灾损失就越大。降水与受灾损失的关系存在年代际差异，近年来它们之间的相关呈降低趋势。暴雨频次、强度与洪涝受灾损失在时间、空间上的分布并不完全一致。暴雨洪涝灾害发生及其影响既受气象因素影响，也受到承灾体和社会因素影响。尽管江南地区灾害防治能力逐渐增强，对减少灾害发生和减轻灾害损失发挥了重大作用，但江南地区防灾能力建设在空间上呈现为东强西弱的特点。因此，整个江南地区，尤其是江南西部，应当继续加强防灾能力建设。      

1994-2018年广东主要气象灾害特征分析

利用1994—2018年广东气象灾害年鉴资料,统计分析了广东近25年台风、暴雨、低温、干旱和强对流等主要气象灾害造成的直接经济损失、死亡人口、受灾人口、农业受灾面积和倒塌房屋这5个灾情要素的特征。结果表明:台风造成广东的直接经济损失最大,占气象灾害总损失的62.0%,其次是暴雨,占23.5%,第3、第4分别是低温10.4%和干旱2.2%,这4种灾害损失占总损失的98.1%;强对流造成的损失仅占1.9%。气象灾害平均每年造成广东直接经济损失171.70亿元,因灾死亡149人。近25年来,气象灾害造成的广东人员伤亡人数呈显著减少趋势,直接经济损失呈增加趋势,但直接经济损失占总GDP的比例呈显著减少的趋势。     

湖北省旱涝灾害致灾规律的初步研究

利用1960—2005年湖北省76个地区气象灾害的灾情普查数据和逐日降水量观测资料,对湖北省旱涝灾害的时空分布特征及其致灾规律进行分析。结果表明:干旱灾害的频发区呈东西走向的带状分布,而洪涝灾害的发生频次和频发区面积均明显少于干旱;干旱和洪涝灾害年平均发生站次在1996年以后出现相反的变化趋势,干旱发生站次增加,而洪涝发生站次减少,且两种灾害均主要集中发生在夏季;1996—2001年湖北省部分地区连续出现严重干旱灾害,干旱的累积增强效应导致农业经济损失出现跳跃性增长并在2001年达到最大值;洪涝的致灾强度呈准周期的起伏振荡,农作物受洪涝影响面积最大、损失最多的年份集中在20世纪90年代,农作物受害面积与农业经济损失的决定系数为0.8;受害人口与直接经济损失具有较好的相关特征,且直接经济损失随受害人口增多而增加的速度加快,但近年来人口对洪涝灾害的抵御能力也显著提高;急转干旱和急转洪涝主要发生在鄂西北和鄂东南的夏季,农作物的脆弱度增加,农业经济损失随受害面积增大而增加的速度加快,但所造成的农业经济损失远小于仅发生干旱和洪涝时的数值。     

基于最大熵原理的强对流大风灾害致灾能力指数研究

选取四川省强对流大风灾害天气个例,利用2009~2019年自动气象站2min平均风速数据,基于最大熵原理,推导出表征强对流大风灾害天气过程时间、空间、强度的概率分布函数。根据其分布函数,确定可以完整表征强对流大风灾害天气过程时间、空间、强度的气象参量。利用灰色关联度法,以强对流大风灾害的直接经济损失为参考,计算气象参量关联度,确定参量权重,构建出表征强对流大风灾害天气过程的致灾能力指数。结果表明:该指数可以正确反映强对流大风灾害过程的致灾能力强度,指数越大,致灾能力越强,反之越弱。      

基于降水时空分布情景模拟的暴雨洪涝致灾危险性评价

致灾因子危险性评价是进行风险区划的重要环节。本文采用江西省贡水流域超警戒水位的降水作为暴雨致灾因子,以最优极值函数分布方法计算研究该流域的重现期面雨量,利用超警戒水位降水过程的降水量时间分布规律和降水空间经验正交函数分析结果,结合Flood Area模型开展不同降水时空分布情景的洪水演进模拟,以模拟淹没水深作为指标建立暴雨致灾危险性评价等级,对不同降水时空分布情景下贡水流域暴雨致灾危险性进行评价。结果显示:不同的降水时空分布对暴雨洪涝致灾危险性评价影响较大。该方法是完善流域内暴雨洪涝灾害风险区划和评估工作的基础,在此基础上开展流域内不同承灾体的脆弱性评价和暴露度评价,可为地方政府制订减灾规划与预案等提供参考。     

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。     

应用主成分构建的暴雨致灾能力评估指数及其应用

为了构建合理的四川暴雨致灾能力评估指数(简称:评估指数),本文对2008~2018年四川地区126次致灾性暴雨过程,选取刻画暴雨特征的8个降水量因子,利用总体主成分和阈值法确立因子的权重及阈值,由此建立了评估指数模型。经历史个例反演及预报个例的评估应用表明:(1)暴雨区域的平均雨量值,≥25mm/h的面积及大暴雨面积是影响四川暴雨致灾能力强弱的关键因子,利用主成分构建的评估指数较好的反映了历次暴雨过程的致灾能力,当指数达0.8以上时,一般对应着大型及以上暴雨灾害。(2)结合经济损失及气象灾害评估分级处置标准,将评估指数划为4个等级。基于此,利用每日08时和20时四川省气象台订正的0.05°×0.05°预报降水数据,输入评估指数模型计算未来3d的指数及对应的致灾能力落区等级空间分布。实际应用表明,评估指数模型对评估暴雨过程的整体致灾能力及具体的暴雨致灾能力落区等级分布有显著的实用性。      

海南省暴雨洪涝灾害风险评价及区划研究

选取暴雨洪涝灾害较为严重的海南省为研究区,在对孕灾环境敏感性、致灾因子危险性、承灾体易损性、防灾减灾能力等因子进行定量分析评价的基础上,根据风险度指数的大小,反映暴雨洪涝灾害风险分布的地区差异性,对研究区暴雨洪涝灾害风险进行区划,结果分为5个等级。将灾情数据的空间分布与相应的灾害风险区划结果进行对比分析及结果验证,并提出相应的灾害防御措施。     

新疆南疆暴雨洪涝灾害风险区划

利用2010—2020年南疆气象观测逐小时降水及各县暴雨洪涝灾情数据，将灾损指标按百分位法划分为4个等级。基于GIS技术的自然断点法，从暴雨事件和孕灾环境方面，将暴雨洪涝灾害危险性等级划分为低、中低、中高、高4级。结果表明：受灾人口特重区域在和田地区洛浦县、墨玉县和于田县；直接经济损失特重在和静县、沙雅县、乌什县；农作物受灾特重在阿克苏地区沙雅县、喀什地区英吉沙县和岳普湖县。6 h、12 h、24 h最大降水量可作为南疆暴雨洪涝灾害的气象致灾因子，北部高于南部，西部高于东部，山区高于平原；暴雨洪涝灾害风险高区主要集中在和田地区于田县南部山区、阿克苏地区西部北部山区、喀什地区泽普县、巴州北部轮台县山区。     

基于改进型逆推法和模糊评价法的暴雨服务效益评估

对2010—2022年江西省70次暴雨过程开展了气象服务效益评估,在充分考虑政府组织决策水平、部门联防联动、公众参与及气象服务水平等影响的情况下,加入赋权系数,结合隶属度函数构建重要因子矩阵,基于改进的逆推法和模糊综合评价法建立了江西省暴雨灾害气象服务效益评估模型,实现了江西省暴雨灾害气象服务效益定量化评估。结果表明,2010—2022年江西省暴雨灾害直接经济损失和气象服务效益均有逐渐增长的趋势,不可避免损失因子为0.17—0.50,气象服务效益占经济总损失的25%—45%。暴雨灾害直接经济损失和气象服务效益相关性较高,表明气象服务在防灾减灾工作中起重要作用。     

20世纪90年代以来广西重大水旱灾害回顾

简略描述20世纪90年代以来广西气象灾害情况,较为详细地分析了造成广西严重灾害的暴雨洪涝、干旱、热带气旋的分布特征及灾害损失情况。结果显示,1994年气象灾害直接经济损失最大;1994年是新中国成立以来暴雨洪涝灾害最严重的一年,其它特大暴雨洪涝发生在1996、1998、2001年和2005年;特大干旱损失最严重的是2003年;出现热带气旋最多的年份是1994年,2001年的灾损最严重。     

基于1 km网格的北京暴雨洪涝灾害风险区划

目前许多城市暴雨洪涝灾害综合风险区划对暴雨在复杂地形下可能引发的山洪与地质灾害造成的高风险以及对城市交通安全风险估计不足,同时常规的气象观测资料已难以描述暴雨致灾危险性精细化分布。本文基于自然灾害风险评估理论,利用遴选的293个北京气象自动站2006—2017年逐时降水观测资料、北京2015年1∶25万基础地理信息、2016年Landsat8晴空遥感影像、灾情资料以及网格化的社会经济资料,在承灾体暴露度基础上充分考虑了承灾体对暴雨引发的城市积涝、山洪与地质灾害灾损敏感性差异,从暴雨致灾危险性、孕灾环境敏感性、承灾体易损性3个方面开展了北京地区暴雨灾害1km分辨率的精细网格化风险评估与区划,并结合实际案例进行了分析。结果显示:(1)基于高密度降水观测资料提取的网格化短历时暴雨频次和暴雨量能较为精细地评估致灾危险性;基于遥感与GIS提取的不透水盖度、地形起伏度与河网密度可有效评估暴雨洪涝孕灾环境敏感性;基于1km格网化的GDP、人口密度和路网密度以及灾损敏感系数可有效评估暴雨引发的积涝、山洪与地质灾害对人员、财产和公路交通的易损性;(2)与已有成果比较,本次北京暴雨洪涝风险区划不但凸显了暴雨对城市的积涝风险,也凸显了暴雨引发的山洪与地质灾害风险,同时突出了暴雨对城市交通设施安全的影响;(3)风险区划结果基本反映了北京市暴雨灾害的潜在风险,北京暴雨洪涝灾害防御的重点区域应放在风险较高的三个区域。     

20世纪90年代以来广西重大水旱灾害回顾

简略描述20世纪90年代以来广西气象灾害情况,较为详细地分析了造成广西严重灾害的暴雨洪涝、干旱、热带气旋的分布特征及灾害损失情况。结果显示,1994年气象灾害直接经济损失最大;1994年是新中国成立以来暴雨洪涝灾害最严重的一年,其它特大暴雨洪涝发生在1996、1998、2001年和2005年;特大干旱损失最严重的是2003年;出现热带气旋最多的年份是1994年,2001年的灾损最严重。     

暴雨综合影响指标及其在灾情评估中的应用

利用广东省86个站1951～2006年的气象资料、地理信息资料和灾情等,对暴雨的致灾因子、综合影响指标及其在灾情评估中的应用进行了研究。结果表明,暴雨的致灾因子包括降雨量、暴雨强度、降雨持续时间、灾害影响面积等指标中的11个因子,这些因子之间相关显著。利用主成分分析对11个致灾因子进行综合简化,得到了一个物理意义清晰,且方差占总方差大部分的暴雨综合影响指标。根据暴雨综合影响指标,分级评判暴雨的影响程度,可以实现对暴雨灾情的灾后快速评估和预评估。     

2001—2020年中国洪涝灾害损失与致灾危险性研究

利用最新的全国洪涝灾害损失资料以及气象站点降水观测资料,研究了2001—2020年中国洪涝灾害损失的演变特征及其与降水的关系。结果表明：2001—2020年,我国洪涝灾害造成的年均受灾人口超过1亿人次,直接经济损失1678.6亿元。尽管洪涝灾害造成的全国直接经济损失有增加趋势,但全国农作物受灾面积、受灾人口、死亡人口、损坏房屋以及直接经济损失占国内生产总值的比例均呈减少趋势。从空间分布来看,长江流域上中游地区及黑龙江、河北、甘肃、广西等地是洪涝灾害损失较为严重的地区。全国大部分地区死亡人口和损坏房屋呈减少趋势,直接经济损失呈增加趋势,而受灾人口和农作物受灾面积呈北增南减的变化趋势。近10年,我国北方大部分地区除了死亡人口外其余各项损失均较上个10年增加,其中黑龙江和河北增加幅度较大。同时,近10年我国北方大部分地区降水量增加,尤其是黑龙江、河北等地暴雨量和暴雨日数增加幅度较大,加剧了相对脆弱的北方地区的洪涝灾害风险。     

发展中的江西省暴雨监测通信服务网络系统

江西省地处亚热带湿润季风气候区,是暴雨天气多发区。根据资料统计表明,我省5～8月的大暴雨过程平均超过13次,具有发生机率高、强度大、覆盖面广的特点,因此破坏性大,成灾率高。暴雨引发的洪水灾害平均每两年就有一次。八五期间,我省有四年出现了严重的洪涝灾害;其中1995年出现了百年一遇的洪涝灾害,对我省的工农业生产、交通运输和人民的生命财产安全造成了极其严重的影响,直接经济损失高达180亿元。因此,加强暴雨监测通信预报服务系统的研究及建设,对于减轻暴雨灾害,振兴地方经济有着十分重要的意义。了严重的洪涝灾害;其中1995年出现了百年一遇的洪涝灾害,对我省的工农业生产、交通运输和人民的生命财产安全造成了极其严重的影响,直接经济损失高达180亿元。因此,加强暴雨监测通信预报服务系统的研究及建设,对于减轻暴雨灾害,振兴地方经济有着十分重要的意义。