基于GIS技术的乐山市暴雨洪涝灾害风险区划研究

利用乐山历史气象资料,综合乐山自然、社会经济与防灾资料,利用GIS技术和自然灾害风险指数,构建乐山暴雨洪涝灾害风险评价模型,对乐山暴雨洪涝风险的致灾因子危险性、孕灾环境敏感性、承灾体易损性、防灾能力多个因子定量分析,计算出全市范围暴雨洪涝灾害综合风险指数,并绘制了风险区划图。结果表明:乐山市中区、五通桥区、沙湾区、峨眉山市和夹江县的部分地区其暴雨洪涝灾害风险最大;金口河区、峨边县、马边县暴雨洪涝灾害风险最小。      

基于GIS的湖北省区域洪涝灾害风险评估方法研究

从洪涝灾害的危险性及社会经济易损性两个角度出发,对湖北省暴雨频次、地形、河网密度、土地覆盖以及耕地面积、人均GDP、人口密度等因素,运用地理信息系统(GIS)空间分析方法进行了洪涝灾害风险评估,得到湖北省洪涝灾害风险评估图。利用近10年的灾情资料对风险预估结果进行精度评价,结果显示本文统计的基于GIS的湖北省洪灾风险评估结果与实际灾情基本吻合。     

潍坊市强降水洪涝灾害风险评估与区划研究

利用潍坊各区县2008—2017年的气象观测资料、地理空间数据和社会经济数据，基于GIS技术和自然灾害风险指数模型，考虑短时强降雨对潍坊市城市内涝造成的影响，对潍坊市强降雨洪涝风险的致灾因子危险性、孕灾环境敏感性、承灾体易损性、防灾减灾能力多个因子定量分析，构建了潍坊市强降雨洪涝灾害风险评价模型，并编制了潍坊市强降雨洪涝灾害风险区划。结果表明：灾害发生的高风险区主要位于高密、诸城等地区，潍坊北部地区孕灾环境敏感性指数较大，市中心区域则因人口、经济地位显著而易损性风险较大。该风险区划结果基本反映了潍坊市强降雨洪涝灾害的潜在风险，为潍坊市的洪涝灾害防灾减灾提供技术支持和决策依据。     

基于CMIP5模式的中国地区未来洪涝灾害风险变化预估

利用22个CMIP5全球气候模式模拟结果,结合社会经济以及地形高度数据,分析了RCP8.5温室气体排放情景下21世纪近期（2016-2035年）、中期（2046-2065年）和后期（2080-2099年）中国洪涝致灾危险性、承灾体易损性以及洪涝灾害风险。结果表明,洪涝灾害危险等级较高的地区集中在中国的东南部,洪涝承灾体易损度高值区位于中国的东部地区。在RCP8.5情景下,未来我国洪涝灾害高风险区主要出现在四川东部、华东的大部分地区、华北的京津冀地区、陕西和山西的部分地区以及东南沿海部分地区。东北地区的各大省会城市面临洪涝灾害的风险也很高。与基准期（1986-2005年）相比,21世纪后期,虽然发生洪涝灾害的区域变化不大,但高风险区域有所增加。鉴于模式较粗的分辨率以及确定权重系数的方法学等问题,洪涝灾害风险的预估还存在较大的不确定性。     

基于GIS的南宁市暴雨洪涝灾害风险评估与区划

用南宁市气象数据、自然地理数据和社会经济数据,组成自然致灾因子易发性、孕灾环境敏感性、承灾体易损性和防灾减灾能力4个指标,借助GIS的空间分析和叠加分析功能,构建南宁市暴雨洪涝灾害风险评估指标体系,得出南宁市1000m×1000 m为单元的暴雨洪涝灾害综合风险区划图.结果表明,南宁市范围内发生洪涝灾害风险最高的处于宾阳,其中危险性最高的地区处于宾阳县的东部和北部,脆弱性最高的地区则处于宾阳县的中部和横县的东南部地区.该风险区划结果基本反映了南宁市暴雨灾害的潜在风险.暴雨洪涝灾害防御的重点区域应放在风险较高的区域.     

新疆新源县暴雨洪涝灾害风险区划

本研究选用新疆新源县34个气象站2010-2019年日降水量、地理信息及社会经济等数据,采用归一化及GIS等方法,结合致灾因子危险性、孕灾环境敏感性和承灾体易损性,得出新源县暴雨洪涝灾害5个等级风险区划图。结果表明：新疆新源县暴雨洪涝灾害风险呈“东-北”分布的趋势,吐尔根乡、吐尔根农场、阿热勒托别镇、坎苏乡与那拉提镇属于洪涝高风险区;阿热勒托别镇、坎苏乡与那拉提镇的大部分区域及71、72团场属于次高风险区;新疆新源县中东部区域为中等风险区;其余区域为次低风险区与低风险区。     

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.     

基于模糊综合评价的宁波暴雨洪涝灾害风险区划

基于自然灾害风险理论,综合考虑自然环境和社会经济状况以及暴雨洪涝灾害风险的危险性、敏感性、脆弱性和防灾减灾能力,利用模糊综合评价法、AHP熵权法、GIS空间分析技术和网格GIS技术,建立宁波市暴雨洪涝灾害风险区划模型,绘制宁波市暴雨洪涝灾害风险区划图。结果表明,宁波、北仑、宁海和象山城区以及鄞州中南部、余姚中部和北部具有更高的暴雨洪涝灾害风险;而慈溪北部、奉化西部、鄞州和北仑东部的暴雨洪涝灾害风险相对较低。灾级指数与暴雨洪涝风险指数的相关性较好,相关系数达到0.821 7,且通过了0.01显著性水平检验。     

基于GIS图层叠置法的精细化雷电灾害易损度区划模型

本文从雷电致灾因子、孕灾环境和承灾体方面研究雷电灾害风险评估及区划方法,根据自然灾害系统理论和自然灾害风险评估理论,以福建省三明市为例,利用气象探测资料、地理信息数据、社会经济发展规模、人口密度、土地利用现状以及雷电灾情等数据,采用统计方法、灾情解析、调查问卷确定权重等方法,建立起评价指标与风险评估的定量关系,利用GIS技术将易损性构成要素进行图层叠置,在GIS平台上将所有数据落实到1km×1km的格栅上进行处理,各地的雷电灾害易损性便以1km×1km的单元进行计算量化,最终得到精细化的雷电灾害易损性风险区划图,完成基于GIS图层叠置法的精细化雷电灾害易损度区划模型研究,形成较科学的雷电灾害风险评估及区划技术方法体系,具有很好的应用推广价值,为发展智慧气象,提升防雷减灾公共服务能力提供科学参考,对开展雷电监测、预警、预报以及防雷减灾研究都具有重要意义。     

基于GIS的青神县暴雨洪涝灾害风险区划

随着全球变暖,气候发生变化,青神县极端天气事件频发,气象灾害特别是暴雨洪涝的发生频率有增加的趋势,给国民经济和社会发展造成重大的损失。本文主要根据气象与气候学、农业气象学、自然地理学、灾害学、自然灾害风险管理等基本理论,在GIS技术的支持下,采用风险指数法、加权综合法、自然断点等方法,绘制青神县暴雨洪涝灾害风险区划图,对青神县暴雨洪涝灾害风险进行分析和评估。结果表明,青神县高风险区和次高风险区主要分布在罗波乡、汉阳镇,以及沿江河流域,其余大部为中等及以下风险区。     

济南市长清区暴雨洪涝灾害风险区划

基于自然灾害形成机理及风险评估原理,利用济南市长清区气象数据、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、承灾体易损性和防灾减灾能力4个评价指标,采用加权综合评价法和层次分析法,借助GIS空间分析技术,对暴雨灾害风险性进行评价和等级划分,并绘制出长清地区暴雨灾害综合风险区划图。结果显示:长清区暴雨灾害综合风险性分布空间性强,无明显的地域分布界限,东部高于其它地区。暴雨灾害高综合风险区分布面积较为分散且最小,占全区总面积的14.60%;中综合风险区主要分布在高综合风险区的外围,占全区总面积的30.31%;轻、低综合风险区分别占全区总面积的20.72%和34.37%。     

GIS MCE技术在农业气象灾害风险评价中的应用

气象灾害风险评价涉及多源、多维、多尺度空间数据与社会经济统计数据,对应用GIS结合MCE技术进行农业气象灾害风险评价进行了研究。利用特尔菲专家测定法建立评价准则,利用空间划分技术建立评价单元,利用属性值空间化技术实现对气象灾害影响因素空间分布特征进行描述,以空间叠置计算获得多准则条件下空间单元决策目标分值,从而实现区域气象灾害风险区划。研究表明,GIS结合MCE技术能够较好地整合与气象灾害风险评价相关的各类空间数据和社会统计数据,实现气象灾害风险的定量化评价。以冰雪灾害致灾因子评价为例,证明以上技术方法具有可行性。     

广西洪涝监测研究进展及业务服务情况与展望

介绍广西局地性洪涝、流域性洪涝监测预警指标研究、广西洪涝监测系统及洪涝监测业务服务开展情况,并对GIS技术在广西洪涝监测预报评估中的应用前景进行了分析。     

潍坊市暴雨洪涝灾害风险区划

利用潍坊市气象数据以及统计年鉴资料、基础地理信息数据、土地利用类型数据和历史灾情数据,基于暴雨洪涝灾害风险评估模型,结合GIS技术,对潍坊市暴雨洪涝灾害进行风险评估,并绘制出潍坊市暴雨洪涝灾害风险区划图.结果表明：诸城市中北部、高密市的西南部及安丘的东南部属于高风险区,安丘的东北部、昌邑的南部属于较高风险区,昌乐的大部分、青州的东部、临朐的东北部、安丘的西部属于中风险区,青州西南部、临朐西南部、寿光东北部、昌邑东北部属于低风险区.评价结果与潍坊市的实际情况基本吻合.     

内蒙古东南部暴雨洪涝灾害风险评估与区划——以通辽市为例

文章选取通辽市各气象站点气象数据、基础地理信息数据、历史灾情数据、第二次土地调查数据及相关社会经济等统计数据,基于自然灾害风险原理,利用数理统计、层次分析法及空间叠加分析等方法,提出了通辽市暴雨洪涝灾害风险评价指标体系,得到通辽市暴雨洪涝灾害风险评估空间分布图。结果表明:高风险区主要分布在通辽市北部山区、中东部地区及偏南部地区,包括扎鲁特旗鲁北镇、科尔沁区、科左中旗东南部及库伦旗东南部;而科左后旗大部地区易形成由短时强降水引发的洪涝,为次高风险区;低风险区及次低风险区主要分布在通辽市中部、西南部地区,包括开鲁县、奈曼旗北部、科左中旗西部。     

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。     

北京地区城市暴雨积涝灾害风险预评估

该文提出自下而上的城市暴雨积涝灾害风险定量评估方法,即在三级评估指标体系下,由下级指标综合核算上级指标系数。在第2级指标计算中,风险区划的危险性指数由历史降水量资料推算得出,风险预警则用实况及预报降水量来计算致灾因子危险性指数;暴雨敏感性指数综合叠加地形、不透水地表因子及河网密度得出;暴雨积涝的风险暴露因子侧重地均人口密度、地均GDP及重点防汛指标等因子,着重于城市地区人口、经济、防汛重点目标的暴露程度。然后在危险性、敏感性及暴露性指数的基础上叠加得出积涝风险指数。通过对比发现,得到的风险区划结果与2004—2008年北京地区暴雨积涝的历史灾情基本吻合。最后,选用北京2011年“6.23”暴雨作风险预警的实例应用检验及分析,结果表明:采用自下而上的快速风险评估结果与积涝的实际发生情况较为接近,无论是风险变化趋势还是风险区域分布情况均与当天的积涝发生情况基本吻合。即该方法能较为准确、快捷地圈定城市地区各级风险区域,能较好地满足风险评估、区划及风险预警的要求。     

洪涝灾害遥感救援系统

利用NOAA／AVHRR气象卫星实时监测到的洪涝灾害数据与GIS技术结合，以地理信息系统软件ArcView3.1为依托建立洪涝灾害遥感救援系统。在洪涝灾害发生时，依托本系统的数据库能快速、准确地提供通往淹没区的最佳救援路径，可快速地到达受灾区域，进行人员财产抢救及救援物资输送，为宏观决策提供了科学的依据。     

龙岩市烟叶气象灾害风险评价与区划

应用风险管理的理论和方法,对福建省龙岩市烟叶种植面临的气象灾害风险进行了风险评价和管理.在对当地烟叶种植面临的气象灾害风险识别和分析的基础上,通过对危险性、暴露性、脆弱性3因子的分析,构建了当地烟叶种植面临气象灾害的风险评价指标体系和灾害风险评估模型.利用该风险评估模型对龙岩地区各县（市）进行了风险评估,得出了各县（市）的霜冻和暴雨洪涝灾害的风险指数,并根据制定的风险等级划分标准,进行了风险等级的区划,为龙岩市烟叶种植结构的调整和灾害预防提供了科学的依据.