基于网格的暴雨洪涝灾害风险评价

评估暴雨洪涝灾害风险,对于制定暴雨洪涝灾害区域防灾减灾规划具有重要意义。选取哈尔滨市主城区为研究区,以气象数据、社会经济数据和地理信息数据资料为基础,构建0.01°格网,从暴雨致灾因子危险性、暴露度和脆弱性3方面对洪涝灾害进行精细化风险评估与区划。结果表明：哈尔滨主城区洪涝危险性自西北向东南逐渐增加,香坊南部及松北、道里、南岗、道外交汇处受洪涝危害最为严重;暴露度呈现中心高四周低的格局,高风险主要位于绕城高速以内;路网密集地带脆弱性相对较高。洪涝风险呈自西北向东南逐渐增加,东部显著高于西部,主城中心、道外区西部及香坊区大部为高风险区,受洪涝危害严重,应注意城市内涝、交通拥堵等次生影响的防范。     

山东暴雨洪涝灾害的风险区划与分析

根据暴雨洪涝灾害致灾因子危险性、孕灾环境敏感性、承载体易损性和防灾减灾能力4个一级因子,以山东地区为研究对象,综合考虑降雨、地形地势、河网密度、植被、人口和经济实力、道路交通信息等因子进行风险区划与分析。利用地理信息系统软件（ArcGIS）将上述因子进行归一化来获得标准化的多源栅格数据,结合层次分析法和自然断点法确定相关指标的权重,建立了暴雨洪涝灾害的风险评估模型,最后得到了山东地区暴雨洪涝灾害综合风险区划等级评估图。对研究区进行定性和定量分析后得出结论,山东地区暴雨洪涝灾害发生的高风险区在鲁中西部、鲁南及山东半岛东部沿海部分地区,此结论与历史数据基本吻合。研究结果为预防山东暴雨洪涝灾害提供了参考信息。     

基于灾损评估的青海高原冰雹灾害风险区划

利用青海高原1961-2010年42个气象站逐次冰雹过程及其灾情信息, 采用滑动平均、 标准归一化及线性回归等方法, 在分析致灾因子危险性、 承灾体易损性评估指标的基础上, 建立了冰雹灾害区划模型, 并结合ArcGIS9.3平台得到青海高原冰雹灾害风险区划图. 结果表明: 青海东部农业区、 环青海湖地区、 柴达木盆地东部及三江源地区中东部为易受冰雹灾害影响的特高风险或高风险区域; 祁连山地区为中风险区, 而低风险区则位于柴达木盆地中、 西部. 区划结果与历史冰雹灾情基本吻合, 旨在为该区防灾减灾提供科学依据.     

青海高原雪灾风险区划及对策建议

利用青海省50个气象台站逐日积雪深度资料、遥感监测积雪深度资料和牲畜死亡率资料,对遥感监测积雪数据进行了验证,证实遥感监测积雪数据能很好的反映青海积雪状况.利用积雪指标分析青海各地致灾强度大小.结果表明:青海三江源地区和祁连山区的部分地区致灾因子危险性最高,柴达木盆地的西部和东部农业区以及环湖的部分地区致灾因子危险性较低.通过分析积雪指标和牲畜死亡率的相关关系,确定了不同雪灾等级临界气象指标,对青海地区进行了雪灾风险区划.区划结果为:轻灾主要发生在柴达木盆地、东部农业区的大部和环湖的部分地区,这些地区发生轻灾的频率大都在50%以上;中灾和重灾在青海发生频率均不高,都在20%以下;三江源的大部尤其是囊谦、玉树和称多一带是特大雪灾的高发区,发生频率均在50%以上.     

广州东濠涌流域城市洪涝灾害情景模拟与风险评估

绘制直观与可靠的城市洪涝灾害风险区划图,为城市防洪排涝相关部门决策提供参考依据。以广州市东濠涌流域为研究区域,综合考虑城市降雨、径流、地形和排水系统特性,构建基于InfoWorks ICM的一维-二维耦合城市洪涝仿真模型,模拟暴雨重现期为1年、5年、50年情景下的洪涝过程并获取致灾因子数据。调研分析区域的孕灾环境、承灾体和防灾减灾能力概况,结合层次分析法、评价等级和阈值划分等进行洪涝灾害风险评估。结果表明:城市洪涝仿真模型在一维排水系统和二维地面淹没模拟上均有较好的精度和可靠性,保证了致灾因子数据的可靠性;风险区划图能较好地反映流域的风险分布;随着重现期增大,较高、高风险区的面积显著增加,为防洪排涝重点关注区域。     

基于灾损评估的青海省牧草干旱风险区划研究

在全球气候变暖的大背景下, 表现出温度升高、 降水变率加大的区域响应, 造成极端天气气候事件、 气象灾害加剧. 基于青海省1961-2010年47个气象站和20个农气站的气象资料、 牧草的实际产量以及牧草的理论产量等资料, 采用相关分析、 线性回归等方法, 在分析致灾因子危险性、 牧草相对产量的基础上, 确定了青海省牧区牧草干旱风险评估的实际阈值.通过海拔、 经度、 纬度、 牧草旱灾发生频次的拟合方程, 结合GIS平台对青海省牧草干旱进行风险区划.结果表明: 青南牧区西部、 环青海湖地区、 柴达木盆地东部边缘地区、 祁连山地区为易受旱灾影响的特高风险或高风险区域;青南牧区西南部为中风险区域;低风险区域主要在青南牧区东南部, 区划结果基本上于历史旱灾的实际情况相吻合, 区划结果旨在为青海省牧区牧业良性发展提供科学依据.     

十年跨度中国滑坡和泥石流灾害风险评价对比分析

中国是滑坡和泥石流灾害频发和灾害损失严重的国家,滑坡和泥石流灾害风险评价对区域防灾减灾意义重大。以1 km×1 km栅格为基本评价单元,在GIS技术支持下,对比分析2000年和2010年中国滑坡和泥石流灾害风险分布及其空间变化。结果表明,2000年滑坡和泥石流灾害风险大致以黑河—腾冲人口密度分界线为界,界线西部以低度风险区为主,界限东部以中度和高度风险区为主。2010年低度风险区仍以此为界主要分布在中国西部,但高度风险区已明显越过界线向西扩展。10年跨度间,中度风险区、高度风险区和极高风险区面积均有增加,尤其以高度风险区面积比例增加最大。反之,低度风险区面积则大为减少并转变升高为中度风险区,中度风险区是各风险等级中变化面积最大、最不稳定且最为敏感的区域。由于高度风险区所占面积和比例较小,因此,除局部地区以外,整体上中国目前尚不属于滑坡和泥石流灾害高风险地区。随着未来10年中国经济的中高速发展,灾害易损度进一步升高,地区间经济差距逐步缩小,高度易损区与高度危险区重叠部分将逐步增大,因此中国滑坡和泥石流灾害风险将会继续升高,灾害风险变化总体形势趋于严峻。     

吉林省重大暴雨过程灾害损失风险预评估

利用吉林省50县市1951-2013年逐日降水资料、暴雨灾情损失数据,1：5万DEM数据、水系、TM遥感卫星影像资料以及GDP、人口等数据,探讨了吉林省重大暴雨过程灾害损失风险的主要影响因素,确立了各因素的权重系数,构建了吉林省重大暴雨过程灾害损失风险评估模型.利用过程预报降雨量对2013年8月14-17日的重大暴雨过程灾害损失风险进行了预评估.结果表明：重大暴雨过程灾害损失综合风险的高值区分布在四平、辽源大部以及长春、吉林、通化城区附近,风险偏高区位于中南部,西部地区和东北部地区为中低风险区.灾害损失风险评估模型预评估效果良好,可在实际的暴雨过程灾害损失风险预评估业务中使用,由于通过该模型的评估结果可迅速圈定各级洪涝风险区,对提高重大暴雨过程应对能力、减少灾害损失以及防灾减灾意义重大.     

基于机器学习的滑坡崩塌地质灾害气象风险预警研究

在划分气象风险等级时,传统地质灾害气象风险预警方法忽略了承灾体脆弱性因素,且气象风险预报等级整体偏高,导致高等级风险区空报率较高。基于此,提出基于机器学习的滑坡、崩塌灾害气象风险预警方法。利用信息量法,分析气象因素影响程度。选取坐标点、降雨量、易发生等级,将其作为机器学习人工神经网络的输入节点,判断是否发生崩塌、滑坡灾害;针对地质灾害区域,根据影响程度计算气象引发因子指数,结合滑坡、崩塌灾害潜势度G和承灾体脆弱性M,确定气象风险预警指数R,划分预警级别,完成滑坡、崩塌灾害气象风险预警。实验结果表明,设计方法有效降低了三级预报和四级预警空报率,提升了预警精细化程度。     

隧道工程遭受泥石流灾害的工程易损性评价

以往泥石流易损性评价主要针对经济、社会、物质和环境的易损程度,未见关于工程基础设施易损程度评价。为此,以枝柳铁路卓福隧道遭受泥石流灾害为工程背景,提出了工程易损性的概念,根据隧道承灾特点和泥石流致灾特征,系统分析了隧道的地质选址、工程设计、隧道施工、运营维护以及泥石流致灾因子对隧道工程易损程度的影响,确定了工程易损性评价指标体系,借助于AHP法和模糊综合评价法,建立工程易损性的评估方法。并以实例验证该方法可行性,为泥石流地区隧道工程防治等级确定和隧道承灾能力评估提供方法参考。     

1980—2019年新疆南部不同强度暴雨洪水灾害的空间分布和时间变化特征

以1980—2019年新疆南部出现的暴雨洪水灾害事件造成的死亡人数、倒塌房屋数、倒塌棚圈数、牲畜死亡数、受灾面积作为灾情要素,采用比值权重法和无量纲化线性求和,构建了暴雨洪水灾害事件的灾损指数。根据灾损指数,采用百分位数法将每次暴雨洪水灾害事件定量划分为一般、较重、严重、特重四个等级。结果表明：新疆南部暴雨洪水事件在塔里木盆地北缘多于南缘,西部多于东部,高值区集中在阿克苏地区、喀什地区、克孜勒苏柯尔克孜自治州一带;暴雨洪水事件多发在3—10月,年出现次数呈现明显上升趋势,增幅为8次·（10a）^-1,主要表现为一般性灾害发生频次的增加;新疆南部暴雨洪水灾害年平均灾损指数在1985年和1999年发生两次突变,平均值表现出“低—高—低”阶段性变化;暴雨洪水灾害发生次数与3—10月降水量、大雨发生日数、暴雨发生日数密切相关。近40年来新疆南部降水量的增多,导致暴雨洪水灾害次数增加;年平均灾损指数与特重和严重灾害发生次数关系密切,后者对其贡献率达87%。     

基于最大熵原理和属性区间识别理论的洪水灾害风险分析

针对复杂洪水灾害系统中随机、模糊、灰色等各种不确定性,结合洪水灾害风险管理广义熵智能分析的理论框架,以最大熵原理和属性区间识别理论为基础,建立了基于最大熵原理的洪水灾害风险属性区间识别模型(AIRM-POME),利用梯形模糊数和层次分析法相结合的方法确定评价指标权重,采用均化系数综合AIRM-POME计算得到的属性测度区间,由置信度准则和特征值公式对各评价单元进行危险、易损等级的评定和排序,并根据联合国对自然灾害风险的定义及其定量表达式给出风险等级。将模型应用到荆江分洪区洪水灾害风险分析中,实例研究表明,模型合理可靠,深层次地刻画了各种不确定性,是一种风险分析新方法,可推广应用到其他自然灾害的风险分析中。     

青海省东部农业区雷电灾害风险评估

利用2005-2013年青海省东部农业区14个县的雷电、雷电灾害、人口数量和生产总值等资料,采用《雷电灾害风险评估技术规范》（DB 50/214-2006）中的雷电灾害易损性风险评估指标,分析了该地的雷电灾害风险及区划,该风险区划对青海省东北农业区防御雷电灾害规划具有很好的参考价值,也是制定科学合理的雷电防护技术路线的重要依据：青海省东部农业区9年间共出现雷电3 801 d,最早出现在3月下旬,最晚结束在11月上旬,雷电出现最多地区为大通县;雷电灾害共出现47次,最早出现在4月,10月份结束,发生最多在6月份,盛夏7月雷电灾害却少,西宁市和湟源县雷电灾害出现最多,湟中县雷电造成的人员伤亡最多,共伤亡11人,大部分在山间劳作的村民和牧民,与青海省东部农业区发生的其它气象灾害相比,雷电灾害最容易造成人员和牲畜伤亡。雷电灾害风险以西宁市为中心,向四周扩散逐渐降低,北部地区相对高于南部地区,西宁市、大通县遭受雷电灾害的可能性程度最大,乐都县虽然近9年没有上报的雷电灾情,但它的雷电灾害风险并不低。     

青海省气象灾害的若干气候特征分析

利用1984-2007年气象灾害资料, 分析了青海省各类气象灾害的发生机率及时空分布特征.冰雹、 暴雨洪涝、 雪灾、 干旱和雷电及霜冻是青海省主要气象灾害, 连阴雨、 大风、 沙尘暴、 冻害、 渍涝、 高温、 龙卷风、 大雾为青海次要气象灾害.在地域分布上, 海南州和海东地区是青海气象灾害多发和危害严重地区; 玉树州和果洛州属于气象灾害发生较少和危害较轻地区.就行政县域而言, 西宁市湟中县、 海南州兴海县、 贵德县为青海气象灾害多发县, 果洛州班玛县、 久治县、 玉树州治多县则是青海省气象灾害较少和危害较轻县份.年内5-6月出现的气象灾害种类最多, 4-9月份是气象灾害高发期.在1984-2007年间, 暴雨洪涝、 冰雹、 雷电灾害发生次数呈增多趋势, 其他灾害发生次数增多趋势不甚明显.     

The comprehensive risk evaluation on rainstorm and flood disaster losses in China mainland from 2004 to 2009: based on the triangular gray correlation theory

In this paper, we introduce the gray correlation method of risk evaluation in meteorological disaster losses based on historical disaster data in China (mainland) and apply the improved gray relational analysis model (the triangular gray relational model) to the risk evaluation of rainstorm and flood disaster losses. In addition, we divide the risk grade standards of rainstorm and flood disaster losses according to 186 rainstorm and flood disaster data of four optimization indexes (disaster area, suffered population, collapsed houses, and direct economic losses), evaluate the extent of dynamic rainstorm and flood disaster losses in 31 provinces of China (Hong Kong, Macao, and Taiwan exclusive) comprehensively, and draw China’s zoning map of rainstorm and flood disaster from 2004 to 2009. The method provides reasonable and effective references for national disaster preventions which can be used in other researches focused on risk evaluation of meteorological disaster losses.     

Integrated risk assessment of multi-hazards in China

Maps of population exposure, vulnerability and risk to natural hazards are useful tools for designing and implementing disaster risk mitigation programs in China. The ranking of provinces by relative risk to natural hazards would provide a metric for prioritizing risk management strategies. Using provinces as our study unit, from the perspectives of hazard exposure, susceptibility, coping capacity and adaptive capacity, this study first constructed China’s disaster risk index for five types of major natural hazards: earthquakes, floods, droughts, low temperatures/snow and gale/hail. Then, the relative risk level at the provincial scale in China was assessed. Finally, the hotspots with the highest hazard exposure, vulnerability and risk were identified. The results showed that high exposure was a significant risk driver in China, whereas high vulnerability, especially social vulnerability, amplified the risk levels. Similar to the population exposure to disasters, the relative risk levels in the southwestern, central and northeastern regions of China were significantly higher than those in the eastern, northern and western regions. The high-risk regions or hotspots of multi-hazards were concentrated in southern China (less-developed regions), while the low-risk regions were mainly distributed in the eastern coastal areas (well-developed regions). Furthermore, a nonlinear relationship existed between the disaster risk level and poverty incidence as well as per capita GDP, demonstrating that disaster losses in middle-income areas are likely to increase if economic policies are not modified to account for the rising disaster risk. These findings further indicated that research on disaster risk should focus not only on hazards and exposure but also on the vulnerability to natural disasters. Thus, reducing vulnerability and population exposure to natural hazards would be an effective measure in mitigating the disaster risk at hotspots in China.     

中国城市主要自然灾害风险评价研究

本文依据灾害系统理论和中国自然灾害数据库,构建了反映城市承灾体的综合城市化水平（CL）指标,并在此基础上得到城市脆弱性水平指数。考虑对城市具有结构性破坏和易于造成交通灾情的主要灾种,即水灾、地震、滑坡—泥石流、台风、沙尘暴,构建了反映城市主要致灾因子的综合自然灾害强度（QC）指标,并得到城市综合自然灾害强度指数。据此,在定性分析的基础上,通过半定量计算,将中国城市主要自然灾害风险划分为高风险、较高风险、中等风险、较低风险、低风险5个等级,编制了中国城市自然灾害风险评价图,并对灾害链的综合风险评价作了进一步的探讨。