长江中下游地区洪涝灾害风险性评估

基于长江中下游地区2000—2008年湖北、湖南、江西、安徽、江苏、浙江6个省的洪涝灾情资料 (由于上海市洪涝灾情较轻未列入分析范围),运用灰色关联度法对该区域各省每年洪涝受灾情况进行量化,建立洪涝综合灾情指数。基于该指数,采用信息扩散理论评估模型对该区的洪涝灾害进行风险性评估,结果表明:各省洪涝灾害风险差异明显;该地区洪涝中灾频发,几乎1~2年就会遭遇其危害,安徽、湖北以及湖南发生大灾的可能性最大;江苏、浙江次之;江西遭遇大灾的概率相对较小。这一评估结果与近9年实际洪涝灾情统计资料相吻合,说明所用评估模型在处理不完备信息方面确有优势,可以推广应用。     

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.     

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。     

层次分析法在热带气旋灾害影响评估模式中的应用

将层次分析法和专家打分法应用于广东省热带气旋灾害影响评估模式中,利用1949～2003年登陆和严重影响广东省的热带气旋的特征参数、气象资料、直接经济损失和造成的灾情损失等资料,对参与评估的指标进行分层,分为中心最低气压、地理综合参数、风综合参数、雨综合参数4个亚评估指标和17个单项评估分指标,用专家打分法进行相对重要性的判别,最后建立“热带气旋综合影响指数”.并用“热带气旋综合影响指数”对热带气旋灾害的影响程度进行分级评判,定量地估算出热带气旋的可能直接经济损失,为政府部门提供参考,并可以与实际灾情调查资料相联系,评估防灾减灾的实际成效.     

长江-淮河流域短时暴雨洪涝灾害危险性预警评估及验证

洪涝灾害危险性预警分析是防灾减灾的重要基础，在灾害发生前进行预警，可以有效减轻灾害带来的影响。本文以2020年6—8月长江〖CD*2〗淮河流域洪涝灾害为研究案例，首次利用前3天累计降水量（前期状态），当前时次土壤湿度（当前状态）和预测日降水量（未来状态）作为致灾因子，基于改进的层次分析法建立危险性预警分析模型。通过县域灾情信息验证表明，评估正确率达74.46%，遗漏率仅5.59%，评估结果与实际灾情吻合性好；同时对预警准确性和时相一致性进行评价，最大值（县内最高指数）的预警率达到81.6%；“特大型”暴雨洪涝灾害中的预警达到77.3%以上，且灾害在前3～5天危险性指数普遍提升，存在有效预警。本文方法对于长江—淮河流域短时暴雨洪涝灾害危险性预警有较好的准确性和可靠性，可提供防灾减灾决策依据。     

青海省洪涝灾害及致洪降雨特征综合分析

利用2008-2020年青海省常规气象站和区域站逐小时降雨资料,以及青海省洪涝灾情直报记录,使用直接经济损失、受灾总人数、倒塌房屋数、农业经济损失、农业受灾面积等多种灾情要素以比值法构建灾损指数,再利用百分位法将洪涝灾害划分为一般、较重、严重、特重四个等级。分析不同等级洪涝灾害分布特征及差异性,并与青海省降雨特征进行对比分析。综合利用主成分分析、箱线图分析以及相关分析等方法,探讨导致青海省洪涝灾害的主要降雨因子以及区域间的差异性特征。结果表明：青海省洪涝灾害频发,洪涝灾害所造成损失总体呈现加剧状态,较重、特重灾害在2016年后频次明显增多,而每年7、 8月则是青海省洪涝灾害高发时期。洪涝灾害频发区域和受灾最为严重区域均位于青海省东部,其中海南州是洪涝灾害最为频发区域,海东市是灾害损失最严重区域。诱发青海省洪涝灾害的降雨过程主要为大雨以上降雨。青海省致洪降雨过程可分为两类,第一类降雨过程历时短但雨强大,造成累积降雨量较大,降雨历时在12 h内。第二类为降雨过程历时较长造成累积雨量较大,这类降雨历时超过12 h。诱发青海省东部城市洪涝灾害的降雨过程以第一类为主,多发于青海省东部城市海南、黄...     

宜春地区主要气象灾害分布规律及成因分析

利用1959-2008 年气象观测资料和1949-2008 年气象灾情资料,对发生在宜春地区的暴雨和洪涝、大风、冰雹、干旱、高温、低温和冷冻、雷电等7 类主要气象灾害的分布规律及成因进行了分类分析.结果表明,宜春地区每年都会出现不同程度的洪涝灾害,重度洪涝灾害为3-5 a 一遇.东部和西部各有1 个大风多发区;大风7-...     

1991年安徽汛期雨情和成灾原因分析评估

通过对1991年安徽江淮地区雨情及成灾原因分析,对该省1991年洪涝灾害进行评估。认为从总体上看,安徽1991年的洪涝灾情属百年一遇的特大灾害。     

基于GIS潍坊市暴雨洪涝灾害损失评估方法研究

利用潍坊市1984—2007年暴雨洪涝灾情数据,基于GIS技术结合模糊综合评价方法确定了灾害综合评价指数,根据灾损率指标与灾害综合评价指数得到潍坊市农业经济损失率评估模型。模型表明灾害综合评价指数与农业经济损失率具有较好的线性相关关系,相关系数达0.842。并对潍坊市一次暴雨洪涝灾害进行评估,验证该模型精度。与实际灾情数据对比,相对误差最小值为15.37%,最大值为21.29%,模拟结果与历史灾情数据基本一致。     

贵州洪涝灾害的承灾能力评估及对策研究

把贵州省雨情,灾情与地表径流,流域面积,地形地貌,森林植被等联系起来,研究致灾因子,从森林植被率的高低与洪涝灾害发生的程度方面进行初探,用承灾指数对各地承灾能力进行评估,并提出提高森林植被,扩大林面积是防御洪涝灾害长远有效的措施。     

中小河流域暴雨洪涝灾害风险评估及效果检验

本文基于FloodArea水动力模型及WRF模式,运用气象资料、水文资料、地理信息资料、社会经济统计资料以及灾情调查资料等,以长江一级支流的秋浦河流域为研究区,开展中小河流域暴雨洪涝灾害风险评估及效果检验。结果表明:FloodArea模型对洪水的淹没范围、淹没水深以及淹没历时等具有较好的模拟效果,可用于中小河流域暴雨洪涝灾害风险评估与预警业务,并由此初步建立了包含模式降水预报→面雨量计算→洪涝淹没模拟→风险评估→预警发布→效果检验等环节的暴雨洪涝灾害风险评估及效果检验业务流程,实现从以往常规的强降水预报到暴雨洪涝灾害预报的业务延伸,可进行推广应用。     

青岛地区气象灾害分析评估

青岛地区发生频率较高的气象灾害主要有暴雨、大风、大雾、台风、雷暴和冰雹等。利用1971—2008年的气象资料,分析了主要气象灾害的空间分布特征,对暴雨和大风的发生概率及重现期进行了计算。并通过1984—2007年气象灾情普查资料,对暴雨、台风所致的气象灾情进行了评估。据此对青岛气象灾害进行了区划和风险分析,得出青岛地区暴雨洪涝灾害主要集中在莱西、胶南沿海两个区域;胶州湾前部沿海及市区是大风和大雾多发区;环胶州湾地区处在台风的影响范围内,尤以市区、胶南沿海和黄岛区出现频率较大;胶州湾西岸的黄岛区雷暴影响较大。     

青海省暴雨洪涝气象灾害特征分析及其预报

本文通过对1984-2009年青海省暴雨洪涝气象灾情资料分析,发现青海省暴雨洪涝灾害主要出现在每年的汛期,且6-8月为高发期。暴雨洪涝灾害由大到暴雨造成,具有强度大、突发性强、先兆特征不明显、落区离散、时空分布不均匀等特点;本文总结分析了引发青海省暴雨洪涝灾害发生发展的天气条件,归纳总结了其综合预报指标,并在实际业务工作中得到较好的参考应用。     

人口与GDP空间化技术支持下的暴雨洪涝灾害承灾体脆弱性分析

基于统计年鉴资料和土地利用数据,分别建立人口、GDP空间化模型,模拟南京市浦口区人口和GDP的空间分布。并结合暴雨洪涝历史灾情数据,探索区县级行政区域暴雨洪涝灾害承灾体脆弱性风险评估技术方法,最终获得100 m×100 m格网的浦口区暴雨洪涝灾害承灾体脆弱性空间分布图。研究结果表明:(1)人口、GDP的空间化模拟结果,既与各镇街统计数据保持一致,又反映了各镇街内部的人口、GDP分布的空间变化,可以为承灾体脆弱性评估提供精细化、可靠的数据源。(2)浦口区暴雨洪涝灾害承灾体脆弱性高风险区,分布在东北部经济较为发达的城镇街道而老山山脉和沿江内陆滩涂地区脆弱性风险较低。     

四川洪涝灾害的若干特征和2010年前的趋势预测

四川省位于亚热带气候区内,是洪涝灾害多发区,每年的洪涝灾害出现在５－１０月,主要集中在７、８月。根据洪灾的严重程度把它分为一般和严重两类,一般洪灾扁及全省,灾情轻,严重洪灾出现在盆地,灾情重,其特点是降水强度大、量多且集中;灾害突发性强、来势凶猛、危害大、灾情重;发生频率高且地理分布不均;开始和结束月地理分布不均;有持续性和阶段性等特点。在全省,盆西南部,雅砻江中游两岸、阿坝州中部洪涝灾害我。     

湖北省雨涝灾情评估模式的研究

在揭示湖北省雨涝主要致灾原因及其时空变化规律的基础上，根据199l～1998年湖北省30场区域性暴雨过程的气象资料及196l～1998年逐年雨涝灾情资料，采用数理统计方法建立了湖北省雨涝灾情评估模式(湖北省区域性暴雨过程直接经济损失评估模型和雨涝年度灾情评估模型)，并应用该模式对1999～2000年的雨涝灾情进行了评估。其效果较好。     

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。     

丹寨各乡镇洪涝灾害及降水的时空变化特征

利用2014—2020年丹寨地区6个乡镇洪涝灾情统计数据和21个区域气象自动站逐日降水资料,采用统计分析方法,分析洪涝灾害及降水的时空分布。结果表明：2014—2020年丹寨境内共出现24次洪涝灾害,2015年6月8日洪涝灾害最重,2020年洪涝灾害最多;从月分布来看,最多最重主要在6月,最少为4月,后半夜（00—03时）是洪涝多发时段;暴雨日数与洪涝灾害时空分布基本相似。受地形作用的影响,洪涝灾害具有季节性、局地性强,成灾率较高,日变化明显等特征;扬武镇、排调镇、雅灰乡出现暴雨和洪涝灾害相对较多,兴仁镇、南皋乡相对较少;中部以南的龙泉镇、排调镇、雅灰乡、扬武镇的洪涝灾害主要因夜间和持续性强降雨导致,而北部的南皋乡、兴仁镇的洪涝灾害主要因夜间强降雨导致。     

正安县暴雨特征与洪涝灾害相关性分析

通过对正安县近45a来的地面气象观测资料及洪涝灾情的调查报告进行分析,揭示了正安县暴雨分布的时空特征。表明其在时间上具有集中性和连续性,日内强降水多出现在夜间;空间分布呈现东南和中部地区为暴雨多发区,是导致正安县洪涝灾害多发的主要诱因。最后结合正安县暴雨天气特征提出防御洪涝灾害的一些措施。     

基于GF-1遥感数据监测的岩溶洼地洪涝灾害特征分析

2015年6月中旬,强降水引发了广西马山县、都安县、大化县岩溶洼地严重洪涝灾害,利用高分卫星数据获取周期快、空间分辨率高的优势对此次洪涝受灾情况开展监测评估。根据岩溶洼地遥感影像特征和多时相归一化植被指数变化特征识别岩溶洼地受淹信息,依托GIS空间叠置分析技术耦合遥感本底信息和基础地理数据,分析岩溶洼地洪涝灾害时空特征。本研究充分验证了GF-1卫星遥感数据监测岩溶洼地洪涝灾情的有效性,并可细致描绘岩溶洼地洪涝灾害淹没时间长、受灾面积小、数量多、分布广泛的特点。