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。     

暴雨灾害风险及其对农业影响的评估

综合考虑降雨区域类型、发生强度和持续时间,确定了暴雨灾害致灾因子的综合强度分级标准;将地形高程、高程标准差、河网密度等环境脆弱性要素结合暴雨灾害致灾因子,建立暴雨灾害风险评估模型,并进行分级评估;应用GIS将农业易损性指标叠加到暴雨灾害风险区划中,得到不同等级风险下农业受影响的程度。以"7·21"暴雨为例,进行模型的应用及检验分析,结果表明:降雨量最大的葫芦岛大部、丹东宽甸县暴雨灾害风险等级为极高;致灾因子危险等级相同时,辽宁中部平原地区较辽西、辽东丘陵地区暴雨灾害风险等级高;农业易损性较高的沈阳大部、鞍山北部、丹东局部、锦州大部、铁岭部分、葫芦岛大部地区农业受灾较重。评估结果与事实灾情较一致。     

一种简化的暴雨灾害风险及影响评估方法和应用研究 ——以京津冀“7·21”暴雨事件为例

文章综合考虑中国区域范围内降雨时空分布特征以及地理地貌等特征,将全国降雨区划分为4大类,在此基础上,得出不同降雨类区暴雨致灾因子的强度等级评定方法;同时,研究确定了与暴雨灾害密切相关的地形高程、高程标准差、河网密度、土壤类型等环境脆弱性影响要素,并对各类要素分别进行了分级评定;将各类环境脆弱性影响要素结合暴雨致灾因子要素,运用加权求和方法建立了暴雨灾害综合风险评估模型;并结合GIS技术,将城市、农村人口分布情况、用地等数据叠加到风险分布格局中,最终分析得出不同风险等级下影响的城市和农村人口数量、土地面积等内容。该评估模型相较于以往其他暴雨风险评估模型,其适用范围更广,可以适用于全国范围内的任意区域暴雨灾害风险评估;实时评估业务能力更强,将该模型结合降雨实况资料或预报资料可以对全国任意区域降雨灾害综合风险进行事后、跟踪评估或预评估;评估对象更有针对性,结合GIS技术,可以针对得出的风险分布结果分别给出不同风险等级范围内的承灾体受影响的定量评估结果。     

内蒙古山洪致灾阈值与定量化风险评估研究

以赤峰市半支箭山洪沟为例,采用德国二维水文动力模型FloodArea、广义极值分布函数、情景模拟评估法和统计相关分析等方法,基于气象资料、山洪灾情个例和基础地理信息数据等,对半支箭山洪沟发生的5次山洪过程进行淹没模拟,通过建立淹没深度与面雨量的回归关系,计算不同山洪等级的致灾阈值,并定量评估不同重现期下山洪灾害对人口和GDP的可能影响,结果表明:(1) FloodArea模型对半支箭山洪沟流域有较好的淹没模拟能力,可应用于内蒙古无水文资料山洪沟的致灾阈值确定和定量化风险评估。(2)半支箭山洪沟的山洪致灾时效为4 h,其1—4级山洪的致灾阈值分别为58.5 mm、48.9 mm、39.3 mm和29.7 mm。(3)半支箭山洪沟T年一遇山洪影响的人口和GDP均随着淹没深度的增加而减少,其中影响最大的为0.1～0.6 m。(4) T年一遇山洪影响的人口和GDP分别在淹没深度为0.6～1.8 m和大于0.6 m时随着重现期的增大而增大。当淹没深度大于1.8 m时,5年一遇山洪影响的人口最小,100年一遇影响的人口最大;当淹没深度在0.1～0.6 m时,100年一遇山洪影响的GDP最小,30年一遇山洪影响的GDP最大。     

基于FloodArea的山洪灾害风险区划研究——以淠河流域为例

致灾临界面雨量、洪水淹没范围及深度的确定是暴雨山洪灾害风险区划的核心环节。本文以淠河流域为研究区,利用统计方法与水文模型相结合的方法确定雨-洪关系,得到致灾临界面雨量;基于FloodArea开展洪水淹没模拟,叠加承灾体信息,得到T年一遇洪水淹没风险评估与区划图。通过对2015年13号台风"苏迪罗"强降水过程的淹没反演,验证表明:无论是洪水淹没范围还是淹没水深,FloodArea模拟值与实况值均较为吻合。综合来看,淠河流域暴雨山洪灾害风险区划与评估结果较为合理;基于FloodArea模型在淠河流域具有较好的洪水淹没模拟效果,可用于暴雨洪涝灾害风险评估与预警。     

1961-2019年新疆暴雨山洪灾害损失的时空变化特征

利用1961—2019年新疆86县(市)暴雨山洪灾害的5个灾情要素数据(死亡人数、倒塌房屋数、倒塌棚圈数、牲畜死亡数量、农作物受灾面积),采用比值权重法和无量纲化线性求和方法构建暴雨山洪灾害灾损指数,根据灾损指数的不同阈值范围将暴雨山洪灾害定量划分等级,并分析其时空分布特征。结果表明:(1)新疆暴雨山洪灾害主要出现在伊犁州、阿克苏地区和喀什地区,其中伊犁州伊宁县、巩留县、霍城县和尼勒克县最重,伊犁州暴雨山洪的致灾危险性与其暴雨日数分布有很好的一致性。(2)新疆暴雨山洪灾害发生具有很强的季节性,在夏季6—8月危害性最大,其中灾害出现次数和死亡人数均在7月最多(与降水相关性最大)。(3)近59 a来新疆暴雨山洪灾害的强度呈上升趋势,年灾损指数随时间呈线性增长趋势,暴雨山洪灾害的强度在20世纪80年代中期明显增加,其年际变化与3—10月降水量、大雨日数、暴雨日数密切相关。     

基于地形订正技术的安徽冰雹灾害风险区划

地形订正是保证冰雹灾害风险区划结果准确的关键环节。利用1978—2020年安徽省81个国家级气象观测站冰雹观测资料以及地理信息、国内生产总值、历史灾情等数据,采用相关分析、回归分析等统计方法,识别冰雹灾害致灾因子,并计算其致灾强度,建立冰雹频次的地形修正方法,综合冰雹致灾强度和频次开展致灾危险性评估。基于自然灾害风险形成理论,综合致灾危险性和承灾体易损性,借助GIS技术完成冰雹灾害经济风险区划,并对结果的合理性进行了验证。结果表明：(1)最大冰雹直径和降雹持续时间与冰雹灾损指数显著相关,确定二者为冰雹灾害致灾因子;地形修正后的冰雹频次空间分布特征与实际发生情况一致,且能更精细地反映出高海拔山区的冰雹频次空间差异程度;(2)冰雹多发区、高和较高危险区均位于安徽省冰雹主要路径上的淮河以北地区、江淮之间东部地区以及大别山区和皖南山区两大山区;(3)冰雹灾害经济风险总体上自南向北逐渐增大。通过灾情验证,安徽省冰雹灾害经济风险指数与直接经济损失多年平均值的相关系数通过α=0.01显著性水平检验,区划结果与实际情况基本吻合。     

汉江流域致灾暴雨的天气学分析

暴雨是汉江流域主要自然灾害之一,每年因暴雨灾害损失惨重,分析研究汉江流域暴雨灾害发生规律成因机理具有重大意义。通过对汉江流域49次致灾暴雨过程进行统计分析,根据诱发灾害成因和降水分布等特点将暴雨致灾过程分为三种基本类型。应用天气学原理对致灾暴雨个例进行分析,总结出了致灾暴雨的天气学模型。讨论了三种类型致灾暴雨与天气型之间的对应关系,对今后预报业务具有较好的指导意义。     

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。      

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。     

基于GIS的承德市精细化山洪灾害风险区划

为有针对性地做好山区山洪灾害防御,基于近25年加密区域站和国家站气象资料与310个山洪灾情资料,研究精细到乡镇的承德市山洪灾害1小时雨量阈值与3小时雨量阈值；从致灾因子危险性、孕灾环境敏感性和承灾体脆弱性3个方面,应用层次分析法和专家打分法,建立承德市山洪灾害风险评估模型,基于GIS制作承德市精细化山洪灾害风险区划。结果表明: 承德市山洪灾害较高风险等级以上面积为14318.99km2,占承德总面积的36.2%,中风险等级面积约为11719.38km2,占承德总面积的30%,其余均为中风险等级以下。承德市山洪灾害高风险区主要位于丰宁、隆化大部分地区和市区部分区域以及宽城东南部。     

辽宁暴雨致灾指标及灾害影响预评估

利用1951-2012年辽宁暴雨过程及暴雨灾情资料,对辽宁暴雨灾害特征及暴雨灾害评估进行分析,并应用统计分析方法,建立暴雨致灾指标与灾害影响预评估的关系。结果表明：1951-2012年辽宁年平均暴雨日数分布为自东南向西北逐渐减少;辽宁暴雨灾害发生频率分布为自中部向西北逐渐增多,灾害发生频率最高的地区为辽宁西部地区,其中朝阳喀左县暴雨灾害发生频率最高,占该站暴雨总次数的73%;辽宁西部等地区暴雨灾害发生频率较高,但降水强度较小,且发生一级和二级暴雨灾害的概率低于其他地区;而除辽西地区外,其他地区暴雨灾害发生频率略低,但降水强度大。辽宁受暴雨灾害影响最大的受灾体为农作物及设施,辽阳地区受灾频率最大,占该地区受灾过程总数的95%以上。辽宁暴雨灾害可划分为暴雨灾害易发区、较易发区和一般易发区。     

GIS在广西山洪灾害预警中的应用

介绍了使用GIS技术结合精细化降水预报数据和广西山洪灾害防治规划成果中的山洪易发区划和山洪临界雨量区划数据,利用空间数据叠置分析的方法,计算山洪灾害预警区并查询预警区社会经济信息;介绍叠加广西基础地理信息数据,制作山洪灾害预警专题图的方法。山洪灾害预警专题图为防汛部门进行山洪灾害的预警提供实用参考资料。     

GIS在广西山洪灾害预警中的应用

介绍了使用GIS技术结合精细化降水预报数据和广西山洪灾害防治规划成果中的山洪易发区划和山洪临界雨量区划数据,利用空间数据叠置分析的方法,计算山洪灾害预警区并查询预警区社会经济信息;介绍叠加广西基础地理信息数据,制作山洪灾害预警专题图的方法。山洪灾害预警专题图为防汛部门进行山洪灾害的预警提供实用参考资料。     

湖北省山洪灾害气象成因研究

对湖北省200次山洪灾害个例逐时雨量及15次逐时水位、流量分析表明:山洪灾害雨量分布可归纳为单峰、双峰、多峰3种类型,其中单峰型所占比例较大;天气系统特征均表现有中尺度系统活动,单峰型主要以局地性降雨过程为主,强降雨历时短,双峰型主要以系统性降水过程为主,强降雨历时较长,多峰型主要以持续性降雨过程为主,强降雨历时长;激发山洪灾害的关键因素主要是6 h以内的雨强。     

基于层次分析法的朔黄铁路暴雨灾害风险评估

选取2016—2020年朔黄铁路沿线40套自动气象站降水资料，结合周边国家站区域站近15年资料、行政区县地理信息、社会经济信息等，基于ArcGis技术，采用层次分析法等方法，从暴雨灾害的致灾因子危险性、孕灾环境敏感性、承灾体易损性3类因子构建了朔黄铁路暴雨灾害风险区划模型，并绘制了朔黄铁路暴雨灾害综合风险区划图。结果表明：朔黄铁路沿线暴雨灾害风险划分为高、次高、中、低4个等级，整体呈东部高于西部；4个高风险段与朔黄沿线各工务段收集的暴雨高发信息基本一致，该研究成果对于朔黄铁路暴雨灾害预报预警具有较好的参考作用。     

江西省山洪灾害风险区划初步研究

通过应用地理信息系统技术编制山洪灾害风险区划的方法,以江西省分县小流域地理底图为基础,对影响山洪灾害形成与发展的暴雨气候、地形坡度、河网分布等因子进行分析和叠加,完成了江西省山洪灾害危险性评价图。以人口密度、GDP、耕地面积作为指标进行易损性分析,并借助GIS工具,将危险性评价图与易损性评价图进行叠加,完成了江西省山洪灾害风险区划研究。区划结果表明:GIS方法能有效地对影响山洪灾害形成与发展的因子数据进行空间分析。该风险区划图可通过对山洪易发区的规划决策而减轻山洪灾害的影响,同时也为当地居民提供了灾害的风险信息。     

关键技术在江西气象灾害风险预警业务中的应用与体会

针对暴雨诱发的中小河流洪水、山洪地质灾害气象风险预警的业务工作要求,江西省气象台开展了雷达定量降水估测、山洪沟等小流域提取、小流域临界雨量确定、基于SWAN山洪版的二次开发等关键技术研究并完成了业务化运行,实现了从典型区域的风险预警服务向全省所有中小河流、山洪沟、地质灾害隐患点的气象灾害风险预警业务的扩展,为气象灾害风险预警服务提供了重要的技术支撑。     

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。