基于GIS的城市社区暴雨内涝灾害风险评估

以2008年9月20日上海市浦东、南汇等地区发生的暴雨内涝灾害为例,选取受灾最为严重的川沙镇临园社区作为研究区,从致灾因子评估、脆弱性评估和暴露分析3方面建立了城市社区暴雨内涝的综合灾害风险评估模型.结合遥感影像、实地调查以及各种基础资料数据与GIS技术,对社区暴雨内涝灾害进行情景分析和灾害风险评估,以年均暴雨内涝损失表示研究区的暴雨内涝风险,该研究为城市社区灾害风险规划与管理提供决策依据.     

城市景观格局对城市内涝的影响研究——以深圳市为例

近年来,城市内涝问题频发,引发了强烈关注。现有有关城市内涝问题的研究多关注土地利用与城市内涝的关系,而对于城市景观格局对城市内涝影响的研究则不多。本文以内涝问题严重的深圳市为研究区,利用深圳市2014年5月11日暴雨期间内涝点数据（共278个）,选取类型水平上的最大斑块面积比例（Largest Patch Index, LPI）、斑块聚集度（Patch Cohesion Index, PCI）、景观破碎度（Landscape Division Index, DIVISION）、景观水平的蔓延度（Contagion Index, CONTAG）、香农多样性指数（Shannon's Diversity Index, SHDI）共5个景观指数,并结合土地利用类型、不透水率、植被覆盖度、降雨量、地形地势及雨水管网密度等内涝影响因子,运用相关分析和多元逐步回归分析,探究深圳市景观格局对内涝的影响。结果表明：① 土地利用类型中,住宅用地等建设用地对内涝灾害影响最大,其面积比例的增加会加剧区域内涝程度;② 城市各类型景观格局特征中,建设用地斑块的优势度、聚集度越高,景观破碎化程度越低,区域的内涝程度越高,绿地的景观格局对城市内涝的影响与建设用地相反;③ 城市整体景观特征中,景观整体越复杂越不易引发内涝灾害;④ 不透水率等人为因素比降雨量等自然因素对城市内涝的影响程度大。本研究的结果可以使人关注到地表景观格局对内涝的重要作用,为内涝治理和景观格局的规划管理提供参考和借鉴。     

昆明市主城区城市内涝短临预警指标研究

结合2000~2016年昆明国家气候基准站的气象资料,综合分析了造成昆明城市内涝的气候因素、地理环境和人类活动等因素,通过对2016年44例昆明主城区城市内涝过程与相应时段内涝点附近自动气象站逐小时降雨资料进行统计分析有,短时强降水是造成城市内涝的主要原因,其中1~2 h最大累积降雨量与城市内涝的关系最密切,并给出了城市内涝短临预警指标,根据积水深度将城市内涝分为一般性风险、较高风险、高风险、很高风险4个等级。     

北京中心城区内涝成因

城市化的发展改变了原始的自然水文循环系统,打破了水量的均衡而导致了城市内涝。本文梳理了应对雨水的基本模式,并总结出与城市规划相关的三方面主要致涝因素——城市土地利用、水系统和基础设施。以北京中心城区为案例,综合考虑城市用地变化过程,从城市基本汇水区单元的视角出发,分析城区内涝程度和上述三方面因素之间的关联规律。结果表明平均坡度、河网密度与城市内涝程度呈线性正相关;耕地比率、林地比率、荒地比率与城市内涝程度呈线性负相关;而不透水表面比率和建设用地比率与城市内涝程度呈指数正相关关系。     

城市建设对暴雨内涝空间分布的影响研究——以武汉市主城区为例

城市内涝灾害频繁,用地开发与空间扩张被普遍认为是其致因之一。对比武汉市遥感数据,1984—2017年,超过30%的自然水体被填占开发,城市建设开发活跃、填湖造陆强度大。论文以武汉市为例,采用二项Logistic模型,定量分析不同降雨强度情景下的内涝影响因素。研究表明,填湖造陆将极大地增加极端降雨情景下城市滨水区域的内涝风险。城市地形地势、排水管网条件、用地类型以及邻域用地结构等因素,也直接影响内涝风险。基于2种不同的用地开发策略,预测城市内涝风险结果显示,城市用地的不当开发将引致严重内涝风险。依据内涝风险的空间分布预测结果,论文提出了相应的改善策略,以为科学地制定防涝减灾规划提供参考。     

基于情景模拟的上海中心城区建筑暴雨内涝暴露性评价

由于城市的快速发展和土地利用覆被变化,由暴雨或台风引起的内涝已成为全球研究的热点。潜在的内涝风险危及建筑及室内财产安全。文章应用简化内涝模型模拟上海市中心城区不同情境下的积水情况,并根据每幢建筑室内进水深度对其进行暴露性分级。然后分析、评价了上海市中心城区建筑不同情境下的暴雨内涝灾害暴露性。研究结果发现:仓储和旧式住宅是最易暴露在内涝灾害中的建筑类型;总体上,杨浦、普陀和徐汇区是政府最需要采取安全措施的区域,长宁和虹口区处于中等暴露性水平;同时,内涝对黄浦、静安、卢湾和闸北区影响很小。研究结果可为地方政府改善内涝风险管理提供参考依据。     

基于小尺度的城市暴雨内涝灾害情景模拟与风险评估

自然灾害情景模拟与风险评估是灾害研究的核心内容和热点问题之一,但城市自然灾害风险评估至今却缺乏统一的程序与范式。本文选择了城市频发的暴雨内涝灾害为研究对象,结合上海市静安区实证研究,提出了一套基于小尺度的城市暴雨内涝灾害风险评估的思路与方法。基于灾害风险的基本理念,从致灾因子分析、脆弱性分析和暴露分析三方面入手,探讨不同情景下的小尺度城市暴雨内涝灾害情景模拟与风险表达方式;提出了小尺度城市暴雨内涝灾害风险评估宜采用情景模拟和综合分析方法,充分考虑城市的内部地形特征、降水、径流和排水等因素,创建一个基于GIS栅格的城市内涝模型,并基于多种重现期灾害情景,更客观地模拟内涝积水深度和淹没面积;采用多次实地调查获得的内涝损失数据,拟合出居民房屋和室内财产的灾损曲线;利用灾损曲线评估脆弱性、暴露要素和损失,建立超越概率-损失曲线,创建了基于GIS栅格城市暴雨内涝灾害的风险评估模型与范式,为制订城市暴雨内涝灾害风险管理和规划奠定了基础。这亦为进一步开展小尺度城市自然灾害情景模拟和风险评估研究提供了一种新探索。     

基于GIS的关中地区农业生产自然灾害风险综合评价研究

旱灾、洪灾等自然灾害对农业生产有重要影响,通过分析关中地区主要自然灾害类型,选择各类型灾害的主要影响因素,建立评价模型,对关中地区农业生产中可能遭受的自然灾害风险进行综合分析评价,结果表明:关中地区农业生产自然灾害综合风险总体较高,高、中、低级别风险区分别占研究区面积的28.2%、46.6%和25.2%,其中高风险区主要分布在凤县、太白县、麟游县以及陇县的北部地区,中风险区主要分布在台塬边缘区和低山地区,低风险区主要分布在关中盆地地区,从具体灾害类型上看,高风险区域主要面临地质灾害和水土流失的威胁,中风险区域主要灾害是水土流失和生态环境恶化,低风险区域则是干旱和洪涝灾害。     

生态安全视角下乌鲁木齐市土地利用冲突时空格局演变分析

从生态安全角度识别区域土地利用冲突,处理好城市发展和土地利用的协调关系,对实现区域可持续发展尤为重要。在土地利用冲突理论分析框架和“压力-状态-响应”（PSR）模型下,借助生态系统服务价值和生态风险评价因子构建了一个土地利用冲突测度模型,对2000、2010年和2020年乌鲁木齐市土地利用冲突的时空演变格局分析方法,并且利用FLUS模型对2030年土地利用冲突变化进行模拟预测。结果表明：（1）2000—2020年,乌鲁木齐市73%以上的面积是无冲突和轻度冲突区域。土地利用冲突的热点区由乌鲁木齐中心城区北部及西南地区蔓延至其南部及北部的山区林地周边、达坂城区盐湖两边的冲积扇附近,分布范围有所扩大;冷点区主要聚集于中心城区周边以及东、南部的山区林地范围内。（2）气候、地形地貌等自然因素仍是土地利用冲突强度空间分异的主导因素。（3）生态系统服务价值与土地利用冲突之间存在空间正相关,而生态风险与土地利用冲突之间则存在显著的空间负相关关系。（4）2030年,虽然乌鲁木齐市的土地利用高度冲突区增幅最大,但无冲突、轻度冲突区仍居于优势地位。研究结果为乌鲁木齐市土地利用冲突提供了一个诊断指标体系和方法...     

亚洲典型区域暴雨洪灾风险评价研究

基于洪灾风险基本原理,从暴雨致灾因子危险性、孕灾环境稳定性、承灾体易损性出发,以亚洲东南沿海区域为示范研究区,综合考虑降水、地形、土地利用、植被、河网密度、人口、经济等主要指标,利用定性及定量综合分析方法,对亚洲洪灾进行风险综合评价研究。首先利用地理信息系统的数据处理功能,对相关指标进行归一化数据处理,得到标准化的多源栅格数据;然后基于层次分析法确定各相关指标影响因子权重,构建洪灾综合风险评估模型,最后利用GIS的地图代数功能,得出亚洲典型地区洪灾综合风险等级评价图。结果表明,暴雨洪灾等级高值区主要分布在中国东南部、中国东北部分地区及沿海一带,紧邻孟加拉的印度东部,孟加拉东部及缅甸的东北部地区;中等、较高风险区域主要分布在日本、韩国以及印度北部及西南大部分地区,菲律宾的吕宋岛地区;而在中国西北部大部分地区为中低风险区。     

城市暴雨内涝情景模拟与灾害风险评估

Scenario modelling and the risk assessment of natural disasters is one of the hot-spots in disaster research.However,up until now,urban natural disaster risk assessments lack common procedures and programmes.This paper selects rainstorm waterlogging as a disaster to research,which is one of the most frequently occurring hazards for most cities in China.As an example,we used a small-scale integrated methodology to assess risks relating to rainstorm waterlogging hazards in the Jing’an District of Shanghai.Based on the basic concept of disaster risk,this paper applies scenario modelling to express the risk of small-scale urban rainstorm waterlogging disasters in different return periods.Through this analysis of vulnerability and exposure,we simulate different disaster scenarios and propose a comprehensive analysis method and procedure for small-scale urban storm waterlogging disaster risk assessments.A grid-based Geographical Information System (GIS) approach,including an urban terrain model,an urban rainfall model and an urban drainage model,was applied to simulate inundation area and depth.Stage-damage curves for residential buildings and contents were then generated by the loss data of waterlogging from field surveys,which were further applied to analyse vulnerability,exposure and loss assessment.Finally,the ex-ceedance probability curve for disaster damage was constructed using the damage of each simulated event and the respective exceedance probabilities.A framework was also devel-oped for coupling the waterlogging risk with the risk planning and management through the exceedance probability curve and annual average waterlogging loss.This is a new explora-tion for small-scale urban natural disaster scenario simulation and risk assessment.     

基于多源大数据的深圳市生活性服务业空间格局及影响因素研究

基于生活性服务业POI、手机信令和管理人口数据等大数据,采用最邻近指数、核密度、熵指数及地理探测器方法,探究深圳市生活性服务业的空间格局及影响因素。结果表明：1）深圳市生活性服务业空间分布不均衡,主要集中在中、西部地区,总体呈现“两核-三带”的空间集聚特征;空间上呈带状发展形态,主要集聚在交通主干道及轨道线周边区域。2）大多数服务业类别的空间特征与总体生活性服务业的空间分布特征基本一致,少数区域因产业发展导致空间分布集聚的差异化。3）生活性服务业混合度在罗湖区、福田区、南山区类别相对均衡,在宝安区、龙华区等其他区类别相对单一,混合度高的区域大多集中在“两核”外的边缘区域,而不是POI密度最高的“两核”核心处。4）人口因素是影响生活性服务业空间格局的最主要因素,其次为交通因素,经济因素和空间因素的影响程度较低。5）各探测因子对各类生活性服务业空间分布的影响程度存在差异,不同年龄段因需求不同影响到各类别生活性服务业的空间分布。     

基于手机定位数据的深圳市热浪人口暴露度分析

热浪作为城市化特征灾害之一,严重影响着城市居民的生命健康。目前针对热浪的研究主要聚焦基于静态数据的时空模式、风险管理和脆弱性评价分析方向,对动态人口暴露度的研究尚少。论文基于手机定位数据,首先融合深圳市逐时人口与气温时空分布模型,揭示热浪动态人口暴露度水平;其次,构建基于7类城市兴趣点(point of interest,POI)与不同时段人口分布的地理加权回归模型,初步分析了热浪环境下POI对人群行为模式的影响机制。结果显示：① 相比于基准时段(2018年7月28日12:00~18:00),2018年7月26日至8月1日热浪平均辐射范围在7月29日以8.66倍速增长,至7月30日则以18.93倍速跃至峰值,覆盖区域整体呈现西部高于东部、南部低于北部的特征;② 人口在不同时段均表现为明显的带状聚集分布态势,且人口暴露度与气温和人口的动态演变紧密关联,其暴露度同热浪扩散幅度相似,总体呈2.29倍等比增长,辐射范围包括南山区、福田区、罗湖区等城市商业、工业、住宅中心人口密集区域;③ 同类POI在不同时刻、不同POI在相同时刻对人群减少热浪暴露的移动交互行为具有明显的时空驱动机制差异及选择偏好特征。在持续性城市化背景下,该研究方法可为同类的城市灾害人口暴露度分析提供一定的科学参考。     

深圳市新移民社会空间分异

基于第六次全国人口普查数据,通过计算分异指数、隔离指数和区位熵,分析了深圳这一典型移民城市的新移民社会空间格局及其分异状况,并采用线性回归模型深入探讨新移民空间分异的影响因素,在此基础上与广州市进行对比。研究表明：1）深圳的社会空间存在5类人口因子,出现精英阶层聚居区、工薪阶层聚居区、离退休人口聚居区、本地村镇人口聚居区和新移民聚居区5类社会阶层聚居区。2）新移民在空间分布总体上表现出“差序格局”：由关内（福田区、罗湖区、南山区和盐田区）到关外（宝安区、龙岗区、光明新区、龙华新区、坪山新区和大鹏新区）,“省内新移民”减少而“省外新移民”增加。3）深圳新移民与本地常住人口的分异指数为0.47,隔离指数为0.64,与广州新移民的指数相比,深圳新移民的隔离程度较高。4）制度因素（户口属性）对深圳新移民聚居区的影响减弱,市场因素的作用正不断增强,符合“市场转型论”的假设。同时人口和家庭因素对新移民聚居有一定影响,其中年龄结构和教育水平是影响新移民聚居的重要因素。5）对比广州市,广州新移民聚居同时受到制度因素和市场因素的双重影响,户籍制度影响依然具有一定的历史延续性,同时年龄结构与婚姻状况也具有显著影响。由此可见,新移民的空间分异及其影响机制具有异质性,深圳市作为改革开放的窗口,体现了中国社会主义市场转型对社会空间的影响效应。     

"流空间"视角的电子商务快递物流网络结构研究 ——以珠三角城市群为例

基于“流空间”视角研究电子商务快递物流网络,以中国智能物流骨干网络大数据作为物流“流”数据,综合社会网络分析法和GIS空间分析,以珠三角城市群为案例探究电商快递物流网络空间结构特征,并利用QAP回归方法探究影响网络形成的因素。结果表明:珠三角电商快递物流网络结构存在空间非均衡特征,联系方向偏中心指向,中东部县区间联系更为密切,形成“穗莞深”物流轴线。东莞市,广州市增城区、荔湾区、白云区,深圳市南山区、龙岗区等为主要的快递物流对外辐射节点;江门市新会区、台山市,惠州市惠城区、惠东县等为主要的快递物流接收节点。珠三角城市群电商快递物流网络形成主要受人均可支配收入和社会消费品零售总额影响,人口因素已不构成其发展优势;网络形成在一定程度上克服了距离因素的负作用力。     

宁夏农业干旱灾害综合风险分析

农业干旱灾害风险分析是农业防灾减灾的重要内容。本文以灾害风险理论为基础,构建宁夏农业干旱灾害综合风险评估模式,该模式综合考虑了干旱致灾因子、孕灾环境、承灾体和防灾减灾能力4类风险影响因素,并在GIS技术的支持下,完成宁夏农业干旱灾害风险区划。结果表明：宁夏各地农业干旱灾害风险差异较大,风险较高的区域集中在宁夏中南部山区的同心、海原、固原、西吉、彭阳等地,风险较低的区域集中在北部大部分地区以及南部泾源、隆德等地,这一结果与宁夏各地环境特点、经济投入、农业发展现状和趋势一致。     

北京城区绿地防灾避险功能评估

城市绿地具有重要的防灾避险功能。以北京城区具有防灾避险功能的绿地为研究对象, 划定了不同类型绿地的防灾避险服务半径, 利用ArcGIS的缓冲区分析工具, 对研究区内绿地 的防灾避险服务范围进行了分析。结果表明:绿地防灾避险有效服务面积占研究区的 71.22%,3.94万hm²的区域处于服务盲区, 主要分布在五环路以外的海淀、丰台和朝阳区; 从防灾避险绿地和服务范围的覆盖率来看, 西城区>东城区>朝阳区>石景山区>海淀区> 丰台区, 有111个街道、地区办事处和乡镇覆盖率在90% 以上, 但仍有占研究区面积 24.08%的办事处和乡镇覆盖率在80%以下;此外, 防灾避险绿地及服务区覆盖率由市中心向 外围呈现递减趋势。     

基于轨迹数据场的热点区域提取及空间交互分析 ——以深圳市为例

以深圳市出租车GPS数据为基础，运用时空拓展的轨迹数据场聚类方法提取城市交通热点区域，结合城市POI（Point of Interest）数据和地理实况对热点区域加以理解和分析。基于复杂网络的视角，计算交互分析指标并可视化热点区域的空间交互网络，探究城市交通和居民出行的时空规律。结果表明：1）交通枢纽（机场、火车站和口岸）、综合性商圈、城市重要主干道周边和城市商务中心在节假日和工作日均表现为持续热点区域；2）节假日热点区域分布较“发散”，主要反映了居民个性化出行需求；3）工作日热点区域分布较“收敛”，主要表现为职住分离的通勤模式；4）不同热点区域在空间交互网络中的重要性存在明显差异，其空间交互体现了距离衰减效应和局部抱团现象，居民出行的热点区域网络本身具有小世界效应和无标度特征。     

粤港澳大湾区城市群自然灾害综合承灾能力评价

随着全球气候变化,城市自然灾害日益频繁,城市综合承灾能力越来越受到关注。基于城市人口、社会、经济、环境、交通等承灾体特征,建立粤港澳大湾区城市群自然灾害综合承灾能力评价指标体系;基于客观赋权的信息熵法,建立城市综合承灾能力定量分析评价模型;在此基础上,计算得到粤港澳大湾区城市综合承灾能力指数,分析各城市自然灾害综合承灾能力水平和影响因素。结果表明：粤港澳大湾区城市综合承灾能力指数变化范围为0.1886~0.6615,广州和深圳相对较高,肇庆和惠州相对较低,各城市自然灾害的承灾能力和影响因素存在显著差异,造成大湾区城市群整体承灾能力的短板效应,需要进一步加强城市综合承灾能力建设,从整体上提升大湾区城市综合承灾能力水平。