阿坝州雷电灾害风险区划分析

利用2013~2017年阿坝州的雷电监测系统数据,对阿坝州雷电灾害的孕灾环境敏感性、致灾因子危险性、承灾体易损性和防灾减灾能力四个雷电灾害风险因子进行区划研究。结果表明：按高、次高、中等、次低、低五个等次可得到阿坝州雷电灾害风险区划;雷电灾害风险值由东南部向西部及南部递减;次高~高风险区主要集中在市东南部,其中高风险区主要分布在汶川县、茂县、理县东南部、九寨沟东北部、若尔盖中部等地区,次高~高风险地区或者由于降雨频率相对较高,或者因为地势较低,或是江河的主要流经区,或承灾体易损性较强,抗灾能力较弱,因此发生雷电灾害的风险最高;而西部的壤塘县、阿坝县、金川县、红原县、小金县、松潘县等区域是低~次低风险区,这些地区或者由于雷电频率相对较小、致害性不强,或者由于海拔相对较高,或是生产水平较低,雷电灾害致灾的可能性较小;市内其余地区位于中等风险区。     

东北地区水稻霜冻灾害风险评估与区划

依据灾害系统理论,在综合考虑致灾因子自然属性和承灾体社会属性的基础上,建立风险评估模型,将传统的灾害研究方法与地理信息系统等现代技术手段相结合,利用1961—2010年东北地区182个气象站点逐日最低气温资料和1991—2006年172个水稻产区县（市）国土面积及社会经济资料,包括1981—2006年30个农业气象观测站水稻发育期资料,对东北地区水稻霜冻灾害风险进行评估。结果表明：东北地区可划分为高风险、次高风险、中等风险、次低风险和低风险5个水稻霜冻灾害风险区域。东北地区水稻霜冻灾害高风险区位于黑龙江省的黑河地区大部、伊春西部和吉林省的延边州西部、白山北部等地,而辽宁省的中南部等地风险较低。     

龙川县低温冻害风险区划研究

通过实地调查和整理历史气象资料,建立龙川县低温冻害风险区划数据库,综合考虑致灾因子危险性、孕灾环境敏感性、承灾体易损性和防灾减灾能力4种评价指标,根据气象灾害风险区划原则先进行评价指标量化,结合专家打分法、加权综合评价法进行数据处理,然后利用ArcGIS软件绘制龙川县低温冻害风险区划图,结果表明:龙川县低温冻害高风险区主要集中在北部和南部山区,中部以及近东江水体地区风险相对较小.     

苏浙沪地区高温灾害风险区划研究

利用1961—2009年苏浙沪地区144个气象站的观测数据和2008—2010年苏浙沪地区社会经济资料,从致灾因子危险性、孕灾环境敏感度、承灾体易损性及抗灾能力4个方面综合评估和分析了苏浙沪地区高温灾害风险的空间差异。结果表明:1961—2009年苏浙沪地区高温致灾因子呈南高北低的分布特征,浙江地区高温致灾因子危险性明显大于上海和江苏地区;孕灾环境敏感度指数呈北部和中部地区高、南部地区低的分布,高温灾害高敏感区主要分布在江苏、上海及浙北的平原和沿海地区;经济发达和规模较大的苏浙沪核心城市多为高温灾害承灾体高易损性区,苏北和浙南相对欠发达地区多为高温灾害承灾体低易损性区、次低易损性区或中等易损性区;沪宁杭地区高温灾害的抗灾能力最强,对应的抗灾能力风险较低,而苏北地区和浙南山区高温灾害的的抗灾能力风险较高。综合致灾因子危险性、孕灾环境敏感度、承灾体易损性和抗灾能力4个方面,苏浙沪地区高温灾害综合风险总体呈中南部地区风险高、北部地区风险低的分布,高温灾害高风险区和次高风险区主要集中分布在浙江大部及上海、苏南部分地区,高温灾害低风险区或次低风险区主要分布在长江以北和浙江沿海地区。     

内蒙古马铃薯干旱风险区划

利用1979—2013年内蒙古73个旗县气象站资料、历史干旱资料、马铃薯产量数据和社会属性数据等,通过内蒙古中西部和东部地区全生育期的降水负距平百分率与相对气象产量二者建立的回归方程,结合农业干旱等级和降水距平百分率气象干旱等级国家标准,得到了马铃薯轻旱、中旱和重旱的等级指标,确定了干旱致灾因子的危险性,结合承灾体的脆弱性、孕灾环境的暴露性和地区的防灾减灾能力的评价指标体系,利用地理信息系统（GIS）的空间分析功能,对内蒙古马铃薯干旱风险进行评估与区划。研究结果表明:高风险区主要分布在鄂尔多斯市东北部、呼和浩特市南部和北部、乌兰察布市大部和锡林郭勒盟南部地区,所占面积比例为19.1%;中风险区主要分布在呼和浩特市部分地区、赤峰市中部和南部、通辽市西北部、兴安盟东北部、呼伦贝尔市北部地区,所占面积比例为20.1%;干旱较低风险区主要分布在赤峰市西部和北部、通辽市东南部、兴安盟西南部、呼伦贝尔市东南部地区,分布区域面积最大,所占比例为41.0%;低风险区主要分布在灌溉区域,包括河套灌区和辽河流域,所占面积比例为19.8%。     

基于气象大数据的陕西苹果北扩区冻害风险分析

采用陕西苹果北扩区国家基本（基准）气象站数据和该区191个自动气象站数据,基于农业气象灾害气候风险形成原理,计算该区苹果花期冻害、越冬冻害的气候风险指数以及环境脆弱性风险指数,并基于地理信息系统平台绘制各项风险的分布图。结果显示：低风险区主要分布在清涧、绥德、吴堡的全境,子洲南部大部,米脂、佳县东南部大部;中风险区主要分布在横山、靖边东部、榆阳南部、神木中部;高风险区主要分布在定边和吴起全境、志丹北部大部、靖边西部,榆阳、神木、府谷的北部。     

基于灾害风险因子的青海省干旱灾害风险区划

利用1961—2018年青海省气象资料、地理信息数据和社会经济数据,对青海省干旱灾害风险区划进行研究.结果表明:(1)致灾因子危险性较高的地区主要在青海省东部和南部,较低地区主要在青海省西部.(2)孕灾环境脆弱性整体自西北向东南逐渐降低,西北地区脆弱性风险较高,东南部较低.(3)承灾体暴露风险较高的地区主要在青海省东部...     

海南岛棚栽西瓜低温寡照灾害风险区划

基于自然灾害风险分析理论,利用海南岛18个市县2001-2010年的历史气象数据、棚栽西瓜面积、耕地总面积、人均GDP等资料,通过选取致灾因子危险性、承灾体易损性和防灾减灾能力这3个因子构建了海南棚栽西瓜低温寡照灾害综合风险指数模型。结果表明,海南岛棚栽西瓜低温寡照灾害高风险区集中在中部和北部,而低风险区分布在南部和西部,其余地区为中等风险区。     

新疆天山山区干旱灾害综合风险评估与区划

以自然灾害风险四因子理论为基础,综合考虑研究区自然及社会经济情况,建立适合天山山区干旱灾害风险概念框架和指标体系,结合GIS技术进行了该地区干旱灾害风险评估与区划。结果表明：致灾因子危险性较高的区域是伊犁河谷及天山北坡一带,东疆地区和南疆西部危险性较低;承灾体脆弱性较高的区域为伊犁河谷和博州地区,吐鲁番、哈密及克州属于低脆弱区;孕灾环境敏感性较高地区主要分布在天山北坡的精河至吐鲁番一线、阿克苏地区西部、巴州北部等地,伊犁河谷、巴州北部、哈密市北部、南疆西部山区属低敏感区;防灾减灾能力整体表现为中东部高于西部区域;新疆天山山区干旱综合风险整体呈现出中部高、两端低的趋势,即中部的天山南北两侧干旱风险高于南疆西部和东疆地区。构建的评估模型总体反映了研究区旱灾综合风险水平,可为新疆天山草原灾害风险管理、应对气候变化、抗旱减灾行动提供参考。     

河北省高速公路路面结冰风险区划研究

基于河北省2011—2015年10月至第二年4月国家气象站数据、交通气象站数据、路面结冰风险普查数据、因路面结冰造成的交通管制和交通事故数据、车流量数据以及地理信息等数据,从致灾因子危险性、孕灾环境脆弱性和承载体敏感性构建了高速公路路面结冰风险区划评价指标,利用层次分析法和GIS技术制定了河北省高速公路路面结冰风险区划。结果表明：河北省北部及邯郸西部山区高速公路为路面结冰高风险路段;张家口东部、承德南部、保定西部和石家庄西部山区和河北省东南部地区部分高速公路为路面结冰较高风险路段;京秦高速迁西支线、京昆、津汕、黄石、邢衡等高速部分路段为路面结冰低风险路段。     

辽宁省精细化暴雨洪涝灾害风险评估与预评估

基于辽宁省61个国家气象站1961—2020年和998个区域自动气象观测站建站至2020年逐小时、逐日降水资料,分析了辽宁省暴雨洪涝灾害主要致灾因子,计算了暴雨洪涝孕灾环境指标,完成了辽宁省暴雨洪涝灾害危险性评估。结果表明：暴雨洪涝高危险性地区主要位于丹东;暴雨洪涝灾害人口高风险区主要位于沈阳和大连市区;经济高风险区主要位于大连和盘锦市区;水稻、玉米高风险区主要位于锦州、盘锦和丹东。利用辽宁省无缝隙智能网格预报数据对2022年7月28—29日的暴雨过程灾害风险进行了预评估,发现暴雨灾害危险性高值区域主要分布在朝阳、葫芦岛以及辽宁中部。暴雨灾害可能造成的人口、经济高风险区域主要位于辽宁西部和中部地区;暴雨灾害可能造成的水稻和玉米高风险区主要位于沈阳、铁岭和朝阳北部等地区。预计高风险区主要影响人口约为449万人,经济损失约为1432万元,受影响的水稻面积约为1.028万公顷、玉米面积约为1.798万公顷。通过灾后效果检验,发现预评估模型效果良好,可在实际的暴雨洪涝灾害风险评估业务中使用。     

宁夏高速公路大风灾害风险评价

利用气象观测数据、交通数据和经济社会数据,选取不同等级的大风日数、车流量、道路密度、地形高度、河网密度、桥涵个数、桥涵密度、植被覆盖度等14个评价指标,从致灾因子危险性、孕灾环境敏感性、承灾体易损性三方面建立高速公路大风灾害评估模型,使用模糊综合评价法和层次分析法计算各因子权重,开展宁夏高速公路大风灾害风险评价。结果表明:宁夏高速公路大风灾害风险石嘴山市北部和吴忠市南部高、区内中北部和南部低。其中,京藏高速石嘴山市北段为高风险;京藏高速石嘴山市中段、中卫市南段及福银高速吴忠市段为次高风险;其他路段为中等到较低风险。风险评价结果与实际高速公路大风灾害的发生有较好的一致性。     

内蒙古马铃薯花期干旱灾害风险区划

利用内蒙古73个旗县气象站点1979—2013年的观测资料、历史干旱灾害资料、马铃薯产量数据和社会属性数据等,通过内蒙古马铃薯花期的降水距平干旱指标,确定了干旱致灾因子的危险性分布,结合承灾体的脆弱性、孕灾环境的暴露性和防灾减灾能力的评价指标体系,利用GIS的空间分析功能,对内蒙古马铃薯花期干旱灾害的风险性进行评估与区划。结果表明:干旱高风险区主要分布在鄂尔多斯市东北部、呼和浩特市部分地区、乌兰察布市大部、锡林郭勒盟南部和赤峰市部分地区,所占面积比例为15.0%;干旱中风险区主要分布在呼和浩特市南部和北部、赤峰市大部、通辽市西部和兴安盟大部地区,所占面积比例为33.4%;干旱较低风险区主要分布在通辽市东部和呼伦贝尔市东南部,所占比例为31.8%;干旱低风险区主要分布在具有灌溉能力的河套灌区和辽河流域,所占面积比例为19.8%。     

南郑县暴雨灾害风险区划研究

利用南郑县国家一般气象站1971—2016年、28个区域自动气象站2012—2016年降雨资料,DEM高程数据,辖区内社会经济资料,确定暴雨灾害的致灾因子、孕灾环境、承灾体易损性等区划因子,并使用ArcGIS对各项因子进行模拟计算,得到南郑县暴雨灾害风险区划图。区划结果表明:低风险区和次低风险区基本分布在南郑县北部,中等风险区基本分布在南郑县中部,次高风险区和高风险区基本分布在南郑县南部、东南部。     

昆明市晋宁区烤烟种植冰雹灾害风险区划及防御对策

文章利用晋宁区2009—2018年6—9月烤烟种植冰雹灾害、受损情况及各种气象资料,根据自然灾害系统理论和冰雹灾害风险评估的相关理论,构建由致灾因子危险性、烤烟种植易损性、孕灾环境敏感性、防灾减灾能力等风险指数模型和风险区划指标体系,采用层次分析法和加权综合评价法计算各指标权重和风险指数,并利用GIS技术进行栅格图层计算得到晋宁区冰雹灾害综合风险区划图。结果显示:晋宁区冰雹灾害风险东西部高、北部和中部低,沿山地带和山区高于平坦地区,晋城镇南部、双河乡和夕阳乡山区冰雹灾害风险处于较高水平。根据区划结果,提出了人工防雹的合理化建议。     

天津市静海区暴雨灾害风险精细化评估

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。     

1961~2016年中国春季极端低温事件的时空特征分析

利用江苏省1961—2020年70个国家级及1300多个区域自动气象站同时段的日最低气温重构数据,选取最低气温48 h最大降温幅度、累计降温幅度、过程日极端最低气温和寒潮过程持续天数共4个要素作为寒潮灾害气象致灾因子,综合信息熵权法和专家打分法确定各致灾因子权重,构建寒潮过程致灾危险性评估模型,形成致灾危险性指数长时间序列,采用百分位法确定危险等级。基于智能网格气温预报数据,计算寒潮过程预估致灾危险性指数,在此基础上结合承灾体暴露度及脆弱性信息,构建寒潮过程风险预评估模型,对高分辨率人口、国内生产总值（Gross Domestic Product,GDP）和小麦等承灾体进行风险预估,同时考虑前期气温对小麦生长的影响,修正了小麦脆弱性指标。结果表明：（1）江苏省历年寒潮过程发生频次总体呈现20世纪后40年多、21世纪前20年少的态势,北部地区发生频次显著多于南部地区;寒潮过程的气象致灾因子强度大体上具有西部强于东部、北部强于南部的分布特征;（2）通过对2022年11月28日—12月3日江苏全省性寒潮天气过程的个例分析,可以得出与实际灾情基本相符的寒潮天气过程的致灾危险性预评估和风险预估结果。

     

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。     

拉萨-林芝铁路沿线主要气象灾害风险研究

基于1980~2010年拉萨-林芝铁路沿线17个地面站的气象资料、2019年西藏统计年鉴和西藏自治区地理信息数据资料,运用自然灾害风险综合指数法、层次分析法以及GIS空间处理技术,分析了孕灾环境脆弱性、灾害因子危害性和承灾体脆弱性,建立了拉萨-林芝铁路沿线主要气象灾害的风险研究模型,完成了拉萨-林芝铁路沿线主要气象灾害风险等级区划。结果表明：拉萨-林芝铁路沿线闪电高发季节是夏季和早秋,占91.23%;暴雨高发季节是盛夏和秋季,占93.60%;暴雪主要发生在冬季,占87.06%;大风主要发生在春季,占74.59%。拉萨-林芝铁路沿线暴雪灾害高风险区主要分布在林芝东南部和米林以东,大风灾害高风险区主要分布在加查和朗县附近,闪电和暴雨灾害高风险区主要分布在林芝市和山南市附近。     

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。