内蒙古麦后移栽向日葵精细化气候适宜性区划

基于内蒙古麦后移栽向日葵生育期的分区,利用中国气象局陆面数据同化系统(CLDAS)的降水和气温格点资料以及内蒙古地区119个气象站观测数据,结合灌溉农区空间分布数据,以适宜生长日数和全生育期气候适宜度为区划指标,在ArcGIS环境下开展内蒙古地区麦后移栽向日葵精细化气候适宜性区划研究。结果表明:制约内蒙古麦后移栽向日葵正常生长和产量形成的主要因素是热量不足和干旱,全区可分为生长不适宜区、较适宜区、适宜区和最适宜区,其中河套灌区、土默川、西辽河平原灌溉条件良好,为麦后移栽向日葵生长的最适宜区,而内蒙古中部大部和东部大部地区移栽后热量严重不足,中西部偏北地区降水亏缺严重,麦后移栽向日葵无法完全成熟,为不适宜种植区。基于CLDAS格点资料与气象站观测数据的内蒙古麦后移栽向日葵气候适宜性分布一致性较好,但CLDAS格点数据的区划精细程度优于站点数据。河套灌区是最适宜种植区,与当前麦后移栽向日葵产业布局较为一致,故本文区划结果可为内蒙古地区麦后移栽向日葵生产合理布局提供一定参考。     

海南省暴雨洪涝灾害风险评价及区划研究

选取暴雨洪涝灾害较为严重的海南省为研究区,在对孕灾环境敏感性、致灾因子危险性、承灾体易损性、防灾减灾能力等因子进行定量分析评价的基础上,根据风险度指数的大小,反映暴雨洪涝灾害风险分布的地区差异性,对研究区暴雨洪涝灾害风险进行区划,结果分为5个等级。将灾情数据的空间分布与相应的灾害风险区划结果进行对比分析及结果验证,并提出相应的灾害防御措施。     

基于GIS的安塞县花期冻害风险区划

利用GIS技术,在实现区划指标空间化的基础上,根据各评价因子的权重,采用线性加权求和法,将各评价指标的栅格图进行叠加,得到安塞县花期冻害风险区划栅格图。区划结果显示:安塞县苹果花期冻害风险共划分四个风险等级区域,风险Ⅰ区主要分布在招安镇、沿河湾、高桥乡及楼坪乡一带,基本无重度花期冻害;风险Ⅱ区主要分布在海拔1 200m以下的山区;风险Ⅲ区主要分布在海拔1 200～1 500m的山区;风险Ⅳ区主要分布在海拔1 500m以上的楼坪乡及砖窑湾镇西南的山区。     

遵义市雷电灾害致灾因子危险性区划研究

利用遵义市14个国家气象站1978-2013年雷暴日数据和2006-2020年的ADTD雷电定位数据,叠加遵义市基础地理信息（包含县边界、水系分布等）、人口、GDP等数据。以致灾因子评估方法为理论基础,叠加GIS空间分析技术,对遵义市开展雷电致灾因子危险性区划研究。结果显示：遵义市雷击密度致灾因子区划结果较高,高危险性区域主要集中在市行政中心及赤水中西部;强雷电密度、地闪强度两种致灾因子高危险性区域分布较为零散;雷电灾害致灾因子危险区划中,高危险性区域主要分布于市行政中心、仁怀及桐梓部分区域,该高危险性区域同是人口分布密集,GDP较高的区域,在今后的发展建设中需加强该区域雷电灾害物防、技防、人防能力建设,以减少雷电灾害造成的人员伤亡和财产损失。     

基于GIS的高县桑树生态气候适宜性分析

利用1991～2020年气象资料和DEM资料,系统分析高县热量、水分、光照以及地形、土壤等生态气候因子对桑树生长发育的影响,结合生产实际,选取高影响因子作为指标,运用GIS技术和集优法对高县桑树生态气候适宜性进行区划。结果表明：高县桑树气候条件总体适宜,且具有一定优势,影响桑树栽培的主要因子是热量条件和地形坡度,最适宜区主要分布在海拔500m以下的坝丘河谷区,适宜蚕桑规模化发展;适宜区主要分布在海拔500～700m的山地丘区,应适度发展蚕桑业;次适宜区主要分布海拔700～1000m的低山区,可作为桑叶补充生产区;海拔1000m以上或地形坡度30°以上的山区不适宜栽培桑树。     

基于GIS的福建省茉莉花气候适宜性区划与评估

利用福建省67个气象观测站1971—2020年气候资料、地理信息资料、茉莉花生育期调查和查阅文献资料,构建茉莉花气候适宜性指标体系,采用层次分析法确定各区划指标权重,运用隶属度函数和模糊综合评价法计算得到各站点的茉莉花气候适宜性指数,开展基于GIS的全省茉莉花气候适宜性区划。结果表明：茉莉花种植气候最适宜区主要分布在福建中部和南部沿海;适宜种植区主要分布在沿海北部和内陆的低海拔地区;次适宜种植区分布全省各地;不适宜种植区主要分布在沿山脉的高海拔地区。并通过区划结果与福建省历年茉莉花种植情况比对验证,区划结果与现有种植区较为吻合,可为福建省茉莉花种植规划提供科学依据。     

基于GIS的湖北省输变电线路山火风险区划

以湖北省输变电线路为研究对象,在分析湖北省山火火险评价因子的基础上,结合研究区(湖北省)实际状况,选取土地覆盖类型、地形、水系、人为影响及输变电线路重点防护区等5个因子作为火险区划指标;基于RS和GIS技术,采用因子加权叠置和层次分析相结合的方法,对湖北省输变电线路山火风险进行定量评价。结果表明:湖北省高火险区及极高火险区面积超过研究区总面积的55%,山火火险总体上较高;火险区分布明显,鄂西的东部及北部、鄂北、江汉平原北部、鄂东的北部和南部等地输变电线路火险等级较高;1 000 KV输变电线路走廊(即输电线路集中架设的狭长地带)的山火风险相对最高,220 KV的相对最低;将收集到的湖北省输变电线路44个山火历史个例发生位置与其风险区划图进行比较可知,区划结果较为可靠。     

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。     

遵义市花椒气候生态区划研究

为探讨影响花椒生长发育的主要气候资源和受气象灾害的影响因子,本文根据不同品种的花椒对气候生态条件要求的差异,分析遵义与花椒优生区(重庆江津)气候条件的异同,确定影响遵义市花椒区域分布差异的主要气候生态区划指标,并利用Arcgis和数字高程模型(DEM)对遵义市种植花椒进行气候生态精细化区划。结果表明：九叶青花椒适宜栽培区主要分布在我市西部和北部海拔在900米以下地区种植,区内热量条件充足,冬季遭受低温冻害风险相对小;次适宜栽培区主要分布在我市中部和东南部等海拔为600米到1000米地区,冬季遭受低温冻害风险增大,为25%-40%之间;不适宜区分布在习水、大娄山脉等海拔在1000米到1100米以上的区域,花椒冬季遭受低温冻害风险较大,在50%以上。     

基于GIS的重庆市山洪灾害区划

通过对山洪灾害形成的动力条件、孕灾环境、降水背景的分析,确定临界雨量、地表起伏形态、坡度、年降水量、年大雨日数为影响山洪灾害形成的主要因子,用主成分分析方法建立重庆市山洪灾害区划模型。在ArcGis软件的支持下,采用反距离权重法对各影响因子进行空间插值,并进行栅格图层计算、分割等操作,用自然断点分级法分为高发区、易发区、一般区、低发区,完成重庆市山洪灾害区划。区划结果表明：重庆市多山洪灾害,东北部为高发区,年发生频次多在10次以上;中部东南部为易发区,年发生频次多在8次到10次;西部偏西地区为低发区,年发生频次多在6次以下。     

遵义市九叶青花椒气候适宜性区划研究

为探讨影响花椒生长发育的主要气候资源和受气象灾害的影响因子,该文根据不同品种的花椒对气候生态条件要求的差异,分析遵义与花椒优生区(重庆江津)气候条件的异同及花椒生长需要的气候特性,确定影响遵义市花椒区域分布差异的主要气候生态区划指标,并利用ArcGIS和数字高程模型(DEM)对遵义市种植花椒进行气候生态精细化区划。结果表明:九叶青花椒适宜栽培区主要分布在遵义市西部和北部海拔800 m以下地区,种植区内热量条件充足,冬季遭受低温冻害风险相对小;次适宜栽培区主要分布在遵义市中部和东南部等海拔在600～1 000 m的地区,冬季遭受低温冻害风险增大,在25%～40%之间,建议做好防冻措施;不适宜区分布在习水、大娄山脉等海拔在1 000 m以上的区域,花椒冬季遭受低温冻害风险较大,在50%以上。     

内蒙古近47年气候变化对春小麦生育期的影响

利用内蒙古地区春小麦主产区的15个农业气象观测站1961—2007年的气象数据,以月平均温度、月降水量、月日照时数作为主要因子,重点分析了内蒙古自治区西、中、东部春小麦区的气象要素的空间分布和时间变化特征。结果表明:随着气候变暖,内蒙古地区春小麦主产区在过去47年中生长季(4—8月)平均气温升高了1.2℃,平均每10年升高0.32℃;生长季降水量年代际间波动不大,但本世纪初全区麦区平均降水量偏少;生长季日照时数呈现出减少的趋势。气候变化使春小麦除成熟期外,其它各生育期基本随年代的增加而提早。     

基于生态条件的河源地区鹰嘴蜜桃适宜性评价

基于河源和周边地区24个国家气象站1970—2018年气象资料和地理信息数据，综合考虑气象、地形和土壤3大类影响因子中筛选出12个评价因子指标，在GIS技术的支持下，采用层次分析法和加权指数求和法，构建河源地区鹰嘴蜜桃种植生态适宜性评价指标体系，并绘制出了鹰嘴蜜桃种植适宜性的综合区划图，最后对区划结果作了进一步分析。结果显示：河源地区鹰嘴蜜桃种植的最适宜、适宜、次适宜和不适宜区面积分别占区划面积的28%、33.3%、22.2%和16.5%。适宜和最适宜区主要集中在河源地区北部大部地区以及中东部的零散区域，不适宜区主要分布在河源地区中东部、龙川县西南部、紫金县西南部区域。     

基于ArcGIS的新疆雷电灾害风险区划研究

为了明确不同区县雷电灾害风险的高低程度、防御措施和减轻雷灾损失,利用地闪资料、雷电灾情数据、社会经济资料和地理信息数据,采取归一化法、层次分析法和加权综合评价法,考虑致灾因子的危险性、孕灾环境的敏感性和承灾体的易损性3个评价指标,选择地闪密度、地闪强度、海拔高度、地形起伏、地表覆盖类型、人口密度、地均GDP、生命损失指数、经济损失指数和耕地比重等10个影响因子建立雷电灾害区划模型,绘制出新疆雷电灾害风险区划图。结果表明:雷电灾害风险极高区主要集中在阿勒泰地区北部、塔城地区大部、博州、伊犁州、喀什市和天山北坡经济带南部部分地区,而古尔班通古特沙漠和塔克拉玛干沙漠地区属于一般风险区。通过与新疆历史雷电灾情数据比较发现,雷电灾情次数空间分布与风险区划分布趋势大致吻合。     

基于GIS的凉山秋荞气候适应性区划

以凉山17个气象站1981~2013年的气候资料为基础,采用GIS技术,对凉山秋荞进行气候适应性区划。通过分析影响秋荞麦产量的主要气候因子和关键时期,得出秋荞麦的气候适应性区划指标,利用各站点的气候资料及对应的地理信息因子,应用多元线性回归方法,建立区划指标的空间分布模型。采用GIS空间叠置分析方法,将凉山秋荞生产区划为适宜区、次适宜区和不适宜区。区划结果为凉山秋荞生产合理布局、趋利避害、优质高效提供了科学依据。     

基于分布式模型模拟的茶树种植适宜性区划

茶树种植适宜性区划研究可为浙江茶产业良好发展和优化布局提供理论依据。从气候、土壤、地形3类影响因子中选出10个因子对浙江省的茶树种植适宜性进行区划研究。其中,气候因子5个,分别为年平均气温、≥10℃活动积温、年降雨量、生长季平均相对湿度和年日照时数,这5个因子通过主成分分析筛选确定;土壤因子2个,即:土壤质地和土壤p H值;地形因子3个,即:海拔高度、坡度和坡向。考虑到浙江省地形复杂多样的实际情况,对所有气候因子采用分布式模型实现其空间分布精细化模拟。利用层次分析法确定各因子权重系数,采用加权求和法建立茶树种植综合区划评估模型。结合各种因子适宜性等级量化指标,最终获得茶树种植适宜性综合评价得分的空间分布。基于土地利用现状,屏蔽水域、城镇居民用地等不适宜种植区,将浙江分为适宜、较适宜和不适宜3个种植区。结果表明,浙江茶树种植各指标适宜性以气候适宜性最佳,地形适宜性次之,土壤适宜性最差。浙江茶树适宜区占参评面积(除去屏蔽区域)的45.51%,该区海拔、热量等自然资源充分满足茶树生长;较适宜区占47.05%,该区主要分布在平原地带或中高海拔地区;不适宜区占7.44%,主要分布在高山区,热量资源不足。     

云南省森林火险气象等级区划研究

以云南省为研究区,采用防火期内插值到每个格点的月平均降水量、月平均气温、月平均风速、月平均蒸发量、月平均相对湿度5个气象因子,以及栅格化的云南省树种和土地利用分布作为火险区划因子,通过将其标准化并赋予各因子不同的权重,利用ARCGIS的分析计算功能,对云南省防火期内进行森林火险气象等级划分,并以历史林火统计结果作为验证。从区划结果来看,12月至次年5月森林火险气象等级的发展趋势符合云南的实际情况。通过对照历史林火统计结果,该结果能反映云南省大部地区在防火期不同月份的森林火险气象等级分布规律     

基于灾损定量识别的河南省冬小麦晚霜冻风险区划

利用河南省30个农业气象观测站1981-2008年的冬小麦观测资料和气象资料,基于晚霜冻指数和灾度计算了河南省冬小麦晚霜冻发生概率和灾害程度。通过在WOFOST作物模型中增加霜冻影响过程,实现了晚霜冻灾损定量提取,建立了以晚霜冻危险性、暴露性和脆弱性为评价因子的风险评估模型,按照高风险区、次高风险区、中等风险区、次低风险区和低风险区5个等级标准进行了河南省冬小麦晚霜冻风险区划。区划结果表明:冬小麦晚霜冻风险程度较高的地区主要分布在河南省沈丘、卢氏和林州等地,其风险指数都在0.6以上;低风险区主要分布在伊川、巩义、信阳、南阳、太康、濮阳和杞县等地,风险指数都在0.2以下。     

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。     

四川绵竹山洪灾害风险区划

本文基于GIS技术,运用指数模型,采用层次分析法对四川省典型山洪灾害发生区绵竹市进行山洪灾害风险区划,并运用近20年灾情资料进行验证。结果表明:绵竹市山洪灾害较高风险区、高风险区主要分布于中部的山区、沿山区,与实际情况较为一致,可为当地山洪防灾减灾工作的规划布局提供科学依据。