基于GIS的山洪灾害风险区划

1 Introduction Torrent is sudden surface runoff with sharp rises or falls (Tang, 1994; Zhao, 1996), resulting from rainfall in small basins of mountainous areas. It has features of violent coming force, rapid formation and strong destructivity which rende…     

基于GIS的洪水灾害风险区划研究

洪水灾害区划是洪灾评估与管理的重要内容,本文在分析洪灾形成的各主要因子的基础上,提出了基于地理信息系统的洪灾风险区划指标模型,并结合辽河流域具体情况,以降雨、地形和区域社会经济易损为主要指标,得出了辽河流域洪灾风险综合区别。     

贺兰山银川段不同重现期山洪灾害风险与影响区划研究

为评估贺兰山银川段山洪灾害风险程度及其影响,利用高分辨率数字高程模型(DEM)、行政区划、水系和自动气象站历史降水数据,以及居民点、学校、桥梁等社会经济信息资料,采用FloodArea模型模拟与ArcGIS空间叠加统计分析相结合的方法,分析研究了贺兰山银川段不同重现期山洪灾害风险分布特征,及其对人口、土地利用和国内生产总值(GDP)的影响。结果表明:(1)贺兰山银川段10～100 a一遇山洪灾害低、中、高风险区面积分别为109.5～276.3 km2、45.0～231.0 km2、13.4～204.3 km2,同一风险等级的山洪灾害区划面积随着重现期增大呈显著增大趋势。(2)贺兰山10 a和20 a一遇山洪灾害风险区主要位于海拔1 130～1 450 m的山洪沟及其两侧区域,50 a一遇山洪灾害风险区主要集中在山洪沟下游和山前海拔1 130～1 180 m的冲击扇区,100 a一遇山洪灾害风险区覆盖整个山前海拔1 120～1 350 m的区域和冲击扇区。随着重现期增大,贺兰山山洪灾害风险区具有向上游(下游)区域扩展较慢(更快)的显著特征。(3)银川市受贺兰山10 a、20 a、50 a...     

基于图聚类神经网络的江西省山洪灾害危险性区划研究

目前山洪灾害区划中常用的传统聚类方法大多仅考虑区划基础空间单元的属性特征,很少考虑基础空间单元的结构信息。该文同时考虑区划基础空间单元的属性和结构特征,提出基于图聚类神经网络的山洪灾害危险性区划方法,以江西省小流域为区划的基础空间单元,构建图聚类神经网络模型,根据聚类有效性指标确定最佳聚类数,并通过碎屑图斑合并获得16个山洪灾害危险性同质性区域,最后利用地理探测器和江西省历史山洪灾害点数据对区划结果进行验证和评价。结果显示：基于图聚类神经网络模型的江西省山洪灾害危险性区划结果与历史山洪灾害点的地理探测器q值达0.792,比传统的K-means和Ward聚类方法分别提高了0.386和0.104,能较好地刻画江西省山洪灾害危险性的空间分异格局。通过融合属性和结构特征有助于提升区划效果,可为江西省市县级政府部门制定因地制宜的山洪灾害防治管理措施提供辅助决策,同时也可为其他自然地理区划提供新的方法参考。     

城市山洪灾害多目标评估方法探讨

本文针对目前城市山洪灾害的突出问题, 分析了国内外研究状况和发展趋势; 探讨了城市 山洪灾害多目标评估系统方法,包括山洪灾害泛滥范围的危险区划、城市易损性分析、城市山洪 灾害损失评估和风险评价四个主要内容。关于山洪孕灾环境、致灾因子和承灾体的社会经济状 况, 本研究提出一套基于GIS 的从数据采集→空间属性数据库建立→评价指标体系选择→预测 评价分析→山洪灾害危险性评价与风险区划的技术路线和方法体系。山洪灾害危险区划采用地 貌学和数值模拟方法; 以高分辨率遥感卫星影像为数据源, 分析了城市土地覆盖类型, 应用GIS 进行了山洪灾害损失评估和风险评价。山洪灾害多目标评估可用于指导城市洪泛区不同危险、风 险地带的土地利用规划与决策, 从而达到规避风险和减灾的目的, 并为山洪灾害影响区的居民提 供灾害风险信息, 以作为避难和防洪的依据。     

基于GIS的黑龙江省水稻低温灾害风险等级区划

根据风险评估理论,以灾害发生概率、种植面积和单产减产率分别作为危险性、暴露性和易损性指标,对黑龙江省水稻低温灾害风险进行评估。选取28个地面气象站1971—2012年气温资料和11个地市1986—2011年水稻单产和种植面积数据,运用自然灾害风险指数法、概率统计等方法,建立以危险性、暴露性、易损性为风险构成因素的风险评价模型,计算3个因素的大小并绘制危险性和易损性区划图。运用GIS技术计算黑龙江省水稻低温灾害综合风险等级,绘制低温灾害风险区划图。大兴安岭地区、黑河西北部、齐齐哈尔、伊春、双鸭山、哈尔滨为轻微风险区,南部、西北、东北为低风险区,中部、北部、绥化为中风险区,鸡西、佳木斯、鹤岗的部分区域为高风险区。评价结果对于正确认识黑龙江省水稻低温冷害的风险水平及制定水稻种植规划和防灾减灾有参考意义。     

基于GIS的低温冷冻灾害风险区划研究——以安徽省为例

以安徽省为例,基于自然灾害风险形成原理,利用气象、基础地理信息、农业和社会经济等方面数据,从致灾因子危险性、孕灾环境敏感性、承灾体易损性以及抗灾能力等4个方面来综合评估安徽省低温冷冻灾害风险程度的地区差异,最终建立综合的灾害风险指数,并将该指数应用于安徽省低温冷冻灾害进行风险区划及结果验证。结果表明,安徽省低温灾害风险评估模型比较客观,较全面地反映出安徽省的低温冷冻灾害风险水平。     

城市山洪灾害风险评价——以云南省文山县城为例

山洪灾害风险评价对于减灾防灾决策和管理非常重要。本文介绍基于遥感和GIS方法的应用,探讨一种快速、简便而且较为准确的城市山洪灾害风险评价方法。以发生于1998年7月26日文山城20年一遇山洪灾害为实例,将GIS的数字高程模型与实测的山洪水位和洪峰流量结合进行淹没分析,研究表明采用该方法可以模拟准确山洪泛滥范围,并计算淹没水深分布。根据不同水深指标,应用GIS工具完成了山洪灾害危险分区。本研究利用高分辨率遥感影像提供承灾体类型的可靠和准确数据用于易损性分析和期望损失评估的价值计算。根据典型区财产损失的抽样调查,建立了不同承灾体类型与水深的关系,并确定其损失率;应用GIS空间数据处理和分析的集成方法完成了复杂的损失评估。在此基础上,按期望损失程度进行分区划分而完成山洪风险评价。研究结果表明基于GIS和RS方法进行山洪风险评价效果良好,值得推广应用于其他洪水泛滥区。     

基于GIS的陕西省干旱灾害风险评估及区划

在分析陕西省干旱灾害气候背景和社会经济环境的基础上,结合灾害学相关理论,从致灾因子危险性、孕灾环境脆弱性、承灾体暴露性、防灾减灾能力4个子系统选取指标,建立干旱灾害风险评估模型。依据陕西省气象、生态和社会经济数据,运用GIS空间数据分析功能将干旱的自然和社会属性统一起来进行干旱灾害风险评估及区划。结果表明：（1）致灾因子危险性等级具有自北向南递减趋势,危险性等级最高的是榆林,其次是延安、铜川、宝鸡、咸阳、杨凌区、渭南、西安、商洛、安康和汉中。（2）孕灾环境脆弱性呈自北向南依次递减的分布趋势。脆弱性由强到弱分别是榆林、延安、铜川、宝鸡、西安、渭南、咸阳、杨凌区、商洛、安康和汉中。（3）承灾体暴露性由高到低依次是榆林、关中中部、渭南、咸阳、宝鸡、铜川、商洛、安康和汉中。（4）防灾减灾能力大小依次是榆林、关中地区、延安、汉中、安康、商洛。（5）干旱灾害风险等级自北向南呈逐渐降低趋势。干旱灾害风险由高到低依次为榆林、延安、铜川、宝鸡、渭南、西安、咸阳、杨凌区、商洛、安康和汉中。     

Torrent risk zonation in the Upstream Red River Basin based on GIS

This paper explores the methodology for compiling the torrent hazard and risk zonation map by means of GIS technique for the Red River Basin in Yunnan province of China, where is prone to torrent. Based on a 1:250,000 scale digital map, six factors including slope angle, rainstorm days, buffer of river channels, maximum runoff discharge of standard area, debris flow distribution density and flood disaster history were analyzed and superimposed to create the torrent risk evaluation map. Population density, farmland percentage, house property, and GDP as indexes accounting for torrent hazards were analyzed in terms of vulnerability mapping. Torrent risk zonation by means of GIS was overlaid on the two data layers of hazard and vulnerability. Then each grid unit with a resolution of 500 m × 500 m was divided into four categories of the risk: extremely high, high, moderate and low. Finally the same level risk was combined into a confirmed zone, which represents torrent risk of the study area. The risk evaluation result in the upper Red River Basin shows that the extremely high risk area of 13,150 km2 takes up 17.9% of the total inundated area, the high risk area of 33,783 km2 is 45.9%, the moderate risk area of 18,563 km2 is 25.2% and the low risk area of 8115 km2 is 11.0%.     

基于流域单元的泥石流区域危险性评价

进行泥石流区域危险性评价时,首先要选取合适的单元作为评价单元。在前人的研究成果中已有多种评价单元,如栅格单元、斜坡单元、单一条件单元等。作者认为国内评价工作中常采用的栅格单元、行政区划单元都没有体现泥石流发生特定的地貌条件,故提出以流域为评价单元的思路。根据水文学D8方法,介绍了在计算机协助下基于DEM数据自动完成流域单元划分的方法,并以辽宁省鞍山市岫岩满族自治县作为实例,将全区划分为1024个流域单元。将流域划分结果与历史灾害点位置相对比,每个流域内基本上只包含一个灾害点,该情况说明流域划分精度满足研究工作需要。在此基础上利用人工神经网络进行泥石流区域危险性评价。结果显示,以流域作为评价单元能充分体现泥石流发生的地貌特征和物理机制,利于评价指标取值,而且危险性结果与实际情况吻合较好,可为政府部门制定减灾防灾决策提供参考。     

Saline-alkali land in the Yellow River Delta: amelioration zonation based on GIS

Globally, an estimated land area of 9.55×108 ha is affected by salinity and sodicity[1]. In the Yellow River Delta, saline-alkali land covers more than 70% of the total area. Soil salinization is the key factor that influences sustainable agricultural development. Geographic information system (GIS) is a powerful tool for spatial data analysis, which can be used to analyze data from different sources for saline-alkali land monitoring. Based on GIS, zonation of saline-alkali land can provi…     

GIS支持下的黄土高原地震滑坡区划研究

分析了影响黄土滑坡的各项影响因子,利用层次分析法(AHP)确定各影响因子的权重。在GIS支持下,建立包括各因子图的空间数据库,对各因子进行分级赋值,然后进行因子加权叠加分析,完成三种超越概率下(50年超越概率2%、10%和63.5%)黄土高原地震滑坡区划图。黄土地震滑坡灾害最严重地区一个是宁夏南部及与其相邻的甘肃白银地区,另一个是甘肃天水地区。     

基于GIS技术的泥石流风险评价研究

为了满足对自然灾害预测不断增长的紧迫要求，泥石流风险评价成为帮助决策过程重要的基础工具之一。即使泥石流风险性各组分的评价很困难，但地理信息系统可辅助提出这种风险性制图的有关方法。我们以云南省为研究区，选取6个成因因子参与泥石流危险度敏感性分析，通过将研究区易损性评价图与危险性评价图叠加分析，编制出云南省泥石流风险评价图。该图描述了在现有自然条件和人类活动下的泥石流风险敏感区。研究成果为全面反映灾情，确定减灾目标，优化防御措施，进行减灾决策提供了重要依据。