基于GIS的徐水县干旱灾害风险区划

以河北省保定市徐水县干旱灾害为例,对其干旱灾害风险区划进行研究。利用GIS技术,建立气象数据库,集成基础地理数据、气象观测数据和人口经济等资料;选择适当指标,实现干旱灾害致灾因子危险性、孕灾环境敏感性、承灾体脆弱性和防灾减灾能力栅格化的计算。通过建立干旱灾害风险评估模型,完成干旱灾害风险区划的绘制,并分析了徐水县干旱灾害风险区划的分布特点。结果表明,徐水县干旱灾害风险分布呈地区性差异,中部地区发生干旱灾害的风险较高,西南地区风险较低。     

基于GIS的广东省台风灾害风险性评价

为有效评价广东省台风灾害风险性,基于自然灾害风险性评价理论及方法和地理信息系统(GIS)相关技术,利用灾害及社会经济统计数据、遥感地图数据和其它地理数据,选择灾害危险性、孕灾环境敏感性、承灾体脆弱性和防灾减灾能力为评价指标,运用提出的TFN-AHP-EW主客观赋权法求取各评价指标相关因子的权重,建立广东省台风灾害风险性评价模型。结果表明:广东省台风灾害风险程度区域差异明显,风险性较高的地区为广东省南部沿海地区如湛江、珠海、汕尾;风险较低的地区是广东省北部地区如清远、韶关等地。      

青海省公路沿线强降雪天气灾害风险区划研究

利用青海省主要公路沿线43个气象站和26个交通气象站2004年10月—2016年5月的地面气象观测中的降雪量和积雪深度资料及2013—2016年的交通事故、交通管制、道路形态和车流量等资料,在分析青海省公路沿线强降雪时空分布特征、引起交通事故天气类型、路面状况和交通管制气象因素的基础上,分析了青海省公路交通沿线道路孕灾环境、承灾体和致灾因子。以强降雪致灾因子为基础,加上承灾体、孕灾环境权重系数,最终研究建立了青海省公路沿线强降雪灾害性天气风险等级区划模型,并绘制了等级区划图。西宁地区、海北地区、都兰县是强降雪灾害性天气高风险区,此外,东部地区强降雪灾害性天气风险显著高于西部地区。     

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。     

高速公路雾灾风险区划模型

运用2011年12月至2015年11月河北省11条高速公路沿线156套交通气象监测站资料、142个国家气象站雾灾资料、因雾造成的交通事故和封闭管制资料、高速公路日均车流量、路网密度等资料,基于致灾因子危险性、承灾体空间脆弱性以及承灾体易损性3个方面建立了高速公路雾灾风险区划模型,并绘制河北省高速公路雾灾风险区划图。结果发现:(1)河北北部地区、西部山区、沧州沿海地区的高速公路雾灾风险等级较低,而东部和南部平原地区的高速公路雾灾风险等级较高,可为交通安全管理部门提供一定的参考依据;(2)在相同区域内,局地浓雾多发、交通事故多发、大范围雾日多都可造成高速公路雾灾风险等级升高。     

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。     

基于GIS的四川省降水诱发型滑坡泥石流风险区划

通过分析四川省滑坡泥石流地质灾害的致灾因子危险性、孕灾环境敏感性和承灾体脆弱性,构建了四川省降水诱发型滑坡泥石流风险评估指标体系,并基于灾害系统学原理的风险评估模型,结合层次分析法和信息量法,利用GIS工具完成了四川省降水诱发型滑坡泥石流地质灾害风险区划。结果表明:（1）诱发滑坡泥石流前期15 d平均有效雨量较大的区域主要位于四川盆地北部、西南部、东南部分地区和攀西地区南部,较小的地区主要位于川西高原和盆地中部。（2）四川盆地北部、西南部和攀西地区东部是降水致灾因子危险性等级最高区域,盆周山区、攀西地区以及阿坝州东部地区孕灾环境敏感性等级在较高及以上,中等以上承灾体脆弱性等级基本位于盆地地区,盆周山区、川西高原及攀西地区脆弱性等级大多在中等以下。（3）风险区划显示高危险区主要分布在盆地北部、西南部和攀西地区,与四川省滑坡泥石流活动情况一致。      

层次分析法和GIS技术在河南省雷电灾害风险区划中的应用

根据自然灾害风险评估理论,利用闪电定位资料、地理信息数据、社会经济数据以及雷电灾情等数据,采用层次分析法（AHP法）,从致灾因子的危险性、承灾体的暴露度和承灾体的脆弱性方面,研究雷电灾害风险评估及区划方法,建立起评价指标与风险评估的定量关系,形成了河南省雷电灾害风险评估的方法.同时,结合GIS技术,形成了致灾因子危险性分布图、承灾体的暴露度分布图和承灾体的脆弱性分布图,最终叠加形成河南省雷电灾害综合风险区划图.区划结果表明：高风险区主要位于豫东和豫西北大部分地区,低风险区主要位于豫北和豫西南部分地区.     

关中东部暴雨灾害风险区划研究

利用关中东部11个气象站1961—2007年的逐日降水资料、同期暴雨洪涝灾害和经济发展资料,在ARCGIS平台上,从暴雨的孕灾环境敏感性、致灾因子危险性、承灾体易损性、防灾减灾能力等4方面综合分析,形成关中东部暴雨风险灾害区划。结果表明：关中东部孕灾环境的高敏感区主要在秦岭北部渭河支流较多的二华地区和沿黄河的韩城市;韩城和潼关的雨涝致灾危险性最高,蒲城、大荔致灾危险性相对较小;临渭区为高易损区;关中东部的临渭区、大荔、韩城对暴雨灾害防灾减灾能力最强,其次为蒲城和华县。暴雨洪灾的高风险区在韩城和潼关。暴雨灾害风险区面积相对较小,防灾减灾相对较强,暴雨致灾危险性范围小,但受地形和地貌影响,孕灾环境敏感性较高。     

广东高温热浪致人体健康风险区划

本文采用国际上通用的自然灾害风险概念和分析方法,从高温热浪致人体健康风险的构成出发,分别构建了广东省高温热浪危险性指数、暴露度指数和承灾体脆弱性指数（含敏感性指数和适应性指数）,在定量化的风险指数基础上尝试进行风险区划研究。结果表明：高危险性区域位于广东东北部、西北部以及中部偏西地区,低危险性区域主要分布在沿海地区;人体健康高敏感性区域主要位于粤北和粤西,珠三角及粤东南沿海地区敏感性相对较低;适应性较高区域主要分布在珠三角地区,其他地区适应性较低,粤东和西南部分地区适应性最低;风险较高区域主要集中在粤东、粤西北和中部偏西及雷州半岛南部地区,风险较低区域主要在珠江三角洲及其以西沿海地区。该风险指数能较好地反映广东省高温热浪致人体健康风险的分布状况。     

基于城市交通脆弱性核算的大雾灾害风险评估

选用大雾观测资料测算城市地区的雾灾危险性指数,以规则网格作为评估单元,逐网格计算网格区域内的路网密度,以此作为雾灾的空间脆弱性指标,并针对重点设施的分布情况对脆弱性指数进行空间叠加订正;选用网格内的人口密度作为雾灾的易损性指标;危险性、脆弱性及易损性3项指标按5:2:1的分配比例综合测算雾灾的风险指数。实例研究选用北京地区1996年1月—2006年12月的大雾资料,按空间网格化方法对大雾灾害风险进行评估,结果表明:北京地区雾灾脆弱性指数的高值区域与高速路及环城路延伸方向一致,城市中心为人口集中分布地区,其综合风险指数高,与高速路段、环城路及机场等地段均为雾灾的高风险区域,北京东南部地区年平均雾日数相对较多,危险性指数值也较高,是雾灾较高风险区域。     

广东省台风灾害风险综合评估

利用1951—2010年的台风数据和2010年人口及统计数据,结合国内灾害系统理论和国外通用风险评估公式,对广东省各市台风灾害风险进行评估,并应用GIS技术分析各个指标的分级分布情况。通过建立台风路径缓冲区,并根据计算灾次比的方法评估台风灾害的危险性;利用各市总人口数和生产总值表示暴露程度,选取5个指标分别表征人口和社会资产两种承灾体的敏感性;再结合暴露度和敏感性得到承灾体脆弱性指标;最终由灾害危险性和承灾体脆弱性两项指标综合计算出广东省各市的台风灾害风险性。结果表明:台风对广东省的影响程度总体上呈现出沿海向内陆递减的趋势,粤西沿海台风危险性最高;广州、湛江人口暴露度最高,广州、深圳社会经济资产暴露度最高;人口敏感性指数等级高的城市人口总抚养比值高、女性所占人口比值高、人均可支配收入相对较低,社会经济敏感性指数等级高的城市往往经济发展水平相对较低;湛江、汕尾等城市人口数目多和人口敏感性高从而人口脆弱性很高,广州、东莞等经济发达的城市虽然社会经济敏感性低,但高的暴露值导致其脆弱性值很高。根据评估结果,当前广东省台风灾害风险值最高的城市为湛江、广州和佛山。      

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。     

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。     

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。     

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%。     

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。     

基于GIS的洛阳市高温灾害风险区划

利用洛阳市1961-2010年历史气候资料和地理信息数据,通过分析高温灾害致灾因子、孕灾环境因子、承灾体易损性因子和防灾减灾因子4个因子的指标,利用层次分析法确定各个因子指标的权重建立高温气象灾害风险评价体系。其中选取洛阳市9个观测站高温日数,并运用皮尔逊Ⅲ型概率密度模型分别从不同频率推测高温影响程度并分析高温危险性因子;利用洛阳市基础地理信息数据,选取海拔高度和河网密度作为评价孕灾环境因子指标;利用洛阳市土地利用分类分析不同土地类型承载体潜在易损性,同时考虑高温易受伤害人群的人口比例怍为承载体易损性因子指标;防灾减灾因子利用各乡镇财政一般收入水平和人均可支配收入作为量化指标。从区划图中可以看出：总体高温风险等级北部高于南部;东北部、中部风险等级最高,其中偃师中部、伊川西部和南部地区、嵩县北部地区风险等级最高;次高风险等级主要分布在新安、宜阳、伊川中东部、孟津东部和西部、嵩县中部等地区;栾川、嵩县南部、洛宁西部风险等级最低。     

基于GIS的南宁市暴雨洪涝灾害风险评估与区划

用南宁市气象数据、自然地理数据和社会经济数据,组成自然致灾因子易发性、孕灾环境敏感性、承灾体易损性和防灾减灾能力4个指标,借助GIS的空间分析和叠加分析功能,构建南宁市暴雨洪涝灾害风险评估指标体系,得出南宁市1000m×1000 m为单元的暴雨洪涝灾害综合风险区划图.结果表明,南宁市范围内发生洪涝灾害风险最高的处于宾阳,其中危险性最高的地区处于宾阳县的东部和北部,脆弱性最高的地区则处于宾阳县的中部和横县的东南部地区.该风险区划结果基本反映了南宁市暴雨灾害的潜在风险.暴雨洪涝灾害防御的重点区域应放在风险较高的区域.     

基于GIS的精细化广西台风灾害承灾体脆弱性评价

为了提高广西台风防减灾业务的时效性和精准度,基于自然灾害风险评估理论和方法,根据2010年广西生态遥感本底数据和社会经济空间化数据、地理信息数据,构建耦合自然生态和社会经济的台风灾害承灾体脆弱性指标体系,运用基于GIS的风险指数法,建立台风灾害承灾体脆弱性评价模型,实现了像元尺度的广西台风灾害承灾体脆弱性精细化评价。结果表明:广西台风灾害承灾体高脆弱区域主要分布在桂南、桂东南高暴露于台风灾害的建设用地和生态易损农用地、水土流失严重的裸地,占全区面积的25.9%;低脆弱区主要分布在桂东、桂东北、桂西北、桂西社会经济落后和植被覆盖度较高的山区,占全区面积的45.6%。