中国沿海地区近20年台风灾害风险评价

依据自然灾害系统理论,综合考虑致灾因子和承灾体特征,提出台风灾害风险评价方法。在GIS环境下对中国沿海地区台风灾害危险性、脆弱性和风险进行分析评价。评价结果显示:海南省、上海市和广东省、福建省、浙江省的沿海区域台风灾害危险性较高;北京市、天津市、上海市和江苏省、山东省的大部分地区及广东省、福建省、浙江省、河北省的沿海区域承灾体脆弱性较高;海南省、上海市和广东省、福建省、浙江省的沿海区域台风灾害风险较高;而北京市、天津市以及河北省、辽宁省和山东省的大部分区域台风灾害风险较低。     

渭河下游河流沿线区域洪水灾害风险评价

区域洪水灾害风险评价是洪灾评估和管理的重要内容。依据灾害系统理论,利用G IS方法,综合分析了渭河下游对洪水灾害有影响的降水、地形、水系、过境洪水和防洪工程等自然致灾力和孕灾环境的影响度,以及承灾体遭受不同强度洪水可能损失程度的易损性影响度,运用层次分析法和因子叠加法,从自然和社会属性两个方面对洪灾风险进行了综合评价和分析。结果表明:研究区洪水灾害风险整体上以渭河下游干流为中心逐渐向两边递减,即离主干河流越近,风险越高,反之越低;从行政区划上来看,西安市城区和临潼区基本处于高风险区,而华县、华阴市和潼关县基本处于低风险区。     

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。     

洪水灾害脆弱性研究进展

洪水灾害是当今世界最严重的自然灾害之一,洪灾经济损失及风险评估是防洪减灾领域的一项基础性工作,而脆弱性的确定是评估模型的关键.文章在对自然灾害脆弱性评估方法总结的基础上,着重对洪水情景模拟中代表脆弱性的灾损率曲线开展探讨.对灾损曲线的起源、建立方法和综合运用的趋势进行研究.国外保险业与政府开展此类工作较早,相比于国外已经取得的丰硕研究成果而言,国内灾损率研究远远不能为决策提供有效的指导,这与我国面临的巨大洪灾风险不相称.政府、保险等部门与科研工作急需结合起来,填补城市洪灾脆弱性研究空白,多参数综合调研、深入各种承灾体内部系统而细致地开展灾损率调查,对于减少未来洪灾影响,具有非常重要的实际意义.     

基于气象干旱综合监测指数(MCI)的陕西省干旱灾害风险评估与区划北大核心CSCD

利用陕西省94个国家气象站1961—2018年逐日气象资料,根据干旱灾害气候背景和社会经济环境,结合灾害风险评估相关理论方法,选取致灾因子危险性、孕灾环境脆弱性、承灾体暴露度、防灾减灾能力4个方面指标,建立干旱灾害风险评估指数,基于GIS平台,对陕西省不同季节进行干旱灾害风险区划。结果表明:(1)陕西各区域干旱致灾因子危险性季节差异明显,陕北北部除夏季外各季节干旱危险性较高,关中地区易发生伏旱。陕南的汉中各季节干旱危险性均较大,安康东部和商洛各季节干旱危险性则较小。(2)春季、夏季和秋季,陕南的汉中平原及安康的汉江河谷地带,关中的西安和渭南地区,陕北北部榆林地区为干旱孕灾环境高脆弱性区或较高区;冬季陕南大部、秦岭地区的高脆弱性区较其他三季范围有所减小;海拔较高的秦岭山地,关中平原和陕北北部各季节皆为低脆弱性或较低脆弱性地区。(3)承灾体暴露度的高风险区主要分布于关中地区。(4)全省抵御干旱风险能力最高地区为陕北黄河沿线、关中各地的城镇地区。(5)干旱灾害综合风险的高风险区主要在陕南巴山地区、秦岭南北两侧、陕北南部,陕南汉江平原、关中平原及陕北延安、榆林等地为干旱较低、低风险区。     

县域尺度下的陕西省洪涝灾害风险评估及区划

洪涝灾害风险评估和区划研究对区域洪灾综合管理具有重要意义。以陕西省洪涝灾害气候背景和社会经济环境为基础,利用辖区内34个气象测站1954-2015年、月降水数据和2015年社会经济统计资料,运用自然灾害风险评估理论及方法,从致灾因子危险性、孕灾环境脆弱性、承灾体暴露性和防灾减灾能力4个子系统选取17个评价指标,建立洪涝灾害风险评价指标体系,借助GIS技术进行洪涝灾害风险评估和区划。结果表明：（1）陕西省洪涝灾害致灾因子危险性等级自北向南呈递增趋势,高和次高危险区分布在陕南地区和关中盆地西部。（2）孕灾环境脆弱性空间分布差异较大,高和次高脆弱区分布在榆林北部长城沿线各县、延安市区、关中盆地渭河沿岸主要区县、陕南汉中盆地和安康市区。（3）承灾体暴露性各区县分布不均,大部分市区和农业发达地区暴露程度较高。（4）城市和经济发达地区防灾减灾能力较高,其他地区相对较低。（5）陕西省洪涝灾害综合风险等级表征为陕南汉江谷地、丹江流域和关中盆地渭河沿岸区县偏高,其他区县相对偏低。总体来看,中等以上风险区县占陕西省所辖区县的61.54%,其中陕南汉江谷地、丹江流域、关中盆地西部和渭南市应为陕西省洪涝灾害防范的重点区域。     

泥石流灾害风险评估理论与方法研究

近年来,频繁发生的泥石流灾害给中国部分地区造成了巨大的破坏。泥石流点多面广、成灾迅速,难以对其进行准确的监测预报,风险评估就显得尤为重要。本文从泥石流灾害风险的构成要素、危险性评估研究和承灾体脆弱程度评估研究等方面分析了泥石流灾害风险的研究现状。从当前的研究现状中可以发现：灾害风险公式得到广大学者普遍认同,泥石流危险性评估方法也相对比较成熟;但在泥石流灾害对承灾体的致损风险机理分析方面研究尚需深入,危险性评估中如何实现从点评价向面评价过渡还需进一步探讨,对承灾体脆弱性研究也需要引起重视。因此,在今后的评估研究中,需要加强这些方面的研究探索,进一步提高泥石流灾害风险评估结果的可信度,提高其实用性。     

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。     

曼谷地区干旱灾害风险分布及变化趋势分析

基于自然灾害风险评估理论,依据致灾因子危险性、承灾体的脆弱性,综合评估曼谷节点地区的干旱灾害风险。进而分析2000—2020年曼谷干旱灾害危险性、脆弱性和风险的空间分布特征和变化趋势。结果表明：1）曼谷干旱危险性在地区间存在差异,符合“北高南低”的规律。高脆弱性地区集中在曼谷都市区中部、佛统府西北部和沙没巴干府西部,与自然条件、人口和经济分布以及城市活动有关。曼谷干旱风险较高,中等及以上干旱灾害风险土地占总面积的41.64%,佛统府西北部和巴吞他尼府中部具有最高风险,同时具有较高的脆弱性和危险性。2）曼谷的风险性、脆弱性和危险性均呈线性上升趋势。巴吞他尼府和佛统府的危险性,佛统府西北部和曼谷中部城乡居民用地的脆弱性,以及佛统府西北部和、巴吞他尼府中部和曼谷都市区中部的干旱风险程度上升较快。3) M-K检验结果显示,曼谷危险性和风险均呈现“东升西降”的空间分布特征,但变化趋势均不显著。曼谷的脆弱性在大部分地区呈极显著上升趋势,沙没沙空府的脆弱性上升趋势最为显著,达到71.23%。4）曼谷的干旱灾害风险程度由危险性和脆弱性共同决定,一元线性线性回归分析结果与M-K检验分析结果在空间分布上存...     

基于“综合赋权”复合模糊物元的重庆市综合灾害模糊风险评价

综合灾害风险是当前灾害研究领域中的热点和核心议题之一。灾害风险评价是综合灾害风险研究的重要基础环节,厘定风险并摸清成因,可为综合灾害风险管理提供科学依据。在区域灾害系统分析的基础上,以重庆市38个区县作为基本评价单元,以公开资料和政府统计数据作为主要的数据来源,基于"R=f(h)×f(v)"的综合灾害风险概念模型,根据"科学性、系统性、独立性和可操作性"原则,构建了反映致灾因子危险性、承灾体暴露性、灾损敏感性和防灾减灾能力四个方面的"重庆市综合灾害模糊风险评价指标体系";使用集成层次分析法(AHP)和熵权法(EVM)的"综合赋权法"为指标体系赋权;在上述基础上采用"复合模糊物元(FME)"模型对重庆市各区县综合灾害模糊风险构成要素及整体风险进行了定量研究,并对灾害风险成因进行了初步分析。研究得出结论:重庆市致灾因子危险性整体水平略微偏高,承灾体易损性整体水平较低,综合灾害模糊风险整体水平居中;渝中区、涪陵区和渝东北的城口县、开县、云阳县、奉节县各类灾害发生及造成损失的可能性较大,是未来防灾减灾工作的重点。     

基于GIS的区县级暴雨洪涝风险评估方法

在全球变暖大背景下,极端灾害性天气事件频繁发生,其中以暴雨洪涝灾害表现最为明显。文章基于灾害系统理论及风险评估原理,利用基础地理数据、气象数据、社会经济数据、历史灾情数据等,分别从致灾因子危险性、孕灾环境敏感性、承灾体易损性、防灾减灾能力4个评价指标,建立基于评价因子的暴雨洪涝风险评估模型,并指出区县级暴雨洪涝风险评估需要解决的重点问题包括数据空间化、气象数据的序列延长、参数的确定等。最后以暴雨洪涝多发地区福建省石狮市（县级市）为研究区,利用GIS技术生成100 m×100 m分辨率的致灾因子危险性空间分布图、孕灾环境敏感性空间分布图、承灾体易损性空间分布图、防灾减灾能力空间分布图、暴雨洪涝风险评估空间分布图。结果显示：风险最高地区主要位于湖滨街道和凤里街道;其次是祥芝镇东部和西部,灵秀镇大部份地区、蚶江镇中南部、宝盖镇中南部和锦尚镇大部分地区;风险较低的地区主要是蚶江镇北部、宝盖镇北部和永宁镇大部分地区。     

基于OWA-GIS的巢湖流域洪涝灾害风险评价

随着全球气候变化和城市化进程加快,洪涝灾害的灾情日益严重。在流域风险识别的基础上,从致灾因子、孕灾环境、承灾体和防灾减灾能力4个方面选取评价指标,建立评价指标体系。运用层次分析法确定指标的准则权重,基于有序加权平均法（OWA）计算指标的次序权重;构建OWA-GIS洪涝灾害风险评价模型,对巢湖流域洪涝灾害风险进行评价。研究表明：巢湖流域的东南部洪涝灾害风险较大,特别是庐江、无为、居巢区、和县等地。低风险区主要分布在巢湖流域的西南部、西北部和北部,舒城、肥西、肥东县风险低。随着决策系数的增大,决策者的态度由乐观到悲观,得到的风险值也越来越大。基于OWA-GIS的洪涝灾害风险评价是一种情景分析,评价不同决策态度下的风险状况,可拟定更多的复合情景,预测未来某种自然及经济条件下和不同决策态度下的风险,为区域制定规划和灾害风险管理提供科学依据。     

产业结构对洪涝灾害承灾体易损性影响探讨——以河南省安阳市为例

从致灾因子、孕灾环境、承灾体3个方面分析了洪涝灾害承灾体易损性,阐述了产业结构的发展趋势与动力,分析了产业结构对洪涝灾害承灾体易损性的影响。以安阳市为例,在分析典型年份产业结构的基础上,运用地均产值指标分析了2010年三大产业产值效益以及由产业结构变化导致的土地利用结构变化,探讨了典型年份产业结构调整对承灾体易损性的影响。结果表明:安阳市第一产业产值比重呈现减小趋势,第二产业比重最高且基本稳定,第三产业则呈增长趋势。在典型年份,第二产业产值所占比重最高时,承灾体易损性增强,洪涝灾害造成经济损失严重,且与第一产业所占比重呈相反发展趋势,与第三产业呈现相同发展趋势;洪涝灾害期间日降雨量明显减小,但其造成的损失却有加大趋势。近年来,安阳市第一产业产值比重下降,降低了承灾体的易损性;第二产业比重平稳增长以及第三产业比重上升较快,则增强了承灾体的易损性。     

天津市滨海地区地面沉降灾害风险评估与区划

文章对1985~2006年累计地面沉降量及近几年地面沉降速率进行分析和叠加评价,完成天津市滨海地区地面沉降灾害危险性分区图;以人口密度和单位面积GDP为指标进行易损性分析;从每km²水准测量km数和地下水压采量占开采量百分比两方面考虑防灾减灾能力;在此基础上,借助GIS空间分析方法,将危险性分区图、易损性分区图和防灾减灾能力分区图进行叠加分析,完成天津市滨海地区地面沉降灾害风险区划图,分为低风险区、较低风险区、中等风险区、较高风险区、高风险区5等。     

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%.     

A GIS-based approach to identify the spatial variability of social vulnerability to seismic hazard in Italy

This paper argues for a multidisciplinary framework to assess the relationship between environmental processes and social sciences that can be adapted to any geographic location. This includes both physical (earthquake hazard) and human (social vulnerability) dimensions in the context of disaster risk reduction. Disasters varies drastically depending on the local context. Indeed, the probability of a natural disaster having more devastating effects in one place than in another depends on the local vulnerability components of the affected society (cultural, social and economic). Therefore, there is an important correlation between the potential risk and the social resistance and resilience of a specific place, thus the disaster response varies according to the social fabric. In this context, the evaluation of social vulnerability is a crucial point in order to understand the ability of a society (studied at individual, household or community level) to anticipate, cope with, resist and recover from the impact of natural disaster events. Within this framework, the paper discusses how it is possible to integrate social vulnerability into the seismic risk analysis in Italy. Specifically, socioeconomic indicators were used to assess and mapping social vulnerability index. Afterwards, a Geographic Information System (GIS) approach was applied to identify the spatial variability of social vulnerability to seismic hazard. Through the use of a risk matrix, the classes of a social vulnerability index map were combined with those of a seismic hazard map proposed by INGV (National Institute of Geophysics and Volcanology). Finally, a qualitative social vulnerability exposure map to an earthquake hazard was produced, highlighting areas with high seismic and social vulnerability levels. Results suggest the importance of the integration of social vulnerability studies into seismic risk mitigation policies, emergency management and territorial planning to reduce the impact of disasters.     

区域地质灾害风险评估模型的初建——以广州市崩塌灾害为例

地质灾害的研究必须基于其自然和社会经济的双重属性特征,并把它作为一项系统工程来研究;风险评估是这系统工程中不可或缺的重中之重内容,也是新世纪地质灾害防灾减灾领域的前沿和热点.鉴于地质灾害风险评估研究现状,初步探讨了区域地质灾害风险评估模型的构建,即基于格网单元的地质灾害危险性评价、基于行政单元的社会经济易损性评价和基于危险度和易损度乘积的区域风险评估.同时以广州市崩塌灾害为例,采用该模型进行评估并取得了良好的效果.     

基于GIS的山洪灾害风险区划

通过探讨应用地理信息系统技术编制山洪灾害风险区划图的方法。以1:25万地理底图为基础,对影响山洪形成与泛滥的地形坡度、暴雨天数、河网缓冲区、标准面积洪峰流量、泥石流分布密度和洪灾历史统计六项因子进行了分析和叠合评价,完成了红河流域的山洪灾害危险评价图。以人口密度、房屋资产、耕地百分比、单位面积工农业产值作为指标进行了易损性分析,并借助于GIS分析工具,将危险评价图与易损性图进行叠加分析,完成了红河流域的山洪灾害风险区划图。区划结果表明GIS方法能够有效地对影响山洪形成与泛滥的因子数据层进行空间集成分析。该风险区划图可通过对山洪易泛区的不同风险地带的土地利用规划的决策而减轻山洪灾害;此外,也为山洪易泛区的居民提供有关山洪风险信息。