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。     

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。     

四川省龙门山暴雨灾害旅游风险评估

选取1970~2020年四川省龙门山15个气象观测站逐日降水资料和对应15个市县2015~2019年多项统计数据（年均GDP、旅游经济收入、年接待游客人数、当地人口数、公路运输里程和卫生医疗床位数）,基于自然灾害风险评估理论并利用层析分析法,从致灾因子危险性、承灾体易损性、孕灾环境敏感性、防灾减灾能力四方面对四川省龙门山暴雨灾害旅游风险进行评估。结果表明：（1）四川省龙门山暴雨灾害旅游风险的致灾因子危险性呈“山地低、平原高”的特征,都江堰致灾因子危险性最高,平武最低;（2）其承灾体易损性呈“山地高、平原低”的特征,理县承灾体易损性最高,江油最低;（3）其孕灾环境敏感性呈“山地高、平原低”的特征,彭州孕灾环境敏感性最高,北川最低;（4）其防灾减灾能力呈“山地弱、平原强”的特征,汶川防灾减灾能力最弱,江油最强;（5）其综合评估呈“山地高、平原低”的特征,理县暴雨灾害旅游风险最高,崇州最低,与实际暴雨灾情一致。     

中国高速公路交通气象灾害风险预警业务系统设计与应用

针对中国高速公路交通气象灾害风险预警业务需求,以基于影响的预报预警服务技术为指导,综合考虑高速公路致灾因子危险性、孕灾环境暴露度、承灾体脆弱性和防灾减灾能力因子,构建交通气象灾害风险预警模型。在此基础上,采用C/S体系架构,综合运用多源数据接入与可视化、基于GIS技术的产品自动加工制作方法等技术,研发高速公路交通气象灾害风险预警业务系统。系统具备气象实况监测告警、灾害预警分析、产品自动加工制作、人机交互订正、服务产品交互制作、数据接入与综合显示、地图管理与操作等功能。系统在交通气象服务业务使用过程中,突显出较好的业务应用能力与发展前景。     

高速公路交通气象灾害风险评估方法简介

简要介绍了我国高速公路交通气象灾害风险评估方法。选取了对高速公路交通运行影响最大的气象因子:低能见度、降雨、冰冻雨雪和大风,通过模糊数学法和灰色关联度等方法的客观计算,以及AHP的主观打分等方法对高速公路交通运行致灾的气象因子危险性进行了研究,结合孕灾环境的敏感性、承灾体的暴露性和脆弱性及防灾减灾能力等要素,基于GIS技术将各指标栅格成10 kmx10 km的基本单元进行拓扑处理,将高速公路交通气象灾害风险从高到低划分为5个等级,用不同颜色表示,最终得到了全国高速公路交通气象灾害风险的评估结果。     

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.     

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。     

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。     

内蒙古牧区干旱灾害风险分布特征及区划

以内蒙古51个牧业旗县为研究区域,选取牧区频繁发生的旱灾为研究对象,从旱灾的致灾因子危险性、孕灾环境敏感性、承灾体易损性和防灾减灾能力4个方面着手,利用自然灾害风险指数法、专家打分法、熵权系数法和层次分析法,确定风险评估的指标及其权重,建立牧业干旱灾害风险评估模型,借助GIS技术,完成内蒙古牧区干旱灾害风险分布特征分析及其区划。结果表明:内蒙古牧区干旱高风险区呈带状分布,主要集中在沿贺兰山—阴山—大兴安岭南段一带,包括鄂尔多斯中部和东北部、巴彦淖尔市北部的部分地区、包头中部、呼和浩特市中部、乌兰察布市中部、锡林郭勒盟偏南地区、赤峰市北部、通辽市西北部地区,以上地区海拔高,地形以中、低丘陵为主,干旱致灾因子危险性高、孕灾环境敏感性高且承灾体易损性也高。     

济南市长清区暴雨洪涝灾害风险区划

基于自然灾害形成机理及风险评估原理,利用济南市长清区气象数据、自然地理和社会经济等数据,建立起致灾因子危险性、孕灾环境敏感性、承灾体易损性和防灾减灾能力4个评价指标,采用加权综合评价法和层次分析法,借助GIS空间分析技术,对暴雨灾害风险性进行评价和等级划分,并绘制出长清地区暴雨灾害综合风险区划图。结果显示:长清区暴雨灾害综合风险性分布空间性强,无明显的地域分布界限,东部高于其它地区。暴雨灾害高综合风险区分布面积较为分散且最小,占全区总面积的14.60%;中综合风险区主要分布在高综合风险区的外围,占全区总面积的30.31%;轻、低综合风险区分别占全区总面积的20.72%和34.37%。     

河池市冰雹气候特征及风险区划

利用1981～2010河池市气象观测站记录的冰雹资料及纪要栏记录雹灾资料,分析河池市冰雹气候特征,在对雹灾孕灾环境敏感性、致灾因子危险性、承灾体易损性等多因子综合分析基础上,构建冰雹灾害风险评价的指标体系和模型,对灾害风险程度进行评价和等级划分.最后,基于GIS平台进行叠加分析,绘制冰雹灾害风险区划图.     

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。     

气象灾害风险因素分析与风险评估思路

加强对气象灾害风险评估的研究,系统地分析气象灾害风险因素,是制定防灾减灾对策的需要。通过从致灾因子、孕灾环境和承灾体的易损性三方面进行分析,得到了3类10多种有代表性的气象灾害风险因素。由于不同类型的气象灾害有着不同的孕灾环境,因此不同类型气象灾害的风险因素不完全相同,由此提出了风险评估的思路和分析重点。     

潍坊市强降水洪涝灾害风险评估与区划研究

利用潍坊各区县2008—2017年的气象观测资料、地理空间数据和社会经济数据,基于GIS技术和自然灾害风险指数模型,考虑短时强降雨对潍坊市城市内涝造成的影响,对潍坊市强降雨洪涝风险的致灾因子危险性、孕灾环境敏感性、承灾体易损性、防灾减灾能力多个因子定量分析,构建了潍坊市强降雨洪涝灾害风险评价模型,并编制了潍坊市强降雨洪涝灾害风险区划。结果表明：灾害发生的高风险区主要位于高密、诸城等地区,潍坊北部地区孕灾环境敏感性指数较大,市中心区域则因人口、经济地位显著而易损性风险较大。该风险区划结果基本反映了潍坊市强降雨洪涝灾害的潜在风险,为潍坊市的洪涝灾害防灾减灾提供技术支持和决策依据。     

卫辉市大风灾害风险区划及评价

为科学应对卫辉市大风灾害频发这一问题,选取2012-2018年卫辉市辖区内9个自动气象站逐日风速数据、GDP、土地利用类型等数据,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个方面构建大风灾害风险评估指标体系,通过主成分分析法、层次分析法确定指标权重,并借助ArcGIS实现卫辉市大风灾害风险区划图.结...     

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技术的乐山市暴雨洪涝灾害风险区划研究

利用乐山历史气象资料,综合乐山自然、社会经济与防灾资料,利用GIS技术和自然灾害风险指数,构建乐山暴雨洪涝灾害风险评价模型,对乐山暴雨洪涝风险的致灾因子危险性、孕灾环境敏感性、承灾体易损性、防灾能力多个因子定量分析,计算出全市范围暴雨洪涝灾害综合风险指数,并绘制了风险区划图。结果表明:乐山市中区、五通桥区、沙湾区、峨眉山市和夹江县的部分地区其暴雨洪涝灾害风险最大;金口河区、峨边县、马边县暴雨洪涝灾害风险最小。      

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。     

北京721特大暴雨极端性分析及思考(一)观测分析及思考

暴雨过程致灾危险性评估是暴雨灾害风险评估的基础和重要环节,可为气象防灾减灾提供重要技术支撑。利用孝感市7个国家气象观测站及120个区域气象观测站逐日、逐时降水量观测资料及地理信息资料,采用暴雨过程灾害危险性动态评估方法,对2021年8月12日发生于湖北省孝感市的一次区域性暴雨过程进行了致灾危险性评估。基于暴雨过程降水特征量分析,确定暴雨过程致灾因子,采用信息熵权法确定4个致灾因子权重系数,计算了暴雨过程强度指数;基于暴雨区下垫面特征分析,明确地形影响系数、水系影响系数为孕灾环境因子,并等权求和构成孕灾环境综合指数;暴雨过程致灾危险性指数由暴雨过程强度指数和孕灾环境综合指数加权构成,采用自然断点法将暴雨过程致灾危险性指数划分为5个等级,基于GIS绘制了暴雨过程致灾危险等级分区图,利用主要承灾体灾情数据验证了危险性评估结果的合理性。结果表明：(1)此次暴雨过程具有来势猛、短时降水量大、降水集中等特点,暴雨过程86.1%降水量集中在6 h以内,最大6 h降水量达50 a一遇,选取致灾因子时重点考虑短历时降水量;(2)孝南区大部、云梦县中部、应城市东北部、安陆市西南部为暴雨过程致灾高危险区,而较高危险区覆盖孝感市中部,这与暴雨强度及地形、水系河网等环境敏感性有关;(3)高和较高危险区对应暴雨灾情较重的区域,实际灾害等级达到“大型”灾害等级,致灾危险性评估结果反映了主要承灾体灾害损失实际。

     

GIS支持下的西藏冰雹灾害风险评估模型

本文以西藏地区的冰雹灾害为例,在充分分析西藏地区气候背景和经济环境的基础上,利用1981~2015年39个气象站冰雹资料研究了该地区冰雹的分布形成机制,根据灾害发生理论,从灾害发生的成灾环境、灾害发生的可能性、以及承灾体的易损性等三个方面选取了地貌、灾害频率、人口、社会经济的评价因子,应用聚类分析法建立了气象灾害孕灾背景,灾害危险性、承灾体易损性等数学模型;运用Map Info Professional软件,通过对属性数据库和图形数据库的操作得到各种灾害的孕灾背景、灾害危险性、承灾体易损性评价图层,再经过图层叠加、斑块合并以及等级划分等操作,得到各种气象灾害的风险分区。最后在Ma Info Professional软件查询功能的支持下,实现通过点击任意一个区域,显示该区域的冰雹灾害风险情况,对人影防雹作业将具有很强的指导作用,可为政府防灾减灾的决策工作提供必不可少的科学参考。