丹寨各乡镇洪涝灾害及降水的时空变化特征

利用2014—2020年丹寨地区6个乡镇洪涝灾情统计数据和21个区域气象自动站逐日降水资料,采用统计分析方法,分析洪涝灾害及降水的时空分布。结果表明：2014—2020年丹寨境内共出现24次洪涝灾害,2015年6月8日洪涝灾害最重,2020年洪涝灾害最多;从月分布来看,最多最重主要在6月,最少为4月,后半夜（00—03时）是洪涝多发时段;暴雨日数与洪涝灾害时空分布基本相似。受地形作用的影响,洪涝灾害具有季节性、局地性强,成灾率较高,日变化明显等特征;扬武镇、排调镇、雅灰乡出现暴雨和洪涝灾害相对较多,兴仁镇、南皋乡相对较少;中部以南的龙泉镇、排调镇、雅灰乡、扬武镇的洪涝灾害主要因夜间和持续性强降雨导致,而北部的南皋乡、兴仁镇的洪涝灾害主要因夜间强降雨导致。     

基于模糊综合评价的宁波暴雨洪涝灾害风险区划

基于自然灾害风险理论,综合考虑自然环境和社会经济状况以及暴雨洪涝灾害风险的危险性、敏感性、脆弱性和防灾减灾能力,利用模糊综合评价法、AHP熵权法、GIS空间分析技术和网格GIS技术,建立宁波市暴雨洪涝灾害风险区划模型,绘制宁波市暴雨洪涝灾害风险区划图。结果表明,宁波、北仑、宁海和象山城区以及鄞州中南部、余姚中部和北部具有更高的暴雨洪涝灾害风险;而慈溪北部、奉化西部、鄞州和北仑东部的暴雨洪涝灾害风险相对较低。灾级指数与暴雨洪涝风险指数的相关性较好,相关系数达到0.821 7,且通过了0.01显著性水平检验。     

辽宁省精细化暴雨洪涝灾害风险评估与预评估

基于辽宁省61个国家气象站1961—2020年和998个区域自动气象观测站建站至2020年逐小时、逐日降水资料,分析了辽宁省暴雨洪涝灾害主要致灾因子,计算了暴雨洪涝孕灾环境指标,完成了辽宁省暴雨洪涝灾害危险性评估。结果表明：暴雨洪涝高危险性地区主要位于丹东;暴雨洪涝灾害人口高风险区主要位于沈阳和大连市区;经济高风险区主要位于大连和盘锦市区;水稻、玉米高风险区主要位于锦州、盘锦和丹东。利用辽宁省无缝隙智能网格预报数据对2022年7月28—29日的暴雨过程灾害风险进行了预评估,发现暴雨灾害危险性高值区域主要分布在朝阳、葫芦岛以及辽宁中部。暴雨灾害可能造成的人口、经济高风险区域主要位于辽宁西部和中部地区;暴雨灾害可能造成的水稻和玉米高风险区主要位于沈阳、铁岭和朝阳北部等地区。预计高风险区主要影响人口约为449万人,经济损失约为1432万元,受影响的水稻面积约为1.028万公顷、玉米面积约为1.798万公顷。通过灾后效果检验,发现预评估模型效果良好,可在实际的暴雨洪涝灾害风险评估业务中使用。     

暴雨洪涝淹没模型在洪灾损失评估中的应用

为了开展客观定量的暴雨洪涝灾害评估,探讨了基于暴雨洪涝淹没模型的暴雨洪涝灾害损失评估业务流程,其核心环节有两部分：估算因降水造成的淹没范围和建立适用的经济损失评估模型。其中暴雨洪涝淹没模型以最大坡降算法和曼宁公式计算暴雨洪涝汇流过程,通过给定汇流时间得到研究区域的淹没面积和水深;经济损失评估模型由直接经济损失和间接经济损失构成,直接经济损失由淹没范围内各类财产的价值乘以其相应的损失率得到。以武汉市江夏区2010年7月一次暴雨洪涝灾害过程为例给出了整个评估流程的实现过程,结果表明基于暴雨洪涝淹没模型的洪涝灾害损失评估业务流程物理意义清楚,表达了暴雨-径流-洪涝灾害全过程,可用以提高洪涝灾害影响评估的定量化程度,同时也为暴雨洪涝风险管理提供一定的依据。     

正安县暴雨特征与洪涝灾害相关性分析

通过对正安县近45a来的地面气象观测资料及洪涝灾情的调查报告进行分析,揭示了正安县暴雨分布的时空特征。表明其在时间上具有集中性和连续性,日内强降水多出现在夜间;空间分布呈现东南和中部地区为暴雨多发区,是导致正安县洪涝灾害多发的主要诱因。最后结合正安县暴雨天气特征提出防御洪涝灾害的一些措施。     

基于GIS的成都西部沿山地区暴雨洪涝灾害风险区划初探

该文选取成都西部沿山大邑县作为研究点,利用GIS技术进行暴雨洪涝灾害风险分析,绘制区划图,完善了基层防灾减灾体系,增强了防灾减灾能力,得到结论如下:1大邑县1级暴雨强度频次以≥6.3次/10 a为最多,2级和3级分布特点比较类似,为中间高,东西两头低,2级以2.9次/10 a~3.2次/10 a为最多,3级以1.8次/10 a~2.1次/10 a为最多,4级以小频次为主,5级分布为东部高西部低。2大邑县暴雨洪涝致灾危险性等级由东向西依次递减,承灾体易损性从东往西逐渐降低,孕灾环境敏感性总体趋势为东高西低,县境东部和中部的防灾减灾能力大于西部。3县境东部地区由于人口密度大,耕地比重大,地势平坦,敏感性高,易损性强,抗灾性弱,容易发生洪涝灾害,属于暴雨洪涝灾害较高风险区;而西部与东部相反,为暴雨洪涝灾害较低风险区;中部为中等风险区。     

基于GIS的河池市暴雨洪涝灾害风险评估与区划

利用1981-2010年气候统计资料,分析河池市暴雨洪涝灾害时间变化、空间分布特征;结合地形地貌、人口密度分布、社会经济状况等资料,利用GIS系统分析河池市暴雨洪涝灾害致灾因子的危险性、孕灾环境的敏感性、承灾体易损性与防灾抗灾能力,最后给出基于上述4个条件的暴雨洪涝灾害风险区划。结果表明,河池市暴雨洪涝灾害呈波动式增加趋势,年均暴雨日为4.7-7.6天,东部各县暴雨洪涝开始和结束时间都较西部早;暴雨洪涝灾害综合风险的高风险区在河池市南部,北部为暴雨洪涝灾害低风险区。     

桂西北近10a来的气象灾害特征分析

通过分析桂西北河池市近10a来的气象灾害及其影响分布,并对造成桂西北严重灾害的暴雨洪涝、干旱、冰雹大风、低温冷害损失影响情况进行描述。结果表明：桂西北冰雹大风发生以系统性影响为主,多发生在春季3-4月。由暴雨引发的洪涝灾害相对过去更为频繁。影响严重的暴雨洪涝灾害主要出现在2004年、2008年和2010年,其余年份主要...     

青海省暴雨洪涝气象灾害特征分析及其预报

本文通过对1984-2009年青海省暴雨洪涝气象灾情资料分析,发现青海省暴雨洪涝灾害主要出现在每年的汛期,且6-8月为高发期。暴雨洪涝灾害由大到暴雨造成,具有强度大、突发性强、先兆特征不明显、落区离散、时空分布不均匀等特点;本文总结分析了引发青海省暴雨洪涝灾害发生发展的天气条件,归纳总结了其综合预报指标,并在实际业务工作中得到较好的参考应用。     

基于GIS淹没模型的流域暴雨洪涝风险区划方法

在求取漳河流域雨洪曲线,分析流域历史暴雨洪涝风险个例基础上,确定流域致灾临界面雨量和洪涝风险水位段.采用耿贝尔极值Ⅰ型分布法求取流域不同重现期面雨量,基于GIS的暴雨洪涝淹没模型,利用D8及曼宁公式计算不同重现期面雨量淹没范围和水深;运用灾害风险原理,制作漳河流域暴雨洪涝风险区划.同时,对湖北省钟祥市行政区域制作了风险区划图,并与实际灾情进行了比较,暴雨洪涝灾害频发区与高风险区对应较好.结果表明,该方法能够直观表达暴雨洪涝灾害的形成,也反映了流域及研究区域内的暴雨洪涝灾害风险,有较清楚的物理意义.     

区域性地震过程对中国大陆洪水影响之初探

为探讨地震、洪水（暴雨）间可能存在的链状关系,以1979--1990年为例,对中国及周围区域肘≥7地震的活动格局与中国大陆洪涝灾害的时空分布特征进行了分析研究。结果发现：类似于2005年西江洪水,不少大洪水（暴雨）也位于地震迁移线上或其附近。洪涝的发生时间有可能与震链的后震或前震比较接近,或与震链推移之进程基本吻合,反映了链程中的场态效应。震链之进程往往构成三角之类的几何体或兼具振荡特征,所围限区域在气象条件允许时,有可能发生强降雨;中国大陆若完全在“几何体”,可能当年洪涝灾害相对较弱。洪涝（暴雨）并非都与地震有关。某些震链“几何体”对降雨的影响可能与季风有关。强震对降雨往往有时空近程影响。震群或震链多线程指向点、端点、交会点、角夹持地带可能加剧洪涝。震链回迁或转折处往往是不同体系、单元、性质构造的复合点,震源应力变异点,形态与活动方式复杂。     

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。      

基于FloodArea淹没模型的一次暴雨过程洪涝灾害模拟

以东莞市作为研究对象,基于数字高程模型(DEM)及GIS技术提取流域边界,对流域内气象站的降水数据采用泰森多边形法计算暴雨过程中的逐时面雨量,应用水动力模型FloodArea进行洪水模拟,并对模型输入参数进行校正,结果表明:(1)利用FloodArea模型模拟得到的洪涝灾害特征与降雨实况较为吻合,趋势与雨强保持一致。(2)持续性的强降水过程更容易发生洪涝灾害。(3)东莞市东部山区片河流沿线对洪涝灾害最为敏感,中部大岭山一带次之。(4)山区片洪涝灾害分布多沿河流分布,城区片洪涝点呈零散型分布。     

廊坊市暴雨洪涝灾害风险评估与区划

2008年廊坊市气象灾情普查资料显示,暴雨洪涝灾害是气象灾害中造成损失最为严重的气象灾害,1949～2007年廊坊市由暴雨洪涝灾害造成的直接经济损失总计达1986.73亿元,占所有气象灾害造成直接经济损失的82.2%,严重影响着国家和地方经济的可持续发展。依据自然灾害系统理论和灾害风险评估原理,计算出廊坊市地理地貌状况指数(H)、暴雨洪涝发生强度指数(C)、暴雨洪涝灾害频率指数(R)、承灾体经济承灾能力指数(E)、经济损失指数(E')、生命易损指数(L)、生命损伤指数(L'),抗灾能力指数(K)等8个风险指数,并对其进行评估与分析的基础上,综合评价了廊坊市暴雨洪涝灾害风险程度的地域差异,得出各县市区的综合风险指数,并按极高、高、中、低等4级分区法对廊坊市暴雨洪涝灾害的综合风险指数进行区划。研究所形成的暴雨洪涝灾害风险度区划对本地防御暴雨洪涝和降低灾害损失,以及对暴雨洪涝灾害采取有效管理提供了比较客观的科学依据。     

改进的AHP在县域尺度暴雨洪涝风险评价的应用

以淮河流域为例,选取降水、土地利用、经济、人口等指标作为淮河流域暴雨洪涝灾害风险指标,利用信息熵改进的层次分析法确定淮河流域暴雨洪涝的风险评估指标权重,并应用于县域尺度淮河流域暴雨洪涝灾害风险评价。结果表明:(1)淮河流域暴雨洪涝灾害风险空间分布整体呈现南部高、北部低,东西高、中部次之的形态。(2)改进的层次分析法得到的高风险区比传统方法的面积减少,市县个数下降,而次高风险区、中风险区、次低以及低风险区面积比之传统方法均有增加。同时风险平均值升高,导致受灾程度可能加大。(3)改进方法得到的岳西县风险等级由高风险区降为次高风险区,低于金寨县风险等级。宿州市风险等级由次高风险区降为中风险区,较灵璧、泗县风险低,与实际情况更为相符,提高了淮河流域暴雨洪涝灾害风险评价精度。     

1981—2019年北疆暴雨洪涝灾害的时空变化特征分析

基于1981—2019年新疆北疆38个县(市)出现的1394次暴雨洪涝灾害事件,以暴雨洪涝灾害出现次数、死亡人数、倒塌房屋数、倒塌棚圈数、死亡牲畜数、农作物受灾面积作为评价因子,采用多种统计学方法,构建暴雨洪涝灾损指数,分析近39 a北疆暴雨洪涝灾害的时空变化特征.结果表明:北疆暴雨洪涝灾害高发区位于博州、伊犁河谷和阿勒泰地区,危害性严重等级以上的暴雨洪涝灾害分布在伊犁河谷和阿勒泰地区,特重等级的暴雨洪涝灾害则集中发生在伊犁河谷的霍城、伊宁、巩留、尼勒克和新源等县;暴雨洪涝灾害出现次数及其造成的死亡人数、农作物受灾面积的月变化呈单峰型,而倒塌房屋数、倒塌棚圈数、死亡牲畜数则呈双峰型;年暴雨洪涝灾害出现次数呈显著的线性增加趋势,年度灾损指数呈弱的增加趋势,但在年代际时间尺度上灾害强度不断加强.大雨以上日数和暴雨以上日数是影响北疆暴雨洪涝灾害年际变化的主要气候因素.     

吉林省暴雨洪涝灾害的某些成因分析

本文根据1951～1995年吉林省历年暴雨洪涝成灾面积,洪涝强度和范围,洪涝指标,确定的15个洪涝年有:1951、1953、1956、1957、1960、1963、1964、1965、1966、1969、1985、1986、1991、1994、1995等年。洪涝灾害主要是大范围暴雨、大暴雨造成的。本文研究了1956～1990年,有天气图资料的10个洪涝年,43次区域性暴雨的时空分布,影响系统和环流分布特征。通过对洪涝的变化规律分析,厄尔尼诺、太阳活动与洪涝的相关分析 ,地形、地理位置对洪涝的影响等认为 ,吉林省洪涝发生的成因和规律 ,是上述诸因素共同作用的结果。     

八十年代四川洪涝灾害及其对农业的影响

本文以1980—1989年5—9月四川地区48个测站的旬降水资料为出发点,在稳健PROMAX斜旋转因子分析的基础上,提出了一个反映四川洪涝程度的评定标准和评分办法,并对四川洪涝灾害的时空分布特征及其对农业的影响作了分析。指出(1)80年代是四川洪涝灾害频繁发生的十年,年年都有不同程度的洪涝出现。(2)四川洪涝一般出现在5月下旬至9月中旬,但高锋期集中于6月下旬至8月下旬,以盛夏7月为最多。四川各分区洪涝发生的时间、频数及其强度可由旬雨量的斜交因子得分客观、定量地揭示出来。(3)四川洪涝具有一定的地理分布规律,它不仅可由我们给出的洪涝等级标准划分,而且可以客观地由稳健PROMAX方法所得的旬雨量的斜交因子模型按其方差贡献大小得到。(4)由稳健PROMAX方法所给出的斜交因子模型与斜交因子得分决定的四川洪涝的时空分布与四川暴雨日数的时空分布相一致。因此暴雨是造成四川洪涝最主要的原因。(5)洪涝等气象灾害是四川农业大幅度减产,粮食产量不稳定的最主要因子。我们用对数分析模型定量地说明了80年代粮食产量下降与洪涝灾害面积上升的对应关系。     

怀化市近30a间暴雨变化特点及灾情评估

利用怀化市所管辖的县市1980—2009年11台站暴雨洪涝灾情降水资料,分为北部、中部、南部,对暴雨洪涝降水量分布特征与规律及气候特点、持续时间、历史强度和灾情影响进行了综合分析。总结出了怀化市北部、中部、南部年平均出现暴雨和大暴雨次数分别为4.6、3.9、4.2次,并得出了暴雨洪涝30 a间的年际、月际、旬际分布特点,为今后的暴雨预报工作及防汛抗洪工作提高了较好的参考依据。近年来,洪涝次数呈增加趋势,造成的经济损失也随之递增。     

1981-2020年贵阳市洪涝灾害多尺度时序特征分析

全球城市化进程正在不断快速推进,城市洪涝灾害灾害频繁发生,成为世界各国、特别是中国等发展中国家普遍面临的城市问题,分析洪涝现象的时间演变规律和发展趋势,对于采取科学的政策措施有效防治洪涝灾害具有重要的参考价值。基于贵阳市1961-2020年的逐日气象数据,利用SPEI指数、Mann-Kendall检验方法和小波变换,分析了近60年多尺度时序下的洪涝变化规律。结果表明: ①贵阳市月度和季节降水强度大,暴雨发生频次高,月度降水强度集中在大雨及以上,季节性降水强度集中在暴雨及以上,易发生极端降水事件,造成城市洪涝灾害；②多时间尺度下,SPEI值对于降水、气温等气象因素的响应敏感程度不一,日尺度敏感程度最强,其他尺度趋于平缓,同时,大尺度对应的洪涝事件占比逐渐减少。③贵阳市发生洪涝的年份占总年份的21.67%,SPEI-12呈上升趋势, SPEI-3突变发生在19世纪60年代,突变后呈上升趋势且秋冬两季上升趋势显著,说明季节性洪涝有增强趋势; ④SPEI-1的周期变化特征为：在33个月主周期条件下的周期是23个月；在14个月主周期条件下的周期是9个月。