基于GIS的榆林市暴雨灾害风险区划

利用陕西省榆林市12县区气象站1951—2011年暴雨资料及所属162个区域自动气象站2007—2011年暴雨资料进行统计,按照百分位法划分暴雨等级;结合全市年降水量分布特征及地形、经济、人口等资料,确定暴雨灾害的孕灾环境、致灾因子、承灾体易损性等区划要素;应用ArcGIS技术对各项区划因子进行小网格模拟计算,并赋予不同权重,通过综合运算得到榆林市暴雨灾害分布图,应用GIS的自然断点法及经验订正法,将全市暴雨灾害划分为高风险、次高风险、中风险、次低风险及低风险5个等级。区划结果表明：榆林市北部府谷、神木县和南部子洲、吴堡县暴雨多发,灾情重,灾害风险等级最高;西部定边、靖边暴雨最少,灾害风险等级最低。     

基于GIS的云南省1km精细化暴雨灾害风险评估

为了加强暴雨相关的防灾减灾工作的科学性,本文基于云南省126个国家气象站2010—2019年10年的逐时降水资料和基础地理信息数据,从暴雨灾害致灾因子危险性、孕灾环境敏感性和承灾体易损性3个方面,建立暴雨灾害风险评估模型,利用熵值法、自然断点法、ArcGIS插值和栅格分析方法,实现云南省暴雨灾害风险的区划评估。结果显示:(1)暴雨灾害高风险区主要集中于云南南部,包括西双版纳州、普洱市、红河南部、德宏州及北部地区;(2)迪庆州、怒江州、丽江市北部等地暴雨灾害风险等级较低;(3)全省暴雨灾害高风险区、次高风险区面积占比分别为7.05%、25.22%,低风险区、次低风险区面积占比分别为10.32%、21.86%。使用2020年暴雨灾害次数、暴雨日对区划评估结果进行检验表明,区划评估结果具有科学合理性。     

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%。     

暴雨灾害风险及其对农业影响的评估

综合考虑降雨区域类型、发生强度和持续时间,确定了暴雨灾害致灾因子的综合强度分级标准;将地形高程、高程标准差、河网密度等环境脆弱性要素结合暴雨灾害致灾因子,建立暴雨灾害风险评估模型,并进行分级评估;应用GIS将农业易损性指标叠加到暴雨灾害风险区划中,得到不同等级风险下农业受影响的程度。以"7·21"暴雨为例,进行模型的应用及检验分析,结果表明:降雨量最大的葫芦岛大部、丹东宽甸县暴雨灾害风险等级为极高;致灾因子危险等级相同时,辽宁中部平原地区较辽西、辽东丘陵地区暴雨灾害风险等级高;农业易损性较高的沈阳大部、鞍山北部、丹东局部、锦州大部、铁岭部分、葫芦岛大部地区农业受灾较重。评估结果与事实灾情较一致。     

广东“威马逊”过程致灾因子的分析与风险区划

选取台风"威马逊"影响期间广东21个地市观测站的风雨资料,利用层次分析法和加权综合评价方法对广东省进行台风致灾因子风险分析,并应用GIS技术绘制广东地区致灾因子风险区划图,将灾害等级划分为:高风险区、较高风险区、中风险区和低风险区。结果表明:台风"威马逊"对广东的灾害危险性分布从粤西沿海-中部区域-北部山区呈现出阶梯状递减的趋势,其中湛江处于高度风险区,珠三角处于中度风险区;粤西沿海地区的危险性大于粤东沿海各县市;粤西北和粤东北地区的危险性相当。     

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。     

新疆新源县暴雨洪涝灾害风险区划

本研究选用新疆新源县34个气象站2010-2019年日降水量、地理信息及社会经济等数据,采用归一化及GIS等方法,结合致灾因子危险性、孕灾环境敏感性和承灾体易损性,得出新源县暴雨洪涝灾害5个等级风险区划图。结果表明：新疆新源县暴雨洪涝灾害风险呈“东-北”分布的趋势,吐尔根乡、吐尔根农场、阿热勒托别镇、坎苏乡与那拉提镇属于洪涝高风险区;阿热勒托别镇、坎苏乡与那拉提镇的大部分区域及71、72团场属于次高风险区;新疆新源县中东部区域为中等风险区;其余区域为次低风险区与低风险区。     

基于层次分析法的朔黄铁路暴雨灾害风险评估

选取2016—2020年朔黄铁路沿线40套自动气象站降水资料,结合周边国家站区域站近15年资料、行政区县地理信息、社会经济信息等,基于ArcGis技术,采用层次分析法等方法,从暴雨灾害的致灾因子危险性、孕灾环境敏感性、承灾体易损性3类因子构建了朔黄铁路暴雨灾害风险区划模型,并绘制了朔黄铁路暴雨灾害综合风险区划图。结果表明：朔黄铁路沿线暴雨灾害风险划分为高、次高、中、低4个等级,整体呈东部高于西部;4个高风险段与朔黄沿线各工务段收集的暴雨高发信息基本一致,该研究成果对于朔黄铁路暴雨灾害预报预警具有较好的参考作用。     

南郑县暴雨灾害风险区划研究

利用南郑县国家一般气象站1971—2016年、28个区域自动气象站2012—2016年降雨资料,DEM高程数据,辖区内社会经济资料,确定暴雨灾害的致灾因子、孕灾环境、承灾体易损性等区划因子,并使用ArcGIS对各项因子进行模拟计算,得到南郑县暴雨灾害风险区划图。区划结果表明:低风险区和次低风险区基本分布在南郑县北部,中等风险区基本分布在南郑县中部,次高风险区和高风险区基本分布在南郑县南部、东南部。     

基于闪电定位数据的鲁西南地区雷电灾害易损度区划

为了明确不同县区雷电灾害风险的高低,防御和减轻雷电灾害,利用鲁西南地区闪电定位资料、土壤电阻率数据、经济社会数据,选取地闪密度、强雷电流分布、土壤电阻率、人口密度、单位面积GDP为影响因子,采用层次分析法和加权综合评价法,建立雷电灾害易损度区划模型,以县区为单位,将该地区雷电灾害易损度区划为5个等级,绘制区划图,并利用历史雷灾频次对区划结论进行检验。结果表明:地闪密度高值区位于曹县和东明,这两个县区的雷电灾害易损度最高;郓城和牡丹区的强雷电流分布密度大,易损度次高;巨野和定陶的易损度居中;鄄城的地闪密度最小,成武的土壤电阻率和人口密度较低,两者划为易损度次低区;单县由于强雷电流分布密度最低,划为易损度低风险区。易损度和历史雷灾数据正相关,且相关性较好,密切程度较高,回归显著。     

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的安顺市乡镇暴雨灾害风险浅析

为充分利用安顺市两要素区域自动气象站观测资料分析暴雨灾害的风险特征,该文以安顺市作为研究区域,以乡镇为基本风险单位,从现代灾害风险理论出发,综合运用ArcGIS空间分析和灾害风险评估数学方法,利用研究区两要素自动气象站准2a逐小时降雨资料,对明显暴雨过程风险特征进行分析和区划,建立了反映暴雨灾害危险性的最大日雨量、3h滑动最大降雨量、前10d总降雨量等3项指标和描述承灾体的易损性的人口密度、经济密度等2项指标为基础的暴雨灾害评估模型,通过层次分析法、极差标准法等方法进行数据处理,并借助于ArcGIS平台,将影响暴雨灾害的危险性和易损性进行综合叠加分析,得出安顺市暴雨灾害风险区划图。结果表明:安顺市暴雨灾害风险分布呈自北向南递减,而从市南部来看,则有自西向东递减趋势的特征,高风险区主要集中安顺市西秀区和普定县,紫云县为暴雨灾害低风险区,其中关岭县的岗乌镇、八德乡处于高风险区,这与2010年6月28日特大山体滑坡泥石流事件相吻合。     

一种简化的暴雨灾害风险及影响评估方法和应用研究 ——以京津冀“7·21”暴雨事件为例

文章综合考虑中国区域范围内降雨时空分布特征以及地理地貌等特征,将全国降雨区划分为4大类,在此基础上,得出不同降雨类区暴雨致灾因子的强度等级评定方法;同时,研究确定了与暴雨灾害密切相关的地形高程、高程标准差、河网密度、土壤类型等环境脆弱性影响要素,并对各类要素分别进行了分级评定;将各类环境脆弱性影响要素结合暴雨致灾因子要素,运用加权求和方法建立了暴雨灾害综合风险评估模型;并结合GIS技术,将城市、农村人口分布情况、用地等数据叠加到风险分布格局中,最终分析得出不同风险等级下影响的城市和农村人口数量、土地面积等内容。该评估模型相较于以往其他暴雨风险评估模型,其适用范围更广,可以适用于全国范围内的任意区域暴雨灾害风险评估;实时评估业务能力更强,将该模型结合降雨实况资料或预报资料可以对全国任意区域降雨灾害综合风险进行事后、跟踪评估或预评估;评估对象更有针对性,结合GIS技术,可以针对得出的风险分布结果分别给出不同风险等级范围内的承灾体受影响的定量评估结果。     

基于灾损定量识别的河南省冬小麦晚霜冻风险区划

利用河南省30个农业气象观测站1981-2008年的冬小麦观测资料和气象资料,基于晚霜冻指数和灾度计算了河南省冬小麦晚霜冻发生概率和灾害程度。通过在WOFOST作物模型中增加霜冻影响过程,实现了晚霜冻灾损定量提取,建立了以晚霜冻危险性、暴露性和脆弱性为评价因子的风险评估模型,按照高风险区、次高风险区、中等风险区、次低风险区和低风险区5个等级标准进行了河南省冬小麦晚霜冻风险区划。区划结果表明:冬小麦晚霜冻风险程度较高的地区主要分布在河南省沈丘、卢氏和林州等地,其风险指数都在0.6以上;低风险区主要分布在伊川、巩义、信阳、南阳、太康、濮阳和杞县等地,风险指数都在0.2以下。     

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。     

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。     

江苏省龙卷风灾害风险评价模型研究

在分析江苏省龙卷风气候特征的基础上,建立了以江苏省为例的龙卷风灾害风险性评价模型,确定水域面积、海拔高度、人均国民生产总值、人口密度、龙卷密度和龙卷灾害综合灾度这6个因子作为评估指标,利用层次分析法确定各因子的权重,计算出江苏省各市龙卷风灾害风险度并进行了风险度区划。结果表明,苏州、无锡、南通为龙卷灾害高度风险区,常州、南京为较高风险区,镇江、泰州、徐州、盐城、扬州、连云港为中度风险区,宿迁和淮安为低度风险区。     

广东暴雨洪涝灾害损失定量评估

广东暴雨强度大、范围广、季节长,造成的灾害重、影响大。为合理、定量地评估广东暴雨洪涝过程强度及其损失,基于1994—2018年广东致灾暴雨过程和相应灾情资料,构建了广东暴雨过程综合强度评估模型和灾情指数模型,并采用百分位数法进行暴雨强度和灾情等级划分,以第60、第80、第90和第95百分位数为临界阈值,分别将致灾暴雨过程强度和灾情划分为弱(1级)、较弱(2级)、中等(3级)、较强(4级)、强(5级)和微灾、小灾、中灾、大灾、巨灾5个等级,进而分析了不同强度等级暴雨过程可能造成的人口、农作物、房屋和经济等承灾体损失。结果表明:(1)1994—2018年间,广东各等级致灾暴雨过程主要出现在4—9月的汛期,5—7月尤其多,要特别注意防御;(2)致灾暴雨过程强度等级与各类承灾体灾情指数存在显著正相关关系:随暴雨强度的增强,倒塌房屋数呈指数增长,受灾人口、死亡人数、农作物受灾面积和直接经济损失呈线性增长;(3)平均而言,当暴雨强度达到强(5级)等级时,受灾人口、死亡人数、农作物受灾面积、倒塌房屋数和直接经济损失标准分别约为187.19万人、22人、10.52×10^4 hm^2、1.12万间和13.07亿元。     

盐源烤烟冰雹灾害精细化风险区划研究

以1986~2015年盐源所在的攀西地区20个县（市）地面冰雹观测资料为基础,建立了烤烟关键生育期冰雹频次与经度、纬度、海拔高度、坡度和坡向的多元回归方程,结合盐源县烤烟观测资料和2016年社会经济数据,从致灾因子危险性、孕灾环境敏感性、承灾体易损性和防灾减灾能力4个方面,选取烤烟不同生育期的冰雹频次、烤烟播种率、地形、农村经济、土地覆盖等作为区划指标,运用层次分析法建立了盐源县烤烟冰雹灾害的风险区划模型,基于GIS技术完成了盐源县烤烟冰雹灾害风险区划。结果表明,对于盐源县农业用地区域,烤烟冰雹灾害风险等级以中、高等级为主,低风险区域面积较少。      

辽宁暴雨诱发山洪灾害风险区划研究

基于自然灾害风险评估理论,利用2005—2019年辽宁省1639个自动站逐时降水观测资料、2017年辽宁省30 m分辨率的基础地理信息和山洪沟资料以及风险普查数据,对辽宁暴雨诱发山洪灾害风险区划进行研究,并将风险区划结果与历史山洪灾情进行对比分析。结果表明：通过山洪灾害与降水相关性统计发现,6 h暴雨作为辽宁省山洪致灾因子更为合适,因此构建了6 h综合利用分级暴雨强度及暴雨频次精细评估暴雨致灾危险性;山洪沟沟口高程、沟床比降及河网密度等资料可有效评估山洪孕灾环境敏感性;人口密度、耕地比例两个风险暴露度指标以及灾损敏感系数可大体评估承灾体的易损性;与历史山洪灾害空间和频率分布对比,山洪灾害的高发区与在本次风险区划高风险区基本吻合;精确到每个山洪沟风险区划的结果,提高了山洪灾害的风险区划精度,为辽宁暴雨诱发山洪灾害精准防御提供参考。