暴雨灾害风险评估与区划的研究现状与进展

为暴雨灾害风险评估与区划研究需要,综合20年来国内外一些学者在灾害风险评估方面所取得的研究成果和相关文献资料,简要介绍了暴雨灾害风险区划的基本原理与技术路线;概述了暴雨灾害风险评估与区划的基本步骤;着重对暴雨灾害风险评价具有借鉴意义的模糊综合评判方法、灰色系统理论、信息量模型、人工神经网络方法等四种数学评价模型的适用性进行了分析;最后,指出未来暴雨灾害风险评估与区划研究工作的重点,一是优化暴雨灾害风险评估指标体系,二是合理选择暴雨灾害风险评估与区划的支持系统,三是完善暴雨灾害风险评估与区划的方法。     

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。     

乡镇级气象灾害风险评估方法研究:以永嘉县为例

乡镇级气象灾害风险评估,是政府主导、部门联动、社会参与防御和应对气象灾害中最基础的一环,对基层灾害风险管理和灾害防御具有直接的指导意义。然而,乡镇行政单元往往空间区域较小,风险空间差异的反映需要有高精度的致灾因子、承灾体和灾情数据来支撑,而现阶段较为匮乏。为此,本研究拟通过阈值筛选、权重赋值及空间插值等地学统计方法,尝试建立一套在当前数据条件基础上,大致正确反映乡镇级别气象灾害风险空间格局的方法,并以浙江省永嘉县为例,对台风、暴雨、雷电、低温灾害进行了乡镇气象灾害风险评估,以期为各部门切实进行不同灾种的灾害防备和增强基层群众气象灾害风险防御行动提供科学依据。     

大—暴雨单站配套模式

通过大～暴雨单站配套模式的研制与使用，认为利用天气学模式型和本站模式方法来预报大～暴雨，反映了大尺度与中小尺度的有机结合，是提高灾害天气预报准确率的有利途径。     

阶段性动态风险评估方法在暴雨灾害风险评估中的应用

灾害动态风险评估是对风险评估方法的一次改进,通过对灾害过程的不同阶段分别开展风险分析,将气象灾害的风险分析从气候特征评价向天气过程评价转化,以更好地应用于动态风险预警。以杭州暴雨灾害为例,将灾害性天气风险评估过程划分为灾前预评估、灾中实时评估、灾后调查评估3个阶段,利用灰色关联模型界定杭州暴雨致灾因子的评价指标,同时基于模糊综合评价方法构建灾害风险评估模型,进而形成一整套阶段性动态风险评估流程。最后,结合1509号台风暴雨过程进行实例分析,并分别给出3个阶段的评估检验结果。结果显示灾后评估结果与灾中评估的一致性高达76.0%,而与灾前预评估的一致性仅为49.0%,说明灾中评估的开展可以有效修正预评估结果。随着动态风险评估流程模型的业务化运行,将会实现针对整个灾害过程的滚动加密评估,从而进一步提升风险评估结果的可靠性。     

基于县域尺度的汉中市暴雨灾害旅游风险评估

基于灾害系统、公共安全三角形模型等理论,以汉中市11个县区为研究对象,将暴雨灾害旅游风险作为一个复合系统,选取致灾因子、孕灾环境、承灾体和防灾减灾能力四个指标,通过引入距离函数概念,运用层次分析-熵权组合赋权法,构建了涵盖14个因子的暴雨灾害旅游风险评估模型,系统分析了汉中市11个县区的暴雨灾害旅游风险程度,并据此开展了风险区划。结果表明：宁强、镇巴和佛坪县暴雨灾害旅游风险等级处于1级,为高风险区域;略阳和勉县次之,风险等级处于2级;南郑、洋县风险等级为3级;城固、留坝、西乡和汉台风险等级4级,为低风险区。该结果可作为划定汉中市暴雨灾害旅游风险区划及绘制风险区划图的依据。     

基于雷电定位数据的区域雷击灾害风险评估方法探讨

雷电灾害风险评估可为区域规划及防雷减灾提供可靠依据．雷电定位数据资料在风险评估中的应用提高了风险评估的准确性和可靠性．基于雷电定位数据的分析,采用定位误差圆覆盖法配合环境因素定性提取区域雷击风险因子,依据地形地貌及政治经济特点进行地理空间区划,分析雷暴活动时空频率分布特性,从雷电本身的特征分布规律研究限定区域内不同时域、不同雷电流强度造成的影响,建立区域雷击灾害风险评估模型．以珠三角地区雷电定位数据资料为例的评估结果表明,该方法在区域雷电灾害风险评估分析中具有较好的针对性、准确性和实用性．     

1979年11月2日雅安大暴雨分析

1979年11月2日晚,雅安市产生了一次历史罕见的深秋暴雨,给当地造成了严重灾害。本文从天气形势、水汽输送、中小尺度系统和气候背景等方面,对此暴雨过程进行了较详尽的分析。     

“一带一路”沿线国家暴雨灾害特征及服务需求探析

基于2007—2018年国外"一带一路"沿线国家的暴雨灾害案例,根据不同国家的地理位置将其主要分为东南亚、南亚、中亚、西亚/中东、蒙俄、中东欧地区共6个区域,分别从地域和时间两个维度分析了暴雨灾害时空分布特征,其中,重点分析了暴雨灾害高发区的东南亚和南亚地区的气候特征和灾害分布特点。结果表明:东南亚地区中印度尼西亚是暴雨灾害最多的国家,灾害大致呈"双峰"型年际分布,7月—次年1月灾害次数较多,尤其1月为全年最多;南亚地区中印度是暴雨灾害最多的国家,近年来灾害大致呈逐渐减少的趋势,5—9月是灾害高发期,尤其7月为全年最多。此外,从社会经济状况和防灾减灾能力等方面探析暴雨灾害气象服务需求,需进一步深化与东南亚和南亚等地区的交流合作,开展跨国和跨区域的防灾减灾基础研究,探索暴雨灾害孕育机理,以提升暴雨灾害风险应对策略。