东北三省玉米主要农业气象灾害综合危险性评估

东北三省是中国玉米主产区之一,也是“东北玉米带”的重要组成部分。气候变化背景下东北三省农业气象灾害的高发、频发已经严重地威胁到该地区玉米的生产安全,迫切需要弄清玉米主要农业气象灾害的综合危险性,为玉米防灾、减灾措施的制定提供依据。基于1981—2010年东北三省气象数据,结合最大熵模型对东北三省玉米主要农业气象灾害(低温、干旱和洪涝)综合危险性进行了评估。结果表明,低温冷害对玉米主要农业气象灾害综合危险性的贡献率随时间成减少趋势,旱灾对玉米主要农业气象灾害综合危险性的贡献率则随时间成增加趋势,洪涝灾害对玉米主要农业气象灾害综合危险性的贡献率随时间呈先减小后增加趋势。1981—2010年各农业气象灾害对玉米主要农业气象灾害综合危险性的平均贡献表现为低温冷害> 干旱> 洪涝。东北三省玉米主要农业气象灾害危险性由北向南成减小趋势,其高值区主要位于东北三省的东北部大兴安岭地区。黑龙江省的低温冷害和洪涝灾害危险性较大,而吉林和辽宁省沿海地区气候条件较好,玉米生产受农业气象灾害影响较小。1981—2010年东北三省玉米3种主要农业气象灾害综合危险性高值区随时间变化成减小趋势,低值区随时间变化成增加趋势。同时,基于最大熵模型构建了东北三省玉米3种主要农业气象灾害综合危险性评估模型,其ROC(Receiver operating characteristic curve)下的面积达0.823,表明该模型可以很好地模拟东北三省灾害综合危险性分布。     

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。     

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1 km网格的北京暴雨洪涝灾害风险区划

目前许多城市暴雨洪涝灾害综合风险区划对暴雨在复杂地形下可能引发的山洪与地质灾害造成的高风险以及对城市交通安全风险估计不足,同时常规的气象观测资料已难以描述暴雨致灾危险性精细化分布。本文基于自然灾害风险评估理论,利用遴选的293个北京气象自动站2006—2017年逐时降水观测资料、北京2015年1∶25万基础地理信息、2016年Landsat8晴空遥感影像、灾情资料以及网格化的社会经济资料,在承灾体暴露度基础上充分考虑了承灾体对暴雨引发的城市积涝、山洪与地质灾害灾损敏感性差异,从暴雨致灾危险性、孕灾环境敏感性、承灾体易损性3个方面开展了北京地区暴雨灾害1km分辨率的精细网格化风险评估与区划,并结合实际案例进行了分析。结果显示:(1)基于高密度降水观测资料提取的网格化短历时暴雨频次和暴雨量能较为精细地评估致灾危险性;基于遥感与GIS提取的不透水盖度、地形起伏度与河网密度可有效评估暴雨洪涝孕灾环境敏感性;基于1km格网化的GDP、人口密度和路网密度以及灾损敏感系数可有效评估暴雨引发的积涝、山洪与地质灾害对人员、财产和公路交通的易损性;(2)与已有成果比较,本次北京暴雨洪涝风险区划不但凸显了暴雨对城市的积涝风险,也凸显了暴雨引发的山洪与地质灾害风险,同时突出了暴雨对城市交通设施安全的影响;(3)风险区划结果基本反映了北京市暴雨灾害的潜在风险,北京暴雨洪涝灾害防御的重点区域应放在风险较高的三个区域。     

宿迁地区水稻暴雨洪涝灾害保险气象理赔指数开发

利用宿迁地区104个乡镇2003—2013年水稻产量资料和2008—2013年保险理赔资料,计算水稻遭受暴雨洪涝灾害的灾害损失率;在自定义暴雨洪涝灾害指数的基础上,分析水稻灾损率与暴雨洪涝灾害指数的相关关系,建立各水稻种植区的气象理赔指数面板随机效应模型。结果得出:宿迁地区水稻遭受暴雨洪涝灾害影响的平均灾损率为-1.83%,达到理赔标准的乡镇比率为37.5%;受暴雨洪涝灾害影响最重的是III区,其次是I区,VII区和II区位居第三,其他几个区相对较轻;暴雨洪涝灾害主要影响水稻的孕穗扬花期和灌浆成熟期,对孕穗扬花期以前的生育期影响较小;暴雨洪涝灾害指数对水稻遭受暴雨洪涝灾害影响有较好的指示意义,利用这一指数制作水稻在灾损率预报准确率较高,达到90%以上;利用气象理赔指数,能较好的预报和模拟宿迁地区水稻遭受暴雨洪涝灾害的灾损率分布,对降低理赔风险,减少理赔费用有较强的指导意义。     

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。     

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。     

暴雨洪涝受灾人口与雨涝危险性指数关系模型研究

建立可监测、可预报的雨涝危险性指数与暴雨洪涝受灾人口的关系模型,对暴雨洪涝灾前、灾中、灾后人口受灾情况快速评估具有重要意义。以湖北省为例,利用小时降水、日最大降水量、累积降水量与暴雨持续天数等气象资料以及水系、高程等孕灾环境资料,构建了雨涝危险性指数。结合历史洪涝受灾人口资料,建立基于雨涝危险性指数的暴雨洪涝受灾人口灾损曲线。按照重现期划分雨涝危险性等级,并通过计算不同重现期雨涝危险性指数的致灾阈值,建立危险性等级与受灾人口的定量关系模型。结果显示:(1)湖北省暴雨高危险区主要位于江汉平原以东,其次是鄂西南南部、江汉平原南部。(2)通过历史暴雨过程受灾情况比较,包含小时雨量和孕灾环境的雨涝危险性指数更能呈现暴雨过程的受灾程度。(3)湖北省暴雨洪涝受灾人口与雨涝危险性指数呈幂函数关系,年及暴雨过程实际受灾人口与拟合受灾人口的相关系数分别达0.800和0.891。(4)利用5 a、10 a和20 a三个重现期将雨涝危险性指数划分为三个等级,当雨涝危险性指数超20 a一遇时,预计受灾人口将达12万人以上。     

河北省主要气象灾害时空变化的统计分析

根据1984~2011年河北省气象灾害统计数据和河北省气候影响评价资料,分析了河北省气象灾害灾次和灾情的时空分布特征。研究表明:河北省主要的气象灾害有暴雨洪涝、旱灾、雹灾、风灾和雷灾等5类,5类气象灾害存在明显的时空分布特征。河北省暴雨洪涝主要集中在河北省西北部,灾次比最大值0.038;冰雹灾情主要集中在张家口、承德以及位于太行山东麓的保定西部地区,灾次比最大值为0.027;干旱灾情主要集中在邯郸以及沧州南部,灾次比最大值为0.036;大风灾情主要集中在河北中部,高值中心在唐山北部,灾次比最大值为0.030;雷电灾情主要集中在秦皇岛、张家口以及石家庄,灾次比最大值为0.034。河北省暴雨日数分布与暴雨洪涝灾情分布的不一致表明气象灾害灾情除与致灾因子有关外,还与承灾体脆弱性密切相关。     

基于GIS的青神县暴雨洪涝灾害风险区划

随着全球变暖,气候发生变化,青神县极端天气事件频发,气象灾害特别是暴雨洪涝的发生频率有增加的趋势,给国民经济和社会发展造成重大的损失。本文主要根据气象与气候学、农业气象学、自然地理学、灾害学、自然灾害风险管理等基本理论,在GIS技术的支持下,采用风险指数法、加权综合法、自然断点等方法,绘制青神县暴雨洪涝灾害风险区划图,对青神县暴雨洪涝灾害风险进行分析和评估。结果表明,青神县高风险区和次高风险区主要分布在罗波乡、汉阳镇,以及沿江河流域,其余大部为中等及以下风险区。     

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。     

辽宁暴雨致灾指标及灾害影响预评估

利用1951-2012年辽宁暴雨过程及暴雨灾情资料,对辽宁暴雨灾害特征及暴雨灾害评估进行分析,并应用统计分析方法,建立暴雨致灾指标与灾害影响预评估的关系。结果表明：1951-2012年辽宁年平均暴雨日数分布为自东南向西北逐渐减少;辽宁暴雨灾害发生频率分布为自中部向西北逐渐增多,灾害发生频率最高的地区为辽宁西部地区,其中朝阳喀左县暴雨灾害发生频率最高,占该站暴雨总次数的73%;辽宁西部等地区暴雨灾害发生频率较高,但降水强度较小,且发生一级和二级暴雨灾害的概率低于其他地区;而除辽西地区外,其他地区暴雨灾害发生频率略低,但降水强度大。辽宁受暴雨灾害影响最大的受灾体为农作物及设施,辽阳地区受灾频率最大,占该地区受灾过程总数的95%以上。辽宁暴雨灾害可划分为暴雨灾害易发区、较易发区和一般易发区。     

辽宁省近50年降水序列变化规律及干旱预测

运用沈阳、大连、丹东、营口、朝阳5个代表站1953～2001年的年降水量资料，建立了辽宁降水序列，分析了其近50年的变化规律，年降水量具有明显减少趋势。以此序列为基础重建干旱发生的灾变序列，采用灰色系统GM(1，1)模型探讨了旱灾预测问题。应用1996～2001年资料对预测结果进行了检验，效果较好。     

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%。     

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。     

新疆南疆暴雨洪涝灾害风险区划

利用2010—2020年南疆气象观测逐小时降水及各县暴雨洪涝灾情数据，将灾损指标按百分位法划分为4个等级。基于GIS技术的自然断点法，从暴雨事件和孕灾环境方面，将暴雨洪涝灾害危险性等级划分为低、中低、中高、高4级。结果表明：受灾人口特重区域在和田地区洛浦县、墨玉县和于田县；直接经济损失特重在和静县、沙雅县、乌什县；农作物受灾特重在阿克苏地区沙雅县、喀什地区英吉沙县和岳普湖县。6 h、12 h、24 h最大降水量可作为南疆暴雨洪涝灾害的气象致灾因子，北部高于南部，西部高于东部，山区高于平原；暴雨洪涝灾害风险高区主要集中在和田地区于田县南部山区、阿克苏地区西部北部山区、喀什地区泽普县、巴州北部轮台县山区。     

辽宁省冰雪气候资源适宜性评价

为充分挖掘辽宁省冰雪资源优势,科学规划开发寒地冰雪资源,利用61个站点的气象数据,采用统计、定性或定量指标等分析方法,评估了辽宁省冰雪气候资源的适宜性。结果表明：辽宁省各地均具有冰雪资源,东部山区冰雪资源最为丰富,辽西地区结冰期长,大连沿海地区冰雪资源相对较少。辽宁省冬季室外冰雪活动温度条件较好,冰雪资源丰富区风速低且日照适中。冬季各地高温融雪、雾和大风、低能见度等气象灾害风险低。11月中旬到翌年3月上旬全省均可人工造雪,人工造雪时段适宜。抚顺、本溪、铁岭、沈阳、丹东、辽阳的大部分地区均是宜冰宜雪的最优地区;西部地区降雪量少,宜冰大于宜雪,可适当开发冰上旅游项目;沿海的葫芦岛和大连地区冰雪期短,可探索发展小规模的冰雪旅游项目和海冰旅游。     

辽宁水稻主产区稻瘟病发生特征分析

利用1999-2012年辽宁省8个水稻主产区（17个观测点）的稻瘟病资料,分析辽宁省水稻主产区稻瘟病的发生特征及发展趋势。结果表明：2001年、2003年和2010年辽宁地区水稻产量显著下降,水稻生产受稻瘟病影响较大。2011年辽宁水稻种植主要集中在沈阳、盘锦、铁岭、辽阳、丹东和营口地区,其余地区也有少量种植。2001年辽宁稻瘟病（主要为穗颈瘟）发生严重,发病率为27.7 %。稻瘟病主要在新宾和清原发生严重,平均发病率分别为17.0 %和16.4 %。辽宁不同熟期水稻以中早熟品种稻瘟病发生严重,平均发病率为10.1 %。辽宁不同区域以辽东地区水稻稻瘟病发生严重,平均发病率为11.2 %。     

1961-2019年新疆暴雨山洪灾害损失的时空变化特征

利用1961—2019年新疆86县(市)暴雨山洪灾害的5个灾情要素数据(死亡人数、倒塌房屋数、倒塌棚圈数、牲畜死亡数量、农作物受灾面积),采用比值权重法和无量纲化线性求和方法构建暴雨山洪灾害灾损指数,根据灾损指数的不同阈值范围将暴雨山洪灾害定量划分等级,并分析其时空分布特征。结果表明:(1)新疆暴雨山洪灾害主要出现在伊犁州、阿克苏地区和喀什地区,其中伊犁州伊宁县、巩留县、霍城县和尼勒克县最重,伊犁州暴雨山洪的致灾危险性与其暴雨日数分布有很好的一致性。(2)新疆暴雨山洪灾害发生具有很强的季节性,在夏季6—8月危害性最大,其中灾害出现次数和死亡人数均在7月最多(与降水相关性最大)。(3)近59 a来新疆暴雨山洪灾害的强度呈上升趋势,年灾损指数随时间呈线性增长趋势,暴雨山洪灾害的强度在20世纪80年代中期明显增加,其年际变化与3—10月降水量、大雨日数、暴雨日数密切相关。     

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。