滑坡灾害风险评价的系统分析

从系统理论的观点出发,提出了滑坡灾害复杂大系统的概念,并以这一概念为基础,探讨了滑坡灾害风险特征及滑坡灾害风险评价的基本内容,提出并系统地阐述了以滑坡危险性分析、承灾体易损性分析和滑坡灾害破坏损失评估为核心内容的滑坡灾害风险评价的系统理论。     

海口湾沿岸风暴潮风险评估

参考内陆洪水损失评估的方法,建立适用于海口湾沿岸风暴潮风险区的损失评估模型,分析了海口湾沿岸风暴潮的风险区域,并根据100a一遇极值高水位、100a一遇风暴潮与最高天文潮位的组合水位、可能最大风暴潮与最高天文潮位的组合高水位条件,分析淹没范围;统计100a一遇极值高水位淹没区内的建筑物,估计可能受灾人口.该文对海口湾沿岸的基本社会经济资料作了一、二级分类,并逐项进行统计,同时还根据需要作了抽样调查.对分部门的损失率计算方法作了详细介绍,得出个人家庭财产、国家集体财产、农作物和海水养殖等分部门的损失率分别为:30%,4%,70%和100%;以2001年社会经济资料为基础,100a一遇极值高水位为条件,计算出潮灾经济损失约为8.32亿元,个人家庭财产、国家集体财产、农作物及海水养殖、人员伤亡损失、间接损失等分部门的损失金额占总损失的比率分别为:13.0%,70.0%,0.7%,0.8%和15.5%.     

基于遥感影像的城镇建筑物分类

震害损失主要是由建筑物损毁造成的,对城镇建筑物进行有效分类可以做好震害风险防范,通过遥感影像信息提取的方法对建筑物进行分类能提高工作效率。采用多分割图层及多尺度分割技术,利用特征库阈值分类与样本最邻近分类相结合的方法对遥感影像建筑物进行信息提取及分类。分类结果精度评价表明该方法优于利用单一分割图层样本最近邻分类结果,可以用于城镇建筑物分类。根据建筑物分类结果对震害风险进行了划分。     

北京地区地质灾害成灾条件研究

地质灾害是由地质作用造成的对人类生命,生产活动.财产、资源环境危害的地质事件。其成灾条件包括自然条件和经济社会条件(人类活动)两方面。本文拟从自然条件的危险性和社会经济条件的易损性两方面研究北京地区的成灾风险,提出了地质灾害工作发展方向。     

北京南窖沟小流域泥石流风险性评价方法研究

通过现场调查与分析,采用GIS技术,提取了南窖沟小流域泥石流风险评价的因子,选取其中较为重要的10项评价指标,划分了各评价因子的危险性分区,利用ArcGIS平台及可拓学评价方法对南窖沟小流域进行了泥石流风险性评价。参考已有研究成果,对单因子的危险性及易损性进行赋值,通过栅格化数值运算及关联度的加权综合计算,获得各单沟泥石流危险度及流域内危险性和易损性分区图,得到了小流域风险性分区结果,为该小流域泥石流预譬及防治提供了参考依据。     

青藏高原东南缘及邻区近年来地震b值特征

基于青藏高原东南缘空间数据库及系统建立成果的基础上,综合整理青藏高原东南缘地区的1980—2013年地震信息、地震地质资料及国家基础地理信息,通过Arcgis软件及其脚本编写应用,利用空间模型初步实现了区域内1980—2013年地震活动信息的地统计分析。依据区域地震b值与地壳内部应力分布状态的负相关原理,利用b值进行大面积空间与时间扫描方法对青藏高原东南缘当前应力分布特点进行研究。以2°×2°为单元网格将研究区分为若干区,分别对其进行分时间、分单元b值计算,针对重点低b值区形成时空曲线总结大地震发生前b值曲线的时空规律,并结合之前划出的地震围空区对本区地震危险性进行综合性的中长期预测,结果表明:1汶川地震、芦山地震验证大震发生前后b值时间曲线会有水平—负增长—正增长—负增长—水平的曲线变化;2地震震级越大b值负增长的低值危险区形成时间越早,持续时间越久;3汶川大地震前川北出现大面积低b值异常区;4目前b值低值区持续时间较长的区域有:东喜马拉雅构造结、玉树—甘孜断裂、安宁河断裂—则木河断裂—鲜水河断裂—小江断裂和畹町断裂—南汀河断裂,澜沧断裂—景洪断裂与地震空区危险性预测有较多重叠。     

陕西胥家村黄土滑坡风险定量分析

单体滑坡风险定量分析是风险评估的重要途径。为了探索单体滑坡风险定量评估方法,以陕西西安胥家村滑坡为例,在野外调查、室内分析测试和滑坡稳定性计算的基础上,利用可靠度方法,计算一般和强降雨2种工况条件下胥家村滑坡发生的概率;利用定量评价方法,分析各类承灾体在滑坡作用下的易损性;然后利用国际通用的单体滑坡风险计算公式,计算胥家村滑坡财产损失和人员伤亡的总风险值,定量评估滑坡的潜在威胁。研究表明,一般工况下,财产总风险为15.4万元,人员总风险为1.3人;强降雨工况下,胥家村滑坡的失稳概率成倍增加,相应的财产和人员风险也成倍增加,财产的总风险达到95.8万元,人员总风险为8.3人。     

基于抗灾能力的矿渣型泥石流风险评价方法——以小秦岭金矿区为例

考虑到近年来国家对小秦岭金矿区矿山泥石流防治工程投入、山区居民抗灾意识逐步增强等实际情况,从承灾体抗灾能力对风险的减弱作用出发,尝试提出了矿渣型泥石流抗灾能力评价指标及评价方法,并将其运用到泥石流风险评价模型中。抗灾能力评价结果表明,研究区所有支沟的泥石流抗灾指数普遍不高,抵御泥石流风险的能力不强。风险评价结果显示,18条支沟中仅有东桐峪的北沟泥石流风险性高,其余均为中等风险级别。这一结果低于传统泥石流风险评价模型的评价结果,是区域内泥石流沟谷中承灾体主动或被动抵抗泥石流危害能力的体现。     

Is there a tolerable level of risk from natural hazards in New Zealand?

Following the 2010 and 2011 earthquake and aftershocks in Canterbury, New Zealand, extensive research was carried out on the rockfall hazard to residential buildings on Christchurch's Port Hills. To determine which dwellings faced an unacceptable risk to life safety, the recommendation was made to adopt a tolerable threshold for individual risk of 1/10,000 p.a. (10^?4 p.a.). The 10^?4 p.a. threshold has subsequently been considered for application to other natural hazards. However, this threshold is far too high. It is about 35 times higher than the post-colonial historic average for natural hazards, it is 100 times greater than New Zealand's structural design standard for new buildings and it is 10–100 times greater than the risk tolerated by comparable jurisdictions for existing and new risks, respectively. A more appropriate threshold for the risk from natural hazards is within the range from 10^?5 p.a. for existing exposure to 10^?6 p.a. for new exposure. The reason for adopting this arbitrarily high threshold for rock roll hazard appeared to be to balance an overestimation of calculated risk given the large uncertainties inherent in the data. However, there are some concerns if this acceptance criterion is applied to other natural hazards where underlying risk might be more accurately estimated.     

基于多元数据的中国地理空间疫情风险评估探索——以2020年1月1日至4月11日COVID-19疫情数据为例

新冠肺炎（COVID-19）在空间上具有一定的传播风险,对城市的安全健康构成了威胁,防止疫情传播成为紧迫的任务。在2020年1月1日至4月11日,COVID-19疫情经历了发生、迅速发展和趋于稳定的发展过程,利用初期的COVID-19数据进行宏观层面的疫情风险评估,为防疫控制措施提供一定的参考。因此本研究基于行政区划、定点医院、疫情小区以及道路交通等多元数据,在宏观层面提出并构建全国地理空间疫情风险性评估,对疫情风险分布探讨的同时进行评估效果验证,并根据构建指标揭示影响风险的因素及其机理,主要结论： ① 地理空间风险评估具有有效的可行性。② 地理空间疫情风险分布全局Moran's I指数为0.758,具有显著的空间集聚特征。同时,不同的省区市之间的局部LISA值呈现空间差异性,其中高—高聚类省区市占比全国25.81%,风险程度较高,主要分布在湖北、河南、湖南、江西、安徽、浙江、江苏、上海,低—低聚类省区市占比全国9.68%,风险程度较低,主要分布在青海、西藏、新疆。③ 地理空间疫情风险分布与地理区位、道路交通、医疗卫生、疫情现状指标均存在一定的相关性。根据统计学的Pearson相关性分析,其相关指标R ²存在差异,在数值上由高到低依次为疫情现状、地理区位、道路交通、医疗卫生,在属性上其相关因子存在正负2种效应,地理空间疫情风险与武汉市地理距离、定点医院密度以及居民-医院地理距离呈现显著的负相关,其R ²分别为0.813、0.545、0.436,与铁路网密度、公路网密度以及疫情小区密度呈现显著的正相关,其R ²分别为0.751、0.792、0.825。④ 地理空间疫情风险的构成因素错综复杂,其受到多种因子的共同作用,根据空间分层异质性分析,不同因子之间均存在交互作用,其中居民—医院地理距离与公路网密度、铁路网密度交互作用较强,q值分别为0.9842、0.9837。本研究在宏观层面为城市管理中重大疫情的空间资源分配以及区域空间的联防联控策略提供了相应的依据。