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通过建立雪灾定量化评估模型,提供反映雪灾地理分布特征的风险区划,以实现快速、准确地对区域雪灾进行大范围监测和情景分析。根据青海基础地理信息数据,以县级行政为评价单元,提取了91.7 m×91.7 m栅格的坡度、坡向、草地类型等孕灾环境参数值,对雪灾形成的潜在地理条件进行分析;以雪灾规模、频率和密度等为致灾体危险性指标;选取人口密度、经济密度、交通密度以及土地资源丰富度等社会经济背景数据为承灾体易损性评价指标。基于ArcGIS平台,应用数学综合评价法建立了基于空间统计分析的青海牧区雪灾定量化综合风险评估模型,在使用相关基础图件和资料基础上,对属性和图形数据库进行操作,分别得到雪灾的孕灾环境敏感性、灾害危险性、承灾体易损性评价图层,再经过图层叠加、斑块合并以及等级划分等操作,最终得到青海省雪灾风险区划图。研究结果可对牧区越冬前采取有效风险管理以减轻损失,保障草地畜牧业的可持续发展具有重要意义;并且为当地政府及防灾救灾部门制定灾前减灾规划和灾后救助决策提供科学依据,研究方法对于全国其他省区的雪灾风险评估也具有重要参考价值。 相似文献
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以西藏青稞主要种植区为例，基于致灾因子危险性指数、承灾体暴露性指数、承灾体易损性指数和防灾减灾能力构建干旱灾害综合风险评估模型，并进行干旱灾害风险评估及区划，利用非参数法厘定各县青稞的纯保险费率，在风险区划结果基础上修正纯保险费率，再结合改进GM(1,1)模型和R/S方法预测未来修正纯保险费率。结果表明：(1)基于干旱致灾因子危险性指数和承灾体易损性指数的风险等级呈中部区域低两边高的趋势，基于干旱承灾体暴露性指数、防灾减灾能力和干旱灾害综合风险指数的风险等级由东向西有逐渐加重的趋势。(2)各县青稞保险的纯保险费率水平介于1.07%～9.79%，相差不大；修正后的纯保险费率介于1.86%～17.02%，相差较大。(3)基于干旱致灾因子危险性指数、承灾体暴露性指数和承灾体易损性指数修正下的纯保险费率空间分布呈中部高两边低的特点，基于干旱防灾减灾能力和干旱灾害综合风险指数修正下的纯保险费率呈现中部高、局部高和两边低的特征。说明科学合理的厘定纯保险费率应考虑多种干旱指数的综合影响。(4)首次利用改进GM(1,1)模型和R/S方法预测西藏青稞主要种植区未来修正纯保险费率的预测值有微弱的上升，上升... 相似文献
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选取致灾因子危险性、承载体易损性、区域防灾抗灾能力三个因子,从宏观、中观、微观三个尺度对ENSO影响下陕甘宁蒙接壤区暴雨灾害的风险性进行了评价。研究表明:（1）研究区暴雨灾害在宏观、中观、微观尺度上都表现出与拉尼娜事件有很强的相关性;（2）暴雨灾害的致灾因子危险性、承灾体易损性、防灾抗灾能力在空间分布上有很强的区域差异性,暴雨灾害的致灾因子危险性与降水的分布特征表现出了一致性,呈明显的自东南向西北逐渐降低的带状分布特征;承灾体易损性最高的区域主要在腾格里沙漠的景泰、阿拉善左旗和甘肃民勤地区;防灾抗灾能力最高的区域主要在陕西的长武、延安、吴旗,甘肃的平凉;（3）受降水特点及地形因素的影响,暴雨灾害风险最高的区域主要在毛乌素沙地的榆林、横山、绥德,黄土丘陵沟壑区的西峰、平凉、长武等地区。 相似文献
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以模糊数学为理论基础,通过构建沙尘暴灾害承灾体脆弱性评价模型,研究了半干旱草原区——锡林郭勒盟沙尘暴灾害承灾体的脆弱性。结果表明:三个时期（1981—1990年、1991—2000年、2001—2010年）锡林郭勒盟地区沙尘暴灾害承灾体的脆弱性表现出逐渐降低的趋势。大风日数减少、植被盖度增加,人口增长速度减缓、牲畜存栏头数和超载率得到一定控制,减轻了承灾体对环境的压力;牧民纯收入的增加、医疗卫生条件的改善、交通设施的增加,增强了承灾体抵御灾害的能力以及灾后恢复力;产业结构逐渐合理化、多元化,有利于经济稳定,对沙尘暴承灾体的脆弱性降低起到积极作用。评价结果表明,模糊数学方法对草原区沙尘暴承灾体脆弱性评价的可行性,评价结果可以为后续的防灾减灾工作提供依据。 相似文献
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海南岛农业台风灾害风险评估与可持续发展对策 总被引：1，自引：1，他引：0
海南岛是中国台风频发地区之一,开展海南岛农业台风灾害风险评估研究,可为海南岛优化农业种植布局和加强农业防灾减灾提供技术支撑。该研究基于自然灾害系统理论和方法,结合海南岛气象、自然地理与社会经济等要素,综合考虑致灾因子危险性、孕灾环境暴露性、承灾体脆弱性,研究构建了海南岛农业台风灾害风险评估方法与指标体系,并基于2001-2020年历年海南岛台风发生数据进行了海南岛农业台风灾害风险评估,在此基础上提出了农业台风灾害防灾减灾与可持续发展对策。结果表明,海南岛农业台风灾害风险指数处于0.40～0.80之间,平均0.61,整体上呈现出北部及沿海地区的灾害风险高于中部山区的趋势;致灾因子危险性、孕灾环境暴露性在全岛北部和沿海地区指数较高,承灾体脆弱性在琼海、陵水和三亚等市县指数较高。同时提出了3种农业台风防灾减灾与可持续发展对策,包括调整农业种植布局、提升风险监测预警能力和加强农业政策保险投入等。海南岛各市县农业台风灾害风险的差异以及相应的对策,可支撑相关部门为不同灾害风险程度区域建立防灾方法提供指导依据。 相似文献
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降水、气温、风速是形成积雪的气象因子,由于承灾体（畜牧业生产）的脆弱性,积雪在一定程度上对畜牧业产生不利影响,但是某地区的自然、社会条件和人为活动作为孕灾环境能使这种不利影响加强或者发生转变,减轻或者加剧雪灾造成的损失.本文应用灾害学的理论和观点,对灾害形成的致灾因子、孕灾环境和承灾体等要素分层分析,明确各影响因子的作用及其相互关系.由此建立从降水、积雪、成灾到灾情评价的逐级判识模型,在地理信息背景数据库的支持下,从产生降水之后进行动态监测,并对不同地区的雪灾发展趋势做动态预测,最后实施灾情评估.经实际检验,该模型具有业务应用潜力. 相似文献
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对南通市的地震、塌岸、水土流失、水灾、旱灾、雹灾、寒害和台风等8种自然灾害进行了详细的分析和研究，初步得出了南通市自然灾害的时空分布特点。在此基础上，从自然致灾因子危险性和承灾体易损性2个方面选取评价指标，通过GIS软件分析分别得到南通市自然致灾因子危险性分区图和社会经济易损性分区图，叠加后生成南通市自然灾害风险区划基本单元，采用自下而上的定量区划方法，合并得到自然灾害风险区划图，最后分别论述了每个风险区的自然灾害和社会经济的特征。 相似文献
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基于GIS和FloodArea水动力模型的重庆市山洪灾害风险区划 总被引：1，自引：0，他引：1
[目的]开展重庆市山洪灾害风险评估与区划,为该地区山洪防灾减灾提供相应参考。[方法]依据自然灾害风险评估理论,从致灾因子危险性、孕灾环境脆弱性、承灾体暴露性、防灾减灾能力4个方面选取指标,构建重庆市山洪灾害风险评估模型。结合相关气象、生态和社会经济数据,运用GIS空间数据分析完成重庆市山洪灾害风险区划。[结果]重庆市山洪灾害致灾因子危险性在合川和江津大部地区为高风险区,孕灾环境高脆弱区主要位于长江、嘉陵江沿江河谷地带,承灾体暴露性在重庆市主城区、南川、武隆、涪陵、城口为高暴露区,重庆东北部和东南部大部地区为低防灾减灾能力区。[结论]总体评估而言,重庆市山洪灾害风险的高风险区主要位于重庆东北部的巫溪、东南部的酉阳和彭水、西南部的江津和西北部的合川。 相似文献
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为识别黄土高原洪水灾害高风险地区及其分布特征,基于地形、NDVI、降雨以及社会经济数据,集成GIS与层次分析法(AHP)等方法,在绘制洪水灾害危险图和易损图的基础上,综合评估了黄土高原不同地区的洪水灾害风险。结果表明：(1)黄土高原整体风险程度为中等。中风险性地区所占面积比例最高,约为29.2%;较高和高风险性地区所占比例为19.9%,5.7%,低和较低风险性地区所占比例为17.5%,27.7%。(2)洪水灾害危险性、易损性、风险性等级均呈现出由东南部向西北部递减的变化特征。洪水灾害风险程度为高和较高的地区主要集中在西安市、咸阳市、郑州市及榆林市等地区。(3)气候特点、NDVI及社会经济发展等是决定黄土高原洪水灾害风险程度的关键因素,在防灾减灾规划设计中需重点关注。综上,洪水灾害高风险区主要集中在黄土高原中部、南部等地区,与历史洪水灾害结果大致相符。 相似文献
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以滇东南云镍尾矿库工程项目为依托,根据西南山区特有的地质环境条件,并针对尾矿库自身工程特点,选取了人口、资产、资源作为地质灾害易损性的Ⅰ级评价指标,采用德尔菲法、层次分析法确定评价指标的权重值,建立广义目标数学模型。采用计算机C++程序语言,结合GIS系统开发平台进行地质灾害易损性定量评价,得到地质灾害易损性分级分区图。云镍尾矿库地质灾害易损性分为易损性极高、易损性高、易损性中等、易损性低4个区。研究成果可以为其他类似尾矿库的地质灾害易损性研究提供参考,亦可为政府区域规划、建设适宜性评价等提供科学依据。 相似文献
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在海南岛暴雨风险普查资料收集的基础上,以海南岛140个小流域为单元,选择了地形因子、水系因子、暴雨指数、滑坡和泥石流密度、综合灾度6个因子作为山洪灾害的危险性指标,通过层次分析法计算海南岛山洪灾害危险性;选择人口密度比、耕地百分比、GDP百分比、基础设施百分比作为易损性指标;通过风险=危险性×易损性,在ArcGIS中完成了海南岛山洪灾害的风险区划图,并通过历史山洪数据对其进行检验,结果表明:海南岛山洪灾害的风险区划图中的高风险区和次高风险区平均覆盖了历史山洪灾害的72%的范围,能在一定程度上说明区划结果的合理性,该成果可在海南岛的山洪防灾减灾工作中发挥重要作用。 相似文献
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基于GIS的武陵山区洪水灾害风险评估 总被引：3，自引：2，他引：1
武陵山区是我国14个集中连片特困区之一,跨省交界面大、少数民族聚居多、贫困人口分布广,该区域内洪水灾害频发,使得"因灾致贫、因灾返贫"现象较为突出,对区域经济发展造成较大的阻力。本文基于灾害系统学原理,构建了适合区域成灾特点的风险评估指标体系,采用风险评估模型,对武陵山区洪水灾害风险进行评估。研究结果表明：尽管区域洪灾易发,但承灾体脆弱性较低,致使武陵山区洪水灾害风险等级全区总体水平较低,高风险区呈东北-西南向条带状分布,从东南向西北,依次有：东南部的涟源市、冷水江市、新化县、隆回县、邵阳县、洞口县、武冈市高风险区;中部的石门-慈利-沅陵-芦溪-辰溪-溆浦-麻阳-芷江一线高风险区,西北部的丰都-石柱西北部高风险区。 相似文献
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预估西南地区在全球气候变暖背景下未来的干旱变化趋势,可为西南各区域研究旱灾变化并防范未来旱灾风险提供有效参考。通过评估30个CMIP6模式对西南地区的模拟性能,挑选并计算出由10个模式组成的多模式集合平均数据,基于标准化降水蒸散指数SPEI、地形、人口、GDP和土壤含水量等指标,利用AHP-熵权组合权重法和ArcGIS的空间分析功能来构建包含致灾因子危险性和承灾体易损性的旱灾风险评估模型,对西南地区SSP126,SSP245,SSP585三种组合情景下的2021—2040年近期和2041—2060年远期的旱灾风险进行了预估。结果表明：(1)高风险区主要分布在贵州南部、云南东部以及重庆的沙坪坝、四川的温江、越西等零星地区;(2)低风险区主要分布在四川东部和相邻的重庆西部等地区,大致呈南北递减的变化趋势;(3)从近期到远期,未来3种情景组合都表现出次高和高风险区范围增大,次低和低风险区范围减少的形势。综上,全球气候变暖背景下,西南地区未来的旱灾风险整体将有加大加重的趋势,尤其是低纬度地区未来的风险性将明显加重。 相似文献
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全球变化背景下,中巴经济走廊地区气象水文灾害事件频繁发生,气象水文灾害风险评估对该地区防灾减灾具有重要的科学意义。该研究基于中巴经济走廊1961—2015年气象水文数据（最高、最低气温、降水）、标准化降水蒸散指数（standardized precipitation evapotranspiration index,SPEI）、地形数据（高程、坡度）等计算了暴雨、高温、低温、干旱、洪水五大灾种致灾因子危险性,结合人口密度、人口结构、耕地面积占比、农作物种植面积、道路密度以及GDP等承灾体数据,采用层次分析法和熵权法相结合的方法确定致灾因子危险性和承灾体脆弱性指标权重,利用风险矩阵法和Borda序值法开展中巴经济走廊气象水文灾害综合风险评估,并划分不同等级的风险区。研究表明：1）多灾种高危险性地区主要位于巴基斯坦信德省（Sindh）和旁遮普省（Punjab）,约占中巴经济走廊总面积的9%。2）承灾体综合脆弱性计算结果表明巴基斯坦俾路支省（Balochistan）、信德省（Sindh）、旁遮普省（Punjab）以及开伯尔-普什省（Khyber Pakhtunkhwa）脆弱性等级相对较高,而中国喀什地区脆弱性等级相对较低。3）中巴经济走廊综合风险分布具有显著的空间异质性,高风险地区主要分布于巴基斯坦信德省、旁遮普省、巴基斯坦开伯尔-普什图省的部分地区以及俾路支省的西部地区。中巴经济走廊低、中低、中、高风险等级区域面积占比分别为14.09%、17.27%、37.70%、30.94%。在区县尺度上巴基斯坦伊斯兰堡（Islamabad）和拉合尔（Lahore）的综合风险等级最高,而中国乌恰县和巴基斯坦的加拉特县（Ziarat）的综合风险最低。评估结果可为中巴经济走廊气象水文灾害监测与防灾减灾提供技术参考。 相似文献
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该研究以获取新疆林果产业大风沙尘风险灾害防控等级为目的,以自然灾害系统理论为基础,结合林果业受大风沙尘灾害危害特征,以气象、基础地理信息、农业和社会经济等方面数据为依据,从致灾因子风险性,孕灾环境敏感性和承载体脆弱性3方面分析了大风沙尘灾害风险构成;采用层次分析法(analytic hierarchy process,AHP)结合加权综合评价法对指标进行筛选和权重确定,在Arc GIS空间分析模块支持下,按照各指标分配的权重对各单项评价指标进行叠加分析,获得新疆林果产业大风沙尘风险评估区划等级图。从空间分布看,南疆林果业遭受大风沙尘的风险高于北疆。从局部区域看,塔克拉玛干沙漠南缘以和田地区为主风沙危害最为显著,为一级防控区;托克拉克沙漠、布吉里沙漠、库木塔格沙漠、噶顺戈壁区以喀什地区、巴州地区、哈密和吐鲁番区域风沙危害较为严重,为二级防控区;其他区域为三级防控区。该研究为有关生产部门针对性地防御和减轻风沙灾害提供决策依据。 相似文献
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北方设施农业气象灾害监测预警智能服务系统设计与实现 总被引：5，自引：3，他引：2
该文针对设施农业种养殖企业用户的设施农业气象灾害直通式服务需求,运用云计算、物联网、移动互联网等信息化技术,基于JavaEE技术框架、SOA(service oriented architecture)云服务技术,通过多重因素关联规则学习方法,构建基于互联网气象数据、设施农业小气候环境数据及作物生育期等多重因素的设施农业气象灾害预警和生产管理专家知识规则,依托气象部门一体化智能网格气象预报预警平台和未来3~7 d的精细化气象要素预报,开发基于互联网数据挖掘和专家知识决策技术的设施农业气象灾害监测预警及智能决策推送服务系统,对寒潮、大风、低温寡照、暴雪等北方主要设施农业气象灾害进行早期预警提醒,系统于2017年秋冬季在天津津南区部分农业园区推广应用,基于移动互联网通过智能手机APP对5次强冷空气过程提前3~5 d自动研判并实时推送设施农业生产管理决策和防灾减灾提醒建议,便于生产管理者及时关注天气变化和提前采取生产管理措施,避免重大灾害损失,探索应用互联网、云技术、大数据挖掘等信息手段开展气象灾害早期预警,为研究满足设施农业互动式、个性化、智能化和专业化气象信息服务和推动农业现代化和现代农业发展提供借鉴。 相似文献