四川盆区油菜花期低温阴雨灾损评估及风险区划

花期低温阴雨是四川盆区油菜生产的主要气象灾害之一。本研究利用四川盆区1961-2020年101个气象站的逐日气象资料,1983-2000年油菜产量资料和干旱、低温冷害、连阴雨、大风、冰雹灾情资料,筛选花期低温阴雨灾害年份,采用数理统计方法获取花期低温阴雨产量灾损率和致灾因子,通过相关性分析确定油菜花期低温阴雨致灾指标,并利用2001-2020年灾情资料进行检验;基于筛选出的低温、连阴雨关键致灾因子,采用回归分析法建立油菜花期低温阴雨灾害损失评估模型,并进行回代和预测检验,分析灾害风险区划和变化趋势。结果表明:(1)日平均气温≤7℃、过程持续天数≥1d是四川盆区油菜花期低温致灾指标,日平均气温≤7℃的负积温和≥3d过程持续降水量共同组成低温阴雨灾害的关键致灾因子;选用2001-2020年油菜花期低温冷害发生情况对指标进行检验,与实际情况相符。(2)选用1983-2000年的气象、产量、灾情数据建立四川盆区油菜花期低温阴雨灾损评估模型,模型对轻度、中度灾害损失评估等级与实际等级相同或相差1级的评估准确率在96%以上;重度、特重评估等级与实际等级相同的准确率为0,与实际等级相差1级的准确率为75%和0。选用2001-2020年油菜花期低温阴雨灾害发生情况对模型检验,与实际情况基本相符。(3)1961-2020年四川盆区油菜花期低温阴雨灾害风险偏高区域主要分布于盆区西南部、南部及东北部,以中-高风险为主;灾害风险偏低的区域集中于盆区西北部及中部,以低-次低风险为主。(4)气候变暖背景下,四川盆区油菜花期低温阴雨灾害高风险区域呈减少趋势,低风险区域呈增加趋势。综上分析,四川盆区油菜花期低温冷害指标结果可靠,低温阴雨灾损评估模型能够较好地评估灾害损失,可应用于农业气象业务服务;灾害风险区划结果可为四川油菜生产布局提供参考依据。

变电站地震灾损评估方法与应急资源调配研究

为提高震后电力系统灾损评估的时效性,快速生成应急资源调配方案,辅助电力应急指挥决策,提升应急处置效率。本文基于脆弱性理论构建了110 kV和220 kV变电站地震灾损评估模型,结合NewMark理论建立了地震诱发滑坡风险定量化分析模型,提出了考虑次生滑坡灾害影响的应急资源调配方法。针对某区域电网开展了地震灾害模拟与实例分析,定量评估了3所不同变电站在6级、7级和8级地震场景下损毁概率。结果表明:各变电站在不同地震破坏下损毁概率范围为7%~26%,而震级与震中距是影响变电站震损程度的主要原因;评估计算了地震诱发滑坡概率及道路风险值,综合考虑该区域电网附近应急人员驻点、仓库位置以及道路风险值,给出了7级地震场景下面向各变电站应急队伍与应急物资需求的应急资源调配路径最优化规划。本文的研究可为震后资源调配与指挥决策提供辅助与支撑。

基于深度学习的无人机遥感影像灾损评估

频发自然灾害威胁着人类的生命和财产安全,无人机机动灵活,采集的遥感图像分辨率高,结合深度学习图像分割技术可以高效地识别受灾目标、评估灾害损失。受灾后目标外观会发生很大改变,尤其是建筑物,受灾后整体结构被破坏,与周围的碎片、树木、道路等混淆在一起,难以有效区分各类目标。为此,提出了一个编码解码结构模型UDANet旨在增强目标间的长距离依赖关系,扩大感受野以提高目标识别精度。首先,UDANet模型编码端采用ResNet50作为特征提取器,在最深层特征处连接空洞卷积金字塔模块ASPP,在浅层特征处使用空间注意力机制PAM。然后,解码端对特定的浅层和深层进行融合后解码得到最终预测结果。最后,使用RescueNet数据集进行实验,实验结果 Pix_Acuray达到83.6%。

中国农业干旱的监测、预警和灾损评估

对干旱发生发展的实时监测、预警及后期影响评估,可最大程度地减轻干旱对农业生产的影响。综述了中国农业干旱的监测、预警及灾损评估的研究与业务应用状况。对比了不同土壤水分监测方法,介绍了具有自主产权的自动土壤水分观测仪Gstar-1及基于MODIS数据构造的土壤水分遥感监测新指数——农田浅层土壤水分指数(CSMI),分析了中国的灾损评估状况。根据目前研究中存在的问题,提出了将来的研究方向。

暴雨灾害对福建水稻产量影响的灾损评估方法

利用福建省历年暴雨和水稻产量资料,确定水稻产量灾损量的表征方法,分析暴雨对水稻单产影响的关键时段和致灾因子,在致灾因子中首次提出效力暴雨量的概念,充分考虑暴雨强度和水稻不同生长发育期抗灾力的不同影响,建立暴雨对早稻和中晚稻单产影响的灾损评估模型,从而形成暴雨灾害对福建水稻产量影响的一套完整灾损评估方法。利用评估模型对2007年福建暴雨发生区域的水稻单产进行灾损预估及检验。结果表明:早稻单产灾损率的预估误差的绝对值在0.08~5.15个百分点,平均误差为2.15个百分点;中晚稻单产灾损率的预估误差的绝对值在0.02~3.77个百分点,平均误差为1.9个百分点,预估精度较高,灾损评估方法可行。

宁夏南部山区小麦干旱监测与灾损评估模型研究

研究计算了宁夏回族自治区南部山区 1961～ 2 0 0 0年参考作物蒸散量 ,并利用FAO提供的山区小麦Kc值和历年小麦生育期资料模拟历年逐旬小麦需水量。通过土壤水分平衡方程各分量的订正 ,求算出历年小麦生长期间实际耗水量和水分满足率 ,运用包络产量和作物水分生产函数建立了小麦单产干旱监测与灾损评估模型 ,应用效果良好 。

基于日尺度的安徽省冬小麦生长过程阴湿害灾损评估模型研究

为了构建日尺度的冬小麦阴湿害评估方法,综合应用基于HP滤波趋势产量分解法的安徽省冬小麦历年气象减产率数据、地面气象观测数据,以日尺度的标准化前期降水蒸散指数、日照百分率为阴湿害关键影响因子,通过有效阴湿害积与过程敏感性耦合方式,构建冬小麦全生育期阴湿害综合指数(overcast and waterlogging composite index,OWCI),并选取阴湿害典型年样本,分别以Logistic曲线敏感性、等敏感性两种方法计算的阴湿害综合气象指数OWCIs、OWCIe为自变量、气象减产率(△Y)为因变量进行相关性分析,比较、验证两种方法在冬小麦阴湿害评估中的差异性与适用性。结果表明,△Y与两种方法的阴湿害综合气象指数均呈显著二次曲线相关,R^2分别为0.843、0.805;检验样本的△Y实测值与两种方法模拟值的R^2分别达0.685、0.573。对两种方法比较,Logistic曲线敏感性法建模的拟合性、误差、检验效果均优于等敏感性法,其气象减产率的均方根误差从7.78%下降到6.97%。应用Logistic曲线敏感性法模拟的2016年冬小麦阴湿害灾损率值与调查值基本吻合。反演计算的1981-2010年灾损率气候态均值南高北低,符合安徽省实际分布型,但2011年以来的灾损率均值普遍高于30年气候态均值,可见近年来阴湿害影响有加重趋势。因此,基于有效阴湿害积与过程敏感性耦合应用构建的冬小麦生长过程阴湿害灾损评估模型,能差异化表征不同阶段的阴湿害影响贡献,可应用于冬小麦阴湿害影响评估。

汶川地震灾区风景名胜区灾后恢复重建研究(一)——灾损类型、灾损评估与原因分析

准确评估风景名胜区(简称风景区)的灾损情况,是做好风景区灾后重建计划和有效指导风景区灾后重建工作的基础。首先确定了受灾风景区的研究范围与概况,然后从灾损类型、灾损程度、灾损空间特征等方面对受灾风景区进行了全面准确的分析把握,进而对受灾风景区从经济损失、受灾分类、受灾分级等方面进行评估,得出评估结论,最后分析其受灾原因,为合理制定灾后重建各项计划和技术对策提供依据。

基于NPP­-VIIRS夜光遥感的洪水灾损评估及可视化

洪水灾害是世界上发生最频繁、危害最严重的自然灾害之一,快速准确获取洪水受影响区域是洪水灾损评估的重要信息,可为政府制定应急救援决策提供重要的数据支持。针对传统洪水评估方法存在的时效性差、工作量大和费时费力等不足,本研究以广西“西江2020年第1号洪水”灾情为案例,首先对NPP-VIIRS DNB夜光遥感数据进行统计量法辐射归一化处理;其次构建市级、县级尺度的人口评估模型进行模型适宜性和尺度适宜性分析,基于多项式最优模型反演受灾人口数量并进行对比验证;再其次基于洪水发生前后夜光亮度变化提取识别灾后受灾影响变化区域,并监测灾后恢复进程;最后构建灾情可视化管理系统,可实现灾情信息实时共享。研究结果可得反演受灾人口的准确率为79.4%,与新闻报道具有一致性,表明基于NPP-VIIRS夜光遥感数据评估洪水受影响区域及受灾人口的准确性较高,具有可行性;同时基于WebGIS将灯光密度、灾情统计、多媒体数据进行集成开发,实现灾情动态信息在线可视化展示,可为政府及公众及时掌握灾情进而有效制定应急救援措施提供重要的数据支持。

宁夏主要作物霜冻灾损评估方法研究

利用 1991～ 1996年宁夏霜冻灾害资料和同期NOAA(AVHRR)资料和霜冻遥感监测结果 ,构建了宁夏主要作物霜冻灾损评估模式 ,检验结果表明 :所采用模式方法比较客观、实用 ,应用效果好。

渤海西岸盐业气象灾害灾损评估方法研究

针对渤海西岸盐业生产中所遭受的暴雨、突发性的雷阵雨、大风(短时)、风暴潮、低温等气象灾害,阐述了其灾损评估的理论依据,全面分析了影响原盐生产的主要气象灾害的各种因素,选取了其合适的气象灾害指标,并进行分级,确定了灾害的评估方法,并建立了灾损评估模型,通过检验,说明其效果良好。

江西省早稻雨洗花灾害指标构建与灾损评估

构建早稻雨洗花灾害指标及适于早稻产量估算的灾损评估模型,对开展早稻雨洗花灾害监测、损失评估、灾害保险等具有重要意义。该文以江西省早稻为研究对象,利用1981-2015年14个水稻气象观测站逐日气象资料和农业气象观测资料,筛选出基于早稻抽穗扬花期间过程降水量、最大降水量、降水日数及实际产量的雨洗花灾害样本78个,在此基础上,利用相关分析、正态分布以及主成分回归法,建立了雨洗花灾害指标和灾损评估模型,并对其进行验证。结果表明:抽穗扬花期降水对雨洗花灾害形成有显著影响,其主要影响时段为抽穗扬花普遍期前后5 d内,关键时段为抽穗扬花普遍期前后3 d内。日降水量40 mm可作为早稻抽穗扬花期雨洗花灾害临界指标。以该指标为基础,统计日降水量不低于40 mm的降水日数及其对应的累积降水量,当累积降水量为40～170 mm时,为轻度雨洗花灾害,早稻一般减产小于15%,平均减产10%;当累积降水量不小于170 mm时,为重度雨洗花灾害,早稻一般减产不低于15%,平均减产22%。指标验证结果与历史实际灾害发生情况有较好的一致性。雨洗花灾损评估模型检验结果表明:雨洗花年模拟产量与实际产量吻合度较高,平均相对模拟误差为4. 3%,78.0%的资料相对误差在5%以内,可利用该模型对雨洗花年的早稻减产率进行模拟和预测。

农作物遥感灾损评估研究进展

农作物灾损评估在一定程度上能够降低农户从事农事活动的风险,而遥感技术是实现大范围对地精准观测的重要技术,可及时、准确地评估农作物的灾损发生情况,因此遥感技术在农作物灾损评估领域的应用成为遥感应用领域的研究热点。在农作物灾损评估数据来源介绍的基础上,概述农作物灾损评估中农作物受灾面积的估算方法,介绍基于光谱特征、物候特征和遥感影像纹理特征的农作物受灾面积估算模型,对农作物长势监测、农作物受损产量估算、农作物灾害风险评估的国内外研究进展进行评述。并对农作物灾损评估研究及其应用技术作出进一步展望,结合当前农作物遥感灾损评估中存在的问题和发展趋势,提出农作物遥感灾损评估未来重点发展的3个方向,即构建多源多尺度长时间序列农作物灾损评估遥感数据集、发展多因子协同的农作物灾损评估遥感综合模型、研究智能化农作物灾损评估遥感算法和技术。

地震滑坡灾害下输电杆塔灾损评估研究

为快速评估地震与滑坡灾害对输电杆塔的损毁作用,辅助风险防控措施制定与应急指挥人员决策,研究输电杆塔在地震与滑坡灾害中的损失概率模型。使用蒙特卡洛方法模拟地震震级与震源点坐标,结合峰值地面加速度与脆弱性曲线构建输电杆塔震损概率模型。基于Newmark理论与材料力学原理,构建地震诱发滑坡概率模型及杆塔滑坡冲击损毁概率模型。对我国西南部某区域输电杆塔进行地震与滑坡灾损分析,得到研究区域内各输电杆塔震损概率及滑坡冲击损毁概率。研究结果表明,输电杆塔损毁概率随震级的增大而增大,震级相同时输电杆塔损毁概率主要取决于震中距。滑坡体高度及杆塔与坡脚距离是影响杆塔损毁概率的主要因素,较高处的滑坡体下落时将重力势能转化为动能,进而冲击作用于杆塔,而较小的杆塔与坡脚距离将导致摩擦损耗较小。对于损毁概率较高的杆塔,应采取避让、迁移等措施,降低滑坡灾害的影响。

河北省主要农作物农业气象灾害灾损评估方法

针对河北省不同区域冬小麦、玉米、棉花不同发育期内所遭受的旱、涝、风、雹、冻等农业气象灾害，阐述了其灾损评估的理论依据。全面分析了影响农业气象灾害的各种因素，选取了其适宜的农业气象灾害指标并进行分级，确定了灾害的评估方法，并建立了灾损评估模型。

农业气象、遥感和农业信息在夏旱灾损评估中的应用

根据农业气象、遥感和农业信息及其相应的夏季干旱判定指标 ,对河北省夏旱的发生程度进行综合分析 ,定量地评估了秋作物产量损失量。应用此方法对 1997年和 1998年夏旱进行评估 ,并以实际产量进行验证 ,结果与实际相符。

夏玉米大风暴雨不同倒伏方式的产量灾损评估研究

分别在夏玉米灌浆前期和灌浆后期进行倒伏试验,在根倒伏、茎折2种倒伏方式倒伏后3和7 d进行人工扶植,比较不同倒伏方式的产量损失和不同扶植方式的产量差异。结果表明,在灌浆前期,玉米根倒后扶起的比不扶的产量高,倒伏后3 d扶植减产率为18.90%,7 d扶植减产率为11.71%,而不扶植的减产率为24.80%;茎折倒伏,3 d后扶植减产率达40.41%,7 d后扶植减产率达42.87%,而茎折后不扶植的减产率为21.80%。在灌浆后期,根倒扶起的和不扶的产量差别不大;茎折后,不扶的产量和百粒重均比扶起的高很多;茎折后不扶的减产率仅有3.79%,而3和7 d扶起的减产率分别为18.54%和13.36%。因此,在灌浆前期,根倒后要及时扶起来,以最大限度地减少产量损失。灌浆后期根倒可以不扶,任何时期的茎折倒伏都不要扶植。在该试验的基础上,建立了夏玉米倒伏灾害灾损评估模型,实用性较强。

洛阳冬小麦干热风灾害特征及灾损评估

根据冬小麦干热风的国家气象行业标准,利用洛阳市9个县(区)观测站1961—2020年气象观测资料,统计分析冬小麦干热风的时空变化特征;确定气象要素对气象产量的影响,分离不同时段的气象产量,构建产量模型,评估干热风灾害对产量的影响。结果表明,干热风灾害平均每年发生1.5 d,发生天数总体上是降低的,但是近20年来又呈现增加趋势,新安、孟津、宜阳是洛阳市干热风灾害高发区。对比干热风灾害发生的气象要素,温度条件是制约洛阳市干热风形成的最主要的气象因子。灾损评估表明,干热风灾害造成小麦减产率在1.28%~8.66%,平均为4.63%。

春小麦干热风灾害监测指标与损失评估模型方法探讨——以宁夏引黄灌区为例

利用小麦干热风观测资料和产量统计年鉴 ,结合民政部门灾害历史资料 ,运用产量逐级分离模拟和给定初始聚类中心的逐步筛选聚类分析方法 ,分别确定了宁夏引黄灌区春小麦两类干热风灾害等级判别指标 ,并建立了各自的等级判别方程 ;通过小麦抽穗扬花前的气候模拟 ,分离出灌浆期间两类干热风影响的产量 ;根据不同时期小麦受不同程度的灾害对产量的综合影响建立了综合灾害等级查询表和灾损评估模型 ,代入灾害综合等级 。

农作物产量灾害损失评估业务化方法研究

介绍了农作物产量灾害损失评估业务化方法。该方法采用新的求解趋势产量的方法获得农作物产量受灾损失率,用区域内多个代表站的资料进行全区灾害损失的估算,扩大了样本容量。在单灾种评估中考虑作物敏感性和气候脆弱性,在综合灾损评估中增加灾害的重要度权重因素。经验证,估算精度可满足业务应用需求,在业务服务中可行实用。