基于系统动力学的典型区域生态安全变化特征及情景模拟——以贵州省铜仁市为例

以贵州省铜仁市为研究对象,建立生态安全评价“压力-状态-响应”(PSR)模型框架,运用系统动力学理论建立铜仁市生态安全系统仿真模型,开展2005—2020年铜仁市生态安全评估,揭示其时空演变规律,阐明铜仁市生态安全的影响因素。设定自然增长型、可持续发展型和资源衰竭型三类情景,模拟铜仁市2020—2035年的生态安全时空变化特征。结果表明:(1)2005—2015年,铜仁市平均生态安全指数增加14.34%,其中80%的区县生态安全指数呈上升趋势;2015—2020年,除万山区和江口县外,其它8个区县生态安全指数降低,铜仁市生态安全平均指数降低7.18%。(2)林业增加值和环保资金投入是铜仁市生态安全的主要影响因素,而城镇化水平、废水排放量是造成铜仁市生态安全指数下降的主要影响原因。(3)可持续发展情景下铜仁市生态安全上升,资源衰竭型情景下生态安全下降。该地区实施旅游城镇化策略、平衡资源开发与保护、开展生态环境修复等措施能够有针对性地应对未来不同发展情景下的挑战。

基于C-Vine Copula函数的台风灾害链“风-雨-潮”联合概率分布研究

现有台风灾害链研究大多采用高维对称Copula模型建立多个致灾因子的联合分布,对致灾因子之间非线性、非对称的复杂关联结构探究不足。文章以浙江岛屿城市舟山为例,通过C-VineCopula函数刻画当地台风灾害链“风-雨-潮”之间的复杂依赖关系,利用1979—2018年逐日的最大持续风速、累积降雨量以及最大风暴增水数据估算三者的联合概率分布以及重现期。研究表明:1)风速与降雨量在常规数值区间(非极端情况)具有较强的相关性,最佳联合分布为Frank Copula;风速与风暴增水具有上尾依赖的特征,最佳联合分布为Gumbel Copula;2)降雨量分布在风速条件下显示2处峰值,风暴增水分布在风速条件下近似于均匀,两者之间的最佳联合分布为Gumbel Copula;3)以单变量100 a重现期为例,风速-降雨量与风速-风暴增水组合事件的二维联合重现期分别缩短至29和30 a,而风速-降雨量-风暴增水组合事件的三维联合重现期缩短至17 a。综上,C-VineCopula函数能准确有效地刻画台风灾害链“风-雨-潮”之间的复杂依赖关系,深化对于台风灾害链内在作用机制的理解,为台风灾害风险管理和工程设计提供科学支持。

四川秦巴山区降雨型滑坡灾害降雨阈值

四川省秦巴山区因其复杂地形和频发的极端降雨,成为中国滑坡灾害高发区,降雨是其主要自然致灾因素之一。尽管现有区域滑坡预警系统提供了基本的监测,但在准确性方面仍有提升空间。本研究通过分析2000—2020年间1850起滑坡灾害及同期逐时降雨数据,识别影响滑坡发生的关键降雨特征,采用混淆矩阵和技能得分等评价指标,拟合筛选确定最佳阈值曲线。研究表明:(1)拟合确定了诱发滑坡灾害的最佳降雨阈值曲线,并将其应用于2021年滑坡灾害预报,预测正确率达到87.72%。(2)通过滑坡隐患点编目数据进行滑坡危险性区划,中高及高危险性区域(4级和5级)的滑坡灾害点占比51.46%,中至高危险性区域(3级至5级)的灾害点占比91.23%,显示出阈值曲线在空间预测上的有效性。最佳降雨阈值曲线的应用显著提高了滑坡预警系统的准确性和可靠性。研究成果有助于优化现行滑坡预警系统,提高灾害管理效率,可为滑坡灾害预防和减灾工作提供科学支持。

基于作物模型与机器学习的水稻障碍型冷害脆弱性研究

以水稻障碍型冷害为例,提出一种突破数据限制并兼顾承灾体反应机理的新方法,构建农业气象灾害脆弱性曲线。基于1990-2010年气象数据设计水稻抽穗开花期的障碍型冷害情景,通过MCWLA-Rice作物模型和机器学习混合建模法计算对应的水稻单产损失,最终建立不同水稻主产区的障碍型冷害脆弱性曲线,并对1961-2010年水稻障碍型冷害单产损失快速评估。结果表明:(1)机器学习可有效重现作物模型模拟精度(RRMSE<6%,R^(2)>0.93)。(2)水稻障碍型冷害脆弱性具有明显的空间和种植制度差异,高纬地区到低纬地区水稻脆弱性整体呈下降趋势,且晚稻脆弱性普遍低于早稻。(3)一季稻抽穗开花期障碍型冷害的年均单产损失(1224kg·hm^(−2))高于双季稻(早稻:868kg·hm^(−2);晚稻:807kg·hm^(−2))。

基于消防大数据的电气火灾风险预测预警方法

为实现电气火灾风险提前动态感知,该文以渐变态电气火灾为例,研究了基于循环神经网络(recurrent neural network, RNN)模型的电气线路超温故障火灾风险预警方法,采用真实电气火灾案例数据对模型进行训练,通过挖掘电气线路温度变化的周期特性和瞬时温升故障特征对线路温度进行预测。采用温度二阶残差正态分布模型对温度预测结果进行概率分布范围修正。基于温度预测的累积概率分布提出预警分位,通过比较实际温度与预警分位的关系发现电气线路火灾风险定量表征的依据,实现电气线路火灾风险提前动态感知,最后提出采用“前端探测+算法牵引”的模式解决当前电气火灾防控技术难题。

基于人群生活模式的房屋震毁致死率估计

为提高突发性灾害中人员伤亡快速估计的精度,识别不同空间状态下人员死亡率的差异,基于村镇居民生活模式调查(HAPRRES)数据和由此建立的人群生活模式参数模型库,仿真估计2005—2018年我国13场地震发生时人员空间状态分布,优化获取地震毁坏房屋内睡眠与清醒状态人员的死亡率模型。分析结果表明:毁坏房屋中入睡者的死亡率(5.16‰)是清醒者死亡率(0.85‰)的6倍;土坯房毁坏时,入睡者的死亡率(1.60%)是清醒者死亡率(1.34‰)的11.9倍,而非土坯房毁坏时入睡者的死亡率(2.35‰)是清醒者死亡率(0.54‰)的4.3倍。文中获得的死亡率模型具有较好的稳健性。

基于时空加权KNN算法的1988-2015年渤海海冰空间分布重建

利用AVHRR和MODIS遥感解译数据,结合与渤海海冰面积相关程度高的日平均温度、3 d-1.8℃积温、累积冻冰度日和累积融冰度日等气象因子数据,基于时空加权KNN算法构建了空间分辨率为1 km海冰空间补全模型,重建了1988-2015年渤海海冰空间分布连续日数据集。渤海海冰空间分布补全均方误差为0.03,分类正确率均为87%以上,28年平均正确率为91.87%,均方误差与海冰遥感影像数据缺失率呈中度正相关。结果表明,该模型均方误差较小,且分类正确率高,可以用于渤海海冰空间分布数据补全,空间分辨率高且补全速度快,在海洋环境安全管理领域,尤其对有冰海域海冰灾害风险管理方面有重要的价值。