Risk Assessment and Zoning of Lightning Disasters in Weiyuan County of Neijiang City

According to the lightning monitoring data of Sichuan Lightning Protection Center from 2005 to 2016,vulnerability indicators such as lightning density,lightning intensity and life vulnerability modulus of Weiyuan County in Neijiang City were calculated. Afterwards,the vulnerability of lightning disasters in various towns of Weiyuan County was analyzed and evaluated,and the risk zoning of lightning disasters was conducted,which provides a scientific basis for the prevention and reduction of lightning loss.

基于SPAC系统的阿克苏地区农业干旱灾害风险评估与区划

为明确阿克苏地区干旱灾害风险及其区划,利用层次分析法和加权综合评价法,基于SPAC(soil-plant-atmosphere continuum)系统,从致灾因子危险性、孕灾环境脆弱性、承载体暴露性三个方面构建农业干旱灾害风险评价指标体系。整合多源数据信息,将阿克苏地区划分为5个干旱灾害风险等级。结果表明:阿克苏地区农业干旱灾害风险高,中等风险及以上的区域占阿克苏地区总面积的78.1%,且呈“南高北低”的特征。高风险区主要分布在阿瓦提县、沙雅县和温宿县的南部;中高风险区主要分布在新和县西部、拜城县东部、库车市中部、柯坪县南部和阿克苏市南部;中风险区主要分布在库车市西南部和阿瓦提县北部。阿克苏地区绿洲农业干旱灾害风险不高,中低风险区和中风险区占绿洲总面积的68.6%,绿洲地区干旱灾害风险低于阿克苏其他区域,但温宿县绿洲区域干旱灾害风险高。

基于AHP-模糊综合评价法的化工园区雷电灾害风险评估

为了评估化工园区的雷电灾害区域风险,选取包含园区等级、经济产值、区域防雷安全管理和防雷检查覆盖率等在内的19个评估指标,采用层次分析法和模糊综合评价法,建立化工园区雷电灾害区域风险评估模型,并对河北衡水高新区化工片区开展雷电灾害区域风险评估,以发现化工片区的雷灾隐患点和防雷措施薄弱环节,确定科学的防雷减灾策略,有效保障园区内生产安全和人员生命财产安全.

新疆巴州地区小麦干热风时空变化特征及风险区划

掌握巴州地区小麦干热风灾害的发生发展规律,有针对性地采取防御措施,对于保障当地粮食安全具有重要意义。选取若羌县、轮台县和焉耆县作为代表地,根据不同地区干热风对小麦的影响,参照小麦干热风气象行业标准,利用1981—2023年5—6月巴州地区9个国家级气象站及农区114区域自动站逐日气象观测数据、农业气象观测站小麦发育期数据及地理基础信息等资料,结合ArcGIS10.8作图,分析巴州地区小麦干热风日数和过程的时空变化特征,并进行风险区划与评估。结果表明,近43 a来巴州地区干热风整体呈波动上升趋势,趋势倾向率分别为2.2 d/10a、1.2次/10a。20世纪80年代减少较为明显,20世纪90年代、21世纪10年代呈增多趋势,2011年后明显增多,具有时间阶段性特征,其中2017、2022年为干热风高发年份。从3种不同等级的干热风占比来看,轻型>中型>重型。研究发现,巴州地区小麦干热风高风险区主要分布在塔里木盆地南缘且末、若羌沿车尔臣河以南小麦种植区域,塔里木盆地东南部的若羌、铁干里克一带以及尉犁县沿塔里木河北部的部分地区,低风险区主要分布在焉耆盆地平原农区大部,库尔勒东部、轮台县西部等地,其余区域为较重及中度风险区。根据不同风险区,可因地制宜采取不同的灾害防御措施。

非线性干扰下雷电灾害易损性风险区划方法优化设计

雷电灾害易损性风险等级具有模糊性和非线性,现有方法未对其进行充分考虑,导致权重设置存在明显缺陷,影响精准区划。为此,提出非线性干扰下雷电灾害易损性风险区划方法优化设计。针对以往检测数据,计算年平均雷击大地密度,分析雷电活动分布特征,以克服雷电灾害易损性风险等级的模糊性。构建易损性风险指标,将各指标及年平均雷击大地密度为输入构建雷电灾害易损性风险预测函数。为确保区划的准确性,采用自适应粒子群优化算法对指标风险因子权重进行粒子寻优,克服非线性影响,确定等级划分权重,实现等级风险区划。结果表明,所提方法区划结果与实际结果一致,且权重自适应性效果较佳,等错误率整体平均约为0.768%,区划准确性较高,具有可行性。

基于层次分析法的南宁市雷电灾害风险评估与区划

本文以南宁市为例,根据气象灾害风险评估与区划方法建立雷电灾害风险区划指标体系。利用南宁市的气象、地理、人口、经济等资料,采用数据统计、调查问卷、层次分析和加权综合评价等方法,确定雷电灾害风险的权重和评价指标,使用ArcGIS技术进行栅格计算和图层叠加,最终得到南宁市的雷电灾害风险区划图。结果表明,南宁市范围内发生雷电灾害风险最高的处于青秀区、邕宁区、兴宁区、良庆区以及宾阳县、横州市、上林县、马山县一带,整个南宁市范围内,从高风险到中风险所占的区域面积最大,反映了南宁市范围内的雷电灾害风险普遍较高。

中国山洪灾害防御关键技术

结合我国山洪灾害防治所面临的自然社会双重胁迫因素和存在的关键技术问题,在总结中国水利水电科学研究院建院以来围绕小流域暴雨洪水规律、分析计算方法、防洪减灾监测预警技术等方面所完成的创新成果基础上,阐述我国山洪灾害防治的总体思路、理论技术体系和防御模式。重点论述小流域下垫面特征及产汇流特性、缺资料地区小流域暴雨洪水规律、新一代缺资料小流域产汇流模型及分布式水文模型、预警指标体系和风险评价理论、小流域山洪灾害动态预报预警技术、全国山洪灾害小流域预报预警系统建设等方面的技术突破和取得的创新性成果。

河南省雷电灾害易损性分析及风险区划

根据2001-2010年河南省雷电灾害事故调查资料、2006-2010年河南省闪电定位资料统计出的雷暴日数,选取雷暴日、灾害频度、经济(GDP)损失模数、生命易损模数等作为河南省各省辖市雷电灾害易损性评估指标,并在此基础上,给出了河南各省辖市雷电灾害易损度评估结构。在分析河南省各省辖市雷电灾害易损性指标的基础上,对各省辖市的雷灾易损性进行了综合评价,并计算出了各省辖市的易损度,结合GIS方法对河南省进行了雷电灾害风险区划。

中国煤矿动力地质灾害的构造背景与风险区带划分

煤与瓦斯突出、矿井突水、冲击地压、冒顶等煤矿动力地质灾害对煤炭安全生产构成严重威胁,加强煤矿动力地质灾害形成机理和分布规律研究是确保煤矿安全生产的前提条件和基础工作。煤矿动力地质灾害是静态地质环境与开采扰动耦合作用的结果,区域构造背景通过构造变形产物、构造形成过程和构造应力场等方式决定煤矿床赋存方式和动力环境,从而影响煤矿动力地质灾害的发生。通过实例研究和理论分析,把致灾构造因素归纳为断层构造、褶皱构造、构造复杂程度、构造活动性、煤变形-变质特征、煤层赋存深度等六大类,各类构造因素对不同地质灾害的影响程度不同。研究表明,受煤田构造格局的控制,中国煤矿动力地质灾害具有东强西弱、北强南弱的基本特点;规模大、损失严重的煤矿动力地质灾害主要发生在东部煤田构造域,尤其是大兴安岭—太行山二级构造带以东的东北赋煤构造区中东部、华北赋煤构造区东部和华南赋煤构造区中部,以及受特提斯地球动力学体系与太平洋地球动力学体系复合作用控制的华南赋煤构造区西部。根据致灾构造因素和动力地质灾害特征,结合煤系赋存特点和煤炭开发现状,将基于区域构造背景控制的煤矿动力地质灾害风险等级分为Ⅰ级(低风险)、Ⅱ级(中风险)和Ⅲ级(高风险)等3个等级。从中国煤田构造格局的时空差异性出发,在中国赋煤构造单元框架内进行煤矿主要动力地质灾害风险区带划分,东北、华北、华南和西北四大赋煤构造区共划分煤矿动力地质灾害Ⅲ级区带11个、Ⅱ级区带7个,其余地区属于Ⅰ级区带或未评价区域。

雷电灾害风险评估系统开发与应用

根据国标《GB/T21714.2-2008雷电防护》的雷电灾害风险评估原理和方法,结合国标《GB50057-1994(2000年版)建筑防雷设计规范》和《GB50343-2004建筑物电子信息系统防雷技术规范》的相关方法,利用Del-phi7.0开发了集评估项目地理位置定位、闪电资料分析、建筑物评估和区域评估等功能的综合性雷电灾害风险评估系统。介绍了系统的需求分析、功能、特点和其中涉及的风险评估算法。利用该系统可快速、方便地完成各类项目雷电灾害风险评估工作,并自动生成word报告。

黄淮海地区夏玉米洪涝灾害风险区划

基于黄淮海地区(包括北京、天津、河北、河南、安徽、山东)107个气象台站1970-2012年日降水量及地形、河流、植被等数据,采用信息扩散方法、层次分析法、加权综合评价法,结合GIS空间技术,运用灾害风险评估原理,对黄淮海地区的夏玉米洪涝灾害综合风险进行了区划。结果表明:黄淮海地区夏玉米洪涝危险性整体偏高,高危险区在各省均有分布,主要在黄淮海西北部、中部及南部小部分地区,占总面积的17.91%;敏感性较高,高敏感区分布在黄淮海西北部及中部部分地区,占总面积的12.11%;易损性整体较低,高易损区很少,主要分布在黄淮海西北部、中部及南部部分地区,占总面积的5.50%;洪涝综合风险较高,高综合风险与危险性、敏感性及易损性高的地区相吻合,占总面积的11.19%。还对区划结果进行了验证,结果表明:分析所得结果与实际吻合效果很好。

基于GIS的北京地区泥石流危险度区划

泥石流是北京市山区的主要地质灾害类型之一,文章将北京市以3km×3km的网格进行剖分,选取地形、地层岩性、构造、灾害因子及降水5个因素作为泥石流危险度区划的指标,基于GIS对北京市泥石流危险程度进行了区划。其结果可为北京市开展泥石流预警预报、减灾防灾规划和山区经济建设布局等提供科学参考依据。

黄淮海地区夏玉米干旱风险评估与区划

黄淮海地区是我国最大的粮食产区和夏玉米的主产区,同时也是干旱灾害的频发区,因此加强黄淮海地区夏玉米干旱灾害风险评估与区划有着重要的现实和战略意义。利用黄淮海地区气象数据以及地形、土地利用类型等数据,基于自然灾害风险评估原理,运用信息扩散法、加权综合评价法和层次分析法,结合GIS技术对黄淮海地区夏玉米干旱灾害进行风险性评估与区划。结果表明:黄淮海地区夏玉米干旱危险性整体偏高,干旱频率均在64.36%以上,高危险性等级主要分布在河北省北部和安徽省北部;敏感性偏高,高敏感性等级占总面积的20.80%,集中分布于山东省沿海等地;易损性偏低,高、中易损性地区占总面积的22.4%,各省均有少量分布;干旱综合风险偏高,高、中综合风险地区占总面积的68.43%,整个黄淮海地区除安徽省东南部外其他地区风险性均较高。

基于GIS和AHP的雷电灾害风险区划分析与评估──以内蒙古雷灾为例

基于自然灾害风险理论,利用雷暴日和闪电定位资料、基础地理信息资料、社会经济资料以及雷电灾情资料,选取地形变化、水系、土壤电导率、雷暴日、地闪密度、土地利用、人均GDP、敏感单位防雷能力等11个指标,运用层次分析法构建了雷电灾害风险指数,建立雷电灾害风险评估模型,从雷电灾害的致灾因子、孕灾环境、承灾体和防灾减灾能力4个方面进行了系统的分析,并运用ArcGIS进行了1 km×1 km雷电灾害综合风险区划。区划结果表明内蒙古东部大部和中部南部地区属于高风险区,中部北部地区属于中风险区,低风险区域主要分布在西部地区。通过选取雷灾资料进行雷电灾害的灰色关联评估,以验证区划结果的正确性,评估结果与雷电灾害风险区划分布大体一致。

杭州市雷电活动特征及雷电灾害区划

利用杭州市1966—2005年雷暴日资料和2008—2009年闪电定位资料,运用ArcGIS空间分析技术结合数理统计方法,分析杭州市雷电活动时空分布特征,并采用地闪密度空间分布与最大地闪强度空间分布的叠置作为雷电风险的主要评价指标,得到杭州市雷电灾害致灾危险性区划。分析结果表明,在时间分布上,杭州市雷暴天气多发生在夏季和午后时段;在空间分布上,杭州市地闪密度较大地区多集中在山脉向阳坡、迎风坡以及大面积水域向陆地过渡的区域。杭州市雷电灾害风险高值区主要集中在上城区、江干区、滨江区、西湖区西部以及淳安县西南部、富阳市大部、余杭区西部、萧山区中部地区。雷电风险高值区主要集中在人口稠密区、工业集聚区、湖边、江边等,这些都可能与气温、空气湿度、地形地貌、建筑物密集密切相关。

浙江省雷电灾害易损性分析及风险区划

根据2007—2011年浙江省雷电灾害事故调查资料、浙江省地闪监测资料,选取地闪密度、灾害频数、经济(GDP)损失模数、生命易损模数、雷灾经济损失、人员伤亡等作为浙江省各市雷电灾害易损性评估指标,对浙江省各市进行雷电灾害易损性综合评估,并结合GIS方法对浙江省进行了雷电灾害易损性风险区划,为有针对性做好防御雷电灾害规划提供科学依据.

基于投影寻踪方法的湖北省雷电灾害风险区划

利用湖北省2007-2017年闪电监测与雷暴日观测等数据资料,选取雷暴日、地闪密度、雷电流波头陡度、雷电流强度、大电流密度、小电流密度6个雷电参数作为湖北省雷电灾害风险评价指标;采用投影寻踪方法,构建基于雷电参数的雷电灾害风险评价模型,据此对湖北省雷电灾害进行综合评价与风险区划。结果表明:湖北省雷电灾害可划分为高、较高、中、较低和低5个风险等级,风险等级整体从东至西逐渐降低,东部地区风险明显高于西部地区;较高和高风险区主要位于红安、孝昌、孝南、东西湖、蔡甸、汉南至洪湖一线以东地区;较低和低风险区主要位于襄州、襄城、谷城、保康、兴山、秭归、巴东至五峰一线以西地区;上述以东地区与以西地区之间地带主要为中等风险区,共27个区、县(市)。雷电灾害风险区划结果可为本地开展雷电防灾减灾工作和有效降低灾害损失提供科学依据。

基于ArcGIS的新疆雷电灾害风险区划研究

为了明确不同区县雷电灾害风险的高低程度、防御措施和减轻雷灾损失,利用地闪资料、雷电灾情数据、社会经济资料和地理信息数据,采取归一化法、层次分析法和加权综合评价法,考虑致灾因子的危险性、孕灾环境的敏感性和承灾体的易损性3个评价指标,选择地闪密度、地闪强度、海拔高度、地形起伏、地表覆盖类型、人口密度、地均GDP、生命损失指数、经济损失指数和耕地比重等10个影响因子建立雷电灾害区划模型,绘制出新疆雷电灾害风险区划图。结果表明:雷电灾害风险极高区主要集中在阿勒泰地区北部、塔城地区大部、博州、伊犁州、喀什市和天山北坡经济带南部部分地区,而古尔班通古特沙漠和塔克拉玛干沙漠地区属于一般风险区。通过与新疆历史雷电灾情数据比较发现,雷电灾情次数空间分布与风险区划分布趋势大致吻合。

基于层次分析法的广西雷灾风险区划

利用广西地面观测雷暴资料(1960～2013年)、二维雷电监测定位资料(2009～2016年)和广西区统计局年鉴资料(2005-2016年),以广西全区14个地市行政区域为评估单元,考虑人口密度以及经济发展因素,选取年均雷暴日、地闪密度、人口密度、单位面积上的GDP总产值作为评估指标,建立层次分析模型,得到广西全区市级雷电灾害风险区划结果。结果表明:梧州、钦州、玉林、贵港、防城港、贺州所在行政区域属极高雷灾风险等级;北海、来宾、南宁、崇左、百色、桂林所在行政区域属高雷灾风险等级;河池、柳州所在行政区域属中等雷灾风险等级。

基于人口经济数据空间化的贵阳市雷电灾害区域风险评价

利用DMSP/OLS夜间灯光数据、NDVI指数,融合道路网密度,构建的人居指数反映人口和经济的分布情况,结合近10年闪电定位监测及土壤数据库资料,采用投影寻踪模糊聚类方法获取指标权重,基于GIS技术获得0.001°×0.001°的贵阳市雷电灾害风险区划图。研究结果表明:贵阳市各区县人居指数累计值与统计的人口、GDP呈现高度线性正相关,利用人居指数的空间分布可综合反映人口和经济的分布信息,以此为灾害分析提供精细化、可靠的数据源;全市雷电灾害高风险区分布在南明、云岩、白云、观山湖、清镇、花溪等地的中心城区以及龙洞堡机场附近;次高及中风险区多分布在红枫湖、站街、沙文、扎佐、龙场、久长、开阳以及贵阳市中心城区周边一带。