面向山区村落的暴雨山洪临灾风险预评估方法研究

针对现有暴雨山洪灾害评估方法时效性不足,承灾体精细化程度较低以及山区通常缺乏水文资料等问题,以福建省宁德市下党村为例,集成元胞自动机模型和分布式水文模型开发了暴雨山洪过程模拟软件。在该软件中输入降雨、数字高程模型等易获取的数据,即可计算得到具有一定精度的淹没水深、淹没流速等动态数据。在此基础上,从暴雨山洪灾害危险性和承灾体易损性两个方面构建了下党村暴雨山洪灾害临灾风险评估指标体系,基于高分辨率遥感影像和实地调研建立精细化承灾体数据库,评估得到了高精度的下党村暴雨山洪灾害危险性、易损性和临灾风险预评估系列图。研究结果表明,在给定的该区200年一遇暴雨情景下,下党村9.85%的区域为高风险区,其中包括房屋20栋,路段26处,这些都是旅游与居住人口集中的沿河地段。本方法可为山区村落的暴雨山洪灾害临灾风险快速评估与进一步面向承灾体对象的精细化预警提供科学依据和技术参考。

基于AHP-熵权法的上海市道路地下空洞 风险预评估研究

地下空洞发育是引发城市道路塌陷的重要原因,对地下空洞风险进行预评估能够科学指导空洞探测工作的开展,实现城市道路塌陷的有效预警。为了保障评价过程的客观性和可实施性,基于既有城市道路塌陷的相关规范标准,归纳识别地下空洞风险要素,构建地下空洞风险预评估体系,实现了评价指标的标准化取值;用判断问卷取代比值问卷融入到层次分析法(AHP)中,改进了AHP判断矩阵的取值方法,得到管线因素权重为0.475、环境因素权重为0.322、施工因素权重为0.203,建立了一套适用于上海市道路地下空洞风险评价系统。评价结果能够直接指导地下空洞探测工作的开展,并为其他地区开展地下空洞防治和风险管控提供了示范。

区域场地土壤污染风险预评估方法分析

现如今,我国社会经济处于持续发展之中,工业化以及城市化脚步加快,大量企业在转型升级的过程中搬迁,但是企业的生产运营已经对区域内的土壤造成了一定的污染,而且这种污染具备隐性滞后、累积叠加、难以逆转的特征。要想明确区域内部土壤的污染风险,就需要针对风险开展预评估工作,以保证人与自然的和谐共处。基于此,本文主要探讨并且分析在区域场地内部,预评估土壤污染风险的策略。

基于组合权重—集对分析的地压风险预评估

复杂采动环境条件下,地压监测点位置直接影响到地压监测的效果及质量。为了科学合理选取地压监测位置,达到重点区域重点监测的目的,需要在地压监测前进行预评估。通过建立组合权重—集对分析的地压风险评价模型,以岩石单轴抗压强度、岩体完整性系数、地下水条件、结构面条件、开采环境因素等5项指标作为评判因素,结合熵权法和层次分析法,对地压风险进行评价,并通过罗河铁矿地压监测实例进行了评估验证。结果表明:5号和7号样本等级均为IV级,属于风险程度较高级别,与现场实际监测情况吻合。采用组合权重—集对分析模型可为地压监测关键区域的选取及监测点的布设提供较为客观合理的参考依据,也为采场地压预警提供了一条新思路。

大风浪条件下易流态化固体散货船航行风险预评估系统

针对易流态化固体散货船北上返回国内航线事故频发,而目前又缺少相应的气象安全保障服务产品的现状,采用风险分析理论和模糊综合评价方法,并使用国家气象中心的细网格、短时间步长的风、浪和海流预报资料,研发一种针对易流态化固体散货船在大风浪中的航行风险预评估系统。该系统已在国家气象中心网站上运行,可为从事易流态化固体散货船经营的航运企业和船长提供一种新型航行安全保障的气象服务产品。结果表明:使用该系统可望提前预判易流态化固体散货船北上航行的风险状况,从而避免事故的发生。

房屋的遥感影像识别在地震灾害风险预评估中的应用探讨

地震引起建筑物的破坏、倒塌是导致人员伤亡和财产损失的重要原因,开展建筑物地震灾害风险预评估可适当降低人员伤亡和财产损失。应用新兴遥感影像,完成房屋抗震能力的识别,可为地震灾害风险预评估工作提供依据。研究总结出对不同房屋遥感影像的识别结果,可掌握建筑物的基本情况,提高房屋整体抗震能力。

川藏公路地质灾害诱发交通风险预评估模型初建

文章的研究目标就是针对交通运输对地质灾害气象预报服务的需要,在国家级气象观测站布局的基础上,建立川藏公路沿线地质灾害预报模型、地质灾害诱发交通安全预评估模型,并最终实现川藏公路沿线地质灾害精细化预报和交通安全风险预评估。

未确知测度方法在引航风险预评估中的应用

随着船舶大型化,类型的多样化,引航环境的复杂化,引航水域的风险问题引起了人们的广泛关注;文中在综合分析引航风险评估体系组成的基础上,创新性地利用未确知测度预评估方法进行引航风险评估,计算方法具有一定的可靠性,对引航安全提供了理论保障。

恶劣天气下海上交通安全风险动态预评估体系

研发具有可视化、智能化预警监控功能的恶劣天气条件下海上交通安全风险动态预评估系统,进一步提高我国海事国际履约水平和海上交通安全监管与保障能力。为此,对恶劣天气条件下的海上交通事故种类、影响海上交通安全风险的主要环境条件及进行恶劣天气条件下的海上交通安全风险评估时应重点关注的船舶和海域进行系统分析;建立海上交通安全风险动态预评估体系,并提出实施恶劣天气条件下的海上交通安全风险动态预评估面临的主要任务。该研究可为研发恶劣天气条件下的海上交通安全风险动态预评估系统提供必要的理论支持。

基于FloodArea模型的暴雨洪涝灾害风险预评估技术及效果检验

利用陕西气象站点逐小时降水实况、精细化格点预报、数字高程、土地利用、灾情等资料,应用水动力模型FloodArea对暴雨洪涝进行淹没模拟,在淹没水深和范围的基础上叠置承灾体属性,引入承灾体的灾损曲线,建立暴雨洪涝灾害风险预评估模型,并从数量占比和灾情占比两个角度,以县为单元进行验证,利用格点降水量预报对陕西6次大范围暴雨过程灾害风险进行预评估以及效果检验。结果表明:暴雨洪涝气象风险预估结果与实际受灾地区分布基本吻合,正确预报率73.2%,模拟结果可信度高,对于降水区域集中暴雨的风险预评估性能较分散性暴雨较高,漏报率相对低,但是空报率较高;建立的暴雨洪涝灾害风险预评估及效果检验流程,提高了气象服务的针对性,可以用于洪涝风险预评估的实际业务中,对暴雨洪涝风险管理提供技术支撑。

能见度不良条件下海上交通风险动态预评估

为提高海事主管部门的海上交通安全监管能力和服务保障水平,降低在能见度不良条件下发生海上交通事故的可能性,提出运用模糊综合评价方法建立能见度不良条件下的海上交通风险动态预评估模型,确立风险矩阵,拓展海上风险管理的思路和方法。实例分析结果表明,提出的风险动态预评估模型可有效提供具有实际指导意义的风险预警和安全操作建议,可为研发具有可视化、智能化预警监控功能的能见度不良条件下的海上交通风险动态预评估系统提供重要的理论支持。

论日照港防抗台期间港作锚泊船风险动态预评估和调度规划系统

为了有效地加强防抗台期间日照港内港作锚泊船的安全风险管控,建立完善的抗台期间日照港内港作锚泊船安全风险评估与论证机制,文中根据对日照各港区港内港作锚泊船抗走锚风力极限的计算,提出了日照各港区港内港作锚泊船风险等级的标准,进一步探讨了日照港防抗台期间港内各港作锚泊船在不同风力条件下的锚泊风险等级,并初步给出了日照港防抗台期间各港作锚泊船防抗台人员的撤离时机和预警标准。在此基础上,提出了进一步研发“日照港防抗台期间港作锚泊船风险动态预评估和调度规划系统”的设计方案。系统除具有台风北上时预先评估日照各港区港内港作锚泊船锚泊风险的功能,还可根据预设的预警标准,判断各港作锚泊船是否需要撤离防抗台人员并确定最佳撤离时机。

水环境保护风险评估预判研究——以盱眙县为例

基于水环境保护风险系统理论,运用“压力—状态—响应”模型(PSR),构建水环境风险评估体系,在构建评估体系的基础上,采用层次分析法和模糊统计法,计算各风险指标的隶属度,对区域风险等级进行划分,并结合实际情况分析区域水环境所面临的主要风险源,有针对性地提出区域风险防控和管理措施。文章以盱眙县为例,对盱眙县进行控制单元划分,通过水环境风险评估方法对控制单元进行实践和探讨,结果表明该方法能够有效地对盱眙县各控制单元水环境进行环境风险评估分级,为相关管理部门科学管控提供依据。

西藏雪灾变化及灾前影响预评估研究

雪灾在西藏的各种气象灾害中居首,发生十分频繁。但是随着全球气候的不断变化,西藏的雪灾也呈现出与之前不同的变化特征,特别是1998年以后,西藏的雪灾强度和数量呈现逐渐下降的趋势,但2019年春季,西藏南部又持续出现暴雪天气。项目组分析研究了近十年来雪灾的主要变化特点,分析灾情及相关影响气象因子的关系,找出关键阈值,初步实现西藏雪灾灾前风险预评估。

辽宁省精细化暴雨洪涝灾害风险评估与预评估

基于辽宁省61个国家气象站1961—2020年和998个区域自动气象观测站建站至2020年逐小时、逐日降水资料,分析了辽宁省暴雨洪涝灾害主要致灾因子,计算了暴雨洪涝孕灾环境指标,完成了辽宁省暴雨洪涝灾害危险性评估。结果表明:暴雨洪涝高危险性地区主要位于丹东;暴雨洪涝灾害人口高风险区主要位于沈阳和大连市区;经济高风险区主要位于大连和盘锦市区;水稻、玉米高风险区主要位于锦州、盘锦和丹东。利用辽宁省无缝隙智能网格预报数据对2022年7月28—29日的暴雨过程灾害风险进行了预评估,发现暴雨灾害危险性高值区域主要分布在朝阳、葫芦岛以及辽宁中部。暴雨灾害可能造成的人口、经济高风险区域主要位于辽宁西部和中部地区;暴雨灾害可能造成的水稻和玉米高风险区主要位于沈阳、铁岭和朝阳北部等地区。预计高风险区主要影响人口约为449万人,经济损失约为1432万元,受影响的水稻面积约为1.028万公顷、玉米面积约为1.798万公顷。通过灾后效果检验,发现预评估模型效果良好,可在实际的暴雨洪涝灾害风险评估业务中使用。