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基于GIS的泰州市夏季气象灾害风险区划分析
1
作者
田鹏飞
包洋
+1 位作者
蔡娜佳
邓孟珂
《科技资讯》
2024年第12期186-189,共4页
利用泰州市1961—2012年逐日序列的历史气候资料与卫星遥感资料,综合考虑致灾因子、孕灾因子、承载体因子、防灾减灾因子,运用Logistic模型与MudFit模式,重点研究泰州市夏季气象灾害风险,综合分析了不同区域的风险水平差异,并进行风险...
利用泰州市1961—2012年逐日序列的历史气候资料与卫星遥感资料,综合考虑致灾因子、孕灾因子、承载体因子、防灾减灾因子,运用Logistic模型与MudFit模式,重点研究泰州市夏季气象灾害风险,综合分析了不同区域的风险水平差异,并进行风险等级划分。结果表明:泰州市暴雨与高温灾害风险呈现出南高北低的格局,连阴雨的风险总体呈北高南低分布,大风灾害风险表现为海陵主城区、靖江市主城区等经济相对发达地区,灾害风险等级较高。
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关键词
气象灾害风险
LOGISTIC模型
致灾因子
评价模型
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题名
基于GIS的泰州市夏季气象灾害风险区划分析
1
作者
田鹏飞
包洋
蔡娜佳
邓孟珂
机构
江苏省
气象
局
泰州市华云气象科技服务有限公司
泰州市
气象
局
出处
《科技资讯》
2024年第12期186-189,共4页
文摘
利用泰州市1961—2012年逐日序列的历史气候资料与卫星遥感资料,综合考虑致灾因子、孕灾因子、承载体因子、防灾减灾因子,运用Logistic模型与MudFit模式,重点研究泰州市夏季气象灾害风险,综合分析了不同区域的风险水平差异,并进行风险等级划分。结果表明:泰州市暴雨与高温灾害风险呈现出南高北低的格局,连阴雨的风险总体呈北高南低分布,大风灾害风险表现为海陵主城区、靖江市主城区等经济相对发达地区,灾害风险等级较高。
关键词
气象灾害风险
LOGISTIC模型
致灾因子
评价模型
Keywords
Meteorological disaster risk
Logistic model
Disaster-inducing factor
Evaluation model
分类号
P429 [天文地球—大气科学及气象学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于GIS的泰州市夏季气象灾害风险区划分析
田鹏飞
包洋
蔡娜佳
邓孟珂
《科技资讯》
2024
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