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1.
程丽丹 《南京气象学院学报》2019,11(2):234-240
根据自然灾害风险评估理论,利用闪电定位资料、地理信息数据、社会经济数据以及雷电灾情等数据,采用层次分析法（AHP法）,从致灾因子的危险性、承灾体的暴露度和承灾体的脆弱性方面,研究雷电灾害风险评估及区划方法,建立起评价指标与风险评估的定量关系,形成了河南省雷电灾害风险评估的方法.同时,结合GIS技术,形成了致灾因子危险性分布图、承灾体的暴露度分布图和承灾体的脆弱性分布图,最终叠加形成河南省雷电灾害综合风险区划图.区划结果表明：高风险区主要位于豫东和豫西北大部分地区,低风险区主要位于豫北和豫西南部分地区. 相似文献
2.
《湖北气象》2017,(2)
为了提高广西台风防减灾业务的时效性和精准度,基于自然灾害风险评估理论和方法,根据2010年广西生态遥感本底数据和社会经济空间化数据、地理信息数据,构建耦合自然生态和社会经济的台风灾害承灾体脆弱性指标体系,运用基于GIS的风险指数法,建立台风灾害承灾体脆弱性评价模型,实现了像元尺度的广西台风灾害承灾体脆弱性精细化评价。结果表明:广西台风灾害承灾体高脆弱区域主要分布在桂南、桂东南高暴露于台风灾害的建设用地和生态易损农用地、水土流失严重的裸地,占全区面积的25.9%;低脆弱区主要分布在桂东、桂东北、桂西北、桂西社会经济落后和植被覆盖度较高的山区,占全区面积的45.6%。 相似文献
3.
广东省台风灾害风险综合评估 总被引：6，自引：3，他引：6
利用1951—2010年的台风数据和2010年人口及统计数据,结合国内灾害系统理论和国外通用风险评估公式,对广东省各市台风灾害风险进行评估,并应用GIS技术分析各个指标的分级分布情况。通过建立台风路径缓冲区,并根据计算灾次比的方法评估台风灾害的危险性;利用各市总人口数和生产总值表示暴露程度,选取5个指标分别表征人口和社会资产两种承灾体的敏感性;再结合暴露度和敏感性得到承灾体脆弱性指标;最终由灾害危险性和承灾体脆弱性两项指标综合计算出广东省各市的台风灾害风险性。结果表明:台风对广东省的影响程度总体上呈现出沿海向内陆递减的趋势,粤西沿海台风危险性最高;广州、湛江人口暴露度最高,广州、深圳社会经济资产暴露度最高;人口敏感性指数等级高的城市人口总抚养比值高、女性所占人口比值高、人均可支配收入相对较低,社会经济敏感性指数等级高的城市往往经济发展水平相对较低;湛江、汕尾等城市人口数目多和人口敏感性高从而人口脆弱性很高,广州、东莞等经济发达的城市虽然社会经济敏感性低,但高的暴露值导致其脆弱性值很高。根据评估结果,当前广东省台风灾害风险值最高的城市为湛江、广州和佛山。 相似文献
4.
针对中国高速公路交通气象灾害风险预警业务需求,以基于影响的预报预警服务技术为指导,综合考虑高速公路致灾因子危险性、孕灾环境暴露度、承灾体脆弱性和防灾减灾能力因子,构建交通气象灾害风险预警模型。在此基础上,采用C/S体系架构,综合运用多源数据接入与可视化、基于GIS技术的产品自动加工制作方法等技术,研发高速公路交通气象灾害风险预警业务系统。系统具备气象实况监测告警、灾害预警分析、产品自动加工制作、人机交互订正、服务产品交互制作、数据接入与综合显示、地图管理与操作等功能。系统在交通气象服务业务使用过程中,突显出较好的业务应用能力与发展前景。 相似文献
5.
利用2009~2018年内江市5个县（市、区）的闪电定位资料,结合内江市各乡镇、街道为单元的行政区域社会经济资料和基础地理信息资料,采用风险指数法、GIS自然断点法、加权综合评价法等数量化方法,从致灾因子危险性、承灾体暴露度、承灾体脆弱性三个方面确定11个评价指标进行综合分析,在GIS技术支持下,开展内江市雷电灾害风险分析和评估,编制内江市雷电灾害风险区划图,从而为全市建设发展、产业布局提供参考。 相似文献
6.
《干旱气象》2021,39(3)
利用1961—2018年青海省气象资料、地理信息数据和社会经济数据,对青海省干旱灾害风险区划进行研究。结果表明:(1)致灾因子危险性较高的地区主要在青海省东部和南部,较低地区主要在青海省西部。(2)孕灾环境脆弱性整体自西北向东南逐渐降低,西北地区脆弱性风险较高,东南部较低。(3)承灾体暴露风险较高的地区主要在青海省东部,其他地区风险较低。(4)防灾减灾能力较高的地区主要在青海省西北部,而青海省南部和东部防灾减灾能力较低。(5)干旱灾害综合风险总体自东向西递减,高风险区主要在青海省东部地区,低风险区主要在青海省西部地区。(6)青海省干旱灾害高风险区主要由于致灾因子危险性及承灾体暴露性都较高,低风险区主要是致灾因子危险性、承灾体暴露性较低,且防灾减灾能力强。 相似文献
7.
区域雷灾分布特征及易损度区划 总被引：13，自引：4，他引：9
根据江苏省近9年来的雷电灾害资料、45年的雷暴日资料以及近4年的地闪资料,以江苏省的自然环境、人文环境、气候环境为背景,分析了江苏省13个地级市的雷电灾害分布特征,指出江苏省雷电灾害多发生在6～8月,雷电灾害主要是物理损坏和电气与电子系统失效,其中无锡和苏州最为典型.从江苏省各地级市的资料中提取了7个雷灾易损性评价指标,用SAS软件中主成分分析方法对各地级市的雷灾易损性评价指标进行了综合评估.结果表明,区域雷灾易损性不仅取决于区域自然条件对雷电磁场环境变化的敏感性,而且还取决于区域社会体系对雷电灾害的承受能力.用聚类分析法生成了江苏省的雷灾易损度区域划分图,为区域防雷减灾规划提供了科学依据. 相似文献
8.
9.
《内蒙古气象》2021,(1):24-28
文章通过分析2015—2018年县域尺度下,不同致灾因子强度和经济暴露度条件下,暴雨洪涝灾害损失与影响因子之间的关系,量化致灾因子与经济暴露度对暴雨洪涝灾害损失的影响。结果表明:2015—2018年我国暴雨洪涝灾害空间分布广,灾害损失主要集中在西南地区东南部、华南、江南、江淮、黄淮和华北一带,损失多以中小型为主,局部地区较为严重;对于不同程度的经济暴露度地区,灾害过程总降水量与暴雨洪涝灾害直接经济损失存在着非线性关系,在经济暴露度中低值区,直接经济损失随着降水量增加,在经济暴露度高值区,直接经济损失与降水量呈现出“先升后降”的趋势;对于中小型暴雨洪涝灾害,致灾因子强度越大损失占比越大,经济发展越好损失占比越小,对于大型、特大型暴雨洪涝灾害致灾因子强度和灾害损失占比之间的关系并不显著,当地的经济暴露度与损失占比呈现较为显著的关系,经济暴露度越高,地区生产总值越高,损失占比越小。 相似文献
10.
江苏省龙卷风灾害风险评价模型研究 总被引：2，自引：1，他引：1
在分析江苏省龙卷风气候特征的基础上,建立了以江苏省为例的龙卷风灾害风险性评价模型,确定水域面积、海拔高度、人均国民生产总值、人口密度、龙卷密度和龙卷灾害综合灾度这6个因子作为评估指标,利用层次分析法确定各因子的权重,计算出江苏省各市龙卷风灾害风险度并进行了风险度区划。结果表明,苏州、无锡、南通为龙卷灾害高度风险区,常州、南京为较高风险区,镇江、泰州、徐州、盐城、扬州、连云港为中度风险区,宿迁和淮安为低度风险区。 相似文献
11.
选取闪电密度、雷暴日、经济损失风险、生命损失风险等作为各县(市、区)雷电灾害易损性评估指标;并在此基础上,建立雷电灾害评估体系,对各县(市、区)的雷灾易损性进行了综合评价,进行区划分析。基于南充市雷电监测数据和人文经济指标而制作的全市雷电灾害风险区划,可以为全市雷电灾害防御提供科学依据,能有效降低因雷电灾害带来的生命财产损失和社会影响,提高灾害天气预报、预警能力,提升气象防灾减灾能力。基于南充市雷电监测数据而统计出的闪电密度、雷暴日数更具客观性。 相似文献
12.
近57 a江苏省雷暴日时、空分布气候特征 总被引：7，自引：4，他引：3
用江苏省74站点近57 a雷暴资料,统计分析了江苏省雷暴日数的时、空分布特征,结果显示:江苏雷暴日数年际变化整体呈减少趋势,年代际差异较大,1980s前后是江苏省雷暴日数的转折点.江苏地区雷暴日数减少趋势主要表现在夏季和秋季雷暴日数的减少,而春季变化不明显.江苏地区每10 a雷暴日数减少约2 d左右.不同季节江苏雷暴的发生区域具有一定的规律性,春季和秋季主要的发生区域位于江苏的南部,并且平均雷暴日均自北向南增多,夏季雷暴高值区向北推移到江苏的中部和淮河地区.在年代际变化中,年雷暴日数明显的正距平期主要分布在1970s中期以前,负距平期主要出现于1970s后期-1980s中期和1990s后期-21世纪初期. 相似文献
13.
14.
根据1995—2005年北京市18个区县的雷暴日和雷电灾害统计资料, 结合北京市的经济和人口密度特征, 提出了雷暴日数、雷电灾害频度、生命易损模数及经济易损模数作为北京市雷电灾害易损性评估指标, 并在此基础上, 给出了北京市雷电灾害易损度评估结构。采用4级分区法对上述雷电灾害易损性评估指标进行了分级, 并赋予各等级如下定值:极高级为1.0, 高级为0.8, 中级为0.5, 低级为0.2。将北京市18个区县按照4个雷电灾害易损性评估指标的所属等级获取相应等级值, 将各区县4个评估指标的等级值累加, 得到平均值作为雷电灾害易损性评估的评价指数。最后通过对北京市各区县雷电灾害易损性进行综合评估, 并利用4级分区法形成北京市雷电灾害易损度区划。结果表明:城区和丰台区为雷电灾害极高易损区, 海淀区、朝阳区、昌平区和石景山区为雷电灾害高易损区, 延庆县、大兴区、门头沟区和平谷区为雷电灾害低易损区, 其他区县为雷电灾害中易损区。 相似文献
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江苏省城市雷暴日分布特征 总被引：7，自引：2，他引：5
利用江苏省13个城市1961—2008年共48 a的雷暴日资料,经过统计分析发现江苏城市年均雷暴日呈逐年下降趋势,雷暴日月变化呈单峰型,7月雷暴日最多,城市年均雷暴日空间分布差异明显,总体呈中部多,两端少分布,各城市历年雷暴日的变化也各有特点,江苏城市四季雷暴的空间分布随季节变化显著。同时应用主成份方法分析得出全省城市年雷暴日异常具有同步性,但江淮北部—淮北地区和江淮南部—苏南地区的城市年雷暴日异常呈反位相。各城市历年每月雷暴日出现概率变化特征与月均雷暴日变化一致,全省各城市在7月出现雷暴日的概率最高,但具体到全省每一个市雷暴日出现概率也有差异,苏州、无锡7月出现雷暴日概率只是略高于8月,而沿江及以北城市雷暴日主要集中分布在7月。 相似文献
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利用青海东部地区10个气象台站1997—2012年的年平均雷暴日数,2008—2014年闪电定位数据和1997—2014年雷电灾害资料,将雷暴日数、雷击密度、综合灾度、生命易损模数和经济易损模数作为雷电灾害易损性评估指标,采用层次分析法确定指标的权重,建立了雷电灾害易损性评估模型,依据气象灾害学分级统计法划分出雷电灾害易损性等级,形成了青海东部地区雷电灾害易损性区划图。结果表明青海东部地区雷电灾害易损性区域呈分散分布的特征,极高易损区在大通县、化隆县,次高易损区在湟中县、互助县,中易损区在省会城市西宁市、湟源县,低易损区在乐都区、平安区、民和县和循化县。 相似文献
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19.
从雷暴日时间分布、区域性雷电活动时间分布、地闪时间分布等方面分析了2011年度江苏省雷电活动的时间分布特征,并从雷暴日空间分布、地闪频次空间分布等方面分析了雷电活动的空间分布特征,继而对2011年度江苏省雷电灾害的时空分布及受灾类型特征进行了分析.结果表明:2011年江苏省雷电活动峰值出现在8月,全省范围雷暴过程达11次,较往年偏多,11月出现2次大范围雷暴过程,为历史罕见;全省雷电活动空间分布总体为南多北少,江淮之间南部及苏南中东部大部分地区为雷暴高发区;雷电灾害主要出现在6—8月,办公电子设备受损案例最多,其次为家用电子设备;85%的雷击人员伤亡事故发生在农村.最后,提出了雷电防御的对策及建议. 相似文献