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1.
文章基于2014—2018年内蒙古地区各盟市雷电灾害历史资料,利用GIS技术建立了雷电灾害空间分布和地闪密度、平均地闪强度、土壤电导率、地形变化、土地利用、GDP密度以及人口密度等7个影响因素的数据库,将数据库要素转换为5 km×5 km的栅格数据,并统计各因素不同区间内发生雷电灾害的栅格数目,计算其与雷电灾害的相关性系数,确定各影响因素为越大越优型指标还是越小越优型指标。最后,利用熵权法计算以上影响因素的权重,得到它们对雷电灾害形成的相对价值。结果显示：内蒙古地区雷电灾害事故呈“东北多、西南少”分布,平原、丘陵地区为雷电灾害易发地区;居民、工矿、城乡用地与雷电灾害产生具有较大相关;人口集中程度、GDP密度指数与雷电灾害产生有重要关系。 相似文献
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北京地区雷电灾害风险评估方法与应用 总被引：4，自引：0，他引：4
首先选用北京地区1961—2008年的气候站点资料分析闪电活动的气候背景特征,用2007—2008年的闪电定位资料统计各评估网格单元的地闪密度,得到北京地区网格化地闪密度分布,评估网格单元大小为1km×1km。研究发现北京地区平均地闪密度大致在1.6～2.4次·km-2·a-1之间,有三处地闪密度的高值分布区,分别是西南部房山的拒马河流域地区,北京城中心偏北—昌平—顺义一带以及平谷一密云一带。借助空间网格技术,根据下垫面承灾体的雷电防护及规避特征,将评估区域划分成建筑物、室外建筑物遮挡部分及空旷地带三种空间类型。然后依据不同空间类型区域的地闪密度、闪电有效截收面积、雷电防护能力和位置参数等因素,分别核算评估网格单元内的雷击危险事件次数,作为雷电灾害风险评估的主要致灾因子指标。最后以人作为雷电灾害的首要承灾体,按"风险=雷击危险事件次数×暴露人口"的概念模型方法,测算北京地区雷电灾害风险指数。风险评估结果认为北京城市地区由于人口及经济实体密集分布,雷电灾害风险普遍较高,城市地区的雷电灾害风险具可规避性;农村及城市远近郊区,人口稀少,尽管闪电活动会比城市地区活跃,雷电灾害风险不是太高。 相似文献
3.
根据1961~2010年西南地区(四川省、云南省、贵州省、重庆市)重大地质灾害资料和全国重大地质灾害年鉴资料统计不同地质灾害(滑坡、坍塌、泥石流)事例,确定其影响区域。利用西南地区77个气象观测站逐日降水资料,根据降水阈值的定义和计算方法,运用线性回归法研究西南地区各灾害影响区的降水阈值。结果表明:我国西南地区是地质灾害多发的地区;1961~2010年西南地区重大滑坡、泥石流灾害具有密集成群、成片或成带的规律,有明显的稀疏区和密集区;且主要发生在6~9月,其中7月份发生最多,与降水的时空分布具有很好的一致性,降水是诱发地质灾害的主要因素。西南地区不同区域内诱发重大滑坡、泥石流灾害的降水阈值存在差异。西南地区的重大滑坡灾害主要是持续性强降雨型的。 相似文献
4.
利用贵州省黔东南州15个气象站1990—2019年逐日降水量、DEM、土地利用、常住人口等数据,采用层次分析法（AHP）,从危险性和环境脆弱性两个方面构建降雨型泥石流风险评估模型,并采用历史泥石流事件对评估结果进行验证。结果表明：危险性指标中暴雨日数的重要程度最高,危险性的空间分布表现为西部和东部最高,北部最低;环境脆弱性指标中高程的重要程度最大,研究区的环境脆弱性整体上四周更高,中部较低。研究区降雨型泥石流极高风险区分布在最东部和西部,主要是由危险性最高造成;高和中度风险主要分布在南部地区,其中中度风险区是由脆弱性相对较低造成。历史泥石流灾害案例中有76.6%发生在极高和高风险区,风险评估结果与历史泥石流事件分布相吻合。 相似文献
5.
选用大雾观测资料测算城市地区的雾灾危险性指数,以规则网格作为评估单元,逐网格计算网格区域内的路网密度,以此作为雾灾的空间脆弱性指标,并针对重点设施的分布情况对脆弱性指数进行空间叠加订正;选用网格内的人口密度作为雾灾的易损性指标;危险性、脆弱性及易损性3项指标按5:2:1的分配比例综合测算雾灾的风险指数。实例研究选用北京地区1996年1月—2006年12月的大雾资料,按空间网格化方法对大雾灾害风险进行评估,结果表明:北京地区雾灾脆弱性指数的高值区域与高速路及环城路延伸方向一致,城市中心为人口集中分布地区,其综合风险指数高,与高速路段、环城路及机场等地段均为雾灾的高风险区域,北京东南部地区年平均雾日数相对较多,危险性指数值也较高,是雾灾较高风险区域。 相似文献
6.
基于马尔康红苕沟流域的DEM、地貌特征、土地利用类型、土壤类型和土壤湿度程度等地理信息数据和分钟降水资料,根据SCS模型的产流-汇流原理和泥石流配方法计算模拟了2015年6月30日红苕沟暴雨-泥石流灾害规模。模拟结果表明,与泥石流实地勘查资料相比较,SCS模型的模拟精度在95%以上,说明SCS模型径流模拟和泥石流配方法是可以应用于类似红苕沟这样无降水观测资料的小河流域泥石流灾害的评估方法。应用此方法计算红苕沟极端强降水触发的泥石流总量是2015年6月30日发生泥石流总量的5倍。 相似文献
7.
有效雨量和滑坡泥石流灾害概率模型 总被引：4，自引：2，他引：2
针对我国西北至东南的带状区域,将其划分为6个区划单元:黄土高原西部、秦岭山区、大巴山区、大别山区、罗霄山区和浙闽沿海。通过提取并分析滑坡泥石流灾害发生频次和雨量信息,发现对于任何一个区划单元,并不存在一个临界雨量,诱发地质灾害的有效降水处于一个比较大的区间,对于给定的有效降水,滑坡泥石流灾害只是存在一个发生的可能性。进一步研究了6个区划单元内有效雨量和滑坡泥石流灾害的概率关系。相关系数检验表明了本文计算的降水因子与滑坡泥石流灾害发生的频次服从高斯分布,可以利用密度函数曲线来定量计算有效降水为某一值情况下滑坡泥石流灾害发生的概率。研究还表明我国由西北至东南,诱发滑坡泥石流灾害的雨量值增大,增大的幅度可以通过6个区划单元降水因子与滑坡泥石流灾害高斯分布的参数来定量描述。 相似文献
8.
经纬网格与流域计算的地形指数累积分布函数及其均值差异分析 总被引：1，自引：0，他引：1
为了改进陆面模式对水文过程的模拟,地形指数水文模型(Topographic-index hydrologicalmodel,TOPMODEL)已被应用于陆面模式(Land Surface Models,LSMs)。当前直接将TOPMODEL应用于全球气候模式(Global Climate Model,GCM)的网格单元的方案,简化了TOPMODEL在陆面模式中的应用。按GCM网格单元统计与按流域单元统计的地形指数分布函数之间的差异大小进行分析,可为研究TOPMODEL与陆面模式耦合的合理简化方案提供依据。利用2°×2°网格的长江上游山区和地势较平坦的亚马逊地区并应用航天雷达地形测量资料的地形高程模型数据,计算了地形指数、均值和累积分布函数,并应用相同的地形高程数据提取网格中的流域和水系并计算了各流域的地形指数、均值和累积分布函数。在此基础上,分析了按整个网格计算的和按划分的流域计算的地形指数累积分布函数及其均值的差异,并用e指数函数拟合地形指数累积分布函数。结果表明:(1)以整个GCM网格为单元统计的与按流域为单元统计的地形指数累积分布函数及其均值存在差异,但差异并不大,将TOPMODEL直接应用于GCM网格单元的这种简化方案是可行的;(2)用e指数函数能够较好地拟合地形指数累积分布函数。 相似文献
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2011年深圳人体舒适度空间分布特征及影响因子分析 总被引：2，自引：0，他引：2
利用深圳多个区域自动气象站资料,采用考虑了气温、风速、相对湿度等要素的人体舒适度计算方案,计算了深圳地区的人体舒适度指数以及不同舒适等级天数,分析了城市地形地貌、路网密度和人口密度等因素对人体舒适度的影响。结果表明：深圳地区沿海比内陆舒适,全市全年舒适天数为7-9个月,夏季感觉热的天数约为2-3个月,冬季感觉冷的天数大部分地区为30 d左右。从不同地区人体舒适度指数的日变化特征来看,夏季比冬季更易受地理位置和下垫面等因素影响。地形地貌、海陆分布、城市规划等地理因素对人体舒适度均有一定影响,相关分析表明海拔高度、道路占地面积和人口密度与热-炎热日数呈对数关系。但在深圳的东部人口稀疏和道路占地较小地区也并非舒适宜人,也会出现较多炎热天气,这与该地区年平均风速相对微弱有直接关系。 相似文献