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基于2009—2017年的广西县级暴雨灾情记录,综合考虑致灾因子、孕灾环境和承灾体因素选取7个解释变量,运用随机森林算法,构建暴雨灾害人口损失预估模型;并以精细化网格降水实况分析和预报产品驱动模型,预估是否发生人口损失。研究结果表明:模型训练样本及测试样本的分类准确率均在90%以上,致灾因子(降水情况)是最主要的解释变量,重要性从大到小依次是前10 d降水距平百分率、过程最大日雨量、最大小时雨量和短时强降水频次。应用智能网格降水产品对广西地区近两年的暴雨灾害过程进行回报试验,准确率超过70%。 相似文献
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利用河北省1984~2014年142个国家气象站的降水资料和历史灾情,以房屋为承灾体,基于优势分析法确定致灾因子的影响权重,构建暴雨综合致灾指数模型。以影响环境脆弱性的要素为指标,运用K-mean聚类分析法将河北省分成5个区域,采用指数函数拟合房屋损失与综合致灾指数的关系,反推出各个类型区不同灾情等级对应的综合致灾指数阈值,并通过2015~2019年的124个灾情案例进行验证。结果表明:河北省暴雨造成的房屋灾情事件发生次数总体呈现出北多南少的特征,北部山区普遍在10次以上。致灾因子中过程总雨量的影响权重最大,为68%,最大日降水量、持续日数、过程最大小时雨强所占权重分别为22%、6%和4%。模拟灾情的最佳等级分割点为损坏房屋1180、335、235间,此时模拟灾情等级与实际灾情等级一致的比例最高(67.4%)。阈值检验中,2015~2019年灾情案例的准确率为69.8%,轻度灾情等级的准确率最高。 相似文献
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新兴县气象灾害的风险分析与区划 总被引:1,自引:0,他引:1
《广东气象》2016,(6)
基于气象、灾情和经济社会资料,结合GIS方法对新兴气象灾害风险进行区划,在分析新兴县台风、暴雨洪涝、干旱、高温、寒害等5种气象灾害孕灾环境敏感性、致灾因子危险性、承灾体易损性、防灾减灾能力的基础上,应用加权综合法得到各评价单元(乡镇)的综合气象风险度指数,借助GIS技术,对新兴县气象灾害风险进行了区域性划分。结果表明:致灾因子危险性最大值分布在新城镇,大江镇的孕灾环境暴露性最大,承灾体脆弱性最高值分布在河头镇,防灾减灾能力最高值主要分布在新城镇和簕竹镇,综合考虑各因子,新城镇发生气象灾害的风险最高,车岗镇、水台镇、六祖镇、太平镇、稔村镇、天堂镇、东成镇、簕竹镇次之,河头镇、大江镇、里洞镇发生气象灾害的风险相对较低。 相似文献
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基于GIS的雪灾风险区划 总被引:2,自引:0,他引:2
依据巴彦淖尔地区冬春季节降水少、年变率大的气候特点和易形成雪灾的量级指标进行雪灾风险区划。选取1971—2010年11月到次年3月,日降雪量大于等于3mm,并出现积雪和结冰现象为研究对象,分析了降雪量大于等于3mm的降雪日数和积雪深度大于等于5cm的积雪日数年代际变化,结合民政部门历史灾情记载、实地调查、农牧业现状以及各种基础资料数据与GIS技术,从致灾因子、脆弱性评估分析方面,在NOAA卫星遥感雪覆盖监测图像上,利用加权综合与层次分析法,构建雪灾判别模型,得出巴彦淖尔地区雪灾风险区划:雪灾最严重的地区为五原县大部、乌前旗南部和东北部部分区域、乌中旗东南和西南两区域、乌后旗的海力素附近大片区域。 相似文献
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贵州省重大农业气象灾害防御对策研究 总被引:2,自引:0,他引:2
在明确农业气象灾害的孕灾环境、致灾因子、承灾体和抗灾能力及灾情评估等概念的基础上,提出了贵州重大农业气象灾害的防御策略,并有针对性的对不同的致灾因子提出不同的防御对策措施,可为实现农业高产、优质、高效和持续发展的目标提供参考依据。 相似文献
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利用青海省主要公路沿线43个气象站和26个交通气象站2004年10月—2016年5月的地面气象观测中的降雪量和积雪深度资料及2013—2016年的交通事故、交通管制、道路形态和车流量等资料,在分析青海省公路沿线强降雪时空分布特征、引起交通事故天气类型、路面状况和交通管制气象因素的基础上,分析了青海省公路交通沿线道路孕灾环境、承灾体和致灾因子。以强降雪致灾因子为基础,加上承灾体、孕灾环境权重系数,最终研究建立了青海省公路沿线强降雪灾害性天气风险等级区划模型,并绘制了等级区划图。西宁地区、海北地区、都兰县是强降雪灾害性天气高风险区,此外,东部地区强降雪灾害性天气风险显著高于西部地区。 相似文献
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为了有针对性地防御冰雹灾害,应用承德市精细到乡镇的降雹频次、历史灾情、DEM数据、土地和人口密度等资料,从致灾因子、承灾体、孕灾环境、防灾减灾能力四个方面构建冰雹灾害风险评价模型。运用综合加权分析法和层次分析法计算各指标的权重,通过GIS空间分析技术实现对各评价指标栅格化,制作以栅格为基本评价单元的承德市冰雹灾害风险区划图。结果表明:承德市西北部的丰宁县冰雹灾害风险最高;中北部的围场县、隆化县、平泉县大部、滦平县北部风险较高;承德市南部的兴隆县、宽城县冰雹灾害风险较低。 相似文献
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目前许多城市暴雨洪涝灾害综合风险区划对暴雨在复杂地形下可能引发的山洪与地质灾害造成的高风险以及对城市交通安全风险估计不足,同时常规的气象观测资料已难以描述暴雨致灾危险性精细化分布。本文基于自然灾害风险评估理论,利用遴选的293个北京气象自动站2006—2017年逐时降水观测资料、北京2015年1∶25万基础地理信息、2016年Landsat8晴空遥感影像、灾情资料以及网格化的社会经济资料,在承灾体暴露度基础上充分考虑了承灾体对暴雨引发的城市积涝、山洪与地质灾害灾损敏感性差异,从暴雨致灾危险性、孕灾环境敏感性、承灾体易损性3个方面开展了北京地区暴雨灾害1km分辨率的精细网格化风险评估与区划,并结合实际案例进行了分析。结果显示:(1)基于高密度降水观测资料提取的网格化短历时暴雨频次和暴雨量能较为精细地评估致灾危险性;基于遥感与GIS提取的不透水盖度、地形起伏度与河网密度可有效评估暴雨洪涝孕灾环境敏感性;基于1km格网化的GDP、人口密度和路网密度以及灾损敏感系数可有效评估暴雨引发的积涝、山洪与地质灾害对人员、财产和公路交通的易损性;(2)与已有成果比较,本次北京暴雨洪涝风险区划不但凸显了暴雨对城市的积涝风险,也凸显了暴雨引发的山洪与地质灾害风险,同时突出了暴雨对城市交通设施安全的影响;(3)风险区划结果基本反映了北京市暴雨灾害的潜在风险,北京暴雨洪涝灾害防御的重点区域应放在风险较高的三个区域。 相似文献
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利用GIS的空间分析技术, 可以将分析对象的最小单元细化到具体的地理单元上, 从而提高空间分析精度。雪灾分析中危险度函数的建立, 可以实现雪灾的综合分层次预警评估。应用地理信息系统 (GIS) 和遥感 (RS) 技术, 沿用前人研究的降水量与积雪深度关系成果, 定义了青海高原雪灾畜牧业生产危险度函数和社会经济危险度函数, 并建立了青海高原天气学雪灾预警模型和遥感雪灾预警模型, 对青海高原雪灾进行分层预警, 以期明确各地区雪灾发生的机理, 提高雪灾预测精度, 有针对性地提出减灾防灾措施。结果表明:该模型可以快速、准确地实现高原雪灾预警, 在一定程度上提高了青海高原雪灾的预警能力。 相似文献
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基于实际灾情的青海高原雪灾等级(评估)指标研究 总被引:1,自引:0,他引:1
利用1951—2008年青海高原雪灾实际灾情资料,通过统计计算各年份雪灾造成的牲畜死亡率,并进行排序,参照了计算SPI(标准化降水指数)不同等级干旱在全部干旱中所占比例的过程,确定了不同雪灾等级的阈值,制订了基于实际灾情的雪灾指标。并对几次典型雪灾过程进行评估检验,结果表明:本研究确定的雪灾等级与DB63雪灾标准基本一致。在青海高原牧区,用雪灾造成的实际牲畜死亡率来确定雪灾等级指标,评估雪灾受灾程度,是一种较为科学和具有很好的现实指导意义的新方法。 相似文献
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利用1961—2004年青海省海西东部和环青海湖地区地面气象观测资料和北半球500 hPa高度场网格点资料, 整理了地表积雪序列和雪灾年表, 并对积雪的年代际变化特征和雪灾发生的机理及其成因进行了研究。结果表明:海西东部和环青海湖地区出现区域性雪灾的几率为15.9% (7/44), 而出现局部雪灾的几率仅为9.1% (4/44)。海西东部和环青海湖地区近44年来冬季累计积雪量的缓慢增加易形成雪灾和低温冻害。造成该区域主要降水的影响系统是高原槽、蒙古槽和高原低涡, 若后冬至春季北半球500 hPa极涡中心偏向西 (东) 半球, 青藏高原与我国东部沿海地区高度距平场形成“西低东高 (西高东低)”的距平分布型时, 海西东部和环青海湖地区容易出现多 (少) 雪年。 相似文献
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徐羹慧 《沙漠与绿洲气象(新疆气象)》2005,28(3):1-3,6
应用灾害学研究的基本观点,继续对近十年来我国牧区雪灾防御体系建设中雪灾成因、监测、预报、预防、救援,尤其是对监测评估、暴雪和强降雪阶段预测预警、雪灾防御综合系统等技术的新进展进行综合分析与评估,并预测在我国重要战略机遇期雪灾防御技术面临的形势和发展趋势。 相似文献
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