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暴雨综合影响指标及其在灾情评估中的应用 总被引：13，自引：5，他引：8
利用广东省86个站1951～2006年的气象资料、地理信息资料和灾情等,对暴雨的致灾因子、综合影响指标及其在灾情评估中的应用进行了研究。结果表明,暴雨的致灾因子包括降雨量、暴雨强度、降雨持续时间、灾害影响面积等指标中的11个因子,这些因子之间相关显著。利用主成分分析对11个致灾因子进行综合简化,得到了一个物理意义清晰,且方差占总方差大部分的暴雨综合影响指标。根据暴雨综合影响指标,分级评判暴雨的影响程度,可以实现对暴雨灾情的灾后快速评估和预评估。 相似文献
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一种简化的暴雨灾害风险及影响评估方法和应用研究
——以京津冀“7·21”暴雨事件为例 总被引：3，自引：2，他引：1
文章综合考虑中国区域范围内降雨时空分布特征以及地理地貌等特征,将全国降雨区划分为4大类,在此基础上,得出不同降雨类区暴雨致灾因子的强度等级评定方法;同时,研究确定了与暴雨灾害密切相关的地形高程、高程标准差、河网密度、土壤类型等环境脆弱性影响要素,并对各类要素分别进行了分级评定;将各类环境脆弱性影响要素结合暴雨致灾因子要素,运用加权求和方法建立了暴雨灾害综合风险评估模型;并结合GIS技术,将城市、农村人口分布情况、用地等数据叠加到风险分布格局中,最终分析得出不同风险等级下影响的城市和农村人口数量、土地面积等内容。该评估模型相较于以往其他暴雨风险评估模型,其适用范围更广,可以适用于全国范围内的任意区域暴雨灾害风险评估;实时评估业务能力更强,将该模型结合降雨实况资料或预报资料可以对全国任意区域降雨灾害综合风险进行事后、跟踪评估或预评估;评估对象更有针对性,结合GIS技术,可以针对得出的风险分布结果分别给出不同风险等级范围内的承灾体受影响的定量评估结果。 相似文献
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暴雨灾害风险及其对农业影响的评估 总被引：1，自引：0，他引：1
综合考虑降雨区域类型、发生强度和持续时间,确定了暴雨灾害致灾因子的综合强度分级标准;将地形高程、高程标准差、河网密度等环境脆弱性要素结合暴雨灾害致灾因子,建立暴雨灾害风险评估模型,并进行分级评估;应用GIS将农业易损性指标叠加到暴雨灾害风险区划中,得到不同等级风险下农业受影响的程度。以"7·21"暴雨为例,进行模型的应用及检验分析,结果表明:降雨量最大的葫芦岛大部、丹东宽甸县暴雨灾害风险等级为极高;致灾因子危险等级相同时,辽宁中部平原地区较辽西、辽东丘陵地区暴雨灾害风险等级高;农业易损性较高的沈阳大部、鞍山北部、丹东局部、锦州大部、铁岭部分、葫芦岛大部地区农业受灾较重。评估结果与事实灾情较一致。 相似文献
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从致灾因子角度,通过系统分析暴雨与其造成的灾害损失之间的关系,提取致灾关联度较高的暴雨因子,采用正态分布概率密度函数和最小距离法,建立区域性暴雨强度评价模型。在此基础上,通过分析历史暴雨个例之间灾害损失的相似性,采用类比法,建立了湖北5—9月暴雨灾害损失定量预估模型。2008—2009年的试验结果表明,类比法可作为暴雨灾害定量损失预估的实用方法。 相似文献
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建立可监测、可预报的雨涝危险性指数与暴雨洪涝受灾人口的关系模型,对暴雨洪涝灾前、灾中、灾后人口受灾情况快速评估具有重要意义。以湖北省为例,利用小时降水、日最大降水量、累积降水量与暴雨持续天数等气象资料以及水系、高程等孕灾环境资料,构建了雨涝危险性指数。结合历史洪涝受灾人口资料,建立基于雨涝危险性指数的暴雨洪涝受灾人口灾损曲线。按照重现期划分雨涝危险性等级,并通过计算不同重现期雨涝危险性指数的致灾阈值,建立危险性等级与受灾人口的定量关系模型。结果显示:(1)湖北省暴雨高危险区主要位于江汉平原以东,其次是鄂西南南部、江汉平原南部。(2)通过历史暴雨过程受灾情况比较,包含小时雨量和孕灾环境的雨涝危险性指数更能呈现暴雨过程的受灾程度。(3)湖北省暴雨洪涝受灾人口与雨涝危险性指数呈幂函数关系,年及暴雨过程实际受灾人口与拟合受灾人口的相关系数分别达0.800和0.891。(4)利用5 a、10 a和20 a三个重现期将雨涝危险性指数划分为三个等级,当雨涝危险性指数超20 a一遇时,预计受灾人口将达12万人以上。 相似文献
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选取1981—2018年影响广西且灾情记录比较完整的86个台风样本,基于台风灾害伤亡人数、直接经济损失划分灾情等级,选取致灾因子,利用遗传算法与神经网络相结合的方法建立广西台风灾害评估模型。结果表明：选取的台风灾害致灾因子与台风灾情等级之间具有显著的相关性,构建的遗传—神经网络集合预报模型对台风灾情预估效果较好,训练样本拟合一致率为86.1%,测试样本预报准确率为71.4%,其中严重和较重的台风灾情等级预报结果与实况基本一致,较轻等级的预报准确率达83.3%。 相似文献
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广东暴雨强度大、范围广、季节长,造成的灾害重、影响大。为合理、定量地评估广东暴雨洪涝过程强度及其损失,基于1994—2018年广东致灾暴雨过程和相应灾情资料,构建了广东暴雨过程综合强度评估模型和灾情指数模型,并采用百分位数法进行暴雨强度和灾情等级划分,以第60、第80、第90和第95百分位数为临界阈值,分别将致灾暴雨过程强度和灾情划分为弱(1级)、较弱(2级)、中等(3级)、较强(4级)、强(5级)和微灾、小灾、中灾、大灾、巨灾5个等级,进而分析了不同强度等级暴雨过程可能造成的人口、农作物、房屋和经济等承灾体损失。结果表明:(1)1994—2018年间,广东各等级致灾暴雨过程主要出现在4—9月的汛期,5—7月尤其多,要特别注意防御;(2)致灾暴雨过程强度等级与各类承灾体灾情指数存在显著正相关关系:随暴雨强度的增强,倒塌房屋数呈指数增长,受灾人口、死亡人数、农作物受灾面积和直接经济损失呈线性增长;(3)平均而言,当暴雨强度达到强(5级)等级时,受灾人口、死亡人数、农作物受灾面积、倒塌房屋数和直接经济损失标准分别约为187.19万人、22人、10.52×10^4 hm^2、1.12万间和13.07亿元。 相似文献
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2016年9月28日,台风"鲇鱼"造成的强降水在浙江和福建引发多起地质灾害,造成严重人员伤亡和财产损失。利用中国气象局气象灾害管理系统和中国地质环境监测院提供的灾情资料,结合加密自动站降水观测、多源降水预报、承灾体脆弱性和暴露度等信息分析致灾因子,定量检验中央气象台地质灾害气象风险模型性能,并对格点化定量降水预报产品使用进行了讨论。结果表明:降水是本次地质灾害过程的主要致灾因子;国家级地质灾害气象风险预警产品命中率和漏报率分别为67.8%和11.1%,各项定量检验指标均优于客观模型;第二代中央气象台地质灾害气象风险模型预报命中率高于第一代模型的原因可能是其引入了高分辨率的地理学信息,第一代模型在地质灾害易发区出现特大暴雨时,有直接预报最高风险等级的缺陷,此外两代模型均存在明显空报现象;格点化定量降水预报产品能定点、定量地预报降水,相比主观降水等级落区预报更适用于地质灾害气象风险预警业务,但使用时需要注意其可能在一些地形复杂区域存在局限性。本检验结果只是针对一次台风过程得出的,还需要更多的个例分析和统计检验以确定结论是否具有普遍规律。 相似文献
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基于自然灾害形成机理及风险评估原理,利用济南市长清区气象数据、自然地理和社会经济等数据,建立起致灾因子危险性、孕灾环境敏感性、承灾体易损性和防灾减灾能力4个评价指标,采用加权综合评价法和层次分析法,借助GIS空间分析技术,对暴雨灾害风险性进行评价和等级划分,并绘制出长清地区暴雨灾害综合风险区划图。结果显示:长清区暴雨灾害综合风险性分布空间性强,无明显的地域分布界限,东部高于其它地区。暴雨灾害高综合风险区分布面积较为分散且最小,占全区总面积的14.60%;中综合风险区主要分布在高综合风险区的外围,占全区总面积的30.31%;轻、低综合风险区分别占全区总面积的20.72%和34.37%。 相似文献
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强降水极易造成暴雨灾害,尤其是突发性强的短时强降水,动态监测、影响评估和风险预估是灾害防御的重要手段。但目前气象服务业务中,强降水的定量评估和风险预估还是以天为单位,现代气象服务精细化的需求迫切要将时间分辨率提升至小时尺度。本文利用1951—2018年国家气象观测站小时降水观测资料,从小时尺度界定站点、大区域、小区域降水过程的辨识方法。基于改进的降水过程综合强度评估方法,在概率密度分布的基础上,重新划分了极端、特强、强、较强、中等五个等级的降水过程综合强度指数。检验论证显示,基于小时分辨率降水过程的自动提取和评估方法合理,具有可操作性,能够对过程性降水、短时降水过程动态评估和预评估,可实时支撑气象服务业务,提升气象防灾减灾能力,也为后续开展短时强降水影响评估和风险预估建立基础。 相似文献
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利用1961—2019年新疆86县(市)暴雨山洪灾害的5个灾情要素数据(死亡人数、倒塌房屋数、倒塌棚圈数、牲畜死亡数量、农作物受灾面积),采用比值权重法和无量纲化线性求和方法构建暴雨山洪灾害灾损指数,根据灾损指数的不同阈值范围将暴雨山洪灾害定量划分等级,并分析其时空分布特征。结果表明:(1)新疆暴雨山洪灾害主要出现在伊犁州、阿克苏地区和喀什地区,其中伊犁州伊宁县、巩留县、霍城县和尼勒克县最重,伊犁州暴雨山洪的致灾危险性与其暴雨日数分布有很好的一致性。(2)新疆暴雨山洪灾害发生具有很强的季节性,在夏季6—8月危害性最大,其中灾害出现次数和死亡人数均在7月最多(与降水相关性最大)。(3)近59 a来新疆暴雨山洪灾害的强度呈上升趋势,年灾损指数随时间呈线性增长趋势,暴雨山洪灾害的强度在20世纪80年代中期明显增加,其年际变化与3—10月降水量、大雨日数、暴雨日数密切相关。 相似文献
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利用山东省123个国家地面气象观测站1961—2019年逐日、逐小时降水量资料,在定义区域性暴雨事件的基础上,选取最大过程降水量、最大日降水量、最大1 h降水量、暴雨站数和过程持续时间作为评估指标,构建山东省区域暴雨事件和单站暴雨事件综合强度评估模型。针对判别出的545次区域暴雨事件,进行时空特征分析。结果表明,山东省区域暴雨事件发生次数呈现波动变化、缓慢下降趋势,但平均综合强度呈现缓慢上升趋势,且2011年以来上升趋势显著。区域暴雨事件集中发生于7、8月,其中以7月发生次数最多,8月平均综合强度最高。降雨中心主要分布于半岛东部和鲁南地区,不同时段分布配置略有不同,但差别不大。历史回算结果与灾情记录一致性较高,以台风"利奇马"暴雨过程为例,通过分县灾情验证表明暴雨事件综合评估模型评估结果较为合理,尤其对历史重大暴雨事件吻合效果理想。 相似文献
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四川盆地是我国夜雨发生频次最高的地区，夜间暴雨是夜雨中可致灾并加剧防范难度的一类特殊气象灾害，但以往对四川山地夜间暴雨精细特性的相关研究较少。利用四川省2010—2019年2 165个国家及区域气象站逐小时降水资料，分区统计了四川暖季（5—9月）暴雨日夜间降水占日降水量的比例、夜间暴雨频次和夜间平均暴雨强度的基本特征，并通过趋势分析和地理加权回归等统计方法，分析了其空间分布及其与海拔高度的关系，获得以下结果：（1）四川暴雨日夜间降水占日降水量比例呈现自南向北递减的趋势，以海拔2 800 m为分界，表现为随海拔高度升高呈先增大、后减小的垂直分布特征，川西南山地与其他山地区域整体上升的变化趋势明显不同。（2）夜间暴雨频次较多的测站沿川西与川西南山地陡峭地形呈线性分布，夜间暴雨频次随海拔高度升高总体呈现减小的特征，川西山地和川西南山地的频次最大值分别出现在海拔800 m和500 m。（3）四川夜间平均暴雨强度整体随海拔的升高而减小，大值区主要位于川西山地和川东北山地，海拔700 m高度处的峰值强度主要由川西山地贡献。（4）川西山地夜间暴雨特征呈次数较多且每次强度大，川西南山地夜间暴雨为次数多但单次降水量较小，而川东北夜间暴雨的强度较大但次数较少。以上结果有助于深化对山地夜间暴雨精细特征的认识。 相似文献
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利用1961-2012年吉林省逐日降水资料、暴雨灾情资料、逐年GDP和人口资料采用灰色关联度分析方法建立重大暴雨过程指数及灾损指数,利用相关分析法对重大暴雨过程造成损失的影响因素进行探讨,采用多元回归法建立重大暴雨过程影响损失评估模型,并进行拟合和试评估检验。结果表明：吉林省重大暴雨过程造成的损失与前7 d雨量及重大暴雨过程指数相关显著;利用前7 d雨量和重大暴雨过程指数建立的影响损失评估模型拟合和试评估效果均较好,可在实际业务中应用;由于在重大暴雨过程发生前,评估因子就可获得,因此,可以对其灾害损失进行定量预评估,在实际业务中指导意义较大。 相似文献
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根据天津市静海区18个乡镇2009—2018年逐时降水量,以及社会经济、地理地形、水利设施等数据,结合历史受灾信息,分别对静海区的暴雨致灾因子危险性、孕灾环境敏感性、承灾体易损性及防灾减灾能力进行分析,采用GIS技术和统计方法多因子叠加,综合得出静海地区暴雨灾害风险精细化评估和区划。研究发现,静海区北部区域以及南部中旺镇及其周边风险较高,而静海地区中部的风险较低;暴雨灾害高风险区主要分布在致灾因子敏感性、承灾体易损性较高而防灾减灾能力较低的静海镇和梁头镇及其周边,应加强防灾减灾设施建设。 相似文献
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选取2016—2020年朔黄铁路沿线40套自动气象站降水资料，结合周边国家站区域站近15年资料、行政区县地理信息、社会经济信息等，基于ArcGis技术，采用层次分析法等方法，从暴雨灾害的致灾因子危险性、孕灾环境敏感性、承灾体易损性3类因子构建了朔黄铁路暴雨灾害风险区划模型，并绘制了朔黄铁路暴雨灾害综合风险区划图。结果表明：朔黄铁路沿线暴雨灾害风险划分为高、次高、中、低4个等级，整体呈东部高于西部；4个高风险段与朔黄沿线各工务段收集的暴雨高发信息基本一致，该研究成果对于朔黄铁路暴雨灾害预报预警具有较好的参考作用。 相似文献