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自然灾害风险地图中的制图综合研究——以点状承灾体为例 总被引：3，自引：1，他引：2
为提高多尺度灾害风险地图表达中高风险区承灾体的准确、有效、快速识别,基于灾害风险理论,运用地理学规律,在GIS等技术支持下,结合数据挖掘和空间分析技术,探讨了在尺度转换过程中点状承灾体的制图综合问题,并结合承灾体自身及在灾害系统中的属性特征,抽象概括了点状承灾体在灾害地图中的制图综合类型,即重要性综合、特殊性综合、邻近性综合、条件性综合、完整性综合、随机性综合。针对每一种综合类型,给出了可能的灾害情景假设及制图综合方法,并进行了技术实现及可视化表达。结果表明,基于上述6种类型的点状承灾体制图综合,不仅有效解决了尺度转换过程中的数据冗余问题,而且还能准确反映出特定孕灾环境下高风险区承灾体的空间分布,同时也为灾害风险地图的制图综合提供一种新的思路。本研究为区域灾害风险识别、风险防范与管理提供理论与技术支持,进而为区域的防灾减灾提供科学依据。 相似文献
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在地理学与地图学的基础上,从灾害系统的角度,探讨了图层约束(LC)和道格拉斯-普克(DP)相结合的线状地图自动综合问题。以铁路线为例,构建了基于地震长期烈度区划、滑坡危险性、泥石流灾害活动程度、多年平均最大积雪深度、水灾频次、沙尘暴年最大日数和湖泊分布等图层信息的约束源数据库,结合铁路密度与综合致灾强度风险矩阵,实现了分区、分段铁路承灾体的自动综合,揭示了多尺度下铁路密度分布的区域规律。 相似文献
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基于EPIC模型的黄淮海夏玉米旱灾风险评价 总被引：10，自引：1，他引：9
玉米是中国最主要的粮食作物之一,因其较高的需水量,受气候影响,极易遭受旱灾。因此,以黄淮海夏播玉米区为例,从风险的角度进行玉米旱灾评价,对于农业旱灾预警和保障国家粮食安全具有重要的现实和指导意义。在全面收集研究区气象、土壤、土地利用、农气观测等资料的基础上,基于农业旱灾风险评价的概念框架“致灾因子危险性H评价(Hazard)-承灾体脆弱性曲线Vc 评价(Vulnerability Curve)-作物减产风险性R评价(Risk)”,引入基于物理过程的作物模型EPIC (Erosion Productivity Impact Calulator),采用作物模型模拟和数字制图等技术,分别从全生育期和分生育期角度,对黄淮海夏播玉米区玉米旱灾风险的时空分布进行了定量评价。结果表明：在2、5、10 和20 年一遇致灾水平下,黄淮海夏播玉米区玉米旱灾减产风险总体呈现出从西北向东南方向递减的趋势,这主要由气候环境和下垫面的地形地貌条件所决定。20 年一遇水平时,产量损失风险的高值区(R ≥ 0.5) 集中分布在冀北高原山地和山东省中南部地区,占黄淮海夏播玉米区玉米总面积的7.63%。黄淮海夏播玉米区成灾风险较高的生育期：拔节期-抽雄期、抽雄期-乳熟期、乳熟期-成熟期应加强防范。研究可为高风险区和高风险时段的玉米旱灾风险防范提供理论依据和科技支撑。 相似文献
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