黑龙江省暴雨洪涝灾害风险区划
中国农业气象（Chinese Journal of Agrometeorology）2012，33（4）：623－629
doi：10．3969/j．issn．1000－6362．2012．04．022
黑龙江省暴雨洪涝灾害风险区划*
张洪玲，宋丽华，刘赫男，徐永清
（黑龙江省气候中心，哈尔滨150030）
摘要：以黑龙江省81个气象台站1961－2008年的逐日降水数据、社会经济资料、地理信息数据以及灾情数据为基础，运用GIS技术，对黑龙江省暴雨洪涝灾害的致灾因子危险性、孕灾环境敏感性、承灾体易损性等评价因子进行综合分析，采用加权综合分析法以及GIS中自然断点分级法，构建了暴雨洪涝灾害风险评估模型，将黑龙江省划分为高、次高、中等、次低和低5个等级风险区。结果表明，黑龙江省暴雨洪涝灾害风险呈“东西高－南北低”的分布，松嫩平原大部、三江平原北部和南部地区处于高－次高风险区，哈尔滨西北部、大庆东南部、绥化北部和西部以及鹤岗中部地区，属于高风险区；而大兴安岭地区和东南半山区处于低－次低风险区，发生暴雨洪涝灾害的几率较低。灾情验证结果表明，实际灾情的高值－次高值分布与风险区划结果基本符合，风险区划模型具有较高的实际应用价值和研究意义。
关键词：暴雨洪涝；GIS；风险区划；致灾因子危险性；孕灾环境敏感性；承灾体易损性
中图分类号：S166文献标识码：A
Risk Zoning of Flood and Waterlog in Heilongjiang Province
ZHANG Hong-ling，SONG Li-hua，LIU He-nan，XU Yong-qing
（Climate Center of Heilongjiang Province，Haerbin150030，China）
Abstract：Based on daily precipitation date，socio－economic data，GIS data and historical disaster data，the authors analyzed the fatalness of disaster－inducing factors，sensitivity of disaster－forming environments and vulnerability of disaster－bearing bodies by using GIS method.Then the model of risking valuation was built with the method of weighted synthesis evaluation and natural breakpoint classification method of GIS.Risk zoning charts of flood and waterlog in Heilongjiang province was painted and was divided into five hierarchies：high，less high，medium，less low and low.The results showed that risk of flood and waterlog presented high in the east and west areas but low in the north and south.Most area of Songnen plain，north and south of Sanjiang plain and the central of Hegang belonged to high risking zone，especially north－west of Haerbin，south－east of Daqing，north and west of Suihua，the central of Hegang.Daxinganling area and southeast semi mountainous belonged to low－less low risking zone and where the probability of occurrence also low.Actual disaster results were matched with risking zone，especially the distribution of high low high areas.
Key words：Flood and waterlog；Geographical Information System（GIS）；Risk zoning；Fatalness of disaster－inducing factors；Sensitivity of disaster－forming environments；Vulnerability of disaster－bearing bodies
暴雨洪涝灾害是黑龙江省主要的自然灾害之一，给当地经济特别是农业生产及生态环境带来很多不利影响，尤其是在全球气候变暖的大背景下，极端降水事件的发生频率增加，易灾暴雨也频繁发生，1998年松嫩流域发生特大洪水，受灾农田483万hm2，直接和间接经济损失600亿 800亿元；2004年5月，东部和北部地区发生大暴雨，土壤偏涝面积达近10a 来的最大值；2005年6月，暴雨致沙兰镇发生特大洪灾，直接经济损失2.8亿元；2006年7月，黑河发生大暴雨，导致农业直接经济损失1.61亿元；2008年7
*收稿日期：2012－02－29
基金项目：中国气象局2009年业务建设项目“暴雨洪涝灾害风险区划研究”
作者简介：张洪玲（1979－），女，黑龙江人，硕士生，工程师，研究方向为气候资源开发利用及GIS技术应用。
E-mail：zhanghongling0469@163．com
中国农业气象第33卷
月，桦南、嫩江和讷河等地遭强降雨袭击，农业直接经
济损失5563万元；2009年6月，
讷河和龙江等地的农作物因暴雨致灾绝收面积达11538hm 2
，直接经济损
失3736万元。在暴雨洪涝灾害增多的背景下，对黑龙江省暴雨洪涝灾害进行风险区划和综合评估显得非常必要。
灾害的风险区划是自然灾害风险管理的一个重要方面［1］
，准确合理的风险区划结果对防灾减灾以及社会经济的可持续发展有着重要意义，而GIS 的广泛运用，使风险区划水平得到很大程度的提高。在此基础上，国内很多专家学者针对不同区域，进行过暴雨洪涝灾害风险区划、风险评估的研究，并取得了多项成果
［2-9］
，实现了暴雨灾害风险量化空间分析。但是，针
对黑龙江省的相关研究报道较少。本文拟将自然灾害
风险指数评估方法与GIS 空间分析相结合，综合考虑致灾因子危险性、孕灾环境敏感性以及承灾体易损性3
个评价指标［10-17］
，构建暴雨洪涝灾害各评价因子和综合风险评估模型，
实现黑龙江省区（县）级暴雨洪涝灾害风险区划，以期为黑龙江省防灾减灾工作提供依据。
1
资料与方法
1.1
资料来源
黑龙江省81个气象台站1961－2008年的逐日
降水资料来自黑龙江省气象信息中心；基础地理信息资料为2008年中国气象局下发的黑龙江省1?5万地形数据、行政边界图、水系数据等；社会经济数据包括以县（区）为单位的行政区域土地面积、年末总人口、耕地面积、国民生产总值等数据，来自2008年黑龙江省统计年鉴；灾情数据为黑龙江省气候中心收集整理的1984－2007年以县（区）为单元的暴雨洪涝灾情普查数据。黑龙江省地区分布见图1
。
图1
黑龙江省分区图
Fig.1
The geographic districts of Heilongjiang province
1.2
研究方法1.2.1
归一化方法
暴雨洪涝灾害的危险性（VE ）、
敏感性（VH ）、易损性（VS ）3个评价因子又各包含若干个指标，为了消除指标量纲和数量级的差异，对每个指标进行归一化处理，方法为
D ij =0.5+0.5?
A ij －min i
max i －min i
（1）
式中，
D ij 是j 区第i 个指标的归一化值，A ij 是j 区第i 个指标值，min i 和max i 分别是第i 个指标值中的最小值和最大值。
1.2.2加权综合评价法
综合考虑各个具体指标对评价因子的影响程度，把各个具体指标的作用大小综合起来，用一个数量化指标加以集中，
即V j =
∑n
i =1
（W i ·D ij ）（2）
式中，
V j 是评价因子的总值，W i 是指标i 的权重，
D ij 是对于因子j 的第i 个指标的归一化值；n 是评价指标个数。权重W i 可由各评价指标对所属评价因
子影响的重要程度、专家意见、当地实际情况三者结合、讨论确定。1.2.3百分位数法
百分位数是一种位置指标，常用于描述一组样本值在某百分位置上的水平。将一组数据从小到大排序，并将全部数据分成100等份，以第几百分位数来反映某数值在整个数据中的分布位置。多个百分位结合使用，可以更全面描述资料的分布特征。百分位数的计算为
^Q i （p ）=（1－γ）X （j ）+γX （j +1）j =int ［p ?n +（1+p ）/3］γ=p ?n +（1+p ）{
/3－j
（3）
式中，^Q i
（p ）为第i 个百分位值，X 为升序排列后的样本序列，p 为百分位数（用小数代入，如p =80%，取0.8）；n 为序列总数；j 为对应百分位数p 的序列数［7］；int 为取整函数，返回值为向下舍入最接近的整数。1.2.4自然断点分级法
自然断点分级法是用统计公式来确定属性值的自然聚类
［7，11］
。公式的功能就是减少同一级中的差
异、增加级间的差异，方法可用GIS 软件自带的功能
实现。
1.2.5区划方法
以黑龙江省降水资料、社会经济资料、地理信息
·
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第4期张洪玲等：黑龙江省暴雨洪涝灾害风险区划
数据以及灾情数据为基础，运用GIS空间分析技术，对全省暴雨洪涝灾害的致灾因子危险性（VE）、孕灾环境敏感性（VH）、承灾体易损性（VS）3个评价因子进行综合分析，采用专家打分和加权综合分析法以及自然断点分级法，构建暴雨洪涝灾害风险指数模型，即
FDRI=VE we·VH wh·VS ws（4）
式中，FDRI为暴雨洪涝灾害风险指数，其值越大，则灾害风险程度越大；we、wh、ws是各评价因子的权重，根据专家打分确定。
根据灾害风险指数分布，将黑龙江省暴雨洪涝灾害风险按5级分区划分，即高风险区、次高风险区、中等风险区、次低风险区和低风险区，并绘制黑龙江省暴雨洪涝风险区划图。
2结果与分析
2.1区划指标体系及其模型构建
2.1.1致灾因子危险性
（1）致灾因子分析
降水致灾主要表现为降雨强度大，冲毁农田水利设施，造成房屋倒塌等；累积雨量大，积水难排，形成内涝。因此，暴雨洪涝灾害危险性用暴雨强度和暴雨强度频次表征。
（2）各暴雨过程强度分级
中国气象局规定的暴雨标准为日降水量≥50mm。以连续降水日划分为一个过程，并要求该过程中至少一天的降水量达到或超过50mm，一旦出现无降水则认为该过程结束，最后将整个过程的降水量累加。
统计历年各气象台站1、2、3、…、10d（含10d以上）暴雨过程降水量，将所有台站的过程降水量作为一个序列，建立不同时间长度的10个降水过程序列。
利用百分位数法，将暴雨过程强度分为5个等级，过程降水量序列中60% 80%百分位值对应为1级，80% 90%百分位值对应为2级，90% 95%百分位值对应为3级，95% 98%百分位值对应为4级，大于等于98%百分位值对应为5级，分别计算1961－2008年全省不同过程降水量序列的各级阈值，作为5个级别的临界致灾雨量（表1）。
表11961－2008年暴雨过程降水量的分级标准（mm）
Table1Grading standard of precipitation during a torrential rain process from1961to2008
暴雨天数Days of torrential rain（d）1级（mm）
1st level
2级（mm）
2nd level
3级（mm）
3rd level
4级（mm）
4th level
5级（mm）
5th level
165758697109 27691104115134 387108127145159 493115131142161 5103125152167178 6113127140154184 7140160173197229 8137153169194207 9139157168178197≥10171217265304335
（3）各级暴雨强度频次统计
针对1961－2008年全省每个台站，利用不同等级的不同暴雨过程的临界致灾雨量（表1），计算出各等级暴雨过程历年出现的次数，将同一等级所有暴雨过程出现次数的每10年平均值作为该台站该等级的暴雨强度频次，该台站的综合暴雨强度频次为各等级暴雨强度频次之和，进而得到全省各级暴雨强度频次以及综合暴雨强度频次分布图（图2）。由图可见，黑龙江省各级暴雨强度频次的空间分布不很一致，1级暴雨强度频次（图2a）的高值区主要位于松嫩平原、双鸭山中部以及鸡西中部，平均每10a发生0.95 1.70次；2级高频次的暴雨强度集中在哈尔滨中部、鹤岗中部以及鸡西东部（图2b），平均每10a发生1.40 2.12次；3级暴雨强度频次较高区域主要在伊春东南部、三江平原西部、绥化南部、哈尔滨北部以及鸡西东部（图2c），频次为0.90 1.5次/10a；4级的强度频次高值区分布与2级相似（图2d），集中在哈尔滨中部以及鹤岗中部，同时黑河中部以及齐齐哈尔西部也较高，频次为0.85 2.20次/10a；5级暴雨的高发区则在绥化西北部、伊春西南部、鹤岗中部以及哈尔滨中部地区（图2e），为2.20 3.4次/10a。
·
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中国农业气象第33卷
总体来看，综合暴雨强度频次（图2f ）在省北部、东南半山区、三江平原西部以及大庆中部地区相对较少，属于暴雨低发区域；省中部地区的频次相对较高，
为4.9次/10a 以上，属于暴雨多发地区；鹤岗南部以
及哈尔滨中部地区的综合频次最高，为5.8 8.3次/10a ，属于暴雨高发地区
。
图2
1961－2008年黑龙江省各级及综合暴雨强度频次的空间分布（次/10a ）
Fig.2
Spatial distribution of frequency （times /10year ）occurred torrential rain process of each level intensity in
Heilongjiang from 1961to 2008
（4）致灾因子危险性指数
根据暴雨强度等级越高，对洪涝形成所起的作用越大的原则，确定降水致灾因子权重，将各等级暴雨强
度频次归一化后，
1 5级的暴雨强度频次权重分别取作1/15、2/15、3/15、4/15、5/15，利用式（2）进行加权平
均，计算致灾因子危险性指数，然后按5个等级危险区（高、次高、中等、次低、低）进行区划，结果见图3a 。2.1.2孕灾环境敏感性
孕灾环境是指气象危险性因子、
承灾体所处的外部环境条件，如地形地貌、水系、植被分布等。从洪涝形成的背景和机理分析，孕灾环境主要考虑地形、水系这两个因子对洪涝灾害形成的综合影响。高程越低、地形起伏越小越容易发生洪涝灾害；河网越密集、距离
水体越近的地方，发生洪涝灾害的危险程度越高［9］
。
根据黑龙江省实际情况，地形因子的影响通过高
程及高程标准差［18］
的不同组合值来体现（表2），表2中地形高程数据采用中国气象局1?5万高程数据，高程标准差则通过GIS 软件以该数据为基础计算得出；
水系因子的影响通过河网密度值［9］
来体现，河网密度值采用中国气象局1?5万河流数据在GIS 中计算得
到。将地形因子和水系因子归一化处理后，
各取权重为0.5，利用式（2）加权综合评价计算得到孕灾环境
的敏感性指数分区，结果见图3b 。
表2
高程和高程标准差组合的赋值标准Table 2Scoring criteria of terrain factors combined by altitude
and its standard deviation
高程Altitude
高程标准差Standard deviation of altitude 一级（≤1m ）1st level 二级（1－10m ）2nd level 三级（≥10m ）3rd level 一级1st level （≤100m ）0.90.80.7二级2nd level （100－300m ）0.80.70.6三级3rd level （300－700m ）0.70.60.5四级4th level （≥700m ）
0.6
0.5
0.4
2.1.3承灾体易损性
致灾因子的危险性仅反映了暴雨可能产生的危害大小，而实际造成危害的程度还与承灾体的情况有关。
·
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第4期张洪玲等：黑龙江省暴雨洪涝灾害风险区划
同等强度的暴雨，发生在人口密集、经济发达的地区造
成的损失往往比发生在人口稀少、
经济相对落后的地区大得多。因此，选用2007年地均人口（人口/土地面
积）、
耕地面积比重（耕地面积/土地面积）和地均GDP （GDP /土地面积）作为暴雨洪涝灾害的社会经济易损性指标，将这3个指标归一化处理后，根据它们对暴雨洪涝灾害的相对重要程度和专家打分的结果，取人口密度的权重为0.4，耕地比例的权重为0.4，地均GDP 的权重为0.2，利用式（2）加权综合计算得到2007年各市（县）的承灾体易损性指数分区，结果见图3c 。2.2灾害风险区划及结果评述
2.2.1
分项评价结果
由图3a 可见，致灾因子危险性指数在黑龙江省
中部地区相对较高，在北部、东南半山区、三江平原西
北部以及大庆中北部地区相对较低，其中哈尔滨中
部、
伊春南部以及鹤岗中部地区属于高危险区；齐齐哈尔北部和西南部、绥化东北部以及哈尔滨东部地区属于次高风险区。孕灾环境敏感性指数（图3b ）呈现“东西高—南北低”的分布，这与黑龙江省地形与水系综合分布特点一致，其中高危险区域集中在三江平原北部以及东南部；次高危险性区域体现在松嫩平原大部以及大兴安岭与小兴安岭的交界处。2007年全省大部地区的承灾体易损性指数（图3c ）都处于次低区，只有松嫩平原大部以及三江平原西北部地区指数相对较高，较易受损，其中哈尔滨西北部地均GDP 最
高，
人口密度也最大，易损性指数最高，属于高易损区；齐齐哈尔东部、大庆北部以及绥化大部地区属于次高易损性区域
。
图42007年黑龙江省暴雨洪涝灾害风险区划图Fig.4
Integrated risk zoning of flood and waterlog in
Heilongjiang province （2007
）
图3
黑龙江省暴雨洪涝灾害各评价因子的风险分布
Fig.3
Spatial distribution of assessment factors of flood and waterlog in Heilongjiang province
2.2.2综合评价结果
考虑致灾因子危险性（VE ）、孕灾环境敏感性（VH ）、承灾体易损性（VS ）等3个评价因子，并征求专家意见，得到VE 、VH 、VS 的权重系数分别为0.5、0.3和0.2，代入区划模型（公式4），将黑龙江省暴雨洪涝灾害划分为高风险区、次高风险区、中等风险区、次低风险区和低风险区5个区（图4）。
整体来看，黑龙江省暴雨洪涝灾害风险有“东西高—南北低”的分布，省北部大兴安岭地区和东南半山
区的暴雨洪涝灾害风险相对低（图4），
松嫩平原以及三江平原风险相对高。其中，松嫩平原大部、三江平原
北部和南部地区处于高—次高风险区，特别是哈尔滨西北部、大庆东南部、绥化北部和西部以及鹤岗中部地
区，属于高风险区，这些区域的VE 和VS 相对较高，VH 相对较敏感，所以暴雨洪涝灾害风险相对较高；而大兴安
岭地区和东南半山区，无论是VE 、VH 还是VS ，均相对较
·
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低，所以经暴雨洪涝风险指数模型推算和区划，上述地区
处于低—次低风险区，发生暴雨洪涝灾害的几率较低。2.2.3
灾情验证
根据1984－2007年黑龙江省灾情普查数据，
得到多年平均的地均受灾人口（图5a1）、受灾耕地比重
（图5b1）和地均直接经济损失（图5c1）的空间分布
图；将区划模型（公式4）中承灾体因子VS 分别仅用地均人口、耕地面积比重和地均GDP 代替，进行单一
承灾体的灾害风险模拟，
得到与灾情对应的人口（图5a2）、耕地（图5b2）和经济（图5c2）暴雨洪涝灾
害风险区划图。通过灾情分布图和相应承灾体风险
区划图的对比可以看出，
实际情况与区划结果基本对应一致。1984－2007年，黑龙江省受灾人口的高值
区集中在松嫩平原和三江平原西部（图5a1），与对应的人口暴雨洪涝风险区划图（图5a2）基本吻合；实际
受灾耕地比重（图5b1）与对应的耕地暴雨洪涝风险区划（图5b2）分布也较一致，高值区都体现在松嫩平
原东部地区；“经济损失”要素的对比结果虽然整体上看要稍差一些（图5c1、
图5c2），但是高值—次高值区域对应较好，都在大庆和哈尔滨北部地区
。
图5
1984－2007年黑龙江省平均灾情普查数据（a1、b1、c1）和用单一承灾体指标计算的暴雨洪涝灾害风险
指数的分区结果（a2、
b2、c2）对比Fig.5
Contrast the actual disaster from 1984to 2007（a1，b1，c1）with the risk zoning according to a corresponding factor of
VS （vulnerability of disaster －bearing bodies ）（a2，b2，c2）
3结论与讨论
（1）黑龙江省各级暴雨强度频次的高值区域分
布为：1级在松嫩平原、双鸭山中部以及鸡西中部，2级在哈尔滨中部、鹤岗中部以及鸡西东部，
3级在伊春东南部、三江平原西部、绥化南部、哈尔滨北部以及鸡西东部，4级在哈尔滨中部以及鹤岗中部，5级在绥化西北部、伊春西南部、鹤岗中部以及哈尔滨中部。
综合暴雨强度频次分析，省北部、东南半山区、三
江平原西部以及大庆中部地区的频次相对较低，
省中部地区的频次相对较高，
其中鹤岗南部以及哈尔滨中部地区的综合频次最高，为暴雨高发区。
（2）整体来看，致灾因子危险性指数（VE ）在省中部地区相对较高，在省北部、东南半山区、三江平原西北部以及大庆中北部地区相对较低；孕灾环境敏感性指数（VH ）的高危险区域集中在三江平原北部以及东南部；承灾体易损性指数（VS ）只在松嫩平原大部以及
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第4期张洪玲等：黑龙江省暴雨洪涝灾害风险区划
三江平原西北部地区相对较高，其它地区均为次低区。
（3）综合VE、VH、VS及其权重，得到黑龙江省暴雨洪涝灾害风险区划，整体上呈现“东西高－南北低”的分布，高－次高风险区位于松嫩平原大部、三江平原北部和南部地区，尤其是哈尔滨西北部、大庆东南部、绥化北部和西部以及鹤岗中部地区风险最高；低－次低风险区位于大兴安岭地区和东南半山区。
（4）灾情验证结果表明，反应灾情状况的地均受灾人口、耕地面积比重和地均直接经济损失等的高值－次高值分布均能在对应的承灾体灾害风险区划上反应出来，说明本文构建的暴雨洪涝灾害风险评估模型具有较高的实际应用价值和研究意义。
黑龙江省地域辽阔、地形复杂，暴雨洪涝灾害形成复杂，影响因子众多，合理选择评价指标并赋予指标相应的权重，定量地分析洪灾风险有一定的困难，本文提出的指标模型只是作了一定探索。与相关研究的方法有所不同［8-9，11］，因资料不足，本文没有将抗灾减灾能力作为评价因子之一，只进行了无抗灾能力的风险评估，对此能力的量化指标不完善，今后将侧重此因子的引入，做出更加符合实际的暴雨洪涝灾害风险区划。
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檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲
381-384.
（上接第631页）
部分地区晚稻分蘖减少，玉米授粉受阻，棉花蕾铃脱落，重庆市部分一季稻出现“高温逼熟”现象，高温天气对果树和蔬菜以及秋花生、甘薯等旱地作物生长发育也稍有不利。晴热高温还导致农田土壤失墒加剧，江淮西部、江汉北部、江南西北部和重庆的部分地区出现阶段性干旱，致使一季稻空秕粒增加，棉花花粉活力降低、蕾铃脱落，也不利于瓜果蔬菜等生长发育。
2.3西北、华北、黄淮、西南等地部分地区出现阶段性阴雨天气，不利于秋收作物生长发育
7月下旬－8月中旬，西北地区东部、华北南部、黄淮等地降水日数有15 20d，日照时数偏少50 100h，导致部分棉花蕾铃脱落增加、品质下降，也不利于夏玉米抽雄和开花授粉。西南地区东部6月－7月中旬出现持续阴雨天气，日照时数偏少50 100h，作物光合作用较弱，营养物质积累不足，导致一季稻有效分蘖减少，玉米灌浆不充分。
2.4部分地区病虫害偏重发生，影响作物生长发育和产量形成
7月以来，东北、西北、华北等地降水频繁，部分农田土壤偏湿，适温、多雨、潮湿的气象条件导致三代黏虫在吉林、辽宁、河北等地暴发，马铃薯晚疫病也在甘肃、内蒙古等省（区）的部分地区偏重发生，但由于防控及时，且灾害多为点片发生，没有大范围连片危害现象，病虫害对秋收粮食作物产量影响总体有限。另外，江南、华南和西南的部分地区强降雨天气较多，导致稻飞虱、稻纵卷叶螟等迁飞型害虫发生和蔓延，对水稻产量形成有一定影响。
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GIS技术在气象灾害风险区划中的应用研究
GIS技术在气象灾害风险区划中的应用研究 发表时间：2020-04-09T02:18:59.873Z 来源：《学习与科普》2019年40期作者：王云亮[导读] 我国正处于社会经济高速发展的新时期，经济的进步为人们的生活带来便利的同时，却也在环境方面造成了严重的破坏. 浮山县气象局山西临汾 042600摘要：一直以来，气象灾害都会对社会经济的发展带来直接影响，同时威胁着人民的生命财产安全，是我国社会和人民生产生活的巨大威胁因素，在国家的政策号召下，针对气象灾害的风险区划工作，相关工作人员要充分借助和发挥GIS技术的优势，提高气象灾害的防范 和控制效率，提高划分气象灾害风险等级的准确性，提升工作效率。本文对GIS技术的优势进行了分析，根据气象灾害的形成条件和风险区划方法，提出了GIS技术在气象灾害风险区划中的应用。 关键词：GIS技术；气象灾害；风险区划；财产安全；控制 前言： 我国正处于社会经济高速发展的新时期，经济的进步为人们的生活带来便利的同时，却也在环境方面造成了严重的破坏，再加上受到全球性气候变化的影响，例如温室效应等全球气候变化因素，近年来我国的气象灾害现象呈现出上升趋势。因此，在气象灾害风险区划中，相关工作人员借助GIS技术，将其优势充分发挥出来，应用到气象灾害风险划分工作中，提高防灾工作效率，是新时代背景下必然的发展趋势。 一、GIS技术的优势 GIS技术是在地理空间的基础之上建立起的地理信息系统，能够实现对地理数据信息的综合性处理和显示，其中融合了多门学科的内容，是一项实时提供地理信息的现代化计算机技术，借助GIS技术，能够实现地理相关信息的获取，并且应用到社会行业的各个方面。目前的GIS技术尚未完全成熟，其中存在诸多需要改进的问题，例如标准不统一、地理数据质量较低、集成化程度不高等等，但是GIS技术目前已被广泛应用到农业、林业、灾害预警、生态环境保护等多个行业中，并且发挥了不可忽视的重要作用，而在气象灾害风险区划中，GIS技术尤其得到了更深层次的应用，GIS技术为气象灾害风险区划工作提供数据支持，提高了气象灾害风险区划中所需数据的准确性[1]。 二、气象灾害风险区划 （一）气象灾害以及气象灾害风险的形成条件 气象灾害是所有的自然灾害中非常常见的一种，气象灾害多数是由大气运动所引发，形式多种多样，包括旱灾、雷暴、山洪、沙尘暴、台风、龙卷风、冰雹、暴雨、雪灾等等，气象灾害的发生会给人类社会带来难以估计的破坏，造成不可挽回的损失，严重威胁着人们的生命安全和财产安全，作为必须要对其进行重点防范的自然灾害之一，气象灾害风险区划工作人员要加强工作力度，重点预防自然灾害发生，降低气象灾害风险。气象灾害因素加上多方面的因素影响，造成了气象灾害风险，其中人类的防灾抗灾能力也关系到气象灾害的风险程度[2]。 （二）气象灾害风险区划方法 区划气象灾害风险时，要对多个方面进行综合全面的考虑，包括致灾因子、潜在易损性等等，其中致灾因子指的是引发气象灾害相对应的气象事件，例如刮风、暴雪、降雨等，通过分析致灾因子中的几大要素，针对致灾因子的频率、强度和时间进行分析研究，能够得出致灾因子所带来的危险系数；除此之外，区划气象灾害风险时的潜在易损性，包括人类防范和抵抗灾害的能力，气象灾害损害自然环境、人类安全、社会经济的程度等等，这些都是所谓的潜在易损性，根据以上因素公式的计算，能够得出气象灾害风险指数，以此指数协助完成气象灾害风险区划工作[3]。 三、GIS技术在气象灾害风险区划中的应用 （一）冰雹灾害风险区划 在多种气象灾害中，冰雹灾害是其中相对频繁的灾害之一，发生冰雹灾害时，会对社会经济的发展和社会秩序产生直接的重大影响，因此针对冰雹灾害风险区划，要结合冰雹灾害风险形成的多种因素进行全方面的考虑。一般来说，计算冰雹的风险指数可利用公式“FDRI=VEweVHwhVSws（10-VR）wr”来完成，在这个公式当中，FDRI指的是冰雹灾害风险指数，而其中的VE、VH、VS、VR代表的是冰雹灾害风险形成的各种因素，分别是冰雹灾害环境敏感性、引致冰雹灾害因子的危险性、承灾体的易损性、承灾体的防灾抗灾能力，we、wh、ws、wr则对应代表的是以上因素的权重。根据对相关气象数据的收集，计算得出冰雹的灾害风险指数后，将GIS技术充分应用其中，根据风险的大小划分出四个不同的等级，再继续通过GIS技术，绘制关于冰雹灾害的风险区划图，最终找出冰雹灾害高风险的区域集中地。
杭州市雷电灾害风险区划及分析_刘垚
第５ ０卷２０１４年第３期 西 北 师 范 大 学 学 报（自然科学版） Ｖｏｌ．５０ ２０１４ Ｎｏ．３ Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｎｏｒｔｈｗｅｓｔ Ｎｏｒｍａｌ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ（ Ｎａｔｕｒａｌ Ｓｃｉｅｎｃｅ） 收稿日期：２０１４－０１－０６；修改稿收到日期：２０１４－０３－１９ 基金项目：科技部公益性行业（气象）科研专项（ＧＹＨＹ２０１００６００６）；江苏高校优势学科建设工程（ＰＡＰＤ） 项目；杭州市科委雷电等强对流天气风险评估项目（Ｓ２０１０２７４８ ）作者简介：刘垚（１９８７—） ，女，宁夏银川人，博士研究生．主要研究方向为农业气象与气象灾害风险评估．Ｅ－ｍａｉｌ：ｌｉｕｙ ａｏ３１４＠１６３．ｃｏｍ＊通讯联系人，男，教授，博士，博士研究生导师．主要研究方向为气象灾害风险评估．Ｅ－ｍａｉｌ：ｂａｏｙ ｕｎｘｕａｎ＠１６３．ｃｏｍ杭州市雷电灾害风险区划及分析 刘 垚１， ２，包云轩１，２＊，缪启龙１，２ ，刘 淼３，潘文卓４（１．南京信息工程大学江苏省农业气象重点实验室，江苏南京 ２ １００４４；２．南京信息工程大学应用气象学院，江苏南京 ２１００４４； ３．浙江省防雷中心，浙江杭州 ３１００２１；４．杭州市气象局，浙江杭州 ３１００２１ ）摘要：根据浙江省２００８—２０１０年ＡＤＴＤ闪电定位仪资料，首次将平均地闪强度引入雷电灾害风险评估中，结合杭州 市的人口经济影响和自然地理要素，选取地闪密度、平均地闪强度、人口密度等１６个雷电灾害风险评价指标，采用层次分析法计算各要素权重，从危险性、敏感性、易损性和防灾能力建立雷电灾害风险评估模型，分析雷电灾害的综合风险．从雷电灾害综合风险区划图可以看出，总体上雷电灾害综合风险在杭州市西南地区比较低，近海的东北地区则比较高；杭州市主城区、萧山区、余杭区、临安市和近富春江地区是雷电灾害综合风险较高的区域，低风险的区域主要在杭州中西部地区．对杭州市雷电灾害进行了灾度评价，以验证风险区划的正确性，证实区划结果与实际雷电灾害的发生具有较好的一致性． 关键词：雷电风险；地闪密度；地闪强度；风险区划 中图分类号：Ｓ ４２９ 文献标志码：Ａ 文章编号：１００１－９８８Ⅹ（２０１４）０３－００９９－０ ７Ｄｉｓａｓｔｅｒ ｄｉｖｉｓｉｏｎ ａｎｄ ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ ｌｉｇｈｔｎｉｎｇ ｈａｚａｒｄ ｉｎ Ｈａｎｇｚｈｏｕ ＣｉｔｙＬＩＵ Ｙａｏ１， ２，ＢＡＯ Ｙｕｎ－ｘｕａｎ１， ２，ＭＩＡＯ Ｑｉ－ｌｏｎｇ１， ２，Ｌ ＩＵ Ｍｉａｏ３，ＰＡＮ Ｗｅｎ－ｚｈｕｏ４ （１．Ｊｉａｎｇｓｕ Ｋｅｙ Ｌａｂ ｏｆ Ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌ Ｍｅｔｅｏｒｏｌｏｇｙ，Ｎａｎｊｉｎｇ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ，Ｎａｎｊｉｎｇ ２１００４４，Ｊｉａｎｇ ｓｕ，Ｃｈｉｎａ；２．Ｃｏｌｌｅｇｅ ｏｆ Ａｐｐｌｉｅｄ Ｍｅｔｅｏｒｏｌｏｇｙ，Ｎａｎｊｉｎｇ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｎａｎｊｉｎｇ ２１００４４，Ｊｉａｎｇ ｓｕ，Ｃｈｉｎａ；３．Ｚｈｅｊｉａｎｇ Ｌｉｇｈｔｅｎｉｎｇ－Ｐｒｏｔｅｃｔｉｏｎ Ｃｅｎｔｅｒ，Ｈａｎｇｚｈｏｕ ３１００２１，Ｚｈｅｊｉａｎｇ ，Ｃｈｉｎａ；４．Ｈａｎｇｚｈｏｕ Ｍｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌ Ｓｅｒｖｉｃｅ，Ｈａｎｇｚｈｏｕ ３１００５１，Ｚｈｅｊｉａｎｇ ，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｂａｓｅｄ ｏｎ ｔｈｅ ｔｈｕｎｄｅｒｓｔｏｒｍ ｄａｙ ｄａｔａ ｆｒｏｍ Ｈａｎｇｚｈｏｕ Ｃｉｔｙ ｄｕｒｉｎｇ １９６６ｔｏ ２０１０ａｎｄ ｔｈｅ ｌｉｇｈｔｎｉｎｇｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ｄａｔａ ｆｒｏｍ Ｚｈｅｊｉａｎｇ Ｐｒｏｖｉｎｃｅ ｄｕｒｉｎｇ ２００８ｔｏ ２０１０，ａｎｄ ｃｏｍｂｉｎｅｄ ｗｉｔｈ ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ ａｎｄ ｅｃｏｎｏｍｉｃｉｍｐａｃｔｓ ａｎｄ ｎａｔｕｒａｌ ｇｅｏｇｒａｐｈｉｃａｌ ｆａｃｔｏｒｓ，ｔｈｉｓ ｓｔｕｄｙ ｓｅｌｅｃｔｅｄ ｔｈｅ ａｐｐｒｏｐｒｉａｔｅ ｄｉｓａｓｔｅｒ ｒｉｓｋ ｅｖａｌｕａｔｉｏｎｉｎｄｅｘｅｓ．Ｔｈｉｓ ｓｔｕｄｙ ａｎａｌｙｚｅｄ ｔｈｅ ｒｉｓｋ ｏｆ ｌｉｇｈｔｎｉｎｇ ｈａｚａｒｄ ｉｎ Ｈａｎｇｚｈｏｕ Ｃｉｔｙ，ｂｙ ｔｈｅ ｕｓｅ ｏｆ ＡｒｃＧＩＳ ｓｐａｔｉａｌａｎａｌｙｓｉｓ ａｎｄ ｆｕｚｚｙ ｃｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅ ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ ｍｅｔｈｏｄ，ｄｉｖｉｄｅｄ ｉｎｔｏ ｆｉｖｅ ｒｉｓｋ ｌｉｇｈｔｎｉｎｇ ｈａｚａｒｄ，ａｎｄ ｔｈｅｎｄｒｅｗ １ｋｍ×１ｋｍ ｇｒｉｄ ｏｆ ｌｉｇｈｔｎｉｎｇ ｈａｚａｒｄ ｚｏｎｉｎｇ．Ｔｈｅ ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ ｏｆ ｌｉｇｈｔｎｉｎｇ ｄｉｓａｓｔｅｒ ｉｎ Ｈａｎｇｚｈｏｕ Ｃｉｔｙｈａｄ ｂｅｅｎ ｍａｄｅ ｔｏ ｖｅｒｉｆｙ ｔｈｅ ｖａｌｉｄｉｔｙ ｏｆ ｔｈｅ ｒｉｓｋ ｄｉｖｉｓｉｏｎ，ａｎｄ ｔｈｅ ｌｉｇｈｔｎｉｎｇ ｈａｚａｒｄ ｄｉｖｉｓｉｏｎ ｗａｓ ｃｏｎｓｉｓｔｅｎｔｗｉｔｈ ｔｈｅ ａｃｔｕａｌ ｌｉｇｈｔｎｉｎｇ ｄｉｓａｓｔｅｒｓ．Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ：ｌｉｇｈｔｎｉｎｇ ｈａｚａｒｄ；ｌｉｇｈｔｎｉｎｇ ｄｅｎｓｉｔｙ；ｌｉｇｈｔｎｉｎｇ ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ；ｒｅｇｉｏｎａｌｉｚａｔｉｏｎ 雷电灾害是一种严重的自然灾害，能够造成人 畜伤亡、建筑物损坏和电子设备受损，还可能诱发 火灾和爆炸等次生灾害［１］ ．目前对雷电灾害的研 究以雷电防护技术为主，如雷电起电机理、雷电发 ９ ９
黑龙江省暴雨洪涝灾害风险区划
中国农业气象（Chinese Journal of Agrometeorology）2012，33（4）：623－629 doi：10．3969/j．issn．1000－6362．2012．04．022 黑龙江省暴雨洪涝灾害风险区划* 张洪玲，宋丽华，刘赫男，徐永清 （黑龙江省气候中心，哈尔滨150030） 摘要：以黑龙江省81个气象台站1961－2008年的逐日降水数据、社会经济资料、地理信息数据以及灾情数据为基础，运用GIS技术，对黑龙江省暴雨洪涝灾害的致灾因子危险性、孕灾环境敏感性、承灾体易损性等评价因子进行综合分析，采用加权综合分析法以及GIS中自然断点分级法，构建了暴雨洪涝灾害风险评估模型，将黑龙江省划分为高、次高、中等、次低和低5个等级风险区。结果表明，黑龙江省暴雨洪涝灾害风险呈“东西高－南北低”的分布，松嫩平原大部、三江平原北部和南部地区处于高－次高风险区，哈尔滨西北部、大庆东南部、绥化北部和西部以及鹤岗中部地区，属于高风险区；而大兴安岭地区和东南半山区处于低－次低风险区，发生暴雨洪涝灾害的几率较低。灾情验证结果表明，实际灾情的高值－次高值分布与风险区划结果基本符合，风险区划模型具有较高的实际应用价值和研究意义。 关键词：暴雨洪涝；GIS；风险区划；致灾因子危险性；孕灾环境敏感性；承灾体易损性 中图分类号：S166文献标识码：A Risk Zoning of Flood and Waterlog in Heilongjiang Province ZHANG Hong-ling，SONG Li-hua，LIU He-nan，XU Yong-qing （Climate Center of Heilongjiang Province，Haerbin150030，China） Abstract：Based on daily precipitation date，socio－economic data，GIS data and historical disaster data，the authors analyzed the fatalness of disaster－inducing factors，sensitivity of disaster－forming environments and vulnerability of disaster－bearing bodies by using GIS method.Then the model of risking valuation was built with the method of weighted synthesis evaluation and natural breakpoint classification method of GIS.Risk zoning charts of flood and waterlog in Heilongjiang province was painted and was divided into five hierarchies：high，less high，medium，less low and low.The results showed that risk of flood and waterlog presented high in the east and west areas but low in the north and south.Most area of Songnen plain，north and south of Sanjiang plain and the central of Hegang belonged to high risking zone，especially north－west of Haerbin，south－east of Daqing，north and west of Suihua，the central of Hegang.Daxinganling area and southeast semi mountainous belonged to low－less low risking zone and where the probability of occurrence also low.Actual disaster results were matched with risking zone，especially the distribution of high low high areas. Key words：Flood and waterlog；Geographical Information System（GIS）；Risk zoning；Fatalness of disaster－inducing factors；Sensitivity of disaster－forming environments；Vulnerability of disaster－bearing bodies 暴雨洪涝灾害是黑龙江省主要的自然灾害之一，给当地经济特别是农业生产及生态环境带来很多不利影响，尤其是在全球气候变暖的大背景下，极端降水事件的发生频率增加，易灾暴雨也频繁发生，1998年松嫩流域发生特大洪水，受灾农田483万hm2，直接和间接经济损失600亿 800亿元；2004年5月，东部和北部地区发生大暴雨，土壤偏涝面积达近10a 来的最大值；2005年6月，暴雨致沙兰镇发生特大洪灾，直接经济损失2.8亿元；2006年7月，黑河发生大暴雨，导致农业直接经济损失1.61亿元；2008年7 *收稿日期：2012－02－29 基金项目：中国气象局2009年业务建设项目“暴雨洪涝灾害风险区划研究” 作者简介：张洪玲（1979－），女，黑龙江人，硕士生，工程师，研究方向为气候资源开发利用及GIS技术应用。 E-mail：zhanghongling0469@163．com
全国暴雨洪涝灾害风险普查技术规范
暴雨洪涝灾害风险区划技术规范 2009 年 2 月
目录 总则 (1) 一、定义 (1) 二、数据资料 (2) 三、暴雨洪涝灾害风险的概念框架和技术流程 (3) 四、暴雨洪涝灾害风险区划 (5) 附录1 规范化方法 (13) 附录2 加权综合评价法 (13) 附录3 百分位数法 (13) 附录4 自然断点分级法 (13) 附录5 区划等级命名 (14) 附录6 山洪灾害孕灾环境指标及防灾减灾能力指标说明 (15) 附录7 城市暴雨内涝灾害风险评估指标说明 (15) 附录8 流域暴雨洪涝灾害致灾因子危险性分析与评估 (17)
总则 气象灾害是制约社会和经济可持续发展的重要因素。我国由于地理位置、地形地貌和天气气候的特殊性、复杂性，属气象灾害多发区，气象灾害造成的经济损失占所有自然灾害经济总损失的 70%以上。由于全球气候变暖，一些极端天气气候事件的发生频率可能会增加，各种气象灾害出现频率也将会增加。因而减轻气象灾害造成的影响和损失是各级政府关心的问题，也是气象部门面临的一项重要任务。 暴雨洪涝灾害风险区划工作是基于灾害风险理论及气象灾害风险形成机制，通过对孕灾环境敏感性、致灾因子危险性、承灾体易损性、防灾减灾能力等多因子综合分析，构建暴雨洪涝灾害风险评价的框架、指标体系、方法与模型，对暴雨洪涝灾害风险程度进行评价和等级划分，借助 GIS 绘制相应的风险区划图系，并加以评述，提出相应的防御措施。本项工作是防灾减灾的一项基础工作，在减灾规划与预案制定、国土规划利用、重大工程建设、生态环境保护与建设、灾害管理、法律法规制定等方面都起着重要作用，也是科学决策、管理、规划的重要内容。 一、定义 气象灾害风险：指各种气象灾害发生及其给人类社会造成损失的可能性。 孕灾环境：指气象危险性因子、承灾体所处的外部环境条件，如地形地貌、水系、植被分布等。 致灾因子：指导致气象灾害发生的直接因子，如暴雨、干旱、台风等。 承灾体：气象灾害作用的对象，是人类活动及其所在社会中各种资源的集合孕灾环境敏感性：指受到气象灾害威胁的所在地区外部环境对灾害或损害的敏感程度。在同等强度的灾害情况下，敏感程度越高，气象灾害所造成的破坏损失越严重，气象灾害的风险也越大。
全国暴雨洪涝灾害风险普查技术规范标准
暴雨洪涝灾害风险区划技术规范 2009年2月
目录 总则 (1) 一、定义 (1) 二、数据资料 (2) 三、暴雨洪涝灾害风险的概念框架和技术流程 (2) 四、暴雨洪涝灾害风险区划 (4) 附录 1 规范化方法 (11) 附录2 加权综合评价法 (11) 附录3 百分位数法 (11) 附录4 自然断点分级法 (11) 附录5 区划等级命名 (12) 附录6 山洪灾害孕灾环境指标及防灾减灾能力指标说明 (12) 附录7 城市暴雨内涝灾害风险评估指标说明 (13) 附录8 流域暴雨洪涝灾害致灾因子危险性分析与评估 (15)
总则 气象灾害是制约社会和经济可持续发展的重要因素。我国由于地理位置、地形地貌和天气气候的特殊性、复杂性，属气象灾害多发区，气象灾害造成的经济损失占所有自然灾害经济总损失的70%以上。由于全球气候变暖，一些极端天气气候事件的发生频率可能会增加，各种气象灾害出现频率也将会增加。因而减轻气象灾害造成的影响和损失是各级政府关心的问题，也是气象部门面临的一项重要任务。 暴雨洪涝灾害风险区划工作是基于灾害风险理论及气象灾害风险形成机制，通过对孕灾环境敏感性、致灾因子危险性、承灾体易损性、防灾减灾能力等多因子综合分析，构建暴雨洪涝灾害风险评价的框架、指标体系、方法与模型，对暴雨洪涝灾害风险程度进行评价和等级划分，借助GIS绘制相应的风险区划图系，并加以评述，提出相应的防御措施。本项工作是防灾减灾的一项基础工作，在减灾规划与预案制定、国土规划利用、重大工程建设、生态环境保护与建设、灾害管理、法律法规制定等方面都起着重要作用，也是科学决策、管理、规划的重要内容。 一、定义 气象灾害风险：指各种气象灾害发生及其给人类社会造成损失的可能性。 孕灾环境：指气象危险性因子、承灾体所处的外部环境条件，如地形地貌、水系、植被分布等。 致灾因子：指导致气象灾害发生的直接因子，如暴雨、干旱、台风等。 承灾体：气象灾害作用的对象，是人类活动及其所在社会中各种资源的集合。孕灾环境敏感性：指受到气象灾害威胁的所在地区外部环境对灾害或损害的敏感程度。在同等强度的灾害情况下，敏感程度越高，气象灾害所造成的破坏损失越严重，气象灾害的风险也越大。 致灾因子危险性：指气象灾害异常程度，主要是由气象致灾因子活动规模（强度）和活动频次（概率）决定的。一般致灾因子强度越大，频次越高，气象灾害所造成的破坏损失越严重，气象灾害的风险也越大。 承灾体易损性：指可能受到气象灾害威胁的所有人员和财产的伤害或损失程度，
4气象灾害风险评估报告
重庆市巴南区石龙镇初级中学校 气象灾害风险评估报告 一、基本情况 学校位于重庆市巴南区东南部，占地面积为31640平方米，建筑面积7618平方米，最大建筑物长为44米，宽为20米，高为16米；最高建筑物长为22米，宽为7.5米，高为23米，建筑物主要包括两栋教学楼、两栋教师宿舍楼、两栋学生宿舍楼、一个厕所和一个厨房，学校弱电为两间计算机室、一间中心机房、两间多媒体教室、三间学生实验室和18间教室班班通，学校在校学生640多人，教职工人数为78人（含校园保安和食堂工作人员），学校共有13个教学班。 二、气象灾害危险性分析 学校地处海拨高度较高的山区，易出现暴雪、霜冻、浓雾、道路结冰、大风等天气，给学生的上下学造成严重不便；学校地处两面环山，本镇主要河流流经学校前方，尤其是学校对面山势较为陡峭，学校后边部分山坡曾经发生过整体推移，田径场边的护坡几乎笔直，学校前方河流狭窄，在雷雨季节，容易暴发山洪，极易引起山体滑坡、泥石流等；由于校园以从事教育教学活动为主，人群比较集中，易发生雷电事故。 三、防御气象灾害的安全气象设施建设情况 学校已建立或具有的安全气象设备设施情况如下： 1、教学楼和学生宿舍、教师住宅楼等避雷针完好。 2、建立了安全气象预警预报信息接收终端（手机短信、计算机网络等）
四、防御气象灾害保障措施 1、有具体负责气象灾害防御工作的分管领导及专（兼）职安全气象保障工作人员。 2、定期开展气象灾害防御知识宣传培训，普及气象防灾减灾知识和避险自救技能。 3、开展气象灾害风险评估分析，掌握气象灾害影响或危及的主要部位、重要设施情况。 4、建立了安全气象预警预报信息接收终端（手机短信、计算机网络等） 5、建立了安全气象专兼职人员24小时手机行政值班制度。 6、制定了防御气象灾害应急预案，按照预案要求定期举行演练，分析总结经验和不足。 7、建立了防御气象灾害工作定期检查制度，发现问题及时整改。 8、建立了防御气象灾害工作档案（包括登记接收到的气象灾害预警预报信息及处理措施、气象灾害防御工作检查记录等）。 重庆市巴南区石龙镇初级中学校 二O一二年八月二十八日
平顶山市暴雨洪涝灾害风险区划
农业基础科学现代农业科技2011年第2期 暴雨洪涝灾害是平顶山地区较频发的一种气象灾害，暴雨洪涝灾害已经严重地影响了当地的经济发展和生态环境。目前，对暴雨洪涝灾害的区划有很多方法。但由于数据获取困难，对暴雨洪涝灾害风险评估的方法掌握水平有限。该文主要从当地的暴雨时空分布概况、地形概况、暴雨洪涝的灾情概况以及当地的行政区域土地面积、年末总人口、耕地面积、国民生产总值（GDP）、防洪除涝面积等数据，粗略地对当地的暴雨洪涝灾害风险进行区划，以为平顶山市灾害风险管理与防灾物资分配提供参考。 1研究区概况 平顶山市地处豫西山区向黄淮平原的过渡地带，地势西高东低，自西向东呈阶梯状递降，最低海拔60m。平顶山市境内河流众多，均属淮河水系，流域面积在100km2以上的有25条。建有各类水库170座，其中大型水库5座，即白龟山、昭平台、石漫滩、田岗、孤石滩水库。较大的河流有沙河、北汝河、澧河、干江河等。沙河发源于鲁山县石人山，流经鲁山县、湛河区、叶县，进入舞阳县境，境内流长175.8 km，流域面积3910.46km2，多年平均径流量为11.2亿m3。北汝河发源于嵩县东部跑马岭，经汝阳县入境，流经汝州市、郏县、宝丰县、叶县，汇入沙河。澧河发源于方城县，由叶县常村乡入境，于漯河市区汇入沙河，境内流长60km，境内流域面积253.30km2。澧河两岸植被较好，河水含沙量小。全市河流以雨水补给为主，故河川径流年际变化大，年内径流也极不均匀，其变化趋势一般与大气降水趋势一致。 平顶山市处于暖温带和亚热带气候交错的边缘地区，具有明显的过渡性气候特征。全市年平均总日照时数为1868～2378h，年平均气温在15.2～15.8℃之间，年平均降水量为612～1287mm。平顶山一带冷暖空气交汇频繁，季风气候特别明显。虽然四季分明，但也易出现旱、涝和大风、暴雨、冰雹以及霜冻等多种自然灾害。降水出现在季风控制的夏季（7、8月），汛期降水量可占全年的60%～80%，日最大降水量为337.3mm。河南省4个暴雨中心中有2个分布在平顶山市（舞钢县、鲁山县）。 平顶山市辖六县（市）六区，人口492万人，面积7882 km2，GDP近千亿元，市区高速公路环绕，人口密度较大。平顶山市也是重要的商品粮生产基地。由于降水的时空分布不均，该地区成为洪涝灾害频发区。 2数据资料 （1）灾情资料：1984—2007年暴雨洪涝的灾情普查数据（受灾人口、受灾面积、直接经济损失等）。 （2）社会经济资料：河南省统计局于2008年出版的统计年鉴，采用以县（区）为单元的行政区域土地面积、年末总人口、耕地面积、国民生产总值（GDP）、防洪除涝面积等数据。 （3）基础地理信息资料：收集高程、水系、植被等GIS （1∶50000）数据。 3资料分析 3.1平顶山地区年降水量空间分布 从图1可以看出，平顶山地区年平均降水量均在629 mm以上，且由南向北呈递减趋势。南部的舞钢县最大，达972.0mm，北部的汝州县最小，为629.1mm，年平均降水量最多的站与最少的站之间相差342.9mm。 3.2平顶山地区年平均暴雨日数空间分布 从图2可以看出，平顶山地区年平均暴雨日数均在1.31d以上，且由南向北递减。南部的舞钢县最多，达3.59 d，北部的汝州县最少，为1.31d，年平均最多的站与最少的站之间相差2.28d。 3.3平顶山地区海拔高度空间分布 从图3可以看出，平顶山地区地形呈西北高、东南低的分布特点。其中北部的汝州县最高，海拔203.1m，南部的叶县最低，为83.4m，最高的站与最低的站之间相差119.7m。 3.41984—2007年平顶山地区暴雨洪涝灾害发生频率的空间分布 通过对1984—2007年平顶山地区暴雨洪涝灾害发生频率空间分布的调查发现，平顶山地区暴雨洪涝灾害发生频率最高的地区为鲁山县，发生暴雨洪涝灾害达到25次（图4）。 平顶山市暴雨洪涝灾害风险区划 李学欣李戈孟刚白家惠张彩英 （河南省平顶山市气象局，河南平顶山467001） 摘要介绍了平顶山地区概况，根据相关数据资料，对当地暴雨灾害发生风险进行区划分析，以为当地的宏观防灾减灾规划提供参考。关键词暴雨洪涝灾害；风险；区划；河南平顶山 中图分类号P468.0+28文献标识码A文章编号1007-5739（2011）02-0020-02 收稿日期 2010-12-16 20
昆明市(主城五区)雷电灾害易损性风险评估及区划研究
昆明市（主城五区）雷电灾害易损性风险评估及区划研究 发表时间：2018-01-02T11:56:40.310Z 来源：《防护工程》2017年第25期作者：杨连宽1 张忱2 [导读] 用历史反推法评估有一定不足，同时，选取评估指标可能过少，不能全面、准确反映雷电灾害易损性风险，需加强研究和探讨。1云南省富民县气象局云南富民 650400；2云南省马龙县气象局云南马龙 655100 摘要：承灾体脆弱性评价指标的量化方法，结合《雷电灾害风险评估技术规范》(QX/T85－2007)，收集整理昆明市气象资料、地理信息数据、社会经济数据以及雷电灾情等数据，选用雷击密度、雷击强度、经济损失模数3个指标来分析雷灾易损性,研究雷电灾害易损性评估及区划方法，建立起评价指标与易损性评估的定量关系，制作昆明市（主城五区）雷电灾害综合易损性风险区划图，完成了雷电灾害易损度区划研究。 关键词：雷电灾害;易损性;区划 1概述 雷电是常见气象灾害之一，每年都会造成较大经济损失和人员伤亡。2010年4月1日起实施的《气象灾害防御条例》规定：“县级以上地方人民政府应当组织气象等有关部门对本行政区域内发生的气象灾害种类、次数、强度和造成损失等情况开展气象灾害普查，建立气象灾害数据库，按照气象灾害种类进行气象灾害风险评估，并根据气象灾害分布情况和气象灾害风险评估结果，划定气象灾害风险区域。” 在科学研究基础上对自然灾害进行风险区划分析，能将灾害防御管理提高到风险管理程度，对于防灾、减灾、救灾有重要指导意义。 2 区域概况 昆明市地处中国西南边陲、云贵高原中部，为金沙江、南盘江、红河分水岭地带，地势由北向南呈阶梯状逐渐低缓，海拔在1500～2800米，为山原地貌。为有效规避风险，达到优化资源配置，开展雷电灾害风险区划研究非常必要，对昆明市雷电监测、预警、预报及防雷减灾等都具有重要意义。 3 资料数据来源 通过对闪电定位监测资料统计分析运用，为认识和掌握全市雷电环境、雷电活动与分布规律、雷电预测预警和有效防御雷电灾害减少损失提供了可靠、科学依据。本区划利用昆明市闪电定位监测系统2012-2014年闪电监测定位资料和雷电灾害资料进行评估。 4 雷电灾害风险评价指数模型 4.1指标指数确立 借鉴承灾体脆弱性评价指标量化方法，结合《雷电灾害风险评估技术规范》(QX/T85－2007)，选用雷击密度、雷击强度、经济损失模数3个指标分析雷灾易损性，其中前两项指标着重于雷电灾害发生频率和次数评价，反映致灾因子时空分布和承灾体受损程度，后一项指标侧重于灾害损失评估，反映承灾体受损强度。 ①雷击密度D。D=X/n；X为通过闪电定位仪记录的区域内历年雷击总数，n为年数。雷击密度越大，说明该区域雷电灾害孕灾环境复杂、致灾因子活跃，承灾体易损性大。 ②雷击强度F。F=（A*20%+B*80%）/（20%+80%）；F指区域内平均历年发生的雷击强度的加权平均值，表示区域内雷击发生强度高低，客观反映区域易损性情况。A为区域内发生雷击强度的绝对值的极大值，权重20%，B为区域内发生雷击强度的绝对值的算术平均值，权重80%。 ③经济损失模数E。E=DS/S；E指区域发生雷电灾害时单位面积经济损失，单位为万元/km2，DS为统计年限内区域因雷电灾害造成的经济损失，S为区域面积。该指标客观全面反映区域雷电灾害损失程度和损失分布情况，并间接反映区域防御雷灾、抵抗雷灾能力和可迅速恢复能力。 4.2 昆明市雷灾综合易损指数模型建立 根据各区域内指标指数与全区指标指数平均值差异百分率，划分不同评价指数。距平百分率在-20%～20%内为中，指数0.6;距平百分率在21%～40%内为高，指数0.8;距平＞40%为极高，指数1.0;距平百分率在-21%～-40%内为低，指数0.4;距平＜-40%为极低，指数0.2。 将各区域各项指数之和作为各区域雷灾综合易损指数R。 将综合指数R按5级划分雷电灾害综合易损性风险等级:R≤1.0为极低易损区，1.0＜R≤1.4为低易损区，1.4＜R≤1.8为中易损区，1.8＜R≤2.2为高易损区，R＞2.2为极高易损区。 5昆明市（主城五区）雷电灾害易损性风险评估及区划研究 以金碧路、拓东路、青年路、巡津街交汇处4区分界点为原点，5×5km的网格作为单位网格划分。 5.1致灾因子危险性 主要考虑雷电强度和雷电面密度，雷电强度越大，面密度越高，风险越大。昆明市（主城五区）2012-2014年共监测到地闪87269次；最多年份2014年，共38524次；最少年份2013年，共24821次；年平均雷击次数最多区域为237.7次；年平均雷击次数最少区域为31.7次。全市年平均雷击次数138.2次。单网格雷击次数较高区域分布在主城中心及环滇池附近，这与主城中心高层建筑密集及滇池水体对周边土壤电阻率影响有关。 从雷击强度来看，最大雷击强度为521.5kA，最小雷击强度为0.2kA；最大平均值为35.2kA，最小平均值为24.9kA；最小加权平均值为40.5，最大加权平均值为129.0kA。大部分网格单元加权平均雷击强度集中在40-45kA，约15%左右网格单元为60-80kA。雷击强度高的网格单元在位置分布上无明显规律。 5.2承灾体易损性分析 雷电损失与地方人口、地方经济及城镇化率水平密切相关，因此雷电灾害承灾体易损性评估重点考虑地方经济( 地均GDP) 、城镇化率及雷击事故历史3方面因素。经济密度较高地区主要位于城市，山区相对较低；城镇化率较高地区也位于城市，淮北大部地区及沿江西部相对较低。三指标归一化后，根据各指标对雷电灾情解释能力及相关性，最终得到各网格单元承灾体经济损失模数。高易损区主要位于城市
DB15_T 1925—2020-雷电灾害风险区划技术规范
ICS 07.060 A 47 DB15内蒙古自治区地方标准 DB15/T 1925—2020 雷电灾害风险区划技术规范 Technical specifications for risk zoning of lightning disaster 2020-06-28 发布2020-07-28 实施内蒙古自治区市场监督管理局发布
DB15/T 1925—2020 目次 前言................................................................................ II 1范围 (1) 2规范性引用文件 (1) 3术语和定义 (1) 4雷电灾害风险区划 (2) 5雷电灾害风险区划结果评估 (9) 6雷电灾害风险区划报告 (9) 附录A（资料性附录）归一化处理方法 (11) 附录B（资料性附录）层次分析法 (12) 附录C（资料性附录）加权综合评价法 (14) 附录D（资料性附录）百分位数法 (15) 参考文献 (16) I
DB15/T 1925—2020 前言 本标准按照 GB/T 1.1—2009 给出的规则起草。 本标准由内蒙古自治区气象局提出并归口。
DB15/T 1925—2020 雷电灾害风险区划技术规范 1范围 本标准规定了雷电灾害风险区划及区划结果评估、雷电灾害风险区划报告内容。 本标准适用于内蒙古自治区、盟市、旗县三级雷电灾害风险区划及评估。 2规范性引用文件 下列文件对于本文件的应用是必不可少的。凡是注日期的引用文件，仅所注日期的版本适用于本文件。凡是不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单）适用于本文件。 GB/T 21010—2017 土地利用现状分类 GB 50057—2010 建筑物防雷设计规范 QX/T 103—2017 雷电灾害调查技术规范 3术语和定义 QX/T 103-2017、QX/T 405-2017、MZ/T 027-2011、GB/T 26376-2010界定的以及下列术语和定义适用于本文件。为了便于使用，以下重复列出了某些术语和定义。 3.1 雷电灾害 lightning disaster 因雷电对生命体、建（构）筑物、电气和电子系统等所造成的损害。 [QX/T 103—2017，定义3.2] 3.2 雷电灾害风险 lightning disaster risk 雷电灾害发生的可能性及其可能损失。 [QX/T 405—2017，定义3.1] 3.3 孕灾环境 disaster-formative environment 由自然与人文环境所组成的综合地球表层环境以及在此环境中的一系列物质循环、能量流动以及信息与价值流动的过程——响应关系。 [MZ/T 027—2011，定义3.4] 1
《雷电灾害防御重点单位界定规范》编制说明
气象行业标准《雷电灾害防御重点单位界定规范》编制说明 一、工作简况 1.任务来源 本标准由全国雷电灾害防御行业标准化技术委员会(雷电TC)提出并归口。 2019年9月，《中国气象局政策法规司关于下达2020年气象行业标准制修订及预研究项目计划的通知》(气法函〔2019〕58号)下达了本标准《雷电灾害防御重点单位界定规范》（项目编号QX/T-2020-02）的编写任务。 2.起草单位 本标准起草单位为河北省气象行政技术服务中心，河北省气象局，吉林省气象局，黑龙江省气象局，北京市气象灾害防御中心，上海市气象行政服务技术中心，湖南省气象局，广东省气象局，云南省气象灾害防御技术中心，青海省气象灾害防御技术中心。 3.主要工作过程 （1）2019年11月，编制组明确了总体目标任务，并进行任务分工。 （2）2019年11月~2020年3月，编制组对调研、搜集、查阅到的各种材料进行汇总，并深入分析、研究，其成果在本标准起草过程中得到充分吸收利用。3月底，形成工作组讨论稿初稿。 （3）2020年4月9日，编制组河北成员召开讨论会，对工作组讨论稿初稿进行讨论。会后形成工作组讨论稿第二稿。 （4）2020年5月12日，编制组以视频会议方式召开讨论会，讨论工作组讨论稿第二稿。编制组中河北、北京、黑龙江、吉林、上海、湖南、青海等省成员参加讨论。 （5）2020年5月18日，编制组河北成员召开讨论会，对5月12日的讨论意见进行修改，形成工作组讨论稿第三稿，同时发函向有关专家咨询和征求意见。 （6）2020年5月下旬，编制组根据有关专家反馈的意见，进行了讨论，最终形成征求意见稿。 4.标准主要起草人及其所做的工作 本标准主要起草人为张彦勇、李海青、梁钰、何军、郅京敏、葛春凤、袁湘玲、符琳、陈海量、陈渊博、苏瑶、郭东鑫、彭黎明、杨宗凯、贺敬安、马海玲、杨敏、李小龙、崔海华、孟震宝、王凤杰、付国振。其分工如下：
全国暴雨洪涝灾害风险普查技术规范
全国暴雨洪涝灾害风险普查技术规范
暴雨洪涝灾害风险区划技术规范 2月
目录 总则 ............................................................................. 错误!未定义书签。 一、定义 ...................................................................... 错误!未定义书签。 二、数据资料 .............................................................. 错误!未定义书签。 三、暴雨洪涝灾害风险的概念框架和技术流程 ......... 错误!未定义书签。 四、暴雨洪涝灾害风险区划........................................ 错误!未定义书签。附录 1 规范化方法 ...................................................... 错误!未定义书签。附录2 加权综合评价法.............................................. 错误!未定义书签。附录3 百分位数法 ..................................................... 错误!未定义书签。附录4 自然断点分级法.............................................. 错误!未定义书签。附录5 区划等级命名 ................................................. 错误!未定义书签。附录6 山洪灾害孕灾环境指标及防灾减灾能力指标说明错误!未定义书签。 附录7 城市暴雨内涝灾害风险评估指标说明 ........... 错误!未定义书签。附录8 流域暴雨洪涝灾害致灾因子危险性分析与评估 . 错误!未定义书签。
探讨高速铁路气象灾害风险分析与区划方法
探讨高速铁路气象灾害风险分析与区划 方法 本文从网络收集而来，上传到平台为了帮到更多的人，如果您需要使用本文档，请点击下载按钮下载本文档（有偿下载），另外祝您生活愉快，工作顺利，万事如意！ 1 高速铁路气象灾害风险性分析 一般来说，气象灾害风险性是致灾因子( 危险性) 、承灾体( 脆弱性) 、孕灾环境( 敏感性) 及防灾减灾能力综合作用的结果。它的形成既取决于致灾因子的强度与频率，也取决于自然环境和社会经济背景的易损性，同时还需考虑一个地区或行业对气象灾害的防御能力。根据气象灾害风险形成机制与风险评价理论函数模型，考虑各气象灾害危险性、敏感性、脆弱性、防灾抗灾能力等各评价因子对灾害风险的作用方向和大小，可建立如下灾害风险评价模型: VH、VE、VS、VR 分别表示致灾因子的危险性、孕灾环境的敏感性、承灾体的脆弱性和防灾抗灾能力各评价因子指数; WH、WE、WS、WR 是各评价因子的权重值，表示各指标对气象灾害风险形成的相对重要性。 高速铁路气象灾害主要是指高铁运输业所遭受的气象灾害，一般灾害统计单元为高铁线路区间或区段，而承灾体主要包括高铁线路、桥隧、站场、列车、供
电及通讯设施等。 高速铁路是一个集多方面先进技术于一体的运输行业。其列车的运行是智能化自动控制，运行设备及智能控制系统的运转状态直接决定着列车的运行安全。为了使列车运行高平顺，高铁线路建设多为高架、桥梁、隧道，路轨多为无砟轨道。为了预防和减少极端天气的影响，桥梁隧道设有排水系统，秦岭淮河以北道岔多建有融冰雪装置，新建高铁还考虑在一些风灾高发区建设防风墙。另外，高速铁路建有综合防灾安全监控系统，在新建高铁沿线设有风、雨、雪、温度等气象信息站，其监测信息可实时反馈到调度中心，实现对大风、强降雨、大雪等灾害性天气的监测报警，并依据应急预案采取降速、停运等措施。高速铁路在修建之前，已进行过气候可行性论证，尽量避开气象灾害高发区。因此，在一般的风、雨、雪等天气条件下，高速列车均可正常运行，与其它运输业相比，高速铁路具有较强的抗击风雨雪等气象灾害的能力，气象灾害风险性相对较小。 2 高速铁路气象灾害风险评价因子的选择 影响高铁的气象灾害主要有风灾、水灾、雷电、及低温雨雪冰冻灾害。不同气象灾害影响高铁的方式及主要设施各不相同，风灾主要影响列车，水灾主要
承德市主要景区气象灾害风险等级区划研究
承德市主要景区气象灾害风险等级区划研究 周士茹1，艾黎明1，陆倩1，何涛1，岳春煜2 （1.承德市气象局，河北 承德 067000；2.河北省怀安县气象局，河北 张家口 076150） 摘要：利用区域自动站(2000—2018)和国家站(1981—2010)常规观测资料，对承德市主要风景区的天气气候特征及其独有的气象条件进行 分析，根据分析结果，开展承德市主要景区的气象灾害风险普查，并依据承德市气象灾害风险区划图，确定景区的各类气象灾害风险等级 及防御重点。参考区划结果，分析防御对策，对提前做好防御，减轻灾害对旅游资源和旅游基础设施的影响，为旅游者的出游决策提供良 好的参考，更好地保障游客人身财产安全等具有很重要的意义。 关键词：旅游；气象灾害；风险等级；区划 中图分类号：X16 文献标识码：A 文章编号：2095-672X(2019)01-0229-03 DOI:10.16647/https://www.360docs.net/doc/433452278.html,15-1369/X.2019.01.135 Study on the risk level of meteorological disasters in Chengde City Zhou Shiru1, Ai Liming1,Lu Qian1 ,He Tao1,Yue Chunyu2 （1.Chengde Meteorological Bureau,Chengde Hebei 067000, China; 2. Huai’an County Meteorological Bureau, Zhangjiakou Hebei 076150，China）Abstract:Conventional observation data of regional automatic station (2000-2018) and national station (1981-2010).The weather and climate characteristics of main scenic areas in Chengde and their unique meteorological conditions are analyzed.According to the analysis results,To carry out the survey of meteorological disasters in major scenic spots in Chengde,And according to chengde meteorological disaster risk zoning map,To determine the risk level of various meteorological disasters and the key points of defense.Reference zoning results,Analysis of defensive measures,To be defensive in advance,Mitigating the impact of disasters on tourism resources and tourism infrastructure,Provide good reference for tourists’ decision making.It is very important to ensure the safety of tourists’ personal property. Key Words:Tourism; Meteorological disasters; Risk level; Division 近年来，我国极端天气气候事件明显增多，气象灾害已经成为了我国主要的自然灾害之一，气象灾害在所有的自然灾害中造成的损失最大、影响范围最广、发生次数最多，每年都对国民经济以及人民生命财产造成巨大影响。气象灾害不仅给景区旅游资源及旅游设施带来损害，还直接威胁到游客的人身安全[1]。伴随着气象专家与学者们不断深入的灾害科学气象灾害风险评估与管理研究的日益发展，气象灾害风险评估已逐渐成为气象灾害研究的新视角，开辟了一条全新的气象灾害管理策略与途径。通过对旅游景区的风险等级进行评估，进而为景区进行风险管理方面提供必要的辅助，提升旅游服务的质量和水平，做到防患于未然，增强游客旅游中的安全性和愉悦程度[2]。 近年来，承德市跳出传统观光游发展模式，强力推动“一季游”向“四季游”、观光游向休闲游、景区景点游向全域游转变。因而开展承德全域气象灾害风险普查，制作各类气象灾害风险区划图，各景区对标气象灾害风险区划，就自身的风险进行管理和防范，能够更加有利于景区维护其基础设施，合理规划运营规模、时间、载客量等数据，实现景区旅游资源的可持续发展，并最终为旅游业的健康发展保驾护航，继续为承德市旅游气象输送新鲜血液。本文研究结果为承德市相关部门应对气象灾害，采取有效防灾减灾措施、推进经济和农业发展提供了科学依据。但是由于气象灾害造成的损失的统计资料不全面，在未来还需要对气象灾害风险等级进一步细化研究[5-8]。 1?承德地区气象灾害风险普查 1.1?承德地区气候特点 承德市地处河北省东北部,位于115°54'—119°15'E，40°12'—42°40’N之间。总面积39500km2，地形复杂，山脉纵横，山高坡陡，源短流急。北与内蒙古高原接壤，东与辽宁、秦皇岛市比邻，南连北京、天津、唐山，西邻张家口市。地势自西北向东南倾斜，北部为内蒙古高原的东南边缘，中部为浅山区，南部为燕山山脉。海拔200m—1200m，最高峰雾灵山2118m。气象要素呈立体分布,气候具有多样性。 承德市为温带季风气候，具有“冬冷夏热，四季分明，光照充足，雨热同季，灾害频繁，昼夜温差大”的特点。夏季受南来的暖湿气团影响，炎热潮湿，盛行偏南风；冬季受蒙古和西伯利亚干冷气团控制，寒冷干燥，盛行偏北风；春季为冷、暖气团过渡季节，风向多变，天气复杂，气温变化剧烈，造成春季回暖快，干燥少雨；秋季风和日丽，天高气爽。全年降水集中在6—8月，降水量占全年总降水量的2/3左右。全市年平均降水量550.8mm，年平均气温7.8℃，年平均相对湿度57%。 降水具有地域分布差异显著，季节分布不均，年际变化大的特点，年降水量444—734mm。分布的特征是随纬度的增高而递减，全市年降水量多年平均分布：最北部的坝上地区、围场、丰宁年降水量不足500mm；最南部的兴隆县和宽城县年降水量在600mm以上；其他地区在500—600mm之间。承德全市各县区4—10月的降水占全年降水的95.3%， 6—9月的降水占全年降水的66.3%，年降水量的多寡基本上取决于1—2次较强的暴雨天气过程[3] 。 图1 承德地区降水量多年平均分布图 ▲ HUANJINGYUFAZHAN229