浙江省臺(tái)風(fēng)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估與區(qū)劃
發(fā)布時(shí)間:2021-12-31 23:19
本文基于GIS技術(shù),將浙江省劃分為500m×500m空間單元,利用氣象數(shù)據(jù)、遙感數(shù)據(jù)、地理信息數(shù)據(jù)、社會(huì)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),采用層次分析法、加權(quán)綜合評(píng)價(jià)法、歸一化法、基于地理信息系統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)等方法,分別對(duì)臺(tái)風(fēng)災(zāi)害致災(zāi)因子危險(xiǎn)性、孕災(zāi)環(huán)境敏感性、承災(zāi)體脆弱性、防災(zāi)減災(zāi)能力進(jìn)行評(píng)估,最后根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型得到浙江省臺(tái)風(fēng)災(zāi)害綜合風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估與區(qū)劃結(jié)果。評(píng)估過程中,將人口和GDP統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)空間化,其結(jié)果作為承災(zāi)體脆弱性精細(xì)化評(píng)估指標(biāo),進(jìn)而提高了臺(tái)風(fēng)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估與區(qū)劃的精度。通過對(duì)評(píng)估結(jié)果的分析,可以得出以下結(jié)論:(1)浙江臺(tái)風(fēng)風(fēng)險(xiǎn)程度由沿海至內(nèi)陸遞減;風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)最高的地區(qū)主要為沿海地區(qū);次高和中風(fēng)險(xiǎn)區(qū)主要是沿海內(nèi)陸及杭州灣一帶的城市:浙江西部地區(qū)的風(fēng)險(xiǎn)程度較低。結(jié)合承災(zāi)體脆弱性精細(xì)化評(píng)估可以看出,雖然浙北一些城市,例如杭州市的防災(zāi)減災(zāi)能力較強(qiáng),屬于中等風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域,受臺(tái)風(fēng)正面襲擊的概率也較小,但由于主城區(qū)GDP產(chǎn)值高,人口密集,一旦遭遇大風(fēng)和連續(xù)的強(qiáng)降水天氣,造成的損失不容小覷。(2)將不同等級(jí)風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域截取人口和GDP空間化的結(jié)果顯示:臺(tái)風(fēng)災(zāi)害高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)所對(duì)應(yīng)的人口分布數(shù)最多,其次是次高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)和中風(fēng)險(xiǎn)區(qū);高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)和中...
【文章來源】:南京信息工程大學(xué)江蘇省
【文章頁數(shù)】:72 頁
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【部分圖文】:
模擬值與統(tǒng)計(jì)值散點(diǎn)圖050100150200250 接似館(萬人)
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圖5. 6浙江省海拔高度指數(shù)分布圖省海拔高度分布圖可以看出,浙江省地勢(shì)最高的地區(qū)是麗水市的龍泉市、慶、遂昌縣。龍泉市境內(nèi)擁有江浙第一高峰,天目山山脈、大盤山、雁蕩山使磐安縣和溫州市的海拔也相對(duì)較高。此外,新昌、寧海、奉化三地交匯處的這浙江省東北地區(qū)海拔最高的地區(qū)。以上海拔高的地區(qū)抗暴雨災(zāi)害的能力便拔低的地區(qū)主要是杭嘉湖平原、寧紹平原、溫黃平原,這三個(gè)平原地處浙北,也是最容易受臺(tái)風(fēng)正面襲擊的地區(qū)。形起伏程度。臺(tái)風(fēng)災(zāi)害引起暴雨洪錯(cuò)災(zāi)害和淸錯(cuò)災(zāi)害除了和地勢(shì)的高低有伏程度有關(guān)。地形起伏程度往往通過海拔最高點(diǎn)與最低點(diǎn)的差值來表示,由和最高點(diǎn)均可以從高程數(shù)據(jù)中提取,因此地形的起伏程度也可用地形相對(duì)標(biāo)地形標(biāo)準(zhǔn)差大,說明該地區(qū)地形起伏程度大,地表徑流容易匯集在谷底、形成積水。反之地形標(biāo)準(zhǔn)差小,說明該地區(qū)地形起伏程度小,地勢(shì)越平旦,強(qiáng)降雨或者長時(shí)間的暴雨,容易形成洪漠和績錯(cuò)災(zāi)害。因此,可以認(rèn)為海拔準(zhǔn)差越小,影響值越大,成災(zāi)可能性大,反之海拔高,地形起伏度大,成災(zāi)具體操作是在arcgis的鄰域分析功能下使用Neighborhood Statistics,
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]風(fēng)暴潮災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估研究綜述[J]. 石先武,譚駿,國志興,劉欽政. 地球科學(xué)進(jìn)展. 2013(08)
[2]氣象災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估承災(zāi)體易損性參數(shù)定量確定方法研究——以濰坊市干旱、暴雨洪澇災(zāi)害為例[J]. 邱新法,宋亞君,曾燕. 科學(xué)技術(shù)與工程. 2013(22)
[3]中國臺(tái)風(fēng)災(zāi)害綜合風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估與區(qū)劃[J]. 殷潔,戴爾阜,吳紹洪. 地理科學(xué). 2013(11)
[4]基于概率統(tǒng)計(jì)方法的承德市農(nóng)業(yè)旱災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估[J]. 許凱,徐翔宇,李愛花,楊大文. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào). 2013(14)
[5]面向?yàn)?zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的臺(tái)風(fēng)風(fēng)場模型研究綜述[J]. 方偉華,林偉. 地理科學(xué)進(jìn)展. 2013(06)
[6]高新技術(shù)開發(fā)區(qū)綜合績效空間分布研究——基于自然斷點(diǎn)法的分析[J]. 武增海,李濤. 統(tǒng)計(jì)與信息論壇. 2013(03)
[7]基于GIS的關(guān)中-天水經(jīng)濟(jì)區(qū)地形起伏度與人口分布研究[J]. 周自翔,李晶,任志遠(yuǎn). 地理科學(xué). 2012(08)
[8]基于GIS技術(shù)的臺(tái)風(fēng)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃研究——以安徽省為例[J]. 王勝,田紅,謝五三. 中國農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào). 2012(01)
[9]基于GIS的廣西農(nóng)業(yè)暴雨洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估[J]. 莫建飛,陸甲,李艷蘭,匡昭敏. 災(zāi)害學(xué). 2012(01)
[10]基于GIS的人口統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的空間化探討[J]. 張杰云,申真. 科學(xué)之友. 2011(22)
本文編號(hào):3561169
【文章來源】:南京信息工程大學(xué)江蘇省
【文章頁數(shù)】:72 頁
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【部分圖文】:
模擬值與統(tǒng)計(jì)值散點(diǎn)圖050100150200250 接似館(萬人)
[“ 第一產(chǎn)業(yè)模似值與統(tǒng)計(jì)值散點(diǎn)隨 i (b)第二產(chǎn)此摸擬-與統(tǒng)汗值散點(diǎn)圖![ ?第-產(chǎn)此培腦—~—纖?:第一產(chǎn)處培賺 i ?第二產(chǎn)t綠墻遺—線性,篇二產(chǎn)變物衝|( 120 = ? ?? ■ I 一 慶 = ?.好 I …: 1.0124^I 統(tǒng)丄‘ —… I 統(tǒng) 2500 4— ....-.--會(huì)...r:噸J 談 :7^'. i 汗 20-50 = ;'力 \ 5 ■ + .......——...■ . ■ ■■“‘§ . .. .... I § : — 0 j0r - |5 ■ ^ . ‘ ‘ ...' i ? ■■■^ 兄 挪 工W ; 0 i續(xù) 挪0 .跡:,[ 模投鑷 I [ 腿窗鶴
圖5. 6浙江省海拔高度指數(shù)分布圖省海拔高度分布圖可以看出,浙江省地勢(shì)最高的地區(qū)是麗水市的龍泉市、慶、遂昌縣。龍泉市境內(nèi)擁有江浙第一高峰,天目山山脈、大盤山、雁蕩山使磐安縣和溫州市的海拔也相對(duì)較高。此外,新昌、寧海、奉化三地交匯處的這浙江省東北地區(qū)海拔最高的地區(qū)。以上海拔高的地區(qū)抗暴雨災(zāi)害的能力便拔低的地區(qū)主要是杭嘉湖平原、寧紹平原、溫黃平原,這三個(gè)平原地處浙北,也是最容易受臺(tái)風(fēng)正面襲擊的地區(qū)。形起伏程度。臺(tái)風(fēng)災(zāi)害引起暴雨洪錯(cuò)災(zāi)害和淸錯(cuò)災(zāi)害除了和地勢(shì)的高低有伏程度有關(guān)。地形起伏程度往往通過海拔最高點(diǎn)與最低點(diǎn)的差值來表示,由和最高點(diǎn)均可以從高程數(shù)據(jù)中提取,因此地形的起伏程度也可用地形相對(duì)標(biāo)地形標(biāo)準(zhǔn)差大,說明該地區(qū)地形起伏程度大,地表徑流容易匯集在谷底、形成積水。反之地形標(biāo)準(zhǔn)差小,說明該地區(qū)地形起伏程度小,地勢(shì)越平旦,強(qiáng)降雨或者長時(shí)間的暴雨,容易形成洪漠和績錯(cuò)災(zāi)害。因此,可以認(rèn)為海拔準(zhǔn)差越小,影響值越大,成災(zāi)可能性大,反之海拔高,地形起伏度大,成災(zāi)具體操作是在arcgis的鄰域分析功能下使用Neighborhood Statistics,
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]風(fēng)暴潮災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估研究綜述[J]. 石先武,譚駿,國志興,劉欽政. 地球科學(xué)進(jìn)展. 2013(08)
[2]氣象災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估承災(zāi)體易損性參數(shù)定量確定方法研究——以濰坊市干旱、暴雨洪澇災(zāi)害為例[J]. 邱新法,宋亞君,曾燕. 科學(xué)技術(shù)與工程. 2013(22)
[3]中國臺(tái)風(fēng)災(zāi)害綜合風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估與區(qū)劃[J]. 殷潔,戴爾阜,吳紹洪. 地理科學(xué). 2013(11)
[4]基于概率統(tǒng)計(jì)方法的承德市農(nóng)業(yè)旱災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估[J]. 許凱,徐翔宇,李愛花,楊大文. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào). 2013(14)
[5]面向?yàn)?zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的臺(tái)風(fēng)風(fēng)場模型研究綜述[J]. 方偉華,林偉. 地理科學(xué)進(jìn)展. 2013(06)
[6]高新技術(shù)開發(fā)區(qū)綜合績效空間分布研究——基于自然斷點(diǎn)法的分析[J]. 武增海,李濤. 統(tǒng)計(jì)與信息論壇. 2013(03)
[7]基于GIS的關(guān)中-天水經(jīng)濟(jì)區(qū)地形起伏度與人口分布研究[J]. 周自翔,李晶,任志遠(yuǎn). 地理科學(xué). 2012(08)
[8]基于GIS技術(shù)的臺(tái)風(fēng)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃研究——以安徽省為例[J]. 王勝,田紅,謝五三. 中國農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào). 2012(01)
[9]基于GIS的廣西農(nóng)業(yè)暴雨洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估[J]. 莫建飛,陸甲,李艷蘭,匡昭敏. 災(zāi)害學(xué). 2012(01)
[10]基于GIS的人口統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的空間化探討[J]. 張杰云,申真. 科學(xué)之友. 2011(22)
本文編號(hào):3561169
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