災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估是風(fēng)險(xiǎn)管理的重要組成部分,也是人類預(yù)防自然災(zāi)害、降低災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)的重要研究內(nèi)容。由于氣候變暖,近年來全球和局部區(qū)域極端降水事件增多。暴雨作為一種極端降水事件,具有突發(fā)性強(qiáng),影響范圍廣的特點(diǎn),一旦發(fā)生,往往造成人員傷亡和經(jīng)濟(jì)財(cái)產(chǎn)損失。因此,分析不同重現(xiàn)期下暴雨災(zāi)害發(fā)生可能性,識(shí)別暴雨災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)區(qū),評(píng)估暴雨災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn),可以為暴雨災(zāi)害預(yù)警和減輕災(zāi)害造成的損失提供更有利的決策依據(jù)。本文基于環(huán)渤海地區(qū)60個(gè)氣象站點(diǎn)1967-2016年逐日降水?dāng)?shù)據(jù),利用Copula聯(lián)合函數(shù)計(jì)算5年、10年、20年、50年一遇重現(xiàn)期下暴雨發(fā)生概率,分析暴雨災(zāi)害危險(xiǎn)性;選取人口密度表征暴露度,分析環(huán)渤海地區(qū)暴露度空間分布特征;選取地均GDP衡量脆弱性,分析暴雨災(zāi)害脆弱性空間分布特征;在此基礎(chǔ)上,依據(jù)聯(lián)合國減少災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)辦公室（UNDRR）提出的災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估范式,分析不同重現(xiàn)期下環(huán)渤海地區(qū)暴雨災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn),結(jié)論如下:（1）濕潤和半濕潤區(qū)八個(gè)代表站點(diǎn)中,多數(shù)站點(diǎn)暴雨單要素符合三種及以上邊緣分布函數(shù),根據(jù)P值大小,選擇最優(yōu)邊緣分布函數(shù)擬合暴雨要素。在暴雨單要素邊緣分布的基礎(chǔ)上進(jìn)行暴雨多要素的三維聯(lián)合,撫順、海陽、青龍最優(yōu)聯(lián)合... 

【文章頁數(shù)】：50 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

環(huán)渤海地區(qū)位置圖

環(huán)渤海地區(qū)氣象站點(diǎn)圖

濕潤區(qū)代表站點(diǎn)邊緣分布與經(jīng)驗(yàn)分布擬合曲線

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于Copula的近60 a京津冀地區(qū)干旱災(zāi)害危險(xiǎn)性評(píng)估[J]. 李倩,王瑛,許映軍,俞海洋,龍爽,黃靖玲.  干旱區(qū)地理. 2019(06)
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[3]秦巴山區(qū)鄉(xiāng)村交通環(huán)境脆弱性及影響因素——以陜西省洛南縣為例[J]. 楊晴青,劉倩,尹莎,張戩,楊新軍,高巖輝.  地理學(xué)報(bào). 2019(06)
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[5]基于模糊綜合評(píng)價(jià)法的浙江省高速公路暴雨災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估[J]. 顧婷婷,鄧闖,潘婭英,魏晨.  干旱氣象. 2018(05)
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博士論文
[1]氣候變化背景下淮河流域洪水極值概率統(tǒng)計(jì)分析與研究[D]. 杜鴻.武漢大學(xué) 2014

碩士論文
[1]城市內(nèi)澇積水分析算法的研究與智慧防汛系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)[D]. 趙凱.吉林大學(xué) 2018
[2]不同升溫情景下長江流域極端降水事件及人口暴露度研究[D]. 劉俸霞.南京信息工程大學(xué) 2018
[3]上海市洪澇災(zāi)害脆弱性時(shí)空分布特征研究[D]. 曾六福.華東師范大學(xué) 2016
[4]基于Copula三維聯(lián)合的遼寧省暴雨特征分析[D]. 王菜林.遼寧師范大學(xué) 2016
[5]基于情景的上海浦東暴雨洪澇災(zāi)害脆弱性評(píng)估[D]. 暴麗杰.上海師范大學(xué) 2009



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