自然灾害风险评估 ——以上海浦东新区暴雨洪涝灾害为例

自然灾害风险评估 ——以上海浦东新区暴雨洪涝灾害为例

论文摘要

自然灾害风险研究是当代国际社会、学术界普遍关注的热点问题,而自然灾害风险评估是自然灾害风险研究的核心内容,自然灾害风险评估是制定防灾减灾政策和措施的重要依据和手段。本文在系统总结自然灾害风险评估研究进展和理论的基础上,选用暴雨洪涝灾害这一具体灾种,开展了以上海浦东新区居民房屋和农田为研究对象的暴雨洪涝灾害风险评估实证研究,并得出以下主要结论:(1)通过系统梳理自然灾害风险评估研究进展,归纳出国内外自然灾害风险评估指标体系已经较为成熟,但与国外相比,国内中小尺度的定量自然灾害风险评估并不多见,且为数不多的几篇选择的承灾体对象较为单一;国内外学者对自然灾害综合风险评估研究都有所涉及,但目前仅停留在单灾种简单叠加上,尚缺乏系统的理论和方法体系的支撑,怎样进行多灾种、多承灾体耦合作用下的灾害综合风险评估,已成为灾害风险评估未来发展的方向。(2)上海浦东内环线内区域的居民房屋暴雨洪涝灾害风险评估,采用基于6种重现期暴雨洪涝灾害情景的动态风险评估方法。利用遥感和GIS工具,从暴雨洪涝灾害致灾因子分析、脆弱性分析、暴露性分析出发,首先,通过暴雨洪涝灾害致灾因子分析模拟出研究区6种重现期-最大日降雨量情景下的淹没深度和淹没区域;其次,根据实际调查情况,建立四类居住用地、三类居住用地上的居民房屋和室内财产的淹没深度与损失率之间的关系曲线;再次,对淹没的居民房屋和室内财产进行暴露分析;最终,综合以上三方面的分析,得到6种不同重现期暴雨洪涝灾害情景下的灾害损失,并利用超越概率(重现期的倒数)和灾害损失之间的函数关系,计算了出了研究区的年平均暴雨洪涝灾害损失值。分析表明:①通过建立上海浦东新区内环线内居民房屋在暴雨洪涝灾害下的超越概率曲线,得出年平均损失为58000元;②通过对6种重现期暴雨洪涝灾害情景进行模拟,得出淹没最深处仅为0.6m。(3)上海浦东新区农田暴雨洪涝灾害风险评估,从暴雨洪涝灾害致灾因子分析、脆弱性分析、暴露性分析三方面构建灾害风险评估体系。其中,通过暴雨洪涝灾害致灾因子分析模拟出农田在两种暴雨情景下的淹没深度和淹没时间;其次,脆弱性分析需要结合不同农作物生长方式、种植时间、喜好等构建不同农作物在不同水深区间和淹没时间下的脆弱性曲线;再次,农田暴露分析在于找出暴露在暴雨洪涝灾害中的农田。在以上三方面的基础上,通过选用不同的农作物灾害风险评估模型,计算了两种暴雨情景下不同农作物面临的暴雨洪涝灾害风险。研究结果表明:①在降雨量100mm的情况下,小麦所面临的暴雨洪涝灾害风险值为62.1元/公顷;降雨量232.9mm时,根据表(4-2),可知5月和9月未出现过此种暴雨,小麦基本上不会受到此种暴雨的影响;②在降雨量100mm的情况,绿叶菜面临的暴雨洪涝灾害风险值为每公顷1394.6元。而在降雨量232.9mm情况时,由于缺乏农作物分布情况的基础资料,给出了多种情况下绿叶菜所面临的暴雨洪涝灾害风险值,每公顷绿叶菜面临的最大风险值为120元,即在0.01的概率下可能造成每公顷农田的损失达11996.4元。

论文目录

  • 摘要
  • Abstract
  • 第一章 绪论
  • 1.1 选题背景
  • 1.2 研究意义
  • 1.3 自然灾害风险评估研究进展
  • 1.3.1 国外研究进展
  • 1.3.2 国内研究进展
  • 1.3.3 洪涝灾害风险评估研究进展
  • 1.4 研究目标与内容
  • 1.5 论文内容安排和技术路线图
  • 1.5.1 论文内容安排
  • 1.5.2 技术路线图
  • 第二章 自然灾害风险评估理论与方法
  • 2.1 基本概念
  • 2.2 自然灾害风险评估的内容
  • 2.3 自然灾害风险评估的基本方法
  • 2.4 自然灾害风险评估的流程
  • 2.5 洪涝灾害风险评估
  • 2.5.1 洪涝灾害概念及内容
  • 2.5.2 洪涝灾害风险评估方法
  • 2.5.3 洪涝灾害风险评估流程
  • 第三章 城区居民房屋暴雨洪涝灾害风险评估—以上海浦东内环线区域为例
  • 3.1 研究区域
  • 3.2 数据收集与预处理
  • 3.2.1 数据来源
  • 3.2.2 数据预处理
  • 3.3 研究方法
  • 3.4 暴雨洪涝灾害致灾因子分析
  • 3.4.1 SCS水文模型及参数确定
  • 3.4.2 城市地形修正
  • 3.4.3 城区不同重现期暴雨洪涝情景模拟
  • 3.5 居民房屋暴雨洪涝灾害脆弱性分析
  • 3.5.1 居民房屋脆弱性
  • 3.5.2 居民房屋室内财产脆弱性
  • 3.5.3 居民房屋价值及室内财产的确定
  • 3.6 暴露性分析
  • 3.7 灾情损失评估
  • 3.8 结果讨论
  • 第四章 农业暴雨洪涝灾害风险评估——以上海浦东新区为例
  • 4.1 研究区概况与数据
  • 4.1.1 研究区概况
  • 4.1.2 数据
  • 4.2 农业暴雨洪涝灾害风险评估方法
  • 4.2.1 农业暴雨洪涝灾害致灾因子分析
  • 4.2.2 农田暴雨洪涝灾害脆弱性分析
  • 4.3 农业暴雨洪涝灾害暴露性分析
  • 4.4 农田暴雨洪涝灾害风险评估
  • 4.4.1 暴雨洪涝风险评估——以小麦为例
  • 4.4.2 农田暴雨洪涝灾害风险评估——以绿叶菜为例
  • 4.5 结论与讨论
  • 第五章上海浦东新区暴雨洪涝灾害致灾因素及防灾减灾对策探讨
  • 5.1 上海浦东新区暴雨洪涝灾害致灾因素
  • 5.1.1 自然因素
  • 5.1.2 人为因素
  • 5.2 防灾减灾对策
  • 第六章 结论与展望
  • 6.1 主要结论
  • 6.2 创新之处
  • 6.3 不足之处
  • 参考文献
  • 致谢
  • 附录
  • 攻读学位期间取得的研究成果
  • 相关论文文献

    • [1].中国首次发布综合自然灾害风险“警示图”[J]. 治黄科技信息 2011(03)
    • [2].四川省自然灾害风险监测预警机制研究[J]. 西部经济管理论坛 2019(06)
    • [3].资讯[J]. 中国减灾 2020(03)
    • [4].贫困地区农户对自然灾害风险规避和响应分析[J]. 中国农业资源与区划 2020(01)
    • [5].“脆弱性——抗逆力”视角下山东农村自然灾害风险治理研究[J]. 山东农业工程学院学报 2020(03)
    • [6].防范风险与抵御风险并重——日本应对自然灾害风险的做法[J]. 群众 2020(08)
    • [7].加强自然灾害风险研究,服务丝路安全绿色发展[J]. 科技导报 2020(16)
    • [8].自然灾害风险沟通的研究现状与进展[J]. 安全与环境工程 2017(06)
    • [9].再论自然灾害风险的时空尺度[J]. 灾害学 2016(04)
    • [10].种植业自然灾害风险模型研究进展[J]. 保险研究 2014(10)
    • [11].国内外农户自然灾害风险态度测量方法研究进展[J]. 安徽农业科学 2015(12)
    • [12].《综合自然灾害风险图(1:100000)制图规范》解读[J]. 中国减灾 2015(15)
    • [13].山东省自然灾害风险防治办法[J]. 山东省人民政府公报 2020(04)
    • [14].自然灾害风险制图研究进展与展望[J]. 地理空间信息 2019(07)
    • [15].基于人地关系的自然灾害风险形成机制分析[J]. 灾害学 2018(02)
    • [16].广东:社会力量参与救灾的法治化建设[J]. 中国减灾 2015(21)
    • [17].提升黄山风景区自然灾害风险防范功能的对策研究[J]. 黄山学院学报 2013(06)
    • [18].基于情景的自然灾害风险时空差异多维表达框架[J]. 自然灾害学报 2013(01)
    • [19].自然灾害风险图的应用研究——基于日本自然灾害社区风险图的案例研究[J]. 中国减灾 2013(07)
    • [20].辽宁省城市自然灾害风险评价及综合减灾对策研究[J]. 资源开发与市场 2013(05)
    • [21].再论自然灾害风险的定义[J]. 灾害学 2012(03)
    • [22].亚洲携手共防自然灾害风险[J]. 中国减灾 2010(21)
    • [23].亚洲共同努力 减少自然灾害风险[J]. 中国减灾 2010(21)
    • [24].综合自然灾害风险管理理论依据探析[J]. 自然灾害学报 2009(02)
    • [25].自然灾害风险可保性研究[J]. 应用基础与工程科学学报 2008(03)
    • [26].全国减灾救灾标准解读系列四 《自然灾害风险分级方法》解读[J]. 中国减灾 2015(11)
    • [27].旅游地综合自然灾害风险管理框架研究[J]. 吉林师范大学学报(自然科学版) 2014(03)
    • [28].商业银行农业贷款中自然灾害风险的度量研究[J]. 生产力研究 2013(08)
    • [29].日本的自然灾害风险管理法律体系及其启示[J]. 公民与法(法学版) 2012(03)
    • [30].基于互联网的自然灾害风险沟通平台研究[J]. 防灾科技学院学报 2011(04)

    标签:;  ;  ;  ;  

    自然灾害风险评估 ——以上海浦东新区暴雨洪涝灾害为例
    下载Doc文档

    猜你喜欢