Scientia Geographica Sinica  2012 , 32 (12): 1465-1472

Orginal Article

基于GIS的关中地区农业生产自然灾害风险综合评价研究

周寅康12, 金晓斌12, 王千1, 杜心栋1

1.南京大学地理与海洋科学学院,江苏 南京 210093
2.南京大学人文地理研究中心,江苏 南京 210093

Comprehensive Assessment of Natural Disaster Risk for Agricultural Production in Guanzhong Region Based on GIS

ZHOU Yin-kang12, JIN Xiao-bin12, WANG Qian1, DU Xin-dong1

1.School of Geographic and Oceanographic Science, Nanjing University, Nanjing, Jiangsu 210093,China
2. Research Center of Human Geography, Nanjing University, Nanjing , Jiangsu 210093,China

中图分类号:  X43

文献标识码:  A

文章编号:  1000-0690(2012)12-1465-08

收稿日期: 2012-04-22

修回日期:  2012-07-3

网络出版日期:  2012-12-20

版权声明:  2012 《地理科学》编辑部 本文是开放获取期刊文献,在以下情况下可以自由使用:学术研究、学术交流、科研教学等,但不允许用于商业目的.

基金资助:  国土资源部公益性行业科研专项(201011016)、国家基础科学人才培养基金资助项目( J1103408)和江苏高校优势学科建设工程项目资助

作者简介:

作者简介:周寅康(1962-),男,江苏苏州人,教授,主要从事土地资源管理研究。E-mail:drzhyk@nju.edu.cn

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摘要

旱灾、洪灾等自然灾害对农业生产有重要影响,通过分析关中地区主要自然灾害类型,选择各类型灾害的主要影响因素,建立评价模型,对关中地区农业生产中可能遭受的自然灾害风险进行综合分析评价,结果表明:关中地区农业生产自然灾害综合风险总体较高,高、中、低级别风险区分别占研究区面积的28.2%、46.6%和25.2%,其中高风险区主要分布在凤县、太白县、麟游县以及陇县的北部地区,中风险区主要分布在台塬边缘区和低山地区,低风险区主要分布在关中盆地地区,从具体灾害类型上看,高风险区域主要面临地质灾害和水土流失的威胁,中风险区域主要灾害是水土流失和生态环境恶化,低风险区域则是干旱和洪涝灾害。

关键词: 自然灾害 ; 风险评价 ; GIS ; 关中地区

Abstract

China is one of the few countries severely affected by natural hazards. Since 1990s, the economic losses caused by natural disasters have been an obvious upward trend. According to the statistics, the farmland area which affected by various natural disasters each year reaches to 34 × 106hm2, natural disasters caused great economic losses which take up 3%~6% of the Gross Domestic Product (GDP). Guanzhong region locates in the Loess Plateau and belongs to the arid and semiarid area, Because of the vulnerable ecological environment and complex topography of the region, soil erosion, debris flow and other disasters happened frequently. Meanwhile, drought, flood and other natural disasters have great impact on the agricultural production. Therefore, assessment, especially comprehensive assessment of natural disaster for agricultural production is very significant. The main influence factors of each disaster were selected based on the analysis of the type and character of natural disaster in the present paper. Furthermore, comprehensive assessment model is developed to analyze and evaluate the natural disaster risk which the agricultural production of Guanzhong region may suffer. The results show that agricultural production natural disaster risk in Guanzhong region is generally high. The corresponding area of different risk grade for higher-grade, medium-grade and lower-grade is 28.2%, 46.6%and 25.2% , respectively. The higher-grade risk area is mainly located in Fengxian County, Taibai Country, Linyou County and the northern part of Longxian Country, medium-grade risk area is mainly distributed in the tableland edge of the area and low mountain areas, while lower-grade risk area is mainly distributed in the Guanzhong basin. The main type of disaster in higher-grade risk area is geological disaster and water and soil erosion, the main type of disaster in medium-grade risk area is water and soil erosion and ecological environment, while the main type of disaster in lower-grade risk area is drought and flood.

Keywords: natural disasters ; risk assessment ; GIS ; Guanzhong region

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周寅康, 金晓斌, 王千, 杜心栋. 基于GIS的关中地区农业生产自然灾害风险综合评价研究[J]. , 2012, 32(12): 1465-1472 https://doi.org/

ZHOU Yin-kang, JIN Xiao-bin, WANG Qian, DU Xin-dong. Comprehensive Assessment of Natural Disaster Risk for Agricultural Production in Guanzhong Region Based on GIS[J]. Scientia Geographica Sinica, 2012, 32(12): 1465-1472 https://doi.org/

中国是世界上受自然灾害影响最严重的国家之一,20世纪90年代以来,自然灾害造成的经济损失呈上升趋势,已成为影响经济发展和社会安定的重要因素[1]。据统计,中国每年有6.0×108人次受暴雨、洪涝、干旱和台风等灾害的影响,农田受灾面积达0.34×108hm2,仅气象灾害造成的经济损失就占国内生产总值的3%~6%(① 亚洲减灾大会组织委员会, 中华人民共和国民政部, 中华人民共和国外交部.亚洲减灾大会会议手册, 2005.)。自然风险是农业生产风险中的主要因素,对其进行分析与评价一直是相关研究的热点,并针对不同类型灾害的特点提出相应的评价方法[2~4]。但研究大多针对农业生产自然风险中的某个特定类型,而在自然风险类型识别的基础上,对区域各类自然风险进行综合分析的研究还较为鲜见。本文以关中地区为研究对象,参考前人的研究成果[5~15],选取旱灾、洪涝灾害、地质灾害、水土流失、农业生态环境恶化风险等自然风险类型,从各类型自然灾害的危险度和承灾体脆弱度两方面对研究区农业生产风险进行综合评价。研究结果将有助于深化对关中地区农业生产风险格局特征的认识,为制定区域农业发展战略和采取有针对性的土地整治措施提供参考和借鉴。

1 数据与方法

1.1 研究区概况

关中地区位于陕西省中部(图1),地处106°18′E~110°37′E,33°35′N~35°50′N之间,总面积5.55×108km2,包括西安、铜川、宝鸡、咸阳、渭南5个地级市,共54个县(市、区)。关中地区属黄土高原干旱半干旱农业区,除凤县、太白两县基本属长江流域外,其余均属黄河流域。区域内台塬、梁、峁、冲积平原、河谷阶地、山地等地貌类型齐全,也是陕西省农业生产自然灾害频发区和重灾区,自然灾害类型包括干旱、地质灾害、洪涝灾害、水土流失等。

图1   研究区示意图

Fig.1   Location of the study area

关中地区在全国区域经济格局中具有重要战略意义,被确定为全国16个重点建设地区之一,《西部大开发“十一五”规划》将其列为区域性商品粮基地建设重点区,《关中―天水经济区发展规划》提出要打造内陆型经济开发开放的战略高地,在多种因素的相互作用下,该地区耕地非农化与耕地资源保护之间的矛盾日益突出,人地关系日趋紧张,自然生态与社会经济系统协调的难度不断增大。因此,准确、定量的评估区域农业生产自然风险的影响,可为区域农业生产结构调整和农业发展规划提供决策依据。

1.2 数据源

本研究收集的主要资料包括: TM遥感影像(2010年)、地形图(1:20万)、河流水系图与道路交通图(1:100万);各县(市)历年气象观测数据(包括年平均降水量、地面蒸腾量和气温数据);第二次土壤普查和历年土壤调查分析资料;各县(市)土地调查变更数据;各县(市)统计年鉴等。

1.3 研究方法

自然灾害风险是指自然灾害可能达到的程度及其可能性,是致灾因子危险性、承载体脆弱性相互作用的综合结果[16, 17],参考前人的研究成果[18~21],本文采用如下计算方法:

R = H ×V (1)

式中,R是自然灾害风险;H是自然灾害危险度,表示灾害发生的强度和可能性;V是承载体脆弱度,表示承载体在遇到灾害时可能受到的损失程度。

区域农业生产可能面临旱灾、洪涝灾害、地质灾害、水土流失以及农业生态环境恶化等灾害的共同威胁,因此自然灾害危险度H以加权综合指数法计算:

H=i=1nwi×hi(2)

式中,H是区域自然灾害综合危险度;hi是某个特定灾害类型的危险度;wi是权重,表示某特定类型灾害对区域农业生产的影响程度;n表示影响因素总数;i表示各影响因素,分别表示旱灾危险度、地质灾害危险度、洪涝灾害危险度、生态环境恶化危险度和水土流失危险度。

承载体脆弱度受自然条件、社会经济发展水平等综合影响[22],农业生产脆弱度可表达为:

V=i=1nwi×vi(3)

式中,V是承载体脆弱度;vi是影响农业生产因素的脆弱度;wi是权重,表示该因素对区域农业生产的影响程度;n表示影响因素总数;i表示各影响因素。

2 研究区农业生产风险综合评价

2.1 数据预处理

本文利用GIS的空间分析功能,以栅格(100 m×100 m)为风险分析基本单元,基本单元的土地利用覆被信息通过TM遥感影像解译获得[23],降水、干旱频率等利用ArcGIS空间插值方法获得[24, 25],指标转换量化见下文。

2.2 自然危险度评价

不同区域农业生产面临的灾害各不相同,通过分析关中地区历史灾害情况,本研究主要考虑以下灾害类型:

1) 干旱灾害危险度。干旱灾害是陕西省主要的自然灾害之一,在各类自然灾害造成的损失中,旱灾占50%以上[26],由于干旱自身的复杂特性和对社会影响的广泛性,某一个干旱指标很难达到普遍适用的条件,考虑到时空范围和研究尺度,根据已有研究成果[27, 28],选取历史春旱频率、夏旱频率、秋旱频率和地表湿润指数作为评价指标(表1)。

表1   干旱灾害危险度评价指标

Table 1   Assessment indices of drought hazard degree

评价指标等级分值范围
春旱频率11.0< 10.0%
21.210.1% ~ 20.0%
31.520.1% ~30.0%
41.730.1% ~40.0%
52.0> 40.0%
夏旱频率11.0< 10.0%
21.210.1% ~20.0%
31.520.1% ~30.0%
41.730.1% ~40.0%
52.0> 40.0%
秋旱频率11.0< 10.0%
21.210.1% ~20.0%
31.520.1% ~30.0%
41.730.1% ~40.0%
52.0> 40.0%
地表湿润指数11.0> 1.30
21.21.11~1.30
31.50.91~1.10
41.70.71~0.90
52.0< 0.70

注:表中分值1.0表示不易引起干旱,2.0表示易引起干旱。

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干旱灾害危险度计算采用如下公式:

hd=i=1ndi×wi(4)

式中,hd是干旱灾害危险度;di为第 i项评价指标分值;wi为为第 i项指标权重,采用AHP方法确定。按照综合分值,将干旱灾害危险度分为高危险度、中危险度和低危险度3级,结果见图2a。

图2   关中地区农业生产综合风险评价结果

Fig. 2   Comprehensive assessment of nature disaster risk for agriculture production in Guangzhong region

2) 地质灾害危险度。据陕西省2010年国土资源公报,2010年陕西省突发性地质灾害共发生1 185起(① 陕西省国土资源厅,http://gtzyt.shaanxi.gov.cn/gtzytweb/gtzygb/3177_18.htm.),对陕西省经济发展造成严重影响。地质、地貌、气候、植被等自然条件,以及人类活动和社会经济条件对地质灾害的形成、发育和危害有很大影响[29, 30],本文按表2选取评价指标,采用式(5)计算地质灾害危险度。

hg=i=1ngi×wi(5)

表2   地质灾害危险度评价指标

Table 2   Assessment indices of geological disaster

影响因素等级分值范围/类型
地貌类型11.0河流阶地
21.2洪积扇
31.5丘陵
41.7苔塬
52.0梁峁
坡度11.0< 5.0°
21.25.1° ~10.0°
31.510.1° ~15.0°
41.715.1° ~20.0°
52> 20.0°
地质条件11.0硬质岩石
21.2软质岩石
31.5砂/粉类土
41.7粘类土
52黄土
距地质隐患点距离11.0> 3000 m
21.51000 ~3000 m
32.0< 1000 m
降水量11.0< 500 mm
21.5500 ~600 mm
32.0> 600 mm

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式中,hg是地质灾害危险度;gi为第 i项评价指标分值;wi为第 i项指标权重,采用AHP法确定。按照综合分值,将地质灾害危险度分为高危险度、中为危险度和低危险度3级,结果见图2b。

3) 洪涝灾害危险度。借鉴相关洪水灾害风险评价方法[31~33],从洪水形成的自然属性和孕灾环境出发,选取降水、地形、水系等因素(表3)作为评价指标,采用式(6) 计算洪涝灾害危险度。

hf=i=1nfi×wi(6)

表3   洪涝灾害危险度评价指标

Table 3   Assessment indices of flood hazard degree

影响因素等级分值范围
历史洪灾频率11.00.5% ~2.5%
21.22.6%~5.0%
31.55.1% ~7.5%
41.77.6% ~10.0%
52.0> 10.0%
高程标准差11.0> 70.0 m
21.250.1 ~70.0 m
31.530.1 ~50.0 m
41.710.0 ~30.0 m
52.0< 10.0 m
日降暴雨11.0< 100 mm
21.2101~120 mm
31.5121~140 mm
41.7141~160 mm
52.0> 160 mm
距河流距离11.0< 500 m
21.5500 ~2000 m
32.0> 2000 m

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式中,hf是洪涝灾害危险度;fi为第 i项评价指标分值;wi为第 i项指标权重,采用AHP法确定。按照综合分值,将洪涝灾害危险度分为高危险度、中危险度和低危险度3级,结果见图2c。

4) 生态环境恶化危险度。从农业生态环境危害来源角度,参考已有文献[34],在全面了解本区域生态环境特征和整体状况的基础上,通过专家咨询,从农业生产污染来源、工业污染物来源两个角度,建立关中地区农业生产生态环境质量综合评价指标体系(表4),采用式(7) 计算生态环境危险度。

he=i=1nei×wi(7)

表4   生态环境恶化危险度评价指标

Table 4   Assessment indices of environment deterioration

影响因素等级分值范围
化肥投入
强度
11< 1500.0 kg/hm2
221500.0 ~2250.0 kg/hm2
33> 2250.0 kg/hm2
农药投入
强度
11< 3.0 kg/hm2
223.0~7.5 kg/ hm2
33> 7.5 kg/ hm2
COD
排放量
11< 2000.0 t
222000.0~4000.0 t
33> 4000.0 t
二氧化硫
排放量
11< 1000.0 t
221000.0 ~2000.0 t
33> 2000.0 t
固体废弃物排放量11< 20000.0 t
2220000.0 ~40000.0 t
33> 40000.0 t

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式中,he是生态环境恶化危险度;ei为第 i项评价指标分值;wi为第i项指标权重,采用AHP法确定。按照综合分值,将生态环境恶化危险度分为高危险度、中危险度和低危险度3级,结果见图2d。

5) 水土流失危险度。关中地区是中国水土流失最为严重的地区之一,在中国现有646个严重水土流失县中,陕西省有27个[35]。土壤侵蚀模型是评价土壤侵蚀的重要方法之一,USLE模型是这类模型中的代表,并被应用于较大区域土壤侵蚀定量评价中[36],本研究在USLE模型的基础上,采用生物措施因子与耕作措施因子进行模型修正,进行土壤侵蚀的敏感性评价。

hs =R×K×LS×C×E×T (8)

式中,hs是水土流失危害度,为单位面积的年土壤侵蚀量 (t/hm2·a);R为降雨侵蚀力因子[(MJ·mm)/(hm2·h·a)];K为土壤可蚀性因子[(t·hm2·h)/(hm2·MJ·mm)];L为坡长因子;S为坡度因子,C为植被因子;E为生物措施因子;T为耕作措施因子。计算结果见图2e。

6) 自然灾害综合危险度。区域农业生产综合自然灾害危险度是旱灾、洪灾、地质灾害、水土流失以及农业生态环境恶化风险的综合表现,根据关中地区实际状况,结合专家意见确定关中地区农业生产风险类型之间的影响关系,在此基础上,利用AHP法,最终确定关中地区农业生产风险权重,旱灾危险度(0.3)、洪灾危险度(0.15)、地质灾害危险度(0.3)、水土流失危险度(0.15),农业生态环境恶化风险(0.1),利用公式(2)计算区域农业生产自然灾害综合危险度,并按照分值的大小,将结果分为高危险度、中危险度和低危险度3级,结果见图2f。

2.3 农业生产脆弱度

区域农业发展水平受自然、经济、社会等多方面因素影响,而农业发展水平影响农业生产的抗灾能力。根据研究区实际情况,选择第一产业GDP、农民人均收入等因素(表5)评价区域农业生产脆弱性,采用式(3)计算农业生产脆弱性,并按照分值的大小,将结果分为高脆弱度、中脆弱度和低脆弱度3级,结果见图2g。

表5   农业生产脆弱度评价指标

Table 5   Assessment indices of agriculture production vulnerability

影响因素等级分值范围
第一产业GDP11.0> 40 亿元
21.520 ~40 亿元
32.0< 20 亿元
农民人均收入11.0> 6000.0元
21.54000.0~6000.0元
32.0< 4000.0元
坡度11.0< 5.0°
21.25.1°~10.0°
31.510.1°~15.0°
41.715.1°~20.0°
52.0> 20.0°
水资源量11.0> 5.0×104m3
21.51.0~5.0×104m3
32.0< 1.0×104m3

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2.4 农业生产综合风险评价

基于上述各个因素分析,采用式(1)计算区域农业生产综合风险度,并按照分值的大小,采用等间距法将结果分为高风险度、中风险度和低风险度3级,结果见图2h。

3 结果分析

3.1 自然灾害危险度

1) 干旱灾害危险度。干旱灾害高危险度区主要分布于研究区中东部地区,该地区地形开阔平坦、耕地相对集中连片,植被覆盖度较低,地表湿润指数值在0.6~0.9之间,大部分地区在属于550 mm等降水线附近,区域内春、夏季节干旱频率较高,其中以东部地区的长安县、渭南地区尤为严重;中等干旱区域主要分布在西北部地区,该区域处于600 mm降水量线附近,植被覆盖度在25%左右,地表湿润指数相对较大;干旱低风险区主要分布在关中南部地区,该区域降水充分,大部分为700~800 mm降水线之间,植被覆盖度较大,蒸发量相对较小。

2) 地质灾害危险度。高危险度区主要位于渭河、泾河、洛河两岸,北部的黄土梁峁区以及南部山地地区以及人类活动剧烈区;中危险度地区主要分布在黄土台塬边缘区以及南部山麓地区,区域地形比较陡峭,断裂构造较发育,沟壑众多,地质环境已经破坏和难恢复;低危险度以渭河流域的断陷盆地区为主,海拔较低,地势平坦,是重要的农业生产区。

3) 洪涝灾害危险度。研究区洪水灾害危险度整体上以渭河下游干流为中心逐渐向两边递减,即离主干河流越近,风险越高,反之越低。高危险度区主要分布在渭河河谷地区,以及洛河、泾河干、支流,区域内河网密度较大,地势平坦;台塬边缘中危险度区主要分布在渭河盆地区向黄土台塬梁峁区的过渡地带,区域相对高程较大,受河流洪水危害影响相对较小;低危险度区主要南部中山与北部地区,这两个区域地势较高,河网密度较小,区域大部分处于干支流2 000 m缓冲区之外,同时受降水量影响较小,进而受到洪水危害小。

4) 生态环境恶化危险度。高危险度区主要分布在研究区中东部的河谷盆地区,该区域地形较为平坦,主要以平原为主,是传统的农业生产区,农药、化肥投入较大,同时区域内工业较为发达,“三废”排量大,导致农业生态环境恶化;中危险度区主要分布在北部台塬梁峁区,该区域农业相对于工业较为发达,农业生产中化肥、农药投入较高,存在较高的农业面源污染危害;低危险度区主要分布在南部低山地区。

5) 水土流失危险度。整体上北部和南部地区较高,中部盆地地区较低,渭河冲积平原及其支流的河谷平原、秦岭北坡的山前倾斜平原,由于地形比较平坦,相对高差小,多以堆积作用为主,侵蚀极为微弱,小于500 t/km2;北部的黄土残塬、梁峁区为强度侵蚀区植被破坏较重,地表物质的保护稍弱,坡度多在15º以上且高程变化较大,侵蚀类型以沟蚀和重力侵蚀为主,如澄城、合阳、白水部分台塬侵蚀强度为1 600~2 600 t/km2,而骊山与秦岭之间的黄土斜梁丘陵沟壑,由于相对高差较大,侵蚀强度可达6 000 t/km2以上;中度侵蚀区主要分布在南部低山地区,植被以草灌为主,植被覆盖度大部分处于20%以上,以石灰岩为主,难于侵蚀,侵蚀强度较小,多为500~1 600 t/km2

综合以上几个因素,关中地区自然灾害高危险度区主要分布区域北部台塬残塬以及南部山地区,其中北部台塬区主要以水土流失、地质灾害、旱灾为主,南部地区主要以地质风险为主;中危险度区主要分布在渭河流域向渭北高原的过渡地带,该区域沟壑众多,水土流失风险较大;低危险度区主要分布在研究区中东部地区,主要以渭河流域为主,该区域地势平坦,是关中农业生产集中区,主要危险是生态环境恶化。

3.2 农业生产脆弱度

图2中可以发现,关中农业生产高脆弱度区主要分布在北部残塬梁峁区和西部的凤县和太白县;中脆弱度区主要分布在西南部的低山地区;低脆弱度区主要分布在关中中部地区。

3.3 农业生产自然灾害综合风险

研究结果表明,关中地区农业生产自然灾害综合风险总体较高,高风险区、中风险区和低风险区分别为研究区总面积的28.2%、46.6%和25.2%,关中地区农业生产综合高风险区主要分布在凤县、太白县、麟游县以及陇县的北部地区,主要由于该区大多处于山区或台塬梁峁区,地形变化较大,区域经济相对落后,对农业基础设施投入较少,导致农业生产脆弱程度较高,该区主要自然灾害为地质灾害和水土流失;综合中风险区主要分布在台塬边缘区和低山地区,区域地势相对平缓但台塬边缘较陡,黄土梁峁丘陵沟壑区较多,水土流失风险显著,农地利用多以梯田为主,人类活动相对剧烈,但由于土地贫瘠,随着化肥、农药的投入,加之沟壑众多的特殊地貌类型,导致区域农业面源污染较为严重;综合低风险区主要分布在关中盆地地区,该区域地势平坦、水资源较为丰富,可作为农业发展的重点区域,但需加强农田水利建设,从而减轻干旱和洪涝灾害的威胁。

4 结 论

本文以栅格为风险分析基本单元,分析研究区主要自然灾害类型及其影响因素,构建评价指标体系和评价模型,然后评价各类型自然灾害的危险度和农业生产的脆弱度,最后实现研究区农业生产自然灾害综合风险的分析评价,结果表明研究区农业生产自然灾害综合风险总体较高,低风险区面积最小,仅是研究区总面积的25.2%,中风险区面积最大,达总面积的46.6%,高风险区次之,是总面积的28.2%。但是由于影响灾害形成的因素复杂,因素难以精确量化以及数据资料的有限性,且各个区域面临的主要灾害类型各不相同,准确的量化基本单元的综合风险是非常困难的,因此如何选择合适的指标并进行科学的量化,构建更合理的评价模型还有待于进一步的研究。

研究结果可为区域土地整治规划提供决策依据,时间上,低风险区应是近期土地整治的重点区域,中、高风险区则可作为中远期土地整治的目标,整治方向上,低风险区应以建设高标准基本农田为重点,加强农田基础设施建设,提高抗旱抗涝能力,中高风险区应以生态保护为重点,加强水土保持工程建设。

The authors have declared that no competing interests exist.


参考文献

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作者曾分别于 1991,1995和2001年发表了关于灾害研究理论与实践的3篇文章,对灾害系统的性质、动力学机制等进行了探讨。本文在前3篇文章的基础上,从综合 灾害风险管理的角度,完善了灾害系统的结构与功能体系,论证了灾情形成过程中恢复力的作用机制,分析了区域开发与安全建设的互馈关系,构建了区域综合减灾 的行政管理体系,提出了由政府、企业与社区构成的区域综合减灾范式。研究结果表明,区域灾情形成过程中,脆弱性与恢复力有着明显的区别,脆弱性是区域灾害 系统中致灾因子、承灾体和孕灾环境综合作用过程的状态量,它主要取决于区域的经济发达程度与社区安全建设水平;恢复力则是灾害发生后,区域恢复、重建及安 全建设与区域发展相互作用的动态量,它主要取决于区域综合灾害风险行政管理能力、政府与企业投入和社会援助水平。区域安全水平与土地利用的时空格局和产业 结构关系密切,通过划定区域高风险“红线区”的办法,调整土地利用时空格局和产业结构,有利于建立区域可持续发展的综合减灾范式。针对区域自然灾害系统存 在着相互作用、互为因果的灾害链规律,以及灾害系统所具有的结构与功能特征,完善由纵向、横向和政策协调共同组成的一个“三维矩阵式”的区域综合减灾行政 管理体系,构建以政府为主导、企业为主体、社区全面参与的区域综合减灾范式。以此促进在发展中提高区域减灾能力,并在一定安全水平下,建设区域可持续发展 模式。
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[J].陕西师范大学学报(自然科学版),2002,30(4):102~106.

https://doi.org/10.3321/j.issn:1672-4291.2002.04.025      URL      摘要

采用关中地区渭南杨刘村、西安 肖家村和宝鸡九龙泉3个观测站20世纪50—70年代气温、降水资料和90年代旱涝灾害资料,分析了该地区旱涝灾害的类型、发生规律及其与降水、气温之间 的关系.结果表明,春旱、春夏连旱、秋旱、夏涝、夏秋涝是关中地区主要的旱涝灾害类型;旱灾的发生具有10年左右的周期,涝灾的发生具有5年左右的周 期;50—70年代关中地区涝灾偏多,气温偏低;冬季偏寒常易出现来年夏旱,冬季偏暖常易出现来年夏涝;90年代的旱灾增多,尤以秋旱为特征.
[9] 刘引鸽.

西北干旱灾害及其气候趋势研究

[J].干旱区资源与环境,2003,17(4):113~116.

https://doi.org/10.3969/j.issn.1003-7578.2003.04.021      URL      摘要

利用西北五省 1950~2000年降水、温度和农作物旱灾面积资料,用降水的Z指标法,农作物受旱成灾率确定了西北干旱指标和旱灾等级,分析了西北旱灾特征及气候变化 趋势。表明西北农业旱灾以70、90年代最严重,而且呈增加趋势,气温在升高,降水在减少。根据预测21世纪前十年西北干旱有所减轻。
[10] Moreira E E,Paulo A A,Pereira L S,et al.

Analysis of SPI drought class transitions using loglinear models

[J].Journal of Hydrology,2006,331(1-2):349-359.

https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2006.05.022      URL      摘要

A total period of 67 years of standardized precipitation index (SPI) data sets were divided into three periods of 22/23 years and a loglinear modeling approach has been used to investigate differences relative to drought class transitions among these three periods. The study was applied to several locations in Alentejo region, southern Portugal, and four drought severity classes were considered. The drought class transitions were computed for the three periods to form a 3-dimensional contingency table. The application of loglinear modeling to these data allowed the comparison of the three periods in terms of probabilities of transition between drought classes in order to detect a possible trend in time evolution of droughts which could be related to climate change. Results show that the drought behavior for the first and last periods is similar, both showing worse drought events than the second. If just the second and third periods were compared one could conclude that droughts were aggravating and easily this behavior could be attributed to climate change, supporting the common assumption that a trend for progressive aggravation of drought occurrence exists. Therefore, results are more consistent with the existence of a long-term natural periodicity; however, this hypothesis should be tested using longer time series.
[11] Livada I,Assimakopoulos V D.

Spatial and temporal analysis of drought in Greece using the Standardized Precipitation Index (SPI)

[J].Theoretical and Applied Climatology,2007,89(3-4):143-153.

https://doi.org/10.1007/s00704-005-0227-z      URL      摘要

In the present study the Standardised Precipitation Index (SPI) is used to detect drought events in spatial and temporal basis. Using monthly precipitation data from 23 stations well spread over Greece and for a period of 51 years, a classification of drought is performed, based on its intensity and duration. Results indicate that, mild and moderate droughts reduce from north to south and from west to east on the 3- and 6-months time scale, while for the class of severe drought, the frequencies in the southern part of Greece are higher than in the other parts of the country. Furthermore the frequency of occurrence of severe and extreme drought conditions is very low over the whole Greek territory on the 12-month running time scale. Finally SPI was compared to the “de Martonne aridity index (I)” and a satisfactory correlation between them was found.
[12] Escaleras M P,Register C A.

Mitigating natural disasters through collective action: The effectiven-ess of tsunami early warnings

[J].Southern Economic Journal,2008,74(4):1017-1034.

URL     

[13] Chen K,Blong R.

Towards an integrated approach to natural hazards risk assessment using GIS: With reference to bushfires

[J].Environmental Management,2003,31(4):546-560.

https://doi.org/10.1007/s00267-002-2747-y      URL      PMID: 12677299      摘要

This paper develops a GIS-based integrated approach to risk assessment in natural hazards, with reference to bushfires. The challenges for undertaking this approach have three components: data integration, risk assessment tasks, and risk decision-making. First, data integration in GIS is a fundamental step for subsequent risk assessment tasks and risk decision-making. A series of spatial data integration issues within GIS such as geographical scales and data models are addressed. Particularly, the integration of both physical environmental data and socioeconomic data is examined with an example linking remotely sensed data and areal census data in GIS. Second, specific risk assessment tasks, such as hazard behavior simulation and vulnerability assessment, should be undertaken in order to understand complex hazard risks and provide support for risk decision-making. For risk assessment tasks involving heterogeneous data sources, the selection of spatial analysis units is important. Third, risk decision-making concerns spatial preferences and/or patterns, and a multicriteria evaluation (MCE)-GIS typology for risk decision-making is presented that incorporates three perspectives: spatial data types, data models, and methods development. Both conventional MCE methods and artificial intelligence-based methods with GIS are identified to facilitate spatial risk decision-making in a rational and interpretable way. Finally, the paper concludes that the integrated approach can be used to assist risk management of natural hazards, in theory and in practice.
[14] Takahashi S.

Social geography and disaster vulnerability in Tokyo

[J]. Applied Geography,1998,18(1):17-24.

https://doi.org/10.1016/S0143-6228(97)00042-8      URL      摘要

The spatial distribution of disaster-vulnerable groups in Tokyo is not known in detail, although correlations between the distribution of earthquake-susceptible wooden housing and elderly populations are suggestive. A pilot study of homelessness in Tokyo indicates that most known homeless people are concentrated in limited areas of the city near parks, railway stations and river embankments. Although small by international standards, the homeless population of Tokyo appears to be growing in response to declining economic fortunes in the lowwage, unskilled industries that formerly attracted many rural migrants to the city. Although worthwhile and technically feasible, a programme to increase the participation of homeless people in disaster mitigation activities faces resistance from many Japanese citizens.
[15] Cutter S L,Finch C.

Temporal and spatial changes in social vulnerability to natural hazards

[J].Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America,2008,105(7):2301-2306.

https://doi.org/10.1073/pnas.0710375105      URL      PMID: 18268336      [本文引用: 1]      摘要

During the past four decades (1960閳0), the United States experienced major transformations in population size, development patterns, economic conditions, and social characteristics. These social, economic, and built-environment changes altered the American hazardscape in profound ways, with more people living in high-hazard areas than ever before. To improve emergency management, it is important to recognize the variability in the vulnerable populations exposed to hazards and to develop place-based emergency plans accordingly. The concept of social vulnerability identifies sensitive populations that may be less likely to respond to, cope with, and recover from a natural disaster. Social vulnerability is complex and dynamic, changing over space and through time. This paper presents empirical evidence on the spatial and temporal patterns in social vulnerability in the United States from 1960 to the present. Using counties as our study unit, we found that those components that consistently increased social vulnerability for all time periods were density (urban), race/ethnicity, and socioeconomic status. The spatial patterning of social vulnerability, although initially concentrated in certain geographic regions, has become more dispersed over time. The national trend shows a steady reduction in social vulnerability, but there is considerable regional variability, with many counties increasing in social vulnerability during the past five decades.
[16] 张会,张继权,韩俊山.

基于GIS技术的洪涝灾害风险评估与区划研究——以辽河中下游地区为例

[J].自然灾害学报,2005,14(6):141~146.

https://doi.org/10.3969/j.issn.1004-4574.2005.06.025      URL      [本文引用: 1]      摘要

目前,对洪涝灾害风险的评价方法虽然不少,但还没有能提出一个集成化的指数来对其进行分析.综合考虑了形成我国东北地区洪涝灾害风险的4个因子,以辽河中下游地区为研究对象,基于GIS技术和自然灾害风险评估方法,从气象学、地理学、灾害科学、环境科学等学科观点出发,提出了洪涝灾害风险指数,用其来评估不同县相关损失风险及各因子对风险的贡献,并绘制出了辽河中下游洪涝灾害风险区划图.
[17] 宫清华,黄光庆,郭敏,.

基于GIS技术的广东省洪涝灾害风险区划

[J].自然灾害学报,2009,18(1):58~63.

https://doi.org/10.3969/j.issn.1004-4574.2009.01.009      URL      [本文引用: 1]      摘要

洪涝灾害风险区划是洪灾评估与管理的重要内容.运用自然灾害风险评价的理论和方法,借助GIS平台对广东省进行了洪涝灾害风险区划,以期对该省防灾减灾工作提供科学依据.通过分析洪灾形成的主要因子,选取自然致灾因子危险性、承载体社会经济易损性和抗灾指数3个指标,借助ArcGIS软件分析得到了广东省洪涝灾害危险性分区图、社会易损性分区图和工程防洪能力分区图;最后,按照风险评估理论将3个指标进行叠加后,形成了广东省以县为单元的洪涝灾害综合风险区划图.研究结果表明,最容易发生洪涝灾害的地区集中在河流汇聚的中部和珠江三角洲地区;易损性最高的地区集中在珠江三角洲和潮汕地区;抗灾能力最弱的地区集中在粤北经济较落后的地区;综合各种因素,珠江三角洲地区虽然处于高危险区上,但因其防洪能力较强,降低了受灾风险;而粤北山区因防洪能力较弱,处于高风险区.评价结果与广东省近几年的情况基本吻合.
[18] 黄崇福. 自然灾害风险评价——理论与实践[M].北京:科学出版社,2004.

[本文引用: 1]     

[19] Blaikie P,Cannon T,Davis I,et al.

At risk: natural hazards, people's vulnerability, and disasters

[M]. London, UK: Routledge, 1994.

[20] 殷杰,尹占娥,许世远.

上海市灾害综合风险定量评估研究

[J].地理科学,2009,29(3):450~454.

Magsci      摘要

城市灾害风险评估作为城市灾害风险管理的核心,已经成为灾害研究的热点问题。鉴于目前上海城市灾害特征,提出城市灾害综合风险评估的理念,从致灾因子、历史灾情、暴露-易损性和抗灾恢复力等方面选取指标,构建了上海城市灾害综合风险评估指标体系和评估模型。以上海市19个区县进行灾害综合风险评估实证研究,依据评估结果对上海市灾害综合风险特征及其空间分布规律进行深入探讨,为上海城市灾害管理提供科学依据。
[21] 王静静,刘敏,权瑞松,.

沿海港口自然灾害风险评价

[J].地理科学,2012,32(4):516~520.

Magsci      [本文引用: 1]      摘要

<p>以多灾种复合为背景,选取沿海城市中重要的基础设施&mdash;&mdash;港口为研究区域,包括大连港、天津港、青岛港、上海港、宁波&mdash;舟山港、厦门港、深圳港、广州港,从危险性、暴露性和脆弱性等方面选取指标,探讨构建了沿海港口自然灾害风险评价指标体系与评估模型。评价结果为:沿海港口的灾害风险指数相差较大,风险值在空间上表现出长江三角洲沿岸&gt;珠江三角洲沿岸&gt;环渤海沿岸。评价结果可以为沿海港口防灾减灾提供理论依据。</p>
[22] 商彦蕊.

自然灾害综合研究的新进展——脆弱性研究

[J].地域研究与开发,2000,19(2):73~77.

https://doi.org/10.3969/j.issn.1003-2363.2000.02.019      URL      [本文引用: 1]      摘要

文章对脆弱性概念、研究内容、脆弱性的形成和影响因素以及减轻脆弱性、减少灾害影响和损失的途径进行了综述,并讨论了从灾害孕育发生的各个环节降低脆弱性,以最大限度减轻灾害及影响意义.
[23] 赵文吉. ENVI遥感影像处理专题与实践[M].北京:中国环境科学出版社,2007.

[本文引用: 1]     

[24] 潘耀忠,史培军.

区域自然灾害系统基本单元研究: 理论部分

[J].自然灾害学报,1997,6(4):1~9.

URL      [本文引用: 1]     

[25] Bakr N,Weindorf D C,Bahnassy M H,et al.

Multi-temporal assessment of land sensitivity to desertification in a fragile agro-ecosystem: Environmental indicators

[J].Ecological Indicators,2012,15(1):271-280.

https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2011.09.034      URL      [本文引用: 1]      摘要

Human activities as well as natural events can dramatically affect land degradation negatively or positively. In Egypt, agriculture is a key sector of the economy. Land reclamation seeks to transfer desert areas to agricultural land and support the construction of new villages. The agricultural productivity improvement of these Newlands is slow and requires considerable time due to their fragility and sensitivity to desertification. The main objectives of this study were the assessment, monitoring, and mapping of the areas鈥 most sensitive to desertification in the Bustan 3 area, Egypt; one of the Newlands that was targeted for reclamation during the 1990s. Standard and adjusted Mediterranean desertification and land use (MEDALUS) approaches were applied for two time series (1984 and 2008). The main goals were achieved via: (a) identifying the most environmentally sensitive areas to desertification in the study area, (b) assessing the environmental sensitivity area indices (ESAIs) of 1984 and 2008 to determine the effects of land reclamation processes, (c) adjusting the MEDALUS factors for 2008 to obtain more reliable data at the local level, and (d) monitoring the ESAI change between 1984 and 2008 over the studied area. When the standard MEDALUS approach was applied to both 1984 and 2008, the ESAI results classified 100% and 鈭78% of the study area as critically sensitive to desertification due to the impact of plant cover, respectively. In the adjusted version of the MEDALUS approach, new parameters were added to the soil quality indicator while irrigation water quality was considered as a new indicator. This approach was applied in 2008 and the results revealed that critical ESAI areas covered 鈭89% of the study area. Since the Bustan 3 area is intensively cultivated, more attention is required for the most sensitive areas to desertification in order to achieve sustainable land use in such fragile agro-ecosystems.
[26] 张玉芳,邢大韦,刘明云,.

关中地区历史特大干旱探讨

[J].西北水资源与水工程,2002,13(3):15~18, 22.

https://doi.org/10.3969/j.issn.1672-643X.2002.03.005      URL      [本文引用: 1]      摘要

利用近 5 0 0年关中旱灾的历史资料 ,结合解放后 40年气象资料和水文资料 ,分析了关中地区历史旱灾特点 ,预测了旱灾对关中经济可能带来的危害 ,说明了建立防御大旱意识的重要性。
[27] 翁白莎,严登华.

变化环境下中国干旱综合应对措施探讨

[J].资源科学,2010,32(2):309~316.

Magsci      [本文引用: 1]      摘要

我国干旱具有普遍性、连续性、季节性、地域性等特征,旱灾不仅直接影响我国的粮食安全,还进一步影响水循环及其伴生水环境、水生态和水沙过程。变化环境下,我国干旱问题显得尤为突出,表现在发生频率不断增加、受旱范围不断扩大、影响领域扩展、灾害损失加重,如何应对变化环境下的干旱,已成为我国实现和谐发展过程中亟待解决的关键问题之一。为有效综合应对我国的干旱问题,本文从三个时间层面上探讨了干旱的应对措施;从长期宏观发展战略层次上,构建与水资源承载能力相适应的经济社会发展模式(重点调整种植结构和工业产业结构),可从根本上减少干旱危害;在中尺度时段上,优化水资源调配体系是干旱综合应对的重点;在短尺度时段上,需制定有效应急预案,保障应急水源。
[28] 黄晚华,杨晓光,李茂松,.

基于标准化降水指数的中国南方季节性干旱近58a演变特征

[J].农业工程学报,2010,26(7):50~59.

URL      Magsci      [本文引用: 1]      摘要

近年来南方地区季节性干旱频繁发生,对农业生产造成了严重影响。分析其演变特征和发生规律,能为应对全球气候变化背景下制订抗旱减灾对策提供理论依据。该研究利用中国南方15个省(市、区)的气象台站降水资料,选择采用标准化降水指数(SPI)为干旱指标,计算了南方地区最近58 a(1951-2008年)各月干旱指数,在此基础上分析了全年及各季季节性干旱的站次比(发生干旱站数与总站数之比)和干旱强度的年际变化。研究结果表明:干旱程度在时间尺度上呈不同程度增加趋势;干旱的季节性特征为春旱和秋旱有加重的趋势,而夏旱和冬旱有减轻的趋势。季节性干旱空间演变特征表现为:长江中下游地区、西南地区、华南地区等各区域季节性干旱变化与整个南方总体干旱变化表现基本一致。在当前气候变化背景下,我国南方干旱整体上呈现对农业生产的不利影响加重的趋势。研究和验证表明标准化降水指数(SPI)能很好地体现季节性干旱的年际变化特征。
[29] 潘懋,李铁峰.灾害地质学[M].北京:北京大学出版社,2002.

[本文引用: 1]     

[30] 刘希林,陈宜娟.

泥石流风险区划方法及其应用——以四川西部地区为例

[J].地理科学,2010,30(4):558~565.

URL      [本文引用: 1]      摘要

以川西地区60个县(市、区)为基本评价单元,在自然灾害风险评估基本框架下,基于国内现有 区域泥石流危险度和易损度评价方法,结合研究区实际,对区域泥石流危险度8项评价指标中的3项进行了调整,用年平均降雨量取代洪灾发生频率,用流域相对高 差取代≥25°坡地面积百分比,在多雨地区雅安市所属的8个评价单元中用年平均暴雨日数取代大雨日数。通过采集研究区15a来自然、经济、人口和土地利用 的基础数据,运用Arc-GIS9.0的成图技术,得出川西地区泥石流危险度、易损度和风险区划系列图。研究表明,川西地区泥石流高风险区共24个县 (市、区),是四川省泥石流风险的重点防范区。
[1] 郝璐,王静爱,满苏尔,.

中国雪灾时空变化及畜牧业脆弱性分析

[J].自然灾害学报,2002,11(4):42~48.

URL      [本文引用: 1]     

[2] 刘兰芳,彭蝶飞,邹君.

湖南省农业洪涝灾害易损性分析与评价

[J].资源科学,2006,28(6):60~67.

Magsci      [本文引用: 1]      摘要

农业洪涝灾害是洪水与农业易损性综合作用的结果,减灾就应从减少洪水的发生频率和降低农业洪涝灾害的易损性入手。由于科学水平的限制,目前人类还很难改变洪水的发生过程,那么降低农业洪涝灾害易损性就成为减灾的主要措施,为此灾害易损性评价就成为灾害研究的热点问题。基于洪涝灾害系统特征,本文给出了农业洪涝灾害易损性概念,认为农业洪涝灾害易损性是指在一定的农业生产方式与社会经济背景下,特定区域农业系统敏感于洪水威胁的属性。它受到自然环境因素和农业社会经济因素的共同影响。选取汛期降水量、农业产值等8个因子作为湖南省农业洪涝灾害易损性定量评价的指标体系,以县域为评价单元,对农业洪涝灾害易损性进行了量化评价,结果表明湖南省农业洪涝灾害易损性较强,其中湘阴县的洪涝灾害易损度最大,高达79.6,新晃县农业洪涝灾害易损度最小,为44.2。全省易损性存在地域差异,将全省划分成6个分区,并提出了各分区降低农业洪涝灾害易损性的具体措施。
[31] 唐川,朱静.

基于GIS的山洪灾害风险区划

[J].地理学报,2005,60(1):87~94.

Magsci      [本文引用: 1]      摘要

<p>通过探讨应用地理信息系统技术编制山洪灾害风险区划图的方法。以1:25万地理底图为基础,对影响山洪形成与泛滥的地形坡度、暴雨天数、河网缓冲区、标准面积洪峰流量、泥石流分布密度和洪灾历史统计六项因子进行了分析和叠合评价,完成了红河流域的山洪灾害危险评价图。以人口密度、房屋资产、耕地百分比、单位面积工农业产值作为指标进行了易损性分析,并借助于GIS分析工具,将危险评价图与易损性图进行叠加分析,完成了红河流域的山洪灾害风险区划图。区划结果表明GIS方法能够有效地对影响山洪形成与泛滥的因子数据层进行空间集成分析。该风险区划图可通过对山洪易泛区的不同风险地带的土地利用规划的决策而减轻山洪灾害;此外,也为山洪易泛区的居民提供有关山洪风险信息。</p>
[32] 魏一鸣.

洪水灾害风险管理理论

[M].科学出版社,2002.

[3] 梁书民.

中国雨养农业区旱灾风险综合评价研究

[J].干旱区资源与环境,2011,25(7):39~44.

URL      摘要

利用地理信息系统同模糊数学和 层次分析法相结合的研究方法,对中国雨养农业区的旱灾发生程度和旱灾抗御潜力进行了综合评价,评定出了雨养农业区的旱灾发生程度、旱灾抗御潜力和旱灾风险 等级。主要结论为中国的中北区、华北区、东北区和西南区为雨养农业旱灾防御和抗御的重点区域,应采取区别对待的原则,因地制宜的实施防旱抗旱措施;农田水 利基础建设、推广节水灌溉、等高工程建设和地膜覆盖保墒是4种关键的抗旱措施,在实践中需要同时实施多种措施才能收到良好的抗旱增产效果。
[4] 曹永强,李香云,马静,.

基于可变模糊算法的大连市农业干旱风险评价

[J]. 资源科学, 2011,33(5):983~988.

Magsci      [本文引用: 1]      摘要

农业干旱风险评价是近年来研究热点之一,它不仅是农业干旱风险管理的基础和前提,也是农业干旱风险区划和灾前损失预评估的理论基础。干旱风险受随机性和模糊性等因素的影响,传统的风险评价方法存在这样那样的问题。本文首先基于农业干旱风险理论,从农业干旱致灾因子危险性和承灾体脆弱性两方面分析大连市农业干旱风险,计算大连市2000年-2007年8年的农业干旱风险指数,显示2002年农业干旱风险指数高达4.7366,发生农业旱灾概率最大;然后根据干旱风险指数的结果,构建农业干旱风险综合评价指标体系,应用基于离差最大化的组合赋权法确定指标权重,利用可变模糊法对2002年农业干旱风险进行综合评价,显示大连市2002年农业干旱风险等级为高风险,易发生重度干旱。研究结论表明:本文农业干旱风险的评价方法较可行,计算结果较准确,为区域农业干旱评价提供了一种考虑多因素的综合方法。
[33] 史培军,刘新立.

区域水灾风险评估模型研究的理论与实践

[J].自然灾害学报,2001,10(2):66~72.

https://doi.org/10.3969/j.issn.1004-4574.2001.02.011      URL      [本文引用: 1]      摘要

首先立足于风险研究这个大背景下,在理论上对风险的概念进行了比较分析。然后针对水灾的风险根据其研究与实践中的侧重点不同,分为“损失可能性”学派、“未来损失”学派以及“损失不确定性”三个学派。在此基础上,分析了水灾风险的不确定性,从而提出了易于概率论和可能性理论的水灾风险定义,并将此定义应用于区域水灾风险评估的模型中。最后,探讨了水灾风险评估研究的问题与对其未来的展望。
[34] 涂军平,黄贤金,刘杨.

土地生态环境评价指标体系研究及区划应用

[J].中国农学通报,2006,22(12):247~252.

Magsci      [本文引用: 1]      摘要

以江苏生态省建设和土地利用规划修编为契机,笔者着重研究了土地利用过程中土地生态环境评价的原则、依据及评价指标体系,主要选取土地生态环境物质输入等4个约束层指标和单位土地面积能耗等17个指标层指标,并依据江苏生态省建设目标对各个指标值在2004年现状基础上做了测算和评价。并依据指标体系,对江苏省进行了土地生态环境区划分,主要分为三级,分别为土地生态区、土地生态亚区和土地生态环境区。
[35] 鄂竟平.

中国水土流失与生态安全综合科学考察总结报告

[J].中国水土保持,2008,(12):3~6.

URL      Magsci      [本文引用: 1]      摘要

由水利部、中国科学院和中国工程院联合开展的中国水土流失与生态安全综合科学考察活动,已圆满完成了任务,取得了丰硕成果:一是摸清了我国水土流失现状,二是全面总结了我国水土流失防治的成绩与经验,三是系统揭示了我国水土流失防治工作中存在的问题,四是提出了水土流失防治对策及建议,五是促进了我国水土保持科技创新.通过科学考察,对水土保持科技工作提出了进一步加强科学研究、加快信息化建设、抓好科技示范工程、建立科技协作网络、大力开展本次科考成果的推广和应用工作的意见.总结了成功开展本次科学考察活动的主要经验.
[36] 蔡强国,王贵平,陈永宗.黄土高原小流域侵蚀产沙过程与模拟[M].北京:科学出版社,1998.

[本文引用: 1]     

[5] 史培军.

再论灾害研究的理论与实践

[J].自然灾害学报,1996,5(4):6~17.

https://doi.org/10.3969/j.issn.1004-4574.2002.03.001      URL      [本文引用: 1]      摘要

本文在作者1991年发表的 “灾害研究的理论与实践”一文基础上,全面分析了当前国外灾害理论研究的进展,对灾害理论研究中的致灾因子论、孕灾环境论、承灾体(人类活动)论进行了评 述,并系统地阐述了区域灾害系统论的主要内容,即在综合分析组成区域灾害系统的致灾因子、孕灾环境、承灾体的基础上,通过对致灾因子的风险性评估、孕灾环 境稳定性的分析、承灾体易损性的评价,揭示区域致灾与成灾过程中灾情形成的动力学机制,并从可持续发展的角度,理解资源开发与灾情形成的关系——“受益致 损,兴利除害”常同时存在。因此,必须把资源开发与防灾减灾同步进行
[6] 史培军.

三论灾害研究的理论与实践

[J].自然灾害学报,2002,11(3):1~9.

https://doi.org/10.3969/j.issn.1004-4574.2002.03.001      URL      摘要

在作者分别于1991年发表的<论灾害研究的理论与实 践>和1996年发表的<再论灾害研究的理论与实践>的基础上,评述了最近6年来灾害科学研究的进展,提出了灾害科学的基本框架,进一 步完善了"区域灾害系统论"的理论体系,提出了当前灾害科学的主要学术前沿问题.文章并就资源开发与灾情形成机理与动态变化过程进行了综合分析,阐述了区 域灾害的形成过程,进一步从区域可持续发展的角度,就建设安全社区(区域)提出了"允许灾害风险水平"的区域发展对策.

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