简介:地质灾害危险性评价是区域防灾减灾的重要基础工作之一.以闽江口地区已有地质灾害调查统计为样本,选取地质灾害易发分区、区域地壳稳定程度、降雨量分布以及人口密度四个影响因子,对每个影响因子划分评价指标及评价子指标并赋权值,建立了基于层次分析的评价模型.利用QuantyView二维GIS平台对闽江口地区划分100m×100m单元区,叠加分析每个单元的地质灾害影响因子,生成了闽江口地区地质灾害危险性评价图.结果显示,闽江口地区地质灾害危险性较大区共约543.2256km~2、危险性中等区约2410.1747km~2、危险性较小区约2286.5998km~2,它们所占评估区总面积比例分别是10.377%、45.996%、43.637%.评价结果与实际情况有较好的吻合性,可为防灾减灾工作提供一定的科学依据.
简介:摘要改革开放以来,随着我国城市化建设进程的加快,在一定程度上破坏了原有的自然生态系统,造成环境污染的同时也危及人们的生命财产安全。其中,滑坡、泥石流是常见的地质灾害,究其原因是因为雨量的增多以及地质受到破坏,从而对人们群众生命财产带来损失的同时,破坏了社会的稳定性。而近年来,在物质生活得到满足下,人们加强了对自然灾害防治的关注度,加强了灾害危险性评价与风险管理,以期降低自然灾害的影响,减少地质灾害损失。基于此,本文主要了解了滑坡地质灾害危险性评价与风险管理的概述内容,探究了我国区域滑坡地质灾害危险性评价历程,并针对危险性评价过程中存在的问题,提出了有效的解决措施,以及在降低地质灾害、保护自然生态环境的同时,保障人们的切身利益,进而满足社会的发展需求。
简介:摘要:利用延安市宝塔区2004—2020年观测到的冰雹资料,对宝塔区冰雹天气的时空分布特征、冰雹灾害进行了分析,对致灾因子危险性进行了评价。结果表明:延安市宝塔区1951-2003年53 a间共出现冰雹132个冰雹日,年均2.5个雹日,成灾有29条记录,成灾率为22.0%,最大直径50mm。2004-2020年16 a间共出现148个冰雹日,每年都有冰雹发生,年均降雹日达9.4个。主要发生在5-8月,高发期为6-7月份,占到总次数的60.1%,6月份最多达到48次。一日中14-18时为密集降雹时间段,占到总次数的65.3%。冰雹最大直径以1-5 mm居多,5-10mm 次之,二者占到总次数的84.7%,最大直径40mm。冰雹空间分布宝塔区中部和南部冰雹发生率高于北部,柳林镇为高密度区。宝塔区冰雹致灾危险性中等危险区到高等危险区涉及全区大部分乡镇,其中高等危险区有柳林、姚店、枣园、南泥湾、川口乡镇。
简介:摘要我国是一个多山的国度,很多城市建设在山区里,如著名的重庆市,十堰市等相关城市都建设在山区里,因此对应的地质性灾害频发,为了改善这种情况,我们需要对山区城镇地质灾害易损性进行评价,从而为防范相应的地质灾害提供指导意见。本文基于这个背景,首先回顾了当前我国的地质灾害易损性评价相关的成果,谈论了易损性评价评价相关概念,以及山区城镇易损性评估的对象及其指标体系的构建,对比了几种主要的易损性评价方法,同时总结了灾害易损性评估现状,并基于这个背景,探讨了易损性评价未来发展趋势。
简介:【摘要】目的 构建柳州市社区居民灾害应对能力评价指标体系。方法 通过查阅相关文献拟定柳州市社区居民灾害应对能力评价指标体系,用德尔菲法对 25 名专家进行反馈匿名函询问卷调查,经过 3 轮的整理、归纳、统计,再反馈的方法,第一轮 共发放调查问卷 25 份,有效回收 25 份,有效率为 100% , 第二轮 共发放调查问卷 25 份,有效回收 22 份,有效率为 88% , 第三轮 共发放调查问卷 25 份,有效回收 20 份,有效率为 80% , 最终确定社区居民灾害应对能力评价指标体系项目。结果 经过 3 轮反馈匿名函询调查,确定 5 个一级指标, 9 个二级指标及 34 个三级指标的柳州市社区居民 灾害应对能力评价指标体系。 结论 为柳州市社区居民灾害应对能力评价提供可靠的参考依据。
简介:摘要:近年来,各行各业的发展迅速,由于地质灾害的发生“面广量大”,表现出“突发性”与“不确定性”的时空发生特点,形成的基础资料与调查成果分散,地质灾害防治形势十分严峻,存在地质灾害成果资料格式不统一、存储散乱、数字化程度低、数据管理及三维可视化场景建设滞后等问题。结合陕西省地质灾害分布特点、发展趋势及防治形势,针对陕西省地质灾害防治中存在的薄弱环节,利用三维GIS技术,将数字高程模型、数字正射影像、实景三维模型等多源数据融合,建立多级别三维地形数据库,构建可视化的地质灾害隐患点三维场景,实现对地质灾害隐患信息的全方位、多角度的三维展示、场景漫游、数据管理及查询;同时运用GIS的空间存储、三维分析、空间分析等功能,为灾后土方量计算和基本灾情分析提供一种解决思路,为地质灾害防治工作信息化建设、地质灾害防治和预警、移民搬迁等工作提供重要的地理数据支撑。