山洪灾害调查评价是1949年来水利行业最大的非工程措施项目,是规模最大的全国性防灾减灾基础信息普查工程,历时4年,涉及全国30个省305个市2138个防治县（区）,国土面积755万km2,人口近9亿。运用普查、详查、外业测量、分析计算等多种手段,掌握了中国山洪灾害防治区范围、人员分布、下垫面条件、社会经济、历史山洪灾害等基本情况,科学分析了山丘区小流域的暴雨洪水特性,评价了现状防洪能力,计算了预警指标,划定了危险区,为山洪灾害预警预报和应急救援决策提供了基础信息支撑。本文系统介绍了全国山洪灾害调查评价的核心要点,综述了调查评价成果,归纳了调查评价成果要素类型,揭示了全国山洪灾害防治区、人口、历史山洪灾害事件与预警能力的空间分布一致性,即山洪灾害各要素集中分布于青藏高原-四川盆地过渡带、川滇交界地区、黄土高原区、东部沿海地区及华北等地区,最后初步探讨了该成果的应用前景。全国山洪灾害调查评价成果将为中国山洪灾害监测预警预报体系建设及防灾减灾能力提升提供丰富的基础数据支撑。
中国山洪灾害发生频繁,区域分布差异性明显且难以预报,关于山洪灾害分布特征的研究对于山洪灾害预警、山洪灾害防治区规划等具有重要意义。本文以历史山洪灾害点为基础数据,以6个一级地貌大区（东部平原低山丘陵大区（Ⅰ）、东南低山丘陵平原大区（Ⅱ）、华北-内蒙东中山高原大区（Ⅲ）、西北高中山盆地高原大区（Ⅳ）、西南中低山高原盆地大区（Ⅴ）、青藏高原高山极高山盆地谷地大区（Ⅵ））为基本分析单元,统计对比不同地貌区域内山洪灾害数目、密度,并进一步分析山洪灾害随高程、高程标准差以及50年一遇6 h雨量（H6-50）的分布情况,从而获得中国历史山洪灾害的主要分布特征。结果表明：山洪灾害集中分布于东南低山丘陵平原大区及西南中低山高原盆地大区,占全国山洪灾害的60%左右。6 h雨量（H6-50）处于240~280 mm区域山洪灾害密度最大。高程标准差小于30 m区域山洪灾害密度较大。东南低山丘陵平原大区高程处于10~50 m间,高程标准差小于30 m,雨量（H6-50）在150~270 mm间地区山洪灾害密度较大;西南中低山高原盆地大区山洪灾害集中分布于高程600 m以下,高程标准差小于50 m,雨量（H6-50）大于120 mm地区。以地貌区划结果为基本分析单元相对于行政界线而言更有助于分析山洪灾害分布特征。
基于中国地质环境监测院发布的《全国地质灾害通报》,本文从时空分布及影响因素2个方面,对2005-2016年的地质灾害发生类型变化、空间分布、成因、损失和避让情况进行了统计分析。分析结果表明：① 滑坡与崩塌是主要的地质灾害类型,分别占地质灾害总数的70%与10%左右,地质灾害总数、滑坡与崩塌均呈明显减少趋势;② 在空间分布上,地质灾害主要分布在湖南省和四川省,它们也是直接经济损失最大省份,四川省同时为死亡失踪人数最多的省份;③ 自然因素造成的地质灾害从96.6%降低到92.0%,人为因素造成的地质灾害则呈整体增加趋势,通过回归方程,每年平均增加量约为0.5%;④ 地质灾害造成的死亡、失踪和受伤的总人数逐渐递减,每年约减少75人左右;特大型地质灾害占总数的0.5%,却造成人员伤亡总数的25.7%和直接经济损失总量的47.7%;⑤ 避免的地质灾害与经济损失占地质灾害总数与直接经济损失总量的百分比,分别从2005年的2.8%与9.3%提高到2016年的6.9%与22.4%。通过回归方程,避免地质灾害数目与避免经济损失的百分比每年增长为0.7%与1.5%左右。通过对中国地质灾害的长时间动态监测结果进行分析,说明中国的防灾减灾工作取得了明显进展。
中国山洪灾害造成的经济损失在各类灾害损失中所占比重日趋增大,其中房屋损毁是造成经济损失和人员伤亡的重要因素。本文以房屋为研究对象,基于全国山洪灾害调查评价提供的数据,分析房屋暴露量的时空分布特征,构建山洪灾害房屋损毁风险评估模型,对房屋损毁风险进行分析及原因探究。结果表明：① 中国山洪灾害防治县以一层住宅为主,占比达50%以上的防治县分布范围大致与中国第二、三阶梯分界线一致;砖混结构仍为迄今为止中国山区农村运用最为广泛的房屋结构类型,其次为砖木结构,再次为钢混结构和其它结构;② 中国山洪灾害防治县房屋脆弱性呈现西北高、东南低的整体空间格局;房屋损毁风险呈现东部高、西部低的空间分布特征,且损毁风险较高的地区呈带状或集聚状态分布。损毁风险很高的地区集中于辽东半岛、山东半岛、海南岛及东南沿海地带,且在燕山-太行山区呈现沿东北-西南方向的条带状分布,损毁风险较高的地区主要分布于太行山区及长江中下游地区;③ 房屋类型对山洪灾害房屋损毁风险贡献度较高的地区主要为山东省、山西省及河北省;山洪强度对房屋损毁风险贡献率较高的地区主要呈3条条带状分布：燕山-太行山分布带、浙闽滨海丘陵分布带、两广滨海分布带。
黄土高原是中国生态较为脆弱的地区,也是滑坡发育的地层之一。黄土滑坡发育是孕灾环境、致灾因子和承灾体等多种因素联合作用的结果,其中作为重要孕灾环境因素的地形因子的选取是黄土滑坡风险研究的基础。本文选取黄土滑坡灾害多发的甘谷县作为研究区,综合利用敏感性指数、确定性系数和相关系数方法进行地形因子在滑坡灾害研究中的适宜性分析,得出以下结论：基于确定性系数法、敏感性分析模型和相关系数法,最终筛选出适宜于本区域滑坡灾害评价的地形因子为：坡度、坡度变率、坡形和地表粗糙度;确定性系数法、敏感性分析模型都基于分析单一因子与滑坡之间的关系进行致灾因子选取,忽视地形因子之间的相关性。实验结果表明,研究区稳定性较差的区域与已发生滑坡灾害分布数量具有较好的对应关系,并深入分析了滑坡与地形因子分级范围的关系,发现地形因子分级范围对地质灾害风险研究具有重要的影响,是导致部分区域的差异性主要原因之一。实地调查发现,河网切割密度及人类工程活动也对研究区危险性具有重要的控制作用,是重要的地形因素。
本文采用信息量模型法研究湖南省山丘区小流域山洪灾害的危险性程度。信息量模型的最大意义是能从影响山洪灾害发生的众多因素中找到“最佳因素组合”。基于湖南省1955-2015年近60年的历史山洪灾害数据,结合地形、下垫面以及降雨条件,利用信息量模型按危险性程度高低划分出湖南省山丘区山洪灾害危险性的分布情况。研究结果表明,湖南省山丘区山洪灾害容易发生在坡度小于10°,高程小于100 m,起伏度小于30 m,土地覆被为人工表面,土壤类型为粘土以及降雨量在1584.3~1662.0 mm之间的区域。湖南省山丘区危险等级较高的地级市有永州市、郴州市、株洲市、岳阳市、娄底市以及长沙东部山区,经过混淆矩阵验证后,通过信息量方法建立的山洪灾害危险性评价模型准确率为75.36%,基本可信。
泥石流危险性评价是泥石流防灾减灾的重要内容。本文以四川省为研究区,以DEM为数据源,通过提取水流方向,计算汇流累积量,实现四川省小流域划分。基于收集的已查明泥石流流域资料,分析了泥石流孕灾环境与成灾特点,选择流域高差、流域面积为指标,建立基于能量条件的潜势泥石流流域判识模型,对划分的小流域进行判识,识别出7798个小流域具备泥石流发生所需能量条件,面积为31.1×104 km2,占四川省总面积的64.18 %。进而建立了泥石流危险性评价指标体系和可拓物元模型,开展了小流域泥石流危险性评价,划分了危险度等级,得到中度、高度、极高危险区的小流域个数分别为1946、1725和1002个,面积分别为9.1×104、7.7×104和3.4×104 km2,中度以上危险区面积共20.2×104 km2,占四川省总面积的41.67%。最后对评价结果可靠性和各等级泥石流危险区在各地市级行政区、各大流域的分布进行了分析。其结果对促进泥石流判识与危险性评价理论,区域泥石流防灾减灾与山区可持续发展等具有重要的理论和现实意义。
本文以山西省霍西煤矿区为研究区,利用遥感和GIS方法对滑坡灾害的敏感性进行了数值建模与定量评价。利用交叉检验方法构建了径向基核函数支持向量机滑坡敏感性评价模型,并基于拟合精度对模型进行了定量评价;对各评价因子在模型中的重要性进行对比分析;基于空间分辨率为30m的评价因子,通过径向基核函数支持向量机模型获得了霍西煤矿区滑坡敏感性指数值,并利用分位数法将霍西煤矿区的滑坡敏感性分为极高、高、中和低4个等级。结果表明：拟合精度建模阶段和验证阶段分别为87.22%和70.12%;与滑坡敏感性关系最密切的5个评价因子依次是岩性、距道路距离、坡向、高程和土地利用类型;极高和高敏感区域分布了93.49%的滑坡点,面积占总面积的50.99%,是比较合理的分级方案。本研究不仅可以为研究区人工边坡调查和煤矿资源合理开采提供借鉴,对相似矿区的相关工作也具有参考价值。
Newmark位移模型是研究地震滑坡易发性的经典模型,机器学习方法支持向量机模型也越来越多的应用到滑坡易发性评估研究。本文将Newmark位移模型与支持向量机模型相结合,建立基于物理机理的地震滑坡易发性评估模型并应用于2008年汶川地震重灾区汶川县。从震后遥感影像目视解译出汶川县1900处地震诱发滑坡,并将其随机划分为70%的训练数据集和30%的验证数据集。选择地形起伏度、坡度、地形曲率、与构造断裂带距离、与水系距离、与道路距离6个因子与Newmark位移值共同作为地震滑坡易发性影响因素。利用ROC曲线和模型不确定性等指标对模型结果进行评估,并与二元统计模型频率比和多元统计模型Logistic回归的结果进行对比。结果表明：与频率比和Logistic回归模型相比,支持向量机模型的正确率最高,训练集和验证集ROC曲线下的面积分别为0.876和0.851。将模型应用于绘制汶川县地震滑坡易发性图,结果显示滑坡易发性图与实际的滑坡点位分布一致性较高,有80.4%的滑坡位于极高和高易发区。这说明支持向量机与Newmark位移方法结合建立的地震滑坡易发性评估模型有较高的预测价值,可以为滑坡风险评估和管理提供依据。
山洪灾害是中国高频发、高死亡率的自然灾害之一。水雨情站网的合理布设及优化,有利于捕获区域暴雨、洪水情势变化的时空异质性,可显著提高中小流域山洪预警的精度,增强山洪灾害防御能力。本文以山洪灾害高发的福建省顺昌县为例,提出了面向山洪预警的水雨情站网布设方法。县内现状雨量和水位站网监测密度分别为37 km2/站和76 km2/站,主要分布在平原主干河流地区,山洪灾害重点防治区内站网布设不足,小流域暴雨山洪监测和预警能力较弱。针对上述问题,综合分析流域降雨时空特征、历史山洪灾害与山洪灾害预警预报需求,对研究区水雨情站网进行了合理性分析和布设研究,建议增设雨量站3座、水位站3座,其中一座水位站同时监测降雨过程,调整后县内雨量站和水位站的监测密度达到34 km2/站和68 km2/站。本文研究对山洪灾害高发区的水雨情站网布设具有参考和指导意义。
山洪灾害预警是防御山洪的重要非工程措施,雨量预警指标是山洪灾害预警的关键。目前的雨量预警指标计算方法对水文气象资料条件以及模型建模率定都有很高的要求,并不适用于基层防汛人员。因此,本文基于全国山洪灾害调查评价成果数据,提出了一种运用洪峰模数计算雨量预警指标的简便、易用的方法。该方法以小流域洪水计算推理公式为基础,将公式中流量与流域面积的比值用洪峰模数表示,得到基于洪峰模数的临界雨量估算公式,并考虑流域土壤含水量等因素,分析临界雨量变化阈值,最终得到雨量预警指标。本文以云南省绥江县双河小流域为例,计算结果显示不同时段（1 h、3 h、6 h）净雨量和预警时段呈线性关系。降雨损失计算中洼地蓄水和植被截留在不同时段相同,土壤下渗在不同的时段不相同。在此基础上,计算不同土壤含水量条件下,不同时段的雨量预警指标。最后,对临界流量、降雨损失和预警指标进行了合理性分析,结果显示预警指标和调查评价结果及实测降雨都比较接近,计算的预警指标合理。本研究为基层山洪灾害预警提供了一种快速、便捷的预警指标计算方法,为预警指标计算提供技术支持。
大范围自然灾害调查,涉及区域环境差异大,数据获取方式多样,参与人员多,各级汇总成果中存在一些异常调查单元,需要人工判读其合理性,但单纯依靠人工从海量数据中有效识别异常是不现实的。本文设计了一种自然灾害调查数据的多尺度异常检测方法,综合运用离群检测方法和空间数据挖掘算法,分别进行异常值和异常空间分布模式检测,能够从海量调查数据中快速提取各级尺度的异常值和异常调查单元,支撑人工判读工作。将该方法应用于全国山洪灾害调查评价汇总数据的审核中,以全国历史山洪灾害点和防治区乡镇面积审核为例,分别快速提取了县乡两级区划中的山洪灾害点密度异常单元和面积值异常的乡镇单元,通过对检测结果进行分析,发现是填报口径不一致、单位错误、记录重复等原因造成的。最后分析了该方法在大范围自然灾害调查中的适用条件和方法。
气候变暖背景下高海拔山区融雪（冰）以及强降水引发的洪水愈加难以预测,通过山区雨雪分离可判定引发洪水的温度条件,从而为山洪准确预报提供简单而科学的参考依据。本研究以昆仑山提孜那甫河流域为例,基于流域内不同海拔气象站2012-2016年的降水以及温度数据,结合MOD10A2积雪数据,采用温度积分法和概率统计方法,利用研究期内的平均温度,确定出不同降水形态对应的温度条件,以达到雨雪分离的目的。研究结果表明,莫木克站最大温和积温分别达到20.91 ℃和51.82 ℃时,降水可判定为降雨,最大温和积温分别低于18.13 ℃,43.69 ℃时,降水可判定为降雪;库地站最大温和积温分别达到14.51 ℃,33.17 ℃时,降水可判定为降雨,最大温和积温分别低于13.57 ℃,31.68 ℃时,降水可判定为降雪;西合休站最大温和积温分别达到9.43 ℃,19.53 ℃时,降水可判定为降雨,最大温和积温分别低于8.22 ℃,19.4 ℃时,降水可判定为降雪。利用流域内气象站点附近乡镇的气象统计数据对温度条件及分离结果进行验证,在海拔2000 m以下、2000~3000 m以及3000 m以上不同海拔地区的准确率分别为92.86%、79.49%以及88.3%。本研究可为判别洪水类型和洪水预报提供科学参考。
