位置:成果数据库 > 期刊 > 期刊详情页
上海市水灾风险分析
  • ISSN号:1004-4574
  • 期刊名称:《自然灾害学报》
  • 时间:0
  • 分类:P426.616[天文地球—大气科学及气象学]
  • 作者机构:[1]华东师范大学地理信息科学教育部重点实验室,上海200062
  • 相关基金:国家自然科学基金重点项目(40730526); 上海市重大科技攻关项目(05DZ12007)
中文摘要:

利用1949-1990年上海市郊水灾历史灾情资料,分析其时空分布特征显示,自1949年以来,水灾受灾指数和相应粮食减产率呈阶段性下降,尤其自1977年水利控制片贯彻实施后,二者呈大幅度下降。各区县中,综合考虑水灾频次和受灾面积两个因素,得出南汇灾情最为严峻。最终,针对历史灾情资料缺乏、小样本数据使用传统统计模型进行风险分析精度不高的特点,基于信息扩散原理,利用正态信息扩散技术将单一的样本观测值变为一模糊集的模糊数学方法,对各区县受灾指数进行了风险分析,结果显示:南汇、浦东在受灾指数较低时,超越概率较高,即风险较高;崇明、金山在任一受灾指数下,风险都显示最高,受灾指数达0.8的超越概率为0.03345和0.01243,分别达到30年一遇和100年一遇。

英文摘要:

This paper analyzes spatiotemporal distribution of flood disaster in suburb of shanghai Municipality according to the historical data from 1949 to 1990.Since planning for water resources development carried out in 1979,the index of area damaged by flood disaster has decreased significantly.In all districts and counties of the municipality,considering two factors of flood disaster frequency ratio and area ratio,Nanhui District is the highest.Because the historical data of flood disaster is not enough to be used for analysing the probability distribution,the information diffusion method was introduced to change single sample observations into fuzzy sets,and a quantitatively analyzing model of flood disaster risk was proposed.The results show that the flood disaster risk assessment values are higher in Nanhui District and Pudong District when the index of area damaged by flood disaster is lower,However,the flood disaster risk assessment values in Chongming,Jinshan are always high in any case.When the index reaches 0.8,the exceedance probability are 0.03345 and 0.01243,corresponding to 30-year return period and 50-year return period respectively.

同期刊论文项目
期刊论文 169 会议论文 53 著作 3
同项目期刊论文
期刊信息
  • 《自然灾害学报》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国地震局
  • 主办单位:中国灾害防御协会 中国地震局工程力学研究所
  • 主编:谢礼立
  • 地址:哈尔滨市学府路29号
  • 邮编:150080
  • 邮箱:jnd@iem.net.cn
  • 电话:0451-86652450 86652820
  • 国际标准刊号:ISSN:1004-4574
  • 国内统一刊号:ISSN:23-1324/X
  • 邮发代号:
  • 获奖情况:
  • 中国自然科学核心期刊,中国科技论文统计源期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 荷兰地学数据库,荷兰文摘与引文数据库,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:21121