CN102364503A - 基于水资源变化的流域突发性事故风险分区方法 - Google Patents
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Abstract
本发明基于水资源变化的流域突发性事故风险分区方法包括以下步骤:1)在选定区域范围内通过干旱风险指数进行干旱风险分区;2)在选定区域范围内通过洪涝风险指数进行洪涝灾害分区;3)在选定区域范围内通过突发事故风险指数进行突发性事故风险分区;4)将上述分区在GIS***中进行叠加,实现不同降水条件下的突发性风险分区。本发明将水资源状况考虑进突发性事故风险分区的过程中,使区域突发性事故风险分区的结果更加合理可靠,提升了区域环境管理的科学水平。并能通过GIS技术,实时展示区域突发性事故风险分区结果,提高环境综合管理的准确性。同时本发明的可操作性强、适用范围广,可操作性强,适用于不同规模的区域。
Description
技术领域
本专利涉及突发事故环境风险评价、自然灾害风险评价和GIS技术应用等领域,尤其是一种“以GIS平台为基础的水资源变化的流域突发性事故风险分区方法。
背景技术
区域性风险问题大多是多因素相互作用引起的,其作用时间和后果很难预测,因此对区域风险进行综合评价和分区至关重要。随着工业化、城市化进程的推进,我国突发环境污染事故频发,影响和损失不断增大,已成为阻碍区域经济发展,威胁环境安全和人体健康的重要因素。与此同时,区域内由自然因素(如洪涝和干旱等)引起的灾害,同样会造成人体健康和社会环境的损害。
目前,大多数区域环境风险评价和分区大多是针对区域突发性事故的环境风险评价或自然灾害风险评价。这种方法建立在认定区域内的风险受体,尤其是水体是固定不变的,但现实中河流湖泊等水量的年际变化较大,这种评价和分区方法使结果存在一定偏差。因此,将区域突发性环境风险评价和自然灾害风险评价结合起来,实现区域内不同降水情况下的突发性风险评价,即综合风险评价和分区显得十分迫切和必要。
目前与“环境风险”有关的专利主要集中在为降低水体或土壤环境风险而设置的装置、工艺和方法方面。当今与环境风险有关的专利,一类是针对的风险物质多是重金属和多环芳烃,目标介质是水体、土壤和大气,专利内容为新型工艺装置和方法;一类是针对风险源识别和监控的。欠缺对区域综合环境风险评价和分区的研究。
发明内容
针对上述需求,本发明针对区域突发性事故在不同水资源状况下产生的风险不同这一特点,将自然灾害风险和突发性风险综合起来考虑,建立了“突发性事故环境风险评价分区+自然灾害风险评价分区+GIS平台”相结合的综合风险分区方法。以突发性风险分区为切入点,结合反应区域水资源状况的干旱风险分区和洪涝风险分区,实现考虑水分条件状况的突发性事故风险。这种方法将水资源状况考虑进突发性事故风险分区的过程中,使区域突发性事故风险分区的结果更加合理可靠。
本发明的基于水资源变化的流域突发性事故风险分区方法的技术方案如下。
一种基于水资源变化的流域突发性事故风险分区方法,包括以下步骤:1)、在选定区域范围内通过干旱风险指数进行干旱风险分区;2)、在选定区域范围内通过洪涝风险指数进行洪涝灾害分区;3)、在选定区域范围内通过突发事故风险指数进行突发性事故风险分区;4)、将上述分区在GIS***中进行叠加,实现不同降水条件下的突发性风险分区。
其中,所述步骤1)的干旱风险指数的数值由DH×DE×DV确定,其中,DH代表城市干旱缺水危险性,DE代表城市干旱缺水暴露性,DV代表城市干旱缺水脆弱性。
其中,所述洪涝风险指数的数值由H×V确定,其中H代表洪水危险性,V代表脆弱性。
其中,所述H=暴雨频次×ε1+高程×ε2+坡度×ε3+河网密度×ε4,所述V=人口密度×β1+人均GDP×β2+耕地面积比×β3。
其中,所述突发事故风险指数R=P×C,其中,P代表风险发生概率,C代表风险后果损失。
其中,所述步骤1)中干旱风险分区为1-5级。
其中,所述步骤2)中洪涝灾害分区为1-5级。
其中,所述步骤3)中突发性事故风险分区为1-6级。
本发明的有益效果如下。
本发明以突发性风险分区为切入点,结合反应区域水资源状况的干旱风险分区和洪涝风险分区,实现考虑水分条件状况的突发性事故风险。这种方法将水资源状况考虑进突发性事故风险分区的过程中,使区域突发性事故风险分区的结果更加合理可靠,提升了区域环境管理的科学水平。并能通过GIS技术,实时展示区域突发性事故风险分区结果,提高环境综合管理的准确性。同时本发明的可操作性强、适用范围广:可操作性强,适用于不同规模的区域。
附图说明
图1表示干旱风险评价指标体系;
图2表示洪涝风险评价指标体系;
图3表示干旱时突发风险分区;
图4表示洪涝时突发风险分区;
图5表示洪灾风险分区;
图6表示突发性风险分区;
图7表示干旱风险分区。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的基于水资源变化的流域突发性事故风险分区方法进行进一步说明。
参见图1和2所示,依照本发明的一种基于水资源变化的流域突发性事故风险分区方法包括步骤:1)、在选定区域范围内通过干旱风险指数进行干旱风险分区(干旱风险分区为1-5级);2)、在选定区域范围内通过洪涝风险指数进行洪涝灾害分区(洪涝灾害分区为1-5级);3)、在选定区域范围内通过突发事故风险指数进行突发性事故风险分区(突发性事故风险分区为1-6级);4)、将上述分区在GIS***中进行叠加,实现不同降水条件下的突发性风险分区。所述步骤1)的干旱风险指数的数值由DH×DE×DV确定,其中,DH代表城市干旱缺水危险性,DE代表城市干旱缺水暴露性,DV代表城市干旱缺水脆弱性。所述洪涝风险指数的数值由H×T确定,其中H代表洪水危险性,V代表脆弱性。所述H=暴雨频次×ε1+高程×ε2+坡度×ε3+河网密度×ε4,所述V=人口密度×β1+人均GDP×β2+耕地面积比×β3。所述突发事故风险指数R=P×C,其中,P代表风险发生概率,C代表风险后果损失。
附图3-7为本发明的一种具体实施方式,首先,打开GIS***,导入图片,如附图中显示的为白洋淀地区的卫星图片。然后,根据构建的干旱风险评价指标体系,计算各区域相应指标数据,在GIS中计算实现,并在GIS中的前述图片中进行分区,其结果如图7。其次,根据构建的洪涝风险评价指标体系,计算各区域相应指标数据,在GIS中计算实现,并在前述白洋淀地区卫星图片中进行分区,分区结果如图5。进行突发性事故风险分区突发性事故风险采用风险R=P×C各评价单元的风险发生概率通过与突发性事故发生次数呈显著相关的社会经济指标反应。根据不同GDP水平下,与环境污染事故呈显著相关的指标,建立突发环境污染事故可能性P与相关指标的函数关系。
(1)当2000<人均GDP<8000时,突发环境污染风险R=0.93×人口数+0.9×GDP产值+0.82×工业废水量;
(2)当8000<人均GDP<12000时,突发环境污染风险R=0.94×GDP产值+0.94×企业数+0.94×工业废水量;
(3)当人均GDP>12000时,突发环境污染风险R=GDP产值。
通过上述计算,进行突发性事故风险分区,并在GIS中进行显示,并在前述白洋淀地区卫星图片中进行分区,显示结果如图6。最后,在GIS中将突发性风险分区图层分别与干旱风险分区图层、洪涝灾害风险分区图层叠加,得到不同水资源状况下的突发性风险分区,显示结果如图3和4,其中图3表示干旱时突发风险分区,图4表示洪涝时突发风险分区。从而通过图3和4中的各区域颜色变化,实现不同降水条件下的突发性风险分区。
以上所述仅是本发明的优选实施方式,应当指出,对于本领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明技术原理的前提下,还可以做出若干改进和润饰,这些改进和润饰也应当视为本发明的保护范围。
Claims (8)
1.一种基于水资源变化的流域突发性事故风险分区方法,其特征在于包括以下步骤:
1)、在选定区域范围内通过干旱风险指数进行干旱风险分区;
2)、在选定区域范围内通过洪涝风险指数进行洪涝灾害分区;
3)、在选定区域范围内通过突发事故风险指数进行突发性事故风险分区;
4)、将上述分区在GIS***中进行叠加,实现不同降水条件下的突发性风险分区。
2.根据权利要求1所述的基于水资源变化的流域突发性事故风险分区方法,其特征在于,所述步骤1)的干旱风险指数的数值由DH×DE×DV确定,其中,DH代表城市干旱缺水危险性,DE代表城市干旱缺水暴露性,DV代表城市干旱缺水脆弱性。
3.根据权利要求2所述的基于水资源变化的流域突发性事故风险分区方法,其特征在于,所述洪涝风险指数的数值由H×V确定,其中H代表洪水危险性,V代表脆弱性。
4.根据权利要求3所述的基于水资源变化的流域突发性事故风险分区方法,其特征在于,所述H=暴雨频次×ε1+高程×ε2+坡度×ε3+河网密度×ε4,所述V=人口密度×β1+人均GDP×β2+耕地面积比×β3。
5.根据权利要求4所述的基于水资源变化的流域突发性事故风险分区方法,其特征在于,所述突发事故风险指数R=P×C,其中,P代表风险发生概率,C代表风险后果损失。
6.根据权利要求5所述的基于水资源变化的流域突发性事故风险分区方法,其特征在于,所述步骤1)中干旱风险分区为1-5级。
7.根据权利要求6所述的基于水资源变化的流域突发性事故风险分区方法,其特征在于,所述步骤2)中洪涝灾害分区为1-5级。
8.根据权利要求7所述的基于水资源变化的流域突发性事故风险分区方法,其特征在于,所述步骤3)中突发性事故风险分区为1-6级。
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Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103226662A (zh) * | 2013-04-24 | 2013-07-31 | 南京信息工程大学 | 一种河网密度空间化方法 |
CN109801000A (zh) * | 2019-02-22 | 2019-05-24 | 北京启安智慧科技有限公司 | 一种城市安全的***风险分析方法及*** |
Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101369022A (zh) * | 2007-08-13 | 2009-02-18 | 仁荷大学教产学协力团 | 采用地理信息***的洪水灾害预测*** |
CN101916398A (zh) * | 2010-07-13 | 2010-12-15 | 中交公路规划设计院有限公司 | 基于web gis的区域桥梁信息化管理*** |
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Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101369022A (zh) * | 2007-08-13 | 2009-02-18 | 仁荷大学教产学协力团 | 采用地理信息***的洪水灾害预测*** |
CN101916398A (zh) * | 2010-07-13 | 2010-12-15 | 中交公路规划设计院有限公司 | 基于web gis的区域桥梁信息化管理*** |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
盖程程等: "基于GIS的多灾种耦合综合风险评估", 《清华大学学报(自然科学版)》 * |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103226662A (zh) * | 2013-04-24 | 2013-07-31 | 南京信息工程大学 | 一种河网密度空间化方法 |
CN103226662B (zh) * | 2013-04-24 | 2016-01-06 | 南京信息工程大学 | 一种河网密度空间化方法 |
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