苏浙沪地区高温灾害风险区划研究

doi:10.3969/j.issn.1673-503X.2016.06.014

气象与环境学报 ›› 2016, Vol. 32 ›› Issue (6): 109-115.doi: 10.3969/j.issn.1673-503X.2016.06.014

苏浙沪地区高温灾害风险区划研究

房小怡¹, 杜吴鹏¹, 权维俊², 轩春怡¹, 郭文利³

1. 北京市气候中心, 北京 100089;
2. 京津冀环境气象预报预警中心, 北京 100089;
3. 北京市气象服务中心, 北京 100089

收稿日期:2015-11-17 修回日期:2016-01-29 出版日期:2016-12-31 发布日期:2016-12-31
作者简介:房小怡,女,1977年生,高级工程师,主要从事应用气候研究,E-mail:fangxybj@163.com。
基金资助:
国家973重点基础研究发展计划（2010CB528500）、国家环保公益性行业科研专项（201409027）、中国气象局气候变化专项（CCSF201506）和北京市气象局城市气候评估创新团队建设计划共同资助。

Study on high temperature disaster risk regionalization in Jiangsu-Zhejiang-Shanghai region

FANG Xiao-yi¹, DU Wu-peng¹, QUAN Wei-jun², XUAN Chun-yi¹, GUO Wen-li³

1. Beijing Climate Center, Beijing 100089, China;
2. Beijing-Tianjin-Hebei Prediction and Early Warning Center for Environmental Meteorology, Beijing 100089, China;
3. Beijing Meteorological Service Center, Beijing 100089, China

Received:2015-11-17 Revised:2016-01-29 Online:2016-12-31 Published:2016-12-31

摘要/Abstract

摘要： 利用1961-2009年苏浙沪地区144个气象站的观测数据和2008-2010年苏浙沪地区社会经济资料，从致灾因子危险性、孕灾环境敏感度、承灾体易损性及抗灾能力4个方面综合评估和分析了苏浙沪地区高温灾害风险的空间差异。结果表明：1961-2009年苏浙沪地区高温致灾因子呈南高北低的分布特征，浙江地区高温致灾因子危险性明显大于上海和江苏地区；孕灾环境敏感度指数呈北部和中部地区高、南部地区低的分布，高温灾害高敏感区主要分布在江苏、上海及浙北的平原和沿海地区；经济发达和规模较大的苏浙沪核心城市多为高温灾害承灾体高易损性区，苏北和浙南相对欠发达地区多为高温灾害承灾体低易损性区、次低易损性区或中等易损性区；沪宁杭地区高温灾害的抗灾能力最强，对应的抗灾能力风险较低，而苏北地区和浙南山区高温灾害的的抗灾能力风险较高。综合致灾因子危险性、孕灾环境敏感度、承灾体易损性和抗灾能力4个方面，苏浙沪地区高温灾害综合风险总体呈中南部地区风险高、北部地区风险低的分布，高温灾害高风险区和次高风险区主要集中分布在浙江大部及上海、苏南部分地区，高温灾害低风险区或次低风险区主要分布在长江以北和浙江沿海地区。

关键词: 高温, 致灾因子危险性, 孕灾环境敏感度, 承灾体易损性, 抗灾能力, 风险区划

Abstract: In this study,the meteorological data from 144 stations (1961-2009) and the related socio-economic data (2008-2010) were used to analyze the high temperature disaster risk in Jiangsu-Zhejiang-Shanghai (JZS) region from the points of disaster factors' hazard,sensitivity of disaster environment,vulnerability of bearing body and resistant capacity.The results show that hazard of high temperature disaster factors is high in the southern area of JZS region and is relatively low in the northern JZS,and the dangerous index is significantly larger in Zhejiang province than in Jiangsu province and Shanghai.The sensitivity of disaster environment (SDE) value is higher in northern and central areas of JZS,while it is lower in southern JZS.The maximum value of SDE is distributed in Jiangsu,Shanghai,and the plain and seashore areas in northern Zhejiang.For those important developed large cities in Yangtze River Delta,their bearing bodies of high temperature disaster are of the highest vulnerability.Regions with low vulnerability,sub-low vulnerability or moderate vulnerability are distributed in northern Jiangsu and southern Zhejiang where it is relatively undeveloped.The regions with the strongest resistant capacity are distributed in the surrounding areas of Shanghai,Nanjing and Hangzhou,and the homologous risks in these areas are relatively low.The integrated risk of high temperature disaster in JZS region is high in central and southern JZS while is relatively low in northern JZS.The highest-risk and sub-highest-risk areas are distributed in Zhejiang,Shanghai and southern Jiangsu,and the low-risk and sub-low-risk areas are mostly distributed in the areas north to the Yangtze River and the coastal areas of Zhejiang province.

Key words: High temperature, Hazard of disaster factors, Sensitivity of disaster environment, Vulnerability of bearing body, Resistant capacity, Risk regionalization

中图分类号:

P429

房小怡, 杜吴鹏, 权维俊, 轩春怡, 郭文利. 苏浙沪地区高温灾害风险区划研究[J]. 气象与环境学报, 2016, 32(6): 109-115.

FANG Xiao-yi, DU Wu-peng, QUAN Wei-jun, XUAN Chun-yi, GUO Wen-li. Study on high temperature disaster risk regionalization in Jiangsu-Zhejiang-Shanghai region[J]. Journal of Meteorology and Environment, 2016, 32(6): 109-115.

0
/ / 推荐

导出引用管理器 EndNote|Reference Manager|ProCite|BibTeX|RefWorks

链接本文: http://www.jme1984.net.cn/CN/10.3969/j.issn.1673-503X.2016.06.014

http://www.jme1984.net.cn/CN/Y2016/V32/I6/109

参考文献

[1] 秦大河,Thomas,259名作者,等.IPCC第五次评估报告第一工作组报告的亮点结论[J].气候变化研究进展,2014,10(1):1-6.
[2] Xin X,Du Y G,Tang J P,et al.Variations of temperature and precipitation extremes in recent two decades over China[J].Atmospheric Research,2011,101(1):143-154.
[3] 杨红龙,潘婕,张镭.SRES A2情景下中国区域性高温热浪事件变化特征[J].气象与环境学报,2015,31(1):51-59.
[4] 杨宏青,陈正洪,谢森,等.夏季极端高温对武汉市人口超额死亡率的定量评估[J].气象与环境学报,2013,29(5):140-143.
[5] 徐金芳,邓振镛,陈敏.中国高温热浪危害特征的研究综述[J].干旱气象,2009,27(2):163-167.
[6] 冯德花,蒋跃林,杨太明,等.沿淮地区高温热害分布特征及其对水稻产量的影响[J].安徽农业科学,2011,39(16):9680-9716.
[7] Fouillet A,Rey G,Laurent F,et al.Excess mortality related to the August 2003 heat wave in France[J].International Archives Occupational and Environmental Heath,2006,80(1):16-24.
[8] 范碧航,李宁,张继权,等.城市高温灾害性天气影响分析与危害评估-以长春市为例[J].灾害学,2011,26(4):93-97.
[9] 赵梓淇,李丽光,王宏博,等.1961-2010年辽宁高温日数和热浪特征[J].气象与环境学报,2014,30(5):57-61.
[10] 熊亚军,于平,扈海波.国内高温气候变化事实及其灾害特征研究进展[J].干旱气象,2013,31(1):67-71.
[11] 黄帅,江静.中国持续性高温事件的时空分析[J].南京大学学报(自然科学),2012,48(6):689-700.
[12] 史军,丁一汇,崔林丽.华东地区夏季高温期的气候特征及其变化规律[J].地理学报,2008,63(3):237-246.
[13] 马进.基于GIS的洛阳市高温灾害风险区划[J].气象与环境科学,2012,35(4):62-68.
[14] 黄慧琳,缪启龙,潘文卓,等.杭州市高温致灾因子危险性风险区划[J].气象与减灾研究,2012,35(2):51-56.
[15] 张书娟,尹占娥,刘耀龙,等.基于GIS的华东地区高温灾害危险性分析[J].灾害学,2011,26(2):59-65.
[16] 杜吴鹏,权维俊,轩春怡,等.京津冀城市群高温灾害风险区划研究[J].南京大学学报(自然科学),2014,50(6):829-837.
[17] 程向阳,谢五三,王凯,等.雷电灾害风险区划方法研究及其在安徽省的应用[J].气象科学,2012,32(1):80-85.
[18] 张洪玲,宋丽华,刘赫男,等.黑龙江省暴雨洪涝灾害风险区划[J].中国农业气象,2012,33(4):623-629.
[19] 杨丰政.基于GIS的徐水县气象灾害风险评估研究[D].南京:南京信息工程大学,2012.
[20] 顾丽华,蔡云泉,李嘉鹏,等.德清县雷电时空分布特征及雷击灾害风险区划[J].气象与环境学报,2012,28(4):73-78.

苏浙沪地区高温灾害风险区划研究

Study on high temperature disaster risk regionalization in Jiangsu-Zhejiang-Shanghai region

PDF (PC)

可视化

被引次数

摘要/Abstract

引用本文

使用本文

参考文献

相关文章 15

Metrics

本文评价

推荐阅读 0

[1]	孙仕强, 鹿文涵, 郭建民, 钱燕珍, 卢晶晶. 2012—2016年宁波市中暑流行特征及热浪对其影响分析[J]. 气象与环境学报, 2019, 35(1): 66-71.
[2]	张剑明;段丽洁. 2013年夏季湖南省持续高温干旱变化特征及其成因分析[J]. 气象与环境学报, 2018, 34(4): 45-51.
[3]	刘伟鹏, 刘伟, 张文娟, 侯伟, 李悦. 沈阳市主要公园土壤多环芳烃污染特征研究[J]. 气象与环境学报, 2018, 34(2): 69-74.
[4]	王春玲, 郭文利, 李迅, 姜江, 李宏宇, 陈传雷. 京津冀地区高速公路冰冻灾害风险区划[J]. 气象与环境学报, 2018, 34(1): 45-51.
[5]	曲姝霖, 仝纪龙, 唐睿, 李佳芸. 西北地区极端高温变化及其对气候变暖停滞的响应[J]. 气象与环境学报, 2017, 33(4): 78-85.
[6]	刘金丽, 李娇. 珠海市夏季高温天气气候特征及2014年异常高温天气环流分析[J]. 气象与环境学报, 2017, 33(1): 72-79.
[7]	张小泉, 王文, 傅帅. 2013年浙江省夏季异常高温天气特征及其成因分析[J]. 气象与环境学报, 2017, 33(1): 80-86.
[8]	梁冬坡, 孙治贵, 郭军, 郭玉娣, 王静, 徐俊德. 基于RS和GIS天津市津南区气象灾害风险区划研究[J]. 气象与环境学报, 2016, 32(6): 116-121.
[9]	姜荣, 魏宁, 陈亮, 李佳璇, 象伟宁. 上海市高温日的日最高气温空间分布特征及改善措施[J]. 气象与环境学报, 2016, 32(5): 84-91.
[10]	卢晶晶, 吕劲文, 钱峥. 宁波市高温中暑气象等级评定方法研究[J]. 气象与环境学报, 2016, 32(4): 91-97.
[11]	顾婷婷, 潘娅英, 骆月珍. 浙江省高速公路低温雨雪冰冻灾害风险评估与区划[J]. 气象与环境学报, 2016, 32(3): 102-106.
[12]	陈凯奇, 米娜. 辽宁省玉米低温冷害和霜冻灾害风险评估[J]. 气象与环境学报, 2016, 32(1): 89-94.
[13]	姜荣, 陈亮, 象伟宁. 上海市极端高温天气变化特征[J]. 气象与环境学报, 2016, 32(1): 66-74.
[14]	杨林,曹春荣,林秋,文明章,林文华,赵珊珊. 台风“苏力”灾害风险与防御行为效益评估[J]. 气象与环境学报, 2015, 31(1): 106-112.
[15]	杨红龙,潘婕,张镭 . SRES A2 情景下中国区域性高温热浪事件变化特征[J]. 气象与环境学报, 2015, 31(1): 51-59.