基于灾害指数模型的洪水风险评估--以关中地区为例

基于灾害指数模型的洪水风险评估--以关中地区为例

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1、分类号:X43学校代码:10697密级:公开学号:201531608NorthwestUniversity颀士专业字位i2文DissertationfortheProfessionalDereeofMasterIg基于灾害指数模型的洪水风险评估一一以关中地区为例工学科名称:环境程专业学位类别:工程额士作者:窦馨逸指导老师:宋进喜教授西北大学学位评定委员会二〇—八年六月Floodriskassessmentbasedonfloodhazardindexmodel:acasestudyo

2、fGuanzhongAreaAthesissubmittedtoNorthwestUniversityinpartialfulfillmentoftherequirementsforthedegreeofMasterinEnvironmentalEngineeringByDouXinyiSupervisor:SongJinxiProfessorJune2018摘要摘要随着社会经济的发展,我国的防洪形势与防洪需求也在不断变化。洪水风险评估是防洪减灾中一项非工程措施,对于水安全、水环境健康稳定都有重要意义。基于国内外洪水风险评估的研究现状,本文以关中地区

3、为例,评估不同时期关中地区洪水风险,以保障区域水环境健康可持续。本文主要研究方法与结论如下:(1)本文首先阐释了多因子洪水灾害指数模型,并将其运用于中国西北部的大型城市群——关中地区,以评估其洪水风险。洪水灾害指数模型主要包括危险性因子和易损性因子两类参数,危险性因子包括降雨强度、汇流累积量、河网缓冲区、高程、地形起伏度、地质6个参数;易损性因子包括土地利用类型、人口、经济3个参数。该模型使用层次分析法进行确权。研究表明:危险性因子中前3个参数对洪水影响最为显著,占危险性因子总值的77.06%。而易损性因子中土地利用类型对洪水影响最为明显(62.32

4、%)。(2)关中地区多年来洪水风险呈现中间高四周低的格局。在黄河、渭河及其支流附近、关中地区东北部、关中平原中部为洪水高风险区。关中地区洪水极高风险区约占总面积的5.84%,主要位于沿河附近和平原中部的建成区。而除了东北部,关中地区边缘地带主要为洪水低风险区,其中极低风险区占总面积的21.55%。(3)洪水风险等级多年来没有巨大变化,但空间分布与面积仍略有变动。洪水极高、高、中、低4类风险区面积一直在增长,最高增长分别为0.71%、1.09%、1.37%、1.01%。建成区与草地的扩大导致极高与低风险区增长。洪水极高与高风险区之和约占总面积24%,主

5、要位于关中平原人口密集、经济发达、规模较大的建成区和地势低洼的沿河附近,这些区域分布较为紧密,需要严密防控。而极低与低风险区之和约占总面积的一半,洪水风险较小。(4)评估关中地区不同时期洪水风险,有利于高效的控制、管理、利用洪水资源;减少洪水造成的水环境、水安全隐患;促进合理的土地发展、城市规划政策。并且该研究也为救灾提供依据。关键词:洪水风险评估,洪水灾害指数模型,GIS,层次分析法,关中地区IABSTRACTABSTRACTWiththedevelopmentofthesocietyandeconomy,thesituationanddemand

6、offloodcontrolarealsochangingconstantly.Floodriskassessmentisanimportantnon-engineeringmeasuresoffloodcontrolandhazardreduction,anditisgreatsignificanceforstabilityofwatersafetyandwaterenvironment.Basedontheresearchstatusoffloodriskassessmentathomeandabroad,thispaperassessesflo

7、odriskofGuanzhongAreaindifferentperiodstoensurethehealthyandsustainabledevelopmentofregionalwaterenvironment.Themainresearchmethodsandconclusionsareasfollows:(1)Thisstudyfirstillustratedamulti-parameterfloodhazardindex(FHI)modelforassessingpotentialfloodriskareasintheGuanzhongA

8、rea,alarge-scaleurbanareainnorthwesternChina.TheFHImod

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