基于历史暴雨洪涝灾情数据的城市脆弱性定量研究——以北京市为例
基于VSD模型和地理探测器的北京城市内涝脆弱性评估及驱动机制分析
基于VSD模型和地理探测器的北京城市内涝脆弱性评估及驱动机制分析胡文翰;张质明;赵鑫;齐小天;王懿雯【期刊名称】《水利水电技术(中英文)》【年(卷),期】2022(53)10【摘要】近年来,城市内涝灾害频发,脆弱性研究作为城市内涝灾害评估的热点逐渐被重视。
合理评估城市内涝脆弱性,探究其背后的驱动机制是城市采取抗灾减灾手段的前提。
以北京市为例,基于VSD(Vulnerability Scoping Diagram)模型框架,从水文气象、地形地貌、社会经济三方面选取指标构建城市内涝脆弱性评估体系。
通过GIS采用熵值法对内涝脆弱性进行评估,运用地理探测器分析了内涝脆弱性的空间格局及驱动因子的贡献程度。
结果表明:(1)北京市城市内涝脆弱性呈环层结构分布,由北京市中心区域往外,脆弱性逐渐变小;(2)脆弱性最高的区域(五级)主要位于东城、西城、朝阳和丰台等区;(3)历史内涝点主要分布在位于四级、五级为主的内涝脆弱地区;(4)城市内涝脆弱性的空间格局是多因素协同作用造成的,其中建筑密度、人口密度、路网密度、NDVI对脆弱性的空间分异性具有主导作用。
【总页数】15页(P86-100)【作者】胡文翰;张质明;赵鑫;齐小天;王懿雯【作者单位】北京建筑大学环境与能源工程学院;北京建筑大学北京应对气候变化研究和人才培养基地【正文语种】中文【中图分类】TU992【相关文献】1.基于遥感影像与地理国情数据的城市内涝灾害评估分析2.基于事件驱动的城市内涝管控机制分析与平台设计3.基于地理探测器的江西省万安县生态脆弱性时空演变及驱动力分析4.基于地理探测器模型的热带沿海地区城市扩张驱动力因素分析——以海口市为例5.基于层次分析法的北京城市副中心内涝风险评估因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
由北京市“7.21”特大暴雨分析北京市城市内涝的成因与防治措施
由北京市“7.21”特大暴雨分析北京市城市内涝的成因与防治措施【摘要】：北京市“7·21”特大暴雨引发了严重的城市内涝，笔者前往北京市对本次灾害和城市的排水系统进行了现场查勘，通过对北京市城市内涝成因的认真分析，并结合当前国际上最先进的城市排水系统的设计、建设和管理经验，提出了针对北京市城市内涝的防治措施和建设性意见。
【关键词】排水系统；成因；防治措施；建议引言近几年来，北京市特大暴雨造成城市内涝频频增多，给人们的生活带来很多不便，“7·21”特大暴雨的侵袭更是严重影响了人们的生命安全和正常生活。
因此，指出并分析北京排水系统的诟病，消化和吸收国际先进的城市排水系统技术，提出对北京市的城市内涝的防治措施和建议势在必行。
1．北京市“7·21”特大暴雨基本情况1.1降雨情况北京市“7·21”特大暴雨整个过程中呈现出雨量大、降水急、范围广的特点。
雨量大：强降雨持续近16小时，全市平均降雨量170毫米（水文+气象），其中城区平均降水量215毫米（水文+气象），西南部213毫米，东北部170.7毫米，东南部189.1毫米，最大降雨量出现在房山河北镇，达460毫米（水文站），突破历史记录（1951年以来完整气象记录最大降雨量为朝阳418.4毫米），城区最大降雨出现在石景山模式口为328.0毫米。
降雨急：降雨过程中，降雨区普遍出现40-80毫米/小时，最强降雨出现在平谷挂甲峪，20-21时达100.3毫米/小时。
范围广：除延庆外均出现100毫米-250毫米以上大暴雨，占全市90%以上的行政区域。
1.2城市内涝灾情北京市防汛抗旱指挥部获悉，这场特大暴雨已致约190万人受灾，死亡77人，转移群众65933人；主要积水道路63处，路面塌方31处，房山区12个乡镇交通中断；民房多处倒塌，楼房漏雨191栋，雨水进屋736间，地下室倒灌70处；京广铁路南岗洼路段一度因水淹而停运。
据初步统计，北京在此轮暴雨中经济损失近百亿元。
基于最大熵模型的城市内涝风险预测:以北京市主城区为例
基于最大熵模型的城市内涝风险预测：以北京市主城区为例张震禹;刘家福;祝悦;张柏豪;孔祥力【期刊名称】《科学技术与工程》【年(卷),期】2024(24)13【摘要】随着全球气候变化和城市化发展,城市内涝频发且严重影响城市发展,研究内涝影响因素,进行内涝风险评估对防灾减灾具有重要意义。
以北京市主城区为研究区域,获取内涝空间数据和影响因子数据,采用MaxEnt模型进行探究,识别内涝潜在风险区和分析影响因子与内涝风险的关系,结果表明:影响内涝风险的主导因子为与立交桥的距离、建筑密度、不透水面比例、人口密度、暴雨持续时间、归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI);研究区内超过24.6%区域范围都处于内涝风险区,高风险区总面积约为40.17 km^(2),中风险区的总面积约为298.09 km^(2);较低风险与低风险区面积分别为423.75 km^(2)和30.53 km^(2)。
各区内涝点分布数量大小关系为丰台区>海淀区>朝阳区>石景山区>西城区、东城区;历史内涝点在空间分布上具有“南密北疏,西密东疏”的分布格局与“多核中心,次中心团带连接”的特征。
对风险评估结果进行空间自相关分析发现风险概率在丰台区中部,海淀区东北部、南部,石景山区东部地区呈高-高聚集,表明该区域在未来可能会受到周围区域的影响而发生内涝灾害,要高度关注该区域实现精准防控。
相关成果为城市进行基础设施完善改造、潜在内涝积水点防治、制定应急减灾预案和应对措施等方面提供一定参考。
【总页数】10页(P5652-5661)【作者】张震禹;刘家福;祝悦;张柏豪;孔祥力【作者单位】吉林师范大学地理科学与旅游学院;中国科学院东北地理与农业生态研究所【正文语种】中文【中图分类】X43【相关文献】1.基于GIS的城市内涝成因分析及风险评估研究——以福州市主城区为例2.基于城市内涝防控的用地竖向控制规划研究——以武汉市主城区为例3.基于地表不透水特征的局地暴雨内涝灾害风险等级制图及分布特征分析——以天津主城区为例4.基于最大熵模型的深圳市内涝影响因素分析及内涝风险评估5.基于耦合PLUS-SCS模型的城市用地内涝风险预测及优化管控——以湖南省长沙市为例因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
《2024年基于UMAP与HDBSCAN的北京市极端暴雨时空动态分布规律研究》范文
《基于UMAP与HDBSCAN的北京市极端暴雨时空动态分布规律研究》篇一一、引言近年来，随着全球气候变化的加剧，极端天气事件频发，暴雨作为其中的一种表现，已成为我国许多城市面临的重大自然灾害。
北京市作为我国的首都，其暴雨事件的时空分布规律对于城市规划、防洪减灾以及环境科学研究等都具有重要意义。
本研究以北京市为例，运用UMAP降维技术与HDBSCAN聚类算法对极端暴雨的时空动态分布规律进行研究，以期为城市暴雨灾害的预防和应对提供科学依据。
二、研究区域与数据来源本研究以北京市为研究区域，选取了近十年来北京市各区县的极端暴雨事件数据。
数据来源包括气象部门的暴雨监测数据、政府发布的暴雨预警信息以及相关科研机构的研究成果。
三、研究方法（一）UMAP降维技术UMAP（Uniform Manifold Approximation and Projection）是一种新兴的降维技术，它能够在保持数据结构的同时，有效降低数据的维度。
在本次研究中，我们利用UMAP技术对极端暴雨事件的时空数据进行降维处理，以便更好地分析其分布规律。
（二）HDBSCAN聚类算法HDBSCAN（Hierarchical Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）是一种基于密度的聚类算法，它能够有效地识别出数据中的密度分布和空间结构。
在本次研究中，我们运用HDBSCAN算法对降维后的极端暴雨事件数据进行聚类分析，以揭示其时空分布的规律性。
四、结果分析（一）UMAP降维结果通过UMAP降维技术，我们将极端暴雨事件的时空数据降至二维平面，使得数据的分布规律更加清晰可见。
在降维后的图谱中，我们可以清晰地看到北京市各区县极端暴雨事件的空间分布情况，以及其在时间上的变化趋势。
（二）HDBSCAN聚类结果运用HDBSCAN算法对降维后的数据进行聚类分析，我们发现北京市的极端暴雨事件在时空上呈现出一定的规律性。
《2024年2012年7月21日北京特大暴雨的多尺度特征》范文
《2012年7月21日北京特大暴雨的多尺度特征》篇一北京，一个承载着数千年文化与历史的都市，然而，在这座大都市中，也有其难以预测的自然之威。
回望那场发生在2012年7月21日的特大暴雨，其强大的力量和多尺度的特征不仅为我们留下了深刻的印象，也教会了我们关于自然、城市和人类关系的新思考。
一、气候背景与尺度概述北京地区在夏季，时常遭遇暴雨天气。
然而，2012年7月21日的暴雨，却以罕见的多尺度特征成为了一个标志性事件。
这场暴雨的强度和持续时间远远超出了平常的降雨尺度，使得城市的排水系统几乎陷入了瘫痪状态。
二、时间尺度分析这场特大暴雨的时间尺度十分特殊。
它不仅仅是一个短时内的强降雨过程，而是一个连续的、持续的、具有多次高峰的降雨过程。
在连续数小时的降雨中，降雨强度时而加强时而减弱，使得城市的防洪压力不断增大。
同时，这种持续的降雨还伴随着雷电、大风等极端天气现象，进一步加剧了灾害的严重性。
三、空间尺度分析在空间尺度上，这场特大暴雨的影响范围广泛。
从城市中心到郊区，从低洼地带到高海拔地区，几乎整个北京市都受到了暴雨的影响。
特别是那些低洼地区和老旧小区，由于地势较低和排水设施不完善等原因，受到了更加严重的洪涝灾害。
而像城区高楼的周围则由于相对良好的排水系统和地理位置得以避免了较大规模的洪水影响。
四、经济和社会影响从经济角度看，这场特大暴雨对北京市及周边地区造成了巨大的损失。
大量车辆被淹、城市基础设施损坏、交通中断、供电供水设施受影响等。
更重要的是，这种灾难也对市民的生活产生了深远的影响。
人们的日常生活受到了严重的干扰，同时给人们带来了巨大的心理压力。
许多市民失去了家园和财产，甚至有些人因此失去了生命。
五、城市应对与反思面对如此强大的自然力量，城市应对能力的提升成为了我们必须要面对的问题。
在暴雨后的调查中，我们可以看到北京市的排水设施在应对这种大规模暴雨时的不足和问题。
这就需要我们在未来进一步完善城市规划中的排水系统建设和管理，增强城市抵御自然灾害的能力。
《2024年2012年7月21日北京特大暴雨的多尺度特征》范文
《2012年7月21日北京特大暴雨的多尺度特征》篇一一、引言2012年7月21日，北京遭遇了一场罕见的特大暴雨。
这场暴雨不仅给城市带来了巨大的经济损失，还对城市基础设施和居民生活造成了严重影响。
本文旨在从多尺度特征的角度，对这场特大暴雨进行深入分析，以期为未来暴雨灾害的防范和应对提供参考。
二、暴雨概况2012年7月21日，北京地区遭受了大规模的强降雨天气。
这次特大暴雨的特点是雨量大、降雨范围广、强度高。
其中，一些区域的降雨量达到了历史罕见水平，对城市造成了巨大的冲击。
三、多尺度特征分析1. 气候尺度特征这次特大暴雨是在特定的气候背景下发生的。
在暴雨发生前，北京地区已经持续了一段时间的高温天气，大气湿度较大，为暴雨的形成提供了有利条件。
此外，季风气候的影响也是导致这次特大暴雨的重要原因之一。
2. 地理尺度特征从地理尺度的角度来看，北京地势复杂，地形地貌多样。
这种地理环境为暴雨的传播和影响提供了条件。
在暴雨过程中，地势较低的区域容易积水，导致城市内涝等问题。
同时，山区地势陡峭，容易发生山洪等灾害。
3. 城市尺度特征在城市尺度上，这次特大暴雨暴露出了一些城市基础设施的不足。
例如，城市排水系统的建设滞后，导致雨水无法及时排出，加剧了城市内涝的程度。
此外，城市绿色空间的不足也加剧了雨水的冲击力。
这些问题的存在，使得城市在应对特大暴雨等自然灾害时显得尤为脆弱。
四、应对措施及建议针对这次特大暴雨暴露出的问题，本文提出以下应对措施及建议：1. 加强城市基础设施建设，特别是排水系统的建设，提高城市的防洪能力。
2. 增加城市绿色空间，提高城市的生态环境质量，减轻雨水的冲击力。
3. 加强气象监测和预警系统建设，提高对暴雨等极端天气的预测和预警能力。
4. 加强公众对暴雨等自然灾害的认识和应对能力，提高社会的整体抗灾能力。
五、结论通过对2012年7月21日北京特大暴雨的多尺度特征分析，我们可以看到这场暴雨给城市带来的巨大影响和挑战。
《2024年基于UMAP与HDBSCAN的北京市极端暴雨时空动态分布规律研究》范文
《基于UMAP与HDBSCAN的北京市极端暴雨时空动态分布规律研究》篇一一、引言近年来，随着全球气候变化的加剧，极端天气事件如暴雨等频繁发生，给城市管理带来了巨大挑战。
北京市作为中国首都，地理位置和人口分布特殊，对极端天气的反应与防控具有至关重要的意义。
本研究基于UMAP降维与HDBSCAN聚类分析的方法，深入探究北京市极端暴雨的时空动态分布规律，为城市的防洪防汛提供科学的决策依据。
二、研究方法与数据来源（一）UMAP降维技术UMAP是一种新的降维与可视化方法，可以有效降低数据集的维度并保持其结构特性。
本研究使用UMAP技术对北京市极端暴雨的时空数据进行降维处理，便于后续的聚类分析和可视化表达。
（二）HDBSCAN聚类算法HDBSCAN是一种基于密度的聚类算法，具有对不同密度区域的适应性和对噪声的鲁棒性。
本研究采用HDBSCAN算法对降维后的数据进行聚类分析，以揭示极端暴雨的空间分布规律。
（三）数据来源研究数据主要来源于北京市气象局提供的极端暴雨历史数据，包括时间、地点、降水量等关键信息。
三、研究过程与结果分析（一）数据预处理与降维首先，对收集到的极端暴雨数据进行预处理，包括数据清洗、格式转换等步骤。
然后，利用UMAP技术对预处理后的数据进行降维处理。
通过UMAP降维后，我们可以更加直观地观察极端暴雨的时空分布特性。
（二）HDBSCAN聚类分析将降维后的数据输入HDBSCAN算法进行聚类分析。
通过设定合适的参数，算法将数据划分为不同的簇群，每个簇群代表一种特定的极端暴雨空间分布模式。
（三）结果分析根据HDBSCAN的聚类结果，我们可以分析出北京市极端暴雨的时空动态分布规律。
例如，某些区域可能经常发生极端暴雨事件，而另一些区域则相对较少。
此外，还可以分析出不同类型极端暴雨的空间分布特征及其演变趋势。
四、讨论与结论本研究通过UMAP降维与HDBSCAN聚类分析的方法，揭示了北京市极端暴雨的时空动态分布规律。
北京7.21暴雨研究报告
北京7.21特大暴雨研究报告2012年7月21日，一个平凡的周末，一场突如其来的暴雨如猛虎之势袭击了北京，造成了严重的自然灾害。
山洪、泥石流、积水溺亡、水漫城市，这些平时离我们很远的词汇，就发生在身边这座国际大都市、一国之都。
根据2012年7月25日北京市政府的灾情报道，此次暴雨灾害造成160.2万人受灾，直接经济损失达116.4亿元，共79人遇难……如此惨烈的灾情让我们揪心：一座现代化的城市，竟然因一场暴雨而消逝了79个鲜活生命。
然而痛的现实已成定局，更重要的是痛定思痛，深刻反思，从这次暴雨事件中吸取教训，避免悲剧的再次发生。
作为新时代的中学生，我们应该胸怀天下，心系国家，以天下为己任，因此为深刻反思北京7.21特大暴雨灾情，我决定撰写一篇研究报告，在查阅大量文献资料、访谈调查等基础上，从三个方面对7.21北京特大暴雨进行分析：一是基本情况，二是成因分析，三是对策建议，从而为北京市应对暴雨灾害提出相应的对策建议，为社会建设贡献自己的绵薄之力，履行中学生关心社会的义务和责任。
一、灾情基本情况2012年7月21日，北京市遭遇新中国成立以来罕见的一场暴雨灾害，全市16小时平均降雨量170mm，城区平均215mm，房山区平均301mm，全市最大点房山区河北镇达541mm，超过500年一遇，城区最大点石景山区模式口为328mm，达到100年一遇。
房山等重灾区多条河流暴发山洪，局部地区发生泥石流灾害，其中北运河北关拦河闸最大洪峰流量1200m3/s，并启动分洪闸向潮白河分洪，拒马河最大洪峰流量达到2570m3/s，为近50年来少有。
这次特大暴雨降雨总量之多、降雨强度之大、强降雨历时之长、局部洪水尤其是山洪之巨历史罕见，给城市运行造成严重影响，给人民群众生命财产带来严重损失。
据统计，全市受灾人口近160多万人，紧急转移9万余人，直接经济损失110多亿元，其中水利工程损毁造成直接经济损失31亿元，主要包括：河道堤防损毁485处49km，护岸损坏近万处，决口53处，河道淤积243处总方量2 000余万m3，损坏水井891眼、泵站117座、灌溉设施44处、水文设施40处，路面塌方31处，3处在建地铁基坑进水，轨道7号线明挖基坑雨水流入，5条运行地铁线路的12个站口因漏雨或进水临时封闭，机场线东直门至T3航站楼段停运，1条110 kV站水淹停运，25条10 kV架空线路发生永久性故障；降雨造成京原等铁路线路临时停运8条……二、灾情成因分析“北京7.21暴雨”课题组房山调研简报声明：“通过调研，我们认识到灾害不仅是自然之力为之，更与社会管理和治理能力滞后、公共服务水平低有关。
全国各城市暴雨强度公式的应用案例分析
全国各城市暴雨强度公式的应用案例分析暴雨是指暴雨天气，一般是指降雨量非常大的降水现象。
暴雨强度公式是用于计算暴雨的降雨强度的数学公式。
在全国范围内，不同城市的暴雨强度公式会有所不同，因为每个地区的气候、地形、环境条件等各异。
本文将通过案例分析，讨论全国各城市暴雨强度公式的应用情况。
案例一：北京市暴雨强度公式北京市位于华北地区，受季风气候的影响，暴雨时常发生。
根据北京市气象局的统计数据和历史观测资料，北京市的暴雨强度公式可以简化为以下形式：I = 3.2 × (P / T)^0.56其中，I表示暴雨强度（单位：mm/h），P表示降雨量（单位：mm），T表示降雨时长（单位：h）。
该公式在北京市的气象预报和城市防洪工程设计中得到广泛应用。
通过该公式，相关部门可以根据实时的降雨量和降雨时长，及时预警并采取应对措施，确保市民的生命财产安全。
案例二：广州市暴雨强度公式广州市位于南方的珠江三角洲地区，属于热带季风气候。
由于地形起伏和多河流交汇，广州市的暴雨情况复杂多变。
广州市气象局根据本地区的降雨特点和气象数据，研究出了适用于广州市的暴雨强度公式。
I = 3.8 × (P / T)^0.6 + 0.4 × (P / T)^0.4该公式在广州市的气象预报、城市排水设计以及防洪抗灾工作中被广泛运用。
通过该公式，相关部门可以更加准确地评估降雨对城市排水系统的影响，提前制定应急预案，避免城市内涝和洪涝灾害的发生。
案例三：上海市暴雨强度公式上海市位于中国东南沿海地区，受到台风和热带气旋的影响比较大。
上海市暴雨强度公式的推导基于上海市的气候特点和降雨观测资料，并结合了上海市的地理环境和城市规模等因素。
I = 2.5 × (P / T)^0.65该公式在上海市的气象预报、城市防洪工程规划以及抗台风工作中得到广泛应用。
通过该公式，相关部门可以及时判断台风或热带气旋带来的降雨对上海市的影响程度，采取相应的防洪和救灾措施，保障市民的生命财产安全。
特大城市频发内涝原因及建议-以北京为例
特大城市频发内涝原因及建议
——以北京为例
□ 北京市经济与社会发展研究所 常艳
从 全 球 来 看， 城 市 越 来 越 脆 弱， 自然灾害带来的经济损失越来越高是 一个发展趋势。根据《2013 年全球减 灾评估报告》统计，全球范围内仅城 市灾害损失一项就预计超过 3800 亿美 元，并且这一发展趋势还在加剧。于 城市化迅速推进的中国而言，近年来， 每逢汛期，全国不少城市在暴雨的袭扰 下纷纷“沦陷” ，给人民群众的生命财 产安全和城市安全运行带来巨大影响 和破坏，雨涝灾害成为中国城市普遍面 临的重大挑战。北京作为全国的首都， 如何妥善应对雨涝灾害关系着这个人 口超过 2000 万的特大城市的安全和可 持续发展。
一、城市频遭内涝的原因
近年来，北京频频遭遇强降雨导 致的严重内涝，一场暴雨就能导致街道 成“海” 、汽车没顶、交通瘫痪、人员 伤亡，带来巨大的经济损失。除了气候 异常、降水量较大之外，北京排水系 统的排水标准不足、设施老化、建设 滞后等问题是重要原因，但究其根本， 不合理的城市规划和管理才是导致城 市排水系统脆弱的深层次原因。 （一）重地表，轻地下，排水系统 建设明显滞后 近 年 来， 北 京 城 市 化 快 速 推 进， 城市建成区面积不断扩张，伴随而来的
在北京等发展迅速的大城市，随 着建设用地的需求越来越大，生态环境 保护等城市可持续发展问题、排水等城 市安全问题逐步让位于城市对于发展 速度的追求，导致越来越多的湖泊、湿 地被填埋，城市绿地不断减少，城市的 汇水能力也由此大大减弱。与此同时， 路面逐渐被混凝土、沥青等材料覆盖， 雨水无法渗透。原有自然水道无法畅 通运行，只能依赖于脆弱的现代排水系 统，涌堵内涝发生的可能性大大提高。 （三）重污水，轻雨水，管网建设 和管理维护水平低 城市排水系统主要包括雨水排水 系 统、 污 水 排 水 系 统 两 大 类， 其 中，
《2024年2012年7月21日北京特大暴雨的多尺度特征》范文
《2012年7月21日北京特大暴雨的多尺度特征》篇一一、引言2012年7月21日，北京遭遇了一场特大暴雨，给城市带来了严重的损失。
这场暴雨不仅对城市基础设施造成了严重破坏，也对人们的生活产生了深远影响。
本文旨在通过多尺度特征分析，探讨这场特大暴雨的成因、影响及其在气象学、城市规划、灾害应对等方面的启示。
二、气象尺度特征从气象学角度来看，这场特大暴雨具有明显的气候异常特征。
首先，暴雨的发生与全球气候变化密切相关，尤其是受到厄尔尼诺现象的影响。
此外，该地区地理位置、地形地貌以及气候背景等也是导致暴雨发生的重要因素。
这场暴雨的强度、持续时间和空间分布特征都表明了其极端性，属于罕见的气候事件。
三、城市规划尺度特征从城市规划角度来看，这场特大暴雨暴露了城市基础设施的脆弱性。
在暴雨过程中，城市排水系统、道路交通、电力供应等方面都受到了严重影响。
这表明在城市规划和建设中，应更加注重提高城市的防洪抗灾能力，加强排水系统的建设与维护，提高城市基础设施的韧性和适应性。
四、灾害应对尺度特征在灾害应对方面，这场特大暴雨也提供了宝贵的经验教训。
首先，政府应加强预警系统的建设，提高预警信息的准确性和及时性，以便市民能够及时采取防范措施。
其次，应加强应急救援队伍建设，提高救援效率。
此外，还应加强社会各界之间的协调与配合，形成全社会共同应对灾害的局面。
五、启示与建议通过对这场特大暴雨的多尺度特征分析，我们可以得出以下启示与建议：首先，应加强气候变化监测和预测能力，以便更好地应对极端气候事件。
其次，在城市规划和建设中，应注重提高城市的防洪抗灾能力，加强排水系统的建设与维护。
此外，还应加强社会各界之间的协调与配合，形成全社会共同应对灾害的局面。
最后，应加强公众的防灾减灾意识教育，提高市民的自我保护能力。
六、结论总之，2012年7月21日北京特大暴雨是一场极端气候事件，对城市基础设施和人们的生活产生了深远影响。
通过多尺度特征分析，我们可以更好地理解这场暴雨的成因、影响及其在气象学、城市规划、灾害应对等方面的启示。
《2024年2012年7月21日北京特大暴雨成因分析》范文
《2012年7月21日北京特大暴雨成因分析》篇一一、引言北京，作为中国的首都，拥有丰富的历史与文化背景。
然而，2012年7月21日，一场特大暴雨席卷了这座古老而又现代的城市，给人们的生活带来了极大的困扰。
本文将对该次特大暴雨的成因进行详细分析，以期为未来的防洪减灾工作提供参考。
二、天气背景在分析特大暴雨成因之前，我们需要了解当时的天气背景。
7月是北京的雨季高峰期，此时的气候多变，时常出现雷阵雨等天气。
此外，受到全球气候变化的影响，极端天气事件频发，这也是导致特大暴雨的潜在因素之一。
三、特大暴雨成因分析1. 自然因素（1）气象条件：当时的气象条件为高温高湿，空气中的水汽含量较高，有利于雨水的形成。
此外，受季风气候的影响，空气中的水汽主要来自南方暖湿气流。
（2）地形地貌：北京地势西北高、东南低，山区与平原交错分布。
这种地形地貌使得雨水在山区聚集后迅速流向平原地区，加大了洪水的流量和流速。
（3）气候变化：全球气候变化导致极端天气事件增多，如暴雨、洪涝等。
这种气候变化使得北京地区的降雨量增加，加剧了特大暴雨的发生。
2. 人为因素（1）城市硬化：随着城市化的进程加快，越来越多的土地被硬化，如道路、广场等。
这些硬化的地面使得雨水无法迅速渗透到地下，而是迅速汇集成洪水。
（2）城市排水系统不足：北京地区的城市排水系统建设相对滞后，无法应对短时间内的强降雨。
一旦出现特大暴雨，城市排水系统将无法承受，导致洪水泛滥。
（3）人类活动影响气候：随着工业化、城市化的进程加快，人类活动对气候的影响日益显著。
如过度排放二氧化碳等温室气体导致全球气候变暖，进而影响降雨分布和强度。
四、结论与建议通过对2012年7月21日北京特大暴雨的成因分析，我们可以得出以下结论：特大暴雨的形成是由自然因素和人为因素共同作用的结果。
其中，自然因素包括气象条件、地形地貌和气候变化等；人为因素则包括城市硬化、城市排水系统不足以及人类活动对气候的影响等。
《2024年2012年7月21日北京特大暴雨成因分析》范文
《2012年7月21日北京特大暴雨成因分析》篇一一、引言北京，作为我国的首都，一直以其历史底蕴、现代繁华与雄伟的气候吸引着全球的眼光。
然而，2012年7月21日的一场特大暴雨却成为了历史上一道刻骨铭心的印记。
那天的雨如猛兽般侵袭着首都的各个角落，造成极大的灾害和损失。
本文将针对此次特大暴雨的成因进行详细分析，以更好地了解此类极端天气的形成机制。
二、天气背景首先，我们需要了解的是，2012年7月21日的特大暴雨是在特定的天气背景下发生的。
在夏季，北京地区经常会出现雷阵雨或暴雨天气，这主要是由于季风气候的影响和特定的气象条件。
而这次特大暴雨的形成，正是在这种天气背景下的一种极端表现。
三、成因分析1. 气候系统影响：当时的气候系统是导致这场特大暴雨的重要原因之一。
夏季季风气候的强盛使得北京地区降雨增多，这是此次特大暴雨形成的气候背景。
2. 自然环境因素：地理位置、地形地貌等自然环境因素也是特大暴雨的成因之一。
北京地势西高东低，北有山地环绕，这导致了降水系统容易在北京停留和汇聚，进而引发特大暴雨。
3. 气象条件：当天的气象条件对特大暴雨的形成起到了关键作用。
包括高湿度的空气、强盛的暖湿气流等气象条件都为特大暴雨的形成提供了有利条件。
4. 人为因素：虽然人为因素并非直接导致特大暴雨的原因，但也不容忽视。
城市化的进程、过度开发和环境污染等因素可能间接地影响到气候变化，进而影响天气状况。
四、综合分析综合通过上述分析，我们可以看出，2012年7月21日北京特大暴雨的形成是多种因素共同作用的结果。
其中，气候系统的影响、自然环境因素和气象条件等自然因素是直接原因，而人为因素也在一定程度上间接影响了特大暴雨的形成。
为了减少此类灾害的发生，我们需要从多个方面入手，如加强气候监测和预警系统、改善城市排水系统、加强环境保护等。
在面对自然灾害时，我们需要有科学的态度和行动。
通过深入分析特大暴雨的成因，我们可以更好地了解这类极端天气的形成机制，从而采取有效的措施来减少灾害的发生和损失。
基于SWMM的北京市典型城区暴雨洪水模拟分析
参考内容二
随着城市化进程的加快，城市暴雨内涝问题日益凸显。为了有效应对这一问 题，研究人员利用地理信息系统（GIS）与水力模型模拟软件（SWMM）进行城市 暴雨内涝淹没模拟分析。本次演示将介绍GIS和SWMM在城市暴雨内涝淹没模拟分 析中的应用。
GIS和SWMM概述
地理信息系统（GIS）是一种集成多种空间信息数据的计算机系统，它能够 对地理数据进行输入、存储、管理、分析和可视化。水力模型模拟软件（SWMM） 是一种广泛应用于城市排水系统模拟的计算机程序，它能够对暴雨条件下城市的 排水情况进行分析和
这些新技术的应用为SWMM模型在暴雨洪水管理中的进一步发展提供了有力支 持。
六、结论
暴雨洪水管理模型SWMM在暴雨洪水预警、防洪规划和污水处理等方面具有广 泛的应用前景。随着科技的不断进步，相信SWMM模型的研究及应用将会取得更加 显著的成果。本次演示介绍了SWMM模型的结构与功能，概述了其研究的主要成果 及应用进展，以期为暴雨洪水管理提供有益的参考。
1、加强前期预测预报：北京市应建立健全的暴雨洪水预警机制，提高预测 准确率，为应对暴雨洪水做好充分准备。
2、优化城市规划：在城市规划阶段，应充分考虑地形因素，合理规划排水 系统。同时，加强道路、绿化带等公共区域的雨水径流控制，降低径流系数，减 轻排水系统负担。
3、加强公共应急管理：政府应制定暴雨洪水应急预案，明确各部门职责， 确保在紧急情况下能够迅速响应。此外，加强公众宣传教育，提高市民的防洪意 识和自我保护能力。
基于SWMM的北京市典型城区暴雨洪 水模拟分析
01 引言
03 研究方法 05 结论与建议
目录
02 文献综述 04 模拟分析 06 参考内容
引言
北京市作为中国的首都，具有独特的地理环境和气候特征。每年夏季，北京 市易遭遇暴雨天气，引发城区洪水风险。为了有效应对城区暴雨洪水，提高城市 防洪减灾能力，本次演示基于SWMM（Storm Water Management Model）模型对 北京市典型城区的暴雨洪水进行模拟分析。
我国暴雨洪涝灾害风险评估研究进展
我国暴雨洪涝灾害风险评估研究进展一、本文概述随着全球气候变化加剧以及人类活动对自然环境的影响加深，我国暴雨洪涝灾害频发且复杂性不断提升，给社会经济发展和生态环境带来严峻挑战。
近年来，我国在暴雨洪涝灾害风险评估领域的研究与实践不断取得突破性进展，形成了多维度、多层次的风险评估体系。
本研究旨在梳理和总结我国暴雨洪涝灾害风险评估的最新研究动态和发展趋势，着重介绍在致灾机理探究、灾害风险量化模型构建、空间信息技术应用、承灾体脆弱性分析以及防灾减灾策略优化等方面的理论创新和技术进步。
结合历史洪涝灾害数据和实时监测预警信息，各地学者与政府部门紧密合作，利用大数据分析、地理信息系统（GIS）、遥感技术和数值模拟方法，对全国及区域尺度上的洪涝灾害风险进行全面而深入的评估。
诸如李吉顺等人提出的“综合危险度”和“相对危险度”评估指标，以及针对特定区域如安徽省、江阴市、黑龙江省玉米产区的精细化风险评估实践，均体现了我国在洪涝灾害风险管理上科学化、精准化的提升。
针对城市化进程中的极端暴雨洪涝事件，诸如连云港市等地的城市规划与管理部门也在积极推进灾害风险评估与对策研究，将其纳入地方发展规划，并通过财政支持推动相关科研项目的实施，以期有效提高城市应对极端天气事件的能力，减轻潜在灾害损失，保障人民群众的生命财产安全和社会稳定。
本文将系统回顾我国暴雨洪涝灾害风险评估的研究历程、关键技术方法及其在实际应用中的效果，探讨存在的问题与未来的发展方向，为构建和完善我国的灾害风险管理体系提供有力的科学依据和决策支持。
二、暴雨洪涝灾害风险评估的理论框架灾害风险识别：首先是对潜在致灾因子——暴雨事件及其引起的洪水过程进行识别与分析，包括历史暴雨数据的统计分析、气候变化背景下极端降水事件的趋势预测以及未来情景模拟。
还需识别易受洪涝侵袭的地理区域和重要承灾体，如人口聚居区、农田、基础设施、生态系统等。
致灾可能性评估：基于水文模型、气候模型和地理信息系统（GIS）技术，量化暴雨洪涝发生的概率及强度，包括设计暴雨重现期计算、洪水频率分析以及洪水淹没范围模拟等手段，以确定灾害的潜在规模和影响程度。
城市洪涝调研报告
城市洪涝调研报告尊敬的领导及相关部门：根据前期的洪涝调研工作，在我市洪涝问题的现状以及原因进行了全面细致的调查和分析。
现将调研报告汇报如下：1. 城市洪涝问题的现状1.1 洪涝发生频率高。
根据历史天气数据统计，我市每年都会发生数次洪涝事件，给城市的交通、居民生活和经济发展带来严重影响。
1.2 洪涝范围广。
洪涝事件时常引发城市部分区域乃至整个城市出现积水现象，导致道路交通中断和居民住宅受损。
1.3 水灾造成大量财产损失。
洪涝灾害给城市经济造成了严重损失，包括道路、桥梁、房屋等基础设施的损坏，农作物的受灾损失等。
2. 洪涝问题的主要原因分析2.1 地形地貌因素。
我市地势平坦，有些地区地势偏低，是洪水集聚的薄弱环节。
2.2 污水管网问题。
城市内部的污水管网老化严重，排水能力不足，导致降雨期间积水无法迅速排除。
2.3 城市化进程加速。
城市化进程中大量水泥、沥青等非透水材料的使用导致水文循环受阻，增加了城市洪涝的风险。
2.4 高强度降雨事件增多。
全球气候变化引发极端天气事件增多，我市近年来出现的大暴雨和强降雨事件频率呈上升趋势。
3. 解决方案和建议3.1 改善城市排水系统。
完善城市污水管网，加大排水管道的改造力度，提高排水能力，确保降雨期间能够及时排除雨水。
3.2 加大城市绿化投入。
增加城市公园、绿化带等绿地面积，提高土地的自然渗透能力，减少地表径流，降低城市洪涝风险。
3.3 加强水资源管理。
合理利用水资源，建设雨水收集系统，将降雨水资源储存起来，用于城市绿化和生产生活用水。
3.4 完善灾害预警机制。
加强气象预警系统，提前预测和预警洪涝事件，便于市民和相关部门做好应对和防范工作。
以上就是我市城市洪涝调研报告的主要内容，希望对相关决策提供参考和帮助。
我们将进一步深入研究和探索解决洪涝问题的有效措施，切实保障市民的生命安全和财产安全。
谢谢！。
论北京暴雨洪灾与城市防涝
１ １ 城 市 建 设 填 占或 挤 占行 洪 河道 ，使 江 河 洪 水 位升 ．
所 重视 。 随着 公 路、 铁路 的兴 建 ，使城 市 水系在 交通 运 输 上 的地 位 大大 下 降 ，加 上 近现 代城 池 的防 卫功 能 已不 重 要 ，填 护 城河 、 填 水 渠 、 填 湖池 已成 为近 现代 城市
永 乐十 八年 （ ４ ０ ） 禁城 竣 工至 今近 ６ ０ ，城 内 １２ 年 紫 ０年
无 一 次雨 潦 致灾 的 记录 。 可 见城 市 水 系 、水 体 的调 蓄
雨洪 的重要作 用 。
天 鹅 宾 馆 ，填 了 白鹅 潭 北 岸 一段 （ 沙面 南 岸 ），影 响
了 白鹅 潭 内港 。【致通 过 广 州市 附近 的九 条 河 道均 已缩 ２
中国名城 ｌ特稿
论北京暴雨洪灾与城市防涝术
吴庆 洲
摘
要 ： 通过 研 究 北 京 及 其 他 城 市暴 雨后 内涝 灾 害 的
２ １ ｆ７ ２ ０ ２ － 月 １日至２ ２日，北京 连降 特 大暴雨 ，造 成 ７ 人 死 亡 ，１ ０ 万人 受 灾 ，经济 损 失 巨大 ，百 姓 生活 ７ ６多
窄 ，其 中 ，三枝 香 水道 １ ５ 年 代 宽 为４ ６ ， １ ７ 年 ９０ ４ｍ ９０ 代 为２ ４ ，缩 狭 １ ２ ，缩 狭 率 为３ ％。 ’ 州市 海 珠 ８ｍ ｍ ６ ６ 广
广场 段 长 堤地 面 高程 仅 １８ ． ｍ，１ ６ 年 后 ， 水 位 多 次达 ０ ９ 洪
流入 筒 子河 ，也只 是使 其 水位 升 高０９ ｍ。 因此 ， 自明 ．７
变狭 ２ ０～７ ｍ。 黄 埔 新 港 码 头 伸 入 江 中 ３ ０ ｍ ， ０ ０ 多
全球极端暴雨常态下的超大型城市洪涝应对策略研究——以北京市为例
全球极端暴雨常态下的超大型城市洪涝应对策略探究——以北京市为例第一部分：引言近年来，极端暴雨成为全球多个地区面临的严峻挑战之一。
随着气候变化导致的频繁极端天气事件增多，超大型城市的洪涝风险也逐渐增加。
作为世界上人口最多的城市之一，北京市在洪涝灾难中的风险极高。
因此，探究超大型城市洪涝应对策略对于保卫城市的生命财产安全具有重要意义。
第二部分：全球极端暴雨常态化的现状和趋势全球范围内，极端暴雨频发的现象日益普遍。
据统计，近几十年来，全球范围内极端降雨事件的发生频率以及造成的经济损失均在不息增加。
这与气候变温顺大气湿度增加有着密切的干系。
极端暴雨对城市的影响主要集中在洪涝灾难方面，给城市的基础设施、生态系统和社会经济带来了严峻的破坏和损失。
第三部分：北京市洪涝灾难的现状和特点北京市作为中国的首都和超大型城市，也面临着严峻的洪涝风险。
由于城市化进程的加快，城市的排水系统无法有效应对极端暴雨的冲击，导致洪涝灾难频发。
此外，北京市地势相对平坦，且河流密集，流域的水资源供需冲突突出，使得洪涝灾难的影响更加严峻。
第四部分：北京市洪涝应对策略探究为了应对全球极端暴雨常态下的洪涝风险，北京市需要实行一系列的应对策略。
起首，完善城市排水系统，提升排水能力。
通过加大城市排水设施的投资，提高排水系统的抗洪能力，以应对极端暴雨时的排水压力。
其次，加强风险评估和预警机制，提前猜测和响应极端暴雨事件。
通过建立更加精准的洪涝风险评估体系和健全的预警机制，提前预警居民和相关部门，缩减损失。
此外，还可以结合生态抗洪工程，通过湿地恢复、水土保持等措施来减缓极端暴雨对城市的冲击。
第五部分：总结与展望综上所述，全球极端暴雨常态下，超大型城市面临巨大的洪涝风险，北京市作为一个典型的例子也面临着相对严峻的洪涝问题。
为了应对这一挑战，北京市需要实行一系列的应对策略，包括完善城市排水系统、加强风险评估和预警机制、建设生态抗洪工程等。
通过这些策略的实施，可以有效提升北京市对极端暴雨的应对能力，缩减洪涝灾难的损失。
城市洪涝灾害的间接经济损失评估_以北京市为例
城市洪涝灾害的间接经济损失评估——以北京市为例姜玲邱志德文章编号：1009-6000(2014)07-0007-07中图分类号：X43;F290 文献标识码：B基金项目：国家自然科学基金面上项目“大都市圈区域一体化下的区域补偿理论与政策研究“（批准号：71373294）；水利部行业公益性项目“长江三角洲水害损失与水利治理效益核算研究”（批准号：201201073）。
作者简介：姜玲（1981－），女，汉族，山东省威海市人，区域经济学博士，中央财经大学副教授，硕士生导师，主要研究方向为城市与区域经济；邱志德（1989－），男，汉族，广东省潮州市人，中国人民大学公共管理学院硕士研究生。
城市洪涝灾害的间接经济损失评估——以北京市为例The Assessment of Indirect Economic Loss of Urban Flood Disaster: A Case Study of Beijing姜玲邱志德JIAN G Ling QIU Zhid e摘要: 对城市洪涝灾害的间接经济损失进行界定，认为城市洪涝灾害的间接经济损失主要是由产业关联损失与资源关联损失所构成。
在此基础上，分别从存量 - 流量机理、产业关联机理和空间维度传导机理分析城市洪涝灾害的间接经济损失机理。
基于间接经济损失机理，分别提出直接与间接经济损失关联分析、城市产业部门关联分析和资源关联分析的间接经济损失评估方法。
最后，利用城市产业部门关联分析的间接经济损失评估方法，以北京7·21暴雨洪涝灾害进行实证研究，得出在7·21暴雨洪涝灾害中，农业部门的间接经济损失为直接经济损失的2.43 倍。
关键词:洪涝灾害；间接经济损失；评估分析Abstract: This paper mainly defines the li mit and concept of the indirect econo mic loss o f urban flood disaster and points out that the industrial correlation loss and resource connection is mainly part o f the indirect economic loss of u rban flood disaster. Based upon this, this paper uses stock-flow mechanis m, industrial correlation mechanis m and spatial dimension conduction mechanis m to analyze the mechanismof the indirect economic loss of urban flood disaster. Then, on the basic of this mechanis m, we proposedthe assess ment o f indirect econo mic loss o f urb an f lood disaster by the di rect and indirect econo mi closs correlation analysis, urban indust ry sector co rrelation analysis and resource co rrel ation analysis. Finally, the paper used the urban industry sector correlation analysis to assess the Beijing 721 rainstorm waterlogging, and it is estimated that indirect economic loss of agricultural sector is 2.43 time than itsdirect economic loss.Key words: flood disaster; indirect economic loss; assessment analysis0 引言随着我国进入城市社会，城市尤其是大城市乃至城市区域成为重要的空间载体。
城市洪涝灾害的间接经济损失评估——以北京市为例
城市洪涝灾害的间接经济损失评估——以北京市为例
姜玲;邱志德
【期刊名称】《现代城市研究》
【年(卷),期】2014(000)007
【摘要】对城市洪涝灾害的间接经济损失进行界定,认为城市洪涝灾害的间接经济损失主要是由产业关联损失与资源关联损失所构成.在此基础上,分别从存量-流量机理、产业关联机理和空间维度传导机理分析城市洪涝灾害的间接经济损失机理.基于间接经济损失机理,分别提出直接与间接经济损失关联分析、城市产业部门关联分析和资源关联分析的间接经济损失评估方法.最后,利用城市产业部门关联分析的间接经济损失评估方法,以北京7·21暴雨洪涝灾害进行实证研究,得出在7·21暴雨洪涝灾害中,农业部门的间接经济损失为直接经济损失的2.43倍.
【总页数】8页(P6-13)
【作者】姜玲;邱志德
【作者单位】中央财经大学;中国人民大学公共管理学院
【正文语种】中文
【中图分类】X43;F290
【相关文献】
1.基于 IO 模型的多部门暴雨灾害间接经济损失评估--以北京市“7.21”特大暴雨为例 [J], 王桂芝;李霞;陈纪波;吴先华
2.基于土地利用变化情景的城市暴雨洪涝灾害风险评估——以深圳市茅洲河流域为
例 [J], 彭建;魏海;武文欢;刘焱序;王仰麟
3.基于使用后评估的城市生活性街道安全调查——以北京市新街口社区为例 [J], 王若冰;梁思思
4.城市文化遗产洪涝灾害风险评估模型构建——以广州市为例 [J], 乔文慧; 王强
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引言
发生自然灾害，影响尤为重大。而受全球气候变化 和城市化快速发展的影响，北京的城市“热岛”和
随着全球气候变化和城市化进程的加快，城 “雨岛”效应明显，降雨强度经常超过 70 mm/h 的极
市发生各种自然灾害的频率和强度日益加剧，城 端天气标准。北京市城区洪涝灾害主要有永定河
市自然灾害风险研究受到国内外学者的普遍关 洪水、西山洪水及城区暴雨内涝 3 个来源。前两者
基于历史暴雨洪涝灾情数据的城市脆弱性定量研究
——以北京市为例
杨佩国 1, 靳京 2, 赵东升 3，李静 4
(1.民政部国家减灾中心, 北京 100124；2.中国科学院中国现代化研究中心，北京 100190；3. 中国科学院地理科学与 资源研究所/中国科学院陆地表层格局与模拟重点实验室，北京 100101；4.环境保护部卫星环境应用中心，北京 100029)
口数将达到 147.4 万人，死亡失踪人数也将有可能达到 50 人左右，农作物受灾面积有可能达到 7 万 hm2，倒塌和
损坏房屋将可能达到 60 万间，直接经济损失可能超过 400 亿元。北京市的洪涝灾害风险管理力度还有待加强。
关键词：暴雨洪涝；脆弱性曲线；北京市
中图分类号：S422
文献标识码：A 文章编号：1000-0690（2016）05-0733-09
财富、生命线工程和各类基础设施高度密集，一旦 梁。脆弱性定量化研究是自然灾害风险评估的重
收稿日期：2015-09-01；修订日期：2015-12-02
基金项目：国家自然科学基金项目（41440011）资助。[Foundation: National Natural Science Foundation of China(41440011 ).] 作者简介：杨佩国（1977-），男，山东费县人，副研究员，主要从事自然灾害风险评估、城市减灾研究。E-mail: 38966816@ 通讯作者：靳京。E-mail:jinj@
2 脆弱性曲线拟合
北京市属于季风气候，冬春少雨、夏秋多雨， 从 1951~2014 年月平均降雨量可知，全年降雨主要 集中在 6~8 月，这 3 个月的降雨量占全年总降雨量 的 67%（图 1）。因此，本研究首先分别统计 1990~
2012 年每次洪涝灾害发生期间北京市两个气象站 点 1~7 d 最大平均降雨量以及 6~8 月总平均降雨 量 ，进 而 分 析 承 灾 体 损 失 率 与 降 雨 量 间 的 相 关 性。损失率数据由损失的绝对量与社会经济总量 数据相除得到。例如，受灾人口除以灾害发生时 北京市总人口数，得到人口受灾率；农作物受灾面 积除以当年北京市耕地总面积得到灾害发生时的 农作物受灾率；倒塌（或损坏）房屋间数除以灾害 发生时的总房屋间数得到房屋倒塌（或损坏）率； 直接经济损失除以灾害发生当年的国内生产总 值，得到直接经济损失率。
(x
-
x ) e α - 1 -β(x - x0) 0
（2）
α > 0,x ≥ x0
∫ P(x
≥
xp)
=
βα Γ(α)
(x - x ) e ∞
α - 1 -β(x - x0)dx
xp
0
（3）
其中，f (x)为概率密度函数，P(x ≥ xp)为保证率分布
函数；参数 x0为随机变量 x 所能取的最小值，α为形 状参数，β为尺度参数，Г(α)是α的伽玛函数。
参与脆弱性曲线拟合的历史灾情数据可以来 自 历 史 文 献 资 料 、灾 害 数 据 库 或 者 实 地 调 查 等 。 其中，历史文献资料和一些灾害损失数据库是构 建脆弱性曲线的主要数据源。也有基于问卷和访 谈等方式获取实地调查数据，但是由于这种方式 适用范围较小，具有一定局限性。也有研究基于 自然灾害保险的历史赔付清单，从保险赔付的数 据来推演经济或人员损失，确定脆弱性曲线。这 种方法在美国、日本、澳大利亚等保险体系较为完 善的国家和地区有广泛应用[27~30]，但中国现有的保 险数据尚不能满足构建脆弱性曲线的要求。
摘要：基于历史暴雨洪涝灾情数据构建脆弱性曲线，定量研究北京市在不同降雨量下的宏观脆弱性。分析显示，
在现有的抗灾能力下，相同降雨量所导致的农作物受灾率值最高，死亡失踪率值最低；随着最大 2 d 降雨量增大，
承灾体的损失率增加明显，当最大 2 d 降雨量重现周期达到百年一遇时，在现有的社会经济暴露状况下，受灾人
在基于历史灾情的脆弱性定量化研究中，脆 弱性曲线的拟合是重要研究内容。脆弱性曲线可 以用来表示不同灾种的强度与其相应损失（率）之 间的关系，该曲线的建立有利于将致灾因子与承 灾体相联系，从人地相互作用的角度认识灾难本 质，它不仅是自然灾害损失估算的重要途径，而且 也是风险定量化评估的基础性工作。欧美、澳大 利亚及日本等国由于有长达上百年甚至上千年的 详细程度高的洪水灾害数据资料，因此，形成了详 细的用于估算不同空间尺度洪水灾害损失标准的 损 失 曲 线（Stage-Damage Curves）或 损 失 函 数 （Loss Functions）[18,19]。中国在这方面的工作仍处 于起步阶段，城市洪灾方面的脆弱性曲线研究尚 不多见，这些研究的多数又以上海、浙江等南部城 市为例构建脆弱性曲线[20~24]，而对于地处华北地区
环速度明显加快，城市遭受暴雨等极端天气事件
自然灾害是社会和自然综合作用的产物，灾
的频率呈上升趋势，“逢暴雨必涝”成为了许多城 害作用于人类社会产生灾难，灾情的大小由致灾
市的真实写照。
因子、孕灾环境和承灾体脆弱性共同决定 。 [8,9] 其
北京地处华北地区，作为中国首都，其人口、 中 ，脆 弱 性 是 联 系 致 灾 因 子 和 承 灾 体 的 重 要 桥
/）。
1.2 研究方法
借鉴已有研究 ，洪 [32] 涝灾害的脆弱性评估模
型可以表示为：
V=E×D
（1）
式中，V 为承灾体脆弱性，E 为承灾体暴露量，D 为
损失标准或损失率。基于历史暴雨洪涝灾情数据
分析北京市宏观脆弱性主量间的关
5期
杨佩国等：基于历史暴雨洪涝灾情数据的城市脆弱性定量研究
735
房屋间数、损坏房屋间数、直接经济损失、紧急转
移安置人口等。逐日降雨量数据来源于中国气象
局国家气候中心，涉及北京市两个气象站点（全国
气象站点编号：54511，54416）。社会经济数据主
要包括总人口数、耕地面积、国内生产总值等，来
源 于 中 国 社 会 与 经 济 发 展 统 计 数 据 库（http://
734
地理科学
36 卷
要环节，也是近年的研究热点[10]。脆弱性定量化评 估方法大致包括基于指标体系的方法和基于历史 灾情的方法。基于指标体系的方法更加强调人类 自身抵御灾害的社会经济属性，例如由国立哥伦 比亚大学与美洲开发银行合作的美洲计划[11]，构建 了普适脆弱性指数（PVI），该指数包括暴露度和敏 感度、社会-经济脆弱性、恢复力 3 个次级指标。 Cutter 在系统分析社会脆弱性影响因素的基础上， 构建了社会脆弱性评价指数（SoVI）[12,13]，并分析了 美国纳卡罗来纳州等地区的自然灾害社会脆弱 性。国内学者也开展了许多相关研究，例如史培 军[8,14,15]在初步构建脆弱性理论体系基础上，对区域 水灾脆弱性进行了定量化评估研究；石勇[16]以上海 市为例开展了洪涝等灾害情景下城市脆弱性的定 量化评估研究。在脆弱性机制和原理不完全明了 的情况下，基于指标体系的方法是脆弱性评估较 为常用的方法。但这类方法在不同空间尺度应用 时，由于数据有效性的差异，评估结果的可比性会 受到影响，同时，脆弱性评估结果的有效性检验也 是这类研究中的难点[17]。
注。在众多自然灾害中，洪涝灾害是中国城市最 经过多年的治理，防范大洪水的能力已经逐渐加
常见的自然灾害类型之一[1]，城市发展所带来的土 强，而城区随着城市现代化进程加快，对暴雨内涝
地覆盖变化也使中国洪涝灾害的时空格局发生明 的反应越来越敏感[5]。2004 年以来，北京共发生极
显变化[2]。近年来，诸多大中城市频繁遭受暴雨洪 端天气气候事件 43 次，具有暴雨来势凶猛、历时短、
因此，本研究的洪涝灾害损失数据主要来源 于历史文献资料，其中包括国家减灾委员会办公 室编制的《自然灾害年报》以及《中国气象灾害大 典：北京卷》等[31]，由于更长时段的历史灾情多为定 性资料，很难进行定量化处理，同时考虑到脆弱性 曲线分析的时效性，本研究最终选取北京 1990~ 2012 年的历史灾情数据进行脆弱性曲线拟合。具 体灾情指标包括洪涝灾害中的受灾人口、死亡失 踪人口、农作物受灾面积、农作物绝收面积、倒塌
1 数据与方法
自然灾害是多种因素综合作用的结果，其在 很大程度上存在着不确定性[26]。然而，在众多的因 素中，有一些是主要的基本因素，它们决定着灾害 的本质及其规律，有一些是次要的、伴随的因素， 使灾害现象表现为个别性或偶然性。从统计学的 角度来分析自然灾害的风险，有利于削弱或抵消 次要或偶然的因素，强化主要的因素，进而形成自 然灾害的规律性。本研究基于以上原理，以北京 市为例，利用历史暴雨洪涝灾情数据，通过构建脆 弱性曲线，对承灾体在不同暴雨强度下的脆弱性 进行定量分析。 1.1 数据来源
第36卷第 5期 2016年 05月
地理科学
Scientia Geographica Sinica
Vol. 36 No.5 May, 2016
杨佩国，靳京，赵东升，等.基于历史暴雨洪涝灾情数据的城市脆弱性定量研究——以北京市为例[J].地理科学,2016,36(5):733-741.[Yang Peiguo, Jin Jing, Zhao Dongsheng et al. An Urban Vulnerability Study Based on Historical Flood Data: A Case Study of Beijing. Scientia Geographica Sinica,2016,36(5):733-741.] doi: 10.13249/ki.sgs.2016.05.011