基于灾损预测模型的水稻洪灾风险等级划分
重大风险源分级标准
重大风险源分级标准
一、风险类型
1.自然灾害风险：包括地震、洪水、台风、暴风雨、雪灾等自然灾害，可能
对人员、财产和环境造成重大威胁。
2.事故灾难风险：包括生产事故、交通事故、火灾事故等，可能对人员、财
产和环境造成重大损失。
3.公共卫生风险：包括传染病疫情、食品安全事故等，可能对公众健康和社
会稳定造成重大影响。
4.社会安全风险：包括恐怖袭击、群体性事件等，可能对国家安全和社会稳
定造成重大威胁。
二、威胁程度
1.高度威胁：风险源可能导致特大灾难性事故，造成大量人员伤亡和财产损
失，社会影响极其恶劣。
2.中度威胁：风险源可能导致重大灾难性事故，造成较多人员伤亡和财产损
失，社会影响较大。
3.低度威胁：风险源可能导致一般性事故，造成少量人员伤亡和财产损失，
社会影响较小。
三、影响范围
1.全国性影响：风险源可能对全国范围内的人员、财产和环境造成重大影响。
2.区域性影响：风险源可能对某一地区范围内的人员、财产和环境造成重大
影响。
3.局部性影响：风险源只对某一较小范围内的人员、财产和环境造成一定影
响。
四、可控性
1.低可控性：风险源难以被有效控制和管理，事故发生的可能性较大，对社
会稳定和公共安全构成重大威胁。
2.中可控性：风险源可以被有效控制和管理，但仍然存在一定的危险性，需
要加强管理和监控。
3.高可控性：风险源可以被有效控制和管理，危险性较小，对社会稳定和公
共安全不构成重大威胁。
根据以上四个方面的评估结果，可以将重大风险源分为不同级别，以便于采取相应的应对措施和加强管理。
农作物受灾情况判定标准
农作物受灾情况判定标准
农作物受灾情况的判定标准可以根据不同的灾害类型和作物生长阶段而有所不同。
一般来说，以下几个方面可以作为判定标准：
1. 灾害类型：根据具体的灾害类型进行判定，如干旱、洪涝、冰雹、病虫害等。
不同灾害的判定标准会有所不同。
2. 损失程度：判断作物的损失程度，一般以作物的损失率为指标，损失率越高，说明受灾程度越严重。
损失率可以根据作物面积、受灾面积以及减产率等数据来计算。
3. 生长阶段：根据作物的生长阶段来判断是否受灾，比如作物在幼苗期、开花期、结实期等重要生长阶段受到灾害的影响可能会导致更严重的损失。
4. 对比年景：根据对比同期的正常年景，判断作物的生长状况是否正常，如果与正常年景相比有明显的差异，可以判定为受灾。
总之，农作物受灾情况的判定标准应根据具体情况进行综合评估，结合灾害类型、损失程度、生长阶段和对比年景等因素来进行判定。
建议在判定过程中，可以借助专业的农业技术和农业专家的意见，进行科学准确的判断。
灾害风险评估方法
灾害风险评估方法灾害风险评估是对生命、财产、生计以及人类依赖的环境等可能带来潜在威胁或伤害的致灾因子和承灾体的脆弱性进行分析和评价，进而判定出风险性质、范围和损失的一系列过程。
一、灾害风险评估内容（一）孕灾环境稳定性评估评估区域大气、水、岩石、生物等内部及相互之间作用的稳定程度，诊断区域内的不稳定因素并将其量化甚至时空化，为灾害风险评估提供基底参数。
例如，一场强烈地震发生在水文地质条件复杂、多山地区，可能形成一系列的次生灾害，形成灾害链；短时强降雨发生在西北干旱、半干旱山地丘陵区，极易引发山洪、泥石流灾害，而发生在平原城市地区，则更容易造成内涝。
（二）致灾因子危险性评估评估致灾因子的强度及其发生的可能性。
例如，东南沿海地区遭受台风袭击的概率远大于内陆地区，其概率可能为1年3-5次，而内陆地区可能3-5年出现1次。
（三）承灾体的脆弱性评估评估承灾体受到自然灾害风险打击时的易损程度和恢复能力。
例如，地震灾害中，同一烈度区内，土木结构的房屋容易出现倒塌，而钢筋混凝土结构房屋倒塌的可能性较土木结构小很多；妇女、儿童、老人在自然灾害中更容易受到严重伤害。
（四）综合风险损失度评估评估区域承灾体在一定危险性的灾害风险事件下损失的大小。
例如，某省正常年景下，受各种自然灾害影响，可能导致5亿到8亿元的直接经济损失；偏重年份的直接经济损失可能达到8亿到15亿元。
致灾因子危险性评估和承灾体脆弱性评估是灾害综合风险评估的基础，而风险损失评估则是灾害风险评估的核心。
二、灾害风险评估的流程对灾害风险进行评估，需要遵循一般的流程。
即确定在灾害风险评估过程中，先干什么后干什么。
一般情况下灾害风险评估流程主要包括以下几个步骤：（一）确定风险评估目标确定风险评估目标是进行灾害风险评估的第一步。
风险评估目标是评估工作的方向和基准。
灾害风险评估目标的确定要根据区域防灾减灾或风险管理的实际需求而定，在确定目标时要考虑周全，既要考虑灾害的因素，也要考虑区域或者社区的实际需求和社会经济背景，目标不能太大，否则不具有可操作性，同时也不能太小，满足不了实际需求。
基于深度学习的洪涝灾害风险区划研究
基于深度学习的洪涝灾害风险区划研究一、洪涝灾害风险区划概述洪涝灾害是自然灾害中的一种，它对人类社会和自然环境造成巨大的影响和损害。
随着全球气候变化和城市化进程的加快，洪涝灾害的频率和强度都在不断增加。
因此，对洪涝灾害风险进行有效的区划和管理，对于减少灾害损失、保护人民生命财产安全具有重要意义。
1.1 洪涝灾害风险区划的定义洪涝灾害风险区划是指通过科学的方法，对可能发生洪涝灾害的区域进行识别和分类，评估其风险等级，并制定相应的防范和应对措施。
这一过程涉及到数据收集、风险评估、区划划分和风险管理等多个环节。
1.2 洪涝灾害风险区划的重要性洪涝灾害风险区划对于实现灾害的早期预警、减少灾害损失、提高应急管理效率等方面具有重要作用。
通过风险区划，可以更加科学地分配防灾减灾资源，提高防灾减灾工作的针对性和有效性。
二、基于深度学习的洪涝灾害风险区划方法深度学习作为领域的一个重要分支，已经在图像识别、自然语言处理等多个领域取得了显著的成果。
将深度学习技术应用于洪涝灾害风险区划，可以提高风险评估的准确性和效率。
2.1 深度学习在洪涝灾害风险区划中的应用深度学习技术可以通过对大量历史洪涝灾害数据的学习，自动识别出影响洪涝灾害发生的关键因素，如地形地貌、气候条件、水文特征等。
在此基础上，构建风险评估模型，实现对不同区域洪涝灾害风险的自动评估。
2.2 深度学习模型的构建构建深度学习模型需要进行数据预处理、特征选择、模型训练和验证等多个步骤。
首先，需要收集和整理洪涝灾害相关的数据，包括气象数据、地形数据、水文数据等。
然后，通过数据预处理，去除噪声和异常值，提取有用的特征。
接下来，选择合适的深度学习算法，如卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)等，构建风险评估模型。
最后，通过模型训练和验证，优化模型参数，提高模型的预测准确性。
2.3 深度学习模型的优势与挑战深度学习模型在洪涝灾害风险区划中具有多方面的优势，如自动特征提取能力、高预测准确性、强大的泛化能力等。
农作物受灾程度认定等级
农作物受灾程度认定等级
农作物受灾程度可分为以下几个等级：
一级：轻微受灾。
指农作物遭受轻微的自然灾害影响，如短暂的干旱或暴雨等，对农作物产量影响较小。
二级：一般受灾。
指农作物遭受一定程度的自然灾害影响，如持续的干旱、洪涝等，对农作物产量有一定的影响，但还能勉强维持较低的产量。
三级：较重受灾。
指农作物遭受较严重的自然灾害影响，如长期干旱、暴雨或冰雹等，对农作物产量造成较大的影响，导致产量减少较多。
四级：严重受灾。
指农作物遭受严重的自然灾害影响，如大面积的干旱、水灾等，对农作物产量造成严重的破坏，导致产量大幅度减少。
五级：特别严重受灾。
指农作物遭受特别严重的自然灾害影响，如特大洪水、暴风雨等，对农作物产量造成极大的破坏，导致产量几乎全部损失。
以上是对农作物受灾程度的一种简要认定等级划分，用于评估农作物灾害情况和采取相应措施。
具体认定标准可能因地区和灾情情况而有所不同，在灾情评估中需要综合考虑各种因素进行判定。
降水量对湖南省水稻生产的影响分析
降水量对湖南省水稻生产的影响分析摘要：根据1961-2010年湖南省自然灾害历史数据以及同期湖南省逐日降水量资料，利用一元回归、mann-kendall检验、morlet小波分析等方法，对湖南省内1961-2010年的水稻受洪涝灾害及年降水量变化影响的特征进行了分析，在此基础上利用主成分回归方法，建立了湖南省水稻受洪涝灾害影响的多元回归方程。
结果表明，湖南省水稻受洪涝灾害影响重、频率高，且在2000年后受灾的严重程度有加重的趋势；各降水因子中，暴雨日及大暴雨日产生的年降水量以及它们的雨日数是决定湖南省水稻受洪涝灾害影响程度的主要因子；利用时间、暴雨日的年降水量建立的多元回归方程可以简便地对某年湖南省水稻受洪涝灾害影响的程度进行简单的预测。
关键词：降水量；湖南省；水稻生产；风险分析中图分类号：s162.5+3 文献标识码：a 文章编号：0439-8114（2013）02-0265-04湖南省是一个气象灾害比较严重的省份，气象灾害多发、频发。
洪涝，尤其是暴雨洪涝是湖南省仅次于干旱的又一严重自然灾害，它给人民生命财产直接造成威胁。
湖南省是中国的主要产粮区之一，素有“鱼米之乡”之称，对湖南省进行暴雨洪涝灾害影响因素的定量分析，可为水灾风险评估和管理提供科学依据。
目前，中国对气象灾害风险的评价及研究很多，其中结合gis技术对洪涝灾害的风险等级进行区划[1-4]和利用各种数据模型进行风险评估[5，6]是两大亮点。
对湖南省洪灾风险影响方面的研究成果也不少，例如对洞庭湖区洪涝灾害的脆弱性评价[7，8]，对湖南全省及地区的洪涝灾害风险评价[9-11]，在这些研究中，缺少一种既科学又简单可行的洪涝灾害对水稻影响评价的模型。
此次研究在分析1961-2010年湖南省水稻受洪涝灾害影响的时序变化特征及同时段湖南省降水量变化特征的基础上，利用回归方法，建立基于湖南省水稻受洪涝灾害影响的历史资料的气候学评价模型。
1 材料与方法1.1 数据来源主要数据有两类，一类是湖南省1961-2010年自然灾害数据，其数据来源主要是中国种植业信息网和湖南省统计年鉴[12]；另一类是1961-2010年湖南省97个站逐日降水量资料，资料来源于湖南省气象台历年降水实况资料。
自然灾害风险评估
自然灾害风险评估自然灾害是指由自然力量引起的具有破坏性的灾害，如地震、台风、洪水等。
对自然灾害风险进行评估是预防和减轻自然灾害带来的损失的重要手段。
本文将从自然灾害风险评估的概念和意义、评估方法、数据采集、风险评估模型和评估结果解读五个方面进行详细介绍。
一、自然灾害风险评估的概念和意义1.1 自然灾害风险评估是指通过对自然灾害的发生概率、可能造成的损失以及受灾对象的敏感性等因素进行综合分析，以确定自然灾害对特定区域或者特定对象的潜在风险程度。
1.2 自然灾害风险评估的意义在于可以匡助政府、企业和个人了解自身所处的风险程度，有针对性地采取防灾减灾措施，提高灾害应对能力。
1.3 自然灾害风险评估还可以为灾害应急预案的制定提供科学依据，减少灾害发生后的损失。
二、自然灾害风险评估的方法2.1 概率统计方法：通过历史数据和统计分析，确定自然灾害的发生概率和可能的影响范围。
2.2 数值摹拟方法：利用数学模型对自然灾害的发生过程进行摹拟，从而预测可能的灾害风险。
2.3 综合评估方法：结合概率统计方法和数值摹拟方法，综合考虑各种因素对自然灾害风险的影响，得出更为准确的评估结果。
三、自然灾害风险评估的数据采集3.1 历史灾害数据：采集和整理过去自然灾害事件的相关数据，包括发生时间、地点、影响范围和损失情况等。
3.2 现场调查数据：通过实地勘察和调查，获取自然灾害发生地的地质、气象、水文等相关数据。
3.3 遥感数据：利用卫星遥感技术获取自然灾害发生地的影像数据，用于分析地形、植被覆盖等情况。
四、自然灾害风险评估模型4.1 概率模型：基于历史数据和统计分析，建立自然灾害发生的概率模型，用于预测未来可能的灾害风险。
4.2 物理模型：利用数学模型对自然灾害的发生机理进行建模，从而摹拟自然灾害的发生过程和可能的影响。
4.3 综合模型：结合概率模型和物理模型，综合考虑各种因素对自然灾害风险的影响，得出更为全面的评估结果。
五、自然灾害风险评估结果的解读5.1 风险等级划分：根据评估结果，对自然灾害的风险程度进行划分，确定不同区域或者对象的风险等级。
水利工程灾害损失评估模型研究
水利工程灾害损失评估模型研究一、引言水资源是人类生存和经济发展的重要基础，但在水利工程建设过程中，也会存在一些灾害风险，如山洪、泥石流、洪水等，这些灾害不仅会对工程设施造成巨大损失，还会造成非常严重的人员伤亡和财产损失。
因此，如何对水利工程灾害损失进行评估，对于加强工程防灾减灾工作、提高社会风险管理水平都具有重大的意义。
二、水利工程灾害损失评估模型的研究现状目前，国内外学者对于水利工程灾害损失评估模型的研究已经有了很多成果，主要可以分为以下几类。
1. 定量评估模型此类模型基于灾害机理和水文数据等基础信息，建立了模型框架，通过对模型输入参数进行调整和优化，得出评估损失的定量指标。
常见的定量评估模型包括模糊综合评价模型、回归模型、神经网络模型、贝叶斯网络模型等。
2. 经验评估模型此类模型基于历史灾害数据和工程管理数据，通过建立统计学模型，得出灾害损失的经验公式。
常见的经验评估模型包括杂交经验模型、随机森林模型、支持向量机模型等。
3. 综合评估模型此类模型是将定量评估模型和经验评估模型进行综合，得出综合评估结果。
常见的综合评估模型包括灰色模型、层次分析法模型等。
三、水利工程灾害损失评估模型的建立水利工程灾害损失评估模型建立的关键是获取模型输入数据，包括工程设计数据、水文气象数据、地形地貌数据、历史灾害数据等。
在构建模型时，需要充分考虑不同类型灾害对工程设施造成的损失差异性，采用适当的算法对不同类型损失进行量化和转换。
构建完模型后，需要对模型进行调试和验证，在真实灾害情况下测试模型的准确性和可靠性。
四、水利工程灾害损失评估模型应用案例1. 应用模型评估2010年汶川地震对茂县黑水水库的影响该案例中，通过运用定量评估模型，结合汶川地震的震源参数、水库地质地形、流域降雨等多个因素，对茂县黑水水库的灾害损失进行了评估。
该模型预测，灾害总损失将达到人民币1.8亿元。
2. 应用模型评估山西省临猗县山洪灾害该案例中，运用经验评估模型，结合历史灾害数据，对山西省临猗县发生的山洪灾害进行了评估。
基于ArcGIS的颍上县水稻洪涝灾害淹没损失分析
ａ ｍｐ ｌ ｅ ．Ｓ ｅ ｌ ｅ ｃ ｔ ｉ ｎ ｇ ｔ ｈ ｅ ｒ ｅ ｐ ｒ ｅ ｓ ｅ ｎ ｔ ａ ｔ ｉ ｖ ｅ ｃ ｒ ｏ ｐ ｒ ｉ ｃ ｅ ａ ｓ ｒ ｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃ ｈ ｏ ｂ ｊ ｅ ｃ ｔ ｓ ，ｔ ｈ ｅ ｅ ｃ ｏ ｎ ｏ ｍｉ ｃ ｌ Ｏ Ｓ Ｓ ｉ ｓ ｃ ａ ｌ ｃ ｕ ｌ ａ ｔ ｅ ｄ ｂ ａ ｓ ｅ ｄ
损失评估实例分析淮河流域颍上县地区暴雨洪水多发于月份洪涝灾害给当地带来严重的经济损失文利用arcgis软件的空间分析功能对安徽省阜阳市颍上县的农作物进行损失评估具体步骤如下由枟阜阳年鉴枠统计数据得到2009年颍上县水稻的种植总面积37353hm产量28480662465kghm508畅31kg2009年枟物价年鉴枠得月稻谷类均价为1畅972元kg亩产值为利用arcgis软件的空间分析功能建立颍上县地区数字高程模型根据颍上县30按图1流程计算得出水深高程hw利用arcgis软件针对不同等级的水深进行淹没范围渲染可划分为0按照不同水深等级得到颍上县30水淹没范围分布如图3所示
关键词 ： 淹 没水 深 ； 淹没范 围 ； 易损性模 型 ； 淹没损失 ； Ａｒ ｃ ＧＩ Ｓ软件 中图分类号 ： ＴＶ１ ２ ２ 文献标志码 ： Ａ 文章编号 ： １ ０ ０ ３ — ５ ０ ６ ０ （ ２ ０ １ ３ ） １ ２ — １ ４ ７ ７ — ０ ４
Ａｎａ ｌ ｙ ｓ ｉ ｓ ｏ ｆ ｌｏ ｆ ｏ ｄ ｉ ｎｕ ｎ ｄａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｌ ｏ ｓ ｓ ｏ ｆ ｒ ｉ ｃ ｅ
基 于 Ａｒ ｃ ＧＩ Ｓ的颍 上 县水 稻 洪 涝 灾 害 淹没 损 失 分 析
黄 河 ， 朱大 勇 。 ， 卢 睿 ， 汪 跌１ ， ２
０ ９ ； ２ ． 土木 工程结 构与材 料安徽 省重点实验室 ， 安徽 合肥 ２ ３ ０ ０ ０ ９ ）
农业巨灾风险评估模型研究
农业巨灾风险评估模型研究农业巨灾风险评估是在全球气候变化大背景下我国农业稳定发展急需解决的现实问题，同时又是农业风险评估学科亟待解决的科学问题。
目前学术界主要从基于风险因子、基于风险损失和基于风险机理的不同视角对农业巨灾风险评估的理论和方法加以研究，但对极端性天气事件对农业生产造成的损失程度和农业巨灾损失的概率分布问题未能给出明确答案。
论文针对该问题，基于现代风险分析和评估理论，构建了一个农业巨灾风险评估的基本框架，利用分位数回归、蒙特卡罗模拟、超越阀值模型、风险值等为基本分析手段，从极端性天气事件对农作物产量影响的分位数回归模型和农业巨灾损失概率分布的极值统计模型两方面加以突破，在此基础上，开展了农业巨灾灾情预测预报和农业巨灾保险费率厘定的应用研究。
论文从理论、方法和应用3个层面深入探索农业巨灾风险评估的模型。
就理论研究而言，论文从定性和定量的视角将巨灾界定为具有“低频高损”特征、可以通过条件期望值来度量的自然灾害事件，而风险则是与某种不利事件有关的一种未来情景；在此基础上，论文引出农业巨灾风险评估的理论内涵，农业巨灾风险评估旨在解决极端性天气事件究竟会对农作物生产造成多大程度损失和农作物巨灾损失究竟服从什么概率分布的难题，并据此构建了农业巨灾风险评估的两类模式。
就方法研究而言，论文从基于分位数回归理论和基于极值统计理论的视角分别构建了农业巨灾风险评估的模型。
（１）基于分位数回归理论的农业巨灾风险评估模型旨在解决极端性天气事件究竟会对农作物生产造成多大程度损失的问题，主要由农业巨灾风险危险度模型和农业巨灾风险易损度模型两部分构成。
在农业巨灾风险危险度模型构建方面，论文采用参数的方法拟合出农业巨灾风险致灾因子时间序列概率分布函数，通过计算研究区域、一定时段内特定的极端性气象灾害事件的发生概率或重现期，实现对农业巨灾风险危险度的度量。
在农业巨灾风险易损度模型构建方面，论文认为农业巨灾风险易损度是农业系统外部冲击机制和内部稳定机制合力作用的结果。
水稻查勘定损技术标准--(安华农业保险股份有限公司)
水稻AH20/0822-2012水稻种植成本保险查勘定损技术标准(安华农业保险股份有限公司)Technical standard for insurance loss exploration for riceplanting cost2012-8-20前言本标准按照GB/T 1.1-2009规则进行起草。
本标准由安华农业保险股份有限公司提出。
本标准起草单位：安华农业保险股份有限公司。
本标准主要起草人：刘志强、周县华、王洋、罗涛、朱蕾、刘宇航、杨宝平、曲政。
本标准于2012年8月20日首次发布。
水稻种植成本保险查勘定损技术标准1范围本标准规定了水稻种植成本保险的术语、定义、查勘定损要求、查勘人员组成、查勘定损时间、查勘定损办法和查勘定损结果处理。
本标准适用于农作物种植保险范围内大田种植的水稻地块。
2规范性引用文件下列文件对于本文件的应用是必不可少的。
凡是注日期的引用文件，仅所注日期的版本适用于本文件。
凡是不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单）适用于本文件。
AH20/T 0820 农作物种植成本保险查勘定损技术规范总则3定义和术语AH20/T 0820界定的术语和定义适用于本文件。
4农业保险气象灾害种类及其对水稻生产的影响4.1洪水洪水会使稻田被毁，严重时淤泥埋没水稻生长点或者水分淹没植株，造成不同程度的减产，严重时造成绝收。
4.2风灾风灾在水稻营养生长阶段的直接危害较轻；拔节后，水稻遭受风灾造成倾斜、倒伏等；开花授粉期授粉不良造成结实不全，灌浆期造成灌浆物质不足，粒重降低。
灌浆期受风灾造成的倒伏严重的可减产30%～50%。
4.3雹灾雹灾可分为以下几种：——轻雹。
多数冰雹直径不超过0.5cm，累计降雹时间不超过10分钟，地面积雹厚度不超过2cm；——中雹。
多数冰雹直径0.5～2.0cm，累计降雹时间10～30分钟，地面积雹厚度2cm～5cm；——重雹。
多数冰雹直径2.0cm以上，累计降雹时间30分钟以上，地面积雹厚度5cm以上。
洪涝灾害等级划分标准
洪涝灾害等级划分标准
洪涝灾害等级划分标准是根据灾害的发生程度和对人民生命财产造成的危害程度来划分的。
根据中国国家标准《自然灾害分类及代码》（GB/T17747-1999）中的规定，洪涝灾害等级划分标准如下：
I级洪涝灾害：一般洪水，造成轻微的农作物和房屋损失，但对人民生产生活影响较小，不必采取紧急措施。
II级洪涝灾害：中等洪水，造成较大的农作物和房屋损失，对人民生产生活造成一定的影响，需要采取一些应急措施。
III级洪涝灾害：严重洪水，造成重大的农作物和房屋损失，对人民生产生活影响较大，需要采取紧急措施，如疏散人员，防止次生灾害等。
IV级洪涝灾害：特大洪水，造成巨大的农作物和房屋损失，对人民生产生活造成极大的影响，需要采取紧急的救援和救助措施，如调集军队、公安等力量进行抢险救援。
以上是洪涝灾害等级划分标准的具体内容，各级政府和相关部门应该根据实际情况采取相应的应急措施，确保人民生命财产安全。
- 1 -。
防汛分级划分标准
防汛分级划分标准摘要：1.防汛分级划分标准的概念和意义2.防汛分级划分的主要内容3.防汛分级划分的具体标准4.防汛分级划分的实际应用和效果正文：【防汛分级划分标准】防汛分级划分标准是我国针对洪水灾害制定的一项重要标准，其主要目的是为了更好地预防和应对洪水灾害，保障人民群众的生命财产安全。
防汛分级划分标准的概念和意义在于，通过对洪水灾害进行分级划分，可以更加科学、合理地制定防洪措施，提高防洪工作的效率和效果。
防汛分级划分的主要内容主要包括洪水灾害的严重程度、影响范围、应对措施等方面。
具体来说，防汛分级划分标准将洪水灾害分为四个等级，分别是一般洪水、较大洪水、重大洪水和特别重大洪水。
其中，一般洪水是指洪水灾害对社会经济和人民生命财产安全影响较小的洪水；较大洪水是指洪水灾害对社会经济和人民生命财产安全造成较大影响的洪水；重大洪水是指洪水灾害对社会经济和人民生命财产安全造成严重影响的洪水；特别重大洪水是指洪水灾害对社会经济和人民生命财产安全造成特别严重影响的洪水。
防汛分级划分的具体标准主要包括洪水水位、淹没范围、受灾人口、经济损失等方面。
具体来说，一般洪水的标准是洪水水位在警戒水位以下，淹没范围较小，受灾人口和经济损失较少；较大洪水的标准是洪水水位超过警戒水位，淹没范围较大，受灾人口和经济损失较大；重大洪水的标准是洪水水位超过保证水位，淹没范围很大，受灾人口和经济损失很大；特别重大洪水的标准是洪水水位超过历史最高水位，淹没范围极大，受灾人口和经济损失极大。
防汛分级划分的实际应用和效果主要体现在以下几个方面：一是可以更加科学、合理地制定防洪措施，提高防洪工作的效率和效果；二是可以更好地保障人民群众的生命财产安全，减少洪水灾害造成的损失；三是可以更好地促进经济社会发展，保障社会稳定和人民生活安宁。
洪涝灾害等级划分标准
洪涝灾害等级划分标准
1、按照灾情影响范围、损失程度、社会影响等因素进行综合评估，确定灾害等级。
2、参照国家有关规定和标准，根据当地气象、水文、地质等条件制定灾害等级划分标准。
二、灾害等级划分标准
1、特大型洪涝灾害：损失极其巨大，超出国家和地方的承受能力，造成严重的人员伤亡和财产损失，甚至对国家安全造成严重威胁。
2、大型洪涝灾害：损失较大，灾情范围广泛，超出地方承受能力，造成较严重的人员伤亡和财产损失。
3、中型洪涝灾害：损失一般，灾情范围较广，对当地经济和社会生活造成较大的影响，但能够通过地方政府和群众自救自抗的努力控制。
4、小型洪涝灾害：损失较小，灾情范围相对较小，对当地经济和社会生活造成一定的影响，但能够通过地方政府和群众的自救自抗的努力基本控制。
5、其他灾害：包括人为因素引起的洪涝灾害、特殊类型的洪涝灾害等。
三、灾害等级划分标准的应用
1、灾害等级划分应在灾害发生后尽快进行，以便及时采取应急措施。
2、灾害等级划分结果应及时向上级主管部门和社会公众通报。
3、灾害等级划分结果应作为灾后评估、赔偿、救灾和防灾减灾工作的重要依据。
黑龙江省水稻初霜冻灾害风险区划
１ 资料与方法
１ １ 资 料介 绍 ．
划作 了大量研 究 。任鲁 川 ［ 指 出 自然 灾 害风 险分 ４ ］ 析可 归结 为风 险 辨识 、 险估算 、 险评 价三 个环 风 风 节 。史培 军ｌ 认 为灾 害 是 由孕灾 环境 、 ＿ ５ 致灾 因子 、 承灾 体 之 间相 互 作 用 形 成 的 ， 轻 重 取决 于孕 灾 其
期 、 植 面积 和产量 等农业 气 象资料 。 种
１ ２ 研 究 方 法 ．
失评 估 中考虑 致灾 力指 标 、 受灾 体指 标 、 最终 损失 程度 评估 ， 由洪灾 致灾力 强 度 、 灾体 密度 以及受 受 灾 体脆 弱性 综 合决 定 。黄崇 福｝ 基于信 息 扩散 原 ８
入 与拓展 。 现根 据黑 龙 江 省水 稻 的生 长 发育 期 ， 以全 省
７ 个 台站 １ ６ ～２ ０ ７ ９ １ ０ ９年 的逐 日最 低 气 温 资 料 、
霜 冻历史 灾情 数据 、 会经 济资料 、 理信息 数据 社 地
及作 物生 育期 资 料 为基 础 ， 合运 用 ＧＩ 综 Ｓ空 间分 析 和灾 害风 险评 估 数 学方 法 ， 水 稻 初 霜冻 致 灾 对 因子危 险性 、 孕灾 环境 敏感 性 、 灾体 易损性 等多 承 因子综合 分 析 ， 建 水 稻 初 霜冻 灾 害 风 险评 价 的 构
冻是 农 业 的主要 灾 害 之 一 ， 使 黑 龙 江 省 大 田作 可 物受 害 或致死 ， 响粮 食 作物 的产 量和 质量 ， 影 造成 巨大 的 经济损 失 ］ 。因此 ， 必 要对 黑龙 江 省 主 有 要农 作 物开 展霜 冻 灾 害 风 险 区 划 方法 研 究 ， 掌握
全国暴雨洪涝灾害风险普查技术规范标准
暴雨洪涝灾害风险区划技术规范2022 年2 月.......................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................气象灾害是制约社会和经济可持续发展的重要因素。
我国由于地理位置、地形地貌和天气气候的特殊性、复杂性，属气象灾害多发区，气象灾害造成的经济损失占所有自然灾害经济总损失的 70%以上。
由于全球气候变暖，一些极端天气气候事件的发生频率可能会增加，各种气象灾害浮现频率也将会增加。
暴雨型洪涝风险分级评估模型构建与验证
暴雨型洪涝风险分级评估模型构建与验证摘要：洪涝灾害是全球范围内最常见的自然灾害之一，对人类社会造成了巨大的经济和人员伤亡损失。
在应对洪涝灾害的过程中，准确评估洪涝风险分级至关重要。
本文基于暴雨型洪涝灾害的特点，构建了一种综合评估模型，并对其进行了验证，以期提供科学可靠的洪涝风险评估方法。
1. 引言洪涝灾害是由于暴雨天气引起的，经常给城市和农村带来严重的经济和人员伤亡损失。
因此，研究如何准确评估洪涝风险分级具有重要的实际意义。
本研究的目的是构建一种适用于暴雨型洪涝灾害的综合评估模型，并对其进行验证。
2. 数据采集和处理为了构建洪涝风险分级评估模型，我们首先收集了大量的洪涝灾害数据和相关信息。
这些数据包括暴雨降水量、地质条件、土地利用类型等。
我们对这些数据进行预处理和分析，根据需要进行数据的清洗和筛选，以确保数据的准确性和可靠性。
3. 模型构建基于数据的分析和研究，我们构建了一个综合的洪涝风险分级评估模型。
该模型包括以下几个主要的评估指标：暴雨强度、降雨持续时间、地形条件、水文条件、土地利用类型等。
我们根据这些指标，建立了对应的数学模型，并进行了参数的设定和优化。
4. 模型验证为了验证所构建的洪涝风险分级评估模型的准确性和可靠性，我们选择了若干个洪涝灾害发生地作为实例进行验证。
我们根据实际的洪涝灾害数据和相关信息，对所构建的模型进行了评估和验证。
通过与实际情况的对比，我们发现所构建的模型具有较好的准确性和预测能力。
5. 结果分析与讨论通过对所构建的洪涝风险分级评估模型的验证，我们得到了一系列科学可靠的结果。
这些结果可以帮助政府和决策者制定合理的灾害防治策略和措施。
同时，我们还发现在评估洪涝风险分级时，考虑多个因素和指标能够提高评估的准确性和全面性。
6. 结论本研究在暴雨型洪涝灾害背景下，构建了一种综合评估模型，并对其进行了验证。
所构建的模型具有较好的准确性和可靠性，能够为洪涝风险分级评估提供科学可靠的方法和依据。
自然灾害农业损失评估标准
自然灾害农业损失评估标准一、编制目的为全面贯彻落实以人民为中心的救灾工作指导思想，深入我省推进自然灾害救助工作标准化，准确统计核定自然灾害造成的农业损失，科学开展受灾人员基本生活救助工作，根据国家《自然灾害情况统计制度》、原民政行业标准(MZ"044~2013)和中国农业科学技术相关文献，制定本标准。
二、适用范围本标准规定了XX地区主要农作物受灾程度的主要判定依据。
适用于XX省各级应急管理部门开展现场调查和统计时对主要农作物受灾程度的判定。
对于本文中未涉及的农作物受灾程度的判定，请参照文中同类作物的灾害等级判定标准执行。
三、主要农作物受灾程度划分主要农作物受灾程度划分为受灾、成灾、绝收三个等级。
四、主要作物的灾害等级指标(一)粮食作物1、玉米生育期灾害程度减产程度倒伏比例形态特征或环境要素指标拔节期受灾11%~30%80%SIoo%倒伏，因大风导致玉米茎秆向地面倾斜，倾斜株茎秆与地面夹角3()度以下成灾31%~80%同上绝收80%以上同上(1)作物名称：玉米灾害种类：风氧、台风、洪涝作物状态：倒伏抽雄至吐丝受灾11%~30%40%~6()%同上成灾绝收31%~8O%80%以上61%S1o0%同上同上受灾11%^30%40%60%同上乳熟期成灾31%~80%61%S1OO%同上绝收80%以上受灾11%~30%腊熟期成灾31%~80%绝收80%以上倒伏：大风、农田沥涝可导致玉米茎杆向地面倾斜，倾斜角度越大对玉米的生长发育影响越大，抽雄至乳熟期倒伏对产量影响较大。
倒伏比例：倒伏玉米株数占田块玉米总株数比例（％）。
产量：单位面积上玉米籽粒的重量，一般以“千克/亩”表示。
拔节期：田块60%以上玉米植株基部开始伸长，节间长度达1厘米的日期。
抽雄期：田块60%以上玉米植株雄X尖露出顶叶3~5厘米的日期。
吐丝期：田块60%以上玉米植株花丝露出苞叶的日期。
乳熟期：田块60%以上玉米植株籽粒胚乳呈乳状。
腊熟期：田块60%以上玉米植株籽粒胚乳呈蜡质状。
洪灾风险评估指标体系建立
洪灾风险评估指标体系建立洪灾风险评估是指在洪涝灾害发生前对可能造成的灾害损失进行综合评估和预测的过程。
建立科学合理的洪灾风险评估指标体系对于准确评估洪灾风险、科学制定防灾减灾策略具有重要意义。
本文将探讨洪灾风险评估指标体系的建立。
一、洪灾风险评估指标的分类1. 自然环境因素指标：包括地形地貌、气候特征、水文特征等，是洪灾风险评估的基础性指标。
2. 经济社会因素指标：包括人口密度、建筑物密度、产业结构等，反映了洪灾对经济社会的影响程度。
3. 人为因素指标：包括城市规划、河道整治、应急救援等，是洪灾风险评估中的重要考量因素。
二、洪灾风险评估指标体系建立原则1. 综合性原则：综合考虑自然环境因素、经济社会因素和人为因素，确保评估结果全面准确。
2. 可操作性原则：评估指标应具有可操作性，易于获取相关数据和进行评估分析。
3. 灵活性原则：指标体系应具有一定的灵活性，能够根据不同地区、不同情况进行调整和补充。
三、洪灾风险评估指标体系建立步骤1. 确定评估目标：明确评估的主要目标和范围，为后续建立指标体系提供指导。
2. 选取评估指标：根据洪灾特点和当地情况，选择适合的自然环境因素、经济社会因素和人为因素指标。
3. 建立指标权重模型：结合专家经验和数据分析，确定各指标的权重，为综合评估提供定量依据。
4. 构建评估模型：将选取的指标和权重进行建模，建立洪灾风险评估模型。
5. 评估结果分析：根据评估模型，对洪灾风险进行评估和分析，为防灾减灾工作提供科学依据。
四、洪灾风险评估指标体系建立的意义1. 有效预警和应对：建立科学合理的洪灾风险评估指标体系，可以提前预警洪灾风险，及时采取相应措施应对灾害。
2. 促进城市规划和建设：评估结果反映了城市规划和建设对洪灾风险的影响，可以指导科学规划城市布局和建设项目。
3. 保障人民生命财产安全：通过建立洪灾风险评估指标体系，有效降低洪灾带来的人员伤亡和财产损失，保障人民生命财产安全。
建立洪水灾情等级模型的实用方案
建立洪水灾情等级模型的实用方案
金菊良;金保明;杨晓华;丁晶
【期刊名称】《灾害学》
【年(卷),期】2000(015)002
【摘要】为检验已订的洪水灾情等级标准的合理性，提出了一种新的洪水灾情模型－逻辑斯谛曲线（ＬＯＧ）模型，它的灾级是连续的实数值。
根据ＬＯＧ模型参数值可以分析各灾情指标值对灾级的影响程度，从而检验原订灾级标准的合理性；并给出了基于实码遗传算法的ＬＯＧ建模的实施方案。
实例研究说明了这套方案是实用和通用的，在其它灾情等级评估中也具有广泛的应用价值。
【总页数】1页(P1)
【作者】金菊良;金保明;杨晓华;丁晶
【作者单位】不详;不详
【正文语种】中文
【中图分类】TV122
【相关文献】
1.RAGA的PPE模型在洪水灾害灾情等级评价中的应用 [J], 王宝华;付强;杨先野
2.BP神经网络在洪水灾害灾情等级评价中的应用 [J], 闻珺;方国华;方正杰;丁国川
3.基于贝叶斯随机评价方法的洪水灾情等级评价 [J], 李宁;翟亚欣;王威;王延辉
4.1998年嫩松特大洪水的经济损失和灾情等级 [J], 宋世田;李向东;
5.洪水等级和灾情划分问题 [J], 冯利华;骆高远
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沈伟 等
基于稻种及地形特征的水稻区划图 N VII区 VI区 IX区 V区 VIII区 IV区 III区 I区 水稻品种 籼稻 粳稻
X区
II区
Figure 1. Rice cropping regionalization in Suqian City 图 1. 宿迁水稻区划图
(2)
R R ∑ Ls ∑ R L 1 1 L ∑ ∑ Rs s s L+ I2 = + + + 0.6 0.4 L + 2 R R L 2 Rs ∑ Rs s ∑L ∑ ∑ Ls
(2)式和(3)式分别为孕穗扬花期和和灌浆成熟期的暴雨洪涝指数公式。 L 、 Ls 、 ∑ R 、 ∑ Rs 分别为
沈伟 等
2.2.3. 面板回归模型 面板数据[20]具有截面和时间序列两个维度，可以更好的控制样本差异，减少变量间的多重共线性。 面板回归模型的一般形式如下：
yit = µ + ∑ k =1 β ki xkit + ν it
文章引用: 沈伟, 吴新胜, 周航, 王文清, 张莹. 基于灾损预测模型的水稻洪灾风险等级划分[J]. 农业科学, 2017, 7(7): 530-538. DOI: 10.12677/hjas.2017.77069
沈伟 等
关键词
水稻，暴雨洪涝，灾损，风险等级，风险特征
Copyright © 2017 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). /licenses/by/4.0/
摘
要
本文基于面板回归模型分析了宿迁水稻灾损率与暴雨洪涝灾害指数的相关性，建立了宿迁地区水稻暴雨 洪涝灾损预测模型。以模型结果输出的水稻暴雨洪涝灾害损失率(灾损强度)和重灾乡镇比例(重灾面积) 为依据，实现了宿迁地区水稻暴雨洪涝灾害的四级风险等级划分。通过统计分析历史灾情数据，得出各 风险等级的灾害特征参数，作为应对水稻暴雨洪涝灾害风险的主要依据，用于指导生产实践。
Cross-section random effects test equation: Dependent Variable: Y? Method: Panel Least Squares Date: 05/03/15 Time: 14:29 Sample: 2007 2013 Included observations: 7 Cross-sections included: 7 Total pool (balanced) observations: 49 Variable C X1? X2? Coefficient 0.855785 -0.468345 -0.612655 Std. Error t-Statistic Prob. 0.1643 0.4375 0.0000
Open Access
1. 引言
自然灾害风险是由自然灾害系统自身演变而导致未来损失的不确定性，对风险进行评估，就是借助 于不确定性分析方法，定量的表达这种不确定性的大小，从而实现风险等级划分，并以此作为应对风险 的重要依据[1]。目前全球各种自然灾害造成的损失中，暴雨洪涝灾害(含热带气旋)占 60%，干旱占 15%， 地震占 15%， 其它占 10% [2]。 在气候变暖的背景下， 全球多数地区极端强降水事件有增多的趋势[3]-[14]， 给水稻生产带来巨大的影响[15] [16] [17]。 江苏省宿迁市地处淮河气候过渡带，天气气候变化异常，近 30 年气候资料分析结果表明，水稻种植 季节(5~10 月份)总降水量呈增加趋势，同时暴雨以上强度的降水日数明显增多，加之受淮、沂沭泗流域 降水和泄洪的影响，暴雨洪涝灾害对水稻生产的危害加重。在这样的大背景下，开展水稻暴雨洪涝灾害 风险等级划分研究，对布局粮食安全生产，指导防灾抗灾工程设施建设，科学合理的实施防灾抗灾对策 措施，增强防灾抗灾能力，减少灾害损失，提高粮食种植的社会和经济效益有着十分重要的战略意义和 实用价值。 本研究利用宿迁水稻暴雨洪涝灾损预报模型输出的灾损率预测结果和重灾发生乡镇比例两个因素， 设定灾害等级划分阈值，实现对宿迁水稻种植区进行暴雨洪涝灾害风险等级划分的目的，并统计各风险 等级的历史灾害参数特征，用以指导本地区水稻种植。
Chi-Sq. d.f. 2
Prob. 0.5132
estimated cross-section random effects variance is zero.
Cross-section random effects test comparisons: Variable X1? X2? Fixed -0.468345 0.612655 Random Var(Diff.) Prob. 0.2907 0.2483 -0.100956 0.004068 -0.585365 0.000559
Correlated Random Effects – Hausman Test Pool: AS Test cross-section random effects Test Summary Cross-section random
**WARNING:
Chi-Sq. Statistic 1.334104
th rd th
Received: Oct. 11 , 2017; accepted: Oct. 23 , 2017; published: Oct. 30 , 2017
Abstract
By analyzing the relationship between the actual disaster loss rate and the index of storm flood disaster using panel regression model, prediction model of storm flood disaster of rice in Suqian area was designed. The risk rank of rice flood disaster was divided into 4 grades by the results of model. The disaster characteristic parameter was got by the statistical analysis of historical disaster data which can be used to reduce the flood disaster of rice.
n
(4)
利用面板回归模型分析水稻灾损与暴雨洪涝指数的相互关系。(4)式 yit 在文中代表某区域内乡镇 i 第 t 年水稻因暴雨洪涝造成的损失率， xkit 表示乡镇 i 第 t 年第 k 个关键生育期内的暴雨洪涝灾害指数(k = 1 或 2，代表孕穗扬花期或灌浆成熟期)， β ki 为的相关系数， ν it 为随机变量。 Hausman 检验[21] [22]用于检验暴雨洪涝指数 xkit 和误差项 ν it 之间是否存在相关关系，当 xkit 与ν it 相 关时，乡镇之间的差异用不同的截距来反映，即固定效应模型；反之，选用随机效应模型。文中面板回 归分析的工具为 EViews8。
计算结果结合重灾案例发生时间分析了得到： 水稻孕穗扬花期(7 月 21 日至 9 月 10 日)和灌浆成熟期(9 月 10 日至 10 月 20 日)是宿迁地区水稻种植受暴雨洪涝灾害威胁最大的阶段，而在分蘖拔节期及以前，暴雨 洪涝灾害对宿迁水稻种植基本不会造成大的影响。
= ξ
2.2.2. 水稻暴雨洪涝灾害指数
The Risk Rank of Rice Flood Disaster Based on Damage Prediction Model
Wei Shen, Xinsheng Wu, Hang Zhou, Wenqing Wang, Ying Zhang
Suqian Meteorological Bureau, Suqian Jiangsu
⋅ Fmax 8.0
(3)
孕穗扬花期(或灌浆成熟期)的降水日数、暴雨日数、总降水量、总暴雨量， L 、 Ls 、 ∑ R 、 ∑ Rs 为相 应统计量的常年平均值， Fmax 为灌浆成熟期暴雨日的瞬时极大风速。
DOI: 10.12677/hjas.2017.77069 532 农业科学
2.2. 研究方法
2.2.1. 水稻灾损率计算 沈伟等[18]在宿迁地区水稻暴雨洪涝灾害灾损分析研究中， 基于孕灾环境的敏感性、 承载体易损性和 暴露度等因素将宿迁水稻种植区划分为 10 个区域(见图 1)，并利用公式(1)分区计算各乡镇的水稻暴雨洪 涝灾害实际灾损率，其中 Y 为实际产量， Yt = f ( t ) 为采用最优曲线拟合法模拟各乡镇水稻产量趋势。将
2. 资料来源及研究方法
2.1. 资料及来源
气象数据：2003~2013 年宿迁境内各乡镇降水、大风及常年平均值，由宿迁市气象局提供，并经过 严格的质量控制。 水稻产量数据：2003~2013 年宿迁各乡镇水稻产量数据，来源于宿迁市及各县区的统计年鉴；水稻 生育期数据由宿迁市农委提供。 水稻灾损数据：2008~2013 年水稻灾害损失 ≥ 10%的重灾案例数据，来源于承担宿迁市农业保险业 务的宿迁市平安保险公司。规定：当某乡镇出现暴雨洪涝灾害，有一个或以上自然村出现水稻灾损重灾 案例时，视为该乡镇发生一次水稻暴雨洪涝灾害重灾案例。
Y − Yt ⋅% Yt
(1)
董家山[18]在沈伟[19]的基础上，为了定量的描述水稻孕穗扬花期和灌浆成熟期暴雨洪涝对水稻的影 响，选取了雨日、暴雨日数、总雨量、暴雨量这 4 个因子，并在灌浆成熟期考虑暴雨日的大风影响，定 义了水稻暴雨洪涝指数 I1 和 I 2 。