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摘要:基于Web of ScienceTM核心合集数据库与中国学术期刊全文数据库平台,利用Bibexcel、VOSviewer与CiteSpaceⅢ软件对洪涝灾害风险研究进展进行文献计量分析.分析结果表明:当前洪涝灾害风险研究蓬勃发展,自然科学为主要的研究方向;区域合作水平很高,该领域的科研中心为欧洲,北京和南京为中国的科研中心;基于Web of ScienceTM核心合集数据库与中国学术期刊全文数据库,分析了主要科研团队以及高被引作者;通过关键词共现技术分析出气候变化、水文、洪涝灾害风险管理等为该领域的研究热点与前沿....
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北大核心 CSTPCD CSSCI CSCD CASS AJ CA CBST
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摘要:影响洪涝灾害恢复力的因素众多且相互关联,识别和区分这些影响因素,找到因素间互相影响程度和因果关系,对于明确洪涝灾害恢复力关键因素,快速找到需要改善的因素具有重要意义.通过分析灾害恢复力的内涵,从自然维、社会维、经济维、技术维、管理维5个维度构建区域洪涝灾害恢复力的影响因素指标体系,应用DEMA-TEL方法分析区域洪涝灾害恢复力影响因素之间的关系,并以巢湖流域为例凝练出适合该区域的洪涝灾害恢复力评价指标体系,结果表明,一级指标中自然维、经济维对其他因素影响最为显著,二级指标中政府财政支撑能力、土地因子、地形因子对其他影响因素的影响最大;而一级指标中经济维和社会维与其他因素关系最为密切,二级指标中政府财政支撑能力、区域经济实力、土地因子处于核心的位置.从整体影响输出上看,一级指标中原因因素共有2个,分别为自然维、经济维,且以经济维为最,二级指标中原因因素有11个,涉及五个维度,包括所有自然维中因素,并以地形因子、政府财政支撑能力、灾害政策法规为重.一级指标中结果因素有3个,分别为管理维、技术维、社会维;二级指标中共有12个,以管理维中的因素为主,相比于原因因素,通过改善结果因素可以更直接的提高区域洪涝灾害恢复力的水平....
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北大核心 CSTPCD CSSCI CSCD CASS AJ CA CBST
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摘要:洪涝灾害是制约区域粮食安全和社会可持续发展的主要因子之一.在风险识别的基础上,从致灾因子、孕灾环境、承灾体等方面选取评价指标,建立评价指标体系.运用层次分析法确定指标权重,通过情景分析技术从降水、土地利用、人口、GDP等方面构建复合情景;应用GIS空间分析技术构建洪涝灾害风险评价模型,对巢湖流域洪涝灾害风险进行评价.研究结果表明:2020年巢湖流域洪涝灾害危险性由东南部向西北部减小;合肥市区的洪涝灾害易损性最大,和县的易损性最小.巢湖流域东南部洪涝灾害风险最大,西南部的大别山区风险较小,随着重现期的增大,流域的洪涝灾害风险也逐渐增大.模拟灾害发生的情景,并分析不同情景下的洪涝灾害风险,更能体现洪涝灾害的不确定性和变化性,为流域防洪战略决策研究提供科学依据....
摘要:洪涝灾害风险研究是当前灾害科学研究的热点.本文对洪涝灾害风险的概念进行了界定,从危险性分析、脆弱性分析和灾害损失评估等方面总结了区域洪涝灾害风险评价的内容;从灾情数据判断的区域风险评价、水文水力学模型的洪水仿真模拟、地理空间信息技术、指标体系、情景驱动以及数学等方面梳理了洪涝灾害风险评价的方法.指出了未来区域洪涝灾害风险评价的发展态势和方向....
[硕士论文] 戴梦琴
自然地理学 安徽师范大学 2017(学位年度)
摘要:全球气候变化与人类社会活动越来越显著,全球各地受洪涝灾害影响的地区越来越多,损失日益严重,洪涝灾害脆弱性研究的重要性逐渐凸显,已经成为当前研究的热点。脆弱性评价不但可以研究自然环境、社会环境的内部构造、特性特点及作用影响,还可以预测和评估自然与社会系统受到外部负作用的影响,脆弱性研究能够有效评估自然和社会系统对外部压力的响应能力以及应对能力,利于维系与促进系统长效有序发展。论文结合安徽沿江地区的社会经济条件和自然地理状况,选取安徽沿江地区洪涝灾害脆弱性评价指标,根据DPSIR概念模型构建脆弱性指标体系,评估安徽沿江地区洪涝灾害脆弱性,以期提高安徽沿江地区防灾、减灾能力,为地区长治久安提供借鉴。
  论文结论如下:
  (1)基于安徽沿江地区构建洪涝灾害脆弱性评价指标体系,从自然和社会的综合角度全面分析区域洪涝灾害的脆弱性,基于DPSIR概念模型广泛搜集洪涝灾害脆弱性指标建立洪涝灾害脆弱性指标库。采用定性与定量分析相结合的方法识别洪涝灾害脆弱性关键因子,基于粗糙集理论模型将65个指标属性约简,初步筛选选取22个指标,再基于DPSIR理论模型构建结构方程模型,评估指标权重,识别出19个关键指标。
  (2)基于DPSIR理论模型,从五个维度分析安徽沿江地区洪涝灾害脆弱性指标。驱动力维度,地方财政收入权重最高;压力维度中,CN值权重最高;状态维度,人口数量最为重要;影响维度中农作物的播种面积路径系数最高;响应维度,卫生机构数权重最高。DPSIR模型五个维度指标之间相互作用,“驱动力”变量相对于“状态”变量、“压力”变量相对于“影响”变量、“状态”变量相对与于“响应”变量之间呈正相关关系,驱动力条件好表明该地区状态条件好,洪涝灾害脆弱性压力大的地区受到的影响更显著,状态条件良好的区域对于洪涝灾害造成的威胁与不利影响的响应能力更强。“压力”对“驱动力”、“影响”对“状态”、“响应”对“影响”这三对潜在变量之间的关系呈负相关。洪涝灾害压力的增加会导致该地区驱动力条件减弱,洪涝灾害的影响增大对该地区社会经济状态产生不良效果,在同一系统压力下,人类社会对于洪涝灾害的响应能力直接决定洪涝灾害脆弱性影响的强弱。
  (3)基于模糊数学方法实现了对2014年安徽沿江地区洪涝灾害脆弱性评估等级的研究。2014年安徽沿江地区洪涝灾害高脆弱性区域主要集中在安徽沿江地区南部,主要分布在沿江平原地区、大别山区、皖南山区,安徽沿江地区江淮台地丘陵区大部分具有中低等的洪涝灾害脆弱性,高脆弱性区具体的县市有石台县、繁昌县、青阳县、旌德县、泾县、合肥市辖区、岳西县,洪涝灾害脆弱性等级中等的县市有安庆市辖区、芜湖县、明光市、定远县、巢湖市、含山县、郎溪县,滁州市辖区、肥西县、广德县洪涝灾害脆弱性等级低。评估结果与2014年安徽省沿江地区各地洪涝灾害受灾情况基本符合,与近50年农业洪涝灾害时空分布状况基本一致性。
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