2014年第十二届大赛地理分析组-基于GIS的云南元江流域旱灾风险评价及防治

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                                                                  参赛组别:地理分析组
                                                                  组别奖项:一等奖
                                                                  作品名称:基于GIS的云南元江流域旱灾风险评价及防治
                                                                  获奖学校:鲁东大学
                                                                  指导教师:吴孟泉
                                                                  小组成员:曾业隆、张姣姣、夏文秀
 
1.需求分析
本作品借助GIS强大的空间分析与建模技术,充分利用发挥其优势,结合AHP模型构建评价模型,对2010年元江流域范围内发生的旱灾进行风险评价,能有效提高抵御旱灾风险能力。同时以其子流域为例模拟流域尺度下怎样开展对灾害(包括旱灾及由旱灾引起的森林火灾)的防治、应急救援工作,有利于缩减防治成本,有效减少灾害损失。
2.解决思路及过程分析
   2.1数据准备
本作品需获取云南省旱灾严重时期的气象数据;该省各市县的行政界线及驻地的矢量文件;DEM数据;该省土壤类型分布图;该省旱灾严重时期月值MODIS_NDVI;该省2010年统计年鉴;该省2009年土地利用类型;昆明市部分电子地图;昆明市局部地区2009年11月3日的Landsat5 遥感数据。
   2.2旱灾风险评估
将各种数据集成在 GIS系统之中,选取建立相应的指标,结合AHP模型,利用GIS系统强大的统计和分析功能,构建基于流域下的综合“致灾因子-孕灾因子-承灾因子”三要素的定量化风险评估模型,得出相应的风险评价结果,划分旱灾风险区。评价模型和旱灾风险等级分布图如下所示:

http://www.supermap.com.cn/webmaster/anli_admin_article.asp?action=ifshowno&id=629

1旱灾风险评价模型

图2 专题图
结果显示,楚雄市的综合旱灾风险指数最高,且分布密集;玉溪市的旱灾风险在研究区内最低;旱灾风险指数呈东南向西北递增趋势。研究区降水分布不均,楚雄相对于其他两个市而言降水量较少,玉溪降水量相对较多,另外,楚雄气温比较高,这种原因在一定程度上导致此种旱灾风险现象的发生。
根据全国气象旱涝分布图,将所得结果与实际受灾的文字、图片资料相比较进行模型检验。结果证明,得到的旱灾风险评估结果基本与实际情况相吻合。
2.3模拟旱灾救援
 将各种有关的和即时的空间、属性信息在GIS支持下的系统中通过地图、图表的方式迅速、直观地表现出来,及时、准确地为现场指挥人员提供辅助决策信息,从旱灾发生的时序及可能引起的次生灾害进行模拟救援,模拟旱灾救援响应流程及成果图如下所示。   

图3模拟旱灾救援响应流程

图4预防阶段
图5持续阶段消防救援最佳路径
图6最近医院查找
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