论文信息
International Journal of Environment and Climate Change
论文解读
AI 辅助整理- 方法
- 遥感与GIS空间分析,选取10个洪水影响因子,AHP赋权(CR=0.06)。
- 发现
- 47.90%区域属中等危险区,17.20%为极高危险区;降雨、高程和坡度是主控因子。
- 机会点
- 可结合作物分布与农情数据,将洪水危险分区延伸至农田尺度风险评估与减灾决策。
论文摘要
洪水是降雨量大且强度高的地区最具破坏性的自然灾害之一,常造成重大人员伤亡以及对农业、基础设施、财产和自然环境的严重破坏。瓦希什蒂河流域位于生态敏感的西高止山脉地区,由于其独特的水文气象和地形特征,特别容易遭受反复且严重的洪水。强烈的季风降雨、流域地形、排水条件以及日益增加的人类干预相互作用,进一步加剧了该流域的洪水易发性。在此背景下,洪水灾害制图为识别不同洪水暴露程度区域提供了有效手段,并可支持降低与人类住区、农业活动、基础设施建设以及特别是不断扩张的城市区域相关的灾害风险。因此,本研究旨在识别、划定并表征瓦希什蒂河流域内的洪水灾害区。所生成的空间信息预期可为改进洪水风险评估、土地利用规划、灾害防备以及制定有效的洪水减缓与管理策略提供科学依据。研究在地理信息系统(GIS)中分析了十个洪水影响因子,即高程、坡度、河网密度、距河流距离、土地利用/土地覆被、降雨、采用SCS-CN方法得出的径流、地貌、岩性和土壤质地。采用层次分析法(AHP)确定权重。相关矩阵的一致性比率(CR)为0.06,洪水灾害区图表明,研究区0.81%属于极低灾害区,13.49%属于低灾害区,47.90%属于中等灾害区,20.59%属于高洪水灾害区,17.20%属于极高洪水灾害区。降雨、高程和坡度是影响洪水风险的主要因素。本研究采用的基于AHP的方法为洪水灾害制图提供了实用框架,并可应用于其他地区的洪水灾害管理与减缓。
论文原文与出版信息
International Journal of Environment and Climate Change