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国家自然科学基金(41271516): 作品数：28 被引量：278H指数：10; 相关作者：程先富郝丹丹吴庆双徐光来杨伟伟更多>>; 相关机构：安徽师范大学中海环境科技(上海)股份有限公司北京师范大学更多>>; 发文基金：国家自然科学基金教育部人文社会科学研究基金国家教育部博士点基金更多>>; 相关领域：环境科学与工程天文地球农业科学自动化与计算机技术更多>>

降雨对江子河小流域不同农作物措施坡面产流产沙的影响被引量：6: 2021年; 水土流失已成为我国主要的生态环境问题之一。基于安徽大别山区江子河小流域2012—2019年自然降雨径流泥沙观测资料,探讨雨型对不同农作物措施坡面产流产沙的影响,采用随机森林算法分析降雨因子与水沙之间的关系。结果表明,在不同场次降雨中,径流量、土壤流失量随降雨场次变化规律较一致,红薯措施产流量及土壤流失量较大,茶叶措施最小。降雨分为3类:A型降雨(低频率、长历时、大雨量、高雨强)、B型降雨(高频率、短历时、小雨量、低雨强)、C型降雨(较低频率、较长历时、中等雨量、较高雨强),对产流产沙的影响表现为A型>C型>B型。降雨量对产流的影响程度最高,土壤流失量受PI、PI 60及降雨量和I 30的影响,I 60对产流产沙的影响程度偏低,小于11%。各农作物措施小区的径流深和土壤流失量相关性显著且具有线性关系,土壤流失量的增速为红薯>桑树>茶叶>板栗>黄豆>油茶。研究结果可为坡面侵蚀预报模型的建立提供重要的理论依据,对安徽大别山区水土保持工作的开展和生态文明建设具有重要的理论价值和实践意义。; 张嘉懿汪军红程先富陈菁菁; 关键词：降雨产流产沙

基于最大熵谱和云模型的巢湖流域降水预测: 2017年; 基于最大熵谱原理和云模型理论,对巢湖流域11个市县1955-2005年汛期的历史降水数据进行分割,并逐一建立对应的降水历史云和趋势云,将二者根据权重叠加形成预测云;通过预测云的正向发生器产生并加权平均得到对应的降水预测值,与神经网络预测的降水值以及2006年实际降水值进行了比较,预测结果明显好于神经网络,更加接近于实际降水值。研究表明该方法对于挖掘短序列时间降水特征,模拟降水随机性与模糊性具有一定的优势,较好地预测了研究区域的降水。; 吕军程先富孙鸿鹄; 关键词：最大熵谱分析云模型降水预测巢湖流域 BP神经网络

基于DEMATEL的区域洪涝灾害恢复力影响因素及评价指标体系研究——以巢湖流域为例被引量：10: 2015年; 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DEMATEL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。; 孙鸿鹄程先富戴梦琴王祥康海迪; 关键词：DEMATEL 巢湖流域

洪涝灾害风险研究团队及研究进展的文献计量分析被引量：4: 2017年; 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Cite SpaceⅢ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.; 程先富戴梦琴; 关键词：研究团队

安徽省沿江地区暴雨洪涝灾害危险性评估被引量：9: 2019年; 暴雨洪涝灾害是安徽省沿江地区的主要灾害,洪涝灾害的危险性分析是风险评估的重要环节。本文重点考虑区域汛期暴雨的影响,从致灾因子和孕灾环境两方面来选取指标,运用组合赋权法确定指标权重并评估该区域的暴雨洪涝灾害危险性。结果表明:汛期暴雨致灾力呈南高北低的空间分布,安庆、铜陵和池州地区受暴雨影响最大,研究区西北部受暴雨影响最小;研究区的长江沿岸地区和巢湖流域是孕灾环境最为脆弱的地区,而研究区南部两侧的山地地区孕灾环境脆弱度最低;研究区较低等级和低等级危险区主要分布在研究区西北部,且长丰县危险性最低;中等危险区主要是巢湖流域和研究区东北部,约占总面积的23%;较高等级和高等级危险区主要分布在中部长江沿岸地区和南部,约占研究区总面积的61%,其中安庆、池州和铜陵的长江沿岸市县危险性等级最高,安庆市辖区危险性最高。; 黄晓梅程先富; 关键词：暴雨洪涝灾害危险性分析组合赋权法

基于DPSIR和随机森林模型的皖江地区洪涝灾害脆弱性时空变化研究: 2021年; 基于经济、社会、气候、环境等数据,借鉴DPSIR模型和主成分分析法构建多维度洪涝灾害脆弱性评价指标体系,采用随机森林建模为脆弱性指标赋权,用GIS空间分析技术和洪涝风险指数法,把洪涝灾害脆弱性划分为高、较高、中等、较低和低5个等级,分析了皖江地区2001—2016年洪涝灾害脆弱性时空变化特征。结果表明:皖江地区洪涝灾害脆弱性在空间分布上,2001与2011年分布格局类似,由南向北呈“低-高-低”间隔分布规律;2006年,由北向南逐渐减小;2016年,以长江为轴心,距离长江越近,脆弱性越高,皖江北部地区脆弱性最低。在时间序列上,高脆弱区、较高脆弱区、低脆弱区扩大;中等脆弱区、较低脆弱区缩小,皖江地区洪涝灾脆弱性整体呈上升趋势。; 孙忠保程先富; 关键词：DPSIR 洪涝灾害脆弱性

区域洪涝灾害风险评价研究进展被引量：14: 2015年; 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.; 程先富戴梦琴郝丹丹; 关键词：洪涝灾害脆弱性

基于模式模拟的苏皖鲁豫交界区典型月份PM_(2.5)来源解析被引量：1: 2023年; 基于WRF-Chem模式模拟分析了2019年1月、7月苏皖鲁豫交界区本地排放对PM_(2.5)污染水平的贡献以及不同污染源对PM_(2.5)浓度和化学组分的贡献.结果表明:WRF-Chem模式合理地模拟了研究时段内苏皖鲁豫交界区PM_(2.5)的空间分布特征,PM_(2.5)的化学组分中冬季NO3-含量最高,夏季SO42-含量最高.在不同的污染源中,民用源是冬季苏皖鲁豫交界区PM_(2.5)最主要的来源,贡献约为35.87%,农业源和工业源对PM_(2.5)的贡献分别为28.71%、22.17%;工业源是夏季苏皖鲁豫交界区PM_(2.5)最主要的来源,贡献达到50.57%,电力源、农业源和民用源的贡献分别为18.05%、15.14%和12.22%.从各污染源对PM_(2.5)污染贡献量的小时变化上看,工业源和民用源对冬季PM_(2.5)贡献量呈现明显的双峰双谷变化特点,其它污染源对PM_(2.5)贡献量的小时变化特征都不明显.冬季应通过控制民用源和工业源的排放来减轻苏皖鲁豫交界区PM_(2.5)污染,夏季应通过控制工业源和农业源的排放来减轻PM_(2.5)污染.; 程先富周志凌蔡菁菁; 关键词：化学组分

基于随机森林模型的中国PM2.5浓度影响因素分析被引量：51: 2020年; 选取气溶胶光学厚度、海拔、年降水量、年均气温、年均风速、人口密度、GDP密度和NDVI作为影响因子,基于随机森林模型、特征重要性排序和偏依赖图技术,研究中国PM2.5浓度空间分布的影响因素及其区域差异.结果表明:①与多元回归、广义可加模型和BP神经网络相比,随机森林模型估算的PM2.5浓度精度最高,可用于PM2.5污染的影响因素研究.②PM2.5浓度随气溶胶光学厚度、人口密度和GDP密度的增加呈先上升后平稳的趋势,随降水、风速和NDVI的增加呈先下降后平稳的趋势,随海拔和气温的增加呈下降→上升→下降的趋势.③气溶胶光学厚度对PM2.5浓度空间分布的影响最大,可解释37.96%的PM2.5浓度空间分异;年降水量对PM2.5浓度空间分布的影响最小,解释率仅为5.75%.④影响因子与PM2.5浓度的关系存在空间异质性,同一影响因子对不同地理分区的PM2.5浓度的影响程度有所不同.气溶胶光学厚度对华南地区PM2.5浓度的空间分布影响最大,对东北地区影响最小.; 夏晓圣陈菁菁王佳佳程先富; 关键词：PM2.5 影响因素

基于云模型和熵权法的巢湖流域防洪减灾能力评估被引量：35: 2015年; 防洪减灾能力评估是洪涝灾害管理急需解决的重大问题之一。从防洪除涝能力、监测预警能力、抢险救灾能力及灾害管理能力4个方面来构建指标体系,建立基于云模型和熵权法的巢湖流域防洪减灾能力评估模型,对整个流域以及流域内各县市的防洪减灾能力进行评估,并与通过组合赋权法及最优分割法得到的结果进行验证对比。以期为防洪减灾能力评估提供新的思路,对巢湖流域的防洪减灾能力建设提供科学依据。研究结果表明:巢湖流域整体防洪减灾能力属于中等偏上水平,但流域内部差异明显;其中合肥市辖区、和县的防洪减灾能力属于高水平;巢湖市、含山县处于中等水平;肥西县和庐江县位于较低水平;肥东县、无为县、舒城县的防洪减灾能力则最低。; 孙鸿鹄程先富倪玲朱敏; 关键词：洪涝灾害云模型熵权法巢湖流域

国家自然科学基金(41271516)

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