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李谢辉

作品数:51 被引量:401H指数:11
供职机构:成都信息工程大学大气科学学院更多>>
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四川省教育厅科学研究项目更多>>
相关领域:天文地球环境科学与工程经济管理水利工程更多>>

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51 条 记 录,以下是 1-10
排序方式:
3S技术在区域生态风险评价中的应用
利用3S技术,以渭河下游河流沿线区域为例,根据区域生态风险评价的方法和步骤,对研究区进行了基于干旱、洪水、污染、水土流失4种风险源的综合生态风险评价。其中,风险受体的确定主要以RS为信息源,对景观分类结果的验证,主要利用...
李谢辉
关键词:渭河下游
文献传递
基于CMIP6的西南暴雨洪涝灾害风险未来预估被引量:13
2022年
为预估全球变暖背景下中国西南地区未来暴雨洪涝灾害风险的变化特征,研究挑选5个CMIP6模式和5个极端降水指数,结合地形因子、社会经济数据和耕地面积百分比,构建暴雨洪涝灾害风险评估模型,对西南暴雨洪涝灾害风险进行基准期(1995—2014年)评估、未来两个时期(2021—2040年,2041—2060年)3种情景(SSP1-2.6,SSP2-4.5,SSP5-8.5)下的预估和对比分析。结果表明:EC-Earth3,EC-Earth3-Veg两个单模式对5个极端降水指数的模拟效果较好,不等权重集合(UEWA-5)的效果整体优于等权重集合(EWA-5)。西南地区5个极端降水指数的高值区位于云南西部、广西东北部以及四川盆地西缘,社会脆弱性和辐射强迫越高,极端降水指数平均值和最大值越大;从基准期到未来两个时期,5个极端降水指数均呈增大趋势。未来暴雨洪涝灾害的中高风险区和高风险区主要分布在四川成都市、重庆中心和四川盆地西部、云南昆明市、广西中南部和桂林市等局部较发达地区;未来两个时期SSP2-4.5情景下的中高风险区和高风险区面积最大;从基准期到未来远期,中高风险区和高风险区面积将随着时间增长而增加。
黄晓远李谢辉
关键词:暴雨洪涝灾害风险极端降水指数
河南省历史水旱灾害危险性分析被引量:21
2012年
河南省水旱灾害十分频繁。本文在1450年-1979年分区历史水旱灾年频率计算的基础上,结合由1980年-2009年数据得到的降雨量距平百分率旱年频次,以及由多年(1980年-2010年)平均汛期雨季(6月-9月)降水量和降水变率获得的综合降水量对洪水灾害危险性的影响度,根据频率越高,危险性越大的原则,利用GIS技术,从时空尺度上对河南省干旱灾害危险性、洪水灾害危险性、水旱灾害综合危险性进行分析。结果表明:在行政区划范围内,干旱灾害危险性的高风险区主要位于平顶山市、郑州市和许昌市的大部分地区,低风险区主要位于南阳市和信阳市;洪水灾害危险性的高风险区主要位于平顶山市南部、漯河市南部和周口市的西南部地区、以及商丘市东南部,和开封、周口、商丘三市的交界处,低风险区主要位于南阳市的大部分地区;水旱灾害综合危险性的高风险区主要位于平顶山市,低风险区主要位于南阳市。其结果可为河南省水旱灾害的风险评估、风险管理及防灾减灾预案等提供重要依据。
李谢辉王磊
关键词:水旱灾害危险性分析GIS技术
城市化对川渝地区极端气候事件的影响被引量:1
2023年
为探讨城市化对川渝地区极端气候事件的影响,利用1971—2020年川渝地区46个气象站的逐日气温和降水数据,以及社会经济、人口、土地利用、夜间灯光遥感数据,将气象站划分为城市站、城乡站和乡村站3类,得到近50年21个极端气候指数的时间序列,分析城市化对极端气候事件的影响和贡献率。结果表明:近50年川渝地区3类气象站极值指数和暖指数均呈上升趋势,而冷指数均呈下降趋势,极端降水量和极端降水强度均呈增加趋势。城市化影响对城乡站和城市站的最高和最低气温最小值、霜冻、热夜日数和日较差,以及城市站的冷夜和暖夜日数均影响较大,对其余指数的影响较小。城市化影响对城乡站和城市站的中雨日数、1 d和5 d最大降水量、强降水量和年降水量的贡献率均为100.00%,对城乡站大雨日数、城乡站和城市站特强降水量的贡献率较大,而对其余指数的影响相对较小。
郭蕾李谢辉刘雨亭
关键词:极端降水指数
水权制度的反思与重构——基于黄河流域水资源利用现状的分析被引量:2
2012年
黄河流域当前面临着极为严峻的水资源危机,水资源利用的无序性、非理性以及资源本身的匮乏性,更加剧了流域内水资源的供需矛盾。虽然形成这一局面的原因众多,但关键之一为我国水权制度存在疏漏。本文在研究方法上,主要借鉴经济法学的相关思路。以黄河流域为切入点,首先阐释我国水权制度存在的问题,即水权概念模糊、水权主体虚位、政府角色定位存在偏差;其次通过对水权概念、水权主体制度、政府角色定位等三个方面的剖析,厘定水权基本内涵,明确政府在水权事务中的角色定位;再次在借鉴国外水权管理体制的基础上,运用科斯定理(Coase Theorem)分析水权设置,结合我国情况分析我国的管理体制,借鉴国外先进经验分析我国的水权运行机制,以期构建符合我国国情的水权制度。结论包括三个方面:首先,科斯定理揭示的是产权制度安排、交易成本和资源优化配置之间的关系。科斯定理表明,为水资源配置选择一种合适的产权制度,是提高经济效率和社会福利的关键所在,这种水资源的产权制度应当具体而明确,并且这种产权的初始设置至关重要,应最大限度地减少交易成本,在水权的初始设置后,水资源配置仍没有达到帕累托最优时,可以通过水权交易制度进行修正。其次,区分国家作为水权所有者和管理者两种身份,结合机构分开与规则分开两种思路,针对国家的公共管理者与所有者两种身份,进行相应的组织建设和制度设计。其基本思路是,在管理体制建立之初,可先实行规则分开,在各种条件成熟时再实行机构分开。再次,水作为一种经济商品,其流转的必然结果就是水市场的形成,市场是水权运行和优化水资源配置的重要机制和手段。
闵祥鹏徐玉昌李谢辉
关键词:水权水权制度
基于日气象干旱综合指数的56a西南地区干旱时空分布特征被引量:1
2019年
本文依据2017年修订的《气象干旱等级》国家标准,计算了西南地区86个气象站点的逐日MCI指数,利用ArcGIS进行空间插值,主要分析了整个西南地区以及重庆、四川、云南、贵州四省市56年不同季节的干旱特征。结果表明:云南大部,四川西部以及重庆北部是西南干旱的多发区,四川中部,贵州大部干旱日数相对较少;四川和云南地区干旱主要出现在春、冬季节,重庆地区干旱主要发生在夏末秋初,贵州地区的干旱主要发生在夏季。1962~2017年西南地区干旱日数总体呈增加趋势,重庆增加趋势最强,为0.97 d/a。近56a来,秋旱发生的频率最高,云南省的干旱强度最高,而贵州省最小。
毛飞扬李谢辉
关键词:时空分布特征
气候变暖背景下云南省暴雨灾害风险区划研究
2024年
为进一步研究气候变暖背景下云南省暴雨灾害风险,利用25个气象站1990~2020年的逐日降水数据、社会经济、地理国情和历史灾情数据,基于ArcGIS的空间分析功能,运用暴雨灾害风险指数法、加权综合评价法、层次分析法和百分位数法通过建立由暴雨灾害致灾因子危险性、孕灾环境敏感性、承灾体易损性和防灾减灾能力组成的综合暴雨灾害风险评估模型,实现了对云南省暴雨灾害风险的区划研究。结果表明,云南省中东部和南部暴雨灾害风险较高,其中昆明中部及南部、曲靖南部、红河南部、西双版纳南部等地区暴雨灾害风险最高;暴雨灾害中等风险区主要位于曲靖北部、文山西南部、普洱西部、保山北部、楚雄西北部等地,而西北部的迪庆和怒江两州的暴雨灾害风险较低。区划结果能在一定程度上反映出云南暴雨灾害的分布情况,具有较好的理论意义和实际指导价值。
王丹李谢辉
关键词:暴雨灾害风险区划AHP法GIS技术
基于GIS的区域景观生态风险分析——以渭河下游河流沿线区域为例被引量:91
2008年
以渭河下游河流沿线区域2000年的土地利用图为例,通过计算各景观格局指数,引入生态风险指数,利用地统计学的Kriging方法和GIS软件,对生态风险指数进行采样和空间插值,得到了基于景观结构的生态风险分布图。通过对生态风险指数进行分类,将整个区域划分为低风险区、较低风险区、中等风险区、较高风险区和高风险区5类。结果表明:高风险区主要位于由北向南的黄河水域区、自东向西流经研究区的渭河部分主河道区和大荔县沙苑农场的沙区。低风险区主要位于西安市城区、秦岭北坡海拔1300 m以上的山区和大荔县沙苑农场境内的林区。
李谢辉李景宜
关键词:土地利用生态风险KRIGING方法
河南省景观生态风险评估被引量:2
2013年
为了给河南省土地开发建设和生态环境管理提供理论和技术支持,通过构建景观生态风险评估框架,以6种景观类型所代表的生态系统作为风险受体,人类干扰为风险源,利用地统计学方法和GIS技术,对1980年代和2005年土地利用数据进行了景观格局指数计算和生态风险指数空间区划.结果表明,近20年间,由于人类干扰,生态风险指数的最大值上升了0.99,景观生态风险程度加剧.两个时期的低风险区主要位于由秦岭山脉东延的华山、崤山、熊耳山、外方山、伏牛山组成的河南省豫西山地,太行山南段东麓的豫北部分山地,和包括桐柏山、大别山的豫南部分山地区,景观类型以林地和草地为主;高风险区主要分布在鹤壁市、安阳市、开封市和濮阳市境内的少量未利用土地区,以及黄河干流、南阳市的丹江口水库、鸭河口水库、驻马店市的宿鸭湖水库、平顶山市的白龟山水库区等,景观类型以未利用土地和水体为主;而在低风险区与高风险区之间的景观类型主要是位于平原和盆地区的建设用地与耕地.
李谢辉王磊
关键词:景观结构生态风险
基于GIS的渭河下游河流沿线区域生态风险评价被引量:35
2009年
以渭河下游河流沿线区域为研究区,基于风险度量的基本原理和区域生态风险评价的流程框图,构建了综合生态风险值的计算模型,即综合生态风险值是综合风险概率、综合生态损失度和综合社会经济易损度的叠加。在研究区历史资料考证和2002年ETM+遥感影像景观分类的基础上,通过选取干旱、洪水、污染和水土流失,利用地理信息系统和现代地理学中的大量数学方法,按照评价步骤和计算模型,将研究区4种生态风险源综合评价结果划分为低风险区,较低风险区,中等风险区,较高风险区和高风险区5个级别。研究结果为环境管理和生态风险决策提供数量化的理论依据和数据支持。
李谢辉王磊李景宜
关键词:地理信息系统区域生态风险评价渭河下游
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