一、滇西北地区地质灾害的特征及防灾减灾对策（论文文献综述）
赵东亮[1]（2021）在《青藏高原社会-生态系统承灾体脆弱性综合评价》文中研究表明如何降低承灾体脆弱性已成为国际社会可持续性科学关注的热点和前沿问题。青藏高原作为受全球气候变化和构造活动影响最深的地区,其对外部扰动有着极强的脆弱性,且独特的地理环境利于自然灾害发育,灾害风险随社会经济发展而持续增加。研究该地区承灾体脆弱性对于高原社会经济可持续发展具有重要的战略与现实意义。本文首先利用统计数据与空间栅格数据建立青藏高原社会、生态系统承灾体脆弱性数据库,然后基于VSD（Vulnerability scoping diagram）模型框架,从数据库中遴选出人口密度、第一产业增加值密度、农业机械总动力密度、每万人拥有医疗卫生机构床位数、不同类型生态系统价值系数、多年平均气候侵蚀力指数、不同植被类型恢复力系数等26项指标、15项因子,分别从暴露度、敏感性、应灾能力（恢复力）三个维度构建该区承灾体脆弱性评价指标体系,运用多目标线性加权函数法定量测度社会、生态脆弱性,在此基础上集成承灾体综合脆弱性。最后,运用变异系数法、变化斜率法等分析各县域2000～2017年社会脆弱性时空演变特点,预测其变化趋势;通过局部空间自相关分析、Getis-Ord Gi*热点探测、趋势面分析等Arc GIS空间分析方法探讨区内承灾体脆弱性空间分布特点及影响机理,并有针对性的提出减灾对策,希冀为区内防灾减灾提供科技支撑。主要取得以下成果:（1）青藏高原承灾体脆弱性分布总体呈现出西南高,东北低的趋势,极度与高度综合脆弱性分布区主要位于河湟谷地、共和盆地、拉萨地区、羌塘高原中部、喜马拉雅山、横断山区腹地等地;极度与高度社会脆弱性分布区主要位于河湟谷地、横断山区腹地、拉萨地区、羌塘高原等地;极度与高度生态脆弱性分布区主要位于青南高原中西部、羌塘高原中部、雅鲁藏布江中下游等地。（2）LISA和热点探测结果显示:青藏高原综合脆弱区呈“多核状”,出现河湟谷地、横断山区腹地、拉萨地区以及羌塘高原中部四个高脆弱性热点核心区,青南高原、雅鲁藏布江中下游以及塔里木盆地周缘三个低脆弱性冷点核心区;社会脆弱区呈“单核状”,分布在河湟谷地;生态脆弱区呈“散点状”,分布在青南高原、羌塘高原等部分地区。（3）社会-生态系统脆弱性模式方面:羌塘高原呈“高-高”模式、拉萨地区呈“高-中高”模式,其中,河湟谷地、共和县、贵南县、曲水县等为“社会脆弱导向型县域”;治多县、嘉黎县等为“生态脆弱导向型县域”。拉萨地区以及羌塘高原中部部分县域为社会-生态脆弱性重叠区,是高原上重度脆弱区,而拉萨地区当雄县、尼木县、堆龙德庆县、林周县、浪卡子县、洛扎县是“高度暴露-中低度敏感-低度应灾能力（恢复力）区”为高原上最为脆弱的区域,是今后重点防范区。（4）脆弱性子系统评价结果显示:极度与高度综合暴露区主要位于河湟谷地、川西高原、拉萨地区、雅鲁藏布江中下游、青藏高原云南部分等地,其中云南泸水市、福贡县、维西傈僳族自治县等地为高社会-生态暴露重叠区,成为高原极度暴露区;极度与高度社会暴露区主要位于河湟谷地、共和盆地、川西高原东部边缘、拉萨地区等地;极度与高度生态暴露区主要位于河湟谷地、甘南高原、川西高原、青藏高原云南部分、雅鲁藏布江大拐弯等地。极度与高度综合敏感区主要位于青南高原中西部、柴达木盆地周缘、昆仑山、羌塘高原周缘、冈底斯山等地,其中治多县、杂多县、曲麻莱县、玛多县是社会-生态敏感重叠区,是高原上重度敏感区;极度与高度社会敏感区主要位于青南高原、柴达木盆地东部至祁连山一带、川西北、雅鲁藏布江大拐弯处等地;极度与高度生态敏感区主要位于青南高原中西部、柴达木盆地周缘、冈底斯山等地。微度和低度综合应灾能力（恢复力）区主要位于羌塘高原至喜马拉雅山北坡大片区域,其中羌塘高原和青南高原玛多县是低应灾能力-恢复力重叠区,是高原上极低度应灾能力-恢复力区;微度和低度应灾能力区主要位于羌塘高原、藏南谷地、横断山脉腹地、喜马拉雅山等地;微度和低度恢复力区主要位于青南高原中西部、羌塘高原中西部等地。（5）社会脆弱性时空演变方面:2000～2017年,青藏高原承灾体社会脆弱性整体由北向南逐渐降低;青藏高原承灾体社会脆弱性均值（）由0.388降至0.289,呈利好发展态势;其间脆弱性空间差异度逐年缩小,但在2012年后有所增大;西宁市、拉萨市、昌都县周边县域脆弱性迅速降低。到2017年,高原上绝大部分地区都进入低脆弱区。德格县、玉树市、那曲县、南木林县四县属于低暴露脆弱区,是最脆弱区。未来脆弱性将增大的地区位于羌塘高原西部、河湟谷地、青南高原、共和盆地,其中青南高原和羌塘高原西部将显着增加,是重点防范区。
苏美臣[2]（2021）在《滇西北中小尺度滑坡易发性分析及归因》文中提出滇西北是世界自然遗产“三江并流”的核心腹地,位于青藏高原南延部分,3000万年前的造山运动,导致青藏高原物质东流,形成这一区域独特的地理景观,同时也形成了巨大断裂区。山峰高耸、河流深切、地震频发,使之成为我国滑坡灾害高发区域,也是云南省地质灾害防治的重点与难点区域。通过分析滇西北滑坡灾害点的空间分布与环境因子之间的关系,探讨滇西北地区滑坡发生的孕育环境与机理,为区域滑坡灾害防治提供支撑。研究通过文献检索,总结归纳了滑坡易发性制图中最常用的基本因素和诱发因子,并结合数据的可获取性,分别从自然与人为两个方面初选14个环境变量作为滇西北地区滑坡的解释因子。为克服过多的解释变量在建模过程中带来的庞大计算量以及混杂问题,研究采用地理探测器检测各因子对滑坡空间分布的解释力,保留了解释力大于0.01的主导因素。研究利用上述因子,采用机器学习方法之一的最大熵模型构建模型,最大熵模型以其在预测预报工作中优秀的表现力广泛应用于生态学领域,被誉为最好用的物种分布模型,模型简单易懂、准确率高的优势同样适用于滑坡易发性区划中。滇西北包含三个州（市）,面积5.8万平方公里,地貌多样,环境复杂,滑坡发生因素难以辨别。为提升模型的预报精度,克服滇西北地区地理环境空间异质性对模型精度的影响,根据专家知识,研究选择了对滑坡影响最大的两个因素岩性和坡度分别进行分层实验。其中,岩性分层以各类型岩性带内单位面积滑坡发生频次聚类,除灾害未发生的岩性外将10个岩性带分为4层;坡度分层将各滑坡点所在的坡度值按坡度等级表分为6层。实验采用与滑坡灾害空间格局相关性高的因素岩性进行分层,在各层内分别检验各因子对滑坡格局的解释力,保留解释力高的主导因子进行建模。经ROC曲线检验,分层建模的结果均高于整体建模。研究主要发现如下:（1）对滇西北区域整体建模时,把根据文献检索与统计初选的14个自然与人文因子纳入实验中建模,验证结果AUC值仅为0.793,模型准确度不高,达不到研究目标。研究对滇西北区域按照岩性分层后进行建模,各层内AUC值均在0.85以上,其中三层超过0.9,达到优秀水平。（2）地理探测器是探寻区域环境因子影响程度的统计工具。通过整体与分层实验检测的因子解释力结果,发现总体上人为活动对滑坡的影响大于自然因素,分层建模实验中层内主导因子均包含距居民点距离、距道路距离以及道路密度,人为侵扰对环境的影响程度持续加深。（3）采用分层模型进行研究区滑坡易发性制图,从研究区的滑坡易发性总体空间格局可以看出高和极高风险区域占19.63%,呈现团状与条带相结合的二元分布状态。其中丽江风险最高,占总面积的30.75%,极高风险威胁居民点97个;怒江次之,占总面积22.51%,极高风险威胁居民点54个;迪庆最低,极高风险居民点占17.48%。
邓彩霞[3]（2021）在《基于情景分析的青海农牧社区减灾能力建设研究》文中提出自然灾害风险一直以来威胁着人类生存与安全,也一直学术界关注的焦点问题和政府治理的重要内容。随着科技的进步以及灾害治理经验的积累,人类的减灾能力得到较大的提升,然而,随着全球气候变化以及人类社会生活对自然环境干预范围和深度的增加,人与自然的关系也日益变得紧张,灾害风险日益加剧。青海省位于青藏高原,是一个集西部地区、民族地区、高原地区和欠发达地区所有特点于一体的省份,各种传统和非传统、自然和社会的安全风险时刻威胁着社会的可持续发展。青海特定的环境条件决定了当地灾害频发,同时也是全国自然灾害较为严重的省份之一,具有灾害种类多、分布地域广、发生频率高、造成损失重等特点。社区作为社会构成的基本单元,是防灾减灾的前沿阵地和基础。青海农牧社区基础设施落后,生态系统脆弱,受到自然灾害损害的可能性和严重性程度较高,被认为是防灾减灾工作的最薄弱地区。青海气象灾害多发,雪灾是青海省畜牧业的主要灾害,全省牧业区每年冬春期间不同程度遭受雪灾,“十年一大灾,五年一中灾,年年有小灾”已成为规律。在全球气候变暖以及极端天气现象的影响下,“黑天鹅”型雪灾不但对农牧民安全生产生活造成威胁,对区域经济社会全面协调可持续发展等形成挑战,而且还考验着地方政府的自然灾害的综合治理能力,思考如何提升农牧社区减灾能力刻不容缓。随着情景分析法在危机管理领域的应用,情景分析和构建被认为是提升应急能力的有效工具,对于农牧社区雪灾的减灾而言,在情景构建基础上所形成的实践分析结果对于现实问题的解决具有一定的战略指导意义。本研究聚焦于提升青海农牧社区减灾能力这一核心问题,以情景分析理论、危机管理理论、极值理论、复杂系统理论为研究的理论基础,运用实地调查法、情景分析法、德尔菲法、层次分析法等具体的研究方法,以“情景—任务—能力”分析框架为理论分析工具,首先从致灾因子的分析着手,对青海省农牧社区典型灾害进行识别;其次通过情景要素分析、关键要素选择、情景描述等方面着手对识别的典型灾害进行“最坏可信”情景构建,然后基于典型灾害的情景构建梳理出相应减灾任务,总结归纳出农牧社区不同减灾主体完成减灾任务所应该具备的能力条件,并结合现实对农牧社区减灾能力进行了定量与定性相结合的评估,最终分别从规则准备、资源准备、组织准备、知识准备、行动规划等方面提出农牧社区减灾能力提升的策略。本研究认为随着应急管理体系从“以体系建构”向“以能力建设”为重点的转变,着眼于全方位的能力建设,提升灾害治理的制度化、规范化、社会化水平是农牧社区减灾的必由之路。作为一种支撑应急全过程,以及应急管理中基础性行动的应急准备是能力建设的抓手。意识是行动的先导,要做好这一基础性行动其关键在于一个具备战略能力、拥有良好灾害价值观的领导体系,运用情景构建做好全面应急准备。完善的规则体系是应急准备、乃至采取应急行动所应遵循的的法定依据和行为准则;完善相应的法律法规,加强危机应急法规建设是做好农牧社区减灾工作的前提;良好的组织架构是提升农牧社区减灾能力的关键,加强各级政府部门在农牧区减灾中的核心地位和主导责任,坚持村社本位,实现以农牧民群众为主体,多元主体有效整合,形成灾害治理的协同格局。完备的知识准备是激发农牧社区减灾能力提升的内在动力,通过各种正式和非正式的渠道获取和累积灾害知识,形成正确的灾害价值观,占据减灾的主动地位;有针对性的借助信息技术,培养专门人才推动减灾专业化,助推农牧社区减灾能力提升。资源准备是农牧社区的减灾保障,构建合理的社区公共应急资源体系关键在于资源结构的优化。优先准备风险级别较高的减灾资源,优化资源存储数量和公共应急资源存储点,做好潜在资源共享平台,从而实现有限资源效用最大化。农牧社区减灾,规划先行,一套科学合理、行之有效的减灾指标体系是青海农牧区减灾管理的“指挥棒”,一项科学周密的专项减灾规划,是农牧区减灾任务实施的“路线图”和“控制表”。总之,在青海农牧社区灾害治理中,灾害情景构建与分析为灾害治理提供了一个全新的思路和发展方向。通过构建典型灾害具象化的“最坏可信情景”,让应急决策者、社区及其成员通过了解当前灾害态势,明确自身管理薄弱点,掌握可控干预节点,做好工作安排和充分的应急准备,预防灾害风险或者遏制灾后事态走向最坏局面。基于情景分析的农牧社区减灾能力的研究对于改进和完善现行农牧社区灾害应急管理体系,对于实现区域社会平安建设具有重大的实践和指导意义。
陈志[4]（2020）在《滇西北高原峡谷生态脆弱区地质灾害研究 ——以香格里拉市为例》文中进行了进一步梳理云南大部分地区地质环境脆弱,是国家投入地质灾害防治经费最多的省份之一。香格里拉位于滇西北高原峡谷区生态脆弱区、现代地表活动试验区、国家重点生态保护区。论文研究目的是基于环境生态学与地质学融合的视角探讨该区域地质灾害的易发性及危险性并对其进行分区,为国土空间规划及地质灾害防治提供供数据支撑和建议。本研究利用RS和GIS技术,结合现场调研资料,定量揭示了地质灾害发育及分布特征,初步分析了地质灾害的动态及静态控制因子;分析了4期土地利用/覆盖变化,并结合CA-Markov模型拟合了现有状况下的土地利用/覆盖变化及未来情况下的土地利用变化趋势;采用遥感手段结合现有的气象数据探讨了市域尺度地表温度、湿度的空间分布;分析了过去50年（1961-2010年）及今后30年（2031-2060年）的气温及降水分布特征,获得了与地质灾害相关的动态因子;最后利用模型对现状及未来地质灾害易发性和危险性进行分区评价,初步探索了基于生态地质学为基础的地质灾害防治措施和建议,主要成果如下:（1）通过遥感解译,结合地面调查数据,共解译滑坡416个,崩塌179个,泥石流沟262条;并结合既有资料记载,对地质灾害发生的时空分布、灾害点规模、灾害特征、险情及诱发因素等进行了分析;结果表明,地质灾害空间分布具有区域聚集特征,且沿断层及碎屑岩区域展布,灾害点密度整体呈南部及西北高、东部及中部低、沿河谷及构造带分布的特点。（2）运用雷达比值指数法开展地质灾害的快速提取和灾害监测,与调查结果图相比,总体精度较好,满足快速提取精度要求;运用Sentinel-1 SAR方法在针对地质灾害体的信息提取与监测方面的应用具有良好的效果,其应有前景宽广;采用该方法对地质灾害信息的识别和提取时效快、效果好,且不受天气因素限制,可为应急救灾和监测提供信息支持。（3）通过多种技术手段,获取与地质灾害相关的信息,这些信息可以称之为评价因子。（1）地表温度数据用到了从NASA官网上下载的MODIS传感器的8天合成地表温度产品,经数据预处理、运用空间插值方法后,得到研究区的年平均地表温度在空间上的分布特征;（2）运用归一化植被指数和地表温度负相关关系,结合相关方程计算研究区的土壤湿度,结果表明:香格里拉市的气候条件整体上较干旱,其中湿润地区的分布范围约占6%,正常区域占13%,微旱和干旱区域占60%,重旱区域约占12%。植被覆盖度不同,其土壤湿度差异较大。（4）本研究利用1961—2010年云南省香格里拉市的逐日气象格点数据,通过编写程序,运用R软件运行程序,提取出研究区范围内的每个格点数据,利用STARDEX中的FORTRAN子程序计算出极端气候指数,并选取与研究相关的主要极端指数,分析香格里拉市过去（1961-2010年）及将来（2031-2060年）极端气温及降水的时空变化特征。为香格里拉市地质灾害的易发性提供气象数据支撑。（5）人类工程活动是影响地质灾害的重要影响因子,通过土地利用变化表征这一活动的强度及其趋势,利用遥感探讨了近30年来土地利用/覆盖变化的变化情况,结果表明研究区植被覆盖度整体表现出西部、东部及西南部相对较高,中部、东南部及北部覆盖低的特点;运用CA-Mark模型对土地利用驱动力因子进行分析,经对过去及现在土地利用/覆盖变化与实际解译的结果进行检验,2019年土地利用模拟的全局Kappa系数为0.794,全局精度85.6%,说明模拟结果与实测结果高度一致,CA-Markov模型模拟精度满足应用要求;模型依据过去30年的土地利用/覆盖变化模式预测未来2030年土地利用状况,结果显示未来建筑用地和耕地地依旧在增加,但增速均有所放缓。1990-2019年香格里拉市建筑用地平均年增速为5.0%,2020-2030年下降到2.0%。草地地在过去30年的平均年增速为6.8%,未来将会下降到1.0%（2020-2030）。耕地、林地、其他用地均有不同程度的减少,年均减少速度分别为-1.2%、-0.8%和-0.2%。（6）基于过去（2014年）的调查和分析结果,根据相关模型评价现状（2019年）及未来（2030年）地质灾害危险性及易发性。2019年研究区地质灾害高、中、低易发区及不易发区面积分别为1860.83 km2,3008.12 km2,4023.63 km2,2367.47 km2,地质灾害高易发区主要分布于南部区域金沙江沿岸阶地及其支流的河谷两岸;2019年香格里拉市地质灾害高、中、低危险区及安全区面积面积分别为125.03 km2、3500.85 km2、6274.13 km2,1359.8 km2,香格里拉市地质灾害高、中等危险区域主要分布于南部区域及北部的东旺乡东旺河及西北部尼西乡汤满河的河谷地带。另外,本文根据相关模型预测了2030年地质灾害地质灾害易发性及危险性等级、面积及分布区域。基于对地质灾害的易发性及危险性进行分区的结果,初步探索了基于生态学视角的地质灾害防治措施及建议。研究结果表明,香格里拉市未来高易发区和危险区仍然存在增加的趋势,地质灾害诱发的静态因子是稳定的,变化的是其动态因子,动态因子主要体现在生态因子上,鉴于香格里拉特殊的生态定位,未来需要从生态系统及产业结构调整角度对其进行预防。
伍仁杰[5]（2020）在《中国内陆地区公路洪灾风险区划研究》文中进行了进一步梳理公路洪灾是在一定孕灾环境下,通过自然界致灾因子（洪水、暴雨、人类工程活动等）作用于承灾体（公路、社会经济等）并受到防洪减灾能力（灾害防治、人力物力资金投入等）影响其灾害作用的产物。针对中国内陆地区公路洪水灾害风险性,通过分析其内涵、构成体系、影响因子和评价模型,在对大量历史资料、统计数据、以及实地考察的研究下,本研究对内陆地区公路洪灾风险区划进行了深入研究。（1）采用多属性决策方法初步选取了公路洪灾致灾因子危险性评价指标,然后利用级别优先关系法选取年均24小时最大降雨量、洪水重现期、洪水淹没面积、洪水淹没天数及公路沿线人口密度等5个致灾因子构建了危险性评价指标体系,并将致灾因子危险性划分为极高危险区、高度危险区、中度危险区、低度危险区和微度危险区等五个危险性区域。运用Arc GIS技术分别编制各评价指标的单要素专题图。基于熵权法与复相关系数法建立了权重合成法模型对致灾因子危险性指标进行权重的求取,结合TOPSIS方法,建立了权重合成-TOPSIS危险性评价模型,从而计算得到各危险性区域的阈值。按照公路洪灾致灾因子危险性分区方法,利用Arc GIS的空间叠加功能和计算能力,得到了中国内陆地区公路洪灾致灾因子危险性分区情况。（2）以公路洪灾孕灾环境脆弱性为研究对象,采用多属性决策方法选取了地形地势、地表坡度、地貌类型、河网密度、公路沿线地质灾害发育和植被覆盖等6个指标建立公路洪灾孕灾环境脆弱性指标体系,运用Arc GIS技术分别编制各评价指标的单要素专题图。建立了AHP-专家耦合模型对各脆弱性指标进行权重确定,继而在综合评价法的基础上构建了脆弱性指标评价模型,根据计算获取的阈值对孕灾环境脆弱性各指标进行等级划分确定,利用Arc GIS的空间叠加功能和计算能力,将各指标等级进行区域划分,从而得到中国内陆地区公路洪灾孕灾环境脆弱性分区情况。（3）针对公路洪灾承灾体,运用多属性决策方法选取公路等级、路网密度、公路路产和人均GDP等4个承灾因子构建承灾体易损性评价指标体系并运用Arc GIS地理信息系统技术分别编制各评价指标的单要素专题图。采用局部指标权重法确定各易损性评价指标的权重,进而运用灰色聚类综合分析法建立公路洪灾承灾体易损性评价模型对其进行分析、评价。在Arc GIS地理信息处理系统的支持下,将公路洪灾承灾体易损性等级进行区域划分。从而得到中国内陆地区公路洪灾承灾体易损性区域分布情况。（4）从公路洪灾的特性出发,利用因子分析法遴选出区域面积内水文、雨量观测站点密度、公路地质灾害防治投入、公路地质灾害预报预警能力和劳动力人口比重等4个具有典型代表性的公路洪灾防洪减灾指标,继而建立防洪减灾有效性评价指标体系并运用Arc GIS地理信息系统技术分别编制各评价指标的单要素专题图。采用均值标准化方法对数据进行无量纲化处理,通过AHP-专家耦合模型对各防洪减灾有效性指标进行权重确定,继而构建了有效性综合评价模型。利用Arg GIS软件对计算结果进行分析,获得了中国内陆地区公路洪灾防洪减灾有效性等级分布情况。（5）结合已有成果,把公路洪灾风险评价内容进一步细化为四个方面:公路洪灾致灾因子危险性、公路洪灾孕灾环境脆弱性、公路洪灾承灾体易损性和公路洪灾防洪减灾有效性。运用AHP-德尔菲法确定各风险内容权重,根据多因素综合指数法原则构建了公路洪灾风险评价模型,通过计算得到其风险性阈值及五个评价等级分区值。以中国内陆地区2856个区、县级行政区为评价单元,1km×1km网格单元构建各评价指标数据库,利用Arc GIS空间分析功能对数据进行叠加计算,得到中国内陆地区各区、县行政区公路洪灾风险性等级分布情况及其公路洪灾风险区划。
申雨晨[6]（2019）在《川滇地区地震时空结构及风险评价》文中研究指明川滇地区活动断裂众多,是中国强震发生最为频繁的区域,且震级大,震源深度浅,易造成严重地震灾害,导致巨大的经济财产损失和人员伤亡情况。本研究基于川滇地区历史地震数据,进行时空对称特征分析及趋势判断,并结合各地市社会经济统计数据进行地震风险评价,以期为区域地震风险管理提供一定理论和实践依据。本研究理论基础为:重大自然灾害时空对称结构。逻辑体系为:“时间对称结构规律—空间对称结构规律—震级、震中、时间三要素判断—地震风险格局评价与对策”。具体而言:利用可公度理论,分别对川滇地区、四川、云南历史地震序列进行时间趋势判断,结合蝴蝶结构图、可公度结构系等方法,对不同区域地震时间对称规律进行分析,得出地震时间趋势判断结果;在空间上,通过经纬向空间迁移特征,判断未来地震的空间经纬范围,对川滇地区、四川、云南地震进行时空趋势判断,得出地震震中趋势判断结果。以未来地震趋势判断结论,借鉴经典自然灾害风险评价体系,从致灾因子危险性、承灾体暴露性、孕灾环境稳定性3方面出发,构建川滇地区地震风险评价指标,绘制川滇地区地震风险等级分布图。得到具体结论如下:1)时间对称结构与趋势判断结果。1930-2018年,川滇地区与四川、云南两个分区地震时间对称性研究表明,川滇地区M≥6.9地震在2020和2022年发生信号较强,其中2020年发震信号更加强烈,地震发生的随机性概率为62.5%,不漏报置信水平为58.82%;四川M≥6.25地震趋势判断结果同样为2020和2022年发生信号较强,但发生地震随机性概率和不漏报水平相对较低,2020年随机性概率和不漏报置信水平分别为47.06%和44.44%,而2022年仅为17.64%和16.67%;云南M≥6.25地震趋势判断结果表明:2020和2021年地震发生信号较强,但2020年发震信号更加强烈,发生地震随机性概率为55.0%,不漏报置信水平为52.38%。2)空间对称结构与趋势判断结果。1930-2018年川滇地区震中空间迁移变化研究表明,川滇地区M≥6.9地震空间以28°N、101.5°E为对称轴对称分布,且每五次地震沿对称轴呈“北三南二、东三西二”迁移变化,将每3次地震分为一组,分析其空间旋转特征,空间三角形均为逆时针旋转,判断下次地震空间范围大致为21.13°N-28°N,97.52°E-101°E;四川M≥6.25地震空间以31°N、102.7°E为对称轴呈反向“M型”迁移,且空间三角形为顺时针旋转,判断下次地震空间范围大致为31°N-34.32°N,102.7°E-105°E;云南M≥6.25地震空间以24°N、101.5°E为对称轴对称分布,纬向上存在“南二北三”、“南三北二”迁移变化,经向上对称轴西侧迁移与对称轴两侧跳跃迁移回旋变化,空间三角形为逆时针旋转,依次推断下次地震迁移方向为向西向北迁移。3)时空对称结构与风险评估相结合。对于川滇地区地震风险而言,四川省地震风险要高于云南省,四川省地震风险呈现西高东低的空间分布格局,川东、川南地区地震风险水平较低,而川西、川北地区地震风险相对较高,云南中部为地震风险高值区。这主要归因于地形起伏度和区域所处空间位置,川西和川北位于龙门山断裂带、川滇菱块体上,地震活动频繁,区域地形起伏度高,加大的地震损失程度,云南中部处于滇中块体上,历史地震空间位置集中,高危险、高敏感导致区域地震灾害风险较高。4)川滇地区地震风险管理与应对策略。在川滇地区地震时空对称性研究和川滇地区地震风险评价的基础上,分别对震前、震中、震后提出风险管理措施,震前主要从理论和实践出发,识别川滇地区地震高风险窗口,并加强对社区居民地震灾害防备的宣传教育,震中从居民自救和公共场所逃生,建议采取高层建筑避震自救“三三三”原则以及公共场所设置建筑避震安全角和自动语音指引,震后风险防范主要针对地震次生灾害滑坡、泥石流以及常见疾病,包括居民安置、疾病预防等,川滇地区是我国地震灾害频发区,地形、所处断裂带、地震动峰值加速度等因素加大了地震灾害损失,但这些均为不可变因素,减少地震灾害风险重在对地震高风险区人口、经济发展的合理规划,房屋建筑结构以抗震型为宜,并加强居民地震自救能力和减灾意识。
徐嵩[7]（2019）在《应对山洪灾害的京津冀山地城镇生态防灾规划方法研究》文中提出京津冀山地城镇处于北方气候地理环境,其独特的地质、地貌、水文和气候条件对区域山洪灾害与生态安全影响显着。内部环境方面,在快速城镇化进程中,山地城镇生态环境胁迫因子的数量和强度均有较大的变化,京津冀的山洪也相应地表现出特殊的致灾演变规律。由此可见,京津冀山地城镇是一个外部环境极其复杂,内部结构严重不稳,极易受山洪灾害影响的地区,这些不利因素导致京津冀山地城镇的山洪防灾减灾形势更加严峻,因此结合区域生态安全格局进行山洪灾害防控是山地城镇规划亟待解决的突出问题。本文在多学科交叉视角下,对山地城镇山洪灾害与生态安全之间的耦合特点进行分析,运用定性和定量相结合的方法系统建构了一个生态防灾规划的理论框架,通过这一基于山洪灾害的生态安全综合评价体系,并根据利用GIS等技术方法模拟得到的综合评价结果以及实地调研资料,从宏观和中微观层面分别提出了京津冀山地城镇生态防灾规划策略,以达到提高山地城镇应对山洪灾害的能力、建立与生态共生的可持续发展环境的目的。论文共八章,可分为以下三个部分:（1）第一部分为提出问题,对应第一到第三章的内容。这一部分通过对选题背景的分析,明确论文研究的意义、主要内容,将全文研究聚焦于山地城镇山洪与生态安全耦合特征及规划的应对方法上,找寻当前国内外研究的空白与不足,从而明确研究的思路和方向。随后,在生态安全视角下,分析京津冀山地城镇生态安全与山洪灾害的耦合特点,进一步明确研究区域山洪灾害的内外环境,并着重对京津冀山洪灾害致灾特性进行解析,为下文提出生态防灾规划理论奠定基础。（2）第二部分为模型建构,包括第四章和第五章内容。首先,建构了生态防灾规划的理论框架,在研究区山洪灾害风险评价基础上,构建基于P-S-R模型的生态安全综合评价体系,进行生态-灾害的耦合研究,由此可识别山地城镇基于山洪灾害的综合生态安全格局。随后,以京津冀山地城镇为实证对象,将第四章提出的生态防灾规划理论方法应用到研究区——京津冀山地城镇中。运用极差法、层次分析法、综合指数法等,借助Arcgis软件进行空间分析与提取处理,细分为“理想安全、较安全、临界安全、较不安全、很不安全”五个评判标准等级,构建京津冀山地城镇区域综合生态安全格局。总体来看,京津冀山地城镇全区域生态安全指数在0.3～0.5之间呈离散分布,生态安全状况整体处于中等偏下水平;分区来看,京津冀北部山区生态安全状况相对较好,东部山区生态状况次之,西部山区生态安全水平最低,极易发生灾害且受到干扰后难于恢复。这一部分为后文基于研究区综合生态安全格局提出生态防灾规划策略提供了数据支撑。（3）第三部分为规划策略,对应于后三章内容。第六章基于研究区综合生态安全格局,在区域层面提出了针对京津冀山地城镇外部自然环境与区域城镇实体两方面的生态防灾规划策略。其中,在外部生态环境层面,结合京津冀山地城镇地域特点,构建基于生态安全格局的生态网络,并制定基于生态修复的洪灾防控策略,通过生态环境的改善破坏山洪灾害的孕育条件,增强生态韧性;在区域城镇实体空间层面,探讨了山地城镇化发展战略、防灾空间结构、城乡居民点承灾能力、产业空间生态布局以及区域支撑体系这五方面内容,结合生态防灾理念进行优化和设计,提出了京津冀山地城镇群可持续发展空间的山洪防灾对策。第七章从区域层面延伸至山地城镇内部各空间要素,从城镇的中微观尺度的物质空间要素出发,在山洪灾害综合防控的视角下,根据山地各县区不同安全水平的综合生态安全格局,分析研究了京津冀山地城镇空间发展、功能布局、道路系统以及工程技术方面的规划应对策略与生态化防灾设计。第八章是结论部分,对论文的主要结论与所存在的问题进行了总结,并对后续研究做了展望。综上,本文从城乡规划的角度出发,对山地城镇山洪灾害防控与生态安全展开结合研究,建构了适应京津冀山地城镇特点的生态防灾规划理论方法,并根据评价结果,针对不同水平的基于山洪灾害的综合生态安全格局,从区域和城镇层面分别提出生态防灾的规划策略,为京津冀山地城镇应对山洪灾害、维护生态安全的城乡规划方法研究提供了参考,具有一定的创新性和实践意义。
聂选华[8]（2019）在《清代云贵地区的灾荒赈济研究》文中提出清代云贵地区自然灾害在不同时空范围内呈现出普遍性、连续性、积累性和重叠交错的分布特征,灾害的持续性和衍生性造成饥荒蔓延。面对严重的灾荒,清朝政府和云贵地方当局以国家完备的荒政制度为蓝本,积极开展灾荒赈济工作。荒政作为清代国家社会治理的重要工具,国家府库银钱和粮食等救灾物资的调拨,灾荒赈济举措的协调推行,以及云贵地区毗邻省区之间赈灾物资的应急补给,较大程度上拓展了云贵地区被灾民众的生存空间。清代国家荒政的制度化和灾荒赈济实践路径的系统化,为云贵地区的灾荒赈济和灾后重建提供了重要条件。清朝统治者高度重视对云贵地区灾荒期间的社会治理和经营,清朝中央政权在云贵地区的设治经营及自上而下的“国家化”进程,为云贵地方的灾荒治理提供了制度支撑。清代云贵地区自然环境和社会环境的变迁,不同程度地加剧了云贵两省自然灾害暴发的频次,并对清政府加强西南边疆地区社会治理的进程造成影响。荒政制度作为清代国家治理西南边疆的重要路径,为清朝中央政权巩固和经营西南边疆奠定了坚实的基础。清代云贵地区与周边乃至中原地区的灾赈资源整合与融通,加强了清政府在西南边疆灾荒治理期间的协调联动能力和应急响应能力,并从根本上加快了清代国家“一体多元”的发展进程。边疆治理是当前学界研究的理论与现实热点议题之一。本文以清代云贵地区作为研究的特定时段和区域,以清代国家灾荒赈济的社会治理及其效应为研究对象,对西南边疆地区灾荒期间社会治理的国家应急响应能力进行分析,以多角度地认识清代云贵地区灾荒赈济的理论与实践、历史与现实的各个面向。同时,基于清代云贵地区灾荒赈济的历史维度和现实维度,深入分析清代国家的西南边疆治理能力和基本谱系,对清代国家的西南边疆治理体系以及云贵地区的底层认同和国家认同进行探讨,藉此系统阐释清代灾荒赈济在西南边疆地区社会治理过程中得到深入施行的深层机理和积极效应。
王鹏涛[9]（2018）在《西北地区干旱灾害时空统计规律与风险管理研究》文中研究表明全球气候的持续增暖,引起水文循环的变化,导致全球干旱灾害发生频率增加、强度加重、干旱范围扩大。西北地区是我国主要的干旱分布区,同时也是全球同纬度干旱程度最高的区域之一。20世纪后期以来,西北地区气候呈现出暖湿化趋势,但是西北地区东部的干旱化趋势也较为明显,且从四季来看西北地区春季干旱趋势仍然较为显着。因此,西北地区暖湿化的时空差异和尺度特征仍不明确,西北地区干旱的时空演变趋势仍存在很多不确定性。明晰西北地区干旱时空变化特征以及未来演变趋势,并在此基础上对西北地区干旱风险进行系统分析、科学评估与风险区划,事关区域水资源管理的具体成效。基于此,本文以西北地区为研究区域,采用改进后的SPEI指数方法、线性回归方法、反距离加权插值法、自然灾害趋势判断模型、熵权分析法、灾害系统论等方法对西北地区气候变化背景、干旱灾害时空演变规律与趋势判断、干旱灾害归因、干旱风险评价与区划进行研究。本研究取得的主要成果有:（1）西北地区对全球气候变化的响应特征:1960-2016年,西北地区气温呈现显着上升趋势,且1990年之后升温速率明显比1990年之前要快。降水量整体呈现上升趋势,但秋季降水呈现递减趋势,从空间来看西北地区东部降水在减少。全区大部分地区平均风速显着下降,且年际间波动幅度较大。全区日照时数普遍减少,四季中仅春季日照时数有所增加。全区相对湿度普遍减少,塔里木盆地周围相对湿度增加趋势明显。（2）西北地区干旱时空演变特征:多年来,西北地区、西风气候区与高原气候区SPEI呈现上升趋势为主,仅东部季风区SPEI呈下降趋势。从季节来看,西北地区春季SPEI指数呈现出下降趋势,而其余季节SPEI指数均呈上升趋势。空间上,新疆西北部、中部与东部、青海中部、内蒙阴山附近等地是湿润化趋势影响的主要地区,新疆西南部、甘肃东部、宁夏等地则普遍存在干旱化发展趋势。（3）西北地区干旱趋势判断:在年和四季尺度,未来几年内西北地区轻旱与中旱发生的站次比均超过了 50%,且夏季西北地区干旱范围最广。从地区来看,未来三年内青海省在春季、甘肃与宁夏在夏季、内蒙西部在秋季、陕西全省在秋季与冬季发生灾害的站点较多。从全区来看,西北地区年尺度轻旱与中旱趋势判断年份为2018年。西风气候区春季中度以上旱灾趋势判断年份为2018年。高原气候区年尺度重旱趋势判断年份为2018年或2020年。东南气候区年尺度中度以上旱灾的趋势判断年份为2018年。从各省份来看,青海年尺度中度以上旱灾的趋势判断年份为2019年。宁夏与陕西年尺度中度以上旱灾的趋势判断年份均为2018年。内蒙西部年尺度重度以上旱灾的趋势判断年份为2019年。新疆年尺度重度旱灾的趋势判断年份为2020年。甘肃年尺度重度旱灾的趋势判断年份为2018年。（4）西北干旱灾害的归因:西北地区干旱指数对降水表现为正敏感性,对气温、平均风速、日照时数则表现为负敏感性。降水占干旱灾害变化主导因素的站点主要分布在区域的东部,占到了区域总站点数的71.6%。风速占主导的站点仅占总站数的27.0%,基本分布在西风气候区。气温占主导的站点则仅有两个。主导因子的空间分布格局反应了区域气候变化的特点。（5）干旱风险评价体系构建与风险区划:西北地区东部为干旱致灾因子的高风险区。西北地区东南部孕灾环境脆弱性相对较低,其余地区脆弱性较高。全区承灾体暴露性均较低,高暴露区域零星分布于各省区。各省之间防灾减灾能力整体差异程度不大。从各省份来看,各省平均干旱风险普遍高于0.40,这表明西北地区整体干旱灾害风险较高。空间上干旱风险较高的区域分布在新疆南部昆仑山一带、青海柴达木盆地、青海三江源地区、甘肃东部、宁夏南部、内蒙阿拉善左旗、甘肃西部与新疆交界区、新疆东部七角井站附近等地。（6）西北地区干旱灾害风险管理对策包括:完善干旱灾害风险管理体系;合理配置水资源;进行科学合理的干旱风险评估;对干旱灾害风险要素进行灾前干预;根据区域实际情况,建立相应的抗旱应急预案与防旱抗旱规划等地方管理办法与条款;建立长效的灾害经济投入机制;加强灾害管理科学研究及科研成果转化,提高民众的灾害意识、抗旱能力与知识水平;加强生态文明建设,以生态保护的方式进行减灾。本研究的创新点表现为:（1）发现西北地区“暖湿化趋势”具有区域差异和尺度特征,认为空间尺度上西北地区东部存在干旱化趋势,时间尺度上西北地区春季干旱程度在加剧。（2）在站点尺度上,创新和完善了重大自然灾害趋势判断方法,丰富了西北地区不同时空尺度下的干旱灾害趋势判断案例。（3）对西北地区干旱演变进行归因,提出降水和风速对西北地区干旱演变起主导作用。（4）构建和完善了西北地区干旱风险评价指标体系,分别在栅格尺度和县域尺度对西北地区干旱风险进行了精细化评价和区划。本文对西北地区干旱时空演变、趋势判断以及风险评价进行了研究和探索。该研究可以为区域灾害管理以及水资源配置提供科学与实践参考,也可以为重大自然灾害趋势判断与灾害风险评价体系的集成研究提供案例及框架支持。
杜华明[10]（2015）在《川滇地区气象灾害时空变化规律及灾害风险评价》文中研究说明气象灾害给人类社会造成严重威胁,为了应对各类气象灾害,减少灾害损失,气象灾害的研究越来越受到各国政府与科学界的高度重视。气象灾害分布的区域差异是灾害地理学的基本规律,时空特征是灾害地理学研究的基本视角,气象灾害的时空统计规律是灾害地理学研究的新命题,灾害风险评价是有效进行灾害防御的重要基础。因此,基于灾害统计理论的灾害时空变化规律、灾害趋势判断和灾害风险评价的研究,既有助于为灾害地理的研究开拓新的领域,更有利于化解灾害风险,减少灾害损失,具有重要的理论与实践意义。川滇地区位于青藏高原东南缘,是气候变化的敏感区域,气象灾害种类多、灾害频发、影响面广,灾害的发生给川滇地区人民生命和财产安全带来巨大威胁,加强对川滇地区气象灾害时空规律的统计研究是区域灾害研究的现实需要。本文以川滇地区为研究区域,针对川滇地区的气象灾害,采用灾害趋势判断模型、线性回归、反距离加权空间插值（IDW）、Z指数法、Morlet小波变换、自然灾害风险指数等方法就近53a来气候变化背景下的川滇地区气象灾害进行了研究。本研究主要关注的问题及取得的主要研究成果有:（1）川滇地区气象灾害对区域暖干气候的响应。研究表明,川滇地区自20世纪90年代以来正经历着增温、少雨、干燥的气候变化特征,气候暖干化趋势明显。在暖干气候背景下,区域气候突变后干旱灾害的发生频率增加了 14.84%,强度加剧4.45%;暴雨灾害发生频率增加了 0.63%,强度增加了 1.60%;雪灾发生频率增加了 0.17%,强度增加9.86%;高温发生频率增加了 26.03%,强度加剧了 0.27%;低温冷害、霜冻频次分别减少了 45.11%和11.97%,其强度均呈减弱状态。（2）建立了灾害趋势判断效果检验模型。本研究通过构建灾害趋势判断效果检验指标,创建灾害趋势判断效果检验模型,并运用该模型对川滇地区前期已发表的相关气象灾害趋势判断案例进行效果检验发现,川滇地区气象灾害趋势判断的准确率达75%,该检验表明川滇地区的气象灾害具有很强的可公度性。（3）发现了多个灾害时间窗口期。本研究通过灾害趋势判断发现,川滇地区春旱的时间窗口期为2015年,川东盆地冬旱的时间窗口期为2018年,滇东地区夏旱的时间窗口期为2016年,丽江夏旱的时间窗口期为2016年和2017年,昆明夏旱的时间窗口期为2015年和2016年。都江堰、宜宾、阆中、成都、绵阳、勐腊六地的主汛期大暴雨时间窗口期分别为2019年、2015年、2015年、2015年、2015年、2015年。川西高原冬半年雪灾的时间窗口期为2019年。绵阳5月重度低温冷害的时间窗口期为2015年,遂宁9月重度低温冷害的时间窗口期为2015年和2016年,大理7～9月重度低温冷害的时间窗口期为2016年和2018年,文山12月～次年4月重度低温冷害的时间窗口期为2017年。（4）进行了气象灾害关联因子分析。本研究发现川滇地区气象灾害与太阳黑子活动和ENSO事件存在一定的相关性。川滇地区分别有50.00%、49.54%、48.65%、57.50%、44.44%的干旱、暴雨、雪灾、低温冷冻、霜冻灾害的灾害年份出现在太阳黑子活动的极值年及其前后1a。通过气象灾害年份与ENSO事件的相关分析发现,分别有 68.75%、58.14%、56.76%、67.90%、66.67%的干旱、暴雨、雪灾、低温冷冻、霜冻灾害年份发生在ENSO事件年。（5）构建了川滇地区气象灾害风险评价指标体系并进行风险评价。在气象灾害趋势判断的基础上,结合致灾因子危险性、孕灾环境敏感性、承灾体脆弱性、防灾减灾能力,对川滇地区气象灾害风险进行评价。本研究表明,干旱灾害的高风险区主要分布在川西高原、滇西南地区,暴雨灾害的高风险区主要集中在川东盆地、云南中东部和云南南部地区,川西高原雪灾重灾区处于北部的石渠、色达、甘孜、红原、若尔盖等地,低温冷害高风险区位于川东盆地及滇东地区,霜冻灾害高风险区主要集中在川西高原地带。（6）提出了川滇地区气象灾害风险管控对策。针对气象灾害风险评价结果,本研究从成立专业灾害指挥机构,构建气象灾害风险综合管理决策支持系统;坚持依法防灾,完善气象灾害救助法律法规体系;保障资金投入,加强气象灾害防御基础工程建设;强化对气象灾害的研究,加强科研成果的转化工作;优化管理信息系统,建立科学有效的气象灾害监测预警机制;增强全社会的灾害风险意识,强化社会参与机制;加强生态环境建设,营造良好人居环境等七个方面提出川滇地区气象灾害风险管控措施。通过川滇地区气象灾害的研究发现,川滇地区干旱、暴雨、雪灾等气象灾害的发生频率增加、强度加剧,建立了灾害趋势判断效果检验模型,构建了川滇地区气象灾害风险评价指标体系并进行灾害风险评价。该研究结果有助于认识川滇气象灾害时空规律、了解灾害发展动向、掌握区域灾害风险状况,对化解灾害风险、减少灾害损失具有一定的参考价值。
二、滇西北地区地质灾害的特征及防灾减灾对策（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、滇西北地区地质灾害的特征及防灾减灾对策（论文提纲范文）
（1）青藏高原社会-生态系统承灾体脆弱性综合评价（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题背景 |
| 1.1.1 国际背景 |
| 1.1.2 国内背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 脆弱性相关概念界定 |
| 1.3.1.1 自然灾害 |
| 1.3.1.2 承灾体 |
| 1.3.1.3 脆弱性 |
| 1.3.1.4 社会脆弱性 |
| 1.3.1.5 生态脆弱性 |
| 1.3.1.6 多灾种 |
| 1.3.2 国外承灾体脆弱性研究现状 |
| 1.3.2.1 萌芽阶段(20 世纪20 年代至70 年代末) |
| 1.3.2.2 发展阶段(20 世纪80 年代开始至20 世纪末) |
| 1.3.2.3 提升阶段(进入21 世纪至今) |
| 1.3.3 国内承灾体脆弱性研究现状 |
| 1.3.3.1 承灾体脆弱性研究尺度 |
| 1.3.3.2 承灾体脆弱性研究方法 |
| 1.3.4 青藏高原承灾体脆弱性研究现状及不足 |
| 1.3.4.1 脆弱性相关领域 |
| 1.3.4.2 单灾种风险评价领域 |
| 1.3.4.3 承灾体脆弱性领域 |
| 1.4 研究内容框架及技术路线 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 研究方法 |
| 1.4.3 创新点 |
| 1.4.4 技术路线 |
| 第二章 研究区概况 |
| 2.1 青藏高原自然地理概况 |
| 2.1.1 地貌 |
| 2.1.2 河流水文 |
| 2.1.3 气候 |
| 2.1.4 植被土壤 |
| 2.2 青藏高原人口及社会经济概况 |
| 2.2.1 人口 |
| 2.2.2 社会经济 |
| 2.2.2.1 综合经济水平及结构 |
| 2.2.2.2 农牧业 |
| 2.2.2.3 工矿业 |
| 2.2.2.4 交通运输业 |
| 2.2.2.5 邮电通讯业 |
| 2.3 青藏高原自然灾害概况 |
| 2.3.1 地震 |
| 2.3.2 崩塌、滑坡、泥石流灾害 |
| 2.3.3 雪灾 |
| 2.3.4 旱灾 |
| 第三章 数据与方法 |
| 3.1 数据来源 |
| 3.2 评价指标体系的构建 |
| 3.2.1 构建原则 |
| 3.2.1.1 可操作性原则 |
| 3.2.1.2 完整性原则 |
| 3.2.1.3 科学性原则 |
| 3.2.2 构建过程 |
| 3.2.3 评价指标的解释 |
| 3.2.3.1 暴露度指标 |
| 3.2.3.2 敏感性指标 |
| 3.2.3.3 应灾能力(恢复力)指标 |
| 3.3 数据预处理 |
| 3.3.1 社会经济数据 |
| 3.3.2 生态数据 |
| 3.4 数据归一化处理 |
| 3.5 确定指标权重 |
| 3.6 脆弱性评价模型 |
| 3.7 脆弱性变化特征分析方法 |
| 3.7.1 变异系数法 |
| 3.7.2 变化斜率法 |
| 3.7.3 局部空间自相关分析 |
| 3.7.3.1 Moran's I |
| 3.7.3.2 Getis-Ord Gi*热点探测 |
| 3.7.4 三维趋势分析 |
| 第四章 社会脆弱性时空演变分析 |
| 4.1 社会脆弱性分析 |
| 4.1.1 各子系统社会脆弱性指数 |
| 4.1.1.1 暴露度分析 |
| 4.1.1.2 敏感性分析 |
| 4.1.1.3 应灾能力分析 |
| 4.1.2 社会脆弱性指数 |
| 4.1.3 年际空间差异分析 |
| 4.2 社会脆弱性时空演变及特征 |
| 4.2.1 社会脆弱性子系统时空演变 |
| 4.2.1.1 暴露度分析 |
| 4.2.1.2 敏感性分析 |
| 4.2.1.3 应灾能力分析 |
| 4.2.2 社会脆弱性时空演变 |
| 4.3 社会脆弱性趋势预测及空间异质性分析 |
| 4.3.1 趋势预测 |
| 4.3.2 空间异质性 |
| 第五章 社会-生态系统脆弱性综合分析 |
| 5.1 脆弱性子系统分析 |
| 5.1.1 暴露度分析 |
| 5.1.2 敏感性分析 |
| 5.1.3 应灾能力(恢复力)分析 |
| 5.2 脆弱性分析 |
| 5.2.1 社会脆弱性分析 |
| 5.2.2 生态脆弱性分析 |
| 5.2.3 综合脆弱性分析 |
| 5.3 脆弱性空间异质性分析 |
| 5.4 脆弱性三维趋势特征分析 |
| 第六章 问题与对策 |
| 第七章 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
| 硕士期间发表的论文 |
| 附录一:青藏高原各县域2000~2017 年承灾体社会脆弱性及子系统评价结果指数 |
（2）滇西北中小尺度滑坡易发性分析及归因（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 滑坡易发性研究发展历程 |
| 1.2.2 滑坡易发性研究对象 |
| 1.2.3 滑坡易发性研究方法 |
| 1.2.4 滑坡易发性影响因子 |
| 1.2.5 空间异质性 |
| 1.2.6 评价尺度 |
| 1.3 研究内容和技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 1.4 小结 |
| 第二章 研究区概况与数据处理 |
| 2.1 自然条件 |
| 2.1.1 地形地貌 |
| 2.1.2 气候 |
| 2.1.3 水文条件 |
| 2.1.4 生物资源 |
| 2.2 人文条件 |
| 2.2.1 人类生活 |
| 2.2.2 工程建设 |
| 2.3 滑坡分布特征 |
| 2.4 数据处理 |
| 2.4.1 数据来源 |
| 2.4.2 评价尺度 |
| 2.4.3 自然影响因子 |
| 2.4.4 人文影响因子 |
| 2.5 小结 |
| 第三章 滑坡易发性分析方法及验证 |
| 3.1 研究方法 |
| 3.1.1 地理探测器 |
| 3.1.2 最大熵模型 |
| 3.2 空间分层 |
| 3.3 模型构建 |
| 3.4 精度评价 |
| 3.5 小结 |
| 第四章 滑坡易发性结果分析 |
| 4.1 滑坡易发性原因分析 |
| 4.2 滑坡易发性空间格局分析 |
| 4.3 小结 |
| 第五章 结论与展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间发表的学术论文和研究成果 |
| 致谢 |
（3）基于情景分析的青海农牧社区减灾能力建设研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景、问题及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究问题 |
| 1.1.3 研究意义 |
| 1.2 国内外研究综述 |
| 1.2.1 社区减灾能力研究 |
| 1.2.2 情景分析法相关研究 |
| 1.2.3 情景分析在公共危机管理中应用研究 |
| 1.2.4 研究述评 |
| 1.3 研究思路、内容、技术路线 |
| 1.3.1 研究思路 |
| 1.3.2 研究内容与框架 |
| 1.3.3 技术路线 |
| 第二章 相关理论与研究设计 |
| 2.1 相关概念界定 |
| 2.1.1 灾害情景分析 |
| 2.1.2 农牧社区 |
| 2.1.3 社区减灾能力 |
| 2.2 相关理论基础 |
| 2.2.1 情景分析理论 |
| 2.2.2 危机管理理论 |
| 2.2.3 极值理论 |
| 2.2.4 复杂系统理论 |
| 2.3 研究设计 |
| 2.3.1 基于“情境—任务—能力”的农牧社区减灾能力分析框架 |
| 2.3.2 研究方法 |
| 第三章 基于致灾因子分析的青海农牧社区典型灾害识别 |
| 3.1 农牧社区孕灾环境分析 |
| 3.1.1 农牧社区自然环境 |
| 3.1.2 农牧区社会经济状况 |
| 3.2 农牧社区致灾因子分析 |
| 3.2.1 气象致灾因子 |
| 3.2.2 地质致灾因子 |
| 3.2.3 生物致灾因子 |
| 3.3 农牧社区灾害脆弱性分析 |
| 3.3.1 农牧社区灾害脆弱性表现 |
| 3.3.2 农牧社区灾害脆弱性 |
| 3.3.3 农牧社区灾情分析 |
| 3.3.4 农牧社区典型灾害识别 |
| 3.4 小结 |
| 第四章 基于情景分析的青海农牧社区典型灾害情景构建 |
| 4.1 农牧社区的雪灾情况 |
| 4.1.1 雪灾的成因及影响 |
| 4.1.2 近年来青海雪灾事件 |
| 4.1.3 雪灾区域选择 |
| 4.2 农牧社区特大雪灾情景构建 |
| 4.2.1 农牧社区雪灾情景构建的参数分析 |
| 4.2.2 基于极值理论的关键情景参数选择 |
| 4.2.3 .农牧社区雪灾情景描述 |
| 4.2.4 雪灾演化过程分析 |
| 4.3 小结 |
| 第五章 基于灾害情景的青海农牧社区减灾任务与能力分析 |
| 5.1 农牧社区多元减灾主体 |
| 5.1.1 政府组织 |
| 5.1.2 社区组织 |
| 5.1.3 居民个体 |
| 5.1.4 社会力量 |
| 5.2 基于雪灾情景的农牧社区雪灾减灾任务分析 |
| 5.2.1 基于公共危机管理过程的社区常规减灾任务 |
| 5.2.2 农牧社区雪灾常规减灾任务识别 |
| 5.2.3 雪灾情景下的农牧社区雪灾减灾任务 |
| 5.2.4 基层政府雪灾减灾任务归属 |
| 5.3 基于任务的农牧社区雪灾减灾能力分析 |
| 5.3.1 农牧社区雪灾常规减灾能力分析 |
| 5.3.2 农牧社区雪灾减灾能力评估方案设计 |
| 5.3.3 农牧社区雪灾减灾能力评估模型 |
| 5.3.4 农牧社区雪灾能力矩阵分析 |
| 5.3.5 农牧社区雪灾减灾能力实践分析 |
| 5.4 小结 |
| 第六章 面向能力构建的青海农牧社区减灾对策 |
| 6.1 规则准备:提升制度运行能力 |
| 6.2 组织准备:提升应对协调联动能力 |
| 6.3 资源准备:提升持续保障能力 |
| 6.4 知识准备:激发农牧社区减灾动力 |
| 6.5 行动规划:增强行动执行能力 |
| 6.6 小结 |
| 第七章 结论与展望 |
| 7.1 研究结论和学术贡献 |
| 7.1.1 研究结论 |
| 7.1.2 学术贡献 |
| 7.2 研究不足和研究展望 |
| 7.2.1 研究不足 |
| 7.2.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 博士期间研究成果 |
| 致谢 |
| 附录1 第一轮德尔菲法专家咨询表 |
| 附录2 第二轮德尔菲法专家咨询表 |
| 附录3 第三轮德尔菲法专家咨询表 |
| 附录4 青海省农牧社区雪灾减灾能力评估 |
| 附录5 |
| 附录6 青海农牧区雪灾减灾能力现状调查问卷 |
| 附录7 青海农牧社区雪灾减灾能力公众评判 |
（4）滇西北高原峡谷生态脆弱区地质灾害研究 ——以香格里拉市为例（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题依据与研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 香格里拉地质灾害研究现状 |
| 1.4 研究内容与体系 |
| 1.5 研究方法及技术路线 |
| 1.6 研究工作概况及完成工作量 |
| 1.7 主要创新点 |
| 第二章 研究区概况 |
| 2.1 地理位置 |
| 2.2 社会经济 |
| 2.3 地形地貌 |
| 2.4 地质与地震 |
| 2.5 气象水文 |
| 2.6 植被 |
| 2.7 土壤及土地利用 |
| 2.8 本章小结 |
| 第三章 香格里拉市地质灾害特征分析 |
| 3.1 地质灾害主要类型及发育特征 |
| 3.2 地质灾害时空分布与形成条件 |
| 3.3 地质灾害造成的危害与影响 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于Sentinel_1A技术对香格里拉市地质灾害监测研究 |
| 4.1 Sentinel-1 SAR影像及预处理 |
| 4.2 雷达遥感监测地质灾害方法 |
| 4.3 香格里拉市地质灾害体散射特征分析 |
| 4.4 香格里拉市地质灾害体监测精度评价 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 地质灾害动态评价因子获取及分析研究 |
| 5.1 香格里拉市地表温度的反演 |
| 5.2 香格里拉市地表湿度的反演 |
| 5.3 香格里拉市极端气温、降水时空变化特征研究 |
| 5.4 植被覆盖度因子获取与分析研究 |
| 5.5 基于CA-Markov的土地利用变化模拟与预测 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 香格里拉市地质灾害易发性和危险性变化与预测 |
| 6.1 2014年香格里拉地质灾害易发性分区 |
| 6.2 2014年香格里拉市地质灾害危险性评价 |
| 6.3 2019年香格里拉市地质灾害易发性评价 |
| 6.4 2019年香格里拉市地质灾害危险性评价 |
| 6.5 2030年香格里拉市地质灾害易发性预测评价 |
| 6.6 2030年香格里拉市地质灾害危险性预测评价 |
| 6.7 讨论与结论 |
| 第七章 生态脆弱区地质灾害防治模式 |
| 7.1 基于地质灾害分区的防治模式 |
| 7.2 基于产业结构调整的防灾模式 |
| 7.3 基于生态定位的地质灾害防治 |
| 7.4 本章小结 |
| 第八章 结论与展望 |
| 8.1 结论 |
| 8.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
（5）中国内陆地区公路洪灾风险区划研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状分析 |
| 1.2.1 公路洪灾致灾因子危险性 |
| 1.2.2 公路洪灾孕灾环境脆弱性 |
| 1.2.3 公路洪灾承灾体易损性 |
| 1.2.4 公路洪灾防洪减灾有效性 |
| 1.2.5 公路洪灾风险评价与区划 |
| 1.2.6 当前研究中存在的主要问题 |
| 1.3 论文主要研究内容 |
| 1.4 技术路线 |
| 1.5 预期目标 |
| 第二章 公路洪灾致灾因子危险性评价 |
| 2.1 致灾因子指标体系 |
| 2.1.1 评价指标体系建立原则 |
| 2.1.2 级别优先关系法遴选指标因子 |
| 2.1.3 致灾因子危险性指标 |
| 2.2 基于权重合成-TOPSIS危险性评价模型 |
| 2.2.1 评价指标归一化 |
| 2.2.2 熵权-复相关系数合成法确定指标权重 |
| 2.2.3 危险性评价模型 |
| 2.3 致灾因子危险性分区 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 公路洪灾孕灾环境脆弱性分析 |
| 3.1 孕灾环境指标分析 |
| 3.1.1 地形地势(b_1) |
| 3.1.2 地表坡度(b_2) |
| 3.1.3 地貌类型(b_3) |
| 3.1.4 河网密度(b_4) |
| 3.1.5 公路沿线地质灾害发育(b_5) |
| 3.1.6 植被覆盖(b_6) |
| 3.2 构建孕灾环境脆弱性评价模型 |
| 3.2.1 评价指标体系的建立 |
| 3.2.2 评价指标量化赋值与标准化处理 |
| 3.2.3 计算评价指标权重 |
| 3.2.4 基于Arc GIS的孕灾环境综合指数评价模型 |
| 3.3 孕灾环境脆弱性分区 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 公路洪灾承灾体易损性评价 |
| 4.1 承灾体易损性指标分析 |
| 4.1.1 公路等级(c_1) |
| 4.1.2 路网密度(c_2) |
| 4.1.3 公路路产(c_3) |
| 4.1.4 人均GDP(c_4) |
| 4.2 承灾体易损性评价模型 |
| 4.2.1 评价指标体系 |
| 4.2.2 指标数据无量纲化处理 |
| 4.2.3 指标权重计算 |
| 4.2.4 基于局部指标权重加权的灰色聚类耦合评价模型 |
| 4.3 承灾体易损性分区 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 公路洪灾防洪减灾有效性分析 |
| 5.1 防洪减灾有效性指标分析 |
| 5.1.1 区域面积内水文、雨量观测站点密度(d_1) |
| 5.1.2 公路地质灾害防治投入(d_2) |
| 5.1.3 公路地质灾害预报预警能力(d_3) |
| 5.1.4 劳动力人口比重(d_4) |
| 5.2 防洪减灾有效性评价 |
| 5.2.1 评价指标体系 |
| 5.2.2 指标数据归一化处理 |
| 5.2.3 有效性指标权重计算 |
| 5.2.4 有效性评价模型 |
| 5.3 防洪减灾有效性区划 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 中国内陆地区公路洪灾风险区划 |
| 6.1 公路洪灾风险理论 |
| 6.1.1 公路洪灾理论 |
| 6.1.2 公路洪灾风险评价内涵 |
| 6.1.3 公路洪灾风险评价方法 |
| 6.2 公路洪灾风险性评价模型 |
| 6.2.1 风险性评价目标 |
| 6.2.2 风险评价模型构建 |
| 6.3 公路洪灾风险区划 |
| 6.3.1 公路洪灾风险分区 |
| 6.3.2 中国内陆地区公路洪灾风险区划 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 创新点 |
| 7.3 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 在校期间发表的论文和取得的学术成果 |
（6）川滇地区地震时空结构及风险评价（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.2 研究进展 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2.1 地震时空对称性研究进展 |
| 1.2.2 灾害风险评价研究进展 |
| 1.3 研究区概况 |
| 1.4 数据来源、研究方法 |
| 1.4.1 数据来源 |
| 1.4.2 研究方法 |
| 1.5 技术路线 |
| 第2章 川滇地区地震灾害时空对称结构 |
| 2.1 川滇地区地震灾害时间对称结构 |
| 2.1.1 川滇地区M≥6.9地震灾害宏观时间对称结构 |
| 2.1.2 川滇地区地震灾害分区时间对称结构 |
| 2.2 川滇地区地震灾害空间对称结构 |
| 2.2.1 川滇地区M≥6.9地震灾害宏观空间对称结构 |
| 2.2.2 川滇地区地震灾害分区空间对称结构 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 川滇地区地震灾害风险评价 |
| 3.1 川滇地区地震灾害风险评价指标体系选取与模型构建 |
| 3.1.1 川滇地区地震灾害风险评价指标体系 |
| 3.2 川滇地震风险评价要素分析 |
| 3.2.1 致灾因子发生可能性 |
| 3.2.2 孕灾环境敏感性 |
| 3.2.3 承灾体暴露度评价 |
| 3.3 川滇地区地震灾害风险评价 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 川滇地区灾害风险管理与对策研究 |
| 4.1 国内外灾害应急管理经验 |
| 4.1.1 国外灾害应急管理经验 |
| 4.1.2 国内灾害应急管理经验 |
| 4.2 川滇地区地震灾害风险管理 |
| 4.2.1 川滇地区地震灾害震前准备 |
| 4.2.2 川滇地区地震灾害震中应急避险与自救 |
| 4.2.3 川滇地区地震灾害震后救援与安置 |
| 4.3 本章小结 |
| 第5章 结论与讨论 |
| 5.1 结论 |
| 5.1.1 川滇地区地震灾害时间对称性 |
| 5.1.2 川滇地区地震灾害空间对称性 |
| 5.1.3 川滇地区地震灾害风险评价 |
| 5.1.4 川滇地区地震灾害风险管理与对策 |
| 5.2 创新之处 |
| 5.3 讨论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间科研成果 |
（7）应对山洪灾害的京津冀山地城镇生态防灾规划方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题背景 |
| 1.1.1 快速城镇化的社会背景 |
| 1.1.2 气候变化的环境背景 |
| 1.1.3 基于生态安全格局构建的国家发展战略背景 |
| 1.2 研究范围与概念界定 |
| 1.2.1 本研究界定的范围 |
| 1.2.2 山地相关概念界定 |
| 1.3 研究意义 |
| 1.4 研究内容、方法及框架 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 研究方法 |
| 1.4.3 研究框架 |
| 第2章 相关基础理论与研究动态综述 |
| 2.1 相关基础理论研究 |
| 2.1.1 灾害学相关理论 |
| 2.1.2 城市安全理论 |
| 2.1.3 环境地学基础理论 |
| 2.2 国内外生态安全与山洪防灾研究现状 |
| 2.2.1 国外研究动态 |
| 2.2.2 国内研究动态 |
| 2.2.3 相关研究综述 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 生态安全视角下京津冀山洪致灾特性 |
| 3.1 北方山地生态安全与灾害背景 |
| 3.1.1 北方山地城镇的分布 |
| 3.1.2 地形地质条件 |
| 3.1.3 山地气候特征 |
| 3.1.4 生态环境与安全格局特征 |
| 3.1.5 社会与城镇发展现状 |
| 3.1.6 快速城镇化背景下的山洪灾情 |
| 3.2 京津冀山洪致灾特性分析 |
| 3.2.1 山洪灾害与生态安全的耦合特点 |
| 3.2.2 生态安全视角下的山洪致灾特性 |
| 3.3 本章小结 |
| 第4章 生态防灾规划理论方法探析 |
| 4.1 生态防灾规划的理论建构 |
| 4.1.1 生态思维的价值内涵 |
| 4.1.2 生态防灾规划概念 |
| 4.1.3 生态防灾规划理论框架 |
| 4.2 生态防灾规划要素构成、原则及价值取向 |
| 4.2.1 生态防灾规划要素构成 |
| 4.2.2 生态防灾规划基本原则 |
| 4.2.3 京津冀山地城镇生态防灾规划的价值取向 |
| 4.3 基于山洪灾害的山地城镇生态安全综合评价方法 |
| 4.3.1 综合评价原则 |
| 4.3.2 综合评价方法 |
| 4.4 山洪灾害风险评价 |
| 4.4.1 山洪灾害风险评价原理 |
| 4.4.2 山洪灾害风险评估模型 |
| 4.4.3 山洪灾害风险评价指标体系构建 |
| 4.5 基于山洪灾害的生态安全综合评价 |
| 4.5.1 基于P-S-R模型的生态安全评价体系 |
| 4.5.2 指标数据的无量纲化及权重确定 |
| 4.5.3 生态安全评判标准 |
| 4.6 小结 |
| 第5章 基于山洪灾害的京津冀山地城镇生态安全格局实证研究 |
| 5.1 研究区概况 |
| 5.1.1 地理区位情况 |
| 5.1.2 山地环境现状 |
| 5.1.3 山地环境问题 |
| 5.2 京津冀山洪灾害风险评价 |
| 5.2.1 山洪致灾因子的危险性评价 |
| 5.2.2 山洪孕灾环境的连锁性评价 |
| 5.2.3 山洪灾害群承灾体的易损性评价 |
| 5.2.4 山洪灾害风险耦合评价与分析 |
| 5.2.5 山洪灾害风险区划分析 |
| 5.3 基于山洪灾害的京津冀山地城镇生态安全综合评价 |
| 5.3.1 生态安全格局综合评价 |
| 5.3.2 基于P-S-R模型的生态安全评价因子提取 |
| 5.3.3 结果分析 |
| 5.4 小结 |
| 第6章 区域规划视角下山地城镇生态安全与洪灾防控 |
| 6.1 基于山地城镇外部生态环境保护的洪灾防控策略 |
| 6.1.1 基于山洪防控的区域生态安全网络规划设计 |
| 6.1.2 基于安全保障的区域层面山地生态修复 |
| 6.2 基于区域层面的城镇可持续发展空间山洪防控对策 |
| 6.2.1 基于可持续城镇化的洪灾防控规划 |
| 6.2.2 基于区域协同的生态防灾空间结构 |
| 6.2.3 基于山洪承灾能力的城乡居民点体系规划 |
| 6.2.4 基于山洪灾害缓减的产业空间生态布局 |
| 6.2.5 应对山洪灾害的区域支撑体系规划 |
| 6.3 小结 |
| 第7章 京津冀山地城镇内部空间生态防灾规划策略 |
| 7.1 空间发展的生态控制指引 |
| 7.1.1 基于生态安全考量的空间发展 |
| 7.1.2 基于防灾安全的山地城镇平面形态 |
| 7.2 功能布局的生态化防灾设计 |
| 7.2.1 基于空间适灾的功能区生态防灾布局 |
| 7.2.2 基于可持续的土地利用模式 |
| 7.3 道路系统的生态化防灾设计 |
| 7.3.1 保障道路系统灾时畅通 |
| 7.3.2 减小道路对生态系统的干扰 |
| 7.4 工程技术的生态化防灾设计 |
| 7.4.1 山洪防洪工程技术的生态适应性 |
| 7.4.2 竖向规划设计的生态防灾要点 |
| 7.5 小结 |
| 第8章 结论与展望 |
| 8.1 研究主要结论 |
| 8.2 研究创新点 |
| 8.3 研究不足与展望 |
| 参考文献 |
| 附录 A:山洪灾害风险评价专家调查问卷 |
| 附录 B:基于山洪灾害的生态安全综合评价专家调查问卷 |
| 附录 C:调研村镇列表 |
| 附录 D:续表6-12京津冀山地村镇空间形态图谱 |
| 发表论文和参加科研情况说明 |
| 致谢 |
（8）清代云贵地区的灾荒赈济研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 导言 |
| 一、选题缘起及研究意义 |
| 二、灾荒史研究的问题导向及既有研究成果 |
| 三、研究方法及资料来源 |
| 四、研究重点和难点 |
| 五、创新与写作基本思路 |
| 第一章 清代云贵地区灾荒发生的影响因素 |
| 第一节 清代云贵地区灾荒发生的自然因素 |
| 一、自然地理环境的变化 |
| 二、气候变迁的驱动 |
| 三、生态环境变迁的负面效应 |
| 第二节 清代云贵地区灾荒发生的社会因素 |
| 一、区域社会经济发展的差异化 |
| 二、云贵地区民族起义的扰动 |
| 三、西方近代化势力的入侵 |
| 第二章 清代云贵地区自然灾害的时空分布特征 |
| 第一节 清代云贵地区自然灾害的时空分布差异 |
| 一、气象灾害 |
| 二、地震灾害 |
| 三、地质灾害 |
| 四、疫疾灾害 |
| 五、农作物病虫害 |
| 第二节 清代云贵地区自然灾害产生的后果及影响 |
| 一、灾害对云贵地区农业生产的冲击 |
| 二、灾害对云贵地区财政经济的损耗 |
| 三、灾害对云贵地区民众生活的扰动 |
| 四、灾荒对云贵地区社会文化的影响 |
| 第三章 清代云贵地区荒政制度的施行 |
| 第一节 清代云贵地区荒政的基本程序 |
| 一、清代云贵地区的报灾 |
| 二、清代云贵地区的勘灾 |
| 三、清代云贵地区的审户 |
| 四、清代云贵地区的发赈 |
| 第二节 清代云贵地区救灾的基本措施 |
| 一、清代云贵地区的灾荒蠲免 |
| 二、清代云贵地区的灾荒赈济 |
| 三、清代云贵地区的灾荒借贷 |
| 四、清代云贵地区的灾荒抚恤 |
| 第四章 清代云贵地区的备荒仓储制度建设 |
| 第一节 清代云贵地区的常平仓建设 |
| 一、清代云贵地区的常平仓设置 |
| 二、云贵地区常平仓的功能 |
| 三、云贵地区常平仓的管理 |
| 第二节 清代云贵地区的社仓建设 |
| 一、清代云贵地区的社仓设置 |
| 二、清代云贵地区社仓的功能 |
| 三、云贵地区社仓的管理 |
| 第三节 清代云贵地区的义仓建设 |
| 一、清代云贵地区的义仓建设 |
| 二、清代云贵地区义仓的功能 |
| 三、清代云贵地区义仓的管理 |
| 第四节 清末西南边疆地区积谷备荒制度建设 |
| 一、清末西南边疆地区积谷备荒制度推行的原因 |
| 二、清末西南边疆地区积谷备荒制度的建设 |
| 三、清末西南边疆地区积谷备荒制度的实践成效 |
| 第五章 清代云贵地区的灾赈实践路径 |
| 第一节 清代云贵地区的官方救灾实践路径 |
| 一、减免额赋以纾民困 |
| 二、平粜米谷以平市价 |
| 三、赈给银米以裕口食 |
| 四、鼓励垦殖以补种杂粮 |
| 五、捐给养廉银两以资赈济 |
| 第二节 清代云贵地区的民间救灾实践路径 |
| 一、地方官宦倾力捐输 |
| 二、民间绅商慷慨捐赀助赈 |
| 三、民众祭拜神灵以禳弥消灾 |
| 第三节 清代云贵地区的灾后恢复重建实践 |
| 一、修缮城墙以资扞卫 |
| 二、疏挖河道以广“东作” |
| 三、修复桥梁设施以利行旅 |
| 四、修复盐井以利税课征收 |
| 第六章 清代云贵地区灾荒赈济案例探讨 |
| 第一节 危机与应对:清道光十三年云南地震灾害救济 |
| 一、清道光十三年云南地震灾情 |
| 二、道光十三年云南地震灾害赈济 |
| 三、道光十三年云南地震灾后重建 |
| 第二节 清光绪朝云南昭通以工代赈的实践路径及成效研究 |
| 一、清朝“以工代赈”在西南边疆实施的原因 |
| 二、光绪十八年昭通府“以工代赈”实践的主导措施 |
| 三、光绪十八年昭通府“以工代赈”实践的辅助举措 |
| 四、光绪十八年昭通府“以工代赈”实践的社会成效 |
| 第三节 清代贵州“新疆”地区自然灾害应急响应 |
| 一、清代贵州“新疆”的开辟 |
| 二、清代贵州“新疆”地区自然灾害发生的背景 |
| 三、清代贵州“新疆”地区自然灾害时空分布特征 |
| 四、清代贵州“新疆”地区的自然灾害应急响应 |
| 第七章 清代云贵地区灾赈实践的区域联动效应 |
| 第一节 清代云贵地区灾赈实践的区域协调联动 |
| 一、云贵地区灾赈物资的应急调运和供给 |
| 二、云贵地区灾荒赈济的“国家干预” |
| 三、云贵地区灾赈期间的乡村秩序维系 |
| 第二节 清光宣时期云南灾赈近代化转型的联动效应 |
| 一、清光宣时期云南灾赈近代化转型的困境 |
| 二、清光宣时期云南的灾赈近代化转型路径 |
| 三、清光宣时期云南灾赈近代化转型的社会效应 |
| 结语 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间完成的科研成果及荣获奖励情况 |
| 致谢 |
（9）西北地区干旱灾害时空统计规律与风险管理研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题背景与研究意义 |
| 1.2 研究进展 |
| 1.2.1 气候变化研究进展 |
| 1.2.2 气象灾害研究进展 |
| 1.2.3 干旱灾害研究进展 |
| 1.2.4 灾害风险管理研究 |
| 1.2.5 灾害预测与趋势判断 |
| 1.3 研究区域概况 |
| 1.3.1 地理位置与范围 |
| 1.3.2 气候特点与区划 |
| 1.4 研究目标与研究内容 |
| 1.4.1 研究目标 |
| 1.4.2 研究内容 |
| 1.5 研究方法与技术路线 |
| 1.5.1 研究方法 |
| 1.5.2 技术路线 |
| 第2章 西北地区气候变化背景分析 |
| 2.1 数据来源与研究方法 |
| 2.1.1 数据来源 |
| 2.1.2 研究方法 |
| 2.2 西北地区气温时空演变 |
| 2.2.1 平均气温年际变化趋势 |
| 2.2.2 平均气温季节变化趋势 |
| 2.2.3 平均气温年内分布特征 |
| 2.3 西北地区降水量时空演变 |
| 2.3.1 平均降水量年际变化趋势 |
| 2.3.2 平均降水量季节变化趋势 |
| 2.3.3 平均降水量年内分布特征 |
| 2.3.4 降水日数的变化趋势 |
| 2.4 西北地区平均风速时空演变 |
| 2.4.1 平均风速年际变化趋势 |
| 2.4.2 平均风速季节变化趋势 |
| 2.4.3 平均风速年内分布特征 |
| 2.5 西北地区日照时数时空演变 |
| 2.5.1 日照时数年际变化趋势 |
| 2.5.2 日照时数季节变化趋势 |
| 2.5.3 日照时数年内分布特征 |
| 2.6 西北地区相对湿度时空演变 |
| 2.6.1 相对湿度年际变化趋势 |
| 2.6.2 相对湿度季节变化趋势 |
| 2.6.3 相对湿度年内分布特征 |
| 2.7 小结 |
| 第3章 西北地区干旱灾害时空规律 |
| 3.1 SPEI干旱指数方法 |
| 3.1.1 SPI和SPEI指数的异同 |
| 3.1.2 SPEI指数的算法改进 |
| 3.1.3 基于SPEI指数的干旱评价体系 |
| 3.2 西北地区SPEI与SPI旱涝事件分析 |
| 3.3 西北地区不同时间尺度干旱时间演变 |
| 3.3.1 西北地区不同时间尺度SPEI |
| 3.3.2 不同气候分区SPEI-12时间演变 |
| 3.4 西北地区季节及年尺度干旱时空演变 |
| 3.4.1 时间变化趋势 |
| 3.4.2 空间变化趋势 |
| 3.4.3 频率变化特征 |
| 3.5 西北地区干旱强度时间变化分析 |
| 3.5.1 年尺度干旱强度 |
| 3.5.2 季节尺度干旱强度 |
| 3.6 西北地区干旱覆盖度统计分析 |
| 3.6.1 全区及分区干旱覆盖度统计分析 |
| 3.6.2 各省份干旱覆盖度统计分析 |
| 3.6.3 西北地区干旱覆盖度的阶段变化分析 |
| 3.7 小结 |
| 第4章 西北地区干旱灾害趋势判断 |
| 4.1 重大自然灾害的趋势判断模型 |
| 4.1.1 可公度等式计算 |
| 4.1.2 可公度蝴蝶结构图 |
| 4.1.3 可公度结构系 |
| 4.1.4 西北地区干旱趋势判断 |
| 4.2 西北地区站点尺度轻旱与中旱趋势判断 |
| 4.2.1 新疆北塔山站年尺度旱灾趋势判断 |
| 4.2.2 新疆北塔山站秋季旱灾趋势判断 |
| 4.2.3 青海门源站年尺度旱灾趋势判断 |
| 4.2.4 青海门源站夏季旱灾趋势判断 |
| 4.2.5 内蒙古四子王旗站年尺度旱灾趋势判断 |
| 4.2.6 内蒙古四子王旗站冬季旱灾趋势判断 |
| 4.2.7 甘肃张掖站春季旱灾趋势判断 |
| 4.2.8 甘肃张掖站秋季旱灾趋势判断 |
| 4.2.9 陕西镇安站春季旱灾趋势判断 |
| 4.2.10 陕西镇安站夏季旱灾趋势判断 |
| 4.2.11 宁夏中宁站春季旱灾趋势判断 |
| 4.2.12 宁夏中宁站夏季旱灾趋势判断 |
| 4.3 西北地区及各分区旱灾趋势判断 |
| 4.3.1 西北地区年尺度中度以上旱灾趋势判断 |
| 4.3.2 西风气候区春季中度以上旱灾趋势判断 |
| 4.3.3 高原气候区年尺度重旱灾害趋势判断 |
| 4.3.4 东南气候区年尺度中度以上旱灾趋势判断 |
| 4.4 西北地区省级尺度旱灾趋势判断 |
| 4.4.1 青海年尺度中度以上旱灾趋势判断 |
| 4.4.2 宁夏年尺度中度以上旱灾趋势判断 |
| 4.4.3 陕西年尺度中度以上旱灾趋势判断 |
| 4.4.4 内蒙西部年尺度重度以上旱灾趋势判断 |
| 4.4.5 新疆年尺度重度旱灾趋势判断 |
| 4.4.6 甘肃年尺度重度旱灾趋势判断 |
| 4.5 小结 |
| 第5章 西北地区干旱灾害归因分析 |
| 5.1 干旱指数的多元线性回归法 |
| 5.1.1 气候变化的归因分析 |
| 5.1.2 多元线性回归原理 |
| 5.1.3 气象要素的多重共线性 |
| 5.1.4 干旱灾害的多元线性归因分析 |
| 5.2 多元线性回归模型的拟合评判 |
| 5.2.1 模型决定系数的统计分析 |
| 5.2.2 拟合与观测值一致性分析 |
| 5.3 西北地区干旱演变归因分析 |
| 5.3.1 回归系数与贡献率的空间分布 |
| 5.3.2 回归系数与贡献率的分区统计 |
| 5.3.3 干旱归因分析的主导因子识别 |
| 5.4 小结 |
| 第6章 西北地区干旱灾害风险评价、区划与管理 |
| 6.1 自然灾害系统论 |
| 6.2 干旱灾害风险评价指标体系与模型构建 |
| 6.2.1 干旱灾害风险模型 |
| 6.2.2 干旱灾害风险评价指标体系 |
| 6.2.3 干旱灾害风险评价流程 |
| 6.3 西北地区干旱灾害系统分析 |
| 6.3.1 数据采集与处理 |
| 6.3.2 致灾因子综合分析 |
| 6.3.3 孕灾环境综合分析 |
| 6.3.4 承灾体的综合分析 |
| 6.3.5 防灾减灾能力分析 |
| 6.4 西北干旱灾害风险评价 |
| 6.4.1 致灾因子危险性 |
| 6.4.2 孕灾环境脆弱性 |
| 6.4.3 承灾体暴露性 |
| 6.4.4 防灾减灾能力 |
| 6.4.5 旱灾综合风险评价 |
| 6.5 西北地区干旱灾害风险管理与对策研究 |
| 6.5.1 灾害管理与风险管理 |
| 6.5.2 气象灾害管理 |
| 6.5.3 干旱灾害风险管理与对策 |
| 6.6 小结 |
| 第7章 结论与展望 |
| 7.1 主要结论 |
| 7.1.1 西北地区的气候变化特征 |
| 7.1.2 西北地区的干旱变化特征 |
| 7.1.3 西北地区的干旱灾害趋势判断 |
| 7.1.4 西北地区的干旱归因分析 |
| 7.1.5 西北地区的干旱风险评价 |
| 7.2 创新点 |
| 7.3 后续研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读博士学位期间科研成果 |
（10）川滇地区气象灾害时空变化规律及灾害风险评价（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题背景、研究区域概况与研究意义 |
| 1.1.1 选题背景 |
| 1.1.2 研究区域概况 |
| 1.1.3 研究意义 |
| 1.2 气象灾害研究进展 |
| 1.2.1 国外研究进展 |
| 1.2.2 国内研究进展 |
| 1.3 研究目标与研究内容 |
| 1.3.1 研究目标 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.4 研究方法与技术路线 |
| 1.4.1 研究方法 |
| 1.4.2 技术路线 |
| 第2章 川滇地区气候变化背景分析 |
| 2.1 数据来源与研究方法 |
| 2.1.1 数据来源 |
| 2.1.2 研究方法 |
| 2.2 川滇地区气温时空特征分析 |
| 2.2.1 气温时间变化趋势 |
| 2.2.2 气温空间分布特征 |
| 2.3 川滇地区降水量时空特征分析 |
| 2.3.1 降水量时间变化趋势 |
| 2.3.2 降水量空间分布特征 |
| 2.4 川滇地区其他气象要素时空特征分析 |
| 2.4.1 相对湿度时空特征分析 |
| 2.4.2 日照时数时空特征分析 |
| 2.5 极端气候事件分析 |
| 2.5.1 高温日时空特征分析 |
| 2.5.2 暴雨日时空特征分析 |
| 2.6 小结 |
| 第3章 川滇地区气象灾害时空规律 |
| 3.1 川滇地区气象灾害指标 |
| 3.1.1 干旱 |
| 3.1.2 暴雨 |
| 3.1.3 雪灾 |
| 3.1.4 低温冷害 |
| 3.1.5 霜冻 |
| 3.2 川滇地区干旱灾害时空规律 |
| 3.2.1 干旱灾害时间变化趋势 |
| 3.2.2 干旱灾害空间分布特征 |
| 3.3 川滇地区主汛期暴雨灾害时空规律 |
| 3.3.1 主汛期暴雨日时空规律 |
| 3.3.2 主汛期暴雨量时空规律 |
| 3.3.3 主汛期暴雨集中率时空规律 |
| 3.3.4 主汛期暴雨强度时空规律 |
| 3.3.5 主汛期暴雨贡献率时空规律 |
| 3.4 川西高原雪灾时空规律 |
| 3.4.1 雪灾时间变化趋势 |
| 3.4.2 雪灾空间分布特征 |
| 3.5 川滇地区低温冷害时空规律 |
| 3.5.1 四川省低温冷害时空规律 |
| 3.5.2 云南省低温冷害时空规律 |
| 3.6 川滇地区霜冻灾害时空规律 |
| 3.6.1 霜冻灾害时间变化趋势 |
| 3.6.2 霜冻灾害空间分布特征 |
| 3.7 小结 |
| 第4章 川滇地区气象灾害趋势判断 |
| 4.1 灾害趋势判断模型与灾害趋势判断效果检验 |
| 4.1.1 灾害趋势判断模型 |
| 4.1.2 灾害趋势判断效果检验 |
| 4.2 川滇地区旱灾趋势判断 |
| 4.2.1 川滇全区旱灾趋势判断 |
| 4.2.2 分区旱灾趋势判断 |
| 4.2.3 典型城市旱灾趋势判断 |
| 4.3 川滇地区暴雨灾害趋势判断 |
| 4.3.1 都江堰市主汛期大暴雨趋势判断 |
| 4.3.2 宜宾市主汛期大暴雨趋势判断 |
| 4.3.3 阆中市主汛期大暴雨趋势判断 |
| 4.3.4 成都市主汛期大暴雨趋势判断 |
| 4.3.5 绵阳市主汛期大暴雨趋势判断 |
| 4.3.6 勐腊县主汛期大暴雨趋势判断 |
| 4.4 川西高原雪灾趋势判断 |
| 4.4.1 秋季中雪灾趋势判断 |
| 4.4.2 冬季大雪灾趋势判断 |
| 4.4.3 春季中雪灾趋势判断 |
| 4.4.4 冬半年大雪灾趋势判断 |
| 4.5 川滇地区低温冷害趋势判断 |
| 4.5.1 四川省低温冷害趋势判断 |
| 4.5.2 云南省低温冷害趋势判断 |
| 4.6 川滇地区少霜冻灾害趋势判断 |
| 4.6.1 川西高原少霜冻灾害趋势判断 |
| 4.6.2 川东盆地少霜冻灾害趋势判断 |
| 4.6.3 甘孜少霜冻灾害趋势判断 |
| 4.6.4 香格里拉少霜冻灾害趋势判断 |
| 4.7 小结 |
| 第5章 川滇地区气象灾害关联因子分析 |
| 5.1 川滇地区气象灾害与太阳黑子的相关性 |
| 5.1.1 旱灾与太阳黑子的相关性 |
| 5.1.2 暴雨灾害与太阳黑子的相关性 |
| 5.1.3 雪灾与太阳黑子的相关性 |
| 5.1.4 低温冷害与太阳黑子的相关性 |
| 5.1.5 霜冻灾害与太阳黑子的相关性 |
| 5.2 川滇地区气象灾害与ENSO事件的相关性 |
| 5.2.1 旱灾与ENSO事件的相关性 |
| 5.2.2 暴雨灾害与ENSO事件的相关性 |
| 5.2.3 雪灾与ENSO事件的相关性 |
| 5.2.4 低温冷害与ENSO事件的相关性 |
| 5.2.5 霜冻灾害与ENSO事件的相关性 |
| 5.3 小结 |
| 第6章 川滇地区气象灾害风险评价与管控 |
| 6.1 气象灾害形成因素分析 |
| 6.1.1 灾害趋势分析 |
| 6.1.2 灾害源及其危险性分析 |
| 6.1.3 孕灾环境分析 |
| 6.1.4 承灾体分析 |
| 6.1.5 防灾减灾能力分析 |
| 6.2 气象灾害风险评价指标体系与模型构建 |
| 6.2.1 气象灾害风险评价指标体系 |
| 6.2.2 气象灾害风险评价模型 |
| 6.3 基于行政区尺度的气象灾害风险评价 |
| 6.3.1 旱灾风险评价 |
| 6.3.2 暴雨洪涝灾害风险评价 |
| 6.3.3 雪灾风险评价 |
| 6.3.4 低温冷害风险评价 |
| 6.3.5 霜冻灾害风险评价 |
| 6.4 基于GIS格网技术的气象灾害风险评价 |
| 6.4.1 旱灾风险评价 |
| 6.4.2 暴雨洪涝灾害风险评价 |
| 6.4.3 雪灾风险评价 |
| 6.4.4 低温冷害风险评价 |
| 6.4.5 霜冻灾害风险评价 |
| 6.5 川滇地区气象灾害风险管控 |
| 6.6 小结 |
| 第7章 结论、创新与展望 |
| 7.1 主要结论 |
| 7.2 创新点 |
| 7.3 后续研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读博士学位期间科研成果 |
四、滇西北地区地质灾害的特征及防灾减灾对策（论文参考文献）
- [1]青藏高原社会-生态系统承灾体脆弱性综合评价[D]. 赵东亮. 青海师范大学, 2021(09)
- [2]滇西北中小尺度滑坡易发性分析及归因[D]. 苏美臣. 云南师范大学, 2021(08)
- [3]基于情景分析的青海农牧社区减灾能力建设研究[D]. 邓彩霞. 兰州大学, 2021(09)
- [4]滇西北高原峡谷生态脆弱区地质灾害研究 ——以香格里拉市为例[D]. 陈志. 昆明理工大学, 2020(04)
- [5]中国内陆地区公路洪灾风险区划研究[D]. 伍仁杰. 重庆交通大学, 2020(01)
- [6]川滇地区地震时空结构及风险评价[D]. 申雨晨. 陕西师范大学, 2019(02)
- [7]应对山洪灾害的京津冀山地城镇生态防灾规划方法研究[D]. 徐嵩. 天津大学, 2019
- [8]清代云贵地区的灾荒赈济研究[D]. 聂选华. 云南大学, 2019(09)
- [9]西北地区干旱灾害时空统计规律与风险管理研究[D]. 王鹏涛. 陕西师范大学, 2018(12)
- [10]川滇地区气象灾害时空变化规律及灾害风险评价[D]. 杜华明. 陕西师范大学, 2015(03)