一、云南省金沙江流域干旱灾害区划研究（论文文献综述）
陈志[1]（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》文中提出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。
陈德加[2]（2020）在《云南公路自然因素影响分析及自然区划研究》文中认为由于我国社会经济的快速发展和迫切需要,公路工程建设已经成为社会经济发展的重要基础。公路工程是一种线状人工建筑物,是直接修筑于自然环境中的,将穿过不同的自然环境,与自然环境相互作用。云南是一个自然环境比较复杂的省份,认清云南的自然环境对公路工程的规划、设计、施工及维护具有事半功倍的作用。为此,开展云南省公路工程自然区划研究对云南的公路工程建设和运行具有非常重要的意义。本论文的工作内容及其成果为:（1）论述了云南省复杂的自然环境（地形地貌、气候条件、岩土类型、水文地质、地质灾害）对公路工程的影响及其相应的对策措施;（2）参考了公路建设的规范、标准和相关资料及经验,提出了云南省公路区划指标系统;（3）研究和总结国内外关于公路自然区划的理论、原则和方法,提出了比较符合云南省公路自然区划的原则和方法;（4）在提出云南公路区划原则、指标及方法的基础上,应用Arc Gis为技术平台和Auto CAD完成了云南省公路地貌区划、云南省公路气候区划、云南省公路岩土区划、云南省公路水文地质区划及云南省公路地质灾害区划;（5）在以上公路各单项区划的基础上,最终完成云南省公路自然区划。
刘致远[3]（2019）在《基于遥感和GIS技术的滇中地区土壤侵蚀研究》文中研究表明土壤侵蚀是全球性的主要环境问题之一,对当今人类社会的存在发展与全世界社会经济可持续发展存在着严重的制约作用。防治土壤侵蚀、优化生态环境、建设宜居环境,是全球各界人士广泛关注的问题。滇中地区由昆明市、玉溪市、曲靖市和楚雄州的42个县市区构成,其自然资源丰富,社会经济水平发展程度较高,是云南省政治、经济、文化与交通的中心。但随着现代化进程的不断推进,滇中地区城镇面积不断扩大,原有自然环境遭受破坏,土壤侵蚀日益严重,区域内的生态环境也越发变得脆弱,厘清其土壤侵蚀时空变化,可为生态安全保护和生态建设提供依据。以滇中地区为研究区,以多时相遥感影像为数据源,在地理信息系统技术支持下,采用RUSLE模型,评价研究区1980年、1995年、2000年、2005年、2010年、2015年和2018年7期土壤侵蚀等级,分析其时空变化规律,探究自然环境因子与土壤侵蚀强度空间分布之间的关系。主要研究内容与结论如下:1.选定了研究区土壤侵蚀因子计算方法。结合研究区实际情况,综合分析国内外学者所提出的因子计算方法,选定适用于滇中地区的最佳算法。降雨侵蚀力R因子选用通用简易算法计算,土壤可蚀性K因子根据EPIC模型求解,求取坡度S因子综合考虑缓坡、陡坡的影响,赋值获取水土保持措施P因子,坡长L和植被覆盖度C因子则采用常规算法予以计算。2.分析了滇中地区38a间土壤侵蚀时间变化。1980至2018年滇中地区中度及以上土壤侵蚀面积呈现先增后减、倒“U”型的变化趋势,对应侵蚀面积分别为12899.06 km2、14789.11 km2、20005.06 km2、23144.97 km2、20154.79 km2、19962.68 km2和12381.04 km2,其中,以2005年为界,在这以前中度及以上侵蚀面积逐年增多,25a间增长量高达10245.91 km2,占区域总面积的10.84%;在此之后侵蚀面积转而逐年下降,变化幅度亦达到10763.93 km2,区域面积占比为11.38%。年均土壤侵蚀模数变化与中度及以上土壤侵蚀面积保持一致,以2005年为转折点,侵蚀模数先增后减,总体向好发展,由1980年的1354.95 t/（km2·a）降至2018年的1000.25 t/（km2·a）。研究得出38a间滇中地区土壤侵蚀存在起伏变化,但总体朝土壤侵蚀程度减轻的方向发展。3.分析了滇中地区38a间土壤侵蚀空间分布。中东部区域平地较多,土壤侵蚀多以微度与轻度侵蚀为主,而极强度和剧烈侵蚀则多分布于滇中北部和西南部的高山、河谷处,土壤侵蚀强度空间分布与区域内地形地势相关性显着。通过全局空间自相关分析得出,滇中地区土壤侵蚀强度空间分布具有显着聚集性,全局Moran I指数平均值处于0.480.66之间,说明各强度等级空间分布规律性明显。而通过局部空间自相关分析发现,中度及以上强度多集中分布于滇中地区的高山河谷处,进一步证明了强度土壤侵蚀的分布多与区域地形地势有关。4.研究了区域土壤侵蚀强度与自然环境因子间的关系。借助地理探测器,验证了海拔、坡度、植被覆盖度和年降雨量这四个因子对土壤侵蚀强度空间分布均存在显着性影响,其中植被覆盖度的影响程度最为显着,其q值都在0.28以上。而因子组合中,植被覆盖度与坡度的组合q值均在0.510.68之间,反映出土壤侵蚀强度空间分布和植被覆盖度、坡度具有较高的相关性。研究表明,在1980至2018年期间,滇中地区土壤侵蚀总体向好发展,土壤侵蚀强度空间分布特征得以探明,强度分布与自然环境因子间的关系也已开展了初步的研究,但在提高土壤侵蚀估算精度和自然环境因子相关性方面仍需进行更为深入的探索与研究。在土壤侵蚀监测与防治工作中,应对区域内的坡度和植被覆盖度予以重点关注,并将高山、河谷区域作为治理重点。
聂选华[4]（2017）在《近三十年来云南自然灾害史研究述评》文中研究指明云南地处低纬度高原地区,地理环境和气候条件的复杂化和差异化使得各种自然灾害频发,并呈现出种类较多、空间分布广、发生频率高、灾害程度重和危害强度大等特点。近三十年来,有关云南自然灾害史的研究成果不断涌现,既有专题研究,也有典型灾害个案探讨,一定程度上揭示了不同时空背景下灾害爆发的成因、过程及影响,同时也就区域性灾害防治和应对提出了可行性策略。对学界的相关研究进行详细的分析和总结,探究其研究中存在的问题和不足,冀以从整体上推进云南灾害史的研究。
赵志军[5]（2017）在《重庆市自然灾害综合区划研究》文中指出自然灾害一直是影响人类生产生活的重大因素,自20世纪50年代以来,自然灾害的致灾程度逐渐加重,一方面是因为全球气候变化导致极端天气事件频繁发生;另一方面是人类社会发展使人口和经济集聚,这两方面因素的影响使自然灾害造成的损失呈指数增长。当前,自然灾害已经成为人类发展的重大制约因素,防灾减灾任重道远。重庆市地处亚热带季风气候区,受东南季风、西南季风和冬季风的交替控制,夏季暴雨频繁,大风冰雹灾害时常发生,秋冬季低温连阴雨等自然灾害在大部分地区也产生重大影响。重庆也受副热带高气压带的控制,夏季容易出现高温伏旱天气。重庆市地形以山地、丘陵、台地、沟谷等为主,地质构造复杂,地表岩性的脆弱度高,容易发生地质灾害。自重庆市直辖以来,经济迅速发展,人类对地表的破坏进一步加剧,导致新的灾害点不断出现。自然灾害已经严重制约了重庆市经济的发展,因此对重庆市自然灾害区划研究就显得尤为必要。本文基于前人的研究成果,结合现有的重庆市自然灾害数据,依据自然灾害系统理论和地理区划理论,采用数理统计、空间分析和地理区划等方法,研究重庆市自然灾害的区域分布、特点和形成机制,自然灾害地域分异和组合,综合评价重庆市自然灾害指数,在此基础上提出重庆市自然灾害综合区划方案。本研究得出的主要结论如下:（1）重庆市自然灾害时空分布特征。重庆市主要的自然灾害类型有暴雨山洪、干旱、风雹、低温阴雨、滑坡、崩塌和泥石流等。它们在各地区都有分布,但其发生的数量、规模、频率、强度和结构有显着的区域差异。万州区和云阳县等地的地质灾害数量最多,每平方公里的地质灾害点超过13个;其次是渝中部的涪陵、长寿和渝西部的合川等地;渝西部地区和渝东南的酉阳和秀山地质灾害相对较少。除了万盛和城口外,重庆市其余地区伏旱的频率都很高,尤其是长江、嘉陵江和綦江等河谷地区伏旱尤为严重;春旱多发于渝西地区,夏旱多发于渝东北和渝西部地区,秋旱多发于渝东北和渝东南地区,冬旱多发于渝东北地区;暴雨有三个高值区,分别是酉阳、开州、以北碚、合川交界处;洪涝灾害多发于沿江河谷地区和低洼地区,主要是长江、嘉陵江、綦江、乌江、大宁河等沿岸地区;高温多发于重庆市中部和西部海拔较低地区,尤其是沿江河谷地区高温日数长、强度大;大风多发于渝东北,尤其是万州和巫溪两地;冰雹多发于酉阳和秀山。地质灾害、暴雨洪涝、高温和大风等自然灾害多发于5-9月份,地质灾害和暴雨洪涝多集中在7、8月份;低温、连阴雨、冰雹等自然灾害多发于春秋两季;干旱一年四季都会发生,不同季节干旱类型不同,影响最重的是伏旱。（2）重庆市自然灾害地域分异与组合规律。重庆市自然灾害地域分异是在纬度地带性规律的背景下,主要由地貌、气候、地质构造、岩性和社会经济等因素导致的地方性和局地性地域分异规律。受地貌宏观格局的制约,重庆市东北部和东南部低山中山区与重庆市中部和西部丘陵低山区的区域自然灾害有显着差异。前者具有自然灾害种类多、强度大和垂直分异性;后者的自然灾害点多面广,强度较小,但因分布在人口经济密集区,自然灾害损失较重。在这两大自然灾害区内部,由小地形和小气候造成更小空间尺度的自然灾害分异。重庆市自然灾害区域组合有显着的差异,渝东北地区为伏旱地质山洪风雹秋冬旱灾害组合区;渝东南地区为伏旱地质冰雹雷暴冷冻连阴雨灾害组合区;开县-梁平-垫江地区为山洪伏旱地质灾害组合区;万州-忠县-云阳地区为高温伏旱洪水地灾风雹夏旱灾害组合区;重庆市主城九区-璧山-江津为高温伏旱洪灾地灾组合区;渝西部地区为伏旱地灾低温连阴雨春夏旱灾害组合区。（3）自然灾害综合指数。本文根据自然灾害系统理论,基于GIS空间分析,在分析重庆市自然灾害孕灾环境敏感度、致灾因子危险度和承灾体脆弱度的基础上,采用加权综合评价法计算重庆市自然灾害综合指数,以反映重庆市自然灾害系统的特征、性质及其空间差异。自然灾害综合指数高值区位于渝东北的巫溪、巫山、奉节、城口、万州、云阳等地区,自然灾害综合指数值超过2.7;其次是主城区及其周边地区。自然灾害综合指数低值区位于渝东南的酉阳、秀山、黔江、彭水等地,自然灾害综合指数值小于1.7;其余地区的自然灾害综合指数值介于1.7-2.7之间。（4）根据重庆市自然灾害综合指数的区域差异和自然灾害的地域分异与组合,以导致自然地理和自然灾害地域分异的地貌为界线,划分重庆市自然灾害区。首先主要依据宏观的孕灾环境、区域自然灾害组合和特征,划分第一级自然灾害区;进而主要依据区域自然灾害组合、自然灾害强度和频率,在第一级自然灾害区基础上划分第二级自然灾害区。由此将重庆市分为渝东北和渝东南中山低山自然灾害区（Ⅰ）和渝中部和西部丘陵低山自然灾害区（II）二个一级自然灾害区、七个二级自然灾害区。
何娇楠[6]（2016）在《云南省干旱灾害风险评估与区划》文中进行了进一步梳理干旱灾害是世界上危害最为严重的自然灾害之一,其出现次数、持续时间、影响范围和造成的损失均居各种自然灾害之首。全球气候变暖背景下,高温、特大干旱、强降雨等极端气候事件发生的频率越来越高,破坏程度越来越强,影响范围越来越广。全球每年因旱灾造成的经济损失高达60～80亿美元,远高于其他气象灾害。随着干旱灾害造成的影响加剧以及各国对粮食安全问题的重视,干旱灾害风险评估以及旱灾风险管理成为水资源管理和灾害学领域研究的热点。云南省地处低纬高原,地理环境复杂,局地气候多样,地貌植被类型独特,且受东南季风和西南季风的交互影响,区域干旱灾害特征显着。近年来,干旱灾害日趋严重,尤其是2010年全省大旱对云南省社会经济造成重大损失。因此本文将基于自然灾害风险理论,构建干旱灾害风险评估模型对云南省干旱灾害风险进行评估,揭示干旱灾害风险空间分布特征,为干旱灾害风险管理提供科学依据。本文利用云南省122个气象站点1961-2012年逐月降水数据,采用标准化降水指数（SPI）分析年度和季节干旱强度、干旱频率以及干旱站次比（干旱影响范围）的时空变化特征。再基于自然灾害风险理论,结合云南省129个县（市、区）的社会经济和地理信息数据,从干旱灾害致灾因子危险性、成灾环境敏感性、承灾体易损性和防灾减灾能力4个影响因子选取15个评价指标构建干旱灾害风险评估模型,对干旱灾害风险进行评估,最后综合自然灾害区划原则,对云南省干旱灾害风险进行区划。（1）利用标准化降水指数作为干旱指标,分析云南省1961-2012年干旱时空变化特征,结果表明：年尺度上,云南省干旱强度呈增强的趋势；全省82%站点的干旱强度增强,其中以滇东地区的增强趋势最显着。干旱发生频率较高的地区主要位于滇西北、滇中、滇西南及滇东南的部分地区,滇东北和滇东地区易发生极旱。近30年来干旱影响范围逐渐扩大,向区域性、全域性等大范围干旱扩展。（2）根据自然灾害风险理论,结合云南省的干旱灾害特征、自然环境状况以及资料的可获取性,对致灾因子危险性、成灾环境敏感性、承灾体易损性和防灾减灾能力的指标进行筛选,最终确定了4个因子的15个指标。致灾因子危险性指标选用于旱频率和干旱强度；成灾环境敏感性指标选用地形、土地利用类型、河网密度和人均水资源量；承灾体易损性指标选用人口密度、经济密度、农业产值密度、耕地率（耕地面积比重）和单位面积粮食产量；防灾减灾能力指标选用财政收入、水库库容量、水利基础设施投入和有效灌溉率。（3）基于层次分析法、加权综合评价法分别对干旱灾害风险四个影响因子进行评估。（a）致灾因子危险性评估结果表明：高、次高危险区主要位于滇西北的丽江市、滇西的大理州、滇中的玉溪市和昆明市、滇西南的临沧市、滇东的曲靖市、滇东北的昭通市及滇东南的红河州。低危险区主要分布在滇西的德宏州以及滇西南的西双版纳州。（b）成灾环境敏感性评估结果表明：高、次高成灾环境敏感区集中分布在滇东的曲靖市、滇东南的红河州和文山州,零星分布于滇东北的威信县、昭阳区以及滇西保山市等地；低成灾环境敏感区主要分布于滇西北和滇西南。（c）承灾体易损性评估结果表明：高、次高易损区主要分布于滇东的曲靖市、滇中的昆明市和玉溪市、滇东北的昭通市以及滇西的大理州。低易损区主要位于滇西北的怒江州、迪庆州和丽江市以及滇西南的宁洱县、江城县。（d）防灾减灾能力评估结果表明：高防灾减灾能力区零星分布在云南省各地,低防灾减灾能力区主要分布于滇西北的怒江州、迪庆州、滇东南文山州和滇西南的普洱市。（4）利用干旱灾害风险指数法对云南省干旱灾害风险进行综合评估,结果表明：云南省低、次低、中、次高、高等级干旱灾害风险的面积分别占全省总面积的13.4%、29.8%、28.2%、19.6%和9.1%。云南省干旱灾害风险空间分布比较复杂,大致沿哈巴雪山-点苍山-哀牢山一带,西部地区干旱灾害风险总体较低,东部地区干旱灾害风险相对较高。滇东的曲靖市、滇中的昆明市和玉溪市、滇东南的文山州和红河州、滇东北的昭通市为典型的高风险区；滇西北的迪庆州、怒江州为旱灾低风险区。利用近10年的平均旱灾受灾面积和总经济损失对评估结果进行验证,表明本文构建的评估模型总体能反映云南省干旱灾害风险水平。（5）结合自然灾害区划原则,基于干旱灾害风险综合评估结果,将云南省划分为五个区域：滇中、滇东、滇东南旱灾高风险区,滇东北旱灾中高风险区,滇西中等风险区,滇西南旱灾中低风险区和滇西北旱灾低风险区。
杜华明[7]（2015）在《川滇地区气象灾害时空变化规律及灾害风险评价》文中指出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。
马国君,李红香[8]（2013）在《近百年来金沙江流域生态环境变迁研究概述》文中研究指明金沙江流域位处川、滇、藏、青、甘、黔毗连地带,是长江流域的关键产水区,素有中华"水塔"之称。清代以前,这一地区氐羌、苗瑶族系各族居民由于执行的生计模式能够与生态环境相互兼容,不会冲击该生态系统的脆弱环节,因而森林茂密、草原肥美、生态环境总体良好,为长江中下游水资源的稳定作出了积极贡献。有清以降,随着西南、西藏局势的变化,清廷及民国政府加快了这一地区开发,大规模推行土地垦殖、矿业开发等类型,这样的开发模式由于与当地生态环境不相兼容,诱发了生态环境变迁、石漠化、干热河谷扩大化诸多生态灾变,留下了一大批生态史料,引起了政府、学界的广泛关注,产生了一大批研究成果。因此系统梳理、整理这些研究成果,总结其间的经验教训,对于我国当前民族地区的经济发展、生态建设将大有裨益。
刘航,蒋尚明,金菊良,郦建强,周玉良,刘丽[9]（2013）在《基于GIS的区域干旱灾害风险区划研究》文中进行了进一步梳理根据自然灾害风险理论,从致灾因子危险性、孕灾环境暴露性、承灾体易损性、防灾减灾能力等4个子系统选取指标,建立干旱灾害风险指数模型,结合GIS中自然断点分类法进行聚类分析,全面综合地分析各地区相关性和差异性。以淮河流域为研究实例,根据拟定的区划原则,采用"自下而上"和"自上而下"相结合的区划方法,将淮河流域分为6个旱灾风险分区,并对区划结果进行分析,为因地制宜地采取工程和非工程的防灾减灾措施,提供参考依据。
杨子生,刘彦随[10]（2012）在《中国干旱灾害区划研究》文中研究表明我国干旱灾害较为严重,但各地灾害强度有所不同,主要致灾因子亦有别,使旱灾的区域差异大。本文选取10个指标,包括5个灾害程度指标[年均因旱受灾面积比率、年均因旱成灾面积比率、RAC极大值、RAA极大值和出现"强度旱灾"级以上（含"强度旱灾"级）的旱灾年数〕和5个致灾因子指标（年均降水量、干季降水比率、年均单位国土面积水资源量、农田有效灌溉率和单位农作物播种面积用水量）,以省级行政区域为单元,运用模糊聚类与综合分析相结合的方法进行了全国干旱灾害区划,将我国划分为6个干旱灾害区,即Ⅰ东北极强度旱灾区、Ⅱ华北强度旱灾区、Ⅲ长江中下游中度旱灾区、Ⅳ华南中强度旱灾区、Ⅴ西北剧烈旱灾区和Ⅵ西南强度旱灾区,从而揭示了全国干旱灾害的地域差异性,为因地制宜地制定干旱灾害防治规划及减灾防灾措施提供了基础依据。
二、云南省金沙江流域干旱灾害区划研究（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、云南省金沙江流域干旱灾害区划研究（论文提纲范文）
（1）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 |
（2）云南公路自然因素影响分析及自然区划研究（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 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 1.4 公路自然区划原则 |
| 1.5 公路自然区划方法 |
| 第二章 云南省公路地貌分析及区划 |
| 2.1 目的及意义 |
| 2.2 云南地形地貌特点 |
| 2.3 地形地貌导致的公路病害问题及对策措施 |
| 2.3.1 山地公路病害及其对策 |
| 2.3.2 坝子公路病害及其对策 |
| 2.3.3 岩溶地貌地区公路病害及其对策 |
| 2.4 公路地形地貌划分指标体系 |
| 2.4.1 主要地貌类型 |
| 2.4.2 海拔高程 |
| 2.4.3 相对坡度与公路用地指标 |
| 2.4.4 综合划分指标 |
| 2.5 云南公路地形地貌区划 |
| 第三章 云南省公路气候分析及区划 |
| 3.1 目的及意义 |
| 3.2 云南气候特点 |
| 3.2.1 气温特点 |
| 3.2.2 降雨特点 |
| 3.3 气候影响下的公路病害问题及对策措施 |
| 3.3.1 温度对公路的影响及其对策 |
| 3.3.2 降雨对公路的影响及其对策 |
| 3.4 公路气候划分指标体系 |
| 3.4.1 温度 |
| 3.4.2 潮湿度 |
| 3.5 云南公路气候区划 |
| 第四章 云南省公路岩土分析及区划 |
| 4.1 目的及意义 |
| 4.2 云南岩土类型特点 |
| 4.3 岩土类型对公路病害问题及对策措施 |
| 4.4 公路岩土划分指标体系 |
| 4.4.1 岩石划分指标 |
| 4.4.2 土类型划分指标 |
| 4.5 云南公路岩土区划 |
| 第五章 云南省公路水文地质分析及区划 |
| 5.1 目的及意义 |
| 5.2 云南省水文地质特点及公路病害和对策 |
| 5.2.1 云南省地下水类型及其特点 |
| 5.2.2 地下水对公路病害及其对策 |
| 5.3 公路水文地质区划指标 |
| 5.3.1 云南地下水赋存类别 |
| 5.3.2 云南地下水富水程度 |
| 5.4 云南公路水文地质区划 |
| 第六章 云南省公路地质灾害分析及区划 |
| 6.1 公目的及意义 |
| 6.2 云南公路地质灾害特点 |
| 6.3 地质灾害影响下的公路病害问题及其对策 |
| 6.3.1 泥石流影响下的公路病害问题及其对策 |
| 6.3.2 滑坡影响下的公路病害问题及其对策 |
| 6.3.3 采空区影响下的公路病害问题及其对策 |
| 6.3.4 崩塌影响下的公路病害问题及其对策 |
| 6.3.5 地震影响下的公路病害问题及其对策 |
| 6.4 公路地质灾害区划指标 |
| 6.4.1 发育程度 |
| 6.4.2 地质灾害类型 |
| 6.5 云南公路地质灾害区划 |
| 第七章 云南省公路自然区划 |
| 7.1 综合区划方法 |
| 7.2 云南公路自然区划 |
| 第八章 结论与展望 |
| 8.1 主要结论 |
| 8.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 -研究生期间参加的项目和发表的论文 |
（3）基于遥感和GIS技术的滇中地区土壤侵蚀研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 土壤侵蚀因子研究现状 |
| 1.2.2 土壤侵蚀预测模型研究现状 |
| 1.2.3 研究区土壤侵蚀研究现状 |
| 1.3 研究目标与内容 |
| 1.3.1 研究目标 |
| 1.3.2 主要研究内容 |
| 第2章 研究区概况与数据处理 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.1.1 自然条件 |
| 2.1.2 社会经济条件 |
| 2.2 技术路线 |
| 2.3 研究方法 |
| 2.4 数据来源 |
| 2.4.1 遥感数据 |
| 2.4.2 气象数据 |
| 2.4.3 地形数据 |
| 2.4.4 土壤数据 |
| 2.4.5 野外验证数据 |
| 2.4.6 土壤侵蚀数据 |
| 2.5 数据预处理 |
| 2.5.1 遥感影像数据预处理 |
| 2.5.2 气象数据处理 |
| 2.5.3 土壤数据处理 |
| 第3章 RUSLE模型因子定量表征 |
| 3.1 降雨侵蚀力因子 |
| 3.2 土壤可蚀性因子 |
| 3.3 地形因子(LS) |
| 3.3.1 坡长因子 |
| 3.3.2 坡度因子 |
| 3.4 植被覆盖管理因子 |
| 3.4.1 植被覆盖度的提取 |
| 3.4.2 植被覆盖管理因子的提取 |
| 3.5 水土保持措施因子 |
| 3.5.1 滇中地区土地覆盖分类系统 |
| 3.5.2 最大似然分类算法 |
| 3.5.3 分类过程与结果 |
| 3.5.4 执行分类 |
| 3.5.5 评价分类结果 |
| 3.5.6 分类后处理 |
| 3.6 土壤侵蚀量的评价方法 |
| 第4章 土壤侵蚀时空变化分析 |
| 4.1 土壤侵蚀模数计算 |
| 4.2 土壤侵蚀时间变化分析 |
| 4.3 土壤侵蚀强度空间变化分析 |
| 4.3.1 土壤侵蚀强度分布空间自相关 |
| 4.3.2 土壤侵蚀强度分布全局空间自相关特征 |
| 4.3.3 土壤侵蚀强度分布局部空间自相关特征 |
| 第5章 土壤侵蚀强度与自然环境因子关系研究 |
| 5.1 地理探测器原理 |
| 5.2 土壤侵蚀强度与自然环境因子数据处理 |
| 5.2.1 土壤侵蚀强度数据处理 |
| 5.2.2 自然环境因子数据处理 |
| 5.3 地理探测结果分析 |
| 5.3.1 因子探测结果 |
| 5.3.2 生态探测结果 |
| 5.3.3 风险区探测结果 |
| 5.3.4 交互作用探测结果 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 讨论与结论 |
| 6.1.1 讨论 |
| 6.1.2 结论 |
| 6.2 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间发表的学术论文和研究成果 |
| 致谢 |
（4）近三十年来云南自然灾害史研究述评（论文提纲范文）
| 一、云南自然灾害史研究总述 |
| 二、云南气象灾害研究不断深化 |
| 三、云南地质灾害研究持续推进 |
| 四、云南地震灾害研究趋向多元 |
| 五、结语 |
（5）重庆市自然灾害综合区划研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题背景 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.2.3 国内外研究中存在的问题 |
| 1.3 研究意义 |
| 1.4 研究方法、研究内容和拟解决关键问题 |
| 1.4.1 研究方法 |
| 1.4.2 研究内容 |
| 1.4.3 拟解决的关键问题 |
| 1.5 论文新意、可行性分析和技术路线 |
| 1.5.1 论文新意 |
| 1.5.2 可行性分析 |
| 1.5.3 技术路线 |
| 第2章 研究区概况、数据来源和研究方法 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.1.1 重庆市自然地理特征 |
| 2.1.2 重庆市社会经济特征 |
| 2.2 数据来源 |
| 2.3 研究方法 |
| 2.3.1 层次分析法 |
| 2.3.2 反距离权重法 |
| 2.3.3 叠加分析 |
| 第3章 重庆市主要自然灾害的空间分布、特点和成因 |
| 3.1 暴雨洪涝 |
| 3.1.1 基本概念 |
| 3.1.2 暴雨的时空分布特征 |
| 3.1.3 洪涝灾害空间分布特征 |
| 3.1.4 洪涝灾害的时间分布特征 |
| 3.1.5 暴雨洪涝成因 |
| 3.2 干旱灾害 |
| 3.2.1 基本概念 |
| 3.2.2 干旱特征 |
| 3.2.3 干旱成因 |
| 3.3 地质灾害 |
| 3.3.1 地质灾害发生的时空分布 |
| 3.3.2 地质灾害成因 |
| 3.4 低温、阴雨 |
| 3.4.1 低温 |
| 3.4.2 连阴雨 |
| 3.4.3 低温阴雨 |
| 3.4.4 低温、连阴雨成因 |
| 3.5 大风冰雹 |
| 3.5.1 大风 |
| 3.5.2 冰雹 |
| 3.5.3 大风冰雹的成因 |
| 3.6 高温 |
| 3.6.1 高温时空分布 |
| 3.6.2 高温成因 |
| 第4章 重庆市自然灾害区域组合与分异 |
| 4.1 重庆市自然灾害的地域组合 |
| 4.2 重庆市自然灾害的地域分异 |
| 4.2.1 自然灾害地方性分异 |
| 4.2.2 自然灾害局域性分异 |
| 4.3 重庆市自然灾害的地域分异和组合 |
| 4.3.1 渝东北伏旱地质山洪大风秋冬旱灾害组合区（I） |
| 4.3.2 渝东南部伏旱地质冰雹雷暴冷冻连阴雨灾害组合区（II） |
| 4.3.3 开县、梁平、垫江山洪伏旱地质灾害组合区（III） |
| 4.3.4 万州、忠县、云阳、涪陵伏旱洪水地质风雹夏旱灾害组合区（IV） |
| 4.3.5 重庆市主城区九区、綦江、璧山、江津高温伏旱洪水地质灾害组合区（V） |
| 4.3.6 渝西部伏旱地质低温连阴雨春旱灾害组合区（VI） |
| 第5章 重庆市自然灾害综合区划 |
| 5.1 自然灾害区划原则、区划方法 |
| 5.1.1 自然灾害区划原则 |
| 5.1.2 重庆市自然灾害区划方法 |
| 5.2 重庆市自然灾害区划指标体系的构建和权重获取 |
| 5.2.1 指标的选取 |
| 5.2.2 重庆市自然灾害指标权重的获取 |
| 5.3 重庆市自然灾害致灾因子危险度 |
| 5.3.1 重庆市致灾因子危险度评价指标 |
| 5.3.2 致灾因子危险度 |
| 5.4 重庆市承灾体脆弱度 |
| 5.4.1 承灾体脆弱度评价指标 |
| 5.4.2 重庆市承灾体脆弱度 |
| 5.5 重庆市孕灾环境敏感度 |
| 5.5.1 重庆市孕灾环境敏感度评价指标 |
| 5.5.2 孕灾环境敏感度 |
| 5.6 自然灾害综合指数 |
| 5.7 重庆市自然灾害综合区划方案 |
| 5.8 重庆市自然灾害分区概述 |
| 5.8.1 渝东北和渝东南中山低山自然灾害区（Ⅰ） |
| 5.8.2 渝中部和西部丘陵低山自然灾害区（II） |
| 第6章 防灾减灾 |
| 6.1 加强自然灾害的科学研究、建立灾害防灾体系 |
| 6.1.1 加强自然灾害的科学研究 |
| 6.1.2 自然灾害防灾体系的建立 |
| 6.2 健全自然灾害防灾减灾领导机制 |
| 6.3 系统、科学、规范的修建防灾减灾工程和防灾保障体系 |
| 6.4 借鉴国内外的防灾减灾经验、制定适合本区域的防灾减灾对策 |
| 第7章 结论和展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 不足和展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在校期间发表论文 |
（6）云南省干旱灾害风险评估与区划（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 干旱灾害风险的概念 |
| 1.2.2 干旱灾害风险评估的一般流程 |
| 1.2.3 干旱灾害风险评估研究进展 |
| 1.3 研究目和意义 |
| 1.4 研究内容和技术路线 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 技术路线 |
| 第二章 数据与方法 |
| 2.1 数据 |
| 2.2 研究方法 |
| 2.2.1 干旱灾害风险指数法 |
| 2.2.2 加权综合评价法 |
| 2.2.3 层次分析法 |
| 第三章 研究区概况 |
| 3.1 自然概况 |
| 3.1.1 地形 |
| 3.1.2 地貌 |
| 3.1.3 气候 |
| 3.1.4 土壤 |
| 3.1.5 河流湖泊 |
| 3.2 社会经济概况 |
| 3.3 干旱灾害时空分布特征 |
| 3.3.1 干旱灾害时间变化特征 |
| 3.3.2 干旱灾害空间分布特征 |
| 第四章 云南省干旱时空变化特征 |
| 4.1 研究方法 |
| 4.1.1 标准化降水指数法 |
| 4.1.2 干旱强度 |
| 4.1.3 干旱频率 |
| 4.1.4 干旱站次比 |
| 4.1.5 Mann-Kendall趋势检验法 |
| 4.2 结果与分析 |
| 4.2.1 干旱强度时空变化特征 |
| 4.2.2 干旱频率时空分布特征 |
| 4.2.3 干旱站次比变化特征 |
| 4.3 小结 |
| 第五章 云南省干旱灾害风险评估指标选取 |
| 5.1 致灾因子危险性指标 |
| 5.1.1 干旱频率 |
| 5.1.2 干旱强度 |
| 5.2 成灾环境敏感性指标 |
| 5.2.1 地形 |
| 5.2.2 土地利用类型 |
| 5.2.3 河网密度 |
| 5.2.4 人均水资源量 |
| 5.3 承灾体易损性指标 |
| 5.3.1 人口密度 |
| 5.3.2 经济密度 |
| 5.3.3 农业产值密度 |
| 5.3.4 耕地率 |
| 5.3.5 单位面积粮食产量 |
| 5.4 防灾减灾能力指标 |
| 5.4.1 财政收入 |
| 5.4.2 水库库容量 |
| 5.4.3 水利基础设施投入 |
| 5.4.4 有效灌溉率 |
| 第六章 云南省干旱灾害风险评估 |
| 6.1 干旱灾害风险四因子评估 |
| 6.1.1 致灾因子危险性评估 |
| 6.1.2 成灾环境敏感性评估 |
| 6.1.3 承灾体易损性评估 |
| 6.1.4 防灾减灾能力评估 |
| 6.2 干旱灾害风险综合评估 |
| 6.3 干旱灾害风险评估结果验证 |
| 6.4 小结 |
| 第七章 云南省干旱灾害风险区划 |
| 7.1 干旱灾害风险区划原则 |
| 7.2 干旱灾害风险区划结果 |
| 7.2.1 滇中、滇东、滇东南旱灾高风险区 |
| 7.2.2 滇东北旱灾中高风险区 |
| 7.2.3 滇西旱灾中等风险区 |
| 7.2.4 滇西南旱灾中低风险区 |
| 7.2.5 滇西北旱灾低风险区 |
| 7.3 干旱灾害风险区划结果 |
| 7.4 干旱灾害风险管理对策 |
| 第八章 结论与展望 |
| 8.1 结论 |
| 8.1.1 云南省干旱时空分布特征 |
| 8.1.2 云南省干旱灾害风险评估 |
| 8.1.3 云南省干旱灾害风险区划 |
| 8.2 展望 |
| 参考文献 |
| 研究生期间科研成果 |
| 致谢 |
（7）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 |
（9）基于GIS的区域干旱灾害风险区划研究（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 区域干旱灾害风险区划方法 |
| 1.1 旱灾风险区划原则 |
| 1.2 区划模型建立 |
| 2 在淮河流域旱灾风险区划中的应用 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.2 指标选取与数据来源 |
| 2.3 淮河流域旱灾风险区划 |
| 2.4 区划结果分析 |
| 3 结论 |
四、云南省金沙江流域干旱灾害区划研究（论文参考文献）
- [1]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)
- [2]云南公路自然因素影响分析及自然区划研究[D]. 陈德加. 昆明理工大学, 2020(04)
- [3]基于遥感和GIS技术的滇中地区土壤侵蚀研究[D]. 刘致远. 云南师范大学, 2019(01)
- [4]近三十年来云南自然灾害史研究述评[J]. 聂选华. 文山学院学报, 2017(04)
- [5]重庆市自然灾害综合区划研究[D]. 赵志军. 西南大学, 2017(02)
- [6]云南省干旱灾害风险评估与区划[D]. 何娇楠. 云南大学, 2016(02)
- [7]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)
- [8]近百年来金沙江流域生态环境变迁研究概述[J]. 马国君,李红香. 西南边疆民族研究, 2013(02)
- [9]基于GIS的区域干旱灾害风险区划研究[J]. 刘航,蒋尚明,金菊良,郦建强,周玉良,刘丽. 灾害学, 2013(03)
- [10]中国干旱灾害区划研究[A]. 杨子生,刘彦随. 中国水治理与可持续发展研究, 2012
标签：地质灾害评估论文;