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基于多源数据的上海市高温热浪风险评估

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整合遥感数据、社会经济、自然生态数据等多源数据,从危险性(H)、暴露性(E)、脆弱性(V)和适应能力(A)4个维度构建上海市高温风险(HR)评估指标体系及高温风险指数(HRI)计算模型,揭示HR等级分布特征和空间异质性规律,识别风险空间地域及其致灾类型.结果 表明:1)上海市的4个维度指数均具有显著的空间集聚特征,H指数从西南到东北逐渐降低后又升高,E、V和A这3种指数都呈现"中心—外围"特征;2)上海市HR以较低和中等水平为主,呈现从西南到东北逐渐降低后又升高的特征,且同样具有显著的空间集聚性,热点区在上海市的东北部和西南部,冷点区则大范围集中在城区东部,HRI平均最高值(1.80)在中心城区的长宁区,最低值(0.55)在浦东新区;3)不同致灾类型的面积占比由大到小依次为双维度主导型(45.89％)、单维度主导型(29.32％)、三重维度主导型(13.97％)、综合主导型(8.66％),按照不同致灾类型的面积占比排序,面积最大的是H-A型(16.10％),最小的是V型(0.13％).研究结果为高温风险灾害预报预警机制及防灾减灾措施和方案提供借鉴和启示.
Multisource data evaluation of heat risk in Shanghai

王丹舟、张强、朱秀迪、申泽西、范科科、吴子璇

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北京师范大学地理科学学部,灾害风险科学研究院,100875,北京

高温风险 危险性 暴露性 脆弱性 适应能力 上海市

国家重点研发计划资助项目

2019YFA0606900

2021

10.12202/j.0476-0301.2020260

北京师范大学学报(自然科学版)
北京师范大学

北京师范大学学报(自然科学版)

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：0.505
ISSN：0476-0301
年,卷(期)：2021.57(5)
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