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    河南省“7.20”洪水災(zāi)害時空動態(tài)分析*

    2022-09-19 07:38:36王莉紅黃泓杰崔勝輝方雪娟
    災(zāi)害學(xué) 2022年3期
    關(guān)鍵詞:新鄉(xiāng)市主城區(qū)鄭州市

    王莉紅,黃泓杰,崔勝輝,方雪娟

    (1.中國科學(xué)院城市環(huán)境研究所 城市環(huán)境與健康重點實驗室,福建 廈門 361021;2.中國科學(xué)院大學(xué) 資源與環(huán)境學(xué)院,北京 100049;3.廈門市城市代謝重點實驗室,福建 廈門 361021)

    隨著極端降雨強度增加,降雨引發(fā)的洪水災(zāi)害成為世界上最危險的自然災(zāi)害之一,與此同時,未來不同排放情景下百年一遇以上洪水影響范圍內(nèi)的人口數(shù)量和資產(chǎn)暴露也將越來越多[1-3]。緊急災(zāi)難數(shù)據(jù)庫(EM-DAT)中記錄了2000—2019年全球發(fā)生的7 348次災(zāi)害事件中洪澇災(zāi)害占44.28%,給全球造成的經(jīng)濟損失高達(dá)2.97萬億美元[4]。中國1950—2016年,洪災(zāi)導(dǎo)致年均4 327人死亡,1990—2017年間年均因災(zāi)損失200億美元[5]。全球氣候變化背景下強降雨等極端天氣氣候事件的增加,將導(dǎo)致世界許多地區(qū)出現(xiàn)更強烈的降水,洪水事件發(fā)生的頻率和規(guī)模都將增加[6-7]。在未來氣溫升高1.5℃的情況下,河流洪水造成的人員損失將增加70%~83%,直接洪水損失將增加160%~240%[8]。

    隨著全球極端降雨事件的頻繁發(fā)生,近年來我國洪水災(zāi)害問題凸顯,河岸決堤,城市“看海”也成為城市規(guī)劃建設(shè)領(lǐng)域的痛點。2021年7月20日,河南省大范圍極端降雨事件給河南省造成了嚴(yán)重?fù)p失,其中農(nóng)作物受災(zāi)面積1 048.5 khm2,成災(zāi)面積527.3 khm2,絕收面積198.2 khm2;房屋倒塌1.80萬戶,嚴(yán)重?fù)p壞房屋4.64萬戶,一般損壞房屋13.54萬戶;302人死亡,50人失蹤,其中,鄭州市遇難292人,失蹤47人;新鄉(xiāng)市遇難7人,失蹤3人[9]。

    城市地區(qū)的人口密度大,資產(chǎn)密集,短歷時局地性大暴雨和長歷時大范圍的持續(xù)性降雨對流域造成的巨大損失都不容忽視。其次,城市化也加劇了極端降雨發(fā)生的頻率和洪水的響應(yīng)[10-13],城市化可對局地氣候產(chǎn)生強烈影響,如城市“熱島效應(yīng)”與城市“雨島效應(yīng)”突出[14],暴雨發(fā)生時城市防洪排澇建設(shè)決定城市內(nèi)澇情況,另一方面通過調(diào)整城市自然和社會狀態(tài)可以緩解城市內(nèi)澇[15]。為了緩解城市內(nèi)澇災(zāi)害對城市的影響,不同國家針對內(nèi)澇問題,實施了一系列雨洪管理措施,如中國的實施海綿城市,美國實施的工程和非工程最佳管理措施(BMP)、低影響開發(fā)(LID)、綠色基礎(chǔ)設(shè)施(GI),英國實施的可持續(xù)排水系統(tǒng)(SUDS),德國實施的雨水利用(SWH),澳大利亞實施的水敏感性城市設(shè)計(WSUD),新西蘭實施的低影響城市設(shè)計與開發(fā)(LIUDD),新加披實施的“活力、美觀、清潔”水計劃(ABC),日本實施的雨水貯留滲透等[16-19]。

    河流給人類社會提供資源的同時也伴隨著河水泛濫、河岸決堤,為了降低河流洪災(zāi)給人類財產(chǎn)和生命安全帶來的災(zāi)難,人類歷經(jīng)幾千年的治水經(jīng)驗,通過工程措施不斷提高防洪標(biāo)準(zhǔn),讓水遠(yuǎn)離人類,通過非工程措施讓人類遠(yuǎn)離水,但是洪澇災(zāi)害造成的經(jīng)濟損失并沒有減少。為了降低洪水災(zāi)害對人類生命財產(chǎn)的影響,提高人類應(yīng)對洪水的預(yù)防、響應(yīng)與適應(yīng)能力,加強城市應(yīng)對自然災(zāi)害的韌性建設(shè),提高城市對洪澇災(zāi)害防御能力,快速準(zhǔn)確地獲取洪水淹沒區(qū)域范圍,進(jìn)行實時洪水災(zāi)情評估、救援以及人力、物資調(diào)配。吳紹洪等基于災(zāi)害抵御、受損恢復(fù)、應(yīng)急管控三個方面評價自然災(zāi)害韌性彈性社會指標(biāo)并提出了未來自然災(zāi)害韌性社會建設(shè)的途徑[20]??卒h用綜合指標(biāo)體系評估我國氣象災(zāi)害的綜合防御能力,結(jié)果認(rèn)為我國綜合災(zāi)害防御能力整體水平偏低,并且未來仍有提升空間[21]。周帆等通過對比國產(chǎn)高分3號衛(wèi)星與歐洲的哨兵1號衛(wèi)星提取斯里蘭卡 2017年5月30日馬塔勒市洪水淹沒面積表明GF-3 衛(wèi)星提取結(jié)果的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性以及在實際應(yīng)用中更好[22]。因此本文通過分析河南省“7.20”極端降雨事件發(fā)生的原因、頻率以及時空變化特征,基于GF-3 衛(wèi)星和地理信息系統(tǒng)技術(shù)提取此次極端降雨引起的鄭州市澇災(zāi)、新鄉(xiāng)市衛(wèi)河兩岸洪災(zāi)的淹沒面積時空變化特征,最后提出了在未來城市發(fā)展與建設(shè)過程中應(yīng)對洪澇災(zāi)害的建議。

    1 研究區(qū)域與數(shù)據(jù)來源

    1.1 研究區(qū)概況

    鄭州市分屬黃河和淮河兩大水系,新鄉(xiāng)市分屬黃河、海河兩大流域,兩座城市位于黃河中游南北兩側(cè)的平原地區(qū),其中鄭州市中心城區(qū)建成區(qū)面積651.35 km2,根據(jù)第七次人口普查數(shù)據(jù),鄭州市常住人口為1 260萬人,全年平均氣溫15.6℃,全年平均降雨量542.15 mm,地勢西南高、東北低,屬北溫帶大陸性季風(fēng)氣候,四季分明,流經(jīng)主城區(qū)的河流主要為黃河、索須河、賈魯河、金水河、熊耳河、七里河、十八里河、東風(fēng)渠、以及南水北調(diào)運河,河流流向為自西向東南。主城區(qū)周圍水庫包括邙山水庫、唐崗水庫、河王水庫、常莊水庫、丁店水庫、尖崗水庫、羅垌水庫。新鄉(xiāng)市轄12個縣(市、區(qū)),根據(jù)第七次人口普查數(shù)據(jù),新鄉(xiāng)市常住人口為625萬人,屬暖溫帶大陸性季風(fēng)氣候,四季分明,歷年平均氣溫14℃,年均降水量為573.4 mm。流經(jīng)新鄉(xiāng)市的河流主要為黃河、沙河、共產(chǎn)主義渠、衛(wèi)河、東孟姜女河、百泉河、文巖渠、人民勝利渠以及南水北調(diào)運河,其中,共產(chǎn)主義渠、衛(wèi)河、東孟姜女河自西南向東北并行流經(jīng)獲嘉縣、新鄉(xiāng)縣、衛(wèi)輝市,地勢西北高、東南低,西北部山區(qū)有三郊口水庫、寶泉水庫、石門水庫、獅豹頭水庫、塔崗水庫,平原占全市土地總面積的78%。

    圖1 研究區(qū)概況(審圖號:GS(2022)3995號)

    1.2 數(shù)據(jù)來源

    本文選用的資料為鄭州站和新鄉(xiāng)站1951—2020年逐日降水觀測資料;2021年7月17—24日鄭州市鞏義、滎陽、登封、鄭州、嵩山、新密、新鄭、中牟,8個氣象站,新鄉(xiāng)市封丘、輝縣、新鄉(xiāng)、原陽、獲嘉、衛(wèi)輝、延津、長垣,8個氣象站逐小時降水量資料,數(shù)據(jù)均來源于中國氣象局國家氣象信息中心。

    本文選用高分3號L1A級別SAR圖像,成像模式為精細(xì)條帶2(FSⅡ),時間為7月20日、7月22日、7月24日,數(shù)據(jù)來源于國家綜合地球觀測數(shù)據(jù)共享平臺、國家對地觀測科學(xué)數(shù)據(jù)中心,具體參數(shù)如表1所示。

    2 研究方法

    2.1 降雨重現(xiàn)期模擬

    本文采用P-III進(jìn)行降水頻率擬合,推求不同重現(xiàn)期對應(yīng)降水量。首先根據(jù)已有逐日的歷史降雨量數(shù)據(jù),提取年最大日降雨量數(shù)值,提取1951—2020年共計69個樣本,將樣本按照順序排列,其次計算樣本的均值、均方差、變差系數(shù)、偏態(tài)系數(shù)以及P-Ⅲ概率分布的3個參數(shù)α、β、b,最后根據(jù)伽馬分布計算給定重現(xiàn)期的年最大日降雨量或求某一年最大日降雨量所對應(yīng)的概率P,具有如下概率分布函數(shù)[23]:

    (1)

    (2)

    (3)

    (4)

    (5)

    式中:α、β、b為皮爾遜Ⅲ型分布的形狀、尺度和位置參數(shù),Cv、Cs分別為變差系數(shù)和偏態(tài)系數(shù)。

    表1 高分3號L1A級別SAR圖像參數(shù)

    可以在EXCLE中根據(jù)降雨重現(xiàn)期計算最大日降雨量(Rmax),也可以根據(jù)日最大降雨量(Rmax)計算降雨重現(xiàn)期,輸入公式如下:

    Rmax=GAMMAINV(1-P,α,1/β)+b;

    (6)

    P=1-GAMMADIST(Rmax-b,α,1/β,TRUE)。

    (7)

    2.2 水體提取

    雷達(dá)影像的穿透能力強,不受天氣和時間的影響,水體提取結(jié)果相對光學(xué)影像較好,因此選擇國產(chǎn)高分3號L1A級別數(shù)據(jù)雷達(dá)影像數(shù)據(jù),并基于國產(chǎn)PIE-SAR6.1平臺進(jìn)行影像處理,國產(chǎn)PIE-SAR6.1平臺對提取水體速度快,操作簡單,即使非專業(yè)人員也可以高效率提取水體,具體處理過程依次為多視處理、Frost濾波、地理編碼,處理后分辨率為10 m,最后在行業(yè)應(yīng)用里選擇水體提取,將水體提取結(jié)果在GIS平臺中進(jìn)行柵格轉(zhuǎn)矢量、裁剪以及出圖[22, 24]。

    3 “7.20”降雨事件分析

    根據(jù)鄭州市和新鄉(xiāng)市16個氣象站,2021年7月17—24日逐小時降水量資料(圖2),可以發(fā)現(xiàn)新鄉(xiāng)市與鄭州市此次降雨事件持續(xù)時間長,降雨強度大,強降水范圍廣、強降水時段集中、極端性突出,新鄉(xiāng)市7月20—21日降雨強度最大,鄭州市7月19—20日降雨強度最大。其中輝縣最大日降雨量446.6 mm,7月17—24日累積降雨量762.4 mm,衛(wèi)輝最大日降雨量336 mm,7月17—24日累積降雨量748.8 mm,鄭州站日降雨量達(dá)627.4 mm,7月17—24日累積降雨量820.5 mm,新密站日降雨量達(dá)376.3 mm,7月17—24日累積降雨量723.7 mm。

    圖2 新鄉(xiāng)市、鄭州市7月17—22日降水量

    基于GIS平臺使用反距離加權(quán)插值(IDW)方法對鄭州市和新鄉(xiāng)市逐日降水量數(shù)據(jù)進(jìn)行插值,生成覆蓋鄭州市和新鄉(xiāng)市降水量數(shù)據(jù)(圖3、圖4)。發(fā)現(xiàn)鄭州市降雨中心自7月18日開始由西向東移動,7月19日的強降水中心為嵩山站,7月20日的強降水中心為鄭州站和新密站;新鄉(xiāng)市降雨中心自7月18日開始由西向東移動,7月19日的強降水中心為嵩山站,7月20日的強降水中心為鄭州站和新密站。新鄉(xiāng)市7月20日降雨中心集中原陽,7月21日降雨中心集中于輝縣、衛(wèi)輝。

    圖3 鄭州市7月17—22日降水

    圖4 新鄉(xiāng)市7月17—22日降水

    此次“7.20”降雨時間被廣泛關(guān)注,河南省氣象局將此次降雨事件的原因總結(jié)為4點:①穩(wěn)定的大氣環(huán)流,造成長時間降水;②臺風(fēng)“煙花”遠(yuǎn)程控制,為河南強降雨提供了充沛的水汽來源;③地勢西高東低,地形降水效應(yīng)顯著;④“列車效應(yīng)”降水積少成多[25]。

    4 結(jié)果與分析

    4.1 降雨重現(xiàn)期分析

    降雨重現(xiàn)期并非降雨周期,從數(shù)學(xué)概率的角度來說,“百年一遇降水”就是每年發(fā)生的幾率是1% ,而不是百年里只發(fā)生一次或每隔百年就要發(fā)生一次,它可能在百年內(nèi)發(fā)生多次,在水文統(tǒng)計中,重現(xiàn)期即在一定年代的雨量記錄資料統(tǒng)計期間內(nèi),大于或等于某暴雨強度的降雨出現(xiàn)一次的平均間隔時間,一般以年表示[26-28]。根據(jù)鄭州站和新鄉(xiāng)站1951—2020年,逐年最大日降水量序列(圖5),用P-III分布擬合得到鄭州站、新鄉(xiāng)站,不同重現(xiàn)期的最大日降水量(表2),其中鄭州站在百年一遇的降水量約為174 mm,千年一遇的降水量約為221 mm,其中新鄉(xiāng)站在百年一遇的降水量約為311 mm,千年一遇的降水量約為499 mm?;卩嵵菡竞托锣l(xiāng)站近69年的數(shù)據(jù)擬合“7.20”降雨事件的最大日降雨重現(xiàn)期,其中鄭州站的降雨重現(xiàn)期超千年一遇,新鄉(xiāng)站的降雨重現(xiàn)期為65年一遇,但是由于模擬結(jié)果受歷史數(shù)據(jù)的影響較大,因此隨著記錄數(shù)據(jù)的變化,模擬值變化較大,畢竟相對于1 000年,69年的記錄僅占6.9%。此外,新鄉(xiāng)站和鄭州站的模擬結(jié)果相差巨大的原因是2016年7月9日新鄉(xiāng)站最大日降雨量414 mm,因此會產(chǎn)生較大差異,并且2016年據(jù)今只有5年時間,鄭州站與新鄉(xiāng)站僅相距85.46 km,高程相差37.2 m,因此表2中計算的不同重現(xiàn)期最大日降雨量僅基于1951—2020年歷時數(shù)據(jù)。

    表2 鄭州站、新鄉(xiāng)站不同重現(xiàn)期最大日降雨量

    4.2 水體面積變化分析

    通過對比鄭州市主城區(qū)與衛(wèi)河兩岸此次洪水災(zāi)害,發(fā)現(xiàn)鄭州市主城區(qū)為由于本地降雨事件持續(xù)時間長、降雨強度大、強降水范圍廣、強降水時段集中,地表徑流不能及時排出城市或農(nóng)田所引發(fā)的澇災(zāi),衛(wèi)河兩岸為是由于共產(chǎn)主義渠右堤漫決下泄,衛(wèi)河南堤潰口,新鄉(xiāng)市西北部山區(qū)水庫的水位暴漲、泄洪,使客水入境而造成的洪災(zāi)。

    圖5 鄭州站、新鄉(xiāng)站1951—2020年最大日降水量序列與不同重現(xiàn)期最大日降雨量

    圖6 鄭州市主城區(qū)水體變化

    圖7 鄭衛(wèi)河兩岸水體變化

    圖8 鄭州市主城區(qū)、衛(wèi)河兩岸水體變化

    通過高分3號SAR圖像提取鄭州市主城區(qū)和衛(wèi)河兩岸7月20日、7月22日、7月24日的水體(圖7、圖8),本文中的衛(wèi)河兩岸僅包含新鄉(xiāng)市部分區(qū)縣(表3),其次統(tǒng)計鄭州市主城區(qū)和衛(wèi)河兩岸各區(qū)7月20日、7月22日、7月24日的水體面積的變化(圖8),結(jié)果發(fā)現(xiàn)降雨結(jié)束后隨著時間的推移鄭州市主城區(qū)水體面積不斷減少,其中7月20日的水體面積最大,其次是7月22日、7月24日;鄭州市主城區(qū)水體面積在空間上表現(xiàn)為惠濟區(qū)水體面積最大,其次是金水區(qū)、管城區(qū)、中原區(qū)、二七區(qū)。結(jié)合時間尺度和空間尺度上的變化發(fā)現(xiàn)7月20—22日,惠濟區(qū)和金水區(qū)的水體消減面積最大,7月22—24日管城和二七區(qū)的消減面積最大,而7月20—24日水體面積變化最大的是管城區(qū),其次是金水區(qū)、惠濟區(qū)、中原區(qū)、二七區(qū),因此從城市內(nèi)澇面積上看管城區(qū)內(nèi)澇程度大于金水區(qū)、惠濟區(qū)、中原區(qū)、二七區(qū),從城市排水能力上看惠濟區(qū)和金水區(qū)優(yōu)于其他區(qū)。

    表3 衛(wèi)河兩岸區(qū)縣鄉(xiāng)鎮(zhèn)

    衛(wèi)河兩岸在降雨結(jié)束后隨著時間的推移水體的面積呈現(xiàn)增加趨勢,7月24日、7月22日的水體面積均大于7月20日的水體面積;其次,7月24日輝縣不僅有無法排出的蓄水,加上從山上、河渠、水庫溢出來的水,還會讓水位不斷上漲,因此在空間上輝縣和衛(wèi)輝的水體面積變化最突出,危險性也最大。河南省第七場防汛救災(zāi)新聞發(fā)布會指出衛(wèi)輝積水嚴(yán)重主要有四個方面原因:①衛(wèi)輝市地勢低洼,位于衛(wèi)河和東孟姜女河的交匯地帶,容易積水;②本次降雨量大,歷時長且產(chǎn)生的積水多;③衛(wèi)河衛(wèi)輝段水位居高不下,排水不暢;④共產(chǎn)主義渠右堤漫決下泄,衛(wèi)河南堤潰口,河水漫灌[29]。

    5 洪水災(zāi)害對未來城市發(fā)展的啟示

    河南省“7.20”洪水災(zāi)害事件中鄭州市最大一小時降雨量達(dá)203 mm,同時引起了鄭州市主城區(qū)嚴(yán)重的澇災(zāi),鄭州市主城區(qū)的交通、網(wǎng)絡(luò)、供水、供電等都受到了很大影響。此次降雨事件對新鄉(xiāng)市造成了嚴(yán)重的洪災(zāi),造成衛(wèi)河決堤,因此,導(dǎo)致此次降雨事件結(jié)束后,城市水位不降反增,對城市的正常運轉(zhuǎn)影響巨大。此次極端降雨事件發(fā)生后,引起了國內(nèi)外人們的廣泛關(guān)注,成為了互聯(lián)網(wǎng)的熱點話題之一,同時也給我們在今后的防洪實踐中,如何科學(xué)應(yīng)對城市“看海”與河岸決堤帶來了更多的啟示。

    5.1 防洪規(guī)劃與建設(shè)

    防洪規(guī)劃可以指導(dǎo)防洪建設(shè),防洪建設(shè)直接關(guān)系到人們的生命財產(chǎn)安全,而災(zāi)害發(fā)生后的反饋結(jié)果能夠檢驗防洪規(guī)劃,因此防洪規(guī)劃與防洪建設(shè)都相當(dāng)重要。

    防洪規(guī)劃設(shè)計中除了考慮流域的自然社會經(jīng)濟基礎(chǔ)、投入成本與歷史資料外,還要充分利用流域的基礎(chǔ)條件和設(shè)施,讓鄉(xiāng)村、社區(qū)、城市在應(yīng)對洪澇災(zāi)害時具有更好的彈性[30-31]。此外,要在針對流域、城市、社區(qū)、鄉(xiāng)村的特征以及不同地區(qū)的洪水風(fēng)險程度構(gòu)建相應(yīng)的韌性評價體系和洪水風(fēng)險圖,而不是采用統(tǒng)一的衡量標(biāo)準(zhǔn)[32]。

    5.2 洪水管理

    未來洪水管理中應(yīng)重視流域綜合管理,構(gòu)建災(zāi)害發(fā)生前—災(zāi)害發(fā)生—災(zāi)害結(jié)束后的全過程管理。比如,災(zāi)前側(cè)重流域內(nèi)高、中風(fēng)險區(qū)管理,災(zāi)中開通災(zāi)害應(yīng)急專線,實時更新最新災(zāi)情,統(tǒng)一協(xié)調(diào)調(diào)度物資、人力,根據(jù)災(zāi)情狀況分區(qū)進(jìn)行救助,其次充分調(diào)動社會管理收集災(zāi)情、安置安撫災(zāi)民、災(zāi)后重建的力量,并且能夠合理利用洪水,使洪水變成有效的水資源。

    由于災(zāi)害發(fā)生的動態(tài)性和不確定性,因此給災(zāi)害預(yù)報、警報增加了難度。然而,天氣預(yù)報受制于科學(xué)認(rèn)識和技術(shù)手段等因素,不可能完全準(zhǔn)確,因此災(zāi)害預(yù)警并沒有發(fā)揮出最佳效果。未來防汛將不僅局限在做好洪水預(yù)報、警報、防洪調(diào)度、防汛搶險這些常規(guī)工作,隨著現(xiàn)代防洪科學(xué)技術(shù)的迅速發(fā)展。如何科學(xué)有效的避免災(zāi)害預(yù)警在傳達(dá)過程中、傳達(dá)后沒有得到有效反饋等問題,同時防汛搶險工作和防洪調(diào)度與其他社會組織、民間救援重疊或遺漏也要被考慮到。因此,必須健全實時更新的災(zāi)害應(yīng)急管理平臺與相關(guān)部門的互通互聯(lián),確保相關(guān)信息發(fā)布的可達(dá)性、及時性和有效性。

    6 結(jié)論

    本文通過分析河南省“7.20”極端降雨事件發(fā)生的原因,頻率以及引起的洪澇災(zāi)害的淹沒時空變化特征,提出了應(yīng)付洪澇災(zāi)害的洪水管理措施。

    (1)本文通過分析鄭州市與新鄉(xiāng)市16個氣象站點,2021年7月17—24日逐小時降雨量,發(fā)現(xiàn)鄭州市降雨集中在19—20日,新鄉(xiāng)市集中在20—21日?;贕IS平臺使用反距離加權(quán)插值(IDW)方法對鄭州市和新鄉(xiāng)市7月17—24日逐小時降雨量進(jìn)行插值,發(fā)現(xiàn)此次降雨事件的降雨中心由西向東移動,由南向北移動。

    (2)基于鄭州站與新鄉(xiāng)站1951—2020年的歷史降水?dāng)?shù)據(jù)用P-Ⅲ分布擬合鄭州站與新鄉(xiāng)站此次降雨事件的最大日降雨量的重現(xiàn)期,結(jié)果表明鄭州站降雨重現(xiàn)期超千年一遇,新鄉(xiāng)站約65年一遇。

    (3)基于PIE-SAR6.1平臺對GF-3 SAR L1A級別SAR圖像提取7月20日、7月22日、7月24日鄭州市主城區(qū)澇災(zāi)和衛(wèi)河兩岸洪災(zāi)的淹沒范圍,結(jié)果表明鄭州市主城區(qū)在時間尺度上表現(xiàn)為7月20—24日水體面積呈減少趨勢,在空間上看管城區(qū)內(nèi)澇程度大于金水區(qū)、惠濟區(qū)、中原區(qū)、二七區(qū),從城市排水能力上看惠濟區(qū)和金水區(qū)優(yōu)于其他區(qū)。衛(wèi)河兩岸在時間尺度上表現(xiàn)為7月20—24日水體面積呈增加趨勢,在空間上輝縣和衛(wèi)輝的水體面積變化最突出。

    (4)未來應(yīng)對洪水災(zāi)害不僅要制定超標(biāo)準(zhǔn)洪水防御措施與行動方案,建立綜合洪水預(yù)報、預(yù)警、調(diào)度、應(yīng)急救災(zāi)、撤離計劃、災(zāi)后重建系統(tǒng),而且要統(tǒng)籌協(xié)調(diào)防洪規(guī)劃、防洪建設(shè)、洪水管理與城市規(guī)劃建設(shè)的關(guān)系。

    致謝:感謝國家綜合地球觀測數(shù)據(jù)共享平臺、國家對地觀測科學(xué)數(shù)據(jù)中心提供的7月20日、7月22日、7月24日,高分3號SAR圖像;感謝李元征博士給予的幫助。

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