Nakhon Sawan洪水风险地图

在Nakhon Sawan的14个区县中,有13个区县河流洪水的估计可能性为高,0个区县山洪暴发的可能性为高。风险最高的是那空沙旺府治县,其河流洪水水平为高(基于估算)。

数据期间:2010年12月 – 2015年1月 · 来源:Terrain-derived flash-flood indicators from Copernicus DEM GLO-30 (via Mapterhorn terrain tiles) and OpenStreetMap waterway data · 许可:Copernicus WorldDEM-30 Licence, commercial use permitted combined with OpenStreetMap contributors: ODbL 1.0

2024年实测洪水事件仅覆盖泰国北部四个府(清迈、清莱、南邦、帕尧);山洪地形指标基于全国地形数据建模,并非预测。 OpenStreetMap 贡献者

风险地图

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地形视图按海拔高度为地形着色——地势较高、坡度较陡的区域通常受洪水影响较小,而靠近水道的低洼地区受影响更大。

Nakhon Sawan发生河流洪水的可能性有多大?

Nakhon Sawan有13个区县河流洪水的估计可能性为高,其中包括那空沙旺府治县。

目前Nakhon Sawan没有区县山洪暴发的估计可能性为高。

哪些区县风险最高?

Nakhon Sawan的那空沙旺府治县拥有最高的单项灾害估计,河流洪水级别为高。

各级别的含义

每个区县针对每种灾害都会获得低、中或高的估计。“实测”级别来自直接测量的事件,例如卫星记录的洪水范围。“估算”级别则基于地形、历史降雨或监测站读数等间接指标建模得出,并非预测或概率。每个级别只针对单一灾害评分,绝不会合并多种灾害;“数据尚不充足”就是字面意思,而不是安全评级。

对购房者或租房者意味着什么

如果Nakhon Sawan某区域的估计为高,应进一步询问——要求进行针对该地点的洪水或工程勘测,向卖方或中介核实房屋一楼标高及历史水灾记录,并在决定前了解当地排水情况。低估计并不能保证房产完全没有风险,这些级别也不能替代专业勘查。

完整区县数据
县地形山洪易发等级距最近排水道的相对高度(p10)距最近河流的距离(p10)2024年实测洪水面积占比
派沙利县低-35.32 米1,876.52 米—
农磨县低-22.36 米1,830.84 米—
春他邦县低-14.26 米10,626.25 米—
拉尧县低-7.53 米2,894.61 米—
梅本县中等-5.2 米7,445.12 米—
班坡披猜县低-3.75 米2,327.17 米—
他达戈县低-1.81 米3,487.8 米—
湄翁县中等-0.94 米716.71 米—
春森县低-0.89 米7,558.21 米—
那空沙旺府治县低-0.43 米1,009.83 米—
戈帕县低-0.43 米6,069.73 米—
达法县极低11.41 米17,420.6 米—
达利县低0.32 米11,419.71 米—
帕育哈奇里县低0.36 米3,501.8 米—

常见问题

Nakhon Sawan哪个县的地形山洪易发等级最高?

湄翁县的地形山洪易发等级在Nakhon Sawan中最高,为中等。

Nakhon Sawan哪个县的地形山洪易发等级最低?

达法县的地形山洪易发等级在Nakhon Sawan中最低,为极低。

这些数据来自哪里?

Terrain-derived flash-flood indicators (HAND + slope + OSM drainage proximity; NOT a forecast or probability, not calibrated against observed events) from Copernicus DEM GLO-30 (via Mapterhorn terrain tiles) and OpenStreetMap waterway data. The banded metric flags whether the region CONTAINS terrain susceptible to flash flooding somewhere within it -- not the susceptibility of the region as a whole, and not of any individual property.(Copernicus WorldDEM-30 Licence, commercial use permitted (see ./region-elevation.ts's ELEVATION_SOURCE_LICENSE for the full citation) combined with OpenStreetMap contributors: ODbL 1.0 (https://www.openstreetmap.org/copyright)),覆盖周期2010-12-12 – 2015-01-07。

Nakhon Sawan发生洪水或其他灾害的可能性有多大?

在Nakhon Sawan,有13个区县河流洪水的估计可能性为高,另有0个区县山洪暴发的估计可能性为高。

Nakhon Sawan哪些区县河流洪水的估计可能性为高?

Nakhon Sawan有13个区县河流洪水的估计可能性为高,其中包括那空沙旺府治县。

Nakhon Sawan的河流洪水估计是基于实测还是模型?

Nakhon Sawan风险最高区县的河流洪水估计基于估算。

Nakhon Sawan哪些区县山洪暴发的估计可能性为高?

目前Nakhon Sawan没有区县山洪暴发的估计可能性为高。

Nakhon Sawan的山洪暴发估计是基于实测还是模型?

Nakhon Sawan风险最高区县的山洪暴发估计基于估算。

Nakhon Sawan哪个区县的总体估计风险最高?

Nakhon Sawan的那空沙旺府治县拥有最高的单项灾害估计,河流洪水级别为高。

在Nakhon Sawan购房或租房时应考虑什么?

在Nakhon Sawan灾害估计为高的区域,决定前应要求进行针对该地点的勘测并了解房产的水灾历史——高估计是提醒您进一步调查,而不是对某一具体房产的定论。

Nakhon Sawan的灾害数据来自哪里?

Nakhon Sawan的灾害估计数据来自Terrain-derived flash-flood indicators (HAND + slope + OSM drainage proximity; NOT a forecast or probability, not calibrated against observed events) from Copernicus DEM GLO-30 (via Mapterhorn terrain tiles) and OpenStreetMap waterway data. The banded metric flags whether the region CONTAINS terrain susceptible to flash flooding somewhere within it -- not the susceptibility of the region as a whole, and not of any individual property.(Copernicus WorldDEM-30 Licence, commercial use permitted (see ./region-elevation.ts's ELEVATION_SOURCE_LICENSE for the full citation) combined with OpenStreetMap contributors: ODbL 1.0 (https://www.openstreetmap.org/copyright))。

低、中、高灾害级别是什么意思?

低、中、高只是筛查性估计,不是预测或概率。每种灾害单独评分——不存在跨灾害的综合风险分数。

数据来源与方法

  • Terrain-derived flash-flood indicators (HAND + slope + OSM drainage proximity; NOT a forecast or probability, not calibrated against observed events) from Copernicus DEM GLO-30 (via Mapterhorn terrain tiles) and OpenStreetMap waterway data. The banded metric flags whether the region CONTAINS terrain susceptible to flash flooding somewhere within it -- not the susceptibility of the region as a whole, and not of any individual property.,Copernicus WorldDEM-30 Licence, commercial use permitted (see ./region-elevation.ts's ELEVATION_SOURCE_LICENSE for the full citation) combined with OpenStreetMap contributors: ODbL 1.0 (https://www.openstreetmap.org/copyright)。周期:2010-12-12 – 2015-01-07。 https://www.openstreetmap.org/copyright