全球气候变暖加剧了中国马拉松赛事的高温暴露风险。高温环境不仅威胁运动员健康安全，还可能对赛事的组织策略和体育产业的可持续性发展造成深远影响，因此马拉松赛事的高温风险管理成为亟待关注的重点。针对当前高温预警体系在运动场景中阈值设定的缺失，以及缺乏统一、详尽的标准规范，文章基于湿球黑球温度（WBGT）构建了红色、橙色和黄色三级精细化高温暴露预警体系，并基于该系统分析马拉松赛事高温暴露的时空分布特征及演变趋势，结果发现，中国马拉松赛事高温暴露呈现出显著的地域差异，预警期整体呈现“南长北短”的空间格局。此外，对比1961—1990年的历史参照期，1991—2020年的当前基准期内，全国大部分地区的高温暴露期显著延长，尤其是红色预警期，反映出极端高温事件频率和强度的持续上升趋势。为全面评估高温暴露，文章创新性地从暴露强度、暴露数量和暴露价值3个维度完善马拉松高温暴露框架并提出高温暴露指数（Marathon Exposure Index, MEI）。本研究成果可扩展至其他户外运动项目，为应对气候变化背景下的公共体育活动安全治理提供理论工具与实践范式。

历史降水数据是评估干旱和洪水等灾害风险的基础，但是历史数据无法涵盖未来更极端的降水情况，而目前大范围格网单元的随机降水生成方法尚不完善。为此，文章旨在基于历史降水信息生成具有空间相关性的随机降水，以提升灾害风险评估的可靠性。基于经验正交分解以及主成分系数概率拟合等方法，探索了中国0.1°格网尺度日降水随机事件集的生成方法和技术流程。首先，基于经验正交分解方法，对中国1961—2022年共62年逐日降水数据进行分解，对于年内任意一天均形成62个空间模态及对应的模态系数；其次，利用多种概率分布函数对各日的模态系数进行概率分布拟合，并为每日选择出一个最优拟合函数；然后，基于各日模态系数概率分布，并选择历史模态系数的最大值、最小值的2倍作为阈值上下边界范围，进行多年的日降水情景蒙特卡洛抽样；最后，利用每日62个空间模态及随机模态系数，生成各年逐日随机降水事件集。为比较历史降水、随机降水特征的一致性和差异性，模拟生成5 000个年份的日降水事件，并用最大值、平均值、标准差、典型重现期降水、空间相关性5个统计特征值进行对比分析。结果显示：1）随机降水较好地保留了历史降水的强度-概率特征，在格网尺度上二者平均值差异＜0.9 mm几乎可以忽略，10、20和50 a一遇降水强度差异均＜15%，二者标准差的差异均＜8%。2）随机降水有效地扩展了年最大值上限，在差异最大的网格上，随机降水最大值比历史降水提高了36%。3）随机降水较好地保留了空间相关性特征，中国所有格网的逐日莫兰指数和皮尔逊相关系数，最小值也分别＞0.96和0.95。基于经验正交分解的中国日降水随机事件集，可为后续量化灾害风险评估提供良好的降水数据基础。

利用上海市1990—2020年逐日降雨数据，构建了汛期3个时期（梅雨期、盛夏期、秋雨期）3种雨量阈值（最大值、99分位、95分位）下的9种暴雨情景。基于SCS-CN水文模型和Mike21水动力模型进行城市暴雨水淹模拟，构建了基于层次分析法和熵权法组合权重与控制规则的模糊综合评价指标体系，对上海文旅集聚区进行内涝影响评价。结果表明：1）盛夏期为上海暴雨内涝高影响时期，95分位情景下郊区受轻微内涝影响，极大值情景下中心城区内涝影响显著增加；2）控制规则有效地提升了内涝影响评价体系的合理性与适应性，常住人口和流动人口是内涝影响评价的关键因子；上海市文旅集聚区内涝影响呈现显著的时空梯度特征，中高及高影响区域主要集中于中心城区文旅集聚区；3）盛夏期中高及高影响区域面积最大，达3.1 km²（占比8.79%），梅雨期次之，秋雨期影响最小；4）盛夏期街区马路型集聚区的高影响面积占比最大，水岸休闲型和文旅综合型次之，面积占比分别为27.52%、8.30%和6.44%。

文章利用CMIP6气候模式和人口预测数据，预估了3种共享社会经济路径（SSPs）情景下广西西江流域2021—2100年干旱变化以及人口暴露度。研究发现：1）CMIP6多模式耦合平均法在预测气候变量和干旱事件具有较高有效性。未来，西江流域气温和降水在不同情景下均呈上升趋势，气候变化影响愈发显著。2）通过SPEI指数分析，发现西江流域历史与未来干旱化趋势明显增加，不同情景下未来干旱的变化速率、发生时间、频率、强度等特征存在显著差异、变化复杂。低排放情景下干旱有望缓解，而高排放情景下干旱将全面加剧。3）西江流域未来不同程度干旱空间变化差异明显。低排放情景远期干旱基本消失，中等排放情景影响范围和强度均可能加剧，高排放情景则全面恶化，干旱态势严峻。4）人口暴露度与不同排放情景高度相关，低排放情景下人口暴露度显著降低，中、高排放情景下则大幅增加，尤其是远期重旱人口暴露度激增。5）气候变化是影响人口暴露度的主要因素，但人口增长与结构变化亦不容忽视，需制定差异化适应措施，通过积极减排和可持续发展路径降低干旱风险。

气候变化背景下城市洪涝灾害日益频发，城市化加剧了关键基础设施间的耦合依赖，其在极端洪涝事件中将面临更高的服务中断风险。文章构建了从洪涝灾害风险传导到社会影响的综合分析框架，包括洪涝过程模拟、关键基础设施级联建模与社会脆弱性评估。以深圳茅洲河流域为案例，基于网络方法构建基础设施系统网络模型，通过Delft3D模型构建多情景淹没，分析基础设施服务中断对城市居民的影响及服务稳定性，研究发现：1）变电站是洪涝引发级联故障的关键节点，模型模拟的电力中断区域与历史验证数据的吻合率达62%，具有较高可信度；2）考虑级联效应后，消防站和派出所受影响数量分别增加了10和6个，通讯和医疗服务中断对城市居民数量的影响更为显著；3）气候变化背景下，洪水对基础设施系统的扰动显著加剧，整体受影响基础设施数量平均提升38%；4）得益于相对合理的空间布局和设施的抗洪能力，茅洲河流域的电力系统、应急响应（涵盖警务和消防）和避难服务表现出一定稳定性。

台风是中国沿海地区最严重的自然灾害之一，常导致重大经济损失。准确评估和预测台风直接经济损失对于提升防灾减灾能力和优化资源配置至关重要。文章以福建省84个区县为研究对象，基于2009—2021年影响福建省的30场台风灾害数据，结合致灾因子、孕灾环境因子和承灾体暴露度因子，共计20个关键影响因子，采用LightGBM方法构建台风直接经济损失预测模型，对台风风险进行定量评估并通过实际案例探讨模型在台风实际直接经济损失动态预测中的适用性。模型重要性分析表明，日最大风速、河网密度、日最大降水、累计降水、单位面积GDP和城市化率是影响福建省台风直接经济损失的主要因素。文章构建的模型在训练集上Pearson相关系数R达到0.836、可决系数R ²达到0.66，通过4个超强台风案例验证模型性能，预测直接经济损失与实际的损失相关系数在0.6~0.71，表明模型具有较好的应用潜力。以超强台风“莫兰蒂”为例，利用所建模型开展动态预测应用，结果显示模型较好地模拟了台风动态变化过程中直接经济损失的动态分布变化，可为福建省及其他沿海地区的台风灾害损失评估和应急管理提供科学支持。