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      南鄭縣暴雨災(zāi)害風(fēng)險區(qū)劃研究

      2018-06-20 07:46:10田光文
      陜西氣象 2018年3期
      關(guān)鍵詞:易損性區(qū)劃降雨量

      田光文

      (南鄭縣氣象局,陜西漢中 723000)

      暴雨災(zāi)害風(fēng)險區(qū)劃既可以為地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展規(guī)劃、農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化和土地資源綜合利用提供參考,也是政府部門制定防災(zāi)減災(zāi)規(guī)劃的依據(jù)。南鄭縣暴雨災(zāi)害頻發(fā),查閱1986—2016年民政部門的災(zāi)情統(tǒng)計資料,南鄭縣全縣境內(nèi)平均每年出現(xiàn)暴雨4次,幾乎每次暴雨過程都有鄉(xiāng)鎮(zhèn)發(fā)生泥石流、滑坡等次生災(zāi)害;從經(jīng)濟損失上來看,相比于其他氣象災(zāi)害,暴雨造成的災(zāi)害最為嚴重,直接經(jīng)濟損失動輒上億,甚至經(jīng)常發(fā)生人員傷亡。近幾年南鄭縣暴雨災(zāi)害越來越多。對于不同的區(qū)域,往往一次暴雨過程的降雨量不盡相同,有時相去甚遠,造成的災(zāi)害也不相同。因此在防災(zāi)減災(zāi)工作中迫切需要對暴雨災(zāi)害風(fēng)險進行精細區(qū)劃。

      地理信息系統(tǒng)(Geographic Information System,簡稱GIS)作為獲取、存儲、分析和管理地理空間數(shù)據(jù)的重要工具和技術(shù),被廣泛應(yīng)用于各種規(guī)劃設(shè)計和區(qū)劃計算[1-5]。暴雨災(zāi)害評價是一個復(fù)雜的地學(xué)多源信息綜合分析過程,運用GIS技術(shù)可以較真實地再現(xiàn)空間地質(zhì)實體,這也是GIS技術(shù)優(yōu)于其它同類技術(shù)之處[6-7]。

      1 資料與方法

      1.1 資料選取

      資料分為三部分:降雨資料包括南鄭國家一般氣象站1971—2016年的降雨資料和南鄭縣轄區(qū)內(nèi)28個區(qū)域自動站2012—2016年降雨資料;GIS資料采用南鄭縣1∶25萬DEM高程數(shù)據(jù)和區(qū)域站、國家站的站點經(jīng)緯度數(shù)據(jù);社會經(jīng)濟資料采用2016年南鄭縣以鎮(zhèn)為單位的土地面積、GDP、總?cè)丝谝约案孛娣e等數(shù)據(jù)。

      1.2 方法

      基于氣象災(zāi)害風(fēng)險形成機制[8]及暴雨災(zāi)害風(fēng)險理論,由降雨資料得到暴雨致災(zāi)因子分布,由GIS資料得到孕災(zāi)環(huán)境敏感性因子分布,由社會經(jīng)濟資料得到承載體易損性因子分布,給這3個因子賦以不同權(quán)重,使用Arcgis對3個因子進行加權(quán)計算,繪制出暴雨災(zāi)害風(fēng)險區(qū)劃圖。

      2 結(jié)果分析

      2.1 致災(zāi)因子危險性

      暴雨災(zāi)害的強度和頻次往往可以體現(xiàn)暴雨致災(zāi)的程度,因此,致災(zāi)因子危險性可用暴雨災(zāi)害的強度和發(fā)生頻次來表征。

      2.1.1 臨界致災(zāi)雨量的確定 氣象上對于暴雨的定義為:24 h降雨量≥50 mm。研究中涉及降雨序列的時間較長,因此暴雨過程定義為:一次降雨過程至少持續(xù)一日以上,且至少有一日降雨量≥50 mm,則認為該次降雨過程為一次暴雨過程;出現(xiàn)無降雨日或微量降雨日,則認為本次暴雨過程結(jié)束。該次過程的降雨量即為暴雨過程降雨量。

      由于國家一般氣象站的完整降雨序列較長,首先利用該站降雨資料確定不同暴雨等級的臨界雨量。對南鄭國家一般氣象站1971—2016年的暴雨過程進行統(tǒng)計,剔除不合理數(shù)據(jù)。由于南鄭暴雨過程最多持續(xù)5 d,持續(xù)6 d及以上的過程幾乎沒有,故分級時只考慮統(tǒng)計1~5 d的暴雨過程降雨量。分別統(tǒng)計過程持續(xù)日數(shù)為1、2、3、4、5 d(含5 d以上)的暴雨過程降雨量,根據(jù)暴雨過程持續(xù)日數(shù),建立5個時間長度的暴雨過程序列。

      暴雨分級使用百分位法。首先,分別查找出每個序列的4個百分位數(shù)(第50百分位數(shù)、第80百分位數(shù)、第90百分位數(shù)、第95百分位數(shù))對應(yīng)的降雨量和每個序列的最小降雨量,將其確定為臨界致災(zāi)雨量;其次,將最小降雨量至第50百分位數(shù)對應(yīng)的降雨量定為1級暴雨,第50百分位數(shù)對應(yīng)的降雨量至第80百分位數(shù)對應(yīng)的降雨量定為2級暴雨,依次類推確定其他3個暴雨等級,并得出南鄭縣各等級暴雨的臨界雨量(表1)。

      表1 南鄭縣各等級暴雨的臨界雨量 mm

      其次,利用全部降雨資料確定暴雨發(fā)生頻次。根據(jù)表1確定的臨界雨量,利用2012—2016年28個區(qū)域自動站降雨資料和1971—2016年南鄭國家一般站的降雨資料,分別統(tǒng)計各站點不同等級暴雨的發(fā)生頻次,得到南鄭縣各站點不同等級暴雨發(fā)生頻次表(表2)。近似認為2012—2016年各區(qū)域站年平均暴雨頻次反映的是各區(qū)域站點的歷史年平均暴雨頻次。

      2.1.2 暴雨致災(zāi)因子權(quán)重的確定 暴雨強度與洪澇的形成是正相關(guān)的關(guān)系,根據(jù)這個關(guān)系,確定暴雨致災(zāi)因子的權(quán)重[8]。1~5級暴雨的權(quán)重分別考慮為1/15、2/15、3/15、4/15、5/15。

      表2 南鄭縣各站點不同等級暴雨發(fā)生頻次 次/a

      2.1.3 暴雨致災(zāi)因子危險性區(qū)劃 根據(jù)表2,通過插值分別繪制出1至5級暴雨頻次分布圖,使用ArcGIS對各級暴雨頻次分布圖加權(quán)求和,得到暴雨致災(zāi)因子危險性分布圖。利用自然斷點分級法進行分級,得到暴雨致災(zāi)因子危險性區(qū)劃圖(圖略)。

      2.2 孕災(zāi)環(huán)境敏感性

      孕災(zāi)環(huán)境是影響暴雨分布的重要指標之一。因南鄭縣境內(nèi)地形較為復(fù)雜(分為三種地形),同時水系并不發(fā)達,因此近似認為孕災(zāi)環(huán)境敏感性只受到地形影響,根據(jù)地形的高程差和高程標準差的組合賦值來對其進行研究。使用1∶25萬DEM高程數(shù)據(jù),以每個像元為單位,用ArcGIS對每個像元進行鄰域分析,計算高程差及高程標準差。因陡坡和低洼地帶容易導(dǎo)致暴雨洪澇災(zāi)害而引發(fā)泥石流等災(zāi)害,因此根據(jù)高程差和高程標準差的組合(表3),對每個像元賦值,得到孕災(zāi)環(huán)境敏感性分布圖。利用自然斷點分級法進行分級,得到孕災(zāi)環(huán)境敏感性區(qū)劃圖(圖略)。

      表3 南鄭縣地形高程和高程標準差(σ)組合賦值

      2.3 承災(zāi)體易損性

      暴雨災(zāi)害造成的危害往往與承受氣象災(zāi)害的載體(即承災(zāi)體)也有密切關(guān)系,因此,利用各鎮(zhèn)(辦)的社會經(jīng)濟情況(經(jīng)濟、人口、耕地的分布等)來分析承災(zāi)體易損性。

      2.3.1 承災(zāi)體易損性權(quán)重確定 社會資料中每個因子在不同地區(qū)受暴雨災(zāi)害的影響程度不同。根據(jù)南鄭縣2016年年鑒,南鄭縣大部分區(qū)域為山區(qū)丘陵,總?cè)丝?6萬人,而農(nóng)耕人口達到了31萬人,因此暴雨災(zāi)害的主要承災(zāi)體是耕地和人口。故將耕地比重因子的權(quán)重確定為0.6,地均人口因子權(quán)重確定為0.3,地均GDP因子權(quán)重確定為0.1。

      2.3.2 承災(zāi)體易損性區(qū)劃 類似于暴雨致災(zāi)因子危險性的處理方法。通過插值分別繪制耕地比重、地均人口、地均GDP的分布圖,使用ArcGIS對三者進行加權(quán)求和,得到承災(zāi)體易損性的分布圖。利用自然斷點分級法進行分級,得到承災(zāi)體易損性區(qū)劃圖(圖略)。

      2.4 暴雨災(zāi)害風(fēng)險區(qū)劃

      暴雨災(zāi)害風(fēng)險受孕災(zāi)環(huán)境敏感性、致災(zāi)因子危險性和承載體易損性3個因子共同影響,因此,要得到暴雨災(zāi)害風(fēng)險區(qū)劃圖,需要同時考慮這3個因子的影響。

      首先,需要確定3個因子的權(quán)重。由于各風(fēng)險評價因子所起的作用不同,權(quán)重的大小依據(jù)各因子對氣象災(zāi)害的影響程度而定,綜合考慮南鄭常年降雨豐沛,地形復(fù)雜等實際情況,確定敏感性因子占0.3,危險性因子占0.5,易損性因子占0.2。

      其次,根據(jù)下面的加權(quán)計算公式求算氣象災(zāi)害風(fēng)險指數(shù)[8]

      I=VhWh+VeWe+VsWs,

      (1)

      式中,I為暴雨災(zāi)害風(fēng)險指數(shù),用于表示風(fēng)險程度,其值越大,表示暴雨災(zāi)害風(fēng)險程度越大;Ve、Vh、Vs分別表示風(fēng)險評價模型中的暴雨致災(zāi)因子的危險性、孕災(zāi)環(huán)境的敏感性和承災(zāi)體的易損性等評價因子;We、Wh、Ws是各評價因子的權(quán)重。

      根據(jù)公式1計算得到暴雨災(zāi)害風(fēng)險分布圖,同樣利用自然斷點分級法進行分級,得到南鄭縣暴雨災(zāi)害風(fēng)險區(qū)劃圖(圖1)。

      圖1 南鄭縣暴雨災(zāi)害風(fēng)險區(qū)劃

      2.5 區(qū)劃評述

      從南鄭縣暴雨災(zāi)害風(fēng)險區(qū)劃圖可見,南部、東南部主要為次高風(fēng)險區(qū)和高風(fēng)險區(qū),中部主要為中等風(fēng)險區(qū),北部主要為低風(fēng)險區(qū)和次低風(fēng)險區(qū)。

      2.5.1 高風(fēng)險區(qū)和次高風(fēng)險區(qū) 該區(qū)域暴雨災(zāi)害風(fēng)險指數(shù)在59~295之間,地處米倉山沿線及南鄭縣南部,主要分布在福成鎮(zhèn)、碑壩鎮(zhèn)、黎坪鎮(zhèn)、黃官鎮(zhèn)南部、小南海鎮(zhèn)南部和法鎮(zhèn)南部。這一區(qū)域暴雨出現(xiàn)頻次最高,降雨強度最大,年均暴雨頻次在4.5~4.9次之間。區(qū)域自動站資料顯示,該區(qū)域最大暴雨過程降雨量超過500 mm,但由于該區(qū)域以山區(qū)為主,人口稀少,因此,暴雨造成的災(zāi)害并不是非常嚴重。

      2.5.2 中等風(fēng)險區(qū) 該區(qū)域暴雨災(zāi)害風(fēng)險指數(shù)在6~59之間,處于南鄭縣中部低山丘陵區(qū),主要分布在牟家壩鎮(zhèn)、湘水鎮(zhèn)、圣水鎮(zhèn)、高臺鎮(zhèn),小南海鎮(zhèn)北部、黃官鎮(zhèn)北部。這一區(qū)域暴雨頻次較高,降雨強度較強,年均暴雨頻次在3.7~4.0次之間,區(qū)域自動站資料顯示,該區(qū)域最大暴雨過程雨量超過250 mm,該區(qū)暴雨強度雖然不是最高,但由于平原地區(qū)較多,暴雨對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的影響較大,造成的災(zāi)害較為嚴重。

      2.5.3 次低風(fēng)險區(qū)和低風(fēng)險區(qū) 該區(qū)域暴雨災(zāi)害風(fēng)險指數(shù)較小,處于南鄭縣北部平原區(qū),主要分布在梁山鎮(zhèn)、協(xié)稅鎮(zhèn)、大河坎鎮(zhèn)、濂水鎮(zhèn)、青樹鎮(zhèn)、新集鎮(zhèn)等北部鄉(xiāng)鎮(zhèn)。這一區(qū)域暴雨頻次較低,降雨強度相對較小,年均暴雨頻次3.4~3.7次之間。該區(qū)域自動站資料顯示,該區(qū)域最大暴雨降雨過程超過200 mm。該區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展較好,有較健全的防災(zāi)減災(zāi)體系,但由于人口密集,有部分工業(yè)產(chǎn)業(yè),因此暴雨仍會產(chǎn)生一定的災(zāi)害影響。

      3 區(qū)劃結(jié)果驗證

      將1986—2016年民政部門的災(zāi)情統(tǒng)計資料與暴雨災(zāi)害風(fēng)險區(qū)劃結(jié)果對比分析,南鄭縣暴雨風(fēng)險區(qū)劃圖基本反映了南鄭縣暴雨災(zāi)害的分布特征,區(qū)劃結(jié)果與暴雨災(zāi)害較為吻合,使用GIS技術(shù)所做的暴雨災(zāi)害風(fēng)險區(qū)劃充分體現(xiàn)了精細化的特點。

      參考文獻:

      [1] 張洪玲,寧麗華,劉赫男,等.黑龍江省暴雨洪澇災(zāi)害風(fēng)險區(qū)劃[J].中國農(nóng)業(yè)氣象,2012,33(4):623-629.

      [2] 王慧,毛偉嶧,李元鵬,等.新疆易災(zāi)暴雨的風(fēng)險區(qū)劃[J].冰川凍土,2011,33(6):1407-1413.

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      [4] 郭永芳,查良松.安徽省洪澇災(zāi)害風(fēng)險區(qū)劃及成災(zāi)面積變化趨勢分析[J].中國農(nóng)業(yè)氣象,2010,31(1):130-136.

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