蔣雯京，程春梅，張艷蓓，趙 紅

(浙江水利水電學院測繪與市政工程學院，浙江 杭州 310018)

洪澇災害是我國發(fā)生最頻繁嚴重的災害之一。地處亞熱帶季風氣候區(qū)的浙江省，雨季長、降水量多，且地處沿海臺風頻繁，地形復雜水資源分布不均勻，洪澇災害頻繁發(fā)生。浙江省擁有八大水系，洪澇災害受災范圍廣，持續(xù)時間長，破壞程度大，成為影響浙江省農業(yè)生產的突出問題。近年來，浙江省政府連續(xù)出臺了“五水共治”和“剿滅劣五類水”等重要的政策方針。為更好地服務于浙江省水環(huán)境管理與治理的決策需求，準確分析評估洪澇災害發(fā)生的可能性區(qū)域范圍，進行洪澇災害風險評估具有十分重要的現實意義。

目前已開展了大量洪澇災害風險相關的研究，如文獻[1]對意大利洪澇災害易發(fā)區(qū)進行了洪澇災害風險評估；文獻[2]提出了基于CMIP5模式的中國地區(qū)未來洪澇災害風險變化預估；文獻[3]提出了基于GIS淹沒模型的流域暴雨洪澇風險區(qū)劃方法；文獻[4]提出了洪澇災害風險分析的基本范式及其應用，如指標體系評價法、水文動力學模擬等；文獻[5]提出了一種洪澇災害時間信息建模方法。在洪澇災害風險評估方面，目前主要有以下3種方法：①模糊綜合評價法[6]，即量化評價對象的模糊指標，通過建立等級模糊子集，然后利用模糊變量原理更好地解決模糊性問題；②空間分析法[7]，即以柵格為研究單元建立數學模型，并對各種復雜自然現象和社會系統(tǒng)進行模擬；③層次分析法(analytic hierarchy process，AHP)，即利用各種影響因素之間的影響程度判斷數值化，科學合理地確定各影響因子所占權重，是一種結合定性和定量的綜合分析方法[8-9]。

當前洪澇災害風險研究主要關注災害發(fā)生的影響因子、災害程度分析、洪澇災害評估的指標體系構建等方面，但很少考慮災害地區(qū)的時空分布情況。遙感技術(RS)具有宏觀、動態(tài)性特點，地理信息系統(tǒng)技術(GIS)具有強大空間分析能力，在洪澇災害監(jiān)測方面效果突出。由于洪澇災害形成的影響因子錯綜復雜，不確定性很大，用單一的方法對其進行評估都是不合理的，因此可以通過GIS空間分析確定指標因子的空間分布，再通過層次分析法來確定因子權重。兩種方法的結合具有邏輯性和系統(tǒng)性，能夠較好地評估洪澇災害影響。

本文基于Maskrey自然災害風險表達式[10]，從危險性和易損性兩方面選擇浙江省洪澇災害的影響因子，運用GIS空間分析技術對各因子進行空間化，結合層次分析法確定各影響因素的權重，進行浙江省洪澇災害風險評估和區(qū)劃，并以浙江省“菲特”洪澇災害對結果進行驗證。該研究可為浙江省洪澇災害預警和防災減災決策提供方法依據。

1 數據與方法

1.1 數據來源

浙江省DEM數據來源于地理空間數據云(http:∥www.gscloud.cn/)；中國人口密度數據與中國土地利用現狀遙感監(jiān)測數據來源于中科院科學數據中心(http:∥www.resdc.cn)；降雨量數據來源于浙江省各地市年鑒；氣象局數據來源于《浙江省氣象局名錄2016最新版》。

1.2 評價指標

使用Maskrey提出的自然災害風險表達式[10]：風險性(risk)=危險性(hazard)+易損性(vulnerability)。其中風險表示該地區(qū)災害可能發(fā)生的結果，危險性代表自災害產生的條件，本文選取降雨量、綜合地形和河網密度3個因素；易損性表示承受災害的能力，本文選取人口密度和耕地百分比兩個因素。建立的洪澇災害風險評估決策模型見表1。

表1 洪澇災害風險評估決策層次結構

1.3 指標權重

本文將AHP法應用于浙江省洪澇災害風險評估模型中，利用該方法將決策者的經驗判斷定性定量化，最終確定各個影響因子所占權重的參數。具體步驟如下：

(1) 建立層次結構模型，分別確定目標層、準則層、對象層。

(2) 構造判斷矩陣，對層次結構中同一層的影響因子分別進行兩兩比較，可以得到一個個判斷矩陣。其中判斷矩陣對的標度方法參照表2。

表2 判斷矩陣元素aij的標度方法

(3) 求取權重向量，對于該二階矩陣的特征向量，采用方根法求次方根，二階向量即參數相乘開二次方根，然后歸一化得到特征值Wi，從而得到相似特征向量。對于三階矩陣的特征向量，參數相乘開三次方根，然后歸一化得到特征值。

(1)

(4) 計算矩陣中的最大特征根λmax，其計算公式如下

(2)

式中，aij為判斷矩陣中的元素；Wj為特征值；n為特征向量的維數。

(5) 作一致性檢驗。計算矩陣一致性CR，見公式(3)，其中RI表示隨機一致性指數，其取值見表3。當滿足CR>0.1時，該層次模型成立；當不滿足CR<0.1時，則需修改判斷矩陣。

(3)

根據以上5個步驟，以及本文實際情況構造出的判斷矩陣，計算的權重向量WA、WB1、WB2、特征根。一致性檢驗結果見表4—表6。

表4 準則層對目標層判斷矩陣

表5 危險性指標判斷矩陣

表6 易損性因素分析判斷矩陣

(6) 計算合成權重，由表4—表6可得

決策層次權重向量為

因此，本文的評價指標權重為：危險性影響因子B1=0.539C1+0.297C2+0.163C3;易損性影響因子B2=0.333C4+0.667C5;綜合影響評估A=0.360C1+0.198C2+0.109C3+0.111C4+0.222C5。

2 指標因子空間化

使用ArcGIS10.0軟件進行指標因子的空間化，即對離散點指標數據進行空間插值，再進行重分類和歸一化。其中DEM數據與降雨量數據的重采樣選擇雙線性內插法，人口密度和耕地百分比的重采樣方法選擇最鄰近法內插。各影響因子指標最終均處理為0～10的無量綱數值，以表示各因子的影響程度。

2.1 危險性指標

2.1.1 降雨量

結合洪澇的歷史資料相關研究得出結論，一般情況下，3天降雨量大于200 mm時，基本都會引發(fā)洪澇災害，而小于等于30 mm時引發(fā)洪澇災害的可能性小[11]。采用克里金插值得出不同降雨量的影響程度如下

(4)

式中，x為降雨量數據；f(x)為相應的影響程度。

對插值后的降雨量影響程度進行重分類，將影響度結果按照降雨量的幾個等級(≤30、30～50、50～100、100～150、150～200、≥200)重分類為5個程度。

2.1.2 綜合地形因子

基于浙江DEM數據，根據浙江省實際地形，通過領域統(tǒng)計中的塊統(tǒng)計和柵格代數計算，把高程和標準差(坡度)均分為4個等級，見表7。

表7 地形因子影響度分類標準

其中，將綜合地形因子按照影響度重分類為1～9個程度，計算公式為綜合地形因子=坡度+高程-9。

2.1.3 河網密度

以7000為閾值進行水文分析、提取水系，繪制1000 m×1000 m格網，水系相交，統(tǒng)計單位格網水系長度并計算河網密度[12]。根據不同的河流級別(0.000 4以上、0.000 3～0.000 4、0.000 2～0.000 3、0.000 1～0.000 2、0.000 1以下)設定不同的影響程度分別為8、6、4、2、0，將河流密度因子影響度重分類為5個程度。

2.2 易損性指標

2.2.1 人口密度

基于中國人口密度數據，利用ArcGIS進行裁剪和最鄰近法重分類，將人口密度因子影響度重分類為1～9個程度。

2.2.2 耕地百分比

根據LUCC分類體系，編號11開頭的為水田，12開頭的為旱地，將旱地與水田的合并區(qū)域作為耕地區(qū)域?；谥袊恋乩矛F狀數據，利用篩選功能對GRIDCODE字段進行篩選，得到耕地類型，進行裁剪和矢量化，提取耕地區(qū)域。生成1500 m×1500 m的格網，并作相交處理，制作耕地百分比，最后將耕地百分比影響度重分類為1～9個程度。

洪澇災害風險評估因子的柵格數據的分級對洪澇災害風險評估的結果起到關鍵作用。運用ArcGIS操作平臺，統(tǒng)一投影方式與坐標系統(tǒng)，針對每個因子的相應特點選取不同的分級標準對降雨量、綜合地形等5個評估因子進行空間化處理，得到浙江省洪澇災害風險評估的5個因子影響圖(如圖1所示)。

3 結果與討論

3.1 危險性分析

降雨量是衡量洪澇災害非常重要的一個影響因子。浙江梅雨季節(jié)為每年的6—7月，部分地區(qū)5—7月的雨量接近同一地區(qū)一年乃至一年半的雨量，從而導致洪水泛濫成災。圖1(a)的降雨量空間化結果顯示，浙江省自西向東降雨量因子影響程度逐漸增大，因此，浙江東部沿海地區(qū)容易受到洪澇災害的影響。

地形和地形坡度變化與洪澇災害影響成反比，而地形標準差反映的就是地形的坡度變化，因此也與洪澇災害成反比。地形越低的地區(qū)越容易受災，越靠近海岸的地區(qū)越容易受災，因此浙江省東部沿海地區(qū)與中部部分地勢較低的地區(qū)容易受到洪澇災害的影響(如圖1(b)所示)。

離河道較近地區(qū)洪澇災害危險程度較高。在不同級別的河流附近，洪澇災害的影響力不同，河流級別越高的地方，受到的影響范圍和危險度越大。而在同一級別河流附近的地區(qū)，因其所在的地形差異，影響度也會有所不同。如圖1(c)所示，水系遍布整個浙江，洪澇災害影響也根據水系分布變化，離河道近的地區(qū)容易受到洪澇災害的影響。

浙江省危險性影響因子公式為B1=0.539C1+0.297C2+0.163C3，進行柵格代數計算后得到浙江省洪澇災害危險性分析圖(如圖2所示)。由圖2可知，洪澇災害風險度與地形成反比。離河道越近洪澇災害風險越高。東西方向顏色差別明顯，說明降水量對洪澇危險性的影響較大。浙江西部內陸地區(qū)比東部沿海地區(qū)危險性小。

3.2 易損性分析

社會經濟易損性與人口密度有關，受災地區(qū)的人口密度越大，人員傷亡越嚴重，經濟損失越大。如圖1(d)所示，浙江省人口密度較大的地方主要集中在北部的杭州地區(qū)與中部的衢州地區(qū)及東部的沿海地區(qū)等地，這些地區(qū)的洪澇災害易損性較大。

耕地面積百分比越大的區(qū)域，易損性越高，洪澇災害風險也越大。如圖1(e)所示，浙江省耕地百分比較大的地方主要集中在北部與中部的衢州地區(qū)及東部的溫州地區(qū)等地，這些地區(qū)的洪澇災害易損性較大。

浙江省易損性影響因子公式為B2=0.333C4+0.667C5，進行柵格代數計算后得到浙江省洪澇災害易損性分析圖(如圖3所示)。由圖3可知，浙北地區(qū)、浙東的寧波紹興地區(qū)和浙東南的溫州等地易損性較為分明。這3段地區(qū)是浙江省的經濟和人口的重心，洪澇災害發(fā)生時損失大。

3.3 浙江省洪澇災害風險分布

浙江省洪澇災害綜合風險評估公式為A=0.360C1+0.198C2+0.109C3+0.111C4+0.222C5，通過代數計算后得到浙江省洪澇災害綜合風險評估圖(如圖4所示)，將柵格數據的分級深化，得到浙江省洪澇災害綜合風險程度圖(如圖5所示)。由圖4、圖5可知，從行政區(qū)劃上看，浙江省嘉興市、杭州市、紹興市、寧波市、溫州市等地發(fā)生洪澇災害的風險高，余姚片區(qū)受災風險很高。該分析結果與浙江省“菲特”臺風期間實際受災情況基本相符。

從浙江省洪澇災害風險評估結果來看，浙江省發(fā)生洪澇災害的綜合風險較高。浙江省的地形自西南向東北呈階梯狀傾斜，西南部為高山丘陵，東北部為平原，地勢平坦，水網密集，當遇到強降雨時，易造成洪澇災害。中等以上洪澇災害風險區(qū)集中于東北部沖積平原。其中高風險區(qū)域主要分布在浙北平原和浙東南平原的沿海地帶。較高風險區(qū)域主要分布在浙江東部地區(qū)、浙江南部的中間地區(qū)、金衢盆地中部地區(qū)和浙江北部地區(qū)。中等風險區(qū)在浙江南部平原西部地區(qū)、浙江北部平原和浙江西部地區(qū)。低風險區(qū)主要分布在浙江內陸地區(qū)和高山丘陵區(qū)域為主的其他地區(qū)。此外，三大平原區(qū)是浙江省經濟和人口的重要區(qū)域，易損性較為明顯，因此這三大區(qū)域是浙江省洪澇災害風險較大的地方。

從浙江省降雨量因子分析圖和洪澇災害風險等級分布圖分析可得，浙江省東部沿海地區(qū)的洪澇災害風險分布特征與該區(qū)域相應的降水分布規(guī)律基本保持一致，說明降雨量是該地區(qū)洪澇災害形成的主要致災因子。因此，浙江省受梅雨季節(jié)影響嚴重的地區(qū)也容易發(fā)生洪澇災害，如浙中金衢盆地地區(qū)等。從浙江省綜合地形因子影響圖、河網密度因子影響圖與洪澇災害風險等級分布圖比較可知，地形高程值及其相對變化越小、河網越密集的地區(qū)，承載體的危險性較為明顯，越易發(fā)生洪澇災害，災害風險等級越高。浙江省東部沿海和中部地勢低平和水網密集處的洪澇災害風險較大。浙江省洪澇災害低風險區(qū)主要集中以浙江內陸地區(qū)和高山丘陵為主的其他地區(qū)[13]。

由于災害發(fā)生的不可避免性，因此可通過分析災害風險的時空分布及其影響因素，采取相應的減災防災措施，以減少災害的損失。如東部沿海地區(qū)應加強洪水預報和洪災預警技術建設，提高應急管理能力，加強居民防災意識。浙中金衢盆地地區(qū)需涵養(yǎng)水源，重視堤防、水庫、蓄滯洪區(qū)的規(guī)劃建設，而浙江沿海平原地區(qū)和水網密集地區(qū)可增強流域管理力度，修建防災減災工程，以求能夠減輕洪澇災害引起的社會損失。

3.4 討 論

本文的分析方法與已有浙江省的洪澇災害研究有很大不同：文獻[14]根據1949—1998年的洪澇成災面積資料及1961—1999年的36個站點的分季降水資料，對浙江省洪澇災害的成災面積、成災率、時間分布、空間分布、成因進行了統(tǒng)計分析，單純考慮了成災率、洪澇的空間分布和成因，而沒有將影響因素空間化。文獻[15]從危險性分析、脆弱性分析、災害損失風險分析3方面系統(tǒng)地介紹了如何利用GIS軟件的空間分析功能對洪澇災害風險進行評價分析，其所考慮的是風險評價偏區(qū)域化，且沒有全面考慮影響洪澇災害的自然和社會經濟因素。文獻[13]從洪澇災害的危險性、暴露性、脆弱性及防災減災能力4方面對浙江省洪澇災害進行了風險評估，但對因子空間化時分級標準采用了統(tǒng)一的模擬綜合評價方法(FCA)，級別歸納不夠細致，不能很好地反映各區(qū)塊的因素影響程度高低。本文相較于已有浙江省的洪澇災害研究，將浙江省洪澇災害各影響因子和綜合風險空間化，且針對每個因子的相應特點選取了不同的分級標準，可以加強各因子影響程度的精確度。

基于前面的分析結果，使用SuperMap iObjects平臺，開發(fā)了洪澇災害風險評估模型。首先是主窗口框架設計，包括5個影響因子求算、系統(tǒng)說明、幫助文檔等；再利用SuperMap iObject8c的控件及資源，調用iObject內的方法，各個窗口獨立設計運行，再將各個窗口進行鏈接，并進行調試；然后進行程序優(yōu)化，包括界面的風格設置、冗余代碼的刪除、數據的精簡及代碼的注釋等；最后將所有界面進行集成并將項目輸出為安裝文件，測試程序的穩(wěn)定性與可行性。系統(tǒng)的主要界面如圖6所示。

4 結 語

本文構建了浙江省洪澇災害風險評價的指標體系，使用GIS/AHP集成的方法得到了浙江省洪澇災害的危險性和易損性評價圖，并利用GIS疊加分析做出了浙江省洪澇災害風險分布圖。本文得出的浙江省發(fā)生洪澇災害的綜合風險區(qū)劃圖可以為浙江省洪水管理和五水共治提供決策依據。

本文綜合利用GIS和AHP方法進行洪澇災害評估，可以較好地展示洪澇風險的空間化結果；同時基于SuperMap iObjects開發(fā)了洪澇災害評估系統(tǒng)。后續(xù)研究將進一步深化洪澇災害的分析內容和拓展系統(tǒng)的應用范圍。