王小亞,馬 諾,李海花*,毛子卿,張云惠
(1.伊吾縣氣象局,新疆 伊吾 839300;2.新疆氣象臺,新疆 烏魯木齊 830002;3.喀什地區(qū)氣象局,新疆 喀什 844000)
暴雨洪澇災(zāi)害每年汛期均有發(fā)生,是我國最主要的氣象災(zāi)害之一[1-2]。暴雨災(zāi)害風(fēng)險評估始于20世紀(jì)30年代,由美國田納西河流域管理局提出洪水災(zāi)害評價理論方法[3]。王艷君等[4]利用1984—2012年中國暴雨洪澇災(zāi)害和社會經(jīng)濟數(shù)據(jù),分析了災(zāi)害暴露度范圍,暴露度總體呈顯著增加趨勢,高暴露區(qū)域主要在沿海省(市);災(zāi)害脆弱性高值區(qū)主要分布在長江中游沿岸。謝五三等[5]利用氣象、水文、地理信息、社會經(jīng)濟統(tǒng)計及歷史災(zāi)情數(shù)據(jù),運用TOPMODEL水文模型進行洪水淹沒模擬得到不同重現(xiàn)期下洪水淹沒圖,再疊加不同承載體信息,得出不同的風(fēng)險區(qū)劃圖。研究人員[6-13]基于風(fēng)險評估原理,從致災(zāi)因子危險性、孕災(zāi)環(huán)境敏感性、承災(zāi)體易損性和防災(zāi)減災(zāi)能力等方面,利用氣象資料、自然地理和社會經(jīng)濟等數(shù)據(jù),采用加權(quán)綜合評價法和層次分析法,得出本區(qū)域暴雨災(zāi)害綜合風(fēng)險區(qū)劃圖,對防災(zāi)減災(zāi)起到了一定的指導(dǎo)作用。
新疆雖然是干旱半干旱區(qū),近36 a有18 a暴雨洪澇災(zāi)害的直接經(jīng)濟損失居所有氣象災(zāi)害損失的第一位[14],具有暴雨洪澇種類多、直接經(jīng)濟損失明顯上升的規(guī)律[15-18]。而南疆地區(qū)由于干旱少雨且暴雨次數(shù)雖不多,但一次強降水往往能沖壞公路、鐵路、橋梁、阻斷交通、淹沒農(nóng)田,造成巨大損失。南疆洪水多以暴雨洪澇為主,隨著氣候變化和區(qū)域氣候變暖增濕,洪災(zāi)發(fā)生的不確定性和突發(fā)性也有所增加[19-20]。降水量可作為新疆易災(zāi)暴雨的風(fēng)險區(qū)劃指標(biāo)[21];暴雨洪澇災(zāi)害損失與年降水量、GDP指標(biāo)均有顯著正相關(guān)[22];1961—2019年新疆暴雨山洪災(zāi)害強度呈上升趨勢,年災(zāi)損指數(shù)也呈線性增長趨勢[23]。魏艷英等[24]利用降水?dāng)?shù)據(jù)和災(zāi)情資料等對南疆暴雨洪澇災(zāi)害進行分析,得出暴雨日數(shù)大值區(qū)主要在克州及山區(qū);喀什地區(qū)暴雨洪澇災(zāi)情發(fā)生頻次最多;阿克蘇地區(qū)受災(zāi)人口、農(nóng)作物受災(zāi)面積、直接經(jīng)濟損失均最多。上述研究從不同角度對新疆暴雨災(zāi)害進行分析,為新疆暴雨洪澇災(zāi)害分析評估提供了參考,但從致災(zāi)因子和孕災(zāi)環(huán)境方面對南疆暴雨洪澇災(zāi)害風(fēng)險區(qū)劃分析較少。為此,本文充分利用2010—2020年南疆氣象觀測站逐小時降水、南疆各縣(市)暴雨洪澇災(zāi)情數(shù)據(jù),結(jié)合孕災(zāi)環(huán)境,基于GIS技術(shù)對南疆暴雨洪澇災(zāi)害風(fēng)險進行研究,以期提升對南疆暴雨洪澇災(zāi)害的客觀認(rèn)識及危險性評價水平,為合理制定防災(zāi)減災(zāi)措施以及防洪避險規(guī)劃提供科學(xué)參考和決策依據(jù)。
南疆由巴音郭楞蒙古自治州(以下簡稱“巴州”)、阿克蘇地區(qū)、喀什地區(qū)、克孜勒蘇柯爾克孜自治州(以下簡稱“克州”)、和田地區(qū)5個行政區(qū)組成(圖1)??偯娣e為106.34×106hm2,約占新疆總面積的64%。南疆是典型的大陸性干旱氣候,塔里木盆地及周邊平原區(qū)是暖溫帶大陸性干旱氣候和綠洲氣候,山間盆地呈溫帶、中溫帶大陸性氣候,而周邊的高山區(qū)因氣候干燥寒冷,與盆地氣候相反。天山的高山帶是半干旱半濕潤高寒山地氣候,帕米爾高原、昆侖山、阿爾金山的高山帶是干旱半干旱高寒山地氣候。南疆各地降水差異大,總的分布特點為北部多,南部少,山區(qū)多,平原少,盆地沙漠區(qū)更少,山區(qū)迎風(fēng)坡多,背風(fēng)坡少。
圖1 南疆5地(州)分布
利用2010—2020年南疆5地(州)44個國家站和623個區(qū)域站降水資料;暴雨洪澇災(zāi)害來自中國氣象局災(zāi)情直報系統(tǒng)中的災(zāi)情數(shù)據(jù),考慮到數(shù)據(jù)的連續(xù)性和完整性,對收集到的災(zāi)情數(shù)據(jù)進行逐條整理和核對,剔除有誤的數(shù)據(jù),有終報的以終報為準(zhǔn),無終報數(shù)據(jù)以初報或續(xù)報為主(1條災(zāi)情統(tǒng)計1次)。
(1)相關(guān)分析方法是Pearson相關(guān),軟件是SPSS。
Pearson計算公式為:
式中,xi為變量x的第i個值,yi為變量y的第i個值為變量x的樣本均值,為變量y的樣本均值,n 為樣本容量。在給定顯著性水平下,對計算出的相關(guān)系數(shù)根據(jù)相關(guān)系數(shù)檢驗表進行顯著性檢驗[22]。
(2)歸一化處理方法。
式中,Di是歸一化數(shù)值,Xi是樣本數(shù)據(jù),Xmin和Xmax分別是樣本數(shù)據(jù)中的最小值和最大值。
(3)百分位數(shù)法,又稱為百分位數(shù),是數(shù)據(jù)統(tǒng)計中一種常用方法。把一組統(tǒng)計數(shù)據(jù)按其數(shù)值從小到大順序排列,并按數(shù)據(jù)個數(shù)100等分。在第P個分界點(稱為百分位點)上的數(shù)值,稱為第P個百分位數(shù)(P=1,2,…,99)。在第P個分界點到第P+1個分界點之間的數(shù)據(jù),稱為處于第P個百分位數(shù)。百分位數(shù)計算公式如下:
式中,Pm為第m個百分位數(shù),N為總頻次,L為Pm所在組的下限,U為Pm所在組的上限,f為Pm所在組的次數(shù),F(xiàn)h為小于L的累積次數(shù),F(xiàn)n為大于U的累積次數(shù),i為組距。
(4)自然斷點法,是一種地圖分級算法[25]。
暴雨洪澇災(zāi)害風(fēng)險是致災(zāi)因子易發(fā)性(主要指氣象因子)、孕災(zāi)環(huán)境敏感性(包括地形、水系、下墊面類型等方面)、承災(zāi)體易損性(人口密度和經(jīng)濟價值總量等方面)和防災(zāi)抗災(zāi)能力(資金投入的多少及交通的發(fā)達程度等方面)綜合作用的結(jié)果,其中致災(zāi)因子易發(fā)性和孕災(zāi)環(huán)境敏感性為自然屬性,共同構(gòu)成暴雨洪澇災(zāi)害的危險性,他們決定了暴雨洪澇災(zāi)害發(fā)生的可能性和自然災(zāi)害發(fā)生的嚴(yán)重程度[26]。
2.3.1 致災(zāi)因子識別
選擇表達單站暴雨過程強度的指標(biāo)組成致災(zāi)因子庫,包括1 h最大降水量R1h、3 h最大降水量R3h、6 h最大降水量R6h、12 h最大降水量R12h、24 h最大降水量R24h、暴雨持續(xù)天數(shù)Iday。
由于暴雨洪澇災(zāi)害事件的災(zāi)情要素較多,利用數(shù)據(jù)相對完整的受災(zāi)人口、直接經(jīng)濟損失、農(nóng)作物受災(zāi)面積3項災(zāi)損指標(biāo)(一共有122個樣本,每個樣本均有受災(zāi)人口、直接損失、農(nóng)作物受災(zāi)面積和對應(yīng)逐1、3、6、12、24 h降水?dāng)?shù)據(jù)),使用Pearson相關(guān)系數(shù)計算方法,分別計算歸一化處理的災(zāi)損指標(biāo)與歸一化處理后的暴雨過程各個特征量的相關(guān)系數(shù),選取通過顯著性檢驗(α=0.05)的因子作為暴雨評估指標(biāo)。通過災(zāi)損指標(biāo)和致災(zāi)因子庫中各因子的關(guān)系分析,確定致災(zāi)因子(表1)。
表1 災(zāi)損指標(biāo)與暴雨評估指標(biāo)相關(guān)系數(shù)
由表1可知,暴雨評估指標(biāo)R6h、R12h、R24h均與各災(zāi)損指標(biāo)相關(guān)性較好,因此選取R6h、R12h、R24h作為南疆暴雨洪澇的致災(zāi)因子。
2.3.2 災(zāi)損指標(biāo)等級劃分
災(zāi)損指標(biāo)進行歸一化處理后再根據(jù)百分位法,分別取50%、75%、90%,得到災(zāi)損指標(biāo)4級對應(yīng)閾值(表2),根據(jù)等級劃分標(biāo)準(zhǔn)得到南疆各縣(市)災(zāi)損指標(biāo)等級圖(圖2)。
表2 各災(zāi)損指標(biāo)等級劃分標(biāo)準(zhǔn)
從圖2可知,受災(zāi)人口特重的區(qū)域均在和田地區(qū)(洛浦縣、墨玉縣和于田縣);受災(zāi)嚴(yán)重區(qū)域前三位是皮山縣、葉城縣、和田市;受災(zāi)較重區(qū)域前三位是岳普湖縣、策勒縣、烏什縣。直接經(jīng)濟損失特重區(qū)域為和靜縣、沙雅縣、烏什縣;嚴(yán)重區(qū)域前三位為洛浦縣、莎車縣、溫宿縣;較重區(qū)域前三位為阿克蘇市、阿克陶縣、拜城縣。農(nóng)作物受災(zāi)特重的區(qū)域為阿克蘇地區(qū)的沙雅縣、喀什地區(qū)的英吉沙縣和岳普湖縣;嚴(yán)重區(qū)域前三位為阿克陶縣、麥蓋提縣、皮山縣;較重區(qū)域前三位為拜城縣、和靜縣、和碩縣。近10 a和田地區(qū)的災(zāi)損指標(biāo)最嚴(yán)重。
圖2 南疆各縣暴雨洪澇災(zāi)損指標(biāo)等級
2.3.3 致災(zāi)因子危險性評估
致災(zāi)危險性評估主要考慮暴雨事件和孕災(zāi)環(huán)境,由年雨澇指數(shù)和暴雨孕災(zāi)環(huán)境影響兩部分組成。
(1)雨澇指數(shù)計算。
單站暴雨過程強度指數(shù)IR的計算:
式中,R6h、R12h、R24h均做歸一化處理,A、B、C為權(quán)重系數(shù)。結(jié)合區(qū)域自動站資料,選取1 568個樣本數(shù)據(jù),利用信息熵權(quán)法,得到權(quán)重系數(shù)分別為0.5、0.3、0.2,計算各站暴雨過程強度指數(shù)。累加當(dāng)年逐場暴雨過程強度值,得到年雨澇指數(shù)。該指數(shù)用來計算致災(zāi)因子危險性指數(shù)。
(2)暴雨孕災(zāi)環(huán)境影響系數(shù)。
暴雨孕災(zāi)環(huán)境指暴雨影響下,對形成洪澇、泥石流、滑坡、城市內(nèi)澇等次生災(zāi)害起作用的自然環(huán)境。暴雨孕災(zāi)環(huán)境對暴雨成災(zāi)危險性起擴大或縮小作用。暴雨孕災(zāi)環(huán)境主要考慮地形、河網(wǎng)水系易發(fā)條件等。
對地形、水系易發(fā)條件進行加權(quán)綜合來計算暴雨孕災(zāi)環(huán)境影響系數(shù)Ie(圖3a)。
式中,Icmin為區(qū)域內(nèi)的最小暴雨孕災(zāi)環(huán)境綜合指數(shù),Icmax為區(qū)域內(nèi)的最大暴雨孕災(zāi)環(huán)境綜合指數(shù),C為常數(shù)0.2。
暴雨孕災(zāi)環(huán)境綜合指數(shù)Ic(圖3b)。
圖3 Ie值(a)和Ic值(b)分布
式中,Wh、Wr分別為地形影響系數(shù)Ph、水系影響系數(shù)Pr的系數(shù),按照南疆地形及水系特點,Wh和Wr分別定為0.5。
水系影響系數(shù)Pr主要考慮評估點距離水體的遠近和所在區(qū)域的水網(wǎng)密度,分別用水體距離系數(shù)Prd和水網(wǎng)密度系數(shù)Prm表示。一般來說,距離河流、湖泊、大型水庫等越近的地方,河網(wǎng)越密集的區(qū)域遭受洪澇災(zāi)害的風(fēng)險越大。水系影響系數(shù)Pr為水體距離系數(shù)Prd和水網(wǎng)密度系數(shù)Prm的平均值。水體距離系數(shù)根據(jù)表3按距離水體(河流、湖泊、水庫)的遠近取相應(yīng)的數(shù)值,水網(wǎng)密度系數(shù)為單位面積內(nèi)自然和人工河道的總長度,按表4進行賦值。
表3 水體面積、距離水體距離、水體距離系數(shù)
表4 水網(wǎng)密度與對應(yīng)的水網(wǎng)密度系數(shù)
2.3.4 暴雨洪澇災(zāi)害危險性區(qū)劃
致災(zāi)因子危險性指數(shù)=(1+暴雨孕災(zāi)環(huán)境影響系數(shù))×年雨澇指數(shù)。
在收集整理資料的同時,綜合考慮影響南疆暴雨洪澇危險性的致災(zāi)因子、暴雨孕災(zāi)環(huán)境的地形因子、水系因子各指標(biāo),利用ArcGIS系統(tǒng)的提取、標(biāo)識等功能,將各個因子的值對應(yīng)到每個柵格,利用自然斷點法,得到每個致災(zāi)因子危險性指數(shù),將南疆暴雨洪澇災(zāi)害危險性指數(shù)劃為4個等級:低危險區(qū)、中低危險區(qū)、中高危險區(qū)、高危險區(qū)(圖4)。
圖4 南疆暴雨洪澇災(zāi)害致災(zāi)因子風(fēng)險區(qū)劃
南疆暴雨洪澇災(zāi)害風(fēng)險整體分布呈現(xiàn)北部高于南部,西部高于東部,山區(qū)高于平原。暴雨洪澇災(zāi)害風(fēng)險高的前三位是阿克蘇地區(qū)烏什縣英阿瓦提北村、和田地區(qū)于田縣蘭干鄉(xiāng)昆侖渠首村,奧依托格拉克鄉(xiāng)山洪村和沙漠玫瑰基地,皮什蓋村和阿克蘇地區(qū)拜城縣的大橋鄉(xiāng)牧場3隊(災(zāi)損指標(biāo)等級對應(yīng));中高風(fēng)險的前三位是阿克蘇地區(qū)拜城縣布隆鄉(xiāng)8大隊6小隊,賽里木鎮(zhèn),蘇杭村、溫巴什鄉(xiāng)3大隊、和田地區(qū)策勒縣努爾水庫;中低風(fēng)險的區(qū)域前三位是和田地區(qū)洛浦縣阿其克公路到石灰礦岔路口、墨玉縣英阿瓦提村和阿克蘇地區(qū)溫宿縣古勒阿瓦提鄉(xiāng)四大隊;暴雨洪澇災(zāi)害風(fēng)險低的地區(qū)為巴州盆地(輪臺縣、尉犁縣、和碩縣)、和田地區(qū)中西部、喀什地區(qū)南部山區(qū)。
2.3.5 2021年災(zāi)害評估結(jié)果
基于上述風(fēng)險區(qū)劃成果,統(tǒng)計2021年126次暴雨洪澇災(zāi)情數(shù)據(jù)(表5),按災(zāi)損指標(biāo)閾值進行等級劃分(表6),對2021年南疆暴雨洪澇災(zāi)害進行了評估(圖5)。
圖5 2021年南疆暴雨洪澇災(zāi)害評估結(jié)果
表5 2021年南疆地區(qū)出現(xiàn)暴雨洪澇災(zāi)害時間、地點和災(zāi)情
和田地區(qū)洛浦縣局地暴雨洪澇災(zāi)害等級為高危險區(qū),與表6相對應(yīng),其直接經(jīng)濟損失、受災(zāi)人口、農(nóng)作物受災(zāi)面積均為最嚴(yán)重,進一步驗證了前述風(fēng)險區(qū)劃的結(jié)果。于田縣局地暴雨洪澇災(zāi)害等級為高危險區(qū),但災(zāi)損指標(biāo)等級不高,說明于田縣孕災(zāi)環(huán)境較高。和田地區(qū)均處于中高風(fēng)險區(qū),2021年夏季和田地區(qū)大部出現(xiàn)了極端降水。洛浦、墨玉、和田3站日降水量均為百年一遇,打破測站日降水量歷史極值并超過其年平均降水量。暴雨造成城市積澇并引發(fā)山洪、泥石流地質(zhì)災(zāi)害,對交通、水利設(shè)施、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和居民生活等造成不利影響,直接損失達1億元。巴州和靜縣的孕災(zāi)環(huán)境風(fēng)險等級為中高危險區(qū),實際業(yè)務(wù)中應(yīng)引起關(guān)注。阿克蘇地區(qū)溫宿縣局地為中高危險區(qū),農(nóng)作物受災(zāi)等級較重,沙雅縣雖然處于低危險區(qū),但一出現(xiàn)暴雨洪澇災(zāi)害,其經(jīng)濟損失和農(nóng)作物受災(zāi)面積的等級較重,在實際業(yè)務(wù)中需進一步關(guān)注。
表6 2021年南疆地區(qū)暴雨洪澇災(zāi)損指標(biāo)等級
利用近10 a南疆地區(qū)暴雨洪澇災(zāi)情數(shù)據(jù),根據(jù)百分位法得到各縣(市)的災(zāi)損指標(biāo)、根據(jù)相關(guān)系數(shù)確定了致災(zāi)因子、信息熵權(quán)法確定了權(quán)重系數(shù)?;贏rcGIS技術(shù),采用重采樣、鄰域分析和重分類等方法結(jié)合地形、水系等環(huán)境因子得到暴雨洪澇的區(qū)劃圖。主要結(jié)論如下:
(1)南疆暴雨洪澇災(zāi)害的致災(zāi)因子為R6h、R12h、R24h;南疆各縣(市)受災(zāi)人口特重區(qū)域在和田地區(qū)洛浦縣、墨玉縣和于田縣;嚴(yán)重區(qū)域在皮山縣、葉城縣、和田市。直接經(jīng)濟損失特重區(qū)域在和靜縣、沙雅縣、烏什縣;嚴(yán)重區(qū)域在洛浦、莎車縣、溫宿縣。農(nóng)作物受災(zāi)特重區(qū)域在阿克蘇地區(qū)在沙雅縣、喀什地區(qū)的英吉沙縣和岳普湖縣;嚴(yán)重區(qū)域在阿克陶縣、麥蓋提縣、皮山縣。
(2)南疆暴雨災(zāi)害風(fēng)險區(qū)劃分為低風(fēng)險、中低風(fēng)險、中高風(fēng)險和高風(fēng)險4個等級。風(fēng)險高的區(qū)域主要集中在和田地區(qū)于田縣南部山區(qū)、阿克蘇地區(qū)西部北部山區(qū);風(fēng)險低的地區(qū)巴州盆地東部,和田地區(qū)中西部,喀什地區(qū)南部山區(qū)。
(3)通過對2021年南疆暴雨洪澇災(zāi)害評估,進一步驗證了本文風(fēng)險區(qū)劃成果,也為今后開展新疆暴雨洪澇災(zāi)害風(fēng)險預(yù)警業(yè)務(wù)提供了參考。