基于GIS洛陽(yáng)地區(qū)暴雨洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃分析

馬進(jìn)

摘要 為了分析洛陽(yáng)地區(qū)暴雨洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)和區(qū)劃，利用1961—2010年洛陽(yáng)市氣象觀測(cè)資料，綜合全市9個(gè)縣（市）的氣象、地理、社會(huì)經(jīng)濟(jì)與防災(zāi)抗災(zāi)等數(shù)據(jù)，應(yīng)用GIS技術(shù)構(gòu)建洛陽(yáng)市暴雨洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型，定量分析洛陽(yáng)市暴雨洪澇風(fēng)險(xiǎn)的致災(zāi)因子危險(xiǎn)性、孕災(zāi)環(huán)境敏感性、承災(zāi)體易損性、防災(zāi)抗災(zāi)能力多個(gè)因子，計(jì)算得到洛陽(yáng)地區(qū)暴雨洪澇災(zāi)害綜合風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)，并繪制了風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃圖。結(jié)果表明，洛陽(yáng)地區(qū)洛寧、偃師東部、孟津中東部、洛陽(yáng)市區(qū)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)較低；高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)主要分布在欒川南部、汝陽(yáng)、伊川西部和宜陽(yáng)東部地區(qū)。

關(guān)鍵詞 暴雨；洪澇災(zāi)害；風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)；風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃；GIS；河南洛陽(yáng)

中圖分類(lèi)號(hào) P426.616 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼 A 文章編號(hào) 1007-5739（2017）23-0199-03

Abstract In order to analyze the risk and regionalization of rainstorm and flood disaster in Luoyang area，using the data of Luoyang in 1961-2010，comprehensive the meteorological，geographic，socio-economic and disaster prevention and other data of 9 counties，risk assessment model of rainstorm flood disaster based on GIS was established，about the risk factors of flood disaster，the sensitivity of the disaster environment，the vulnerability of disaster bearing body and the ability of disaster prevention and resilience were quantitative analyzed，the comprehensive risk index of flood disaster in Luoyang was calculated.The results showed that the risk level of Luoning，Eastern Yanshi，Eastern Mengjin and Luoyang was lower in the Luoyang area，and the high risk areas were mainly distributed in the south of Luanchuan，Ruyang，western Yichuan and the east of Yiyang.

Key words rainstorm；flood disaster；risk index；risk zoning；GIS；Luoyang Henan

洛陽(yáng)市位于北緯34°32′～34°45′、東經(jīng)112°16′～112°37′，橫跨黃河中下游南北兩岸，境內(nèi)山川丘陵交錯(cuò)，地形復(fù)雜多樣，以山區(qū)、丘陵為主，地勢(shì)西高東低。洛陽(yáng)地區(qū)屬暖溫帶季風(fēng)區(qū)，夏季炎熱、雨水集中，暴雨頻發(fā)。洛陽(yáng)地區(qū)特有的地貌特征和氣候特征易誘發(fā)滑坡、中小流域洪澇等氣象地質(zhì)災(zāi)害，暴雨洪澇發(fā)生頻率及造成的直接經(jīng)濟(jì)損失呈逐年增加趨勢(shì)。

近年來(lái)，國(guó)內(nèi)外對(duì)暴雨災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法、指標(biāo)體系和方法技術(shù)等進(jìn)行了大量的研究，并獲得具有重大意義的研究成果。耿煥同等[1]構(gòu)建區(qū)域暴雨積澇評(píng)價(jià)模型，對(duì)上海市嘉定區(qū)進(jìn)行暴雨積澇災(zāi)害精細(xì)化分析；解以揚(yáng)等[2]通過(guò)分析暴雨頻次分布特點(diǎn)，對(duì)暴雨災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)估；田心如等[3]統(tǒng)計(jì)梅雨資料，通過(guò)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)方法對(duì)梅雨災(zāi)害進(jìn)行評(píng)估分析；劉合香等[4]運(yùn)用模糊數(shù)學(xué)理論分析廣西區(qū)域洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)分布；葛 鵬等[5]結(jié)合層次分析法和模糊綜合評(píng)價(jià)模型，利用10年的指標(biāo)數(shù)據(jù)，對(duì)南京市洪澇災(zāi)害承災(zāi)體易損性進(jìn)行了評(píng)估；吳燕娟等[6]通過(guò)修正SCS模型進(jìn)行暴雨災(zāi)害分析，并模擬內(nèi)澇對(duì)上海市普陀區(qū)居民出行影響；姜藍(lán)齊等[7]通過(guò)構(gòu)建暴雨洪澇災(zāi)害指標(biāo)體系，借助GIS空間分析實(shí)現(xiàn)對(duì)黑龍江省的洪澇風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃。本文基于GIS分析洛陽(yáng)市暴雨洪澇災(zāi)害的致災(zāi)因子、孕災(zāi)環(huán)境、承災(zāi)體和防災(zāi)減災(zāi)能力等的重要程度，建立了災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型，并制作暴雨洪澇風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃圖。

1 洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型及數(shù)據(jù)來(lái)源

1.1 洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型

氣象災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)是孕災(zāi)環(huán)境、致災(zāi)因子、承災(zāi)體及防災(zāi)減災(zāi)能力綜合作用的結(jié)果，指氣象災(zāi)害發(fā)生及造成損失的可能性[8]。孕災(zāi)環(huán)境敏感性利用GIS對(duì)DEM數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算獲得坡度變化，利用基礎(chǔ)地理信息河網(wǎng)數(shù)據(jù)獲得河網(wǎng)孕災(zāi)環(huán)境；致災(zāi)因子危險(xiǎn)性選取洛陽(yáng)9個(gè)觀測(cè)站逐日降水資料，抽取日降水量≥30 mm資料，統(tǒng)計(jì)不同天數(shù)連續(xù)過(guò)程雨量并匯總排序，按照不同百分位數(shù)閾值確定降水強(qiáng)度；承災(zāi)體易損性主要考慮14歲以下及65歲以上人口比例及各類(lèi)土地類(lèi)型易損性；防災(zāi)減災(zāi)能力以當(dāng)?shù)刎?cái)政一般預(yù)算收入和居民儲(chǔ)蓄存款余額作為衡量標(biāo)準(zhǔn)。

綜上所述，建立暴雨洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型（圖1），其災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)度函數(shù)可表示為公式（1）：

FDRI=f（VE，VH，VS，VR）（1）

式中，F(xiàn)DRI為暴雨洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)；VE為風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型中的孕災(zāi)環(huán)境敏感度、VH為致災(zāi)因子危險(xiǎn)性、VS為承災(zāi)體易損性、VR為防災(zāi)減災(zāi)能力。

利用層次分析法、專家評(píng)分法對(duì)各個(gè)因子賦權(quán)，將存在復(fù)雜聯(lián)系的各類(lèi)風(fēng)險(xiǎn)因子條理化，使主觀賦權(quán)有一致性的滿意效果[9]。

1.2 研究方法

1.2.1 加權(quán)綜合評(píng)價(jià)法。綜合考慮評(píng)價(jià)模型中具體指標(biāo)對(duì)評(píng)價(jià)因子的影響程度[10]，即各個(gè)具體指標(biāo)對(duì)評(píng)價(jià)因子的作用大小，用量化指標(biāo)加以集中，具體見(jiàn)公式（2）：

式中，V為評(píng)價(jià)因子值，Wi為指數(shù)i的權(quán)重，Di為指標(biāo)i的規(guī)范化值；n為評(píng)價(jià)指標(biāo)個(gè)數(shù)。通過(guò)層次分析法與專家評(píng)分法確定綜合評(píng)判指標(biāo)對(duì)所屬評(píng)價(jià)因子的影響程度。

1.2.2 標(biāo)準(zhǔn)化方法。孕災(zāi)環(huán)境敏感性、致災(zāi)因子危險(xiǎn)性、承災(zāi)體易損性和防災(zāi)減災(zāi)能力4個(gè)分析因子包含若干個(gè)具體指標(biāo)。為了消除分析因子中各個(gè)具體指標(biāo)的量綱和數(shù)量級(jí)差異，而對(duì)其數(shù)值進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，具體見(jiàn)公式（3）：

式中，Dij為j個(gè)點(diǎn)第i個(gè)指標(biāo)的規(guī)范化值，Aij為j個(gè)格點(diǎn)第i個(gè)指標(biāo)值[11]。評(píng)估因子影響度為增加的本文視為正性指標(biāo)，反之視為負(fù)性指標(biāo)。

2 風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)的選擇與分析

2.1 致災(zāi)因子危險(xiǎn)性

暴雨洪澇發(fā)生由降水量級(jí)和持續(xù)時(shí)間引起，選取不同強(qiáng)度的降水量和頻率以此反映暴雨引發(fā)洪澇災(zāi)害主要致災(zāi)因子。按照洛陽(yáng)地區(qū)實(shí)際情況，通過(guò)抽取1961—2000年洛陽(yáng)市各測(cè)點(diǎn)日降水量≥30 mm資料，然后統(tǒng)計(jì)全市符合基本條件的1、2、3、……、10 d的不同天數(shù)連續(xù)過(guò)程累計(jì)雨量，將所挑選的雨量樣本匯總排序，以第98、95、90、80、60百分位數(shù)分別確定不同天數(shù)的雨量閾值，將60%～80%閾值設(shè)為1級(jí)、80%～90%閾值設(shè)為2級(jí)、90%～95%閾值設(shè)為3級(jí)、95%～98%閾值設(shè)為4級(jí)、98%以上閾值設(shè)為5級(jí)，以此劃分不同天數(shù)暴雨過(guò)程降水強(qiáng)度范圍。將各臺(tái)站不同等級(jí)降水歸一化，從5、4、3、2、1級(jí)分別以權(quán)重5/15、4/15、3/15、2/15、1/15加權(quán)計(jì)算致災(zāi)因子危險(xiǎn)性指數(shù)（表1）。由圖2可知，洛陽(yáng)地區(qū)致災(zāi)因子危險(xiǎn)性較高地區(qū)主要分布在南部地區(qū)，東部、西部危險(xiǎn)性較低。

2.2 孕災(zāi)環(huán)境敏感性

孕災(zāi)環(huán)境主要受到地形坡度變化和河網(wǎng)密度影響。利用GIS對(duì)洛陽(yáng)地區(qū)1∶50 000的DEM數(shù)據(jù)使用Focalstd函數(shù)計(jì)算模塊進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)差計(jì)算，獲得地形坡度變化情況，按照實(shí)際情況劃分為3個(gè)等級(jí)，將高程數(shù)據(jù)劃分為4個(gè)等級(jí)，利用GIS的Combine函數(shù)進(jìn)行屬性項(xiàng)合并，確定地形因子影響度（表2）。

從圖3可以看出，洛陽(yáng)地區(qū)西部、西南部受到地形因子影響較小，東部和中部地區(qū)受地形因子影響較大。

利用GIS建立1 000 m×1 000 m網(wǎng)格面文件對(duì)洛陽(yáng)市1∶25萬(wàn)基礎(chǔ)地理信息河網(wǎng)數(shù)據(jù)打斷河網(wǎng)線文件，再利用屬性表格中Summarize統(tǒng)計(jì)匯總單位面積河網(wǎng)線總長(zhǎng)度（圖4），然后計(jì)算河網(wǎng)密度ρ=L/S（L為單位網(wǎng)格內(nèi)線總長(zhǎng)度，S為網(wǎng)格單位面積）。利用ArcGIS空間分析模塊進(jìn)行河網(wǎng)密度重分類(lèi)（表3），得到河網(wǎng)孕災(zāi)環(huán)境影響度分布（圖5）。

在河網(wǎng)密度孕災(zāi)環(huán)境影響度分布圖中，河網(wǎng)密度值越大影響度則越大，可見(jiàn)洛陽(yáng)市區(qū)、偃師、宜陽(yáng)的洛河流域，伊川、嵩縣的伊河流域，新安的黃河流域，欒川中部、南部山洪溝分布密集地區(qū)影響度較大。

2.3 承災(zāi)體易損性

根據(jù)洛陽(yáng)地區(qū)的實(shí)際情況，利用數(shù)據(jù)分類(lèi)項(xiàng)目將土地重新分類(lèi)，并綜合考慮人口、經(jīng)濟(jì)水平、硬件設(shè)施易損性等因素，量化各土地利用類(lèi)型發(fā)生災(zāi)害易損性權(quán)值系數(shù)?？煞譃楹档?、林地、水澆地、丘陵地、水域、居民用地、城鎮(zhèn)用地及其他用地，其易損性量化值分別為0.16、0.01、0.28、0.01、0.01、0.17、0.30、0.06，得到各土地利用類(lèi)型暴雨洪澇災(zāi)害易損性空間分布（圖6）。

由于幼兒、老人對(duì)災(zāi)害應(yīng)急應(yīng)變能力較弱，利用人口普查數(shù)據(jù)，計(jì)算14歲以下及65歲以上人口占比，比例分類(lèi)見(jiàn)表4，得其分布圖（圖7）。

2.4 防災(zāi)減災(zāi)能力

根據(jù)2010年《洛陽(yáng)市統(tǒng)計(jì)年鑒》，統(tǒng)計(jì)洛陽(yáng)地區(qū)各鄉(xiāng)鎮(zhèn)居民的儲(chǔ)蓄存款余額及財(cái)政一般預(yù)算收入，應(yīng)用GIS將數(shù)據(jù)庫(kù)鏈接到洛陽(yáng)鄉(xiāng)鎮(zhèn)地理信息數(shù)據(jù)面文件，然后提取與屬性表相關(guān)的數(shù)據(jù)，應(yīng)用空間分析工具模塊，獲得洛陽(yáng)地區(qū)居民儲(chǔ)蓄存款余額和財(cái)政一般預(yù)算收入空間分布圖。以權(quán)重加權(quán)評(píng)價(jià)得到防災(zāi)減災(zāi)能力量化分布圖（圖8）。

3 綜合風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃

根據(jù)暴雨洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型中敏感性、危險(xiǎn)性、易損性、防災(zāi)減災(zāi)能力賦予的權(quán)值計(jì)算得到洛陽(yáng)地區(qū)暴雨洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)量化圖。將洛陽(yáng)地區(qū)暴雨洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)劃分為5個(gè)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)：低風(fēng)險(xiǎn)區(qū)、次低風(fēng)險(xiǎn)區(qū)、中等風(fēng)險(xiǎn)區(qū)、次高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)、高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)（圖9）。

4 結(jié)論與討論

本文建立了洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型，基于GIS技術(shù)繪制了洛陽(yáng)市暴雨洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃圖，通過(guò)與氣象及災(zāi)情資料對(duì)比發(fā)現(xiàn)，區(qū)劃圖基本符合實(shí)際，具有一定參考價(jià)值。根據(jù)洛陽(yáng)市暴雨洪澇風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃可知，洛陽(yáng)市洛寧、偃師東部、孟津中東部、洛陽(yáng)市區(qū)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)較低；高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)主要分布在欒川南部、汝陽(yáng)、伊川西部和宜陽(yáng)東部地區(qū)。為進(jìn)一步研究未來(lái)洪澇災(zāi)害發(fā)生的可能性，將利用歷史災(zāi)情數(shù)據(jù)、降水資料，對(duì)洪澇災(zāi)害進(jìn)行非線性預(yù)測(cè)并建立模型?？紤]收集更多暴雨洪澇誘發(fā)因素條件的數(shù)據(jù)，全方位地進(jìn)行暴雨洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)分析。

5 參考文獻(xiàn)

[1] 耿煥同，吳正雪，計(jì)浩軍，等.基于GIS的上海市嘉定區(qū)暴雨積澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃研究[J].災(zāi)害學(xué)，2015，30（1）：96-101.

[2] 解以揚(yáng)，韓素芹，由立宏，等.天津市暴雨內(nèi)澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)分析[J].氣象科學(xué)，2004，24（3）：342-349.

[3] 田心如，姜愛(ài)軍，高蘋(píng)，等.江蘇省典型年梅雨洪澇災(zāi)害對(duì)比分析[J].自然災(zāi)害學(xué)報(bào)，2008（5）：8-13.

[4] 劉合香，秦川，倪增華.組合權(quán)重和GrcGis相結(jié)合的廣西洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)分析[J].災(zāi)害學(xué)，2015，30（3）：76-79.

[5] 葛鵬，岳賢平.洪澇災(zāi)害承災(zāi)體易損性的時(shí)空變異：以南京市為例[J].災(zāi)害學(xué)，2013，28（1）：107-111.

[6] 吳燕娟，溫家洪，曹羽，等.暴雨內(nèi)澇對(duì)城市社區(qū)居民出行影響的初步分析：以上海市普陀區(qū)金沙居委地區(qū)為例[J].災(zāi)害學(xué)，2013，28（3）：191-197.

[7] 姜藍(lán)齊，馬艷敏，張麗娟，等.基于Q01的黑龍江省洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估與區(qū)劃[J].自然災(zāi)害學(xué)報(bào)，2013，22（5）：238-245.

[8] 王勁峰.中國(guó)自然災(zāi)害區(qū)劃[M].北京：中國(guó)科學(xué)技術(shù)出版社，1996.

[9] 郭金玉，張忠彬，孫慶云.層次分析法的研究與應(yīng)用[J].中國(guó)安全科學(xué)學(xué)報(bào)，2008，18（5）：148-153.

[10] 金菊良，魏一鳴，丁晶.基于組合權(quán)重的系統(tǒng)評(píng)價(jià)模型[J].數(shù)學(xué)的實(shí)踐與認(rèn)識(shí)，2003，33（11）：51-58.

[11] XIE J J，LIU C P.Fuzzy mathematics method and its application[M].3rd ed.Wuhan：Huazhong University of Science and Technology Press，2006：61-62.