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    基于GWR模型的江西省山洪災(zāi)害區(qū)域異同性研究

    2018-03-29 03:15:22苗月鮮方秀琴吳小君吳陶櫻
    水土保持通報 2018年1期
    關(guān)鍵詞:模型

    苗月鮮, 方秀琴, 吳小君, 吳陶櫻

    (河海大學(xué) 地球科學(xué)與工程學(xué)院, 江蘇 南京 211100)

    山洪災(zāi)害是指山區(qū)小流域由暴雨引發(fā)的突發(fā)性、暴漲暴落的洪水及洪水引發(fā)的泥石流、山體滑坡、崩塌等給人民群眾帶來的災(zāi)害[1],其特點是突發(fā)性隨機(jī)性強(qiáng)、歷時短、漲幅大、洪峰高、水量集中、成災(zāi)迅速、破壞力大[2]。中國山洪災(zāi)害頻發(fā),尤其是位于中國東南部地區(qū)的江西省,屬于東亞季風(fēng)氣候,雨量充沛,地形條件復(fù)雜,河湖眾多,其降水時空分布不均勻,極易形成局部地區(qū)強(qiáng)降雨,再加上越來越頻繁的人類活動的影響以及災(zāi)害性天氣多發(fā)頻發(fā),導(dǎo)致山洪災(zāi)害更加頻繁,損失和傷亡也更加嚴(yán)重[3]。

    目前已經(jīng)有很多研究表明應(yīng)用地理加權(quán)回歸模型(geographically weighted regression, GWR)能更好地解釋空間趨勢和局部變化情況,并對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和解釋。GWR在多個領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用,比如:Katarzyna等[4]用GWR方法預(yù)測了波羅的海的近底水鹽度的空間分布;Sandra Oliveira等[5]利用GWR模型確定影響火災(zāi)發(fā)生的重要因子,評估因子對火災(zāi)發(fā)生的影響程度。Park[6]用GWR模型來估計年平均日交通流量,結(jié)果表明影響交通流量的因素與年平均日交通流量之間的關(guān)系在不同的地區(qū)不一樣,并用GWR模型預(yù)測了不同地區(qū)的年平均日交通流量;蘇方林[7]通過與其他模型對比發(fā)現(xiàn)GWR模型能夠更好地反映經(jīng)濟(jì)量的空間依賴性;覃文忠等[8]應(yīng)用GWR方法研究上海市住宅銷售平均價格空間分布特征;Huang Jinliang等[9]用GWR估量沿海水域的空間變量與水污染之間的相關(guān)關(guān)系;Zeng Canying等[10]用GWR預(yù)測區(qū)域內(nèi)氮的含量,并制作氮含量空間分布圖。然而,就目前而言,利用GWR在山洪災(zāi)害空間分布及預(yù)測方面的研究還相當(dāng)少,處于起點階段,需要進(jìn)一步的探索。基于此,本研究致力于應(yīng)用GWR模型探究江西省的山洪災(zāi)害的空間分布,揭示不同區(qū)域引發(fā)山洪的主要原因和造成的災(zāi)害程度,以期為實施有效的山洪災(zāi)害預(yù)防策略和保護(hù)策略提供參考依據(jù)。

    1 數(shù)據(jù)與研究方法

    1.1 研究區(qū)概況

    江西省河流眾多,湖泊水庫星羅棋布,有贛江、撫河、信江、饒河和修水五大水系。五大水系均發(fā)源于與鄰省接壤的邊緣山區(qū),從東南西三個方向匯入鄱陽湖,經(jīng)鄱陽湖調(diào)蓄后由湖口匯入長江。因贛江流域面積較廣,下墊面變化大,考慮其上下游關(guān)系分為3個流域分區(qū),加上環(huán)鄱陽湖區(qū)域、省界處高山發(fā)源的流向其他河流的流域,江西省共分為13個流域。江西省東部的饒河流域往西三面環(huán)山,起伏較大;修水流域北面和中部分別為幕阜山和九嶺山,地勢較高,兩條山脈中間形成了河谷;南部的贛江上游流域內(nèi)多山地,地形起伏比較大。贛東(饒河流域)、贛西(修水流域和贛江下游)和贛南(贛江上游)都是該省極易發(fā)生山洪災(zāi)害的區(qū)域,是山洪災(zāi)害重點防治地區(qū),也是山洪災(zāi)害調(diào)查的重點區(qū)域,積累了大量的山洪災(zāi)害調(diào)查點數(shù)據(jù)。故本研究選取江西省贛東(饒河流域)、贛西(修水流域和贛江下游)和贛南(贛江上游)3個流域作為研究區(qū)。

    1.2 數(shù)據(jù)收集與處理

    1.2.1 數(shù)據(jù)收集

    (1) 反應(yīng)變量。山洪災(zāi)害主要是對社會、經(jīng)濟(jì)、環(huán)境等方面造成的損失[11]。統(tǒng)計不同地區(qū)、不同時間發(fā)生的山洪災(zāi)害情況得到歷史山洪災(zāi)害災(zāi)情,可以反映山洪災(zāi)害發(fā)生的頻率、規(guī)模和泛濫范圍,較全面的概括這一段時期內(nèi)山洪災(zāi)害的危害程度[12]。根據(jù)《山洪災(zāi)害技術(shù)調(diào)查要求》,江西省歷史山洪災(zāi)害災(zāi)情的調(diào)查數(shù)據(jù)有:死亡人數(shù)、失蹤人數(shù)、轉(zhuǎn)移人數(shù)、損毀房屋數(shù)、直接經(jīng)濟(jì)損失。本研究將這幾個因子的實際調(diào)查數(shù)據(jù)作為描述山洪災(zāi)害危害程度的定量指標(biāo),即災(zāi)害度指標(biāo),作為GWR的反應(yīng)變量,來探索研究區(qū)山洪災(zāi)害程度的空間分布規(guī)律。

    (2) 解釋變量。山洪災(zāi)害的形成機(jī)理復(fù)雜,受到多種因素的影響。本研究將這些影響因子分為3類:山洪觸發(fā)因子、下墊面孕災(zāi)環(huán)境因子和承災(zāi)能力因子。同時解釋性變量的選擇遵循以下幾個原則:目的性、可操作性、簡明性、獨立性。 ①山洪觸發(fā)因子。降雨是導(dǎo)致山洪災(zāi)害發(fā)生的最直接外動力因素,江西省小范圍暴雨或局部大暴雨發(fā)生概率相對較高,全省80%以上的山洪災(zāi)害發(fā)生在主汛期4—6月。據(jù)統(tǒng)計,江西省實測年最大1 h暴雨量、年最大6 h暴雨量和年最大10 min暴雨量會導(dǎo)致山洪災(zāi)害的發(fā)生[13]。年降雨量和年暴雨天數(shù)也是影響山洪爆發(fā)的因素。本文考慮到數(shù)據(jù)的可獲得性和可量化性,選取年最大1 h暴雨量、年最大6 h暴雨量、年最大10 min暴雨量、年降雨量和年暴雨天數(shù)5個特征指標(biāo)作為山洪觸發(fā)因子。 ②孕災(zāi)環(huán)境因子下墊面孕災(zāi)環(huán)境主要指下墊面自然條件,即地形條件。地形是控制山洪泛濫的重要因素,其影響主要表現(xiàn)在高程和坡度2個方面[14]。由于地形指數(shù)(TWI)借鑒于Beven 和Kirkby等[15]發(fā)展的地形指數(shù)模型Topography based hydrological model(TOPMODEL),考慮了地形坡度對產(chǎn)流區(qū)形成和變化的影響,其空間分布反映了土壤飽和缺水量的空間分布,具有明確的物理意義。因此,本研究選用高程和TWI作為作為孕災(zāi)環(huán)境因子。TWI是由公式(1)計算得到:

    (1)

    式中:α——匯流面積/(hm2);β——坡度(°)。

    ③承災(zāi)能力因子。承災(zāi)體的易損性與承災(zāi)能力

    主要通過人口密度、社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r來量化分析[16]。本研究選用GDP和人口密度作為指標(biāo)。GDP高、人口密度大一方面可能導(dǎo)致該地區(qū)受災(zāi)程度嚴(yán)重,另一方面,也可能其防洪減災(zāi)設(shè)施和政策完善,抗災(zāi)能力較強(qiáng)。9個影響因子的數(shù)據(jù)來源如表1所示。

    表1 9個解釋變量及其數(shù)據(jù)來源

    1.2.2 數(shù)據(jù)處理 由于選取的各個影響因素取值范圍和計量單位存在較大的差別,所以在構(gòu)建模型前需要進(jìn)行歸一化處理。目的在于消除計量單位的影響并使各指標(biāo)具有同等的數(shù)量級,避免構(gòu)建模型時可能產(chǎn)生的誤差。

    在進(jìn)行歸一化處理中,認(rèn)為年降雨量、年暴雨天數(shù)、年最大1 h暴雨量、年最大10 min暴雨量、年最大6 h暴雨量、地形指數(shù)、人口密度和GDP等8個影響因素是與山洪災(zāi)害的反應(yīng)變量成線性關(guān)系的,因此對于這些影響因素進(jìn)行歸一化處理的公式為:

    (2)

    式中:xi——歸一化前的影響因子數(shù)值;Xi——歸一化后的影響因子數(shù)值;xmin——影響因子的最小值;xmax——影響因子的最大值。

    本研究中,歷史山洪災(zāi)害點的高程值分布的概率密度函數(shù)符合偏正態(tài)分布,不能簡單認(rèn)為該因子與反應(yīng)變量是線性相關(guān)。因此,我們對高程這個影響因素的歸一化按照如下公式進(jìn)行處理:

    x=lg(DEM)

    (3)

    (4)

    式中:x——歸一化前高程值;X——歸一化后高程值;μ——歷史山洪災(zāi)害點處高程數(shù)據(jù)的算術(shù)平均值;σ——歷史山洪災(zāi)害點處高程數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)差。

    1.3 研究方法

    地理加權(quán)回歸模型(GWR)是近些年發(fā)展起來的一種對空間數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析的方法,該方法考慮到地理位置鄰近的數(shù)據(jù)具有空間相關(guān)性,因此,在傳統(tǒng)的多元線性回歸方法的基礎(chǔ)上,將地理位置嵌入傳統(tǒng)的回歸模型中。在該模型中,回歸系數(shù)隨地理位置的變化而變化,研究區(qū)內(nèi)有多少個觀測點,就將研究區(qū)劃分為多少個區(qū)域,針對每個觀測點建立模型,作為該區(qū)域的局部回歸方程對區(qū)域變量進(jìn)行估計。GWR模型可表示為以下形式:

    (i=1,2,…,n)

    (5)

    式中:(ui,vi)——第i個觀測點的坐標(biāo);βk(ui,vi)——第i個觀測點的第k個回歸系數(shù);εi——第i個觀測點的隨機(jī)誤差。然后利用局部加權(quán)最小二乘方法進(jìn)行逐點參數(shù)估計,各觀測點的回歸系數(shù)是根據(jù)距離衰減的一個函數(shù),即對距離函數(shù)加權(quán):

    (6)

    通常選用Gaussian函數(shù)作為距離的連續(xù)空間權(quán)重函數(shù):

    (7)

    式中:wij——附近點j相對于觀測點i的空間權(quán)重;dij——j點到i點的距離;b——帶寬。帶寬是描述權(quán)重與距離之間函數(shù)關(guān)系的一個重要非負(fù)參數(shù),帶寬的選擇很大程度影響模型預(yù)測準(zhǔn)確程度,通常有最佳固定距離和最佳鄰近點數(shù)2種形式。帶寬的選擇通過交叉驗證法(Cv)來實現(xiàn),并通過AIC信息準(zhǔn)則(Akaike information criterion)來確定最佳帶寬[19]。

    GWR結(jié)果可以得到模型的決定系數(shù) 和解釋變量的回歸參數(shù),決定系數(shù) 代表模型在局部區(qū)域的擬合程度,回歸參數(shù)表示該解釋變量對反應(yīng)變量的影響程度。以此來探測空間關(guān)系的非平穩(wěn)性,揭示研究區(qū)重要性變量的分異性。該方法非常適用于具有空間異質(zhì)性的空間數(shù)據(jù)的建模[8,20]。在構(gòu)建GWR模型時,并不是解釋變量越多越好,一些解釋變量加入回歸模型后反而會使模型的擬合精度下降,因此要選用適宜的解釋變量使得模型擬合精度最優(yōu)。

    2 結(jié)果與分析

    本次研究,首先利用ArcGIS中模型空間關(guān)系模塊對9個解釋變量進(jìn)行共線性檢驗,即對解釋變量進(jìn)行方差膨脹因子(VIF)檢驗,剔除掉VIF>5的解釋變量,因為VIF>5很有可能是變量間共線性出現(xiàn)的觸發(fā)點[21]。對3個研究分區(qū)的9個初始解釋變量進(jìn)行VIF檢驗,發(fā)現(xiàn)贛東地區(qū)VIF>5的變量為年最大10 min降雨量的,應(yīng)予以剔除;贛西地區(qū)無VIF>5的變量,因此9個初始解釋變量之間不存在共線性關(guān)系;在贛南地區(qū),年暴雨天數(shù)和年降雨量的VIF>6,年最大6 h降雨量VIF>5,剔除年暴雨天數(shù)和年降雨量后,剩余的解釋變量的VIF值都小于5。然后用GWR 4.0軟件分別對3個研究分區(qū)的每個災(zāi)害度指標(biāo)構(gòu)建GWR模型,所得模型的解釋變量組合及擬合精度如表2。

    由表2可知,贛東地區(qū)的死亡人口調(diào)查數(shù)據(jù)全為0,而贛南地區(qū)的死亡人口、轉(zhuǎn)移人口和損毀房屋的調(diào)查數(shù)據(jù)值的數(shù)量級跨度非常大,出現(xiàn)異常值,因此這些災(zāi)害度指標(biāo)無法構(gòu)建模型。最后利用GIS工具箱制作各區(qū)域不同災(zāi)害度指標(biāo)的空間分布圖。本文從同一區(qū)域不同災(zāi)害度指標(biāo)建模、不同區(qū)域同一災(zāi)害度指標(biāo)建模和不同災(zāi)害度指標(biāo)空間分布3個方面來進(jìn)行探討,對比各GWR模型之間的差異,分析討論造成這種差異的原因。

    表2 江西省災(zāi)害度指標(biāo)構(gòu)建的GWR模型組合及精度對比

    2.1 同一區(qū)域不同災(zāi)害度指標(biāo)建模

    表2的縱向比較反映的是同一研究區(qū)域不同災(zāi)害度指標(biāo)建模的異同。根據(jù)表2,無論在哪個區(qū)域,所有的災(zāi)害度指標(biāo)都受到山洪觸發(fā)因子的影響,但具體是山洪觸發(fā)因子中的哪些解釋變量影響災(zāi)害度指標(biāo)存在差異。在贛東地區(qū),轉(zhuǎn)移人口與損毀房屋有相同的山洪觸發(fā)因子,即年暴雨天數(shù);轉(zhuǎn)移人口與直接經(jīng)濟(jì)損失也有相同的山洪觸發(fā)因子,即年最大6 h暴雨量;死亡人口和轉(zhuǎn)移人口涉及到承災(zāi)體,因此人口密度也是影響這2個災(zāi)害度指標(biāo)的有效解釋變量,而GDP也是影響死亡人口的其中一個因素。在贛西地區(qū),失蹤人口、轉(zhuǎn)移人口、損毀房屋和直接經(jīng)濟(jì)損失有相同的山洪觸發(fā)因子,即年最大10 min暴雨量;死亡人口、失蹤人口、轉(zhuǎn)移人口和損毀房屋受到承災(zāi)能力因子中人口密度的影響,說明在該地區(qū)人口密度比人均GDP對模型結(jié)果的影響更大;死亡人口、轉(zhuǎn)移人口、損毀房屋和直接經(jīng)濟(jì)損失都受到孕災(zāi)環(huán)境因子的影響,其中轉(zhuǎn)移人口同時受到DEM和TWI這2個孕災(zāi)環(huán)境因子的影響,死亡人口和損毀房屋只受到DEM的影響,直接經(jīng)濟(jì)損失只受到TWI 的影響。這些模型中轉(zhuǎn)移人口模型的解釋變量數(shù)量最多,有7個,且擬合精度最高,達(dá)到0.920 2。在贛南地區(qū),失蹤人口與直接經(jīng)濟(jì)損失模型沒有相同的山洪觸發(fā)因子,失蹤人口還同時受到2個孕災(zāi)環(huán)境因子的影響。

    綜上所述,5個災(zāi)害度指標(biāo)的建模存在共性,即同一區(qū)域不同災(zāi)害度指標(biāo)構(gòu)建的模型都包含山洪觸發(fā)因子,說明無論描述山洪災(zāi)害度的指標(biāo)是什么,降雨條件都是導(dǎo)致山洪災(zāi)害發(fā)生的最主要因素。同時,5個災(zāi)害度指標(biāo)的建模也存在差異性:在贛東地區(qū),孕災(zāi)環(huán)境因子和承載能力因子對有的災(zāi)害度指標(biāo)有影響,對有的災(zāi)害度指標(biāo)影響不明顯,有時甚至?xí)鼓P驼w擬合精度降低;在贛西地區(qū),在5個描述降雨的山洪觸發(fā)因子中,對不同災(zāi)害度指標(biāo)有影響的解釋變量不同數(shù)量也不同,孕災(zāi)環(huán)境因子和承災(zāi)能力因子中的人口密度也是造成山洪災(zāi)害的重要原因;在贛南地區(qū),失蹤人口和直接經(jīng)濟(jì)損失量模型的影響因子包含了不同的山洪觸發(fā)因子,而死亡人口還受到地形因子的影響。

    2.2 不同區(qū)域同一災(zāi)害度指標(biāo)建模

    表2的橫向比較反映的是不同區(qū)域同一災(zāi)害度指標(biāo)建模的異同。根據(jù)表2,無論災(zāi)害度指標(biāo)是什么,所有地區(qū)都受到山洪觸發(fā)因子的影響,但具體是山洪觸發(fā)因子中的哪些解釋變量影響災(zāi)害度指標(biāo)存在差異。當(dāng)災(zāi)害度指標(biāo)為死亡人口時,贛東和贛西地區(qū)都受到承災(zāi)能力因子人口密度的影響,贛東地區(qū)還受到GDP的影響,贛西地區(qū)受到地形條件DEM的影響。當(dāng)災(zāi)害度指標(biāo)為失蹤人口時,贛西地區(qū)受到承災(zāi)因子人口密度的影響,而贛南地區(qū)同時受到2個孕災(zāi)環(huán)境因子TWI和DEM的影響。當(dāng)災(zāi)害度指標(biāo)為轉(zhuǎn)移人口時,贛東和贛西地區(qū)有人口密度和年最大6 h暴雨量2個共同的解釋變量,贛西地區(qū)還同時受到2個孕災(zāi)環(huán)境因子DEM和TWI的影響。當(dāng)災(zāi)害度指標(biāo)為損毀房屋時,贛東地區(qū)只包含了一個山洪觸發(fā)因子年暴雨天數(shù),而贛西地區(qū)同時受到山洪觸發(fā)因子、孕災(zāi)環(huán)境因子和承災(zāi)能力因子的影響。當(dāng)災(zāi)害度指標(biāo)為直接經(jīng)濟(jì)損失時,贛東和贛南地區(qū)都受到一個相同的山洪觸發(fā)因子年最大6 h暴雨量的影響,但擬合精度不同,而贛西地區(qū)還受到孕災(zāi)環(huán)境因子TWI的影響。

    綜上所述,3個研究區(qū)的建模存在共性,即不同區(qū)域同一災(zāi)害度指標(biāo)構(gòu)建的模型都包含山洪觸發(fā)因子,說明不論在哪個區(qū)域,降雨條件都是導(dǎo)致山洪災(zāi)害發(fā)生的最主要因素。同時,3個研究區(qū)的建模也存在差異性:當(dāng)災(zāi)害度指標(biāo)為死亡人口時,贛東和贛西的模型有相同承災(zāi)能力因子,贛西的模型還包含孕災(zāi)環(huán)境因子;當(dāng)災(zāi)害指標(biāo)為失蹤人口時,贛西的模型受到承災(zāi)能力因子的影響,而贛南的模型受到孕災(zāi)環(huán)境因子的影響;當(dāng)災(zāi)害度指標(biāo)為轉(zhuǎn)移人口時,贛東和贛西的模型有相同的承災(zāi)能力因子和山洪觸發(fā)因子,兩個地區(qū)的模型包含的其他山洪觸發(fā)因子有差異,贛西的模型還受到孕災(zāi)環(huán)境因子的影響;當(dāng)災(zāi)害度指標(biāo)為損毀房屋時,贛東的模型只包含一個山洪觸發(fā)因子,贛西的模型除了山洪觸發(fā)因子還受到孕災(zāi)環(huán)境因子和承災(zāi)能力因子的影響;當(dāng)災(zāi)害度指標(biāo)為直接經(jīng)濟(jì)損失時,贛東和贛南的模型有且只有一個相同的山洪觸發(fā)因子,但模型的精度也不同,而贛西的模型還受到孕災(zāi)環(huán)境因子的影響。

    2.3 不同區(qū)域山洪災(zāi)害度指標(biāo)的空間分布

    本文對每個區(qū)域的每個災(zāi)害度指標(biāo)都構(gòu)建了合適的模型,然后利用這些模型對無實地調(diào)查數(shù)據(jù)的地區(qū)進(jìn)行預(yù)測。由于GWR模型得到的局部擬合精度變化范圍較大,有些地區(qū)得到的預(yù)測結(jié)果不可靠,即出現(xiàn)超出正常范圍的偏大或偏小現(xiàn)象,因此本文結(jié)合實際情況對預(yù)測結(jié)果數(shù)據(jù)進(jìn)行剔除,使得數(shù)據(jù)能有效反映災(zāi)害度指標(biāo)的空間分布情況。

    在贛東地區(qū),死亡人口、轉(zhuǎn)移人口、損毀房屋和直接經(jīng)濟(jì)損失4個災(zāi)害度指標(biāo)的值普遍在東部較低,在西北方向受災(zāi)程度偏大,原因是饒河流域東部為平原地區(qū),地勢平坦,往西三面環(huán)山,起伏較大,當(dāng)有較大的降雨、暴雨時,容易形成山洪造成損失。但是當(dāng)災(zāi)害度指標(biāo)不同時,受災(zāi)嚴(yán)重的地區(qū)分布存在明顯的差異:死亡人口較多的地方主要在婺源縣北部、樂平市西部、波陽縣南部和德興市東部,轉(zhuǎn)移人口較多的地方主要在樂平市和景德鎮(zhèn)市,波陽縣南部也有較多的人口轉(zhuǎn)移,損毀房屋嚴(yán)重的地方主要在景德鎮(zhèn)市,在浮梁縣、婺源縣和德興市也有少數(shù)村落的房屋損毀嚴(yán)重。

    在贛南地區(qū),失蹤人口較多的地區(qū)主要集中在該流域中心即甘心和于都縣,而直接經(jīng)濟(jì)損失較嚴(yán)重的地區(qū)在該區(qū)崇義縣西部、上猶縣西部和信豐縣北部。該流域內(nèi)多山地,地形起伏比較大,且分布沒有明顯的規(guī)律,流域北部地區(qū)暴雨量相對南部較大,因此該地區(qū)不同指標(biāo)受災(zāi)程度差異性較大。

    在贛西地區(qū),由修水流域和贛江下游兩部分組成,修水流域北面和中部分別為幕阜山和九嶺山,地勢較高,兩條山脈中間形成了河谷,東南部地區(qū)的降雨豐沛,因此該流域的山谷地帶和東南地區(qū)容易形成山洪災(zāi)害,而贛江下游東部為平原地區(qū),西北為九嶺山脈,西南有武山,從西往東地形指數(shù)逐漸增大,年降雨量從西北到東南呈遞減趨勢,且暴雨中心都分布在流域的北部,因此在該流域北部和九嶺山的南面容易形成山洪災(zāi)害。因此,受災(zāi)較嚴(yán)重的地區(qū)分布在修水流域東部和贛江下游西北部。但是,每個災(zāi)害度指標(biāo)受災(zāi)嚴(yán)重地區(qū)的分布存在差異:死亡人口較多的地方在銅鼓縣和萬載縣北部,失蹤人口多的地方主要在銅鼓縣和修水縣南部,轉(zhuǎn)移人口較多的地方在銅鼓縣南部和高安市南部,宜春市、上高縣和萬載縣有少部分地區(qū)需要人口較多,損毀房屋嚴(yán)重的地區(qū)主要分布在銅鼓縣、新干縣和萬載縣北部,直接經(jīng)濟(jì)損失嚴(yán)重的地區(qū)安義縣和宜春市北部,高安市和銅鼓縣的損失比較嚴(yán)重。

    同一地區(qū),當(dāng)災(zāi)害度指標(biāo)不同時,受災(zāi)程度的分布情況存在差異:一些行政區(qū)在多個災(zāi)害度指標(biāo)中都呈現(xiàn)出比較嚴(yán)重的受災(zāi)程度,例如景德鎮(zhèn)市在轉(zhuǎn)移人口、損毀房屋和直接經(jīng)濟(jì)損失中的受災(zāi)程度都嚴(yán)重;樂平市在死亡人口、轉(zhuǎn)移人口和直接經(jīng)濟(jì)損失中的受災(zāi)程度嚴(yán)重;銅鼓縣在死亡人口、失蹤人口、轉(zhuǎn)移人口和損毀房屋中的受災(zāi)程度嚴(yán)重。一些行政區(qū)雖然在多個災(zāi)害度指標(biāo)中都呈現(xiàn)出嚴(yán)重的受災(zāi)程度,但是由于災(zāi)害度指標(biāo)不同,受災(zāi)嚴(yán)重的地方在該行政區(qū)的地域分布不同,例如萬載縣死亡人口多和損毀房屋嚴(yán)重的地方都在該縣北部,轉(zhuǎn)移人口較多的地方在該縣的北方和西南角,直接經(jīng)濟(jì)損失嚴(yán)重的地區(qū)在該縣西南角;高安市的轉(zhuǎn)移人口較多的地區(qū)在該市南部,直接經(jīng)濟(jì)損失嚴(yán)重的地區(qū)在該市東北部。其他的行政區(qū)只在其中一個災(zāi)害度指標(biāo)中有嚴(yán)重的受災(zāi)現(xiàn)象。

    3 結(jié) 論

    通過GWR對江西省贛東、贛西和贛南3個研究區(qū)的5項山洪災(zāi)害度指標(biāo)構(gòu)建模型,并將該模型應(yīng)用到無實地調(diào)查數(shù)據(jù)的地區(qū),并分別將這幾項山洪災(zāi)害指標(biāo)的空間分布進(jìn)行制圖,使我們更加直觀的了解山洪災(zāi)害的空間分布情況,更加清楚地反映江西省不同研究區(qū)山洪災(zāi)害的空間分布規(guī)律以及差異。

    結(jié)果表明,不同地區(qū)構(gòu)建的模型有不同的共線性因子,所有構(gòu)建的模型都有山洪觸發(fā)因子,雖然不同的模型中表述山洪觸發(fā)因子的解釋變量及其數(shù)量有差異,但降雨是誘發(fā)山洪災(zāi)害的最主要因素;同一地區(qū)不同災(zāi)害度指標(biāo)構(gòu)建的模型之間和不同地區(qū)同一災(zāi)害度指標(biāo)構(gòu)建的模型之間都有共性和差異性。在其中任一條件下,一些模型會存在相同的解釋變量,也有一些模型的解釋變量完全不同;受災(zāi)嚴(yán)重的地區(qū)都集中分布在容易形成山洪的地區(qū),該地區(qū)通常地形起伏較大,降雨量也大。但當(dāng)災(zāi)害度指標(biāo)不同時,受災(zāi)程度的具體分布情況存在明顯差異。

    因此,在構(gòu)建各項災(zāi)害度指標(biāo)模型時,不僅要考慮到地域上的差異,也要考慮到不同災(zāi)害度指標(biāo)之間的差異,GWR能有效地解釋局部空間變化情況和重要解釋變量的分異性。而好的模型能詳細(xì)準(zhǔn)確的描述災(zāi)害度指標(biāo)的空間分布情況,為行政區(qū)域綜合災(zāi)害度評估提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù),為抗洪救災(zāi)時資源以及人力的分配提供參考,幫助人們規(guī)劃設(shè)置避災(zāi)的工程措施和非工程措施提供依據(jù),同時也為政府對各分區(qū)的監(jiān)測和管理提供重要決策支持。

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