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    濰坊市強(qiáng)降雨洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估與區(qū)劃研究

    2020-03-01 10:16:02李樹(shù)軍肖清華楊可棟王思揚(yáng)
    沙漠與綠洲氣象 2020年6期
    關(guān)鍵詞:易損性濰坊市區(qū)劃

    趙 華,李樹(shù)軍,肖清華,楊可棟,王思揚(yáng)

    (濰坊市氣象局,山東 濰坊261011)

    世界經(jīng)濟(jì)和城鎮(zhèn)化發(fā)展日益增速,災(zāi)害性天氣和極端天氣氣候事件頻繁出現(xiàn)[1-6],由于氣象造成的損失越來(lái)越大,其中由于暴雨造成的洪澇災(zāi)害尤為突出[7]。暴雨洪澇災(zāi)害是濰坊市的主要?dú)庀鬄?zāi)害之一[8]。使用風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃來(lái)管理和認(rèn)識(shí)災(zāi)害是災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)管理的重要手段[9-10]。自然災(zāi)害的風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃不僅可以為領(lǐng)導(dǎo)決策提供依據(jù),而且是當(dāng)?shù)胤罏?zāi)減災(zāi)設(shè)施建設(shè)、土地利用及農(nóng)產(chǎn)品結(jié)構(gòu)的重要參考指標(biāo),受到越來(lái)越多人的重視[11]。近年來(lái),國(guó)內(nèi)外的專(zhuān)家學(xué)者們已經(jīng)從各種角度在暴雨洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方面做出了有益的嘗試,并取得了一系列的成果。俞布等[12]對(duì)杭州市的臺(tái)風(fēng)暴雨災(zāi)害進(jìn)行了風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和區(qū)劃。羅培等[13]對(duì)重慶地區(qū)的暴雨洪澇災(zāi)害進(jìn)行了風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃。曹羅丹等[14]構(gòu)建了浙江省洪澇災(zāi)害的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型。梁冬坡等[15]利用RS 技術(shù)提取了天津市津南區(qū)的高精度土地利用類(lèi)型分類(lèi),并基于GIS 技術(shù)對(duì)其進(jìn)行了風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃。

    目前,雖針對(duì)洪澇的風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃研究多方展開(kāi),但各專(zhuān)家學(xué)者對(duì)洪澇災(zāi)害的危險(xiǎn)性、敏感性、易損性和防災(zāi)減災(zāi)能力中的評(píng)價(jià)指標(biāo)把握不盡相同,且對(duì)于洪澇災(zāi)害的關(guān)鍵性影響因素——致災(zāi)因子危險(xiǎn)性,各學(xué)者多從過(guò)程降雨總量展開(kāi),對(duì)于短時(shí)強(qiáng)降雨造成城市內(nèi)澇災(zāi)害的研究較少。為此,本文欲在前人已經(jīng)取得的氣象災(zāi)害評(píng)估成就的基礎(chǔ)上,借鑒目前已經(jīng)比較成熟的災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法,綜合考慮洪澇災(zāi)害的致災(zāi)因子危險(xiǎn)性、孕災(zāi)環(huán)境敏感性、承災(zāi)體易損性和城市防災(zāi)減災(zāi)能力4 個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo),同時(shí)考慮短時(shí)強(qiáng)降雨對(duì)濰坊市城市內(nèi)澇造成的影響,對(duì)濰坊市強(qiáng)降雨洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)價(jià),采用層次分析法、專(zhuān)家打分法、加權(quán)綜合評(píng)價(jià)法對(duì)濰坊市的強(qiáng)降雨洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)價(jià)分析,基于GIS 技術(shù)制作濰坊市強(qiáng)降雨洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃,為濰坊市防災(zāi)減災(zāi)建設(shè)和生產(chǎn)生活規(guī)劃提供決策依據(jù)。

    1 材料與方法

    濰坊市位于山東半島的中部,北部為渤海,南部與臨沂市隔山相望,地處濟(jì)青線路中心,為濟(jì)南和青島兩大經(jīng)濟(jì)中心的連接通道。市內(nèi)地形主要為南部多山,中部北部較為平坦,市內(nèi)河流眾多,南部易發(fā)山洪,北部易發(fā)洪水漫溢。

    1.1 研究資料及來(lái)源

    本文所使用的數(shù)據(jù)資料主要包括濰坊市9 個(gè)國(guó)家氣象觀測(cè)站2008—2017 年逐小時(shí)降雨的氣象數(shù)據(jù),來(lái)源于濰坊市氣象局常規(guī)氣象觀測(cè)資料。行政區(qū)界、氣象站網(wǎng)、河流流域、DEM(數(shù)字高程模型)等地理空間數(shù)據(jù),行政區(qū)域土地面積、總?cè)丝?、耕地面積、生產(chǎn)總值GDP 等社會(huì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù),由山東省氣象局提供。濰坊市1984—2016 年歷史災(zāi)情數(shù)據(jù),來(lái)源于市民政局和各縣市區(qū)民政局統(tǒng)計(jì)資料。

    1.2 研究方法

    1.2.1 評(píng)價(jià)指標(biāo)的量化

    由于所選指標(biāo)的單位不同,為了消除指標(biāo)之間由于量綱不同帶來(lái)的影響,需要對(duì)數(shù)據(jù)規(guī)范化處理,把各指標(biāo)量化成0≤X≤1 的數(shù)值來(lái)表示所有因子,解決因子之間的比較性問(wèn)題。本文選用下列公式[16-18]:

    式中,Xi是第i 個(gè)指標(biāo)的規(guī)范化值,xi是第i 個(gè)指標(biāo)值,mini和maxi分別是第i 個(gè)指標(biāo)的最小值和最大值。

    1.2.2 強(qiáng)降雨洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型的建立

    強(qiáng)降雨洪澇災(zāi)害的各個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)及其各自的影響因子,構(gòu)成了災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估體系[19]。根據(jù)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃的概念[20-21],綜合考慮強(qiáng)降雨洪澇災(zāi)害的致災(zāi)因子危險(xiǎn)性、孕災(zāi)環(huán)境敏感性、承災(zāi)體易損性和城市防災(zāi)減災(zāi)能力4 個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo),構(gòu)建了濰坊市強(qiáng)降雨洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)的概念框架,而強(qiáng)降雨洪澇災(zāi)害的風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)是由這4 個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)綜合作用的結(jié)果。首先考慮各個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)強(qiáng)降雨洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)的影響程度不同,確定其各自影響權(quán)重,然后以ArcGIS10.2為平臺(tái),采用加權(quán)綜合評(píng)價(jià)法,利用GIS 分析和制圖的優(yōu)勢(shì)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃。

    其中,Xi為各因子規(guī)范化后的值,Wi為各因子的權(quán)重。

    各因子權(quán)重的確定采用層次分析法理念和專(zhuān)家打分的主觀方法,將評(píng)價(jià)指標(biāo)分解為若干層次,以上一層要素為準(zhǔn)則,將同一層次的各個(gè)要素進(jìn)行判斷比較,通過(guò)計(jì)算及專(zhuān)家打分得出各個(gè)要素的影響權(quán)重,最終得出綜合權(quán)重,進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)計(jì)算(表1)。

    2 強(qiáng)降雨洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃及分析

    2.1 致災(zāi)因子危險(xiǎn)性指標(biāo)分析

    洪澇災(zāi)害的致災(zāi)因子是指洪澇災(zāi)害形成的誘發(fā)因素[22-23]。通常致災(zāi)因子強(qiáng)度越大、頻次越高,所造成的損失也就越大,災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)也越高。降雨致災(zāi)主要是由于雨強(qiáng)大,形成強(qiáng)烈的地表徑流,造成房屋和農(nóng)田設(shè)施被毀、倒塌;或因降雨持續(xù)時(shí)間長(zhǎng),地勢(shì)低洼地帶雨水囤積,并且土壤墑情飽和難以下滲,從而形成內(nèi)澇。因此,短時(shí)強(qiáng)降雨和長(zhǎng)時(shí)間的較大累積雨量都有可能導(dǎo)致洪澇災(zāi)害。傳統(tǒng)致災(zāi)因子的確定常以日降雨量達(dá)到暴雨為臨界值,會(huì)忽略部分未達(dá)暴雨強(qiáng)度的短時(shí)強(qiáng)降雨過(guò)程。本文在以暴雨過(guò)程確定臨界致災(zāi)雨量的基礎(chǔ)上,引入短時(shí)強(qiáng)降雨因子,綜合考慮短時(shí)強(qiáng)降雨和暴雨對(duì)城市洪澇的影響。通常,致災(zāi)因子的強(qiáng)度和頻次與可能造成的災(zāi)情成正相關(guān)。洪澇災(zāi)害的致災(zāi)因子危險(xiǎn)性主要體現(xiàn)在降雨的強(qiáng)度Hs和頻次Hf上。

    表1 濰坊市強(qiáng)降雨洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃指標(biāo)體系及權(quán)重分配

    本文采用百分位方法計(jì)算[24],分析2008—2017年濰坊市9 個(gè)國(guó)家氣象觀測(cè)站點(diǎn)的小時(shí)降雨量,得到各站點(diǎn)降雨過(guò)程的頻次Hf和強(qiáng)度Hs。具體實(shí)現(xiàn)步驟如下:

    (1)從歷史的各站的小時(shí)雨量中,統(tǒng)計(jì)出濰坊市各氣象站點(diǎn)3、6、12 和24 h 的過(guò)程降雨量。

    (2)根據(jù)濰坊市的地形特點(diǎn)和管網(wǎng)排水能力,以1 h 降雨量≥20 mm、3 h 降雨量≥30 mm、6 h 降雨量≥40 mm、12 h 降雨量≥50 mm、24 h 降雨量≥60 mm為標(biāo)準(zhǔn),對(duì)各個(gè)氣象站點(diǎn)的降雨數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選。

    (3)將各個(gè)氣象站點(diǎn)每個(gè)時(shí)段的雨量序列從小到大進(jìn)行排序,按照50%、70%、85%、95%分別確定5 個(gè)不同時(shí)段分別對(duì)應(yīng)的雨量閾值,分為5 個(gè)級(jí)別的降雨強(qiáng)度,根據(jù)降雨強(qiáng)度等級(jí)越高,對(duì)洪澇形成所起作用越大的原則,分別給予降雨強(qiáng)度5 個(gè)等級(jí)權(quán)重,即1/15、2/15、3/15、4/15、5/15。

    (4)采用加權(quán)綜合評(píng)價(jià)法,計(jì)算各氣象站點(diǎn)不同等級(jí)降雨強(qiáng)度的發(fā)生頻次與相應(yīng)等級(jí)權(quán)重的乘積之和,便可得到導(dǎo)致洪澇災(zāi)害的強(qiáng)降雨頻次因子Hf。

    式中,Hf為強(qiáng)降雨頻次,Vij為i 時(shí)段內(nèi)j 級(jí)降雨強(qiáng)度的降雨次數(shù),Wj為j 級(jí)降雨強(qiáng)度的權(quán)重。

    (5)取各站點(diǎn)小時(shí)雨量的最大值作為該站點(diǎn)導(dǎo)致洪澇災(zāi)害的降雨強(qiáng)度因子Hs。

    各個(gè)站點(diǎn)強(qiáng)降雨頻次Hf和降雨強(qiáng)度Hs計(jì)算結(jié)果如表2。

    表2 濰坊市各站點(diǎn)降雨強(qiáng)度和強(qiáng)降雨頻次

    (6)將強(qiáng)降雨頻次Hf和降雨強(qiáng)度Hs規(guī)范化后,按表1 賦予其權(quán)重,采用加權(quán)綜合評(píng)價(jià)法,計(jì)算可得各個(gè)站點(diǎn)的致災(zāi)因子危險(xiǎn)性指標(biāo)。在ArcGIS10.2 平臺(tái),采用自然斷點(diǎn)分級(jí)法(ArcGIS 軟件自動(dòng)實(shí)現(xiàn))將致災(zāi)因子危險(xiǎn)性指標(biāo)劃分成5 個(gè)等級(jí),并繪制其區(qū)劃圖(圖1)。

    圖1 濰坊市致災(zāi)因子危險(xiǎn)性分布

    洪澇災(zāi)害的致災(zāi)因子危險(xiǎn)性對(duì)濰坊市的影響程由東到西大致呈遞減趨勢(shì)。諸城東部、高密東部的大部分地區(qū)為高危險(xiǎn)區(qū);濰坊、昌樂(lè)、臨朐大部、昌邑大部地區(qū)為低危險(xiǎn)區(qū);安丘、昌邑與高密、諸城交界地處于低危險(xiǎn)區(qū)和高危險(xiǎn)區(qū)之間,較高危險(xiǎn)區(qū)、中等危險(xiǎn)區(qū)、較低危險(xiǎn)區(qū)呈帶狀分布;壽光大部地區(qū)、青州大部地區(qū)為較低危險(xiǎn)區(qū);青州中部地區(qū)為中度危險(xiǎn)區(qū)。強(qiáng)降雨的不均衡分布是導(dǎo)致局部地區(qū)強(qiáng)降雨洪澇災(zāi)害發(fā)生的重要原因之一。

    2.2 孕災(zāi)環(huán)境敏感性指標(biāo)分析

    濰坊市地勢(shì)南高北低,地形地貌復(fù)雜多樣,南部多山,中北部平坦。其獨(dú)特的地形地貌特點(diǎn),使得該地降雨受地形的影響較大,易由高地勢(shì)向低地勢(shì)匯聚。如遇大范圍、長(zhǎng)時(shí)間的降雨或短時(shí)強(qiáng)降雨,就會(huì)容易造成山區(qū)等低洼地帶積水,有利于洪澇的形成和發(fā)展,進(jìn)而造成嚴(yán)重的洪澇災(zāi)害。由于不同下墊面類(lèi)型水土保持能力和對(duì)雨水的攔蓄能力不同,本文根據(jù)濰坊市的區(qū)域特點(diǎn)及洪澇形成的機(jī)理,選擇地形、水系、下墊面類(lèi)型等因素構(gòu)建孕災(zāi)環(huán)境敏感性評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。其中,地形指標(biāo)主要包括高程和地形變化,水系指標(biāo)主要考慮河網(wǎng)密度,同時(shí)將濰坊市的下墊面類(lèi)型分為耕地、林地、草地、水域、城鄉(xiāng)居民用地和未利用土地6 類(lèi),結(jié)合地形及水系的影響,對(duì)孕災(zāi)環(huán)境敏感性作出評(píng)價(jià)。

    2.2.1 地形

    采用濰坊市1∶50 000 的DEM 高程數(shù)據(jù),可以直接提取地形高程,地形變化程度可以用地形高程差來(lái)表示。對(duì)于某一格點(diǎn),該點(diǎn)的地形高程差可通過(guò)計(jì)算其與周?chē)? 個(gè)相鄰格點(diǎn)的高程標(biāo)準(zhǔn)差來(lái)獲得,這一步驟可以通過(guò)ArcGIS 軟件中的鄰域分析功能實(shí)現(xiàn)。高程越低,高程標(biāo)準(zhǔn)差越小,則該地越容易形成洪澇災(zāi)害,其影響值也越大?;诖?,給出綜合考慮高程和高程標(biāo)準(zhǔn)差的組合賦值(表3)。

    表3 濰坊市高程及高程標(biāo)準(zhǔn)差組合賦值

    2.2.2 水系

    河流水系的分布情況影響了濰坊遭受洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)的高低,距離河流、湖泊水庫(kù)越近,那么發(fā)生洪澇災(zāi)害的風(fēng)險(xiǎn)就越高[25]。尤其對(duì)于濰坊市內(nèi)蓄水能力較弱的小型江河水庫(kù),短時(shí)強(qiáng)降雨容易導(dǎo)致河水泛濫、外泄,從而形成洪澇災(zāi)害。因此河網(wǎng)密度在洪澇災(zāi)害的敏感性評(píng)價(jià)中是一個(gè)不可忽視的因素。

    河網(wǎng)密度可以基于ArcGIS 軟件計(jì)算得到。根據(jù)山東省氣象局提供的濰坊市河流水系分布圖,將濰坊市分為1 km ×1 km 的網(wǎng)格計(jì)算單元,計(jì)算單位網(wǎng)格內(nèi)河道的總長(zhǎng)度,再將各單位網(wǎng)格內(nèi)的河道總長(zhǎng)度與網(wǎng)格面積做比值運(yùn)算,即可得到該網(wǎng)格內(nèi)的河網(wǎng)密度。

    2.2.3 下墊面類(lèi)型[26]

    濰坊市下墊面類(lèi)型分為耕地、林地、草地、水域、城鄉(xiāng)居民用地和未利用土地6 類(lèi),數(shù)據(jù)由山東省氣候中心提供。按其對(duì)濰坊市洪澇響應(yīng)的敏感程度采用專(zhuān)家打分法對(duì)不同下墊面類(lèi)型的敏感性指數(shù)進(jìn)行賦值,值越大,敏感性越高(表4)。

    表4 濰坊市下墊面類(lèi)型敏感性指數(shù)

    將地形、河網(wǎng)密度和下墊面類(lèi)型敏感性指數(shù)規(guī)范化后,按表1 賦于其權(quán)重,采用加權(quán)綜合評(píng)價(jià)法即可得到各臺(tái)站孕災(zāi)環(huán)境敏感性指標(biāo)。基于ArcGIS10.2 平臺(tái),利用自然斷點(diǎn)分級(jí)法將其分為5個(gè)等級(jí),并繪制孕災(zāi)環(huán)境敏感性區(qū)劃圖(圖2)。

    圖2 濰坊市孕災(zāi)環(huán)境敏感性分布

    結(jié)果表明,濰坊市洪澇災(zāi)害的孕災(zāi)環(huán)境敏感性為北高南低分布。地勢(shì)低、河網(wǎng)密度大、下墊面較敏感是其孕災(zāi)環(huán)境脆弱的主要原因。壽光、濰坊、昌邑、高密、安丘西部、諸城北部屬于高敏感區(qū),主要為地勢(shì)較低的平原地區(qū),且河流水庫(kù)相對(duì)集中。壽光北部、濰坊北部、昌邑北部有一條較高敏感區(qū)帶,其他較高敏感區(qū)主要分布于高敏感區(qū)周邊。青州西南部、臨朐南部主要為低敏感區(qū)。臨朐北部、昌樂(lè)大部、安丘西部主要為中等敏感區(qū)。較低敏感區(qū)主要分布于低敏感區(qū)周邊。

    2.3 承災(zāi)體易損性指標(biāo)分析

    洪澇造成的危害程度與受到災(zāi)害危險(xiǎn)因素威脅的人員、牲畜、農(nóng)作物、房屋等及其所在社會(huì)資源分布密不可分。受災(zāi)地區(qū)遭受的潛在損失及其災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)與該地區(qū)的財(cái)產(chǎn)價(jià)值和人口密度成正比。因此,本研究主要選取地均GDP、地均人口密度作為承災(zāi)體易損性評(píng)價(jià)指標(biāo)。經(jīng)規(guī)范化后,按表1 賦于各因子權(quán)重,采用加權(quán)綜合評(píng)價(jià)法,計(jì)算得到各臺(tái)站承災(zāi)體易損性指標(biāo)。基于ArcGIS10.2 平臺(tái),繪制其承載體易損性區(qū)劃圖(圖3)。

    從圖3 可以看出,濰坊市承受災(zāi)害能力較強(qiáng),高易損性區(qū)域主要集中在人員密集的城區(qū),濰坊大部分地區(qū)屬于低易損性。濰坊市人員及GDP 較為集中,主要位于城區(qū),也成為濰坊易受強(qiáng)降雨洪澇災(zāi)害影響的區(qū)域,壽光雖然GDP 較高,但由于主要為平原,GDP 來(lái)源主要為大棚農(nóng)業(yè),人員較為分散所以大部分地區(qū)為低易損性區(qū)域,只有北部沿海稍高,為較低易損性區(qū)域。

    圖3 濰坊市承災(zāi)體易損性分布

    2.4 防災(zāi)減災(zāi)能力指標(biāo)分析

    洪澇災(zāi)害的防災(zāi)減災(zāi)能力一般包括災(zāi)害發(fā)生前的減災(zāi)投入資源準(zhǔn)備情況和災(zāi)害發(fā)生后的應(yīng)急管理能力等。防災(zāi)減災(zāi)能力的高低,決定了受災(zāi)地受損風(fēng)險(xiǎn)大小,防災(zāi)減災(zāi)能力越高,遭受洪澇災(zāi)害的風(fēng)險(xiǎn)則越小。防災(zāi)減災(zāi)能力受制約于地方政府的經(jīng)濟(jì)實(shí)力以及災(zāi)后救援速度。人均GDP 相對(duì)較高且路網(wǎng)密度較大的地區(qū),防災(zāi)減災(zāi)的經(jīng)濟(jì)保障則相對(duì)越高,受災(zāi)人員及財(cái)產(chǎn)便于得到及時(shí)救援,因而其防災(zāi)減災(zāi)的能力也相對(duì)較高。故防災(zāi)減災(zāi)能力評(píng)價(jià)指標(biāo)主要采用人均GDP 水平和路網(wǎng)密度。路網(wǎng)密度算法同河網(wǎng)密度。

    將人均GDP 水平和路網(wǎng)密度因子規(guī)范化后,按表1 賦于其權(quán)重,采用加權(quán)綜合評(píng)價(jià)法,計(jì)算得到各臺(tái)站防災(zāi)減災(zāi)能力指標(biāo)。在ArcGIS10.2 平臺(tái)將其劃分為5 個(gè)等級(jí),繪制其區(qū)劃圖(圖4)。

    由圖4 可知,濰坊市防災(zāi)減災(zāi)能力較高,強(qiáng)防災(zāi)減災(zāi)能力區(qū)域覆蓋所有城區(qū),與高易損性區(qū)域?qū)?yīng),可以看出濰坊市防災(zāi)減災(zāi)規(guī)劃較好,對(duì)高易損性區(qū)域都做了較好的防災(zāi)減災(zāi)能力建設(shè)。

    圖4 濰坊市防災(zāi)減災(zāi)能力分布

    2.5 洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃

    洪澇災(zāi)害是致災(zāi)因子危險(xiǎn)性、孕災(zāi)環(huán)境敏感性、承災(zāi)體易損性和防災(zāi)減災(zāi)能力4 個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)綜合作用的結(jié)果。然而,考慮到各個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)洪澇風(fēng)險(xiǎn)的構(gòu)成所起作用不盡相同,按照表1 對(duì)各個(gè)指標(biāo)賦予權(quán)重,并根據(jù)以上求得的各個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的影響指數(shù)及其各自的權(quán)重系數(shù),利用ArcGIS 軟件,采用加權(quán)綜合評(píng)價(jià)法計(jì)算出濰坊市強(qiáng)降雨洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)指數(shù),將其按5 個(gè)等級(jí)進(jìn)行區(qū)劃,得到濰坊市強(qiáng)降雨洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃(圖5)。

    圖5 濰坊市強(qiáng)降雨洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃

    濰坊市強(qiáng)降雨洪澇災(zāi)害發(fā)生的高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)和較高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)主要集中在高密和諸城地區(qū),青州中部有部分地區(qū)為較高風(fēng)險(xiǎn)區(qū),臨朐、昌樂(lè)、昌邑的大部地區(qū)、青州南部、安丘東部等地區(qū)為低風(fēng)險(xiǎn)區(qū)和較低風(fēng)險(xiǎn)區(qū),其他為中等風(fēng)險(xiǎn)區(qū)。究其原因,濰坊市強(qiáng)降雨洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域差別較大,這主要是由于濰坊市的地形地貌、氣候水位、GDP 分布、人口密度以及主要發(fā)展產(chǎn)業(yè)等特點(diǎn)決定的。西南山區(qū)地勢(shì)相對(duì)較高,且強(qiáng)降雨發(fā)生的頻率和強(qiáng)度相對(duì)較低,因而風(fēng)險(xiǎn)相對(duì)較小。而高密、諸城等地因地勢(shì)低洼,強(qiáng)降雨頻發(fā),因此洪澇風(fēng)險(xiǎn)相對(duì)較高,需重點(diǎn)防護(hù)。

    為檢驗(yàn)本文給出的濰坊市強(qiáng)降雨洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃結(jié)果的準(zhǔn)確性與客觀性,將區(qū)劃結(jié)果與濰坊市1984—2016 年的洪澇歷史災(zāi)情數(shù)據(jù)進(jìn)行了比對(duì)分析,將經(jīng)濟(jì)損失與受災(zāi)人口作為評(píng)價(jià)歷史災(zāi)情嚴(yán)重程度的評(píng)價(jià)指標(biāo),反映該地區(qū)的受災(zāi)程度。結(jié)果顯示,在33 a 的歷史災(zāi)情實(shí)況中,諸城受災(zāi)程度最高,共發(fā)生洪澇災(zāi)害10 次、直接經(jīng)濟(jì)損失118 120 萬(wàn)元、受災(zāi)人口83 662 人,為高風(fēng)險(xiǎn)區(qū),高密、安丘、青州次之,北部沿海地區(qū)受災(zāi)程度較低,其中昌邑僅受災(zāi)4 次,直接經(jīng)濟(jì)損失7 397.35 萬(wàn)元,受災(zāi)人口50 228人。區(qū)劃結(jié)果與實(shí)際情況基本吻合,且較以往依靠經(jīng)驗(yàn)、以行政轄區(qū)為單位把握風(fēng)險(xiǎn)區(qū)相比,本文給出的區(qū)劃結(jié)果更加全面、精細(xì),打破了行政轄區(qū)的限制,為濰坊市強(qiáng)降雨洪澇災(zāi)害的防治提供更準(zhǔn)確更精細(xì)的決策依據(jù)。

    3 結(jié)論與討論

    本文基于歷史數(shù)據(jù)對(duì)濰坊市2008—2017 年資料進(jìn)行了研究,在傳統(tǒng)的以日降雨量確定臨界致災(zāi)雨量的基礎(chǔ)上,引入短時(shí)強(qiáng)降雨因子,綜合考慮強(qiáng)降雨洪澇災(zāi)害的致災(zāi)因子危險(xiǎn)性、孕災(zāi)環(huán)境敏感性、承災(zāi)體易損性和城市防災(zāi)減災(zāi)能力4 個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo),編制了濰坊市強(qiáng)降雨洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃。結(jié)果表明:

    (1)洪澇災(zāi)害發(fā)生的高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)主要位于高密、諸城等地區(qū),地勢(shì)低、強(qiáng)降雨頻發(fā)是導(dǎo)致該地區(qū)強(qiáng)降雨洪澇災(zāi)害發(fā)生的主要因素,其洪澇災(zāi)害發(fā)生的風(fēng)險(xiǎn)較大。

    (2)青州中部部分地區(qū)和高密諸城西部地區(qū)為較高風(fēng)險(xiǎn)區(qū),較強(qiáng)的降雨強(qiáng)度和較大的人口密度是主要因素。

    (3)臨朐、昌樂(lè)、昌邑的大部地區(qū)、青州南部、安丘東部等地區(qū)為低風(fēng)險(xiǎn)區(qū)和較低風(fēng)險(xiǎn)區(qū),其他為中等風(fēng)險(xiǎn)區(qū)。

    經(jīng)過(guò)與歷史災(zāi)情資料進(jìn)行對(duì)照檢驗(yàn),本文所得區(qū)劃結(jié)果與實(shí)際情況基本吻合,為濰坊市的強(qiáng)降雨洪澇防災(zāi)減災(zāi)提供技術(shù)支持和決策依據(jù)。

    強(qiáng)降雨洪澇的發(fā)生發(fā)展具有一定的突發(fā)性與年份、地區(qū)特殊性,雖然經(jīng)檢驗(yàn),所得區(qū)劃結(jié)果與歷史洪澇災(zāi)害發(fā)生程度較為符合,但對(duì)未來(lái)的預(yù)測(cè)仍存在一定的不確定性。另外,西南山區(qū)雖強(qiáng)降雨洪澇風(fēng)險(xiǎn)較小,但其山地眾多,地勢(shì)復(fù)雜,一旦強(qiáng)降雨天氣發(fā)生也會(huì)導(dǎo)致泥石流等次生災(zāi)害,對(duì)該地區(qū)的強(qiáng)降雨監(jiān)測(cè)和災(zāi)害預(yù)防工作也不容忽視。洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)是一個(gè)十分復(fù)雜的系統(tǒng),受到數(shù)據(jù)來(lái)源和精度的限制,本文僅選取了部分指標(biāo)進(jìn)行分析,難免會(huì)對(duì)指標(biāo)考慮不夠全面。鑒于以上多種因素的影響,模型和結(jié)果的精度還需要進(jìn)一步完善和提高,未來(lái)可綜合應(yīng)用“3S”技術(shù),選取更為全面的影響指標(biāo),利用數(shù)理模型優(yōu)化算法,進(jìn)一步改進(jìn)和完善強(qiáng)降雨洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估與區(qū)劃工作,對(duì)洪澇災(zāi)害進(jìn)行精準(zhǔn)區(qū)劃。

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