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    基于土地利用的山洪災害損失評估模型研究

    2021-05-27 01:43:08劉慶愛陳笑娟
    自然災害學報 2021年2期
    關鍵詞:模型

    陳 宇,王 瑛,劉慶愛,陳笑娟,周 軼

    (1.北京師范大學 環(huán)境演變與自然災害教育部重點實驗室,北京 100875; 2.應急管理部-教育部減災與應急管理研究院,北京 100875;3.河北省氣象災害防御中心, 河北 石家莊 050021; 4.北京市安全生產科學技術研究院,北京 101101)

    由于我國山地范圍廣,山區(qū)的防災減災能力相對較差,突發(fā)性山洪容易造成巨大的經濟損失[1]。2010年至2017年,中國各地發(fā)生山洪災害超過1萬起,造成的直接經濟損失超過22 050億元[2]。為了及時地為搶險救災指揮提供依據(jù),準確評估損失狀況是非常有必要的。

    山洪是洪水災害的一種。國外對于洪水災害的損失評估研究起步于20世紀70年代。美國、日本等發(fā)達國家通過建立各類行業(yè)財產的損失率曲線而去評估洪水災害的損失。日本的Srikantha等人利用分布式水文模型、GIS和RS等技術,實現(xiàn)了洪水模擬和損失評估[3]。此外,多個國家開發(fā)了洪水損失評估系統(tǒng),如美國聯(lián)邦應急管理署(FEMA)開發(fā)的HAZUS-MH(The Hazards United States Multi-Hazard)系統(tǒng),它建立了系統(tǒng)全面的脆弱性數(shù)據(jù)庫和歷史災情數(shù)據(jù)庫,可以針對洪水災害開展損失快速評估[4]。

    相比于美國、日本等國家,我國尚未形成完善的洪水損失評估體系,在評估指標、評估模型、基礎數(shù)據(jù)等尚有待完善[5]。在評估系統(tǒng)方面,我國也有一些探索,如王艷艷等[6]以上海為研究區(qū),利用水動力學洪水分析模型實現(xiàn)淹沒分析,建立地物空間疊加分析和洪災損失評估模型,集成土地利用、社會經濟和洪水淹沒數(shù)據(jù),開發(fā)完成獨立的洪災損失評估系統(tǒng);王帆等[7]以湖北咸寧為例,集成分布式概念水文模型和土地利用信息,開發(fā)了社區(qū)山洪風險評估系統(tǒng),以上洪水評估系統(tǒng)都集成了多方面的數(shù)據(jù),實現(xiàn)了區(qū)域的洪水損失評估。但由于基礎統(tǒng)計資料的實時性、空間精度較差,加之山洪災害的暴漲暴落特征,山洪災情評估的準確性難以保證[8]。

    土地利用是指土地類型及其相關資產的分布和使用[9]。土地利用狀況反映了土地上的資產暴露量及其脆弱性,繼而決定在面對洪水時的損失水平[10]。因此,已有許多研究以土地利用為評估對象進行洪水損失評估[11-12]。土地利用數(shù)據(jù)庫具有應用效率高,更新及時,資料現(xiàn)勢性強等優(yōu)點[13],可以很好的滿足災情評估的實效性要求。

    以土地利用為評估對象的山洪災害損失評估系統(tǒng)需要具有普遍性,山洪災害損失評估需要面向災害的土地利用分類標準和方法,因此,本文以2012年 “7.21” 拒馬河流域山洪事件為例,以重災區(qū)野三坡的土地利用為承災體,構建各類土地利用的山洪災害脆弱性模型,采用耦合“水文-水動力”模型進行山洪淹沒模擬,形成一套完整的山洪損失評估模型(flash flood disasters loss assessment model,簡稱FFLA),并對模型的精度進行對比,驗證該模型應用的可行性。

    1 山洪災害損失評估模型

    FFLA模型由淹沒模擬,土地利用數(shù)據(jù)庫構建和經濟損失評估組成。淹沒模擬利用HEC-HMS和FLO-2D耦合模型重現(xiàn)山洪淹沒狀況;土地利用數(shù)據(jù)庫通過高分辨率遙感影像識別獲得,包括土地利用類型及其經濟暴露值和脆弱性模型;結合上述結果對歷史山洪事件進行損失評估。

    1.1 損失評估方法

    災情損失由危險性、暴露度、脆弱性共同決定[14]。本文以水文—水動力模型模擬的淹沒深度作為危險性指標,以土地利用價值作為暴露度指標,以土地利用脆弱性模型作為脆弱性指標。在此基礎上得到損失評估公式:

    L=∑Ei*Dil*ail.

    (1)

    式(1)中,L表示山洪經濟損失,Eij表示i類土地利用類型的經濟暴露值(元);Dil表示i類土地利用類型在第l級淹沒等級下的損失率,無量綱;ail表示i類土地利用類型在第l級淹沒等級下的面積。根據(jù)該風險公式,利用GIS空間分析,可以進行山洪災害的損失評估,具體流程如圖1所示。

    圖1 山洪災害損失模型評估流程Fig.1 Assessment process of flash flood loss model

    1.2 山洪災害危險性模擬模型

    山洪發(fā)生流域內的流量數(shù)據(jù)資料常出現(xiàn)缺失現(xiàn)象[15]。因此,一些研究通過耦合水文和水動力模型來解決這一問題。水文模型可以將鄰近流域的水文指標轉移到無資料流域,并模擬各個子流域的流量時間序列。但水文模型一般不適用于洪水過程的模擬,可以將流量時間序列輸入到水動力模型中,實現(xiàn)山洪路徑的模擬[16-17]。

    HEC-HMS是一個基于流域水文、水力要素之間相互聯(lián)系的原理,模擬流域地表徑流和河流/水庫流量的水文模型。FLO-2D是一個可以模擬平原、小溪等表面的洪水和泥石流,繼而產生淹沒深度、流速等指標的洪水或泥石流路徑模擬的水動力模型。通過耦合HEC-HMS和FLO-2D構建的山洪災害危險性模擬模型,操作簡單,易于使用,且運行速度快,可以快速精確地實現(xiàn)對小流域山洪的危險性模擬。

    具體的耦合過程如下:(1)將流域的DEM、土地利用和土壤類型輸入到HEC-GeoHMS水文插件中,通過洼地填充、流域劃分等操作獲得流域指標;(2)將流域指標文件輸入到HEC-HMS軟件,為每個子流域的降雨站點輸入雨量數(shù)據(jù)。在模擬山洪起止時間和步長后,運行HEC-HMS,得到山洪流量時間序列;(3)將HEC-HMS得到的流量時間序列輸入到FLO-2D中,得到淹沒深度、流速和淹沒范圍等指標。

    1.3 面向災害損失評估的土地利用類型劃分

    本模型主要以土地利用為損失評估對象,因此土地利用分類是否合理是損失評估的關鍵。吳傳鈞指出,土地利用分類需要符合實際利用的需要,突出利用的可能性和利用程度的差別,并表達地域差異性及其分布規(guī)律[18]。因此,本文在進行分類時充分考慮山洪損失評估的需要,突出各土地類型在面對山洪時的脆弱性和暴露性差異。同時,考慮到山區(qū)旅游景區(qū)的特殊情況,在分類時參考張娟[19]的旅游用地分類標準,充分反映了旅游業(yè)用地的性質和特點,并與全國土地分類體系[20]相互銜接。結合居民調查和政府訪談,進行驗證、調整,劃分了13種土地利用類型(表1),分別為未利用地、水域、農業(yè)用地、林地、交通用地、公共設施用地、娛樂設施用地、公共管理與服務用地、居住用地、居住與商業(yè)用地、商服用地、高級居住用地和高級商服用地。

    表1 土地利用分類狀況Table 1 Status of land use classification

    但山區(qū)地形復雜,往往缺乏高精度的土地利用數(shù)據(jù)用于精確的損失評估。遙感影像在分析土地利用信息方面具有明顯的優(yōu)勢,目前已經廣泛應用于土地利用分類。因此,本文通過對高分辨率遙感影像的目視解譯,獲取高分辨率的土地利用類型。

    1.4 土地利用山洪災害脆弱性模型構建

    脆弱性是表示承災體在某種強度自然災害發(fā)生時的損失程度[21]。目前國內并沒有權威的、得到廣泛應用的洪水脆弱性模型。因此,本文參考荷蘭、北京等地區(qū)的土地利用脆弱性模型結果[22-23],納入到山洪損失評估模型中。

    如圖2所示,公共和娛樂設施用地直接暴露在山洪之中,極易受到山洪的直接破壞。因此, 當淹沒深度為1 m時,公共和娛樂設施用地的損失率就超過了80%。農業(yè)用地、林地和交通用地由于采取了一定的防洪措施,所以在1m的淹沒深度時,損失率只有50%左右。其他的土地利用類型基本都是鋼筋混凝土結構的建筑物,防洪能力較強,并且人類活動程度高,能及時地采取防洪保護措施,因此在1m的淹沒水深下,損失率基本在40%以下。但當淹沒深度達到5m時,所有的土地利用類型的損失率都將達到100%。

    圖2 不同土地利用類型的山洪脆弱性模型[23]Fig.2 Flash flood vulnerability model for land use types[23]

    2 研究區(qū)概況

    拒馬河是海河的二級支流,發(fā)源于河北省太行山西北處,干流長254 km,主要流經河北省保定市、北京房山區(qū)(圖3(a))。拒馬河屬于溫帶大陸性季風氣候,年均降雨量能達到600mm以上,但季節(jié)分布不均勻,多集中于7,8月份。拒馬河上游河段流域面積達4 938 km2,主要流經京津冀山地地區(qū)。因此,歷史上拒馬河流域山洪多發(fā),在1963年、1977年和1996年等都發(fā)生過大規(guī)模的山洪事件。

    圖3 拒馬河及野三坡位置圖Fig.3 The location of Juma River and Yesanpo

    2012年7月21日22時,拒馬河流域爆發(fā)山洪,共造成保定市淶水縣30人死亡失蹤,經濟損失40多億元,其中受災最為嚴重的是淶水縣野三坡風景區(qū)(簡稱野三坡)。野三坡距北京西100km處,為我國5A級旅游區(qū),河道兩岸分布著大量的旅游基礎設施和建筑物,極易受到山洪沖擊。

    本文選取“7.21”山洪的重災區(qū)——淶水縣野三坡的3個村:茍各莊、劉家河村和下莊村(圖3(b))作為研究區(qū),利用FFLA模型,對3個村莊的“7.21”山洪損失進行模擬分析。

    3 數(shù)據(jù)來源

    本文所用數(shù)據(jù)包括降水、地形、土壤、遙感影像、土地利用價值等數(shù)據(jù),主要來源于圖書館資料、網絡數(shù)據(jù)平臺、政府官網等,具體說明如表2所示。

    表2 主要數(shù)據(jù)來源Table 2 The major data sources

    4 模型評估結果

    4.1 研究區(qū)不同土地利用類型的價值

    本文根據(jù)地方政府的統(tǒng)計數(shù)據(jù),確定各土地利用類型的經濟暴露值。表3展示了野三坡土地利用類型的脆弱性和暴露性關系。其中,農業(yè)用地和林地上的作物價值低,所以暴露價值低;旅游服務類由于有公共服務設施和旅游娛樂設施、土地價值較高;居住、商服用地上建筑物密度大,且附帶大量物資、財產,所以土地暴露值在所有土地利用類型中是最高的。

    表3 野三坡土地利用類型的山洪災害性質Table 3 Flash flood disaster characteristics of land use types in Yesanpo

    4.2 研究區(qū)“7.21”山洪災害淹沒模擬

    本文利用HEC-HMS及FLO-2D模型對“7·21”山洪事件的淹沒狀況進行模擬重現(xiàn)。采用地面控制點采集和居民訪談的方式,對模擬的山洪淹沒范圍和水深進行驗證。驗證結果如圖4,可以看出,下莊村的重災區(qū)主要分布在中南部的河道兩岸,劉家河村的重災區(qū)主要在村莊南部,而茍各莊的重災區(qū)主要位于村莊中部的兩岸地區(qū),模型模擬的重災區(qū)分布和淹沒邊界與實地走訪的結果基本吻合。因此,本文構建的水文—水動力模型模擬精度高,能較好地完成對小流域山洪的模擬。

    如圖4所示,林地和水域是野三坡2種主要的土地利用類型。此外,茍各莊以未利用地和農業(yè)用地為主,主要分布在河道兩岸,村莊中部還有服務于旅游業(yè)的居住與商業(yè)用地。劉家河村河岸地區(qū)有大片的農田,村莊南部分布著的商服用地。下莊村是旅游資源最為豐富,經濟發(fā)展最好的村莊,河道兩岸分布著大面積的公共設施用地和商服用地。

    圖4 野三坡“7.21”淹沒模擬和土地利用類型Fig.4 The inundation simulation and land use types of Yesanpo on July 21, 2012

    4.3研究區(qū)山洪災害經濟損失評估與精度

    利用FFLA模型,根據(jù)模擬的淹沒和土地利用指標,得到山洪損失及分布構成(圖5)。本研究將損失分為四類。其中,農業(yè)損失由農業(yè)用地和林地上的損失構成,每個村的損失基本不超過100萬元;旅游設施損失由交通、公共設施、娛樂設施、管理與服務四類用地構成,其數(shù)值遠遠超過了農業(yè)損失,充分體現(xiàn)了野三坡山地旅游區(qū)的性質;居民損失是指所有發(fā)生在居民用地上的損失,也是茍各莊損失的主要來源;商業(yè)損失指發(fā)生在商業(yè)類用地的損失,其損失量達到本次山洪總損失的64%。

    圖5 野三坡7.21山洪損失分布構成Fig.5 The distribution structure of flash flood losses in Yesanpo on July 21, 2012

    對3個村的損失進行統(tǒng)計,與實際災情損失進行對比,結果見表4。總體來看,下莊村的損失最大,達到23 048萬元;劉家河村的損失為7 154萬元;茍各莊的損失最小,為4 485萬元。3個村的總損失達到34 687萬元,與實際損失(41 914萬元)相比,偏小20.83%。 FFLA模型對經濟損失的評估精度較高,與同類型其他研究精度相近。且模型在淹沒范圍、重災區(qū)判別等方面,準確性也較高。

    表4 山洪經濟損失評估模型精度對比Table 4 Reliability comparison of flood economic loss assessment model

    FFLA模型具有以下優(yōu)勢:(1)耦合HEC-HMS和FLO-2D的方式,是從山洪災害的發(fā)生機理出發(fā)進行危險性評估,能夠實現(xiàn)對小流域山洪危險性的準確模擬,彌補由于山洪災害暴漲暴落特征,而缺失的淹沒資料。(2)本模型的土地利用分類面向山洪災害損失評估,充分考慮了各類型之間的暴露性和脆弱性差異,專業(yè)性強。基于此分類方法構建起的土地利用數(shù)據(jù)庫,數(shù)據(jù)管理更規(guī)范,更新效率更高,能滿足山洪災害評估的時效要求。

    5 結論

    本文開展了面向山洪災害,以耦合水文水動力模型和土地利用脆弱性模型相結合的方式,構建山洪災害損失評估模型(FFLA),將模型應用到2012年“7.21”拒馬河流域野三坡山洪損失評估中。主要結論如下:

    (1)耦合HEC-HMS和FLO-2D模型的模擬精度高,能夠實現(xiàn)對歷史山洪災害事件中的淹沒狀況進行較精確的模擬,可以用于山洪災害的危險性模型。

    (2)基于土地類型在遭受山洪災害時的脆弱性和暴露性差異,劃分了13種類型,分別為未利用地、水域、農業(yè)用地、林地、交通用地、公共設施用地、娛樂設施用地、公共管理與服務用地、居住用地、居住與商業(yè)用地、商服用地、高級居住用地和高級商服用地。

    (3)FFLA模型具有較高的精度,對“7.21”拒馬河流域三個重災村的損失模擬準確率達到75%以上。

    未來,一方面需要積累更多的山洪災情數(shù)據(jù),對本文的脆弱性模型進行完善,提高評估精度,另一方面,還可以與目前各種高精度土地利用動態(tài)數(shù)據(jù)庫進行結合,實時更新土地利用數(shù)據(jù),實現(xiàn)山洪災害后的快速評估。

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