基于指標體系的農(nóng)田澇災風險評估與對策分析

張 偉，羅文兵，李亞龍，范琳琳，何 軍，鄒志科

（1.長江科學院農(nóng)業(yè)水利研究所，武漢 430010；2.三峽大學水利與環(huán)境學院，湖北宜昌 443000）

0 引 言

澇災是對人類社會生產(chǎn)生活危害最為常見、最為嚴重的自然災害之一［1］。據(jù)統(tǒng)計，全球僅因洪澇災害損失占比就高達40%［2］。中國是世界上洪澇災害最為頻繁而又嚴重的國家之一，多發(fā)生在長江流域的江漢平原、洞庭湖和鄱陽湖濱湖地區(qū)、下游沿江平原洼地等地區(qū)［3］。每年都會因此而造成的糧棉油減產(chǎn)約占總產(chǎn)量的5%［4］。湖北四湖流域作為江漢平原主要糧食產(chǎn)區(qū)，由于地勢平坦低洼，汛期暴雨頻發(fā)，受外江（湖）水位頂托，容易造成排水不暢，形成澇災［5］。螺山排區(qū)位于總干渠、電排渠和長江之間的一個獨立排區(qū)，是四湖流域典型的受澇受漬區(qū)域。自2000年以來的數(shù)年間，排區(qū)內(nèi)因澇造成水稻平均減產(chǎn)3%。隨著螺山排區(qū)下墊面發(fā)生顯著變化，如城市化進程加快、圍墾湖泊等水域萎縮、種植結(jié)構(gòu)調(diào)整等變化使得澇災致災因子、孕災環(huán)境和承災體情勢及其相互關(guān)系發(fā)生了很大變化，給排區(qū)排澇帶來了新的挑戰(zhàn)。

目前針對澇災風險的研究，主要是利用指標體系和數(shù)值模型兩種方法進行評估。在指標體系方面，相關(guān)學者主要開展了農(nóng)田澇災指標構(gòu)建［6-9］、澇災分級標準確定［7，10，11］和澇災風險評估［12-17］等方面研究。在數(shù)值模型方面，相關(guān)學者通過構(gòu)建水文水力學模型［12］、災害影響量化評價模型和減產(chǎn)率量化評估模型［18］等動態(tài)模型實時模擬澇災致災過程。靜態(tài)評估所需資料少，收集方便，通過經(jīng)驗方法反映澇災的成災機理更容易實現(xiàn)，但只能通過災后數(shù)據(jù)評估，不能實現(xiàn)災中的實時反饋；動態(tài)評估可以通過構(gòu)建模型實時反映澇災過程，進行監(jiān)測預警，僅適用于澇災過程數(shù)據(jù)易收集且足夠用于模型模擬的研究區(qū)。

考慮到澇災風險的空間分布，在資料缺乏的情況下進行快速的預報預警，適合采用靜態(tài)的指標評估方法，從而為除澇減災作決策。故本文選取四湖流域螺山排區(qū)為研究對象，選擇具有區(qū)域特點的研究指標建立澇災風險指標體系，構(gòu)建澇災風險評價模型，采用AHP-CRITIC綜合法進行權(quán)重賦值，確定了澇災風險等級標準，利用構(gòu)建的模型進行澇災風險綜合評估，并結(jié)合研究區(qū)實際，開展?jié)碁木C合治理措施分析，為今后研究區(qū)農(nóng)田澇災防治提供理論依據(jù)。

1 研究區(qū)概況

螺山排區(qū)位于四湖流域南部，北面以四湖總干渠和洪排渠主隔堤為界，西南抵長江干堤，東抵螺山電排渠，總排水面積935.5 km2，耕地面積869.5 km2，耕地中以水田種植為主，占比達69.2%。區(qū)域內(nèi)年平均降雨量約1 200 mm，降雨主要集中在汛期（一般為5-9月），其降雨量約占年降雨總量的50%～60%，多年平均氣溫16.3 ℃左右，年無霜期約260 d，年均蒸發(fā)量1 300 mm。螺山排區(qū)內(nèi)以一、二級排水泵站和干、支排水渠構(gòu)成主要的排水系統(tǒng)，總排水面積為378.8 km2［19］。根據(jù)排區(qū)澇災風險空間分布計算需求，在充分收集螺山排區(qū)的天然河網(wǎng)、水文資料的基礎上，對排區(qū)的排水系統(tǒng)進行了合理概化。概化后的排水系統(tǒng)由1 條主河道、12 條支流河道、2 個水閘和1 個泵站組成。進而以渠道、河網(wǎng)為界，將排區(qū)劃分為13個大小不一的分區(qū)，每個分區(qū)視為獨立的排水區(qū)域進行計算分析，如圖1所示。

圖1 螺山排區(qū)位置及渠系圖Fig.1 Location and drainage diagram in Luoshan Drainage Area

2 數(shù)據(jù)與方法

2.1 數(shù)據(jù)獲取與處理

（1）數(shù)據(jù)獲取。從中國氣象數(shù)據(jù)網(wǎng)（https：//data.cma.cn/）搜集了荊州站1954-2019年氣象數(shù)據(jù)資料；從國家地理空間數(shù)據(jù)云平臺（http：//www.gscloud.cn/）下載了Landsat 系列數(shù)據(jù)（15 m）。從荊州市水利局和四湖工程管理局搜集了四湖流域基礎資料、歷史洪澇災害數(shù)據(jù)（1950-2016年）、螺山排區(qū)相關(guān)泵站數(shù)據(jù)、四湖流域的等高線圖Coverage 文件數(shù)據(jù)等相關(guān)資料。從湖北農(nóng)村統(tǒng)計年鑒（1949-1978/1991-2019年）獲取監(jiān)利縣多年水稻種植面積與產(chǎn)量數(shù)據(jù)。

（2）數(shù)據(jù)處理。將四湖流域的等高線圖Coverage 文件轉(zhuǎn)化為TIN 文件，再將TIN 文件轉(zhuǎn)化為ArcInfo 的GRID 形式的DEM數(shù)據(jù)文件。在螺山排區(qū)分區(qū)的基礎上，用mask提取螺山排區(qū)各分區(qū)的DEM 數(shù)據(jù)，網(wǎng)格大小30 m×30 m。通過監(jiān)督分類的方法，將Landsat系列數(shù)據(jù)（15 m）分類提取得到1991年、2003年和2011年的土地利用數(shù)據(jù)。

（3）指標選擇與定義。根據(jù)綜合性、客觀性、易獲性、可表征性和可度量性原則，結(jié)合螺山排區(qū)下墊面的顯著變化趨勢、降雨分布特征以及易受澇受漬的特點，考慮從澇災致災因子、孕災環(huán)境、和抗災能力3 個方面選擇汛期降雨強度綜合指數(shù)和汛期高溫指數(shù)、相對高程、高程相對標準差、相對坡度、滯澇水面率、產(chǎn)流系數(shù)、水旱比、地面硬化率、土壤類型指數(shù)、排澇指數(shù)等11 個指標，建立澇災風險評估指標體系，指標具體含義及計算方法見文獻［20］。

2.2 評估方法

2.2.1 權(quán)重賦值方法

根據(jù)國內(nèi)外常見的主觀和客觀賦值方法，基于研究區(qū)地形數(shù)據(jù)、歷史災害數(shù)據(jù)以及下墊面數(shù)據(jù)，根據(jù)計算快捷簡單、資料需求少、指標權(quán)重值易量化以及主客觀結(jié)合的原則，選擇層次分析法AHP 和CRITIC 權(quán)重法進行權(quán)重賦值，其中層次分析法偏重專家打分，即決策者的主觀層面的信息，而CRITIC 法則偏重于挖掘數(shù)據(jù)樣本中客觀存在的信息［21］，未充分結(jié)合實際情況。兩種賦值方法結(jié)合成的AHP-CRITIC綜合法則能綜合各方法的優(yōu)勢，進而減少誤差。

層次分析法AHP，將評價系統(tǒng)的有關(guān)替代方案的各種要素分解成若干層次，并以同一層次的各種要素按照上一層要素為準則，進行兩兩判斷比較并計算出各要素的權(quán)重WAHP［22］，根據(jù)綜合權(quán)重按最大權(quán)重原則確定最優(yōu)方案。

CRITIC 權(quán)重法以指標的對比強度和指標間的沖突性來綜合確定指標的客觀權(quán)重。對比強度表示同一指標取值差距的大小，用標準差來表現(xiàn)，該指標的取值標準差越大，表明反映的信息量越大，權(quán)重越大。沖突性指兩個指標間的相關(guān)系數(shù)，相關(guān)系數(shù)越小，表明反映的信息量有相似性，權(quán)重越小。首先將所得數(shù)據(jù)進行歸一化處理，進而根據(jù)公式（1）～（3）計算變異系數(shù)σj和信息量值ηj，最后求出各個指標權(quán)重WCRITIC［21］。

考慮到11 個指標中存在部分指標值的變化對澇災風險值的影響趨勢不一致的問題，如汛期降雨強度綜合指數(shù)、汛期高溫指數(shù)、產(chǎn)流系數(shù)、地面硬化率、土壤類型指數(shù)等指標值越大，澇災風險越大，利用公式（4）進行歸一化；而相對高程、相對高程標準差、相對坡度、滯澇水面率、水旱比和排澇指數(shù)等指標值越小，澇災風險值越大，利用公式（5）進行歸一化。通過標準化方法將所有指標的變化對澇災風險的趨勢相同，即指標值越大，澇災風險越大。

AHP-CRITIC 綜合法是綜合兩種方法的賦值運算，通過AHP 和CRITIC 法分別求得主觀權(quán)重向量α和客觀向量β，為了使綜合權(quán)重ωi盡可能地接近αi和βi，而不偏重其中任意一項，本文依據(jù)最小鑒別信息原理［23］求取綜合權(quán)重ωi，其目標函數(shù)為：

求解此優(yōu)化模型，得到綜合權(quán)重為：

則最終的綜合權(quán)重向量為ω=[ω1，ω2，…，ωn]T。

2.2.2 綜合風險度計算

選取澇災風險度指標對研究區(qū)域澇災情況進行綜合評估，澇災綜合風險度計算公式為：

式中：S為澇災綜合風險度；xi為第i個指標標準化值；ωi為第i個指標值對澇災綜合風險度的影響權(quán)重。

3 風險評估與對策分析

3.1 指標權(quán)重賦值

在現(xiàn)有數(shù)據(jù)的基礎上，結(jié)合AHP-CRITIC綜合法，得到指標體系中11項指標的權(quán)重，如表1所示。

表1 AHP-CRITIC綜合法權(quán)重結(jié)果Tab.1 The weight results of synthetic method of AHP and CRITIC

從表1 中可以看出，利用AHP-CRITIC 綜合法得到11 項指標的權(quán)重從大到小為汛期降雨強度綜合指數(shù)、相對高程、排澇指數(shù)、滯澇水面率、高程相對標準差、產(chǎn)流系數(shù)、地面硬化率、水旱比、相對坡度、土壤類型指數(shù)、汛期高溫指數(shù)，這與層次分析法下的各指標權(quán)重排序基本一致［20］。

利用2000-2019年的20年澇災綜合風險度數(shù)據(jù)，進行兩種方法的相關(guān)性分析，結(jié)果如表2所示。

由表2 得到AHP 法與CRITIC 法的相關(guān)系數(shù)為0.970，AHP法與綜合法的相關(guān)系數(shù)為0.995，CRITIC 法與綜合法的相關(guān)系數(shù)為0.990，三者相關(guān)性具有統(tǒng)計學意義（P＜0.01），表明3 種方法評價結(jié)果具有一致性。因此以AHP-CRITIC綜合法確定權(quán)重值是可行的。

表2 2000-2019年分區(qū)1澇災風險度評價結(jié)果Tab.2 Assessment results of waterlogging risk values in division 1 from 2000 to 2019

3.2 評價模型建立與驗證

基于指標體系和澇災綜合風險度構(gòu)建澇災風險評價模型。利用監(jiān)利市和螺山排區(qū)多年歷史數(shù)據(jù)，采用歷史反演法，利用2000-2019年的下墊面狀況作為未來的土地利用情景，對比不同時期的下墊面條件下降雨、溫度等因素對區(qū)域受災程度的影響。同時，參照暴雨災害影響劃分標準中農(nóng)作物受災指標AI劃分標準，并考慮螺山排區(qū)受災的實際分布情況，使用綜合風險度作為澇災風險等級劃分的依據(jù)，根據(jù)AI 等級劃定規(guī)則，3、4等級劃為高風險等級，1、2等級劃為低風險等級，最終利用螺山排區(qū)受災面積及受災面積比例等數(shù)據(jù)，將澇災風險等級分為高風險、低風險和無風險3個等級。

本文運用1954-2016年間的34 個受澇年份數(shù)據(jù)進行模型反演，結(jié)果顯示：在汛期降雨強度綜合指數(shù)為2.889 時，計算得到排區(qū)內(nèi)澇災風險度（1.180）為高風險臨界下限；在汛期降雨強度綜合指數(shù)為1.924 時，計算得到排區(qū)內(nèi)澇災風險度（0.932）為低風險臨界下限。即當澇災風險度小于0.932 時，區(qū)域處于無風險狀態(tài)，當澇災風險度介于0.932 和1.180 之間時，區(qū)域處于低風險狀態(tài)，當澇災風險度大于1.180 時，區(qū)域處于高風險狀態(tài)。

為驗證模型的適配性，選用1980年、1996年兩個重度澇災年份和2015年輕度澇災年份作為典型年份，對澇災風險評價模型進行驗證，典型年份澇災風險分布見圖2。

從圖2 中可以看出，1980年整個排區(qū)均處于澇災高風險狀態(tài)，其澇災平均風險度為1.543，遠高于澇災高風險等級下限值。1996年排區(qū)內(nèi)43.97%的面積處于澇災高風險狀態(tài)，澇災平均風險度為1.197，高于澇災高風險等級下限值。根據(jù)螺山排區(qū)歷史災害數(shù)據(jù)記載，1996年受災面積達到353 km2，成災面積為213 km2。1980年受災面積達221 km2，成災面積為160 km2。雖然1996年汛期降雨量較1980年少188 mm，澇災平均風險度也較1980年小，但由于1996年螺山排區(qū)耕地面積較1980年增加122 km2，導致1996年受災和成災面積均比1980年大。2015年，排區(qū)內(nèi)的平均澇災風險度為1.018，高于澇災低風險下限值，排區(qū)整體上處于低風險狀態(tài)，有2個分區(qū)無澇災風險。這與歷史數(shù)據(jù)中2015年螺山排區(qū)受災面積為46 km2，為輕度澇災年相吻合。

圖2 螺山排區(qū)典型年份澇災風險分布Fig.2 Risk distribution of waterlogging disaster in a typical year in Luoshan Drainage Area

此外，將此模型識別的澇災風險結(jié)果與歷史澇災災情數(shù)據(jù)對比，統(tǒng)計模型識別的準確率。結(jié)果表明，從1954-2016年的34 個澇災年份中，有7 個年份模型識別結(jié)果與實際有一定出入，整個模型的識別準確率為79.4%。此外，模型還識別到包括1954年、1969年、1973年、1979年4 個澇災高風險年份，除1969年識別情況與實際有一定出入外，其他年份與歷史災情基本一致，此模型在該研究區(qū)針對澇災高風險識別的準確率達83.3%?？梢?，該模型能夠較好地識別澇災風險，能適用于螺山排區(qū)澇災風險評估。

3.3 澇災對策分析

為綜合分析在采取不同澇災治理措施情況下研究區(qū)澇災風險狀態(tài)變化，現(xiàn)針對當前研究區(qū)下墊面條件以及防災抗災能力等影響因素，提出在不同汛期降雨年型條件下，對排澇指數(shù)、滯澇水面以及水旱比這3 個指標進行調(diào)整，排澇指數(shù)設置兩種方案，滯澇水面以及水旱比設置一種方案，然后各種情景相互交叉，共設置12套方案，見表3。

利用AHP-CRITIC 綜合法確定的權(quán)重，結(jié)合指標體系中11項指標計算值，在表3的方案下，通過計算得到不同方案下的風險度，并與現(xiàn)狀條件（方案0）進行對比分析，得出最優(yōu)方案。

表3 澇災治理方案Tab.3 The plans of controlling waterlogging disaster

當采用一種治理方案時，推薦方案3，即將分區(qū)內(nèi)的水域提升到2000年以前的水平。該方案與現(xiàn)狀情況相比，在分別遭遇5、10、20 a一遇的汛期降雨強度年型時，高風險面積占比分別降低100%、27.56%、7.23%，遭遇3 a 一遇的汛期降雨強度年型時，低風險面積占比降低62.59%。但在遭遇20 a 一遇的汛期降雨強度年型時，平均澇災綜合風險度為1.272，整個排區(qū)仍處于澇災高風險狀態(tài)。

當采用兩種治理方案時，推薦方案6，即提高排澇能力至規(guī)劃水平和提高滯澇水面率。該方案與現(xiàn)狀情況相比，在分別遭遇5、10、20 a 一遇的汛期降雨強度年型時，高風險面積占比分別降低100%、73.31%、10.87%，遭遇3 a 一遇的汛期降雨強度年型時，低風險面積占比降低72.96%。但遭遇20 a一遇汛期降雨強度年型時，雖有10.87%的面積轉(zhuǎn)為澇災低風險狀態(tài)，但排區(qū)平均澇災綜合風險度為1.242，高于澇災高風險下限1.180，排區(qū)總體上仍處于高風險狀態(tài)。

當采用三種治理方案時，如表4所示，對比在各方案下澇災風險降低情況，方案11 下澇災風險度最低，即采取排澇能力提高至規(guī)劃水平+滯澇水面率提高+水旱比提高的措施。在該方案下，結(jié)合圖3，發(fā)現(xiàn)在遭遇3 a一遇汛期降雨強度年型時，排區(qū)的澇災平均風險度為0.845，排區(qū)整體上處于無風險狀態(tài)，僅有1.60%的面積處于低風險狀態(tài)；遭遇5 a一遇汛期降雨強度年型時，排區(qū)的澇災平均風險度為0.990，排區(qū)整體上處于低風險狀態(tài)，沒有處于過澇災高風險狀態(tài)的區(qū)域，有54.44%的面積處于無風險狀態(tài)；遭遇10 a 一遇汛期降雨強度年型時，排區(qū)的澇災平均風險度為1.123，低于澇災高風險下限值（11.180），僅有14.72%的面積處于澇災高風險狀態(tài)，排區(qū)整體上處于低風險狀態(tài)；遭遇20 a 一遇汛期降雨強度年型時，排區(qū)的澇災平均風險度為1.228，排區(qū)整體上處于高風險狀態(tài)，有54.44%的面積處于低風險狀態(tài)（見圖3）。與現(xiàn)狀情況相比，在分別遭遇5、10、20 a一遇的汛期降雨強度年型，高風險面積占比分別降低100%、78.05%、54.44%，遭遇3 a 一遇的汛期降雨強度年型時，低風險面積占比降低72.96%。由此可見，通過提升排澇能力，增大滯澇水面率，改變種植結(jié)構(gòu)、提高水旱比等措施，能顯著降低研究區(qū)內(nèi)澇災高風險面積占比。

圖3 方案11措施下螺山排區(qū)澇災風險分布Fig.3 Risk distribution of waterlogging disaster under scheme 11 in Luoshan Drainage Area

表4 不同措施方案下的風險度值Tab.4 Risk values under different measures

4 結(jié) 語

以湖北省四湖流域的螺山排區(qū)作為研究區(qū)，構(gòu)建澇災風險指標體系，通過指標權(quán)重計算和澇災風險度分級標準確定等過程構(gòu)建澇災風險度評價模型，模擬了不同情景下螺山排區(qū)的澇災風險狀態(tài)，提出澇災減災措施，主要得到以下結(jié)論。

（1）3種指標權(quán)重計算方法下，兩兩權(quán)重的相關(guān)性均表現(xiàn)出顯著相關(guān)，三種方法所反映的信息具備一致性，AHP- CRITIC綜合法計算得到的權(quán)重可作為后續(xù)計算的基礎，11項指標的權(quán)重值分別為汛期降雨強度綜合指數(shù)（0.244 4）、汛期高溫指數(shù)（0.031 9）、相對高程（0.130 1）、高程相對標準差（0.085 7）、相對坡度（0.050 8）、滯澇水面率（0.107 7）、產(chǎn)流系數(shù)（0.071 0）、水旱比（0.055 5）、地面硬化率（0.068 1）、土壤類型指數(shù)（0.039 2）、排澇指數(shù)（0.115 8）。

（2）在構(gòu)建澇災風險評估模型的基礎上，利用歷史災情反演法，得到螺山排區(qū)澇災風險臨界閾值。其中，澇災高風險下限為1.180，對應的汛期降雨強度綜合指數(shù)為2.889；澇災低風險下限為0.932，對應的汛期降雨強度綜合指數(shù)為1.924。

（3）通過開展?jié)碁闹卫砬榫胺治?，得出適用于研究區(qū)最佳的澇災治理措施。在同時采取3種措施相比采取其中一種或兩種措施下對減少澇災綜合風險度最為有效，其中采取提高排澇能力至規(guī)劃水平、提高滯澇水面率和提高水旱比的方案效果最好，此方案與現(xiàn)狀情況相比，在遭遇5、10、20 a一遇的汛期降雨強度年型時，高風險面積占比分別降低100%、78.05%、54.44%，遭遇3 a一遇的汛期降雨強度年型時，低風險面積占比降低72.96%。

需要說明的是，本文以常用的分級標準得到了研究區(qū)澇災綜合風險的高、低、無3個等級，而針對研究區(qū)的分級標準，可進一步考慮高、中、低、無風險4個等級，進而驗證分級的科學合理性。由于目前螺山排區(qū)的分區(qū)僅根據(jù)概化后的渠系、河網(wǎng)劃分，分區(qū)劃分相對較粗，因此需要考慮進一步利用網(wǎng)格法，將分區(qū)細化，減少因分區(qū)對澇災風險等級評估的影響。