深圳河流域內(nèi)陸側(cè)洪澇風(fēng)險(xiǎn)分析

黃亦軒，徐宗學(xué)，陳 浩，楊 芳

(1.北京師范大學(xué)水科學(xué)研究院，北京 100875； 2. 城市水循環(huán)與海綿城市技術(shù)北京市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 100875；3. 水利部珠江水利委員會(huì)珠江水利科學(xué)研究院，廣東 廣州 510611 )

隨著全球氣候變化加劇和城市化快速發(fā)展，城市洪澇災(zāi)害已成為影響城市地區(qū)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的主要自然災(zāi)害之一。根據(jù)世界氣象組織(World Meteorological Organization，WMO)的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，1970—2009年全球發(fā)生水文氣象災(zāi)害7 870起，其中暴雨和洪水災(zāi)害占79%[1]。城市洪澇災(zāi)害一般是在短歷時(shí)強(qiáng)降雨或長(zhǎng)歷時(shí)降雨下，由于排水系統(tǒng)能力不足、雨水井堵塞等因素導(dǎo)致地表長(zhǎng)時(shí)間積水，進(jìn)而影響社會(huì)經(jīng)濟(jì)和威脅人類生命安全的自然災(zāi)害[2-3]，常發(fā)生在平坦、低洼地勢(shì)的區(qū)域，尤其是排水能力不足的區(qū)域。

全球氣候變化與快速城市化的共同影響是城市洪澇災(zāi)害頻發(fā)的主要原因。全球變暖增加了極端暴雨事件的強(qiáng)度和頻率，還引起海平面上升，將加劇洪水事件的頻率和強(qiáng)度[4]；城市化對(duì)城市暴雨特性的影響主要表現(xiàn)為熱島效應(yīng)、微地形(高層建筑)對(duì)暖濕氣流的阻礙效應(yīng)和凝結(jié)核增強(qiáng)作用，在這3種效應(yīng)的共同作用下，城市溫度和空氣中的水分含量上升，進(jìn)而出現(xiàn)市區(qū)降雨強(qiáng)度和頻率高于城市周邊地區(qū)的現(xiàn)象，即城市的“雨島效應(yīng)”，極端降雨事件的強(qiáng)度和頻率也有所增加。城市化的另一突出特征是人造地表面積的擴(kuò)大，下墊面不透水面積比例增加，增大了城市徑流的洪峰流量和洪水總量，峰現(xiàn)時(shí)間提前，在城市排水系統(tǒng)現(xiàn)有容量與快速城市化進(jìn)程不匹配時(shí)，便易造成城市內(nèi)澇。此外，城市化進(jìn)程中人口與資產(chǎn)逐漸向城市聚集[5]，導(dǎo)致城市洪澇災(zāi)害的影響范圍及強(qiáng)度進(jìn)一步增加。在此形勢(shì)下，洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估作為洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)管理的基本依據(jù)亟待開展研究。

自1990年聯(lián)合國(guó)“國(guó)際減災(zāi)十年”行動(dòng)以來，防災(zāi)減災(zāi)問題在國(guó)家、城市發(fā)展及學(xué)術(shù)研究等各層面上均引起了廣泛關(guān)注和高度重視[6]，災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)研究被廣泛應(yīng)用于洪水保險(xiǎn)、漫灘管理、災(zāi)害預(yù)警系統(tǒng)、疏散規(guī)劃等相關(guān)活動(dòng)的決策中。國(guó)外對(duì)洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的研究始于1933年，我國(guó)開展洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)研究始于20世紀(jì)80年代末[7]。發(fā)展至今，常用的洪澇風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法有：基于歷史災(zāi)情數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析方法[8]、基于情景模擬的水文水力學(xué)方法、基于指標(biāo)體系的綜合評(píng)價(jià)方法、不確定性分析等[9]。其中，基于歷史災(zāi)情的分析方法需要利用歷史災(zāi)情數(shù)據(jù)或?yàn)?zāi)損率曲線來確定[10]，由于對(duì)長(zhǎng)序列數(shù)據(jù)完整性、準(zhǔn)確性與空間尺度匹配性要求難以達(dá)到，且社會(huì)環(huán)境經(jīng)過不斷發(fā)展已發(fā)生巨大改變，歷史經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)不再能充分說明問題，因而此方法在實(shí)際應(yīng)用中常受到限制；基于情境分析的模型模擬方法主要用于小流域尺度，側(cè)重對(duì)洪澇危險(xiǎn)性的精細(xì)化研究，獲取洪澇的淹沒范圍、深度、流速等信息，較少關(guān)注社會(huì)與經(jīng)濟(jì)在洪災(zāi)中受到的影響。在城市洪澇風(fēng)險(xiǎn)研究中，更為關(guān)注的是防災(zāi)減災(zāi)，社會(huì)與經(jīng)濟(jì)是承災(zāi)的主體，因此既要考慮洪澇發(fā)生的危險(xiǎn)性，即洪澇的強(qiáng)度和空間分布，也要考慮洪澇災(zāi)害造成的損失，即洪澇災(zāi)害中可能受到影響的人口、經(jīng)濟(jì)等承災(zāi)體的空間分布[11]，基于指標(biāo)體系的洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估能滿足綜合評(píng)價(jià)的需求，但一些地方的城市洪澇指標(biāo)體系大量借鑒甚至照搬其他地區(qū)的指標(biāo)而缺乏因地制宜的考慮[12]。深圳作為沿海城市與中國(guó)城市化的先鋒陣地，亟須建立符合自身城市特點(diǎn)的洪澇風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)體系。

綜合上述分析，根據(jù)尺度和資料可用性，本文選用指標(biāo)體系法，以典型沿?？焖俪鞘谢貐^(qū)——深圳河流域內(nèi)陸側(cè)為例，基于“危險(xiǎn)性-易損性”洪澇風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估框架以及致災(zāi)因子、孕災(zāi)環(huán)境、承災(zāi)體和防災(zāi)減災(zāi)能力[2]四大要素進(jìn)行沿海城市地區(qū)的洪澇風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)，重點(diǎn)描述其受海潮影響導(dǎo)致的復(fù)雜洪澇危險(xiǎn)性成因和高度城市化與區(qū)位優(yōu)勢(shì)帶來的高易損性風(fēng)險(xiǎn)特征。

1 研究區(qū)概況

研究區(qū)如圖1所示，為深圳河北岸內(nèi)陸一側(cè)，臨深圳河與香港側(cè)相對(duì)，范圍為 113°59′58″E～ 114°12′54″E、22°30′13″N ～22°40′02″N，面積約193.3 km2，屬珠江三角洲水系，位于珠江口水系河流的中下游。深圳河發(fā)源于牛尾嶺，自東北向西南流入深圳灣，全長(zhǎng) 33.1 km，流域上游地區(qū)為植被繁茂的丘陵山地，中下游為城市化程度較高的平原。土地利用類型以人造地表為主，其他類型包括森林、草地、灌叢、耕地和水域。研究區(qū)屬亞熱帶海洋氣候帶，年平均降水量約為1 880 mm[13]。降水量豐富且極不均勻，集中在季風(fēng)季節(jié)，4—9月降水量占全年的85%。夏季氣候受盛行東南和西南風(fēng)的熱帶氣旋控制，常見降雨形式為局部短時(shí)強(qiáng)降雨。

圖1 研究區(qū)位置與主要河流Fig.1 Location of study area and main rivers

研究區(qū)包括福田區(qū)的中部與東部、整個(gè)羅湖區(qū)、龍崗區(qū)的西南部和鹽田區(qū)的西部邊緣，其中福田區(qū)是中央城區(qū)和深圳市委市政府所在地，羅湖區(qū)是深圳市最早的建成區(qū)。深圳城鎮(zhèn)化率達(dá)100%，本文研究區(qū)是其中經(jīng)濟(jì)人口相對(duì)最密集的區(qū)域。深圳經(jīng)濟(jì)興盛發(fā)展，加上沿海的區(qū)位優(yōu)勢(shì)，使得市區(qū)持續(xù)吸引著更多的人口與資源，經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)也不斷涌入，進(jìn)一步增加了暴露在洪澇易發(fā)區(qū)的人口和財(cái)產(chǎn)資源，加劇了城市洪澇災(zāi)害造成損失的風(fēng)險(xiǎn)。

2 研究方法

2.1 指標(biāo)體系法

本文的研究區(qū)域?yàn)榘瑤讉€(gè)轄區(qū)的中尺度流域，鑒于研究區(qū)面積尺度與資料可用性，選用指標(biāo)體系法，基于“危險(xiǎn)性-易損性”的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估框架對(duì)沿海城市地區(qū)的洪澇風(fēng)險(xiǎn)開展研究，風(fēng)險(xiǎn)表達(dá)式為

(1)

式中：R為綜合風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分；Xi為第i個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)；wi為第i個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重。

2.2 風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別與指標(biāo)確定

本文綜合考慮致災(zāi)因子、孕災(zāi)環(huán)境、承災(zāi)體、防災(zāi)減災(zāi)能力四大風(fēng)險(xiǎn)要素，遵循科學(xué)性、系統(tǒng)性、代表性、數(shù)據(jù)可用性等原則，共選取10個(gè)指標(biāo)構(gòu)成深圳河流域內(nèi)陸側(cè)洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，如圖2所示。

圖2 風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系Fig.2 Risk evaluation index system

2.2.1致災(zāi)因子危險(xiǎn)性指標(biāo)

與內(nèi)陸城市以降雨為城市內(nèi)澇的單一主導(dǎo)風(fēng)險(xiǎn)源不同，深圳作為沿海城市，面臨著暴雨、河道過境洪水和風(fēng)暴潮3種洪澇源，且多種洪澇源同時(shí)發(fā)生的趨勢(shì)正逐漸增加[3]。因此在一定代表性和數(shù)據(jù)可獲得性的基礎(chǔ)上，致災(zāi)因子選取了能表征暴雨、河道洪水和潮水頂托上溯對(duì)洪澇發(fā)生危險(xiǎn)性影響的指標(biāo)。

a.強(qiáng)降雨頻率(R50)和極強(qiáng)降水量(R99P)。R50為日降水量在50 mm 以上的年均降雨次數(shù)；R99P為超過日降水量99%分位值的總降水量的年平均值。選取研究區(qū)所在的深圳河流域南北側(cè)及周邊共9個(gè)站點(diǎn)，位置如圖 3所示，用1986—2018年的各站數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算，利用克里金插值將站點(diǎn)數(shù)值進(jìn)行空間內(nèi)插離散化。

圖3 雨量站空間分布Fig.3 Location of rainfall stations

b.距河道距離。該指標(biāo)表征河道來水對(duì)城市內(nèi)澇的影響。研究區(qū)內(nèi)河道縱比降小，河道洪水宣泄緩慢，河道除需接收本地降水產(chǎn)生的徑流外，還要接受來自上游的過境洪水，所以近河岸區(qū)域易遭受漫堤和潰堤危險(xiǎn)[14]。鑒于城區(qū)實(shí)際的水系分布在城市建設(shè)過程中與水文分析得到的天然水系有所差別，自行在地圖軟件上沿河道的遙感影像創(chuàng)建深圳河及其支流的矢量線要素，并用ArcGIS平臺(tái)的歐氏距離計(jì)算得到各柵格距河道的距離。

c.距河口距離。深圳河流域年平均高潮潮位和超強(qiáng)臺(tái)風(fēng)呈增加趨勢(shì)，當(dāng)風(fēng)暴潮、天文大潮和極端降水其中兩個(gè)遭遇或者“三碰頭”時(shí)，將引發(fā)更為嚴(yán)重的城市洪(潮)澇災(zāi)害[15]。深圳河干流和一級(jí)支流均受潮汐的影響，現(xiàn)狀感潮河段長(zhǎng)約13.1 km[16]，據(jù)當(dāng)?shù)卣{(diào)查，來自赤灣的潮水歷史最高曾上溯至布吉河(位置見圖1)上游。盡管擋潮閘、防洪潮堤和泵站能在一定程度上降低外潮對(duì)內(nèi)河地區(qū)的影響[17]，但若遇到天文高潮和風(fēng)暴潮的極端情況，潮水頂托與上溯對(duì)于全流域的洪澇影響都不容忽視?？紤]到海潮主要從河口上溯，距河口越近的地區(qū)遭受極端潮位引發(fā)洪澇的威脅越大，其影響以距深圳河口(位置見圖1)的歐氏距離表征。

2.2.2孕災(zāi)環(huán)境危險(xiǎn)性指標(biāo)

a.地表高程與坡度。地表高程數(shù)據(jù)來自美國(guó)航空航天局(NASA)和日本經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)省(METI)2019年8月5日發(fā)布的ASTER GDEM V3數(shù)據(jù)集；坡度數(shù)據(jù)是利用ArcGIS平臺(tái)的坡度分析功能對(duì)高程數(shù)據(jù)處理的結(jié)果。

b.土地利用。在深圳快速城市化過程中，土地利用格局發(fā)生巨變，不透水下墊面比例大幅增加，對(duì)地表徑流的貢獻(xiàn)率逐年上升，城市化研究顯示不透水地表以不到耕地1/3的面積產(chǎn)生約為耕地96%的徑流量[18]。土地利用數(shù)據(jù)來自2020年的30 m空間分辨率全球地表覆蓋數(shù)據(jù) GlobeLand30。

2.2.3承災(zāi)體易損性指標(biāo)

a.人口密度和GDP。人口密度數(shù)據(jù)采用經(jīng)聯(lián)合國(guó)調(diào)整后的Worldpop數(shù)據(jù)集[19](2020年，100 m 分辨率)；GDP為行政區(qū)人均 GDP(基于常住人口統(tǒng)計(jì))與單位柵格面積人口的乘積。

b.防災(zāi)減災(zāi)能力指標(biāo)。防災(zāi)減災(zāi)能力是城市韌性的組成部分，體現(xiàn)了承災(zāi)體對(duì)災(zāi)害影響的削弱能力，包括承災(zāi)體的災(zāi)前準(zhǔn)備能力、災(zāi)中應(yīng)急能力和災(zāi)后恢復(fù)能力。本文選取應(yīng)急避難場(chǎng)所密度[20]指標(biāo)來表征研究區(qū)應(yīng)急力量分布情況，鑒于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)完整性和空間尺度匹配性的不足，本文采用從高德地圖獲取應(yīng)急避難場(chǎng)所的興趣點(diǎn)(point of interest, POI)數(shù)據(jù)。每個(gè)應(yīng)急避難場(chǎng)所的POI包含名稱、類別和經(jīng)緯度信息，根據(jù)位置信息在ArcGIS平臺(tái)中生成shp點(diǎn)要素圖層，進(jìn)行核密度分析。

各風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)值的空間分布如圖4所示。

(a) 強(qiáng)降雨頻率

(b) 極強(qiáng)降水量

(c) 距河道距離

(d) 距河口距離

(e) 高程

(f) 坡度

(g) 土地利用

(h) 人口密度

(i) 柵格GDP

(j) 應(yīng)急避難場(chǎng)所密度圖4 洪澇風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)分布Fig.4 Distribution of flood risk evaluation indexes

2.3 數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理

熵權(quán)計(jì)算需要先對(duì)不同量綱和數(shù)值水平的原始指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，本文采用常見的min-max標(biāo)準(zhǔn)化法。其中，強(qiáng)降雨頻率、極強(qiáng)降水量、量化土地利用類型的徑流系數(shù)[21]、GDP、人口密度均為正相關(guān)指標(biāo)，即數(shù)值越小，指標(biāo)對(duì)洪澇災(zāi)害影響越?。坏乇砀叱?、坡度、距河道距離、距河口距離、應(yīng)急避難場(chǎng)所密度為負(fù)向指標(biāo)。

2.4 指標(biāo)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)劃分

利用自然間斷點(diǎn)法對(duì)除土地利用類型外的9個(gè)指標(biāo)按造成洪澇災(zāi)害的風(fēng)險(xiǎn)程度進(jìn)行分級(jí)?？紤]到土地利用類型變化不僅影響徑流系數(shù)，還涉及易損性相關(guān)的農(nóng)田和森林等經(jīng)濟(jì)作物用地面積的改變，對(duì)其風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)進(jìn)行人為設(shè)定，將耕地定為極高危險(xiǎn)級(jí)，其余用地類型的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)級(jí)與徑流系數(shù)和經(jīng)濟(jì)價(jià)值呈正相關(guān)。各指標(biāo)的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)對(duì)應(yīng)閾值如表1所示。

表1 評(píng)價(jià)指標(biāo)風(fēng)險(xiǎn)度閾值及等級(jí)劃分Table 1 Threshold and classification of evaluation index risk degree

2.5 組合賦權(quán)法

權(quán)重的分配方法有層次分析法(analytic hierarchy process，AHP)[22]、熵權(quán)法(entropy weight method, EWM)[23]、主成分分析法[24]等，其中EWM根據(jù)客觀數(shù)值的信息熵計(jì)算權(quán)重，AHP通過專家與作者的主觀打分確定權(quán)重[25]，本文采用組合賦權(quán)法，用AHP所得結(jié)果對(duì)EWM計(jì)算結(jié)果進(jìn)行修正。

本文的熵權(quán)計(jì)算通過將excel預(yù)處理過的數(shù)據(jù)矩陣讀入Python中實(shí)現(xiàn)，結(jié)果如表2所示。GDP、人口密度、土地利用類型3個(gè)易損性指標(biāo)的熵權(quán)最大，極強(qiáng)降水量和距河口距離為熵權(quán)較大的2個(gè)致災(zāi)因子指標(biāo)，熵權(quán)較小的是強(qiáng)降雨頻率、地表高程、坡度、應(yīng)急避難場(chǎng)所密度。該結(jié)果基于信息熵原理分配，個(gè)別指標(biāo)的權(quán)重與其實(shí)際重要性不一致，如地表高程、應(yīng)急避難場(chǎng)所的重要性被明顯低估。為獲得更符合實(shí)際的權(quán)重分配，利用AHP對(duì)熵權(quán)進(jìn)行修正，先構(gòu)建一個(gè)“目標(biāo)層-指標(biāo)層-變量層”結(jié)構(gòu)的層次模型，目標(biāo)層為沿海城市地區(qū)的洪澇風(fēng)險(xiǎn)，指標(biāo)層為危險(xiǎn)性與易損性風(fēng)險(xiǎn)，變量層為10個(gè)指標(biāo)。用既定的標(biāo)度等級(jí)細(xì)則[1]對(duì)指標(biāo)進(jìn)行兩兩比較打分，生成判斷矩陣，當(dāng)一致性比率(RC)<0.1時(shí)，判斷矩陣通過一致性檢驗(yàn)，表明可由標(biāo)準(zhǔn)化的判斷矩陣生成評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重系數(shù)。本文使用 yaahp 軟件完成評(píng)分與權(quán)重計(jì)算過程，所得判斷矩陣的RC為0.062 3。AHP權(quán)重結(jié)果如表2所示，距河道距離、地表高程與應(yīng)急避難場(chǎng)所密度占據(jù)前三大權(quán)重，三者之和接近50%，其次是極強(qiáng)降水量和坡度。

根據(jù)EWM和AHP得到的指標(biāo)權(quán)重，用公式(2)計(jì)算第i個(gè)指標(biāo)的修正權(quán)重wci，結(jié)果如表2所示。極強(qiáng)降水量、距河道距離、GDP為本研究區(qū)洪澇風(fēng)險(xiǎn)的前三大主導(dǎo)因素，權(quán)重總和超過40%；應(yīng)急避難場(chǎng)所密度、地表高程、土地利用類型位列第二梯隊(duì)，權(quán)重各約為10%；其后依次為坡度、距河口距離、人口密度、強(qiáng)降雨頻率。修正后的指標(biāo)權(quán)重介于EWM和AHP指標(biāo)權(quán)重之間，兼容二者優(yōu)勢(shì)的同時(shí)，最大限度地克服了單一權(quán)重的片面性。

表2 評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重計(jì)算結(jié)果Table 2 Results of evaluation index weight

(2)

式中：wEi為第i個(gè)指標(biāo)的EWM權(quán)重；wAi為第i個(gè)指標(biāo)的AHP權(quán)重。

2.6 風(fēng)險(xiǎn)計(jì)算

洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)綜合評(píng)價(jià)模型以柵格為基本評(píng)價(jià)單元，先確定各柵格單項(xiàng)指標(biāo)的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)，然后對(duì)各柵格圖層進(jìn)行綜合風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)計(jì)算。根據(jù)研究區(qū)域的面積，確定網(wǎng)格大小為30 m×30 m，網(wǎng)格數(shù)為214 891，并在 “空間環(huán)境”中設(shè)置“柵格捕捉”，以確保各圖層中相同編號(hào)的網(wǎng)格空間位置相同。

基于計(jì)算出的指標(biāo)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)值和指標(biāo)修正權(quán)重，在ArcGIS平臺(tái)進(jìn)行柵格計(jì)算，根據(jù)公式(3)(4)(1)分別計(jì)算出危險(xiǎn)性風(fēng)險(xiǎn)值H、脆弱性風(fēng)險(xiǎn)值V和綜合風(fēng)險(xiǎn)值R，并分別用自然間斷點(diǎn)法劃分為低、中、高和極高4個(gè)等級(jí)，便可得到研究區(qū)域的危險(xiǎn)性風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃、易損性風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃和綜合洪澇風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃。

(3)

(4)

3 結(jié)果與討論

3.1 危險(xiǎn)性風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃

洪澇災(zāi)害危險(xiǎn)性風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃如圖5所示，研究區(qū)中極高危險(xiǎn)區(qū)、高危險(xiǎn)區(qū)、中危險(xiǎn)區(qū)和低危險(xiǎn)區(qū)面積占比分別為22.9%、27.9%、30.6% 和 18.6%。極高危險(xiǎn)區(qū)全部集中在西南部與南部，包括福田區(qū)的主體和羅湖區(qū)西南部。通過圖4的指標(biāo)值分布可知，高頻強(qiáng)降雨、低且平的地勢(shì)、河道洪水、高比例人造地表導(dǎo)致的高產(chǎn)流是福田區(qū)與羅湖區(qū)洪澇極高危險(xiǎn)性區(qū)的共同特征，此外福田區(qū)受到更嚴(yán)重的海潮上溯影響。高危險(xiǎn)區(qū)在羅湖區(qū)與福田區(qū)內(nèi)作為成片分布的極高與中危險(xiǎn)區(qū)的過渡地帶零散分布，在龍崗區(qū)則集中分布，主要影響因子為高頻強(qiáng)降雨、距河道距離以及高比例的人造地表。極高與高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)面積占比約為50%，說明深圳流域內(nèi)陸側(cè)大部分地區(qū)處于相對(duì)易遭受洪澇的環(huán)境。中危險(xiǎn)區(qū)分布于福田區(qū)北部、羅湖區(qū)西北部和中部、龍崗區(qū)的邊緣，其中福田區(qū)北部的危險(xiǎn)性主要來自海潮和高頻強(qiáng)降雨，其他區(qū)域則來自大面積的不透水下墊面和距河道距離。羅湖區(qū)東部為低風(fēng)險(xiǎn)區(qū)，該地區(qū)以山地為主，盡管是極強(qiáng)降水量的最高值區(qū)，但由于距離河道遠(yuǎn)、海拔較高和以植被為主的土地覆蓋，不會(huì)造成太大洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)。

圖5 危險(xiǎn)性風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃Fig.5 Hazard risk zoning map

3.2 易損性風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃

洪澇災(zāi)害易損性風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃如圖6所示，研究區(qū)中極高易損區(qū)、高易損區(qū)、中易損區(qū)和低易損區(qū)的面積占比分別為17.62%、31.69%、8.06%和42.63%。極高易損區(qū)與高易損區(qū)交錯(cuò)分布于福田區(qū)中部和羅湖區(qū)西南部，高易損區(qū)在福田區(qū)面積占比更大，極高易損區(qū)在羅湖區(qū)面積占比更大。福田區(qū)是深圳的金融中心和政府所在地，羅湖區(qū)是原城市中心，二者均有稠密的人口與發(fā)達(dá)的經(jīng)濟(jì)，區(qū)別在于前者的應(yīng)急避難場(chǎng)所更加密集，較強(qiáng)的防災(zāi)救災(zāi)能力可在一定程度上抵消承災(zāi)體的高暴露性。極高易損區(qū)面積占比不大，但承載著最高密度的經(jīng)濟(jì)和人力資源財(cái)富，是防洪的重點(diǎn)區(qū)域。高易損區(qū)的另一部分在龍崗區(qū)中部，主要原因是較高的人口密度和應(yīng)急避難場(chǎng)所的缺失。低易損區(qū)占據(jù)最大的面積比例，分布于研究區(qū)西北邊界和東部的山區(qū)，這些地區(qū)人口稀疏，經(jīng)濟(jì)產(chǎn)值較低，應(yīng)急避難場(chǎng)所也相應(yīng)較少。

圖6 易損性風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃Fig. 6 Vulnerability risk zoning map

3.3 綜合風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃

深圳河流域內(nèi)陸側(cè)的洪澇災(zāi)害綜合洪澇風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃如圖7所示，各風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)區(qū)面積較均衡，極高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)、高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)、中風(fēng)險(xiǎn)區(qū)和低風(fēng)險(xiǎn)區(qū)面積占比分別為21.11%、25.37%、26.03%和27.50%。風(fēng)險(xiǎn)總體呈南部與西南部高、北部次之、西北部與東部低的空間分布。

將危險(xiǎn)性風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃和易損性風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃相對(duì)比可知，福田區(qū)西南部至羅湖區(qū)西南部是極高危險(xiǎn)性與極高易損性的統(tǒng)一體。該區(qū)域與河口相接，沿岸地勢(shì)平緩且高程較低，有深圳河的3條支流匯入干流河道，且上游有全區(qū)最高頻的強(qiáng)降雨，三者共同加劇其致災(zāi)因子危險(xiǎn)性；地勢(shì)低平且下墊面硬化程度高，造就其孕災(zāi)環(huán)境的高危險(xiǎn)性；人口密集、經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)為其帶來極高的承災(zāi)體易損性。研究區(qū)西北部的邊緣沿線與東部是綜合風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)最低地帶，因其離主要河道遠(yuǎn)且海拔較高，洪澇發(fā)生危險(xiǎn)性較小。該區(qū)域地形以山地為主，土地利用類型為林地，與人類居住環(huán)境和社會(huì)生產(chǎn)條件要求不相匹配，表現(xiàn)為人口稀疏，生產(chǎn)活動(dòng)強(qiáng)度低，因此，洪澇危險(xiǎn)性與易損性都處于較低水平，不易出現(xiàn)嚴(yán)重的洪澇災(zāi)害損失。

將綜合風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃和危險(xiǎn)性風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃對(duì)比可知，二者在高風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)區(qū)的分布較為接近，而在極高危險(xiǎn)區(qū)與中危險(xiǎn)區(qū)的分布上，因易損性指標(biāo)的調(diào)和，局部發(fā)生了等級(jí)變化。相比單一的危險(xiǎn)性風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃，福田區(qū)的少數(shù)范圍極高危險(xiǎn)區(qū)由于增加了應(yīng)急避難場(chǎng)所，降低了易損性，使綜合風(fēng)險(xiǎn)評(píng)級(jí)下調(diào)一級(jí)；同理，羅湖區(qū)南部的部分中危險(xiǎn)區(qū)域由于易損性極高，使得綜合風(fēng)險(xiǎn)評(píng)級(jí)上調(diào)一級(jí)。

由評(píng)估結(jié)果可知，在考慮城市社會(huì)與經(jīng)濟(jì)因素的情況下，洪澇危險(xiǎn)性較高的地區(qū)未必存在高風(fēng)險(xiǎn)，而危險(xiǎn)性較低的地區(qū)可能由于承災(zāi)體的高易損性而導(dǎo)致較高的風(fēng)險(xiǎn)水平，該認(rèn)知有利于在防災(zāi)減災(zāi)的資源分配中明確重點(diǎn)，并從不同方面有針對(duì)性地考慮風(fēng)險(xiǎn)管理措施：對(duì)于無人居住的洪水高發(fā)地區(qū)，無須過度防洪；對(duì)于易損性低但有突出主導(dǎo)危險(xiǎn)性因子的地區(qū)，可根據(jù)其主導(dǎo)因子對(duì)當(dāng)?shù)鼐用襁M(jìn)行有所側(cè)重的防護(hù)措施。對(duì)于極端降水量較高的羅湖區(qū)東部應(yīng)尤其重視暴雨預(yù)警；對(duì)于研究區(qū)西北部邊緣和東部，需增加應(yīng)急避難場(chǎng)地，并充分利用應(yīng)急避難場(chǎng)所的作用，及時(shí)組織協(xié)助居民與財(cái)產(chǎn)轉(zhuǎn)移至安全地帶，并在未來規(guī)劃中引導(dǎo)高危險(xiǎn)區(qū)的居民逐代向低危險(xiǎn)區(qū)域搬遷；對(duì)于高易損性與高危險(xiǎn)性并存的研究區(qū)東南部和南部，應(yīng)重點(diǎn)給予全面的防護(hù)，從而最大限度地保護(hù)生命財(cái)產(chǎn)和挽回洪澇損失。當(dāng)洪水無法通過常規(guī)途徑宣泄，在現(xiàn)有洪澇預(yù)警技術(shù)體系發(fā)展成熟之前，研究的核心還應(yīng)放在發(fā)揮人的能動(dòng)性上，在應(yīng)急管理上下功夫，在損失最小化的目標(biāo)驅(qū)動(dòng)下，疏散洪澇區(qū)人群，快速應(yīng)急應(yīng)對(duì)。

4 結(jié) 論

a.城市產(chǎn)流、河流過境洪水、風(fēng)暴潮多重致災(zāi)因子的疊加影響是深圳河流域洪澇不容忽視的復(fù)雜危險(xiǎn)性特征；下墊面高不透水率、高密度的人口與經(jīng)濟(jì)造成的高暴露性和防災(zāi)減災(zāi)能力不足是快速城市化地區(qū)洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)的突出特征。

b.深圳河流域內(nèi)陸側(cè)大部分面積都處于內(nèi)澇風(fēng)險(xiǎn)高值區(qū)，極高的風(fēng)險(xiǎn)源和極高危險(xiǎn)性與極高易損性并存。以福田區(qū)西南部至羅湖區(qū)西南部為中心的極高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)成片分布，兩區(qū)共同的風(fēng)險(xiǎn)成因在于河道上游洪水、不透水下墊面比例高、低平的地勢(shì)、密集的人口與發(fā)達(dá)的經(jīng)濟(jì)，區(qū)別在于福田區(qū)受河口風(fēng)暴潮影響更大，而羅湖區(qū)防災(zāi)減災(zāi)能力較弱。這些區(qū)域在洪澇風(fēng)險(xiǎn)管理與防災(zāi)減災(zāi)的資源分配中應(yīng)處于優(yōu)先地位，且應(yīng)對(duì)福田區(qū)、羅湖區(qū)西南部增設(shè)應(yīng)急避難場(chǎng)所。

c.基于強(qiáng)調(diào)城市社會(huì)屬性與韌性的洪澇風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)體系得到的洪澇危險(xiǎn)性、易損性和綜合風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)果，有利于實(shí)現(xiàn)因地制宜的防洪方案和更優(yōu)的資金分配。本文建立的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系與深圳市氣象局發(fā)布的《2019年深圳市防汛預(yù)案》中對(duì)深圳河灣流域防洪分區(qū)防御深圳河流域洪水及珠江口海潮二項(xiàng)洪災(zāi)因子的指導(dǎo)意見相符，洪水綜合風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)果的可靠度得以佐證。

d.網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)在實(shí)時(shí)共享方面能彌補(bǔ)傳統(tǒng)數(shù)據(jù)在時(shí)空分辨率與時(shí)效性方面的不足，滿足城市洪澇風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估對(duì)準(zhǔn)確性的需求，今后可進(jìn)一步挖掘大數(shù)據(jù)在評(píng)價(jià)指標(biāo)創(chuàng)新上的應(yīng)用潛力。