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    基于模糊數(shù)學(xué)分析法的暴雨洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估

    2023-03-04 13:37:10黃海榮董潤(rùn)潤(rùn)郭霜霜宋曉茹
    河南科技 2023年3期
    關(guān)鍵詞:脆弱性防災(zāi)減災(zāi)

    張 薇 黃海榮 董潤(rùn)潤(rùn) 郭霜霜 宋曉茹

    (河南工業(yè)大學(xué),河南 鄭州 450000)

    0 引言

    洪澇災(zāi)害是一種突發(fā)性自然災(zāi)害,其重現(xiàn)期短、危害嚴(yán)重。受季風(fēng)氣候影響,我國(guó)是發(fā)生暴雨洪澇災(zāi)害最頻繁的國(guó)家之一[1]。在中國(guó)城市化進(jìn)程迅速發(fā)展的背景下,我國(guó)城市洪澇災(zāi)害事件屢次發(fā)生[2],給人們帶來(lái)了嚴(yán)重的生命和財(cái)產(chǎn)損失[3],對(duì)城市的健康發(fā)展構(gòu)成了極大的威脅[4]。因此,評(píng)估城市暴雨洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)愈發(fā)重要且迫切。

    國(guó)內(nèi)外學(xué)者已對(duì)城市暴雨洪澇災(zāi)害進(jìn)行了大量研究,常用的方法有歷史數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)法、情景模擬法、指標(biāo)體系法等。邢偉等[5]、李興宇等[6]和Benito等[7]通過(guò)收集分析城市降雨的強(qiáng)度以及洪澇的損失等歷史災(zāi)情資料,用歷史暴雨災(zāi)害數(shù)據(jù)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估,該方法側(cè)重于災(zāi)情方面的評(píng)價(jià)。欒震宇等[8]、郭元等[9]通過(guò)模擬不同頻率的暴雨場(chǎng)景,反映局部區(qū)域內(nèi)澇積水全過(guò)程,此方法適用于社區(qū)、街區(qū)等較小尺度的洪澇分析。潘旖鵬等[10-15]通過(guò)構(gòu)建指標(biāo)體系,建立洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)模型,對(duì)鄭州市、常州市、黑龍江省、陜西省、四川省、浙江省等地進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。雖然前人已對(duì)城市暴雨洪澇災(zāi)害進(jìn)行了大量研究,但這些研究主要集中于對(duì)已發(fā)生的洪澇災(zāi)害事件進(jìn)行災(zāi)害區(qū)劃和原因分析。少數(shù)學(xué)者在構(gòu)建洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)體系時(shí),雖綜合考慮了災(zāi)害系統(tǒng)和防災(zāi)減災(zāi)能力,但指標(biāo)選取主觀性較強(qiáng)且不夠全面系統(tǒng)。基于此,本研究擬從四個(gè)方面構(gòu)建暴雨洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的綜合指標(biāo)體系,計(jì)算風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)權(quán)重,并對(duì)暴雨洪澇災(zāi)害的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行綜合量化評(píng)估,以期為洪澇災(zāi)害的風(fēng)險(xiǎn)管理提供參考。

    1 資料與方法

    1.1 研究區(qū)域概況

    河南省位于黃河中下游地區(qū),地勢(shì)西高東低,太行山、伏牛山、桐柏山和大別山沿北、西、南省界分布,中、東為黃淮海沖積盆地,西南為南陽(yáng)盆地。河南省多為暖溫帶,南跨亞熱帶,屬于北亞熱帶向暖溫帶過(guò)渡的大陸性季風(fēng)氣候,地表水系有長(zhǎng)江、黃河、淮河以及海河水系。河南省近30 年來(lái)極端氣候、自然災(zāi)害頻發(fā),尤其是暴雨洪澇災(zāi)害,對(duì)國(guó)民經(jīng)濟(jì)造成巨大損失[16]。2021 年河南省因暴雨所致直接經(jīng)濟(jì)損失約1 337.15億元[17]。

    1.2 資料及來(lái)源

    綜合考慮河南省暴雨洪澇災(zāi)害發(fā)生的自然和社會(huì)環(huán)境屬性,洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的數(shù)據(jù)包括:①2021 年逐日降水?dāng)?shù)據(jù)來(lái)源于NOAA 國(guó)家海洋和大氣管理局(https://gis.ncdc.noaa.gov);②地形數(shù)據(jù)來(lái)源于地理空間數(shù)據(jù)云(ASTER GDEM 30 m×30 m)DEM 數(shù)字高程數(shù)據(jù)(https://www.gscloud.cn);③河南省2020年(30 m×30 m)的地表覆蓋分類數(shù)據(jù)來(lái)源于全球地理信息公共產(chǎn)品(http://globeland30.org);④2021 年河南省人口、經(jīng)濟(jì)類數(shù)據(jù)來(lái)源于《2021 年河南省統(tǒng)計(jì)年鑒》(http://www.henan.gov.cn);⑤基礎(chǔ)地理信息數(shù)據(jù)由國(guó)家基礎(chǔ)地理信息中心提供(https://www.ngcc.cn)。

    1.3 研究方法

    結(jié)合層次分析法(AHP)與熵權(quán)法(EWM)得到綜合賦權(quán),該方法既能體現(xiàn)評(píng)判者對(duì)不同指標(biāo)的重視程度,也能彌補(bǔ)AHP 客觀性不足的缺點(diǎn)。因此,本研究將AHP 和熵權(quán)法結(jié)合,計(jì)算暴雨洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重。

    1.3.1 層次分析法。層次分析法(AHP)是常見的定性定量相結(jié)合的決策分析方法[18]。AHP 根據(jù)各因素的相互關(guān)聯(lián)性建立系統(tǒng)遞階層次結(jié)構(gòu),然后根據(jù)專家打分確定同層次要素的重要性,最后構(gòu)建判斷矩陣,以確定各個(gè)指標(biāo)的權(quán)重,具體計(jì)算步驟如下。

    ①采用層次分析法,建立遞階層次結(jié)構(gòu)模型,再運(yùn)用1~9 位標(biāo)度法對(duì)指標(biāo)重要程度進(jìn)行兩兩比較,構(gòu)建判斷矩陣。經(jīng)過(guò)多位專家打分和文獻(xiàn)資料對(duì)比,對(duì)準(zhǔn)則層指標(biāo)因素分析得到判斷矩陣(A)如式(1)。

    ②計(jì)算準(zhǔn)則層各指標(biāo)權(quán)重。對(duì)矩陣行向量進(jìn)行歸一化處理得到判斷矩陣(A)的特征向量,即不同指標(biāo)的權(quán)重系數(shù),計(jì)算公式如式(2)。

    ③計(jì)算矩陣(A)的最大特征根得λmax=4.010 4。計(jì)算公式如式(3)。

    ④進(jìn)行一致性檢驗(yàn)。計(jì)算矩陣CI(一致性指標(biāo))、CR(一致性比率),計(jì)算公式如式(4)。

    RI為隨機(jī)一致性指標(biāo),CR=CI/RI=0.003 9 <0.1,通過(guò)一致性檢驗(yàn),可確定各一級(jí)指標(biāo)的權(quán)重為U=(0.423 6,0.227 0,0.227 0,0.122 3)T,同理,計(jì)算各指標(biāo)權(quán)重。

    1.3.2 熵權(quán)法。熵權(quán)法(EWM)是廣泛應(yīng)用的客觀賦權(quán)法[19]。熵權(quán)法通過(guò)原始數(shù)據(jù)的熵值確定指標(biāo)權(quán)重的大小。根據(jù)評(píng)價(jià)對(duì)象和指標(biāo)的個(gè)數(shù)建立18×19 矩陣,其中評(píng)價(jià)對(duì)象Mj對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)Nj的值表示為Xij。

    ①計(jì)算指標(biāo)下評(píng)價(jià)對(duì)象的特征比重Pij,計(jì)算公式如式(5)。

    ②計(jì)算指標(biāo)熵值Ej,計(jì)算公式如式(6)。

    ③確定各指標(biāo)的權(quán)重Vj,計(jì)算公式如式(7)。

    基于本研究構(gòu)建的指標(biāo)體系,Wj是兩種賦權(quán)法集成后j指標(biāo)因素的權(quán)重,Uj、Vj表示AHP 賦權(quán)和熵權(quán)法賦權(quán)下j指標(biāo)因素的權(quán)重,最后根據(jù)式(8)確定指標(biāo)的最終權(quán)重。最終權(quán)重結(jié)果如表1所示。

    1.3.3 模糊數(shù)學(xué)法。

    ①確定評(píng)價(jià)集。根據(jù)河南省洪澇災(zāi)害情況,將災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)分為低風(fēng)險(xiǎn)、較低風(fēng)險(xiǎn)、中風(fēng)險(xiǎn)、較高風(fēng)險(xiǎn)、高風(fēng)險(xiǎn),對(duì)應(yīng)建立評(píng)價(jià)集合如式(9)。

    設(shè)定Vi={低風(fēng)險(xiǎn)[0,60),較低風(fēng)險(xiǎn)[60,70),中風(fēng)險(xiǎn)[70,80),較高風(fēng)險(xiǎn)[80,90),高風(fēng)險(xiǎn)[90,100]},取分?jǐn)?shù)區(qū)中間值組成評(píng)價(jià)集如式(10)。

    ②計(jì)算評(píng)價(jià)指標(biāo)隸屬度。通過(guò)專家打分法,由8 位專家對(duì)各項(xiàng)指標(biāo)進(jìn)行打分,得到單因素評(píng)價(jià)矩陣。

    致災(zāi)因子危險(xiǎn)性單因素評(píng)價(jià)矩陣如式(11)。

    孕災(zāi)環(huán)境敏感性單因素評(píng)價(jià)矩陣如式(12)。

    承災(zāi)體脆弱性單因素評(píng)價(jià)矩陣如式(13)。

    防災(zāi)減災(zāi)能力單因素評(píng)價(jià)矩陣如式(14)。

    根據(jù)各指標(biāo)的權(quán)重可以得出一級(jí)模糊綜合評(píng)價(jià)為:U1=(0.044 0,0.316 3,0.353 0,0.286 7,0);U2=(0,0.072 3,0.493 3,0.343 5,0.091 0);U3=(0.129 1,0.2483,0.174 7,0.188 0,0.259 8);U4=(0.189 6,0.2347,0.2527,0.191 0,0.132 1)。

    將以上評(píng)價(jià)結(jié)果作為多個(gè)單因素集合組,由此得到二級(jí)模糊綜合評(píng)價(jià),即河南省洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià):W=(0.078 0,0.231 6,0.320 9,0.258 7,0.110 8)。

    2 結(jié)果與分析

    2.1 暴雨洪澇災(zāi)害指標(biāo)體系及指標(biāo)權(quán)重

    根據(jù)災(zāi)害要素“三因子論”[20],城市洪澇災(zāi)害受致災(zāi)因子、孕災(zāi)環(huán)境和承災(zāi)體共同作用(見圖1)。根據(jù)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)理論,風(fēng)險(xiǎn)值R由致災(zāi)因子H和抑災(zāi)因子D決定,其公式如式(15)。

    圖1 災(zāi)害系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)體系

    因此,構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估體系時(shí),指標(biāo)的篩選既要考慮災(zāi)害系統(tǒng)中的元素,也應(yīng)考慮防災(zāi)減災(zāi)因素。對(duì)此,分別從暴雨洪澇災(zāi)害的致災(zāi)因子危險(xiǎn)性、孕災(zāi)環(huán)境敏感性、承災(zāi)體脆弱性和防災(zāi)減災(zāi)能力四個(gè)方面選取了19 個(gè)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo),構(gòu)建了暴雨洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估綜合指標(biāo)體系。

    表1 為暴雨洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)權(quán)重。由表1 可知,致災(zāi)因子危險(xiǎn)性權(quán)重最大,為0.360 4;其次是承載體脆弱性和孕災(zāi)環(huán)境敏感性,權(quán)重分別為0.277 6 和0.223 3;防災(zāi)減災(zāi)能力的權(quán)重最小,為0.138 7。

    表1 暴雨洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)權(quán)重值

    進(jìn)一步分析不同指標(biāo)因子的權(quán)重可知:降雨強(qiáng)度、頻率和降雨分布均對(duì)致災(zāi)因子危險(xiǎn)性起促進(jìn)作用,降雨強(qiáng)度權(quán)重最大(0.431 2),降雨分布影響最?。?.176 1)。孕災(zāi)環(huán)境方面,水網(wǎng)密度是正向指標(biāo),地形坡度、高程和植被覆蓋率均為負(fù)向指標(biāo),水網(wǎng)密度影響最大(0.421 7),植被覆蓋率權(quán)重最小(0.105 3)。承災(zāi)體脆弱性主要體現(xiàn)在人口脆弱性、經(jīng)濟(jì)脆弱性及基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)方面。人口密度或老少人口(年齡結(jié)構(gòu)在0~14歲或65歲以上的人口)比重越小、受教育程度越高,人口脆弱性越?。蝗司鵊DP或農(nóng)作物面積與種植面積比越大,經(jīng)濟(jì)損失越大,第三產(chǎn)業(yè)比重(第三產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值與同期生產(chǎn)總值的比)與經(jīng)濟(jì)脆弱性呈負(fù)相關(guān);公路密度越大,城市基礎(chǔ)設(shè)施脆弱性越??;其中人口密度權(quán)重最大(0.296 3),受教育程度影響最小(0.045 7)。防災(zāi)減災(zāi)能力對(duì)洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)值起抑制作用,均為負(fù)向指標(biāo),洪澇綜合管理效率權(quán)重最大(0.297 5),人均醫(yī)療機(jī)構(gòu)床位數(shù)影響最?。?.077 4)。

    2.2 河南省暴雨洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)綜合評(píng)估

    以河南省為研究對(duì)象,結(jié)合研究區(qū)的多源數(shù)據(jù)對(duì)河南省暴雨洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)估。河南省暴雨洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)綜合評(píng)價(jià)結(jié)果如表2 所示。由表2可知,河南省暴雨洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)值(PW)為72.72,為中風(fēng)險(xiǎn)。

    表2 暴雨洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)綜合評(píng)估結(jié)果

    致災(zāi)因子危險(xiǎn)性(PU1)為79.53,屬中危險(xiǎn)性,但是危險(xiǎn)值較高。究其原因是近幾年全球變化環(huán)境下極端天氣引發(fā)的暴雨頻繁發(fā)生,降雨強(qiáng)度大、降雨頻率高使得致災(zāi)因子危險(xiǎn)性值較高。河南省孕災(zāi)環(huán)境敏感性(PU2)為73.78,具有中敏感性,河南省位于第二級(jí)和第三級(jí)階梯的接合部,是洪澇災(zāi)害發(fā)生的主要地區(qū)。需要注意的是,隨著城市化進(jìn)程的加快,大量農(nóng)用耕地轉(zhuǎn)為建設(shè)用地,農(nóng)業(yè)用地比重迅速降低,城市不透水率增加,加劇了孕災(zāi)環(huán)境的敏感性。承災(zāi)體脆弱性(PU3)為68.67,處于較低脆弱性狀態(tài),河南省是我國(guó)人口、經(jīng)濟(jì)、農(nóng)業(yè)大省,農(nóng)作物面積比重大,但是人口密度、人均GDP值不高,其承災(zāi)體的脆弱性較低。防災(zāi)減災(zāi)能力(PU4)是73.97,屬于中風(fēng)險(xiǎn)值,以河南省鄭州市為例,鄭州市已投資的近兩百億元海綿城市建設(shè)中真正相關(guān)的僅占32%[21]。因此,在洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)管理上需要建立成熟的預(yù)警機(jī)制,提高洪澇綜合管理效率。

    3 結(jié)論與討論

    3.1 結(jié)論

    本研究構(gòu)建了暴雨洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的綜合指標(biāo)體系,對(duì)河南省的災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行量化評(píng)估,主要得到以下結(jié)論。

    ①暴雨洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)中致災(zāi)因子危險(xiǎn)性權(quán)重最大,為0.360 4;其次是承載體脆弱性和孕災(zāi)環(huán)境敏感性,權(quán)重分別為0.277 6 和0.223 3;防災(zāi)減災(zāi)能力的權(quán)重最小,為0.138 7。其中降雨強(qiáng)度權(quán)重對(duì)致災(zāi)因子的危險(xiǎn)性影響程度最高(0.431 2);孕災(zāi)環(huán)境敏感性主要受水網(wǎng)密度影響(0.421 7);承災(zāi)體脆弱性指標(biāo)中人口密度權(quán)重最大(0.296 3);防災(zāi)減災(zāi)能力指標(biāo)中洪澇綜合管理效率指標(biāo)權(quán)重最大(0.297 5)。

    ②河南省洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)綜合評(píng)估結(jié)果中風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)為中風(fēng)險(xiǎn)。其中,致災(zāi)因子屬于中危險(xiǎn)性;孕災(zāi)環(huán)境具有中敏感性;承災(zāi)體處于較低脆弱性狀態(tài);防災(zāi)減災(zāi)能力處于中風(fēng)險(xiǎn)值。

    3.2 討論

    本研究結(jié)合城市的防災(zāi)減災(zāi)能力,構(gòu)建了洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估綜合指標(biāo)體系,與以往研究相比,該指標(biāo)體系更為全面。在指標(biāo)權(quán)重確定方面,綜合使用熵權(quán)法(EWM)得到綜合權(quán)重,該方法充分考慮了人為主觀性和數(shù)據(jù)客觀性,使得評(píng)估結(jié)果更加可靠。利用構(gòu)建的評(píng)估指標(biāo)對(duì)河南省暴雨洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行了定量評(píng)估,評(píng)估結(jié)果與前人相比[22],結(jié)果大體一致,但本研究得出的風(fēng)險(xiǎn)值略低。究其原因是前人研究?jī)H計(jì)算了災(zāi)害的危險(xiǎn)性及易損性,未考慮防災(zāi)減災(zāi)因素。當(dāng)然,本研究在評(píng)價(jià)指標(biāo)的選取方面仍存在一定的人為主觀性,一些評(píng)估指標(biāo)受限于資料獲取難度而未納入評(píng)估體系。今后應(yīng)綜合考慮更多相關(guān)因素,力爭(zhēng)建立更有效、全面、合理的指標(biāo)體系,進(jìn)一步提升風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的準(zhǔn)確性和科學(xué)性。

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