基于共享社會(huì)經(jīng)濟(jì)路徑的洪水災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估
——以雄安新區(qū)上游中小河流域?yàn)槔?

司麗麗 趙 亮 魏鐵鑫 陳小雷 李 璨 陳梓延 姜 彤 王艷君

1 河北省氣象與生態(tài)環(huán)境重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,石家莊 050021

2 中國(guó)氣象局雄安大氣邊界層重點(diǎn)開放實(shí)驗(yàn)室,雄安 071800

3 河北省氣象災(zāi)害防御和環(huán)境氣象中心,石家莊 050021

4 河北雄安新區(qū)氣象局,雄安 071700

5 南京信息工程大學(xué)地理科學(xué)學(xué)院/災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)管理研究院,南京 210044

提 要： 以雄安新區(qū)上游中小河流域?yàn)槔?選取年最大連續(xù)3 d降水量為洪水致災(zāi)因子,采用HBV水文模型和FloodArea水動(dòng)力模型相結(jié)合的方法,模擬洪水淹沒面積和水深變化,通過(guò)構(gòu)建直接經(jīng)濟(jì)損失率脆弱性曲線,結(jié)合共享社會(huì)經(jīng)濟(jì)路徑雄安新區(qū)人口經(jīng)濟(jì)預(yù)估情景,評(píng)估洪水災(zāi)害的經(jīng)濟(jì)損失風(fēng)險(xiǎn)。結(jié)果表明：雄安新區(qū)上游中小河流域1961—2019年最大連續(xù)3 d降水量為335 mm,重現(xiàn)期達(dá)200年一遇,2021—2050年SSP2-4.5情景下該降水重現(xiàn)期降低為150年一遇,造成雄安新區(qū)60%以上區(qū)域遭受洪水淹沒,平均淹沒水深達(dá)1.1 m;未來(lái)雄安新區(qū)受洪水影響的城鄉(xiāng)工礦居民用地面積達(dá)119 km2,約有50%以上的人口和國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值(GDP)暴露在洪水影響下,人口和GDP均以新區(qū)起步區(qū)東南部和雄縣大部暴露數(shù)量最大,分別達(dá)到1萬(wàn)人·km-2和5億元·km-2以上;未來(lái)雄安新區(qū)因洪水造成的經(jīng)濟(jì)損失約為364億元,占GDP總量的8%左右;全區(qū)85%的范圍屬于經(jīng)濟(jì)損失低風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域,經(jīng)濟(jì)損失高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)集中分布在新區(qū)起步區(qū)東南部、雄縣和昝崗鎮(zhèn)的城鄉(xiāng)居住區(qū),約占全區(qū)總面積的2%。

引 言

洪水災(zāi)害是中國(guó)發(fā)生最頻繁、影響最嚴(yán)重的自然災(zāi)害之一。隨著全球變暖和社會(huì)經(jīng)濟(jì)的快速增長(zhǎng),2001—2020年中國(guó)洪水災(zāi)害造成的年均受災(zāi)人口超過(guò)1億人次,直接經(jīng)濟(jì)損失達(dá)1678.6億元,占國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值(GDP)比重的0.34%(李瑩和趙珊珊,2022),極大地威脅著人類社會(huì)的生存和發(fā)展(羅亞麗等,2020;黃埡飛等,2021;江潔等,2022)。氣候模式預(yù)估顯示,未來(lái)中國(guó)極端降水和強(qiáng)降水占年降水量的比重均會(huì)增加(秦大河和翟盤茂,2021),洪水災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)將進(jìn)一步增大。有效地開展洪水災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估不僅是洪水災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)管理的重要內(nèi)容,更是降低災(zāi)害損失和減輕災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)的前提和基礎(chǔ),對(duì)區(qū)域防洪減災(zāi)措施制定和洪水災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

國(guó)內(nèi)外學(xué)者已經(jīng)對(duì)洪水災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估開展了大量研究,早期的評(píng)估側(cè)重災(zāi)害的自然屬性,主要分析致災(zāi)因子的危險(xiǎn)性或?yàn)?zāi)害損失特征,以評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)的高低(何報(bào)寅等,2002;Dankers and Feyen,2008;李瑩和趙珊珊,2022)。隨著災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)理論的發(fā)展,洪水災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)開始關(guān)注災(zāi)害的社會(huì)屬性,逐步開展災(zāi)害損失與影響的定量評(píng)估(張繼權(quán)等,2006;胡畔等,2021)、災(zāi)害暴露度和脆弱性分析(權(quán)瑞松等,2011;Jongman et al,2012;王艷君等,2014),以及考慮災(zāi)害的自然和社會(huì)雙重屬性進(jìn)行洪水災(zāi)害的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估研究(Hirabayashi et al, 2013;李萬(wàn)志等,2019)。目前,對(duì)中國(guó)全國(guó)(田國(guó)珍等,2006;徐影等,2014)、省級(jí)(宮清華等,2009;張婧等,2009;李喜倉(cāng)等,2012;李萬(wàn)志等,2019)、市(縣)(張君枝等,2020;周軼等,2021;曹雪健等,2022)和流域(劉家福等,2008;謝五三等,2017)尺度的洪水災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估與區(qū)劃研究已有較多成果。研究結(jié)果表明,未來(lái)中國(guó)洪水災(zāi)害高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)將有所增加,主要出現(xiàn)在四川東部、華東的大部分地區(qū)、華北的京津冀地區(qū)、陜西和山西的部分地區(qū)以及東南沿海的部分地區(qū)(徐影等,2014),未來(lái)氣候變化情景下每升溫0.5℃,中國(guó)每年因洪水災(zāi)害造成的損失預(yù)估超過(guò)600億美元(Jiang et al,2020)。從研究方法來(lái)看,研究人員主要采用基于歷史災(zāi)情的數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法(張繼權(quán)等,2006;王艷君等,2014;李瑩和趙珊珊,2022)、基于指標(biāo)體系的方法(田國(guó)珍等,2006;宮清華等,2009;張婧等,2009;李喜倉(cāng)等,2012)和基于情景模擬的方法(權(quán)瑞松等,2011;謝五三等,2017;張君枝等,2020;周軼等,2021;扈海波等,2021;狄靖月等,2022)。其中,基于歷史災(zāi)情的數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法要求較長(zhǎng)時(shí)間序列的災(zāi)情數(shù)據(jù),基于指標(biāo)體系的方法在指標(biāo)的選取與權(quán)重設(shè)定中具有較大的主觀性,且這兩種方法很難反映災(zāi)害系統(tǒng)中各要素的聯(lián)系和災(zāi)害演變過(guò)程,無(wú)法展現(xiàn)復(fù)雜災(zāi)害系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)性(胡恒智等,2018;李超超等,2020);基于情景模擬的方法需要較為精細(xì)的地理信息和社會(huì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù),通常運(yùn)用遙感和GIS技術(shù)構(gòu)建洪水淹沒模擬和災(zāi)害損失模型,實(shí)現(xiàn)對(duì)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)的動(dòng)態(tài)評(píng)估,是災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估研究的主流方向。近年來(lái),人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)、決策樹、隨機(jī)森林等機(jī)器學(xué)習(xí)方法(Lee et al,2017;Dano et al,2019;Li et al,2019;劉揚(yáng)和王維國(guó),2020;Zhu and Zhang,2021;曹偉華等,2022),與GIS技術(shù)結(jié)合,可以更準(zhǔn)確地識(shí)別和評(píng)估洪水易發(fā)區(qū),也將成為洪水災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的新興方法。上述風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估研究中多數(shù)以致災(zāi)危險(xiǎn)性直接作為風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)或者以歷史時(shí)期某一年份的靜態(tài)社會(huì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)開展承災(zāi)體的暴露度和脆弱性分析,較少結(jié)合動(dòng)態(tài)社會(huì)經(jīng)濟(jì)情景評(píng)估洪水災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)。

雄安新區(qū)位于海河大清河流域腹地,地處“九河下梢”,頻繁遭受上游中小河流洪水影響,社會(huì)經(jīng)濟(jì)損失嚴(yán)重(郝志新等,2018;盛廣耀等,2020)。目前,已經(jīng)開展高分辨率氣候模式對(duì)雄安新區(qū)未來(lái)極端氣候事件預(yù)估和歷史災(zāi)情統(tǒng)計(jì)特征的相關(guān)研究,研究表明,未來(lái)雄安新區(qū)最大日降水量明顯增加,暴雨和洪澇事件的頻率和強(qiáng)度均將增大(吳婕等,2018;石英等,2019)。郝志新等(2018)通過(guò)對(duì)歷史文獻(xiàn)等洪澇災(zāi)害記錄的摘錄整理,分析了雄安新區(qū)過(guò)去300年洪澇災(zāi)害時(shí)空分布特征,認(rèn)為雄安新區(qū)洪澇災(zāi)害發(fā)生頻繁且災(zāi)情嚴(yán)重,平均2～3年發(fā)生1次;盛廣耀等(2020)通過(guò)整理地方歷史文獻(xiàn)中的洪澇災(zāi)害記錄,結(jié)合1960年以來(lái)的降水觀測(cè)數(shù)據(jù),分析了不同時(shí)期各種影響因素對(duì)于洪澇災(zāi)害發(fā)生及災(zāi)害等級(jí)的邊際效應(yīng),評(píng)估了未來(lái)氣候變化的極端降水增量情景下雄安新區(qū)內(nèi)澇災(zāi)害事件及高等級(jí)洪澇發(fā)生的風(fēng)險(xiǎn)。結(jié)果指出,雄安新區(qū)的洪災(zāi)頻次低于澇災(zāi),但洪災(zāi)災(zāi)情普遍較重;安新縣洪澇災(zāi)害發(fā)生頻次較高,容城縣洪澇災(zāi)害明顯減少;未來(lái)本地極端強(qiáng)降水不足以導(dǎo)致高等級(jí)洪澇災(zāi)害的發(fā)生,只有在發(fā)生洪水致災(zāi)的同時(shí)當(dāng)日極端降水強(qiáng)度增加15%(300 mm)以上時(shí),有縣域會(huì)發(fā)生2級(jí)及以上洪澇災(zāi)害。隨著雄安新區(qū)經(jīng)濟(jì)社會(huì)不斷發(fā)展,未來(lái)氣候變暖背景下雄安新區(qū)將面臨怎樣的洪水災(zāi)害影響與風(fēng)險(xiǎn),是雄安新區(qū)規(guī)劃建設(shè)必須面對(duì)且應(yīng)深入思考的問題。本研究以雄安新區(qū)上游中小河流域?yàn)檠芯繀^(qū),以年最大連續(xù)3 d降水量作為洪水致災(zāi)因子,采用水文模型HBV和水動(dòng)力模型FloodArea相結(jié)合的方法模擬洪水的淹沒過(guò)程,通過(guò)構(gòu)建直接經(jīng)濟(jì)損失率脆弱性曲線,結(jié)合未來(lái)雄安新區(qū)動(dòng)態(tài)人口和經(jīng)濟(jì)預(yù)估情景,開展雄安新區(qū)上游中小河流洪水的經(jīng)濟(jì)損失風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。研究結(jié)果將為雄安新區(qū)的城市規(guī)劃和防洪減災(zāi)措施制定提供科學(xué)依據(jù)。

1 研究區(qū)概況

雄安新區(qū)由雄縣、容城縣、安新縣及周邊部分區(qū)域組成,其中容城、安新兩縣交界區(qū)域?yàn)樾聟^(qū)起步區(qū),雄縣、容城縣、安新縣城及寨里鄉(xiāng)、昝崗鎮(zhèn)為5個(gè)外圍組團(tuán)區(qū)域,總面積約為1770 km2,地處海河流域大清河水系沖積扇上,屬太行山麓平原向沖積平原的過(guò)渡帶,全境西北較高、東南略低,海拔為7～19 m,自然縱坡為1‰左右,耕地為其主要土地利用類型(侯春飛等,2021)。2021年末新區(qū)常住總?cè)丝诩s為131萬(wàn)人,人均GDP約為2.33萬(wàn)元(國(guó)家統(tǒng)計(jì)局農(nóng)村社會(huì)經(jīng)濟(jì)調(diào)查司,2022)。雄安新區(qū)上游中小河流眾多,可分為南北兩支。南支河流包括萍河、瀑河、漕河、府河、唐河、孝義河、潴龍河等,其中潴龍河流域面積最大,為9430 km2,萍河流域面積最小,僅為440 km2,各河流均匯入白洋淀;北支河流有南拒馬河、北拒馬河、白溝河等,白溝河與南拒馬河在白溝鎮(zhèn)匯合后,始稱大清河,在此以下大部分洪水由新蓋房分洪道入東淀,少量經(jīng)白溝引河入白洋淀(河北省水利廳,2009)(圖1)。新區(qū)白洋淀以上流域總面積約為21 045 km2,河流源短流急,匯流時(shí)間短、洪水陡漲陡落,一旦發(fā)生暴雨,極易造成新區(qū)洪水災(zāi)害(河北省水利廳,2009)。

圖1 研究區(qū)水系和水文氣象站點(diǎn)分布Fig.1 The distribution of hydrometeorological stations and river system

2 數(shù)據(jù)與方法

2.1 數(shù) 據(jù)

研究所需氣象觀測(cè)數(shù)據(jù)來(lái)源于國(guó)家氣象信息中心,包括大清河流域及周邊61個(gè)氣象站點(diǎn)(圖1)1961—2019年的逐日降水量,逐日最高、最低和平均氣溫,數(shù)據(jù)均通過(guò)了氣候界限值、臺(tái)站極值和內(nèi)部一致性檢查等質(zhì)量控制方法的檢驗(yàn)(任芝花等,2010)。氣候模式數(shù)據(jù)使用第六次國(guó)際耦合模式比較計(jì)劃(CMIP6)中預(yù)估情景齊全的5個(gè)全球氣候模式(CanESM5、CNRM-ESM2-1、IPSL-CM6A-LR、MIPOC6和MRI-ESM2-0)所輸出的逐日降水量,為了與觀測(cè)數(shù)據(jù)起始年份一致,所用數(shù)據(jù)時(shí)段選擇1961—2014年為歷史試驗(yàn)期,2021—2050年為未來(lái)預(yù)估期。氣候預(yù)估情景是基于共享社會(huì)經(jīng)濟(jì)路徑(SSP1-5)的不同社會(huì)發(fā)展生成相應(yīng)的土地利用和排放路徑變化,強(qiáng)調(diào)未來(lái)輻射強(qiáng)迫情景與共享社會(huì)經(jīng)濟(jì)情景的一致性(張麗霞等,2019)。考慮到SSP2-4.5情景是中等的輻射強(qiáng)迫情景,溫室氣體的時(shí)間變化與中國(guó)未來(lái)經(jīng)濟(jì)發(fā)展趨勢(shì)較為一致,適合中國(guó)國(guó)情,符合政府對(duì)未來(lái)經(jīng)濟(jì)發(fā)展、應(yīng)對(duì)氣候變化的政策措施(高超等,2014),因此,氣候預(yù)估情景選擇中等輻射強(qiáng)迫情景SSP2-4.5。由于不同氣候模式的空間分辨率不一致,本研究采用空間解集和偏差訂正方法(Su et al,2016;Hempel et al,2013)將氣候模式數(shù)據(jù)統(tǒng)一降尺度到0.5°×0.5°的空間分辨率。

雄安新區(qū)上游中小河流域流量觀測(cè)數(shù)據(jù)來(lái)源于河北省水利廳,包括東茨村(白溝河)、北河店(南拒馬河)和北郭村(潴龍河)水文站1961—1966年逐日流量。其他支流(瀑河、漕河、唐河、府河、萍河和孝義河)的逐日流量,由流域觀測(cè)氣象數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)HBV水文模型模擬獲得。

研究區(qū)數(shù)字高程模型(DEM)數(shù)據(jù)來(lái)源于地理空間數(shù)據(jù)云(http：∥www.gscloud.cn),2015年的土地利用數(shù)據(jù)源自中國(guó)科學(xué)院資源環(huán)境科學(xué)中心,空間分辨率均為30 m;土地利用數(shù)據(jù)還包括由《河北雄安新區(qū)總體規(guī)劃——新區(qū)用地功能規(guī)劃圖》數(shù)字化得到的雄安新區(qū)2035年的矢量圖;土壤最大持水量為德國(guó)波茨坦氣候影響研究所水文組依據(jù)聯(lián)合國(guó)糧食與農(nóng)業(yè)組織(FAO)土壤分類標(biāo)準(zhǔn)推算的土壤持水力值。由于不同來(lái)源的數(shù)據(jù)坐標(biāo)和投影不一致,本研究統(tǒng)一將其投影轉(zhuǎn)換為Albers投影,坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換成2000國(guó)家大地坐標(biāo)系(CGCS2000)。

為了與氣候預(yù)估情景SSP2-4.5對(duì)應(yīng),未來(lái)的社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展情景選取了共享社會(huì)經(jīng)濟(jì)路徑SSP2,該路徑是中間路徑,未來(lái)世界將保持與歷史時(shí)期相似的道路繼續(xù)發(fā)展,面臨中等氣候變化減緩和適應(yīng)挑戰(zhàn)(O’Neill et al,2017)。共享社會(huì)經(jīng)濟(jì)路徑SSP2雄安新區(qū)的人口和GDP預(yù)估數(shù)據(jù),來(lái)源于南京信息工程大學(xué)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)管理研究院(Jing et al,2022)。其中,人口預(yù)估采用人口-發(fā)展-環(huán)境分析(PDE)模型,GDP預(yù)估采用柯布-道格拉斯(Cobb-Douglas)經(jīng)濟(jì)生產(chǎn)函數(shù),以2010年為基準(zhǔn)年本地化模型參數(shù),預(yù)估2010—2050年的人口和GDP,并以2035年雄安新區(qū)的土地利用規(guī)劃數(shù)據(jù),對(duì)預(yù)估結(jié)果進(jìn)行格網(wǎng)化處理,其空間分辨率為1 km;1984—2019年河北省GDP來(lái)自河北省統(tǒng)計(jì)年鑒;1984—2019年河北省暴雨洪水直接經(jīng)濟(jì)損失來(lái)源于國(guó)家氣候中心。

2.2 方 法

2.2.1 HBV水文模型

HBV水文模型是瑞典氣象和水文研究所(Swedish Meteorological and Hydrological Institute,SMHI)在20世紀(jì)70年代研發(fā)的概念性、半分布式水文模型(Bergstr?m et al,2002)。該模型能夠根據(jù)海拔、土地利用以及植被類型的不同,將流域劃分為多個(gè)不同的子流域,并分別模擬各子流域的產(chǎn)流過(guò)程,經(jīng)過(guò)河道匯流形成流域出口徑流。HBV水文模型具有結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、參數(shù)優(yōu)選速度快、應(yīng)用相對(duì)容易和模擬性能好等特點(diǎn),在中國(guó)不同流域都有較好的應(yīng)用效果(黃金龍等,2016;Xu et al,2017;Seibert and Vis,2012)?？紤]到研究區(qū)1961—2019年降水量呈現(xiàn)下降趨勢(shì),近年來(lái)降水量總體偏小,為了更好地校驗(yàn)水文模型,選擇包含1963年和1964年兩次大洪水發(fā)生的年份作為水文模型的率定期和驗(yàn)證期,結(jié)合數(shù)據(jù)的獲取性,最后以1961—1963年為率定期,1964—1966年為驗(yàn)證期,利用東茨村、北河店和北郭村3個(gè)水文站的觀測(cè)流量資料,對(duì)HBV水文模型進(jìn)行參數(shù)率定和驗(yàn)證,并采用納什效率系數(shù)(Nash-Suttcliffe efficiency,NSE)(Nash and Sutcliffe,1970)和克林效率系數(shù)(Kling-Gupta efficiency,KGE)(Gupta et al, 2009)來(lái)判別模型模擬值與觀測(cè)值之間的擬合程度(圖略)。NSE和KGE值越接近于1,說(shuō)明模擬精度越高;對(duì)于日尺度的模擬,當(dāng)NSE≥0.6,KGE≥0.6,則認(rèn)為模型在該流域表現(xiàn)良好。本研究3個(gè)水文控制流域的模型模擬效果見表1,各水文站的NSE和KGE基本均高于0.60,說(shuō)明HBV水文模型適用于流域徑流模擬研究。研究區(qū)的唐河、清水河、漕河、瀑河、府河、萍河、孝義河等流域由于水文數(shù)據(jù)的限制,無(wú)法進(jìn)行水文模型的參數(shù)校驗(yàn),因此,這些流域的徑流模擬采用就近原則,選擇距離流域出水口最近的已校驗(yàn)好的流域參數(shù)。其中,漕河、瀑河、府河、萍河流域參數(shù)使用最近的北河店控制流域的參數(shù);唐河、清水河和孝義河流域則使用北郭村控制流域的參數(shù)。

表1 HBV水文模型模擬效果Table 1 The simulation results of HBV hydrological model

2.2.2 FloodArea模型

FloodArea二維水動(dòng)力模型是德國(guó)Geomer公司開發(fā)的以ArcGIS為運(yùn)行平臺(tái)的洪水淹沒模擬模型。其根據(jù)研究區(qū)DEM、設(shè)定水位的河道網(wǎng)絡(luò)柵格、表示洪水進(jìn)入圩區(qū)起始位置的潰口點(diǎn)及一個(gè)或多個(gè)水文曲線、表示暴雨分布的降水權(quán)重柵格、由曼寧系數(shù)獲取的糙率等數(shù)據(jù),采用三種方式模擬洪水淹沒過(guò)程,即堤防漫頂式、潰口式和暴雨式,以柵格形式呈現(xiàn)和存儲(chǔ)洪水過(guò)程每個(gè)時(shí)相的淹沒水深與淹沒范圍,使得模擬直觀明了。本研究采用潰口式模擬雄安新區(qū)洪水淹沒過(guò)程,各河道的潰口點(diǎn)見圖1,潰口點(diǎn)流量由經(jīng)過(guò)參數(shù)校驗(yàn)的HBV水文模型模擬,糙率根據(jù)空間分辨率為30 m的土地利用結(jié)構(gòu)并依據(jù)經(jīng)驗(yàn)值,將林地、居民點(diǎn)、水田、旱田和水域分別賦值18、25、33、40和50(孫桂華等,1992)。為了驗(yàn)證FloodArea模型的適用性,選取2020年8月12日雄安新區(qū)的暴雨實(shí)況進(jìn)行模擬重現(xiàn)。該日雄安新區(qū)容城站、安新站、雄縣站的降水量分別為58.8、90.2和154.9 mm,達(dá)到暴雨量級(jí),局地達(dá)到大暴雨。利用FloodArea模型對(duì)此次暴雨過(guò)程進(jìn)行淹沒模擬,并與實(shí)際觀測(cè)淹沒深度進(jìn)行了對(duì)比,結(jié)果如表2所示。從具體的淹沒深度來(lái)看,雄縣盛唐小區(qū)東北角和住房與城鄉(xiāng)建設(shè)局門口的模擬值比觀測(cè)值分別偏低0.24 m和0.01 m,雄縣第三小學(xué)門口模擬值比觀測(cè)值偏高0.05 m,總體上實(shí)際淹沒深度與模擬淹沒值的相對(duì)偏差均值為 0.10 m,說(shuō)明FloodArea模型的模擬精度和可靠性較好,可用于雄安新區(qū)的洪水淹沒模擬研究。

表2 實(shí)際淹沒深度與模擬淹沒深度對(duì)比(單位：m)Table 2 Comparison of observed inundation depth and simulated inundation depth (unit： m)

2.2.3 脆弱性曲線構(gòu)建

脆弱性指受到不利影響的傾向或習(xí)性,包括災(zāi)害損失的敏感性以及缺乏應(yīng)對(duì)和適應(yīng)的能力。由于雄安新區(qū)的歷史洪水災(zāi)損數(shù)據(jù)較難獲取,本研究根據(jù)1984—2019年河北省暴雨洪水災(zāi)害直接經(jīng)濟(jì)損失和GDP,分析直接經(jīng)濟(jì)損失率(直接經(jīng)濟(jì)損失占GDP的比例)與致災(zāi)因子之間的相關(guān)性(表3),發(fā)現(xiàn)暴雨洪水直接經(jīng)濟(jì)損失率與年最大連續(xù)3 d降水量相關(guān)性最強(qiáng),相關(guān)系數(shù)為0.58,通過(guò)0.01的顯著性水平檢驗(yàn)。因此,采用年最大連續(xù)3 d降水量與暴雨洪水直接經(jīng)濟(jì)損失率建立脆弱性曲線,如式(1)和式(2)所示,其中決定性系數(shù)為0.36。

表3 洪水災(zāi)害直接經(jīng)濟(jì)損失率與不同致災(zāi)因子的相關(guān)系數(shù)Table 3 Correlation coefficients between the direct economic loss rate of flood disaster and the disaster-causing factors

Lr=(2×10-6)P2-(8×10-5)P-3×10-4

(1)

Lr=L/G

(2)

式中：Lr表示暴雨災(zāi)害損失率,P表示年最大連續(xù)3 d 降水量(單位：mm),L表示暴雨洪水直接經(jīng)濟(jì)損失(單位：萬(wàn)元),G表示GDP(單位：萬(wàn)元)。

2.2.4 風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型

根據(jù)IPCC(2012)對(duì)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)的定義,風(fēng)險(xiǎn)是致災(zāi)因子危險(xiǎn)性、暴露度和脆弱性三者相互作用的結(jié)果。本研究的經(jīng)濟(jì)損失風(fēng)險(xiǎn)表示為洪水致災(zāi)事件發(fā)生的概率與事件損失的乘積,其中洪水致災(zāi)事件選擇研究區(qū)年最大連續(xù)3 d降水事件,是因?yàn)楹颖笔”┯旰樗疄?zāi)害直接經(jīng)濟(jì)損失與年最大連續(xù)3 d降水量的相關(guān)性最高(表3),且吳紹洪等(2018)對(duì)中國(guó)暴雨洪水損失與降水量的擬合結(jié)果也認(rèn)為洪水損失在3 d降水量趨于最大;事件的損失則用經(jīng)濟(jì)暴露度乘以災(zāi)損率表示。經(jīng)濟(jì)損失風(fēng)險(xiǎn)(R,單位：萬(wàn)元)的具體表達(dá)式為：

R=F×E×Lr

(3)

式中：F表示洪水致災(zāi)事件發(fā)生的概率(單位：%),E表示暴露在致災(zāi)事件范圍內(nèi)的經(jīng)濟(jì)總量(單位：萬(wàn)元),Lr為損失率(單位：%)。

3 結(jié)果分析

3.1 致災(zāi)因子危險(xiǎn)性

雄安新區(qū)的洪水災(zāi)害主要來(lái)自上游暴雨或持續(xù)性降水以及本地暴雨,本研究主要討論上游降水導(dǎo)致的洪水災(zāi)害,選取年最大連續(xù)3 d降水量作為雄安新區(qū)上游中小河流洪水災(zāi)害的致災(zāi)因子。首先,統(tǒng)計(jì)研究區(qū)1961—2019年最大連續(xù)3 d降水量值,其值達(dá)335 mm,重現(xiàn)期為200年一遇,發(fā)生于1963年8月8—10日;其次,采用經(jīng)過(guò)參數(shù)校驗(yàn)的HBV水文模型,模擬雄安新區(qū)上游各支流最大連續(xù)3 d降水量產(chǎn)生的流量,以此流量作為各河道潰口點(diǎn)流量輸入FloodArea水動(dòng)力模型,模擬時(shí)長(zhǎng)為96 h的雄安新區(qū)洪水淹沒范圍和淹沒水深,評(píng)估洪水致災(zāi)因子危險(xiǎn)性。洪水演進(jìn)過(guò)程見圖2。

圖2 1961—2019年雄安新區(qū)最大連續(xù)3 d降水量的洪水演進(jìn)過(guò)程Fig.2 Flood evolution process for maximum consecutive 3 d precipitation in Xiong’an New Area during 1961-2019

從圖2不同歷時(shí)洪水對(duì)雄安新區(qū)的淹沒范圍和水深變化來(lái)看,隨著時(shí)間的推移,洪水由各潰口點(diǎn)呈扇形擴(kuò)張、演進(jìn)并交匯,北支白溝河與南拒馬河來(lái)水在雄安新區(qū)邊界處匯合,一部分向南推進(jìn)流入白洋淀,另一部分向東南推進(jìn)淹沒雄縣大部分區(qū)域,并沿大清河干流向下游流出雄安新區(qū);南支萍河、府河、孝義河、瀑河、漕河、清水河、唐河與潴龍河來(lái)水隨著時(shí)間的推移向白洋淀演進(jìn),淹沒安新縣西南部和容城縣白洋淀以西區(qū)域。從開始受淹至淹沒48 h,洪水的演進(jìn)速度很快,淹沒范圍快速達(dá)到870 km2,此時(shí)平均淹沒水深為1.10 m,淹沒水深大于0.5 m的區(qū)域占總淹沒范圍的76.52%;48 h后,洪水演進(jìn)速度放緩,至96 h,淹沒范圍達(dá)1140 km2,平均淹沒水深與48 h相比幾乎無(wú)異,淹沒水深大于0.5 m的區(qū)域占比略有降低,為73.23%;淹沒水深較大的區(qū)域主要分布在安新縣白洋淀以西的地區(qū)。

3.2 社會(huì)經(jīng)濟(jì)暴露度

社會(huì)經(jīng)濟(jì)暴露度是動(dòng)態(tài)的,隨時(shí)間和空間尺度的變化而變化,并明顯受到經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、地理、人口、文化、體制、管理和環(huán)境等因素的影響。雄安新區(qū)目前的土地利用以耕地為主,約占總用地面積的69%,其次是城鄉(xiāng)工礦用地和水域,分別約占總用地面積的18%和12%,林地僅占0.54%;根據(jù)《河北省雄安新區(qū)規(guī)劃綱要》,2035年雄安新區(qū)的耕地面積將大幅下降,林地和水域大幅增加,三類用地的面積占比將分別為23%、26%和24%,城鄉(xiāng)工礦居住用地和其他用地約占27%。根據(jù)SSP2路徑下雄安新區(qū)的人口和GDP預(yù)估結(jié)果,雄安新區(qū)總?cè)丝诤虶DP分別由2021年的131萬(wàn)人和305億元增長(zhǎng)至2035年的約502萬(wàn)人和4160億元,人口和GDP增長(zhǎng)迅速。為了更好地體現(xiàn)雄安新區(qū)社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展帶來(lái)的承災(zāi)體暴露度的變化,本研究將2035年雄安新區(qū)土地利用規(guī)劃分布以及人口和經(jīng)濟(jì)預(yù)估結(jié)果,與最大連續(xù)3 d降水量導(dǎo)致的洪水淹沒范圍和水深進(jìn)行疊加分析,得到不同用地類型、人口和經(jīng)濟(jì)的暴露度,分別見圖3和圖4。

圖3 2035年雄安新區(qū)(a)暴露耕地和(b)城鄉(xiāng)工礦居民用地的淹沒水深空間分布Fig.3 Spatial distribution of (a) exposed farmland and (b) urban-rural industrial and mining residential land of projected inundated water depth in Xiong’an New Area for 2035

圖4 2035年雄安新區(qū)(a)人口和(b)GDP的暴露度空間分布Fig.4 Spatial distribution of (a) exposed population and (b) GDP projected in Xiong’an New Area for 2035

耕地和城鄉(xiāng)工礦居住用地是受洪水影響較大的土地利用類型,2035年受洪水影響面積分別達(dá)237 km2和119 km2,分別占各自用地面積的58.91% 和43.44%。耕地的主要暴露區(qū)位于地勢(shì)較低的安新縣唐河入白洋淀河道周邊區(qū)域(圖3a),且85%以上的暴露耕地的淹沒水深大于0.5 m,面積約為200 km2;城鄉(xiāng)工礦居住用地的暴露范圍集中分布在雄安新區(qū)起步區(qū)東南部以及雄縣境內(nèi)(圖3b),水深大于0.5m的面積約為70 km2,占暴露總面積的65%。

根據(jù)SSP2路徑下雄安新區(qū)的人口和GDP預(yù)估結(jié)果可知,2035年雄安新區(qū)人口和GDP均集中分布在雄安新區(qū)起步區(qū)和雄縣、容城、安新縣城及寨里、昝崗5個(gè)外圍組團(tuán)區(qū)域。當(dāng)發(fā)生200年一遇最大連續(xù)3 d降水事件時(shí),雄安新區(qū)約有50%以上的人口和GDP遭受洪水影響。人口與GDP的暴露度空間分布基本一致,高暴露度區(qū)域主要集中在雄安新區(qū)起步區(qū)東南部以及雄縣境內(nèi),此區(qū)域人口密度和地均GDP較高,暴露人口達(dá)1萬(wàn)人·km-2以上,暴露GDP超過(guò)5億元·km-2;安新縣雖然受洪水影響范圍較大,但人口密度和地均GDP較低,總體的人口和GDP暴露度相對(duì)較低,暴露人口低于0.5萬(wàn)人·km-2,暴露GDP低于2億元·km-2(圖4)。

3.3 社會(huì)經(jīng)濟(jì)脆弱性

本研究主要從災(zāi)害損失的敏感性角度評(píng)估脆弱性,依據(jù)建立的河北省暴雨洪水直接經(jīng)濟(jì)損失率和最大連續(xù)3 d降水量之間的脆弱性曲線,結(jié)合未來(lái)雄安新區(qū)暴露在洪水影響范圍內(nèi)的GDP,則可計(jì)算洪水災(zāi)害的直接經(jīng)濟(jì)損失,結(jié)果見圖5。2035年雄安新區(qū)受洪水影響造成的GDP總損失約為364億元,占GDP總量的8%;損失較大的區(qū)域主要分布在雄安新區(qū)起步區(qū)東南部、雄縣和昝崗的城鄉(xiāng)居住區(qū),此區(qū)域的GDP損失超過(guò)1億元·km-2,甚至有的區(qū)域高達(dá)3.6億元·km-2。安新縣雖然受瀑河、漕河、清水河、唐河與潴龍河等多條河流來(lái)水影響,受洪水影響面積較大,但由于具有土地利用以耕地多、城鄉(xiāng)工礦和居住用地少為的主要特點(diǎn),地均GDP較低,GDP損失多數(shù)低于0.5億元·km-2,是直接經(jīng)濟(jì)損失的低值區(qū)。

圖5 2035年雄安新區(qū)直接經(jīng)濟(jì)損失的空間分布Fig.5 Spatial distribution of direct economic loss projected in Xiong’an New Area for 2035

3.4 經(jīng)濟(jì)損失風(fēng)險(xiǎn)

經(jīng)濟(jì)損失風(fēng)險(xiǎn)表示為一定概率下洪水災(zāi)害事件造成的破壞或損失。本研究中選取年最大連續(xù)3 d降水量為洪水致災(zāi)事件,1961—2019年最大連續(xù)3 d降水量為335 mm,達(dá)到200年一遇?；?個(gè)全球氣候模式SSP2-4.5情景下年最大連續(xù)3 d降水量的中位數(shù),采用廣義極值分布(generalized extreme value,GEV)函數(shù),統(tǒng)計(jì)得到2021—2050年發(fā)生歷史年最大連續(xù)3 d降水量的概率為0.67%,重現(xiàn)期約為150年一遇。結(jié)合前述未來(lái)洪水災(zāi)害經(jīng)濟(jì)暴露度和脆弱性結(jié)果,運(yùn)用經(jīng)濟(jì)損失風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型,計(jì)算雄安新區(qū)洪水災(zāi)害的經(jīng)濟(jì)損失風(fēng)險(xiǎn),并采用自然斷點(diǎn)法將經(jīng)濟(jì)損失風(fēng)險(xiǎn)分為高中低三級(jí),結(jié)果如圖6所示,其中風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)為0的區(qū)域?yàn)闊o(wú)風(fēng)險(xiǎn)地區(qū)。由圖可見,容城縣大部分地區(qū)地勢(shì)較高,不會(huì)受到洪水淹沒,屬于經(jīng)濟(jì)損失無(wú)風(fēng)險(xiǎn)地區(qū);安新縣東部大部分區(qū)域未受洪水淹沒,無(wú)經(jīng)濟(jì)損失風(fēng)險(xiǎn),安新縣西部大部分地區(qū)則屬于經(jīng)濟(jì)損失低風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域,主要在于該區(qū)域以耕地和水域?yàn)橹?地均GDP和人口密度較低,因此經(jīng)濟(jì)損失低;洪水災(zāi)害經(jīng)濟(jì)損失風(fēng)險(xiǎn)較高的區(qū)域主要集中在雄縣境內(nèi)和雄安新區(qū)起步區(qū)的東南部,這是因?yàn)樵搮^(qū)域地勢(shì)較低,同時(shí)受白溝河和南拒馬河來(lái)水影響,且區(qū)域內(nèi)居住區(qū)分布較為集中,人口和GDP暴露度高,所以經(jīng)濟(jì)損失較大。因此,未來(lái)雄安新區(qū)應(yīng)多關(guān)注大清河北支來(lái)水的影響,警惕其可能造成的洪澇風(fēng)險(xiǎn);同時(shí)南支導(dǎo)致雄安新區(qū)內(nèi)大面積耕地被淹的情況也需予以重視。

圖6 2035年雄安新區(qū)洪水災(zāi)害的直接經(jīng)濟(jì)損失風(fēng)險(xiǎn)Fig.6 Direct economic loss risk of flood disaster projected in Xiong’an New Area for 2035

4 結(jié)論與討論

選取雄安新區(qū)上游中小河流域年最大連續(xù)3 d降水量為洪水致災(zāi)因子,采用HBV水文模型和FloodArea水動(dòng)力模型相結(jié)合的方法,模擬雄安新區(qū)洪水淹沒面積和水深變化;疊加2035年雄安新區(qū)的土地利用規(guī)劃信息、人口和經(jīng)濟(jì)預(yù)估數(shù)據(jù),評(píng)估洪水災(zāi)害的社會(huì)經(jīng)濟(jì)暴露度;通過(guò)構(gòu)建直接經(jīng)濟(jì)損失率脆弱性曲線,結(jié)合2021—2050年SSP2-4.5情景下發(fā)生致災(zāi)事件的概率,評(píng)估洪水災(zāi)害的經(jīng)濟(jì)損失風(fēng)險(xiǎn)。主要研究結(jié)論如下：

(1)未來(lái)雄安新區(qū)將有60%以上范圍遭受洪水淹沒影響,淹沒范圍達(dá)1140 km2,平均淹沒水深達(dá)1.1 m,大部分受淹區(qū)域水深高于0.5 m,水深較大區(qū)域主要分布在安新縣白洋淀以西地區(qū),雄縣大部分區(qū)域受淹,但淹沒水深較淺,容城縣因地勢(shì)較高,僅有白洋淀以西區(qū)域和起步區(qū)東南部地區(qū)受洪水淹沒。

(2)2035年雄安新區(qū)內(nèi)58.91%的耕地面積將受洪水影響,暴露區(qū)主要位于地勢(shì)較低的安新縣唐河入白洋淀河道周邊區(qū)域;受洪水影響的城鄉(xiāng)工礦居民用地面積達(dá)119 km2,占該用地類型總面積的43.44%,集中分布在雄安新區(qū)起步區(qū)東南部以及雄縣、昝崗境內(nèi),該區(qū)域人口密集、地均GDP較高,也是人口和GDP暴露的高值區(qū),二者暴露度分別達(dá)到1萬(wàn)人·km-2和5億元·km-2以上,全區(qū)約超一半以上的人口和GDP暴露在洪水影響下。

(3)2035年雄安新區(qū)的洪水災(zāi)害經(jīng)濟(jì)損失預(yù)計(jì)達(dá)364億元,占GDP總量的8%左右;但全區(qū)85%以上區(qū)域?qū)儆诮?jīng)濟(jì)損失低風(fēng)險(xiǎn)區(qū),尤其是容城縣和安新縣大部分地區(qū);經(jīng)濟(jì)損失高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)主要分布在人口密集、地均GDP高的雄安新區(qū)起步區(qū)東南部、雄縣和昝崗的城鄉(xiāng)居住區(qū),經(jīng)濟(jì)損失超過(guò)1億元·km-2。

本研究從經(jīng)濟(jì)損失的角度,納入動(dòng)態(tài)的社會(huì)經(jīng)濟(jì)暴露度和脆弱性,評(píng)估了雄安新區(qū)上游中小河流洪水災(zāi)害的風(fēng)險(xiǎn)。研究表明,安新縣是洪水淹沒范圍和淹沒水深較大區(qū)域,是最容易受洪水影響的區(qū)域,這與盛廣耀等(2020)以日最大降水量為風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)評(píng)估的結(jié)果較為一致。然而,由于安新縣受影響區(qū)域的主要用地類型為耕地,人口密度和GDP產(chǎn)值較低,洪水災(zāi)害的經(jīng)濟(jì)損失風(fēng)險(xiǎn)也較低;雄安新區(qū)起步區(qū)東南部、雄縣和昝崗的城鄉(xiāng)居住區(qū)因較高的人口密度和地均GDP,成為洪水災(zāi)害的經(jīng)濟(jì)損失高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域。因此,在災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中,需充分考慮承災(zāi)體的暴露度和脆弱性,尤其是暴露度和脆弱性的動(dòng)態(tài)特征;同時(shí),隨著經(jīng)濟(jì)社會(huì)的發(fā)展、防洪減災(zāi)投入的增大,對(duì)災(zāi)害的適應(yīng)能力將進(jìn)一步提升,未來(lái)在災(zāi)害脆弱性評(píng)估中應(yīng)該考慮適應(yīng)能力提升的影響,以使災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)果更為科學(xué)。

此外,雄安新區(qū)不僅受上游中小河流洪水影響,同時(shí)也受本地暴雨內(nèi)澇影響。未來(lái)雄安新區(qū)的降水強(qiáng)度和大雨日數(shù)均表現(xiàn)為增加趨勢(shì)(吳婕等,2018;石英等,2019),城市內(nèi)澇也將成為未來(lái)雄安新區(qū)防洪的重點(diǎn)(盛廣耀等,2020),雄安新區(qū)可能遭遇上游中小河流洪水和本地暴雨內(nèi)澇的同時(shí)影響,該洪水風(fēng)險(xiǎn)如何評(píng)估將是進(jìn)一步深入研究的問題。