云南楚雄彝族自治州洪澇風(fēng)險評估

何 萍，劉佳靈

(1.楚雄師范學(xué)院 區(qū)域氣候與環(huán)境變化研究所，云南 楚雄 675000；2.云南師范大學(xué) 地理學(xué)部，云南 昆明 650500)

自然災(zāi)害是自然界中所發(fā)生的異?，F(xiàn)象，對人類社會造成危害.近年來，由于人類活動影響越來越強(qiáng)烈，導(dǎo)致全球的天氣狀況發(fā)生了明顯的改變，洪水災(zāi)害造成的事件呈上升趨勢，因此，洪水風(fēng)險評估成為了災(zāi)害評估研究的重要課題.洪澇風(fēng)險評估是災(zāi)害科學(xué)和經(jīng)濟(jì)發(fā)展的結(jié)果，也是災(zāi)害風(fēng)險管理的一個重要組成部分[1]，洪澇風(fēng)險評估在實踐中具有重要意義，洪澇風(fēng)險評估結(jié)果可不可靠，要看評估模型的影響大不大[2].洪澇風(fēng)險評估的步驟非常繁瑣，評估的理論和方法還不完整，國內(nèi)外對洪澇風(fēng)險的分析和評估理論做了非常多的研究，但是如何科學(xué)合理確定指標(biāo)有待后續(xù)進(jìn)一步探討[1].通過對洪澇風(fēng)險的分析和評估，可以加強(qiáng)當(dāng)?shù)厝罕姷暮闈碁?zāi)害防范意識，有效降低洪澇災(zāi)害的損失，還可以為相關(guān)決策部門提供科學(xué)依據(jù)[3].

20 世紀(jì)以來，隨著對防災(zāi)減災(zāi)問題的逐漸重視，多個國家開始洪澇相關(guān)風(fēng)險研究，國際上洪澇風(fēng)險圖區(qū)劃和繪制主要以全球、洲級和國家級等區(qū)域作為對象[4].日本于1994 年正式開展全國洪水風(fēng)險圖的編制并納入法律范圍，以提高群眾的防范和應(yīng)急避難的意識[5-6].Teng 等[7]將洪水風(fēng)險模型分為經(jīng)驗?zāi)Ｐ?、水動力學(xué)模型和簡化模型，分析了模型優(yōu)點和局限性以及如何解決這些模型中存在的問題.Carr?o 等[8]提出洪水災(zāi)害的危害程度包括承載能力的脆弱性、災(zāi)害因子的危害以及災(zāi)害的暴露程度等3 個層面.洪水災(zāi)害的發(fā)生與災(zāi)害因子的危險程度有著密切關(guān)系[9]，蔣雯京等[10]運用ArcGIS 軟件分析技術(shù)對各因子進(jìn)行可視化，結(jié)合層次分析法進(jìn)行浙江省洪澇風(fēng)險評估.張會等[11]梳理了危險性、暴露性、脆弱性3 大要素的研究內(nèi)容.黃國如等[12]利用ArcGIS 技術(shù)和模糊綜合評價法，對深圳市進(jìn)行城市暴雨洪澇風(fēng)險評估.程朋根等[13]通過熵權(quán)法計算南昌市的洪澇因子權(quán)重，并繪制了南昌市洪澇風(fēng)險評估分布圖.蘇炯恒[14]針對中國洪澇風(fēng)險數(shù)據(jù)比較少的特點，研究地理信息系統(tǒng)用于洪澇風(fēng)險評估的關(guān)鍵技術(shù).馮凌彤[15]以鄭州市作為研究區(qū)域，利用GIS 技術(shù)對鄭州市開展洪澇災(zāi)害風(fēng)險評估研究.劉芳[16]建立了“臺風(fēng)-大雨”洪水風(fēng)險的預(yù)報與評價模式，并對洪水風(fēng)險進(jìn)行了評價.目前云南洪澇風(fēng)險評估的研究報道較少，對滇中楚雄彝族自治州（以下簡稱楚雄州）的洪澇風(fēng)險評估研究更少，鑒于此，本文對滇中楚雄彝族自治州的洪澇風(fēng)險進(jìn)行評價，以期在剖析楚雄州洪澇風(fēng)險的社會因素和自然因素的基礎(chǔ)上，對該州洪澇致澇因子的危險性、孕澇因子的敏感性和承澇因子的脆弱性進(jìn)行評價，建立楚雄州洪澇風(fēng)險評估指標(biāo)體系，最終得到洪澇風(fēng)險綜合評估的結(jié)果.

1 數(shù)據(jù)與方法

1.1 研究區(qū)概況楚雄彝族自治州位于云南省中部，地跨24°13′～26°30′N、100°43′～102°32′E 之間.楚雄州東邊是云南省省會昆明市，西邊與大理白族自治州接壤，楚雄州位置如圖1 所示.全州地勢由西北向東南傾斜，地層發(fā)育完全，山高坡陡，地形復(fù)雜，跨金沙江和元江兩大水系.州內(nèi)氣候舒適，屬亞熱帶低緯高原季風(fēng)氣候，山地垂直變化明顯.冬夏季短，春秋季長；冬無嚴(yán)寒，夏無酷暑；日較差大，年較差??；干濕季分明.

圖1 楚雄州位置示意圖Fig.1 Location map of Chuxiong Prefecture

1.2 數(shù)據(jù)來源氣象資料來源于楚雄州氣象局1991—2020 年逐月降水資料；社會統(tǒng)計數(shù)據(jù)來源于楚雄州統(tǒng)計局編寫的楚雄州統(tǒng)計年鑒，主要包括人均GDP 和人口密度；地形數(shù)據(jù)來源于地理空間數(shù)據(jù)云下載的楚雄州19 級DEM 影像資料（https://www.gscloud.cn/sources/index?pid=1&rootid=1），主要包括高程和坡度.地圖的底圖來源于云南省地理信息公共服務(wù)平臺網(wǎng)站（https://yunnan.tianditu.gov.cn/index）.

1.3 研究方法

1.3.1Z指數(shù)Z指數(shù)用于研究一個時段內(nèi)的降水量分布，假設(shè)降水量服從 Person-Ⅲ型分布，對降水量進(jìn)行正態(tài)化處理，可將概率密度函數(shù)Person-Ⅲ型分布轉(zhuǎn)換為以Z為變量的標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布，公式[16]為：

式中：Z是旱澇指數(shù)，Ds是偏態(tài)系數(shù)，φ是降水量的標(biāo)準(zhǔn)變量.

式中：xi為某一時段的降水量，n是樣本數(shù)，為n年的平均降水量，σ為標(biāo)準(zhǔn)差.

根據(jù)公式（1）～（5）算出Z指數(shù)值，按照表1 劃分旱澇等級.

表1 Z 指標(biāo)旱澇等級標(biāo)準(zhǔn)Tab.1 Z index drought and flood grade standard

1.3.2 層次分析法 層次分析法(Analytic Hierarchy Process，AHP) 是一個比較簡單常用的對指標(biāo)進(jìn)行賦權(quán)的方法.主要是將一個方案中的幾個影響因素相比較，對誰更重要的指標(biāo)進(jìn)行主觀判斷后，進(jìn)行定量計算，再通過權(quán)重的比較，最終在幾種方案中選擇最佳方案的方法[17].

1.3.3 加權(quán)綜合評價法 加權(quán)綜合評價法綜合考慮了各因子對總體對象的影響程度，把各個具體的指標(biāo)進(jìn)行加權(quán)綜合，最終用一個數(shù)值指標(biāo)對整個對象進(jìn)行評價[18]，表達(dá)式為：

式中：C表示因子的總值；表示第Qi個因子的指標(biāo)；Wi表示指標(biāo)i的權(quán)重值(0≤Wi≤1)；n表示評價指標(biāo)個數(shù).

1.3.4 GIS 空間分析 通過GIS 技術(shù)，建立楚雄州相應(yīng)的空間數(shù)據(jù)庫，運用工具箱中的地圖分析功能對空間數(shù)據(jù)計算，建立屬性表中的數(shù)據(jù)與基本底圖數(shù)據(jù)的鏈接，運用疊加圖層的方法，再用自然間斷點法對洪澇風(fēng)險進(jìn)行分級，從而得到各因子示意圖和洪澇綜合風(fēng)險評估區(qū)劃圖.GIS 軟件可以處理地理空間數(shù)據(jù)，功能非常強(qiáng)大，方便制作地理圖形，可以對專業(yè)的高程數(shù)據(jù)進(jìn)行處理.

2 結(jié)果與分析

2.1 洪澇風(fēng)險指標(biāo)體系和評估模型的建立

2.1.1 楚雄州洪澇風(fēng)險指標(biāo)體系 參考前人研究的自然災(zāi)害風(fēng)險評估理論[19]，洪澇的發(fā)生離不開致澇因子（形成洪澇的直接因子）、孕澇因子（形成洪澇的孕育因子）和承澇因子（對洪澇的承受能力）這三者的綜合影響.在合理考慮楚雄州洪澇災(zāi)害發(fā)生的特點后，致澇因子選取洪澇頻率和各縣（市）近30 年暴雨日數(shù)，孕澇因子選取了地形中的絕對高程（海拔）和高程相對標(biāo)準(zhǔn)差（坡度），承澇因子主要考慮各縣（市）人口密度和人均GDP.層次分析法確定各因子權(quán)重如表2 所示，且通過了檢驗.

表2 洪澇風(fēng)險評估指標(biāo)體系及權(quán)重Tab.2 Flood risk assessment index system and weight

2.1.2 評估模型建立 根據(jù)加權(quán)綜合評價法和評價指標(biāo)體系，建立楚雄州洪澇風(fēng)險評估的評估模型，分別是致澇因子危險性、孕澇因子敏感性、承澇因子脆弱性的評估模型和綜合風(fēng)險評估模型.

（1）洪澇因子危險性模型

式中：Fr是危險性指數(shù)值，Wi是評價指標(biāo)的權(quán)重，Zi是指標(biāo)i的規(guī)范化等級值.評價指標(biāo)包括洪澇頻率和各縣（市）近30 年暴雨日數(shù)，權(quán)重分別是0.51 和0.49.

（2）洪澇因子敏感性模型

式中：Fs是敏感性指數(shù)值，Yi是指標(biāo)的規(guī)范化等級值.評價指標(biāo)包括絕對高程和高程相對標(biāo)準(zhǔn)差，權(quán)重都是0.5.

（3）洪澇因子脆弱性模型

式中：1-Fv是脆弱性指數(shù)值，Ci是指標(biāo)i的規(guī)范化等級值.評價指標(biāo)包括人均GDP 和人口密度，權(quán)重分別是0.66 和0.34.

（4）洪澇風(fēng)險評估綜合模型

式中：Fc是洪澇綜合風(fēng)險，Wr、Ws、Wv分別是危險性、敏感性和脆弱性的權(quán)重，三者權(quán)重分別是0.7、0.2 和0.1.

2.2 洪澇因子危險性分析楚雄州洪澇災(zāi)害的致澇因子主要考慮洪澇頻率和各縣（市）近30 年暴雨日數(shù)，楚雄州一個時段內(nèi)的降水量大小和強(qiáng)度會影響州內(nèi)的洪澇強(qiáng)度，降水量越大發(fā)生洪澇的強(qiáng)度越大，發(fā)生洪澇頻率就越高；反之，降水量越小發(fā)生洪澇的強(qiáng)度越小，頻率越低.

2.2.1 楚雄州近30 年暴雨日數(shù)分布 楚雄州近30 年暴雨日數(shù)在102～149 d 之間，且空間分布不均，如圖2（a）所示.楚雄州近30 年暴雨日數(shù)分布規(guī)律表現(xiàn)為東南部多，西北部少，自東南向西北逐漸遞減.暴雨日數(shù)最多的地區(qū)是雙柏縣中部、武定縣東部和祿豐市大部分區(qū)域，均達(dá)到了137 d 以上；暴雨日數(shù)次多的地區(qū)為楚雄市大部、雙柏縣南部、牟定南部和祿豐市西部區(qū)域，在131～136 d 之間；暴雨日數(shù)次低的地區(qū)是大姚縣中南部和姚安縣西部，在118～127 d 之間；暴雨日數(shù)最少的的地區(qū)是元謀縣中部區(qū)域，在102～118 d 之間；其余區(qū)域居中.

圖2 楚雄州洪澇因子危險性分布圖Fig.2 The risk distribution map of flood and waterlogging factors in Chuxiong Prefecture

2.2.2 洪澇頻率 根據(jù)楚雄州氣象降水資料，利用Z指數(shù)計算得到楚雄州各縣市洪澇頻率圖2（b）.從圖2（b）可以看出洪澇災(zāi)害分布廣泛，各縣（市）30 年間都發(fā)生過洪澇災(zāi)害.洪澇頻率較高的區(qū)域是楚雄市東北部、牟定縣和姚安縣東南部，頻率達(dá)到了30%以上；頻率次高的地區(qū)是雙柏縣、南華縣、楚雄市西南部和大姚縣南部，頻率在20%以上；頻率次低的地區(qū)是祿豐市東部、武定縣和永仁縣西北部，頻率在20%以下；洪澇頻率最低的地區(qū)是元謀縣和永仁縣東部，頻率在10%以下；其余區(qū)域居中.

2.2.3 洪澇因子危險性綜合分析 利用Z指數(shù)計算得到楚雄州洪澇頻率，由公式（7）計算出楚雄州致澇因子的危險性指數(shù)，在ArcGis 軟件中利用空間插值中的反距離權(quán)重法和自然間斷點分類法得到楚雄州致澇因子危險性分布圖2（c）.從圖2（c）可以看出，危險性高的區(qū)域主要是雙柏縣，危險性次高的區(qū)域是楚雄市和牟定縣，危險性最低的區(qū)域是元謀縣，危險性次低的區(qū)域是武定縣、永仁縣和祿豐市，其余區(qū)域居中.

2.3 洪澇因子敏感性分析洪澇災(zāi)害敏感性是指自然環(huán)境和社會經(jīng)濟(jì)在洪澇災(zāi)害作用下受到的損失，在其他條件不變的情況下，敏感性越高，洪澇災(zāi)害所帶來的損失越大，風(fēng)險也越大.楚雄州是山地高原，地形起伏、高差大，地形在一定程度上影響地表徑流，河流在高差起伏大的地方易由高地向低地匯聚，使山區(qū)低洼地積水，容易形成洪澇.地形的起伏變化程度通常用坡度表示，但實際上影響洪水危險程度的是相鄰范圍地形起伏變化[3].

2.3.1 高程分析 楚雄州東北、西北、西部和西南地勢較高，元謀北部和雙柏南部區(qū)域海拔較低，構(gòu)成以山地、丘陵為主的地形.楚雄州高程值在500～3 600 m 之間，其中高程值最高的是大姚縣北部，小部分地區(qū)超過了3 000 m；次高區(qū)域是武定縣北部、雙柏縣西部、楚雄市西南部、南華縣西部和姚安縣北部，高程值均超過了2000 m；元謀盆地內(nèi)較平坦，海拔較低，高程值最低（最低海拔898 m）；其余區(qū)域居中.

2.3.2 坡度分析 楚雄州坡度分布如圖3（a）所示.從圖3（a）可以看出，坡度值大的區(qū)域主要位于楚雄州南部和北部，主要分布在大姚縣西北部、武定縣北部、永仁縣西北部、楚雄市西南部、南華縣西部和雙柏縣的南部，這些區(qū)域海拔較高，高差大，坡度較大；坡度較小的是祿豐市、牟定縣、元謀縣、姚安縣、楚雄市東北部、雙柏縣北部和永仁縣東南部，這些地區(qū)坡度較小.坡度值越低的地區(qū)越容易積水，從而形成洪澇.

圖3 楚雄州坡度和洪澇因子敏感性分布圖Fig.3 The sensitivity distribution map of slope and flood and waterlogging factor in Chuxiong Prefecture

2.3.3 洪澇因子敏感性綜合分析 根據(jù)楚雄州高程和坡度2 個孕澇因子指標(biāo)，結(jié)合楚雄州洪澇風(fēng)險評估指標(biāo)體系的權(quán)重和計算公式（8），得到楚雄州孕澇因子敏感性分布圖3（b）.本文將楚雄州的孕澇因子敏感性分為高敏感性、次高敏感性、中等敏感性、次低敏感性和低敏感性5 個等級，孕災(zāi)環(huán)境敏感性越強(qiáng)，洪澇災(zāi)害影響越顯著.從圖3（b）可以看出，高敏感性區(qū)域主要分布在元謀縣，次高敏感性區(qū)域位于永仁縣東南部、牟定縣中部、楚雄市東北部、雙柏縣北部和祿豐市大部分地區(qū)；低敏感度地區(qū)主要分布在大姚縣西北部，次低敏感性區(qū)域位于武定縣北部、楚雄市西部、南華縣西部和雙柏縣東南部；其余區(qū)域為中等敏感性區(qū)域.

2.4 洪澇因子脆弱性分析楚雄州洪澇災(zāi)害所造成的損失大小取決于社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度，同等級的洪水發(fā)生在楚雄市這樣經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)、人口密集的地區(qū)造成的損失往往要比發(fā)生在楚雄州其他地區(qū)大得多.由于社會和經(jīng)濟(jì)行為是造成災(zāi)情的原因之一，所以利用楚雄州經(jīng)濟(jì)發(fā)展的數(shù)據(jù)來反映災(zāi)情大小，選取的承澇因子脆弱性指標(biāo)主要有人口密度和人均GDP.

2.4.1 人口密度 數(shù)據(jù)主要來自楚雄州統(tǒng)計年鑒，將各縣（市）總?cè)丝诔栽撌锌h的行政區(qū)面積得到各市縣人口密度.按照楚雄州人口密度的大小劃分出5 個等級：人口密度最高的是楚雄市北部和南華縣東南部區(qū)域，兩地人口密度超過了120 人/km2；人口密度次高的地區(qū)是雙柏縣、姚安縣西部、楚雄市東南部、南華縣西南部、大姚縣南部和武定縣東南部區(qū)域，人口密度在106～120 人/km2；人口密度較低區(qū)域是永仁縣西北部和牟定縣，人口密度在41～106 人/km2；人口密度最低的是永仁縣東南部和元謀縣，人口密度＜41 人/km2；其余區(qū)域居中.

2.4.2 人均GDP 楚雄州各縣（市）人均國民生產(chǎn)總值（GDP）反映的是經(jīng)濟(jì)狀況，人均GDP 較高的地區(qū)，政府才可能有充裕的資金投入到防洪泄洪建設(shè).楚雄州各縣（市）人均 GDP 分布如圖4（a）所示.從圖4（a）可以看出，楚雄州人均GDP 分布以楚雄市為中心向四周降低，人均GDP 最高區(qū)域是楚雄市，超過了44 977 元，形成了一個高GDP 中心；人均GDP 次高區(qū)域是楚雄市周圍、祿豐市和元謀縣，人均GDP 大約在30 000～35 000 元之間；人均GDP最低區(qū)域是南華縣和雙柏縣，人均GDP 在22 000～23 000 元之間；人均GDP 次低區(qū)域是牟定縣和大姚縣24 000～25 000 元；其余區(qū)域居中.

圖4 楚雄州人均GDP 及洪澇因子脆弱性分布圖Fig.4 The vulnerability distribution map of per capita GDP and flood and waterlogging factors in Chuxiong Prefecture

2.4.3 洪澇因子脆弱性綜合分析 根據(jù)楚雄州2020 年統(tǒng)計年鑒得到各縣（市）人口密度和GDP值，利用公式（9）計算出洪澇因子脆弱性指數(shù)，用GIS 作楚雄州洪澇因子脆弱性分布圖4（b）.從圖4（b）可以看出，楚雄州洪澇因子脆弱性最高的區(qū)域是雙柏縣，脆弱性次高的區(qū)域是牟定縣、南華縣和武定縣；脆弱性最低的區(qū)域都在楚雄市，脆弱性次低的區(qū)域是元謀縣和祿豐市；其余區(qū)域居中.

2.5 洪澇風(fēng)險綜合分析依據(jù)洪澇評價體系及權(quán)重（表2），利用公式（10）計算得到洪澇風(fēng)險綜合指數(shù)（表3）.本文將楚雄州洪澇綜合風(fēng)險分為低風(fēng)險、次低風(fēng)險、中等風(fēng)險、次高風(fēng)險和高風(fēng)險5 級.從表3 可以看出，洪澇風(fēng)險綜合指數(shù)最高風(fēng)險性區(qū)域是雙柏縣，次高的區(qū)域是牟定縣和楚雄市，原因是這些區(qū)域洪澇頻率高、暴雨日數(shù)多，洪澇風(fēng)險危險性高且權(quán)重大.再加上雙柏縣部分地區(qū)人均GDP較低，脆弱性最高，承災(zāi)能力弱，所以屬于最高風(fēng)險區(qū)域.最低風(fēng)險區(qū)位于元謀盆地及周邊區(qū)域，原因是元謀縣降水量少、暴雨日數(shù)少、洪澇頻率低，且經(jīng)濟(jì)相對比較發(fā)達(dá)，所以整體洪澇風(fēng)險性小.次低風(fēng)險區(qū)是武定縣和永仁縣，主要是其洪澇危險性稍低于元謀縣.

表3 楚雄州各縣（市）洪澇風(fēng)險指數(shù)Tab.3 Flood and waterlogging risk index of counties (cities)in Chuxiong Prefecture

3 結(jié)論

（1）楚雄州致澇因子危險性最高的區(qū)域是雙柏縣，危險性值是0.575，主要原因是區(qū)域的洪澇頻率高，暴雨日數(shù)也比較多；危險性最低的區(qū)域是元謀縣，危險性值是0.067，主要原因是暴雨日數(shù)少，洪澇頻率低.

（2）楚雄州孕澇因子敏感性較高的區(qū)域是元謀縣，敏感性值是0.392，原因是區(qū)域地勢平坦；敏感性最低的區(qū)域是雙柏縣，敏感性值是0.074，主要是由于海拔高、坡度大.

（3）楚雄州承澇因子脆弱性最高的區(qū)域是雙柏縣，脆弱性值是0.194，最主要的原因是人均GDP較低且人口密度較大；脆弱性最低的區(qū)域是楚雄市，脆弱性值是0.011，主要是因為該區(qū)域人均GDP較高.

（4）洪澇風(fēng)險綜合評估最高風(fēng)險區(qū)域是雙柏縣，風(fēng)險指數(shù)是0.437，主要原因是洪澇頻率高、人口密集、經(jīng)濟(jì)不發(fā)達(dá)、坡度較大、地形崎嶇；最低風(fēng)險區(qū)域是元謀縣，風(fēng)險指數(shù)是0.137，主要原因是暴雨日數(shù)較少、洪澇頻率低、經(jīng)濟(jì)較發(fā)達(dá).