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    盤(pán)錦市洪水災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)

    2024-01-05 09:34:08齊士強(qiáng)
    黑龍江水利科技 2023年12期
    關(guān)鍵詞:大洼正態(tài)盤(pán)錦市

    齊士強(qiáng)

    (盤(pán)錦市水利事務(wù)服務(wù)中心,遼寧 盤(pán)錦 124000)

    目前,洪水災(zāi)害已成為最難以控制、帶來(lái)?yè)p失最大且發(fā)生最頻繁的自然災(zāi)害之一。科學(xué)評(píng)價(jià)洪水災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn),對(duì)保護(hù)人民財(cái)產(chǎn)安全、降低洪水帶來(lái)的危害以及加強(qiáng)水資源利用管理等極具現(xiàn)實(shí)意義[1-3]。

    以往研究大多側(cè)重于洪災(zāi)的危機(jī)管理,但隨著經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展和現(xiàn)代氣候的劇烈變化,發(fā)生洪水災(zāi)害的頻率并未下降,綜合利用非工程與工程措施解決問(wèn)題逐漸受到學(xué)術(shù)界的重點(diǎn)關(guān)注[4-6]。洪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)是一種較先進(jìn)的防災(zāi)減災(zāi)方法,已成為災(zāi)害學(xué)和水資源管理學(xué)的研究方向、前沿課題及重要領(lǐng)域。云模型作為一種能夠準(zhǔn)確反映模糊性與隨機(jī)性?xún)?nèi)在關(guān)系的數(shù)學(xué)模型,對(duì)預(yù)測(cè)評(píng)價(jià)洪水災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)具有較強(qiáng)適用性與可靠性,對(duì)此許多學(xué)者開(kāi)展了深入探討,如田玉剛等以上海市和蘇州市為例,綜合利用數(shù)據(jù)場(chǎng)與云模型全面評(píng)定了區(qū)域洪水災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)等級(jí);石曉靜等以安康市為例,應(yīng)用云模型評(píng)價(jià)對(duì)比了安康市的洪災(zāi)等級(jí);田文凱等探究了洪水風(fēng)險(xiǎn)分析時(shí)云模型的作用,認(rèn)為云模型可以準(zhǔn)確反映洪水風(fēng)險(xiǎn)狀況,大大降低計(jì)算時(shí)的不確定性及隨機(jī)性;劉洋等以荊江分洪區(qū)為例,采用云物元耦合模型全面評(píng)估了洪水災(zāi)害危險(xiǎn)性。盤(pán)錦市位于遼河三角洲的中心地帶,歷史上洪災(zāi)頻發(fā),給當(dāng)?shù)鼐用裆?cái)產(chǎn)和工農(nóng)業(yè)生產(chǎn)造成巨大損失[7-10]。因此,科學(xué)評(píng)價(jià)盤(pán)錦市洪水災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn),可以為防洪資源的合理調(diào)配以及洪水災(zāi)害的有效預(yù)警提供參考。

    1 區(qū)域概況

    盤(pán)錦市位于遼寧西南部,面向渤海灣,是我國(guó)重要的濱海生態(tài)濕地城市以及石化工業(yè)、石油開(kāi)采基地,具有優(yōu)越的區(qū)位發(fā)展優(yōu)勢(shì)和交通條件,也是遼寧沿海經(jīng)濟(jì)帶四大都市區(qū)之一和全國(guó)31 座重點(diǎn)防洪城市之一,城區(qū)包括大洼區(qū)、興隆臺(tái)區(qū)和雙臺(tái)子區(qū)。繞陽(yáng)河、大遼河和遼河城區(qū)環(huán)繞,受渤海灣風(fēng)暴潮及多條河流防洪威脅,盤(pán)錦市洪潮災(zāi)害頻發(fā)。由于地勢(shì)平坦,城區(qū)缺少抵御洪水的天然屏障,城市防洪以上游水庫(kù)調(diào)節(jié)及沿河堤防為主。

    2 研究方法

    2.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

    盤(pán)錦市河網(wǎng)密度圖及地形圖可以從分辨率30m的DEM 數(shù)據(jù)庫(kù)提取,2020 年和1995 年降水量數(shù)據(jù)來(lái)源于盤(pán)錦市氣象局,單位面積糧食產(chǎn)量、耕地比重、GDP 密度及人口密度等經(jīng)濟(jì)社會(huì)數(shù)據(jù)來(lái)源于統(tǒng)計(jì)年鑒及歷史統(tǒng)計(jì)資料匯編等。

    2.2 正態(tài)云模型

    云模型可以實(shí)現(xiàn)特定事物和現(xiàn)象的定量與定性轉(zhuǎn)換,該模型以隸屬度函數(shù)和正態(tài)分布為依據(jù),可以有效解決評(píng)價(jià)過(guò)程中的模糊性問(wèn)題,較為客觀地反映洪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)狀況,對(duì)圖像處理、決策分析和識(shí)別評(píng)估等領(lǐng)域具有普遍適用性[11-13]。

    對(duì)正態(tài)云的定義:設(shè)論域及其范圍內(nèi)的定性概念為U、C,若x∈U,x對(duì)于C的隸屬函數(shù)是隨機(jī)數(shù)且存在穩(wěn)定傾向性,即,則C的一次隨機(jī)實(shí)現(xiàn)就是x。若滿足條件,且x對(duì)定性概念C的隸屬度符合公式(1),則論域U上的x近似服從正態(tài)云分布。

    式中:He、En、Ex表示超熵、熵和期望值。每一個(gè)x就代表一次定量與定性的轉(zhuǎn)化,即生成1 個(gè)云滴,由n個(gè)云滴形成的正態(tài)云模型能夠全面地反映定量數(shù)值與定性概念的轉(zhuǎn)化。He、En和Ex表示正態(tài)云的3 個(gè)數(shù)字特征,其中He體現(xiàn)了云滴的離散程度,He值越大則云滴越分散,實(shí)質(zhì)上是En的熵,可以衡量Ex的不確定性,主要取決于熵的模糊性和隨機(jī)性;En和Ex體現(xiàn)了論域中x的取值范圍以及C的中心值,En值可以衡量模糊度,其值越大則概念越宏觀,即x取值區(qū)間越廣。

    3 盤(pán)錦市洪水災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)

    3.1 選取評(píng)價(jià)指標(biāo)

    洪水災(zāi)害的形成是承載體、孕災(zāi)環(huán)境及致災(zāi)因子相互作用的結(jié)果,必須考慮各因素之間的耦合關(guān)系合理評(píng)價(jià)洪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)。文章結(jié)合盤(pán)錦市歷史上發(fā)生的洪災(zāi)情況,經(jīng)實(shí)地調(diào)查選擇8 個(gè)典型指標(biāo)建立洪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)體系,如表1 所示。

    表1 盤(pán)錦市洪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)體系

    3.2 洪水災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)

    將參評(píng)指標(biāo)量化數(shù)據(jù)表及盤(pán)錦市行政區(qū)圖導(dǎo)入Arc GIS10.0 的Arc Map 中,對(duì)2020 年和1995 年參評(píng)指標(biāo)應(yīng)用自然段點(diǎn)法劃分標(biāo)準(zhǔn),盤(pán)錦市1995 年洪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)定標(biāo)準(zhǔn)如表2 所示。

    表2 盤(pán)錦市1995 年洪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)定標(biāo)準(zhǔn)

    由于各指標(biāo)的單位或量綱不統(tǒng)一,在評(píng)估分析前必須先對(duì)正向和負(fù)向指標(biāo)初始數(shù)據(jù)進(jìn)行無(wú)量綱化處理,從而構(gòu)建歸一化洪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)判矩陣,R=(rij)m×n即:

    式中:rij、xij代表歸一化值和初始數(shù)據(jù);min(xj)、max(xj)代表所有評(píng)價(jià)對(duì)象中指標(biāo)j的最小于最大值。然后采用下述公式計(jì)算指標(biāo)熵值Hj和權(quán)重wj,即:

    通過(guò)上述計(jì)算可以確定各指標(biāo)權(quán)重:ωu1=0.1085、ωu2=0.1271、ωu3=0.1085、ωu4=0.1168、ωu5=0.1168、ωu6=0.1079、ωu7=0.2130、ωu8=0.1018。

    依據(jù)盤(pán)錦市洪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)定標(biāo)準(zhǔn)和公式(6)計(jì)算超熵He、熵En和期望Ex,從而確定1995 年和2020 年盤(pán)錦市各區(qū)縣參評(píng)指標(biāo)的3 個(gè)數(shù)字特征等級(jí)標(biāo)準(zhǔn),1995 年正態(tài)云標(biāo)準(zhǔn)如表3 所示。

    表3 盤(pán)錦市1995 年洪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)正態(tài)云標(biāo)準(zhǔn)

    式中:Exij、Enij代表參評(píng)指標(biāo)i關(guān)于風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)j的Ex、En值(表3);xij、xij,1、xij,2 代表參評(píng)指標(biāo)i隸屬于風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)j的程度(表2)及評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)中的上、下邊界值;k代表常數(shù),結(jié)合試驗(yàn)或經(jīng)驗(yàn)一般取0.05。

    以大洼區(qū)為例,在正態(tài)云模型中輸入指標(biāo)量化數(shù)值,經(jīng)Matlab2014a 軟件1 000 次重復(fù)運(yùn)算確定2020 年和1995 年各指標(biāo)隸屬度,大洼區(qū)1995 年洪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)隸屬度如表4 所示,同理可以確定2020 年和1995 年其它區(qū)縣的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)隸屬度。

    表4 大洼區(qū)1995 年洪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)隸屬度

    然后利用模糊數(shù)學(xué)法將隸屬度矩陣Z與指標(biāo)權(quán)重W進(jìn)行加權(quán)計(jì)算,從而確定洪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模糊等級(jí)B:B=Z·W。根據(jù)最大隸屬度原則確定盤(pán)錦市大洼區(qū)洪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí),即最大隸屬度對(duì)應(yīng)等級(jí),依次流程可以確定盤(pán)錦市其它各區(qū)縣2020 年和1995 年的洪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)[14-16]。

    結(jié)果表明,盤(pán)錦市2020 年洪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)相比于1995 年有所增加,局部區(qū)域風(fēng)險(xiǎn)狀況發(fā)生了改變。2020 年和1995 年洪災(zāi)高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)均分布在大洼區(qū),這是因?yàn)樵搮^(qū)域的河網(wǎng)密集,地勢(shì)較低,汛期降水很容易徑流匯集致災(zāi),所以致災(zāi)因子和孕災(zāi)環(huán)境具有較高危險(xiǎn)性;另外,大洼區(qū)產(chǎn)業(yè)、人口密集,承載體存在較高脆弱性。1995 年洪災(zāi)較高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)主要分布在雙臺(tái)子區(qū),2020 年興隆臺(tái)區(qū)洪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)也達(dá)到了較高等級(jí),這是因?yàn)檫@些地區(qū)的地勢(shì)較低,大遼河、繞陽(yáng)河和遼河環(huán)繞,沿河兩岸人口密集,所以具有較大洪災(zāi)威脅性。1995 年洪災(zāi)中等風(fēng)險(xiǎn)區(qū)分布在興隆臺(tái)區(qū),1995年低風(fēng)險(xiǎn)區(qū)分布在盤(pán)山縣,而2020 年也轉(zhuǎn)變成中等風(fēng)險(xiǎn)區(qū),2020 年無(wú)低風(fēng)險(xiǎn)區(qū)。興隆臺(tái)區(qū)和盤(pán)山縣地形起伏變化大,地勢(shì)高,這兩個(gè)地區(qū)的孕災(zāi)環(huán)境穩(wěn)定,但人類(lèi)活動(dòng)與經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)環(huán)境的不利影響提升,使得洪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)增加??傮w而言,盤(pán)錦市2020 年洪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)相比于1995 年逐漸增加。所以,對(duì)于大洼區(qū)、雙臺(tái)子區(qū)、興隆臺(tái)區(qū)等風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)較高的地區(qū),政府部門(mén)應(yīng)加大投入防洪投入,合理劃定重點(diǎn)防洪區(qū),加快水利工程建設(shè),科學(xué)安排洪峰調(diào)蓄,加強(qiáng)洪災(zāi)預(yù)測(cè)預(yù)警,切實(shí)提升信息收集效率和災(zāi)后恢復(fù)能力;對(duì)于盤(pán)山縣等風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)較低區(qū),應(yīng)科學(xué)實(shí)施泥石流、滑坡等減災(zāi)措施[17-18]。

    4 結(jié) 論

    文章充分考慮洪災(zāi)的不確定性特征,從承載體、孕災(zāi)環(huán)境和致災(zāi)因子3 個(gè)方面選擇8 個(gè)指標(biāo),采用云模型評(píng)價(jià)盤(pán)錦市2020 年和1995 年的洪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)。結(jié)果表明,盤(pán)錦市2020 年洪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)相比于1995 年有所增加,局部區(qū)域風(fēng)險(xiǎn)狀況發(fā)生了改變。研究時(shí)段內(nèi)洪災(zāi)高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)均分布在大洼區(qū),該地區(qū)河網(wǎng)密集,地勢(shì)較低,汛期降水很容易徑流匯集致災(zāi);低風(fēng)險(xiǎn)區(qū)減少,中等和較高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)增加,洪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)出現(xiàn)明顯的轉(zhuǎn)化。評(píng)價(jià)結(jié)果可以為盤(pán)錦市防洪減災(zāi)、災(zāi)后重建工作的科學(xué)指導(dǎo),為加強(qiáng)洪災(zāi)預(yù)警提供一定參考。

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