洪水災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)分析進(jìn)展與展望*

孫章麗，朱秀芳*，潘耀忠，劉憲鋒

(1.北京師范大學(xué) 地表過程與資源生態(tài)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 100875；2.北京師范大學(xué) 遙感科學(xué)與工程研究院，北京 100875；3.北京師范大學(xué) 地理科學(xué)學(xué)部，北京 100875； 4. 陜西師范大學(xué) 旅游與環(huán)境學(xué)院，陜西 西安 710119)

洪水災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)分析進(jìn)展與展望*

孫章麗1,2,3，朱秀芳1,2,3*，潘耀忠1,2,3，劉憲鋒4

(1.北京師范大學(xué) 地表過程與資源生態(tài)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 100875；2.北京師范大學(xué) 遙感科學(xué)與工程研究院，北京 100875；3.北京師范大學(xué) 地理科學(xué)學(xué)部，北京 100875； 4. 陜西師范大學(xué) 旅游與環(huán)境學(xué)院，陜西 西安 710119)

洪水災(zāi)害是目前國際上面臨的主要災(zāi)害之一，洪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)分析是減輕災(zāi)害損失與影響的重要途徑。在前人研究總結(jié)的基礎(chǔ)上，分析了洪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)概念與內(nèi)涵，介紹了洪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)發(fā)展歷程，從歷史數(shù)據(jù)、系統(tǒng)指標(biāo)，以及遙感數(shù)據(jù)的角度總結(jié)了洪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)分析模型與方法，并介紹了其中常用模型與方法的特點(diǎn)與不足，包括概率統(tǒng)計(jì)法，情景模擬法，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型等。最后基于目前洪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)分析的挑戰(zhàn)與不足，從4個(gè)方面對(duì)其未來發(fā)展方向進(jìn)行了展望，即明晰洪災(zāi)機(jī)理研究、拓展洪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)分析模型與方法、加強(qiáng)3S技術(shù)在洪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)分析中的應(yīng)用，以及加強(qiáng)綜合災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)的研究。

洪水災(zāi)害；風(fēng)險(xiǎn)分析；研究進(jìn)展；研究展望

國際減災(zāi)十年委員會(huì)(IDNDR)指出，洪水災(zāi)害是人類面臨的損失最嚴(yán)重的自然災(zāi)害之一[1]，占自然災(zāi)害引起的死亡人數(shù)的55%，占自然災(zāi)害引起的經(jīng)濟(jì)損失的31%[2]，且隨著洪泛區(qū)人口的增加，經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，財(cái)產(chǎn)的聚集，洪災(zāi)損失呈逐年上升趨勢(shì)[3-4]。對(duì)地形復(fù)雜且自然災(zāi)害頻發(fā)的中國而言，洪災(zāi)更是目前面臨的最主要的自然災(zāi)害，全國約有50%的人口、70%的財(cái)產(chǎn)分布在洪水威脅區(qū)內(nèi)[5]，每年造成的經(jīng)濟(jì)損失占國民經(jīng)濟(jì)總產(chǎn)值的35%左右[6]，尤其從1990年開始，洪災(zāi)損失更呈上升趨勢(shì)[7]。如何減輕洪災(zāi)損失儼然成為中國乃至全球亟待解決的問題。

1994年5月在日本橫濱召開的第一次世界減輕自然災(zāi)害國際會(huì)議制定了“橫濱行動(dòng)綱領(lǐng)十條原則”，并指出“風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)是充分而又成功的災(zāi)害減輕政策和措施運(yùn)用的必要步驟”[8]。洪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)研究勢(shì)在必行，洪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)分析模型與方法也在近年來發(fā)展迅速。國際上早在1950-1960年就已開展洪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)分析研究，對(duì)洪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)分析模型與方法也有較多研究?；仡櫼酝C述文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn)，當(dāng)前研究多從洪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)分析模型應(yīng)用的角度回顧洪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)，對(duì)于洪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)研究領(lǐng)域的全面認(rèn)識(shí)尚未完全形成，有必要對(duì)洪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)分析歷程及方法模型進(jìn)行全面梳理?；诖?，本文將系統(tǒng)梳理洪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)概念與內(nèi)涵，介紹洪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)分析的發(fā)展歷程，在此基礎(chǔ)上以數(shù)據(jù)源為基礎(chǔ)介紹目前常用的洪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)分析模型與方法，并提出洪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)分析的挑戰(zhàn)與不足，并對(duì)其未來的發(fā)展方向進(jìn)行歸納和展望，以期通過進(jìn)一步梳理洪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)分析理論與未來方向，促進(jìn)防洪減災(zāi)的發(fā)展，為政府部門提供決策支持。

1 洪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)分析進(jìn)展

1.1 洪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)理論與發(fā)展歷程

(1)概念和內(nèi)涵。自從風(fēng)險(xiǎn)理論引入洪災(zāi)系統(tǒng)以來，對(duì)洪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)定義的爭議就沒有停止過，不同學(xué)者有不同的理解[8-10](表 1)。從早期的Maskrey[11]認(rèn)為災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)是災(zāi)害發(fā)生后的總損失，到后期的亞洲減災(zāi)中心(Asian Conference on Disaster Reduction, ADRC)[12]認(rèn)為風(fēng)險(xiǎn)是危險(xiǎn)性、暴露性和脆弱性的函數(shù)，風(fēng)險(xiǎn)的核心都離不開災(zāi)害發(fā)生的空間、時(shí)間、強(qiáng)度和損失的可能性。隨著研究的不斷發(fā)展，越來越多的學(xué)者開始認(rèn)可聯(lián)合國人道主義事務(wù)部(United Nations Department of Humanitarian Affairs，UNDHA)[13]在1992年給出的定義，即洪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)是不同強(qiáng)度洪水發(fā)生的概率及其可能造成的洪災(zāi)損失，其風(fēng)險(xiǎn)表達(dá)式為：

風(fēng)險(xiǎn)(Risk)=危險(xiǎn)性(Hazard)×易損性(Vulnerability)。

注：“風(fēng)險(xiǎn)度”表示對(duì)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)的定量表達(dá)式[26]。

其中危險(xiǎn)性是災(zāi)害規(guī)模和發(fā)生概率的函數(shù)，為災(zāi)害的自然屬性；易損性是社會(huì)經(jīng)濟(jì)、生態(tài)環(huán)境的函數(shù)，為災(zāi)害的社會(huì)屬性；而風(fēng)險(xiǎn)是危險(xiǎn)性和易損性的乘積，具有自然和社會(huì)這兩方面的雙重屬性。

后期有學(xué)者引入了風(fēng)險(xiǎn)元素的概念，將風(fēng)險(xiǎn)表達(dá)式修正為[14]：

風(fēng)險(xiǎn)(Risk)=危險(xiǎn)性(Hazard)×易損性(Vulnerability)×風(fēng)險(xiǎn)要素(Elements-at-risk)。

(2)

風(fēng)險(xiǎn)要素指災(zāi)害環(huán)境中的各類物體，包括人口、建筑、工程結(jié)構(gòu)，基礎(chǔ)設(shè)施、公共服務(wù)及經(jīng)濟(jì)活動(dòng)[15]。國內(nèi)更多的用承災(zāi)體來表達(dá)風(fēng)險(xiǎn)要素，用暴露性來刻畫承災(zāi)體的數(shù)量特征。暴露性的引入使風(fēng)險(xiǎn)的數(shù)學(xué)表達(dá)在概念上更為明確和完整，但由于易損性評(píng)估總是建立在承災(zāi)體調(diào)查的基礎(chǔ)上，在應(yīng)用中通常默認(rèn)暴露性已知[16]，因此上述兩式?jīng)]有本質(zhì)的區(qū)別。另外，在洪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)領(lǐng)域，危險(xiǎn)性通常采用損失概率描述，易損性與風(fēng)險(xiǎn)元素的結(jié)合則是災(zāi)害損失后果，因此上式又有另一種表達(dá)形式[17]：

風(fēng)險(xiǎn)(Risk)=可能性(Probability)×損失(Consequences)。

(3)

風(fēng)險(xiǎn)表達(dá)式隱含了洪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)的構(gòu)成要素，洪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)的概念模型更能直觀地體現(xiàn)其內(nèi)涵。基于上述分析，目前比較常見的概念模型有兩種形式。一是Crichton[27]等從自然風(fēng)險(xiǎn)的定義出發(fā)建立的洪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)三角形概念模型(圖 1)，認(rèn)為洪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)與特定地區(qū)的人與財(cái)產(chǎn)在危險(xiǎn)因素中的暴露程度，即暴露性(Exposure)有關(guān)，風(fēng)險(xiǎn)大小由洪水危險(xiǎn)性、暴露性和易損性三個(gè)要素決定。風(fēng)險(xiǎn)三要素構(gòu)成了洪水風(fēng)險(xiǎn)的三角形，任何一邊的增長或縮短都會(huì)影響三角形的大小即洪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)的大小。另一種形式是張會(huì)等[28]為代表的四花瓣形(圖 2)，該概念模型將防災(zāi)減災(zāi)能力加入了洪水風(fēng)險(xiǎn)中，指出洪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)是由危險(xiǎn)性、暴露性、脆弱性和防災(zāi)減災(zāi)能力構(gòu)成。另外史培軍[29]等根據(jù)災(zāi)害系統(tǒng)三因素組成：致災(zāi)因子、孕災(zāi)環(huán)境和承災(zāi)體，認(rèn)為災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估狹義上是對(duì)致災(zāi)因子的評(píng)估，廣義上是對(duì)三因素的綜合評(píng)估。

圖1 洪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)“三角形”概念模型[27]

圖2 洪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)“四花瓣”概念模型[28]

(2)發(fā)展歷程?！帮L(fēng)險(xiǎn)”一詞最早可見于19世紀(jì)末的西方經(jīng)濟(jì)學(xué)研究中[30]，20世紀(jì)中期，風(fēng)險(xiǎn)研究被逐步引入自然災(zāi)害領(lǐng)域[31]。1990年，聯(lián)合國倡議的國際減災(zāi)十年(IDNDR)活動(dòng)開展，自此災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)的研究有了突破性進(jìn)展。我國的自然災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)分析研究工作大約始于1950年代[26]，早期研究多以災(zāi)害本身或評(píng)估其損失為主，而未與社會(huì)、經(jīng)濟(jì)特性等結(jié)合起來考慮[26]。在國際減災(zāi)十年之后，開始關(guān)

表2 自然災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估發(fā)展階段

注災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)的研究?？傮w來說，我國災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)的理念經(jīng)歷了一個(gè)漫長的過程，大致可以分為3個(gè)發(fā)展階段[30, 32]：“災(zāi)變”研究階段，“災(zāi)度”研究階段和“災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)”研究階段，如表 2所示。

洪水災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)是自然災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)研究中的重要組成部分，早期的洪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)分析側(cè)重災(zāi)害的自然屬性，如洪災(zāi)的形成機(jī)制、變化規(guī)律和時(shí)空危險(xiǎn)性，風(fēng)險(xiǎn)分析主要是對(duì)致災(zāi)因子的定性分析以得出風(fēng)險(xiǎn)的高、中、低，考慮的僅是風(fēng)險(xiǎn)的相對(duì)等級(jí)；1980年代以來洪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)開始關(guān)注社會(huì)屬性，意識(shí)到“災(zāi)害具有自然與社會(huì)雙重屬性”[30]，災(zāi)害損失與影響的定量評(píng)估也開始進(jìn)行，“災(zāi)度”即是對(duì)自然災(zāi)害損失絕對(duì)量的分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)[34]；1990年代以后，災(zāi)害社會(huì)屬性研究的范疇不斷擴(kuò)展，災(zāi)害損失與影響的預(yù)測(cè)研究開始發(fā)展起來，災(zāi)害中的不確定性問題開始突顯，洪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)的研究開始引起減災(zāi)界的重視，并在此后迅速發(fā)展起來。

1.2 洪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)分析模型與方法

數(shù)據(jù)是進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)的基礎(chǔ)，根據(jù)數(shù)據(jù)源的不同，可以將洪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)分析模型分為基于歷史數(shù)據(jù)的洪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)分析，基于系統(tǒng)指標(biāo)的洪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)分析，以及基于遙感數(shù)據(jù)的洪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)分析。

1.2.1 基于歷史數(shù)據(jù)的洪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)分析

洪水災(zāi)害的發(fā)生有一定的歷史規(guī)律，同一區(qū)域過去的歷史事件能夠?yàn)槲磥頌?zāi)害提供參考，即可以根據(jù)研究區(qū)域的歷史洪災(zāi)數(shù)據(jù)研究未來洪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)情況。目前主要有三種形式：①歷史數(shù)據(jù)回歸分析法，即對(duì)歷史洪澇災(zāi)情資料和相關(guān)氣象數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析，建立相關(guān)模型，評(píng)估研究區(qū)域的風(fēng)險(xiǎn)。這種方法受歷史數(shù)據(jù)的影響，需要較大的災(zāi)情、降雨等歷史數(shù)據(jù)，模型的選擇也大多根據(jù)前人的經(jīng)驗(yàn)總結(jié)。目前使用也較為廣泛，如Aronica GT[35]、Harvey JE[36]、趙思健[37]等都使用過該類方法；②歷史水災(zāi)法[38]，洪水災(zāi)害具有比較顯著的區(qū)域自然特征和重現(xiàn)規(guī)律，對(duì)某一特定區(qū)域歷史上曾經(jīng)發(fā)生過的典型洪水災(zāi)害進(jìn)行研究分析，所得規(guī)律可延用于預(yù)測(cè)該區(qū)域現(xiàn)在和未來的洪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)[16]。該方法簡便實(shí)用，通常用于復(fù)雜地形的洪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)分析，從某種程度上說也是一種特殊指標(biāo)體系評(píng)估法，但因歷史情景與現(xiàn)實(shí)情況存在差異，結(jié)果往往需要修正；③歷史災(zāi)情數(shù)據(jù)法[8]，由于災(zāi)情本身即為洪水與承災(zāi)體相互作用的結(jié)果，因此無須考慮洪水特性、地理和社會(huì)經(jīng)濟(jì)背景，直接用歷史災(zāi)情數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)現(xiàn)在和未來的區(qū)域洪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)。該方法要求有大樣本歷史資料數(shù)據(jù)，特點(diǎn)是直接“從災(zāi)害研究災(zāi)害”，思路清晰、計(jì)算簡單，但由于數(shù)據(jù)獲取困難，按歷史行政單元統(tǒng)計(jì)的災(zāi)情數(shù)據(jù)難以適應(yīng)更小尺度，且數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)的一致性難以保證，因此應(yīng)用范圍有較大限制。

從分析數(shù)據(jù)的不同手段分析，目前比較常用的有概率統(tǒng)計(jì)法，信息擴(kuò)散法等。概率統(tǒng)計(jì)法屬于歷史水災(zāi)法，即利用數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法對(duì)歷史洪災(zāi)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，給出歷史災(zāi)情的概率分布估計(jì)，并預(yù)測(cè)未來的洪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)。根據(jù)黃崇福統(tǒng)計(jì)的聯(lián)合國大學(xué)環(huán)境與人類安全研究所推薦的18個(gè)風(fēng)險(xiǎn)定義中，可能性和概率類定義最多(占78%)[39]，基于概率統(tǒng)計(jì)的洪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)分析占有舉足輕重的地位。在水文學(xué)界該方法更多地被叫做洪水頻率分析，大約始于1880年代[40-42]，目前已被廣泛應(yīng)用于洪水風(fēng)險(xiǎn)分析[43-46]。概率統(tǒng)計(jì)法以純數(shù)學(xué)計(jì)算為基礎(chǔ)[47]，適用于具有長時(shí)間災(zāi)情記錄的宏觀尺度洪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)，缺點(diǎn)是評(píng)估結(jié)果不能精確反映風(fēng)險(xiǎn)的區(qū)域差異，且長時(shí)間序列的數(shù)據(jù)較難獲取，歷史情況與未來情景并非完全一致，需進(jìn)行一致性檢驗(yàn)與數(shù)據(jù)序列的還原/還現(xiàn)修正[48]。目前概率統(tǒng)計(jì)方法的發(fā)展方向主要在非一致性水文頻率和區(qū)域水文頻率方面，以及頻率曲線、參數(shù)估計(jì)等方面的優(yōu)化選擇。值得一提的是目前我國大部分河流洪水資料都采用P-Ⅲ型曲線，這也是經(jīng)長期研究和實(shí)踐[26, 49]得出，但隨著水文資料的增加和極端洪水事件的發(fā)生，P-Ⅲ型曲線已不能完全適應(yīng)這樣的變化[26]，在今后的頻率曲線選擇中應(yīng)更加慎重。

信息擴(kuò)散模型是在歷史災(zāi)情數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，利用樣本模糊信息對(duì)樣本進(jìn)行極值化的模糊數(shù)學(xué)處理。信息擴(kuò)散模型屬于模糊數(shù)學(xué)方法，是災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法發(fā)展的階段產(chǎn)物，最初由黃崇福[50-51]提出，目前已廣泛應(yīng)用于洪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)分析中[44-45]。該方法最大優(yōu)點(diǎn)是能夠克服小樣本事件進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，但只適合單因子分析，通常不同時(shí)考慮致災(zāi)因子的概率分布和風(fēng)險(xiǎn)承受體的脆弱性，在綜合風(fēng)險(xiǎn)分析方面存在局限，且無法分析防洪減災(zāi)措施效果。嚴(yán)格來說，該方法不能算是完整的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法，它只能完成風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)的部分而非全部。因此，有學(xué)者將其與其他風(fēng)險(xiǎn)分析模型相結(jié)合[52]對(duì)綜合風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)價(jià)，既可彌補(bǔ)模型在綜合性方面的不足，又能避免可能存在的災(zāi)損超越概率被高估的傾向。

1.2.2 基于系統(tǒng)指標(biāo)的洪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)分析

基于系統(tǒng)指標(biāo)的洪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)分析是根據(jù)研究區(qū)域和洪災(zāi)的特性，選擇多個(gè)指標(biāo)因子，構(gòu)建綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，實(shí)現(xiàn)對(duì)不同因素綜合影響的表達(dá)，以此界定風(fēng)險(xiǎn)大小。該方法多被稱為指標(biāo)體系法或地理信息疊加法。各指標(biāo)因子的組合形式主要有三種：①乘積法：R=H×V。②加權(quán)求和法：R=m×H+n×V。③冪和法：R=Hm+Vn。其中H為危險(xiǎn)性，V為易損性，R為風(fēng)險(xiǎn)，m，n為危險(xiǎn)性和易損性的權(quán)重。該方法簡單易行，可根據(jù)不同區(qū)域不同類型洪災(zāi)特點(diǎn)針對(duì)性地構(gòu)建指標(biāo)體系，操作方便靈活，適于綜合評(píng)價(jià)，在早期災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)中運(yùn)用十分廣泛，蔣新宇[53]、扈海波[54]等都曾用指標(biāo)體系法對(duì)特定區(qū)域洪水災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行分析。但其指標(biāo)體系的構(gòu)建和指標(biāo)權(quán)重的設(shè)定與研究者的知識(shí)背景密切相關(guān)，存在著較大的主觀性和不確定性， 因此歷來存在較大的爭議。

為了減少指標(biāo)體系構(gòu)建和指標(biāo)權(quán)重設(shè)定的主觀性，近年逐漸發(fā)展起一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的指標(biāo)處理方法，從災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)度的角度，運(yùn)用數(shù)學(xué)分析根據(jù)選取的指標(biāo)進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬。具體來說，該方法通過劃分典型評(píng)價(jià)單元，選定評(píng)價(jià)指標(biāo)，使用網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練獲得權(quán)重，并將剩余單元指標(biāo)輸入網(wǎng)絡(luò)仿真，以獲得每個(gè)評(píng)價(jià)單元的災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)度。目前在洪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)中大多應(yīng)用的是BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[55-56]。該方法能夠自動(dòng)調(diào)節(jié)連接權(quán)值，在一定程度上避免了主觀賦權(quán)所帶來的誤差，具有運(yùn)算速度快、求解效率高、自學(xué)習(xí)能力強(qiáng)、適應(yīng)面寬等優(yōu)點(diǎn)。但它的核心也是通過指標(biāo)來評(píng)判風(fēng)險(xiǎn)的大小，指標(biāo)選取規(guī)則難以說明，模型內(nèi)部參數(shù)缺乏定義，參數(shù)關(guān)聯(lián)性也難以明確，且有可能因?yàn)槭諗克俣嚷鴮?dǎo)致訓(xùn)練結(jié)果存在差異[57]。

灰色聚類法是另一種指標(biāo)處理方法，通過對(duì)“部分”已知信息的生成、開發(fā)，以灰色關(guān)聯(lián)度為基礎(chǔ)，按照一定的標(biāo)準(zhǔn)對(duì)研究對(duì)象進(jìn)行聚類，應(yīng)用灰色聚類法評(píng)價(jià)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)，實(shí)現(xiàn)對(duì)系統(tǒng)運(yùn)行行為、演化規(guī)律的正確描述和有效監(jiān)控。該方法思路清晰，過程簡便快捷且易于程序化，適用于數(shù)據(jù)不充分不完備的情況，它對(duì)數(shù)據(jù)不要求有特殊的分布，計(jì)算過程簡單，可得到較多信息，國內(nèi)有不少學(xué)者使用該方法對(duì)洪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)價(jià)[58-59]，而國外研究較少應(yīng)用這種方法，對(duì)該方法的適用性爭議頗大[57, 60]。

1.2.3 基于遙感數(shù)據(jù)的洪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)分析

地理信息技術(shù)的發(fā)展為洪災(zāi)定量分析提供了新的機(jī)會(huì)，為洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)時(shí)空研究提供了技術(shù)支持[10]。RS技術(shù)為洪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)分析空間信息的獲取提供了支撐，GIS技術(shù)利用其強(qiáng)大的空間分析功能進(jìn)行洪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)因子的分析，并對(duì)洪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)價(jià)結(jié)果進(jìn)行可視化表達(dá)[61-62]。目前已有多種遙感數(shù)據(jù)應(yīng)用于洪水危險(xiǎn)性因子及下墊面特征提取，Rehman 和Md Monirul Islam等利用NOAA AVHR影像提取洪水淹沒深度和范圍，并評(píng)價(jià)洪水危險(xiǎn)性[63-64]，Joy Sanyal等結(jié)合ETM和ERS-1提取下墊面信息，并根據(jù)ETM數(shù)據(jù)提取洪水淹沒范圍[65]，另外還有歐洲遙感衛(wèi)星(ERS)、海事觀察衛(wèi)星(MOS)、SPOT以及SAR系統(tǒng)、ASAR系統(tǒng)、Envisat等都曾被用于流域性和區(qū)域性洪水的觀測(cè)[66]。使用遙感技術(shù)能夠快速準(zhǔn)確獲取洪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)分析信息，對(duì)于大型洪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)研究比較實(shí)用，而中小型洪災(zāi)由于其水災(zāi)過程短，遙感數(shù)據(jù)大尺度和長時(shí)間分辨率的特性不能捕捉到洪災(zāi)具體過程，不過遙感監(jiān)測(cè)代替野外測(cè)量省去了大量人力財(cái)力，且快速準(zhǔn)確，加上地理信息系統(tǒng)為空間分析與洪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)制圖提供了方便快捷的渠道，今后隨著地理信息技術(shù)的不斷發(fā)展，基于RS和GIS技術(shù)的洪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)分析將成為熱門方向。

情景模擬是3S技術(shù)應(yīng)用于洪水風(fēng)險(xiǎn)分析的一個(gè)實(shí)例，該方法基于水文水力學(xué)原理，通過遙感影像采集區(qū)域下墊面因子，并依靠地面高程模型，地理信息系統(tǒng)等平臺(tái)分析洪水淹沒范圍、淹沒深度、淹沒時(shí)間等屬性。該方法基于明確的洪水成災(zāi)物理機(jī)制，能夠全過程、動(dòng)態(tài)地模擬洪水成災(zāi)過程，能夠適應(yīng)不同尺度的區(qū)域洪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估[38]，模擬過程能夠充分考慮各類防洪措施的作用，并能方便地與傳統(tǒng)防洪研究成果結(jié)合。但由于該方法需要大量的數(shù)據(jù)支撐，如降雨、徑流、河流的地形地貌等，且計(jì)算量大，計(jì)算過程復(fù)雜。目前國外學(xué)者已廣泛使用情景模擬分析洪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)[67-68]，國內(nèi)華東師范大學(xué)災(zāi)害研究團(tuán)隊(duì)對(duì)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)情景模擬研究有顯著成效[69-76]。該方法是當(dāng)前和未來洪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估研究領(lǐng)域的一個(gè)主要方向[38]，但黃崇福[77]認(rèn)為“該類模型和方法貌似科學(xué)，但對(duì)左右風(fēng)險(xiǎn)的不確定性缺乏宏觀把握手段，對(duì)復(fù)雜的社會(huì)系統(tǒng)更是無能為力，……充其量可稱為災(zāi)情預(yù)測(cè)或模擬，但不是風(fēng)險(xiǎn)分析”。

2 洪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)分析的挑戰(zhàn)與展望

洪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)研究發(fā)展至今已有近百年歷史，風(fēng)險(xiǎn)分析模型與方法也多種多樣，新的方法層出不窮，但每種方法都有其適用條件，風(fēng)險(xiǎn)類型不同，風(fēng)險(xiǎn)研究目的也不同，至今沒有一種方法適合大多數(shù)情況的洪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)分析?！敖邮茱L(fēng)險(xiǎn)值永遠(yuǎn)不可能精確估計(jì)的現(xiàn)實(shí)”[78]，洪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)分析模型與方法的優(yōu)化與創(chuàng)新是提高風(fēng)險(xiǎn)分析精度的重要途徑。從數(shù)據(jù)源的角度分析，無論是歷史數(shù)據(jù)，或是系統(tǒng)指標(biāo)，還是遙感數(shù)據(jù)，都能夠表征洪水災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)，但又都存在一定的局限性。歷史數(shù)據(jù)是過去洪災(zāi)事件的真實(shí)數(shù)據(jù)，但由于災(zāi)害系統(tǒng)的變化，尤其是社會(huì)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的變化，過去的規(guī)律不一定適用于未來，通過還原/還現(xiàn)的處理方法并不能完全修復(fù)這種改變，且由于歷史原因或技術(shù)問題，很多區(qū)域的歷史記錄并不完整，而基于歷史數(shù)據(jù)的風(fēng)險(xiǎn)分析模型大多需要較長時(shí)間序列的歷史數(shù)據(jù)(如概率統(tǒng)計(jì)分析法至少需要30個(gè)樣本)，從而限制了這種模型方法的發(fā)展?；谙到y(tǒng)指標(biāo)的洪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)分析是在洪水災(zāi)害系統(tǒng)及社會(huì)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)中提取洪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)指標(biāo)，根據(jù)指標(biāo)的組合并賦予相關(guān)權(quán)重能夠簡單快速的進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，然而指標(biāo)的選取過于主觀，權(quán)重值更是與專家知識(shí)密切相關(guān)，新興的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或灰色聚類模型并不能改變指標(biāo)選取主觀性的問題。遙感數(shù)據(jù)應(yīng)用于洪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)的研究是多學(xué)科交叉的結(jié)果，快速準(zhǔn)確的遙感信息能夠?yàn)楹闉?zāi)風(fēng)險(xiǎn)分析提供詳細(xì)的區(qū)域下墊面因子，但卻受限于時(shí)空分辨率及影像獲取條件。大范圍及幾天甚至半個(gè)月一次的觀測(cè)使得很難抓住洪災(zāi)過程，且洪災(zāi)一般伴隨惡劣的氣候，限制了光學(xué)遙感器的監(jiān)測(cè)，而雷達(dá)衛(wèi)星缺乏靈活性，觀測(cè)周期更長。目前在中小型洪災(zāi)分析中，遙感數(shù)據(jù)尚未廣泛使用?；谀壳昂闉?zāi)風(fēng)險(xiǎn)管理的迫切需求與發(fā)展趨勢(shì)，洪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)分析在理論和技術(shù)方面均需有所突破，具體來說，可能應(yīng)從以下4個(gè)方面進(jìn)行強(qiáng)化和拓展。

(1)明晰洪災(zāi)機(jī)理研究。洪災(zāi)的本質(zhì)是水到了不該到的地方，這里的“水”可能是降雨，可能是強(qiáng)風(fēng)帶來的海水，也可能是河湖中的水。不同來源的水造成的洪災(zāi)機(jī)理不同，研究方法與思路也不同。洪災(zāi)過程的機(jī)制研究是洪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)研究的重要內(nèi)容，只有深入了解洪災(zāi)的驅(qū)動(dòng)機(jī)制，才能采取有效措施來降低風(fēng)險(xiǎn)。目前對(duì)此方面的研究較少，洪災(zāi)與降雨、溫度、蒸散發(fā)等氣候因子的相互響應(yīng)機(jī)制仍不明確。另外，對(duì)于洪災(zāi)系統(tǒng)本身而言，其致災(zāi)因子，承災(zāi)體，孕災(zāi)環(huán)境與地理基礎(chǔ)信息及社會(huì)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)密切相關(guān)，洪災(zāi)的發(fā)生離不開社會(huì)，而不斷發(fā)展的社會(huì)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)與洪災(zāi)的相互響應(yīng)關(guān)系分析仍是目前一大難題，多學(xué)科的交互發(fā)展將會(huì)是未來解決洪災(zāi)機(jī)理的發(fā)展方向。從另一個(gè)角度來說，洪災(zāi)機(jī)理仍屬于水文水力學(xué)研究范疇，這也是目前洪災(zāi)研究的瓶頸，洪災(zāi)的發(fā)生與前期土壤水分，地表蒸散發(fā)量，以及產(chǎn)流、匯流、下滲等過程都密切相關(guān)，復(fù)雜的水循環(huán)過程及大量的陸表參數(shù)，加上水動(dòng)力方程的不精確及復(fù)雜的數(shù)學(xué)原理嚴(yán)重制約著洪水機(jī)理研究的發(fā)展，如何精確水文水力理論研究，提高數(shù)學(xué)分析能力，打破這個(gè)瓶頸對(duì)明晰洪災(zāi)的機(jī)理有巨大意義，今后應(yīng)強(qiáng)化這方面的研究。

(2)拓展風(fēng)險(xiǎn)分析模型和方法。目前洪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)研究模型多種多樣，不同的模型各有所長，結(jié)合使用多種模型能夠取長補(bǔ)短，在用傳統(tǒng)方法進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)的同時(shí)，一些新興方法也可運(yùn)用到風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)當(dāng)中。如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，支持向量機(jī)等，后者在解決洪災(zāi)非線性和高維性方面有很好的優(yōu)勢(shì)。在多種模型相結(jié)合方面，水文水力學(xué)與地理信息系統(tǒng)結(jié)合的洪災(zāi)情景模擬可實(shí)時(shí)、動(dòng)態(tài)地模擬洪水演進(jìn)過程，有效提高洪水風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的精度和水平。遙感技術(shù)與地理信息技術(shù)的結(jié)合能夠快速形象地描繪出洪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)的范圍、深度、時(shí)間等要素。另一方面，風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法大多以數(shù)學(xué)計(jì)算為基礎(chǔ)，隨著數(shù)學(xué)理論的提升，高精度數(shù)值模擬、動(dòng)態(tài)評(píng)價(jià)、組合數(shù)學(xué)模型等將成為洪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)分析模型研究的熱點(diǎn)，但要警惕過分依賴數(shù)學(xué)方法而忽視風(fēng)險(xiǎn)事件本身的特點(diǎn)。

(3)加強(qiáng)3S技術(shù)在洪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)中的應(yīng)用。隨著3S等空間信息技術(shù)的日益成熟，GIS技術(shù)和數(shù)學(xué)方法的結(jié)合能更好地揭示洪災(zāi)空間分布特征，遙感監(jiān)測(cè)技術(shù)的優(yōu)化和數(shù)據(jù)時(shí)空分辨率的改善使得利用遙感技術(shù)提取洪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)信息的研究日益增多。光學(xué)衛(wèi)星如國產(chǎn)HJ減災(zāi)星系列、ZY衛(wèi)星系列，以及最新發(fā)射的GF系列等對(duì)地觀測(cè)衛(wèi)星能夠快速、準(zhǔn)確地采集區(qū)域下墊面因子，且逐漸提高的時(shí)空分辨率使得洪災(zāi)變化過程的監(jiān)測(cè)成為可能。國外廣泛使用的對(duì)地觀測(cè)衛(wèi)星系列如Landsat系列、Spot衛(wèi)星系列等由于發(fā)射時(shí)間較早，擁有長時(shí)間的歷史數(shù)據(jù)，除了能監(jiān)測(cè)當(dāng)下洪災(zāi)過程，還能基于過去洪災(zāi)事件的研究為洪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)提供參考。微波遙感系列衛(wèi)星由于不受天氣的影響，能夠在惡劣天氣環(huán)境下對(duì)洪災(zāi)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)。值得一提的是，由于不受地球外部環(huán)境的影響，目前重力衛(wèi)星應(yīng)用于洪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)的研究開始增多[79]，且隨著時(shí)空分辨率的提高，以及數(shù)據(jù)延遲獲取時(shí)間的縮短，基于重力衛(wèi)星的洪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)分析將會(huì)成為今后發(fā)展的一個(gè)熱點(diǎn)方向。

(4)加強(qiáng)綜合災(zāi)害的風(fēng)險(xiǎn)分析。洪災(zāi)的發(fā)生不是獨(dú)立事件，勢(shì)必造成其他災(zāi)害的發(fā)生或由其他災(zāi)害引發(fā)，綜合災(zāi)害的風(fēng)險(xiǎn)分析能更準(zhǔn)確地評(píng)判自然災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)結(jié)果。由單災(zāi)種風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)的形式逐漸向綜合災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)分析轉(zhuǎn)變是自然災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)分析發(fā)展的必然趨勢(shì)。目前的綜合災(zāi)害無論是風(fēng)險(xiǎn)組成要素的綜合還是風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)果的綜合，都涉及多種致災(zāi)因子，如何選擇綜合風(fēng)險(xiǎn)分析模型即成為一大難題，且大多數(shù)的綜合災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估只是求出了相對(duì)風(fēng)險(xiǎn)水平，得到的只是等級(jí)值，沒有實(shí)際的概率意義[80]，不能滿足實(shí)際需求。對(duì)于災(zāi)害鏈，其形成機(jī)理復(fù)雜，各災(zāi)害相互響應(yīng)關(guān)系至今未能厘清，其風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估更是處于起步階段[81-82]。如何明晰各災(zāi)種直接的相互作用關(guān)系，并在多災(zāi)種及災(zāi)害鏈風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中選擇合適的模型方法，對(duì)于綜合災(zāi)害的風(fēng)險(xiǎn)研究極為關(guān)鍵。目前隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的進(jìn)步及災(zāi)害數(shù)據(jù)庫的擴(kuò)展，未來綜合災(zāi)害的風(fēng)險(xiǎn)研究能夠在足夠的歷史數(shù)據(jù)及高精度遙感數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，采用一定的數(shù)學(xué)模型，構(gòu)建出綜合災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型，計(jì)算出更為客觀和準(zhǔn)確的綜合災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)水平，利于區(qū)域科學(xué)發(fā)展規(guī)劃及防災(zāi)減災(zāi)體系的建立。

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FloodRiskAnalysis:Progress,ChallengesandProspect

SUN Zhangli1, 2, 3, ZHU Xiufang1, 2, 3, PAN Yaozhong1, 2, 3and LIU Xianfeng4

(1.StatekeyLaboratoryofEarthSurfaceProcessesandResourceEcology,BeijingNormalUniversity,Beijing

100875,China;2.InstituteofRemoteSensingScienceandEngineering,BeijingNormalUniversity,

Beijing100875,China;3.FacultyofGeographicalScience,BeijingNormalUniversity,Beijing100875,

China;4.CollegeofTourismandEnvironment,ShaanxiNormalUniversity,Xi′an710119,China)

Flood disaster is one of the main natural disasters in the world. Prevention and mitigation flood disaster has became a hot issue and generally concerned in contemporary society with growing of flood intensity, frequency, and inundated area. Flood risk is the negative scenario of future flooding events, analyzing food risk is the important way to migrate flood loss and influence. Based on the predecessors' work, we discussed the concept and development stage of flood risk, introduced the current situation and latest progress of flood risk. Meanwhile, we summary and discuss the characters and disadvantages of the models and methods assessing flood risk from the aspect of data resource, including history data, system index, and remote sensing data. Finally, through the analysis of current challenges in flood risk assessment, further research prospects are proposed, including investigating the mechanism of flood risk, improving the models and methods of flood risk involution, strengthening the application of 3S technologies in flood risk research area, and improving the studying of integrated disasters risk.

flood disaster; risk analysis; research progress; research prospect

2016-12-03

2017-02-23

國家自然科學(xué)基金青年科學(xué)基金項(xiàng)目“服務(wù)于快速理賠的農(nóng)作物災(zāi)害損失遙感評(píng)估方法研究”(41401479)；國家“高分辨率對(duì)地觀測(cè)系統(tǒng)”重大專項(xiàng)資助項(xiàng)目(211400015)

孫章麗(1986-)，女，漢族，四川資陽人，博士研究生，主要從事洪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)分析.E-mail:sunzhangli@mail.bnu.edu.cn

朱秀芳(1982-)，女，漢族，浙江天臺(tái)人，副教授，主要從事農(nóng)業(yè)監(jiān)測(cè)、災(zāi)害監(jiān)測(cè)等. E-mail:zhuxiufang@bnu.edu.cn

X43；P4; P954

A

1000-811X(2017)03-0125-07

10.3969/j.issn.1000-811X.2017.03.022

孫章麗，朱秀芳，潘耀忠，等. 洪水災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)分析進(jìn)展與展望[J]. 災(zāi)害學(xué)，2017，32(3)：125-130,136. [SUN Zhangli, ZHU Xiufang, PAN Yaozhong, et al. Flood Risk Analysis:Progress,Challenges and Prospect[J]. Journal of Catastrophology，2017，32(3)：125-130,136.doi: 10.3969/j.issn.1000-811X.2017.03.022.]