錦州市山洪災害風險評價

許 磊

(遼寧省錦州水文局，遼寧 錦州 121000)

山洪作為一種自然災害嚴重威脅著山丘地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展和生命財產(chǎn)，據(jù)統(tǒng)計約1/3的人口來自山丘地區(qū)，其占地面積約為國土總面積的2/3。目前，由洪澇引起的人員傷亡中約80%的來自山洪災害。山洪屬于一種自然災害，其管理理念由災害程度的減輕逐漸變?yōu)闉暮︼L險的降低，所以應與社會管理自然災害的方法基本相當。實施減災措施和政策的基礎環(huán)節(jié)與必要步驟是對風險的評價，系統(tǒng)性、前瞻性的風險評價不僅有助于促進區(qū)域可持續(xù)發(fā)展和保持社會穩(wěn)定，而且能夠顯著提升人類抵御自然災害的能力，然而目前還未形成一套科學、完善的評價方法[1- 3]。毛德華、PC Nayak等[4- 5]在自然災害評價中引入模糊數(shù)學的方法，并以實例驗證了該方法的準確性與適用性；蘇布達等[6]基于GIS柵格數(shù)據(jù)對荊江分洪區(qū)的淹沒范圍、水深、淹沒面積以及可造成的損失展開模擬和分析。這些研究工作主要側重于河網(wǎng)漫頂或水庫潰口的淹沒模擬，對于評估洪澇災害風險和險情的分析預警具有一定指導作用，然而并未涉及區(qū)域洪澇炎淹沒與強降雨的情景模擬。鑒于此，本文以錦州市地區(qū)為例，基于GIS平臺和Flood Area模型模擬分析了該地區(qū)的一次典型強降雨淹沒過程，對模型模擬效果利用災情資料進行檢驗，以期為促進流域洪澇災害的動態(tài)風險評估和洪水的實時預警提供一定技術支撐。這些研究的評價單元均是以行政區(qū)劃為依據(jù)，但是在實際中不同區(qū)域、鄉(xiāng)鎮(zhèn)、市縣的風險性仍存在一定的差異，從而無法保證較大評價單元的準確性和精度。遙感技術的發(fā)展和計算機科學的進步促進了自然災害風險評估中GIS技術的應用。據(jù)此，本文將模糊綜合評價法與GIS技術相結合應用于山洪災害風險評估，然后基于空間柵格數(shù)據(jù)和GIS空間分析功能實現(xiàn)了災害風險的精確評價。

遼寧省山丘地形面積占比較大，由于獨特的地貌特征和氣候條件山洪災害頻發(fā)，錦州市作為東北亞和環(huán)渤海經(jīng)濟圈的交匯區(qū)域受山洪災害的影響較大，且在風險管理方面該區(qū)域還未形成一套科學、系統(tǒng)的理論方法。根據(jù)錦州市洪澇災害實際情況，以規(guī)則柵格為評價單元利用AHP法、GIS技術和模糊綜合相結合的方法，綜合評價了其山洪災害風險程度，可為完善在山洪災害風險管理體系和防治能力提供一定支持。

1 區(qū)域概況

錦州市位于遼寧省西北部，地處E120°43′～122°36′，N40°48′～42°08′，東西方向與工業(yè)區(qū)相接、北依松嶺山脈、南臨渤海，是東北亞和環(huán)渤海經(jīng)濟圈交匯區(qū)域。區(qū)域總面積1.03萬km2，境內(nèi)山脈連綿起伏，地勢結構呈東南低、西北高的變化特征，自東南向西北方向依次為平原區(qū)、丘陵區(qū)和低山區(qū)，地貌類型復雜多樣，具有“五山一水四分田”的土地特征。屬于大陸性季風氣候，年均降水量為567mm，其中夏季降水占年總量的60%～70%，年均溫度7.8～9.0℃，季節(jié)特征為夏季炎熱多雨、春季多風溫和、冬季干燥寒冷、秋季晴朗涼爽。境內(nèi)河流水系較多，主要有百股河、女兒河、饒陽河、大凌河等，河流主要特征為含沙量大、流量小、變化大、可利用率低、河道走勢波動大、冰凍期長等。許多河流流量較小屬于典型的季節(jié)性河流，汛期水流急劇、河水暴漲易泛濫成災，而平時水位較淺甚至出現(xiàn)干枯；上游河段汛期暴漲暴落山洪頻發(fā)，顯著影響著當?shù)氐慕煌ㄟ\輸和經(jīng)濟發(fā)展，所以十分有必要開展錦州市的山洪災害風險研究[7- 10]。

2 數(shù)據(jù)來源

結合錦州市山洪災害實際情況和國內(nèi)風險評價研究現(xiàn)狀，從致災因子、承災體以及致災環(huán)境的角度構建評價體系。其中最大降雨量、平均降雨量、頻率、歷時和雨強為致險因子危險性分析的主要方面，錦州市年降水量較少且屬于干旱少雨區(qū)，因此誘發(fā)山洪災害的主要因素為短時強降雨，危險性體系的建立可選擇強降雨頻率和降雨強度因子，其中降雨強度選擇百年一遇1h最大降雨量，降雨頻率為錦州市各地區(qū)在2000—2017年30mm/h以上降雨次數(shù)的平均值，由錦州市水文局提供降雨頻率和雨強等數(shù)據(jù)資料。孕災環(huán)境主要包括地形條件、土地利用情況以及河流水系，為主要敏感因子，因此構建的指標體系應考慮河網(wǎng)密度、植被覆蓋率以及地形起伏度等參數(shù)，各參數(shù)值的獲取方法為：河流長度與流域面積之比即河網(wǎng)密度，根據(jù)柵格數(shù)據(jù)確定植被覆蓋率參數(shù)值；另外考慮到山洪災害風險性與植被覆蓋率之間的負相關特征，可通過取植被覆蓋率的倒數(shù)即植被指數(shù)，將其轉換為正相關性，由中科院數(shù)據(jù)管理中心和遼寧國土資源廳提供地理數(shù)據(jù)。資源條件、人類活動區(qū)域和人類為承災體，不僅要考慮區(qū)域農(nóng)田面積、GDP密度和人口密度，還要考慮錦州市山區(qū)、丘陵較大面積等因素，在脆弱性評價體系中納入丘陵面積，以上有關數(shù)據(jù)來自于中科院數(shù)據(jù)管理中心和錦州市年鑒資料[11- 13]。評價指標、數(shù)據(jù)來源、計算公式以及取值區(qū)間見表1。

表1 山洪災害風險評價相關參數(shù)值

表1中，n，Sp—暴雨衰減指數(shù)和暴雨系數(shù)；a，N—統(tǒng)計年限及其暴雨次數(shù)；A—單位面積，hmax，hmin—最大與最小高程；Lu—單位面積河流總成；Av,Ap,Ag,Af,Ak—分別為單位面積內(nèi)植被面積、人口數(shù)量、GDP、農(nóng)田面積和丘陵面積。

3 模糊綜合評價法簡介

模糊綜合評價的基本過程為對受多種因素影響的對象或事物利用模糊數(shù)學的概念給出總體評價，從而實現(xiàn)定性分析到定量評價的轉化，因此該方法具有系統(tǒng)性好、結果清晰、理論簡單等特點，在處理分析非確定性、隨機性問題方面具有較強的科學性與適用性。在評價之前應按照科學的方法確定評價單元，然后在模型中輸入任意一單元，其風險等級即為模型輸出的評價結果[14]。本研究利用模糊綜合模型評價錦州市山洪災害風險水平，詳細介紹了計算流程和計算方法。

3.1 確定因素集

將影響山洪災害風險的各類因子集合在一起構成因素集，可表示為U={u1，u2，，un}。根據(jù)錦州市當?shù)厣胶闉暮μ攸c和防治項目現(xiàn)有數(shù)據(jù)資料，分別選擇丘陵面積比Dq、農(nóng)田面積比Df、GDP密度Dg、地形起伏度R以及降雨強度i等9項指標構成因素集，然后利用柵格數(shù)據(jù)表示各個因素。

3.2 確定評語集

對山洪災害風險程度的等級劃分即為評語集，可表示為V={v1，v2，，vn}，根據(jù)錦州市山洪災害防治標準和風險性分析現(xiàn)有研究將評價等級分為極高、較高、中等、較低和極低5個級別，所建立的評語集如下：

V={極高風險，較高風險，中等風險，較低風險，極低風險}

在ArcGIS軟件中根據(jù)各影響因子的柵格數(shù)據(jù)可獲取相應的標準差、均值、極大值和極小值等信息，其中評價因子的最大與最小值設定為上、下限。標準差分級、幾何間隔、等間隔以及自然間斷點等為比較常用的等級劃分方法，本文對風險等級的劃分采用標準差分級法，設置的各評價因子間隔點見表2。

表2 各評價因子間隔點的設置

3.3 計算隸屬度

運用模糊綜合法評價山洪災害風險的一個重要環(huán)節(jié)是確定合理的隸屬函數(shù)，其中三角形、梯形分布為確定隸屬度函數(shù)比較常見的方法，為確保評價結果的準確性有必要對評價集中各等級與因素集各元素的隸屬度進行計算。假定在評價等級v下的評價因素u的隸屬度為uivj，則隸屬度函數(shù)的表達式如下：

(1)

(2)

(3)

式中，aj—代表山洪災害風險評價相應級別的臨界值；x—代表某影響因素的實際值。

根據(jù)隸屬函數(shù)和各影響因子的實際值可得到隸屬于不同標準的隸屬度，從而可建立評語集和因子集之間的模糊矩陣R：

(4)

3.4 計算權重集

各影響因素對山洪災害風險的貢獻率存在一定差異，因此可利用權重集A表示各因子的影響程度，本文采用AHP層次分析法確定各因素權重[15]。層次分析法是通過將復雜問題劃分為若干個簡單問題進而確定模糊因素權重的有效方法，通過差異數(shù)值化處理各因素之間的重要性確定最終的權重排序，其計算流程為：

步驟一：構建結構層次體系。根據(jù)待評價對象的實際情況可劃分為多個層級，通常情況下將災害風險預定目標作為最高的目標層，而把影響目標實現(xiàn)的因素作為準則層，其中實現(xiàn)目標具體的技術措施、方法等作為最底層，也可稱為方案層或措施層。

步驟二：構造判斷矩陣。對同一層級中不同指標之間的重要性程度可采用判斷矩陣式來表征，根據(jù)Saaty標度法對各因子之間的重要性進行量化處理，其量化準則見表3。

表3 判斷矩陣的量化準則

通過詢問領域內(nèi)經(jīng)驗豐富的專家填寫判斷矩陣各元素，對各元素在每一層中的關系根據(jù)專家詢問結果和Saaty標度法確定，從而量化了不同元素之間的兩兩重要性對比。

步驟三：一致性檢驗。影響山洪災害風險的因素較多，根據(jù)專家意見構造的評判矩陣并不一定科學合理，因此有必要檢驗其一致性。根據(jù)判斷矩陣的特征值和矩陣的階數(shù)檢驗其一致性，矩陣的不一致性程度隨特征值偏離階數(shù)的增大而增大，若特征值為n且矩陣階數(shù)為n則認為滿足一致性檢驗，具體的計算方法為：

表4 錦州市山洪災害風險等級

引入CI為一致性指標，其計算公式為(5)，通過查詢一致性指標參數(shù)表確定平均隨機一致性指標RI，利用公式(6)確定一致性比例CR，判斷矩陣的一致性檢驗的可接受條件為一致性比例CR<0.1，

(5)

(6)

步驟四：確定權重。對結構層次體系中各因子相對于目標層的合成權重按照自上而下的順序逐層計算，若不符合CR<0.1條件則重新對矩陣進行調(diào)整直至滿足檢驗要求并確定各因素權重，為便于計算對各數(shù)據(jù)進行標準化處理。

參考專家評判意見確定合適的標度構造判斷矩陣，利用yaahpV7.0軟件計算得到各影響因子的權重見表2，經(jīng)檢驗各因子判斷矩陣均滿足一致性要求。

3.5 模糊綜合評價

對山洪災害風險評價的權重矩陣A和模糊關系矩陣R利用模糊數(shù)學的運算法則進行計算，從而得到綜合評價結果B，其表達式為B=A·R=(b1，b2，b3，b4，b5)，然后按照最大隸屬度原則比較分析評價向量B并確定max(b1，b2，b3，b4，b5)值，最終的評價結果即為最大值bi所隸屬的風險等級。

4 山洪災害風險評價

4.1 模糊綜合評價

對錦州市山洪災害風險水平利用模糊綜合法評價，其中評價單元為規(guī)則的柵格，利用GIS軟件的空間分析功能將各影響因子的屬性數(shù)據(jù)與適量數(shù)據(jù)轉變?yōu)闁鸥駭?shù)據(jù)[16]。然后對各影響因子的隸屬度uivj利用隸屬度函數(shù)和柵格數(shù)據(jù)進行計算，該計算過程由柵格計算器完成。

根據(jù)公式B=A·R=(b1，b2，b3，b4，b5)進行運算，其中權重向量為：

A=(0.196，0.134，0.107，0.095，0.068，0.127，0.115，0.071，0.088)

按照模糊數(shù)學的運算法則在柵格計算器中計算經(jīng)處理后的45個隸屬度數(shù)據(jù)，從而得到綜合評判矩陣B，同樣采用柵格數(shù)據(jù)表示判斷矩陣中的各個元素，然后對每個評價單元按照最大隸屬度原則確定最大元素所屬的風險等級，通過柵格計算器的條件分析語句實現(xiàn)評判矩陣到風險等級的區(qū)劃。通過上述計算得到錦州市各分區(qū)山洪災害風險等級見表4。

根據(jù)上表計算結果可知，錦州市山洪災害風險極高、較高、中等、較低和極低風險區(qū)的占比依次為3.5%、6.10%、22.41%、25.25%與42.73%。該評價結果能夠較為客觀、準確地反映山洪災害歷史空間分布實際狀況，由此表明該評價方法具有一定的科學性與合理性。

4.2 結果分析

根據(jù)表4計算結果可知，具有極高和較高山洪災害風險的區(qū)域為龍棲灣新區(qū)、技術開發(fā)區(qū)和凌河區(qū)，該區(qū)域GDP密度和人口密度較大，承載能力較弱，并且凌河區(qū)降水量、水域面積較大，這也是引起該區(qū)域具有較高致險因子的主要因素之一。錦州市山洪災害風險處于較低和極低水平的面積占比67.98%，相對于遼寧省其他省份該區(qū)域的山洪災害風險還處于較高水平，這與當?shù)厣鷳B(tài)環(huán)境破壞和土地覆蓋劇烈改變的因素相關，加之錦州市具有更加敏感的孕災環(huán)境和復雜的地形條件，從而使得該區(qū)域山洪災害的發(fā)生較為頻繁[17]。

5 結論

(1)根據(jù)錦州市當?shù)厣胶闉暮μ攸c和防治項目現(xiàn)有數(shù)據(jù)資料選取了影響山洪災害的9項關鍵因子，基于當?shù)亍拔迳揭凰姆痔铩钡牡匦翁卣髟谏胶闉暮υu價體系中納入了丘陵面積比指標，評價結果能夠較為客觀、準確地反映錦州市洪澇災害實際狀況，可見所選的評價方法和影響因子具有一定的科學性與合理性，可為指導錦州市山洪災害的防治和洪澇災害預警提供一定參考。

(2)AHP和GIS相結合的方法為目前山洪災害風險評價較為常見的方法，評價單元以行政區(qū)劃為依據(jù)，本文以柵格為評價單元并應用模糊數(shù)學法，可為提高評價結果的精確性和提高山洪災害風險評價方法的科學性提供一種新的途徑。