覃宇

摘 要：基于30 m分辨率遙感影像數(shù)據(jù)和DEM數(shù)字高程數(shù)據(jù)，采用GIS空間統(tǒng)計(jì)分析技術(shù)快速評估洪水淹沒范圍、淹沒經(jīng)濟(jì)損失等情況，為后期洪澇災(zāi)害的發(fā)生和后期生產(chǎn)活動等提供決策性的指導(dǎo)。

關(guān)鍵詞：洪水災(zāi)害；DEM 淹沒區(qū)；災(zāi)害評估；GIS空間統(tǒng)計(jì)分析技術(shù)

中圖分類號：TV697.1+3 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A DOI：10.15913/j.cnki.kjycx.2015.07.001

隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和人口的日益增多，洪水災(zāi)害對人類發(fā)展的影響越來越嚴(yán)重，尤其是對于一些洪水多發(fā)區(qū)，因此，對洪水經(jīng)濟(jì)損失評估的研究就變得非常重要。

隨著GIS和RS技術(shù)在城市規(guī)劃、洪水防治和生態(tài)環(huán)境保護(hù)等方面的廣泛應(yīng)用，GIS技術(shù)在洪災(zāi)中的研究也逐漸豐富和成熟，尤其是其強(qiáng)大的空間分析能力?；贕IS技術(shù)，利用DEM數(shù)字高程模型統(tǒng)計(jì)、分析洪水淹沒區(qū)，計(jì)算淹沒水深、淹沒區(qū)范圍等，并結(jié)合基于遙感的區(qū)域土地利用分類數(shù)據(jù)，統(tǒng)計(jì)、分析災(zāi)區(qū)居民財(cái)產(chǎn)和農(nóng)田的損失等，為降低災(zāi)害損失、指導(dǎo)災(zāi)后生活生產(chǎn)等提供決策性的指導(dǎo)。

1 研究區(qū)概述

大王灘水庫始建于1958年，位于珠江流域西江水系八尺江中游，距南寧市市區(qū)中心28 km，流域長度共113.5 km。水庫由樞紐工程、灌區(qū)、壩后電站及其配套設(shè)施組成，是一座以農(nóng)業(yè)灌溉為主，兼具防洪、發(fā)電、旅游和城市生活供水等綜合利用的國家大（二）型水利工程。水庫總庫容6.38×108 m3，正常蓄水位時(shí)的庫容3.78×108 m3，死庫容1.36×108 m3，調(diào)節(jié)庫容3.00×108 m3。

2 評估分析

該研究選取GDEM DEM 30 m分辨率數(shù)字高程數(shù)據(jù)、landsat TM 30 m影像數(shù)據(jù)、行政區(qū)域圖等數(shù)據(jù)和部分現(xiàn)場調(diào)查數(shù)據(jù)（DEM數(shù)據(jù)來源于中國科學(xué)院數(shù)據(jù)云）。

2.1 預(yù)處理

預(yù)處理主要包括對遙感影像和DEM數(shù)據(jù)的輻射校正、幾何校正、圖像融合、圖像增強(qiáng)與濾波和圖像裁剪等。文中對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理的主要目的是突出土地覆被的類型，有效地提高解譯精度。

2.2 面向?qū)ο蠓诸?/p>

面向?qū)ο蠓诸愂浅浞掷肨M影像數(shù)據(jù)的空間、紋理、形狀和多光譜信息等，集合臨近像元識別感興趣的區(qū)域，最終實(shí)現(xiàn)分類。本文主要采用了多個(gè)尺度分割指數(shù)，同時(shí)，提取了多個(gè)感興趣樣本，最終實(shí)現(xiàn)了土地覆被分類的結(jié)果。文中僅考慮了城鎮(zhèn)、農(nóng)田、濕地、草地、灌叢和森林等土地利用覆被類型，分類結(jié)果如圖1所示。

2.3 淹沒水深

因此，結(jié)合大王灘水庫歷史高程、正常水位104.4 m和DEM數(shù)據(jù)等，得出淹沒水位為107.9 m，淹沒水深為2.69 m。

2.4 淹沒范圍統(tǒng)計(jì)分析

根據(jù)洪水淹沒的成因（降雨、上游來水等），可將其分為無

源淹沒和有源淹沒。無源淹沒僅考慮受淹區(qū)的高程和給定水位的高程，而不考慮淹沒區(qū)的連通問題，低于給定水位的點(diǎn)皆算入淹沒區(qū)等；有源淹沒則考慮被淹沒區(qū)的連通性，當(dāng)水位達(dá)到平衡狀態(tài)時(shí)，就達(dá)到了最終的淹沒。

采用上述方法，經(jīng)過統(tǒng)計(jì)、分析可知，當(dāng)處于正常水位時(shí)，大王灘水庫水面面積為7 551.54 hm2；當(dāng)水庫被淹沒時(shí)，水位為107.9 m，水庫水域面積可達(dá)12 355.45 hm2，淹沒面積為4 809.89 hm2，如圖2所示。

2.5 評估結(jié)果

當(dāng)洪水災(zāi)害發(fā)生后，要根據(jù)不同淹沒區(qū)的特點(diǎn)，同時(shí)參考遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行概化，完成評估分析，為災(zāi)后的管理提供充分的依據(jù)。下面簡要分析了受災(zāi)區(qū)土地利用類型情況、城鎮(zhèn)和農(nóng)林的受災(zāi)情況。

2.5.1 土地利用類型分析

對于淹沒區(qū)范圍內(nèi)的土地利用狀況，土地利用反映了人類活動的空間格局和財(cái)產(chǎn)的空間分布狀況，使相關(guān)人員能夠從總體上把握洪水災(zāi)害的受災(zāi)狀況。淹沒土地利用狀況面積如表1和圖3所示。

2.5.2 城鎮(zhèn)受災(zāi)評估

洪水直接、間接影響淹沒區(qū)范圍內(nèi)的居民和人口數(shù)量。分析了淹沒范圍后可知，那簡、六馬、新橋、那花、六留、派江、叫悟、平上、納徐、那西、邕樂、六眼、那蒙、那坡、壇留、文林、壇排、那盆、馱利、通快、維壩、五龍、西寧、南來、那蘭、八百和康力27個(gè)村莊部分區(qū)域受洪災(zāi)的影響。

2.5.3 農(nóng)林受災(zāi)評估

通過洪水淹沒范圍可統(tǒng)計(jì)農(nóng)作物的受災(zāi)面積，農(nóng)田受災(zāi)面積達(dá)2 871.7 hm2，森林受災(zāi)面積達(dá)1 209.87 hm2。據(jù)調(diào)查，水庫周邊林地區(qū)域大部分為速生桉等經(jīng)濟(jì)林，速生桉的受災(zāi)情況與受災(zāi)期有關(guān)，文中不深入統(tǒng)計(jì)其內(nèi)容。水庫附近農(nóng)田大部分以種植水稻為主，農(nóng)田經(jīng)濟(jì)損失主要以統(tǒng)計(jì)水稻損失為主。

農(nóng)作物損失估算包括作物絕產(chǎn)和減產(chǎn)，依據(jù)各類農(nóng)作物在某生長期內(nèi)受淹時(shí)間對其生命力的影響，根據(jù)洪水淹沒面積和淹沒時(shí)間完成估算。結(jié)合廣西統(tǒng)計(jì)年鑒數(shù)據(jù)和淹沒面積進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，初步估算大王灘被淹沒區(qū)域水庫水稻絕產(chǎn)產(chǎn)量為4 866.6 t，減產(chǎn)1 470.9 t。

3 結(jié)論

通過洪水災(zāi)害損失評估試驗(yàn)，結(jié)合土地利用數(shù)據(jù)、基礎(chǔ)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)和洪水水位確定洪水的淹沒范圍，以實(shí)現(xiàn)對可能受淹地區(qū)林地、耕地、居民用地等和人口數(shù)據(jù)的快速評估，進(jìn)而達(dá)到快速預(yù)測洪水災(zāi)害損失的目的。

本文僅對淹沒范圍的受災(zāi)情況做了快速評估，但是，結(jié)果精度較差。由此可見，淹沒區(qū)范圍確定精度主要取決于空間數(shù)據(jù)精度和數(shù)字化采集精度等。也就是說，造成結(jié)果精度較差的原因是，僅研究了淹沒面積和水深，并未深入評估不同水深、不同淹沒期對農(nóng)作物和房子造成的損失。下一階段，可深入研究這方面的內(nèi)容，從而更好地為防災(zāi)救災(zāi)等管理作出決策支持。

參考文獻(xiàn)

[1]金哲，肖旎旎，張海波，等.基于GIS的洪水淹沒區(qū)分析[J].甘肅水利水電技術(shù)，2014（5）.

[2]羅旭升.大王灘水庫水環(huán)境容量分析計(jì)算[J].廣西水利水電，2001（5）.

〔編輯：白潔〕

Abstract： Based on the 30 m resolution remote sensing data and digital elevation data DEM using GIS spatial statistical analysis techniques to quickly evaluate the scope of flood， flooding and other economic losses， and to provide guidance for decision-making and post-production activities take place late floods， etc. .

Key words： flood disaster； DEM flooded areas； hazard assessment； GIS spatial statistical analysis techniques