徐玉霞

(寶雞文理學院 陜西省災害監(jiān)測與機理模擬重點實驗室，陜西 寶雞 721013)

基于GIS的陜西省洪澇災害風險評估及區(qū)劃

徐玉霞

(寶雞文理學院 陜西省災害監(jiān)測與機理模擬重點實驗室，陜西 寶雞 721013)

基于陜西省洪澇災害多發(fā)的實情，為了解其洪澇災害風險性高低程度,收集整理陜西省84個氣象站點降水資料和1950-2000年洪澇災害歷史記錄數(shù)據(jù)以及陜西省2015年社會經(jīng)濟數(shù)據(jù)，采用層次分析法確定各因子的權(quán)重，利用加權(quán)綜合評價法計算綜合風險指數(shù)，并結(jié)合GIS的空間分析功能，對陜西省洪澇災害風險進行區(qū)劃。結(jié)果表明：陜西省洪澇災害風險由南向北有遞減的趨勢，高危險區(qū)主要分布在安康市；高暴露區(qū)主要分布在西安市、咸陽市；高脆弱區(qū)主要分布在榆林市、西安市；強防災減災能力區(qū)域主要分布在西安市；綜合風險高的區(qū)域分布在安康市、渭南市、咸陽市。陜西省洪澇災害風險大小與其氣候、地形、社會經(jīng)濟因素密切相關(guān)，經(jīng)驗證風險區(qū)劃結(jié)果和近幾十年的洪澇災害實情基本吻合，具有一定的參考價值。

洪澇災害；風險評估；GIS；區(qū)劃；陜西省

近年來，在以全球變暖為主要特征的氣候變化背景下，極端天氣事件和氣象災害頻繁發(fā)生，影響了全球的社會經(jīng)濟發(fā)展和生態(tài)環(huán)境建設(shè)[1]。根 據(jù)《中國水旱災害公報(2014)》[2]的統(tǒng)計，年均因洪澇災害農(nóng)作物受災面積達9 774 khm2，年均死亡人口為4 327人。因此，針對區(qū)域性洪澇災害的風險評估與分區(qū)顯得日益迫切。目前國內(nèi)外許多學者高度關(guān)注并對洪澇災害風險進行評估及區(qū)劃，基于地理信息系統(tǒng)技術(shù)的發(fā)展，GIS與水文水力學模擬相接合受到重視。國外有荷蘭的PakesU等[3]探討了GIS軟件(ARC/INFO)與一維洪水演進模型SOBEK的集成問題,美國Stephen等[4]對GIS軟件(ARC/INFO)與水文水力學模型HEC21HEC22集成也進行了研究。國內(nèi)也有諸多學者將GIS技術(shù)運用于洪澇災害風險評估與區(qū)劃研究[5-6]。目前的研究方法包括：基于歷史災情數(shù)據(jù)的方法，是指通過對歷史發(fā)生的大洪水進行調(diào)查，勾繪歷史上大洪水的淹沒范圍來反映洪水風險的方法[7]，水文水力學模型與系統(tǒng)仿真模擬方法，通過對洪水演進的數(shù)學模擬，能夠計算出任意給定頻率洪水，在某種洪水調(diào)度或工程失事情況下可能淹沒范圍、深度、流速和歷時等要素[8-10]。基于GIS技術(shù)的流域結(jié)構(gòu)特征信息提取模型、GIS支持下的河網(wǎng)密度特征提取及其與洪水危險性關(guān)系分析、DEM支持下的洪水危險性分析等[11-12]。近年來我國的周成虎、宮清華、萬金紅和趙景波等學者基于GIS技術(shù)對選取洪災形成機制指標模型分別對遼河流域、吉林省、黑龍江省、廣東省、江西省、陜西省等地區(qū)的洪澇災害發(fā)生的規(guī)律及風險評估與區(qū)劃進行了研究，取得了較好的研究結(jié)果[13-20]，對防災減災起到了一定的指導作用。

本文基于陜西洪澇災害頻發(fā)的實情，利用1954-2015年中國氣象數(shù)據(jù)網(wǎng)提供的降水資料和GIS分析技術(shù)，對陜西省的洪澇災害風險進行評估及區(qū)劃，以期為陜西省的洪澇災害預測預報以及防災減災工作提供一定的參考依據(jù)。

1 研究區(qū)概況

陜西省位于105°29′～110°15 ′E，31°42′～39°35′N之間。東西跨度小，南北跨度大，自南向北依次是北亞熱帶陜南秦巴山地、暖溫帶關(guān)中平原、中溫帶氣候帶陜北黃土高原。受復雜地形和氣候的影響，洪澇災害多發(fā)[21]。據(jù)統(tǒng)計分析，1950-2000年的51年中陜西省共發(fā)生災害性洪水122次，年均2.4次。其中1981年漢中洪澇災害和1983年安康洪澇災害造成直接經(jīng)濟損失分別為8億元以上和11億元以上[22]。

2 數(shù)據(jù)來源與研究方法

2.1 數(shù)據(jù)來源

根據(jù)洪澇災害風險評估區(qū)劃目的和指標要素確定，選用的主要基礎(chǔ)數(shù)據(jù)、圖件有：

(1)陜西省各市1954-2015年、月氣溫、降水數(shù)據(jù)來自中國氣象科學數(shù)據(jù)共享網(wǎng)(http://cdc.cma.gov.cn)。

(2)陜西省各市的洪澇災害數(shù)據(jù)來源于《中國氣象災害大典.陜西卷》(2005年)。

(3)陜西省行政區(qū)劃圖1：100萬地貌數(shù)據(jù)來自于國家科技基礎(chǔ)條件平臺建設(shè)項目地球系統(tǒng)科學數(shù)據(jù)共享平臺(http://www.geodata.cn)。

(4)陜西省DEM數(shù)字高程圖、河網(wǎng)密度分布圖均出自于地信網(wǎng)((http://www.3s001.com),并借助GIS軟件提取獲得。

(5)常住人口、行政區(qū)面積、農(nóng)村人均GDP、耕地面積、國民經(jīng)濟生產(chǎn)總值等數(shù)據(jù)來源于陜西省統(tǒng)計年鑒(2015年)、中國地情網(wǎng)(http://www.diqing.difangzhi.cn)、陜西省地情網(wǎng)(http://www.sxsdq.cn/whsy/dfzwh/)。

2.2 評估原理與研究方法

2.2.1 災害風險評估原理

災害風險評估是基于定量的角度對災害發(fā)生的形式和強度予以評估。一般考慮危險性、暴露性、脆弱性、防災減災能力四個主要因子，每個因子包涵一系列子因子。其表達式為[22]：

災害風險=A(危險性W、暴露性B、脆弱性C、防災減災能力F)。

(1)

2.2.2 指標歸一化

自然災害風險評估及區(qū)劃評估參數(shù)不同，每個因子包含了若干不同量化的指標，由于各個評估因子具有不同的量綱和不同的數(shù)量級，無法進行直接的比較。為了使得各個指標之間具有可比性，必須對每個具體指標做歸一化處理即統(tǒng)計數(shù)據(jù)的指數(shù)化，從而使每個指標數(shù)值都分布在[0,1]區(qū)間范圍內(nèi)[17]。

(2)

(3)

2.2.3AHP層次分析法

層次分析法[21](analytichierarchyprocess,AHP) 是比較常用的對各因子、指標進行賦權(quán)的方法之一。是將與決策有關(guān)的元素分解為目標、準則、方案等層次，然后進行定性和定量分析的決策方法。主要是通過將復雜問題分解成若干層次和若干因素，并在各因素之間進行簡單的比較和計算，就可以得出不同要素重要性程度的權(quán)重。這種分析方法的主要弊端就是主觀性比較強，容易受到判斷者自身情感的影響。其主要步驟為：

(1)建立遞階層次結(jié)構(gòu)；

(2)構(gòu)造兩兩比較判斷矩陣；

(3)層次單排序和總排序；

(4)檢驗判斷矩陣一致性。

2.2.4 加權(quán)綜合評價法

加權(quán)綜合評價法是比較常用的評估方法，主要用于對方案、決策等進行綜合評價。根據(jù)綜合評價的目的，確定評價指標和構(gòu)建評價指標體系，并對評估指標進行同向化和無量綱化處理，然后依據(jù)各個指標對特定因子的影響程度不同確定具體的權(quán)重值，然后根據(jù)單項評價值求綜合評價值[23-24]。具體公式為：

(4)

式中： Cvj表示綜合評價因子的總值；Qvij表示第j個因子的指標i(Qvij≥0)；Wci表示指標i的權(quán)重值(0≤Wci≤1)；m表示評價指標個數(shù)。

2.2.5GIS空間分析

GIS在地理空間數(shù)據(jù)采集、分析和處理具有強大的功能，方便用于圖形編輯，可以對不同尺度區(qū)域DEM高程數(shù)據(jù)、水系進行提取[25]?；贕IS技術(shù)，通過建立空間數(shù)據(jù)庫，運用其空間分析的基本功能，對空間數(shù)據(jù)查詢與量算，利用空間插值法對缺失數(shù)據(jù)插值，建立屬性數(shù)據(jù)與圖形數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)，運用圖層疊加、分級分類分析，利用自然斷點法對干旱災害進行評估分級、分類，從而獲得區(qū)域干旱災害風險評估區(qū)劃圖[26-28]。

2.3 指標選擇及確定權(quán)重

2.3.1 指標選擇

一般來說，洪澇災害的形成原因復雜，既包括自然因素，又涵蓋社會經(jīng)濟因素。以自然災害風險評估相關(guān)理論為基礎(chǔ)，綜合考慮了影響陜西省洪澇災害發(fā)生程度的要素，本文共選取了18個指標，構(gòu)建評價指標體系(表1)，對其洪澇災害風險進行評估。

表1 洪澇災害風險性評估指標權(quán)重值

2.3.2 確定權(quán)重

基于不同參評因子量綱不一致，利用最小—最大標準化方法對每個指標進行歸一化處理，運用AHP層次分析法結(jié)合德爾菲專家咨詢法確定具體指標權(quán)重(表1)。對陜西省洪澇災害致災因子影響最大的是降水量和氣溫；對孕災環(huán)境脆弱性影響最大的是糧食總產(chǎn)量，其次是耕地面積；對承災體暴露性影響最大的是農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值；對防災減災能力貢獻最大的是地方財政收入。

3 結(jié)果分析

3.1 致災因子危險性評估區(qū)劃

致災因子的危險性主要受氣象因素和地理因素的影響，本文依據(jù)評價指標，基于GIS對矢量數(shù)據(jù)與圖形數(shù)據(jù)進行關(guān)聯(lián)，并運用自然斷點法將致災因子危險性指數(shù)H劃分為低、較低、中等、較高和高危險區(qū)，對應的H依次為0.012～0.061、0.061～0.277、0.277～0.471、0.471～0.534、和>0.534，得出陜西省洪澇災害致災因子危險性區(qū)劃圖(圖1)。

由圖1可知，洪澇災害危險性低、較低區(qū)域主要分布在陜北地區(qū)，主要由于該地區(qū)洪澇災害頻次低、降雨距平百分率大、河網(wǎng)密度小、海拔和坡度較大。洪澇災害危險性中等區(qū)域主要分布西安市、咸陽市和渭南市，由于這些地區(qū)洪澇頻次高、河網(wǎng)密度較大，但是海拔和坡度相對較小。洪澇災害危險性較高區(qū)域主要分布在漢中市，由于該地區(qū)洪澇頻次較高，河網(wǎng)密度大，坡度海拔相對較低。高危險區(qū)域主要分布在安康市、渭南市，由于以上地區(qū)河網(wǎng)密度大、臨界致災雨量發(fā)生頻次高，安康市河網(wǎng)密度大，渭南市坡度海拔低。

3.2 承災體暴露性評估與區(qū)劃

承災體暴露性是指自然環(huán)境和社會經(jīng)濟系統(tǒng)可能受到來自各種自然災害威脅而造成的環(huán)境破壞、農(nóng)業(yè)損失以及人員傷亡。運用GIS空間分析功能，并利用自然斷點法將承災體暴露性指數(shù)V劃分為五個暴露區(qū)，依次為低、較低、中等、較高和高等，對應的V依次為<0.002、0.002～0.212、0.212～0.381、0.381～0.544和>0.544，得出陜西省洪澇災害承災體暴露性區(qū)劃圖(圖2)。

從圖2可知，洪澇災害輕、較輕暴露性區(qū)域主要分布在銅川市、商洛市、安康市，由于上述區(qū)域規(guī)模以上工業(yè)總產(chǎn)值低，農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值低，社會經(jīng)濟不發(fā)達。洪澇災害中暴露性區(qū)域主要分布在寶雞市、漢中市、延安市，由于上述區(qū)域規(guī)模以上工業(yè)總產(chǎn)值較低，農(nóng)業(yè)產(chǎn)值較低，常住人口密度大。較高暴露性區(qū)域主要分布在榆林市、渭南市，因為以上地區(qū)人口較為集中，社會經(jīng)濟較發(fā)達。高暴露性區(qū)域分布在西安市、咸陽市，由于以上地區(qū)社會經(jīng)濟發(fā)達，人口集中度高。

3.3 脆弱性評估與區(qū)劃

孕災環(huán)境脆弱性是指在災害發(fā)生時承災體的潛在受災程度，洪澇災害對農(nóng)業(yè)影響大，所以農(nóng)業(yè)糧食產(chǎn)量越大、耕地面積越大脆弱性就越大，人均城市道路面積和非農(nóng)人口數(shù)量越大，潛在的受災程度將越大。運用GIS空間分析功能，孕災環(huán)境脆弱性指數(shù)S依據(jù)自然斷點法劃分為五個脆弱等級，依次為低、較低、中等、較高和高等，對應的S依次為<0.104、0.104～0.217、0.217～0.316、0.316～0.639和>0.639，得出陜西省洪澇災害孕災環(huán)境脆弱性區(qū)劃圖(圖3)。

由圖3可知，陜西省洪澇災害脆弱性以中等風險為主，主要分布在漢中市、安康市，由于這兩個市耕地面積較大、糧食生產(chǎn)總值較其他市高、農(nóng)業(yè)比重較大，洪澇災害對農(nóng)業(yè)影響顯著。輕、較輕脆弱區(qū)主要集中在銅川市、商洛市，由于人均生產(chǎn)總值較低、人均城市道路面積較小，社會經(jīng)濟欠發(fā)達。較高和高脆弱區(qū)主要分布在榆林市、西安市、咸陽市和渭南市，這些地區(qū)社會經(jīng)濟發(fā)達、人口集中，潛在的受災程度重。

圖1 陜西省洪澇災害危險性風險分區(qū)圖

圖2 陜西省洪澇災害暴露性風險區(qū)劃圖

圖3 陜西省洪澇災害脆弱性風險區(qū)劃

3.4 防災減災能力評估與區(qū)劃

防災減災能力是衡量一個地區(qū)應對自然災害的能力，這里選取非工程措施對陜西省的防災減災能力進行評估?；贕IS空間分析功能，利用自然斷點法對防災減災能力指數(shù)C予以分級，劃分為低、較低、中等、較高和高防災減災能力。對應的C依次為<0.096、0.096～0.195、0.195～0.311、0.311～0.450和>0. 450，得出陜西省洪澇災害防災減災能力區(qū)劃圖(圖4)。

圖4 陜西省洪澇災害防災減災能力區(qū)劃圖

由圖4可知，陜西省洪澇災害防災減災能力以低、此低防災減災能力為主。低、較低防災減災能力區(qū)域主要分布在銅川市、安康市、商洛市，其恢復能力相對較差。中防災減災能力區(qū)域主要分布在寶雞市、咸陽市、渭南市、延安市。較高防災減災能力區(qū)域主要分布在榆林市。高防災減災能力區(qū)域主要分布在西安市，對洪澇災害的防范和承受能力強。

3.5 洪澇災害風險綜合評估與區(qū)劃

洪澇災害風險是危險性、暴露性、脆弱性、防災減災能力四個因子綜合作用的結(jié)果，危險性、暴露性、脆弱性和災害風險成正比關(guān)系，防災減災能力與災害風險成反比關(guān)系。其陜西省洪澇災害綜合風險評價指數(shù)的表達式如下：

UDRI=0.35×W+0.26×B+0.22×C-0.17×F。

(5)

式中：UDRI為洪澇災害綜合風險指數(shù)，W為危險性，B為暴露性，C為脆弱性，F(xiàn)為防災減災能力。根據(jù)上式對陜西省的洪澇災害危險性、暴露性、脆弱性、防災減災能力柵格數(shù)據(jù)進行加權(quán)疊加得到洪澇災害的綜合風險指數(shù)。依據(jù)綜合風險UDRI值將旱災風險區(qū)劃分為低、較低、中等、較高和高等5個風險等級區(qū)，對應的UDRI依次為<0.067、0.067～0.226、0.226～0.295、0.295～0.333和>0.333，運用GIS 10.2軟件并結(jié)合自然斷點法得出陜西省干旱災害綜合風險等級區(qū)劃圖(圖5)。

圖5 陜西省洪澇災害綜合指數(shù)風險區(qū)劃圖

從圖5可知，陜西省綜合干旱災害風險等級自南向北呈遞減趨勢。由于陜南地區(qū)河網(wǎng)密度較大、臨界致災雨量頻次高、歷史洪澇災害頻次較高，雖然安康市的海拔坡度較高，但是城市建筑大多沿河分布，人口集中，一旦發(fā)生洪澇災害呈現(xiàn)出高危險性、低防災減災能力、中暴露性和脆弱性所以綜合風險高。陜西省洪澇災害綜合風險中、較高、高綜合風險的市占全省市的絕大部分。這表明陜西省受洪澇災害影響程度較大，風險較高。尤其是安康市、渭南市、咸陽市的高危險區(qū)，相關(guān)的政府部門應密切關(guān)注氣象預測、把握歷史洪澇災害規(guī)律，及時做好防范工作。

4 結(jié)果驗證

本文依據(jù)中國氣象數(shù)據(jù)網(wǎng)1954-2015年陜西省84個自動觀測區(qū)站點的降水資料，《中國氣象災害大典.陜西卷》的災害資料對區(qū)劃結(jié)果進行驗證，用近60年各市的洪澇頻率來驗證區(qū)劃結(jié)果。參照文獻[24]和文獻[25]得出降水距平百分率的旱澇等級劃分標準(表2)。依據(jù)表2旱澇等級劃分標準計算得出陜西省1954-2015年各市偏澇、大澇的洪澇頻率(表3)。

表2 降水距平百分率M的旱澇等級劃分標準

表3 陜西省發(fā)生洪澇災害頻率表

由表2、表3可知，陜西省偏澇頻率大致呈對稱性分布，陜北和陜南地區(qū)偏澇頻率總體大于關(guān)中地區(qū)；大澇頻率呈現(xiàn)出陜南地區(qū)大于關(guān)中地區(qū)，關(guān)中地區(qū)大于陜北地區(qū)。洪澇總頻率呈現(xiàn)出陜南﹥關(guān)中﹥陜北的分布規(guī)律。因降雨距平百分率是衡量某時段、某地區(qū)降雨量與該地同一時段降雨平均狀態(tài)的偏離程度。由于各市多年年均降雨量存在差異較大，僅用降雨距平驗證存在不足。因此參照《中國氣象災害大典.陜西卷》1950-2000年51年的歷史災情數(shù)據(jù)可知陜西省51年內(nèi)共發(fā)生災害性洪水122次，年均2.4次，其中安康地區(qū)的洪澇災害頻率最高，渭南地區(qū)洪澇災害頻率次之。以上兩項分析結(jié)果和本文的驗證結(jié)果基本相符，說明本研究的結(jié)果和實際情況基本相符，具有一定的參考價值。

5 結(jié)論與討論

(1)陜西省洪澇災害風險區(qū)域差異較大，總體呈現(xiàn)由南到北逐漸遞減的的趨勢。此結(jié)果主要與該省的氣候特點、地形高程、河網(wǎng)密度等因素密切相關(guān)。從危險性來看，高危險性主要分布在漢江流域；從暴露性和脆弱性來看，高風險區(qū)主要分布在社會經(jīng)濟較發(fā)達地區(qū)，這些地區(qū)人口集中、社會生產(chǎn)總值高、工業(yè)發(fā)達。從防災減災能力看，經(jīng)濟越發(fā)達的的地區(qū)防災減災能力越強。從綜合風險看，中、較高、高風險地區(qū)占全省60%的區(qū)域，這表明洪澇災害對陜西省的社會經(jīng)濟和自然環(huán)境整體影響較大。

(2)由于洪澇災害的形成受多種因素影響，將其影響因子完全量化有一定困難，需要進一步完善。本文選取臨界致災雨量頻次、洪澇災害頻次、河網(wǎng)密度、海拔、高程為危險性指標，由于資料有限，所選取區(qū)劃單位較大，再將危險性指標量化時，進行市區(qū)均值化處理，未將危險性指標進行細致空間化處理，會對最終綜合風險區(qū)劃的空間性效果有一定的影響。但最終的區(qū)劃結(jié)果與陜西省洪澇災害發(fā)生的頻率及李茜[28]陜西省暴雨災害風險實時評估技術(shù)研究結(jié)果基本相符，說明區(qū)劃結(jié)果和實際情況基本相符。

(3)基于GIS技術(shù)建立空間數(shù)據(jù)庫和洪澇災害風險區(qū)劃具有一定的可行性，未來工作的重點是考慮如何使自然因素和社會經(jīng)濟因素做進一步精確化處理，使得各風險要素的指標量化和分級更加合理，從而使得區(qū)劃結(jié)果更精確,更符合現(xiàn)實情況。

本論文在完成的過程中2012級地理科學專業(yè)學生梁陽和2015級研究生許小明做了不少工作，在此表示感謝。

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Assessment and Regionalization of Flood Disaster Risk in Shaanxi Province Based on GIS

XU Yuxia

(KeyLaboratoryofDisasterMonitoringandMechanismSimulatingofShaanxiProvince,BaojiUniversityofArtsandSciences,Baoji721013,China)

BasedonthefactthatfloodingisfrequentinShaanxiProvince,wecanrecognizethatdisasterriskassessmentishelpfulinreducingcasualtiesandfinancialloss,whichincluderainfallrecordin84ForainSmartStationsinShaanxiProvince,thehistoricalfloodingtracefrom1950to2000,andthelatestsocialandeconomicmessageofShaanxiProvincein2015toscientificallyandsystematicallycarryouttheworkofdisasterriskassessmentandprediction.WeadoptthewayofAnalyticHierarchyProcess(AHP)toexplorerisksoffloodinginfatalness,exposure,andvulnerabilityanddisasterpreventionandmitigationcapacity.Thefourmajorfactorstopoorstandardizationofsubfactorsdataprocessing,comprehensiveweightingmethodisusedtocalculatetheindexcoefficient,andcombinedwiththeArc-spatialanalysisfunctionofGIS,floodingfactorsofdistrictsinShaanxiprovince.TheresultsshowthatthefrequentfloodaremainlydistributedinShaanxiprovinceAnkangmunicipality;Weinan,severeexposureinXi’an,Xianyang;extremevulnerabilityinYulinandXi’an;advancedabilityofdisasterpreventionandmitigationinXi’an;ComprehensiveriskinAnkangmunicipality,Weinan,Xianyang.Floodingiscloselyrelatedtotheclimate,topographyandsocialeconomy.Theresultsshowthatthedivisionsareidenticaltothefloodinghappenedinrecentdecade’syears,sohassomereferencevalue.

flooddisaster;riskassessment;GIS;regionalization;ShaanxiProvince

10.3969/j.issn.1000-811X.2017.02.018.]

2016-07-31

2016-09-14

國家自然科學基金( 41071359)；陜西省社會科學基金“后退耕時代陜西省退耕還林工程效益評價及其影響研究”(2015D057)；陜西省重點實驗室項目“全球氣候變化下陜西省旱澇災害風險評估及區(qū)劃研究”(16GS005)；寶雞市哲學社會科學規(guī)劃課題“寶雞市經(jīng)濟發(fā)展與生態(tài)環(huán)境保護的協(xié)同發(fā)展對策研究”(BJSKGH2016-15)；陜西省重點學科自然地理學資助

徐玉霞(1978-),女,陜西榆林人,碩士,副教授,研究方向為資源開發(fā)利用與防災減災.E-mail:453452166@qq.com

X43；P648

A

1000-811X(2017)02-0103-06

10.3969/j.issn.1000-811X.2017.02.018

徐玉霞. 基于GIS的陜西省洪澇災害風險評估及區(qū)劃[J]. 災害學，2017，32(2)：103-108. [XU Yuxia. Assessment and Regionalization of Flood Disaster Risk in Shaanxi Province Based on GIS[J]. Journal of Catastrophology，2017，32(2)：103-108.