王 恩

(南京國(guó)環(huán)科技股份有限公司，江蘇 南京 210042)

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·水利工程·

基于GIS的農(nóng)村地區(qū)洪災(zāi)經(jīng)濟(jì)損失評(píng)估技術(shù)研究

王 恩

(南京國(guó)環(huán)科技股份有限公司，江蘇 南京 210042)

以遼河右岸堤防潰堤為例，采用GIS技術(shù)，進(jìn)行了法庫(kù)縣農(nóng)村地區(qū)洪災(zāi)經(jīng)濟(jì)損失評(píng)估，得出該區(qū)域家庭財(cái)產(chǎn)損失及農(nóng)業(yè)種植損失是洪災(zāi)損失的重要組成部分，為鄉(xiāng)村防洪應(yīng)急指揮調(diào)度提供科學(xué)依據(jù)。

GIS，農(nóng)村地區(qū)，洪災(zāi)，經(jīng)濟(jì)損失

1 研究背景

洪水災(zāi)害是自然災(zāi)害中對(duì)人類影響和危害較為嚴(yán)重的災(zāi)害之一，我國(guó)洪澇災(zāi)害造成的損失在各種自然災(zāi)害中位列第一[1]，損失約占各類自然災(zāi)害的60%以上。洪災(zāi)損失評(píng)估是指洪水災(zāi)害給淹沒(méi)區(qū)社會(huì)經(jīng)濟(jì)造成的危害或損失程度的一種定量評(píng)估。洪災(zāi)損失評(píng)估是防洪減災(zāi)領(lǐng)域的一項(xiàng)基礎(chǔ)工作，對(duì)洪災(zāi)后果的正確評(píng)估，可為區(qū)域防洪工程體系的規(guī)劃和設(shè)計(jì)提供技術(shù)支撐，可以為防洪調(diào)度方案等非工程措施的選擇提供指導(dǎo)[1]。

由于地理位置及社會(huì)發(fā)展水平的不同，我國(guó)農(nóng)村與城市的社會(huì)經(jīng)濟(jì)分布存在一定的差異，其洪災(zāi)損失評(píng)估的內(nèi)容與方法亦有所區(qū)別。城市河流防洪標(biāo)準(zhǔn)較高，在防汛指揮調(diào)度中為優(yōu)先保護(hù)、免遭洪災(zāi)損失的地區(qū)。農(nóng)村一般分布在沿河兩岸，分布面積較廣，具有大片的農(nóng)田及居民地，社會(huì)經(jīng)濟(jì)相對(duì)不發(fā)達(dá)，防洪標(biāo)準(zhǔn)普遍較低，發(fā)生洪水時(shí)，最易受淹而遭受洪災(zāi)損失，并且農(nóng)村居民財(cái)產(chǎn)抗洪水沖擊、浸泡能力較弱。農(nóng)村地區(qū)洪災(zāi)損失評(píng)估對(duì)正確指導(dǎo)鄉(xiāng)村防洪應(yīng)急指揮調(diào)度，減少洪災(zāi)損失，發(fā)展農(nóng)村經(jīng)濟(jì)意義重大。農(nóng)村居民地分布零散，耕地地形變化較大，受洪水影響程度也不盡相同。GIS技術(shù)可以解決空間分布不均的問(wèn)題，近年來(lái)在洪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估領(lǐng)域得到較好的應(yīng)用[2]。本次研究基于GIS空間分析技術(shù)，進(jìn)行不同地類的空間數(shù)據(jù)展布，提高洪災(zāi)損失計(jì)算結(jié)果可靠度。

2 洪災(zāi)損失評(píng)估方法

2.1 洪災(zāi)損失分類

洪災(zāi)損失構(gòu)成分析是洪災(zāi)評(píng)估的基礎(chǔ)，分為經(jīng)濟(jì)損失和非經(jīng)濟(jì)損失，如圖1所示。非經(jīng)濟(jì)損失主要包括洪災(zāi)引起的人員傷亡、精神創(chuàng)傷、健康水平下降、環(huán)境惡化以及社會(huì)秩序受到干擾等。經(jīng)濟(jì)損失是指可用貨幣來(lái)計(jì)算的損失，分為直接經(jīng)濟(jì)損失和間接損失。洪災(zāi)直接經(jīng)濟(jì)損失是指洪水淹沒(méi)造成的物質(zhì)方面的損失之和，包括農(nóng)田作物損失、居民財(cái)產(chǎn)損失、企事業(yè)資產(chǎn)損失、道路損失、自然資源損失等。間接經(jīng)濟(jì)損失包括作物種植中斷、工商業(yè)停產(chǎn)、防汛搶險(xiǎn)費(fèi)用與救濟(jì)費(fèi)用的支出等其他方面的損失。

2.2 洪災(zāi)損失評(píng)估流程

1)淹沒(méi)區(qū)社會(huì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)空間展布。

在確定洪水淹沒(méi)范圍的基礎(chǔ)上，進(jìn)行淹沒(méi)區(qū)社會(huì)經(jīng)濟(jì)財(cái)產(chǎn)資料的調(diào)查，應(yīng)用GIS技術(shù)將社會(huì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行空間展布[4]。通過(guò)統(tǒng)計(jì)部門獲取不同地區(qū)的社會(huì)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，由于其不能準(zhǔn)確地反映單元內(nèi)部社會(huì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)在空間上的分布狀況，利用GIS空間分析模塊將遙感獲取的土地利用類型信息與行政界疊加得到每個(gè)單元上的土地利用信息。對(duì)于農(nóng)村地區(qū)，社會(huì)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)指標(biāo)包括居民人口、居民財(cái)產(chǎn)、房屋資產(chǎn)、家禽數(shù)量、工礦企業(yè)資產(chǎn)、道路交通資產(chǎn)、供電通訊設(shè)施資產(chǎn)、耕地糧食產(chǎn)量、經(jīng)濟(jì)林產(chǎn)量、漁業(yè)產(chǎn)量、牧業(yè)產(chǎn)量等。將不同類型的經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)展布到對(duì)應(yīng)的土地利用類型上，如農(nóng)業(yè)糧食產(chǎn)量展布到耕地上，人口數(shù)據(jù)展布到居民地上，合理地對(duì)社會(huì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行空間分布，形成具有社會(huì)經(jīng)濟(jì)空間屬性的GIS圖層，為洪災(zāi)損失計(jì)算提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)信息[5]。

2)洪災(zāi)損失率確定。

洪災(zāi)經(jīng)濟(jì)損失調(diào)查分析計(jì)算中，將遭受洪災(zāi)地區(qū)某類財(cái)產(chǎn)的災(zāi)后尚存價(jià)值與災(zāi)前的原有價(jià)值之比，定義為該類財(cái)產(chǎn)的洪災(zāi)損失率。損失率是從統(tǒng)計(jì)意義上對(duì)承災(zāi)體的洪水易損性進(jìn)行度量，是洪災(zāi)損失評(píng)估的關(guān)鍵。影響各類財(cái)產(chǎn)損失率的因素較多，如淹沒(méi)區(qū)的地理特征、淹沒(méi)深度、淹沒(méi)歷時(shí)、洪水流速、季節(jié)、預(yù)見期、防洪搶險(xiǎn)措施等。對(duì)于農(nóng)村地區(qū)，以農(nóng)業(yè)種植為主，其洪災(zāi)損失的主要影響因素是洪水發(fā)生時(shí)間、歷時(shí)、水深，而不同的作物種類洪災(zāi)損失率也不相同。我國(guó)科技工作者根據(jù)大量的調(diào)查及試驗(yàn)資料，估算了不同淹沒(méi)水深、歷時(shí)條件下，各類農(nóng)作物的直接損失率與淹沒(méi)等級(jí)的關(guān)系，如表1所示。其他類別財(cái)產(chǎn)如房屋損失率、家庭財(cái)產(chǎn)損失率、企事業(yè)單位財(cái)產(chǎn)損失率等可根據(jù)區(qū)域歷史洪災(zāi)進(jìn)行專題調(diào)研分析得出。

表1 農(nóng)作物直接經(jīng)濟(jì)損失率與淹沒(méi)等級(jí)關(guān)系表[2]

3)洪災(zāi)經(jīng)濟(jì)損失計(jì)算。

在確定了各類承災(zāi)體受淹程度、災(zāi)前價(jià)值后，可根據(jù)洪災(zāi)損失率進(jìn)行分類洪災(zāi)直接經(jīng)濟(jì)損失估算[6]，其計(jì)算公式如下：

BZ=∑i∑jBijV(i，j)

(1)

式中：BZ——洪災(zāi)直接經(jīng)濟(jì)損失值；Bij——評(píng)估單元在第j級(jí)水深的第i類承災(zāi)體的價(jià)值；V(i,j)——第i類承災(zāi)體在第j級(jí)水深條件下的損失率。

洪災(zāi)間接損失目前國(guó)內(nèi)外多采用折算系數(shù)法計(jì)算，即：

BJ=kBZ

(2)

式中：BJ——間接損失值；k——洪災(zāi)間接損失系數(shù)，該系數(shù)可通過(guò)對(duì)大量洪災(zāi)調(diào)查資料的統(tǒng)計(jì)分析求得。

綜合洪災(zāi)損失的計(jì)算公式為：

B=BZ+BJ+C

(3)

式中：B——綜合洪災(zāi)損失；C——抗洪搶險(xiǎn)和救災(zāi)費(fèi)用。

3 實(shí)例研究

近年來(lái)，全國(guó)陸續(xù)開展重點(diǎn)地區(qū)洪水風(fēng)險(xiǎn)圖編制項(xiàng)目，開展區(qū)域遭遇不同強(qiáng)度洪水時(shí)的洪水風(fēng)險(xiǎn)分析計(jì)算，洪災(zāi)損失評(píng)估是洪水影響分析的重要組成部分，本次研究以遼河右岸法庫(kù)縣堤防潰堤風(fēng)險(xiǎn)為例，進(jìn)行洪災(zāi)損失評(píng)估計(jì)算分析。

3.1 研究區(qū)概況

遼河是我國(guó)七大江河之一，發(fā)源于內(nèi)蒙古，流經(jīng)內(nèi)蒙古、吉林、遼寧三省，至盤錦市大洼縣注入渤海，全長(zhǎng)1 383 km，流域面積19.2萬(wàn) km2。老哈河、東遼河、清河、柳河、繞陽(yáng)河為其較大支流。潰口位置選擇在遼寧省法庫(kù)縣代荒地村，遼河右岸堤防，該處主河道向右岸彎曲，并且離堤防較近，當(dāng)發(fā)生超標(biāo)準(zhǔn)洪水時(shí)，洪水對(duì)右岸堤防的頂沖作用極易造成右岸堤防潰決，故選擇該位置進(jìn)行洪水風(fēng)險(xiǎn)分析。發(fā)生超標(biāo)準(zhǔn)洪水時(shí)，法庫(kù)縣的依牛堡子鎮(zhèn)及三面船鎮(zhèn)的居民地及耕地被洪水淹沒(méi)。法庫(kù)縣的農(nóng)業(yè)以種植業(yè)為主，主要種植作物為玉米，以蓄牧業(yè)為輔，有多個(gè)鎮(zhèn)發(fā)展良種牛羊養(yǎng)殖業(yè)，同時(shí)區(qū)內(nèi)還有少量的林業(yè)用地。

3.2 洪災(zāi)損失計(jì)算

在洪水分析計(jì)算中，將區(qū)域剖分成小的計(jì)算網(wǎng)格單元，每個(gè)網(wǎng)格均有不同的淹沒(méi)水深、流速、淹沒(méi)歷時(shí)等洪水要素特性。將土地利用類型信息、社會(huì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)展布到洪水淹沒(méi)特征分布圖層的網(wǎng)格單元。淹沒(méi)區(qū)內(nèi)居民地面積占12.9%，旱地占32.9%，林地面積占7.7%，水田面積最大，為45.1%，其他類型用地占1.4%。研究范圍內(nèi)的水深—損失率/損失值關(guān)系見表2。

表2 研究范圍內(nèi)的水深—損失率/損失值關(guān)系表 %

通過(guò)計(jì)算，得出發(fā)生超標(biāo)準(zhǔn)洪水時(shí)，遼河右岸從代荒地潰決后的洪災(zāi)損失評(píng)估結(jié)果如表3所示，數(shù)據(jù)以2013年為基數(shù)計(jì)算，受災(zāi)人口約21 130人，受淹耕地面積5 246 hm2，直接經(jīng)濟(jì)損失約1.77億元，總經(jīng)濟(jì)損失約2.12億元。受淹沒(méi)面積大小影響，依牛堡子鎮(zhèn)的經(jīng)濟(jì)損失較三面船鎮(zhèn)大。家庭財(cái)產(chǎn)損失比重最大，農(nóng)業(yè)種植損失次之，這也充分體現(xiàn)了農(nóng)村的經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)特點(diǎn)。

表3 洪災(zāi)損失評(píng)估結(jié)果表

4 結(jié)語(yǔ)

基于GIS技術(shù)對(duì)淹沒(méi)區(qū)社會(huì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)空間展布，采用洪災(zāi)損失率法對(duì)農(nóng)村地區(qū)的洪災(zāi)損失進(jìn)行計(jì)算分析，方法簡(jiǎn)單實(shí)用，計(jì)算結(jié)果精度高。該方法應(yīng)用于農(nóng)村地區(qū)，可以解決農(nóng)村居民地分布零散，洪災(zāi)損失評(píng)估難的問(wèn)題。隨著地理信息系統(tǒng)及GIS技術(shù)的不斷發(fā)展和應(yīng)用，基于GIS的洪災(zāi)損失評(píng)估系統(tǒng)已成為防洪減災(zāi)工作中不可缺少的重要工具，對(duì)防洪應(yīng)急預(yù)案的制定以及區(qū)域規(guī)劃建設(shè)起到科學(xué)、規(guī)范、可靠的指導(dǎo)作用，具有推廣應(yīng)用價(jià)值。

[1] 劉春臘，馬 麗，劉衛(wèi)東.洪水災(zāi)害社會(huì)經(jīng)濟(jì)損失評(píng)估方法研究述評(píng)[J].災(zāi)害學(xué)，2014，29(2)：136-141.

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Research on flood loss assessment based on GIS in rural areas

Wang En

(NanjingGuohuanScienceandTechnologyCo.，Ltd,Nanjing210042,China)

The dam-break of Liao River right bank is taken as example, and the flood loss is assessed by GIS in Faku. The results show that family property and agricultural planting are the most important composition of the flood loss. It can be a scientific basis to the flood control emergency dispatch in rural area.

GIS, rural area, flood, econmical loss

1009-6825(2017)09-0205-03

2017-01-20

王 恩(1983- )，男，博士，工程師

TV122

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