馬進

摘要 為了分析洛陽地區(qū)暴雨洪澇災(zāi)害風(fēng)險和區(qū)劃，利用1961—2010年洛陽市氣象觀測資料，綜合全市9個縣（市）的氣象、地理、社會經(jīng)濟與防災(zāi)抗災(zāi)等數(shù)據(jù)，應(yīng)用GIS技術(shù)構(gòu)建洛陽市暴雨洪澇災(zāi)害風(fēng)險評價模型，定量分析洛陽市暴雨洪澇風(fēng)險的致災(zāi)因子危險性、孕災(zāi)環(huán)境敏感性、承災(zāi)體易損性、防災(zāi)抗災(zāi)能力多個因子，計算得到洛陽地區(qū)暴雨洪澇災(zāi)害綜合風(fēng)險指數(shù)，并繪制了風(fēng)險區(qū)劃圖。結(jié)果表明，洛陽地區(qū)洛寧、偃師東部、孟津中東部、洛陽市區(qū)風(fēng)險等級較低；高風(fēng)險區(qū)主要分布在欒川南部、汝陽、伊川西部和宜陽東部地區(qū)。

關(guān)鍵詞 暴雨；洪澇災(zāi)害；風(fēng)險指數(shù)；風(fēng)險區(qū)劃；GIS；河南洛陽

中圖分類號 P426.616 文獻標(biāo)識碼 A 文章編號 1007-5739（2017）23-0199-03

Abstract In order to analyze the risk and regionalization of rainstorm and flood disaster in Luoyang area，using the data of Luoyang in 1961-2010，comprehensive the meteorological，geographic，socio-economic and disaster prevention and other data of 9 counties，risk assessment model of rainstorm flood disaster based on GIS was established，about the risk factors of flood disaster，the sensitivity of the disaster environment，the vulnerability of disaster bearing body and the ability of disaster prevention and resilience were quantitative analyzed，the comprehensive risk index of flood disaster in Luoyang was calculated.The results showed that the risk level of Luoning，Eastern Yanshi，Eastern Mengjin and Luoyang was lower in the Luoyang area，and the high risk areas were mainly distributed in the south of Luanchuan，Ruyang，western Yichuan and the east of Yiyang.

Key words rainstorm；flood disaster；risk index；risk zoning；GIS；Luoyang Henan

洛陽市位于北緯34°32′～34°45′、東經(jīng)112°16′～112°37′，橫跨黃河中下游南北兩岸，境內(nèi)山川丘陵交錯，地形復(fù)雜多樣，以山區(qū)、丘陵為主，地勢西高東低。洛陽地區(qū)屬暖溫帶季風(fēng)區(qū)，夏季炎熱、雨水集中，暴雨頻發(fā)。洛陽地區(qū)特有的地貌特征和氣候特征易誘發(fā)滑坡、中小流域洪澇等氣象地質(zhì)災(zāi)害，暴雨洪澇發(fā)生頻率及造成的直接經(jīng)濟損失呈逐年增加趨勢。

近年來，國內(nèi)外對暴雨災(zāi)害風(fēng)險評估方法、指標(biāo)體系和方法技術(shù)等進行了大量的研究，并獲得具有重大意義的研究成果。耿煥同等[1]構(gòu)建區(qū)域暴雨積澇評價模型，對上海市嘉定區(qū)進行暴雨積澇災(zāi)害精細化分析；解以揚等[2]通過分析暴雨頻次分布特點，對暴雨災(zāi)害風(fēng)險進行評估；田心如等[3]統(tǒng)計梅雨資料，通過數(shù)據(jù)統(tǒng)計方法對梅雨災(zāi)害進行評估分析；劉合香等[4]運用模糊數(shù)學(xué)理論分析廣西區(qū)域洪澇災(zāi)害風(fēng)險分布；葛 鵬等[5]結(jié)合層次分析法和模糊綜合評價模型，利用10年的指標(biāo)數(shù)據(jù)，對南京市洪澇災(zāi)害承災(zāi)體易損性進行了評估；吳燕娟等[6]通過修正SCS模型進行暴雨災(zāi)害分析，并模擬內(nèi)澇對上海市普陀區(qū)居民出行影響；姜藍齊等[7]通過構(gòu)建暴雨洪澇災(zāi)害指標(biāo)體系，借助GIS空間分析實現(xiàn)對黑龍江省的洪澇風(fēng)險區(qū)劃。本文基于GIS分析洛陽市暴雨洪澇災(zāi)害的致災(zāi)因子、孕災(zāi)環(huán)境、承災(zāi)體和防災(zāi)減災(zāi)能力等的重要程度，建立了災(zāi)害風(fēng)險評估模型，并制作暴雨洪澇風(fēng)險區(qū)劃圖。

1 洪澇災(zāi)害風(fēng)險評估模型及數(shù)據(jù)來源

1.1 洪澇災(zāi)害風(fēng)險評估模型

氣象災(zāi)害風(fēng)險是孕災(zāi)環(huán)境、致災(zāi)因子、承災(zāi)體及防災(zāi)減災(zāi)能力綜合作用的結(jié)果，指氣象災(zāi)害發(fā)生及造成損失的可能性[8]。孕災(zāi)環(huán)境敏感性利用GIS對DEM數(shù)據(jù)進行計算獲得坡度變化，利用基礎(chǔ)地理信息河網(wǎng)數(shù)據(jù)獲得河網(wǎng)孕災(zāi)環(huán)境；致災(zāi)因子危險性選取洛陽9個觀測站逐日降水資料，抽取日降水量≥30 mm資料，統(tǒng)計不同天數(shù)連續(xù)過程雨量并匯總排序，按照不同百分位數(shù)閾值確定降水強度；承災(zāi)體易損性主要考慮14歲以下及65歲以上人口比例及各類土地類型易損性；防災(zāi)減災(zāi)能力以當(dāng)?shù)刎斦话泐A(yù)算收入和居民儲蓄存款余額作為衡量標(biāo)準(zhǔn)。

綜上所述，建立暴雨洪澇災(zāi)害風(fēng)險評價模型（圖1），其災(zāi)害風(fēng)險度函數(shù)可表示為公式（1）：

FDRI=f（VE，VH，VS，VR）（1）

式中，F(xiàn)DRI為暴雨洪澇災(zāi)害風(fēng)險指數(shù)；VE為風(fēng)險評價模型中的孕災(zāi)環(huán)境敏感度、VH為致災(zāi)因子危險性、VS為承災(zāi)體易損性、VR為防災(zāi)減災(zāi)能力。

利用層次分析法、專家評分法對各個因子賦權(quán)，將存在復(fù)雜聯(lián)系的各類風(fēng)險因子條理化，使主觀賦權(quán)有一致性的滿意效果[9]。

1.2 研究方法

1.2.1 加權(quán)綜合評價法。綜合考慮評價模型中具體指標(biāo)對評價因子的影響程度[10]，即各個具體指標(biāo)對評價因子的作用大小，用量化指標(biāo)加以集中，具體見公式（2）：

式中，V為評價因子值，Wi為指數(shù)i的權(quán)重，Di為指標(biāo)i的規(guī)范化值；n為評價指標(biāo)個數(shù)。通過層次分析法與專家評分法確定綜合評判指標(biāo)對所屬評價因子的影響程度。

1.2.2 標(biāo)準(zhǔn)化方法。孕災(zāi)環(huán)境敏感性、致災(zāi)因子危險性、承災(zāi)體易損性和防災(zāi)減災(zāi)能力4個分析因子包含若干個具體指標(biāo)。為了消除分析因子中各個具體指標(biāo)的量綱和數(shù)量級差異，而對其數(shù)值進行標(biāo)準(zhǔn)化處理，具體見公式（3）：

式中，Dij為j個點第i個指標(biāo)的規(guī)范化值，Aij為j個格點第i個指標(biāo)值[11]。評估因子影響度為增加的本文視為正性指標(biāo)，反之視為負性指標(biāo)。

2 風(fēng)險評價指標(biāo)的選擇與分析

2.1 致災(zāi)因子危險性

暴雨洪澇發(fā)生由降水量級和持續(xù)時間引起，選取不同強度的降水量和頻率以此反映暴雨引發(fā)洪澇災(zāi)害主要致災(zāi)因子。按照洛陽地區(qū)實際情況，通過抽取1961—2000年洛陽市各測點日降水量≥30 mm資料，然后統(tǒng)計全市符合基本條件的1、2、3、……、10 d的不同天數(shù)連續(xù)過程累計雨量，將所挑選的雨量樣本匯總排序，以第98、95、90、80、60百分位數(shù)分別確定不同天數(shù)的雨量閾值，將60%～80%閾值設(shè)為1級、80%～90%閾值設(shè)為2級、90%～95%閾值設(shè)為3級、95%～98%閾值設(shè)為4級、98%以上閾值設(shè)為5級，以此劃分不同天數(shù)暴雨過程降水強度范圍。將各臺站不同等級降水歸一化，從5、4、3、2、1級分別以權(quán)重5/15、4/15、3/15、2/15、1/15加權(quán)計算致災(zāi)因子危險性指數(shù)（表1）。由圖2可知，洛陽地區(qū)致災(zāi)因子危險性較高地區(qū)主要分布在南部地區(qū)，東部、西部危險性較低。

2.2 孕災(zāi)環(huán)境敏感性

孕災(zāi)環(huán)境主要受到地形坡度變化和河網(wǎng)密度影響。利用GIS對洛陽地區(qū)1∶50 000的DEM數(shù)據(jù)使用Focalstd函數(shù)計算模塊進行標(biāo)準(zhǔn)差計算，獲得地形坡度變化情況，按照實際情況劃分為3個等級，將高程數(shù)據(jù)劃分為4個等級，利用GIS的Combine函數(shù)進行屬性項合并，確定地形因子影響度（表2）。

從圖3可以看出，洛陽地區(qū)西部、西南部受到地形因子影響較小，東部和中部地區(qū)受地形因子影響較大。

利用GIS建立1 000 m×1 000 m網(wǎng)格面文件對洛陽市1∶25萬基礎(chǔ)地理信息河網(wǎng)數(shù)據(jù)打斷河網(wǎng)線文件，再利用屬性表格中Summarize統(tǒng)計匯總單位面積河網(wǎng)線總長度（圖4），然后計算河網(wǎng)密度ρ=L/S（L為單位網(wǎng)格內(nèi)線總長度，S為網(wǎng)格單位面積）。利用ArcGIS空間分析模塊進行河網(wǎng)密度重分類（表3），得到河網(wǎng)孕災(zāi)環(huán)境影響度分布（圖5）。

在河網(wǎng)密度孕災(zāi)環(huán)境影響度分布圖中，河網(wǎng)密度值越大影響度則越大，可見洛陽市區(qū)、偃師、宜陽的洛河流域，伊川、嵩縣的伊河流域，新安的黃河流域，欒川中部、南部山洪溝分布密集地區(qū)影響度較大。

2.3 承災(zāi)體易損性

根據(jù)洛陽地區(qū)的實際情況，利用數(shù)據(jù)分類項目將土地重新分類，并綜合考慮人口、經(jīng)濟水平、硬件設(shè)施易損性等因素，量化各土地利用類型發(fā)生災(zāi)害易損性權(quán)值系數(shù)。可分為旱地、林地、水澆地、丘陵地、水域、居民用地、城鎮(zhèn)用地及其他用地，其易損性量化值分別為0.16、0.01、0.28、0.01、0.01、0.17、0.30、0.06，得到各土地利用類型暴雨洪澇災(zāi)害易損性空間分布（圖6）。

由于幼兒、老人對災(zāi)害應(yīng)急應(yīng)變能力較弱，利用人口普查數(shù)據(jù)，計算14歲以下及65歲以上人口占比，比例分類見表4，得其分布圖（圖7）。

2.4 防災(zāi)減災(zāi)能力

根據(jù)2010年《洛陽市統(tǒng)計年鑒》，統(tǒng)計洛陽地區(qū)各鄉(xiāng)鎮(zhèn)居民的儲蓄存款余額及財政一般預(yù)算收入，應(yīng)用GIS將數(shù)據(jù)庫鏈接到洛陽鄉(xiāng)鎮(zhèn)地理信息數(shù)據(jù)面文件，然后提取與屬性表相關(guān)的數(shù)據(jù)，應(yīng)用空間分析工具模塊，獲得洛陽地區(qū)居民儲蓄存款余額和財政一般預(yù)算收入空間分布圖。以權(quán)重加權(quán)評價得到防災(zāi)減災(zāi)能力量化分布圖（圖8）。

3 綜合風(fēng)險區(qū)劃

根據(jù)暴雨洪澇災(zāi)害風(fēng)險評估模型中敏感性、危險性、易損性、防災(zāi)減災(zāi)能力賦予的權(quán)值計算得到洛陽地區(qū)暴雨洪澇災(zāi)害風(fēng)險量化圖。將洛陽地區(qū)暴雨洪澇災(zāi)害風(fēng)險劃分為5個風(fēng)險等級：低風(fēng)險區(qū)、次低風(fēng)險區(qū)、中等風(fēng)險區(qū)、次高風(fēng)險區(qū)、高風(fēng)險區(qū)（圖9）。

4 結(jié)論與討論

本文建立了洪澇災(zāi)害風(fēng)險評估模型，基于GIS技術(shù)繪制了洛陽市暴雨洪澇災(zāi)害風(fēng)險區(qū)劃圖，通過與氣象及災(zāi)情資料對比發(fā)現(xiàn)，區(qū)劃圖基本符合實際，具有一定參考價值。根據(jù)洛陽市暴雨洪澇風(fēng)險區(qū)劃可知，洛陽市洛寧、偃師東部、孟津中東部、洛陽市區(qū)風(fēng)險等級較低；高風(fēng)險區(qū)主要分布在欒川南部、汝陽、伊川西部和宜陽東部地區(qū)。為進一步研究未來洪澇災(zāi)害發(fā)生的可能性，將利用歷史災(zāi)情數(shù)據(jù)、降水資料，對洪澇災(zāi)害進行非線性預(yù)測并建立模型。考慮收集更多暴雨洪澇誘發(fā)因素條件的數(shù)據(jù)，全方位地進行暴雨洪澇災(zāi)害風(fēng)險分析。

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