溫泉沛，周月華，霍治國(guó)，李 蘭，方思達(dá)，史瑞琴，車 欽

?

湖北暴雨洪澇災(zāi)害脆弱性評(píng)估的定量研究*

溫泉沛1,2，周月華1，霍治國(guó)2,3**，李 蘭1，方思達(dá)1，史瑞琴1，車 欽4

（1．武漢區(qū)域氣候中心，武漢 430074；2．中國(guó)氣象科學(xué)研究院，北京 100081；3．南京信息工程大學(xué)氣象災(zāi)害預(yù)報(bào)預(yù)警與評(píng)估協(xié)同創(chuàng)新中心，南京 210044；4．武漢中心氣象臺(tái)，武漢 430074）

基于湖北省76個(gè)氣象站1961?2016年逐日降水資料、2004?2016年主汛期（6?8月）主要暴雨過(guò)程的災(zāi)情資料以及《降雨過(guò)程強(qiáng)度等級(jí)》行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，通過(guò)灰色關(guān)聯(lián)法和曲線擬合法，針對(duì)強(qiáng)降水過(guò)程，構(gòu)建湖北省暴雨洪澇災(zāi)害脆弱性曲線模型，其中2004?2015年數(shù)據(jù)用于模型的構(gòu)建和回代檢驗(yàn)，2016年數(shù)據(jù)用于模型的外延預(yù)評(píng)估，以期定量化評(píng)估強(qiáng)降水過(guò)程造成的暴雨洪澇災(zāi)害的影響。結(jié)果表明：以受災(zāi)面積比重、受災(zāi)人口比重、直接經(jīng)濟(jì)損失比重和表征災(zāi)情綜合影響的綜合相對(duì)災(zāi)情指數(shù)作為脆弱性定量化評(píng)估對(duì)象，構(gòu)建的湖北省暴雨洪澇災(zāi)害脆弱性曲線模型，在外延預(yù)評(píng)估中，除直接經(jīng)濟(jì)損失比重的一致準(zhǔn)確率為60%外，其它指標(biāo)的一致準(zhǔn)確率均在80%以上，等級(jí)預(yù)評(píng)估檢驗(yàn)誤差均在1個(gè)等級(jí)以內(nèi)，模型評(píng)價(jià)效果較好。

暴雨洪澇災(zāi)害；脆弱性曲線；湖北

湖北省位于長(zhǎng)江中下游地區(qū)，人口密集，是中國(guó)經(jīng)濟(jì)高度發(fā)達(dá)的地區(qū)之一。受東亞季風(fēng)的影響，降水過(guò)程頻繁，暴雨日數(shù)多，有“洪水走廊”之稱，是中國(guó)易發(fā)生洪澇的地區(qū)之一，幾乎每年都會(huì)遭到不同程度的洪澇災(zāi)害影響，洪災(zāi)已經(jīng)成為制約國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展的主要因素[1?5]。在氣候變化背景下，自然災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)及其造成的損失有增加的趨勢(shì)[6]，隨著全球經(jīng)濟(jì)一體化的深入，自然災(zāi)害的脆弱性將越發(fā)敏感。經(jīng)濟(jì)一體化的深入一方面促進(jìn)了社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展與進(jìn)步，另一方面也產(chǎn)生了不利因素，比如某個(gè)國(guó)家或地區(qū)發(fā)生自然災(zāi)害時(shí)，全球經(jīng)濟(jì)都會(huì)受到影響。因此，對(duì)湖北省暴雨洪澇災(zāi)害進(jìn)行脆弱性定量化評(píng)估，對(duì)防洪救災(zāi)工作的開展具有非常重要的意義。

脆弱性定量化研究是自然災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的重要環(huán)節(jié)，在基于歷史災(zāi)情的脆弱性定量化研究中，脆弱性曲線的擬合是重要研究?jī)?nèi)容。脆弱性曲線又稱災(zāi)損（率）曲線（函數(shù)），用來(lái)衡量不同災(zāi)種的災(zāi)變強(qiáng)度與其承災(zāi)體相應(yīng)損失（率）之間的關(guān)系，主要以曲線、曲面或表格的形式表現(xiàn)出來(lái)[7]。脆弱性曲線模型的研究，近年來(lái)在多領(lǐng)域被廣泛運(yùn)用，成為災(zāi)情估算、風(fēng)險(xiǎn)定量分析以及風(fēng)險(xiǎn)地圖編制的關(guān)鍵環(huán)節(jié)[8?9]。在實(shí)際研究中，由于暴雨洪澇致災(zāi)因子和承災(zāi)體的種類多樣，且區(qū)域差異大，因此，脆弱性曲線表達(dá)的方法繁多，指標(biāo)種類也各不相同。從國(guó)外已有研究成果來(lái)看，洪水脆弱性曲線的研究發(fā)展已較完善，洪水危險(xiǎn)性經(jīng)常選用水深、流速、淹沒(méi)時(shí)長(zhǎng)等指標(biāo)中的某個(gè)典型指標(biāo)進(jìn)行分析，房屋建筑和財(cái)產(chǎn)損失等則是最受關(guān)注的承災(zāi)體對(duì)象[10?14]。而國(guó)內(nèi)相關(guān)工作仍處于起步階段，洪災(zāi)脆弱性曲線模型一般基于情景模擬、災(zāi)后調(diào)查或歷史災(zāi)情來(lái)進(jìn)行研究，且這些研究多以北京、上海、浙江余饒、溫州等經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)的城市為例構(gòu)建脆弱性曲線模型[15?21]。

盡管形成暴雨洪澇的災(zāi)害系統(tǒng)異常復(fù)雜，但其致災(zāi)因子主要是過(guò)強(qiáng)或過(guò)于集中的降水[22]，因此，本研究擬以降水為主導(dǎo)因子，參照氣象行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)《降雨過(guò)程強(qiáng)度等級(jí)》[23]建立湖北省強(qiáng)降水過(guò)程綜合指數(shù)表征暴雨過(guò)程的綜合強(qiáng)度，基于歷史災(zāi)情構(gòu)建綜合相對(duì)災(zāi)情指數(shù)表征暴雨洪澇造成的災(zāi)情大小[24]，通過(guò)構(gòu)建脆弱性曲線，定量化研究湖北省在暴雨洪澇災(zāi)害中的宏觀脆弱性，并基于脆弱性曲線對(duì)不同強(qiáng)度降水過(guò)程下的可能損失進(jìn)行估算，以期為湖北暴雨洪澇災(zāi)后損失評(píng)估、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)，以及制定相關(guān)應(yīng)急預(yù)案提供參考依據(jù)。

1 資料與方法

1.1 資料來(lái)源

氣象資料為1961?2016年湖北省76個(gè)縣（市）國(guó)家基本氣象站逐日降水量觀測(cè)資料。2004?2016年主汛期（6?8月）湖北暴雨洪澇災(zāi)害災(zāi)情數(shù)據(jù)包括暴雨過(guò)程的受災(zāi)面積比重（暴雨洪澇災(zāi)害造成的農(nóng)作物受災(zāi)面積與播種面積之比）、受災(zāi)人口比重（暴雨洪澇災(zāi)害造成的受災(zāi)人口和當(dāng)年年末總?cè)丝谥龋┖椭苯咏?jīng)濟(jì)損失比重（暴雨洪澇災(zāi)害造成的直接經(jīng)濟(jì)損失與國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值之比）等，主要來(lái)源于《中國(guó)氣象災(zāi)害年鑒》[25]、《中國(guó)農(nóng)業(yè)統(tǒng)計(jì)資料》[26]、《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》[27]以及武漢區(qū)域氣候中心編制的《湖北省汛期評(píng)價(jià)》、《湖北省梅雨期評(píng)價(jià)》等。

1.2 區(qū)域強(qiáng)降水過(guò)程的定義

強(qiáng)降水過(guò)程是暴雨洪澇災(zāi)害的主要致災(zāi)因子。根據(jù)氣象行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)《降雨過(guò)程強(qiáng)度等級(jí)》，并結(jié)合湖北省實(shí)際降雨情況，定義強(qiáng)降水過(guò)程的起始日為全省至少4個(gè)測(cè)站的日雨量達(dá)到暴雨強(qiáng)度（日雨量≥50mm）的第一天，最后一天定義為過(guò)程結(jié)束日。

1.3 研究思路

首先，利用近46a湖北省76個(gè)國(guó)家基本氣象站的逐日降水量資料構(gòu)建強(qiáng)降水過(guò)程綜合指數(shù)（RPI）模型，利用歷史災(zāi)情構(gòu)建暴雨洪澇過(guò)程的綜合相對(duì)災(zāi)情指數(shù)（Z）模型；其次選用2004?2015年主汛期（6?8月）的湖北省24次暴雨洪澇過(guò)程的RPI作為自變量，各災(zāi)情因子、Z作為因變量來(lái)建立脆弱性曲線模型；最后利用脆弱性曲線模型對(duì)2004?2015年主汛期湖北24次強(qiáng)降水過(guò)程造成的受災(zāi)人口比重、受災(zāi)面積比重、直接經(jīng)濟(jì)損失比重和綜合災(zāi)情指數(shù)進(jìn)行計(jì)算，得到的災(zāi)情等級(jí)進(jìn)行回代評(píng)估檢驗(yàn)，對(duì)2016年主汛期5次暴雨洪澇過(guò)程的災(zāi)害發(fā)生等級(jí)進(jìn)行預(yù)評(píng)估檢驗(yàn)。

2 結(jié)果與分析

2.1 湖北暴雨洪澇災(zāi)害脆弱性評(píng)估模型的構(gòu)建

2.1.1 強(qiáng)降水過(guò)程綜合指數(shù)的計(jì)算

（1）降雨強(qiáng)度（R）及其指數(shù)（I）

計(jì)算降雨過(guò)程中降雨強(qiáng)度指數(shù)，一要考慮降雨過(guò)程日平均降雨量，二要考慮過(guò)程日最大降雨量，因此，將降雨強(qiáng)度（R）定義為：日雨量達(dá)表1標(biāo)定區(qū)間的測(cè)站日最大雨量平均值和過(guò)程雨量平均值的加權(quán)平均，權(quán)重取0.5。

式中，n為按照強(qiáng)降水過(guò)程定義選取的測(cè)站數(shù)（個(gè)）；i的取值范圍在[1，n]；（rmax）i為該強(qiáng)降水過(guò)程中第i個(gè)測(cè)站最大日雨量值（mm）；m為強(qiáng)降水過(guò)程的持續(xù)時(shí)間（d）；j的取值范圍在[1，m]；rj為該強(qiáng)降水過(guò)程中第i個(gè)測(cè)站第j天日雨量（mm）。依據(jù)《降雨過(guò)程強(qiáng)度等級(jí)》中降雨強(qiáng)度及其指數(shù)的劃分并結(jié)合湖北情況，將降雨強(qiáng)度（R）及其指數(shù)（I）劃分為4個(gè)等級(jí)，見表1。

表1 區(qū)域強(qiáng)降水過(guò)程降雨強(qiáng)度指數(shù)（I）的賦值標(biāo)準(zhǔn)

Note: R is the weighted average intensity at the rain extent during heavy rainfall processes from June to August and it is computed by eq.(1).

（2）覆蓋范圍（Cp）及其指數(shù)（C）

降雨覆蓋范圍指達(dá)到表1定義的降雨強(qiáng)度的測(cè)站占評(píng)估區(qū)域測(cè)站總數(shù)的比例。即

式中，n為按照強(qiáng)降水過(guò)程定義選取的所有測(cè)站數(shù)（個(gè)）；N為評(píng)估區(qū)測(cè)站總數(shù)（76個(gè)）。根據(jù)《降雨過(guò)程強(qiáng)度等級(jí)》中覆蓋范圍及其指數(shù)的劃分并結(jié)合湖北情況，對(duì)降雨覆蓋范圍及其指數(shù)進(jìn)行劃分，見表2。

表2 降雨覆蓋范圍指數(shù)（C）的等級(jí)劃分

（3）持續(xù)時(shí)間（D）及其指數(shù)（T）

強(qiáng)降水過(guò)程開始至結(jié)束的時(shí)間定義為降雨過(guò)程持續(xù)時(shí)間。根據(jù)強(qiáng)降水過(guò)程定義，對(duì)湖北省1961?2016年76個(gè)國(guó)家基本氣象站資料進(jìn)行分析，計(jì)算得到842個(gè)強(qiáng)降水過(guò)程。由圖1可見，湖北省強(qiáng)降水過(guò)程持續(xù)4d及以上的僅占總過(guò)程的2.7%，持續(xù)1～2d的占總過(guò)程的90.8%（圖1），故對(duì)持續(xù)時(shí)間指數(shù)劃分如表3。

圖1 湖北省1961?2016年不同持續(xù)天數(shù)的強(qiáng)降水過(guò)程出現(xiàn)頻率

表3 強(qiáng)降水過(guò)程持續(xù)時(shí)間指數(shù)（T）的等級(jí)劃分

（4）強(qiáng)降水過(guò)程綜合指數(shù)（RPI）

綜合考慮降雨強(qiáng)度指數(shù)、覆蓋范圍指數(shù)以及持續(xù)時(shí)間指數(shù)，建立強(qiáng)降水過(guò)程綜合指數(shù)（RPI），即

根據(jù)RPI大小對(duì)強(qiáng)降水過(guò)程綜合指數(shù)進(jìn)行等級(jí)劃分，見表4。

表4 湖北省強(qiáng)降水過(guò)程綜合指數(shù)（RPI）等級(jí)劃分

2.1.2 暴雨洪澇災(zāi)害綜合災(zāi)情指數(shù)計(jì)算

（1）災(zāi)情因子計(jì)算

參照文獻(xiàn)[28]的相對(duì)災(zāi)情單指標(biāo)分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)，得到洪澇災(zāi)害的5個(gè)等級(jí)：巨災(zāi)、大災(zāi)、中災(zāi)、小災(zāi)和微災(zāi)。各指標(biāo)及分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)見表5。

表5 單一指標(biāo)災(zāi)害分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)

注：PAA、PAP、PEL分別是受災(zāi)面積比重、受災(zāi)人口比重和直接經(jīng)濟(jì)損失比重。下同。

Note: PAA is the proportion of the affected area, PAP is the proportion of the affected population, and PEL is the proportion of the direct economic losses. The same as below.

（2）災(zāi)情指數(shù)計(jì)算

針對(duì)受災(zāi)面積比重和受災(zāi)人口比重x引入轉(zhuǎn)換函數(shù)（4）、直接經(jīng)濟(jì)損失比重y引入轉(zhuǎn)換函數(shù)（5）對(duì)表5的分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行指數(shù)化處理[24]，單項(xiàng)指標(biāo)轉(zhuǎn)換函數(shù)對(duì)應(yīng)的洪澇災(zāi)害等級(jí)如表6所示。

表6 單一災(zāi)情指數(shù)的分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)

（3）綜合相對(duì)災(zāi)情指數(shù)計(jì)算

利用各單項(xiàng)指標(biāo)的指數(shù)序列（無(wú)量綱值）進(jìn)行灰色關(guān)聯(lián)分析，建立綜合相對(duì)災(zāi)情指數(shù)（Z）計(jì)算模型[24]，將關(guān)聯(lián)度r0i定義為綜合相對(duì)災(zāi)情指數(shù)（Z）。計(jì)算式為

支持潿洲島發(fā)展跨境旅游。在潿洲島實(shí)施離島免稅購(gòu)物政策，爭(zhēng)取將潿洲島納入口岸對(duì)外開放（客運(yùn)）范圍，允許國(guó)際郵輪自由?？俊ＶС稚暾?qǐng)?jiān)跐迧u實(shí)施郵輪旅游免簽、落地簽、身份證登船近海游、邊境游政策，放寬游艇旅游管制，建設(shè)特色鮮明、競(jìng)爭(zhēng)力強(qiáng)的國(guó)際旅游島。

②計(jì)算關(guān)聯(lián)度r0i

采用等權(quán)處理，將m個(gè)關(guān)聯(lián)系數(shù)都體現(xiàn)在一個(gè)值上，即關(guān)聯(lián)度。由此可知關(guān)聯(lián)度是比較序列與參考序列各項(xiàng)指標(biāo)的關(guān)聯(lián)系數(shù)總和的平均值，集中反映了比較序列與參考序列的關(guān)聯(lián)程度。計(jì)算得到Z的范圍為0.5～1，指數(shù)越大表示強(qiáng)降水過(guò)程造成的災(zāi)情越嚴(yán)重。Z與災(zāi)害等級(jí)的對(duì)應(yīng)關(guān)系見表7。

表7 綜合相對(duì)災(zāi)情指數(shù)（Z）分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)

注：Z為綜合災(zāi)情指數(shù)。下同。

Note: Z is the comprehensive disaster index of HRP. The same as below.

2.1.3 暴雨洪澇災(zāi)害脆弱性曲線模型

將2004?2015年6?8月湖北省24次強(qiáng)降水過(guò)程造成的受災(zāi)面積比重、受災(zāi)人口比重、直接經(jīng)濟(jì)損失比重和綜合相對(duì)災(zāi)情指數(shù)與其RPI數(shù)據(jù)進(jìn)行Pearson相關(guān)性分析。結(jié)果表明（表8），這4個(gè)指標(biāo)均通過(guò)0.05水平的顯著性檢驗(yàn)。因此，最終選取RPI作為致災(zāi)因子自變量，損失數(shù)據(jù)因變量包括綜合相對(duì)災(zāi)情指數(shù)、受災(zāi)人口比重、受災(zāi)面積比重和直接經(jīng)濟(jì)損失比重。將強(qiáng)降水過(guò)程綜合指數(shù)（RPI）作為暴雨洪澇強(qiáng)度的關(guān)鍵數(shù)據(jù)，將強(qiáng)降水過(guò)程的受災(zāi)面積比重、受災(zāi)人口比重、直接經(jīng)濟(jì)損失比重以及綜合相對(duì)災(zāi)情指數(shù)作為暴雨洪澇災(zāi)損的關(guān)鍵數(shù)據(jù)，擬合暴雨洪澇強(qiáng)度與不同承災(zāi)體受災(zāi)情況的關(guān)系曲線，即脆弱性曲線。

表8 RPI與各災(zāi)損失數(shù)據(jù)的相關(guān)性分析（Pearson相關(guān)）

注：*、**、***分別表示相關(guān)系數(shù)通過(guò)0.05、0.01、0.001水平的顯著性檢驗(yàn)。下同。

Note:*is P<0.05，**is P<0.01，***is P<0.001. The same as below.

構(gòu)建的脆弱性曲線模型對(duì)災(zāi)害發(fā)生等級(jí)的評(píng)估準(zhǔn)確率檢驗(yàn)包括兩部分：回代及外延預(yù)評(píng)估檢驗(yàn)。對(duì)歷史強(qiáng)降水過(guò)程由模型統(tǒng)計(jì)得到的回代和預(yù)評(píng)估與由指標(biāo)統(tǒng)計(jì)得到的實(shí)際值進(jìn)行對(duì)比，分別定義“一致”準(zhǔn)確率（P）和“基本一致”準(zhǔn)確率（Q），即

式中，n1為回代評(píng)估（或等級(jí)外延預(yù)評(píng)估）準(zhǔn)確的樣本量，N1為回代總數(shù)評(píng)估（或外延預(yù)評(píng)估總數(shù)）。

式中，n2為回代評(píng)估（或等級(jí)外延預(yù)評(píng)估）與實(shí)際值相差在１個(gè)等級(jí)以內(nèi)的預(yù)測(cè)樣本量，N1為回代總數(shù)評(píng)估（或外延預(yù)評(píng)估總數(shù)）。

2.2 湖北暴雨洪澇災(zāi)害脆弱性評(píng)估模型的應(yīng)用和檢驗(yàn)

利用2004?2016年湖北省76站逐日降水資料，對(duì)湖北省強(qiáng)降水過(guò)程進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，建立暴雨洪澇災(zāi)害脆弱性曲線模型選取的2004?2015年主汛期（6?8月）24次強(qiáng)降水過(guò)程中，綜合指數(shù)評(píng)價(jià)結(jié)果為“強(qiáng)”和“特強(qiáng)”的有17次（表9），據(jù)此建立暴雨洪澇災(zāi)害脆弱性曲線模型；2016年6?8月強(qiáng)降水過(guò)程綜合指數(shù)評(píng)價(jià)結(jié)果為“強(qiáng)”和“特強(qiáng)”的有5次（表9），用來(lái)檢驗(yàn)暴雨洪澇災(zāi)害脆弱性曲線模型的應(yīng)用效果。

2.2.2 綜合災(zāi)情評(píng)估

由表10可以看出，這29次強(qiáng)降水過(guò)程中的綜合相對(duì)災(zāi)情指數(shù)為0.6～0.8，災(zāi)害集中于小災(zāi)以及中災(zāi)等級(jí)，分別占75.9%和24.1%。2016年6月30日?7月4日的強(qiáng)降水過(guò)程造成的受災(zāi)最為嚴(yán)重，受災(zāi)人口比重、受災(zāi)面積比重以及直接經(jīng)濟(jì)損失比重也是歷次過(guò)程中最高的，其綜合相對(duì)災(zāi)情指數(shù)達(dá)0.77，其次是2010年7月8?14日。

2.2.3 暴雨洪澇災(zāi)害脆弱性曲線模型

利用湖北省2004?2015年6?8月24次強(qiáng)降水過(guò)程的RPI值（強(qiáng)降水過(guò)程綜合指數(shù)），與其相應(yīng)的強(qiáng)降水過(guò)程造成的受災(zāi)人口比重、受災(zāi)面積比重、直接經(jīng)濟(jì)損失比重以及綜合相對(duì)災(zāi)情指數(shù)分別進(jìn)行擬合，得到基于強(qiáng)降水過(guò)程的暴雨洪澇災(zāi)害脆弱性曲線，見圖2。由圖中可見，RPI與受災(zāi)人口比重、受災(zāi)面積比重、直接經(jīng)濟(jì)損失比重以及綜合相對(duì)災(zāi)情指數(shù)間均為冪函數(shù)關(guān)系，方程的決定系數(shù)（R2）均大于0.6，相關(guān)系數(shù)均通過(guò)0.05水平的顯著性檢驗(yàn)，具有較高擬合度。

2.2.4 暴雨洪澇災(zāi)害脆弱性曲線模型的檢驗(yàn)

利用建立的脆弱性曲線模型對(duì)2004?2015年主汛期湖北強(qiáng)降水過(guò)程造成的受災(zāi)人口比重、受災(zāi)面積比重、直接經(jīng)濟(jì)損失比重和綜合災(zāi)情指數(shù)進(jìn)行計(jì)算，發(fā)生的災(zāi)情等級(jí)進(jìn)行回代評(píng)估檢驗(yàn)，對(duì)2016年主汛期的災(zāi)害發(fā)生等級(jí)進(jìn)行預(yù)評(píng)估，與實(shí)際分級(jí)結(jié)果進(jìn)行對(duì)比，等級(jí)無(wú)相差的為“一致”，相差1個(gè)等級(jí)的為“基本一致”，結(jié)果見表11。由表可見，2004?2015年主汛期湖北24次強(qiáng)降水過(guò)程造成的受災(zāi)人口比重、受災(zāi)面積比重、直接經(jīng)濟(jì)損失比重和綜合災(zāi)情指數(shù)模擬等級(jí)與實(shí)際等級(jí)相同的強(qiáng)降水過(guò)程分別為18、18、19和20個(gè)，回代評(píng)估檢驗(yàn)“一致”的準(zhǔn)確率分別為75%、75%、79.2%和83.3%，模擬結(jié)果與實(shí)際等級(jí)誤差為１級(jí)的過(guò)程分別為6、6、5和4個(gè)，回代評(píng)估達(dá)“基本一致”的準(zhǔn)確率均為100%。

表9 2004?2016年6?8月湖北省主汛期強(qiáng)降水過(guò)程指數(shù)計(jì)算結(jié)果

注：R為降雨強(qiáng)度，Cp為覆蓋范圍，D為持續(xù)時(shí)間，RPI為強(qiáng)降水過(guò)程綜合指數(shù)。下同。

Note：R is rainfall intensity, Cp is rainfall coverage station percent, D is rainfall duration days, RPI is comprehensive index of HRP. The same as below.

2016年5次強(qiáng)降水過(guò)程引發(fā)洪澇災(zāi)害造成的受災(zāi)人口比重、受災(zāi)面積比重、直接經(jīng)濟(jì)損失比重和綜合災(zāi)情指數(shù)Z的預(yù)評(píng)估等級(jí)與實(shí)際等級(jí)之間的外延預(yù)評(píng)估“一致”準(zhǔn)確率分別為80%、100%、60%和100%，外延預(yù)評(píng)估在“基本一致”以上的準(zhǔn)確率均為100%。

表10 2004?2016年6?8月湖北省主汛期強(qiáng)降水過(guò)程的受災(zāi)情況及綜合相對(duì)災(zāi)情指數(shù)

圖2 湖北省暴雨洪澇災(zāi)害脆弱性曲線

表11 依據(jù)模型模擬因子劃分的災(zāi)害等級(jí)與實(shí)際災(zāi)害等級(jí)的相差級(jí)數(shù)

3 結(jié)論與討論

以湖北省為例，選取強(qiáng)降水過(guò)程綜合指數(shù)（RPI）作為致災(zāi)因子自變量，損失數(shù)據(jù)因變量包括受災(zāi)人口比重、受災(zāi)面積比重、直接經(jīng)濟(jì)損失比重和表征災(zāi)情綜合影響的綜合相對(duì)災(zāi)情指數(shù)，構(gòu)建的湖北省暴雨洪澇災(zāi)害脆弱性曲線模型的回代評(píng)估檢驗(yàn)一致準(zhǔn)確率均為70%以上，外延預(yù)評(píng)估一致準(zhǔn)確率除直接經(jīng)濟(jì)損失比重為60%，其它均在80%以上，并且回代評(píng)估和外延評(píng)估的結(jié)果與實(shí)際等級(jí)誤差均在１級(jí)以內(nèi)，評(píng)價(jià)效果較好。

考慮到脆弱性曲線分析的時(shí)效性、暴雨洪澇災(zāi)害發(fā)生的主要時(shí)段以及災(zāi)情數(shù)據(jù)的不完備性，強(qiáng)降水過(guò)程造成的洪澇災(zāi)情數(shù)據(jù)資料采用2004?2016年主汛期（6?8月），所以研究結(jié)果對(duì)2016年以后的暴雨洪澇災(zāi)害的宏觀脆弱性評(píng)估將更為適用。

相較于基于重現(xiàn)期或情景模式建立的暴雨洪澇災(zāi)害脆弱性曲線模型[15?16]，基于強(qiáng)降水過(guò)程的湖北省暴雨洪澇災(zāi)害脆弱性曲線模型的建立，時(shí)間尺度上將更為精細(xì)化，且在業(yè)務(wù)中更易于推廣。

RPI在評(píng)估湖北省強(qiáng)降水過(guò)程的綜合強(qiáng)度中，對(duì)于強(qiáng)降水過(guò)程起止時(shí)間和過(guò)程強(qiáng)度的評(píng)估基本合理，但對(duì)于主雨帶的多次疊加重合方面的表達(dá)存在不足，下一步將加強(qiáng)相關(guān)研究，以進(jìn)一步提高暴雨洪澇災(zāi)害脆弱性評(píng)價(jià)曲線的準(zhǔn)確性。

基于歷史災(zāi)情數(shù)據(jù)構(gòu)建的脆弱性曲線模型，由于災(zāi)情指標(biāo)的特點(diǎn)，利于評(píng)估或比較災(zāi)害中區(qū)域間的宏觀脆弱性[15]，但在不同區(qū)域之間推廣還需注意區(qū)域差異并進(jìn)行修正[7,14]，另外，若要涉及更精細(xì)的地域尺度或更細(xì)化的指標(biāo)，可以結(jié)合模型模擬或系統(tǒng)調(diào)查[17,29?30]來(lái)進(jìn)行研究分析，針對(duì)脆弱性高敏感區(qū)或高脆弱性承災(zāi)體的研究將是對(duì)本研究的很好補(bǔ)充。今后還應(yīng)不斷加入最新強(qiáng)降水過(guò)程的災(zāi)情信息，提高脆弱性曲線模型的準(zhǔn)確性。

[1]卞潔,李雙林,何金海.長(zhǎng)江中下游地區(qū)洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)性評(píng)估[J].應(yīng)用氣象學(xué)報(bào),2011,22(5):604-611.Bian J,Li S L,He J H.Risk assessment of flood disaster in the Mid-lower reaches of the Yangtze[J].Journal of Applied Meterological Science,2011,22(5):604-611.(in Chinese)

[2]李茂松,李森,李育慧.中國(guó)近50年洪澇災(zāi)害災(zāi)情分析[J].中國(guó)農(nóng)業(yè)氣象,2004,25(1):40-43.Li M S,Li S,Li Y H.Analysis of flood disaster in the past 50 years in China[J].Chinese Journal of Agrometeorology, 2004, 25(1): 40-43.(in Chinese)

[3]陳波,史瑞琴,陳正洪.近45年華中地區(qū)不同級(jí)別強(qiáng)降水事件變化趨勢(shì)[J].應(yīng)用氣象學(xué)報(bào),2010,21(1):47-54.Chen B,Shi R Q,Chen Z H.The variation tendency of heavy precipitation events in different grades during recent 45 years over Central China[J].Journal of Applied Meterological Science,2010,21(1):47-54.(in Chinese)

[4]周悅,周月華,葉麗梅,等.湖北省旱澇災(zāi)害致災(zāi)規(guī)律的初步研究[J].氣象,2016,42(2):221-229.Zhou Y,Zhou Y H,Ye L M,et al.Preliminary study on disasstrous law of drought and flood in Hubei Province[J]. Meteorological Monthly,2016,42(2):221-229.(in Chinese).

[5]劉可群,陳正洪,張禮平,等.湖北省近45年降水氣候變化及其對(duì)旱澇的影響[J].氣象,2007,33(11):58-64.Liu K Q,Chen Z H,Zhang L P,et al. Analysis of precipitation characteristics in Hubei Province and their influence on flood/drought in the last 45 years[J].Meteorological Monthly, 2007,33(11):58-64.(in Chinese)

[6]World Bank.Hazards of nature, risk to development: an IEG evaluation of World Bank assistance for natural disaster[R]. Washington DC:World Bank,2006.

[7]石勇,許世遠(yuǎn),石純,等.洪水災(zāi)害脆弱性研究進(jìn)展[J].地理科學(xué)進(jìn)展,2009,28(1):41-46.Shi Y,Xu S Y,Shi C,et al. A review on development of vulnerability assessment of floods[J]. Progress in Geography, 2009,28(1):41-46.(in Chinese)

[8]周瑤,王靜愛(ài).自然災(zāi)害脆弱性曲線研究進(jìn)展[J].地球科學(xué)進(jìn)展,2012,27(4):435-442.Zhou Y,Wang J A.A review on development of vulnerability curve of natural disaster[J].Progress in Geography,2012, 27(4):435-442.(in Chinese)

[9]史培軍.中國(guó)自然災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)地圖集[M].北京:科學(xué)出版社,2010．Shi P J.Atlas of natural disaster risk of China[M]. Beijing: Science Press,2010.(in Chinese)

[10]Gissing A,Blong R.Accounting for variability in commercial flood damage estimation[J].Australian Geographer,2010, 35(2):209-222.

[11]Dutta D,Herath S,Musiake K.A mathematical model for flood loss estimation[J].Journal of Hydrology,2003, 277(1): 24-49．

[12]Scawthorn C,Flores P,Blais N,et al.HAZUS-MH flood loss estimation methodology II:damage and loss assessment[J].Natural Hazards Review,2006,7(2):72-81.

[13]Kappes M S,Keliler M,von Elverfeldt K,et al.Challenges of analyzing multi-hazard risk:a review[J].Natural Hazards,2012,64(2):1925-1958．

[14]Pistrika A,Tsakiris G,Nalbantis I.Flood depth-damage functions for built environment[J].Environmental Processes,2014,1(4):553-572.

[15]楊佩國(guó),靳京,趙東升.基于歷史暴雨洪澇災(zāi)情數(shù)據(jù)的城市脆弱性定量研究[J].地理科學(xué),2016,36(5):733-739. Yang P G,Jin J,Zhao D S,et al.An urban vulnerability study based on historical flood data:a case study of Beijing[J]. Scientia Geographica Sinica,2016,36(5):733-739.(in Chinese)

[16]石勇.城市居民住宅的暴雨內(nèi)澇脆弱性評(píng)估:以上海為例[J].災(zāi)害學(xué),2015,30(3):94-98.Shi Y.The vulnerability assessment of residences in rainstorm water logging in cities:a case study on Shanghai[J]. Journal of Catastrophology,2015,30(3):94-98.(in Chinese)

[17]權(quán)瑞松.基于情景模擬的上海中心城區(qū)建筑暴雨內(nèi)澇脆弱性分析[J].地理科學(xué),2014,34(11):1399-1402.Quan R S.Vulnerability analysis of rainstorm waterlogging on buildings in central urban area of Shanghai based on scenario simulation[J].Scientia Geographica Sinica,2014, 34(11):1399-1402.(in Chinese)

[18]莫婉媚,方偉華.浙江省余姚市室內(nèi)財(cái)產(chǎn)洪水脆弱性曲線:基于臺(tái)風(fēng)菲特(201323)災(zāi)后問(wèn)卷調(diào)查[J].熱帶地理,2016,36(4):633-641.Mo W M,Fang W H.Empirical vulnerability functions of building contents to flood based on post-typhoon (Fitow, 201323)questionnaire survey in Yuyao,Zhejiang[J].Tropical Geography,2016,36(4):633-641.(in Chinese)

[19]劉耀龍,陳振樓,王軍,等.經(jīng)常性暴雨內(nèi)澇區(qū)域房屋財(cái)(資)產(chǎn)脆弱性研究:以溫州市為例[J].災(zāi)害學(xué),2011,26(2):66-71.Liu Y L,Chen Z L,Wang J,et al.Study on property (capital) vulnerability of houses in regular rainstorm water-logging areas:taking Wenzhou city as example[J].Journal of Catastro- phology,2011,26(2):66-71.(in Chinese)

[20]郭桂禎,趙飛,王丹丹.基于脆弱性曲線的臺(tái)風(fēng):洪澇災(zāi)害鏈房屋倒損評(píng)估方法研究[J].災(zāi)害學(xué),2017,32(4):94-97.Guo G Z,Zhao F,Wang D D.A method research of house damage in typhoon:flood disaster chian based on vu1nera bility curve[J].Journal of Catastrophology,2017, 32(4): 94-97. (in Chinese)

[21]董姝娜,姜鎏鵬,張繼權(quán),等.基于“3S”技術(shù)的村鎮(zhèn)住宅洪災(zāi)脆弱性曲線研究[J].災(zāi)害學(xué),2012,27(2):34-38.Dong S N,Jiang L P,Zhang J Q,et al.Research on flood vulnerability curves of rural dwellings based on“3S” technology[J].Journal of Catastrophology, 2012,27(2): 34-38. (in Chinese)

[22]郭廣芬,周月華,史瑞琴,等.湖北省暴雨洪澇致災(zāi)指標(biāo)研究[J].暴雨災(zāi)害,2009,28(4):357-361.Guo G F,Zhou Y H,Shi R Q,et al.Study on index of heavy rain flood disaster grade in Hubei Province[J].Torrential Rain and Disasters,2009,28(4):357-361.(in Chinese)

[23]王莉萍,王秀榮,王維國(guó),等.QX/T341-2016 降雨過(guò)程強(qiáng)度等級(jí)[S].北京:氣象出版社,2017.(in Chinese).Wang L P,Wang X R,Wang W G,et al.QX/T341-2016 China for the intensity grade of rainfall process[S].Beijing:China Meteorological Press,2017.(in Chinese)

[24]溫泉沛,霍治國(guó),周月華,等.南方洪澇災(zāi)害綜合風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估[J].生態(tài)學(xué)雜志,2015,34(10):2900-2906.Wen Q P,Huo Z G,Zhou Y H,et al.Integrated risk assessment of flood disasters in southern China[J].Chinese Journal of Ecology,2015,34(10):2900-2906.(in Chinese)

[25]中國(guó)氣象局.中國(guó)氣象災(zāi)害年鑒[M].北京:氣象出版社,2005-2016.China Meteorological Administration.Yearbook of meteoro logical disasters in China[M].Beijing:China Meteorological Press,2005-2016.(in Chinese)

[26]中華人民共和國(guó)農(nóng)業(yè)部.中國(guó)農(nóng)業(yè)統(tǒng)計(jì)資料[M].北京:中國(guó)農(nóng)業(yè)出版社,2005-2016.Ministry of Agriculture.China agriculture statistical report [M].Beijing:China Agriculture Press,2005-2016.(in Chinese)

[27]中華人民共和國(guó)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局.中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒[M].北京:中國(guó)統(tǒng)計(jì)出版社,2005-2017.National Bureau of Statistics of the People’s Republic of China.China statistical yearbook[M].Beijing:China Statistics Press,2005-2017.(in Chinese)

[28]于慶東,沈榮芳.自然災(zāi)害綜合災(zāi)情分級(jí)模型及應(yīng)用[J].災(zāi)害學(xué),1997,12(3):12-17.Yu Q D,Shen R F.A grading model and its application of the comprehensive situation of natural disaster[J].Journal of Catastrophology,1997,12(3):12-17.(in Chinese)

[29]曹詩(shī)嘉,方偉華,譚駿.基于海南省“威馬遜”及“海鷗”臺(tái)風(fēng)次生海岸洪水災(zāi)后問(wèn)卷調(diào)查的室內(nèi)財(cái)產(chǎn)脆弱性研究[J].災(zāi)害學(xué),2016,31(2):188-195.Cao S J,Fang W H,Tan J.Vulnerability of building contents to coastal flooding based on questionaire survey in Hainan after typhoon Rammasun and Kalmeagi[J].Journal of Catas- trophology,2016,31(2):188-195.(in Chinese)

[30]顏廷武,張童朝,張俊飚.特困地區(qū)自然災(zāi)害脆弱性及其致貧效應(yīng)的調(diào)查分析[J].中國(guó)農(nóng)業(yè)氣象,2017,38(8):526-536.Yan T W,Zhang T C,Zhang J B.Research on natural disaster vulnerability and its poverty causing effect in contiguous poor rural areas[J].Chinese Journal of Agrometeorology, 2017, 38 (8): 526-536.(in Chinese)

Quantitative Assessment on Vulnerability of Storm Flood Disasters in Hubei Province

WEN Quan-pei1,2, ZHOU Yue-hua1, HUO Zhi-guo2,3, LI Lan1, FANG Si-da1, SHI Rui-qin1, CHE Qin4

(1.Wuhan Regional Climate Center, Wuhan 430074, China;2.Chinese Academy of Meteorological Sciences, Beijing 100081;3.Collaborative Innovation Center of Meteorological Disaster Forecast, Early-Warning and Assessment, Nanjing University of Information Science & Technology, Nanjing 210044；4.Wuhan Central Meteorological Observatory, Wuhan 430074)

Quantitative assessment on the vulnerability of storm flood disasters in Hubei Province is of great significance to the development of flood control and disaster relief. In this study, aiming to the heavy rainfall process, daily precipitation data at 76 meteorological stations from 1961 to 2016 in Hubei Province, disaster records of the rainstorm process during the main flood season (from June to August) from 2004 to 2016 in Hubei Province, and the meteorological industry standard of China for thewere jointly used to build the vulnerability curve model of storm flood disasters in Hubei Province by using grey correlation and curve fitting methods. The disaster records from 2004 to 2015 were used to build the vulnerability model and do back-testing, and the rest data in 2016 were used to extensively evaluate the impacts of the rainstorm process on the storm flood disasters. The results showed that based on the vulnerability curve model, the accuracy rates of disaster level assessment for the proportion of the affected population, proportion of the affected area, proportion of the direct economic losses, and comprehensive relative disaster index were 80%, 100%, 60%, and 100%, respectively. All the errors of disaster level assessment for above four indices were equal to or less than one level, which showed that the vulnerability curve model built in this study was suitable for the quantitative assessment of storm flood disasters..

Storm flood disaster; Vulnerability curve; Hubei Province

2018?01?21

。E-mail: huozg@cma.gov.cn

中國(guó)氣象科學(xué)研究院科技發(fā)展基金（2018KJ012）；國(guó)家重點(diǎn)基礎(chǔ)研究發(fā)展計(jì)劃項(xiàng)目（2013CB430206）；公益性行業(yè)（氣象）專項(xiàng)（GYHY201306056）；“十二五”國(guó)家科技支撐計(jì)劃（2012BAD20B02）；湖北省氣象局科技發(fā)展基金重點(diǎn)項(xiàng)目（2018Z06）

溫泉沛（1985?），女，碩士，主要從事氣象災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估研究。E-mail：wenquanpei@foxmail.com

10.3969/j.issn.1000?6362.2018.08.007

溫泉沛,周月華,霍治國(guó),等.湖北暴雨洪澇災(zāi)害脆弱性評(píng)估的定量研究[J].中國(guó)農(nóng)業(yè)氣象,2018,39(8):547?557