江 雨 田，王 新 龍，孫 如 飛，范 仲 麗，孫 飛 飛

(寧波市水利水電規(guī)劃設(shè)計(jì)研究院，浙江 寧波 315192)

山洪災(zāi)害是由局部強(qiáng)降雨在山丘地區(qū)引發(fā)的洪水災(zāi)害及由洪水誘發(fā)的泥石流、滑坡等災(zāi)害。由于山洪災(zāi)害具有突發(fā)性且破壞性大，對(duì)人民的生命、財(cái)產(chǎn)安全造成極大威脅。隨著我國(guó)城鎮(zhèn)化進(jìn)程加快推進(jìn)，很大程度地加劇了山洪災(zāi)害的不確定性[1]，我國(guó)因山洪災(zāi)害死亡人數(shù)占洪澇災(zāi)害死亡總?cè)藬?shù)的比例過(guò)半，受威脅人口多達(dá)5.7億人[2-3]。因此，山洪災(zāi)害的管控和治理尤為重要。

山洪災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)劃分可以為災(zāi)害預(yù)防及管理提供科學(xué)理論依據(jù)[4]，為防洪工程的建設(shè)實(shí)施提供相對(duì)明確的方向，有利于將有限的防洪物資進(jìn)行合理分配。對(duì)風(fēng)險(xiǎn)較高的區(qū)域重點(diǎn)防治，對(duì)風(fēng)險(xiǎn)較低的地區(qū)做好預(yù)報(bào)預(yù)警工作。國(guó)內(nèi)外學(xué)者開(kāi)展了很多山洪災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)的研究工作。英國(guó)學(xué)者Westage[5]提出災(zāi)害易損性指的是一個(gè)群體由于極端現(xiàn)象處于危險(xiǎn)中的可能性及該群體的復(fù)原能力。史培軍[6-7]指出災(zāi)情是由觸發(fā)因子、孕災(zāi)因子和易損性和承災(zāi)能力因子等相互作用導(dǎo)致。金菊良[8]等構(gòu)建了基于遺傳算法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，以分析山洪災(zāi)害承災(zāi)體易損性。王文川[9]總結(jié)導(dǎo)致山洪災(zāi)害的因素有氣候、地貌、地層巖性與人類(lèi)活動(dòng)。許小華[10]等利用地形、河網(wǎng)等因子進(jìn)行危險(xiǎn)度評(píng)估，對(duì)危險(xiǎn)度數(shù)據(jù)及易損性數(shù)據(jù)進(jìn)行空間疊加分析，得到山洪災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)分區(qū)。陳真[11]等采用主成分分析法對(duì)致災(zāi)因子進(jìn)行提取后確定指標(biāo)權(quán)重，進(jìn)而得出風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)分布圖。陸桂華[12]從降雨量及單位面積匯流時(shí)間等方面研究其對(duì)山洪災(zāi)害的敏感度。朱靜[13]根據(jù)地形與實(shí)測(cè)水位流量數(shù)據(jù)，模擬山洪災(zāi)害范圍；建立不同的承災(zāi)體與水深的關(guān)系，進(jìn)行復(fù)雜的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。石林[14]等分析了山洪災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)與地層巖性、地質(zhì)構(gòu)造等的關(guān)系，并提出了全國(guó)山洪災(zāi)害防治區(qū)劃的方法。以上屬于山洪災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)的面上評(píng)價(jià)。除此之外，研究學(xué)者針對(duì)小尺度的小流域、防治區(qū)也開(kāi)展了相應(yīng)的研究。黃理軍[15]從山洪災(zāi)害分布位置及強(qiáng)度等角度著手，將山洪災(zāi)害防治區(qū)劃分為重點(diǎn)、次重點(diǎn)及一般防治區(qū)。管珉[16]等考慮小流域成災(zāi)過(guò)程，將小流域劃分為高、中、低三級(jí)危險(xiǎn)分區(qū)。目前對(duì)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)分區(qū)的研究較為成熟，本研究旨在進(jìn)一步應(yīng)用探討與完善大尺度面上山洪風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的針對(duì)性及完整性。

1 研究方法

依照自然災(zāi)害系統(tǒng)理論，可以將山洪災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)表示為f(T,B,S)。T,B,S分別為觸發(fā)因子、下墊面孕災(zāi)因子、易損性和承災(zāi)能力因子。觸發(fā)因子的主導(dǎo)觸發(fā)因子就是突發(fā)性強(qiáng)降雨[17]。下墊面孕災(zāi)因子指下墊面的自然條件，主要體現(xiàn)在地形、坡度、植被等方面。承災(zāi)體的易損性和承災(zāi)能力是指受災(zāi)區(qū)域的社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平。具體因子的選擇應(yīng)遵循相關(guān)基準(zhǔn)[18-19]。

在山洪災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)評(píng)估建模中，關(guān)鍵技術(shù)是得到模型的向量權(quán)重。常用的求取指標(biāo)向量權(quán)重的方法是層次分析法。建立層析分析結(jié)構(gòu)，構(gòu)造判斷矩陣，反映各元素的相對(duì)重要程度。計(jì)算出矩陣的最大特征值及其特征向量，對(duì)各因子的向量權(quán)重進(jìn)行確定。此外，用一致性指標(biāo)、隨機(jī)一致性指標(biāo)和一致性比率做一致性檢驗(yàn)[20]。

一致性指標(biāo)CI(Consistency Index)：

(1)

式中,n為判斷矩陣階數(shù)。

隨機(jī)一致性比率CR(Consistency Ratio)：

(2)

式中,RI(Random Index)為隨機(jī)一致性指標(biāo)，按照其取值表1賦值。

表1 隨機(jī)一致性指標(biāo)RI取值

確定各指標(biāo)因子后，對(duì)其進(jìn)行歸一化處理。

(1)對(duì)與山洪災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)值成線性關(guān)系的風(fēng)險(xiǎn)因子做簡(jiǎn)單歸一化處理：

(3)

式中，x表示風(fēng)險(xiǎn)因子的原始數(shù)據(jù)；Xmin表示某一風(fēng)險(xiǎn)因子數(shù)據(jù)中的最小值；Xmax表示某一風(fēng)險(xiǎn)因子數(shù)據(jù)中的最大值。

(2)對(duì)于高程因子，不能簡(jiǎn)單認(rèn)為與山洪災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)成線性關(guān)系。相關(guān)文獻(xiàn)[18-21]對(duì)歷史山洪災(zāi)害數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)研究，發(fā)現(xiàn)山洪災(zāi)害點(diǎn)的DEM分布的概率密度函數(shù)符合偏正態(tài)分布，對(duì)DEM的標(biāo)準(zhǔn)化，可以取對(duì)數(shù)計(jì)算使其與山洪災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)值成線性關(guān)系。

x=lg(DEM)

(4)

(5)

式中，μ為高程數(shù)據(jù)的算術(shù)平均值；σ為高程數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)差。

2 研究區(qū)概況

寧波市處于浙江省東北部的東海之濱，長(zhǎng)江三角洲南翼，屬我國(guó)季風(fēng)頻繁活動(dòng)帶。氣候濕潤(rùn)，降雨充沛，多年平均降水量為1 480 mm，降水量年際變化相差較大。非汛期(10月至次年4月)，為少雨期，降雨量?jī)H占全年降水總量的25%左右；而汛期(4～10月)，受臺(tái)風(fēng)和熱帶風(fēng)暴登陸侵襲，形成狂風(fēng)暴雨，造成全流域或部分流域的強(qiáng)降雨，降水量較大，約占全年降水總量的75%。

寧波市處在天臺(tái)山脈及其支脈四明山向東北方向傾沒(méi)入海的地段，地勢(shì)西南高，東北低。山區(qū)及丘陵約占陸域總面積的58.7%，主要山脈山高坡陡，多為河流發(fā)源地。梅汛期、臺(tái)汛期帶來(lái)的小流域暴雨洪水，極易引發(fā)小流域山洪災(zāi)害(見(jiàn)圖1)。

圖1 寧波市地理位置

本次研究范圍為寧波市轄區(qū)范圍內(nèi)的山丘地區(qū)(見(jiàn)圖2)，總面積5 495.2 km2，占全市面積的58.7%。寧波市山洪災(zāi)害的發(fā)生有如下3個(gè)特點(diǎn)：短歷時(shí)暴雨時(shí)空分布不均,山洪災(zāi)害隨機(jī)性、突發(fā)性強(qiáng),災(zāi)害類(lèi)型主要為山體滑坡和山溪洪水。

圖2 寧波市山丘地區(qū)分布

3 處理與分析

3.1 數(shù)據(jù)收集與處理

(1)觸發(fā)因子。選擇年最大1 h暴雨均值、年最大3 h暴雨均值、年最大6 h暴雨均值、年降雨量、年暴雨天數(shù)5個(gè)觸發(fā)因子參與山洪災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。

從寧波市水文站收集所需全市63個(gè)國(guó)家雨量站點(diǎn)降雨數(shù)據(jù)，包括逐日雨量，典型暴雨期間摘錄逐時(shí)雨量，站點(diǎn)時(shí)段最大降雨量統(tǒng)計(jì)表等。采用年最大值法進(jìn)行實(shí)測(cè)排頻暴雨選樣，統(tǒng)計(jì)分析得到各站點(diǎn)年最大1 h暴雨均值、年最大3 h暴雨均值、年最大6 h暴雨均值；按照日雨量≥50 mm為暴雨標(biāo)準(zhǔn)，對(duì)具有長(zhǎng)系列日雨量資料的站點(diǎn)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，得到各站點(diǎn)多年平均年暴雨天數(shù)以及各站點(diǎn)多年平均年降雨量。

借助ArcGIS空間插值，得到5個(gè)風(fēng)險(xiǎn)觸發(fā)因子空間分布情況(見(jiàn)圖3～7)。年暴雨天數(shù)、年平均降雨量及年最大6 h暴雨均值的空間分布很相似，在四明山區(qū)、寧海縣區(qū)、象山西周淡港區(qū)以及大嵩山一帶的值都較高，在剡江流域一帶則存在局部低值。

(2)下墊面孕災(zāi)因子。選取高程因子、地形指數(shù)及植被指數(shù)作為下墊面孕災(zāi)因子。在DEM(數(shù)字高程模型)(見(jiàn)圖8)的基礎(chǔ)上，地形指數(shù)可以利用ArcGIS水文模塊及空間分析功能得到(見(jiàn)圖9)。植被指數(shù)越高，地表匯流越慢，越不易發(fā)生山洪。本研究中利用2017年7月23日及8月24日的兩景Landsat-8遙感影像資料，拼接而成寧波市遙感影像，計(jì)算植被指數(shù)(見(jiàn)圖10)。

圖3 年暴雨天數(shù)

圖4 年平均降雨量

圖5 年最大1h暴雨均值

圖6 年最大3h暴雨均值

圖7 年最大6h暴雨均值

除了平原區(qū)地形指數(shù)高，易于匯流之外，其他易于發(fā)生山洪災(zāi)害的近河道區(qū)域地形指數(shù)較高，特別是兩山脈之間的平坦區(qū)域。

圖8 數(shù)字高程模型

圖9 地形指數(shù)

圖10 植被指數(shù)

(3)易損性和承災(zāi)能力。選擇人口密度、GDP及建筑指數(shù)3個(gè)因子。建筑指數(shù)與植被指數(shù)相同，采用2017年7月23日及8月24日的兩景Landsat-8遙感影像資料，拼接而成寧波市遙感影像，計(jì)算建筑指數(shù)(見(jiàn)圖11)。在2016年寧波市總?cè)丝诮y(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，綜合分析與人類(lèi)活動(dòng)密切相關(guān)的夜間燈光亮度及居民點(diǎn)密度數(shù)據(jù)，利用GIS的空間分析功能，把單位權(quán)重上的人口數(shù)與總權(quán)重分布圖相結(jié)合，進(jìn)行人口的空間化(見(jiàn)圖12)。在2016年寧波市分區(qū)縣分產(chǎn)業(yè)GDP統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，將寧波市地類(lèi)圖層組合劃分到第一、二產(chǎn)業(yè)地類(lèi)及沒(méi)有GDP產(chǎn)值的地類(lèi)中，分?jǐn)偢鲄^(qū)縣不同產(chǎn)業(yè)的GDP總值，制作寧波市GDP分布圖(見(jiàn)圖13)。

3.2 加權(quán)疊加分析

采用層次分析法得到各因子權(quán)重(見(jiàn)表2)，并做層次一致性檢驗(yàn)，各層次均滿(mǎn)足CR< 0.1，可知判斷矩陣具有很好的一致性。歸一化處理后，借助ArcGIS空間疊加分析功能，根據(jù)公式計(jì)算柵格單元的風(fēng)險(xiǎn)度，得到寧波市山洪災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)值分布結(jié)果。

(6)

圖11 建筑指數(shù)

圖12 人口密度

表2 因子權(quán)重

圖13 GDP數(shù)據(jù)

山洪災(zāi)害多發(fā)生于兩山中間的匯水區(qū)域，地勢(shì)較低的平原區(qū)域一般更易遭遇流域性洪水和暴雨內(nèi)澇災(zāi)害，受山洪災(zāi)害的可能性小[22-24]。因此，按照DEM閾值(5 m)進(jìn)行掩膜提取山洪發(fā)生區(qū)域，進(jìn)而提取出山洪發(fā)生區(qū)域的風(fēng)險(xiǎn)度分布(見(jiàn)圖14)。明顯地，風(fēng)險(xiǎn)度較高的區(qū)域集中在寧海山區(qū)，其次是象山港南片山區(qū)，再者是象山港北片山區(qū)及四明山區(qū)。依次取風(fēng)險(xiǎn)度區(qū)間0～0.2,0.2～0.4,0.4～0.6,0.6～0.8,0.8～1.0，將山洪災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)劃分為低、較低、中等、較高、高5個(gè)等級(jí)(見(jiàn)圖15)。

圖14 寧波市山洪風(fēng)險(xiǎn)度分布

3.3 風(fēng)險(xiǎn)分區(qū)劃分

從風(fēng)險(xiǎn)度分布圖(見(jiàn)圖14)不難看出，山洪災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)的分布具有相對(duì)集中的特點(diǎn)，因此可以對(duì)其進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)分區(qū)的劃分。結(jié)合風(fēng)險(xiǎn)度的分布特征，可大致把寧波市柵格單元山洪災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)分區(qū)劃分為幾個(gè)區(qū)域：寧海山區(qū)片、象山港南片、象山港北片，奉化山區(qū)片、四明山區(qū)片及姚江北部山區(qū)片(見(jiàn)圖15，16)。其中，山洪災(zāi)害高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域?yàn)閷幒Ｉ絽^(qū)片，中風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域有象山港南片、象山港北片及四明山區(qū)片，低風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域有奉化山區(qū)片和姚江北部山區(qū)片。

15 寧波市山洪風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)

圖16 寧波市山洪風(fēng)險(xiǎn)分區(qū)

4 成果合理性分析

歷史山洪災(zāi)害數(shù)據(jù)能反映該地區(qū)山洪災(zāi)害發(fā)生的頻率及未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)的山洪災(zāi)害發(fā)生概率[25]。從前期寧波市6個(gè)區(qū)縣(市)山洪災(zāi)害調(diào)查評(píng)價(jià)成果中，整理匯總得到6個(gè)區(qū)縣(市)歷史山洪災(zāi)害的發(fā)生地點(diǎn)，這些調(diào)查點(diǎn)被證實(shí)是歷史上發(fā)生過(guò)1次或多次山洪，原則是山洪災(zāi)害易發(fā)生的區(qū)域，因此是對(duì)山洪風(fēng)險(xiǎn)分級(jí)結(jié)果最有力的驗(yàn)證數(shù)據(jù)。進(jìn)行此項(xiàng)驗(yàn)證有一個(gè)假設(shè)前提，就是認(rèn)為山洪災(zāi)害調(diào)查點(diǎn)是山洪災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)度較高的區(qū)域，以此來(lái)驗(yàn)證山洪風(fēng)險(xiǎn)度分布結(jié)果。歷史山洪災(zāi)害調(diào)查點(diǎn)在時(shí)間上多集中在6～8月；空間分布上，多集中在寧海縣、象山縣西部、北侖東部，少量分布于鄞州區(qū)、四明山區(qū)和奉化山區(qū)。

本次研究將歷史山洪災(zāi)害數(shù)據(jù)點(diǎn)疊加到山洪災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)圖中(見(jiàn)圖17)，統(tǒng)計(jì)落在各風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)內(nèi)的歷史災(zāi)害點(diǎn)的個(gè)數(shù)及百分比。由表3可以看出，落在中等及以上風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)中的歷史災(zāi)害點(diǎn)占所有災(zāi)害點(diǎn)的98%，落在較高及以上風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)區(qū)域中的歷史災(zāi)害點(diǎn)占所有災(zāi)害點(diǎn)的63%，驗(yàn)證結(jié)果表明本研究使用的山洪災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型具有較高的精度和可靠性，初步認(rèn)為該研究成果可以為寧波市當(dāng)?shù)貞?yīng)急局等部門(mén)提供防汛部署和指揮決策的科學(xué)依據(jù)。

圖17 歷史災(zāi)害調(diào)查點(diǎn)分布

表3 歷史山洪災(zāi)害點(diǎn)統(tǒng)計(jì)

5 結(jié) 論

本次研究基于自然災(zāi)害系統(tǒng)理論，采用GIS-AHP方法，對(duì)山洪災(zāi)害多發(fā)的寧波市進(jìn)行山洪災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)建模，確定了一套適用于寧波市的山洪災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)致災(zāi)因子權(quán)重系數(shù)，構(gòu)建了山洪災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型，劃分了寧波市山洪災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)分區(qū)，并用歷史山洪災(zāi)害數(shù)據(jù)對(duì)成果進(jìn)行驗(yàn)證。結(jié)果顯示，出現(xiàn)在中等風(fēng)險(xiǎn)及以上等級(jí)區(qū)域的歷史山洪災(zāi)害事件發(fā)生點(diǎn)占所有災(zāi)害事件總數(shù)的98%，說(shuō)明本研究取得的山洪災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)分區(qū)成果具有合理性，構(gòu)建的山洪災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型具有較高的精度和可靠性，風(fēng)險(xiǎn)分區(qū)成果對(duì)當(dāng)?shù)胤姥磻?yīng)急部門(mén)的防汛管理及防汛部署具有一定的指導(dǎo)意義。該方法值得推廣運(yùn)用，可以為其他山區(qū)的災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)分區(qū)劃分提供參考。但本研究仍存在一定的不足：由于山洪災(zāi)害形成的復(fù)雜性，影響因子繁多，完全定量的分析存在較大的困難，且由于數(shù)據(jù)獲取途徑局限，如土壤類(lèi)型、植被類(lèi)型等細(xì)部數(shù)據(jù)沒(méi)能納入考慮因素中，模型仍存在改進(jìn)的空間。