齊士強(qiáng)

（盤錦市水利事務(wù)服務(wù)中心，遼寧 盤錦 124000）

目前，洪水災(zāi)害已成為最難以控制、帶來損失最大且發(fā)生最頻繁的自然災(zāi)害之一。科學(xué)評價洪水災(zāi)害風(fēng)險，對保護(hù)人民財產(chǎn)安全、降低洪水帶來的危害以及加強(qiáng)水資源利用管理等極具現(xiàn)實意義[1-3]。

以往研究大多側(cè)重于洪災(zāi)的危機(jī)管理，但隨著經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展和現(xiàn)代氣候的劇烈變化，發(fā)生洪水災(zāi)害的頻率并未下降，綜合利用非工程與工程措施解決問題逐漸受到學(xué)術(shù)界的重點關(guān)注[4-6]。洪災(zāi)風(fēng)險評價是一種較先進(jìn)的防災(zāi)減災(zāi)方法，已成為災(zāi)害學(xué)和水資源管理學(xué)的研究方向、前沿課題及重要領(lǐng)域。云模型作為一種能夠準(zhǔn)確反映模糊性與隨機(jī)性內(nèi)在關(guān)系的數(shù)學(xué)模型，對預(yù)測評價洪水災(zāi)害風(fēng)險具有較強(qiáng)適用性與可靠性，對此許多學(xué)者開展了深入探討，如田玉剛等以上海市和蘇州市為例，綜合利用數(shù)據(jù)場與云模型全面評定了區(qū)域洪水災(zāi)害風(fēng)險等級；石曉靜等以安康市為例，應(yīng)用云模型評價對比了安康市的洪災(zāi)等級；田文凱等探究了洪水風(fēng)險分析時云模型的作用，認(rèn)為云模型可以準(zhǔn)確反映洪水風(fēng)險狀況，大大降低計算時的不確定性及隨機(jī)性；劉洋等以荊江分洪區(qū)為例，采用云物元耦合模型全面評估了洪水災(zāi)害危險性。盤錦市位于遼河三角洲的中心地帶，歷史上洪災(zāi)頻發(fā)，給當(dāng)?shù)鼐用裆敭a(chǎn)和工農(nóng)業(yè)生產(chǎn)造成巨大損失[7-10]。因此，科學(xué)評價盤錦市洪水災(zāi)害風(fēng)險，可以為防洪資源的合理調(diào)配以及洪水災(zāi)害的有效預(yù)警提供參考。

1 區(qū)域概況

盤錦市位于遼寧西南部，面向渤海灣，是我國重要的濱海生態(tài)濕地城市以及石化工業(yè)、石油開采基地，具有優(yōu)越的區(qū)位發(fā)展優(yōu)勢和交通條件，也是遼寧沿海經(jīng)濟(jì)帶四大都市區(qū)之一和全國31 座重點防洪城市之一，城區(qū)包括大洼區(qū)、興隆臺區(qū)和雙臺子區(qū)。繞陽河、大遼河和遼河城區(qū)環(huán)繞，受渤海灣風(fēng)暴潮及多條河流防洪威脅，盤錦市洪潮災(zāi)害頻發(fā)。由于地勢平坦，城區(qū)缺少抵御洪水的天然屏障，城市防洪以上游水庫調(diào)節(jié)及沿河堤防為主。

2 研究方法

2.1 數(shù)據(jù)來源

盤錦市河網(wǎng)密度圖及地形圖可以從分辨率30m的DEM 數(shù)據(jù)庫提取，2020 年和1995 年降水量數(shù)據(jù)來源于盤錦市氣象局，單位面積糧食產(chǎn)量、耕地比重、GDP 密度及人口密度等經(jīng)濟(jì)社會數(shù)據(jù)來源于統(tǒng)計年鑒及歷史統(tǒng)計資料匯編等。

2.2 正態(tài)云模型

云模型可以實現(xiàn)特定事物和現(xiàn)象的定量與定性轉(zhuǎn)換，該模型以隸屬度函數(shù)和正態(tài)分布為依據(jù)，可以有效解決評價過程中的模糊性問題，較為客觀地反映洪災(zāi)風(fēng)險狀況，對圖像處理、決策分析和識別評估等領(lǐng)域具有普遍適用性[11-13]。

對正態(tài)云的定義：設(shè)論域及其范圍內(nèi)的定性概念為U、C，若x∈U，x對于C的隸屬函數(shù)是隨機(jī)數(shù)且存在穩(wěn)定傾向性，即，則C的一次隨機(jī)實現(xiàn)就是x。若滿足條件，且x對定性概念C的隸屬度符合公式（1），則論域U上的x近似服從正態(tài)云分布。

式中：He、En、Ex表示超熵、熵和期望值。每一個x就代表一次定量與定性的轉(zhuǎn)化，即生成1 個云滴，由n個云滴形成的正態(tài)云模型能夠全面地反映定量數(shù)值與定性概念的轉(zhuǎn)化。He、En和Ex表示正態(tài)云的3 個數(shù)字特征，其中He體現(xiàn)了云滴的離散程度，He值越大則云滴越分散，實質(zhì)上是En的熵，可以衡量Ex的不確定性，主要取決于熵的模糊性和隨機(jī)性；En和Ex體現(xiàn)了論域中x的取值范圍以及C的中心值，En值可以衡量模糊度，其值越大則概念越宏觀，即x取值區(qū)間越廣。

3 盤錦市洪水災(zāi)害風(fēng)險評價

3.1 選取評價指標(biāo)

洪水災(zāi)害的形成是承載體、孕災(zāi)環(huán)境及致災(zāi)因子相互作用的結(jié)果，必須考慮各因素之間的耦合關(guān)系合理評價洪災(zāi)風(fēng)險。文章結(jié)合盤錦市歷史上發(fā)生的洪災(zāi)情況，經(jīng)實地調(diào)查選擇8 個典型指標(biāo)建立洪災(zāi)風(fēng)險評價體系，如表1 所示。

表1 盤錦市洪災(zāi)風(fēng)險評價體系

3.2 洪水災(zāi)害風(fēng)險評價

將參評指標(biāo)量化數(shù)據(jù)表及盤錦市行政區(qū)圖導(dǎo)入Arc GIS10.0 的Arc Map 中，對2020 年和1995 年參評指標(biāo)應(yīng)用自然段點法劃分標(biāo)準(zhǔn)，盤錦市1995 年洪災(zāi)風(fēng)險評定標(biāo)準(zhǔn)如表2 所示。

表2 盤錦市1995 年洪災(zāi)風(fēng)險評定標(biāo)準(zhǔn)

由于各指標(biāo)的單位或量綱不統(tǒng)一，在評估分析前必須先對正向和負(fù)向指標(biāo)初始數(shù)據(jù)進(jìn)行無量綱化處理，從而構(gòu)建歸一化洪災(zāi)風(fēng)險評判矩陣，R=(rij)m×n即：

式中：rij、xij代表歸一化值和初始數(shù)據(jù)；min(xj)、max(xj)代表所有評價對象中指標(biāo)j的最小于最大值。然后采用下述公式計算指標(biāo)熵值Hj和權(quán)重wj，即：

通過上述計算可以確定各指標(biāo)權(quán)重：ωu1=0.1085、ωu2=0.1271、ωu3=0.1085、ωu4=0.1168、ωu5=0.1168、ωu6=0.1079、ωu7=0.2130、ωu8=0.1018。

依據(jù)盤錦市洪災(zāi)風(fēng)險評定標(biāo)準(zhǔn)和公式（6）計算超熵He、熵En和期望Ex，從而確定1995 年和2020 年盤錦市各區(qū)縣參評指標(biāo)的3 個數(shù)字特征等級標(biāo)準(zhǔn)，1995 年正態(tài)云標(biāo)準(zhǔn)如表3 所示。

表3 盤錦市1995 年洪災(zāi)風(fēng)險評價正態(tài)云標(biāo)準(zhǔn)

式中：Exij、Enij代表參評指標(biāo)i關(guān)于風(fēng)險等級j的Ex、En值（表3）；xij、xij，1、xij，2 代表參評指標(biāo)i隸屬于風(fēng)險等級j的程度（表2）及評價標(biāo)準(zhǔn)中的上、下邊界值；k代表常數(shù)，結(jié)合試驗或經(jīng)驗一般取0.05。

以大洼區(qū)為例，在正態(tài)云模型中輸入指標(biāo)量化數(shù)值，經(jīng)Matlab2014a 軟件1 000 次重復(fù)運算確定2020 年和1995 年各指標(biāo)隸屬度，大洼區(qū)1995 年洪災(zāi)風(fēng)險指標(biāo)隸屬度如表4 所示，同理可以確定2020 年和1995 年其它區(qū)縣的風(fēng)險等級隸屬度。

表4 大洼區(qū)1995 年洪災(zāi)風(fēng)險指標(biāo)隸屬度

然后利用模糊數(shù)學(xué)法將隸屬度矩陣Z與指標(biāo)權(quán)重W進(jìn)行加權(quán)計算，從而確定洪災(zāi)風(fēng)險評價模糊等級B：B=Z·W。根據(jù)最大隸屬度原則確定盤錦市大洼區(qū)洪災(zāi)風(fēng)險等級，即最大隸屬度對應(yīng)等級，依次流程可以確定盤錦市其它各區(qū)縣2020 年和1995 年的洪災(zāi)風(fēng)險等級[14-16]。

結(jié)果表明，盤錦市2020 年洪災(zāi)風(fēng)險相比于1995 年有所增加，局部區(qū)域風(fēng)險狀況發(fā)生了改變。2020 年和1995 年洪災(zāi)高風(fēng)險區(qū)均分布在大洼區(qū)，這是因為該區(qū)域的河網(wǎng)密集，地勢較低，汛期降水很容易徑流匯集致災(zāi)，所以致災(zāi)因子和孕災(zāi)環(huán)境具有較高危險性；另外，大洼區(qū)產(chǎn)業(yè)、人口密集，承載體存在較高脆弱性。1995 年洪災(zāi)較高風(fēng)險區(qū)主要分布在雙臺子區(qū)，2020 年興隆臺區(qū)洪災(zāi)風(fēng)險也達(dá)到了較高等級，這是因為這些地區(qū)的地勢較低，大遼河、繞陽河和遼河環(huán)繞，沿河兩岸人口密集，所以具有較大洪災(zāi)威脅性。1995 年洪災(zāi)中等風(fēng)險區(qū)分布在興隆臺區(qū)，1995年低風(fēng)險區(qū)分布在盤山縣，而2020 年也轉(zhuǎn)變成中等風(fēng)險區(qū)，2020 年無低風(fēng)險區(qū)。興隆臺區(qū)和盤山縣地形起伏變化大，地勢高，這兩個地區(qū)的孕災(zāi)環(huán)境穩(wěn)定，但人類活動與經(jīng)濟(jì)發(fā)展對環(huán)境的不利影響提升，使得洪災(zāi)風(fēng)險增加。總體而言，盤錦市2020 年洪災(zāi)風(fēng)險相比于1995 年逐漸增加。所以，對于大洼區(qū)、雙臺子區(qū)、興隆臺區(qū)等風(fēng)險等級較高的地區(qū)，政府部門應(yīng)加大投入防洪投入，合理劃定重點防洪區(qū)，加快水利工程建設(shè)，科學(xué)安排洪峰調(diào)蓄，加強(qiáng)洪災(zāi)預(yù)測預(yù)警，切實提升信息收集效率和災(zāi)后恢復(fù)能力；對于盤山縣等風(fēng)險等級較低區(qū)，應(yīng)科學(xué)實施泥石流、滑坡等減災(zāi)措施[17-18]。

4 結(jié) 論

文章充分考慮洪災(zāi)的不確定性特征，從承載體、孕災(zāi)環(huán)境和致災(zāi)因子3 個方面選擇8 個指標(biāo)，采用云模型評價盤錦市2020 年和1995 年的洪災(zāi)風(fēng)險。結(jié)果表明，盤錦市2020 年洪災(zāi)風(fēng)險相比于1995 年有所增加，局部區(qū)域風(fēng)險狀況發(fā)生了改變。研究時段內(nèi)洪災(zāi)高風(fēng)險區(qū)均分布在大洼區(qū)，該地區(qū)河網(wǎng)密集，地勢較低，汛期降水很容易徑流匯集致災(zāi)；低風(fēng)險區(qū)減少，中等和較高風(fēng)險區(qū)增加，洪災(zāi)風(fēng)險等級出現(xiàn)明顯的轉(zhuǎn)化。評價結(jié)果可以為盤錦市防洪減災(zāi)、災(zāi)后重建工作的科學(xué)指導(dǎo)，為加強(qiáng)洪災(zāi)預(yù)警提供一定參考。