摘 要：開展山洪災害風險評估及其驅(qū)動力分析，對于洪災風險防范與應對具有現(xiàn)實意義。以洪災頻發(fā)的山西省為例，利用層次分析方法有效識別了洪災風險等級及其空間分異性特征，并利用全局和局部莫蘭指數(shù)探究了其空間聚集（離散）位置及其分布規(guī)律；利用地理探測器技術(shù)探明了洪災風險的驅(qū)動機理。結(jié)果表明：年最大24h降水量、多年平均降水量和NDVI是影響洪災分異性的重要因子，其解釋力q值分別高達0.57、0.52和0.24；多風險雙因子交互作用對洪災風險影響顯著，且呈增強或非線性增強趨勢，尤其是降水和坡度因子交互作用，其q值高達0.71。

關(guān)鍵詞：山洪災害；致災因子；風險評估；空間自相關(guān)性；山西省

中圖分類號：TV21 文獻標志碼：A doi：10.3969/j.issn.1000-1379.2025.02.009

引用格式：宿輝，武春曉，周帥，等.山洪災害風險空間分異性評估及其驅(qū)動力研究[J].人民黃河，2025，47（2）：60-66.

基金項目：2023年度河北省高等學校科學研究項目（QN2023064）；河北省自然科學基金青年項目（E2023402016）；河北省水利科技計劃項目（2018-41）

StudyonSpatialDifferentiationAssessmentandDriving ForceofFlashFloodDisasterRisk

SUHui1，2，WUChunxiao1，2，ZHOUShuai1，2，ZHANGXiao3，BAIZhihui4，HANXiaoqing4，ZHANGTing5

（1.SchoolofWaterConservancyandHydroelectricPower，HebeiUniversityofEngineering，Handan056038，China；2.KeyLaboratoryofSmartWaterConservancyofHebeiProvince，Handan056038，China；3.ChinaUniversityofGeosciences（Beijing），Beijing100083，China；4.JizhongEnergyFengfengGroupCompanyLimited，Handan056201，China；5.ChinaInstituteofWaterResourcesandHydropowerResearch，Beijing100038，China）

Abstract：Itisofpracticalsignificanceforfloodriskpreventionandresponsetocarryoutmountainfloodriskassessmentanditsdrivingforce analysis.Therefore，thispapertookShanxiProvincewithfrequentfloodsasanexample，usedtheanalytichierarchyprocesstoeffectivelyi？ dentifythefloodrisklevelanditsspatialdifferentiationcharacteristics，andusedtheglobalandlocalMoran’sindexestoexploreitsspatial aggregation（discrete）locationanddistributionlaw.Finally，thedrivingmechanismbehindthefloodriskwasexploredbyusingthegeo？ graphicdetectortechnology.Theresultsshowthattheannualmaximum24？hourrainfall，multi？yearaveragerainfallandNDVIfactorsareim？ portantfactorscausingflooddifferentiation，andtheirexplanatorypowerqvaluesareashighas0.57，0.52and0.24，respectively.Themulti？ risktwo？factorinteractionhasasignificantimpactonfloodrisk，anditisenhancedornon？linearlyenhanced，especiallytheinteractionbe？ tweenrainfallandslopefactors，withaqvalueof0.71.

Keywords：mountainflooddisasters；disastercausingfactors；riskassessment；spatialautocorrelation；ShanxiProvince

0 引言

山洪災害具有突發(fā)性強、成災快、破壞性大等特點，其一旦發(fā)生，往往使國民經(jīng)濟、人民生命財產(chǎn)安全受損。據(jù)統(tǒng)計，世界各國每年因山洪造成數(shù)十億美元經(jīng)濟損失和上千人死亡[1]；2022年，我國因洪澇災害共計造成3385.3萬人受災，直接經(jīng)濟損失高達1289億元[2]。山西省地理位置特殊，受連續(xù)強降雨過程影響，2021年10月共有42座水庫超汛限水位運行，遭遇有氣象記錄以來最強秋汛[3]，造成175.71萬人受災，近19萬hm2農(nóng)作物受損。頻發(fā)的山洪災害給山西省社會經(jīng)濟健康發(fā)展帶來重大安全隱患。

開展山洪災害風險評估及其驅(qū)動力分析，對于洪災風險防范與應對具有現(xiàn)實意義。近年來，國內(nèi)外學者針對山洪災害風險評估及其驅(qū)動因子開展了大量研究，取得了豐碩的研究成果[4-8]。例如，徐州等[4]以巫山縣為例，依托多態(tài)系統(tǒng)理論，多尺度對研究區(qū)進行山洪災害危險綜合評價；王倩麗等[5]從自然災害系統(tǒng)和社會災害系統(tǒng)兩個方面構(gòu)建了林州市隨機森林風險指標體系，揭示了山洪災害風險的發(fā)生位置；Rashwan等[6]利用遙感技術(shù)開展了埃及紅海沿岸地區(qū)山洪災害形態(tài)測量評估，并分析山洪災害風險等級；Lazarevic′等[7]采用山洪暴發(fā)潛力指數(shù)和層次分析方法，探究了Likodra流域的潛在山洪災害危險區(qū)，并指出該地區(qū)發(fā)生極端山洪災害風險的面積占比高達75%；Lubna等[8]利用綜合流域生物物理特征和水文氣象信息的Rational模型及上下文分析法（ICA）識別洪澇災害嚴重程度空間分布規(guī)律。山洪災害風險與氣候、下墊面等因素息息相關(guān)，且多因子之間交互作用將進一步加劇山洪災害風險，但目前鮮有研究揭示山洪災害風險聚集（離散）位置及其空間分布格局。明晰不同等級山洪災害風險的空間分布格局，診斷其風險高發(fā)地帶，科學布控防洪、防澇措施，可有效提升洪澇災害“四預”（預報、預警、預演、預案）系統(tǒng)水平，降低災害風險，減輕或避免泥石流滑坡、居民財產(chǎn)安全損失。

本文以山洪災害頻發(fā)的山西省為例，基于建立的氣候因子、下墊面因子、人口密度、國內(nèi)生產(chǎn)總值等山洪災害風險因子數(shù)據(jù)庫，采用層次分析方法（AHP）確立風險因子權(quán)重，研究不同山洪災害風險的空間分異特征；利用全局和局部莫蘭指數(shù)（Moran’sI指數(shù)），揭示山洪災害風險的空間聚集（離散）位置及其空間分布格局；采用地理探測器揭示其空間變化的驅(qū)動機制。

1 數(shù)據(jù)來源

1.1 研究區(qū)概況

山西省位于北緯34°34′—40°43′、東經(jīng)110°14′—114°33′，東、西、南三面環(huán)山，具有強烈的大陸性氣候特征，中部由一系列斷陷盆地組成，降水量時空分布不均，主要集中于夏季，多為局部暴雨，且受地形和下墊面變化影響，全省汛期洪澇災害頻發(fā)，極易引發(fā)山洪、泥石流等極端災害事件[9]。山西省地形及氣象站空間分布見圖1。

1.2 數(shù)據(jù)來源

本研究所用數(shù)據(jù)主要包括數(shù)字高程數(shù)據(jù)（DEM）、GDP柵格數(shù)據(jù)、人口分布柵格數(shù)據(jù)、27個國家一級氣象站1970—2018年逐日氣象數(shù)據(jù)、中國土壤質(zhì)地數(shù)據(jù)、土地利用數(shù)據(jù)、歸一化植被指數(shù)NDVI數(shù)據(jù)，其中：DEM數(shù)據(jù)來源于地理空間數(shù)據(jù)云（https：//www. gscloud.cn/sources/），氣象數(shù)據(jù)來源于氣象數(shù)據(jù)共享服務網(wǎng)，其他數(shù)據(jù)均來源于中國科學資源環(huán)境科學與數(shù)據(jù)中心（https：//www.resdc.cn/）。

2 研究方法

2.1 山洪災害風險指標選取

自然災害風險評估系統(tǒng)主要包括致災因子、承災體和孕災環(huán)境三個方面。本文結(jié)合山西省地形、氣候特征等現(xiàn)狀，確定了10個山洪災害風險指標，其中：致災因子選取年最大24h降水量、多年平均降水量2個指標，承災體選取人口密度、GDP、土地利用3個指標，孕災環(huán)境選取高程、坡度、NDVI、土壤質(zhì)地、地形指數(shù)5個指標。將致災因子和孕災環(huán)境作為危險性指標，承災體作為易損性指標。

2.2 層次分析法（AHP）

本文擬定山西省山洪災害風險評價為目標層，危險性和易損性為準則層，而高程、坡度、地形指數(shù)等10個風險指標為指標層。首先通過重分類和自然間斷點方法，對10個風險指標進行空間重分類處理，獲得各指標的地理空間分布數(shù)據(jù)；然后利用層次分析方法計算不同風險因子（準則層）對不同等級山洪災害風險的權(quán)重，并通過加權(quán)平均方法獲得危險性和易損性指標的空間分布數(shù)據(jù)；最后利用層次分析方法將危險性指標和易損性指標對目標層的影響進行加權(quán)處理，獲得最終的風險性空間分布數(shù)據(jù)。具體步驟如下：

1）基于山洪災害風險嚴重程度和專家建議，采用1～9標度法構(gòu)建判斷矩陣。

3 山洪災害風險評估及其驅(qū)動力分析

3.1 山洪災害風險因子的空間演變規(guī)律

基于收集的高程、坡度、地形指數(shù)、年最大24h降水量等10個指標數(shù)據(jù)，利用ArcGIS平臺的重分類工具對其進行歸一化處理，參考《全國山洪災害防治規(guī)劃降雨區(qū)劃細則》和《全國山洪災害防治地形地質(zhì)區(qū)劃技術(shù)細則》，結(jié)合山西省現(xiàn)狀，利用自然間斷點法將其分為5個水平。

圖2為山洪災害風險指標重分類的空間分布，圖例中的1～5分別對應重分類后的5個水平（見表2）?？芍?）高程指標，由西向東，南北縱列依次呈現(xiàn)為低-高-低-高-低相間的空間分布規(guī)律，這歸因于東西兩側(cè)分別為呂梁山脈與太行山脈，海拔1638.1～3040.0m，而中部地區(qū)南部運城盆地地勢最低；2）土地利用指標，旱地坡度起伏變化較小，林地多分布在地勢較高地區(qū)，草地多分布在呂梁山脈兩側(cè)與太行山脈地區(qū)；3）坡度變化介于0°～53.17°之間，起伏度變化大的區(qū)域主要集中于呂梁山、太行山、恒山等山區(qū)；4）土壤質(zhì)地指標，鈣層土與初育土所占比例分別為45.97%與33.32%，半水成土多分布在地勢低洼地區(qū)，所占比例為8.92%；5）GDP指標，高等級區(qū)主要分布在太原市、陽泉市等盆地或平原地區(qū)；6）以五臺縣和太原市為中心的東部地區(qū)降水量大于西部地區(qū)的，其中太原市清徐縣降水受地勢起伏變化影響大；7）地形指數(shù)變化介于9.36～30.28之間，地形指數(shù)值較小的區(qū)域占比為71.98%左右；8）NDVI指標，結(jié)合土地利用情況分析，地勢較高的林地NDVI值也較大（0.516～0.635），而西北地區(qū)降水量較少、中部盆地地區(qū)植被稀少，NDVI值為0.175～0.301。

3.2 基于層次分析方法確定的指標權(quán)重

表3為采用層次分析方法計算得到的各山洪災害風險指標的權(quán)重。危險性和易損性對山西省山洪災害風險的權(quán)重分別為0.800和0.200。危險性指標中，氣候因子權(quán)重最大，年最大24h降水量和多年平均降水量的權(quán)重分別為0.347和0.232，高程權(quán)重次之（0.136），NDVI權(quán)重最?。?.033）；易損性指標中，人口密度權(quán)重最大，土地利用權(quán)重次之，GDP權(quán)重最小，分別為0.623、0.239和0.137。

3.3 山西省山洪災害風險空間分布格局

3.3.1 危險性、易損性和風險性等級的空間分布規(guī)律

為了揭示危險性、易損性指標對山洪災害風險的影響程度，本文采用自然間斷點法將影響山洪災害風險的危險性和易損性及其風險劃分為4個等級，其空間分布如圖3所示。

1）將危險性指標與其相應權(quán)重相乘后的值相加，即可得該位置危險性大小。低、中低、中等和高危險區(qū)的取值范圍分別為1.20～2.05、2.05～2.75、2.75～3.67和3.67～6.33。高危險區(qū)主要集中于山西中部和東部，這可能歸因于該區(qū)域降水豐富；同時，東西兩側(cè)分布有太行山脈和呂梁山脈，極易遭受短歷時強降雨，故東部、中部地區(qū)山洪災害危險性大。

2）將易損性指標與其相應權(quán)重相乘后的值相加，即可得該位置易損性大小。低、中低、中等和高易損區(qū)的取值范圍分別為1～1.27、1.27～1.90、1.90～2.90和2.90～4.76。易損性較高地區(qū)主要集中于太原市、長治市等地，且其與人口密度、GDP和土地利用山洪災害風險因子的空間分布規(guī)律具有高度一致性，這表明人口密度大、經(jīng)濟發(fā)展水平高的地區(qū)危險暴露程度更高，從而造成人口、經(jīng)濟損失也越大，易損性大小與經(jīng)濟發(fā)展、土地利用和人口分布息息相關(guān)。

3）將危險性和易損性分別與其權(quán)重相乘后的值相加，即可得該位置風險性大小。低、中低、中等和高風險區(qū)的取值范圍分別為1～1.4、1.4～2.2、2.2～3.0和3.0～3.8。

3.3.2 風險空間自相關(guān)性的空間演變規(guī)律

圖4為山西省山洪災害風險空間自相關(guān)性的空間分布特征。空間自相關(guān)性Moran’I指數(shù)值為0.706>0，且通過了95%顯著性檢驗，表明山洪災害風險在空間上具有正相關(guān)關(guān)系；同時，高風險區(qū)以高-高聚集和低-低聚集為主，少量異常聚集現(xiàn)象主要分布于東部邊緣地區(qū)。高-高聚集、低-低聚集、高-低聚集、低-高聚集分布區(qū)面積占山西省總面積比例分別為19.18%、4.04%、0.084%、0.32%。

結(jié)合3.3.1研究結(jié)果發(fā)現(xiàn)，山洪災害風險高值聚集區(qū)主要分布在中部、東部的恒山、云中山、系舟山、五臺山地區(qū)，這歸因于該區(qū)域降雨充沛，地形起伏較大，因此該地區(qū)與周圍地區(qū)出現(xiàn)山洪災害的風險頻率較高；低值聚集區(qū)主要分布在忻州盆地東部、西部邊緣地區(qū)與運城盆地，表明這些地區(qū)與周圍地區(qū)相比出現(xiàn)山洪災害風險頻率較低。

3.4 風險驅(qū)動因子多維探測結(jié)果

表4為山洪災害風險因子探測結(jié)果。由表4可知，除人口密度（p>0.1）外，其余指標對山洪災害風險的空間解釋力均通過了95%顯著性水平（p≤0.05）的檢驗；年最大24h降水量、多年平均降水量和NDVI是影響山洪災害空間分異性的重要因子，其解釋力q值分別為0.570、0.523和0.244；解釋力最小的指標為土壤質(zhì)地，其q值為0.036；同時，相較于危險性指標，易損性指標對山洪災害風險的解釋力較小，解釋力由大到小排序分別為土地利用（0.074）、GDP（0.041）、人口密度（0.001）。

圖5為山洪災害風險因子（指標）兩兩交互作用探測結(jié)果。圖5顯示，年最大24h降水量和坡度交互作用對山洪災害風險解釋力最大，為0.71；其次，NDVI與其余因子的交互作用力q值較大，尤其是NDVI與年最大24h降水量的交互作用解釋力高達0.69。

此外，由統(tǒng)計分析的44組雙因子相互作用結(jié)果發(fā)現(xiàn)，27組因子交互作用呈現(xiàn)雙因子增強現(xiàn)象，另外17組呈現(xiàn)非線性增強現(xiàn)象，未出現(xiàn)獨立或減弱現(xiàn)象。表5為山洪災害風險因子生態(tài)探測結(jié)果。分析發(fā)現(xiàn)，在44組兩兩組合中，占比為65.91%的組合對山洪災害風險空間異質(zhì)性的解釋力顯著，同理，占比為34.09%的因子組合解釋力不顯著。同時，降水因子與其他因子的組合作用對山洪災害風險空間異質(zhì)性的解釋力存在顯著性差異。

3.5 討論

山洪災害風險多維探測結(jié)果表明，受下墊面、自然氣候等因素共同影響，山洪災害中等和高風險區(qū)面積占全省總面積的26.68%，且降水、坡度、NDVI及其兩兩交互作用對山洪災害風險的解釋力較大。

受地形、緯度和水汽輸送等因素共同影響，山西省降水量整體呈“南多北少，東多西少”的空間分布特征。據(jù)統(tǒng)計，晉中地區(qū)在近2382a洪澇災年、大洪澇災年、特大洪澇災年出現(xiàn)頻率分別為13.6%、2.7%、0.9%，且在洪澇發(fā)生期間，全區(qū)降水量陡升，甚至部分地區(qū)出現(xiàn)罕見頻繁暴雨[11]。這表明極端降水是導致山西省山洪災害發(fā)生的主導因素。同時，山洪災害頻發(fā)與NDVI值大小存在負相關(guān)性，即山洪災害發(fā)生頻率越低的地區(qū)NDVI值越大。近幾年，受退耕還林、還草措施影響，如呂梁山北部、臨汾市西部的部分耕地轉(zhuǎn)變?yōu)榱值?，多個地區(qū)部分耕地轉(zhuǎn)變?yōu)椴莸?，使得多年植被凈初級生產(chǎn)力整體呈現(xiàn)波動上升趨勢[12]，這側(cè)面驗證了NDVI因子對區(qū)域山洪災害的發(fā)生具有重要抑制作用。

坡度作為反映地形起伏的重要指標，對歷史山洪災害風險的解釋力（0.201）僅次于降水與NDVI的。結(jié)合圖2和表3可知，空間上，低坡度（<3.34°）的地區(qū)主要分布于大同、忻州、太原、臨汾、運城、長治；坡度為20.1°～53.2°的地區(qū)主要分布在恒山、五臺山、太行山等地區(qū)。韓培等[13]通過研究小尺度山洪災害區(qū)下墊面特征，發(fā)現(xiàn)官山流域平均歷史受災坡度為20.61°，低于20.61°的沿河村落易受山洪災害威脅；張乾柱等[14]發(fā)現(xiàn)重慶市歷史山洪災害點發(fā)生災害所處坡度<25°地區(qū)的比例高達96.78%。由此可見，山洪災害多發(fā)區(qū)坡度多大于20°，與本文得到的高風險區(qū)坡度為20.1°～53.2°基本一致。

4 結(jié)論

本文采用層次分析、全局和局部Moran’sI指數(shù)和地理探測器等方法，揭示了山西省山洪災害風險的空間分布格局及其空間自相關(guān)性，并探測了其空間變化的驅(qū)動機制，得到的主要結(jié)論如下：

1）氣候因子對山洪災害風險的影響最大，其中年最大24h降水量和多年平均降水量的相對貢獻分別為0.347和0.232，高程的影響次之，NDVI的影響最小。

2）相較于危險性因子，易損性因子對山洪災害風險的解釋力較小，44組因子交互作用探測結(jié)果表明，其中27組交互作用均呈現(xiàn)增長趨勢，17組呈現(xiàn)出非線性增強現(xiàn)象，且未出現(xiàn)獨立或減弱現(xiàn)象。

3）山洪災害高風險區(qū)主要分布在太原盆地中南部的清徐縣和太原市；中等風險區(qū)主要分布在中部、東部地區(qū)，且該區(qū)域高程與植被覆蓋度空間分布不均；低風險區(qū)主要分布在省域周邊地區(qū)。

4）基于現(xiàn)狀年基礎數(shù)據(jù)庫，有效識別了山洪災害重要致災因子，從空間尺度量化評估了致災因子獨立及交互作用對山洪災害風險變化的驅(qū)動機制，但隨著氣候變化和人類活動影響，極端洪澇災害事件頻發(fā)，這意味著時程上局地山洪災害風險空間分布格局可能發(fā)生改變。未來應進一步開展考慮極端氣候和人類活動多時空尺度動態(tài)變化山洪災害成災機理以及響應機制研究。

參考文獻：

[1] 張馨仁，王瑛，劉天雪，等.山洪災害建筑物脆弱性曲線研究進展[J].山地學報，2021，39（3）：356-366.

[2] 應急管理部.應急管理部發(fā)布2022年全國自然災害基本情況[J].防災博覽，2023（1）：26-27.

[3] 山西省水利廳.山西省2021年洪水防御工作復盤報告[J].山西水利，2022（4）：15-21.

[4] 徐州，林孝松，牟鳳云，等.基于多態(tài)系統(tǒng)理論的巫山縣山洪災害危險評價[J].水電能源科學，2019，37（4）：63-67.

[5] 王倩麗，馬細霞，劉欣欣，等.基于隨機森林的山洪災害風險評價方法及應用[J].人民黃河，2022，44（4）：63-66，73.

[6] RASHWANM，MOHAMEDKA，ALSHEHRIF，etal.Flash FloodHazardAssessmentAlongtheRedSeaCoastUsing RemoteSensingandGISTechniques[J].ISPRSInternational JournalofGeo？Information，2023，12（11）：465.

[7] LAZAREVIC′K，TODOSIJEVIC′M，VULEVIC′T，etal.Deter？ minationofFlashFloodHazardAreasintheLikodraWater？ shed[J].Water，2023，15（15）：2698.

[8] LUBNAA，DOAAA，KHALDOUNSA，etal.Assessmentand MappingofFlashFloodHazardSeverityinJordan[J].Interna？ tionalJournalofRiverBasinManagement，2023，21（2）：311-325.

[9] 胡煒霞，耿夢杰.黃河流域中部山地旅游景區(qū)空間分布格局及歸因分析：以山西省為例[J].西北大學學報（自然科學版），2023，53（2）：151-160.

[10] 王勁峰，徐成東.地理探測器：原理與展望[J].地理學報，2017，72（1）：116-134.

[11] 吳偉偉.基于Z指數(shù)的晉中地區(qū)洪澇變化特征及暴雨洪水成因分析[J].中國農(nóng)村水利水電，2022（6）：111-118.

[12] 孫從建，喬鵬，王佳瑞，等.2000年來呂梁連片貧困區(qū)植被凈初級生產(chǎn)力時空變化特征[J].生態(tài)學報，2022，42（1）：277-286.

[13] 韓培，任洪玉，王思騰，等.小尺度山洪災害區(qū)下墊面特征分析：以官山河流域為例[J].長江科學院院報，2020，37（7）：68-74.

[14] 張乾柱，盧陽，秦維，等.重慶市山洪災害詳查點空間分布合理性研究[J].重慶師范大學學報（自然科學版），2018，35（1）：56-65.

【責任編輯 許立新】