基于GIS的青島環灣地區暴雨災害風險評估

王穎 南京信息工程大學遙感學院，南京 210044

基于GIS的青島環灣地區暴雨災害風險評估

王穎 南京信息工程大學遙感學院，南京 210044

基于1971-2007年基準站和自動站降水資料，在災害成因機制分析的基礎上，從致災因子、孕災環境和承災體三個方面入手選擇指標，構建暴雨災害評估的指標體系，并基于GIS對青島環灣地區暴雨災害進行風險評估和繪制風險區劃圖。

暴雨災害；風險評估；GIS

rainstorm disaster; risk asses；smGeISnt

引言

20世紀以來，伴隨著全球工業化進程，自然環境不斷惡化，從而誘發和加劇了全球自然災害的發生。在各類自然災害中絕大部分是氣象災害，對人類生存安全威脅最大的也是氣象災害。城市是抵御氣象災害能力最為薄弱的地方。暴雨災害是許多城市頻發的主要自然災害類型，在青島環灣地區1984～2007年由暴雨引發的各類災害30次，受災人口累計345.4萬人，造成直接經濟損失19.0億元。在防御城市氣象災害工作中，氣象災害風險評估是最重要的工作之一。國內學者在暴雨災害風險評估方面進行了一些有益嘗試。蔣新宇等[1]基于GIS評估了松花江干流暴雨洪澇災害風險。劉荊等[2]基于相關分析評估了淮河流域暴雨災害風險。陳香[3]通過構建一個簡單的集洪災致災因子、承災體和防災水平于一體的區域暴雨洪澇災害風險評估模型，借助數字地圖技術，編制以縣域為單元的福建暴雨洪澇災害風險分布圖和時間變化圖。解以揚[4]等在分析天津市暴雨頻次分布的基礎上，利用天津市內澇災害仿真模型，對不同類型的降水過程進行了數值模擬，并對暴雨引起內澇災害的風險進行了初步的量化評估。這些研究工作對后續研究具有非常大的指導意義，但是在研究中在存在著一些不足，主要是研究對象集中在大范圍的流域或省域，對小范圍的城市研究相對數量比較少。本文以青島的環灣地區為研究區域，以暴雨災害為研究對象，在災害成因機制分析的基礎上，從致災因子、孕災環境和承災體三個方面入手選擇指標，構建暴雨災害評估的指標體系，基于GIS評估災害風險并繪制風險區劃圖，期望能為該地區區域發展規劃中的防災和減災的規劃布局提供科學依據，為城市氣象災害的研究提供新的案例。

1 資料與方法

1.1 研究區域

2008年9 月青島市啟動了新一輪城市總體規劃（2006～2020），以科學發展觀為統領，全面融入“環灣保護、擁灣發展”戰略思想，將環膠州灣區域規劃建設成以軸向發展、圈層放射、生態相間為空間結構的國際化、生態型、花園式的環灣城市組群。本文研 究范圍選擇環灣地區正是基于這個背景，具體范圍為環膠州灣的青島市、膠州市和膠南市，以市域行政界線為評估界線，青島市區以區級行政單位為基本研究單位，包括市南區、市北區、四方區、黃島區、嶗山區、城陽區、李滄區。膠州、膠南由于數據獲取的原因以市級行政單位為基本研究單位。

1.2 資料來源

研究所用的主要數據包括青島氣象局提供的1971～2007年七個基準站和自動站降水資料、1984～2007年的各地區各類氣象災情普查資料、《青島統計年鑒》（2008年）、1：250000青島地形圖（2003年）、1：10000青島電子地圖（2008年）。

1.3 研究方法

1.3.1 氣象災害系統模型

自然災害是地球表層異變過程的產物，是社會與自然綜合作用的產物。在自然災害的形成過程中，致災因子、孕災環境與承災體缺一不可。災害（D）是致災因子（H）、孕災環境（E）與承災體（S）綜合作用的產物[5]，即：

式中，H為致災因子的危險度，是災害產生的充分條件，S為承載體的暴露度，是放大或縮小災害的必要條件，E為孕災環境的敏感度，是影響致災因子和承災體的背景條件。

1.3.2 構建評估指標體系

作為衡量城市氣象災害風險的評估指標，不僅應遵循客觀性、科學性、完整性、有效性等普遍原則，還應該滿足綜合分析與主導因素相結合的原則、層次性的原則和可操作性的原則。根據上述原則，構建如圖2所示的指標體系，采用層次分析法[6]確定各指標權重值。

1.3.3 評估指標的標準化處理

由于各個指標的單位不同、量綱不同、數量級不同，無法直接比較和分析，所以首先要對所有評價指標進行標準化處理，以消除量綱，將其轉化成無量綱、無數量級差別的標準值，然后再進行分析評價。這里選擇的指標都是正性指標，因此采用線性比例變換法把指標值轉化成 [0，1]區間的值，公式如下所示：

式中， yi為指標標準值，xi為指標值，xmax為該類指標的最大值。

1.3.4 構建風險評估的指標加權綜合模型

暴雨災害風險評估的方法有很多種，指標模型是其中一種。它著重從災害形成的背景與機理，通過對影響災害形成的各種因子的分析，構建指標體系，并賦予每種指標一定權重，借助加權綜合模型進行綜合，以求得風險度值。

氣象災害風險度指標模型公式如下：

式中，R為風險度，W1、W2、W3分別為致災因子危險度（H）、孕災環境敏感度（S）、承災體暴露度（V）的權重值。

2 暴雨災害風險評估與區劃

2.1致災因子的危險性分析

青島暴雨多發生在夏季，其次是春夏之交和夏秋之間最頻繁。長時間降水過多或區域性持續的暴雨以及局部性短時強降水常常引發洪澇、山洪、地質災害等次生災害，沖毀堤壩、房屋、道路、橋梁、輸電線路等設施，中斷城市的運輸、供水供電，淹沒城鎮等，影響城市正常運轉和市民正常生活，造成經濟損失和人員傷亡。

國家氣象局規定的暴雨是指日降水量R≥50mm的大強度降水。由強降水造成的直接和間接的損害稱為暴雨災害。利用1971～2007年青島氣象站和采用多元回歸方法續齊的自動站的逐日降水量數據，按照5 0～100mm、100～150mm、≥150mm分為三級，統計各站點不同等級的暴雨日數，按照暴雨頻率公式計算不同等級的暴雨頻率，根據暴雨等級分別對不同等級的暴雨頻率取權重0.17、0.33、0.50，最后利用危險度公式計算致災因子的危險度值，繪制暴雨災害致災因子危險性空間分布圖，如下頁圖1。

從圖1不難發現，青島環灣地區暴雨危險度值存在較明顯的空間差異，最小值為0.30，最大值為1。嶗山區東南沿海和膠州西南部是暴雨的兩個極高值中心。其次，嶗山區的東北部、城陽區的北部，市南區、市北區的西部，膠州、膠南的局部地區危險度值相對較高，在均值以上。

2.2 孕災環境的敏感性分析

青島常見的暴雨災害主要是由暴雨引發的洪澇和泥石流等次生災害。這些災害的發生與自然環境中的地形和河網有著密切的關系，因此選用地形指數和綜合河網密度指數來描述孕災環境的敏感性。

（1）地形指數（S1）

青島的絕大多數地質災害及隱患點分布在海拔250m以下[7]，其中高程50～250m和坡度＞10°的區域是暴雨山洪及泥石流等災害的多發區。采用高程指數和坡度指數構成地形指數，高程指數是指50～250m高程范圍的面積比重。坡度指數是指不同等級坡度的面積比重加權求和值，坡度10°～20°、20°～30°和＞30°權重分別取0.16、0.30和0.54。地形指數公式如下所示：

利用ArcGIS軟件在1：250000青島地形圖上統計50～250m高程范圍和不同坡度面積，分別計算其面積比重，并加權求和得出地形指數值。

（2）綜合河網密度指數（S2）

青島環灣地區的水體主要有河流、湖泊和水庫。河流均為季風區雨源型，多為獨立入海的山溪性小河。綜合河網密度指數由河網密度和湖泊水庫面積比例加權綜合得到，考慮河流和湖泊水庫對暴雨災害的影響程度，權重分別取0.8和0.2，具體公式如下所示：

利用ArcGIS軟件在1：250000青島地形圖上統計河流長度值和湖泊水庫面積值，經計算得出綜合河網密度指數值。

（3）孕災環境敏感度指數

暴雨災害的敏感度計算公式為：

式中，w1、w2分別為地形指數（S1）和綜合河網密度指數（S2）的權重，分別取值為0.32和0.68。從統計特征出發，選取均值和標準差作為指標，將敏感度分成4級（表5），分別為極低值區（＜0.28），低值區（0.28～0.50），高值區（0.50～0.73），極高值區（＞0.73）。

分析圖2可知，青島環膠州灣地區孕災環境敏感度最高的是嶗山區，其地形指數和綜合河網密度指數都較高；其次是膠南區、市北區、李滄區、四方區、膠州市，敏感度指數都在均值之上；城陽區、黃島區和市南區均低于平均值，其中市南區值最小。

2.3 承災體的暴露性分析

暴雨災害損害的對象主要是人和建筑、設施，考慮指標的可取得性，采用人口密度指標和地均GDP指標來表征人和物的損失。從2008年《青島市統計年鑒》獲取人口、GDP、各區市面積的數據，計算人口密度和地均GDP，再根據下式計算承災體的暴露度指標。

式中，w1、w2分別為人口密度標準值（v1）和地均GDP指數（v2）的權重，分別取值為0.39、0.61。從統計特征出發，選取均值和標準差作為指標，將暴露度分成4級（表6），分別為極低值區（＜0.29），高值區（0.29～0.62），極高值區（0.62～0.95），超高值區（＞0.95）。

由圖3可知，青島環灣地區承災體暴露度空間差異很大，市南區、市北區、四方區是人口密集、經濟密集的地方，也是暴露度較高的區域。李滄區、黃島區、城陽區、嶗山區、膠州市和膠南市暴露度均遠低于平均值。

2.4 風險分析

基于ArcGIS空間分析平臺，利用氣象災害風險度指標加權綜合模型，計算暴雨災害的風險度值。由圖4可知，青島環灣地區暴雨災害風險最高的地區在嶗山區東部和北部、市北區，這是暴雨災害重點防御區。嶗山區風險度值高的主要原因是致災因子危險度和孕災環境敏感度值均較高，該區的暴雨頻率、50～250m高程指數、坡度指數和綜合河網密度指數都很高。暴雨引起的山洪、泥石流等災害是該區防御的重點。市北區是由于其河網密度、人口密度和地均GDP這些因素值較高導致該區風險度高，其主要防御的是暴雨引起的洪澇災害。

嶗山區的其他地區、市南區、四方區、李滄區和膠南的大部分地區、膠州的西南局部地區風險值大于平均值，屬于高危險區。四方區是由于河網密度和人口密度、地均GDP值高，其重點防御的是暴雨引起的洪澇災害。市南區是由于人口密度、地均GDP值極高，東部地區致災因子危險度值較高，導致其風險度較高。

3 風險管理

暴雨災害的發生，絕大部分是由于暴雨在短時間內降落，雨水來不及滲入地下，滯留在地面或在地面上流淌形成徑流，最后引發洪澇和其他災害。

城市規劃和城市建設中，為了防御暴雨災害，主要的防御措施有：（1）綠化造林。在暴雨高風險地區綠化造林能促進土壤吸收較多的水分，減弱暴雨對地面的直接沖刷，防止水土流失，避免造成下游湖泊、河道淤積，確保河道的泄洪能力和湖泊的蓄洪能力。（2）加強防洪工程建設。根據暴雨災害的風險等級和江河河流的自然地理條件，開展綜合治理，整治河道，修筑堤防，保護兩岸地區不受洪水淹沒。

[1]蔣新宇，范久波，張繼權，等.基于GIS的松花江干流暴雨洪澇災害風險評估[J].災害學.2009, 24(3):51-56

[2]劉荊，蔣衛國，杜培軍，等,基于相關分析的淮河流域暴雨災害風險評估[J].中國礦業大學學報.2009,38(05):73-740

[3]陳香.福建省暴雨洪澇災害風險評估與管理[J].水土保持研究.2007,14 (04):180-186

[4]解以揚,韓素芹,由立宏,等.天津市暴雨內澇災害風險分析[J].氣象科學.2004,24(3): 342-349

[5]史培軍.三論災害研究的理論與實踐[J].自然災害學報.2002.11(3):1-9

[6]孫建軍, 成穎.定量分析方法[M].南京:南京大學出版社.2005:212-240

Risk Assessment of Rainstorm Disaster around the Jiaozhou bay in Qingdao based on GIS

Wang Ying School of Remote Sensing, NUIST, Nanjing 210044,China

Using the precipitation data of base stations and automatic stations during 1971-2007, based on the analysis of the formation mechanism of hazard, the indices are selected from three aspects of the hazard -formative factors, the hazard-formative environments and hazard-affected bodies.The index system of risk assessment for rainstorm disaster is built and the risk is evaluated and zoned based on GIS around the Jiaozhou bay in Qingdao.

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A

10.3969/j.issn.1001-8972.2011.11.008

王穎(1977-)，女，博士，講師，主要從事氣象災害和城市氣象研究。