上海市閔行區內澇災害風險評價與區劃

談 豐，孫 健，麻炳欣

(上海市閔行區氣象局，上海 201199)

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上海市閔行區內澇災害風險評價與區劃

談 豐，孫 健，麻炳欣

(上海市閔行區氣象局，上海 201199)

利用上海市閔行區區域內氣象站降水資料、GIS資料、區內各鎮、街道的人口密度、財政收入等社會經濟數據，應用加權綜合法、GIS技術，通過對危險性、暴露性、脆弱性和防災減災能力4個因子的分析，構建了閔行區內澇災害的風險評價指標體系和風險評估模型，并利用該風險模型給出了閔行區內澇災害風險區劃圖。結果表明，閔行區內澇災害風險分布總體上南部地區高于北部地區，區域內面臨中高風險級別的街鎮較多，其中吳涇鎮面臨的內澇風險指數最高，華漕鎮最低。

內澇；風險；評價；區劃；上海市閔行區

城市內澇是由于強降水或連續性降水超過城市排水能力致使城市內產生積水災害的現象，內澇災害作為閔行轄區內主要的氣象災害之一，是氣象部門做好城市氣象服務的重點和難點，開展內澇災害的風險評價與區劃能對閔行區的規劃建設、災害防御提供標準，也能夠有效地提高氣象服務的針對性。我國氣象災害風險評價最早始于20世紀50年代，但起初對災害的研究對象主要集中在洪澇和干旱，研究也主要側重于對災害的機理、形成條件和活動過程等自然屬性方面[1]，直到20世紀80年代，災害的社會屬性逐漸被引起關注，氣象災害的風險評價和管理研究才逐漸發展起來，臺風、暴風雪、低溫、雷電等災害也開始受到重視[2-3]。在災害風險評價的理論上，Blaikei等從致災因子、孕災環境和承災體綜合作用的角度出來，提出了災害是承災體脆弱性與致災因子綜合作用的結果[4]。國內學者近年來也對氣象災害風險理論進行了大量研究，張繼權等將風險評價和管理的理論應用于實際的災害評價中，認為氣象災害風險的形成要素主要有氣象災害的危險性、承災體和防災減災能力3個方面，其中承災體的風險與其自身的暴露性和脆弱性2個因素相關[5-6]。隨著氣象災害危險性和承災體的風險度提高，系統總的氣象災害風險度也隨之增加，兩者與總的氣象災害風險呈正相關，而人類的防災減災能力能有效地消減總的災害風險度，與總的氣象災害風險呈負相關[7-8]。該研究氣象災害風險指標體系和風險評估模型的建立正是基于這一理解，認為氣象災害的風險取決于致災因子的危險性(發生強度、概率、重現期等)、承災體(人、財物、社會經濟系統、生態系統等)的暴露性和脆弱性，以及當地政府及人民固有的防災減災能力(應急人員、物資儲備、培訓和演練等)4個重要因素。

1 資料與方法

1.1 資料選取研究資料包括閔行區區域內10個氣象站(圖1)2010～2014年5月的降水資料；轄區內GIS資料和DEM數據；《2013閔行統計年鑒》中13個街鎮的人口、工業總資產、社會消費品零售總額、財政收入等社會經濟資料；閔行區聯動中心大聯動平臺2010～2013年的積水點資料。

1.2 分析方法該研究采用加權綜合評價法、層次分析法等復合方法，借助GIS技術的空間分析、統計和繪圖功能，對閔行區面臨的內澇災害進行了風險分析、風險評價和區劃。

圖1 研究區和氣象站點分布

2 內澇災害的風險識別與分析

2.1 危險性分析內澇災害的危險性主要包括孕災環境和致災因子兩部分。由定義可知，城市內澇發生的大多情況是由于短時強降水或過程雨量偏大，致使某個區域在一段時間內水的流入量大于排出量而形成積水，所以降水量是引發城市內澇的直接氣象因素，為此致災因子選取小時降水量和日降水量2個評價指標。孕災環境則選取與徑流及出災特征相關的地面高程、坡度2個評價指標。利用2010年以來的氣象站降水數據，采用百分位法，對閔行區內各個氣象站的降水數據進行排序，分別計算出98%、95%、90%的3個百分位等級的降水臨界值，再利用ARCGIS的空間插值、統計功能，計算出閔行區內各街鎮的降水臨界值(表1)。

在地面高程、坡度因子的處理上，應用ARCGIS的空間分析功能，對DEM數據進行統計分析，求出閔行區內各街鎮的平均高程。再運用ARCGIS空間分析功能中的Slope工具，可從DEM數據中提取坡度數據。

2.2 承災體的暴露性和脆弱性分析城市內澇每年都會造成大量的人員傷亡和社會經濟損失。一方面是由于受全球氣候變暖影響，近年來極端降水事件不斷增多；另一方面是由于社會經濟的不斷發展，人口和財產向自然災害高風險地區的集中和高風險地區的開發利用，不僅加速了自然環境的惡化，還增加了人口稠密與工業集中區域的社會財產易損性。同時經濟社會的復雜性使得次生和衍生災害呈現放大效應，成災就意味著巨大的損失。所以承災體的暴露性和脆弱性是構成災害風險的重要因素，承災體暴露的越多，脆弱性越大，同等危險性條件下面臨的風險越大，反之則相反。在此選取人口密度、工業產值和批發、零售、餐營業總資產作為承災體暴露性的評價指標，選取閔行區大聯動平臺的積水點資料(圖2)作為承災體的脆弱性評價指標。

表1 不同百分位下的雨量臨界值

圖2 2010～2013年閔行區各街鎮積水案件數

2.3 防災減災能力分析防災減災能力表示受災區在長期和短期內能夠從災害中恢復的程度，包括防災的資源投入、應急管理能力等。防災減災能力越高，可能遭受的潛在損失就越小，災害風險越小。地方財政收入可看作是對內澇災害進行防治的一個指標，地方財政收入越大，代表該區域對內澇災害防治的經濟基礎越強，則災害發生時，防災減災能力越強。

3 內澇災害的風險評價與區劃

3.1 風險評價指標體系的建立根據氣象災害風險的構成要素，利用層次分析法，建立了閔行區內澇災害風險評價指標體系，共包括3級指標：一級為因子層，對應災害評價的4個重要因素，包括危險性、暴露性、脆弱性和防災減災能力；二級為副因子層，是內澇災害的誘因，即引發內澇災害的主要因素，包括各種原因造成的降水、地形等自然地理因素和人口、財產等人文社會因素；三級為指標層，選取具體的、有代表性的、能定量化的氣象指標和社會經濟指標，并用層次分析法確定了各評價指標的權重(表2)。

表2 內澇災害的風險評價指標體系

各項評價指標的含義和算法如下：H1～H6為小時和日降水的90%、95%、98%臨界值，采用百分位法，對閔行區內各個氣象站的降水數據進行排序，分別計算出98%、95%、90%的3個百分位等級的降水臨界值，再利用ARCGIS的空間插值、統計功能，計算出閔行區內各街鎮的降水臨界值，臨界值越高，風險越大；H7為海拔，各街鎮的實際平均海拔(m)，海拔越高，風險越大；H8為坡度，各街鎮的實際平均坡度，坡度越大，風險越大；E1為人口密度，各街鎮的人口數(個)/分區面積(km2)，密度越高，風險越大；E2為工業總產值，2012年閔行區各街鎮工業總產值(萬元)，總產值越高，風險越大；E3為社會消費品零售總額，2012年閔行區各街鎮社會消費品零售總額(萬元)，總額越高，風險越大；V1為閔行區應急聯動中心“大聯動”平臺2012～2013年積水案件次數，次數越高，風險越大；C1為人均地方財政收入，2012年各街鎮財政收入(萬元)/人口數(個)，人均財政收入越高，風險越小。由于風險評價指標體系中的各項風險指標代表的物理意義各不相同且數值差異較大，不具有可比性。為此，在進行綜合評價前，需要對各項指標值進行規范化處理，即數值的無量綱化，在此使用了模糊理論中隸屬度函數對各項評價指標值進行無量綱化處理，函數如下[9]：

(1)

(2)

式中,f(x)為指標的隸屬度值，x為指標的實際值，xmin、xmax為每項指標中的最小值和最大值。將各個評價指標的原始數值帶入(1)式的隸屬函數，即可求出相應的隸屬度值，對于那些數值越小代表風險越大的反向指標，可帶入(2)式進行計算，閾值為[0,1]，這樣各項指標間就具有了可比性，便于各項指標的綜合評價，數值越大，風險越大。計算結果如表3所示。

表3 各評價指標的量化值

圖3 閔行內澇災害風險區劃

3.3 風險區劃根據各街鎮的內澇風險指數大小，用等分法劃分了閔行區內澇災害的風險等級，即R≤0.2為輕風險、0.20.4為高風險，為此可確定各街鎮面臨的內澇災害風險級別，制定了閔行區內澇災害風險等級區劃圖(圖3)。由圖3可見，共有5個街鎮面臨內澇災害高風險，其中吳涇鎮風險指數最高，達0.49；2個街鎮面臨輕風險，其中華漕鎮風險指數最低，為0.01；4個街鎮面臨中風險、1個街鎮面臨低風險。總體來看，閔行區內澇風險等級大致呈現由北向南增大的趨勢，其主要原因還是閔行區降水分布南部明顯多于北部，整體來看區域內面臨中高風險級別的街鎮較多，可見急需進行內澇災害的風險管理，加大對內澇災害的防治措施和應急資源投入，為閔行區人民的生命財產和城市運行提供安全保障。

4 結論與討論

該研究通過對閔行區面臨的內澇災害進行風險識別和分析，建立了當地內澇災害的風險評價指標體系和風險評估模型，結果表明，閔行區內澇災害風險分布總體上南部地區高于北部地區，其中吳涇鎮風險指數最高，華漕鎮風險指數最低。

氣象災害風險評價和管理是一項復雜的工程，內涵十分豐富，研究領域廣闊，是一個涉及災害、氣象、工程、技術、政治、經濟等多領域的跨學科研究課題，雖然國內外對氣象災害風險評價和管理研究工作的重要性得到了普遍的認同，發展也十分迅速，但目前這方面的研究仍有許多問題有待進一步研究和發展，如對氣象災害風險自然屬性的評價較多，社會屬性的評價較少；對單一災種的風險評價較多，對多種災害的綜合風險評價較少；對災害風險評價的方法和模型較多，對災害風險形成機理研究較少。但隨著氣象災害風險評價和管理的不斷深入發展，這些不足方面的研究均會得到加強。

[1] 馬宗晉，李閩鋒.自然災害、災度和對策[M]//中國科學技術協會工作部.中國減輕自然災害研究.北京：中國科學技術出版社，1999.

[2] 丁燕，史培軍.臺風災害的模糊風險評估模型[J].自然災害學報，2002，11(1)：34-43.

[3] 易高流.雷電監測資料在雷擊損害風險評估中的應用[J].江西氣象科技，2004，27(4)：45-47.

[4] BLAIKEI P，CANNON T，DAVIS I，et al.Risk：Natural hazard，people’s vulnerability and Disasters[M].London：Routledge，1994.

[5] 張繼權，趙萬智，多多納裕一.綜合自然災害風險管理—全面整合的模式與中國的戰略選擇[J].自然災害學報，2006，15(10)：29-37.

[6] GARY S.An assessment of disaster risk and its management in Thailand[J].Disaster，1992，2(11)：77-88.

[7] 張繼權，趙萬智，岡田憲夫，等.綜合自然災害風險管理的理論、對策與途徑[J].應用基礎與工程科學學報，2004(S1)：263-271.

[8] 史培軍.四論災害系統研究的理論與實踐[J].自然災害學報，2005，14(6)：1-7.

[9] 賀仲雄.模糊數學及其應用[M].天津：天津科學技術出版社，1983.

2014年上海市氣象局科技開發面上項目(MS201414)。

談豐(1987-)，男，江蘇蘇州人，助理工程師，碩士，從事氣象災害風險評估和管理的研究。

2014-12-11

S 422

A

0517-6611(2015)04-199-03