大王灘水庫洪水淹沒分析與評估

覃宇

摘 要：基于30 m分辨率遙感影像數據和DEM數字高程數據，采用GIS空間統計分析技術快速評估洪水淹沒范圍、淹沒經濟損失等情況，為后期洪澇災害的發生和后期生產活動等提供決策性的指導。

關鍵詞：洪水災害；DEM 淹沒區；災害評估；GIS空間統計分析技術

中圖分類號：TV697.1+3 文獻標識碼：A DOI：10.15913/j.cnki.kjycx.2015.07.001

隨著經濟的發展和人口的日益增多，洪水災害對人類發展的影響越來越嚴重，尤其是對于一些洪水多發區，因此，對洪水經濟損失評估的研究就變得非常重要。

隨著GIS和RS技術在城市規劃、洪水防治和生態環境保護等方面的廣泛應用，GIS技術在洪災中的研究也逐漸豐富和成熟，尤其是其強大的空間分析能力。基于GIS技術，利用DEM數字高程模型統計、分析洪水淹沒區，計算淹沒水深、淹沒區范圍等，并結合基于遙感的區域土地利用分類數據，統計、分析災區居民財產和農田的損失等，為降低災害損失、指導災后生活生產等提供決策性的指導。

1 研究區概述

大王灘水庫始建于1958年，位于珠江流域西江水系八尺江中游，距南寧市市區中心28 km，流域長度共113.5 km。水庫由樞紐工程、灌區、壩后電站及其配套設施組成，是一座以農業灌溉為主，兼具防洪、發電、旅游和城市生活供水等綜合利用的國家大（二）型水利工程。水庫總庫容6.38×108 m3，正常蓄水位時的庫容3.78×108 m3，死庫容1.36×108 m3，調節庫容3.00×108 m3。

2 評估分析

該研究選取GDEM DEM 30 m分辨率數字高程數據、landsat TM 30 m影像數據、行政區域圖等數據和部分現場調查數據（DEM數據來源于中國科學院數據云）。

2.1 預處理

預處理主要包括對遙感影像和DEM數據的輻射校正、幾何校正、圖像融合、圖像增強與濾波和圖像裁剪等。文中對數據進行預處理的主要目的是突出土地覆被的類型，有效地提高解譯精度。

2.2 面向對象分類

面向對象分類是充分利用TM影像數據的空間、紋理、形狀和多光譜信息等，集合臨近像元識別感興趣的區域，最終實現分類。本文主要采用了多個尺度分割指數，同時，提取了多個感興趣樣本，最終實現了土地覆被分類的結果。文中僅考慮了城鎮、農田、濕地、草地、灌叢和森林等土地利用覆被類型，分類結果如圖1所示。

2.3 淹沒水深

因此，結合大王灘水庫歷史高程、正常水位104.4 m和DEM數據等，得出淹沒水位為107.9 m，淹沒水深為2.69 m。

2.4 淹沒范圍統計分析

根據洪水淹沒的成因（降雨、上游來水等），可將其分為無

源淹沒和有源淹沒。無源淹沒僅考慮受淹區的高程和給定水位的高程，而不考慮淹沒區的連通問題，低于給定水位的點皆算入淹沒區等；有源淹沒則考慮被淹沒區的連通性，當水位達到平衡狀態時，就達到了最終的淹沒。

采用上述方法，經過統計、分析可知，當處于正常水位時，大王灘水庫水面面積為7 551.54 hm2；當水庫被淹沒時，水位為107.9 m，水庫水域面積可達12 355.45 hm2，淹沒面積為4 809.89 hm2，如圖2所示。

2.5 評估結果

當洪水災害發生后，要根據不同淹沒區的特點，同時參考遙感數據進行概化，完成評估分析，為災后的管理提供充分的依據。下面簡要分析了受災區土地利用類型情況、城鎮和農林的受災情況。

2.5.1 土地利用類型分析

對于淹沒區范圍內的土地利用狀況，土地利用反映了人類活動的空間格局和財產的空間分布狀況，使相關人員能夠從總體上把握洪水災害的受災狀況。淹沒土地利用狀況面積如表1和圖3所示。

2.5.2 城鎮受災評估

洪水直接、間接影響淹沒區范圍內的居民和人口數量。分析了淹沒范圍后可知，那簡、六馬、新橋、那花、六留、派江、叫悟、平上、納徐、那西、邕樂、六眼、那蒙、那坡、壇留、文林、壇排、那盆、馱利、通快、維壩、五龍、西寧、南來、那蘭、八百和康力27個村莊部分區域受洪災的影響。

2.5.3 農林受災評估

通過洪水淹沒范圍可統計農作物的受災面積，農田受災面積達2 871.7 hm2，森林受災面積達1 209.87 hm2。據調查，水庫周邊林地區域大部分為速生桉等經濟林，速生桉的受災情況與受災期有關，文中不深入統計其內容。水庫附近農田大部分以種植水稻為主，農田經濟損失主要以統計水稻損失為主。

農作物損失估算包括作物絕產和減產，依據各類農作物在某生長期內受淹時間對其生命力的影響，根據洪水淹沒面積和淹沒時間完成估算。結合廣西統計年鑒數據和淹沒面積進行統計，初步估算大王灘被淹沒區域水庫水稻絕產產量為4 866.6 t，減產1 470.9 t。

3 結論

通過洪水災害損失評估試驗，結合土地利用數據、基礎經濟數據和洪水水位確定洪水的淹沒范圍，以實現對可能受淹地區林地、耕地、居民用地等和人口數據的快速評估，進而達到快速預測洪水災害損失的目的。

本文僅對淹沒范圍的受災情況做了快速評估，但是，結果精度較差。由此可見，淹沒區范圍確定精度主要取決于空間數據精度和數字化采集精度等。也就是說，造成結果精度較差的原因是，僅研究了淹沒面積和水深，并未深入評估不同水深、不同淹沒期對農作物和房子造成的損失。下一階段，可深入研究這方面的內容，從而更好地為防災救災等管理作出決策支持。

參考文獻

[1]金哲，肖旎旎，張海波，等.基于GIS的洪水淹沒區分析[J].甘肅水利水電技術，2014（5）.

[2]羅旭升.大王灘水庫水環境容量分析計算[J].廣西水利水電，2001（5）.

〔編輯：白潔〕

Abstract： Based on the 30 m resolution remote sensing data and digital elevation data DEM using GIS spatial statistical analysis techniques to quickly evaluate the scope of flood， flooding and other economic losses， and to provide guidance for decision-making and post-production activities take place late floods， etc. .

Key words： flood disaster； DEM flooded areas； hazard assessment； GIS spatial statistical analysis techniques