基于GIS的易災地區小流域植被減洪能力初探──以岷江上游為例

王　跚，彭培好，劉　勤，田叢珊

(1.成都理工大學 旅游與城鄉規劃學院，四川 成都610059；2.中國科學院·水利部成都山地災害與環境研究所，四川 成都 610041；3.成都理工大學 地球科學學院，四川 成都610059)

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基于GIS的易災地區小流域植被減洪能力初探──以岷江上游為例

王跚1,2，彭培好1，劉勤2,3，田叢珊3

(1.成都理工大學 旅游與城鄉規劃學院，四川 成都610059；2.中國科學院·水利部成都山地災害與環境研究所，四川 成都 610041；3.成都理工大學 地球科學學院，四川 成都610059)

以小流域為基本單元，采用灰色關聯及統計分析方法，結合地理空間技術識別岷江上游不同植被類型及覆蓋度與山洪災害的關系特征，結果表明：①在不考慮植被覆蓋時，岷江上游山洪災害潛在危險性較高，并存在空間分異，干流及一級支流的中下游潛在危險性較高，而干流上游及小姓溝、黑水溝部分區域其值較低；②根據災害發生實際情況，該區域的植被具有減洪能力，緩解程度與潛在危險水平存在相關性；③不同植被類型及覆蓋下，植被的減洪能力也存在差異，并與覆蓋度存在不同程度相關性。

易災地區；GIS；小流域；植被覆蓋；減洪能力；岷江上游

我國是世界上自然災害最嚴重的國家之一，其中洪澇災害發生面廣，災損嚴重，大約有2/3的國土面積遭受不同程度的洪澇災害威脅。特別是在山區，地形和降水的雙重作用下山洪災害頻發。森林、草地、農田等生態系統能在一定程度上緩解洪水災害[1-4]，相關研究主要是利用遙感技術和水文模型探討不同植被覆蓋對水文要素及過程的影響[5-9]，或是從生態系統的水源涵養、洪水調蓄等功能進行估算和評價[10-16]。但是區域、流域尺度下多生態系統類型及植被覆蓋與山洪發生頻次、概率的統計研究較少，而將潛在致災因子與生態因子進行疊加分析更是鮮有報道。本文以岷江上游為例，將小流域作為研究單元，應用空間信息技術和統計分析方法探討不同植被覆蓋減洪能力的差異及規律，其研究結果可為岷江上游地區的生態恢復和保護，生態防災減災能力提升等提供科學參考。

1　研究區概況

岷江上游位于31°26′～33°16′N，102°59′～104°14′E，分布在四川盆地西緣山區，是我國自然地理垂直階梯之間的過渡地帶，該流域面積23 037 km2，屬高山峽谷地貌，地勢相對高差懸殊。區域氣候干濕季節明顯，植被類型豐富，具有明顯的水平分布和垂直帶譜特征。岷江上游支流眾多，共計140余條，其徑流以降雨補給為主，降水空間差異明顯，多年平均降水為700～900 mm，最高可達1 098 mm，主要集中在下半年(5-10月)，且多短歷時強降水，極易形成山洪、泥石流等地質災害。據不完全統計，近年來該地區發生較大規模的山洪災害120余次，對當地居民的生命及財產安全構成重大威脅。岷江上游植被類型、植被覆蓋度及山洪災害點分布如圖1所示。

圖1　岷江上游植被類型、植被覆蓋度及山洪災害點分布

2　數據源和研究方法

2.1數據來源

本研究中利用TM影像以人工解譯為主、自動監督分類為輔的方法提取解譯植被覆蓋分類信息；植被覆蓋度是根據MODIS NDVI數據，其植被指數利用像元二分模型的方法獲取；小流域劃分數據基于1:5萬DEM數據獲取；山洪災害數據主要來源于岷江上游各縣相關部門的統計及地災調查。

2.2研究方法

影響山洪災害的因素較多，且發揮的作用很難單獨量化[17]，故將眾多致災因子劃分為生態因子和非生態因子兩類，其中非生態因子包括地質地貌、氣象水文等，生態因子以植被及覆蓋度表征。劃分的小流域面積較小，植被類型較少，故提取最大面積比例的類型作為主要植被類型(少數小流域有兩種及以上植被類型占較大比例，發揮減洪能力的主要植被無法確定，故不納入統計)。非生態因子視為山洪災害發生的“潛在危險性”，它與生態因子共同影響山洪災害的發生，即山洪“潛在危險”、“植被減洪能力”與“山洪實際發生”[18-19]可能存在相關性，故運用統計分析的方法揭示小流域不同植被覆蓋的減洪能力。

2.2.1山洪災害潛在危險

(1)灰色關聯法

利用灰色關聯法[20-21]，通過綜合考慮各因素之間的關聯性，得到不同流域山洪災害發生的潛在危險及其差異[22]。

選取n個因子對i個流域進行關聯度分析：

Xi={Xi(1),Xi(2),Xi(3),…,Xi(n)} 。

(1)

式中:Xj作為參考序列，Xi作為比較序列。

使用“極差化”方法對各參數進行去量綱處理：

(2)

關聯系數計算中，先將Xi比較序列與Xj參考序列在k點比較，兩個因子差的絕對值為Δij(k):

Δij(k)=|Xi(k)-Xj(k)|,k=1,2,3,…,n 。

(3)

兩個因子最小和最大絕對差分別為：

Δmin=minjmink|Xi(k)-Xj(k)|；

(4)

Δmax=maxjmaxk|Xi(k)-Xj(k)|。

(5)

Xi比較序列與Xj參考序列在k點的關聯系數為：

(6)

式中：ρ值為分辨系數，取值范圍為[0，1]，已有研究中ρ多數取值0.5[23-24]，本研究取值0.5。

關聯系數僅表示每個影響因子的關聯程度，多個因子同時比較過于分散，因此選取平均值表示比較序列Xi與參考序列Xj的關聯度：

(7)

(2)指標選擇

借鑒山洪災害風險評估的相關研究[25-27]，結合區域實際情況，根據致災因子和孕災環境采用層次分析與專家咨詢相結合的方法，最終獲取10個指標進行該區域潛在危險性評估(表1)。

(3)參考序列選擇

根據統計資料，岷江上游中南部的中河小流域近30年山洪災害發生頻率較高，規模較大，其地形地貌、降雨分布等因素具有較好代表性，故選取為參考流域，對岷江上游已劃分的1 285個小流域進行潛在危險評估。

表1　山洪災害潛在危險評估指標

2.2.2山洪災害實際發生

收集整理近年來岷江上游山洪災害歷史資料，得到山洪災害的空間位置、時間、發生頻次及規模等數據(圖1c)。

3　結果

3.1山洪災害潛在危險

岷江上游山洪災害潛在危險較高，且空間差異較為明顯，如圖2中的岷江干流中下部、黑水河干流及汶川南部的臥龍、三江、水磨等地潛在危險較高，雜谷腦河中上游次之，北部松潘境內大部分區域山洪災害潛在危險相對較低。

圖2　岷江上游山洪災害潛在危險空間分布

3.2不同植被覆蓋減洪能力

各小流域植被主要以常綠針葉林、草原、草甸、落葉闊葉灌木林和常綠闊葉灌木林為主，其他植被類型為主的小流域很少，均不超過30個，不具備統計學意義。如圖3所示，當山洪災害潛在危險(歸一化數值，下同)Risk<0.8時，山洪災害頻次隨潛在危險的升高顯著增加；當山洪災害潛在危險Risk>0.8時，由于受到其他條件影響，山洪災害頻次隨潛在危險的升高而減少。各小流域針對主要植被類型，統計分析不同潛在風險和植被覆蓋條件下發生山洪的概率(即發生山洪小流域所占比例)，如表2和圖4所示，若概率越高植被減洪能力越低。

圖3　潛在危險與山洪災害頻次

圖4　主要植被類型不同植被覆蓋率與山洪災害概率

從總體趨勢來看，小流域潛在危險越大其災害發生概率越高，其中以落葉闊葉灌木林為主要植被類型的山洪發生概率最大，其次為常綠針葉林。從不同植被類型減災能力來看，小流域潛在危險較低(Risk≤0.8)時，常綠闊葉灌木林覆蓋度達到0.6后減洪能力最高，其次分別是落葉闊葉灌木林和常綠針葉林，草原、草甸最低；潛在危險較高(Risk>0.8)時，常綠闊葉灌木林減洪能力最為突出，常綠針葉林與草原、草甸次之，落葉闊葉灌木林最低。同時，各種植被類型(高潛在危險水平下，落葉闊葉灌木林除外)減洪能力與植被覆蓋度存在不同程度的正相關關系。

表2　主要植被類型不同覆蓋度和潛在危險條件下山洪災害概率

注：“-”表示無該情況統計樣本或樣本數量太少(<30個)，統計值不具備可取性。

對統計散點進行擬合分析可得不同植被類型的災害概率隨覆蓋率變化函數，即相同潛在危險水平下，災害概率越高減災能力越低。如圖5a所示，岷江上游西北部和汶川縣東南部植被減洪能力較強，納咪溝、毛兒蓋河以及孟屯河、雜谷腦河中上游等區域相對較弱。

圖5　岷江上游植被減洪能力、山洪實際危險空間分布

3.3結果驗證

利用岷江上游山洪災害歷史資料的129個災害點對評估結果進行驗證。山洪災害危險分布由山洪災害潛在危險與植被減洪能力疊加而來,如圖5b所示，并將其劃分為高、較高、中、較低、低五個等級，統計實測災害點在各區間分布數量，得到山洪危險高和較高比例為79.07%，可見評估結果與實際情況總體相符。

4　結論與討論

以小流域為研究單元對岷江上游地區不同植被類型及覆蓋度的減洪能力進行初步分析，主要得到以下結論。

(1)岷江上游地區山洪災害潛在危險較高，存在空間分異，干流及其一級支流的中下游較高，而干流上游及小姓溝、黑水溝部分區域較低。

(2)植被類型及覆蓋度具備一定程度的減洪能力，在不同潛在危險條件下其能力也不相同。

(3)各植被類型減洪能力具有差異，總體上植被的減洪能力與覆蓋度存在正相關關系。

本研究基于災害實測和地理基礎數據，以小流域為單元，對各植被類型及覆蓋度下的減洪能力進行初步量化，這有別于水文過程的相關研究。該研究主要利用空間統計分析，結果趨勢基本符合實際情況，其精度和深度還有待提升。

致謝：特別感謝中國水利水電科學研究院、中國環境監測總站、環保部衛星環境應用中心以及岷江上游各縣相關單位提供的數據支持和寫作建議。

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Primary Analyse of Reducing Flood Effect of Different Vegetation Cover in Small Watershed of Disaster Prone Area Based on GIS: A Case Study in Upper Minjiang River Basin

Wang Shan1,2, Peng Peihao1, Liu Qin2,3and Tian Chongshan3

(1.TourismandUrban-RuralPlanningCollege,UniversityofTechnology,Chengdu610059,China; 2.InstituteofMountainHazardsandEnvironment,ChineseAcademyofSciences,Chengdu610041,China; 3.CollegeofEarthSciences,ChengduUniversityofTechnology,Chengdu610059,China)

Afavorableeco-environmenthasafunctionofreducingflood,whilevegetationcoverisanimportantindextomeasuretheeco-environmentquality.Researchingonsmallwatersheds,usinggreycorrelationanalysisandstatisticalmethodcombinedwithGIS,thispaperanalyzehowvariousvegetationtypesanddifferentvegetationcoverreducefloodinupperMinjiangriverbasin.Theresultsshowthat: (1)GenerallythepotentialriskoffloodinupperMinjiangriverbasinisrelativelyhigh,andexistsspatialdifference,thehighvalueismainlydistributedinmiddleandlowerreachesofmainchannelofMinjiangriveranditsfirsttributaries,thelowvalueismainlydistributedinupperreachesofmainchannelofMinjiangriverandregionofXiaoxinggou,Heishuigouandsoon; (2)Accordingtotheactualhappensofdisasters,vegetationintheregionhavefloodreductionability,thereisanassociationbetweenfloodreductionabilityandpotentialriskofflood; (3)Underdifferentvegetationtypesandcoverage,floodreductionabilityisdifferent,andthereisadifferentdegreeofcorrelationwithcoverage.

disasterpronearea;GIS;smallwatershed;vegetationcover;abilityofreducingflood;upperMinjiangriverbasin

2015-02-03

2016-03-28

環保部專項“易災地區生態環境功能評估”(20140502)；中國清潔發展機制基金贈款項目“四川省易災地區應對氣候變化的減災戰略”(2013030)

王跚(1990-)，男，四川營山人，碩士研究生，主要從事流域生態管理方面研究. E-mail：wangshanimm@qq.com

彭培好(1963-)，男，山東諸城人，教授，主要從事生態環境評價及生物多樣性方面研究. E-mail：peihaop@163.com

X43；P64

A

1000-811X(2016)04-0210-05

10.3969/j.issn.1000-811X.2016.04.038

王跚，彭培好，劉勤，等. 基于GIS的易災地區小流域植被減洪能力初探──以岷江上游為例[J]. 災害學，2016，31(4)：210-214. [WANG Shan, PENG Peihao, LIU Qin，et al.Primary Analyseof Reducing Flood Effect of Different Vegetation Cover in Small Watershed of Disaster Prone Area Based on GIS: A Case Study in Upper Minjiang River Basin[J]. Journal of Catastrophology，2016，31(4)：210-214.doi: 10.3969/j.issn.1000-811X.2016.04.038]