低山丘陵區暴雨洪水特征與洪災風險評估
——以贛江上游為例

劉光旭，王小軍，2，徐新創，3，相愛存，邱世藩，黃 萍

（1.贛南師范大學 地理與環境工程學院，江西 贛州341000；2.華南師范大學地理科學學院，廣州510631；3.湖北科技學院 資源環境科學與工程學院，湖北 咸寧4371000）

中國是世界上遭受洪災最為嚴重的國家之一。據統計，2000—2014年期間，中國洪水受災人口年均1.33×108人，死亡人口年均1 347人，農作物受災面積11.1×106hm2，直接經濟損失占當年GDP 比重年均0.58%［1］。暴雨洪水特征是分析洪災風險的重要參考，研究主要從降水、水文和地理特征分析暴雨發生規律、演進特征等［2］；運用WetSpa Extension模型等模擬區域匯流和洪水演進過程及淹沒范圍、深度空間分布［3］；基于洪水和暴雨實測資料劃分類型，統計時空特征指標，建立多元相關關系，豐富相關模型研究［4］；統計分析歷史典型暴雨洪水的致洪天氣系統、暴雨中心落區及發生時間，探求洪水成因及發生時間［5］；對比融雪洪水、融雪與降水混合洪水和暴雨洪水等不同洪水類型特點及時空分布［6］；城鎮化背景下，城市暴雨洪水的時空特征研究也相應深入［7］。洪災風險研究是防災減災的重要依據，風險評估指標選取和評估方法是當前兩個主要的研究方向：①對單個或多個指標具體細化分析，分別從降水、洪水等確定不同風險等級下臨界值［8-9］；以及從致災因子危險性［10］、孕災環境敏感性［11］、承災體易損性［12］，和防災減災能力等因子細化指標研究［13］，得到各因子代表指標，使洪災研究微觀化。②不同評估方法各有優劣，地貌學方法主要從氣候、地貌和水系等自然因子出發，分析洪災風險［14］；而運用HEC-RAS等水文水利模型，可以重現及模擬洪水演進與深度，得到洪水風險圖［15］；遙感與GIS方法可以將監測數據與災情數據結合，解決洪水風險評估難以精細化、定量化評估問題［16］；運用統計建模方法、風險評估等數學模型，將確定權重的各類洪災指標加權疊加，可以得到各因子及綜合風險評估［17-18］；從災情調查統計數據出發，根據受災情況劃分風險區域并提出減災措施［19］。鑒于單一方法不夠全面，結合多種方法的綜合分析法，將自然、社會經濟和歷史洪災數據等各因素結合，綜合考慮致災因子、孕災環境、承災體、防災減災能力，使研究結果更加準確，是災害分析發展的方向之一［20-21］。

暴雨洪水特征和洪災風險評估成果豐富，但洪災本身具有系統性和復雜性等，應將這兩個相互關聯的過程共同分析［22］。因此，本研究從贛江上游氣候、地形等自然概況出發，在流域信息提取基礎上［23］，分析洪災成因；基于氣候、水文資料分析暴雨洪水時空特征；在自然災害風險理論基礎上，以4個因子建立洪災風險評估模型；運用層次分析法確定各指標權重，建立贛江上游洪災風險評估數據庫，以期使洪災評估更加全面，為研究區洪災風險分析及社會經濟發展提供依據。

1 資料與方法

1.1 數據來源

①基礎地理數據，包括行政邊界、交通線等；社會經濟數據，包括人口和GDP（2015）等，來源于中國科學院資源環境科學數據中心（http：∥www.resdc.cn／），其中人口和GDP為公里網格數據；②DEM 數據，來源于地理空間數據云（http：∥www.gscloud.cn／）的GDEMV2 30m 分辨率數字高程數據；③降水數據，來源于中國氣象數據網（http：∥data.cma.cn／）的中國地面累年、月值數據集（1981—2010 年）和日值數據集（2005—2015年）；④土地利用數據，來源于清華大學2015年全球土地覆蓋數據集（http：∥data.ess.tsinghua.edu.cn／）；⑤歷 史 洪 災 數 據（2005—2015）、水文數據，來源于江西統計年鑒、贛州統計年鑒、水文年鑒等。各類統計數據賦值于點，氣象要素通過克里金法，其它要素通過反距離權重法，插值于2 000 m×2 000 m 柵格單位，統一坐標系為Xian_1980_3_Degree_GK_CM_114E。

1.2 暴雨洪水特征

暴雨洪水簡稱雨洪，是短時間內較大強降雨引起江河水位急劇上漲現象，是形成洪災的必要條件，可分為雷暴雨洪水、臺風暴雨洪水和鋒面暴雨洪水等類型，暴雨洪水特征主要決定于暴雨，也受流域下墊面條件的約束，與暴雨成因，降落點，面、時分布等亦有關聯。分析暴雨洪水特征主要可以從時間與空間分布兩個角度，主要有：①年代際變化：以年為單位，統計各年內發生的暴雨、洪水頻次。②月季變化：以月為單位，統計各月內發生的暴雨、洪水頻次；從平均暴雨量、最大暴雨量、暴雨級別等分析各季節暴雨特征。③空間分布：以各地統計的暴雨、洪水頻次，借助GIS平臺，將數據在空間中顯示并分析空間分布特征。

1.3 洪災風險評估模型與指標

自然災害是地球表層變異系統及其子系統相互作用的產物，是致災因子、孕災環境與承災體相互作用的動力學過程，在區域災害測量的基礎上分析災害規律，揭示形成機制，必須從系統論的觀點理解災害形成過程，建立災害研究的理論體系［24］。自然災害風險評估是對風險區遭受不同程度自然災害的可能性及其造成的后果進行定量分析和評估，洪災風險分析的基本模式由氣象因子和社會因子合成［25］。國內外相關研究中，不少學者采用1991年聯合國提出的通用表達式［26］進行風險計算：

洪災風險分析，除了災害因子特征，承災因子損失，也應考慮抵抗和救災減災的能力，更加全面的評估洪災風險，因此本研究采用改進表達式：

式中：R——洪災風險綜合指數（risk of flood）；H——致災因子的危險性（hazard）；S——孕災環境的敏感性（susceptibility）；V——承災體的易損性（vulnerability）；P——防洪救災能力（disaster prevention）；α，β，γ，μ——各評價因素的權重［27］。本研究中各指標因子權重由層次分析法確定。

依據災害風險評估模型，從致災因子、孕災環境、承災體和防洪救災能力4個評估因子進行分析；從自然、社會等多角度多因子選取指標，便于準確、定量的進行洪災風險分析。指標選取參照文獻，并結合研究區情況。

（1）致災因子危險性。洪災致災因子主要是對區域形成的災害的暴雨、洪水其自身變化特征［10］，研究選取暴雨頻次、降水變率和汛期月最多降水3個指標。暴雨頻次反映區域極端降水情況，汛期月均最多降水和降水變率相對于平均降水、贛江上游所在季風氣候區降水變率大等實際情況更能反映降水要素。

（2）孕災環境敏感性。孕災環境敏感性主要是受暴雨、洪水威脅的外部環境對災害的敏感程度，主要是地形、水系、植被等［11］，研究選取高程標準差、河網密度和林地草地比重3個指標。高程標準差相對于坡度更能反映較大區域地表陡緩的程度，地形起伏影響排水速度，河網密度影響流域水體匯集，林地草地反映了地區植被主要狀況，評估因子體現了研究區丘陵山地地形、樹枝狀水系及區域地帶特征。

（3）承災體易損性。洪災易損性主要是特定時空范圍內，致災因子作用對象，及其導致的人口、經濟、社會及環境損害［12］。研究選取人口分布、GDP分布、耕地比重和建設用地比重4個指標。研究區素有“世界鎢都”之稱，是有色金屬開采、生產地，也是發展潛力較高、人口相對集中的區域；同時農業活動亦占有重要比重，臍橙、茶葉和油茶等產業發展迅速，是重要的農業生產基地，受丘陵山地地形影響，農業經濟活動呈現河谷平坦處耕作，緩坡處發展林果業的狀態，指標選擇體現研究區特征。

（4）防洪救災能力。防洪救災能力主要考慮個人、社會的防洪及監測能力、搶險救災能力和社會基礎支撐能力等［13］，研究選取交通密度、人均財政支出、醫護人員服務比和水域濕地比重4個指標。研究區經濟水平中等且發展潛力大，交通便利，是區域交通樞紐，財政是重要的經濟能力指標，水域濕地具有重要的蓄水、調節水文特征的功能，醫護人員反映醫療水平，指標選取反映研究區防洪救災能力。

根據指標的正負向，確定閾值內數值的增減，坡度根據國標分類，其他指標依據自然間斷分級法，劃分為5個等級，從低到高分別對應低風險區、較低風險區、中等風險區、較高風險區和高風險區，并賦值1～5。自然間斷分級法力求減少類內差異，最大限度地增加類間差異，使數據分級變化相對平滑，應用廣泛。層次分析法常用于復雜決策問題中，在確定洪災指標權重方面運用廣泛，較為成熟。洪災指標體系中致災因子是導致暴雨洪水的主導因子，權重最大；孕災環境和承災體是暴露在災害中的自然與社會經濟因素，權重次之；防洪救災能力是預防和救助能力評價，可變因素較大，權重最小。各因子內，指標選取參考較多，故按照相對平均、社會經濟比重大的原則，采用專家評分和AHP 軟件實現。依據層次分析法得到各因子指標的權重，結果如表1所示。

當然，不能斷定評委“內舉不避親”一定就有問題。問題是，如何確保“舉親”取信于民。對于這個話題，郁達夫文學獎堪為典范。與多數文學獎實行“不記名投票”不同，郁達夫文學獎的最大特點是“實名投票，評語公開”。對于評委來說，可以“內舉不避親”，但要讓別人看到是誰投的票，以及依據是什么。對于公眾來說，亦不妨將更多評判權交給普通讀者。畢竟，文學創作從來都不是孤芳自賞的圈子活動，普通讀者的閱讀感受不應被忽略。

表1 贛江上游洪災風險評估指標與權重

2 結果與分析

2.1 贛江上游暴雨洪水特征

2.1.1 研究區概況 贛江是江西省內主要河流之一，上游流域位于江西省南部，經緯度位置在113°54′—116°38′E，24°29′—27°09′N 之間。流域屬典型的亞熱帶季風氣候，年平均氣溫18.5～19℃，多年平均降水量1 439.8～1 515.6 mm；致洪暴雨主要有三高一低型、低槽型和臺風型；3月至4月初主要是西南氣流形成低空急流，常出現連續性降水或大暴雨，4月后雨季降水范圍與時間則與長波槽的移動和西太平洋副熱帶高壓的進退有關［28］，暴雨洪水多集中在3—7月份。流域內海拔高度平均在300～500 m之間，以丘陵、盆地為主，地形周高中低、南高北低，水系呈輻輳狀，水流都向中北部匯集［23］。如附圖13所示，各河支流上游河道縱坡陡、落差集中、水流湍急，但植被覆蓋較高、人類活動較少，洪災較少；中下游進入丘陵平原地帶，縱比降較小，河道縱坡較平坦，兩岸分布有寬窄不同的沖積平原，是人類生產生活的良好場所，同時也是受洪水侵害較嚴重的地區，其洪災特征兼具丘陵與平原型特征，水位上漲較快，洪峰水位變異較小，滯洪期適中，淹沒區主要在河流沿岸。域內有8.50×106多常住居民，經濟發展迅速，但區域差異相對較大。據不完全統計，2005—2016 年研究區年均受災人口1.16×106人次，年均直接經濟損失8.64×108元人民幣，尤其是中北部、東部等地勢相對低平的河谷地區，頻繁的洪災給贛南人民生產生活，工農業發展造成巨大損失。

2.1.2 暴雨洪水時間分布 利用氣候與水文資料，整理得到2005—2015年贛江上游暴雨和洪水頻次，分別為年頻次和月頻次（見圖1）。由年頻次可知2005—2015年期間，共降落174場暴雨，平均每年約15場；共發生了49場洪災，平均每年約4.5 場。暴雨與洪水頻次呈現波狀高低起伏的趨勢，大約3 a為一個周期，高值與低值沒有固定取值；暴雨和洪水頻次存在較明顯的正相關關系，但并非線性對應。

圖1 2005－2015年贛江上游累計暴雨和洪水頻次的年與月分布

由月頻次可知2005—2015年期間，暴雨頻次方面，春季發生69場次，夏季71場次，秋季、冬季分別為19場次、15場次，夏季暴雨頻次占統計年份總次數比重最多，達40.8%；洪水頻次方面，春季洪水共發生27次，發生頻率為55.1%；夏季洪水共發生20次，發生頻率為40.8%，可知暴雨洪水頻次年內分布不均，多發季節主要為春季和夏季。

由氣象資料知，暴雨量春夏多，秋冬少；平均暴雨量春季為114 mm，夏季為121 mm，秋冬季較少，分別為77，79 mm；春季和夏季最大暴雨量均超過100 mm，達到了大暴雨的級別，平均最大暴雨量為171，224 mm；秋季和冬季最大暴雨量較低，分別為96 mm和86 mm，屬于暴雨級別，明顯低于春夏季；2005，2010和2015年極端降水量為特大暴雨，雨量分別為360，483，258 mm。

2.1.3 暴雨洪水空間分布 基于氣候與水文資料整理得到的2005—2015年贛江上游暴雨和洪水頻次數據，借助ArcGIS平臺的空間分析功能，得到暴雨和洪水頻次空間分布圖（附圖14）。暴雨和洪水頻次空間分布總體上呈現東多西少，北多南少，洪水頻次在中北部亦較高。結合氣候、地形等條件可知，季風和東部山地的作用下，暴雨大致呈現出自東北向西南減少的趨勢，東部山地迎風坡暴雨多于西部；洪災主要分布在地勢低平贛江上游各個支流沿岸，尤其是章水和貢水匯聚的贛州盆地地區洪澇災害較多；其次，贛江上游東部山地呈東北西南走向，雖處背風坡，但海拔較低，氣團遇到山地多地形雨，年暴雨量大，故在這些地區亦洪災多發。

2.2 贛江上游洪災風險評估

2.2.1 贛江上游洪災風險因子評估 贛江上游暴雨洪災的時空分布特征，反映了研究區氣候、地形等條件下，洪災可能發生的時間分布與空間范圍，但評估區域洪災風險需要進一步合理的分析危險性、敏感性、易損性和防洪救災能力，以及綜合風險等。將致災因子危險性3個指標，暴雨頻次、降水變率和汛期月均最多降水；孕災環境敏感性3個指標，高程標準差、河網密度和林地草地比重；承災體易損性4個指標，人口分布、GDP分布、耕地比重和建設用地比重；防洪救災能力4個指標，交通密度、人均財政支出、醫護人員服務比和水域濕地比重；結合指標數據劃分等級和層次分析法確定權重，利用GIS的加權疊加分析功能，按照權重疊加各致災因子危險性指標得到贛江上游洪災風險因子評估圖（附圖15—16）。

附圖15—16中，顏色越深代表風險性越高及救災能力越強。從圖中可以看出，贛江上游洪災致災因子危險性評價方面，東北部風險等級普遍比其他地方高，西部風險等級相對較低，而中部河谷帶、南部、東南部風險等級居中；分布情況與降水空間分布相聯系，東北部離海洋近，雖不是迎風坡，水汽仍較多，降水是主要的致災因子。孕災環境敏感性評價方面，風險等級呈帶狀，高低相間分布，總體上中間高，四周相對較低；分布情況與地形地勢、河網水系分布聯系密切，高風險區既是河谷地帶也是河網密集區，水體匯集區域，可見孕災環境中水系分布對洪災形成表現明顯。承災體易損性評價方面，風險從高到低呈現大致以中西部、中北部為中心、不規則環狀分布，東北部、東部、南部和西部山區風險較低；是地形地勢導致的人類活動空間差異影響下的結果，中西、中北部人口相對集中，工農業發展狀況相對較好。防洪救災能力評價方面，呈西高東低、南高北低，從西南向東北遞減的狀態；大致與致災因子危險性反向分布，西部人口較少，但基礎設施統一規劃，中北部則經濟狀況較好，防洪救災能力較強，人類活動多影響著防洪與救災。

根據洪災風險評估模型，利用GIS 空間分析功能，將致災因子危險性評價圖、承災體暴露評價圖、孕災環境脆弱性評價圖和防洪救災能力評價圖加權疊加分析，進行贛江上游洪災綜合風險評估，得到綜合風險分級圖（附圖17）；根據結果在GIS中計算贛江上游洪災綜合風險不同等級面積、鄉鎮數量及其比例（表2）。

由附圖17可知，贛江上游洪災風險綜合評價方面，從空間分布來看，呈現中北部、中東部高風險，東南部、西部低風險，中部、南部中等風險的特點；中北部、東北部即主要是寧都、石城、瑞金、于都、興國和章貢等縣區，多是地勢平坦、河流相對匯集的地方，是贛江上游東源的發源地，貢江及其支流涵蓋大部分流域，樹枝狀水系，河網密集，人口較多，開發較早，土地資源需求較高且開發不合理，洪災風險高于東南部、西部丘陵山地地區。由表2可知，面積比例方面，較低風險與低風險比例44.1%，中等風險比例18.6%，高風險和較高風險比例達到37.3%；鄉鎮數量比例方面，較低風險與低風險比例41.6%，中等風險比例20.8%，高風險和較高風險比例達到37.6%。因此贛江上游洪水災害風險總體風險較高，尤其是其東北大部，要注意提高居民防洪意識及建設各類防洪減災工程。

表2 贛江上游洪水災害不同程度風險面積和鄉鎮數量及其比例

3 討論

洪災評估指標的確定是一個復雜的過程，不同尺度下的災情評估過程中，指標體系的選取具有很大的差別性［29］。研究區贛江上游范圍中等，自然與人文條件復雜，既有開發程度較低山區，也有城市發展迅速的河谷地帶，因此考慮較多因素作為評估指標。為了驗證綜合評價結果，制作贛江上游洪災損失圖（附圖17），將其與災害風險評估圖進行相關分析得到系數為0.71，可知評估結果總體上符合研究區實際。中北部、東北部風險較高，西部和西南部風險較低，這一結果與張興毅［30］對江西省洪災風險評估的結果較一致。形成本區域洪災有自然和社會雙重因素，暴雨是主要致災因子，而研究區季風氣候特征為致災因子提供條件，丘陵山地則導致域內災情差異顯著。不同土地利用方式的風險存在差異，不合理土地利用導致災情嚴重［19］，中北部及東北部人口較多，土地資源需求大，丘陵地帶開發不盡合理，對災害響應程度不同。經濟發展水平影響防洪減災能力，所以即使中北部地勢相對平坦、位于河流排水區，但因其發展程度高，使災害等級比經濟條件較差的東北部較低。

4 結論

（1）季風氣候下西南氣流與副高氣壓不同階段控制降水過程，導致暴雨洪水多集中在3—7月份，地形條件及其基礎上形成的水系使中北部、東部河谷地區洪災多發，也是人類活動集中地區；暴雨洪水分布，時間上主要集中在春夏季，暴雨頻次占全年的80.4%，洪水頻次占95.9%；空間分布上，主要集中在東北大部，暴雨與洪水存在較明顯的相關性特征。

（2）致災因子危險性評價顯示，東北部風險等級普遍比其他地方高，西部風險等級相對較低，而中部河谷帶、南部、東南部風險等級居中；孕災環境敏感性評價顯示，風險等級高低相間分布，呈帶狀，總體上中間高，四周相對較低；承災體易損性評價顯示，風險從高到低呈現大致以中西、中北部為中心、不規則環狀分布，東北部、東部、南部和西部山區風險較低；防洪救災能力評價顯示，防洪救災能力呈西高東低、南高北低，從西南向東北遞減的狀態。

（3）由綜合風險評價可知，中北部、中東部高風險，東南部、西部低風險，中部、南部中等風險；各風險等級面積比例存在差異，較低風險與低風險比例為44.1%，中等風險比例達18.6%，高風險和較高風險比例達到37.3%；鄉鎮數量比例方面，較低風險與低風險比例為41.6%，中等風險比例為20.8%，高風險和較高風險比例達到37.6%。

（4）基于區域氣候地形條件、暴雨洪災資料，分析得到研究區暴雨洪水特征兼具丘陵與平原型特征，暴雨和洪水存在較明顯的正相關關系；基于災害風險評估模型，從自然要素數據和社會經濟數據選取4個因子14個指標構建洪澇災害風險評估指標體系，應用該指標體系開展贛江流域上游洪災風險分析，驗證了指標體系及洪災風險評估模型合理性。

本研究以4個因子的14個指標綜合評估洪災風險，在指標選取過程中，限于資料獲取，洪水臨界指標、水庫指標等未能被選取，今后應更合理的考慮指標代表性。災害風險評估是一項涉及自然、社會各方面的工作，數據采集非常重要，但部分不易獲得或者是非公開資料，如現有人工排水網絡等，因此可考慮有條件的讓研究人員獲得；另一方面是災害損失多是以經濟價值衡量，如自然與文化遺產、地質遺跡等，較難以當前的手段準確評估，因此也應盡可能探索合理評估方法，以獲得更為翔實、準確的研究結果。