濰坊市強降雨洪澇災害風險評估與區劃研究

趙 華，李樹軍，肖清華，楊可棟，王思揚

（濰坊市氣象局，山東 濰坊261011）

世界經濟和城鎮化發展日益增速，災害性天氣和極端天氣氣候事件頻繁出現[1-6]，由于氣象造成的損失越來越大，其中由于暴雨造成的洪澇災害尤為突出[7]。暴雨洪澇災害是濰坊市的主要氣象災害之一[8]。使用風險區劃來管理和認識災害是災害風險管理的重要手段[9-10]。自然災害的風險區劃不僅可以為領導決策提供依據，而且是當地防災減災設施建設、土地利用及農產品結構的重要參考指標，受到越來越多人的重視[11]。近年來，國內外的專家學者們已經從各種角度在暴雨洪澇災害風險評估方面做出了有益的嘗試，并取得了一系列的成果。俞布等[12]對杭州市的臺風暴雨災害進行了風險評估和區劃。羅培等[13]對重慶地區的暴雨洪澇災害進行了風險區劃。曹羅丹等[14]構建了浙江省洪澇災害的風險評估模型。梁冬坡等[15]利用RS 技術提取了天津市津南區的高精度土地利用類型分類，并基于GIS 技術對其進行了風險區劃。

目前，雖針對洪澇的風險區劃研究多方展開，但各專家學者對洪澇災害的危險性、敏感性、易損性和防災減災能力中的評價指標把握不盡相同，且對于洪澇災害的關鍵性影響因素——致災因子危險性，各學者多從過程降雨總量展開，對于短時強降雨造成城市內澇災害的研究較少。為此，本文欲在前人已經取得的氣象災害評估成就的基礎上，借鑒目前已經比較成熟的災害風險評估方法，綜合考慮洪澇災害的致災因子危險性、孕災環境敏感性、承災體易損性和城市防災減災能力4 個評價指標，同時考慮短時強降雨對濰坊市城市內澇造成的影響，對濰坊市強降雨洪澇災害風險進行評價，采用層次分析法、專家打分法、加權綜合評價法對濰坊市的強降雨洪澇災害風險進行評價分析，基于GIS 技術制作濰坊市強降雨洪澇災害風險區劃，為濰坊市防災減災建設和生產生活規劃提供決策依據。

1 材料與方法

濰坊市位于山東半島的中部，北部為渤海，南部與臨沂市隔山相望，地處濟青線路中心，為濟南和青島兩大經濟中心的連接通道。市內地形主要為南部多山，中部北部較為平坦，市內河流眾多，南部易發山洪，北部易發洪水漫溢。

1.1 研究資料及來源

本文所使用的數據資料主要包括濰坊市9 個國家氣象觀測站2008—2017 年逐小時降雨的氣象數據，來源于濰坊市氣象局常規氣象觀測資料。行政區界、氣象站網、河流流域、DEM（數字高程模型）等地理空間數據，行政區域土地面積、總人口、耕地面積、生產總值GDP 等社會經濟數據，由山東省氣象局提供。濰坊市1984—2016 年歷史災情數據，來源于市民政局和各縣市區民政局統計資料。

1.2 研究方法

1.2.1 評價指標的量化

由于所選指標的單位不同，為了消除指標之間由于量綱不同帶來的影響，需要對數據規范化處理，把各指標量化成0≤X≤1 的數值來表示所有因子，解決因子之間的比較性問題。本文選用下列公式[16-18]：

式中，Xi是第i 個指標的規范化值，xi是第i 個指標值，mini和maxi分別是第i 個指標的最小值和最大值。

1.2.2 強降雨洪澇災害風險評價模型的建立

強降雨洪澇災害的各個評價指標及其各自的影響因子，構成了災害風險評估體系[19]。根據災害風險區劃的概念[20-21]，綜合考慮強降雨洪澇災害的致災因子危險性、孕災環境敏感性、承災體易損性和城市防災減災能力4 個評價指標，構建了濰坊市強降雨洪澇災害風險的概念框架，而強降雨洪澇災害的風險指數是由這4 個評價指標綜合作用的結果。首先考慮各個評價指標對強降雨洪澇災害風險的影響程度不同，確定其各自影響權重，然后以ArcGIS10.2為平臺，采用加權綜合評價法，利用GIS 分析和制圖的優勢進行風險區劃。

其中，Xi為各因子規范化后的值，Wi為各因子的權重。

各因子權重的確定采用層次分析法理念和專家打分的主觀方法，將評價指標分解為若干層次，以上一層要素為準則，將同一層次的各個要素進行判斷比較，通過計算及專家打分得出各個要素的影響權重，最終得出綜合權重，進行風險指標計算（表1）。

2 強降雨洪澇災害風險區劃及分析

2.1 致災因子危險性指標分析

洪澇災害的致災因子是指洪澇災害形成的誘發因素[22-23]。通常致災因子強度越大、頻次越高，所造成的損失也就越大，災害風險也越高。降雨致災主要是由于雨強大，形成強烈的地表徑流，造成房屋和農田設施被毀、倒塌；或因降雨持續時間長，地勢低洼地帶雨水囤積，并且土壤墑情飽和難以下滲，從而形成內澇。因此，短時強降雨和長時間的較大累積雨量都有可能導致洪澇災害。傳統致災因子的確定常以日降雨量達到暴雨為臨界值，會忽略部分未達暴雨強度的短時強降雨過程。本文在以暴雨過程確定臨界致災雨量的基礎上，引入短時強降雨因子，綜合考慮短時強降雨和暴雨對城市洪澇的影響。通常，致災因子的強度和頻次與可能造成的災情成正相關。洪澇災害的致災因子危險性主要體現在降雨的強度Hs和頻次Hf上。

表1 濰坊市強降雨洪澇災害風險區劃指標體系及權重分配

本文采用百分位方法計算[24]，分析2008—2017年濰坊市9 個國家氣象觀測站點的小時降雨量，得到各站點降雨過程的頻次Hf和強度Hs。具體實現步驟如下：

（1）從歷史的各站的小時雨量中，統計出濰坊市各氣象站點3、6、12 和24 h 的過程降雨量。

（2）根據濰坊市的地形特點和管網排水能力，以1 h 降雨量≥20 mm、3 h 降雨量≥30 mm、6 h 降雨量≥40 mm、12 h 降雨量≥50 mm、24 h 降雨量≥60 mm為標準，對各個氣象站點的降雨數據進行篩選。

（3）將各個氣象站點每個時段的雨量序列從小到大進行排序，按照50%、70%、85%、95%分別確定5 個不同時段分別對應的雨量閾值，分為5 個級別的降雨強度，根據降雨強度等級越高，對洪澇形成所起作用越大的原則，分別給予降雨強度5 個等級權重，即1/15、2/15、3/15、4/15、5/15。

（4）采用加權綜合評價法，計算各氣象站點不同等級降雨強度的發生頻次與相應等級權重的乘積之和，便可得到導致洪澇災害的強降雨頻次因子Hf。

式中，Hf為強降雨頻次，Vij為i 時段內j 級降雨強度的降雨次數，Wj為j 級降雨強度的權重。

（5）取各站點小時雨量的最大值作為該站點導致洪澇災害的降雨強度因子Hs。

各個站點強降雨頻次Hf和降雨強度Hs計算結果如表2。

表2 濰坊市各站點降雨強度和強降雨頻次

（6）將強降雨頻次Hf和降雨強度Hs規范化后，按表1 賦予其權重，采用加權綜合評價法，計算可得各個站點的致災因子危險性指標。在ArcGIS10.2 平臺，采用自然斷點分級法（ArcGIS 軟件自動實現）將致災因子危險性指標劃分成5 個等級，并繪制其區劃圖（圖1）。

圖1 濰坊市致災因子危險性分布

洪澇災害的致災因子危險性對濰坊市的影響程由東到西大致呈遞減趨勢。諸城東部、高密東部的大部分地區為高危險區；濰坊、昌樂、臨朐大部、昌邑大部地區為低危險區；安丘、昌邑與高密、諸城交界地處于低危險區和高危險區之間，較高危險區、中等危險區、較低危險區呈帶狀分布；壽光大部地區、青州大部地區為較低危險區；青州中部地區為中度危險區。強降雨的不均衡分布是導致局部地區強降雨洪澇災害發生的重要原因之一。

2.2 孕災環境敏感性指標分析

濰坊市地勢南高北低，地形地貌復雜多樣，南部多山，中北部平坦。其獨特的地形地貌特點，使得該地降雨受地形的影響較大，易由高地勢向低地勢匯聚。如遇大范圍、長時間的降雨或短時強降雨，就會容易造成山區等低洼地帶積水，有利于洪澇的形成和發展，進而造成嚴重的洪澇災害。由于不同下墊面類型水土保持能力和對雨水的攔蓄能力不同，本文根據濰坊市的區域特點及洪澇形成的機理，選擇地形、水系、下墊面類型等因素構建孕災環境敏感性評價指標體系。其中，地形指標主要包括高程和地形變化，水系指標主要考慮河網密度，同時將濰坊市的下墊面類型分為耕地、林地、草地、水域、城鄉居民用地和未利用土地6 類，結合地形及水系的影響，對孕災環境敏感性作出評價。

2.2.1 地形

采用濰坊市1∶50 000 的DEM 高程數據，可以直接提取地形高程，地形變化程度可以用地形高程差來表示。對于某一格點，該點的地形高程差可通過計算其與周圍8 個相鄰格點的高程標準差來獲得，這一步驟可以通過ArcGIS 軟件中的鄰域分析功能實現。高程越低，高程標準差越小，則該地越容易形成洪澇災害，其影響值也越大。基于此，給出綜合考慮高程和高程標準差的組合賦值（表3）。

表3 濰坊市高程及高程標準差組合賦值

2.2.2 水系

河流水系的分布情況影響了濰坊遭受洪澇災害風險的高低，距離河流、湖泊水庫越近，那么發生洪澇災害的風險就越高[25]。尤其對于濰坊市內蓄水能力較弱的小型江河水庫，短時強降雨容易導致河水泛濫、外泄，從而形成洪澇災害。因此河網密度在洪澇災害的敏感性評價中是一個不可忽視的因素。

河網密度可以基于ArcGIS 軟件計算得到。根據山東省氣象局提供的濰坊市河流水系分布圖，將濰坊市分為1 km ×1 km 的網格計算單元，計算單位網格內河道的總長度，再將各單位網格內的河道總長度與網格面積做比值運算，即可得到該網格內的河網密度。

2.2.3 下墊面類型[26]

濰坊市下墊面類型分為耕地、林地、草地、水域、城鄉居民用地和未利用土地6 類，數據由山東省氣候中心提供。按其對濰坊市洪澇響應的敏感程度采用專家打分法對不同下墊面類型的敏感性指數進行賦值，值越大，敏感性越高（表4）。

表4 濰坊市下墊面類型敏感性指數

將地形、河網密度和下墊面類型敏感性指數規范化后，按表1 賦于其權重，采用加權綜合評價法即可得到各臺站孕災環境敏感性指標。基于ArcGIS10.2 平臺，利用自然斷點分級法將其分為5個等級，并繪制孕災環境敏感性區劃圖（圖2）。

圖2 濰坊市孕災環境敏感性分布

結果表明，濰坊市洪澇災害的孕災環境敏感性為北高南低分布。地勢低、河網密度大、下墊面較敏感是其孕災環境脆弱的主要原因。壽光、濰坊、昌邑、高密、安丘西部、諸城北部屬于高敏感區，主要為地勢較低的平原地區，且河流水庫相對集中。壽光北部、濰坊北部、昌邑北部有一條較高敏感區帶，其他較高敏感區主要分布于高敏感區周邊。青州西南部、臨朐南部主要為低敏感區。臨朐北部、昌樂大部、安丘西部主要為中等敏感區。較低敏感區主要分布于低敏感區周邊。

2.3 承災體易損性指標分析

洪澇造成的危害程度與受到災害危險因素威脅的人員、牲畜、農作物、房屋等及其所在社會資源分布密不可分。受災地區遭受的潛在損失及其災害風險與該地區的財產價值和人口密度成正比。因此，本研究主要選取地均GDP、地均人口密度作為承災體易損性評價指標。經規范化后，按表1 賦于各因子權重，采用加權綜合評價法，計算得到各臺站承災體易損性指標。基于ArcGIS10.2 平臺，繪制其承載體易損性區劃圖（圖3）。

從圖3 可以看出，濰坊市承受災害能力較強，高易損性區域主要集中在人員密集的城區，濰坊大部分地區屬于低易損性。濰坊市人員及GDP 較為集中，主要位于城區，也成為濰坊易受強降雨洪澇災害影響的區域，壽光雖然GDP 較高，但由于主要為平原，GDP 來源主要為大棚農業，人員較為分散所以大部分地區為低易損性區域，只有北部沿海稍高，為較低易損性區域。

圖3 濰坊市承災體易損性分布

2.4 防災減災能力指標分析

洪澇災害的防災減災能力一般包括災害發生前的減災投入資源準備情況和災害發生后的應急管理能力等。防災減災能力的高低，決定了受災地受損風險大小，防災減災能力越高，遭受洪澇災害的風險則越小。防災減災能力受制約于地方政府的經濟實力以及災后救援速度。人均GDP 相對較高且路網密度較大的地區，防災減災的經濟保障則相對越高，受災人員及財產便于得到及時救援，因而其防災減災的能力也相對較高。故防災減災能力評價指標主要采用人均GDP 水平和路網密度。路網密度算法同河網密度。

將人均GDP 水平和路網密度因子規范化后，按表1 賦于其權重，采用加權綜合評價法，計算得到各臺站防災減災能力指標。在ArcGIS10.2 平臺將其劃分為5 個等級，繪制其區劃圖（圖4）。

由圖4 可知，濰坊市防災減災能力較高，強防災減災能力區域覆蓋所有城區，與高易損性區域對應，可以看出濰坊市防災減災規劃較好，對高易損性區域都做了較好的防災減災能力建設。

圖4 濰坊市防災減災能力分布

2.5 洪澇災害風險區劃

洪澇災害是致災因子危險性、孕災環境敏感性、承災體易損性和防災減災能力4 個評價指標綜合作用的結果。然而，考慮到各個評價指標對洪澇風險的構成所起作用不盡相同，按照表1 對各個指標賦予權重，并根據以上求得的各個評價指標的影響指數及其各自的權重系數，利用ArcGIS 軟件，采用加權綜合評價法計算出濰坊市強降雨洪澇災害風險指數，將其按5 個等級進行區劃，得到濰坊市強降雨洪澇災害風險區劃（圖5）。

圖5 濰坊市強降雨洪澇災害風險區劃

濰坊市強降雨洪澇災害發生的高風險區和較高風險區主要集中在高密和諸城地區，青州中部有部分地區為較高風險區，臨朐、昌樂、昌邑的大部地區、青州南部、安丘東部等地區為低風險區和較低風險區，其他為中等風險區。究其原因，濰坊市強降雨洪澇災害風險區域差別較大，這主要是由于濰坊市的地形地貌、氣候水位、GDP 分布、人口密度以及主要發展產業等特點決定的。西南山區地勢相對較高，且強降雨發生的頻率和強度相對較低，因而風險相對較小。而高密、諸城等地因地勢低洼，強降雨頻發，因此洪澇風險相對較高，需重點防護。

為檢驗本文給出的濰坊市強降雨洪澇災害風險區劃結果的準確性與客觀性，將區劃結果與濰坊市1984—2016 年的洪澇歷史災情數據進行了比對分析，將經濟損失與受災人口作為評價歷史災情嚴重程度的評價指標，反映該地區的受災程度。結果顯示，在33 a 的歷史災情實況中，諸城受災程度最高，共發生洪澇災害10 次、直接經濟損失118 120 萬元、受災人口83 662 人，為高風險區，高密、安丘、青州次之，北部沿海地區受災程度較低，其中昌邑僅受災4 次，直接經濟損失7 397.35 萬元，受災人口50 228人。區劃結果與實際情況基本吻合，且較以往依靠經驗、以行政轄區為單位把握風險區相比，本文給出的區劃結果更加全面、精細，打破了行政轄區的限制，為濰坊市強降雨洪澇災害的防治提供更準確更精細的決策依據。

3 結論與討論

本文基于歷史數據對濰坊市2008—2017 年資料進行了研究，在傳統的以日降雨量確定臨界致災雨量的基礎上，引入短時強降雨因子，綜合考慮強降雨洪澇災害的致災因子危險性、孕災環境敏感性、承災體易損性和城市防災減災能力4 個評價指標，編制了濰坊市強降雨洪澇災害風險區劃。結果表明：

（1）洪澇災害發生的高風險區主要位于高密、諸城等地區，地勢低、強降雨頻發是導致該地區強降雨洪澇災害發生的主要因素，其洪澇災害發生的風險較大。

（2）青州中部部分地區和高密諸城西部地區為較高風險區，較強的降雨強度和較大的人口密度是主要因素。

（3）臨朐、昌樂、昌邑的大部地區、青州南部、安丘東部等地區為低風險區和較低風險區，其他為中等風險區。

經過與歷史災情資料進行對照檢驗，本文所得區劃結果與實際情況基本吻合，為濰坊市的強降雨洪澇防災減災提供技術支持和決策依據。

強降雨洪澇的發生發展具有一定的突發性與年份、地區特殊性，雖然經檢驗，所得區劃結果與歷史洪澇災害發生程度較為符合，但對未來的預測仍存在一定的不確定性。另外，西南山區雖強降雨洪澇風險較小，但其山地眾多，地勢復雜，一旦強降雨天氣發生也會導致泥石流等次生災害，對該地區的強降雨監測和災害預防工作也不容忽視。洪澇災害風險是一個十分復雜的系統，受到數據來源和精度的限制，本文僅選取了部分指標進行分析，難免會對指標考慮不夠全面。鑒于以上多種因素的影響，模型和結果的精度還需要進一步完善和提高，未來可綜合應用“3S”技術，選取更為全面的影響指標，利用數理模型優化算法，進一步改進和完善強降雨洪澇災害風險評估與區劃工作，對洪澇災害進行精準區劃。