山東省暴雨洪澇災害風險評估

李林

摘要：基于山東省基礎地理數據與統計年鑒資料，從致災因子危險性、承災體暴露性及防災減災能力三個方面構建暴雨洪澇災害風險評估模型，利用GIS空間分析對山東省暴雨洪澇災害進行風險區劃。結論如下：①山東省致災因子危險性呈由南向北、由東向西遞減的趨勢;②承災體的高暴露區為濟南市和青島市，次高暴露區為淄博市和棗莊市，魯西南大多屬于中暴露區，其余地區暴露性都相對較低;③在防災減災能力方面，半島及魯中地區較強，而魯西北與魯南地區較弱;④山東省暴雨洪澇災害發生的高風險區和次高風險區主要集中在魯東南地區、半島東部沿海地區以及濟南部分地區，魯西南、濰坊與青島西部屬于中風險區，魯中和魯西北地區的風險性最低。

關鍵詞：風險評估;暴雨洪澇災害;山東省;GIS

一、引言

洪澇災害作為目前最嚴重的自然災害之一，對人類的生存與發展造成嚴重威脅[1]。在中國，暴雨洪澇災害頻發、雨量大以及影響范圍之廣，嚴重制約著我國社會經濟與生態環境的可持續發展。山東省是中國暴雨洪澇災害頻發的區域之一，由此所產生的破壞僅次于旱災，且隨著氣候變暖，許多地區暴雨洪澇災害的發生頻率呈增加趨勢?？茖W評估暴雨洪澇災害風險，合理制定洪澇災害風險管理措施，成為當前應對該問題的重要舉措。本文通過GIS空間疊加繪制風險區劃圖。分析了山東省暴雨洪澇災害風險分布狀況及其成因，以期為山東省洪澇災害風險管理提供科學依據。

二、研究方法

（一）評價指標的選取

暴雨洪澇災害的形成因素是多種多樣的，受降水、地形、植被、社會經濟等多種因素所影響。本研究參考相關暴雨洪澇災害風險模型，基于山東省自身的地域特征，分別從致災因子危險性、承災體暴露性和防災減災能力這3個方面選取評價指標進行暴雨洪澇災害風險評估。

致災因子的危險性主要是指氣象因素對災害的重要影響作用，某地降水強度越大，暴雨洪澇災害致災因子就越活躍，產生洪澇災害的幾率就越大。此外，暴雨洪澇災害的另外一個重要影響因子為下墊面因子，主要包括兩個部分：地形和水系分布狀況。一個地區的地形越平坦，越容易蓄洪;那么離河道水域距離越近，就越容易遭受到洪水的侵襲。本文采用水系、暴雨量、地形作為致災因子危險性的二級指標。

洪澇災害的承災體暴露性主要是指洪澇災害地區人口傷亡和財產損失情況，承災地區的人口分布越密集，財產分布價值越高，可能遭受的損失和危害就越大，洪澇災害風險指數也就越高。本文采用地均GDP和地均人口密度來反映承災體暴露性[2]。

防災減災能力是指暴雨洪澇災害發生后，承災區的自我抵御能力和恢復能力。人均GDP是一個地區減災防災能力的重要物質基礎，經濟發達地區投入到減災防災的物資往往多于經濟落后地區。所以選用人均GDP來表征防災減災能力。

（二）層次分析法

層次分析法可以量化決策者的經驗判斷能力，較好地反映指標之間的重要性，用定量的形式來為決策者提供最終決策的依據。首先利用層次分析法確定指標權重，建立有序遞階的指標系統，通過不同指標之間的比較對系統中的各項指標進行優劣判斷，然后構造判斷矩陣，求出所對應的特征向量，得到對應的指標權重系數，最后進行一致性檢驗，一致性比率均小于0.1，說明各個因子的權重設置比較科學合理。

（三）暴雨洪澇災害風險指數計算

每種風險評價因子對風險構成的影響不同，因此必須充分考慮到每個風險因子的權重，通過以下計算公式求算各因子評價指數和綜合風險指數：

（3）

（4）

其中，xi 為第i個因子評價指數，wij為第 i 個因子第 j 項指標權重;FDRI為暴雨洪澇災害風險指數，H、V、R為洪澇災害的危險性、暴露性和防災減災能力因子評價指數，wH、wV、wR為各因子的權重。

三、研究區概況與數據來源

（一）研究區概況

山東省的地形較為復雜，以丘陵和平原為主要組成部分，中部的地形以山地為主，西南、西北地勢平坦，東部則是緩丘起伏。山東省屬于典型的暖溫帶季風氣候，地區的氣溫差別不大，每年降水量的平均值大約在600～750mm之間，并呈現南多北少的特點，降水集中且量大，尤其是在春夏或夏秋之交最頻繁，長時間且高強度的降水將會引發一系列災害及二次災害，對人類的生存發展產生了極大的威脅。

（二）數據來源

在本課題研究中，提取了山東省基礎地理數據，包括山東省DEM、水系數據、MODIS數據，數據從中國地理空間數據云平臺中獲得;人均GDP、地均GDP、人口密度、耕地比重的數據來源于2015年山東省統計年鑒中的社會經濟數據，另外，表征暴雨頻率的數據來自于山東省統計年鑒中的2000-2015年月降水數據。

四、暴雨洪澇災害風險評價

（一）致災因子危險性評價

降雨量的數據以2000-2015年山東省各地市逐月降水量為主要依據，選取>180mm降雨頻率作為表征降雨的指標。對水系的分析主要通過河網密度來進行，在ArcGIS中利用網格裁剪山東省的水系矢量圖，計算每個網格的河流密度值，將所得值賦予網格中心點，再利用克里金插值計算得到水系密度分布圖。地形的變化主要用坡度來表示，利用山東省DEM，計算單個柵格與鄰域內其它幾個格點的高程相對標準差，來表示某處地形起伏程度。在Arcgis中將降暴雨頻率的數據圖層轉化為柵格數據，對暴雨頻率、地形因子和河網密度進行數據歸一化處理，利用柵格計算器得出致災因子危險性分布圖。

從圖1可以看到，致災因子比較高的區域主要集中于半島東部和魯南的部分地區，致災因子比較低的區域集中于魯中及魯西北的部分地區，總體看來，山東省的致災因子危險性由南向北、由東向西遞減。這主要是因為魯南地區與半島東部地區為暴雨頻發區，且河網分布也較中北部地區密集，因此其致災因子危險性最高。

（二）承災體暴露性評價

人口密度采用年末各地市總人口與地市面積的比值，地均GDP采用各地市國民生產總值與區域面積的比值。依據人口密度和地均GDP的標準化值及其權重，經ArcGIS疊加分析后，將暴露性指標因子劃分五個等級。

從圖3可以看到，濟南和青島屬于高暴露區，這兩個城市經濟發展水平比較高，人口密集，所以一旦發生暴雨洪澇災害，則會產生非常大的損失;淄博和棗莊由于人口密集，因此暴露性也比較高;魯西南大多屬于中暴露區;其余地區的暴露性都比較低。

（三）防災減災能力評價

對人均GDP指標因子進行標準化處理，利用GIS劃分5個不同等級的防災減災能力區域，得到山東省防災減災能力分布圖。

如圖4所示，防災減災能力最高的城市是東營，威海、煙臺、濟南、淄博、青島防災減災能力較高，菏澤和臨沂的防災減災能力最低，其他城市的防災減災能力屬于中等和次低水平?？傮w來看，魯西北和魯南的防災抗災能力較弱，半島及魯中地區則較強。

（四）暴雨洪澇災害風險評價

從圖5可以看到，山東省暴雨洪澇災害發生的高風險區和次高風險區集中在魯東南和半島東部沿海地區，濟南也存在部分高風險區，表明此區域發生的暴雨洪澇災害的可能性較大，魯西南、濰坊與青島西部屬于中風險區，魯中和魯西北屬于次低風險區和低風險區，發生暴雨洪澇災害的可能性較小。究其原因，魯東南和半島東部沿海地區的暴雨頻發、河網密集且植被覆蓋度低，一旦發生暴雨極易匯集水流形成洪水，因此成為高風險區;而魯中和魯西北的致災因子危險性較低，植被覆蓋度和耕地密度較大，因此其風險較低。

五、結論與討論

本文的暴雨洪澇災害風險評估模型綜合考慮了山東省的自然、社會等因素，并參考了其它區域的洪澇災害評估模型，具備一定的理論參考性。利用此模型對山東省洪澇災害開展精細化評價，可以通過具體的風險指數來反映空間上暴雨洪澇災害的分布情況及其形成原因，對制定暴雨洪澇災害管理措施和防災減災宏觀規劃具有重要指導作用。對洪澇災害高危險性、高敏感性地區，要提高植被的覆蓋率，大力植樹造林，嚴格保護耕地，同時注重防洪護岸，加強防護堤工程建設，提高蓄洪抗洪能力;對暴露性較高、防災減災能力較弱的地區，要增強基礎設施的建設，加強防災能力，這比災難之后的減災投入更有效果。而暴雨洪澇災害成因復雜，由于數據限制，僅利用有限的指標進行評價，且數據精度有限，因此結論會存在一定的局限性;此外，風險等級劃分沒有固定的標準，風險區劃結果存在一定的主觀性。今后應在數據來源、數據精度、指標選取等方面進一步完善對暴雨洪澇災害風險的評估。

參考文獻：

[1]SHI P J， DU J， JI M X， et al. Urban risk assessment research of major natural disasters in China. Advances in Earth Science， 2006， 21（2）：170-176.

[2]王艷君，高超，王安乾，等.中國暴雨洪澇災害的暴露度與脆弱性時空變化特征.氣候變化研究進展，2014，10（6）：392-398.[Wang Yanjun， Gao Chao， Wang Anqian，et al. Temporal and spatial variation of exposure and vulnerability of flood disaster in China. Progressus Inquisitiones de Mutatione Climatis，2014，10（6）：392-398.]