基于暴雨過程強(qiáng)度的貴州省雨澇危險(xiǎn)性評(píng)估

龍 俐，張東海，李 霄，李忠燕，王 爍

(1.貴州省氣候中心，貴州 貴陽 550002；2.貴州省山地氣候與資源重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，貴州 貴陽 550002)

0 引言

雨澇是一種因大雨、暴雨或持續(xù)降雨導(dǎo)致低洼地區(qū)淹沒、漬水的現(xiàn)象。貴州省每年都會(huì)出現(xiàn)不同程度的雨澇災(zāi)害，特別是汛期。大范圍的暴雨或者頻繁暴雨，不但會(huì)造成城市內(nèi)澇，還會(huì)造成山洪暴發(fā)，河水陡漲，公路、橋梁、房屋等被沖毀，經(jīng)果林受損，農(nóng)田受淹等災(zāi)害，給國(guó)民經(jīng)濟(jì)和人民生命財(cái)產(chǎn)造成嚴(yán)重?fù)p失。

按照習(xí)近平總書記提出的“要堅(jiān)持以防為主、防抗救相結(jié)合，堅(jiān)持常態(tài)減災(zāi)和非常態(tài)救災(zāi)相統(tǒng)一，努力實(shí)現(xiàn)從注重災(zāi)后救助向注重災(zāi)前預(yù)防轉(zhuǎn)變，從應(yīng)對(duì)單一災(zāi)種向綜合減災(zāi)轉(zhuǎn)變，從減少災(zāi)害損失向減輕災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)轉(zhuǎn)變，全面提升全社會(huì)抵御自然災(zāi)害的綜合防范能力”的要求，在強(qiáng)降水引發(fā)的暴雨洪澇災(zāi)害的極端降水事件明顯增多背景下，開展氣象災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估工作顯得尤為重要。

近年來國(guó)內(nèi)外對(duì)暴雨洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估工作開展了深入的研究，周月華等[1]從災(zāi)前預(yù)評(píng)估、災(zāi)中跟蹤評(píng)估、災(zāi)后評(píng)估3個(gè)方面對(duì)前人的研究歷史和當(dāng)前研究所取得的成果進(jìn)行了綜述。有不少學(xué)者從致災(zāi)因子危險(xiǎn)性、孕災(zāi)環(huán)境敏感性、承災(zāi)體脆弱性、防災(zāi)減災(zāi)能力4個(gè)方面構(gòu)建評(píng)估模型進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。要進(jìn)行有效的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，致災(zāi)因子危險(xiǎn)性是基礎(chǔ)，合理選擇致災(zāi)危險(xiǎn)性因子指標(biāo)體系，有利于反映降水對(duì)災(zāi)害的影響。李景宜[2]利用汛期雨季( 7—10月) 降水量和降水變率綜合表征降水對(duì)洪水危險(xiǎn)性的影響；姚鵬等[3]、張騰等[4]利用暴雨日數(shù)和暴雨過程降水量計(jì)算暴雨頻次和暴雨強(qiáng)度；陳貞宏等[5]選擇了貴州省過程總雨量和日最大雨量作為致災(zāi)因子指標(biāo)；徐玉霞[6]選擇了洪澇頻次、臨界致災(zāi)雨量、地形高程、河網(wǎng)密度等指標(biāo)；黃曉梅等[7]選擇汛期暴雨總量、汛期最大暴雨過程、汛期暴雨強(qiáng)度以及汛期暴雨變異系數(shù)4個(gè)指標(biāo)反映汛期洪澇災(zāi)害致災(zāi)因子的特征。本文立足于氣候背景，除了選擇過程總雨量、日最大雨量、暴雨日數(shù)等指標(biāo)外，增加了小時(shí)降水量，運(yùn)用統(tǒng)計(jì)方法及地理信息技術(shù)的空間分析模塊，針對(duì)貴州省降水特點(diǎn)，結(jié)合與雨澇影響密切相關(guān)的地形、水體、地質(zhì)災(zāi)害等孕災(zāi)環(huán)境的分析，對(duì)雨澇危險(xiǎn)性進(jìn)行評(píng)估，為社會(huì)經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展和防災(zāi)減災(zāi)決策提供一定的理論支撐和科學(xué)依據(jù)。

1 資料及方法

1.1 資料說明

氣象資料采用貴州省84個(gè)國(guó)家級(jí)氣象觀測(cè)站逐時(shí)、逐日(20時(shí)—次日20時(shí))降水量資料，資料時(shí)間為1991—2020年，由貴州省氣象信息中心提供。

基礎(chǔ)地理信息資料采用貴州省區(qū)域行政邊界(GS(2017)3320號(hào))、河流、水體；柵格圖層是利用90M的DEM經(jīng)過裁剪、重采樣、空間分析等處理得到的1000 m×1000 m分辨率；地質(zhì)災(zāi)害資料根據(jù)已公開的貴州省地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)分布圖處理而成。

1.2 主要方法

1.2.1 歸一化 將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為無量綱的值，按照式(1)或式(2)進(jìn)行歸一化處理，使結(jié)果值為[0,1]或[0.5,1]之間，便于不同單位或量級(jí)的指標(biāo)能夠進(jìn)行比較和加權(quán)。

(1)

(2)

式中：X*和x' 為歸一化值，x為樣本值，xmax為樣本最大值，xmin為樣本最小值。

1.2.2 信息熵賦權(quán)法 在多指標(biāo)綜合評(píng)價(jià)中，熵權(quán)法可以客觀反映各評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重。設(shè)評(píng)價(jià)體系是由m個(gè)指標(biāo)n個(gè)對(duì)象構(gòu)成的系統(tǒng)，首先按照式(3)計(jì)算第i項(xiàng)指標(biāo)(i=1,2,…，m)下第j個(gè)對(duì)象(j=1,2,…，n)的指標(biāo)值rij所占指標(biāo)比重Pij，再由熵權(quán)法按照式(4)計(jì)算第i個(gè)指標(biāo)的熵值Si計(jì)算第i個(gè)指標(biāo)的熵權(quán)，最后按照式(5)確定該指標(biāo)的客觀權(quán)重ωi。

(3)

(4)

(5)

2 雨澇指數(shù)及不同重現(xiàn)期降水分析

本文以暴雨持續(xù)天數(shù)、暴雨過程累積降水量、過程最大日降水量、過程最大小時(shí)降水量作為雨澇主要評(píng)價(jià)指標(biāo)。

2.1 雨澇指數(shù)分析

2.1.1 單次暴雨過程強(qiáng)度指數(shù) 對(duì)4個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行歸一化處理后，采用信息熵賦權(quán)法得到權(quán)重系數(shù)，將各指標(biāo)加權(quán)求和得到暴雨過程強(qiáng)度指數(shù)，計(jì)算見式(6)：

IR=w1Ipre+w2Iday+w3I24h+w4I1h

(6)

式中，IR為單次暴雨過程強(qiáng)度指數(shù)；Ipre、Iday、I24h和I1h分別是歸一化處理后的4個(gè)評(píng)估指標(biāo)數(shù)值；w1、w2、w3、w4為權(quán)重系數(shù)。

在缺乏小時(shí)降水資料的情況下，暴雨過程強(qiáng)度指數(shù)可采用式(7)進(jìn)行計(jì)算：

IR=w1Ipre+w2Iday+w3I24h

(7)

2.1.2 雨澇指數(shù) 累加每年逐場(chǎng)暴雨過程強(qiáng)度指數(shù)，按照式(8)計(jì)算出84個(gè)氣象站點(diǎn)1991—2020年的年雨澇指數(shù)YIR，并以此序列為樣本，用于風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估與分區(qū)。

(8)

根據(jù)單站的多年平均年雨澇指數(shù)值，利用ArcGIS統(tǒng)計(jì)分析模塊，進(jìn)行交叉驗(yàn)證后優(yōu)選Kriging內(nèi)插方法，并采用百分位數(shù)法，將結(jié)果劃分為一般(≤50%)、中等(大于50%且小于等于75%)、強(qiáng)(大于75%且小于等于90%)、極強(qiáng)(>90%)4個(gè)等級(jí)。從貴州省年雨澇指數(shù)等級(jí)分布圖(圖1)來看，安順市、黔西南州大部、黔南州及黔東南州局部為強(qiáng)級(jí)以上的強(qiáng)度等級(jí)，遵義市中西部、畢節(jié)市大部地區(qū)為一般等級(jí)，其余地區(qū)普遍為中等等級(jí)。

圖1 貴州省年雨澇指數(shù)等級(jí)分布圖

2.2 不同重現(xiàn)期降水分析

2.2.1 小時(shí)降水 根據(jù)貴州省氣候標(biāo)準(zhǔn)年歷時(shí)小時(shí)雨量的歷史序列進(jìn)行概率統(tǒng)計(jì)，得到1 h、3 h、6 h、12 h 4個(gè)統(tǒng)計(jì)時(shí)段不同重現(xiàn)期時(shí)間尺度(5 a、10 a、20 a、50 a、100 a)的最大降水量閾值。

從不同重現(xiàn)期的小時(shí)最大降水量(圖2)來看，貴州省1 h平均最大降水量除了5 a外，其他重現(xiàn)期在50.0～70.0 mm左右；3 h的50 a、100 a超過100.0 mm；6 h和12 h除5 a外，其他重現(xiàn)期降水量超過120.0 mm。

圖2 貴州省不同重現(xiàn)期小時(shí)最大降水量

從不同重現(xiàn)期空間分布來看(以6 h為例，其他重現(xiàn)期分布大致相同，只有降水量級(jí)上的差異，見圖3)，高值區(qū)主要集中在中部—西南部一線、銅仁市、黔南州東部和黔東南州西部，局地100 a降水有超過200 mm的可能性。按照縣域分析(表1)，望謨縣1 h降水5 a和10 a為全省最大值；平壩區(qū)1 h降水5 a和10 a為最大值；六枝特區(qū)3 h的5個(gè)時(shí)間尺度為最大值；鎮(zhèn)寧縣6 h的5個(gè)時(shí)間尺度、12 h 5 a和10 a為最大值；江口縣12 h的20 a、50 a、100 a為最大值。

圖3 不同重現(xiàn)期6 h最大降水量(a:5 a；b:10 a；c:20 a；d:50 a；e:100 a)

表1 不同重現(xiàn)期小時(shí)最大降水量(縣級(jí))

2.2.2 日降水 根據(jù)貴州省日降水量的歷史序列進(jìn)行概率統(tǒng)計(jì)，得到滑動(dòng)1 d、3 d、5 d、10 d不同重現(xiàn)期的最大降水量閾值。

從不同重現(xiàn)期的日降水量(圖4)來看，貴州省1 d平均最大降水量50 a和100 a在150.0 mm以上，其他重現(xiàn)期在110.0～150.0 mm左右；3 d的5 a、10 a在200.0 mm以下，其余在200.0～250.0 mm左右；5 d的50 a、100 a超過250.0 mm，其他不足250.0 mm；12 h的50 a、100 a降水量超過300.0 mm，其余的在200.0～300.0 mm之間。

圖4 貴州省不同重現(xiàn)期不同滑動(dòng)日數(shù)最大降水量

從不同重現(xiàn)期空間分布來看(以3 d為例，見圖5)，高值區(qū)的分布基本和小時(shí)降水特征基本一致。按照縣域分析(表2)，六枝特區(qū)1 d和10 d的降水5 a、10 a為全省最大值；江口縣3 d的5個(gè)時(shí)間尺度，1 d的20 a、50 a、100 a為最大值；普定5 d的5 a、10 a為最大值；鎮(zhèn)寧縣5 d的20 a、50 a、100 a為最大值；織金縣10 d的20 a、50 a、100 a為最大值。

圖5 不同重現(xiàn)期滑動(dòng)3 d最大降水量(a:5 a；b:10 a；c:20 a；d:50 a；e:100 a)

表2 不同重現(xiàn)期不同滑動(dòng)日數(shù)最大降水量(縣級(jí))

3 暴雨孕災(zāi)環(huán)境影響分析

在暴雨的影響下，對(duì)形成洪澇、泥石流、滑坡、城市內(nèi)澇等次生災(zāi)害起作用的自然環(huán)境稱為暴雨孕災(zāi)環(huán)境，對(duì)暴雨成災(zāi)危險(xiǎn)性起到擴(kuò)大或縮小的作用，主要考慮地形、河網(wǎng)水系、地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)條件3個(gè)方面[8]。

3.1 地形因子影響系數(shù)

地勢(shì)平緩的區(qū)域容易發(fā)生積水現(xiàn)象，因此采用自然斷點(diǎn)法將值按照由低到高把貴州省高程標(biāo)準(zhǔn)差采用式(9)計(jì)算后分為4級(jí)，海拔高度分為5級(jí)，然后根據(jù)表3所示確定地形因子影響系數(shù)，結(jié)合DEM數(shù)字高程，得到貴州省地形因子影響系數(shù)分布(圖6)。

圖6 貴州省地形因子影響系數(shù)分布圖

表3 地形因子影響系數(shù)(Ph)賦值

高程標(biāo)準(zhǔn)差Sh計(jì)算方法如下：

(9)

3.2 水系因子影響系數(shù)

區(qū)域內(nèi)河流的密集程度以及距離水體的遠(yuǎn)近都對(duì)暴雨災(zāi)害的形成造成一定的影響，所以水系因子主要考慮了水網(wǎng)密度和水體距離2個(gè)因子。

3.2.1 水網(wǎng)密度 用自然斷點(diǎn)法將水網(wǎng)密度進(jìn)行分級(jí)處理，并分別賦值為0～0.9(步長(zhǎng)為0.1)的 10個(gè)等級(jí)值。水網(wǎng)密度[9]按下式進(jìn)行計(jì)算：

(10)

式中：Sr為水網(wǎng)密度；lr為水網(wǎng)長(zhǎng)度，單位為km；a為區(qū)域面積，單位為km2。

3.2.2 水體距離 根據(jù)距離水體按照由近及遠(yuǎn)的原則，0.5 km的等步長(zhǎng)，分別賦值1.0、0.8、0.6、0.4、0.2、0等6個(gè)等級(jí)。

3.2.3 水系因子影響系數(shù) 綜合水網(wǎng)密度和水體距離，按照下式得到水系因子影響系數(shù)。

Pr=(Pr1+Pr2)/2

(11)

式中：Pr為水系因子影響系數(shù)，Pr1、Pr2分別為水網(wǎng)密度、水體距離影響系數(shù)值。

圖7 貴州省水系因子影響系數(shù)分布圖

3.3 地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)條件系數(shù)

按照貴州省地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)程度，對(duì)地質(zhì)災(zāi)害3種易發(fā)條件系數(shù)(Pd)分別賦值為高易發(fā)區(qū)(0.6)、中易發(fā)區(qū)(0.3)、低易發(fā)區(qū)(0.1)(圖略)。

3.4 孕災(zāi)環(huán)境影響系數(shù)

Ie=whph+wrpr+wdpd

(12)

(13)

式中：Ph、Pr、Pd分別為地形、水系、地質(zhì)災(zāi)害影響系數(shù)；wh、wr、wd為權(quán)重系數(shù)，采用信息熵權(quán)法計(jì)算，且wh+wr+wd=1；Iemax、Iemin為孕災(zāi)環(huán)境綜合指數(shù)的最大和最小值；c為常數(shù)，本文取值0.4。

4 雨澇危險(xiǎn)性區(qū)劃

結(jié)合30 a平均年雨澇指數(shù)和孕災(zāi)環(huán)境影響系數(shù)，按照下式構(gòu)建雨澇危險(xiǎn)性指數(shù)。

(14)

根據(jù)自然斷點(diǎn)法，將雨澇危險(xiǎn)性指數(shù)劃分為低危險(xiǎn)性、較低危險(xiǎn)性、中危險(xiǎn)性、較高危險(xiǎn)性、高危險(xiǎn)性5個(gè)等級(jí)，得到貴州省雨澇危險(xiǎn)性指數(shù)等級(jí)結(jié)果，繪制雨澇危險(xiǎn)性等級(jí)分布圖。

從貴州省雨澇危險(xiǎn)性等級(jí)分布圖(圖8)可見，雨澇危險(xiǎn)性呈西南部和東北部高、西北部低的分布特點(diǎn)。高危險(xiǎn)地區(qū)主要位于安順市、六盤水市東部、黔西南州東部及南部邊緣、銅仁市和黔東南州、黔南州局地，低危險(xiǎn)區(qū)域主要分布在遵義市和畢節(jié)市，其他危險(xiǎn)等級(jí)圍繞著高(低)危險(xiǎn)性等級(jí)減少(加重)等級(jí)?？傮w以中和較低危險(xiǎn)性等級(jí)為主(62.8%)，其次為較高危險(xiǎn)性等級(jí)(21.7%)(表4)。

圖8 貴州省雨澇危險(xiǎn)性等級(jí)分布圖

表4 貴州省雨澇危險(xiǎn)性指數(shù)等級(jí)面積百分比

5 小結(jié)

①?gòu)谋┯赀^程強(qiáng)度來看，貴州省除遵義市中西部、畢節(jié)市大部相對(duì)一般外，其余大部分地區(qū)暴雨過程強(qiáng)度為中等以上的等級(jí)，特別是安順市大部、黔西南州東部達(dá)到極強(qiáng)的等級(jí)。

②從風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)來看，貴州省雨澇危險(xiǎn)性呈現(xiàn)出西南部和東北部高、西北部低的分布特點(diǎn)。高危險(xiǎn)地區(qū)主要位于安順市、六盤水市東部、黔西南州東部及南部邊緣、銅仁市和黔東南州、黔南州局地；低危險(xiǎn)區(qū)域主要分布在遵義市和畢節(jié)市。從危險(xiǎn)性分布范圍來看，以中和較低危險(xiǎn)性等級(jí)為主。值得關(guān)注的是，雖然高危險(xiǎn)性等級(jí)占比相對(duì)較小(7.3%)，但分布比較集中連片，容易造成區(qū)域性的影響。

③本文針對(duì)不同時(shí)間長(zhǎng)度，不同重現(xiàn)期的可能最大降水量閾值進(jìn)行了分析，對(duì)預(yù)警服務(wù)及決策有一定的參考價(jià)值。

④面向不同的服務(wù)對(duì)象，建議根據(jù)需求進(jìn)行不同分辨率以及區(qū)域性站點(diǎn)降水資料的進(jìn)一步細(xì)化，結(jié)合承災(zāi)體開展不同承災(zāi)體的風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃，有利于精細(xì)化服務(wù)的效果。