基于GIS技術(shù)的河南省洪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估與分析

馮凌彤

（鄭州大學(xué) 水利科學(xué)與工程學(xué)院，河南 鄭州 450001）

在眾多自然災(zāi)害中，暴雨洪澇災(zāi)害是最常發(fā)生、影響范圍大的一種氣象災(zāi)害［1］。為了對(duì)洪澇災(zāi)害進(jìn)行有效的管理，降低洪澇災(zāi)害的影響范圍，有必要對(duì)洪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)估和分析。

目前對(duì)于洪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估與分析，國(guó)內(nèi)外相關(guān)專(zhuān)家和學(xué)者提出了很多解決方案，如基于熵權(quán)法的洪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法、基于因子分析法的洪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法和基于模糊綜合評(píng)價(jià)的評(píng)估方法。以上3種方法的地理位置信息精度不夠，評(píng)估準(zhǔn)確性并不高［2］。針對(duì)上述情況，本研究以河南省為例，提出一種基于GIS技術(shù)的河南省洪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估與分析方法，對(duì)河南省洪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)估和分析，從而為預(yù)防措施的提出和實(shí)施提供依據(jù)。

該方法將GIS空間分析和災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法相結(jié)合，對(duì)河南省洪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)估與分析。具體包括3個(gè)步驟：①收集資料并選取評(píng)價(jià)指標(biāo)，分別計(jì)算河南省各地洪水災(zāi)害危險(xiǎn)性程度和洪水災(zāi)害易損性程度，利用GIS工具進(jìn)行因子疊加，分別得到河南省洪災(zāi)危險(xiǎn)性分布圖和易損性分布圖；②將洪災(zāi)危險(xiǎn)性和易損性進(jìn)行疊加分析，獲取洪災(zāi)的整體風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃圖，實(shí)現(xiàn)基于GIS技術(shù)的河南省洪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估與分析；③為測(cè)試評(píng)估結(jié)果的準(zhǔn)確性，對(duì)幾種評(píng)估方法進(jìn)行仿真試驗(yàn)分析［3-4］。

1 研究區(qū)概況及評(píng)估與分析流程

河南省位于中國(guó)中東部，東接安徽、山東，北接河北、山西，西連陜西，南臨湖北，其地理與氣候特征見(jiàn)表1。

表1 河南省地理與氣候特征

本文基于GIS技術(shù)的河南省洪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估與分析流程見(jiàn)圖1。

圖1 基于GIS技術(shù)的河南省洪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估與分析流程

洪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估首先需要收集空間數(shù)據(jù)資料與屬性數(shù)據(jù)資料，并對(duì)上述數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，通過(guò)計(jì)算洪災(zāi)危險(xiǎn)性指數(shù)與洪災(zāi)易損性指數(shù)獲得洪災(zāi)危險(xiǎn)性分布圖與易損性分布圖，通過(guò)GIS因子疊加，獲得洪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)分布圖。

2 洪災(zāi)危險(xiǎn)性和易損性指數(shù)計(jì)算

根據(jù)所收集的數(shù)據(jù)資料并參考同類(lèi)地區(qū)的洪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)體系［5-7］，分別計(jì)算洪災(zāi)危險(xiǎn)性和易損性指數(shù)。計(jì)算公式為

式中：X為洪災(zāi)危險(xiǎn)性（易損性）指數(shù)；w1，w2，…，wn為危險(xiǎn)性（易損性）指標(biāo)權(quán)重；n為指標(biāo)個(gè)數(shù)；x1，x2，…，xn為危險(xiǎn)性（易損性）評(píng)估指標(biāo)值［8-9］。

2.1 洪災(zāi)危險(xiǎn)性（易損性）指標(biāo)權(quán)重計(jì)算

目前指標(biāo)權(quán)重計(jì)算方法主要有3種：因子分析法、熵權(quán)法和層次分析法。這里選用層次分析法進(jìn)行權(quán)重計(jì)算，具體步驟如下。

步驟1：構(gòu)建層次分析結(jié)構(gòu)。

步驟2：構(gòu)造判斷矩陣。將同一層次中的兩兩指標(biāo)進(jìn)行對(duì)比，得出每個(gè)指標(biāo)的相對(duì)重要程度，并引用合適的標(biāo)度方法（見(jiàn)表2），完成判斷矩陣的構(gòu)建，記為A=（aij），其中aij表示第i個(gè)指標(biāo)相對(duì)于第j個(gè)指標(biāo)的比較結(jié)果。

表2 標(biāo)度方法

步驟3：指標(biāo)權(quán)重計(jì)算。利用方根法求每個(gè)因素的權(quán)值，首先求出每一行元素的乘積，然后對(duì)每一行的乘積求n次方根，最后進(jìn)行歸一化處理，得到權(quán)重向量和特征值［10-13］。

步驟4：對(duì)判斷矩陣進(jìn)行一致性檢驗(yàn)。

步驟5：層次單排序和層次總排序。

2.2 洪災(zāi)危險(xiǎn)性（易損性）指標(biāo)值計(jì)算

下面以危險(xiǎn)性指標(biāo)中的多年平均最大3 d降水量為例，說(shuō)明指標(biāo)值的計(jì)算方法。選取河南省各地觀測(cè)點(diǎn)的多年平均（2016—2018年）最大3 d降水量，制作等值線圖［14-15］。在ArcGIS下轉(zhuǎn)換成柵格點(diǎn)數(shù)據(jù)，將多年平均最大3 d降水量轉(zhuǎn)換為其對(duì)洪水危險(xiǎn)程度的影響度。

獲取河南省各地觀測(cè)點(diǎn)連續(xù)3 a內(nèi)最大3 d降水量，通過(guò)ArcGIS將以上數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)換，得到最大3 d降水量與洪水危險(xiǎn)程度關(guān)系式為

式中：f（x）為多年平均最大3 d降水量對(duì)洪災(zāi)危險(xiǎn)的影響度；x為觀測(cè)點(diǎn)的多年平均最大3 d降水量，mm。

當(dāng)最大3 d降水量≤30 mm時(shí)，基本不能引發(fā)洪災(zāi)；當(dāng)30 mm＜最大3 d降水量≤200 mm時(shí)，會(huì)引發(fā)一定程度的洪災(zāi)；當(dāng)最大3 d降水量＞200 mm時(shí)，通常會(huì)引發(fā)較大災(zāi)害，影響度為最大值1。

3 洪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估隸屬度函數(shù)構(gòu)建

采用模糊分布構(gòu)建河南省洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估隸屬函數(shù)，具體過(guò)程如下。

（1）建立因素集。假設(shè)河南省洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的指標(biāo)有n個(gè)，由這些指標(biāo)構(gòu)成評(píng)價(jià)因素集R：R=｛R1，R2，…，Rn｝。

（2）建立評(píng)價(jià)集。分析河南省洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估因素指標(biāo)，結(jié)合目前相關(guān)研究成果可將河南省洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估各因素指標(biāo)評(píng)價(jià)等級(jí)劃分為3級(jí)，即L=｛L1，L2，L3｝。L1、L2、L3為指標(biāo)的等級(jí)，分別對(duì)應(yīng)低風(fēng)險(xiǎn)、中等風(fēng)險(xiǎn)、高風(fēng)險(xiǎn)。

（3）構(gòu)建洪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)等級(jí)矩陣Q。針對(duì)任意等級(jí)建立對(duì)應(yīng)隸屬度，并將上述計(jì)算的洪災(zāi)危險(xiǎn)性和易損性指數(shù)計(jì)算結(jié)果代入，由此獲得隸屬度函數(shù)：

式中：c為評(píng)價(jià)指標(biāo)值；f（x）、f（x-1）分別為相鄰的兩個(gè)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)臨界指標(biāo)值。

通過(guò)隸屬函數(shù)計(jì)算每個(gè)指標(biāo)對(duì)不同等級(jí)的隸屬度，uij表示第i個(gè)指標(biāo)對(duì)第j等級(jí)的隸屬度，3個(gè)等級(jí)所對(duì)應(yīng)的隸屬度分別為ui1、ui2，ui3，3個(gè)等級(jí)的隸屬函數(shù)表達(dá)式如下：

式中：xi為第i個(gè)指標(biāo)的指標(biāo)值；l1、l2、l3分別為低、中、高風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)的臨界指標(biāo)值。

根據(jù)以上過(guò)程完成洪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估隸屬度函數(shù)構(gòu)建，本文中目標(biāo)層是河南省洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)，準(zhǔn)則層包括洪災(zāi)危險(xiǎn)性、易損性，指標(biāo)層包括最大3 d降水量、地形坡度、河網(wǎng)密度、人口密度、人均GDP。

4 采用GIS技術(shù)獲取洪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)分布圖

根據(jù)上述過(guò)程得到的相關(guān)數(shù)據(jù)計(jì)算河南省洪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)整體指數(shù)，計(jì)算公式為

式中：Y為洪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)；w、X分別為洪災(zāi)危險(xiǎn)性總體權(quán)重和指數(shù)；w′、X′分別為洪災(zāi)易損性總體權(quán)重和指數(shù)。

對(duì)比洪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)表（見(jiàn)表3），確定風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)。

表3 洪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)

利用GIS技術(shù)中ArcInfo的GRID模塊進(jìn)行因子疊加，得到河南省洪災(zāi)危險(xiǎn)性（易損性）分布圖，然后再次利用ArcInfo的GRID模塊將河南省洪災(zāi)危險(xiǎn)性（易損性）分布圖進(jìn)行疊加，得到河南省洪水災(zāi)害的總體風(fēng)險(xiǎn)分布圖。

5 評(píng)估結(jié)果及分析

5.1 評(píng)估程序開(kāi)發(fā)環(huán)境

整個(gè)評(píng)估分析過(guò)程需要將其編制成一個(gè)軟件程序進(jìn)行，人工計(jì)算不僅耗費(fèi)大量的時(shí)間和精力，計(jì)算的結(jié)果也可能有較大誤差。軟件程序編制需要的環(huán)境見(jiàn)表4。

表4 程序開(kāi)發(fā)環(huán)境

5.2 洪災(zāi)危險(xiǎn)性和易損性指數(shù)計(jì)算結(jié)果

根據(jù)上文所述的方法，該次洪災(zāi)危險(xiǎn)性和易損性指標(biāo)權(quán)重計(jì)算結(jié)果見(jiàn)表5。

表5 洪災(zāi)危險(xiǎn)性和易損性指標(biāo)權(quán)重計(jì)算結(jié)果

根據(jù)權(quán)重和指標(biāo)值，得到觀測(cè)點(diǎn)風(fēng)險(xiǎn)洪災(zāi)危險(xiǎn)性和易損性指數(shù)。

根據(jù)以上結(jié)果，利用GIS劃分河南省風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)分布，見(jiàn)圖2。

圖2 河南省洪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)分布

分析圖2可知，不同地域洪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)不同，其中周口市大部分地區(qū)屬于低洪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)，小部分地區(qū)存在中等洪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)，駐馬店市、信陽(yáng)市、商丘市大部分地區(qū)存在中等洪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)，而洛陽(yáng)市、平頂山市、漯河市以及許昌市部分地區(qū)存在較高洪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)。

5.3 基于不同評(píng)估方法的河南省各個(gè)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)面積對(duì)比

對(duì)各個(gè)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)進(jìn)行面積統(tǒng)計(jì)計(jì)算，通過(guò)實(shí)地考察獲得河南省實(shí)際風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)面積結(jié)果，并將實(shí)際結(jié)果與3種傳統(tǒng)方法（基于熵權(quán)法的洪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法、基于因子分析法的洪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法和基于模糊綜合評(píng)價(jià)的評(píng)估方法）計(jì)算的結(jié)果進(jìn)行對(duì)比分析，判斷本文方法的有效性。表6為不同方法所得的河南省各個(gè)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)面積對(duì)比。

表6 河南省各風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)面積對(duì)比 萬(wàn)km2

由表6可知，與熵權(quán)法、因子分析法和模糊綜合評(píng)價(jià)法等3種傳統(tǒng)洪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法相比，利用本文基于GIS技術(shù)統(tǒng)計(jì)出來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)面積與實(shí)際結(jié)果更為接近。由此證明本文風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法精度更高，評(píng)估出來(lái)的結(jié)果更為準(zhǔn)確，這為洪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)防提供了可靠的決策依據(jù)。

為了進(jìn)一步驗(yàn)證不同洪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估效果，對(duì)不同評(píng)估面積下各評(píng)估方法的準(zhǔn)確率進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，結(jié)果見(jiàn)圖3。

分析圖3可知，評(píng)估面積由小到大，洪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估準(zhǔn)確率不斷發(fā)生變化。當(dāng)評(píng)估面積為2萬(wàn)km2時(shí)，模糊綜合評(píng)價(jià)法的洪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估準(zhǔn)確率為67%，因子分析法的洪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估準(zhǔn)確率為76%，熵權(quán)法的洪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估準(zhǔn)確率為43%，本文方法的洪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估準(zhǔn)確率為89%。當(dāng)評(píng)估面積為16萬(wàn)km2時(shí)，模糊綜合評(píng)價(jià)法的洪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估準(zhǔn)確率為75%，因子分析法的洪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估準(zhǔn)確率為54%，熵權(quán)法的洪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估準(zhǔn)確率為66%，本文方法的洪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估準(zhǔn)確率為94%。本文方法的洪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估準(zhǔn)確率高于其他方法。

圖3 不同方法、不同評(píng)估面積下的評(píng)估準(zhǔn)確率

6 結(jié) 語(yǔ)

本文將GIS技術(shù)與風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法相結(jié)合，提出基于GIS技術(shù)的河南省洪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估與分析方法。

（1）本文方法能夠?qū)幽鲜『闉?zāi)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行有效評(píng)估，獲得河南省洪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)分布情況。

（2）本文方法能夠準(zhǔn)確計(jì)算河南省各個(gè)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)的面積，風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的精度更高。

（3）本文方法的洪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估準(zhǔn)確率較高，評(píng)估面積為16萬(wàn)km2時(shí)，本文方法的洪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估準(zhǔn)確率可達(dá)94%。