三亞育才生態區山洪災害風險評估模型的建立與運用

江昊洋，王 雷，2

（1.海南省地球觀測重點實驗室 中國科學院空天信息研究院海南研究院，海南 三亞 572029；2.中國科學院空天信息創新研究院，北京 100101）

隨著近年全球氣候變暖，各類極端天氣頻發，及時預防各類災害，減少經濟損失尤為重要［1～3］。 2021年7月20日在河南多地發生特大暴雨， 此次災害造成河南全省89個縣（市、區）560個鄉鎮120多萬人受災，緊急避險轉移16325人，緊急轉移安置164710人；其中農作物受災面積7.5萬hm2，成災面積2.52萬hm2，絕收面積4700hm2；洪水導致多條高速道路封閉，大量列車停運，其他各類經濟損失相當嚴重［4］。 隨著洪澇災害發生的頻率提高，災害產生的損失不斷增加，提前制定各項防洪減災措施，減少洪災帶來的損失，已成為學者研究的焦點。

結合遙感影像、 地理信息系統和數字高程數據（DEM），可以開展洪水淹沒模擬預測，從而進行洪水災害分析評估。 張棟［5］通過對溫州市的山洪地質災害分析，劃分出不同等級的風險區；劉媛媛等［6］基于AHP熵權法對孟印緬地區的洪水災害風險進行評估；湛南渝［7］針對臺風暴雨產生的洪澇災害開展快速災情研究與分析；姜波等［8］以高分影像提取分析山東壽光臺風后的災情評估；徐奎［9］針對熱帶風暴產生的暴雨對沿海城市的洪澇災害進行了研究。 目前對于洪水淹沒災害風險的評估已經十分成熟，但是傳統遙感監測受制于影像分辨率等問題， 研究區域往往選擇大范圍地區作為研究對象， 以宏觀角度對洪水災害進行分析， 本文采用了國產高分辨率衛星影像，結合數字高程數據，選取三亞市育才生態區作為研究對象，以微觀角度建立洪水風險評估模型，風險區劃精細到村落，更有利于支持政府防洪決策，精準科學布置防洪力量。

1 研究區域和數據源

1.1 研究區域

育才生態區位于三亞市西北部山區， 地形以山地和丘陵為主，森林覆蓋率超84.2%，是三亞重要的核心生態區。 生態區擁有三亞市規模最大的水庫——大隆水庫， 是海南省南部水資源調配的重點工程，水庫總庫容4.68億m3，是三亞最重要的生態屏障和水源涵養地。由于育才生態區地處海南省南部，為熱帶海洋性季風氣候，年均氣溫27.1℃，年均降水量達973.3mm， 尤其是夏季秋季熱帶氣旋活動頻繁，加上山勢地形的阻擋作用， 水汽凝結導致山區極易產生暴雨大暴雨，導致洪澇災害。在2017年海南先后遭受“海葵”“卡努”“杜蘇芮”“桑卡”“塔拉斯”等多個臺風及熱帶風暴的影響，其中“杜蘇芮”對海南影響最為嚴重，為強臺風級，中心最大風力達13～14級，臺風中心從三亞南部海面掠過，據海南省民政廳報告，三亞及周邊幾個市縣21.6萬人受災， 農作物受災達2600萬m2，超100萬m2絕收，海南省直接經濟損失達5900萬元。2017年的年降水量達2057.8mm，且降水集中在7—9月份，極易導致洪澇災害的發生。對育才生態區開展山區洪水災害風險研究， 對于生態區開展防洪抗洪工作、 減少洪災帶來的各類經濟損失有著重要意義。

1.2 數據來源

采用國產高分二號衛星影像， 這是我國目前分辨率最高的民用陸地觀測衛星， 具有亞米級的空間分辨率，有藍、綠、紅、近紅外4個波段，經過處理后的高分二號衛星影像能夠較好地提取識別出研究區域內的水體、耕地、道路及居民區范圍，利于下一步對于研究區域內的易損性分析和洪災風險區劃。

氣象數據來自中央氣象臺， 通過歷史降水數據和氣象預報推測可能的降水范圍和降水量， 對于重點降水地區，結合降水量進行淹沒分析，利用軟件提取洪災中、高風險區，提前預警。人口、經濟等數據來源為三亞市統計局三亞統計年鑒（2020年）。

2 研究方法

2.1 技術路線

技術路線主要分為3個部分，分別是影像數據處理、建立模型、出圖與分析。 詳細的技術路線如圖1。

圖1 育才生態區山洪災害風險評估技術路線

2.2 影像數據處理

首先選取研究區無云影像， 由于遙感衛星影像會受到空間、波譜及輻射分辨率的限制，導致影像數據產生誤差，因此需要先對影像數據進行預處理，預處理包括輻射定標、大氣校正、幾何校正和影像融合幾個步驟。預處理消除了大氣、地形等因素導致的光譜失真問題， 融合后的影像分辨率高能夠清晰地呈現出地物特征，利于下一步進行地物的特征提取、分類識別工作。然后對影像裁剪及拼接，得到研究區的完整無云影像。經過實地考察，發現研究區內主要用地類型有林地、耕地、道路、居民區及水庫，如圖2～圖5。

圖3 研究區居民區及主要道路分布圖

圖4 耕地分布圖

圖5 育才生態區地區劃分圖

結合實地考察提取耕地、 道路、 居民區主要特征，結合目視解譯方法，最終完成對研究區內水庫、耕地、道路及居民區范圍的提取，便于后期對耕地、居民區和道路開展淹沒分析， 并計算和劃分不同地區易損性和風險度等級。

根據地形和村落分布，將研究區域分為立才、龍密、馬腳、雅亮、雅林、青法、明善、抱安、那會、那受總計10個地區， 便于后期計算不同地區的風險性及易損性。

2.3 淹沒分析模型

洪水淹沒的過程較復雜，受到地形、降水分布、水動力學等多種因素的影響， 經過一段時間的發展最終形成淹沒區域。 通常采用無源淹沒和有源淹沒兩種形式研究洪水淹沒區域和范圍， 無源淹沒指的是給定洪水水位高度， 凡是低于給定高程的區域都屬于淹沒區域，類似于研究區域內均勻降水，地勢低的地區都將被淹沒，常見的如暴雨導致的洪水，適用于較小的研究區域； 有源淹沒則是考慮到洪水從某一高處流向低處直至靜止淹沒的過程， 常見于上游洪水導致堤壩漫堤決口等情況， 適用于較大的研究區域。考慮到研究區域面積較小，且主要研究對象為夏秋兩季由臺風暴雨導致的洪水， 所以將采用無源淹沒的方式對研究區域進行淹沒分析。

利用研究區的數字高程數據，應用GIS軟件通過數學方法對影像進行高程內插和曲面擬合， 得到帶高程的影像，并建立三維模型，根據三亞市近年降水規模，給定洪水水位高度，對研究區域進行模擬淹沒分析，統計耕地淹沒的面積、受災居民區面積及受災道路長度，最終建立洪水淹沒模型，如圖6～圖10。（三維模型圖中藍色部分為淹沒區域， 綠色部分為耕地區域，紫色部分為居民區，黃色線條為道路）。

圖6 研究區三維模型

圖7 淹沒范圍分布

圖8 道路淹沒風險分布

圖9 居住區淹沒風險區分布

圖10 耕地淹沒風險分布

3 結果與分析

3.1 洪災危險性分析

（1）立才地區面積約52km2，處于淹沒危險性的地區在卡把附近， 其中處于高淹沒危險性的耕地面積0.58hm2，道路長度568.0m；處于中淹沒危險性的耕地面積3.58hm2，道路長度805.2m；處于低淹沒危險性的居民區面積為34007.80m2， 耕地面積48.37hm2，道路長度4543.3m。 處于淹沒風險高、中、低的區域分別占地區總面積的4.31%，5.80%，11.55%。

（2）龍密區面積約26km2，該地區地勢較高，沒有處于淹沒風險區的居民區、耕地和道路，處于淹沒風險低的區域占地區總面積0.02%。

（3）馬腳區面積約41km2，處于淹沒危險性的區域為該地區的西部和南部，其中處于高、中、低淹沒危險性的道路長度分別為659.0，883.9，4114m； 處于低淹沒危險性的耕地4.37hm2。 馬腳地區沒有處于淹沒風險范圍內的居民區和處于中淹沒危險性及以上的耕地。 處于淹沒風險高、中、低的區域分別占地區總面積的15.80%，19.67%，27.83%， 考慮到馬腳地區水域面積占地區總面積的11.61%。

（4）雅亮區面積約15km2，處于淹沒危險性的區域為該地區的東部， 其中處于高淹沒危險性的居民區 面 積6390.4m2， 耕 地 面 積3.24hm2， 道 路 長 度1440.7m； 處于中淹沒危險性的居民區淹沒面積7665.5m2，耕地面積6.38hm2，道路長度2910.3m；處于低淹沒危險性的居民區面積8217.5m2， 耕地面積26.49hm2，道路長度6070.2m。處于淹沒風險高、中、低的區域分別占地區總面積的21.50%，27.88%，40.91%，雅亮地區水域面積占地區總面積的16.28%。

（5）雅林區面積約45km2，該地區地勢較高，由于東部有雅林嶺的阻隔， 沒有處于淹沒風險區的居民區、耕地和道路，主要淹沒區在該地區南部，處于淹沒風險高、中、低的區域分別占地區總面積的2.34%，3.07%，5.01%。

（6）青法區面積約20km2，主要淹沒區域分布于該地區東部和南部， 其中處于高淹沒危險性的居民區 面 積6078.9m2， 耕 地 面 積6.22hm2， 道 路 長 度861.5m； 處于中淹沒危險性的居民區淹沒面積15247.4m2，耕地面積24.15hm2，道路長度2420.1m；處于低淹沒危險性的居民區面積31073.2m2， 耕地面積39.74hm2，道路長度5621.0m。處于淹沒風險高、中、低的區域分別占地區總面積的15.17%，24.47%，37.70%，青法地區水域面積占地區總面積的9.79%。

（7）明善區面積約23km2，主要淹沒區在該地區東部，處于中淹沒危險性的耕地面積1.14hm2；處于低淹沒危險性的耕地面積8.17hm2。 該地區沒有區域淹沒風險區的居民區和道路，處于淹沒風險中、低的區域分別占地區總面積的0.50%和3.85%。

（8）抱安區面積約48km2，處于淹沒危險性的區域集中在抱安村一隊和志安一帶， 其中處于高淹沒危險性的居民區面積22441.60m2， 耕地面積11.62hm2，道路長度618.7m；處于中淹沒危險性的居民區淹沒面積37666.60m2，耕地面積13.24hm2，道路長度1012.2m； 處于低淹沒危險性的居民區面積41238.74m2，耕地面積13.38hm2，道路長度1178.2m。處于淹沒風險高、中、低的區域分別占地區總面積的4.28%，6.14%，9.64%。

（9）那會區面積約處于淹沒危險性的區域集中在那會村一帶， 其中處于高淹沒危險性的居民區面積38265.03m2，耕地面積7.15hm2，道路長度843.1m；處于中淹沒危險性的居民區面積38504.84m2，道路長度1119.2m；處于低淹沒危險性的居民區淹沒面積和耕地淹沒面積沒有變化，道路淹沒長度1269.4m。 處于淹沒風險高、 中、 低的區域分別占地區總面積的22.96%，30.44%，41.17%。

（10）那受區處于淹沒危險性的區域集中在南塔附近，其中處于高淹沒危險性的道路長度651.1m；處于中淹沒危險性的道路長度871.4m； 處于低淹沒危險性的道路長度1094.2m。 那會地區沒有處于淹沒風險范圍內的耕地和居民區。 處于淹沒風險高、中、低的區域分別占地區總面積的1.73%，2.75%，3.96%。

通過對淹沒分析中得到的不同地區洪災的風險區面積占比進行排序，并根據研究區實際情況，將育才生態區山洪綜合危險性劃分為3個等級： 高危險性、中危險性、低危險性，不同地區山洪綜合危險性區域分類如表1。

表1 研究區山洪綜合危險性

3.2 洪災易損性分析

目前對于區域洪災易損性的大小沒有統一標準，考慮到實際情況，選取了研究區的居民區密度（1000m2/km2）、道 路 密 度（100m/km2）及 耕 地 密 度（hm2/km2）作為評價研究區易損性的指標，并構造育才生態區易損性AHP判斷矩陣如表2。

表2 育才生態區易損性AHP判斷矩陣

育才生態區易損性AHP判斷矩陣的特征值λ=3.0536，居民區密度、道路密度和耕地密度洪災風險性權重分別占比0.3216，0.5105，0.1679。 偏離一致性指標CI為0.027，一致性比例CR為0.046，小于0.1，滿足一致性檢驗要求。經過統計和測算，立才、龍密、馬腳、那受、那會、抱安、青法、雅林、雅亮、明善總計10個地區分別統計居民區、道路及耕地密度，如表3。

表3 研究區居民區、道路、耕地密度

根據實際情況，對育才生態區的居民區密度、道路密度、耕地密度的影響度等級進行劃分，每個評價單位劃分為不同的影響度等級，按照影響力由小到大分為5～9影響度等級并綜合評價不同地區的易損性。因此將育才生態區各地區綜合易損性劃分為3級：高易損性、中易損性、低易損性，如表4。

表4 研究區綜合易損度

3.3 洪災風險區劃

通過洪災危險性和易損性分析， 根據聯合國環境規劃署對于自然災害風險給出的公式風險度（R）=危險度（H）×易損度（v），對每個地區分別計算風險度。為便于計算各地區洪災的風險度，將洪災綜合危險性和易損性低、中、高分別賦值為2，4，6，得到各地區的危險度和易損度，并計算各地區的風險度。風險度4～8為低風險度，風險度8～16為中風險度，風險度16～36為高風險度，如表5。

表5 研究區風險度統計

3.4 洪災預警

近年來氣象預報的精確度和時效性大幅提升，能夠快速準確地預測預報降水量和降水強度， 尤其是臺風監測， 能夠提前發現臺風并預測臺風的運行軌跡及對周邊影響，在臺風生成后，即可根據預測降水量，設定淹沒高度，利用現有模型，對研究區域開展洪災淹沒分析，同時結合現有的研究區居民區、耕地、道路分布情況，劃分不同等級的淹沒風險區，針對處于淹沒中、 高風險的及風險度較高的地區提前布置防洪力量，及時疏散人員，能夠科學快速的做出洪災預警，減少洪災損失。

4 結語

通過建立三亞育才生態區洪水災害風險模型，能夠快速有效地模擬洪水對研究區域內的居民區、道路、耕地的影響范圍，進而根據研究區域地形和村落分布，將研究區劃分為10個區域，通過建立研究區洪災風險性的評估模型，快速、準確、科學地評估研究區內不同地區的洪災危險度、易損度及風險等級，劃分洪災危險區并提前預警，為預防洪水災害，減少洪水損失提供了科學依據。

目前洪水淹沒風險模型的建立僅考慮了耕地、道路、居民區3個因素，今后將更多因素如人口、經濟等，納入洪災風險評估中，并采用更加精細的數字高程數據，建立更加詳盡的洪災風險評估模型，進一步增加災情評估的準確性， 為預防洪水災害提供更精細更科學的判斷依據。