山東省干旱災害風險評估與區劃研究

李 臻，季 民，李 云 嶺，王 映 然

(山東科技大學 測繪與空間信息學院，山東 青島 266590)

0 引 言

聯合國政府間氣候變化專門委員會(Intergovernmental Panel on Climate Change，IPCC)在其一系列報告中指出，干旱是世界上最常見的自然災害[1]。根據《中國氣象災害大典·山東卷》災情統計，1949～2000年，除了1964年未發生旱災外，其他年份山東省均發生了不同程度的旱災。全省平均每年農作物旱災受災面積為186.209萬hm2，成災面積為114.964萬hm2。其中，1992年農作物的受旱面積達到最大，為503.7萬hm2。1999～2002年，連續4 a大旱導致糧食短缺、企業停工、城鎮供水嚴重短缺[2]。2010～2011年，山東省同樣出現了嚴重的旱災。2015年，山東省再次遭遇嚴重干旱，部分城鎮供水受到影響，1～3月，南四湖的蓄水量僅為常年同期的一半，水量虧缺導致水質下降，生態環境受到影響。由此可見，山東省常年發生旱災，限制了農業生產和經濟發展。

近年來，災害風險引起了國內外學者的高度關注，許多學者對干旱災害風險評估與區劃方面進行了廣泛而深入的研究。Ai等[3]提出了基于干旱發生概率和潛在影響的干旱動態風險評估概括模型；Xu等[4]應用灰色物元分析方法對河南省農業旱災進行風險評估，評估結果與旱災發生的實際情況基本一致；Zhang等[5]利用二維和三維Copula函數在中亞地區構建多維聯合分布，并基于聯合概率和重現期研究干旱風險特征；董濤等[6]以安徽省淮河流域為研究區域，引入正態云模型，并基于該模型建立了農業旱災風險評估模型；Ismail[7]根據干旱風險指數(DRI)=危險指數(DHI)×脆弱性指數(DVI)基本模式，對土耳其各省的干旱綜合風險進行評估；劉小艷[8]、王志春[9]、楊豐政[10]、尚小寧[11]、劉航[12]等基于自然災害風險理論，選取評價指標并建立了干旱災害風險指數模型，分別對陜西省、赤峰市、徐水縣、涇陽縣以及淮河流域進行了干旱災害風險評估。

以往關于山東省干旱的研究多集中于干旱特征和時間序列分析方面等[2，13-14]，但關于該省干旱災害風險區劃和評估方面的研究較少。鑒于此，本文基于自然災害風險理論，根據山東省的實際情況，從自然災害形成機制的角度出發，在參照前人研究的基礎上，考慮并選擇干旱風險四要素中的若干評價指標，對所選指標間的相關性進行分析，采用AHP-熵權法確定相應的權重，并采用加權綜合評價法構建了山東省旱災風險評估模型。利用該風險評估模型，以16個地市的137個縣區作為評價單元，開展了山東省干旱風險評估和區劃研究。研究成果可為相關單位防災減災政策的制定提供一定的參考依據。

1 研究區概況與數據來源

1.1 研究區概況

山東省(34°22.9′N～38°24.01′N，114°47.5′E～122°42.3′E)位于中國東部沿海，地處黃河下游，全省面積近15.79萬km2。如圖1所示，山東省地形特征總體呈中部山地突起，西南、西北低洼平坦，東部緩丘起伏的態勢。地貌類型以平原和丘陵為主，平原、丘陵和山地分別約占全省總面積的66%，15%和15%。土地利用類型主要包括耕地、林地、草地、水域、城鄉居民用地等，耕地是山東省面積比例最大的地類。該省氣候溫和，降水集中，四季分明，屬于暖溫帶季風氣候。各地年平均氣溫在11.5～14.7 ℃之間，自魯西南向半島遞減；年平均日照時數在2 301.8～2 856.2 h之間，自魯南向魯北遞增；年平均降水量在657.6～1 138.4 mm之間，自魯西北向魯東南遞增，且全年70%以上的降水量主要集中在6～9月，其他季節降雨量較少，因此該省干旱發生的頻率高、持續時間長、范圍廣。

圖1 山東省高程分布Fig.1 Elevation distribution of Shandong Province

1.2 數據來源

氣象資料來源于中國科學院資源環境科學與數據中心(https：∥www.resdc.cn/data.aspx?DATAID=230)，主要包括1969～2019年山東省123個氣象站的逐日氣溫、降水量、日照時數、相對濕度以及平均風速等數據，剔除建站時間較晚以及缺失年份數據較多的站點，最后選取89個站點的氣象資料[14]。社會經濟數據來源于2016～2020年各市的統計年鑒，主要包括山東省137個縣(區)的年末總人口、國民生產總值、糧食播種面積、糧食產量、有效灌溉面積、大牲畜年末存欄數等。土地利用類型數據來源于中國科學院資源環境科學與數據中心。1∶1 000 000河網數據源于國家基礎地理信息中心(https：∥www.webmap.cn/main.do?method=index)。ASTER GDEM 30 m分辨率數字高程模型數據來自地理空間數據云網站(http：∥www.gscloud.cn/)。

2 研究方法

2.1 指標規范化法

為了消除災害風險評價中各要素下指標之間的量綱和數值大小的影響，使評價具有可比性和一致性[15]，需要對指標進行標準化處理，使各指標的數值分布在[0.5，1]范圍內。需要注意的是，防災減災指數的數據范圍需要置于[0，0.5]范圍內，具體的計算公式如下[16]：

(1)

式中：Dij為因子j的第i個指標的規范化值；mini和maxi為第i個指標值的最小值和最大值；Aij為因子j的第i個指標值。用該公式進行防災減災指數的指標處理時，不需要加0.5。

2.2 確定指標權重方法

2.2.1層次分析法

層次分析法(Analytic hierarchy process，AHP)是把與決策有關的元素分解成目標、準則和方案等層級[17]，是一種定性和定量相結合的簡便、快捷計算決策權重的研究方法[18]，層次分析法求解權重的步驟如圖2所示。

圖2 AHP法求解權重的主要步驟Fig.2 Main steps of the AHP method for solving the weights

本文利用AHP-yaahp軟件求解指標權重，最后檢驗判斷矩陣的一致性比例是否小于0.1，若小于0.1，則認為判斷矩陣通過一致性檢驗。

2.2.2熵值法

熵值法是利用信息熵根據各指標的變異程度計算出各指標的熵值，然后用熵值修正各指標的權重，從而得出比較客觀的指標權重[19]。確定權重的計算方法及步驟如下[20]：

(1) 如果有n個評估指標和m個評估單元，則第i個指標的第j評價單元的值為yij，則指標原始數據矩陣Y=(yij)m×n，其中i=1，2，…，n；j=1，2，…，m。

(2) 對Y的指標數據進行歸一化處理，得到歸一化矩陣為B=(bij)m×n。

(3) 計算第i個指標下第j項評估對象的比重fij。

(2)

(4) 計算第i個評價指標的熵值Hi。

(3)

(5) 計算第i個評價指標的權重系數。

(4)

2.2.3組合權重法

組合權重法引入了距離函數的概念，通過計算層次分析法和熵權法兩組權重之間的距離，使其等同于分配系數之間的差異程度，最后采用線性組合法獲得干旱災害風險評估體系中評價指標的組合權重[21]。

確定組合權重的表達式為

λi=αωi+βμi

(5)

式中：λi為組合權重；α、β為權重的分配系數，且α、β需要滿足α+β=1；ωi為層次分析法得到的權重；μi為熵權法得到的權重。

根據上述內容，構造的方程組如下：

(6)

通過求解方程組(6)可以得到分配系數α和β，將分配系數代入公式(5) 即可得出組合權重λi。

2.3 加權綜合評價法

采用加權綜合評價法計算災害風險評價中4個因子(危險性、敏感性、易損性、防災減災能力)的指數。該方法將各評價指標的權重與指標值相乘，得到最終的綜合值。具體公式為

(7)

式中：V為4個因子加權求和后的值；Di為指標i的規范化值；Wi為指標i的權重值(0≤Wi≤1)，通過組合權重法得出，Wi之和為1；n為評價指標的個數。

2.4 干旱災害風險模型

干旱災害風險系統由4部分構成，包括致災因子危險性(H)、孕災環境敏感性(E)、承災體易損性(S)和防災減災能力(R)，其表達式如下[22]：

I=Hwh×Ewe×Sws×1-Rwr

(8)

式中：I為干旱災害風險指數，表示旱災風險大小；wh、we、ws、wr是4個因子的權重指數。從公式中可以看出，高防災能力會降低干旱風險，而其他因子會增加干旱風險。

2.5 干燥度指數

干燥度指數是指潛在蒸發量與降水量的比值，反映了當地的干燥程度，干燥度指數越大，說明該地區越容易發生干旱，其公式如下[23]：

(9)

式中：AI為干燥度指數；ET0為潛在蒸散量，mm/d；P為降水量，mm。

潛在蒸散量計算常用的方法主要有Thornthwaite方法和FAO Penman-Monteith方法。本文中各氣象站點的潛在蒸散量根據聯合國糧農組織(FAO)推薦的Penman-Monteith模型計算，該模型包含的氣象要素較多，計算的誤差較小，其公式如下[24]：

(10)

式中：ET0為潛在蒸散量，mm/d；Rn為地表凈輻射，MJ/(m·d)；G為土壤熱通量，MJ/(m·d)；γ為干濕表常數，kPa/℃；T為日平均溫度，℃；μ2為2 m高處風速，m/s；es為飽和水氣壓，kPa；ea為實際水氣壓，kPa；Δ為飽和水汽壓曲線斜率，kPa/℃。

3 指標體系構建及權重確定

3.1 指標體系構建

由于干旱形成的具體原因和過程十分復雜，涉及各種氣象因素、社會經濟因素、地形因素等方面，所以在干旱指標的選取上也會受到時間和空間尺度的諸多限制[25]。參照國內外干旱災害的研究情況，同時考慮數據的可獲取性和可用性，以及數據是否易于處理和表達[26]，本文篩選出構成風險要素的若干評價指標，最終確定了干燥度指數、氣溫、日照等15個指標，圖3為建立的山東省干旱災害風險評估指標體系。

圖3 山東省干旱災害風險評價指標體系Fig.3 Drought disaster risk evaluation index system in Shandong Province

3.2 基于波段集統計方法的指標間一致性分析

利用波段集統計工具對選取的評估指標間的一致性進行分析，得到指標間的相關矩陣，表1中的參數名稱如圖3所示。從表1中可以看出，大部分參數之間的相關性低于0.3，相關性較弱，只有氣溫與日照數、高程和坡度、人口密度與經濟密度之間有較強的相關性，這表明所選參數間的總體相關性較弱，能夠較為全面地反映干旱災害風險評估所需要表達的指標[26]。

表1 干旱災害風險評估參數間相關性

3.3 評價指標權重的確定

采用層次分析法和熵權法確定4個影響因子及其子指標的權重，層次分析法構造的判斷矩陣均通過了一致性檢驗，再利用線性組合法得出各指標的組合權重，具體指標和權重如表2所列，其中權重值的大小表征評價因子對干旱災害的影響程度，權重值越大影響越大。

表2 干旱災害風險評估指標體系

4 干旱風險區劃與分析

4.1 致災因子危險性區劃

致災因子是引起災害發生的最重要的影響因素。本文致災因子危險性選取氣溫、日照以及干燥度指數等指標，這些因素控制著干旱災害的分布，決定了干旱災害的變化趨勢。根據山東省89個氣象站1969～2019年的逐日氣象數據，利用彭曼公式(FAO Penman-Monteith)，采用ETO-Calculator軟件計算潛在蒸散量，然后計算各站點的干燥度指數。采用反距離權重(IDW)插值法對氣象站點進行空間插值，得到氣溫、日照、降水、干燥度指數等指標的多年平均空間分布柵格圖(見圖4)。

圖4 致災因子指標分布Fig.4 Distribution of disaster-causing factor indicators

山東省年平均降水量由東南地區向西北地區減少，其中魯南地區降水量可達800～870 mm，是降雨量最多的地區，而干燥度指數的空間分布特征與降水量的分布相反，魯北日照時間長，魯西南氣溫高，氣溫在14.0～14.7 ℃之間。

對各指標進行規范化處理后，根據公式(7)建立風險分析模型，并利用自然斷點分級法將致災因子危險性指數(H)劃分為5個等級：H<0.68為低危險區，0.68≤H<0.72為次低危險區，0.72≤H<0.77為中等危險區，0.77≤H<0.81為次高危險區，H≥0.81為高危險區。

從圖5可以看出，致災因子危險性大體趨勢是西北高、東南低。高危險區和次高危險區主要位于山東省西北地區，包括平原縣、禹城市、寧津縣、利津縣、沾化區等地方，低危險區和次低危險區主要分布在威海市、日照市、臨沂市、青島市南部、棗莊市和煙臺市南部，其他地方為中等危險區。主要由于魯西北降水量少、蒸發量大、氣溫較高，成為高危險區，魯南及東部沿海地區降水量多、蒸發量小、氣候適宜，危險性低。

圖5 山東省干旱災害致災因子危險性分布Fig.5 Hazard distribution of drought-causing factors in Shandong Province

4.2 孕災環境敏感性區劃

孕災環境包括當地的地形條件、植被狀態、水文條件以及土壤條件等。在本文中，孕災環境指標重點考慮地形、水系、土地利用類型等3個方面對干旱災害所產生的綜合影響。地形因素主要包括高程和坡度，坡度基于DEM提取。地勢較高、坡度越陡的地帶不容易蓄積足夠的水分，容易發生旱災。水系由河網密度表示，河網密度可以反映流域內一定面積范圍內的河流密集程度，本研究中，利用GIS中的density模塊計算了河網密度。河流、支流多且密集，水資源豐富，河網密度越高，干旱發生的概率就越小。不同的土地利用類型對干早災害的敏感性不同，本文在參考何嬌楠[22]研究的基礎上，確定各類型的敏感性系數分別為耕地0.9、園地0.7、林地0.6、草地0.5、水域0.2、農村城鎮居民點0.1、其他0，數值越大說明對旱災的影響越大，耕地區域更容易孕育旱災。

將孕災環境敏感性指數(E)利用自然斷點法劃分為低敏感區(E<0.52)、次低敏感區(0.52≤E<0.56)、中等敏感區(0.56≤E<0.59)、次高敏感區(0.59≤E<0.63)和高敏感區(E≥0.63)5個等級，最終得到山東省干旱災害孕災環境敏感性分布圖。

從圖6中可以看出，孕災環境敏感性的分布很不規則。山東省中部地區以及東部地區敏感度高，主要是由于這些地區的地形以山地和丘陵為主，平均海拔較高。而山東省北部地區敏感性較低，原因是這些地區地勢平坦，水系發達，河網密度高，容易蓄積足夠的水分。

圖6 山東省干旱災害孕災環境敏感性分布 Fig.6 Distribution of environmental sensitivity of drought disasters in Shandong Province

4.3 承災體易損性區劃

承災體的易損程度是決定災害發生嚴重程度的因素之一[27]。本文選擇人口密度、耕地率、糧食單產、經濟密度、農林牧漁業產值密度以及地均大牲畜等6個指標表征承災體易損性，這些指標能較為全面地反映出承災體易損性的特點。人口密度、經濟密度、耕地率、地均大牲畜、農林牧漁業產值密度分別為區域人口總數、國內生產總值、耕地面積、年末大牲畜存欄數、農林牧漁業總產值與區域面積的比率，糧食單產為單位糧食播種面積上的糧食產量。通過GIS空間處理技術將上述兩個指標轉換成柵格數據層，并賦予相應的權重，利用加權綜合評價法計算出各地區的承災體易損性指數(S)，并將S劃分為低易損區(S<0.60)、次低易損區(0.60≤S<0.63)、中等易損區(0.63≤S<0.65)、次高易損區(0.60≤S<0.68)和高易損區(S≥0.68)5個等級，得到相應的區別劃圖。

從圖7中可以看出，高易損區主要分布在陽信縣、汶上縣、陵城區、曹縣、嘉祥縣、寧陽縣等地區，次高易損區主要分布在東明縣、單縣、成武縣、曲阜市、高唐縣等地區，這些區域人口密度大，耕地比重大，大牲畜存欄數量多，因而易損性相對較高；低易損區主要分布在李滄區、博山區、城陽區等地，這些人口密度較低，耕地比重小，承災體易損性小，對干旱災害的應對和適應能力強。

圖7 山東省干旱災害承災體易損性分布 Fig.7 Vulnerability distribution of drought hazard carriers in Shandong Province

4.4 防災減災能力區劃

干旱防災減災能力是指一個地區抵御和恢復旱災的能力。本文采用人均GDP和有效灌溉率兩個指標來計算防災減災能力指數。有效灌溉率也就是有效灌溉面積與耕地面積之比，它是體現當前耕地抗旱能力的一項關鍵指標，有效灌溉率越高，抗旱能力就越強。人均GDP越高，經濟越發達，旱災后的社會經濟方面的應對能力也越強。

利用加權綜合評價法計算出各地區的防災減災指數(R)，并將R劃分低防災減災區(R<0.11)、次防災減災區(0.11≤R<0.16)、中等防災減災區(0.16≤R<0.21)、次高防災減災區(0.21≤R<0.28)和高防災減災區(R≥0.28)5個等級，得到相應的區劃圖。從圖8中可以看出各等級分布比較零散，高防災減災能力區零星分布在福山區、黃島區、龍口市、榮成市等地，這些地區人均GDP水平高，防災減災能力強。低防災減災能力區主要分布在平邑縣、山亭區、蘭陵縣、沂南縣、臨朐縣等地，整個臨沂市的防災減災能力水平相對較低，這些地區有效灌溉率較低，因而防災減災能力不高。

圖8 山東省干旱災害防災減災能力分布 Fig.8 Distribution of drought disaster prevention and mitigation capacity in Shandong Province

5 干旱災害綜合風險區劃及分析

在對上述4個因子進行定量評估的基礎上，根據干旱災害風險評估模型計算出綜合風險指數(I)，并利用自然斷點法將指數I劃分為5個風險等級區，等級劃分如表3所列，從而得到山東省干旱災害綜合風險等級區劃圖(見圖9)。

表3 山東旱災風險等級劃分標準

經統計，高風險區域占全區面積的13.7%，次高風險區域面積占25.9%，中等風險區域占26.5%，次低風險區域面積占22.5%，低風險區占11.5%。從圖9中可以看出，山東省干旱風險總體上呈現從東向西逐漸遞增的現象。干旱風險圖反映了區域特征，高、次高風險區主要分布在魯西北、魯西南及魯中地區，包括武城縣、陽信縣、臨清市、夏津縣、禹城市等。高風險區如德州市平原縣，多年平均降水量在500～580 mm之間，與其他地區相比較少。該類地區干燥程度高，光照充足，熱量豐富，加之其耕地面積大，糧食單產高，農林牧漁業產值密度較高，所以致災因子危險性和承災體易損性高。平原縣地處魯西北平原，地勢平坦，河網密度中等，孕災環境敏感性為中等，防災減災能力也處于中等水平。由于干旱災害風險評估體系中致災因子和承災體易損性因子所占的權重高，因此該地區干旱災害發生的風險高。次低和低危險區主要分布在山東省南部及東部沿海地區。例如，整個威海市處于干旱災害的低風險區。據統計[28]，從1949～2008年，山東省共發生399次干旱，威海市共發生4次干旱，干旱頻率為1%。威海市為沿海城市，降水多，夏季氣溫較內陸低，冬季氣溫較內陸高，致災因子危險性低，加之威海市人口密度較低，有效灌溉率和人均GDP水平高，承災體易損性低，防災減災能力強，因此該地區干旱災害發生風險較低。

圖9 山東省干旱災害風險空間分布圖9 Spatial distribution of drought disaster risk in Shandong Province

6 結 論

基于自然災害風險理論，本文以縣級行政區為基本研究單元，根據四大風險要素構建了風險評估模型，研究山東省干旱災害發生風險程度，并進行等級區劃和評估分析，主要結論如下：

(1) 致災因子危險性等級大體呈現從東南向西北逐漸遞增現象。

(2) 孕災環境敏感性較高的地區位于山東省中部地區以及東部地區，敏感性低的區域位于山東省北部地區。

(3) 承災體易損性高的區域主要分布在陽信縣、汶上縣、陵城區、曹縣、嘉祥縣、寧陽縣等地區，次高易損性主要分布在東明縣、單縣、成武縣、曲阜市、高唐縣等地區；低易損性主要分布在嶗山區、博山區、城陽區、李滄區等地。

(4) 防災減災能力強的地區分散在福山區、龍口市、黃島區等地；低防災減災能力區主要分布在平邑縣、蘭陵縣、沂南縣等地。

(5) 干旱災害綜合風險評估結果表明：低、次低風險區主要分布在山東省南部及東南沿海地區；高、次高風險區主要分布在魯西北、魯西和魯中地區。這與李福奪[28]通過統計分析山東省1949～2008年的各種自然災害數據得到的結果基本一致。

(6) 在調研干旱災害風險評估的相關文獻后，本文提出并建立了山東省旱災風險評估體系，但在這個體系中，沒有考慮到干旱強度、干旱頻率、田間持水量等指標對干旱造成的影響。干旱是一種復雜的現象，在接下來的研究中需要充分考慮干旱形成的機制，從而對干旱災害風險程度進行全面的定量化研究。