喀斯特地區(qū)干旱災(zāi)害風(fēng)險區(qū)劃研究
——以遵義市為例

雷宏軍，張保國，潘紅衛(wèi)，商崇菊，馮 凱，王 飛，孫 偉

（1. 華北水利水電大學(xué)水利學(xué)院，河南 鄭州 450046； 2. 貴州省水利科學(xué)研究院防災(zāi)與節(jié)水研究所，貴州 貴陽 550002）

0 引 言

第一次全國自然災(zāi)害綜合風(fēng)險普查是一項重大國情國力調(diào)查，也是提升自然災(zāi)害防治能力的基礎(chǔ)性工作［1］。其中，水旱災(zāi)害風(fēng)險普查是管控水旱災(zāi)害“三大風(fēng)險”的重要技術(shù)支撐。氣候變暖背景下［2］，極端天氣頻發(fā)，旱災(zāi)風(fēng)險問題越來越突出［3］，其中我國西南地區(qū)干旱化趨勢明顯［4］，干旱災(zāi)害呈現(xiàn)頻率高、強度大、影響廣的特點［5］。貴州巖溶廣布，具有獨特的下墊面性質(zhì)、水文結(jié)構(gòu)和氣候特征［6］，干旱情勢復(fù)雜，影響因素多，具有獨特“貴州”特點。普查技術(shù)規(guī)范方法對干旱致災(zāi)機理考慮不全面，導(dǎo)致干旱災(zāi)害風(fēng)險區(qū)劃成果與歷史旱災(zāi)成果協(xié)調(diào)性不足，干旱災(zāi)害風(fēng)險區(qū)劃亟待深入研究。

干旱是由降水偏少或氣溫偏高等氣象因素異常所導(dǎo)致的自然現(xiàn)象，而旱災(zāi)是在干旱背景下自然環(huán)境系統(tǒng)和社會經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)多因素耦合作用產(chǎn)生的自然災(zāi)害［7］。國內(nèi)外學(xué)者對干旱災(zāi)害開展了大量研究，提出數(shù)百種干旱災(zāi)害評價指標(biāo)定量評價干旱災(zāi)害［8-11］，主要包括基于氣象站點的干旱指數(shù)和基于遙感的干旱指數(shù)兩大類［12］。其中SPEI指數(shù)融合考慮了降水和氣溫等對干旱有直接作用的因素的影響［13］，是氣候變化背景下區(qū)域旱情分析的一種常用指標(biāo)［14］。但單一的氣象干旱評價指標(biāo)無法表征所有影響干旱災(zāi)害發(fā)生的因素，在反映干旱災(zāi)害發(fā)生機制上具有局限性［15］。自然災(zāi)害風(fēng)險理論主要有“二因子說”、“三因子說”和“四因子說”［16］。如ZENG 等［17］基于“二因子說”評估了我國西南地區(qū)的農(nóng)業(yè)干旱災(zāi)害風(fēng)險，得到極端農(nóng)業(yè)干旱災(zāi)害風(fēng)險區(qū)主要分布在貴州省東北部等地區(qū)的結(jié)論。ZHAO等［18］基于“三因子說”，引入歷史旱災(zāi)損失修正干旱災(zāi)害風(fēng)險評估過程，利用多元非線性回歸技術(shù)建立干旱災(zāi)害風(fēng)險評估模型，對我國干旱災(zāi)害風(fēng)險進(jìn)行評估并確定西南地區(qū)東部等地區(qū)為高風(fēng)險區(qū)域。LIU等［19］基于“四因子說”，選取耕地面積、農(nóng)村人口等指標(biāo)評估了黑龍江省干旱災(zāi)害風(fēng)險。HAN等［20］基于“四因子說”，綜合降水量、植被覆蓋度等指標(biāo)構(gòu)建干旱災(zāi)害風(fēng)險指數(shù)，評估了我國西南地區(qū)的干旱災(zāi)害風(fēng)險，得到干旱災(zāi)害風(fēng)險呈西南向東北遞增的分布特征。“四因子說”在危險性、脆弱性、暴露性的基礎(chǔ)上考慮了抗旱減災(zāi)能力，全面、客觀地表征干旱致災(zāi)機理，被廣泛應(yīng)用于旱災(zāi)風(fēng)險評估與區(qū)劃［21-23］。與平原地區(qū)不同，喀斯特地區(qū)下墊面條件復(fù)雜［24］，突出表現(xiàn)為山多坡陡、河谷深切、地高水低等特點［25］，生態(tài)環(huán)境脆弱，旱地對干旱極為敏感。農(nóng)村供水保證率較低，導(dǎo)致農(nóng)村常住人口對干旱災(zāi)害較為敏感。農(nóng)村分散供水工程的建設(shè)標(biāo)準(zhǔn)相對于集中供水工程較低，對干旱災(zāi)害極為敏感［26］。隨著水利發(fā)展，農(nóng)村飲水安全保障水平和農(nóng)田有效灌溉面積比重穩(wěn)步提升，干旱災(zāi)害風(fēng)險低于同等旱情歷史年份，抗旱減災(zāi)能力降低或規(guī)避干旱災(zāi)害風(fēng)險的作用逾發(fā)突出。當(dāng)前干旱災(zāi)害風(fēng)險區(qū)劃研究中對喀斯特巖溶山區(qū)復(fù)雜地形背景體現(xiàn)不全面，評價指標(biāo)體系對干旱災(zāi)害風(fēng)險源的針對性不強；抗旱減災(zāi)能力評價指標(biāo)對研究區(qū)水利發(fā)展特征體現(xiàn)不全面。如何反映復(fù)雜地形背景信息，體現(xiàn)水利發(fā)展帶來的干旱災(zāi)害風(fēng)險變化，存在較大的提升空間。

遵義市是第一次全國自然災(zāi)害綜合風(fēng)險普查“一省兩市”試點評估區(qū)劃的兩個市級試點之一，也是貴州喀斯特地貌發(fā)育最典型的地區(qū)之一。本研究以遵義市為例，結(jié)合喀斯特巖溶山區(qū)干旱災(zāi)害特點，在當(dāng)前研究的基礎(chǔ)上，分析和遴選干旱災(zāi)害風(fēng)險代表性評價指標(biāo)，構(gòu)建以縣級行政區(qū)為評估單元的干旱災(zāi)害風(fēng)險區(qū)劃模型，開展干旱災(zāi)害風(fēng)險區(qū)劃研究。通過該研究為當(dāng)?shù)亻_展干旱災(zāi)害防御工作提供科學(xué)依據(jù)，也為類似喀斯特巖溶山區(qū)干旱災(zāi)害風(fēng)險區(qū)劃提供參考，助推干旱災(zāi)害風(fēng)險普查成果轉(zhuǎn)化應(yīng)用，提升喀斯特地區(qū)干旱災(zāi)害防治能力。

1 研究區(qū)概況與數(shù)據(jù)來源

1.1 研究區(qū)概況

遵義市位于貴州省北部，105°36'E～108°13'E，27°08'N～29°12'N 之間，地處云貴高原偏東北的斜坡地帶，屬亞熱帶季風(fēng)氣候。地形起伏大，地貌類型多樣，可劃分為非喀斯特地貌、巖溶高原地貌和巖溶槽谷地貌。石漠化土地面積293.2 千hm2，石漠化發(fā)生率13.24%。耕地面積634.7 千hm2，其中旱地占75.12%。氣候變暖背景下，年平均氣溫升高趨勢明顯，年降水量呈波動減少趨勢，降水變率增大，干旱化發(fā)展態(tài)勢加重。

圖1 研究區(qū)地貌和氣象站點分布Fig.1 Distribution geomorphology and meteorological site in the study area

1.2 數(shù)據(jù)來源

研究的主要基礎(chǔ)數(shù)據(jù)及其來源為：遵義市7 個氣象站1961-2020 年逐日降水量數(shù)據(jù)來源于中國氣象數(shù)據(jù)網(wǎng)（http：//data.cma.cn）；GDEMV3 30M 分辨率數(shù)字高程模型數(shù)據(jù)來源于中國科學(xué)院計算機網(wǎng)絡(luò)信息中心地理空間數(shù)據(jù)云（http：//www.gscloud.cn）；石漠化數(shù)據(jù)來源于《喀斯特石漠化的遙感-GIS 典型研究：以貴州省為例》附件：貴州喀斯特石漠化的遙感——GIS 調(diào)查數(shù)據(jù)［27］；萬元GDP 用水量和灌溉水利用系數(shù)來源于《遵義市水資源公報-2020》；土地利用數(shù)據(jù)來源于各縣區(qū)第三次全國國土調(diào)查數(shù)據(jù)公報；農(nóng)村集中供水率為遵義市農(nóng)村飲水安全工程運行管護(hù)現(xiàn)狀摸排成果；1956-2016 年水資源量數(shù)據(jù)為全國第三次水資源調(diào)查評價的水資源量成果；2017-2020 年水資源量數(shù)據(jù)和有效灌溉面積數(shù)據(jù)為貴州省干旱災(zāi)害風(fēng)險普查致災(zāi)調(diào)查階段成果數(shù)據(jù)；農(nóng)村常住人口數(shù)據(jù)由各縣區(qū)第七次全國人口普查公報計算得到；農(nóng)民人均可支配收入和三大產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)來源于《貴州統(tǒng)計年鑒-2021》［28］。

2 研究方法

2.1 指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化

干旱災(zāi)害風(fēng)險區(qū)劃涉及到的指標(biāo)類型復(fù)雜，為消除不同評價指標(biāo)間量綱差異，縮小同一指標(biāo)不同縣區(qū)差距，使歸一化后評價更具統(tǒng)一性和可比性，參考和借鑒喀斯特地區(qū)農(nóng)業(yè)干旱災(zāi)害研究［29］，采用下式進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理：

（1）正向指標(biāo)：

（2）負(fù)向指標(biāo)：

式中：Yi為指標(biāo)層標(biāo)準(zhǔn)化值；Xi表示指標(biāo)數(shù)據(jù)；Xmax和Xmin分別表示指標(biāo)的最大值和最小值。

2.2 組合賦權(quán)法

常見的賦權(quán)方法有專家打分法、層次分析法（AHP）、熵權(quán)法等。為了更好地評估不同指標(biāo)的影響程度，采用“專家打分法-熵權(quán)法”主客觀相結(jié)合的方法確定權(quán)重。多位本地專家對評價指標(biāo)體系采用百分制量化打分，各指標(biāo)剔除異常值后取平均值再次征詢意見并修訂得到專家打分權(quán)重，見表1 第6 列。同時，基于客觀的熵權(quán)法確定權(quán)重，權(quán)重的計算公式為：

表1 干旱災(zāi)害風(fēng)險區(qū)劃指標(biāo)體系Tab.1 Drought disaster risk zoning index system

式中：NI表示總的指標(biāo)數(shù)目；di表示第i項指標(biāo)的墑冗余度，其計算公式為：

式中：Nc為縣區(qū)數(shù)量。通過熵權(quán)法計算得到各項指標(biāo)熵權(quán)權(quán)重，其結(jié)果如表1第7列所示。

對專家打分法和熵權(quán)法得到的權(quán)重進(jìn)行組合賦權(quán)，組合權(quán)重計算公式如式（5），綜合權(quán)重結(jié)果如表1第8列所示。

式中：w為綜合權(quán)重；w1為專家打分權(quán)重；w2為熵權(quán)權(quán)重。

2.3 干旱災(zāi)害風(fēng)險區(qū)劃模型

基于自然災(zāi)害風(fēng)險理論，建立干旱災(zāi)害風(fēng)險區(qū)劃模型［29］：

式中：R為干旱災(zāi)害風(fēng)險度；QH為致災(zāi)因子危險性因子；QE為孕災(zāi)環(huán)境脆弱性因子；QD為承災(zāi)體暴露性因子；QM為抗旱減災(zāi)能力因子；WH、WE、WD、WM分別為4 個因子的權(quán)重系數(shù)，且WH+WE+WD+WM=1。準(zhǔn)則層因子采用下式計算：

式中：Q為準(zhǔn)則層因子；i為指標(biāo)層個數(shù)；wi為指標(biāo)層的權(quán)重值。

3 結(jié)果與分析

3.1 因子指標(biāo)體系構(gòu)建

干旱災(zāi)害是致災(zāi)因子危險性、孕災(zāi)環(huán)境脆弱性、承災(zāi)體暴露性和抗旱減災(zāi)能力綜合作用的產(chǎn)物［30］。氣象因素和水文因素是影響干旱危險性的最直接因素［31］，選取干旱頻率、干旱強度和地表水干旱危險性指數(shù)綜合評價干旱災(zāi)害危險性。中度及以上石漠化區(qū)域植被少土層薄，基巖裸露率高，基本達(dá)不到種植條件，可忽略干旱對其的影響［32］，故輕度及以下石漠化區(qū)域（含非巖溶地貌）是干旱災(zāi)害孕災(zāi)的環(huán)境。選取林草濕占比和地形綜合指數(shù)分別評價涵養(yǎng)水源能力和地形復(fù)雜程度。承災(zāi)體是指承受旱災(zāi)影響的主體［33］。選取第一產(chǎn)業(yè)占比評價社會經(jīng)濟(jì)暴露性。因土地利用的區(qū)位條件差異較大，選取耕地面積和旱地占比評價耕地暴露性和易損性。選取農(nóng)村常住人口評價人口暴露性。因水利工程數(shù)據(jù)較薄弱，選取農(nóng)民人均可支配收入、農(nóng)村集中供水率、耕地有效灌溉率、灌溉水利用系數(shù)和萬元GDP用水量綜合評價抗旱減災(zāi)能力［34］。其中：

（1）干旱頻率和干旱強度。以遵義市7 個氣象站1961-2020 年數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，基于SPEI定義單個柵格的氣象干旱危險性，即發(fā)生氣象干旱（SPEI≤-0.5）的頻率和SPEI累積值的平均值的絕對值分別為該柵格的干旱頻率和干旱強度。使用反距離加權(quán)內(nèi)插法分別對干旱頻率和干旱強度進(jìn)行插值，將縣級行政單元內(nèi)所有柵格干旱頻率和干旱強度的平均值分別作為該縣級行政單元的干旱頻率和干旱強度。其中，干旱強度計算公式為：

式中：I為干旱強度；n為發(fā)生干旱次數(shù)；SPEIi為某次氣象干旱縣級行政區(qū)內(nèi)所有柵格SPEI的平均值。

（2）地表水干旱危險性指數(shù)。基于1956-2020 年水資源量數(shù)據(jù)，折合徑流深作為地表水干旱危險性評價指標(biāo)，計算所有縣級行政區(qū)多年平均徑流深和年徑流深負(fù)異常指數(shù)的最大值和最小值，分別按式（9）和式（10）對各縣級行政單元多年平均徑流深和徑流深負(fù)異常指數(shù)進(jìn)行歸一化：

式中：Wi和Di分別為第i個行政單元的多年平均徑流深和年徑流深負(fù)異常指數(shù)；Wmax和Wmin分別為所有縣級行政單元多年平均徑流深的最大值和最小值；Dmax和Dmin分別為所有縣級行政單元中最大和最小年徑流深負(fù)異常指數(shù)；Wnorm，i和Dnorm，i分別為第i個縣級行政單元歸一化之后的多年平均徑流深和年徑流深負(fù)異常指數(shù)。其中，年徑流深負(fù)異常指數(shù)采用下式計算：

式中：D為年徑流深負(fù)異常指數(shù)，其值越大，說明枯水年份（50%及以上來水頻率）徑流深偏離平水年份的程度越大，地表水干旱危險性越高；σ為枯水年徑流深相對于多年平均徑流深的標(biāo)準(zhǔn)差；μ為多年平均徑流深；n為枯水年年數(shù)；xi為枯水年徑流深。

地表水干旱危險性指數(shù)（DT）考慮年徑流深的稟賦和負(fù)異常狀態(tài)，采用下式計算：

式中：Wnorm和Dnorm分別為多年平均徑流深和年徑流深負(fù)異常指數(shù)的歸一化值，α和β分別為權(quán)重系數(shù)。因喀斯特山區(qū)蓄水條件差，水資源配置和調(diào)蓄能力弱，年徑流深負(fù)異常程度是地表水干旱危險性的主導(dǎo)因素，α和β分別取0.2、0.8。

（3）地形綜合指數(shù)。選取平均海拔、高程均方差、平均坡度和平均起伏度4 個指標(biāo)綜合評價地形復(fù)雜程度。其中，平均海拔、高程均方差和平均坡度為以縣級行政區(qū)為單元提取。因研究區(qū)地表崎嶇，以30 m 分辨率DEM 的5×5 像元（150 m×150 m）為微地形單元提取起伏度評價地形起伏程度，取縣級行政單元內(nèi)所有微地形起伏度的平均值作為平均起伏度。對以上4個指標(biāo)分別進(jìn)行歸一化。按其對脆弱性的影響程度，依次設(shè)定權(quán)重為0.1、0.2、0.3、0.4，計算公式為：

式中：E、SD、S、U分別代表平均海拔、高程均方差、平均坡度和平均起伏度；norm代表歸一化值。

3.2 旱災(zāi)評價指標(biāo)空間分布

為方便指標(biāo)間進(jìn)行比較，通過自然斷點法對各指標(biāo)歸一化值分為5 級，見圖2。干旱災(zāi)害評價指標(biāo)的分布特征各不相同，體現(xiàn)了干旱災(zāi)害風(fēng)險的復(fù)雜性。由圖2（a）、和圖2（b）可以看出，干旱頻率和干旱強度均較高的地區(qū)分布在中部和北部地區(qū)，反映了中部和北部地區(qū)氣象干旱較為嚴(yán)重。地表水干旱危險性指數(shù)表征了地區(qū)天然水資源量的自然變異程度，反映的是旱災(zāi)形成的水文背景。由圖2（c），地表水干旱危險性指數(shù)高值區(qū)主要分布在東部和南部中部以東以南地區(qū)，低值區(qū)主要分布在西部地區(qū)。由圖2（d），林草濕占比低值區(qū)主要分布在南部地區(qū)，高值區(qū)主要分布在東北部和西北部。由圖2（e），地形條件呈現(xiàn)由東南向西北越來越復(fù)雜的趨勢。由圖2（f），東部和西部輕度及以下石漠化占比較高，南部和北部輕度及以下石漠化占比較低。由圖2（g），耕地面積較大的地區(qū)主要分布在北部地區(qū)和南部的播州區(qū)，耕地面積較小的地區(qū)主要分布在東南部和西北部地區(qū)。由圖2（h），北部和西部地區(qū)旱地占比較高，南部和東南部地區(qū)旱地占比較低。由圖2（i），農(nóng)村常住人口較多的縣區(qū)主要分布在中部以南以西地區(qū)，農(nóng)村常住人口較少的縣區(qū)主要分布在中部及中部以東地區(qū)。由圖2（j），南部和西部第一產(chǎn)業(yè)占比較低，東部和東北部第一產(chǎn)業(yè)占比較高。由圖2（k），中部和南部農(nóng)民人均可支配收入較高，東部和北部農(nóng)民人均可支配收入較低。由圖2（l），由中心城區(qū)（紅花崗區(qū)和匯川區(qū)）向四周農(nóng)村集中供水率呈現(xiàn)降低趨勢。由圖2（m），南部、東北部和西部耕地有效灌溉率較低，中部及中部以東地區(qū)耕地有效灌溉率較高。由圖2（n），南部灌溉水利用系數(shù)較高，東北部和西部灌溉水利用系數(shù)較低。由圖2（o），南部和西部萬元GDP用水量較低，東部萬元GDP 用水量較高。東南部和南部地區(qū)雖林草濕占比較低，但地形條件較好，旱地占比較低，灌溉水利用系數(shù)較高。

表2 干旱災(zāi)害風(fēng)險要素等級劃分表Tab.2 Table of drought hazard risk factor

圖2 干旱災(zāi)害風(fēng)險要素標(biāo)準(zhǔn)化值的分布圖Fig.2 Distribution of normalized values of drought disaster risk assessment indicators

3.3 旱災(zāi)影響因子空間分布

由圖2 可以看出，自然斷點法分級易造成不同級別縣級行政區(qū)數(shù)量相差較大的情形，如圖2（a）、圖2（b）、圖2（d）、圖2（e）、圖2（g）、圖2（n）。為避免出現(xiàn)此情形，對干旱災(zāi)害風(fēng)險的影響因子和干旱災(zāi)害風(fēng)險度的數(shù)據(jù)分布特征進(jìn)行分析（見圖3）。可見，“四因子”和干旱災(zāi)害風(fēng)險度均呈線性分布，使用ArcGIS的分位數(shù)法分級，將旱災(zāi)影響因子分布情況繪于圖4。

圖3 干旱災(zāi)害影響因子和干旱災(zāi)害風(fēng)險度線性擬合圖Fig.3 Linear fitting plot of drought disaster impact factor and drought disaster risk degree

由圖4可以看出，危險性總體呈東高西低的趨勢，地表水干旱危險性高的縣區(qū)致災(zāi)因子危險性高［圖4（a）］。致災(zāi)因子危險性呈現(xiàn)春旱易發(fā)區(qū)＜春夏連旱易發(fā)區(qū)＜夏旱易發(fā)區(qū)的趨勢。孕災(zāi)環(huán)境脆弱性和承災(zāi)體暴露性均呈現(xiàn)北高南低的趨勢。其中，習(xí)水縣和仁懷市脆弱性最高，紅花崗區(qū)、播州區(qū)和湄潭縣脆弱性最低［圖4（b）］，結(jié)合圖4（b）和圖2（e）可知，高脆弱性縣區(qū)的地形條件差。桐梓縣和綏陽縣暴露性最高，紅花崗區(qū)和匯川區(qū)暴露性最低，暴露性高的縣區(qū)農(nóng)業(yè)比重高，旱地占比大［圖4（c）］。低抗旱減災(zāi)能力的縣區(qū)分布在遵義市的東北部、西北部和東南部，呈現(xiàn)中心城區(qū)（紅花崗區(qū)和匯川區(qū)）向四周抗旱減災(zāi)能力逐漸降低的趨勢。低抗旱減災(zāi)能力縣區(qū)農(nóng)民可支配收入和耕地有效灌溉率均為全市最低水平［圖4（d）］。

由圖2 和圖4 可以看出，地表水干旱危險性指數(shù)、地形綜合指數(shù)、耕地面積和旱地占比、農(nóng)村集中供水率和耕地有效灌溉率分別是致災(zāi)因子危險性、孕災(zāi)環(huán)境脆弱性、承災(zāi)體暴露性和抗旱減災(zāi)能力的主要影響因子。

3.4 干旱災(zāi)害風(fēng)險區(qū)劃

基于圖3 對干旱災(zāi)害風(fēng)險度的定量分析，依據(jù)ArcGIS 的分位數(shù)法得到干旱災(zāi)害風(fēng)險區(qū)劃圖（見圖5）。結(jié)合圖4 可以看出，抗旱減災(zāi)能力是干旱災(zāi)害風(fēng)險的主要影響因子。

圖5 干旱災(zāi)害風(fēng)險區(qū)劃圖Fig.5 Drought disaster risk zoning map

如圖5 所示，干旱災(zāi)害風(fēng)險整體呈現(xiàn)東北高西南低的分布格局，不同風(fēng)險等級呈現(xiàn)區(qū)域性的分布特征。高風(fēng)險區(qū)分布在東北部，中高風(fēng)險區(qū)分布在北部，中風(fēng)險區(qū)分布在東部，中低風(fēng)險區(qū)分布在南部，低風(fēng)險區(qū)主要分布在中部。非巖溶地貌（赤水市）為低風(fēng)險區(qū)；巖溶高原地貌的低風(fēng)險區(qū)和中低風(fēng)險區(qū)各占一半，紅花崗區(qū)和匯川區(qū)為低風(fēng)險區(qū)，播州區(qū)和仁懷市為中低風(fēng)險區(qū)；巖溶槽谷地貌僅湄潭縣為中低風(fēng)險區(qū)，鳳岡縣、余慶縣和綏陽縣為中風(fēng)險區(qū)，習(xí)水縣、桐梓縣和道真縣為中高風(fēng)險區(qū)，正安縣和務(wù)川縣為高風(fēng)險區(qū)。

干旱災(zāi)害風(fēng)險在地貌上呈非巖溶地貌＜巖溶高原＜巖溶槽谷的趨勢。中高及以上風(fēng)險區(qū)在“四因子”中至少有兩個因子處于中高及以上的風(fēng)險。如正安縣為高風(fēng)險區(qū)，“四因子”中致災(zāi)因子危險性為高，承災(zāi)體暴露性為中高。中低及以上風(fēng)險區(qū)在“四因子”中至少有兩個因子處于中低及以下的風(fēng)險。如播州區(qū)為中低風(fēng)險區(qū)，“四因子”中孕災(zāi)環(huán)境脆弱性為低，抗旱減災(zāi)能力為中高。綜上，干旱災(zāi)害風(fēng)險是由自然災(zāi)害風(fēng)險理論“四因子”共同作用的結(jié)果，抗旱減災(zāi)能力是干旱災(zāi)害風(fēng)險的主要影響因子，提高抗旱減災(zāi)能力是降低干旱災(zāi)害風(fēng)險的必由之路。

4 討 論

為驗證旱災(zāi)風(fēng)險區(qū)劃結(jié)果與遵義市旱災(zāi)風(fēng)險分布現(xiàn)狀是否吻合，將區(qū)劃結(jié)果與歷史干旱災(zāi)害區(qū)劃成果進(jìn)行對比分析。

在全國抗旱規(guī)劃中匯川區(qū)為一般受旱縣，赤水市和仁懷市為主要受旱縣，其余11個縣區(qū)為嚴(yán)重受旱縣［35］。在本研究中紅花崗區(qū)為低風(fēng)險區(qū)與全國抗旱規(guī)劃不協(xié)調(diào)。結(jié)合圖2 和圖4 可以看出，不協(xié)調(diào)的主要原因是紅花崗區(qū)相對于其他縣區(qū)干旱強度較低，地形條件好，承災(zāi)體暴露性低，社會經(jīng)濟(jì)和水利發(fā)展水平高，抗旱減災(zāi)能力強，故而干旱災(zāi)害風(fēng)險低。

與《貴州省干旱災(zāi)害風(fēng)險評估及其氣候預(yù)估》的成果相比［32］，本研究的風(fēng)險度與該專著的貴州省多年平均干旱過程強度空間分布圖的遵義部分的平均干旱過程強度空間分布特征一致，表明區(qū)劃結(jié)果可以反映多年平均干旱過程強度。與該專著的貴州省干旱災(zāi)害風(fēng)險區(qū)劃圖中遵義部分相比，本次區(qū)劃結(jié)果中務(wù)川縣干旱災(zāi)害風(fēng)險較重，紅花崗區(qū)和匯川區(qū)較輕。由圖4可以看出，務(wù)川縣的致災(zāi)因子危險性低，但孕災(zāi)環(huán)境脆弱性和承災(zāi)體暴露性在遵義市處于較高水平，抗旱減災(zāi)能力為全市最低水平，故而干旱災(zāi)害風(fēng)險高。紅花崗區(qū)和匯川區(qū)為遵義市中心城區(qū)，致災(zāi)因子危險性較低，承災(zāi)體暴露性處于遵義市最低水平，抗旱減災(zāi)能力為遵義市最高水平，故而干旱災(zāi)害風(fēng)險低。本研究與該專著差異的主要原因為該專著指標(biāo)體系側(cè)重于氣象干旱危險性（權(quán)重0.493），突出氣象干旱風(fēng)險。本研究在考慮氣象干旱危險性和地表徑流干旱危險性的基礎(chǔ)上，綜合考慮喀斯特地區(qū)干旱災(zāi)害致災(zāi)機理和主要風(fēng)險源，突出水利工程綜合抗旱減災(zāi)能力帶來的干旱災(zāi)害風(fēng)險變化，更能體現(xiàn)遵義市干旱災(zāi)害風(fēng)險現(xiàn)狀。

在《貴州省2009-2010年特大干旱災(zāi)害及抗旱工作評價》的旱災(zāi)易發(fā)地區(qū)分布圖中［36］，道真縣、務(wù)川縣、正安縣、桐梓縣、湄潭縣、鳳岡縣和余慶縣為重旱易發(fā)地區(qū)，其余地區(qū)為中旱易發(fā)區(qū)。本次區(qū)劃結(jié)果中習(xí)水縣風(fēng)險相對較高，差異的原因在于習(xí)水縣雖致災(zāi)因子危險性處于遵義市較低水平，但孕災(zāi)環(huán)境脆弱性和承災(zāi)體暴露性高，抗旱減災(zāi)能力弱，故而干旱災(zāi)害風(fēng)險較高。

隨著水利工程和社會經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，各地抗旱減災(zāi)能力不斷提升，干旱災(zāi)害風(fēng)險均動態(tài)降低。研究區(qū)水利工程發(fā)展的不均衡是本文區(qū)劃成果與歷史區(qū)劃成果差異的主要原因。本次差異主要體現(xiàn)在中心城區(qū)（紅花崗區(qū)和匯川區(qū)），如在2013 年的《全國抗旱規(guī)劃》成果中，遵義市中心城區(qū)的風(fēng)險等級較高（常住人口增長快，工業(yè)發(fā)展快，工程供水能力不足），經(jīng)過“黃金十年”的水利工程建設(shè)，中心城區(qū)的供水保障能力已得到顯著的提升，水安全保障能力位于全市首位，綜合考慮其他因素，干旱災(zāi)害風(fēng)險較低。故文章結(jié)論與《全國抗旱規(guī)劃》等歷史成果并不存在矛盾，可以證明本文區(qū)劃成果的合理性。

綜上所述，通過與全國抗旱規(guī)劃等資料進(jìn)行對比分析，驗證了區(qū)劃結(jié)果的合理性，可為當(dāng)?shù)亻_展干旱災(zāi)害防御工作提供科學(xué)依據(jù)。

5 結(jié) 論

基于自然災(zāi)害風(fēng)險理論，分析和遴選干旱災(zāi)害風(fēng)險代表性指標(biāo)，利用氣象站觀測數(shù)據(jù)、數(shù)字高程模型、社會經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)和干旱災(zāi)害風(fēng)險普查致災(zāi)調(diào)查階段成果數(shù)據(jù)，采用“專家打分-熵權(quán)法”相結(jié)合得到權(quán)重，結(jié)合GIS 技術(shù)建立干旱災(zāi)害風(fēng)險區(qū)劃模型，通過ArcGIS 的分位數(shù)分級，繪制干旱災(zāi)害風(fēng)險區(qū)劃圖。結(jié)果表明：旱災(zāi)風(fēng)險區(qū)劃模型的區(qū)劃結(jié)果與遵義市干旱災(zāi)害風(fēng)險現(xiàn)狀相吻合。干旱災(zāi)害風(fēng)險整體呈現(xiàn)東北高西南低分布格局和區(qū)域性分布特征。低風(fēng)險區(qū)主要集中分布在中部，東北部干旱災(zāi)害風(fēng)險最高。