基于層次分析-熵權(quán)法的洪澇風(fēng)險評估

摘" 要：近年來各地洪澇災(zāi)害頻繁發(fā)生，嚴(yán)重地威脅人民的生命財產(chǎn)安全，為有效應(yīng)對風(fēng)險，減少風(fēng)險發(fā)生所造成的損失，必須進行風(fēng)險評估。該文通過層次分析與熵權(quán)法結(jié)合，計算出各個風(fēng)險指標(biāo)的權(quán)重，與歸一化數(shù)據(jù)相結(jié)合，計算出各地區(qū)風(fēng)險大小，為防治災(zāi)害提供依據(jù)。黃河山東段總體洪澇風(fēng)險呈現(xiàn)從西北到東南遞減態(tài)勢，從致災(zāi)和孕災(zāi)方面來看，是從西向東遞減的狀態(tài)；從承災(zāi)和防災(zāi)上看，沒有明顯的地區(qū)劃分；應(yīng)對洪澇風(fēng)險要加強經(jīng)濟建設(shè)，提高公共預(yù)算支出和植被覆蓋率，保障人民生活水平。

關(guān)鍵詞：層次分析法；熵權(quán)法；風(fēng)險評估；災(zāi)害防治；洪澇風(fēng)險

中圖分類號：TU998.4" " " 文獻標(biāo)志碼：A" " " " " 文章編號：2095-2945（2023）19-0078-04

Abstract： In recent years， floods occur frequently in various places， which seriously threaten the safety of people's lives and properties. In order to effectively deal with the risks and reduce the losses caused by the risks， risk assessment must be carried out. In this paper， through the combination of analytic hierarchy process and Entropy Method， the weight of each risk index is calculated， and combined with the normalized data， the risk of each region is calculated to provide a basis for disaster prevention and control. The overall flood risk of the Shandong section of the Yellow River shows a decreasing trend from northwest to southeast： Seen from the aspect of disaster causing and gestation， it is decreasing from west to east; seen from disaster bearing and disaster prevention， there is no obvious regional division. In order to deal with flood risk， we should strengthen economic construction， increase public budget expenditure and vegetation coverage， and ensure people's living standards.

Keywords： analytic hierarchy process; Entropy Method; risk assessment; disaster prevention and control; flood risk

隨著全球氣候變暖與溫室效應(yīng)的顯著增加，全球極端天氣與自然災(zāi)害發(fā)生的頻率也不斷上升[1]。2020年，全球洪水發(fā)生了201起，造成了6 171人死亡，相較過去20年的均值，分別增加了23.3%和17.9%[2]。我國洪澇災(zāi)害情況也不容樂觀：根據(jù)水利部2015—2019年《中國水旱災(zāi)害公報》和《水情年報》統(tǒng)計，洪澇受災(zāi)人口年平均5 000萬左右，長江以南地區(qū)常發(fā)超警洪水。特別在2015年，降水量達(dá)到1951年以來的最高值，造成上億人口受災(zāi)。因此，進行風(fēng)險評估不僅是我國減災(zāi)制度由被動應(yīng)急到主動有序管理模式的轉(zhuǎn)變，也是保障人民生命財產(chǎn)安全的重要手段。對于洪澇災(zāi)害的風(fēng)險評估主要有：指標(biāo)體系法[3-4]、回歸分析法，水文動力學(xué)模型[5]、信息擴散法[6]，以及近年來隨著計算機理論的深入和發(fā)展而產(chǎn)生的非線性機器學(xué)習(xí)等。回歸分析是利用多年的數(shù)據(jù)積累構(gòu)建回歸函數(shù)而進行的分析，往往需要相當(dāng)長時間的數(shù)據(jù)積累才能保證準(zhǔn)確性；水文動力學(xué)模型是現(xiàn)在可以提供定量分析的主要手段之一，但其也存在著系統(tǒng)誤差的局限性，誤差主要來源于數(shù)值計算、物理誤差與邊界誤差[7]；信息擴散法是一種處理不完備信息的方法，其應(yīng)用方便，但是只根據(jù)樣本點距離關(guān)系難以確定每個樣本實際代表信息的擴散量，不能評價其擴散結(jié)果的好壞，具有較強的主觀性和經(jīng)驗性，缺乏較充分的理論依據(jù)[8]。非線性機器學(xué)習(xí)主要包括了決策樹、隨機森林、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機和基于歐式距離的K-means算法。而指標(biāo)體系法是應(yīng)用較多的一種方法，其主要包括層次分析法、熵權(quán)法、主成分分析法等。這些方法主要通過確立一系列指標(biāo)，并且根據(jù)實際情況賦予其相應(yīng)的權(quán)重，最后還可以通過GIS劃分區(qū)域，更精確地劃分風(fēng)險。本文采用了指標(biāo)體系法中的層析分析與熵權(quán)法相結(jié)合，層次分析法計算主觀權(quán)重，熵權(quán)法計算客觀權(quán)重，這樣一來，可以有效避免層次分析法的主觀性，最后通過加權(quán)來確定最終權(quán)重，保證了風(fēng)險評估的有效性。

4" 結(jié)論及建議

4.1" 結(jié)論

1）本文分析了黃河山東段洪澇風(fēng)險，從致災(zāi)、孕災(zāi)、承災(zāi)和防災(zāi)4個方面進行了綜合性評估，從致災(zāi)方面來看，德州、濱州、東營等黃河下游城市的風(fēng)險水平較高；從孕災(zāi)方面來看，德州、濱州、聊城、菏澤等黃河北岸城市風(fēng)險較高；從承災(zāi)上看，東營承災(zāi)風(fēng)險最高；從防災(zāi)方面來看，濟南防災(zāi)能力最高。

2）綜合考慮致災(zāi)、孕災(zāi)、承災(zāi)和防災(zāi)，得到黃河山東段綜合風(fēng)險值，從西北到東南遞減，濱州gt;德州gt;菏澤gt;聊城gt;泰安gt;東營gt;濟南gt;淄博gt;濟寧。

4.2" 建議

1）由于山東省處于東部季風(fēng)氣候區(qū)，針對致災(zāi)因子危險性的問題，應(yīng)該與本地的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)結(jié)合起來，特別是要加強防災(zāi)減災(zāi)能力的建設(shè)。各地政府要加強經(jīng)濟建設(shè)，提高地區(qū)經(jīng)濟實力，為減災(zāi)設(shè)施建設(shè)提供經(jīng)濟保障；其次是要加大公共預(yù)算支出，保證公共預(yù)算向民生方面傾斜，例如為貧困人口建設(shè)抗災(zāi)的保障性住房，加強對于流浪人員的扶持保障力度等；此外還要保證醫(yī)療設(shè)施充足有效，在偏遠(yuǎn)地區(qū)也要加強醫(yī)療救助站的建設(shè)。

2）針對孕災(zāi)環(huán)境敏感性方面，首先要注重城市發(fā)展的建設(shè)與規(guī)劃，保證城市整體處于平原、高原等高程差較小的地區(qū)，黃河山東段各市都位于魯西、魯西南的廣大平原地區(qū)，在城市建設(shè)上也要充分利用這一優(yōu)勢；其次要加強城市的綠化建設(shè)，加強水土保持工作，習(xí)近平總書記指出“綠水青山就是金山銀山”，植被覆蓋率不僅僅與環(huán)境保護有關(guān)，也與防治洪澇災(zāi)害有著重要關(guān)系。提高植被覆蓋率，建設(shè)海綿城市是有效解決城市暴雨的重要手段；最后，還要注重城建發(fā)展的質(zhì)量問題，在城市建設(shè)中，避免攤大餅，盡量避免城中村等情況，對于城鎮(zhèn)化速度的問題也不能急于求成，城市發(fā)展速度應(yīng)該符合經(jīng)濟發(fā)展速度，保障提高城市建設(shè)水平，提高人民居住條件，保障城鄉(xiāng)均衡發(fā)展。

3）針對承災(zāi)體暴露性的問題，首先要分清輕重緩急，在人口密度大的地區(qū)，要加強防洪建設(shè)，加大投資，建設(shè)水庫、河壩等防洪蓄水設(shè)施，對于人口密度較小，經(jīng)濟水平不高的地區(qū)，可以建成分洪區(qū)，保障大多數(shù)地區(qū)的防洪要求。對于老齡化較嚴(yán)重的地市，如濟寧、濟南、淄博等，要針對老年人需求建設(shè)防洪預(yù)案，在平常時期要加強老年人口的教育工作，增強其防洪意識，對于失獨老人，要加強心理疏導(dǎo)與聯(lián)系，對于失能老人，要加強社會福利建設(shè)，建設(shè)老年福利院統(tǒng)一管理，統(tǒng)一負(fù)責(zé)。

參考文獻：

[1] NACHTERGAELE F O，VELTHUIZEN H V， VERELST L， et al. World Congress of Soil Science[C]//Harmonized World Soil Database，soilsolution，2009.

[2] 吳大明.2020年全球自然災(zāi)害及受災(zāi)基本情況[J].勞動保護，2021（11）：41-43.

[3] WANG Y，LIU G，GOU E，et al.Quantivitative agricultural flood risk assessment using vulnerability suface and copula functions[J].Water，2018，10（9）：12-29.

[4] 黃建飛，陸甲，李艷蘭，等.基于GIS的廣西農(nóng)業(yè)暴雨洪澇災(zāi)害風(fēng)險評估[J].災(zāi)害學(xué)，2012，27（1）：38-43.

[5] 徐宗學(xué)，葉陳雷.城市暴雨洪澇模擬：原理，模型與展望[J].水利學(xué)報，2021，52（4）：381-392.

[6] 梅茹玉，毛克彪，杜寶裕，等.河北省冬小麥-夏玉米干旱災(zāi)害風(fēng)險評估[J].中國農(nóng)業(yè)資源與區(qū)劃，2022，43（7）：216-231.

[7] 余欣，朱慶平.水動力學(xué)模型合理評價及發(fā)展趨勢探討[C]//第六屆全國泥沙基本理論研究學(xué)術(shù)討論會論文集，2005.

[8] 姜守正，汪正蕓，段文雪，等.基于改進信息擴散理論的農(nóng)業(yè)干旱風(fēng)險評價[J].農(nóng)業(yè)科技與信息，2016（19）：47-49.

作者簡介：趙金彬（1998-），男，碩士研究生。研究方向為社會保險和風(fēng)險。