基于GIS-AHP集成的陜西省暴雨洪澇災害風險評估

姜 濤，李 寧

(齊齊哈爾市水旱災害防御中心，黑龍江 齊齊哈爾 161300)

0 引 言

近年來，受全球極端氣候影響以及各地城市化進程不斷加快的雙重影響加持下，暴雨洪澇災害的頻發使得尤其帶來的災害損害不斷加大，暴雨洪澇災害已經成為日益影響城市經濟社會可持續發展的關鍵因素之一[1]。暴雨洪澇災害風險評估已然成為全社會重點關注的問題，同時正因為暴雨洪澇災害風險評估作為落實洪澇災害風險管控的重要基礎，因此暴雨洪澇災害具有理論方面以及付諸于實踐的雙重意義[2]。文章通過指標體系法建立陜西省洪澇災害風險評價框架，利用AHP-GIS的空間分析技術對陜西省暴雨洪澇災害進行風險評估并可視化，以期為陜西省防洪減災提供一定依據。

1 研究區域概況

陜西省位于我國西北部地區，地處E105° 29′~110° 15′，N31° 42′~39° 35′，全省下轄10個地級市，占地面積為205 624km2，該省東西跨度小，南北跨度大，屬大陸性季風氣候，降水年際分配不均勻，年平均降水量約為300~1 200mm。該省北部氣候干燥、土質疏松、抗侵蝕能力低、易受到水蝕，向南依次經過暖溫帶關中盆地，該地氣候適宜，以及北亞熱帶氣候的陜南秦巴山地，該地氣候較為濕潤，陜西省因長期開荒導致土地荒漠化嚴重，也正是因為其復雜的地形地貌特征以及氣候條件的影響，該省暴雨洪澇災害高發[3]。自20世紀90年代以來，由于城市化建設進程的不斷加快導致陜西省極端暴雨高發頻發的現象，該省典型洪澇主要是由于短歷時強降雨以及長歷時降雨高發所致[4]。除旱災以外，洪澇災害是陜西省最嚴重的氣象災害，造成的災后損害以及后期重建經費的消耗是十分巨大的[5]。

2 研究方法及數據來源

文章基于自然災害風險理論及方法，從致災因子危險性、孕災環境敏感性以及承災體易損性3方面建立陜西省暴雨洪澇災害風險評估“H-E-V”框架，選取年均降雨量、暴雨強度、暴雨頻次、地面高程、高程標準差、河網密度、人口密度、地均GDP和耕地密度9個因子構建洪澇災害風險評價指標體系，利用層次分析法對因子進行賦權，并將經過標準化處理的指標因子數據以及相應的權重導入GIS中建立暴雨洪澇災害風險評估模型，通過GIS對陜西省暴雨洪澇災害進行評估并區劃，準確的風險評估結果對該省防洪減災具有重要意義。

2.1 暴雨洪澇災害風險評價指標體系的構建

2.1.1 致災因子危險性

致災因子危險性主要是指受到氣候條件以及地理環境影響的可以對區域洪澇災害起到決定性作用的因子。致災因子危險性通常決定于當地的暴雨強度以及發生頻次，因此文章結合陜西省的實際降雨特征，選取年均降水量、暴雨強度、暴雨頻次3個指標因子作為致災因子危險性指標[6]。年均降雨量越大以及暴雨強度、暴雨頻次越高，致災因子危險性越大，對暴雨洪澇災害的影響越嚴重。

2.1.2 孕災環境敏感性

孕災環境敏感性是指研究區受到洪澇災害時所表現的敏感程度，即對致災因子造成影響的周圍環境條件，其主要取決于研究區的地形地貌以及河網水系等。文章結合陜西省實際情況，選擇地面高程、高程標準差以及河網密度分別作為地形條件以及水系條件的孕災環境敏感性指標因子。

2.1.3 承災體易損性

承災體易損性是指研究區遭受暴雨洪澇災害侵襲時，其社會經濟系統以及自然環境條件遭受威脅而產生的破壞程度。文章綜合陜西省實際條件以及數據的可獲取性，主要考慮選擇人口密度、地均GDP以及耕地密度3個指標因子作為承災體易損性評價指標。

2.2 暴雨洪澇災害風險評估模型

2.2.1 暴雨洪澇災害風險評估原理

文章基于自然災害風險理論及方法將陜西省暴雨洪澇災害定義為致災因子危險性（H）、孕災環境敏感性（E）以及承災體易損性（V）3個準則層指標因子的集成[7]。選取9個指標層因子構建暴雨洪澇災害風險評估體系框架，最終建立洪災風險評估模型計算綜合風險評估指數FDRI，其表達式為：

2.2.2 加權綜合評價法

加權綜合評價是指根據評價的最終目標，選取合適的指標因子構建合理的評價體系，再結合各個指標因子由于對最終評價目標的影響程度不同而賦予合理的權重，最后將單項評價值利用加權綜合的方式評價得出最終的評估目標，其表達式為：

式中：FDRI為暴雨洪澇災害風險指數 ，計算公式如（2）所示；H為暴雨洪澇災害致災因子危險性；E為暴雨洪澇災害孕災環境敏感性；V為暴雨洪澇災害風險承災體易損性；WH表示致災因子危險性權重，WE表示孕災環境敏感性權重，WV為承災體易損性權重；其中，致災因子危險性危險性H、孕災環境敏感性E、承災體易損性V的計算分別如公式（3）（4）（5）所示[8]。

2.3 指標因子歸一化處理

由于在洪澇災害風險評估建模的過程中各個因子的量綱不同，為了使得各個因子之間具有可比性，需要對每個因子做歸一化處理，從而保證每一個因子值都分布在[0,1]范圍內[9]。文章采用如下方法進行歸一化，計算公式如下所示：

正向指標：

負向指標：

式中：Xi'為第i和指標因子的歸一化值；Xi為第i個指標因子的值；Xmax,i為第i各指標因子中的最大值；Xmin,i為第i個指標因子中的最小值。

2.4 數據來源

文章所需的氣象水文數據來源于中國氣象科學數據共享網站，提取1954—2015年陜西省34個氣象水文測站的月均降水數據；基礎地理數據來源于地理空間數據云提取全國1:100萬的行政區劃圖，利用GIS進行裁剪得到陜西省行政區劃地理數據，DEM高程數據來源于美國航空航天局（NASA）發布的全球30m分辨率的數據，河流邊界數據來源于全國地理信息資源目錄服務系統發布的1:100萬的全國河網水系數據集，河網密度則是單位面積的河流長度，通過GIS提取獲得陜西省河流密度；社會經濟數據來源于2015年陜西省統計年鑒，包括人口密度、土地利用類型以及地均GDP等。

2.5 GIS在暴雨洪澇災害風險評價上的應用

地理信息系統簡稱GIS，其利用地理模型對相應區域進行空間分析，結合其強大數據管理功能及空間分析技術來獲取多因素作用的地理信息[10]。暴雨洪澇災害產生的機理十分復雜，是自然環境因素以及社會經濟屬性等因素綜合作用的結果，而GIS在數據采集、分析以及處理方面的功能相當完善，可以對不同尺度范圍內的DEM數據、河網水系數據進行裁剪與分析，通過GIS建立相應風險評價信息數據庫，運用其二維空間分析的拓撲關系，對不同區域的分析結果進行Overlay，對評估結果進行分類分級并可視化，從而得到暴雨洪澇災害風險區劃圖，GIS對洪澇災害風險區劃有著極強的支撐與輔助作用。

3 暴雨洪澇災害風險評價指標權重的確定

城市暴雨洪澇災害風險評估結果準確性的關鍵是評價指標因子權重的賦予。層次分析法最早由美國數學運籌學家T.L.Saaty提出，通過將錯綜復雜的決策問題按照目標層、準則層以及指標層劃分為不同的指標因子層級結構，通過對兩兩因子重要性進行對比并賦值從而構造判斷矩陣，并進行一致性檢驗，達到將復雜問題簡單化的效果。其主要步驟為：①建立評估層次結構模型；②構造判斷矩陣并賦值；③層次單排序計算指標因子權重；④一致性檢驗。陜西省暴雨洪澇災害風險評估指標因子權重表如表1所示。

表1 暴雨洪澇災害風險評估指標因子權重

4 陜西省暴雨洪澇災害風險區劃結果

4.1 致災因子危險性風險區劃分析

致災因子危險性以氣象水文數據為基礎，將文章所依據的指標因子歸一化數據值以及相應的指標權重導入GIS暴雨洪澇災害風險評估模型中，采用自然斷點法將致災因子危險性劃分為高、較高、中等、較低、低危險性區域5個不同的等級，從而得到陜西省暴雨洪澇災害致災因子危險性可視化結果。

從致災因子危險性可視化結果可以得出陜西省致災因子危險性由南向北逐級遞減，這主要是由于陜西省南部降雨強度及頻率較高，同時由于這些區域海拔和相對高程標準差較小；致災因子高危險性區域主要是安康市；較高危險性分布在渭南市和漢中市；而咸陽市、西安市、商洛市為中危險性區域；寶雞市、延安市以及銅川市的危險性較低，榆林市危險性最低[11]。

4.2 孕災環境敏感性風險區劃分析

文章孕災環境敏感性評估主要考慮地形和水系因子，依靠基礎地理數據通過GIS提取、疊加、重采樣提取出的地面高程、高程標準差以及單位面積的河流長度3各因子，將其與其相應的權重導入GIS中的暴雨洪澇災害風險評估模型，采用自然斷點分級法將孕災環境敏感性分為低、較低、中等、較高、高敏感性5個不同的等級，得到陜西省孕災環境敏感性可視化結果。

從孕災環境敏感性可視化結果可以得到榆林市以及西安市的孕災環境敏感性最高；較高敏感性區域有咸陽市、渭南市；而中的敏感性包括延安市、漢中市、安康市；商洛市、寶雞市屬于較低敏感性區域；銅川市地處陜西省中部，其孕災環境敏感性最低。

4.3 承災體易損性風險區劃分析

承災體易損性指的是致災因子發生的條件下，社會屬性方面以及經濟系統受暴雨洪澇災害影響而遭受的損失程度，其屬于暴雨洪澇災害風險評估社會因素的層面。將文章所選取的3個指標因子的歸一化數值以及相應指標權重導入GIS暴雨洪澇災害風險評估模型，通過自然斷點分級法將承災體易損性分為低、較低、中等、較高、高5個區劃等級，從而得到陜西省承災體易損性可視化結果，從承災體易損性可視化結果可以得出：西安市以及咸陽市承災體易損性最高；較高易損性分布在榆林市和渭南市；易損性中等地區分布在延安市、寶雞市以及漢中市；低以及較低易損性位于銅川市、商洛市和安康市。

4.4 暴雨洪澇災害綜合風險區劃分析

暴雨洪澇災害綜合風險區劃是將H、E、V柵格數據以及相應權重導入GIS中，進行加權綜合評價，利用自然斷點法對陜西省暴雨洪澇災害進行綜合風險區劃，分為高、較高、中等、較低、低風險性5個級別，最終得到陜西省暴雨洪澇災害風險綜合評估可視化結果。由其綜合風險評估可視化分區結果可以得出：高風險區主要是安康市、咸陽市以及渭南市；西安市的風險等級較高；漢中市與榆林市的風險等級中等；低以及較低風險區主要位于銅川市、延安市、寶雞市以及商洛市。

5 結 論

綜上所述，在致災因子危險性方面，安康市的危險性最高，是暴雨洪澇災害的高發區，相關政府以及防洪減災部門應該給予高度重視，及時觀測氣象變化并做出合理的預測，盡可能降低洪災損失；在孕災環境敏感性方面，西安市與榆林市的敏感性最高，這與其自身地形條件以及水系狀況相關；在承災體易損性方面，咸陽市與西安市由于其人口密度更為集中、且經濟社會發展水平相對較高，故承災體的易損性也相對更高。通過AHP-GIS集成的方式對陜西省進行了暴雨洪澇災害風險評估，相應評估區劃結果可為該省防洪減災等相關部門提供一定的參考依據。