基于GIS的青岛环湾地区暴雨灾害风险评估

王颖 南京信息工程大学遥感学院，南京 210044

基于GIS的青岛环湾地区暴雨灾害风险评估

王颖 南京信息工程大学遥感学院，南京 210044

基于1971-2007年基准站和自动站降水资料，在灾害成因机制分析的基础上，从致灾因子、孕灾环境和承灾体三个方面入手选择指标，构建暴雨灾害评估的指标体系，并基于GIS对青岛环湾地区暴雨灾害进行风险评估和绘制风险区划图。

暴雨灾害；风险评估；GIS

rainstorm disaster; risk asses；smGeISnt

引言

20世纪以来，伴随着全球工业化进程，自然环境不断恶化，从而诱发和加剧了全球自然灾害的发生。在各类自然灾害中绝大部分是气象灾害，对人类生存安全威胁最大的也是气象灾害。城市是抵御气象灾害能力最为薄弱的地方。暴雨灾害是许多城市频发的主要自然灾害类型，在青岛环湾地区1984～2007年由暴雨引发的各类灾害30次，受灾人口累计345.4万人，造成直接经济损失19.0亿元。在防御城市气象灾害工作中，气象灾害风险评估是最重要的工作之一。国内学者在暴雨灾害风险评估方面进行了一些有益尝试。蒋新宇等[1]基于GIS评估了松花江干流暴雨洪涝灾害风险。刘荆等[2]基于相关分析评估了淮河流域暴雨灾害风险。陈香[3]通过构建一个简单的集洪灾致灾因子、承灾体和防灾水平于一体的区域暴雨洪涝灾害风险评估模型，借助数字地图技术，编制以县域为单元的福建暴雨洪涝灾害风险分布图和时间变化图。解以扬[4]等在分析天津市暴雨频次分布的基础上，利用天津市内涝灾害仿真模型，对不同类型的降水过程进行了数值模拟，并对暴雨引起内涝灾害的风险进行了初步的量化评估。这些研究工作对后续研究具有非常大的指导意义，但是在研究中在存在着一些不足，主要是研究对象集中在大范围的流域或省域，对小范围的城市研究相对数量比较少。本文以青岛的环湾地区为研究区域，以暴雨灾害为研究对象，在灾害成因机制分析的基础上，从致灾因子、孕灾环境和承灾体三个方面入手选择指标，构建暴雨灾害评估的指标体系，基于GIS评估灾害风险并绘制风险区划图，期望能为该地区区域发展规划中的防灾和减灾的规划布局提供科学依据，为城市气象灾害的研究提供新的案例。

1 资料与方法

1.1 研究区域

2008年9 月青岛市启动了新一轮城市总体规划（2006～2020），以科学发展观为统领，全面融入“环湾保护、拥湾发展”战略思想，将环胶州湾区域规划建设成以轴向发展、圈层放射、生态相间为空间结构的国际化、生态型、花园式的环湾城市组群。本文研 究范围选择环湾地区正是基于这个背景，具体范围为环胶州湾的青岛市、胶州市和胶南市，以市域行政界线为评估界线，青岛市区以区级行政单位为基本研究单位，包括市南区、市北区、四方区、黄岛区、崂山区、城阳区、李沧区。胶州、胶南由于数据获取的原因以市级行政单位为基本研究单位。

1.2 资料来源

研究所用的主要数据包括青岛气象局提供的1971～2007年七个基准站和自动站降水资料、1984～2007年的各地区各类气象灾情普查资料、《青岛统计年鉴》（2008年）、1：250000青岛地形图（2003年）、1：10000青岛电子地图（2008年）。

1.3 研究方法

1.3.1 气象灾害系统模型

自然灾害是地球表层异变过程的产物，是社会与自然综合作用的产物。在自然灾害的形成过程中，致灾因子、孕灾环境与承灾体缺一不可。灾害（D）是致灾因子（H）、孕灾环境（E）与承灾体（S）综合作用的产物[5]，即：

式中，H为致灾因子的危险度，是灾害产生的充分条件，S为承载体的暴露度，是放大或缩小灾害的必要条件，E为孕灾环境的敏感度，是影响致灾因子和承灾体的背景条件。

1.3.2 构建评估指标体系

作为衡量城市气象灾害风险的评估指标，不仅应遵循客观性、科学性、完整性、有效性等普遍原则，还应该满足综合分析与主导因素相结合的原则、层次性的原则和可操作性的原则。根据上述原则，构建如图2所示的指标体系，采用层次分析法[6]确定各指标权重值。

1.3.3 评估指标的标准化处理

由于各个指标的单位不同、量纲不同、数量级不同，无法直接比较和分析，所以首先要对所有评价指标进行标准化处理，以消除量纲，将其转化成无量纲、无数量级差别的标准值，然后再进行分析评价。这里选择的指标都是正性指标，因此采用线性比例变换法把指标值转化成 [0，1]区间的值，公式如下所示：

式中， yi为指标标准值，xi为指标值，xmax为该类指标的最大值。

1.3.4 构建风险评估的指标加权综合模型

暴雨灾害风险评估的方法有很多种，指标模型是其中一种。它着重从灾害形成的背景与机理，通过对影响灾害形成的各种因子的分析，构建指标体系，并赋予每种指标一定权重，借助加权综合模型进行综合，以求得风险度值。

气象灾害风险度指标模型公式如下：

式中，R为风险度，W1、W2、W3分别为致灾因子危险度（H）、孕灾环境敏感度（S）、承灾体暴露度（V）的权重值。

2 暴雨灾害风险评估与区划

2.1致灾因子的危险性分析

青岛暴雨多发生在夏季，其次是春夏之交和夏秋之间最频繁。长时间降水过多或区域性持续的暴雨以及局部性短时强降水常常引发洪涝、山洪、地质灾害等次生灾害，冲毁堤坝、房屋、道路、桥梁、输电线路等设施，中断城市的运输、供水供电，淹没城镇等，影响城市正常运转和市民正常生活，造成经济损失和人员伤亡。

国家气象局规定的暴雨是指日降水量R≥50mm的大强度降水。由强降水造成的直接和间接的损害称为暴雨灾害。利用1971～2007年青岛气象站和采用多元回归方法续齐的自动站的逐日降水量数据，按照5 0～100mm、100～150mm、≥150mm分为三级，统计各站点不同等级的暴雨日数，按照暴雨频率公式计算不同等级的暴雨频率，根据暴雨等级分别对不同等级的暴雨频率取权重0.17、0.33、0.50，最后利用危险度公式计算致灾因子的危险度值，绘制暴雨灾害致灾因子危险性空间分布图，如下页图1。

从图1不难发现，青岛环湾地区暴雨危险度值存在较明显的空间差异，最小值为0.30，最大值为1。崂山区东南沿海和胶州西南部是暴雨的两个极高值中心。其次，崂山区的东北部、城阳区的北部，市南区、市北区的西部，胶州、胶南的局部地区危险度值相对较高，在均值以上。

2.2 孕灾环境的敏感性分析

青岛常见的暴雨灾害主要是由暴雨引发的洪涝和泥石流等次生灾害。这些灾害的发生与自然环境中的地形和河网有着密切的关系，因此选用地形指数和综合河网密度指数来描述孕灾环境的敏感性。

（1）地形指数（S1）

青岛的绝大多数地质灾害及隐患点分布在海拔250m以下[7]，其中高程50～250m和坡度＞10°的区域是暴雨山洪及泥石流等灾害的多发区。采用高程指数和坡度指数构成地形指数，高程指数是指50～250m高程范围的面积比重。坡度指数是指不同等级坡度的面积比重加权求和值，坡度10°～20°、20°～30°和＞30°权重分别取0.16、0.30和0.54。地形指数公式如下所示：

利用ArcGIS软件在1：250000青岛地形图上统计50～250m高程范围和不同坡度面积，分别计算其面积比重，并加权求和得出地形指数值。

（2）综合河网密度指数（S2）

青岛环湾地区的水体主要有河流、湖泊和水库。河流均为季风区雨源型，多为独立入海的山溪性小河。综合河网密度指数由河网密度和湖泊水库面积比例加权综合得到，考虑河流和湖泊水库对暴雨灾害的影响程度，权重分别取0.8和0.2，具体公式如下所示：

利用ArcGIS软件在1：250000青岛地形图上统计河流长度值和湖泊水库面积值，经计算得出综合河网密度指数值。

（3）孕灾环境敏感度指数

暴雨灾害的敏感度计算公式为：

式中，w1、w2分别为地形指数（S1）和综合河网密度指数（S2）的权重，分别取值为0.32和0.68。从统计特征出发，选取均值和标准差作为指标，将敏感度分成4级（表5），分别为极低值区（＜0.28），低值区（0.28～0.50），高值区（0.50～0.73），极高值区（＞0.73）。

分析图2可知，青岛环胶州湾地区孕灾环境敏感度最高的是崂山区，其地形指数和综合河网密度指数都较高；其次是胶南区、市北区、李沧区、四方区、胶州市，敏感度指数都在均值之上；城阳区、黄岛区和市南区均低于平均值，其中市南区值最小。

2.3 承灾体的暴露性分析

暴雨灾害损害的对象主要是人和建筑、设施，考虑指标的可取得性，采用人口密度指标和地均GDP指标来表征人和物的损失。从2008年《青岛市统计年鉴》获取人口、GDP、各区市面积的数据，计算人口密度和地均GDP，再根据下式计算承灾体的暴露度指标。

式中，w1、w2分别为人口密度标准值（v1）和地均GDP指数（v2）的权重，分别取值为0.39、0.61。从统计特征出发，选取均值和标准差作为指标，将暴露度分成4级（表6），分别为极低值区（＜0.29），高值区（0.29～0.62），极高值区（0.62～0.95），超高值区（＞0.95）。

由图3可知，青岛环湾地区承灾体暴露度空间差异很大，市南区、市北区、四方区是人口密集、经济密集的地方，也是暴露度较高的区域。李沧区、黄岛区、城阳区、崂山区、胶州市和胶南市暴露度均远低于平均值。

2.4 风险分析

基于ArcGIS空间分析平台，利用气象灾害风险度指标加权综合模型，计算暴雨灾害的风险度值。由图4可知，青岛环湾地区暴雨灾害风险最高的地区在崂山区东部和北部、市北区，这是暴雨灾害重点防御区。崂山区风险度值高的主要原因是致灾因子危险度和孕灾环境敏感度值均较高，该区的暴雨频率、50～250m高程指数、坡度指数和综合河网密度指数都很高。暴雨引起的山洪、泥石流等灾害是该区防御的重点。市北区是由于其河网密度、人口密度和地均GDP这些因素值较高导致该区风险度高，其主要防御的是暴雨引起的洪涝灾害。

崂山区的其他地区、市南区、四方区、李沧区和胶南的大部分地区、胶州的西南局部地区风险值大于平均值，属于高危险区。四方区是由于河网密度和人口密度、地均GDP值高，其重点防御的是暴雨引起的洪涝灾害。市南区是由于人口密度、地均GDP值极高，东部地区致灾因子危险度值较高，导致其风险度较高。

3 风险管理

暴雨灾害的发生，绝大部分是由于暴雨在短时间内降落，雨水来不及渗入地下，滞留在地面或在地面上流淌形成径流，最后引发洪涝和其他灾害。

城市规划和城市建设中，为了防御暴雨灾害，主要的防御措施有：（1）绿化造林。在暴雨高风险地区绿化造林能促进土壤吸收较多的水分，减弱暴雨对地面的直接冲刷，防止水土流失，避免造成下游湖泊、河道淤积，确保河道的泄洪能力和湖泊的蓄洪能力。（2）加强防洪工程建设。根据暴雨灾害的风险等级和江河河流的自然地理条件，开展综合治理，整治河道，修筑堤防，保护两岸地区不受洪水淹没。

[1]蒋新宇，范久波，张继权，等.基于GIS的松花江干流暴雨洪涝灾害风险评估[J].灾害学.2009, 24(3):51-56

[2]刘荆，蒋卫国，杜培军，等,基于相关分析的淮河流域暴雨灾害风险评估[J].中国矿业大学学报.2009,38(05):73-740

[3]陈香.福建省暴雨洪涝灾害风险评估与管理[J].水土保持研究.2007,14 (04):180-186

[4]解以扬,韩素芹,由立宏,等.天津市暴雨内涝灾害风险分析[J].气象科学.2004,24(3): 342-349

[5]史培军.三论灾害研究的理论与实践[J].自然灾害学报.2002.11(3):1-9

[6]孙建军, 成颖.定量分析方法[M].南京:南京大学出版社.2005:212-240

Risk Assessment of Rainstorm Disaster around the Jiaozhou bay in Qingdao based on GIS

Wang Ying School of Remote Sensing, NUIST, Nanjing 210044,China

Using the precipitation data of base stations and automatic stations during 1971-2007, based on the analysis of the formation mechanism of hazard, the indices are selected from three aspects of the hazard -formative factors, the hazard-formative environments and hazard-affected bodies.The index system of risk assessment for rainstorm disaster is built and the risk is evaluated and zoned based on GIS around the Jiaozhou bay in Qingdao.

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A

10.3969/j.issn.1001-8972.2011.11.008

王颖(1977-)，女，博士，讲师，主要从事气象灾害和城市气象研究。