基于GIS及综合权重法的 甘肃黄土高原区山洪灾害风险区划研究

王 英

(甘肃省水利科学研究院,甘肃 兰州 730000)

0 引 言

甘肃省黄土高原区由于其特殊的地形地貌，导致发生山洪灾害频率高，灾害损失严重，给当地经济发展和人民生命财产及生存环境安全带来了极大的威胁。如何及时预测并预防山洪灾害将是该区长期需解决的问题。近年来，山洪风险预测是国内外学者研究的热门课题，取得了一定的研究成果，由于山洪风险评估与地理空间信息密切相关，GIS技术在山洪风险性评估中得到了广泛应用，层次分析法、SPSS主成分分析法[1]等方法被用于预测风险指标权重，层次分析法因其结构分明和直观性被广泛采用、但一定程度上存在主观性，SPSS主成分分析法基于统计模型有较强的客观性，得出的权重具有片面性，本文通过层次分析法和熵权法主客观有机结合，弥补单一方法的不足，增强了风险区划综合评价结果的合理性和科学性。基于GIS技术开展甘肃黄土高原区山洪灾害风险区划研究，为该区山洪灾害防御治理提供理论支撑和技术指导，服务于黄土高原区域经济社会的可持续发展。

1 研究区概况

甘肃黄土高原区南接陇南山地，东起甘陕省界，西至乌鞘岭，包括7个市(州)的48个县(区)，面积约14 万km2，占全省面积的24.9%，研究区概况图如图1所示。以陇山为界，甘肃的黄土高原以东称为陇东高原，以西称为陇西高原。以县级行政单元进行划分，陇东黄土高原包括庆阳和平凉两市所辖的15个县(市、区)，陇西黄土高原包括兰州、白银、定西、天水、临夏5市(州)所辖的33个县(市、区)(除定西市的岷县及天水市的秦州区以外)。因陇山南北走向，阻挡了东来的湿润气候，故陇西黄土高原区降水少，多为半干旱、干旱气候。本区平均气温6°～9°，年降水量200～500 mm；陇东黄土高原区为半干旱、半湿润季风型大陆气候，降水较多，平均气温7.1°～10.6°，年降水量450.8～736.2 mm。

甘肃省是山洪灾害发生比较严重的省份之一，根据历史灾情资料统计分析，甘肃黄土高原区平均每年发生山洪灾害19.5次、年均山洪灾害造成的死亡人数34人、年均损毁房屋1 256 间，年均造成经济损失1.3 亿左右，严重威胁着当地群众的生命财产安全。近年来，国家及政府对山洪灾害防治高度重视，甘肃省自2009年启动山洪灾害防治项目建设试点以来，黄土高原区完成了48个县山洪灾害调查评价任务、补充完善了监测预警系统及群测群防体系建设、开展了部分山洪灾害沟道治理工作，防洪抗灾能力得到明显提升，但仍存在预防不足、风险防范意识不强等问题。

图1 甘肃黄土高原区概况Fig.1 General situation of loess plateau in gansu

2 研究方法

2.1 数据来源

根据研究的可操作性和数据的可获取性原则，水文气象数据来源于黄土高原区43个气象站点1958-2015年的月降雨资料及洪水水文要素摘录资料，DEM地理信息数据来源于中国科学院科学数据中心的地理空间数据云，社会经济数据来源于《2016甘肃发展年鉴》。

2.2 研究方法

本文采用层次分析法将需要解决问题的相关元素分解为目标层、准则层、方案层等层次构建山洪灾害风险区划体系，将层次分析法和熵权法有机结合确定山洪灾害各指标影响权重；气象数据插值采用克里金插值法[4]通过为已知的样本点赋权重来派生出未知点的预测值；为了消除各影响因子的量纲差异，需采用极差标准化方法[5]将数据进行标准化处理。

(1)层次分析法。层次分析法的基本原理是把需要评价的复杂问题进行层次化，将问题分解为不同的组成因素并分组形成一个递阶层次结构，将具有该结构的评价问题归结为最低层(即方案、措施)相对于最高层即目标层的优劣次序的总排序问题，然后将引导决策者进行一系列成对比较的评判，从而构成一个判断矩阵得到各方案或措施在某一准则之下的相对重要性的量度，最后使用单准则排序计算方法可获得这些方案或措施在该准则之下的优先度排序。

(2)熵权法。熵权法是一种客观赋权方法，根据各指标的变异程度，利用信息熵计算出各指标的熵权，再通过熵权对各指标的权重进行修正，从而得出较为客观的指标权重，现有m个待评项目，n个评价指标，形成原始评价矩阵R=(rij)m×n。

第j个指标下第i个项目的指标值的比重Pij；

(1)

对于j个指标有信息熵指ej：

其中，k=1/lnm

(2)

最终计算第j个指标的熵权wj：

(3)

(3)极差标准化法。在地理分析中，为了使数据之间能够计算和比较，需要将数据进行标准化处理，本文采用极差标准化方法将各数据与最小值的差除以最大值与最小值的差求得，得到的标准化值极大值为1，极小值为0，其余在0到1之间. 公式如下：

(4)

3 山洪灾害风险区划体系的构建

山洪灾害的发生过程是复杂的，受降雨、产流、汇流等多种因素影响[6]，导致山洪灾害发生的因素具有自然和人类经济社会活动双重属性[7]。本文根据黄土高原区山洪成灾特点，应用层次分析法从致灾因子危险性和易损性两方面建立黄土高原区山洪灾害风险区划体系。选取地形地貌指标中的高程、坡度；河流水系指标中的汇流累积量、河网密度；水文气象指标中的年平均降雨量、1 h临界雨量为危险性指标；研究区社会经济指标中的人口密度、耕地面积占比、人均GDP为易损性影响指标。山洪灾害风险区划体系构建如图2所示。

图2 山洪灾害风险区划体系构建Fig.2 The construction of mountain flood disaster risk regionalization system

3.1 风险区划模型的建立

洪涝灾害风险评价方法很多，本文采用联合国提出的自然灾害风险表达式[8]较全面地反映了风险的本质特征。在灾害风险评估与区划中，危险性是前提，易损性是基础[9]。因此，风险区划的模型可表示为：

S=R(H,V)

(5)

式中：S为区划指数；H为危险性区划指数；V为易损性区划指数。

3.2 风险区划指标权重值的确定

指标权重的确定应最大限度均衡主观意愿和客观公正对评价结果的影响，本研究采用层次分析法和熵权法主客观相结合的方法综合确定风险区划指标权重，公式如下。

w=0.5w1+0.5w2

(6)

式中：w为综合权重；w1为层次分析法计算的权重；w2为熵权法计算的权重。

(1)层次分析法计算权重。通过层次分析法对影响指标对比分析构造具有较满意一致性的判断矩阵[10]，进而通过层次分析法计算出山洪灾害风险区划各指标的权重值w1，见表1所示。

表1 层次分析法的山洪灾害风险区划指标权重Tab.1 The weight of mountain flood disaster risk regionalization index on analytic hierarchy process

(2)熵权法计算权重。现将44个县(区)作为待评项目，将汇流累积量、河网密度、1 h临界雨量、坡度、年平均降雨量、高程、人口密度、耕地面积占比、人均GDP 共9个山洪灾害主要评价指标形成原始评价矩阵R=(rij)m×n。

(7)

通过公式(1)(2)(3)计算得山洪灾害9个主要影响指标的权重w2见表2所示。

表2 熵权法的山洪灾害风险区划指标权重Tab.2 Weight of mountain flood disaster risk regionalization index on entropy weight method

通过公式(6)将层次分析法和熵权法相结合综合确定风险区划指标权重w，见表3所示。

表3 山洪灾害风险区划指标综合权重结果Tab.3 The comprehensive weight result of mountain flood disaster risk regionalization index

4 甘肃黄土高原区风险区划

4.1 危险性区划分析

通过综合加权法，将危险性致灾因子的6个指标经极差标准化法进行标准化处理，再乘以各自相对于危险性致灾因子的权重，利用ArcGIS软件将其叠加得危险性分析区划图[11]。

图3 甘肃黄土高原区危险性分析区划Fig.3 Risk analysis regionalization of loess plateau in gansu

从图3中可以看到，按照危险性分析区划指数划分为5个级别，即高危险区、较高危险区、中危险区、较低危险区、低危险区。高危险区和较高危险区集中于黄土高原东南部及临夏州一带，陇东黄土高原降雨量丰富且集中，汛期降雨多为中短历时暴雨，多年平均降雨量为434.1～610.9 mm。陇东黄土高原属黄河流域泾河、渭河水系，区域内多为面积不等的黄土塬和黄土梁，易受流水侵蚀，沟谷纵横；临夏州地处青藏高原与黄土高原过渡地带，境内山高坡陡，平均海拔2 000 m，最高处为4 113 km，降雨量极其丰富，多年平均降雨量为473.1～607.9 mm之间，特殊的地形地貌气候特点是造成山洪灾害危险性的主要因素，应重点加强黄土高原东南部及临夏州一带工程措施建设和非工程措施建设有机结合予以防范山洪灾害的发生。

4.2 易损性区划分析

山洪灾害的发生造成的损失程度与人口的集中度、工农业生产有密切的联系。人类活动是造成山洪灾害发生的主观因素。将易损性影响因子的3个指标经极差标准化法进行标准化处理，再乘以各自相对权重，利用ArcGIS软件叠加得易损性指数区划图。

从图4中可以看到，按照易损性分析黄土高原区划分为5个级别，即高易损区、较高易损区、中易损区、较低易损区、低易损区。其中兰州市辖区、临夏市、镇原县、西峰区为高易损区。临夏市人口密度最大、为2 883 人/km2，临夏市作为临夏州县级市，国土面积较小，但人口多且集中；兰州市辖区人口密度次之，为1 238 人/km2，兰州市为甘肃的省会城市，辖区人口占黄土高原区总人口的16%；镇原县耕地面积占国土面积比例最大，为62%；西峰区耕地面积占国土面积比例较大，为39%，且西峰区的人均GDP较高，为40 456 元。这些地区由于其社会 经济因素特殊性，一旦发生山洪灾害，将会造成严重的人员伤亡和经济财产损失。

图4 甘肃黄土高原区易损性分析区划Fig.4 Vulnerability analysis regionalization of loess plateau in gansu

4.3 山洪灾害风险区划

根据山洪灾害风险区划模型，将危险性指数区划图和易损性指数区划图再乘以各自的权重、利用ArcGIS软件进行图层叠加得风险区划图。采用自然断点分级法[12]将山洪灾害综合风险指数进行分级。图5为甘肃黄土高原区山洪灾害风险区划图，表4为甘肃黄土高原区山洪灾害风险区划等级表。

图5 甘肃黄土高原区山洪灾害风险区划Fig.5 The risk regionalization mountain flood disaster in loess plateau region in gansu

表4 黄土高原区山洪灾害风险区划等级Tab. 5 The risk regionalization level of mountain flood disaster in loess plateau region

从图5中可以看到，按照风险区划指数将黄土高原区划分为5个级别，即高风险区、较高风险区、中风险区、较低风险区、低风险区。整个研究区的山洪灾害风险区划指数从西北向东南呈明显递增的空间分布特征。高风险区主要分布在陇东黄土高原及西南部的临夏州一带，较高风险区主要分布在黄土高原的中南部；中风险区分布于黄土高原的中部一带；较低风险区、低风险区分布于黄土高原的西北部。危险性指数和易损性指数较高的地区，降水丰富、山高坡陡、人口密集地区为风险区划的高风险区；降水较少、地势地平、人口活动相对较少的地区为低风险区。高风险区和较高风险区应重点加强山洪防灾减灾力度，降低其风险水平，避免或减少灾害造成的人员伤亡及经济财产损失。

4.4 风险区划检验

统计新中国成立以来历史山洪灾害发生次数，对上述完成的山洪灾害风险区划进行验证，分析表明，处在高风险区、较高风险区的黄土高原东南部张家川县、崇信县、泾川县、宁县、环县、东乡县、康乐县、静宁县、庄浪县、华亭县、崆峒区历史山洪灾害发生38～80次范围内，历年都属于山洪灾害重点防治区，处于中风险区的安定区、陇西县、武山县、永靖县山洪灾害发生次数在21～37范围内，处在较低风险区和低风险区的黄土高原区西北部永登县、白银区、靖远县、会宁县、平川县、皋兰县历史山洪灾害发生次数较少，均不超过20次，本研究提出的黄土高原区山洪灾害风险区划结果符合实际情况，因此，本研究对甘肃黄土高原区山洪灾害风险区划研究具有重要意义，可为该区山洪风险管理决策和山洪防治提供科学依据。

5 结 论

(1)通过分析地形地貌、水文气象、河流水系、社会经济等致灾因子，从危险性和易损性构建甘肃黄土高原区山洪灾害风险区划模型，选取高程、坡度、年平均降雨量、1 h临界雨量、汇流累积量、河网密度、人口密度、耕地面积、人均GDP作为甘肃黄土高原区山洪灾害风险区划主要研究指标。

(2)本文采用层次分析法和熵权法主客观相结合的方法确定风险区划指标权重，最大限度的均衡了主观意愿和客观公正对评价结果的影响，增强了风险区划综合评价结果的合理性和科学性。

(3)风险区划结果表明：研究区山洪灾害综合风险指数从西北向东南呈明显递增的分布特征，经历史山洪灾害验证符合实际，高风险区主要分布在降雨较多的陇东黄土高原及西南部的临夏州一带、较高风险区主要分布在黄土高原的中南部、中风险区分布于黄土高原的中部一带、较低风险区、低危险区分布在黄土高原的西北部分县(区)。

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