基于云物元模型的南京市雨洪灾害风险评估

2019-04-01陈军飞陈梦晨高士佩许建平

水利经济 2019年2期

陈军飞，陈梦晨，高士佩，许建平，周沛

(1.河海大学商学院，江苏南京 211100；2.河海大学水文水资源与水利工程科学国家重点实验室，江苏南京 210098 ；3.江苏省水利科学研究院，江苏南京 210017)

由于全球气候变化和城市化进程不断加快，城市雨洪灾害频发。城市作为气候变化影响的重点区域，持续的城市开发建设导致城市不透水面积加大，并且城市中相对落后的排水系统建设，大大削弱了城市自身调节和应对突发暴雨洪涝的能力[1-3]。我国许多大城市每遇到暴雨洪水时，都会造成极为严重的灾害损失，影响城市的社会经济发展。《2017中国生态环境状况公报》显示，2017年全国因洪涝灾害受灾人口5 515万人，因灾死亡316人、失踪39人，洪涝灾害直接损失2 143亿元。根据EM-DAT和Munich RE灾害数据库的统计，洪涝灾害造成的损失占到全球灾害总损失的28%[4]。

近年来，国内外专家学者对城市雨洪风险评估和管理开展了许多的研究。王海潮等[5]采用SWMM、Infoworks CS和MOUSE的雨洪灾害模型进行雨洪灾害风险评估及对比研究；Fedeski等[6]根据暴露性、危险性和脆弱性3个风险要素构建了风险评估模型，对英国城市建筑物进行了雨洪风险评估。Zhang等[7]基于自然灾害风险形成的相关理论和“3S”技术(遥感、地理信息系统和全球定位系统)，以住房为研究对象，用洪水淹没范围和深度、灾害造成损失和房屋暴露性等为研究指标，建立了洪涝灾害风险评估模型。杜志强等[8]基于实时降雨数据构建城市暴雨型洪涝灾害的预警方法；王嘉仪等[9]通过耦合气象、水文和城市雨洪模型SWMM，模拟了城市暴雨洪水产生过程并进行了风险分析；王贺等[10]基于最大24 h降雨量、平均淹没水深、淹没历时、受灾人口率、受灾面积率和GDP损失率6个指标，建立了正态云模型的极端雨洪下城市洪水风险综合评价模型。

从现有文献看，目前的研究大多基于水文、气象模型或传统的一般评估方法对城市雨洪灾害风险进行评估。考虑到城市雨洪灾害风险具有模糊性与不确定性，而云模型恰好能够反映事物的模糊性和随机性，可以实现定性概念与定量描述的不确定性转换[11]。另外，雨洪灾害风险要素之间也会存在一定的冲突性，例如城市发展建设与降低城市雨洪灾害风险存在冲突，而物元理论可以将矛盾冲突问题化为相容问题，将看似不相容的问题相容化，并且能将定量分析与定性分析统一起来[12]。因此，笔者将云模型引入物元理论，采用云模型对物元进行重新构造，对城市雨洪灾害风险进行描述、分析及评估，从而建立风险评估模型。

从气象条件来看，南京市属于亚热带季风气候，夏季炎热多雨，所以大规模的降水大部分集中在夏季[13]。同时，南京市城市人口密集，经济发达。雨洪灾害频发会对南京市造成巨大损失，城市暴雨洪水已成为制约南京城市发展的重要因素之一。

1 评估模型设置

1.1 城市雨洪灾害风险评估指标体系

根据自然灾害系统理论，城市雨洪灾害风险是由致灾因子、孕灾环境和承灾体三者共同作用而形成的；致灾因子是指能引起城市雨洪灾害的外部自然因素；孕灾环境是指导致城市雨洪灾害产生的环境影响因素，孕灾环境是由自然与社会的许多因素相互作用而形成的。承灾体是指遭受城市雨洪灾害的对象，不同承灾体在遭受不同强度的雨洪灾害风险时可能损毁程度和可恢复程度都不相同；致灾因子、孕灾环境和承灾体三方面相互影响，相互制约。

首先，南京市处在平原地带，海拔低，一旦遭遇暴雨极易形成洪涝灾害；其次，快速的城市化导致城市地表属性变化，南市地表多为不透水的硬化表面，导致极端暴雨下地表雨水快速汇流；第三，南京市内部的排水管网建设没有跟上城市的发展,导致暴雨来临时城市排涝能力大幅度下降。这些孕灾环境大幅度提高了南京市极端雨洪灾害发生的频率和强度。此外，相同的降雨降到人口密集、工业发达城市，其遭受的风险和损失更大，随着南京市城市化水平加速，人口密度，地均GDP均显著提高，南京市的雨洪风险也越来越大。笔者在结合南京市的城市社会经济特征、雨洪灾害特征和防灾减灾情况基础上，参考已有研究成果及文献[14-17]，并询问专家意见，选取了相应的风险评估指标，见表1。

表1 城市雨洪灾害风险指标体系

1.2 评估指标权重确定

采用层次分析法(AHP)与熵权法进行加权融合的方法计算评估指标权重，在层次分析法的基础上引入熵权法，提高了权重的精确性，这样不仅考虑了专家组成员的主观判断，又能够减轻个人主观判断对所得评估指标权重的影响，可以得到较为准确的指标权重。AHP-熵权法计算权重的思路是首先利用层次分析法计算指标的主观权重，然后通过信息熵的思想，以指标主观权重作为属性矩阵，建立专家自身权重的熵模型；最后将两种权重进行加权融合处理，利用专家自身权重对指标主观权重进行修正，得到最终的指标组合权重[18-19]。

采用层次分析法计算得到的权重为指标主观权重，所给出的指标主观权重向量为

Wj=(wj1,wj2,…,wjn)T

(1)

采用熵权法计算得到的权重为专家自身权重，m个专家的客观权重向量为

S=(S1,S2,…,Sm)T

(2)

最后将指标主观权重与专家自身权重进行加权融合，通过式(3)可得到评价指标的组合权重向量W=(w1,w2,…,wn)T。

(3)

通过层次分析法与熵权法加权融合所得城市雨洪灾害风险指标权重，如表2所示。

表2 城市雨洪灾害风险指标权重

1.3 评估指标分级

参考国家防汛总政治部办公室编写的《防汛手册》以及相关的防汛救灾应急预案，并综合考虑《中国统计年鉴》和《南京市统计年鉴》，以及南京市气象降雨数据，在专家咨询的基础上，将评估指标体系中的各个指标按风险划分为V1,V2,…,V55个等级，见表3。

表3 南京市雨洪灾害风险指标分级标准

1.4 风险评估模型建立

采用云物元模型对南京市雨洪灾害风险进行评估，主要包括以下几个步骤：

1.4.1 构建风险评估物元

根据建立的城市雨洪灾害风险评估指标体系，将城市雨洪灾害风险作为总目标层，因此评估对象的指标层物元可用式(4)表示。

Ri=(Ii,Iim,vim)

(4)

式中：Ii(i=1,2,3)为城市雨洪灾害风险的一级指标层物元；Iim(m=1,2,…,n)为每个一级指标层物元所对应的二级评估指标，而云物元模型的数字特征主要包括期望Ex(expected value)，熵En(entropy)和超熵He(hyper entropy)。

1.4.2 建立雨洪灾害风险的标准云

云物元模型中雨洪灾害的风险等级是通过云模型替代固定区间的方式进行表示。根据表3中的指标分级标准，通过转换，各风险等级可以由一个具有上下限的区间数即双约束指标[Cmin,Cmax] 表示，区间数转换成云参数的公式为式(5)与式(6)。

(5)

(6)

根据式(5)和式(6)转换计算得到的相应云参数，可得南京市雨洪灾害风险相应的标准云参数矩阵R。

1.4.3 计算一级指标的风险隶属度

根据相应的标准云参数矩阵R，可利用式(7)计算得出各二级指标关于各风险等级的隶属度。通过二级指标对各个风险等级的隶属度的加权可直接得到一级指标层物元关于风险等级的隶属度μ(x)，其计算公式为

(7)

(8)

式中：ωim为第m个指标在第i(i=1,2,3)个指标层物元中所占的权重；μk(Iim)为该指标所对应的k(k=1,2,…,5)个风险等级的隶属度；而μk(Ri)就是指第i个一级指标层物元对于各风险等级的隶属度。

1.4.4 风险等级的判定

在得到各一级指标层物元对于各风险等级的隶属度后，再根据其权重进行加权后，就可得到雨洪灾害的风险等级隶属度，其计算公式为

(9)

式中：ωi为一级指标层物元的权重；μk(Ri)为第i个指标层物元对于各风险等级的隶属度；μk(R)(k=1,2,…,5)为南京市雨洪灾害风险等级隶属度。

最后根据隶属度最大的原则对城市雨洪灾害所属的风险等级进行判定，即比较各风险等级的隶属度大小，判断南京市雨洪灾害属于哪一风险等级。

2 南京市雨洪灾害风险评估

2.1 风险评估计算

南京市大规模的降水大部分集中在夏季，因此本文选取南京市6—9月的城市雨洪灾害进行风险评估研究。根据《中国统计年鉴》《南京市统计年鉴》以及南京市气象局国家基准气候站统计数据，可计算出2011—2016年南京市雨洪灾害风险等级。以2016年南京市城市雨洪灾害风险等级计算为例进行说明，一级指标风险等级的隶属度计算结果见表4。

表4 2016年南京市雨洪灾害风险一级指标风险等级隶属度

根据各一级指标的权重，与表3中的各个风险等级的隶属度进行加权后，可得到2016年南京市各月雨洪灾害风险等级隶属度：

μk(R)6月=(0.027，0.129，0.084，0.131，0.085) max(μk(R)6月)=0.131

μk(R)7月=(0.027，0.125，0.096，0.131，0.114) max(μk(R)7月)=0.131

μk(R)8月=(0.178，0.194，0.074，0.131，0.085) max(μk(R)8月)=0.194

μk(R)9月=(0.029，0.127，0.210，0.131，0.085) max(μk(R)9月)=0.210

根据隶属度最大的原则对风险等级进行判定，可判断2016年6月南京市雨洪灾害风险属于V4等级，2016年7月南京市雨洪灾害风险属于V4等级，2016年8月南京市雨洪灾害风险属V2等级，2016年9月南京市雨洪灾害风险属于V3等级。

同理可以计算2011—2016年南京市6—9月雨洪灾害风险等级，如表5和图1所示。

表5 2011—2016年南京市各月雨洪灾害风险等级

图1 2011—2016年南京市各月雨洪灾害风险等级及变化趋势

2.2 评估结果分析

a. 从城市雨洪灾害一级指标风险等级来看，可以得出南京市孕灾环境指标处于V4等级，承灾体指标处于V2等级，而致灾因子指标则由于每月的降雨量与降雨持续时间的不同导致所处的风险等级也不同，因此综合得出的南京市各月的城市雨洪风险等级也不相同。

b. 从城市雨洪灾害各月的风险等级来看，2011—2016年南京市7月的风险等级相较其他月的风险等级高，一直处于V4等级，而9月的风险等级较低。主要是由于7月的降雨量和降雨持续时间要高于其他月份，而到9月之后南京市的降雨逐渐减少，就不易再发生城市雨洪灾害。

c. 从城市雨洪灾害平均风险等级的发展趋势来看，2012—2016年南京市城市雨洪的风险等级在逐渐升高，主要是由于致灾因子中暴雨持续时间与短时间降雨量逐年增加，同时承灾体因子中南京市人口密度和GDP也在快速增长。说明由于气候变化的影响，导致南京市夏季遭受强降雨的可能性越来越大，同时由于南京城市化进程的速度不断加快，经济增长和人口激增导致城市的建设用地及不透水面积逐渐增加，而配套的排水设施与绿化建设却没有与之发展匹配，所以南京市遭受城市雨洪风险灾害的可能性也越来越大。

3 南京市雨洪灾害风险管理应对策略

根据南京市2011—2016年城市雨洪风险评估结果，结合南京市的现有状况分析，可以从改善排水管网密度，加强雨水蓄存设施建设，降低城市不透水面积，加大市政防洪投入和提升城市雨洪应急处理能力等方面，提出建议进一步降低南京市城市雨洪灾害风险。

a. 加强南京市排水管网建设，新建排水设施，做到排水管线分布均衡合理。通过对南京市雨洪致灾因子与孕灾环境风险评估分析可得，由于南京市目前城市排水管网密度过低，导致短时间大量降雨或持续性降雨会导致雨水不能得到及时排放，容易形成内涝，加剧南京市雨洪灾害风险。同时加上南京市部分区域排水设施老化，排水管道长期缺乏清理致使其堵塞严重，排污不畅直接导致风险等级居高不下。所以可以通过新建排水设施，清理城市排水管道，同时在城市排水管网建设中实施雨污分流，这样可以达到降低南京市雨洪风险等级的目的。

b. 在南京市城建工程中加强雨水蓄存设施建设。通过对南京市雨洪致灾因子风险评估结果分析可得，24 h内大规模降雨会导致南京市雨洪风险大大提升，特别是在市内、外排水薄弱地段或繁华地区，因此需要雨水蓄存设施以临时蓄存暴雨积水，防止内涝。同时由于目前南京现有蓄水防洪工程基础薄弱，迫切需要完善建设，所以可以在南京市各易涝区域建设以雨水蓄存设施与合理排水设施相结合的城市防洪体系，有效防止城市地面暴雨积水，以降低南京市雨洪风险等级。

c. 加强南京市绿化建设，建设城市透水性路面街道。由南京市雨洪孕灾环境风险评估分析可得，由于南京市地表不透水的硬化表面占比面积很大，造成极端暴雨下雨水汇流的时间大大缩短，很容易造成城市地面积水，增大了南京市雨洪灾害风险。因此，可以通过推进城市绿地建设和透水性路面街道，绿色植被可以吸收和消纳城市雨水，透水性路面街道可以加大暴雨的渗透量，减少径流，并为蓄滞周边区域雨水提供空间[20]。

d. 加大市政防洪投入。在南京市雨洪承灾体因子风险评估分析中可以看出，市政防洪投入越多，城市遭遇雨洪风险可能性越低，雨洪灾害造成的损失也会越低。因此建议南京市可以采用加大市政防洪投入来降低承灾体的风险等级，提高城市建设维护资金、土地出让收益、城市防洪经费等经费中用于城市防洪排涝设施改造、建设和维护资金的比例[21]，这样就能够有效降低南京市雨洪风险等级。

e. 提升城市雨洪应急处理能力。城市雨洪应急处理能力作为承灾体因子中的重要部分，从评估结果分析发现，通过提升雨洪应急处理能力能有效降低城市雨洪风险等级。南京市现有防洪排涝设施功能单一，且存在不同程度的安全风险，同时堤防、闸泵存在渗漏、失稳等安全隐患。因此建议进一步细化完善防汛排涝、工程抢险应急预案，按照预案需求足量配置应急物资、设备，避免因雨洪灾害造成重大损失；用于城市排水管网疏通、抽水设备保养、应急设备等的费用应当实行严格的监督审计，检查确保各种排水防涝设施处于良好状态，排除安全隐患。