基于GIS的阜阳市洪灾风险评价
2019-04-19高飞翔胡文峰
赵 阳,高飞翔,黎 慧,胡文峰,韩 平
(阜阳师范学院 历史文化与旅游学院,安徽 阜阳236037)
洪水灾害是指降水或水量超过江河湖海、水库等容水场地的容纳承载能力,造成的河水冲垮堤坝、淹没耕地、冲毁房屋或突发的山洪冲毁耕地、冲走人畜等现象的一种灾害[1]。在对人类的生命和财产安全造成威胁的几大自然灾害之中就有洪灾。一般汛期出现的洪水灾害次数比较多,夏季雨带的南北位移和秋季的台风暴雨对降水和河流流量影响极大,所以,汛期的到来都会有其规律可循。在我国,洪灾几乎每年都有发生,洪灾过境之处,常常造成巨大的损失,淹没灾害区的房屋和农田,造成人员伤亡和经济损失。1984年6月,普降暴雨导致的积水,颍上、临泉和阜南三县的南部受灾严重。2010年9月,安徽省阜阳、亳州两市境内由于数日的普降暴雨,造成了太和、颍泉、界首、涡阳、蒙城、利辛、临泉、谯城8个县区189.06万人受灾,2 995人紧急转移。2015年7月,由于持续强降雨阜阳市颍东区部分乡镇发生洪灾,影响4.5万人。因此对阜阳市进行洪灾风险评价具有重要意义。
近年来,洪水灾害风险评价引起了大家的普遍关注。众多学者和工作人员已经认识到其中的重要性,各种文献报刊的评价分析研究,主要集中在对洪水灾害的风险评价与区划制图上。目前地理信息系统(GIS)在洪涝灾害风险评估中得到广泛运用,但现在基于GIS的洪涝灾害风险评估以省、流域为主,对于城市洪涝风险评估的实证研究较少[2]。国内有不少学者对洪灾风险进行了深入研究,麻荣永等运用了GIS、层次分析法和软件YAAHP对南宁市城区2005~2012各年进行了洪涝灾害综合风险分析[3]。王雪臣等通过确定洪涝指数,对长江中游地区洪涝灾害的强度特征进行了分析,采用蒙特卡罗模拟方法对该地区模拟降水事件的发生概率进行了模拟[4]。刘家福等运用GIS和AHP集成方法对淮河流域的洪水灾害进行危险性和脆弱性分析[5]。
因此,本文以阜阳市作为研究区域,以县域尺度为研究单元,结合洪灾基本研究理论和阜阳市实际情况选取六个相关指标因子,再利用层次分析法,最后通过GIS空间叠加分析构建阜阳市洪灾综合风险评价模型,对研究区进行风险评价研究。从而能够对阜阳地区的洪水灾害管理和防灾减灾措施提供帮助。
1 研究方法
1.1 研究区概况
阜阳市位于安徽省西北部,淮河北岸,黄淮海平原的南部边缘地带,全市辖3个市辖区、4个县,代管一个县级市。
1.2 理论基础
危险性与易损性重叠即为危险分布。本文在此理论基础上,以阜阳市为研究区域,以县级行政区为单位,将GIS和传统的洪灾风险评价方法结合起来。阜阳市洪灾评价分为危险区划和易损区划。洪灾风险分布图可以从洪灾风险评估中获得,洪灾易损性分布图可以从洪水灾害易损性评估中获得。在数据处理结束时,可以使用洪水灾害危险分布图和易损性影响分布图来获得该地区风险分布图。对阜阳市洪灾风险评价运用如下公式[6]:
其中,R表示洪水灾害风险,H表示洪水灾害危险性,L表示洪水灾害易损性。
1.3 评价指标的选取
洪水灾害主要由自然和社会经济两个方面来决定,洪水的发生是不可阻止的,自然环境体现出了洪灾的危险性,洪灾在发生之后对社会经济方面造成的损失表现出了易损性。洪灾评价指标的选取在自然因素方面选择降水、水系和地形,在社会经济方面选取人口密度、GDP密度和耕地面积比,如图1。
1.4 评价指标权重的确定
从各种权重确定方法中选择最为简单的层次分析法,运用层次分析法可以选择较为简单易得的指标进行可靠的操作。层次分析法的显著特点就是灵活、简洁以及系统性强[7]。对所有评价指标,采用比较矩阵得出判断矩阵的值。该值为1至9之间的奇数,表明前指数与后指数同等重要,较重要,很重要,十分重要,绝对重要;当值为2,4,6和8时,这意味着两个指标的重要性在奇数值的重要性之间,见表1。层次分析法(analytic hierarchy process,AHP)是一种定性与定量相结合的决策分析方法,通过将复杂问题分解为若干层次和若干因素,在各因素之间进行简单的比较和计算,既可以得到不同要素重要性程度的权重[8]。本文将采用的是主观赋权法中的层次分析法,并利用yaahp软件确定其权重。
图1 洪灾风险评价指标体系
表1 指标标度含义
Wi表示特征向量,n表示指标数,i和j分别表示该判断矩阵的第几行和第几列,k表示某一列。
判断矩阵通过一致性检验,得到的权重值即为风险评价的指标权重,见表3。
表2 平均随机一致性指标
表3 指标权重数据
1.5 数据来源
本文所使用的地形坡度和水系数据来源于2015年的安徽省90mDEM数据集,安徽省县级行政区划图来源于安徽省基础地理数据,降水数据来源于中国科学院资源环境数据中心,人口、GDP数据来源于2015年安徽省统计年鉴。
1.6 研究方法和数据处理
运用GIS的空间叠加分析、重分类、地图代数计算和数据格式转换的功能,层次分析法等方法。由于本文所使用的数据都是全省范围的研究数据,所以本文以安徽省县市级行政区划数据以及安徽省DEM数据为基础,利用ArcGIS10.2的工具将安徽省DEM裁剪为阜阳市行政区大小的DEM图层。
2 洪水灾害风险评价
2.1 洪水灾害危险性分析
2.1.1 降水对洪水灾害风险的影响
空间上发生灾情的危险程度总能从历史数据上略见端倪[9]。阜阳受自然灾害影响比较多。历史上曾受到过多次洪涝灾害的影响,尤其是降水,降水的影响是每年都有,阜阳市洪灾多集中在汛期阶段,由于每年降水的时间段分布不均,每年降水多集中在6~9月份,这几个月的降水能够占到全年降水的60%左右。而空间上的降水差异则导致了洪水危险性的程度不同,降水量大的地方会比降水量少的地方洪灾危险程度更高。
本研究统计1980~2015年平均降水数据把经过处理的气象站点的数据转换为站点图层,运用ArcGIS的反距离加权平均的方法插值得出多年平均降水量的图层(图2),将年平均降水量的分布按照从少到多重新划分为一到五五个等级并赋予相应的影响度,见表4。
2.1.2 地形对洪水灾害风险的影响
图2 降水影响分布图
表4 年均降雨量危险影响度
地形特征与洪水的危险程度紧密相关,其对洪灾的影响主要表现在地形变化程度和海拔高度两个方面,而地形变化程度通常使用坡度来表示[10]。地形高程低的地方,地形变化相对较小,地形平坦,容易受到洪灾的影响且比较明显。地形高程表示的海拔高度可以用原始DEM数据得到图3,地形变化则可以运用ArcGIS的邻域分析获得的高程标准差来表示,并且把地形因子的高程相对标准差进行分级并赋予相应的影响度见表5,由统计数据得,平均值(1.00)和标准差(0.46),将高程标准差分成三个等级:一级(<1.60),二级(>=1.60~<8.50),三级(>=8.50)。将高程和高程标准差两个图层叠加分析得地形综合影响分布图。
表5 地形因子影响度
2.1.3 水系对洪水灾害风险的影响
水系对洪灾风险的影响程度一般体现在距离上和河流的级别大小,一个地区距离河流水系越近,受灾害影响程度越高;河流的级别越高,对周围的影响范围也越大。阜阳地区河流水系众多,而且多为平原地区,河道弯曲,水流缓慢,水流不畅,历史累积,导致大都泥沙淤积,使河道的泄洪能力下降,一旦流域内普降暴雨,或者境外洪峰过境,都不是这些水系河道能够承受的。在ArcGIS中将各级河流做缓冲区分析,并且将各个缓冲区图层做叠加分析,可以得到缓冲区分布如图4。
2.2 洪水灾害危险性综合评价
综合上述分析,利用公式4,并用ArcGIS中栅格计算器进行叠加分析,可以得到阜阳的洪灾危险性分布图如图5。
可以看出,临泉县和颍上县部分属于低危险性的,而高危险性的颍上县部分是因为其降水较其他地方更为丰富,且有一级河流流经。其他县则处于中等或较低危险区。
图4 水系缓冲区分布图
图5 阜阳地区洪水灾害危险性风险分布图
2.3 洪水灾害易损性评价
洪灾的自然因子只能表明洪水灾害易引发的事实,实际上,在人烟稀少的地区引发的洪水灾害并不能造成多大损失和人员伤亡。因此,评判洪水灾害是否能够造成极大损失的标准是社会经济指标,这里选取人口密度、GDP密度和耕地面积比作为评判易损性的指标如表6。
按照标准差和均值,将人口密度、GDP密度和耕地面积比三个图层的易损性划分为由低到高五个等级如表7。
表6 阜阳市各市县洪灾易损性指标数据
2.3.1 人口密度对洪水灾害风险的影响
洪水灾害之所以称为洪水灾害,是因为其对人类的生命财产造成了威胁,首要表现即为人员伤亡。一般来说,相同等级的洪水灾害,所发生的地区人口密度越大,遭受到牵连的人口也就越多,其灾害的影响程度也就越大。利用2015年安徽省统计年鉴统计的人口等数据来确定阜阳市的人口密度范围。根据分类标准重新分类可以得到人口密度对洪灾影响的分布。
2.3.2 GDP密度对洪水灾害风险的影响
在区域的经济发展过程中,GDP密度是一个区域经济发展水平较为标准的测度。GDP密度对一个区域的灾害风险影响有着手足轻重的地位,如果一个地区GDP密度低,那么,该地区受到的经济损失就不大,评价一个地区的经济发展程度,不能只看GDP[10]。有的地区GDP指标很高,但这只是由于该地区土地面积大,人口众多造成的。有的地区土地面积不是很大,人口相较也很少,但是GDP却比那些面积大、人口多的地区要高很多,这样的地区经济密度就很高,也就是一平方千米内可以创造更高的GDP。
各地区之间的GDP相比较,GDP高的更能承受灾害所造成的损失。选取人均总收入作为经济密度影响因子,因为在人均总收入越高的地方,无论是工程措施还是非工程措施的建设都将优于低收入区,抗灾减灾能力也越强,所遭受的洪水风险也越小[11]。阜阳市、界首市、临泉县、太和县、阜南县、颍上县的2015年的国民生产总值分别为438.20亿元、145.27亿元、154.45亿元、190.73亿元、133.38亿元、205.42亿元,分别占全市的34.57%、11.46%、12.19%、15.05%、10.52%、16.21%。依据此数据,可以很明显的看出阜阳市较其他行政单元具有更强的承受灾害能力。
表7 易损性指标影响度评价
2.3.3 耕地面积比对洪水灾害风险的影响
阜阳市耕地面积64 921万公顷,占全省的11.05%,是全国农业外资治理区,黄淮海农业综合开发经营区,也是中国重要的商品粮基地。根据2015年安徽省统计年鉴统计的数据,统计出各个县级行政区的耕地面积以及所占比重。结合计算结果,阜阳市辖区的耕地面积121.21千公顷,占全市18.67%;界首市的耕地面积有43.14千公顷,占全市6.64%;临泉县的耕地面积123.37千公顷,占全市的19%;太和县的耕地面积128.81千公顷,占全市的19.84%;阜南县的耕地面积108.15千公顷,占全市的16.66%;颍上县的耕地面积124.52公顷,占全市的19.18%。耕地面积对洪灾风险的影响可以根据耕地所占比表现出来,也就是各个行政单元的耕地面积与其土地面积之比,耕地面积比越大,说明易损性越强。
2.4 洪水灾害易损性综合评价
综合上述分析,利用公式5,并用ArcGIS中栅格计算器进行空间叠加分析,可以得到阜阳的洪灾易损性性分布图如图6。
由图6可知,洪灾易损性影响分布中,以阜阳市和界首市为最高,根据表格统计的数据可知,这两地GDP密度和人口密度排名都最为靠前,其次,临泉县也有着较高的易损性影响,因为其人口密度比较大。
2.5 洪水灾害风险综合评价
将洪水灾害的危险性评价和洪水灾害的易损性评价结合起来,运用ArcGIS10.2中的地图代数工具进行计算,输入计算公式:
洪灾风险=洪灾危险性×0.502+洪灾易损性×0.498得到阜阳的洪水灾害风险分布图如图7。
图6 洪水灾害易损性影响分布图
图7 洪灾风险分布图
可以看出,阜阳市洪灾风险分为五个风险性区域。由数据统计可得,低风险区域的面积为1 123.12 km2,约占全市面积的11.1%;较低风险区域的面积为3 126.52 km2,占全市土地面积的30.9%;中等风险区域的面积占2 347.42 km2,为研究区域的23.2%;较高风险区域的为2 013.52 km2,占全区的 19.9%;高风险区域的面积为1 507.61 km2,占全区的14.9%。从分析结果来看,洪灾风险性较高地区为颍上县、阜阳市东南部分和阜南县的部分;洪灾风险性中等区域为阜阳市西北部分、临泉县水系河流的缓冲区附近部分;较低风险区为临泉县界首市和太和县的部分。
4 小结
本文基于GIS技术,对阜阳地区进行了洪水灾害危险性和易损性分析,继而得出洪水灾害的风险评价,综合考虑了历史洪灾灾情、地形坡度、河网水系、人口密度、经济密度、耕地面积等数据,对阜阳地区的洪水灾害风险进行了分析评价与区划研究,着重对选取指标的分析,通过分析得知颍上县风险程度最低,太和县、阜阳市和阜南县风险程度居中,界首市和临泉县风险程度最高。
洪水灾害的形成具有众多复杂的因素,而本文只是选取其中比较容易获取的集中数据进行分析,比如历史灾情数据就难以获取,因此要完全定性定量的分析洪灾风险具有一定的难度。