基于层次分析法和模糊综合评价法的洪涝灾害危险性评价

刘力丹，朱权洁，郑贵强，王大仓，李沛霖，梁思洋

(1.华北科技学院 应急技术与管理学院，北京 东燕郊 065201；2.华北科技学院 矿山安全学院，北京 东燕郊 065201)

0 引言

在近年来洪水灾害频发的现状下，洪水风险管理工程尤为重要。危险性评价作为洪水风险管理中极为重要的一环，其本质是通过建立合理的综合评价模型，同时兼顾多目标评价系统中不同指标的重要性程度，将多个洪水危险性指标综合成单一指标形式，在一维实数空间内实现对洪水危险性的分类与排序[1]。诸多文章利用GIS和遥感技术做出了大量的研究[2]。同时，评价也从定性评价转变为半定量、定量评价，有包括主成分分析法[3,4]、回归分析法[5]的统计分析方法，有包括层次分析法[6]、信息熵法[7]等的决策分析法，有包括模糊数学方法[8]的综合评价法。

基于上述研究成果，以“7.20”郑州特大暴雨为例，应用GIS空间分析、水文分析等功能，选用AHP层次分析法、模糊综合评价法，对洪涝灾害进行危险性综合评价，预测分析洪涝灾害高风险区域。

1 洪涝灾害危险性评价模型构建

1.1 指标权重的确定

通过使用层次分析法，将影响评价对象的各指标组合排序，构成一个层次化清晰的系统，将人的主观分析，转化为可量化的数据，科学计算各指标的权重值[9]。从洪水灾害系统论出发，依据致灾因子与孕灾环境，构建洪涝灾害危险性评价层次结构模型(图1)。按照区域洪水灾害系统理论，洪水灾害形成的必备条件有：①致灾因子，包括强降雨、年平均降雨、溃坝等；②孕灾环境，包括大气、水文、地形条件等；③承载体，包括人类生命财产、社会基础设施等；④灾情，包括人员伤亡、直接和间接经济损失[10]。通过参考以往学者对洪涝灾害危险性评价方面的研究与近年来实际受灾情况分析[11-14]，指标层选择地形地貌因子(高程、高程相对标准差)、河网分布(河流流量、河网缓冲区)、降雨量(年平均降雨量、“7.20”郑州特大暴雨24小时降雨量)。

图1 洪涝灾害危险性评价层次结构模型

根据层次分析法基本原理，将专家评分问卷结果加权平均，得到表1。

表1 专家问卷评分结果

根据标度理论，构建两两比较判断矩阵A：

A=(aij)n×n(i,j=1,2,…,n)

(1)

式中，aij=1,aij=1/aij

将判断矩阵A的各列作归一化处理：

(2)

求判断矩阵A各行元素之和wi：

(3)

(4)

根据Aω=λmaxω求出最大特征根和其特征向量。

计算一致性指标：

(5)

找出相应的平均随机一致性指标R.I.;

计算一致性比例：

(6)

若C.R.<0.1时，可接受一致性检验，否则对A修正[15]，计算结果见表2～表4。

从表2～表4可知，针对高程相对标准差，绝对高程，河网分布，年平均降雨量，24小时降雨量总共5项构建5阶判断矩阵进行AHP层次法研究，计算方法为和积法，分析得到特征向量为(0.500，0.500，1.000，1.000，2.000)。

表2 AHP层次分析结果

表3 随机一致性RI表格

表4 一致性检验结果汇总

总共5项对应的权重值分别是：10.000%，10.000%，20.000%，20.000%，40.000%。除此之外，结合特征向量可计算出最大特征根(5.000)，接着利用最大特征根值计算得到CI值(0.000)，CI值用于一致性检验使用。

1.2 模糊综合评价结果

模糊综合评价法根据模糊数学的隶属度理论把定性评价转化为定量评价，即用模糊数学对受到多种因素制约的事物或对象做出一个总体的评价。它具有结果清晰，系统性强的特点，能较好地解决模糊的、难以量化的问题，适合各种非确定性问题的解决。

根据AHP层次分析法计算结果可知各指标项的权重A={0.1，0.1，0.2，0.2，0.4}，通过对洪涝灾害危险性的调查分析，可将综合评价指标分为5个等级：V={低风险，中低风险，中风险，中高风险，高风险}，建立评价子目标集U={高程相对标准差，绝对高程，河网分布，年平均降雨量，24小时降雨量}。同时，通过专家评价表的统计分析计算得到评价矩阵Ri，结果见表5。

表5 专家评价结果表

采用M(·,⊕)算子，求得各子目标的综合评价向量Bi：

Bi=ωi°Ri(i=1,2,…,s)

(7)

形成子目标评价矩阵B：

B=(B1,B2,B3…,BS)T

(8)

求总目标向量C：

C=A°B

(9)

通过取最大隶属度，得到洪涝灾害危险性评价等级[15]，结果见表6。

从表6可知，5个评语集中中风险的权重值最高(0.350)，结合最大隶属度法则可知，最终综合评价结果为“中风险”。由AHP层次分析法与模糊综合评价法综合计算可知，河南省洪涝灾害危险性等级为“中风险”。

表6 权重计算结果

2 洪涝灾害危险性可视化分析

可视化能对数据进行更深入的观察和分析，利用GIS对数据体进行可视化分析是近年来常用的方法之一。笔者将应用GIS空间分析、水文分析、加权总和等功能，对前文应用AHP与模糊综合评价法得到的结果，构建洪涝灾害危险性综合评价模型，进行可视化分析，得到河南省风险区域等级划分图，预测河南省洪涝灾害高风险区域。

2.1 研究背景及数据来源

2021年7月17日至23日，河南省遭遇历史罕见特大暴雨，发生严重洪涝灾害，特别是7月20日郑州市遭受重大人员伤亡和财产损失。灾害共造成河南省150个县(市、区)1478.6万人受灾，因灾死亡失踪398人，其中郑州市380人、占全省95.5%；直接经济损失1200.6亿元，其中郑州市409亿元、占全省34.1%。河南省位于华北平原南部的黄河中下游地区，年均降水量407.7～1295.8 mm，降雨以6～8月份最多，流域面积100 km2以上的河流有560条。全省多年平均水资源总量403.5×108m3。

本文中所使用的河南省30 m分辨率DEM数据、河南省暴雨灾害区24小时降水量数据集(2021.7.19～7.23)、河南省2017-2020年平均降雨量数据、河南省1∶250000水系分布图等数据均来源于国家地球系统科学数据中心。

2.2 洪涝灾害风险可视化分析

使用ARCGIS 10.6软件分别对降雨量可视化分析，地形因素可视化分析，河网分布可视化分析，然后应用GIS加权总和完成洪涝灾害风险可视化分析。构建洪涝灾害危险性等级划分标准采用文献[2]对辽河流域危险性评价时采用的方法，即对每个指标取其标准差作为等级间隔值，取最小值作为起始值(见表7)。

(1) 降雨量可视化分析

运用ArcGIS 10.6软件对河南省暴雨灾害区24小时降水量数据集(2021.7.19～7.23)与年平均降雨量数据集(2017～2020)进行分析，将DEM与降雨量数据属性表连接，获得河南省各地降雨量分布图，然后将降雨量分布图栅格化后进行重分类，根据模糊综合评价法对降雨量进行等级划分，并根据重分类结果由低到高进行赋值，即降雨量越大，危险性更高。根据重分类和赋值结果得到研究区域年平均降雨量分布图(如图2所示)与24 h降雨量影响因子分布图(如图3所示)。

图3 24小时降雨量影响区域因子分布图

从图2可以看出，河南省年平均降雨量南部最高，由南向北依次递减，北部年平均降雨量最低。中低风险区域占河南省总面积的34.67%，面积为57205.5 km2，主要分布在安阳市、郑州市、新乡市、三门峡市等城市；中风险区域占河南省总面积的29.23%，面积为48229.5 km2，主要分布在洛阳市、平顶山市、周口市；中高风险区占河南省总面积的24.91%，面积为41101.5 km2，主要分布在南阳市、驻马店市；高风险区占河南省总面积的11.2%，面积为18480 km2，主要分布在信阳市。

从图3可以看出，河南省呈现降雨量中部、北部高，东部、西部、南部低的空间分布特征。低风险区域占河南省的38.14%，面积为63129.370 km2，主要分布在洛阳市、驻马店市、信阳市、周口市、商丘市；中低风险区域占河南省的30.89%，面积为51126.818 km2；中风险区域占河南省22.49%，面积为37236.481 km2；中高风险区域占河南省6.69%，面积为11072.853 km2；高风险区域占河南省1.79%，面积为2969.357 km2，主要分布在临颍县、南召县、扶沟县、郑州市、禹州市、许昌市、偃师市、安阳市。

(2) 地形因素可视化分析

洪水灾害的发生与地形特征紧密相关，地形高程越低，地形变化越小，洪水灾害的危险性越高[3]。地形高程使用国家地球系统科学数据中心30 m×30 m分辨率DEM数据，河南省绝对高程介于2～2386 m，平均值244.2178，标准差312.3506(如图4所示)。使用高程相对标准差衡量地形变化程度，高程相对标准差越小，地形变化程度越小，危险性越大。高程相对标准差使用空间分析工具里的焦点统计功能，邻域窗口设置成3×3，统计类型使用STD。河南省高程相对标准差最大值为155.8894 m，最小值为0，平均值为4.1264，标准差为3.7339(如图5所示)。使用模糊综合评价法将绝对高程差分为5级，将高程相对标准差分为4级，通过空间分析工具中的地图代数功能对地形分布进行研究，栅格计算后得到地形因子分布图(如图6所示)。

图4 河南省DEM模糊综合评价等级划分

图5 河南省高程相对标准差模糊综合评价等级划分

图6 河南省地形影响因子分布图

从图6可以看出，河北省呈现西高东低的地形分布特征。研究区域中高风险区占比34.18%，面积为56586.8258 km2，集中在郑州市以东地区；中高风险区占比24.47%，面积为40511.0848 km2；中风险区占比25.40%，面积为42047.2080 km2；中低风险区占比9.54%，面积为15787.3678 km2；低风险区占比6.40%，面积为10602.3928 km2，集中在洛阳市以西地区。

(3)河网分布可视化分析

河网分布对洪水灾害危险性的影响主要体现在河网的密集程度，河网越密集，河流缓冲区面积越大，危险性越高。河网水体分布数据来源于国家地球系统科学数据中心，比例为1∶250000。应用ArcGIS空间分析工具中欧氏距离处理，使用模糊综合评价方法将缓冲区进行分级(表4)，重分类后可得河网影响因子分布图(图7)。

图7 河南省河网分布风险图

由图7可知，河北省水系整体流向为从西到东南，中部地区河网分布较为密集，而降雨量也呈现出中部高，四周低的空间分布特征。两个原因的叠加，造成中部缓冲区高风险区域大的特征。研究区域高风险区占比37.71%，面积为62428.1123 km2；中高风险区占比35.20%，面积为58269.3481 km2；中风险区占比18.06%，面积为29890.1233 km2；低风险区占比9.03%，面积为14947.2954 km2，主要分布在洛阳西北方向海拔较高的区域。

2.3 洪涝灾害危险性评价结果

本文对河南省洪涝灾害进行综合危险性评价，首先为各指标不同危险性等级进行赋值，以9为标度尺，将低风险赋值为1，中低风险赋值为3，中风险赋值为5，中高风险赋值为7，高风险赋值为9。应用ArcGIS空间分析工具中地图代数功能对“7.20”郑州特大暴雨事件24 h降雨量、年平均降雨量、河网分布、绝对高程、高程相对标准差等指标进行叠加分析。根据前文AHP层次分析法与模糊综合评价法计算结果，可建立洪水灾害危险性综合评价公式：

A=C1×0.1+C2×0.1+C3×0.2+C4×0.2+C5×0.4

(10)

通过栅格计算可得研究区域洪水灾害危险性评价图(如图8所示)。由此图可知，研究区高风险区占比2.58%，面积为4257 km2，主要分布在黄河、淇河、贾汝河、潦河流域；中高风险区占比17.61%，面积为29056.5 km2；中风险区域占比41.01%，面积为67666.5 km2；中低风险区占比35.65%，面积为58822.5 km2；低风险区占比3.16%，面积为5214 km2。

图8 河南省洪水灾害危险性评价结果图

3 结论

(1) 利用AHP层次分析法与模糊综合评价法构建了河南省洪涝灾害危险性综合评价模型，通过模型分析，河南省洪涝灾害危险性评价指标：“7.20”郑州特大暴雨24小时降雨量权重为0.4，河南省年平均降雨量权重为0.2，河网分布权重为0.2，地形因素权重为0.2。河南省洪涝灾害危险性综合评价结果为“中风险”。

(2) 由洪水灾害危险性评价结果显示，河南省高风险区域占河南省区域的2.58%，面积为4257 km2。洪水灾害危险性等级主要凭借降雨量、河网分布、地形分布等指标作为影响因子相互关系确定。河南省高风险区具有降雨量大、坡度变化小、海拔较低、河网分布密集等特点。

(3) 本文利用“7.20”郑州特大暴雨相关数据，分析河南省洪涝灾害危险性分布区域，通过预测分析，结果显示：南召县、安阳县、信阳市为洪涝灾害高风险区域，应予以重视。