盘锦市洪水灾害风险评价

齐士强

（盘锦市水利事务服务中心，辽宁 盘锦 124000）

目前，洪水灾害已成为最难以控制、带来损失最大且发生最频繁的自然灾害之一。科学评价洪水灾害风险，对保护人民财产安全、降低洪水带来的危害以及加强水资源利用管理等极具现实意义[1-3]。

以往研究大多侧重于洪灾的危机管理，但随着经济的快速发展和现代气候的剧烈变化，发生洪水灾害的频率并未下降，综合利用非工程与工程措施解决问题逐渐受到学术界的重点关注[4-6]。洪灾风险评价是一种较先进的防灾减灾方法，已成为灾害学和水资源管理学的研究方向、前沿课题及重要领域。云模型作为一种能够准确反映模糊性与随机性内在关系的数学模型，对预测评价洪水灾害风险具有较强适用性与可靠性，对此许多学者开展了深入探讨，如田玉刚等以上海市和苏州市为例，综合利用数据场与云模型全面评定了区域洪水灾害风险等级；石晓静等以安康市为例，应用云模型评价对比了安康市的洪灾等级；田文凯等探究了洪水风险分析时云模型的作用，认为云模型可以准确反映洪水风险状况，大大降低计算时的不确定性及随机性；刘洋等以荆江分洪区为例，采用云物元耦合模型全面评估了洪水灾害危险性。盘锦市位于辽河三角洲的中心地带，历史上洪灾频发，给当地居民生命财产和工农业生产造成巨大损失[7-10]。因此，科学评价盘锦市洪水灾害风险，可以为防洪资源的合理调配以及洪水灾害的有效预警提供参考。

1 区域概况

盘锦市位于辽宁西南部，面向渤海湾，是我国重要的滨海生态湿地城市以及石化工业、石油开采基地，具有优越的区位发展优势和交通条件，也是辽宁沿海经济带四大都市区之一和全国31 座重点防洪城市之一，城区包括大洼区、兴隆台区和双台子区。绕阳河、大辽河和辽河城区环绕，受渤海湾风暴潮及多条河流防洪威胁，盘锦市洪潮灾害频发。由于地势平坦，城区缺少抵御洪水的天然屏障，城市防洪以上游水库调节及沿河堤防为主。

2 研究方法

2.1 数据来源

盘锦市河网密度图及地形图可以从分辨率30m的DEM 数据库提取，2020 年和1995 年降水量数据来源于盘锦市气象局，单位面积粮食产量、耕地比重、GDP 密度及人口密度等经济社会数据来源于统计年鉴及历史统计资料汇编等。

2.2 正态云模型

云模型可以实现特定事物和现象的定量与定性转换，该模型以隶属度函数和正态分布为依据，可以有效解决评价过程中的模糊性问题，较为客观地反映洪灾风险状况，对图像处理、决策分析和识别评估等领域具有普遍适用性[11-13]。

对正态云的定义：设论域及其范围内的定性概念为U、C，若x∈U，x对于C的隶属函数是随机数且存在稳定倾向性，即，则C的一次随机实现就是x。若满足条件，且x对定性概念C的隶属度符合公式（1），则论域U上的x近似服从正态云分布。

式中：He、En、Ex表示超熵、熵和期望值。每一个x就代表一次定量与定性的转化，即生成1 个云滴，由n个云滴形成的正态云模型能够全面地反映定量数值与定性概念的转化。He、En和Ex表示正态云的3 个数字特征，其中He体现了云滴的离散程度，He值越大则云滴越分散，实质上是En的熵，可以衡量Ex的不确定性，主要取决于熵的模糊性和随机性；En和Ex体现了论域中x的取值范围以及C的中心值，En值可以衡量模糊度，其值越大则概念越宏观，即x取值区间越广。

3 盘锦市洪水灾害风险评价

3.1 选取评价指标

洪水灾害的形成是承载体、孕灾环境及致灾因子相互作用的结果，必须考虑各因素之间的耦合关系合理评价洪灾风险。文章结合盘锦市历史上发生的洪灾情况，经实地调查选择8 个典型指标建立洪灾风险评价体系，如表1 所示。

表1 盘锦市洪灾风险评价体系

3.2 洪水灾害风险评价

将参评指标量化数据表及盘锦市行政区图导入Arc GIS10.0 的Arc Map 中，对2020 年和1995 年参评指标应用自然段点法划分标准，盘锦市1995 年洪灾风险评定标准如表2 所示。

表2 盘锦市1995 年洪灾风险评定标准

由于各指标的单位或量纲不统一，在评估分析前必须先对正向和负向指标初始数据进行无量纲化处理，从而构建归一化洪灾风险评判矩阵，R=(rij)m×n即：

式中：rij、xij代表归一化值和初始数据；min(xj)、max(xj)代表所有评价对象中指标j的最小于最大值。然后采用下述公式计算指标熵值Hj和权重wj，即：

通过上述计算可以确定各指标权重：ωu1=0.1085、ωu2=0.1271、ωu3=0.1085、ωu4=0.1168、ωu5=0.1168、ωu6=0.1079、ωu7=0.2130、ωu8=0.1018。

依据盘锦市洪灾风险评定标准和公式（6）计算超熵He、熵En和期望Ex，从而确定1995 年和2020 年盘锦市各区县参评指标的3 个数字特征等级标准，1995 年正态云标准如表3 所示。

表3 盘锦市1995 年洪灾风险评价正态云标准

式中：Exij、Enij代表参评指标i关于风险等级j的Ex、En值（表3）；xij、xij，1、xij，2 代表参评指标i隶属于风险等级j的程度（表2）及评价标准中的上、下边界值；k代表常数，结合试验或经验一般取0.05。

以大洼区为例，在正态云模型中输入指标量化数值，经Matlab2014a 软件1 000 次重复运算确定2020 年和1995 年各指标隶属度，大洼区1995 年洪灾风险指标隶属度如表4 所示，同理可以确定2020 年和1995 年其它区县的风险等级隶属度。

表4 大洼区1995 年洪灾风险指标隶属度

然后利用模糊数学法将隶属度矩阵Z与指标权重W进行加权计算，从而确定洪灾风险评价模糊等级B：B=Z·W。根据最大隶属度原则确定盘锦市大洼区洪灾风险等级，即最大隶属度对应等级，依次流程可以确定盘锦市其它各区县2020 年和1995 年的洪灾风险等级[14-16]。

结果表明，盘锦市2020 年洪灾风险相比于1995 年有所增加，局部区域风险状况发生了改变。2020 年和1995 年洪灾高风险区均分布在大洼区，这是因为该区域的河网密集，地势较低，汛期降水很容易径流汇集致灾，所以致灾因子和孕灾环境具有较高危险性；另外，大洼区产业、人口密集，承载体存在较高脆弱性。1995 年洪灾较高风险区主要分布在双台子区，2020 年兴隆台区洪灾风险也达到了较高等级，这是因为这些地区的地势较低，大辽河、绕阳河和辽河环绕，沿河两岸人口密集，所以具有较大洪灾威胁性。1995 年洪灾中等风险区分布在兴隆台区，1995年低风险区分布在盘山县，而2020 年也转变成中等风险区，2020 年无低风险区。兴隆台区和盘山县地形起伏变化大，地势高，这两个地区的孕灾环境稳定，但人类活动与经济发展对环境的不利影响提升，使得洪灾风险增加。总体而言，盘锦市2020 年洪灾风险相比于1995 年逐渐增加。所以，对于大洼区、双台子区、兴隆台区等风险等级较高的地区，政府部门应加大投入防洪投入，合理划定重点防洪区，加快水利工程建设，科学安排洪峰调蓄，加强洪灾预测预警，切实提升信息收集效率和灾后恢复能力；对于盘山县等风险等级较低区，应科学实施泥石流、滑坡等减灾措施[17-18]。

4 结 论

文章充分考虑洪灾的不确定性特征，从承载体、孕灾环境和致灾因子3 个方面选择8 个指标，采用云模型评价盘锦市2020 年和1995 年的洪灾风险。结果表明，盘锦市2020 年洪灾风险相比于1995 年有所增加，局部区域风险状况发生了改变。研究时段内洪灾高风险区均分布在大洼区，该地区河网密集，地势较低，汛期降水很容易径流汇集致灾；低风险区减少，中等和较高风险区增加，洪灾风险等级出现明显的转化。评价结果可以为盘锦市防洪减灾、灾后重建工作的科学指导，为加强洪灾预警提供一定参考。