基于GIS的山区镇域山洪灾害危险性分区及评价*

孙 欣， 林孝松， 何锦峰， 韩 赜

(重庆交通大学 河海学院，重庆 400074)

在我国，由于山区面积比重大，人口多，因此山洪造成的灾害损失往往十分严重，是我国自然灾害造成人员伤亡的主要灾害种类之一。山洪灾害具有明显的多发性、无序的突发性和强烈的破坏性，防御难度很大[1]。

安澜镇位于巴南区山洪灾害的高易发区，属深丘-低山过渡地带，地势起伏较大，地形坡度陡，一般地形坡度大于35°，多砂岩质陡崖，下伏地层主要为侏罗系遂宁组及沙溪庙组砂岩夹泥岩，在各砂岩陡崖边缘由于卸荷作用，危岩崩塌较发育。

安澜镇山洪主要是暴雨引发的滑坡和崩塌，规模以中小型为主，多处于欠稳定状态。据1981-2010年气象资料统计，安澜镇暴雨一般出现在4-11月，主要集中在5-8月，是山洪多发时节。特别是近十年来，随着三峡水库175 m蓄、降水工程的实施，在每年汛期灾害更是频频发生，影响着城镇规划建设及居民的正常生活工作，威胁交通的畅通，危及农户和耕地，给全镇经济建设和社会发展造成了巨大影响。

1 评价因子选取

山洪灾害的形成因素众多，而每一种因子又包含不同的表现形式，使得山洪灾害系统内各因子之间因果表达关系较为复杂[2]。参考目前山洪灾害危险性分析所选取指标内容，并结合镇域山洪灾害的特点，山洪危险性评价主要考虑地形、降水、水系、植被、人类活动等5个因子。

(1) 地形因子(U1)地形与山洪危险程度密切相关。一般认为，地形对形成洪水的影响主要表现在两个方面：地形高程及地形变化程度。山高坡陡地区，水流湍急，河道狭窄，洪水的影响范围小。而到了平原地区，水流渐缓，河道开阔，洪水的影响范围变大[3]。

(2) 降水因子(U2)降水是暴发山洪的前提条件，也是山洪致灾的主要因素。山洪灾害的严重程度受降水强度、历时和范围的影响较大，一般降水强度越大、历时越长、范围越广，则对山洪形成所起的作用也越大。

(3) 水系因子(U3)水系的空间分布在很大程度上决定了研究区域遭受洪水侵袭的难易程度，距离河道、水库等越近，则山洪危险程度越高。河流级别越高，其影响范围越大，同一级别的河流如果其所处地形不同，影响范围也会不一样，平原区的河流具有更强的影响力。

(4) 植被因子(U4)不同的植被类型对降雨的截留，蓄水能力不同，同时也影响着降雨汇流的时间和大小。不同的植被覆盖度对山洪的发生有着重要的影响，植被稀疏的地方，汇流迅速，易于形成洪峰，容易暴发山洪灾害，植被覆盖度大的地方，植被减缓降雨汇流，延缓洪峰的形成，降低山洪暴发的机率。

(5) 人类活动因子(U5)人类不合理的活动是造成山洪灾害加剧的重要因素之一。现在人类活动范围及强度都是空前的，对山洪灾害的影响也在日益加深。不合理的人类活动对山洪灾害的影响主要是影响气候、破坏山体稳定、影响河道行洪等。

结合安澜镇山洪灾害实际情况，得到安澜镇山洪灾害危险性评价体系，如图1所示。

图1 安澜镇山洪灾害危险性评价指标体系图

2 指标数据获取

根据研究内容和上述评价指标的选取，收集大量的相关资料，利用GIS对相关资料进行数字化处理，构建评价数据库，并基于安澜镇山洪灾害的特征、分布规律及专家系统法将每个指标分为4级，其分别赋值为1、2、3、4，具体的分级标准及赋值见表1。

(1) 坡度(C1)和起伏度(C2)数据获取。在1∶1万的CAD地形图基础上，利用MapGIS对等高线进行赋值。在ArcGIS空间分析模块支持下，利用Slope函数提取坡度，由于安澜镇面积较小，选取50 m×50 m栅格大小较为合适，结果如图2所示。地形起伏度随着统计单元半径的增大，地形起伏度的值也随之增大，但增大到一定程度即趋于稳定。基于安澜镇DEM[4]数据选取150 m×150 m作为统计单元，结果如图3所示。

(2) 暴雨量(C3)和年均降水量(C4)数据获取。利用收集到的重庆市暴雨等值线图和重庆市以及周边区县共 44个气象台站多年实测降水量平均值，利用ArcGIS软件空间插值功能获取[5]，结果如图4所示。年均降水量需要根据重庆市各个区县以及周边区县共44个县级气象台站的高程以及多年平均降水量数据，在 SPSS中进行线性回归模拟得到年均降水量的回归方程[6]，采用反权重法，得到安澜镇的年均降雨量分布模拟数据，结果如图5所示。

表1 指标分等赋值表

图2 安澜镇坡度图

图3 安澜镇起伏度图

图4 安澜镇暴雨量图

图5 安澜镇年均降水量图

(3) 河水汇流量(C5)数据获取。在ArcGIS水文分析模块支持下，利用生成的DEM数据，通过无洼地DEM生成、水流方向、汇流量积累。流量累积值亦代表各网格的上游集流网格数量，将之乘上单位网格面积便可得到每个网格点的上游集水面积，亦代表每个栅格的汇流能力，得到河水汇流量数据[7，8]，结果如图6所示。

(4) 植被覆盖率(C6)数据获取。利用收集到的土地利用现状图及相关植被统计数据，将小斑块合并，并对斑块进行赋值量化，有林地85，竹林70，经济林50，灌木林45，草地30，旱地20，水田15，结果如图7所示。

图6 安澜镇河水汇流量图

图7 安澜镇植被覆盖率图

(5) 房屋(C7)和道路(C8)数据获取。数据来源于土地利用类型，将房屋和道路要素建立缓冲区，利用距离远近来表示对山洪灾害影响的大小，在参考专家意见下，房屋周围人类活动频繁，影响距离为300 m，结果如图8所示。道路的等级不同，人类活动影响力就有所差异。将道路分为两部分，高速路影响距离为300 m，其他道路影响力为150 m，结果如图9所示。

图8 安澜镇房屋缓冲区图

图9 安澜镇道路缓冲区图

3 指标权重确定

层次分析法(The Analytic Hierarehy Process，简记AHP)是由美国运筹T. L. Saaty等人20世纪70年代提出的一种定性和定量相结合的多准则决策方法[9-11]。应用层次分析法确定权重系数，向一些对山洪灾害有一定研究和认识的专家征询意见，采用常用的1-9标度方法[12]，综合构造判断矩阵，获取8大指标的权重系数和最大特征值，对判断矩阵进行一致性检验，得到各个指标权重见表2。

从影响山洪灾害危险性因素的总排序来看，主要因子地形、降水、水系、植被、人类活动其权值分别是：0.308、0.308、0.154、0.154、0.076。

4 危险性评价分区及评价

4.1 评价指标重分类

利用综合评价法构建了山洪灾害危险性评价指标体系，层次分析法确定各个指标权重，山洪灾害危险性由加权后的指标分数决定，分数越高危险性越高[13]。需要将分级后的各指标进行重分类，重分类的值由表1决定。ArcGIS空间叠加分析功能，使各个指标按照权重综合评定安澜镇山洪灾害危险性，得到危险性评价结果。

4.2 危险性评价分区图

目前国内外相关文献关于危险度分级标准的问题很少提及，对山洪灾害危险性评价结果的危险度分级方法国际上都没有统一的标准[14]。多数采取的是依照专家个人的经验对山洪灾害危险度评价结果进行分级。在GIS软件支持下，全自动对评价结果进行分级划分对比实验。实验表明几何级数分类的分级划分方法分区效果明显，更能体现危险性的分布规律。将结果分为微危险、低危险、中危险、高危险共4级，得到山洪危险度评价成果图[15](图10)，并进行重分类统计得到山洪灾害各个等级的危险区面积(表3)。

从最终的危险性评价分区图可以看出：安澜镇山洪灾害危险性在空间上面积较广，等级较高。镇内山洪灾害中危险区和高危险区主要集中在沿河地带。从海拔高度上具有相对集中性，中危险区和高危险区主要分布安澜镇西北方，与地形走向东南高，西北低相互吻合，呈反向关系。

5 结 语

将GIS与层次分析法相结合的方法引入山区镇域山洪灾害危险性评价，充分发挥了GIS技术空间分析能力和层次分析法善于多要素综合评价的长处，可以最大限度地将评价过程中的因素量化和权重判别中的主观因素与客观因素有效的结合在一起，具有较好的实用价值和应用前景。研究结果与实际情况吻合较好，可以将研究区山洪灾害危险性评价分区图，用于该区山洪灾害防治工作。如果将评价指标体系作适当的调整，该方法可以应用于其他地区或其他山洪灾害的评价，是行之有效的防灾减灾措施。

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