安徽省沿江地区暴雨洪涝灾害危险性评估

黄晓梅， 程先富

(1.安徽师范大学 地理与旅游学院，安徽 芜湖 241002；2.自然灾害过程与防控研究安徽省重点实验室，安徽 芜湖 241002)

引 言

当前，伴随着全球气候变化，各种极端气象事件频发[1]。不论是在世界范围还是在中国，洪涝灾害都是各种自然灾害中发生频率最高、造成损失最严重的一种灾害。尤其是我国，自然地理、气候条件复杂，是世界上洪涝灾害最严重的国家之一[2]。目前，许多学者已对洪涝灾害危险性评估开展了研究，且对洪涝灾害风险提出了多种评价方法和模型。近年来，李景宜[3]、徐玉霞[4]、盛绍学等[5]、程先富等[6-8]运用降水、河网水系、地形等特定指标建立洪涝灾害权重指数模型对洪涝灾害危险性或风险进行定量评估，给出分级评价结果。这些研究从形成洪涝灾害的自然属性角度出发，认为引发洪涝灾害的主要是强降水，同时下垫面的自然地理环境又和天气条件相互影响，进而决定了洪涝灾害的时空分布[9]，该方法综合考虑致灾因子和孕灾环境对洪涝灾害的影响，较为全面与合理，然而大多数学者选用的致灾因子指标较为粗略和单一，以年均降水居多，并不能全面反映致灾因子对洪涝灾害危险性研究的重要性，并且多采用单一的数学方法赋予指标权重，多以主观赋权居多。因此本文尝试在这两个方面进行完善，选取多个暴雨指标作为致灾因子分析，并结合研究区的自然地理环境要素，选取孕灾环境指标，应用熵权法和网络层次分析法(ANP)相结合来赋予指标权重，通过GIS空间分析功能来综合评估安徽省沿江地区汛期暴雨洪涝灾害危险性，以加深对区域暴雨洪涝灾害危险性的研究。

1 研究区与技术路线

1.1 研究区概况

安徽省沿江地区地处长江下游流域，属亚热带季风湿润气候，地势呈北低南高的特点，且西南、东南两侧海拔高，中部低(如图1)。安徽省沿江地区年内降水多集中在汛期(5—9月)，暴雨降水尤为集中，多年汛期暴雨降水约占全年暴雨总量的88%。研究区面积约占安徽省面积的33.1%，包括合肥市、芜湖市、马鞍山市、铜陵市、安庆市以及池州市，共29个市县。

图1 安徽省沿江地区概况图Fig.1 Overview diagram of area along the Yangtze River

1.2 技术路线

图2 安徽省沿江地区暴雨洪涝灾害危险性评估技术路线图Fig.2 The technical route of the assessment about flood hazard in study area

由于研究区洪涝灾害主要是汛期暴雨引发，因此综合考虑反映暴雨降水的强度、频次以及暴雨的累积作用，本文选取汛期暴雨总量、汛期最大暴雨过程、汛期暴雨强度以及汛期暴雨变异系数[10-12]四个指标反映汛期洪涝灾害致灾因子的特征。区域的自然地理环境作为洪涝灾害发生的主要孕灾环境，其影响也不容忽视，因此本文通过相关文献的阅读，结合研究区的自然环境，选取地形影响度、水系影响度、径流曲线数以及过境洪水作为研究区孕灾环境的影响因素。通过熵权法确定各指标的客观权重与网络层次分析法确定的主观权重组合得到指标的综合权重，绘制沿江地区暴雨洪涝灾害危险性等级分布图，技术路线如图2所示。

2 数据来源与研究方法

2.1 数据来源

本研究所需数据内容及其来源如表1所示。

2.2 熵权法

在信息论中，信息是系统有序程度的一个度量，熵是系统无序程度的一个度量，如果指标的信息熵越小，该指标提供的信息量越大，在综合评价中所起的作用也越大，权重也越高。运用熵权法求算权重，其步骤如下。

(1)构建m个评价单元、n个评价指标的判断矩阵G：

G=(gij)m×n(i=1,2,…,n;j=1,2,…,m)

(1)

(2)将判断矩阵G进行归一化处理，得到归一化矩阵B：

Bij=gij-gmin/gmax-gmin

(2)

表1 安徽省沿江地区暴雨洪涝灾害危险性评估数据信息

根据中国气象局对降水等级的规定，本文将日降水量≥50mm的降水称作暴雨

式中，gmax、gmin指同一个指标体系下不同评价单位的最优值、最不优值。

(3)计算评价因素的熵值H：

(3)

式中：0≤Hi≤1，且

(4)

(4)确定评价指标的熵权M：

(5)

(6)

利用熵权法确定各评价指标的权重，客观合理，但是由于熵权法计算权重时对异常值较为敏感，一些相对较不重要的指标往往被赋予相当大的权重，会影响整个评价结果，因此本文利用熵权法计算指标的客观权重，运用ANP法确定指标的主观权重，两者结合得到指标的综合权重。这种主客观组合赋权法确定的权重提高了定性与定量分析的客观性和全面性，使得评价结果更科学[13]。

2.3 网络层次分析法

网络层次分析法(Analytic Network Process，ANP)是由层次分析法(Analytic Hierarchy Process，AHP)衍变而来，是由Saaty提出的一种适用于非独立的递阶层次结构的决策方法[14]。ANP将系统内各元素的关系用类似网络结构表示，更准确地描述了客观事物之间的联系，是一种更加有效实用的决策方法[15]。运用ANP方法计算指标权重的步骤如下。

图3 网络层次分析法的结构模型Fig.3 The structural model of ANP

(1)建立ANP结构模型。根据决策目标和决策因素确定控制层和网络层，在目标和决策因素的基础上确定各因素之间的关系(如图3所示)。

(2)运用ANP基本原理构建初始矩阵。基于网络结构模型中各要素间的相对重要程度进行比较，依据Saaty1-9级量表，通过专家打分，进行成对比较，构建初始矩阵：

(7)

(3)根据各指标之间的次级准则建立基于ANP网络的超级矩阵Wij：

(8)

(4)构建加权超矩阵。在Wij矩阵的基础上考虑层次之间的影响，将每个层次作为一个元素进行两两对比，构建加权超矩阵W：

W=Pij×Wij

(9)

式中：Pij表示第i个层次相对于第j个层次的影响权值。

(5)计算加权超矩阵W得到指标的权重。最后根据最小信息熵原理，对求算的主观权重和客观权重进行计算，得到指标的综合权重，公式如下：

(10)

通过组合赋权法得到各指标权重如表2所示。

表2 研究区暴雨洪涝灾害危险性评估指标及其权重

3 指标分析与处理

3.1 致灾因子危险度

采用1960—2016年的汛期逐日降水数据来反映近57年的汛期暴雨降水的总体特征，长时间序列的降水数据具有相当的稳定性，暴雨的空间分布很大程度上影响洪涝灾害的空间分布。致灾因子指标的简单定义如下。

(1)汛期暴雨总量：汛期暴雨(≥50mm)的多年(1960—2016)均值；

(2)汛期暴雨强度：汛期暴雨总量/汛期暴雨日数的多年(1960—2016)均值；

(3)汛期最大暴雨过程：年最大暴雨过程的多年(1960—2016)均值,暴雨过程指一次连续多日降水，其中包含一个暴雨日(≥50mm)，出现日降水量<0.1mm则暴雨过程结束；

(4)汛期暴雨变异系数：多年汛期暴雨量的标准差/汛期暴雨总量,暴雨变异系数也称暴雨变率，反映汛期暴雨的年际变化特征，变异系数越大，表明暴雨降水年际变化越大，不确定性增强,在一定程度上会增加洪灾危险性[3]。

由图4的(a)可知，研究区汛期暴雨总量整体上呈现南高北低的分布格局，空间差异显著，高值集中分布在安庆和池州的大部分地区；由图4(b)，研究区汛期暴雨强度整体上是西北低中南部高，汛期暴雨强度高值集中分布在研究区中东部和南部；由图4(c)可知，研究区汛期最大暴雨过程总体呈现南高北低的分布特征，与暴雨总量的空间分布大体一致；如图4(d)所示，研究区汛期暴雨变异系数的空间分布呈现南低北高的分布格局，与汛期暴雨总量的空间分布正相反，南部地区暴雨变异系数整体偏低，表明该区域多年来汛期暴雨降水较为稳定，一直处于较高水平；而研究区北部暴雨变异系数偏高，表明该地区汛期暴雨年际波动较大，暴雨降水较为不稳定。

利用GIS空间技术将各指标层赋权叠加，得到研究区暴雨致灾力的空间分布图(如图4(e))，由图可知汛期暴雨致灾力高值集中分布在研究区南部的池州、安庆地区，其中岳西县、潜山县、怀宁县、太湖县以及安庆市辖区是暴雨影响最严重的地区，而研究区西北部的合肥地区受暴雨影响最小。

3.2 孕灾环境脆弱度

3.2.1 地形分析 采用DEM数据和高程标准差两个因子来综合反映地形的影响。水由高处向低处汇集，海拔较高的地区汇水量较少，海拔较低的地区汇水量大。高程标准差反映一个地区的高低起伏程度，高程标准差大说明该地区地形起伏较大，比较利于降水的排泄，相反，高程标准差小的地方，则地形平缓，容易滞留降水，造成威胁。对研究区DEM与高程标准差分别进行重分类，将这两个因子综合并赋值得到地形对洪涝灾害危险性的影响度(如表3，图5(f))。

表3 研究区地形影响度

3.2.2 影响度分析 暴雨降水会引发河流湖泊水位快速上涨，距离河流、湖泊越近，遭遇洪涝灾害的危险性越大。不同级别的河流由于其流量不同，同一级别的河流由于其所处的海拔不同,洪涝灾害危险性也会不同。参考有关文献并根据历年洪水淹没资料和相关遥感影像资料来确定河流和湖泊的缓冲区距离(如表4)。再根据距离河流、湖泊越近，洪水危险性越大的原则，确定各级缓冲区对危险性的影响度，其中一级缓冲区为0.8，二级缓冲区为0.5，非缓冲区为0.3，最后得到水系对洪涝灾害危险性的影响度(如图5(g))。

表4 研究区水系缓冲区分类

3.2.3 径流曲线数分析 径流是引发洪水的关键因素，径流曲线数CN表征流域下垫面条件对产流汇流的影响，主要与区域的土地覆被类型及土壤的透水性等有关，因此本文采用土地利用类型和土壤类型来反映沿江地区的下垫面性质对径流的作用。通过参考SCS-CN估算模型在安徽省及巢湖流域洪水灾害风险评估中的应用[16，17]，将2015年的土地覆被类型划分为耕地、林地、草地、水体、建筑用地、未利用土地等六大类型。根据安徽省沿江地区不同土壤类型的透水性，划分为：透水性较强的土壤(A)、中等透水性土壤(B)、透水性较弱的土壤(C)和不透水土壤(D)。参照美国水土保持局TR-55手册将土地利用类型与土壤类型赋予CN值[18](如表5，图5(h))。

表5 研究区不同土地覆被类型的CN值

3.2.4 过境洪水影响度 安徽省沿江地区地处长江下游流域，汛期受上游来水影响，长江干流安徽段水位、流量都较高。本文参考有关学者对渭河流域洪涝灾害的研究[19]，根据研究区特殊的地理位置以及长江江水顶托等因素，选取与长江干流的距离、地面高程与洪水水位之差两个因素表示过境洪水对研究区洪涝灾害危险性的影响，得到过境洪水影响度的空间分布(如图5(i))。

通过GIS空间技术将各指标层赋权叠加，得到研究区孕灾环境敏感性的空间分布图(如图(j))，可知研究区最为敏感的地区是长江沿岸地区和巢湖流域，这些地区不仅濒临长江和巢湖，水系密布，而且地势低洼，易汇集地表径流，汛期暴雨影响下，短时间内河湖水库水位上升迅速，同期江水水位高，江河湖泊都面临泄洪困难，排洪不畅，易形成洪涝灾害。而研究区西南侧和东南侧是敏感性最低的地区，主要是由于这些地区多分布海拔较高的山地和丘陵，易于降水的排泄，且植被覆盖率高，有利于降水的截流与下渗。

4 结果与分析

利用GIS空间分析技术将暴雨致灾力与孕灾环境敏感性图层叠加，得到安徽省沿江地区汛期暴雨洪涝灾害危险性空间分布图，采用自然间断点法将危险性分为五个等级(如图6)，并统计研究区29个市县各等级危险区所占面积比。

图6 研究区暴雨洪涝灾害危险性等级分布Fig.6 The distribution of different risk levels of flood hazard in study area

(1)低危险和较低危险等级集中分布在研究区西北部地区，且其面积占比约为16%，主要包括合肥市、长丰县、肥西县、肥东县，这些市县的低等级与较低等级面积占比之和均超过80%，由于多年汛期暴雨降水相对偏少，暴雨强度较低，且距离长江干流最远，受河湖水系影响较小，因而研究区西北部汛期受到洪涝灾害威胁相对最小，危险性最低。

(2)中等危险性等级主要分布在研究区北部的巢湖流域地区和研究区东北部，面积占比约为23%，其中巢湖市、含山县、和县、当涂县、马鞍山市的大部分地区，面积占比均超过50%，巢湖流域地区以及研究区东北部由于汛期暴雨降水较少，暴雨强度较高，暴雨变异系数大，强降水的不确定性增加，但这些地区距离长江干流相对较远，因此危险性相对处于中等水平。

(3)较高等级危险性地区所占面积比最高，约为37.2%，芜湖市较高等级面积占比约为99.5%，研究区北部长江沿岸地区危险性较高，这些地区汛期暴雨降水相对较多，且暴雨强度高，暴雨变异系数较大，并且河网水系密布，地势较低，距离长江干流近，过境洪水影响较大，导致暴雨洪涝灾害危险性较大。研究区西南部及西北部的岳西县、潜山县、东至县和青阳县的较高等级面积占比超出60%，这些地区暴雨降水多，暴雨强度高且持续时间久，但由于海拔高，地形有利于降水排泄，受水系影响较小，因此这些地区暴雨洪涝灾害处于较高水平。

(4)高等级危险区面积占比约为23.8%，集中分布在研究区中南部，主要为安庆、池州和铜陵的濒江地区。安庆市高等级危险性面积占比最高，约为95.6%，怀宁县、望江县、枞阳县和铜陵市高等级危险性面积占比均高出60%，这些地区不仅汛期暴雨量多，暴雨强度大，且承接海拔较高地区排泄的降水，导致河湖水位急涨，又由于濒临长江，河网交织，地势低洼，汛期长江干流水位高，暴雨降水无法及时顺利排泄，多种因素叠加导致洪涝灾害易发频发，汛期受暴雨洪涝灾害威胁最大。

图7 研究区洪涝灾害损失占比分布Fig.7 The spatial distribution of flood disaster losses in study area

通过查阅《中国气象灾害大典》(安徽卷)及近年的洪涝灾害损失资料[20-22]，可以发现本文对安徽省沿江地区的暴雨洪涝灾害危险性评估与实际灾情发生情况基本一致。由于长时间序列的详细灾情数据的可获得性存在很大难度，本文仅取得2009—2016年安徽省沿江地区县域洪涝灾害的灾损数据，因此以近八年的灾损数据多年均值占比为验证，结果如图7所示。近年来，研究区西北部的合肥大部地区灾情最轻，中南部地区灾害损失严重。东至县和石台县的多年受灾人口占比高达68%，枞阳县多年农作物受灾面积占比高达75%，岳西县的多年直接经济损失占比最高，约为4%，安庆市的多年农业损失占比最大，约为6%，值得注意的是，研究区的农业损失占据直接经济损失的比例超过50%，可见汛期暴雨洪涝灾害对农业生产的影响十分严重，加强区域暴雨洪涝灾害危险性分析迫在眉睫。

5 结 论

(1)降水是区域形成洪涝灾害的决定性因素，汛期暴雨是安徽省沿江地区洪涝灾害的主要触发因子。汛期暴雨危险度呈由北向南增大的空间分布特征，汛期暴雨危险度较高的地区暴雨降水多且暴雨强度大，主要分布在研究区南部的安庆、池州和铜陵地区。

(2)研究区孕灾环境复杂，孕灾环境脆弱度最高的地区多是长江沿岸市县，这里地势低洼，濒临长江且河湖密布，水系影响度较高，且耕地面积大，建筑用地比例高，在汛期暴雨作用下较易形成区域性的漫溢型洪水灾害和内涝。

(3)汛期暴雨洪涝灾害危险性分布空间差异显著。研究区西北部是危险性等级较低的区域，约占研究区总面积的16%，长丰县是研究区危险性最低的县域；巢湖流域地区及研究区东北部处于中等危险性水平，约占研究区总面积的23%；危险性高等级和较高等级地区主要在研究区中部及南部，占研究区总面积的61%，其中高等级危险区集中在安庆、铜陵和池州的长江沿岸地区，安庆市辖区是沿江地区洪涝灾害危险性最高的地区，而较高等级危险区在高等级危险区四周分布，汛期暴雨作用下受洪涝灾害威胁的可能性很大。