大连市山洪灾害风险分析

孙 涛

(大连金普新区农业农村发展服务中心，辽宁 大连 116199)

0 引 言

在下垫面和降雨因素共同作用下引发的山丘区溪沟间暴涨暴落的地表径流即为山洪，通常存在冲刷破坏力强、流速大、覆盖范围广等典型特征，极易造成泥石流、滑坡等灾害。由于预防和预测较为困难使得山洪灾害易产生人员伤亡，对人身健康和国民经济造成重大威胁。实践表明，山丘区的下垫面环境和降雨条件为驱动山洪灾害的关键要素，一般易引发山洪的小流域其土壤质地不利于水分吸收且比降较大[1-6]。采取科学有效的减灾措施和管理政策重要基础是对风险的准确评估，通过对山洪灾害驱动因子的分析开展系统性、前瞻性的风险评价可大大提升人类抵御自然灾害的能力，为构建综合风险管理体系及促进区域可持续发展提供重要依据，例如史培军等从人为、环境和自然3个方面分解了区域灾害系统[7]。

近年来，将山洪灾害风险评价与GIS地理信息系统相结合的研究越来越多，如罗日洪等通过构建曹江上游小流域山洪灾害风险评估模型获取了区域风险区划图；靳梦等从山洪灾害易损度和危险度的角度提取评价因子，利用GIS软件叠置处理功能获取山洪灾害风险区划图[8-9]。一般情况下山丘区为山洪灾害易发区，所以山洪灾害重点防治区为风险评估范围。另外，现有研究还未形成较为成熟、完善的山洪灾害评估体系，且涉及山洪灾害形成原因的分析不够系统全面。文章选取大连市山洪灾害防治区为研究对象，从人为、环境和自然灾害系统选择土地利用类型、河网密度、地形指数、年最大6h降雨量等10项因子构建风险评价体系，采用Arc GIS软件和层次分析法叠加、分配各项因子及其权重，从而获取区域山洪灾害风险等级。

1 区域概况

大连市地处黄渤海之滨，介于E120°58′-123°31′、N38°43′-40°10′之间，大连市总面积12573.85km2，地势呈南窄北宽、南低北高的特征，地貌形态复杂且大部分为低缓丘陵和山地，一些山间谷底及河流入海处零星分布有平原低地，海蚀地貌和喀斯特地貌比较发育且岩溶地形随处可见。

研究区具有温暖带大陆性季风气候，近邻海洋海岸线较长且气候适宜，年均气温10.5℃，年均降水量550-950mm，夏季多暴雨且集中全年60%-70%的降水，日照时数2500-2800h。黄海和渤海为该地区的主要水系，赞子河、大沙河、清水河、庄河、英那河及碧流河等为注入黄海了的主要河流，且以碧流河最大；三十里堡河、李官村河及复州河等为注入渤海的较大河流，其它小河近200余条。统计资料显示，大连市淡水、地下水和地表水分别为37.86亿m3、8.84亿m3、34.2亿m3，其中重复水为5.8亿m3。近年来，特殊的地形条件、复杂的地质构造及降水环境使得大连山洪灾害频发，对当地交通、通讯和生产生活产生严重的影响，为进一步提升区域山洪灾害科学管理水平，有必要采取科学的方法评估山洪灾害风险状况。

2 研究方法

2.1 山洪灾害风险评价体系

山洪属于一种自然灾害对山丘地区的经济发展和生命安全产生巨大威胁，区域灾害系统理论认为环境、自然、人为灾害风险的叠加即为山洪灾害风险，因此考虑从此方面构造评估体系。

致灾因子的风险性即为自然灾害的风险性，由于大连市具有明显的山丘区域差异，高强度、短历时暴雨为造成山洪灾害的关键因子，选取年最大24h、年最大6h、年最大10min和多年平均降雨量4个指标突出暴雨致灾因子的空间差异性；区域下垫面环境的稳定性即为环境致灾风险性，由于降雨汇水。地形与山洪灾害之间的联系较为密切，选择的环境灾害系统指标包括河网密度、地形指数和地形坡度；承载体的脆弱性即为人为灾害风险性，经济发展水平较高和人口密集区的脆弱性较低，选取人为灾害系统指标包括土地利用类型、人口分布密度和人均GDP。

根据选取的10项指标构建包括指标层、准则层、目标层的山洪灾害风险评估体系如表1所示，且山洪灾害风险性高低与各指标因子的数值大小呈正相关性。依据相关研究资料和自然间断法，将山洪灾害风险等级划分为1-5级，风险程度随等级的增大而增加，各风险因子分界值如表2所示。

表1 大连市山洪灾害风险评估体系

表2 山洪灾害风险评估等级

2.2 数据的处理

根据辽宁省中小流域暴雨图集中的线矢量插值获取年最大24h、6h、10min和多年平均降雨量数据，由地理空间数据云平台下载精度为90m的数字高程模型DEM数据；全国山洪灾害项目组下发获取土地利用格栅数据和中小河流线矢量，精度为30m；中科院资源环境科学数据中心提供人口密度和人均GDP数据，通过相关公式计算获取河网密度、地形指数和地形起伏度。其中，地形起伏度V利用Arc GIS格栅计算器和DEM数据源获取，用于描述单位相邻格栅高程的起伏程度，数学表达式为：

V=Hmax-Hmin

(1)

式中：Hmin、Hmax为邻域内高程最小、最大值；

地形指数TI体现了在空间分布上的流域饱和缺水量，用于描述地表产流受地形的影响作用，利用Arc GIS格栅处理工具和DEM数据源获取，其计算式为：

TI=lnA/S

(2)

式中：S、A为任一点i的坡度及其在径流坡面上的单宽集水面积。

单位相邻面积a上的平均河长l即为河网密度D，若划分为n个河段或河流的流域面积为A、总长度为L，则l=L/n、a=A/n。运用Arc GIS线密度分析工具和以中小河流矢量数据源获取河网密度D，其表达式为：

(3)

确保各项参评因子的分辨率和投影坐标系的统一为叠置分析的基本条件，将所有数据利用Arc GIS中的重采样工具和投影格栅投影值分辨率为1km的WGS_1984_UTM_ Zone_50N。依据以上处理方法和数据来源，提取大连市各区县山洪灾害风险各因子初始值，如表3所示。

表3 研究区山洪灾害风险评判因子值

2.3 确定指标权重

根据AHP层次分析法获取各参评因子权重，依据区域山洪灾害实际情况选择评价因子构建多要素、多目标层次结构；然后采用专家打分法对两两要素的重要度评分，经适当调整构造判断矩阵，经一致性检验确定各评价指标权重见表1，其中CI值为0.0185满足<0.1的要求。强度大、短历时暴雨为驱动山洪灾害的主要因子，且较大地面起伏区很容易产生洪涝，对居民生命安全和经济发展产生严重威胁，所以权重较大的指标有人口密度、地形起伏度和年最大6h降雨量。

2.4 风险评价结果

将10项指标数据利用Arc GIS软件提取，经栅格化处理后分类各个评价指标，然后对山洪灾害风险等级运用自然间断法分为1-5级，各区域风险等级如表4所示，最后，经叠加计算最终确定风险评价值。

表4 自然、环境和人工灾害系统风险评价

续表4 自然、环境和人工灾害系统风险评价

采用正态分布取值的方法获取山洪灾害风险级别的阈值，将风险级别划分为很高、较高、中等、较低、很低5个等级，所对应的风险评价最终值为100%-85%、85%-60%、60%-40%、40%-15%、15%-0%，最终的评价结果见表5。结果显示，大连市山洪灾害风险以中等-较高-很高为主，由于大连市防洪灾害防治的财力、物力和人力有限，为进一步提升山洪灾害管理效率应优先考虑较高和很高风险区，同时兼顾中等和较低风险区域。

表5 大连市山洪灾害风险分级及面积占比

2.5 验证分析

验证分析数据来源于大连市历史山洪灾害点相关数据，在风险等级和点工具上利用Arc GIS软件、Arc toolbox工具箱标注提取，历史山洪灾害点统计占比与数量如表6所示。根据表6可知，历史上发生很高-较高-中等山洪灾害风险级别的区域占比达到91.26%，由此表明评价结果具有较高的准确率，分析结果与区域历史统计数据保持良好的一致性，可为未来开展区域山洪灾害防治提供科学的依据和指导。

表6 各个风险级别历史灾害点占比

3 结 论

1)从人为、自然和环境3大子系统选择山洪灾害风险评价因子，结合灾害系统理论构建综合评价体系，并对各指标权重利用AHP法求解，选取指标信息提取空间为Arc GIS系统软件，从而获取大连市各区域山洪风险等级。结果发现，达到很高-较高-中等山洪风险等级的区域占比超过90%，在空间分布上揭示了各区域山洪风险的差异性特征。

2)根据历史统计资料验证评价结果，结果显示评价结果具有较高的准确度，风险分果与区域历史统计数据保持良好的一致性，较为客观、准确的揭示区域山洪灾害分布规律，可为未来开展区域山洪灾害防治提供科学的依据和指导。

3)山洪灾害的发生受多个驱动因素的影响，且各因子影响程度和作用角度存在较大差异，较为准确、系统的分析山洪灾害风险还存在相应的难度，为提高评价结果的参考价值和针对性，未来应继续完善评价模型和优化评价体系。