山东省暴雨洪涝灾害风险评估

李林

摘要：基于山东省基础地理数据与统计年鉴资料，从致灾因子危险性、承灾体暴露性及防灾减灾能力三个方面构建暴雨洪涝灾害风险评估模型，利用GIS空间分析对山东省暴雨洪涝灾害进行风险区划。结论如下：①山东省致灾因子危险性呈由南向北、由东向西递减的趋势;②承灾体的高暴露区为济南市和青岛市，次高暴露区为淄博市和枣庄市，鲁西南大多属于中暴露区，其余地区暴露性都相对较低;③在防灾减灾能力方面，半岛及鲁中地区较强，而鲁西北与鲁南地区较弱;④山东省暴雨洪涝灾害发生的高风险区和次高风险区主要集中在鲁东南地区、半岛东部沿海地区以及济南部分地区，鲁西南、潍坊与青岛西部属于中风险区，鲁中和鲁西北地区的风险性最低。

关键词：风险评估;暴雨洪涝灾害;山东省;GIS

一、引言

洪涝灾害作为目前最严重的自然灾害之一，对人类的生存与发展造成严重威胁[1]。在中国，暴雨洪涝灾害频发、雨量大以及影响范围之广，严重制约着我国社会经济與生态环境的可持续发展。山东省是中国暴雨洪涝灾害频发的区域之一，由此所产生的破坏仅次于旱灾，且随着气候变暖，许多地区暴雨洪涝灾害的发生频率呈增加趋势。科学评估暴雨洪涝灾害风险，合理制定洪涝灾害风险管理措施，成为当前应对该问题的重要举措。本文通过GIS空间叠加绘制风险区划图。分析了山东省暴雨洪涝灾害风险分布状况及其成因，以期为山东省洪涝灾害风险管理提供科学依据。

二、研究方法

（一）评价指标的选取

暴雨洪涝灾害的形成因素是多种多样的，受降水、地形、植被、社会经济等多种因素所影响。本研究参考相关暴雨洪涝灾害风险模型，基于山东省自身的地域特征，分别从致灾因子危险性、承灾体暴露性和防灾减灾能力这3个方面选取评价指标进行暴雨洪涝灾害风险评估。

致灾因子的危险性主要是指气象因素对灾害的重要影响作用，某地降水强度越大，暴雨洪涝灾害致灾因子就越活跃，产生洪涝灾害的几率就越大。此外，暴雨洪涝灾害的另外一个重要影响因子为下垫面因子，主要包括两个部分：地形和水系分布状况。一个地区的地形越平坦，越容易蓄洪;那么离河道水域距离越近，就越容易遭受到洪水的侵袭。本文采用水系、暴雨量、地形作为致灾因子危险性的二级指标。

洪涝灾害的承灾体暴露性主要是指洪涝灾害地区人口伤亡和财产损失情况，承灾地区的人口分布越密集，财产分布价值越高，可能遭受的损失和危害就越大，洪涝灾害风险指数也就越高。本文采用地均GDP和地均人口密度来反映承灾体暴露性[2]。

防灾减灾能力是指暴雨洪涝灾害发生后，承灾区的自我抵御能力和恢复能力。人均GDP是一个地区减灾防灾能力的重要物质基础，经济发达地区投入到减灾防灾的物资往往多于经济落后地区。所以选用人均GDP来表征防灾减灾能力。

（二）层次分析法

层次分析法可以量化决策者的经验判断能力，较好地反映指标之间的重要性，用定量的形式来为决策者提供最终决策的依据。首先利用层次分析法确定指标权重，建立有序递阶的指标系统，通过不同指标之间的比较对系统中的各项指标进行优劣判断，然后构造判断矩阵，求出所对应的特征向量，得到对应的指标权重系数，最后进行一致性检验，一致性比率均小于0.1，说明各个因子的权重设置比较科学合理。

（三）暴雨洪涝灾害风险指数计算

每种风险评价因子对风险构成的影响不同，因此必须充分考虑到每个风险因子的权重，通过以下计算公式求算各因子评价指数和综合风险指数：

（3）

（4）

其中，xi 为第i个因子评价指数，wij为第 i 个因子第 j 项指标权重;FDRI为暴雨洪涝灾害风险指数，H、V、R为洪涝灾害的危险性、暴露性和防灾减灾能力因子评价指数，wH、wV、wR为各因子的权重。

三、研究区概况与数据来源

（一）研究区概况

山东省的地形较为复杂，以丘陵和平原为主要组成部分，中部的地形以山地为主，西南、西北地势平坦，东部则是缓丘起伏。山东省属于典型的暖温带季风气候，地区的气温差别不大，每年降水量的平均值大约在600～750mm之间，并呈现南多北少的特点，降水集中且量大，尤其是在春夏或夏秋之交最频繁，长时间且高强度的降水将会引发一系列灾害及二次灾害，对人类的生存发展产生了极大的威胁。

（二）数据来源

在本课题研究中，提取了山东省基础地理数据，包括山东省DEM、水系数据、MODIS数据，数据从中国地理空间数据云平台中获得;人均GDP、地均GDP、人口密度、耕地比重的数据来源于2015年山东省统计年鉴中的社会经济数据，另外，表征暴雨频率的数据来自于山东省统计年鉴中的2000-2015年月降水数据。

四、暴雨洪涝灾害风险评价

（一）致灾因子危险性评价

降雨量的数据以2000-2015年山东省各地市逐月降水量为主要依据，选取>180mm降雨频率作为表征降雨的指标。对水系的分析主要通过河网密度来进行，在ArcGIS中利用网格裁剪山东省的水系矢量图，计算每个网格的河流密度值，将所得值赋予网格中心点，再利用克里金插值计算得到水系密度分布图。地形的变化主要用坡度来表示，利用山东省DEM，计算单个栅格与邻域内其它几个格点的高程相对标准差，来表示某处地形起伏程度。在Arcgis中将降暴雨频率的数据图层转化为栅格数据，对暴雨频率、地形因子和河网密度进行数据归一化处理，利用栅格计算器得出致灾因子危险性分布图。

从图1可以看到，致灾因子比较高的区域主要集中于半岛东部和鲁南的部分地区，致灾因子比较低的区域集中于鲁中及鲁西北的部分地区，总体看来，山东省的致灾因子危险性由南向北、由东向西递减。这主要是因为鲁南地区与半岛东部地区为暴雨频发区，且河网分布也较中北部地区密集，因此其致灾因子危险性最高。

（二）承灾体暴露性评价

人口密度采用年末各地市总人口与地市面积的比值，地均GDP采用各地市国民生产总值与区域面积的比值。依据人口密度和地均GDP的标准化值及其权重，经ArcGIS叠加分析后，将暴露性指标因子划分五个等级。

从图3可以看到，济南和青岛属于高暴露区，这两个城市经济发展水平比较高，人口密集，所以一旦发生暴雨洪涝灾害，则会产生非常大的损失;淄博和枣庄由于人口密集，因此暴露性也比较高;鲁西南大多属于中暴露区;其余地区的暴露性都比较低。

（三）防灾减灾能力评价

對人均GDP指标因子进行标准化处理，利用GIS划分5个不同等级的防灾减灾能力区域，得到山东省防灾减灾能力分布图。

如图4所示，防灾减灾能力最高的城市是东营，威海、烟台、济南、淄博、青岛防灾减灾能力较高，菏泽和临沂的防灾减灾能力最低，其他城市的防灾减灾能力属于中等和次低水平。总体来看，鲁西北和鲁南的防灾抗灾能力较弱，半岛及鲁中地区则较强。

（四）暴雨洪涝灾害风险评价

从图5可以看到，山东省暴雨洪涝灾害发生的高风险区和次高风险区集中在鲁东南和半岛东部沿海地区，济南也存在部分高风险区，表明此区域发生的暴雨洪涝灾害的可能性较大，鲁西南、潍坊与青岛西部属于中风险区，鲁中和鲁西北属于次低风险区和低风险区，发生暴雨洪涝灾害的可能性较小。究其原因，鲁东南和半岛东部沿海地区的暴雨频发、河网密集且植被覆盖度低，一旦发生暴雨极易汇集水流形成洪水，因此成为高风险区;而鲁中和鲁西北的致灾因子危险性较低，植被覆盖度和耕地密度较大，因此其风险较低。

五、结论与讨论

本文的暴雨洪涝灾害风险评估模型综合考虑了山东省的自然、社会等因素，并参考了其它区域的洪涝灾害评估模型，具备一定的理论参考性。利用此模型对山东省洪涝灾害开展精细化评价，可以通过具体的风险指数来反映空间上暴雨洪涝灾害的分布情况及其形成原因，对制定暴雨洪涝灾害管理措施和防灾减灾宏观规划具有重要指导作用。对洪涝灾害高危险性、高敏感性地区，要提高植被的覆盖率，大力植树造林，严格保护耕地，同时注重防洪护岸，加强防护堤工程建设，提高蓄洪抗洪能力;对暴露性较高、防灾减灾能力较弱的地区，要增强基础设施的建设，加强防灾能力，这比灾难之后的减灾投入更有效果。而暴雨洪涝灾害成因复杂，由于数据限制，仅利用有限的指标进行评价，且数据精度有限，因此结论会存在一定的局限性;此外，风险等级划分没有固定的标准，风险区划结果存在一定的主观性。今后应在数据来源、数据精度、指标选取等方面进一步完善对暴雨洪涝灾害风险的评估。

参考文献：

[1]SHI P J， DU J， JI M X， et al. Urban risk assessment research of major natural disasters in China. Advances in Earth Science， 2006， 21（2）：170-176.

[2]王艳君，高超，王安乾，等.中国暴雨洪涝灾害的暴露度与脆弱性时空变化特征.气候变化研究进展，2014，10（6）：392-398.[Wang Yanjun， Gao Chao， Wang Anqian，et al. Temporal and spatial variation of exposure and vulnerability of flood disaster in China. Progressus Inquisitiones de Mutatione Climatis，2014，10（6）：392-398.]