杭州市主城区暴雨内涝灾害风险评估研究

王 倩, 潘 蓉, 郭崇文, 陈芳芳, 李佳慧

(1.杭州市规划设计研究院,浙江 杭州 310012;2.杭州师范大学信息科学与技术学院,浙江 杭州 311121)

0 引言

近年来,城市化进程逐渐加快,客观上导致绿地减少、不透水层面积增加、地表硬质化现象持续加重,同时,改变了地表水循环的各个环节,下渗减少、蒸发增加,影响地表径流和地下径流。此外,在全球气候变化背景下,城市极端降雨事件显著增加,频繁发生的内涝事件给城市交通和基础设施等造成重大影响[1]。由于快速城市化和基础设施的不足,面对强降雨,城市往往会发生内涝灾害[2],对城市居民的生命财产安全构成严重威胁,影响城市的正常运营[3]。例如,2021年,河南郑州“7.20”特大暴雨,造成重大的人员伤亡和财产损失。为解决城市内涝难题,国务院办公厅于2013年印发《关于做好城市排水防涝设施建设工作的通知》等文件[4],为解决城市内涝问题提供战略支撑。2021年4月,国务院办公厅在《关于加强城市内涝治理的实施意见》中明确了治理城市内涝的目标,即到2025年,各城市因地制宜基本形成“源头减排、管网排放、蓄排并举、超标应急”的城市排水防涝工程体系;到2035年,各城市排水防涝工程体系进一步完善,排水防涝能力与建设海绵城市、韧性城市要求更加匹配,总体消除防治标准内降雨条件下的城市内涝现象[5]。

城市内涝是由于强降雨或连续降雨超过城市排水能力而导致的城市积水灾害现象[6]。城市内涝风险分析主要基于对城市地区潜在水文和物理特征的评估[7]。杭州市地处浙北沿海,夏秋季节台风多发,导致的强降水增加城市内涝灾害风险;夏季副热带海洋气团北移与北方南下的冷空气相遇,锋面附近产生降水,形成一段连阴雨天气,长时间大量降水增大城市内涝灾害的风险;日益复杂的全球气候变化持续影响着城市的气候条件,增加了城市发生极端天气的可能性,特别是东南沿海地区及地势较低的城市在季风气候、地形地势和地理位置等因素的作用下,更是增加了暴雨发生的频率及强度[8]。城市内涝除了受降雨、地形等自然因素的影响外,还受城市发展等人为因素的影响[9]。城市化的发展和城市的快速建设引发一系列城市病,如热岛效应、浑浊岛效应和雨岛效应,改变了城市的局部气候,影响空气的对流运动,增加大气污染物。此外,在城市建设过程中,建筑物、不透水路面和停车场的增加也会造成地表渗透能力减弱[10]。并且,在城市化过程中,沿河植被种类和面积会发生相应变化,导致排洪能力下降,从而加剧城市内涝的危害[11]。

内涝灾害风险评估的基础是空间地理数据。根据不同的数据源,可以采用基于历史灾害统计数据、耦合遥感与地理信息系统技术或基于指标体系的城市内涝风险评估方法[9]。基于历史灾害统计数据的内涝风险分析要求有大量历史资料数据样本,该方法思路清晰、计算简单,但获取数据困难,难以保证数据统计的一致性,应用范围有较大限制。基于遥感数据的内涝风险评估,节省了大量人力物力,快速准确,且地理信息系统(geographic information system,GIS)为内涝灾害风险制图提供便利快捷的渠道,借助GIS平台可将社会经济数据与空间自然属性数据相叠加,为城市内涝风险评估提供重要支撑[9]。基于指标体系的内涝风险分析简单易行,可针对各区域的内涝特点构建指标体系,但指标体系的构建和指标权重的设定存在较大的主观性。于磊等[12]采用层次分析法构建北京城市副中心内涝风险评估体系;申海燕等[13]采用层次分析—模糊综合评价法建立完整的洪涝灾害风险评估体系并应用于湖南省长沙市;张玉华等[14]采用层次分析法和模糊综合评价法构建模糊综合评价体系,评估暴雨内涝灾害风险。以上研究均建立科学、精确的城市内涝灾害风险评估体系,取得较合理的评价效果。针对杭州市主城区暴雨内涝灾害风险,运用层次分析—模糊综合评价的方法,建立城市内涝灾害风险综合评估体系,可处理传统数学方法无法考虑到的不确定性,具有客观性和准确性[13]。

综上,本文基于城市内涝的风险评估理论,从致灾因子危险性、孕灾环境敏感性、承灾体易损性和防灾减灾能力等角度构建指标体系,设置各项指标权重,在此基础上确定综合评价模型,评估城市内涝风险,为相关部门做好城市内涝防灾减灾工作提供技术支撑。

1 研究对象

1.1 研究对象概况

本文以杭州市主城区为研究对象(如图1),杭州市地处中国华东地区、浙江省北部、钱塘江下游,介于29°11′N～30°34′N,118°20′E～120°37′E之间,是G60科创走廊中心城市,长江三角洲重要中心城市和中国东南部交通枢纽。杭州市主城区主要包括:上城、拱墅、西湖、滨江、萧山、余杭、临平、钱塘、富阳、临安10个区,本文对淳安、桐庐和建德市不做分析。

图1 研究区概况

杭州地处浙北平原区,东北濒临杭州湾,西和南面以丘陵山麓线为界,地势平坦。位于亚热带季风气候区,四季分明,雨量充沛[15]。雷雨为降雨主要类型之一,约占全年降雨量的1/3。杭州地区降水量年内分配不均,降水季节、年际变化大,具有不稳定的特点。春季南方暖湿气流北进与冷空气交汇形成雨季,夏初受江淮准静止锋影响形成梅汛期,夏秋受台风天气影响有台风秋雨期,降水集中在3—9月,降水量约占全年降水量的75%[16]。杭州境内河网密布、水系发达,河流含沙量小,主汛期在夏季。市区西南向有东流的钱塘江,常年受潮汐影响,当泄洪与潮汐相迭时达到年最高水位。杭州地势西高东低,西部临安区境内低山丘陵与河谷盆地相间分布,东部则以平原为主。杭州境内主要为亚热带常绿阔叶林,西部临安区植被茂密,东部城市化程度较高,植被稀疏。6—7月受梅雨天气的影响伴有一段时间的连续降水,7—9月受台风影响常有短时间内大量降水。近年来随着极端天气的增加及杭州城市化速度的加快,地表硬质化明显,内涝灾害频繁发生。

1.2 数据来源

城市内涝是自然地理因素和社会经济因素共同作用的结果。研究数据主要包括:遥感影像数据、地理信息数据和社会经济数据等。其中,遥感影像数据和全球数字高程数据(digital elevation model,DEM)来源于地理空间数据云网站,社会经济数据来源于杭州市统计局网站,其他数据来源于杭州市规划和自然资源局、国家气象科学数据中心、标准地图服务系统等网站,见表1。

表1 研究数据及其来源

1.3 研究方法

首先,通过查阅分析文献资料,确定具有代表性的指标体系,以降雨量代表致灾因子风险性指标;以洼地深度、植被覆盖度和河网密度代表孕灾环境敏感性指标;以人口密度、地均GDP和道路密度代表承灾体易损性指标;以排水管网密度和避难场所密度代表防灾减灾能力指标。然后,构建30m×30m的规则栅格,结合GIS空间分析方法,计算生成各指标的空间分布结果。最后,运用层次分析法,确定权重系数,计算生成城市内涝灾害风险评估结果。技术路线,如图2。

图2 技术路线

2 指标分析

2.1 致灾因子危险性分析

致灾因子是指由孕灾环境产生的各种异动因子,致灾因子越强,频率越高,损失越严重[6]。致灾因子风险性评价主要用于分析和模拟致灾因子的特征,包括致灾因子可能影响的范围、持续时间、强度等数据[17]。

杭州属于典型的亚热带季风气候,夏季高温多雨,降雨具有时间分配不均匀的特点,夏季降雨集中,降雨量大,河流流量增大,水位上升。夏初受江淮准静止锋影响,在梅雨季节有长时间的持续性降水。夏季受西太平洋副高影响,对流强烈,多在午后形成热雷雨。夏末秋初受台风影响,短时间内大量降水,此时降雨具有时间短、强度大的特点。总体来看,杭州降雨集中在夏季,且多为集中式降水,从而导致杭州市内涝灾害频发。

2.2 孕灾环境敏感性分析

2.2.1 植被覆盖度

通过植被截留雨水,形成树干径流和树冠雨,植被截留通过植被表面蒸发返回大气。植被阻滞地表径流、延长入渗时间、影响水的再分配,而径流由地表径流、土壤径流和地下径流3部分组成。良好的植被可以减少地表径流,增加土壤径流和地下径流,预防和控制水土流失、涵养水源、改善河流水文条件,减少洪水灾害。研究区域的植被覆盖度采用归一化差异植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)表示,计算公式如式(1)。

(1)

式中:

NIR—近红外光波段的地物反射率;

R—红光波段的地物反射率。

2.2.2 河网密度

河网密度指流域内干支流总河长与流域面积的比值或单位面积内自然与人工河道的总长度。研究发现,河网密度在一定程度上反映了降水量和区域下垫面条件,而下垫面条件对洪水风险影响较大。因此,河网密度可以间接反映洪涝灾害的相对风险,即河网密度高的地方更容易发生洪涝灾害。基于杭州市主城区的土地利用数据,提取出研究区域范围内的河流,转换为矢量线数据,并利用密度分析功能,得到研究区域的河网密度空间分布图,空间分辨率为30m×30m。

2.2.3 洼地深度

以往城市内涝灾害风险评估一般采用高程或地形起伏度作为孕灾环境敏感性指标,而如果用洼地深度代替高程和地形起伏度可以进一步提高孕灾环境敏感性指标结果的准确性[18]。在城市洼地深度提取过程中,首先要计算洼地区域,再利用分水岭工具计算洼地贡献区域,之后利用分区统计工具计算每个洼地形成的贡献区域最低高程,即洼地出水口高程,最后计算出洼地深度。根据提取结果进行数据分析和城市洼地分层,得到洼地提取结果,生成30m×30m空间分辨率的洼地深度空间分布图。

2.3 承灾体易损性分析

2.3.1 人口密度

人口密度(density of population)是单位土地面积上的人口数量。城市人口增长增强了城市的热岛效应,也导致用水量增加。为缓解供水不足,过度开采地下水,导致城市地区地表沉降严重。地表沉降对海河排泄、地下管道和洪水排放等城市基础设施的破坏增加了内涝灾害的风险[19]。在对研究区域的Landsat8遥感影像进行辐射定标、大气校正之后,计算归一化建筑指数(normalized difference building index,NDBI)。根据每个栅格的NDBI值、各行政区的人口情况,推演每个30m×30m栅格内的人口数据。计算公式如式(2)。

(2)

式中:

POP—待量化的每个30m×30m栅格内的人口数量;

POPsum—杭州市主城区的人口总数;

NDBIi—每个30m×30m栅格的NDBI值;

NDBIsum—杭州市主城区的NDBI总量。

2.3.2 地均GDP

随着城市化的发展,一方面农业人口逐步转化为非农业人口,城市产业结构和人口职业构成也发生变化,导致机动车辆及耗能装置增加,消耗大量能量,产生城市热岛现象,显著影响降水强度;另一方面城市总财富增加,增大内涝灾害造成的经济损失[19]。对研究区域的遥感影像依次进行辐射定标、大气校正、计算NDBI值。根据每个栅格的NDBI值、各行政区的人口GDP情况,推演每个30m×30m栅格内的GDP水平,计算公式如式(3)。

(3)

式中:

GDP—待量化的每个30m×30m栅格内的GDP;

GDPsum—杭州市主城区GDP总量。

2.3.3 道路密度

城市道路通常为硬质化表面,随着城市的扩张,混凝土覆盖的防水表面持续增加,削弱了地表持水、滞水和渗透的能力,破坏了自然河网及河塘分布,造成汇流时间缩短,地表和河道流量增加,降雨无法及时疏散等问题,从而加剧内涝灾害[19]。将杭州市主城区的土地利用矢量数据转换为矢量线数据,再利用线密度分析功能,生成研究区道路密度空间分布结果,其空间分辨率为30m×30m。

2.4 防灾减灾能力分析

2.4.1 管网排涝能力

降落在流域的雨水,首先满足截流、填埋和入渗的要求,其余的称为地表径流,流入水系,在流域出水口截留的水分最终会蒸发、散发,或填满洼地、渗入水系,除了被注入河系外,一些地表径流还通过城市的窨井盖、雨篦子进入地下排水系统,可显著缓解城市的内涝压力[17]。因此,城市管网的排涝能力影响城市内涝的风险程度,根据《杭州市排水(雨水)防涝综合规划》的管网排水能力设计,对各行政区进行管网排涝能力赋值,见表2。

表2 管网排涝能力

2.4.2 避难场所密度

在城市内涝灾害发生时,学校、医院、少年宫等科教文卫场所由于设施齐全,可成为临时避难所,避免进一步的生命财产损失,在一定程度上降低城市内涝灾害的风险[18]。依据杭州市主城区的土地利用数据,提取科教文卫用地的矢量面数据,转换为矢量点数据后进行密度分析,得到避难场所密度的空间分布结果,空间分辨率为30m×30m。

2.5 指标标准化

在构建好的指标体系中,所选取的植被覆盖度、管网排涝能力、避难场所密度属于负向指标。这3项指标量化结果值越低,对应的城市内涝灾害风险反而越高。因此需要对这3项指标进行转换,转换公式如式(4)。

X*=-X+Xmax

(4)

式中:

X—原始指标的量化结果值;

Xmax—原始指标量化结果的最大值;

X*—经过转换的指标量化结果值。

2.6 综合评价模型

在城市暴雨内涝灾害风险评估中,主要考虑致灾因子危险性、孕灾环境敏感性、承灾体易损性和防灾减灾能力4个主要指标[18]。其中,孕灾环境敏感性的植被覆盖度、管网排水能力和防灾减灾能力的避难场所密度与城市内涝灾害风险呈负相关[18]。综合考虑研究区域的准确性及科学性,首先,通过层次分析法确定4个指标的权重(见表3),并根据权重系数表,结合专家经验对各指标下的影响因素进行分析;其次,基于GIS空间分析方法,实现杭州市主城区暴雨内涝灾害风险分划;最后,利用自然断点法,将风险结果分为低风险性、次低风险性、中风险性、次高风险性和高风险性5类。

表3 评价因子权重系数

3 结果分析

3.1 研究结果

3.1.1 致灾因子危险性评估结果

对于致灾因子危险性指标,降雨量在研究区域内呈现自东北向西南减少的趋势,东北部为杭州市的主城区,植被覆盖率低、城市化程度高、地表硬质化程度高,而西南部的临安区和富阳区植被覆盖度高、城市化程度低、河网密布、水汽含量大,且受西南部山地、丘陵地形影响,暖湿水汽受地形抬升形成降雨,降水量大,因此致灾风险性较高。

3.1.2 孕灾环境敏感性评估结果

对于孕灾环境敏感性指标,杭州市洼地深度高的地区主要分布在西南部的临安区、富阳区等,并呈现分散分布的特点。东北部的西湖区、上城区、拱墅区等区域由于城市化程度高,洼地较少,洼地深度也小于西南部地区。西南部地区的洼地深度及数量分布增大了内涝风险。在植被覆盖度指标上,杭州市西南部的临安区、富阳区等明显高于东北部的上城区、西湖区、拱墅区等。植被树冠截留降水,增加下渗,减少地表径流,增加地下径流,调节径流的季节分配,可以减少洪水灾害,因此植被覆盖度高的地区城市内涝风险低。对于植被覆盖度指标,风险较高的地区为西湖区、上城区、拱墅区等地区。河网密度在杭州市内呈现不规则分布,高值区主要位于钱塘区、临平区北部、萧山区中部,并在临安区内分散分布,河网密度大的地区内涝风险程度高。

3.1.3 承灾体易损性评估结果

对于承灾体易损性指标,杭州市内东部地区开发时间早、发展时间久、发展速度快、城市化程度高,人口密度、地均GDP和道路密度都明显高于西部地区。因此,一旦发生内涝,造成的损失将明显高于西部地区,有较高的承灾体易损性。

3.1.4 防灾减灾能力评估结果

对于防灾减灾能力指标,中心地区的城市化程度高,基础设施建设更为完善,管网排涝能力明显高于其他地区。东北部地区发展时间久,管网排涝能力高于西南部的临安区、富阳区等。对于避难场所密度指标,城心地区的发展程度更高,医院、学校等公共设施多于其他地区,避难场所密度明显大于其他地区,避难场所密度高值也零星分布于临平区、萧山区、富阳区等。管网密度、避难场所密度与内涝风险程度呈现负相关,因此,管网密度和避难场所密度高的地区发生内涝的风险程度低。

3.2 结果及讨论

3.2.1 综合风险评估结果

综合风险评估结果,如图3、见表4。研究区内大部分为低风险或次低风险,占整个研究区域的81.84%。

表4 杭州市主城区暴雨内涝灾害风险区划面积

图3 综合风险评估结果

城心上城区、拱墅区、滨江区、西湖区等老城区主要为中风险,零星分布有次高风险,并呈现向四周发散递减的特点。该区域地处东部沿海,天目山、午潮山及龙门山三面环围,朝东北方向开口,形成典型的喇叭口地貌,有利于水汽和风的汇聚,同时,台风气流西进容易产生山前爬坡效应,大大增加了这一地区的降水强度[20]。除自然因素外,上城区、西湖区、拱墅区等作为杭州的老城区,经济发展程度高、人口密度高、地均GDP高,且地表硬质化程度高,提高了内涝灾害的风险。

临安区、富阳区等以低风险为主,零星分布有次低风险、中风险、次高风险、高风险,具有明显的差异性。这主要是因为该地区多山地、丘陵地形,地表起伏较大,并且城市化水平较低,基础设施较差,居民点分布较分散,如果发生强降雨,存在一定的内涝风险。

萧山区、余杭区及临平区等以低风险为主。该区域植被覆盖度高,拥有国家级森林公园、湿地等,面临暴雨灾害的风险较小,且人口较少,工业生产区域少,发生内涝的灾害较小。

3.2.2 讨论

针对杭州市的暴雨内涝灾害风险,基于致灾因子危险性、孕灾环境敏感性、承灾体易损性、防灾减灾能力4个方面建立指标体系,计算杭州市暴雨内涝风险区划面积,得到综合风险评估结果。指标体系的选取应符合系统性及全面性原则,以灾害风险理论为依据,全面考虑危险性、敏感性、脆弱性3大风险因素[14],选取可量化的指标建立普适的城市内涝风险评估模型,对于难以量化表示的指标未充分考虑。另外,指标权重的设置对于风险评估结果也会产生重要影响。

针对杭州市暴雨内涝综合风险评估结果,提出以下几点政策建议。

(1)加快推进主城区排水管网改造工作。主城区风险集中的主要原因是排水管网建设年代久远,存在管网老化、淤积等问题,建议相关部门提高养护频次、进行管网改造等措施,降低内涝风险。

(2)针对西湖区、滨江区等地的次高风险区,建议采取低影响开发措施,提高植被覆盖度,加强海绵设施建设等手段,缓解城市内涝灾害。

(3)针对临安、富阳等地的高风险、次高风险区,建议加强蓄水设施建设,重点做好山洪灾害防范工作。

4 结论

根据灾害风险理论,研究建立一个包括致灾因子风险性、孕灾环境敏感性、承灾体易损性、防灾减灾能力4个方面的内涝灾害风险评价指标体系。经过指标的量化和加权叠合步骤后,完成对杭州市主城区内涝灾害风险的定量评估与制图工作。通过构建30m×30m的空间规则栅格,结合GIS空间分析方法,定量计算各个指标体系,最终实现杭州市主城区暴雨内涝灾害的风险评估。得到如下结论。

(1)杭州市内涝灾害次高风险及高风险区面积约占3.36%,中风险及以下区域占比为96.64%,次高风险、高风险区主要分布在主城区以及临安、富阳等地的山区;采用洼地深度来替代简单的地形指标,有效提高了孕灾环境敏感性指标的代表性;建议通过管网改造、低影响开发措施、加强蓄水设施建设等方法缓解城市内涝风险。

(2)城市暴雨内涝灾害既受降雨强度、植被覆盖度等客观因素影响,也受居民的防灾意识等主观因素的影响,对于居民的防灾意识等指标,难以量化表示,对于居民点排水设施的数量和质量等数据难以精确测定,故未考虑进指标体系。建议在今后的研究中可以进一步探讨增加不同的指标体系。

(3)指标体系的评估方法对于内涝灾害形成的机理考虑较少,在今后的研究中,可以通过采用水文水动力模型等情景模拟的方法,从内涝形成机理上评估灾害风险,从而提高内涝治理水平。