潘安定,劉會平,楊木壯,黃婷薇,李 旭

(廣州大學地理科學學院,廣州510006)

廣州洪災風險評價研究

潘安定,劉會平,楊木壯,黃婷薇,李 旭

(廣州大學地理科學學院,廣州510006)

基于地理信息系統(tǒng),綜合運用模糊數(shù)學層次分析法和因子疊加法,對廣州市分別進行洪災危險性評價和承災體脆弱性評價。再結合洪水危險性和承災體的脆弱性的權重,運用GIS軟件生成洪災風險綜合評價圖。通過對洪災風險綜合評價圖的分析,得出以下結論:總的看來,廣州市洪災的格局為:縱向南部風險高,北部風險低;橫向東、西兩翼風險高,中央風險低。評價結果可為廣州市防洪減災提供借鑒。

風險評價;危險性評價;脆弱性評價;廣州市

洪災是一種突發(fā)性災害,而廣州是中國洪災最危險的城市之一,也是全國24個重點防洪城市之一,呈現(xiàn)出暴雨洪水多、過境客水多、臺風暴潮影響多等特點。廣州的洪災類型主要是洪水和澇漬。當前,防洪減災的思路正在由“抗御洪水”向“洪水風險管理”轉移,非工程措施逐漸被擺到防洪減災的重要位置。然而,目前涉及到廣州市防洪減災方面的研究主要集中在水文和防洪工程技術方面[1-4],對廣州市洪災風險評價方面的研究還很少見。水、旱、風災害一直是廣州發(fā)展的心腹大患,迫切需要加強災害風險評價。

目前對災害風險評價的研究主要集中在致災因子、孕災環(huán)境的危險性評價和承災體的脆弱性評價兩個方面。考慮到其影響因素錯綜復雜且往往沒有截然的界限值,具有明顯的模糊性,但各影響因素之間又具有明顯的相關性和歸類特征,難以用精確的數(shù)學工具嚴密地描述其孕育—發(fā)展—產生過程,因此,本研究在GIS軟件的基礎上綜合運用模糊數(shù)學層次分析法和因子疊加法,進行廣州市洪災風險評價,并對結果進行分析和討論。

1 研究方法

參考《廣東省自然災害史料》[5]《廣東省防災減災年鑒》[6],統(tǒng)計出廣州地區(qū)在公元975—2007年間各區(qū)(縣)發(fā)生的大洪災次數(shù);年平均降雨量及暴雨數(shù)據(jù)來自廣東省氣象臺地面日值數(shù)據(jù)(1969—2007年);高程和坡度數(shù)據(jù)來自15m×15m分辨率DEM數(shù)據(jù);河網(wǎng)數(shù)據(jù)來自《廣州市江河流域(區(qū)域)水系圖》;年平均降雨量及暴雨數(shù)據(jù)來自廣東省氣象臺《廣東省地面氣象年鑒》地面日值數(shù)據(jù)(1969—2007年);防洪因子數(shù)據(jù)源于《廣州市水利志》[7]、《廣州地災防治規(guī)劃圖》[8]。

本研究綜合運用層次分析法和因子疊加法。為了實現(xiàn)對廣州市洪災風險評價,研究分為兩部分:首先完成危險性評價和脆弱性評價,再綜合危險性評價和脆弱性評價得出風險評價(圖1)。

圖1 廣州市洪災風險評價層次結構模型Fig.1 M odel of arrangement and configuration for floodhazard evaluation in Guangzhou C ity

2 致災因子和孕災環(huán)境危險性評價

2.1 致災因子對洪災危險性的影響分析

由于廣州的洪水主要源于境外洪水,故洪災頻次(反映了洪水頻次)是構成危險性的主要風險因素。廣州洪災危險性還受區(qū)內天氣因素(影響區(qū)內洪水)和下墊面因素的影響。通過比較10多種主要影響因子,綜合考慮數(shù)據(jù)的可靠性、影響的重要性和獲取的難易程度,主要選擇了歷史上洪災發(fā)生的次數(shù)、地形、河網(wǎng)、年降水量和年暴雨日數(shù)5個因子來進行危險性的評價。

表1 洪澇災次數(shù)的分級及相應的影響度Tab.1 C1assification for the ti mes of flood and its influence degree

歷史洪災發(fā)生的次數(shù)反映了致災因子特大洪(潮)水的頻發(fā)程度,通常災次越多,發(fā)生的特大洪(潮)水也越多,危險性也就越大。本研究選用廣州地區(qū)在公元975—2007年間各區(qū)縣發(fā)生的大洪災次數(shù)劃分不同等級,并確定其對洪災危險性相應的影響度(表1)。運用ArcGIS生成洪澇災次危險性圖層(圖2)。

圖2 洪澇災次危險性空間分異Fig.2 The spati al distribution of flood ti mes risk

根據(jù)地形因子中相對高程越低、高程相對標準差越小,洪水危險性程度越高的原則,確定地形高程與洪水危險程度關系(表2)。

表2 地形高程的分級及其相應的影響度Tab.2 Classification of the height and its influence

運用ArcGIS的重分類功能把廣州市DEM數(shù)據(jù)分級,生成絕對高程危險性空間分異圖;在ArcGIS的基礎上,對廣州市DEM數(shù)據(jù)進行高程相對標準差的計算,并依據(jù)計算得到的標準差的均值和方差,得到相對高程危險性空間分異圖。

綜合以上2個圖層,并根據(jù)表2確定地形高程綜合影響因子,得到綜合地形高程危險性空間分異圖(圖3)。

圖3 地形高程危險性空間分異Fig.3 The spatial distribution of the altitude factors’risk

對年均降水量和年均暴雨(≥50mm)日數(shù)兩因素劃分等級并確定出對洪災危險性的相應影響度[9](表3,表4)。據(jù)此,利用ARC/I NFO得到年均降水量危險性空間分異以及年暴雨危險性空間分異2個圖層。

表3 不同降水量對洪災危險性的影響度Tab.3 The precipitation and its i nfluence to flood risk

表4 不同暴雨日數(shù)對洪災危險性的影響度Tab.4 The ra instorm days and its i nfluence to flood risk

河網(wǎng)分布與洪水的危險性的關系主要依據(jù)不同級別河網(wǎng)的緩沖區(qū)范圍而定。不同的緩沖區(qū)寬度代表不同地段受洪水侵襲具有不同的難易程度。本研究分別對廣州市河流建立了兩級緩沖區(qū),緩沖區(qū)的寬度則綜合考慮河流的級別、所處的高程等因素。河流的高程屬性則通過河流與高程分級圖層疊加分析得到。根據(jù)實際情況,具體等級的劃定以及寬度的確定見表5。

表5 不同高程下的各級河流緩沖區(qū)寬度Tab.5 Breadth of buffer for rivers in different heights

利用ARC/I NFO的BUFFER功能分別得到廣州河流、湖泊的緩沖區(qū)后,再利用其提供的柵格化(GR I D)功能,把綜合緩沖區(qū)圖轉化成15m×15m的柵格圖,再分步進行15次raster calculator運算得到河網(wǎng)分布對洪水危險性的影響度空間分異圖(圖4)。并根據(jù)距離河流越近洪災危險性越大的原則,確定各級緩沖區(qū)對洪水危險性的影響度:一級緩沖區(qū)為0.9,二級緩沖區(qū)為0.8,非緩沖區(qū)為0.5。

圖4 河流緩沖區(qū)危險性分異Fig.4 The risk influence distribution of rivers’buffers

根據(jù)圖1中洪災危險性結構,運用AHP方法[10]構建危險性因子權重判斷矩陣,求解各因子對危險性的影響權重。其中,C1,C2,C3,C4,C5依次為洪災災次、綜合地形因子、河網(wǎng)密度、年均暴雨日數(shù)、年均降雨量因子。矩陣中Cij的值是通過采用謝菲爾德法咨詢專家、查閱相關文獻對各個因子一一比對得出的,表示第i個因子Ci相對于第j個因子Cj的重要性的標度值,各標度值的給定依據(jù)表6。

表6 Cij各標度的意義Tab.6 M ean i ng of the mark for Cij

本研究中,采用和積法求解以上矩陣,計算判斷矩陣的特征根和特征向量。

①對于判斷矩陣C,計算滿足:BW=λmaxW的特征根和特征向量。λmax為C的最大特征根,W為對應于λmax的正規(guī)化特征向量,W的分量Wi就是對應元素單排序的權重值。

②檢驗判斷矩陣的一致性,計算一致性指標

③檢驗判斷矩陣是否具有令人滿意的一致性,需要將CI與平均隨機一致性指標R I(表7)進行比較,CR= CI/R I。

表7 1～9階矩陣一致性指標RI的值Tab.7 TheRIvalue of coincidence i ndicator of 1～9 stepsmatrix

當CR<0.10時,就認為判斷矩陣具有令人滿意的一致性。

2.2 致災因子和孕災環(huán)境危險性評價結果

基于上述的各個因素的分析,考慮各危險性因子的權重,利用ARC/I NFO提供的柵格疊加和空間分析功能,疊加各危險性因子,得到致災因子和孕災環(huán)境危險性空間分異圖,最高區(qū)域主要分布于南沙、番禺、海珠等區(qū)的珠江(網(wǎng)河)沿岸,以及增城市境增江中下游沿岸、西福河下游沿岸、東江右岸地區(qū)。

3 承災體脆弱性評價

3.1 脆弱性因子對洪災脆弱性的影響分析

基于洪災損失率的易損性分析主要有以下幾方面的困難:①調查承災體的分布及估算其價值極其困難而且耗資巨大;②不同類別的承災體易損性特征難以得到,目前僅對農作物、房屋等很少幾類承災體的易損性特征研究較為成熟;③難以定量分析社會承災能力。

一般認為,防災、減災措施及社會經濟條件可以定性反映區(qū)域脆弱性的高低。社會經濟發(fā)達的地區(qū),人口、財富密集,產業(yè)活動頻繁,承災體的數(shù)量多,密度大,價值高,遭受洪災時人員傷亡和經濟損失就大。值得注意的是,社會經濟條件較好的地區(qū),區(qū)域承災能力相對較強,相對損失率較低,但區(qū)域絕對損失率和損失密度都不會因此而降低。同樣等級的洪水,發(fā)生在經濟發(fā)達、人口稠密的地區(qū)可能造成的損失往往要比發(fā)生在荒蕪人煙的經濟落后的地區(qū)大得多。社會經濟易損性分析一般以一定行政單元為基礎,從而可直接利用各類統(tǒng)計報表與年鑒。關于采用何種社會經濟指標來反映區(qū)域社會經濟易損性大小,目前尚無統(tǒng)一標準,并因區(qū)域的不同而不同。根據(jù)廣州的實際情況,本研究選取各區(qū)(市)的主要工程防洪(潮)標準、人均GDP、人口密度、單位面積GDP作為脆弱性評價指標,其中前兩個指標與脆弱性呈負相關,后兩個指標與脆弱性呈正相關。

3.1.1 防洪(潮)措施對于洪災脆弱性的影響很大。對“98洪災”的反思使我們意識到了社會機制對于抵抗洪災的重要性[11]。統(tǒng)計資料表明,廣州地區(qū)在防洪(潮)設施薄弱的解放前,洪災發(fā)生的頻次和強度均多或強于防洪(潮)措施日益得到改善的解放后時期。人均GDP水平的高低直接關系到減災抗災投入的能力和潛力,進而影響洪災脆弱性,這兩個因子與脆弱性呈反相關的關系。根據(jù)不同范圍等級的防洪標準和人均GDP確定對洪災的不同影響度(表8～9)。依據(jù)《廣州社會經濟統(tǒng)計年鑒》、《廣州市水利志》、《廣州水利》(2003—2007年)中的資料整理而得的數(shù)據(jù),利用ArcGIS生成防洪標準對脆弱性的影響度空間分布圖和人均GDP對脆弱性的影響度空間分布圖,同樣把上述矢量分布圖轉化為單元大小為15m×15m的柵格圖(圖5,圖6)。

表8 防洪(潮)標準分級及其影響度Tab.8 Classification of flood (upsurge)-controlling standards and its influence

表9 人均GDP分級及其相應影響度Tab.9 Classification of mean GDP and its influence

3.1.2 人口密度的大小反映了洪災發(fā)生時生命健康損失風險的大小。單位面積GDP不同,遭受同等強度的洪澇災害侵襲時,其絕對損失量有很大差別。人口密度越大、經濟密度(單位面積GDP)越高,脆弱性也越高。根據(jù)不同范圍等級的人口密度和經濟密度,確定其對洪災脆弱性的影響度(表10～表11)。從《廣州社會經濟統(tǒng)計年鑒》獲得相關人口密度和經濟密度數(shù)據(jù),利用Arc-GIS軟件,生成人口密度對脆弱性的影響度分布圖和經濟密度對脆弱性的影響度分布圖,同樣把上述矢量分布圖轉化為單元大小為15m×15m的柵格圖。

表10 人口密度分級及其影響度Tab.10 Classification of the population density and its influence

表11 經濟密度分級及其相應影響度Tab.11 Classification of the economy density and its influence

3.2 各脆弱風險因子權重的確定

根據(jù)圖1中洪災脆弱性結構,構建脆弱性因子權重判斷矩陣(表12),求解方法及過程與本研究危險性因子權重判斷矩陣的求解相同。其中C6,C7,C8,C9依次為防洪因子、人均GDP、人口密度、經濟密度,矩陣求解結果如表13。

表12 脆弱性因子權重判斷矩陣Tab.12 Matrix of the weight of vulnerability factors

表13 各脆弱性因子權重計算結果Tab.13 The result of the weight of vulnerability factors

3.3 承災體脆弱性評價結果

基于上述各脆弱性因子的分析,考慮各脆弱性因子的權重,利用ARC/I NFO提供的柵格疊加和空間分析功能,疊加各脆弱性因子,得到承災體脆弱性空間分異圖(圖7)。從圖中可以看出,承災體脆弱性最高的區(qū)域分布于越秀、荔灣、海珠等區(qū),脆弱性最低的區(qū)域分布于白云區(qū)。

4 洪災風險綜合評價及其結果分析

基于上述各個因素的分析,考慮各危險性因子的權重,利用ARC/I NFO提供的柵格疊加和空間分析功能,疊加各危險性因子,得到洪災風險空間分異圖(圖8)。從圖中可以看出,廣州市的洪災風險總體格局為:縱向南部高,北部低;橫向東西高,中央低。這與北部和中央是山區(qū)、河流少水量小,南部和東、西部平原多、河流多且水量大有很大的關系。

從各區(qū)(市)來看,越秀和南沙的絕大部分、荔灣的大部分、番禺的南部、東部和北部、海珠等區(qū)的珠江沿岸、增城市增江中下游平原、西福河下游平原及東江右岸平原風險最高,風險度高于0.75;海珠區(qū)的絕大部分、番禺北部的大學城以南地區(qū)、荔灣區(qū)的部分、黃埔區(qū)的東部和南部、增城市的中南部、白云區(qū)的西部、花都區(qū)南部及從化市的新華鎮(zhèn)等風險第二高,風險度高于0.65,應特別加以防范;蘿崗區(qū)大部分、白云區(qū)東部、增城北部及天河區(qū)北部等風險較低;風險最低處分布于從化、花都、白云、蘿崗和增城等區(qū)(市)的山區(qū)。

最后,值得提出的是,由于北江大堤不在評價區(qū)內,且出于問題的復雜性和數(shù)據(jù)的可得性,故本評價沒有考慮北江大堤可能崩潰所帶來的風險;如果考慮了這一風險,根據(jù)歷史經驗,花都區(qū)的南部、白云區(qū)的西部和荔灣區(qū)、海珠區(qū)的風險會更高。

廣州市洪災風險評價結果表明,洪災風險總體上呈縱向南部高,北部低;橫向東西高,中央低的格局。其中,越秀和南沙的絕大部分、荔灣的大部分、番禺的南部、東部和北部以及海珠等區(qū)的珠江沿岸、增城市增江中下游平原、西福河下游平原及東江右岸平原風險最高,應特別加以防范。該評價結果可以作為有關部門制定相關防災減災政策的重要參考依據(jù)。

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On the Flood Hazard Evaluation in Guangzhou

Pan Anding,Liu Huiping,YangMuzhuang,Huang Tingwei,Li Xu
(School of Geography Science,Guangzhou University,Guangzhou510006,China)

By the aid of the ArcGIS,the author applied the Fuzzy math theory and factors added method to the evaluation of flood risk and vulnerability of the disaster bearing body of Guangzhou respectively.The flood hazard evaluation map was generated by drew support from GIS software,and compared with the weight analysis of the flood risk and the vulnerability of the disaster bearing body.On the basis of the analyzing the map,the author comes to the following conclusions:The flood hazard intensity of Guangzhou is high in the southern and lower in the northern;the eastern and the western are high and the centre of the city is low.The evaluation resultsmay provide reference for flood prevention and mitigation of Guangzhou city.

hazard evaluation;risk evaluation;vulnerability evaluation;Guangzhou City

book=0,ebook=98

X43

:A

:1003-2363(2010)05-0104-06

2009-10-08;

:2010-07-25

國家自然科學基金項目(40671187);廣東省科技計劃項目(2007B020710009);廣州市科技計劃項目(2005Z3-D0551)

潘安定(1953-),男,遼寧法庫縣人,教授,博士,主要從事環(huán)境演變與自然災害研究,(E-mail)pad_88@126.com。