劉衛(wèi)林，陳 祥，劉麗娜，朱圣男

(南昌工程學(xué)院江西省水文水資源與水環(huán)境重點實驗室，南昌 330099)

近年來，隨著我國經(jīng)濟快速的發(fā)展，旅游業(yè)日益成為我國經(jīng)濟發(fā)展的重要產(chǎn)業(yè)[1]。其中山岳型風(fēng)景區(qū)旅游是游客旅游的熱門選擇。據(jù)統(tǒng)計，在我國已公布的255處國家級風(fēng)景名勝區(qū)中，山岳風(fēng)景區(qū)占一半以上[2]。然而由于山岳型旅游地獨特的地形地貌及氣候條件，山洪災(zāi)害一直是其最大的安全隱患[3,4]。廬山作為山岳型風(fēng)景區(qū)，受特殊的氣候、地理條件影響，暴雨誘發(fā)的山洪災(zāi)害頻繁，尤其是在我國東南沿海存在有臺風(fēng)天氣或熱帶低氣壓系統(tǒng)時，廬山常出現(xiàn)強降雨，繼而引發(fā)突發(fā)性強、強度大、時間短的山洪或山洪引發(fā)的泥石流[5]，加之廬山風(fēng)景區(qū)地勢險要，道路狹窄且防洪能力薄弱，往往會對風(fēng)景區(qū)的居民和游客造成重大的生命財產(chǎn)損失。因此開展山岳型風(fēng)景區(qū)山洪災(zāi)害風(fēng)險區(qū)劃研究可為防洪減災(zāi)工作提供科學(xué)依據(jù)，為政府和旅游安全管理部門構(gòu)建安全保護措施提供理論指導(dǎo)，有效減少山洪災(zāi)害帶來的生命財產(chǎn)損失。

山洪災(zāi)害風(fēng)險區(qū)劃一直是洪災(zāi)研究中的重要內(nèi)容，很多學(xué)者從不同角度對山洪災(zāi)害風(fēng)險進行了研究[6-9]：一種是將GIS與水文模型、水動力模型(如MIKE、Flood Area等)結(jié)合進行洪水淹沒模擬，繼而得到山洪災(zāi)害風(fēng)險結(jié)果。然而，由于山洪突發(fā)性強、空間尺度小、分布數(shù)量多、成災(zāi)迅速，其水文和動力參數(shù)難以進行觀測而取得[9]，因此，相關(guān)文獻報道較少。另一種是根據(jù)自然災(zāi)害系統(tǒng)理論，從致災(zāi)因子危險性、孕災(zāi)環(huán)境敏感性及承災(zāi)體易損性等方法對山洪災(zāi)害風(fēng)險進行量化分析[9-14]。如許曉華等[10]認為各地受洪災(zāi)程度與地形地貌有很大的聯(lián)系，將地形、坡度及河網(wǎng)密度作為危險性因子，以人口指標(biāo)作為易損性因子，通過ArcGIS疊加分析得到了江西省山洪災(zāi)害風(fēng)險區(qū)劃圖；方秀琴等[11]基于洪災(zāi)系統(tǒng)理論，從觸發(fā)因子、孕災(zāi)環(huán)境和承災(zāi)體3個方面構(gòu)建指標(biāo)體系，采用層次分析法賦予各指標(biāo)因子權(quán)重，獲得了洪災(zāi)風(fēng)險區(qū)劃圖；高展等[14]基于自然災(zāi)害風(fēng)險評價理論，通過對暴雨強度和頻率的危險性，高程和地形變化的孕災(zāi)環(huán)境敏感性及旅游經(jīng)濟易損性的綜合分析，開展了黃山風(fēng)景區(qū)暴雨山洪災(zāi)害風(fēng)險區(qū)劃研究。以往研究對平原區(qū)、較大范圍山區(qū)的洪水災(zāi)害研究較多，而對山岳型風(fēng)景區(qū)山洪災(zāi)害研究的較少。鑒于此，本文以廬山風(fēng)景區(qū)為研究對象，結(jié)合廬山風(fēng)景區(qū)山洪災(zāi)害的特點，從山洪災(zāi)害的危險性和易損性2方面構(gòu)建山洪災(zāi)害評價指標(biāo)體系，基于GIS空間分析采用層次分析法開展山岳型景區(qū)暴雨山洪災(zāi)害風(fēng)險區(qū)劃研究。

1 研究數(shù)據(jù)與方法

1.1 研究區(qū)概況

廬山風(fēng)景區(qū)位于江西省東北部九江市境內(nèi)，東溯鄱陽湖，西接瑞昌丘陵，北臨長江，向南展至星子縣境內(nèi)，總占地面積500 km2。景區(qū)位于東經(jīng)115°52′-116°8′，北緯29°26′-29°41′。東偎婺源、鄱陽湖，南靠滕王閣，西鄰京九鐵路大通脈，北枕滔滔長江。長約25 km，寬約10 km，主峰漢陽峰，海拔1 474 m，廬山風(fēng)景區(qū)地形見圖1。廬山氣候?qū)賮啛釒|部季風(fēng)氣候區(qū)，具有鮮明的季風(fēng)和山地氣候特點，多年平均降雨量為2 068.2 mm，多雨年份可達3 000 mm以上；區(qū)內(nèi)共有山溪、河流40余條，分別注入長江和鄱陽湖，其中18條主要河流上均有人類活動，或為游客游覽的景區(qū)或為常住人口居住地。春夏季節(jié)水流較大，遇暴雨時暴漲暴落，常易引發(fā)山洪災(zāi)害，威脅人員安全。因此，自古以來，區(qū)內(nèi)山洪、泥石流一直較為活躍，同時山塘水庫年老失修，很多土石壩體出現(xiàn)嚴重的漫壩現(xiàn)象，給當(dāng)?shù)厝嗣裆顜戆踩[患。近年來，由于景區(qū)內(nèi)人類活動頻繁，山洪泥石流對景區(qū)的危害加劇。而散布在景區(qū)的城鎮(zhèn)和居民點多位于平川谷地，基本處于無設(shè)防狀態(tài)，缺乏有效的工程手段，防洪能力薄弱。因此，廬山風(fēng)景區(qū)面臨的山洪災(zāi)害威脅十分嚴重，已成為山洪災(zāi)害的重點防范區(qū)。

1.2 數(shù)據(jù)來源及處理

文中所用的年最大1 h暴雨均值、年最大6 h暴雨均值、年最大24 h暴雨均值數(shù)據(jù)來自《江西省暴雨洪水查算手冊》(2010年版)[15]；30 m精度數(shù)字高程模型DEM數(shù)據(jù)來自地理空間數(shù)據(jù)云；人口密度來自國家地球系統(tǒng)科學(xué)數(shù)據(jù)共享服務(wù)平臺的中國1 km格網(wǎng)人口數(shù)據(jù)集；道路數(shù)據(jù)來自Google地圖，并通過ArcGIS數(shù)字化后進行緩沖區(qū)分析而來。研究數(shù)據(jù)來源見表1。

表1 研究數(shù)據(jù)來源Tab.1 Research data sources

1.3 研究方法

1.3.1 山洪災(zāi)害風(fēng)險評價模型

依據(jù)聯(lián)合國人道主義事務(wù)部對風(fēng)險的定義：在一定區(qū)域和給定時段內(nèi)，由于特定的自然災(zāi)害而引起的人民生命、財產(chǎn)和經(jīng)濟活動的期望損失值，且其表達式為“風(fēng)險(R)=危險度(H)×易損度(V)”[9,10]。本文山洪災(zāi)害風(fēng)險主要從以下2個方面進行評估。

(1)危險性分析。危險性分析是對研究區(qū)內(nèi)山洪災(zāi)害致災(zāi)因子和孕災(zāi)環(huán)境的綜合評價。引起山洪災(zāi)害的因素很多，各個因素也互相聯(lián)系。其中降雨是引發(fā)山洪災(zāi)害的主導(dǎo)因素[10-14]，暴雨強度越大，越容易形成洪水災(zāi)害；山岳型地形地貌又為洪水災(zāi)害的發(fā)生提供了孕災(zāi)環(huán)境，通常海拔低、地表越陡峭，山洪發(fā)生幾率較高，反之則發(fā)生幾率較低；河網(wǎng)密度反映了流域?qū)Φ匦蔚那懈畛潭?，也是影響山洪的重要因素。單位面積內(nèi)的河流越多，一旦發(fā)生洪災(zāi)，流經(jīng)該地區(qū)的過境水流所造成山洪災(zāi)害的幾率也就越大。因此本文選取降雨和地形作為引發(fā)山洪災(zāi)害的危險性評價指標(biāo)。

(2)易損性分析。易損性分析是從山洪造成的損失和危害角度進行分析。當(dāng)洪水災(zāi)害來臨時，受災(zāi)地區(qū)越發(fā)達山洪造成的損失就越大。反映洪災(zāi)易損性的指標(biāo)有很多，如人口密度、道路緩沖區(qū)、耕地百分比及GDP等指標(biāo)。綜合多方因素考慮，本文選擇人口密度和道路緩沖區(qū)作為山洪災(zāi)害易損性分析指標(biāo)，主要基于如下考慮：①由于信息有限，在進行廬山風(fēng)景區(qū)易損性分析時有些資料難以獲取，而人口和道路統(tǒng)計數(shù)據(jù)可以通過統(tǒng)計年鑒較易獲得；②風(fēng)景區(qū)人員傷亡是山洪災(zāi)害中最為嚴重的一類，選取人口密度作為評價指標(biāo)也是秉承著以人為本的理念；山洪發(fā)生時，越靠近道路中心山洪造成的損失就越大，反之越低；③人口密度和道路緩沖區(qū)也在一定程度上體現(xiàn)了廬山風(fēng)景區(qū)的社會經(jīng)濟發(fā)展水平?；谝陨峡紤]，本文將人口密度和道路緩沖區(qū)作為山洪災(zāi)害的易損性評價指標(biāo)。

山洪災(zāi)害是山洪危險性和社會經(jīng)濟易損性綜合作用的結(jié)果，本研究按式(2)、(3)分別計算每個柵格單元的危險性、易損性并利用ArcGIS軟件的空間分析功能進行加權(quán)疊加，按照ArcGIS中的自然間斷分級法進行聚類分析，得到山洪災(zāi)害風(fēng)險區(qū)劃圖。其計算公式為：

R=whH+wvV

(1)

式中：R為山洪災(zāi)害風(fēng)險指數(shù)；H、V分別為山洪災(zāi)害危險性和易損性指數(shù)；wh、wv分別為危險性和易損性指數(shù)權(quán)重。

最后，利用GIS中自然斷點分級法將景區(qū)山洪災(zāi)害風(fēng)險劃分為5個等級，即低風(fēng)險、較低風(fēng)險、中等風(fēng)險、較高風(fēng)險和高風(fēng)險。

危險性和易損性的計算公式為：

(2)

(3)

式中：wi是指標(biāo)i的權(quán)重；Xi是第i個危險性因子；CVi是第i個易損性因子。

在進行山洪災(zāi)害風(fēng)險評估時，由于各評價指標(biāo)量綱不同，且各個指標(biāo)取值范圍相差較大，所以在進行風(fēng)險評估之前應(yīng)該對各指標(biāo)進行標(biāo)準(zhǔn)化處理，目的是消除量綱不同對山洪災(zāi)害風(fēng)險評估結(jié)果的影響。標(biāo)準(zhǔn)化計算公式如下[16]：

(4)

式中:xi為標(biāo)準(zhǔn)化前指標(biāo)值;ximin為第i個指標(biāo)數(shù)據(jù)中的最小值;ximax為第i個指標(biāo)數(shù)據(jù)中的最大值;xis為標(biāo)準(zhǔn)化后的指標(biāo)值，取值范圍為1～10。

1.3.2 層次分析法

本文采用層次分析法確定山洪災(zāi)害風(fēng)險評價各個指標(biāo)的權(quán)重。層次分析法是將各指標(biāo)因子結(jié)合專家打分并兩兩比較進而得到各因子權(quán)重的定量化多目標(biāo)決策方法[16]。應(yīng)用層次分析法計算各指標(biāo)的權(quán)重，首先建立層次結(jié)構(gòu)模型，目標(biāo)層為山洪災(zāi)害，準(zhǔn)則層為危險性因子和易損性因子，指標(biāo)層為選取的8個具體評價指標(biāo)；然后，通過比較分析廬山風(fēng)景區(qū)山洪災(zāi)害風(fēng)險評估各評價指標(biāo)，結(jié)合相關(guān)文獻及專家意見，建立各層次的判斷矩陣；最后，通過判斷矩陣計算出影響山洪災(zāi)害風(fēng)險的各因子權(quán)重。廬山風(fēng)景區(qū)山洪災(zāi)害評價各指標(biāo)權(quán)重計算結(jié)果見表2。由表2可知，影響山洪災(zāi)害發(fā)生的危險性因子中，降雨的影響最大，其次是坡度，高程影響最小；而影響山洪災(zāi)害發(fā)生的易損性因子中，人口指標(biāo)是最重要的指標(biāo)。

2 山洪災(zāi)害風(fēng)險分析

2.1 危險性分析

2.1.1 危險性因子分析

(1)降雨因子。降雨是引發(fā)山洪災(zāi)害的主導(dǎo)因素。山洪災(zāi)害的形成與降雨強度、降雨歷時和降雨量密切相關(guān)。區(qū)域短時間高強度的暴雨容易形成強大的地表徑流從而引發(fā)山洪。因此，本文選取時段年最大暴雨均值作為誘發(fā)山洪的主導(dǎo)因素。根據(jù)《江西省暴雨查算手冊》(2010版)分別求得年最大1、6和24 h暴雨均值，并利用ArcGIS軟件空間插值功能獲得研究區(qū)年最大1、6和24 h暴雨均值分布圖[見圖2(a)、(b)、(c)]。由圖2(a)、(b)、(c)可知，研究區(qū)中西部如廬山蓮花臺北部和仙人洞區(qū)等地降雨強度較大，而研究區(qū)東部降雨則相對較小。

表2 山洪災(zāi)害風(fēng)險評價指標(biāo)及權(quán)重Tab.2 Mountain torrent disaster risk evaluation and weights

(2)地形地貌因子。地形地貌通過產(chǎn)匯流作用影響降水空間分布，通常海拔低、地表較陡峭的地方發(fā)生洪水的幾率更大。因此，本文選取高程和坡度作為地形地貌對山洪災(zāi)害的影響因子。根據(jù)國際地理學(xué)聯(lián)合會地貌調(diào)查與地貌制圖委員會關(guān)于地貌詳圖應(yīng)用的坡地分類，本研究將坡度分為4個等級(研究區(qū)坡度范圍為0°～73°)；同時，研究區(qū)地面高程范圍為28～1 445 m，將高程也分為4個等級。利用ArcGIS軟件的統(tǒng)計功能得到高程、坡度分級及所占比例見表3。

表3 高程、坡度分級及所占比例Tab.3 Elevation, grade gradient and the proportion

利用ArcGIS軟件提取出研究區(qū)的高程和坡度[見圖2(d)、(e)]：研究區(qū)總體上中西部高，東部低；陡坡和峭壁居多，其中峭壁主要分布在西北、東南較外圍一帶。

(3)河網(wǎng)密度。定義為單位面積內(nèi)河流數(shù)量的多少[17]。河網(wǎng)密度反映了流域?qū)Φ匦蔚那懈畛潭?，是反?yīng)流域結(jié)構(gòu)特征的重要指標(biāo)，也是影響山洪的重要因素。定義流域面積為A，面積A內(nèi)河流或河段條數(shù)為n，總長度為L，則有L=nl，A=na，那么該區(qū)域的河網(wǎng)密度可表示為：

(5)

利用ArcGIS軟件提取研究區(qū)流域面積及相應(yīng)河長，按公式(5)計算河網(wǎng)密度，通過空間統(tǒng)計分析得到河網(wǎng)密度空間分布圖[見圖2(f)]：河網(wǎng)密度較大的地區(qū)位于北部的廬山牯嶺街心公園以及五教祈福文化園等，其他地方河網(wǎng)密度則較為稀疏。

圖2 危險性因子空間分布Fig.2 Spatial distribution of risk factors

2.1.2 危險指數(shù)分析

利用ArcGIS的空間分析功能對指標(biāo)因子進行加權(quán)疊加分析，即各影響指標(biāo)因子與其相應(yīng)的權(quán)重相乘得出每個柵格單元的危險指數(shù)H。研究區(qū)山洪災(zāi)害危險指數(shù)分布見圖3。

H=0.383 4X1+0.251 4X2+0.101 7X3+

0.064 8X4+0.153 5X5+0.045 2X6

(6)

式中：X1～X6分別為年最大1 h暴雨均值、年最大6 h暴雨均值、年最大24 h暴雨均值、河網(wǎng)密度、坡度和高程。

圖3 山洪災(zāi)害危險指數(shù)分布Fig.3 Hazard index distribution of mountain torrent disaster

由圖3可知，山洪災(zāi)害危險指數(shù)的分布格局為景區(qū)西北部危險指數(shù)較高而景區(qū)東部的危險指數(shù)較低。危險指數(shù)大的地區(qū)位于景區(qū)西北部石門澗景點所在區(qū)域，危險指數(shù)范圍為6.76～10.00，最大值為9.27，這是由該區(qū)域時段年降雨量較大且海拔高度低、地表較為陡峭等原因所致；仙人洞、星龍索道、廬山牯嶺街心公園及廬山會議舊址等景區(qū)危險指數(shù)較大，危險指數(shù)范圍為5.52～7.76；危險指數(shù)較小的地區(qū)為五教祈福文化園、玉川門和三疊泉等地，危險指數(shù)范圍為3.58～4.61，以五教祈福文化園為例，雖然該地的河網(wǎng)密度較大但是時段年降雨量較小且地表相對其他地區(qū)較為平緩，因此危險性程度比較低；危險性指數(shù)最小的區(qū)域為景區(qū)東北部，危險指數(shù)范圍為1.00～3.58，最小值為1.56，這是由于景區(qū)東北部降雨量總體比其他地區(qū)少、坡度平緩且河網(wǎng)密度低，因此該區(qū)域的危險指數(shù)最小。

進一步研究廬山風(fēng)景區(qū)山洪災(zāi)害危險指數(shù)分布特征，將危險性指數(shù)劃分為5個等級(見圖4)，可以看出研究區(qū)山洪災(zāi)害危險性等級主要集中在2～4。研究區(qū)山洪災(zāi)害較高危險指數(shù)區(qū)域(等級≥4)占研究區(qū)總面積的32.70%；山洪災(zāi)害高危險指數(shù)區(qū)域(等級≥5)占研究區(qū)總面積的5.65%。

圖4 山洪災(zāi)害危險性指數(shù)等級分布Fig.4 Torrential flood hazard level distribution

2.2 易損性分析

2.2.1 易損性因子分析

(1)人口密度。根據(jù)中國1km格網(wǎng)人口數(shù)據(jù)集與廬山風(fēng)景區(qū)近幾年游客數(shù)量統(tǒng)計，對廬山風(fēng)景區(qū)人口數(shù)量進行空間插值并生成人口密度分布圖，分析其人口空間分布規(guī)律，見圖5(a)。人口密度越大的地方，山洪災(zāi)害的易損性就越高。從圖5(a)中可以看出廬山牯嶺街心公園區(qū)的人口密集程度最大，而三疊泉區(qū)域的人口較為稀少。因此，從人口密度方面來看，廬山牯嶺街心公園所在的區(qū)域在山洪災(zāi)害發(fā)生時的人員傷亡相對于其他區(qū)域會更高。

(2)道路緩沖區(qū)。道路等級不同其影響程度也不同。由于廬山風(fēng)景區(qū)的道路網(wǎng)主要包括省道、主干道和小路等3種道路類型，因此本文利用ArcGIS的緩沖區(qū)分析功能分別按照100、200、300、400和500 m的距離生成道路緩沖區(qū)，劃分道路等級，道路等級區(qū)劃圖見圖5(b)。離路中心越近其遭到洪災(zāi)后所造成的損失越高，越遠遭受到的損失則越低。

圖5 易損性因子空間分布Fig.5 Vulnerability factor spatial distribution

2.2.2 易損指數(shù)分析

根據(jù)專家打分并結(jié)合廬山風(fēng)景區(qū)實際情況，采用層次分析法得到人口密度和道路緩沖區(qū)的權(quán)重見表4。

表4 易損性因子權(quán)重Tab.4 Vulnerability factor weights

利用ArcGIS的空間分析功能對易損性指標(biāo)進行加權(quán)疊加分析得出每個柵格單元的易損指數(shù)V。研究區(qū)山洪災(zāi)害易損指數(shù)見圖6。

圖6 山洪災(zāi)害易損指數(shù)分布Fig.6 Vulnerability index distribution of mountain torrent disaster

由圖6可見，景區(qū)易損指數(shù)空間分布格局為北部較大，由西至東易損指數(shù)總體較小。景區(qū)大部分易損指數(shù)都比較小，易損指數(shù)大的區(qū)域集中在廬山牯嶺街心公園,易損指數(shù)范圍為7.76～10.00，最大值為10.00，主要原因是廬山牯嶺街心公園人口和道路密集程度最大，因此當(dāng)發(fā)生洪災(zāi)時該區(qū)域受損害程度也最高；廬山風(fēng)會議舊址、星龍索道、廬山博物館等景點易損指數(shù)較大，易損指數(shù)為6.09～7.76；易損指數(shù)較小的地區(qū)位于玉川門和三疊泉等地，易損指數(shù)為2.73～4.41；易損指數(shù)最小的區(qū)域為景區(qū)東北部，這些地區(qū)人煙稀少即便發(fā)生山洪災(zāi)害其造成的損失也很低，因此該區(qū)域易損指數(shù)最小。

2.3 風(fēng)險指數(shù)分析

利用前文已構(gòu)建的山洪災(zāi)害風(fēng)險度模型進行廬山風(fēng)景區(qū)山洪災(zāi)害風(fēng)險指數(shù)分析。由于山洪危險性是山洪災(zāi)害最主要的誘發(fā)因素，因此本文結(jié)合廬山風(fēng)景區(qū)實際情況將山洪災(zāi)害危險性H權(quán)重取為0.8，易損性V取為0.2。故有山洪災(zāi)害風(fēng)險指數(shù)公式：

R=0.8H+0.2V

(7)

根據(jù)公式(7)，利用ArcGIS軟件，將各指標(biāo)進行空間插值后形成柵格圖層，然后通過柵格計算器計算出每個柵格的風(fēng)險指數(shù)R。廬山風(fēng)景區(qū)山洪災(zāi)害風(fēng)險指數(shù)見圖7。由圖7可知，西北部如石門澗、星龍索道、仙人洞及廬山牯嶺街心公園等地風(fēng)險指數(shù)最大，風(fēng)險指數(shù)范圍為6.10～10.00，最大值為8.46；東南部如五教祈福文化園、玉川門、三疊泉等地的風(fēng)險指數(shù)則較小，風(fēng)險指數(shù)范圍為3.44～4.32；風(fēng)險指數(shù)最小的區(qū)域為景區(qū)東北部，風(fēng)險指數(shù)范圍為1.00～3.44，最小值為1.69。從總體上來看景區(qū)東北部降雨量少坡度較為平緩河網(wǎng)密度也不大，發(fā)生山洪災(zāi)害的幾率較低。另外該區(qū)域路少人稀，山洪災(zāi)害造成的損失也很低。故景區(qū)東北部山洪災(zāi)害風(fēng)險指數(shù)最低。

圖7 廬山風(fēng)景區(qū)山洪災(zāi)害風(fēng)險指數(shù)Fig.7 Mountain flood disaster risk index in Mount Lu Scenic Area

3 山洪災(zāi)害風(fēng)險區(qū)劃

利用ArcGIS自然間斷點分級法將已生成的山洪災(zāi)害風(fēng)險指數(shù)進行重分類并劃分為5個等級，即低風(fēng)險、較低風(fēng)險、中等風(fēng)險、較高風(fēng)險和高風(fēng)險，每個風(fēng)險等級范圍和含義見表5。具體劃分結(jié)果見圖8。

表5 山洪災(zāi)害風(fēng)險等級范圍及其含義Tab.5 Mountain torrent disaster risk level range and its meaning

圖8 山洪災(zāi)害風(fēng)險區(qū)劃Fig.8 Mountain torrent disaster risk zoning map

在廬山風(fēng)景區(qū)山洪災(zāi)害風(fēng)險區(qū)劃的基礎(chǔ)上，利用ArcGIS的空間統(tǒng)計分析功能計算出不同風(fēng)險等級面積(見表6)。

表6 各風(fēng)險等級面積Tab.6 The area of each risk level

由表6及圖7可知，研究區(qū)山洪災(zāi)害高風(fēng)險區(qū)面積約5.93 km2，占全區(qū)面積的11.86%；較高風(fēng)險區(qū)面積約13.94 km2，占全區(qū)總面積的27.88% ；中等危險區(qū)面積10.78 km2，占全面積21.55%；較低風(fēng)險區(qū)面積11.01 km2，占全區(qū)總面積的22.01%；低風(fēng)險區(qū)面積8.35 km2,占全面積的16.70%。高風(fēng)險區(qū)主要分布在星龍索道、石門澗、仙人洞和廬山牯嶺街心公園等地，其他風(fēng)險等級相對較低的地區(qū)如五教祈福文化園、三疊泉等地。景區(qū)西部山洪風(fēng)險性明顯高于東部，這與這些地區(qū)暴雨強度高、坡度大以及游客比較集中有關(guān)，而東部地區(qū)暴雨強度較低，人口密度較小。

以廬山牯嶺街心公園為例，一方面該區(qū)域時段年最大降雨量在整個研究區(qū)范圍內(nèi)都處于較高水平，如年最大1 h暴雨均值為79.43～84.26 mm，年最大6 h暴雨均值為145.00～149.91 mm，年最大24 h暴雨均值為230.28～234.82 mm。加之該區(qū)域地形陡峭、河網(wǎng)也較為密集，山洪發(fā)生時水流湍急容易形成強大的沖擊力；另一方面該區(qū)域為廬山風(fēng)景區(qū)旅游接待中心，賓館、飯店及居民點星羅棋布，居民和游客人流也最為集中加之該區(qū)域道路網(wǎng)縱橫交錯，山洪災(zāi)害一旦在此地形成將會對該區(qū)域造成較為嚴重的人口傷亡及財產(chǎn)經(jīng)濟損失。綜上所述，該區(qū)域為山洪災(zāi)害高風(fēng)險區(qū)，發(fā)生山洪災(zāi)害的概率極大，山洪災(zāi)害發(fā)生時對該區(qū)域造成的威脅也較其他區(qū)域更為嚴重，旅游安全管理部門應(yīng)當(dāng)予以高度警惕。

據(jù)廬山歷史山洪災(zāi)害情況調(diào)查結(jié)果表明：廬山牯嶺街心公園所在區(qū)域為廬山風(fēng)景區(qū)旅游接待中心，該區(qū)域多處地方最近10 a多發(fā)生過多次山洪災(zāi)害，這與區(qū)劃結(jié)果較為吻合。因此該方法具有較好的適用性，可為廬山風(fēng)景區(qū)旅游氣象災(zāi)害防治提供一定的科學(xué)依據(jù)和參考價值。

4 結(jié) 論

(1)針對山岳型風(fēng)景區(qū)山洪災(zāi)害問題，以廬山風(fēng)景區(qū)為例，利用GIS技術(shù)和層次分析法開展了山岳型景區(qū)暴雨山洪災(zāi)害風(fēng)險區(qū)劃研究，基于自然間斷點分級法得到廬山風(fēng)景區(qū)山洪災(zāi)害危險性、易損性及風(fēng)險區(qū)劃圖。

(2)研究區(qū)山洪災(zāi)害高風(fēng)險區(qū)面積約5.93 km2，占全區(qū)面積的11.86%；較高風(fēng)險區(qū)面積約13.94 km2，占全區(qū)總面積的27.88%；中等危險區(qū)面積10.78 km2，占全面積21.55%；較低風(fēng)險區(qū)面積11.01 km2，占全區(qū)總面積的22.01%；低風(fēng)險區(qū)面積8.35 km2,占全面積的16.70%。高風(fēng)險區(qū)主要分布在星龍索道、石門澗、仙人洞和廬山牯嶺街心公園等地，其他風(fēng)險等級相對較低的地區(qū)如五教祈福文化園、三疊泉等地。景區(qū)西部山洪風(fēng)險性明顯高于東部，這些地區(qū)暴雨較為集中且強度大、山坡陡峭因此形成的山洪沖擊力大。此外這些地區(qū)的人口分布密集經(jīng)濟較為發(fā)達，遭受山洪災(zāi)害的損失也較其他地區(qū)嚴重。而東部地區(qū)暴雨強度較低，人口密度較小。

(3)受限于降雨資料不足，使得山洪災(zāi)害危險性指標(biāo)準(zhǔn)確度可能偏低。今后應(yīng)加強景區(qū)雨量站布設(shè)，加強降雨資料收集，同時應(yīng)利用遙感圖像結(jié)合山洪災(zāi)害普查信息，充分考慮游客流動性，使得區(qū)劃結(jié)果更加合理、可靠。

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