高操 韓典辰 趙曉涵 張方敏 李連祥

摘要?基于自然災害風險評估理論，建立以致災因素危險性、孕災環(huán)境敏感性、災害承受體脆弱性和防災抗災能力為主的評估體系，選取河北省2010—2018年的暴雨頻次、暴雨強度、自然環(huán)境和社會經(jīng)濟等指標，利用GIS分析技術和加權綜合評價方法，對滄州市暴雨氣象災害風險進行了評估。結(jié)果表明，大面積的暴雨災害高風險區(qū)主要分布在東部的海興、黃驊和鹽山地區(qū)，該地區(qū)暴雨發(fā)生危險性和環(huán)境敏感性較大;中南部地勢低且平坦，環(huán)境敏感性和承載體易損性相對低，導致暴雨災害發(fā)生的風險較低;滄州市區(qū)的承載體易損性特別高，市區(qū)西部的防災減災能力也較差，導致滄州市區(qū)西部的暴雨災害發(fā)生風險高于東部。

關鍵詞?暴雨氣象災害;GIS分析技術;風險區(qū)劃;加權綜合評價方法;河北省滄州市

中圖分類號?P429文獻標識碼?A

文章編號?0517-6611（2019）22-0210-04

Abstract?Based on the natural disaster risk assessment theory， rain frequencies and intensities， natural and socioeconomic data from 2010 to 2018， the index system for evaluating the rainstorm and flood meteorological disasters in Cangzhou City was established. Risk of disastercausing factors， sensitivity of disasterforming environment， vulnerability of disasterbearing body， and ability of disaster prevention and mitigation were calculated and the rainstorm and flood risk was zoned using GIS analysis technology and weighted comprehensive evaluation method. Results showed that the higher risk was mainly distributed in the eastern region especially in Haixing， Huanghua and Yanshan regions. That was attributed to the high risk of heavy rain meteorological disasters and environmental sensitivity， and weak ability of disaster prevention and mitigation. The lower risk was mainly distributed in the centralsouth region where environmental sensitivity and vulnerability of disasterbearing body were lower. Since vulnerability of disasterbearing body was very high in Cangzhou downtown area， the ability of disaster prevention and mitigation in western downtown area was lower than the eastern area， leading that the risk in western downtown area was higher than in eastern downtown area.

Key words?Rainstorm meteorological disasters;GIS analysis technology;Risk zoning;Weighted comprehensive evaluation method;Cangzhou City，Hebei Province

在全球氣候變化背景下，近年來極端氣候事件特別是暴雨的發(fā)生頻率、強度、持續(xù)時間等都發(fā)生了明顯變化，給人民生命財產(chǎn)和社會經(jīng)濟造成了重大損失，嚴重阻礙了社會經(jīng)濟的發(fā)展[1]。

災害風險評價是近年來災害學研究的熱點，IPCC第五次評估報告將風險管理納入氣候變化適應對策中[2-3]。根據(jù)自然災害風險的形成機理，結(jié)合影響災害風險的因素，建立災害風險評估體系，可為當?shù)蒯槍暮ΜF(xiàn)象的建設提供正確的指導方向，為風險管理提供依據(jù)。Varazanashvili等[4]通過建立致災因素與承災體之間的關系模型，對格魯吉亞山洪災害進行了風險評估。Pandey等[5]利用衛(wèi)星遙感圖像評估了印度哈爾邦的洪水災害風險，生成了一份印度比哈爾邦的暴雨洪澇災害風險圖。繆啟龍等[6-7]全面考慮了災害成因、災害環(huán)境、災害載體和防災能力，建立了杭州市臺風暴雨洪澇災害風險評估模型。張會等[8]綜合考慮了東北地區(qū)發(fā)生洪災災害風險的4個主要因子，繪制了遼河中下游地區(qū)的洪澇災害風險區(qū)劃圖。萬君等[9-10]從發(fā)生洪澇災害的危險性以及對社會經(jīng)濟損害性2個方面，分析了湖北省的地形、人口、暴雨頻次等因素，對湖北省洪澇災害進行了風險評估。李楠等[11]利用山東省地理數(shù)據(jù)以及年統(tǒng)計資料，建模計算了影響山東省暴雨洪澇災害風險的主要綜合評價指標。

河北省滄州市位于冀中平原東部，地勢較低，且地形比較平坦，容易發(fā)生暴雨積澇災害。因此，筆者綜合考慮致災因子危險性、孕災環(huán)境敏感性、承災體易損性和防災減災能力因子，選取影響滄州市暴雨的主要因素，建立暴雨災害評估指標，繪制滄州市暴雨災害區(qū)劃圖，并針對滄州市地理分布，提出暴雨氣象災害防御建議。

1?資料與方法

1.1?資料來源

氣象資料來源于河北省滄州市2010—2018年192個區(qū)域自動站和14個國家自動站的逐日降水量。自然地理數(shù)據(jù)來自中國科學院地理科學與資源研究所，包括滄州市1∶50 000縣行政邊界（圖1）、土地利用數(shù)據(jù)、河網(wǎng)密度、河流水系數(shù)據(jù)、數(shù)字高程模型（DEM）數(shù)據(jù)等。社會統(tǒng)計數(shù)據(jù)來自于滄州市統(tǒng)計部門，包括滄州市6個縣的人口密度、國民生產(chǎn)總值（GDP）、地均GDP、耕地比重等。

1.2?研究方法

根據(jù)自然災害風險形成機理[12-14]，滄州市暴雨災害風險區(qū)劃綜合考慮致災因子危險性（VE）、孕災環(huán)境敏感性（VS）、承災體易損性（VH）和防災減災能力（VR），建立滄州市暴雨災害風險指標體系（圖2），并采用加權綜合評價法[15]來評估暴雨氣象災害風險，即：

式（1）中，V越大則表明該地區(qū)發(fā)生災害的可能性越大，其中WX表示權重，采用層次熵權分析法[13，16]確定。由于各指標量綱不同，故對各指標值進行歸一化處理，即：

式（2）中，Dij為因子j的第i個指標的歸一化值，Aij為因子j的第i個指標值，Aimin和Aimax分別是第i個指標值當中的最小值和最大值。

2?暴雨災害風險評估

2.1?致災因子危險性

降水異常偏多是引發(fā)暴雨災害的主要原因之一，災害強度與降水強度和降水持續(xù)時間密切相關，因此采取暴雨頻次和暴雨過程強度指數(shù)作為災害強度指標來分析致災因子。將日降雨量≥50 mm 1 d以上且若有1 d無降水發(fā)生則過程中斷的降水過程定義為暴雨過程[13]。筆者利用滄州市氣象站逐日降水資料，分別將全市不同站點的降水資料進行篩選，對1～6 d的暴雨過程降水進行統(tǒng)計，計算不同持續(xù)時間下暴雨過程的總降水量，同時根據(jù)暴雨過程持續(xù)時間建立6個時間序列，利用百分位法，把暴雨強度分為5個不同等級，判斷6個時間序列下的暴雨總降水量是否達到標準，最后統(tǒng)計各站不同暴雨等級的發(fā)生頻次[13，15]，將不同測站暴雨致災因子危險性指數(shù)運用加權相加后繪制致災因子危險性分布圖（圖3）。

由圖3致災因子危險性分布可知，孟村、鹽山、海興地區(qū)屬于致災因子危險性高風險區(qū)，南皮東部地區(qū)和臨港及港城區(qū)屬于次高風險區(qū)，發(fā)生暴雨氣象災害時，雨勢較猛、強度偏大，并易造成居民房屋倒塌現(xiàn)象，從而形成內(nèi)澇災害;東光、南排河、泊頭東部地區(qū)、南皮西部地區(qū)、滄州和滄縣東部地區(qū)、黃驊北部地區(qū)屬于中等風險區(qū);吳橋、獻縣、青縣、滄州市區(qū)、河間南部地區(qū)、肅寧東部地區(qū)、泊頭西部地區(qū)屬于次低風險區(qū)，任丘和肅寧西部地區(qū)屬于低風險區(qū)，暴雨氣象災害發(fā)生頻次較少，同時暴雨氣象災害強度較低。

2.2?承災體易損性

承災體易損性是指受災期間發(fā)生暴雨氣象災害的環(huán)境破壞程度。損害程度一般取決于該地區(qū)的人口密度、經(jīng)濟和土地利用類型[16]。耕地面積分布反映了一個地區(qū)的農(nóng)業(yè)發(fā)展水平[13]，當災害影響到大量的耕地面積時，由農(nóng)業(yè)產(chǎn)生的連鎖反應會輻射到城市發(fā)展的方方面面，嚴重制約城市化發(fā)展。筆者主要考慮人口密度、GDP密度和耕地占比3個指標，計算公式如下：

式（3）中，VS、VSP分別代表總易損性、人口易損性，VSG和VSC分別代表經(jīng)濟易損性和耕地面積易損性。

由圖4滄州市承災體易損性區(qū)劃可以看出，承災體易損性對滄州市不同區(qū)域暴雨氣象災害影響程度相差不大，除任丘市中部地區(qū)及滄州市區(qū)外，其他地區(qū)人口密度、GDP的發(fā)展和耕地占比情況相近，多屬于低風險區(qū)，若發(fā)生暴雨氣象災害，單位面積上的經(jīng)濟損失與受災人口較少;任丘市外圍屬于次低風險區(qū)，中部地區(qū)屬于次高風險區(qū)，風險高于全市大部分地區(qū)，由于任丘市人口密度與GDP發(fā)展屬滄州市前列，故暴雨災害發(fā)生時所造成的人員傷亡以及社會財產(chǎn)的損失比其他大部分地區(qū)嚴重;滄州市區(qū)中的運河區(qū)與新華區(qū)屬于高風險區(qū)，是全市范圍內(nèi)風險最高的地區(qū)，由于市區(qū)中城市人口偏多，分布較為密集，城市化水平較高，社會經(jīng)濟發(fā)展狀況好，所以一旦暴雨災害發(fā)生，就會給當?shù)氐纳鐣?jīng)濟建設以及人民的生命財產(chǎn)造成極大的威脅。

2.3?孕災環(huán)境敏感性

孕災環(huán)境敏感性是指暴雨災害承災體外部環(huán)境對損害的敏感性。地形和水體結(jié)構(gòu)是敏感性的主要影響因素[17]。地形主要考慮高程和地形變化（以高程標準差表示），并采用不同的值組合[18]（表1）?？紤]到水系對氣象災害地區(qū)造成的影響，將河流緩沖區(qū)分為2級（6、10 km），分別賦值0.9、0.8;非緩沖區(qū)取0.5。經(jīng)歸一化后，孕災環(huán)境敏感性（VH）計算公式如下：

式（4）中，VHDEM和VHRI分別代表因地形原因造成的影響和因水系結(jié)構(gòu)與分布造成的影響，WD和WRI分別為兩者權重。根據(jù)熵權法和層次分析法[19-20]，WD和WRI分別賦值0.6，0.4，水系數(shù)據(jù)考慮河網(wǎng)密度和河流水系。采用加權綜合評價法[15]，得出滄州市孕災環(huán)境敏感區(qū)劃結(jié)果如圖5所示。

由圖5可以看出，滄州市孕災環(huán)境危險性總體表現(xiàn)出由西南地區(qū)逐步向東北地區(qū)上升趨勢。高風險區(qū)主要分布在黃驊、海興地區(qū)的東北部，次高風險區(qū)分布在青縣和黃驊、海興地區(qū)的西南部以及任丘、滄縣、鹽山地區(qū)的東北部，其中黃驊市地區(qū)高風險區(qū)面積最大，危險程度最高，吳橋地區(qū)低風險區(qū)面積最大，危險程度最小。其主要原因可能是滄州市位于冀中平原東部，整體地勢較為平坦，地形類型較少，且以平原為主，變化起伏較小，自西南向東北傾斜，高風險區(qū)在暴雨過后，雨水易存于地表，無法借助地形排泄至別處，當雨量累計到一定程度時，暴雨就會引發(fā)城市內(nèi)澇等一系列災害。所以建議在這些風險較高區(qū)域，加強城市排水作業(yè)，使得城市引流系統(tǒng)更加科學高效，保障其在暴雨天氣下的正常運轉(zhuǎn)。

2.4?防災減災能力

防災減災能力體現(xiàn)了一個地區(qū)在受災后的承載能力大小與災后重建能力的強弱，是除去自然災害形成因子之外的重要因素，對氣象災害風險評估有著很大作用。防災減災能力包括工程措施和非工程措施，與當?shù)氐腉DP經(jīng)濟發(fā)展水平密切相關，所以筆者主要采用人均GDP和防旱澇水利耕地面積2個指標來反映這一地區(qū)的防災減災能力，具體區(qū)劃結(jié)果見圖6。

由圖6可以看出，防災減災能力因子危險性對滄州市地區(qū)的影響程度較為嚴重，這與滄州市的經(jīng)濟發(fā)展不均衡現(xiàn)象密不可分。其中，河間、獻縣、泊頭、南皮、吳橋、鹽山、海興屬于高風險區(qū)，防災減災能力較差，這些地區(qū)人均GDP就全市范圍來說發(fā)展水平較低，暴雨災害發(fā)生后的承受能力還有很大的提升空間;滄縣、肅寧、青縣、東光、孟村以及黃驊西南部和東北部地區(qū)屬于次高風險區(qū)，這些地區(qū)人均GDP與旱澇保收能力就全市來說處在中下等發(fā)展水平，防災能力比高風險區(qū)有一定提升;任丘市外圍、黃驊市中部地區(qū)和滄州市區(qū)屬于中等風險區(qū)，這些地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展水平就滄州市而言處于領先水平，但人口密度較大，需要進一步提高群眾防災能力;任丘市中部屬于次低風險區(qū)，這是因為任丘市經(jīng)濟發(fā)展處于全市前列，GDP高達641.1億元，同時任丘市中部城市體系較完備，居民防災意識處于全市領先水平。綜上，建議滄州市大力推動高風險地區(qū)的經(jīng)濟建設，增強居民在面對災害發(fā)生時的應變處理能力，同時在公共場地多建立避難設備，提高防災抗災能力。

2.5?暴雨災害風險區(qū)劃

綜合上述4因子區(qū)劃結(jié)果后，將4因子數(shù)據(jù)進行回歸加權得出暴雨氣象災害風險指數(shù)，利用百分位法將災害風險指數(shù)劃分為5個等級（高風險區(qū)、次高風險區(qū)、中等風險區(qū)、次低風險區(qū)、低風險區(qū)），以GIS空間分析技術為支持，繪制暴雨氣象災害風險區(qū)劃圖（圖7）。

2.5.1?高風險區(qū)。主要分布在海興與黃驊交界地區(qū)、鹽山西部地區(qū)、黃驊西部地區(qū)、肅寧東部地區(qū)、獻縣東部地區(qū)和任丘東部地區(qū)，其中海興和黃驊交界地區(qū)高風險區(qū)域面積最大，雖然該區(qū)域承災體易損性風險較低，但是該區(qū)域地勢低且平緩，暴雨頻次高災害強度大，抗災能力較差，使得致災因子危險性和防災減災能力皆屬于高風險區(qū)和次高風險區(qū)。黃驊西部地區(qū)地勢低且平坦，不利于暴雨氣象災害后的引流排泄，而肅寧東部地區(qū)、獻縣東部地區(qū)和任丘東部地區(qū)防災能力較差，導致這些地區(qū)為暴雨災害高風險區(qū)。

2.5.2?次高風險區(qū)。主要分布在以上高風險區(qū)外圍，此外任丘西部地區(qū)、河間南部獻縣東北部地區(qū)和滄州市區(qū)中心也為暴雨氣象災害次高風險區(qū)。任丘西部地區(qū)和滄州市區(qū)中心人口密度較大，發(fā)展水平就滄州全市來說處于領先位置，一旦發(fā)生暴雨氣象災害，對滄州市的經(jīng)濟發(fā)展影響很大，綜合4因子后，確定該地區(qū)屬于暴雨災害次高風險區(qū);河間南部獻縣東北部地區(qū)防災抗災能力較差，災后重建能力還需要進一步提升，綜合4因子后，確定該地區(qū)屬于暴雨災害次高風險區(qū)。

2.5.3?中等風險區(qū)。主要分布在高風險區(qū)、次高風險區(qū)外側(cè)還有青縣西側(cè)，任丘西北側(cè)地區(qū)也屬于中等風險區(qū)。其中任丘西北側(cè)、青縣西側(cè)地區(qū)地勢較低，地形變化小，孕災環(huán)境敏感性風險較高，綜合4因子考量后，確定該地區(qū)為暴雨風險中等風險區(qū)。

2.5.4?低風險區(qū)和次低風險區(qū)。主要分布在滄州市中的滄縣、泊頭、東光、吳橋、南皮和南排河的大部分地區(qū)。其中泊頭、東光、吳橋地區(qū)孕災環(huán)境敏感性風險較低，南皮、南排河地區(qū)承災體易損性風險較低，綜合4因子后，確定南皮、南排河、東光西部和吳橋西部地區(qū)屬于低風險區(qū)，滄縣西部地區(qū)、吳橋東部地區(qū)和東光東部地區(qū)屬于次低風險區(qū)。

3?結(jié)論與討論

（1）滄州市暴雨災害分布不均勻，整體來看東部地區(qū)暴雨災害風險較高，中部地區(qū)暴雨氣象災害綜合風險級別較低，其大部分地區(qū)為次低風險區(qū)和低風險區(qū)，中等風險區(qū)和次高風險區(qū)面積較小。東南部地區(qū)暴雨氣象災害發(fā)生頻次較多，災害強度較大。高風險區(qū)主要分布在海興與黃驊交界地區(qū)、鹽山西部地區(qū)、黃驊西部地區(qū)、肅寧東部地區(qū)、獻縣東部地區(qū)和任丘東部地區(qū)，其中海興和黃驊交界地區(qū)高風險區(qū)域面積最大，孕災環(huán)境敏感性風險較高，暴雨發(fā)生頻次較高，暴雨災害強度較大，建議改進這些地區(qū)的城市排水引流系統(tǒng)，增強區(qū)域排水能力，提高抗災能力。西南部地區(qū)防災減災能力較差，發(fā)生暴雨氣象災害時，難以及時針對災害進行有效應對，災后重建能力較弱，因此出現(xiàn)高風險區(qū)、次高風險區(qū)。

（2）城市暴雨災害是一個復雜的系統(tǒng)，風險評估影響因素眾多，筆者僅從有限的評價指標出發(fā)，對滄州市暴雨氣象災害進行了風險區(qū)劃分析，存在一定的局限性。今后在研究風險區(qū)劃時，應進一步完善和優(yōu)化暴雨災害形成機理，建立更加科學合理的城市暴雨氣象災害風險區(qū)劃模型。

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