歐陽千林，占承德

（1.江西省鄱陽湖水文局，江西 廬山，332800；2.江西省九江市水文局，江西 九江，332000）

0 引言

自然災害是一個全球性的問題，而暴雨洪水災害又是最主要最頻繁發(fā)生的災害之一[1]。我國的洪澇災害發(fā)生頻次高、影響范圍廣、造成損失大和突發(fā)性強[2，3]。洪災損失往往包括成災面積大小、傷亡人口多少、倒塌房屋數量和直接經濟損失等，不同類型的洪水以及主要發(fā)生地點的不同都會造成不一樣的洪災損失，如何快速評價洪災損失程度是防洪減災措施的理論基礎和前提，也是當今社會研究的熱點之一[4]。

江西地處長江中下游南岸，位于東經113°35’～118°29’，北緯 24°29’～30°05’之間，屬中亞熱帶濕潤季風氣候區(qū)。適宜的氣候水文條件造成江西河流眾多，水系發(fā)達，洪澇災害也十分頻繁，自東晉太元六年（公元381年）至中華人民共和國成立的1 568年間，江西省共發(fā)生較大洪水521年次，1998年鄱陽湖又發(fā)生全流域性大洪水，造成江西省極大的經濟損失[5]。目前，對江西省歷史洪災損失的評估鮮見報道，本文基于近30年江西省洪澇災害損失統(tǒng)計成果，運用物元分析方法，對江西省洪澇災害進行評估，并定性分析降雨量對洪澇災害損失的影響程度。

1 數據與方法

1.1 數據來源

洪災損失數據主要包括1991～2016年共26年的逐年洪災損失值，其指標包括成災面積、死亡人口、受災人口、倒塌房屋、直接經濟損失等5項。洪災損失數據主要來自于江西省水利廳統(tǒng)計成果。同時，考慮隨著社會經濟發(fā)展，即使同樣頻率的致災洪水也會在不同時期、不同地區(qū)造成不一樣的損失，特別會影響直接經濟損失指標的精度。故以每年洪災造成直接經濟損失和當年國民生產總值的比值評估當年經濟損失情況，并以2016年作為基準年來調整每年的直接經濟損失。國民生產總值數據來自于《江西省統(tǒng)計年鑒》。

降雨量數據主要包括1991～2016年江西省各市逐月降雨量數據，數據來自于《江西省水文局統(tǒng)計年鑒》。

1.2 分析方法

物元分析是研究解決不相容問題的規(guī)律和方法的新興學科，其邏輯基礎是形式邏輯與辯證邏輯的結合[6]。目前該方法也已大量應用于各行各業(yè)的總體評價和評估中[7～9]，主要的原理是對于研究的事物N，其特征C的值為V，即可用有序三元R=（N，C，V）作為基本元描述為物元[8]。若研究事物具有多個特征，可用 C1、C2、C3…Cn分別描述它的n個特征，用U1、U2、U3…Un分別對應n個特征的量值，可用矩陣表示為：

隨后計算各災級的關聯函數：

式中，Kj（Gi）為關聯函數；j為洪災指標；ρ（j，X0i）及D（j，X0i，X）為距。

對每項評估指標，按照文獻[9]方法設計隸屬函數為：

式中，xk為洪災損失的第k項指標的數據；xkmax為洪災損失的第k項指標的最大值；xkmin為洪災損失的第k項指標的最小值；ak，bk，kk為第k項指標的特定參數，其值應滿足：

對于第k項指標，取定以下的等級劃分標準：

將洪災損失按照損失程度的大小分為4類，分別為 I類（小災）、II類（中災）、III類（大災）、IV類（重災），劃分標準結果見表1。

2 分析與結果

2.1 近30年江西洪災損失評估

根據物元分析評估原理構建物元分析經典域和節(jié)域：

表1 江西省洪災損失各項評估指標的等級標準

表2 各項指標歸一化權值

隨后計算各指標對應的4個標準類別的關聯函數，加權計算出綜合成災面積、死亡人口、受災人口、倒塌房屋和直接經濟損失的關聯函數，并根據評定準則，對各年洪災損失樣本做出屬于哪類損失等級的判定，判定結果見表3。從表中可以看出，江西每年都會因洪澇災害而發(fā)生洪災損失。其中，損失等級為小災的有17年，占總年數的65%；損失等級為大災的有5年，占總年數的19%；損失等級為重災的有4年，占總年數的16%。

表3 江西省歷年洪災損失等級評估成果

同時，還可以看出大災及以上等級洪災損失主要集中在20世紀90年代，特別是重災均發(fā)生在20世紀90年代，且具有連續(xù)性的特點。

2.2 降雨量對洪災損失影響

2.2.1 降雨量與洪災損失指標關系分析

降雨量指標既需用年降雨量表示，也應考慮到降雨時間分布不均、空間分布不均對洪澇災害損失的影響。分析年降雨量 P、4～6 月份（主汛期）降雨量 P4～6、4～9月份（汛期）降雨量 P4～9、月降雨量變異系數 CVM、年降雨量空間變異系數CVS等5項雨量指標與成災面積、死亡人口、受災人口、倒塌房屋、直接經濟損失等5項洪災損失指標的Spearman相關系數，見表4。

從表4可以看出，各雨量指標與各洪災損失指標之間Spearman相關系數較小，但各指標之間又存在一定的關系。例如：月降雨量變異系數與各洪災損失指標均存在較為顯著的正相關關系，變異系數越大，洪災損失程度越大；年降雨量大小與成災面積和受災人口之間存在一定的顯著關系，年降雨量越大，成災面積和受災人口就越多；汛期降雨量大小，特別是主汛期降雨量的大小與成災面積、受災人口和倒塌房屋之間存在較為顯著的關系，表明洪災損失的關鍵在于汛期降雨量的大小，這一方面取決于年降雨總量的大小，另一方面又取決于月降雨變異系數的大小。

表4 雨量指標與洪災損失指標的Spearman相關系數統(tǒng)計

同時，隨著社會經濟的發(fā)展，科學技術水平的提高，各類減災的工程措施和非工程措施的運用，不同年代背景下降雨量與洪災損失指標之間的緊密程度又會發(fā)生變化。分別分析1991～1999、2000～2009年共2個年代下降雨量指標與洪災損失指標之間的Spearman相關系數，見表5；2010～2016年各雨量指標和洪災損失指標相關關系均不顯著，年降雨量與各洪災損失指標相關關系均不顯著，故未列入。

從表5中可以看出，1991～1999年汛期降雨量、月降雨量變異系數和年降雨量空間變異系數大部分與洪災損失指標之間存在顯著的關系，且關系較為緊密，特別是4～6月份降雨量與倒塌房屋和直接經濟損失之間相關系數達到了0.80；2000～2009年，汛期降雨量與死亡人口和受災人口存在顯著的關系。

從影響機理上分析，降雨量指標與成災面積關系應最為密切。運用逐步回歸法分析降雨量指標與成災面積關系得知，成災面積與年降雨量、4～9月降雨量、月降雨變異系數之間關系最為密切。因各指標之間單位不一致，故對各項指標進行標準化處理，并建立多元回歸模型。繪制歷年成災面積模擬值和實測值過程線，見圖1。模擬值過程線與實測值過程線變化基本一致，20世紀90年代擬合程度最好，2010年以后擬合程度偏差較大。

圖1 江西省歷年成災面積（標準化）統(tǒng)計值與模擬值過程線

綜上所述，影響洪災損失指標的主要降雨指標為年降雨量、汛期降雨量、月降雨變異系數，年降雨量越大、汛期降水量越集中、月降雨變異系數越大，洪災損失程度越大；20世紀90年代各降雨量指標與洪災損失關系最為緊密，隨著社會的發(fā)展，特別是2010年以后，降雨量指標與洪災損失之間的緊密程度逐漸減小。

表5 不同年代雨量指標與洪災損失指標的Spearman相關系數統(tǒng)計

2.2.2 降雨量與洪災損失等級關系分析

圖2 各降雨指標與損失等級灰色關聯系數過程圖

灰色關聯度分析是一種多因素統(tǒng)計分析的方法，通過分析研究對象與各因子之間的貼近度，計算關聯系數，從而判斷各因子與研究對象影響程度大小。計算各降雨指標與洪災損失等級之間的關聯系數，具體計算方法不再贅述，可參考文獻[11]。計算結果見圖2，各降雨指標與洪災損失等級關系相差不大。1996年以前，各降雨指標系數均偏小，省內降雨過程與洪災損失等級之間關系并不密切。例如發(fā)生重災的1993年、1994年、1995年降雨總量在26年內分別排在第10、7、9位；4～6月降雨總量分別排在第7、3、1位；4～9月降雨總量分別排在第9、11、4位。值得關注的是1993年年降雨總量、4～6 月降雨量、4～9 月降雨量分別排在序列第 10、7、9位（見圖3，三角形為發(fā)生重災年份，菱形為發(fā)生大災年份），卻釀成巨災，表明遭成洪災損失的不僅僅與這5個降雨指標有關。

同樣的，降雨指標與洪災損失關系不十分密切的年份還有1998年、2003年、2006年和2010年，這幾年均是大災以上的年份，分析影響洪災損失程度的降雨指標不能僅僅依靠江西境內降雨時空變化特征，2003年各項降雨指標排列均靠后，年降雨總量、4～6月降雨總量、4～9月降雨總量分別排名在第24、15、22位，但其卻造成18人死亡和828萬人受災，這主要由于降雨空間分布極其不均，贛州、吉安、撫州等地受強降雨而造成局地洪水，而其他江西大部并未產生較大洪水。

從頻率角度定性分析，1991～1999年2～5年一遇降雨共7年，10年、20年一遇降雨分別有1年；2000～2009年2～5年一遇降雨共9年，10年一遇降雨1年；2010～2016年 2～5年一遇降雨共 3年，10年、20年、30年一遇降雨分別有1年。對比洪災損失等級，可發(fā)現同等頻率降雨條件下，2000年以后，特別是2010年以后洪災損失程度較20世紀90年代大大減小。至于造成同頻率降雨情況下洪澇災害損失程度減小的原因，一是由于水利工程投入大幅度增加。改革開放，特別是“98長江流域大洪水”過后，江西水利建設投入大幅增加，1998年以前年均投入4.7億元，1998年以后水利投入突破兩位數，2010年以后每年水利投入更是增加到百億元[12]。二是由于各項水利工程大量建設。至2018年江西共加固整治堤防115座，累計達3 071km；新建水庫718座，除險加固水庫9 259座；中小河流治理866條共6 520km；水土流失面積治理達6 000多萬畝[12]。三是由于水利科學技術水平的大幅提升。受人類社會科技水平快速發(fā)展裨益，水利這一古老技術也迎來蓬勃發(fā)展，各種防災減災技術手段得以拓展，防災減災技術能力得以提升。四是由于公眾防災減災意識得以增強。通過科普宣傳、公眾參與等各種手段，社會公眾防災減災意識得到大步提升，但農村居民的防災減災意識和自救互救能力相對較為薄弱[13]。

圖3 江西省歷年特征降雨變化過程

綜而述之，在一般情況下，6～10年一遇的暴雨就能對江西造成較大的洪災損失，降雨量越大，降雨越集中，造成的損失就越大，但也不排除在降雨總量較小的情況下也能造成較大的洪澇災害損失。同時，受水利投入大幅增加影響，江西各類工程和非工程措施得到大幅提高，防災減災能力得到極大提升，同等頻率降雨條件下，2000年以后，特別是2010年以后洪災損失程度較20世紀90年代大大減小。

3 結論

本文基于1991～2016年洪澇災害損失指標統(tǒng)計成果，運用物元分析法對洪澇災害損失進行評估分級，并定性分析降雨量對洪澇災害損失的影響程度，得出以下結論：

（1）江西年年都會因洪澇災害而發(fā)生洪災損失，主要是小災，占總年份的65%，大災、重災分別占總年份的19%、16%，且重災主要集中在20世紀90年代。

（2）影響洪災損失指標的主要降雨指標為年降雨量、汛期降雨量、月降雨變異系數，年降雨量越大、汛期降水量越集中、月降雨變異系數越大，洪災損失程度越大。

（3）受各種工程措施和非工程措施提升影響，同等頻率降雨條件下，2000年以后，特別是2010年以后洪災損失程度較20世紀90年代大大減小。

但因大部分洪災損失具有局部性特點，全省平均降雨難以定量反應降雨對洪澇災害損失的影響，后期需繼續(xù)收集資料，分析典型流域下極端降水對洪澇災害損失的影響。