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空間信息技術(shù)支持的鄉(xiāng)鎮(zhèn)洪澇災害風險評估

2023-01-03 11:44:36高牧寒王少東劉東海沈瑞雄
地理空間信息 2022年12期
關(guān)鍵詞:災體水淹降雨

高牧寒,秦 昆,王少東,劉東海,沈瑞雄

(1. 武漢大學遙感信息工程學院,湖北 武漢 430079;2. 湖北省隨州市曾都區(qū)何店鎮(zhèn)人民政府,湖北 隨州 441332)

目前,遙感、地理信息系統(tǒng)技術(shù)廣泛應(yīng)用于洪澇災害風險評估,但多應(yīng)用于流域、區(qū)域、城市等大尺度范圍內(nèi)[1-2],針對社區(qū)、鄉(xiāng)鎮(zhèn)等小尺度范圍的研究較少[3-6]。因此,本文以2021 年8 月12 日洪澇受災區(qū)域,湖北省隨州市何店鎮(zhèn)為研究區(qū),研究RS與GIS技術(shù)支持的鄉(xiāng)鎮(zhèn)級洪澇災害風險評估及避險安置分析方法,為何店鎮(zhèn)在遭遇區(qū)域內(nèi)強降雨時,做好及時的風險評估、避險安置等提供技術(shù)支持與參考數(shù)據(jù)。

1 研究區(qū)概況

何店鎮(zhèn)位于湖北省隨州市曾都區(qū)南部,地理位置113°18′E,31°35′N,東西寬15 km,南北長24 km。地區(qū)南部為海拔200 m 左右的低山丘陵,中部為海拔百米以下的陂陀崗地,東北一隅及鎮(zhèn)區(qū)為海拔60 m左右的平川。境內(nèi)有白果河水庫等,共計21處水庫,主要河流6條,全長80多km。

2 研究方法

2.1 洪水演進及淹沒區(qū)分析

根據(jù)《湖北暴雨統(tǒng)計參數(shù)圖集》、何店鎮(zhèn)歷史雨情等資料,進行不同重現(xiàn)期的降雨量模擬。針對模擬降雨量,考慮土壤滲水與水庫滯洪的影響,采用SCS模型以及ArcGIS“水文分析”工具進行積水量的計算。根據(jù)預估的洪澇積水量,結(jié)合DEM 數(shù)據(jù),通過式(1)與式(2)分析不同洪水量的淹沒范圍及對應(yīng)水深,本文利用ArcGIS“表面體積”以及“柵格計算器”工具進行分析計算。

式中,V為流域內(nèi)總積水量;hi為水深;Si為對應(yīng)水深為hi的柵格單元總面積。

式中,hi為柵格單元i對應(yīng)的水深;con(x,y)是一種條件計算函數(shù);H為水淹高度值;Hi為柵格單元i對應(yīng)的地表高程值。

2.2 洪澇災害風險評價方法

本文參考自然災害風險形成機制及其制約因素[7],選取致災危險性、孕災環(huán)境敏感性、承災體脆弱性和防災減災能力為評價洪澇災害風險的指標,根據(jù)專家打分的結(jié)果,結(jié)合層次分析法、加權(quán)綜合指標法進行洪澇災害風險評價。

根據(jù)層次分析法理論選取評價指標,參考專家確定的各評價指標權(quán)重值,構(gòu)建層次分析法判斷矩陣,確認各層次權(quán)重,采用加權(quán)綜合指標法(式3)進行指標疊加,最終通過自然斷點法將風險區(qū)劃分為高風險、次高風險、中度風險、次低風險和低風險5個等級。

式中,F(xiàn)為洪澇災害風險指數(shù);H為致災危險性評價值;E為孕災環(huán)境敏感性評價值;V為承災體脆弱性評價值;R為防災減災能力評價值;WH、WE、WV、WR為各指標對應(yīng)權(quán)重。

3 洪澇災害風險等級評價

3.1 風險評價層次結(jié)構(gòu)

本文基于前期收集整理的相關(guān)數(shù)據(jù)與實地調(diào)查,建立鄉(xiāng)鎮(zhèn)洪澇災害風險層次結(jié)構(gòu)(圖1)。以鄉(xiāng)鎮(zhèn)洪澇災害風險評價為目標層,鄉(xiāng)鎮(zhèn)洪澇災害的致災危險性、孕災環(huán)境敏感性、承災體脆弱性和防災減災能力4個因子為準則層,水淹易發(fā)程度、水淹深度等10個因子為指標層。

圖1 何店鎮(zhèn)洪澇災害風險評價層次結(jié)構(gòu)

洪澇災害的危險性主要由洪澇危險因子的強度、頻次等決定[8-9]。除此之外,降雨多、降雨強的區(qū)域通常比其他區(qū)域更可能遇到洪澇災害。因此,致災危險性評價指標包括水淹易發(fā)程度、水淹深度、降雨嚴重程度以及降雨可能性。

承災體脆弱性綜合反映了洪澇災害的損失程度。本文主要考慮受災害直接影響的人類社會主體,包括受災地區(qū)的人口密度以及承災體的經(jīng)濟價值。

孕災環(huán)境是指承災體所處的外部環(huán)境,對災害的強度與群發(fā)特征等起著決定性的作用[9]。本文主要考慮自然環(huán)境,包括地面高程、坡度、水系、下墊面情況。

防災減災能力表示受災區(qū)在短期和長期內(nèi)能夠從洪澇災害中恢復的程度,文中考慮了受災地區(qū)的植被情況及道路密度。

3.2 評價指標分級量化

本文綜合專家打分法與層次分析法,得到洪澇災害風險指標權(quán)重如表1所示。

表1 何店鎮(zhèn)洪澇災害風險指標權(quán)重表

各指標分級標準如下,采用閾值或自然斷點法進行指標評分量化。

1)水淹易發(fā)程度。主要考慮暴雨期間水淹的時序情況,越易淹沒的區(qū)域越應(yīng)當引起重視。本文以100年為重現(xiàn)期,按歷時3 h、6 h、12 h、24 h模擬水淹情況。其中,3 h水淹區(qū)域的危險等級最高,24 h才被淹沒的區(qū)域危險等級最低,共分5個等級。

2)淹沒深度。淹沒深度直觀反映了災害的危險程度??赏ㄟ^模擬總統(tǒng)計時長的水淹情況,本文根據(jù)100年一遇洪澇水淹情況進行分級,由淺到深劃分4個等級。

3)降雨嚴重程度。根據(jù)地方提供的水庫降雨數(shù)據(jù),綜合考慮降雨概率與降雨峰值,通過式(4)計算獲得水庫點位置處的降雨嚴重程度,并采用反距離權(quán)重法(IDW)計算全鎮(zhèn)范圍內(nèi)的降雨嚴重程度,由小到大劃分為5個等級。

式中,A3為降雨嚴重程度;w為該水庫降雨天數(shù)占總統(tǒng)計天數(shù)的百分比;Pmax為該水庫在統(tǒng)計數(shù)據(jù)中的降雨最大值。統(tǒng)計數(shù)據(jù)即地方提供的何店鎮(zhèn)水庫近5 a降雨數(shù)據(jù)。

4)降雨可能性。根據(jù)地方提供的水庫降雨數(shù)據(jù),綜合考慮降雨概率與降雨均值,評估降雨的一般情況。本文通過式(5)計算獲得水庫點位置處的降雨可能性,并采用反距離權(quán)重法計算全鎮(zhèn)范圍內(nèi)的降雨可能性,由小到大劃分為5個等級。

式中,A4為降雨可能性;w為該水庫降雨天數(shù)占總統(tǒng)計天數(shù)的百分比;Pavg為該水庫在統(tǒng)計數(shù)據(jù)中的降雨均值;Psum為該水庫在統(tǒng)計數(shù)據(jù)中的降雨總值;d為該水庫在統(tǒng)計數(shù)據(jù)中的降雨天數(shù)。統(tǒng)計數(shù)據(jù)即地方提供的何店鎮(zhèn)水庫近5 a降雨數(shù)據(jù)。

5)人口密度。人口密度一定程度上決定了受災轉(zhuǎn)移的優(yōu)先性。本文依據(jù)WorldPop數(shù)據(jù)集,將人口密度數(shù)據(jù)由小到大進行等級劃分為5個等級。

6)經(jīng)濟價值受災導致可能損失的經(jīng)濟價值反映了該區(qū)域的重要程度,本文通過ENVI 軟件對高分遙感數(shù)據(jù)進行監(jiān)督分類,并根據(jù)地物類型進行分級(其他<林地<道路<耕地<建筑)。

7)地形因素。高程作為影響洪澇的因素之一,區(qū)域發(fā)生內(nèi)澇頻率一般隨著高程的降低而增加。坡度則反映高程的變化程度、地表傾斜程度,坡度越緩且地勢越低的區(qū)域越有可能發(fā)生積水[10-11]。因此,本文綜合考慮高程與坡度,并假設(shè)兩者重要程度相同。根據(jù)DEM數(shù)據(jù)計算高程與坡度,歸一化后進行加權(quán),并劃分為5個等級。

8)水系距離。水系作為排水系統(tǒng)的一部分,受流域內(nèi)部降雨以及外部高水位頂托的作用,調(diào)蓄空間不足時,更易發(fā)生內(nèi)澇災害[11]。距離河道等水系越近,洪澇危險程度越高,但是水系的影響有一定邊界性,可采取緩沖區(qū)分析。本文依據(jù)地方提供的水系分布數(shù)據(jù),將緩沖區(qū)的寬度確定為125 m、250 m、375 m、500 m,并由遠到近劃分為5個等級。

9)植被覆蓋度。植被覆蓋度可用于衡量地表植被狀況,是描述研究區(qū)生態(tài)變化與環(huán)境情況的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。本文選用Landsat8 遙感數(shù)據(jù),根據(jù)式(6)計算植被覆蓋度(VFC)指數(shù),由大到小劃分為5 個等級,以反映區(qū)域植被生態(tài)情況。

式中,NDVIsoil為純裸土或無植被覆蓋區(qū)域的NDVI值;NDVIveg為純植被像元的NDVI 值。

10)道路密度。道路是避險安置的基礎(chǔ)條件。可通過道路線的核密度分析來計算道路密度,離道路越近的區(qū)域則越易于逃離,即風險等級越低。本文依據(jù)OpenStreetMap道路數(shù)據(jù),分析道路核密度,并由大到小劃分為5個等級。

11)植被指數(shù)。下墊面情況主要考慮植被覆蓋,綠地可以起滲水、滯水等作用,有利于緩解內(nèi)澇。本文選用Landsat8 遙感數(shù)據(jù),計算歸一化植被指數(shù)(NDVI),由大到小劃分為5個等級,以反映區(qū)域植被的相對豐度。

3.3 評價結(jié)果分析

何店鎮(zhèn)洪澇災害高風險區(qū)域約9.03 km2,占全域總面積的4.26%,多位于河道兩側(cè)及低地勢地區(qū),多為居民地;其中,何店鎮(zhèn)鎮(zhèn)區(qū)(鎮(zhèn)域中部)為人口集中區(qū)又處于高風險區(qū)域,應(yīng)當引起高度重視。較高風險區(qū)域約14.39 km2,占全域總面積的6.79%,大部分與高風險區(qū)域相鄰,同樣屬于人類活動頻繁地區(qū),需與高風險區(qū)域一同考慮避險安置。中風險區(qū)域集中于鎮(zhèn)域南部,約67.12 km2,占全域總面積的31.7%,多為山地,人煙稀少,地勢高,但需注意防范泥石流等次生災害。較低風險及低風險區(qū)域共占121.23 km2,占全域總面積的57.25%,分布廣,多為耕地、林地;部分區(qū)域地勢較高,且相對平緩,遠離河道,可供應(yīng)急避險。

4 總結(jié)與討論

1)參考自然災害風險因子,選取致災危險性、孕災環(huán)境敏感性、承災體脆弱性和防災減災能力為評價洪澇災害風險的指標,綜合專家打分法、層次分析法等進行洪澇災害風險評價,對洪澇災害風險進行相對客觀的評價。

2)綜合考慮開源數(shù)據(jù)與地方提供數(shù)據(jù),選取水淹易發(fā)程度、降雨可能性等10個評價因子進行災害風險評價。在處理數(shù)據(jù)過程中,發(fā)揮GIS 與RS 技術(shù)優(yōu)勢,模擬洪澇水淹情況,定性、定量分析各評價指標。

3) 何店鎮(zhèn)內(nèi),高風險、較高風險區(qū)域共占11.05%,且大部分為人口集中區(qū),應(yīng)高度重視;中風險區(qū)域占31.7%,集中于鎮(zhèn)域南部,需注意泥石流等次生災害;較低風險、低風險區(qū)域共占57.25%,可供避險安置選擇。

4)基于GIS 與RS 的災害風險評估可以反映洪澇災害的強度與復雜性等,不僅適用于城市等大尺度區(qū)域,還適用于鄉(xiāng)鎮(zhèn)等小尺度區(qū)域,可為鄉(xiāng)鎮(zhèn)級洪澇災害風險評估提供技術(shù)支持,為避險安置提供科學依據(jù)。

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