基于信息擴散理論及數據整合的貴州洪災風險評價研究

王 鵬

(貴州省水利科學研究院，貴陽 550002)

洪水災害是世界上發生最頻繁及破壞力最強的自然災害之一[1]。在貴州，受氣候、地形及地質等條件影響，洪災在各種自然災害中的表現尤為突出。1949年以來，貴州每年都會因洪災而造成較大的人員傷亡和財產損失。因此，開展貴州洪災風險評價研究對于貴州社會經濟的健康發展顯得十分必要。基于此，本文根據貴州1990-2014年的洪災災情統計數據，采用信息擴散理論及數據整合的方法，對貴州省洪災風險進行評價研究，并在此基礎上提出了洪災風險的應對措施，為管理部門的抗洪減災決策提供理論依據。

1 評價對象概況

貴州省位于我國西南部，境內以山地居多，是全國唯一沒有平原支撐的省份。同時，貴州又是一個自然災害頻發的省份。受地形地貌，氣候變化復雜、多樣，降水時空分布不均勻等多種因素影響，造成了全省“一山分四季，十里不同天，無災不成年”的格局，自然災害類型主要有水洪災害、低溫凝凍、冰雹、滑坡、泥石流、崩塌等。在多種自然災害中，尤以洪災最為突出，人員傷亡及財產損失最為嚴重，對全省國民經濟和社會生活造成很大的危害,嚴重制約著全省國民經濟的可持續發展。

2 評價指標的選取及數據整合

2.1 評價指標的選取

評價指標總體上要反映出洪災對評價區域社會和經濟的影響，并依據綜合性、重要性和可操作性等原則，選取能體現洪災影響程度的重要因子。鑒于此，本文共選取6個因素作為貴州洪災風險的評價指標，分別是死亡人口(D)、受災人口(P)、農作物受災面積(A)、倒塌房屋(H)、直接經濟損失(L)、水利設施經濟損失占直接經濟損失比例(F)。根據歷年統計數據，貴州省1990-2014年洪災各評價指標數值見圖1。

圖1 1990-2014年貴州洪災各評價指標數值Fig.1 Numerical evaluation results of flood disaster indexes in Guizhou from 1990 to 2014

2.2 評價指標數據的整合

為便于開展貴州洪災風險評價，需將上文提到的6個評價指標數值整合到洪災災情綜合指數一個風險評價指標上，整合步驟如下[2]。

表1 年度洪澇災情指標的參數取值與指標閾值關系[2]Tab.1 Relationship between parameters and thresholdof annual flood disaster index

(3)按下式計算各年度洪澇災情綜合指數：

C=(D′+L′)×0.3+(P′+A′+F′+H′)×0.1

(1)

式中：C為洪災災情綜合指數值；D′為死亡人口指標的取值；L′為直接經濟損失指標的取值；P′為受災人口指標的取值；A′為農作物受災面積指標的參數取值；F′為水利設施經濟損失占直接經濟損失比例指標的取值；H′為倒塌房屋指標的取值。

按照以上步驟，可得到貴州1991-2014年洪澇災情綜合指數值，見表2。

表2 貴州1991至2014年洪災災情綜合指數計算成果Tab.2 Calculation results of flood disaster index inGuizhou from 1991 to 2014

3 信息擴散理論

信息擴散模型屬于以歷史災情資料為依據, 將樣本進行集值化的一類模糊數學方法。該模型對概率分布未知、樣本數量較少的自然災害具有良好的適用性[3]。信息擴散模型較常用的模型為正態信息擴散模型，其原理為[4]：

設X為風險指標為m年實際觀測值的樣本集合：X={x1,x2,…,xm}。研究的風險指標論域V為X集合中每個觀測值樣本的信息擴散范圍集合,V=(v1,v2,…,vn)，其中v1,v2,…,vn代表論域的各離散控制點，可根據評價精度選定，n為離散控制點總數。設fi(vj)為樣本集X中任意樣本xi將其自帶的信息擴散到論域V上各控制點的函數值，則:

(2)

式中：h為擴散系數，其值與選取的觀測值樣本數m有關。設觀察樣本集合X的最小值為a，最大值為b,則h的計算公式為：

(3)

令：

(4)

則樣本值所對應的模糊子集從屬函數為：

(5)

顯然：

(6)

故可認為xi,j為樣本X的歸一化信息分布。再令：

(7)

(8)

取：

(9)

p(vj)即為所有樣本落在vj(j=1,2,…,n)處的概率值，其超越概率值rj應為：

(10)

如果論域V代表洪災的損失值，則P={r1,r2,…,rn}即為洪災損失的風險估計值，其倒數值即代表幾年一遇。

4 洪災風險評價

(1)離散論域的選取。考慮到客觀情況，洪受災指數的值都處在區間[0,1]，考慮到貴州洪災的實際情況及成果精度，本文選取0.01作為離散論域的最小值，選取1作為離散論域的最大值，步長取0.01,由此可以得到連續的離散論域：V=[0.01, 0.02, 0.03,…,1]。

(2)擴散系數計算。離散系數h采用公式(3)計算，根據表2可知，樣本集合X的最小值a為17.5，最大值b為89.3,樣本個數為24，根據公式(3)計算，得洪災災情綜合指數的擴散系數h為0.083 8。

(3)洪災等級劃分。本文根據文獻[2]的成果，將貴州年度洪災分為特別重大洪澇災害年、重大洪澇災害年、較大洪澇災害年、一般洪澇災害年4個等級，各災害等級洪災災情綜合指數取值范圍情況見表3。

表3 貴州年度洪澇災害等級劃分情況Tab.3 Annual flood disaster classification in Guizhou

(4)洪災風險評價。將貴州省1991-2014年洪災災情綜合指數數據(見表2)代入式(2)～式(10)，可以計算得到貴州各洪災災情風險指數下的概率值，在此基礎上得到貴州洪災災情綜合指數風險估計成果(見表4)、概率密度曲線(見圖2)以及超越概率密度曲線(見圖3)。

表4 貴州洪災災情綜合指數風險估計成果Tab.4 The risk estimation results of comprehensive indexof flood disaster in Guizhou

圖2 概率密度曲線Fig.2 The probability density curve

圖3 超越概率密度曲線Fig.3 The exceedance probability density curve

概率密度曲線圖反映貴州省各洪災綜合災情指數的發生概率值，以此推斷出不同災情程度發生的可能性大小。由圖2可知，洪災受災概率存在一個最大值，即洪災災情綜合指數在34%左右的可能性最大。此外，概率密度曲線基本上覆蓋了整個橫坐標，表明貴州省洪災災情綜合指數的不確定性非常大。超越概率密度曲線則反映洪災風險的變化范圍及趨勢，坡度的陡緩反映災情離散性的大小，曲線的凹凸拐點則對應概率密度曲線中的最大值。從圖3可知，洪災災情綜合指數在95%時，曲線基本上重合于橫坐標，表明洪災災情綜合指數超過95%的概率很小。

根據貴州年度洪澇災害等級劃分成果(見表3),并結合計算得到的貴州各洪災災情風險指數下的概率值，可求得貴州各等級洪災風險估計值，計算成果見表5。

從表5可知，貴州洪災災情等級以一般洪澇災害年為主，風險估計值達到0.586 7，發生頻率為1.7 a一遇；其次為較大洪澇災害年，風險估計值為0.262 6，發生頻率為3.8 a一遇；特別重大洪澇災害年發生概率最低，其風險估計值為0.059 8，對應的發生頻率為16.7 a一遇。

表5 貴州各等級洪災風險估計值計算成果Tab.5 The calculation results of flood risk estimationin different grades in Guizhou

5 洪災風險應對措施

從上述洪災風險的評價結果來看，貴州發生洪災的頻率較高，因而對社會經濟的發展影響較大。為有效防范貴州洪災帶來的不利影響，筆者建議從以下幾個方面著手工作。一是加快推進防洪減災工程體系建設。將新建的大中型骨干水源工程(如黔中水利樞紐工程等)及時有效納入到全省防洪減災體系當中；加快推進城鄉防洪工程建設，提高城市防洪標準，保證城鄉重要防洪堤段的防洪標準達到規范要求；對尚未處理的病險水庫工程及時進行除險加固處理，消除潛在事故隱患。二是開展洪水風險分析及評估工作，在此基礎上繪制全省洪水風險圖，對洪水進行風險管理。三是加快水利信息化建設，利用物聯網、大數據等前沿最新成果，提高雨情、水情、險情等的監控覆蓋面及預報精度，為抗洪減災管理部門提供決策依據。

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[1] 劉 幸,王兆禮. 東江流域洪災風險空間模糊綜合評價[J]. 中國農村水利水電,2011,(5):145-148.

[2] SL 579-2012，洪澇災情評估標準[S].

[3] 毛熙彥,蒙吉軍. 信息擴散模型在自然災害綜合風險評估中的應用與擴展[J]. 北京大學學報(自然科學版),2012,48(3):513-518.

[4] 張 翔.遼寧省旱災風險評價[D].大連：遼寧師范大學, 2009.