基于GIS的洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估及區(qū)劃
----以浙江省為例

吳舒祺，趙文吉，王志恒，曹詩頌，屈新原，王 穎，李善飛

(1.首都師范大學(xué) 資源與旅游學(xué)院，北京 100048；2．首都師范大學(xué) 三維信息獲取與應(yīng)用教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 100048；3．天津城建大學(xué) 地質(zhì)與測(cè)繪學(xué)院，天津300384；4．北京市地質(zhì)礦產(chǎn)勘查開發(fā)局，北京 100195；5．中國(guó)電建集團(tuán)北京勘測(cè)設(shè)計(jì)研究院)

0 引 言

洪澇災(zāi)害是我國(guó)最嚴(yán)重的自然災(zāi)害之一[1]，從生命財(cái)產(chǎn)損失和發(fā)生頻率來看，洪澇災(zāi)害也成為浙江省最嚴(yán)重的自然災(zāi)害之一。鑒于洪澇災(zāi)害對(duì)人類生活造成的巨大影響，需要采取相應(yīng)措施來減輕洪澇災(zāi)害造成的損失，而洪澇災(zāi)害評(píng)估及區(qū)劃作為風(fēng)險(xiǎn)管理和減災(zāi)的基礎(chǔ)，其成果可以為救災(zāi)減災(zāi)提供科學(xué)依據(jù)。

自然災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)一直是國(guó)際社會(huì)關(guān)注的重點(diǎn)領(lǐng)域，我國(guó)洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估始于20世紀(jì)50年代，目前對(duì)洪澇災(zāi)害的研究方法主要包括：基于遙感技術(shù)對(duì)洪澇災(zāi)害進(jìn)行監(jiān)測(cè)和評(píng)估[2,3]，采用歷史災(zāi)情數(shù)據(jù)進(jìn)行洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估[4,5]，基于水文動(dòng)力學(xué)模型進(jìn)行情景模擬[6,7]，通過構(gòu)建指標(biāo)體系實(shí)現(xiàn)對(duì)洪澇災(zāi)害的綜合性評(píng)價(jià)[8-10]。其中，基于遙感技術(shù)對(duì)分類精度以及數(shù)據(jù)匹配度要求較高；歷史災(zāi)情法由于其歷史資料的可得性與詳略程度，使其具有一定局限性；基于水文動(dòng)力學(xué)模型的情景模擬法因缺乏潛在地表及社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素，不能提供洪澇災(zāi)害的綜合風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。雖然指標(biāo)構(gòu)建法對(duì)指標(biāo)的選擇尚未形成體系，相較而言指標(biāo)構(gòu)建法能夠更加全面地反映研究區(qū)災(zāi)情，因此廣泛用于針對(duì)區(qū)域[11]、城市[12,13]或農(nóng)業(yè)[14]等的專題研究。

洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)指某一地區(qū)在某一時(shí)間內(nèi)洪澇發(fā)生的可能性、活動(dòng)程度、破壞損失及其對(duì)經(jīng)濟(jì)、社會(huì)和自然環(huán)境系統(tǒng)造成的影響和危害有多大。本文在自然災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估理論和方法的基礎(chǔ)上，結(jié)合浙江省自然環(huán)境和社會(huì)經(jīng)濟(jì)特征，綜合考慮影響洪澇災(zāi)害形成的主要影響因子和具體參評(píng)指標(biāo)，基于縣域尺度構(gòu)建浙江省洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型。借助GIS空間分析的方法對(duì)浙江省洪澇災(zāi)害進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)與分析，以期為當(dāng)?shù)睾闈碁?zāi)害綜合管理提供一定的參考。

1 研究區(qū)概況及數(shù)據(jù)來源

1.1 研究區(qū)概況

浙江省位于東經(jīng)118°00′～123°00′，北緯27°12′～31°31′，地處中國(guó)東南沿海長(zhǎng)江三角洲南翼,陸域面積104 萬km2。地形自西南向東呈階梯狀傾斜，西南部以山地為主，中部以平原為主，平原集中在東北部[15]，如圖1所示。浙江省處于亞熱帶季風(fēng)濕潤(rùn)氣候區(qū)，降水充沛，年均降水量為1 600 mm左右，年內(nèi)降雨分配不均，降雨量分布由西南地區(qū)向東北沿海地區(qū)遞減[16]。近年來，浙江省受洪澇災(zāi)害影響嚴(yán)重，僅2012年夏季，浙江省多處受災(zāi)，溫嶺市、建德市、江山市等被淹。倒塌房屋1 728 間，受災(zāi)人口162.50萬人，造成直接經(jīng)濟(jì)損失256 268.80 萬元。農(nóng)作物受災(zāi)面積110 948.84 hm2，絕收面積8 066.27 hm2。

圖1 研究區(qū)概況圖Fig.1 Overview of the study area

1.2 數(shù)據(jù)來源和預(yù)處理

浙江省1980-2018年63個(gè)氣象站點(diǎn)降水?dāng)?shù)據(jù)，來源于中國(guó)氣象數(shù)據(jù)共享網(wǎng)；90 m分辨率的DEM數(shù)據(jù)來自SRTM；市級(jí)、縣級(jí)行政區(qū)劃矢量數(shù)據(jù)、河湖矢量數(shù)據(jù)來自全國(guó)1∶25萬矢量圖；土壤濕度資料來源于美國(guó)國(guó)家環(huán)境預(yù)報(bào)中心；1 km×1 km格網(wǎng)GDP和人口數(shù)據(jù)量數(shù)據(jù)來源于中國(guó)科學(xué)院資源環(huán)境科學(xué)數(shù)據(jù)中心；土地利用數(shù)據(jù)來源于中國(guó)西部環(huán)境與生態(tài)科學(xué)數(shù)據(jù)中心；社會(huì)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)來源于《2018浙江統(tǒng)計(jì)年鑒》[17]；各縣市的洪澇災(zāi)害數(shù)據(jù)來源于《中國(guó)氣象災(zāi)害大典(浙江卷)》[18]。

由于數(shù)據(jù)源不同、格式不統(tǒng)一，在指標(biāo)計(jì)算之前需對(duì)所有的空間數(shù)據(jù)進(jìn)行投影變換。離散數(shù)據(jù)采用克里金插值進(jìn)行空間化處理，并與矢量數(shù)據(jù)進(jìn)行配準(zhǔn)；從數(shù)據(jù)源于評(píng)價(jià)精度出發(fā)，對(duì)柵格數(shù)據(jù)進(jìn)行投影轉(zhuǎn)換、重采樣等，并與矢量數(shù)據(jù)進(jìn)行配準(zhǔn)[19]。

2 研究方法

綜合考慮浙浙江省自然環(huán)境和社會(huì)經(jīng)濟(jì)特征，本文采用GIS空間分析和災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型，對(duì)浙江省洪澇災(zāi)害在縣域尺度上進(jìn)行分析和區(qū)劃。圖2展示了本文洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的技術(shù)路線，主要包括：①指標(biāo)體系構(gòu)建及權(quán)重確定；②指標(biāo)計(jì)算；③指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化處理；④洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型構(gòu)建。

圖2 洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估技術(shù)路線圖Fig.2 Process of the flood risk assessment

2.1 指標(biāo)體系構(gòu)建

自然災(zāi)害是指自然變異超過一定限度，對(duì)人類和社會(huì)經(jīng)濟(jì)造成損失的事件[20]。早期學(xué)者認(rèn)為，自然災(zāi)情是由孕災(zāi)環(huán)境、致災(zāi)因子、承災(zāi)體共同決定的[21]。張繼權(quán)、張會(huì)等認(rèn)為區(qū)域自然災(zāi)情是孕災(zāi)環(huán)境、致災(zāi)因子、承災(zāi)體、防災(zāi)減災(zāi)能力相互作用的結(jié)果[22,23]。基于此，本文根據(jù)浙江省實(shí)際情況，從洪澇災(zāi)害形成機(jī)制角度出發(fā)，參照前人研究成果，確定將孕災(zāi)環(huán)境敏感性、致災(zāi)因子危險(xiǎn)性、承災(zāi)體暴露性和防災(zāi)減災(zāi)能力作為洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)體系的4大指標(biāo)。

浙江省洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估在指標(biāo)選擇上既要考慮各指標(biāo)數(shù)據(jù)的客觀性、可獲取性，更要考慮所選各指標(biāo)必須能夠反映該地區(qū)的洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)的實(shí)際情況[24]。孕災(zāi)環(huán)境敏感性主要取決于外部環(huán)境，本研究從高程、地形起伏度、河湖網(wǎng)絡(luò)指數(shù)以及土壤類型來確定孕災(zāi)環(huán)境敏感性指數(shù)；致災(zāi)因子危險(xiǎn)性主要取決于氣象因素以及下墊面因素，本文選取洪澇頻率、偏澇頻率(致災(zāi)降雨頻率)、極端日最大降雨量以及土壤濕度這4個(gè)指標(biāo)作為致災(zāi)因子危險(xiǎn)性評(píng)估因子。承災(zāi)體暴露性主要取決于人口、經(jīng)濟(jì)等社會(huì)經(jīng)濟(jì)要素，本文選取人口密度、地均GDP、老少人口比例以及耕地面積占比來對(duì)暴露性進(jìn)行評(píng)估；防災(zāi)減災(zāi)能力主要取決于災(zāi)前防護(hù)以及災(zāi)后應(yīng)對(duì)，本研究采用人均GDP，醫(yī)院數(shù)目以及植被覆蓋度，對(duì)研究區(qū)域的防災(zāi)減災(zāi)能力進(jìn)行評(píng)估。

2.2 權(quán)重確定

層次分析法(analysis hierarchy process，AHP)常用于對(duì)各指標(biāo)、因子進(jìn)行賦值，進(jìn)而對(duì)模糊、復(fù)雜的問題進(jìn)行決策。其主要步驟為：①構(gòu)造判斷矩陣；②指標(biāo)權(quán)重計(jì)算；③一致性檢驗(yàn)。請(qǐng)9位專家，對(duì)因子兩兩打分比較重要性構(gòu)造判斷矩陣，計(jì)算最大特征根與對(duì)應(yīng)特征向量，確保每位專家所判權(quán)重全部通過一致性檢驗(yàn)(CR<0.1)，最終權(quán)重取9位專家權(quán)重均值。洪澇頻率對(duì)浙江省洪澇災(zāi)害致災(zāi)因子影響最大；水系對(duì)孕災(zāi)環(huán)境敏感性影響最大；人口對(duì)承災(zāi)體暴露性影響最大；人均國(guó)民生產(chǎn)總值對(duì)防災(zāi)減災(zāi)能力貢獻(xiàn)最大。表1展示了各指標(biāo)權(quán)重計(jì)算結(jié)果。

表1 洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)體系及權(quán)重Tab.1 Evaluation index system and corresponding weight values of flood risk

2.3 指標(biāo)計(jì)算

2.3.1 氣象數(shù)據(jù)及土壤濕度數(shù)據(jù)計(jì)算

根據(jù)《中國(guó)近五百年旱澇分布圖集》及其再續(xù)補(bǔ)[25]的旱澇標(biāo)準(zhǔn)，得到浙江省洪澇災(zāi)害分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)。表2展示了浙江省旱澇災(zāi)害評(píng)價(jià)指標(biāo)等級(jí)計(jì)算結(jié)果。表中Ri為5-9月降水距平，為標(biāo)準(zhǔn)差，降水距平指該地降水量與多年平均降水量的差值，反映了某一時(shí)段降水與同期平均狀態(tài)的偏離程度。

本文通過浙江省1980-2018年63個(gè)氣象站點(diǎn)的5-9月逐年降雨量計(jì)算得到洪澇、偏澇頻率，并利用Kriging插值模型進(jìn)行分析，得到洪澇、偏澇頻率等值線圖，利用等值線數(shù)據(jù)生成TIN(Triangular Irregular Network)，處理得到100 m×100 m分辨率的暴雨頻率柵格圖。對(duì)極端日最大降雨量進(jìn)行相似處理得到相應(yīng)柵格圖層。考慮數(shù)據(jù)處理方法的一致性，將土壤濕度高斯格點(diǎn)數(shù)據(jù)插值至站點(diǎn)(與降水站點(diǎn)相同)后進(jìn)行Kriging插值處理得到土壤濕度柵格圖層。

表2 浙江省旱澇災(zāi)害評(píng)價(jià)指標(biāo)Tab.2 Evaluation indices of flood disaster in Zhejiang Province

2.3.2 地形指數(shù)計(jì)算

地形對(duì)洪水的再分配有著重要的影響，海拔高程以及地形起伏均對(duì)澇災(zāi)形成產(chǎn)生不同程度的影響。本文通過海拔高程以及地形標(biāo)準(zhǔn)差來實(shí)現(xiàn)。

(1)海拔高程影響度計(jì)算公式為：

(1)

式中：H1為海拔高程對(duì)洪澇災(zāi)害的影響度；H為海拔高程。

(2)地形標(biāo)準(zhǔn)差影響度計(jì)算公式為：

(2)

式中：S1為地形標(biāo)準(zhǔn)差對(duì)洪澇災(zāi)害的影響度；S為地形標(biāo)準(zhǔn)差。

2.3.3 河湖網(wǎng)絡(luò)指數(shù)計(jì)算

洪澇發(fā)生的概率很大程度上取決于區(qū)域內(nèi)距離河流、湖泊的遠(yuǎn)近；距離河湖越近，則洪水危險(xiǎn)系數(shù)越高；河流級(jí)別越高，水域面積越大，其影響范圍越大。因此，本文對(duì)河流按四級(jí)、五級(jí)建立二級(jí)緩沖區(qū)，表3所示為面狀河流緩沖區(qū)距離表；湖泊、水庫按水域面積劃分為4個(gè)等級(jí)，表4所示為湖泊緩沖區(qū)距離表。對(duì)一、二級(jí)緩沖區(qū)分別賦值0.8、0.6，其他賦值0.1。根據(jù)自然斷點(diǎn)法，對(duì)線狀河流的河網(wǎng)密度值重分類為5個(gè)等級(jí)，從低到高依次賦予0.1～0.5的影響值。利用GIS空間分析方法，對(duì)河湖緩沖區(qū)圖層與河網(wǎng)密度圖層進(jìn)行疊置分析的基礎(chǔ)上，提取出較大的影響值作為河湖網(wǎng)絡(luò)指數(shù)。對(duì)河湖網(wǎng)絡(luò)指數(shù)進(jìn)行100 m×100 m格網(wǎng)重采樣，再進(jìn)行疊加分析統(tǒng)計(jì)得到縣級(jí)尺度的河湖網(wǎng)絡(luò)指數(shù)。

表3 面狀河流緩沖區(qū)距離表Tab.3 Buffer distance of planar rivers

表4 湖泊緩沖區(qū)距離表Tab.4 Buffer distance of lakes

2.3.4 其他指標(biāo)計(jì)算

結(jié)合人口和GDP格網(wǎng)數(shù)據(jù)，將格網(wǎng)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)到縣市尺度來計(jì)算人均GDP，從而得到格網(wǎng)尺度下的人口密度、地均GDP以及人均GDP。依據(jù)《2018浙江統(tǒng)計(jì)年鑒》及相關(guān)資料，計(jì)算行政單元內(nèi)老少人口比例及耕地面積占比，統(tǒng)計(jì)各縣市醫(yī)院數(shù)目，進(jìn)行柵格化處理。利用ArcGIS空間分析功能，將林地和草地合并為植被覆蓋類型，基于縣級(jí)尺度統(tǒng)計(jì)面積占比。為保證數(shù)據(jù)處理的完整性，在對(duì)土壤數(shù)據(jù)進(jìn)行缺失值處理的基礎(chǔ)上，根據(jù)沙質(zhì)壤、壤土、黏質(zhì)壤持水性，分別賦予0.8、0.6、0.4，基于GIS疊置分析，最后得到土壤指數(shù)柵格。

2.4 指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化處理

災(zāi)害評(píng)估中，為消除各個(gè)指標(biāo)量綱及數(shù)據(jù)級(jí)的差異，需要對(duì)每個(gè)指標(biāo)值進(jìn)行規(guī)范化處理[26]。

各個(gè)評(píng)估因子影響度為增加的正向指標(biāo)規(guī)范化公式為：

(3)

式中：Fij為j個(gè)點(diǎn)第i個(gè)指標(biāo)的規(guī)范化值；Dij為j個(gè)點(diǎn)第i個(gè)指標(biāo)值。

各個(gè)評(píng)估因子影響度為減弱的負(fù)向指標(biāo)規(guī)范化公式為：

(4)

式中：Nij為j個(gè)點(diǎn)第i個(gè)指標(biāo)的規(guī)范化值；Dij為j個(gè)點(diǎn)第i個(gè)指標(biāo)值。

對(duì)研究區(qū)進(jìn)行綜合分析，構(gòu)建相應(yīng)指標(biāo)體系，對(duì)各指標(biāo)進(jìn)行計(jì)算及標(biāo)準(zhǔn)化處理后的部分結(jié)果如圖3所示。

2.5 災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型

洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)是敏感性、危險(xiǎn)性、暴露性、防災(zāi)減災(zāi)能力綜合作用的結(jié)果，且防災(zāi)減災(zāi)能力與災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)成反比，本文洪澇災(zāi)害綜合風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)計(jì)算表達(dá)式為：

圖3 指標(biāo)歸一化圖Fig.3 Normalization of Indicator

FDRI=EWE+HWH+VWV-RWR

(5)

式中：FDRI(Flood disaster risk index)為洪澇災(zāi)害綜合風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)；E，H，V，R分別表示敏感性、危險(xiǎn)性、暴露性、防災(zāi)減災(zāi)能力；WE，WH，WV，WR分別表示各自權(quán)重。

GIS的空間分析應(yīng)用模塊為數(shù)學(xué)模型中涉及的空間問題提供了重要的解決方案，同時(shí)也為洪澇災(zāi)害評(píng)估模型的構(gòu)建提供了強(qiáng)大支持，本文基于ArcMap中的ModelBuilder圖形化構(gòu)建模型。

3 結(jié)果分析

3.1 孕災(zāi)環(huán)境敏感性評(píng)估

圖4為浙江省洪澇災(zāi)害敏感性區(qū)劃圖。浙江省中等敏感區(qū)域面積為22 766 km2，占浙江省省域面積的22.5%；較高敏感性區(qū)域面積為26 255 km2，占浙江省省域面積的26.0%，高敏感性區(qū)域面積為3 146 km2，占浙江省省域面積的3.1%。浙江省孕災(zāi)環(huán)境敏感性整體上呈現(xiàn)從東北部往西南方向逐漸減弱的態(tài)勢(shì)。孕災(zāi)環(huán)境敏感性低、較低區(qū)域主要分布在西南地區(qū)，主要包括慶元縣、景寧自治縣、龍泉市等地，其原因主要該地區(qū)河網(wǎng)密度小，海拔和坡度較大，土壤蓄水能力較弱；對(duì)于河網(wǎng)密度較大，海拔和坡度較低，土壤蓄水能力較強(qiáng)的東北部以及西部部分地區(qū)，如、嘉興市區(qū)、海鹽縣、淳安縣等地，孕災(zāi)環(huán)境敏感性較強(qiáng)。

圖4 孕災(zāi)環(huán)境敏感性區(qū)劃圖Fig.4 Risk zoning map of flood disaster sensitivity

3.2 致災(zāi)因子危險(xiǎn)性評(píng)估

圖5為浙江省洪澇災(zāi)害致災(zāi)因子危險(xiǎn)性區(qū)劃圖。高危險(xiǎn)性區(qū)域面積占浙江省省域面積的12.2%；較高危險(xiǎn)性區(qū)域面積占省域面積的22.7%；中等危險(xiǎn)性區(qū)域面積占省域面積的22.5%。浙江省洪澇災(zāi)害危險(xiǎn)性整體呈現(xiàn)沿西南向東北逐漸較弱的態(tài)勢(shì)。危險(xiǎn)性低、較低區(qū)域主要分布在浙江省中部以及北部地區(qū)，如長(zhǎng)興縣、安吉縣、湖州市區(qū)等，主要原因是該地區(qū)降雨頻次較低，降雨量較少;由于浙江省獨(dú)特的氣候與地理位置，中等及以上洪澇災(zāi)害危險(xiǎn)性區(qū)域主要分布在降雨量較大，且降雨較頻繁的東部沿海地區(qū)以及西部地區(qū)，包括開化縣、常山縣、蒼南縣等。

圖5 洪澇災(zāi)害致災(zāi)因子危險(xiǎn)性區(qū)劃圖Fig.5 Risk zoning map of flood hazard

3.3 承災(zāi)體暴露性評(píng)估

如圖6為浙江省洪澇災(zāi)害暴露性區(qū)劃結(jié)果。浙江省洪澇災(zāi)害暴露性分險(xiǎn)等級(jí)較低，其中低暴露性和較低暴露性區(qū)域分布面積分別占浙江省省域面積的20.6%和30.2%。浙江省洪澇災(zāi)害暴露性整體上東北部高于西南部。低、較輕暴露性主要分布在人口密度較小、耕地占比較小且經(jīng)濟(jì)較不發(fā)達(dá)的北部以及西南地區(qū)，如長(zhǎng)興縣、安吉縣、慶元縣等；對(duì)于人口較集中，經(jīng)濟(jì)較發(fā)達(dá)的東部沿海及東北部地區(qū)洪澇災(zāi)害暴露性較高，如義烏市、杭州市、溫州市等。

圖6 承災(zāi)體暴露性區(qū)劃圖Fig.6 Risk zoning map of flood disaster explosure

3.4 防災(zāi)減災(zāi)能力評(píng)估

圖7為浙江省洪澇災(zāi)害防災(zāi)減災(zāi)能力區(qū)劃結(jié)果。由于浙江省社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平高，總體上看，浙江省的防災(zāi)減災(zāi)能力較強(qiáng)，中等及以上防災(zāi)減災(zāi)能力區(qū)域面積占省面積的52.1%。防災(zāi)減災(zāi)能力是衡量一個(gè)地區(qū)應(yīng)對(duì)自然災(zāi)害的能力，浙江省防災(zāi)減災(zāi)能力整體上呈現(xiàn)從北部往南部逐漸減弱的態(tài)勢(shì)。較高防災(zāi)減災(zāi)能力的區(qū)域主要分布在經(jīng)濟(jì)發(fā)展較發(fā)達(dá)且植被覆蓋度較高的東南以北地區(qū)，如杭州市區(qū)、諸暨市、臨安區(qū)等；對(duì)于經(jīng)濟(jì)發(fā)展相對(duì)較慢、植被覆蓋相對(duì)較少的西南部、部分中部地區(qū)，防災(zāi)減災(zāi)能力較弱，如仙居縣、天臺(tái)縣、慶元縣等。

圖7 洪澇災(zāi)害防災(zāi)減災(zāi)能力區(qū)劃圖Fig.7 Risk zoning map of flood disaster prevention and mitigation capacity

3.5 洪澇災(zāi)害綜合風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估

圖8為浙江省洪澇災(zāi)害綜合風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃結(jié)果。浙江省發(fā)生洪澇災(zāi)害的綜合風(fēng)險(xiǎn)較高，中等以上洪澇災(zāi)害分布面積占省域面積的30.6%。綜合考慮降雨頻率、降雨量、地形、水系等對(duì)洪澇災(zāi)害的影響，浙江省洪澇災(zāi)害綜合風(fēng)險(xiǎn)較高的區(qū)域主要分布在東部沿海以及西部地區(qū)，東北部分也有片狀分布，如溫州市、臺(tái)州市、淳安縣等；綜合風(fēng)險(xiǎn)較低的區(qū)域主要分布在浙江省西北以及東北地區(qū)，如臨安縣、安吉縣、長(zhǎng)興縣等。

圖8 洪澇災(zāi)害綜合風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃圖Fig.8 Comprehensive risk zoning map of flood disaster

3.6 區(qū)劃研究結(jié)果驗(yàn)證

基于1980-2010年浙江省氣象災(zāi)害大典以及洪澇災(zāi)情普查數(shù)據(jù)，統(tǒng)計(jì)洪澇受災(zāi)人口、經(jīng)濟(jì)損失，采用相關(guān)分析法將災(zāi)情損失的空間分布與洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)分布結(jié)果進(jìn)行對(duì)比驗(yàn)證，計(jì)算公式[14]如下：

(10)

并采用T檢驗(yàn)法對(duì)各相關(guān)系數(shù)進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)，顯著水平的臨界值可以通過查詢T分布表獲得，若t>ta，則表明相關(guān)性顯著；若t

浙江省洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)結(jié)果與人口、經(jīng)濟(jì)災(zāi)情損失的相關(guān)系分別為0.546 9,0.498 5，且相關(guān)程度顯著，這表明浙江省洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)分布結(jié)果與實(shí)際洪澇災(zāi)情分布區(qū)基本吻合。另外，通過與1949年以來浙江省洪澇災(zāi)害的分布規(guī)律的統(tǒng)計(jì)結(jié)果進(jìn)行比對(duì)[27]，發(fā)現(xiàn)該評(píng)估結(jié)果的空間格局與之具有高度一致性。

4 結(jié)果與討論

本文通過收集整理浙江省1980-2018年氣象資料以及社會(huì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)，基于對(duì)指標(biāo)的精細(xì)化、歸一化處理，結(jié)合GIS技術(shù)綜合分析洪澇災(zāi)害危險(xiǎn)性、敏感性、暴露性、防災(zāi)減災(zāi)能力，根據(jù)自然災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)法，對(duì)洪澇災(zāi)害綜合風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行區(qū)劃。得出結(jié)論如下：浙江省洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)中危險(xiǎn)性較強(qiáng)的地區(qū)主要分布在東南部沿海地區(qū)，敏感性較強(qiáng)的地區(qū)主要分布在河流密度較大且地形較平緩的西部和北部地區(qū)，暴露性較強(qiáng)的地區(qū)主要分布在人口與經(jīng)濟(jì)較集中的縣(市)，防災(zāi)減災(zāi)能力較強(qiáng)的地區(qū)主要集中在全省經(jīng)濟(jì)發(fā)展較快的縣(市)。洪澇災(zāi)害綜合風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)較高的地區(qū)有臺(tái)州市、溫嶺市、溫州市區(qū)、瑞安市等地，而綜合風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)較低的區(qū)域主要集中在中部地區(qū)。

對(duì)于綜合風(fēng)險(xiǎn)較高的地區(qū)，應(yīng)該加強(qiáng)防洪工程措施的建設(shè)以及監(jiān)測(cè)站點(diǎn)上建設(shè)和重點(diǎn)區(qū)域的土地利用規(guī)劃和管理。在加強(qiáng)暴雨天氣預(yù)報(bào)的同時(shí)，必須加強(qiáng)河道的整治和管理，合理使用耕地，避免人為因素加重洪澇災(zāi)害損失；另外需提高公民水患意識(shí)、植樹造林，及時(shí)做好防護(hù)措施。對(duì)于洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)較低的地區(qū)，并不說明該地區(qū)沒有發(fā)生洪澇災(zāi)害的可能性，由于這些地區(qū)河流分布較為密集，在面對(duì)洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)時(shí)候同樣不能放松警惕，要加強(qiáng)該地區(qū)的防洪工程建設(shè)，制定防洪預(yù)案及應(yīng)急計(jì)劃，鼓勵(lì)公民購買洪水保險(xiǎn)等[28,29]。另外，由于 浙江省位于東部沿海地帶，受熱帶氣旋影響，大部地區(qū)洪澇集中在5-9月，包括梅汛期和臺(tái)汛期，受澇次數(shù)占全年的80%左右[30]。因此在暴雨多發(fā)季節(jié)，需加強(qiáng)雨量監(jiān)測(cè)，通過對(duì)汛期暴雨進(jìn)行及時(shí)預(yù)報(bào)監(jiān)測(cè)，并加固防洪設(shè)施來應(yīng)對(duì)有可能發(fā)生的洪澇災(zāi)害；通過改進(jìn)土壤條件，提高土壤的持水能力來有效降低孕災(zāi)環(huán)境敏感性；通過對(duì)土地的合理利用來改變承災(zāi)體的暴露性；通過提高政府及社會(huì)對(duì)洪澇的重視程度，以及植樹造林來增強(qiáng)防災(zāi)減災(zāi)能力。

本文研究結(jié)果具有一定的現(xiàn)實(shí)意義，但是洪澇災(zāi)害是一個(gè)十分復(fù)雜的系統(tǒng)，影響因子涉及自然與社會(huì)的諸多方面，本文雖借鑒相關(guān)研究建立了浙江省洪澇災(zāi)害評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，但涉及洪澇災(zāi)害形成過程中的下墊面因素，如地表徑流量等未考慮在內(nèi)。未來的工作重點(diǎn)是深入了解洪澇災(zāi)害形成機(jī)理，結(jié)合自然、社會(huì)等多種因素，以期構(gòu)建更加精細(xì)化的評(píng)估模型，更加符合現(xiàn)實(shí)情況。

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