山洪災害風險評價
——以深圳市龍華區為例

魏澤彪，王秋良，孫 翔，嚴恒恒

(1.深圳市水務規劃設計院股份有限公司，廣東 深圳 518000；2.南方科技大學，廣東 深圳 518000；3.深圳市廣匯源環境水務有限公司，廣東 深圳 518000)

1 概述

山洪是常見的自然災害之一，指暴雨、融雪等原因造成的突發性洪水，具有區域性明顯、易發性強、沖刷破壞力強、預測預防難度大等特點，嚴重制約區域經濟社會可持續發展[1-3]。山洪災害風險劃分是洪災評估與預防管理工作重要的內容[4-5]，山洪危險性特征、承災能力及社會經濟狀況相關數據轉換、查詢、檢索、顯示，能科學、系統認識其洪澇成因，為防洪工程規劃設計指明方向，為災害預防及管理提供科學理論依據[6-9]。

國內外許多學者對不同尺度區域的山洪風險區域等級劃分以及評價指標體系進行了研究。劉家福、李京等結合自然災害理論，綜合考慮降雨、土地利用、人均GDP等自然與社會兩方面的指標，利用定性及定量綜合分析方法，對亞洲洪災進行風險綜合評價[10]。田國珍等[11]選擇降雨、河網密度、植被覆蓋率等指標采用層次分析法、可變模糊集理論以及GIS對全國洪水災害區域等級進行了劃分，構建了中國山洪災害危險性評價指標體系，明晰了中國山洪災害的分布特征[11-15]。王小笑等采用主成分分析及綜合指數法，考慮降雨、人口、耕地等指標，研究了省級區域山洪風險等級劃分[16-18]。葛星等考慮洪峰流量、土壤類型、坡度等指標，采用邏輯回歸模型、轉換賦值函數分別對危險性、易損性計算，對市、縣級山洪災害風險進行了討論[19]。

綜上所述，大部分學者均為大尺度開展洪災害風險等級研究，縣、區級層面上研究較少，龍華區作為深圳市產業大區，城市高密度建成，是粵港澳大灣區港深莞區域中軸重要創新節點，地理位置十分重要。本文基于GIS與層次分析法對該區域進行山洪災害風險評價，以期對該區域城市規劃、防洪排澇治理以及管理提供科學依據[20-21]。

2 研究區概況

龍華區處于北回歸線以南，屬南亞熱帶海洋性季風氣候，夏季盛行暖濕偏南氣流，冬季盛行干燥的偏北風，位于深圳市中北部，地處北緯22°34′50″-22°46′30″，東經113°58′-114°7′，南接福田中心區，西連寶安、光明，東鄰龍崗，北與東莞市交界，該區域轄區總面積為175.6 km2，均在觀瀾河流域范圍內，觀瀾河是石馬河上游河段，自南向北流入東江，屬于東江水系。龍華轄區內共有大小河流24條，河道總長度為111.69 km，觀瀾河干流總長為14.2 km，一級支流為13條，主要包括白花河、茜坑水、崗頭河、龍華河、油松河等，獨立支流為2條(君子布河、牛湖水)；水庫為16座，中型水庫茜坑水庫為全區唯一的飲用水供水，小型水庫為15座(水系及子流域劃分見圖1～圖2所示)。總體地勢南高北低，南部主要為低山丘陵地貌，北部地區為河灘沖積平原，地形平坦。全區降雨天數占全年38%，降雨南多北少、西北多東北少，時空分布不均，降雨年際變化較大，降雨年內分配極不均勻，降雨主要集中在汛期(4—9月)，約占全年降雨量的80%，且降雨強度大，多以短時暴雨形式出現，導致洪澇災害頻發。

圖1 龍華區水系示意

圖2 子流域劃分示意

3 數據來源與研究方法

3.1 數據來源

山洪災害受自然、經濟因素綜合影響，本文以區域自然地理與社會經濟兩個方面數據作為分析的基礎依據[10]，數據集為龍華區2012—2019年數據。自然地理數據包括1 h最大滑動降雨量、年降雨量、地形起伏坡度、植被覆蓋率、河網密度、城區覆蓋率、河道比降，社會經濟數據包括GDP密度、人口密度等，數據指標來源見表1。

表1 基礎數據來源

3.2 研究方法

3.2.1數據處理

本次山洪風險研究分析將龍華區河流水系劃分為23個小流域，一共75個節點(見圖3)。每個流域選擇相當數量的點，這些點主要分布在河流上游山區、中游城區與山區交界處、下游城區等位置，根據等高線密集的程度與河流長度進行相應加密處理。各小流域對應的降雨量數據采用靠近雨量站的值，含多個雨量站的小流域采用雨量站均值；地形起伏坡度根據地形圖等提取；河網密度為河道長度與流域面積比值；植被覆蓋率、城區覆蓋率地理空間數據云進行提取；GDP密度、人口密度根據河道所在街道進行取值，含多個街道的取均值。將各個流域的最大1 h滑動雨量、年降雨量、地形起伏坡度、植被覆蓋率、城區覆蓋率、河網密度、地形起伏坡度、GDP密度、人口密度等因子數據進行無量綱歸一化，轉換成統一的存儲格式，再利用GIS進行插值分析計算，得到全區域的風險圖，并對其風險區等級進行劃分。

圖3 流域計算節點示意

對各指標數據進行標準化處理，定義無量綱計算公式：

(1)

式中：

Xij——指標取值；

i——導致山洪災害的9個因子，i=1,2…9;

j——劃分的不同小流域，j=1,2…23；

βij——歸一化值。

3.2.2指標權重計算

層次分析法(AHP)原理簡單，應用廣泛，本次采用層次分析法計算山洪災害風險評價指標權重，將降雨作為致災因子，地形地貌、河網水系作為孕災因子，人均GDP密度與人口密度作為承災因子，根據以上指標建立洪災風險評估指標體系(見表2)。

表2 洪災風險評價指標體系

指標選取以及權重確定參照參考文獻[5][10]，由經驗豐富的專家對指標的顯著程度進行判斷，得到判斷矩陣確定山洪災害風險評價指標權重，通過計算判斷矩陣致災因子、孕災因子、承災因子的CR均滿足小于0.1要求，最終得到洪災風險指標權重(見表3)。

表3 洪災風險評價指標權重

3.2.3模型構建

危險性指數是山洪災害發生區域的致災體強度；穩定性指數是孕災體強度；易損性指數是承災體強度，結合自然災害表達式為：綜合風險=危險性+易損性+穩定性[10]。

定義危險性指數為Dij,穩定性值為Sij,易損性為Eij,綜合山洪風險評估值為Z，則有：

(2)

(3)

(4)

Z=D+S+E

(5)

4 分析與討論

4.1 單因子風險評價

根據圖4可知，最大1 h降雨量大值分布在茜坑水、高峰水流域上游、黃泥塘、崗頭河下游區域；年降雨量大值區主要分布在南部油松河、上芬水流域；地勢起伏坡度大值主要分布在牛咀水、龍華河上游區域；城市覆蓋率大值主要分布在龍華區中南部區域；河道比降大值區域為龍華河上游山區；河流密度大值的分布在崗頭河以及大布巷水河口區域；人口密度大值分布在油松河上游到黃泥塘河河口區域；人均GDP密度大值分布在白花河、樟坑徑、君子布河流域。

a 最大1 h滑動雨量

4.2 綜合風險評價

利用GIS空間分析功能，對危險性、穩定性、易損性以及綜合風險評估進行計算，并采用5級劃分標準，等級越高表示影響性越大，確定洪澇災害風險評判等級U={低風險、較低風險、中等風險、較高風險、高風險}[25-26](見表4)，將綜合風險評價進行劃分如圖5所示。

表4 風險等級劃分表[25]

a 龍華區山洪危險性分級示意

4.2.1危險性分析

根據圖5a可知：龍華區危險性最大的區域為高峰水至龍華河流域及崗頭河，黃泥塘水流域為很高風險等級，其周邊片區為中等至較高風險等級；民治、觀瀾街道部分片區為中等風險等級；茜坑水部分地區為低風險等級，主要是茜坑水庫對小流域局部氣候起了調節作用。

4.2.2穩定性分析

根據圖5b可知：穩定性較差的為牛咀水上游山區、賴屋山水庫山區、大水坑水上游山區，主要是山區地形起伏坡度分布不均等因素造成穩定性差，引誘山洪的發生；其次為龍華區其余山區各處穩定性較差或中等。穩定性較好的區域為龍華區城區內，均為好或較好，主要是城區內市政排水管網健全，以及海綿城市等措施對洪水削減起到了相當作用。

4.2.3易損性分析

根據圖5c可知：易損性最大的黃泥塘水至崗頭河流域周邊以及觀瀾街道大部分片區以及君子布河區域，受災后會造成嚴重損失，主要是黃泥塘水至崗頭河流域內人口聚集，君子布河區域經濟發展較好，GDP密度大，同時表明山洪災害發生時人員傷亡最嚴重，其次才為經濟損失；山洪發生造成損失最小的區域為高峰水、冷水坑、茜坑水、丹坑水流域，易損性小，受災后幾乎不會造成較大損失。

4.2.4綜合風險分析

根據圖5d可知：綜合風險度依次取值[0,0.1]、[0.1,0.2]、[0.2,0.3]、[0.3,0.4]、[1.4,0.5]，綜合風險由南向北大致呈現降低趨勢，牛咀水流域上游山區、油松河流域上游山區、茜坑水全流域、丹坑水全流域發生洪澇災害的風險程度較高。高峰水至龍華河流域山洪風險等級為很高；民治街道部分區域及觀瀾湖片區較高；龍華區中部大部分地區風險等級為中等；山洪風險等級較低區域為茜坑水流域、觀湖街道大部分片區、白花河流域。

4.3 模型驗證

為驗證評價合理性，利用已有文獻[22-23]進行對比，發現龍華區發生洪澇災害69次，受災區域主要為南部茜坑水、高峰水、牛咀水、崗頭河流域等地區，北部為白花河、大水坑河、君子布河等流域地區，以現場調查方法發現牛咀水流域上游山區、高峰水以及君子布河等區域確實發生過洪澇災害或發生災害的風險很高，表明構建的模型對該區域風險等級劃分評價是合理。

圖6 2019年高峰水庫陽臺山公園示意

5 結語

通過構建龍華區山洪災害評價模型，對該區域風險等級進行了評價，結合歷史資料進行驗證了模型的可靠性。危險性較大為高峰水至龍華河及崗頭河流域；穩定性較差為牛咀水上游、大水坑水上游；易損性最大的為黃泥塘水至崗頭河以及君子布河等流域。茜坑水、牛咀水、大水坑水流域以及民治水庫、賴屋山水庫周邊山區山洪風險等級為很高；中部地區大部分風險等級為中等；白花河流域、觀湖街道大部分區域為較低。