基于Arc-GIS 的黑龍江省暴雨洪澇災(zāi)害風(fēng)險區(qū)劃

苑梓晗，劉 瑩

(黑龍江大學(xué) 水利電力學(xué)院，哈爾濱 150080)

0 前 言

自然災(zāi)害會使得人類社會面臨著極大的生命威脅和經(jīng)濟(jì)財產(chǎn)損失，而洪澇災(zāi)害是全世界發(fā)生頻次最多、嚴(yán)重影響中國經(jīng)濟(jì)發(fā)展的自然災(zāi)害之一[1]。近年來，隨著全球氣候變化以及城鎮(zhèn)化進(jìn)程加快，洪澇災(zāi)害發(fā)生概率不斷加大，它對人類活動以及經(jīng)濟(jì)社會可持續(xù)發(fā)展已經(jīng)構(gòu)成嚴(yán)重威脅。洪澇災(zāi)害風(fēng)險評估與區(qū)劃作為防洪減災(zāi)的基礎(chǔ)，顯得日益重要與迫切，具有一定的研究意義[2]。據(jù)歷史統(tǒng)計資料顯示，暴雨洪澇是東北地區(qū)的主要自然災(zāi)害，而黑龍江省洪澇災(zāi)害的發(fā)生位于全國前列[3]，暴雨洪災(zāi)已經(jīng)嚴(yán)重制約了我省的經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展。文章從自然災(zāi)害風(fēng)險理論概念出發(fā)，結(jié)合Arc-GIS 的空間分析功能，綜合考慮暴雨洪澇災(zāi)害的發(fā)生機(jī)制以及應(yīng)急管理的需要，通過構(gòu)建全面的層次分析模型，對黑龍江省洪澇災(zāi)害進(jìn)行綜合性的風(fēng)險評估與區(qū)劃，為該區(qū)域暴雨洪澇災(zāi)害防災(zāi)減災(zāi)工作提供了科學(xué)依據(jù)。

1 研究區(qū)域概況

1.1 研究區(qū)域地理概況

黑龍江省地處中國最東北部的邊疆地區(qū)，其東部以烏蘇里江為界、北部以黑龍江作為界河，并與俄羅斯相鄰；西部緊鄰內(nèi)蒙古自治區(qū)，南部與吉林省相連。該省介于E121°11′~135°05′、N43°26′~53°33′之間，南北長度約為1120km，東西寬度約為930km，占中國國土面積約為47.3 萬km2。黑龍江省包括12 個地級市以及1 個地區(qū)行署，分別是哈爾濱市、齊齊哈爾市、牡丹江市、佳木斯市、大慶市、雞西市、雙鴨山市、鶴崗市、綏化市、七臺河市、伊春市、黑河市以及大興安嶺地區(qū)行署，黑龍江省分區(qū)圖，如圖1 所示。黑龍江省是中國的重工業(yè)和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)基地，以機(jī)械、石油、煤炭、木材和食品工業(yè)作為主要工業(yè)門類，因此在保障國家糧食安全、生態(tài)安全、能源安全、工業(yè)安全等方面有著舉足輕重的作用。黑龍江省分區(qū)圖，如圖1 所示。

圖1 黑龍江省分區(qū)圖

1.2 研究區(qū)域自然地理與洪水災(zāi)害概況

黑龍江省位于歐亞大陸東部、太平洋西岸以及中國最東北部地區(qū)，其地理位置的獨(dú)特性，使其常年經(jīng)受溫帶大陸性季風(fēng)氣候的影響，區(qū)域性降水差異較大。省內(nèi)江河湖泊水系眾多，主要包括黑龍江、烏蘇里江、松花江、嫩江、綏芬河五大水系，現(xiàn)有湖泊水庫6000 余個，面積高達(dá)80 萬hm2[4]。其中黑龍江、松花江、烏蘇里江組成三江平原，松花江與嫩江流域水系組成松嫩平原。歷史數(shù)據(jù)表明，黑龍江省的洪澇災(zāi)害是重大高發(fā)自然災(zāi)害之一。1998 年黑龍江省發(fā)生歷史特大洪水，農(nóng)田受災(zāi)面積多達(dá)483 萬hm2，全省經(jīng)濟(jì)損失高達(dá)296 億元；2004 年東北部地區(qū)發(fā)生特大暴雨災(zāi)害，農(nóng)田土壤受澇面積接近10a 的最大值；2006 年黑河市發(fā)生大暴雨，導(dǎo)致直接經(jīng)濟(jì)損失達(dá)2.8 億元；2008 年嫩江、訥河等地遭受強(qiáng)降雨襲擊，本次襲擊致使農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)損失達(dá)5563 萬元[5]；2013 年歷史特大洪水造成我省受災(zāi)人口數(shù)達(dá)526.6 萬人，農(nóng)田受損面積265.4 萬hm2，直接經(jīng)濟(jì)損失高達(dá)327.47 億元[6]。

近些年，在全球氣候變暖及快速城鎮(zhèn)化的加持下，“人水爭地”的現(xiàn)象愈發(fā)明顯，黑龍江省也不例外。尤其是暴雨洪澇災(zāi)害的頻繁發(fā)生不僅造成農(nóng)業(yè)的減產(chǎn)，嚴(yán)重威脅黑龍江省糧食安全[7]；而且也給人民群眾生命財產(chǎn)安全以及經(jīng)濟(jì)社會穩(wěn)定造成了嚴(yán)重的威脅并帶來了極大的損失[8]，制約社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展。洪澇災(zāi)害風(fēng)險區(qū)劃屬于自然災(zāi)害風(fēng)險理論的一個重要應(yīng)用，采用風(fēng)險理論概念來管理洪澇災(zāi)害可以最大程度的降低災(zāi)害帶來的損失[9]。因此，及時有效的對黑龍江省開展暴雨洪澇災(zāi)害評估以及風(fēng)險區(qū)劃工作，在暴雨洪水發(fā)生之前制定出科學(xué)、合理、可行的減災(zāi)對策，降低洪澇災(zāi)害帶來的各方面損失，對黑龍江省暴雨洪澇災(zāi)害的管理與救濟(jì)具有重要的意義。

2 研究方法及數(shù)據(jù)來源與處理

目前大多數(shù)災(zāi)害風(fēng)險評估管理工作都是通過Arc-GIS 為基礎(chǔ)集成的，暴雨洪澇災(zāi)害風(fēng)險區(qū)劃是洪災(zāi)評估與管理的重要內(nèi)容，文章借助Arc-GIS平臺強(qiáng)大的空間數(shù)據(jù)分析與管理功能，對黑龍江省暴雨洪澇災(zāi)害進(jìn)行風(fēng)險區(qū)劃，準(zhǔn)確合理可行的暴雨洪澇災(zāi)害風(fēng)險區(qū)劃結(jié)果對防災(zāi)減災(zāi)應(yīng)急管理與應(yīng)用以及經(jīng)濟(jì)社會的穩(wěn)定可持續(xù)發(fā)展具有重要意義[10]。

2.1 地理信息系統(tǒng)（Arc-GIS）空間分析

地理信息系統(tǒng)（簡稱Arc-GIS）是以地理空間數(shù)據(jù)云為基礎(chǔ)，采用地理模型的分析方法，進(jìn)行區(qū)域空間分析，利用其對數(shù)據(jù)層的空間集成功能，獲取多因素綜合作用的地理信息[11]。

暴雨洪澇災(zāi)害生成機(jī)理十分復(fù)雜，并不是單一因子作用而產(chǎn)生的。洪澇災(zāi)害風(fēng)險區(qū)劃是研究區(qū)的危險性評價和易損性評價集成作用的結(jié)果，與之評價相關(guān)的因素包括研究區(qū)域洪水特征、地形因子以及社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展情況等，這些影響因子都具有很強(qiáng)的區(qū)域差異性，因此利用空間數(shù)據(jù)表達(dá)進(jìn)行歸一化是最合適的。對洪災(zāi)產(chǎn)生原因分析與預(yù)測需要多因子集成復(fù)合，且空間位置疊加復(fù)合尤為重要，而地理信息系統(tǒng)有很強(qiáng)大的空間數(shù)據(jù)分析與管理功能，對洪澇災(zāi)害風(fēng)險區(qū)劃有著極大的支持與輔助作用[12]。

Arc-GIS 技術(shù)能夠滿足洪災(zāi)風(fēng)險評估與區(qū)劃這一集成疊加要求，其具有二維空間拓?fù)潢P(guān)系分析功能，可以對不同空間分布Overlay（疊加組合），重新生成空間拓?fù)潢P(guān)系，明確其空間直觀的邏輯分析與地理位置關(guān)系[13]。同時Arc-GIS 的屬性數(shù)據(jù)庫具有分析與統(tǒng)計查詢功能，進(jìn)而表征各因子之間的定量聯(lián)系。

2.2 暴雨洪澇災(zāi)害風(fēng)險評價

隨著國內(nèi)外災(zāi)害風(fēng)險理論研究的不斷深入，災(zāi)害風(fēng)險理論也日趨完整，不同學(xué)者以及研究機(jī)構(gòu)對災(zāi)害風(fēng)險的概念定義不同，定義災(zāi)害風(fēng)險的表達(dá)式也不同。風(fēng)險評估的方法包括歷史災(zāi)情數(shù)據(jù)評估法、指標(biāo)體系評估法、層次分析法（AHP）和情景模擬評估法等[14]。歷史災(zāi)情數(shù)據(jù)評估法對歷史數(shù)據(jù)的依賴性很強(qiáng)，需要不斷更新和完善以獲取準(zhǔn)確地歷史災(zāi)情數(shù)據(jù)；情景模擬評估法對數(shù)據(jù)的時間尺度和仿真模型要求較高；指標(biāo)體系法是較為普遍的方法，但不能明確各指標(biāo)所起作用的差異性[15]。

文章綜合國內(nèi)外災(zāi)害風(fēng)險要素相關(guān)理論，采用層次分析法（AHP）建立洪澇災(zāi)害風(fēng)險評估模型，從致災(zāi)因子與孕災(zāi)環(huán)境的危險性、承災(zāi)體的易損性、以及防災(zāi)減災(zāi)能力展開研究，選取降水量、地形因子、河網(wǎng)密度作為危險性3 個指標(biāo)；地均人口、地均GDP、耕地比重作為易損性3 個評價指標(biāo)；采用人均GDP、醫(yī)院距離兩個指標(biāo)來表征防災(zāi)減災(zāi)能力。在評價層次指標(biāo)選取以后，采用層次分析法（AHP）建立洪澇災(zāi)害風(fēng)險層次結(jié)構(gòu)模型。

2.3 數(shù)據(jù)來源與歸一化處理

2.3.1 數(shù)據(jù)來源

降水量來源于國家統(tǒng)計局近5a 黑龍江省各市（縣）的降雨資料；地形因子：地表高程以及地表坡度數(shù)據(jù)來源于地理空間數(shù)據(jù)云獲取得到DEM數(shù)據(jù)；河網(wǎng)密度以及黑龍江省省界數(shù)據(jù)通過利用Arc-GIS 來提取；各市社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展統(tǒng)計數(shù)據(jù)來源于2021 年黑龍江省統(tǒng)計年鑒。

2.3.2 數(shù)據(jù)歸一化處理

由于數(shù)據(jù)應(yīng)用了大量的空間數(shù)據(jù)，因此利用Arc-GIS 進(jìn)行數(shù)據(jù)處理就成了關(guān)鍵。經(jīng)過處理后得到的文章數(shù)據(jù)，受到指標(biāo)量綱的干擾，由于數(shù)據(jù)量綱不一致，因此需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行最大程度的歸一化處理。歸一化計算公式如下：

3 暴雨洪澇災(zāi)害風(fēng)險評價指標(biāo)權(quán)重的確定

層次分析法由美國運(yùn)籌學(xué)家T.L.Saaty 最早提出的理論方法，主要是通過對兩兩因子之間進(jìn)行重要性比較并通過賦值來表達(dá)兩因子之間的重要程度，進(jìn)而構(gòu)造多因子比較判斷矩陣，并進(jìn)行一致性檢驗(yàn)[16]。文章采用層次分析法（簡稱AHP）建立洪澇災(zāi)害風(fēng)險評價層次結(jié)構(gòu)模型，確定目標(biāo)層、準(zhǔn)則層以及方案層，并建立4 個判斷矩陣，分別是致災(zāi)因子與孕災(zāi)環(huán)境危險性-承災(zāi)體易損性-防災(zāi)減災(zāi)能力、降水量-地形因子-河網(wǎng)密度、地均人口-地均GDP-耕地比重以及人均GDP-醫(yī)院距離矩陣。經(jīng)過一致性檢驗(yàn)后，可知4 個矩陣的一致性比例分別為，其均滿足，認(rèn)為判斷矩陣通過一致性檢驗(yàn)。計算出各個層次判斷矩陣的單層權(quán)重后，需要計算同一層次所有因素對最高層次的相對重要性。暴雨洪澇災(zāi)害風(fēng)險評價指標(biāo)權(quán)重值，如表1 所示，計算出所得權(quán)重表示各指標(biāo)在總評價過程中的重要性，得出暴雨洪澇災(zāi)害風(fēng)險評價指標(biāo)權(quán)重值。

表1 暴雨洪澇災(zāi)害風(fēng)險評價指標(biāo)權(quán)重值

文章采用層次分析法集成暴雨洪澇災(zāi)害風(fēng)險評估相關(guān)指標(biāo)評價體系，根據(jù)暴雨洪澇災(zāi)害風(fēng)險評估框架，文中FDRI 是由致災(zāi)因子與孕災(zāi)環(huán)境的危險性、承災(zāi)體的易損性以及防災(zāi)減災(zāi)能力三者共同發(fā)揮作用構(gòu)成的，利用加權(quán)平均法計算洪澇災(zāi)害風(fēng)險指數(shù)FDRI[10]，進(jìn)而直觀的表達(dá)洪澇災(zāi)害風(fēng)險程度。

式中：FRDI為暴雨洪澇災(zāi)害風(fēng)險指數(shù)，用來表征洪澇災(zāi)害風(fēng)險程度，其值越大，表明洪澇風(fēng)險災(zāi)害越嚴(yán)重；H為洪澇災(zāi)害風(fēng)險的危險性；S為洪澇災(zāi)害風(fēng)險的易損性；R為洪澇災(zāi)害風(fēng)險的防洪減災(zāi)能力；而WH表示危險性權(quán)重，WS表示易損性權(quán)重，變量a是常數(shù)(0≤a≤)1，用來表征防災(zāi)減災(zāi)能力對降低FDRI的作用。危險性H、易損性S、防災(zāi)減災(zāi)能力R的計算分別如公式（2）（3）（4）所示：

式中：Hi代表第i個危險性指標(biāo)準(zhǔn)則（i=1,2,3），Si代表第i個易損性指標(biāo)準(zhǔn)則（i=1,2,3），Ri代表第i個防災(zāi)減災(zāi)能力指標(biāo)準(zhǔn)則（i=1,2）；而WHi代表第i個危險性指標(biāo)準(zhǔn)則權(quán)重值，WSi代表第i個易損性指標(biāo)準(zhǔn)則權(quán)重值，WRi代表第i個防災(zāi)減災(zāi)能力指標(biāo)準(zhǔn)則權(quán)重值。

4 黑龍江省暴雨洪澇災(zāi)害風(fēng)險區(qū)劃

應(yīng)用層次分析法（AHP），借助自然災(zāi)害風(fēng)險評價理論與方法，對黑龍江省暴雨洪澇災(zāi)害風(fēng)險性指標(biāo)進(jìn)行計算后，借助Arc-GIS 地理信息系統(tǒng)平臺構(gòu)建暴雨洪澇災(zāi)害風(fēng)險區(qū)劃模型，最終得到洪災(zāi)風(fēng)險區(qū)劃圖。采用柵格法確定評價單元，這種方法使得評價的運(yùn)算速度更快，即用一定大小的網(wǎng)格作為等分單元。在柵格化數(shù)據(jù)疊加時，文章采用常用固定柵格單元500m×500m 的柵格大小作為評價單元進(jìn)行黑龍江省暴雨洪澇災(zāi)害風(fēng)險區(qū)劃。具體步驟如下：

1）沿黑龍江省行政邊界將黑龍江省地區(qū)劃分為約5.1 萬個方形網(wǎng)格，對與洪澇災(zāi)害風(fēng)險性相關(guān)的影響因子進(jìn)行極大值標(biāo)準(zhǔn)化，形成500m×500m的柵格數(shù)據(jù)。

2）采用分位數(shù)法將危險性、易損性和防災(zāi)減災(zāi)能力劃分等級，形成相應(yīng)等級柵格數(shù)據(jù)。

3）對地形因子、河網(wǎng)密度、耕地比重進(jìn)行克里克插值處理，得到歸一化的柵格數(shù)據(jù)；對于地均人口、人均GDP、地均GDP等因子運(yùn)用“要素轉(zhuǎn)柵格”工具轉(zhuǎn)換成500m×500m 的柵格數(shù)據(jù)。

4）將經(jīng)過處理后的每個柵格內(nèi)的8 個影響因子的相應(yīng)權(quán)重代入公式（1）-（4），進(jìn)而得出黑龍江省各500m×500m 柵格內(nèi)的致災(zāi)因子與孕災(zāi)環(huán)境危險性、承災(zāi)體易損性以及防災(zāi)減災(zāi)能力指數(shù)。再采用Arc-GIS 中的Kriging 功能將各指數(shù)插值成全省范圍內(nèi)的面狀柵格數(shù)據(jù)[5]。

5）最后采用Arc-GIS 的空間疊加分析功能得到黑龍江省暴雨洪澇災(zāi)害風(fēng)險區(qū)劃圖。

4.1 致災(zāi)因子與孕災(zāi)環(huán)境的危險性分析

在暴雨洪澇災(zāi)害中，致災(zāi)因子是指自然環(huán)境中可能造成災(zāi)害的危險源，孕災(zāi)環(huán)境是指發(fā)生自然災(zāi)害的環(huán)境背景，而致災(zāi)因子也正是來源于孕災(zāi)環(huán)境的各種異動而產(chǎn)生。暴雨洪澇災(zāi)害與降水量是極大的正相關(guān)的關(guān)系，降水量對洪災(zāi)的外在明顯表現(xiàn)主要是強(qiáng)降雨量導(dǎo)致農(nóng)田水利設(shè)施損毀、造成房屋倒塌、威脅人民生命財產(chǎn)安全、影響社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展等；雨量積累過多產(chǎn)生難排也會導(dǎo)致內(nèi)澇現(xiàn)象。根據(jù)洪澇災(zāi)害的形成機(jī)制分析可知孕災(zāi)環(huán)境形成的主要影響因子是地形因子和河網(wǎng)密度。其中，地形因子通過高程和坡度兩個主要影響因子制約著洪澇災(zāi)害，而河網(wǎng)密度是我省水系情況的側(cè)面映射。高程越低、坡度越小越容易產(chǎn)生洪災(zāi)；河網(wǎng)密度越大，發(fā)生洪災(zāi)的危險程度越高。利用Arc-GIS 對危險性相關(guān)因子進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，利用空間疊加技術(shù)得到500m×500m 的黑龍江省暴雨洪澇災(zāi)害危險性柵格數(shù)據(jù)，危險性范圍劃分標(biāo)準(zhǔn)，如表2 所示，黑龍江省暴雨洪澇災(zāi)害危險性區(qū)劃，如圖2 所示。

表2 黑龍江省洪澇災(zāi)害危險性、易損性等級劃分

圖2 黑龍江省暴雨洪澇災(zāi)害危險性區(qū)劃圖

4.2 承災(zāi)體的易損性分析

暴雨洪澇災(zāi)害危害程度不僅由致災(zāi)因子與孕災(zāi)環(huán)境的危險性來反映，也與承災(zāi)體的易損性有關(guān)。承災(zāi)體的情況反應(yīng)著洪澇災(zāi)害實(shí)際造成危害的程度，這與研究區(qū)域承災(zāi)體的經(jīng)濟(jì)情況、人口密集程度有著極大正相關(guān)[6]。即同等強(qiáng)度的暴雨，若發(fā)生在人口密度大、經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)、土地利用率較高的地區(qū)而導(dǎo)致的直接經(jīng)濟(jì)損失往往比發(fā)生在人口稀少、經(jīng)濟(jì)狀況相對落后、耕地比重小的地區(qū)要多得多。所以借助黑龍江省歷年的地均人口、地均GDP 以及耕地比重3 個因子來反映承災(zāi)體的易損性，將這3 個指標(biāo)經(jīng)過歸一化處理后得到指標(biāo)權(quán)重分別為0.0478、0.1517 和0.0301，運(yùn)用易損性指數(shù)計算公式（3）分析后得到黑龍江省承災(zāi)體易損性指數(shù)。黑龍江省洪澇災(zāi)害危險性、易損性等級劃分，如表2 所示。黑龍江省暴雨洪澇災(zāi)害易損性區(qū)劃，如圖3 所示。

圖3 黑龍江省暴雨洪澇災(zāi)害易損性區(qū)劃圖

4.3 防災(zāi)減災(zāi)能力分析

根據(jù)自然災(zāi)害風(fēng)險理論概念，將洪澇災(zāi)害風(fēng)險視為是危險性與易損性的綜合作用，而文章在綜合危險性與易損性相結(jié)合的基礎(chǔ)上，考慮了黑龍江省防災(zāi)減災(zāi)能力。黑龍江省政府對暴雨洪澇災(zāi)害的應(yīng)急處理能力是防災(zāi)減災(zāi)的重要體現(xiàn)，同時政府的財政水平又是災(zāi)害應(yīng)急管理處置的必要條件，故選取人均GDP 作為評價指標(biāo)的首選因子；洪澇災(zāi)害發(fā)生時，醫(yī)院與受災(zāi)區(qū)距離的遠(yuǎn)近直接制約著防汛搶險的效率，也制約著受災(zāi)群眾的生命健康，故選取醫(yī)院距離作為防洪減災(zāi)能力的第2個評價因子。由此得出黑龍江省暴雨洪澇災(zāi)害防災(zāi)減災(zāi)能力區(qū)劃，如圖4 所示。

圖4 黑龍江省暴雨洪澇災(zāi)害防災(zāi)減災(zāi)能力區(qū)劃圖

4.4 暴雨洪澇災(zāi)害綜合風(fēng)險區(qū)劃

暴雨洪澇災(zāi)害是危險性、易損性和防災(zāi)減災(zāi)能力共同作用的結(jié)果，根據(jù)上文公式（1）對黑龍江省暴雨洪澇災(zāi)害危險性、易損性和防災(zāi)減災(zāi)能力的柵格數(shù)據(jù)利用Arc-GIS 進(jìn)行空間加權(quán)疊加得到綜合風(fēng)險指數(shù)，黑龍江省洪澇災(zāi)害綜合風(fēng)險等級劃分，如表3 所示，得到黑龍江省暴雨洪澇災(zāi)害綜合風(fēng)險區(qū)劃，如圖5 所示。

表3 黑龍江省洪澇災(zāi)害綜合風(fēng)險等級劃分

圖5 黑龍江省暴雨洪澇災(zāi)害綜合風(fēng)險區(qū)劃圖

5 結(jié) 論

綜上所述，由于黑龍江省各市、區(qū)的水文降雨、地形地貌、耕地比重、經(jīng)濟(jì)水平等因子的差異性，其洪澇災(zāi)害風(fēng)險區(qū)劃程度差別較大。從致災(zāi)因子與孕災(zāi)環(huán)境的危險性考慮，哈爾濱市、綏化市、齊齊哈爾市的危險性范圍等級從屬于高危險性，是洪澇災(zāi)害的高頻發(fā)生區(qū)；從承災(zāi)體的易損性考慮，齊齊哈爾市、大慶市、綏化市、哈爾濱市的承災(zāi)體易損性較高，這多與區(qū)域內(nèi)人口密度大、經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)有關(guān)，而大興安嶺地區(qū)、黑河市、伊春市等市的易損性多分布在中、低易損性層級內(nèi)；黑龍江省除西南部各市的防災(zāi)減災(zāi)能力較強(qiáng)以外，多數(shù)地區(qū)的防災(zāi)減災(zāi)能力處于中、低層級，這表明我省抗災(zāi)能力仍有很大的提升空間。結(jié)合Arc-GIS 平臺的空間疊加分析技術(shù)，可知黑龍江省洪澇災(zāi)害綜合風(fēng)險性呈現(xiàn)出西南部與東北部地區(qū)風(fēng)險高于東南部與西北部地區(qū)，中、高風(fēng)險市占所有市的1/2 以上。通過洪澇災(zāi)害風(fēng)險評估與區(qū)劃，可為黑龍江省因地制宜的制定防洪減災(zāi)對策，為完善應(yīng)急管理制度提供參考。