考慮河道分洪措施與洪澇災害風險的應急避難選址研究

關鍵詞：城市洪澇；河道分洪；洪澇模擬；風險評估；優化選址中圖分類號： TV697.3^?3 文獻標志碼：A doi：10.3969/j.issn.1000-1379.2025.09.002

Study on Emergency Shelter Siting Considering River Diversion Measures and Flood Risks

FANG Hongyuan'， ZHENG Feifei2，DI Danyang'，JIA Hao' （1.School of Water Conservancy and Transportation，Zhengzhou University，Zhengzhou 45ooo1，China; 2.College of Architectural Engineering， Zhejiang University，Hangzhou 31Oo58，China）

Abstract：Withtecontiuousadvancementofclimatechangeandurbanzation，theriskofurbanfloodingisincreasing，andtetablis mentofemergencyfugesitesisucialforitigatingflodingdsasters.Tthisnd，teJinshuiRiverflooddiveionpipeliepea in ZhengzhouCitywastakenasanexampletoanalyzethereductionefectofriverfloddiversionmeasuresonflooddisasters，andthe emergencyshelteriteselectionmodelwasuiltbyombiingthrsultsftfloodisaesentadsoldytemulti-ectivepatcleswarmoptiizationalgorit.Teresultssowtatthefloddiversionprojectsignificantlyeducesthflooddepthandimpactarader the10-yearareafallsearosuttoffddsiisrlidsfJlyd ryrainstorm.eighflodriskreasareconcentratedinteoreurbanzedortheastepartofthesudyareaandalthoughfloiskis mitigatedbteoddiesoosuderthfournfalenaios，eoveralliskmainshiguderthtraodaryistosa ios.UnderteJulyetraodaryistoseariferplemetatiooftiedesioneaures，ultiectie mizationofsiteeleidotisulsftedsessntndotialslltioseetidihn average evacuation distance of 471.9 meters，which are able to cover 97.3% of the population in the study area.

Key Words：urban flooding；river diversion； flood modelling；risk assessment；site optimization

0 引言

近年來，氣候變化與人類活動的共同作用提高了城市洪澇災害的頻率和強度，導致嚴重的社會經濟損失[1。如2021年7月17—23日，河南省發生嚴重洪澇災害，特別是7月20日鄭州市遭受重大人員傷亡和經濟損失，因城市洪澇災害死亡失蹤380人，經濟損失409億元，數十萬人緊急避難（以下稱“ 7?20^′′ 特大暴雨）。因此，增強城市防洪韌性，實施精細化的洪澇災害管理以減少城市洪澇損失，已成為當前城市規劃與管理的關鍵課題。

城市洪澇風險管理是一項復雜的系統工程，不同國家和地區通過對工程和非工程措施進行深人研究，制定了可持續的雨水管理策略以減輕洪澇災害[2]工程措施涉及水管理設施、基礎設施及相關硬件的建設和改造，是應對洪澇災害的傳統方法[3]。工程措施主要是通過物理手段控制或引導洪水流向，從而預防或減少洪澇災害的影響。河道分洪措施被證明是一種有效的水災害管理手段，并已在多個城市得到應用[4]。通過建設分流工程，可將洪水引導至預定區域，緩解城區的洪水壓力，減少洪澇造成的損害[5]。盡管河道分流措施在多個城市作為有效的洪澇管理工具得到應用，但其在實際實施中仍面臨一系列挑戰。城市自然環境的復雜性、現有基礎設施的限制以及不合理的城市規劃都可能影響分流措施的效果。當前城市洪澇管理強調“預防為主”和“從災后響應轉向災前預防”的原則，突顯了風險評估作為非工程措施在識別和預測潛在洪澇風險中的關鍵作用[6。同時，風險評估在選擇預防措施、降低災害發生可能性和減輕災害影響方面發揮了重要作用[7]。傳統的洪澇風險評估方法主要依賴水文和水力模型，模擬降雨、流量和地形等因素來預測洪澇發生的概率[8]。這些方法往往無法充分反映復雜城市環境中人類活動、城市規劃和基礎設施的影響。

有效的應急響應機制對于減輕洪澇災害對城市居民生命和財產的威脅至關重要[9]。應急避難場所作為城市防災減災系統的重要組成部分，直接關系到受災人員的疏散安全和生命保障[10]。傳統的避難場所選址方法通常僅考慮人口分布和地理位置等靜態因素[1]。然而，洪澇災害的動態性如洪水的深度和流速隨降雨動態變化，會影響受災區域的疏散速度[12]。因此，如何在災前進行動態調整，并考慮洪澇風險、疏散路線和應急資源分配等因素，已成為避難場所選址優化的關鍵問題。隨著城市洪澇風險評估研究的開展，越來越多的研究開始將洪澇風險評估結果與避難場所選址優化相結合[13]。這些研究提出了多目標優化算法和綜合決策支持系統，用于選擇城市避難場所位置，通過綜合考慮洪澇風險、避難需求、可達性和社會經濟因素，為應急避難場所的規劃和布局提供理論依據[14]

筆者以鄭州市金水河分洪管道工程為例，模擬分洪工程實施前后的洪澇空間特征，評估河道分洪措施對洪澇災害削減效果的影響。基于“危險性-暴露性一脆弱性”風險評估框架，結合4種主客觀加權方法改進TOPSIS模型，對洪澇災害風險進行綜合評估。將洪澇風險評估結果納入避難所選擇模型中，結合加權疏散距離和受災人口的因素，通過多目標粒子群優化算法和GIS網絡分析方法，優化應急避難所選址及人口疏散路徑，以期為城市洪澇災害防治和應急管理提供參考。

1 研究區概況

鄭州市位于華北平原南部，黃河下游，河南省中北部，年均降水量為 632mm ，降雨集中在6—9月，約占全年降水量的 60% 。金水河是鄭州中心城區的主要河流，總長度為 27.66km ，是鄭州中心城區主要的防洪排水通道，是重要的防洪目標。金水河防洪引流工程的主要建設內容包括防洪引流管道工程、防洪引流口工程和賈魯河渠道整治工程。本文研究區為金水河防洪引流管道工程的建設區域（見圖1）。金水河防洪引流管道工程通過排水管道將洪水從金水河引入賈魯河。防洪引流管道工程包括管道進水工程、檢查井和接收井工程。防洪引流管道總長度為 5.405km ，引流能力為 75m³/s 。圖1研究區域位置

Fig.1Location Mapof the Study Area

2 數據與方法

2.1 城市洪澇模型構建數據

1）排水管網數據。來源于《鄭州市排水工程規劃（2011—2020年）》和實地調查數據，管道截面形狀分為矩形和圓形，矩形管道最小尺寸為 900mm×700mm 至 1 800mm×2 000mm ，圓形管道最小直徑范圍為800～2400mm 。分洪管道數據來源于《鄭州市金水河引洪工程施工圖設計通則》。

2）降雨數據。選取“ 7?20^′′ 特大暴雨歷時 ^2h 的高峰降雨時段，根據鄭州市自然資源和規劃局發布的2023年鄭州市設計降雨強度公式[見式（1）]，得到3種降雨強度（重現期 10，50，200a ，降雨持續時間為 2h 的設計降雨情景，雨峰系數采用0.4）下的降雨過程，如圖2所示。

式中： q 為設計降雨強度， P 為設計重現期， χ_t 為降雨持續時間。

圖2不同降雨情景過程線

Fig.2ProcessLinesfor Different Rainfall Scenarios

2.2 城市洪澇風險評估指標

基于科學性、完整性和獨立性原則，從致災因子的危險性、孕災環境的暴露性及承災體的脆弱性3個準則層次選取評價指標，指標數據如圖3所示。致災因子是引發城市洪澇災害的直接原因，選取淹沒面積、管網密度、河流密度、道路密度表征其危險性；孕災環境是直接受城市洪澇災害影響的對象，選取建筑密度、高程、坡度、土地利用（植被覆蓋度、不透水面占比）表征其暴露性；承災體是城市洪澇災害的自然誘因及環境影響因素，選取脆弱性人口密度、POI（興趣點）密度、地均GDP表征其脆弱性。這些指標均采用雙三次卷積法采樣，并統一網格分辨率為 30m 。

圖3洪澇風險評估部分指標數據

Fig.3Data of Partial Indicators for Flood Risk Assessment

2.3 城市應急避難選址數據

本研究居民小區數據、候選避難場所數據和人口熱力數據均通過百度地圖獲取。需求點以城市居民小區為基本單位，共計232個。鄭州市應急管理局數據顯示，全市共有42個應急避難場所，但在金水河與賈魯河分洪區域內僅設有1處避難場所，無法滿足該區域的緊急疏散需求。基于金水河分洪工程現狀，本研究收集了區域內學校、體育館和醫院等潛在避難場所的POI數據，并選取28個具備無障礙通行條件的候選避難場所。通過百度地圖平臺獲取研究區2021年5月17日—22日每日8時、12時、18時、24時的人口分布數據，取其平均值后，利用ArcGIS可視化精度為30m的人口分布數據。

2.4 研究方法

2.4.1 城市洪澇風險評估方法

利用InfoWorksICM模型模擬10、50、200a一遇和“7·20”特大暴雨這4種降雨情景下的洪澇淹沒過程。InfoWorksICM是城市綜合流域排水模型，整合了城市排水管網系統和河道模型，并采用分布式模型模擬降雨一徑流過程，通過一維、二維耦合模擬城市排水系統中的水力路徑，可實現河道流速、水位，以及積水淹沒深度、流動方向、速度的計算。

根據InfoWorksICM模擬的淹沒水深結果，結合構建的城市洪澇風險評估指標體系，利用層次分析法（AHP）、熵權法（EWM）、信息量加權法（InfWM）和標準間相關性重要度法（CRITIC）4種主客觀加權法改進的TOPSIS模型，計算城市洪澇綜合風險。TOPSIS模型常用于解決系統工程中有限解的決策問題，其基本原理是在目標空間中定義測度，計算目標與正理想解和負理想解的接近/偏離程度。該方法可全面、客觀地評估城市洪澇災害風險。在進行風險評估計算之前，使用歸一化方法對12個洪澇風險評估指標進行標準化，得到標準化評估指標矩陣。

式中： A 為標準化評價矩陣， a_ij（i=1，2，…，m;j=1 2，…，n） 為第 i 個指標的第 j 個樣本值。

根據評價指標的性質，確定正理想解 （Z⁺） 和負理想解 （Z^-） 。正理想解是每個評價指標都取得最優值的解，而負理想解是每個評價指標都取得最差值的解。利用AHP、EWM、InfWM和CRITIC主客觀組合權重 W 改進評價對象與正、負理想解的歐氏距離 D_i⁺ 和 D_i^- 。最后計算相對貼近度，其取值范圍為0～1，值越大，洪澇災害風險越大。

2.4.2 應急避難選址優化方法

在“ 7?20^′′ 特大暴雨情景下，考慮河道分洪措施實施后的洪澇風險分布，通過ArcGIS軟件，將歸一化處理的洪澇風險值作為權重因子，空間關聯至需求點（居民聚集區），構建兼顧災害風險的多目標應急避難場所選址優化模型。利用多目標選址模型對備選避難點進行洪澇災害下避難選址及服務人口分配規劃，目標函數為最小化避難總距離（ F₁ ）最大化覆蓋高風險人口 （F₂） 和最小化應急避難場所數量 （F₃） ，即建設成本最小；約束條件為每個避難場所服務的最大范圍不得超過 1000m ，每個避難場所容納的人數不能超過最大容量3000人。

目標函數：

約束條件：

式中： I 為候選應急避難設施點集合， I={1，2，… J 為需求點集合， J={1，2，…，j，…，n};i w_i 為 i 點的洪澇風險權重； d_ij 為 i 點到應急避難場所 j 的距離； x_ij 為1、0二元變量（1表示 i 點分配到避難所 j ，否則為0）； pop_i 為 i 點的人口數量; M 為最小避難所數量； R 為每個避難場所的最大服務半徑，取 1 000m;C 為每個避難場所的最大容納人數； y_j 為應急避難場所的1、0二元變量（1表示候選應急避難所被選中，否則為0）。

采用多目標粒子群優化算法求解考慮洪澇災害風險的應急避難選址模型。多目標粒子群優化算法是一種將粒子群優化算法與多目標優化相結合的方法。其在搜索過程中考慮了多個目標函數的優化，并通過引入適當的選擇機制和外部存檔策略來維持和提升解集的多樣性與覆蓋度。其目標是找到一組帕累托最優解集，這些解代表各目標之間的最佳折中。具體流程如下：

1）初始化種群。在搜索空間中隨機初始化一組粒子，每個粒子具有位置和速度向量，同時每個粒子還需保存其局部最優解和全局最優解。粒子的目標是找到一組能夠近似真實帕累托前沿的解。

2）適應度評估。每個粒子的適應度是基于其在多個目標上的表現來計算的。適應度評估的核心是根據非支配排序和擁擠度來評估粒子的質量。

3）非支配排序。通過非支配排序，粒子群被分為不同的等級，等級較低的粒子具有較高的質量。非支配排序根據各粒子在多個目標上的表現來確定，若一個粒子在所有目標上都優于另一個粒子，則被稱為前者“支配”后者。

4）擁擠度計算。為了保持解集的多樣性，計算擁擠度，來度量粒子之間的“距離”。通常，粒子越“擁擠”，其選擇的概率就越低，從而避免了算法陷入局部最優解。

5）速度和位置更新。通過更新粒子的速度和位置來引導粒子群朝著最優解區域移動。在更新過程中考慮了多目標優化的需求，粒子不僅朝著其局部最優解移動，而且向全局最優解集靠攏。位置更新公式為

v_i^（t+1）=w?v_i^（t）+c₁?rand₁?[p_besti-x_i^（t）]+

c₂?rand₂?[g_besti-x_i^（t）]

式中： v_i^（t） 為粒子 χ_i 的速度， x_i^（t） 為粒子 i 的位置， p_besti 為粒子 i 的個人最優解， g_besti 為全體粒子的全局最優解， w 為慣性權重， c₁ 和 c₂ 為加速常數， rand₁ 和 rand₂ 為隨機數。

6存檔更新。為了獲得更好的解集，引入一個外部存檔，用來存儲所有非支配解。每當一個粒子找到一個新的非支配解時，算法會檢查該解是否可以被加入存檔。如果該解是新的非支配解，則將其存檔；如果解的數量超過了存檔的容量，則通過擁擠度比較等方法刪除一些解，以保證存檔解的質量和多樣性

3 結果分析

3.1 河道分洪對城市洪澇影響分析

通過對比河道分洪前后的淹沒模擬結果（見圖4），可以看出金水河分洪工程在不同降雨重現期下對淹沒深度與面積的削減效果存在顯著差異。在10、50、200a一遇降雨情景下，分洪工程有效減小了淹沒深度和面積，明顯緩解了洪澇災害。然而，在“ 7?20^′′ 特大暴雨情景下，這種削減效果并不顯著，主要原因在于分洪工程的防洪設計標準為200a一遇，無法應對超過設計標準的降雨強度，導致河道分洪管道被完全淹沒，削減洪澇災害的效果受限。在不同降雨情景下，分洪工程的具體削減效果表現如下：10a一遇降雨情景下最大水深減小 0.09m ，最大淹沒范圍比例減小2.54% ，淹沒面積減小 0.56km² ;50a一遇降雨情景下削減效果最為顯著，最大水深減小 0.24m ，最大淹沒范圍比例減小 9.65% ，淹沒面積減小 1.90km² ;200 a 一遇降雨情景下分洪工程仍展現出較好的減災效果，但削減幅度較 50a 一遇降雨情景有所減小； °7?20° 特大暴雨情景下降雨量超過分洪系統的設計標準，最大水深僅減小 0.01m ，整體削減效果不明顯。

圖4河道分洪措施下不同降雨情景淹沒范圍對比Fig.4Comparison of Inundation Range Under DifferentRainfallScenariosUnderRiverDiversionMeasures

3.2 洪澇風險評估結果分析

基于改進的TOPSIS方法評估結果繪制了研究區洪澇災害風險圖，分洪工程前后的洪澇災害風險區劃分別見圖5和圖6。研究結果表明，無論現狀還是規劃條件下，高風險等級區域范圍均隨著降雨重現期的增大而逐步擴大。從空間分布來看，研究區東北部城市化程度較高區域的洪澇災害風險最高，并以該區域為中心向周邊呈現遞減趨勢。研究區西南部以裸地為主，地表覆蓋物較少，洪澇災害風險多處于低風險和次低風險等級。隨著降雨重現期的增大，河流兩岸區域的風險等級逐漸升高，部分區域轉變為較高或高風險等級。在相同降雨重現期下，高風險和較高風險區域主要集中在研究區東北部開發程度較高的區域。這種分布特征與建筑物密度和阻水效應密切相關，由于高度城市化區域地表下滲能力較差，排水管網容量有限，地表徑流難以及時排出，因此更易發生地表淹沒

圖5河道分洪前不同降雨情景下洪澇風險等級空間分布Fig.5Spatial Distribution of Flood Risk Levels UnderDifferent Rainfall Scenarious Under Current Conditions

圖6河道分洪后不同降雨情景下洪澇風險等級空間分布Fig.6Spatial Distribution of Flood Risk Levels Under DifferentRainfall Scenarious Under Planning Conditions

不同降雨情景下各風險等級面積占比見表1。10a一遇降雨情景下，低風險等級區域的占比最大，分洪措施對次高和高風險等級的削減面積僅為 0.08km² 。隨著降雨重現期的增大，分洪措施的作用逐漸體現：50a和200a一遇降雨情景下，分洪措施對次高和高風險等級的削減面積分別為 0.26km² 和 0.22km² 。在4 7?20^′′ 特大暴雨情景下，低風險區域面積顯著減小，而次高和高風險等級區域的面積達到峰值。盡管河道分洪措施在極端降雨條件下對高風險和次高風險等級的削減面積達到 0.38km² ，但整體風險仍顯著增大，這表明在“ 7?20^′′ 特大暴雨這種極端降雨情景下，分洪工程對洪澇災害的緩解效果有限，需要進一步優化應急與防控措施，以應對未來可能發生的極端降雨。

表1不同風險等級對應的面積占比

Tab.1 Proportion of Area Corresponding to Different Risk Levels

3.3 應急避難選址優化結果

為應對模型的復雜性和求解規模較大的問題，采用多目標粒子群優化算法，通過多次試驗和參數調試，確定最優算法參數：初始種群規模 N=100 ，交叉概率p_c=0.8 ，變異概率 p_m=0.01 ，最大迭代次數 G=100 。式（5）3個目標函數之間存在相互制約的關系：當過度關注最小化加權疏散距離與最大化高風險人群時，區域整體的可達性差異將會提高。考慮到極端降雨情景下研究區金水河與賈魯河可能同時發生洪澇災害帶來的潛在破壞性，選擇Pareto前沿解集的拐點解，最終確定候選避難場所數量為13個，作為最優選址方案。避難場所的分布及應急分配方案如圖7（a）所示，對應的應急疏散路徑如圖7（b）所示。

圖7

優化結果表明，本研究提出的應急避難場所選址與分配方案能夠有效滿足研究區的避難需求：平均疏散距離為 471.9m ，最大疏散距離為 986.9m ；總計覆蓋218個居民小區，覆蓋人口達45090人，占研究區總人口的 97.3% 。13處應急避難場所不僅全面覆蓋了金水河與賈魯河分洪區域，而且最大限度滿足了避難場所服務半徑小于 1000m 的要求。此外，這些避難場所優先布局于洪澇災害風險等級較高的區域，顯著提升了研究區應對極端降雨情景的緊急疏散能力。

4結論

以鄭州市金水河分洪工程區域為例，構建水文水動力模型模擬了不同降雨情景下的洪澇淹沒狀況，并分析了河道分洪措施對城市洪澇削減效果的影響。采用TOPSIS模型結合4種主客觀加權方法對分洪前后的洪澇風險進行了評估，探討了不同降雨情景下洪澇風險的空間特征。結合“ 7?20^′′ 特大暴雨情景下的洪澇風險評估結果與可達性因素，納入應急避難場所選址模型，利用多自標粒子群優化算法進行避難場所選址優化及人口疏散路徑分配。主要結論如下：

1）研究區域的洪澇風險呈現“西南低、東北高”的空間分布格局。金水河分洪工程對洪水淹沒深度和面積有不同程度的削減效果。在設計降雨情景（10、50、200a一遇）下，分洪措施顯著減少了洪澇災害。然而，在“ 7?20^′′ 特大暴雨情景下，由于降雨量超過分洪工程設計標準，因此分洪措施的削減效果有限

2）洪澇風險的空間分布與城市化程度密切相關，城市化程度較高的東北區域風險較高。總體來看，分洪工程在不同重現期下對洪澇風險起到一定緩解作用，但在‘ ?7?20^?′ 特大暴雨情景下，整體風險依然較高。

3）應急避難場所選址優化方面，采用多目標粒子群優化算法確定了13個最佳避難場所位置。該方案的平均疏散距離為 471.9m ，最大疏散距離為 986.9m 能夠覆蓋研究區域 97.3% 的人口。選址符合分洪區域覆蓋及服務半徑要求，有效提升了城市在極端降雨情景下的應急疏散能力。

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【責任編輯 張華巖】