城市暴雨内涝风险评估模型研究

1S10:水文气象灾害形成机理、预报预测预警与风险评估新技术城市暴雨内涝风险评估模型研究路漫漫1杨帆2张杰1许新路1杨丽娜1（1邢台市气象局，邢台，054000，2南和县气象局，南和，054400）1引言城市暴雨内涝灾害带来的损失逐年增加，目前已成为影响我国经济发展的主要气象灾害之一[1]。暴雨风险评估作为灾害发生前的评估，可为有关部门规避洪水作指导。国内洪灾风险评估研究较多[2-7]，本文选取指标体系法进行洪水的风险区划。它综合考虑研究地区自然和社会经济特性、研究区域洪水各方面特征，选取适合的指标组成指标体系，经过处理后得出洪灾风险指数达到评价洪灾风险的目的[8]。2构建风险评估模型2.1数据来源选取2005年7月11日的贵州市典型暴雨过程，分别对暴雨进行危险性区划、易损性区划和脆弱性区划，选取指标洪水淹没深度、土地利用与分类数据和地形数据，典型暴雨淹没深度由贵阳暴雨积水淹没模拟系统得出，而土地利用与分类则采用2001年11月23号的LandsatETM遥感影像监督分类得到。地形因子通过贵阳市比例为1:500的数字地图对高程信息进行采样内插得到。2.2研究方法使用特尔菲法进行指标的选取，经验分析法确定各因子权重值，使用标准化处理数据，利用ArcGIS的重分类、叠加与地图代数功能进行空间数据的处理。2.3指标权重的确定通过查阅资料可知：对贵阳市洪灾影响程度的贡献，孕灾环境和承灾体大于致灾因子，但两者致灾贡献的相对大小是未知的。故本文在模型一中将孕灾环境、承灾体和致灾因子隶属度值分别归结到[0.7,1]、[0.6,1]和[0.4,0.8]，在模型二中，将三个因子隶属度值分别更改为[0.5,1]、[0.4,0.8]和[0.6,1]，通过将孕灾环境的隶属度值域范围扩大，从而达到对比孕灾环境与承灾体致灾影响的效果。2.4数据的标准化标准化处理的公式如下：（1）其中，表示栅格数据值，表示图层中栅格数据的最小值，表示图层中栅格数据的最大值，Y表示标准化后的数据，范围是[0,1]。2.5建立贵阳市洪灾风险评估模型贵阳市洪灾风险评估模型一：2（2）模型二为：（3）其中，n——栅格数据中的逐个多边形单元；——孕灾环境暴露性隶属度；——致灾因子危险性隶属度；——承灾体易损性隶属度；——综合隶属度。3风险区划的实施3.1孕灾环境暴露性隶属度分析孕灾环境暴露性图层由地形因子生成。图1所示为孕灾环境暴露性指标隶属度的空间分布。运用ArcMap中的Slope子模块计算地表海拔高程变化率，得到贵州市坡度图后，可知坡度范围：[0.55,42]，单位为度。采用以下分级原则：将坡度35%设为Ⅰ类区，将坡度20～35％设为Ⅱ类区，将坡度5～20%设为Ⅲ类区，将坡度5%设为Ⅳ类区，重分类得到的图层栅格数据范围为[1,4]。3图1孕灾环境暴露性指标隶属度的空间分布3.2致灾因子危险性隶属度分析致灾因子危险性图层由典型暴雨淹没深度得出，图2为致灾因子危险性指标隶属度的空间分布。淹没深度越大，洪水危险程度越高，因此本文中将暴雨淹没深度范围5mm、5～100mm、100～250mm和250mm分别设定为Ⅰ类区、Ⅱ类区、Ⅲ类区和Ⅳ类区。重分类得到的致灾因子图层栅格数据范围为[1,4]。4图2致灾因子危险性指标隶属度的空间分布3.3承灾体易损性隶属度分析承灾体易损性图层由土地覆盖类型因子生成，图3为承灾体易损性指标隶属度的空间分布。将水系划为Ⅰ类区，植被覆盖地区设为Ⅱ类区，裸地划定为Ⅲ类区，居民区划为Ⅳ类区。重分类得到的承灾体图层栅格数据范围为[1,4]。5图3承灾体易损性指标隶属度的空间分布3.4综合分析在GIS环境下三个图层叠加，得到栅格的综合隶属度值。两模型计算出的风险值区间范围不同，模型一计算结果为[0.168,0.8]，模型二为[0.12,0.8]。经过对比分析：将综合隶属度范围在[0.7,1]、[0.5,0.7]、[0.4,0.5]、[0.3,0.4]及0.3以下分别设定为极度危险区、重度危险区、中度危险区、一般危险区和安全区。3.5模型结果的对比分析将图4和图5为两模型风险区划对比结果，整体上看两图结果相差不大。6为选取贵阳市暴雨洪灾风险最优区划模型，将某地实测水深、土地类型与坡度数据与模拟结果进行对比分析，表1为实测水深、对应实地情况和模型计算结果对比，选取两组数据对比分析如下：表1实测水深、对应实地情况和模型计算结果对比地点实测积水深度/mm用地类型隶属度坡度模型一洪水风险值模型二洪水风险值盐务街10045.840.400.40花果园立交桥20033.070.310.46文昌北路西南风后9041.620.360.40市西路金香商场170410.210.440.44彭家巷150412.290.360.333.5.1花果园立交桥与彭家巷在实测数据中，花果园立交大桥积水深为200mm，彭家巷积水深150mm，两地距离较近，但花果园立交桥为裸地，坡度值较大，彭家巷地势较为平坦，查阅地图发现附近主要为饭店、居委会和商业区，因此实际洪水风险值彭家巷大于花果园立交桥。3.5.2盐务街与文昌北路西南风后实测水深盐务街为100mm，文昌北路西南风后为90mm，且两地均为商业区所在地，用地类型相同，但盐务街坡度为1～2°，文昌北路西南风后为5～6°，坡度越大洪水危险性越小，盐务街街道长且主要为商业区与居民区综合地，因此一旦遭受洪水所受经济损失更大。因此实际情况下，盐务街洪水风险更大。显然，模型一区划结果更符合实际情况。3.6区划结果分析根据与实测数据的比对分析，得出模型一风险区划结果更符合实际情况，将洪灾风险图4模型一风险区划结果图5模型二风险区划结果7区划叠加河流与道路地理要素，经过编辑、整理后可制成贵阳市暴雨洪灾风险区划图（图6）。图6贵阳市暴雨洪灾风险区划图4讨论与分析洪水的形成过程十分复杂，本文的风险区划主要建立在定性基础上，无法做到精确地得出与实际相同的结果。风险区划的结果只能作相对比较，不是绝对的。另外，也可以将气候、地貌、人口、社会经济价值、洪峰流速和洪峰流量等作为区划要素，使风险区划模型更接近实际，更好地指导实际。关键词：贵阳；内涝灾害；风险评估8参考文献[1]刘娜.南京市主城区暴雨内涝灾害风险评估[D].南京信息工程大学,2013:1-58.[2]胡久伟.鄱阳湖区洪灾风险分析与评估[D].江西师范大学,2011:1-65.[3]张冬冬,严登华,王义成,等.城市内涝灾害风险评估及综合应对研究进展[J].灾害学,2014,29(1):144-149.[4]黄崇福,刘新立,周国贤,等.以历史灾情资料为依据的农业自然灾害风险评估方法[J].自然灾害学报,1998(2):1-9.[5]景垠娜.自然灾害风险评估——以上海浦东新区暴雨洪涝灾害为例[D].上海师范大学,2010:1-87.[6]卞洁.长江中下游暴雨洪涝灾害的风险性评估与预估[D].南京信息工程大学,2011:1-80.[7]潘耀忠,史培军.区域自然灾害系统基本单元研究—Ⅰ:理论部分[J].自然灾害学报,1997(4):1-9.[8]黄大鹏,刘闯,彭顺风.洪灾风险评价与区划研究进展[J].地理科学进展,2007,26(4):11-22.