基于GIS-AHP集成的陕西省暴雨洪涝灾害风险评估

姜 涛，李 宁

(齐齐哈尔市水旱灾害防御中心，黑龙江 齐齐哈尔 161300)

0 引 言

近年来，受全球极端气候影响以及各地城市化进程不断加快的双重影响加持下，暴雨洪涝灾害的频发使得尤其带来的灾害损害不断加大，暴雨洪涝灾害已经成为日益影响城市经济社会可持续发展的关键因素之一[1]。暴雨洪涝灾害风险评估已然成为全社会重点关注的问题，同时正因为暴雨洪涝灾害风险评估作为落实洪涝灾害风险管控的重要基础，因此暴雨洪涝灾害具有理论方面以及付诸于实践的双重意义[2]。文章通过指标体系法建立陕西省洪涝灾害风险评价框架，利用AHP-GIS的空间分析技术对陕西省暴雨洪涝灾害进行风险评估并可视化，以期为陕西省防洪减灾提供一定依据。

1 研究区域概况

陕西省位于我国西北部地区，地处E105° 29′~110° 15′，N31° 42′~39° 35′，全省下辖10个地级市，占地面积为205 624km2，该省东西跨度小，南北跨度大，属大陆性季风气候，降水年际分配不均匀，年平均降水量约为300~1 200mm。该省北部气候干燥、土质疏松、抗侵蚀能力低、易受到水蚀，向南依次经过暖温带关中盆地，该地气候适宜，以及北亚热带气候的陕南秦巴山地，该地气候较为湿润，陕西省因长期开荒导致土地荒漠化严重，也正是因为其复杂的地形地貌特征以及气候条件的影响，该省暴雨洪涝灾害高发[3]。自20世纪90年代以来，由于城市化建设进程的不断加快导致陕西省极端暴雨高发频发的现象，该省典型洪涝主要是由于短历时强降雨以及长历时降雨高发所致[4]。除旱灾以外，洪涝灾害是陕西省最严重的气象灾害，造成的灾后损害以及后期重建经费的消耗是十分巨大的[5]。

2 研究方法及数据来源

文章基于自然灾害风险理论及方法，从致灾因子危险性、孕灾环境敏感性以及承灾体易损性3方面建立陕西省暴雨洪涝灾害风险评估“H-E-V”框架，选取年均降雨量、暴雨强度、暴雨频次、地面高程、高程标准差、河网密度、人口密度、地均GDP和耕地密度9个因子构建洪涝灾害风险评价指标体系，利用层次分析法对因子进行赋权，并将经过标准化处理的指标因子数据以及相应的权重导入GIS中建立暴雨洪涝灾害风险评估模型，通过GIS对陕西省暴雨洪涝灾害进行评估并区划，准确的风险评估结果对该省防洪减灾具有重要意义。

2.1 暴雨洪涝灾害风险评价指标体系的构建

2.1.1 致灾因子危险性

致灾因子危险性主要是指受到气候条件以及地理环境影响的可以对区域洪涝灾害起到决定性作用的因子。致灾因子危险性通常决定于当地的暴雨强度以及发生频次，因此文章结合陕西省的实际降雨特征，选取年均降水量、暴雨强度、暴雨频次3个指标因子作为致灾因子危险性指标[6]。年均降雨量越大以及暴雨强度、暴雨频次越高，致灾因子危险性越大，对暴雨洪涝灾害的影响越严重。

2.1.2 孕灾环境敏感性

孕灾环境敏感性是指研究区受到洪涝灾害时所表现的敏感程度，即对致灾因子造成影响的周围环境条件，其主要取决于研究区的地形地貌以及河网水系等。文章结合陕西省实际情况，选择地面高程、高程标准差以及河网密度分别作为地形条件以及水系条件的孕灾环境敏感性指标因子。

2.1.3 承灾体易损性

承灾体易损性是指研究区遭受暴雨洪涝灾害侵袭时，其社会经济系统以及自然环境条件遭受威胁而产生的破坏程度。文章综合陕西省实际条件以及数据的可获取性，主要考虑选择人口密度、地均GDP以及耕地密度3个指标因子作为承灾体易损性评价指标。

2.2 暴雨洪涝灾害风险评估模型

2.2.1 暴雨洪涝灾害风险评估原理

文章基于自然灾害风险理论及方法将陕西省暴雨洪涝灾害定义为致灾因子危险性（H）、孕灾环境敏感性（E）以及承灾体易损性（V）3个准则层指标因子的集成[7]。选取9个指标层因子构建暴雨洪涝灾害风险评估体系框架，最终建立洪灾风险评估模型计算综合风险评估指数FDRI，其表达式为：

2.2.2 加权综合评价法

加权综合评价是指根据评价的最终目标，选取合适的指标因子构建合理的评价体系，再结合各个指标因子由于对最终评价目标的影响程度不同而赋予合理的权重，最后将单项评价值利用加权综合的方式评价得出最终的评估目标，其表达式为：

式中：FDRI为暴雨洪涝灾害风险指数 ，计算公式如（2）所示；H为暴雨洪涝灾害致灾因子危险性；E为暴雨洪涝灾害孕灾环境敏感性；V为暴雨洪涝灾害风险承灾体易损性；WH表示致灾因子危险性权重，WE表示孕灾环境敏感性权重，WV为承灾体易损性权重；其中，致灾因子危险性危险性H、孕灾环境敏感性E、承灾体易损性V的计算分别如公式（3）（4）（5）所示[8]。

2.3 指标因子归一化处理

由于在洪涝灾害风险评估建模的过程中各个因子的量纲不同，为了使得各个因子之间具有可比性，需要对每个因子做归一化处理，从而保证每一个因子值都分布在[0,1]范围内[9]。文章采用如下方法进行归一化，计算公式如下所示：

正向指标：

负向指标：

式中：Xi'为第i和指标因子的归一化值；Xi为第i个指标因子的值；Xmax,i为第i各指标因子中的最大值；Xmin,i为第i个指标因子中的最小值。

2.4 数据来源

文章所需的气象水文数据来源于中国气象科学数据共享网站，提取1954—2015年陕西省34个气象水文测站的月均降水数据；基础地理数据来源于地理空间数据云提取全国1:100万的行政区划图，利用GIS进行裁剪得到陕西省行政区划地理数据，DEM高程数据来源于美国航空航天局（NASA）发布的全球30m分辨率的数据，河流边界数据来源于全国地理信息资源目录服务系统发布的1:100万的全国河网水系数据集，河网密度则是单位面积的河流长度，通过GIS提取获得陕西省河流密度；社会经济数据来源于2015年陕西省统计年鉴，包括人口密度、土地利用类型以及地均GDP等。

2.5 GIS在暴雨洪涝灾害风险评价上的应用

地理信息系统简称GIS，其利用地理模型对相应区域进行空间分析，结合其强大数据管理功能及空间分析技术来获取多因素作用的地理信息[10]。暴雨洪涝灾害产生的机理十分复杂，是自然环境因素以及社会经济属性等因素综合作用的结果，而GIS在数据采集、分析以及处理方面的功能相当完善，可以对不同尺度范围内的DEM数据、河网水系数据进行裁剪与分析，通过GIS建立相应风险评价信息数据库，运用其二维空间分析的拓扑关系，对不同区域的分析结果进行Overlay，对评估结果进行分类分级并可视化，从而得到暴雨洪涝灾害风险区划图，GIS对洪涝灾害风险区划有着极强的支撑与辅助作用。

3 暴雨洪涝灾害风险评价指标权重的确定

城市暴雨洪涝灾害风险评估结果准确性的关键是评价指标因子权重的赋予。层次分析法最早由美国数学运筹学家T.L.Saaty提出，通过将错综复杂的决策问题按照目标层、准则层以及指标层划分为不同的指标因子层级结构，通过对两两因子重要性进行对比并赋值从而构造判断矩阵，并进行一致性检验，达到将复杂问题简单化的效果。其主要步骤为：①建立评估层次结构模型；②构造判断矩阵并赋值；③层次单排序计算指标因子权重；④一致性检验。陕西省暴雨洪涝灾害风险评估指标因子权重表如表1所示。

表1 暴雨洪涝灾害风险评估指标因子权重

4 陕西省暴雨洪涝灾害风险区划结果

4.1 致灾因子危险性风险区划分析

致灾因子危险性以气象水文数据为基础，将文章所依据的指标因子归一化数据值以及相应的指标权重导入GIS暴雨洪涝灾害风险评估模型中，采用自然断点法将致灾因子危险性划分为高、较高、中等、较低、低危险性区域5个不同的等级，从而得到陕西省暴雨洪涝灾害致灾因子危险性可视化结果。

从致灾因子危险性可视化结果可以得出陕西省致灾因子危险性由南向北逐级递减，这主要是由于陕西省南部降雨强度及频率较高，同时由于这些区域海拔和相对高程标准差较小；致灾因子高危险性区域主要是安康市；较高危险性分布在渭南市和汉中市；而咸阳市、西安市、商洛市为中危险性区域；宝鸡市、延安市以及铜川市的危险性较低，榆林市危险性最低[11]。

4.2 孕灾环境敏感性风险区划分析

文章孕灾环境敏感性评估主要考虑地形和水系因子，依靠基础地理数据通过GIS提取、叠加、重采样提取出的地面高程、高程标准差以及单位面积的河流长度3各因子，将其与其相应的权重导入GIS中的暴雨洪涝灾害风险评估模型，采用自然断点分级法将孕灾环境敏感性分为低、较低、中等、较高、高敏感性5个不同的等级，得到陕西省孕灾环境敏感性可视化结果。

从孕灾环境敏感性可视化结果可以得到榆林市以及西安市的孕灾环境敏感性最高；较高敏感性区域有咸阳市、渭南市；而中的敏感性包括延安市、汉中市、安康市；商洛市、宝鸡市属于较低敏感性区域；铜川市地处陕西省中部，其孕灾环境敏感性最低。

4.3 承灾体易损性风险区划分析

承灾体易损性指的是致灾因子发生的条件下，社会属性方面以及经济系统受暴雨洪涝灾害影响而遭受的损失程度，其属于暴雨洪涝灾害风险评估社会因素的层面。将文章所选取的3个指标因子的归一化数值以及相应指标权重导入GIS暴雨洪涝灾害风险评估模型，通过自然断点分级法将承灾体易损性分为低、较低、中等、较高、高5个区划等级，从而得到陕西省承灾体易损性可视化结果，从承灾体易损性可视化结果可以得出：西安市以及咸阳市承灾体易损性最高；较高易损性分布在榆林市和渭南市；易损性中等地区分布在延安市、宝鸡市以及汉中市；低以及较低易损性位于铜川市、商洛市和安康市。

4.4 暴雨洪涝灾害综合风险区划分析

暴雨洪涝灾害综合风险区划是将H、E、V栅格数据以及相应权重导入GIS中，进行加权综合评价，利用自然断点法对陕西省暴雨洪涝灾害进行综合风险区划，分为高、较高、中等、较低、低风险性5个级别，最终得到陕西省暴雨洪涝灾害风险综合评估可视化结果。由其综合风险评估可视化分区结果可以得出：高风险区主要是安康市、咸阳市以及渭南市；西安市的风险等级较高；汉中市与榆林市的风险等级中等；低以及较低风险区主要位于铜川市、延安市、宝鸡市以及商洛市。

5 结 论

综上所述，在致灾因子危险性方面，安康市的危险性最高，是暴雨洪涝灾害的高发区，相关政府以及防洪减灾部门应该给予高度重视，及时观测气象变化并做出合理的预测，尽可能降低洪灾损失；在孕灾环境敏感性方面，西安市与榆林市的敏感性最高，这与其自身地形条件以及水系状况相关；在承灾体易损性方面，咸阳市与西安市由于其人口密度更为集中、且经济社会发展水平相对较高，故承灾体的易损性也相对更高。通过AHP-GIS集成的方式对陕西省进行了暴雨洪涝灾害风险评估，相应评估区划结果可为该省防洪减灾等相关部门提供一定的参考依据。