氣候變化下流域洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)性評(píng)價(jià)
——以珠江流域?yàn)槔?/h1>
2017-03-22 07:52:22徐娜，陳巖
中國(guó)農(nóng)村水利水電 2017年6期
徐 娜，陳 巖
(南京林業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，南京 210037)
IPCC(International Panel on Climate Change)第五次評(píng)估綜合報(bào)告指出，自20世紀(jì)中葉以來(lái)，氣候變化已經(jīng)影響了全球范圍內(nèi)流域洪水發(fā)生的頻率和規(guī)模，隨之而來(lái)的直接和間接損失大幅度增加[1]。在近東、印度和中南美洲等地區(qū)，現(xiàn)代大洪水發(fā)生的頻率和規(guī)模甚至超過(guò)歷史上的洪水記錄[2]。我國(guó)近50年來(lái)，洪澇災(zāi)害時(shí)有發(fā)生，1963年海河流域特大暴雨洪水，1981年四川省暴雨洪水，1991年江淮及太湖流域暴雨洪水，1998年長(zhǎng)江、嫩江和松花江特大洪水，2003和2007年淮河流域洪水，2012年湖南省暴雨洪水等，洪澇災(zāi)害給國(guó)家和人們?cè)斐闪司薮蟮膿p失。許多學(xué)者采用不同的方法對(duì)洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)價(jià)，主要包括GIS(Geographic Information System)法、模糊綜合評(píng)價(jià)法、指標(biāo)法和函數(shù)法。在GIS法中，石怡[3]、Seekao[4]等通過(guò)對(duì)GIS空間數(shù)據(jù)處理，得到流域的洪災(zāi)分布圖；程先富利用GIS空間分析技術(shù)構(gòu)建了巢湖流域洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型，并預(yù)估了2020年的不同重現(xiàn)期洪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)分布圖[5]；Chen用GIS空間數(shù)據(jù)作為水文模型輸入值，對(duì)孟加拉國(guó)達(dá)卡的洪水損害進(jìn)行評(píng)估[6]。在模糊綜合評(píng)價(jià)法中，俞布等將模糊綜合評(píng)價(jià)法與GIS空間技術(shù)相結(jié)合構(gòu)建評(píng)價(jià)模型，將洪水災(zāi)害易損性分為5個(gè)等級(jí)[7]；袁永博基于可變模糊理論，融合可變模糊客觀權(quán)重與層次分析主觀權(quán)重，建立模糊可變模型對(duì)山東省旱澇災(zāi)害進(jìn)行評(píng)價(jià)[8]。在指標(biāo)法中，賀山峰從致災(zāi)因子和孕災(zāi)環(huán)境兩方面入手，對(duì)SRES B2情景下安徽省縣域尺度未來(lái)90年的洪災(zāi)致災(zāi)危險(xiǎn)性格局進(jìn)行預(yù)估[9]；王艷君用災(zāi)害范圍、人口、經(jīng)濟(jì)和農(nóng)作物暴露度4個(gè)指標(biāo)表征洪澇災(zāi)害暴露度，從經(jīng)濟(jì)脆弱性和人口脆弱性評(píng)價(jià)災(zāi)害脆弱性，分別從時(shí)間和空間角度分析了中國(guó)暴雨洪澇災(zāi)害的特征[10]；Ryu考慮氣候變化條件，從暴露度、敏感性和抗壓性3個(gè)角度分析韓國(guó)工業(yè)園區(qū)的洪災(zāi)脆弱[11]。在函數(shù)法中，胡俊鋒構(gòu)建了洪澇災(zāi)害綜合風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)模型，可以對(duì)未來(lái)區(qū)域的綜合風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行預(yù)測(cè)[12]；張正濤使用暴雨洪澇災(zāi)害危險(xiǎn)性、暴露度和脆弱性構(gòu)建暴雨洪澇綜合風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)，對(duì)不同重現(xiàn)期的洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)[13]；Amadio運(yùn)用災(zāi)損曲線(SDC)模型，分別從資產(chǎn)損失、農(nóng)業(yè)損失和產(chǎn)品損失3個(gè)方面評(píng)估意大利洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)[14]。
目前，我國(guó)對(duì)洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)研究主要存在3個(gè)問(wèn)題：第一，氣候變化對(duì)洪澇災(zāi)害影響加劇，但現(xiàn)有研究很少考慮氣候變化的因素，對(duì)風(fēng)險(xiǎn)性的評(píng)價(jià)不準(zhǔn)確；第二，研究者大多使用指標(biāo)法和函數(shù)法其中一種方法，使用指標(biāo)法對(duì)指標(biāo)賦值時(shí)，多采用主觀方法，影響評(píng)價(jià)結(jié)果的準(zhǔn)確度，在使用單一函數(shù)法時(shí)，所選變量系統(tǒng)性較差，變量之間缺少邏輯性，不能全面的評(píng)價(jià)洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)性；第三，在對(duì)洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)時(shí)，多從造成洪澇災(zāi)害的原因入手，很少考慮洪澇災(zāi)害的損失狀況。本文根據(jù)IPCC對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的定義，綜合考慮氣候變化對(duì)洪澇災(zāi)害的影響，采用函數(shù)與指標(biāo)相結(jié)合的方法，構(gòu)造洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)函數(shù)公式，對(duì)珠江流域的洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)估，并對(duì)降低風(fēng)險(xiǎn)提出一些建議。
1 水資源災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)性內(nèi)涵定量方法
1.1 流域洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)內(nèi)涵
目前洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)沒(méi)有統(tǒng)一的定義，本文認(rèn)為IPCC提出的風(fēng)險(xiǎn)定義具有代表性，IPCC在2014年提出，風(fēng)險(xiǎn)是在氣候變化影響下由脆弱性、暴露度和危害度的相互作用產(chǎn)生的，如圖1所示[]。由此定義流域洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)是指在某一流域內(nèi)，受氣候變化影響，洪水對(duì)社會(huì)經(jīng)濟(jì)和自然環(huán)境造成的災(zāi)害損失及其發(fā)生的概率，由水資源脆弱性、暴露程度和洪澇災(zāi)害危害度三部分構(gòu)成。水資源脆弱性取決于水資源對(duì)氣候變化的敏感性和水資源系統(tǒng)的適應(yīng)性。因此，根據(jù)前人研究構(gòu)建函數(shù)模型如下[16-18]：
(1)
式中：R(t)為流域洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)；t為評(píng)價(jià)時(shí)間；S為水資源的敏感性；C為水資源適應(yīng)性；E為洪澇災(zāi)害暴露度；H為洪澇災(zāi)害危害度。
圖1 IPCC-AR5氣候變化下風(fēng)險(xiǎn)與危害、暴露度和脆弱性的關(guān)系示意圖[15]Fig.1 Framework of risk, hazard, exposure & vulnerability under climate change[15]
1.2 函數(shù)主體
(1) 流域水資源脆弱性。流域水資源脆弱性是指氣候變化可能對(duì)流域水資源造成不利影響的程度，包括洪澇、干旱事件的影響，脆弱性越高，不利影響越大。流域水資源脆弱性取決于水資源對(duì)氣候變化的敏感性和水資源的適應(yīng)性。
水資源對(duì)氣候變化的敏感性，指氣候變化對(duì)水資源量的影響程度，用年徑流量對(duì)溫度和年降水量?jī)蓚€(gè)參數(shù)的彈性系數(shù)表示[]，計(jì)算過(guò)程如下：
(2)
水資源的適應(yīng)性指水資源能夠減緩由氣候變化下極端降水導(dǎo)致的洪澇災(zāi)害的能力，根據(jù)夏軍等人的研究，用水資源開發(fā)利用率、百萬(wàn)立方水承載人口數(shù)和人均可用水量指標(biāo)構(gòu)造函數(shù)公式[18]。函數(shù)公式為：
(3)
式中：r為水資源開發(fā)利用率；k為尺度因子；P為流域人口；Q總為流域內(nèi)水資源總量；W為生態(tài)需水量；μ為流域內(nèi)水質(zhì)達(dá)標(biāo)目標(biāo)。
根據(jù)前人的研究[20]，確定水資源開發(fā)利用率、百萬(wàn)立方水承載人口數(shù)和人均可用水量3個(gè)指標(biāo)的閾值，用r=40%，擬合得到k=2.3。
(2) 流域洪澇災(zāi)害暴露度。暴露度指人員、生計(jì)、經(jīng)濟(jì)等可能受到不利影響的位置和環(huán)境[15]，暴露度越高，流域容易遭受損害的可能性就越大。流域洪澇災(zāi)害暴露度應(yīng)該從人口密度、經(jīng)濟(jì)產(chǎn)值及其農(nóng)作物面積等方面來(lái)衡量，所以選取人口暴露度、經(jīng)濟(jì)暴露度和農(nóng)作物暴露度3個(gè)方面來(lái)構(gòu)建暴露度函數(shù)[21]，函數(shù)公式[18]如下：
(4)
式中：Ar為墾殖指數(shù)；G為地區(qū)國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值；A為地區(qū)位置及其面積。
(3)流域洪澇災(zāi)害危害。流域洪澇災(zāi)害危害是指在流域內(nèi)發(fā)生的洪澇災(zāi)害或趨勢(shì)或物理影響，它可能造成生命損失、傷害或財(cái)務(wù)、基礎(chǔ)設(shè)施、生計(jì)等的損害和損失。危害度越大，表明流域遭受洪澇災(zāi)害的損失越大。衡量洪澇災(zāi)害的危害，不能僅僅從發(fā)生的概率和洪水強(qiáng)度來(lái)衡量，如安徽宣城，由于歷年來(lái)多發(fā)洪澇，當(dāng)?shù)匾呀?jīng)形成很強(qiáng)的應(yīng)對(duì)機(jī)制，將災(zāi)害損失降低到最低，反之，2016年河北暴雨，由于當(dāng)?shù)厝狈闈碁?zāi)害應(yīng)對(duì)機(jī)制，導(dǎo)致百余人死亡。所以用受災(zāi)死亡率Pd、GDP損失率Gl和耕地淹沒(méi)率Al3個(gè)指標(biāo)來(lái)評(píng)價(jià)洪澇災(zāi)害的危害，函數(shù)公式為：
H(t)=1-exp (-Pd-Gl-Al)
(5)
2 實(shí)例研究
2.1 研究區(qū)概況
本文從流域角度評(píng)價(jià)洪澇災(zāi)害的風(fēng)險(xiǎn)性，選取濕熱多雨、洪澇多發(fā)的珠江流域作為研究區(qū)，對(duì)珠江流域2001-2014年洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)性進(jìn)行評(píng)價(jià)，并評(píng)價(jià)珠江流域內(nèi)廣西壯族自治區(qū)、廣東省及云南省2001-2014年洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)性，由于貴州省數(shù)據(jù)缺失，本文暫不研究貴州省的洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)性。
珠江流域地處我國(guó)南部，位于東經(jīng)102°14′～115°53′，北緯21°31′～26°49′，西起云貴高原，東至珠江三角洲沖積平原，北靠南嶺與長(zhǎng)江分界，南臨南海，地勢(shì)西北高東南低。流經(jīng)云南省、貴州省、廣西壯族自治區(qū)和廣東省，流域面積為45.369 萬(wàn)km2。研究區(qū)屬于亞熱帶濕潤(rùn)氣候，多年平均溫度為14～22 ℃，多年平均降雨量為1 200～2 200 mm，多年平均徑流量3 381 億m3，水資源含量豐富。據(jù)統(tǒng)計(jì)，近百年來(lái)流域發(fā)生的較大洪水有十多次，受氣候變化影響，洪水發(fā)生頻率日益增加，隨著人口增長(zhǎng)和經(jīng)濟(jì)發(fā)展，洪水造成的損失日益嚴(yán)重，據(jù)廣西壯族自治區(qū)和廣東省統(tǒng)計(jì)，1988-1998年洪災(zāi)造成的直接經(jīng)濟(jì)損失為1 873 億元。珠江流域洪澇災(zāi)害頻繁，受洪澇災(zāi)害威脅的耕地面積為92.7 萬(wàn)hm2，占總體耕地面積的20%，災(zāi)害主要集中在廣州、南寧等20座大城市，這些城市在國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展中占有重要地位，由此可見(jiàn)，對(duì)珠江流域洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)性的評(píng)價(jià)具有重要意義。
本文評(píng)價(jià)所用數(shù)據(jù)源自《中國(guó)水利統(tǒng)計(jì)年鑒》 (2009-2015年) 、《中國(guó)水利年鑒》(2002-2015年)、《珠江流域水資源公報(bào)》(2000-2014年)、《廣西水資源公報(bào)》(2009-2014年)、《廣東水資源公報(bào)》(2006-2014年)、《云南水資源公報(bào)》(2001-2014年)。
2.2 珠江流域洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)
(1)洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)計(jì)算。根據(jù)2001-2014年歷史數(shù)據(jù)得到珠江流域以及廣西壯族自治區(qū)、廣東省和云南省的洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)結(jié)果，見(jiàn)表1。
表1 流域洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)結(jié)果Tab.1 The assessment results of basin flood disaster risk
(2)洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)劃分。為了便于評(píng)價(jià)珠江流域、廣西、廣東和云南省各年份的洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)的情況，本文要對(duì)流域洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)進(jìn)行劃分。目前關(guān)于洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)的等級(jí)沒(méi)有統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)，本文參考前人的研究，將各指標(biāo)值按照從小到大順序排列，計(jì)算得出56組數(shù)據(jù)，按照等距方法將珠江流域、兩廣及云南省的洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)劃分為5個(gè)等級(jí)，如表2所示。
表2 洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)表Tab.2 Classification of flood disaster risk
2.3 結(jié)果分析
(1)脆弱性評(píng)價(jià)。流域脆弱性由水資源敏感性與抗壓性組成，脆弱性越高，表明氣候變化對(duì)流域造成不利影響的程度就越大。從流域尺度看，珠江流域脆弱性2001-2007年起伏較大，2007-2013年脆弱性在0.4～0.6之間波動(dòng)，脆弱性逐年穩(wěn)定，2014年脆弱性有所下降，呈現(xiàn)減弱趨勢(shì)。從圖2可以看出2004年脆弱性最高，氣候變化對(duì)流域產(chǎn)生的不利影響最大，通過(guò)對(duì)比原始數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)造成該現(xiàn)象的主要原因是：水資源開發(fā)利用率較高，達(dá)到22.3%，水量需求量較大；水質(zhì)達(dá)標(biāo)率較低，僅為69.3%，水資源的承載壓力較重。2005年水資源脆弱性較高，其主要原因是受氣候變化的影響，降雨量蒸發(fā)比例增加，敏感性增加。在考慮氣候變化情況下，降低流域水資源脆弱性，主要從降低水資源開發(fā)利用率和提高水資源水質(zhì)方面著手。
從省級(jí)尺度是看，2001-2006年廣東省水資源脆弱性波動(dòng)較大，脆弱性偏高，主要原因是水資源開發(fā)利用率較高，氣候變化因素影響較大。2006-2014年脆弱性趨于穩(wěn)定，主要由于廣東省嚴(yán)格落實(shí)“三條紅線”政策，降低水資源開發(fā)利用率，提高水質(zhì)達(dá)標(biāo)率。廣西壯族自治區(qū)14 a間水資源脆弱性波動(dòng)較大，2003和2006年脆弱性較低，主要由于氣候變化影響的徑流蒸發(fā)量減少。2009-2013年脆弱性有下降趨勢(shì)，主要原因是廣西調(diào)整水資源管理政策，降低了水資源開發(fā)利用率，提高水資源水質(zhì)達(dá)標(biāo)率，增強(qiáng)了水資源抗壓性。云南省水資源脆弱性穩(wěn)定在0.3～0.5之間，波動(dòng)性較小，敏感性呈緩慢上升趨勢(shì)，主要是由于溫度上升，徑流蒸發(fā)量逐年增加，同時(shí)自2011年開始，區(qū)域水資源利用率不斷增加，抗壓性略有降低。總體來(lái)看，廣東省水資源脆弱性最高。
圖2 2001-2014年珠江流域、廣西壯族自治區(qū)、廣東省及云南省脆弱性走勢(shì)Fig.2 Vulnerability trend of Pearl River Basin, Guangxi Zhuang Autonomous Region, Guangdong Province and Yunnan Province in 2001-2014
(2)暴露度評(píng)價(jià)。流域暴露度越高，遭受洪澇災(zāi)害時(shí)產(chǎn)生損失的可能性就越大。隨著人口和經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)，珠江流域洪澇災(zāi)害暴露度逐年增加呈現(xiàn)平滑上升趨勢(shì)，2005年暴露度出現(xiàn)猛增，主要由于該年經(jīng)濟(jì)的快速增長(zhǎng)，使流域GDP較往年有大幅增加。廣東省是中國(guó)第一經(jīng)濟(jì)大省，也是人口最多的省份，所以廣東省洪澇災(zāi)害的暴露度極高，從圖3可以看出，其暴露度接近頂值，隨著二胎政策的放開，暴露度很可能進(jìn)一步增加。2001-2006年廣西洪澇災(zāi)害暴露度緩慢上升，2006年之后上升速度加快，主要原因是經(jīng)濟(jì)的快速增長(zhǎng)，2013-2014年增長(zhǎng)速度減緩。隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)和人口的發(fā)展，云南省洪澇災(zāi)害暴露度在14 a間不斷增長(zhǎng)，尤其經(jīng)濟(jì)暴露度增幅最大，區(qū)域GDP從2 138 億元增加至12 814 億元，但總體來(lái)看，云南省暴露度最低。
圖3 2001-2014年珠江流域、廣西壯族自治區(qū)、廣東省及云南省暴露度走勢(shì)Fig.3 Exposure trend of Pearl River Basin, Guangxi Zhuang Autonomous Region,Guangdong Province and Yunnan Province in 2001-2014
(3)危害度評(píng)價(jià)。危害度是實(shí)際衡量洪澇災(zāi)害對(duì)地區(qū)社會(huì)經(jīng)濟(jì)造成損失的指標(biāo)，危害度越大，流域在洪澇災(zāi)害中遭受的損失就越大。從圖4可以看出，珠江流域與兩廣地區(qū)洪澇災(zāi)害危害度走勢(shì)大致相同，其中珠江流域危害度最大。2008年3個(gè)地區(qū)危害度均出現(xiàn)峰值，是由于汶川地震，暴雨導(dǎo)致的受災(zāi)人口數(shù)、GDP損失和淹沒(méi)的耕地面積顯著增加。2009年后有趨于穩(wěn)定趨勢(shì)，主要原因是針對(duì)日益頻發(fā)的洪澇事件政府采取了諸多措施，不僅積極做好監(jiān)測(cè)預(yù)測(cè)，而且經(jīng)常組織群眾進(jìn)行洪澇災(zāi)害應(yīng)急演習(xí)，尤其注重學(xué)校和社區(qū)的防汛抗災(zāi)知識(shí)普及，大大提高了群眾對(duì)洪災(zāi)的防范意識(shí)和避險(xiǎn)能力，最大程度的降低受災(zāi)損失，取得了良好的效果，但是對(duì)于耕地防洪仍有欠缺，耕地淹沒(méi)率依然很高。云南省洪澇災(zāi)害危害度較其他3個(gè)地方的危害度不同，整體呈下降趨勢(shì)，尤其人口受災(zāi)率下降幅度最大，主要是由于云南地區(qū)多年大旱，降雨量減少，洪澇事件發(fā)生頻率及危害度均有所下降。
圖4 2001-2014年珠江流域、廣西壯族自治區(qū)、廣東省及云南省危害度走勢(shì)Fig.4 Hazard trend of Pearl River Basin, Guangxi Zhuang Autonomous Region, Guangdong Province and Yunnan Province in 2001-2014
(4)風(fēng)險(xiǎn)性評(píng)價(jià)。本文在氣候變化情況下，對(duì)珠江流域及其流經(jīng)的廣西壯族自治區(qū)、廣東省和云南省2001-2014年洪澇災(zāi)害的風(fēng)險(xiǎn)性進(jìn)行評(píng)價(jià)，評(píng)價(jià)結(jié)果如圖5所示。參照表3風(fēng)險(xiǎn)性等級(jí)劃分，在流域尺度上，珠江流域洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)性14 a中總體呈上升趨勢(shì)，保持在中度風(fēng)險(xiǎn)及以上，2004年風(fēng)險(xiǎn)性最低，只有0.071，為中度風(fēng)險(xiǎn)，2013年風(fēng)險(xiǎn)性最大，為嚴(yán)重風(fēng)險(xiǎn)。珠江流域近14 a洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)性較大，2002-2004、2006、2007和2009年為中度風(fēng)險(xiǎn)，其余各年屬于高度風(fēng)險(xiǎn)及以上。通過(guò)對(duì)比數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，珠江流域風(fēng)險(xiǎn)性較高的主要原因是危害度較高，人口受災(zāi)率和耕地淹沒(méi)率居高不下，為降低流域風(fēng)險(xiǎn)性，政府應(yīng)著重關(guān)注減少受災(zāi)人口，加強(qiáng)河流疏通，降低耕地淹沒(méi)面積。
在省級(jí)尺度上，洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)性差異明顯，廣東省2001-2009年洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)性在0.125附近上下波動(dòng)，在14 a中，有8 a為中度風(fēng)險(xiǎn)，分別是2002、2004、2007、2009-2013年，2006年風(fēng)險(xiǎn)性最高，屬于嚴(yán)重風(fēng)險(xiǎn)，其余5 a均為高度風(fēng)險(xiǎn)。為降低廣東省洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)性，一方面要降低水資源開發(fā)利用率，提高水質(zhì)達(dá)標(biāo)率；另一方面要降低暴露度，保障社會(huì)經(jīng)濟(jì)安全。廣西壯族自治區(qū)風(fēng)險(xiǎn)性呈上升趨勢(shì)，2003年無(wú)風(fēng)險(xiǎn)；2004、2006年為低度風(fēng)險(xiǎn)，有11 a為中度度風(fēng)險(xiǎn)，風(fēng)險(xiǎn)值在0.028～0.087之間。對(duì)比數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，廣西風(fēng)險(xiǎn)性增加主要是由于水資源脆弱性以及暴露度的增加，氣候變化對(duì)廣西脆弱性影響較大，同時(shí)耕地暴露度與人口暴露度均有所下降，但經(jīng)濟(jì)暴露度高速增長(zhǎng)，為降低風(fēng)險(xiǎn)性，需重點(diǎn)關(guān)注氣候變化，注意防范經(jīng)濟(jì)損失。云南省2001-2014年洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)度整體偏低，均為低度風(fēng)險(xiǎn)，2012-2014年風(fēng)險(xiǎn)度最高，主要原因是氣候變化的影響，導(dǎo)致脆弱性增加，區(qū)域GDP的大幅度增長(zhǎng)，致使暴露度增大，需注意防范洪澇災(zāi)害對(duì)財(cái)產(chǎn)造成損失。
在省級(jí)尺度上，通過(guò)對(duì)比廣東省、廣西壯族自治區(qū)和云南省的洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)性，發(fā)現(xiàn)廣東省的風(fēng)險(xiǎn)性除2011年以外均高于廣西壯族自治區(qū)，但在表現(xiàn)受災(zāi)損失的危害度方面，廣東省危害度卻低于廣西危害度。通過(guò)查找歷史資料發(fā)現(xiàn)，歷年廣東省的人口受災(zāi)率以及GDP損失率均小于廣西壯族自治區(qū)，主要原因一是廣東人口總數(shù)和GDP基數(shù)較大，二是廣東受災(zāi)人口數(shù)小于廣西受災(zāi)人口數(shù)。通過(guò)數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)，造成廣東省與廣西壯族自治區(qū)風(fēng)險(xiǎn)性差異的主要原因是暴露程度的不同，廣東省的暴露度遠(yuǎn)高于廣西壯族自治區(qū)，廣東省是中國(guó)第一經(jīng)濟(jì)大省，人口密度和區(qū)域GDP均遠(yuǎn)高于廣西壯族自治區(qū)，因此遭受洪澇災(zāi)害的風(fēng)險(xiǎn)性也較大。云南省洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)性低于兩廣地區(qū)風(fēng)險(xiǎn)性，主要由于云南省人口密度、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平以及墾殖指數(shù)較低，洪澇災(zāi)害暴露度水平低。
綜上所述，珠江流域及廣東省的洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)性較大，已有年份達(dá)到嚴(yán)重風(fēng)險(xiǎn)，廣西壯族自治區(qū)和云南省洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)性偏低，但風(fēng)險(xiǎn)性均有增加趨勢(shì)。對(duì)比原始數(shù)據(jù)，洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)性的走勢(shì)主要與降雨量、水資源開發(fā)利用率、水質(zhì)達(dá)標(biāo)率、人口密度、GDP、人口受災(zāi)率、GDP損失率、耕地淹沒(méi)率等指標(biāo)相關(guān)，珠江流域、兩廣及云南省都需要從這些指標(biāo)方面采取措施，來(lái)降低洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)性。
圖5 2001-2014年珠江流域、廣西壯族自治區(qū)、廣東省及云南省洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)性走勢(shì)Fig.5 Risk trend of Pearl River Basin, Guangxi Zhuang Autonomous Region,Guangdong Province and Yunnan Province in 2001-2014
3 結(jié) 語(yǔ)
本文根據(jù)IPCC提出的風(fēng)險(xiǎn)性定義，運(yùn)用指標(biāo)和函數(shù)方法將脆弱性、暴露度和危害度結(jié)合，考慮氣候變化影響，構(gòu)建洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)性評(píng)價(jià)函數(shù)。對(duì)珠江流域及流經(jīng)的區(qū)廣東省、廣西壯族自治和云南省2001-2014年洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)性進(jìn)行定量評(píng)價(jià)，結(jié)果表明，珠江流域風(fēng)險(xiǎn)性波動(dòng)較大，2013年為嚴(yán)重風(fēng)險(xiǎn)，其余諸年為中高度風(fēng)險(xiǎn)，風(fēng)險(xiǎn)水平較高，呈上升趨勢(shì)，主要原因是人口受災(zāi)率和耕地淹沒(méi)率較高；廣東省風(fēng)險(xiǎn)度略低于珠江流域，大部分處于中度風(fēng)險(xiǎn)，有6 a為高度風(fēng)險(xiǎn)，2006年為嚴(yán)重風(fēng)險(xiǎn)，風(fēng)險(xiǎn)性偏高是由于水資源利用率較高，最高達(dá)39.5%，水質(zhì)達(dá)標(biāo)率低，保持在70%左右，人口暴露度和經(jīng)濟(jì)暴露度較高；廣西壯族自治區(qū)的風(fēng)險(xiǎn)性偏低，除2003年無(wú)風(fēng)險(xiǎn)、2004、2006年是低度風(fēng)險(xiǎn)，其他年份均為中度風(fēng)險(xiǎn)，但風(fēng)險(xiǎn)性有緩慢上升趨勢(shì)，氣候變化和經(jīng)濟(jì)暴露度增加是加劇廣西壯族自治區(qū)風(fēng)險(xiǎn)性的重要原因。云南省洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)性最低，整體處于低度風(fēng)險(xiǎn)內(nèi)，但自2002年以來(lái)有增加趨勢(shì)，主要原因是氣候變化影響的脆弱性增大和經(jīng)濟(jì)發(fā)展導(dǎo)致的暴露度增加。本研究表明珠江流域洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)性較高，需要加強(qiáng)治理和管理，同時(shí)本研究為水資源管理部門制定相關(guān)政策、措施從而降低珠江流域風(fēng)險(xiǎn)性提供了相應(yīng)的參考。
由于數(shù)據(jù)的限制，本文僅研究2001-2014年的洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)性，對(duì)趨勢(shì)的分析方面存在不足，需要增加時(shí)間序列，做進(jìn)一步的補(bǔ)充和完善。在未來(lái)的研究中，擬基于目前的評(píng)價(jià)函數(shù)和評(píng)價(jià)結(jié)果，構(gòu)建流域水資源洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)性預(yù)測(cè)模型，對(duì)研究區(qū)未來(lái)的流域風(fēng)險(xiǎn)狀況進(jìn)行評(píng)價(jià)。
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[1] IPCC. Climate change 2014: Synthesis report. Contribution of working group I, II and III to the fifth assessment report of the intergovernmental panel on climate change[M].Cambridge: Cambridge University Press, 2014.
[2] IPCC. Climate change 2013: The physical science basis. Contribution of working group I to the fifth assessment report of the intergovernmental panel on climate change[M].Cambridge: Cambridge University Press, 2013.
[3] 石 怡, 許有鵬, 蔡 娟. 城市化對(duì)秦淮河中下游洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)的影響分析[J]. 水土保持研究, 2011,18(5):26-31.
[4] Seekao C, Pharino C. Assessment of the flood vulnerability of shrimp farms using a multicriteria evaluation and GIS: a case study in the Bangpakong Sub-Basin, Thailand[J]. Environmental Earth Sciences, 2016,75(4):1-13.
[5] 程先富, 戴夢(mèng)琴, 郝丹丹,等. 基于情景分析的區(qū)域洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)——以巢湖流域?yàn)槔齕J]. 長(zhǎng)江流域資源與環(huán)境, 2015,24(8):1 418-1 424.
[7] 俞 布, 潘文卓, 宋 健,等. 杭州市臺(tái)風(fēng)暴雨洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃與評(píng)價(jià)[C]∥ 中國(guó)氣象學(xué)會(huì)年會(huì)，2011:1 415-1 422.
[8] 袁永博, 竇玉丹, 劉 妍,等. 基于組合權(quán)重模糊可變模型的旱澇災(zāi)害評(píng)價(jià)[J]. 系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐, 2013,33(10):2 583-2 589.
[9] 賀山峰, 葛全勝, 吳紹洪,等. 安徽省洪澇致災(zāi)危險(xiǎn)性時(shí)空格局預(yù)估[J]. 中國(guó)人口·資源與環(huán)境, 2012,22(11):32-39.
[10] 王艷君, 高 超, 王安乾,等. 中國(guó)暴雨洪澇災(zāi)害的暴露度與脆弱性時(shí)空變化特征[J]. 氣候變化研究進(jìn)展, 2014,10(6):391-398.
[11] Ryu J E, Dong K L, Chan P, et al. Assessment of the vulnerability of industrial parks to flood in South Korea[J]. Natural Hazards, 2016,(2):1-15.
[12] 胡俊鋒, 楊月巧, 楊佩國(guó). 基于減災(zāi)能力評(píng)價(jià)的洪澇災(zāi)害綜合風(fēng)險(xiǎn)研究[J]. 資源科學(xué), 2014,36(1):94-102.
[13] 張正濤, 高 超, 劉 青,等. 不同重現(xiàn)期下淮河流域暴雨洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)[J]. 地理研究, 2014,33(7):1 361-1 372.
[14] Amadio M, Mysiak J, Carrera L, et al. Improving flood damage assessment models in Italy[J]. Natural Hazards, 2016,82(3):2 075-2 088.
[15] IPCC. Climate change 2014:Impacts, adaption, and vulnerability. Contribution of working group II to the fifth assessment report of the intergovernmental panel on climate change[M].Cambridge: Cambridge University Press, 2014.
[16] Editor K T. Consideration of Disaster Risk and Floods[J]. Journal of Flood Risk Management, 2013,6(4):289-289.
[17] 夏 軍, 彭少明, 王 超,等. 氣候變化對(duì)黃河水資源的影響及其適應(yīng)性管理[J]. 人民黃河, 2014,(10):1-4.
[18] 夏 軍, 雒新萍, 曹建廷,等. 氣候變化對(duì)中國(guó)東部季風(fēng)區(qū)水資源脆弱性的影響評(píng)價(jià)[J]. 氣候變化研究進(jìn)展, 2015,11(1):8-14.
[19] Fu G, Charles S P, Chiew F H S. A two-parameter climate elasticity of streamflow index to assess climate change effects on annual streamflow[J]. Water Resources Research, 2007,43(11):2 578-2 584.
[20] 夏 軍, 邱 冰, 潘興瑤,等. 氣候變化影響下水資源脆弱性評(píng)估方法及其應(yīng)用[J]. 地球科學(xué)進(jìn)展, 2012,27(4):443-451.
[21] 王艷君, 高 超, 王安乾,等. 中國(guó)暴雨洪澇災(zāi)害的暴露度與脆弱性時(shí)空變化特征[J]. 氣候變化研究進(jìn)展, 2014,10(6):391-398.
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徐 娜，陳 巖
(南京林業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，南京 210037)
IPCC(International Panel on Climate Change)第五次評(píng)估綜合報(bào)告指出，自20世紀(jì)中葉以來(lái)，氣候變化已經(jīng)影響了全球范圍內(nèi)流域洪水發(fā)生的頻率和規(guī)模，隨之而來(lái)的直接和間接損失大幅度增加[1]。在近東、印度和中南美洲等地區(qū)，現(xiàn)代大洪水發(fā)生的頻率和規(guī)模甚至超過(guò)歷史上的洪水記錄[2]。我國(guó)近50年來(lái)，洪澇災(zāi)害時(shí)有發(fā)生，1963年海河流域特大暴雨洪水，1981年四川省暴雨洪水，1991年江淮及太湖流域暴雨洪水，1998年長(zhǎng)江、嫩江和松花江特大洪水，2003和2007年淮河流域洪水，2012年湖南省暴雨洪水等，洪澇災(zāi)害給國(guó)家和人們?cè)斐闪司薮蟮膿p失。許多學(xué)者采用不同的方法對(duì)洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)價(jià)，主要包括GIS(Geographic Information System)法、模糊綜合評(píng)價(jià)法、指標(biāo)法和函數(shù)法。在GIS法中，石怡[3]、Seekao[4]等通過(guò)對(duì)GIS空間數(shù)據(jù)處理，得到流域的洪災(zāi)分布圖；程先富利用GIS空間分析技術(shù)構(gòu)建了巢湖流域洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型，并預(yù)估了2020年的不同重現(xiàn)期洪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)分布圖[5]；Chen用GIS空間數(shù)據(jù)作為水文模型輸入值，對(duì)孟加拉國(guó)達(dá)卡的洪水損害進(jìn)行評(píng)估[6]。在模糊綜合評(píng)價(jià)法中，俞布等將模糊綜合評(píng)價(jià)法與GIS空間技術(shù)相結(jié)合構(gòu)建評(píng)價(jià)模型，將洪水災(zāi)害易損性分為5個(gè)等級(jí)[7]；袁永博基于可變模糊理論，融合可變模糊客觀權(quán)重與層次分析主觀權(quán)重，建立模糊可變模型對(duì)山東省旱澇災(zāi)害進(jìn)行評(píng)價(jià)[8]。在指標(biāo)法中，賀山峰從致災(zāi)因子和孕災(zāi)環(huán)境兩方面入手，對(duì)SRES B2情景下安徽省縣域尺度未來(lái)90年的洪災(zāi)致災(zāi)危險(xiǎn)性格局進(jìn)行預(yù)估[9]；王艷君用災(zāi)害范圍、人口、經(jīng)濟(jì)和農(nóng)作物暴露度4個(gè)指標(biāo)表征洪澇災(zāi)害暴露度，從經(jīng)濟(jì)脆弱性和人口脆弱性評(píng)價(jià)災(zāi)害脆弱性，分別從時(shí)間和空間角度分析了中國(guó)暴雨洪澇災(zāi)害的特征[10]；Ryu考慮氣候變化條件，從暴露度、敏感性和抗壓性3個(gè)角度分析韓國(guó)工業(yè)園區(qū)的洪災(zāi)脆弱[11]。在函數(shù)法中，胡俊鋒構(gòu)建了洪澇災(zāi)害綜合風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)模型，可以對(duì)未來(lái)區(qū)域的綜合風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行預(yù)測(cè)[12]；張正濤使用暴雨洪澇災(zāi)害危險(xiǎn)性、暴露度和脆弱性構(gòu)建暴雨洪澇綜合風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)，對(duì)不同重現(xiàn)期的洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)[13]；Amadio運(yùn)用災(zāi)損曲線(SDC)模型，分別從資產(chǎn)損失、農(nóng)業(yè)損失和產(chǎn)品損失3個(gè)方面評(píng)估意大利洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)[14]。
目前，我國(guó)對(duì)洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)研究主要存在3個(gè)問(wèn)題：第一，氣候變化對(duì)洪澇災(zāi)害影響加劇，但現(xiàn)有研究很少考慮氣候變化的因素，對(duì)風(fēng)險(xiǎn)性的評(píng)價(jià)不準(zhǔn)確；第二，研究者大多使用指標(biāo)法和函數(shù)法其中一種方法，使用指標(biāo)法對(duì)指標(biāo)賦值時(shí)，多采用主觀方法，影響評(píng)價(jià)結(jié)果的準(zhǔn)確度，在使用單一函數(shù)法時(shí)，所選變量系統(tǒng)性較差，變量之間缺少邏輯性，不能全面的評(píng)價(jià)洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)性；第三，在對(duì)洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)時(shí)，多從造成洪澇災(zāi)害的原因入手，很少考慮洪澇災(zāi)害的損失狀況。本文根據(jù)IPCC對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的定義，綜合考慮氣候變化對(duì)洪澇災(zāi)害的影響，采用函數(shù)與指標(biāo)相結(jié)合的方法，構(gòu)造洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)函數(shù)公式，對(duì)珠江流域的洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)估，并對(duì)降低風(fēng)險(xiǎn)提出一些建議。
1 水資源災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)性內(nèi)涵定量方法
1.1 流域洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)內(nèi)涵
目前洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)沒(méi)有統(tǒng)一的定義，本文認(rèn)為IPCC提出的風(fēng)險(xiǎn)定義具有代表性，IPCC在2014年提出，風(fēng)險(xiǎn)是在氣候變化影響下由脆弱性、暴露度和危害度的相互作用產(chǎn)生的，如圖1所示[]。由此定義流域洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)是指在某一流域內(nèi)，受氣候變化影響，洪水對(duì)社會(huì)經(jīng)濟(jì)和自然環(huán)境造成的災(zāi)害損失及其發(fā)生的概率，由水資源脆弱性、暴露程度和洪澇災(zāi)害危害度三部分構(gòu)成。水資源脆弱性取決于水資源對(duì)氣候變化的敏感性和水資源系統(tǒng)的適應(yīng)性。因此，根據(jù)前人研究構(gòu)建函數(shù)模型如下[16-18]：
(1)
式中：R(t)為流域洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)；t為評(píng)價(jià)時(shí)間；S為水資源的敏感性；C為水資源適應(yīng)性；E為洪澇災(zāi)害暴露度；H為洪澇災(zāi)害危害度。
圖1 IPCC-AR5氣候變化下風(fēng)險(xiǎn)與危害、暴露度和脆弱性的關(guān)系示意圖[15]Fig.1 Framework of risk, hazard, exposure & vulnerability under climate change[15]
1.2 函數(shù)主體
(1) 流域水資源脆弱性。流域水資源脆弱性是指氣候變化可能對(duì)流域水資源造成不利影響的程度，包括洪澇、干旱事件的影響，脆弱性越高，不利影響越大。流域水資源脆弱性取決于水資源對(duì)氣候變化的敏感性和水資源的適應(yīng)性。
水資源對(duì)氣候變化的敏感性，指氣候變化對(duì)水資源量的影響程度，用年徑流量對(duì)溫度和年降水量?jī)蓚€(gè)參數(shù)的彈性系數(shù)表示[]，計(jì)算過(guò)程如下：
(2)
水資源的適應(yīng)性指水資源能夠減緩由氣候變化下極端降水導(dǎo)致的洪澇災(zāi)害的能力，根據(jù)夏軍等人的研究，用水資源開發(fā)利用率、百萬(wàn)立方水承載人口數(shù)和人均可用水量指標(biāo)構(gòu)造函數(shù)公式[18]。函數(shù)公式為：
(3)
式中：r為水資源開發(fā)利用率；k為尺度因子；P為流域人口；Q總為流域內(nèi)水資源總量；W為生態(tài)需水量；μ為流域內(nèi)水質(zhì)達(dá)標(biāo)目標(biāo)。
根據(jù)前人的研究[20]，確定水資源開發(fā)利用率、百萬(wàn)立方水承載人口數(shù)和人均可用水量3個(gè)指標(biāo)的閾值，用r=40%，擬合得到k=2.3。
(2) 流域洪澇災(zāi)害暴露度。暴露度指人員、生計(jì)、經(jīng)濟(jì)等可能受到不利影響的位置和環(huán)境[15]，暴露度越高，流域容易遭受損害的可能性就越大。流域洪澇災(zāi)害暴露度應(yīng)該從人口密度、經(jīng)濟(jì)產(chǎn)值及其農(nóng)作物面積等方面來(lái)衡量，所以選取人口暴露度、經(jīng)濟(jì)暴露度和農(nóng)作物暴露度3個(gè)方面來(lái)構(gòu)建暴露度函數(shù)[21]，函數(shù)公式[18]如下：
(4)
式中：Ar為墾殖指數(shù)；G為地區(qū)國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值；A為地區(qū)位置及其面積。
(3)流域洪澇災(zāi)害危害。流域洪澇災(zāi)害危害是指在流域內(nèi)發(fā)生的洪澇災(zāi)害或趨勢(shì)或物理影響，它可能造成生命損失、傷害或財(cái)務(wù)、基礎(chǔ)設(shè)施、生計(jì)等的損害和損失。危害度越大，表明流域遭受洪澇災(zāi)害的損失越大。衡量洪澇災(zāi)害的危害，不能僅僅從發(fā)生的概率和洪水強(qiáng)度來(lái)衡量，如安徽宣城，由于歷年來(lái)多發(fā)洪澇，當(dāng)?shù)匾呀?jīng)形成很強(qiáng)的應(yīng)對(duì)機(jī)制，將災(zāi)害損失降低到最低，反之，2016年河北暴雨，由于當(dāng)?shù)厝狈闈碁?zāi)害應(yīng)對(duì)機(jī)制，導(dǎo)致百余人死亡。所以用受災(zāi)死亡率Pd、GDP損失率Gl和耕地淹沒(méi)率Al3個(gè)指標(biāo)來(lái)評(píng)價(jià)洪澇災(zāi)害的危害，函數(shù)公式為：
H(t)=1-exp (-Pd-Gl-Al)
(5)
2 實(shí)例研究
2.1 研究區(qū)概況
本文從流域角度評(píng)價(jià)洪澇災(zāi)害的風(fēng)險(xiǎn)性，選取濕熱多雨、洪澇多發(fā)的珠江流域作為研究區(qū)，對(duì)珠江流域2001-2014年洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)性進(jìn)行評(píng)價(jià)，并評(píng)價(jià)珠江流域內(nèi)廣西壯族自治區(qū)、廣東省及云南省2001-2014年洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)性，由于貴州省數(shù)據(jù)缺失，本文暫不研究貴州省的洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)性。
珠江流域地處我國(guó)南部，位于東經(jīng)102°14′～115°53′，北緯21°31′～26°49′，西起云貴高原，東至珠江三角洲沖積平原，北靠南嶺與長(zhǎng)江分界，南臨南海，地勢(shì)西北高東南低。流經(jīng)云南省、貴州省、廣西壯族自治區(qū)和廣東省，流域面積為45.369 萬(wàn)km2。研究區(qū)屬于亞熱帶濕潤(rùn)氣候，多年平均溫度為14～22 ℃，多年平均降雨量為1 200～2 200 mm，多年平均徑流量3 381 億m3，水資源含量豐富。據(jù)統(tǒng)計(jì)，近百年來(lái)流域發(fā)生的較大洪水有十多次，受氣候變化影響，洪水發(fā)生頻率日益增加，隨著人口增長(zhǎng)和經(jīng)濟(jì)發(fā)展，洪水造成的損失日益嚴(yán)重，據(jù)廣西壯族自治區(qū)和廣東省統(tǒng)計(jì)，1988-1998年洪災(zāi)造成的直接經(jīng)濟(jì)損失為1 873 億元。珠江流域洪澇災(zāi)害頻繁，受洪澇災(zāi)害威脅的耕地面積為92.7 萬(wàn)hm2，占總體耕地面積的20%，災(zāi)害主要集中在廣州、南寧等20座大城市，這些城市在國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展中占有重要地位，由此可見(jiàn)，對(duì)珠江流域洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)性的評(píng)價(jià)具有重要意義。
本文評(píng)價(jià)所用數(shù)據(jù)源自《中國(guó)水利統(tǒng)計(jì)年鑒》 (2009-2015年) 、《中國(guó)水利年鑒》(2002-2015年)、《珠江流域水資源公報(bào)》(2000-2014年)、《廣西水資源公報(bào)》(2009-2014年)、《廣東水資源公報(bào)》(2006-2014年)、《云南水資源公報(bào)》(2001-2014年)。
2.2 珠江流域洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)
(1)洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)計(jì)算。根據(jù)2001-2014年歷史數(shù)據(jù)得到珠江流域以及廣西壯族自治區(qū)、廣東省和云南省的洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)結(jié)果，見(jiàn)表1。
表1 流域洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)結(jié)果Tab.1 The assessment results of basin flood disaster risk
(2)洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)劃分。為了便于評(píng)價(jià)珠江流域、廣西、廣東和云南省各年份的洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)的情況，本文要對(duì)流域洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)進(jìn)行劃分。目前關(guān)于洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)的等級(jí)沒(méi)有統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)，本文參考前人的研究，將各指標(biāo)值按照從小到大順序排列，計(jì)算得出56組數(shù)據(jù)，按照等距方法將珠江流域、兩廣及云南省的洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)劃分為5個(gè)等級(jí)，如表2所示。
表2 洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)表Tab.2 Classification of flood disaster risk
2.3 結(jié)果分析
(1)脆弱性評(píng)價(jià)。流域脆弱性由水資源敏感性與抗壓性組成，脆弱性越高，表明氣候變化對(duì)流域造成不利影響的程度就越大。從流域尺度看，珠江流域脆弱性2001-2007年起伏較大，2007-2013年脆弱性在0.4～0.6之間波動(dòng)，脆弱性逐年穩(wěn)定，2014年脆弱性有所下降，呈現(xiàn)減弱趨勢(shì)。從圖2可以看出2004年脆弱性最高，氣候變化對(duì)流域產(chǎn)生的不利影響最大，通過(guò)對(duì)比原始數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)造成該現(xiàn)象的主要原因是：水資源開發(fā)利用率較高，達(dá)到22.3%，水量需求量較大；水質(zhì)達(dá)標(biāo)率較低，僅為69.3%，水資源的承載壓力較重。2005年水資源脆弱性較高，其主要原因是受氣候變化的影響，降雨量蒸發(fā)比例增加，敏感性增加。在考慮氣候變化情況下，降低流域水資源脆弱性，主要從降低水資源開發(fā)利用率和提高水資源水質(zhì)方面著手。
從省級(jí)尺度是看，2001-2006年廣東省水資源脆弱性波動(dòng)較大，脆弱性偏高，主要原因是水資源開發(fā)利用率較高，氣候變化因素影響較大。2006-2014年脆弱性趨于穩(wěn)定，主要由于廣東省嚴(yán)格落實(shí)“三條紅線”政策，降低水資源開發(fā)利用率，提高水質(zhì)達(dá)標(biāo)率。廣西壯族自治區(qū)14 a間水資源脆弱性波動(dòng)較大，2003和2006年脆弱性較低，主要由于氣候變化影響的徑流蒸發(fā)量減少。2009-2013年脆弱性有下降趨勢(shì)，主要原因是廣西調(diào)整水資源管理政策，降低了水資源開發(fā)利用率，提高水資源水質(zhì)達(dá)標(biāo)率，增強(qiáng)了水資源抗壓性。云南省水資源脆弱性穩(wěn)定在0.3～0.5之間，波動(dòng)性較小，敏感性呈緩慢上升趨勢(shì)，主要是由于溫度上升，徑流蒸發(fā)量逐年增加，同時(shí)自2011年開始，區(qū)域水資源利用率不斷增加，抗壓性略有降低。總體來(lái)看，廣東省水資源脆弱性最高。
圖2 2001-2014年珠江流域、廣西壯族自治區(qū)、廣東省及云南省脆弱性走勢(shì)Fig.2 Vulnerability trend of Pearl River Basin, Guangxi Zhuang Autonomous Region, Guangdong Province and Yunnan Province in 2001-2014
(2)暴露度評(píng)價(jià)。流域暴露度越高，遭受洪澇災(zāi)害時(shí)產(chǎn)生損失的可能性就越大。隨著人口和經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)，珠江流域洪澇災(zāi)害暴露度逐年增加呈現(xiàn)平滑上升趨勢(shì)，2005年暴露度出現(xiàn)猛增，主要由于該年經(jīng)濟(jì)的快速增長(zhǎng)，使流域GDP較往年有大幅增加。廣東省是中國(guó)第一經(jīng)濟(jì)大省，也是人口最多的省份，所以廣東省洪澇災(zāi)害的暴露度極高，從圖3可以看出，其暴露度接近頂值，隨著二胎政策的放開，暴露度很可能進(jìn)一步增加。2001-2006年廣西洪澇災(zāi)害暴露度緩慢上升，2006年之后上升速度加快，主要原因是經(jīng)濟(jì)的快速增長(zhǎng)，2013-2014年增長(zhǎng)速度減緩。隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)和人口的發(fā)展，云南省洪澇災(zāi)害暴露度在14 a間不斷增長(zhǎng)，尤其經(jīng)濟(jì)暴露度增幅最大，區(qū)域GDP從2 138 億元增加至12 814 億元，但總體來(lái)看，云南省暴露度最低。
圖3 2001-2014年珠江流域、廣西壯族自治區(qū)、廣東省及云南省暴露度走勢(shì)Fig.3 Exposure trend of Pearl River Basin, Guangxi Zhuang Autonomous Region,Guangdong Province and Yunnan Province in 2001-2014
(3)危害度評(píng)價(jià)。危害度是實(shí)際衡量洪澇災(zāi)害對(duì)地區(qū)社會(huì)經(jīng)濟(jì)造成損失的指標(biāo)，危害度越大，流域在洪澇災(zāi)害中遭受的損失就越大。從圖4可以看出，珠江流域與兩廣地區(qū)洪澇災(zāi)害危害度走勢(shì)大致相同，其中珠江流域危害度最大。2008年3個(gè)地區(qū)危害度均出現(xiàn)峰值，是由于汶川地震，暴雨導(dǎo)致的受災(zāi)人口數(shù)、GDP損失和淹沒(méi)的耕地面積顯著增加。2009年后有趨于穩(wěn)定趨勢(shì)，主要原因是針對(duì)日益頻發(fā)的洪澇事件政府采取了諸多措施，不僅積極做好監(jiān)測(cè)預(yù)測(cè)，而且經(jīng)常組織群眾進(jìn)行洪澇災(zāi)害應(yīng)急演習(xí)，尤其注重學(xué)校和社區(qū)的防汛抗災(zāi)知識(shí)普及，大大提高了群眾對(duì)洪災(zāi)的防范意識(shí)和避險(xiǎn)能力，最大程度的降低受災(zāi)損失，取得了良好的效果，但是對(duì)于耕地防洪仍有欠缺，耕地淹沒(méi)率依然很高。云南省洪澇災(zāi)害危害度較其他3個(gè)地方的危害度不同，整體呈下降趨勢(shì)，尤其人口受災(zāi)率下降幅度最大，主要是由于云南地區(qū)多年大旱，降雨量減少，洪澇事件發(fā)生頻率及危害度均有所下降。
圖4 2001-2014年珠江流域、廣西壯族自治區(qū)、廣東省及云南省危害度走勢(shì)Fig.4 Hazard trend of Pearl River Basin, Guangxi Zhuang Autonomous Region, Guangdong Province and Yunnan Province in 2001-2014
(4)風(fēng)險(xiǎn)性評(píng)價(jià)。本文在氣候變化情況下，對(duì)珠江流域及其流經(jīng)的廣西壯族自治區(qū)、廣東省和云南省2001-2014年洪澇災(zāi)害的風(fēng)險(xiǎn)性進(jìn)行評(píng)價(jià)，評(píng)價(jià)結(jié)果如圖5所示。參照表3風(fēng)險(xiǎn)性等級(jí)劃分，在流域尺度上，珠江流域洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)性14 a中總體呈上升趨勢(shì)，保持在中度風(fēng)險(xiǎn)及以上，2004年風(fēng)險(xiǎn)性最低，只有0.071，為中度風(fēng)險(xiǎn)，2013年風(fēng)險(xiǎn)性最大，為嚴(yán)重風(fēng)險(xiǎn)。珠江流域近14 a洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)性較大，2002-2004、2006、2007和2009年為中度風(fēng)險(xiǎn)，其余各年屬于高度風(fēng)險(xiǎn)及以上。通過(guò)對(duì)比數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，珠江流域風(fēng)險(xiǎn)性較高的主要原因是危害度較高，人口受災(zāi)率和耕地淹沒(méi)率居高不下，為降低流域風(fēng)險(xiǎn)性，政府應(yīng)著重關(guān)注減少受災(zāi)人口，加強(qiáng)河流疏通，降低耕地淹沒(méi)面積。
在省級(jí)尺度上，洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)性差異明顯，廣東省2001-2009年洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)性在0.125附近上下波動(dòng)，在14 a中，有8 a為中度風(fēng)險(xiǎn)，分別是2002、2004、2007、2009-2013年，2006年風(fēng)險(xiǎn)性最高，屬于嚴(yán)重風(fēng)險(xiǎn)，其余5 a均為高度風(fēng)險(xiǎn)。為降低廣東省洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)性，一方面要降低水資源開發(fā)利用率，提高水質(zhì)達(dá)標(biāo)率；另一方面要降低暴露度，保障社會(huì)經(jīng)濟(jì)安全。廣西壯族自治區(qū)風(fēng)險(xiǎn)性呈上升趨勢(shì)，2003年無(wú)風(fēng)險(xiǎn)；2004、2006年為低度風(fēng)險(xiǎn)，有11 a為中度度風(fēng)險(xiǎn)，風(fēng)險(xiǎn)值在0.028～0.087之間。對(duì)比數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，廣西風(fēng)險(xiǎn)性增加主要是由于水資源脆弱性以及暴露度的增加，氣候變化對(duì)廣西脆弱性影響較大，同時(shí)耕地暴露度與人口暴露度均有所下降，但經(jīng)濟(jì)暴露度高速增長(zhǎng)，為降低風(fēng)險(xiǎn)性，需重點(diǎn)關(guān)注氣候變化，注意防范經(jīng)濟(jì)損失。云南省2001-2014年洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)度整體偏低，均為低度風(fēng)險(xiǎn)，2012-2014年風(fēng)險(xiǎn)度最高，主要原因是氣候變化的影響，導(dǎo)致脆弱性增加，區(qū)域GDP的大幅度增長(zhǎng)，致使暴露度增大，需注意防范洪澇災(zāi)害對(duì)財(cái)產(chǎn)造成損失。
在省級(jí)尺度上，通過(guò)對(duì)比廣東省、廣西壯族自治區(qū)和云南省的洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)性，發(fā)現(xiàn)廣東省的風(fēng)險(xiǎn)性除2011年以外均高于廣西壯族自治區(qū)，但在表現(xiàn)受災(zāi)損失的危害度方面，廣東省危害度卻低于廣西危害度。通過(guò)查找歷史資料發(fā)現(xiàn)，歷年廣東省的人口受災(zāi)率以及GDP損失率均小于廣西壯族自治區(qū)，主要原因一是廣東人口總數(shù)和GDP基數(shù)較大，二是廣東受災(zāi)人口數(shù)小于廣西受災(zāi)人口數(shù)。通過(guò)數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)，造成廣東省與廣西壯族自治區(qū)風(fēng)險(xiǎn)性差異的主要原因是暴露程度的不同，廣東省的暴露度遠(yuǎn)高于廣西壯族自治區(qū)，廣東省是中國(guó)第一經(jīng)濟(jì)大省，人口密度和區(qū)域GDP均遠(yuǎn)高于廣西壯族自治區(qū)，因此遭受洪澇災(zāi)害的風(fēng)險(xiǎn)性也較大。云南省洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)性低于兩廣地區(qū)風(fēng)險(xiǎn)性，主要由于云南省人口密度、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平以及墾殖指數(shù)較低，洪澇災(zāi)害暴露度水平低。
綜上所述，珠江流域及廣東省的洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)性較大，已有年份達(dá)到嚴(yán)重風(fēng)險(xiǎn)，廣西壯族自治區(qū)和云南省洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)性偏低，但風(fēng)險(xiǎn)性均有增加趨勢(shì)。對(duì)比原始數(shù)據(jù)，洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)性的走勢(shì)主要與降雨量、水資源開發(fā)利用率、水質(zhì)達(dá)標(biāo)率、人口密度、GDP、人口受災(zāi)率、GDP損失率、耕地淹沒(méi)率等指標(biāo)相關(guān)，珠江流域、兩廣及云南省都需要從這些指標(biāo)方面采取措施，來(lái)降低洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)性。
圖5 2001-2014年珠江流域、廣西壯族自治區(qū)、廣東省及云南省洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)性走勢(shì)Fig.5 Risk trend of Pearl River Basin, Guangxi Zhuang Autonomous Region,Guangdong Province and Yunnan Province in 2001-2014
3 結(jié) 語(yǔ)
本文根據(jù)IPCC提出的風(fēng)險(xiǎn)性定義，運(yùn)用指標(biāo)和函數(shù)方法將脆弱性、暴露度和危害度結(jié)合，考慮氣候變化影響，構(gòu)建洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)性評(píng)價(jià)函數(shù)。對(duì)珠江流域及流經(jīng)的區(qū)廣東省、廣西壯族自治和云南省2001-2014年洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)性進(jìn)行定量評(píng)價(jià)，結(jié)果表明，珠江流域風(fēng)險(xiǎn)性波動(dòng)較大，2013年為嚴(yán)重風(fēng)險(xiǎn)，其余諸年為中高度風(fēng)險(xiǎn)，風(fēng)險(xiǎn)水平較高，呈上升趨勢(shì)，主要原因是人口受災(zāi)率和耕地淹沒(méi)率較高；廣東省風(fēng)險(xiǎn)度略低于珠江流域，大部分處于中度風(fēng)險(xiǎn)，有6 a為高度風(fēng)險(xiǎn)，2006年為嚴(yán)重風(fēng)險(xiǎn)，風(fēng)險(xiǎn)性偏高是由于水資源利用率較高，最高達(dá)39.5%，水質(zhì)達(dá)標(biāo)率低，保持在70%左右，人口暴露度和經(jīng)濟(jì)暴露度較高；廣西壯族自治區(qū)的風(fēng)險(xiǎn)性偏低，除2003年無(wú)風(fēng)險(xiǎn)、2004、2006年是低度風(fēng)險(xiǎn)，其他年份均為中度風(fēng)險(xiǎn)，但風(fēng)險(xiǎn)性有緩慢上升趨勢(shì)，氣候變化和經(jīng)濟(jì)暴露度增加是加劇廣西壯族自治區(qū)風(fēng)險(xiǎn)性的重要原因。云南省洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)性最低，整體處于低度風(fēng)險(xiǎn)內(nèi)，但自2002年以來(lái)有增加趨勢(shì)，主要原因是氣候變化影響的脆弱性增大和經(jīng)濟(jì)發(fā)展導(dǎo)致的暴露度增加。本研究表明珠江流域洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)性較高，需要加強(qiáng)治理和管理，同時(shí)本研究為水資源管理部門制定相關(guān)政策、措施從而降低珠江流域風(fēng)險(xiǎn)性提供了相應(yīng)的參考。
由于數(shù)據(jù)的限制，本文僅研究2001-2014年的洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)性，對(duì)趨勢(shì)的分析方面存在不足，需要增加時(shí)間序列，做進(jìn)一步的補(bǔ)充和完善。在未來(lái)的研究中，擬基于目前的評(píng)價(jià)函數(shù)和評(píng)價(jià)結(jié)果，構(gòu)建流域水資源洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)性預(yù)測(cè)模型，對(duì)研究區(qū)未來(lái)的流域風(fēng)險(xiǎn)狀況進(jìn)行評(píng)價(jià)。
□
[1] IPCC. Climate change 2014: Synthesis report. Contribution of working group I, II and III to the fifth assessment report of the intergovernmental panel on climate change[M].Cambridge: Cambridge University Press, 2014.
[2] IPCC. Climate change 2013: The physical science basis. Contribution of working group I to the fifth assessment report of the intergovernmental panel on climate change[M].Cambridge: Cambridge University Press, 2013.
[3] 石 怡, 許有鵬, 蔡 娟. 城市化對(duì)秦淮河中下游洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)的影響分析[J]. 水土保持研究, 2011,18(5):26-31.
[4] Seekao C, Pharino C. Assessment of the flood vulnerability of shrimp farms using a multicriteria evaluation and GIS: a case study in the Bangpakong Sub-Basin, Thailand[J]. Environmental Earth Sciences, 2016,75(4):1-13.
[5] 程先富, 戴夢(mèng)琴, 郝丹丹,等. 基于情景分析的區(qū)域洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)——以巢湖流域?yàn)槔齕J]. 長(zhǎng)江流域資源與環(huán)境, 2015,24(8):1 418-1 424.
[7] 俞 布, 潘文卓, 宋 健,等. 杭州市臺(tái)風(fēng)暴雨洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃與評(píng)價(jià)[C]∥ 中國(guó)氣象學(xué)會(huì)年會(huì)，2011:1 415-1 422.
[8] 袁永博, 竇玉丹, 劉 妍,等. 基于組合權(quán)重模糊可變模型的旱澇災(zāi)害評(píng)價(jià)[J]. 系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐, 2013,33(10):2 583-2 589.
[9] 賀山峰, 葛全勝, 吳紹洪,等. 安徽省洪澇致災(zāi)危險(xiǎn)性時(shí)空格局預(yù)估[J]. 中國(guó)人口·資源與環(huán)境, 2012,22(11):32-39.
[10] 王艷君, 高 超, 王安乾,等. 中國(guó)暴雨洪澇災(zāi)害的暴露度與脆弱性時(shí)空變化特征[J]. 氣候變化研究進(jìn)展, 2014,10(6):391-398.
[11] Ryu J E, Dong K L, Chan P, et al. Assessment of the vulnerability of industrial parks to flood in South Korea[J]. Natural Hazards, 2016,(2):1-15.
[12] 胡俊鋒, 楊月巧, 楊佩國(guó). 基于減災(zāi)能力評(píng)價(jià)的洪澇災(zāi)害綜合風(fēng)險(xiǎn)研究[J]. 資源科學(xué), 2014,36(1):94-102.
[13] 張正濤, 高 超, 劉 青,等. 不同重現(xiàn)期下淮河流域暴雨洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)[J]. 地理研究, 2014,33(7):1 361-1 372.
[14] Amadio M, Mysiak J, Carrera L, et al. Improving flood damage assessment models in Italy[J]. Natural Hazards, 2016,82(3):2 075-2 088.
[15] IPCC. Climate change 2014:Impacts, adaption, and vulnerability. Contribution of working group II to the fifth assessment report of the intergovernmental panel on climate change[M].Cambridge: Cambridge University Press, 2014.
[16] Editor K T. Consideration of Disaster Risk and Floods[J]. Journal of Flood Risk Management, 2013,6(4):289-289.
[17] 夏 軍, 彭少明, 王 超,等. 氣候變化對(duì)黃河水資源的影響及其適應(yīng)性管理[J]. 人民黃河, 2014,(10):1-4.
[18] 夏 軍, 雒新萍, 曹建廷,等. 氣候變化對(duì)中國(guó)東部季風(fēng)區(qū)水資源脆弱性的影響評(píng)價(jià)[J]. 氣候變化研究進(jìn)展, 2015,11(1):8-14.
[19] Fu G, Charles S P, Chiew F H S. A two-parameter climate elasticity of streamflow index to assess climate change effects on annual streamflow[J]. Water Resources Research, 2007,43(11):2 578-2 584.
[20] 夏 軍, 邱 冰, 潘興瑤,等. 氣候變化影響下水資源脆弱性評(píng)估方法及其應(yīng)用[J]. 地球科學(xué)進(jìn)展, 2012,27(4):443-451.
[21] 王艷君, 高 超, 王安乾,等. 中國(guó)暴雨洪澇災(zāi)害的暴露度與脆弱性時(shí)空變化特征[J]. 氣候變化研究進(jìn)展, 2014,10(6):391-398.
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