朱恒糠　李虎星　袁燦

摘要：山洪災(zāi)害具有極強的突發(fā)性和破壞性，是防洪減災(zāi)工作的重點和難點，而山洪災(zāi)害風險性評價是開展其防治工作的重要依據(jù)。以河南省山洪災(zāi)害防治區(qū)為例，基于區(qū)域災(zāi)害系統(tǒng)理論，將山洪災(zāi)害系統(tǒng)劃分為自然災(zāi)害系統(tǒng)、環(huán)境災(zāi)害系統(tǒng)和人為災(zāi)害系統(tǒng)，選取多年平均降雨量、年最大10 min降雨量、年最大6h降雨量、年最大24 h降雨量、地形起伏度、地形指數(shù)、河網(wǎng)密度、人均國民生產(chǎn)總值、人口密度和土地利用類型共10個指標構(gòu)建山洪災(zāi)害風險評價指標體系。首先運用層次分析法計算各指標權(quán)重，然后借助ArcCIS軟件對各個指標進行提取和疊加計算，最終得到風險評價值，結(jié)果表明：防治區(qū)91%的范圍處于山洪災(zāi)害中等或更高風險級別區(qū)域。收集歷史山洪災(zāi)害數(shù)據(jù)對評價結(jié)果進行驗證，結(jié)果顯示超過90%的山洪災(zāi)害發(fā)生點處在中等一較高一很高風險區(qū)域，證明了評價結(jié)果的可靠性。

關(guān)鍵詞：區(qū)域災(zāi)害系統(tǒng)：指標體系;風險評價;山洪災(zāi)害防治區(qū);河南省

中圖分類號：X43;TV122+.1

文獻標志碼：A

doi： 10.3969/j.issn.1000- 1379.2019.06.005

山洪是指山丘區(qū)溪溝間由降雨和下墊面因素共同引發(fā)的暴漲暴落的地表徑流[1]，具有流速大、沖刷破壞力強等特點，容易引發(fā)滑坡、泥石流等次生災(zāi)害[2]。山洪災(zāi)害難以預(yù)測和預(yù)防，常造成人員傷亡，對國民經(jīng)濟和人身安全帶來巨大威脅[3]。山洪災(zāi)害的形成主要取決于山丘區(qū)的降雨和下墊面環(huán)境，一般比降較大、土壤質(zhì)地不利于水分吸收的小流域較可能引發(fā)山洪，反之可能性較小。山洪災(zāi)害風險評價是指通過分析山洪災(zāi)害的驅(qū)動因子，對山洪災(zāi)害發(fā)生的可能性進行評估。

通過對災(zāi)害的成因分析，史培軍教授把區(qū)域災(zāi)害系統(tǒng)分解為自然災(zāi)害系統(tǒng)、環(huán)境災(zāi)害系統(tǒng)和人為災(zāi)害系統(tǒng)[4-5]。區(qū)域災(zāi)害系統(tǒng)的研究是開展可持續(xù)發(fā)展研究的一項重要內(nèi)容，也是建立區(qū)域綜合風險管理體系的科學依據(jù)[6]。

近年來，隨著地理信息系統(tǒng)（ GIS）技術(shù)的迅速發(fā)展，與GIS相結(jié)合的山洪災(zāi)害風險評價成為研究的熱點[7-11]。羅日洪等[12]以曹江上游小流域為例，建立了小流域的山洪災(zāi)害風險評估模型，得到曹江上游小流域的山洪災(zāi)害風險區(qū)劃圖。靳夢等[13]從危險度和易損度兩個方面選取指標因子，借助GIS軟件進行疊置分析，最終得到河南省山洪災(zāi)害風險區(qū)劃圖。山洪災(zāi)害一般發(fā)生在山丘區(qū)，因此山洪災(zāi)害風險評價的范圍應(yīng)集中在山洪災(zāi)害防治區(qū)范圍內(nèi)。此外，山洪災(zāi)害形成原因具有多樣性，之前研究的指標不夠系統(tǒng)和全面。本文以河南省山洪災(zāi)害防治區(qū)為例，基于區(qū)域災(zāi)害系統(tǒng)理論，分別從自然災(zāi)害系統(tǒng)、環(huán)境災(zāi)害系統(tǒng)、人為災(zāi)害系統(tǒng)共選取10個指標因子，構(gòu)建山洪災(zāi)害風險評價指標體系，并且運用層次分析法（ AHP）對各個因子權(quán)重進行分配，借助GIS手段得到山洪災(zāi)害風險分級圖。1研究區(qū)概況

河南省屬于北溫帶大陸性季風氣候區(qū)，跨長江、黃河、淮河、海河四大流域，年均降水量為600 -1 300mm，降雨集中在夏季，易引發(fā)山洪災(zāi)害。河南省山洪災(zāi)害防治區(qū)見圖1，涉及13個市79個縣（市或區(qū)）715個鄉(xiāng)鎮(zhèn)。山洪災(zāi)害一直是河南省山丘區(qū)經(jīng)濟、社會發(fā)展的重要制約因素。1950-2017年的68 a中，發(fā)生泥石流災(zāi)害485次，滑坡災(zāi)害160處，累計受災(zāi)面積11.49萬km，受災(zāi)人口2 669.9萬人次，累計經(jīng)濟損失高達226.76億元[14]。

2 研究方法及數(shù)據(jù)來源

2.1 山洪災(zāi)害風險評價指標體系構(gòu)建

山洪災(zāi)害是一種典型的區(qū)域性自然災(zāi)害。區(qū)域災(zāi)害系統(tǒng)理論認為，山洪災(zāi)害風險是由自然災(zāi)害風險、環(huán)境災(zāi)害風險和人為災(zāi)害風險疊加的結(jié)果，本研究據(jù)此確定山洪災(zāi)害風險評價的指標體系。

自然災(zāi)害風險性主要是指山洪災(zāi)害致災(zāi)因子的風險性，考慮到河南省山丘區(qū)地域差異明顯，山洪災(zāi)害主要是由短歷時、高強度的暴雨所引發(fā)的，為了突出暴雨致災(zāi)因子的空間差異性，選取多年平均降雨量、年最大10 min降雨量、年最大6h降雨量、年最大24 h降雨量作為自然災(zāi)害系統(tǒng)的4個指標：環(huán)境災(zāi)害風險性主要是指山洪災(zāi)害下墊面環(huán)境的穩(wěn)定性，考慮到山洪災(zāi)害與地形、降雨匯水的密切聯(lián)系，選取地形起伏度、地形指數(shù)、河網(wǎng)密度作為環(huán)境災(zāi)害系統(tǒng)的3個指標;人為災(zāi)害風險性主要是指山洪災(zāi)害承災(zāi)體的脆弱性，往往人口密集、經(jīng)濟發(fā)展水平高的地區(qū)更應(yīng)受到重視，因此選取人均國內(nèi)生產(chǎn)總值（ GDP）、人口分布密度和土地利用類型作為人為災(zāi)害系統(tǒng)的3個指標。

由此構(gòu)建的山洪災(zāi)害風險評價指標體系，包括目標層、準則層和指標層3個層次10個指標。可以認為各指標因子的數(shù)值大小和山洪災(zāi)害風險性高低成正相關(guān)關(guān)系，根據(jù)自然間斷法進行1-5級的風險分級，等級越高代表山洪災(zāi)害風險性越大，具體指標體系見表1。

2.2 數(shù)據(jù)源及處理

本研究所需數(shù)據(jù)來源如下：多年平均降雨量及年最大10 min、6h、24 h降雨量由《河南省中小流域暴雨圖集》中的線矢量插值得到;數(shù)字高程模型（ DEM）是下載于地理空間數(shù)據(jù)云平臺的SRTM3數(shù)據(jù)[15]，分辨率為90 m;中小河流線矢量和土地利用柵格數(shù)據(jù)由全國山洪災(zāi)害項目組下發(fā)，其中土地利用分辨率為30m;人均GDP和人口密度數(shù)據(jù)下載于中國科學院資源環(huán)境科學數(shù)據(jù)中心[16]。地形起伏度、地形指數(shù)和河網(wǎng)密度可以通過相關(guān)公式計算得到。地形起伏度是指單位鄰域內(nèi)最大高差所構(gòu)成的柵格文件，描述了制定鄰域內(nèi)高程的起伏程度，該指標以DEM為數(shù)據(jù)源借助

2.3 評價指標權(quán)重確定

山洪災(zāi)害風險評價指標的權(quán)重由層次分析法確定，首先構(gòu)造山洪災(zāi)害評價指標體系的層次結(jié)構(gòu)[22]，分為目標層、準則層和指標層;然后針對各層次兩兩指標間的相對重要程度請專家進行打分，形成判斷矩陣[23]：最后進行權(quán)向量計算，并進行一致性檢驗[24（CI= 0.017 6）。最終得到的評價指標權(quán)重見表2。山洪災(zāi)害往往是由短歷時、強度大的暴雨引發(fā)的，并且容易發(fā)生在地面起伏較大的區(qū)域，嚴重威脅居民的生命安全，因此年最大6h降雨量、地形起伏度、人口密度權(quán)重較大。

2.4 評價指標提取、計算過程及風險評價結(jié)果

借助ArcGIS對10個指標逐個提取并進行柵格化處理：接著對各個評價指標進行分類，運用自然間斷法分為1-5級，各指標分級結(jié)果見圖2～圖4：最后進行疊加計算，得到山洪災(zāi)害風險評價值。

山洪災(zāi)害風險級別的閾值采用正態(tài)分布取值的方法進行確定，將風險級別依次分為很低、較低、中等、較高和很高5個風險等級，各等級區(qū)間依次取最終風險評價值的0% - 15%、15% - 40%、40% - 60%、60% -85%和85% - 100%，具體見圖5。由圖5可知，河南省山洪災(zāi)害防治區(qū)中等一較高一很高風險區(qū)域的面積占比高達91%，說明整個區(qū)域山洪災(zāi)害風險值較高，防洪形勢嚴峻：區(qū)域上顯示出南陽市北部、三門峽市南部、洛陽市南部、平頂山市西南部、駐馬店市、信陽市西南部和鶴壁市、新鄉(xiāng)市、安陽市三市交匯處的山洪災(zāi)害風險級別較高，這些區(qū)域大多是地勢較高、暴雨強度較大的地區(qū)，需要在山洪災(zāi)害防治工作中予以重視。

3 結(jié)果驗證與分析

收集河南省歷史山洪災(zāi)害點有關(guān)數(shù)據(jù)作為本研究的驗證數(shù)據(jù)，并用ArcGIS軟件標注到風險分級圖上（見圖6），利用Arctoolbox工具箱中的值提取至點工具，統(tǒng)計歷史山洪災(zāi)害點的數(shù)量和占比，見表3。

從表3可以看出，約有91.33%的歷史山洪災(zāi)害發(fā)生在中等一較高一很高風險級別的區(qū)域，這說明本次山洪災(zāi)害風險評價的結(jié)果準確率較高，可以為今后的山洪災(zāi)害防治工作的展開提供可靠和有效的建議。

4 結(jié)論

（1）基于災(zāi)害系統(tǒng)理論構(gòu)建全新的山洪災(zāi)害風險評價指標體系，并運用層次分析法進行指標權(quán)重計算，借助ArcGIS軟件進行指標信息提取，得到河南省山洪災(zāi)害防治區(qū)的風險分級圖。研究結(jié)果揭示了河南省山洪災(zāi)害防治區(qū)超過90%的區(qū)域處在中等一較高一很高風險區(qū)域，空間上展示出該區(qū)域不同地區(qū)間山洪災(zāi)害風險的差異性。

（2）結(jié)合歷史山洪災(zāi)害點對山洪災(zāi)害風險評價成果進行驗證，超過90%的歷史山洪災(zāi)害發(fā)生在中等一較高一很高風險區(qū)域，說明山洪災(zāi)害實際發(fā)生狀況與評價結(jié)果較為一致，證明所選用的研究方法能夠較為真實地反映山洪災(zāi)害的分布規(guī)律，可為山洪災(zāi)害的防治工作提供參考。

（3）山洪災(zāi)害的形成是一個復雜的突發(fā)過程，每個驅(qū)動因子從不同角度、以不同程度影響山洪災(zāi)害的發(fā)生，要全面、無差錯地評估山洪災(zāi)害的風險仍有一定的難度，今后工作中要繼續(xù)優(yōu)化和完善評價模型和指標體系，使得評價結(jié)果更有針對性和參考價值。

參考文獻：

[l] 趙剛，龐博，徐宗學，等.中國山洪災(zāi)害危險性評價[J].水利學報，2016，47（9）：1133-1142.

[2]蔡維英，劉興朋，張繼權(quán).基于分布式SCS模型的山地景區(qū)山洪災(zāi)害模擬研究[J].災(zāi)害學，2016（2）：15-18.

[3] 全國山洪災(zāi)害防治規(guī)劃領(lǐng)導小組辦公室.全國山洪災(zāi)害防治規(guī)劃編制技術(shù)大綱[R].北京：全國山洪災(zāi)害防治規(guī)劃領(lǐng)導小組辦公室，2003：2-4.

[4] 史培軍.三論災(zāi)害研究的理論與實踐[J].白然災(zāi)害學報，2002，11（3）：1-9.

[5]史培軍.四論災(zāi)害系統(tǒng)研究的理論與實踐[J].自然災(zāi)害學報，2005，14（6）：1-7.

[6] 史培軍，鄒銘，李?？。?從區(qū)域安全建設(shè)到風險管理體系的形成：從第一屆世界風險大會看災(zāi)害與風險研究的 現(xiàn)狀與發(fā)展趨向[J].地球科學進展，2005（2）：173-179.

[7] 唐川，朱靜.基于CIS的山洪災(zāi)害風險區(qū)劃[J].地理學報，2005（1）：87-94.

[8] 程衛(wèi)帥，陳進.山洪災(zāi)害風險度評價技術(shù)綜述[J].人民長江，2004，35（ 12）：5-7.

[9] 黃國如，冼卓雁，成國棟，等.基于CIS的清遠市瑤安小流 域山洪災(zāi)害風險評價[J].水電能源科學，2015（6）：43-47.

[10]唐川，師玉娥.城市山洪災(zāi)害多目標評估方法探討[J].地理科學進展，2006（4）：13-21.

[11] 朱靜.城市山洪災(zāi)害風險評價：以云南省文山縣城為例[J].地理研究，2010，29（4）：655-664.

[12] 羅日洪，黃錦林，唐造造，等.基于AHP和CIS的曹江上游小流域山洪災(zāi)害風險區(qū)劃[J].水利與建筑工程學報，2017，15（6）：153-157.

[13] 靳夢，劉鳳林，李虎星.基于CIS的河南省山洪災(zāi)害風險區(qū)劃分研究[J].中國防汛抗旱，2017（4）：54-59.

[14]袁燦，河南省2013年度山洪災(zāi)害防治項目實施方案[R].鄭州：科達水利勘測設(shè)計有限公司，2013：1-2.

[15] 地理空間數(shù)據(jù)云平臺.DEM數(shù)字高程數(shù)據(jù)[DB/OL].[ 2018-05 - 10]. http： //gscloud.cn.

[16] 中國科學院資源環(huán)境科學數(shù)據(jù)中心.2010年全國CDP空間分布公里網(wǎng)格數(shù)據(jù)[ DB/OL].[2018 - 05 - 10].http：//www.resdc.cn.

[17] 陳學兄，常慶瑞，郭碧云，等.基于SRTM DEM數(shù)據(jù)的中國地形起伏度分析研究[J].應(yīng)用基礎(chǔ)與工程科學學報，2013，21（4）：670-678.

[18]徐靜，任立良，程媛華，等.不受DEM空間分辨率影響的地形指數(shù)計算[J].清華大學學報（自然科學版），2008，48（6）：983-986.

[19] 黃詩峰，徐美，陳德清.CIS支持下的河網(wǎng)密度提取及其在洪水危險性分析中的應(yīng)用[J].自然災(zāi)害學報，2001（4）：129-132.

[20] 顧秀梅，楊斌，高德政，等.ArcCIS空間數(shù)據(jù)投影坐標轉(zhuǎn)換方法研究[J].測繪科學，2012，37（4）：164-166.

[21] 喬金海，許哲，賈士軍.ArcCIS中的坐標系統(tǒng)及投影變換應(yīng)用研究[J].城市道橋與防洪，2011（ 12）：162-164.

[22] 郭金玉，張忠彬，孫慶云.層次分析法的研究與應(yīng)用[J].中國安全科學學報，2008（5）：148-153.

[23] 董君，層次分析法權(quán)重計算方法分析及其應(yīng)用研究[J].科技資訊，2015，13（29）：218-220.

[24] 劉瑩昕，劉颯，王威堯，層次分析法的權(quán)重計算及其應(yīng)用[J].沈陽大學學報（自然科學版），2014，26（5）：372-375.