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基于ArcGIS的濟(jì)南市災(zāi)害綜合風(fēng)險(xiǎn)評估研究

2021-10-22 05:55胡文奎
關(guān)鍵詞:風(fēng)險(xiǎn)性脆弱性濟(jì)南市

趙 民, 胡文奎, 李 濤

(濟(jì)南市勘察測繪研究院, 山東 濟(jì)南 250000)

0 引言

新時(shí)代,濟(jì)南匯聚“黃河流域生態(tài)保護(hù)和高質(zhì)量發(fā)展戰(zhàn)略、全國新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換起步區(qū)、中國(山東)自由貿(mào)易試驗(yàn)區(qū)”三大國家戰(zhàn)略,面臨全新的機(jī)遇與挑戰(zhàn),隨著全市經(jīng)濟(jì)社會(huì)快速發(fā)展和城鎮(zhèn)化進(jìn)程不斷加快,全市人口、產(chǎn)業(yè)、資源、信息、交通和基礎(chǔ)設(shè)施高度集中,城市體量不斷增加,風(fēng)險(xiǎn)不斷積累,加之全球氣候變化日益向極端化趨勢發(fā)展,人為災(zāi)害與自然災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)交織疊加,城市安全發(fā)展面臨重大挑戰(zhàn)。

在充分分析自然地理格局及主要災(zāi)害的基礎(chǔ)上,開展城市災(zāi)害綜合風(fēng)險(xiǎn)評估,依托ArcGIS從空間角度對災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行識(shí)別,提出防災(zāi)減災(zāi)救災(zāi)策略和措施,對于盡快落實(shí)以韌性城市為基礎(chǔ)的綜合防災(zāi)減災(zāi)規(guī)劃具有較高的科學(xué)價(jià)值與實(shí)踐意義。

1 研究區(qū)域及數(shù)據(jù)

濟(jì)南位于山東省的中部,轄十區(qū)兩縣,南依泰山,北跨黃河,四周與德州、濱州、淄博、泰安、聊城等市相鄰,總面積10244km2,地勢南高北低,依次為低山丘陵、山前傾斜平原和黃河沖積平原,屬于暖溫帶大陸性季風(fēng)氣候區(qū),四季分明,日照充分,轄區(qū)內(nèi)河流分屬黃河、小清河、海河三大水系。

地震、地質(zhì)災(zāi)害、洪澇災(zāi)害、氣象災(zāi)害(暴雨、干旱)、火災(zāi)及重大危險(xiǎn)源是影響濟(jì)南的主要災(zāi)害。本文收集的數(shù)據(jù)主要來源于相關(guān)年鑒、網(wǎng)絡(luò)與文獻(xiàn)以及刊物,還包括各部門、區(qū)縣的調(diào)研與咨詢。

2 基于GIS的濟(jì)南市災(zāi)害綜合風(fēng)險(xiǎn)評估

2.1 指標(biāo)體系建立

本文基于以往的城市災(zāi)害綜合風(fēng)險(xiǎn)評估思路且在考慮城市韌性的前提下[1-5],建立濟(jì)南市災(zāi)害綜合風(fēng)險(xiǎn)評估指標(biāo)體系,由目標(biāo)層、準(zhǔn)則層、方案層構(gòu)成。準(zhǔn)則層由風(fēng)險(xiǎn)性、暴露性、脆弱性、恢復(fù)力等指標(biāo)構(gòu)成。

風(fēng)險(xiǎn)性在研究各災(zāi)害發(fā)生機(jī)理、頻次、易發(fā)性等基礎(chǔ)上,結(jié)合不同用地類別對災(zāi)害的承受程度差異化處理,得到各災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)性分布[6]。方案層的指標(biāo)為地震災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)性、地質(zhì)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)性、洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)性[7]、氣象災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)性、火災(zāi)及重大危險(xiǎn)源風(fēng)險(xiǎn)性,如圖 1所示。

圖 1 風(fēng)險(xiǎn)性指標(biāo)空間分布Fig.1 The spatial distribution of risk index

承載體暴露性方案層的指標(biāo)為人口密度、經(jīng)濟(jì)密度、生命線系統(tǒng)密度(供水、供電、供氣、供熱)、建筑密度,如圖 2所示。

脆弱性主要包含社會(huì)脆弱性和物理脆弱性[8],其方案層對應(yīng)的指標(biāo)為第一產(chǎn)業(yè)比例(社會(huì)脆弱性)、老幼人口比例(物理脆弱性),如圖 3所示。

恢復(fù)力主要是指災(zāi)后的救援能力和減災(zāi)能力,其方案層的指標(biāo)為應(yīng)急疏散能力、應(yīng)急供水能力、應(yīng)急醫(yī)療能力[7]、應(yīng)急消防能力、應(yīng)急安置能力、居民村民委員會(huì)密度,如圖 4所示。

圖 3 承災(zāi)體脆弱性指標(biāo)空間分布Fig.3 The spatial distribution of vulnerability indicators of carriers

圖 4 恢復(fù)力指標(biāo)空間分布Fig.4 The spatial distribution of restoring index

2.2 確定指標(biāo)體系權(quán)重及標(biāo)準(zhǔn)化處理

本文采用層次分析法和德爾菲法確定各指標(biāo)體系的權(quán)重,通過專家打分對濟(jì)南市災(zāi)害綜合風(fēng)險(xiǎn)評估指標(biāo)體系中的各項(xiàng)指標(biāo)進(jìn)行權(quán)重賦值,得到指標(biāo)體系如表 1所示。

將17個(gè)指標(biāo)分成正向指標(biāo)和逆向指標(biāo),恢復(fù)力方案層中的應(yīng)急疏散能力、應(yīng)急供水能力、應(yīng)急醫(yī)療能力、應(yīng)急安置能力、居民村民委員會(huì)密度等指標(biāo)是逆向指標(biāo),即值越大,恢復(fù)力越強(qiáng),抗災(zāi)能力越強(qiáng),災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)越?。?其余指標(biāo)為正向指標(biāo),即值越大,風(fēng)險(xiǎn)越高。

采用極值標(biāo)準(zhǔn)化方法對指標(biāo)體系中的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理:

(1)

(2)

式中,xij,yij分別為原始數(shù)據(jù)和標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù); max(xij)為最大值; min(xij)為最小值。

利用ArcGIS軟件中ArcGIS Spatial Analyst模塊中的模糊分類工具進(jìn)行歸一化處理,通過最大值和最小值之間的線性變換函數(shù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化賦值。

2.3 災(zāi)害綜合風(fēng)險(xiǎn)評估

本研究采用的綜合風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)模型為:

(3)

式中,R為城市災(zāi)害綜合風(fēng)險(xiǎn)指數(shù);Fi為第i種指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)值;Wi為第i種指標(biāo)的權(quán)重。

根據(jù)式(3)對每個(gè)準(zhǔn)則層對應(yīng)的方案層進(jìn)行疊加分析,得到致災(zāi)因子風(fēng)險(xiǎn)性、承載體暴露性、脆弱性、恢復(fù)力等4個(gè)準(zhǔn)則層的空間分布,如圖 5所示; 通過準(zhǔn)則層的疊加計(jì)算,得到濟(jì)南市災(zāi)害綜合風(fēng)險(xiǎn)的空間分布,如圖 6所示。

致災(zāi)因子風(fēng)險(xiǎn)性等級(jí)及占比如表 2所示,高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域僅占總面積的2.66%,中等及以下風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域占84.66%; 東部的章丘區(qū)風(fēng)險(xiǎn)較高,致災(zāi)因子主要為地質(zhì)災(zāi)害、洪澇災(zāi)害; 東南部的萊蕪區(qū)和鋼城區(qū)的高風(fēng)險(xiǎn)面積也較大,主要以地震風(fēng)險(xiǎn)及地質(zhì)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)為主。

承載體暴露性等級(jí)分布情況如表 3所示,主城區(qū)及衛(wèi)星城的核心區(qū)域暴露性等級(jí)高,主要是因?yàn)檫@些區(qū)域經(jīng)濟(jì)密度、人口密度、各類管網(wǎng)等生命線密度、建筑密度等級(jí)均較高,總體上高暴露性面積占比較高,在遭遇災(zāi)害時(shí)可能更容易受到較大傷害。

圖 6 濟(jì)南市災(zāi)害綜合風(fēng)險(xiǎn)分布Fig.6 Disaster comprehensive risk in Ji’nan city

表 2 致災(zāi)因子風(fēng)險(xiǎn)性等級(jí)分布Tab.2 The distribution of risk level of disaster causing factors

表 3 暴露性等級(jí)分布Tab.3 The distribution of exposure level

表 4 脆弱性等級(jí)分布Tab.4 The distribution of vulnerability level

表 5 恢復(fù)力等級(jí)分布Tab.5 The distribution of restoring level

表 6 災(zāi)害綜合風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)分布Tab.6 Distribution of disaster comprehensive risk level

脆弱性等級(jí)分布情況如表 4所示,高脆弱性主要集中在章丘區(qū)、歷城區(qū)南部山區(qū)。章丘區(qū)的老幼人口比例相對較高,面對災(zāi)害時(shí)反應(yīng)慢、應(yīng)急水平較低; 歷城區(qū)南部山區(qū)第一產(chǎn)業(yè)比例較高,災(zāi)害發(fā)生時(shí),更容易產(chǎn)生較大損失。

恢復(fù)力等級(jí)分布情況如表 5所示,濟(jì)南市的災(zāi)害恢復(fù)力處于中等偏下水平。主城區(qū)、衛(wèi)星城的核心區(qū)域恢復(fù)力水平相對較高,這些區(qū)域的應(yīng)急醫(yī)療、應(yīng)急疏散和應(yīng)急消防設(shè)施建設(shè)較為完善,在應(yīng)對城市災(zāi)害時(shí)能夠發(fā)揮應(yīng)急救援作用,城市郊區(qū)的災(zāi)害恢復(fù)能力與城區(qū)差距明顯,災(zāi)害發(fā)生時(shí)其恢復(fù)能力較差,應(yīng)當(dāng)加強(qiáng)該地區(qū)的應(yīng)急能力建設(shè)。

濟(jì)南市災(zāi)害綜合風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)分布情況如表 6所示,東部的章丘區(qū)是綜合風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)最高的集中區(qū),該區(qū)域易受到洪澇、地震及地質(zhì)災(zāi)害的影響,同時(shí)暴露性和脆弱性均處于高等級(jí),災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)影響增加; 歷下區(qū)、市中區(qū)、槐蔭區(qū)、天橋區(qū)雖然暴露性和脆弱性等級(jí)較高,災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)也較大,但恢復(fù)力水平高于其他地區(qū),總體上綜合風(fēng)險(xiǎn)水平較低。

3 討論

本文的風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)指標(biāo)因子受數(shù)據(jù)收集的限制,存在著一定的局限性,部分?jǐn)?shù)據(jù)精度有待提高,在今后工作中應(yīng)進(jìn)一步強(qiáng)化理論研究與數(shù)據(jù)收集優(yōu)化工作,并在更大范圍進(jìn)行專家咨詢,完善風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)指標(biāo)體系。

在“韌性城市”等先進(jìn)理念的指導(dǎo)下[9-12],針對濟(jì)南市災(zāi)害綜合風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別與評估的結(jié)果和未來風(fēng)險(xiǎn)發(fā)展趨勢,遵照多災(zāi)種防災(zāi)功能綜合共享的原則,整合各類資源,協(xié)調(diào)各項(xiàng)管控措施[13],使得濟(jì)南市的防災(zāi)從被動(dòng)的工程性防御走向主動(dòng)的系統(tǒng)性防御,安全和防災(zāi)逐步融入城市發(fā)展目標(biāo)。

4 結(jié)論與展望

本文選取了濟(jì)南市地震、地質(zhì)、洪澇、氣象、火災(zāi)及重大危險(xiǎn)源等5個(gè)災(zāi)種,并結(jié)合濟(jì)南市土地利用、道路、通信、衛(wèi)生、人口和經(jīng)濟(jì)現(xiàn)狀對濟(jì)南市國土空間災(zāi)害綜合風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行了評估:總體上濟(jì)南市災(zāi)害綜合風(fēng)險(xiǎn)水平較低,高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)主要在章丘區(qū),長清區(qū)、歷城區(qū)、萊蕪區(qū)和市中區(qū)有零星分布。

本文以多災(zāi)種復(fù)合為背景,對承災(zāi)體面臨的風(fēng)險(xiǎn)性、脆弱性、暴露性以及災(zāi)后恢復(fù)能力進(jìn)行評估,解決了無法對各致災(zāi)因子進(jìn)行統(tǒng)一量化評價(jià)的問題,但該評價(jià)體系只對濟(jì)南市12個(gè)區(qū)縣進(jìn)行了橫向的風(fēng)險(xiǎn)評估,而沒有加入時(shí)間序列進(jìn)行縱向分析,無法模擬災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)的發(fā)展演化趨勢。在未來的研究中,需要結(jié)合城市發(fā)展格局和全球氣候環(huán)境演變等,預(yù)測未來的災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)發(fā)展趨勢,為提高濟(jì)南市的災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)管理水平提供技術(shù)支撐。

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