城暴雨内涝风险模型研究.pdf

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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

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。

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。

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[,1]、[,1]和[,]，在模型二中，将三个因子隶属度值分
别更改为[,1]、[,]和[,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。

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]。

贵阳市洪灾风险评估模型一：
1
（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

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：[,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]。
2
图 1 孕灾环境暴露性指标隶属度的空间分布

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]。

3
图 2 致灾因子危险性指标隶属度的空间分布

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]。

4
图 3 承灾体易损性指标隶属度的空间分布

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[,]，模型二为[,]。经过对比分析：将综
合隶属度范围在[,1]、 [,]、[,、 [,]] 及
度危险区、重度危险区、中度危险区、一般危险区和安全区。

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。
5
图 4 模型一风险区划结果 图 5 模型二风险区划结果

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
实测积水深度 用地类型 模型一洪水 模型二洪水
地点 坡度
/mm 隶属度 风险值 风险值
盐务街 100 4
花果园立交桥 200 3
文昌北路西南风后 90 4
市西路金香商场 170 4
彭家巷 150 4

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。

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，盐务街街道且主要为商业区与居长 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。

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
6
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










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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, [J].灾害学 , 2014, 29(1):144-149.
[4]黄崇福 , 刘新立, 周国贤, [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.
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