基于信息扩散模型的滨州市洪涝灾害风险评估研究（王林林改）最新

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1、基于信息扩散模型的滨州市洪涝灾害风险评估董立峰，王林林，李德一（滨州学院建筑丁.程系，山东滨州256603）摘要：以洪涝灾害历史灾情数据及相关社会经济数据为基础，应用信息扩散模型对滨州市洪涝灾害风险及其空间格局进行丫研宂。结果表明：（1）滨州市洪涝灾害发生频繁，灾情较重。全市年均洪涝灾害受灾指数7.65%,严重洪涝灾害发生频率较高，受灾指数35%的洪涝灾害平均10年一遇。（2）洪涝灾害风险在空间上表现为由南向北递增的特点。低风险区在南部的小清河流域；高风险区在北部的徒骇一马颊河流域,该流域下游洪涝灾害风险水平

2、最高。研宂结果可为滨州市防洪减灾提供科学依据。关键词：洪涝灾害；风险评估；信息扩散模型；滨州市0引言中国是世界上洪涝灾害发生最为频繁的国家之一，每年因洪涝灾害造成的损失十分巨大［11。洪涝灾害系统是由区域洪涝灾害的孕灾环境子系统、致灾因子子系统和承灾体子系统组成的地球表层变异系统，洪涝灾害灾情是系统内部各要素之间及各子系统之间相互联系、相互作用的结果［21。2005年，联合国国际减灾大会提出将减灾战略由减轻灾害调整为减轻灾害风险，并从单纯的减灾调整为减灾与可持续发展相结合。2007年联合国减灾战略秘书处又提出

3、加快建设减轻灾害风险的伞球平台自然灾害风险的研究成为当前灾害研究的前沿领域。洪灾风险管理分别以风险分析和风险评估为其科学和技术的基础f'潘安定，刘会平W等综合运用AHP决策分析方法并结合GIS技术，研宄了广州市洪灾危险性评价问题；黄崇福，郭君［61等提出了涉及气象因子和社会因子的洪涝灾害风险分析基本范式和具体的应用模型；田玉刚m等以灾害风险系统是致灾因子、孕灾环境和承灾体共同作用的系统为基础，对洞庭湖地区进行洪水灾害风险评估；丁志雄、李红英［91等将GIS技术与RS技术结合，运用模拟方法进行洪水灾害评估。洪涝

4、灾害风险评估己经形成了相对成熟的评估模式。洪灾风险评估方法分为指标体系法、历史水灾法和模拟评估方法3类［10‘H1。由于洪涝灾害频繁发生,其风险是典型的概率风险f121，可以用概率模型和大量数据进行统计预测的与特定不利事件有关的未来情景，这种风险是一种随机不确定情景。信息扩散模型是以历史灾情资料为依据，在信息不完备的条件下，从样本出发通过一定的扩散函数来估计母体的概率密度函数。根据学者们的研究，信息扩散模型具有操作简便、数据量小以及意义明确的优势，具有直观的决策价值，有利于不同研究之间的横向类比在灾害风险评估

5、方面具有广泛的应用#17］。刘亚彬等118H91将信息扩散模型应用于区域水旱灾害风险区划，取得了较好的成果。关于滨州市及黄河三角洲地区的洪涝灾害问题，学者们己有不少研究＞25］。但尚未有学者对该区域自然灾害风险进行定量分析评估。本文在搜集滨州市洪涝灾害历史灾情数据及相关经济社会资料的基础上，应用信息扩散模型对区域洪涝灾害风险进行综合评估，为防灾减灾及区域可持续发展提供决策依据。1滨州市概况介绍及洪涝灾害基本特征滨州市位于山东省北部，渤海湾南岸，黄河三角洲腹地。北部与河北省交界，在山东省内与德州、济南、东营、淄

6、博相邻，人口381.64万人（2013年），辖滨城、沾化2区及惠民、阳信、无棣、博兴、邹平5县（2009年行政区划为：滨城、沾化2区及惠民、阳信、无棣、博兴、邹平5县，3个开发区：北海新区、滨州经济开发区、滨州高新技术开发区。为了保证资料数据的连续性，本文仍采用原行政区划进行统计。此处为脚注）。总面积9609.6km2。全市除邹平县境内有少量山丘地外，其余均为平原。黄河以南大体是南高北低，略向东倾斜；黄河以北地势西南高、东北低，地面高程19.0〜3.0m。全市地貌类型分为山地、山脚丘陵地、决门扇形地、背河槽状

7、洼地、海滩地等九种。滨州市按流域分属黄河流域、海河流域和小淸河流域。主要河流有黄河、徒骇河、马颊河、德惠新河、漳卫新河、秦门河、潮河、小清河等。其中，惠民、阳信、沾化、无棣等县区及滨城区北部属于海河流域，滨城区南部和邹平、博兴2县位于小清河流域。黄河流域主要是黄河滩区，包括邹平、惠民、滨城、博兴等县区的一部分。滨州市为半干旱的暖温带季风性气候，气候温和，光照充足，雨热同季，有利于多种作物的生长。多年平均降水量为573.2mm，其屮汛期降水量（7、8、9月）降水320mm,占全年降水量56%。秋季降水量少于夏季

8、，多于春季，冬季各月降水最少。降水量年内分配不均，年际变化较大。最大年降水量n06mm（1964年），最小年降水量326mm（1984年）。滨州市洪涝灾害发生频繁，破坏性强、损失大。全市1985〜2013年29年间除1997、1999〜2002、2007、2009、2011年因气候干旱、降水较少未发生洪涝灾害外，其余年份均发生程度不同的洪涝灾害，灾害发生年份占全部年份的71.4%。其屮，受灾面积最多