全国区域洪水风险评价与区划图绘制研究

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1、全国区域洪水风险评价与区划图绘制研究谭徐明,张伟兵,马建明,苏志诚(中国水利水电科学研究院防洪减灾研究所,北京100038)摘要:利用近300年水灾资料序列及当前自然和社会经济基础数据,采用统计学和模糊聚类的方法,在数据库和GIS技术支持下,完成了区域洪水风险分析及全国洪水风险区划图的绘制。本论文的主要进展是:提出区域洪水风险评价的指标体系,即自然特性(水文和地形)、社会经济(人口、GDP和土地面积)、洪水灾害(灾害场次和最大淹没面积)、减灾能力(防洪标准)4类特性指标;以县为区域洪水风险分析的基本单元,组成区域洪水灾害的10个影响因子和2400个县的分

2、析样本,从而取得了宏观定量的区域洪水风险评价及洪水风险分区成果;采用历史水灾频率法界定了重点风险区边界,从而完成了以县为边界的全国洪水风险区划图的绘制。关键词:洪水风险;特性指标;区划中图分类号:TV122文献标识码:A洪水灾害的类型源于区域自然和社会环境的地域差异。洪水风险区划对于我们因地制宜、有的放矢地制定区域防洪减灾政策,以及部署防洪减灾措施是必要的。1997年国家防汛抗旱总指挥部办公室主持制定了《洪水风险图绘制纲要》,第一次提出了洪水风险图的编制步骤和分级。同一时期,洪水风险区划图的研究开始起步。2002年初提交讨论的《全国防洪规划》中,针对区域

3、自然和社会背景提出了全国防洪区划1。随着防洪减灾工作的深入,洪水风险区划内容应进一步丰富和细化。1问题的提出目前我国的洪水风险区划研究和区划图绘制主要存在如下两方面的问题。111洪水灾害风险区划宏观定量分区问题开始于1959年的水文区划,在20世纪80年代和90年代进行过两次修改完善,成为我国水利专业区划的基础。水文区划共分两级,一级区依据年径流深度和多年降雨量,共分为11个一级水文区;在一级区基础上依据典型年的月和汛期径流总量,分出56个二级区。各水文区的界限参考地形定性确定2。近年,防洪区划和洪水风险区划工作主要依据水文区划,结合区域社会经济背景,从

4、理论上进行了分区,如防洪规划中的防洪区划,依据多年降雨等值线定性地将全国划分为三区:非防洪区、过渡区和防洪区。洪水风险区划作为专业区划,应该基于其实用性,通过区域洪水风险分析,提出宏观定量的分区和界限。这一工作受到了基础资料的制约而难以实现。近年迅速发展的GIS和数据库技术,为区域洪水风险定量分析提供了便利。如《中国洪水灾害危险程度区划》,将全国分作5000多个多边形的图层,通过单元网格划分,依据地形、降雨和径流三项指标,采用模糊聚类模型,由每个单元格的隶属度属性生成洪水危险区划图;依据每个多边形平均耕地和人口,生成分县的社会经济隶属度图;由洪水危险区划

5、图和社会经济隶属度图叠置而生成洪水危险程度区划图3。辽河流域洪水风险区划采用了类似的技术路线进行流域洪水风险区划4。但是,区域洪水风险分析的网格即基本单元,划分过细不仅工作量大,还与目前可以采集到的社会经济数据精收稿日期:2003212230度两者不能匹配。据笔者对全国分县统计的耕地面积调查,有这类数据的县不足全国总县数的30%。如果区域洪水灾害分析基本单元的数据基础过于薄弱,区划分区的最终结果依然是定性的。112如何在现有的数据基础下建立区域洪水风险分析的指标体系区域洪水问题复杂的自然和社会背景,使得单纯依靠数学模型进行区域洪水风险分析很困难。目前已有

6、的与洪水有关的区划之所以难以实现二级区划分,主要原因是缺乏表达区域洪水灾害社会属性的基本数据,因此关键指标并不关键。近年美国利用1975~1994年20年间自然灾害场次,以州为单位,主要依据灾害损失、人口和面积等原始数据进行自然灾害区域风险分析,最终得到了美国灾害风险分区图5。这一从灾害研究灾害的简便实用的方法,有别于人们比较熟知的灾害风险分析数学模型法。灾害的记载实际上是相应区域自然和社会灾害背景的综合反映。我国灾害记载历史悠久,长时序的历史洪水灾害原始资料为灾害研究提供了可靠的数据基础。区域社会经济指标的建立,必须考虑我国社会经济统计的现实,简单且系

7、统性强的社会经济基本数据有利于指标体系的完整性和客观性。基于以上的分析,笔者希望在风险分析基本单元、基本数据和指标体系、评价方法等方面有所突破,实现洪水风险宏观定量的分区,在GIS上绘制全国洪水风险区划图。2区划基本单元的设定和分区命名211区域风险分析的基本单元设定及其理由洪水风险区划图有特定的应用功能,它集合区域内与洪水灾害有关的自然、社会和风险基础信息,服务于国家防洪减灾的宏观管理。无论是我国目前防洪管理的现行行政体制,还是今后不断深化的防洪减灾的工程措施和非工程措施的实施,都是通过各级行政体系来组织和实施的。基于这一认识,我们提出以“县”为区域洪

8、水风险评价的基本单元。以县为区域洪水风险评价的基本单元的理由还在于可以使原始数据

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