魏建波，赵文吉，关鸿亮，王志恒

(1.首都师范大学资源环境与旅游学院，北京100000;2.首都师范大学三维信息获取与应用教育部重点实验室，北京100048;3.北京天下图数据技术有限公司，北京100037;4.天津城建大学地质与测绘学院，天津300384)

基于GIS的区域干旱灾害风险区划研究
——以武陵山片区为例*

魏建波1，2，赵文吉1，2，关鸿亮3，王志恒4

(1.首都师范大学资源环境与旅游学院，北京100000;2.首都师范大学三维信息获取与应用教育部重点实验室，北京100048;3.北京天下图数据技术有限公司，北京100037;4.天津城建大学地质与测绘学院，天津300384)

根据灾害系统理论，以连片特困区-武陵山片区干旱灾害为例，分别从孕灾环境敏感性、致灾因子的危险性和承载体的脆弱性3个方面，选取地形地貌、土壤类型、植被覆盖类型、水资源、降雨量、人口密度及耕地面积等指标为旱灾风险评估指标因子，利用熵权法确定各因子权重，建立武陵山片区干旱灾害风险评估模型，并进行风险区划，为武陵山片区区域防灾、减灾和区域扶贫措施的制定提供参考依据。研究结果表明:武陵山片区区域整体处于中、高风险区，空间分布呈东南-西北向条带状分布;东南区域处在干旱灾害高风险区，西北区域处在干旱灾害中等风险区，而东北区域处在相对较低的风险区。

干旱灾害;熵权法;风险;区划;武陵山片区

旱灾是我国主要的自然灾害之一，它是一种非突发性的、渐进性的灾害。我国每年都会受到不同程度旱灾的影响，且因旱灾造成粮食损失高达100×109kg，显然旱灾已成为我国经济发展的重要制约因素之一。据统计，2009年4月-2010年4月，全国耕地受旱6.4×106hm2，作物受旱面积达4.8×106hm2，1 939万人、1 189万头大牲畜因旱饮水困难［1-3］。我国连片特困区-武陵山片区地跨湖北省、湖南省、贵州省和重庆市，包括了71个贫困县，其中国家级贫困县36个，高达50.70％，占全国贫困县的6.08％，土地利用方式以农业为主。同时，武陵山片区自然条件恶劣，灾害频发，而不同范围程度的旱灾更是年年发生［4-8］，每年因旱灾造成武陵山片区的经济损失非常严重，从而导致该区域因灾致贫、返贫的现象频繁发生。因此，若能以科学方法正确评价干旱并及时采取措施，就可以使该地区的干旱灾害损失降到最低限度，从而减轻该地区的贫困程度。

近年来，许多学者对干旱灾害进行了广泛而深入的研究。龚亚丽等基于自然灾害系统理论进行研究，提出灾情是由孕灾环境、致灾因子和承载体共同作用产生的［9］;唐明［10］、尚小宁［11］、刘航［12］、金菊良［13］等基于旱灾机理和风险理论，从干旱的环境脆弱度、危险度、承载体易损性和灾情4个方面系统地阐述了旱灾风险分析理论;赵志龙［14］、李杨［15］等从干旱致灾危险性和脆弱性出发，研究了干旱灾害风险区划;盛巧玲等从干旱致灾因子的危险性和社会经济承载体易损性两个方面进行干旱灾害风险的分析［16］。基于以上研究，本文结合武陵山片区实际情况，以县域为研究单元，综合考虑干旱灾害风险形成的三个因子:孕灾环境敏感性、致灾因子危险性和承载体脆弱性，建立武陵山片区区域干旱灾害风险评价模型，对该区域干旱灾害风险进行评估，从而为武陵山片区区域防灾、减灾和区域扶贫措施的制定提供参考依据。

1 研究区概况

武陵山片区是我国三大地形阶梯中的第一级阶梯向第二级阶梯的过渡带，位于27°10＇～31°28＇N，106°56＇～111°49＇E，是云贵高原的东部延伸地带，平均海拔高度在1 000m左右，海拔在800m以上的地方占全境约70％。总面积约11×104km2，总人口为2 300多万人。该片区地跨三省一市共71个贫困县，其中湖南省37个县(区、市)，湖北省11个县(区、市)，贵州省16个县及重庆市7个县(区、市)。属亚热带向暖温带过渡类型气候，土地资源种类多。年平均温度在13℃～16℃之间，年降水量在1 100～1 600 mm，年均蒸发量950 mm。武陵山片区位置见图1。

图1 武陵山片区位置图

武陵山片区属于我国划分的14个特困连片区之一，虽然区内水能资源丰富，但基础设施相对落后，季节性降水偏少等常会引发干旱灾害，局部地区更为突出，给农业经济带来很大损失。80％的乡镇、75％的村和70％的农户地处大山区、高山区，山高坡陡，沟壑纵横，自然条件非常恶劣，土壤贫瘠，农业基础设施落后，生产方式单一，交通不便，信息闭塞，科技教育落后，上百万农村居民还存在饮水安全问题。同时，武陵山区属于自然灾害多发区，旱灾、洪灾、雹灾、冰灾等自然灾害时有发生，而旱灾影响面积大，对贫困区畜牧、种植危害严重，因灾致贫的现象较为突出［17］。

2 数据来源和研究方法

2.1 数据来源及处理

2.1.1 数据来源

武陵山片区90 m分辨率的DEM数据来自SRTM;水系分布、行政区划等基础地理数据来自全国1:25万矢量图;土壤类型数据和植被覆盖类型数据源于中国科学院资源环境科学数据中心;武陵山片区(1951-2010年)气温值和降雨量源于中国气象科学数据共享服务网;武陵山片区人口密度数据、地区生产总值、产业结构、耕地面积等均从《湖南省统计年鉴》［18］、《湖北省统计年鉴》［19］、《贵州统计年鉴》［20］和《重庆市统计年鉴》［21］等相关省区2011年的统计年鉴获得。

2.1.2 数据处理

由于搜集的数据来源不同，格式不统一，因此，要对所需数据的格式进行预处理，对所有的空间数据进行投影变换。离散数据采用克里金插值的方法进行空间化处理，处理后的数据与投影后的矢量数据进行配准;从数据源与评价精度出发，对栅格数据进行投影转换、重采样等，并与矢量数据进行配准。

2.2 研究方法

为准确反映研究区各个参评因子对研究区旱灾的贡献度，以及尽量保留参评因子所包含的信息量，本文根据武陵山片区实际情况，构建干旱灾害风险区划指标体系时采用熵权法赋权重，熵权法是根据指标传输给决策者信息量的大小来确定权重的方法，能够深刻反映指标信息熵值的效用价值，所给出的指标权重比层次分析法和专家经验评估法具有更高的可信度，适合对多元指标进行综合评价［22］，在多元指标评价中，熵值越高，表示评价指标所起作用就越大。

(1)假设研究区有m个县，n项评价指标构成指标数据矩阵为X={xij}m×n，xij为第i个县的第j个指标值。

(2)由于各个评价因子量纲不统一，不具备可比性，所以需要对各个参评因子进行归一化处理，使各个因子数值都处在［0，1］之间，公式如下:

式中:xij'为各个指标的标准化值;xij为第i个县的第j个指标的原始值;xj(max)是第j个指标所在县的最大值;xj(min)是第j个指标所在县的最小值。并定义标准化矩阵为Y={yij}m×n，其中yij=xij'/∑xij'，0≤yij≤1。

(3)计算各个评价指标的信息熵ej=-k∑yijln yij，其中k＞0，ln为自然对数;若yij为0，规定yijln yij值为0;若xij对于给定的j指标全部相等，则ej=k ln m，设k=1/ln m，则有0≤ej≤1。

(4)计算第j项指标的差异性系数gj=1-ej，进而得指标权重:

2.3 指标体系构建及权重确定

2.3.1 指标体系构建

由于干旱的形成原因较为复杂，影响因素多，因此在干旱指标的选取上也受到了时间和空间尺度的诸多限制［23］。根据自然灾害风险理论和指标体系的构建原则，本文分别从干旱灾害危险性、敏感性和脆弱性三个方面考虑，共选取了10个指标(表1)进行武陵山片区干旱灾害风险分析。

如表1所示，在考虑孕灾环境的敏感性时主要选择地形地貌、土壤类型、植被覆盖类型和水资源。武陵山片区多山地丘陵，相对海拔较高，而地形地貌对干旱的影响主要表现为相对海拔高度。土壤种类繁多，有栗钙土、沼泽土、黑土等土地类型，地表上覆盖的沙质疏松沉积物和肥沃程度影响旱灾。从物质循环角度出发，地表蒸发量越大，就更容易发生干旱，因此，植被变化导致反照率、土壤湿度等地表属性的变化，这些变化均可以通过影响地气系统的水分和能量收支，进而影响气候，有大面积植被覆盖的区域会减小当地增温的速度，具有缓解伏旱危险性功能［24］。武陵山片区属于亚热带向暖温带过度类型气候，境内有乌江、清江、澧水、沅江、资水等主要河流，水能资源蕴藏量大。干旱受灾区距离江河、湖泊水库越近，河流、水域级别越高，可利用水资源越充足便捷，则会降低伏旱的危险度［24］。

表1 干旱灾害风险评估指标体系

干旱灾害的形成最直接的原因就是降水和气温，降水量越多，表明区域水资源越充足，旱灾越不容易发生;但相反降水量越少，越易发生旱灾。气温越高，地表蒸发量越大，旱灾极容易发生，因而本文选取区域降水量和气温来反映致灾因子危险性。

由于干旱灾害承载体主要是干旱区域的人文、社会和经济，所以本文从人口、经济、耕地、农业方面出发，同时考虑到武陵山片区旱灾影响区域，分别选择人口密度、人均GDP、耕地面积和第一产业结构来代表该片区承载体的脆弱性。

2.3.2 指标因子分析处理

本文结合植被覆盖类型图以及《中国植被图集》［25］，同时考虑了武陵山片区实际情况及研究的需要，将研究区分为针叶林、栽培植被、针阔叶混合林、阔叶林、灌丛、草丛、裸地等7种类型;借助《中国的土壤》［26］，将研究区土地利用方式分为黑土、栗钙土、草甸黑土、沼泽土等4种类型;参考《中国1:1 000 000地貌图制图规范》［27］，本文把研究区地形地貌分为平原、丘陵、山地、台地等4种类型。

对于土壤类型、植被覆盖类型、地形地貌等数据，本文根据其变化情况对旱灾的影响度不同，分为轻度(I级)、中度(II级)、重度(III级)、严重(IV级)，进而进行专家打分，取值［0，1］之间，反映其对旱灾的影响程度(表2)，其值越大，说明对旱灾的影响越大。

表2 各个参评因子对干旱的影响度

考虑到研究区水资源的实际情况，本文选取研究区距离江河越近，河流、水域级别越高，可利用水资源越充足便捷，则会降低伏旱的危险度，建立缓冲区来表征其对旱灾的高低程度，根据专家打分法，按照0＜影响度＜1的原则，确定各个缓冲区对旱灾的影响度(表3):一级缓冲区为0.1，二级缓冲区为0.5，非缓冲区为1。

表3 河流缓冲区等级划分标准及影响度

表4 干旱灾害风险评估指标体系和权重

2.3.3 权重确定

本文根据各个参评因子对干旱灾害的影响程度不同，分别给予不同的值来表征参评因子对旱灾影响的大小(表2、表3)，以便进行量化处理。由于整个指标体系量纲不统一，指标不具有可比性，因此需要对每个指标运用式(1)进行归一化处理，使指标值介于0～1之间。然后再运用熵权法计算每个指标的权重(表4)，其中权重值的大小表征参评因子对干旱灾害影响程度。从权重分布分析，对武陵山片区的孕灾环境影响最大的为地形地貌，其次是土壤类型;承载体脆弱性的权重为人均GDP。这主要是因为武陵山片区以喀斯特地貌为主，多高山、丘陵，贫困人口多，人均GDP低于全国水平。因此，熵权法赋的权重较符合武陵山区干旱灾害实际情况。

3 区域干旱灾害风险模型及结果分析

3.1 干旱灾害风险模型

史培军从灾害系统角度出发，认为广义的灾害风险评估是在致灾因子、孕灾环境、承载体进行评估的基础上，实现对灾害系统的风险评估［28-30］。基于该理论及干旱灾害风险建模［31］，本文结合武陵山片区的实际情况，从旱灾形成机制角度出发，深入分析区域的自然环境、社会经济特征，即是分析旱灾灾害风险系统—致灾因子、孕灾环境和承载体特征的过程，采用的评估模型如下:

式中:R为旱灾灾害风险;H为旱灾灾害致灾因子危险性;S为旱灾灾害孕灾环境敏感性;V为承载体脆弱性，其中0.099为武陵山片区干旱灾害致灾因子危险性的权重，0.672为干旱灾害孕灾环境敏感性的权重，0.229为承载体脆弱性的权重。

式中:H表示武陵山片区干旱灾害致灾因子危险性指数;Xhi为旱灾致灾因子各个评价指标的归一化值;Whi为旱灾致灾因子各个评价指标的权重系数。

式中:S表示武陵山片区干旱灾害孕灾环境敏感性指数;Xsi为孕灾环境各个评价指标的归一化值;Wsi为孕灾环境各个评价指标的权重系数。

式中:V表示武陵山片区干旱灾害承载体脆弱性指数;Xvi为旱灾承载体各个评价指标的归一化值;Wvi为旱灾承载体各个评价指标的权重系数。

3.2 结果分析

3.2.1 旱灾孕灾环境敏感性分析

孕灾环境敏感性是指自然环境发生灾害的可能性大小，其值越大，表示研究区越容易发生灾害;其值越小，研究区越不容易发生灾害，它反映了区域自然环境造成灾害的可能性。根据构建的孕灾环境各个评价因子，分别反映了武陵山片区干旱灾害孕灾环境特征。由表2和表3分析出各个评价因子类型不同，对干旱灾害的影响也不同，而在数据处理过程中分别采用式(2)进行数据标准化处理。然后依据孕灾环境敏感性模型式(4)，利用GIS空间分析功能，得到孕灾环境敏感性分析结果(图2)。

图2 干旱灾害孕灾环境敏感性空间分布

从分析结果来看，武陵山片区孕灾环境敏感性整体分布为东南偏高，西北处于较低水平。从具体特征来看，孕灾环境敏感性指数高值中心(0.619～1.000)分布于湘南和铜仁地区，面积为10 660 km2，占武陵山片区6.57％。造成这些地区高值中心的原因主要是这些地区地形主要是以山地和丘陵为主，平均海拔颇高，且泸溪县、辰溪县、麻阳县、邵阳县石漠化严重，水土保持能力差，土壤松散，植被稀少等。孕灾环境敏感性指数低值中心(0.000～0.069)位于武陵山片区的西北地区，总面积为65 524 km2，占40.38％，主要原因是该区域水资源丰富，且属于国家重点帮扶对象，建立了完善基础设施，进而弥补了这些地区的自然条件的不足，同时根据普查数据显示，这些地区水田占有一定比例，水田因其良好的蓄水能力，在干旱发生时，其敏感性较低。

3.2.2 旱灾致灾因子致险性分析

旱灾直接的原因就是研究区域高温和缺水所导致，当研究区域降雨量越大，说明雨量越充沛，越不容易发生干旱;相反，降雨量越小，又持续高温，就越容易缺水而导致干旱。本文选取了气温和降水来研究致灾因子危险性分析，依据致灾因子危险性模型，利用GIS空间分析功能制图，得到致灾因子危险性模型分析结果(图3)

从分布结果来看，整体致危险性呈湘南、湘西、黔东南、铜仁依次减小趋势。具体分析，武陵山片区致灾因子危险性指数高值(0.677～1.00)分布在丰都县、武隆县、彭水县、正安县、沿河县、德江县、凤冈县、湄潭县、思南县、石阡县等，总面积24 957 km2，占15.38％，主要是因为这些地区近年来，降水偏少，气温偏高，水利设施蓄水功能差，灌溉设施落后，致使山区耕地得不到有效的灌溉，从而使这些地区对致灾因子危险性指数比一般地区要高。致灾因子危险性指数低值(0.000～0.165)主要是在巴东县、建始县、鹤峰县、五峰县、咸丰县等，总面积13 969 km2，占8.61％，导致危险性指数低值的原因是这些地区这些地区且降水充沛河流密布，水系发达等。

图3 干旱灾害致灾因子致险性空间分布

3.2.3 旱灾承载体脆弱性分析

脆弱性是指由承载体本身的物理特性所决定的接受一定强度打击后受到损失的容易程度，它反映了区域内承载体的自身特性遭受灾害的易损程度。其值越大，表示承载体的脆弱性就越强，容易遭受灾害;相反，其值越小，承载体敏感性就越弱，不容易发生灾害。根据自然灾害风险评估的基本原理［32］及武陵山片区环境的特殊性，从武陵山片区社会、经济和人文方面考虑，分别选取了人口密度、人均GDP、耕地面积和产业结构等4项指标。根据式(4)以及各指标体系权重系统，得出武陵山片区干旱灾害承载体脆弱性指数，并进行无量纲化计算，最终制出武陵山片区干旱灾害承载体脆弱性分析结果(图4)。

从分析结果来看，武陵山片区干旱灾害承载体脆弱性高值中心(0.671～1.000)主要分布在湘西(洞口县、隆回县、邵阳县、武冈市、涟源市)，以及重庆市的黔江区和湖北省的石门县，总面积16 938 km2，占10.43％，主要是因为这些地区干旱灾害承载体主要是人文方面，人口密度大，耕地面积多，以致在干旱发生时，首先这些地区耕地将最先受到灾害，然后随着干旱的发生，人口面临缺水的情况，同时，这些地区旱灾应对能力较低，导致整体成为干旱灾害承载体脆弱性指数的高值区。干旱灾害承载体脆弱性指数低值区(0.000～0.118)位于贵州省道真县、务川县、德江县、江口县，湖南省的新晃县、通道县、城步县、古丈县，总面积16 588 km2，占10.22％，导致这些地区成为低值区的原因为这些地区人口密度相对较小，耕地面积少，而人均GDP偏高，因此干旱对这些地区承载体影响较小。

3.2.4 旱灾风险性分析

自然断点法就是把数据集中不连续的地方作为分级的依据，从而对数据集合进行分级的方法，而武陵山片区旱灾风险区划值差异不大，用自然断点法能取得较好的制图效果。因此，本文利用自然断点分类法把旱灾风险性指数划分标准(表5)，划分为:低、较低、中等、较高、高等5级。

图4 干旱灾害承载体脆弱性空间分布

表5 旱灾风险性等级划分标准

根据干旱灾害风险分析模型，以GIS空间分析功能，绘制武陵山片区干旱灾害风险区划图(图5)，并对结果进行分析。

从分析结果来看，武陵山片区干旱灾害风险性指数高值(0.642～1.000)分布在湘西(包括泸溪县、辰溪县、麻阳县、涟源市、新邵县、邵阳县、武冈市)，面积12 486 km2，占7.69％，这与白超海［4］研究结果(湖南严重干旱主要分布在湘南地区)、刘可群等［5］、黄晓林［6］等相关研究相符合，但这些研究都没有涉及跨省域的干旱灾害风险复杂情况。造成这些地区高值区的主要原因是这些地区孕灾环境敏感性较高且承载体脆弱性较强。干旱灾害风险性指数低值区(0.000～0.134)位于巴东县、建始县、恩施市、五峰县、宣恩县、咸丰县、鹤峰县、桑植县、永顺县、保靖县、古丈县、会同县、绥宁县、通道县、城步县等，总面积为41 222 km2，占25.40％，导致这种情况的原因是这些地区，孕灾环境的敏感性较低，致灾因子的致险性也不高，以及承载体应灾能力较强等。

图5 干旱灾害风险性空间分布

4 结论与讨论

本文在综合考虑干旱灾害孕灾环境敏感性、致灾因子危险性和承载体脆弱性等三个方面的基础上，结合特困连片区武陵山片区的实际情况，选取了地形地貌、土壤类型、植被类型、水资源、气温、降水、人口密度、人均GDP、耕地面积等指标，通过本文的研究，认为该指标体系适用于武陵山片区等大区域尺度。为进行定量化的研究，运用标准化的方法对参评指标进行归一化处理，并采用熵权法确定各个参评指标权重，减少了人为主观的影响，从而使得旱灾的风险性评估更加趋于客观，通过结果分析，认为熵权法适合于为构建的指标体系赋权重。且本研究在借鉴相关研究的基础上，选用较为通用的灾害风险评估模型，进行了复杂的干旱灾害风险评估，评价结果具有一定的可行性和应用价值。最后得出结论:

武陵山片区区域整体处于中、高风险区，呈东南-西北向条带状分布;东南区域泸溪县、辰溪县、麻阳县、涟源市、新邵县、邵阳县、武冈市等处在干旱灾害高风险区，面积12 486 km2，占7.69％;西北区域正安县、湄潭县、凤冈县、丰都县、利川县、石柱县、武隆县、道真县、务川县、德江县、思南县等处在干旱灾害中等、较高风险区，而东北区域巴东县、建始县、恩施市、五峰县、宣恩县、咸丰县、鹤峰县、桑植县、永顺县、保靖县、古丈县、会同县、绥宁县、通道县、城步县处在相对较低的风险区，面积为41 222 km2，占25.40％。

然而，武陵山片区为连片特困区，影响武陵山片区干旱灾害风险性的因素较为复杂，且大区域尺度的研究的因素也处在不断的变化当中，因此，其评价指标体系需要不断的探索和研究，本文虽然借鉴相关研究提出建立了旱灾风险性评价指标体系，但涉及到干旱灾害过程的指标，如蒸发量、地表径流量等未考虑在内，下一步研究中将进行更为深入的干旱灾害的机理分析。

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A Zoning Study of Region Drought Disaster Risk Based on GIS: the Case of W uling M ountain Area

Wei Jianbo1，2，Zhao Wenji1，2，Guan Hongliang3and Wang Zhiheng4
(1．College of Resource Environment and Tourism，Capital Normal University，Beijing 100000，China; 2．Laboratory of 3D Information Acquisition and Application，Capital Normal University，Beijing 100048，China; 3．Peace Map Co．，Ltd，Beijing 100000，China;4．School of Geology and Geomatics，Tianjin Institute of Urban Construction，Tianjin 300384，China)

According to the disaster system theory，drought disaster of the destitute areas-Wulingmountain area is taken as an example，from three aspects as sensitivity of disaster causing factor，hazard of disaster causing factor and vulnerability of bearing body，drought risk evaluation index factors are chosen from index of topography，soil type，vegetation type，water resources，rainfall，density of population，cultivated land area，etc.By using the method of entropy right，theweight of each factor is determined and the drought disastermodel of risk assessment is established.Risk zoning is conducted to provide reference for the regional disaster prevention，mitigation and regional poverty alleviation.The results show that:thewhole region ofWulingmountain area is in the high risk area，the spatial distribution demonstrated strip distribution from the southeast to the northwest;the southeast region is in high risk area of drought disaster，the northwest region is in themedium risk area drought disaster，and the northeast region is in relatively low risk area.

drought disaster;entropymethod;risk;zoning;Wuling Mountain area

X43

A

1000-811X(2015)01-0198-07

10.3969/j.issn.1000-811X.2015.01.037

魏建波，赵文吉，关鸿亮，等.基于GIS的区域干旱灾害风险区划研究——以武陵山片区为例［J］.灾害学，2015，30(1): 198-204.［Wen jianbo，Zhao wenji，Guan hongliang，et al.A zoning study of region drought disaster risk based on GIS:The case ofWulingmountain area［J］.Journal of Catastrophology，2015，30(1):198-204.］

2014-07-28

2014-09-16

“十二五”国家科技支撑计划项目(2012BAH33B03，2012BAH33B05);国家自然科学基金(40701147)

魏建波(1989-)，男，河南周口人，硕士研究生，研究方向为遥感与地理地理信息系统应用. E-mail:jianbowei@hotmail.com