何 萍，刘佳灵

(1.楚雄师范学院 区域气候与环境变化研究所，云南 楚雄 675000；2.云南师范大学 地理学部，云南 昆明 650500)

自然灾害是自然界中所发生的异常现象，对人类社会造成危害.近年来，由于人类活动影响越来越强烈，导致全球的天气状况发生了明显的改变，洪水灾害造成的事件呈上升趋势，因此，洪水风险评估成为了灾害评估研究的重要课题.洪涝风险评估是灾害科学和经济发展的结果，也是灾害风险管理的一个重要组成部分[1]，洪涝风险评估在实践中具有重要意义，洪涝风险评估结果可不可靠，要看评估模型的影响大不大[2].洪涝风险评估的步骤非常繁琐，评估的理论和方法还不完整，国内外对洪涝风险的分析和评估理论做了非常多的研究，但是如何科学合理确定指标有待后续进一步探讨[1].通过对洪涝风险的分析和评估，可以加强当地群众的洪涝灾害防范意识，有效降低洪涝灾害的损失，还可以为相关决策部门提供科学依据[3].

20 世纪以来，随着对防灾减灾问题的逐渐重视，多个国家开始洪涝相关风险研究，国际上洪涝风险图区划和绘制主要以全球、洲级和国家级等区域作为对象[4].日本于1994 年正式开展全国洪水风险图的编制并纳入法律范围，以提高群众的防范和应急避难的意识[5-6].Teng 等[7]将洪水风险模型分为经验模型、水动力学模型和简化模型，分析了模型优点和局限性以及如何解决这些模型中存在的问题.Carrão 等[8]提出洪水灾害的危害程度包括承载能力的脆弱性、灾害因子的危害以及灾害的暴露程度等3 个层面.洪水灾害的发生与灾害因子的危险程度有着密切关系[9]，蒋雯京等[10]运用ArcGIS 软件分析技术对各因子进行可视化，结合层次分析法进行浙江省洪涝风险评估.张会等[11]梳理了危险性、暴露性、脆弱性3 大要素的研究内容.黄国如等[12]利用ArcGIS 技术和模糊综合评价法，对深圳市进行城市暴雨洪涝风险评估.程朋根等[13]通过熵权法计算南昌市的洪涝因子权重，并绘制了南昌市洪涝风险评估分布图.苏炯恒[14]针对中国洪涝风险数据比较少的特点，研究地理信息系统用于洪涝风险评估的关键技术.冯凌彤[15]以郑州市作为研究区域，利用GIS 技术对郑州市开展洪涝灾害风险评估研究.刘芳[16]建立了“台风-大雨”洪水风险的预报与评价模式，并对洪水风险进行了评价.目前云南洪涝风险评估的研究报道较少，对滇中楚雄彝族自治州（以下简称楚雄州）的洪涝风险评估研究更少，鉴于此，本文对滇中楚雄彝族自治州的洪涝风险进行评价，以期在剖析楚雄州洪涝风险的社会因素和自然因素的基础上，对该州洪涝致涝因子的危险性、孕涝因子的敏感性和承涝因子的脆弱性进行评价，建立楚雄州洪涝风险评估指标体系，最终得到洪涝风险综合评估的结果.

1 数据与方法

1.1 研究区概况楚雄彝族自治州位于云南省中部，地跨24°13′～26°30′N、100°43′～102°32′E 之间.楚雄州东边是云南省省会昆明市，西边与大理白族自治州接壤，楚雄州位置如图1 所示.全州地势由西北向东南倾斜，地层发育完全，山高坡陡，地形复杂，跨金沙江和元江两大水系.州内气候舒适，属亚热带低纬高原季风气候，山地垂直变化明显.冬夏季短，春秋季长；冬无严寒，夏无酷暑；日较差大，年较差小；干湿季分明.

图1 楚雄州位置示意图Fig.1 Location map of Chuxiong Prefecture

1.2 数据来源气象资料来源于楚雄州气象局1991—2020 年逐月降水资料；社会统计数据来源于楚雄州统计局编写的楚雄州统计年鉴，主要包括人均GDP 和人口密度；地形数据来源于地理空间数据云下载的楚雄州19 级DEM 影像资料（https://www.gscloud.cn/sources/index?pid=1&rootid=1），主要包括高程和坡度.地图的底图来源于云南省地理信息公共服务平台网站（https://yunnan.tianditu.gov.cn/index）.

1.3 研究方法

1.3.1Z指数Z指数用于研究一个时段内的降水量分布，假设降水量服从 Person-Ⅲ型分布，对降水量进行正态化处理，可将概率密度函数Person-Ⅲ型分布转换为以Z为变量的标准正态分布，公式[16]为：

式中：Z是旱涝指数，Ds是偏态系数，φ是降水量的标准变量.

式中：xi为某一时段的降水量，n是样本数，为n年的平均降水量，σ为标准差.

根据公式（1）～（5）算出Z指数值，按照表1 划分旱涝等级.

表1 Z 指标旱涝等级标准Tab.1 Z index drought and flood grade standard

1.3.2 层次分析法 层次分析法(Analytic Hierarchy Process，AHP) 是一个比较简单常用的对指标进行赋权的方法.主要是将一个方案中的几个影响因素相比较，对谁更重要的指标进行主观判断后，进行定量计算，再通过权重的比较，最终在几种方案中选择最佳方案的方法[17].

1.3.3 加权综合评价法 加权综合评价法综合考虑了各因子对总体对象的影响程度，把各个具体的指标进行加权综合，最终用一个数值指标对整个对象进行评价[18]，表达式为：

式中：C表示因子的总值；表示第Qi个因子的指标；Wi表示指标i的权重值(0≤Wi≤1)；n表示评价指标个数.

1.3.4 GIS 空间分析 通过GIS 技术，建立楚雄州相应的空间数据库，运用工具箱中的地图分析功能对空间数据计算，建立属性表中的数据与基本底图数据的链接，运用叠加图层的方法，再用自然间断点法对洪涝风险进行分级，从而得到各因子示意图和洪涝综合风险评估区划图.GIS 软件可以处理地理空间数据，功能非常强大，方便制作地理图形，可以对专业的高程数据进行处理.

2 结果与分析

2.1 洪涝风险指标体系和评估模型的建立

2.1.1 楚雄州洪涝风险指标体系 参考前人研究的自然灾害风险评估理论[19]，洪涝的发生离不开致涝因子（形成洪涝的直接因子）、孕涝因子（形成洪涝的孕育因子）和承涝因子（对洪涝的承受能力）这三者的综合影响.在合理考虑楚雄州洪涝灾害发生的特点后，致涝因子选取洪涝频率和各县（市）近30 年暴雨日数，孕涝因子选取了地形中的绝对高程（海拔）和高程相对标准差（坡度），承涝因子主要考虑各县（市）人口密度和人均GDP.层次分析法确定各因子权重如表2 所示，且通过了检验.

表2 洪涝风险评估指标体系及权重Tab.2 Flood risk assessment index system and weight

2.1.2 评估模型建立 根据加权综合评价法和评价指标体系，建立楚雄州洪涝风险评估的评估模型，分别是致涝因子危险性、孕涝因子敏感性、承涝因子脆弱性的评估模型和综合风险评估模型.

（1）洪涝因子危险性模型

式中：Fr是危险性指数值，Wi是评价指标的权重，Zi是指标i的规范化等级值.评价指标包括洪涝频率和各县（市）近30 年暴雨日数，权重分别是0.51 和0.49.

（2）洪涝因子敏感性模型

式中：Fs是敏感性指数值，Yi是指标的规范化等级值.评价指标包括绝对高程和高程相对标准差，权重都是0.5.

（3）洪涝因子脆弱性模型

式中：1-Fv是脆弱性指数值，Ci是指标i的规范化等级值.评价指标包括人均GDP 和人口密度，权重分别是0.66 和0.34.

（4）洪涝风险评估综合模型

式中：Fc是洪涝综合风险，Wr、Ws、Wv分别是危险性、敏感性和脆弱性的权重，三者权重分别是0.7、0.2 和0.1.

2.2 洪涝因子危险性分析楚雄州洪涝灾害的致涝因子主要考虑洪涝频率和各县（市）近30 年暴雨日数，楚雄州一个时段内的降水量大小和强度会影响州内的洪涝强度，降水量越大发生洪涝的强度越大，发生洪涝频率就越高；反之，降水量越小发生洪涝的强度越小，频率越低.

2.2.1 楚雄州近30 年暴雨日数分布 楚雄州近30 年暴雨日数在102～149 d 之间，且空间分布不均，如图2（a）所示.楚雄州近30 年暴雨日数分布规律表现为东南部多，西北部少，自东南向西北逐渐递减.暴雨日数最多的地区是双柏县中部、武定县东部和禄丰市大部分区域，均达到了137 d 以上；暴雨日数次多的地区为楚雄市大部、双柏县南部、牟定南部和禄丰市西部区域，在131～136 d 之间；暴雨日数次低的地区是大姚县中南部和姚安县西部，在118～127 d 之间；暴雨日数最少的的地区是元谋县中部区域，在102～118 d 之间；其余区域居中.

图2 楚雄州洪涝因子危险性分布图Fig.2 The risk distribution map of flood and waterlogging factors in Chuxiong Prefecture

2.2.2 洪涝频率 根据楚雄州气象降水资料，利用Z指数计算得到楚雄州各县市洪涝频率图2（b）.从图2（b）可以看出洪涝灾害分布广泛，各县（市）30 年间都发生过洪涝灾害.洪涝频率较高的区域是楚雄市东北部、牟定县和姚安县东南部，频率达到了30%以上；频率次高的地区是双柏县、南华县、楚雄市西南部和大姚县南部，频率在20%以上；频率次低的地区是禄丰市东部、武定县和永仁县西北部，频率在20%以下；洪涝频率最低的地区是元谋县和永仁县东部，频率在10%以下；其余区域居中.

2.2.3 洪涝因子危险性综合分析 利用Z指数计算得到楚雄州洪涝频率，由公式（7）计算出楚雄州致涝因子的危险性指数，在ArcGis 软件中利用空间插值中的反距离权重法和自然间断点分类法得到楚雄州致涝因子危险性分布图2（c）.从图2（c）可以看出，危险性高的区域主要是双柏县，危险性次高的区域是楚雄市和牟定县，危险性最低的区域是元谋县，危险性次低的区域是武定县、永仁县和禄丰市，其余区域居中.

2.3 洪涝因子敏感性分析洪涝灾害敏感性是指自然环境和社会经济在洪涝灾害作用下受到的损失，在其他条件不变的情况下，敏感性越高，洪涝灾害所带来的损失越大，风险也越大.楚雄州是山地高原，地形起伏、高差大，地形在一定程度上影响地表径流，河流在高差起伏大的地方易由高地向低地汇聚，使山区低洼地积水，容易形成洪涝.地形的起伏变化程度通常用坡度表示，但实际上影响洪水危险程度的是相邻范围地形起伏变化[3].

2.3.1 高程分析 楚雄州东北、西北、西部和西南地势较高，元谋北部和双柏南部区域海拔较低，构成以山地、丘陵为主的地形.楚雄州高程值在500～3 600 m 之间，其中高程值最高的是大姚县北部，小部分地区超过了3 000 m；次高区域是武定县北部、双柏县西部、楚雄市西南部、南华县西部和姚安县北部，高程值均超过了2000 m；元谋盆地内较平坦，海拔较低，高程值最低（最低海拔898 m）；其余区域居中.

2.3.2 坡度分析 楚雄州坡度分布如图3（a）所示.从图3（a）可以看出，坡度值大的区域主要位于楚雄州南部和北部，主要分布在大姚县西北部、武定县北部、永仁县西北部、楚雄市西南部、南华县西部和双柏县的南部，这些区域海拔较高，高差大，坡度较大；坡度较小的是禄丰市、牟定县、元谋县、姚安县、楚雄市东北部、双柏县北部和永仁县东南部，这些地区坡度较小.坡度值越低的地区越容易积水，从而形成洪涝.

图3 楚雄州坡度和洪涝因子敏感性分布图Fig.3 The sensitivity distribution map of slope and flood and waterlogging factor in Chuxiong Prefecture

2.3.3 洪涝因子敏感性综合分析 根据楚雄州高程和坡度2 个孕涝因子指标，结合楚雄州洪涝风险评估指标体系的权重和计算公式（8），得到楚雄州孕涝因子敏感性分布图3（b）.本文将楚雄州的孕涝因子敏感性分为高敏感性、次高敏感性、中等敏感性、次低敏感性和低敏感性5 个等级，孕灾环境敏感性越强，洪涝灾害影响越显著.从图3（b）可以看出，高敏感性区域主要分布在元谋县，次高敏感性区域位于永仁县东南部、牟定县中部、楚雄市东北部、双柏县北部和禄丰市大部分地区；低敏感度地区主要分布在大姚县西北部，次低敏感性区域位于武定县北部、楚雄市西部、南华县西部和双柏县东南部；其余区域为中等敏感性区域.

2.4 洪涝因子脆弱性分析楚雄州洪涝灾害所造成的损失大小取决于社会经济发展程度，同等级的洪水发生在楚雄市这样经济发达、人口密集的地区造成的损失往往要比发生在楚雄州其他地区大得多.由于社会和经济行为是造成灾情的原因之一，所以利用楚雄州经济发展的数据来反映灾情大小，选取的承涝因子脆弱性指标主要有人口密度和人均GDP.

2.4.1 人口密度 数据主要来自楚雄州统计年鉴，将各县（市）总人口除以该市县的行政区面积得到各市县人口密度.按照楚雄州人口密度的大小划分出5 个等级：人口密度最高的是楚雄市北部和南华县东南部区域，两地人口密度超过了120 人/km2；人口密度次高的地区是双柏县、姚安县西部、楚雄市东南部、南华县西南部、大姚县南部和武定县东南部区域，人口密度在106～120 人/km2；人口密度较低区域是永仁县西北部和牟定县，人口密度在41～106 人/km2；人口密度最低的是永仁县东南部和元谋县，人口密度＜41 人/km2；其余区域居中.

2.4.2 人均GDP 楚雄州各县（市）人均国民生产总值（GDP）反映的是经济状况，人均GDP 较高的地区，政府才可能有充裕的资金投入到防洪泄洪建设.楚雄州各县（市）人均 GDP 分布如图4（a）所示.从图4（a）可以看出，楚雄州人均GDP 分布以楚雄市为中心向四周降低，人均GDP 最高区域是楚雄市，超过了44 977 元，形成了一个高GDP 中心；人均GDP 次高区域是楚雄市周围、禄丰市和元谋县，人均GDP 大约在30 000～35 000 元之间；人均GDP最低区域是南华县和双柏县，人均GDP 在22 000～23 000 元之间；人均GDP 次低区域是牟定县和大姚县24 000～25 000 元；其余区域居中.

图4 楚雄州人均GDP 及洪涝因子脆弱性分布图Fig.4 The vulnerability distribution map of per capita GDP and flood and waterlogging factors in Chuxiong Prefecture

2.4.3 洪涝因子脆弱性综合分析 根据楚雄州2020 年统计年鉴得到各县（市）人口密度和GDP值，利用公式（9）计算出洪涝因子脆弱性指数，用GIS 作楚雄州洪涝因子脆弱性分布图4（b）.从图4（b）可以看出，楚雄州洪涝因子脆弱性最高的区域是双柏县，脆弱性次高的区域是牟定县、南华县和武定县；脆弱性最低的区域都在楚雄市，脆弱性次低的区域是元谋县和禄丰市；其余区域居中.

2.5 洪涝风险综合分析依据洪涝评价体系及权重（表2），利用公式（10）计算得到洪涝风险综合指数（表3）.本文将楚雄州洪涝综合风险分为低风险、次低风险、中等风险、次高风险和高风险5 级.从表3 可以看出，洪涝风险综合指数最高风险性区域是双柏县，次高的区域是牟定县和楚雄市，原因是这些区域洪涝频率高、暴雨日数多，洪涝风险危险性高且权重大.再加上双柏县部分地区人均GDP较低，脆弱性最高，承灾能力弱，所以属于最高风险区域.最低风险区位于元谋盆地及周边区域，原因是元谋县降水量少、暴雨日数少、洪涝频率低，且经济相对比较发达，所以整体洪涝风险性小.次低风险区是武定县和永仁县，主要是其洪涝危险性稍低于元谋县.

表3 楚雄州各县（市）洪涝风险指数Tab.3 Flood and waterlogging risk index of counties (cities)in Chuxiong Prefecture

3 结论

（1）楚雄州致涝因子危险性最高的区域是双柏县，危险性值是0.575，主要原因是区域的洪涝频率高，暴雨日数也比较多；危险性最低的区域是元谋县，危险性值是0.067，主要原因是暴雨日数少，洪涝频率低.

（2）楚雄州孕涝因子敏感性较高的区域是元谋县，敏感性值是0.392，原因是区域地势平坦；敏感性最低的区域是双柏县，敏感性值是0.074，主要是由于海拔高、坡度大.

（3）楚雄州承涝因子脆弱性最高的区域是双柏县，脆弱性值是0.194，最主要的原因是人均GDP较低且人口密度较大；脆弱性最低的区域是楚雄市，脆弱性值是0.011，主要是因为该区域人均GDP较高.

（4）洪涝风险综合评估最高风险区域是双柏县，风险指数是0.437，主要原因是洪涝频率高、人口密集、经济不发达、坡度较大、地形崎岖；最低风险区域是元谋县，风险指数是0.137，主要原因是暴雨日数较少、洪涝频率低、经济较发达.