基于暴雨过程强度的贵州省雨涝危险性评估

龙 俐，张东海，李 霄，李忠燕，王 烁

(1.贵州省气候中心，贵州 贵阳 550002；
2.贵州省山地气候与资源重点实验室，贵州 贵阳 550002)

雨涝是一种因大雨、暴雨或持续降雨导致低洼地区淹没、渍水的现象。贵州省每年都会出现不同程度的雨涝灾害，特别是汛期。大范围的暴雨或者频繁暴雨，不但会造成城市内涝，还会造成山洪暴发，河水陡涨，公路、桥梁、房屋等被冲毁，经果林受损，农田受淹等灾害，给国民经济和人民生命财产造成严重损失。

按照***总书记提出的“要坚持以防为主、防抗救相结合，坚持常态减灾和非常态救灾相统一，努力实现从注重灾后救助向注重灾前预防转变，从应对单一灾种向综合减灾转变，从减少灾害损失向减轻灾害风险转变，全面提升全社会抵御自然灾害的综合防范能力”的要求，在强降水引发的暴雨洪涝灾害的极端降水事件明显增多背景下，开展气象灾害风险评估工作显得尤为重要。

近年来国内外对暴雨洪涝灾害风险评估工作开展了深入的研究，周月华等[1]从灾前预评估、灾中跟踪评估、灾后评估3个方面对前人的研究历史和当前研究所取得的成果进行了综述。有不少学者从致灾因子危险性、孕灾环境敏感性、承灾体脆弱性、防灾减灾能力4个方面构建评估模型进行风险评估。要进行有效的风险评估，致灾因子危险性是基础，合理选择致灾危险性因子指标体系，有利于反映降水对灾害的影响。李景宜[2]利用汛期雨季( 7—10月) 降水量和降水变率综合表征降水对洪水危险性的影响；
姚鹏等[3]、张腾等[4]利用暴雨日数和暴雨过程降水量计算暴雨频次和暴雨强度；
陈贞宏等[5]选择了贵州省过程总雨量和日最大雨量作为致灾因子指标；
徐玉霞[6]选择了洪涝频次、临界致灾雨量、地形高程、河网密度等指标；
黄晓梅等[7]选择汛期暴雨总量、汛期最大暴雨过程、汛期暴雨强度以及汛期暴雨变异系数4个指标反映汛期洪涝灾害致灾因子的特征。本文立足于气候背景，除了选择过程总雨量、日最大雨量、暴雨日数等指标外，增加了小时降水量，运用统计方法及地理信息技术的空间分析模块，针对贵州省降水特点，结合与雨涝影响密切相关的地形、水体、地质灾害等孕灾环境的分析，对雨涝危险性进行评估，为社会经济可持续发展和防灾减灾决策提供一定的理论支撑和科学依据。

1.1 资料说明

气象资料采用贵州省84个国家级气象观测站逐时、逐日(20时—次日20时)降水量资料，资料时间为1991—2020年，由贵州省气象信息中心提供。

基础地理信息资料采用贵州省区域行政边界(GS(2017)3320号)、河流、水体；
栅格图层是利用90M的DEM经过裁剪、重采样、空间分析等处理得到的1000 m×1000 m分辨率；
地质灾害资料根据已公开的贵州省地质灾害易发分布图处理而成。

1.2 主要方法

1.2.1 归一化 将数据转化为无量纲的值，按照式(1)或式(2)进行归一化处理，使结果值为[0,1]或[0.5,1]之间，便于不同单位或量级的指标能够进行比较和加权。

(1)

(2)

式中：X*和x" 为归一化值，x为样本值，xmax为样本最大值，xmin为样本最小值。

1.2.2 信息熵赋权法 在多指标综合评价中，熵权法可以客观反映各评价指标的权重。设评价体系是由m个指标n个对象构成的系统，首先按照式(3)计算第i项指标(i=1,2,…，m)下第j个对象(j=1,2,…，n)的指标值rij所占指标比重Pij，再由熵权法按照式(4)计算第i个指标的熵值Si计算第i个指标的熵权，最后按照式(5)确定该指标的客观权重ωi。

(3)

(4)

(5)

本文以暴雨持续天数、暴雨过程累积降水量、过程最大日降水量、过程最大小时降水量作为雨涝主要评价指标。

2.1 雨涝指数分析

2.1.1 单次暴雨过程强度指数 对4个评价指标进行归一化处理后，采用信息熵赋权法得到权重系数，将各指标加权求和得到暴雨过程强度指数，计算见式(6)：

IR=w1Ipre+w2Iday+w3I24h+w4I1h

(6)

式中，IR为单次暴雨过程强度指数；
Ipre、Iday、I24h和I1h分别是归一化处理后的4个评估指标数值；
w1、w2、w3、w4为权重系数。

在缺乏小时降水资料的情况下，暴雨过程强度指数可采用式(7)进行计算：

IR=w1Ipre+w2Iday+w3I24h

(7)

2.1.2 雨涝指数 累加每年逐场暴雨过程强度指数，按照式(8)计算出84个气象站点1991—2020年的年雨涝指数YIR，并以此序列为样本，用于风险评估与分区。

(8)

根据单站的多年平均年雨涝指数值，利用ArcGIS统计分析模块，进行交叉验证后优选Kriging内插方法，并采用百分位数法，将结果划分为一般(≤50%)、中等(大于50%且小于等于75%)、强(大于75%且小于等于90%)、极强(>90%)4个等级。从贵州省年雨涝指数等级分布图(图1)来看，安顺市、黔西南州大部、黔南州及黔东南州局部为强级以上的强度等级，遵义市中西部、毕节市大部地区为一般等级，其余地区普遍为中等等级。

图1 贵州省年雨涝指数等级分布图

2.2 不同重现期降水分析

2.2.1 小时降水 根据贵州省气候标准年历时小时雨量的历史序列进行概率统计，得到1 h、3 h、6 h、12 h 4个统计时段不同重现期时间尺度(5 a、10 a、20 a、50 a、100 a)的最大降水量阈值。

从不同重现期的小时最大降水量(图2)来看，贵州省1 h平均最大降水量除了5 a外，其他重现期在50.0～70.0 mm左右；
3 h的50 a、100 a超过100.0 mm；
6 h和12 h除5 a外，其他重现期降水量超过120.0 mm。

图2 贵州省不同重现期小时最大降水量

从不同重现期空间分布来看(以6 h为例，其他重现期分布大致相同，只有降水量级上的差异，见图3)，高值区主要集中在中部—西南部一线、铜仁市、黔南州东部和黔东南州西部，局地100 a降水有超过200 mm的可能性。按照县域分析(表1)，望谟县1 h降水5 a和10 a为全省最大值；
平坝区1 h降水5 a和10 a为最大值；
六枝特区3 h的5个时间尺度为最大值；
镇宁县6 h的5个时间尺度、12 h 5 a和10 a为最大值；
江口县12 h的20 a、50 a、100 a为最大值。

图3 不同重现期6 h最大降水量(a:5 a；
b:10 a；
c:20 a；
d:50 a；
e:100 a)

表1 不同重现期小时最大降水量(县级)

2.2.2 日降水 根据贵州省日降水量的历史序列进行概率统计，得到滑动1 d、3 d、5 d、10 d不同重现期的最大降水量阈值。

从不同重现期的日降水量(图4)来看，贵州省1 d平均最大降水量50 a和100 a在150.0 mm以上，其他重现期在110.0～150.0 mm左右；
3 d的5 a、10 a在200.0 mm以下，其余在200.0～250.0 mm左右；
5 d的50 a、100 a超过250.0 mm，其他不足250.0 mm；
12 h的50 a、100 a降水量超过300.0 mm，其余的在200.0～300.0 mm之间。

图4 贵州省不同重现期不同滑动日数最大降水量

从不同重现期空间分布来看(以3 d为例，见图5)，高值区的分布基本和小时降水特征基本一致。按照县域分析(表2)，六枝特区1 d和10 d的降水5 a、10 a为全省最大值；
江口县3 d的5个时间尺度，1 d的20 a、50 a、100 a为最大值；
普定5 d的5 a、10 a为最大值；
镇宁县5 d的20 a、50 a、100 a为最大值；
织金县10 d的20 a、50 a、100 a为最大值。

图5 不同重现期滑动3 d最大降水量(a:5 a；
b:10 a；
c:20 a；
d:50 a；
e:100 a)

表2 不同重现期不同滑动日数最大降水量(县级)

在暴雨的影响下，对形成洪涝、泥石流、滑坡、城市内涝等次生灾害起作用的自然环境称为暴雨孕灾环境，对暴雨成灾危险性起到扩大或缩小的作用，主要考虑地形、河网水系、地质灾害易发条件3个方面[8]。

3.1 地形因子影响系数

地势平缓的区域容易发生积水现象，因此采用自然断点法将值按照由低到高把贵州省高程标准差采用式(9)计算后分为4级，海拔高度分为5级，然后根据表3所示确定地形因子影响系数，结合DEM数字高程，得到贵州省地形因子影响系数分布(图6)。

图6 贵州省地形因子影响系数分布图

表3 地形因子影响系数(Ph)赋值

高程标准差Sh计算方法如下：

(9)

3.2 水系因子影响系数

区域内河流的密集程度以及距离水体的远近都对暴雨灾害的形成造成一定的影响，所以水系因子主要考虑了水网密度和水体距离2个因子。

3.2.1 水网密度 用自然断点法将水网密度进行分级处理，并分别赋值为0～0.9(步长为0.1)的 10个等级值。水网密度[9]按下式进行计算：

(10)

式中：Sr为水网密度；
lr为水网长度，单位为km；
a为区域面积，单位为km2。

3.2.2 水体距离 根据距离水体按照由近及远的原则，0.5 km的等步长，分别赋值1.0、0.8、0.6、0.4、0.2、0等6个等级。

3.2.3 水系因子影响系数 综合水网密度和水体距离，按照下式得到水系因子影响系数。

Pr=(Pr1+Pr2)/2

(11)

式中：Pr为水系因子影响系数，Pr1、Pr2分别为水网密度、水体距离影响系数值。

图7 贵州省水系因子影响系数分布图

3.3 地质灾害易发条件系数

按照贵州省地质灾害易发程度，对地质灾害3种易发条件系数(Pd)分别赋值为高易发区(0.6)、中易发区(0.3)、低易发区(0.1)(图略)。

3.4 孕灾环境影响系数

Ie=whph+wrpr+wdpd

(12)

(13)

式中：Ph、Pr、Pd分别为地形、水系、地质灾害影响系数；
wh、wr、wd为权重系数，采用信息熵权法计算，且wh+wr+wd=1；
Iemax、Iemin为孕灾环境综合指数的最大和最小值；
c为常数，本文取值0.4。

结合30 a平均年雨涝指数和孕灾环境影响系数，按照下式构建雨涝危险性指数。

(14)

根据自然断点法，将雨涝危险性指数划分为低危险性、较低危险性、中危险性、较高危险性、高危险性5个等级，得到贵州省雨涝危险性指数等级结果，绘制雨涝危险性等级分布图。

从贵州省雨涝危险性等级分布图(图8)可见，雨涝危险性呈西南部和东北部高、西北部低的分布特点。高危险地区主要位于安顺市、六盘水市东部、黔西南州东部及南部边缘、铜仁市和黔东南州、黔南州局地，低危险区域主要分布在遵义市和毕节市，其他危险等级围绕着高(低)危险性等级减少(加重)等级。总体以中和较低危险性等级为主(62.8%)，其次为较高危险性等级(21.7%)(表4)。

图8 贵州省雨涝危险性等级分布图

表4 贵州省雨涝危险性指数等级面积百分比

①从暴雨过程强度来看，贵州省除遵义市中西部、毕节市大部相对一般外，其余大部分地区暴雨过程强度为中等以上的等级，特别是安顺市大部、黔西南州东部达到极强的等级。

②从风险等级来看，贵州省雨涝危险性呈现出西南部和东北部高、西北部低的分布特点。高危险地区主要位于安顺市、六盘水市东部、黔西南州东部及南部边缘、铜仁市和黔东南州、黔南州局地；
低危险区域主要分布在遵义市和毕节市。从危险性分布范围来看，以中和较低危险性等级为主。值得关注的是，虽然高危险性等级占比相对较小(7.3%)，但分布比较集中连片，容易造成区域性的影响。

③本文针对不同时间长度，不同重现期的可能最大降水量阈值进行了分析，对预警服务及决策有一定的参考价值。

④面向不同的服务对象，建议根据需求进行不同分辨率以及区域性站点降水资料的进一步细化，结合承灾体开展不同承灾体的风险区划，有利于精细化服务的效果。

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