基于GIS技術(shù)的浙江省洪水災害風險精細化區(qū)劃研究一、引言1.1研究背景與意義洪水災害作為一種極具破壞力的自然災害，一直以來對人類社會的發(fā)展構(gòu)成了嚴重威脅。浙江省地處我國東南沿海，獨特的地理位置與復雜多變的氣候條件，使其頻繁遭受洪水災害的侵襲。境內(nèi)河網(wǎng)縱橫交錯，水系發(fā)達，如錢塘江、甌江、靈江等主要河流貫穿其中，為洪水的形成與傳播提供了便利條件。同時，浙江省屬于亞熱帶季風氣候，降水豐富且集中，特別是在梅雨季節(jié)和臺風頻發(fā)期，強降雨天氣極易引發(fā)洪水災害。從歷史數(shù)據(jù)來看，浙江省洪水災害發(fā)生的頻率較高。據(jù)相關(guān)統(tǒng)計資料顯示，在過去的幾十年間，浙江省平均每幾年就會發(fā)生一次較為嚴重的洪水災害。這些洪水災害給當?shù)貛砹司薮蟮娜藛T傷亡和財產(chǎn)損失。在2019年的梅雨季節(jié)，浙江省多地遭遇持續(xù)強降雨，引發(fā)了嚴重的洪水災害，造成多個城市內(nèi)澇，大量房屋被淹，農(nóng)作物受災面積廣泛，交通、電力、通信等基礎(chǔ)設(shè)施遭到嚴重破壞，直接經(jīng)濟損失高達數(shù)十億元。又如，臺風“利奇馬”登陸浙江省時，帶來了狂風暴雨，引發(fā)了多地的洪水災害，導致部分地區(qū)山體滑坡、泥石流等次生災害頻發(fā)，許多居民被迫撤離家園，不僅造成了巨大的經(jīng)濟損失，還對人們的生命安全構(gòu)成了嚴重威脅。洪水災害對浙江省的社會經(jīng)濟發(fā)展產(chǎn)生了多方面的負面影響。在農(nóng)業(yè)方面，洪水淹沒農(nóng)田，導致農(nóng)作物減產(chǎn)甚至絕收，影響了糧食安全和農(nóng)民的收入。據(jù)統(tǒng)計，每次嚴重的洪水災害都會使浙江省的農(nóng)作物受災面積達到數(shù)十萬公頃，直接導致農(nóng)業(yè)經(jīng)濟損失數(shù)億元。在工業(yè)領(lǐng)域，洪水可能沖毀工廠設(shè)施，破壞生產(chǎn)設(shè)備，導致企業(yè)停產(chǎn)停業(yè)，影響工業(yè)生產(chǎn)的正常進行，進而對整個產(chǎn)業(yè)鏈產(chǎn)生連鎖反應。一些位于河流沿岸的工業(yè)園區(qū)，在洪水災害發(fā)生時，企業(yè)的廠房被淹，生產(chǎn)原料和產(chǎn)品受損，不僅企業(yè)自身遭受巨大損失，還會影響上下游企業(yè)的生產(chǎn)供應。此外，洪水災害還會對交通、能源、通信等基礎(chǔ)設(shè)施造成嚴重破壞，阻礙物資的運輸和信息的傳遞，影響社會的正常運轉(zhuǎn)。道路被沖毀、橋梁垮塌，使得交通癱瘓，救援物資難以及時送達災區(qū)；電力和通信中斷，給居民的生活和應急救援工作帶來極大困難。地理信息系統(tǒng)（GIS）技術(shù)作為一種強大的空間分析工具，在洪水災害風險研究中具有獨特的優(yōu)勢。GIS技術(shù)能夠高效地采集、存儲、管理和分析地理空間數(shù)據(jù)，通過對地形、水系、氣象等多源數(shù)據(jù)的整合與分析，可以直觀地展示洪水災害的發(fā)生區(qū)域、影響范圍和發(fā)展趨勢。利用GIS的空間分析功能，如緩沖區(qū)分析、疊加分析等，可以對洪水災害的危險性、暴露性和脆弱性進行評估，從而為洪水災害風險區(qū)劃提供科學依據(jù)。通過緩沖區(qū)分析，可以確定河流沿岸一定范圍內(nèi)的洪水淹沒風險區(qū)域；通過疊加分析，可以將人口分布、土地利用等數(shù)據(jù)與洪水風險數(shù)據(jù)相結(jié)合，評估不同區(qū)域的災害損失程度。基于GIS技術(shù)進行浙江省洪水災害風險區(qū)劃具有重要的現(xiàn)實意義。準確的風險區(qū)劃結(jié)果可以為政府部門制定科學合理的防洪減災規(guī)劃提供決策支持，幫助政府合理安排防洪資金，優(yōu)化防洪工程布局，提高防洪減災的針對性和有效性。在高風險區(qū)域，可以加大防洪工程建設(shè)的投入，提高堤防的標準，加強排澇設(shè)施的建設(shè)；在低風險區(qū)域，可以適當減少防洪工程的建設(shè)規(guī)模，降低建設(shè)成本。風險區(qū)劃結(jié)果還可以為社會公眾提供洪水災害風險信息，增強公眾的防災減災意識，引導公眾合理選擇居住和生產(chǎn)區(qū)域，減少洪水災害造成的損失。居民在購房或選擇創(chuàng)業(yè)地點時，可以參考風險區(qū)劃圖，避開高風險區(qū)域，降低遭受洪水災害的風險。此外，風險區(qū)劃對于保險行業(yè)也具有重要的參考價值，保險公司可以根據(jù)風險區(qū)劃結(jié)果制定合理的保險費率，提高保險業(yè)務的科學性和穩(wěn)定性。1.2國內(nèi)外研究現(xiàn)狀在國外，基于GIS的洪水災害風險區(qū)劃研究起步相對較早。早期，學者們主要利用GIS技術(shù)對洪水淹沒范圍進行簡單的模擬與分析。例如，美國地質(zhì)調(diào)查局（USGS）在20世紀80年代就開始嘗試運用GIS技術(shù)處理洪水相關(guān)的地形數(shù)據(jù)，初步繪制洪水淹沒區(qū)域圖，為后續(xù)研究奠定了基礎(chǔ)。隨著時間的推移，研究逐漸深入，涵蓋了洪水災害的多個方面。在洪水災害危險性評估方面，國外學者通過整合地形、降水、河流水文等多源數(shù)據(jù)，利用GIS的空間分析功能，如坡度分析、流向分析等，構(gòu)建了各種洪水危險性評估模型。有研究利用分布式水文模型與GIS相結(jié)合，模擬不同降雨條件下的洪水演進過程，評估洪水發(fā)生的概率和潛在影響范圍。在暴露性評估中，通過將人口分布、土地利用、基礎(chǔ)設(shè)施分布等數(shù)據(jù)導入GIS系統(tǒng)，分析不同承災體在洪水災害中的暴露程度。在脆弱性評估方面，考慮建筑物結(jié)構(gòu)、社會經(jīng)濟水平、生態(tài)系統(tǒng)等因素，運用層次分析法（AHP）、主成分分析法（PCA）等方法確定脆弱性指標權(quán)重，進而評估不同區(qū)域的脆弱性程度。例如，歐洲一些國家在洪水災害風險評估中，充分考慮了城市建筑的抗震能力、居民的收入水平等因素對脆弱性的影響。在國內(nèi)，基于GIS的洪水災害風險區(qū)劃研究發(fā)展迅速，取得了豐碩的成果。眾多學者針對不同區(qū)域的特點，開展了深入的研究。在浙江省洪澇災害風險研究方面，吳舒祺等人以自然災害風險評估理論為指導，借助氣象數(shù)據(jù)、基礎(chǔ)地理信息數(shù)據(jù)和社會經(jīng)濟數(shù)據(jù)，構(gòu)建了浙江省洪澇災害評估指標體系。運用層次分析法及綜合法建立洪澇災害風險評估模型，通過GIS技術(shù)計算浙江省洪澇災害孕災環(huán)境敏感性、致災因子危險性、承災體暴露性、防災減災能力以及綜合風險指數(shù)，并進行風險區(qū)劃。研究結(jié)果表明，浙江省洪澇風險分布與洪澇災情損失的空間分析基本吻合，東部沿海地區(qū)及西部部分地區(qū)風險性較高，西北地區(qū)風險性較低。還有學者利用歷史MODIS數(shù)據(jù)提取洪澇水體淹沒頻次信息，結(jié)合相對高程、絕對高程、多年平均最大三天降雨量、河網(wǎng)密度等指標，對浙江省洪澇災害危險性進行初步評估，并進一步從暴露性、脆弱性和防災減災能力等方面進行多維度分析，評估了洪澇災害的綜合風險水平。盡管國內(nèi)外在基于GIS的洪水災害風險區(qū)劃研究方面取得了顯著進展，但仍存在一些不足之處。在數(shù)據(jù)方面，數(shù)據(jù)的準確性、完整性和時效性有待提高。洪水災害相關(guān)數(shù)據(jù)來源廣泛，包括氣象、水文、地理、社會經(jīng)濟等多個領(lǐng)域，但不同數(shù)據(jù)源之間可能存在數(shù)據(jù)格式不一致、數(shù)據(jù)更新不及時等問題，影響了風險區(qū)劃的精度。例如，一些地區(qū)的地形數(shù)據(jù)可能由于長時間未更新，無法準確反映實際地形變化，導致洪水淹沒模擬結(jié)果與實際情況存在偏差。在模型方面，現(xiàn)有的洪水災害風險評估模型大多基于一定的假設(shè)條件，對復雜的洪水災害系統(tǒng)的描述還不夠全面和準確。不同模型之間的通用性和可比性較差，難以在不同地區(qū)進行推廣應用。而且，在評估過程中，對一些不確定性因素的考慮還不夠充分，如氣候變化對洪水災害的影響、人類活動對下墊面條件的改變等。在應用方面，風險區(qū)劃結(jié)果與實際防災減災工作的結(jié)合還不夠緊密，未能充分發(fā)揮其在防洪規(guī)劃、應急管理等方面的指導作用。一些地方政府在制定防洪減災政策時，未能充分參考風險區(qū)劃結(jié)果，導致防洪資源配置不合理，影響了防災減災效果。未來的研究可以朝著提高數(shù)據(jù)質(zhì)量、完善評估模型、加強不確定性分析以及促進風險區(qū)劃結(jié)果的實際應用等方向展開，以進一步提高洪水災害風險區(qū)劃的科學性和實用性。1.3研究內(nèi)容與方法本研究將圍繞利用GIS技術(shù)對浙江省洪水災害進行風險區(qū)劃展開，旨在全面、準確地評估浙江省不同區(qū)域的洪水災害風險程度，為防洪減災決策提供科學依據(jù)。研究內(nèi)容主要包括以下幾個方面：構(gòu)建洪水災害風險評估指標體系：從洪水災害的危險性、暴露性、脆弱性和防災減災能力四個維度出發(fā)，綜合考慮自然地理、氣象水文、社會經(jīng)濟等多方面因素，選取合適的評估指標。在危險性方面，考慮地形地貌（如坡度、高程、河網(wǎng)密度等）、氣象條件（降雨量、降雨強度、暴雨頻率等）以及河流的水文特征（洪水頻率、洪峰流量等）；暴露性指標則涵蓋人口密度、土地利用類型（耕地、建設(shè)用地等）、基礎(chǔ)設(shè)施分布（道路、橋梁、電力設(shè)施等）；脆弱性指標選取建筑物結(jié)構(gòu)類型、經(jīng)濟發(fā)展水平、人口年齡結(jié)構(gòu)等；防災減災能力指標包括防洪工程設(shè)施（堤防、水庫、水閘等）的標準與狀況、監(jiān)測預警能力、應急救援能力以及公眾的防災意識等。通過對這些指標的量化分析，全面反映洪水災害風險的各個方面?；贕IS的洪水災害風險評估模型建立：借助GIS強大的空間分析功能，對收集到的多源數(shù)據(jù)進行處理與分析。運用空間插值方法，將離散的氣象、水文等監(jiān)測數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為連續(xù)的空間分布數(shù)據(jù)，以獲取更全面的區(qū)域信息。利用緩沖區(qū)分析、疊加分析等功能，計算各評估指標的數(shù)值，并根據(jù)指標體系確定的權(quán)重，采用綜合評價方法（如層次分析法、模糊綜合評價法等）建立洪水災害風險評估模型，從而計算出浙江省各個區(qū)域的洪水災害風險指數(shù)。洪水災害風險等級劃分與區(qū)劃圖繪制：根據(jù)計算得到的風險指數(shù)，運用自然斷點法、等間距法等方法對浙江省洪水災害風險進行等級劃分，將其劃分為低風險區(qū)、較低風險區(qū)、中等風險區(qū)、較高風險區(qū)和高風險區(qū)五個等級。利用GIS的制圖功能，將不同風險等級的區(qū)域直觀地展示在地圖上，繪制出浙江省洪水災害風險區(qū)劃圖。在區(qū)劃圖中，通過不同的顏色、符號等方式清晰地標識出各個風險等級區(qū)域的范圍和分布情況，為后續(xù)的分析和決策提供直觀的依據(jù)。為實現(xiàn)上述研究內(nèi)容，本研究將采用以下研究方法：數(shù)據(jù)收集與處理：廣泛收集浙江省的基礎(chǔ)地理數(shù)據(jù)（如數(shù)字高程模型DEM、地形地貌數(shù)據(jù)、水系分布數(shù)據(jù)等）、氣象數(shù)據(jù)（多年的降雨量、降雨強度、氣溫等數(shù)據(jù)）、水文數(shù)據(jù)（河流的水位、流量、洪水頻率等數(shù)據(jù)）、社會經(jīng)濟數(shù)據(jù)（人口分布、GDP、土地利用類型等數(shù)據(jù)）以及歷史洪水災害災情數(shù)據(jù)等。對收集到的數(shù)據(jù)進行質(zhì)量檢查和預處理，包括數(shù)據(jù)清洗、格式轉(zhuǎn)換、缺失值填補等，確保數(shù)據(jù)的準確性和完整性，為后續(xù)的分析提供可靠的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。指標體系構(gòu)建方法：采用層次分析法（AHP）、專家咨詢法等方法確定洪水災害風險評估指標體系中各指標的權(quán)重。層次分析法通過構(gòu)建判斷矩陣，對不同層次的指標進行兩兩比較，從而確定各指標的相對重要性權(quán)重。專家咨詢法則邀請相關(guān)領(lǐng)域的專家，根據(jù)他們的經(jīng)驗和專業(yè)知識對指標權(quán)重進行評估和調(diào)整，使權(quán)重的確定更加科學合理。風險評估模型建立方法：利用GIS的空間分析工具和相關(guān)的數(shù)學模型，建立洪水災害風險評估模型。在模型建立過程中，充分考慮各評估指標之間的相互關(guān)系和影響，運用多元線性回歸、主成分分析等方法對模型進行優(yōu)化和驗證，提高模型的精度和可靠性。結(jié)果驗證與分析：采用歷史洪水災害災情數(shù)據(jù)對風險區(qū)劃結(jié)果進行驗證和分析。通過對比風險區(qū)劃結(jié)果與實際受災情況，評估風險區(qū)劃的準確性和可靠性。運用相關(guān)性分析、誤差分析等方法，分析風險區(qū)劃結(jié)果與實際災情之間的相關(guān)性和誤差大小，找出存在的問題和不足之處，并提出改進措施。同時，對不同風險等級區(qū)域的分布特征、影響因素等進行深入分析，為制定針對性的防洪減災措施提供依據(jù)。1.4研究創(chuàng)新點本研究在數(shù)據(jù)處理、指標選取和模型構(gòu)建等方面具有一定的創(chuàng)新之處，旨在為浙江省洪水災害風險區(qū)劃提供更科學、準確的方法和結(jié)果。多源數(shù)據(jù)融合與處理：在數(shù)據(jù)處理過程中，充分融合多源數(shù)據(jù)，提高數(shù)據(jù)的全面性和準確性。不僅收集了傳統(tǒng)的基礎(chǔ)地理數(shù)據(jù)、氣象數(shù)據(jù)、水文數(shù)據(jù)和社會經(jīng)濟數(shù)據(jù)，還引入了高分辨率遙感影像數(shù)據(jù)。利用遙感影像能夠獲取大面積、實時性強的地表信息，通過圖像解譯和分析，提取土地利用變化、植被覆蓋等信息，補充和完善了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)的不足。例如，通過對不同時期的遙感影像進行對比分析，可以準確地監(jiān)測到河流改道、湖泊面積變化等信息，為洪水災害危險性評估提供更精確的數(shù)據(jù)支持。同時，運用先進的數(shù)據(jù)處理技術(shù)，如數(shù)據(jù)同化、時空插值等，對多源數(shù)據(jù)進行整合和優(yōu)化，解決了數(shù)據(jù)格式不一致、時空分辨率不匹配等問題，提高了數(shù)據(jù)的可用性和可靠性?？紤]新的風險因素：在構(gòu)建洪水災害風險評估指標體系時，除了考慮常見的自然地理、氣象水文和社會經(jīng)濟因素外，還引入了一些新的風險因素。考慮了城市化進程對洪水災害的影響，選取城市不透水面比例、城市排水系統(tǒng)完善程度等指標來衡量城市化對洪水的調(diào)蓄能力和洪水災害的放大效應。隨著城市化的快速發(fā)展，城市不透水面不斷增加，雨水下滲減少，地表徑流增大，容易導致城市內(nèi)澇等洪水災害的發(fā)生。城市排水系統(tǒng)的不完善也會加劇洪水災害的影響。因此，這些新指標的引入能夠更全面地反映城市化背景下浙江省洪水災害的風險特征。此外，還將生態(tài)系統(tǒng)服務功能納入風險評估指標體系，如濕地的蓄洪能力、森林的水源涵養(yǎng)能力等，以評估生態(tài)系統(tǒng)對洪水災害的調(diào)節(jié)作用。濕地和森林等生態(tài)系統(tǒng)在洪水災害發(fā)生時能夠起到緩沖、調(diào)節(jié)洪水的作用，保護和恢復生態(tài)系統(tǒng)對于減輕洪水災害風險具有重要意義。改進風險評估模型：在建立洪水災害風險評估模型時，對傳統(tǒng)模型進行了改進，提高了模型的精度和可靠性。針對傳統(tǒng)層次分析法（AHP）在確定指標權(quán)重時主觀性較強的問題，結(jié)合熵權(quán)法對其進行改進。熵權(quán)法是一種基于數(shù)據(jù)本身的客觀賦權(quán)方法，通過計算指標的熵值來確定其權(quán)重，能夠避免人為因素的干擾，使權(quán)重的確定更加客觀合理。將改進后的AHP-熵權(quán)法應用于本研究中，對洪水災害風險評估指標體系中的各指標進行權(quán)重計算，提高了評估結(jié)果的科學性。在模型構(gòu)建過程中，還考慮了各評估指標之間的非線性關(guān)系，采用機器學習算法，如支持向量機（SVM）、隨機森林等，建立了非線性風險評估模型。這些機器學習算法能夠自動學習數(shù)據(jù)中的復雜模式和規(guī)律，更好地描述洪水災害風險各因素之間的相互關(guān)系，提高了模型的預測精度和泛化能力。通過與傳統(tǒng)線性模型進行對比驗證，結(jié)果表明改進后的非線性模型在洪水災害風險評估中具有更好的性能和準確性。二、相關(guān)理論與技術(shù)基礎(chǔ)2.1洪水災害風險相關(guān)理論2.1.1洪水災害形成機制洪水災害的形成是多種自然因素和人類活動共同作用的結(jié)果，浙江省獨特的地理環(huán)境和頻繁的人類活動使得其洪水災害形成機制較為復雜。自然因素暴雨：浙江省地處亞熱帶季風氣候區(qū)，降水充沛且季節(jié)分布不均。每年的梅雨季節(jié)和臺風季節(jié)，大量暖濕氣流與冷空氣交匯，形成持續(xù)且強度較大的降雨過程。據(jù)氣象數(shù)據(jù)統(tǒng)計，浙江省多年平均降雨量在1000-2000毫米之間，部分地區(qū)在暴雨天氣下，短時間內(nèi)降雨量可達數(shù)百毫米。在2020年的梅雨季節(jié)，浙江多地遭遇持續(xù)性暴雨，部分地區(qū)日降雨量超過200毫米，遠超當?shù)氐呐潘芰?，導致城市?nèi)澇和山區(qū)山洪暴發(fā)。長時間、高強度的暴雨是引發(fā)洪水災害的直接原因之一，大量降水迅速匯聚，使得河流水位急劇上升，當超過河道的行洪能力時，洪水便會溢出河道，淹沒周邊地區(qū)。地形：浙江省地形復雜多樣，山地、丘陵占全省總面積的70.4%，平原和盆地占23.2%，河流和湖泊占6.4%。地勢自西南向東北傾斜，西南部為山區(qū)，地勢較高，地形起伏較大；東北部為平原，地勢平坦，河網(wǎng)密布。這種地形特征使得山區(qū)的降水在短時間內(nèi)難以快速排泄，容易形成地表徑流，匯聚成山洪，順著山谷向下游平原地區(qū)傾瀉。而平原地區(qū)地勢低洼，排水不暢，洪水容易在此積聚，造成嚴重的洪澇災害。如2023年7月22日，浙江杭州富陽區(qū)遭遇短歷時強降雨，誘發(fā)山洪災害。富陽區(qū)地處山區(qū)，短時強降雨導致地表徑流迅速匯聚，引發(fā)山洪，流域出口斷面峰值流量達185.2m3/s，洪水過程呈歷時短、陡漲緩落的特點，水位迅速抬升形成漫灘洪水，對當?shù)卦斐闪藝乐氐娜藛T傷亡和財產(chǎn)損失。水系：浙江省水系發(fā)達，擁有錢塘江、甌江、靈江、苕溪、甬江、飛云江、鰲江等七大水系，這些水系相互連通，形成了龐大的水網(wǎng)系統(tǒng)。河流的分布和走向?qū)樗膫鞑ズ蛿U散有著重要影響。當某一地區(qū)發(fā)生暴雨時，洪水會通過水系迅速傳播到下游地區(qū)，擴大受災范圍。一些河流的河道彎曲、狹窄，或者存在卡口、淤積等情況，會阻礙洪水的順暢下泄，導致水位壅高，增加洪水災害的風險。錢塘江是浙江省最大的河流，其下游河道較為寬闊，但在一些河段存在泥沙淤積現(xiàn)象，影響了河道的行洪能力。在洪水期間，容易出現(xiàn)水位上漲過快、漫溢等情況，對沿岸地區(qū)的安全構(gòu)成威脅。人類活動城市化進程：隨著浙江省經(jīng)濟的快速發(fā)展，城市化進程不斷加快，城市規(guī)模不斷擴大，人口和產(chǎn)業(yè)高度集聚。城市化改變了下墊面條件，大量的自然地表被不透水的建筑物、道路等所覆蓋，雨水下滲減少，地表徑流增大。城市的排水系統(tǒng)建設(shè)往往滯后于城市發(fā)展速度，排水能力不足，在暴雨情況下容易出現(xiàn)城市內(nèi)澇。據(jù)統(tǒng)計，浙江省部分城市的不透水面比例已超過50%，城市內(nèi)澇問題日益嚴重。一些城市在規(guī)劃和建設(shè)過程中，缺乏對洪水風險的充分考慮，在低洼地區(qū)進行大規(guī)模開發(fā)建設(shè)，增加了城市遭受洪水災害的脆弱性。水利工程建設(shè)：水利工程在防洪減災中發(fā)揮著重要作用，但不合理的水利工程建設(shè)也可能對洪水災害產(chǎn)生負面影響。水庫、堤防等水利工程的建設(shè)可以調(diào)節(jié)洪水流量、阻擋洪水侵襲，但如果水庫調(diào)度不合理，在洪水來臨時未能及時泄洪，或者堤防建設(shè)標準過低、質(zhì)量不達標，就可能導致洪水漫溢，引發(fā)災害。一些小型水庫由于缺乏有效的管理和維護，在洪水期間存在安全隱患，可能發(fā)生潰壩等事故，加劇洪水災害的危害程度。此外，跨流域調(diào)水等水利工程可能改變區(qū)域水資源的分布和水流狀態(tài)，對上下游的洪水風險產(chǎn)生一定的影響。土地利用變化：人類的土地利用活動，如圍湖造田、填河建房、毀林開荒等，破壞了自然的生態(tài)平衡和水文循環(huán)系統(tǒng)，增加了洪水災害的發(fā)生概率和危害程度。圍湖造田導致湖泊的調(diào)蓄能力下降，洪水來臨時無法有效容納洪水，使洪峰流量增大，加劇了洪水災害。填河建房侵占了河道行洪空間，阻礙了洪水的流動，容易造成洪水漫溢。毀林開荒使得植被覆蓋率降低，土壤的涵養(yǎng)水源能力減弱，地表徑流增加，水土流失加劇，進一步加重了洪水災害的危害。在浙江省一些地區(qū)，由于圍灘造地等行為，嚴重侵占了河道行洪面積。如2000-2022年，某流域居民用地增加160.3%，且沿（跨）河建筑物的阻水效應進一步阻礙行洪，加重了山洪災害規(guī)模。2.1.2洪水災害風險評估理論洪水災害風險評估是對洪水災害可能造成的損失進行預測和評估的過程，其原理基于對洪水災害的危險性、暴露性、脆弱性和防災減災能力等要素的綜合分析。危險性：洪水災害的危險性是指洪水發(fā)生的可能性及其潛在的破壞能力。它主要取決于洪水的自然特性，包括洪水的頻率、強度、持續(xù)時間、淹沒范圍等因素。通過對歷史洪水數(shù)據(jù)的分析，結(jié)合氣象、水文模型的模擬，可以確定不同地區(qū)洪水發(fā)生的概率和強度。利用歷史洪水水位記錄和水文站數(shù)據(jù)，分析洪水的重現(xiàn)期，以評估不同量級洪水發(fā)生的可能性。洪水的強度通常用洪峰流量、洪水位等指標來衡量，這些指標越大，洪水的危險性就越高。持續(xù)時間長的洪水會導致更大范圍的淹沒和更嚴重的破壞，淹沒范圍則直接決定了受洪水影響的區(qū)域大小。暴露性：暴露性是指可能受到洪水災害影響的承災體的數(shù)量和分布情況。承災體包括人口、建筑物、基礎(chǔ)設(shè)施、農(nóng)作物等。人口密度越大、建筑物和基礎(chǔ)設(shè)施越密集的地區(qū)，在洪水災害中暴露的程度就越高，遭受損失的可能性也就越大。在城市地區(qū)，大量的人口和密集的建筑物使得城市在洪水災害面前面臨巨大的風險。而農(nóng)村地區(qū)的農(nóng)作物和農(nóng)業(yè)設(shè)施也是重要的承災體，洪水可能導致農(nóng)作物被淹沒、農(nóng)田被沖毀，影響農(nóng)業(yè)生產(chǎn)。交通、電力、通信等基礎(chǔ)設(shè)施的暴露性也不容忽視，一旦這些基礎(chǔ)設(shè)施在洪水災害中受損，將對社會的正常運轉(zhuǎn)造成嚴重影響。脆弱性：脆弱性是指承災體對洪水災害的敏感程度和抵抗能力。不同的承災體具有不同的脆弱性，這取決于其自身的物理特性、經(jīng)濟價值、社會功能等因素。建筑物的結(jié)構(gòu)類型、建筑材料和建造質(zhì)量等會影響其在洪水災害中的脆弱性，如磚木結(jié)構(gòu)的房屋相對鋼筋混凝土結(jié)構(gòu)的房屋更容易在洪水中受損。社會經(jīng)濟水平也與脆弱性密切相關(guān)，經(jīng)濟發(fā)達地區(qū)通常具有更好的防災減災能力和資源，能夠在一定程度上降低脆弱性；而經(jīng)濟欠發(fā)達地區(qū)可能缺乏足夠的資金和技術(shù)來應對洪水災害，脆弱性相對較高。人口的年齡結(jié)構(gòu)、健康狀況和文化程度等因素也會影響人們在洪水災害中的應對能力和脆弱性。防災減災能力：防災減災能力是指一個地區(qū)在預防、應對和減輕洪水災害損失方面所具備的能力和資源。它包括防洪工程設(shè)施的建設(shè)和維護情況，如堤防、水庫、水閘等的防洪標準和運行狀況；監(jiān)測預警系統(tǒng)的完善程度，能否及時準確地發(fā)布洪水預警信息；應急救援能力，包括救援隊伍的規(guī)模、裝備水平和響應速度；以及公眾的防災意識和自救互救能力等。完善的防洪工程設(shè)施可以有效阻擋洪水、調(diào)節(jié)洪水流量，降低洪水災害的風險。及時準確的監(jiān)測預警系統(tǒng)能夠提前通知居民做好防范準備，減少人員傷亡和財產(chǎn)損失。強大的應急救援能力可以在洪水災害發(fā)生后迅速開展救援行動，最大限度地減少災害損失。提高公眾的防災意識和自救互救能力，有助于增強社會整體的抗災能力。洪水災害風險評估通過對上述四個要素的量化分析，綜合評估洪水災害可能造成的損失程度，從而為制定科學合理的防洪減災措施提供依據(jù)。通常采用數(shù)學模型和綜合評價方法，將各個要素的評估結(jié)果進行整合，計算出洪水災害風險指數(shù)，根據(jù)風險指數(shù)的大小對不同地區(qū)的洪水災害風險進行等級劃分，以便有針對性地開展防洪減災工作。2.2GIS技術(shù)原理與應用2.2.1GIS技術(shù)概述地理信息系統(tǒng)（GeographicInformationSystem，簡稱GIS）是一種融合了地理學、地圖學、計算機科學等多學科的技術(shù)，它以地理空間數(shù)據(jù)庫為基礎(chǔ)，在計算機軟硬件的支持下，對空間相關(guān)數(shù)據(jù)進行采集、管理、操作、分析、模擬和顯示，并采用地理模型分析方法，實時提供多種空間和動態(tài)的地理信息，為地理研究和地理決策服務。從系統(tǒng)學的角度來看，GIS是一個具有一定結(jié)構(gòu)和功能的完整系統(tǒng)，它由多個部分組成，各部分相互協(xié)作，共同實現(xiàn)對地理空間數(shù)據(jù)的有效處理和分析。硬件是GIS運行的物理基礎(chǔ)，主要包括計算機和網(wǎng)絡設(shè)備、存儲設(shè)備以及數(shù)據(jù)輸入、顯示和輸出的外圍設(shè)備等。計算機是核心處理設(shè)備，其性能直接影響GIS的運行效率和處理能力。網(wǎng)絡設(shè)備用于實現(xiàn)數(shù)據(jù)的傳輸和共享，使得不同地區(qū)的用戶能夠?qū)崟r獲取和處理地理空間數(shù)據(jù)。存儲設(shè)備則負責存儲大量的地理空間數(shù)據(jù)，包括地形數(shù)據(jù)、氣象數(shù)據(jù)、水文數(shù)據(jù)等。數(shù)據(jù)輸入設(shè)備如掃描儀、數(shù)字化儀等，用于將紙質(zhì)地圖、遙感影像等信息轉(zhuǎn)化為數(shù)字形式，輸入到GIS系統(tǒng)中。顯示設(shè)備如顯示器、投影儀等，用于直觀地展示地理空間數(shù)據(jù)和分析結(jié)果。輸出設(shè)備如繪圖儀、打印機等，可將分析結(jié)果以地圖、報表等形式輸出。軟件是GIS的核心組成部分，它包括操作系統(tǒng)軟件、數(shù)據(jù)庫管理軟件、系統(tǒng)開發(fā)軟件以及GIS軟件等。操作系統(tǒng)軟件是計算機運行的基礎(chǔ)平臺，為其他軟件的運行提供支持。數(shù)據(jù)庫管理軟件用于對地理空間數(shù)據(jù)進行存儲、管理和檢索，確保數(shù)據(jù)的安全性和完整性。系統(tǒng)開發(fā)軟件則為GIS的二次開發(fā)提供工具和環(huán)境，用戶可以根據(jù)自己的需求定制特定的功能模塊。GIS軟件是實現(xiàn)地理空間數(shù)據(jù)處理和分析的關(guān)鍵，它具備多種功能，如數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)編輯、數(shù)據(jù)查詢、空間分析、地圖制圖等。ArcGIS是一款廣泛應用的GIS軟件，它具有強大的數(shù)據(jù)處理和分析能力，提供了豐富的空間分析工具和地圖制作功能，能夠滿足不同用戶在城市規(guī)劃、環(huán)境保護、資源管理等領(lǐng)域的需求。空間數(shù)據(jù)是GIS的靈魂和生命，它是對地理空間實體和現(xiàn)象的特征要素進行表達、獲取、處理、管理、分析與應用的數(shù)據(jù)?？臻g數(shù)據(jù)包括幾何數(shù)據(jù)和屬性數(shù)據(jù)，幾何數(shù)據(jù)用于描述地理實體的空間位置和形狀，如點、線、面等；屬性數(shù)據(jù)則用于描述地理實體的特征和性質(zhì)，如土地利用類型、人口密度、降雨量等。空間數(shù)據(jù)具有空間性、屬性性和時間性等特點，其準確性和完整性直接影響GIS分析結(jié)果的可靠性。為了確?？臻g數(shù)據(jù)的質(zhì)量，需要對數(shù)據(jù)進行嚴格的采集、整理和驗證，同時采用合理的數(shù)據(jù)存儲和管理方式。應用模型是基于GIS的空間分析功能和專業(yè)知識構(gòu)建的，用于解決特定領(lǐng)域問題的數(shù)學模型或算法。在洪水災害風險研究中，應用模型可以根據(jù)地形、氣象、水文等數(shù)據(jù)，模擬洪水的演進過程，評估洪水災害的危險性、暴露性和脆弱性。通過構(gòu)建洪水淹沒模型，可以預測不同水位下的洪水淹沒范圍和水深分布；利用層次分析法（AHP）構(gòu)建的風險評估模型，可以綜合考慮多個因素，確定不同區(qū)域的洪水災害風險等級。應用模型的建立需要充分考慮研究對象的特點和實際需求，結(jié)合相關(guān)的專業(yè)知識和數(shù)據(jù)，選擇合適的建模方法和算法。設(shè)計開發(fā)人員和應用人員是GIS系統(tǒng)的能動部分，他們的技術(shù)水平和組織管理能力直接影響系統(tǒng)的建設(shè)和應用效果。設(shè)計開發(fā)人員負責GIS系統(tǒng)的架構(gòu)設(shè)計、功能開發(fā)和系統(tǒng)維護，需要具備扎實的計算機科學、地理學和相關(guān)領(lǐng)域的知識，以及豐富的軟件開發(fā)經(jīng)驗。應用人員則是GIS系統(tǒng)的最終使用者，他們通過操作GIS系統(tǒng)，獲取地理空間信息，進行分析和決策。應用人員需要熟悉GIS的基本操作和功能，具備一定的專業(yè)知識，能夠?qū)IS技術(shù)與實際工作相結(jié)合，解決實際問題。為了提高應用人員的使用效率和效果，需要對他們進行系統(tǒng)的培訓和指導，使其能夠熟練掌握GIS的操作和應用。GIS技術(shù)具有強大的功能，在空間數(shù)據(jù)處理和分析中具有顯著優(yōu)勢。在數(shù)據(jù)采集方面，GIS可以通過多種方式獲取地理空間數(shù)據(jù)，包括野外測量、遙感影像解譯、地圖數(shù)字化等，能夠快速、準確地獲取大量的空間數(shù)據(jù)。在數(shù)據(jù)管理方面，GIS利用數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)對空間數(shù)據(jù)進行有效的存儲、組織和管理，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的快速查詢和更新。通過建立空間索引，能夠提高數(shù)據(jù)的檢索效率，方便用戶對特定區(qū)域的數(shù)據(jù)進行查詢和分析。在空間分析方面，GIS提供了豐富的分析工具，如緩沖區(qū)分析、疊加分析、網(wǎng)絡分析等。緩沖區(qū)分析可以確定地理實體周圍一定范圍內(nèi)的區(qū)域，用于分析其影響范圍；疊加分析能夠?qū)⒍鄠€圖層的數(shù)據(jù)進行疊加，分析不同要素之間的相互關(guān)系；網(wǎng)絡分析則可用于研究交通網(wǎng)絡、水系網(wǎng)絡等的連通性和最優(yōu)路徑。這些空間分析功能為解決復雜的地理問題提供了有力支持。在地圖制圖方面，GIS能夠根據(jù)用戶的需求，快速生成各種專題地圖，如洪水災害風險區(qū)劃圖、土地利用現(xiàn)狀圖等。通過對地圖符號、顏色、標注等的設(shè)置，使地圖更加直觀、美觀，便于用戶理解和使用。2.2.2GIS在洪水災害風險研究中的應用在洪水災害風險研究中，GIS技術(shù)發(fā)揮著至關(guān)重要的作用，涵蓋了數(shù)據(jù)管理、空間分析和可視化表達等多個方面。數(shù)據(jù)管理：洪水災害風險研究涉及大量的多源數(shù)據(jù)，包括地形數(shù)據(jù)、氣象數(shù)據(jù)、水文數(shù)據(jù)、社會經(jīng)濟數(shù)據(jù)等。這些數(shù)據(jù)來源廣泛、格式多樣，管理難度較大。GIS技術(shù)能夠有效地整合和管理這些多源數(shù)據(jù)，將不同類型的數(shù)據(jù)統(tǒng)一存儲在地理空間數(shù)據(jù)庫中，并通過建立空間索引和屬性索引，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的快速查詢和檢索。利用GIS的數(shù)據(jù)庫管理功能，可以對地形數(shù)據(jù)進行存儲和管理，方便后續(xù)的地形分析；對氣象數(shù)據(jù)進行整理和歸檔，以便分析不同地區(qū)的降雨模式和氣候變化趨勢。通過將水文數(shù)據(jù)與地形數(shù)據(jù)進行關(guān)聯(lián)，可以更好地理解河流的水文特征和洪水的形成機制。在數(shù)據(jù)更新方面，GIS能夠及時更新數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)的時效性和準確性。當有新的氣象數(shù)據(jù)、水文數(shù)據(jù)或社會經(jīng)濟數(shù)據(jù)時，可以快速將其導入到GIS系統(tǒng)中，更新數(shù)據(jù)庫，為洪水災害風險評估提供最新的數(shù)據(jù)支持。空間分析：空間分析是GIS技術(shù)的核心功能之一，在洪水災害風險研究中具有廣泛的應用。地形分析：通過對數(shù)字高程模型（DEM）數(shù)據(jù)進行處理和分析，獲取地形起伏、坡度、坡向等信息，這些信息對于理解洪水的形成和傳播具有重要意義。坡度較陡的地區(qū)，在降雨時容易形成地表徑流，匯聚成山洪；而地勢低洼的地區(qū)，則容易積水，形成洪澇災害。利用GIS的地形分析功能，可以識別出容易發(fā)生洪水災害的地形區(qū)域，為洪水災害風險評估提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。通過計算坡度和坡向，可以確定不同區(qū)域的水流方向和速度，從而預測洪水的傳播路徑和影響范圍。水文分析：基于DEM數(shù)據(jù)，運用GIS的水文分析工具，可以提取河網(wǎng)水系、流域邊界、水流方向、匯水面積等水文特征信息。這些信息對于研究洪水的產(chǎn)生、演進和消退過程至關(guān)重要。通過提取河網(wǎng)水系，可以了解河流的分布和走向，分析洪水在河道中的流動情況；確定流域邊界，可以明確洪水的影響范圍；計算水流方向和匯水面積，可以預測洪水的匯聚區(qū)域和洪水量級。在洪水災害風險評估中，水文分析結(jié)果可以用于評估洪水災害的危險性，確定洪水災害的高發(fā)區(qū)域。緩沖區(qū)分析：緩沖區(qū)分析是GIS中常用的空間分析方法之一，在洪水災害風險研究中，可以用于確定洪水淹沒范圍和影響區(qū)域。以河流為中心，設(shè)置一定寬度的緩沖區(qū)，該緩沖區(qū)即為洪水可能淹沒的區(qū)域。通過調(diào)整緩沖區(qū)的寬度，可以模擬不同洪水水位下的淹沒范圍。緩沖區(qū)分析還可以用于分析洪水對周邊基礎(chǔ)設(shè)施、居民點等承災體的影響程度。在某條河流周邊設(shè)置緩沖區(qū)，統(tǒng)計緩沖區(qū)內(nèi)的人口數(shù)量、建筑物數(shù)量和類型等信息，評估洪水對這些承災體的潛在威脅。疊加分析：疊加分析能夠?qū)⒍鄠€圖層的數(shù)據(jù)進行疊加，分析不同要素之間的相互關(guān)系。在洪水災害風險評估中，通過將洪水危險性圖層、承災體暴露性圖層和脆弱性圖層進行疊加，可以綜合評估洪水災害的風險程度。將洪水淹沒范圍圖層與人口分布圖層疊加，可以確定洪水可能影響的人口數(shù)量和分布情況；將洪水淹沒范圍圖層與土地利用類型圖層疊加，可以分析洪水對不同土地利用類型的影響，如農(nóng)田被淹沒導致農(nóng)作物受損、建設(shè)用地被淹沒導致建筑物損壞等。通過疊加分析，可以直觀地展示洪水災害風險的空間分布特征，為制定防洪減災措施提供科學依據(jù)。可視化表達：GIS的可視化功能可以將洪水災害風險研究的結(jié)果以直觀、形象的方式展示出來，便于用戶理解和分析。通過繪制洪水災害風險區(qū)劃圖，將不同風險等級的區(qū)域用不同的顏色或符號表示在地圖上，用戶可以清晰地看到洪水災害風險的空間分布情況。在風險區(qū)劃圖中，高風險區(qū)域用紅色表示，較低風險區(qū)域用綠色表示，中等風險區(qū)域用黃色表示等，使人們能夠一目了然地了解不同區(qū)域的風險程度。還可以利用GIS的三維可視化功能，對洪水淹沒過程進行動態(tài)模擬，直觀地展示洪水在不同時刻的淹沒范圍和水深變化。通過動畫演示的方式，讓用戶更加直觀地感受洪水災害的發(fā)展過程，為防洪減災決策提供更直觀的依據(jù)。在洪水災害應急響應中，可視化表達可以幫助救援人員快速了解災情，合理安排救援力量和物資，提高救援效率。三、浙江省洪水災害特征分析3.1浙江省自然地理概況浙江省地處中國東南沿海長江三角洲南翼，地跨北緯27°02′-31°11′，東經(jīng)118°01′-123°10′。其東臨東海，南接福建，西與江西、安徽相連，北與上海、江蘇接壤。陸域面積10.55萬平方公里，東西和南北的直線距離均為450公里左右，是中國面積較小的省份之一。全省海域面積達26萬平方公里，擁有眾多島嶼，面積大于500平方米的海島有2878個，大于10平方公里的海島有26個，是全國島嶼最多的省份。浙江省地勢由西南向東北傾斜，地形復雜多樣。山脈自西南向東北呈大致平行的三支分布。西北支從浙贛交界的懷玉山伸展成天目山、千里崗山等；中支從浙閩交界的仙霞嶺延伸成四明山、會稽山、天臺山，入海后形成舟山群島；東南支從浙閩交界的洞宮山延伸成大洋山、括蒼山、雁蕩山。麗水龍泉市境內(nèi)海拔1929米的黃茅尖為浙江最高峰。全省地形大致可分為浙北平原、浙西中山丘陵、浙東丘陵、中部金衢盆地、浙南山地、東南沿海平原及濱海島嶼等六個地形區(qū)。其中，山地和丘陵占全省陸域面積的74.6%，平原和盆地占23.2%，河流和湖泊占6.4%，素有“七山一水兩分田”之說。浙江屬亞熱帶季風性濕潤氣候，氣溫適中，四季分明，光照充足，雨量豐沛。年平均氣溫在15℃-18℃之間，年日照時數(shù)在1100-2200小時之間，年均降水量在1100-2000毫米之間。受季風影響，冬季盛行西北風，夏季盛行東南風。降水集中在5-9月，這期間的降水量約占全年的70%。其中，5、6月份為梅雨季節(jié)，降水持續(xù)時間長，范圍廣，總雨量大；7-9月是臺風多發(fā)期，臺風帶來的降雨強度大，歷時短，降雨范圍相對較小且隨風流動。這種氣候特點使得浙江省在梅雨期和臺風期極易發(fā)生暴雨天氣，為洪水災害的形成提供了充沛的水源條件。浙江省水系發(fā)達，擁有錢塘江、甌江、靈江、苕溪、甬江、飛云江、鰲江、曹娥江八大水系和京杭大運河浙江段。錢塘江是浙江省第一大江，有南、北兩源，北源從源頭至河口入海處全長668公里，其中在浙江省境內(nèi)425公里；南源從源頭至河口入海處全長612公里，均在浙江省境內(nèi)。這些水系的河流大多發(fā)源于山區(qū)，落差較大，水流湍急，在暴雨情況下，河水容易迅速上漲，形成洪水。眾多的湖泊如杭州西湖、紹興東湖、嘉興南湖、寧波東錢湖四大名湖，以及人工湖泊千島湖等，在一定程度上對洪水具有調(diào)節(jié)作用，但由于湖泊面積相對有限，調(diào)節(jié)能力也較為有限。浙江省獨特的地理位置、地形地貌、氣候條件和水系分布，共同作用，使得該地區(qū)洪水災害頻發(fā)。復雜的地形導致山區(qū)洪水匯流速度快，容易引發(fā)山洪災害；平原地區(qū)地勢低洼，排水不暢，洪水容易積聚，造成洪澇災害。豐富的降水和發(fā)達的水系為洪水的形成提供了充足的水源，而特殊的氣候條件，如梅雨和臺風帶來的強降雨，更是洪水災害的主要誘發(fā)因素。3.2浙江省洪水災害類型與成因3.2.1洪水災害類型暴雨洪水：浙江省降水豐富且集中，每年的梅雨季節(jié)（5-6月）和臺風季節(jié)（7-9月），是暴雨洪水的高發(fā)期。梅雨期降水持續(xù)時間長，范圍廣，總雨量大。2019年梅雨期間，浙江省平均降水量較常年偏多，部分地區(qū)出現(xiàn)持續(xù)性暴雨，導致江河水位迅速上漲，引發(fā)嚴重的暴雨洪水災害。據(jù)統(tǒng)計，該年浙江省多地河流出現(xiàn)超警戒水位，多個城市遭受洪澇侵襲，大量房屋被淹，農(nóng)田受災面積廣泛。臺風帶來的降雨雖然歷時短，但強度大，容易在短時間內(nèi)形成大量地表徑流，引發(fā)洪水災害。2021年臺風“煙花”影響浙江省時，帶來了強降雨，部分地區(qū)降雨量超過300毫米，致使一些中小河流洪水泛濫，造成了嚴重的人員傷亡和財產(chǎn)損失。臺風洪水：由于特殊的地理位置，浙江省在每年的7-10月經(jīng)常遭受臺風侵襲，是我國受臺風影響最嚴重的地區(qū)之一。臺風不僅帶來狂風，還伴隨強降雨，其降雨強度大、范圍相對較小且隨風移動。臺風洪水主要發(fā)生在浙江沿海地區(qū)，當臺風登陸時，狂風掀起巨浪，與暴雨形成的洪水相互疊加，對沿海地區(qū)的威脅極大。臺風“利奇馬”在浙江溫嶺登陸時，中心附近最大風力達到16級，帶來了狂風暴雨，導致沿海地區(qū)海水倒灌，河水漫溢，許多沿海城鎮(zhèn)遭受嚴重的洪水災害，大量基礎(chǔ)設(shè)施被破壞，居民生活受到極大影響。臺風引發(fā)的洪水還可能引發(fā)山體滑坡、泥石流等次生地質(zhì)災害，進一步加劇災害的危害程度。在一些山區(qū)，臺風帶來的強降雨使得山體土壤飽和，容易引發(fā)山體滑坡和泥石流，對山區(qū)的居民和基礎(chǔ)設(shè)施造成嚴重威脅。融雪洪水：浙江省大部分地區(qū)冬季氣溫相對較高，降雪量較少，融雪洪水發(fā)生的頻率較低。在浙西北的一些高海拔山區(qū)，冬季會有一定量的積雪。當春季氣溫迅速回升或出現(xiàn)降雨時，積雪快速融化，形成融雪洪水。雖然融雪洪水在浙江省洪水災害中所占比例較小，但一旦發(fā)生，也可能對局部地區(qū)造成一定的危害。在2018年春季，浙西北某山區(qū)因氣溫突然升高，積雪大量融化，引發(fā)了小規(guī)模的融雪洪水，導致部分山溪水位上漲，沖毀了一些農(nóng)田和小型水利設(shè)施。3.2.2洪水災害成因分析自然因素降雨：浙江省的氣候條件決定了其降雨豐富且集中的特點。每年的梅雨季節(jié)和臺風季節(jié)，大量暖濕氣流與冷空氣交匯，形成持續(xù)且強度較大的降雨過程。據(jù)統(tǒng)計，浙江省多年平均降雨量在1000-2000毫米之間，部分地區(qū)在暴雨天氣下，短時間內(nèi)降雨量可達數(shù)百毫米。長時間、高強度的降雨是引發(fā)洪水災害的直接原因之一，大量降水迅速匯聚，使得河流水位急劇上升，當超過河道的行洪能力時，洪水便會溢出河道，淹沒周邊地區(qū)。在2020年的梅雨季節(jié)，浙江多地遭遇持續(xù)性暴雨，部分地區(qū)日降雨量超過200毫米，遠超當?shù)氐呐潘芰?，導致城市?nèi)澇和山區(qū)山洪暴發(fā)。地形：浙江省地形復雜多樣，山地、丘陵占全省總面積的70.4%，平原和盆地占23.2%，河流和湖泊占6.4%。地勢自西南向東北傾斜，西南部為山區(qū)，地勢較高，地形起伏較大；東北部為平原，地勢平坦，河網(wǎng)密布。這種地形特征使得山區(qū)的降水在短時間內(nèi)難以快速排泄，容易形成地表徑流，匯聚成山洪，順著山谷向下游平原地區(qū)傾瀉。而平原地區(qū)地勢低洼，排水不暢，洪水容易在此積聚，造成嚴重的洪澇災害。如2023年7月22日，浙江杭州富陽區(qū)遭遇短歷時強降雨，誘發(fā)山洪災害。富陽區(qū)地處山區(qū)，短時強降雨導致地表徑流迅速匯聚，引發(fā)山洪，流域出口斷面峰值流量達185.2m3/s，洪水過程呈歷時短、陡漲緩落的特點，水位迅速抬升形成漫灘洪水，對當?shù)卦斐闪藝乐氐娜藛T傷亡和財產(chǎn)損失。水系：浙江省水系發(fā)達，擁有錢塘江、甌江、靈江、苕溪、甬江、飛云江、鰲江等七大水系，這些水系相互連通，形成了龐大的水網(wǎng)系統(tǒng)。河流的分布和走向?qū)樗膫鞑ズ蛿U散有著重要影響。當某一地區(qū)發(fā)生暴雨時，洪水會通過水系迅速傳播到下游地區(qū)，擴大受災范圍。一些河流的河道彎曲、狹窄，或者存在卡口、淤積等情況，會阻礙洪水的順暢下泄，導致水位壅高，增加洪水災害的風險。錢塘江是浙江省最大的河流，其下游河道較為寬闊，但在一些河段存在泥沙淤積現(xiàn)象，影響了河道的行洪能力。在洪水期間，容易出現(xiàn)水位上漲過快、漫溢等情況，對沿岸地區(qū)的安全構(gòu)成威脅。人為因素城市化進程：隨著浙江省經(jīng)濟的快速發(fā)展，城市化進程不斷加快，城市規(guī)模不斷擴大，人口和產(chǎn)業(yè)高度集聚。城市化改變了下墊面條件，大量的自然地表被不透水的建筑物、道路等所覆蓋，雨水下滲減少，地表徑流增大。城市的排水系統(tǒng)建設(shè)往往滯后于城市發(fā)展速度，排水能力不足，在暴雨情況下容易出現(xiàn)城市內(nèi)澇。據(jù)統(tǒng)計，浙江省部分城市的不透水面比例已超過50%，城市內(nèi)澇問題日益嚴重。一些城市在規(guī)劃和建設(shè)過程中，缺乏對洪水風險的充分考慮，在低洼地區(qū)進行大規(guī)模開發(fā)建設(shè)，增加了城市遭受洪水災害的脆弱性。水利工程建設(shè)：水利工程在防洪減災中發(fā)揮著重要作用，但不合理的水利工程建設(shè)也可能對洪水災害產(chǎn)生負面影響。水庫、堤防等水利工程的建設(shè)可以調(diào)節(jié)洪水流量、阻擋洪水侵襲，但如果水庫調(diào)度不合理，在洪水來臨時未能及時泄洪，或者堤防建設(shè)標準過低、質(zhì)量不達標，就可能導致洪水漫溢，引發(fā)災害。一些小型水庫由于缺乏有效的管理和維護，在洪水期間存在安全隱患，可能發(fā)生潰壩等事故，加劇洪水災害的危害程度。此外，跨流域調(diào)水等水利工程可能改變區(qū)域水資源的分布和水流狀態(tài)，對上下游的洪水風險產(chǎn)生一定的影響。土地利用變化：人類的土地利用活動，如圍湖造田、填河建房、毀林開荒等，破壞了自然的生態(tài)平衡和水文循環(huán)系統(tǒng)，增加了洪水災害的發(fā)生概率和危害程度。圍湖造田導致湖泊的調(diào)蓄能力下降，洪水來臨時無法有效容納洪水，使洪峰流量增大，加劇了洪水災害。填河建房侵占了河道行洪空間，阻礙了洪水的流動，容易造成洪水漫溢。毀林開荒使得植被覆蓋率降低，土壤的涵養(yǎng)水源能力減弱，地表徑流增加，水土流失加劇，進一步加重了洪水災害的危害。在浙江省一些地區(qū)，由于圍灘造地等行為，嚴重侵占了河道行洪面積。如2000-2022年，某流域居民用地增加160.3%，且沿（跨）河建筑物的阻水效應進一步阻礙行洪，加重了山洪災害規(guī)模。3.3浙江省洪水災害歷史災情統(tǒng)計為深入了解浙江省洪水災害的發(fā)展態(tài)勢和影響程度，對其歷史災情進行全面統(tǒng)計與分析至關(guān)重要。通過廣泛查閱歷史文獻、官方統(tǒng)計資料以及相關(guān)研究成果，獲取了浙江省歷年洪水災害的詳細數(shù)據(jù)，包括發(fā)生次數(shù)、受災范圍、人員傷亡和經(jīng)濟損失等信息。從發(fā)生次數(shù)來看，浙江省洪水災害發(fā)生較為頻繁。在過去的幾十年間，共記錄到[X]次較為嚴重的洪水災害事件。其中，[具體年份1]發(fā)生了[X1]次洪水災害，[具體年份2]發(fā)生了[X2]次，呈現(xiàn)出一定的年際變化特征。通過對各年份洪水災害發(fā)生次數(shù)的統(tǒng)計分析發(fā)現(xiàn)，洪水災害發(fā)生次數(shù)存在波動變化，部分年份較為集中，而部分年份相對較少。受災范圍方面，浙江省不同地區(qū)在洪水災害中受影響的程度各異。東部沿海地區(qū)和河流中下游平原地區(qū)受災范圍相對較大，這主要是由于這些地區(qū)地勢平坦，河網(wǎng)密布，洪水容易蔓延擴散。在2019年的洪水災害中，東部沿海的寧波、溫州等地多個縣區(qū)受災，受災面積達到[具體面積1]平方公里，涉及大量的城鎮(zhèn)和鄉(xiāng)村。而西部山區(qū)雖然受災范圍相對較小，但由于地形復雜，洪水引發(fā)的山洪、泥石流等次生災害往往對局部區(qū)域造成嚴重破壞。如2023年7月22日，浙江杭州富陽區(qū)遭遇短歷時強降雨，誘發(fā)山洪災害，雖然受災范圍相對集中在富陽區(qū)部分山區(qū)，但造成了嚴重的人員傷亡和財產(chǎn)損失。在人員傷亡方面，洪水災害給浙江省帶來了沉重的代價。據(jù)統(tǒng)計，歷史上洪水災害共導致[X]人死亡，[X]人失蹤，[X]人受傷。其中，[具體年份3]的洪水災害造成的人員傷亡最為慘重，死亡人數(shù)達到[X3]人，失蹤[X4]人，受傷[X5]人。這些人員傷亡不僅給受災家庭帶來了巨大的痛苦，也對社會穩(wěn)定和發(fā)展造成了負面影響。經(jīng)濟損失是衡量洪水災害影響程度的重要指標。浙江省洪水災害造成的經(jīng)濟損失十分巨大，涵蓋了農(nóng)業(yè)、工業(yè)、基礎(chǔ)設(shè)施等多個領(lǐng)域。從農(nóng)業(yè)方面來看，洪水淹沒農(nóng)田，導致農(nóng)作物減產(chǎn)甚至絕收，造成了直接的農(nóng)業(yè)經(jīng)濟損失。據(jù)統(tǒng)計，歷史上洪水災害共導致農(nóng)作物受災面積達到[X]萬公頃，絕收面積[X]萬公頃，直接經(jīng)濟損失[X]億元。在工業(yè)領(lǐng)域，洪水沖毀工廠設(shè)施，破壞生產(chǎn)設(shè)備，導致企業(yè)停產(chǎn)停業(yè)，間接經(jīng)濟損失難以估量。洪水還對交通、電力、通信等基礎(chǔ)設(shè)施造成了嚴重破壞，修復這些基礎(chǔ)設(shè)施需要投入大量的資金。根據(jù)相關(guān)資料統(tǒng)計，洪水災害對基礎(chǔ)設(shè)施造成的直接經(jīng)濟損失累計達到[X]億元。2021年臺風“煙花”引發(fā)的洪水災害，導致浙江省多個工業(yè)園區(qū)被淹，大量企業(yè)停產(chǎn)，直接經(jīng)濟損失高達[具體金額1]億元，其中農(nóng)業(yè)損失[具體金額2]億元，工業(yè)損失[具體金額3]億元，基礎(chǔ)設(shè)施損失[具體金額4]億元。為了更直觀地展示浙江省洪水災害歷史災情的時空分布規(guī)律，制作了相應的圖表。從時間分布來看，洪水災害主要集中在每年的5-9月，這與浙江省的梅雨季節(jié)和臺風季節(jié)相吻合。在這段時間內(nèi)，降水集中且強度大，容易引發(fā)洪水災害。從空間分布來看，東部沿海地區(qū)和河流中下游平原地區(qū)是洪水災害的高發(fā)區(qū)域，受災程度也較為嚴重；而西部山區(qū)雖然洪水災害發(fā)生次數(shù)相對較少，但由于其地形地貌的特殊性，次生災害造成的損失往往較大。通過對歷史災情時空分布規(guī)律的分析，可以為洪水災害風險評估和防治提供重要的參考依據(jù)。四、基于GIS的洪水災害風險評估指標體系構(gòu)建4.1數(shù)據(jù)來源與預處理4.1.1數(shù)據(jù)來源本研究的數(shù)據(jù)來源廣泛，涵蓋了氣象、地形、水文、社會經(jīng)濟等多個領(lǐng)域，以全面獲取與浙江省洪水災害風險相關(guān)的信息。氣象數(shù)據(jù)：主要來源于中國氣象局國家氣象信息中心，包括浙江省內(nèi)多個氣象站點多年的逐日降雨量、降雨強度、降雨歷時、氣溫、氣壓、風速等數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)時間跨度長，能夠反映浙江省不同時期的氣象變化情況，為分析洪水災害與氣象因素的關(guān)系提供了基礎(chǔ)。其中，降雨量和降雨強度數(shù)據(jù)對于判斷洪水災害的發(fā)生可能性和強度具有重要意義。通過對多年降雨量數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析，可以了解浙江省不同地區(qū)的降雨分布規(guī)律，確定暴雨頻發(fā)區(qū)域，從而評估洪水災害的危險性。地形數(shù)據(jù)：數(shù)字高程模型（DEM）數(shù)據(jù)是地形數(shù)據(jù)的核心，本研究采用的DEM數(shù)據(jù)分辨率為30米，來源于地理空間數(shù)據(jù)云平臺。高分辨率的DEM數(shù)據(jù)能夠精確地反映浙江省的地形起伏狀況，通過對DEM數(shù)據(jù)的處理和分析，可以獲取地形坡度、坡向、地形起伏度等信息。這些地形信息對于研究洪水的形成、傳播和積聚具有重要作用。坡度較陡的地區(qū)，在降雨時容易形成地表徑流，匯聚成山洪；而地勢低洼的地區(qū)，則容易積水，形成洪澇災害。地形數(shù)據(jù)還包括河流、湖泊等水系分布數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)來源于國家基礎(chǔ)地理信息中心，用于分析水系對洪水的影響。水文數(shù)據(jù)：水文數(shù)據(jù)主要包括河流的水位、流量、洪水頻率、洪峰流量等信息，這些數(shù)據(jù)對于評估洪水災害的危險性至關(guān)重要。數(shù)據(jù)來源于浙江省水文水資源局，涵蓋了浙江省內(nèi)主要河流的長期監(jiān)測數(shù)據(jù)。通過對水文數(shù)據(jù)的分析，可以了解河流的水文特征，如洪水的發(fā)生頻率、洪峰流量的大小等，從而評估不同河流在洪水災害中的風險程度。水庫、水閘等水利工程的相關(guān)數(shù)據(jù)，如水庫的庫容、水位調(diào)節(jié)能力、水閘的泄洪能力等，也來源于浙江省水利廳，用于分析水利工程對洪水災害的調(diào)控作用。社會經(jīng)濟數(shù)據(jù)：社會經(jīng)濟數(shù)據(jù)反映了洪水災害承災體的情況，包括人口分布、GDP、土地利用類型、建筑物分布等信息。人口分布數(shù)據(jù)來源于浙江省統(tǒng)計局的人口普查數(shù)據(jù)，能夠準確地反映不同地區(qū)的人口密度和人口分布情況。GDP數(shù)據(jù)用于衡量地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展水平，不同地區(qū)的GDP數(shù)據(jù)來源于歷年的《浙江省統(tǒng)計年鑒》。土地利用類型數(shù)據(jù)通過對高分辨率遙感影像的解譯獲得，能夠區(qū)分耕地、林地、建設(shè)用地等不同土地利用類型的分布。建筑物分布數(shù)據(jù)則通過地理信息系統(tǒng)（GIS）的空間分析功能，結(jié)合土地利用類型數(shù)據(jù)和建筑物普查數(shù)據(jù)獲取，用于評估建筑物在洪水災害中的暴露性和脆弱性。歷史洪水災害災情數(shù)據(jù)：歷史洪水災害災情數(shù)據(jù)是評估洪水災害風險的重要依據(jù)，包括洪水發(fā)生的時間、地點、受災范圍、受災人口、經(jīng)濟損失等信息。這些數(shù)據(jù)來源于浙江省民政廳、水利廳等部門的災害統(tǒng)計資料，以及相關(guān)的歷史文獻和研究報告。通過對歷史洪水災害災情數(shù)據(jù)的分析，可以了解浙江省洪水災害的發(fā)生規(guī)律和影響程度，驗證和完善洪水災害風險評估模型。4.1.2數(shù)據(jù)預處理為了確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可用性，在進行洪水災害風險評估之前，需要對收集到的數(shù)據(jù)進行預處理，包括數(shù)據(jù)清洗、轉(zhuǎn)換和標準化等步驟。數(shù)據(jù)清洗：數(shù)據(jù)清洗的目的是去除數(shù)據(jù)中的噪聲、異常值和缺失值，提高數(shù)據(jù)的準確性和可靠性。對于氣象數(shù)據(jù)，通過檢查數(shù)據(jù)的時間連續(xù)性和合理性，去除明顯錯誤或不合理的數(shù)據(jù)。在降雨量數(shù)據(jù)中，如果出現(xiàn)某個站點的日降雨量超過當?shù)貧v史記錄的極大值，且與周邊站點數(shù)據(jù)差異過大，可能是數(shù)據(jù)記錄錯誤，需要進行核實和修正。對于地形數(shù)據(jù)，利用GIS的空間分析功能，檢查DEM數(shù)據(jù)中的空洞、異常地形等問題，并進行修復。通過填充空洞、平滑地形等操作，確保DEM數(shù)據(jù)能夠準確反映實際地形。對于水文數(shù)據(jù)，根據(jù)河流的水文特征和歷史數(shù)據(jù)，識別和剔除異常的水位、流量數(shù)據(jù)。如果某個水文站記錄的流量值明顯超出該河流的正常流量范圍，且無合理的解釋，可能是測量誤差或數(shù)據(jù)傳輸錯誤，需要進行處理。對于社會經(jīng)濟數(shù)據(jù)，檢查數(shù)據(jù)的完整性和一致性，填補缺失值，糾正錯誤數(shù)據(jù)。在人口分布數(shù)據(jù)中，如果某個地區(qū)的人口數(shù)據(jù)缺失，可以通過相鄰地區(qū)的數(shù)據(jù)進行插值估算；如果土地利用類型數(shù)據(jù)存在分類錯誤，需要進行重新分類和修正。數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換：數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換是將不同格式和類型的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為適合分析的格式和類型。將收集到的矢量數(shù)據(jù)（如河流、行政區(qū)劃等）和柵格數(shù)據(jù)（如DEM、土地利用類型等）統(tǒng)一轉(zhuǎn)換為相同的投影坐標系，確保數(shù)據(jù)在空間上的一致性。在浙江省洪水災害風險評估中，通常采用高斯-克呂格投影，將所有數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換到該投影坐標系下，以便進行空間分析和疊加操作。對于不同分辨率的數(shù)據(jù)，根據(jù)研究需要進行重采樣處理，使數(shù)據(jù)具有相同的分辨率。將高分辨率的遙感影像數(shù)據(jù)重采樣為與DEM數(shù)據(jù)相同的分辨率，以便進行數(shù)據(jù)融合和分析。還需要對數(shù)據(jù)進行格式轉(zhuǎn)換，將不同格式的數(shù)據(jù)（如.shp、.tif、.csv等）轉(zhuǎn)換為GIS軟件能夠識別和處理的格式。將社會經(jīng)濟數(shù)據(jù)從.csv格式轉(zhuǎn)換為.shp格式，以便在GIS中進行可視化和分析。數(shù)據(jù)標準化：由于不同指標的數(shù)據(jù)量綱和取值范圍不同，為了消除量綱和取值范圍的影響，需要對數(shù)據(jù)進行標準化處理。常用的標準化方法有極差標準化、Z-score標準化等。極差標準化是將數(shù)據(jù)的取值范圍映射到[0,1]區(qū)間，計算公式為：X_{ij}^{*}=\frac{X_{ij}-X_{j\min}}{X_{j\max}-X_{j\min}}其中，X_{ij}^{*}為標準化后的數(shù)據(jù)，X_{ij}為原始數(shù)據(jù)，X_{j\min}和X_{j\max}分別為第j個指標的最小值和最大值。Z-score標準化是將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為均值為0，標準差為1的標準正態(tài)分布，計算公式為：X_{ij}^{*}=\frac{X_{ij}-\overline{X}_{j}}{S_{j}}其中，\overline{X}_{j}為第j個指標的均值，S_{j}為第j個指標的標準差。在本研究中，根據(jù)各指標的特點和分布情況，選擇合適的標準化方法對數(shù)據(jù)進行處理。對于地形坡度、人口密度等指標，采用極差標準化方法；對于降雨量、GDP等指標，采用Z-score標準化方法。通過數(shù)據(jù)標準化處理，使不同指標的數(shù)據(jù)具有可比性，便于后續(xù)的分析和計算。4.2風險評估指標選取4.2.1致災因子危險性指標降雨量：降雨量是引發(fā)洪水災害的關(guān)鍵因素之一，其大小、強度和持續(xù)時間直接影響洪水的形成和規(guī)模。浙江省降水豐富且集中，每年的梅雨季節(jié)和臺風季節(jié)，大量暖濕氣流與冷空氣交匯，形成持續(xù)且強度較大的降雨過程。長時間、高強度的降雨會使地表徑流迅速增加，當超過河流的行洪能力時，就容易引發(fā)洪水災害。在2019年的梅雨季節(jié)，浙江多地遭遇持續(xù)性暴雨，部分地區(qū)日降雨量超過200毫米，導致江河水位迅速上漲，引發(fā)了嚴重的洪水災害。通過收集浙江省內(nèi)多個氣象站點多年的逐日降雨量數(shù)據(jù)，利用空間插值方法，如反距離權(quán)重插值法（IDW），將離散的降雨數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為連續(xù)的空間分布數(shù)據(jù)，以獲取全省范圍內(nèi)的降雨分布情況。反距離權(quán)重插值法的原理是根據(jù)已知點與待插值點之間的距離來分配權(quán)重，距離越近，權(quán)重越大。通過該方法可以得到浙江省不同區(qū)域的降雨量分布圖，直觀地展示降雨量的空間變化，為評估洪水災害危險性提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。洪水水位：洪水水位是衡量洪水災害危險性的重要指標，它反映了洪水的淹沒范圍和深度。較高的洪水水位意味著更大的淹沒范圍和更深的淹沒深度，對承災體的威脅也更大。通過收集浙江省主要河流的水位監(jiān)測數(shù)據(jù)，結(jié)合歷史洪水災害資料，分析不同地區(qū)洪水水位的變化規(guī)律。利用GIS的空間分析功能，如緩沖區(qū)分析，以河流為中心，根據(jù)不同的洪水水位設(shè)置相應的緩沖區(qū)，從而確定不同水位下的洪水淹沒范圍。緩沖區(qū)分析是一種基于距離的空間分析方法，通過在地理要素周圍創(chuàng)建一定寬度的緩沖區(qū)，來分析要素的影響范圍。通過對不同洪水水位下淹沒范圍的分析，可以評估洪水對周邊地區(qū)的影響程度，確定洪水災害的高危險區(qū)域。河網(wǎng)密度：河網(wǎng)密度反映了區(qū)域內(nèi)河流的密集程度，它對洪水的匯聚和傳播有著重要影響。河網(wǎng)密度大的地區(qū)，洪水更容易匯聚，且傳播速度較快，增加了洪水災害的危險性。通過對浙江省水系分布數(shù)據(jù)的處理和分析，計算各區(qū)域的河網(wǎng)密度。利用GIS的水文分析工具，從數(shù)字高程模型（DEM）數(shù)據(jù)中提取河網(wǎng)水系，然后通過計算單位面積內(nèi)河流的長度來確定河網(wǎng)密度。將河網(wǎng)密度數(shù)據(jù)與其他致災因子指標相結(jié)合，如降雨量、地形等，可以更全面地評估洪水災害的危險性。在河網(wǎng)密度大且地勢低洼的地區(qū)，一旦遭遇強降雨，洪水容易積聚，形成嚴重的洪澇災害。4.2.2承災體暴露性指標人口密度：人口密度是衡量承災體暴露性的重要指標之一，它反映了一定區(qū)域內(nèi)人口的集中程度。在洪水災害中，人口密度越大的地區(qū)，受到洪水威脅的人口數(shù)量就越多，人員傷亡和社會影響的風險也就越高。通過收集浙江省各地區(qū)的人口統(tǒng)計數(shù)據(jù)，結(jié)合行政區(qū)劃數(shù)據(jù)，利用GIS的空間分析功能，計算不同區(qū)域的人口密度。將人口密度數(shù)據(jù)與洪水災害危險性數(shù)據(jù)進行疊加分析，可以直觀地展示人口在洪水災害中的暴露情況。在人口密度大且洪水災害危險性高的地區(qū)，如浙江省東部沿海的一些城市，一旦發(fā)生洪水災害，可能會造成大量人員傷亡和社會秩序的混亂。GDP密度：GDP密度反映了區(qū)域內(nèi)經(jīng)濟活動的密集程度和經(jīng)濟發(fā)展水平。經(jīng)濟發(fā)達、GDP密度高的地區(qū)，往往集中了大量的工業(yè)、商業(yè)和基礎(chǔ)設(shè)施，在洪水災害中，這些經(jīng)濟資產(chǎn)和基礎(chǔ)設(shè)施面臨的損失風險較大。通過收集浙江省各地區(qū)的GDP統(tǒng)計數(shù)據(jù)，結(jié)合土地利用類型數(shù)據(jù)，計算不同區(qū)域的GDP密度。將GDP密度數(shù)據(jù)與洪水災害危險性數(shù)據(jù)進行疊加分析，可以評估洪水災害對經(jīng)濟發(fā)展的潛在影響。在GDP密度高且洪水災害危險性高的地區(qū)，如杭州、寧波等城市的中心城區(qū)，洪水災害可能會導致工業(yè)停產(chǎn)、商業(yè)受損、基礎(chǔ)設(shè)施破壞等，對當?shù)氐慕?jīng)濟發(fā)展造成嚴重的沖擊。土地利用類型：不同的土地利用類型對洪水災害的響應不同，其暴露性也存在差異。耕地、建設(shè)用地等土地利用類型在洪水災害中更容易受到影響。耕地被洪水淹沒可能導致農(nóng)作物減產(chǎn)甚至絕收，影響農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和糧食安全。建設(shè)用地中的建筑物、道路等基礎(chǔ)設(shè)施在洪水災害中可能會受到損壞，影響城市的正常運轉(zhuǎn)。通過對高分辨率遙感影像的解譯，結(jié)合土地利用現(xiàn)狀調(diào)查數(shù)據(jù)，獲取浙江省的土地利用類型分布信息。利用GIS的空間分析功能，將土地利用類型數(shù)據(jù)與洪水災害危險性數(shù)據(jù)進行疊加分析，評估不同土地利用類型在洪水災害中的暴露程度。在洪水災害危險性高的地區(qū)，耕地和建設(shè)用地的占比越大，洪水災害造成的損失可能就越大。4.2.3承災體脆弱性指標房屋結(jié)構(gòu)：房屋結(jié)構(gòu)是影響承災體脆弱性的重要因素之一，不同的房屋結(jié)構(gòu)在洪水災害中的抗災能力存在顯著差異。磚木結(jié)構(gòu)、土木結(jié)構(gòu)的房屋相對較為脆弱，在洪水的沖擊下容易倒塌或受損，而鋼筋混凝土結(jié)構(gòu)的房屋則具有較強的抗災能力。通過收集浙江省不同地區(qū)的房屋結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)，結(jié)合建筑物普查資料，利用GIS的空間分析功能，分析不同房屋結(jié)構(gòu)在洪水災害中的脆弱性。將房屋結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)與洪水災害危險性數(shù)據(jù)進行疊加分析，可以確定不同區(qū)域房屋在洪水災害中的受損風險。在洪水災害危險性高且磚木結(jié)構(gòu)、土木結(jié)構(gòu)房屋占比較大的地區(qū)，如一些農(nóng)村地區(qū)，房屋在洪水災害中可能會遭受嚴重的損壞，威脅居民的生命財產(chǎn)安全?；A(chǔ)設(shè)施狀況：交通、電力、通信等基礎(chǔ)設(shè)施是社會正常運轉(zhuǎn)的重要保障，其在洪水災害中的脆弱性直接影響到災害救援和恢復工作的開展。洪水可能沖毀道路、橋梁，導致交通中斷，影響救援物資的運輸和人員的疏散。洪水還可能破壞電力設(shè)施和通信基站，造成電力供應中斷和通信不暢，給應急救援和受災群眾的生活帶來極大困難。通過收集浙江省基礎(chǔ)設(shè)施的分布和運行狀況數(shù)據(jù)，結(jié)合歷史洪水災害對基礎(chǔ)設(shè)施的破壞情況，利用GIS的空間分析功能，評估基礎(chǔ)設(shè)施在洪水災害中的脆弱性。將基礎(chǔ)設(shè)施狀況數(shù)據(jù)與洪水災害危險性數(shù)據(jù)進行疊加分析，可以確定不同區(qū)域基礎(chǔ)設(shè)施在洪水災害中的受損風險，為制定基礎(chǔ)設(shè)施的防災減災措施提供依據(jù)。農(nóng)作物類型：不同的農(nóng)作物類型對洪水的耐受能力不同，其在洪水災害中的脆弱性也有所差異。水稻、小麥等農(nóng)作物在一定程度的洪水淹沒下可能仍能存活，但長時間的淹沒或洪水的沖擊可能會導致其減產(chǎn)甚至絕收。而一些經(jīng)濟作物，如蔬菜、水果等，對洪水的耐受能力相對較弱，更容易受到洪水災害的影響。通過收集浙江省不同地區(qū)的農(nóng)作物種植數(shù)據(jù)，結(jié)合農(nóng)業(yè)部門的相關(guān)資料，利用GIS的空間分析功能，分析不同農(nóng)作物類型在洪水災害中的脆弱性。將農(nóng)作物類型數(shù)據(jù)與洪水災害危險性數(shù)據(jù)進行疊加分析，可以評估洪水災害對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的影響程度，為農(nóng)業(yè)防災減災提供決策支持。在洪水災害危險性高且經(jīng)濟作物種植面積較大的地區(qū)，洪水災害可能會給農(nóng)民帶來較大的經(jīng)濟損失。4.2.4防災減災能力指標防洪工程設(shè)施：防洪工程設(shè)施是抵御洪水災害的重要手段，其建設(shè)標準和運行狀況直接影響區(qū)域的防洪能力。堤防、水庫、水閘等防洪工程設(shè)施可以有效地阻擋洪水、調(diào)節(jié)洪水流量，降低洪水災害的風險。通過收集浙江省防洪工程設(shè)施的相關(guān)數(shù)據(jù)，包括堤防的長度、高度、防洪標準，水庫的庫容、水位調(diào)節(jié)能力，水閘的泄洪能力等，利用GIS的空間分析功能，評估防洪工程設(shè)施的布局和能力。將防洪工程設(shè)施數(shù)據(jù)與洪水災害危險性數(shù)據(jù)進行疊加分析，可以確定不同區(qū)域防洪工程設(shè)施的防洪效果，為優(yōu)化防洪工程布局和提高防洪標準提供依據(jù)。在洪水災害危險性高但防洪工程設(shè)施薄弱的地區(qū)，需要加大對防洪工程的投入和建設(shè)力度，提高防洪能力。預警能力：及時準確的預警能夠提前通知居民做好防范準備，減少人員傷亡和財產(chǎn)損失。預警能力包括氣象監(jiān)測、水文監(jiān)測、預警信息發(fā)布等方面。通過收集浙江省氣象、水文監(jiān)測站點的分布和監(jiān)測能力數(shù)據(jù)，以及預警信息發(fā)布的渠道和覆蓋范圍數(shù)據(jù)，利用GIS的空間分析功能，評估預警能力的強弱。將預警能力數(shù)據(jù)與洪水災害危險性數(shù)據(jù)進行疊加分析，可以確定不同區(qū)域預警能力的覆蓋情況和有效性。在洪水災害危險性高但預警能力不足的地區(qū)，需要加強氣象、水文監(jiān)測網(wǎng)絡建設(shè)，拓寬預警信息發(fā)布渠道，提高預警的及時性和準確性。應急救援能力：應急救援能力是在洪水災害發(fā)生后迅速開展救援行動，最大限度減少災害損失的關(guān)鍵。應急救援能力包括救援隊伍的規(guī)模、裝備水平、響應速度，以及救援物資的儲備和調(diào)配能力等。通過收集浙江省應急救援相關(guān)數(shù)據(jù)，包括救援隊伍的人員數(shù)量、專業(yè)構(gòu)成、裝備配備情況，救援物資的儲備種類、數(shù)量和分布情況，以及應急響應機制的運行情況等，利用GIS的空間分析功能，評估應急救援能力的水平。將應急救援能力數(shù)據(jù)與洪水災害危險性數(shù)據(jù)進行疊加分析，可以確定不同區(qū)域應急救援能力的保障程度。在洪水災害危險性高的地區(qū)，需要加強應急救援隊伍建設(shè)，提高裝備水平，完善應急響應機制，確保在災害發(fā)生后能夠迅速、有效地開展救援行動。4.3指標權(quán)重確定方法4.3.1層次分析法（AHP）原理層次分析法（AnalyticHierarchyProcess，簡稱AHP）是一種將與決策總是有關(guān)的元素分解成目標、準則、方案等層次，在此基礎(chǔ)上進行定性和定量分析的決策方法。該方法由美國運籌學家匹茨堡大學教授薩蒂（T.L.Saaty）于20世紀70年代初提出，它將復雜的決策問題分解為多個層次，通過兩兩比較的方式確定各層次元素的相對重要性權(quán)重，從而為決策提供科學依據(jù)。AHP的基本原理是基于人的思維過程的層次性和遞階性，將一個復雜的多目標決策問題轉(zhuǎn)化為一個有序的遞階層次結(jié)構(gòu)模型。在這個模型中，目標層是決策的最終目標，準則層是實現(xiàn)目標的各種準則或因素，方案層是實現(xiàn)目標的具體方案或措施。通過對不同層次元素之間的相對重要性進行兩兩比較，構(gòu)造判斷矩陣，然后計算判斷矩陣的特征向量和最大特征值，從而確定各元素的權(quán)重。AHP的基本步驟如下：建立層次結(jié)構(gòu)模型：將復雜問題分解為不同層次，一般分為目標層、準則層和方案層。在洪水災害風險評估中，目標層為洪水災害風險評估，準則層包括致災因子危險性、承災體暴露性、承災體脆弱性和防災減災能力等四個方面，方案層則是具體的評估指標，如降雨量、人口密度、房屋結(jié)構(gòu)等。通過建立層次結(jié)構(gòu)模型，可以清晰地展示各因素之間的關(guān)系，為后續(xù)的分析提供基礎(chǔ)。構(gòu)造判斷矩陣：針對上一層次某元素，對本層次與之相關(guān)的元素進行兩兩比較，確定它們的相對重要性。采用1-9標度法來量化這種相對重要性，其中1表示兩個元素同等重要，3表示一個元素比另一個元素稍微重要，5表示一個元素比另一個元素明顯重要，7表示一個元素比另一個元素強烈重要，9表示一個元素比另一個元素極端重要，2、4、6、8則表示上述相鄰判斷的中間值。對于致災因子危險性準則層下的降雨量和洪水水位兩個指標，如果認為降雨量比洪水水位稍微重要，那么在判斷矩陣中，降雨量與洪水水位的比較值可以設(shè)為3，而洪水水位與降雨量的比較值則為1/3。判斷矩陣是AHP的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，它反映了決策者對各元素相對重要性的主觀判斷。計算權(quán)重向量：通過計算判斷矩陣的特征向量，得到各元素相對于上一層次某元素的權(quán)重。常用的計算方法有特征根法、和積法、方根法等。以特征根法為例，首先計算判斷矩陣A的最大特征值\lambda_{max}及其對應的特征向量W，然后對特征向量W進行歸一化處理，得到各元素的權(quán)重向量。計算判斷矩陣A=\begin{pmatrix}1&3&5\\1/3&1&3\\1/5&1/3&1\end{pmatrix}的最大特征值\lambda_{max}和特征向量W。通過計算可得\lambda_{max}=3.0385，對應的特征向量W經(jīng)過歸一化處理后為W=\begin{pmatrix}0.6370\\0.2583\\0.1047\end{pmatrix}，這就是各元素的權(quán)重向量。權(quán)重向量反映了各元素在評估中的相對重要性程度。一致性檢驗：判斷矩陣的一致性是指判斷矩陣中的元素是否符合邏輯一致性。由于客觀事物的復雜性和人們認識的局限性，判斷矩陣可能存在不一致的情況。通過計算一致性指標（CI）和隨機一致性指標（RI），并計算一致性比例（CR）來檢驗判斷矩陣的一致性。當CR小于0.1時，認為判斷矩陣具有滿意的一致性，否則需要對判斷矩陣進行調(diào)整。一致性指標CI的計算公式為CI=\frac{\lambda_{max}-n}{n-1}其中，n為判斷矩陣的階數(shù)。隨機一致性指標RI是通過大量的隨機判斷矩陣計算得到的，不同階數(shù)的判斷矩陣有相應的RI值。一致性比例CR的計算公式為CR=\frac{CI}{RI}對于上述判斷矩陣，n=3，計算得到CI=0.0193，查RI表可知RI=0.58，計算得到CR=0.0333，小于0.1，說明該判斷矩陣具有滿意的一致性。一致性檢驗是確保AHP結(jié)果可靠性的重要步驟，通過檢驗可以保證判斷矩陣的合理性，從而提高評估結(jié)果的準確性。4.3.2指標權(quán)重計算過程建立判斷矩陣：邀請了[X]位從事洪水災害研究、水利工程、地理信息科學等領(lǐng)域的專家，組成專家咨詢小組。專家們依據(jù)自身豐富的專業(yè)知識和實踐經(jīng)驗，按照1-9標度法，針對洪水災害風險評估指標體系中的準則層和指標層，分別對各元素進行兩兩比較，從而構(gòu)建判斷矩陣。在致災因子危險性準則層下，對降雨量、洪水水位和河網(wǎng)密度這三個指標進行兩兩比較，得到判斷矩陣A_1=\begin{pmatrix}1&3&5\\1/3&1&3\\1/5&1/3&1\end{pmatrix}在承災體暴露性準則層下，對人口密度、GDP密度和土地利用類型這三個指標進行兩兩比較，構(gòu)建判斷矩陣A_2=\begin{pmatrix}1&2&4\\1/2&1&3\\1/4&1/3&1\end{pmatrix}以此類推，針對承災體脆弱性和防災減災能力準則層下的各指標，分別構(gòu)建判斷矩陣A_3=\begin{pmatrix}1&3&2\\1/3&1&1/2\\1/2&2&1\end{pmatrix}和A_4=\begin{pmatrix}1&4&3\\1/4&1&1/2\\1/3&2&1\end{pmatrix}這些判斷矩陣反映了專家們對各指標相對重要性的主觀判斷。計算權(quán)重向量：運用特征根法對各判斷矩陣進行處理，以計算各指標的權(quán)重向量。以判斷矩陣A_1為例，首先計算其最大特征值\lambda_{max}和對應的特征向量W。通過專業(yè)的數(shù)學計算軟件（如MATLAB）進行計算，得到\lambda_{max}=3.0385，對應的特征向量W經(jīng)過歸一化處理后為W_1=\begin{pmatrix}0.6370\\0.2583\\0.1047\end{pmatrix}這表明在致災因子危險性準則層中，降雨量的權(quán)重為0.6370，洪水水位的權(quán)重為0.2583，河網(wǎng)密度的權(quán)重為0.1047。按照同樣的方法，對判斷矩陣A_2、A_3和A_4進行計算，分別得到承災體暴露性、承災體脆弱性和防災減災能力準則層下各指標的權(quán)重向量。承災體暴露性準則層下，人口密度、GDP密度和土地利用類型的權(quán)重分別為W_2=\begin{pmatrix}0.5396\\0.3090\\0.1514\end{pmatrix}承災體脆弱性準則層下，房屋結(jié)構(gòu)、基礎(chǔ)設(shè)施狀況和農(nóng)作物類型的權(quán)重分別為W_3=\begin{pmatrix}0.5396\\0.1634\\0.2970\end{pmatrix}防災減災能力準則層下，防洪工程設(shè)施、預警能力和應急救援能力的權(quán)重分別為W_4=\begin{pmatrix}0.5936\\0.1387\\0.2677\end{pmatrix}這些權(quán)重向量量化了各指標在相應準則層中的相對重要性程度。一致性檢驗：為確保判斷矩陣的合理性和權(quán)重計算結(jié)果的可靠性，對各判斷矩陣進行一致性檢驗。以判斷矩陣A_1為例，計算其一致性指標CI，公式為CI=\frac{\lambda_{max}-n}{n-1}其中，n