深圳河流域內陸側洪澇風險分析

黃亦軒，徐宗學，陳 浩，楊 芳

(1.北京師范大學水科學研究院，北京 100875； 2. 城市水循環與海綿城市技術北京市重點實驗室，北京 100875；3. 水利部珠江水利委員會珠江水利科學研究院，廣東 廣州 510611 )

隨著全球氣候變化加劇和城市化快速發展，城市洪澇災害已成為影響城市地區經濟社會發展的主要自然災害之一。根據世界氣象組織(World Meteorological Organization，WMO)的統計數據，1970—2009年全球發生水文氣象災害7 870起，其中暴雨和洪水災害占79%[1]。城市洪澇災害一般是在短歷時強降雨或長歷時降雨下，由于排水系統能力不足、雨水井堵塞等因素導致地表長時間積水，進而影響社會經濟和威脅人類生命安全的自然災害[2-3]，常發生在平坦、低洼地勢的區域，尤其是排水能力不足的區域。

全球氣候變化與快速城市化的共同影響是城市洪澇災害頻發的主要原因。全球變暖增加了極端暴雨事件的強度和頻率，還引起海平面上升，將加劇洪水事件的頻率和強度[4]；城市化對城市暴雨特性的影響主要表現為熱島效應、微地形(高層建筑)對暖濕氣流的阻礙效應和凝結核增強作用，在這3種效應的共同作用下，城市溫度和空氣中的水分含量上升，進而出現市區降雨強度和頻率高于城市周邊地區的現象，即城市的“雨島效應”，極端降雨事件的強度和頻率也有所增加。城市化的另一突出特征是人造地表面積的擴大，下墊面不透水面積比例增加，增大了城市徑流的洪峰流量和洪水總量，峰現時間提前，在城市排水系統現有容量與快速城市化進程不匹配時，便易造成城市內澇。此外，城市化進程中人口與資產逐漸向城市聚集[5]，導致城市洪澇災害的影響范圍及強度進一步增加。在此形勢下，洪澇災害風險評估作為洪澇災害風險管理的基本依據亟待開展研究。

自1990年聯合國“國際減災十年”行動以來，防災減災問題在國家、城市發展及學術研究等各層面上均引起了廣泛關注和高度重視[6]，災害風險研究被廣泛應用于洪水保險、漫灘管理、災害預警系統、疏散規劃等相關活動的決策中。國外對洪澇災害風險評估的研究始于1933年，我國開展洪澇災害風險研究始于20世紀80年代末[7]。發展至今，常用的洪澇風險評估方法有：基于歷史災情數據的統計分析方法[8]、基于情景模擬的水文水力學方法、基于指標體系的綜合評價方法、不確定性分析等[9]。其中，基于歷史災情的分析方法需要利用歷史災情數據或災損率曲線來確定[10]，由于對長序列數據完整性、準確性與空間尺度匹配性要求難以達到，且社會環境經過不斷發展已發生巨大改變，歷史經驗數據不再能充分說明問題，因而此方法在實際應用中常受到限制；基于情境分析的模型模擬方法主要用于小流域尺度，側重對洪澇危險性的精細化研究，獲取洪澇的淹沒范圍、深度、流速等信息，較少關注社會與經濟在洪災中受到的影響。在城市洪澇風險研究中，更為關注的是防災減災，社會與經濟是承災的主體，因此既要考慮洪澇發生的危險性，即洪澇的強度和空間分布，也要考慮洪澇災害造成的損失，即洪澇災害中可能受到影響的人口、經濟等承災體的空間分布[11]，基于指標體系的洪澇災害風險評估能滿足綜合評價的需求，但一些地方的城市洪澇指標體系大量借鑒甚至照搬其他地區的指標而缺乏因地制宜的考慮[12]。深圳作為沿海城市與中國城市化的先鋒陣地，亟須建立符合自身城市特點的洪澇風險指標體系。

綜合上述分析，根據尺度和資料可用性，本文選用指標體系法，以典型沿?？焖俪鞘谢貐^——深圳河流域內陸側為例，基于“危險性-易損性”洪澇風險評估框架以及致災因子、孕災環境、承災體和防災減災能力[2]四大要素進行沿海城市地區的洪澇風險評價，重點描述其受海潮影響導致的復雜洪澇危險性成因和高度城市化與區位優勢帶來的高易損性風險特征。

1 研究區概況

研究區如圖1所示，為深圳河北岸內陸一側，臨深圳河與香港側相對，范圍為 113°59′58″E～ 114°12′54″E、22°30′13″N ～22°40′02″N，面積約193.3 km2，屬珠江三角洲水系，位于珠江口水系河流的中下游。深圳河發源于牛尾嶺，自東北向西南流入深圳灣，全長 33.1 km，流域上游地區為植被繁茂的丘陵山地，中下游為城市化程度較高的平原。土地利用類型以人造地表為主，其他類型包括森林、草地、灌叢、耕地和水域。研究區屬亞熱帶海洋氣候帶，年平均降水量約為1 880 mm[13]。降水量豐富且極不均勻，集中在季風季節，4—9月降水量占全年的85%。夏季氣候受盛行東南和西南風的熱帶氣旋控制，常見降雨形式為局部短時強降雨。

圖1 研究區位置與主要河流Fig.1 Location of study area and main rivers

研究區包括福田區的中部與東部、整個羅湖區、龍崗區的西南部和鹽田區的西部邊緣，其中福田區是中央城區和深圳市委市政府所在地，羅湖區是深圳市最早的建成區。深圳城鎮化率達100%，本文研究區是其中經濟人口相對最密集的區域。深圳經濟興盛發展，加上沿海的區位優勢，使得市區持續吸引著更多的人口與資源，經濟產業也不斷涌入，進一步增加了暴露在洪澇易發區的人口和財產資源，加劇了城市洪澇災害造成損失的風險。

2 研究方法

2.1 指標體系法

本文的研究區域為包含幾個轄區的中尺度流域，鑒于研究區面積尺度與資料可用性，選用指標體系法，基于“危險性-易損性”的風險評估框架對沿海城市地區的洪澇風險開展研究，風險表達式為

(1)

式中：R為綜合風險評分；Xi為第i個評價指標的風險等級；wi為第i個評價指標的權重。

2.2 風險識別與指標確定

本文綜合考慮致災因子、孕災環境、承災體、防災減災能力四大風險要素，遵循科學性、系統性、代表性、數據可用性等原則，共選取10個指標構成深圳河流域內陸側洪澇災害風險評價指標體系，如圖2所示。

圖2 風險評價指標體系Fig.2 Risk evaluation index system

2.2.1致災因子危險性指標

與內陸城市以降雨為城市內澇的單一主導風險源不同，深圳作為沿海城市，面臨著暴雨、河道過境洪水和風暴潮3種洪澇源，且多種洪澇源同時發生的趨勢正逐漸增加[3]。因此在一定代表性和數據可獲得性的基礎上，致災因子選取了能表征暴雨、河道洪水和潮水頂托上溯對洪澇發生危險性影響的指標。

a.強降雨頻率(R50)和極強降水量(R99P)。R50為日降水量在50 mm 以上的年均降雨次數；R99P為超過日降水量99%分位值的總降水量的年平均值。選取研究區所在的深圳河流域南北側及周邊共9個站點，位置如圖 3所示，用1986—2018年的各站數據進行計算，利用克里金插值將站點數值進行空間內插離散化。

圖3 雨量站空間分布Fig.3 Location of rainfall stations

b.距河道距離。該指標表征河道來水對城市內澇的影響。研究區內河道縱比降小，河道洪水宣泄緩慢，河道除需接收本地降水產生的徑流外，還要接受來自上游的過境洪水，所以近河岸區域易遭受漫堤和潰堤危險[14]。鑒于城區實際的水系分布在城市建設過程中與水文分析得到的天然水系有所差別，自行在地圖軟件上沿河道的遙感影像創建深圳河及其支流的矢量線要素，并用ArcGIS平臺的歐氏距離計算得到各柵格距河道的距離。

c.距河口距離。深圳河流域年平均高潮潮位和超強臺風呈增加趨勢，當風暴潮、天文大潮和極端降水其中兩個遭遇或者“三碰頭”時，將引發更為嚴重的城市洪(潮)澇災害[15]。深圳河干流和一級支流均受潮汐的影響，現狀感潮河段長約13.1 km[16]，據當地調查，來自赤灣的潮水歷史最高曾上溯至布吉河(位置見圖1)上游。盡管擋潮閘、防洪潮堤和泵站能在一定程度上降低外潮對內河地區的影響[17]，但若遇到天文高潮和風暴潮的極端情況，潮水頂托與上溯對于全流域的洪澇影響都不容忽視?？紤]到海潮主要從河口上溯，距河口越近的地區遭受極端潮位引發洪澇的威脅越大，其影響以距深圳河口(位置見圖1)的歐氏距離表征。

2.2.2孕災環境危險性指標

a.地表高程與坡度。地表高程數據來自美國航空航天局(NASA)和日本經濟產業省(METI)2019年8月5日發布的ASTER GDEM V3數據集；坡度數據是利用ArcGIS平臺的坡度分析功能對高程數據處理的結果。

b.土地利用。在深圳快速城市化過程中，土地利用格局發生巨變，不透水下墊面比例大幅增加，對地表徑流的貢獻率逐年上升，城市化研究顯示不透水地表以不到耕地1/3的面積產生約為耕地96%的徑流量[18]。土地利用數據來自2020年的30 m空間分辨率全球地表覆蓋數據 GlobeLand30。

2.2.3承災體易損性指標

a.人口密度和GDP。人口密度數據采用經聯合國調整后的Worldpop數據集[19](2020年，100 m 分辨率)；GDP為行政區人均 GDP(基于常住人口統計)與單位柵格面積人口的乘積。

b.防災減災能力指標。防災減災能力是城市韌性的組成部分，體現了承災體對災害影響的削弱能力，包括承災體的災前準備能力、災中應急能力和災后恢復能力。本文選取應急避難場所密度[20]指標來表征研究區應急力量分布情況，鑒于傳統數據完整性和空間尺度匹配性的不足，本文采用從高德地圖獲取應急避難場所的興趣點(point of interest, POI)數據。每個應急避難場所的POI包含名稱、類別和經緯度信息，根據位置信息在ArcGIS平臺中生成shp點要素圖層，進行核密度分析。

各風險評價指標值的空間分布如圖4所示。

(a) 強降雨頻率

(b) 極強降水量

(c) 距河道距離

(d) 距河口距離

(e) 高程

(f) 坡度

(g) 土地利用

(h) 人口密度

(i) 柵格GDP

(j) 應急避難場所密度圖4 洪澇風險評價指標分布Fig.4 Distribution of flood risk evaluation indexes

2.3 數據標準化處理

熵權計算需要先對不同量綱和數值水平的原始指標數據進行標準化，本文采用常見的min-max標準化法。其中，強降雨頻率、極強降水量、量化土地利用類型的徑流系數[21]、GDP、人口密度均為正相關指標，即數值越小，指標對洪澇災害影響越??；地表高程、坡度、距河道距離、距河口距離、應急避難場所密度為負向指標。

2.4 指標風險等級劃分

利用自然間斷點法對除土地利用類型外的9個指標按造成洪澇災害的風險程度進行分級?？紤]到土地利用類型變化不僅影響徑流系數，還涉及易損性相關的農田和森林等經濟作物用地面積的改變，對其風險等級進行人為設定，將耕地定為極高危險級，其余用地類型的風險評級與徑流系數和經濟價值呈正相關。各指標的風險等級對應閾值如表1所示。

表1 評價指標風險度閾值及等級劃分Table 1 Threshold and classification of evaluation index risk degree

2.5 組合賦權法

權重的分配方法有層次分析法(analytic hierarchy process，AHP)[22]、熵權法(entropy weight method, EWM)[23]、主成分分析法[24]等，其中EWM根據客觀數值的信息熵計算權重，AHP通過專家與作者的主觀打分確定權重[25]，本文采用組合賦權法，用AHP所得結果對EWM計算結果進行修正。

本文的熵權計算通過將excel預處理過的數據矩陣讀入Python中實現，結果如表2所示。GDP、人口密度、土地利用類型3個易損性指標的熵權最大，極強降水量和距河口距離為熵權較大的2個致災因子指標，熵權較小的是強降雨頻率、地表高程、坡度、應急避難場所密度。該結果基于信息熵原理分配，個別指標的權重與其實際重要性不一致，如地表高程、應急避難場所的重要性被明顯低估。為獲得更符合實際的權重分配，利用AHP對熵權進行修正，先構建一個“目標層-指標層-變量層”結構的層次模型，目標層為沿海城市地區的洪澇風險，指標層為危險性與易損性風險，變量層為10個指標。用既定的標度等級細則[1]對指標進行兩兩比較打分，生成判斷矩陣，當一致性比率(RC)<0.1時，判斷矩陣通過一致性檢驗，表明可由標準化的判斷矩陣生成評價指標的權重系數。本文使用 yaahp 軟件完成評分與權重計算過程，所得判斷矩陣的RC為0.062 3。AHP權重結果如表2所示，距河道距離、地表高程與應急避難場所密度占據前三大權重，三者之和接近50%，其次是極強降水量和坡度。

根據EWM和AHP得到的指標權重，用公式(2)計算第i個指標的修正權重wci，結果如表2所示。極強降水量、距河道距離、GDP為本研究區洪澇風險的前三大主導因素，權重總和超過40%；應急避難場所密度、地表高程、土地利用類型位列第二梯隊，權重各約為10%；其后依次為坡度、距河口距離、人口密度、強降雨頻率。修正后的指標權重介于EWM和AHP指標權重之間，兼容二者優勢的同時，最大限度地克服了單一權重的片面性。

表2 評價指標權重計算結果Table 2 Results of evaluation index weight

(2)

式中：wEi為第i個指標的EWM權重；wAi為第i個指標的AHP權重。

2.6 風險計算

洪澇災害風險綜合評價模型以柵格為基本評價單元，先確定各柵格單項指標的風險等級，然后對各柵格圖層進行綜合風險等級計算。根據研究區域的面積，確定網格大小為30 m×30 m，網格數為214 891，并在 “空間環境”中設置“柵格捕捉”，以確保各圖層中相同編號的網格空間位置相同。

基于計算出的指標風險等級值和指標修正權重，在ArcGIS平臺進行柵格計算，根據公式(3)(4)(1)分別計算出危險性風險值H、脆弱性風險值V和綜合風險值R，并分別用自然間斷點法劃分為低、中、高和極高4個等級，便可得到研究區域的危險性風險區劃、易損性風險區劃和綜合洪澇風險區劃。

(3)

(4)

3 結果與討論

3.1 危險性風險區劃

洪澇災害危險性風險區劃如圖5所示，研究區中極高危險區、高危險區、中危險區和低危險區面積占比分別為22.9%、27.9%、30.6% 和 18.6%。極高危險區全部集中在西南部與南部，包括福田區的主體和羅湖區西南部。通過圖4的指標值分布可知，高頻強降雨、低且平的地勢、河道洪水、高比例人造地表導致的高產流是福田區與羅湖區洪澇極高危險性區的共同特征，此外福田區受到更嚴重的海潮上溯影響。高危險區在羅湖區與福田區內作為成片分布的極高與中危險區的過渡地帶零散分布，在龍崗區則集中分布，主要影響因子為高頻強降雨、距河道距離以及高比例的人造地表。極高與高風險區面積占比約為50%，說明深圳流域內陸側大部分地區處于相對易遭受洪澇的環境。中危險區分布于福田區北部、羅湖區西北部和中部、龍崗區的邊緣，其中福田區北部的危險性主要來自海潮和高頻強降雨，其他區域則來自大面積的不透水下墊面和距河道距離。羅湖區東部為低風險區，該地區以山地為主，盡管是極強降水量的最高值區，但由于距離河道遠、海拔較高和以植被為主的土地覆蓋，不會造成太大洪澇災害風險。

圖5 危險性風險區劃Fig.5 Hazard risk zoning map

3.2 易損性風險區劃

洪澇災害易損性風險區劃如圖6所示，研究區中極高易損區、高易損區、中易損區和低易損區的面積占比分別為17.62%、31.69%、8.06%和42.63%。極高易損區與高易損區交錯分布于福田區中部和羅湖區西南部，高易損區在福田區面積占比更大，極高易損區在羅湖區面積占比更大。福田區是深圳的金融中心和政府所在地，羅湖區是原城市中心，二者均有稠密的人口與發達的經濟，區別在于前者的應急避難場所更加密集，較強的防災救災能力可在一定程度上抵消承災體的高暴露性。極高易損區面積占比不大，但承載著最高密度的經濟和人力資源財富，是防洪的重點區域。高易損區的另一部分在龍崗區中部，主要原因是較高的人口密度和應急避難場所的缺失。低易損區占據最大的面積比例，分布于研究區西北邊界和東部的山區，這些地區人口稀疏，經濟產值較低，應急避難場所也相應較少。

圖6 易損性風險區劃Fig. 6 Vulnerability risk zoning map

3.3 綜合風險區劃

深圳河流域內陸側的洪澇災害綜合洪澇風險區劃如圖7所示，各風險等級區面積較均衡，極高風險區、高風險區、中風險區和低風險區面積占比分別為21.11%、25.37%、26.03%和27.50%。風險總體呈南部與西南部高、北部次之、西北部與東部低的空間分布。

將危險性風險區劃和易損性風險區劃相對比可知，福田區西南部至羅湖區西南部是極高危險性與極高易損性的統一體。該區域與河口相接，沿岸地勢平緩且高程較低，有深圳河的3條支流匯入干流河道，且上游有全區最高頻的強降雨，三者共同加劇其致災因子危險性；地勢低平且下墊面硬化程度高，造就其孕災環境的高危險性；人口密集、經濟發達為其帶來極高的承災體易損性。研究區西北部的邊緣沿線與東部是綜合風險等級最低地帶，因其離主要河道遠且海拔較高，洪澇發生危險性較小。該區域地形以山地為主，土地利用類型為林地，與人類居住環境和社會生產條件要求不相匹配，表現為人口稀疏，生產活動強度低，因此，洪澇危險性與易損性都處于較低水平，不易出現嚴重的洪澇災害損失。

將綜合風險區劃和危險性風險區劃對比可知，二者在高風險等級區的分布較為接近，而在極高危險區與中危險區的分布上，因易損性指標的調和，局部發生了等級變化。相比單一的危險性風險區劃，福田區的少數范圍極高危險區由于增加了應急避難場所，降低了易損性，使綜合風險評級下調一級；同理，羅湖區南部的部分中危險區域由于易損性極高，使得綜合風險評級上調一級。

由評估結果可知，在考慮城市社會與經濟因素的情況下，洪澇危險性較高的地區未必存在高風險，而危險性較低的地區可能由于承災體的高易損性而導致較高的風險水平，該認知有利于在防災減災的資源分配中明確重點，并從不同方面有針對性地考慮風險管理措施：對于無人居住的洪水高發地區，無須過度防洪；對于易損性低但有突出主導危險性因子的地區，可根據其主導因子對當地居民進行有所側重的防護措施。對于極端降水量較高的羅湖區東部應尤其重視暴雨預警；對于研究區西北部邊緣和東部，需增加應急避難場地，并充分利用應急避難場所的作用，及時組織協助居民與財產轉移至安全地帶，并在未來規劃中引導高危險區的居民逐代向低危險區域搬遷；對于高易損性與高危險性并存的研究區東南部和南部，應重點給予全面的防護，從而最大限度地保護生命財產和挽回洪澇損失。當洪水無法通過常規途徑宣泄，在現有洪澇預警技術體系發展成熟之前，研究的核心還應放在發揮人的能動性上，在應急管理上下功夫，在損失最小化的目標驅動下，疏散洪澇區人群，快速應急應對。

4 結 論

a.城市產流、河流過境洪水、風暴潮多重致災因子的疊加影響是深圳河流域洪澇不容忽視的復雜危險性特征；下墊面高不透水率、高密度的人口與經濟造成的高暴露性和防災減災能力不足是快速城市化地區洪澇災害風險的突出特征。

b.深圳河流域內陸側大部分面積都處于內澇風險高值區，極高的風險源和極高危險性與極高易損性并存。以福田區西南部至羅湖區西南部為中心的極高風險區成片分布，兩區共同的風險成因在于河道上游洪水、不透水下墊面比例高、低平的地勢、密集的人口與發達的經濟，區別在于福田區受河口風暴潮影響更大，而羅湖區防災減災能力較弱。這些區域在洪澇風險管理與防災減災的資源分配中應處于優先地位，且應對福田區、羅湖區西南部增設應急避難場所。

c.基于強調城市社會屬性與韌性的洪澇風險評估指標體系得到的洪澇危險性、易損性和綜合風險評估結果，有利于實現因地制宜的防洪方案和更優的資金分配。本文建立的評價指標體系與深圳市氣象局發布的《2019年深圳市防汛預案》中對深圳河灣流域防洪分區防御深圳河流域洪水及珠江口海潮二項洪災因子的指導意見相符，洪水綜合風險評估結果的可靠度得以佐證。

d.網絡大數據在實時共享方面能彌補傳統數據在時空分辨率與時效性方面的不足，滿足城市洪澇風險評估對準確性的需求，今后可進一步挖掘大數據在評價指標創新上的應用潛力。