原文發(fā)表于《科技導(dǎo)報(bào)》2025 年第15 期 《 巴基斯坦山前平原暴雨洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測 》

山區(qū)地形復(fù)雜，暴雨易導(dǎo)致山洪暴發(fā)，洪峰匯聚到山前平原，形成嚴(yán)重洪澇，特別是在防災(zāi)能力薄弱的發(fā)展中國家。因此，亟須辨識(shí)山前平原的洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)，以提供科學(xué)的防洪減災(zāi)指導(dǎo)。本文以2022年巴基斯坦特大洪澇災(zāi)害中受災(zāi)嚴(yán)重的俾路支省西北部山前平原區(qū)為研究區(qū)，從下墊面、氣候2類因素選取洪水產(chǎn)匯流集指標(biāo)，利用組合賦權(quán)規(guī)則對層次分析法和均方差決策法作權(quán)重分配，結(jié)合不同地表類型、基礎(chǔ)設(shè)施及經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平差異構(gòu)成的抗洪澇風(fēng)險(xiǎn)能力，綜合計(jì)算研究區(qū)風(fēng)險(xiǎn)。結(jié)果表明基于組合賦權(quán)規(guī)則的洪澇淹沒程度預(yù)測符合實(shí)際，其中預(yù)測淹沒范圍包含90.31%的實(shí)際淹沒范圍，所得結(jié)果中極高風(fēng)險(xiǎn)主要位于耕地多、地勢低、抗洪條件弱的洪水易聚集區(qū)域。

1 研究背景

洪水是國際社會(huì)高度關(guān)注的重大自然災(zāi)害，其特點(diǎn)在于頻繁、廣泛和造成的損失巨大，對人類的生存和發(fā)展構(gòu)成了重大威脅。近年的洪水事件進(jìn)一步突顯了這一現(xiàn)實(shí)，2021年的鄭州“7·20”特大洪水，給中國帶來了巨大的災(zāi)難，導(dǎo)致292人死亡、47人失蹤，而直接經(jīng)濟(jì)損失更是高達(dá)5.32×106萬元。自2022年的6月中旬以來，巴基斯坦多個(gè)省份也遭受了多輪暴雨的襲擊，導(dǎo)致嚴(yán)重的洪澇災(zāi)害。至9月底，巴基斯坦國內(nèi)已有大約1559人因此喪生，有超過198萬所房屋被摧毀，這次洪澇災(zāi)害也對巴基斯坦的社會(huì)和經(jīng)濟(jì)造成巨大打擊。面對極端洪水災(zāi)難事件凸顯的破壞力和影響力，迫切需要提高洪水的監(jiān)測、預(yù)警和應(yīng)對能力，以減輕巨災(zāi)的沖擊性影響。

在洪水發(fā)生初期，準(zhǔn)確地預(yù)測洪水的范圍對于災(zāi)害評估、緊急救援行動(dòng)以及資源合理分配至關(guān)重要。在洪災(zāi)發(fā)生前的預(yù)測方面，一種常見方法是采用地理信息系統(tǒng)（GIS）和暴雨水文模型（SWMM）的聯(lián)合應(yīng)用，這種方法可以用來計(jì)算城市地區(qū)的洪水范圍和深度，從而建立城市暴雨淹沒分析模型，以及根據(jù)以往洪澇災(zāi)害樣本構(gòu)建S型函數(shù)對未來情況進(jìn)行預(yù)測，同時(shí)，洪水脆弱性和危害標(biāo)準(zhǔn)可以用來生成洪水風(fēng)險(xiǎn)圖，輔助洪災(zāi)預(yù)測工作。此外，GIS和層次分析法已被應(yīng)用于洪水災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評估。同時(shí)，合成孔徑雷達(dá)（SAR）技術(shù)和深度學(xué)習(xí)方法也被廣泛利用，以提取洪水淹沒范圍的相關(guān)信息。洪澇災(zāi)害評價(jià)體系的建立可以實(shí)現(xiàn)區(qū)域?yàn)?zāi)害風(fēng)險(xiǎn)的可視化?，F(xiàn)有對區(qū)域洪災(zāi)受損情況研究主要集中在2個(gè)方面，一方面是構(gòu)建快速預(yù)測洪災(zāi)損失的評價(jià)模型，能夠定量預(yù)測洪水對特定地區(qū)的損失情況；另一方面，基于水深的單變量確定性水損失模型與基于過程驅(qū)動(dòng)與數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的徑流模型也得到了廣泛研究，通過研究不同重現(xiàn)期洪水所引發(fā)的直接損失，以估算潛在的洪水損失。此前的研究主要通過地形因素對洪水淹沒可能性進(jìn)行預(yù)測，或結(jié)合年降雨數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測，未能反映一次淹沒事件前后短期降雨下的淹沒程度，而洪澇災(zāi)害的發(fā)生不是單一影響因素作用的結(jié)果，其受到多種地形、氣候等因素的影響，因此，如何全面考慮這些洪澇災(zāi)害的影響因素，并對受災(zāi)范圍以及受災(zāi)程度進(jìn)行準(zhǔn)確預(yù)測，目前還具有一定的不足。

中巴經(jīng)濟(jì)走廊是“一帶一路”項(xiàng)目的一個(gè)重要組成部分，預(yù)測巴基斯坦洪水淹沒范圍，可以有效降低后續(xù)洪水災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)損失，研究成果對促進(jìn)中巴經(jīng)濟(jì)走廊的建設(shè)具有很重要的意義。因此，本文針對以往研究中不能準(zhǔn)確預(yù)測山前平原區(qū)域洪災(zāi)受損情況，結(jié)合本次巴基斯坦特大洪澇災(zāi)害，將耦合各孕災(zāi)因子對洪災(zāi)的影響，構(gòu)建巴基斯坦山前平原洪澇災(zāi)害淹沒程度預(yù)測模型，并結(jié)合區(qū)域承災(zāi)體分布情況，分析不同類型承災(zāi)體抗風(fēng)險(xiǎn)能力，繪制洪澇災(zāi)害下的全面風(fēng)險(xiǎn)圖件。

2 研究區(qū)概況及數(shù)據(jù)源

2.1 研究區(qū)概況

巴基斯坦是典型的熱帶國家，氣溫高，降水稀少，但在2010年和2022年都發(fā)生了巨大洪水事件。2010年，洪水影響1200萬人，超1600多人死亡。2022年，巴基斯坦遭受史上最大的洪災(zāi)，3290多萬人受影響，洪水淹沒了33000km2的地區(qū)，其中11000km2是農(nóng)田。洪水形成了巨大的“內(nèi)陸湖”，給巴基斯坦造成了巨大的損失。本文選擇了俾路支省西北部Nasirabad所在的山前平原區(qū)作為研究區(qū)（圖1）。

圖 1 研究區(qū)概況

該區(qū)域的降雨雖然總體不如山區(qū)集中，但其水文響應(yīng)對山地洪水的影響仍然顯著，所處的位置具有典型的山前平原降雨特征，同時(shí)該區(qū)是受災(zāi)嚴(yán)重地區(qū)，該區(qū)的研究對于理解城市系統(tǒng)的水文響應(yīng)和災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)具有重要意義。地理位置跨越67°11′0.7″E—69°44′11.0″E，27°53′30.2″N—29°41′7.8″N，該地區(qū)人口約30萬人，主要從事畜牧業(yè)和農(nóng)業(yè)，國內(nèi)生產(chǎn)總值（GDP）約187.6億元。根據(jù)多源加權(quán)集合降雨（MSWEP）數(shù)據(jù)，該地區(qū)降雨量超過歷史同期2倍。研究還發(fā)現(xiàn)，2022年8月印度夏季風(fēng)指數(shù)與該地區(qū)降水異常呈顯著正相關(guān)，尤其在俾路支省存在顯著相關(guān)區(qū)域（圖2）。

圖2 2022 年雨季月降水量（mm）空間分布及其與歷史同期降雨對比

2.2 數(shù)據(jù)來源

根據(jù)此次巴基斯坦異常多次強(qiáng)降雨天氣導(dǎo)致大范圍洪澇災(zāi)害，利用巴基斯坦數(shù)據(jù)服務(wù)共享系統(tǒng)可以查詢實(shí)時(shí)洪水淹沒情況，并根據(jù)2022年7、8月高分影像對研究區(qū)域內(nèi)受洪水威脅對象進(jìn)行遙感解譯，主要數(shù)據(jù)來源如表1所示。

表1 研究區(qū)數(shù)據(jù)來源

3 研究方法

研究中將耦合洪澇災(zāi)害主要產(chǎn)流匯集指標(biāo)，利用層次分析與均方差賦權(quán)法綜合分析各評價(jià)因子的權(quán)重，建立巴基斯坦洪水淹沒范圍預(yù)測評價(jià)體系。結(jié)合區(qū)域承災(zāi)體分布情況，分析暴雨條件下形成的洪澇風(fēng)險(xiǎn)。主要研究技術(shù)路線如圖3所示。

圖3 研究區(qū)主要研究技術(shù)路線

3.1 數(shù)據(jù)歸一化處理

將洪水淹沒程度評價(jià)指標(biāo)作為隨機(jī)變量，使用極值標(biāo)準(zhǔn)化對其進(jìn)行無量綱處理，用正向指標(biāo)處理方法分析越大越好的指標(biāo)，反之用負(fù)向指標(biāo)處理式（1）和（2）：

正向指標(biāo)：

負(fù)向指標(biāo)：

式中，xij為歸一化值，xj為指標(biāo)值，xmax為指標(biāo)最大值，xmin為指標(biāo)最小值。

3.2 確定評價(jià)指標(biāo)權(quán)重

3.2.1 層次分析法

層次分析法（AHP）是一種多目標(biāo)評價(jià)決策方法，用于構(gòu)建、表達(dá)、關(guān)聯(lián)和量化問題的元素。其計(jì)算各指標(biāo)權(quán)重的步驟包括創(chuàng)建遞階層次結(jié)構(gòu)分析模型，利用Saaty的1—9標(biāo)度法構(gòu)建判斷矩陣，對影響因子進(jìn)行兩兩比較，以確定W′ij權(quán)重，計(jì)算公式為：

式中，cij為因素ci與因素cj的重要性比較。

使用隨機(jī)一致性（CR）比率檢驗(yàn)矩陣，其計(jì)算方法為：

式中，CR為一致性比率，結(jié)果表示CR<0.1時(shí)，矩陣的一致性檢驗(yàn)合格；n為兩兩比較的元素個(gè)數(shù)；CI為一致性指標(biāo)；RI為隨機(jī)一致性指標(biāo)；λmax為最大特征值；(A·W)i為A·W的第i個(gè)分量。

3.2.2 均方差決策法

均方差決策法簡便且具有明確的含義。該方法通過計(jì)算各指標(biāo)的隨機(jī)變量均方差來反映其離散程度。本文基于洪水淹沒程度評價(jià)指標(biāo)體系，通過無量綱化處理和計(jì)算各指標(biāo)的隨機(jī)變量均方差，得出各指標(biāo)的權(quán)值。其具體計(jì)算步驟為：

求隨機(jī)變量均值：

求均方差：

求得權(quán)系數(shù)：

式中，E(Bi)為Bi各指標(biāo)的均值；Yij為無量綱化的第i個(gè)評價(jià)因素對應(yīng)j項(xiàng)指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)化值；σ(Bi)為其均方差；uj為第j項(xiàng)評價(jià)指標(biāo)的權(quán)重值。

3.2.3 組合賦權(quán)規(guī)則

層次分析法和均方差決策法存在主觀誤差和過度依賴數(shù)據(jù)規(guī)律的問題。為避免主客觀因素和數(shù)據(jù)差異影響，采用距離函數(shù)概念表征差異程度，確保權(quán)重的準(zhǔn)確性和一致性。

設(shè)上述兩者權(quán)重的距離函數(shù)為d(Vi,ui)，其公式為：

組合權(quán)重值由兩者權(quán)重進(jìn)行線性加權(quán)組合計(jì)算wi得到，其公式為：

式中，α、β是權(quán)重的分配系數(shù)。

為保證Vi和ui中因子權(quán)重與α、β的差異程度一致，假設(shè)式（10）中距離函數(shù)與分配系數(shù)一致，建立權(quán)重賦值分配系數(shù)方程，代入式（11）從而計(jì)算出組合權(quán)重值，其方程組如下：

3.3 計(jì)算洪水淹沒風(fēng)險(xiǎn)值

3.3.1 淹沒程度計(jì)算

式中，H為淹沒程度綜合評價(jià)值；wi為洪水產(chǎn)流匯集指標(biāo)數(shù)據(jù)的權(quán)重；xij為洪水產(chǎn)流匯集指標(biāo)超標(biāo)威脅，不同地表類型、基礎(chǔ)設(shè)施類型以及經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平差異在一定程度上決定了標(biāo)準(zhǔn)化后值。

3.3.2 抗風(fēng)險(xiǎn)能力

應(yīng)對洪澇災(zāi)害發(fā)生后地區(qū)受損程度，也在一定程度上決定了抵抗風(fēng)險(xiǎn)、削弱風(fēng)險(xiǎn)的能力。

式中，V為抗風(fēng)險(xiǎn)能力；Vi為抗風(fēng)險(xiǎn)能力指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化后值；bi為抗風(fēng)險(xiǎn)能力指標(biāo)數(shù)據(jù)權(quán)重。

3.3.3 洪水風(fēng)險(xiǎn)值

式中，wH為淹沒程度主權(quán)重；wv為抗風(fēng)險(xiǎn)能力主權(quán)重；R為洪澇災(zāi)害的風(fēng)險(xiǎn)。

4 洪水淹沒程度評價(jià)

4.1 因子選取

影響流域產(chǎn)流匯集的形成洪水的因素有2個(gè)，即下墊面和氣象。連續(xù)強(qiáng)降雨為致災(zāi)因子，即為氣象因素，包含降雨量和降雨時(shí)長，本文選擇雨季累計(jì)降雨量和雨季累計(jì)大雨降雨日數(shù)作為氣象因素評價(jià)因子。雨季累計(jì)降雨量反映了在整個(gè)雨季內(nèi)降水的總量，是衡量一個(gè)地區(qū)在特定時(shí)間段內(nèi)總體水分供應(yīng)情況的關(guān)鍵指標(biāo)，較高的累計(jì)降雨量通常意味著該地區(qū)在雨季期間承受了大量的降水，可能導(dǎo)致土壤飽和、河流水位升高以及潛在的洪水風(fēng)險(xiǎn)增加。雨季累計(jì)大雨降雨日數(shù)用于衡量大雨，頻繁的大雨可能使地表徑流增加，并減少土壤吸收降水的能力，進(jìn)一步加大洪水發(fā)生的可能性。下墊面因素分為地形參數(shù)和地表參數(shù)，地形參數(shù)包括高程、坡度及地表切割深度，地表參數(shù)包括巖性、地表粗糙度及植被覆蓋度（圖4）。

圖4 洪水產(chǎn)流匯集指標(biāo)

圖5 洪水產(chǎn)流匯集指標(biāo)相關(guān)性分析

本文首先對擬選取洪水產(chǎn)流匯集指標(biāo)進(jìn)行皮爾遜相關(guān)性分析（圖5），結(jié)果顯示，所選取指標(biāo)相關(guān)性|R|≤0.3，表示所選指標(biāo)均滿足洪水淹沒程度評價(jià)。其中高程、坡度及地表切割深度是分析洪水災(zāi)害的重要影響因子，直接影響地表徑流的流動(dòng)與匯集，高山陡坡容易形成短時(shí)間、破壞力強(qiáng)的山洪災(zāi)害，而低洼平坦地區(qū)地表徑流因勢能減弱導(dǎo)致滯留匯集，多處徑流匯集形成影響時(shí)間長、受災(zāi)面積廣的洪澇災(zāi)害。巖性、地表粗糙度和植被覆蓋度對攔蓄降雨、增加入滲、減少地表徑流對地表的沖刷破壞具有重要意義，進(jìn)而影響地區(qū)的涵水蓄水能力和入滲性能，影響地表徑流和地表蓄水能力，本研究中運(yùn)用歸一化植被指數(shù)表征植被覆蓋度。此外，河流與湖泊密度表征其區(qū)域分布特征，河流湖泊在大面積洪水災(zāi)害中也具有重要的影響，作為常備流通及儲(chǔ)水設(shè)施，洪水發(fā)生初期往往伴隨著此類設(shè)施的失效，河流湖泊的潰決直接影響著洪水災(zāi)害的規(guī)模，甚至成為部分區(qū)域洪水災(zāi)害的直接誘發(fā)因素。此次巴基斯坦特大洪水災(zāi)害中已有多處河流湖泊潰決及處于潰決邊緣，對災(zāi)害產(chǎn)生極大的影響。降雨是導(dǎo)致洪水災(zāi)害的直接因素，本次巴基斯坦7—8月均經(jīng)歷了異常強(qiáng)降雨，降雨量和降雨天數(shù)（圖6）是影響洪水產(chǎn)流的指標(biāo)，其中強(qiáng)降雨是洪水發(fā)生的重要誘因。

圖6 研究區(qū) 2022 年雨季日降雨統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)

4.2 評價(jià)結(jié)果分析

表2 洪澇災(zāi)害淹沒程度預(yù)測指標(biāo)權(quán)重

表3 預(yù)測淹沒程度與實(shí)際淹沒范圍檢驗(yàn)混淆矩陣

圖7 淹沒程度預(yù)測與驗(yàn)證分析

根據(jù)式（12）計(jì)算評價(jià)因子在不同方法下的指標(biāo)權(quán)重（表2），高程與坡度在洪水淹沒中占主要影響，植被影響相對較小。通過ArcGIS將各因子進(jìn)行賦權(quán)計(jì)算得到巴基斯坦洪水淹沒分級圖，其中由于高程與坡度因子與洪水淹沒呈負(fù)相關(guān)，因此在計(jì)算中將其進(jìn)行倒置計(jì)算。通過巴基斯坦數(shù)據(jù)服務(wù)共享系統(tǒng)獲取的洪災(zāi)淹沒范圍（圖7（b））與本研究預(yù)測范圍進(jìn)行對比和準(zhǔn)確度檢驗(yàn)，經(jīng)表3混淆矩陣分析可知淹沒程度預(yù)測結(jié)果準(zhǔn)確率ACC=0.794，精確率Pre=0.398，靈敏度TPR=0.894，特異性TNR=0.778，ROC曲線AUC=0.876（圖7（a）），混淆矩陣計(jì)算如公式（16）~（18）。根據(jù)自然斷點(diǎn)法將研究區(qū)淹沒程度分為4級（圖7（c）），其中90.31%的實(shí)際淹沒區(qū)域與預(yù)測成果的高、中、低淹沒程度相符，高淹沒程度的實(shí)際淹沒面積為2985.081 km2，占總淹沒范圍的71.08%，證明結(jié)果具有真實(shí)性和可靠性。預(yù)測結(jié)果與實(shí)際淹沒結(jié)果誤差來源主要是基礎(chǔ)數(shù)據(jù)精度限制，研究區(qū)內(nèi)道路、田埂均稍高于周圍地物，河道溝渠兩岸堤壩也會(huì)高出地表，這些精細(xì)地貌在本次研究精度下無法進(jìn)行精確分割，導(dǎo)致實(shí)際淹沒區(qū)域周邊還存在很多預(yù)測未淹沒的區(qū)域，使得預(yù)測為淹沒而實(shí)際為非淹沒的區(qū)域偏多，從而混淆矩陣中精確率Precision數(shù)值偏小，但研究證明預(yù)測效果仍可用于后續(xù)防災(zāi)研究。

式中，ACC為模型準(zhǔn)確率，表示整個(gè)研究區(qū)內(nèi)預(yù)測正確的面積占比；Pre（Precision）為模型精確率，表示模型預(yù)測在淹沒中實(shí)際淹沒的面積占比；Rec（Recall）為模型召回率，表示實(shí)際淹沒區(qū)中預(yù)測為淹沒區(qū)的面積占比；Spec（Specificity）為模型特異性，表示實(shí)際為非淹沒區(qū)中預(yù)測為非淹沒區(qū)的面積占比；TP表示預(yù)測為淹沒區(qū)，實(shí)際也為淹沒區(qū)的面積；TN表示預(yù)測為非淹沒區(qū)，實(shí)際也為非淹沒區(qū)的面積；FP表示預(yù)測為淹沒區(qū)，而實(shí)際為非淹沒區(qū)的面積；FN表示預(yù)測為非淹沒區(qū)，而實(shí)際為淹沒區(qū)的面積。

為進(jìn)一步分析驗(yàn)證本文預(yù)測洪水淹沒范圍模型的科學(xué)性與可行性，將實(shí)際淹沒范圍按照區(qū)域性淹沒程度劃分為3類，其中Ⅰ類代表區(qū)域內(nèi)絕大多數(shù)地物均被淹沒，Ⅱ類代表區(qū)域內(nèi)大部分地物被淹沒，Ⅲ類代表區(qū)域內(nèi)零星淹沒，共劃分出9個(gè)區(qū)域與預(yù)測分級圖層疊加（圖7（a））。

預(yù)測淹沒程度高的區(qū)域主要集中于Ⅰ類區(qū)域，該區(qū)域內(nèi)地勢低洼，農(nóng)業(yè)溝渠交錯(cuò)分布，不利于洪澇排泄；淹沒程度中高相間的區(qū)域主要分布于Ⅱ類區(qū)域，該區(qū)域內(nèi)地勢稍高，淹沒程度相較于Ⅰ類區(qū)域有所緩解；淹沒程度低中相間的區(qū)域主要分布于Ⅲ類區(qū)域，該區(qū)域位于平原向山地過渡地帶，區(qū)域內(nèi)均為5°~10°坡度下的農(nóng)田，較Ⅰ、Ⅱ區(qū)更利于洪澇排泄，有田埂的存在使得地勢高低起伏，其淹沒區(qū)域往往是農(nóng)田內(nèi)部耕種部分，對于淹沒程度為非淹沒區(qū)域主要集中于兩側(cè)山區(qū)，地形相對陡峭，泄洪能力強(qiáng)，其水流匯集方向也主要為中部低洼區(qū)域，加劇中部區(qū)域洪水匯集，與實(shí)際非淹沒區(qū)吻合，因此本文洪水淹沒范圍預(yù)測模型能較好應(yīng)用于防災(zāi)減災(zāi)工作中。

4.3 抗風(fēng)險(xiǎn)能力分析

圖8 抗風(fēng)險(xiǎn)能力指標(biāo)

在洪水災(zāi)害預(yù)測研究中，抗風(fēng)險(xiǎn)能力通常指一個(gè)區(qū)域、社區(qū)、基礎(chǔ)設(shè)施或生態(tài)系統(tǒng)在面臨洪水災(zāi)害時(shí)，能夠有效抵御、應(yīng)對、減輕影響并迅速恢復(fù)的能力。此次巴基斯坦山前平原洪澇災(zāi)害帶來的損失主要體現(xiàn)在社會(huì)易損、經(jīng)濟(jì)易損、人口易損、物質(zhì)易損方面，因此本文選取GDP、人口數(shù)據(jù)、土地利用類型、建筑密度和POI數(shù)據(jù)為抗風(fēng)險(xiǎn)能力指標(biāo)（圖8）。GDP作為國內(nèi)生產(chǎn)的廣泛指標(biāo)，它為特定城市區(qū)域的經(jīng)濟(jì)狀況提供了全面評估。人口密度指的是每單位土地面積內(nèi)居住的人口數(shù)量，是評估特定國家或地區(qū)居民空間分布的重要指標(biāo)。土地利用類型反映土地利用特征、自然屬性和分布模式的基本區(qū)域?qū)嶓w。建筑密度表示建筑物覆蓋面積的程度，這一測量指標(biāo)反映了指定土地區(qū)域內(nèi)的開放空間和建筑密度。興趣點(diǎn)（POI）指的是代表對人們?nèi)粘Ｉ町a(chǎn)生直接影響的重要地標(biāo)和實(shí)體的地理坐標(biāo)，包括教育機(jī)構(gòu)、醫(yī)療設(shè)施、商業(yè)中心和娛樂區(qū)域等。它在某種程度上反映了城市活動(dòng)的多樣性。

表4 抗風(fēng)險(xiǎn)能力指標(biāo)權(quán)重

其中GDP和人口數(shù)據(jù)主要來源于巴基斯坦年鑒下市級尺度的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，根據(jù)洪澇時(shí)期高分遙感影像對地表覆蓋類型解譯獲得土地利用類型和建筑密度，因人口數(shù)據(jù)為市級尺度，精度較差，目前可通過高德地圖對外開放的應(yīng)用程序編程接口（API）免費(fèi)獲得帶屬性信息（坐標(biāo)、名字等）的POI數(shù)據(jù)，能夠獲得包括餐飲、景區(qū)、醫(yī)院、政府等一些與生活密切相關(guān)的地標(biāo)建筑和地理實(shí)體的點(diǎn)數(shù)據(jù)，因此本文通過python，利用OSMnx庫和高德key，獲取研究區(qū)POI數(shù)據(jù)，提高人口分布的準(zhǔn)確度。利用式（12）計(jì)算抗風(fēng)險(xiǎn)能力指標(biāo)權(quán)重（表4），利用式（14）計(jì)算研究區(qū)抗風(fēng)險(xiǎn)能力（圖9），結(jié)果顯示，研究區(qū)域的GDP、人口密度、建筑密度以及POI密度相對較高區(qū)域集中在Nasirabad南部區(qū)域，土地利用類型主要是建設(shè)用地與農(nóng)田用地（圖8）?？癸L(fēng)險(xiǎn)能力高及以上的區(qū)域集中在研究區(qū)南部，該區(qū)域人員聚集、基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)全面、水庫池塘較多?？癸L(fēng)險(xiǎn)能力較低的區(qū)域在研究區(qū)中北部，該區(qū)域人員分布較少，基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)較為落后，大多屬于山地丘陵地區(qū)。

圖9 研究區(qū)抗風(fēng)險(xiǎn)能力分級

4.4 洪水淹沒風(fēng)險(xiǎn)評估

圖10 研究區(qū)洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)分級

通過式（15）、表2和表4計(jì)算巴基斯坦山前平原區(qū)洪澇淹沒程度與抗風(fēng)險(xiǎn)能力結(jié)合下的風(fēng)險(xiǎn)值，利用自然斷點(diǎn)法得到研究區(qū)洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評估（圖10）。經(jīng)分析，研究區(qū)中極高風(fēng)險(xiǎn)占10.21%，分布于Nasirabad西南、Jhal Magsi南部，該區(qū)域處于降雨大、降雨時(shí)長多的區(qū)域，地勢低洼，耕地多，河流湖泊較少，泄洪能力弱，洪水易聚集，洪澇淹沒程度大，且該區(qū)域內(nèi)建筑較多，人員分布較廣，耕地多，經(jīng)濟(jì)財(cái)產(chǎn)破壞較大，這些區(qū)域一旦遭受暴雨襲擊，將會(huì)面臨被洪水完全淹沒造成重大財(cái)產(chǎn)損失的威脅；高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)占17.87%，主要分布于Jafarabad全境、Jhal Magsi東部，該區(qū)域農(nóng)田多，地勢低，降雨天數(shù)多但不集中，洪澇災(zāi)害易發(fā)，但該區(qū)域內(nèi)人員密集分布，基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)較為完善，水系溝渠建設(shè)較多，洪水容易排泄，相對于極高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)威脅較低（圖11）。

圖11 風(fēng)險(xiǎn)分級下承災(zāi)體分布情況

5 結(jié)論

基于組合賦權(quán)規(guī)則，選取產(chǎn)流匯集形成洪水的下墊面和氣候指標(biāo)對研究區(qū)淹沒程度進(jìn)行預(yù)測，利用巴基斯坦數(shù)據(jù)服務(wù)共享系統(tǒng)中本次洪災(zāi)實(shí)際淹沒范圍對模型進(jìn)行驗(yàn)證，應(yīng)對洪澇災(zāi)害威脅，不同地表類型、基礎(chǔ)設(shè)施類型以及經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平差異構(gòu)建抗風(fēng)險(xiǎn)能力指標(biāo)，主要結(jié)論如下：

（1）根據(jù)下墊面和氣候指標(biāo)選取淹沒程度評價(jià)指標(biāo)，基于組合賦權(quán)規(guī)則結(jié)合層次分析法和均方差決策法對研究區(qū)淹沒程度進(jìn)行預(yù)測，利用實(shí)際淹沒范圍驗(yàn)證中高淹沒程度內(nèi)包含71.08%的實(shí)際淹沒區(qū)，表明模型效果較好。

（2）選取抵抗洪澇災(zāi)害能力相關(guān)的5個(gè)因子，對不同區(qū)域內(nèi)抵抗洪災(zāi)能力進(jìn)行定量評判，結(jié)果表明研究區(qū)內(nèi)對洪災(zāi)有較好抵抗力的是人員多、基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)完善，水庫池塘水系較多的區(qū)域，通過與淹沒程度相互影響計(jì)算，表明洪澇災(zāi)害對農(nóng)田、人員稀疏、基礎(chǔ)設(shè)施不齊全區(qū)域造成破壞和經(jīng)濟(jì)損失最大。

（3）研究區(qū)高風(fēng)險(xiǎn)及以上區(qū)域主要在Nasirabad西南、Jhal Magsi南部區(qū)域，該區(qū)域地勢低洼、泄洪能力較弱，一旦遭受洪澇災(zāi)害，洪水便聚集該區(qū)難以排出，導(dǎo)致該區(qū)風(fēng)險(xiǎn)等級最高。同時(shí)該區(qū)人員分布集中，建筑與耕地較多，發(fā)生洪澇災(zāi)害將對經(jīng)濟(jì)財(cái)產(chǎn)破壞較大。因此，應(yīng)當(dāng)提高當(dāng)?shù)孛癖姷姆篮橐庾R(shí)，修建簡易工程增強(qiáng)防洪能力；針對極高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)，應(yīng)當(dāng)修建防洪堤、排洪閘等，整治上游河道，增強(qiáng)防洪排泄能力。該研究評價(jià)結(jié)果為建立更準(zhǔn)確的風(fēng)險(xiǎn)評估和預(yù)警系統(tǒng)提供依據(jù)；通過識(shí)別洪澇災(zāi)害的主要影響因素，相關(guān)部門可以更精確地預(yù)測潛在的災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)，采取相應(yīng)的預(yù)防和減災(zāi)措施；對巴基斯坦西北部研究區(qū)乃至全境的防災(zāi)減災(zāi)工作具有一定的指導(dǎo)意義。

（4）本文研究模型適用性受地理環(huán)境的限制，適用于山區(qū)和山前平原地區(qū)等非城市區(qū)，因其考慮了下墊面和氣候等山區(qū)洪澇災(zāi)害關(guān)鍵因素，然而在城市環(huán)境中受限，排水系統(tǒng)、城市化程度、建筑結(jié)構(gòu)等因素對洪澇災(zāi)害影響比自然因素更為重要，因此在城市洪澇災(zāi)害中，需要對模型進(jìn)行調(diào)整或修正。

本文作者：常鳴，周康馳，陳亮，余波，趙小平，蘇鳳環(huán)，朱習(xí)松

作者簡介：常鳴，地質(zhì)災(zāi)害防治與地質(zhì)環(huán)境保護(hù)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，教授，研究方向?yàn)榈刭|(zhì)災(zāi)害防治與應(yīng)急管理；周康馳（通信作者），地質(zhì)災(zāi)害防治與地質(zhì)環(huán)境保護(hù)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，碩士研究生，研究方向?yàn)檫b感與地質(zhì)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)。

文章來 源 ： 常鳴, 周康馳, 陳亮, 等. 巴基斯坦山前平原暴雨洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測[J]. 科技導(dǎo)報(bào), 2025, 43(15): 90?101 .

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