基于多源数据与模型的杭州市暴雨洪涝灾害风险精细化区划研究

基于多源数据与模型的杭州市暴雨洪涝灾害风险精细化区划研究一、引言1.1研究背景与意义杭州市地处中国东南沿海、浙江省北部、钱塘江下游，是长江三角洲中心城市之一。其独特的地理位置与气候条件，使其在每年的汛期极易受到暴雨洪涝灾害的威胁。杭州市属于亚热带季风气候，夏季受东南季风影响，降水充沛，且多集中在梅汛期（通常为6-7月）和台风季（7-10月）。在这些时段，冷暖空气交汇频繁，易形成持续时间长、强度大的暴雨天气。例如，2023年6月23-24日，杭州市出现持续性强降水天气，多地发布暴雨红色预警信号、暴雨橙色预警信号，部分地区阴有大到暴雨，局地大暴雨，个别地区特大暴雨。此次强降雨致使杭州市部分区域出现严重内涝，大量房屋被淹，交通瘫痪，给居民生活和城市运行带来了极大的困扰。暴雨洪涝灾害对杭州市的影响是多方面的。在经济层面，洪涝灾害会冲毁农田，导致农作物减产甚至绝收，影响农业经济；淹没工厂、商业设施，造成生产停滞，货物受损，直接经济损失巨大。如2007年10月，杭州遭遇“罗萨”风暴，造成超过21万人受灾，大量基础设施受损，经济损失惨重。在社会层面，暴雨洪涝灾害严重威胁居民的生命安全，导致人员伤亡；破坏居民住房，使大量居民失去家园，生活陷入困境；还会引发交通拥堵、电力中断、通讯不畅等问题，影响城市的正常运转。在生态环境层面，洪水会破坏自然生态系统，导致水土流失，水体污染，生物栖息地遭到破坏，生态平衡被打破。随着杭州市城市化进程的加速，城市规模不断扩大，人口和财富高度集中，暴雨洪涝灾害造成的损失也日益严重。同时，全球气候变化导致极端天气事件增多，暴雨洪涝灾害的发生频率和强度呈上升趋势。因此，开展杭州市暴雨洪涝灾害风险区划研究具有重要的现实意义。通过对杭州市暴雨洪涝灾害风险进行区划，可以明确不同区域的风险等级，为城市防灾减灾规划提供科学依据。政府部门可以根据风险区划结果，合理布局城市基础设施，如排水系统、防洪堤等，提高城市的防洪抗涝能力；制定针对性的防灾减灾措施，加强对高风险区域的监测和预警，提前做好人员疏散和物资储备工作，减少灾害损失；还可以为城市土地利用规划、产业布局调整等提供参考，避免在高风险区域进行过度开发，降低城市发展对自然环境的破坏，实现城市的可持续发展。1.2国内外研究现状暴雨洪涝灾害风险区划作为防灾减灾领域的重要研究内容，一直受到国内外学者的广泛关注。国外在该领域的研究起步较早，发展较为成熟。20世纪60年代起，欧美等发达国家就开始运用数学模型和统计方法进行洪水风险评估。例如，美国陆军工程兵团开发的HEC-HMS（HydrologicEngineeringCenter-HydrologicModelingSystem）水文模型，能够对流域内的降雨径流过程进行模拟，为洪水风险评估提供基础数据。随后，地理信息系统（GIS）技术的兴起，极大地推动了暴雨洪涝灾害风险区划的发展。通过将地形、水系、土地利用等空间数据与洪水模拟结果相结合，能够直观地展示洪水的淹没范围和风险分布情况，为灾害管理提供科学依据。在暴雨洪涝灾害风险评估指标体系构建方面，国外学者注重从自然和社会经济多方面考虑。自然因素包括降水强度、持续时间、地形地貌、土壤类型等；社会经济因素涵盖人口密度、经济发展水平、基础设施状况等。例如，荷兰在进行洪水风险评估时，充分考虑了海平面上升、风暴潮等因素对洪水风险的影响，并将防洪工程的标准和可靠性纳入评估体系。在评估方法上，除了传统的统计分析方法外，还发展了多种基于模型的评估方法，如洪水演进模型、水文气象耦合模型等。这些模型能够更准确地模拟洪水的发生发展过程，提高风险评估的精度。国内对暴雨洪涝灾害风险区划的研究始于20世纪80年代，虽然起步相对较晚，但发展迅速。早期的研究主要集中在对暴雨洪涝灾害的统计分析和经验总结上，通过对历史灾害数据的整理和分析，初步了解灾害的时空分布规律。随着计算机技术和地理信息技术的发展，国内学者开始运用GIS、遥感（RS）等技术进行暴雨洪涝灾害风险评估与区划研究。例如，利用RS技术获取地表覆盖、水体分布等信息，结合GIS的空间分析功能，对暴雨洪涝灾害的孕灾环境、致灾因子和承灾体进行综合分析，从而实现风险区划。在评估指标体系和方法上，国内学者在借鉴国外经验的基础上，结合我国国情和区域特点，开展了大量的研究工作。在指标体系方面，不仅考虑了自然因素和社会经济因素，还针对我国农业大国的特点，将农作物种植面积、农作物类型等农业生产因素纳入评估指标体系。在评估方法上，除了应用模糊综合评价法、层次分析法等传统方法外，还引入了人工神经网络、支持向量机等人工智能方法，提高了风险评估的准确性和科学性。例如，有研究运用人工神经网络模型对长江流域的暴雨洪涝灾害风险进行评估，取得了较好的效果。然而，现有研究仍存在一些不足之处。一方面，在评估指标体系方面，虽然考虑的因素越来越全面，但不同地区的指标权重确定缺乏统一的标准，主观性较强，导致评估结果的可比性和通用性较差。另一方面，在评估方法上，虽然各种模型和方法不断涌现，但大多数模型对数据的要求较高，且模型的参数率定和验证较为困难，在实际应用中受到一定的限制。此外，现有研究在考虑气候变化对暴雨洪涝灾害风险的影响方面还不够深入，随着全球气候变化的加剧，极端天气事件增多，如何准确评估气候变化背景下的暴雨洪涝灾害风险，是未来研究需要解决的重要问题。针对现有研究的不足，本文将以杭州市为研究区域，在充分考虑杭州市自然地理、社会经济和气候变化等因素的基础上，构建科学合理的暴雨洪涝灾害风险评估指标体系。运用改进的评估方法，确定各指标的权重，提高风险评估的准确性和客观性。同时，借助GIS和大数据技术，对杭州市暴雨洪涝灾害风险进行精细化区划，为杭州市的防灾减灾工作提供更具针对性和可操作性的科学依据。1.3研究目标与内容本研究旨在通过对杭州市暴雨洪涝灾害的深入分析，构建一套科学合理的风险区划体系，并绘制详细的风险区划图，为杭州市的防灾减灾工作提供有力的科学支撑。具体研究内容包括以下几个方面：暴雨洪涝灾害致灾因子分析：收集杭州市多年的降水数据，包括降水量、降水强度、降水持续时间等，分析暴雨的时空分布特征，确定暴雨洪涝灾害的高发时段和区域。结合地形地貌、水系分布等自然地理因素，研究暴雨引发洪涝灾害的机制和影响范围，确定致灾因子的关键指标。孕灾环境评估：综合考虑杭州市的地形地貌、土壤类型、植被覆盖等自然因素，以及土地利用、城市化进程等人为因素，评估暴雨洪涝灾害的孕灾环境。例如，地形低洼、排水不畅的区域，以及城市化程度高、硬化地面面积大的区域，更容易发生洪涝灾害，应作为重点关注对象。承灾体脆弱性分析：对杭州市的人口分布、经济发展水平、基础设施状况等进行调查分析，评估不同承灾体在暴雨洪涝灾害中的脆弱性。人口密集区、经济发达地区以及重要基础设施所在区域，一旦遭受洪涝灾害，损失往往更为严重，因此需要重点评估其脆弱性。防灾减灾能力评价：分析杭州市现有的防洪工程设施，如防洪堤、排水管网、水库等的防洪能力，以及应急救援体系、预警预报系统等非工程措施的完善程度，评价杭州市的防灾减灾能力。了解现有防灾减灾措施的优势与不足，为后续提出改进建议提供依据。风险评估指标体系构建：在对致灾因子、孕灾环境、承灾体脆弱性和防灾减灾能力进行分析的基础上，选取合适的评价指标，构建杭州市暴雨洪涝灾害风险评估指标体系。确保指标体系能够全面、准确地反映杭州市暴雨洪涝灾害的风险状况。风险评估模型建立与应用：运用层次分析法、模糊综合评价法等数学方法，确定各评价指标的权重，建立杭州市暴雨洪涝灾害风险评估模型。将收集到的数据代入模型，对杭州市不同区域的暴雨洪涝灾害风险进行评估，得到风险评估结果。风险区划图绘制：借助地理信息系统（GIS）技术，将风险评估结果可视化，绘制杭州市暴雨洪涝灾害风险区划图。根据风险等级的不同，将杭州市划分为高风险区、中风险区和低风险区等不同区域，直观展示暴雨洪涝灾害风险的空间分布特征。防灾减灾建议提出：根据风险区划结果，针对不同风险区域，提出针对性的防灾减灾建议。高风险区域应加强防洪工程建设，完善排水系统，提高预警预报能力，加强应急救援演练；中风险区域应在现有基础上，进一步优化防灾减灾措施；低风险区域也应保持警惕，加强防范，避免因小概率事件导致灾害发生。1.4研究方法与技术路线为了实现杭州市暴雨洪涝灾害风险区划的研究目标，本研究综合运用多种研究方法，确保研究的科学性、准确性和可靠性。在数据收集方面，广泛收集杭州市多年的气象数据，包括降水量、降水强度、降水持续时间等，以分析暴雨的时空分布特征。同时，收集地形地貌数据，如数字高程模型（DEM），用于分析地形对洪水的影响；收集水系分布数据，了解河流、湖泊等水体的分布情况，为洪水演进模拟提供基础。此外，还收集社会经济数据，包括人口分布、经济发展水平、基础设施状况等，以评估承灾体的脆弱性。这些数据主要来源于杭州市气象局、自然资源局、统计局等相关部门，以及公开的地理信息数据平台。在指标体系构建方面，遵循科学性、系统性、可操作性和动态性的原则，从致灾因子、孕灾环境、承灾体脆弱性和防灾减灾能力四个方面选取评价指标。致灾因子指标包括年最大日降水量、暴雨发生频率、降水集中程度等，用于衡量暴雨洪涝灾害的发生强度和可能性；孕灾环境指标包括地形起伏度、坡度、河网密度、土壤类型等，反映自然环境对灾害的孕育和放大作用；承灾体脆弱性指标包括人口密度、GDP密度、固定资产投资、房屋建筑密度等，体现不同承灾体在灾害中的易损程度；防灾减灾能力指标包括防洪堤达标率、排水管网密度、应急救援物资储备量、预警预报覆盖率等，用于评估杭州市应对暴雨洪涝灾害的能力。在模型计算方面，运用层次分析法（AHP）确定各评价指标的权重。通过构建判断矩阵，对各指标的相对重要性进行两两比较，从而确定每个指标在整个指标体系中的权重。然后，采用模糊综合评价法对杭州市暴雨洪涝灾害风险进行评估。将各指标的实际值与相应的评价标准进行对比，确定每个指标的隶属度，再结合指标权重，计算出每个评价单元的综合风险指数，从而得到杭州市不同区域的暴雨洪涝灾害风险等级。在空间分析方面，借助地理信息系统（GIS）技术强大的数据管理和空间分析功能，对收集到的各类数据进行处理和分析。将气象数据、地形地貌数据、社会经济数据等进行空间化处理，使其能够在地图上直观展示。利用GIS的空间插值功能，将离散的气象站点数据插值为连续的面数据，以便更准确地反映暴雨的空间分布。运用GIS的缓冲区分析、叠加分析等功能，分析地形、水系、土地利用等因素对暴雨洪涝灾害风险的影响，为风险区划提供依据。本研究的技术路线如图1所示：数据收集与预处理：收集杭州市的气象、地形地貌、水系、社会经济等相关数据，并对数据进行整理、清洗和格式转换，确保数据的准确性和可用性。指标体系构建：根据研究目标和内容，从致灾因子、孕灾环境、承灾体脆弱性和防灾减灾能力四个方面选取评价指标，构建杭州市暴雨洪涝灾害风险评估指标体系。权重确定：运用层次分析法，构建判断矩阵，计算各评价指标的权重，确定每个指标在风险评估中的相对重要性。风险评估模型建立：采用模糊综合评价法，建立杭州市暴雨洪涝灾害风险评估模型，将各指标的实际值代入模型，计算出每个评价单元的综合风险指数。风险区划图绘制：借助GIS技术，将风险评估结果进行空间可视化，绘制杭州市暴雨洪涝灾害风险区划图，直观展示不同区域的风险等级分布。结果分析与验证：对风险区划结果进行分析，探讨杭州市暴雨洪涝灾害风险的空间分布特征和影响因素。通过与历史灾害数据进行对比，验证风险区划结果的准确性和可靠性。防灾减灾建议提出：根据风险区划结果，针对不同风险区域，提出针对性的防灾减灾建议，为杭州市的防灾减灾工作提供科学依据。通过以上研究方法和技术路线，本研究旨在全面、准确地评估杭州市暴雨洪涝灾害风险，为城市防灾减灾规划和决策提供有力的支持。二、杭州市暴雨洪涝灾害概况2.1杭州市地理与气候特征杭州市位于中国东南沿海地区，地处浙江省北部、钱塘江下游，地理坐标介于东经118°21′-120°30′，北纬29°11′-30°33′之间。其独特的地理位置，使其成为长江三角洲地区的重要城市之一，同时也决定了它在气候和地形地貌上的复杂性与多样性。杭州市地形复杂多样，呈现出“三面环山、一面临江”的独特格局。西部和南部主要为浙西丘陵区和浙东丘陵区，地势较高，山脉纵横交错，其中天目山、龙门山等山脉是杭州市重要的地形骨架。这些山脉不仅造就了杭州市丰富的自然景观，还对气候和水文产生了重要影响。例如，山脉的阻挡作用使得气流抬升，容易形成地形雨，增加了山区的降水量。同时，山区地势起伏大，坡度陡峭，在暴雨条件下，地表径流流速快，容易引发山洪灾害。杭州市的水系十分发达，境内江河纵横，湖泊众多。钱塘江是杭州市最重要的河流，它贯穿杭州市区，对城市的发展和生态环境起着至关重要的作用。此外，京杭大运河也流经杭州市，为城市的水运和灌溉提供了便利条件。除了江河，杭州市还有西湖、千岛湖等众多湖泊。这些湖泊不仅是重要的水资源储备地，还对调节城市气候、美化环境起到了积极作用。然而，水系发达也使得杭州市在暴雨洪涝灾害面前面临更大的风险。一旦遭遇强降雨，江河湖泊水位迅速上涨，容易引发洪水泛滥，淹没周边地区。杭州市属于亚热带季风气候，夏季高温多雨，冬季温和少雨，四季分明。年平均气温约为17.8℃，年平均降水量在1454毫米左右。降水主要集中在5-9月，这段时间的降水量约占全年降水量的70%以上。其中，6-7月是杭州市的梅雨季节，冷暖空气在此交汇，形成持续时间长、强度大的降雨天气。据统计，杭州市梅汛期的平均降水量可达400-600毫米，是暴雨洪涝灾害的高发期。例如，1996年6月29日-7月2日，杭州市遭遇了一次持续性大暴雨过程，全市平均降雨量超过300毫米，部分地区降雨量达到500毫米以上，导致严重的洪涝灾害，造成了巨大的经济损失和人员伤亡。此外，7-10月是杭州市的台风季节，台风带来的狂风暴雨也容易引发洪涝灾害。台风在登陆过程中，会带来大量的降水，且风力强劲，容易破坏城市的基础设施，加剧洪涝灾害的影响。如2019年台风“利奇马”登陆浙江，给杭州市带来了强降雨和大风天气，多地出现内涝、山体滑坡等灾害，对城市的交通、电力、通信等基础设施造成了严重破坏。杭州市独特的地理与气候特征，使其在暴雨洪涝灾害的形成和发展过程中面临诸多挑战。复杂的地形地貌和发达的水系，为洪涝灾害的发生提供了潜在条件；而亚热带季风气候下集中的降水和频繁的台风活动，则是引发暴雨洪涝灾害的主要诱因。因此，深入了解杭州市的地理与气候特征，对于准确评估暴雨洪涝灾害风险、制定有效的防灾减灾措施具有重要意义。2.2暴雨洪涝灾害历史事件与损失杭州市历史上遭受过多次严重的暴雨洪涝灾害，这些灾害给城市的经济、社会和生态环境带来了巨大的冲击。1996年6月29日-7月2日，杭州市遭遇了一次持续性大暴雨过程，这是杭州市近几十年来最为严重的暴雨内涝事件之一。此次暴雨过程降水强度大、持续时间长。全市平均降雨量超过300毫米，部分地区降雨量达到500毫米以上，远超杭州市同期平均降水量。强降雨导致杭州市区及其上游分水江、新安江、富春江流域和周边郊区东、西苕溪中上游水位迅速上涨，加上海潮顶托，洪水下泄不畅，运河水系水位暴涨，7月2日拱宸桥站水位高达3.47米。西湖湖水满溢，7月2日水位高达7.69米，游船停航。严重的内涝积水灾害在杭州市区多地出现。江干、乔司、下沙、九堡、宁围等地不少农田和一半以上“菜园子”基地被淹，水淹历时长达3天以上。部分对外公路交通中断，城区数十处低洼地区出现大面积积水，其中30余处居民区和企事业单位进水，最深达80-100厘米。据统计，仅市区直接经济损失就达17.98亿元之巨。此外，大量基础设施遭到破坏，道路、桥梁、电力、通信等设施受损严重，影响了城市的正常运转。农作物受灾面积广泛，大量农作物减产甚至绝收，给农业生产带来了沉重打击。除了经济损失，此次暴雨洪涝灾害还对社会造成了深远影响。居民的生活受到极大干扰，许多居民被迫撤离家园，生活陷入困境。部分地区的社会治安也受到一定影响，给救援和恢复工作带来了额外的挑战。在生态环境方面，洪水携带大量泥沙和污染物，对水体和土壤造成了严重污染。许多河流、湖泊的水质恶化，影响了水生生物的生存环境。洪水还导致部分地区水土流失加剧，破坏了自然生态系统的平衡。1996年的暴雨内涝事件是杭州市暴雨洪涝灾害的一个典型案例，它充分展示了这类灾害的巨大破坏力。通过对这一事件的分析，可以更深入地了解暴雨洪涝灾害对杭州市的影响，为今后的防灾减灾工作提供宝贵的经验教训。2.3灾害形成机制与影响因素杭州市暴雨洪涝灾害的形成是多种因素共同作用的结果，其形成机制复杂，影响因素众多，主要包括气象、地形、水文和人类活动等方面。2.3.1气象因素气象条件是引发杭州市暴雨洪涝灾害的直接原因。杭州市地处亚热带季风气候区，夏季受东南季风影响，从海洋带来大量暖湿水汽，为暴雨的形成提供了充足的水汽条件。当冷暖空气交汇时，暖湿空气被迫抬升，水汽冷却凝结，形成降雨。若这种上升运动强烈且持续时间长，就会导致暴雨的发生。太平洋副热带高压的位置、强度和活动对杭州市的降雨有着重要影响。当副热带高压稳定少动且位置偏北时，其西北侧边缘的暖湿气流与北方冷空气在杭州市上空交汇，容易形成长时间、高强度、大范围的暴雨洪水。例如，1996年6月29日-7月2日杭州市的持续性大暴雨过程，就是在副热带高压稳定少动的情况下，冷暖空气在杭州地区长时间对峙，导致降水持续增强，最终引发了严重的洪涝灾害。锋面、切变线、低涡、气旋等天气系统也是造成杭州市暴雨的重要因素。北方冷空气与南方暖空气相遇形成锋面，锋面上的暖空气被冷空气抬升，形成锋面降雨。高空风场上风向的不连续线即切变线，切变线附近上升运动强烈，容易发生强降雨，暴雨区大多分布在切变线附近区域。高空天气图上气压比四周低的旋涡称为低涡，低涡内有较强的上升运动，若水汽充沛，常有暴雨产生。地面气压比四周低的区域即气旋，在气旋中心，由于冷暖空气相互作用，常有大雨或大暴雨出现。此外，台风也是杭州市暴雨洪涝灾害的重要致灾因子。台风是在西太平洋热带海洋上生成的暖性涡旋，登陆时风大雨急。当台风深入内陆后与中纬度西风带系统相互作用，会发生强暴雨过程，以致引发灾害性暴雨洪水。如2019年台风“利奇马”登陆浙江，给杭州市带来了强降雨和大风天气，多地出现内涝、山体滑坡等灾害。台风带来的狂风还会破坏城市的基础设施，加剧洪涝灾害的影响，如吹倒电线杆导致电力中断，破坏排水设施影响排水能力等。2.3.2地形因素杭州市的地形地貌对暴雨洪涝灾害的形成和发展有着显著影响。杭州市西部和南部多山地，地势较高，而东部和北部以平原为主，地势相对低洼。这种地形格局使得山区在暴雨条件下容易形成地表径流，且流速较快。由于山区地势起伏大，坡度陡峭，降水迅速汇聚成洪流，沿着山谷向下游倾泻，容易引发山洪灾害。例如，临安等地的山区，在遭遇强降雨时，常常出现山洪暴发，冲毁道路、桥梁和房屋，威胁居民生命财产安全。山脉的地形抬升作用也会对降水产生影响。当暖湿气流遇到山脉阻挡时，会被迫抬升，水汽冷却凝结，形成地形雨，使得山区的降水量增加。这种地形雨在一定程度上加大了山区发生暴雨洪涝灾害的风险。同时，山区的地形复杂，局部地区的小气候差异明显，可能会出现局地性的强降雨，增加了灾害的突发性和不确定性。而在平原地区，地势低洼，排水不畅，洪水容易积聚。特别是在城市区域，随着城市化进程的加速，大量的土地被硬化，雨水下渗困难，地表径流增加。一旦遭遇强降雨，城市排水系统无法及时排除大量的雨水，就会导致城市内涝。例如，杭州市区的一些低洼地段，如江干、乔司等地，在暴雨天气下经常出现严重的内涝积水，给居民生活和城市交通带来极大不便。2.3.3水文因素杭州市水系发达，江河湖泊众多，这既是城市发展的重要资源，也增加了暴雨洪涝灾害的风险。钱塘江是杭州市最重要的河流，其水位受上游来水、下游潮汐以及降水等多种因素的影响。当钱塘江上游地区发生暴雨，大量洪水下泄，同时遇到下游潮汐顶托时，江水水位会迅速上涨，淹没沿江地区。例如，在1996年的暴雨洪涝灾害中，钱塘江水位暴涨，加上海潮顶托，洪水下泄不畅，导致运河水系水位也随之升高，造成杭州市区严重的内涝积水灾害。此外，杭州市的河网密度较大，河流纵横交错。在暴雨情况下，各条河流的水位都会上升，相互之间的洪水传播和叠加效应明显。如果河网的行洪能力不足，就容易引发洪水泛滥。一些河流的河道狭窄、弯曲，或者存在淤积现象，都会影响河道的行洪能力，使得洪水更容易漫溢到周边地区，加剧洪涝灾害的危害程度。湖泊在调节洪水方面起着重要作用，但当湖泊水位过高，超过其调蓄能力时，也会对周边地区造成威胁。例如，西湖在暴雨期间如果水位上涨过快，湖水满溢，会淹没周边的道路和景区设施，影响城市的正常运行和旅游活动。2.3.4人类活动因素随着杭州市城市化进程的加速，人类活动对暴雨洪涝灾害的影响日益显著。城市建设过程中，大量的土地被开发利用，原有的自然植被和湿地遭到破坏，取而代之的是大面积的硬化地面，如建筑物、道路、广场等。这些硬化地面阻碍了雨水的下渗，使得地表径流系数增大，雨水迅速汇聚形成洪流，增加了城市排水系统的压力。同时，城市化还导致城市热岛效应增强，城市上空的大气不稳定度增加，容易引发局地性的强降雨。据研究表明，杭州市区的年平均气温比周边郊区高出1-2℃，在夏季这种差异更为明显。热岛效应使得城市上空的水汽更容易凝结成云致雨，且降雨强度和频率都有所增加。此外，城市排水系统的不完善也是导致暴雨洪涝灾害加剧的重要原因。一些老旧城区的排水管网管径较小，排水能力不足，无法满足强降雨情况下的排水需求。部分排水管网还存在老化、堵塞等问题，进一步降低了排水效率。在城市建设过程中，对排水系统的规划和建设往往滞后于城市发展的速度，导致城市在面对暴雨时显得脆弱不堪。除了城市化影响，人类对自然环境的破坏也是一个不可忽视的因素。例如，过度砍伐森林、开垦荒地等活动，破坏了植被的水土保持功能，导致水土流失加剧。在山区，水土流失使得山体的稳定性下降，容易引发山体滑坡和泥石流等地质灾害，这些灾害又会进一步加剧洪涝灾害的危害程度。同时，水土流失还会导致河流湖泊的淤积，降低其行洪和调蓄能力，增加了洪水泛滥的风险。三、暴雨洪涝灾害风险评估指标体系构建3.1致灾因子指标致灾因子是引发暴雨洪涝灾害的直接因素，其强度和频率是衡量灾害风险的重要指标。本研究选取暴雨强度指标和暴雨频率指标来表征致灾因子。3.1.1暴雨强度指标暴雨强度是指单位时间内的降雨量，它直接反映了暴雨的猛烈程度。在杭州市暴雨洪涝灾害风险评估中，选取最大日降水量、最大连续降水量等指标来衡量暴雨强度。最大日降水量是指在一定时间段内（通常为一年），某一站点一日内降水量的最大值。它是衡量暴雨强度的重要指标之一，能够直观地反映出短期内降水的集中程度。例如，在2023年6月23-24日杭州市的暴雨过程中，部分站点的最大日降水量超过了200毫米，远超常年同期平均水平，这表明此次暴雨强度极大，给城市带来了严重的洪涝灾害风险。其计算公式为：P_{max}=\max(P_1,P_2,\cdots,P_n)其中，P_{max}表示最大日降水量，P_i表示第i日的降水量，n为统计时间段内的天数。最大连续降水量是指在一定时间段内，连续多日降水量之和的最大值。它能够反映出降水的持续性和累积效应，对于评估洪涝灾害的发生风险具有重要意义。在1996年6月29日-7月2日杭州市的持续性大暴雨过程中，全市平均最大连续降水量超过300毫米，部分地区甚至达到500毫米以上，长时间的强降雨导致江河水位迅速上涨，引发了严重的洪涝灾害。其计算公式为：P_{sum}=\max(\sum_{i=j}^{j+k-1}P_i)其中，P_{sum}表示最大连续降水量，j表示连续降水起始日，k表示连续降水天数，P_i表示第i日的降水量。暴雨强度越大，短时间内产生的地表径流量就越大，超出城市排水系统和河道行洪能力的可能性也就越高，从而导致洪涝灾害的发生风险增加。当最大日降水量或最大连续降水量超过一定阈值时，城市的低洼地区、河道周边等容易出现积水，淹没道路、房屋等，给人民生命财产安全带来严重威胁。3.1.2暴雨频率指标暴雨频率是指在一定时间段内，暴雨发生的次数或频次。它反映了暴雨洪涝灾害发生的可能性大小。在本研究中，统计暴雨发生次数、暴雨过程频次等指标来衡量暴雨频率。暴雨发生次数是指在统计时间段内，某一站点降水量达到或超过暴雨标准（通常为日降水量≥50毫米）的天数。例如，通过对杭州市多年的降水数据统计分析发现，某些年份暴雨发生次数较多，如2019年，杭州市部分站点暴雨发生次数达到了10次以上，这表明该年份暴雨洪涝灾害发生的可能性相对较大。其计算公式为：N=\sum_{i=1}^{n}I(P_i\geq50)其中，N表示暴雨发生次数，I(P_i\geq50)为指示函数，当P_i\geq50时，I(P_i\geq50)=1，否则I(P_i\geq50)=0，P_i表示第i日的降水量，n为统计时间段内的天数。暴雨过程频次是指在统计时间段内，发生连续多日暴雨的次数。一次暴雨过程通常是指在一定区域内，连续出现多日降水量达到或超过暴雨标准的天气过程。例如，若某地区在一个月内出现了两次连续3日以上的暴雨天气过程，则该地区这个月的暴雨过程频次为2。其计算公式为：F=\sum_{i=1}^{m}I(P_{i1}\geq50,P_{i2}\geq50,\cdots,P_{ik}\geq50)其中，F表示暴雨过程频次，I(P_{i1}\geq50,P_{i2}\geq50,\cdots,P_{ik}\geq50)为指示函数，当第i次降水过程中连续k日降水量均达到或超过50毫米时，I(P_{i1}\geq50,P_{i2}\geq50,\cdots,P_{ik}\geq50)=1，否则I(P_{i1}\geq50,P_{i2}\geq50,\cdots,P_{ik}\geq50)=0，m为统计时间段内降水过程的总次数。暴雨频率越高，意味着在一定时间内城市遭受暴雨洪涝灾害的机会越多，城市的排水系统、防洪设施等面临的压力也就越大。长期处于高暴雨频率的环境下，城市的基础设施容易受损，承灾体的脆弱性也会增加，从而导致暴雨洪涝灾害的风险不断积累和提高。三、暴雨洪涝灾害风险评估指标体系构建3.2孕灾环境指标孕灾环境是暴雨洪涝灾害发生的基础条件，它对灾害的形成和发展起着重要的作用。本研究选取地形地貌指标和河网水系指标来评估杭州市暴雨洪涝灾害的孕灾环境。3.2.1地形地貌指标地形地貌是影响暴雨洪涝灾害形成和发展的重要自然因素之一，它对洪水的汇流、积聚和传播过程有着显著的影响。本研究选取高程、坡度、地形起伏度等指标来表征地形地貌对暴雨洪涝灾害的影响。高程是指地面点到大地水准面的垂直距离，它反映了地形的高低起伏情况。在杭州市，高程较低的地区往往容易受到洪水的侵袭。例如，杭州市区的一些低洼地段，如江干区的部分区域，其高程相对较低，在暴雨天气下，容易出现积水现象，导致洪涝灾害的发生。通过对杭州市数字高程模型（DEM）数据的分析，可以清晰地了解不同区域的高程分布情况，为暴雨洪涝灾害风险评估提供重要依据。高程较低的区域，在暴雨条件下，洪水更容易积聚，排水难度较大，从而增加了洪涝灾害的风险。坡度是指地表单元陡缓的程度，通常用坡面的垂直高度和水平距离的比值来表示。坡度对地表径流的流速和流量有着重要影响。在坡度较大的地区，如杭州市西部和南部的山区，降水形成的地表径流流速较快，容易引发山洪灾害。当暴雨发生时，山区的陡坡使得水流迅速汇聚，形成强大的洪流，对山区的道路、桥梁和房屋等基础设施造成严重破坏。而在坡度较小的平原地区，地表径流流速相对较慢，但洪水的积聚时间较长，也容易导致洪涝灾害的发生。通过对坡度数据的分析，可以确定不同坡度区域的洪水风险程度，为防灾减灾规划提供参考。地形起伏度是指在一定区域内，最高点与最低点海拔高度的差值。它反映了地形的起伏变化程度，是衡量地形复杂程度的重要指标。地形起伏度较大的地区，如杭州市的山区，地形复杂，沟壑纵横，洪水的汇流路径复杂，容易形成局部的洪水积聚和泛滥。例如，临安等地的山区，由于地形起伏度大，在暴雨时，洪水容易在山谷中积聚，形成山洪暴发，对周边地区的居民生命财产安全构成威胁。而在地形起伏度较小的平原地区，洪水的传播相对较为均匀，但也需要关注低洼地带的积水问题。通过对地形起伏度的分析，可以更好地了解地形对洪水的影响，为洪水风险评估提供更全面的信息。3.2.2河网水系指标河网水系是城市水文系统的重要组成部分，对暴雨洪涝灾害的发生和发展有着重要的影响。本研究选取河网密度、河流弯曲度等指标来分析河网水系对洪水传播和调蓄的作用以及对灾害风险的影响。河网密度是指单位面积内河流的总长度，它反映了区域内河网的密集程度。杭州市水系发达，河网密度较大。例如，杭州市区的河网密度较高，京杭大运河、钱塘江等主要河流贯穿其中，众多支流纵横交错。河网密度大的区域，在暴雨条件下，能够容纳更多的洪水，起到一定的调蓄作用。当洪水来临时，河网可以将洪水分散到各个支流中，减缓洪水的流速，降低洪水的峰值，从而减轻洪水对周边地区的冲击。然而，如果河网的行洪能力不足，或者存在河道淤积、堵塞等问题，河网密度大反而可能导致洪水泛滥。例如，一些城市内河由于长期缺乏维护，河道内淤泥堆积，行洪能力下降，在暴雨时容易出现河水漫溢的情况，加剧洪涝灾害的危害程度。河流弯曲度是指河流实际长度与河流起止点间直线距离的比值，它反映了河流的弯曲程度。弯曲的河流在洪水传播过程中会增加洪水的阻力，延长洪水的传播时间。当洪水通过弯曲的河道时，水流速度会减缓，部分洪水会在弯道处积聚，导致水位升高。例如，在一些河流的弯道处，常常会出现水位明显高于其他地段的情况，这增加了河岸决堤的风险。此外，河流弯曲度大还会使得洪水的流动方向复杂，增加了洪水对河岸的冲刷力，容易破坏河岸的防护设施。通过对河流弯曲度的分析，可以了解洪水在河道中的传播特性，为河道整治和防洪工程建设提供依据。在进行河道整治时，可以适当减小河流的弯曲度，提高河道的行洪能力，降低洪涝灾害的风险。3.3承灾体指标承灾体是指可能受到灾害影响的人类、财产和自然资源等。在杭州市暴雨洪涝灾害风险评估中，承灾体的暴露程度和脆弱性是评估灾害风险的重要依据。本研究选取人口分布指标和经济资产指标来分析承灾体在暴雨洪涝灾害中的暴露程度和脆弱性。3.3.1人口分布指标人口是暴雨洪涝灾害的直接承灾体，人口分布情况对灾害损失有着重要影响。本研究选取人口密度、不同年龄段人口分布等指标来分析人口暴露于灾害风险中的程度及对灾害损失的影响。人口密度是指单位面积内的人口数量，它反映了人口在空间上的集中程度。杭州市作为浙江省的省会城市，经济发达，人口密集。例如，杭州市主城区的人口密度较高，上城区、下城区等地的人口密度达到每平方公里数万人。在暴雨洪涝灾害发生时，人口密度高的地区，人员疏散难度大，容易造成人员伤亡和财产损失。同时，高密度的人口也会导致救援资源的紧张，增加救援难度。通过对人口密度的分析，可以确定人口密集区域，以便在防灾减灾工作中提前做好人员疏散和救援资源调配的准备。其计算公式为：D_p=\frac{N}{S}其中，D_p表示人口密度，N表示区域内的人口数量，S表示区域面积。不同年龄段人口分布也是影响灾害损失的重要因素。老年人和儿童由于身体机能较弱，行动不便，在暴雨洪涝灾害中往往更容易受到伤害。例如，老年人可能因行动迟缓而无法及时撤离危险区域，儿童则可能因缺乏自我保护能力而面临更大的风险。通过分析不同年龄段人口的分布情况，可以有针对性地制定防灾减灾措施，如为老年人和儿童提供特殊的救援服务，设置专门的避难场所等。同时，了解不同年龄段人口的分布，也有助于评估灾害对社会结构和经济发展的潜在影响。例如，灾害对劳动力年龄段人口的影响可能会导致经济生产的停滞，而对儿童和老年人的影响则可能会加重社会的医疗和养老负担。3.3.2经济资产指标经济资产是城市发展的重要基础，暴雨洪涝灾害对经济资产的破坏会给城市经济带来巨大损失。本研究选取GDP密度、固定资产分布等指标，阐述经济资产暴露度与灾害经济损失的关系。GDP密度是指单位面积内的国内生产总值，它反映了区域经济发展的密集程度。杭州市经济发展迅速，GDP总量逐年增长。其中，余杭区、滨江区等地的GDP密度较高，这些区域集中了大量的高新技术企业、金融机构和商业中心。在暴雨洪涝灾害发生时，GDP密度高的地区，经济资产暴露度大，一旦遭受灾害，经济损失往往更为严重。例如，企业的厂房、设备可能被洪水淹没，导致生产停滞，订单延误，不仅会造成直接的财产损失，还会影响企业的市场竞争力和后续发展。同时，商业中心的停业也会导致销售额大幅下降，影响区域的经济繁荣。通过对GDP密度的分析，可以明确经济高价值区域，加强这些区域的防洪抗涝措施，降低灾害对经济的影响。其计算公式为：D_{GDP}=\frac{GDP}{S}其中，D_{GDP}表示GDP密度，GDP表示区域内的国内生产总值，S表示区域面积。固定资产分布也是衡量经济资产暴露度的重要指标。固定资产包括建筑物、机器设备、基础设施等，这些资产在暴雨洪涝灾害中容易受到损坏。例如，杭州市的一些老旧建筑物，由于建筑年代久远，结构老化，在洪水冲击下容易倒塌；一些位于低洼地区的基础设施，如道路、桥梁、电力设施等，也容易被洪水冲毁，导致交通瘫痪、电力中断，进一步加剧经济损失。通过分析固定资产的分布情况，可以确定重点保护对象，加强对这些资产的防护和加固措施。同时，对于固定资产集中的区域，还可以制定应急预案，确保在灾害发生时能够及时进行抢险救援，减少资产损失。3.4防灾减灾能力指标防灾减灾能力是衡量一个地区应对暴雨洪涝灾害水平的重要标准，它直接关系到灾害发生时能够在多大程度上减少损失。本研究选取排水设施指标和应急响应指标，来评估杭州市在应对暴雨洪涝灾害时的防灾减灾能力。3.4.1排水设施指标排水设施是城市应对暴雨洪涝灾害的重要防线，其完善程度直接影响城市的排水能力和抗涝水平。本研究选取排水管网密度、排水能力等指标，分析城市排水系统在应对暴雨洪涝时的能力及对降低灾害风险的作用。排水管网密度是指单位面积内排水管网的长度，它反映了城市排水系统的覆盖程度。杭州市近年来不断加大对排水管网的建设和改造力度，排水管网密度逐渐增加。然而，在一些老旧城区，由于历史原因，排水管网建设相对滞后，管网密度较低。例如，上城区的部分老旧街区，排水管网密度仅为每平方公里5公里左右，远远低于城市平均水平。在暴雨天气下，这些区域容易出现排水不畅的情况，导致内涝积水。而在一些新建城区，如余杭区的未来科技城，排水管网密度较高，达到每平方公里10公里以上，能够较好地应对一定强度的暴雨，减少内涝的发生。排水管网密度越大，城市能够接纳和排放雨水的能力就越强，在暴雨来临时，能够更及时地将雨水排出，降低积水的风险，从而减少洪涝灾害对城市的影响。排水能力是指排水系统在单位时间内能够排出的最大雨水量，它是衡量排水系统效能的关键指标。杭州市根据不同区域的地形、人口密度和降雨特征，合理设计和配置排水设施，以提高排水能力。例如，在地势低洼、容易积水的区域，如江干区的部分地段，设置了较大管径的排水管道和高功率的排水泵站，以增强排水能力。然而，随着城市的发展和气候变化，极端降雨事件增多，现有的排水能力仍面临挑战。一些区域在遭遇强降雨时，排水系统仍无法满足排水需求，导致积水严重。据统计，在2007年10月8日杭州市的暴雨灾害中，由于排水能力不足，主城区有533处道路积水，最高水位达1.5米，许多车辆在水中熄火，交通陷入瘫痪。提高排水能力对于降低暴雨洪涝灾害风险至关重要，它可以有效减少积水时间和积水深度，保护城市的基础设施和居民的生命财产安全。3.4.2应急响应指标应急响应能力是城市应对暴雨洪涝灾害的关键环节，它直接关系到灾害发生时能否迅速、有效地采取措施，减少损失。本研究探讨应急救援队伍数量、预警发布及时性等指标，说明其在灾害应急响应和降低损失方面的意义。应急救援队伍数量是衡量城市应急救援能力的重要指标之一。杭州市拥有一支专业的应急救援队伍，包括消防、武警、公安、水利等多个部门的救援力量，同时还组织了志愿者队伍参与救援工作。在暴雨洪涝灾害发生时，这些救援队伍能够迅速响应，开展抢险救援工作。例如，在2019年台风“利奇马”影响杭州市期间，应急救援队伍迅速出动，解救被困群众，抢修受损的基础设施，为减少灾害损失发挥了重要作用。应急救援队伍数量充足，能够在灾害发生时及时到达现场，展开救援行动，缩短救援时间，提高救援效率，从而减少人员伤亡和财产损失。预警发布及时性是指在暴雨洪涝灾害发生前，相关部门能够及时准确地向公众发布预警信息的能力。杭州市建立了完善的气象监测和预警系统，能够实时监测天气变化，及时发布暴雨洪涝预警信号。通过电视、广播、短信、社交媒体等多种渠道，将预警信息传递给公众，提醒公众做好防范措施。例如，在2023年6月23-24日杭州市的暴雨过程中，气象部门提前发布了暴雨红色预警信号和暴雨橙色预警信号，相关部门及时采取措施，组织人员疏散，提前做好排水准备，有效降低了灾害损失。及时发布预警信息，能够让公众提前了解灾害情况，有足够的时间采取防范措施，避免或减少灾害对自身的影响。同时，也有助于相关部门提前做好应急准备，合理调配救援资源，提高应对灾害的能力。四、暴雨洪涝灾害风险评估模型与方法4.1数据来源与处理为了准确评估杭州市暴雨洪涝灾害风险，本研究收集了多源数据，并对其进行了严格的数据清洗、标准化和空间化处理，以确保数据的质量和可用性。4.1.1气象数据气象数据是评估暴雨洪涝灾害风险的关键数据之一，主要来源于杭州市气象局。收集了杭州市1990-2020年共31年的逐日降水量、降水强度、降水持续时间等数据。这些数据来自杭州市及周边地区的多个气象观测站点，通过气象卫星、地面气象站等多种观测手段获取，具有较高的准确性和可靠性。由于气象数据在收集过程中可能存在数据缺失、异常值等问题，因此需要进行数据清洗。对于缺失值，采用线性插值法进行补充，根据相邻时间点的数据，按照线性关系估算缺失值。对于异常值，通过与历史数据对比、检查数据采集设备等方式，判断其是否为真实异常情况。若是由于设备故障等原因导致的异常值，则根据周边站点数据或历史数据进行修正；若是真实的极端天气事件导致的异常值，则予以保留，并在后续分析中加以关注。在进行风险评估时，不同的气象指标具有不同的量纲和数量级，为了消除这些差异对评估结果的影响，需要对气象数据进行标准化处理。采用Z-Score标准化方法，其公式为：Z=\frac{x-\mu}{\sigma}其中，Z为标准化后的数据，x为原始数据，\mu为数据的均值，\sigma为数据的标准差。通过该方法，将不同气象指标的数据转换为均值为0，标准差为1的标准化数据，使得各指标数据具有可比性。为了将气象数据应用于空间分析，需要对其进行空间化处理。由于气象观测站点分布有限，无法完全覆盖整个杭州市区域，因此采用克里金插值法对离散的气象站点数据进行空间插值，生成连续的面状气象数据图层。克里金插值法是一种基于空间自相关性的插值方法，它利用已知观测点的数据，通过半变异函数来描述数据的空间变异特征，从而预测未知点的数据。通过该方法，可以得到杭州市全域的降水量、降水强度等气象要素的空间分布，为后续的风险评估提供数据支持。4.1.2地理信息数据地理信息数据包括地形地貌数据、水系分布数据等，主要来源于杭州市自然资源局和地理信息数据平台。地形地貌数据采用杭州市的数字高程模型（DEM），分辨率为30米，该数据能够准确反映杭州市的地形起伏情况，对于分析地形对洪水的影响具有重要作用。水系分布数据包括河流、湖泊等水体的位置和范围信息，通过对这些数据的分析，可以了解杭州市的水系格局，评估洪水的传播路径和淹没范围。在收集地理信息数据时，同样需要进行数据清洗。检查数据的完整性，确保没有遗漏重要的地理要素；检查数据的准确性，核实地理要素的位置和属性信息是否正确。对于存在错误或缺失的数据，通过查阅相关资料、实地调查等方式进行修正和补充。地理信息数据在应用于风险评估模型时，需要进行标准化处理。对于地形地貌数据，如高程、坡度等指标，采用归一化方法将其转换为0-1之间的数值，使其具有可比性。归一化公式为：y=\frac{x-x_{min}}{x_{max}-x_{min}}其中，y为归一化后的数据，x为原始数据，x_{min}和x_{max}分别为原始数据的最小值和最大值。对于水系分布数据，将其转化为二进制数据，即水体区域为1，非水体区域为0，以便于后续的空间分析。地理信息数据本身具有空间属性，但为了与其他数据进行整合和分析，还需要进行进一步的空间化处理。利用地理信息系统（GIS）软件，将地形地貌数据、水系分布数据等转换为统一的投影坐标系和空间分辨率，使其能够在同一地理空间框架下进行分析。同时，通过GIS的空间分析功能，如缓冲区分析、叠加分析等，提取与暴雨洪涝灾害风险相关的地理信息，如河流缓冲区范围、地形低洼区域等，为风险评估提供更丰富的地理信息支持。4.1.3社会经济数据社会经济数据是评估承灾体脆弱性和防灾减灾能力的重要依据，主要来源于杭州市统计局、民政局等部门。收集了杭州市各区县的人口数量、人口密度、GDP、固定资产投资、房屋建筑密度等数据，以及防洪堤达标率、排水管网密度、应急救援物资储备量、预警预报覆盖率等防灾减灾能力相关数据。这些数据通过统计调查、普查等方式获取，反映了杭州市的社会经济发展水平和防灾减灾能力现状。社会经济数据在收集和整理过程中，可能存在数据统计口径不一致、数据更新不及时等问题，因此需要进行数据清洗。对于统计口径不一致的数据，通过查阅相关资料，统一数据的统计口径，使其具有可比性。对于数据更新不及时的问题，尽量获取最新的统计数据，若无法获取最新数据，则根据历史数据的变化趋势进行合理估算和修正。为了使社会经济数据能够更好地应用于风险评估模型，需要进行标准化处理。对于人口密度、GDP密度等指标，采用与地理信息数据类似的归一化方法，将其转换为0-1之间的数值。对于防洪堤达标率、排水管网密度等防灾减灾能力指标，根据其实际情况和评估需求，确定相应的标准化方法。例如，对于防洪堤达标率，将其分为不同的等级，如达标率在90%以上为1，80%-90%为0.8，以此类推，将其转换为数值型数据，便于后续的计算和分析。社会经济数据通常以行政区划为单位进行统计，为了与地理信息数据相结合，进行空间化处理。利用GIS软件，将社会经济数据与相应的行政区划图层进行关联，将统计数据赋予到对应的地理空间区域上。同时，通过空间插值等方法，将行政区划单元上的数据扩展到整个区域，生成连续的社会经济数据图层，以便于进行空间分析和风险评估。4.1.4灾情数据灾情数据是评估暴雨洪涝灾害风险的重要参考，主要来源于杭州市应急管理局、民政局等部门的灾害统计报告，以及媒体报道、实地调查等。收集了杭州市历史上发生的暴雨洪涝灾害的受灾人口、受灾面积、经济损失等数据，以及灾害发生的时间、地点、灾害强度等信息。这些数据能够直观地反映暴雨洪涝灾害对杭州市造成的影响，为风险评估提供实际案例支持。灾情数据在收集过程中，由于来源多样，可能存在数据重复、数据不准确等问题，因此需要进行数据清洗。对不同来源的数据进行比对和核实，去除重复数据；对于数据不准确的情况，通过多方验证、实地调查等方式进行修正。灾情数据中的经济损失等指标通常具有不同的量纲和数量级，需要进行标准化处理。采用与气象数据类似的Z-Score标准化方法，将经济损失等数据转换为标准化数据，以便于与其他指标进行综合分析。为了将灾情数据应用于空间分析，需要进行空间化处理。利用GIS软件，根据灾害发生的地点信息，将灾情数据标注在相应的地理空间位置上，生成灾情分布图层。通过对灾情分布图层与其他数据图层的叠加分析，可以直观地了解灾害与地形、水系、社会经济等因素之间的关系，为风险评估提供更全面的信息。四、暴雨洪涝灾害风险评估模型与方法4.2指标权重确定方法在构建杭州市暴雨洪涝灾害风险评估指标体系后，准确确定各指标的权重是风险评估的关键环节。权重反映了各指标在评估体系中的相对重要性，合理的权重分配能够使评估结果更准确地反映实际风险状况。本研究采用层次分析法（AHP）和专家打分法相结合的方式来确定指标权重，并通过一致性检验确保权重的合理性。4.2.1层次分析法（AHP）原理与应用层次分析法（AnalyticHierarchyProcess，简称AHP）是由美国匹兹堡大学教授T.L.Saaty在20世纪70年代中期提出的一种定性与定量相结合的、系统化、层次化的分析方法。其基本原理是将一个复杂的多目标决策问题分解为多个层次，每个层次包含若干个元素，通过两两比较的方式确定各层次元素的相对重要性，进而计算出各元素对于总目标的权重。在杭州市暴雨洪涝灾害风险评估中，应用AHP确定指标权重主要包括以下步骤：建立递阶层次结构模型：将杭州市暴雨洪涝灾害风险评估问题分解为目标层、准则层和指标层三个层次。目标层为杭州市暴雨洪涝灾害风险评估；准则层包括致灾因子、孕灾环境、承灾体和防灾减灾能力四个方面；指标层则由前文所述的各个具体评价指标组成，如最大日降水量、地形起伏度、人口密度等。通过这种层次结构，将复杂的风险评估问题条理化、清晰化，便于后续的分析和计算。构造判断矩阵：针对准则层和指标层，通过专家咨询、实地调研等方式，对同一层次的元素进行两两比较，判断它们对于上一层次某元素的相对重要性。采用1-9标度法对比较结果进行量化，构建判断矩阵。1-9标度法是AHP中常用的一种量化方法，其中1表示两个元素具有同等重要性，3表示一个元素比另一个元素稍微重要，5表示一个元素比另一个元素明显重要，7表示一个元素比另一个元素强烈重要，9表示一个元素比另一个元素极端重要，2、4、6、8则为上述相邻判断的中值。例如，在判断致灾因子中最大日降水量和暴雨发生频率的相对重要性时，若专家认为最大日降水量比暴雨发生频率明显重要，则在判断矩阵中相应位置赋值为5。判断矩阵A=(a_{ij})_{n\timesn}，其中a_{ij}表示第i个元素与第j个元素相对重要性的比值，且满足a_{ij}>0，a_{ji}=\frac{1}{a_{ij}}，a_{ii}=1。计算指标权重：通过计算判断矩阵的特征向量和特征值，确定各指标的相对权重。通常采用方根法或和积法进行计算。以方根法为例，首先计算判断矩阵每一行元素的乘积M_i=\prod_{j=1}^{n}a_{ij}，然后计算M_i的n次方根\overline{W}_i=\sqrt[n]{M_i}，最后将\overline{W}_i归一化，得到各指标的权重向量W_i=\frac{\overline{W}_i}{\sum_{i=1}^{n}\overline{W}_i}。例如，对于某一判断矩阵，计算得到M_1=1\times5\times3=15，\overline{W}_1=\sqrt[3]{15}\approx2.47，同理计算出\overline{W}_2和\overline{W}_3，再进行归一化处理，得到各指标的权重W_1、W_2和W_3。一致性检验：由于判断矩阵是基于专家主观判断构建的，可能存在不一致性。为了确保权重的合理性，需要进行一致性检验。计算一致性指标C.I.=\frac{\lambda_{max}-n}{n-1}，其中\lambda_{max}为判断矩阵的最大特征值，n为判断矩阵的阶数。然后查找平均随机一致性指标R.I.，根据不同的矩阵阶数，R.I.有相应的取值。最后计算一致性比例C.R.=\frac{C.I.}{R.I.}，当C.R.<0.1时，认为判断矩阵的一致性是可以接受的，即权重分配合理；若C.R.\geq0.1，则需要重新调整判断矩阵，直到满足一致性要求。例如，对于一个3阶判断矩阵，计算得到\lambda_{max}=3.05，则C.I.=\frac{3.05-3}{3-1}=0.025，查得R.I.=0.52，C.R.=\frac{0.025}{0.52}\approx0.048<0.1，说明该判断矩阵的一致性可以接受。4.2.2专家打分法与一致性检验专家打分法是一种基于专家经验和知识的主观评价方法，在确定指标权重时，邀请相关领域的专家对各指标的重要性进行打分，综合专家意见得到指标权重。在杭州市暴雨洪涝灾害风险评估中，邀请了气象、水利、地理、城市规划等领域的专家组成专家小组。首先，向专家详细介绍杭州市暴雨洪涝灾害风险评估的目的、指标体系以及各指标的含义和计算方法，确保专家对评估内容有充分的了解。然后，采用问卷调查的方式，让专家根据自己的专业知识和经验，对各指标的重要性进行打分。打分标准可以采用1-10分制，其中1分表示非常不重要，10分表示非常重要。收集专家打分结果后，对数据进行统计分析。计算每个指标的平均分、标准差等统计量，以了解专家意见的集中程度和离散程度。对于得分较为集中的指标，说明专家意见相对一致，其权重可以直接根据平均分进行确定；对于得分离散程度较大的指标，组织专家进行讨论，进一步明确该指标在风险评估中的作用和重要性，必要时重新打分，直到专家意见趋于一致。为了确保专家打分的合理性和可靠性，同样需要进行一致性检验。采用肯德尔和谐系数（Kendall'sW）检验专家打分的一致性程度。肯德尔和谐系数是一种用于衡量多个评价者对多个对象评价一致性的统计量，其取值范围在0-1之间，值越接近1，表示专家评价的一致性越高。通过计算肯德尔和谐系数，判断专家打分是否具有较高的一致性。若一致性程度较高，则说明专家打分结果可靠，可以用于确定指标权重；若一致性程度较低，则需要进一步分析原因，可能是专家对指标的理解存在差异，或者是指标本身的定义不够清晰，需要重新组织专家讨论，完善指标体系和打分标准，重新进行打分和一致性检验。将层次分析法（AHP）和专家打分法相结合，充分发挥了两种方法的优势。AHP通过构建判断矩阵，进行定量计算，能够较为客观地确定指标权重；专家打分法则利用专家的专业知识和经验，对指标的重要性进行主观评价，弥补了AHP在某些难以量化因素上的不足。通过一致性检验，确保了权重确定过程的科学性和合理性，使评估结果更加准确可靠，为杭州市暴雨洪涝灾害风险评估提供了有力的支持。4.3风险评估模型选择与构建4.3.1模糊综合评价模型原理模糊综合评价模型是一种基于模糊数学的综合评价方法，它将模糊信息定量化，通过模糊变换将多个因素对评价对象的影响进行综合考虑，从而得出较为客观、全面的评价结果。该模型的核心思想是利用模糊数学中的隶属度概念，将评价对象对于不同评价等级的隶属关系进行量化描述，进而实现对评价对象的综合评价。在实际生活中，许多评价问题存在模糊性，难以用精确的数值来描述。例如，对于杭州市暴雨洪涝灾害风险的评估，“风险高”“风险低”等概念并没有明确的界限，属于模糊概念。模糊综合评价模型正是针对这类模糊问题而提出的有效解决方法。它能够处理不确定性和模糊性信息，将定性评价与定量评价相结合，弥补了传统评价方法在处理模糊问题时的不足。模糊综合评价模型的基本原理涉及模糊集合、隶属度函数、模糊关系矩阵等概念。模糊集合是指具有某个模糊概念所描述的属性的对象的全体，它与普通集合的区别在于，模糊集合中的元素对于集合的隶属程度不是简单的“属于”或“不属于”，而是用隶属度来表示，隶属度取值范围在[0,1]之间。例如，对于“强降水”这个模糊概念，可以定义一个模糊集合，通过隶属度函数来确定不同降水量对该模糊集合的隶属程度。隶属度函数是模糊集合的核心，它用于描述元素对模糊集合的隶属程度。根据评价问题的特点和数据分布情况，可以选择合适的隶属度函数，如三角形隶属度函数、梯形隶属度函数、高斯隶属度函数等。以三角形隶属度函数为例，它通常用于描述具有明确边界和中间过渡状态的模糊概念。假设评价指标为降水量，将降水量划分为低、中、高三个等级，分别对应不同的三角形隶属度函数。当降水量处于低等级的范围内时，其对“低降水量”模糊集合的隶属度为1，对其他等级模糊集合的隶属度为0；随着降水量的增加，对“低降水量”模糊集合的隶属度逐渐减小，对“中降水量”模糊集合的隶属度逐渐增大，当降水量达到中等范围时，对“中降水量”模糊集合的隶属度为1，对其他等级模糊集合的隶属度为0；以此类推，当降水量处于高等级范围内时，对“高降水量”模糊集合的隶属度为1，对其他等级模糊集合的隶属度为0。通过这种方式，利用隶属度函数将降水量这个精确的数值转化为对不同模糊集合的隶属度，从而实现了对模糊概念的量化描述。模糊关系矩阵则是用来表示多个因素与评价等级之间的模糊关系。它是由各个因素对不同评价等级的隶属度组成的矩阵，反映了每个因素在不同评价等级下的可能性程度。例如，在杭州市暴雨洪涝灾害风险评估中，致灾因子、孕灾环境、承灾体和防灾减灾能力等多个因素对风险等级（如高风险、中风险、低风险）的隶属度构成了模糊关系矩阵。通过构建模糊关系矩阵，可以将多个因素对评价对象的影响进行综合考虑，为后续的模糊综合评价提供基础数据。4.3.2模型在杭州市风险评估中的构建与应用在杭州市暴雨洪涝灾害风险评估中，基于前文构建的风险评估指标体系和确定的指标权重，运用模糊综合评价模型进行风险评估。首先，确定评价因素集和评价等级集。评价因素集U由致灾因子、孕灾环境、承灾体和防灾减灾能力等准则层因素及其对应的指标层因素组成，即U=\{u_1,u_2,\cdots,u_m\}，其中u_i表示第i个评价因素，m为评价因素的总数。例如，u_1可以表示致灾因子，其下包含最大日降水量、暴雨发生频率等具体指标。评价等级集V则是对杭州市暴雨洪涝灾害风险等级的划分，设V=\{v_1,v_2,\cdots,v_n\}，通常将风险等级划分为高风险、较高风险、中等风险、较低风险和低风险五个等级，即V=\{高风险,较高风险,中等风险,较低风险,低风险\}，n=5。接着，构建模糊关系矩阵R。对于每个评价因素u_i，通过专家评价、实地调研或数学模型等方法，确定其对各个评价等级v_j的隶属度r_{ij}，从而构成模糊关系矩阵R=(r_{ij})_{m\timesn}。以最大日降水量这个指标为例，通过分析历史降水数据和相关研究，确定不同降水量值对各个风险等级的隶属度。假设当最大日降水量大于200毫米时，对高风险等级的隶属度为0.8，对较高风险等级的隶属度为0.2，对其他等级的隶属度为0；当最大日降水量在100-200毫米之间时，对较高风险等级的隶属度为0.7，对中等风险等级的隶属度为0.3，对其他等级的隶属度为0；以此类推，根据不同降水量范围确定对各个风险等级的隶属度，进而得到最大日降水量这个指标对应的模糊关系矩阵的一行数据。按照同样的方法，确定其他评价因素对各个评价等级的隶属度，最终构建出完整的模糊关系矩阵R。然后，结合层次分析法（AHP）和专家打分法确定的指标权重向量A=(a_1,a_2,\cdots,a_m)，进行模糊合成运算。模糊合成运算采用模糊矩阵乘法的方式，即B=A\cdotR，其中B=(b_1,b_2,\cdots,b_n)为综合评价结果向量，b_j表示评价对象对第j个评价等级的综合隶属度。通过模糊合成运算，将各个评价因素的权重与它们对不同评价等级的隶属度进行综合考虑，得到杭州市不同区域对各个风险等级的综合隶属度。最后，根据最大隶属度原则确定杭州市各个区域的暴雨洪涝灾害风险等级。在综合评价结果向量B中，找出最大的隶属度值b_{k}=\max(b_1,b_2,\cdots,b_n)，则该区域的风险等级为评价等级集V中对应的第k个等级。例如，若b_3为B中的最大值，则该区域的暴雨洪涝灾害风险等级为中等风险。通过这种方式，对杭州市的每个评价单元（如以行政区划为单位或采用栅格划分的单元）进行风险评估，确定其风险等级，从而完成杭州市暴雨洪涝灾害风险评估工作，并为后续的风险区划和防灾减灾决策提供科学依据。五、杭州市暴雨洪涝灾害风险区划结果与分析5.1风险等级划分标准依据风险评估结果，本研究将杭州市暴雨洪涝灾害风险划分为五个等级，分别为高风险、次高风险、中等风险、次低风险和低风险。具体划分标准如下：高风险区：综合风险指数在0.8-1.0之间，该区域致灾因子强度大、频率高，孕灾环境复杂，承灾体暴露度高且脆弱性强，防灾减灾能力相对较弱。在暴雨洪涝灾害发生时，极易遭受严重的损失，对居民生命财产安全和社会经济发展构成极大威胁。例如，若某区域年最大日降水量常超过200毫米，暴雨发生频率高，地形低洼且河网密度大，人口密度和GDP密度都处于较高水平，而排水管网密度低、应急救援队伍数量不足，那么该区域就可能被划分为高风险区。次高风险区：综合风险指数在0.6-0.8之间，此区域致灾因子强度和频率较高，孕灾环境不利于洪水的调蓄和排泄，承灾体有一定的暴露度和脆弱性，防灾减灾能力有待进一步提高。遭遇暴雨洪涝灾害时，有较大概率遭受较为严重的损失，需重点关注和防范。比如某区域最大连续降水量较大，地形起伏度较大导致洪水汇流速度快，人口和经济资产有一定集中程度，排水能力和预警发布及时性存在一定不足，这样的区域会被划定为次高风险区。中等风险区：综合风险指数在0.4-0.6之间，该区域致灾因子强度和频率处于中等水平，孕灾环境对灾害有一定的影响，承灾体暴露度和脆弱性适中，防灾减灾能力基本能够应对一般程度的暴雨洪涝灾害，但在极端情况下仍可能面临一定的风险。像一些地区暴雨强度和频率适中，地形地貌和河网水系条件一般，人口和经济分布相对均衡，排水设施和应急响应能力基本满足日常需求，这类区域属于中等风险区。次低风险区：综合风险指数在0.2-0.4之间，此区域致灾因子强度和频率较低，孕灾环境相对稳定，承灾体暴露度和脆弱性较小，防灾减灾能力相对较强。在暴雨洪涝灾害发生时，遭受损失的可能性较小，但仍不能掉以轻心，需保持一定的警惕性。例如，部分山区地形相对有利，人口和经济活动较少，暴雨发生次数少，且具备较好的防洪设施和应急能力，可归为次低风险区。低风险区：综合风险指数在0-0.2之间，该区域致灾因子强度和频率极低，孕灾环境良好，承灾体暴露度和脆弱性极小，防灾减灾能力强。通常情况下，发生暴雨洪涝灾害的风险极低，即使遭遇一定程度的降雨，也能有效应对，基本不会造成明显的损失。如一些地势较高、远离水系、人口稀少且基础设施完善的偏远地区，可划分为低风险区。通过明确的风险等级划分标准，能够更直观、准确地展示杭州市不同区域暴雨洪涝灾害风险的差异，为后续的风险分析以及制定针对性的防灾减灾措施提供有力依据。5.2风险区划图绘制与展示利用地理信息系统（GIS）技术强大的空间分析和可视化功能，对杭州市暴雨洪涝灾害风险评估结果进行直观展示。通过将风险评估得到的综合风险指数与地理空间信息相结合，绘制杭州市暴雨洪涝灾害风险区划图，清晰呈现不同风险等级区域的空间分布特征。在绘制风险区划图时，首先将杭州市的行政区划图、地形地貌图、水系分布图等基础地理信息数据导入到GIS软件中，构建起地理空间框架。这些基础数据不仅为风险区划提供了地理背景，还能帮助分析风险分布与地理要素之间的关系。例如，地形地貌数据中的高程信息可以直观反映出哪些区域地势低洼，容易积水成灾；水系分布数据则能明确河流、湖泊的位置，了解洪水的可能传播路径和淹没范围。接着，将风险评估得到的综合风险指数按照风险等级划分标准，对每个评价单元（如以行政区划为单位或采用栅格划分的单元）进行风险等级赋值。在本研究中，将杭州市暴雨洪涝灾害风险划分为高风险、次高风险、中等风险、次低风险和低风险五个等级。通过对各评价单元的风险等级赋值，将抽象的风险评估结果转化为具体的数值，便于在GIS中进行可视化处理。然后，运用GIS的符号化和制图功能，根据不同的风险等级，为每个评价单元设置相应的颜色、图案或符号。例如，将高风险区用红色表示，次高风险区用橙色表示，中等风险区用黄色表示，次低风险区用绿色表示，低风险区用蓝色表示。通过这种直观的颜色区分，能够一目了然地看出杭州市不同区域的暴雨洪涝灾害风险程度。同时，还可以添加图例、比例尺、指北针等地图要素，使风险区划图更加规范、完整，方便读者阅读和理解。在风险区划图中，还可以进一步添加其他相关信息，如主要道路、居民点、重要基础设施等，以便更全面地了解风险分布与社会经济要素之间的关系。例如，在高风险区域内，标注出人口密集的居民区、重要的商业中心和工业基地等，这样可以更直观地展示出这些区域在暴雨洪涝灾害发生时可能面临的威胁，为防灾减灾决策提供更有针对性的信息。最终绘制完成的杭州市暴雨洪涝灾害风险区划图如图[X]所示。从图中可以清晰地看到，杭州市的暴雨洪涝灾害风险呈现出明显的空间分布差异。萧山区、余杭区及杭州主城区等东部和北部的平原地区，由于地势相对低洼，河网密度较大，人口和经济活动高度集中，且部分区域排水设施相对薄弱，因此风险等级相对较高，多为高风险区和次高风险区。而建德市、淳安县等中西部山地丘陵区，地势较高，地形起伏较大，人口和经济密度相对较低，且河流的行洪能力相对较强，风险等级略低，多为中等风险区、次低风险区和低风险区。通过杭州市暴雨洪涝灾害风险区划图的绘制与展示，为杭州市的防灾减灾工作提供了直观、科学的依据。政府部门可以根据风险区划图，合理规划城市建设，加强对高风险区域的防洪抗涝工程建设和管理，优化排水系统，提高城市的防洪能力；制定针对性的应急预案，加强对高风险区域的监测和预警，提前做好人员疏散和物资储备工作，减少灾害损失；还可以引导社会资源合理配置，避免在高风险区域进行过度开发，降低城市发展对自然环境的破坏，实现城市的可持续发展。5.3不同风险区域特征分析通过对杭州市暴雨洪涝灾害风险区划结果的深入分析，不同风险区域呈现出各自独特的自然地理、社会经济和灾害风险特征。高风险区主要集中在萧山区、余杭区及杭州主城区等沿海平原区。这些区域地势低平，地形起伏度小，平均海拔在10-50米之间，且河网密布，河网密度可达每平方公里5-10公里。例如，萧山区的平原地带，地势平坦开阔，河道纵横交错，这种地形地貌条件使得洪水在这些区域容易积聚，排水不畅。同时，该区域人口经济高度密集，人口密度超过每平方公里2000人，GDP密度高达每平方公里5亿元以上，各类基础设施和建筑物众多。以杭州主城区为例，作为杭州市的政治、经济、文化中心，高楼大厦林立，商业活动频繁，人口流动量大。但部分区域的排水设施建设相对滞后，排水管网密度不足，一些老旧城区的排水管网管径较小，难以满足强降雨情况下的排水需求。在遭遇暴雨洪涝灾害时，高风险区极易受到洪水的侵袭，造成严重的人员伤亡和财产损失。洪水可能淹没道路，导致交通瘫痪；冲毁房屋，使居民失去家园；破坏工厂、商业设施，造成生产停滞和经济损失。如2007年10月8日的暴雨灾害中，主城区多地积水严重，许多车辆被浸泡，商家货物受损，直接