一种用于城市群区域洪水风险区划的精细化诊断方法与流程

本发明涉及应急防灾诊断技术领域，尤其涉及一种洪水风险评价与诊断方法的构建。

背景技术：

城市群是由若干个密集分布的不同等级的城市及其腹地通过空间相互作用而形成的城市区域系统。随着城市化进程的加快，极端气候频繁发生，地面不透水面积不断增大，人口和财富不断聚集，城市洪涝灾害风险越来越大，给人们的生产和生活造成了极大威胁。因此对城市群区域进行洪水风险区划并精确诊断该区域的洪水风险分布特征既是城市应急防灾的重要依据，也是城市风险管理与可持续发展的需要。

目前洪水风险区划主要有主成分分析法和层次分析法，这两种方法在一定程度上能够反映洪水风险的分布特征，但也存在一些不足，如主成分分析法在指标权重确定方面存在无序问题；层次分析法具有主观确定权重的任意性。另外，目前的洪水风险区划主要以区县等行政边界划分评价单元，由于空间尺度过大无法精确定位洪水风险。因此，为了完善目前风险区划方法以及评价单元尺度较大等不足，本发明提供了针对城市群区域的精细洪水风险区划的模糊层次分析法，以便精确而又客观地诊断城市群区域的洪水风险特征，为完善与实施洪灾应急预案、增强对洪灾的应急管理能力等方面提供科学依据。

技术实现要素：

本发明的目的在于提出一种用于城市群区域洪水风险区划的精细化诊断方法，采用层次分析法与模糊综合评价方法相融合，基于栅格技术对城市群区域洪水风险进行精细区划和诊断，旨在对城市经济群区域进行洪水风险区划并诊断该区域的洪水风险分布特征，为研究城市洪灾风险评价与应急管理及城市群区域的协同发展提供重要参考依据。

本发明的一种城市不同下垫面减灾效应分析方法，其流程包括以下步骤：

步骤一、构建洪水风险评价指标体系，所构建的评价指标体系别为目标层、准则层和指标层3个层次，其中目标层为洪水危险度单一目标；准则层包括致灾因子、孕灾环境、承灾体；指标层的设定应与准则层相对应，致灾因子包括降雨、暴雨频数和历史洪水淹没频次、承灾体包括海拔高度、地形坡度和流域水系缓冲区，承灾体包括人口密度、人均gdp和水利工程防洪能力；

步骤二、对步骤一中的数据进行标准化处理，

暴雨量、历史洪水淹没频次、人口密度、人均gdp与洪水危险度为正相关关系，海拔高程、地形坡度、流域水系缓冲区级别、防洪能力与洪水危险度成为负相关关系；针对负相关指标，求其倒数，实现其与正相关指标之间的转换；洪水危险度指标数据的标准化处理公式如下：

式中，xi为某指标各栅格点原始数据系列，xmax和xmin分别为其中的最大和最小值；xi’为标准化以后的值，介于0到100之间；

步骤三、确定评价指标权重：通过确定上下层之间元素的隶属关系，建立递阶层次结构，对同一层次相同隶属关系的各个指标元素，使用两两比较的方法来确定其相对重要性，由此构造判断矩阵，并将其转化为模糊判断矩阵，获得相应权重值，具体包括以下处理：

步骤31、递阶层次结构建立之后，上下层之间元素的隶属关系已被确定，提取洪水灾害风险评价指标；

步骤32、假定以上一层元素为准则，所支配的下一层元素为u1，u2，…，un，使用两两比较的方法，按它们对于上一层元素的相对重要性赋予相应的权重，这样，n个被比较元素构造两两比较判断矩阵：

a＝(aij)n×n(12)

其中，ui与uj表示相互比较的下层指标元素，aij表示元素ui与uj相对于上一层元素的重要性比例标度；

步骤33、根据比例标度转换公式，将判断矩阵转化为模糊互补判断矩阵bn×n，表达式如下：

bij＝logαaij+0.5(13)

bn×n＝(bij)n×n(14)

式中，bij为ui与uj相对于上层元素的过渡比例标度，

bij＝0.5时，ui与uj重要性相同；

bij>0.5时，ui比uj重要；

bij<0.5时，uj比ui重要，且需满足bii＝0.5，bij+bji＝1α≥81≥81；

将模糊互补判断矩阵转化为模糊一致判断矩阵rn×n，

rn×n＝(rij)n×n(17)

步骤34、求相应权重向量，即根据一致性检验合格的判断矩阵，计算各层评价指标对于洪水危险度(决策目标)的相对权重w1，w2，…，wn，相对权重可以写成向量形式，即ω＝(w1,w2,...,wn)t；

步骤35、将模糊一致判断矩阵rn×n进行归一化处理，并运用特征根法，即公式(18)，求出最大特征值λmax；

rn×nω＝λmaxω(18)

步骤36、进行一致性检验，即通过最大特征值λmax计算一致性指标ci：

当ci＝0，完全一致；ci值越小，模糊一致判断矩阵越贴近安全一致度；

为防止判断矩阵偏离安全一致度，引入了平均随机一致性指标ri，并取cr为衡量矩阵一致性的指标：

当cr≤0.1，则认为模糊一致判断矩阵的一致性可以接受，否则应认为模糊一致判断矩阵不满足一致性，需要对判断矩阵进行调整，直至一致性检验达到要求为止；

步骤四、建立洪水危险度评价模型并绘制洪水风险图；

步骤五、利用洪水风险图进行洪水风险诊断。

与现有方法相比，本发明的技术方案所带来的有益效果是：

本发明针对经济城市群区域的洪水特点，提供了一种洪灾风险区划的诊断方法，准确计算不同危险区洪水危险度及危险等级，并基于gis平台绘制了不同危险区等级分布图，可视化展示城市群区域的洪水风险与危险程度分布特征；本方法规避了层次分析法评价受多个因素制约的事物或对象时的模糊性及主观性等缺点，极大地优化了权重计算步骤，最终实现了判断矩阵一致性与决策者思维的统一；此外，所述方法通过分析比较洪水危险度评价各类指标及其所占权重，科学客观地将多指标问题综合成单指标形式，构造出能够有效衡量洪水风险大小的单一指标，为洪水危险区域划分提供了一种可靠的技术支撑手段。

附图说明

图1为本发明的一种用于城市群区域洪水风险区划的精细化诊断方法整体流程示意图；

图2为本发明的权重确定方法中fahp模糊层次分析法流程图。

具体实施方式

以下结合附图对本发明的具体实施方式进行详细说明。应当理解的是，此处描述的具体实施方式仅用于解释说明本发明，并不用于限制本发明。

如图1所示，为本申请的一种洪水风险区划的诊断方法流程框图，该流程具体包括以下步骤：

步骤1、根据危险概念框架及洪水成灾系统，在综合考虑洪水风险评价指标体系确定的目的性、系统性、科学性和可操作性原则的基础上，基于gis平台构建洪水风险评价指标体系，将洪水风险评价指标体系分成3个层次即分别为目标层、准则层和指标层，根据指标体系层次关系，建立为递阶层次结构，如表1所示为“指标层、准则层、目标层”递阶层次结构模型。其中目标层为洪水危险度单一目标；准则层考虑了洪水成灾系统的基本组成，包括致灾因子、孕灾环境和承灾体；而指标层的设定应与准则层相对应，相应的评价指标选取自包括降雨、暴雨频数、历史洪水淹没频次、海拔高度、地形坡度、所在水系缓冲区级别、人口密度、人均gdp和工程防洪标准等数据。这些数据利用gis空间数据处理与制图技术来收集、整理，例如：

(1)降雨量：根据平均年最大24h暴雨等值线和多年平均降雨量等值线分析可知，二者体现的降雨量空间分布特征十分相似，基本反映了汛期降雨量的空间分布情况。因此，考虑综合体现降水高强度与连续性两个特征，选取平均年最大24h降雨量作为洪水危险度评价指标。

(2)暴雨频数：为某区域每年发生暴雨的日数，反映了该地区暴雨洪涝灾害发生强度，表达式如下：

式中，n表示暴雨频数，ti为某区域第i年暴雨日数，n为统计样本年数。

(3)历史洪水淹没频次：基于gis平台生成历史洪水淹没频次图，清晰地展现不同栅格单元受历史洪水淹没或影响的次数，淹没频次越高，洪水危险度越高。

(4)海波高度和地形坡度：根据城市群区域密集的dem数据，利用gis空间数据处理与制图技术，获得研究区域的海拔高程图和地形坡度数据及其分布特征，gis中坡度计算仅考虑相邻栅格间高程变化程度，而实际影响洪水危险度大小的应是一定范围内的地形变化，故采用一定邻域内高程标准差(std)数据衡量地形坡度，由此得到地形高程std分布图。

(5)水系缓冲区级别：利用gis缓冲区分析工具对河流、湖泊、蓄滞洪区等建立缓冲区，可获得流域水系缓冲区级别分布特征。

(6)人口密度和人均gdp以县级行政区作为基本统计单元，基于gis分析对人口密度人均gdp数据进行数字化及栅格化处理，生成人口密度和人均gdp分布图，以此展现城市群区域人口密集及人均gdp分布特征。

(7)防洪能力：利用gis空间数据处理与制图技术对城市群区域现状防洪能力进行数字化及栅格处理，获得该区域的现状防洪能力分布图。

致灾因子，考虑城市洪水通常由夏季季风暴雨产生，暴雨量很大程度上决定了洪水危险度大小；历史洪水资料包含了洪水发生的自然规律，历史典型洪水淹没频次同样能反映洪水风险的高低。故选取“降雨量”、“暴雨频数”和“历史洪水淹没频次”3个指标。

孕灾环境，地形特征和流域水系与洪水危险度的关系最为密切，其中地形特征主要表现为“海拔高程”和“地形坡度”2个指标，而流域水系与洪水危险度的关系主要表现为水系自身的级别。河流、湖泊及蓄滞洪区周围地区，除受本地降水引起的洪涝威胁外，还受过境洪水因下渗、漫堤和溃堤等形成的洪涝威胁，此部分洪水危险程度较大的地区，称为缓冲区，并将“缓冲区级别”作为孕灾环境方面考虑的另一评价指标。

承灾体，重点考虑其易损性与防灾减灾能力，选取“人口密度”、“人均gdp”和“防洪标准”3个指标。在不考虑防灾减灾水平差异的前提下，区域的社会经济发展水平在一定程度上可反映研究区遭受洪灾的潜在损失程度，而“防洪能力”可以作为防灾减灾能力综合评价指标。

表1

步骤2、对步骤1中的数据进行标准化处理，在数据标准化处理中，针对负相关指标，求其倒数，实现其与正相关指标之间的转换。暴雨量、历史洪水淹没频次、人口密度、人均gdp与洪水危险度为正相关关系，海拔高程、地形坡度、流域水系缓冲区级别、防洪能力与洪水危险度成为负相关关系。洪水危险度指标数据的标准化处理公式如下：

式中，xi为某指标各栅格点原始数据系列，xmax和xmin分别为其中的最大和最小值；xi’为标准化以后的值，介于0到100之间。

步骤3、用fahp模糊层次分析法确定区域洪水灾害风险评价指标权重，具体流程如图2所示。

步骤31、递阶层次结构建立之后，上下层之间元素的隶属关系已被确定，提取洪水灾害风险评价指标；

步骤32、假定以上一层元素为准则，所支配的下一层元素为u1，u2，…，un，使用两两比较的方法，按它们对于上一层元素的相对重要性赋予相应的权重，这样，n个被比较元素构造两两比较判断矩阵：

a＝(aij)n×n(12)

其中，ui与uj表示相互比较的下层指标元素，aij表示元素ui与uj相对于上一层元素的重要性比例标度；

步骤33、根据比例标度转换公式，将判断矩阵转化为模糊互补判断矩阵bn×n，表达式如下：

bij＝logαaij+0.5(13)

bn×n＝(bij)n×n(14)

式中，bij为ui与uj相对于上层元素的过渡比例标度，

bij＝0.5时，ui与uj重要性相同；

bij>0.5时，ui比uj重要；

bij<0.5时，uj比ui重要，且需满足bii＝0.5，bij+bji＝1α≥81≥81；

将模糊互补判断矩阵转化为模糊一致判断矩阵rn×n，

rn×n＝(rij)n×n(17)

步骤34、求相应权重向量，即根据一致性检验合格的判断矩阵，计算各层评价指标对于洪水危险度(决策目标)的相对权重w1，w2，…，wn，相对权重可以写成向量形式，即ω＝(w1,w2,...,wn)t；

步骤35、将模糊一致判断矩阵rn×n进行归一化处理，并运用特征根法，即公式(18)，求出最大特征值λmax；

rn×nω＝λmaxω(18)

步骤35、进行一致性检验，即通过最大特征值λmax计算一致性指标ci：

当ci＝0，完全一致；ci值越小，判断矩阵越贴近安全一致度。

为防止判断矩阵偏离安全一致度，引入了平均随机一致性指标ri，并取cr为衡量矩阵一致性的指标。

当cr≤0.1，则认为模糊一致判断矩阵的一致性可以接受，否则应认为模糊一致判断矩阵不满足一致性，需要对判断矩阵进行调整，直至一致性检验达到要求为止；

步骤4、建立洪水危险度评价模型并绘制洪水风险图。按照模糊层次分析法构建综合评价模型的思想方法，根据洪水成灾系统组成，建立城市群区域的洪水危险度评价指标体系，采用100m×100m栅格作为洪水风险评价的基本单元，利用gis空间数据分析功能对各个指标进行数据栅格化与标准化处理，构建与指标体系对应的判断矩阵，计算各类指标的相对权重以及不同栅格单元洪水危险度，由此实现基于模糊层次分析法的城市群区域洪水危险度评价模型的建立与洪水风险图的绘制。并根据《洪水风险区划技术导则》，将洪水危险度划分为5个级别，即极低危险、低危险、中危险、高危险、极高危险。

步骤5、利用洪水风险图编制成果进一步开展洪水风险诊断，从暴雨分布特征、历史洪灾分布特点、各城市暴雨积水风险分布特征等角度，全方位多角度地系统诊断城市群区域的洪水风险分布特征。