[5,6] [1-4]
。在 ，
， 引用了地理信息系统 （GIS） 技术
[7-12]
建立了一套较为成型的暴雨洪涝风险评估方法。但目前的风险评估大多在省域尺度上进行， 评价单元通常以县为单位；且各种评价方法在评估模型、指标和方法上并未达成共识，由于 各个地的致灾因子、 承灾面等因素各有不同， 一些现有的模型和评价方法在进行区域外推和 尺度转换时效果并不理想。 本文旨在建立一套基于南宁市气候状况、 自然资源状况及人口经 济状况的评价指标和评价模型， 对南宁市暴雨洪涝灾害风险做出准确地评估和进行区划， 为 加强对该地区暴雨洪涝灾害的科学预测预报服务和防灾减灾工作提供科学依据。 1 数据与区划方法 1.1 数据来源
[18]
。
表 3 地形高程差赋值表
高程标准差（m） 地形高程（m） 一级（≤100） 二级（100-300） 三级（300-700） 四级（≥700） 一级（≤1） 0.9 0.8 0.7 0.6 二级（1-10） 0.8 0.7 0.6 0.5 三级（≥10） 0.7 0.6 0.5 0.4
河网密度是指单位流域面积上的河流总长度，可以在 ArcGIS 中求线密度计算得出
图 1：上-南宁市暴雨洪涝灾害危险性等级区划分布图；左下-南宁市暴雨洪涝灾害致灾因子易发性等级区 划分布图；右下-南宁市暴雨洪涝灾害孕灾环境敏感性等级区划分布图
2.2 暴雨洪涝灾害脆弱性分析 暴雨洪涝灾害的脆弱性主要反映的是南宁市各个地区人口经济对暴雨洪涝灾害响应的 脆弱程度。 主要纳入了经济社会指标以及交通条件指标。 它反映的承灾面易损性和防灾减灾 能力是个宏观指标，不仅针对暴雨洪涝灾害，也普遍适用于多种气象灾害。
其中，Ci 为每个等级降水发生次数，Di 为该等级的权重。 对设定的某一格点，地形高程标准差可通过计算其与周围 8 个格点的高程标准差获得， 在 1： 5 万 DEM 中采用 1000m×1000m 的网格计算地形高程标准差。 根据地形高程以及高程标 准差给每个单元格地形高程差赋值（表 3） ，高程越低、高程标准差越小，影响值越大，表 示越有利于形成暴雨洪涝灾害
基于 GIS 的南宁市暴雨洪涝灾害风险评估与区划
梁玉莲
1 1,2,3
，黄丹萍 ，黎美宏 ，杨宇红 ,莫建飞
2
3
3
3
4
（ 中国科学院大气物理研究所，北京 100029； 中国科学院研究生院，北京 100049；
3
南宁市气象局，广西 南宁 530028； 广西气象减灾研究所, 广西 南宁 530022） 摘要： 运用南宁市气象数据、 自然地理数据和社会经济数据， 组成自然致灾因子易发性、

南宁市科学与技术研究计划项目（201102078C）资助。 作者简介：梁玉莲，1984，女，在读博士研究生，主要从事气候与生态研究。E-mail：ratia_lian@
气象数据采用由南宁市气象局提供的南宁市2007-2011年146个自动站以及9个国家标准 气象站降雨数据；人口经济数据来自《南宁年鉴》（2010）；南宁市范围内1:5万河流分布 图、道路分布图、乡镇点分布图、DEM（数字化高程模型）等基础地理信息数据由广西气象 信息中心提供。遥感本底分类数据由广西气象减灾研究所提供 1.2 暴雨洪涝灾害风险评估与区划方法 暴雨洪涝灾害风险是致灾因子易发性（主要指气象因子） 、孕灾环境敏感性（包括地形、 水系、下垫面类型等方面） 、承灾体易损性（人口密度和经济价值总量等方面）和防灾抗灾 能力（资金投入的多少及交通的发达程度等方面）综合作用的结果，其中致灾因子易发性和 孕灾环境敏感性为自然属性， 共同构成暴雨洪涝灾害的危险性， 他们决定了暴雨洪涝灾害发 生的可能性和自然灾害发生的严重程度； 易损性和防灾抗灾能力为社会属性， 共同构成暴雨 洪涝灾害发生地的脆弱性， 他们决定了暴雨洪涝灾害给其所发生地区人类经济和社会造成损 失的可能性和严重程度。暴雨洪涝灾害风险区划是指在致灾因子易发性、孕灾环境敏感性、 承灾体易损性、 防灾抗灾能力等因子进行定量分析评价的基础上， 为了反映暴雨洪涝灾害风 险分布的地区差异性，根据风险度指数的大小，对风险区划分为若干个等级
4
孕灾环境敏感性、 承灾体易损性和防灾减灾能力4个指标， 借助GIS的空间分析和叠加分析功 能， 构建南宁市暴雨洪涝灾害风险评估指标体系， 得出南宁市1000m×1000m为单元的暴雨洪 涝灾害综合风险区划图。结果表明，南宁市范围内发生洪涝灾害风险最高的处于宾阳，其中 危险性最高的地区处于宾阳县的东部和北部， 脆弱性最高的地区则处于宾阳县的中部和横县 的东南部地区。 该风险区划结果基本反映了南宁市暴雨灾害的潜在风险。 暴雨洪涝灾害防御 的重点区域应放在风险较高的区域。 关键词：GIS，洪涝灾害；风险评估；指标体系；防灾减灾 引言 南宁市位于广西壮族自治区南部，东经 107°45′-108°51′，北纬 22°13′-23° 32′，其气候特征是夏长高温多雨，冬短温暖干燥，属南亚热带季风气候区域。降水时空分 布不均，使得暴雨洪涝频繁发生，由此引发的城市洪水、山洪、农村渍涝、泥石流、山体滑 坡等灾害也较为严重。近年来，在全球气候变暖为主要特征的气候变化背景下，极端天气气 候事件增加， 暴雨洪涝灾害发生频率和强度呈现明显上升的态势， 随着这种威胁的持续不断 加剧，减轻暴雨洪涝灾害造成的影响和损失已成为学者们致力研究的焦点问题之一 暴雨洪涝风险评估方面， 大量学者开展了相关研究
表 4 湖泊和水库缓冲区等级和宽度的划分标准
水域面积 ×10 km
4 2
缓冲区宽度/千米 一级缓冲区 0.5 2 3 4 二级缓冲区 1 4 6 8
0.1-1 1-10 10-20 >20
下垫面类型分为森林、耕地、草地、水体、城镇、道路、水土流失和石漠化八类，通过 TM遥感影像分类提取
[13]
。按其对暴雨洪涝响应的敏感程度采用Dephi专家咨询法
[15]
（表2）。
表2 临界致灾雨量临界值及权值表
临界致灾雨量等级
百分位区间（%）
5
≥98
4
95-98
3
90-95
2
80-90
1
60-80
临界致灾雨量值（mm）
临界致灾雨量等级权重
163.3
5/15
158.3
4/15
149.9
3/15
133.3
2/15
99.9
1/15
统计每一站点不同等级降水强度权重与各站的不同等级降水强度发生的频次的乘积之 和，得出该站点的致灾因子易发性指标值（A1）： A1=∑Ci×Di (2)
[14,15] [13]
。
。 (1)
暴雨洪涝灾害风险指数=f（易发性，敏感性，易损性，防灾抗灾能力）=∑Ai×Bi 其中，Ai 为各类因子归一化后的值，Bi 为各类因子权重。
表 1：暴雨洪涝灾害风险区划指标体系及权重分配 一级指标 A 二级指标 B 三级指标 C 致灾因子易发性 临界致灾雨量(D1) C1（0.35） 危险性 地形高程差(D2) B1 孕灾环境敏感性 暴雨洪涝 灾害风险 下垫面类型(D5) A 承灾体易损性 脆弱性 C3（0.15） B2 防灾抗灾能力 （0.3） C4（0.15） 道路密度(D9) 0.075 财政收入(D8) 0.075 地均 GDP(D7) 0.075 人口密度(D6) 0.075 0.1 （0.7） C2（0.35） 缓冲区指数(D4) 0.05 河网密度(D3) 0.075 0.125 0.35 四级指标 权重 D
[16,17]
。其用于暴雨洪涝风险区划基本思想是：将区划指标分解成若干层次，并
以同一层次的各种要素按照上一层要素为准则，进行两两判断比较并计算出各个要素的权 重，最终得出综合权重，以便进行风险值计算（表 1） 。 临界致灾雨量采用南宁市2007-2011年146个自动站以及9个国家标准气象站暴雨日（pr
≥50mm）的日雨量序列。采用百分位数法求出该序列的第98百分位数、第95百分位数、第90
百分位数、第80百分位数、第60百分位数的临界致灾降水量。利用不同百分位数将暴雨强度 分为5个等级，根据暴雨强度等级越高，对洪涝形成所起的作用越大的原则，采用层次分析 法确定各个降水等级的权重。 按照初步确定的各级暴雨灾害致灾临界指标， 分别统计各站点 各级暴雨强度发生天数以及该次的权重值
图 2：上-南宁市暴雨洪涝灾害承灾面脆弱性等级区划分布图；左下-承灾体易损性等级区划分布图； 右下-公共防灾抗灾能力等级区划分布图
从承灾面易损性（图 2 左下）上看，横县和宾阳地区因人口密集且经济产值高而易损性 高，市区和武鸣县社会产值也相对较高，一旦遭受暴雨洪涝灾害损失率相对较大。马山县和 隆安东部地区人口密度相对小， 地均产值相对较低， 同样条件的暴雨洪涝灾害发生时在该地 区造成的损失相对较小。 从防灾救灾能力上看（图 2 右下） ，南宁市区六城区范围和武鸣县的人均 GDP 相对较高 且路网密度大，防灾救灾的经济保障较高，便于得到及时救援，因而防灾救灾能力相对高， 城市中心六城区交汇处域有个防灾盲点，由于城中心人口密集，人均 GDP 则相应降低，是防
[20-22]
对下垫
面类型进行赋值，分别给行内10位专家寄发了调查问卷，采用平均法共进行3轮反复咨询后 最终确定各个下垫面类型的权重。 为了与上述指标值域范围统一， 下垫面类型的权重值取值 在0.4-0.9之间。值越大，敏感性越高（表5）。
表5 下垫面类型权值表
下垫面类型 权值
森林 0.4
草地 0.45
[19]
。
缓冲区表示的是距离水体远近。离水体越近的地方受暴雨洪涝灾害的影响的可能性越 大。缓冲区的计算也可以通过 ArcGIS 的缓冲区计算功能实现，取值标准参照有关文献
[18]
其
中南宁市范围内的河流均视为二级河流计算， 一级缓冲区和二级缓冲区分别设为为 6m、 10m； 湖泊和水库则按照水域面积分设不同标准来设置（表 4） 。