张乾柱，卢 阳，周火明，严同金，谢 谦，胡 月，闫建梅

（1.长江水利委员会 长江科学院重庆分院，重庆 400026；
2.重庆市水旱灾害防御中心，重庆 401147）

洪涝灾害具有发生频率高、影响范围广、经济损失大等特点，严重制约人类社会的生存和发展[1]。全球每年因洪涝灾害导致的人员伤亡和经济损失分别占全部自然灾害的65%和30%[2]。受我国特殊的自然地理、地质地貌和气候变化影响，洪涝灾害发生频率较高，尤其是进入20世纪90年代以后，洪涝灾害更是呈现多发、频发及重发趋势[3]。开展洪涝灾害评估研究，是认识洪涝灾害的基础，也是实现有效管理洪涝灾害的依据[4-5]。根据灾害发生阶段，洪涝灾害评估可分为灾前、灾中和灾后三个阶段[1]。洪涝灾害发生后，科学有效地评估洪涝灾害所造成的损失，是评估防洪效益、制定防洪规划和防洪减灾决策的重要依据[6]。根据洪涝灾害评估的时间和空间范围，可分为场次灾情评估和年度灾情评估[7]。从洪涝灾害损失评估过程来看，评估指标体系的确定、灾害损失的计量和灾情等级划分是评估的关键环节[8]。洪涝灾害评估指标的确定与获取，是灾害评估的核心内容，通常遵循系统性、可行性、可比性和相容性原则[9]。评估指标体系经历了由单指标体系到多指标体系变化，包含致灾因子、承灾体及防灾减灾3个方面，一般选取死亡人口、倒塌房屋、农作物受灾面积、直接经济损失、水利损失等指标开展损失评估工作[10]。除上述社会属性指标和经济指标外，灾害影响范围指标如受灾范围大小、受淹城镇数量、骨干交通中断历时等，也是洪涝灾害评估工作需侧重考虑的[11]。受特殊的地形地貌和气候特征影响，重庆市暴雨洪涝灾害频发，造成的直接经济损失居重庆市气象灾害首位[12]。本文根据《洪涝灾情评估标准》（SL 579—2012），选择死亡人口、受灾人口、农作物受灾面积、直接经济损失、水利设施经济损失、倒塌房屋、骨干交通中断历时、城市受淹历时、生命线工程中断历时等内容作为评估指标[7]，对2017年度重庆市境内发生的13次区域性暴雨和1次局部暴雨造成的洪灾分别进行评估，探讨境内暴雨洪灾分布规律，以期为重庆市暴雨洪灾防御工作提供数据与理论支撑。

重庆市位于青藏高原与长江中下游平原过渡地带，介于105°11′～110°11′E和28°10′～32°13′N范围内，总面积达8.24×104km2。地貌类型多样，以山地与丘陵为主，分别占75.8%、15.2%。降水量年际变化和地区差异大。多年平均年降水量1 000～1 600 mm①http://data.cma.cn/data/online.html?t=6（图1），主要集中在5—10月，为年降水量的75%，暴雨开始早、结束晚，出现暴雨时间长，大部分地区年平均暴雨日数为2.5～2.9 d，东北部和东南部地区甚至可达4.0 d以上。鉴于重庆以山地为主的地貌特征及降雨集中的特点，境内支流水系汇流急速、冲袭力强、历时短及洪峰量集中。东北部地区暴雨洪涝出现频率较高，防治任务繁重。

图1 重庆市多年降水量分布图Fig.1 Distribution map of annual precipitation in Chongqing

重庆市2017年历次暴雨洪涝灾害数据来源于重庆市水旱灾害防御中心，数据包括死亡人口、受灾人口、农作物受灾面积、直接经济损失、水利设施经济损失、倒塌房屋、骨干交通中断历时、城市受淹历时、生命线工程中断历时等指标内容。重庆市2001—2017年洪涝灾害数据来源于重庆市水利局水资源公报②http://slj.cq.gov.cn/。

3.1 洪涝灾害总体情况

重庆市境内2017年度共发生13次区域性暴雨洪灾和1次局部暴雨天气洪灾（图2），累计造成33个区县和780个乡镇受灾，农作物受灾总面积达4.82×104hm2，造成5 290间房屋倒塌，共计1.41×106人受灾，2.033×104人被迫转移，11人死亡和2人失踪，带来直接经济损失1.594×109元，水利设施直接经济损失2.83×108元。对比历次洪涝灾害损失情况来看，“9.8”（9月8日，下同）区域性暴雨造成的受灾区县、受灾乡镇及转移人口数量最多，“7.5”区域性暴雨造成的倒塌房屋和受灾人数最多，“6.8”区域性暴雨造成的农作物受灾面积、直接经济损失总量及水利设施损失最大。

图2 2017年历次暴雨洪灾损失情况对比Fig.2 Comparison of losses in 2017 floods

3.2 暴雨洪灾时间变化规律

为分析汛期历次洪涝灾害损失情况，按月统计历次洪灾情况。总体而言，9月洪涝灾害造成损失最为严重，共计发生4次区域性暴雨洪害，累计造成47区（县）次和392个乡镇受灾，受灾人口达3.502×105人，转移受灾人口6 500人，灾害造成1 000间房屋倒塌和8.33×103hm2农作物受灾，直接经济损失4.53×108元（图3）。从2017年月降雨量与常年降雨平均值对比情况来看，9月降雨量远超常年平均情况（图4）。除此之外，4—6月汛期，随降雨量增多，暴雨洪灾带来的损失不断增加，尽管7月降雨量明显降低，但暴雨洪灾损失量仅次于9月，7月降雨量集中发生在中上旬，占月降雨总量的90%，发生了“7.5”“7.13”两次区域性暴雨洪灾，累计20个区县和258个乡镇受灾，受灾人口达2.34×105人，转移受灾人口3 300人，灾害造成700间房屋倒塌和9.71×103hm2农作物受灾，直接经济损失2.19×108元。

图3 汛期各月份暴雨洪灾损失情况Fig.3 Rainstorm and flood losses in each month of flood season

图4 月降雨量与常年值月均降雨量对比Fig.3 Comparison of rainfall with annual monthly average rainfall

3.3 暴雨洪灾空间变化规律

在历次暴雨洪灾中，除渝中区、大渡口区、江北区、南岸区、荣昌县及酉阳县外的33个区（县）和780个乡镇均发生不同规模的暴雨洪灾（图5）。不同区县灾害损失情况对比，从受灾乡镇数量看，渝东北巫溪、巫山、奉节、城口、开州、万州、梁平等区（县）、渝中地区垫江、忠县、丰都及渝东南石柱、彭水较多，其次为渝西地区合川、江津及綦江等区（县）；
从受灾人口数量看，渝东北开州、万州、巫溪和渝东南彭水等区县受灾人数较多，其次为渝中部丰都、涪陵与渝东南武隆、黔江，渝西大部分地区除合川外受灾人数较少；
从灾害导致人口转移情况看，渝东北城口、巫溪、巫山、开州、万州等区（县）因灾转移人数较多，渝东南地区及渝西大部分地区转移人数较少；
灾害造成重庆市境内8人死亡、2人失踪，分别发生在开州、云阳、北碚、合川、涪陵、巫溪及奉节；
从农作物受灾面积来看，损失最强烈的区（县）集中在渝东北的巫溪、开州、万州、梁平等区（县），渝西地区除合川外大部分区（县）受灾较轻；
从灾害造成房屋倒塌数量来看，灾害损失较重的区（县）主要集中在渝东北城口、巫溪、开州、万州、梁平等区（县），其次为渝中地区忠县、垫江与渝西部地区北碚、江津等区（县）；
从灾害造成的直接经济总损失来看，渝东北开州、巫溪、万州、城口与渝中部地区垫江、忠县损失较为严重，其次为渝东南彭水、黔江、秀山等区（县），渝西部地区除合川外大部分经济损失较小；
从灾害造成水利设施直接经济损失来看，渝东北万州、开州、巫溪与渝中部忠（县）等损失较大，渝西地区大部分区县除合川外灾害损失较少。

图5 重庆市2017年不同区（县）灾害损失情况Fig.5 Disaster losses in different districts of Chongqing in 2017

总体而言，渝东北地区在2017年度洪灾过程中损失较严重，其次为渝中部地区和渝东南地区，渝西部地区灾害损失相对较轻。渝东北、渝东南及渝西地区均是境内暴雨中心，但渝东北和渝东南地区海拔高、坡度大，暴雨洪灾易发，渝西部地区地势平坦，利于灾害疏导。从重庆不同地区社会经济指标看（表1），渝东北和渝东南经济水平较渝西和渝中部地区低，但灾害损失程度相对较高，一方面与上述地区的孕灾环境有关，另一方面与抵御灾害能力有关。综合考虑境内灾害监测站、无线预警广播站及危险区Ⅰ、Ⅱ类房屋比例在灾害防治过程中的重要性，采用均等权重叠加方式得到各区县抗灾能力[13]。抗灾能力指标图层由各指标叠加生成后，其结果须进行归一化，数值方向与易损性成果相反，0至1表示抗灾能力不断降低。从不同地区抗灾能力来看，渝东北、渝东南抗灾能力较低，渝西地区和渝中地区相对较高，证实了上述观点。

表1 重庆市不同地区社会经济指标③www.cqdata.gov.cnTable 1 The socio-economic indicators in different regions of Chongqing

4.1 场次暴雨洪灾等级评估

根据洪水灾害风险管理理论，按对人类社会的影响，灾害导致的损失可分为经济损失和非经济损失[14]。根据灾害发展的时间延伸特征，经济损失又分为直接经济损失和间接经济损失，直接经济损失为洪水淹没造成已有社会财富的减少，间接经济损失是由直接经济损失波及带来的损失，在一定程度上反映洪灾对后期社会产生的影响[15]。非经济损失指的是洪灾带来的生命、政治、生态影响，通常以受灾人口、受灾面积等指标反映[8]。自20世纪90年代以来，我国学者就开始了洪灾统计评估研究，基于数学方法的损失评估模型[16]和基于GIS、RS的洪灾淹没损失评估[17]等方法均适用于灾前和灾中评估。为提高我国洪涝灾害评估的科学化、标准化和规范化水平，水利行业发布了《洪涝灾情评估标准》（SL 579—2012），包含灾害的等级划分、场次洪涝灾害的灾情评估、年度洪涝灾害的灾情评估等技术内容，按评估方式分为直接认定法和多目标评估法。考虑到本研究年度内，死亡人数和直接经济损失均低于直接认定重大洪涝灾害标准，因此，场次洪涝灾害的灾情评估采用多目标评估法。洪涝灾害评估指标包括基本指标和扩展指标，基本指标是进行场次、年度洪涝灾情评估的必要指标，扩展指标是依据评估对象选定的指标，其中，基本指标包括死亡人口、受灾人口（或受灾人口占区域人口比例）、农作物受灾面积（或农作物受灾面积占区域耕地面积比例）、倒塌房屋、直接经济损失（或直接经济损失占上一年区域GDP比例）、水利设施损失占直接经济损失比例等；
扩展指标包括骨干交通中断历时，城市受淹历时，生命线工程（水、电、气、通信）中断历时，级别场次灾害数量等。场次洪涝灾害灾情评估，考虑基本指标和扩展指标公式如下：

式中：C为洪涝灾情评估值；
D为死亡人口指标的参数取值；
P为受灾人口指标的参数取值；
A为农作物受灾面积指标的参数取值；
L为直接经济损失指标的参数取值；
F为水利设施经济损失指标的参数取值；
H为倒塌房屋指标的参数取值；
R1、R2为骨干交通中断历时指标的参数取值；
S为城市受淹历时指标的参数取值；
T为生命线工程中断历时指标的参数取值；
参数权重，取江河洪水灾害类型值。

根据重庆市2017年洪涝灾害统计资料，梳理了历次山洪灾害损失情况，包括死亡人口、受灾人口、农作物受灾面积、直接经济损失、水利设施经济损失、倒塌房屋、交通中断历时、城市受淹历时及生命线工程等指标，参考各类灾情指标参数与阈值区间的关系[7]，推算出各类灾情指标取值参数（表2）。根据历次暴雨洪灾过程灾害损失情况及参数取值，按公式1计算，推算出历次洪涝灾害评估值（表2、图6）。按照洪涝灾害评估标准，场次洪涝灾害等级分为特别重大洪涝灾害（C≤80）、重大洪涝灾害（60≤C＜80）、较大洪涝灾害 （40≤C＜60）、一般洪涝灾害 （C＜40），从洪涝灾害评估结果来看，总体灾害评估值均小于40，属于一般洪涝灾害，洪涝灾害评估最大值为“6.8”场次暴雨过程，灾害评估最小值为“9.1”场次暴雨过程。

表2 2017年重庆市境内历次洪涝灾害指标参数取值Table 2 The index parameters of flood disasters in Chongqing

图6 2017年历次暴雨洪灾灾情评估Fig.6 Disaster assessment of floods in 2017

4.2 年度暴雨洪灾等级评估

根据《洪涝灾情评估标准》（SL 579—2012），进行年度暴雨洪灾等级评估时，仅考虑死亡人口、受灾人口、农作物受灾面积、倒塌房屋、直接经济损失、水利设施损失占比情况。根据重庆市水利局2001年以来发布的水资源公报，统计了历年来洪涝灾害受灾情况，整理评估区域内至评估年份上一年各项洪涝灾情评估指标数据，并求得各项指标的平均数（Xˉ），依据评估年份某项指标数值（X）与该项指标平均数（Xˉ）的关系，按表2确定该项指标的参数取值。将2001—2017年灾害平均受损情况与历年实际发生值相比，结合表3，求得历年洪涝灾害情况评估D、P、A、L、H、F参数取值，代入公式（2），得到历年洪涝灾情评估值。

表3 年度洪涝灾害灾情指标的参数取值与指标阈值关系Table 3 Relationship between annual flood disaster indicators and threshold values

式中：C为洪涝灾情评估值；
D为死亡人口指标的参数取值；
L为直接经济损失指标的参数取值；
P为受灾人口指标的参数取值；
A为农作物受灾面积指标的参数取值；
F为水利设施经济损失指标的参数取值；
H为倒塌房屋指标的参数取值。

表4 年度洪涝灾害灾情指标的参数取值Table 4 Values of annual flood disaster indicators

根据上述资料及评估方法，得出2001—2017年历年洪涝灾害评估系数，根据《洪涝灾情评估标准》（SL 579—2012），将洪涝灾害年划分为一般洪涝灾害年、较大洪涝灾害年、重大洪涝灾害年等，分别占64.71%、11.76%及23.53%（图7）。其中，2017年属一般洪涝灾害年，洪涝灾害灾情评估值低于2001年以来的任何一年，可见，2017年洪涝灾害程度较轻。

图7 2001—2017年历年暴雨洪灾灾情评估对比Fig.7 Comparison of floods disaster assessment over 2001 to 2017

（1）重庆市境内2017年度共发生13次区域性暴雨洪灾和1次局部暴雨天气洪灾，累计造成33个区县和780个乡镇受灾，农作物受灾总面积达4.82×104hm2，灾害造成5 290间房屋倒塌，共计1.4×106人受灾，2.033×104人被迫转移，11人死亡和2人失踪，带来直接经济损失1.594×109元，水利设施直接经济损失2.83×108元。

（2）2017年月降雨量与常年降雨平均值对比情况来看，9月降雨量远超常年平均情况，洪涝灾害造成损失最为严重，共计发生4次区域性暴雨洪害，累计造成47区（县）次和392个乡镇受灾，受灾人口达3.502×105人。

（3）总体而言，渝东北地区是2017年度洪灾过程中损失较严重的区（县），尤其是开州、万州、巫溪、城口、奉节等区（县），其次为渝中部地区和渝东南地区，渝西部地区灾害损失相对较轻，一方面与上述地区的孕灾环境有关，另一方面与抵御灾害能力有关。

（4）从场次洪涝灾害评估结果来看，历次灾害评估值均小于40，属于一般洪涝灾害，洪涝灾害评估最大值为“6.8”场次暴雨过程，灾害评估最小值为“9.1”场次暴雨过程；
从年度洪涝灾害评估结果看，2017年属一般洪涝灾害年，洪涝灾害灾情评估值低于2001年以来的任何一年，2017年洪涝灾害程度较轻。

猜你喜欢 洪灾灾情经济损失 美国供水与清洁基础设施不足造成每年85.8亿美元经济损失水利水电快报(2022年8期)2022-11-23盐城市夯实灾害灾情管理基础江苏安全生产(2022年8期)2022-11-01浅论执法中队如何在洪灾中发挥能效锦绣·上旬刊(2022年2期)2022-05-16How to survive a flood 如何从洪灾中活下来疯狂英语·新阅版(2021年10期)2021-12-08How to survive a flood如何从洪灾中活下来疯狂英语·新悦读(2021年10期)2021-11-23“灾情”环球时报(2018-07-11)2018-07-11烧伤创面感染直接经济损失病例对照研究中华老年多器官疾病杂志(2016年9期)2016-04-28醒醒吧，人类！少儿科学周刊·儿童版(2015年7期)2015-11-24甘肃岷县漳县6.6级地震灾情快速评估及应急处置保障地震研究(2014年4期)2014-02-27