Scientia Geographica Sinica  2014 , 34 (5): 621-626 https://doi.org/10.13249/j.cnki.sgs.2014.05.621

Orginal Article

黄浦江流域洪灾动态风险演化趋势研究

苏飞1, 殷杰1, 尹占娥2, 于大鹏3, 许世远4

1. 浙江工商大学旅游与城市管理学院, 浙江 杭州 310018
2. 上海师范大学地理系, 上海 200234
3. 拉夫堡大学地理系, 英国 莱斯特 LE11 3TU
4. 华东师范大学地理系, 上海 200062

Variation Analysis of Flood Dynamic Risk in Huangpu River Basin

SU Fei1, YIN Jie1, YIN Zhan-e2, YU Da-peng3, XU Shi-yuan4

1. School of Tourism and City Management, Zhejiang Gongshang University, Hangzhou, Zhejiang 310018, China
2. Department of Geography, Shanghai Normal University, Shanghai 200234, China
3. Department of Geography, Loughborough University, Leicestershire LE11 3TU, UK
4. Department of Geography, East China Normal University, Shanghai 200062, China

中图分类号:  X43

文献标识码:  A

文章编号:  1000-0690(2014)05-0621-06

通讯作者:  殷杰,副教授。E-mail:rjay9@126.com

收稿日期: 2014-02-17

修回日期:  2014-04-1

网络出版日期:  2014-05-10

版权声明:  2014 《地理科学》编辑部 本文是开放获取期刊文献,在以下情况下可以自由使用:学术研究、学术交流、科研教学等,但不允许用于商业目的.

基金资助:  国家自然科学基金项目(41201550、41371493、41071324)、教育部人文社会科学研究项目(12YJCZH257)、上海市教委创新研究项目(13YZ061、13ZZ035)、浙江工商大学青年人才基金重点项目(QZ13-2)资助

作者简介:

作者简介:苏飞(1982-),男,安徽颍上人,博士,讲师,从事城市与区域发展、灾害风险管理研究。E-mail: suf910@163.com

展开

摘要

改革开放以来,黄浦江流域经历了快速的城市化过程,人类活动极大改变了流域的自然环境和洪灾风险特征。利用洪水数值模型开展1979、1990、2000和2009年黄浦江流域5、50和500年一遇洪水情景模拟。在此基础上,参考相关标准,构建基于土地利用的脆弱性分级方法和风险判别矩阵,进而分析了黄浦江流域洪灾动态风险的演化特征。研究结果显示:转型期黄浦江流域洪灾动态风险呈现先缓慢增加后显著降低的演化趋势,在空间上洪灾风险表现为从几乎全流域分布到中上游地区集中分布的趋势,防汛墙的扩建加固以及快速城镇化进程是导致洪灾风险演化的主要因素。

关键词: 转型期 ; 洪灾动态风险 ; 演化趋势 ; 黄浦江流域

Abstract

Huangpu River Basin has experienced rapid urbanization since “reform and opening up”. Increasing human activities greatly changed the natural environment and flood risk characteristics in this area. This article presented a scenario-based study that investigated the flood dynamic risk in Huangpu River floodplain during the transitional period (1979-2009). A 1D/2D coupled flood inundation model (Flood Map) was firstly used to simulate the designed flood scenarios with 5 a, 50 a and 500 a return periods in 1979, 1990, 2000 and 2009. The flow hydrographs at the boundary gauging stations (i.e. upstream Mishidu and downstream Wusong) were derived using a simplified algebraic subtraction of the water levels with different return period which have been calculated in our previous studies and the maximum water level during the 9711 flood event where hourly stage hydrograph was available. The flood processes are only represented with 24 h stage hydrographs, including two rising and falling phases. 175 rectangular cross-sections were used as the 1D river channel model. The DEMs of 1979, 1990, 2000 and 2009 were generated based upon the 2005 DEM and land subsidence data of 1980-2009 for the study area. Roughness parameters of river channel and floodplain were represented by varying manning's. These provided the boundary conditions and the calibrated parameters for the model simulations. Furthermore, land use maps of the study area in various time points were used for vulnerability analysis and then they were categorized into four classes. On the basis of some relevant national standards and expert judgments, a flood risk matrix, which comprehensively considerate the relationship between flood inundation and vulnerability, was constructed for the analysis of flood dynamic risk variation in Huangpu River Basin during the transitional period. The results shown that over the past 30 years, the flood dynamic risk of Huangpu River Basin slightly increased between 1979 and 1990 due to rapid urbanization and land subsidence in floodplain but significantly reduced afterwards particularly in city center because the floodwall system along Huangpu River has been largely extended and reinforced. As expected, the flood risk obviously increased with the increasing return periods. Spatially, the flood risk appeared in most of riparian regions in 1979 and then it was gradually restricted to mid- and upstream. Finally, uncertainties and limitations were analyzed and some suggestions were presented for future researches.

Keywords: the transitional period ; flood dynamic risk ; change trend ; Huangpu River Basin

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苏飞, 殷杰, 尹占娥, 于大鹏, 许世远. 黄浦江流域洪灾动态风险演化趋势研究[J]. , 2014, 34(5): 621-626 https://doi.org/10.13249/j.cnki.sgs.2014.05.621

SU Fei, YIN Jie, YIN Zhan-e, YU Da-peng, XU Shi-yuan. Variation Analysis of Flood Dynamic Risk in Huangpu River Basin[J]. Scientia Geographica Sinica, 2014, 34(5): 621-626 https://doi.org/10.13249/j.cnki.sgs.2014.05.621

引言

洪灾是世界上影响最为严重的自然灾害类型之一,根据EM-DAT数据统计,洪水导致的灾害损失占到全球灾害总损失的约28%,其中风暴洪水又是沿海地区面临的最主要致灾因素[1]。国际政府间气候变化专门委员会(IPCC)第四次评估报告显示[2],气候变化和海平面上升背景下,全球部分地区极端降水和强热带气旋活动显著增加[3],危险性不断升高。此外,沿海地区还是人口最为密集的区域,持续高强度的人类活动和海岸带开发导致下垫面快速变化和大范围的地面沉降,削弱了自身调节和应对气候变化与海平面上升的能力,放大了台风、风暴潮、洪水、暴雨等极端事件的影响,沿海地区的脆弱性和暴露性逐渐加剧。因此,海岸带地区,尤其是南亚、东亚和东南亚人口众多且低洼的大三角洲地区,面临着最大的洪灾风险[4,5]

日益频发的极端洪水事件和加剧的洪灾风险已经引起了政府组织和学术界的高度重视。21世纪以来,以国际减灾战略为主导的减灾工作已经将重点转移到以预防为主的灾害风险研究[6,7],中国政府在《国家中长期科学和技术发展规划纲要(2006~2020年)》和《国家综合减灾“十二五”规划》中也把灾害风险研究作为主要任务。在此基础上,大量的研究工作聚焦到该领域,形成一套较为成熟的灾害风险研究的理论方法体系[8-11]。然而,以往的研究主要分析当前或未来某一时间的灾害风险,而对于风险的动态变化过程和趋势研究涉及较少,难以反映风险随着城市化和气候变化而表现出的不确定性特征。因此,以黄浦江流域为典型实证区,分析其转型期(1979~2009年)洪灾动态风险演化趋势,可以厘清洪灾风险系统的影响因素和特征,进一步充实、发展和创新洪灾动态风险研究范式,从而为沿海城市防洪减灾与可持续发展提供决策依据,具有重要的科学意义与实践价值。

1 研究区

黄浦江发源于太湖流域,流经上海市中心城区,汇入长江口,全长113 km。流域内地势低平,平均海拔仅4 m左右(吴淞高程)。由于受半日潮影响,每天出现两次高潮和两次低潮,河口平均潮差约2.3 m。该区域属于亚热带季风气候,每年6月中下旬到7月上旬为梅雨期,常年平均梅雨量为244.4 mm。此外,每年夏季由于经常受台风影响,风暴潮、天文大潮和上游太湖洪水可能相伴而生、重叠影响,出现所谓的“二碰头”和“三碰头”现象,历史上多次大洪水事件均是由于上述情况所致。考虑到黄浦江上游多为支流河段且流经区域主要是农村地区,因此选择从上游米市渡到下游吴淞口约75 km长的黄浦江主流河段及其流经区域作为研究区。

黄浦江流域是上海也是中国人口和财富最为密集的区域之一。改革开放以来,上海经历了快速的城市化过程,市区人口从1978年的650万增加到2008年的1 650万人,与之相应的城镇面积急剧扩大,大量的农地、林地、河道水域被用于城市建设,河流调蓄能力被极大削弱,不透水面积迅速增大,大大增加了径流速度和流量。此外,建国后由于超采地下水和大规模工程建设使得上海市区地面严重沉降,中心城区地势绝大部分低于黄浦江高潮位,流域内大部分地区已没有自排条件,历史上多次被淹,损失严重。为应对日益严重的洪水影响,自1950年代起,在黄浦江两岸及支流修建并多次扩建、加高加固了防汛墙和涵闸。目前,已经基本形成了闭合的防汛系统,设防标准(“84”标准)为千年一遇(市区)和50年一遇(郊区),大大降低了洪水影响和损失。

2 研究方法

为了定量分析黄浦江洪灾风险的动态演化趋势,基于前期黄浦江洪水频率分析结果[12],分别构建1979、1990、2000和2009年4个年份5、50和500年一遇洪水重现期情景(不考虑洪水频率的变化),通过洪水数值模型获取淹没信息;在此基础上,参考相关标准,基于土地利用类型对承灾体脆弱性进行赋值;最终,通过构建危险性和脆弱性判别矩阵来确定灾害风险。具体研究方法如下。

2.1 洪水数值模拟

1) 洪水模型介绍。洪水数值模拟采用FloodMap洪水模型,这是一个基于栅格的一维(1D)和二维(2D)耦合水动力模型,具有与LISFLOOD-FP和J-FLOW相似的模型结构。该模型采用圣维南方程组来描述一维河道浅水波非恒定流,求解方法为Preissmann方法,控制方程组包括一个连续性方程和一个动量方程,具体推导过程可参考相关文献[13-16]。基本方程如下:

ht+hux+uhx=0(1)

ut+uux+ghx=gS0-gSf(2)

式中,h是水深,u是流速,x是空间步长,t是时间步长,h为水流深度,g是重力加速度,S0为河床坡度,Sf为能量均衡线的坡度。

二维水动力模型采用惯性浅水方程,该方程基于圣维南方程组的动能方程推导得出。研究显示平流在浅水方程中影响较小,可以忽略[17]。在此基础上,将方程离散以时间步长∆t来表示,得到最后的计算方程为:

qt+Δt=q-tghtΔt(ht+z)x1+ghtΔtn2qtht103)(3)

式中,q为流量, Δt为时间步长,g为重力加速度,z为高程,n为曼宁系数。

2) 数据处理与建模。模型的输入主要包括地形模型、边界条件和参数设置。1D河道地形建模基于黄浦江1 m等深线数据,假设河道均为矩形断面,将河道划分为175个河段,并对各河段分别赋予长、宽、深属性。2D陆地地形建模中,首先采用2005年上海市0.5 m等高线数据生成50 m分辨率DEM。利用生成的2005年DEM减去1980~2005、1990~2005、2000~2005年研究区地面沉降数据(被重采样到50 m分辨率)得到1979、1990和2000年的DEM(不考虑其他因素对地形的影响)。同样利用2005年DEM加上2006~2009年上海市地面沉降均值得到2009年的DEM。在此基础上,分别叠加1979、1990、2000和2009年防汛墙高程栅格数据,从而得到4个年份的修正地形模型。

边界条件的设置主要基于9711风暴洪水期间(历史最大洪水)的小时水位过程数据,利用前期研究已计算出的上游米市渡和下游吴淞两个验潮站点5、50和500年一遇潮位值与9711风暴洪水最高潮位的差值来修正其小时水位过程线并作为1D模型的输入数据。然后,将1D模型计算得到的各河段水位过程数据再作为2D模型的边界输入条件。模型参数主要包括1D河道糙率和2D陆地糙率两方面,河道曼宁系数采用前期已率定并获得较好模拟精度的最优参数[12],即上游至下游各段河床糙率由0.05逐渐减小到0.03;陆地洪泛区曼宁系数的设置主要基于1979、1990、2000和2009年的上海市土地利用分类结果[18],采用《洪水风险图编制导则(试行)》所推荐的各土地利用类型的糙率系数,对于其中没有涉及的城市用地,本文参考姚志宏等的研究成果[19]。各类用地的曼宁系数如下:城市用地为0.01,农用地为0.06,绿地为0.08,水体为0.03和裸地为0.035;时间步长为10 s。为缩短模型运算时间,仅模拟最高潮位出现前后24 h(包括两个高潮位和两个低潮位)的洪水过程情景。

2.2 脆弱性分析

承灾体脆弱性分析是对不同承灾体受淹后所表现出的易于受到破坏和损失的性质进行定量化研究,较理想的研究方法是通过灾损调查或实验模拟建立致灾因子危险性强度参数与各类承灾体损失(率)之间的量化关系[20]。国外在该领域的研究已较为成熟,美国、英国、荷兰、澳大利亚等国已建立了相关数据库和脆弱性曲线,然而国内的相关工作还处于试点研究阶段,调查样本较少,代表性不足。因此,本文参考《风暴潮灾害风险评估与区划技术导则(试行)》的承灾体脆弱性分析方法,分别以1979、1990、2000和2009年上海市土地利用类型(基于Landsat卫星的1979年MSS、1990年TM、2000和2009年ETM影像,采用最大似然监督分类法获得,具体数据来源、处理过程和结果图可参考文献[18])作为承灾体空间分布信息,结合研究区情况,对各类用地脆弱性进行赋值如下:城市用地为4(高脆弱性)、农用地为3(较高脆弱性)、绿地为2(较低脆弱性)、水体为1(低脆弱性)和裸地为1(低脆弱性)。虽然基于专家经验的判断难以避免主观性因素,但是其可操作性较强,尤其适用于数据资料难以获取的情况,因此该方法被广泛应用于国际、国家和地区尺度灾害风险评估工作[11]

2.3 风险分析

灾害风险分析方法大致可以分为3类:① 定性分析,依靠专家经验进行风险分级,如构建风险判别矩阵;② 半定量分析,通过构建指标体系计算风险值,如常用的层次分析法;③ 定量分析,基于多情景危险性分析和脆弱性曲线的构建,计算不同概率条件下的灾害损失。虽然定量的风险分析可以提供最为准确的结果,但是考虑到数据不足,难以构建所需的不同年代承灾体脆弱性曲线。因此本文采用定性的研究方法,首先参考《洪水风险图编制导则》推荐的分级标准将最大淹没范围和深度划分为4级:0~0.5 m(1)、0.5~1 m(2)、1~1.5 m(3)、1.5 m以上(4);再通过构建风险判别矩阵将危险性分级结果和脆弱性分级结果进行整合,最终得到4个时相的洪灾风险等级1为低风险、2为较低风险、3为较高风险、4为高风险(表1)。虽然所采用的方法可能导致一定程度的风险估值不准,但是定量的情景模拟所得到的洪水淹没信息具有较高的精度,且后续的脆弱性和风险分级均参考国家相关标准,很大程度上弥补了分级中可能出现的主观性。本文旨在比较黄浦江洪灾动态风险的演化趋势,并非严格意义上高精度的风险评估,且该方法可操作性和结果的可对比性较强,因此可以满足研究所需。

表1   洪灾动态风险判别矩阵

Table 1   Analysis matrix of flood dynamic risk

危险性脆弱性
1234
1低风险1低风险1较低风险2较低风险2
2低风险1较低风险2较高风险3较高风险3
3较低风险2较高风险3较高风险3高风险4
4较低风险2较高风险3高风险4高风险4

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3 结果分析

1979、1990、2000和2009年黄浦江洪灾动态风险分析结果如图1表2所示。从图中可以看出,改革开放初期,上海的城市建成区相对较小,主要位于黄浦江中下游局部河段,且上述地区已经修建了可抵御约百年一遇洪水的防汛墙(74标准),因此,洪灾风险主要分布在非市区无防护或防护标准较低的闵行、奉贤和松江等中上游河段,松江和闵行交界地区由于地势低洼表现为较高风险,其余大部分地区为较低风险区,还有部分零星的低风险区分布于上游农林用地。500年一遇洪灾风险则几乎遍布整个黄浦江流域,影响范围达到338 km2,尤其是在下游的浦东和杨浦地区影响最为严重,局部区域(0.8 km2)表现为高风险,中心城区大部亦出现较低风险,而淹没深度的增大使得中上游的较高风险区范围显著增大。总体趋势表现为,随着洪水重现期增大,灾害风险由上游向下游,由近岸向内陆不断扩大。

图1   1979、1990、2000和2009年黄浦江洪灾风险

Fig.1   Flood risk of Huangpu River Basin in 1979, 1990, 2000 and 2009

表2   各等级洪灾风险区面积统计结果

Table 2   Statistical result of flood risk area for each level

风险等级1979年1990年2000年2009年
5 a50 a500 a5 a50 a500 a5 a50 a500 a5 a50 a500 a
低风险17.4411.7021.305.8010.2218.195.328.1110.504.0010.5913.54
较低风险278.54135.60226.2784.03141.65225.8866.04110.45137.1035.28107.25128.56
较高风险313.1633.1889.7210.9635.7497.869.2145.7593.551.1422.0964.71
高风险40.020.060.800.020.162.260.060.431.8300.722.83
共计99.15180.53338.08100.81187.76344.1880.63164.74242.9940.42140.64209.63

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1990年,黄浦江流域洪灾风险较1979年有轻微增加,主要是缘于城市用地面积迅速增加和快速地面沉降的影响。空间上,由于市中心段防汛墙被加高到1 000年一遇水平(84标准),中心城区的洪灾风险被基本预防,而上游和下游地区因城市建设用地扩大以及地面沉降等因素导致的洪灾风险进一步增大。2000年,虽然城市区域面积和地面沉降继续扩大,然而随着主要河段防汛墙被加固,洪灾风险显著降低,黄浦江上游松江地区和下游地区的洪灾风险被较好的控制。但是,闵行区陈行镇和杜行镇等未修建防汛墙地区的洪灾风险明显增加。

经过30 a的城市快速发展,孕灾环境的变化使得黄浦江流域的洪灾风险发生了显著改变。由于防汛墙的全面扩建以及防御标准的提高,洪水的影响范围明显减少,风险区主要分布在中上游新增城市化地区和郊区。5年一遇洪水仅在闵行、奉贤和松江区部分河段出现漫溢,淹没范围和深度均较小,以较低风险区为主。但是,50年和500年一遇洪水在闵行和奉贤境内导致较前期更为严重的洪灾风险,原来的农用地被城市建设占用导致脆弱性增高,较高风险和高风险区面积显著增大。这可能缘于该区段防汛墙实际防御能力低于设计标准,而城市化导致的地表径流增大效应和地面沉降的影响,进一步加重了其洪灾风险。

4 结论与讨论

本文基于洪水数值模拟和土地利用脆弱性分类方法,利用简化的风险判别矩阵,分析了1979、1990、2000和2009年4个时相黄浦江流域5年一遇、50年一遇和500年一遇洪灾风险演化趋势特征,主要结论如下:① 30 a来,防汛墙的扩建以及设防标准的提高,极大地抵消了快速城市化的负面影响,显著降低了黄浦江流域的洪灾风险,但也要注意到闵行区河段防汛墙设防能力的不足导致了该局部区域的洪灾风险增大;② 城市用地的快速扩张导致黄浦江流域高脆弱性区域迅速扩大,从而使得中上游淹没区风险等级进一步加重。以往多次洪水事件也印证上述发现,例如,1997年11号台风造成的风暴洪水事件(约50年一遇)造成了中上游闵行、松江、奉贤等地出现大范围漫堤淹没,而市区部分则影响较小。

自然灾害动态风险分析是国内外灾害研究的前沿问题,但是相关研究的理论、方法和案例还不多见,尤其是国内更为缺乏。本文只是在该方向上的初步尝试,还存在一些不确定因素以及需要深入探讨的问题。首先,由于时间序列数据样本的限制,海平面上升和风暴频率/强度变化等因素可能导致的洪水频率变化对灾害风险的影响未被考虑。其次,高度城市化流域的洪灾风险受很多自然和人为因素的影响,清晰的厘定各种影响因素的量化贡献是开展有效的洪灾综合风险分析和管理的前提与基础。

The authors have declared that no competing interests exist.


参考文献

[1] Yin J,Yu D,Yin Z,et al.

Multiple scenario analyses of Huangpu River flooding using a 1D/2D coupled flood inundation model

[J].Natural Hazards,2013,66(2):577-589.

[本文引用: 1]     

[2] IPCC.Climate change 2007:The scientific basis[R].Cambridge:Cambridge University Press,2007.

[本文引用: 1]     

[3] Emanuel K.

Increasing destructiveness of tropical cyclones over the past 30years

[J].Nature,2005,436(7051):686-688.

[本文引用: 1]     

[4] IPCC.Climate change 2007:Impacts,adaptation and vulnerability[R].Cambridge: Cambridge University Press,2007.

[本文引用: 1]     

[5] James P M,Syvitski Albert J,

Kettner,et al.Sinking deltas due to human activities

[J].Nature Geoscience,2009.DOI.10.1038/ngeo629.

[本文引用: 1]     

[6] 许世远,王军,石纯,.

沿海地区自然灾害风险研究

[J].地理学报,2006,61(2):127~138.

[本文引用: 1]     

[7] 殷杰,尹占娥,于大鹏,.

基于情景的上海台风风暴潮淹没模拟研究

[J].地理科学,2013,33(1):110~115.

[本文引用: 1]     

[8] 牛海燕,刘敏,陆敏,.

中国沿海地区近20 年台风灾害风险评价

[J].地理科学, 2011,31(6):764~768.

[本文引用: 1]     

[9] 刘家福,李京,梁雨华,.

亚洲典型区域暴雨洪灾风险评价研究

[J].地理科学,2011,31(10):1266~1271.

[10] 殷洁,戴尔阜,吴绍洪.

中国台风灾害综合风险评估与区划

[J].地理科学,2013,33(11):1370~1376.

[11] van Westen C.

Multi-hazard risk assessment,Distance education course Guide book

[M].Bangkok:United Nations University-ITC,2009.

[本文引用: 2]     

[12] Yin J,Yu D,Yin Z,et al.

Modelling the combined impacts of sea-level rise and land subsidence on storm tides induced flooding of the Huangpu River in Shanghai,China

[J].Climatic Change,2013,199(3):919-932.

[本文引用: 2]     

[13] Yu D,Lane S N.

Urban fluvial flood modelling using a two-dimensional diffusion wave treatment,part 1:mesh resolution effects

[J].Hydrological Processes,2006,20(7): 1541-1565.

[本文引用: 1]     

[14] Yu D,Lane S N.

Urban fluvial flood modelling using a two-dimensional diffusion wave treatment,part 2:development of a sub grid-scale treatment

[J].Hydrological Processes,2006,20(7):1567-1583.

[15] Yu D.

Parallelization of a 2D flood inundation model based on domain decomposition

[J].Environmental Modeling and Software,2010,25(8):935-945.

[16] Yu D,Lane S N.

Interaction between subgrid-scale resolution,feature representation and grid-scale resolution in flood inundation modelling

[J].Hydrological Processes,2011,25(1):36-53.

[本文引用: 1]     

[17] Hunter N M,Bates P D,Horrit M S,et al.

Simple spatially-distributed models for predicting flood inundation: a review

[J].Geomorphology,2007,90(3):208-225.

[本文引用: 1]     

[18] Yin J,Yin Z,Zhong H,et al.

Monitoring urban expansion and land use/land cover changes of Shanghai metropolitan area during transitional economy (1979-2009) in China

[J].Environmental Monitoring and Assessment,2011,177(1-4):609-621.

[本文引用: 1]     

[19] 姚志宏,杨勤科,吴喆,.

区域尺度降雨径流估算方法研究Ⅰ——算法设计

[J].水土保持研究,2006,13(5):306~308.

[本文引用: 1]     

[20] 殷杰,尹占娥,于大鹏,.

风暴洪水主要承灾体脆弱性分析——黄浦江案例

[J].地理科学,2012,32(9):1155~1160.

[本文引用: 1]     

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