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user: 4. 评价结果与分析 4.1. 模拟结果合理性分析 2016年，中国水利水电科学研究院等单位对浑太地区的洪水风险进行了研究。本文根据水科院等单位的研究成果报告 [ 9 ] 来对HEC-RAS模型的参数进行率定。本文利用HEC-RAS对如下四个溃口进行了洪水演进模拟：迟拓子、马家堡子、刀把子和西高溃口，当各溃口均输入与报告相同的百年一遇流量过程时，HEC-RAS模型模拟所得的最大淹没范围分别为：284.43 km 2 、312.56 km 2 、159.15 km 2 和226.31 km 2 ，与报告中已知淹没范围的相对离差分别为：0.06%、1.90%、−2.06%和−0.51%。由此可见，模拟结果与已知结果基本吻合，所以认为HEC-RAS模型的参数设置合理，模拟结果合理。 4.2. 风险评价指标量化 通过HEC-RAS对研究区的溃堤洪水演进进行模拟，可直接获得致灾因子指标MD、AT和DT。基于研究区洪水淹没计算结果，结合不同财产的灾前价值，根据分类财产损失率与水深的关系 [ 9 ]，可估算出当迟拓子与马家堡子组合溃口发生100年一遇的流量过程时研究区的直接经济损失情况。间接经济损失 [ 16 ] 是指洪水次生灾害和衍生灾害所造成的损失，主要包括因采取各种防洪措施而增加的费用、因骨干交通路线的中断造成相关生产加工企业原材料中断而停产或绕道取材增加的成本、因农产品减产给相关加工企业造成的损失等。由此可见，间接经济损失涉及面广，计算较为繁杂，因此本文将按直接经济损失的20%来估算间接经济损失 [ 17 ]。根据计算所得的各种经济损失，便可得到研究区内各类承灾体的洪灾经济脆弱性指标LOP。研究区当迟拓子与马家堡子组合溃口发生100年一遇的溃堤流量过程时，各指标的空间分布情况如图4所示： 图4. 迟拓子与马家堡子组合溃口发生100年一遇流量过程时研究区各指标空间分布 4.3. 风险评价指标权重 为了计算层次分析法权重，本文通过参考其它相关研究成果和专家的意见，对比了各评价指标的相对重要程度，形成了用以计算指标层次分析法权重的判断矩阵，判断矩阵如表3所示。 Table 3 The judgment matrix for AH 指标 DEM SL MD AT DT LOP DEM 1 4 1/3 2 1/3 1/3 SL 1 1/6 1/2 1/6 1/5 MD 1 5 3 1/2 AT 1 1/3 1/5 DT 1 1/5 LOP 1 表3. 层次分析法判断矩阵 由各种权重计算方法求得的评价指标权重结果见表4。从表中的计算结果可以看出，由层次分析法和熵权法计算所得的LOP指标权重均排序第一，熵权法计算得到的SL指标权重远高于由层次分析法计算所得的权重；级差最大化合成法综合考虑了主、客观权重两方面的因素，所得权重中，LOP、MD指标权重分别排序第一、第二。 Table 4 The weight results of risk evaluation indice (1)准则 (2)指标 单一权重 组合权重 AHP权重 熵权重 级差最大化组合权重 (3)权重 (4)排名 (5)权重 (6)排名 (7)组合权重区间 (8)权重 (9)排名 致灾因子 MD 0.2651 2 0.1401 3 (0.1401，0.2651) 0.2017 2 AT 0.0594 5 0.1324 4 (0.0594，0.1324) 0.1165 4 DT 0.1629 3 0.1324 5 (0.1324，0.1629) 0.1508 3 孕灾环境 DEM 0.1057 4 0.1297 6 (0.1057，0.1297) 0.1103 5 SL 0.0393 6 0.1752 2 (0.0393，0.1752) 0.0987 6 承灾体 LOP 0.3676 1 0.2902 1 (0.2902，0.3676) 0.3220 1 表4. 风险评价指标权重计算结果 4.4. 洪水风险评价结果 图5为各评价对象的综合得分经手肘法分析后的结果。从图中可以看出，对于级差最大化合成法来说，当k大于4时，随着k值的增加，SSE的下降幅度越来越小。为了方便区划研究区洪水风险等级，可将K-Means聚类数目k定为5，也即研究区溃堤洪水的风险等级可划分为5级：I最高、II较高、III中等、IV较低、V最低。将k和存有各评价对象综合得分的数据文件输入到K-Means计算程序中进行聚类分析，由分析结果可知，当迟拓子与马家堡子组合溃口发生100年一遇的溃口流量时，各级洪水风险的取值范围分别为：I (0.5012， 1)、II (0.3812， 0.5012)、III (0.3369， 0.3812)、IV (0.2591， 0.3369)、V (0， 0.2591)。当迟拓子与马家堡子组合溃口发生100年一遇溃口流量过程时，图6中的(a)为对应求得的研究区洪水风险图。 图5. SSE与k的关系曲线 图6. 由不同权重计算法求得的研究区洪水风险图 4.5. 评价结果分析 1) 评价结果合理性 图6中(b)和(c)分别为由层次分析法和熵权法求得的研究区洪水风险图。对比图6中的(a)和(b)，可以看出由级差最大化组合权重求得的风险图和由层次分析法所求得的风险图整体趋势基本相同，但(b)图在研究区上游的中等、较高风险区域面积小于(a)图的；对比图6中的(a)和(c)，可以看出(a)和(c)的上半部分基本相同，但下半部分差别较大；而图6中的(b)和(c)整体差别较大。由此可见，利用级差最大化合成法组合层次分析法权重和熵权法权重，求各评价指标的组合权重，能够改善单一权重法的不足，使得评价结果能够兼顾主、客观两方面的因素。 2) 洪水风险分析 从图6中的(a)可以看出，研究区溃堤洪水风险整体呈现由上游到下游增大的趋势，这与溃堤洪水水深由上游到下游呈增大的趋势一致；研究区洪水风险等级最高的区域多为居民居住地，较高风险区域多为下游受淹没的水田和旱田，而风险最低的区域多处于研究区上游，这主要与研究区上游地势较高、水深较浅有一定的关系。表5总结了研究区各级洪水风险区域的面积和占比情况，从表可以看出，中等风险区域和较高风险区域的面积和占到了研究区总面积的89.64%。 Table 5 Area and the proportion of different risk levels in the study area (km2 风险等级 最低 较低 中等 较高 最高 所占面积 6.83 20.83 93.43 189.58 5.04 所占比例 2.16% 6.60% 29.59% 60.05% 1.60% 表5. 研究区各风险等级区域统计(面积单位：km 2 ) 3) 评价指标分析 图7为不同风险级别下各指标的平均取值，图8为图6中(a)所示区域各指标的取值情况，各区域均由程序随机选取得到，其中，1和2为最低风险区域，3和4为较低风险区域，5和6为中等风险区域，7和8为较高风险区域，9和10为最高风险区域。从图7可以看出，风险最高区域的洪灾经济损失最高，从前边分析知，这些区域多是人们生产和生活的聚集地，在研究区内呈现点状分布。从图7和图8可以看出，研究区整体的洪水风险等级、不同区域的洪水风险等级不依某一单一指标取值的增减而呈现增大或减小的趋势，体现了不同区域的风险等级是各评价指标综合作用的结果，比如，虽然区域4、5的DEM取值相同，但二者的风险级别不同。 图7. 不同风险等级下各指标的平均取值 图8. 代表区域各指标取值 4) 权重组合方法对比 通过乘法合成法 [ 8 ] 对表4的层次分析法权重和熵权法权重进行组合，得到指标MD、AT、DT、DEM、SL和LOP的组合权重分别为：0.2440、0.0299、0.1121、0.0562、0.0177、0.5401，所得指标组合权重由于“倍增效应”的影响，使得LOP指标的组合权重远高于层次分析法权重或熵权法权重，因此弱化了其它指标在评价体系中的作用，权重结果的合理性也难以解释。从图5可以看出，对于同样的研究对象，当k小于3时，由乘法合成法所得权重求得的SSE值高于由级差最大化合成法所得权重求得的SSE值。