浙江沿海山地丘陵地区环境评估与研究--以温州龙湾区为例(二十四)

    格网模型的思想很早就己经提出，并且在各个领域得到广泛的应用，如有限元计算的离散单元模型。目前所能见到的较先进的洪水模拟演进模型，如基于水动力学的洪水演进模型，是一种格网化的模型。基于空间展布式社会经济数据库的洪涝灾害损失评估模型也是基于格网模型的思想，。由于格网本身对模型概化的优越性，同时考虑到为了使社会经济数据空间展布可以与洪水二维水动力演进模型格网更好地结合，所以将社会经济数据进行格网化处理。

    首先对洪水淹没范围作离散化处理，得到洪水特性格网，在每一个洪水特性网格单元内，近似认为水深均一。目前能够比较有效获取洪水淹没范围的方式有两种:(1)通过遥感影像提取洪水淹没范围;(2)通过洪水演进模型或洪水淹没分析模型获得淹没范围。对于第一种情况，是将淹没范围叠加DEM后，根据水深分布的变化情况，确定单元格网的大小，并进行离散化处理得到洪水特性网格。对于第二种情况，可以直接使用洪水模拟演进计算网格或洪水淹没分析网格作为洪水特性网格。对行政单元内社会经济信息空间分布不均匀的问题，可以利用社会经济的空间展布方法，解决社会经济统计数据在空间上分布的合理性问题，得到社会经济数据空间展布网格。将洪水特性网格与社会经济网格叠加得到可以进行洪涝灾害损失计算的格网，称之为洪灾损失计算空间信息格网。

    用于洪涝灾害损失评估的空间信息格网模型不同于一般意义上的格网，它是基于GIS的格网，具有空间拓扑关系和属性信息，集合了社会经济和洪水特性信息，带有高程属性，可以由三角形、规则四边形和不规则四边形，甚至任意多边形组成。它可以看作现实世界的准四维模拟，因为它包括了高程、二维平面上的社会经济和洪水特征的分布信息、社会经济和洪水特征的时间特性等。

    洪灾损失计算的空间信息格网模型是进行洪涝灾害损失评估的基础，通过该格网模型可以获得受淹区内相对准确的社会经济信息、土地利用信息、地形高程信息、洪水特征信息(如水深、流速等)。这些信息可粗可细，其粗细取决于洪灾损失评估的要求和研究区域空间尺度的大小。在图1的洪灾损失计算的空间信息格网模型单元中，受淹区内的任意一个单元，具有图2所示的一些信息。格网大小以洪水特征格网和社会经济特征格网的最小格网单元为标准，温州龙湾区社会经济特征格网大小宜选择25m X 25m.

空间信息格网上的社会经济指标，通过土地类型来决定。通过单元土地类型代码判断所具有的社会经济指标种类，通过行政单元代码与空间展布式社会经济数据库关联，获得社会经济指标的密度信息，再通过单元面积计算得到单元上各社会经济指标的具体数值。空间信息格网上的洪水特征信息，通过洪水单元代码与洪水空间分布特性单元关联，获得单元的水深、单元的受淹历时等信息。

4.4.1.2社会经济数据空间展布方法

      由于洪涝灾害损失具有空间分布的特性，所以选择一个合理的空间尺度显得非常重要。尺度太小，使得评估结果失去准确性、合理性和可靠性，尺度太大则数据^^文档量太大，计算太复杂，基础^^文档的收集以及更新和维护难于进行。按我国现行体制统计上报的^^文档中，在农村地区社会经济^^文档一般统计到县一级，对城市社会经济^^文档则统计到区一级。这样级别以上的社会经济统计数据可从国家社会经济统计年鉴获取，是权威部门的权威数据。如果直接到县或区一级获取统计数据，则数据精度可再细一个档次，县可细到乡镇一级，区可细到街道办一级。由于社会经济统计数据在基础行政统计单元内没有进一步考虑其空间分布，社会经济数据是按行政单元统计的，在行政单元内社会经济信息分布是不均匀的，如果直接利用行政单元进行损失统计计算，就可能会有受淹区社会经济指标计算的不合理性和洪水分布特性的不合理性等方面的问题。所以在使用基础行政统计单元内社会经济数据时还需考虑如何将数据合理展布在行政统计单元空间上。洪水特性(水深)的空间尺度问题与地理的空间尺度是相关的。洪水的淹没范围一般是不规则的，与行政界线不重合，洪水可能只淹没村或乡镇的一部分，而社会经济数据是按行政单元统计的。这就涉及到如何将洪水淹没范围和该淹没范围内社会经济数据关联，进行洪涝灾害损失评估的问题。为了解决受淹区社会经济指标计算的不合理性和洪水分布特性的不规则性问题，提出了空间信息格网模型的思路。

    社会经济统计数据往往是一个统计单元内的汇总或均值，而实际上统计单元内社会经济数据在空间上的分布是不均匀的，社会经济指标可以看作分布在二维空间上的分布密度。要确定一定范围内的社会经济指标数量，关键在于确定该范围内的社会经济指标分布密度函数，真正的空间分布密度函数实际上是不可获取的，能做的只是近似或逐步的逼近。通常的做法是通过典型区域的详细调查获取，再外延到其他相似地区。但对于大范围的洪涝灾害损失评估，这种外延往往满足不了精度和合理性的要求。比较好的方法是借助遥感(RS)和地理信息系统(GIS)技术，通过对社会经济数据的空间展布来获取社会经济数据的空间分布密度。随

着遥感技术的发展，遥感影像的分辨率越来越高，通过这种手段对社会经济数据进行空间展布是一种有效的手段。目前通过RS技术可以比较经济、快速、准确地获取土地利用的信息，可以达到二级甚至三级分类，其中与灾情评估有关的信息主要有:(1)居民地分布，进一步细分为城镇居民地和农村居民地;(2)工矿仓储用地分布;(3)耕地分布，进一步细分为水田和旱地，以及平原或丘陵水田或早田;(4)水体分布，进一步分为工人养殖鱼塘和自然水系;(5)草地分布;(6)林地分布;(7)其他用地类型分布。

    为了近似获取社会经济数据的空间分布，利用GIS空间分析模块将遥感获取的土地利用类型信息与行政界叠加获得每一个行政范围内的土地利用信息，这为行政统计范围内社会经济数据的空间展布提供了重要的空间分布信息。以人口为例，将城镇居民地和农村居民地分开，将农业人口在农村居民地上展布，将非农业人口在城镇居民地上展布，所得的人口空间分布密度更接近真实的空间分布密度值。其他社会经济指标可以相类似处理，例如家庭财产，房屋间数等可以在居民地类型上展布:工矿固定资产和产值可以在工矿用地类型上展布;农业产值可以在耕地类型上展布等;一些在空间位置上不是十分明显的经济指标可按人口在居民地上展布。

按照上述社会经济数据空间展布方法，各种类型的社会经济数据都可以按不同的土地利用类型展布到空间上，但其精度和可靠性是我们需要考虑的问题。一般来说，利用RS与GIS技术的社会经济数据空间展布方法所获得的社会经济数据空间分布密度，其准确性和可靠性取决于统计数据的准确性和用于土地利用分类的遥感影像数据的精度和现势性。统计数据来自权威部门，我们可以认为它是相对准确的;遥感影像的精度则随着技术的进步，空间分辨率越来越高，社会经济数据可以落实到每一块图斑;对遥感影像现势性问题，由于数据源迅速增加，遥感影像获取的渠道比较多，获取的遥感影像基本上可以满足土地利用现势性的要求。因此社会经济数据空间展布的精度可以达到实用的要求。