越南是一个山洪频发的国家，据统计，2000-2014年总计发生山洪灾害及山体滑坡250次，造成646人死亡失踪，350余人受伤；愈9 700间房屋倒塌，10万间房屋被淹没损坏；更有超过75 000 hm²的水稻和蔬菜以及数百hm²的可耕地被淹埋；许多交通工程和灌溉水渠受到严重损坏，对社会民生造成了严重影响，总的经济损失估计超过33 000亿越南盾^{[1, 2]}。近年来，随着天气预报技术的发展，虽然对降水的预报更为精准，对山洪暴发有了更清楚的认识，然而仍有很多因素尚未明确，但可以通过一定的技术手段对山洪的危险性进行预测判别，划分山洪易发区和危险等级，为山洪的预测预警提供决策依据。目前，很多国家已经或正在研发有效的山洪监测预警预报系统和洪水管理方法，力求使灾害程度达到最小。美国水文研究中心研发了山洪预警指南系统(flash flood guidance system，FFGS)，已广泛应用于中美洲等地；美国马里兰大学与国家河流预报中心研制了分布式水文模型山洪预报系统；日本国际合作社开发了在加勒比海地区以社区为基础的山洪早期警报系统等。世界气象组织也在积极推进一体化洪水管理理念，并在南亚地区孟加拉国、印度和尼泊尔3国成功地开展了“社区加盟洪水预警与管理”的示范区项目^[3]。

越南林同省多怀县是同奈河流系统中水流量最大的地区，且流域坡度大、河流密布、分割度高，导致洪水、山体滑坡等自然灾害频发。且河流周边人口密集，在过去的几年中，除了造成严重的经济损失和环境破坏之外，洪水还导致数十人伤亡。因此，建立洪水预警机制来减少生命财产损失迫在眉睫^[4]。而运用地理信息系统做洪水风险分析已有不少理论基础和先例^[5]。为此，本文运用山洪潜力指数(flash flood potential index, FFPI)模型，通过收集地形特征、土地利用类型、土壤特性和植被覆盖等主要影响因子，基于地理信息系统空间分析技术，计算出了多怀县的山洪潜力指数，完成了该区域的山洪风险评估和分析。

1 山洪潜力指数模型计算流程

FFPI模型由Smith等人提出^[6]，该模型根据某个区域的静态特性，如坡度、土地覆盖、土地利用和土壤类型等影响因子，定量计算该区域的山洪暴发风险。FFPI可以直观地给出某区域产生山洪的风险指数，从而为风险评估提供依据。

FFPI模型的计算流程如图 1所示^{[6, 7]}。

首先，获取地形坡度、土地利用、植被覆盖和土壤特性等水文特征数据集；然后，将这些数据集进行栅格化，并使用双线性内插或最邻近插值法得到统一的栅格分辨率。每个栅格属性根据原始水文特性赋予1~10的山洪孕育属性值，数值越大，表示孕育洪水的潜力越大。最后，对这4个数据集图层进行栅格叠加运算，按加权平均的方式计算最终的复合山洪潜力指数，计算公式为：

${{I}_{\text{FFPI}}}=\frac{M+L+S+V}{N}$

(1)

式中，M为坡度；L为土地利用；S为土壤类型；V为植被覆盖；N为输入变量的个数。

若L、S、V和M的权重都给定为1，则N=4；考虑坡度在山洪产生中的影响相对较大，在式(1)中可将M的权重给定大于1，则N为一个大于4的数。

2 多怀县山洪风险评估分析

为了分析评估多怀县的山洪风险，首先，收集多怀县的地形坡度、土地覆盖、植被覆盖率和土壤类型数据，利用要素转栅格等ArcGIS工具将这些数据进行栅格化^{[8, 9]}，之后利用ArcGIS中的栅格重分类工具对栅格属性表中的字段重新赋值。在本文中，即按照Smith提出的标准对栅格的坡度值、土地利用数值、土壤类型数值和植被覆盖数值进行重分类，赋予栅格属性1~10的值。

坡度栅格重分类结果如图 2所示。图中，多怀县坡度大于25°的山岭地形面积为34.134 hm²，占全县自然区域总面积的68.92%；坡度为15°~25°的低山地形面积为11.060 hm²，占总面积的22.33%，主要分布在县城中心，从东到西伸展；坡度低于8°的河谷地形面积约4.335 hm²，约占8.75%，沿着河形成狭长一带分布，地形比较平坦。由此看出，多怀县主要为山区地形，FFPI值主要分布在6~10之间。

土地覆盖类型栅格重分类结果如图 3所示。图中，全县林地面积为36.028 hm²(生产林地、生产自然林地、生产种植林地、防护林地)，占72.7%，占绝大多数，其余是都市地和农业用地，FFPI值主要分布在1~4。

植被覆盖栅格重分类结果如图 4所示。图中，全县森林覆盖密度达72.7%，FFPI值主要分布在3~5。

土壤类型栅格重分类结果如图 5所示，可以看出，该县主要土地种类为壤土、粘壤、粉质粘土、粘土，FFPI值主要分布在6、8、9。

综合重分类后的坡度值、土地利用数值、土壤类型数值和植被覆盖数值，利用式(1)计算的FFPI，将上述每个层中的指数值进行整体平均，得到一个综合的山洪潜力指数值格网。坡度的权重略高于其他数据集，因为坡度在多怀县的服务区域的山洪发展中具有显著的影响。计算得到多怀县山洪潜力指数如图 6和表 1所示。

由图 6和表 1可以看出，多怀县不存在极高风险，即洪水潜力指数为10的地区；对于潜力指数范围7~9的区域，在所有地区都有小范围分布，总记占18.45%；绝大部分流域的山洪潜力值处于中等水平，总面积达到38 319.396 hm²，所占比例达到81.54%；只有团结社的山洪潜力值较低，爆发山洪的可能性小，但其面积所占比例也极小，仅为0.01%。综上所述，多怀县绝大部分区域的山洪潜力指数在4~6之间，部分地区山洪风险较高，风险较低区域极少，但也不存在风险极高的地区。而据统计，2008-2014年，团结社、多伯罗社、福禄社、马大贵镇、何林社、多威社这几个地区几乎每年都有山洪发生，特别在团结社、多伯罗社、马大贵镇和何林社，造成了严重的伤亡及经济损失。与山洪潜力指数分析的结果高度吻合，证明FFPI模型在山洪风险分析上确实有实际意义，是建立完善山洪灾害预警机制的基础，且对土地利用、城市规划等方面具有指导作用。

3 结束语

FFPI指数能够直观且较精确地体现某地区的山洪暴发的风险，一般而言，两者成正比关系，即洪水潜力指数值越大，山洪暴发的风险越高。在本文的研究中，FFPI指数基于地形特征、土地利用类型、土壤特性和植被覆盖等主要影响因子，为多怀县山洪暴发风险的评估提供了一种量化标准，揭示了特定的子流域比其他地区更易暴发山洪的原因。