整合高分辨率地理信息与地方知识增强洪水风险评估：尼日尔农村案例研究

《Natural Hazards Research》：Integrating high-resolution geoinformation with local knowledge enhances flood risk assessment: A case study from rural Niger

　　

旱季河流洪水造成的损失大于雨季洪水。灌溉作物的预期损失（Expected Damage, ED）大于建筑物损失。高分辨率地理信息与地方知识能够识别可行的风险降低措施。加高堤防、早期预警、卫生与环境卫生是优先事项。高地价阻碍了重新安置，并改变了土地开发方向。

**《Natural Hazards Research》论文解读：整合高分辨率地理信息与地方知识增强洪水风险评估**

**研究背景与问题**

过去十年，联合国减轻灾害风险办公室推动了中低收入国家（Low- and Middle-Income Countries, LMICs）农村地区洪水风险评估（Flood Risk Assessment, FRA）的扩展。然而，现有FRA普遍存在以下不足：依赖粗糙且过时的地理信息、缺乏实地验证、极少采用参与式流程，并且往往高估风险水平。同时，只有少数FRA真正涉及风险评价，且多局限于单个地点或流域，难以有效支撑风险管理决策。基于此，本研究提出一个核心问题：FRA的改进如何增强风险管理？研究人员选择尼日尔河尼亚美上游一段58公里长的农村区域作为案例，该区域面临河流洪水和暴雨山洪双重威胁，信息匮乏且安全形势限制了实地考察。研究人员假设，通过参与式流程整合高分辨率地理信息与地方知识，不仅可行，而且对识别可行的风险降低措施至关重要。研究最终证明，详细的、参与式的FRA能够在区域尺度上显著改善风险管理。

**主要技术方法**

研究采用多种方法：利用PlanetScope卫星影像生成了4米分辨率的数字表面模型（Digital Surface Model, DSM）；使用BASEMENT二维水动力模型模拟河流洪水与暴雨洪水过程；采用广义极值分布和L-矩法进行水文频率分析，并利用Meta统计极值分布处理降雨数据；通过Google Earth影像目视解译和2024年2月实地核查识别农田与建筑物；通过焦点小组、SWOT分析和成本效益分析确定并优先排序风险降低措施。样本来自尼日尔河沿岸四个乡镇约72,000居民（2012年人口普查）。未涉及试剂或培养步骤。

**研究结果**

**3.1 风险识别**

研究人员于2024年10月30-31日与市长、农村推广服务部门、环境部门、早期预警和应急系统代表以及农民、牧民和妇女园丁代表共同进行了风险识别。结果表明，近期当地洪水（local floods）的流量和水位高于几内亚洪水（Guinean floods）。在所分析的17条汇入尼日尔河的支流中，Karma Wadi是最大且威胁河岸农田最广的一条。

**3.2 风险分析**

**3.2.1 危险性**

基于水文观测和数值模拟，当地洪水在10年、30年和100年重现期（Return Period, RP）下，尼亚美站流量分别为2,394、2,637和2,858 m³/s；几内亚洪水对应流量为2,179、2,342和2,486 m³/s。洪泛区面积介于119至128 km²。当地洪水在99%峰值流量时持续约2天，在95%峰值流量时持续约27天；而几内亚洪水相应持续约1个月和53天。Karma Wadi在RP10、RP30和RP100下，支流1的流量为629、930和1,070 m³/s，支流2为27、39和45 m³/s。

**3.2.2 预期损失**

百年一遇洪水可能淹没809至975公顷灌溉作物以及28,325至49,375 m²的建筑物。Kourteye市镇暴露程度最高。传统水稻和园艺占暴露面积的98%。几内亚洪水造成的预期损失（Expected Damage, ED）比当地洪水高30%。Karma Wadi在RP10和RP30洪水下会淹没Koutoukalé农业水利开发区（AHA）197公顷中的140-146公顷，导致作物完全损失。

**3.2.3 风险水平**

以货币化风险（概率×ED）计算，几内亚RP10洪水产生的风险最高，达485,000欧元，其中Kourteye市镇风险最高为312,000欧元，其次为Gothèye（73,000欧元）。Karma市镇在当地洪水情景下风险最高，为119,000欧元。

**3.3 风险评价**

通过SWOT分析评估了15项常见风险降低措施，并与地方当局共同优先排序。措施选择取决于淹没深度。优先措施包括沙袋、恢复和延长AHA堤防、加宾（gabions）、半月形集水设施、梯形堤坝、卫生设施、早期预警系统、洪水警示标志和水位观测站。成本效益分析显示，在Karma和Namaro市镇，风险降低措施的经济效益超过成本，但在Gothèye和Kourteye市镇则不然。

**讨论总结**

研究发现，几内亚洪水虽然流量较低，但因暴露资产更多且淹没持续时间长，风险反而高于当地洪水。高分辨率DSM相比SRTM DEM低估了洪泛区范围约36%，并减少了预期损失的误差。2014至2024年间，暴露于百年一遇几内亚洪水的建筑物数量增加了77%，建筑面积增加了47%，且岛屿上增长更为显著。参与式识别风险降低措施具有重要意义，但重新安置因居民土地依赖和高地价而不可行。未来研究应关注土地获取问题，并更新FRA。

**研究结论**

本研究旨在解决过去十年中低收入国家农村FRA在洪水灾害识别、参与式过程和风险降低策略方面的持续不足。研究人员通过参与式方法整合高分辨率地理信息与地方知识，在实地考察机会有限的情况下，考察了FRA的改进如何增强洪水风险管理。评估覆盖了尼日尔河尼亚美上游58公里河段及一个381 km²的流域（包括最大的支流河谷）。洪水灾害具有多面性。当使用PlanetScope衍生的DSM时，易受洪水的聚落和资产数量远少于使用SRTM DEM时识别的数量。2014年至2024年间，暴露于百年一遇几内亚洪水的建筑物数量增加了77%，建筑面积增加了47%。研究通过识别暴露资产并评估其价值，从而评估风险，并据此确定和优先排序适当的风险降低措施。延长堤防系统并实施有效的早期预警系统成为最高优先事项，其次为卫生和环境卫生措施，而这些在FRA中通常不被推荐。文献中常提议的重新安置策略经评估不可行。研究结果为未来关于土地获取和FRA更新的研究方向提供了启示，并对预防粮食不安全和农村贫困、提供基于影响的早期预警系统、支持地方和区域应急规划以及洪水防备、响应和恢复行动具有实际意义。详细的区域尺度洪水风险评估（包括热点识别和合适的风险降低策略）在流程具有参与性、技术健全并依托地方知识时是可以实现的。