综述：在数据匮乏的半干旱流域中用于洪水风险评估的混合方法框架：将模糊层次分析法（Fuzzy AHP）与气候情景分析相结合，以阿尔及利亚的霍德纳（Hodna）流域为例

《Journal of African Earth Sciences》：A Hybrid Methodological Framework for Flood Risk Assessment in Data-Scarce Semi-Arid Basins: Integrating Fuzzy AHP and Climate Scenarios in the Hodna Basin, Algeria

基于多源数据和模糊AHP模型的阿尔及利亚Great Hodna流域洪水风险评估与气候情景模拟研究。摘要：提出融合历史洪水清单（SAR影像、实地调查、档案文献）、14项地理-气候-地质条件因子、模糊AHP模型和Google建筑物轮廓验证的混合方法框架，整合CMIP6气候情景预测2100年极端降雨事件增幅达25%，揭示高脆弱性区域集中在Chott El-Hodna洼地及主要城市周边，为半干旱地区气候适应规划提供工具。

　　

萨拉姆·德希米（Salim DEHIMI）|奈姆·哈卡特（Naim HARKAT）|哈利玛·马达尼（Halima MADANI）

阿尔及利亚姆西拉大学城市与城市规划系城市、环境、灌溉与可持续发展实验室（LVEIDD），邮政信箱166，伊切比利亚（Ichebilia），28000姆西拉

摘要

洪水是半干旱地区最具破坏性的自然灾害之一，数据稀缺、城市扩张迅速以及气候变化加剧了其影响。本研究提出了一种混合方法框架，用于评估阿尔及利亚数据匮乏的大霍德纳河流域（面积26,000平方公里）当前和未来的洪水风险。该框架整合了以下内容：(1) 基于SAR影像、实地调查和档案文献的多源历史洪水数据库；(2) 十四个地理空间、水文、气候和地质条件因素；(3) 应用于3,956平方公里研究区域（ASA）的模糊层次分析法（Fuzzy AHP）易感性模型；(4) 利用Google Open Buildings v3轮廓数据进行精确的城市暴露度验证；(5) 基于CMIP6气候情景（SSP1-2.6和SSP3-7.0）的未来洪水风险预测。模糊层次分析法模型表现出良好的预测性能（AUC = 0.80），其中47.30%的研究区域被归类为“高”或“非常高”风险等级。高风险区域主要集中在无人居住的霍德纳洼地周围的低洼洪泛区以及主要城市中心。CMIP6预测显示，到2100年极端降雨事件将显著增加（在SSP3-7.0情景下增加高达25%），从而导致洪水风险大幅加剧。本研究开发的综合风险地图为面临长期数据限制的半干旱地区提供了用于气候适应性土地利用规划和长期适应策略的操作工具。

引言

在气候变化加速的背景下，保护内陆水生系统的健康变得越来越具有挑战性。具有讽刺意味的是，北非的半干旱地区已经受到长期水资源短缺的影响，同时气候变化、土地利用变化和不受控制的城市扩张进一步加剧了突发洪水的频率和严重程度（Alfieri等人，2017年；IPCC，2023年；Salami和Babatunde，2024年）。洪水是全球威胁人类和经济安全的最严重自然灾害之一，每年造成巨大损失（Yu等人，2022年）。由于气候和地理特征，北非（包括阿尔及利亚）被认为是最脆弱的地区之一（Lange，2019年；Schilling等人，2020年；Zegait等人，2022年；Affouri等人，2023年）。

近期在北非的研究越来越多地采用结合机器学习与多标准决策分析（MCDA）的混合方法来克服洪水风险制图中的数据稀缺问题（El Baida等人，2024年）。特别是在阿尔及利亚，洪水风险评估已成为一个快速发展的研究领域，尤其是在半干旱的北部地区。多项研究应用了分析层次分析法（AHP）和模糊层次分析法（Fuzzy AHP）来绘制不同流域的洪水易感性地图，证明了这些方法在数据匮乏环境中的有效性（Bouamrane等人，2022年；Hamlat等人，2021年；Danso等人，2024年；Mokhtari等人，2024年；Ziadi和Keraghel，2024年）。

针对霍德纳河流域，已经开展了大量研究，包括水文数据库的建立（Khoudour等人，2021年）、详细的水文建模（Belazreg，2023年）、峰值流量评估（Belazreg，2022年）以及可能最大洪水的估算（Zeroual等人，2022年）。更近期的研究还利用CMIP6预测探索了未来气候变化的影响（Belazreg等人，2023年），并实施了先进的机器学习技术进行洪水制图（Hasnaoui等人，2024年）。

大霍德纳河流域位于阿尔及利亚中东部，面积约为26,000平方公里，是该国最重要的内陆流域之一；然而，它也是受破坏性突发洪水影响最严重的地区之一（Belazreg等人，2024年）。这种情况带来了重大的科学和操作挑战：尽管迫切需要有效的洪水缓解策略，但由于缺乏准确的历史洪水事件的空间和时间记录，传统水文模型的应用受到限制，社区和基础设施仍面临未充分评估的风险。

尽管在阿尔及利亚北部广泛应用了洪水易感性制图方法，但许多现有研究依赖于传统方法，这些方法可能忽略了专家判断中的认知不确定性或未能考虑未来的气候动态。特别是对于霍德纳河流域，目前仍缺乏一种结合历史洪水重建与先进多标准决策技术和气候变化情景的综合性方法。因此，本研究提出了一种新的混合框架以解决这些局限性。

本研究的主要目标是：

1. 通过构建一个结合SAR数据、档案记录和实地调查的稳健多源洪水数据库来克服数据稀缺问题。
2. 应用模糊层次分析法（Fuzzy AHP）以减少权重分配的主观性，从而提高模型可靠性。
3. 通过将当前的洪水易感性地图与CMIP6气候预测（SSP1-2.6和SSP3-7.0）相结合，预测到2100年的洪水风险扩散情况。
4. 通过结合物理易感性和社会经济脆弱性来评估综合风险，确定优先干预区域。

相关背景和设置

霍德纳河流域位于阿尔及利亚中东部，介于北纬35°至36°和东经3°至6°之间（图1）。该流域面积约为26,000平方公里，北部与比班斯山脉（Bibans Mountains）和塞蒂夫高原（Sétif Plateau）接壤，南部和东部则被撒哈拉阿特拉斯山脉（Saharan Atlas ranges）环绕（Khoudour等人，2021年）。该流域属于半干旱至干旱气候类型，年平均降水量在172毫米至600毫米之间。

材料与方法

本研究采用了一种综合的多阶段洪水风险评估方法，具体工作流程如图2所示。

洪水易感性地图及其空间分布

最终的洪水易感性地图（图4a）展示了3,956.44平方公里研究区域（ASA）内易受洪水影响的区域的空间分布。如方法部分（3.2.1节）所述，对边界进行了精细调整，以确保栅格分析与流域的矢量几何形状精确对齐。此外，地图上显示的广泛未分类（白色）“无数据”区域表示在至少一个数据缺失的部分较大流域（约26,000平方公里）。

讨论与研究局限性

本研究成功展示了一种适用于数据匮乏地区的混合方法框架进行洪水风险评估。多源数据（SAR影像、实地调查）、模糊层次分析法（Fuzzy AHP）和CMIP6气候预测的整合被证明是有效的，得到了一个经过验证的易感性模型（AUC = 0.80），能够支持主动的风险管理。

结论

研究表明，在数据匮乏的环境中，混合多源洪水风险评估是可行且非常有效的。模糊层次分析法（Fuzzy AHP）、CMIP6预测和社会经济指标的整合产生了一个全面且实用的风险评估框架。霍德纳洼地周围的高度易感性区域突显了该流域的固有地貌脆弱性，而未来气候情景表明洪水风险将显著加剧。

萨拉姆·德希米（Salim DEHIMI）：撰写——审阅与编辑、初稿撰写、可视化、验证、监督、软件使用、资源管理、项目规划、方法论设计、调查实施、数据分析、概念构建。 奈姆·哈卡特（Naim HARKAT）：撰写——审阅与编辑、初稿撰写、可视化、验证、监督、软件使用、资源管理、项目规划、方法论设计、调查实施、数据分析、概念构建。 哈利玛·马达尼（Halima MADANI）：撰写——审阅与...

未引用参考文献

Dahri等人，2022年；Mansour等人，2024年。

数据可用性

本研究生成和分析的地理空间层及洪水数据点可向相应作者提出合理请求后获取。

资金情况

本研究未获得公共、商业或非营利部门的任何特定资助。

利益冲突声明

作者声明他们没有已知的可能会影响本文研究工作的财务利益或个人关系。