流域洪水韧性评估框架的学术研究报告

一、 研究团队与发表信息

本研究由哈尔滨工业大学建筑学院的Xiao Peng（彭潇）*, Shipeng Wen（温世鹏）、Yixuan He（何宜轩）和Songtao Wu（吴松涛）*合作完成。论文于2025年5月28日在线发表于开放获取期刊《Hydroecology and Engineering》，论文标题为《A Framework for Watershed Flood Resilience in the Context of Climate Change: Concept, Assessment, and Application》（气候变化背景下的流域洪水韧性框架：概念、评估与应用）。

二、 学术背景与研究目标

研究领域： 本研究交叉融合了水文学、灾害风险学、景观生态学与空间规划领域，聚焦于气候变化背景下的流域洪水风险管理与韧性评估。

研究动机与背景： 全球气候变化导致极端降雨事件频发且强度加剧，传统以工程基础设施（如堤坝）为核心的“抵抗”式洪水管理模式日益显现其局限性，特别是其静态设计阈值容易被超出，且可能引发“堤防效应”，即过度依赖工程措施反而增加了潜在风险。因此，国际学术界与政策实践正经历向“韧性”范式的范式转移。尽管在城市尺度上，诸如海绵城市、基于自然的解决方案（Nature-based Solutions, NbS）等韧性建设策略已得到广泛探讨，但在更大的流域尺度上，如何系统性地定义、评估并提升洪水韧性（Watershed Flood Resilience， WFR）仍面临理论与方法上的挑战。流域是一个复杂的自然-经济社会耦合系统，其洪水过程涉及降雨、径流、淹没等多个子过程，且空间异质性显著。当前缺乏一个空间显式、过程耦合的框架来量化流域尺度的洪水韧性，这阻碍了综合性、适应性管理策略的制定。

研究目标： 针对上述缺口，本研究旨在实现三个核心目标：1）概念化：建立一个融合韧性理论与景观生态学“源-流-汇”范式的流域洪水韧性（WFR）概念框架；2）量化评估：开发一套基于物理过程的WFR量化评估方法，通过整合流域“抵抗能力”与“适应能力”来度量韧性；3）应用验证：将该框架应用于中国河南省郑州市“7·20”特大暴雨灾害后四水河流域的灾后重建案例中，验证其可操作性并评估不同干预措施的效果，从而为流域尺度的气候适应与综合管理提供科学支持。

三、 详细研究流程与方法

本研究遵循“概念框架构建 - 评估方法设计 - 案例应用验证”的逻辑流程。

流程一：WFR概念框架构建。 研究首先梳理了韧性理论的演进脉络，从工程韧性、生态韧性到社会-生态韧性，并提炼出其应对扰动的三个阶段：抵抗（扰动前）、适应（扰动中）、恢复（扰动后）。在此基础上，结合流域洪水灾害的过程特征，将WFR定义为一个流域系统抵御、适应并从极端降水和洪水中恢复的能力。该能力通过三个核心属性体现：1）抵抗能力：体现在洪水发生前，流域通过其形态、土地利用、土壤、地质条件以及水库、塘坝等设施对降雨径流的调蓄与削减能力；2）适应能力：体现在洪水事件中，脆弱区（如居民点、农田、关键基础设施）通过工程与非工程措施（如韧性设计、规划、预警）减轻损失的能力；3）恢复能力：体现在洪水事件后，系统依赖治理、社会资本、经济能力等进行恢复与重组的非结构性能力。

为了系统分析影响WFR的空间要素，研究引入了景观生态学的“源-流-汇”范式。在流域洪水过程中：“源”区（如林地、坡耕地、人工滞蓄设施）是径流的产生区；“流”区（河流、沟道）是径流的传输通道；“汇”区（如城镇、洪泛平原）是径流汇集并与承灾体相互作用导致灾害的区域。这一空间范式为后续针对性干预措施的分类与设计提供了理论基础。

流程二：WFR量化评估方法开发。 这是本研究的核心创新点。考虑到恢复能力涉及复杂的社会经济与治理因素，难以直接通过物理模型量化，本研究聚焦于更具物理机制确定性的抵抗与适应阶段，提出了一个基于过程曲线的量化框架。

1. 抵抗能力的量化： 抵抗能力通过降雨-流量曲线（R-F曲线）来表征。对于给定的降雨强度（R），流域系统产生的洪峰流量（F）越低，表明其抵抗（调蓄）能力越强。如图4a所示，更高的抵抗能力表现为R-F曲线向左上方移动。具体地，用R-F曲线与纵轴在0至最大设计降雨R0范围内所围成的面积（Area_Ri）的倒数来定义抵抗能力指数Def_i：Def_i = 1 / Area_Ri。Area_Ri越小，Def_i越大，抵抗能力越强。

2. 适应能力的量化： 适应能力通过流量-损失曲线（F-L曲线）来表征。对于给定的洪峰流量（F），脆弱区所遭受的损失（L）越低，表明其适应能力越强。如图4b所示，更高的适应能力表现为F-L曲线向右下方移动。具体地，用F-L曲线与横轴在0至最大流量F0范围内所围成的面积（Area_Li）的倒数来定义适应能力指数Ada_i：Ada_i = 1 / Area_Li。Area_Li越小，Ada_i越大，适应能力越强。

3. 综合WFR的量化： 将抵抗与适应能力耦合，定义综合的流域洪水韧性指数Res_i：Res_i = Def_i * Ada_i。该指数是一个无量纲的相对绩效指标。抵抗能力（Def_i）和适应能力（Ada_i）构成了一个二维状态空间，其中等韧性曲线（Iso-resilience curve）代表了能产生相同综合韧性水平的不同Def_i与Ada_i组合，这直观展示了通过不同路径（如加强源头滞蓄或提升末端适应）可以达到同等韧性效果的“权衡”关系。

流程三：案例研究应用与验证。 研究选取2021年郑州“7·20”特大暴雨灾害中严重受灾的四水河流域（重点研究米河镇以上区域）作为案例，应用上述框架评估灾后重建中不同干预措施对提升WFR的效果。

1. 研究区与数据准备： 研究区面积373.28平方公里，主要涉及巩义市。研究收集了高精度地形数据（DEM）、土地利用数据、土壤数据及历史降雨资料。以2021年“7·20”实际洪水淹没范围作为模型校准的依据。

2. 水文水动力建模： 采用HEC-HMS水文模型和HEC-RAS二维水动力模型进行耦合模拟。

   • 水文过程模拟： 在HEC-HMS中，将流域划分为33个子流域。采用SCS-CN法计算降雨径流，采用SCS单位线法计算子流域出口流量过程，采用Muskingum-Cunge法进行河网洪水演进，最终得到米河镇汇流控制断面处的流量过程线。
   • 淹没过程模拟： 在HEC-RAS中构建二维水动力模型，利用HEC-HMS计算的入流边界条件，模拟不同降雨情景下研究区的淹没范围与水深。通过对比“7·20”事件的模拟淹没范围与卫星观测的实况淹没范围，对模型参数进行率定与验证，确保了模型的可靠性（见图8）。
   • 情景设置： 基于郑州历史降水记录，设置了10年、20年、50年、100年一遇四种重现期的24小时设计暴雨情景（见表1）。

3. 干预措施设计： 基于“源-流-汇”框架，设计了三种类型的干预策略：

   • 源干预： 在子流域内扩建小型水库和塘坝，目标是在50年一遇降雨情景下额外滞蓄15%的径流量。
   • 流干预： 改造河岸（包括土质和硬化岸线），实施植被护岸，将曼宁糙率系数n统一提高至0.05，以增加水流阻力，延缓洪水传播。
   • 汇干预： 基于“还空间予河流”的原则，在城镇“汇”区实施防洪保护措施，包括拓宽河道、将洪泛区内建筑搬迁并改造为滨河公园、设置可淹没的休闲设施等。

4. 效果评估流程： 针对“无干预”、“仅源干预”、“仅流干预”、“仅汇干预”、“源+流干预”、“流+汇干预”等多种情景，分别运行已校准的HEC-HMS/HEC-RAS耦合模型，获取各情景下控制断面的洪峰流量（用于绘制R-F曲线）和米河镇区域的淹没损失（用于绘制F-L曲线）。损失评估通常基于淹没水深-损失率关系曲线进行估算。然后，根据前述公式计算各情景下的抵抗能力指数（Def_i）、适应能力指数（Ada_i）和综合韧性指数（Res_i），并将其绘制在WFR状态空间中，通过对比不同干预策略下状态点的位置变化和等韧性曲线的移动，来定量评估各措施的成效。

四、 主要研究结果

本研究通过详细的模型模拟与定量分析，获得了以下关键结果：

1. 不同干预措施对水文过程的影响： 模型模拟结果显示，所有干预措施均能在不同程度上降低下游控制断面的洪峰流量。在中等降雨情景下，源干预措施的效果普遍优于流干预措施。然而，在极端降雨情景下，流干预措施的效果相对增强，这表明干预措施的有效性具有事件依赖性（见图9a）。对于汇干预措施，模拟显示其在洪峰流量为500至2000立方米/秒的范围内，能显著减少米河镇的洪水淹没面积（见图9b），这直接体现了其通过空间调整来适应洪水、减少损失的潜力。

2. 不同干预措施对WFR的提升效果： 将各情景的模拟结果转化为抵抗与适应能力指标，并置于WFR状态空间中进行对比分析（见图10），得出以下结论： * 所有干预均能提升WFR： 与无干预的基准情景相比，实施任何一种干预措施都能使状态点向更高的等韧性曲线移动，表明综合韧性得到提升。 * 干预效果存在差异： 在本次案例中，源干预措施对提升WFR的效果总体上优于流干预和汇干预。汇干预的效果优于流干预，但弱于源干预。 * 组合干预的协同与补偿效应： 源干预与流干预相结合的效果优于其中任何一种单独措施。有趣的是，源+流干预组合与流+汇干预组合达到的韧性水平相近。这表明不同干预类型之间存在补偿效应：例如，增强上游的滞蓄能力（源干预）可以达到与加强下游防洪保护（汇干预）相似的总体韧性提升效果。这为决策者基于成本、可行性和生态影响进行策略权衡提供了定量依据。

3. 框架的操作性与有效性验证： 案例研究成功地应用了所提出的概念框架与量化方法，将抽象的“韧性”概念转化为可模拟、可计算、可比较的指标（Def_i， Ada_i， Res_i），并通过“源-流-汇”空间范式清晰地定位和评估了不同类型工程/生态措施的作用环节与效果。这证实了该框架在指导实际流域综合管理、优化防洪减灾规划方面的操作可行性与有效性。

五、 研究结论与价值

本研究的主要结论是：成功构建了一个集概念、评估与应用于一体的流域洪水韧性（WFR）分析框架。该框架创新性地将韧性理论的时序维度（抵抗、适应）与景观生态学的空间范式（源、流、汇）相结合，并通过基于物理过程的水文水动力模型，实现了对WFR的空间显式和过程耦合的量化评估。在四水河流域的案例应用中，框架不仅证明了其可操作性，还定量揭示了不同空间干预策略（源、流、汇）对提升流域韧性的差异化贡献以及它们之间可能存在的补偿关系。

科学价值： 本研究在理论层面推进了洪水韧性研究从城市尺度向更复杂的流域尺度的拓展，为理解流域这一复杂系统的韧性机制提供了新的概念工具和分析视角。在方法层面，提出了一个兼具物理机制基础与空间解释能力的量化框架，弥补了当前WFR评估中缺乏过程耦合与空间显式方法的不足。

应用价值： 该框架为流域管理者和规划者提供了一个系统的决策支持工具。它有助于识别流域内提升韧性的关键空间区域和环节，支持对不同工程与非工程措施（如基于自然的解决方案、空间规划调整）进行成本效益分析与优化组合，从而制定更具针对性、适应性和整体性的流域洪水风险管理与气候适应策略，推动从传统的“洪水控制”向全面的“流域韧性”治理范式转变。

六、 研究亮点

1. 概念集成创新： 首次将韧性理论的时序三阶段（抵抗、适应、恢复）与景观生态学的“源-流-汇”空间范式系统性地整合，构建了流域洪水韧性的综合分析框架，实现了时空维度的统一。
2. 量化方法突破： 开发了基于降雨-流量（R-F）曲线和流量-损失（F-L）曲线的过程化韧性量化指标（Def_i， Ada_i， Res_i），使抽象的“韧性”概念变得可测量、可模拟、可比较，并引入了“状态空间”和“等韧性曲线”来直观展示韧性提升路径与策略权衡。
3. 实践指导性强： 通过郑州四水河流域的真实灾后重建案例，完整演示了框架从模型构建、干预设计到效果评估的全流程应用，验证了其可操作性，并为“海绵城市”理念向“海绵流域”的尺度拓展提供了具体的方法论支持。
4. 揭示了重要的补偿效应： 案例研究结果明确了不同空间类型干预措施（源、流、汇）在提升流域韧性方面的效果差异，并首次在WFR背景下定量揭示了它们之间存在补偿关系，这为多目标、多约束条件下的适应性管理决策提供了关键科学依据。

七、 其他有价值的探讨

研究在讨论部分也坦诚指出了当前框架的局限性并展望了未来研究方向，这增强了研究的严谨性与前瞻性：1）当前研究主要量化了抵抗和适应能力，未来需加强对恢复能力中社会经济与制度维度的定量化研究；2）模型方法的有效性依赖于高分辨率气象与地形数据，在数据稀缺地区应用可能受限，未来需探索利用遥感、数据同化等技术开发适用于不同数据条件的简化评估方法；3）未来研究应系统结合成本效益分析与多准则评估，对不同干预策略的组合进行优化，以支持更精细化的流域管理决策。最终，作者强调在气候变化背景下，韧性应被视为指导国土空间整体性、适应性优化的核心原则。