学术报告：《Flood Risk Management: Assessment and Strategy》专著综述
作者与出版信息
本专著由Brototi Biswas（印度米佐拉姆大学地理与资源管理系）和Bhagwan Balasaheb Ghute（印度马哈拉施特拉邦Toshniwal艺术学院地质系）共同主编，2024年由Springer Natural Hazards系列出版。该书是Springer自然灾害研究系列的一部分，专注于洪水风险评估与管理策略的多学科研究。
学术背景与目标
洪水是全球最常见的自然灾害之一，尤其在孟加拉国、印度等南亚地区，因地理环境、气候变化和人口密集等因素，洪水风险日益加剧。本书旨在通过地理信息系统（GIS）、遥感技术（Remote Sensing）和多准则决策分析（如AHP层次分析法）等方法，提供洪水风险管理的系统性框架。其核心目标包括：
1. 评估洪水暴露度（Flood Exposure）：量化洪水影响区域的人口与土地利用动态；
2. 开发 mitigation 策略：结合结构性与非结构性措施（如堤坝建设与土地利用规划）；
3. 案例研究应用：覆盖南亚多个洪水高发区，如孟加拉国恒河-布拉马普特拉河平原、印度阿萨姆邦等。
研究流程与方法
1. 数据收集与预处理
- 数据来源：
- 遥感数据：Sentinel-1 SAR（合成孔径雷达）影像用于洪水范围监测（2014–2023年）；
- 人口数据：LandScan高分辨率网格化人口数据；
- 地理数据：SRTM高程数据、永久水体图层（来自孟加拉国统计局）。
- 预处理：通过Google Earth Engine（GEE）平台进行影像去噪（中值滤波）和水体分类（阈值法，VV极化值<-16判定为水体）。
2. 洪水暴露度建模
- 加权线性模型（Weighted Linear Model, WLM）：整合洪水范围与人口分布数据，计算各行政区（如孟加拉国64个县）的暴露人口。
- 永久水体排除：避免将常年水域误判为洪水区，提高精度。
3. 时空动态分析
- 时间趋势：分析2014–2023年洪水面积与人口暴露的年际变化；
- 空间热点：通过热力图（Heatmap）识别高风险区（如孟加拉国东北部Sunamganj县）。
4. 验证与对比
- 验证方法：因缺乏实地数据，通过历史洪水事件报告（如2020年三重峰洪水）和既有研究（如Rahman et al. 2019的AHP模型）交叉验证结果一致性。
主要结果
- 洪水范围扩张：2020年和2022年为峰值年，洪水面积分别达19,603 km²和19,211 km²，较2014年（7,657 km²）增长156%。
- 人口暴露热点：
- Sunamganj县：2022年受影响人口达105万，占全国总量的6.7%；
- 东北部地区（Sylhet、Habiganj等）：因“Haor”湿地地形，33.46%的人口长期暴露于洪水风险。
- 驱动因素：
- 自然因素：季风降雨异常（如2020年提前的雨季）、上游冰川融水；
- 人为因素：沿海红树林砍伐（如Khulna地区）、城市不透水地表增加。
结论与价值
- 科学价值：
- 提出“暴露度”量化框架，弥补传统风险模型中社会脆弱性（Social Vulnerability）与物理因子（如高程）的整合不足；
- 验证Sentinel-1 SAR在无云条件下的洪水监测优势。
- 应用价值：
- 政策建议：针对高风险区（如Sunamganj）优先部署预警系统和适应性基础设施；
- 技术推广：GEE平台的低成本分析适用于发展中国家。
研究亮点
- 方法创新：首次在孟加拉国全域尺度结合SAR与LandScan数据，实现公里级精度的暴露人口估算；
- 跨学科整合：融合水文学、灾害管理学与空间统计学，提供可复制的风险评估流程；
- 政策相关性：成果直接支持联合国可持续发展目标（SDG 11.5）中的灾害韧性建设。
其他价值内容
书中21个章节涵盖多样化的区域案例，例如：
- 第6章：利用GIS预测阿萨姆邦犀牛保护区的洪水蔓延；
- 第13章：综述GIS与遥感在农业洪灾评估中的应用；
- 第21章：强调孙德尔本斯红树林（Sundarbans）对减缓风暴潮的关键作用。
本书为洪水风险管理提供了从理论到实践的完整链条，尤其适合南亚地区的政策制定者与科研人员参考。