降雨型地質災害風險動態(tài)評價方法探討

范遠芳，黃俊寶，王國民，陳紅旗

(1.福建省測繪院，福建福州 350003;2.福建省地質環(huán)境監(jiān)測中心，福建福州 350002;3.中國地質環(huán)境監(jiān)測院(國土資源部地質災害應急技術指導中心)，北京 100081)

據全國地質災害通報，近十年來約53萬人成功避讓突發(fā)地質災害。這與2003年以來開始的全國地質災害氣象預警預報工作，是密不可分的。目前該項業(yè)務已覆蓋全國地質災害易發(fā)區(qū)，其預警預報的基礎是對降雨引發(fā)地質災害風險的識別評估?，F(xiàn)階段預警預報多采用基于歷史數(shù)據統(tǒng)計規(guī)律的雨量閾值模型，其核心是對目標區(qū)域內階段性靜態(tài)風險的一般分布情況的識別。由于滑坡、崩塌和泥石流具有隱蔽性和突發(fā)性，且由于降雨落區(qū)與強度的預測水平，災害預報預警精度仍然較低［1］，有時會出現(xiàn)過度預警或者盲目響應的現(xiàn)象［2］，進而導致預警信號發(fā)出后，臨機決策面臨著響應級別模糊、靶區(qū)不明和時機不好把握等難題。解決這一問題，迫切需要進行動態(tài)風險識別評估，即在一次降雨過程中，要對災害風險動態(tài)分析、實時評估，不斷優(yōu)化預警等級、區(qū)域和時機。

依據監(jiān)測信息如何及時識別災害風險一直是研究熱點，這一點對預警與響應一體化有現(xiàn)實意義。在2013年4月召開的第六屆全國地質災害防治學術會議上，有關動態(tài)風險評估等議題備受關注。在國外，相關動態(tài)風險評價已成為風險評價領域內的發(fā)展方向，動態(tài)風險評價方法的研究已引起工程界的高度重視［3］，主要見于隧道施工、石油化工、核能、火災、環(huán)境保護、航天工程、經濟等領域［4-5］，并取得較好的應用效果。已有的研究表明，風險評價的動態(tài)性主要體現(xiàn)在兩個方面:一是根據環(huán)境和自身狀態(tài)的改變，對原有風險評價模型做出調整;二是實現(xiàn)各種風險情景下評價信息的更新與反饋以及評價過程的自動化。前者是動態(tài)風險評價的內涵，確保了模型真實地反映動態(tài)與復雜的系統(tǒng)。而后者確保了數(shù)據的動態(tài)性。評價方法主要有動態(tài)過程評價、動態(tài)概率評價、動態(tài)綜合評價和多智能體評價等方法［6］。在地質災害方面，靜態(tài)風險評價研究已有大量深入研究，成果應用于風險治理規(guī)劃方面［7］，而動態(tài)風險評價方面尚缺乏研究。僅見于文獻［8］，通過分析庫水位升降及降雨作用引發(fā)地下水位的波動從而導致岸坡穩(wěn)定性的變化，按照單體滑坡動態(tài)穩(wěn)定性的理念，進行了區(qū)域動態(tài)風險評價。由于其實質為單體動力預警預報，在區(qū)域上推廣受到限制。本文擬以2012年臺風“蘇拉”期間福建省德化縣潯中鎮(zhèn)地質災害預警預報為例，探索區(qū)域地質災害動態(tài)風險評價模型、方法與流程，以期拋磚引玉。

1 研究區(qū)地質環(huán)境條件

德化縣地處福建省東南部，地處“閩中屋脊”戴云山脈中段，總體地勢由中部微向四周傾斜，呈層狀梯級下降，戴云山脈西坡陡峻，東坡較緩。地貌以低中山、中低山為主，山前丘陵交錯，其間偶有山間河谷盆地，村莊大都分布于河谷盆地。潯中鎮(zhèn)為德化縣人民政府所在地，面積57.20 km2，境內巖漿活動頻繁，侵入巖較發(fā)育，以燕山期侵入巖為主，印支期、華力西期、加里東期零星分布。殘坡積土雙層土體廣泛分布各丘陵臺地、中低山山前地帶坡腳處，多為殘坡積各類粘性土，大多為雙層土體，一般厚2～4 m，局部地段厚度大于10 m，結構松散，為本區(qū)地質災害的主要致災體。中低山之間的盆地邊緣地帶則是地質災害分布密集區(qū)，以淺層小型滑坡崩塌為主(表1)。

表1 德化縣歷史崩滑統(tǒng)計表Table 1 The statistics of historical landslides of Dehua

區(qū)內氣候屬亞熱帶山地氣候，雨量充沛，潮濕多霧。多年平均總降雨量1867.2 mm。降雨量在時間上可劃分為三個降雨季節(jié)，其中7～9月為臺風雷陣雨季，多年平均降雨量782.2 mm，約占全年總降雨量的39.9%，表現(xiàn)為臺風強降雨，雨量大而集中，強度強，降雨的年際變化大，是地質災害易發(fā)期，局部區(qū)域具有多點同發(fā)、群發(fā)的特點。

2012年第9號強臺風“蘇拉”于7月28日08時在菲律賓馬尼拉以東約630 km的西北太平洋洋面上生成，8月3日6:50在寧德福鼎秦嶼鎮(zhèn)登陸。臺風強降雨影響德化縣潯中鎮(zhèn)，并加劇了地質災害風險水平。

2 地質災害風險動態(tài)過程評價

地質災害動態(tài)風險評價是依據災害地質條件、誘發(fā)因素和承災體的實時狀態(tài)，對災害風險的連續(xù)性識別，服務于應急管理。

2.1 評價模型

在現(xiàn)有的動態(tài)風險評價方法中，動態(tài)概率風險評價方法使用的難度較大;動態(tài)綜合評價方法重視后果評價，對于強調預警預報的地質災害風險評價適用性不強;基于多智能體的評價方法，需要構建災害各微觀要素之間相互作用，尚不具備理論基礎。相比而言，動態(tài)過程評價能實現(xiàn)各種風險情景下評價信息的更新與反饋以及評價過程的自動化，可操作性強，隨著評價次數(shù)的增加，數(shù)據的更新與修正也能使結果趨于完善和真實。為此，這里采用動態(tài)過程評價方法研究。

公式(1)所示的地質災害風險評估框架模型［9］。在一次降雨過程中，動態(tài)因子有實時降雨、災情、險情和承災體狀態(tài)，依托群測群防監(jiān)測體系，均可以實現(xiàn)實時反饋更新。在靜態(tài)模型基礎上考慮上述動態(tài)因子，依據動態(tài)過程評價方法，建立動態(tài)風險評價模型，見公式(2)。在危險性動態(tài)方面，誘發(fā)因素降雨分解為有效雨量［10］和實時雨強;災情險情是指過程中已經出現(xiàn)的災害后果和災害跡象，直接顯示危險性狀態(tài)，根據相似原理由點狀監(jiān)測信息輻射到評價區(qū)域，對區(qū)域易發(fā)性進行動態(tài)更新。在易損性方面，以承災體狀態(tài)修正靜態(tài)易損值。通過因子動態(tài)分析，提出修正模型如下:

式中，Rt為總風險，H為危險值，S為易發(fā)性，R為降雨，V為易損值，D為險情，B為承災體狀態(tài)，下標d表示動態(tài)因子，沒有下標表示靜態(tài)因子。

2.2 評價方法

按照上述更新的實時動態(tài)因子，采用地理信息系統(tǒng)進行動態(tài)風險評價區(qū)劃。評價流程見圖1，包括5個主要評價步驟:

圖1 評價流程Fig．1 The flow of assessment

第一步是原型分析，進行評價區(qū)描述。

第二步是動態(tài)因子監(jiān)測與信息采集更新;本文受數(shù)據與監(jiān)測時間間隔所限，采用1 h間隔進行評價。若實現(xiàn)數(shù)據監(jiān)測、采集、傳輸、運算的自動化，則可以實現(xiàn)風險評價過程的自動化。

第三步是依據災情險情監(jiān)測信息，依據地質環(huán)境相似度計算，更新易發(fā)性分區(qū);一旦出現(xiàn)險情或災情，易發(fā)性區(qū)劃將在原來基礎上進行更新。在后續(xù)過程中如果再次出現(xiàn)險情或災情，將以最新的易發(fā)性區(qū)劃為基礎進行進一步更新，如此反復，實現(xiàn)易發(fā)性分區(qū)的動態(tài)。隨著更新次數(shù)的增加，易發(fā)性分區(qū)將愈趨于準確。

第四步是依據災情險情及避險防范狀態(tài)，采用事件樹方法更新人員和道路兩項主要易損性指標。事件樹可以從初始事件開始，對事件發(fā)展可能導致的各種后果進行分析。風險演變過程中，降雨、險情與災情與人員狀態(tài)和道路狀態(tài)兩項因子為因果關系。降雨、險情與災情的變化將自動引發(fā)人員狀態(tài)與道路狀態(tài)的變化，將導致易損性區(qū)劃的動態(tài)變化。

第五步是基于模糊綜合評判的動態(tài)風險區(qū)劃。

依據研究區(qū)域地質環(huán)境與地質災害特征，德化縣98.6%的滑坡為土質小型滑坡。采用德化縣地質災害調查數(shù)據與各因子進行統(tǒng)計分析，結果表明研究區(qū)滑坡主要受坡度、坡型、表土層厚度以及坡向控制。其中土體厚度3～4 m最易發(fā)，地質災害多發(fā)生于25°～35°凹凸坡坡度區(qū)，主要集中在坡向北向與西向(圖2)。故在危險性因子方面，易發(fā)性通過坡度、坡向、表土層厚度、坡形加以反映，通過實施災情險情監(jiān)測信息進行相似度修正;誘發(fā)因素降雨［11］，按照實際群測群防監(jiān)測周期及速報頻次，采用德化、三班、雷峰、蓋德和鳳洋五個雨量站臺風“蘇拉”期間1 h時間間隔的監(jiān)測數(shù)據，更新有效降雨量與雨強。在易損性因子方面，從應急管理的可操作性出發(fā)，重點考慮人與道路的承載狀態(tài)。評價指標權重通過層次分析法確定［12］。確定評價指標如表2所示。

(1)易發(fā)性動態(tài)相似度計算

當某地出現(xiàn)變形跡象或發(fā)生崩滑災害等險情時，獲取險情所在地區(qū)的地質環(huán)境因素，包括表土層厚度、坡度、坡向、坡型四個作為參照因子。應用ArcGIS對單個圖層各個單元與相應的參照因子比對，獲取與參照因子相同的區(qū)域，同理，其它三個圖層采用相同的操作。將獲得的四個圖層進行疊加分析，具有四個因子相同的單元賦值為1，其它單元賦值為0。將新圖層與易發(fā)區(qū)圖進行疊加，將單元屬性值為1的單元作為高易發(fā)單元，進行易發(fā)性區(qū)劃動態(tài)更新。

(2)承災體狀態(tài)事件樹分析

事件樹分析(Event Tree Analysis，簡稱ETA)是一種邏輯演繹方法，由決策樹分析(簡稱DTA)發(fā)展而來。它由初始事件根據事件發(fā)展的時間順序進行初始事件可能導致的各種后果進行分析。具有可以定性與定量地進行系統(tǒng)故障原因以及后果識別作用［13］。在降雨過程中，承災體所處的狀態(tài)是隨著降雨、險情、災情狀況動態(tài)變化的。下面對人員狀態(tài)與道路狀態(tài)進行事件樹分析，并進行指標更新。

圖2 滑坡與各因子統(tǒng)計分析Fig．2 The statistical analysis of landslides and each factors

表2 崩滑地質災害動態(tài)風險評價指標與權重Table 2 The index and weight of landslide geological hazard dynamic risk evaluation

人員狀態(tài)變化事件樹。降雨為激發(fā)事件，在降雨激發(fā)下可能發(fā)生一系列子事件:降雨達到相應等級臨界值，降雨臨界值通過歷史滑坡與降雨的統(tǒng)計數(shù)據得到;地表出現(xiàn)宏觀變形破壞、地下水異常等險情;發(fā)生崩滑災害，出現(xiàn)災情等。選分支1說明，降雨達到臨界值2，根據應急預案，人員應當轉移，而非隱患點人員將處于自然狀態(tài)。當出現(xiàn)險情或災情時，人員轉移。否則繼續(xù)為自然狀態(tài)。下一時刻基于前一時刻的結果，仍以降雨為初始事件，已經為轉移狀態(tài)的人員將不再進行判斷，對自然狀態(tài)的人員繼續(xù)分析子事件，如此循環(huán)，進行動態(tài)分析(圖3)。道路狀態(tài)變化事件樹分析。采用相同的方法進行道路狀態(tài)分析(圖4)。

(3)模糊綜合評判

在處理難以用精確數(shù)學方法進行描述的復雜系統(tǒng)問題時，表現(xiàn)出了獨特的優(yōu)越性，所以被廣泛應用于各個學科領域。根據評價精度以及建立模糊集合所要滿足的對稱性原則，將評判等級標準分為“較低風險”、“中等風險”，“較高風險”和“高風險”四個等級，即評語集為:V={Ⅰ Ⅱ Ⅲ Ⅳ}={較低風險中等風險較高風險 高風險}，各風險等級定性描述如表3所示。從評價指標體系與模糊評語集出發(fā)，將定性與定量化的指標按照統(tǒng)一量綱的原則，確定簡易的評判標準。對于定性指標，首先劃分出因子的風險級別，采用經驗賦值的方法確定隸屬度。對于降雨量，人口密度等定量指標的隸屬函數(shù)，采用梯形分布函數(shù)來刻畫，即第i個指標的風險等級I～IV隸屬度計算公式如下:

圖3 人員狀態(tài)變化事件樹Fig．3 The event tree of personnel status changed

圖4 道路狀態(tài)變化事件樹Fig．4 The event tree of road state changed

表3 動態(tài)風險定性描述Table 3 The qualitative description of dynamic Risk

其中，ui(xi)為各評價因子的隸屬函數(shù);xi為評價因子的實際取值;ai，bi，ci為第i個評價因子各等級標準值域的界限值。對于中間越優(yōu)的指標，先采用x'=|xi-xmid|運算求得x'后代入上面隸屬度函數(shù)進行計算，值得注意的是，ai，bi，ci的值應為x'的各等級中間值。評判各因子由于各有側重，需對各因子賦予權重，然后采用模糊綜合評判模型進行三級模糊綜合評判。最后對評判結果作歸一化處理，根據最大隸屬原則確定樣本歸屬。為了將各因子對地質災害動態(tài)風險的影響程度都反映出來，需采用M(·，+)模糊算子進行模糊變換。

根據以上方法，采用GIS進行動態(tài)風險評價建模實現(xiàn)，包括網格劃分、柵格模型量化、有權疊加運算。

2.3 評價結果分析

以圖5所示三個時刻的風險評價結果為例(表4)，8月2日15時降雨等級較低，風險普遍偏低，石鼓與后所兩處隱患點所處區(qū)域為中等風險;3日10時降雨轉為暴雨，風險普遍增高，高風險區(qū)域廣泛分布在石山村、仙境村、石鼓村、龍翰村、鳳池、富東大部分地區(qū)、以及鳳洋南部、蒲坂村周邊地區(qū)。根據應急預案，對高風險區(qū)域人員進行了避險防范部署;3日23時，高風險區(qū)域面積擴大。雖然本時刻降雨已由暴雨轉為中到大雨，但地質災害的發(fā)生具有滯后效應，龍翰村9組等發(fā)生多處滑坡。根據風險動態(tài)評價結果，優(yōu)化預案，并提高了應急準備的針對性。

圖5 三個時刻風險評價結果圖Fig．5 The results of the risk assessment map of the three moments

3 結論與認識

表4 三個時刻風險評價結果對比表Table 4 The comparison table of three-time risk assessment results

在一次降雨過程中，對地質災害風險動態(tài)的識別是提高預警精度的關鍵因素之一。本文嘗試采用過程評價方法，進行降雨型地質災害風險動態(tài)評價。通過易發(fā)性動態(tài)相似度更新有效雨量實時監(jiān)測、承災狀態(tài)等過程分析，可建立動態(tài)風險評價修正模型。評價流程為:區(qū)域原型分析→監(jiān)測信息采集→易發(fā)性更新→易損性更新→動態(tài)風險區(qū)劃。需要指出的是，由于參評要素實時監(jiān)測采集條件尚有限，使該方法目前僅適用于防災減災基礎較好的重點區(qū)域。

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