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公路泥石流災害危險性分區研究*

2016-04-20 08:11:06田偉平李家春齊洪亮
災害學 2016年2期
關鍵詞:公路工程

趙 歡,田偉平,李家春,齊洪亮,尹 超

(長安大學 特殊地區公路工程教育部重點實驗室,陜西 西安 710064)

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公路泥石流災害危險性分區研究*

趙歡,田偉平,李家春,齊洪亮,尹超

(長安大學 特殊地區公路工程教育部重點實驗室,陜西 西安 710064)

摘要:為公路泥石流災害的防治與管理提供宏觀層面的參考,針對中國公路泥石流災害進行了危險性分區研究。從地形地貌、水源條件、物源條件及植被條件4方面分析了致災因素,結合致災因素影響程度,選取了相應評價指標并分級與評分;采用致災因素疊加法建立了災害危險性評價模型;利用ArcGIS10.0軟件計算繪制了各評價指標分級圖件、《中國公路泥石流災害危險度圖》,并以危險度為分區指標,編制了《中國公路泥石流災害危險性分區圖》,將全國劃分為極嚴重危險、嚴重危險、中等危險、低危險4個等級區,危險性分區結果與公路泥石流災害實際分布特征相符合。

關鍵詞:公路工程;泥石流災害;致災因素;危險性評價;GIS;危險性分區

隨著我國公路建設里程數的逐年增加,公路作為展布在自然環境中的線性帶狀結構物,沿線將穿越不同的自然環境區域,加上,公路建設對原先自然環境的穩定平衡狀態產生了一定的影響,導致公路結構物遭受地質災害的威脅[1-3]。其中,公路泥石流災害是公路地質災害的主要類型之一,災害發生具有突然、破壞性強等特點,一旦發生將會對公路結構物造成毀壞、塌方、道路中斷等影響。我國自然環境條件有一定的區域差異性,導致公路泥石流災害的發生概率、頻次、規模和致災危險程度等有明顯的區域差異性,這將對災害的有效治理和資金合理分配增加了難度,因此,對公路泥石流災害的危險性分布特征的全面掌握成為災害有效防治與管理的前提之一。

近年來,我國眾多學者對泥石流災害進行了一定的研究,陳洪凱等通過對川藏公路四川段泥石流災害的實地調查分析,研究了泥石流災害形成機理,并提出了護岸結構、抗沖擊結構、消能坎等工程對策[3]。丁繼新等基于“災害熵”,建立了泥石流災害危險性評價模型[4]。劉江川通過對云南37條泥石流溝實地調查與統計,選取泥石流最大沖出量、流域面積、發生頻率為評價因子,構建了泥石流危險性評價模型[5]。韋方強等以泥石流運動數值模擬手段,提出了流深與流速為災害區劃指標[6]。候蘭功等提出了突出降雨激發因素的單溝泥石流危險性評價模型[7]。馬強結合吉林省東南山區泥石流災害的調查資料,研究了區域泥石流災害發育分布特征和形成機理,并基于ARCGIS平臺編制了吉林省泥石流災害易發區分布圖[8]。通過對相關研究文獻的分析發現,我國公路泥石流災害方面研究較多,但存在以下不足。

(1)已有泥石流災害危險性方面的研究多從自然環境方面出發,很少以公路工程角度進行泥石流災害危險性評價的研究。

(2)泥石流災害危險性分區或區劃多以省、市區域進行,很少從全國范圍進行宏觀層面的泥石流災害危險性區劃,尤其是公路泥石流災害危險性區劃。

公路泥石流災害危險性區劃是在災害危險性評價的基礎上,分析災害危險性空間分布差異性,將全國分為不同危險等級的分布區,為公路泥石流災害的防治與管理提供整體層面的參考與借鑒[9]。

本文在分析公路泥石流災害特點和致災因素的基礎上,選取了危險性評價指標體系,采用致災因素疊加法建立了危險性評價模型,基于專家調查法和黃金分割原理,計算了各評價指標權重。利用ArcGIS10.0軟件,計算繪制了各指標分級圖、《中國公路泥石流災害危險度圖》、《中國公路泥石流災害危險性分區圖》,全國劃分了極嚴重危險、嚴重危險、中等危險、低危險4個等級,為公路泥石流災害的宏觀層面防治和管理提供參考。

1公路泥石流災害危險性區劃內容

公路泥石流災害是由強降雨等自然災害引發,攜帶大量泥沙、石塊,通過淤埋、撞擊等方式對路基及附屬構造物造成損壞的特殊洪流[1,9]。根據公路泥石流災害的特點和災害對公路工程結構物的危害影響程度,公路泥石流災害危險性分區的主要內容包括[9-10]以下幾點。

(1)影響因素分析。結合公路工程特點,從自然環境因素中挑選出對公路泥石流災害致災危險性產生較大影響的因素,并分析因素作用強度特征對致災危險性的影響特點。

(2)危險性評價體系建立。結合致災因素,選取評價指標,并提取最能反映各因素作用特點的數字特征或強度指標,并對各評價指標進行分級和評分。

(3)危險性評價模型的建立。在公路泥石流災害危險性評價指標研究的基礎上,建立危險性數學模型,計算公路泥石流災害危險度,以計算得到的危險度作為公路泥石流災害危險性評價的結果。

(4)利用ArcGIS10.0軟件,繪制危險性評價指標危險性分級圖。結合危險性評價模型和評價指標基礎圖件,利用ArcGIS的空間疊加計算分析功能,繪制《中國公路泥石流災害危險性圖》。

(5)結合《中國公路泥石流災害危險性圖》,根據災害危險度,進行公路泥石流災害危險性分區。

2公路泥石流災害危險性評價指標

2.1公路泥石流災害影響因素

公路泥石流災害的形成條件如下:①地形陡峭,易于集水集物;②上游處堆積大量的松散固體物質;③相對短歷時內有突發性的大量流水源。另外,植被條件對災害的形成也有一定的影響[9,11]。

2.1.1地形地貌條件

地形地貌條件對坡面型和溝谷型公路泥石流災害的產生、發展的影響機理并不相同:對于坡面型公路泥石流災害,在溝槽和坡面的逐漸演變中,較大的流域面積和地形坡度一定程度上可提供大量的土石體與水體[11];對于溝谷型公路泥石流災害,溝道坡度的重力勢能等條件為泥石流提供動能量,給予泥石流侵蝕、搬運與堆積土、石體等物質的能量[12]。

2.1.2物源條件

公路泥石流災害形成的物源條件是指泥石流災害形成區的土、石體類型、性狀、分布、結構、補給方式等,其來源受地層巖性、風化作用以及凍融作用等因素的影響[10-13]。從地層巖性來看,第四系松散堆積物最容易受到侵蝕,坡面上的殘坡積物、溝道內的沖洪積物,以及滑坡、崩塌類災害產生的堆積物等都是公路泥石流災害形成的主要物質來源[9]。

2.1.3水源條件

水既是公路泥石流災害的組成物質,又是固體堆積物的搬運媒介,形成公路泥石流災害的水源主要有大氣降水、潰壩(堤)水、冰雪融水以及地表水等。其中,公路泥石流災害多發生在汛期,約90%的致災主要因素是由暴雨引發的。我國的降雨特點以及降雨量的空間分異,導致了公路泥石流災害的區域性差異,例如我國四川、云南等西南地區年均降雨量大且降雨期集中,公路泥石流災害較為發育[2]。

2.1.4植被條件

植被類型與植被覆蓋度對于公路泥石流災害的危險性具有一定的影響。植被覆蓋度高的地區,水土流失程度弱,從而減少松散固體物質的補給,降低公路泥石流災害發生的概率[14]。降雨截流能力和蓄水保土能力好的植被,更有利于降低公路泥石流災害的危險性。

2.2公路泥石流災害危險性評價指標選取與分級

公路泥石流災害危險性評價指標是致災因素影響程度的體現,結合公路泥石流災害影響因素的分析,選取地形坡度、地表相對高差、溝壑密度、巖土類型、年均暴雨天數、植被覆蓋度等6項指標建立公路泥石流災害危險性評價指標體系[9-10]。根據不同評價指標的強度特征對致災的影響程度,將指標分為極嚴重、嚴重、中等、較低和輕微5個危險等級。由于各評價指標的量綱和范圍不同,為便于統一定量評價,將按照相應危險等級分別評分為9、7、5、3、1。

表1 公路泥石流災害評價指標分級表[9-10]

2.2.1地形地貌表征指標

地形地貌主要體現地形坡度、地形起伏程度,以及地表侵蝕、切割破碎程度等,將直接或間接影響地表徑流形成、地表物質位移勢能、斜坡地質災害和溝谷侵蝕造成的泥石流災害物源補給,是造成公路泥石流災害的必要條件。本文選取地形地貌因子的危險程度表征指標為地形坡度、地表相對高差和溝谷密度。根據不同地形坡度上公路泥石流災害的發生頻次、地表相對高差和溝谷密度對致災潛在影響程度,結合文獻[10]研究成果,將評價指標分級并評分,見表1。

2.2.2降雨因素表征指標

在強降雨時期,地表徑流大量產生,造成地表巖土體含水量增大,抗剪及抗沖刷強度降低,為公路泥石流災害的發生提供了水動力、地表巖土體穩定性降低隨水運動等方面條件。本文選取降雨因子危險程度表征指標為降雨量≥25 mm年平均天數,根據降雨強度的時空分布特征對公路泥石流災害發生頻次的影響[15],將該指標進行分級并評分,見表1。

2.2.3物源條件表征指標

造成公路泥石流災害的物質來源主要指地表穩定性差的巖土層,尤其是巖土結構松散的第四系堆積物、砂類土層以及遇水軟化、強度降低的粉性土、黃土類土、軟質巖等最為突出[16-17]。結合巖土的工程力學特性,將物源條件表征指標-巖土穩定程度對致災的危險性影響等級劃分并評分,見表1。

2.2.4植被條件表征指標

植被條件對公路泥石流災害的影響主要體現

于植被覆蓋度。由于植被根系對巖土體有一定的固著力,可有效減少水土流失和提高地表巖土體抗沖刷能力,據相關統計分析[14-15],當斜坡植被覆蓋度達到75%及以上時,泥石流災害基本不發生,反之,植被覆蓋度小于30%時,泥石流等斜坡地質災害易發。結合植被覆蓋度大小對公路泥石流災害致災影響程度,將表征指標植被覆蓋度致災危險性等級劃分并評分,見表1。

3公路泥石流災害危險性評價及成圖

3.1評價模型的建立

本文采用致災因素疊加法建立公路泥石流災害危險性評價模型,如式(1)所示。

P=BM1+CM2+DM3+EM4+FM5+GM6,

(1)

式中:P為公路泥石流災害危險度,即公路泥石流災害危險性評價的結果,B為地形坡度指標評分,C為地表相對高差指標評分,D為溝谷密度指標評分,E為降雨量≥25 mm年均天數指標評分,F為巖土穩定程度指標評分,G為植被覆蓋度指標評分;M1、M2、M3、M4、M5、M6分別為對應指標的權重。

3.2評價指標權重確定

不同評價指標對公路泥石流災害的致災作用影響程度不同,其相應的致災作用危險性大小以指標權重值體現。通過對相關領域專家調查,總結分析得出,6個評價指標的致災危險作用程度排序為:巖土穩定程度>地形坡度>降雨量≥25 mm年均天數>植被覆蓋度>溝谷密度>地表相對高差。

表2 評價指標權重值

按照評價指標作用程度大小排序,采用指標作用程度大小遵循黃金分割原理[12],進行比例分配,即:主次作用程度指標間存在比例關系為0.618。首先給予致災作用程度最大的巖土穩定程度權重值為1,按照黃金分割原理,其他5個指標權值依次為:0.618、0.382、0.236、0.146、0.09。經歸一化得到最終權重值,見表2。

3.3公路泥石流災害危險性成圖

利用ArcGIS10.0軟件,結合評價指標分級評分表(表1),生成各評價指標危險性分級圖,按照評價模型(式1)和評價指標權值(表2),將評價指標危險性分級圖配權重值后疊加,得到公路泥石流災害危險度圖[5]。

(1)地形坡度分級圖

利用中國1:250 000高程數字模型(DEM),依托地理信息系統GIS,計算繪制百米網格坡度,生成地形坡度底圖,按照地形坡度分級與評分標準(表1),配準并賦值矢量化底圖,得到《中國公路泥石流災害地形坡度分級圖》,見圖1。

圖1 中國公路泥石流災害地形坡度分級圖

(2)地表相對高差和溝谷密度分級圖

依托GIS軟件系統,利用DEM百米規則網格,根據水流方向和水流累積矩陣,計算地表相對高差和繪制溝谷信息網格,生成地表相對高差和溝谷密度底圖,結合指標分級與評分,配準矢量化底圖,得到《中國公路泥石流災害地表相對高差分級圖》和《中國公路泥石流災害溝谷密度分級圖》,見圖2~圖3。

圖2 中國公路泥石流災害地表相對高差分級圖

圖3 中國公路泥石流災害溝谷密度分級圖

(3)降雨量≥25 mm年均天數分級圖

通過對我國739個氣象站點,50年的降雨天數實測數據的統計分析,利用GIS系統模塊的Kriging插值功能,生成降雨量≥25mm年均天數底圖,結合指標分級與評分,配準矢量化降雨量≥25 mm年均天數底圖,得到《降雨量≥25 mm年均天數分級圖》,見圖4。

(4)巖土穩定程度和植被覆蓋度分級圖

分別將《中國工程地質圖》(1:4 000 000),《中國植被覆蓋度圖》(1:4 000 000)作為矢量化底圖,利用GIS系統,按照相應指標分級評分標準,配準并矢量化,生成《巖土穩定程度分級圖》和《植被覆蓋度分級圖》,見圖5~圖6。

圖4 中國公路泥石流災害降雨量≥25 mm年均天數分級圖

圖5 中國公路泥石流災害巖土穩定程度分級圖

圖6 中國公路泥石流災害植被覆蓋度分級圖

(5)公路泥石流災害危險度圖

根據式(1),利用GIS系統的疊加計算分析功能,對各指標分級圖(圖1~圖6)賦值權重,進行疊加計算,生成《中國公路泥石流災害危險度圖》,見圖7。

圖7 中國公路泥石流災害危險度圖

4公路泥石流災害危險性分區

根據圖7可知,公路泥石流災害危險度區間范圍為[1.0,7.9],本危險性分區以災害危險度為分區指標,考慮泥石流災害對公路的影響程度,將全國區域分為極嚴重危險、嚴重危險、中等危險、低危險4個等級,對應的危險度區間依次為[6.0,7.9]、[4.5,6.0]、[2.5,4.5]、[1.0,2.5]。根據危險等級劃分標準,在圖7的基礎上,利用GIS軟件計算生成《中國公路泥石流災害危險性分區圖》,見圖8所示。

圖8 中國公路泥石流災害危險性分區圖

由圖8可知,我國公路泥石流災害極嚴重危險區為黃土高原區、秦巴山區、福建與廣東的東南部、臺灣山區、四川南部與云南北部的川滇山區、新疆西部等地區。結合公路泥石流災害的實際情況和相關建設管理部門經驗,上述極嚴重危險區與實際公路泥石流災害發生情況吻合,說明本研究具有一定的科學性,能基本反映我國公路泥石流災害區域分布特點,有助于公路泥石流災害宏觀層面的防治與管理。

5結論

(1)根據公路泥石流災害的致災特點,從地形地貌、水源條件、物源條件、植被條件等方面分析了致災影響因素;結合致災因素作用程度,選取了地形坡度、地表相對高差、溝谷密度、降雨量≥25 mm年均天數、巖土穩定程度、植被覆蓋度6個致災因素表征評價指標,并分級和評分。

(2)采用致災因素疊加法建立了公路泥石流災害危險性評價數學模型,基于專家調查法和黃金分割原理,分析計算了各評價指標權重值。

(3)利用ArcGIS10.0軟件,結合評價指標分級,計算繪制了各評價指標分級圖,并在此基礎上,根據危險性評價模型和指標權值,計算生成了《中國公路泥石流災害危險度圖》,其危險度范圍為[1.0,7.9]。

(4)以災害危險度為分區指標,全國劃分為極嚴重危險[6.0,7.9]、嚴重危險[4.5,6.0]、中等危險[2.5,4.5]、低危險[1.0,2.5]4個等級區。其中極嚴重危險區為秦巴山區、黃土高原區、福建與廣東的東南部、臺灣山區等。

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The Study on the Risk Regionalization of Highway Debris Flow Disasters

Zhao Huan, Tian Weiping, Li Jiachun, Qi Hongliang and Yin Chao

(KeyLaboratoryforSpecialAreaHighwayEngineeringofMinistryofEducation,

Chang’anUniversity,Xi’an710064,China)

Abstract:In order to provide macro-level reference for prevention and management of highway debris flow disasters, risk regionalization of highway debris flow disasters was studied. The causal factors of disasters are analyzed from topography condition, water condition, material sources and vegetation condition. In line with disaster effects, the assessment indicator system is selected and each indicator is rated and scored. Risk assessment model of highway debris flow disaster is established adopting the causal factors superposition principle. Each assessment indicator classification map and Risk Figure of Highway Debris Flow Disasters in China are calculated and plotted by GIS, and in view of risk degree, Risk Regionalization Figure of Highway Debris Flow Disasters in China is drew. The highway debris flow disasters in China is rated into four risk levels including extremely high risk area, high risk area, medium risk area and low risk area. The result of risk regionalization was in line with the distribution feature of highway debris flow disasters in China.

Key words:highway engineering; debris flow disasters; causal factor; risk assessment; GIS; risk regionalization

doi:10.3969/j.issn.1000-811X.2016.02.006

中圖分類號:X43;U416.02

文獻標志碼:A

文章編號:1000-811X(2016)02-0024-06

作者簡介:趙歡(1985-),男,漢族,河南三門峽人,博士研究生,主要從事公路自然災害防治方面的研究. E-mail:zhaohuan2582645@126.com

基金項目:西部交通建設科技項目(200631800007);中交股份科技研發項目(2011-ZJKJ-04);中央高校基本科研業務費資助項目(自然科學類)(310821161014)

*收稿日期:2015-10-20修回日期:2015-11-26

趙歡,田偉平,李家春,等. 公路泥石流災害危險性分區研究[J].災害學, 2016,31(2):24-29. [Zhao Huan, Tian Weiping, Li Jiachun,et al. The Study on the Risk Regionalization of Highway Debris Flow Disasters[J].Journal of Catastrophology, 2016,31(2):24-29.]

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