高速鐵路氣象災害風險分析與區劃方法探討

代　娟 ，崔新強，劉文清，付　佳，劉　靜

(1.湖北省氣象服務中心，湖北 武漢430074；2.武漢鐵路局，湖北 武漢430071)

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高速鐵路氣象災害風險分析與區劃方法探討

代娟1，崔新強1，劉文清2，付佳1，劉靜1

(1.湖北省氣象服務中心，湖北 武漢430074；2.武漢鐵路局，湖北 武漢430071)

借鑒已有氣象災害風險區劃相關研究成果，初步探討高速鐵路氣象災害風險分析與區劃方法。從氣象災害對高速鐵路的影響機理入手，分析篩選出大風、水災、雷電、低溫雨雪冰凍等氣象災害的風險評價因子，構建區劃評價指標體系，建立評價模型，分析制定可體現高速鐵路沿線氣象災害風險發生時間、空間、強度可能性的風險區劃方案，為科學制定沿線氣象災害風險區劃提供參考依據。

高速鐵路；氣象災害；風險分析；區劃研究

高速鐵路是指列車運行速度達到200 km/h以上的鐵路。由于運速快、運能大、能耗小，高速鐵路在我國得到快速發展。但是運營以來，由于雷電、大風、暴雨等極端天氣而造成的高速鐵路安全事件時有發生。2013年5月26日武廣高鐵多趟列車延誤近4 h，2011年“7·23”甬溫線動車追尾事故，其直接原因均是雷擊導致的供電、通訊設備故障引起的；2015年6月17日渝利鐵路發生暴雨水害，致使百余趟列車停運或改道。隨著高速鐵路的快速發展，高鐵逐漸成為現代交通出行的首選，在我國經濟建設中發揮著越來越重要的作用。為了保障高速鐵路運行安全，防范或減少氣象災害造成的損失，了解高鐵沿線氣象災害風險的空間格局和內在規律十分必要。

我國高鐵建設運營時間較短，與高鐵相關的氣象研究較少，現有的研究成果也多傾向于氣象災害監測防控及分布特征方面[1-17]，氣象災害風險評估區劃方面還少見刊載，目前還處于探索階段。2012年，王志等根據全國 2001-2010 年760 站極大風速資料，結合360 個地級市的人口、經濟等要素，采用 GIS技術和自然災害風險指數，計算得到以地級市為區劃單元的高速鐵路大風風險指數區劃圖[1]。此種方法繪制的區劃圖在一定程度上反映了高速鐵路經過地區的大風風險指數，但是針對高速鐵路的長距離輸送，以地方人口、經濟等要素作為脆弱性因子合適與否值得商榷。

本文擬從氣象災害對高速鐵路的影響機理入手，分析篩選出較為合理的、可操作性強的風險區劃評價因子，利用氣象災害風險評價理論，分析制定較為科學的高速鐵路氣象災害風險區劃方案，為科學制作高鐵沿線氣象災害風險區劃、制定減災規劃與措施提供參考依據。

1　高速鐵路氣象災害風險性分析

一般來說，氣象災害風險性是致災因子(危險性)、承災體(脆弱性)、孕災環境(敏感性)及防災減災能力綜合作用的結果。它的形成既取決于致災因子的強度與頻率，也取決于自然環境和社會經濟背景的易損性，同時還需考慮一個地區或行業對氣象災害的防御能力。根據氣象災害風險形成機制與風險評價理論函數模型，考慮各氣象災害危險性、敏感性、脆弱性、防災抗災能力等各評價因子對災害風險的作用方向和大小，可建立如下災害風險評價模型：

FDRI=(VHWH)(VEWE)(VSWS)(1-VRWR) 。

(1)

式中：VH、VE、VS、VR分別表示致災因子的危險性、孕災環境的敏感性、承災體的脆弱性和防災抗災能力各評價因子指數；WH、WE、WS、WR是各評價因子的權重值，表示各指標對氣象災害風險形成的相對重要性。

高速鐵路氣象災害主要是指高鐵運輸業所遭受的氣象災害，一般災害統計單元為高鐵線路區間或區段，而承災體主要包括高鐵線路、橋隧、站場、列車、供電及通訊設施等。

高速鐵路是一個集多方面先進技術于一體的運輸行業。其列車的運行是智能化自動控制，運行設備及智能控制系統的運轉狀態直接決定著列車的運行安全[2]。為了使列車運行高平順，高鐵線路建設多為高架、橋梁、隧道，路軌多為無砟軌道。為了預防和減少極端天氣的影響，橋梁隧道設有排水系統，秦嶺淮河以北道岔多建有融冰雪裝置，新建高鐵還考慮在一些風災高發區建設防風墻。另外，高速鐵路建有綜合防災安全監控系統，在新建高鐵沿線設有風、雨、雪、溫度等氣象信息站，其監測信息可實時反饋到調度中心，實現對大風、強降雨、大雪等災害性天氣的監測報警，并依據應急預案采取降速、停運等措施[2-6]。高速鐵路在修建之前，已進行過氣候可行性論證，盡量避開氣象災害高發區。因此，在一般的風、雨、雪等天氣條件下，高速列車均可正常運行，與其它運輸業相比，高速鐵路具有較強的抗擊風雨雪等氣象災害的能力，氣象災害風險性相對較小。

2　高速鐵路氣象災害風險評價因子的選擇

影響高鐵的氣象災害主要有風災、水災、雷電、及低溫雨雪冰凍災害。不同氣象災害影響高鐵的方式及主要設施各不相同，風災主要影響列車，水災主要影響路軌，雷電主要影響供電設施，低溫冰雪災害主要影響路軌及供電通訊系統，因此，高鐵承受不同災種的脆弱性因子及孕災環境敏感性因子的選擇應該有所差別。下面分災種對高鐵氣象災害風險評價因子進行分析討論。

2.1風災

大風是對高速鐵路運行影響最為嚴重的天氣之一，它會使高鐵輸電線路和接觸網產生振動與擺動，大跨度橋梁產生“風振”，但是更主要的還是對列車的影響，高速運行的列車車體與軌道之間的摩擦力較小，當有強風從側面吹來時，列車的動力學參數，包括脫軌系數、減載率、傾覆系數及輪軌橫向力均顯著增大，在力矩的作用下極易發生側翻事故[7]。因此大風風速與風向都是列車傾覆的重要參數，當線路走向與風向夾角垂直，該路段運行的高速列車受到橫風影響，此時列車安全運行的危險度最大，當線路走向與風向夾角小于45°時，該地段的線路主要受側風影響，存在站停列車溜逸的危險[8]。

2.1.1致災因子危險性

依據大風對高鐵的影響機理，大風的危險性評價因子應該選擇大風頻率、大風盛行風向與線路之間的夾角值。但是，在實際應用中發現風向與高鐵線路之間的夾角處理起來非常麻煩，這是因為氣象觀測風向(16個方位)實際上是一個角度范圍，高鐵線路在某個影響區間也不一定都是直線，很難計算一個較為精確的夾角值進行判斷。而且，無論什么風向的大風，只要達到某個閾值，就可能給高鐵帶來危害。因此，可借鑒國內外高速鐵路運行管制及管理辦法[18-19]中的相關規定，只考慮大風風速，如，我國“鐵路技術管理規程(高速鐵路部分)”[19]第343條規定：在環境風速不大于15 m/s 時，列車可以正常速度行使；環境風速不大于20 m/s 時，運行速度不大于300 km/h；環境風速不大于25 m/s 時，運行速度不大于200 km/h；環境風速不大于30 m/s 時，運行速度不大于120 km/h；環境風速大于30 m/s 時，嚴禁動車組進入風區。可用以上不同閾值范圍的大風頻率作為評價因子，評價模型如下：

(2)

式中：VH為致災因子危險性指數，hi為第i個閾值范圍的風速頻率標準化值，ai為第i個風速頻率危險性權重系數。權重系數可依據不同閾值風速對災害的貢獻大小，采取專家打分結合層次分析法獲得，也可依據不同風速的高鐵運行限速值進行計算[1]。

2.1.2孕災環境敏感性

孕災環境的區域差異，決定了致災因子時空分布特征的背景。針對大風來說，風形成的原因主要是受地形和氣象等因素影響，而這些因子的作用均能在大風發生的強度與頻率即致災因子中體現，所以研究中考慮大風直接作用于高鐵這個特定的個體，它的孕災環境可不予考慮。

2.1.3承災體脆弱性

承災體是指直接受到災害影響和損害的人類社會主體，在此就是大風影響區的高速鐵路相關設施，即電網、橋梁、列車等。其受損程度除與大風強度有關外，與線路建設標準、防災工程設施及列車的運行速度[9-11]、運營密度、客運量均有關系。針對高速鐵路來說，運營速度在一定程度上反映了高鐵的建設標準，運營速度越高，說明高鐵的建設標準越高，受災的風險性越小。而對行駛中的列車來說，運行速度越高，受大風影響的風險度則越大。相對于以上運行速度影響的兩種風險度取向，兩者相較取其重，因此主要考慮大風對運行列車的影響。經過某大風影響區段的列車越密集，遭受大風影響的風險性越大，列車客運量越大，受損程度就越大。由于客運量數據變化較大，而運營密度在一定程度上也反映了客運量平均狀況，因此，列車運行速度和運營密度可作為脆弱性評價因子。據有關資料介紹，高速鐵路防風屏障的防風效果明顯，同樣大風的情況下，設有擋風墻，可提高車速，減少停運次數[3]，因此防風屏障也應作為脆弱性因子進入評價模型，有無防風屏障可做0、-1處理，有即為-1(因其對脆弱性的貢獻為負值)，無即為0。評價模型如下：

(3)

式中：VS為承災體脆弱性指數，si為第i類因子標準化值，bi為第i類因子權重系數。

2.1.4防災減災能力

防災減災能力通常理解為受災區對氣象災害的抵御能力和恢復程度的能力，其包括應急管理能力、減災投入、資源儲備等。防災減災能力越高，可能遭受的潛在損失越小，災害風險越小。高鐵運輸業因其特殊的行業屬性，其應急管理、災害防御及減災投入主要依賴行業內部管理及資源調配，與地方經濟關聯度相對較小[12-13]。考慮防災減災因子的選取既要代表某鐵路區間的減災能力，還要便于獲取及量化分級，各管區的高鐵運營里程在一定程度上體現了某鐵路管理區的高鐵建設及管理情況，因此可選擇高鐵運營里程作為某區間的防災減災能力評價因子。

2.2水災

水災主要是指強降雨所造成高鐵氣象災害，主要影響有兩種方式：①強降雨引發的暴雨洪澇、河水泛濫，直接沖毀路軌、橋梁、通訊電力設施、涵洞和防護工程，淹沒路軌；②強降雨引發泥石流、滑坡、塌方等地質災害，沖毀各種鐵路設施、掩埋路軌，造成列車運行中斷、顛覆等事故。

2.2.1致災因子危險性

水災不像風災那樣具有突發性，而是具有積少成多、循序漸進的規律，其影響程度，主要取決于降雨強度和持續時間。可反映某地水害平均狀況的因子有：平均暴雨量、平均暴雨日、日最大降雨量、不同強度暴雨出現頻率、或者不同強度的小時雨量出現頻率等。日本東海道新干線降雨限速采用的是24h連續雨量+小時雨量的綜合判斷標準[2]。在我國，“鐵路技術管理規程(高速鐵路部分)”[19]第347條規定，遇有降雨天氣，重點防洪堤段1h降雨量達到45mm及以上時，列車限速120km/h；1h降雨量達到60mm及以上，列車限速45km/h；當1h雨量降至20mm及以下、且持續30min以上時，可逐步解除限速。依據高速鐵路水災影響機理，參照國內外鐵路相關規定，水災風險評價因子可選擇平均暴雨量、小時雨量≥20mm以上的不同閾值范圍出現的頻率，如20～30mm、30～40mm等出現的頻次。評價模型及權重系數的選擇可參照式(2)。

2.2.2孕災環境敏感性

水災形成的原因除了與降雨有關外，還與地形、地質、水系、植被等環境因素有關。洪澇災害一般發生在地勢低洼、排水不暢、江河湖庫附近，即地形越低，距離江河湖庫愈近，就更易遭受洪水侵襲，因此可選擇高程、河網密度和距離水體遠近作為洪澇災害孕災環境因子。山洪、滑坡、泥石流等地質災害一般發生在溝谷、坡地的一些地質松軟或巖石破碎地帶，因此可選擇高差和坡度等地形因子，土壤/巖石類型、植被覆蓋率等地質環境因子作為地質災害的孕災環境因子。在地質災害的形成中，高差越大、坡度越陡，強降雨所形成的地表徑流勢能差越大，對巖石或泥砂的沖刷力越大，形成山洪泥石流的危險性越高。而植被可以攔蓄雨水、減緩雨水產生地表徑流，并保持水土，減輕水土流失，削減地質災害的危險性。因此，根據強降水對高鐵的影響機理，主要選擇高程、高差、坡度、河網分布(河網密度及離水體距離)、土壤/巖石類型、植被覆蓋率等環境因子建立敏感性評價指標體系。

2.2.3承災體脆弱性

水災直接損害的是高鐵的軌道設施及經過列車，同時軌道損毀會造成列車停運、旅客滯留等多種間接損失。因此軌道的建設標準、軌道結構(有砟還是無砟)、列車運營密度、客流量等均可作為脆弱性評價因子。如前所述，列車運營速度與軌道建設標準，運營密度與客運量之間有一定關系。經驗證明有砟軌道更易遭受水害損毀。因此，水災中的脆弱性因子可選擇高鐵的軌道結構、列車的運營速度、運營密度作為評價因子。

2.2.4防災減災能力

同一高鐵區段的防災減災能力可選取同樣的評價因子，如2.1.4。

2.3雷電等其它災種的評價因子選擇

依據同樣方法，可篩選出雷電的致災因子為閃電頻次和平均強度；孕災環境可參照風災不予考慮；脆弱性因子可選擇列車的運行速度、運營密度。

低溫雨雪冰凍災害的致災因子可選擇降雪日數、凍雨日數、積雪深度在5cm以上的積雪日數、地表溫度<0 ℃時日降水量>2.5mm的降水總量；敏感性因子可選擇高度和坡向；脆弱性因子可選擇列車運行速度、運營密度、及道岔是否有融雪功能。

3　高速鐵路氣象災害風險區劃方案探討

高速鐵路氣象災害風險區劃圖是標示高鐵沿線可能發生的氣象災害風險程度的地圖。目前，大多數氣象災害風險區劃圖為單幅圖，即針對一種氣象災害，某一地理單元對應一個相對的年均風險值或風險等級。但是，氣象災害具有明顯的時空分布特征，其風險應該體現災害發生的時間、空間、強度的可能性。單幅風險圖在一定程度上體現了某災害風險發生的空間及強度可能性，但無法體現災害發生的時間可能性，這樣就無法確定不同時間的防范重點，或者說相同時間段的重點防范區域。

為了體現風險發生的時間可能性，可增加分月風險區劃圖，組成區劃圖組。在風險評價因子中，體現時間變化的主要是致災因子，因此可將各類致災因子進行分月統計，對各類因子的月數據進行標準化時，分母采用此類因子的年合計值，用此種標準化的致災因子計算分月風險值，繪制月風險區劃圖，各月風險區劃采用相同的分級標準。

在實際應用中，年綜合風險區劃圖可體現高鐵沿線不同區段發生氣象災害的風險大小；分月風險區劃圖，可體現哪些月份發生氣象災害的風險大，也可體現同月不同區段氣象災害風險分布，從而確定高速鐵路沿線某氣象災害的重點防范時段及區段。

4　結語

本文從氣象災害對高鐵的影響機理出發，在了解高速鐵路建設、運營及管理機制的基礎上，借鑒已有災害風險區劃理論，對高速鐵路氣象災害風險性進行分析。依據因子篩選原則：選擇引起災害的主控因子，盡量選擇易于獲取及量化分級的因子，篩選出大風、水災、雷電及低溫雨雪冰凍等氣象災害的各類評價因子組成評價指標體系。從風險區劃的實用性出發，在綜合風險區劃的基礎上，增加分月風險區劃圖，較為全面地體現高鐵沿線氣象災害發生的時間、空間、強度的可能性。

目前，我國高鐵運營業還缺少氣象災害損失方面的資料積累，無法利用災損與災害主控因子建立概率關系，只能在了解高鐵建設標準及運營機制的基礎上，分析其氣象災害風險性，再依據氣象災害學、自然災害風險管理等基礎理論，采用風險指數法、層次分析法、加權綜合評分法等數據量化方法，基于GIS技術對高鐵沿線氣象災害進行風險分析和評價。受數據資料方面限制，本文所選擇的評價指標體系及區劃方法還存在一定的局限性，有待后期繼續研究改進。

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Research on Meteorological Disaster Risk Analysis and Regionalization in High Speed Railway

DAI Juan1, CUI Xinqiang1, LIU Wenqing2, FU Jia1and LIU Jing1

(1.HubeiMeteorologicalServiceCenter,Wuhan430074,China;2.WuhanRailwayBureau,Wuhan430071,China)

Referringtotherelevantresearchresultsofriskzoningofmeteorologicaldisasters,wepreliminarilyexploretheriskanalysisandzoningmethodsofmeteorologicaldisastersinhigh-speedrailway.Startingfromtheimpactofmeteorologicaldisastersonhigh-speedrailway,weanalyzethestrongwinds,floods,lightning,snowandiceandothermeteorologicaldisasterriskassessmentfactors,constructtheevaluationindexsystem,establishtheevaluationmodel,andanalyzetheriskzoningplanthatcanreflecttheoccurrencetime,spaceandintensityofmeteorologicaldisastersalongtherailwayline,toprovidereferenceforthescientificdevelopmentofmeteorologicaldisasterriskzoning.

high-speedrail;meteorologicaldisaster;riskanalysis;risk-zoningresearch

2016-02-02

2016-03-12

2013年公益性行業(氣象)科研專項經費項目“鐵路(高鐵)氣象監測預警、預報服務關鍵技術研究”(GYHY201306058)

代娟(1968-)，女，陜西涇陽人，高級工程師，研究方向為應用氣象. E-mail：307173466@qq.com

X43；S42；P64；P4

A

1000-811X(2016)04-0033-04

10.3969/j.issn.1000-811X.2016.04.006

代娟，崔新強，劉文清，等. 高速鐵路氣象災害風險分析與區劃方法探討[J]. 災害學，2016，31(4)：33-36. [DAI Juan，CUI Xinqiang，LIU Wenqing,et al. Research on Meteorological Disaster Risk Analysis and Regionalization in High Speed Railway[J]. Journal of Catastrophology，2016，31(4)：33-36. doi: 10.3969/j.issn.1000-811X.2016.04.006.]