青海省公路沿線強降雪天氣災害風險區劃研究

保廣裕，周 丹，鄭 玲，代青措，馬守存，劉 瑋

（青海省氣象服務中心，青海 西寧810001）

公路交通運輸作為國民經濟和社會發展的重要基礎，在切實保障人民基本生活、有力支撐社會經濟發展方面意義重大。現代公路運輸體系所追求的快速、高效與安全，在很大程度上受著氣象條件的影響和制約，隨著運輸量的增加和極端天氣事件的頻繁出現，公路運輸的安全運營受到嚴重影響[1]。許多研究表明，公路運輸安全與氣象條件關系密切，尤其以復雜氣象條件對公路運輸安全的影響最為顯著，隨著不利氣象條件誘發的公路運輸事故頻率逐年上升，造成的人員傷亡和財產損失也出現增加趨勢，公路運行安全和高效管理需求對氣象條件的敏感性和依賴性日趨增大[2-5]。

青海省交通運輸主要依靠公路，截止2016 年底，青海省公路總里程達到78 579 km。按技術等級劃分，等級公路里程達45 575 km，其中高速公路達到3 500 km，二級及以上公路達到42 075 km。按行政等級劃分，國道4 812 km，省道8 993 km，縣道9 478 km，鄉道14 455 km，其它道路40 841 km。近些年青海省氣象部門多次對青海省公路沿線的氣象災害風險進行調查，結果表明影響青海省公路沿線的氣象災害有道路結冰、強降雪、道路積雪、強降水、低溫和高溫等，強降雪和低溫天氣導致的道路結冰是青海省主要氣象衍生災害之一，在影響交通安全的惡劣天氣中排名第一位[6-7]。

李剛等[8-9]認為當道面存在積水（雪），道面溫度低于0 ℃時，道面將產生結冰；保廣裕等[10-11]從青海省道路結冰變化時空分布特征及其影響等級劃分進行了分析研究，建立了地溫和積雪深度預報模型，并根據道路結冰持續時間，將道路結冰對交通安全影響程度劃分為4 個氣象等級。但強降雪天氣對青海省公路交通運輸影響方面研究甚少。因此，本文從青海省公路交通沿線道路孕災環境、承災體和致災因子等方面，研究了青海省公路沿線強降雪災害性天氣風險等級區劃方法，并進行了區劃特征分析。研究旨在總結青海省公路沿線強降雪時空變化規律和成因，為做好交通沿線強降雪災害預報提供方法依據，同時為交通運管部門如何保障車輛行駛安全、做好交通氣象服務提供依據。

1 研究資料與方法

1.1 研究資料

選取青海省主要公路沿線43 個氣象站和26 個交通氣象站2004 年10 月—2016 年5 月的地面氣象觀測中的降雪量和積雪深度資料及2013—2016年的交通事故、交通管制、道路形態和車流量等資料。采用致災因子、孕災環境和承災體加權綜合評價法，研究了國道5 條和省3 條道共8 條路段（圖1）[12]，即國道G315 線、G109 線、G214 線、G227 線、G215線，省道S101 線、S202 線和S203 線的強降雪災害性天氣風險等級區劃特征。按青海省質量技術監督局發布的氣象災害地方標準規定：24 h 降雪量≥5.0 mm 為大雪，24 h 降雪量≥10.0 mm 為暴雪，這里當24 h 降雪量≥5.0 mm 統稱為強降雪。

1.2 研究方法

在區域氣候研究中，需要提供區域尺度上每個柵格的氣象資料。受經濟和人力條件的限制，氣象站點的數據是有限的，這就需要利用站點數據，通過空間插值由點及面得到每個柵格的氣象數據。常用的插值方法主要有反距離權重法、樣條函數法以及克里金法等[13]，在很多領域這些方法都能夠較好的反映區域的時空差異。然而氣象資料屬于地理空間中的自然地理要素，具有空間結構的連續性和簡便性[14]，其更多的受到海拔、地形的影響。青海省海拔高度差異大、地貌類型復雜多樣，故本研究中氣象要素的空間插值主要采用梯度距離平方反比法（Gradient Plus Inverse Distance Squared，GIDS），它充分反映了氣象要素隨海拔、地形的影響[15]。

梯度距離平方反比法由Nalder and Wein[16]提出，在距離權重的基礎上，考慮氣象要素隨經緯度、海拔的梯度變化。其估值公式為：式中，X 與Xi為待估點與氣象站點的X 軸坐標值；Y 與Yi為待估點與氣象站點的Y 軸坐標值；E 與Ei為待估點與氣象站點的海拔高程；CX、CY和 CE為站點氣象要素值與X、Y 和海拔高程的回歸系數，本文主要通過計算逐月各站點強降雪次數與站點經度、緯度和海拔高程的復相關系數，12 個月的平均復相關系數確定為CX、CY和CE；di為待估點到第i站點的大圓距離；n 為用于插值的氣象站點的數目。

2 公路沿線強降雪分布特征

2.1 強降雪空間分布特征

由圖2 青海省公路沿線強降雪天氣空間分布特征可見，青海省公路沿線強降雪天氣呈東南多、西北少的空間分布特征。強降雪天氣過程發生次數最多的是G214 線的清水河段、S101 線的甘德—久治段，屬于強降雪天氣過程高發路段，近12 a 共出現強降雪天氣過程64～86 次，年平均強降雪次數為5.3～7.2次。其次是S203 線的澤庫—河南段、G227 線的大通—門源段強降雪天氣過程發生次數也較多，近12 a共出現29～52 次。強降雪天氣過程發生次數最少的為S203 線的循化段、G109 線的格爾木段、G315 線的冷湖—茫崖段，近12 a 只出現過1 次強降雪天氣過程。

圖2 青海省公路沿線強降雪天氣年發生次數空間分布

2.2 強降雪時間分布特征

青海省冬、春、秋季均有強降雪天氣過程發生，且主要集中發生在春季3—5 月（表1）。由圖3 可見，青海省公路沿線春季強降雪發生次數分布圖與年強降雪發生次數分布圖特征高度一致，春季強降雪發生次數占全年的69.4%，屬于強降雪天氣高發季節。秋季強降雪發生次數占全年的25.6%，屬于強降雪天氣易發生季節。青海省公路沿線冬季強降雪發生次數相對較少，占全年的5.0%，主要是由于青海省屬于高海拔地區，且遠離海洋，冬季水汽較難到達。

表1 青海省公路沿線強降雪天氣過程季月分布

圖3 青海省公路沿線春季強降雪天氣發生次數分布

由青海省公路沿線強降雪天氣過程月分布特征（表1）可知，5 月強降雪天氣過程發生次數最多，近12 a每年平均發生33.25 次，占全年強降雪天氣過程發生次數的32.6%。其次是4 月，每年平均發生25.25次，占全年強降雪天氣過程發生次數的24.8%。12月強降雪天氣過程發生次數最少，近12 a 來G214線的囊謙段僅出現過1 次強降雪天氣過程。

3 交通事故和交通管制特征分析

3.1 按天氣類型特征分析

圖4 是不同天氣類型所引發交通事故起數比例，青海省引起交通事故高發的天氣類型依次為晴、陰、雨和雪，晴天的交通事故發生起數占總交通事故次數的80.30%，主要因為晴好天氣，出行率及車流量較高，加之司乘人員防范意識有所降低，容易導致人為事故。雪天的交通事故發生起數占交通事故次數的1.52%。

圖4 不同天氣類型引發交通事故起數比例圖

表2 是不同天氣類型所引發交通事故人員傷亡及財產損失比例，晴天交通事故起數較高，死亡、受傷人數和財產損失的比例也相應較高，均在73%以上。雪天引發交通事故人員傷亡及財產損失的比例分別為2.33%、1.25%和3.19%，其中死亡人數和財產損失所占比例明顯高于其引發事故起數所占的比例，表明雪天發生的交通事故嚴重程度明顯高于其它類型天氣。

表2 不同天氣類型引發交通傷亡及財產損失比例/%

3.2 按路面狀況特征分析

圖5 為不同類型路面條件引發交通事故起數比例。青海省交通路面狀況分為干燥、潮濕、積水、漫水、冰雪、泥濘和其它等類型。路面條件所引發的的交通事故中，干燥路面所造成的交通事故比例最高，占交通事故總數的86.75%；其次為潮濕路面，占交通事故總數的9.20%。冰雪路面也較易發生交通事故，占交通事故總數的2.24%。考慮到冰雪路面一般行車少、車流小，其實際引發交通事故的實際比例要遠遠高于此。

圖5 不同類型路面條件引發交通事故起數比例

3.3 交通管制情況分析

交通管制是指出于安全方面的原因對于部分或者全部交通路段的車輛和人員通行進行的控制措施。根據青海省交通總隊提供的資料，青海省公路交通一般會根據社會重大活動、節假日、天氣、事故、流量大和路況等原因采取管制措施。由青海省公路交通管制信息（表3）可以看出，影響青海省公路交通管制的氣象因素主要是道路結冰、強降雪、道路積雪和強降水等天氣，但也有2 種以上災害天氣的結合造成交通管制。例如2014 年11 月23 日20 時—24日10 時日因降雪影響，青海省平阿、平西高速因降雪封閉，G227 線青石嘴大坂山路段實行交通管制，禁止半掛車輛通行；大坂大雪封山，全線無法通行；西寧市公交公司于24 日5 時23 分啟動了B 級應急預案。

4 公路交通沿線氣象災害風險因子分析

4.1 孕災環境因子分析

道路形態是由于收費站、服務區、互通樞紐、橋梁和路坡等組成，并且車輛之間相互影響大，車輛密度越大，強降水和強降雪等造成的災害越大。橋梁由于離地面有一定的高度，表面溫度一般低于地面溫度，容易受降雪積雪結冰和道路濕滑影響；如果有惡劣天氣，隧道出入口差異較大，影響交通安全（表4），表中權重系數采用了專家打分法。因此，在風險區劃和風險預警中需要注意橋梁、隧道等特殊道路沿線的孕災環境形態。如通過對青海省公路交通沿線孕災環境統計可知（表略），G315 線通過布哈河大橋，G109 線通過享堂大橋和香日德大橋，G214 線通過通天河大橋、子曲河大橋、扎曲河大橋和覺隆尕峽隧道，G227 線通過察汗河大橋和門源縣大橋，G215線通過紅土山隧道，S101 線通過軍功黃河大橋，S202 線通過伊麻木黃河大橋，S203 線通過麥秀大橋。總之，公路交通沿線風險區劃和風險預警服務過程中道路通過橋梁、隧道、樞紐、收費站和服務區時權重系數見表4。

表3 青海省2013—2016 年公路交通管制信息表

表4 橋梁隧道樞紐收費站和服務區權重系數

4.2 承災體因子分析

青海省主要交通公路沿線日均流量空間分布差異很大，公路沿線日均車流量12 042 次，其中G109線的日均車流量最多，日均車輛為3 002.8 次，占全省車流量日均次數的24.2%，其次為G227 線，日均流量為2 284.3 次，占全省車流量日均次數的20.0%，其三是S203 線，日均車流量為1 329.7 次，占全省車流量日均次數的11.0%，日均車流量最少線路是G214 線，日均流量為854.6 次，只占全省車流量日均次數的7.1%。因此，研究災害性天氣對公路交通的影響時需要考慮車流量情況，青海省公路交通基本處于自由流或穩定流的服務水平。青海省公路交通沿線承災體車流量等級權重劃分見表5，表中權重系數采用了專家打分法。

表5 公路交通沿線承災體車流量等級權重劃分

4.3 降雪致災因子分析

降水致災不僅與降水過程有關，而且與地貌、植被和近地面水文特征有關，統計分析發現，青海省公路交通沿線出現降雪天氣后，因氣溫下降路面容易形成積雪甚至冰凍層，對公路交通安全運行影響非常明顯，而且持續時間也較長，同時也會使能見度下降。當出現降雪天氣時，路面就會變的潮濕、積水、積雪甚至積冰等情況，造成路面與車輪之間摩擦系數減小，剎車距離延長，為保障車輛安全行駛就必須降低車輛的行駛速度，加大車輛之間的距離。青海省主要公路沿線屬同一氣候帶，一般造成區域性強降雪天氣為同一影響系統，公路沿線附近地形地貌條件較為相似，因此在研究中假設災害點的地理地質條件基本一致，主要分析降雪致災因子，青海省強降雪等級劃分和致災因子影響系數見表6，表中權重系數采用了專家打分法。

5 強降雪天氣風險區劃特征

5.1 災害性天氣風險區劃思路

災害性天氣區劃思路是基于自然災害風險形成理論，氣象災害風險由致災因子、孕災環境、承災體和抗災能力4 部分共同形成的。致災因子是引起災害的強度和概率，是災害產生的首要條件；孕災環境是相同的氣候條件下，孕災環境的地理地貌與致災因子的配合程度，它能加劇或減弱氣象災害和次生災害的發生；承災體是易于遭受災害威脅和損失的性質和狀態情況；抗災能力指承災體抵御災害發生發展的能力，由于青海省主要公路交通沿線將公路兩側為水泥混凝土路基、路面、交通安全設施等的災害防治工程，公路的抗災能力一般較強[17]。

根據自然災害風險分析原理，從致災因子、孕災環境和承災體3 個方面綜合評估青海省公路沿線強降雪氣象災害風險程度的地區差異，在前面分析強降雪時空分布特征的基礎上，以一個綜合的災害風險指數作為指標，完成青海省公路交通沿線災害性天氣風險區劃，采用致災因子影響權重系數（表4）為基礎，加上承災體權重系數（表2）和孕災環境權重系數（表3），最終得到強降雪災害性天氣風險等級區劃特征。風險區劃分為一般風險、中等風險、較高風險和高風險。

5.2 強降雪氣象災害風險指數模型

建立氣象災害風險指數的層次結構模型：HDRI=ve×fvh×fvs，式中HDRI 為氣象災害風險指數，用于表示氣象災害風險程度，其值越大，則災害風險程度越大。ve、vh、vs 的值是氣象致災因子、孕災環境和承災體各因子指數。fvh、fvs為孕災環境、承災體的權重系數。綜合影響模型以ve 等級為主要參量，綜合考慮承災體和孕災環境對風險指數進行修正[18-21]。

為了消除各指標的量綱差異，對每一個指標進行歸一化處理。對于致災因子、孕災環境和承災體所包含的各個指標歸一化計算公式為：

式中，Dij是j 站（格）點第i 個指標的歸一化值；Aij是j 站（格）點第i 個指標值；maxi和mini分別是第i 個指標值中的最大值和最小值。

由于抗災能力越強，相應的災害風險越小，因此抗災能力的個指標歸一化方法與其它要素不同，計算公式為：

各評價因子指數（即致災因子、孕災環境和承災體）的計算則采用加權綜合評價法，把各個具體指標的作用大小綜合起來，用一個數量化指標加以集中表示整個評價對象的影響程度，計算公式為：

式中，Vj是評價因子的總值，Wi是指標i 的權重，Dij是對于因子j 的指標i 的歸一化值；n 是評價指標個數。

5.3 強降雪災害性天氣風險區劃特征

從青海省公路沿線強降雪年度災害風險區劃（圖6）可見，G315 線的西寧—陰山橋—湟源—巴燕路段、G109 線的西寧—湟源—倒淌河路段和都蘭路段、G214 線的西寧—陰山堂—湟源—倒淌河路段、G227 線的西寧—長寧—大通—黑泉水庫—大坂山隧道—青石嘴—景陽嶺—峨堡鎮—門源—扁都口路段、S101 線的西寧—申北—上新莊收費站—尕讓路段、S202 線的化隆縣城路段為強降雪高風險路段。G315 線的巴燕—海晏—西海鎮路段和天峻路段、G109 線的享堂大橋省界—民和—樂都—平安路段、倒淌河—青海湖路段和香日德路段、G214 線的倒淌河—共和—三塔拉路段和囊謙—玉樹與西藏立界牌處路段、S101 線的多石嘴路段、大武路段、達日—滿掌路段和久治—齊哈瑪路口—分水嶺路段、S202 線的石壁—青沙山—阿岱路段、S203 線的古城收費站—阿岱路段為強降雪較高風險路段；這些路段一方面強降雪出現頻次較高，另一方面車流量較大，因此一旦出現強降雪，對交通的影響也較大，這與前面分析的事故多發生路段也比較匹配。

圖6 青海省公路沿線強降雪年度災害風險區劃

G315 線的剛察路段、烏蘭路段和懷頭他拉—大柴旦—澀北—黃瓜梁—老茫崖—油砂山—省界路段、G109 線的茶卡路段和香日德—諾木洪—格爾木市—格爾木南出口收費站—管養分界路段、G214 線的通天河大橋—玉樹—多拉瑪康路段、G215 線的當金山—當黃路口—魚卡—鐵石關隧道—錫鐵山—澀北氣田—察爾汗—加爾蘇—格爾木—格爾木市鹽橋路與黃河路叉口路段、S101 線的班瑪—隆格寺路段、S202 的循化縣路段、S203 線的群科—隆務鎮—麥秀山路段為強降雪一般風險區，其余路段均為強降雪中等風險區。這與這些路段降雪頻次少，且車流量較少有關。

從青海省公路沿線逐月強降雪災害風險區劃（圖7）可知，除1 月份強降雪災害高風險集中在G227 線的西寧和青石嘴路段、G109 線的都蘭路段、G227 線的大柴旦路段、S101 線的大武路段外，其余月份的強降雪災害高風險主要集中在G315 線的西寧—陰山橋—湟源—巴燕路段、G109 線的西寧—湟源—倒淌河路段和都蘭路段、G214 線的西寧—陰山堂—湟源—倒淌河路段、國道227 線的西寧—長寧—大通—黑泉水庫—大坂山隧道—青石嘴—景陽嶺—峨堡鎮—門源—扁都口路段、省道101 線的西寧—申北—上新莊收費站—尕讓路段、省道202 線的化隆縣城等路段。這與青海省強降雪分布特征及青海省各路段車流量相關[22]。由統計資料可知，5月、10 月發生的強降雪天氣事件次數最多，但由于5月、10 月的溫度相對較高，降雪融化快，不易產生積雪和道路結冰，故而造成的災害較少。

6 結論

圖7 青海省公路沿線強降雪逐月災害風險區劃

（1）青海省公路沿線強降雪天氣過程出現次數最多的是5 月；春季是青海省公路沿線強降雪天氣的高發季節；G214 線的清水河段和S101 線的甘德—久治段是強降雪天氣過程的高發路段。

（2）青海省公路沿線引發交通事故最高的天氣類型是晴天、路面狀況是干燥。雪天引發交通事故所占比例不高，但其引起的死亡人數和財產損失所占比例明顯高于其引發事故起數所占的比例，表明雪天發生的交通事故嚴重程度明顯高于其它類型天氣。

（3）在分析青海省公路沿線強降雪天氣時空分布特征的基礎上，采用致災因子為基礎，加上承災體、孕災環境權重系數，最終建立了青海省公路沿線強降雪災害性天氣風險等級區劃模型，并繪制了等級區劃圖。西寧地區、海北地區、都蘭縣是強降雪災害性天氣高風險區，主要因為人口密集，車流量大，災害性天氣對其影響大。此外，東部地區強降雪災害性天氣風險顯著高于西部地區。