多源異構數據環境下不可移動文物災害風險圖構建方法研究

費智濤, 郭小東,3,王志濤,3

(1.北京工業大學 城市建設學部,北京 100124;2.木結構古建筑安全評估與災害風險控制國家文物局重點科研基地, 北京 100124;3.北京市歷史建筑保護工程技術研究中心, 北京 100124)

各類型自然災害加劇了歷史文化遺產的破壞與損傷,如2008年汶川地震導致災區50處全國重點、225處省級重點和684處縣級文物保護單位遭受不同程度損害[1],2020年6月長江流域洪水影響了至少130處不可移動文物[2]。自20世紀中葉以來，預防性保護的理念不斷發展[3],要在災害發生前對不可移動文物災害風險進行風險評估,為減輕突發性自然災害損害和保護不可移動文物價值提供了新思路。面對不可移動文物的復雜性,風險評估需綜合多種因素,考慮多元主體需求進行風險表達[4],風險圖(risk map)作為一種為相關部門、用戶提供預防式保護的技術工具[5],為展示不可移動文物面臨的危險情況、風險閾值、潛在高風險區域和對關鍵承災體的影響等信息提供可能,其中以意大利中央研究院研發的專門針對文化遺產的風險圖平臺(the risk map of italian cultural heritage, RM)最具代表性[6]。傳統災害風險評估的風險圖多基于GIS系統繪制[7-9],“風險圖”概念體現為“風險評估與制圖呈現”[10-11]。面對不可移動文物的復雜性,文物本體材質、類型和結構特點等因素，需要和災害風險圖的時空屬性進行耦合,多來源、多形式數據在邏輯、物理上的有機集成需被考慮[12],有關研究在多源異構數據的集成模式[13]和構建方法[14]等方面開展研究。當前,不可移動文物災害風險圖研究多集中于理念介紹[15-16]、經驗借鑒[17]方面,在技術上尚未形成完整的構建方法,缺乏在多尺度、多層級層面的統籌考慮,更缺乏有關尺度變換、粒度縮放和數據共享方面的相關研究[18]。本文旨在基于災害風險圖多層次框架，提出我國不可移動文物災害風險圖構建方法,包括多維度模型、要素轉換模式和數據集成量化方法,以彌補我國不可移動文物自然災害風險管理領域的工具構建方法空白。

1 不可移動文物災害風險圖多層次框架

1.1 基于多源異構數據的不可移動文物風險表達

災害研究領域對風險的界定存在多種理解[19],通常認為與致災因子危險性(H)、孕災環境敏感性(E)、承災體脆弱性(V)和防災減災能力(P)幾個要素相關,可使用式(1)進行表達：

Risk=f(H,E,V,P)

(1)

其中,致災因子危險性(hazard)反應了災害發生的威脅程度,可以通過歷史災害數據和各類災害數值模擬精細化地進行描述，并獲取相關參數,但數據質量要求高,計算時間相對較長[20-21]。為滿足風險圖多主體使用的需求[22],通常可以使用反映某類災害強度、概率的方法判別,如矩陣法等[23-24],危險性通常被視為一種觸發因素(trigger factors),而孕災環境敏感性、承災體脆弱性則可被認為是一種固有物理屬性的相對靜態表達,即穩定性因素(relatively stable factors)[25]。不可移動文物因其類型的多樣性與構造復雜性,造成其數據的多尺度、多精度和多時序等特點[26-28],也導致數據集成和管理等方面存在諸多挑戰[29]。因此,不可移動文物災害風險評估模型的各項評估指標不可避免地涉及多源異構數據的集成問題,相應的災害風險圖作為展示不可移動文物在面臨災害危險及其后果的空間化、圖示化工具[5],也需要統籌考慮多源異構數據環境下的風險表達[30]。具體的風險評估模型可采用考慮指標權重與賦值的綜合評判方法,風險分級可使用自然間斷的方法進行。

1.2 不可移動文物災害風險圖多層次框架

作為一種文化遺產數字型管理模式[31],災害風險圖須提供滿足用戶主體多元使用需求的服務類型。國際上目前較為成熟的案例,如意大利RM通過3個階段構建了中央-地方協同的樹形數據管理-風險服務機制。首先從靜態-結構、環境-空氣和人員利用3個維度對風險進行量化與配置;其次,通過多種數據收集方式研究并測算風險參數,并使用各類型模型(如環境-空氣維度中考慮使用的損傷與退化模型)進行參數計算;最后,在羅馬、拉文納、那不勒斯和都靈等城市選取樣本點進行上述數據、模型的綜合[6]。

不可移動文物災害風險圖面向不同的用戶需求,如管理用戶(系統管理用戶)具備使用所有功能和服務的權限;風險評估用戶(數據管理用戶、專業用戶)則具備與災害風險評估相關的服務權限,應包括數據管理、風險評估、空間分析與查詢、地圖制圖等;普通用戶僅僅具備查詢服務權限,不能直接訪問數據內容。災害風險圖需對數據、服務和應用進行多關系綜合處理,通過集成多源異構數據、風險識別與評估、結果分析與呈現的交互滿足多用戶需求。數據、服務和應用之間的層次映射關系見圖1。其中,數據層位于不可移動文物災害風險圖服務的底層,通過對多源異構數據不同空間、粒度的集成,保障災害風險圖服務、應用的實現。基于數據層開展查詢統計、分析評估、制圖與數據管理等災害風險圖服務,涉及風險評估模型、風險要素的交互,根據需求的不同形成專題圖、風險圖等類型。應用層則基于數據層、服務層構建應用模塊,直接與不同權限使用者對接,支撐使用者在宏觀決策、風險管理等的需求。

因此,不可移動文物災害風險圖的構建應在考慮不同使用者需求的基礎上,提出有關時空尺度、粒度和風險要素的統一安排及其轉換模式,給出多源異構數據環境下的構建方法。

圖1 不可移動文物災害風險圖的數據-服務-應用框架Fig.1 Freamworkof data-service-application for immovable heritage disaster risk map

2 不可移動文物災害風險圖構建方法

2.1 不可移動文物災害風險圖構建的多維度模型

根據“需求-服務-應用”的災害風險圖多層次框架,研究構建了包含尺度維度、粒度維度、風險要素維度和時間維度的不可移動文物災害風險圖多維度模型,與考慮數據特點的維度要素轉換規則模型,以滿足用戶在多尺度、多層級災害風險圖構建的需要。首先,考慮災害風險圖在尺度、精度和風險比對方面的不同需求,提出基于尺度、粒度和風險要素3個維度的不可移動文物災害風險圖構建的基本模型(見圖2),即

F(RM)=f(C,A,Risk,t)

(2)

其中，C為尺度維度,依托文物保護等級，將不可移動文物災害風險管理尺度分為省級、縣級和文保單位3個空間尺度,與具體事權對應，方便管理與開展決策。考慮不同層級風險圖使用主體的需求(如決策者需要宏觀信息表達,文物工作者則更加注重文物單體面臨的風險),在給定尺度C的情況下，風險圖需具備較為合適的粒度A以滿足使用需求[32],如在省、市縣尺度各類風險圖數據滿足30 m的精度要求,在文保單位尺度,則以1 m作為風險圖計算與展示的粒度。Risk為風險要素維度,即包括致災因子要素、孕災環境要素和不可移動文物本體要素,通過式(1)風險模型可計算致災因子要素和孕災環境要素的復合作用對不可移動文物要素造成的影響,確定某尺度下的不可移動文物風險,根據需求采用合適的粒度體現所需信息。同時,災害風險圖還需對歷史數據進行分析,提取規律并預測未來t時間的風險表達。

圖2 不可移動文物災害風險圖多維度模型Fig.2 Multi-dimension model of immovable heritage risk map

2.2 多維度交互下災害風險圖的要素轉換模式

作為一種涉及多維度交互的工具,不可移動文物災害風險圖的構建必然受制于研究對象影響。省、縣級較大尺度對于高層級決策者往往具有宏觀控制的意義,而不可移動文物本身尺度偏小,本體的細節風險信息無法很好地體現(如建筑群在縣域尺度風險圖中難以表現)。為滿足此方面的訴求,需明確不可移動文物災害風險圖多維度要素轉換關聯機制與模式。如圖2災害風險圖多維度模型所示,基于多維度穿插、互為體現的災害風險圖以風險要素為主要信息,同時具備尺度、粒度特征。粒度、風險要素維度根據使用者需求具備多種組合(大尺度-大對象,如省域尺度展示縣市不可移動文物情況;大尺度-小對象,如省域尺度展示文保單位本體等)。具體而言,災害風險圖多維度模型根據尺度轉換規則、粒度轉換規則和風險要素組合規則進行要素轉換。對于風險要素,可使用式(3)描述:

E={e1,e1,…,en},n>0

(3)

?i,j∈{1,2,…,n},ei≠ej

(4)

其中,ei和ej為風險要素,即包含危險性要素、脆弱性要素和敏感性要素,且在不同的尺度、粒度下風險要素的表現具有差異。對于每種風險要素應考慮其本身的風險屬性(如斷裂帶的位置、活動性等),可使用式(5)表示風險要素的構成：

ei=(t,Si),ei∈Si

(5)

其中,t為時間戳;Si表示風險要素ei的風險屬性集。對于自我特征集Si而言,s是其中的元素,代表風險要素ei的1個風險屬性,屬性s由風險要素的數據類型ds(如矢量、柵格或文本)、取值os和演化規則fs(如地震次生火災蔓延隨時間的變化)確定(式(6)):

s=(ds,os,fs),s∈Si

(6)

在上述風險要素的基礎上,災害風險圖多維度表達模型RM可在式(2)的基礎上進一步細化,體現多源異構數據的轉換、組合規則(見圖3),使用式(7)描述:

RM=(C,RC,A,RA,Risk,RRisk)

(7)

其中,RM為風險圖維度表達模型,C為風險圖的尺度維度集合,A為風險圖粒度維度集合,Risk為風險圖風險要素維度集合。對于每一種風險圖構成維度,有C={ck|k=1,2，…，n}，A={ak|k=1,2，…，n}，Risk={Riskk|k=1,2，…，n},分別滿足式(8),(9),(10)的關系：

ck=(Eck),ck∈C

(8)

ak=(Eak),ak∈C

(9)

Riskk=(ERiskk),Riskk∈C

(10)

其中，Rc為不同尺度之間的相互轉換關系,可采用比例尺進行限定(見表1)。RA為粒度轉換關系,風險粒度取決于不同權限使用者獲取信息量的需求,如風險圖粒度可根據需要進行轉換(如數據分辨率為1 m的數據轉為30 m時,可按需選取均值、極值作為轉換輸出)。RRisk為風險要素組合關系,如地震斷裂帶作為風險要素時,一般轉化為離斷裂帶的距離與其他孕災環境、承災體數據進行風險運算。

圖3 不可移動文物災害風險圖要素轉換模式Fig.3 Patten of element transform for immovable heritage risk map

表1 風險圖尺度轉換范圍(以山西省為例)Tab.1 Scale transformation of the RM (Shanxi′s example)

2.3 不可移動文物災害風險圖的多源異構數據集成量化

2.3.1 不可移動文物災害風險圖的風險評估指標 不可移動文物災害風險圖根據2.1節、2.2節提出的災害風險圖多維度模型、要素轉換模式進行數據集成使用,基于風險評估指標量化評估。不可移動文物研究領域更加關注文物本體的脆弱性程度,而致災因子的危險性雖然在災害研究領域具備不確定性,但相對于不可移動文物而言,更趨向于描述為一種確定性的事件。因此,基于系統性、時效性、完整性和數據可獲得性等原則,根據災害風險圖多維度模型確定研究尺度、精度和具體的危險性要素、脆弱性要素及敏感性要素。以小尺度下古建筑面臨地震災害為例,每一個文保單位中的不可移動文物本體都需要參與脆弱性指標的計算。基于古建筑單體與地震作用特點提出風險評估指標并根據專家意見進行打分量化,使用層次分析法綜合評價小尺度下古建筑-地震的災害風險。大、中尺度可基于小尺度數據量化于評估結果,采取自下而上的方法量化,也可以采用適用于大、中尺度風險評估需求的專門數據,進行量化評估,輔助宏觀分析、決策。

2.3.2 不可移動文物災害風險圖的數據集成量化規則 不可移動文物行業具有豐富的數據積累,為銜接不可移動文物災害風險圖的風險評估指標(見圖4),整理文物行業現有各種類型數據,如“四有”檔案、第三次全國文物普查數據(下稱“三普”)、各類圖像資料等數據,構造數據量化規則支持多源異構數據輸入。“四有”檔案主要以文檔的形式進行存儲,內含文物的基本信息、各類界線的文字描述等等;“三普”數據是主要針對文物的等級、保存狀況、殘損情況等信息進行了詳盡的記錄,可以直觀地反應文物本體的脆弱性。

圖4 中尺度古建筑-地震災害風險圖的數據集成使用Fig.4 Data integration of ancient buildings-earthquake′s immovable heritage risk map, medium spatial scale

在進行風險評估時,采用直接量化、組合量化、空間映射的規則進行不可移動文物災害風險圖的數據集成量化以滿足評估要求(見圖4)。某項指標可能是由一條數據直接量化而來,如古建筑面臨地震的脆弱性指標中的“保護級別”直接抽取“三普”中的相應字段,即直接量化;指標由多條數據組合獲得,如指標“結構類型”,則需要構造各個古建筑類文保單位針對古建筑的木結構、磚木或石木結構、磚石結構、土結構4種結構類型對應的文物單體類別(如龍王廟、戲臺、側殿等)，并進行統計,即間接量化。以山西省為例,錄入“三普”已被編號記錄文物53 875處,其中古建筑類文保單位28 027處,通過模糊識別提取文物單體類別并構建了數據字典。評估所需的所有數據指標均映射至對應評估尺度的評估對象空間載體(見圖5),并基于GIS平臺進行計算評估。

圖5 災害風險數據集成量化Fig.5 Data integration of risk data

3 不可移動文物災害風險圖構建實例

以山西省古建筑地震風險評估為例,按照第2節的不可移動文物災害風險圖構建方法,構建了古建筑-地震風險圖。案例考慮山西省省域、縣域2個空間尺度,使用數據見表2。風險評估指標見表3,其中縣域尺度“結構類型”指標由“三普”數據中文保單位包含的文物單體數量,使用2.3.2節間接量化規則統計而來。省域尺度“結構類型”指標則使用圖3的要素轉換模式,將縣域尺度的點狀“結構類型”轉化為縣域單元的“結構類型”指標,“保護級別”、“建造年代”、“不可移動文物數量”同樣經過了要素轉換。整個過程基于ArcGIS平臺實現(見圖6)。

圖6 風險圖制作流程Fig.6 Making process of risk map

表2 山西省不可移動文物災害風險圖構建Tab.2 Construction of immovable heritage risk map of Shanxi Province

表3 山西省古建筑不可移動文物災害風險評估指標Tab.3 Risk assessment indicators of immovable heritage risk map of Shanxi Province′s ancient building

經評估得到山西省的省域尺度古建筑-地震風險(見圖7H),縣域尺度孝義市古建筑-地震風險(見圖8I)。結果表明山西省117個縣級單元古建筑-地震風險呈現南北中軸高、東西低的空間分布情況,其中高風險地區地震危險性較強。處于古建筑-地震高風險的縣級單元中,除地震背景外,云崗-代縣還受到較高保護等級影響,孝義-小店受到較高保護等級、較多文物數量影響,而霍州-新絳則受到較多文物數量的影響。

孝義市89處古建筑脆弱性指標見圖8A～E,根據風險評估結果共有44處古建筑處于高風險狀態,其中全國重點文物保護單位1處(中陽樓)、省級文物保護單位2處(天齊廟、永福寺)。孝義市位于地震動峰值加速度0.15～0.20 g地區,地震危險性較高,加之3處文保單位保存現狀為一般、一般和較差,以及日常養護方面的缺失是其處于地震高風險的主要原因。風險圖呈現的評估結果可為決策者和保護規劃可在省域尺度的資金投入、縣域尺度的文保單位精細化管控方面提供支撐。

A 地震動峰值加速度；B 設計地震分組；C 結構類型；D 保護級別；E 建造年代；F 不可移動文物數量； G 管理機構；H 山西省古建筑-地震風險圖圖7 山西省古建筑-地震風險評估Fig.7 Risk assessment of Shanxi′s ancient buildings-earthquake

A 地震動峰值加速度； B 保護級別； C 建造年代；D 文物數量；E 現狀質量；F 保護規劃； G 日常養護； H 保護修繕；I 孝義市古建筑-地震風險圖圖8 孝義市古建筑-地震風險評估Fig.8 Risk assessment of Xiaoyi City′s ancient buildings-earthquake

4 結論

本研究提出了一種不可移動文物災害風險圖構建的方法,包括多維度模型、要素轉換模式和數據集成量化方法3方面,通過構造數據庫,基于ArcGIS平臺實現了災害風險圖構建過程,并通過山西省、孝義市的案例進行實例驗證，得到以下結論:

1)提出的方法具備可行性,可將多源異構數據集成進行災害風險評估并展示,構建多尺度災害風險圖及其專題圖,實現了山西省省域、縣域2個尺度的災害風險圖實例。

2)針對山西省117個縣級單元的古建筑-地震評估結果顯示南北中軸高、東西低的空間風險分布,其中云崗-代縣、孝義-小店、霍州-新絳等地為高風險,受到較高地震危險性、保護等級和不可移動文物數量等因素的綜合影響;孝義市89個古建筑類型文保單位災害風險圖顯示高風險的影響因素除了較高的地震危險性外,與文保單位文物單體的保存現狀、日常養護情況有很大關系。通過實踐表明災害風險圖展現的評估結果具有可用性,可為不可移動文物災害風險管理提供工具。