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    青藏高原雪災(zāi)高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)飼草料儲備庫選址分析

    2020-08-12 14:23:46趙富昌劉峰貴陳永萍支澤民
    關(guān)鍵詞:雪災(zāi)儲備庫飼草料

    趙富昌,周 強(qiáng),2,劉峰貴,2,陳 瓊,2,陳永萍,支澤民

    青藏高原雪災(zāi)高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)飼草料儲備庫選址分析

    趙富昌1,周 強(qiáng)1,2※,劉峰貴1,2,陳 瓊1,2,陳永萍1,支澤民1

    (1. 青海師范大學(xué)地理科學(xué)學(xué)院,西寧 810008;2. 高原科學(xué)與可持續(xù)發(fā)展研究院,西寧 810008)

    為了更好的發(fā)揮飼草料儲備庫在災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)管理中的應(yīng)用,提高高原牧區(qū)災(zāi)害韌性。該研究將雪災(zāi)高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)與實(shí)際多年雪災(zāi)發(fā)生區(qū)相結(jié)合,采用-中值模型提出了飼草料儲備庫的選址分析方法,并利用貪婪取走啟發(fā)式算法對模型求解。以青海省雪災(zāi)高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)為例,選址分析得出治多、瑪沁、都蘭3座飼草料儲備庫和麻多、扎朵、秋智等13座飼草料儲備點(diǎn)的分布位置與儲備規(guī)模。其中治多儲備規(guī)模為21.0萬t;瑪沁儲備規(guī)模為13.2萬 t;都蘭儲備規(guī)模為13.5萬t。布局上形成了以儲備庫為中心,儲備點(diǎn)為外圍的二元結(jié)構(gòu),驗(yàn)證了分析方法的合理性和可行性。從而為高原牧區(qū)飼草料儲備庫的選址提供參考性理論依據(jù)和可操作性方法。

    風(fēng)險(xiǎn)評估;貯備飼料;災(zāi)害;儲備庫;選址;-中值模型;雪災(zāi)高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)

    0 引 言

    全球氣候變化背景下極端自然災(zāi)害發(fā)生的頻率、強(qiáng)度和持續(xù)時(shí)間呈現(xiàn)增加態(tài)勢,人類遭受自然災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)的機(jī)率在進(jìn)一步擴(kuò)大[1-2]。防災(zāi)減災(zāi)已經(jīng)成為人與自然和諧共生的永恒課題[3]。聯(lián)合國減少災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)辦公室(United Nations Office for Disaster Risk Reduction)在第五屆全球減災(zāi)平臺大會上表明減輕災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)已成為國際社會面臨的重大共同挑戰(zhàn),提出了理解災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn),加強(qiáng)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)管理等優(yōu)先行動領(lǐng)域[4]。近年來,國內(nèi)外學(xué)者通過對單災(zāi)種、災(zāi)害鏈及災(zāi)害遭遇的災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)研究[5-7],促使自然災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評估得到了極大的發(fā)展,但將災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)的研究成果上升到災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)管理高度,在基礎(chǔ)設(shè)施規(guī)劃與防災(zāi)備災(zāi)發(fā)展方面有效融入風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)的思想,促進(jìn)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)成果的有效轉(zhuǎn)化應(yīng)用還亟待加強(qiáng)[8]。

    雪災(zāi)是全球十大自然災(zāi)害之一,根據(jù)雪災(zāi)的形成條件、分布范圍和表現(xiàn)形式,雪災(zāi)類型普遍被分為雪崩、風(fēng)吹雪(風(fēng)雪流)和牧區(qū)雪災(zāi)[9]。其中牧區(qū)雪災(zāi)是由于積雪過厚和維持時(shí)間太久,以至于積雪長時(shí)間掩埋牧草,使牲畜無法正常采食,導(dǎo)致大量牲畜掉膘和死亡的自然災(zāi)害,也是中國發(fā)生頻繁、影響最為嚴(yán)重的一類雪災(zāi)[10-11]。青藏高原是全國三大雪災(zāi)高發(fā)區(qū)之一[12],發(fā)生時(shí)期一般是從當(dāng)年10月開始至次年4月結(jié)束。較嚴(yán)重的雪災(zāi)已呈周期性出現(xiàn),對于以游牧或半游牧為主,靠天養(yǎng)畜,抗御自然災(zāi)害能力較差的牧業(yè)生產(chǎn),牧區(qū)雪災(zāi)已經(jīng)嚴(yán)重制約牧業(yè)生產(chǎn)發(fā)展和民族地區(qū)的經(jīng)濟(jì)振興[13-15]。2018年12月到2019年3月,位于青藏高原的玉樹和果洛藏族自治州因降雪持續(xù)時(shí)間太長,積雪過厚,導(dǎo)致5.8萬頭牲畜因凍傷死亡。持續(xù)低溫和飼草料儲備不足引起的牲畜饑荒以及道路阻斷等狀況造成的直接經(jīng)濟(jì)損失達(dá)1.92億元人民幣。青藏高原雪災(zāi)損失程度還會隨著全球變暖、極端氣候事件的加劇愈發(fā)嚴(yán)重[16-17],牧區(qū)雪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)在未來將進(jìn)一步加大。在理解災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)的基礎(chǔ)上進(jìn)行災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)管理是防災(zāi)減災(zāi)的關(guān)鍵性所在[18]。飼草料儲備庫的科學(xué)選址、合理儲備是提高災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)管理水平的重要措施之一,關(guān)乎牧區(qū)經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展和社會穩(wěn)定。

    飼草料合理儲備和有效調(diào)度可以提高雪災(zāi)承災(zāi)體系統(tǒng)的剛性和韌性,在有效抵抗牧區(qū)雪災(zāi)中發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。2019年第二次青藏高原綜合科學(xué)考察中,有關(guān)專家提出了加快構(gòu)建牲畜飼草料儲備與應(yīng)急調(diào)度體系的建議,促進(jìn)飼草種植,就地儲備的備災(zāi)體系建設(shè)建立是應(yīng)對牧區(qū)雪災(zāi)的有效措施[19-20]。因而飼草料儲備庫的合理規(guī)劃與科學(xué)選址成為提高雪災(zāi)應(yīng)急能力、降低受災(zāi)損失和保障應(yīng)急救援順利實(shí)施的關(guān)鍵[21-22]。目前,學(xué)者主要從加權(quán)服務(wù)質(zhì)量期望值最大[23]、服務(wù)成本最小[24]、覆蓋范圍最大為目標(biāo)構(gòu)建-中值、-中心、最大覆蓋等選址模型[25-26],并采用啟發(fā)式、粒子群及NSGA-Ⅱ等算法對模型進(jìn)行求解[27],從而對救災(zāi)物資儲備庫進(jìn)行選址優(yōu)化分析,但這些選址方法對災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)等級的考慮較少。雪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)管理應(yīng)該建立在雪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)評估的基礎(chǔ)上,才能做到備災(zāi)精準(zhǔn)和救災(zāi)及時(shí),但是目前相關(guān)方面的研究卻很少見。因此該研究嘗試?yán)醚?zāi)風(fēng)險(xiǎn)評估的研究結(jié)果,采用-中值模型,對青海省雪災(zāi)高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)飼草料儲備庫的選址進(jìn)行分析,并利用貪婪取走啟發(fā)式算法對模型求解。應(yīng)用雪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)評估成果進(jìn)行飼草料儲備庫選址,從而達(dá)到為高原牧區(qū)雪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)管理服務(wù)的目的。

    1 飼草料儲備庫選址分析方法

    1.1 分析思路

    20世紀(jì)60年代以來,在選址領(lǐng)域中經(jīng)典的選址模型有-中心模型、最大覆蓋模型、-中值模型,這些模型的中心理論是設(shè)施點(diǎn)與需求點(diǎn)之間的距離[28]。-中心模型主要強(qiáng)調(diào)公平性,一旦選定應(yīng)急物資儲備庫,系統(tǒng)內(nèi)不論哪個(gè)需求點(diǎn)出現(xiàn)災(zāi)情,都能保證在最短時(shí)間內(nèi)得到物資需求滿足,但是在實(shí)際情況中,儲備庫為體現(xiàn)出物資供應(yīng)的公平性,可能為了照顧到邊緣區(qū)域稀疏需求點(diǎn)的零星物資需求,從而造成資源浪費(fèi)[29]。以覆蓋需求最大化為目標(biāo)的最大覆蓋模型,在應(yīng)急物資儲備庫的覆蓋范圍和需求點(diǎn)數(shù)量都已知的情況下,實(shí)現(xiàn)了儲備點(diǎn)對所有需求點(diǎn)的全覆蓋,但是沒有考慮各需求點(diǎn)的需求規(guī)模,可能出現(xiàn)需求點(diǎn)“低需求、高儲備”的問題,從而造成資源浪費(fèi)[30]。-中值模型主要強(qiáng)調(diào)的是時(shí)效性,通過加權(quán)距離最短實(shí)現(xiàn)物資的運(yùn)輸速度最快,在不考慮其他因素的情況下通過加權(quán)距離的方法直接反應(yīng)了需求量與距離的關(guān)系[31]。綜上所述,基于總救助時(shí)間最短的-中值模型更適于青藏高原飼草料儲備庫的選址。利用飼草料需求量對距離加權(quán),兼顧了應(yīng)急救助效率和覆蓋度,能較好地滿足牧區(qū)雪災(zāi)應(yīng)急救助的工作特點(diǎn)。

    -中值模型常用的求解算法有免疫算法、蟻群算法和貪婪取走啟發(fā)式算法等。免疫算法利用免疫系統(tǒng)的多樣性產(chǎn)生和維持機(jī)制來保持群體的多樣性,從而克服一般尋優(yōu)過程尤其是多峰值函數(shù)中最難應(yīng)付的“早熟”問題,最終求得全局最優(yōu)解。但是存在群體數(shù)量控制和收斂速度慢等問題[32];蟻群算法在求解性能上,具有很強(qiáng)的魯棒性和搜索較好解的能力。但是參數(shù)設(shè)置不當(dāng)容易盲目的隨機(jī)搜索導(dǎo)致搜索時(shí)間較長[33]。貪婪取走啟發(fā)式算法具有步驟簡單、計(jì)算量小、節(jié)約時(shí)間和易于進(jìn)行定性分析和定量研究的優(yōu)點(diǎn)。但是由于每次都找局部最優(yōu),因此算法的效果受初始位置影響很大[34]。-中值問題屬于NP-Hard問題,要尋求一種精確高效的算法求解最優(yōu)解的可能性不大,但是貪婪取走啟發(fā)式算法可以使其解同最優(yōu)解盡可能的接近,同時(shí)又保證較好的穩(wěn)定性。因此該研究通過結(jié)合實(shí)際情況進(jìn)行多次驗(yàn)證的方式弱化該算法的弊端,從而實(shí)現(xiàn)-中值模型的快速、準(zhǔn)確求解。

    該研究基于雪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)評估成果,對雪災(zāi)高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)進(jìn)行儲備庫選址分析,分析思路如圖1所示。1)根據(jù)雪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)圖確定雪災(zāi)高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)并篩選出高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)內(nèi)的縣、鄉(xiāng)、村級政府駐地;2)選擇-中值模型;3)根據(jù)-中值模型要求,進(jìn)行最佳路徑分析和飼草料需求量計(jì)算;4)運(yùn)用LINGO軟件用貪婪取走啟發(fā)式算法對-中值模型進(jìn)行計(jì)算,求解出理論值內(nèi)的縣級飼草料儲備庫和鄉(xiāng)鎮(zhèn)級飼草料儲備點(diǎn);5)根據(jù)輻射面積最大和調(diào)運(yùn)時(shí)間最短為最佳選址的原則,結(jié)合牲畜密度、交通節(jié)點(diǎn)通達(dá)性、地形條件、草地生產(chǎn)力及飼草料基地實(shí)際建設(shè)情況等選址影響因素,確定出最佳飼草料儲備庫和儲備點(diǎn)的分布位置及儲備規(guī)模(飼草料需求量)。

    圖1 飼草料儲備庫選址分析思路

    1.2 模型選擇與求解

    -中值模型是指在已知需求點(diǎn)集合位置、需求數(shù)量和設(shè)施備選點(diǎn)集合位置的情況下,分別為個(gè)設(shè)施找到合適的位置并指派每個(gè)需求點(diǎn)到一個(gè)特定的設(shè)施,使之達(dá)到連接需求點(diǎn)和設(shè)施點(diǎn)的總加權(quán)出行成本(距離、時(shí)間、費(fèi)用等)最低,適用于空間效率導(dǎo)向[35]。-中值模型的數(shù)學(xué)表達(dá)式如下[36]:

    式中表示目標(biāo)函數(shù);為個(gè)需求點(diǎn)的集合,={1,2,…,};為個(gè)設(shè)施備選點(diǎn)的集合,{1,2,…,};為需求點(diǎn)的編號,代表需求點(diǎn)的特定位置;為設(shè)施備選點(diǎn)的編號,代表可能設(shè)施點(diǎn)的位置;為設(shè)施配置的數(shù)量;W為需求點(diǎn)的需求量;D為需求點(diǎn)與設(shè)施之間的出行成本(距離、時(shí)間、費(fèi)用等);X為0/1決策變量,取1表示位置有設(shè)施設(shè)置,取0表示位置無設(shè)施設(shè)置;Y為0/1決策變量,取1表示設(shè)施為需求點(diǎn)提供服務(wù),取0表示設(shè)施不為需求點(diǎn)提供服務(wù)。

    式(1)的目標(biāo)在于使需求點(diǎn)與最近設(shè)施之間總的加權(quán)出行成本最小化;式(2)表示研究區(qū)域內(nèi)需要配置個(gè)設(shè)施;式(3)表示每個(gè)需求點(diǎn)只允許被分配到一個(gè)設(shè)施;式(4)約束需求點(diǎn)只允許被分配到有設(shè)施存在的位置;式(5)表示在位置設(shè)置或不設(shè)設(shè)施;式(6)表示需求點(diǎn)與設(shè)施可能位置點(diǎn)之間只有被服務(wù)(取值為1)與未被服務(wù)(取值為0)兩種關(guān)系。

    1.2.1 飼草料需求量分析方法

    飼草料儲備庫的選址主要服務(wù)于以草地畜牧業(yè)為主要生產(chǎn)方式的牧業(yè)區(qū)域,需求量為牲畜在發(fā)生雪災(zāi)時(shí)需要供給的飼草料。一只羊一天的飼草料需求量為5 kg,按照雪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)圖的等級和雪災(zāi)等級指標(biāo)可以確定雪災(zāi)持續(xù)時(shí)間,小雪災(zāi)、中雪災(zāi)、大雪災(zāi)和特大雪災(zāi)的持續(xù)時(shí)間分別為≥5、≥7、≥10和>30 d[37]。牲畜飼草料需求量公式(7)如下:

    FR=5(7)

    式中FR為飼草料需求量,kg;為通過羊單位轉(zhuǎn)換的實(shí)際牲畜數(shù)量(一匹馬折算為6只羊單位,一頭牛折算為5只羊單位,一頭驢或騾子或鹿折算為4只羊單位,一只綿羊等于1只羊單位);為雪災(zāi)持續(xù)時(shí)間,d[16]。

    1.2.2 最佳路徑分析方法

    交通路網(wǎng)是飼草料儲備庫選址的重要因素,雪災(zāi)發(fā)生時(shí),快速及時(shí)的送達(dá)飼草料是牧戶最關(guān)注的。以道路數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)進(jìn)行道路等級賦權(quán)。以需求點(diǎn)(鄉(xiāng)鎮(zhèn)級政府駐地/村級政府駐地)為出發(fā)點(diǎn),設(shè)施點(diǎn)(縣級政府駐地/鄉(xiāng)鎮(zhèn)級政府駐地)為目的點(diǎn),運(yùn)用ArcGIS軟件中的Network Analyst求解出基于道路的最佳路徑。

    1.2.3 應(yīng)用LINGO軟件進(jìn)行算法求解

    LINGO是由美國LINDO系統(tǒng)公司研制的一款主要解決優(yōu)化問題的軟件,語言通俗易懂、計(jì)算準(zhǔn)確、容易調(diào)整,利于模型的建立和求解應(yīng)用。

    貪婪取走啟發(fā)式算法常用于解決-中值問題,該算法是一種不追求最優(yōu)解,只希望得到較為滿意解的方法[34]。貪婪取走啟發(fā)式算法步驟如下:

    1)初始化,令當(dāng)前選中設(shè)施點(diǎn)=,即將所有備選設(shè)施點(diǎn)都選中;2)將每個(gè)需求點(diǎn)指派給與運(yùn)輸成本最小的一個(gè)候選設(shè)施點(diǎn);3)選擇并取走一個(gè)設(shè)施點(diǎn),需要滿足以下條件:假如將它取走并將他的需求點(diǎn)重新分配后,總平均費(fèi)用增加量最?。?)從備選點(diǎn)中刪去取走點(diǎn),令=-1,然后轉(zhuǎn)第3)步;5)重復(fù)步驟3)、4),直到=(其中為所需選擇的配送中心數(shù)量)。

    2 實(shí)例研究

    2.1 研究區(qū)選擇

    案例中雪災(zāi)高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)評估成果選擇本課題組前期青藏高原雪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)評估研究成果[38],研究基于歷史數(shù)據(jù),從雪災(zāi)致災(zāi)危險(xiǎn)性、承險(xiǎn)體物理暴露、敏感性和應(yīng)災(zāi)能力5個(gè)方面18項(xiàng)具體指標(biāo)對青藏高原雪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行分析,結(jié)果表明青南高原部分地區(qū)的雪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)水平較高。該研究對前期雪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)圖的空值進(jìn)行修正,嘗試選取青海省雪災(zāi)高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)進(jìn)行案例分析,以驗(yàn)證分析方法的可行性。

    2.2 研究區(qū)概況

    青海省雪災(zāi)高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)大部分位于青海南部高原,是青海重要的牧業(yè)區(qū),其海拔3 500 m以上保持著完整的高原面,為青藏高原的腹地[39](圖2)。介于31°30′N~38°10′N和94°8′E~102°15′E,行政區(qū)域涉及玉樹藏族自治州稱多縣、囊謙縣等12縣,總面積約32萬km2,約占青海省總面積的45%。植被類型主要以高寒草甸、草原植被為主,分布著約14.62×104km2的草地,約占青海省草地面積的一半[40],畜牧業(yè)產(chǎn)值占總產(chǎn)值的60%以上[41],在全省農(nóng)業(yè)生產(chǎn)體系中具有極其重要的戰(zhàn)略地位。因其特殊的地理環(huán)境和氣候條件,冬春兩季雪災(zāi)頻發(fā),對當(dāng)?shù)氐男竽翗I(yè)生產(chǎn)產(chǎn)生了極其嚴(yán)重的影響。1961—2017年,青海省50個(gè)氣象臺(站)雪災(zāi)共發(fā)生756站次,其中輕災(zāi)486站次、中災(zāi)169站次、重災(zāi)77站次、特重度雪災(zāi)24站次,絕大多數(shù)集中分布于案例區(qū)內(nèi)。從各等級雪災(zāi)發(fā)生次數(shù)變化來看,近57年來,輕災(zāi)和重災(zāi)呈現(xiàn)微弱增多現(xiàn)象,中災(zāi)、特重度雪災(zāi)呈現(xiàn)減少現(xiàn)象[42]。

    圖2 研究區(qū)概況圖

    2019年研究區(qū)建設(shè)飼草料儲備庫總面積為2.48×104m2,可儲備飼草料7.90×104t。其中縣級飼草料儲備庫9座1.44×104m2,可儲備飼草料4.70×104t,分別建設(shè)在瑪多縣、天峻縣、稱多縣、囊謙縣、治多縣、瑪沁縣、河南縣、都蘭縣和剛察縣縣人民政府駐地;鄉(xiāng)鎮(zhèn)級飼草料儲備庫16座0.6×104m2,可儲備飼草料3.20×104t,分別建設(shè)在黃河鄉(xiāng)、扎陵湖鄉(xiāng)、扎朵鎮(zhèn)、著曉鄉(xiāng)、窩賽鄉(xiāng)、多松鄉(xiāng)等。但是其中大多數(shù)飼草料儲備庫在選址時(shí)按縣鄉(xiāng)行政區(qū)域進(jìn)行密集布點(diǎn),可能存在資源浪費(fèi)、分布不均和服務(wù)空白區(qū)等問題。該研究針對以上存在的問題對研究區(qū)飼草料儲備庫的選址做進(jìn)一步優(yōu)化。

    2.3 飼草料儲備庫選址分析過程

    2.3.1 牲畜飼草料需求分析過程

    青海省雪災(zāi)高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)內(nèi)包含12個(gè)縣、67個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)和331個(gè)行政村。牲畜飼草料需求主要基于村級單位,通過飼草料需求量公式可計(jì)算出每個(gè)村落的牲畜飼草料需求量(表1)。該研究高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)只包含大雪災(zāi)等級,故雪災(zāi)持續(xù)時(shí)間按10 d計(jì)算。因青藏高原牧區(qū)鄉(xiāng)鎮(zhèn)級數(shù)據(jù)不完備和村級數(shù)據(jù)較難獲取,故鄉(xiāng)鎮(zhèn)級及村級牲畜數(shù)量以縣級牲畜數(shù)量為基準(zhǔn)乘以人口占比和牧民人口占比得到。又因?yàn)轱暡萘闲枨罅繒驗(yàn)樯髷?shù)量的變化而變化,采用多年平均牲畜數(shù)量。在測算的基礎(chǔ)上,應(yīng)用ArcGIS軟件核密度工具分析求解出高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)內(nèi)飼草料需求量的密度分布(圖3),結(jié)果顯示高密度區(qū)主要分布在剛察、都蘭、囊謙、雜多、治多、曲麻萊、稱多、達(dá)日、瑪沁、河南縣。

    表1 村級10 d飼草料需求量(部分)

    圖3 牲畜飼草料需求量密度

    2.3.2 最佳路徑分析過程

    首先在ArcGIS軟件中加載青海省雪災(zāi)高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)內(nèi)的12個(gè)縣級、67個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)級、331個(gè)村級政府駐地以及1:100萬國家基礎(chǔ)道路矢量數(shù)據(jù)(數(shù)據(jù)來源:國家基礎(chǔ)地理信息中心)并對基礎(chǔ)道路進(jìn)行等級賦權(quán),其中道路等級權(quán)重按照各級道路行車速度(2004年《公路工程技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)》(JTGB01-2003))確定(表2)。然后采用矢量數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)下交通網(wǎng)絡(luò)最短路徑算法,利用ArcGIS軟件中的Network Analyst分析模塊,分別計(jì)算出基于路網(wǎng)的縣級到鄉(xiāng)鎮(zhèn)級和鄉(xiāng)鎮(zhèn)級到村級的各需求點(diǎn)至各設(shè)施點(diǎn)(候選點(diǎn))的最佳路徑(表3)。

    表2 道路等級權(quán)重

    表3 縣級政府駐地到鄉(xiāng)級政府駐地的最佳路徑(部分)

    2.3.3 候選飼草料儲備庫設(shè)施點(diǎn)數(shù)量、容量及合理性

    因?yàn)檠芯繀^(qū)特殊的地形地貌、道路網(wǎng)的稀疏程度和防災(zāi)應(yīng)災(zāi)能力的差異,故飼草量儲備庫設(shè)施點(diǎn)建在縣、鄉(xiāng)人民政府駐地[43]。依據(jù)飼草料儲備庫選址原則,綜合考慮青藏高原地形、交通和草地生產(chǎn)力等限制因素,經(jīng)多次試驗(yàn)驗(yàn)證,飼草料儲備庫數(shù)量為3和儲備點(diǎn)數(shù)量為13時(shí),儲備庫/點(diǎn)在空間上分布均勻、達(dá)到了輻射面積最大和調(diào)運(yùn)時(shí)間最短的最佳選址要求。

    2.3.4 結(jié)果分析

    通過選址分析可得飼草料儲備庫為治多、瑪沁和都蘭飼草料儲備庫。飼草料儲備點(diǎn)為麻多、扎朵、秋智、多彩、結(jié)多、吉尼賽、白扎、拉加、香日德、龍藏、寧木特、建設(shè)和吉爾孟飼草料儲備點(diǎn)(圖4)。從案例區(qū)植被指數(shù)來看,儲備庫/點(diǎn)均分布于植被指數(shù)較高區(qū)域(圖5a),從而為飼草料的就地儲備提供了基礎(chǔ)條件。從交通便利程度來看,儲備庫/點(diǎn)均位于道路運(yùn)輸能力中高區(qū)(圖5b),從而為飼草料的及時(shí)調(diào)度提供了先決條件。

    圖4 飼草料儲備庫和儲備點(diǎn)的選址點(diǎn)、規(guī)模及服務(wù)范圍

    a. NDVI等級圖a. NDVI classification mapb. 道路運(yùn)輸能力等級圖b. Road transportation capability grade map

    治多飼草料儲備庫服務(wù)于7個(gè)飼草料儲備點(diǎn),分別為麻多、秋智、多彩、扎朵、結(jié)多、吉尼賽和白扎飼草料儲備點(diǎn),平均調(diào)運(yùn)時(shí)間和最長時(shí)間分別為3.3、5.1 h。服務(wù)人口約為17.5萬人。服務(wù)區(qū)草地面積約占青海省草地面積的33.59%。服務(wù)大牲畜約141.5萬頭(只、匹)。治多飼草料儲備庫的飼草料需求量為21.0萬 t,占儲備庫飼草料總需求量的43.94%。

    瑪沁飼草料儲備庫服務(wù)于4個(gè)飼草料儲備點(diǎn),分別為龍藏、拉加、建設(shè)和寧木特飼草料儲備點(diǎn),平均調(diào)運(yùn)時(shí)間和最長時(shí)間分別為2、2.7 h。服務(wù)人口約為11萬人。服務(wù)區(qū)草地面積占青海省草地面積的5.51%。服務(wù)大牲畜約55.7萬頭(只、匹)。瑪沁飼草料儲備庫的飼草料需求量為13.2萬t,占儲備庫飼草料總需求量的28.33%。

    都蘭飼草料儲備庫服務(wù)于2個(gè)飼草料儲備點(diǎn),分別是香日德和吉爾孟飼草料儲備點(diǎn),平均調(diào)運(yùn)時(shí)間和最長時(shí)間分別為2.3和3.5 h。服務(wù)人口約為8.5萬人。服務(wù)區(qū)草地面積占青海省草地面積的16.69%。服務(wù)大牲畜約37.3萬頭(只、匹)。都蘭飼草料儲備庫的飼草料需求量為13.5萬t,占儲備庫飼草料總需求量的27.73%。

    飼草料儲備點(diǎn)服務(wù)區(qū)域打破行政界線,實(shí)現(xiàn)統(tǒng)籌救災(zāi)的原則,以不同服務(wù)村點(diǎn)間的河流或山脈為界劃分,實(shí)現(xiàn)服務(wù)區(qū)域無空白,使得飼草量儲備點(diǎn)服務(wù)于服務(wù)區(qū)域上的所有村落。

    3 討 論

    3.1 P-中值模型在青藏高原選址中有著可行性

    從青藏高原牧區(qū)的生產(chǎn)方式來看,牧業(yè)生產(chǎn)使得牧區(qū)居民點(diǎn)相比于農(nóng)區(qū)居民點(diǎn)較為離散[44]。零散的聚落布局導(dǎo)致雪災(zāi)發(fā)生時(shí)救援的時(shí)效性顯得尤為重要,故而-中值模型計(jì)量的平均權(quán)重對于青藏高原牧區(qū)聚落的離散分布具有很大的意義[45]。從飼草料需求量來看,青藏高原牧區(qū)各需求點(diǎn)飼草料需求量各異,雪災(zāi)發(fā)生時(shí)飼草料發(fā)放優(yōu)先程度也應(yīng)不同。以需求點(diǎn)的飼草料需求量對距離進(jìn)行加權(quán),從而為需求量大的需求點(diǎn)優(yōu)先指派臨近儲備庫點(diǎn),進(jìn)而整體優(yōu)化因承災(zāi)體脆弱性不同而導(dǎo)致的損失。從飼草料分配方式來看,該模型的分配規(guī)則為個(gè)設(shè)施找到合適的位置并指派每個(gè)需求點(diǎn)到一個(gè)特定的設(shè)施。該規(guī)則可以使得青藏高原高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)內(nèi)的每個(gè)需求點(diǎn)都能有專一的飼草料儲備庫點(diǎn)進(jìn)行服務(wù)。綜上所述,-中值模型在青藏高原飼草料儲備庫的選址中有著一定的可行性。但是該模型是單目標(biāo)模型[46],該研究主要考慮了飼草料需求量的影響,卻未考慮其他選址目標(biāo)的影響,如管理成本、服務(wù)滿意度等,故在選址綜合性考慮上有所欠缺。

    3.2 基于選址影響因素的案例區(qū)選址結(jié)果具有合理性

    案例分析結(jié)果顯示,治多、瑪沁和都蘭飼草料儲備庫,分別位于玉樹州、果洛州和海西州,在研究區(qū)內(nèi)分布均勻,覆蓋范圍輻射整個(gè)研究區(qū)。從交通便利程度看,3座飼草料儲備庫均位于交通節(jié)點(diǎn),有著交通便利的優(yōu)勢。但是研究區(qū)內(nèi)整體道路網(wǎng)密度較小,在一定程度上制約了飼草料的有效調(diào)度。故雪災(zāi)發(fā)生時(shí),保障道路通達(dá)性顯得尤為重要[47]。依據(jù)研究區(qū)高寒牧區(qū)的特點(diǎn)[48],飼草料儲備庫點(diǎn)建設(shè)在縣、鄉(xiāng)/鎮(zhèn)人民政府駐地是合理的。既可以解決地形、地質(zhì)等天然條件的影響,又可以方便政府的應(yīng)急指揮。打破行政界限進(jìn)行飼草料儲備庫/點(diǎn)的管理與服務(wù),在降低牧民遭遇雪災(zāi)的損失和提高政府應(yīng)急救災(zāi)防災(zāi)的能力方面起到顯著作用。飼草料儲備庫規(guī)模的準(zhǔn)確計(jì)算,是政府按需備料,科學(xué)防控的參考依據(jù)。治多、瑪沁和都蘭飼草料儲備庫周邊主要是純牧業(yè)鄉(xiāng)鎮(zhèn),飼草料需求量較大。對于飼草料需求量大的村落臨近分配可以縮短運(yùn)輸距離和提高應(yīng)急能力。從可利用草場面積來看,治多縣2.6×104km2、瑪沁縣1.1× 104km2、都蘭1.5×104km2在研究區(qū)草場面積中占據(jù)了很大的比例。豐富的草地資源可以就地為飼草料儲備庫/點(diǎn)提供儲備物資。結(jié)合飼草料儲備庫的選址影響因素來看,案例分析區(qū)的選址結(jié)果是合理的。該研究因牧區(qū)鄉(xiāng)鎮(zhèn)級數(shù)據(jù)不完備和村級牲畜數(shù)量較難獲取,故通過計(jì)算獲得的村級數(shù)據(jù)有所不足,未能考慮到養(yǎng)殖大戶、合作社大規(guī)模養(yǎng)殖等情況,所以在后續(xù)研究中會對此做進(jìn)一步研究。

    4 結(jié) 論

    該研究以青海省雪災(zāi)高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)為案例,分析可得在案例區(qū)建設(shè)3座縣級飼草料儲備庫,13座鄉(xiāng)鎮(zhèn)級飼草料儲備點(diǎn),在空間上分布均勻,達(dá)到服務(wù)范圍輻射研究區(qū)的最佳選址要求,為研究區(qū)儲備庫/點(diǎn)的選址優(yōu)化提供了參考依據(jù)。從分布結(jié)構(gòu)上看,形成了以縣級儲備庫為中心,鄉(xiāng)鎮(zhèn)級儲備點(diǎn)為外圍的二元結(jié)構(gòu)。本案例驗(yàn)證了-中值模型在青藏高原進(jìn)行飼草料儲備庫選址的優(yōu)越性和該研究分析方法的可行性。如果本案例可以成功的應(yīng)用到現(xiàn)實(shí)儲備庫的選址中,將會更好的解決布局不合理和資源浪費(fèi)等問題,在防災(zāi)減災(zāi)中發(fā)揮至關(guān)重要的作用。

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    Site selection of forage storehouse in high risk areas of snow disaster in Qinghai-Tibet Plateau

    Zhao Fuchang1, Zhou Qiang1,2※, Liu Fenggui1,2, Chen Qiong1,2, Chen Yongping1, Zhi Zemin1

    (1.,,810008,; 2.810008,)

    Snow disaster become a gradually increasing trend, due to the global climate change, particularly on the frequency, intensity, and duration in high risk area of extreme weather. In addition, the prevention and reduction of natural disaster have posed a major challenge on the international community. Therefore, it is urgent to accurately predict the disaster risk, in order to reduce the losses from the snow disaster. Being one of the most important bases for stockbreeding, the Qinghai-Tibetan Plateau is a typical region with high incidence of snow disasters in western China. In the high risk area of snow disaster,forage reserves play a vital role in the emergency response to snow disasters in pastoral areas. The objectives of this study were, 1) to evaluate the high risk area of snow disaster, and to verify the accuracy using the actual occurrence areas; 2) to propose a new method for the site selection of forage reserves by modifying P-median model; 3) to explore the optimum sites for forage reserves over the Qinghai-Tibetan Plateau. The high-risk areas of snow disaster and the occurrence areas in actual years were combined, in order to better evaluate the risk of snow disaster in disaster risk management, and thereby to improve the disaster resilience of plateau pastoral areas. The number of livestock in county-level administrative units and vector data of national basic roads were collected from government units and the National Basic Geographic Information Center. The P-median model was selected to evaluate the sites selection, compared with other models, such as P-center model, maximum coverage model, P-median model. In addition, a modified P-median model was proposed to evaluate the optimum sites of forage reserves in this study area, according to the calculation demand for livestock forage, and the optimal path from the facility to the demand of models. The high-risk area of snow disaster for the Qinghai Province can serve as a case to verify the models. The results showed that 1) Zhiduo, Maqin and Dulan counties were the optimum forage reserves in this study area, which the number of their forage sites was different, such as 7 sites in Zhiduo county (including Maduo, Qiuzhi, Duocai, Zhaduo, Jieduo, Jinisai, and Baizha towns), 4 sites in Maqin (including Longzang, Lajia, Jianshe, and Ningmute towns), and 2 sites in Dulan county (including Xiangride and Jiermeng towns); 2) There was an obvious difference among sizes, where the capacities of Zhiduo, Maqin, and Dulan forage reserves were 210 000, 132 000 and 135 000 ton of forage grass, respectively; 3) In space, a dual structural pattern was formed in “networked layout, hierarchical reserve”, where Zhidu, Maqin and Dulan reserves served as the center, Maduo, Zado, Qiuzhi and other forage reserves as the periphery, covering the entire study area. The finding demonstrated that the P-median model can be expected to perform excellent sites selection of forage reserves in the Qinghai-Tibetan Plateau. The finding can provide an available theoretical method for the selection of forage stock reserve in plateau pastoral area.

    risk assessment; silage forage; disasters; forage reserves; location selection; the-median model; the high risk area of snow disaster

    趙富昌,周強(qiáng),劉峰貴,等. 青藏高原雪災(zāi)高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)飼草料儲備庫選址分析[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào),2020,36(13):272-279.doi:10.11975/j.issn.1002-6819.2020.13.032 http://www.tcsae.org

    Zhao Fuchang, Zhou Qiang, Liu Fenggui, et al. Site selection of forage storehouse in high risk areas of snow disaster in Qinghai-Tibet Plateau[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2020, 36(13): 272-279. (in Chinese with English abstract) doi:10.11975/j.issn.1002-6819.2020.13.032 http://www.tcsae.org

    2020-03-19

    2020-05-12

    第二次青藏高原綜合科學(xué)考察研究項(xiàng)目(2019QZKK0906);國家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃項(xiàng)目(2019YFA0606902)

    趙富昌,主要從事土地資源與環(huán)境變化研究。Email:15297113505@163.com

    周強(qiáng),教授,主要從事土地資源與環(huán)境變化研究。Email:zhouqiang729@163.com

    10.11975/j.issn.1002-6819.2020.13.032

    S427

    A

    1002-6819(2020)-13-0272-08

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