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    岷縣地質(zhì)災(zāi)害易損性模糊綜合評價

    2021-03-26 12:16:42吳潤霖黨星海周兆葉賈麗奇
    地理空間信息 2021年3期
    關(guān)鍵詞:岷縣易損性災(zāi)害

    吳潤霖,黨星海,2*,周兆葉,2,周 鵬,賈麗奇

    (1.蘭州理工大學(xué) 土木工程學(xué)院,甘肅 蘭州 730050;2.甘肅省應(yīng)急測繪工程研究中心,甘肅 蘭州 730050;3.蘭州理工大學(xué) 設(shè)計藝術(shù)學(xué)院,甘肅 蘭州 730050)

    地質(zhì)災(zāi)害是一種自然現(xiàn)象,且會對人類社會的生活和生產(chǎn)造成嚴(yán)重影響,因此其既具有自然屬性又具有社會屬性[1]。自然屬性包括地質(zhì)災(zāi)害的強度、規(guī)模和發(fā)生概率,即地質(zhì)災(zāi)害危險性;社會屬性包括人口分布、經(jīng)濟發(fā)展、資源開發(fā)、防災(zāi)減災(zāi)能力和承災(zāi)能力等與災(zāi)害相關(guān)的社會特征,即地質(zhì)災(zāi)害易損性[2]。岷縣位于隴南山地和黃土高原過渡地帶,地形多變、地貌多樣、地質(zhì)環(huán)境復(fù)雜,近年來地震、滑坡等災(zāi)害多發(fā)。目前,人們對于災(zāi)害的認識尚不全面,對災(zāi)害的發(fā)生時間和波及范圍均不能準(zhǔn)確預(yù)測,因此要降低災(zāi)害造成的損失,就必須側(cè)重于災(zāi)害預(yù)防工作,提高承災(zāi)能力。

    易損性評價能反映區(qū)域承災(zāi)能力的強弱,指導(dǎo)防災(zāi)減災(zāi)工作,保障人民生命和財產(chǎn)安全。對于易損性評價的研究已有幾十載,我國學(xué)者提出和應(yīng)用了許多實用又有效的評價方法,如劉希林[3]等提出了多因子復(fù)合方法,對四川涼山州進行了易損性評價;朱靜[4]等采用估算承災(zāi)體價值法對云南文山城區(qū)進行了易損性評價;顧春杰[5]等借助經(jīng)濟學(xué)中的經(jīng)典柯布道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)建立了中小尺度區(qū)域綜合易損性的評價模型。不管采用何種方法,易損性評價指標(biāo)的選取都至關(guān)重要,但目前并沒有統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn),裴慧娟[6]等選用人口、醫(yī)療能力、自救能力和財力支撐等指標(biāo)對甘肅進行了易損性評價;岳東霞[7]等先將易損性分為人口易損性和物質(zhì)易損性,再以年齡結(jié)構(gòu)、受教育程度、人口密度、房屋、交通設(shè)施和土地資源為評價指標(biāo),對甘肅省隴南市清水溝進行了易損性評價;孟暉[8]等先將易損性分為人口安全易損性和資產(chǎn)易損性,再以因災(zāi)死亡人口比和因災(zāi)直接經(jīng)濟損失比為指標(biāo),對京津翼地區(qū)進行了易損性評價;唐緒波[9]先將易損性分為人口易損性和社會經(jīng)濟易損性,再選用人口密度、建筑物、交通線路和土地資源等指標(biāo)對神農(nóng)架林區(qū)進行了易損性評價。

    在關(guān)于易損性的研究中,往往選定評價指標(biāo)后,僅對指標(biāo)進行量化,再利用一定的分級方法將指標(biāo)分類,從而確定易損性等級,沒有考慮評價指標(biāo)之間的關(guān)系,更沒有對評價指標(biāo)賦予權(quán)重,將會導(dǎo)致結(jié)果偏向于主觀化。因此,本文以岷縣為研究區(qū),以鄉(xiāng)鎮(zhèn)為基本評價單元,利用模糊綜合評判法建立了易損性評價體系,并結(jié)合層次分析法賦予評價指標(biāo)權(quán)重,旨在得出更客觀更符合實際的易損性評價結(jié)果,為當(dāng)?shù)胤罏?zāi)減災(zāi)工作提供參考。

    1 研究區(qū)概況

    1.1 岷縣地理環(huán)境

    岷縣地處甘肅南部,位于103°14'~104°59'E、34°07'~34°45'N之間,南鄰隴南山地,北接黃土高原,西靠青藏高原;東有秦嶺山脈,北有祁連山脈,南有岷山山脈;縣內(nèi)最高海拔為3 754 m,最低海拔為2 040 m,地勢南高北低;以山地為主,地質(zhì)環(huán)境復(fù)雜,洮河、跌藏河以及閭井河等數(shù)條河流分布于縣內(nèi)不同區(qū)域,還有大小不同的支流縱橫交錯;氣候寒冷陰濕,年平均氣溫為5.5℃;受大陸性氣團和副熱帶暖濕氣團的交替影響以及地形對大氣抬升的作用,降雨多且集中,全年平均降雨量為635 mm,降雨主要集中在7-9月。

    1.2 岷縣地質(zhì)災(zāi)害概況

    通過查閱《岷縣地質(zhì)災(zāi)害隱患點臺賬》發(fā)現(xiàn),岷縣的滑坡、泥石流、崩塌和不穩(wěn)定斜坡4類地質(zhì)災(zāi)害歷史災(zāi)害點共252 個,其中滑坡127 個(小型滑坡65 個、中型滑坡40 個、大型滑坡22 個),泥石流46 個(小型泥石流24 個、中型泥石流18 個、大型泥石流4 個),崩塌56 個(小型崩塌48 個、中型崩塌8 個),不穩(wěn)定斜坡23 個(小型不穩(wěn)定斜坡19 個、中型不穩(wěn)定斜坡4 個)。受縣內(nèi)特殊的自然環(huán)境影響,地質(zhì)災(zāi)害在時間和空間上呈現(xiàn)一定規(guī)律性,時間上多集中在夏季和秋季,空間上多集中在洮河以及洮河的大型支流附近,相比于東部和南部,西部和西北部的滑坡、泥石流、崩塌和不穩(wěn)定斜坡4類地質(zhì)災(zāi)害多發(fā)且分布集中,如圖1所示。

    圖1 歷史災(zāi)害點空間分布

    2 易損性影響因素

    1992年聯(lián)合國公布了易損性的定義,即潛在損害現(xiàn)象可能造成的損失程度[10]。意大利學(xué)者Panizza將易損性解釋為“在給定地區(qū)存在的所有人和物,由于自然災(zāi)害而趨于損失的總價值”[11]。2001年我國學(xué)者劉希林結(jié)合上述兩種定義認為[12],易損性是給定地區(qū)和給定時間段內(nèi),由于潛在自然災(zāi)害而可能導(dǎo)致的潛在總損失。

    影響易損性評價的因素有很多[13-17],主要可概括為社會因素、物質(zhì)因素、經(jīng)濟因素和環(huán)境因素4類。

    1)社會因素是指一定區(qū)域的人員(包括常駐人口、外來人口以及臨時駐留人口)具有的屬性。防災(zāi)減災(zāi)的首要目的就是最大限度地保障人民生命安全、將人的易損性降到最低,因此人口密度、文化程度和年齡結(jié)構(gòu)均會影響人的易損性。人口密度越高,損失就越大;文化程度越高,對災(zāi)害的預(yù)防和災(zāi)前征兆就越重視,從而降低損失;兒童、成年人和老人三者相比較,成年人對危險的感知能力最強,且即使災(zāi)害發(fā)生時,成年人搬遷的速度也要快于兒童和老人。

    2)物質(zhì)因素反映了災(zāi)害對交通設(shè)施和建筑物等有形資產(chǎn)的影響。鐵路、公路和房屋等有形資產(chǎn)本身造價昂貴且與人類生活息息相關(guān),一旦遭受損失還可能耽誤救援,造成更大的損失。一個區(qū)域的物質(zhì)越豐富,不動產(chǎn)行業(yè)越發(fā)達,相對應(yīng)的物質(zhì)易損性也就越高,因此該地區(qū)的物質(zhì)易損性需被設(shè)為重點評估的指標(biāo)。

    3)經(jīng)濟因素。與固定資產(chǎn)相對應(yīng)的就是無形財產(chǎn),在經(jīng)濟市場中主要的無形財產(chǎn)就是流通的金錢貨幣。為了更好地對流動資金進行評估,通常采用國內(nèi)生產(chǎn)總值(GDP)指標(biāo)作為一個區(qū)域的經(jīng)濟市場綜合評價指標(biāo)。GDP可以很好地反映一個地區(qū)的經(jīng)濟狀況和發(fā)展水平,GDP越高,說明經(jīng)濟狀況越好,相對而言損失就越大。

    4)環(huán)境因素反映了災(zāi)害對自然資源的影響。水資源、土地資源和森林資源等自然資源雖然價值難以估量,但其一旦遭到毀壞將會影響人類社會的方方面面,如水資源污染將產(chǎn)生疾病,土地資源減少農(nóng)作物產(chǎn)量就會降低。

    本文綜合分析了所有影響因素,從系統(tǒng)性、可獲取性和可計量性出發(fā),選取了評價指標(biāo),并確定了對應(yīng)指標(biāo)的計量單位,如表1所示。

    表1 評價指標(biāo)與計量

    3 易損性模糊綜合評判方法

    模糊綜合評價是指建立等級模糊子集與評價因素之間的模糊矩陣,再通過模糊變換原理對各指標(biāo)進行綜合的方法。

    3.1 評價指標(biāo)的確定

    以岷縣的18個鄉(xiāng)鎮(zhèn)為評價單元,本文利用選取的6個評價指標(biāo)建立因素評價集。通過查閱2018年岷縣統(tǒng)計年鑒可以得到人口數(shù)量、各鄉(xiāng)鎮(zhèn)面積、房屋面積和GDP值;通過BigMap可獲取空間分辨率為1.2 m的Google影像,再借助ArcGIS軟件,利用數(shù)字化手段統(tǒng)計林地和耕地面積以及公路里程數(shù)。由于不同等級的公路造價差別很大,在數(shù)字化公路時將其分為高速公路、國道、縣道、鄉(xiāng)道4個等級分別進行統(tǒng)計。設(shè)U={u1,u2,u3,u4,u5,u6}={人口密度,公路,林地,GDP,耕地,房屋},各指標(biāo)統(tǒng)計數(shù)據(jù)如表2所示。為了方便計算,需對表2數(shù)據(jù)進行標(biāo)準(zhǔn)化處理,計算公式為:

    標(biāo)準(zhǔn)化處理后的結(jié)果如表3所示。

    表2 各評價指標(biāo)統(tǒng)計數(shù)據(jù)

    表3 歸一化后的各評價指標(biāo)數(shù)據(jù)

    3.2 等級模糊子集的確定

    本文將地質(zhì)災(zāi)害易損性分為4個等級,即評價等級論域V={v1,v2,v3,v4}={高易損性,中易損性,低易損性,極低易損性}。各指標(biāo)分級標(biāo)準(zhǔn)如表4所示。

    表4 各評價指標(biāo)分級標(biāo)準(zhǔn)

    3.3 模糊矩陣的確定

    首先對因素集中的因素ui(i=1,2,…,6)作單因素評判;再從因素ui來判斷對等級vj(j=1,2,3,4)的隸屬度rij,即得到了因素ui的單因素評價集ri=(ri1,ri2,ri3,ri4);然后將6個因素的評價集構(gòu)造一個總的評價矩陣R,即每個被評價對象均確定了從U到V的模糊矩陣。

    判斷隸屬度rij時,本文采用降半梯形分布函數(shù),對于因素ui(i=1,2,…,6),則有:

    式中,Aj(x)為第j個等級的隸屬度;aj為第j個等級的下限;bj為第j個等級的上限。

    3.4 因子權(quán)向量的確定

    僅得到模糊矩陣尚不足以對易損性做出評價,評價指標(biāo)集中的各個指標(biāo)在“評價目標(biāo)”中有不同的地位和作用,即各評價指標(biāo)在綜合評價中占有不同的比重。引入一個模糊子集A=(a1,a2,a3,…,a7),其中ai>0,且和為1,稱為因子權(quán)向量,權(quán)重確定時采用層次分析法。指標(biāo)重要性如表5所示,并據(jù)此構(gòu)建判斷矩陣M。

    表5 指標(biāo)重要性判斷

    求得M的最大特征根λmax=6.14,偏離一致性指標(biāo)CI=0.028,平均隨機一致性指標(biāo)RI=1.24,隨機一致性比率CR=CI/RI=0.023<0.1,滿足一致性檢驗,此時λmax所對應(yīng)的特征向量即為權(quán)向量A=[0.35 0.12 0.04 0.09 0.23 0.18]。

    3.5 模糊變換

    評價矩陣R中的不同行反映了被評價事物從不同的單因素來看對各等級模糊子集的隸屬度程度。利用因子權(quán)向量A將不同的行進行綜合,即可得到該被評價事物從總體上來看對各等級模糊子集的隸屬程度,引入一個模糊子集B=A×R=(b1,b2,b3,b4),再根據(jù)最大隸屬度原則確定評價等級。

    4 易損性評價結(jié)果

    以岷陽鎮(zhèn)為例,首先根據(jù)表3和表4的數(shù)據(jù),利用式(2)~式(5)計算得到的模糊矩陣R岷陽為:

    然后進行模糊合成,得到模糊子集B岷陽=A×R岷陽=[0.620 0 0.021 6 0.094 8 0.270 0];最后根據(jù)最大隸屬度原則,將岷陽鎮(zhèn)易損性等級設(shè)置為1級,評價為高易損性。同理,可以得到岷縣其余鄉(xiāng)鎮(zhèn)的模糊子集為:

    表6 鄉(xiāng)鎮(zhèn)易損性等級

    岷縣易損性評價結(jié)果如表7所示,可以看出,高易損性地區(qū)占研究區(qū)總面積的20.62%,中易損性地區(qū)占研究區(qū)總面積的19.90%,低易損性地區(qū)占研究區(qū)總面積的37.25%,極低易損性地區(qū)占研究區(qū)總面積的22.23%,高易損性和中易損性地區(qū)的面積之和超過了40 %。將易損性評價結(jié)果(表7)與地質(zhì)災(zāi)害歷史災(zāi)害點(圖1)進行疊加分析可知,中易損性和高易損性地區(qū)中各類歷史地質(zhì)災(zāi)害點共192個,占災(zāi)害總數(shù)的50.53%。

    表7 易損性評價結(jié)果

    5 結(jié) 語

    1)根據(jù)影響易損性評價的因素,結(jié)合指標(biāo)選取原則,本文選取了人口密度、房屋、公路、GDP、林地和耕地6個評價指標(biāo),以鄉(xiāng)鎮(zhèn)為基本單元,利用模糊綜合評判法進行易損性評價。結(jié)果表明,高易損性地區(qū)面積占比為20.62%,中易損性地區(qū)面積占比為19.90%,低易損性地區(qū)面積占比為37.25%,極低易損性地區(qū)面積占比為22.23%。中易損性和高易損性地區(qū)也是災(zāi)害多發(fā)區(qū)域,制定防災(zāi)減災(zāi)策略時應(yīng)重點考慮該區(qū)域。

    2)模糊矩陣表示各指標(biāo)因子在不同等級上的隸屬度,利用因子權(quán)重模糊變換處理將因子的權(quán)重分配給相應(yīng)等級的隸屬度,使得結(jié)果更加準(zhǔn)確。本著以人為本的理念,本文給人口密度賦予了較大權(quán)重,認為該指標(biāo)相較于其他指標(biāo)更重要,因此人口密度對結(jié)果影響較大。不同區(qū)域可選擇不同的指標(biāo),賦予不同的權(quán)重,也將得到不同的結(jié)果。本文方法思路清晰且易于實現(xiàn),可應(yīng)用于區(qū)域防災(zāi)減災(zāi)工作。

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