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    土石壩潰決人員生命損失評估方法研究

    2021-04-27 11:45:42亮,鐘明,陳
    人民長江 2021年4期
    關鍵詞:潰壩大壩洪水

    胡 亮,鐘 啟 明,陳 亮

    (1.河海大學 土木與交通學院,江蘇 南京 210098; 2.南京水利科學研究院,江蘇 南京 210029; 3.水利部土石壩破壞機理與防控技術重點實驗室,江蘇 南京 210029)

    大壩潰決是一種低概率高風險的災害。據(jù)水利部大壩安全管理中心統(tǒng)計[1],我國共有水庫98 460座,1954~2019年,共有3 541座大壩發(fā)生潰決。隨著大壩除險加固工作的深入開展和安全管理水平的提高,我國潰壩事故明顯減少。統(tǒng)計資料顯示[1]:2000~2019年,我國共潰壩84座,年均潰壩4.2座,年平均潰壩率0.4×10-4,已明顯低于世界年平均潰壩率(2.0×10-4),與日本等發(fā)達國家的潰壩率接近(日本年平均潰壩率0.4×10-4),標志著我國已進入低潰壩率國家行列。但近年來極端氣候頻發(fā)、地質(zhì)運動加劇導致大壩出險事故頻發(fā),甚至發(fā)生潰壩。如2018年汛期,新疆射月溝水庫大壩和內(nèi)蒙增隆昌水庫副壩發(fā)生潰決,給下游人民生命安全帶來重大威脅。為完善大壩風險管理體系,減少大壩潰決造成的生命損失,作為大壩風險管理體系的重要組成部分,建立可靠的生命損失評估方法顯得尤為必要。

    1 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀

    為研究大壩潰決生命損失規(guī)律,構建大壩潰決損失評價指標體系,建立生命損失評估方法,協(xié)助大壩風險決策制定,國內(nèi)外許多研究人員對大壩潰決損失進行了研究。但由于致災環(huán)境復雜,生命損失受到定性與定量因素的耦合作用,造成致災因子體系的不確定性與灰色性,使得生命損失難以定量評估。目前國內(nèi)外的評估方法總體可分為3類:① 基于數(shù)理統(tǒng)計與回歸分析的方法,這類模型操作簡單但依賴使用者的風險管理經(jīng)驗,評估精度不足;② 通過物元對比分析建立標準物元集的方法,這類模型很大程度上依賴于標準物元集的數(shù)據(jù)均勻性,但尚未解決不同參數(shù)量化過程統(tǒng)一的問題;③ 結合概率論與可靠度等方法建立的動態(tài)分析方法,這類方法理論上是最能描述生命損失過程機理的評估方法,但由于研究起步較晚,對于生命損失過程中的各評價指標閾值的選取還有待深入研究。表1給出了國內(nèi)外目前常用的潰壩生命損失評估方法。

    本文基于前人的研究成果,同時廣泛調(diào)查分析了有實際潰壩生命損失統(tǒng)計數(shù)據(jù)的案例,開展生命損失評估影響因子的研究,將影響因子分為主要影響因子和次要影響因子,構建了各影響因子的定量分析方法。在此基礎上建立了生命損失評估方法,為潰壩生命損失評估提供定量化的分析方法。

    2 生命損失評估影響因子分析

    在潰壩風險體系中,最為重要的是研究生命損失與承災體、致災因子之間的關系,風險人口是潰壩損失的主要承災體,也是生命損失致災因子的直接作用對象。致災因子是指自然或人為環(huán)境中,能夠?qū)θ祟惿a(chǎn)生不利影響的事件,根據(jù)影響因素對生命損失的影響程度的強弱可分為主要影響因子與次要影響因子。

    2.1 主要影響因子分析

    通過借鑒Graham、周克發(fā)等人的研究成果,將主要影響因子選定為:警報時間、潰壩洪水嚴重性、風險人口對潰壩理解程度與風險人口密度等四大因素。

    2.1.1警報時間

    警報時間(WT)是生命損失影響的重要因素,警報時間的長短直接影響著風險人口的撤離與風險決策的制定。目前對于警報時間還沒有較為統(tǒng)一的定義,較為常用的有3種(如圖1所示):一是警報時間發(fā)布至洪水到達風險人口原所在地的時間段[5];二是風險人口接受到警報至洪水到達風險人口原所在地的時間段[17];三是風險人口接受警報至洪水到達風險人口所在地的時間段[19-20]。第三種定義綜合考慮了風險人口疏散的動態(tài)過程,無疑更貼近現(xiàn)實情況,但鑒于統(tǒng)計資料的局限性,本文選取第二種警報時間的定義。

    圖1 警報時間定義概念Fig.1 Alarm time definition

    表1 國內(nèi)外常用潰壩損失評估方法對比Tab.1 Comparison of commonly used dam break loss assessment methods at domestic and abroad

    2.1.2潰壩洪水嚴重性

    潰壩洪水嚴重性(SD)為洪水對居民與建筑物等破壞程度的參數(shù),也是造成風險人口死亡的直接因素,潰壩洪水的強弱與壩型、庫容、潰壩模式、下游地形等因素有關,一般以某計算斷面的洪水水深與洪水流速的函數(shù)關系表示為[5]

    SD=D×V

    (1)

    式中:D為水深,m;V為流速,m3/s。

    潰壩洪水的破壞機理主要包括3個部分:洪水水深、流速以及洪水上升速度。主要的作用體現(xiàn)在對房屋建筑的破壞及人在水中的活動穩(wěn)定性、機動性等方面。本文基于國內(nèi)外常用的經(jīng)驗方法將洪水等級分為5個等級(見表2)[5,21]。

    表2 洪水等級劃分Tab.2 Classification of flood levels

    2.1.3風險人口對潰壩理解程度

    風險人口對潰壩事件的理解程度(UD)在很大程度上影響著生命損失的大小,風險人口的理解程度主要包括對洪水警報的信任,對逃生必要性、措施、路徑的認識,對洪水可能的淹沒范圍等情況的了解。理解程度的研究是對個體風險研究的重要因素,這些因素與政府的宣傳組織和群眾受教育程度等有關。

    本文基于前人研究經(jīng)驗,按照風險人口對潰壩洪水理解人數(shù)占比將理解程度分為5個等級(見表3)[7]。

    表3 理解程度等級劃分Tab.3 Classificationof of understanding levels %

    2.1.4風險人口密度

    風險人口密度(DP)是指風險人口總數(shù)PAR與淹沒區(qū)域面積S之比:

    DP=PAR/S

    (2)

    風險人口密度影響著人員應急疏散及搶險救援等應急救援行動,風險人口密度越大越不利于人員的應急疏散與搶險避險工作的落實。

    前人已經(jīng)對警報時間、潰壩洪水嚴重性與風險人口對潰壩理解程度等因子進行了較為廣泛的研究,但對于風險人口密度對潰壩生命損失的影響研究較少。通過對國內(nèi)擁有調(diào)查資料的8個潰壩案例進行分析發(fā)現(xiàn)[5],在警報時間、洪水嚴重性等參數(shù)條件相似的情況下,風險人口密度越大則相應的死亡率越高(如圖2所示)。所以在建立評估方法時需考慮風險人口密度對生命損失的影響。

    圖2 人口密度與死亡率關系Fig 2 Relationship between population density and mortality

    2.2 次要影響因素分析

    與主要影響因素的影響作用相比,次要因素影響較弱且作用效果并不如主要因素清晰,但當次要因素在某些極有利或極不利狀態(tài)下,對潰壩生命損失也有著不可忽略的影響。通過對已知因素進行分析,篩選出影響較大的7個因素建立次要因素集合。

    (1) 潰壩時間。潰壩時間是指潰壩事故發(fā)生的時間,影響著警報時間的長短與風險人口理解程度,若潰壩發(fā)生在節(jié)假日或群眾休息時間則由于人員聚集不利于群眾應急避險,若潰壩發(fā)生在夜間,則不利于群眾對于突發(fā)事故采取應急避險措施與分辨災害情況與尋找避險路徑[17]。

    (2) 天氣。天氣影響著潰壩洪水的演進與風險人口的應急避險行為。在臺風、暴雨天氣中,警報率與撤離成功率都會大大降低。

    (3) 與壩址距離。一般來說風險區(qū)距壩址距離越遠,洪水嚴重性越低,警報時間越長。

    (4) 應急預案。是否具備應急預案及其實施情況直接關系著死亡人口的數(shù)量。

    (5) 壩高。壩高對于潰口洪水流量過程具有重要的影響,壩高越大,潰壩洪水具有的勢能越大,潰口流量和流速也隨之增大。

    (6) 庫容。庫容決定著潰壩洪水的演進歷程與淹沒歷時,庫容越大,潰壩造成的洪水嚴重性越強,對下游風險區(qū)的破壞作用越強烈。

    (7) 建筑易損性。建筑類型與堅固程度關系著風險人口的避難成功率。在高洪水嚴重性下,結構性差的房屋不僅不能為風險人口避難,反而會因為無法抵抗洪水而倒塌,導致人員傷亡。

    3 生命損失評估模型

    通過對具有統(tǒng)計資料的16座大壩潰壩數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析,基于雙對數(shù)坐標構建了風險人口與生命損失的函數(shù)關系。充分考慮警報時間、潰壩洪水嚴重性和風險人口對潰壩理解程度、風險人口密度等4個主要影響因素和潰壩時間、天氣、與壩址距離、應急預案、壩高、庫容、建筑易損性等7個次要影響因素,對建立的風險人口與生命損失的函數(shù)關系進行修正,建立了生命損失評估模型,并通過16座已潰大壩的生命損失數(shù)據(jù)對模型的合理性進行了驗證。

    3.1 模型函數(shù)關系

    風險人口(PAR)是指潰壩洪水淹沒范圍內(nèi)的人數(shù),也是潰壩災害的主要承災體,參照經(jīng)驗定義風險人口為暴露在洪水深度大于0.3 m的居民[2]。本文通過對16座水庫大壩的潰壩數(shù)據(jù)收集與分析發(fā)現(xiàn)[5-6],風險人口與生命損失數(shù)據(jù)之間存在著一定的函數(shù)關系(見表4),通過對數(shù)據(jù)進行擬合,構建了風險人口與生命損失的函數(shù)關系(如圖3所示)。

    表4 16座大壩風險人口與生命損失統(tǒng)計值Tab.4 Statistics of population at risk and loss of life for 16 dams

    圖3 風險人口與生命損失關系Fig.3 Relationship between risk population and loss of life

    風險人口與生命損失的關系式:

    (3)

    式中:L為生命損失初步計算值;PAR為風險人口總數(shù);A、B為常數(shù),A的取值與人口密度DP有關(見表5),B取0.06。

    表5 常數(shù)A取值Tab.5 Suggested value for constant A

    由于建立風險人口與生命損失關系式時已考慮了風險人口密度,因此在評價潰壩生命損失時還應考慮其他3個主要影響因子和7個次要影響因子,需要對式(3) 進行修正。通過修正將無法統(tǒng)一量化的參數(shù)用修正系數(shù)的形式體現(xiàn),反映各影響因素對生命損失的影響程度,修正后的生命損失值函數(shù)表達式為

    LOL=α·β·L

    (4)

    3.2 主要影響因素修正系數(shù)

    在生命損失的主要因素中,風險人口密度已在式(3)中體現(xiàn),作者建議的其他3個影響因素的修正系數(shù)取值見表6。

    表6 主要影響因素修正系數(shù)取值Tab.6 Suggested values of correction factors for major influencing factors

    3.3 次要影響因素修正系數(shù)

    在評估生命損失時不僅僅需要考慮警報時間等主要因素的影響,還受到潰壩時間、天氣、與壩址距離等因素的影響,這些因素的影響雖然沒有主要因素的影響程度大,但這些因素在極不利或極有利的情況下對生命損失也有著重要影響。作者建議的次要因素修正系數(shù)取值見表7。

    表7 次要因素修正系數(shù)取值Tab.7 Suggested values for the correction factors of minor factors

    3.4 模型驗證

    為驗證生命損失評估模型的合理性,對前述的16座已潰大壩的進行生命損失評估驗算,計算結果見表8和圖4。通過計算結果分析發(fā)現(xiàn),有12組案例估算結果在±50%以內(nèi),占比75%;15組案例結果在±100%以內(nèi),占比94%;對4組估算結果在±50%外案例進行分析,4組案例實際損失人數(shù)均較少,對評估結果敏感性大,評估損失數(shù)與實際損失數(shù)相差在60人以內(nèi),平均誤差值小,評估結果穩(wěn)定,符合實際情況。計算結果表明本文建立的生命損失評估模型較為可信。

    表8 案例驗算結果Tab.8 Analysis of cases verification results

    圖4 案例驗證結果對比Fig.4 Verification of model result by real dam break cases

    4 模型應用

    2018年7月31日,我國新疆哈密市沁城鄉(xiāng)射月溝水庫由于遭遇超標準洪水發(fā)生漫頂潰壩事故,導致下游二宮村頭宮隊與二宮隊共16名群眾死亡。由于此次潰壩事故發(fā)生年代較近,擁有完整可信的調(diào)查資料,為了進一步檢驗模型的適應性,采用本文建立的生命損失評估模型對此案例進行計算分析。

    4.1 潰壩概況

    新疆哈密市沁城鄉(xiāng)射月溝水庫位于沁城鄉(xiāng)二宮村頭宮隊上游2 km處。射月溝水庫工程正常蓄水位為1 492.53 m,設計洪水位1 494.57 m,校核洪水位1 496.43 m;射月溝水庫總庫容為677.90萬m3,調(diào)洪庫容219.93萬m3[22]。射月溝水庫大壩壩型為瀝青混凝土心墻壩,最大壩高41 m[22]。

    水庫所在區(qū)域于2018年7月31日凌晨2:00開始降雨,5:00后雨量增大降暴雨,大量洪水涌入庫區(qū)造成大壩漫頂破壞,10:15大壩左肩潰口形成,10:50潰壩結束,最終潰口如圖5所示。由于潰壩洪水流量大,洪水流速快,沖擊力強,導致下游發(fā)生人員傷亡。此次潰壩造成下游二宮村頭宮隊與二宮隊共16名群眾死亡。據(jù)調(diào)查,由于當時正值大雨,雨具缺乏,群眾也不相信西北地區(qū)會有洪水來臨,導致部分群眾不愿撤離,甚至部分已經(jīng)撤離群眾不顧勸阻從高地返回,這也是導致人員傷亡的重要原因。

    圖5 從上游拍攝射月溝水庫大壩最終潰口Fig.5 Final breach of the Sheyuegou Reservoir dam from the upstream

    災情發(fā)生后,當?shù)卣杆俳M織救援,出動解放軍、武警、公安等力量共1 800余人參與救援,緊急轉(zhuǎn)移安置5 583人。

    4.2 潰壩洪水分析

    采用參數(shù)模型和經(jīng)驗公式計算大壩漫頂潰決后的潰口峰值流量與洪水演進后下游斷面處的峰值流量,進而分析下游風險區(qū)的洪水淹沒情況和嚴重程度。選取南京水利科學研究院開發(fā)的心墻壩漫頂潰壩參數(shù)模型[23]計算射月溝水庫潰壩時的潰口峰值流量,模型主要輸入?yún)?shù)見表9。同時選取下游群眾聚居地(頭宮隊和二宮隊)處的斷面,采用經(jīng)驗公式計算洪水特征[24],其中,頭宮隊和二宮隊分別位于壩址下游2 km和6 km處。

    表9 射月溝水庫潰壩模擬主要參數(shù)Tab.9 Main parameters of dam break simulation of Sheyuegou Reservoir

    對于潰口峰值流量采用(5)式計算[23]:

    (5)

    式中:QM為潰口峰值流量;Vw為水庫庫容;g為重力加速度,取9.8 m/s2;hw為潰壩水深;hd為壩高;hb為潰口深度;h0為單位壩高,取1 m。

    由式(5)得出射月溝水庫潰壩時潰口的峰值流量為4 856.1 m3/s,這與新疆自治區(qū)相關部門開展的洪水調(diào)查獲得的潰壩洪水峰值流量為4 304 m3/s的結論基本一致,相對誤差為12.8%。

    對于下游斷面處的洪水峰值流量,可采用(6)式計算[24]:

    (6)

    式中:QLM為距離壩址Lm處的洪水峰值流量;L為距壩址距離;k為經(jīng)驗系數(shù),其中,山區(qū)取1.1~1.5,丘陵地區(qū)取1.0,平原地區(qū)取0.8~0.9[24],本文取k=1.0;v為斷面處的洪水平均流速,其中,山區(qū)一般取3.0~5.0 m/s,丘陵地區(qū)取2.0~3.0 m/s,平原地區(qū)取1.0~2.0 m/s[24],本文取v=2.0 m/s。

    將式(5)的計算成果代入式(6)計算下游斷面峰值流量,獲得壩址下游2.0 km(頭宮隊)處的洪水峰值流量為2 829.5 m3/s,壩址下游6.0 km(二宮隊)處的洪水峰值流量為1 542.2 m3/s。洪水的淹沒情況和頭宮隊、二宮隊居民點示意圖見圖6~8。

    對于風險區(qū)洪水嚴重程度,除式(1)的計算方法外,也可采用(7)式計算:

    (7)

    式中:w表示淹沒斷面平均寬度。

    通過測量發(fā)現(xiàn),下游2 km(頭宮隊)處斷面的平均寬度為400 m,計算得出洪水嚴重性SD為7.1 m2/s,依據(jù)表3可得,洪水嚴重程度為較高;下游6 km(二宮隊)處斷面的平均寬度為400 m,計算得出洪水嚴重性SD為3.9 m2/s,依據(jù)表3可得,洪水嚴重程度為較低。

    圖6 洪水淹沒范圍Fig.6 Flooded area

    圖7 頭宮隊地圖Fig.7 Map of the Tougongdui resident site

    圖8 二宮隊地圖Fig.8 Map of the Ergongdui resident site

    4.3 生命損失評估

    通過調(diào)查確定壩址下游二宮村頭宮隊與二宮隊風險人口總數(shù)為440人(其中頭宮隊234人,二宮隊206人),實際死亡人數(shù)16人,淹沒面積2.4 km2,人口密度184 人/km2。警報時間較為充分(WT為0.8 h),群眾理解程度為“模糊”。洪水強度通過計算得到頭宮隊處洪水強度為7.1 m2/s,強度等級為較高;二宮隊處洪水強度為3.9 m2/s,強度等級為較低。由于潰壩發(fā)生在上午,群眾應急反應能力較強。潰壩時正值強降雨,不利于人員避難與警報傳遞。大壩潰決后,當?shù)卣杆俳M織救援,緊急疏散大批群眾,極大減小了人員損失。其余影響因素參數(shù)不詳者均取為1.0,具體參數(shù)取值見表10。

    表10 模型計算參數(shù)取值Tab.10 Model calculation parameter value

    對于二宮隊,同理可得:L=10A·lgPAR+B·(lgPAR) 2=8;主要影響因素修正系數(shù)α=0.792,次要影響因素修正系數(shù)β=0.891,將L和α、β代入式(4) 可得:LOL≈6人。

    通過計算得到頭宮隊與二宮隊的死亡人數(shù)為16人,與實際情況相符。

    另外,選擇國內(nèi)外常用的其他模型與本文模型的計算結果進行比較,其他模型的表達式和參數(shù)見表2,各模型的計算結果對比情況見表11。

    表11 各模型計算結果對比Tab.11 Comparison of calculation results of each model

    通過各模型計算結果的對比發(fā)現(xiàn),本文模型可較好地評估新疆射月溝水庫潰壩案例的生命損失情況,表明本文模型的適應性和可靠性。

    5 結 語

    基于國內(nèi)外生命損失評估模型研究現(xiàn)狀的評估,并通過對16座已潰大壩生命損失的調(diào)查與分析,確定了生命損失評價指標,明確了各影響因素的定義與作用機理,在此基礎上提出了一個新的生命損失快速評估方法。通過案例驗證與新疆射月溝潰壩案例的反饋分析驗證了模型的合理性。另外,通過與國外其他模型的對比分析發(fā)現(xiàn),本文所提的方法具有評估過程簡單、準確率高等優(yōu)點,且在次要因素未知的情況下依舊有較好的評估結果。

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