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    張家界武陵源區(qū)降雨誘發(fā)地質(zhì)災害風險區(qū)劃

    2022-01-19 13:04:16李學敏
    氣象研究與應用 2021年4期
    關鍵詞:孕災危險性敏感性

    李學敏,鄧 玲

    (1.湖南省氣象服務中心,長沙 410118;2.氣象防災減災湖南省重點實驗室,長沙 410118)

    引言

    張家界武陵源區(qū)總面積3.97×104hm2,位于湖南省西北部張家界市中部,澧水中上游,屬武陵山脈。其境內(nèi)的武陵源風景名勝區(qū)是張家界市的核心景區(qū),2019 年接待游客2653 萬人次、實現(xiàn)旅游總收入374 億元,相比上一年分別增長15%、23%。奇特的石英砂巖峰林地貌為其主要特征,共有石峰3103座,峰體分布在海拔500~1100m,高度由幾十米至四百米不等。近年來,受氣候變化的影響,武陵源降雨發(fā)生頻率及其強度有加大的趨勢,加之山丘區(qū)地質(zhì)構造復雜,地質(zhì)條件脆弱,連續(xù)性降水或暴雨天氣常常導致山洪并誘發(fā)崩塌、山體滑坡和泥石流等地質(zhì)災害。據(jù)張家界國土資源局的地質(zhì)災害詳細調(diào)查表顯示,1982—2016 年武陵源區(qū)共發(fā)生地質(zhì)災害252次,其中滑坡和崩塌占比分別為50%和39.7%[1]。降雨引發(fā)的地質(zhì)災害對山岳型景區(qū)的威脅日益增大,對人民生命財產(chǎn)、社會經(jīng)濟發(fā)展造成的嚴重影響,迫切需要進行地質(zhì)災害的研究和預防。開展武陵源降雨誘發(fā)的地質(zhì)災害風險區(qū)劃與評價,可有效指導山岳型景區(qū)氣象災害的監(jiān)測、預警和防御,減少旅游業(yè)損失,提升氣象防災減災的能力和增加氣象服務效益。

    自然災害風險一直以來都是國內(nèi)外專家學者研究的熱點,為了量化評估一般從致災因子危險性、孕災環(huán)境敏感性、承災體易損性及抗災能力等方面選取指標構建模型[2-3]。隨著GIS 技術的發(fā)展,不少學者開展了基于GIS 的暴雨洪澇、山洪、滑坡等風險評估與區(qū)劃研究[4],包括四川省、浙江省、重慶市、北京市等大范圍區(qū)域[5-12],以及黃山風景區(qū)、云南省怒江州、河池市、南寧市等較小區(qū)域[13-16],并建立預報模型和基于GIS 的地質(zhì)災害預報預警系統(tǒng)[17-19]。針對湖南地區(qū),有學者建立基于多源信息融合的湖南省地質(zhì)災害評估模型和山體滑坡影響因子[20-21],基于GIS 技術和層次分析法(AHP)從危險性和易損性兩方面對湖南滑坡風險進行評估[22],研究了降雨型地質(zhì)災害的致災雨量閾值[23],而針對地質(zhì)災害重點防范區(qū)的綜合降水和環(huán)境因子的精細化區(qū)劃尚少。

    以張家界武陵源區(qū)為研究對象,利用2010—2019 年張家界武陵源區(qū)16 個區(qū)域自動站的逐日降水量資料和中國區(qū)域地面氣象要素數(shù)據(jù)集(CMFD),結(jié)合張家界武陵源區(qū)數(shù)字高程(DEM)和地質(zhì)災害詳細調(diào)查數(shù)據(jù),主要從致災因子、孕災環(huán)境等方面研究基于GIS 的山岳型景區(qū)降雨誘發(fā)的地質(zhì)災害風險區(qū)劃。

    1 資料與方法

    1.1 資料來源

    地理信息數(shù)據(jù)為張家界武陵源區(qū)30m 分辨率數(shù)字高程DEM,歷史災情資料來自1982—2016 年武陵源區(qū)1∶5 萬地質(zhì)災害詳細調(diào)查數(shù)據(jù)。氣象觀測資料為2010—2019 年武陵源區(qū)16 個區(qū)域自動站的逐日降水量和1979—2018 年武陵源所處的張家界市3 個國家站(張家界、桑植、慈利)的年降水量。再分析資料為1979—2018 年中國區(qū)域地面氣象要素數(shù)據(jù)集(China Meteorological Forcing Dataset,CMFD)。CMFD 是中國科學院青藏高原研究所開發(fā)的一套近地面氣象與環(huán)境要素再分析數(shù)據(jù)集。該數(shù)據(jù)集以國際上現(xiàn)有的Princeton 再分析資料、GLDAS資料、GEWEX-SRB 輻射資料與TRMM 降水資料為背景場、融合中國氣象局常規(guī)氣象觀測數(shù)據(jù)制作而成[24],空間分辨率0.1°×0.1°。對1979—2018 年CMFD降水資料與張家界3 個國家站實況資料進行相關分析,40a 的相關系數(shù)均在0.85 以上,并達到0.05 顯著性水平,說明該資料在張家界地區(qū)是可用的。

    1.2 研究方法

    根據(jù)風險區(qū)劃研究原則,自然災害風險是致災因子危險性、孕災環(huán)境敏感性、承災體易損性和災害發(fā)生地抗災能力4 個因子相互作用的綜合結(jié)果,取決于致災因子的強度與頻率、自然環(huán)境和社會經(jīng)濟環(huán)境??紤]到研究范圍是一個相對封閉的較小區(qū)域,抗災能力可以認為是固定值,因此降水引發(fā)地質(zhì)災害風險評價指標主要從降水危險性、地形環(huán)境因子、承災體易損性3 個方面評估。其中致災因子危險性反映降水發(fā)生的頻率和強度;孕災環(huán)境敏感性反映地質(zhì)災害發(fā)生的環(huán)境因子;承載體易損性反映某區(qū)域?qū)Φ刭|(zhì)災害的暴露程度。

    為了消除量綱差異,對指標進行歸一化處理,方法如下:

    式(1)中Sj是j 站點的歸一化值,kj是j 站點的真實值。

    通過高程和高程標準差的組合賦值得到地形因子指數(shù),代表孕災環(huán)境敏感性。致災因子危險性指數(shù)通過專家打分法(Delphi)確定各量級降水的權重來綜合考慮降水致災因子的影響程度[1]。反查歷史資料發(fā)現(xiàn),發(fā)生災害的當天和前期降水并不限于暴雨過程,而是在各個量級的降雨中都存在分布。本文使用的暴雨標準是日降水量≥50mm,為了綜合評估降水日數(shù)和降水強度的影響,分別計算各站小雨、中雨、大雨、暴雨日數(shù),根據(jù)式(1)進行歸一化處理,統(tǒng)計各站各量級雨日在對應量級的降水序列中的占比代表降水危險性。降雨量越大,誘發(fā)地質(zhì)災害的機率越高,根據(jù)專家打分的結(jié)果,以上各量級降水因子權重分別按1∶2∶3∶4 計算。采用加權綜合評價法計算整個評價對象的影響:

    式(2)中:DIj為j 站點致災因子危險性指數(shù),表示歸一化的降水危險程度,值越大則致災風險越大;Sij(i=1,2,3,4)分別代表歸一化的小雨危險性、中雨危險性、大雨危險性、暴雨危險性,ωi是相應的權重系數(shù)。

    根據(jù)自然災害風險評價原理,鑒于景區(qū)承災體信息有限,建立降水引發(fā)地質(zhì)災害風險指數(shù)模型[25]:

    式(3)中:RGRI 為降水引發(fā)地質(zhì)災害風險指數(shù),DI、SI 分別代表致災因子危險性、孕災環(huán)境敏感性因子指數(shù),ωd、ωs 是相應的權重系數(shù)。

    2 結(jié)果與分析

    2.1 風險區(qū)劃及評估

    2.1.1 致災因子的危險性

    對于較小面積的研究區(qū)需要利用區(qū)域站降水資料。由于區(qū)域站存在缺測,且部分站資料記錄年限不足10a,需要通過處理來提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。將CMFD 再分析數(shù)據(jù)采用雙線性插值方法[26-27],補齊得到16 個區(qū)域站2010—2019 年逐日降水序列。通過2010—2019 年武陵源區(qū)區(qū)域站和張家界市國家站降水量對比,發(fā)現(xiàn)3 個國家站降水量較接近,16 個區(qū)域自動站差異更顯著,其中12 個站的值大于所有國家站,3 個站處于國家站極值區(qū)間內(nèi),1 個站低于所有國家站,更能代表武陵源區(qū)地域的降水空間分布不均的特征。

    由式(2)進行加權疊加,利用GIS 自然斷點分級得到致災因子分布。面臨降水危險性最大的區(qū)域主要位于中東部(巖門、索溪水庫)、景區(qū)北側(cè)(天子山鎮(zhèn)、黃河)和景區(qū)西南側(cè)(黃石寨、龍尾巴),其中巖門的暴雨日數(shù)最多,達到48d。危險性最低的是景區(qū)西側(cè)(魚泉峪),暴雨日數(shù)只有30d。

    2.1.2 孕災環(huán)境的敏感性

    從地質(zhì)災害發(fā)生的特點來看,孕災環(huán)境的敏感性與地形分布關系密切。本研究使用高程和高程標準差來對地形因子進行組合賦值(表1)。高程表征海拔高度,直接從30m 分辨率數(shù)字高程數(shù)據(jù)提??;高程標準差顯示外部環(huán)境的地形起伏程度,通過計算高程數(shù)據(jù)中某一格點與周圍8 個格點的標準差得到。對武陵源區(qū)地形因子指數(shù)按照0.3~0.4、0.5~0.6、0.7~0.9 進行三級(低、中、高)重分類得到孕災環(huán)境敏感性分布(圖1),其中低、中、高敏感區(qū)面積占比分別為:54.3%、40.4%、5.3%。高敏感區(qū)主要位于陡峭山坡和溪水沿岸,包括黃石寨、百龍?zhí)焯?、金鞭溪和索溪湖等景點;中等敏感區(qū)位于山脈中部、南部山腳,核心景區(qū)大部分面積屬于該區(qū);低敏感區(qū)位于中湖鄉(xiāng)、索溪峪北部等地勢較平緩處。

    圖1 武陵源區(qū)地質(zhì)災害孕災環(huán)境分布

    表1 地形因子賦值表

    根據(jù)1982—2016 年武陵源區(qū)1∶5 萬地質(zhì)災害詳細調(diào)查數(shù)據(jù)繪制地質(zhì)災害分布圖(圖2),通過與風險區(qū)劃圖對比可以看出,大部分災害點落入中、高敏感區(qū),實際災情多發(fā)區(qū)與高敏感區(qū)基本對應一致。因此,對于相對封閉的較小區(qū)域,該方法具有較好的適用性和可靠性。

    圖2 武陵源區(qū)地質(zhì)災害分布

    2.1.3 風險區(qū)劃與分析

    根據(jù)專家意見,認為地質(zhì)災害風險區(qū)劃中各因子的貢獻排序情況如下:孕災環(huán)境敏感性>致災因子危險性>承災體易損性。孕災環(huán)境敏感性指數(shù)分布區(qū)間為[0.3,0.9],降雨致災因子危險性指數(shù)分布區(qū)間為[0.5599,0.6991],表明由式(1)、式(2)計算的降水危險性因子指數(shù)不及由組合賦值得到的地形環(huán)境因子指數(shù)差異顯著,因此結(jié)合武陵源當?shù)貙嶋H情況,敏感性和危險性因子使用1:1 的權重。鑒于景區(qū)承災體信息有限,將兩者代入公式(3)計算得到災害風險系數(shù),而承災體信息在綜合評估時給予關注。使用GIS 中自然斷點分級法將景區(qū)降雨誘發(fā)地質(zhì)災害風險劃分為低、中、高3 個風險等級,對應的RGRI分別為0.1706~0.2927,0.2927~0.4131,0.4131~0.6286(圖3)。

    圖3 武陵源區(qū)降雨引發(fā)地質(zhì)災害風險區(qū)劃

    高風險區(qū)占總面積的5.5%,呈分散分布,主要位于景區(qū)東側(cè)和西南部。這些地區(qū)地勢復雜,降水日數(shù)和強度均較大,其中東部的黃龍洞、紫霞山、索溪水庫,西南部的黃石寨、楊家界等景點更是游客流量集中,需要做好重點防范措施。中等風險區(qū)占比39.5%,位于中部唐家山、寶峰湖,南側(cè)協(xié)合鄉(xiāng)等,并且核心景區(qū)的大部分面積屬于中等風險區(qū),需要對景區(qū)中的棧道、游步道、精華景點予以關注。低風險區(qū)占比55%,位于景區(qū)西側(cè)、東北側(cè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)。景區(qū)西側(cè)風險較低,降水可能不是該處的地質(zhì)災害的主要誘發(fā)因素。

    3 結(jié)論與討論

    (1)使用最新發(fā)布、分辨率較高的CMFD 再分析資料訂正區(qū)域自動站資料,綜合分析了各量級降水的影響,能精細化地反映該區(qū)的降水危險性分布。通過與實際災情對比發(fā)現(xiàn),使用高程和高程標準差的組合賦值代表孕災環(huán)境敏感性具有較好的適用性和可靠性。

    (2)武陵源區(qū)降水危險性最大的區(qū)域主要位于景區(qū)中東部(巖門、索溪水庫)、景區(qū)北側(cè)(天子山鎮(zhèn)、黃河)和景區(qū)西南側(cè)(黃石寨、龍尾巴),最低的是景區(qū)西側(cè)(魚泉峪)。孕災環(huán)境的高脆弱區(qū)主要位于陡峭山坡和溪水沿岸,包括黃石寨、百龍?zhí)焯?、金鞭溪和索溪湖?/p>

    (3)總體而言,武陵源區(qū)降雨引發(fā)地質(zhì)災害高風險區(qū)占總面積5.5%,主要位于景區(qū)東側(cè)和西南部,其中東部的黃龍洞、紫霞山和西南部的黃石寨、楊家界等景點需要做好重點防范;中等風險區(qū)占比39.5%,核心景區(qū)的大部分面積屬于該區(qū);低風險區(qū)占比55%,主要位于景區(qū)西側(cè)、東北側(cè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)。

    雖然研究區(qū)域較小,但精確分析孕災環(huán)境敏感性還需考慮斷層密度、巖土類型、水系、地震烈度、路網(wǎng)密度等多個影響因素。另外,由于景區(qū)承災體信息不充分,易損性只能定性分析,可能導致與實際情況存在偏差。

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