青海公路沿線暴雨洪澇災害風險指數(shù)特征與模型研究

張 靜， 保廣裕， 劉 瑋， 楊春華， 燕振寧， 代青措， 傅永超

（1.青海省氣象服務中心，青海 西寧 810001；2.青海省祁連縣氣象局，青海 祁連 810400）

近年來全球氣候變暖，各地極端天氣引發(fā)的氣象災害呈明顯上升趨勢［1］。氣象災害是氣象條件超出承災體承受能力從而產(chǎn)生災損的事件，它既與氣象條件有關，也與承災體本身的脆弱性有關。當氣象條件達到臨界值時，相應災害就有可能出現(xiàn)，此臨界值稱為致災臨界氣象條件。構成自然災害的2個基本要素，首先是自然災害為自然界發(fā)生的事件，其次是這種事件能夠直接造成人類社會的損失或災難。自然災害中暴雨洪澇是最為嚴重的一種災害［2］，造成的經(jīng)濟損失占所有自然災害損失的60%以上［3］。氣象災害風險評估是在定量評價暴雨洪澇風險的基礎上，研究氣象災害的空間分布特征，建立分災種的防災減災服務模式，對降低氣象災害風險、減輕氣象災害損失具有重要意義。公路交通安全運行和管理對氣象條件的敏感性逐漸增大［4-14］，青海是青藏高原主體的一部分，是我國氣候環(huán)境變化的敏感與脆弱區(qū)，近年來暴雨洪澇災害研究主要集中在暴雨發(fā)生發(fā)展規(guī)律和影響機理上，在風險評估與區(qū)劃方面的研究還比較少，主要是受地理因素、基礎資料難以獲取、技術方法不健全等原因導致。保廣裕等［15-18］對青海省道路結冰變化時空分布特征及其影響等級劃分進行了研究，建立了地面溫度、積雪深度的預報模型，依據(jù)道路結冰持續(xù)時間劃分了交通安全運行影響氣象等級；同時，研究了京藏高速柴達木腹地路面溫度變化特征及氣溫要素影響分析、青海省公路沿線強降雪天氣災害風險區(qū)劃方法等。國內(nèi)外學者做了相關研究，如針對淮河、大通河等流域的暴雨洪水災害風險評估研究［19-21］，針對新疆、江西、四川等地采用云模型或基于GIS建立的暴雨洪水災害風險評估方法［22-28］。但在強降雨引發(fā)青海省公路沿線暴雨洪澇災害風險方面研究尚處在初期階段。因此，本文利用青海省公路沿線降水量、地形起伏度、植被覆蓋度、人口密度、地均耕地面積、地均大牲畜數(shù)量、地均可利用草場面積、人均GDP 等資料，開展強降水風險技術在公路交通專業(yè)氣象服務中的應用研究，以便提升氣象服務的科技含量和預報服務能力。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

青海省地處中國西部，位于青藏高原的東北部，境內(nèi)山脈高聳，濕地資源豐富，屬于典型高原大陸性氣候，是黃河、長江和瀾滄江的源頭地。全省東西長1200 km，南北寬800 km，平均海拔3000 m以上，地勢總體呈西高東低態(tài)勢。降水季節(jié)變化特點明顯，年降水量中5—9 月份占70%以上，且由東南向西北逐漸減少，省內(nèi)西部和北部地區(qū)年平均降水量在400 mm 以下。2022 年，青海省實現(xiàn)生產(chǎn)總值3610.07×108元。截至2022 年底，公路通車里程8.77×104km，其中高速公路3790×104km。受降水和地形的共同影響，青海境內(nèi)公路沿線山洪、泥石流等災害頻發(fā)。

1.2 資料來源

通過2012 年1 月—2021 年12 月青海省公路沿線50個國家氣象站和39個交通氣象站的逐日降水量，統(tǒng)計得到不同強度降水日數(shù)。2016—2018年青海省各市縣的國土面積、播種面積、人口數(shù)量、國內(nèi)生產(chǎn)總值（GDP）和牲畜數(shù)量等指標的平均值均源自《青海省統(tǒng)計年鑒》。植被覆蓋度河網(wǎng)數(shù)據(jù)、地形高程、行政區(qū)劃等基礎地理信息數(shù)據(jù)提取自國家信息中心下發(fā)的1:250000 GIS地圖。暴雨洪澇的基本信息、災害類型、數(shù)據(jù)集成資料源自青海省氣象災情數(shù)據(jù)庫。選取青海省內(nèi)5條國道和3條省道開展青海公路沿線暴雨洪澇災害風險模型研究。研究線路及氣象站點分布如圖1所示。

圖1 青海省公路主要研究線路及氣象站點分布Fig.1 Distribution of main highway research routes and meteorological stations in Qinghai Province

1.3 研究方法

應用無量綱化、層次分析法、自然斷點法和綜合指數(shù)法等統(tǒng)計學方法，將指標進行歸一化處理，消除量綱差異［29］。暴雨洪澇的危險性、脆弱性、暴露性等指標歸一化計算公式為：

式中：Dij為j站點第i個指標的歸一化值；Aij為j站點的第i個指標值；Aimax和Aimin分別為第i個指標值中最大和最小的2個指標值。要使氣象災害的風險性越小，就需要增強氣象災害防災減災能力，所以防災減災能力的歸一化和其他指標的不一樣，其計算公式為：

各項評價因子指數(shù)均采用加權綜合評價法計算，該方法將各指標對整體因子的影響程度考慮在內(nèi)，其計算公式為：

式中：Vt為評價因子的總價值；Wi為指標i的權重；Dit為指標i因子t的歸一化值；n為評價指標的個數(shù)。

利用層次分析法計算各因子的權重，是以一種標度客觀地量化人的主觀判斷，具體方法可參考相關文獻［30-31］。建立暴雨洪澇風險預報模型時，依據(jù)自然災害風險評估原理和評價指標體系，利用加權綜合評價法，其公式為：

式中：MDRI為暴雨洪澇災害風險預報的綜合模型，表示暴雨洪澇風險程度，MDRI值越大，表示暴雨洪澇風險程度越大；VD、Vh、Vs、Vr分別為按照公式（3）加權綜合評價法計算得出的暴雨洪澇危險性指數(shù)、暴露性指數(shù)、脆弱性指數(shù)和防災減災能力指數(shù)；a、b、c、d為所評價因子的權重。

1.4 風險指標的選取和計算

選取青海省公路交通沿線不同等級降水量作為暴雨洪澇致災因子風險指數(shù)；選取各地植被覆蓋度、地形起伏度和河網(wǎng)密度作為孕災環(huán)境風險指數(shù)；選取人口密度、地均耕地面積、地均大牲畜數(shù)量、地均可利用草場面積等指標作為承災體風險指數(shù)；防災減災能力風險指數(shù)選取人均GDP。風險指標和權重采用層次分析法分析計算，見表1。采用自然斷點法，將致災因子、孕災環(huán)境、承災體、防災減災能力等劃分為最高、較高、中等、較低、低5個等級，對青海省境內(nèi)主要公路交通沿線暴雨洪澇災害風險區(qū)域按照最高風險、較高風險、中等風險、較低風險和低風險區(qū)域進行劃分［32］。

表1 青海省暴雨洪澇災害風險指標因子、權重和數(shù)據(jù)類型Tab.1 Index factors,weights and data types of rainstorm flood disaster risk in Qinghai Province

根據(jù)青海省氣象災害地方標準規(guī)定［33］：24 h 降水量≥50.0 mm 或12 h 降水量≥30 mm 或1 h 降水量≥16 mm 即為暴雨，10.0 mm≤日降水量≤24.9 mm 為中雨，0.1 mm≤日降水量≤9.9 mm 為小雨。依據(jù)此標準，青海省主要公路沿線出現(xiàn)暴雨的頻次較少，故將24 h 降水量≥25.0 mm 及以上降水日數(shù)統(tǒng)稱為強降雨。因公路沿線氣象站點的年均強降雨日數(shù)一般不足1 d，所以計算得出氣象站點的年累積強降雨日數(shù)、年均小雨日數(shù)和年均中雨日數(shù)進行標準化處理，并將其作為暴雨洪澇災害風險的致災因子。

2 結果與分析

2.1 致災因子空間分布特征

2.1.1 不同降雨日數(shù)空間分布特征青海省公路沿線不同降雨日數(shù)空間分布總體呈現(xiàn)由東南向西北遞減的趨勢，降雨影響的最主要路段包括：省道S101 線的湟中路段、貴南路段、達日-久治路段，S203線的河南路段、澤庫路段；國道G227線的大通路段、門源路段，G315 線的海晏路段、剛察路段，G214 線的囊謙路段。由2012—2021 年青海省公路沿線年均小雨日數(shù)空間分布（圖2a）可見，青海省公路沿線小雨日數(shù)影響的主要路段包括：國道G214線的查拉坪-囊謙路段；省道S101 線的瑪沁-久治路段，S203 線麥秀山-河南路段。由年均中雨日數(shù)空間分布（圖2b）可見，青海省公路沿線中雨日數(shù)影響的主要路段包括：國道G227線的西寧-峨堡嶺路段，G214線的西寧-共和、歇武鎮(zhèn)-囊謙路段；省道S101線的貴南-久治路段，S203線的麥秀山-河南路段。

圖2 青海省公路沿線不同降雨日數(shù)空間分布特征Fig.2 Spatial distribution characteristics of different rainfall days along highways in Qinghai Province

由青海省公路沿線年累積強降雨日數(shù)空間分布（圖2c）可見，青海省公路沿線累積強降雨日數(shù)影響的主要路段包括：國道G109線的民和-柳稍溝路段，G227線的西寧-祁連路段，G214線的西寧-共和路段，G315 線的西寧-天峻路段；省道S101 線的貴南-瑪沁、班瑪-久治路段，S202 線的平安-循化路段，S203線的平安-河南路段。

2.1.2 致災因子風險指數(shù)空間分布特征應用青海省公路沿線年累積強降雨日數(shù)、年均小雨日數(shù)和年均中雨日數(shù)3個指標計算出暴雨洪澇致災因子風險指數(shù)空間分布（圖3a）。運用GIS自然斷點分級法劃分致災因子危險性大小，分別為最高風險區(qū)、次高風險區(qū)、中等風險區(qū)、次低風險區(qū)、低風險區(qū)。由圖3a可見，青海省公路沿線暴雨洪澇致災因子的危險性呈現(xiàn)東高西低特征，這與不同強度降水日數(shù)空間分布較為一致。青海省公路沿線暴雨洪澇致災因子風險性最高風險區(qū)至次高風險區(qū)路段包括：國道G315 線的西寧-天峻路段，G227 線的西寧-峨堡嶺路段；省道S101線的西寧-久治路段和S203線的澤庫-河南路段。

圖3 青海省公路沿線致災因子和孕災環(huán)境風險指數(shù)空間分布Fig.3 Spatial distributions of disaster-causing factors and disaster-pregnant environmental risk indices along highways in Qinghai Province

2.2 孕災環(huán)境風險指數(shù)空間分布特征

從青海省公路沿線暴雨洪澇孕災環(huán)境風險指數(shù)空間分布（圖3b）可以看出，青海省公路沿線暴雨孕災環(huán)境脆弱性風險自東南、東北逐漸向西降低，其中孕災環(huán)境脆弱性風險較高地區(qū)主要在海北、海南、果洛北部和玉樹東北地區(qū)。孕災環(huán)境脆弱性風險較低地區(qū)主要在西部和西北部地區(qū)。而在青海省東部的黃南、果洛南部和青海湖地區(qū)，孕災環(huán)境脆弱性表現(xiàn)為中等和較低風險區(qū)。對應青海省公路沿線孕災環(huán)境脆弱性風險較高的路段包括：國道G227 線的祁連路段，G214 線的共和-囊謙路段，以及省道S101線的貴德-瑪沁路段。

2.3 承災體風險指數(shù)空間分布特征

承災體是受暴雨洪澇威脅的主體，由人口密度、地均耕地面積、地均大牲畜數(shù)量、地均可利用草場面積4個指標計算得到暴雨洪澇承災體風險指數(shù)空間分布（圖4a）可見，承災體暴露性的最高風險區(qū)主要集中在青海省東部地區(qū)，是青海省人口相對集中的地區(qū)，同時也是主要的農(nóng)業(yè)種植區(qū)，該地區(qū)公路橋梁、隧道等道路形態(tài)較為復雜，過境車流量和出入境車流量較大。對應青海省公路沿線承災體暴露性的最高風險路段包括：國道G109線的民和-共和路段，G315 線的西寧-剛察路段，G227 線的西寧-峨堡嶺路段，G214 線的西寧-興海路段；省道S101 線的西寧-貴德路段，S202 線的平安-循化路段，S203線的平安-麥秀山路段。

圖4 青海省公路沿線承災體和防災減災能力風險指數(shù)空間分布Fig.4 Spatial distributions of risk indices of disaster bearing bodies and disaster prevention and reduction capability along highways in Qinghai Province

2.4 防災減災能力風險指數(shù)空間分布特征

防災減災能力是指受暴雨洪澇影響地區(qū)所具有的災害抵御能力及災后恢復能力，與地方經(jīng)濟發(fā)展水平有關。人均GDP 越大，地方經(jīng)濟水平越高，防災減災能力就越強，所以將人均GDP作為防災減災能力的體現(xiàn)。從青海省公路沿線暴雨洪澇防災減災能力風險指數(shù)空間分布（圖4b）可以看出，防災減災能力較高的區(qū)域主要分布在青海省西寧、海東、海北東部和海西西部地區(qū)。防災減災能力較高路段包括：國道G109 線的民和-共和路段、格爾木路段，G315線的西寧-剛察路段、大柴旦-茫崖路段，G227 線的西寧-祁連路段，G214 線的西寧-興海路段；省道S101線的西寧-貴德路段，S202線的平安-循化路段，S203線的平安-同仁路段。

2.5 暴雨洪澇風險綜合指數(shù)等級分布特征

在青海省公路沿線暴雨洪澇災害各指標因子定量分析的基礎上，將暴雨洪澇災害風險綜合指數(shù)劃分為最高風險區(qū)、較高風險區(qū)、中等風險區(qū)、較低風險區(qū)、低風險區(qū)5個風險等級區(qū)，從青海省公路沿線暴雨洪澇風險綜合指數(shù)等級分布（圖5）可以看出，青海省公路沿線暴雨洪澇綜合風險較高至最高風險路段包括：國道G109 線的民和-共和路段，G315 線的西寧-剛察路段，G227 線的西寧-峨堡嶺路段，G214 線的西寧-興海路段；省道S101 線的西寧-瑪沁、班瑪-久治路段，S202 線的平安-循化路段，S203線的平安-同仁路段。

圖5 青海省公路沿線暴雨洪澇風險綜合指數(shù)等級分布Fig.5 Distribution of rainstorm and flood risk comprehensive index along highways in Qinghai Province

2.6 暴雨洪澇災害風險模型

在分析青海省主要公路沿線暴雨洪澇發(fā)生發(fā)展規(guī)律、時空分布特征和不同強度降雨日數(shù)空間分布特征的基礎上，總結暴雨洪澇致災因子風險指數(shù)、孕災環(huán)境風險指數(shù)、承災體風險指數(shù)、防災減災能力風險指數(shù)及風險綜合指數(shù)等級分布特征，確定了公路沿線暴雨洪澇災害風險的孕災環(huán)境、氣象風險及防災減災能力，揭示了降水與暴雨洪澇的關系，同時將孕災環(huán)境、承災體和防災減災能力指數(shù)值進行歸一化處理，在致災因子危險性選取了暴雨洪澇綜合特征的基礎上，加上孕災環(huán)境、承災體和防災減災能力的修正系數(shù)，最終得到暴雨洪澇災害風險模型。利用加權綜合評價法，依據(jù)式（4）建立了青海省公路沿線暴雨洪澇災害風險模型。按照模型指數(shù)等級（表2）分為5 級，分別為1 級、2 級、3級、4級和5級，最高級別為5級，分別表示暴雨洪澇災害風險為最低風險、次低風險、中等風險、次高風險和最高風險。

表2 青海省公路沿線暴雨洪澇災害風險模型等級劃分標準Tab.2 Classification criteria of rainstorm flood hazard risk models along highways in Qinghai Province

3 結論

（1）青海省公路沿線不同強度降雨日數(shù)空間分布總體呈現(xiàn)由東南向西北遞減的趨勢，降雨影響的最主要路段是省道S101 線的湟中路段、貴南路段、達日-久治路段，S203 線的河南路段、澤庫路段；國道G227線的大通路段、門源路段，G315線的海晏路段、剛察路段，G214線的囊謙路段。

（2）暴雨洪澇致災因子的危險性越高，其造成洪澇的風險性也隨之越高，而不同等級降水量在一定程度上可以體現(xiàn)暴雨洪澇災害的強度及其影響時間。暴雨洪澇致災因子危險性最高風險區(qū)至次高風險區(qū)路段包括：國道G315 線的西寧-天峻路段、G227 線的西寧-峨堡嶺路段，以及省道S101 線的西寧-久治路段和S203線的澤庫-河南路段。

（3）暴雨洪澇孕災環(huán)境脆弱性風險整體自東南、東北向西逐漸降低，孕災環(huán)境脆弱性風險較高的路段包括：國道G227線的祁連路段、G214線的共和-囊謙路段和省道S101線的貴德-瑪沁路段；承災體暴露性的最高風險區(qū)主要集中在國道G109 線的民和-共和路段、G315線的西寧-剛察路段、G227線的西寧-峨堡嶺路段、G214 線的西寧-興海路段，以及省道S101 線的西寧-貴德路段、S202 線的平安-循化路段和S203線的平安-麥秀山路段。

（4）防災減災能力較高的區(qū)域主要分布在青海省西寧、海東、海北東部和海西西部等路段，防災減災能力較高路段包括：國道G109線的民和-共和路段、格爾木路段，G315線的西寧-剛察路段、大柴旦-茫崖路段，G227 線的西寧-祁連路段，G214 線的西寧-興海路段，以及省道S101 線的西寧-貴德路段、S202 線的平安-循化路段和S203 線的平安-同仁路段。

（5）在暴雨洪澇災害各指標因子定量評估的基礎上，將公路沿線暴雨洪澇綜合風險指數(shù)劃分為5個風險等級區(qū)，暴雨洪澇災害的最高風險區(qū)主要分布在青海省東部地區(qū)。公路沿線暴雨洪澇綜合風險較高至最高風險區(qū)路段包括：國道G109 線的民和-共和路段、G315線的西寧-剛察路段、G227線的西寧-峨堡嶺路段、G214 線的西寧-興海路段，以及省道S101 線的西寧-瑪沁和班瑪-久治路段、S202線的平安-循化路段和S203線的平安-同仁路段。

（6）通過青海省公路沿線暴雨洪澇致災因子風險指數(shù)、孕災環(huán)境風險指數(shù)、承災體風險指數(shù)、防災減災能力風險指數(shù)及風險綜合指數(shù)等級分布特征的基礎上，構建了公路沿線暴雨洪澇災害風險模型。青海省公路沿線暴雨洪澇災害風險模型指數(shù)等級分為5 級，分別為1 級、2 級、3 級、4 級和5 級，5級為最高級別，分別表示暴雨洪澇風險為最低風險、次低風險、中等風險、次高風險和最高風險。