沿河公路水毁灾害区域风险识别研究

□马保成 田伟平 范丽晓 朱英珍

沿河公路水毁灾害区域风险识别研究

□马保成 田伟平 范丽晓 朱英珍

沿河公路；水毁灾害；风险识别；径流强度；孕灾环境；气候因素；下垫面因素

我国公路地质地形复杂多变，气象条件时空差异较大，河谷水系分布广泛。特别是在山区，公路多沿河设线、跨沟设涵，在气候因素和下垫面因素的综合作用下，洪水流量、流速一般较大，洪水期间发生沿河公路、小桥涵水毁及沟谷泥石流水毁（统称为沿河公路水毁）的可能性较大。近几年，我国公路水毁损失巨大，水毁防治形势十分严峻。对存在沿河、跨沟公路水毁灾害风险的地区进行区域识别，是重要的灾前识别方法，有利于从宏观上明确容易发生水毁灾害的区域（即水毁易发区），从而更好地实施各种水毁预防和治理措施。

风险识别（也称为风险辨识）是用感知、判断或归类等方式对现实或潜在的风险进行鉴别的过程。它是灾害风险管理的第一步，也是风险评估和风险治理的前提。其目的是找出灾害风险隐患，以及引起风险的主要因素，并对后果做出定性的估计。就公路工程而言，根据识别的精确程度和实际工作需要，可以分为区域路网上的风险初判、路线风险预判和路段风险详判等3个层面。

风险识别与风险评估具有不同的内涵，但是在实际工作中，二者的界限往往难以厘清。根据灾害学理论，灾害系统包括孕灾环境、致灾因子、承灾体和灾情等4个要素。灾害风险评估通常是在危险性评估（重点针对致灾因子）、易损性评估（重点针对承灾体）的基础上，最终完成灾害损失大小及其可能性的估计。灾害风险识别则回答灾害的“易发性”问题，即某一地区（段）是否具备发生灾害的条件，以及可能发生的灾害类型和规模大小，并对其风险大小进行简易估计。由此可见，风险识别与灾害易发性评价、风险区划实质上是同一概念，它主要是针对孕灾环境的宏观自然属性而进行的。风险识别能够以较小的投入，圈定出灾害易发区（段），排除不易发生灾害的地域，从而使得风险评估可以在潜在风险较高的地区优先、进一步深入开展，从一定程度上节省工作量、提高工作效率。

有关灾害风险识别、评价的研究近年来屡见报道。笔者在现有公路水毁研究资料分析的基础上，通过收集现有的地理信息数据，立足于区域路网层面，利用GIS平台对沿河公路水毁灾害的区域风险识别方法进行分析。

一、公路水毁灾害区域孕灾环境因素分析

我国经济快速发展，公路建设持续完善，截至2012年底，全国公路总里程达423.75万公里（未计香港、澳门特别行政区及台湾省统计数据），全国公路密度为44.14公里/百平方公里，路网通行能力和抗灾保通能力不断加强，且仍处于快速更新状态。另外，从区域层面看，公路工程建设对区域水毁孕灾环境的影响程度也是有限的、局部的。因此，笔者着重考虑自然环境在公路水毁致灾过程中的主导作用，待公路网数据较为充分的时候，通过GIS缓冲区分析技术，再考虑区域环境中的路网因素。

沿河公路洪水水毁灾害是公路工程中十分多见的水毁类型之一，对公路及行车安全危害极大。从孕灾环境看，降雨、地质地貌、植被等自然环境条件对沿河公路水毁的孕育和发展起关键作用，公路沿线小流域范围内产生的山洪和泥石流易引起小流域出口处的小桥涵发生水毁，顺延河道的沿河公路路段则容易遭受河道洪水的侵袭。其承灾体主要是山区沿河公路路基路面及其防护工程结构物、小桥涵、公路沿线附属设施。强降雨引发的洪水、汇流是沿河公路水毁的主要致灾原因之一。

坡面、河川径流的强度大小对沿河公路水毁具有直接的影响。不同区域的径流量、水网密度和沟谷密度等自然条件会对公路工程产生不同程度的影响，对于公路水毁区域识别，可用径流强度来综合反映这些因素的影响大小。因此，径流强度是一个综合指标。从径流形成的机理和过程看，径流强度的主要影响因素有降雨、植被覆盖度、河网密度和沟谷比重（即沟谷面积占坡面面积比）。其中，降雨是形成径流的必要的气象水文条件，植被覆盖度、河网密度和沟谷比重是众多下垫面因素中的3个突出因子。河网密度大的地区，河川径流强度通常也较大；坡面漫流的雨水通过沟谷汇集到河道，因此，在沟谷比重较大的地区，坡面、河川径流强度相对较大。这些因素对径流强度的影响因地而异，要综合起来分析，既考虑单一因子的影响，也要考虑其综合影响。

二、公路水毁灾害区域孕灾环境识别指标

沿河公路水毁是暴雨引发径流对公路工程结构物直接作用的结果。因此，降雨径流及其影响因素是重要的水毁易发区识别指标。考虑到公路工程的特点、现有研究资料及其精度，笔者从气候因素（主要考虑降雨因子）和下垫面因素（主要考虑植被覆盖度、河网密度、沟谷占坡面面积比3个因子）出发，用综合反映这两者关系的指标——径流强度，进行沿河公路水毁灾害区域识别（风险初判）方法的研究。

降雨量决定暴雨洪水流量的大小。习惯上采用日降雨量来分析其对公路工程的影响。通过降雨数据资料的分析，选取“全国年日平均降雨量大于25毫米日数”作为降雨因子指标，根据全国降雨日数的总体分布特点及其对沿河、跨沟公路水毁的影响程度，将影响度分为5个等级，并利用GIS形成图件《中国年日（24小时）平均降雨量大于25毫米日数分布图》，根据耕地、无植被、草原、灌木和林地5种植被覆盖类型，利用GIS系统分析全国植被数据，将植被覆盖度对公路水毁的影响划分为5级，并对影响度加以赋值，据此编制了《中国公路植被覆盖度图》。河网密度是单位面积（1平方公里）内的河网总长度，根据河网的分布特点和专家系统意见将其对公路的影响程度分为5级，并对影响度赋值，据此基于GIS编制了《中国河网密度图》。采用坡度>25°地形面积占地区面积比来表征沟谷比重。利用GIS计算出各区的沟谷比重，将其对沿河公路水毁的影响强弱分为5个级别，并对影响度赋值（见表1所列），据此编制了《沟谷（大于25°）所占面积比图》。

在分析降雨、植被覆盖度、河网密度、沟谷比重等4个影响因子的基础上，综合考虑各因素对沿河公路水毁的作用，由这4个因子的影响度值通过加权求和构成“径流强度指数”。

表1 各因子分级及影响度值

三、沿河公路水毁灾害区域识别

1.公路水毁灾害区域识别图件的编制

基于GIS空间分析功能，根据空间叠加计算各栅格单元的径流强度指数。结果表明，径流强度指数值Hc分布在0.13～0.87之间。分析其地域分布特点，将全国沿河公路水毁情况分为“较少发生”（0.13≤Hc<0.40）、“可能发生”（0.40≤Hc<0.60）、“易发生”（0.60≤Hc≤0.87）等3个区域，最终得出《中国沿河公路水毁区域识别图》。由于各基础数据的精度有所不同，综合后本图件的精度可达到1∶800万。

通过叠加公路网GIS数据，就可以分析沿河公路水毁的易发区（段），从而实现沿河公路水毁灾害的区域识别（风险初判）。其中，径流强度指数及其图件是区域初判的主导指标，降雨因子、植被覆盖度因子、河网密度因子、沟谷比重因子等4个因子及其图件是区域初判的辅助指标。这些指标图件配合使用，可用于分析省（区）级和全国范围的沿河公路水毁发育现状和发展趋势，同时可以找出影响程度较大的因子，为有关交通部门防汛抢险宏观决策提供重要参考和依据。

2.区域识别结果分析

（1）水毁“较少发生”的区域包括大兴安岭、内蒙古、天山山脉南北、青藏高原西部和北部等。对比全国公路网图可知，该区公路密度小，且以低等级公路为主。随着路网建设力度的加大，水毁的影响应适当考虑。

（2）“可能发生”水毁区域包括东北三省东部、华北平原、四川盆地、云贵高原东部、阴山山脉、黄土高原、祁连山以及青藏高原东、南部等。该区域发生水毁的可能性较大，应重视公路水毁的影响。

（3）水毁“易发生”区域主要集中在辽东半岛、武夷山及东南沿海地区、秦巴山区、横断山区、昆仑山地等。该区公路水毁的易发性大，应加强汛期强降雨、洪水的预测预警工作。公路规划、设计时应把水毁防治作为重要内容，在公路养护管理中应注意巡查，加强防护。这类地区属于优先进行水毁评价和治理的地区。

四、总结

（1）厘清了灾害风险识别的概念，指出风险识别与灾害易发性评价的工程意义相同；危险性评价应该在易发性评价的基础上，更多地考虑致灾因子的影响作用，进一步回答灾害在某一时期内发生的可能性大小这一深刻科学问题，其难点在于风险概率的定量化。否则，危险性评价仍然会降低为易发性评价，这是目前研究中较为普遍存在的问题。

（2）考虑降雨、植被覆盖度、河网密度和沟谷比重等因素的综合影响，基于GIS编制了《中国沿河公路水毁区域识别图》，实现了沿河公路水毁灾害的区域初判。将全国沿河公路水毁划分为“较少发生”、“可能发生”、“易发生”等3个区域。其中，径流强度指数及其图件是区域识别的主导指标，降雨因子、植被覆盖度因子、河网密度因子、沟谷比重因子等4个因子及其图件，是区域识别的辅助指标。由于各基础数据的精度、区域覆盖程度等有所不同（如全国数字高程数据精度达到1∶25万，而降雨资料的精度部分地区要低一些），综合后各图件的精度可达到（部分超过）1∶800万。这些指标图件可用于分析省（区）级和全国范围的沿河公路水毁趋势，且效果较好。笔者提出的沿河公路水毁区域识别方法和GIS强大的数据管理、分析能力，通过提高基础数据的精度、适当修正或变更基础指标及其权重，可以将区域沿河公路水毁识别的精度提高到县乡级乃至更精细的程度。

（作者单位：西安科技大学；长安大学特殊地区公路工程教育部重点实验室）

10.3963/j.issn.1006-8864.2014.10.025

西部交通建设科技项目（编号2006 318 000 07）；陕西省教育厅科研计划项目资助（编号14JK1484）