沿海城市多灾种耦合危险性评估的初步研究
——以福建泉州为例*

2015-12-08 03:44卢颖侯云玥郭良杰赵云胜陈连进
灾害学 2015年1期
关键词:危险性灾害耦合

卢颖,侯云玥,郭良杰,赵云胜,陈连进

(1.中国地质大学(武汉)工程学院,湖北武汉,430074;2.泉州市城乡规划局,福建泉州,362000)

沿海城市多灾种耦合危险性评估的初步研究
——以福建泉州为例*

卢颖1,侯云玥1,郭良杰1,赵云胜1,陈连进2

(1.中国地质大学(武汉)工程学院,湖北武汉,430074;2.泉州市城乡规划局,福建泉州,362000)

如何处理区域内多灾种之间的相互作用关系是当前多灾种综合风险评估研究的热点和难点之一。在梳理沿海城市多灾种之间相互作用关系的基础上,提出一种基于触发关系的多灾种耦合危险性评估方法。首先选取多指标建立单灾种分级方案,计算单灾种初始危险性指数;然后构建基于触发关系的多灾种耦合规则,结合GIS技术进行空间耦合,计算耦合后的危险性指数;最后对耦合后的多灾种危险性的综合进行了探讨。以福建省泉州市为例进行了案例研究,结果表明:该方法在多灾种耦合危险性评估中具有可行性,为后续多脆弱性和多灾种综合风险的研究提供支持,为决策者进行科学风险管理提供依据。

多灾种;触发关系;危险性评估;沿海城市;GIS;福建泉州

受全球气候变暖、海平面上升、人类工程活动等自然因素或人为因素的影响,沿海城市受多种灾害的威胁越来越严重[1]。单灾种风险评估已无法满足城市综合风险管理的要求,开展多灾种综合风险评估意义重大[2]。当区域内受到多种灾害共同作用时,由于灾害之间存在发生时间、影响范围、影响效果等耦合而呈现复杂关系,忽视这些关系可能会导致一些灾害耦合的危险性没有被捕捉到,而使得综合风险评估的结果不准确[3-4]。因此,如何处理灾害之间的复杂关系进行多灾种综合评估受到越来越多研究者的关注。

然而,由于灾害系统的复杂性、非线性等特点,使得这项研究工作非常困难,目前国内外还没有哪一种多灾种评估方法能够系统或较为有效地考虑区域各灾种之间的相互作用关系并在实际评估工作中予以实施[3-4]。大多数区域多灾种评估方法仍然是忽略灾害之间的相互作用关系而将单灾种评估结果进行直接叠加或者赋权叠加[5-8],或者是针对某一类具体的关系或案例进行探讨,如地震触发滑坡[9],或者编制故障树进行具体灾害链分析[10]。只有少数文献[8,11-12]尝试运用GIS技术将区域内存在相互作用的灾害事件通过耦合模型进行关联,但仍处于开拓和尝试阶段。

本文以福建省泉州市为例,梳理了沿海城市多灾种之间的相互作用关系,尝试在局地尺度单灾种危险分级的基础上,建立一种基于触发关系的多灾种耦合模型,并结合GIS技术,实现相关危险值的计算和可视化。

1 多灾种及其相互作用关系

关于“多灾种”(multi-hazard)的定义,目前国际上还没有形成完全统一的认识。在理论上通常是指一个特定地区和特定时段内,多种致灾因子并存或并发的情况;在已有文献中,也常用来表示与单灾种相对的概念(more than one hazard)[3-4]。通常区域内多灾种风险由致灾因子的危险性H和承灾体的脆弱性V(暴露度也被归纳为脆弱性因素)所确定[3-4,12],因此对多灾种危险性进行评估是实现多灾种综合风险评估的基础。

关于多灾种之间的相互作用关系,亦没有统一术语,较常见的表述有触发关系[2,10,12]、耦合关

系[8,10]、级联效应[13]、灾害链[14]、多米诺效应[12]等。Westen[12]等认为环境因素(如地形、地貌、地质)或人为因素(如工程建设、地下水开采)虽然对某一灾害现象的发生有贡献作用,但是它们并不直接触发次生灾害,属于贡献因素;只有地球物理起源(地震、火山喷发)或气象起源的灾害现象被认为是初始的触发事件。本文参考其研究,从触发关系的角度来梳理沿海城市多灾种之间的相互作用关系,如图1所示。

图1 沿海城市多灾种及其相互作用关系

由图1可知,在同一区域,灾害之间关系复杂。这些关系可以大致归为三类[12]:

(1)触发关系(不包括灾害链)。某一种或多种灾害可以被另一种灾害触发;触发与被触发的灾害在时间上几乎同时发生,在空间上耦合。如地震触发滑坡[9],降雨触发滑坡等[13]。

(2)缓变型耦合关系(不包括触发关系)。某一种灾害的发生改变了另外一种灾害的孕灾环境,进而改变了其发生的概率;在时间上灾害的发生存在一定的时间间隔,在空间上耦合。典型的案例是森林火灾改变了泥石流的孕灾环境[15]。

(3)灾害链(多米诺效应也属于此类)。这是一种更为复杂的关系,也更切合实际。一个灾害链可以包含多层触发关系或缓变型耦合关系。考虑触发关系或缓变型耦合关系的评估是目前多灾种评估领域研究的难点,基于灾害链的评估依然处于理论研究阶段,也没有较成熟的实施案例。一个可能的解决方案是从(1)、(2)类关系入手,逐步实现灾害链的风险评估。

2 基于触发关系的多灾种耦合危险性评估

2.1 单灾种危险性分级

单灾种危险性分级是进行多灾种综合评估的基础。而现有的多灾种评估往往对每一灾种选取一个指标进行分级,且大多处于区域水平,以行政单位为评价单元,评估结果适用于区域宏观策略的制定而无法为城市内部的风险防范提供更为具体的指导。因此,如果局地尺度的指标可以被选取,则可以跳出行政单元的限制而将同类危险区识别为同一危险级别,评估结果会更为精细。当然,如果基础数据更为详尽,则可以进行详地尺度的评估,精确计算各致灾因子的危险性和详细的易损性,获得绝对风险值。

对沿海城市的多灾种危险性评估,在局地尺度进行。按照指标权重法,建立半定量的危险性分级框架,将研究区内各单灾种的潜在危险性分为五个等级,步骤如下。

(1)根据不同的灾害属性及数据的可提供性,选取区域尺度和/或局地尺度的多种指标表征研究区内单灾种的潜在危险性。假设共有m种灾害,第i种灾害有n个因素被选取来表征其危险性,灾害i的第j个因素被记为Fij。

(2)制定各指标危险性分级标准,指标Fij的危险性大小用指数Qij表示,其中非常低(0≤Qij<1),低(1≤Qij<2),中(2≤Qij<3)、高(3≤Qij<4),非常高(4≤Qij≤5)。

(3)确定各指标权重。指标Fij的权重记为ωij。

(4)对每一个评价单元,灾害i初始的潜在危险性指数用Hi表示,其计算如式(1)所示:

(5)将潜在的危险性指数转换为危险性等级,转换规则如表1所示。

表1 潜在的危险性指数与危险等级的对应关系

2.2 基于触发关系的多灾种耦合模型

2.2.1 设定耦合规则

在单灾种评估的基础上进行触发关系的分析。若某一事件为被触发事件,则表明其初始的危险指数Hi不能完全反映其危险性,它需要根据触发关系进行相应调整。在此引入变量ΔHi来表征初始危险性指数的改变量。

建立触发关系的耦合规则如表2所示,设定在触发事件初始危险性等级为中、高、非常高的区域,对应的被触发事件的初始危险性指数增量分别为0.3,0.6,1;在触发事件危险性为低和非常低的区域,认为其不足以触发次生灾害。对于不被触发的事件,也记其ΔHi=0。

进行耦合分析后得到新的危险指数Hi',其计算如式(2)所示。Hi'与危险性等级的对应关系与初始危险性指数相同(表1),唯一不同的是Hi'可能大于5,此时认为其危险性仍属于非常高,记为Hi'=5。

表2 触发关系的多灾种耦合规则

2.2.2 耦合模型的限制及拓展

耦合模型的建立及实现是多灾种相互作用研究的难点。由于时间信息和相关案例信息的缺失,建立耦合规则并结合GIS技术进行模型实现是当前首选的处理方式。国内外有两份相关研究采用了类似的方法:盖程程[8]等建立假定的耦合规则对北京市多灾种进行了综合风险评估,但是耦合规则的建立没有考虑次生灾害的强度。Westen[12]提出一种耦合规则来处理巴萨罗那地区重力成因灾害之间的关系,但是仍处于尝试阶段,且未考虑其他类型的灾害。

通过触发过程的分析,可以捕捉灾害之间可能被忽略的危险性,但由于未考虑触发事件发生的时间概率,在建立耦合规则时还要防止这种危险性被过分放大。盖程程[8]等对被触发事件的危险性进行不断累加,可以得出很高的危险性等级,因而其没有使用这些累加的危险性等级进行综合风险评估; Westen[12]也发现,通过其设定的耦合规则进行模拟,很多未被期待发生反应的区域危险性都提高了。针对这一问题,目前还没有较好的解决方法,只能根据已有案例或专家经验进行修正。

本文采用一些方法来降低这种被过分放大的危险,如选取区域指标和局地指标来表征单灾种危险性、对Qij的取值可考虑各指标的连续性或离散性、针对不同危险等级设定不同的耦合增量等,在实践过程中,还可以考虑针对不同的触发过程及相关触发案例对ΔHi进行修正。

2.3 多灾种危险性/风险的综合

基于触发关系的多灾种综合也是一个需要探讨的问题,哪些灾害需要优先考虑或者每种灾害都同样需要重视,这依赖于不同的评估目的及不同的灾害属性。

一方面,为了确定研究区内多灾种可能产生的最大危险性,可以采取“取最大值原则”,即对每一评价单元内需要比较的灾种,其潜在的综合危险性H={Max/Hi'};最终的综合风险则可以从单灾种风险结果的综合[4]入手,如式(3)所示。

另一方面,从风险要素综合[4]的角度,综合危险性: H=∑Hi'Wi,此处Wi为各单灾种对综合危险性的贡献权重;最终的综合风险则可用式(4)表示。

表3 研究区内单灾种分级方案

3 案例研究

3.1 研究区概况

福建省泉州市是中国东南沿海重要的商贸港口城市,地处东南沿海断裂带中段,属亚热带海洋性季风气候,各种地质灾害、气象灾害、海岸带灾害发育齐全。本文以泉州市规划的中心城区为研究区,根据现场调研、相关文献、专家意见等,选取对其城市发展威胁较大的6种灾害进行危险性评估,包括地震、地面沉降、滑坡、崩塌、暴雨、海水入侵。

3.2 单灾种危险性分级

根据本文2.1节中单灾种分级方法,对这6种灾害选取指标,制定分级方案如表3所示。结合GIS技术,按照式(1)完成各灾种初始危险性的计算,生成潜在的单灾种危险性图。以滑坡为例进行图件展示,如图2(a)所示。

3.3 多灾种耦合分析

参考本文图1,对研究区内存在触发关系的事件进行统计:地球物理起源的触发事件为地震,可能触发地面沉降、滑坡或崩塌;气象起源的触发事件为暴雨,可能触发滑坡或崩塌。

结合GIS技术,按照表2中的耦合规则,对被触发事件的危险指数(Hi)进行更新,依据式(2)得到新的危险指数(H'i),并生成新的潜在危险性图。以滑坡为例进行图件展示,如图2(b)所示。

3.4 多灾种综合危险性

根据决策者、利益相关者及专家意见,采用AHP法对各灾种赋权重,按照前述H=∑Hi'Wi计算综合危险性指数H并对其进行重分类,生成研究区多灾种综合危险性分布图,如图3所示。

由图3可知,研究区6种灾害综合危险性非常高的区域覆盖面积极少,主要分布在河市镇南部,经调查,该地区存在一个大型不稳定滑坡及崩塌隐患点,且在耦合分析时由暴雨和地震引发触发增量,因而综合危险性非常高;相对高危险区则主要分布在湄洲湾沿岸泉港区等地及泉州湾晋江入海口处,前者主要来源于潜在的暴雨及海水入侵灾害,后者则来源于潜在的地震威胁及其触发的地面沉降灾害;相对中危险区则在净峰镇、张坂镇南都及鲤城区等处均有分布;大部分区域处于相对低危险区。

由于承灾体对不同灾种呈现不同的脆弱性,本文的下一步工作拟在耦合分析的基础上进行多脆弱性研究,进而按照式(3)求得综合风险值,为泉州市综合风险管理提供依据。

图2 多灾种耦合分析中间成果举例

图3 研究区多灾种综合危险性分布图

4 结论

(1)选取多指标对单灾种潜在的危险性进行分级,指标的选取需兼顾数据的可提供性和代表性,随着单灾种研究的深入,借助于计算机的二维或三维模型模拟结果也可以作为指标为危险性分级提供依据。

(2)在单灾种分级的基础上构建了基于触发关系的耦合模型,该模型针对触发事件的危险性等级设定不同的次生灾害危险性指数增量,且便于结合GIS技术进行应用,进而实现多灾种耦合综合危险/风险的可视化,具有极大的可拓性和应用潜力,可为相关研究提供参考。

(3)灾害之间的关系错综复杂,国内外学者对这一问题的研究都还处于开拓和尝试阶段。本文对触发关系进行了尝试性研究,模型的建立侧重于多灾种之间的空间关联性,得到的等级值仍然是相对危险值。对于更复杂的关系(如灾害链),及绝对风险评估,还有待进一步研究。

[1]Sheik-Mujabar P,Chandrasekar N.Coastal erosion hazard and vulnerability assessment for southern coastal Tamil Nadu of India by using remote sensing and GIS[J].Natural Hazards,2011,69 (3):1295-1314.

[2]Kappes M S,Keiler M,Glade T.From single tomulti-hazard risk analyses:a concept addressing emerging challenges[C]//Malet J P,Glade T,CasagliN.Proceedings of the‘Mountain Risks’International Conference.Strasbourg:CERG Editions,2010:351 -356.

[3]Kappes M S,Keiler M,Elverfeldt K,et al.Challenges of analyzingmulti-hazard risk:a review[J].Natural Hazards,2012,64 (2):1925-1958.

[4]明晓东,徐伟,刘宝印,等.多灾种风险评估研究进展[J].灾害学,2013,28(1):126-132.

[5]Mosquera-Machado S,Dilley M.A comparison of selected global disaster risk assessment results[J].Natural Hazards,2009,48 (3):439-456.

[6]Schmidt J,Matcham I,Reese S,et al.Quantitativemulti-risk analysis for natural hazards:a framework for multi-risk modelling[J].Natural Hazards,2011,58(3):1169-1192.

[7]Klein J,Greiving S,Jarva J.Integrated natural risk legend andstandard for harmonised riskmaps for land use planning andmanagement(Del3.2)[R].Espoo:ARMONIA,2006.

[8]盖程程,翁文国,袁宏永.基于GIS的多灾种耦合综合风险评估[J].清华大学学报:自然科学版,2011,51(5):627 -631.

[9]Xu C,Xu XW,Dai FC,etal.Comparison of differentmodels for susceptibility mapping of earthquake triggered landslides related with the 2008 Wenchuan earthquake in China[J].Computers&Geosciences,2012,46:317-329.

[10]Marzocchi W,Garcia-Aristizabal A,Gasparini P,et al.Basic principles ofmulti-risk assessment:a case study in Italy[J].Natural Hazards,2012,62(2):551-573.

[11]Kappes M S,Gruber K,Frigerio S,et al.The MultiRISK platform:The technical concept and application of a regional-scale multihazard exposure analysis tool[J].Geomorphology,2012,151:139-155.

[12]Van Westen C,Melanie S,Kappes M S,et al.Medium-scale multi-hazard risk assessment of gravitational processes[C]// Mountain risks:From prediction tomanagement and governance. Dordrecht:Springer Netherlands,2014:201-231.

[13]Nguyen H T,Wiatr T,Fernandez-Steeger TM,et al.Landslide hazard and cascading effects following the extreme rainfall eventon Madeira Island(February 2010)[J].Natural Hazards,2013,65 (1):635-652.

[14]Shi PJ.On the role of government in integrated disaster risk governance-based on practices in China[J].International Journal of Disaster Risk Science.2012,3(3):139-146.

[15]Cannon S H,De Graff J.The increasing wildfire and post-fire debris-flow threat in western USA,and implications for consequences of climate change[C]//Kyoji S,Paolo C,Philippo C. Landslides-Disaster Risk Reduction.Heidelberg:Springer Berlin,2009:177-190.

Prelim inary Study on Integrated Assessment for M ulti-hazard of Coastal City:Case Study of Quanzhou,Fujian Province

Lu Ying1,Hou Yunyue1,Guo Liangjie1,Zhao Yunsheng1and Chen Lianjin2
(1.Engineering Faculty,China University of Geosciences,Wuhan 430074,China; 2.Quanzhou Urban and Rural Planning Bureau,Quanzhou 362000,China)

In recent years,more andmore attention has been paid onmulti-hazard assessment.However,the analysis of intricate relations amongmultiple hazards is still in the early stages of development.On the basis of identification of relations among multiple hazards in the environment of coastal city,an integrated assessment approach formulti-hazard is developed.First,an indicator-based approach is used to calculate the initial hazard index of each hazard.Second,a GIS-based triggering-triggered model is established tomodify the initial index.Third,two ways are discussed to generate integrated multi-hazard map according to the updated hazard index.Themethod is then applied to Qauanzhou City.The application shows that themethod is feasible in the assessmentof integrated multi-hazard,which can be used as a supporting tool for the on-going research ofmulti-hazard risk assessment.Besides,the obtained results,the integrated hazardmap alongwith a series of single hazard maps,can provide scientific evidence for the local risk management.

multiple hazards;triggering impact;hazard assessment;coastal city;GIS;Quanzhou City of Fujian Province

X43

A

1000-811X(2015)01-0211-06

10.3969/j.issn.1000-811X.2015.01.039

卢颖,侯云玥,郭良杰,等.沿海城市多灾种耦合危险性评估的初步研究——以福建泉州为例[J].灾害学,2015,30(1): 211-216.[Lu Ying,Hou Yunyue,Guo Liangjie,etal.Preliminary Study on Integrated Assessment for Multi-hazard of Coastal City: Case Study of Quanzhou,Fujian Province[J].Journal of Catastrophology,2015,30(1):211-216.]

2014-08-04

2014-09-23

国土资源部公益性行业科研专项基金(201211039-4)

卢颖(1986-),女,湖北钟祥人,博士研究生,主要从事城市公共安全研究.E-mail:luyingloveac@163.com

赵云胜(1956-),男,湖南邵阳人,博士,教授、博士生导师,从事城市公共安全、工业灾害风险评估与控制等方向的研究.E-mail:yshzhao@cug.edu.cn

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