输电线路地质灾害易损性评价——以四川路茂线为例

杨宗佶，丁朋朋,2，乔建平，邓 创

(1.中国科学院水利部成都山地灾害与环境研究所，四川 成都 610041；2. 中国科学院大学，北京 100049；3.国网四川省电力公司电力应急中心，四川 成都 610015)

输电线路地质灾害易损性评价
——以四川路茂线为例

杨宗佶1，丁朋朋1,2，乔建平1，邓 创3

(1.中国科学院水利部成都山地灾害与环境研究所，四川 成都 610041；2. 中国科学院大学，北京 100049；3.国网四川省电力公司电力应急中心，四川 成都 610015)

根据输电线路承灾体的属性特征、空间属性和成灾恢复力三个方面因素，选取了输电线路铁塔的塔型、耗钢量、定位高等八个易损性评价指标体系，分别采用层次分析法(AHP)和贡献权重法(CRW)，对路茂线输电铁塔的易损性进行了定量评价。运用GIS系统中的自然断点法对输电线路地质灾害的易损性结果进行分级和制图。两种方法的评价结果总体上保持一致，通过对比分析表明，垂直档距、地形坡度和塔型等三个因素对铁塔易损性的贡献最大，铁塔N12～N18、N29～N31、N33～N35之间的线路处于高易损性区，后期维护时有针对性地采取相应的地质灾害防护措施，防止线路遭受地质灾害的损害。

输电线路；易损性；层次分析法；贡献权重法；地质灾害

0 引言

地质灾害的易损性评价是风险评估的重要组成部分，自从20世纪80年代人们开始认识到易损性到现在，国内外学者对于易损性的研究逐渐由定性[1]到定量[2]，虽然取得了许多成果，但是由于易损性涉及到自然科学、人文科学和社会科学的许多交叉学科领域，不同学科领域对于易损性的认识各有见解，没有形成统一的定义。自然科学家主要考虑灾害对承灾体造成的损失，认为易损性是承灾体由于灾害造成的损害和损失，并可以用0～1之间的数值表达[3]；人文和社会科学家主要考虑承灾体应对和抵抗灾害的能力，认为易损性是承灾体应对和抵抗以及从灾害的影响下恢复能力的差异[4]。

对于输电线路易损性，前期研究主要侧重于电力系统设备的易损性分析[5]或在灾害作用下承灾体某一方面的易损性评价[6]，都没有综合考虑承灾体的属性特征、空间位置和恢复能力指标体系来全面的评价易损性。

本文在易损性评价指标中考虑了输电杆塔的空间属性和成灾恢复能力的指标因子，从输电杆塔的属性特征、空间属性和成灾恢复力三个方面建立了比较全面的输电杆塔易损性评价方法体系，采用层次分析法和贡献权重迭加法两种方法构建易损性评价模型，以路茂线500 kV双回输电线路为例开展易损性评价分析。

1 易损性评价方法

1.1 评价模型

国内外学者提出了多种地质灾害易损性评价模型，主要有：基于历史记录的评价模型、人工神经网络模型、核算承灾体价值模型、物元综合评价模型等[7]。现行的区域易损性评价模型主要有两种，一种是转换函数赋值方法，该方法在泥石流易损性评价方面运用较为成熟[8]。另外一种方法是多因素综合评判法，大部分的区域易损性评价均属于此类方法，该方法是通过对指标的统计计算和权重计算进行迭加。由于输电线路承灾体的特殊性和研究的针对性比较明确，本文采用基于多因素综合评判法来建立评价模型。

1.1.1层次分析法(AHP)

该方法采用的输电线路地质灾害易损性评价模型[9]基本表达式为：

(1)

式中：Vi——第i单元的易损度；

ωjL1——第一层第j个次级目标权重；

ωjk——第j个次级目标第k个评价指标权重；

Cjk——第j个次级目标第k个评价指标标准化值；

mj——第j个次级目标评价指标数。

1.1.2贡献权重法(CRW)

该方法采用的输电线路地质灾害易损性评价模型[10]基本表达式为：

(2)

式中：Vi——第i单元的易损度；

ωi——第i个评价指标互权重；

Pi——第i个评价指标标准化值。

1.2 评价指标体系

本研究主要采用资料收集法来获取承灾体的资料。从输电杆塔的属性特征、空间属性以及成灾恢复力3个方面，选取了塔型、耗钢量、定位高等8个评价指标，构建如图1所示的指标体系。

图1 输电线路地质灾害易损性指标体系Fig.1 Transmission line index system of geological disaster vulnerability

塔型：输电线路铁塔一般可分为直线塔、跨越塔、耐张塔、转角塔和终端塔。研究区输电线路中共有14种塔型，其中SZB5101、SZB5102、SZB5103、SZVB5201、SZVB5202为直线塔；SZC5105A是跨越塔；SZJB5101是转角塔；SJ4102T 、SJB5101、SJB5102、SJB5103、SJB5201、SJB5202是耐张转角塔；SDJB5101是终端塔。可见14种塔型是由上述5种基本类型组合而成。因此只需对5种基本塔型进行比较分析。直线塔只有在安装、事故断线和大风工况下承受着不平衡较大张力，平时只承受导线、地线、覆冰、塔上操作人员和塔的自重等垂直载荷；跨越塔比一般直线塔要高得多，荷载情况与一般直线塔类似，只是荷载量大了；耐张塔的塔身坡度较大，整体高度较矮，节点螺栓用量较多，比直线塔重；转角塔除具有与耐张塔相同的特点外，还比耐张塔多一个侧向永久性张力；终端塔除了具有与转角塔相同的特点和作用外，还多了一个顺线路方向，向线路侧的单向永久性张力。结合每种塔的特点以及冰区位置，将每种塔型对铁塔易损性的贡献用重要性系数来表征，分别赋值1～14，赋值越高说明铁塔的易损性越高也就是说这种塔型对铁塔易损性的贡献越大。每种塔型的重要性赋值见表1。

表1 每种塔型的重要性赋值Table 1 The importance of each tower type

耗钢量：铁塔所用的耗钢量不同，铁塔的建设成本不同，对铁塔易损性的贡献不同。耗钢量越多，铁塔的成本越高，对铁塔的易损性贡献也就越大。

定位高：定位高不同，成本不同，铁塔越高，其所用的材料越多，施工难度越大，对铁塔的易损性的贡献也就越高。

水平档距：表示有多长导线的水平荷载作用在某杆塔上。水平档距不同，铁塔所承受的水平荷载不同，水平档距越大，对铁塔易损性的贡献越大。

垂直档距：表示有多长导线的垂直荷载作用在某杆塔上，并且导线传递给杆塔的垂直荷载与垂直档距成正比。

海拔高度：表示地面某个地点高出海平面的垂直距离。海拔高度越高，铁塔的施工难度也就越大，成本增加，而铁塔的高度基本都不同，因此，不同海拔高度处铁塔的易损性不同。同时，海拔高度也是地质灾害属性的一种体现。

地形坡度：是坡面的垂直高度和水平距离的比值。坡度值越大，说明此处的地形越陡，施工的难度越大，成本相应的也就越大，并且在地质灾害作用时容易遭受破坏，对铁塔易损性的贡献也就越多。也反映了地质灾害的属性特征。

道路状况：用铁塔到公路的距离来表征道路状况，距离不同，铁塔遭受破坏后恢复的成本和难度不同。每50 m为一级，分为6级，分别赋值为1～6(表2)，数值越大说明铁塔的道路状况越不好，成灾恢复力弱，对铁塔的易损性贡献越大。

表2 道路分级表Table 2 Road scale table

1.3 数据获取与处理

在ArcGIS平台下提取每个铁塔位置处的坡度和距道路的距离。铁塔高度、水平档距、垂直档距和海拔高度通过电力部门提供的资料整理获得。在分别获得各评价指标的数据后，在进行易损性评价之前，首先应对指标数据进行无量纲处理，目的是为了使数据具有可比性，本文采用min-max标准化处理方法。min-max 标准化法是对原始数据进行线性变换，其公式为：

式中：x＇——标准化后的值；

x——原数据；

xmin——原数据中的最小值；

xmax——原数据中的最大值。

2 算例

本研究选择路茂线500 kV双回输电线路为例开展易损性评价分析，该输电线路从茂县500 kV变电站向南出线后，左转平行已建茂谭500 kV线路走线，在水磨坝处跨过S302省道，经马良沟翻过土地岭，在茅香坪附近连续跨越茂槽(原茂县-东兴)220 kV线路、S302省道及金槽(原金龙潭-东兴)220 kV线路。线路向北走线绕过茅香坪工业开发区，经过中心村以北继续向东方向走线，经上关子、刀溪沟至郭家坪。线路于此右转，向东至水窝老跨越拟建的槽木-茂县Ⅱ双回220 kV线路(原220 kV庙槽线改接进茂县Ⅱ500 kV变)后连续跨过S302省道和土门河，进入茂县Ⅱ500 kV变电站。本工程新建线路长度2×19.196 km，其中10 mm轻冰区线路长2×11.615 km，20 mm重冰区线路长2×7.581 km，曲折系数：1.17。线路全线位于阿坝州茂县境内。

通过ArcGIS平台和电力部门提供的资料整理获得各评价指标的数据见表3。

表3 输电线路易损性评价指标数据一览表Table 3 The list of transmission line vulnerability evaluation index data

2.1 指标权重的确定

本文分别用层次分析法和贡献率法确定指标的权重，最终用这两种方法对路茂线地质灾害易损性进行评价。

2.1.1层次分析法确定权重

层次分析法是根据评价指标的层次结构图和专家经验，运用特定的数学方法求得评价指标的权重值[11-12]。

(1)构造判断矩阵。利用1～9标度法(表4)，对同一层次的评价指标通过两两比较的方法确定判断矩阵(表5)。

(2)求特征向量和特征根。求特征向量即求出同一层次中每个指标的权重，采用和积法求得指标权重值见表6。

表4 成对比较的定性定量对照表Table 4 The qualitative and quantitative table of paired comparison

表5 判断矩阵Table 5 Judgment matrix

表6 输电线路易损性最终评价指标权重一览表Table 6 Evaluation index weight data of transmission line vulnerability

(3)一致性检验。当CR<0.10时，判断矩阵有合格的一致性，否则就要对判断矩阵进行调整(表7)。

λmax=8.012 2CI=0.001 74RI=1.41

CR=CI/RI=0.001 24<0.10 符合一致性检验

表7 平均随机一致性指标RITable 7 The mean random consistency index RI

2.1.2贡献率法确定权重

贡献率法[13-14]求权重是将因子对评价结果的贡献程度转化为权重，是经济学中一种成熟的指标统计方法。

(1)数据标准化。为了使评价数据具有可比性，对原始数据进行标准化处理。

(2)划分等级。采用三级等分的方法将各评价指标划分为高、中、低三个等级，并得出三级划分区间。

(3)贡献率均值化。对各个指标的贡献率按照三级等分后求出指标的贡献率均值。

(4)互权重分配。互权重表示了各指标对易损度的贡献关系，用贡献关系来代表易损度各指标的权重。表8为易损度互权重分配表(表8)。

表8 互权重权值分配表Table 8 Each weight value

2.2 评价结果

2.2.1输电铁塔易损性评价结果

根据输电线路易损性评价模型公式(1)、(2)和易损性评价指标的标准化结果及各评价指标的权重值(表6、表8)，用两种方法分别计算得到研究区的地质灾害易损性评价结果(表9)。

表9 输电铁塔易损性评价结果Table 9 Assessment results of transmission tower vulnerability

2.2.2输电线路易损性评价

根据铁塔的易损性评价结果，将铁塔水平档距范围内线路的易损度用每个铁塔的易损度来表征，得到如图2～图4所示的评价结果。采用自然断点法对该结果进行5级划分：低、较低、中、较高和高易损区。级别越高，说明线路的易损性越大，承灾体本身结构越复杂，建设难度和造价以及暴露性越高，遭受损害的可能性或受损后恢复的难度越大。

图2 线路易损性分布图Fig.2 The line vulnerability distribution diagram

图3 层次分析法易损性评价结果Fig.3 Vulnerability assessment results with AHP

图4 贡献率法易损性评价结果Fig.4 Vulnerability assessment results with CRW

由于AHP法是基于专家经验对指标重要性排序得到指标权重，而CRW法是根据指标数据的统计分析得到指标权重，因此两种方法得到的权重虽略有差异，但总体一致，说明结果更加客观科学。AHP法得到的权重结果表明垂直档距、耗钢量和塔型因素对铁塔易损性的贡献较大，而CRW法则是垂直档距、水平档距和地形坡度对铁塔易损性的贡献较大；相对而言，CRW法得到的主导权重独立性更强。由于两种方法指标权重的差异导致易损性结果不同。但是结果都表明，铁塔N12～N18、N29～N31、N33～N35之间的线路处于高易损性区，后期维护时应加强地质灾害的监测和排查，有针对性地采取地质灾害防护措施，防止线路遭受地质灾害的损害；另有20%左右的线路处于低和较低易损区。

3 结论

从输电线路杆塔的属性特征、空间属性和成灾恢复力三个方面构建易损性评价的指标体系，通过AHP和CRW两种方法建立定量模型，以路茂线500 kV双回输电线路为例进行了易损性评价，并得到以下结论：

(1)综合考虑承灾体属性特征、空间属性和成灾恢复力的易损性评价指标体系能更全面地反映输电线路承灾体的易损性特征，采用该指标模型开展评价的结果与现场调查和电力部门定性认识一致，说明该指标体系具有可靠性和合理性；说明所采用评价方法和指标体系可以用于输电线路的易损性评价。

(2)从基于定量统计的贡献率法(CRW)与基于专家打分的层次分析法(AHP)两种方法的分析结果看，两种方法得到的指标权重比较一致，其中地形坡度、垂直档距、铁塔类型和耗钢量所得到的权重更高，说明其对铁塔易损性的影响更大，在拟新建铁塔的选址和已建铁塔的地质灾害风险规避和评估具有指导作用。

(3)易损性的评价结果可以为电网相关部门修改和实施该输电线路方案时提供参考依据，降低发生损失的可能性。对于已建的输电线路建议加强地质环境和气象监测，有针对性地对造成威胁的铁塔开展相应的防护措施，从而改善输电线路的建设和运行安全。对于拟建的处于较高易损性以上的输电线路，建议进行详细的地质灾害调查，方案可行性高时，可以优化相应的评价指标，来增加其抗损性，如通过工程措施降低铁塔位置处的坡度，并修建相应的防御措施；方案可行性较低时，建议重新制定或选择其它可行性方案。

[1] Glade T. Vulnerability assessment in landslide risk analysis[J]. Beitrage Erdsystemforschung 2003,134(2):123-146.

[2] Uzielli M, Nadim F, Lacasse S, et al. A conceptual framework for quantitative estimation of physical vulnerability to landslides[J]. Engineering Geology,2008,102(3-4):251-256.

[3] 刘希林,莫多闻,王小丹.区域泥石流易损性评价[J].中国地质灾害与防治学报, 2001,12(2):7-11.

LIU Xilin, MO Duowen, WANG Xiaodan. Regional vulnerability assessment of debris flows[J]. The Chinese Journal of Geological Hazard and Control, 2001, 12(2):7-11.

[4] 郭跃. 自然灾害的社会易损性及其影响因素研究[J]. 灾害学, 2010, 25(1):84-88.

GUO Yue. A study on social vulnerability to natural hazards and its influencing factors[J]. Journal of Catastrophology,2010,25(1):84-88.

[5] 贺海磊,郭剑波,谢强.电气设备的地震灾害易损性分析[J].电网技术,2011,35(4):25-28.

HE Hailei, GUO Jianbo, XIE Qiang. Vulnerability analysis of power equipments caused by earthquake disaster[J]. Power System Technology, 2011, 35(4): 25-28.

[6] 司鹄,张艳艳,李伟,等.滑坡灾害输电塔易损性评估模型[J].辽宁工程技术大学学报:自然科学版,2015,34(3):382-385.

SI Hu, ZHANG Yanyan, LI Wei, et al. Vulnerability evaluation model of landslide hazard to transmission towers[J]. Journal of Liaoning Technical University(Natural Science), 2015, 34(3): 382-385.

[7] 张艳,刘丹强,周璐红.地质灾害土地资源易损性评价定量探讨[J].水文地质工程地质,2010,37(3):122-132.

ZHANG Yan, LIU Danqiang, ZHOU Luhong. Quantitative models of land resources vulnerability assessment of geological hazards[J]. Hydrogeology & Engieneering Geology, 2010, 37(3):122-132.

[8] 任美锷,包浩生.中国自然区域及开发整治[M].北京:科学出版社,1992:14-15.

REN Meie, BAO Haosheng. Chinese natural areas and development regulation[M]. Beijing:Science Press, 1992:14-15.

[9] 陈成名.西南山区城镇地质灾害易损性评价理论与实践——以汶川县为例[D].成都：成都理工大学, 2010.

CHEN Chengming .Study on vulnerability assessment of geo-hazards in southwest mountainous towns-Wenchuan county town as an example[D]. Chengdu: Chengdu University of Technology, 2010.

[10] 唐波,刘希林,李元.珠江三角洲城市群灾害易损性时空格局差异分析[J].经济地理,2013,33(1):72-78.

TANG Bo, LIU Xilin, LI Yuan. Hazard vulnerability analysis of the spatial temporal pattern differences in Pearl River delta urban agglomerations[J]. Economic Geography, 2013, 33(1) :72-78.

[11] 樊运晓,罗云,陈庆寿.承灾体脆弱性评价指标中的量化方法探讨[J].灾害学,2000,15(2):78-81.

FAN Yunxiao, LUO Yun, CHEN Qingshou. Discussion on quantification method of evaluating vulnerability indexes of hazard bearing body[J]. Journal of Catastrophology, 2000, 15(2): 78-81.

[12] 赵绪涛.公路灾害易损性模糊综合评价[D].西安：长安大学,2007.

ZHAO Xutao. Fuzzy comprehensive evaluation of vulnerability in highway disaster[J]. Xi’an: Chang’an University, 2007.

[13] 乔建平,吴彩燕.滑坡本底因子贡献率与权重转换研究[J].中国地质灾害与防治学报,2008,19(3):13-16.

QIAO Jianping, WU Caiyan. Study on the conversion between the contribution rate and weight of the controlling factors for landslide[J]. The Chinese Journal of Geological Hazard and Control, 2008, 19(3):13-16.

[14] 石莉莉,乔建平.基于GIS和贡献权重迭加方法的区域滑坡灾害易损性评价[J].灾害学,2009,24(3):46-50.

SHI Lili , QIAO Jianping. Vulnerability evaluation on regional landslides based on GIS and contribution weight superposition approach[J]. Journal of Catastrophology, 2009,24(3): 46-50.

Vulnerabilityevaluationofgeologicalhazardsalongatransmissionline:acasestualyoftheLumaoline,SichuanProvince

YANG Zongji1, DING Pengpeng1,2, QIAO Jianping1, DENG Chuang3

(1.InstituteofMountainDisasterandEnvironment,ChineseAcademyofScience,MinistryofWaterConservancy,Chengdu,Sichuan610041,China; 2.UniversityofChineseAcademyofSciences,Beijing100049,China; 3.PowerEmergencyCenterofStateGridPowerCompanyofSichuanProvince,Chengdu,Sichuan610015,China)

Eight evaluation indexes as tower type, steel consumption, tower height, and so on are selected based on the attribute characteristic, spatial properties and resilience of transmission lines hazard bodies. Two evaluation methods of analytic hierarchy process and contribution weight approach are respectively applied to the quantification assessment of Lumao Line experimentally. Vulnerability grading and mapping are done in GIS system by natural breaks method. Evaluation results of two methods are mostly consistent. Through comparing and analysis, it is found that three evaluation indexes as vertical span, slope of terrain, tower type give the greatest contribution to the vulnerability of tower. It is showed that lines of high vulnerability are lines of N12～N18, N29～N31, N33～N35. To prevent damage of those transmission lines due to geological disasters, corresponding protection measures to geological hazards should be built.

transmission line; vulnerability; analytic hierarchy process; contribution weight approach; geological hazard

10.16031/j.cnki.issn.1003-8035.2017.04.18

P642.2，TM712

A

1003-8035(2017)04-0113-06

2016-11-30;

2016-12-24

中科院STS项目(KFJ-EW-STS-094;KFJ-STS-ZDTP-015)；国家自然科学基金( 41471012)；青年百人团队计划项目(SDSQB-2016-01)；国家电网公司科技项目(521999150031)

杨宗佶(1981-)，男，四川成都人，副研究员，博士，硕导，主要从事降雨型滑坡的时空规律、危险性评价、风险分析及预警方法研究。E-mail: yzj@imde.ac.cn