(长江勘测规划设计研究有限责任公司,湖北武汉 430010)
长江流域作为我国最大流域,自古以来就承受着频繁而严重的洪灾威胁。三峡工程作为长江综合防洪体系的骨干工程,随着其建成并投入使用,长江流域防洪形势得到显著改善,标准内洪水应对的主动性和灵活性显著增加[1]。然而对于破坏力强、超防御标准的超标准洪水,其防御应对措施相对有限。一旦发生流域超标准洪水,带来的经济损失将是巨大的。因此,快速准确地预测并评估超标准洪水淹没带来的影响,是防洪研究工作的重中之重。
传统的洪水淹没影响分析通常是基于水文水动力学,通过模型计算推求淹没范围等相关指标,但是这种方法无法直观反映洪水淹没造成的影响。近几十年来,随着遥感和GIS技术的快速发展,其应用被越来越多引入至洪水淹没影响分析中,综合利用地理信息系统强大的空间数据组织管理、统计分析功能,以及遥感远距离、大范围、快速获取监测信息的技术优势,在实现洪灾影响分析可视化、立体化的同时,也极大提高了洪灾损失评估的精度。例如曲丽英[2]将GIS技术应用于水库溃坝经济损失评估中,分析了其在溃坝淹没区的空间分析作用。孙君等[3]研究了洪水水位高程和淹没面积之间的关系,并基于GIS系统进行了淹没过程的三维模拟。徐韧等[4]探索了基于遥感与GIS技术开展望江县20 a一遇洪水灾情评估的方法。刘伟康等[5]利用空间展布的方式将社会经济信息数据空间化并完成了淹没区域经济损失的预测。
然而由于超标准洪水突发性强且非常规,加之时空属性复杂,国内目前基于RS及GIS开展超标准洪水灾害淹没影响分析的技术尚不成熟,还没有一套完整的、实用的技术体系或技术方法被普遍采用和推广。三峡库区独特的地形地势,加上库区发生的超标准洪水具有影响河道长、持续时间久等特点,常规的监测及淹没分析手段难以满足应急救灾的需求。
为了解决上述问题,本文在提出超标准洪水天空地协同监测体系[6]的基础上,开展了超标准洪水淹没指标提取和淹没影响分析研究,形成天空地一体化数据采集、监测指标快速提取和淹没影响分析的超标准洪水监测全过程的技术体系,并针对2020年长江5号洪水,开展了天空地协同监测、淹没区预测、淹没影响分析的技术应用,可为三峡库区超标准洪水的灾害监测、指标提取及淹没影响分析提供技术支撑和应用示范。
为了有效评估超标准洪水淹没影响,在综合考虑洪灾的自然、社会经济和环境影响等方面因素[7-8]的前提下,结合遥感监测技术手段的实际情况,提出了图1所示的超标准洪水遥感监测指标体系。超标准洪水灾害遥感监测指标分为洪水危险性指标和洪水影响指标两大类,针对这两大类指标,综合运用遥感和GIS手段实现快速提取,是超标准洪水淹没影响分析的前提。超标准洪水遥感监测指标提取技术流程见图2。
图1 超标准洪水遥感监测指标体系
2.1.1 超标准洪水危险性指标
根据洪涝灾害所反映的不同自然特征,超标准洪水危险性指标可分为空间特征指标、时间特征指标和严重程度特征指标[9]。其中,空间特征指标包括洪灾发生位置和淹没范围,时间特征指标包括淹没历时和发展变化,严重程度特征指标主要是指洪灾的淹没水深。这些反映洪灾不同方面特征的指标是洪涝灾害遥感监测的对象,同时也是进行影响评估的基础。
(1)超标准洪水发生的地理位置或区域。用经纬度或平面坐标、所属行政区划、所属水系等形式表示。经纬度或平面坐标可从遥感影像上直接提取坐标信息得到,所属行政区划、所属水系等可通过与行政区域矢量、水系矢量叠加分析得到。监测结果在遥感监测背景图上标注洪灾发生位置。
(2)超标准洪水淹没范围。根据洪灾发生的不同阶段可分为淹没前预测与淹没后监测。淹没预测需要运用水力学模型确定洪水发生时的最高水位[10],在此基础上结合研究区域的数字高程模型,基于空间分析提取淹没范围因子。淹没后监测是通过对比淹没前后遥感影像水体范围提取淹没范围,实际上是遥感影像变化检测技术的实现,可以通过分类后比较或光谱直接比较[11]两种方法来实现。其中光谱直接比较法需要先对不同时相的遥感影像进行几何配准和辐射校正,再通过逐像元比较,提取变化区域,进而得到洪水灾害淹没范围。
(3)超标准洪水淹没历时。超标准洪水淹没历时是反映洪水危险性时间特征的重要指标。在已知洪灾发生过程中水深序列值的前提下,通过定义临界水深,将超过临界水深的时间定义为淹没历时[12]。
(4)超标准洪水发展变化。采用遥感手段监测超标准洪水影像范围的变化、监测淹没水深等随时间的变化,可以反映洪灾的发展变化,以洪涝灾害遥感水深变化监测专题图及淹没范围变化专题图来综合表达。
(5)超标准洪水淹没水深。洪水淹没水深指受淹地区的积水深度,是评估洪水灾害损失的一个重要因子[13]。超标准洪水淹没水深计算以数字高程模型为基础,利用GIS空间分析功能,通过与淹没范围叠加来提取淹没水深数据,即水深由淹没区水面高程与地形共同决定。
2.1.2 超标准洪水影响指标
超标准洪水影响指标包括对受到洪水影响的社会经济载体、生态环境载体等的监测。在洪灾发生过程中,洪水影响指标提取是进行灾害损失动态评估和安排救灾、减灾方案的前提。
超标准洪水影响指标的提取分为洪灾发生前的本底调查和洪灾发生中以及发生之后的动态监测。其中,本底调查是洪灾影响指标提取分析的基础和依据[14]。如果本底数据库的时效性满足要求且数据内容齐备,那么从遥感数据得到洪灾的淹没范围后,通过多个数据层的空间叠加分析即可快速获取洪水影响指标,即在对淹没范围进行动态更新的前提下,就可完成洪水影响指标的动态监测。
洪水影响指标的识别和提取方法,目前主要有目视解译法和计算机图像分类法[15]。目视解译法精度高,但是耗时较长且需要专家经验。图像分类法包括监督分类、非监督分类、人工神经网络法等,信息提取速度快,适合应急情况下大范围动态监测指标的提取。
图2 超标准洪水遥感监测指标提取技术流程
超标准洪水灾害遥感监测指标提取完成之后,得到各项监测指标的空间和属性信息。超标准洪水淹没影响分析是在此基础上进行淹没影响区预测、淹没指标的统计,并分析淹没预测的主要影响因素。淹没影响区预测,即在监测指标提取中洪灾发生前淹没范围的提取。淹没指标的统计,是将淹没范围、各项监测指标图层和行政区图层进行空间叠加分析,统计各行政区内的各项洪灾监测指标数据,以图表、专题图的形式进行表达与呈现[16]。淹没影响因素分析是指对可能影响淹没预测准确性的相关因素进行分析与明确,指导淹没影响预测的调整与修正,为库区超标准洪水应急救灾提供更全面、精准地数据支撑。针对三峡库区的实际情况,影响淹没预测的因素主要有新建堤防工程、预测采用的地形与实际地形存在差异、预测采用的水位与实际水位存在差异等。超标准洪水淹没影响分析技术流程见图3。
图3 超标准洪水淹没影响分析技术流程
2020年8月中下旬,受强降雨影响,长江上游多流域多江段集中发生超标准洪水,8月17日,2020年长江第5号洪水在长江上游形成。为了掌握三峡库区及其上游重庆地区洪水淹没影响情况,对此次超标准洪水开展了淹没影响分析。
为了多维度掌握超标准洪水影响情况,基于天空地协同超标准洪水监测体系架构,对三峡库区及上游重庆地区开展了天空地协同监测,重点掌握库区175 m土地征收线以上区域的受灾情况。
利用天基卫星采集了库区及上游重庆地区全覆盖遥感影像,作为流域级洪灾影响分析的基础。同时,采用低空无人机遥感技术开展重点监测断面区域的监测数据采集。另外,配合地面测量手段完成淹没水位等监测数据的动态跟踪采集,作为天基及空基监测的补充。
在洪峰到达前,为了评估此次超标准洪水对土地征用线以上范围的淹没影响,基于一维水动力学模型水面线计算成果和三峡库区2008年1:10 000DEM数据,利用GIS空间分析技术,开展了洪峰对三峡库区及上游重庆段的淹没影响范围分析,结果如图4所示。预测此次洪水影响土地征用线以上范围涉及重庆市的渝中区、江北区、南岸区、九龙坡区、大渡口区、江津区、渝北区、巴南区、长寿区、涪陵区等10个区县,面积共约15 km2。
图4 长江5号洪水淹没影响区域预测
此次超标准洪水的应急重点监测指标包括实时淹没水位、土地征用线以上淹没范围、淹没面积、承灾体数量及面积等。利用洪灾发生前不久的覆盖监测区域的卫星影像和洪灾现场无人机航飞采集的影像数据,采用人机交互方式勾绘出监测区域内的房屋、耕地、水利设施、交通及林地草地等土地利用类型;淹没水位采用RTK现场测量水陆边界点高程值的方式获取。
将淹没范围、土地利用类型图层和行政区图层进行GIS空间叠加,统计各行政区内的各项洪灾监测指标数据,得到各区县各类监测指标淹没影响数据,如图5所示。
图5 各行政区各地类淹没面积
根据现场监测情况,预测淹没影响与实际发生情况总体一致,部分区域差异较明显,存在的差异主要受到以下几个方面的影响。
(1)地形地貌变化的影响。实际地形与预测淹没使用的地形状况已发生变化,导致淹没影响范围改变。如图6所示,2008年至今,该处经历明显开挖,导致5号洪峰过境时淹没面积增加。
(2)堤防工程建设的影响。沿江堤防或挡墙的修建,较为显著地减少了淹没影响,如图7所示。
图6 地形地貌变化影响(红线为预测淹没线)
图7 堤防工程建设影响(红线为预测淹没线)
(3)实际水位与预测水位不一致的影响。实际水位高于预测水位,使得淹没影响增大。在地形变化平缓、无堤防防护的区域尤为明显,如图8所示(该处实际水位183.50 m,预测水位181.84 m)。
图8 预测水位与实际差别影响(红线为预测淹没线)
(4)土地征用线下建设影响。在现场监测中发现,部分区域土地征用线下有成规模的工程建设,增加了淹没损失影响,如图9所示。
图9 土地征用线下建设影响(黄线为土地征用线)
本文以2020年长江5号洪水为案例,开展了基于遥感与GIS技术的三峡库区淹没影响分析技术研究,提出了超标准洪水淹没影响分析技术,并在长江5号洪水中进行了应用。试验结果表明:该技术实现了对洪水淹没范围较准确的预测和淹没指标的快速提取,有效缩小了防灾救灾范围,为制定抢险救灾最佳方案提供了快速、准确、直观的数据支撑,提高了灾情应急处理能力和效率。