面向村镇的泥石流灾害风险定量评估研究 ——以横断山区为例

来源 :中国科学院大学(中国科学院水利部成都山地灾害与环境研究所) | 被引量 : 0次 | 上传用户:cczzss1122334455
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山区村镇地理地质条件复杂,防灾抗灾能力较为薄弱,是我国泥石流灾害发生最频繁,人员伤亡与财产损失最严重的区域。开展村镇建筑物及人员风险评估是村镇泥石流风险精细化管理的基础。目前我国尚未形成一套从区域到局地系统、科学的村镇泥石流风险评估体系。大范围村镇泥石流风险识别主要依靠人工调查,效率低下且精度不高,缺乏以单体建筑为评估单元的村镇建筑物及人员风险定量评估;亟需开展面向村镇的泥石流风险定量评估研究,构建一套科学的、切实可行的村镇泥石流定量风险评估体系,实现从区域高风险乡镇及村镇到村镇高风险建筑物及人群的精确识别,为我国村镇泥石流防灾减灾提供科学的决策依据。论文以我国泥石流灾害最严重的横断山区为例,通过遥感解译、历史资料搜集、现场调查等手段,建立了村镇泥石流风险评估专题数据库;统计分析了横断山区泥石流沟及村镇泥石流灾害分布规律及主控因素;探讨了泥石流灾害造成村镇人员死亡、建筑物破坏的原因及影响因素;开展了乡镇尺度泥石流风险区划,提出了基于高清遥感影像及大数据分析的村镇泥石流风险辨识方法与流程;开展了以单体建筑为评估单元的建筑物及室内人员风险定量计算,完善了建筑物及人员风险定量计算方法与流程。本文主要研究成果如下:1.厘清了横断山区泥石流灾害的主控因素及村镇泥石流灾害成灾特征揭示了横断山区泥石流沟及泥石流灾害的空间分布规律。泥石流沟多沿断裂带发育,流域崩塌滑坡密度、水系密度、断裂带密度和切割深度是决定泥石流灾害空间格局的主要因子。不同地理分区泥石流灾害事件对应的激发雨量具有显著的差异性。6-8月是泥石流发生最频繁的月份,泥石流事件和死亡人员总数占比分别为80.76%和82.59%。大渡河流域、岷江流域、雅砻江流域和金沙江流域(石鼓以下干流)泥石流发生最频繁,泥石流灾害占比高达88.6%。当地村民、矿厂工人、水电站施工人员、游客是村镇泥石流灾害的主要死亡人员。妇女、儿童、老人是泥石流避灾的弱势群体。人员密度是影响泥石流灾害死亡人数的重要因素。在聚居村镇,死亡人数与泥石流方量具有明显的正相关关系:log(F)=0.3107log(V)-0.2816,其中,F为死亡人数,V为泥石流方量(m~3)。2.构建了基于后验信息及微观社会经济指标的乡镇人员风险评估指标体系构建了基于历史灾害及村镇居民点大数据后验信息的乡镇泥石流危险性评估指标体系。选取易受泥石流灾害影响的聚居点数量、历史泥石流发生频次为指标,采用线性函数综合评价方法评估了乡镇泥石流灾害危险性。构建了以微观社会经济指标为基础的人员易损性指标体系。选取各乡镇人口密度、非本地人口数量、小于5岁儿童及大于65岁老人数量、农村居民人均可支配收入、平均受教育年限作为指标,利用基于组合赋权法的TOPSIS评估法评估了乡镇泥石流灾害人员易损性。基于提出的泥石流危险性及人员易损性评估方法,开展了横断山区乡镇泥石流人员风险评估。评估结果显示,横断山区人员伤亡风险极高的乡镇166个,占比为10.20%,主要位于四川省的汶川县、乡城县、得荣县、壤塘县、丹巴县、盐源县,云南省的维西县、东川区等区域。3.建立了基于建筑物危险距离的大范围村镇风险快速识别方法基于272栋被泥石流破坏的建筑物样本及26场泥石流事件分析,提出了泥石流威胁下建筑物危险距离及高差警戒值,构建了泥石流威胁下村镇建筑物的危险等级识别矩阵。建立了基于高精度遥感影像及数字高程模型精确提取建筑物斑块及识别建筑物危险等级的方法与流程,可以克服大范围人工调查的主观随意性。基于不同危险等级建筑物破坏特点及人员死亡概率,提出对应建筑物及室内人员易损度取值,进一步提出了考虑小流域泥石流发生频次的村镇建筑物及人员风险评估方法,实现了大范围村镇泥石流风险快速识别,为泥石流灾害高风险村镇的识别提供了科学方法。4.改进并完善了村镇建筑物及室内人员风险定量方法与流程提出了基于泥石流动力强度(泥深、流速)及建筑物特性(建筑结构、楼层数、面向沟道位置、围墙范围)的建筑物易损性计算方法:Vb=I×(1-Re),Re=a×CS+b×NF+c×BR+d×BW。提出考虑村镇人员活动特点的人员在室率计算方法:P(T)=(TIt1+TIt2+…+TItn)/n。改进了泥石流风险定量计算方法,完善了室内人员风险计算流程,实现了防治工程风险调控效果的量化评估,填补了目前考虑人员活动特点的人员风险定量计算方法的空白,为村镇高风险建筑及人员的识别提供了科学依据。主要的创新点如下:1.基于泥石流成因因子先验分析的危险性评估方法没有考虑村镇泥石流灾害的成灾特征,无法准确反映各村镇受泥石流灾害的威胁程度。本研究以受泥石流灾害影响的聚居点数量、历史泥石流发生频次作为指标,构建了基于历史灾害及村镇居民点大数据后验信息的乡镇泥石流危险性评估指标体系,能够客观反映乡镇范围内村镇泥石流危险度。2.建立了基于建筑物危险距离、机器学习的大范围村镇建筑物风险快速识别方法。本文依据大量样本数据分析,提出泥石流威胁下建筑物危险距离及高差警戒值,构建了建筑物危险级别识别矩阵。探索了利用高精度遥感影像采用机器学习快速提取建筑物斑块,基于地理信息技术识别建筑物危险等级的流程与方法。进而发展了考虑小流域泥石流发生频次与建筑物危险等级的村镇泥石流风险评估方法,可以显著提高区域建筑物风险识别的效率。3.以单体建筑为评估单元,改进了建筑物易损性计算方法,提出了基于人员活动特点的在室率计算方法,完善了村镇建筑物及人员风险定量计算方法。本文提出基于泥石流动力强度及物理特性的易损性方法,实现了防治工程风险调控效果的量化评估;基于村镇人员活动特点,提出人员在室率计算方法,提升了村镇泥石流风险评估技术的精细化水平。本文紧密结合我国村镇泥石流减灾需求,以泥石流灾害最严重的横断山区为例,开展了乡镇、村镇、单体建筑物三个不同层次的泥石流风险评估研究。通过本文的研究,最终构建了从乡镇到村镇单体建筑的风险评估理论框架与技术体系,完善了村镇建筑物及人员风险定量计算方法,实现了从面到点(高风险乡镇→高风险村镇→高风险建筑及人员)泥石流风险的精确识别。研究成果以期能为我国精细化的村镇泥石流风险管理提供科学依据,为村镇泥石流防灾减灾工程部署提供理论参考。
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