【泥石流；风险；脆弱性；风险评估；川藏公路北线|论文解读4】川藏高速公路北线泥石流风险评估

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论文地址：https://doi.org/10.1080/19475705.2023.2195531
2023·GEOMATICS, NATURAL HAZARDS AND RISK·中科院山地所

3. Data and methods

3.1. Data source and pre-processing

3.1.3 脆弱性评估指标

研究区域内影响受灾对象脆弱性的因素包括三个方面：受灾对象的暴露程度、公路结构的属性特征以及灾后恢复能力（Zou et al. 2018; Dave et al. 2021; Zhu et al. 2023）。

因此，以公路结构和车辆为研究对象，选取了**公路暴露指数（I）、结构属性指数（II）、灾害恢复能力指数（III）以及车辆暴露指数（IV）**作为主要评估指标。其中：

• 指标（I）考虑公路与泥石流沟槽之间的相对位置及夹角（I1-I2）。
• 指标（II）包括公路的维度结构特征（II1–II7）。
• 指标（III）考量公路的当前损坏状态及恢复成本（III1–III2）。
• 指标（IV）涉及车辆的暴露概率（IV1）。

参照公路结构参数的分类标准及研究区域的实际情况（Xu et al. 2010; Cui et al. 2013; Xu et al. 2016; Zou et al. 2018），其定量分类结果见表3。

基于实地调查结果和公路工程技术标准（JTG D20-2017），得到了不同等级公路的最大交通流量及限速（表4）。随后，分别计算了车辆通行时间及分布密度，并利用公式（13）计算了受灾移动对象的暴露概率值，其处理结果见表5。

3.2. Risk assessment methods

泥石流风险分析包括两部分：泥石流灾害评估和交通线路脆弱性评估。最终结果通过风险程度进行定量表示（United Nations, 1991）。根据定义，风险计算公式如下：

其中，$R$ 为风险程度（0–1），$H$ 为灾害程度（0–1），$V$ 为脆弱性程度（0–1）。

3.2.1. Hazard

本研究采用基于贝叶斯条件概率的证据权法（Agterberg, 2011）。该方法将已知且离散的泥石流事件作为训练样本，并将事件相关的评估指标作为证据因子，计算每个证据因子对事件发生的贡献值作为权重，用后验概率表示评价单元内目标事件发生的可能性（Zheng et al. 2021b）。证据因子与训练样本的空间关系越强，后验概率越大，事件发生的可能性越高。

具体步骤如下：

• 1. 根据泥石流区域与研究区域的比值计算分布密度作为先验概率（公式（2）和（3））；
• 2. 将选定的证据因子重新分类并与泥石流进行耦合，计算各分类等级对泥石流发生的贡献值（权重，$W_j$）。其中，相关性值 $C$ 表示指标与泥石流的关联程度，$C$ 值越大，关联性越高（公式（4）–（10））；
• 3. 基于影响因子的权重计算后验概率（公式（11）和（12））。

公式如下：



$W_j^{+}$ 和 $W_j^{-}$ 分别表示证据因子的存在或不存在时的权重值；若原始数据缺失，则权重值为0。最终通过GIS软件将赋值矢量层转换为栅格，并利用空间分析工具中的栅格计算器计算后验概率 $P_{post}$ ，其值介于0–1之间，反映泥石流灾害的强度。基于此值可对研究区域进行灾害分区。

3.2.2. Vulnerability

针对线性公路，脆弱性评价对象包括受灾静态对象（公路结构）和受灾动态对象（车辆）。因此，现场调查是收集公路设计参数及泥石流集水区与公路基础设施空间关系的关键步骤。

由于受灾动态对象的随机性和不确定性，其脆弱性难以评估。然而，受灾动态对象在泥石流影响范围内的出现概率仅与交通强度（即公路沿线车辆分布密度）和通过受影响区域所需的通行时间相关。因此，本研究采用不同等级公路的最大交通流量和限速计算车辆暴露概率（Zou et al. 2018）。公式如下：

其中，$k$ 为车辆分布密度（辆/公里），$v$ 为通行速度，$d$ 为受影响区域长度。

考虑到路线较长无法整体计算，采用有限元离散化思想，将“无限”线路离散为“有限”单点线，基于实际泥石流分布及操作性，每500米为单位进行离散化。研究区域内的总线路长约891公里，使用ArcGIS将其离散为1702个计算单元。每个泥石流点的脆弱性可根据评价指标计算，并赋值到其影响范围内的相应单元，超出影响范围的单元脆弱性值为零。

• 多层次分析法（AHP）
  层次分析法（AHP）是一种将目标问题层次化的方法。利用AHP确定指标在滑坡或泥石流评价中的重要性和权重系数（Sun et al. 2021）。首先，将问题分解为多个子层；其次，建立两两比较矩阵，计算每个元素的权重；用一致性比（CR）描述比较质量。当CR小于0.1时，加权结果被认为是可接受的（Karanik et al. 2016）。

采用多因素综合评价法建立研究区脆弱性评价模型如下：

其中，$V$为公路总脆弱性，$U_i$为受灾对象第$i$个脆弱性指数的权重值，$X_i$为受灾对象第$i$个脆弱性指数的脆弱性值。

通过上述步骤构建判断矩阵。计算结果为CR¼0.0460<0.1，满足一致性检验。图6给出了漏洞指标的权重。通过式（14），利用图7中脆弱性指标的权重，构建脆弱性评价模型如下：

式中，$V$为高速公路的脆弱性程度，$X_i$为高速公路第$i$个脆弱性指数的脆弱性值。


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