孟晖
, 李春燕, 张若琳, 李亚民
中国地质环境监测院,北京 100081
MENG Hui, LI Chunyan, ZHANG Ruolin, LI Yamin
收稿日期: 2017-01-20
网络出版日期: 2017-03-20
版权声明: 2017 地理科学进展 《地理科学进展》杂志 版权所有
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作者简介:
作者简介：孟晖(1962-),女,北京人,教授级高级工程师,主要从事环境地质研究,E-mail:mengh@mail.cigem.gov.cn。
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摘要
以京津冀地区为例,探索县域单元的地质灾害风险评估方法。通过测算地质灾害危险性与承灾体易损性,以定性综合评估的方式实现县域单元地质灾害风险评估。实际评估中,将承灾体易损性分为人口安全易损性与资产易损性,分别用因灾死亡人口比与因灾直接经济损失比加以表征;再以国土资源部2001-2015年地质灾害灾情数据为基础,参考1950-2000年灾情数据,提出人口安全易损性与资产易损性的分级标准,并在京津冀地区进行了评估。结果表明：研究区整体地质灾害风险低,204个评估单元中仅有6个为中风险区,包括河北省涞源县、涞水县、武安市、青龙满族自治县、北京石景山区、延庆区,其余198个为低风险区,与实际情况相符。此方法快捷简便、数据可连续获取,符合建立资源环境承载能力监测预警机制要求。空间差异化评估结果可为主动防灾减灾、国土空间管理提供支撑。
关键词：
Abstract
Taking the Beijing-Tianjin-Hebei region as an example, this article puts forward a method of geological hazard risk assessment. By calculating the level of threat of geological hazards and vulnerability of hazard-affected bodies first, we evaluated the geological hazard risk of counties and districts by qualitative comprehensive assessment. Vulnerability of hazard-affected bodies is composed of population vulnerability and property vulnerability, which are represented by the rate of deaths and rate of direct economic loss caused by geological hazards. Combing with the data of geological disaster situation during 2001-2015 from the Ministry of Land and Resources and taking into account the 1950-2000 disaster data, we proposed the classification standards of population vulnerability and property vulnerability. These standards and calculation were applied in the Beijing-Tianjin-Hebei region. The result shows that the overall geological hazard risk is low. Only six areas—Laiyuan, Laishui, Wuan, Qinglong Manchu Autonomous County, Shijingshan, and Yanqing—show medium risk among the total of 204 assessed county and district units. The rest of the counties and districts are in the low risk area, which is in agreement with the reality. The method proposed here is simple and easy to use, and data can be acquired continuously. The spatial difference assessment result can be used to support the disaster prevention and risk reduction efforts and spatial planning and management.
Keywords：
中国山区面积大,地质灾害点多面广,是世界上灾情最严重的国家之一,地质灾害的发生对资源环境承载能力变化具有显著的影响。为了主动有效预防和减轻地质灾害的危害,需要对地质灾害的发育规律、可能造成的损失等有一个科学的认识和评估,即地质灾害风险评估。在评估的基础上,针对位于较高风险区的山区城镇、农村居民地、重大工程设施等实施减灾措施,以此提高区域资源环境承载的能力。因此,资源环境承载能力监测预警将地质灾害风险评估作为评价要素之一。
地质灾害风险评估方法的选择决定了风险评估所需资料的详细程度和评估结果的可信度。区域风险评估方法主要有概率统计法、期望损失法和情景模拟法等(刘希林等, 2014)。概率统计法是对已发生地质灾害的大量数据进行统计分析,据此估计其再发生的概率,比较适用于具有长时间统计资料的宏观空间尺度研究(吴树仁等, 2012)。由于资料来源的可靠性和积累程度的原因,以往研究难以精确反映风险的区域差异。期望损失法一般以GIS技术为基础,采用间接或相对指标,利用多因子加权评价等数学模型,评估区域地质灾害风险性(罗元华, 1998; 朱良峰等, 2002; 张春山等, 2006),是目前使用最多的方法,但存在评估指标权重确定的主观性问题。情景模拟法是以大比例尺调查为基础,比较适合于微观空间尺度的研究(张茂省等, 2008)。不论采用何种风险性评估方法,地质灾害风险性均是通过地质灾害危险性和易损性而综合反映的。其中,易损性定量评价是地质灾害风险评估的难点之一,目前尚无统一的指标和方法(刘希林等, 2001; 石菊松等, 2007)。
本文基于国土资源部地质灾害报告制度所取得的较长时间序列灾情数据,探讨以县域为单元易损性量化评价方法及其分级标准,在地质灾害危险性和易损性分项测算的基础上综合分析,从而实现区域地质灾害风险性评估,为全国开展以县为单元的资源环境承载能力评价提供技术支持。需要说明的是,文中地质灾害只包括崩塌、滑坡、泥石流、地面塌陷四类突发性地质灾害。
地质灾害调查数据基于1:10万地质灾害普查和1:5万地质灾害详查数据构建的地质灾害调查数据库、矿山地质环境调查数据库,以及岩溶塌陷数据库等地质灾害调查资料。基础地质条件数据主要包括地形起伏度图、地貌图、地质图、第四纪地质图、活动构造图、工程地质图、水文地质图、可溶岩类型图、土壤侵蚀图等;地质灾害点灾情数据来源于国土资源部2001-2015年地质灾害速报制度和月报制度报送的数据;人口与经济数据来源于2001-2015年社会经济统计年鉴;京津冀县级行政区划数据使用国家地理信息中心编制的2013年县级行政区划数据。
2.2.1 地质灾害危险性评价
地质灾害危险性的评价方法比较多,常见的方法有模糊综合评价法、证据权法、多元回归分析法、人工神经网络法、层次分析法、灰色关联分析法等等(向喜琼等, 2000; 张春山等, 2003; 张若琳等, 2010; 刘光旭等, 2012)。这些方法基于的理论不同、含义不同,对评价数据的要求不同,各有优点和不足。在实际评价时,可按照个人的理解与数据掌握情况选择合适的评价方法。本文选择证据权法进行地质灾害危险性评价。
证据权法是一种定量化评价方法,早期主要应用于矿产资源预测等相关领域,近年来才被引入地质灾害危险性评价(范强等, 2014),具有易于理解、操作简便、受主观因素影响小等特点。通过将已经发生的滑坡、崩塌、泥石流、地面塌陷灾害点与起伏度、工程地质岩组、降雨量等评价指标空间叠加,进行相关性分析,求得每个指标与滑坡、崩塌、泥石流、地面塌陷的相关程度;基于相关程度赋予各指标不同的权重,进行叠加计算,得到崩塌、滑坡、泥石流危险性指数图和地面塌陷危险性指数图;根据危险性指数值的大小划分危险性等级,分为高、中、低、极低4个等级。将崩塌、滑坡、泥石流危险性评价分级图和地面塌陷危险性评价分级图按照“就高原则”叠加,形成自然单元地质灾害危险性评价结果。
自然单元评价结果向县域单元转化时采用最大面积法,即以县域面积内面积最大的评价等级作为该县域的危险性评价等级。再结合已有资料,并根据专家经验对评价结果进行校验修订,最终确定县域地质灾害危险性等级。
2.2.2 承灾体易损性评价
承灾体易损性是地质灾害发生时可能对承灾体造成的破坏、损失程度。地质灾害造成的损失主要有直接和间接经济损失、人员伤亡和资源环境破坏等。由于人口、财产和环境性质的不同,并考虑到灾情统计数据的类别,将承灾体易损性分为人口安全易损性与资产易损性两部分。
(1) 人口安全易损性评价
人口安全易损性是指因地质灾害造成人口死亡的最大可能程度。鉴于本次评价是以县域单元为评价尺度,可采用县年均地质灾害最大可能死亡人口占县年均总人口的比例(张梁等, 2002; 尚志海等, 2010; 吴树仁等, 2012),即因灾死亡人口比来表达。因灾死亡人口比越大,人口安全易损程度越高。
式中：县年均地质灾害死亡人口的单位为人/年、县年均总人口的单位为万人/年。
由于县年均地质灾害最大可能死亡人口难以预测,本文采用地质灾害实际造成的县年均地质灾害死亡人口计算。基于GIS空间分析统计功能,根据国土资源部2001-2015年地质灾害灾情统计数据,以县为单元统计2001-2015年县域内所有地质灾害点造成的死亡人口总数,计算年均值。由于2001-2015年期间,仅在2010年开展过一次人口普查,因此,在实际计算时,采用2010年人口普查的县域总人口数据作为县年均总人口数。
通过以全国县域“因灾死亡人口比”数据为样本进行测算分级,结合20世纪地质灾害灾情数据和前人的研究成果(张梁等, 2002; 吴树仁等, 2012),提出人口安全易损性评价分级标准(表1)。
表1 人口安全易损性评价分级
Tab.1 Population vulnerability classes
| 易损性等级 | 高 | 中 | 低 | 极低 |
|---|---|---|---|---|
| 因灾死亡人口比/(人/万人) | >0.1 | 0.10~0.01 | 0.010~0.001 | <0.001 |
(2) 资产易损性评价
资产易损性是指县域内地质灾害造成直接经济损失的最大可能程度。采用县年均地质灾害直接经济损失占县年均经济总量之比,即因灾直接经济损失比来表达。实际计算时,受资料限制,以2001、2004、2010、2014年各县经济总量的均值作为县年均经济总量。因灾直接经济损失比越大,资产易损程度越高。
式中：县年均地质灾害直接经济损失、县年均经济总量的单位分别为万元/年、百万元/年。
以全国县域“因灾直接经济损失比”数据为样本进行测算分级,结合20世纪灾害灾情数据和前人的研究成果,提出资产易损性评价分级标准(表2)。
表2 资产易损性评价分级
Tab.2 Property vulnerability classes
| 易损性等级 | 高 | 中 | 低 | 极低 |
|---|---|---|---|---|
| 因灾直接经济损失比/(万元/百万元) | >1 | 1.0~0.1 | 0.10~0.01 | <0.01 |
将县域地质灾害人口安全易损性评价分区结果与资产易损性评价分区结果,按照“就高原则”进行叠加,形成县域单元承灾体易损性评价分区结果。
2.2.3 地质灾害风险定性综合评估
按照地质灾害风险定性综合评估方法(表3),根据地质灾害危险性等级、承灾体易损性等级的组合特征,将地质灾害风险划分为高、中、低3个等级。为保证地质灾害风险性评估结果的可靠性,应通过统计分析、野外实地验证或同行检查对评估结果进行必要的检验和完善。
表3 地质灾害风险定性综合评估
Tab.3 Comprehensive assessment of geological hazard risk
| 地质灾害危险性 | 承灾体易损性 | |||
|---|---|---|---|---|
| 高 | 中 | 低 | 极低 | |
| 高 | 高 | 高 | 中 | 低 |
| 中 | 高 | 中 | 中 | 低 |
| 低 | 中 | 中 | 低 | 低 |
| 极低 | 低 | 低 | 低 | 低 |
京津冀地区包括了北京市、天津市、河北省,面积21.8万km2,2014年常住人口约为1.1亿,地区生产总值约为6.65万亿元。地形上大体可分为北部、西部的山地丘陵区,中部平原区以及东部滨海区三部分。北部和西部为燕山及太行山山地,由中山、低山、丘陵和山间盆地组成,发育有尚义—平泉深断裂、上黄旗—乌龙沟深断裂、怀柔-涞水深断裂、邢台-安阳深断裂等几组深大断裂构造。研究区地层出露比较齐全,从太古界至新生界基本都有分布,其中广泛出露太古界地层、中上元古界地层与第四系松散地层。太古界地层岩性主要有麻粒岩,片麻岩、斜长角闪岩等,裂隙发育,易风化,强度低,第四系松散地层广布于平原盆地表面。气候冬季寒冷少雪,春季干旱多风沙,风速较大,夏季炎热多雨,利于岩土体风化。降水量时空分布不均,主要分布在燕山南麓、太行山东麓,且80%左右降水量集中6-9月份,而又以7月下旬-8月上旬最为集中。降水强度大,历时短,往往集中于5~7天之间完成全年70%的降雨量。这些为地质灾害的发育提供了自然条件。据调查,截至2015年,研究区共发现突发性地质灾害及隐患点7255处,包括崩塌3526处、滑坡770处、泥石流2288处,地面塌陷671处。
本次评价的基本评价单元包括市辖区、县、自治县、县级市。根据2013年行政区划,京津冀地区共有204个评价单元,其中北京市16个、天津市16个、河北省172个。在地形上,研究区共96个县位于中低山地区,108个县位于平原滨海地区。
3.3.1 地质灾害危险性评价
地质灾害危险性评价选取地形起伏度、地貌类型、工程地质岩组、活动断裂距离、多年平均降水量、年平均暴雨日数(天)、土地利用程度、矿山分布密度、崩滑流发育密度、地面塌陷发育密度等指标。将各评价指标空间分布图件进行1 km×1 km栅格化处理,按照评价流程形成自然单元地质灾害危险性评价分区结果。将自然单元评价结果转化,以县域单元的形式表达,得到京津冀地区地质灾害危险性评价分区图(图1)。
图1 京津冀地区地质灾害危险性评价分区图
Fig.1 Zoning map of geological hazards of the Beijing-Tianjin-Hebei region
京津冀地区地质灾害危险性评价分区结果显示,该地区共有高危险区15个,中危险区46个,低危险区50个,极低危险区93个(表4)。滑坡、崩塌、泥石流高危险性地区主要分布在燕山—太行山一带,包括河北省涞水县等,这些区域构造比较发育,主要分布碎屑岩等易滑岩组,岩体风化程度较强烈,雨季多暴雨。地面塌陷高危险区主要分布在邯郸、邢台、唐山和承德市等地的矿山开采区。
表4 京津冀地区地质灾害危险性评价分级表
Tab.4 Result of geological hazard assessment of counties and districts in the Beijing-Tianjin-Hebei region
| 危险性等级 | 个数 | 县 (市、区) 名 |
|---|---|---|
| 高 | 15 | 河北：灵寿县、平山县、井陉县、井陉矿区、邢台县、涉县、武安市、涞水县、迁西县、峰峰矿区、行唐县、曲阳县、青龙满族自治县、宽城满族自治县、兴隆县 |
| 中 | 46 | 北京：延庆区、平谷区、石景山区、门头沟区、房山区、密云区、怀柔区; 河北：磁县、阜平县、内丘县、沙河市、蔚县、涞源县、唐县、鹿泉区、涿鹿县、元氏县、赞皇县、临城县、桥西区、桥东区、卢龙县、抚宁县、复兴区、丛台区、邯山区、邯郸县、顺平县、易县、遵化市、满城县、平泉县、承德县、双桥区、双滦区、鹰手营子矿区、丰宁满族自治县、隆化县、滦平县、宣化县、怀安县、万全县、桥西区、下花园区、崇礼县、赤城县 |
| 低 | 50 | 北京：东城区、海淀区、西城区、丰台区、昌平区、顺义区、朝阳区; 天津：蓟县; 河北：阳原县、桥西区、任县、隆尧县、柏乡县、高邑县、南和县、迁安市、路北区、路南区、海港区、山海关区、昌黎县、滦南县、平乡县、鸡泽县、曲周县、永年县、临漳县、成安县、定兴县、三河市、大厂回族自治县、丰润区、开平区、涿州市、裕华区、栾城区、古冶区、肥乡县、滦县、丰南区、北戴河区、尚义县、围场满族蒙古族自治县、康保县、沽源县、张北县、桥东区、宣化区、怀来县、广平县 |
| 极低 | 93 | 北京：通州区、大兴区; 天津：河东区、东丽区、河北区、红桥区、南开区、河西区、武清区、宝坻区、西青区、宁河县、北辰区、津南区、和平区、滨海新区、静海县; 河北：正定县、藁城区、无极县、定州市、安国市、望都县、固安县、新华区、长安区、桥东区、赵县、宁晋县、晋州市、深泽县、博野县、新市区、北市区、安新县、高阳县、肃宁县、新河县、巨鹿县、广阳区、乐亭县、霸州市、桃城区、新华区、景县、威县、邱县、大名县、魏县、广宗县、新乐市、徐水县、辛集市、安平县、饶阳县、冀州市、香河县、永清县、安次区、玉田县、献县、曹妃甸区、运河区、吴桥县、临西县、黄骅市、蠡县、南市区、雄县、深州市、河间市、大城县、武强县、武邑县、海兴县、南皮县、孟村回族自治县、东光县、阜城县、南宫市、枣强县、高碑店市、清苑县、容城县、文安县、任丘市、青县、沧县、泊头市、盐山县、馆陶县、清河县、故城县 |
3.3.2 承灾体易损性评价
据2001-2015年地质灾害灾情统计数据显示(表5),京津冀地区共有8个县(市、区)因地质灾害造成了人口死亡,因灾死亡人口总数为31人。其中河北省包括涞源县、涞水县、武安市和青龙满族自治县4个县(市),因灾死亡人口23人;北京市包括延庆区、石景山区、顺义区、房山区4个县(区),因灾死亡人口8人;天津市因灾死亡人口为零。从表5可以看出,2001-2015年因灾死亡人口最多的县是河北省涞源县,为10人,因灾死亡人口比为0.03,按照表1人口安全易损性评价分级标准,涞源县人口安全易损性等级为中。武安市因灾死亡人口为8人,而武安市人口总数较大为71.50万,因灾死亡人口比仅为涞源县的1/4,人口安全易损性等级为低(图2)。
表5 京津冀地质灾害人口安全易损性评价数据表
Tab.5 Result of population vulnerability assessment of counties and districts in the Beijing-Tianjin-Hebei region
| 省(市) | 市(区) | 县(市、区) | 2001-2015年因灾死亡人数/人 | 县(市、区)人口总数/万人 | 因灾死亡人口比/(人/万人) | 人口安全易损性等级 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 河北省 | 保定市 | 涞源县 | 10 | 22.76 | 0.029295 | 中 |
| 邯郸市 | 武安市 | 8 | 71.50 | 0.007459 | 低 | |
| 秦皇岛市 | 青龙满族自治县 | 4 | 43.36 | 0.006150 | 低 | |
| 保定市 | 涞水县 | 1 | 29.60 | 0.002252 | 低 | |
| 北京市 | 市辖区 | 延庆区 | 3 | 27.71 | 0.007217 | 低 |
| 市辖区 | 石景山区 | 2 | 53.79 | 0.002479 | 低 | |
| 市辖区 | 顺义区 | 2 | 76.52 | 0.001743 | 低 | |
| 市辖区 | 房山区 | 1 | 82.48 | 0.000808 | 极低 |
图2 京津冀地区人口安全易损性评价分区图
Fig.2 Zoning map of population vulnerability of the Beijing-Tianjin-Hebei region
京津冀共有36个县(市、区)因地质灾害造成了直接经济损失,均分布于河北省与北京市,其中河北省27个县(市、区)、北京市9个区。15年间因灾造成直接经济损失合计为3854.7万元,在全国尺度上并不高。按照表2的资产易损性评价分级标准,36个县的资产易损性等级均为极低。2001-2015年因灾直接经济损失最高的县为唐山市迁西县,共造成直接经济损失2037.0万元,因其县经济总量均值较高,因灾直接经济损失比为0.0062423,在京津冀地区是最高的,但在全国尺度上依然比较低,所以易损性等级为极低(图3)。
图3 京津冀地区资产易损性评价分区图
Fig.3 Zoning map of property vulnerability of the Beijing-Tianjin-Hebei region
将人口安全易损性与资产易损性按照“就高原则”叠加,形成京津冀地区承灾体易损性评价分区图(图4)。整体上无易损性等级为高的县(市、区),易损性等级为中的县1个,为河北省涞源县;易损性等级为低的县(市、区)6个,其中河北省3个,包括武安市、青龙满族自治县、涞水县,北京市3个,包括石景山区、延庆区、顺义区。2001-2015年地质灾害灾情统计数据详见表6。
图4 京津冀地区承灾体易损性评价分区图
Fig.4 Zoning map of vulnerability of hazard-affected bodies (population and property) of the Beijing-Tianjin-Hebei region
表6 京津冀地质灾害资产易损性评价数据表
Tab.6 Result of property vulnerability assessment of counties and districts in the Beijing-Tianjin-Hebei region
| 省(市) | 市(区) | 县(市、区) | 2001-2015年因灾直接经济损失/万元 | 县(市、区)GDP总量均值/百万元 | 因灾直接经济损失比/(万元/百万元) | 资产易损性等级 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 河北省 | 唐山市 | 迁西县 | 2037.0 | 21754.73 | 0.0062423 | 极低 |
| 河北省 | 保定市 | 涞水县 | 215.0 | 2876.04 | 0.0049837 | 极低 |
| 河北省 | 承德市 | 兴隆县 | 341.7 | 4989.76 | 0.0045653 | 极低 |
| 河北省 | 承德市 | 承德县 | 155.0 | 6362.33 | 0.0016241 | 极低 |
| 河北省 | 石家庄市 | 灵寿县 | 115.0 | 5012.95 | 0.0015294 | 极低 |
| 河北省 | 张家口市 | 尚义县 | 33.0 | 1609.70 | 0.0013667 | 极低 |
| 河北省 | 承德市 | 丰宁满族自治县 | 50.0 | 4516.71 | 0.0007380 | 极低 |
| 河北省 | 秦皇岛市 | 抚宁县 | 70.0 | 8000.29 | 0.0005836 | 极低 |
| 河北省 | 张家口市 | 桥西区 | 95.0 | 12174.96 | 0.0005202 | 极低 |
| 河北省 | 张家口市 | 蔚县 | 33.0 | 4777.18 | 0.0004605 | 极低 |
| 河北省 | 张家口市 | 万全县 | 18.0 | 2869.99 | 0.0004181 | 极低 |
| 河北省 | 秦皇岛市 | 青龙满族自治县 | 29.0 | 5686.12 | 0.0003400 | 极低 |
| 河北省 | 唐山市 | 迁安市 | 210.0 | 47741.32 | 0.0002932 | 极低 |
| 河北省 | 承德市 | 隆化县 | 20.0 | 5320.59 | 0.0002506 | 极低 |
| 河北省 | 承德市 | 双滦区 | 10.0 | 2898.28 | 0.0002300 | 极低 |
| 河北省 | 承德市 | 围场满族蒙古族自治县 | 13.3 | 4701.75 | 0.0001886 | 极低 |
| 河北省 | 保定市 | 唐县 | 10.0 | 3703.33 | 0.0001800 | 极低 |
| 河北省 | 邢台市 | 邢台县 | 15.0 | 8258.44 | 0.0001211 | 极低 |
| 河北省 | 保定市 | 满城县 | 10.0 | 5711.45 | 0.0001167 | 极低 |
| 河北省 | 张家口市 | 赤城县 | 6.0 | 3501.79 | 0.0001142 | 极低 |
| 河北省 | 邢台市 | 隆尧县 | 7.2 | 6440.32 | 0.0000745 | 极低 |
| 河北省 | 邢台市 | 沙河市 | 11.0 | 12141.20 | 0.0000604 | 极低 |
| 河北省 | 秦皇岛市 | 昌黎县 | 5.0 | 10076.58 | 0.0000331 | 极低 |
| 河北省 | 承德市 | 宽城满族自治县 | 5.0 | 10224.54 | 0.0000326 | 极低 |
| 河北省 | 石家庄市 | 平山县 | 3.5 | 11474.09 | 0.0000203 | 极低 |
| 河北省 | 石家庄市 | 行唐县 | 1.0 | 6709.36 | 0.0000099 | 极低 |
| 河北省 | 承德市 | 双桥区 | 1.0 | 9935.11 | 0.0000067 | 极低 |
| 北京市 | 市辖区 | 门头沟区 | 124.0 | 25217.97 | 0.0003278 | 极低 |
| 北京市 | 市辖区 | 延庆区 | 22.5 | 5732.52 | 0.0002617 | 极低 |
| 北京市 | 市辖区 | 怀柔区 | 20.0 | 18856.69 | 0.0000707 | 极低 |
| 北京市 | 市辖区 | 房山区 | 46.0 | 62958.37 | 0.0000487 | 极低 |
| 北京市 | 市辖区 | 丰台区 | 70.0 | 110760.30 | 0.0000421 | 极低 |
| 北京市 | 市辖区 | 密云区 | 3.0 | 11476.43 | 0.0000174 | 极低 |
| 北京市 | 市辖区 | 海淀区 | 32.0 | 152591.09 | 0.0000140 | 极低 |
| 北京市 | 市辖区 | 昌平区 | 15.5 | 78106.29 | 0.0000132 | 极低 |
| 北京市 | 市辖区 | 朝阳区 | 2.0 | 224274.23 | 0.0000006 | 极低 |
3.3.3 地质灾害风险定性综合评估
采用表4的地质灾害风险定性综合评估方法,综合分析地质灾害危险性与承灾体易损性,形成京津冀地区地质灾害风险评估结果(表7、图5)。京津冀地区有198个县(市、区)地质灾害风险等级为低,仅河北省涞源县、涞水县、武安市、青龙满族自治县,北京市石景山区、延庆区6个县(市、区)地质灾害风险等级为中,无地质灾害风险等级为高的县(市、区)。上述风险等级为中的6个县(市、区)均属山地丘陵地区,分布于研究区北部和西部。评价结果经同行检查,认为与实际情况吻合。
表7 京津冀地区地质灾害风险等级
Tab.7 Geological hazard risk of counties and districts in the Beijing-Tianjin-Hebei region
| 省(市) | 市(区) | 县(市、区) | 地质灾害危险性等级 | 承灾体易损性等级 | 地质灾害风险等级 |
|---|---|---|---|---|---|
| 河北省 | 保定市 | 涞源县 | 中 | 中 | 中 |
| 保定市 | 涞水县 | 高 | 低 | 中 | |
| 邯郸市 | 武安市 | 高 | 低 | 中 | |
| 秦皇岛市 | 青龙满族自治县 | 高 | 低 | 中 | |
| 北京市 | 市辖区 | 石景山区 | 中 | 低 | 中 |
| 市辖区 | 延庆区 | 中 | 低 | 中 |
图5 京津冀地区地质灾害风险评估分区图
Fig.5 Zoning map of geological hazard risk of the Beijing-Tianjin-Hebei region
(1) 本文以2001-2015年国土资源部地质灾害速报制度与月报报送的地质灾害点灾情数据为基础,将承灾体易损性分为人口安全易损性和资产易损性,分别用因灾死亡人口比和因灾直接经济损失比量化表达。通过测算和参考前人研究结果,分别给出了人口安全易损性和资产易损性分级标准以及叠加原则,再与地质灾害危险性评价定性综合评估相结合,形成以县级行政区域为单元的区域地质灾害风险评估方法。此方法快捷、数据连续有保障,符合建立资源环境承载能力监测预警机制要求。应用此方法,进行京津冀地区的实证评价结果,地质灾害风险评估结果为中风险区6个,包括河北省涞源县、涞水县、武安市、青龙满族自治县,北京市石景山区、延庆区6个县(区),低风险区198个,与实际情况符合。
(2) 位于地质灾害中风险区的涞源县、涞水县、武安市等6个县(市、区),在国土规划和土地利用前,应考虑地质灾害对土地利用限制性,进行详细的地质灾害危险性评估,必要时需详细勘查地质条件,注重事前降低地质灾害风险,确保区域经济社会的可持续发展。
(3) 以县域单元进行地质灾害风险评估,其评价结果将县域作为一个风险等级,也就是认为地质灾害危险性、承灾体易损性等在该评价单元内是均匀分布的。实际上,县域面积从几百到数千km²不等,其内部的地形地貌、地质灾害、人口、财产、土地等也不是均匀分布的。因此,本评估方法适用于具有较长时间灾情记录的宏观空间尺度的风险分析。如将人口、经济指标进行空间格网化处理,可解决县域内部易损性差异问题。提升地质灾害风险评估的精确性是今后需要进一步努力的方向。
The authors have declared that no competing interests exist.
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证据权法在区域滑坡危险性评价中的应用: 以贵州省为例 [J].https://doi.org/10.13544/j.cnki.jeg.2014.03.017 URL Magsci [本文引用: 1] 摘要
以GIS为技术平台，采用证据权法对研究区进行了滑坡地质灾害危险性分析。综合分析历史滑坡数据及其环境因素和触发因素，数据源主要有地形图、DEM、地质图，选取地层岩性、构造、高程、坡度、坡向、地形起伏度、道路、水系作为危险性评价因子。首先应用ArcGIS软件对数据源进行处理，提取各个评价因子图层，并对每个图层进行分级、缓冲区分析等处理，建立若干证据层。然后将历史灾害点与评价因子进行空间关联分析，计算每个评价因子等级的权重，最后计算出评价单元的危险性指数，并将危险性分为极高危险区、高危险区、中等危险区、低危险区。采用成功率曲线法对证据权法评价精度进行验证，结果表明本次评价的精度为71%。利用历史滑坡数据对评价结果进行验证，结果显示评价结果与实际情况较为吻合，说明证据权可以客观定量地评价各影响因子对滑坡的影响程度，该方法应用于区域地质灾害危险性评价比较有效。
Landslides hazards assessment with weights of case study in Guizhou, China [J].https://doi.org/10.13544/j.cnki.jeg.2014.03.017 URL Magsci [本文引用: 1] 摘要
以GIS为技术平台，采用证据权法对研究区进行了滑坡地质灾害危险性分析。综合分析历史滑坡数据及其环境因素和触发因素，数据源主要有地形图、DEM、地质图，选取地层岩性、构造、高程、坡度、坡向、地形起伏度、道路、水系作为危险性评价因子。首先应用ArcGIS软件对数据源进行处理，提取各个评价因子图层，并对每个图层进行分级、缓冲区分析等处理，建立若干证据层。然后将历史灾害点与评价因子进行空间关联分析，计算每个评价因子等级的权重，最后计算出评价单元的危险性指数，并将危险性分为极高危险区、高危险区、中等危险区、低危险区。采用成功率曲线法对证据权法评价精度进行验证，结果表明本次评价的精度为71%。利用历史滑坡数据对评价结果进行验证，结果显示评价结果与实际情况较为吻合，说明证据权可以客观定量地评价各影响因子对滑坡的影响程度，该方法应用于区域地质灾害危险性评价比较有效。
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泥石流灾害风险评估理论与方法研究 [J].https://doi.org/10.11820/dlkxjz.2012.03.015 Magsci [本文引用: 1] 摘要
近年来，频繁发生的泥石流灾害给中国部分地区造成了巨大的破坏。泥石流点多面广、成灾迅速，难以对其进行准确的监测预报，风险评估就显得尤为重要。本文从泥石流灾害风险的构成要素、危险性评估研究和承灾体脆弱程度评估研究等方面分析了泥石流灾害风险的研究现状。从当前的研究现状中可以发现：灾害风险公式得到广大学者普遍认同，泥石流危险性评估方法也相对比较成熟；但在泥石流灾害对承灾体的致损风险机理分析方面研究尚需深入，危险性评估中如何实现从点评价向面评价过渡还需进一步探讨，对承灾体脆弱性研究也需要引起重视。因此，在今后的评估研究中，需要加强这些方面的研究探索，进一步提高泥石流灾害风险评估结果的可信度，提高其实用性。
A study on theory and method in debris flow risk assessment [J].https://doi.org/10.11820/dlkxjz.2012.03.015 Magsci [本文引用: 1] 摘要
近年来，频繁发生的泥石流灾害给中国部分地区造成了巨大的破坏。泥石流点多面广、成灾迅速，难以对其进行准确的监测预报，风险评估就显得尤为重要。本文从泥石流灾害风险的构成要素、危险性评估研究和承灾体脆弱程度评估研究等方面分析了泥石流灾害风险的研究现状。从当前的研究现状中可以发现：灾害风险公式得到广大学者普遍认同，泥石流危险性评估方法也相对比较成熟；但在泥石流灾害对承灾体的致损风险机理分析方面研究尚需深入，危险性评估中如何实现从点评价向面评价过渡还需进一步探讨，对承灾体脆弱性研究也需要引起重视。因此，在今后的评估研究中，需要加强这些方面的研究探索，进一步提高泥石流灾害风险评估结果的可信度，提高其实用性。
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区域泥石流易损性评价 [J].https://doi.org/10.3969/j.issn.1003-8035.2001.02.002 URL [本文引用: 1] 摘要
以联合国公布的易损性定义为基础 ,论述了影响区域易损性的代表性因子及其量化方法 ,探讨了各因子与易损性的相互关系 ,论证了区域泥石流易损性评价的建模过程及其数学表达。区域泥石流易损性反映泥石流作用下垫面的社会、经济和环境属性 ,与固定资产投资、国内生产总值和土地资源价值以及人口密度和人口质量 (年龄大小、教育水平、富裕程度 )有关。区域泥石流易损性定量表达为财产指标赋值和人口指标赋值平均值的平方根。以四川凉山州为研究实例 ,对此评价方法进行了应用。
Regional vulnerability assessment of debris flows [J].https://doi.org/10.3969/j.issn.1003-8035.2001.02.002 URL [本文引用: 1] 摘要
以联合国公布的易损性定义为基础 ,论述了影响区域易损性的代表性因子及其量化方法 ,探讨了各因子与易损性的相互关系 ,论证了区域泥石流易损性评价的建模过程及其数学表达。区域泥石流易损性反映泥石流作用下垫面的社会、经济和环境属性 ,与固定资产投资、国内生产总值和土地资源价值以及人口密度和人口质量 (年龄大小、教育水平、富裕程度 )有关。区域泥石流易损性定量表达为财产指标赋值和人口指标赋值平均值的平方根。以四川凉山州为研究实例 ,对此评价方法进行了应用。
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自然灾害风险主要分析方法及其适用性述评 [J].https://doi.org/10.11820/dlkxjz.2014.11.006 Magsci [本文引用: 1] 摘要
自然灾害风险分析方法的选择,决定了风险分析所需资料的详细程度、风险模型的使用情况和分析结果的可靠性,是风险研究的核心内容之一,直接关系到风险分析的成败.风险定量分析方法主要有相对值方法和绝对值方法两大类.风险相对值分析方法的研究成果比较丰富,其方法可归纳为概率统计法、期望损失法和情景模拟法3 类.基于风险概率的分析方法比较适用于具备较长时间统计资料的宏观空间尺度研究;基于期望损失的分析方法实际应用中较易操作,多用于中观空间尺度的研究;基于情景模拟的分析方法结果精度较高,较适合于微观空间尺度的研究.风险绝对值分析方法中,生命风险最受重视,但基于历史资料的生命风险分析方法还不够成熟,其数学模型的生命风险分析方法还有待检验,基于情景模拟的生命风险分析方法可能是未来发展方向.相对而言,经济风险分析方法比较成熟,而生态环境风险定量分析的有效方法尚需进一步探索.在风险绝对值表达的定量研究方面,今后应重视情景模拟和土地利用的作用.不论是哪种风险表达方式,分析方法的选用都要基于风险机制、考虑研究尺度、运用现代技术,以提高分析方法的实用性和分析结果的可靠性.
Risk analysis methods of natural disasters and their applicability [J].https://doi.org/10.11820/dlkxjz.2014.11.006 Magsci [本文引用: 1] 摘要
自然灾害风险分析方法的选择,决定了风险分析所需资料的详细程度、风险模型的使用情况和分析结果的可靠性,是风险研究的核心内容之一,直接关系到风险分析的成败.风险定量分析方法主要有相对值方法和绝对值方法两大类.风险相对值分析方法的研究成果比较丰富,其方法可归纳为概率统计法、期望损失法和情景模拟法3 类.基于风险概率的分析方法比较适用于具备较长时间统计资料的宏观空间尺度研究;基于期望损失的分析方法实际应用中较易操作,多用于中观空间尺度的研究;基于情景模拟的分析方法结果精度较高,较适合于微观空间尺度的研究.风险绝对值分析方法中,生命风险最受重视,但基于历史资料的生命风险分析方法还不够成熟,其数学模型的生命风险分析方法还有待检验,基于情景模拟的生命风险分析方法可能是未来发展方向.相对而言,经济风险分析方法比较成熟,而生态环境风险定量分析的有效方法尚需进一步探索.在风险绝对值表达的定量研究方面,今后应重视情景模拟和土地利用的作用.不论是哪种风险表达方式,分析方法的选用都要基于风险机制、考虑研究尺度、运用现代技术,以提高分析方法的实用性和分析结果的可靠性.
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可接受风险与灾害研究 [J].https://doi.org/10.11820/dlkxjz.2010.01.004 Magsci [本文引用: 1] 摘要
<p>灾害风险研究的根本目的就是要回答“怎样的安全才是安全”，可接受风险正是解决这一问题的常用方法，其是在现有社会、经济、政治和环境条件下人们认为可以接受的潜在损失。从20世纪60年代末开始，一些国家和地区在生命可接受风险原则和标准上进行了大量探索，但是灾害可接受风险研究还不多。目前可接受风险的主要研究方法有风险矩阵方法、成本效益分析、生活质量指数和FN曲线图法，多以定量风险分析为基础。在总结国内外可接受风险研究的基础上，本文对灾害可接受风险研究进行了展望，期望通过对生命风险、经济风险和环境风险三种表达形式的探索，来促进自然灾害可接受风险的综合研究，应尽快建立符合我国国情的灾害可接受风险标准，达到灾害风险控制和风险管理的目的。</p>
Acceptable risk and disaster research [J].https://doi.org/10.11820/dlkxjz.2010.01.004 Magsci [本文引用: 1] 摘要
<p>灾害风险研究的根本目的就是要回答“怎样的安全才是安全”，可接受风险正是解决这一问题的常用方法，其是在现有社会、经济、政治和环境条件下人们认为可以接受的潜在损失。从20世纪60年代末开始，一些国家和地区在生命可接受风险原则和标准上进行了大量探索，但是灾害可接受风险研究还不多。目前可接受风险的主要研究方法有风险矩阵方法、成本效益分析、生活质量指数和FN曲线图法，多以定量风险分析为基础。在总结国内外可接受风险研究的基础上，本文对灾害可接受风险研究进行了展望，期望通过对生命风险、经济风险和环境风险三种表达形式的探索，来促进自然灾害可接受风险的综合研究，应尽快建立符合我国国情的灾害可接受风险标准，达到灾害风险控制和风险管理的目的。</p>
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滑坡风险评估的难点和进展 [J].
近年来，国内外滑坡研究日益重视滑坡风险评估和管理技术方法的研究，但滑坡风险评估依然是存在很多问题和难点,尤其是在中等―大比例尺区域滑坡风险定量评估方面，主要表现在滑坡编录数据库建设、滑坡影响因素的识别和建模、滑坡时间、空间预测的不确定性，滑坡诱发因素动态变化的定量刻画，承灾体识别和易损性定量评价等方面。在阐述滑坡风险评估流程的基础上，围绕滑坡风险评估与制图中滑坡编录和基础数据获取与更新，危险性分析中的滑坡空间、时间概率和滑坡特征预测、损失评估中的易损性分析与定量和承灾体定量化制图等技术方法中的难点和存在的问题，概述针对这些问题所取得的研究进展，并指出了滑坡风险研究的技术发展趋势。
Difficulties and problematical aspects of landslide risk assessment: An overview [J].
近年来，国内外滑坡研究日益重视滑坡风险评估和管理技术方法的研究，但滑坡风险评估依然是存在很多问题和难点,尤其是在中等―大比例尺区域滑坡风险定量评估方面，主要表现在滑坡编录数据库建设、滑坡影响因素的识别和建模、滑坡时间、空间预测的不确定性，滑坡诱发因素动态变化的定量刻画，承灾体识别和易损性定量评价等方面。在阐述滑坡风险评估流程的基础上，围绕滑坡风险评估与制图中滑坡编录和基础数据获取与更新，危险性分析中的滑坡空间、时间概率和滑坡特征预测、损失评估中的易损性分析与定量和承灾体定量化制图等技术方法中的难点和存在的问题，概述针对这些问题所取得的研究进展，并指出了滑坡风险研究的技术发展趋势。
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基于GIS的人工神经网络模型在地质灾害危险性区划中的应用 [J].https://doi.org/10.3969/j.issn.1003-8035.2000.03.006 URL [本文引用: 1] 摘要
地质灾害区域评价和危险性区划结果的准确与否 ,主要取决于基础地质资料的可靠性及数学模型的合理性。为了提高数据的可靠性 ,利用 GIS,在其支持下管理多源基础地学数据 ,进行数据处理 ,提取因素图层 ,剖分形成评价图元区域。然后在 GIS基础上进行二次开发 ,将人工神经网络模型和 GIS有机整合 ,这样 GIS既为人工神经网络模型提供评价数据 ,又处理其评价结果数据 ,成图输出。本文遵从上述思路 ,结合长江三峡示范区 (巴东 -新滩 )具体实例 ,探讨了人工神经网络和 GIS结合 (基于 GIS的人工神经网络 )的可能性和现实途径及其在区域地质灾害危险性区划中的应用前景。这种思路同样也适合其他数
Application of GIS-based artificial neural networks on assessment of geohazards risk [J].https://doi.org/10.3969/j.issn.1003-8035.2000.03.006 URL [本文引用: 1] 摘要
地质灾害区域评价和危险性区划结果的准确与否 ,主要取决于基础地质资料的可靠性及数学模型的合理性。为了提高数据的可靠性 ,利用 GIS,在其支持下管理多源基础地学数据 ,进行数据处理 ,提取因素图层 ,剖分形成评价图元区域。然后在 GIS基础上进行二次开发 ,将人工神经网络模型和 GIS有机整合 ,这样 GIS既为人工神经网络模型提供评价数据 ,又处理其评价结果数据 ,成图输出。本文遵从上述思路 ,结合长江三峡示范区 (巴东 -新滩 )具体实例 ,探讨了人工神经网络和 GIS结合 (基于 GIS的人工神经网络 )的可能性和现实途径及其在区域地质灾害危险性区划中的应用前景。这种思路同样也适合其他数
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黄河上游地区崩塌滑坡泥石流地质灾害风险评价 [J].https://doi.org/10.3969/j.issn.1006-6616.2006.02.014 URL [本文引用: 1] 摘要
Based on field geological investigations of avalanches,landslides and mudflows in the upper reaches of the Yellow River,the authors determined the main influence factors and index system of the hazard risk evaluation and made risk evaluation with the county(city or qi)as a unit.There are a total of 116 units in the study region and the geological hazard risk is divided into 5 grades.There are 3 high risk units,8 relatively high risk units,24 moderate risk units is three,54 relatively low risk units and 27 low risk units.The results of risk evaluation indicate that the risk grades of avalanche,landslide and mudflow hazards differ greatly in different area of the region.The general distribution pattern is as follows: the risk is higher in the central area and lower in the north and south.The risk indices show that the risk indices of some risk units are very close to the critical value,and once the dangerous conditions and vulnerable conditions change,the risk grades of geological hazards would change accordingly.Therefore during the development of western China,whether for mineral exploration and mining or for various engineering operations,we should pay attention to environmental protection so as to avoid aggravation of geological hazards.
Risk evaluation of avalanche, landslide and mudflow hazards in the upper reaches of the Yellow River [J].https://doi.org/10.3969/j.issn.1006-6616.2006.02.014 URL [本文引用: 1] 摘要
Based on field geological investigations of avalanches,landslides and mudflows in the upper reaches of the Yellow River,the authors determined the main influence factors and index system of the hazard risk evaluation and made risk evaluation with the county(city or qi)as a unit.There are a total of 116 units in the study region and the geological hazard risk is divided into 5 grades.There are 3 high risk units,8 relatively high risk units,24 moderate risk units is three,54 relatively low risk units and 27 low risk units.The results of risk evaluation indicate that the risk grades of avalanche,landslide and mudflow hazards differ greatly in different area of the region.The general distribution pattern is as follows: the risk is higher in the central area and lower in the north and south.The risk indices show that the risk indices of some risk units are very close to the critical value,and once the dangerous conditions and vulnerable conditions change,the risk grades of geological hazards would change accordingly.Therefore during the development of western China,whether for mineral exploration and mining or for various engineering operations,we should pay attention to environmental protection so as to avoid aggravation of geological hazards.
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黄河上游地区崩塌、滑坡、泥石流地质灾害区域危险性评价 [J].https://doi.org/10.3969/j.issn.1006-6616.2003.02.007 URL [本文引用: 1] 摘要
本文在对黄河上游地区崩塌、滑坡、泥石流地质灾害进行野外调查和资料收集的基础上,对地质灾害进行了以县(市)为单元的危险性评价.评价区共包括116个单元,地质灾害危险程度共分为5级,高危险单元5个,较高危险单元7个,中等危险单元11个,较低危险单元47个,低危险单元46个.
Regional dangerous on the geological hazards of collapse, landslide and debris flow in the upper reaches of the Yellow River [J].https://doi.org/10.3969/j.issn.1006-6616.2003.02.007 URL [本文引用: 1] 摘要
本文在对黄河上游地区崩塌、滑坡、泥石流地质灾害进行野外调查和资料收集的基础上,对地质灾害进行了以县(市)为单元的危险性评价.评价区共包括116个单元,地质灾害危险程度共分为5级,高危险单元5个,较高危险单元7个,中等危险单元11个,较低危险单元47个,低危险单元46个.
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全国地质灾害风险区划研究报告[R] .Quanguo dizhi zaihai fengxian quhua yanjiu baogao[R]. Hebei, |
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地质灾害风险调查的方法与实践 [J].https://doi.org/10.3969/j.issn.1671-2552.2008.08.017 URL [本文引用: 1] 摘要
风险管理是一门新兴的管理学科，风险调查是风险源识别、分析、评价和风险处置的基础。在分析国内外地质灾害风险管理进展和差异的基础上，提出了中国地质灾害风险管理中术语统一的意见，论述了地质灾害风险调查的类型和精度，风险的分级，不同精度下风险调查的内容和方法，以及风险调查的技术要点。并以陕西省延安市市区和虎头峁场址风险调查为例，分别阐述了1∶10000、1∶1000比例尺精度下的风险调查和区划的过程、结果。
Risk investigation method and practice of geohazards [J].https://doi.org/10.3969/j.issn.1671-2552.2008.08.017 URL [本文引用: 1] 摘要
风险管理是一门新兴的管理学科，风险调查是风险源识别、分析、评价和风险处置的基础。在分析国内外地质灾害风险管理进展和差异的基础上，提出了中国地质灾害风险管理中术语统一的意见，论述了地质灾害风险调查的类型和精度，风险的分级，不同精度下风险调查的内容和方法，以及风险调查的技术要点。并以陕西省延安市市区和虎头峁场址风险调查为例，分别阐述了1∶10000、1∶1000比例尺精度下的风险调查和区划的过程、结果。
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基于GIS的概率比率模型的滑坡易发性评价 [J].
以中国1∶50万区域环境地质调查(以地质灾害为主)、700个 县(市)地质灾害调查与区划调查等(成果)资料为基础,选取地形起伏度、地貌类型、工程地质岩组、地震动峰值加速度、年平均降雨量、土地利用程度综合指数 6个评价因子,采用概率比率模型,1 km×1 km评价单元,计算得到全国滑坡易发性评价指数图,并验证了结果的可靠性.进行了易发程度分区,最终得到高易发区、中易发区、低易发区和不易发区4个分 区,完成了全国滑坡易发程度分区图.研究表明,概率比率模型方法可以客观、定量地评价滑坡易发性,适用于大区域易发性评价.
Landslide susceptibility assessment by probability ratio model based on GIS [J].
以中国1∶50万区域环境地质调查(以地质灾害为主)、700个 县(市)地质灾害调查与区划调查等(成果)资料为基础,选取地形起伏度、地貌类型、工程地质岩组、地震动峰值加速度、年平均降雨量、土地利用程度综合指数 6个评价因子,采用概率比率模型,1 km×1 km评价单元,计算得到全国滑坡易发性评价指数图,并验证了结果的可靠性.进行了易发程度分区,最终得到高易发区、中易发区、低易发区和不易发区4个分 区,完成了全国滑坡易发程度分区图.研究表明,概率比率模型方法可以客观、定量地评价滑坡易发性,适用于大区域易发性评价.
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GIS支持下的地质灾害风险分析 [J].
为减轻地质灾害对人类生命财产、经济活动等造成的损失 ,研究开发出了基于商业GIS软件的区域地质灾害风险分析系统 (RiskAnly)。介绍了该系统的设计思路、基本结构和工作流程 ,并利用此系统对全国范围的滑坡灾害进行了危险性分析、区域社会经济易损性分析和最终的风险评估 ,同时给出了全国历史滑坡分布密度图、滑坡危险性等级分布区划图等
Risk analysis system of geo-hazards supported by GIS [J].
为减轻地质灾害对人类生命财产、经济活动等造成的损失 ,研究开发出了基于商业GIS软件的区域地质灾害风险分析系统 (RiskAnly)。介绍了该系统的设计思路、基本结构和工作流程 ,并利用此系统对全国范围的滑坡灾害进行了危险性分析、区域社会经济易损性分析和最终的风险评估 ,同时给出了全国历史滑坡分布密度图、滑坡危险性等级分布区划图等
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