G60沪昆高速浙江段气象灾害风险普查分析*

2015-06-15潘娅英

浙江气象 2015年2期

关键词：能见度强降水隐患

单权魏晨潘娅英

(浙江省气象服务中心,浙江杭州 310017)

G60沪昆高速浙江段气象灾害风险普查分析*

单权魏晨潘娅英

(浙江省气象服务中心,浙江杭州 310017)

以G60沪昆高速浙江段为气象灾害风险普查对象,通过统计分析方法,挑选出灾害隐患点,在此基础上,利用问卷调查法、专家评估法、对比分析法和主成分分析等方法,对隐患点的气象灾害风险情况进行了调查分析。结果显示,G60沪昆高速浙江段隐患点主要灾害性天气为大雾和道路结冰,其次短时强降水也会引发一定的交通事故;隐患点的灾害性天气主要发生在秋冬季节,1—2月和9月尤为明显;低能见度致灾阈值为500 m,短时强降水阈值为7 mm/h,降雪阈值为小雪或雨夹雪,各气象要素达到以上强度时,将对高速公路交通产生影响;通过与交通部门的交流座谈,对方希望能获取更多的大雾、强降水等灾害性天气定时定点定量的预报,同时对气象部门提供的产品形式也提出了一些要求和建议,在服务方式上,可以增加更多的新媒体形式。

高速交通;气象灾害;风险普查

0 引言

气象灾害是国家因自然灾害而引起经济损失的主要因素之一,不仅导致事故频出,而且情节重大,后果严重,尤其是高速公路交通事故。低能见度浓雾、强降水、暴雨、雷暴、大风、高温、积雪、结冰等是影响我国交通运输业的主要气象灾害。2008年初,中国南方低温、雨雪、冰冻灾害对交通、电力、通讯、农业和林业等重点行业以及人民生活各个方面都产生了重大的影响。面对恶劣气象条件、潜在气象灾害及其衍生灾害对高速公路运营产生的严重影响,相关的学者专家分析了降水、低温、低能见度、大风等灾害性天气对交通的影响和交通线路选址及建设应考虑的气象因素,并提出了减少气象因素引起的交通安全问题的对策,通过灾害发生概率及相应后果对灾害进行了风险评估,开展了高速公路特长隧道和隧道群交通灾害风险分析及控制的研究。

1 调查的基本情况

本次调查选取沪昆高速浙江段作为此次调查工作的重点公路。沪昆高速的国家高速公路网编号为G60,浙江段起于嘉兴市嘉善县,途径嘉兴、杭州、绍兴、金华、衢州,终于衢州市常山县,1998年12月29日建成通车,公路设计宽26 m,双向4车道,车速120 km/h。

2 资料及基本方法

2.1 数据及资料

为了调查掌握沪昆高速浙江段交通气象灾害的相关信息,需要收集两方面的数据:1)该段高速公路交通事故发生数据和桥梁隧道基本信息;2)高速公路沿线及5 km范围内的相关气象要素信息。

通过积极与交投资和交管部门进行沟通和协调,获取了以下两类数据:1)近3年内沪昆高速浙江段交通事故数据；2)沪昆高速浙江段桥梁、隧道的基本信息；

通过与各气象部门有效沟通,获取了以下几类气象要素信息:1)沪昆高速浙江段公路沿线及5 km范围内的气象监测站点信息；2)浙江省高速公路沿线气候分布特征；3)沪昆高速浙江段矢量数据；4)浙江省高速公路交通安全气象指数等级。

对上述收集到的基本数据汇总如表1,这些数据的获取保证了此次调查工作的顺利开展。

2.2 主要方法

本次调查中,在确立隐患点时主要是结合高速公路多年气象要素场分布情况和近几年的交通事故频次分布两方面,将气象要素异常区域与高事故频次区域叠加,形成了气象因素引发的高频次交通事故区域,然后再结合主观分析,进行订正确定。

表1 气象灾害风险普查基本数据一览表

在确立了隐患点的基础上,对于致灾因子阈值的确立主要应用了主成分分析法。选取与交通事故具有显著相关的日气象要素,将4—9月定义为春夏半年、10月至次年3月为秋冬半年,分别挑选气象因子，其中春夏半年气象因子分别是:平均气温、日最高气温、地表平均温度、地表日最高温度、最小相对湿度、平均相对湿度、日照、平均风速、日最大风速、最大风速平均、日雨量、20—08时雨量、08—20时雨量、最小能见度、总云量等15项；秋冬半年气象因子分别是:平均气温、日最低气温、地表平均温度、地表日最低温度、最小相对湿度、平均相对湿度、日照、平均风速、日最大风速、最大风速平均、日雨量、20—08时雨量、08—20时雨量、最小能见度、总云量、积雪深度等16项。通过主成分分析法得到各因子的方差贡献率。其中,对于提取出的各个因子在因子结构中的重要性用因子的方差贡献率来表示,某因子的方差贡献率是该因子可以解释全部变量的方差总和的百分率。方差贡献率越大的因子越重要,所有因子的方差贡献率的总和越大时,所提取的因子对观测变量的代表性越强。分析可得,在春夏半年和秋冬半年前5个因子的累积贡献率达到85%以上,即5个因子已经包含了原始指标的85%以上的信息。因此这5个因子就是公因子,即各个变量所共有影响的因子,可以解释变量之间的相关,用它们完全可以代替原来的指标。

因子负载是因子分析模型中最重要的一个统计量,它不仅表示了观测变量是如何由因子线性表出的,而且反映了公因子和变量之间的相关程度,其值越大说明它们之间的关系越密切。找出在每个因子上有显著负载的变量,根据这些变量的意义给因子一个合适的名称,具有较高负载的变量对因子名称的影响更大。

分析可得,对于春夏半年,公因子 F1在日平均气温、地表平均温度、日最高气温上有较大的负载值,所以F主要由这几个气象要素指标解释,它可以代表温度类要素对公路交通的影响,命名为“温度因子”。公因子F2在最小相对湿度、平均相对湿度上有较大的负载值,所以F2代表的是相对湿度要素对交通的影响,可命名为“相对湿度因子”。公因子F3在平均风速、最大平均风速上有较大的负载值,所以F3代表的是大风要素对交通的影响,可命名为“大风因子”。公因子F4在08—20时雨量、日雨量、20—08时雨量上有较大的负载值,所以F4代表的是雨量要素对交通的影响,可命名为“降水因子”。公因子F5在最小能见度上有较大的负载值,所以F5代表的是能见度要素对交通的影响,可命名为“能见度因子”。对于秋冬半年,情况也类似。

因此,在春夏半年的影响公因子,按照影响大小依次为温度因子、相对湿度大风、降水、和能见度因子。而在秋冬半年的影响公因子,按照影响大小依次为温度因子、相对湿度因子、风速因子、降雪因子、能见度因子和降水因子。

在确定了各公因子所代表的气象意义之后,需要得到因子关于原始气象要素数据的线性表达式,计算公因子得分系数矩阵,各得分系数即是气象要素线性表达式的因子系数。

3 调查结果分析

3.1 气象灾害隐患点基本情况

本次调查在沪昆高速浙江段沿线共确定4个气象灾害隐患点,分别位于嘉兴、绍兴、杭州、金华4个地市区,各隐患点的基本信息汇总如表2。

表2 隐患点基本信息调查表

由表2可知4个气象灾害隐患点主要位于浙中北地区,其中绍兴诸暨段的G60K209+218隐患点年均事故数最多,达到969次;其次为杭州萧山段的G60K191+201隐患点,年均事故数为663次;嘉兴海宁段的G60K126+137隐患点与金华金东区的G60K298+312隐患点事故数相对较少。从道路形态分析,年均事故数较多和较少的隐患点都包含了弯道和长直道两种道路形态,这说明道路形态与年均事故数的相关性并不强。

4个气象灾害隐患点都位于浙中北地区,这与浙中北地区的气候条件有关。对浙江省高速公路沿线大雾分布进行统计分析发现,浙中北地区的高速公路沿线年平均大雾日达到30 d以上,主要集中于沪昆高速的嘉兴杭州以及金华段。对浙江高速公路沿线降雪分布进行统计发现,年均降雪日数从北到南依次减少,降雪日数在3～13 d之间,其中常台高速绍兴嵊州段最多,达12 d左右。由上述分析可知,浙中北部大雾和降雪分布均较为集中,容易对高速公路交通安全造成影响,因此在这个区域气象灾害隐患点集中分布。

3.2 灾害隐患点主要灾害类型及致灾气象因子分析

对这些灾害隐患点的主要灾害类型进行统计发现(见图1),4个气象灾害隐患点中50%的灾害类型为大雾,道路结冰占33%,短时强降雨占17%。进一步对主要致灾气象因子进行分析可知,4个气象灾害隐患点中50%的致灾因子为降雨,33%为降雪,低能见度占17%。由以上分析可知,大雾和道路结冰为沪昆高速浙江段最主要的自然灾害类型,降雨和降雪为主要的致灾气象因子。

沪昆高速浙江段公路沿线及5 km范围内共有5个气象监测站点,这5个监测站点均为区域自动站,可实现气温、风、能见度、降水量等要素的观测。在这些观测要素中,降水量、能见度正是主要的致灾气象因子,因此在后期的工作中一方面要加强对这些气象要素的监测分析,另一方面要加强高速公路沿线自动站的建设。

图1 灾害隐患点主要灾害类型(a)及致灾气象因子(b)统计

3.3 灾害易发时段分析

对4个隐患点的灾害易发时段进行统计,如图2所示。

图2 隐患点灾害易发时段统计

由图2可知,隐患点灾害易发时段集中于1—2月,其次为9月,在3、6、7及12月没有灾害易发时段分布。总体来看,灾害易发时段分布于秋冬半年,这可能是由于在秋冬季节浙中北地区大雾和降雪出现相对频繁,容易形成低能见度和道路结冰等不利气象条件,从而使得交通事故频发。

此外,1—2月正值春节返乡高峰,高速公路车流量大幅增加,加上雨雪冰冻等不利气象条件的影响,使得这一时期交通事故发生相对集中。因此在后期的交通气象服务中,应加强对这一时期气象条件的监测和预警。

3.4 气象灾害致灾因子阈值

通过专家评估与主成分分析法,得到了隐患点的致灾因子阈值,这些阈值对实际的交通气象服务有很大的帮助。阈值指标分为3类,分别是低能见度、短时强降水和降雪。

低能见度指标阈值分为4个等级,当能见度在200～500 m时,对交通行车安全稍有影响,需要适当控制车速,采取提醒手段;当能见度在100～200 m时,对行车安全有一定影响,需要慢速行车,采取限速通行手段;当能见度在50～100 m时,对交通有较大影响,需要限制车流,采取警车带道等手段;当能见度小于50 m时有严重影响,应采取封道措施。

短时强降水指标阈值也分为4个等级,当小时降水量在7～15 mm时,对交通稍有影响,应提醒控制车速;当小时降水量在15～40 mm时,对交通有一定影响,需采取限速手段;当小时降水量在40～50 mm时有较大影响,应限流限速,带道;当小时降水量大于50 mm时有严重影响,应封道。

降雪指标阈值同样为4个等级,当出现小雪或雨夹雪时,会对交通稍有影响,行车应注意车速,当出现中雪时有一定影响,应慢速通行,当出现大雪时,对交通有较大影响,暴雪则有严重影响。