汶川地震扰动区小流域滑坡泥石流风险评估——以都江堰白沙河流域为例

乔建平，王 萌，吴彩燕，樊晓一

(1.中国科学院地表过程与山地灾害重点实验室, 四川 成都 610041；2.中国科学院成都山地灾害与环境研究所, 四川 成都 610041；3.西南科技大学，四川 绵阳 621000)

0 引言

作者在参考文献[1]中，已给出了地震扰动区及小流域滑坡泥石流概念的定义，并进行了地震扰动区小流域滑坡泥石流风险区划研究。根据作者在文献[1]对滑坡泥石流风险分类的原则，风险区划(风险评价、风险分析)仅仅完成风险研究的初期阶段工作。风险评估才是对风险研究的最终结果[2]。因为风险评估的综合性更强，不但需要涉及到风险区划(风险评价、风险分析)问题，还将要涉及风险概率、风险损失、风险防御效益等内容。所以风险评估阶段涵盖的因素更多，包括的内容更全面。作者参考文献[2]已介绍，国外研究者对滑坡泥石流风险的定义比较完整，不同阶段的风险研究应该具有不同功能作用。而国内学者对滑坡泥石流风险评估的认识还存在一些差异，没有明确的阶段性和功能性划分[3-11]，基本都将风险区划(风险评价、风险分析)与评估混同。作者在汶川地震扰动区都江堰白沙河小流域风险区划的基础上[12-13]，进一步统计分析了风险发生概率和风险防御工程实施效益，采用风险区划(RS)、风险概率(RP)、风险受损率(Rh)、风险防御工程效果(RΔP)4项指标综合评估区域的风险状态。这样的评估结果才能更好地服务于管理部门管控和处理风险。

1 评估模型

经过滑坡泥石流风险区划、风险概率统计、风险受损率预测、风险防御工程效益评价、4个阶段要素层工作之后，才能满足地震扰动区小流域滑坡泥石流风险综合评估条件。4个独立阶段层的统计分析结果，基本构建了滑坡泥石流风险评估结构框图(图1)。按照图1风险综合评估4阶段要素层原则，可以建立以下风险评估模型：

图1 滑坡泥石流风险综合评估结构框图Fig. 1 Landslide and debris flow risk comprehensive assessment structure diagram

,RP,Rh,RΔP)(1)

式中：Rs——风险区划(分布)；

Rp——风险概率；

Rh——风险受损率；

RΔP——风险防御效果。

式(1)的模型表示，评估应该首先确定风险的分布状况，同时针对不同等级风险区分析发生风险的可能性(概率)，其次预测各类风险区可能遭受危害损失量，最后评价防御工程的综合效益。这种的多要素组合分析模型，才能达到综合评估风险的效果。

2 风险区划(Rs)

图2 白沙河小流域及研究区位置图Fig. 2 Location map of the small river basin and research area in the small watershed of Baisha River

研究区位于“5·12”汶川大地震的都江堰白沙河流域，属长江流域岷江水系，系岷江一级支流。流域面积364 km2，微流域共16条，其中无人区面积占310 km2，灾后重建的集中安置区面积仅51.57 km2，符合小流域的划分标准。该区位于极震区，距震中汶川映秀仅8.6 km，地震烈度为Ⅺ度(图2)。根据实地调查和遥感判译，白沙河流域的崩塌滑坡泥石流总数达到6 119处，分布密度达到了16.8处/ km2, 全流域地表破坏总面积达到39.7 km2，占流域总面积的10.9%， 这个比例在汶川地震灾区已属于高水平分布(图3)。作者选择灾后重建集中安置区51.57 km2范围，并按5级风险区等级标准(即：高、较高、中等、较低、低风险区)，完成了滑坡泥石流风险区划(图4、表1)[1]。

图3 白沙河小流域滑坡泥石流分布图Fig. 3 Distribution map of landslide and debris flow in the small watershed of Baisha River

表1 白沙河小流域下游集中安置区滑坡泥石流风险区划统计

图4 白沙河小流域下游集中安置区滑坡泥石流风险区划图Fig. 4 The risk zoning map of landslide and debris flow in the downstream concentrated resettlement area in the small watershed of Baisha River

3 风险概率(Rp)

作者在参考文献[12]中，已采用Logistic回归模型对研究区不同级别的风险区发生概率进行了统计分析，分别给出了在降雨条件影响下灾害可能发生的时间(图5、表2)及空间(图6、表3)概率预测结果，即：

(2)

式中：P——统计概率;

x——统计变量;

α——常数;

β——逻辑回归系数。

图5 白沙河小流域当日降雨量诱发灾害时间概率分布图Fig. 5 The probability distribution map of rainfall in the small watershed of Baisha River

雨量等级当日降雨量/mm灾害发生概率小雨<10<0.1中雨10～24.90.1～0.3大雨25～49.90.3～0.5 暴雨50～99.90.5～0.7 大暴雨100～249.90.7～0.9特大暴雨>250>0.9

图6 当日降雨条件下白沙河小流域不同风险区滑坡泥石流概率分布图Fig. 6 Probability distribution of landslide and debris flow in different area in the small watershed of Baishhe River basin under the conditions of rainfall

表3 当日降雨条件下白沙河小流域不同风险区诱发灾害概率统计表

因低风险区发生滑坡泥石流灾害的可能性极小，所以可不统计风险概率。

4 受损率(Rh)

受损率是评价各级风险区滑坡泥石流灾害直接威胁的固定资产量与风险区面积的比例关系。受损率相对承载体的易损度更直接和具体，可以选用参考文献[13]的损失率和损失程度2项指标组成。

4.1 损失率

损失率表示5级风险区固定财产可以达到的损失比例。损失率不代表在评估区域内就一定会造成同比重的固定财产损失，而是预测损失的可能性，或者是预测损失概率。如果某一级风险区的损失率越高，遭受财产损失的风险就越大，但不能表示就一定会遭到损失。关键还要取决于各类风险区的等级标准。风险等级越高，损失的可能性越大。风险等级与损失的可能性成正比关系。评价模型如下：

式中：Rh(LF)损失率(L为滑坡、F为泥石流);

v——单级风险区固定财产价值(万元);

V——全区固定总财产价值(万元)。

4.2 损失度

评价不同风险类型区的损失程度，可以采用单位面积(小流域中一般取单位面积为 km2)的固定财产损失量作为一种标准。因为损失率只能描述不同风险类型区占整体固定财产的损失比重，不能说明单位面积内可能遭受的损失程度。甚至可能出现低风险区面积大，总损失总量也大，在全区固定财产损失的比重也会出现随之增高的结果。单位面积损失量可以检验每平方公里内，固定财产的损失情况。这样才能真实反映出不同风险类型区可能遭受的损失程度。一般而言，单位面积内受损程度越高，说明该类型区受损的风险越大。首先建立损失量评价模型，即：

(j,i=1…5级风险区)(4)

BLi——滑坡损失量/万元;

BFi——泥石流损失量/万元;

Sj——风险类型区面积/km2。

将式(4)结果进行均值化处理后，可建立损失度指数模型，即：

(i=1…5级风险区)(5)

式(5)统计各类风险区损失程度指数，能够真实反映可能遭受风险损失的强度。

4.3 受损率

将损失率与损失程度两项指标相加，得到受损率统计模型，即：

(6)

研究区固定财产总价值为2.647 0亿元，采用式(3)、式(5)可以获得研究区的受损率结果(表4)：

表4 白沙河小流域集中安置区受损率统计

5 防御工程效果(RΔP)

5.1 抗风险能力

根据参考文献[14][15]，区域滑坡泥石流风险处理中，一般只对有直接危害对象的滑坡泥石流进行工程防御。如果防御工程数量比例越高，区内整体抗风险能力越强。反之亦然，防御工程比例越低，区内整体抗风险能力越弱。据此原理，可以建立区域地质灾害抗风险能力统计模型，即：

(i=1…5，风险等级区)(7)

式中：ECi——抗风险能力;

λ——工程级别系数;

CEi——实施工程措施数;

EWi——实施非工程措施数;

N——灾害总数。

区域整体抗击风险能力既要体现区内防御工程的实施率和类型，还应体现工程投资量。采用式(7)，统计研究区抗风险能力结果见表5。

表5 白沙河小流域集中安置区抗风险能力统计

5.2 风险折减率

根据参考文献[14][15]，通常只要是实施了防御工程措施和非工程措施的区域，地质灾害风险损失都应该小于之前的风险损失，即风险损失折减。风险损失折减率可能性有多大，可以采用防御工程实施率(抗风险能力)与防御工程风险受损率的概率关系表达，即：

式中：P——防御工程后风险折减率;

EC——有效防御工程措施实施率(抗风险能力)。

风险折减率代表风险损失降低的可能性，这个可能性的概率关系式为P(A/B)，即“在B条件下A的概率”，即：

P(A/B)=P(AB)/P(B) (P(B)>0)(9)

或

式中：Pi-j——防御工程后风险损失折减概率(i=1…5级风险区，j=1…3级降雨类型)；

将式(7)代入式(10)，得到式(11)：

式中：PP——地质灾害发生概率[12];

Rh——损失概率。

利用式(8)可以计算防御工程实施后的风险损失折减率。

由于研究区主要以泥石流灾害为主，所以还应该考虑不同降雨量条件下防御工程的损失折减概率。采用式(11)分别获得特大暴雨Q1、大暴雨Q2、暴雨Q3的风险折减概率(表6)。

表6 白沙河小流域各风险类型区风险折减概率统计Table 6 Statistics of risk reduction probability of various risk profiles in the small watershed of Baisha River

5.3 风险折减效果评价

·Pi-j(12)

式中：P0——风险防御工程实施后的风险损失概率。

(13)

将式(12)代入式(13)可变为：

式中：RΔP——风险折减效果评价模型。

采用式(14)对表6数据进行效果评价值计算，获得表7结果：

按照防御工程三级效益评价标准[14-15]：效果好(A)、效果较好(B)、效果一般(C)。统计结果如表8：

高风险区的地质灾害数量占全区总数的38%，威胁的人数及财产数量最多，承担的风险损失概率最大，通过10处直接危害人民生命财产安全的地灾工程治理，明显折减了原有的风险损失可能性。所以高风险区风险损失折减效果最好，防御工程效益为A级最多。

表7 白沙河小流域风险折减效果评价Table 7 Statistics of risk reduction of small watershed in Baisha River

表8 白沙河小流域风险折减效果评价表

因其它风险类型区的防御工程的类型和投入量相对较低，承担的风险损失概率也相对较低，因此防御工程效果相对较差，评价结果分别为B和C级。

6 风险综合评估

当获得以上的各阶段统计计算成果后，根据式(1)的关系式，转化为综合风险指数进行工程防御前、后的小流域滑坡泥石流风险评估，即：

工程防御前

(i=1…4)(15)

工程防御后

因当地政府已实施白沙河流域集中安置区的滑坡泥石流防御工程措施，所以评估内容包括风险折减效果。根据图1、式(15)、(16)的综合评估模型，可以给出白沙河小流域下游集中安置区(1∶1万比例图件)风险综合评估结果(表9)。

表9 白沙河小流域下游滑坡泥石流风险综合评估表

7 结论

(1)小流域滑坡泥石流风险综合评估将精细化空间的大类数据进行区类统计划分，能够较全面地掌握风险可能存在的各类信息，克服了以往单一指标因素评估的片面性；

(2)评估结果，占全区15%面积的高风险区和较高风险区将可能承担全区57%风险受损率。在大暴雨、特大暴雨条件下，发生风险损失的概率可达85%以上，所有应该是评估区主要风险防范区域范围；

(3)小流域滑坡泥石流风险综合要素评估方法的优点是：针对各种类型风险区实际情况，通过定量统计、数据分析，均给出了具体的概率、受损率、工程防御效果评估结果，可以更客观反映受灾损失的特点，为风险管理提供更准确的参考依据；不足是对参加统计的资料数据多源性、可靠性、准确性要求较高，因此实际应用该方法存在一定难度。