基于GIS的中缅边境地区突发事件防控研究

李益敏，袁 静，赵志芳

(云南大学 地球科学学院，云南 昆明 650500)

0 引言

云南在“一带一路”中的战略地位十分重要，是中国唯一可以同时从陆上沟通东南亚、南亚的省份，成为中国面向南亚、东南亚开放的重要“桥头堡”[1]。云南自古就是中国连接东南亚各国的陆路通道，有出境公路20多条，15个民族与境外相同民族在国境线两侧居住，有25个市县与缅甸、老挝、越南接壤，国界线长4 060 km，其中，中缅段长达1 997 km。云南边境地区山水相连，邻国一旦发生自然灾害、疫情、战争等突发事件，可能会有大规模的境外边民无序涌入中国境内，影响边境正常的出入境秩序、边境地区的安全与稳定，给当地政府带来较大的边境管控压力[2]。

缅甸是中国重要的周边邻国，是中国连接东盟、南亚的重要枢纽，是“一带一路”的关键节点国家之一。边民关系是中缅边境地区安全和中缅关系发展的基础，对维系和推动中缅关系的发展具有重要意义。目前缅甸北部地方武装与政府军的冲突愈演愈烈，时有边民因躲避战火而涌入中国境内，对中国边境地区社会治安造成巨大的压力和挑战，严重影响中缅边境地区社会政治稳定和经济持续发展。中缅国境山水相连，山路小道众多，缅北局势直接威胁到中缅边境安全，例如：2018年5月12日，缅甸少数民族地方武装在缅北掸邦靠近中缅边境的地区同政府军方面发生冲突，短时间内大量难民非法涌入中国境内，缅北地区的军事摩擦直接关系到中缅边境的安全以及中国在西南地区的地缘政治利益[3]。近年来，重大突发公共卫生事件也呈现多发态势，尤其是2020年初爆发的新冠肺炎疫情复杂严峻。目前中国疫情形势已经得到稳定和好转，进入常态化管理阶段，但境外疫情仍在扩散蔓延，疫情境外输入的形势严峻。因此，公安边防部门应当提前部署边民分级防控点和防控带，及时采取有效措施应对境外边民的涌入，做好边民的安置工作，以防事态扩大[4]。

由于缅甸国内突发事件爆发的时间不确定，突发事件爆发后的危害程度也不相同，这导致境外边民涌入中国边境地区的时间、地点和人数难以预料，具有一定的突发性，边民短时间内大规模涌入，使得中方难以有效控制涌入的边民[5]。边境地区在应对境外边民涌入的过程中，公安边防部队要就近用警、合理分组，集优势警力于防控风险等级大的边境一线，不可将警力分散使用，否则将无法有效地阻止边民的继续涌入，不能及时对入境人员进行身份确定和防疫检测。因此中方必须提前预警分级防控点和防控带，便于当地公安边防部门迅速封锁边界，前移防控关口，迅速将事态控制在中方可控范围内，确保从“国门”到“家门”无缝衔接闭环管理[6]。如何合理地部署防控点和防控带、对防控点进行合理的分级，维护中缅边境地区社会稳定成为迫在眉睫需要解决的问题，目前国内外很少有专门的研究。

与云南德宏州接壤的缅北地区是近年缅甸军事冲突的重点区域，其中，德宏州瑞丽口岸目前是中缅边境口岸中人员、车辆、货物流量最大的口岸，缅北边民主要通过瑞丽口岸及其附近的通道进入中国境内[7]。故本研究以中缅边境南段区域为研究区，以GIS为平台，利用DEM、交通、土地覆被、NDVI及遥感影像等数据开展中缅边境地区防控点和防控带部署分析，得到边民涌入防控点和防控带空间分布图，以期为边境地区维护安全与稳定提供理论基础和科学依据。

1 研究区概况

研究区位于云南省德宏州盈江县、陇川县、瑞丽市与缅甸克钦邦东南部和掸邦北部接壤的地带，北起缅甸南赛，南至缅甸九谷—南坎一带，东西跨越中缅两国边界，面积为4 000 km2，国境线长414 km(图1)。研究区属于南亚热带季风气候，年平均气温20℃左右，降雨量充沛，由于气候条件较好，研究区植被覆盖良好，森林覆盖率高达55.5%。区内水资源极为丰富，主要有3条河流：大盈江、南碗河和瑞丽江。研究区共有4个口岸，其中瑞丽口岸是中缅边境地区货流量最大的口岸，也是通往南亚和东南亚的重要口岸，交通位置十分重要。

2 数据源及数据处理

本论文分析数据包括2019年8月份的高分二号遥感影像数据，1∶5万DEM数据，居民点数据，行政矢量数据，其中，居民点数据，行政区划、国界数据均由国家地理信息公共服务平台提供的标准地图为底图进行绘制得到，为非涉密数据。高分二号(GF-2)遥感影像数据空间分辨率优于1 m，影像含云量小于2%，DEM数据为1∶5万，所有的空间数据为CGCS2000坐标系，NPP-VIIRS夜光遥感影像在美国国家海洋和大气管理局官方网站(https：//ngdc.noaa.gov/eog/viirs)免费获得，选择2018年8月的月均夜光遥感影像，用于研究区人口密度分析。归一化植被指数由ENVI5.3软件进行辐射定标、FLAASH大气校正、图像增强、图像镶嵌和裁剪等处理之后，利用ENVI中的NDVI计算工具进行运算并去除异常值得到，交通信息由交通图矢量化和遥感影像补充解译最新道路得到，随机选取了30个交通点到野外进行验证，其中有29个点均解译正确，解译精度约为96.67%，符合研究需要。

3 中缅边境突发事件边民涌入防控部署分析

在缅北冲突以及新冠肺炎疫情的大背景下，中缅边境地区的边民涌入防控工作依然是边境维稳的重点和难点[8]。中缅双方因边境情况和国内局势不同，导致采取的防控措施也不相同。缅甸一侧的边界线由缅甸政府军和缅北少数民族武装组织控制，但由于双方冲突不断，导致缅方对边界的管控比较混乱[9]。虽然中方在边境地区驻扎着解放军驻边部队、公安边防机关以及边境管理部门等，但由于缅方管控工作的疏漏，直接导致中缅边境80%的地区呈中国单边管控状态，大大增加了中方控边防边任务的压力。中缅边境地区，两国居民之间交流频繁，存在互市、探亲访友和通婚的习俗。一些边界地区没有天然的屏障或标志物，各种各样的边境口岸、河流和边境小路大量存在，这很容易导致境外边民不经过边境检查就直接进入中国领土[10]。一旦缅甸政局动荡，发生战乱或者发生传染性疫情，如何确保中国边境人民的安全就显得尤为重要。因此，开展中缅边境防控部署分析，事先做好准备才能应对复杂的局势和各种紧急情况，对边境安全控制及时作出反应。

3.1 构建防控指标体系

边境地区边民涌入防控部署应该基于中缅边境真实环境条件，全面地考虑边民涌入时的方式方法，参考大量文献[11-14]，选取坡度、植被覆盖指数、交通密度和人口密度4个指标，构建中缅边境地区边民涌入防控部署指标体系，采用层次分析法(AHP)确定各指标因子的权重，利用GIS空间加权叠加分析技术，得到防控点时空分布格局，并进行分级，风险程度最高的防控区应加派警力，实施设卡堵截，严格控制境外边民的大量涌入。通过防控分级部署分析有利于科学部署兵力，使指挥处置境外边民涌入事件更具科学性、针对性和可操作性。

3.2 防控指标的提取及量化

3.2.1 坡度

由于边民更容易从坡度较小、地势越平坦的地区入境，故本文将坡度作为防控点分级指标之一，坡度越小的地区防控风险越大。地形坡度标准为：平坡0°～5°，斜坡5°～25°，陡坡25°～35°，急坡35°～45°，>45°以上为险坡，利用重分类工具将坡度图进行划分得到坡度分级图(图2)。

3.2.2 植被覆盖指数

植被覆盖指数于1973年被Rouse等[15]提出，又被称为归一化植被指数(NDVI，normalize difference vegetation index)，能够较好的反映植被生长状态及植被盖度，已经成为监测植被覆盖情况和生长状况的最佳遥感指数，在植被遥感中应用最为广泛[16]。由于植被越茂密的地区更容易隐蔽、躲藏，边民更可能从植被覆盖指数高的地带非法入境，故本文将植被覆盖指数作为防控部署指标之一，植被覆盖指数越高的地区防控风险越大，图3为研究区植被覆盖指数图。

3.2.3 交通密度

缅甸发生战乱，边民可能从交通发达、便利的地区入境避乱，故本文将交通密度作为防控部署指标之一，交通密度越大的地区防控风险越大。通过ArcGIS10.4空间分析功能中的线密度分析得到研究区公路密度图(图4)。

图4 公路密度图Fig.4 Highway density map

3.2.4 人口密度

由于人口越多、越密集的地区更容易发生边民大规模涌入的情况，本文将人口密度作为防控部署指标，人口密度越大的地区防控风险越大。夜光遥感影像包含了两个重要属性，即夜光面积分布大小与夜光的明亮程度高低，单位夜光面积像元亮度越大，表明区域人口密度越大[17](图5)。通过ArcGIS10.4空间分析功能中的线密度分析工具得到居民点密度图(图6)，居民点密度越大，该区域人口密度越大。由于无法获取到中缅边境地区的人口密度数据，本文综合考虑夜光遥感影像单位像元亮度和居民点密度，得到人口密度图(图7)。

图7 人口密度图Fig.7 Population density map

3.3 确定防控指标因子的权重

层次分析法(AHP，AnalyticHierarchy Process)由美国运筹学家、匹兹堡大学教授T.L.Saaty于20世纪70年代提出，是一种定性与定量分析相结合的多因素决策分析方法[18]。这种方法将决策者的经验判断数量化，在目标因素结构相对复杂，且缺乏必要数据的情况下使用更为方便，因而在实践中得到广泛应用。指标因子权重的确定对分级结果有着重要的影响，本文通过层次分析法对各指标因子赋予不同的权重值。层次分析法确定权重方法如下。

3.3.1 建立层次结构模型

通过对研究区真实的环境条件进行分析，综合考虑边民涌入的方式方法，结合指标因子的从属以及防控部署的目的性，建立层次结构模型(图8)。

图8 层次结构模型Fig.8 Hierarchical model

3.3.2 构造判断矩阵

对已选定的防控指标，利用专家认可度表[19]，来判断各层次中各因素之间的相对重要程度，采用T L saaty[18]提出的1～9标度法(表1)进行标度赋值，通过因子的两两比较，构建研究区防控部署分析的判断矩阵(表2)。

表1 判断矩阵的标度及含义Tab.1 The scale and meaning of the judgment matrix

表2 A-B判断矩阵Tab.2 A-B judgment matrix

3.3.3 一致性检验

在Matlab软件下进行分析，并验证判断矩阵的一致性。公式如下：

(1)

式中：n为判断矩阵的阶数；RI为平均随机一致性指标。当CR<0.1时，通常认为其一致性是可以接受的，否则应作适当的修改。A—B层的，CR=0<0.1，满足一致性检验，归一化的权重Wi为1/6，1/12，1/2，1/4，即指标因子坡度、植被覆盖指数、交通密度、人口密度的权重分别为1/6，1/12，1/2，1/4。

4 结果与分析

4.1 防控点部署分析

利用ArcGIS空间分析功能中的相交工具得到研究区公路矢量与国界线的交点，同理得到河流与国界线的交点以及位于国界线上的桥梁点，将这3个图层合并成一个矢量图，得到防控点分布图，研究区内一共有150个防控点。由于交通越发达、境内外居民点越密集、坡度越小、植被覆盖指数越大的地区边民涌入的人数越多，该地区防控点的风险等级也应越高，故利用ArcGIS空间分析功能中的值提取到点，将坡度分级值、植被覆盖指数值、交通密度值和人口密度值赋给各个防控点，利用层次分析法得到坡度、植被覆盖指数、交通密度、人口密度共4个指标因子的权重分别为1/6、1/12、1/2、1/4，然后利用字段计算器按照防控点风险=坡度分级值×1/6+植被覆盖指数值×1/12+交通密度值×1/2+人口密度值×1/4计算得出。最后按自然间断点分级法对防控点风险大小进行分级，得到防控点分级分布图(图9)，分为：一级防控点、二级防控点、三级防控点、四级防控点、五级防控点。由图9可知，风险等级高的一级防控点和二级防控区主要分布在大盈江、南碗河和瑞丽江3条江河与缅甸接壤的边境一线。其中：一级防控点有2个，位于盈江县大盈江与缅甸交界沿岸，一级防控点风险等级最高，要部署足够的警力重点管控，时刻严防边民的非法涌入；二级防控点有25个，

图9 防控点分布图Fig.9 Control point distribution map

主要分布在瑞丽市与缅甸交界的姐告口岸至畹町口岸沿线和盈江县大盈江与缅甸交界一带；三级防控点有57个，主要分布在盈江县、陇川县和瑞丽市与缅甸交界一带；四级防控点有47个，瑞丽市境内南碗河与缅甸交界地带的防控点主要为四级防控点；五级防控点有19个，主要分布在南碗河与缅甸接壤的边境一带。对于警力有限，无力防控但境外边民有可能涌入的四级和五级防控点，可先期派遣少量警力占领有利地形，以便控制局势。

4.2 防控带部署分析

在防控点分布密集的地带设立防控带(图10)，配置适当警力沿防控带巡逻，实施高密度的全线封控，以防大量境外边民涌入中国纵深地域。由图10可知，防控带主要分布在章凤口岸、太平江与缅甸交界一带和瑞丽市南部与缅甸交界沿线。综合图9与图10可知，防控带的分布位置与分级防控点分布图基本保持一致，瑞丽市南部与缅甸交界的边境沿线为防控的重点区域，应加强巡逻。

图10 防控带分布图Fig.10 Control strip distribution map

5 结论与讨论

本文利用GIS空间加权叠加分析技术，统计分析了研究区150个防控点的风险大小，再对其进行分级，并在防控点分布密集的地带设置防控带。本研究得到以下结论：一级防控点有2个，二级防控点有25个，三级防控点有57个，四级防控点有47个，五级防控点有19个。高风险防控点主要分布在大盈江、南碗河和瑞丽江3条江河与缅甸接壤的边境一线。防控带主要分布在章凤口岸一带和瑞丽市南部与缅甸交界沿线，瑞丽市南部与缅甸交界的边境沿线为防控的重点区域。

中国“一带一路”倡议的提出，云南和缅甸的战略地位更加凸显，推动中缅构建更为紧密的“命运共同体”。云南因其独特的地缘区位，“一带一路”中的战略地位十分重要；缅甸不仅是中国通向印度洋的陆上战略通道，更关系着中缅“人字形”经济走廊等在缅甸的不断推进，维护中缅边境地区的安全与稳定具有重要的战略意义[20]。国内学者对中缅边境管控研究范围涉及较广，但大多都是基于实地调研、文献资料法等从理论上进行边境管控研究，目前没有基于GIS技术提取边境防控点并进行分级的研究报道，因此，本论文对边境地区边民防控研究有一定借鉴作用，但论文在指标的选取上仅考虑4个因子，不够全面，采用层次分析法确定各指标因子的权重，过于主观，导致结果的准确度受到一定影响，希望能在后续的研究中继续优化指标因子的选取及权重的确定，提出更多、更准确、更有针对性的边界管控举措，进而推动中缅跨境经贸合作与边境安全维护，实现中缅双边关系健康稳定发展。