基于AHP-GIS的湖南省道路结冰灾害风险区划

2024-04-24李学敏谢睿恒江涤非禹伟

农业灾害研究 2024年1期

李学敏?谢睿恒?江涤非?禹伟

摘要：为了评估湖南省道路结冰灾害风险，采集湖南省96个气象台站从1986年到2015年共30年的冬季（12月—次年2月）日最低气温、日降水量和2005—2011年的冻雨数据，结合湖南省数字高程（DEM）、湖南高速阻断数据和国民经济统计数据，从致灾因子危险性、孕灾环境敏感性、承载体易损性和抗灾能力四个方面，基于AHP-GIS分析完成了道路結冰灾害风险区划。结果表明：湖南省道路结冰灾害风险的中等以上风险面积占比58.3%，易受道路结冰灾害影响的面积较大；高风险区主要位于湘西、湘南的山区，G76厦蓉高速郴汝段、G0422武深高速炎汝段、S50长芷高速龙琅段、G65包茂高速通道段、G60沪昆高速洞口-洪江段、G55二广高速安化段和涟源-邵阳段、G56杭瑞高速凤凰段需做好重点防范。

关键词：风险区划；GIS；道路结冰

中图分类号：F323 文献标志码：B文章编号：2095–3305（2024）01–0-03

道路结冰是指雨、雪、冻雨或雾滴降落至温度低于0 ℃的路面而出现的结冰现象。在低温环境下，高速公路雨水、路面积水、积雪融水，甚至雾凝结等都会形成道路结冰。由于存在冰层，摩擦系数迅速减小，车辆行驶稳定性与车辆的制动性、驱动性极差[1]，尤其在桥梁、隧道、上下纵坡、弯道和风口等特殊路段，极易发生交通事故。近年来，湖南省的高速路网建设快速发展，但由于是冻雨灾害高发省份，道路结冰是湖南省主要交通气象灾害之一。例如：2008年初，50年一遇的罕见冰冻灾害性天气导致湖南省全省大面积的交通设施瘫痪；2018年12月8日19时许，二广高速益阳段受小雨低温天气影响，桥面结冰导致路面湿滑，间断发生4起交通事故，共造成8人死亡。根据宋建洋等[2]的统计，2014—2018年重大公路气象预警期间，湖南省境内高速公路累计阻断里程超过10 000 km。

开展道路结冰风险区划分析，可以提升交通气象灾害预警能力，增强对于交通气象安全保障的宏观了解与总体把握，为高速公路的建设规划提供科学依据。欧美多国主要以数值模拟方法开展路面温度与状态预报[3]，国内不少专家学者开展了道路结冰预报模型和风险区划方法研究[4-8]，顾婷婷等 [9-11]分别对浙江省、贵州省、宁夏地区道路结冰灾害进行了风险区划与分析。目前，针对湖南省交通气象灾害评估与风险区划的研究较少。在当前安全交通、智慧交通的迫切要求下，全面认识和恰当评估交通气象灾害，使得从源头上规避灾害、减少损失变为可能。下面内容从风险角度基于AHP-GIS，结合气象数据、地理信息、交通管制信息和社会经济数据，将各因素和指标进行量化，对湖南省道路结冰风险进行综合性和系统性评估。

1 方法说明

根据风险区划研究原则，选取影响道路结冰风险区划的主要要素，包括致灾因子危险性、孕灾环境敏感度、承灾体易损性和承载体抗灾能力等四个因子，为了消除各指标的量纲差异，对每一个指标值进行归一化处理，归一化方法如下：

式（1）中，Sij是j站（格）点第i个指标的归一化值，kij是j站（格）点第i个指标的真实值，kmin和kmax分别是第i个指标值中的最小值和最大值。

评价因子指数的计算采用加权综合评价法，即通过层次分析法（AHP）确定各因子的权重来综合考虑各指标对总体对象的影响程度，采用数量化指标加以集中表示整个评价对象的影响，建立道路结冰灾害风险指数模型[12]：

式（2）中，RIj为道路结冰灾害风险指数；Sij（=1，2，3，4）

分别代表致灾因子危险性、孕灾环境敏感性、承载体易损性、抗灾能力因子指数，ωi是相应的权重系数。

综合致灾因子、孕灾环境、承灾体易损性、承灾体抗灾能力四个方面的归一化数据，根据专家打分的权重结果，得到道路结冰灾害风险指数，使用ArcGIS软件将道路结冰灾害风险区划按5级分区进行划分，即极高风险区、高风险区、中等风险区、一般风险区和低风险区。

2 孕灾环境分析

湖南地形复杂，地势属于云贵高原向江南丘陵和南岭山地向江汉平原的过渡地带；境内东、南、西三面山地环绕，中部和北部地势低平，形成向东北开口的不对称的马蹄形；省内河网密布，河流侵蚀切割导致地面崎岖。坡向分布极不均匀，这也为道路结冰风险分析增加了难度。

湖南冻雨发生的频率与地形、坡向存在显著关系。海拔较高地区冻雨天气出现频率高，如湘西武陵山脉、雪峰山脉，湘南南岭山脉等。影响湖南的冷空气主要有西路、北路、东路三条路径，最容易产生冻雨的为东路冷空气，可以认为湖南最有利于发生冰冻的坡向为东北向，其次为北向、西北向、东向，再次为平地，最不利为南坡向。根据专家打分法确定9个坡向权重（表1）。

对湖南道路结冰灾害的孕灾环境主要影响因子进行分析可以发现，地形为主导因子，地形坡向为次要因子。根据专家打分对地形和地形坡向两大因子按照3∶1进行权重赋值，再加权平均得到孕灾环境因子脆弱性指数（图1），可见湘西、湘南、湘东北高山地区具有更好的孕灾环境，仅在湘北洞庭湖平原有较完整的大片低值区。

3 致灾因子分析

采集湖南省96个气象台站1986—2015年的冬季（12月—次年2月）日最低气温、日降水量和2005—2011年共7年的冻雨数据，并提取日最低气温低于0 ℃日数、冬季降水日数和雨凇日数的年平均频率。对三个影响道路结冰的致灾因子进行归一化，根据5∶3∶2的权重进行加权平均计算致灾因子指数，利用自然断点分级法进行分级处理，得到湖南省道路结冰致灾因子主要影响分布图（图2），可看出湖南省最易发生冻雨灾害的区域主要在高山地区，如郴州、怀化、邵阳等地。

4 易损性分析

灾害易损情况即结冰导致道路中断发生的概率，湖南省交警总队的湖南高速阻断数据可直观地反映道路易遭受结冰灾害的程度。根据记录可知，2018—2020年共6次雨雪冰冻过程造成道路阻断：2018年1月15日—2月7日、2018年12月8—11日、2018年12月27日—2019年1月4日、2019年2月5—11日、2019年2月17—21日、2020年2月15—16日。以县域为单位统计因道路结冰引起高速公路阻断的发生率，得到各县的易损性分布图（图3），可以看出湖南省内最易发生道路结冰交通阻断的是新邵县、凤凰县、永顺县、宁乡市、益阳市辖区、桃江县、新化县、汝城县、郴州市辖区、岳阳市辖区、张家界市辖区。

5 抗灾能力分析

为应对灾害造成的损失，需要当地政府调用各类资源，而经济水平能直接反映该区域应对各类自然灾害的能力，社会经济发展水平则越高抗灾能力越强，因此以县市区人均GDP代表各区域的抗灾能力。利用湖南省统计局发布的2021年湖南省统计年鉴资料，对其中2020年各县区市人均GDP进行了统计。结果显示，湖南省各地区人均GDP分布极不平衡，最高的长沙市与最低的龙山县相差将近7倍，采用式（1）对全省各县市区人均GDP做归一化处理，得到湖南省各区域的道路结冰自然灾害抗灾能力情况图（图4）。从图中可知，抗灾能力最高的属长沙市、岳阳市等，主要集中在湘东各市辖区，抗灾能力最差的地区主要有湘西州、邵阳市等。

6 道路结冰风险区划分析

根据专家打分，道路结冰灾害风险评价中各因子的贡献排序由大到小依次为：致灾因子危险性＞孕灾环境敏感性＞承灾体易损性＞承灾体抗灾能力。在高速公路交通气象灾害风险评估中，危险性的比重最大，为40%～45% ，承灾体脆弱性占比20%左右，最小的是防灾减灾能力，平均在8% 左右[13]。以上各评价因子权重分别按4∶3∶2∶1代入公式（2）进行计算，各指标的权重见表2。将计算得到的灾害风险指数利用ArcGIS软件进行分析，得到湖南省道路结冰灾害综合风险区划，并将其划分为极高风险区、高风险区、中等风险区、一般风险区和低风险区共5个级别（图5）。

结果表明：湖南省道路结冰灾害风险的低风险区占全省面积的13.4%，主要分布在北部洞庭湖平原；一般风险区占全省面积的28.3%，主要集中在衡邵盆地；中等风险区范围最大，占全省面积的31%，分布于湘中、湘西的丘陵地带；高风险区占全省面积的20.1%，主要分布在湘西、湘南、湘东的边远山区；极高风险区占比最小，为7.2%，主要分布在湘西、湘南地势最高的地区。中等以上风险面积占比58.3%，可见湖南易受道路结冰灾害影响的面积较大，一旦发生道路结冰，极有可能造成较明显的灾害。

通过叠加湖南省高速公路GIS地图，可知高风险路段位于G76厦蓉高速郴汝段，G0422武深高速炎汝段，S50长芷高速龙琅段，G65包茂高速通道段，G60沪昆高速洞口-洪江段，G55二广高速安化段、涟源-邵阳段，G56杭瑞高速凤凰段。冬季雨雪冰冻过程中，道路养护、交通管制等部门需做好重点防范。

7 结论

（1）道路结冰孕灾环境的高脆弱区主要位于湘西、湘南、湘东北高山地区，仅在湘北洞庭湖平原有较完整的大片低值区。

（2）湖南省道路结冰致灾因子危险性在郴州、怀化、邵阳等高海拔山区影响最大。承载体易损性在新邵县、凤凰县、永顺县、宁乡市、益阳市辖区、桃江县、新化县、汝城县、郴州市辖区、岳阳市辖区、张家界市辖区较高。抗灾能力大致自东向西递减，最高属长沙市、岳阳市等区域，最差的主要有湘西州、邵阳市等地区。

（3）就总体评估而言，湖南易受道路结冰灾害影响的面积较大，高风险区主要位于湘西、湘南的山区。具体路段包括：G76厦蓉高速郴汝段，G0422武深高速炎汝段，S50长芷高速龙琅段，G65包茂高速通道段，G60沪昆高速洞口-洪江段，G55二广高速安化段、涟源-邵阳段，G56杭瑞高速凤凰段，需做好重点防范。

参考文献

[1] 张利，汪林.不利气象条件对公路交通安全的影响及对策[J].公路交通科技，2011，28（S1）：120-123，153.

[2] 宋建洋，李怡，张恒通，等.恶劣天气对高速公路交通阻断影响分析[J].公路.2021，66（6）：248-255.

[3] 田华，张楠，张楷翊，等.国外公路交通气象研究进展[J].气象与环境学报，2019，35（3）：79-86.

[4] 柳艳香，潘进军，田华，等.高速公路交通气象灾害风险评估方法简介[J].氣象科技进展.2017，7（6）：18-21.

[5] 吴义虎，刘文军，肖旗梅.高速公路交通安全评价的层次分析法[J].长沙理工大学学报（自然科学版），2006（2）：7-11.

[6] 孙璐，周正兵，金姣萍，等.基于模糊熵和AHP的山区公路交通气象安全评价[J].公路交通科技， 2011，28（12）：138-144.

[7] 崔海蓉，费金峰，田华，等.基于k-means-RM的气象条件对交通阻断的影响评估[J].公路，2021，66（11）：227-233.

[8] 柳艳吞，潘进军，田华.高速公路交通气象灾害风险评估与预警研究[M]//中国科协;国家减灾委员会专家委员会.2017年国家综合防灾减灾与可持续发展论坛论文集.2017.

[9] 顾婷婷，潘娅英，骆月珍.浙江省高速公路低温雨雪冰冻灾害风险评估与区划[J].气象与环境学报，2016，32（3）：102-106.

[10] 汪超，罗喜平.基于GIS的贵州省道路结冰灾害风险区划分析[J].高原山地气象研究，2017，37（3）：71-77.

[11] 武万里，缑晓辉，刘垚.基于GIS的高速公路道路结冰风险分析与评价[J].华北自然资源，2021（2）：134-136.