基于可拓云模型的重庆市中心城区公路洪灾风险评价

黄 淇, 牟凤云, 张用川, 陈 林, 李云燕

(1.重庆交通大学 智慧城市学院, 重庆 400074; 2.重庆市地理信息和遥感应用中心,重庆 401147; 3.山地城镇建设与新技术教育部重点实验室, 重庆大学, 重庆 400045)

中国疆域辽阔，自然灾害频发，为了全面掌握中国自然灾害风险隐患情况，提升全社会抵御自然灾害的综合防范能力，国务院决定于2020—2022年开展第一次全国自然灾害综合风险普查工作，客观认识中国自然灾害综合风险水平，从而为政府有效开展自然灾害防治工作、切实保障社会经济可持续发展提供权威的灾害风险信息和科学决策依据。

2021年重庆市第一次全国自然灾害综合风险普查结果显示[1]，2020年汛期，重庆市普通公路共发生各类水毁2万余处，普通国省干线公路发生造成交通阻断的水毁600余处，直接经济损失超过1.40×109元；
高速公路水毁98处，直接经济损失5.50×107。其中，2020年8月，双洪峰过境重庆市中心城区，“两江四岸”大量滨江公路被洪水淹没，社会经济损失惨重；
2021年4月，重庆市政府发布通知，中心城区3.94×107m“两江四岸”及周边地区将于2025年底完成统筹沿江防洪排涝和城市建设、开展基础设施灾后重建工作试点工作，从而有效应对百年一遇洪水位下的洪涝灾害。综上所述，重庆市公路受洪灾威胁甚为严重，加之山区公路建设和养护难度大、成本高，公路洪灾风险评价对于其灾前风险防控意义重大。

现有洪灾风险评价方法主要包括历史灾情法、多准则评估法和模型模拟法[2]。其中，由于历史灾情法和模型模拟法所需的原始数据往往难以获取，因此多准则评估法最为常用[3-4]，但传统的多准则评估法，往往在处理指标取值的随机性与模糊性问题上存在不足。

随着可拓学和云模型的融合，可拓云模型逐渐被提出，其优势突出，不仅有助于指标由定性描述转化为定量表达，而且可以解决指标取值存在的模糊性和随机性问题，基于以上优势，可拓云模型被广泛应用于各个领域的安全评价研究，如生态安全评价[5-7]、水安全评价[8-9]、施工安全评价[10-11]、隧洞安全评价[12-14]、交通安全评价[15-16]等，但鲜有研究将可拓云模型引入自然灾害视角下的城市基础设施安全问题之中。

公路是城市内重要基础设施之一，公路洪灾风险评价即是从洪灾视角出发对公路安全进行评价。笔者将可拓云模型引入公路洪灾风险评价领域，一方面，可利用可拓学的定性定量分析解决公路洪灾风险评价指标由定性描述转化为定量表达的问题。另一方面，利用云模型的不确定性推理解决公路洪灾风险指标存在的模糊性和随机性问题。

本研究以重庆市中心城区的公路为研究对象，首先构建公路洪灾风险评价指标体系，利用AHP-熵权法确定指标权重；
基于可拓云构建公路洪灾风险评价模型；
最后分析评价结果，从而客观认识重庆市中心城区公路洪灾风险水平，为提高公路洪灾风险防控能力提供科学决策依据。

重庆市中心城区由渝中区、江北区、南岸区、九龙坡区、沙坪坝区、大渡口区、北碚区、渝北区、巴南区9个区组成，面积约5.47×103km2。区内降雨充沛，年降雨量1.00×103mm至1.20×103mm，但降雨年内分配极不均匀，汛期(5—9月)降雨量占全年的60%至85%，加之区内水系稠密，在长江、嘉陵江交汇形成的“两江四岸”空间格局下，重庆市中心城区洪灾频发，其关键性地理位置决定了其既要承担长江中上游、嘉陵江洪水过境的压力，又要为长江中下游防汛保安，因此汛期内防汛压力巨大。截至2019年，中心城区内公路里程达5.33×103km。

2.1 研究思路

本研究基本思路见图1。以重庆市中心城区的公路为研究对象，首先从致灾因子危险性、孕灾环境敏感性、承灾体暴露性出发选取12项指标，构建公路洪灾风险评价指标体系，利用AHP-熵权法确定各指标综合权重；
再者基于可拓云构建重庆市中心城区公路洪灾风险评价模型；
最后分析公路的危险性等级、敏感性等级、暴露性等级以及综合风险等级评价结果。

图1 公路洪灾风险评价研究思路

2.2 研究方法

2.2.1 AHP-熵权法原理 在确定指标权重时，既需主观评定指标的重要性，亦需客观体现指标的数据特征。因此，本研究结合AHP法和熵权法，首先运用AHP法计算各指标主观权重wa，再运用熵权法计算各指标客观权重we，最后在主、客观权重基础上，运用加和法集成原理，得到综合权重向量W。

W=awa+bwe

(1)

假设有n个指标，则有

(2)

b=1-a

(3)

式中：pi为wai与wei的平均值。

2.2.2 可拓云模型原理[5,10]可拓云模型由物元模型和正态云模型嵌套而成。物元模型将待评价事物定义为由三元组表示的物元，记作R=(NCV)=(事物名称，事物特征，事物关于该特征的量值)；
正态云模型将一个整体性概念由3个数字特征表示，符号表达为(Ex,En,He)，其中Ex为期望值，En为熵值，He为超熵，分别反映了云的中心值、跨度大小和厚度。

物元理论将事物变化中的质和量进行了有机结合，有助于将公路洪灾风险评价指标由定性描述转化为定量表达，但是传统基于物元理论的评价研究中，Ⅴ(事物关于某特征的量值)值往往取为确定的数值或区间，没有充分考虑到指标取值的随机性和模糊性问题。(随机性指事件本身的含义是明确的，只是在一定条件下可能发生，可能不发生。模糊性指事件本身是模糊不清的。)

可拓云模型充分利用了正态云模型处理随机性和模糊性的优点，用正态云模型(Ex,En,He)取代传统物元模型R=(NCV)中的确定值V，则R=NC(Ex,En,He)=(事物名称，事物特征，云量值)，得到可拓云模型，从而解决了公路洪灾风险评价过程中指标取值的随机性和模糊性问题。

(1) 确定待评价物元。将待评价物元表示为：

(4)

式中：N为待评价物元;Cn为第n项指标; (Exn,Enn,Hen)为待评价物元N关于指标Cn的云量值。

(2) 确定评价标准云。将各指标的等级阈值界限作为双约束空间〔Cmax,Cmin〕，代入公式(2)中计算各个指标在各个等级的(Ex,En,He)，最终得到公路洪灾风险等级评价标准云。

(5)

(6)

He=T

(7)

式中：T为常量,取值应客观反映公路洪灾风险评价的随机性、模糊性和离散性。

(8)

所有的云关联度组成综合评判矩阵D：

(9)

式中：kij为第i项指标在第j等级下的云关联度;n为评价指标数。

(4) 风险等级评定。

首先计算综合评判向量H：

H=W·D

(10)

式中：W为综合权重向量;D为综合评判矩阵。

计算综合评判分值ri:

(11)

式中：di为向量D的分量;fi为等级i的得分值。

由于云关联度μ(xiB)建立在超熵He之上，计算结果存在随机性，需运用MATLAB编程实现多次求解，以降低随机性影响，最终得到综合评判期望矩阵Dx，综合评判期望值Erx和综合评判熵值Erm：

(12)

(13)

(14)

式中：h为运算次数,取3 000;D(i)为第i次计算得到的综合评判矩阵;ri(x)为第i次的综合评判分值。Erx为综合评判分值的期望值。

3.1 公路洪灾成因分析及类型划分

公路洪灾的形成受气象、地形、植被、水文等多种因素共同影响，但暴雨是重庆市公路洪灾的主要触发原因，因此本文针对暴雨引发的公路洪灾进行探讨，结合相关文献[2]及实际情况，将重庆市公路洪灾归纳为8种类型(图2)。

①暴雨作用下，公路路堑边坡发生的岩石塌落、缺口、冲沟、沉陷、塌方等灾害为边坡坍塌类；

②填方路段边坡出现冲沟、缺口、沉陷等灾害为水毁冲沟类；

③公路坡面冲刷产生泥石流、崩塌落石等导致公路路面产生积水、积石及淤泥等堵塞交通的灾害为路面淤埋类；

④公路路基流失导致公路坍塌缺口为路基缺口类；

⑤公路路基大范围流失、损毁的灾害为路基冲失类；

⑥路基在垂直方向上产生较大的沉落，不均匀下陷，造成的局部路段损坏的灾害为路基沉陷类；

⑦公路桥梁及涵洞等结构发生损坏的灾害为桥涵损毁类；

⑧边沟、排水沟、截水沟及暗沟等路基排水设施发生淤积或堵塞的现象为排水系统淤塞类。

图2 重庆市公路洪灾分类

3.2 公路洪灾安全评价指标体系构建

3.2.1 影响因素分析及评价指标选取 根据史培军[17]提出的区域灾害系统论，灾害是致灾因子、孕灾环境与承灾体综合作用的结果，结合国际主流灾害风险评估“H-E-V”框架[18]，包括危险性(hazard)、暴露性(exposure)和脆弱性(vulnerability)研究，危险性研究致灾因子引发的风险，暴露度研究暴露在风险中的承灾体。如人口、基础设施、财产等。脆弱性研究致灾因子所造成的承灾体的损失程度。本研究以致灾因子危险性、孕灾环境敏感性、承灾体暴露性为准则层，参考大量文献的指标选取情况，致灾因子上，强降雨迅速汇流累积成较大地表径流是公路洪灾的主要触发条件。孕灾环境上，高程、坡度、坡向、平面曲率和剖面曲率等地形条件影响着地面径流的流量、流速、流向、敛散性和加速度，为公路洪灾的发生提供动力条件；
植被对降水的遮拦、径流的截留以及吸收等作用可以减少地表汇流，具有一定蓄水防洪功能，沿线植被覆盖度较低的公路更易发生洪灾。河流、湖泊和水库等水文因素对强降雨具有再分布作用，距离水系较近的公路更易发生洪灾。承灾体上，公路等级越高，防护设施就越完善，抗洪能力也越强；
人口密度和国内生产总值越高，发生公路洪灾后的社会经济损失就越大。综上所述，分别选取12个指标，构建重庆市中心城区公路洪灾风险评价指标体系(图3)。

图3 重庆市中心城区公路洪灾风险评价指标体系

3.2.2 评价指标数据获取及处理 根据所构建的公路洪灾风险评价指标体系(图3)，涉及的数据详情见表1。数据处理过程包括：
①根据重庆市36个国家级地面气象站点降水量，利用GIS地统计学分析中的协同克里金法(协同DEM)，插值获得重庆市中心城区2016—2020年平均暴雨量分布图；

②根据重庆市中心城区DEM，利用GIS空间分析工具，提取坡度、坡向、平面曲率、剖面曲率分布图；

③结合重庆市2019年NPP/ⅦRS夜间灯光对2019年区县生产总值进行栅格化处理，获得重庆市中心城区2019年GDP栅格数据；

④从重庆市中心城区2020年道路中提取高速、国道、省道、县道和城市一级、二级道路网。

表1 重庆市中心城区公路洪灾风险评价相关数据

3.3 公路洪灾风险评价模型构建

3.3.1 指标权重及等级阈值划分 根据公式(1)—(3)分别计算12个指标的AHP权、熵权及其组合权重(表2)，并利用自然断点法划分出重庆市中心城区公路沿线12个指标在5个洪灾风险等级下的阈值界限(表3)。

表2 重庆市中心城区公路洪灾风险评价指标权重

表3 重庆市中心城区公路洪灾风险评价指标等级阈值

3.3.2 确定评价标准云 根据公式(5)—(7)，将表3中各指标的等级阈值界限作为双约束空间〔Cmax,Cmin〕，计算正态云模型(Ex,En,He)，得到公路洪灾风险等级标准云模型(表4)。

将重庆市中心城区公路洪灾风险水平划分为5个等级：Ⅰ级(非常低)、Ⅱ级(比较低)、Ⅲ级(一般)、Ⅳ级(比较高)、Ⅴ级(非常高)。

3.4 公路洪灾风险评估结果与分析

首先运用可拓云模型分别计算公路的危险性、敏感性和暴露性等级，再者运用GIS技术进行空间可视化(附图4，见封2)，最后分区统计公路的危险性、敏感性和暴露性等级百分比分布(图4)。

(1) 致灾因子危险性等级为Ⅳ—Ⅴ级(即危险性“比较高、非常高”)的公路较少，由于巴南区多强降雨，平均暴雨量值高，因此Ⅳ—Ⅴ级的公路多分布于巴南区(14.05%)；
反之，危险性等级为Ⅰ—Ⅱ级(即危险性“非常低”、“比较低”)的公路最多，南岸区(98.19%)和江北区(90.56%)均超过90%、渝中区88.20%，渝北区77.92%，大渡口区和北碚区皆有超过60%公路危险性等级为Ⅰ—Ⅱ级。因而从致灾因子层面来看，重庆市中心城区内的公路仅仅受暴雨影响发生洪灾的风险比较小。(具体见图4a及封3附图4a)。

图4 重庆市中心城区各区公路危险性、敏感性和暴露性等级分布

(2) 孕灾环境敏感性等级为Ⅳ—Ⅴ级(即敏感性“比较高”、“非常高”)的公路最多。其中，渝中区(85.41%)在长江和嘉陵江的环抱下，极易受暴雨冲击、洪峰叠加、多流汇集的影响，超过80%公路敏感性等级为Ⅳ—Ⅴ级，其孕灾环境之敏感决定了其在公路洪灾防治中的优先地位，与此同时，位于两江之北的江北区(64.65%)和位于两江之南的巴南区(65.63%)、巴南区(61.07%)内河流较多，滨江公路亦多，超过60%公路敏感性等级为Ⅳ—Ⅴ级；
此外，敏感性等级为Ⅰ—Ⅱ级(即敏感性“非常低、比较低”)的公路十分少。(见图4b及封3附图4b)

(3) 承灾体暴露性等级为Ⅳ—Ⅴ级(即暴露性“比较高、非常高”)的公路总体较少，多分布于渝中区(49.85%)和江北区(13.11%)，此二区作为重庆市中心城区的政治、经济、文化以及商贸流通中心，其内公路、人口和GDP高度密集，一旦发生公路洪灾将损失极其惨重，所以应将此二区作为公路洪灾防治的重中之重，与此同时，大渡口区(8.57%)、九龙坡区(8.04%)、南岸区(7.23%)、内亦有少部分公路暴露性为Ⅳ—Ⅴ级，也应作为公路洪灾防治的重点关注对象；
暴露性等级为Ⅰ至Ⅱ级(即暴露性“非常低”、“比较低”)的公路最多，北碚区(88.21%)、巴南区(85.66%)、沙坪坝区(83.35%)和渝北区(82.40%)超过80%公路暴露性等级为Ⅰ—Ⅱ级、大渡口区(78.29%)和南岸区(75.98%)超过70%公路暴露性等级为Ⅰ—Ⅱ级，这些区域的公路、人口、GDP分布相对稀疏，公路洪灾发生后损失也相对较轻(见图4c及封3附图4c)。

3.5 综合风险等级评价

综合考虑致灾因子危险性、孕灾环境敏感性和承灾体暴露性，统计风险等级总体分布(图5)、各区风险等级百分比分布(图6)以及各区在各风险等级的公路长度分布(图7)，计算公路洪灾风险等级并进行空间可视化。

图5 重庆市中心城区公路洪灾风险等级总体分布

根据公路洪灾风险等级总体分布图(图5)，重庆市中心城区内公路洪灾风险等级分布排名为：Ⅱ级(36.85%)>Ⅲ级(25.46%)>Ⅳ级(15.94%)>Ⅴ级(14.44%)>Ⅰ级(7.32%)。由此可知，重庆市中心城区大部分公路(69.62%)的洪灾风险处于一般、比较低或非常低的水平，仅少部分公路(30.38%)的洪灾风险处于比较高或非常高的水平，应作为公路洪灾重点防治对象。

根据各区公路洪灾风险等级比例(图6)可知，各区内风险等级为Ⅳ—Ⅴ级(风险“比较高”或“非常高”)的公路比例排名为：渝中区(71.06%)>巴南区(57.43%)>江北区(38.76%)>沙坪坝区(36.73%)>渝北区(24.04%)>北碚区(21.66%)>南岸区(18.40%)>大渡口区(16.35%)>九龙坡区(10.04%)。

图6 重庆市中心城区各区公路风险等级分布

重点关注位居前三的渝中区、巴南区和江北区，对照前文分析，渝中区和江北区紧邻两江且经济发达，孕灾环境敏感性和承灾体暴露性均相对于其他区更高，而巴南区虽然经济相对欠发达，承灾体暴露性相对较低，但区内水系密集且降水丰富，致灾因子危险性和孕灾环境敏感性均相对于其他区更高。因此，从高风险公路百分占比上看，渝中区、巴南区和江北区的高风险公路百分占比更大，应作为重庆市中心城区公路洪灾防控的重点区域，对全区公路进行总体防控。

对各区在各风险等级的公路长度进行统计(图7)，各区风险等级为Ⅳ—Ⅴ级的公路长度排名依次为：巴南区(1 261.04 m)>渝北区(794.25 km)>沙坪坝区(600.94 km)>江北区(381.91 km)>北碚区(320.83 km)>南岸区(214.3 km)>渝中区(200.80 km)>九龙坡区(176.87 km)>大渡口区(69.20 km)。

图7 重庆市中心城区各区在各风险等级的公路长度分布

某区在某风险等级下的公路长度排名，不仅受该区内该风险等级公路的比例影响，而且受该区内公路总长影响。因此，比例排名位列第二的巴南区，由于其区域面积较大，区内公路总长较长，风险为Ⅳ—Ⅴ级的公路亦相对较长，加之比例排名本已靠前，因而在长度排名中拔得头筹；
而比例排名位列第一的渝中区，却由于其区域面积较小，区内公路总长较短，风险为Ⅳ—Ⅴ级的公路亦相对较短，因而在长度排名中下降至倒数第三；
此外，长度排名位列前茅的巴南区、渝北区、沙坪坝区亦是同理，由于其区内公路总长较长而排名靠前，因此区内风险为Ⅳ—Ⅴ级的公路相对较长。

从各区高风险公路长度上看，巴南区、渝北区和沙坪坝区的高风险公路长度更长，应该重点关注其区域内风险为Ⅳ至Ⅴ级的公路，因地制宜地进行洪灾防控。

根据重庆市中心城区公路洪灾风险等级空间分布可视化结果可知，“两江四岸”及周边地区风险等级为Ⅳ—Ⅴ级的公路最为密集，各大流域、湖泊及水库附近风险等级为Ⅳ—Ⅴ级的公路次为密集，应作为公路洪灾防控的重点区域。

(1) “两江四岸”及周边地区风险等级为Ⅳ—Ⅴ级的公路最为密集。如渝中区内沙滨路、嘉陵江滨江路、长江滨江路和九滨路，江北区内洪滨路和北滨一路、南岸区内南滨路等均沿江而建，风险极高。由于多个流域汇集于两江，一旦各流域持续暴雨，导致两江洪水叠加，便会出现百年一遇大洪灾。如重庆市主城区2020年8月遭遇的大洪水，引发“两江四岸”朝天门、磁器口、海棠烟雨公园等地大量临江道路被淹，首次启动防汛Ⅰ级应急响应，就是因为岷江、沱江、培江和渠江流域持续大暴雨，多个流域同时汇入长江、嘉陵江，导致嘉陵江2号洪水与长江5号洪水前后叠加，引发史无前例的大洪水。

(2) 各大流域、湖泊及水库附近风险等级为Ⅳ—Ⅴ级的公路次为密集。流域附近，如巴南区内花溪河流域和箭滩河流域、沙坪坝区内梁滩河流域、北碚区内梁滩河流域、竹溪河流域、江北区内栋梁河流域，渝北区的后河流域等。据报道，巴南区箭滩河两侧每年涨水均会被淹，沿河的窖坝街和下河路一度紧急封锁。湖泊及水库附近，如巴南区内的松树桥水库、滩子口水库、林基水库、石桥水库，渝北区内东方红水库、苟溪桥水库、下坝水库、北碚区的龙滩子水库，亦应作为公路洪灾防控的重点区域。

4.1 结 论

本研究将可拓云模型引入公路洪灾风险评价领域，对重庆市中心城区公路洪灾风险等级进行评价，解决了公路洪灾风险指标存在的模糊性和随机性问题以及公路洪灾风险评价指标由定性描述转化为定量表达的问题。

(1) 重庆市中心城区69.62%的公路洪灾风险处于Ⅰ—Ⅲ级(一般、比较低或非常低)水平，30.38%的公路处于Ⅳ—Ⅴ(比较高或非常高)水平。从高风险公路比例看，渝中区(71.06%)、巴南区(57.43%)和江北区(38.76%)的高风险公路比例更高，应作为公路洪灾防控的重点区域，对全区公路进行总体防控。从各区高风险公路长度上看，巴南区(1 261.04 km)、渝北区(794.25 km)和沙坪坝区(600.94 km)的高风险公路长度更长，应该重点关注其区域内风险等级为Ⅳ—Ⅴ级的公路，因地制宜进行洪灾防控。

(2) “两江四岸”及周边地区高风险公路最为密集，各大流域、湖泊及水库附近高风险公路次为密集。针对“两江四岸”及周边地区，一方面，应保障两江水上交通运行，启动跨江大桥运营健康监测系统，同时完善两江水上交通系统，建设轮渡、索道、缆车、户外电梯等特色交通；
另一方面，应进一步完善路网体系，加快滨江、跨江轨道线路成环成网，增强“两江四岸”及周边地区轨道环线疏解能力，同时重点打通连接滨江与腹地的山城步道，增强滨江可达性与疏散性。针对各大流域、湖泊及水库附近，应重点推进防汛监测预报预警和水文服务站建设，编制超标洪水防御预案、防洪排涝应急预案等。

4.2 讨 论

对于洪灾风险等级为Ⅰ—Ⅲ级的公路，宜采取非工程性措施，加强宣传对公路洪灾应急避险知识的宣传，保证日常维修、养护工作。对于洪灾风险等级为Ⅳ—Ⅴ级的公路，在保证日常维修、养护工作的前提下，还宜适当采取工程性措施。如酌情加固公路、完善公路防护，达到灾前预防的目的。同时，规划避灾备用路线，制定切合实际的公路洪灾应急预案，达到科学避灾的目的。

本文所采用的公路洪灾风险评价指标的阈值界限仅使用了自然断点法进行划分，若结合多种阈值划分方法进行对比分析，评价结果或将更为客观准确。此外，本研究在对重庆市中心城区公路进行洪灾风险分析时，未对各种公路类型进行全面考量，在今后的研究中应进一步探讨。

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