吳夏 王保民 李家葉 李鐵鍵 魏加華

摘要：地下埋設(shè)管道下穿河流，由于不同河流的匯水面積、地形、降雨、下墊面條件等因素可存在較大差異，不同工程段遭遇洪水的危險(xiǎn)程度不同，需要簡(jiǎn)單有效的方法進(jìn)行洪水危險(xiǎn)度評(píng)價(jià)。以陜京三線輸氣管道山西臨縣段為例，定量分析了每個(gè)管道穿河段的洪水風(fēng)險(xiǎn)因子，包括匯水區(qū)的面積、降雨、高差、形狀、土地利用、植被指數(shù)等因子，穿河點(diǎn)的縱向比降和橫向高差等因子。根據(jù)因子間的相關(guān)性和因子與穿河管段實(shí)際水毀次數(shù)間的相關(guān)性，選定了影響洪水危險(xiǎn)度的三個(gè)核心因子。采用多元線性回歸模型和Logistic回歸模型建立了洪水危險(xiǎn)度評(píng)估模型，并繪制了陜京三線山西臨縣段洪水危險(xiǎn)度分布圖。成果為管道運(yùn)行安全防護(hù)措施的制定和實(shí)施提供依據(jù)，方法可為類似線狀工程的洪水風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)提供參考。

關(guān)鍵詞：線狀工程；洪水；危險(xiǎn)度評(píng)價(jià)；輸氣管道；洪水風(fēng)險(xiǎn)因子；Logistic回歸模型；洪水風(fēng)險(xiǎn)圖

中圖分類號(hào)：TV877；TE832 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號(hào)：1672-1683（2016）04-0185-07

Abstract：Underground pipelines inevitably go across rivers.For different crossed rivers，large differences may exist in their catchment areas，topography，rainfall，underlying conditions and so on，and then their flood threat will vary among corresponding infrastructure segments.Therefore，a simple but effective assessment method for flood threat is urgently needed.In this paper，the section of the Shaanxi-Beijing Gas Pipeline in Linxian County，Shanxi Province was chosen for case study.Firstly，flood factors were quantified for each crossed river，including the area，rainfall，elevation difference，planar shape，land use，vegetation index of each river catchment，and the longitudinal slope and cross-sectional elevation difference of each cross-over region.Secondly，three key factors were selected after the cross-correlations among the factors and the relationships between each factor and the number of historical flood damage events were examined.Thirdly，the multivariate linear regression and logistic regression methods were used to establish a flood threat assessment model.Finally，the flood threat zoning map of the Shaanxi-Beijing Gas Pipeline in Linxian County was obtained.The result would provide a basis for the formulation and implementation of protection measures in pipeline safety management，and the method in this paper could be a reference for similar flood threat assessments of linear infrastructures.

Key words： linear infrastructure；flood；threat assessment；gas pipeline；flood risk factor；Logistic regression；flood

管道運(yùn)輸是陸上石油、天然氣運(yùn)輸?shù)闹饕绞?，具有運(yùn)輸量大、占地少、能耗低等優(yōu)勢(shì)[1]。但是，作為一種線狀工程形式的基礎(chǔ)設(shè)施，油氣管道具有距離長(zhǎng)和跨度大的特點(diǎn)，沿線氣象和地質(zhì)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)具有較大差異性，難以有效確定重點(diǎn)防控區(qū)域，任一管段發(fā)生事故則影響全線，損失巨大。以黃土高原地區(qū)的油氣管道為例，線路區(qū)土壤可蝕性高，水土流失嚴(yán)重，夏季短時(shí)強(qiáng)降雨可引起劇烈的地形變化，使地下埋設(shè)的管線發(fā)生暴露、位移等危害管道安全運(yùn)行的洪水風(fēng)險(xiǎn)事件[2]。交叉河流洪水誘發(fā)的油氣管道失效風(fēng)險(xiǎn)一直以來都是油氣管道運(yùn)行安全管理的薄弱環(huán)節(jié)，水工保護(hù)工程措施受到高度重視[3-4]。但是，水工保護(hù)工程成本高，設(shè)防標(biāo)準(zhǔn)不明確，難以在長(zhǎng)輸管線全線施行。

水利部于2014年頒布了《洪水影響評(píng)價(jià)報(bào)告編制導(dǎo)則》[5]，其中包括洪水對(duì)建設(shè)項(xiàng)目的影響分析。但是，該導(dǎo)則適用于洪泛區(qū)、蓄滯洪區(qū)內(nèi)的建設(shè)項(xiàng)目，其中規(guī)定的防洪標(biāo)準(zhǔn)確定、淹沒影響評(píng)價(jià)、沖刷淤積影響評(píng)價(jià)等內(nèi)容均為適用于大中型河流和一般地表建設(shè)項(xiàng)目的方法，不適用于穿越大量小流域、地下埋設(shè)的油氣管道。因此，急需簡(jiǎn)單有效的線狀工程穿越河流的洪水危險(xiǎn)度評(píng)價(jià)方法，用于確定高風(fēng)險(xiǎn)管段，進(jìn)行有效的重點(diǎn)防控。

本文根據(jù)洪水災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)分析的基本原理[6-11]，借鑒已有研究考慮到的風(fēng)險(xiǎn)因子[12-13]、采用的遙感和地理信息系統(tǒng)技術(shù)[14-17]，開展洪水危險(xiǎn)度評(píng)價(jià)研究。以陜京三線輸氣管道山西臨縣段為例，首先定量分析每個(gè)管道穿河點(diǎn)的洪水風(fēng)險(xiǎn)因子，其次結(jié)合穿河管段的實(shí)際水毀記錄，采用多元線性回歸模型和Logistic回歸模型優(yōu)選主要風(fēng)險(xiǎn)因子，確定每個(gè)風(fēng)險(xiǎn)因子的權(quán)重，最終建立了洪水危險(xiǎn)度評(píng)估模型，并繪制了洪水危險(xiǎn)度分區(qū)圖。

1 評(píng)價(jià)對(duì)象

陜京三線兼具壓力高、輸氣量大、埋深淺的特點(diǎn)，又由于陜京三線山西臨縣段曾經(jīng)發(fā)生水害，與管道相交的流域地形和水文規(guī)律較單一，因此將陜京三線臨縣段作為研究管段，其走向及穿越河流的情況見圖1。該管段從黃河?xùn)|岸八堡鄉(xiāng)黃河隧道穿出點(diǎn)起，至陽坡水庫寨上村止，全長(zhǎng)約70 km，主要穿河段共96個(gè)。該研究區(qū)域位于東經(jīng)110°30′-111°15′和北緯37°35′-38°15′之間，海拔高程在589 m至1925 m之間。研究區(qū)內(nèi)主要河流為湫水河，屬大陸性暖溫帶季風(fēng)半干旱氣候，多年平均降水量為518 mm，年內(nèi)分布不均，多集中于7月-9月，占全年降水量的2/3。地表物質(zhì)以黃土性土為主，土質(zhì)疏松，容易發(fā)生水土流失。

在本文的洪水危險(xiǎn)度評(píng)價(jià)中，輸氣管道被簡(jiǎn)化為線狀對(duì)象。又由于管道穿越每個(gè)溝道、河道時(shí)，承受洪水災(zāi)害的主要位置是溝道內(nèi)部和兩岸邊坡，危險(xiǎn)度的評(píng)價(jià)對(duì)象可簡(jiǎn)化為離散的點(diǎn)對(duì)象。為表示方便，以各溝道、河道間的分水嶺為界，將輸氣管線切分為包括各穿河點(diǎn)的管段，以管段作為風(fēng)險(xiǎn)程度的表示對(duì)象。

2 風(fēng)險(xiǎn)因子

本研究對(duì)管道洪水危險(xiǎn)度的評(píng)價(jià)不涉及易損性，主要考慮洪水的相對(duì)危險(xiǎn)度，即洪水的絕對(duì)威力和管段的抵御能力間的相互關(guān)系。影響洪水絕對(duì)威力的主要因子包括每個(gè)穿河點(diǎn)匯水區(qū)的天氣因素和下墊面因素，包括降雨、面積、高差、形狀、土地利用、植被狀況等，這些匯水區(qū)面對(duì)象上的因子處理后映射到對(duì)應(yīng)的管段。影響管段抵御能力的主要因子是局部地形因素，主要包括穿河點(diǎn)處溝道的縱向坡度和兩岸與溝底的高差。以上主要風(fēng)險(xiǎn)因子定量評(píng)價(jià)的數(shù)據(jù)來源見表1。

不同風(fēng)險(xiǎn)因子的物理意義和量綱不同，為均衡考慮各因子對(duì)管道洪水風(fēng)險(xiǎn)的貢獻(xiàn)，每個(gè)因子均按其值在各穿河點(diǎn)出現(xiàn)的頻率分為5個(gè)級(jí)別，即落入前20%的劃入一級(jí)，落入20%至40%的劃入二級(jí)，以此類推。本研究共涉及96個(gè)穿河點(diǎn)，平均約19個(gè)劃入一個(gè)等級(jí)。部分因子存在較多的重復(fù)值，重復(fù)值計(jì)入同一等級(jí)，所以最后的分級(jí)結(jié)果并不完全滿足頻率相等的條件，如年均暴雨天數(shù)等。各因子的分級(jí)區(qū)間及各區(qū)間內(nèi)管段計(jì)數(shù)結(jié)果見表2。

針對(duì)每個(gè)風(fēng)險(xiǎn)因子，統(tǒng)計(jì)每個(gè)分級(jí)內(nèi)所屬的穿河點(diǎn)實(shí)際遭遇水毀事件次數(shù)的比例，繪制各因子不同分級(jí)下水毀事件的頻率分布見圖2。圖2直觀顯示了各因子與水毀事件的相關(guān)關(guān)系，以圖2（a）為例，年均降雨量越大，分級(jí)越高，發(fā)生1次和2次水毀的比例也越高。

下一節(jié)將分析各因子的風(fēng)險(xiǎn)特征及各因子間的相關(guān)性，篩選出因子間相關(guān)關(guān)系不強(qiáng)的一組因子用于建立洪水危險(xiǎn)度評(píng)價(jià)模型。危險(xiǎn)度評(píng)價(jià)的回歸擬合模型采用多元線性回歸模型和Logistic回歸模型。Logistic回歸模型屬于概率型非線性回歸，它是研究二分類和多分類結(jié)果與影響因素相關(guān)關(guān)系的一種多變量分析方法[19]。模型建立過程中采用逐步回歸的方法剔除影響權(quán)重低的因子，選取較少的有效因子作為最終的模型輸入，建立風(fēng)險(xiǎn)因子與風(fēng)險(xiǎn)事件次數(shù)間的擬合關(guān)系。

3 風(fēng)險(xiǎn)因子分析

3.1 降雨因子

降雨是形成洪水災(zāi)害的前提和動(dòng)力條件，沒有降水，尤其是暴雨，也就談不上洪水災(zāi)害。對(duì)于研究區(qū)域，按年均降雨量由低至高分為5個(gè)等級(jí)，圖2（a）顯示了年均降雨量因子等級(jí)與水毀次數(shù)間的關(guān)系，年均降雨量越大，洪水危險(xiǎn)度越高。

對(duì)于強(qiáng)降雨，根據(jù)黃土高原地區(qū)降雨歷時(shí)短、強(qiáng)度大、土壤可蝕性高的特點(diǎn)，場(chǎng)次降水量達(dá)到30 mm以上就有發(fā)生洪水的可能，因此選擇日降雨量30 mm以上的年均暴雨日數(shù)作為量化強(qiáng)降雨的參數(shù)。圖2（b）顯示了年均暴雨日數(shù)與水毀次數(shù)的關(guān)系，暴雨日數(shù)越多，發(fā)生1次和2次水毀的比例越低。這說明對(duì)于各管段所處的不同區(qū)域而言，降雨量30 mm以上的暴雨威力是不一樣的，不能一概而論，暴雨頻數(shù)越低的地區(qū)，其每次暴雨的威力反而越強(qiáng)。

3.2 匯水區(qū)幾何特征

管道交叉溝道、河道的匯水區(qū)面積決定了其匯集洪水范圍的大小，在相同降雨條件下直接決定洪水的總量。采用Hydro30河網(wǎng)數(shù)據(jù)，統(tǒng)計(jì)各管段交叉河流的匯水區(qū)面積，將匯水面積由小至大分為5個(gè)等級(jí)。針對(duì)本研究區(qū)域，圖2（c）顯示，匯水面積較小時(shí)，管段發(fā)生水毀災(zāi)害的概率較大。這是由于匯水面積不僅決定了匯集洪水的多少，也影響穿河斷面河床演變的劇烈程度。在黃土高原地區(qū)，匯水面積越小，溝道、河道的河床演變?cè)絼×?，管段遭受的洪水風(fēng)險(xiǎn)也就越高。

管道交叉溝道、河道匯水區(qū)內(nèi)的高差決定了其中洪水演進(jìn)的速度。采用Hydro30河網(wǎng)數(shù)據(jù)，統(tǒng)計(jì)各管段交叉河流干流源頭至交叉點(diǎn)的高差，將高差由小至大分為5個(gè)等級(jí)。針對(duì)本研究區(qū)域，圖2（d）顯示匯水區(qū)內(nèi)高差越小，管段發(fā)生水毀災(zāi)害的概率越大，這個(gè)規(guī)律與匯水區(qū)面積相近，受穿河斷面河床演變的劇烈程度影響。

管道交叉溝道、河道的匯水區(qū)形狀決定了其中洪水匯集疊加的劇烈程度。采用Hydro30河網(wǎng)數(shù)據(jù)，統(tǒng)計(jì)各管段匯水區(qū)長(zhǎng)寬比，按匯水區(qū)干流長(zhǎng)度一半的平方除以匯水區(qū)面積計(jì)算。將匯水區(qū)長(zhǎng)寬比由小至大分為5個(gè)等級(jí)，長(zhǎng)寬比越小，匯水區(qū)的形狀越接近扇型，不同來源的洪水則更同步地到達(dá)管道交叉點(diǎn)，管道發(fā)生水毀災(zāi)害的概率也就越大，圖2（e）基本反映了這個(gè)特征。

3.3 匯水區(qū)下墊面條件

管道交叉溝道、河道匯水區(qū)內(nèi)的土地利用情況影響降雨產(chǎn)流規(guī)律，不合理土地利用導(dǎo)致水土流失加劇，從而影響交叉點(diǎn)洪水。不同的土地利用類型對(duì)水分的截留作用不同，林地在減少徑流方面的作用十分突出。在暴雨條件下，減流強(qiáng)度：林地>草地>農(nóng)地。一般來說，對(duì)徑流截留作用越大的土地利用類型，發(fā)生洪水的可能性越小。采用近期MODIS MCD12Q1數(shù)據(jù)獲得研究區(qū)的土地利用情況，考慮這個(gè)區(qū)域主要的土地利用類型為林地、草地和耕地，因此統(tǒng)計(jì)各管段交叉河流匯水流域內(nèi)的耕地占總匯水區(qū)面積的比例作為土地利用類型的指標(biāo)，按照耕地面積比例由小至大分為5個(gè)等級(jí)。針對(duì)本研究區(qū)域，土地利用等級(jí)越大，管道發(fā)生水毀的概率越小，見圖2（f）。這是由于耕地區(qū)一般存在大面積的平地，且會(huì)修建水土保持工程，因此反而不易發(fā)生高強(qiáng)度洪水，而沒有耕地的地區(qū)，大多是坡度比較陡的地區(qū)，更容易誘發(fā)水毀災(zāi)害。

采用近期MODIS MOD13A1數(shù)據(jù)獲得研究區(qū)的歸一化植被指數(shù)（NDVI）反映植被覆蓋情況。NDVI值的范圍為0到1，越接近1，植被狀況越好，在減少徑流方面的作用越突出。對(duì)于研究區(qū)域，按NDVI值由低至高分為5個(gè)等級(jí)，級(jí)別越大，植被覆蓋越好，則水毀風(fēng)險(xiǎn)越低，見圖2（g）。

3.4 穿河段局部地形條件

穿河段的局部地形條件與管道洪水災(zāi)害的危險(xiǎn)度密切相關(guān)，本研究采用管道交叉河段的縱向比降和橫向高差反映局部地形條件，數(shù)據(jù)來源為Hydro30河網(wǎng)數(shù)據(jù)。圖2（h）顯示，交叉河段縱向比降與管段水毀頻率的關(guān)系表現(xiàn)為拋物線狀，縱向比降在一定范圍內(nèi)具有最大的水毀風(fēng)險(xiǎn)概率，而在較小及較大的縱向比降下，水毀發(fā)生概率則較低。這主要是因?yàn)楹佣慰v向比降大的流域，其匯水面積較小，可匯集的洪水有限，難以造成較大的破壞力；而河段縱向比降小的流域，雖然其匯水面積較大，但河道更為寬淺，容易排泄上游的洪水，因此造成水毀的概率也較小。

結(jié)合DEM數(shù)據(jù)計(jì)算管道穿越交叉河道中心點(diǎn)與兩側(cè)山坡最高點(diǎn)的高程差，定義為河段橫向高差參數(shù)。將研究區(qū)域穿河段橫向高差由小至大分為5個(gè)等級(jí)，橫向高差越大，河道側(cè)岸沖刷、崩塌的可能性應(yīng)越高，發(fā)生水毀的概率越大，見圖2（i）。

3.5 因子相關(guān)性分析

對(duì)表2中的9個(gè)風(fēng)險(xiǎn)因子繪制相關(guān)散點(diǎn)圖矩陣，見圖3。每個(gè)相關(guān)圖中均有96個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)，取置信水平p<0.01，則因子間的相關(guān)系數(shù)（R）絕對(duì)值大于0.26即表明其間具有統(tǒng)計(jì)顯著的相關(guān)性。在圖3的上三角中標(biāo)出具有顯著相關(guān)性的因子組合的相關(guān)系數(shù)。這些相關(guān)組合中，年降雨量和年暴雨天數(shù)負(fù)相關(guān)（R=-0.90），說明研究地區(qū)具有暴雨天數(shù)多反而年降雨量少、暴雨天數(shù)少反而年降雨量多的特點(diǎn)；匯水面積和匯水區(qū)內(nèi)高差正相關(guān)（R=0.77），屬于流域地貌的正常反映，匯水面積越大，高差越大；年暴雨天數(shù)和植被覆蓋呈正相關(guān)（R=0.52），年暴雨天數(shù)越多，植被覆蓋越好，同樣，匯水區(qū)內(nèi)高差和植被覆蓋也是正相關(guān)（R=0.52），高差越大，植被覆蓋越好，這兩者可能與研究區(qū)域不同地形地貌的植被類型有關(guān)，高山上的林地更多。綜合以上分析，匯水區(qū)年暴雨天數(shù)、高差和植被覆蓋與其他因子間均具有較強(qiáng)或較頻繁的相關(guān)關(guān)系，為避免后續(xù)多元回歸模型中自變量中的強(qiáng)相關(guān)性，決定將匯水區(qū)年暴雨天數(shù)和高差兩個(gè)因素剔除，不用于洪水危險(xiǎn)度評(píng)價(jià)模型的建立。剔除這兩個(gè)因子后，匯水區(qū)植被覆蓋和其他因子間的相關(guān)度均較低，保留植被覆蓋因子。

4 評(píng)價(jià)結(jié)果

使用96個(gè)穿河點(diǎn)數(shù)據(jù)檢驗(yàn)各風(fēng)險(xiǎn)因子與水毀次數(shù)的相關(guān)性，剔除不具備統(tǒng)計(jì)顯著性（|R|<0.26）的因子，包括匯水面積、匯水區(qū)形狀、穿河點(diǎn)比降和穿河點(diǎn)橫向高差，最終選取了匯水區(qū)年降雨量、土地利用和植被覆蓋作為顯著影響穿河點(diǎn)洪水危險(xiǎn)度的3個(gè)核心風(fēng)險(xiǎn)因子。以這3個(gè)核心因子的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)作為自變量，以管道穿河點(diǎn)的實(shí)際水毀次數(shù)（統(tǒng)計(jì)見表3）為目標(biāo)變量，進(jìn)行管道洪水災(zāi)害的回歸分析?；貧w模型采用了多元線性回歸模型和Logistic回歸模型。Logistic回歸屬于概率型非線性回歸，它是研究二分類和多分類結(jié)果與影響因素相關(guān)關(guān)系的一種多變量分析方法[19]。表3顯示了兩種方法模擬得到的管道水毀次數(shù)與實(shí)際統(tǒng)計(jì)的對(duì)比，圖4顯示了兩個(gè)回歸模型的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)結(jié)果與管道實(shí)際水毀次數(shù)的逐管段對(duì)比。如果將模擬的水毀次數(shù)四舍五入到整數(shù)，多元線性回歸模型的評(píng)價(jià)準(zhǔn)確度達(dá)到74/96，而Logistic回歸模型的評(píng)價(jià)準(zhǔn)確度達(dá)到了75/96，兩者均超過75%。從單個(gè)穿河點(diǎn)的模擬結(jié)果來看，Logistic回歸模型得到的具體值比多元線性回歸模型更接近真實(shí)情況，反映了該方法對(duì)于本問題比線性回歸更適用。

在多元線性回歸方法中，匯水區(qū)年降雨量、土地利用、植被覆蓋3個(gè)因子的系數(shù)分別為0.316、-0.159、-0.068?？梢钥闯?，權(quán)重最大的為年降雨量，達(dá)到58.2%，其次是匯水區(qū)土地利用（29.3%）、植被覆蓋（12.5%）。在Logistic回歸方法中，匯水區(qū)年降雨量、土地利用、植被覆蓋3個(gè)因子的系數(shù)分別為1.29、-0.589、-0.173。權(quán)重最大的仍然為年降雨量，達(dá)到62.9%，其次是匯水區(qū)土地利用（28.7%）、植被覆蓋（8.4%）。兩種方法中不同因子的權(quán)重順序一致，最大影響因子是年降雨量，均超過50%的權(quán)重；其次是匯水區(qū)土地利用，均超過25%的權(quán)重；然后是植被覆蓋，在10%左右。

綜合兩種方法，把管道洪水危險(xiǎn)度歸一到[0，1]區(qū)間，得到逐管段的洪水危險(xiǎn)度評(píng)價(jià)結(jié)果見圖5。圖中白色管段為不受小流域洪水影響的管段，藍(lán)色、紫色的高危險(xiǎn)管段間隔分布，顯示出3個(gè)核心風(fēng)險(xiǎn)因子的綜合作用。

總的來說，降雨在管道洪水危險(xiǎn)度中起到了60%左右的主要貢獻(xiàn)，匯水區(qū)土地利用和植被覆蓋兩個(gè)因子貢獻(xiàn)了剩下的40%。從危險(xiǎn)度的分析結(jié)果看，匯水區(qū)降雨量越大、匯水區(qū)的耕地面積比例越小、植被覆蓋越差的管段則越容易發(fā)生洪水災(zāi)害，應(yīng)高度關(guān)注。結(jié)果顯示出耕地比例越大管道越安全，這主要是因?yàn)樘萏铩⑵韫〉雀鞔胧┠軌蜃钄r洪水，降低洪水的級(jí)別。

5 結(jié)論

本文提出穿越河流的線狀工程洪水危險(xiǎn)度評(píng)價(jià)方法可以實(shí)現(xiàn)對(duì)管道洪水危險(xiǎn)度空間分布的評(píng)估，在特定區(qū)域建模率定的準(zhǔn)確度超過了75%。該方法能夠通過各種基礎(chǔ)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)潛在的高風(fēng)險(xiǎn)管段，在相同的氣候和地理?xiàng)l件下，模型參數(shù)有望保持有效，可用于規(guī)劃和新建工程的洪水危險(xiǎn)度空間分布的相對(duì)評(píng)價(jià)。相比經(jīng)驗(yàn)方法，本文方法的空間分辨率和準(zhǔn)確性更高，是可用于穿越河流的線狀工程風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的一種新方法。本文方法的局限性在于，它仍然是評(píng)價(jià)不同管段洪水危險(xiǎn)度相對(duì)高低的靜態(tài)型方法，從洪水風(fēng)險(xiǎn)的動(dòng)態(tài)管理看，準(zhǔn)確的短期降雨預(yù)報(bào)和降雨—洪水模型，是管道洪水風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避決策的核心技術(shù)，仍然有待研究。

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