楊猛，牟鳳云，林孝松，龍秋月，李夢梅，鄧睿

（重慶交通大學建筑與城市規(guī)劃學院，重慶400074）

山區(qū)洪水突發(fā)迅猛，易造成公路嚴重損毀，沿線公路潛在危險性巨大。如何構(gòu)建山區(qū)公路預(yù)警系統(tǒng)，降低生命財產(chǎn)損失成為亟待解決的問題。在多情景降雨下，進行降雨量化及水文參數(shù)統(tǒng)計分析，可為山區(qū)公路洪災(zāi)預(yù)警模型構(gòu)建提供評定依據(jù)[1]。

國內(nèi)外常采用經(jīng)驗公式推理法進行降雨量化計算，相關(guān)研究結(jié)合山區(qū)自然、社會和人文環(huán)境因子特性，取其不同水文參數(shù)作為量化指標[2-4]。楊滿根等[5]采用SWAT模型研究極端天氣下的洪澇災(zāi)害情況；賈茜淳等[6]基于RS與GIS技術(shù)獲取山洪預(yù)警指標，建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型評定山洪風險等級；孔鋒等[7]、趙磊等[8]、劉潔等[9]研究降雨影響機制，分析了區(qū)域災(zāi)害風險情況。已有研究大多關(guān)注指標構(gòu)建與建模，未給出相關(guān)指標的空間特征及變化，對降雨量化指標線性趨勢擬合研究甚少。本研究不限于降雨量化指標統(tǒng)計分析，從洪水災(zāi)害空間上進行了分析，無論是技術(shù)上還是方法上均有一定突破；同時，在不同降雨強度閾值下，擬合了量化指標空間變化趨勢，對研究區(qū)公路洪災(zāi)危險等級進行了評定。

以巫山縣為研究對象，基于ArcGIS提取的不同等級山區(qū)河網(wǎng)，依據(jù)國內(nèi)外經(jīng)驗公式，在不同降雨強度下，對山區(qū)徑流水位、流速、流量等指標進行量化，通過線性回歸擬合建立了量化指標之間的轉(zhuǎn)換關(guān)系式，對量化指標進行空間變化分析及危險等級劃定，最后結(jié)合巫山縣地形地貌、自然社會因子以及區(qū)域孕災(zāi)環(huán)境等指標構(gòu)建公路洪災(zāi)預(yù)警模型，并通過預(yù)警模型全面評價公路洪災(zāi)風險區(qū)域。

1 研究區(qū)概況及數(shù)據(jù)來源

巫山縣位于重慶市東北部，與湖北省接壤，地理坐標為30°46′N～31°28′N，109°33′E～110°11′E，轄區(qū)面積3 000 km2，山區(qū)水系發(fā)達，沿河公路眾多，公路洪災(zāi)頻發(fā)。截至2016年底，巫山縣共有24個鄉(xiāng)鎮(zhèn)，2個街道辦事處，34個社區(qū)居民委員會，307個村民委員會。巫山縣屬亞熱帶季風氣候，年平均溫度在18℃左右，四季分明?？h內(nèi)地形地貌類型復(fù)雜，為典型的喀斯特地貌。巫山縣通車總里程4 800 km，高速公路里程46 km，全社會貨物運輸量達887×104kg，其中公路占388×104kg；全社會客運量870萬人次，其中公路占724萬人次；研究區(qū)鄉(xiāng)鎮(zhèn)通達率100%，村級公路通達率100%。2016年6月，巫山縣普降大到暴雨，渝建路K741+00路段、巫杜路K65+100路段發(fā)生水毀事件，公路被毀中斷。

基于RS與GIS技術(shù)，擇取分辨率為30 m的DEM數(shù)據(jù)，以及2015年研究區(qū)分辨率為30 m的夏季遙感影像（數(shù)據(jù)來源于地理空間數(shù)據(jù)云）。研究涉及水文參數(shù)經(jīng)驗公式，其理論與推導過程，來源于國內(nèi)外經(jīng)驗公式[9-15]。氣象水文數(shù)據(jù)來源于巫山縣氣象站點。

2 研究方法

綜合考慮山區(qū)徑流特征，結(jié)合研究區(qū)降雨強度、地形地貌、土壤特性、植被覆蓋等特征，建立公路洪災(zāi)預(yù)警模型（highway flood warning，HFW）。本研究以地形坡度較陡、排水能力較差的沿河公路為研究對象，利用降雨-徑流擬定范圍，進行公路危險等級評定，并結(jié)合巫山縣公路周邊孕災(zāi)環(huán)境、地形地貌、土壤特性、土地利用以及社會經(jīng)濟等指標，在不同降雨閾值情景下，對山區(qū)徑流水位、流速、流量等量化指標進行影響范圍劃定，通過空間趨勢擬合對巫山縣公路洪災(zāi)影響范圍進行危險等級評定，最后建立巫山縣暴雨公路洪災(zāi)空間預(yù)警模型，并將其量化，用于評定研究區(qū)公路危險等級，構(gòu)建巫山縣公路洪災(zāi)預(yù)警模型。

HFW模型的建立[8-12]，需要考慮地形地貌、降雨強度、土壤特征、植被覆蓋、匯水面積、徑流平均坡度以及水庫湖泊調(diào)節(jié)等諸多因素。

SCS模型可用于計算不同降水條件下的地表徑流，即產(chǎn)流模型。

式中，Q為地表徑流量(mm)；P為—次降雨的總量(mm)；S為潛在最大入滲量(mm)。

通過ArcGIS水文分析工具，對研究區(qū)DEM數(shù)據(jù)進行徑流匯流流量計算，依據(jù)研究區(qū)降雨量、河網(wǎng)密度、地形地貌特征，將河流劃分為6個等級。

綜合分析國內(nèi)外雨洪計算方法[9-15]，在理想條件下，建立天然河道匯流平均速度與水位公式[16-18]：

式中，v為徑流斷口平均值（m·s-1）；m為流域匯流參數(shù)；J為徑流比降（‰）；Q為洪峰流量；n為糙率；h為平均水位（m）。

3 結(jié)果分析

山區(qū)降雨-徑流演變，在不同降雨情景下水文參數(shù)空間變化存在差異，本研究通過線性回歸擬合量化指標之間的轉(zhuǎn)換關(guān)系，結(jié)合ArcGIS空間可視化技術(shù)，分析量化指標的空間關(guān)系，然后根據(jù)量化指標空間效應(yīng)范圍，進行公路洪災(zāi)危險等級劃定。由于山區(qū)地形起伏大，原始DEM模型存在低洼區(qū)域，需對其進行洼地填充，考慮流域的地理環(huán)境與蓄水能力，對地形坡度進行修正，進而結(jié)合流域地形地貌、自然社會因子以及區(qū)域孕災(zāi)環(huán)境等指標構(gòu)建HFW模型，全面評價研究區(qū)公路洪災(zāi)風險情況。

3.1 雨洪流量、水位、流速關(guān)系擬合

運用SPSS 22軟件，對研究區(qū)12 000條河段的雨洪流量、流速、水位線性回歸關(guān)系進行擬合，對降雨量化指標特征值進行線性回歸擬合，結(jié)果如下：

式中，Q為斷面流量，P為降雨強度，h為水位，v為流速。

擬合結(jié)果顯示，水位參數(shù)指標擬合值為0.000，顯著值小于0.01，其結(jié)果均能通過檢驗，且具有顯著性。由于檢驗過程中，流速擬合關(guān)系的常數(shù)檢驗值為0.173，流量與流速的擬合關(guān)系中缺乏常數(shù)項；擬合過程中，水位檢驗值為0.246，其檢驗值大于0.01，未能通過顯著性檢驗，而流速擬合關(guān)系中，降雨量檢驗值為0.192，斷面流量檢驗值為0.064，也未能通過顯著性檢驗。對于未通過顯著性檢驗的關(guān)系式，需先對其進行標準化處理，后再進行擬合，最終使其通過顯著性檢驗，完成量化指標轉(zhuǎn)換關(guān)系擬合。然而，在水位擬合關(guān)系式中，因降雨量的顯著性較流速小，故進行變量排除，使得擬合關(guān)系式中未出現(xiàn)降雨強度閾值變量。

由于在降雨較少情況下，部分未能形成徑流，因此，在理想條件下，取不同等級河網(wǎng)數(shù)據(jù)的平均值，利用經(jīng)驗公式進行山區(qū)天然徑流關(guān)系擬合。巫山縣山區(qū)徑流量化指標擬合關(guān)系結(jié)果為R2＞0.99，具有顯著性。

對不同等級河流量化研究得到，山區(qū)不同等級徑流，其流量、流速、水位變化等參數(shù)指標差異明顯，且在不同降雨強度下，水文參數(shù)量化指標特征值不同。

從圖1（a）中可以看出，隨著降雨強度的變化，水位的變化趨勢比流速快。當降雨量達到185 mm時，水位與流速特征值相同，而此時特征值介于暴雨與大暴雨之間，即在大暴雨特征值之前，山區(qū)徑流水位變化趨勢比流速快，而在大暴雨及特大暴雨時，流速變化趨勢比水位快；圖1（b）反映了水位與流速成線性關(guān)系，且伴隨水位上漲，流速與斷面流量變化幅度也隨之上升。

圖1 巫山縣降雨-徑流量化關(guān)系擬合圖Fig.1 Fitting diagram of runoff relationship in mountainous area

洪水淹沒范圍即為洪水致災(zāi)范圍，然而山區(qū)地形存在低洼點，洪水上升曲線不等同于地形起伏曲線，需對原始地形坡度進行修正。

巫山縣地形坡度在0°～78°，經(jīng)修正后，整體坡度閾值范圍未發(fā)生改變。變化幅度較大區(qū)域集中在東北部、西南部和長江沿線。從圖2（b）中可以看出，坡度較小區(qū)域不會出現(xiàn)碎屑板塊，在不同等級閾值上修正坡度均較原始坡度有所下降，整體坡度閾值與原始坡度保持一致；原始坡度閾值在0°～13°、14°～21°等級時，坡度修正幅度最大。

圖2 研究區(qū)坡度修正圖Fig.2 Slope correction map of study area

3.2 水文參數(shù)致災(zāi)機制分析

在不同雨量強度下逐一獲取相應(yīng)徑流洪水流量、流速、水位等水文信息。由于山區(qū)具有徑流洪水持續(xù)效應(yīng)較短、地形地貌復(fù)雜等特點，選擇統(tǒng)計雨量時間為24 h，實測雨量分別以25，50，75，100，125，150，175，200 mm作為不同等級閾值，通過不同降雨強度求取指標特征值，結(jié)合經(jīng)驗公式對相應(yīng)指標進行量化，并對其進行轉(zhuǎn)換關(guān)系擬合，得到相應(yīng)的轉(zhuǎn)換關(guān)系式，從而為研究區(qū)域風險評估提供量化指標。

在不同降雨強度下，流速由0.15 m·s-1升至79.31 m·s-1，水位從0.01 m增至35.10 m。由此可見，水位變化幅度較流速變化小，但水位的變化趨勢卻較流速明顯。因此，水位變化更易引發(fā)地質(zhì)災(zāi)害，而流速對于河岸的沖刷以及橋涵、道路邊坡的沖擊效應(yīng)較為明顯。

3.3 公路洪災(zāi)預(yù)警分析

公路暴雨洪災(zāi)預(yù)警為降雨強度達到一定程度，使其威脅到公路運行狀態(tài)的一種預(yù)警模型，通過分析暴雨機制下流域水位、流速、流量特征值，結(jié)合公路周邊孕災(zāi)環(huán)境，定性定量分析公路沿線危險程度。本研究通過對巫山縣山區(qū)徑流降雨量化特征值、孕災(zāi)環(huán)境、流域特征等指標的綜合分析，得到巫山縣綜合公路暴雨洪災(zāi)致災(zāi)預(yù)警模型，并對研究區(qū)公路進行危險等級劃分，結(jié)合巫山縣地形地貌、土壤特性、植被覆蓋、救災(zāi)搶險能力等指標進行公路暴雨洪災(zāi)預(yù)警分析。

3.3.1 沿河公路危險等級指標評定

山區(qū)降雨-徑流對公路破壞性巨大，尤其是在暴雨時期，公路潛在的危險性較大。公路距離徑流的遠近、距離水面的高度等因素影響公路運營安全，根據(jù)徑流、水位、高程等水文參數(shù)，對山區(qū)公路建立一定寬度的緩沖區(qū)并進行危險性分析。本研究根據(jù)沿河公路致災(zāi)因子，首先建立5，15，25，50，75，100 m多環(huán)緩沖區(qū)，再結(jié)合水位高度，建立1，2，3，4，5 m多環(huán)緩沖區(qū)，最后將建立的緩沖區(qū)域與研究區(qū)路網(wǎng)進行疊加，得到研究區(qū)沿河公路危險等級。

沿河公路危險等級評定與沿河公路致災(zāi)因子有關(guān)，根據(jù)公路距離徑流遠近、公路距徑流的水面高差進行沿河公路危險等級劃分，結(jié)合量化指標分析研究區(qū)公路洪災(zāi)危險性。

3.3.2 降雨量化指標空間變化趨勢分析

降雨量閾值不同導致公路洪災(zāi)發(fā)生程度不同。在降雨較少的情況下，由于下滲折減作用，使其部分流域未能形成徑流，公路洪災(zāi)發(fā)生可能性較小，然而對于等級較高的徑流，即使在降雨較少的情況下，由于研究區(qū)域產(chǎn)流與匯流量化指標特征值較大，對公路亦具有一定損毀性；隨著降雨強度的增加，在大雨及暴雨以上情景下，山區(qū)徑流洪水發(fā)展迅猛，極易損毀公路。因此，需對其進行多情景分析，通過量化指標對山區(qū)徑流進行空間變化檢測，在不同雨量強度下對山區(qū)沿河公路進行水位、流速、流量空間變化趨勢分析，并結(jié)合巫山公路沿線孕災(zāi)環(huán)境、自然及人為因素進行預(yù)警。

巫山縣沿河公路較多，暴雨引發(fā)的洪水災(zāi)害頻繁。從圖4（a）中可以看出，暴雨使其徑流水位上升區(qū)域較多，且上升幅度較大，水位變化主要集中在等級較高的徑流周邊區(qū)域，在降雨閾值從25 mm上升至200 mm過程中，研究區(qū)域水位隨之上升0.35～2.14倍；水位上升區(qū)域大多集中在巫山中部與南部；同時，中部長江區(qū)域徑流水位上升幅度較大，導致周邊徑流水位上升迅猛，因而一些沿江公路被洪水淹沒的可能性較大；巫山縣的北部區(qū)域水位變化明顯，水位變化幅度大。即在暴雨情景下，水位突漲導致公路橋涵、邊坡排水溝等區(qū)域堵塞，引發(fā)公路洪災(zāi)。

圖3 巫山縣量化指標空間變化趨勢圖Fig.3 Spatial change trend map of quantitative indicators in Wushan county

流速與流量空間變化趨勢較水位變化緩和，其變化較大區(qū)域為等級較低的徑流，且與其量化指標特征值擬合分析相印證。從圖3（b）中可以看出，巫山徑流流速變化幅度在0～1.5倍，綜合分析巫山地形地貌、土壤特性、山區(qū)徑流量化指標，得到徑流比降較大、坡度較陡、徑流阻礙系數(shù)（糙率）較低的區(qū)域流速變化快；研究區(qū)東北部、中部、西南部，流速變化幅度較大，南部與東北部流速變化幅度相對較小，由此，可預(yù)測得到研究區(qū)北部與南部公路洪災(zāi)發(fā)生的可能性較大。

流量空間變化趨勢見圖3（c），巫山縣東北部流量變化區(qū)域大，且變化幅度較大，而西南部變化趨勢相對較??；受匯流累積效應(yīng)影響，流量變化區(qū)域多集中在長江及等級較高的徑流區(qū)域，而等級較低的山區(qū)徑流流量易出現(xiàn)驟變情況；巫山東北部地形地貌復(fù)雜，坡度較陡，暴雨情景下，河水流量變化快，公路洪災(zāi)發(fā)生可能性較大。

山區(qū)徑流量化指標的空間趨勢變化反映為洪水對公路安全性的威脅大小，在不同降雨閾值下水位的空間變化趨勢最為劇烈，影響范圍最廣；流量與水位空間變化效應(yīng)作用于等級較高的徑流，而流速則凸顯山區(qū)徑流特征；徑流等級較高的區(qū)域，量化指標空間變化更敏感，而徑流等級較低的區(qū)域，在暴雨情景下更易發(fā)生公路洪災(zāi)。

3.4 暴雨洪災(zāi)致災(zāi)預(yù)警模型分析

暴雨及特大暴雨情景下，單一量化指標空間分析不足以評定研究區(qū)公路洪災(zāi)，尚需聯(lián)立洪災(zāi)孕災(zāi)空間、量化指標、地形地貌、自然及社會因子等指標，構(gòu)建完善的公路暴雨洪災(zāi)致災(zāi)預(yù)警模型（HFW），通過對比實際發(fā)生的公路洪災(zāi)點與易發(fā)分區(qū)，來驗證模型的準確性，最終實現(xiàn)研究區(qū)域公路洪災(zāi)預(yù)警評價。

HFW模型顯示（見圖4（a）），巫山縣北部極易發(fā)生洪災(zāi)，大部分區(qū)域呈極高危險與高危險狀態(tài)，且極度易發(fā)區(qū)域較為集中；西南部、東部與中部部分區(qū)域發(fā)生公路洪災(zāi)可能性較大，以高等與中等易發(fā)區(qū)域為主，公路洪災(zāi)發(fā)生概率較低的區(qū)域為西北部、中部與南部。這主要由于沿江公路治理較好，災(zāi)害易發(fā)程度較小，且該區(qū)域地勢較為平坦，搶險救災(zāi)應(yīng)急響應(yīng)能力強。整體上，巫山縣公路洪災(zāi)易發(fā)性較高，易發(fā)程度介于輕度與高度之間。

2018年6月，全縣普降暴雨，其中三溪鄉(xiāng)雨量達208 mm，最大雨強為60 mm·h-1，兩坪鄉(xiāng)轄區(qū)、三溪鄉(xiāng)轄區(qū)、雙龍鎮(zhèn)轄區(qū)等多個鄉(xiāng)鎮(zhèn)公路受損嚴重，導致大部分公路無法通行。而在評價模型中，兩坪鄉(xiāng)轄區(qū)、三溪鄉(xiāng)轄區(qū)、雙龍鎮(zhèn)轄區(qū)、篤坪鄉(xiāng)境內(nèi)公路易發(fā)性較強，雙龍、大昌、龍溪、金坪、竹賢等鄉(xiāng)鎮(zhèn)轄區(qū)的洪災(zāi)易發(fā)性較弱。災(zāi)害發(fā)生當日，主干道通行順暢，可見，HFW模型評價結(jié)果準確性較好。

由于各區(qū)域路網(wǎng)密度與公路洪災(zāi)易發(fā)程度不同，每一路段公路洪災(zāi)發(fā)生的可能性不同，因而需對其進行定性和定量分析。由圖4（b）可知，巫山縣北部的官陽鎮(zhèn)，當陽鄉(xiāng)、平河鄉(xiāng)、金坪鄉(xiāng)公路洪災(zāi)易發(fā)程度極高，大部分路網(wǎng)在高與極高易發(fā)區(qū)，而當陽鄉(xiāng)、平河鄉(xiāng)路網(wǎng)密度較低，易發(fā)路段所占比例較大；南部的紅椿土家族鄉(xiāng)、銅鼓鎮(zhèn)、建坪鄉(xiāng)、三溪鄉(xiāng)、鄧家土家族鄉(xiāng)洪災(zāi)易發(fā)程度高，且研究區(qū)內(nèi)路網(wǎng)密集，易發(fā)路段所占比例高；巫山縣公路洪災(zāi)易發(fā)程度較小的路段集中在西北部的大昌鄉(xiāng)、雙龍鎮(zhèn)，中部巫峽鎮(zhèn)城區(qū)以及南部的官渡鎮(zhèn)，抱龍鎮(zhèn)與培石鄉(xiāng)路段洪災(zāi)易發(fā)程度在中等以下，部分路段潛在洪災(zāi)危險性較高。整體上，巫山縣公路洪災(zāi)易發(fā)程度高，東北部公路洪災(zāi)發(fā)生可能性大。

圖4 巫山縣公路洪災(zāi)預(yù)警模型Fig.4 Flood warning model for highway in Wushan county

4 總結(jié)與討論

降雨量化指標為山區(qū)公路洪災(zāi)預(yù)警模型提供了評定依據(jù)，在不同降雨強度閾值下，通過水位、流速、流量等空間影響因子進行公路洪災(zāi)易發(fā)區(qū)域等級界定，結(jié)合研究區(qū)地形地貌、土壤特征、植被覆蓋等指標建立公路洪災(zāi)預(yù)警模型。本研究在不同降雨情景下，通過國內(nèi)外雨洪經(jīng)驗公式對量化指標進行推導，并計算研究區(qū)徑流量化指標特征值，通過線性回歸擬合，建立量化指標之間的轉(zhuǎn)換關(guān)系。在暴雨情景下，利用量化指標進行預(yù)警等級劃分，并結(jié)合巫山縣公路洪災(zāi)孕災(zāi)環(huán)境、自然社會因子和抗災(zāi)救災(zāi)能力等致災(zāi)因素構(gòu)建了HFW模型，并通過實際發(fā)生的公路洪災(zāi)點來驗證，與本文劃分的易發(fā)分區(qū)較一致，驗證了模型的準確性。研究結(jié)論如下：

4.1 通過不同降雨強度閾值對水位、流速、流量關(guān)系進行轉(zhuǎn)換與擬合，量化指標擬合關(guān)系式最終通過顯著性檢驗，且較明顯；在暴雨情景下，水位變化更易引發(fā)災(zāi)害，其變化幅度大于流速，而在大暴雨及特大暴雨以上情景，流速變化幅度則大于水位。

4.2 在不同降雨閾值下，水位空間變化最為劇烈，影響范圍最廣，流量與水位作用于等級較高的河流，且河流等級越高，量化指標空間變化越劇烈；暴雨情景下，等級較低的徑流更易發(fā)生公路洪災(zāi)，HFW模型顯示，巫山縣公路洪災(zāi)易發(fā)性強，東北部與西南部為公路洪災(zāi)易發(fā)區(qū)域，研究區(qū)公路洪災(zāi)易發(fā)性介于輕度與高度之間。

此次研究，降雨指標量化多由經(jīng)驗公式推導，后續(xù)研究將綜合考慮更多公路洪災(zāi)致災(zāi)因素，以進一步完善HFW模型。