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        基于遙感影像和點(diǎn)密度的房屋年代分析及震害預(yù)測(cè)

        2020-08-08 08:59:12朱志忠陸吉赟
        關(guān)鍵詞:建筑

        朱志忠,陸吉赟,李 敏,趙 宇

        (1.浙江大學(xué) 建筑工程學(xué)院,浙江 杭州 310058;2.浙江省地震局,浙江 杭州 310007)

        震害預(yù)測(cè)是指針對(duì)某一地區(qū)在特定地震作用下的地震危險(xiǎn)性進(jìn)行分析,模擬研究區(qū)房屋的破壞情況,評(píng)估可能帶來(lái)的人員傷亡和經(jīng)濟(jì)損失等[1].我國(guó)多地區(qū)已開展震害預(yù)測(cè),可為政府制定地震減災(zāi)規(guī)劃和地震應(yīng)急方案提供科學(xué)依據(jù).基于GIS(geographic information system)的震害預(yù)測(cè)在數(shù)據(jù)的輸入、管理、操作、分析和可視化等方面有強(qiáng)大優(yōu)勢(shì),推動(dòng)了震害預(yù)測(cè)工作的發(fā)展[2].基于房屋普查數(shù)據(jù)進(jìn)行震害預(yù)測(cè)能經(jīng)濟(jì)快速地反映單體房屋抗震性能[3].

        老城區(qū)具有房齡較老、抗震性能較差、人口密度高和救災(zāi)難度大等特點(diǎn),其地震風(fēng)險(xiǎn)高,因而震害預(yù)測(cè)尤為重要[4].然而,很多老城區(qū)基礎(chǔ)地理信息數(shù)據(jù)不完整,缺乏年代、使用類型和現(xiàn)狀等信息,老城區(qū)的房屋類型雜、年代廣、分布亂,使得震害預(yù)測(cè)難度較大[5].

        隨著遙感影像的分辨率逐漸提高,很多學(xué)者利用遙感影像獲取房屋基本信息,如文獻(xiàn)[6-7]利用遙感影像獲取房屋高度;文獻(xiàn)[8]利用遙感影像提取建筑輪廓.有學(xué)者利用遙感影像識(shí)別房屋屬性并評(píng)價(jià)抗震性能,如C.GEI?等[9]利用遙感影像評(píng)價(jià)同類結(jié)構(gòu)房屋的地震易損性;WU H.等[10]利用遙感影像提取房屋信息,利用支持向量機(jī)算法評(píng)價(jià)房屋抗震性能.嘉興老城區(qū)地理信息數(shù)據(jù)缺乏年代和使用現(xiàn)狀等信息,難以客觀地進(jìn)行震害預(yù)測(cè),逐棟調(diào)查則耗費(fèi)很大.筆者借助遙感影像,提出“單元點(diǎn)密度”概念,用單元點(diǎn)密度分析房屋年代,從而在現(xiàn)有數(shù)據(jù)不足的情況下優(yōu)化震害預(yù)測(cè)結(jié)果.重點(diǎn)闡述如何得到單元點(diǎn)密度并揭示其與年代的關(guān)系,進(jìn)而得到房屋年代信息,隨后選擇高杰等[11]提出的震害因子法進(jìn)行快速震害預(yù)測(cè),基于ArcGIS完成分析計(jì)算,三維呈現(xiàn)震害預(yù)測(cè)結(jié)果.

        1 前期數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

        研究區(qū)位于浙江省嘉興市老城區(qū),面積約為2.5 km2,如圖1所示.

        圖1 研究區(qū)地理位置

        經(jīng)過(guò)現(xiàn)場(chǎng)調(diào)查發(fā)現(xiàn)研究區(qū)房屋具有如下特征:房屋年代主要介于20世紀(jì)60年代到20世紀(jì)90年代之間,80年代的房屋數(shù)量最多;建筑高度多在20 m以下,以2~6層居多;結(jié)構(gòu)形式以混合結(jié)構(gòu)為主,設(shè)防烈度主要為6度,部分建筑未設(shè)防,抗震性能相對(duì)較差;布局較密集,整體建筑密度在51%左右.研究區(qū)主要由無(wú)設(shè)防的棚戶區(qū)、宿舍/家屬樓、商品住宅、舊式商業(yè)及辦公建筑組成,如圖2所示.

        圖2 嘉興老城區(qū)主要房屋類型

        經(jīng)浙江省測(cè)繪與地理信息局獲取研究區(qū)基礎(chǔ)地理信息數(shù)據(jù)(簡(jiǎn)稱矢量數(shù)據(jù))如圖3a所示,主要包含房屋、道路、公共設(shè)施和河流.其中房屋數(shù)據(jù)包含研究區(qū)所有房屋的空間位置、平面尺寸、占地面積、層數(shù)和結(jié)構(gòu)型式,但矢量數(shù)據(jù)缺少年代屬性.統(tǒng)計(jì)矢量數(shù)據(jù)得到不同層數(shù)與結(jié)構(gòu)房屋的占地面積,如圖4所示.

        圖3 研究區(qū)矢量數(shù)據(jù)及遙感影像

        圖4 矢量數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)結(jié)果

        年代是震害預(yù)測(cè)的重要依據(jù),如果逐棟調(diào)查將會(huì)耗費(fèi)大量物力,利用遙感影像及現(xiàn)有矢量數(shù)據(jù)可以分析房屋年代(下一節(jié)詳細(xì)闡述).商業(yè)獲取研究區(qū)美國(guó)Digital Globe公司的商業(yè)衛(wèi)星WorldView-3的真彩色遙感影像如圖3b所示,分辨率為0.31 cm.對(duì)遙感影像進(jìn)行濾波、銳化等預(yù)處理,增強(qiáng)其視覺效果.

        2 房屋單元點(diǎn)密度

        隨著時(shí)代發(fā)展,房屋逐漸從密集分布變化為合理布局,密集程度逐漸降低,提出通過(guò)遙感影像解譯單元點(diǎn)密度指標(biāo),以反映房屋分布密集程度,進(jìn)而推斷房屋年代.

        2.1 房屋單元點(diǎn)密度計(jì)算

        通過(guò)目視解譯遙感影像,把道路、小區(qū)外輪廓等作為邊界,將具有相似外觀、形狀和層數(shù)的房屋聚集成1個(gè)房屋單元,如圖5所示,因而單元內(nèi)的房屋建成年代相同或相近.保證單元內(nèi)的房屋相似,統(tǒng)計(jì)其點(diǎn)密度才具有年代意義,房屋單元的獲取是統(tǒng)計(jì)房屋密集程度的基礎(chǔ).將研究區(qū)分割完成后得到204個(gè)房屋單元(見圖5a),藍(lán)色區(qū)域如圖5b-e所示.

        圖5 房屋單元示例及分割結(jié)果

        統(tǒng)計(jì)單元內(nèi)房屋數(shù)量時(shí),需要借助矢量數(shù)據(jù),即統(tǒng)計(jì)每個(gè)單元內(nèi)的房屋矢量面?zhèn)€數(shù).為避免重復(fù)計(jì)數(shù),需將矢量數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,例如將裙房與主樓合并成1個(gè)矢量面,再將合并后的面轉(zhuǎn)成點(diǎn),如圖6所示.ArcGIS軟件中通過(guò)空間連接分析得到每個(gè)房屋單元內(nèi)的房屋數(shù)量.

        圖6 矢量預(yù)處理圖

        單元點(diǎn)密度m為單位面積內(nèi)的房屋數(shù)量,即

        (1)

        式中:?jiǎn)卧獌?nèi)房屋數(shù)量為合并裙房后的矢量面數(shù)目;單元面積為房屋單元的實(shí)際面積.

        2.2 單元點(diǎn)密度與房屋年代的相關(guān)性

        從研究區(qū)6個(gè)社區(qū)中抽取了31棟房屋,通過(guò)現(xiàn)場(chǎng)調(diào)查獲得房屋準(zhǔn)確年代信息.31棟房屋的年份與單元點(diǎn)密度的關(guān)系如圖7所示.

        圖7 單元點(diǎn)密度與年份的關(guān)系

        從圖7可以看出:隨著房屋年份變大,單元點(diǎn)密度呈下降趨勢(shì),其相關(guān)系數(shù)R2為0.793 2,房屋年份與單元點(diǎn)密度的統(tǒng)計(jì)關(guān)系為

        y=-8.33×10-5x+0.167,

        (2)

        式中:y為單元點(diǎn)密度;x為房屋年份.

        房屋年份與點(diǎn)密度的統(tǒng)計(jì)關(guān)系相關(guān)性較強(qiáng),但存在部分區(qū)塊的房屋年預(yù)測(cè)結(jié)果與真值偏離嚴(yán)重的問(wèn)題,主要集中于20世紀(jì)70年代與80年代的房屋,該年代商品住宅幾乎尚未出現(xiàn),住宅主要為單位宿舍或家屬樓,房屋布局相似,沒有明顯差異,點(diǎn)密度與年份的規(guī)律較弱,因此由點(diǎn)密度預(yù)測(cè)的年份存在一定誤差.

        由擬合的直線給出單元點(diǎn)密度與年份的對(duì)應(yīng)關(guān)系如表1所示.

        表1 單元點(diǎn)密度與年代的關(guān)系

        2.3 建筑密度與房屋年代的相關(guān)性

        建筑密度是我國(guó)現(xiàn)行規(guī)范中控制房屋密集程度的重要指標(biāo)[12].按照2.2節(jié)所述方法劃分單元,計(jì)算每個(gè)單元建筑密度,得到31棟房屋樣本所在單元建筑密度與房屋年份的關(guān)系如圖8所示,單元建筑密度與年份無(wú)明顯相關(guān)性.究其原因:① 大型建筑被單獨(dú)分為1個(gè)單元,導(dǎo)致其計(jì)算得到的房屋密度很高;② 90年代嘉興地區(qū)房屋多為商住混合房屋,不同主樓的底層裙房(商鋪)連在一起,占地面積較大,導(dǎo)致計(jì)算密度高.

        圖8 單元建筑密度與年份的關(guān)系

        綜合可見,建筑密度指標(biāo)不適用于老城區(qū)房屋年代的推測(cè),選擇單元點(diǎn)密度作為判斷老城區(qū)房屋年代的指標(biāo)更具合理性.

        3 震害預(yù)測(cè)

        3.1 預(yù)測(cè)模型

        高杰等[11]提出用震害因子法進(jìn)行房屋震害預(yù)測(cè),震害因子法可以顯式表達(dá)震害因子(調(diào)查參數(shù))與震害指數(shù)的數(shù)學(xué)關(guān)系,即

        (3)

        表2 震害因子及權(quán)重初步取值

        震害因子中結(jié)構(gòu)形式、層數(shù)由矢量數(shù)據(jù)直接獲取,建造年代信息從單元點(diǎn)密度推算得到,嘉興地區(qū)為6度設(shè)防地區(qū),棚戶區(qū)可認(rèn)為無(wú)設(shè)防.得到震害因子的取值后,由式(3)計(jì)算D值,根據(jù)表3,按照D值落入的區(qū)間確定房屋在不同烈度地震作用下的破壞程度.

        表3 震害因子及權(quán)重初步取值

        3.2 震害預(yù)測(cè)結(jié)果展示

        按照上述方法推算年代,利用上述震害預(yù)測(cè)模型計(jì)算不同地震烈度下的震害指數(shù),并在ArcScene中三維展示震害預(yù)測(cè)結(jié)果,如圖9所示.

        圖9 震害預(yù)測(cè)結(jié)果展示

        嘉興老城區(qū)房屋設(shè)防烈度低,以年代較老的砌體結(jié)構(gòu)為主,抗震性能較差.從圖9可以看出:在7度烈度地震作用下,棚戶區(qū)為“倒塌”狀態(tài),砼結(jié)構(gòu)房屋基本為“完好”狀態(tài),多層砌體住宅主要為“中等破壞”狀態(tài);在8度烈度地震作用下,整體破壞程度變大,除棚戶區(qū)依然為“倒塌”狀態(tài),多層砌體住宅主要為“倒塌”和“嚴(yán)重破壞”2種狀態(tài),“倒塌”狀態(tài)的房屋主要為年代較舊的房屋.

        4 結(jié) 論

        老城區(qū)房屋的年代與空間分布特征有一定關(guān)系,單元點(diǎn)密度越高,即分布越密集,通常房屋年代越久.部分城市老城區(qū)房屋沒有年代信息,利用遙感影像的解譯與GIS矢量數(shù)據(jù),根據(jù)筆者提出的單元點(diǎn)密度可以推斷年代,該方法適用于建筑年代范圍廣的老城區(qū).基于GIS利用基礎(chǔ)地理信息數(shù)據(jù)即可進(jìn)行快速震害預(yù)測(cè),簡(jiǎn)單易行,便于直觀展示,數(shù)據(jù)便于管理更新.

        隨著遙感技術(shù)的發(fā)展,遙感影像單體建筑信息提取有較多研究,由遙感影像可解譯房屋多項(xiàng)參數(shù).對(duì)于2.2節(jié)中70與80年代預(yù)測(cè)誤差問(wèn)題,今后的研究可以結(jié)合屋頂紋理信息、層數(shù)、單體占地面積等參數(shù)進(jìn)行多因素綜合分析,有利于提高年代預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性.若利用遙感影像推斷房屋抗震性能控制參數(shù)(如結(jié)構(gòu)形式等),則具有一定的研究?jī)r(jià)值.

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