李學敏，鄧 玲

（1.湖南省氣象服務中心，長沙 410118；2.氣象防災減災湖南省重點實驗室，長沙 410118）

引言

張家界武陵源區(qū)總面積3.97×104hm2，位于湖南省西北部張家界市中部，澧水中上游，屬武陵山脈。其境內的武陵源風景名勝區(qū)是張家界市的核心景區(qū)，2019 年接待游客2653 萬人次、實現旅游總收入374 億元，相比上一年分別增長15%、23%。奇特的石英砂巖峰林地貌為其主要特征，共有石峰3103座，峰體分布在海拔500～1100m，高度由幾十米至四百米不等。近年來，受氣候變化的影響，武陵源降雨發(fā)生頻率及其強度有加大的趨勢，加之山丘區(qū)地質構造復雜，地質條件脆弱，連續(xù)性降水或暴雨天氣常常導致山洪并誘發(fā)崩塌、山體滑坡和泥石流等地質災害。據張家界國土資源局的地質災害詳細調查表顯示，1982—2016 年武陵源區(qū)共發(fā)生地質災害252次，其中滑坡和崩塌占比分別為50%和39.7%［1］。降雨引發(fā)的地質災害對山岳型景區(qū)的威脅日益增大，對人民生命財產、社會經濟發(fā)展造成的嚴重影響，迫切需要進行地質災害的研究和預防。開展武陵源降雨誘發(fā)的地質災害風險區(qū)劃與評價，可有效指導山岳型景區(qū)氣象災害的監(jiān)測、預警和防御，減少旅游業(yè)損失，提升氣象防災減災的能力和增加氣象服務效益。

自然災害風險一直以來都是國內外專家學者研究的熱點，為了量化評估一般從致災因子危險性、孕災環(huán)境敏感性、承災體易損性及抗災能力等方面選取指標構建模型［2-3］。隨著GIS 技術的發(fā)展，不少學者開展了基于GIS 的暴雨洪澇、山洪、滑坡等風險評估與區(qū)劃研究［4］，包括四川省、浙江省、重慶市、北京市等大范圍區(qū)域［5-12］，以及黃山風景區(qū)、云南省怒江州、河池市、南寧市等較小區(qū)域［13-16］，并建立預報模型和基于GIS 的地質災害預報預警系統(tǒng)［17-19］。針對湖南地區(qū)，有學者建立基于多源信息融合的湖南省地質災害評估模型和山體滑坡影響因子［20-21］，基于GIS 技術和層次分析法（AHP）從危險性和易損性兩方面對湖南滑坡風險進行評估［22］，研究了降雨型地質災害的致災雨量閾值［23］，而針對地質災害重點防范區(qū)的綜合降水和環(huán)境因子的精細化區(qū)劃尚少。

以張家界武陵源區(qū)為研究對象，利用2010—2019 年張家界武陵源區(qū)16 個區(qū)域自動站的逐日降水量資料和中國區(qū)域地面氣象要素數據集（CMFD），結合張家界武陵源區(qū)數字高程（DEM）和地質災害詳細調查數據，主要從致災因子、孕災環(huán)境等方面研究基于GIS 的山岳型景區(qū)降雨誘發(fā)的地質災害風險區(qū)劃。

1 資料與方法

1.1 資料來源

地理信息數據為張家界武陵源區(qū)30m 分辨率數字高程DEM，歷史災情資料來自1982—2016 年武陵源區(qū)1∶5 萬地質災害詳細調查數據。氣象觀測資料為2010—2019 年武陵源區(qū)16 個區(qū)域自動站的逐日降水量和1979—2018 年武陵源所處的張家界市3 個國家站（張家界、桑植、慈利）的年降水量。再分析資料為1979—2018 年中國區(qū)域地面氣象要素數據集（China Meteorological Forcing Dataset，CMFD）。CMFD 是中國科學院青藏高原研究所開發(fā)的一套近地面氣象與環(huán)境要素再分析數據集。該數據集以國際上現有的Princeton 再分析資料、GLDAS資料、GEWEX－SRB 輻射資料與TRMM 降水資料為背景場、融合中國氣象局常規(guī)氣象觀測數據制作而成［24］，空間分辨率0.1°×0.1°。對1979—2018 年CMFD降水資料與張家界3 個國家站實況資料進行相關分析，40a 的相關系數均在0.85 以上，并達到0.05 顯著性水平，說明該資料在張家界地區(qū)是可用的。

1.2 研究方法

根據風險區(qū)劃研究原則，自然災害風險是致災因子危險性、孕災環(huán)境敏感性、承災體易損性和災害發(fā)生地抗災能力4 個因子相互作用的綜合結果，取決于致災因子的強度與頻率、自然環(huán)境和社會經濟環(huán)境?？紤]到研究范圍是一個相對封閉的較小區(qū)域，抗災能力可以認為是固定值，因此降水引發(fā)地質災害風險評價指標主要從降水危險性、地形環(huán)境因子、承災體易損性3 個方面評估。其中致災因子危險性反映降水發(fā)生的頻率和強度；孕災環(huán)境敏感性反映地質災害發(fā)生的環(huán)境因子；承載體易損性反映某區(qū)域對地質災害的暴露程度。

為了消除量綱差異，對指標進行歸一化處理，方法如下：

式（1）中Sj是j 站點的歸一化值，kj是j 站點的真實值。

通過高程和高程標準差的組合賦值得到地形因子指數，代表孕災環(huán)境敏感性。致災因子危險性指數通過專家打分法（Delphi）確定各量級降水的權重來綜合考慮降水致災因子的影響程度［1］。反查歷史資料發(fā)現，發(fā)生災害的當天和前期降水并不限于暴雨過程，而是在各個量級的降雨中都存在分布。本文使用的暴雨標準是日降水量≥50mm，為了綜合評估降水日數和降水強度的影響，分別計算各站小雨、中雨、大雨、暴雨日數，根據式（1）進行歸一化處理，統(tǒng)計各站各量級雨日在對應量級的降水序列中的占比代表降水危險性。降雨量越大，誘發(fā)地質災害的機率越高，根據專家打分的結果，以上各量級降水因子權重分別按1∶2∶3∶4 計算。采用加權綜合評價法計算整個評價對象的影響：

式（2）中：DIj為j 站點致災因子危險性指數，表示歸一化的降水危險程度，值越大則致災風險越大；Sij（i＝1，2，3，4）分別代表歸一化的小雨危險性、中雨危險性、大雨危險性、暴雨危險性，ωi是相應的權重系數。

根據自然災害風險評價原理，鑒于景區(qū)承災體信息有限，建立降水引發(fā)地質災害風險指數模型［25］：

式（3）中：RGRI 為降水引發(fā)地質災害風險指數，DI、SI 分別代表致災因子危險性、孕災環(huán)境敏感性因子指數，ωd、ωs 是相應的權重系數。

2 結果與分析

2.1 風險區(qū)劃及評估

2.1.1 致災因子的危險性

對于較小面積的研究區(qū)需要利用區(qū)域站降水資料。由于區(qū)域站存在缺測，且部分站資料記錄年限不足10a，需要通過處理來提高數據質量。將CMFD 再分析數據采用雙線性插值方法［26－27］，補齊得到16 個區(qū)域站2010—2019 年逐日降水序列。通過2010—2019 年武陵源區(qū)區(qū)域站和張家界市國家站降水量對比，發(fā)現3 個國家站降水量較接近，16 個區(qū)域自動站差異更顯著，其中12 個站的值大于所有國家站，3 個站處于國家站極值區(qū)間內，1 個站低于所有國家站，更能代表武陵源區(qū)地域的降水空間分布不均的特征。

由式（2）進行加權疊加，利用GIS 自然斷點分級得到致災因子分布。面臨降水危險性最大的區(qū)域主要位于中東部（巖門、索溪水庫）、景區(qū)北側（天子山鎮(zhèn)、黃河）和景區(qū)西南側（黃石寨、龍尾巴），其中巖門的暴雨日數最多，達到48d。危險性最低的是景區(qū)西側（魚泉峪），暴雨日數只有30d。

2.1.2 孕災環(huán)境的敏感性

從地質災害發(fā)生的特點來看，孕災環(huán)境的敏感性與地形分布關系密切。本研究使用高程和高程標準差來對地形因子進行組合賦值（表1）。高程表征海拔高度，直接從30m 分辨率數字高程數據提??；高程標準差顯示外部環(huán)境的地形起伏程度，通過計算高程數據中某一格點與周圍8 個格點的標準差得到。對武陵源區(qū)地形因子指數按照0.3～0.4、0.5～0.6、0.7～0.9 進行三級（低、中、高）重分類得到孕災環(huán)境敏感性分布（圖1），其中低、中、高敏感區(qū)面積占比分別為：54.3%、40.4%、5.3%。高敏感區(qū)主要位于陡峭山坡和溪水沿岸，包括黃石寨、百龍?zhí)焯荨⒔鸨尴退飨染包c；中等敏感區(qū)位于山脈中部、南部山腳，核心景區(qū)大部分面積屬于該區(qū)；低敏感區(qū)位于中湖鄉(xiāng)、索溪峪北部等地勢較平緩處。

圖1 武陵源區(qū)地質災害孕災環(huán)境分布

表1 地形因子賦值表

根據1982—2016 年武陵源區(qū)1∶5 萬地質災害詳細調查數據繪制地質災害分布圖（圖2），通過與風險區(qū)劃圖對比可以看出，大部分災害點落入中、高敏感區(qū)，實際災情多發(fā)區(qū)與高敏感區(qū)基本對應一致。因此，對于相對封閉的較小區(qū)域，該方法具有較好的適用性和可靠性。

圖2 武陵源區(qū)地質災害分布

2.1.3 風險區(qū)劃與分析

根據專家意見，認為地質災害風險區(qū)劃中各因子的貢獻排序情況如下：孕災環(huán)境敏感性＞致災因子危險性＞承災體易損性。孕災環(huán)境敏感性指數分布區(qū)間為［0.3，0.9］，降雨致災因子危險性指數分布區(qū)間為［0.5599，0.6991］，表明由式（1）、式（2）計算的降水危險性因子指數不及由組合賦值得到的地形環(huán)境因子指數差異顯著，因此結合武陵源當地實際情況，敏感性和危險性因子使用1：1 的權重。鑒于景區(qū)承災體信息有限，將兩者代入公式（3）計算得到災害風險系數，而承災體信息在綜合評估時給予關注。使用GIS 中自然斷點分級法將景區(qū)降雨誘發(fā)地質災害風險劃分為低、中、高3 個風險等級，對應的RGRI分別為0.1706～0.2927，0.2927～0.4131，0.4131～0.6286（圖3）。

圖3 武陵源區(qū)降雨引發(fā)地質災害風險區(qū)劃

高風險區(qū)占總面積的5.5%，呈分散分布，主要位于景區(qū)東側和西南部。這些地區(qū)地勢復雜，降水日數和強度均較大，其中東部的黃龍洞、紫霞山、索溪水庫，西南部的黃石寨、楊家界等景點更是游客流量集中，需要做好重點防范措施。中等風險區(qū)占比39.5%，位于中部唐家山、寶峰湖，南側協合鄉(xiāng)等，并且核心景區(qū)的大部分面積屬于中等風險區(qū)，需要對景區(qū)中的棧道、游步道、精華景點予以關注。低風險區(qū)占比55%，位于景區(qū)西側、東北側鄉(xiāng)鎮(zhèn)。景區(qū)西側風險較低，降水可能不是該處的地質災害的主要誘發(fā)因素。

3 結論與討論

（1）使用最新發(fā)布、分辨率較高的CMFD 再分析資料訂正區(qū)域自動站資料，綜合分析了各量級降水的影響，能精細化地反映該區(qū)的降水危險性分布。通過與實際災情對比發(fā)現，使用高程和高程標準差的組合賦值代表孕災環(huán)境敏感性具有較好的適用性和可靠性。

（2）武陵源區(qū)降水危險性最大的區(qū)域主要位于景區(qū)中東部（巖門、索溪水庫）、景區(qū)北側（天子山鎮(zhèn)、黃河）和景區(qū)西南側（黃石寨、龍尾巴），最低的是景區(qū)西側（魚泉峪）。孕災環(huán)境的高脆弱區(qū)主要位于陡峭山坡和溪水沿岸，包括黃石寨、百龍?zhí)焯?、金鞭溪和索溪湖?/p>

（3）總體而言，武陵源區(qū)降雨引發(fā)地質災害高風險區(qū)占總面積5.5%，主要位于景區(qū)東側和西南部，其中東部的黃龍洞、紫霞山和西南部的黃石寨、楊家界等景點需要做好重點防范；中等風險區(qū)占比39.5%，核心景區(qū)的大部分面積屬于該區(qū)；低風險區(qū)占比55%，主要位于景區(qū)西側、東北側鄉(xiāng)鎮(zhèn)。

雖然研究區(qū)域較小，但精確分析孕災環(huán)境敏感性還需考慮斷層密度、巖土類型、水系、地震烈度、路網密度等多個影響因素。另外，由于景區(qū)承災體信息不充分，易損性只能定性分析，可能導致與實際情況存在偏差。