梁祎瑋

(黑龍江省對外科技合作中心，黑龍江 哈爾濱 154000)

考慮到我國大部分地區(qū)的生態(tài)地質(zhì)環(huán)境被長期破壞、氣候異常多變時有發(fā)生和生態(tài)環(huán)境本身產(chǎn)生巨大變化等客觀因素，各地區(qū)不同程度地面臨發(fā)生生態(tài)地質(zhì)災(zāi)害的風險，然而基于現(xiàn)有的研究經(jīng)驗來看，對于發(fā)生環(huán)境次生災(zāi)害的風險預(yù)測及相應(yīng)防范仍然面臨很大的困難[1]。此外，我國大部分地區(qū)的自然生態(tài)環(huán)境具有先天性的不足，且生態(tài)系統(tǒng)本身的抗壓能力也相對脆弱。同時考慮到長期工業(yè)發(fā)展過程中積生出的各項環(huán)境問題，各類環(huán)境污染也呈高爆發(fā)態(tài)勢。

為了提升各地區(qū)生態(tài)發(fā)生地質(zhì)災(zāi)害的風險應(yīng)急管理能力，文獻[2]通過對全球氣候變暖的大背景下青海省汛期暴雨發(fā)生次生災(zāi)害的風險開展研究，并提出了一種預(yù)防次生災(zāi)害風險的評估方案；文獻[3]對建筑物的防災(zāi)能力進行綜合分析，提出了一種多樣式的災(zāi)害風險評估方法，從而有利于對生態(tài)環(huán)境次生地質(zhì)災(zāi)害進行預(yù)警決策；文獻[4]利用自然災(zāi)害風險理論為研究基礎(chǔ)，結(jié)合致災(zāi)危險性，承災(zāi)暴露性、孕災(zāi)敏感性和防減災(zāi)能力4個指標，建立了遼寧省短汛期暴雨洪澇災(zāi)害的風險評估方案。以上多項風險評估成果均減少地質(zhì)災(zāi)害帶來的損害，然而考慮到地質(zhì)生態(tài)環(huán)境的復(fù)雜性，需要對海量的數(shù)據(jù)及時處理，這使得常規(guī)的數(shù)據(jù)處理方式將凸顯弊端。作為近年來蓬勃發(fā)展的一項新興技術(shù)，大數(shù)據(jù)技術(shù)[5-6]的核心優(yōu)勢不僅在于掌握了海量的數(shù)據(jù)信息，更重要的是對這些海量數(shù)據(jù)進行專業(yè)化處理，同時與各行業(yè)深度融合和發(fā)展應(yīng)用也日益廣泛。

綜上所述，基于現(xiàn)有地質(zhì)災(zāi)害風險評估分析的基礎(chǔ)之上，本文提出了一種基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的生態(tài)環(huán)境次生地質(zhì)災(zāi)害風險評估方法，按照多因素考慮生態(tài)環(huán)境的評價指標，設(shè)計出相應(yīng)的風險評估方案，評價區(qū)域生態(tài)環(huán)境下次生地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生的風險，從而期望獲得準確的生態(tài)環(huán)境質(zhì)量評估等級，充分保障生態(tài)地區(qū)的居民生活、工作的安全性。

1 次生地質(zhì)災(zāi)害的風險評估方法

1.1 數(shù)據(jù)采集與分析

利用GIS系統(tǒng)對易發(fā)次生災(zāi)害的生態(tài)環(huán)境大數(shù)據(jù)進行樣本采集、分析處理等工作。其開展順序如下：①空間數(shù)據(jù)預(yù)處理，即利用GIS系統(tǒng)將收集的區(qū)域空間內(nèi)的圖形數(shù)據(jù)進行預(yù)先處理，通過比例尺變換、圖像旋轉(zhuǎn)以及三維顯示等處理方式，解析出空間圖形數(shù)據(jù)的多樣化特征；②非空間數(shù)據(jù)預(yù)處理，結(jié)合部分非空間屬性的監(jiān)測數(shù)據(jù)，利用邏輯運算、數(shù)據(jù)檢索、類別劃分以及數(shù)據(jù)統(tǒng)計等處理方式，運用GIS技術(shù)開展數(shù)據(jù)預(yù)處理分析；③綜合空間與非空間的數(shù)據(jù)特征，采用疊加運算、區(qū)域劃分和空間內(nèi)插等手段擬合出數(shù)據(jù)的變化趨勢[7]。

結(jié)合上述的數(shù)據(jù)處理方法，建立發(fā)生次生災(zāi)害的風險評估模型。其中，所建模型主要包含了DEM數(shù)據(jù)。該數(shù)據(jù)主要用于評估區(qū)域環(huán)境的海拔高度。另外，當選擇區(qū)域D為評估約束范圍時，結(jié)合統(tǒng)一規(guī)則μ對模型中的若干內(nèi)插點qi進行過程連接操作，以獲取風險評估的區(qū)間范圍集合M，而DEM數(shù)據(jù)的具體表達式為：

DEM=[Mi=μ(qi)|qi(ai，bi，hi)∈D，i=1，2，…]

(1)

式中，(ai，bi)為第i處的位置坐標；hi為第i處的豎向垂直高度。利用統(tǒng)一的規(guī)則μ構(gòu)建出DEM模型的數(shù)據(jù)架構(gòu)，其模型具體數(shù)據(jù)架構(gòu)的選擇方式如下：①當μ為正方形格網(wǎng)時，DEM數(shù)據(jù)可利用一個高程矩陣來描述DEM數(shù)據(jù)架構(gòu)；②當μ為三角形時，DEM數(shù)據(jù)可利用三角形構(gòu)成全新的T型集合[8]來描述DEM數(shù)據(jù)架構(gòu)。

基于上述流程處理自然生態(tài)環(huán)境中的大信息，有助于更加全面地評估次生地質(zhì)災(zāi)害的風險。

1.2 預(yù)測生態(tài)環(huán)境時空發(fā)育規(guī)律

通常，對次生地質(zhì)災(zāi)害風險進行評估前，需從時間和空間的分布特征上對生態(tài)環(huán)境的時空發(fā)育規(guī)律[9]進行預(yù)測分析。結(jié)合上述分析基礎(chǔ)，利用一階微分方程可以簡要刻畫DEM數(shù)據(jù)的時空發(fā)育規(guī)律，具體表達式如下：

(2)

式中，α、β為常數(shù)。

利用式(2)可進一步分析得出，DEM模型中的數(shù)據(jù)a函數(shù)的變化率同變量和驅(qū)動量相關(guān)，進一步推到為：

(3)

式中，Δt為計時周期。

當計時周期Δt達到一定密度后，將利用式(3)進行相應(yīng)計算；當計時周期Δt充分密化后，假設(shè)計時周期Δt取值為1，則進一步推導(dǎo)出：

(4)

從式(4)可知，該計算結(jié)果為a(f+1)的一次累減生成值。此時a(f+1)和a(f)通過二元偶對的組合形式存在，該形式表征了偶對a(f+1)和a(f)導(dǎo)數(shù)的映射關(guān)系，即可表達為：

(5)

從式(5)給出的映射關(guān)系可知，當f值存有差異時，偶對組合的情況也不同，這將引起式(4)的計算結(jié)果變化。綜上變化趨勢，可描述生態(tài)環(huán)境的時空發(fā)育規(guī)律的預(yù)測函數(shù)β為：

(6)

將上述結(jié)果代入式(2)中，可預(yù)測出次生災(zāi)害生態(tài)環(huán)境下的時空發(fā)育規(guī)律。

1.3 設(shè)置風險評估方案評價區(qū)域生態(tài)環(huán)境質(zhì)量

依照綜合獨立、兼容可行、重點標準等實施原則選取評價系數(shù)，用于對次生災(zāi)害下的有關(guān)環(huán)境時空發(fā)育的預(yù)測結(jié)果進行分析探討，針對性地設(shè)計出次生災(zāi)害下的風險評估方案。綜合兼顧區(qū)域坡度、物質(zhì)組合、地形地貌和水文地質(zhì)等關(guān)鍵性因素，結(jié)合區(qū)域范圍內(nèi)的坡度、坡向、地層巖性、地下水以及河流等因素進行綜合性評估。假定上述列舉的各項環(huán)境因素分別用k1，k2，…，kn進行描述，結(jié)合文獻[10]中信息量法所展示的評價指標，推算出關(guān)聯(lián)次生地質(zhì)災(zāi)害下的環(huán)境信息量，以建立相應(yīng)的風險評估模型。另外，基于環(huán)境時空發(fā)育規(guī)律，利用類比原則[11]測算出其他評估位置的變化趨勢，完成生態(tài)環(huán)境下發(fā)生次生災(zāi)害的風險評估。假定次生地質(zhì)災(zāi)害用集合范圍Z表示，則：

Z=g(k1，k2，…，kn)

(7)

結(jié)合式(7)計算生態(tài)自然環(huán)境各重要因素k1，k2，…，kn，從而出測算發(fā)生次生地質(zhì)災(zāi)害的概率，其結(jié)果為：

(8)

式中，W(Z，k1，k2，…，kn)為在n項生態(tài)自然環(huán)境因素的影響下，發(fā)生次生地質(zhì)災(zāi)害的概率；W(Z)為發(fā)生次生地質(zhì)災(zāi)害的總概率；G(Z，k1，k2，…，kn)為單獨計算生態(tài)自然環(huán)境下各因素對災(zāi)害事件Z所提供關(guān)聯(lián)信息，具體表述為：

(9)

式中，u為生態(tài)自然環(huán)境區(qū)域內(nèi)發(fā)生事件Z的總數(shù)；ui為其中任一隨機分布單元；v為評估事件網(wǎng)格的數(shù)量；vi為任一網(wǎng)格。

1.4 風險評估范圍

利用上述章節(jié)所述的風險評估方案，結(jié)合風險評估結(jié)果來評價生態(tài)自然環(huán)境區(qū)域的環(huán)境質(zhì)量，具體評價指標如下。

(1)評價結(jié)果位于0.0～0.2時，說明自然環(huán)境質(zhì)量較優(yōu)，發(fā)生次生地質(zhì)災(zāi)害的風險較小。

(2)評價結(jié)果位于0.2～0.6時，說明自然環(huán)境質(zhì)量一般，發(fā)生次生地質(zhì)災(zāi)害的風險較高。

(3)評價結(jié)果超過0.6時，說明評估自然環(huán)境質(zhì)量極度劣勢，發(fā)生次生地質(zhì)災(zāi)害的風險非常高。

綜合上述風險評價指標，通過大數(shù)據(jù)技術(shù)實現(xiàn)對生態(tài)環(huán)境次生地質(zhì)災(zāi)害的風險評估過程。

2 案例分析

2.1 測試準備

案例測試區(qū)域選取某地區(qū)，由于該區(qū)域的生態(tài)自然條件存在復(fù)雜多樣性特點，適用于開展自然生態(tài)條件的相應(yīng)測試，利用本文所提的次生地質(zhì)災(zāi)害的風險評估方法對某區(qū)域的生態(tài)環(huán)境進行測試分析，并選取兩組現(xiàn)有的風險評估方法下的測試結(jié)果進行對比。某地20年來的統(tǒng)計降水量如圖1所示。

圖1 某地20年內(nèi)的降水量統(tǒng)計Fig.1 Statistical map of precipitation in place X in 20 years

由圖1可知，利用圖中數(shù)據(jù)可計算出某地區(qū)的平均降水量約435.2 mm，說明了某地區(qū)的降水量常年充沛。

除此之外，結(jié)合對某地區(qū)現(xiàn)有的調(diào)查資料進行分析，發(fā)現(xiàn)某地區(qū)域內(nèi)共有13條主要河流，依次對其編號，并對某地區(qū)的13條主要河流的基本參數(shù)進行統(tǒng)計(圖2)。

圖2 某地區(qū)域內(nèi)主要河流基本參數(shù)Fig.2 Basic parameters of main rivers in a region

由圖2可知，某地區(qū)的降水量常年充沛、地下水資源儲藏豐富。對某地區(qū)的土層分析發(fā)現(xiàn)，該地區(qū)圖層大多呈斷層分布，使得整個生態(tài)系統(tǒng)較為脆弱，致使某地區(qū)極易發(fā)生地質(zhì)災(zāi)害和次生地質(zhì)災(zāi)害。某地區(qū)在極端氣候下實際發(fā)生的地質(zhì)災(zāi)害和次生地質(zhì)災(zāi)害效果如圖3、圖4所示。

圖3 災(zāi)害發(fā)生位于村落位置Fig.3 Disaster occurred at village location

圖4 災(zāi)害發(fā)生位于公路位置Fig.4 Disaster occurred at location of road

由圖3、圖4可知，某地區(qū)轄區(qū)內(nèi)的大多數(shù)村莊呈臨河建設(shè)的分布現(xiàn)狀，且該村的公路工程臨村沿河流進行修建。此外該地區(qū)長期存在挖河取沙、毀田盜土以及毀林開荒等破壞活動，從而引起某地區(qū)的生態(tài)系統(tǒng)遭受到嚴重破壞。因此，當某地區(qū)遭遇極端天氣時，將面臨發(fā)生高風險的次生地質(zhì)災(zāi)害，從而導(dǎo)致某地區(qū)的房屋和公路受到嚴重損壞。然而，結(jié)合近年來總結(jié)的次生災(zāi)害風險的評估經(jīng)驗，除了大幅加固房屋質(zhì)量外，政府部門及時高效地組織疏散、轉(zhuǎn)移安撫受災(zāi)群眾，充分保障了受災(zāi)群眾的生命、財產(chǎn)安全。此外，需深挖筑牢某地區(qū)的環(huán)境修復(fù)工作，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)對某地區(qū)的次生災(zāi)害進行風險評估，從而有效規(guī)避自然次生災(zāi)害過程給人們的生產(chǎn)生活帶來的災(zāi)難。

2.2 自然生態(tài)條件和次生地質(zhì)災(zāi)害的聯(lián)合分析

將文中設(shè)計的風險評估方法作為測試組，將2組現(xiàn)有的風險評估方法作為參照組，結(jié)合測試前準備的數(shù)據(jù)資料及相應(yīng)評估模型，評估某地區(qū)發(fā)生次生地質(zhì)災(zāi)害的風險，并利用各方法評估的數(shù)值結(jié)果，制定出針對性的交通通行方案。自然生態(tài)條件和次生地質(zhì)災(zāi)害的關(guān)聯(lián)信息如圖5—圖7所示。

圖5 測試組關(guān)聯(lián)信息Fig.5 Test group association information

圖6 參考1組關(guān)聯(lián)信息Fig.6 Refer to 1 set of related information

圖7 參考2組關(guān)聯(lián)信息Fig.7 Refer to 2 sets of related information

由圖5—圖7可知，3個測試組的降水條件與水文因素基本一致，但考慮到3地其他的自然生態(tài)環(huán)境的差異性，從而引起各地自然災(zāi)害的發(fā)生位置有所區(qū)別。可以看出測試組發(fā)生的生態(tài)環(huán)境次生地質(zhì)災(zāi)害的位置呈現(xiàn)出沿河流分布態(tài)勢；而2個參照組發(fā)生次生地質(zhì)災(zāi)害的位置無法得出一個相對固定的分布規(guī)律，由此推知現(xiàn)有的風險評估模型難以精準獲取到自然生態(tài)環(huán)境下的時空發(fā)育規(guī)律。

2.3 通行線路分析

通行線路測試分別按照圖5—圖7優(yōu)化的結(jié)果進行相應(yīng)交通路線的制定，具體的通行方案結(jié)果如圖8—圖10所示。

圖8 測試組通行路線Fig.8 Test group route

圖9 參考1組通行路線Fig.9 Refer to 1 set of travel routes

由圖8—圖10可知，測試組考慮實際生態(tài)環(huán)境中發(fā)生每1處次生災(zāi)害的具體位置，對多類型的通行交通線路進行綜合布置，并貫穿測試整個區(qū)域。然而受限于次生災(zāi)害的發(fā)生位置捕捉的精準性，參照組選擇的通行交通線路通常呈現(xiàn)單一化特征，且設(shè)置的通行線路適用于局部區(qū)域，因此極大地增加了堵塞交通的風險。當某地區(qū)發(fā)生次生災(zāi)害時，不利于規(guī)劃救援路線。

由此可見，本文提出的大數(shù)據(jù)技術(shù)評估生態(tài)環(huán)境的次生地質(zhì)災(zāi)害的風險方法，可利用大數(shù)據(jù)技術(shù)評估結(jié)果為通行交通路線的制定提供可靠支撐，促進區(qū)域范圍內(nèi)的通行交通路線呈現(xiàn)多樣化特點，有效規(guī)避發(fā)生次生災(zāi)害過程中所引起阻塞道路的風險。

圖10 參考2組通行路線Fig.10 Refer to 2 set of travel routes

3 結(jié)論

本文利用大數(shù)據(jù)技術(shù)對次生災(zāi)害的風險評估方法作了詳細論述和建模分析。結(jié)合風險評估結(jié)果來評價生態(tài)自然環(huán)境區(qū)域的環(huán)境質(zhì)量，以便制定出合理的通行交通方案，確保區(qū)域居民的生命財產(chǎn)安全，建設(shè)行之有效的運維管理方案。此外，通過利用大數(shù)據(jù)技術(shù)建立和完善各項生態(tài)環(huán)境指標的一體化監(jiān)測體系，從而高效應(yīng)對次生災(zāi)害的發(fā)生，為合理規(guī)避生態(tài)環(huán)境風險以及建立相應(yīng)的技術(shù)保障提供支撐。