王楠
, 程维明, 张一驰
WANG Nan, CHENG Weiming, ZHANG Yichi
通讯作者:
收稿日期: 2017-07-10
修回日期: 2017-10-28
网络出版日期: 2017-12-25
版权声明: 2017 《地球信息科学学报》编辑部 《地球信息科学学报》编辑部 所有
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作者简介:
作者简介：王楠（1990-）,女,博士生,主要从事流域地形地貌研究。E-mail: wangnd.17b@igsnrr.ac.cn
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摘要
中国山洪灾害造成的经济损失在各类灾害损失中所占比重日趋增大,其中房屋损毁是造成经济损失和人员伤亡的重要因素。本文以房屋为研究对象,基于全国山洪灾害调查评价提供的数据,分析房屋暴露量的时空分布特征,构建山洪灾害房屋损毁风险评估模型,对房屋损毁风险进行分析及原因探究。结果表明：① 中国山洪灾害防治县以一层住宅为主,占比达50%以上的防治县分布范围大致与中国第二、三阶梯分界线一致;砖混结构仍为迄今为止中国山区农村运用最为广泛的房屋结构类型,其次为砖木结构,再次为钢混结构和其它结构;② 中国山洪灾害防治县房屋脆弱性呈现西北高、东南低的整体空间格局;房屋损毁风险呈现东部高、西部低的空间分布特征,且损毁风险较高的地区呈带状或集聚状态分布。损毁风险很高的地区集中于辽东半岛、山东半岛、海南岛及东南沿海地带,且在燕山-太行山区呈现沿东北-西南方向的条带状分布,损毁风险较高的地区主要分布于太行山区及长江中下游地区;③ 房屋类型对山洪灾害房屋损毁风险贡献度较高的地区主要为山东省、山西省及河北省;山洪强度对房屋损毁风险贡献率较高的地区主要呈3条条带状分布：燕山-太行山分布带、浙闽滨海丘陵分布带、两广滨海分布带。
关键词：
Abstract
The economic losses caused by torrential disaster in China are increasing. Housing damage plays an important role in economic losses and casualties. Based on the data provided by the survey and evaluation of torrent disaster, we analyzed the temporal and spatial distribution features of house exposure, constructed the damage risk assessment model of torrent disaster, analyzed the causes of housing damage risk and explored the reasons. The results showed that: (1) The houses in China rural area are mainly one-layer building, and distribution of one-layer dominated county is roughly the same with the boundary of the third terrain ladder of China; brick-concrete structure is the main housing structure in mountainous rural areas, followed with brick-wood structure, steel-concrete structure and other structures are the least. (2) Overall, the housing vulnerability is high in the northwest and low in the southeast, while the housing damage risk is high in the east and low in the west. The areas with extremely high damage risk are concentrated in the Liaodong Peninsula, Shandong Peninsula, Hainan Island and the Southeastern coastal areas and Yanshan-Taihang Mountains. The areas with high damage risk are banded or agglomerated, which are mainly distributed in the Taihang Mountains and middle-lower reaches of Yangtze River. (3) The high housing damage risk in Shandong, Shanxi and Hebei province are more relied on housing structure types. The houses with high damage risk which are mainly due to torrent strength are located within three stripes: Yanshan-Taihang Mountains Belt, Zhejiang-Fujian Coastal Hilly Belt, Guangdong-Guangxi Coastal Belt.
Keywords：
山洪是指山区小流域内由降雨引起的突发性、暴涨暴落的地表径流[1-3]。山洪具有突发性强、水量集中、流速大、冲刷破坏力强等特点,一般可分为暴雨山洪、融雪山洪、冰川山洪等。由于其水流中挟带泥沙甚至石块等物质,因此山洪灾害往往会造成严重的人员伤亡和经济损失。根据国家防洪抗旱总指挥部统计,全国有2058个县（市）存在山洪灾害分布,面积可达487万km²,受山洪灾害威胁的人口约5.7亿[4]。近年来,山洪灾害造成的经济损失在各类灾害损失中所占的比重日趋增大。
根据联合国人道主义事务部对自然灾害风险的定义,风险是指在一定区域和给定时段内,由于特定的自然灾害而引起的人们生命财产和经济活动的期望损失值[5]。因此,山洪灾害风险研究主要包括山洪灾害危险性分析、承灾体脆弱性分析和山洪灾害损失评估3部分[6]。目前,山洪灾害风险评估工作主要从2方面展开,基于统计方法的风险评估和基于动力过程的风险评估。其中,前者主要依据灾害成因及承灾体数量、质量与空间位置等信息,采用统计分析方法,利用灾害危险度、承灾体的易损度及暴露性来确定灾害风险值[7-10],其结果可用于不同级别行政单元的灾害风险管理[4];后者则是从灾害演化过程角度出发,进行灾害数值模拟,从而分析其危险性和易损性,最终进行风险评估与风险制图的过程[11-13],其结果主要应用于设计具体灾害点的临灾预案和减灾工程[14]。
山洪造成的灾害主要有财产损失、房屋倒塌以及生命线工程中断等[14],其中房屋的破坏直接威胁着人民的生命财产安全,是造成直接损失的最主要因素。山洪灾害主要发生于山区,而山区经济社会发展水平相对滞后,绝大多数的农村住房属于自建住房,基本处于不设防状态,从而造成严重的生命财产损失[15]。因此,房屋的脆弱性评价是进行山洪灾害损失评估和防灾减灾规划需要考虑的重要因素[16]。山洪灾害中的房屋损毁主要包括3种形式：① 暴雨引起的山洪通过地表径流以及地下径流对房屋住宅进行破坏,从而造成对宅基或墙体直接产生动水压力冲刷、侵蚀,最终引起坍塌、毁坏;② 山洪冲击对宅基产生推移滑动、塌陷、掩埋、引起墙体开裂、使房屋建筑崩塌;③ 山洪引发次生地质灾害,如滑坡、山崩、地陷、泥石流等,产生岩土泥石介质推力或引力冲毁、掩埋、堆压房屋住宅[17]。山洪易对房屋造成损毁主要有以下3个方面原因：① 山洪强度等级高,破坏力大;② 山区房屋的建筑材料强度低、传统建造方式不合理以及结构整体性差;③ 山区防洪规划不够完善。此外,水库堤坝溃决造成洪水流速、流量较大也是导致村镇住宅破坏的原因[18]。
防治县是编制防灾减灾规划及开展灾害救援行动的重要行政单元。目前,从全国尺度上开展的山洪灾害房屋脆弱性评价工作还较少,且尚无关于山洪灾害中房屋损毁风险评估模型的研究。根据刘毅等[19]的研究,认为灾害风险应由自然灾害破坏力（D）、承灾体暴露量（E）和孕灾环境参数（K）3部分组成,即
本文所用的房屋数据来自《全国山洪灾害调查评价》项目,该项目对全国2058个山洪灾害防治县的典型户进行抽样调查,调查内容主要包括房屋建筑类型、结构类型、建设年代等。其中,根据层数,房屋的建筑类型分为一层住宅、二层住宅、三层住宅及其他形式住宅（如三层以上、别墅等）4种类型;根据承重的主要构件,房屋结构分为钢混结构、砖混结构、砖木结构及其他结构（竹结构、草木结构、窑洞等）4种类型（表1）。
表1 房屋结构类型的定义
Tab. 1 Definitions of the four types of housing structure in the Fifth National Census
| 结构类型 | 定义 |
|---|---|
| 钢混结构 | 指承重的主要构件是用钢筋混凝土建造的。包括薄壳结构、大模板现浇结构及使用滑模、升板等建造的钢筋混凝土结构的建筑物 |
| 砖混结构 | 指承重的主要构件是用钢筋混凝土和砖木建造的。如一幢房屋的梁是用钢筋混凝土制成,以砖墙为承重墙,或者梁是用木材建造,柱是用钢筋混凝土建造 |
| 砖木结构 | 指承重的主要构件是用砖、木材建造的。如一幢房屋是木制房架、砖墙、木柱建造 |
| 其他结构 | 指凡不属于上述结构的房屋都归此类。如竹结构、砖拱结构、窑洞 |
通常用于表征山洪的特征值主要有洪峰水位、洪峰流量、洪水流速、洪水总量、洪水历时、洪峰模数和洪水涨落率等[20]。骆承政等[21]曾对中国最大洪水量级的地区分布进行了深入研究,将不同流域面积的洪峰流量统一转换为某一标准面积下的洪峰流量值,以便于地区之间的比较分析（图1）。
本文依据国家水利部和建设部颁布的国家防洪标准（GB50201-94）,利用标准面积洪峰流量将山洪强度划分为6个等级,并为其赋予不同的强度系数（表2）。
表2 山洪强度等级划分标准
Tab. 2 Classification criterion of flash flood
| 标准面积洪峰流量/（m³/s） | <1000 | 1000~2000 | 2000~4000 | 4000~6000 | 6000~9000 | ≥9000 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 山洪强度等级 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 |
自然灾害破坏力是指灾害的物理损毁标准[19]。在一定的山洪强度下,山洪灾害对房屋的破坏力主要与房屋的材料、结构及其使用时间等因素相关。根据历史资料调查及文献中相关模拟实验结果,房屋承重构件材料及建筑层数的不同,导致房屋对山洪灾害的抵御能力也不同[22-24]。因此,根据不同建筑类型和结构类型,山洪灾害对房屋的破坏力表现为：其他结构>砖木结构>砖混结构>钢混结构;一层住宅>二层住宅>三层住宅>其他住宅。本文将二者进行综合,获得山洪灾害房屋易损系数用以表征山洪灾害破坏力,从而建立适合全国山洪灾害房屋脆弱性评估的标准（表3）。
表3 全国山洪灾害防治区房屋易损系数
Tab. 3 Building damage coefficient of torrent disaster
| 结构类型 | 建筑类型 | |||
|---|---|---|---|---|
| 一层住宅 | 二层住宅 | 三层住宅 | 其他住宅形式 | |
| 其它结构 | 0.9 | 0.8 | 0.7 | 0.6 |
| 砖木结构 | 0.8 | 0.7 | 0.6 | 0.5 |
| 砖混结构 | 0.7 | 0.6 | 0.5 | 0.4 |
| 钢混结构 | 0.6 | 0.5 | 0.4 | 0.3 |
承灾体暴露量是指研究区域内各类承灾体的数量分布状况,该统计量的测算是承灾体脆弱性评估的基础[19]。由于在县域尺度上房屋类型的空间分异特征不明显,因此本文假设防治县内部的房屋呈均匀分布状态。本文所采用的房屋统计数据为典型户抽样调查结果,最终计算的结果为各防治县的房屋破坏比例。
式中：
孕灾环境参数是指研究区域未来自然灾害发生的可能性[19]。从长时间尺度及物理环境的角度来看,山洪灾害的发生具有一定的必然性,因此,采用某一环境参数对其发生的可能性进行定量化描述,有助于山洪风险评估工作的开展。本文以 骆承政等[21]提出的全国洪峰流量分布作为衡量山洪灾害的孕灾环境参数（图1）。
式中：
参考刘毅等[19]提出的地震房屋损毁风险评估方法,本文对该方法进行了修改,以用于全国山洪灾害防治县的房屋损毁风险评估,其基本思路为：① 基于不同结构类型和建筑类型,确定山洪灾害对房屋的破坏力（表3）;② 计算全国县域水平内房屋暴露量;进而,以全国洪峰流量空间分布为基础,计算各县域水平内孕灾环境参数;③ 计算全国防治县山洪灾害房屋脆弱性及房屋损毁率,其公式如下：
式中：
单项指标分级主要包括等间隔法、等比例法、标准差法、自然分隔法等。其中,自然分隔法是指根据样本的分布,从数据变化较大处自动断开较好地再现数据属性的近似性特征[25]。因此,本文利用自然分隔法对房屋损毁率进行分级,将全国的2058个防治县分为5个房屋损毁风险等级,即损毁风险很低（<1.02）、损毁风险较低（1.02~1.69）、损毁风险一般（1.69~2.33）、损毁风险较高（2.33~3.04）和损毁风险很高（≥3.04）。
4.1.1 房屋年代变化特征
山洪灾害房屋损毁敏感性主要取决于房屋的结构类型和使用时间等[25]。因此,本文分析统计各县房屋主要建造时间,以占比最大的房屋建造年代作为该县的主要房屋建造时间,从而对全国防治 县的房屋建造时间分布特征进行分析。结果表明,全国防治县房屋建造时间整体表现为以2000-2010 年及2010年以后2个时段居多（图2）。
其中,以2000-2010年建造房屋为主的防治县广泛分布于东北地区、西北地区、西南地区以及青藏高原地区;以2010年后建造房屋为主的防治县主要分布于黑龙江西北部、青藏高原西南部、新疆中部、陕西以及甘肃南部,此外,在四川、云南、广西也广泛分布;以20世纪80、90年代建造房屋为主的防治县则多分布于河南、江西、山西、山东以及内蒙古等地区;以20世纪70年代及以前的建造房屋为主的防治县较少,主要分布于华北平原、东南沿海地区。
通过分析各时段房屋建筑类型比例,从而得到房屋建筑类型的年代变化特征（图3）。
图3 全国山洪灾害防治县房屋比例年代际变化
Fig. 3 Inter-decadal changes in the proportion of housing
结果表明：一层住宅房屋比例最高,呈现先增加后减少的变化趋势,最高值出现在1970年左右;其次,二层住宅比例也较高,三层及其他形式的住宅比例均较小, 二层、三层及其他形式的房屋比例的变化趋势为先减少后增加,比例最低值在1970年左右。
通过分析各时段房屋结构类型比例,从而得到房屋结构类型的年代变化特征（图3）。结果表明,钢混结构和砖混结构的比例先减少后增加,转折点出现在20世纪70年代;砖木结构的比例则呈现波动变化的趋势,20世纪50年代之前略有减少,1960-1980年逐渐增加,1980年以后又呈现逐渐减少的趋势;其他结构的比例为先增加后减少的趋势,该结构比例最高值出现在20世纪60年代。
4.1.2 房屋空间分布特征
通过计算全国防治县的4种房屋建筑类型所占比例,分析各县主要房屋建筑类型,从而得到各房屋建筑类型的空间分布规律（图4）。
结果表明： ① 一层住宅分布范围最为广泛,以一层住宅为主的防治县在空间分布上大致与中国的第三阶梯范围一致,另外,山东丘陵、海南地区房屋也以一层住宅为主;② 二层住宅多分布于长江以南地区,以青藏高原的西南边缘、河南、湖南以及云南居多;③ 三层住宅在四川西部、浙江、广西东部等地分布较多;其他形式建筑整体较少,广东与广西交界地区、四川东部及陕西南部等地区分布稍多。
通过计算全国防治县的4种房屋结构类型所占比例,分析各县主要房屋结构类型,从而得到各房屋结构类型的空间分布规律（图5）。
结果表明,砖混结构仍为迄今为止中国山区农村运用最为广泛的房屋结构类型,约占总数的33.58%,其次为砖木结构,约占25.58%,再次为钢混结构和其他结构。其中,砖混结构房屋主要分布于陕西、重庆、贵州、云南、广西等地区;砖木结构房屋则主要分布于青藏高原西南边缘、新疆西南部、黑龙江中部以及山东丘陵;钢混结构房屋分布主要集中于长江以南地区,较集中分布于广东、湖南、贵州、云南等地区;草木、竹、砖拱等其他结构房屋主要分布于四川西北部、青藏高原以及内蒙古地区。
中国山洪灾害防治县房屋脆弱性表现为西北高、东南低的整体空间格局（图6）。
通过计算,房屋脆弱性的取值范围为0.42~0.87,其平均值为0.66。脆弱性较高的地区中,青藏高原地区和山东半岛均为以一层、二层的砖木结构为主,新疆、内蒙古地区多为一层的砖混结构;脆弱性中等地区多分布于中国的东南部,房屋以两层居多,其结构类型则多为砖混结构。
中国山洪灾害防治县房屋损毁风险分布呈现出显著的空间差异性（图7、8）。
整体上,东部房屋损毁风险较高,西部较低,且房屋损毁风险较高的地区呈带状或集聚状态分布。其中,房屋损毁风险很高的地区集中于辽东半岛、山东半岛、海南岛及东南沿海地带,且在燕山-太行山区呈现沿东北-西南方向的条带状分布;房屋损毁风险较高的地区主要分布于太行山区及长江中下游地区;房屋损毁风险较低的地区主要包括新疆、西藏、青海、内蒙古,以及甘肃西北部、四川西部、黑龙江西北部等地区。
中国房屋损毁风险较高和很高的县约占防治县总数的29.44%。影响山洪灾害房屋损毁风险的因素很多,分析造成房屋损毁风险空间分布特征的原因对于灾害防治及规划编制均具有重要的意义。因此,本文从房屋类型因素、山洪强度等级着手,对山洪灾害防治县房屋损毁风险呈现出的空间分布特征进行了原因探究。
4.4.1 房屋类型对损毁风险的贡献度
房屋材料、结构及建筑形式均对于房屋抵御山洪的能力起着重要作用。将利用房屋建筑类型和房屋结构类型综合计算得到的房屋脆弱性分布与房屋损毁风险评估结果进行叠加可以看出,在房屋损毁风险较高的地区中,房屋结构及建筑类型呈现较高脆弱性的地区主要为山东、山西及河北,该类型地区多为一层的砖混和砖木结构。山洪运动过程中,水体可能携带泥沙、石块等物质,当洪峰流量超过一定量级时,对于砖木类型房屋的冲击力较大,极易造成该类型房屋的倒塌;同时,研究表明砖混结构在水体的长时间浸泡过程中,其抗压和抗剪能力均呈现下降趋势,因此该类型房屋在洪水历时较长的情况下会表现出较高的损毁风险。
4.4.2 山洪强度对损毁风险的贡献度
山洪强度是影响房屋损毁风险的最直接因素之一。经统计,房屋损毁风险较高的地区,其标准面积洪峰流量基本高于4000 m³/s。其中,标准面积洪峰流量大于9000 m³/s的县以中心点簇状分布于河南的西南部、浙江和福建交界地区、山东的中部以及安徽南部地区;标准面积流量介于6000~9000 m³/s的县多呈条带状分布,其中最突出的3条为：燕山-太行山分布带、浙闽滨海丘陵分布带、两广滨海分布带,另外,山东丘陵、峨眉山区及陕北高原也分布有出几个聚集中心;标准面积洪峰流量介于4000~6000 m³/s的县多呈片状分布,分别位于太行山区、秦岭大巴山区及武陵山区。由此可见,山洪强度对房屋损毁风险的贡献与地形条件密切相关,地形起伏剧烈、位于迎风山区的防治县,其标准面积洪峰流量值相对较高,因此房屋受山洪灾害破坏的损毁风险也相对较高。
本文基于全国山洪灾害调查评价工作提供的全国防治县房屋数据,构建了适合于中国山洪灾害防治县房屋损毁风险评估模型,统计了山洪灾害防治县房屋暴露量、损毁风险,从时间和空间上分析了房屋的年代及空间分布特征,并对房屋的脆弱性、损毁风险进行空间特征分析及原因探究,主要结论如下：
（1）中国山洪灾害防治县房屋建设年代大多不超过20年。其中,东北地区、西北地区、西南地区以及青藏高原地区房屋建设多为2000-2010年;黑龙江西北部、青藏高原西南部、新疆中部、陕西以及甘肃南部等地区房屋建设多以2010年以后为主;
（2）中国山洪灾害防治县以一层住宅为主。一层住宅占比达50%以上的防治县的分布范围大致与中国的第二、三阶梯分界线一致,另外,山东丘陵、海南等地区房屋也以一层住宅为主;同时,砖混结构仍为迄今为止中国山区农村运用最为广泛的房屋结构类型,其次为砖木结构,再次为钢混结构和其它结构;
（3）中国山洪灾害防治县房屋脆弱性表现为西北高、东南低的整体空间格局;我国山洪灾害防治县房屋损毁风险分布呈现出显著的空间差异性。整体上,东部损毁风险较高,西部较低,且损毁风险较高的地区呈带状或集聚状态分布;损毁风险很高的地区集中于辽东半岛、山东半岛、海南岛及东南沿海地带,且在燕山-太行山区呈现沿东北-西南方向的条带状分布;损毁风险较高的地区主要分布于太行山区及长江中下游地区。
（4）由于房屋类型导致山洪灾害房屋损毁风险较高的地区主要为山东、山西及河北,该类型地区多为一层的砖混和砖木结构;由于山洪强度导致的房屋损毁风险较高的地区主要呈3条条带状分布：燕山-太行山分布带、浙闽滨海丘陵分布带、两广滨海分布带。
山洪灾害房屋损毁风险相关因素复杂,本文仅对影响房屋损毁风险的结构类型、山洪强度等主要因素进行分析,而房屋所在地形及与河流水系距离等环境因素并未考虑在内,因此,本文所构建的山洪灾害房屋损毁风险评估模型精度还有待进一步提高。此外,以防治县作为基本评价单元,主要基于灾害防治及灾后救援的可操作性,而假设防治县内部房屋的结构类型及建筑类型为均匀分布,忽略地形、土地利用等因素对于房屋分布的影响,也导致结果的精度还有提升的空间。基于以上问题,本文将在后续研究中,从数据精度及模型构建的影响因素等多方面出发,对山洪灾害房屋损毁风险评估工作进行更加深入的探讨。
The authors have declared that no competing interests exist.
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中国山洪灾害系统的整体特征及其危险度区划的初步研究 [J].URL 摘要
我国山洪灾害系统的整体特征是影响范围广，发生频率和危害巨大，根据其发生特征，通过综合分析将我国划分为六个山洪灾害特征一致性区域，即西北区，内蒙区，青藏区，中部区，东部平原区和东南区。山洪灾害危险度以中部区最高，东南区次之，西北区和青藏区较低，东部平原区和内蒙区最低。
An elementary study on whole characteristics of mountain torrents disaster system in China and its hazard regionalization [J].URL 摘要
我国山洪灾害系统的整体特征是影响范围广，发生频率和危害巨大，根据其发生特征，通过综合分析将我国划分为六个山洪灾害特征一致性区域，即西北区，内蒙区，青藏区，中部区，东部平原区和东南区。山洪灾害危险度以中部区最高，东南区次之，西北区和青藏区较低，东部平原区和内蒙区最低。
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基于GIS的山洪灾情评估方法研究 [J].An integration of GIS and analytical models for evaluation of disasters caused by mountain torrents [J]. |
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山洪泥石流风险评估与风险管理理论与方法 [J].https://doi.org/10.18306/dlkxjz.2016.02.001 URL [本文引用: 2] 摘要
山洪泥石流是中国常见的自然灾害,充分认识其形成机制与潜在风险是防灾减灾的关键.本文阐述了山洪泥石流形成机理,以及风险分析与管理的方法和内容,系统认识了地表产流流量激增、土体破坏物质供给激增、沟道堵塞体级联溃决流量放大和动床侵蚀规模增大等4个山洪泥石流的形成过程,介绍了基于动力过程的山洪泥石流风险评估方法和承灾体易损性评估方法,构建了基于灾害动力过程的风险评估与风险制图方法.进而,基于风险评估结果,提出可用于具体灾害点减灾的风险管理内容和风险调控技术、灾害防治的工程与非工程措施与制技术方案.最后,重点讨论了包括灾害风险预测、临灾预案、灾害防治工程方案等内容的风险处置对策,并形成一套基于山洪泥石流动力过程的风险评估与风险管理理论与方法体系.
Theory and method of risk assessment and risk management of debris flow and flash floods [J].https://doi.org/10.18306/dlkxjz.2016.02.001 URL [本文引用: 2] 摘要
山洪泥石流是中国常见的自然灾害,充分认识其形成机制与潜在风险是防灾减灾的关键.本文阐述了山洪泥石流形成机理,以及风险分析与管理的方法和内容,系统认识了地表产流流量激增、土体破坏物质供给激增、沟道堵塞体级联溃决流量放大和动床侵蚀规模增大等4个山洪泥石流的形成过程,介绍了基于动力过程的山洪泥石流风险评估方法和承灾体易损性评估方法,构建了基于灾害动力过程的风险评估与风险制图方法.进而,基于风险评估结果,提出可用于具体灾害点减灾的风险管理内容和风险调控技术、灾害防治的工程与非工程措施与制技术方案.最后,重点讨论了包括灾害风险预测、临灾预案、灾害防治工程方案等内容的风险处置对策,并形成一套基于山洪泥石流动力过程的风险评估与风险管理理论与方法体系.
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区域泥石流风险评价研究 [J].https://doi.org/10.3969/j.issn.1004-4574.2000.01.009 URL [本文引用: 1] 摘要
风险评价是对潜灾害进行预评估的重要手段。风险评价不仅涉及到致灾体的自然属性，而且，与承灾体的社会经济 性密切相关，是一个重要而复杂的科学问题。本文提出了“风险度＝危险度×易损度”的评价模式，并对区域泥石流危险度评价方法作了改进，使区域泥石流危险度具有横向可比性。最后，将风险度分为５级，并以四川凉山州为例，对该地区泥石流风险度进行了评价。
Regional risk assessment on debris flow [J].https://doi.org/10.3969/j.issn.1004-4574.2000.01.009 URL [本文引用: 1] 摘要
风险评价是对潜灾害进行预评估的重要手段。风险评价不仅涉及到致灾体的自然属性，而且，与承灾体的社会经济 性密切相关，是一个重要而复杂的科学问题。本文提出了“风险度＝危险度×易损度”的评价模式，并对区域泥石流危险度评价方法作了改进，使区域泥石流危险度具有横向可比性。最后，将风险度分为５级，并以四川凉山州为例，对该地区泥石流风险度进行了评价。
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基于GIS的洪水灾害风险区划研究 [J].https://doi.org/10.3321/j.issn:0375-5444.2000.01.003 URL [本文引用: 1] 摘要
洪水灾害风险区划是洪灾评估与管理的重要内容， 本文在分析洪灾形成的各主要因子的基础上， 提出了基于地理信息系统的洪灾风险区划指标模型， 并结合辽河流域具体情况， 以降雨、地形和区域社会经济易损为主要指标， 得出辽河流域洪灾风险综合区划。
A GIS-based approach to flood risk zonation [J].https://doi.org/10.3321/j.issn:0375-5444.2000.01.003 URL [本文引用: 1] 摘要
洪水灾害风险区划是洪灾评估与管理的重要内容， 本文在分析洪灾形成的各主要因子的基础上， 提出了基于地理信息系统的洪灾风险区划指标模型， 并结合辽河流域具体情况， 以降雨、地形和区域社会经济易损为主要指标， 得出辽河流域洪灾风险综合区划。
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Regional- scale GIS- models for assessment of hazards from glacier lake outbursts: Evaluation and application in the Swiss Alps [J].https://doi.org/10.5194/nhess-3-647-2003 URL [本文引用: 1] 摘要
Debris flows triggered by glacier lake outbursts have repeatedly caused disasters in various high-mountain regions of the world. Accelerated change of glacial and periglacial environments due to atmospheric warming and increased anthropogenic development in most of these areas raise the need for an adequate hazard assessment and corresponding modelling. The purpose of this paper is to pro-vide a modelling approach which takes into account the current evolution of the glacial environment and satisfies a robust first-order assessment of hazards from glacier-lake outbursts.Two topography-based GIS-models simulating debris flows related to outbursts from glacier lakes are presented and applied for two lake outburst events in the southern Swiss Alps. The models are based on information about glacier lakes derived from remote sensing data, and on digital elevation models (DEM). Hydrological flow routing is used to simulate the debris flow resulting from the lake outburst. Thereby, a multiple- and a single-flow-direction approach are applied. Debris-flow propagation is given in probability-related values indicating the hazard potential of a certain location. The debris flow runout distance is calculated on the basis of empirical data on average slope trajectory. The results show that the multiple-flow-direction approach generally yields a more detailed propagation. The single-flow-direction approach, however, is more robust against DEM artifacts and, hence, more suited for process automation. The model is tested with three differently generated DEMs (including aero-photogrammetry- and satellite image-derived). Potential application of the respective DEMs is discussed with a special focus on satellite-derived DEMs for use in remote high-mountain areas.
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A rapid method to assess fire-related debris flow hazard in the Mediterranean region: An example from Sicily (southern Italy) [J].https://doi.org/10.1016/j.jag.2005.04.003 URL 摘要
Increased atmospheric temperatures during the high-pressure which characterise the Mediterranean climate in the dry summer time, coupled with an increase in the intensity of storms in the following wet season over recent years, increase the risk of summer fires as well as debris flows and floods in the autumn and/or in the following years. In addition, the diffuse urbanization of Italy requires a rapid and reliable tool be available in order to obtain preliminary information, at the end of the summer season, that identifies newly fired areas that present a significant hazard to human populations. In such burned zones, soil instability may be more severe favouring debris flows which may impact on populated zones. Thus, in this paper we discuss a rapid methodology to: (i) identify burned areas using band ratio's using multitemporal LANDSAT ETM images; (ii) evaluate the potential of the burned areas as the source of debris flows based on morphometric parameters (slope and hill slope curvature); (iii) evaluate the structures, such as houses and roads, exposed to potential damage by debris flows. Hazardous areas were evaluated using a stochastical model coupled with an empirical relationship which accounts for the mobility of the debris flows. The methodology provides a classification of the most “dangerous” burned areas and the potentially maximum inundated downslope areas. This has been applied to Sicily for the period autumn 2001–autumn 2002. The total burned area was 76.37 km 2. According to the classification proposed 6.4% of the burned areas were consider of very high to high hazard potential, 54.4% of medium hazard and 43.2% of low hazard potential.
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Spatial scan statistics in vulnerability assessment: An application to mountain hazards [J].https://doi.org/10.1007/s11069-011-0081-5 URL Magsci [本文引用: 1] 摘要
In the European Alps, the concept of risk has increasingly been applied in order to reduce the susceptibility of society to mountain hazards. Risk is defined as a function of the magnitude and frequency of a hazard process times consequences; the latter being quantified by the value of elements at risk exposed and their vulnerability. Vulnerability is defined by the degree of loss to a given element at risk resulting from the impact of a natural hazard. Recent empirical studies suggested a dependency of the degree of loss on the hazard impact, and respective vulnerability (or damage-loss) functions were developed. However, until now, only little information is available on the spatial characteristics of vulnerability on a local scale; considerable ranges in the loss ratio for medium process intensities only provide a hint that there might be mutual reasons for lower or higher loss rates. In this paper, we therefore focus on the spatial dimension of vulnerability by searching for spatial clusters in the damage ratio of elements at risk exposed. By using the software SaTScan, we applied an ordinal data model and a normal data model in order to detect spatial distribution patterns of five individual torrent events in Austria. For both models, we detected some significant clusters of high damage ratios, and consequently high vulnerability. Moreover, secondary clusters of high and low values were found. Based on our results, the assumption that lower process intensities result in lower damage ratios, and therefore in lower vulnerability, and vice versa, has to be partly rejected. The spatial distribution of vulnerability is not only dependent on the process intensities but also on the overall land use pattern and the individual constructive characteristics of the buildings exposed. Generally, we suggest the use of a normal data model for test sites exceeding a minimum of 30 elements at risk exposed. As such, the study enhanced our understanding of spatial vulnerability patterns on a local scale.
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基于数值模拟的泥石流危险性分区方法 [J].Zoning method of debris flow risk based on numerical simulation [J]. |
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Prediction of the debris flow danger area by combining hydrological and inundation simulation methods [J].https://doi.org/10.1007/s11629-011-2040-8 URL 摘要
Debris flows have caused serious human casualties and economic losses in the regions strongly affected by the Ms8.0 Wenchuan earthquake of 2008. Debris flow mitigation and risk assessment is a key issue for reconstruction.The existing methods of inundation simulation are based on historical disasters and have no power of prediction.The rain-flood method can not yield detailed flow hydrograph and does not meet the need of inundation simulation. In this paper,the process of water flow was studied by using the Arc-SCS model combined with hydraulic method,and then the debris flow runoff process was calculated using the empirical formula combining the result from Arc-SCS.The peak discharge and runoff duration served as input of inundation simulation. Then,the dangerous area is predicted using kinematic wave method and Manning equation.Taking the debris flow in Huashiban gully in Beichuan County,Sichuan Province,China on 24 Sep.2008 as example,the peak discharge of water flow and debris flow were calculated as 35.52 m3 s-1 and 215.66 m3 s-,with error of 4.15%compared to the measured values.The simulated area of debris-flow deposition was 161,500 m2,vs.the measured area of 144,097 m2,in error of 81.75%.The simulated maximum depth was 12.3 m,consistent with the real maximum depth between 10 and 15 m according to the field survey.The minor error is mainly due to the flow impact on buildings and variations in cross-section configuration.The present methodology can be applied to predict debris flow magnitude and evaluate its risk in other watersheds inthe earthquake area.
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Scale amplification of natural debris flows caused by cascading landslide dam failures [J]. |
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洪水灾害风险分析的系统理论 [J].https://doi.org/10.3321/j.issn:1007-9807.2001.02.002 URL [本文引用: 2] 摘要
从系统论的观点出发 ,提出了洪水灾害复杂大系统的概念 ,并以这一概念为基础 ,探讨了洪水灾害风险特征及洪水灾害风险评价的基本内容 ,提出并系统地阐述了以洪水危险性分析、承灾体易损性分析和洪水灾害灾情评估为核心内容的洪水灾害风险分析的系统理论
System theory for risk analysis of flood disaster [J].https://doi.org/10.3321/j.issn:1007-9807.2001.02.002 URL [本文引用: 2] 摘要
从系统论的观点出发 ,提出了洪水灾害复杂大系统的概念 ,并以这一概念为基础 ,探讨了洪水灾害风险特征及洪水灾害风险评价的基本内容 ,提出并系统地阐述了以洪水危险性分析、承灾体易损性分析和洪水灾害灾情评估为核心内容的洪水灾害风险分析的系统理论
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中国农村地区住房结构的区域差异及其影响因素 [J].https://doi.org/10.11820/dlkxjz.2011.12.013 URL [本文引用: 1] 摘要
农村住房结构是决定地震灾害脆弱性的重要因素。对全国农村住房结构的差异性及其影响因素进行分析，是科学评估农村房屋脆弱性的基础。首先，根据2000年全国第五次人口普查（五普）结果，将农村房屋分为“钢混”、“砖混”和“传统结构”（包括五普中住房墙体材料的“木、草、竹”和“其他”2个类型）3种结构类型，建立了全国县级尺度农村住房数据库，共2699个区县。探讨农村住房结构的空间差异，遴选可能与之相关的因素进行相关分析，然后通过主成分分析和因子分析归纳出影响各类房屋空间分布的主要因素。结果表明，砖混结构是全国大部分农村地区最主要的住房结构类型，尤其在中东部地区的比例很高，而传统结构住房在西部地区所占比例较高（接近50％），影响这两种结构住房空间分布的主要因素是气候、地域文化和农村经济发展水平，农民收入水平越高，砖混结构房屋比例越高。钢混结构在农村房屋中所占比例普遍很低，东中部地区比西部、东北略高，气候、非农就业和镇域经济发展水平是影响其空间分布的主要因素。为了降低农村地区地震脆弱性，建议中国农村政策应以提高农民收入水平为主，并积极推动农村人口向小城镇聚集，还需要在农村地区逐步推广房屋抗震规范。
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区域中长期房屋震灾损失评估系统 [J].
基于中国县级尺度房屋结构、人口数据库、中国地震烈度区划图,研究建立了中国区域中长期房屋震灾损失评估系统。实现了对中国各区域未来可能的震灾房屋破坏情况的损失评估,基于此实现对灾害损失的各种统计与GIS可视化表达功能。利用该评估系统,决策人员可直观的把握各区域的房屋震灾可能的损失情况,为制定防灾、减灾规划和灾后应急机制提供可靠依据。由于采用了浏览器/服务器（Browser/Server,B/S）架构,便于不同的用户远程访问,促进了研究成果到应用的转化和应用普及。该系统的构建为研究灾害防治的信息化管理提供参考。
An evaluation system of housing damage of regional long-term seism in China [J].
基于中国县级尺度房屋结构、人口数据库、中国地震烈度区划图,研究建立了中国区域中长期房屋震灾损失评估系统。实现了对中国各区域未来可能的震灾房屋破坏情况的损失评估,基于此实现对灾害损失的各种统计与GIS可视化表达功能。利用该评估系统,决策人员可直观的把握各区域的房屋震灾可能的损失情况,为制定防灾、减灾规划和灾后应急机制提供可靠依据。由于采用了浏览器/服务器（Browser/Server,B/S）架构,便于不同的用户远程访问,促进了研究成果到应用的转化和应用普及。该系统的构建为研究灾害防治的信息化管理提供参考。
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Study on the destruction and prevention of the housing damage by torrent disaster [J]. |
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洪水作用下村镇住宅的力学相应试验研究 [J].https://doi.org/10.3969/j.issn.1000-811X.2010.z1.027 URL [本文引用: 1] 摘要
针对洪水作用下村镇住宅的反应,通过建立房屋模型,研究不同洪水水力条件下,村镇住宅所受的洪水压力、应变等分布规律,并分析了不同房屋结构以及基础对抵抗洪水作用的影响,初步得到了洪水作用下村镇住宅的破坏机理.
Experimental research of mechanical response on village house hit by floods [J].https://doi.org/10.3969/j.issn.1000-811X.2010.z1.027 URL [本文引用: 1] 摘要
针对洪水作用下村镇住宅的反应,通过建立房屋模型,研究不同洪水水力条件下,村镇住宅所受的洪水压力、应变等分布规律,并分析了不同房屋结构以及基础对抵抗洪水作用的影响,初步得到了洪水作用下村镇住宅的破坏机理.
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自然灾害风险评估与分级方法论探研 [J].Methodology of assessment and classification of natural disaster risk: a case study on natural disaster in Shanxi Province [J]. |
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洪水等级的划分方法 [J].https://doi.org/10.3969/j.issn.1000-811X.2003.02.014 URL [本文引用: 1] 摘要
分析了洪水要素的多样性和洪水的复杂性,提出了利用洪水重现期划分洪水安全度等级和利用标准面积洪峰流量划分洪峰标准等级的两种方法,并对1998年长江流域的洪水等级进行了简要分析.
Classification method of flood grades [J].https://doi.org/10.3969/j.issn.1000-811X.2003.02.014 URL [本文引用: 1] 摘要
分析了洪水要素的多样性和洪水的复杂性,提出了利用洪水重现期划分洪水安全度等级和利用标准面积洪峰流量划分洪峰标准等级的两种方法,并对1998年长江流域的洪水等级进行了简要分析.
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The largest flooding record and its geographical distribution in China [J]. |
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Analysis of the masonry structural collapse and damage under the action of mountain torrents [J]. |
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Study on the influence of flood disaster on the bearing capacity of masonry building [J].
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基于PGIS的小区洪涝灾害概率风险评估——以福建省泰宁县城区为例 [J].https://doi.org/10.11821/dlyj201401004 URL [本文引用: 1] 摘要
以福建泰宁县城区为例，基于PGIS 和概率（情景）风险分析方法，开展社区尺度的洪涝灾害风险研究。利用1949-2011年13 次历史洪灾资料，计算了洪水的强度—超越概率，得出大于洪峰流量2929.18 m3/s 和洪峰水位281.50 m的年超越概率为1.6%。在此情景下，县城淹没面积达1.3 km2（占总面积31.0%），最大淹没深度超过3.5 m，最长淹没时间超过10小时，共有1846 幢建筑物（占全部建筑的42.2%）受影响。分别针对受灾区域房屋建筑、住宅室内财产和商户室内财产，建立灾损方程，评估损失价值，并绘制灾损地图。结果表明，洪涝灾害对社区造成的影响显著，有必要制定应急预案，建立早期预警等进行防灾降险。
Probabilistic risk assessment of community flood disaster based on PGIS: A case study of Taining County, Fujian Province [J].https://doi.org/10.11821/dlyj201401004 URL [本文引用: 1] 摘要
以福建泰宁县城区为例，基于PGIS 和概率（情景）风险分析方法，开展社区尺度的洪涝灾害风险研究。利用1949-2011年13 次历史洪灾资料，计算了洪水的强度—超越概率，得出大于洪峰流量2929.18 m3/s 和洪峰水位281.50 m的年超越概率为1.6%。在此情景下，县城淹没面积达1.3 km2（占总面积31.0%），最大淹没深度超过3.5 m，最长淹没时间超过10小时，共有1846 幢建筑物（占全部建筑的42.2%）受影响。分别针对受灾区域房屋建筑、住宅室内财产和商户室内财产，建立灾损方程，评估损失价值，并绘制灾损地图。结果表明，洪涝灾害对社区造成的影响显著，有必要制定应急预案，建立早期预警等进行防灾降险。
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中国农村房屋震灾脆弱性评估及其成因分析 [J].https://doi.org/10.11821/xb201202007 URL [本文引用: 2] 摘要
中国农村地区的房屋普遍处于地震未设防的状态,在地震中房屋结构破坏是造成人员伤亡和财产损失的主要因素.作为重要的灾害承险体之一,从房屋结构方面进行区域震灾损失的预测对把握各个地区的灾害脆弱性,科学地制定区域防灾战略和规划具有极其重要的意义.①基于中国县级尺度房屋结构数据库的前期基础工作,以2000年中国地震区划为基本依据,参考震灾条件下的不同结构房屋破坏比和易损性曲线的研究成果,对中国县级空间尺度的农村房屋震灾脆弱性进行了整体评估.②根据房屋破坏损失的预测结果,将中国农村地区划分为低脆弱性、一般脆弱性、较高脆弱性和极高脆弱性地区4类,并对较高、极高脆弱性地区的空间分布规律进行了分析.结果表明,中国约18.6％的县处于脆弱性较高和极高的地区,主要集聚在南疆,北疆的乌苏、精河、伊宁等地区,陕西、甘肃、宁夏地区,山东中南部、安徽、江苏等地区,西藏南部边境地区,云南以及青藏高原板块边缘纵贯青川滇的都兰—玛多—道孚—泸定—冕宁—昆明—建水沿线地区.③根据各个地区震灾脆弱性的成因和类型,以及较高、很高脆弱性地区的区域发展水平特征,提出了区域防灾策略的建议.
Evaluation of seismic vulnerability of rural housing and the analysis of its causes for regional anti-disaster strategies in China [J].https://doi.org/10.11821/xb201202007 URL [本文引用: 2] 摘要
中国农村地区的房屋普遍处于地震未设防的状态,在地震中房屋结构破坏是造成人员伤亡和财产损失的主要因素.作为重要的灾害承险体之一,从房屋结构方面进行区域震灾损失的预测对把握各个地区的灾害脆弱性,科学地制定区域防灾战略和规划具有极其重要的意义.①基于中国县级尺度房屋结构数据库的前期基础工作,以2000年中国地震区划为基本依据,参考震灾条件下的不同结构房屋破坏比和易损性曲线的研究成果,对中国县级空间尺度的农村房屋震灾脆弱性进行了整体评估.②根据房屋破坏损失的预测结果,将中国农村地区划分为低脆弱性、一般脆弱性、较高脆弱性和极高脆弱性地区4类,并对较高、极高脆弱性地区的空间分布规律进行了分析.结果表明,中国约18.6％的县处于脆弱性较高和极高的地区,主要集聚在南疆,北疆的乌苏、精河、伊宁等地区,陕西、甘肃、宁夏地区,山东中南部、安徽、江苏等地区,西藏南部边境地区,云南以及青藏高原板块边缘纵贯青川滇的都兰—玛多—道孚—泸定—冕宁—昆明—建水沿线地区.③根据各个地区震灾脆弱性的成因和类型,以及较高、很高脆弱性地区的区域发展水平特征,提出了区域防灾策略的建议.
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