吳競妍，楊賽霓,3，吳亞橋，朱羽遙，楊 峰

(1.北京師范大學(xué) 環(huán)境演變與自然災(zāi)害教育部重點實驗室，北京 100875；2.北京師范大學(xué) 應(yīng)急管理部-教育部減災(zāi)與應(yīng)急管理研究院，北京 100875；3.北京師范大學(xué) 國家安全與應(yīng)急管理學(xué)院，北京 100875；4.北京大學(xué) 環(huán)境科學(xué)與工程學(xué)院，北京 100871；5.交通運輸部 路網(wǎng)監(jiān)測與應(yīng)急處置中心，北京 100029)

隨著公路網(wǎng)絡(luò)的高速建設(shè)，水毀、崩塌、暴雪、交通事故等突發(fā)事件正威脅著人民的生命財產(chǎn)安全，影響著社會的有序發(fā)展[1]。作為我國重要的生態(tài)安全屏障、戰(zhàn)略資源儲備基地，青藏高原區(qū)域的公路安全建設(shè)與應(yīng)急管理保障更是受到高度重視，這也是第二次青藏高原綜合科學(xué)考察研究重點關(guān)注的領(lǐng)域之一[2]。由內(nèi)地陸路入藏通道主要有四條：川藏線、青藏線、滇藏線、新藏線，其中川藏公路是新中國成立后修建里程最長、工程最艱巨、投入人力最多的一條高原公路[3]，起始于四川省成都市。四川省公路總里程于2020年底居全國第一[4]；同時其也是全國地質(zhì)災(zāi)害最為嚴重的省份之一[5]，公路災(zāi)害防治任務(wù)尤為艱巨。本文選取四川省作為研究區(qū)域，同時關(guān)注省內(nèi)的川藏公路路段。

現(xiàn)有研究包括川藏公路地質(zhì)災(zāi)害類型與分布規(guī)律[6]、針對四川省高速公路安全管理現(xiàn)狀及存在問題提出的協(xié)同治理方案[7]、基于公路交通阻斷信息進行的指標(biāo)統(tǒng)計[8-9]、公路交通氣象災(zāi)害風(fēng)險特征分析[10]、交通氣象服務(wù)進展[11]等，而關(guān)于不同災(zāi)害類型影響特征差異及關(guān)鍵通道未來災(zāi)害暴露隱患方面的探索仍不充分。因此，本文主要以氣象地質(zhì)災(zāi)害和交通事故類為切入點，揭示四川省公路在自然和技術(shù)災(zāi)害兩方面影響下的阻斷事件分布特征，借助熱點分析、故障樹分析和暴露評估等方法，通過對歷史記錄的挖掘與對未來暴露的預(yù)估來辨識省內(nèi)公路可靠性的重要影響因素和重點路段區(qū)域，為由川入藏通道在社會穩(wěn)定、經(jīng)濟發(fā)展和民族團結(jié)方面發(fā)揮重要作用提供保障。

1 數(shù)據(jù)與方法

1.1 數(shù)據(jù)來源

研究采用的四川省公路網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和2018—2019年公路阻斷事件記錄基于《交通運輸部公路交通阻斷信息報送制度》[12]，通過路況信息管理系統(tǒng)將阻斷信息按照公路路段管理單位至省級主管部門至部級主管部門的報送、審核、發(fā)布次序，逐級對主要國省干線公路的通阻情況進行實時傳送，并通過中國公路信息服務(wù)網(wǎng)網(wǎng)站及其他方式進行發(fā)布。主要字段涵蓋路線名稱、路線編號、阻斷位置、路況類型、發(fā)現(xiàn)時間、恢復(fù)時間、現(xiàn)場情況、處置措施等。

未來情景數(shù)據(jù)源于最新一代的耦合模式比較計劃(Coupled Model Intercomparison Project,CMIP6)[13]，其由世界氣候研究計劃主導(dǎo)，以幫助系統(tǒng)認識地球氣候的變化規(guī)律及全球變化和人類社會經(jīng)濟的相互作用。本研究主要采用2021—2040年在中國區(qū)域模擬能力較好的五個CMIP6氣候模式(表1)的氣溫和降水?dāng)?shù)據(jù)，計算極端氣候指標(biāo)體系[14]中的降水強度(降水量≥1 mm 的總量與日數(shù)之比)和霜凍日數(shù)(日最低氣溫<0℃的日數(shù))兩個指標(biāo)。通過對指標(biāo)值進行多年多模式平均處理，來表征近未來時期(2030年代)可能出現(xiàn)的致災(zāi)因子情況，為重點區(qū)域內(nèi)的監(jiān)測預(yù)警與應(yīng)急備災(zāi)提供參考。

1.2 空間熱點分析

本文應(yīng)用空間熱點分析[15]探索四川省公路阻斷事件的空間特征。這種方法常用于揭示局部相鄰空間的關(guān)聯(lián)和差異程度，如識別公路交通碰撞嚴重性高低聚集區(qū)等[16]。通過計算Getis-OrdGi*指數(shù)來識別區(qū)域要素空間的高值簇與低值簇，本研究中要素即為公路阻斷事件發(fā)生頻次。具體公式如下：

(1)

(2)

1.3 故障樹分析

本文采用故障樹分析法[17]對四川省公路系統(tǒng)進行診斷。這種方法最早應(yīng)用于自動控制系統(tǒng)的可靠性分析，后被逐漸應(yīng)用到交通安全領(lǐng)域進行事故成因等研究。它遵循自上而下的演繹方式，可以量化可能的原因?qū)ο到y(tǒng)失效的貢獻程度并進一步預(yù)測系統(tǒng)故障發(fā)生的概率。故障樹以圖形方式表達系統(tǒng)結(jié)構(gòu)及其組分間的因果邏輯關(guān)系，設(shè)有頂上事件和基本事件。頂上事件通常是指不希望發(fā)生的系統(tǒng)故障，本文中即為四川省公路交通阻斷；基本事件一般指導(dǎo)致此故障的因素，其狀態(tài)有發(fā)生(1)和不發(fā)生(0)兩種。設(shè)T為故障樹結(jié)構(gòu)中的頂上事件，X=(x1,x2,x3,x4,…,xn)為基本事件的集合，結(jié)構(gòu)函數(shù)如下：

T=T(X)=T(x1,x2,x3,x4,…,xn)。

(3)

(4)

(5)

此處主要用到的邏輯門結(jié)構(gòu)函數(shù)為或門結(jié)構(gòu)函數(shù)：

(6)

故障樹分析包括定性和定量分析兩部分[18]。定性分析主要是求解最小割集和最小徑集。最小割集是指引發(fā)頂上事件的最低限度的基本事件集合，最小徑集是指不引發(fā)頂上事件的最低限度的基本事件集合。定量分析主要是計算頂上事件發(fā)生的概率和基本事件的概率重要度和臨界重要度。

設(shè)故障樹頂上事件T有n個最小割集C1,C2,C3,…,Cn，在最小割集基本事件相互獨立的情況下頂上事件發(fā)生的概率P(T)為：

(7)

(8)

(9)

1.4 公路暴露評估計算

災(zāi)害發(fā)生的影響很大程度上取決于承災(zāi)體的暴露度[19]，它是指暴露在致災(zāi)因子影響范圍內(nèi)的承災(zāi)體的數(shù)量或價值，是災(zāi)害風(fēng)險的重要決定因素之一。在災(zāi)害易發(fā)地區(qū)，承災(zāi)體(如人口、房屋、公路等)暴露比例上升往往是災(zāi)害損失嚴重的一個重要原因。本研究中根據(jù)計算所得指標(biāo)值的區(qū)間劃分公路阻斷影響因素的強度等級，并與四川省公路網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進行疊加，統(tǒng)計不同致災(zāi)因子強度等級范圍內(nèi)的公路承災(zāi)體暴露里程，為針對性開展災(zāi)害風(fēng)險管理和氣候變化適應(yīng)工作提供參考，以提高公路應(yīng)對外界不利影響的恢復(fù)能力。

表1 選取的CMIP6氣候模式信息

2 多災(zāi)種公路交通阻斷時空特征

四川省2018—2019年共上報公路阻斷記錄共計11 581條，其中自然災(zāi)害類事件為7 017條，包括降雨(積水)、降雪(積雪)、結(jié)冰、霧霾、大風(fēng)(橫風(fēng))、冰雹、崩塌、滑坡、泥石流、洪水、地面塌陷沉降或開裂；技術(shù)災(zāi)害類事件為4 564條，包括車輛交通事故、車輛故障、涉隧事故、涉橋事故、危險品泄露等。全省由于自然災(zāi)害造成的公路阻斷記錄(60%)多于技術(shù)災(zāi)害(40%)，2018年公路阻斷記錄總數(shù)多于2019年。其中，自然災(zāi)害誘因具有明顯的季節(jié)特征，2018和2019年均集中在夏季7月和冬季11月和12月；而技術(shù)災(zāi)害造成的公路阻斷則無明顯的季節(jié)特征(圖1)。

圖1 四川省公路交通阻斷事件時間分布

公路交通阻斷事件空間分布如圖2所示，自然災(zāi)害和技術(shù)災(zāi)害阻斷位置均主要分布在四川省中東部，多集中在S-N向的G5京昆高速公路廣元至攀枝花段(阻斷記錄數(shù)占比約28.5%)、G0512成樂高速公路(阻斷記錄數(shù)占比約13.1%)和E-W向的G42滬蓉高速公路廣安至成都段(阻斷記錄數(shù)占比約10.1%)。

對于重要的川藏公路北線(G317)和南線(G318)，其2018-2019年在四川省內(nèi)路段主要受到自然災(zāi)害影響，累計阻斷里程約為9 588.8 km，其中降雪(21條)、崩塌(12條)、泥石流(12條)、滑坡(9條)發(fā)生頻次較高。應(yīng)當(dāng)加強以上重點區(qū)域和路段的通行保障和應(yīng)急物資儲備，特別是在未來降水增多和冬季霧霾顯著增加[20]的趨勢背景下。

公路阻斷熱點區(qū)域的識別對于公路安全防范具有指示作用，可以看到無論是自然災(zāi)害還是技術(shù)災(zāi)害，熱點區(qū)域都集中在成都市及其四周的眉山市、雅安市、德陽市、資陽市、遂寧市等地(圖3)。其中成都至雅安段作為川藏公路的起始路段，是由盆地向高原的過渡，也是由川入藏的第一站，此處的公路暢通與行車安全保障意義重大。對于自然災(zāi)害阻斷事件，阿壩藏族羌族自治州、涼山彝族自治州、攀枝花市、宜賓市等地存在局部冷點區(qū)域，這也體現(xiàn)了自然災(zāi)害事件有別于技術(shù)災(zāi)害事件的特征。

3 基于故障樹的公路可靠性分析

故障樹分析的第一步是明確頂上事件。研究災(zāi)害對公路運輸?shù)挠绊懀蓪ⅰ八拇ㄊ」方煌ㄗ钄唷贝_定為頂上事件。頂上事件的原因包括“自然災(zāi)害事件”“技術(shù)災(zāi)害事件”和“其他事件”，“自然災(zāi)害事件”又可分為“惡劣天氣”和“地質(zhì)災(zāi)害”兩部分。再下一層的基本事件則由“降雨(積水)、降雪(積雪)、結(jié)冰、霧霾、崩塌、滑坡、泥石流、地面塌陷沉降或開裂、車輛交通事故、車輛故障、涉隧事故、涉橋事故、危險品泄露”等致災(zāi)因子組成。

圖2 四川省公路交通阻斷事件空間分布

圖3 四川省自然災(zāi)害和技術(shù)災(zāi)害公路阻斷熱點分析

災(zāi)害公路交通影響的故障樹分析過程中，正常狀態(tài)為無公路阻斷發(fā)生，故障狀態(tài)為公路阻斷發(fā)生。根據(jù)故障樹的組成結(jié)構(gòu)，把“四川省公路交通阻斷”作為頂上事件，利用推理法分析公路阻斷發(fā)生的原因，對可能的中間事件進行確定，并通過中間事件的進一步擴展，得到最終的原因分析結(jié)果。本故障樹構(gòu)建過程中主要用到了邏輯或門，即中間事件中只要有一個發(fā)生便會引發(fā)頂上事件，確定的故障樹結(jié)構(gòu)如圖4所示，其中各基本事件的概率由其歷史發(fā)生頻次占總量的比重得到。

基于以上故障樹結(jié)構(gòu)，定性分析所得每個基本事件都是一個最小割集，最小徑集則為所有基本事件的乘積。根據(jù)定義，最小徑集越多，系統(tǒng)越安全；反之，最小割集越多，系統(tǒng)的安全控制越困難?？梢姡拇ㄊ」方煌ǖ南到y(tǒng)安全受到多重因素影響，管控過程復(fù)雜。以基于歷史數(shù)據(jù)的基本事件概率作為輸入，通過定量分析得出頂上事件發(fā)生的概率和基本事件的概率重要度和臨界重要度(表2)。結(jié)果表明，四川省公路交通阻斷概率約為0.7，基本事件概率重要度和臨界重要度排序前五項分別為：Ip(4)>Ip(12)>Ip(1)>Ip(17)>Ip(2)，Ic(4)>Ic(12)>Ic(1)>Ic(17)>Ic(2)。

概率重要度可以體現(xiàn)基本事件概率變化對于頂上事件發(fā)生概率的敏感性，臨界重要度則從自身發(fā)生概率和敏感性兩方面體現(xiàn)了基本事件的重要程度。在本研究中，概率重要度和臨界重要度排序完全一致，說明以上基本事件不僅對頂上事件發(fā)生概率的敏感性高，其自身發(fā)生概率也較高。由此可以得出，影響四川省公路交通系統(tǒng)可靠性的因素排序依次為霧霾(X4)、車輛交通事故(X12)、降雨(積水)(X1)、降雪(積雪)(X2)等，在公路減災(zāi)策略中需要優(yōu)先和重點關(guān)注，一旦出現(xiàn)突發(fā)事件能夠?qū)崿F(xiàn)快速響應(yīng)和應(yīng)急保障。

故障樹定量分析的引入可以幫助估算系統(tǒng)頂上事件發(fā)生的概率以及相關(guān)可靠性特征，作為綜合考量阻斷事故(頂上事件)影響程度與預(yù)期目標(biāo)的依據(jù)。一旦所得結(jié)果超過預(yù)期，則務(wù)必采取相應(yīng)的應(yīng)對措施，使其盡可能降至可控或可承受范圍內(nèi)。

圖4 四川省公路交通阻斷故障樹結(jié)構(gòu)

表2 四川省公路交通阻斷故障樹定量分析結(jié)果

圖5 四川省近未來時期(2030年代)預(yù)估降雨和降雪強度分布

4 未來極端情景下的公路暴露隱患

在上述識別出的重要影響因素中，鑒于數(shù)據(jù)的可預(yù)測性和可獲取性，此處暫不討論霧霾、車輛交通事故及其他事件類型，主要選取降水(包括降雨和降雪)要素作為未來情景預(yù)估主要分析的致災(zāi)因子?？紤]到給公路交通帶來突發(fā)影響的致災(zāi)因子主要為短時強降水，且在低溫情況下表現(xiàn)為降雪，此處選取了降水強度(SDII)和霜凍日數(shù)(FD)兩個指標(biāo)進行分析。考慮SSP5-8.5最不利情景[21]，逐年計算各指標(biāo)值并進行多年(2021—2040年)多模式(ACCESS-CM2、IPSL-CM6A-LR、MIROC6、MPI-ESM1-2-LR、NorESM2-LM)集合平均與雙線性降尺度處理，得到四川省近未來時期(2030年代)的預(yù)估降水強度分布(圖5a)，通過與霜凍日數(shù)這一溫度相關(guān)指標(biāo)歸一化疊合后得到預(yù)估降雪強度(SI)分布(圖5b)。根據(jù)文獻閾值[22]將降水強度劃分為低值區(qū)(SDII<6)、中值區(qū)(6≤SDII<8)和高值區(qū)(SDII≥8)，降雪強度則根據(jù)自然斷點法[23]劃分為低值區(qū)(SI<0.17)、中值區(qū)(0.17≤SI<0.35)和高值區(qū)(SI≥0.35)，并基于此對省內(nèi)公路網(wǎng)進行未來暴露隱患分析。

可以看到，近未來時期(2030年代)四川省SDII高值區(qū)空間范圍較大，SDII中值區(qū)沿高值區(qū)兩側(cè)分布，SDII低值區(qū)則集中在西北角。降雨強度呈現(xiàn)出明顯的東西兩側(cè)向中部漸進增強趨勢，圖5a中成都平原與川西高原過渡帶處的高值區(qū)恰與氣象學(xué)中“華西雨屏帶”的位置相呼應(yīng)，其原因主要是地處一二級階梯交界處，落差巨大的地形阻擋了暖濕氣流前進，水汽被迫抬升從而形成豐富的地形雨[24]，同時此處也是降雨侵蝕力高值區(qū)[25]。降雪強度呈現(xiàn)出與降雨強度相類似的兩側(cè)弱中間強的趨勢，不同的是其高值區(qū)進一步向西北方向移動。統(tǒng)計不同降雨強度區(qū)域內(nèi)的公路里程，發(fā)現(xiàn)近未來時期(2030年代)四川省在SDII高值區(qū)的公路暴露度最高，約為42 182 km，達公路總長的67%以上；而在SI高值區(qū)的公路暴露里程約為8 915 km，占公路總長的14.4%(表3)。

表3 未來極端情景下的四川省公路暴露分析

以降雨和降雪強度高值區(qū)交集作為降水高危險區(qū)(圖6)，將有10%左右(約6 487 km)的公路里程暴露其中，涉及G318國道、G248國道、G350國道和S217省道等重要干線的四川省內(nèi)路段，主要位于阿壩藏族羌族自治州、甘孜藏族自治州和雅安市。其中雅安市位于川藏、川滇公路交會處，東鄰成都、西連甘孜、南界涼山、北接阿壩，素有“川西咽喉”之稱，是四川盆地與青藏高原的結(jié)合過渡地帶[26]。此前，以上路段在雅安市天全縣、甘孜州丹巴縣曾遭遇泥石流、淹沒等斷道影響[27-28]，在近未來時期(2030年代)仍將面臨強降水(雨、雪)帶來的巨大挑戰(zhàn)，應(yīng)被納入公路災(zāi)害監(jiān)測預(yù)警重點加強的路線考量?？紤]到未來公路基礎(chǔ)設(shè)施的不斷增加及其重要性日益加強，降水及其引發(fā)的地質(zhì)災(zāi)害將是保通主要威脅之一。

圖6 四川省近未來時期(2030年代)預(yù)估降水高危險區(qū)分布

作為祖國內(nèi)地進出西藏的重要通道之一，川藏公路南線G318成都至雅安段由川西平原向盆原低丘行進，雅安至康定段處于青藏高原東南低緣，在雅安天全縣境內(nèi)曾有“川藏公路第一險”之稱的二郎山，地勢逐步抬升，山河走勢呈南北線縱向分布。公路基本是越山沿河狀態(tài)，沿線地區(qū)地質(zhì)災(zāi)害頻發(fā)，災(zāi)害種類多分布廣，素有“世界公路災(zāi)害的百科全書”之稱[29]。雨季時路面常被河水淹沒甚至沖毀，并時有滑坡泥石流發(fā)生，不僅給公路運輸系統(tǒng)造成嚴重影響，也威脅著人民的生命財產(chǎn)安全以及青藏高原區(qū)域的穩(wěn)定發(fā)展。因此，做好入藏門戶四川省的公路災(zāi)害防治工作對于維護入藏通道聯(lián)系祖國東西部的樞通作用，具有極其重要的經(jīng)濟價值和社會意義。

5 結(jié)論與討論

本文以入藏門戶四川省的公路基礎(chǔ)設(shè)施為研究對象，綜合歷史阻斷信息與未來情景信息，重點對多災(zāi)種阻斷時空特征、交通故障診斷及公路暴露隱患等問題進行定量研究，為由川入藏通道的災(zāi)害風(fēng)險管理提供更為全面的分析視角，所得主要結(jié)論如下：

(1)四川省公路安全同時受到自然災(zāi)害和技術(shù)災(zāi)害兩方面威脅，其中自然災(zāi)害致因具有夏冬高發(fā)的季節(jié)特征且更頻發(fā)。影響因素排序依次為霧霾、車輛交通事故、降雨(積水)、降雪(積雪)，其中川藏公路在四川省內(nèi)路段主要受到降雪(積雪)、崩塌、泥石流、滑坡等自然災(zāi)害影響，應(yīng)積極采取定向的應(yīng)急備災(zāi)措施。

(2)公路災(zāi)害事件阻斷位置主要分布在四川省中東部，多集中在S-N向的G5京昆高速公路廣元至攀枝花段、G0512成樂高速公路和E-W向的G42滬蓉高速公路廣安至成都段。熱點區(qū)域集中在成都市及其四周的眉山市、雅安市、德陽市等地。其中成都至雅安段作為由川入藏的第一站，保障公路暢通與行車安全意義重大。

(3)四川省在近未來時期(2030年代)面臨著強降水帶來的巨大挑戰(zhàn)，省內(nèi)67%以上公路將可能暴露在強降雨區(qū)域，約14.4%的公路將暴露在強降雪區(qū)域。二者重合的降水高危險區(qū)將覆蓋10%左右的公路里程，特別是包括了川藏公路南線G318等聯(lián)結(jié)內(nèi)地與青藏高原的重要路段，亟需加強災(zāi)害防治措施以應(yīng)對未來極端事件帶來的公路安全威脅。

現(xiàn)代公路交通災(zāi)害的應(yīng)對與治理趨于復(fù)雜化，在挖掘歷史記錄和預(yù)估未來暴露的基礎(chǔ)上制定精準(zhǔn)的公路減災(zāi)政策措施，將有助于保障應(yīng)急搶險的暢通性與安全性，降低生命財產(chǎn)損失與社會經(jīng)濟影響。本文中未來極端情景下公路暴露的評估存在一定的不確定性，一是由于氣候模式可能難以準(zhǔn)確刻畫區(qū)域尺度現(xiàn)象及其內(nèi)部差異，二是源于公路基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展前景及政策的不確定性。此外，關(guān)于長時間序列數(shù)據(jù)的統(tǒng)計規(guī)律挖掘及未來技術(shù)災(zāi)害影響的前瞻性預(yù)估等問題仍有待探索。深入開展此類研究具有重要的現(xiàn)實意義，有助于加強青藏高原區(qū)域公路運行態(tài)勢的快速評估與組織管理，進一步推進我國交通運輸應(yīng)急管理體系和能力現(xiàn)代化。