董姝娜，姜鎏鵬，張繼權(quán)，佟志軍，劉興朋，蔣新宇

(1.長春師范學(xué)院城市與環(huán)境科學(xué)學(xué)院，吉林長春130032;2．東北師范大學(xué)城市與環(huán)境科學(xué)學(xué)院，東北師范大學(xué)自然災(zāi)害研究所，吉林長春130024;3．京都大學(xué)防災(zāi)研究所，日本京都府宇治611－0011)

0 引言

受氣候條件和地理?xiàng)l件的影響，我國是洪澇災(zāi)害頻發(fā)的國家，每年都有大量的居民住宅在洪水中嚴(yán)重?fù)p壞甚至倒塌，如2010年吉林省發(fā)生了嚴(yán)重的洪澇災(zāi)害，共造成11.8萬戶房屋倒塌，30.1萬戶房屋損壞。相對于城市而言，村鎮(zhèn)住宅結(jié)構(gòu)簡單、抗災(zāi)性能較差，在洪災(zāi)來臨時(shí)房屋損壞現(xiàn)象更為嚴(yán)重，災(zāi)后恢復(fù)的時(shí)間也相對較長。據(jù)統(tǒng)計(jì)，在2010年吉林省洪災(zāi)中，因?yàn)?zāi)倒塌的農(nóng)村房屋占倒塌房屋總數(shù)的75%以上，局部地區(qū)的比例甚至超過95%。隨著我國農(nóng)村城鎮(zhèn)化進(jìn)程的發(fā)展，村鎮(zhèn)住宅的規(guī)模將越來越大，遭遇洪水破壞的損失也日趨加重。

脆弱性是指在給定危險(xiǎn)地區(qū)存在的所有任何財(cái)產(chǎn)由于潛在的危險(xiǎn)因素而造成的傷害或損失程度［1］，是構(gòu)成洪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)重要因子。由于洪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)是由危險(xiǎn)性、暴露性、脆弱性和防災(zāi)減災(zāi)能力四因子構(gòu)成，其中危險(xiǎn)性的改變是困難的，因此降低承災(zāi)體的脆弱性成為防災(zāi)減災(zāi)的主要途徑［2－4］。脆弱性常用脆弱性曲線來表示，常見的脆弱性曲線有水深－損失率曲線、流速－損失率曲線、淹沒時(shí)間－損失率曲線等。由于水深是決定洪災(zāi)損失率的最主要因素［5］，因此開展村鎮(zhèn)住宅水深－損失率曲線研究具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。目前，國內(nèi)外學(xué)者主要通過實(shí)地調(diào)查的方法建立水深－損失率曲線，如英國的Pennington等根據(jù)居民住宅類型、建造時(shí)間以及房主的社會地位把居民住宅共分為84類，對各類住宅分別建立淹沒時(shí)長超過12小時(shí)和不足12小時(shí)的水深－損失率曲線共168條，是目前最全面的研究成果［6］;Dutta等以泰國曼谷的兩個(gè)行政區(qū)為研究區(qū)，根據(jù)建筑材料把建筑物分為木制和非木制，通過實(shí)地問卷調(diào)查獲取數(shù)據(jù)，分別建立各類建筑物結(jié)構(gòu)、室內(nèi)財(cái)產(chǎn)、室外財(cái)產(chǎn)的水深－損失率曲線［7］。我國對洪災(zāi)脆弱性曲線的研究起步較晚，近幾年有部分學(xué)者對城市建筑物的洪災(zāi)損失率進(jìn)行了探討，如尹占娥、石勇、劉耀龍等都是通過問卷調(diào)查的方式獲取數(shù)據(jù)建立了城市建筑及其室內(nèi)財(cái)產(chǎn)的水深－損失率曲線［8－10］。但農(nóng)村地廣人稀，若完全采用實(shí)地調(diào)查的方法將耗費(fèi)大量的人力物力和時(shí)間，并且受災(zāi)住戶多而分散，從而加大了調(diào)查工作的強(qiáng)度和難度。本研究通過實(shí)地調(diào)查獲取村鎮(zhèn)住宅洪災(zāi)損失數(shù)據(jù)，運(yùn)用RS技術(shù)和GIS技術(shù)提取水深補(bǔ)充未調(diào)查的居民住宅的淹沒水深數(shù)據(jù)，建立各類平房居民住宅的水深－損失率曲線，從而為預(yù)測村鎮(zhèn)住宅未來可能遭受的洪災(zāi)損失和城鄉(xiāng)規(guī)劃與區(qū)域開發(fā)提供了科學(xué)的理論依據(jù)。

1 研究區(qū)概況

口前鎮(zhèn)是永吉縣的縣城所在地，幅員面積349.22 km2，轄河北、河?xùn)|、站前、西山、東山、城南、水電7個(gè)社區(qū)，歪頭、四間、雙頂子、下達(dá)等15個(gè)行政村，全鎮(zhèn)總?cè)丝?08 570人，37 621戶(圖1)?？谇版?zhèn)地處松嫩平原向長白山過渡地帶，平原、丘陵、山地相間，四間河與五里河在鎮(zhèn)內(nèi)交匯。2010年7月28日，吉林省發(fā)生了嚴(yán)重的暴雨洪澇災(zāi)害，連續(xù)的強(qiáng)降雨造成吉林省全省51個(gè)市州、縣(市)及長白山管委會中的46個(gè)城市城區(qū)、縣(市)的城鄉(xiāng)居民住房受到不同程度的損毀，其中以永吉縣口前鎮(zhèn)最為嚴(yán)重，據(jù)水利部門測算，口前鎮(zhèn)遭遇了1 600年一遇的洪水。

圖1 研究區(qū)示意圖

2 研究方法與數(shù)據(jù)來源

2.1 技術(shù)路線

本研究以村鎮(zhèn)住宅為研究對象，根據(jù)抽樣理論計(jì)算樣本點(diǎn)數(shù)量，運(yùn)用GPS技術(shù)開展實(shí)地調(diào)查獲取水深和損失率數(shù)據(jù)。通過洪災(zāi)發(fā)生時(shí)的遙感影像解譯出洪水的淹沒范圍，并結(jié)合DEM數(shù)據(jù)運(yùn)用GIS技術(shù)提取出淹沒水深來補(bǔ)充未調(diào)查居民住宅的水深數(shù)據(jù)。采用回歸分析方法構(gòu)建了口前鎮(zhèn)各類平房居民住宅的水深－損失率曲線?？傮w研究構(gòu)思如圖2所示。

圖2 村鎮(zhèn)住宅洪災(zāi)脆弱性曲線研究技術(shù)路線

2.2 研究方法

2.2.1 遙感圖像解譯方法

遙感圖像解譯是從遙感圖像上獲取目標(biāo)地物信息的過程［11］。用于識別洪水淹沒范圍的遙感解譯方法很多，本研究根據(jù)研究區(qū)的特點(diǎn)和遙感影像的參數(shù)特征，主要采用目視解譯方法，輔之以單波段閾值法和圖像灰度差值法用于區(qū)分水體與植被的邊界以及判定居民地是否被洪水淹沒［12］。

2.2.2 水深GIS反演方法

運(yùn)用GIS方法獲取洪水淹沒水深，需要洪水淹沒范圍和DEM數(shù)據(jù)的支持［13］。這種方法的核心思想是在已知洪水淹沒范圍的條件下，借助高精度的DEM數(shù)據(jù)，獲得洪水淹沒邊界(即水面)的高程分布，由水面高程與地面高程之差來計(jì)算水深［14］:

式中:D為水深;Ew為水面高程;Eg為地面高程。

2.2.3 簡單隨機(jī)抽樣方法

簡單隨機(jī)抽樣是經(jīng)典方法中最基本、最簡單的抽樣模型，它不考慮空間關(guān)聯(lián)，根據(jù)調(diào)查對象總體的變化情況和用戶希望抽樣調(diào)查的誤差范圍之內(nèi)，計(jì)算出樣本量，然后根據(jù)樣本量從總體中隨機(jī)抽取樣本，其計(jì)算樣本量的方法如下［15］:式中:d是絕對誤差，也就是用戶期望的X的范圍是在X+d到X－d之間;α是置信區(qū)間100(1－α)%中的參數(shù);以通過查統(tǒng)計(jì)表求出;n為樣本容量。

2.2.4 實(shí)地調(diào)查方法

整個(gè)實(shí)地調(diào)查可以分為前期室內(nèi)準(zhǔn)備、中期實(shí)地調(diào)查和后期數(shù)據(jù)整理共三個(gè)階段。在前期室內(nèi)準(zhǔn)備階段搜集相關(guān)數(shù)據(jù)和資料，初步了解研究區(qū)的相關(guān)情況，制定詳細(xì)的調(diào)查方案;在實(shí)地調(diào)查階段，運(yùn)用GPS對每個(gè)抽樣點(diǎn)進(jìn)行定位，通過實(shí)際測量和問卷調(diào)查等多種方式獲取數(shù)據(jù)并填寫調(diào)查表;在最后的數(shù)據(jù)整理階段，對實(shí)地調(diào)查數(shù)據(jù)進(jìn)行整理、分類與匯總，建立數(shù)據(jù)庫。

2.2.5 回歸分析方法

回歸分析是確定兩種或兩種以上變量間定量關(guān)系的一種統(tǒng)計(jì)分析方法，一般通過大量的觀測、試驗(yàn)或?qū)嶒?yàn)取得一定的數(shù)據(jù)，然后用數(shù)理統(tǒng)計(jì)的方法，尋找出隱藏在隨機(jī)性背后的統(tǒng)計(jì)規(guī)律，用回歸方程來表達(dá)［16］。本研究主要應(yīng)用一元線性回歸模型和一元非線性回歸模型，包括指數(shù)函數(shù)、冪函數(shù)、對數(shù)函數(shù)等。

2.3 數(shù)據(jù)來源

本研究所需的遙感數(shù)據(jù)源自環(huán)境減災(zāi)衛(wèi)星數(shù)據(jù)庫(http://www.cresda.com/)和谷歌地圖中的GeoEye-1數(shù)據(jù)，地形數(shù)據(jù)來源于國家測繪局編制的1∶1萬地形圖，各類房屋的新建住宅價(jià)值等社會經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)來自《永吉縣統(tǒng)計(jì)年鑒2009》，居民住宅面積、使用年限及洪災(zāi)損失等數(shù)據(jù)來源于災(zāi)后實(shí)地調(diào)查。

3 村鎮(zhèn)住宅洪災(zāi)損失率模型建立

村鎮(zhèn)住宅的洪災(zāi)損失率是指各類住宅遭受洪災(zāi)損失的價(jià)值與災(zāi)前原有價(jià)值或正常年份應(yīng)有價(jià)值之比［17］。不同結(jié)構(gòu)和材料的住宅其價(jià)值不同，且隨使用時(shí)間的增加其實(shí)際價(jià)值逐漸減小，因此核算房屋災(zāi)前的原有價(jià)值應(yīng)考慮房屋的折舊率及其建造價(jià)值。折舊率可采用住宅的使用年限與壽命年限的比值進(jìn)行估算，建造價(jià)值則應(yīng)采用重置費(fèi)用代替，以消除建造時(shí)間不同而帶來的不可比性。因此村鎮(zhèn)住宅洪災(zāi)損失率模型為:

式中:η為村鎮(zhèn)住宅的洪災(zāi)損失率;L為居民住宅洪災(zāi)損失的價(jià)值;V為住宅的原有價(jià)值;w為新建住房價(jià)值;s為住宅面積;T為住宅的使用壽命;t為住宅的使用時(shí)間。

對于損毀嚴(yán)重或無法修復(fù)的房屋，可通過村鎮(zhèn)住宅損毀等級劃分標(biāo)準(zhǔn)(表1)［18］并結(jié)合實(shí)際情況確定洪災(zāi)損失率。

表1 村鎮(zhèn)住宅損毀等級的劃分標(biāo)準(zhǔn)

4 口前鎮(zhèn)住宅洪災(zāi)脆弱性曲線建立

本研究采用環(huán)境減災(zāi)衛(wèi)星CCD數(shù)據(jù)作為識別洪水淹沒范圍的數(shù)據(jù)源，對洪災(zāi)發(fā)生時(shí)(7月29日)的遙感影像進(jìn)行投影轉(zhuǎn)換和配準(zhǔn)，運(yùn)用ENVI軟件進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)假彩色影像合成，通過目視解譯法、單波段閾值法和圖像灰度差值法提取出洪水的淹沒范圍。

運(yùn)用ArcGIS軟件對國家測繪局編制的口前鎮(zhèn)1∶1萬地形圖的等高線、控制點(diǎn)、高程點(diǎn)等地形特征要素進(jìn)行數(shù)字化，生成分辨率為5 m的DEM，提取出洪水淹沒邊界的高程，并通過空間內(nèi)插的方法獲取洪水的水面高程。運(yùn)用0.5 m分辨率的GeoEye-1影像，以不破壞居民住宅整體性為原則將口前鎮(zhèn)居民地劃分為邊長為80 m左右的格網(wǎng)，根據(jù)水面高程與地面高程之差求出各格網(wǎng)的洪水淹沒水深(圖3)。

為了使實(shí)地調(diào)查的結(jié)果具有較高的精度和信度，需要在調(diào)查之前根據(jù)抽樣理論計(jì)算抽樣點(diǎn)數(shù)量。由于此次口前鎮(zhèn)洪災(zāi)沒有造成磚混結(jié)構(gòu)樓房住宅的毀壞，因此只計(jì)算磚木結(jié)構(gòu)平房住宅的抽樣點(diǎn)數(shù)量。運(yùn)用SSSI空間抽樣軟件，輸入相關(guān)參數(shù)后計(jì)算出在置信水平為95%的情況下樣本點(diǎn)數(shù)量不應(yīng)少于86個(gè)。

圖3 口前鎮(zhèn)洪水淹沒范圍及水深空間分布

利用GPS對各個(gè)抽樣點(diǎn)進(jìn)行定位;運(yùn)用問卷調(diào)查的方式獲取各居民住宅的基礎(chǔ)資料;對居民住宅的洪水痕跡進(jìn)行水深實(shí)測，用于建立水深－損失率曲線并驗(yàn)證遙感反演的水深數(shù)據(jù)。對口前鎮(zhèn)部分平房住宅的損毀等級進(jìn)行歸類，如圖4～圖6所示。

圖4 住宅輕微破壞(水深135 cm左右)

圖5 住宅中等損壞(水深約170 cm)

圖6 住宅嚴(yán)重?fù)p毀(水深大于210 cm)

本次實(shí)地調(diào)查共獲取109份平房居民住宅的有效數(shù)據(jù)，根據(jù)已建立的損失率模型計(jì)算出各住宅的洪災(zāi)損失率，運(yùn)用SPSS軟件采用回歸分析方法建立平房住宅的水深－損失率曲線。通過對比分析各回歸模型的相關(guān)系數(shù)，其中線性回歸模型的相關(guān)系數(shù)最高(R2=0.689)，且回歸方程方差分析F檢驗(yàn)的顯著性水平為0.000，說明方程是高度顯著的，因此建立平房住宅水深－損失率線性關(guān)系如圖7所示。

圖7 口前鎮(zhèn)磚木結(jié)構(gòu)平房水深－損失率關(guān)系圖

由于居民住宅的使用時(shí)間也是影響其洪災(zāi)損失率的因素之一，因此根據(jù)口前鎮(zhèn)磚木結(jié)構(gòu)住宅的修建年代及外表裝飾材料將磚木結(jié)構(gòu)平房進(jìn)一步劃分為三類，運(yùn)用SPSS軟件選擇通過F檢驗(yàn)的最優(yōu)模型分別建立各類住宅的水深－損失率曲線(圖9、11、13)。

類別Ⅰ:建造于1980年代，墻體無照面和裝飾材料(圖8)。

圖8 類別Ⅰ住宅實(shí)體照片

圖9 類別Ⅰ住宅水深－損失率曲線

類別Ⅱ:主要從1990年代開始興建，墻壁上半部用石子裝飾，下部有圍子(圖10)。

圖10 類別Ⅱ住宅實(shí)體照片

類別Ⅲ:主要是近幾年才開始興建，墻壁用瓷磚裝飾(圖12)。

圖11 類別Ⅱ住宅水深－損失率曲線

圖12 類別Ⅲ住宅實(shí)體照片

圖13 類別Ⅲ住宅水深－損失率曲線

5 結(jié)論與討論

本文以村鎮(zhèn)居民住宅為研究對象，建立了一套基于3S技術(shù)和實(shí)地調(diào)查的村鎮(zhèn)住宅洪災(zāi)脆弱性曲線的構(gòu)建體系和方法，并將該方法應(yīng)用于2010年7月28日永吉縣口前鎮(zhèn)特大洪災(zāi)中，得到如下結(jié)論:

(1)本研究運(yùn)用RS技術(shù)和GIS技術(shù)提取出洪水的淹沒范圍和水深，通過實(shí)地調(diào)查對提取結(jié)果進(jìn)行了驗(yàn)證，其結(jié)果與實(shí)際情況非常符合，可以運(yùn)用該方法代替實(shí)地調(diào)查以節(jié)約人力財(cái)力和物力資源。

(2)通過實(shí)地調(diào)查發(fā)現(xiàn)，在水深不超過4.5 m的情況下，鋼筋混凝土框架結(jié)構(gòu)和磚混結(jié)構(gòu)樓房其主體結(jié)構(gòu)并未遭到破壞，損失率極小;而磚木結(jié)構(gòu)平房在水深小于1 m時(shí)，其主體結(jié)構(gòu)可以保持完好。

(3)當(dāng)水深大于1 m時(shí)，各類磚木結(jié)構(gòu)平房存在不同程度的損毀，通過水深－損失率曲線可知平房住宅的洪災(zāi)損失率與水深高度相關(guān)，且在同一淹沒水深下，不同使用年限的平房其洪災(zāi)損失率不同，使用時(shí)間越長損失率越大。

此外，從洪水特征的角度分析，影響村鎮(zhèn)住宅洪災(zāi)損失大小的因素除了水深之外還有流速、淹沒時(shí)間等;從住宅自身的脆弱性角度分析，影響村鎮(zhèn)住宅洪災(zāi)損失率的因素除了使用時(shí)間之外還有房屋地基、建造材料等，在今后的研究中將進(jìn)一步探究其他因素對洪災(zāi)損失率的影響來修正脆弱性曲線，以提高洪災(zāi)潛在損失評估的精度。

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