输油管道地质灾害风险评估台账
A. 环评和地质灾害风险评估可以做一个标段吗,资质一样吗
不可以的,因为资质是不一样的。环评资质是由环保部核发的,地质灾害风险评估的资质是由国土资源部核发的,部门不一样,不可以做一个标段的。
B. 地质灾害巡查台帐怎么写
发明出来一张表,一个地区填一张,很多个地区很多张表,装订起来就一巡查台账。 留邮箱可以给你个样表!
C. 地质灾害风险管理内容
风险管理是建立在风险评估的基础上,选择地质灾害管理措施并加以实施。一般包括以下方面(图6-1和图6-2):
(1)风险的鉴别及其范围划定。 鉴别风险的来源、范围、特性及与其行为或现象相关的不确定性,这是风险管理的起点。
(2)风险评估。利用主观或客观的概率,评估产生错误的可能性,模拟风险源与其可能产生的影响之间的关系,评估出各种可供选择的风险概率值,风险评估是以上风险分析过程和风险管理之间的衔接步骤,在此之前分析的着眼点主要在于灾害自身,此后便转移到了灾害对人类社会危害的可能性上。
(3)风险决策。对风险是选择接受还是规避进行管理决策,针对每一种决策,要对所有的成本效益和风险进行评估,包括各种决策可能导致的社会经济、环境或政治影响,即得出风险的可接受程度,相应也可得出风险的不可接受程度。
图6-1 基于综合地学信息系统的地质灾害风险评估和管理流程图(据Fell和Hartford, 1997)
图6-2 滑坡灾害风险管理系统(据谢全敏等,2005)
(4)风险管理。这一步代表在风险接受和规避基础上的“执行”的过程。简而言之,就是一套用来处理风险的方法。具体地讲,风险管理就是当认定风险可接受时,就保持该状态并力图获得最大效益;当认定风险不可接受时,则采取相应措施降低风险,例如规避(满足效益优先原则前提下的治理、系统功能转化等),并跟踪监控措施对于降低风险的效果,反馈信息到风险评估和风险管理系统,实现动态的风险控制。
D. 地质灾害风险评估的表征
根据Varnes(1984)、(1994),Leroi(1996)以及Lee和Jones(2004)对风险定义,可将风险以如下公式表达:
地质灾害风险评估理论与实践
H为给定参考时期(如年、建筑物的设计使用年限)灾害发生的概率。灾害(H)是空间概率和时间概率的函数。空间概率与坡度、深度等静环境因素有关;而时间概率与一些坡度、水力传导系数等静态环境因素间接相关,与降雨输入和排水等动态因素直接相关。
V为特定类型承灾体在特定类型灾害作用下的物理易损性(其值为0~1之间)。
A为特定承灾体的数量或价值(如建筑物的数量和价值、人员数量等)。
公式(1)两个加总符号的意思是,对一定类型的灾害造成影响的所有承灾体的预期损失后果(VA)进行加总,然后再对所有类型的灾害造成的预期损失进行加总便可得到总风险。风险公式(1)表面看起来似乎很简单,但事实并非如此。不仅要考虑灾害事件本身发生的空间影响概率和时间概率,还要考虑灾害到达建筑物的条件概率以及建筑物本身受到破坏的条件概率。当考虑建筑物中人受到灾害的影响时,还必须考虑人当灾害发生时是否在建筑物中的条件概率以及建筑物中人伤亡的条件概率。当考虑区域风险评估与区划时问题变得更加复杂和不确定性,因为准确地确定承灾体与滑坡可能发生地之间的位置非常困难。在使用公式(1)时,需要分析区域中一组承灾体受到不同规模和类型的灾害撞击的空间概率和时间概率,在此基础上估计区域中所有承灾体的损失程度。
图5-1是C.J.van Westen;T.W.J.van Asch,R.Soeters给出的基于GIS的大、中比例尺(1∶10000~50000)区域滑坡风险评估流程图。流程图的顶部是需要输入的四个基础属性数据层:环境要素、触发因素、历史滑坡信息、承灾体。
在这些输入数据中,历史滑坡信息是最重要的信息,因为通过分析这些信息,可以确定滑坡发生的频率以及不同规模的滑坡与滑坡灾害影响结果之间的关系。滑坡的空间概率既可通过动态模拟获得,也可通过分析过去滑坡事件发生的位置与一套环境因素之间的关系,利用启发式或统计方法预测在相似条件下滑坡发生的空间概率。通过将滑坡发生位置的空间信息与环境因素(其中DEM是最关键的因素)的结合,确定滑坡发生地带,再与滑坡的时空概率和影响带结合在一起便形成了滑坡灾害图。
易损性分析是地质灾害风险评估的另一重要方面。这涉及人口、建筑物、岩土工程、经济活动、公共设施、基础设施等承灾体信息。根据从历史损害编录推导的易损性曲线获得,也可以经验推导出的关系确定承灾体的易损性。风险评估流程图最后一个环节是将危险性和易损性评估综合起来。首先是将某一特定类型滑坡的危险性和某一承灾体的易损性综合起来,然后将所有滑坡类型的危险性和所有承灾体的易损性综合起来最后得出总风险。
图5-1 滑坡空间风险评估框架图
E. 地质灾害风险评估有哪些方法,各有什么优缺点
地质灾害风险性是指地质灾害发生不同险情(危险等级)的概率。
①地质灾害专危险性评价指标,根据国属务院地质灾害防治条例,其危险等级是根据灾情大小或险情大小来判定的。评价指标为灾情+险情。
②地质灾害风险性评价技术路线:
a)地质灾害风险概率(暴雨频率)→b)预测地质灾害危险区范围→c)地质灾害险情计算,确定其危险等级→d)判定发生该危险等级的概率(风险性)。
③地质灾害风险评估方法:
a)地质灾害危险区范围预测方法:
一一定性分析方法
一一半定量分析方法
一一定量计算预测方法
b)地质灾害险情计算方法:
地质灾害危险区内受威胁人数=?受威胁财产=?
一一统计分析计算法
一一层次叠加计算法
参见中国地质灾害风险评价新方法。
F. 地质灾害风险评估方法研究进展
一、评估方法的分类及适用性
对基于的滑坡危险性评估方法分类和评述可参见Soeters和Van Westen(1996)、Carrara等(1995,1999)、Guzzetti等(1999),Aleotti和Chowry(1999)和Van Westen(2000)发表的文章。一致认为评估方法可分为4类:
(1)基于滑坡编目的概率方法;
(2)启发式方法(直接方法——地貌填图,或间接方法——定性图的结合);
(3)统计方法(双变量或多变量统计);
(4)确定性方法(Soeters和Van Westen,1996)。有关滑坡风险评估方面的出版物不多,但最近有一些关于滑坡风险评估的综述出版物值得称赞,如Cruden和Fell(1997)、Guzzetti(2000)、Dai等(2002)的文章以及Lee和Jone(2004)出版的教科书。根据澳大利亚岩土力学协会滑坡风险管理分委会提出的分类方法是基于定量化水平分为以下三种:
(1)定性方法(以定性术语表示概率和损失);
(2)半定量方法(指标性概率和定性术语);
(3)定量方法(概率和损失的定量化)。
总的来说,滑坡空间分析方法可以分为两大类:一是定性方法,包括滑坡编目和启发式方法;二是定量方法,包括统计概率预测和基于过程的数值模拟方法。根据Soeters和van Westen(1996)的研究,将不同尺度的滑坡空间分析所适用的方法加以概括(表2-8)。将滑坡危险性的4种方法与3种风险评估方法进行组合,便可以获得适用于中比例尺(1∶10000~1∶50000)的多种有用的方法(表2-9)。
表2-8 不同尺度滑坡灾害空间分析建议方法
表2-9 中比例尺基于GIS滑坡风险区划的评估方法和特定组合的有用性
注:0:危险性评估方法不适合风险评估方法;1:有用性中等的组合,危险性评估方法不太适合于风险评估方法;2:有用性高的组合,危险性方法可能是用于风险评估的最好方法,但这取决于数据的可得性(如历史滑坡记录);3:最有用的组合,在可得的输入数据条件下会得出最好的风险评估结果。
如果在滑坡编目中有滑坡发生的时间和规模方面的信息可以利用的话,就可以估计一定地点特定时间给定规模的滑坡发生概率。滑坡编目的另一用途是对滑坡危险性分析的结果进行验证和校正。因此,最好将滑坡编目数据分成两组,一组用于滑坡分析,另一组用于验证(Chung和Fabbri,1999)。这往往是一个最基本的、但往往被忽视的问题。应投入较大的资源进行高质量的滑坡编目,以保证获得可靠的空间分析数据。
启发式方法基于对当地有关滑坡的认识和专家的判断。这种方法还使用空间信息解释滑坡的发生。通常这样的信息包括地形、水文、地质、岩土、地貌、植被以及土地利用等信息。通过野外调查和航片的解译获得这些信息。不同专家对于环境因子对滑坡的影响判断是不同的,主要取决于他(们)对滑坡的认识和经验。这种判断的主观性以及没有确定的标准使得启发式方法具有明显的缺陷。然而,如果专家对其所研究的滑坡机制有深入的了解,并对研究区进行过详细调查研究,使用这种评估方法得出的结果还是比较准确的和适用的,特别是对滑坡敏感性的首次估计。启发式方法适用于定性和半定量风险评估,可以用有限经费编制出较大面积的可靠的滑坡图,当然,这些工作要由专家来做才行。
与定性方法不同的是,定量方法主要基于客观准则进行评估,从理论上来讲,使用大致相同的数据会得出比较一致的结果。定量方法中统计方法应用的最普遍。利用多元回归或判别分析,将环境因子(如地质、地貌、土壤、地形、水文、植被等)分布图与滑坡编目图(发生地点)进行空间统计计算,得到滑坡危险性图。或者通过概率预测模型(如贝叶斯概率法和模糊逻辑法)也可以计算得出滑坡危险性图。滑坡危险性图是静态的,没有考虑气象条件的变化、流域汇水条件的变化和人类对环境条件的影响。统计方法非常适用于空间概率的评估,但在评估时间概率或未来环境变化效应时存在问题。如果与不同触发事件的滑坡编目图结合,可能是在较大范围地区进行定量风险评估的最好方法。
另一类定量方法是基于过程的模型方法。这类模型将地形属性(如坡度、曲度、坡向、距河道的距离、汇水面积等)与水文特征(土壤饱和度、渗透性和水力传导性等)相结合,以获得有关土壤岩土性质(如凝聚力、内摩擦角、比重),从而进行坡体稳定性分析。主要可利用的模型是无限坡法,如由Montgomery和Dietrich(1994)开发的SHALSTAB模型,该模型在美国许多地区和巴西里约热内卢得到了广泛的应用。最近由Günther等(2002)开发的数字电影模拟方法也用于滑坡空间分析上。
对于定量风险评估,基于滑坡编目的概率方法通常是最好的方法(假设条件是过去发生的滑坡事件是未来发生滑坡的指示)。然而,这种方法需要相当完整的历史滑坡记录。在因气候变化导致环境发生巨大变化的地区,滑坡频率将发生显著变化,该方法不适用于这类地区。一般来讲,滑坡风险定量评估的最好选择是应用确定性滑坡稳定模型,与山坡水文条件动态模型相结合。这需要覆盖大面积地区的大量数据,并且要对滑坡类型和滑坡深度进行很大程度的简化。
二、评估方法的进展
1.滑坡编目方法的进展
世界上只有极少数的地方建立了过去50~100年的完整的历史滑坡记录。在一些国家建立国家滑坡编目数据库,有时可以通过互联网获取数据库中的信息。其中最好的数据库包括意大利、中国香港、瑞士、法国、加拿大和哥伦比亚。可以利用这些数据进行滑坡危险性概率评估,这是定量风险评估的基础。根据Crovelli(2000),通常利用历史滑坡数据进行滑坡危险性评估的适用概率模型有两类:连续时间模型和离散时间模型。例如Coe等(2004a,b)将西雅图市(1909~1999)历史滑坡数据库有关信息输入到泊松模型中,据此估计出单体滑坡未来发生概率;还利用双峰概率模型估计了滑坡群年发生概率。这些成果图显示出未来可能发生的滑坡密度、平均重现期和超越概率。
香港是另一个具有相当丰富信息的滑坡数据库的典范。使用了将概率方法和启发式调整因素相结合的方法,利用该数据库的详细信息,估计了切坡失稳的年概率(Finlay等,1997)。历史滑坡记录还被用于计算滑坡触发事件(如降雨和地震)的概率。新西兰是这类分析研究的理想场所,确定了不同降雨强度下降雨临界值和滑坡概率(Glade,1997;Crozier和Glade,1999)。估计未来滑坡事件的频率和规模是必不可少的工作,最好在任何重大灾难性事件(地震、暴雨和飓风等)发生后,地貌学家应立即开展滑坡现象的编目以及不同承灾体损失调查。
2.启发式方法的进展
许多国家和地区实施的定性风险评估程序采用了启发式方法。例如美国加州(Blake等,2002)、新西兰(Glassey等,2003),澳大利亚(AGSO,2001;Michael—Leiba等,2003)、法国(Flageollet,1989)和瑞士(Lateltin,1997)。在澳大利亚国家地质灾害易损性的城市社区项目(或城市项目)是一项有关分析和评估包括滑坡在内的地质灾害对城市构成风险的计划,所使用的方法绝大多数是基于专家或地貌的启发式方法(AGSO,2001)。大区域的滑坡风险定量评估通常是一项艰巨的任务,因为计算整个地区的滑坡强度和频率是非常困难的事情,即便是借助GIS先进手段也是如此。在实践中,通常使用简化的定性评估程序,就像瑞士的做法一样(Lateltin,1997)(图2-1)。
地质灾害风险评估理论与实践
图2-1 瑞士水与地质联邦办公室采用的滑坡风险评估简化方案
注:表格中E为动能;V为滑坡速度;M为潜在物源物质的厚度;H为泥石流的高度。在这种方法中,没有根据滑坡发生的概率对滑坡事件做进一步的划分。
基于专家经验的定性方法将评估地区划分为几类风险地区:即“非常高”、“高”、“中等”、“低”、“非常低”的不同等级的风险地区。建议要对这些不同等级的风险说明实际应用的含义。例如,在非常高的风险地区,需要物理和非物理治理措施,必须限制更多的基础设施建设等。澳大利亚岩土力学协会滑坡风险分委会发布了有关财产滑坡风险评估的术语和方法指南,该指南综合考虑了滑坡发生的可能性及其可能的后果(与图3-1的方法相似),使用的方法适用于GIS环境的空间分析。
由于GIS技术的普遍应用,越来越多地使用了间接性的敏感性编图方法,而有关利用GIS的专家启发式的地貌编图或指数叠加编图方法(如Barredo等,2000; Van Westen等,2000)方面的出版物越来越少。 如上所述, 目前有关滑坡的数据库的不完善和数据标准的不统一,以及滑坡敏感性、危险性和风险性评估中存在的诸多困难,都需要专家的经验和知识开展滑坡风险评估和区划研究。特别是将地貌学家的启发式推理与计算机辅助模拟相结合的专家模型用以滑坡风险评估。美国开发的SMORPH模型便是这类模型的代表。该模型根据地形坡度和曲度将山坡划分为高、中、低不同的滑坡危险性等级。
风险编图将会从问题导向方法中受益匪浅,如可以仅选择那些已知的、造成破坏的滑坡失稳类型来确定风险影响因素。
3.统计方法的进展
地理信息系统(GIS)非常适用于间接的滑坡敏感性编图。可利用GIS的数据整合技术将使所有可能影响滑坡的地形要素与滑坡编目图结合起来(Van Westen,1993;Bonham Carte,1996;Chung和Fabbri,1999)。Chung和Fabbri(1999)开发出基于预测模拟的统计程序,将有利函数应用于每个参数上。使用该统计方法,可将地形单元或网格元调整为代表某特定滑坡类型未来发生概率的新数值。
值得注意的是,如何在滑坡敏感性统计评估中确定基础编图单元。从DEM中自动生成地形单元分类是主要的挑战之一。Chuang等(1995)定义了“唯一条件多变形”的概念,以此作为统计分析的基础单元对参数输入层进行叠加。M ller等(2001)定义并描述了利用GIS从DEM中生成的“土壤力学响应单元”(SMRU)的概念。以此作为基础单元,将启发式方法与土壤力学方法相结合对德国Rheinhessen地区进行了滑坡危险性评估。Juang等(1992)、Davis和Keller(1997)、Binaghi 等(1998)、Ercanoglu和Gokceoglu(2001)以及Gorsevski等(2003)综合运用了模糊学方法,进行了基于GIS的滑坡危险性评估。
采用实证权重模拟的双变量统计分析一直被广泛应用。该方法可以灵活地测试用于滑坡敏感性分析的输入因素的重要性,并可作为基于专家编图的辅助工具(Lee等,2002;Suzen和Doyuran,2003;Van Westen等,2003)。多变量统计分析也很重要,也是被广泛应用的方法(Carrara等,1999;Santacana等,2003)。根据最近的文献,目前最受欢迎的新的滑坡危险性统计方法是逻辑回归和人工神经网络(ANN)(如Chung等,1995;Rowbotham和Dudycha,1998;Ohlmacher和Davis,2003;Dai和Lee,2003)。ANN为输入层和输出层之间提供了一种转换机制,需要借助MATLAB系统完成有关计算。
用于滑坡风险评估的统计方法存在一些缺陷。一是简化了滑坡影响因素,仅考虑那些容易进行编图的因素或可以从DEM中生成的参数。二是关系到使用的统计方法的假设条件——在相似的环境组合条件下发生滑坡的可能性大。实际上环境因素在不断发生变化。三是不同滑坡类型有着不同的属性特征,应单独进行分析和评估。实践中因种种困难,难于做到这点。统计模型通常忽视了滑坡的时间方面,不能预测控制条件(如水位波动、土地利用变化和气候变化)的影响。因此,统计模型不能提供全面的时间概率信息,从而使其应用到定量风险评估变得困难。然而,如果能够利用特定时间间隔或特定重现期的滑坡编目图来生成统计关系,就会改进统计方法的评估水平。
近年来有一些关于将统计方法与不同时期滑坡图相结合的研究成果发表。例如,Zêzere等(2004)提出了用于葡萄牙里斯本北部滑坡危险性评估的区域尺度概率统计分析方法。他们基于“唯一条件多变形”这一基础单元,利用逻辑回归方法进行了滑坡危险性分析,得出的预测率曲线被用于滑坡敏感性图的定量解释和分类。由于滑坡与特定重现期的触发降雨事件相关,他们还将时间概率值关联起来。Dai和Lee(2003)在香港的部分地区也开展了类似的研究。然而,上述两个案例研究只开展了滑坡危险性评估,没有开展滑坡的风险评估。目前关于应用统计方法开展滑坡风险评估的研究还很少见。Remonodo等(2004)在西班牙北部进行的风险评估(包括使用过去损失数据进行易损性评估)是为数不多的研究案例之一。
4.确定性和动力模型方法的进展
在确定性分析中,根据斜坡稳定性模型计算的安全系数来确定滑坡危险性。确定性模型提供了滑坡危险性最好的定量信息,可直接用于岩土工程设计或定量风险评估。然而,确定性模型需要大量的输入数据,这些数据需要通过实验室试验和野外测量获得,因此仅能在小范围内使用确定模型。Dietrich等(2001)、Gritzner等(2001)、Chen和Lee(2003)、Van Beek和Van Asch(2003)等研究人员,将确定性模型与降雨诱发的潜层滑坡联系起来,开发出了水文动力模型(模拟孔隙水压力的时间变化)与斜坡稳定性模型耦合的GIS模型,用以定量分析临界孔隙水压力值。由美国森林管理局开发的斜坡稳定性模型也是基于无限斜坡方程。Hammond等(1992)使用了该模型并利用蒙特卡罗模拟器得出斜坡失稳的概率值。Davis和Keller(1997)以及Zhou等(2003)还尝试将蒙特卡罗与模糊方法相结合来确定斜坡失稳概率。
用于地震诱发的滑坡危险分析的确定型方法通常是基于简化的Newmark斜坡稳定性模型,Miles 和Ho(1999)、Luzi等(2000)、Randall等(2000)、Jibson等(2000)在GIS的每个计算单元上应用Newmark斜坡稳定性模型,得出滑坡危险性预测值。Refice和Capolongo(2002)还开展了将蒙特卡罗模拟方法与Newmark斜坡稳定性模型相结合的研究。
Anderson和Howes(1985)使用了完全不同的方法。他们开发出将水文斜坡稳定性模型耦合在内的2D模型(目前为CHASM),用于道路边坡滑坡危险性编图。Van Asch等(1993)和Moon 和Blackstock(2003)也使用了该方法对奥地利西部的Vorarlberg的小型汇水流域以及新西兰惠灵顿市分别开展了滑坡危险性评估。Miller和Sias(1998)使用2维有限元模型模拟非承压地下水的通量,计算了水位高度和大型滑坡不同剖面(采用简化的Bishop分隔方法)的安全系数。
GIS被广泛应用于滑坡活动范围的模拟。Dymond等(1999)开发了不同暴雨事件和土地利用情景下,浅层滑坡及其向河网输送沉积物的、基于GIS的计算机模拟模型。高分辨率的DEM是模型中的主要部分。De Joode和VanSteijn(2003)建立了一个简单又完整的过程模型,用以模拟降雨诱发的滑坡初始滑动、沿剖面的径流、物质传输、侵蚀以及在主要沟谷中的泥石流扩展。在模拟滑坡的流动速度和影响范围时,普遍采用了细胞单元自动生成法(Avolio等2000)。
许多研究人员(如Terlien,1996;Montgomery等,1998;Dietrich等,2001;VanBeek,2002)开展了GIS环境下的确定性动态模拟研究。如果输入气象数据,确定型模型就能够预测斜坡失稳的空间和时间频率。最近研发出的一些模型可以预测斜坡失稳后物质的运移过程并确定出泥石流的影响带(Chen和Lee,2003)。这些信息将直接用于滑坡易损性和风险评估。确定性模型与统计模型相比,其优势是可以预测不同的土地利用情景(目前不存在)下的滑坡危险性变化,还可以预测气候条件变化情景下的滑坡危险性。
然而,确定型模型的参数化方面的限制,使滑坡发生的时空频率及其影响范围的预测的准确性具有许多不确定性。在汇水流域尺度上,仅可对诱发机制较为简单、水文构型简单的滑坡能进行模拟预测。由于滑坡发生的时间和空间分布数据有限,难于进行模型的矫正和有效性检验。在滑坡活动范围和沉积带中物质厚度的分布是重要的模型校正与检验参数(Van Asch等,2004)。
G. 滑坡灾害风险评估与区划的难点及发展前景
一、风险评估与区划的难点
1.与滑坡编目相关的困难
滑坡事件通常散布在区域各处,彼此相对独立,规模相对较小但发生频率高。滑坡灾害不像地震或洪水灾害影响范围大,因此滑坡调查数据库和编目图的编制是一个十分繁琐的过程。要逐一对所有滑坡进行编图和描述,每个滑坡点的特征都有所不同。在大多数国家中,没有一个单独的机构从事滑坡数据的维护工作。不同部门(如公共事务部或交通部等)都有自己的滑坡数据库。因他们关注的影响地区和问题不同,因此所建立的滑坡数据库不够全面,且彼此之间数据的共享也有障碍。报纸和其他历史纪录也只记载那些造成重大破坏的滑坡事件。大学和研究机构所进行的滑坡编目图的编制也只是他们的研究项目的一部分,在项目有限的时间内完成。所建立的数据库不可能再进行更新。因此无论从覆盖区域还是从调查时期的长度来看,很难获得全面完整的滑坡编目图(Ibsen和Brunsden,1996)。即便是存在这样的图件,也很少有关于坡体失稳的类型和特征方面的信息。解决问题的办法之一是,使用航片或卫星影像解译来获得滑坡历史信息。这就需要获得一定时期的遥感影像数据。但由于对绝大多数编录的滑坡发生的具体时间不清楚,就难以将滑坡事件与触发事件(如降雨或地震)关联起来,特别是不同的滑坡类型有着不同的气象触发条件。滑坡编目图的缺少或质量不高、不完整给建立易损性关系和校正滑坡灾害图带来了困难。
2.与空间概率评估相关的困难
为了进行定量风险评估,首先需要进行危险性评估。目前大多数危险性图还一直停留在定性分析的水平上,基本上是确定敏感性,可以将其看成是空间概率的表征。滑坡的空间概率或敏感性可通过不同的分析方法获得。
基于统计的滑坡危险性评估已经非常普遍,特别是使用GIS和数据综合技术,将滑坡编目图和环境要素图中的空间信息关联起来,分析和评估滑坡发生的空间概率分布或滑坡敏感性,这样的评估是基于这样的假设,即在与近期发生过滑坡的相似环境条件和触发条件下发生滑坡的可能性大。然而,滑坡发生的前后地形条件、坡度、土地利用等环境条件都发生了变化,因此基于这样的假设的空间概率预测显然是不够准确的。此外,对于不同类型、深度和体积的滑坡,其产生滑坡的环境条件组合都有其特殊性。
很少见有对不同滑坡类型分别建立统计模型的研究。大多数研究是将所有的活动性滑坡作为一体来建立统计关系。基于统计的滑坡敏感性评估难以将触发因素(如降雨量、地震加速度)考虑进去,如果考虑触发因素,也是考虑其空间变化,而不是考虑时间变化。在滑坡敏感性评估中,专家的“主观”判断起重要作用,如何使用“客观”的计算机算法来取代专家的“主观”作用目前还没有令人满意的结果。GIS在滑坡敏感性统计评估中主要是一种工具,在使用过程中,通常将非常复杂的环境控制因素的信息加以十分简单的概化。
另一方面,利用水文和坡度稳定性确定性模型可以给出更加可靠的结果,但这样的模型要求有详细的空间参数数据库。最敏感的参数是坡度(通常可从精确的DTM中生成)和土壤厚度。这些参数的空间分布很难进行测量。如果土壤厚度未知,潜水面高度与土壤厚度的比率就无法获得。该比率值是坡体稳定性最敏感的参数。尽管地貌模型能对土壤深度给出一定的预测,但其空间变化性很大。此外,下伏岩石中的风化作用因素常常被忽视。难以测定的物质参数(内聚力和摩擦角)空间分布变化大。在GIS环境中,仅无限滑坡稳定性模型(具有平行于滑动面的滑坡)适用于较大区域,而对于汇水流域尺度的滑坡模型(具有复杂的活动曲面的滑坡)难以在GIS环境下进行操作。
3.与时间概率评估有关的困难
滑坡是发生在局部的灾害,通常不会在同一地点重复发生不同频率和规模的滑坡。也许泥石流和岩崩的发生会违背这种规律。但大多数类型的滑坡一旦发生后,坡度条件就发生了变化,重复发生滑坡的可能性很小。换句话讲,不像地震、洪水、泥石流和雪崩灾害有其固定的运动路径,通常无法建立给定位置上滑坡发生的规模与频率之间的关系。然而,还是可以在较大范围内(如整个流域)将滑坡发生率与其特定的触发事件特征(如降雨)进行关联,即将滑坡的空间频率与重现期联系起来,从而建立滑坡规模与频率之间的关系。滑坡历史纪录的缺少或不完整是滑坡危险性和风险性评估的主要障碍。因此,世界上大多数研究不可能建立滑坡发生率与重要的触发因素之间的定量关系,这与地震和洪水灾害不同,可以对它们建立出规模—频率函数。
4.与滑坡运动路径模拟有关的困难
对滑坡初发地区的运动路径进行模拟一直非常困难。根据以前事件建立最大摩擦角曲线,用它来确定滑坡的运动距离,或建立与环境因素有关的变量摩擦线,以此圈定基于GIS的滑坡影响带。然而,这样的经验分析需要大量的数据。通常雪崩数据丰富,而滑坡数据则不足。在确定性方法中,所需的物质参数在滑坡快速流动条件下很难进行测定。此外,很难模拟出初次发生运动的滑坡(绝大多数滑坡都是初次的)运动路径和影响范围,这需要非常详细的DTM数据,在GIS环境中模拟滑坡的运动路径还会碰到一些技术问题。
5.与滑坡易损性评估有关的困难
对于大多数滑坡类型(泥石流和岩崩可能是例外)而言,进行承灾体的易损性评估是非常困难的。因为滑坡灾害损失方面的数据非常有限。此外,可能的滑坡规模的预测很难,这取决于触发事件的规模及其事件发生时的环境条件(如水位高度)。
与其他灾害(地震、洪水、风暴)不同,滑坡灾害的损失估计模型不存在。原因同上面一样,还是因为缺少历史数据。此外,滑坡造成的损失具有孤立的“点”性特征,这与其他灾害(如地震、洪水)造成的“多边形面状”特征不同。缺少不同类型、不同规模滑坡和不同承灾体易损性方面的信息必然成为滑坡风险评估的主要障碍之一。
易损性由建筑类型(建筑物材料和地基类型)的承载力所决定。此外,由于建筑物的使用年限、结构和规模也决定着这些建筑物的价值或费用,从而使不同建筑物对同一灾害(如10年重现期的滑坡)的易损性和风险有所差异。此外,在计算人对灾害的易损性时,建筑物中的人和道路上行驶车辆中的人是否受到灾害影响的时间概率变化也起着重要作用。尽管确定承灾体的时间易损性可能会遇到麻烦,并且过程十分耗时,承灾体易损性可以进行分类和编图,不会遇到许多概念性问题。在滑坡风险评估因素中,迄今为止,危险性方面是最复杂的。
二、存在的主要问题
总的来说,过去绝大多数研究成果只是关于过去滑坡发生地点、滑坡的特征以及用以解释滑坡发生的定性地貌图或灾害图。很少有能够预测未来滑坡发生地的滑坡时空分布图。即便是有所谓的预测图,也没有对预测结果可靠性和有效性进行检验,因此,具有很大的不确定性。正如Varnes等(1984)所说的那样:“尽管滑坡灾害在世界各地普遍存在且所造成的损失不断增加,地球科学家和工程师在进行不断的研究探索,编制了成百上千张滑坡灾害图,但到目前,表示滑坡危险性、易损性和风险性的概率图还很少。”
目前滑坡风险评估还属于探索阶段,存在许多不足。概括起来,这些研究存在的主要问题包括以下方面:
(1)在每个物质运动发生地与相应的环境因素之间没有建立起明确的统计关系,只是建立了预先划分的斜坡单元和环境因素之间的关系;
(2)没有分别评估不同类型的滑坡;
(3)对滑坡的初发地和累积带没有加以区分;
(4)没有按照相应的航片解译时间,将滑坡物质运动时间进行划分;
(5)基本假设——滑坡发生的“相同”条件太严格,实际上滑坡发生的条件都会随时间而发生变化;
(6)在预测模拟中似乎都某种程度上忽视了理论基础。如果对未来一定时期内预计发生的滑坡的数量和规模不进行特别假设的话,就不可能估计出未来滑坡的发生概率;
(7)几乎所有的敏感性评估结果都没有进行检验;
(8)没有对三种危险性模型得出的相对危险性等级进行定量比较分析,也没有对危险性不同等级水平进行解释,对滑坡单元也没有进行验证。
根据文献研究,现有滑坡定量空间预测模型主要存在以下5个方面的问题:
(1)输入数据的简化。简化输入数据会丢失许多详细的信息。在滑坡危险性评估中,将坡度和高程等连续型数据转化为若干个等级的离散型分类数据的做法十分普遍。这种数据的简化处理主要是为了适应所提出的模型及其计算机程序的要求(不能处理连续型数据,但目前这已不成问题)。例如,Clerici等(2002)提出了基于独特条件单元(uniqueconditional unit)的预测模型,需要将从原始的1∶10000DEM中提取的坡度和高程连续型数据转化为离散型数据图层。许多研究尽管使用了高精度的DEM数据(5m或10m网格单元)来描述诸如“凸凹度”等地貌特征或滑坡陡崖特征,但在预测模型中很少直接使用高精度的原始连续型数据。Carrara和Guzzetti等(1995、1999)基于地貌单元或坡度单元进行预测分析。单元大小从几平方米到数千平方千米。尽管原始DEM分辨率达10m,但在每个单元中,仅有一个坡度或一个等级的坡度值。20世纪90年代以前,由于计算机容量和计算能力的限制,这种简化是必要的,以适应海量空间数据定量空间预测模拟的条件需要。但随着计算机技术的突飞猛进,目前这种数据的简化已不再需要。
(2)离散型数据层和连续型数据层的混合处理。在滑坡危险性评估中,要素图层有的是连续型数据(如坡度、高程),而有的则是离散型数据(如地质、地表物质)。在以往的预测评估中,要么将所有离散型数据转换为二值(0,1)数据层,要么将所有连续型数据转换为离散型数据层。这种不同数据类型之间的转换会丢失许多原始数据的属性特征,这将大大降低滑坡危险性预测评估的准确性。
(3)在预测模型中没有对假设条件加以说明。从Clerici等(2002)简单的“条件分析”,到Carrara和Guzzetti等(1995,1999)以及Chung和Fabbri(1995,1999)复杂的“多变量统计方法”的所有滑坡定量空间预测模型,实际上都隐含着许多假设条件。没有这些假设条件,就根本无法进行预测分析。例如,Carrara等(1995)基于判别分析得出的“概率”大小,编制了滑坡危险性评估图。这种“概率”表示的是未来滑坡发生的概率。但在他们发表的文章中并没有对其进行明确的定义和说明。几乎所有的滑坡危险性定量预测分析研究都没有对假设条件加以讨论和说明。
(4)对预测结果缺乏有效的检验。如果预测结果没有进行有效的检验,其使用的预测方法就不具有科学可靠性。滑坡危险性区划图是用来显示未来滑坡发生的可能位置,需要对预期结果进行检验。而绝大多数的研究预测都缺乏这样的检验。可喜的是,Chung和Fabbri(2003)提出将空间数据库进行时间/空间分组,一组用于建立预测模型;另一组用于预测结果的检验。Fabbri等(2003)使用了类似的有效性检验技术,对每个图层及其组合关系的预测灵敏性进行分析。
(5)缺乏对未来滑坡概率的估计。通常在滑坡危险性图基础上,加入详细的社会-经济空间属性特征(如人口和基础设施分布及相应的经济参数)得到滑坡风险图。为了综合进行社会-经济分析(包括预期的“费用-效益”分析),需要将不同的滑坡危险性等级转换成滑坡未来发生的概率,以用于随后的承灾体易损性分析和风险分析。大多数滑坡灾害区划一般仅限于滑坡敏感性区划,往往没有估计滑坡未来发生的概率。Fabbri等(2002)在这方面进行了探索研究,通过其案例研究,可以了解如何应用检验技术,综合考虑滑坡危险性水平和易损性情景来表示滑坡风险大小。
在应用滑坡风险分析成果时,要认识到滑坡风险分析存在不确定性,主要体现在以下几个方面:
任何滑坡的空间信息都包含着难以估计的不确定性;
社会-经济数据的精度和质量差异大,直接影响风险评估结果的准确性;
在大多数情况下,只能对建筑物和社会的易损性进行粗略的估计;
风险模型总是对现实的概化,模型的性能在很大程度上受数据的限制;
计算的滑坡风险是对一定时间的现实分析的静态表征。
三、未来发展前景
1.地形数据的改进
随着地理信息科学和地球观测技术的迅猛发展,有越来越多的工具可用于更可靠的滑坡危险性和风险评估。在滑坡危险性和风险分析中,地形是重要因素之一。数字高程模型(DEM)起着重要作用。在过去15年,无论是在高精度的地形数据可得性方面,还是在地形数据处理软件开发方面都有重大进展。使用航片的成像方法生成DEM、GPS的应用、地形图的数字化及其插值专业软件,现已成为大多数滑坡研究人员工作的标准程序。来自NASA航天雷达地形工作组(SRTM)的DEM数据已覆盖全球,在美国境内分辨率为30m,在世界其他地方为90m(Rabus等,2003)。这为开展区域尺度的滑坡研究奠定了基础。干涉雷达(InSAR)日益成为准确、快速采集地形数据的重要技术。目前正在运行的星载InSAR系统有:ERS、ENVISAT、RADASAT。近年来该技术已被用于滑坡位移的监测和测量(Fruneau等,1996;Rott等,1999;Kimura和Yamaguchi,2000;Rizo和Tesauro,2000;Squarzoni等,2003)。目前使用DInSar技术进行植被覆盖地区的斜坡位移探测还有许多限制(如大气条件干扰)。业已证明,干涉雷达技术是生成DEM和监测缓速滑坡的一种好方法,但它对于滑坡编目填图不是十分有效。
另一种用于高精度地形填图的新技术是激光测距(LiDAR)。通常LiDAR的点测量可以提供DSMs,其中包含有关地球表面的所有物体(建筑物、树木等)的信息。Montgomery等(2000)、Dietrich等(2001)、Crosta和Agliardi(2002)将LiDAR技术应用于滑坡敏感性评估中。Norheim等(2002)在同一地区对LiDAR和InSAR技术进行了比较,结果表明,LiDAR生成的DEM精度远比InSAR高,而且与航片成像技术相比,LiDAR更经济些。陆地激光扫描技术已经研制出来并被用于滑坡体或岩石坡体的3维结构表征(Rowlands等,2003)。一旦激光扫描技术更加便宜,就可获取高精度、大面积覆盖的DEM,这将为新滑坡的编目提供强有力的技术支持。
2.滑坡编目填图的改进
如上所述,滑坡编目图是滑坡风险评估的主要组成部分,特别是如果滑坡编目图包含滑坡发生时间、滑坡类型和体积的信息以及当发生重大滑坡触发事件后相关数据得到及时更新的话,滑坡编目图就更加重要。尽管滑坡编目所需的地面数据采集具有重要作用,但大多数信息来自遥感信息。在过去10年中,利用卫星遥感数据识别小规模滑坡失稳并进行编图的可能性已有了实质性的进展。现在多光谱、全色卫星数据的空间分辨率已达1m,其应用前景广阔(CEOS,2001)。
在无植被覆盖地区,使用中等分辨率系统(如LANSAT、 SPOT、IRS-1)的遥感影像,可以根据不同的光谱波段鉴别出滑坡体。
ASTER是目前最经济的、可用于滑坡填图的中等分辨率卫星数据之一。ASTER’s14多光谱波段(VNIR、SWIR、热IR三个波段)和立体影像功能使其成为区域尺度滑坡填图前景广阔的技术,特别是在缺少地质图和地形图的地区(Liu等,2004)。
在滑坡编目填图中,还可利用高分辨率的立体影像(如IKONOS或Quickbird)进行地貌解译和滑坡填图(De la Ville等,2002;Petley等,2002)。利用目前GIS和影像处理软件(如ERDAS立体分析模块或ILWIS)也可将平面卫星影像转化为立体影像。这为提高滑坡编目填图水平提供了技术支持。
3.模拟滑坡启动机制研究的改进
在目前的研究中,滑坡危险性评估通常限制为经验降雨临界值方法或多边量统计技术(Caine,1980;Corominas,2000;Fan等,2003)。这些方法忽视了降雨触发滑坡的启动机制,大大降低了滑坡危险性的预测和定量分析水平。在缺少滑坡历史数据或没有明显的统计关系的地方,利用现有方法预测滑坡危险性是不可能的。 因人类活动、土地利用变化、森林砍伐或气候变化的缘故导致滑坡边界条件发生变化,滑坡的历史数据就不再有关,也不再有用(Van Beek和Van Asch,1999;Van Beek,2002)。因此,建立降雨入渗、坡体地下水补给与坡体滑动之间的物理动力机制模型,特别是联系着植被和位于滑坡体内较深的地下水储存之间的过渡带—包气带的作用以及优先流的作用必须加以考虑,以便能更好地预测因土地利用和气候变化引起的失稳频率的变化(Bogaard和VanAsch,2002)。
4.模拟滑坡活动范围的改进
滑坡活动范围模拟相当复杂,因为涉及坡体开始滑动的物源组成、行动路径的地貌形态,以及在滑坡运动过程中所携带的物质(Savage和Hutter,1991; Rickenmann,2000;Iverson等,2004)。通常滑坡的沉积物特征与初始滑动的物质不同。大多数情况下缺少关于滑坡速度或流动类型方面的信息,因而难以估计流变动态特征,并应用物理模型对相应的物质流动进行模拟。
另一方面,模拟泥石流物源区的准确位置以及沉积扇物质的扩展。不同的滑坡活动模型与GIS结合,可以模拟出准3D的运动物质分布。然而,在地形条件复杂的地区,利用GIS中的不同算法,会得出不同的活动范围。可以利用随机技术来克服这些技术问题。
5.滑坡危险性时间概率评估的改进
为得到真正的滑坡危险性图,应在汇水流域尺度的敏感性图件中加入时间维度,这必将是一个挑战。使用确定性方法与概率统计技术或许可以提供一种解决方案。一种办法是将不同类型滑坡的场地尺度的确定性水文动力学模型升级为适用于流域尺度的模型,用来评估滑坡发生的时间概率,也有可能评估滑坡发生的规模(体积、面积)和/或滑坡活动范围。需要有确定不同气候情景下滑坡和岩崩危险性和风险的时空模式的方法和模型。
6.滑坡易损性评估的改进
滑坡易损性评估是滑坡风险评估中遇到的主要难题之一。不像地震、洪水或风暴等灾害,滑坡易损性定量评估所做的工作很少。地震、洪水或风暴等灾害的损失估计决策支持系统建立非常完备,有较简单的损失评估工具,也有多灾种复杂的损失评估系统(如HAZUS)(FEMA,2004)。滑坡易损性评估遇到的问题是,滑坡有许多类型,应该分别进行评估。滑坡易损性方面的信息应来自滑坡发生的历史资料,然后利用模拟方法和经验方法进行易损性评估。
总之,有关滑坡风险评估的文献研究表明,在过去10年中,开展了大量的滑坡风险评估研究,定量滑坡风险评估主要是针对场地尺度和线性构筑物场所(如管道和道路)开展的。而定量滑坡风险区划编图,特别是中等尺度(1∶10,000~1∶50000)滑坡风险区划图的编制还有很长的路要走。这种中等尺度的滑坡风险区划图可用于土地开发规划和灾害应急响应(Michael-Leiba等,2003)。利用该类图件,可以确定出不适宜开发的地区,也可以用来选择相对风险高的地区,以进一步开展详细调查定量确定风险,进行费用-效益分析,以确定未来开发方案。
鉴于上述区域滑坡风险评估的诸多困难,建议对中等尺度的滑坡风险评估进行定性或半定量评估,将滑坡风险划分为“非常高”、“高”、“中等”、“低”、“非常低”不同的定性等级,这些等级的确定是根据专家知识和经验以及利用统计模型和确定性模型得出的结果。不同风险等级还应包括其实际应用含义的描述性语言。建议对每种滑坡类型进行单独的风险评估,因为每种滑坡类型的失稳效应彼此差异很大。编制的风险图件应直接指示出在一定的环境背景条件下影响风险的 地貌证据,如滑坡运动距离、规模、滑坡深度、滑坡的回退运动。
地理信息系统(GIS)已成为滑坡危险性、易损性和风险评估必不可少的基本工具。在大尺度研究中,确定性模型最适合于确定斜坡的安全系数,动态模型适合于描绘滑坡的运动轨迹。当与概率方法相结合时(触发事件的输入数据的变化性和重现期),便可获得滑坡失稳的概率。由于土壤深度是确定性滑坡危险性评估的重要参数,可以通过浅层地球物理方法获取该参数,可采用的方法包括:地电方法、高分辨率地震反射勘查、地面穿透雷达(GPR)、电磁法(EM)和激发极化(SP)测量。
在中等尺度上,最重要的输入数据是基于事件的滑坡编目图。该类图应强调滑坡特征(类型、体积)以及不同承灾体的损失。将这些滑坡信息与要素图(如坡度、岩性等)相结合,利用启发式或统计方法,便可生成滑坡敏感性图。将敏感性图与滑坡频率分析(与降雨和地震记录有关的时间数据库连接)相结合,也可获得滑坡发生的时间概率。地球观测数据应成为滑坡研究常规数据基础,以定期进行新滑坡编目和数据库的更新。在确定滑坡易损性和损失函数方面还有许多工作要做。需要研究突破的是,如何确定预期的滑坡规模或体积,最后,将滑坡风险分析与评估的各个组成部分综合在一起,形成滑坡风险信息/管理系统,从而为地方政府进行滑坡风险管理和空间决策提供技术支持系统。
四、小结
实践证明,地质灾害风险评估是地质灾害勘查、研究的一项重要的基础内容,它对认识地质灾害程度,制定减灾规划,部署防治工程,提高灾害管理水平具有十分重要的意义。然而,尽管近年来国内外地质灾害评估得到迅速发展,但由于这方面工作是一个新的领域,而且它所涉及的内容广泛,不仅包括自然科学,而且包括社会科学,所以已有的研究远没有形成系统完善的科学体系,已有的应用水平也远不能满足社会经济发展的减灾需要。
由于减灾事业发展的需要和社会对灾害风险评估认识的提高,为了更加科学有效地防范地质灾害,今后,地质灾害风险评估必将得到进一步发展。主要趋向表现在下列方面:
(1)研究内容进一步扩展,将逐渐形成跨学科、跨领域的相互交叉的综合研究体系。
(2)研究方法和手段进一步丰富、先进。除计算机技术得到更广泛应用、发挥更大作用外,遥感技术、卫星定位技术等多种高科技手段也将为地质灾害风险评估所利用。
(3)关注和参加的部门和专家进一步扩展。除政府减灾管理部门、地质灾害专业研究部门外,保险和防灾治灾的产业部门等也将在更大程度上关注或直接参与地质灾害风险评估工作。
(4)国际交流合作将进一步发展,特别是在理论、方法、技术方面的交流合作将会有较大发展。
(5)理论研究将得到较大提高,逐步形成自身的理论体系。
(6)与减灾规划、防治工程及其他社会经济的结合越来越紧密,实用性越来越强。
H. 地质灾害风险评估框架
一、地质灾害风险评估
地质灾害风险评估,即分析不同强度的地质灾害发生的概率及其可能造成的损失,是对风险区发生不同强度地质灾害活动的可能性及其可能造成的损失进行的定量化分析与评估。地质灾害风险评估的目的是清晰地反映评估区地质灾害总体风险水平与地区差异,为指导国土资源开发、保护环境、规划与实施地质灾害防治工程提供科学依据。地质灾害风险区划是按计算的地质灾害期望损失值分成不同等级风险区,针对不同风险区的特点提出减少风险的各项对策。
根据地质灾害风险的构成因素,地质灾害风险评估主要应包括两个方面:一是危险性评估;二是易损性评估。滑坡风险分析(区域尺度)不仅可以识别现有承灾体的影响,还可以识别出与未来开发相关的潜在影响,这对未来开发决策具有指导意义。也就是说,地质灾害风险分析就是对滑坡灾害进行风险识别、风险评估、风险估计,回答“什么原因”、“在哪发生”、“什么时候发生”、“强度多大”、“频率多少”、“影响多大”、“风险水平是否可以接受”这些关键问题。并在此基础上优化组合各种风险管理技术,做出风险决策。对地质灾害实施有效的控制和处理风险所致损失的后果,期望以最小的成本换取大的安全保障。滑坡、泥石流等地质灾害风险总是与人类社会共存,人类社会所能做的工作,就是要降低滑坡、泥石流等地质灾害风险,进行风险分散和转移,将风险管理到一个可以接受的程度,而风险评估则是实现风险管理的关键。
在地质灾害风险计算的基础上进行风险评估,主要是判断存在的风险是否可接受,并制定风险处理选择方案或建议。一般将风险分为可接受水平、容忍水平或不可容忍水平。什么水平的风险是可以接受或容忍的,在很大程度上取决于当地生产力水平和防灾能力、心理预期、社会和文化价值取向等因素。比如在比较贫困落后的地区,所能接受的灾害风险水平要比相对富裕地区高。在风险高地区生活的人,所能接受的风险水平要比生活在低风险地区的人高。因此,在不同地区和不同人群,可接受的风险水平是不一样的。可接受的风险水平要综合考虑各种因素,进行风险-效益分析,最后得出权衡后的风险水平。香港特区政府岩土工程办公室将新开发坡体的可接受的个人风险定为1×10-5,对于已存在的坡体开发个人风险定为1×10-4。一般使用频率—死亡人数(FN)图解法确定可接受的社会风险水平(图1-2)。
图1-2 一定规模(死亡人数)的事件发生频率与死亡人数(FN)图解(据澳大利亚岩土力学协会,2000)
二、地质灾害风险评估框架
地质灾害风险管理主要包括风险识别、风险评估和风险处置三个方面。首先是风险识别,然后进行风险评估,在此基础上通过成本-效益方法以及综合考虑各方面因素确定减灾行动。降低地质灾害风险涉及风险的接受、避让、预防、减轻或共同分担。减灾手段包括“硬”的工程方法,还包括“软”的立法、教育、保险、援助、应急和规划。关于滑坡风险管理,目前世界上还没有一个通用的框架,比较公认的是澳大利亚岩土力学协会(2000)在其滑坡风险管理指南中确定的框架(图1-3)。
香港斜坡安全管理是一项持续努力和全方位的长期计划,其宗旨是最大程度地降低香港的滑坡风险。从20世纪90年代开始,香港将量化风险的理念引入边坡安全管理政策中,开展了一系列试验研究,并将试验研究成果应用到边坡安全政策中。香港边坡安全量化风险评估采用了Stewart (2000)提出的香港化学工业界的风险管理框架(图1-4),内容主要包括风险分析、风险评估和风险管理。风险管理是风险评估、风险控制和实施行动和/或监测计划的整个过程。风险控制涉及风险处理措施的评估(包括风险减轻、风险接受和风险避让)。根据风险控制过程的结果实施行动和/或监测计划。参照英国健康与安全行政官(HSE)风险容忍准则(图1-5),制定了“滑坡风险准则”。当风险水平介于两个极限之间(位于“可容忍区”)时,针对这一风险指标要求开始采取行动,将风险降至“切实可行的”水平。这就是所谓的ALARP要求。对每个存在潜在危险性设施都实施了减轻风险计划,随后对土地利用规划实行控制,以避免风险加大,并在可能的情况下降低附近地区的风险。
图1-3 滑坡风险管理程序(据澳大利亚岩土力学协会AGS,2000)
可以说,香港风险管理理念是在1993年被用于检查边坡安全政策的,到1995,风险管理手段开始被认为是有助于边坡安全的一项不可或缺的政策。利用量化风险评估(QRA)技术,来计算和管理滑坡风险已经逐渐获得香港岩土工程业界的认同,因而驱使相关技术在近年来得到发展和应用。
图1-4 香港化学工业界风险管理框架
图1-5 健康与安全行政官(HSE)的风险容忍度框架
I. 谁有地质灾害及水利设备安全监管台账发邮箱[email protected]
创建出来一张表,一个地区填一张,再把不同地区很多张表装订起来,就一巡查台账。
J. 第四章 地质灾害的风险评估体系2013
①地质灾害来易发性评源判方法及其评判指标体系:
一一地质灾害易发指数计算公式
一一地质灾害易发评判指标:地质灾害影响因素(形成条件)+影响因素的权重。
②地质灾害承灾体及其易损性:
一一承灾体人,用人口分布密度图反映。
一一承灾体物,用财产分布密度图反映。
一一承灾体易损系数,中国地质灾害承灾体易损系数=1。
③地质灾害危险源识别,编制地质灾害危险源分布图。
④地质灾害危险源危险区范围预测。
⑤危险区内受威胁人数=?受威胁财产=?地质灾害险情计算。
⑥地质灾害风险评判,编制工作区地质灾害风险评价分区图。
参见中国地质灾害风险评价的理论与方法。