青海省公路沿线强降雪天气灾害风险区划研究

保广裕，周 丹，郑 玲，代青措，马守存，刘 玮

（青海省气象服务中心，青海 西宁810001）

公路交通运输作为国民经济和社会发展的重要基础，在切实保障人民基本生活、有力支撑社会经济发展方面意义重大。现代公路运输体系所追求的快速、高效与安全，在很大程度上受着气象条件的影响和制约，随着运输量的增加和极端天气事件的频繁出现，公路运输的安全运营受到严重影响[1]。许多研究表明，公路运输安全与气象条件关系密切，尤其以复杂气象条件对公路运输安全的影响最为显著，随着不利气象条件诱发的公路运输事故频率逐年上升，造成的人员伤亡和财产损失也出现增加趋势，公路运行安全和高效管理需求对气象条件的敏感性和依赖性日趋增大[2-5]。

青海省交通运输主要依靠公路，截止2016 年底，青海省公路总里程达到78 579 km。按技术等级划分，等级公路里程达45 575 km，其中高速公路达到3 500 km，二级及以上公路达到42 075 km。按行政等级划分，国道4 812 km，省道8 993 km，县道9 478 km，乡道14 455 km，其它道路40 841 km。近些年青海省气象部门多次对青海省公路沿线的气象灾害风险进行调查，结果表明影响青海省公路沿线的气象灾害有道路结冰、强降雪、道路积雪、强降水、低温和高温等，强降雪和低温天气导致的道路结冰是青海省主要气象衍生灾害之一，在影响交通安全的恶劣天气中排名第一位[6-7]。

李刚等[8-9]认为当道面存在积水（雪），道面温度低于0 ℃时，道面将产生结冰；保广裕等[10-11]从青海省道路结冰变化时空分布特征及其影响等级划分进行了分析研究，建立了地温和积雪深度预报模型，并根据道路结冰持续时间，将道路结冰对交通安全影响程度划分为4 个气象等级。但强降雪天气对青海省公路交通运输影响方面研究甚少。因此，本文从青海省公路交通沿线道路孕灾环境、承灾体和致灾因子等方面，研究了青海省公路沿线强降雪灾害性天气风险等级区划方法，并进行了区划特征分析。研究旨在总结青海省公路沿线强降雪时空变化规律和成因，为做好交通沿线强降雪灾害预报提供方法依据，同时为交通运管部门如何保障车辆行驶安全、做好交通气象服务提供依据。

1 研究资料与方法

1.1 研究资料

选取青海省主要公路沿线43 个气象站和26 个交通气象站2004 年10 月—2016 年5 月的地面气象观测中的降雪量和积雪深度资料及2013—2016年的交通事故、交通管制、道路形态和车流量等资料。采用致灾因子、孕灾环境和承灾体加权综合评价法，研究了国道5 条和省3 条道共8 条路段（图1）[12]，即国道G315 线、G109 线、G214 线、G227 线、G215线，省道S101 线、S202 线和S203 线的强降雪灾害性天气风险等级区划特征。按青海省质量技术监督局发布的气象灾害地方标准规定：24 h 降雪量≥5.0 mm 为大雪，24 h 降雪量≥10.0 mm 为暴雪，这里当24 h 降雪量≥5.0 mm 统称为强降雪。

1.2 研究方法

在区域气候研究中，需要提供区域尺度上每个栅格的气象资料。受经济和人力条件的限制，气象站点的数据是有限的，这就需要利用站点数据，通过空间插值由点及面得到每个栅格的气象数据。常用的插值方法主要有反距离权重法、样条函数法以及克里金法等[13]，在很多领域这些方法都能够较好的反映区域的时空差异。然而气象资料属于地理空间中的自然地理要素，具有空间结构的连续性和简便性[14]，其更多的受到海拔、地形的影响。青海省海拔高度差异大、地貌类型复杂多样，故本研究中气象要素的空间插值主要采用梯度距离平方反比法（Gradient Plus Inverse Distance Squared，GIDS），它充分反映了气象要素随海拔、地形的影响[15]。

梯度距离平方反比法由Nalder and Wein[16]提出，在距离权重的基础上，考虑气象要素随经纬度、海拔的梯度变化。其估值公式为：式中，X 与Xi为待估点与气象站点的X 轴坐标值；Y 与Yi为待估点与气象站点的Y 轴坐标值；E 与Ei为待估点与气象站点的海拔高程；CX、CY和 CE为站点气象要素值与X、Y 和海拔高程的回归系数，本文主要通过计算逐月各站点强降雪次数与站点经度、纬度和海拔高程的复相关系数，12 个月的平均复相关系数确定为CX、CY和CE；di为待估点到第i站点的大圆距离；n 为用于插值的气象站点的数目。

2 公路沿线强降雪分布特征

2.1 强降雪空间分布特征

由图2 青海省公路沿线强降雪天气空间分布特征可见，青海省公路沿线强降雪天气呈东南多、西北少的空间分布特征。强降雪天气过程发生次数最多的是G214 线的清水河段、S101 线的甘德—久治段，属于强降雪天气过程高发路段，近12 a 共出现强降雪天气过程64～86 次，年平均强降雪次数为5.3～7.2次。其次是S203 线的泽库—河南段、G227 线的大通—门源段强降雪天气过程发生次数也较多，近12 a共出现29～52 次。强降雪天气过程发生次数最少的为S203 线的循化段、G109 线的格尔木段、G315 线的冷湖—茫崖段，近12 a 只出现过1 次强降雪天气过程。

图2 青海省公路沿线强降雪天气年发生次数空间分布

2.2 强降雪时间分布特征

青海省冬、春、秋季均有强降雪天气过程发生，且主要集中发生在春季3—5 月（表1）。由图3 可见，青海省公路沿线春季强降雪发生次数分布图与年强降雪发生次数分布图特征高度一致，春季强降雪发生次数占全年的69.4%，属于强降雪天气高发季节。秋季强降雪发生次数占全年的25.6%，属于强降雪天气易发生季节。青海省公路沿线冬季强降雪发生次数相对较少，占全年的5.0%，主要是由于青海省属于高海拔地区，且远离海洋，冬季水汽较难到达。

表1 青海省公路沿线强降雪天气过程季月分布

图3 青海省公路沿线春季强降雪天气发生次数分布

由青海省公路沿线强降雪天气过程月分布特征（表1）可知，5 月强降雪天气过程发生次数最多，近12 a每年平均发生33.25 次，占全年强降雪天气过程发生次数的32.6%。其次是4 月，每年平均发生25.25次，占全年强降雪天气过程发生次数的24.8%。12月强降雪天气过程发生次数最少，近12 a 来G214线的囊谦段仅出现过1 次强降雪天气过程。

3 交通事故和交通管制特征分析

3.1 按天气类型特征分析

图4 是不同天气类型所引发交通事故起数比例，青海省引起交通事故高发的天气类型依次为晴、阴、雨和雪，晴天的交通事故发生起数占总交通事故次数的80.30%，主要因为晴好天气，出行率及车流量较高，加之司乘人员防范意识有所降低，容易导致人为事故。雪天的交通事故发生起数占交通事故次数的1.52%。

图4 不同天气类型引发交通事故起数比例图

表2 是不同天气类型所引发交通事故人员伤亡及财产损失比例，晴天交通事故起数较高，死亡、受伤人数和财产损失的比例也相应较高，均在73%以上。雪天引发交通事故人员伤亡及财产损失的比例分别为2.33%、1.25%和3.19%，其中死亡人数和财产损失所占比例明显高于其引发事故起数所占的比例，表明雪天发生的交通事故严重程度明显高于其它类型天气。

表2 不同天气类型引发交通伤亡及财产损失比例/%

3.2 按路面状况特征分析

图5 为不同类型路面条件引发交通事故起数比例。青海省交通路面状况分为干燥、潮湿、积水、漫水、冰雪、泥泞和其它等类型。路面条件所引发的的交通事故中，干燥路面所造成的交通事故比例最高，占交通事故总数的86.75%；其次为潮湿路面，占交通事故总数的9.20%。冰雪路面也较易发生交通事故，占交通事故总数的2.24%。考虑到冰雪路面一般行车少、车流小，其实际引发交通事故的实际比例要远远高于此。

图5 不同类型路面条件引发交通事故起数比例

3.3 交通管制情况分析

交通管制是指出于安全方面的原因对于部分或者全部交通路段的车辆和人员通行进行的控制措施。根据青海省交通总队提供的资料，青海省公路交通一般会根据社会重大活动、节假日、天气、事故、流量大和路况等原因采取管制措施。由青海省公路交通管制信息（表3）可以看出，影响青海省公路交通管制的气象因素主要是道路结冰、强降雪、道路积雪和强降水等天气，但也有2 种以上灾害天气的结合造成交通管制。例如2014 年11 月23 日20 时—24日10 时日因降雪影响，青海省平阿、平西高速因降雪封闭，G227 线青石嘴大坂山路段实行交通管制，禁止半挂车辆通行；大坂大雪封山，全线无法通行；西宁市公交公司于24 日5 时23 分启动了B 级应急预案。

4 公路交通沿线气象灾害风险因子分析

4.1 孕灾环境因子分析

道路形态是由于收费站、服务区、互通枢纽、桥梁和路坡等组成，并且车辆之间相互影响大，车辆密度越大，强降水和强降雪等造成的灾害越大。桥梁由于离地面有一定的高度，表面温度一般低于地面温度，容易受降雪积雪结冰和道路湿滑影响；如果有恶劣天气，隧道出入口差异较大，影响交通安全（表4），表中权重系数采用了专家打分法。因此，在风险区划和风险预警中需要注意桥梁、隧道等特殊道路沿线的孕灾环境形态。如通过对青海省公路交通沿线孕灾环境统计可知（表略），G315 线通过布哈河大桥，G109 线通过享堂大桥和香日德大桥，G214 线通过通天河大桥、子曲河大桥、扎曲河大桥和觉隆尕峡隧道，G227 线通过察汗河大桥和门源县大桥，G215线通过红土山隧道，S101 线通过军功黄河大桥，S202 线通过伊麻木黄河大桥，S203 线通过麦秀大桥。总之，公路交通沿线风险区划和风险预警服务过程中道路通过桥梁、隧道、枢纽、收费站和服务区时权重系数见表4。

表3 青海省2013—2016 年公路交通管制信息表

表4 桥梁隧道枢纽收费站和服务区权重系数

4.2 承灾体因子分析

青海省主要交通公路沿线日均流量空间分布差异很大，公路沿线日均车流量12 042 次，其中G109线的日均车流量最多，日均车辆为3 002.8 次，占全省车流量日均次数的24.2%，其次为G227 线，日均流量为2 284.3 次，占全省车流量日均次数的20.0%，其三是S203 线，日均车流量为1 329.7 次，占全省车流量日均次数的11.0%，日均车流量最少线路是G214 线，日均流量为854.6 次，只占全省车流量日均次数的7.1%。因此，研究灾害性天气对公路交通的影响时需要考虑车流量情况，青海省公路交通基本处于自由流或稳定流的服务水平。青海省公路交通沿线承灾体车流量等级权重划分见表5，表中权重系数采用了专家打分法。

表5 公路交通沿线承灾体车流量等级权重划分

4.3 降雪致灾因子分析

降水致灾不仅与降水过程有关，而且与地貌、植被和近地面水文特征有关，统计分析发现，青海省公路交通沿线出现降雪天气后，因气温下降路面容易形成积雪甚至冰冻层，对公路交通安全运行影响非常明显，而且持续时间也较长，同时也会使能见度下降。当出现降雪天气时，路面就会变的潮湿、积水、积雪甚至积冰等情况，造成路面与车轮之间摩擦系数减小，刹车距离延长，为保障车辆安全行驶就必须降低车辆的行驶速度，加大车辆之间的距离。青海省主要公路沿线属同一气候带，一般造成区域性强降雪天气为同一影响系统，公路沿线附近地形地貌条件较为相似，因此在研究中假设灾害点的地理地质条件基本一致，主要分析降雪致灾因子，青海省强降雪等级划分和致灾因子影响系数见表6，表中权重系数采用了专家打分法。

5 强降雪天气风险区划特征

5.1 灾害性天气风险区划思路

灾害性天气区划思路是基于自然灾害风险形成理论，气象灾害风险由致灾因子、孕灾环境、承灾体和抗灾能力4 部分共同形成的。致灾因子是引起灾害的强度和概率，是灾害产生的首要条件；孕灾环境是相同的气候条件下，孕灾环境的地理地貌与致灾因子的配合程度，它能加剧或减弱气象灾害和次生灾害的发生；承灾体是易于遭受灾害威胁和损失的性质和状态情况；抗灾能力指承灾体抵御灾害发生发展的能力，由于青海省主要公路交通沿线将公路两侧为水泥混凝土路基、路面、交通安全设施等的灾害防治工程，公路的抗灾能力一般较强[17]。

根据自然灾害风险分析原理，从致灾因子、孕灾环境和承灾体3 个方面综合评估青海省公路沿线强降雪气象灾害风险程度的地区差异，在前面分析强降雪时空分布特征的基础上，以一个综合的灾害风险指数作为指标，完成青海省公路交通沿线灾害性天气风险区划，采用致灾因子影响权重系数（表4）为基础，加上承灾体权重系数（表2）和孕灾环境权重系数（表3），最终得到强降雪灾害性天气风险等级区划特征。风险区划分为一般风险、中等风险、较高风险和高风险。

5.2 强降雪气象灾害风险指数模型

建立气象灾害风险指数的层次结构模型：HDRI=ve×fvh×fvs，式中HDRI 为气象灾害风险指数，用于表示气象灾害风险程度，其值越大，则灾害风险程度越大。ve、vh、vs 的值是气象致灾因子、孕灾环境和承灾体各因子指数。fvh、fvs为孕灾环境、承灾体的权重系数。综合影响模型以ve 等级为主要参量，综合考虑承灾体和孕灾环境对风险指数进行修正[18-21]。

为了消除各指标的量纲差异，对每一个指标进行归一化处理。对于致灾因子、孕灾环境和承灾体所包含的各个指标归一化计算公式为：

式中，Dij是j 站（格）点第i 个指标的归一化值；Aij是j 站（格）点第i 个指标值；maxi和mini分别是第i 个指标值中的最大值和最小值。

由于抗灾能力越强，相应的灾害风险越小，因此抗灾能力的个指标归一化方法与其它要素不同，计算公式为：

各评价因子指数（即致灾因子、孕灾环境和承灾体）的计算则采用加权综合评价法，把各个具体指标的作用大小综合起来，用一个数量化指标加以集中表示整个评价对象的影响程度，计算公式为：

式中，Vj是评价因子的总值，Wi是指标i 的权重，Dij是对于因子j 的指标i 的归一化值；n 是评价指标个数。

5.3 强降雪灾害性天气风险区划特征

从青海省公路沿线强降雪年度灾害风险区划（图6）可见，G315 线的西宁—阴山桥—湟源—巴燕路段、G109 线的西宁—湟源—倒淌河路段和都兰路段、G214 线的西宁—阴山堂—湟源—倒淌河路段、G227 线的西宁—长宁—大通—黑泉水库—大坂山隧道—青石嘴—景阳岭—峨堡镇—门源—扁都口路段、S101 线的西宁—申北—上新庄收费站—尕让路段、S202 线的化隆县城路段为强降雪高风险路段。G315 线的巴燕—海晏—西海镇路段和天峻路段、G109 线的享堂大桥省界—民和—乐都—平安路段、倒淌河—青海湖路段和香日德路段、G214 线的倒淌河—共和—三塔拉路段和囊谦—玉树与西藏立界牌处路段、S101 线的多石嘴路段、大武路段、达日—满掌路段和久治—齐哈玛路口—分水岭路段、S202 线的石壁—青沙山—阿岱路段、S203 线的古城收费站—阿岱路段为强降雪较高风险路段；这些路段一方面强降雪出现频次较高，另一方面车流量较大，因此一旦出现强降雪，对交通的影响也较大，这与前面分析的事故多发生路段也比较匹配。

图6 青海省公路沿线强降雪年度灾害风险区划

G315 线的刚察路段、乌兰路段和怀头他拉—大柴旦—涩北—黄瓜梁—老茫崖—油砂山—省界路段、G109 线的茶卡路段和香日德—诺木洪—格尔木市—格尔木南出口收费站—管养分界路段、G214 线的通天河大桥—玉树—多拉玛康路段、G215 线的当金山—当黄路口—鱼卡—铁石关隧道—锡铁山—涩北气田—察尔汗—加尔苏—格尔木—格尔木市盐桥路与黄河路叉口路段、S101 线的班玛—隆格寺路段、S202 的循化县路段、S203 线的群科—隆务镇—麦秀山路段为强降雪一般风险区，其余路段均为强降雪中等风险区。这与这些路段降雪频次少，且车流量较少有关。

从青海省公路沿线逐月强降雪灾害风险区划（图7）可知，除1 月份强降雪灾害高风险集中在G227 线的西宁和青石嘴路段、G109 线的都兰路段、G227 线的大柴旦路段、S101 线的大武路段外，其余月份的强降雪灾害高风险主要集中在G315 线的西宁—阴山桥—湟源—巴燕路段、G109 线的西宁—湟源—倒淌河路段和都兰路段、G214 线的西宁—阴山堂—湟源—倒淌河路段、国道227 线的西宁—长宁—大通—黑泉水库—大坂山隧道—青石嘴—景阳岭—峨堡镇—门源—扁都口路段、省道101 线的西宁—申北—上新庄收费站—尕让路段、省道202 线的化隆县城等路段。这与青海省强降雪分布特征及青海省各路段车流量相关[22]。由统计资料可知，5月、10 月发生的强降雪天气事件次数最多，但由于5月、10 月的温度相对较高，降雪融化快，不易产生积雪和道路结冰，故而造成的灾害较少。

6 结论

图7 青海省公路沿线强降雪逐月灾害风险区划

（1）青海省公路沿线强降雪天气过程出现次数最多的是5 月；春季是青海省公路沿线强降雪天气的高发季节；G214 线的清水河段和S101 线的甘德—久治段是强降雪天气过程的高发路段。

（2）青海省公路沿线引发交通事故最高的天气类型是晴天、路面状况是干燥。雪天引发交通事故所占比例不高，但其引起的死亡人数和财产损失所占比例明显高于其引发事故起数所占的比例，表明雪天发生的交通事故严重程度明显高于其它类型天气。

（3）在分析青海省公路沿线强降雪天气时空分布特征的基础上，采用致灾因子为基础，加上承灾体、孕灾环境权重系数，最终建立了青海省公路沿线强降雪灾害性天气风险等级区划模型，并绘制了等级区划图。西宁地区、海北地区、都兰县是强降雪灾害性天气高风险区，主要因为人口密集，车流量大，灾害性天气对其影响大。此外，东部地区强降雪灾害性天气风险显著高于西部地区。