ПРЕДЛАГАЕМЫЕ МЕТОДЫ КОЛИЧЕСТВЕННОГО АНАЛИЗА ОПОЛЗНЕВЫХ РИСКОВ

Этот раздел посвящен количественному анализу риска с учетом оползневой опасности в качестве входной информации. Часто возникает необходимость рассчитать все параметры, включенные в уравнение (1) (см. часть 1 – Ред.), для каждого класса величины, поскольку оползни каждого класса характеризуются определенными значениями вероятности возникновения, дальности перемещения, интенсивности, вероятности воздействия. Затем можно установить глобальный риск для всей интересующей площади, объединив конкретные риски для разных величин оползней или их интенсивностей и для всех подверженных их воздействиям объектов. Однако для анализа регионального (или меньшего) масштаба этот подход неприменим из-за недостатка или отсутствия подробных входных данных, поэтому уравнение риска в этом случае будет более простым и более общим.

Помимо прямого риска (например, физической потери имущества или гибели людей) необходимо также учитывать косвенный риск (например, нарушение экономической деятельности, эвакуацию населения и т.д.), но это выходит за рамки данной статьи, в которой основное внимание уделяется прямым потерям.

Дескрипторы оползневого риска варьируют в зависимости от цели оценки, характера и типа каждого объекта риска, а также способов описания степени ущерба. Они могут быть:

1) одномерными, например 1 млн евро/год;

2) многомерными, например (кумулятивная) вероятность 0,0001 для заданного уровня потерь.

Для второго случая следует установить репрезентативные сценарии риска.

Дескрипторы риска для объекта или территории могут быть показаны графически путем построения (кумулятивных) кривых «частота (или вероятность) – последствие» или путем представления отдельных значений.

Для расчета риска могут использоваться два альтернативных типа анализа – детерминистический или вероятностный. При детерминистическом анализе рисков используются средние или наименее благоприятные (при наихудшем сценарии) значения компонентов риска (переменных уравнения риска) и получается одномерный результат, показывающий средний или максимальный риск соответственно. Напротив, для вероятностного анализа принимается, что все или некоторые компоненты риска соответствуют распределениям вероятностей, поэтому результаты представляются вероятностно – с использованием пар значений или графиков (кумулятивной) вероятности и последствий. Моделирование методом Монте-Карло может облегчить вероятностный расчет риска, если известны функции плотности вероятности, которые лучше всего соответствуют распределениям компонентов риска.

Оценка уязвимости

Несмотря на то что проводились обширные исследования по количественной оценке оползневой опасности, разработки по анализу последствий и оценке уязвимости были ограниченными. Далее будут описаны различные виды ущерба от разных типов оползней для разных объектов риска и приведены указания по выбору подходящих методов оценки уязвимости в зависимости от объекта риска, типа оползня и масштаба анализа.

Типы уязвимости

В разных дисциплинах используются разные определения и концептуальные парадигмы для уязвимости.

С точки зрения естественных наук, уязвимость может быть определена как степень потерь для определенного объекта или ряда объектов на территории, подверженной
оползневому риску. Для имущества ущербом будет его величина в отношении стоимости. Для людей это будет вероятность их гибели. Уязвимость может также относиться к предрасположенности к потерям (или к вероятности потерь), а не к их степени.

В социальных науках существует множество определений и аспектов для термина «уязвимость» в зависимости от масштаба и цели анализа. Некоторые из них рассмотрены в публикациях [262, 302].

Количественная оценка уязвимости может быть получена: в денежном выражении (абсолютном или относительном касательно величины подверженных риску объектов), в процентах от валового внутреннего продукта на душу населения, в количестве смертельных исходов или с использованием других типов шкал показателей (последнее особенно актуально для социальной уязвимости, как описано в работе [303]). Степень ущерба, причиненного тем или иным событием, представляет собой сумму прямых и косвенных потерь. Здесь мы рассмотрим физическую уязвимость и уязвимость людей.

1. Физическая уязвимость относится к прямому ущербу для зданий, инженерных сетей и других объектов инфраструктуры. Финансовые последствия ущерба зданию или сооружению могут быть легко оценены и понятны. Кроме того, уязвимость физических объектов может быть выражена в отношении степени ущерба или стоимости восстановления в результате события.

2. Уязвимость людей (гибель, травмы) относится к тому, приведет ли оползневое событие к травмам или смертельным исходам или нет. Опять же, в случаях травм или гибели людей (в пересчете на страховую стоимость) или снижения качества жизни может быть дана денежная оценка. Модели, которые используются для определения таких денежных значений, как правило, учитывают стоимость спасения, госпитализации и лечения, а также потерю потенциальных заработков (как на ближайшее время в случае травмы, так и в долгосрочной перспективе). Гибель людей или получение ими травм в результате схода оползня приводят также и к социальным последствиям, которые нелегко поддаются количественной оценке.

Обзор типов потенциального ущерба, которые классифицируются в зависимости от типа оползня, объектов риска и расположения этих объектов по отношению к оползню, представлен в публикации [17].

Уязвимость зданий

Опыт показывает, что степень ущерба для зданий весьма различна в зависимости от характеристик здания, механизма оползня, а также его величины и интенсивности. Уязвимость может быть выражена в виде степени ущерба, варьирующей от неконструктивных повреждений до обширного разрушения/обрушения. Повреждения могут быть конструктивными/структурными или неконструктивными/неструктурными с нарушением инженерных систем.

Тип уязвимого объекта – ключевой фактор при оценке его уязвимости тем или иным методом. Основные типологические параметры, которые определяют способность зданий противостоять оползням – это конструктивная система, геометрия, свойства материалов, состояние технического обслуживания, уровни проектных норм, детали фундамента и наземной части, количество этажей и др. Стоимость ущерба зависит от типа здания, его расположения и использования. Для облегчения сбора данных в местном и региональном масштабах во многих случаях удобно рассматривать более агрегированные уровни в виде однородных объектов. Они должны включать группы зданий, характеризующихся относительной однородностью по типу конструкций, строительным материалам, возрасту, количеству этажей и распределению в отношении землепользования.

Дополнительным важным фактором является географическое расположение объектов по отношению к телу потенциального оползня (на уровне бровки срыва, зоны перемещения, фронтальной части и т.д.) с учетом вариаций движения и последующего взаимодействия со зданиями. Важными параметрами также являются место удара и его важность для устойчивости объекта. Основные места воздействия – крыша, фасад (включая структурные и неструктурные элементы) и фундамент. Для малых масштабов в силу небольшого разрешения анализа может быть принято упрощение, заключающееся в том, что события схожей величины вызывают повреждения одинакового уровня. При детальном масштабе оценки, особенно для камнепадов и обломочных потоков, следует учитывать точку удара по зданию, особенно по элементам, которые важны для его устойчивости. В особенности это касается каркасных конструкций, где, например, повреждение несушей колонны может инициировать каскад разрушений. В каменных конструкциях (из каменной, кирпичной или другой кладки) повреждения обычно носят локальный характер, поскольку легко находятся альтернативные пути для передачи нагрузки благодаря гиперстатической (с избыточными связями) несущей системе.

Один из основных параметров, способных существенно повлиять на повреждение здания в случае обломочного потока, – «иерархия сопротивлений» между основными конструктивными (несущими) и второстепенными неконструктивными (ненесущими) элементами.

Ущерб, наносимый застроенной среде в результате возникновения быстрых оползней, таких как обломочные потоки и камнепады, как правило, является самым большим и серьезным, поскольку он может привести к полному разрушению любого здания. Однако медленно движущиеся оползни также оказывают неблагоприятное воздействие [264]. Ущерб, наносимый зданию медленным оползнем, в основном объясняется кумулятивным долговременным (абсолютным или дифференциальным) смещением и тем, что оно сосредоточено в пределах неустойчивой зоны. Тип реакции здания на долговременное общее и дифференциальное деформирование грунта зависит в первую очередь от типа фундамента. Глубокие фундаменты менее уязвимы, чем неглубокие. Жесткие фундаменты, которые допускают вращение здания как жесткого тела, могут быть менее уязвимыми, чем гибкие [304].

Уязвимость автомобильных и железных дорог и транспортных средств

Уязвимость системы автомобильных или железных дорог может быть обусловлена как частичной или полной блокировкой их трасс, так и структурными повреждениями, включая нарушение покрытия, что связано с уровнем эксплуатационной пригодности.

Для оценки уязвимости транспортной инфраструктуры и транспортных средств (из-за прерывания движения) по отношлению к различным оползневым опасностям необходима информация о типе (автомагистраль, асфальтированная или грунтовая дорога или др.), ширине дороги и интенсивности движения. В этих целях можно использовать среднегодовой показатель ежедневного движения (annual average daily traffic – AADT), который является репрезентативным для типичного транспортного потока.

Для движущихся объектов, таких как транспортные средства, точная оценка уязвимости требует хорошей регистрации прошлых оползневых событий и связанного с ними ущерба [74]. Уязвимость транспортного средства на дороге зависит от его положения по отношению к оползню в определенное время и от того, пострадает ли оно непосредственно от удара, врежется ли в уже отложенный материал или сойдет с рельсов из-за повреждения инфраструктуры. Кроме того, важными способствующими факторами являются: тип транспортного средства (в части его средней скорости), величина оползня и плотность (интенсивность) движения в определенное время на определенном участке дороги. Таким образом, уязвимость транспортного средства по отношению к оползням привязана к пространству и времени и может быть количественно определена с использованием статистических данных и/или стохастических подходов.

Уязвимость людей

Физическая уязвимость людей относится к вероятности того, что из-за оползня будет потеряна конкретная жизнь
 [11]. Она зависит от многих факторов: типа оползня, его размера и интенсивности; сопротивляемости и подвижности людей, подверженных оползневому риску; их относительного положения в зоне воздействия. Считается, что сопротивляемость человека воздействию оползней также является функцией его интеллектуальной зрелости (например, в отношении восприятия риска) и его физических данных (например, в силу возраста) [305]. Этот тип уязвимости может быть весьма важным в случае быстрого оползня (обломочного потока, камнепада), но, как правило, незначителен для медленных оползней. Из-за сложного и динамичного характера человеческой популяции такая уязвимость меняется во времени. Учитывая большие неопределенности и сложности, связанные с физической уязвимостью людей по отношению к оползням, все существующие методики ее анализа основываются на экспертных оценках и эмпирических данных.

Количественная оценка уязвимости

Уязвимость объекта риска может быть количественно оценена с помощью индексов или кривых уязвимости. Индекс уязвимости отражает степень ущерба по относительной шкале от нуля (отсутствие повреждений) до единицы (полное разрушение). Кривые уязвимости показывают условную вероятность достижения или превышения определенного уровня ущерба (например, незначительного, умеренного, обширного, полного) в результате схода оползня определенного типа и определенной интенсивности. Таким образом, в подход к моделированию уязвимости явно можно включить как эпистемологические (основанные на знаниях), так и случайные неопределенности (например, для структурной типологии, сопротивления материалов, возраста, состояния технического обслуживания и т.д.).

Большинство процедур построения кривых уязвимости, описанных в литературе (например, [306–310] и др.), первоначально было предложено в отношении землетрясений, но их также можно модифицировать так, чтобы применять при рассмотрении воздействий оползней. Для представления кривой уязвимости для заранее заданного уровня повреждений (или предельного состояния) обычно используется функция двухпараметрического логнормального распределения из-за ее простой параметрической формы [311, 312].

Методы, используемые для количественной оценки уязвимости, в соответствии с типом входных данных и оценкой параметров динамического отклика объекта можно разделить на три группы: эвристические (основанные на суждениях экспертов) (таблица 16); основанные на данных, то есть использующие данные прошлых событий (таблица 17); аналитические, то есть использующие физические модели (таблица 18). Наличие и качество входных данных также играют фундаментальную роль.

Таблица 16. Эвристические (основанные на суждениях экспертов) методы оценки уязвимости

Таблица 17. Методы оценки уязвимости, основанные на данных

Таблица 18. Аналитические методы оценки уязвимости (основанные на физических моделях)

Эвристические (основанные на суждениях экспертов) методы

Эвристические (основанные на суждениях экспертов) методы обычно дают дискретные значения для диапазона интенсивностей оползней. Основываясь на экономической ценности зданий, дорог и других объектов инфраструктуры в заданном районе, авторы работы [313] установили фиксированные значения уязвимости в зависимости от периода повторяемости обломочных потоков и камнепадов. Таким же образом они определили значения уязвимости для людей внутри и снаружи зданий. Для людей, находящихся на открытых пространствах, в транспортных средствах или в зданиях в оползнеопасных зонах, на основе наблюдений за реальными событиями авторы публикации [314] дополнительно получили значения, которые могут быть использованы для оценки рисков в Гонконге.

В работе [315] был предложен метод определения физического ущерба дорогам из-за обломочных потоков на основе статистического анализа данных из анкет (заполненных признанными экспертами в области оценки опасностей и рисков в связи с обломочными потоками) для расчета кривых уязвимости.

Методы, основанные на данных

Методы, основанные на данных, являются наиболее часто используемыми для оценки уязвимости, поскольку они отличаются простотой и надежностью, хотя и привносят определенную степень субъективности. Степени их сложности и учета неопределенностей значительно различаются, и их применимость ограничена необходимостью в наличии данных инвентаризации для исследуемой территории. Уязвимость с помощью этих методов рассчитывается как функция интенсивности оползня.

Авторы статьи [254] выполнили обратный анализ данных по повреждениям в результате реальных событий для получения корреляций между интенсивностью камнепадов и уязвимостью зданий с помощью регрессии. Результатом стала эмпирическая функция уязвимости для оценки в детальном масштабе, полученная путем подбора значений повреждений и энергий удара с помощью сигмоидной функции. Аналогичным образом в работе [316] были использованы данные инвентаризации ущерба, ненесенного зданиям обломочными потоками, для расчета сигмоидной функции, которая может быть использована для определения уязвимости в зависимости от толщины оползневого материала (height of accumulation), силы удара и кинематической вязкости.

В статьях [305, 317] в количественную оценку уязвимости были включены неопределенности. Была предложена вероятностная оценка уязвимости с помощью подхода, основанного на аппроксимации неопределенностей методом второго момента первого порядка (FOSM – first-order second moment), который использовался также в работе [318]. Схожая вероятностная модель была предложена и в публикации
 [319].

Для обломочных потоков авторы работ [262, 320–322] получили функцию уязвимости, которая связывает интенсивность (толщину обломочного материала) со значениями уязвимости.

Авторы статьи [267] разработали индекс интенсивности обломочного потока, который учитывает высоту и скорость потока, чтобы рассчитать вероятность ущерба.

Аналитические методы

Аналитические методы применяются реже из-за их сложности по сравнению с описанными выше методами и из-за отсутствия/нехватки детальных входных данных. При использовании таких методов обычно проводятся различия между зданиями, имеющими разные типы конструкций.

Уязвимость нижней части железобетонной конструкции к воздействиям камнепадов может быть проанализирована с помощью методики, представленной в публикациях [323, 324]. При ее использовании учитывается потенциальная возможность прогрессирующего обрушения, когда в результате камнепада разрушаются ключевые элементы конструкции (анализ выполняется с применением метода конечных элементов). Эта методика позволяет получить дискретные вероятностные значения уязвимости для разных интенсивностей событий и кривые уязвимости, учитывающие неопределенность места удара.

Авторы статей [312, 325] разработали аналитический метод оценки уязвимости железобетонных зданий, подверженных воздействию медленных оползней, вызванных землетрясениями. Кривые уязвимости были получены с помощью определения пиковых ускорений грунта или перманентных смещений в скальном основании, находящемся в сейсмически активной зоне, и вероятности превышения каждого предельного состояния на основе двухэтапного численного моделирования в несвязанной постановке. Этот метод применим к различным типам грунта, геометриям склонов и конфигурациям зданий, что позволяет явно учитывать разные источники неопределенности. В работе [326] также были рассчитаны кривые уязвимости в зависимости от неравномерных осадок железобетонного каркасного здания.

Кривые уязвимости могут быть получены для неармированных и армированных каменных конструкций, подверженных воздействию обломочных потоков, с помощью метода, предложенного в публикации [327], в пакете программ HAZUS [329]. В этом методе используются принципы динамического отклика простой конструкции на сейсмическое воздействие. Кроме того, авторы работы [328] представили другой аналитический метод расчета кривых уязвимости – основанный на оценке устойчивости (сопротивляемости) железобетонного каркаса и заполняющей его стены в вероятностных терминах и использующий моделирование методом Монте-Карло. При этом учитывается иерархия устойчивостей отдельных элементов конструкции.

Перевод статьи выполнен при поддержке ГК «ПЕТРОМОДЕЛИНГ» и Алексея Бершова.

—

Продолжение следует