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长江黄金水道横贯我国东中西部，是连接丝绸之路经济带和21世纪海上丝绸之路的重要纽带.重庆市位于长江上游地区，处于“一带一路”和长江经济带联结点，在国家区域发展和对外开放中具有独特而重要的作用，是国家确定的长江三大航运中心之一.
雾是由于大量微小水滴悬浮空中，使得水平能见度小于1 km的视程障碍现象[1]，是航运中常见的气象灾害之一.长江航道重庆境内全年均有雾发生，年平均大雾日数较多，尤以万州至江津段为甚[2-4].大雾天气通常导致船只无法正常航行，大量船舶挤压，水上运输陷入停顿，甚至造成碰船、触礁等交通事故，造成人民生命财产的重大损失[4-6]. 2009年11月10日凌晨，一艘滚装船行至涪陵区关刀碛水域时遭遇大雾，与某散货船发生碰撞，导致6名船员失踪，碰撞后船体漂至火风滩水域，严重威胁船舶航行安全；2014年3月17日06时左右，江津区长江沙沱水域出现的浓雾天气直接导致一艘轮船发生翻覆，3人死亡，1人失踪.为充分释放长江黄金水道的运输动能，保障航运管理部门的交通管控与航运企业的安全运营[7]，有必要开展长江航道大雾的生消规律及灾害风险区划研究.
近年来，大雾灾害风险评估与区划领域的研究不断取得新的进展.邹晨曦等[8]对雾灾风险评估多个方法的适用性进行了比较分析；史军等[9]开展了上海市大雾气候特征及风险区划研究，绘制了上海市大雾风险区划图；李蔼恂等[10]开展了我国主要公路低能见度灾害风险的区划研究；杨忠恩等[11]基于大雾观测资料、高速公路历史灾情数据等对浙江省高速公路大雾灾害进行了风险区划；曲晓黎等[12]建立了河北省高速公路雾灾风险区划模型.目前，针对水上交通安全开展的灾害区划研究较少，高方朝[13]运用系统工程原理建立了惠州港荃湾航道通航环境风险危险因素指标体系；杨亚东[14]运用灰色理论对长江浅险航段的通航环境危险度进行了评估，但上述研究都未涉及航道气象灾害的风险区划.因此本研究拟利用长江航道重庆段大雾观测资料、航道基础地理信息、航运交通事故、水上交通管制等航运安全大数据，依托ArcGIS的空间信息技术，构建长江重庆航道大雾灾害风险评估指标体系，开展大雾灾害风险区划研究，为长江重庆航道的安全管理部门决策和航运企业的安全运营提供理论支撑.
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采用的资料包括基础地理信息数据、海事行业数据、气象监测数据等.基础地理信息数据来源于长江航道测量中心的电子航道图.海事行业资料包括交通事故、交通流量、交通管制等，来源于重庆海事局.交通事故资料为2009-2016年重庆海事管辖水域内的交通事故数据，交通流量资料是2008-2016年江津、朝天门、万州和巫山4个流量监测点的船舶流量数据，交通管制资料是2013-2016年重庆海事局发布的安全预警信息.气象监测资料为2008-2016年长江重庆航道沿江区县的逐小时能见度监测数据(51个自动气象观测站，图 1)，数据来源于重庆市气象信息与技术保障中心.
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依据自然灾害风险分析原理，长江重庆航道大雾灾害风险R可分为致灾因子危险性VH、承灾体脆弱性VS和暴露性VE 3个部分建立指标体系[15].利用层次分析法(analytic hierarrchy process，AHP)，解决指标体系的定量问题[16]，将评估因子VH，VS，VE进一步分级为气候危险因子DH1、地理危险因子DH2、交通事故因子DS1、交通管制因子DS2及交通流量因子DE1 5类评估指标，建立“目标—评估因子—评估指标”三层分级的长江重庆航道大雾灾害风险评估指标体系(图 2).
综合考虑各指标对上层因子的影响程度，采用加权综合评估法计算灾害风险目标值及各评估因子指数值，计算公式为：
式中：R为长江重庆航道大雾灾害风险值； Vj为各评估因子的值； Dij为对于因子j的指标i的归一化值；Wi为各指标对应的权重系数；n为指标个数.
为消除指标之间的量纲差异，各指标的归一化处理公式为：
式中：Di为归一化值；Xi为原始数据；xmax和xmin分别为原始数据的最大值和最大值.
其中，基于专家咨询法(德尔菲法)确定权重系数的步骤如下：首先，成立长江重庆航道大雾灾害风险评估专家研究组，通过文献查阅、访谈等方法，设计第一轮的专家调查问卷，并邀请风险评估专家开展调查；然后，通过对第一轮调查结果的汇总与分析，完成调查问卷条目的增减与内容的调整，确定最终调查问卷，并邀请风险评估专家开展第二轮专家调查；最后，统计分析回收的第二轮专家调查结果，得到各权重系数.其中，风险评估专家成员包括海事部门(3人，均为海事管理人员)、气象部门(11人，均为高级工程师)、航运企业(14人，包含总船长1名，高级船长2名，高级工程师5名)、高校(2人，均为高级工程师)共30名专家，专业覆盖船舶驾驶、航运管理、航海技术、大气科学、应用气象等领域，能够显著降低评估结果受专家思维局限性影响的程度.
1.1. 研究资料
1.2. 研究方法
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大雾灾害致灾因子危险性分为气候危险因子、地理危险因子两方面加以评估.气候危险因子主要考虑大雾强度、大雾频率及持续时间3类指标.大雾强度为年均最低水平能见度，大雾频率为水平能见度不足1 km[17]的年均日数，大雾持续时间为水平能见度连续不足1 km的时长算术平均值.本研究基于长江重庆航道沿江的51个气象观测站资料，进行ArcGIS反距离加权内插，得到2008-2016年长江重庆航道沿江区县大雾气候特征的空间分布(图 3).
由图 3可见，长江重庆航道沿江区县的大雾强度、频率及持续时间整体均呈现西高东低的分布特征.长寿、涪陵和万州3个区县的大雾强度最强、发生频率最高、持续时间最长；巫山境内大雾发生频率低且强度弱，但持续时间较长；云阳、奉节境内的大雾强度、大雾频率和持续时间均为全市最低.
利用式(2)，对气候危险因子的3类指标归一化处理，并分别赋予0.333 4，0.278 8，0.387 8的权重，得到长江重庆航道大雾灾害气候危险因子的分布特征(图 4a). 图 4a表明，长江重庆航道大雾灾害气候危险性较高的航段位于巴南至涪陵一带，气候危险性系数基本都在0.5以上；涪陵中游至巫山上游航段，气候危险性明显降低，部分航段的系数甚至接近于0；巫山中下游航段与上游相比，气候危险性再次升高，这是由于该段大雾持续时间较长，且大雾强度较强导致的.
地理危险因子主要考虑航路曲度、航路宽度、航路交汇和桥梁主跨4类指标，分别赋予0.244 5，0.270 9，0.294 1，0.190 5的权重，相加得到长江重庆航道大雾灾害地理危险因子的分布特征(图 4b). 图 4b表明长江重庆航道大雾灾害地理危险性呈现为明显的三段式分布，涪陵以上航段航路较窄，且多弯道，多桥梁，地理危险性最高，地理危险性系数平均在0.4左右；万州至巫山航段航路较涪陵上游更窄，但航路较为平直，地理危险性次高，地理危险性系数约为0.35；涪陵至忠县一带航段无论是航路宽度还是航路曲度，均优于其他航段，因此该航段的地理危险性最低，仅为0.3.
根据图 2所示权重，对气候危险因子和地理危险因子进行空间相加，归一化处理后采用ArcGIS的自然断点法进行分级，自然断点法是一种根据数值统计分布中存在的自然转折点、特征点等“裂点”，把研究对象分成规律或性质相似的群组的统计方法，可对相似值进行最恰当地分组，并可使各个类之间的差异最大化.利用自然断点法将危险性分为5级：高危险区(0.67，1]、次高危险区(0.55，0.67]、中等危险区(0.42，0.55]、次低危险区(0.29，0.42]、低危险区(0，0.29]，得到长江重庆航道大雾灾害危险性等级分布(图 4c). 图 4c表明，长江重庆航道大雾灾害危险性的分布特征与气候危险因子较为一致，大体表现为西部高东部低.永川至涪陵航段，大雾灾害危险性逐渐增加：永川、江津段的危险等级中等，巴南至涪陵多为次高危险航段，涪陵高危险航段最多，这是由于自然航段(永川至江津)与回水航段(巴南至涪陵)相比，更易进入枯水期，江面水位下降，不利于大雾形成；涪陵下游至巫山上游航段，大雾灾害危险性呈波动下降趋势，危险等级在次低与次高之间，与长江重庆航道的气候特征吻合；巫山航段中游一带，大雾灾害危险性出现了一个极大值，达到次高风险等级，这是由于该航段的年均最低水平能见度较低且持续时间较长引起的.
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脆弱性是指某危险区域内的所有财产因潜在危险因素造成的伤害或损失程度[18].大雾灾害脆弱性从交通事故因子、交通管制因子两方面进行评估.交通事故因子主要考虑因大雾导致的人员伤亡、经济损失和涉险船舶量3个部分，交通管制因子为长江重庆海事局在气象部门发布大雾预警时限制航行的船舶数量.
基于长江重庆航道2009-2016年期间因大雾天气导致的交通事故信息，利用式(2)对交通事故因子的三类指标归一化处理，并分别赋予0.431 2，0.220 3，0.348 5的权重，得到长江重庆航道大雾灾害交通事故因子的特征分布(图 5a). 图 5a表明，长江重庆航道的事故高发航段多位于中西部，主要是江津至忠县一带，其中又以长寿、涪陵航段最为显著，事故因子系数甚至接近于1，与该段的高气候危险性呈正相关关系.
图 5b为长江重庆航道大雾灾害交通管制因子的分布特征.由图可见江津、丰都航段交通管制频繁，而永川航段、巴南至涪陵航段、忠县以下航段的交通管制相对较弱.值得注意的是，对于有事故发生的航段(永川至忠县)，交通管制因子与交通事故因子大致呈负相关关系，即交通管制越频繁的航段发生事故的频率越低.
与危险性评估类似，基于交通事故因子及管制因子计算得到长江重庆航道大雾灾害脆弱性分布(图 5c). 图 5c表明，大雾灾害脆弱性大体呈西高东低的分布态势：万州及其下游航段为低脆弱性航段，万州上游航段脆弱性相对较高，并表现为三峰型，峰值分别位于江津、朝天门、丰都海事处管辖水域，其中高、次高脆弱性的航段主要位于江津海事水域，中等脆弱性的航段主要分布在丰都海事水域.
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暴露性是指暴露在自然灾害中的人、财产等承灾体要素.大雾灾害暴露性根据长江重庆航道的交通流量加以评估，交通流量越大，承灾体的暴露性越高.
基于长江重庆航道2008-2016年的逐月交通流量监测数据，计算并处理得到长江重庆航道大雾灾害暴露性评估因子特征分布(图 6). 图 6表明，长江重庆航道的暴露性等级从上游至下游呈现“低-高-次高”的分布形势，巴南至万州航段为高暴露区，永川、江津航段为低暴露区，云阳至巫山航段为次高暴露区.
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综合考虑长江重庆航道大雾灾害危险性、脆弱性、暴露性3项评估因子，首先根据图 2所示权重进行空间相加，之后利用式(2)进行归一化处理后，放大100倍取整，得到长江重庆航道大雾灾害风险指数，最后基于自然断点法划分为大雾灾害风险等级标准(表 1).
根据表 1风险等级，得到长江重庆航段大雾灾害风险的空间分布(图 7).
图 7a表明，巴南至忠县一带属于中等以上大雾灾害风险区域，在涪陵和丰都行政区界内，甚至存在显著的次高风险及高风险区.
依据海事部门的水域划分标准，统计各航段的大雾灾害风险等级(图 7b).由图 7b可见：1)长江重庆航道的大雾灾害风险等级，在永川至丰都航段自西向东显著升高，忠县至巫山中游航段逐渐降低，随后在巫山下游航段略有上升，但升幅不明显；2)长江重庆航道大雾灾害高风险及次高风险航段在巴南至忠县海事水域分布密集，中等风险航段主要位于江津、朝天门、涪陵等海事水域，其余航段则属于中等以下风险区；3)大雾灾害高风险及次高风险航段分别占重庆全航段的6%和27%，即长江重庆航道有1/3的航段大雾灾害风险较高，中等风险航段占比26%，次低风险及低风险航段分别占比27%和14%.
根据长江重庆航道2009-2016年期间因大雾天气导致的交通事故资料，检验事故发生频次与大雾灾害风险分布的相关性.结果表明两者正相关性有统计学意义，相关系数0.253 8(通过99%置信水平检验)，即大雾灾害风险等级越高的航段，发生事故频次越高，且事故频次分布特征与大雾灾害风险“自西向东，先增后减”的分布趋势较为一致.
2.1. 危险性评估与区划
2.2. 脆弱性评估与区划
2.3. 暴露性评估与区划
2.4. 综合风险评估与区划
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大雾属于灾害性天气，严重影响长江航道的正常运营，给人民生命财产安全及航道经济效益造成巨大损失.本研究基于长江重庆航道大雾灾害风险评估体系，开展大雾灾害风险等级及区划研究，得到如下结论：
1) 长江重庆航道大雾灾害中等及以上风险航段主要位于江津至忠县一带，其中高风险、次高风险和中等风险航段分别占比6%，27%，26%，并呈现出“自西向东，先增后减”的分布趋势，涪陵、丰都航段大雾灾害风险最高.低风险和次低风险区域主要位于永川、江津下游、万州至巫山航段，分别占比27%，14%.
2) 长江重庆航道大雾灾害风险评估等级的分布，与实际因大雾天气导致交通事故的频次分布呈正相关，相关系数0.253 8，并通过99%置信水平的T检验，表明本研究提出的长江重庆航道大雾灾害风险区划及风险等级具有一定合理性.长江重庆航道巴南至丰都航段为大雾灾害高风险多发区，交通事故发生的频率明显高于其余航段；万州至巫山航段属于次低及低风险区，此间则少有交通事故发生.
3) 在长江重庆航道大雾灾害风险评估指标体系的构建过程中，由于资料的局限性，对致灾因子、承灾体等部分属性考虑不够充分.如航道水深、水流流速、地质灾害等因子对航道危险性均有影响，且长江重庆航道各航段的安全资金、基础设施等因素直接影响承灾体的抗灾能力.因此，有必要进一步丰富大雾灾害风险评估指标体系，根据不同类型的船舶和运营线路，以及不同季节气候特征，开展更加细致的长江航道大雾灾害风险评估与区划的研究.
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