基于多维数据集的秘鲁河流桥梁脆弱性评估：水文灾害下的基础设施韧性研究

《Scientific Data》：Multidimensional Datasets Supporting Vulnerability Assessments of Riverine Bridges in Peru

本数据描述文章针对河流桥梁在气候变化下面临的水文灾害风险，提出了一套支持脆弱性评估的多维数据集。研究人员通过整合63年水文记录、地形测绘、土壤力学分析和HEC-RAS水力建模（包括1D和2D模拟），建立了涵盖8座跨越秘鲁阿雷基帕市奇利河桥梁的综合性数据库。该数据集首次在安第斯地区实现了开放式访问，为桥梁脆弱性定量评估提供了关键参数（如流速、冲刷深度、结构净空），并通过多维矩阵方法将环境、技术和社会经济维度纳入评估体系。研究成果发表于《Scientific Data》，为发展中国家基础设施韧性管理和文化遗产桥梁保护提供了可复制的技术框架。

　　

在秘鲁阿雷基帕市，横跨奇利河的桥梁不仅是交通命脉，更是承载着百年历史的文化遗产。然而，这些关键基础设施正面临着日益加剧的气候挑战——随着水文循环的加速改变，极端降雨事件频发，河流流量剧烈波动，使得桥梁结构持续承受着洪水冲刷、基础侵蚀等水文灾害的威胁。2016-2017年厄尔尼诺现象期间，秘鲁全国就有449座桥梁毁于洪水，这暴露出河流桥梁在气候变化背景下的极端脆弱性。更严峻的是，发展中国家普遍存在水文数据缺失、地形资料不完整等问题，导致桥梁设计缺乏可靠的水文参数依据，难以应对未来气候不确定性带来的风险。

面对这一挑战，由Alain Jorge Espinoza Vigil领衔的研究团队在《Scientific Data》发表了开创性研究，首次系统构建了支持河流桥梁脆弱性评估的多维数据集。该研究以奇利河上8座不同历史时期的桥梁为研究对象（包括1884年建成的文化遗产桥梁格拉乌桥），通过整合多源数据建立了涵盖水文、地形、水力等多维度的标准化数据库。研究团队创新性地将定量水文分析与定性社会参数相结合，开发出能够同时评估环境、技术、社会经济等多维脆弱性的评估矩阵，为桥梁风险管理提供了科学依据。

关键技术方法方面，研究团队采用历史水文数据（63年纪录）进行频率分析，通过Kolmogorov-Smirnov检验确定最佳概率分布；利用无人机摄影测量和卫星影像（ALOS PALSAR）构建数字高程模型（DEM）；基于HEC-RAS软件进行一维（1D）和二维（2D）水力模拟，求解圣维南方程组（Saint-Venant equations）；并通过现场照片和洪水痕迹验证模型精度。所有数据均来自秘鲁国家水管理局（ANA）和马赫斯自治局（AUTODEMA）等官方机构。

数据收集与处理方法

研究团队采用系统化的数据收集流程，首先获取桥梁背景信息包括历史照片和卫星影像（Google Earth），随后处理63年水文记录进行统计分析，确定50-1000年重现期的设计流量。地形数据融合了官方测绘和无人机航测（DJI Phantom 4RTK），土壤特性通过1.5米探坑取样和筛分试验（遵循秘鲁技术标准NTP 339.128）获得。水力建模阶段使用HEC-RAS软件建立1D（321个断面）和2D（9503个网格）模型，模拟不同重现期（T=50-500年）下的水流条件。

水力建模技术框架

研究团队详细阐述了HEC-RAS模型的数学原理和应用方法。1D模型采用圣维南方程组描述河道纵向水流运动，包括连续方程（1）和动量方程（2）：

?A/?t + ?Q/?x = q_l(1)

?Q/?t + ?/?x(Q²/A) + gA?h/?x + gA(S_f+ S₀) = 0 (2)

3/s; b) T 100=248.5 m³/s; c) T 200=273.0 m³/s; y d) T 500=304.3 m³/s'>

2D模型则通过浅水方程模拟洪泛区复杂流态，包括连续方程（4）和x、y方向的动量方程（5-6）：

?h/?t + ?(uh)/?x + ?(vh)/?y = q (4)

?(uh)/?t + ?/?x(uh²+ 1/2gh²) + ?(uvh)/?y = -gh?z/?x - τ_bx/ρ (5)

3/s). a) digital terrain model(DTM) with cross-sections;b) maximum depth map(m); c) maximum velocity map(m/s); and d) hazard map derived from maximum depths and velocities.'>

多维脆弱性评估体系

研究突破传统单一工程视角，构建包含水文参数（流量强度、冲刷潜力）、结构参数（净空高度）和社会经济参数（人口邻近度、社区脆弱性）的多维矩阵。以格拉乌桥为例，2D模拟显示T=200年重现期时最大流速达4.5m/s，基础冲刷深度超过安全阈值，结合其文化遗产价值，最终确定需优先采取加固措施。

数据验证与质量控制

地形数据通过卫星影像和全站仪交叉验证，平面误差控制在分米级；水文数据经过异常值检测（三参数伽马分布）和双软件验证（Hidroesta 2.0和Hydrognomon）；水力模型采用2012年实测洪水痕迹校准，水位模拟误差小于0.15m。所有数据均遵循国际标准格式（.xlsx、.dwg、.tif），确保与常用建模软件兼容。

研究结论表明，该数据集首次在安第斯地区实现了桥梁水文风险的开放式科学数据共享，填补了发展中国家在基础设施韧性评估中的数据空白。通过将历史桥梁纳入评估体系，研究为文化遗产保护与工程安全找到了平衡点。提出的多维矩阵框架可扩展至3D计算流体动力学（CFD）分析和数字孪生（DTs）系统开发，为实时洪水预警和桥梁寿命周期管理提供技术基础。这项研究不仅为秘鲁当地政府提供了优先干预的科学依据，更为全球类似气候脆弱地区的桥梁风险管理建立了可复制的方法范式。