基于SARIMA模型的汶川大地震对四川省旅游业影响研究

灾后四川旅游恢复与重建对策研究
张春梅
【期刊名称】《经济研究导刊》
【年(卷),期】2009(000)023
【摘要】旅游业是四川的支柱产业之一,但大地震使四川旅游受到毁灭性打击,恢复旅游业是灾后四川经济重建的重中之重.恢复不是简单的复原,而是要在重建中实现提升.以重建为契机,解决和克服以往四川旅游发展中的问题,推进四川旅游产业升级.【总页数】2页(P62-63)
【作者】张春梅
【作者单位】辽宁师范大学,管理学院,辽宁大连116029
【正文语种】中文
【中图分类】F592.1
【相关文献】
1.四川灾后旅游业恢复重建中羌族文化传承、创新与“经典”的探讨 [J], 游勇
2.灾后情感赢回策略对景区游客流失原因及旅游意愿关系影响研究——汶川地震后四川旅游例证 [J], 刘世明
3.我校旅游与历史文化学院举行四川民族地区灾后旅游重建学术座谈会 [J],
4.灾后旅游市场赢回策略影响研究——基于汶川地震后四川旅游的实证 [J], 刘世明;李蔚
5.畅游四川畅行国航国航推出支持四川旅游灾后重振计划 [J], 易世忠;包力达因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

地震学报３２卷的效果．汶川地震后，科学家们运用各种手段对此次地震的成因进行了研究，各个研究组的研究成果相继在学术期刊和Ｉｎｔｅｒｎｅｔ上公布（张培震等，２００８；王卫民等，２００８；滕吉文等，２００８；何宏林等，２００８）．但利用遥感技术进行震害评估的并不多，这是因为此次地震破坏面积广，且大部分在山区，震后出现了多天的阴雨天气，给高分辨率光学影像的解译带来了很大困难．基于ＳＡＲ图像具有全天时、全天候的特性，本文拟利用地震前后ＳＡＲ幅度图像变化检测、干涉相干图像的相于系数相结合，对地震灾害地区进行快速识别与评估。

１研究区域及实验数据选取汶川县位于阿坝州境东南部的岷江两岸，县城威州镇位于县北部杂谷脑河与岷江交汇地，映秀镇地处阿坝州南大门，距成都８８ｋｍ，是进出九寨沟、卧龙、四姑娘山的必经之地，是重要的交通要道．２００８年５月１２日下午２时２８分，汶川发生Ｍｓ８．０强烈地震，汶川全县遭受严重损失，主要表现为：①受灾面积大，全县１３个乡镇全面受灾．截至６月２７日全县死亡１５９４１人，受伤３４５８４人；②受灾程度深．全县耕地面积７１００公顷（１０６５００亩），受灾６０００公顷（９００００亩），房屋倒塌２１万间，损毁房屋３０．３５万间；③基础设施毁损严重．道路垮塌，水、电、气、通讯全部中断，工矿商贸企业８０％被损毁；④地震次生灾害威胁特别严重．汶川县原有地质灾害点１６０处，地震后新增３５９０处，县城周边新增的７９处地质灾害点随时威胁县城的安全，已形成“晴天沙尘暴，雨天泥石流”的现实状况，县城已被地震次生灾害威胁所包围．随后几天多次发生强烈余震，映秀镇是震中和重灾区，全镇大部分房屋倒塌，到处山体滑坡，造成停水、停电，通讯、交通中断．本文以映秀镇及周边地区为研究范围，图１为研究区ＥＴＭ合成图．图１（ａ）研究区震前（２００７年９月１８日）ＥＴＭ７，４，２波段合成图；（ｂ）交通位置图Ｆｉｇ．１（ａ）Ｌａｎｄｓａｔ７ｐｒｅ－ｅｖｅｎｔｉｍａｇｅ（ＥＴＭｂａｎｄ７，４，２）ｏｆｔｈｅｔｅｓｔａｒｅａ（ｂ）ｌｏｃａｔｉｏｎｏｆＹｉｎｇｘｉｕ地震发生后第二天早晨起，灾区大部分地区出现了１０ｍｍ以上的中雨，在震后的半个多月中，天气也一直以阴雨为主，这就给光学成像带来了很大的困难，合成孔径雷达（ＳＡＲ）成为这次抗震救灾前期遥感信息保障的十分重要的数据源．震后欧空局提供了大量的ＳＡＲ数据，若要将覆盖灾区的影像全部都进行处理，数据量是相当庞大的，故只挑选覆盖映秀和都江堰地区的ＡＳＡＲ数据进行计算，使用到的数据如表１所示．实验用到的数据中Ｂ１和Ｂ２幅为震前获取的，Ａ１幅为震后获取的，数据格式均为单２期刘云华等：ＳＡＲ遥感图像在汶川地震灾害识别中的应用２１７视复数据（ＳＩ，Ｃ），结合ＥＮＶＩＳＡＴ的精密轨道数据将其处理为多视幅度图像，并采用经典的Ｌｅｅ算法进行滤波处理．一般而言，较大的估算窗口具有较高的估算性能，但会降低空间分辨率，考虑两者问的平衡，本文估算窗口的大小为２ｌ×２１．最后将所有图像都与２００７年８月６日的震前图像进行配准．震前图像Ｂ１如图２ａ所示，震后图像Ａ１如图２ｂ所示．图中白色方框为研究区范围；图２ｃ，ｄ分别为从图２ａ，ｂ中裁剪的研究区图像．表１震前／震后的ＡＳＡＲ数据Ｔａｂｌｅ１ＡＳＡＲｄａｔａａｎｄｂａｓｅｌｉｎｅｄｉｓｔａｎｃｅｓｉｎｔｈｅｔｅｓｔａｒｅａ图２幅度图像．（ａ）震前；（ｂ）震后；（ｃ）映秀地区震前；（ｄ）映秀地区震后Ｆｉｇ．２Ａｍｐｌｉｔｕｄｅｉｍａｇｅｓｂｅｆｏｒｅ（ａ）ａｎｄａｆｔｅｒ（ｂ）ｔｈｅｅａｒｔｈｑｕａｋｅ．（ｃ）ａｎｄ（ｄ）ａｒｅａｍｐｌｉｆｉｅｄｉｍａｇｅｓｆｏｒｔｈｅｂｏｘｒｅｇｉｏｎｉｎ（ａ）ａｎｄ（ｂ），ｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙ直接对比震前震后的ＳＡＲ图像，我们很难得到一些变化信息，这是因为当我们面对ＳＡＲ图像时，我们看到的是完全不同于人们肉眼所见的特征．人的肉眼是一种被动式“传感器”，接收的是地物反射太阳光的能量．而雷达则是一种工作在微波波段的主动式传感器，它发射某一特定波长的微波波段的电磁波，接收来自地面的后向散射电磁波能量，两者相干而成像．上面所看到的幅度图像是一种灰度图像，图像上色调的变化取决于目标物地震学报２１８的后向散射截面．每一个接收到的回波被转换成电信号以某一具有特定值的、用于表示亮度的数字化象元．尽管坡度的变化、含水量和表面粗糙程度是影响雷达图像色调的３个主要作用，但是表面粗糙度在决定雷达图像的灰度方面起着决定性的作用．而地震带来的巨大破坏则会造成震前震后同一物体的粗糙程度发生很大的变化，从而使其回波强度发生变化，Ｍａｔｓｕｏｋａ和Ｙａｍａｚａｋｉ（２０００ａ）曾用一幅房屋倒塌后的废墟造成漫反射这一生动形象的图画来反映该现象．Ａｏｋｉ等在研究１９９５年神户地震中发现，人工建筑由于在结构体与地面之间形成一种“角反射”效应而具有较高的反射强度，并且反射具有较好的方向性；而开阔的场地或者受损的建筑物由于其表面发生漫反射而回波强度相对较低（Ａｏｋｉｅｔａｌ，１９９８；Ｍａｔｓｕｏｋａ，Ｙａｍａｚａｋｉ，２０００ｂ）．因此，与震前的图像相比较，由于建筑物的倒塌或者废墟被清理而露出地表，都会造成震后的后向散射系数变小．从图２幅度｝冬ｊ像上可以看出地震前后一些地区的灰度强度发生了变化，这其中有些是由于两幅图像接收季节不同，时间间隔较长一些地物发生的自然变化，然而相当一部分应该是由地震带来的破坏而造成的．尽管如此，仅凭肉眼我们还是很难看出这螳发生变化的地区的分布情况，也就是地震影响较大地区的分布．下面通过进一步的数据处理来进行分析．２利用ＳＡＲ幅度图像做比值变化检测要想对两幅图像进行变化检测，必须要对不同期次的图像进行精确配准．航空图像由于不同成像期次成像轨道的差异给像素级匹配造成困难，而对于ＳＡＲ图像来说，因为采用同一卫星系统，这并不造成太大的困难．利用ＳＡＲ图像做变化检测有两种情况（Ｒｉｇｎｏｔ，ｖａｎＺｙｌ，１９９３）．其中一种情况是检测目标形态的变化，这种变化检测要求不同时相的图像要精确配准，但并不需要绝对定标数据．对于精确配准的两个时相图像来检测变化，最常规的方法是图像相减或比值处理．其它的处理方法，如多时相数据分类及主成分变化等，已被光学遥感数据处理的经验证明效果不如图像相减或比值方法．而比值的分布只依赖于相对变化，因此从统计模型来看，比值方法比图像相减方法更适用于变化检测（郭华东，２０００）．选用比值方法还有一个理由就是比值方法对辐射误差有更强的适应性，因为很多辐射误差是乘性的．图３ａ为２００７年８月６日与２００８年３月３日幅度图像做比值检测的结图３震前及同震比值图像．（ａ）Ｂ１与Ｂ２的比值图像；（ｂ）１３２与Ａ１的比值图像Ｆｉｇ．３Ｒａｔｉｏｏｆｐｒｅ－ｅａｒｔｈｑｕａｋｅａｎｄｅｏｓｅｉｓｍｉｅａｍｐｌｉｔｕｄｅｉｍａｇｅｓ．（ａ）ＲａｔｉｏｏｆＢ１ｏｖｅｒＢ２；（ｂ）１３２ｏｖｅｒＡ１２期刘云华等：ＳＡＲ遥感图像在汶川地震灾害识别中的应用２１９果，两幅均为震前图像．从图３ａ可以看出，图右下角都江堰市及周边乡镇颜色比其它山区的颜色深一些，出现一条明显的山区与平原地区的分界线．这是由于平原地区人工建筑多于山区，从而地物特征随季节变化而出现这样的差异；平原地区修建的永久性建筑较多，随时间推移变化不大；而其它山区植被覆盖广泛，由于做比值检测的两幅图像一幅在夏季８月，一幅在春季３月，植被差异较大，造成颜色较浅．为观察细节变化，从整幅图像中截取出研究区域．图４ａ，ｂ是分别从图３ａ，ｂ中截取的映秀镇地区的图像，图中白色椭圆处为映秀镇所在地．由于地形影响，处于山体阴影中的象元同样具有极低的反射系数值，与水体一样呈现暗色调，因此在图２的ＳＡＲ图像中并不能辨别出紫坪铺水库的轮廓．经过对幅度图像进行比值处理，在图４中紫坪铺水库已经清晰可见，并且在震前两景幅度图像问的比值图像与同震的比值图像中表现出一定的差异，这种差异可能是由于水质的变化造成后向反射系数变化造成的．在图４ａ的两幅震前ＳＡＲ比值图像中，映秀镇的整体色调呈灰色，表明在接收这两幅图像的期间没有发生什么变化；在图４ｂ中，图像中映秀镇及周边的色调已经不再是单一的灰色调，出现了从黑到白的变化．黑色区域分布在沿江的建筑区，表明建筑物在地震中受到了巨大破坏，与３个月前的图像相比发生了巨大变化；白色区域分布在山坡上，显然是由于滑坡所致．图中方框圈住的区域距离映秀镇大约３ｋｍ，在图４ａ中岷江河道清晰可见，而在图４ｂ中已模糊不清，这段正是在地震中严重破坏的都江堰至汶川公路的一段．当时进入映秀救援的冲锋舟也只能到达这里，然后徒步翻越这几公里的山体滑坡路段进入映秀．其实这段已不能称之为“路段”，因为整片的山坡因地震而坍塌下来，几米高、甚至十几米高的巨大岩石从山顶遍布到山脚下的岷江中，将原来的公路全部掩埋．图４映秀、漩口地区ＳＡＲ比值图像（ａ）震前Ｂ１与Ｂ２的比值图像；（ｂ）同震Ｂ２与Ａ１的比值图像Ｆｉｇ．４ＳＡＲｒａｔｉｏｉｍａｇｅｉｎＹｉｎｇｘｉｕａｎｄＸｕａｎｋｏｕＡ１（ａ）Ｐｒｅ－ｅａｒｔｈｑｕａｋｅ，Ｂ１ｏｖｅｒＢ２；（ｂ）ｃｏｓｅｉｓｍｉｃ，１３２ｏｖｅｒ３利用ＩｎＳＡＲ相干系数变化检测震害地区干涉产品中的相干系数通常用于评价干涉相位的质量．以前对相干系数的应用研究比较少，相干系数对ＳＡＲ图像散射体特性的变化十分敏感，因此它能用于地表变化的探测、土地利用的分类和绘制地震破坏程度评估等．重复观测获得的雷达图像的失相干可能由以２期刘云华等：ＳＡＲ遥感图像在汶川地震灾害识别中的应用２２１图６为计算结果．其中图６ａ为用Ｂ１和Ｂ２两幅图像干涉处理得到的相干图像，将其称之为ｒｂｂ；图６ｂ为用Ｂ１和Ａ１干涉处理得到的相干图像，将其称之为ｒａｂ；图６ｃ为用“ｂ和ｒ。

汶川地震灾后旅游业恢复重建经验浅析进入21世纪以来，四川旅游业一路高歌猛进，连续多年保持着20%以上的高增长率。

然而，震惊世界的“5·12”汶川特大地震却给快速发展中的四川旅游带来沉重打击，成都、德阳、绵阳、广元、阿坝、雅安等旅游资源富集区域内的极重灾区县的交通基础设施、景区景点和旅游配套设施遭到严重破坏，一些非物质文化遗产和民间传统技艺也面临着前所未有的困境。

这使得很多关注四川旅游业的人士心存疑问：四川旅游恢复元气究竟需要多长时间？5年，10年，抑或更久？一汶川地震灾后四川旅游的主要成就面对震后旅游业基础设施严重损毁、产业功能几近瘫痪、客源市场陷于停滞等不利局面，面对旅游业恢复重建资金短缺、物资匮乏、百废待兴等巨大挑战，在中央政府的领导和支持下，顽强的四川人用高昂的斗志投身于困难重重的恢复重建工程，他们化悲伤为滚滚动力，在社会各界的支援下，用自己的行动谱写了四川旅游业恢复重建的伟大进程，创造出令世人惊奇的恢复重建速度与成果。

2009年，四川实现旅游总收入1472.48亿元，在地震第二年就整体超过了震前水平；2010年，四川旅游持续恢复振兴，在“三年重建任务两年基本完成”的时候，旅游总收入达1886.09亿元；2011年，重建任务全面完成后，旅游总收入历史性达到2449.15亿元，同比增长29.9%；2012年上半年更高达1619.1亿元，全年有望实现新的突破。

奇迹远不止旅游总收入的提高。

地震发生以来，四川立足科学发展观，通过大力发展旅游业，使受灾地区民生得到明显改善，旅游基础设施和配套设施全面上档升级，城市形象和综合竞争力有了显著提升，文化旅游的融合发展也使传统文化得到了更好的保护和传承。

二汶川地震灾后四川旅游业恢复重建经验（一）先导地位的确立至关重要旅游产业重新定位是恢复重建决策中的关键环节。

由于旅游业在灾前就是四川省的支柱产业，旅游产业的恢复对于带动其他产业的恢复发展具有重要的先导作用。