付世军;李晓容;文敏;刘慧君;鲜铁军
【摘 要】南充是四川地质灾害隐患点分布较多的地区之一,探索雨量与地质灾害的关系,进行提前预警,显得尤为重要.利用2000-2017年南充228个加密自动站和大监站观测资料,结合地质灾情数据,使用基于衰减系数计算有效降雨量与降雨强度(I)-历时(D)关系阈值相结合的方法,对不同致灾降雨类型进行分型判断,开展不同时效雨量阈值研究.分析发现:大约有72.6％的地质灾害是主要由降雨因素诱发,其中主要由短期降水引发的占77.3％.短期和中长期降雨型地质灾害的易发区分别为西北部和偏南地区,而西北部地质脆弱山区和水库流域对短时强降雨最为敏感. 【期刊名称】《防灾科技学院学报》 【年(卷),期】2018(020)003 【总页数】8页(P73-80)
【关键词】降雨型地质灾害;致灾雨量阈值;有效降雨量;关系阈值;插值 【作 者】付世军;李晓容;文敏;刘慧君;鲜铁军
【作者单位】南充市气象局,四川 南充 637000;高原与盆地暴雨旱涝灾害四川省重点实验室,四川 成都 610072;南充市气象局,四川 南充 637000;高原与盆地暴雨旱涝灾害四川省重点实验室,四川 成都 610072;南充市国土资源局,四川 南充 637000;南充市气象局,四川 南充 637000;高原与盆地暴雨旱涝灾害四川省重点实验室,四川 成都 610072;南充市气象局,四川 南充 637000;高原与盆地暴雨旱涝灾害四川省重点实验室,四川 成都 610072
【正文语种】中 文 【中图分类】P694 0 引言
本文研究的地质灾害为主要由降雨因素引发的滑坡和崩塌。四川地质结构复杂，川西高原到盆地海拔落差达7500m，其过渡地带——龙门山脉为国内地质活动最为频繁地区之一，2008年“5.12”汶川特大地震致使当地地质结构变得更为脆弱。同时，四川降雨丰富且时段集中，极端短时强降水时有出现，极易诱发地质灾害，出现群死群伤事件，为全国灾害影响最为严重的省份，如德阳清平特大泥石流、都江堰中兴大型滑坡及龙池泥石流、凉山州美姑县滑坡等。南充市地处盆地东北部，紧邻汶川地震重灾地区，地势从北向南逐渐降低，向嘉陵江河谷地带倾斜，北部低山区逐步过渡到南部浅丘平坝地区，海拔193～856m，是四川地质灾害隐患点分布较多的市之一，呈现从南到北逐步增多趋势。
有效降低地质灾害带来的生命财产损失，关键在于提前预警，为临灾转移提供充裕时间。主要由降雨因素引发地质灾害的预警关键在于致灾雨量阈值的确定。从20世纪80年代以来，世界各个国家和地区应用不同方法和数据资料致力于致灾雨量阈值研究[1-13]，Caine[1]首先提出降雨强度(I)-历时(D)关系阈值方法，Guzzetti[2]等引入累积有效降雨量概念开展阈值相关统计，刘海知等[3]研究得出四川省典型区域地质灾害致灾临界雨量阈值确定方法，沈玲玲等[4]使用新资料TRMM数据开展川内地质灾害降雨阈值研究，田述军等[5]以德阳清平特大泥石流为例开展分析。本文充分利用南充地区加密区域气象观测资料和地质灾情数据，使用基于衰减系数的有效降水量和I-D关系阈值相结合的方法，研究得出不同时效致灾雨量阈值。
1 数据与降雨型地质灾害类型判定 1.1 原始数据及质量控制处理
近年来，南充市国土资源局组织开展地质灾害统计调查及数字化录入，建成完整数据库平台。本文选取2000—2017年共2100余条地质灾害点信息，无泥石流记录，90%以上都为滑坡和崩塌，同期南充市228个加密自动观测站和大监站数据。 资料处理及质量控制遵循如下原则[14]： (1)地质灾害事件信息真实可靠，数据详细。 (2)剔除核查治理后注销的地质灾害点信息。
(3)在地质灾害事件发生当天及其前9天，离灾害点距离最近的观测站有连续可靠数据。
1.2 降雨型地质灾害类型的判定
通过上述原则，经核查筛选出736条地质灾害信息。其中有些不是由于降雨因素为主因诱发的，如自然地质活动(地震)和人为工程活动等。故根据前人研究[15-20]和实际工作经验，引入有效降雨量方法，对降雨型地质灾害进行判定。
研究发现，地质灾害事件发生前10d的降雨都对其有不同程度的影响[21-23]，故取事件发生时间当日及前9d降雨量，引入累积有效降雨量进行计算： (1)
式中：Rij表示前第i日到第j日累积有效降雨量，0.8j为第j日衰减系数，Rj为第j日降雨量，i和j取值为0,1,2…9，滑坡当日i和j=0。
根据实际业务工作经验，i=0、j=2时，R02为短期有效降雨量；i=3、j=5时，R35为中期有效降雨量；i=6、j=9时，R69为长期有效降雨量；i=3、j=9时，R39=R35+R69为中长期有效降雨量；i=0、j=9时，R09为总累积有效降雨量。当R09≥50.0 mm时，判定为降雨型地质灾害[17]；当R09<50.0 mm，且
Rj(j=0,1,2…9)任意一天降雨大于≥50.0 mm，也判定为降雨型地质灾害；其余都为非降雨型地质灾害。共有534条(约占72.6%)降雨型和202条(约占27.4%)非降雨型地质灾害事件。
地质灾害的发生既与总累积降雨量有关，又与雨型有密切关系，可分为短期降雨型、长历时降雨型和短时降雨型。定义：
认为该地质灾害主要由短期降水引发的，有413个(约占77.3%)；当E39>0.45时，认为该地质灾害主要由长历时降水引发的，有121个(约占22.7%)。陈静静等[17]指出，短期降雨地质灾害中，灾害发生日期12h降雨量与R02之比>0.8时，该事件可以看作是由短时强降雨诱发的，共有79个事件，在短期降雨型中占比19.1%。南充地区地质灾害主要由短期降雨诱发，具有突发性强、危害大的特点。 2 地质灾害致灾阈值确定方法 2.1 短时降雨型致灾阈值
Caine[1]提出降雨强度(I)-历时(D)关系阈值方法后，在许多国家和地区的地质灾害预报中都有应用，鲍其云等[6]应用该方法研究得出浙江丘陵山区县引发滑坡的24h内分时效降雨阈值，并在预警业务中得到很好应用。本文将采用此方法进行短时强降雨型地质灾害研究，定义一个幂指数关系式： I=CD-α (2)
式中：I为诱发滑坡降雨事件的平均降雨强度(mm/h),C为常数参数，D为诱发滑坡的降雨持续时间(h)，α为统计参数，取值表示引发滑坡的平均降雨强度(I)随时间窗口(D)增大而减小的斜率。
利用短时降水型地质灾害事件的记录信息，对比对应的指标站降水资料，得出灾害发生当天和最大1h、3h、6h、12h降雨量，计算出平均降雨强度数据。分别应用公式(2)的计算方法进行幂指数拟合，得出降雨强度(I)-历时(D)关系阈值，共得到
79个拟合关系函数。分别取D=1,3,6,12,24，代入拟合的I-D关系阈值幂指数方程，得出I值，D时效的降雨量阈值R=I×D。 2.2 短期和中长期降雨型致灾阈值
E02和E39分别表示短期和中长期降雨量对该次地质灾害事件的贡献率，R02、R39分别代表短期和中长期有效降雨量，即诱发地质灾害的致灾雨量阈值。 3 不同雨型诱发地质灾害致灾阈值分析
使用ArcGIS软件，将灾害点经纬度和所对应的各时效降雨阈值信息导入南充市高程DEM地图，形成栅格值，选用插值方法绘制等值线。基于距离反比IDM、Kriging和PRISM等多种插值方法的优劣性比较研究[24-27]，本文选取样本个例数较为丰富，故选用地统计距离反比IDM插值法绘制全市降雨诱发地质灾害的致灾阈值，并进行相关分析。 3.1 短时降雨型
图1表示主要由短时降水诱发地质灾害的致灾雨量阈值分布情况。通过分析图1可见：时效为1h、3h、6h、12h和24h的降雨阈值低值分别为25～40mm、35～50mm、40～60mm、45～70mm、50～80mm，主要集中在阆中北部石滩水库和解元水库流域周边、南部县升钟水库及库区流域，其余分布比较松散，分散于仪陇中北部山区、西充占山乡梨树沟水库流域西侧和蓬安、营山交界处等地质环境局地脆弱区，这些区域对任意时效的短时降雨都较为敏感，容易由于短时降雨而引发地质灾害。高值区主要位于中部地区和西充西部，为极值短时强降雨出现区域。 阆中和南部县位于南充市西北部，地处大巴山外弧褶皱带，紧邻汶川地震重灾区绵阳和广元市，大地震及余震，使地质环境特征更为脆弱。阆中北部为山区，海拔400～858m，坡度和高程落差较大，且处于水库流域，浸泡、汇流作用加大发生地质灾害的风险。南部县升钟水库为西南地区最大的人工水库工程，库区范围广，多低山区，风险隐患点多，常有地质灾害发生。
3.2 短期降雨型
从图2中可以看出，短期降雨(0～2d)对总有效降水的贡献率E02在市区、营山和仪陇西部的部分地区较大，该区域的短期有效降水阈值均在200mm以上(图3)，其中嘉陵区中部和仪陇西部的局部地区达到250mm以上，说明该区域不易因短期降水造成地质灾害。南充西北部为短期有效降雨阈值低值区，与地震、山区地形和水库流域及灌溉区等因素有关系。
图1 短时降雨引发地质灾害的雨量阈值(单位：mm)Fig.1 Rainfall threshold for geological disasters caused by short-term rainfall(Unit: mm)
图2 不同类型降雨对地质灾害的贡献率Fig.2 Contribution rate of different types of rainfall to geological disasters(Unit: mm) 3.3 中长期降雨型
从图2中可以看出，中长期降雨(3～9d)对总有效降水贡献率为E39，形成从阆中、仪陇交界处附近开始，经南部县到西充的带状大值区。分析图3中的中长期有效降水阈值，存在与此对应在120mm以上的大值区，说明此区域不易因中长期降水造成地质灾害。南充偏南地区为长历时有效降雨阈值的低值区，连续性长历时降雨的累积效益对该区地质灾害的发生影响更大。偏南地区主要为浅丘平坝区，其岩层多为红色砂页岩、泥岩夹砂岩，岩质疏松，坡度高差小，长时效降水逐步累积渗透，地下水位上升，使破坏面摩擦减小，发生滑移，出现地质灾害。 4 致灾雨量阈值检验
2018年4月12日夜间，南充出现分散不均的降雨天气，局地性强，强降雨集中在华蓥山营山段北侧边坡20km范围内，灵鹫镇平桥村发生滑坡地质灾害。选取灵鹫镇平桥村加密自动站资料(见表1，表2)，计算E02=0.95>0.56，且12h雨
量/R02=0.99>0.8，判定为短时降雨型，短时强降水集中在19-22时，最大1h和3h降雨量分别为46.6mm和109.3mm。灵鹫镇的短时降雨致灾雨量阈值拟合关系为I=37.322D-0.685，计算1、3、6、12和24h的阈值分别为37、53、66、82和102mm，对比表2，所有时效的短时降雨实况均大幅超过该阈值。过程中，预报员通过严密监测自动站5分钟加密资料，判断该小时雨强将达到40mm以上，同时西南部有多个中心强度达55dbz的雷达反射率因子核心沿着华蓥山北侧向观测站移动，列车效益明显，预计将连续出现超过当地滑坡灾害致灾雨量阈值的降水，19时55分发布暴雨橙色预警信号，并直接开展针对灵鹫镇的“点对点”和雨量现报服务，相关人员迅速转移，21时左右当地多处滑坡崩塌致房屋倒塌、道路受损，但并无人员伤亡。
图3 不同类型降雨引发地质灾害的有效雨量阈值(单位：mm)Fig.3 Effective rainfall threshold for geological disasters caused by different types of rainfall(Unit: mm)表1 营山县灵鹫镇平桥村观测站4月3-12日24小时雨量(08-08时)Tab.1 The 24 h rainfall recorded by observatory station in Pingqiao Village, Lingqiao Town, Yingshan County from Apr.3 to Apr.12(from 8 o’clock to 8 o’clock)
时间3日4日5日6日7日8日9日10日11日12日雨量(mm)035.80.5000000120.1
表2 营山县灵鹫镇平桥村观测站4月3-12日各时效有效雨量及贡献率Tab.2 The effective rainfall and contribution rate recorded by observatory station in Pingqiao Village, Lingqiao Town, Yingshan County from Apr.3 to Apr.121h雨量3h雨量6h雨量12h雨量当日雨量短期R02中长期R39总R09E02=R02/R0912h雨量
/R0246.6mm109.3mm110.1mm118.3mm120.1mm120.1mm6.1mm126.2m
m0.95>0.560.99>0.8
2018年5月17日上午，阆中市鹤峰乡、千佛镇、峰占乡和凉水镇等7个乡镇出现因短时强降雨引发的地质灾害，8.85万人受灾,紧急转移1377人，多处滑坡、供电通讯中断。降雨落区及受灾地分布情况(图4)和阆中北部短时强降雨型地质灾害易发低阈值区域(图1)比较一致，且实况降雨超过当地致灾阈值。在服务中，气象台充分考虑强降雨预报落区和地灾易发区分布情况，提前发布西北部地质灾害易发区气象风险等级较高—高的风险预警产品(图4)。
图4 南充市2018年5月17日最大12h降雨落区(a)和风险预警(b)对比图Fig.4 Comparison chart of the maximum 12 h rainfall area (a) and risk warning (b) of Nanchong City on May.17, 2018 5 结论
本文利用南充228个加密自动站观测资料和地质灾情数据，使用基于衰减系数的有效降水量和I-D关系阈值相结合的方法，对不同致灾降雨类型进行分型，开展不同时效致灾雨量阈值的研究，进行定量分析。
(1)南充地区地质灾害中，大约有72.6%是主要由降雨因素诱发的。
(2)引入基于衰减系数和经验值的判别量，对不同致灾降雨类型引发的地质灾害进行分型：有77.3%主要由短期降水引发，只有22.7%的主要由长历时降水诱发，其中由短时降水引发的占短期降雨型的19.1%。所以南充地区的地质灾害主要由短期强降雨诱发，具有突发性强、危害大的特点。
(3)使用I-D关系阈值法，对短时降雨型地质灾害的阈值进行研究，得出西北部地质脆弱山区和库区为易发区；短期和中长期降雨型地质灾害用计算累积有效降水量和贡献率的方法进行分析，发现西北部和偏南地区分别为各自的易发区。 (4)利用上述各时效致灾降雨阈值，在2018年两次降雨天气过程预报服务和风险预警业务中得到较好验证。下一步，将结合更多的业务应用情况、脆弱区分布及危
害程度和专家经验等，对本文得出的致灾雨量阈值上、下浮动划分等级，以便更贴近现代风险预警业务需求。 参考文献
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