劉正華，余豐華，夏躍珍，佘恬鈺，諸 燁

(1.中國地質(zhì)大學(xué)(武漢)工程學(xué)院，湖北武漢 430074;2.浙江省地質(zhì)環(huán)境監(jiān)測院，浙江杭州 310007)

近年來，國內(nèi)外學(xué)者對區(qū)域性降雨誘發(fā)地質(zhì)災(zāi)害氣象預(yù)警方法進(jìn)行了大量的研究，使區(qū)域性地質(zhì)災(zāi)害氣象預(yù)警得到了較快的發(fā)展，并取得了良好的效果［1～5］。但這些研究主要集中在計(jì)算方法上，如臨界降雨閾值法、信息量法、線性回歸、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等，預(yù)警單元也通常選用便于計(jì)算的網(wǎng)格單元，特別是大范圍、小比例尺的情況。比如中國地質(zhì)環(huán)境監(jiān)測院采用地貌單元將全國劃分為7個(gè)大區(qū)、28個(gè)預(yù)警區(qū)(2004年細(xì)化為74個(gè)區(qū))建立了全國地質(zhì)災(zāi)害氣象預(yù)警系統(tǒng)。2008年采用10 km×10 km網(wǎng)格單元進(jìn)行了升級(jí)［6］。各省省級(jí)預(yù)警系統(tǒng)也基本采用10 km×10 km網(wǎng)格單元，部分省采用5 km×5 km或1 km×1 km的網(wǎng)格。隨著研究的深入，以網(wǎng)格單元或粗放的預(yù)警區(qū)為預(yù)警單元存在較多弊端。首先一個(gè)網(wǎng)格單元可能包含數(shù)個(gè)斜坡體，通常以最不利的影響因素值作為該網(wǎng)格單元特征值進(jìn)行預(yù)測，結(jié)果表示該網(wǎng)格單元內(nèi)各因素最不利的組合，與真實(shí)情況差距較大;其次預(yù)警對象也不明確，造成防御工作量增大，而采用斜坡單元?jiǎng)t不存在這些問題。當(dāng)前已有學(xué)者采用斜坡單元進(jìn)行地質(zhì)災(zāi)害研究，但多集中于單體斜坡穩(wěn)定性數(shù)值計(jì)算或采用概化區(qū)域巖土參數(shù)進(jìn)行斜坡穩(wěn)定性數(shù)值計(jì)算［6～8］。

浙江省于2003年基于1 km×1 km的網(wǎng)格單元研制了地質(zhì)災(zāi)害氣象預(yù)警系統(tǒng)。但由于浙江省地質(zhì)災(zāi)害規(guī)模小，往往發(fā)育于局部山坡地帶，而1 km×1 km的網(wǎng)格范圍大，涵蓋多個(gè)方向坡面，無法確定究竟哪個(gè)坡面產(chǎn)生滑坡的可能性大，致使防災(zāi)對象無謂擴(kuò)大，浪費(fèi)人力物力。為完善浙江省地質(zhì)災(zāi)害氣象預(yù)警系統(tǒng)，提升地質(zhì)災(zāi)害氣象預(yù)警能力，浙江省地質(zhì)環(huán)境監(jiān)測院于2013年開始基于斜坡單元，采用聯(lián)合概率模型研制省級(jí)地質(zhì)災(zāi)害氣象預(yù)警系統(tǒng)。

1 基于斜坡單元的地災(zāi)氣象預(yù)警模型

降雨誘發(fā)地質(zhì)災(zāi)害是概率事件，通常認(rèn)為地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生的概率由以下兩部分構(gòu)成:一是地質(zhì)環(huán)境內(nèi)部條件形成地質(zhì)災(zāi)害的可能性，即潛勢度;二是降雨與地質(zhì)環(huán)境相互作用增大了地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生的可能性。因此，地質(zhì)災(zāi)害氣象預(yù)警模型以潛勢度為基底概率，以地質(zhì)環(huán)境條件和降雨耦合作用促進(jìn)地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生的可能性作為增量概率，構(gòu)建地質(zhì)災(zāi)害氣象風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警公式，計(jì)算預(yù)警指數(shù)，進(jìn)行分級(jí)預(yù)警，模型可表達(dá)為:

式中:P——地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生概率，即預(yù)警指數(shù);

P0——非降雨情況下地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生概率，即潛勢度;

△P——降雨誘發(fā)地質(zhì)災(zāi)害的增量概率;

G——與地質(zhì)災(zāi)害有關(guān)的環(huán)境因子;

R——降雨量。

對2013年“菲特”臺(tái)風(fēng)強(qiáng)降雨期間發(fā)生的65起地質(zhì)災(zāi)害與其前7日累計(jì)降雨量建立統(tǒng)計(jì)關(guān)系(圖1)，可以看出，地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生的頻數(shù)與累計(jì)雨量總體上呈正相關(guān)，接近線性關(guān)系。

圖1 累計(jì)雨量(7d)與地質(zhì)災(zāi)害的關(guān)系圖Fig.1 Relationship between the cumulative rainfall(7 d)and geological hazard

用R/Rmax去掉R的量綱，形成一個(gè)介于0至1的降雨量概率，其中Rmax是一個(gè)區(qū)域常量，表示該區(qū)域歷史最大過程降雨量或更大值。為表達(dá)地質(zhì)環(huán)境條件越好、引發(fā)地質(zhì)災(zāi)害所需要的雨強(qiáng)或雨量就越大，地質(zhì)環(huán)境條件越惡劣、較小的雨強(qiáng)或雨量就可能引發(fā)地質(zhì)災(zāi)害的基本認(rèn)識(shí)，再引入潛勢度P0:

其中，k是調(diào)整系數(shù)，上式可以繼續(xù)簡化為:

從上式可以看出，相同降雨量下，潛勢度大(小)的區(qū)域增量概率就大(小);同樣地，相同潛勢度區(qū)域內(nèi)，降雨大(小)的區(qū)域產(chǎn)生增量概率也大(小)。從而得出聯(lián)合概率預(yù)報(bào)預(yù)警計(jì)算公式:

式中:K——有效雨量影響系數(shù);

R——有效雨量，包含前期和預(yù)報(bào)降雨。

假設(shè)當(dāng)前時(shí)刻為t0，進(jìn)行未來△t+時(shí)間段的地質(zhì)災(zāi)害預(yù)報(bào)預(yù)警。首先，t0時(shí)刻的累計(jì)有效雨量可表示為:

式中:△t-——從計(jì)算開始到t0時(shí)刻的持續(xù)時(shí)間，通常為區(qū)域地質(zhì)災(zāi)害與前期持續(xù)降雨時(shí)間的相關(guān)性最顯著的時(shí)段，一般取24 h的整數(shù)倍，即若干天;

rc(t)——降雨過程雨量函數(shù);

k(t)——有效雨量衰減函數(shù)，主要考慮大氣降水對巖土體滲透過程以及地表徑流等因素，一般取k(t)=kt，其中k是介0和1之間的經(jīng)驗(yàn)系數(shù)，也可稱為衰減系數(shù)。

其次，從t0時(shí)刻至未來△t+時(shí)段預(yù)報(bào)雨量可表示為:

式中:△t+——預(yù)報(bào)時(shí)段，由氣象降雨預(yù)報(bào)時(shí)段確定，通常24h;

rf(t)——降雨預(yù)測過程雨量函數(shù)。

因此，建立地質(zhì)災(zāi)害預(yù)報(bào)預(yù)警模型如下:

式中:K'——有效雨量調(diào)整系數(shù);

Rc——有效累計(jì)雨量;

Rf——預(yù)報(bào)雨量;

L——預(yù)報(bào)雨量調(diào)整系數(shù);

R'MAX——區(qū)域內(nèi)一個(gè)預(yù)報(bào)預(yù)警期間的累計(jì)有效雨量與預(yù)報(bào)雨量之和的最大值。

根據(jù)地質(zhì)災(zāi)害氣象預(yù)警模型公式制作預(yù)警指數(shù)分布圖(圖2)，即可根據(jù)預(yù)警指數(shù)分布情況發(fā)出黃色、橙色和紅色預(yù)警，圖中r=K'(Rc+LRf)。

圖2 預(yù)警指數(shù)與潛勢度和雨量關(guān)系Fig.2 Relationship of warning index and degree of potential and precipitation

2 浙江省級(jí)地災(zāi)氣象預(yù)警系統(tǒng)建設(shè)

2.1 斜坡單元?jiǎng)澐?/h3>

斜坡單元是指由山脊線、山谷線、水系組成的封閉單元。斜坡單元的劃分一般基于研究區(qū)域一定精度的DEM，采用水文分析模型?；驹硎抢谜吹匦畏謩e提取匯水線和分水線，把生成的集水流域與反向集水流域融合，再經(jīng)人工修改不合理的單元，最終得到的由匯水線與分水線所組成的區(qū)域即為斜坡單元。

基于此，采用浙江范圍的NASA STRM DEM和浙江省1∶25萬地形圖，將浙江省山地丘陵地區(qū)劃分為117 955個(gè)斜坡單元(圖3)。

圖3 浙江省斜坡單元圖Fig.3 Slope unit in Zhejiang

2.2 潛勢度的計(jì)算

潛勢度是地質(zhì)災(zāi)害“四度”指標(biāo)之一［4］，主要反映地質(zhì)環(huán)境內(nèi)部作用形成地質(zhì)災(zāi)害的可能性。通常采用確定性系數(shù)模型(CF值)方法進(jìn)行計(jì)算。本文中為避免潛勢度值的過度分散，提出采用分類賦值的方法計(jì)算斜坡單元潛勢度。

根據(jù)浙江省縣市地質(zhì)災(zāi)害調(diào)查與區(qū)劃綜合研究、小流域泥石流調(diào)查評價(jià)綜合研究和降雨型滑坡預(yù)報(bào)理論方法及應(yīng)用研究等成果，選擇與地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生關(guān)系密切的地形地貌(高程、坡度、坡向、水系)、地層巖性(工程巖土類型)、地質(zhì)構(gòu)造、年均降雨、人類工程活動(dòng)(交通、土地利用)等9個(gè)因子和8 251個(gè)地質(zhì)災(zāi)害及隱患點(diǎn)參與計(jì)算潛勢度［9］，計(jì)算過程如下:

(1)根據(jù)地質(zhì)環(huán)境因子狀態(tài)，按照通用的分類方法或等間距分類方法將環(huán)境因子進(jìn)行分類和量化，其中面狀因子按照原有定性分類;線狀因子根據(jù)緩沖區(qū)面密度分級(jí)，如構(gòu)造、水系、交通根據(jù)緩沖區(qū)與單元面積的比值。

(2)利用Certainty Factors模型中CF函數(shù)計(jì)算每類數(shù)據(jù)的確定性因子CF，CF的變化區(qū)間為［-1，1］。當(dāng)CF為正值時(shí)，表示地質(zhì)環(huán)境條件差，發(fā)生地質(zhì)災(zāi)害的確定性高;負(fù)值則表示地質(zhì)環(huán)境條件好，發(fā)生地質(zhì)災(zāi)害的確定性低;接近0時(shí)表示不能確定地質(zhì)環(huán)境的優(yōu)劣。

式中:CFij——第i個(gè)因子第j類的CF值;

P(H|Gij)——當(dāng) Gij的第 j類 Gij出現(xiàn)時(shí)發(fā)生地質(zhì)災(zāi)害的條件概率;

P(H)=8251/105526.5，為區(qū)域地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生的先驗(yàn)概率。工程巖組的CF值見圖4，其它圖略。

(3)將每個(gè)因子各分段的CF值從+1到-1進(jìn)行排序，并根據(jù)其值的范圍將分段歸納為5類，反映該因子分段的地質(zhì)環(huán)境優(yōu)劣的5個(gè)級(jí)別，分別賦值0.1～0.5(表1)。

圖4 工程巖組CF值Fig.4 The CF values of the rock group

表1 各環(huán)境因子分類及賦值Table 1 Environmental factors classificati on and assignment

(4)對每一個(gè)預(yù)報(bào)單元，利用Certainty Factors模型parallel-combination函數(shù)將各因子圖層CF值逐步疊加合并，獲得各因子的累計(jì)Z值。

(5)對Z值按照表2的分段意義進(jìn)行分段統(tǒng)計(jì)，并將相鄰兩個(gè)因子Z值分段百分比兩兩相減，獲得各因子分段百分比的變化量(圖5)。

表2 CF分段統(tǒng)計(jì)說明Table 2 The CF value segmented statistic

(6)將各因子變化量的絕對值求和(T)作為分子，所有因子變化總量(∑T)作為分母，計(jì)算各個(gè)因子的權(quán)重(表3)。

圖5 各因子圖層Z值的變化量Fig.5 The Z value change of each factor

表3 各因子權(quán)重Table 3 The weight of each factor

(7)根據(jù)單元內(nèi)各因素的等級(jí)屬性，采用下式計(jì)算斜坡單元的潛勢度，并繪制潛勢度圖(圖6)。

式中:Wi——各因子權(quán)重;

Qij——坡面單元內(nèi)因子分段值(表1)。

圖6 浙江省災(zāi)害潛勢度圖Fig.6 The potential degree of geological hazard in Zhejiang

2.3 雨量數(shù)據(jù)處理

2.3.1 實(shí)測降雨數(shù)據(jù)處理

浙江省大部分地質(zhì)災(zāi)害均在強(qiáng)降雨當(dāng)天發(fā)生，而地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生前3天有降雨的占83.9%［9］，前7日累計(jì)降雨與地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生數(shù)相關(guān)程度非常高(圖1)。因此，本系統(tǒng)采用前7日降雨量進(jìn)行計(jì)算。浙江省日降雨衰減系數(shù)通常取0.5～0.8［10］，根據(jù)多年測試取0.7較合適，每個(gè)斜坡單元7日累計(jì)有效雨量計(jì)算方法如下:

前期降雨量由2 491個(gè)氣象和2 457個(gè)水利部門的野外自動(dòng)雨量監(jiān)測站實(shí)測數(shù)據(jù)提供。通常以Excel文件定時(shí)提取后采用插值方法提取坡面單元降雨值，再計(jì)算預(yù)報(bào)日前7日累計(jì)有效降雨量。

2.3.2 預(yù)報(bào)降雨數(shù)據(jù)處理

預(yù)報(bào)降雨量由氣象部門每日提供未來24小時(shí)圖形預(yù)報(bào)和數(shù)值預(yù)報(bào)。圖形預(yù)報(bào)采用人工交互矢量化方法提取斜坡單元預(yù)報(bào)雨量值;數(shù)值預(yù)報(bào)則采用插值的方式提取斜坡單元預(yù)報(bào)雨量值。

2.4 參數(shù)值的確定

2.4.1 預(yù)警預(yù)報(bào)分級(jí)指數(shù)的確定

通常認(rèn)為自然斜坡在沒有降雨的影響下發(fā)生地質(zhì)災(zāi)害的可能性極小，即設(shè)定P0＜0.5，當(dāng)降雨作用產(chǎn)生概率增量與潛勢度之和P≥0.5時(shí)，地質(zhì)災(zāi)害才可能發(fā)生，因此設(shè)定0.5為黃色預(yù)警的下限值。而橙色和紅色預(yù)警臨界值可以根據(jù)圖2確定。但預(yù)警區(qū)域劃分受當(dāng)?shù)胤罏?zāi)能力限制，在實(shí)踐中根據(jù)工作經(jīng)驗(yàn)和防災(zāi)能力確定黃色、橙色、紅色預(yù)警分級(jí)指數(shù)界線為0.5，0.75，0.90。

2.4.2 模型參數(shù)的確定

當(dāng)進(jìn)行24h預(yù)報(bào)時(shí)，預(yù)警指數(shù)模型為:

式中:K0——潛勢度調(diào)整系數(shù);

L——預(yù)報(bào)雨量調(diào)整系數(shù);

e——修正系數(shù)。

K1=k/R'MAX，根據(jù)浙江省最大日降雨量為874.7 mm(2004年樂清市砩頭站)，累計(jì)7日有效降雨量小于1500 mm，因此，取R’MAX=2000，這是一個(gè)偏大的估計(jì)值，平?？赏ㄟ^測試進(jìn)行調(diào)整。

選擇區(qū)域內(nèi)有代表性的地質(zhì)災(zāi)害及隱患點(diǎn)坡面數(shù)據(jù)進(jìn)行測試計(jì)算，確定24h預(yù)報(bào)預(yù)警模型參數(shù)K0=0.8、K1=0.005、L=0.004、e=0.1。

當(dāng)進(jìn)行6h/3h/1h短時(shí)預(yù)報(bào)時(shí)，現(xiàn)階段短時(shí)預(yù)報(bào)雨量缺乏，即令Rf=0。預(yù)警指數(shù)模型為:

同理，可得模型參數(shù) K0=0.8、K1=0.02、e=0.1。

3 預(yù)警結(jié)果檢驗(yàn)

將2013年發(fā)生的509處地質(zhì)災(zāi)害點(diǎn)分別采用新舊兩個(gè)系統(tǒng)進(jìn)行評價(jià)。為了消除降雨預(yù)報(bào)的誤差，在評價(jià)過程采用次日實(shí)況降雨作為預(yù)報(bào)雨量。

測試結(jié)果顯示:新系統(tǒng)漏報(bào)率和預(yù)報(bào)區(qū)面積明顯減少，預(yù)報(bào)成功率和準(zhǔn)確度顯著提高，特別是梅汛期及臺(tái)風(fēng)期集中強(qiáng)降雨誘發(fā)地質(zhì)災(zāi)害的預(yù)報(bào)成功率提升明顯;但對于零星發(fā)生的地質(zhì)災(zāi)害的預(yù)報(bào)成功率仍然較低，漏報(bào)情況也較多?？傮w上新系統(tǒng)預(yù)報(bào)區(qū)域針對性更強(qiáng)，成功率更高，明顯優(yōu)于原系統(tǒng)(表4)。

表4 測試結(jié)果對比統(tǒng)計(jì)Table 4 Comparision of the test results

4 結(jié)論與建議

(1)本文嘗試在省級(jí)范圍采用斜坡單元構(gòu)建地質(zhì)災(zāi)害氣象預(yù)警系統(tǒng)，基于斜坡單元的概率統(tǒng)計(jì)方法不僅避免了區(qū)域斜坡穩(wěn)定計(jì)算難于獲取參數(shù)，也避免了概率統(tǒng)計(jì)對象的不準(zhǔn)確性，是未來中、大比例尺開展地質(zhì)災(zāi)害氣象預(yù)警的趨勢。

(2)地質(zhì)災(zāi)害氣象預(yù)警采用斜坡單元不僅清晰地反映了地質(zhì)災(zāi)害與斜坡內(nèi)在因素的關(guān)系，而且預(yù)警對象更明確，防治措施針對性強(qiáng)，比網(wǎng)格單元、地貌單元、流域單元、均一條件單元等具有明顯的優(yōu)勢。

(3)預(yù)警模型采用非線性聯(lián)合概率方法擬合地質(zhì)環(huán)境條件與降雨耦合作用，計(jì)算預(yù)警指數(shù)，開展預(yù)報(bào)預(yù)警效果明顯。對2013年全省地質(zhì)災(zāi)害點(diǎn)進(jìn)行測試表明，有效減少了預(yù)報(bào)區(qū)面積，在預(yù)報(bào)成功率上有較大的提升。

(4)測試結(jié)果表明本系統(tǒng)對集中強(qiáng)降雨引發(fā)地質(zhì)災(zāi)害預(yù)警效果較好，而對零星降雨引發(fā)地質(zhì)災(zāi)害預(yù)警漏報(bào)較多，有待進(jìn)一步分類研究。

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