白愛娟 ,朱科旭 ,管 琴

（1.成都信息工程大學大氣科學學院，成都 610225；2.青海省氣象臺，西寧 810000；3.中國科學技術大學地球和空間科學學院，合肥 230026）

引言

青海高原位于青藏高原東北部，地形梯度大，土壤質地粗糙，地質災害多發(fā)且危害重[1]。自然條件是引起地質災害的根本原因，但在地質條件脆弱區(qū)，強降水是地質災害的催化劑[2]。降水產(chǎn)生洪澇，并與地表環(huán)境作用沖毀房屋和路橋，嚴重的還引起崩塌、滑坡、泥石流和地面塌陷等次生災害。近年來，在氣候變暖背景下，青海降水量有增多增強趨勢，地質災害范圍擴大，降水誘發(fā)的地質災害頻繁發(fā)生，災情趨于嚴重[3]。以2018 年為例，青海省強降水導致洪澇94 起，其中4 起引發(fā)了嚴重地質災害（青海省災情通報），因此迫切需要關注降水對地質災害的誘發(fā)及促進作用，開展地質災害預警機制研究。

相關研究指出，致災的降水等級和閾值是衡量降水促發(fā)作用的關鍵，用于預警地質災害的降水參數(shù)包括前期累計降水量、觸發(fā)日暴雨量、暴雨日最大小時雨強等[4]。Crozier 等[5]提出的有效降水量在氣象地質災害預警中廣泛應用。沈玲玲等[6]應用主成分分析法，得出前期降水量對滑坡、泥石流的影響作用相當大。馬超等[7]通過對比汶川地震和臺灣集集地震后的泥石流特征，將泥石流分為前期雨量控制型和短歷時降水控制型。宋光齊等[8]結合地形地貌等地質條件特征，得出四川省地質災害危險區(qū)劃，并根據(jù)預報的降水量進行氣象地質災害預警。朱佳敏等[9]得出浙江寧波觸發(fā)地質災害的前7 天雨量閾值為100mm。呂招娣等[4]得出江西廣豐觸發(fā)地質災害的暴雨日雨量閾值為80mm。

近年來氣象地質災害的防災減災是青海亟需解決的重大問題。本文擬利用近12a 年青海地質災害的災情記錄和對應時次中國氣象局陸面數(shù)據(jù)同化系統(tǒng)（CMA Land Data Assimilation System，以下簡稱CLDAS）的融合數(shù)據(jù)，確定青海高原氣象地質災害的易發(fā)區(qū)，并分析降水對地質災害的誘發(fā)作用，確定預警氣象地質災害的降水條件和土壤水分條件。

1 數(shù)據(jù)和方法

1.1 數(shù)據(jù)

（1）2008～2020 年青海省45 個縣的應急管理局、民政局、防汛辦、水利局，以及各部門聯(lián)合調查上報的災情直報信息。直報信息中標注了來源、直接經(jīng)濟損失和信息制作人、聯(lián)系方式，還對災害類型、發(fā)生地點、起止時間、災情影響（受傷人口、死亡人數(shù)、倒塌房屋）和天氣特征進行了詳細描述。研究從該信息中獲取了災害地點、類型、發(fā)生時間和原因。

（2）2008～2020 年CLDAS 的融合降水資料。2008～2016 年數(shù)據(jù)網(wǎng)址：http://tipex.data.cma.cn/tipex，2017～2020年數(shù)據(jù)網(wǎng)址：http://data.cma.cn/。數(shù)據(jù)分辨率為0.0625°×0.0625°，逐小時間隔。該數(shù)據(jù)改進了國家衛(wèi)星氣象中心基于離散坐標法物理模型（Hybrid）的短波輻射遙感反演業(yè)務算法，采用基于“概率密度函數(shù)＋最優(yōu)插值”方法獲得了格點融合降水。該數(shù)據(jù)與中外同類產(chǎn)品相比較，在中國區(qū)域質量更高[10]。崔園園等[11]研究指出該資料在中雨以下級別與站點觀測降水量相關系數(shù)高，通過了0.05 水平的顯著性檢驗。

（3）2008～2020 年CLDAS 的0～10cm、10～40cm 土壤體積含水量數(shù)據(jù)。雨水落在土壤表面后，通過滲入土地，使土壤含水量增加，改變了土壤的粘度和密度，導致氣象地質災害的發(fā)生。土壤體積含水量是土壤中水分占有的體積和土壤總體積的比值，表示土壤空隙的充水和潤濕程度。CLDAS 土壤體積含水量產(chǎn)品是利用氣溫、氣壓、濕度等數(shù)據(jù)和初始場信息驅動CLM和Noah-MP（1～4）陸面模式集合模擬而得到的。

1.2 方法

本文用有效降水量分析降水下滲土壤后對氣象地質災害的促發(fā)作用。有效降水量是自然降水過程滲入土壤并儲存在作物主要根系吸水層中的雨量值，通常是應用在農(nóng)業(yè)方面，考慮到降水是氣象地質災害發(fā)生的重要因子，Zêzere 等[12]將其應用到氣象地質災害預警上，其經(jīng)驗公式如下：

式中：Ra是災害當日的前期有效降水量；P1為災害降水前一天的日降水量，Pn表示前n天的降水量。例如當降水時長尺度為3d 時，n取3；K為衰減參數(shù)，一般取[0.8，0.9]區(qū)間的常數(shù)，本文參照Zêzere 等[12]的研究結論，K取0.9。

2 青海高原氣象地質災害特征分析

2.1 氣象地質災害的時間變化

根據(jù)青海省2008～2019 年災情數(shù)據(jù)，篩選出23 次氣象地質災害事件，繪制青海高原氣象地質災害的年際和月際變化曲線（圖1）。分析3 類氣象地質災害的年際變化曲線，發(fā)現(xiàn)近12a 青海省氣象地質災害崩塌發(fā)生1 次，滑坡12 次，泥石流10 次，平均每年發(fā)生2 次。2010、2016、2017 年氣象地質災害次數(shù)最多，平均為4 次。分析氣象地質災害的月際變化發(fā)現(xiàn)，氣象地質災害僅出現(xiàn)于5～10 月，頻次分布為雙峰型，7 月最多（9 次），9 月次之（8 次），其余月份不足3 次。因此，青海高原氣象地質災害的年際和月際變化大，7月是災害發(fā)生次數(shù)最多的時段。

圖1 2008～2019 年青海高原氣象地質災害發(fā)生次數(shù)的年際（a）和月際（b）變化曲線

2.2 氣象地質災害的空間分布特征

青海高原近12a 氣象地質災害的空間分布如圖2所示。氣象地質災害主要集中在東部地區(qū)，尤其是西寧市、海南州、黃南州、玉樹州、黃南州5 個地區(qū)。崩塌僅在西寧市發(fā)生1 次；泥石流主要出現(xiàn)在海南州東部、玉樹州稱多縣，此外海西州德令哈市也有1 次泥石流發(fā)生；滑坡主要發(fā)生在西寧市、海南州東部和黃南州北部地區(qū)，玉樹州囊謙縣和果洛州瑪沁縣各有1 次滑坡發(fā)生。

從圖2 可以看出，西寧市、海南州、黃南州、玉樹州是氣象地質災害的易發(fā)區(qū)，將這4 個地區(qū)近12a 氣象地質災害頻次列為表1。分析可知：海南州同德和貴德發(fā)生頻次最高，同德出現(xiàn)4 次，貴德出現(xiàn)3 次；其次是西寧湟中和西寧市區(qū)附近，各發(fā)生了3 次；玉樹稱多和黃南同仁各發(fā)生了2 次。趙家緒等[13]分析指出：青海高原氣象地質災害主要沿湟水、黃河干流及其支流沿岸呈條帶狀分布，與易發(fā)區(qū)中的西寧市區(qū)和湟中縣一致；其次災害易發(fā)生在呈條帶狀分布的低山及丘陵前緣斜坡地帶，地形支離破碎的高坡深溝區(qū)，沿軟弱夾層地質災害發(fā)育，與易發(fā)區(qū)中的海南州同德、貴德縣，以及黃南州同仁縣吻合；以上地區(qū)氣象地質災害頻發(fā)是與侵蝕剝蝕的中低山及丘陵地貌，地形坡度，植被稀少，以及溝深坡陡的地形地貌密切相關，而夏季高強度的陣性降水是誘發(fā)因素。

表1 2008～2019 年青海高原氣象地質災害易發(fā)區(qū)的災害頻次

圖2 2008～2019 年青海高原氣象地質災害空間分布（a）、災害易發(fā)區(qū)（b）

3 青海高原氣象地質災害降水和土壤水分特征分析

3.1 氣象地質災害預警條件

為了確定青海高原氣象地質災害的預警條件，以2008～2019 年23 次滑坡、泥石流和崩塌類災害事件為例，利用ArcGIS 軟件，提取了23 次事件災害點對應的CLDAS 數(shù)據(jù)的降水量和災害發(fā)生時土壤體積含水量，其中2 次事件部分資料缺失，后文中不予分析。通過格點降水量確定每次災害發(fā)生前降水起始時間、結束時間和持續(xù)時間。出現(xiàn)>1mm 的降水日為起始時間；氣象地質災害發(fā)生時間為結束時間[14]，起始時間與結束時間之間的時長為降水持續(xù)天數(shù)。統(tǒng)計21次災害發(fā)生前降水量和土壤濕度的變化特征，如圖3、圖4 所示。根據(jù)災害發(fā)生的前期降水量與當天日降水量，可分為3 種類型：前期降水型、強降水型、綜合型。

分析8 次前期降水型氣象地質災害的土壤濕度特征（圖3）可知：兩個深度的土壤體積含水量相近，除了1 次災害外，差值均≤0.03mm3/mm3，說明雨水已滲透到土壤40cm 以下。分析前期降水型氣象地質災害的降水特征（圖4）可知：有5 次災害當天未出現(xiàn)降水（圖4a），當天及前一天有效降水量之和<10mm(圖4b)，災害的降水持續(xù)天數(shù)>5d，持續(xù)有效降水量>18mm（圖4c）。以上分析說明前期較長時間降水累積作用對氣象地質災害的促發(fā)作用明顯，且災害通常滯后于降水出現(xiàn)。

圖3 2008～2019 年青海高原前期降水型、強降水型、綜合型氣象地質災害的災害發(fā)生時土壤體積含水量（虛線內(nèi)表示2 層土壤體積含水量差值≤0.3mm3/mm3，兩條實線為0.27mm3/mm3 等值線）

分析7 次強降水型氣象地質災害的土壤濕度特征（圖3）可知：除了1 次災害外，0～10cm 比10～40cm的土壤體積含水量大，最大的土壤含水量差值達到0.08mm3/mm3，最小的差值為0.01mm3/mm3。土壤濕度差大說明深層土壤未飽和，降水量主要作用于地表，尚未完全向下滲透到土壤深層，表層土壤與雨水作用促進災害發(fā)生。分析強降水型氣象地質災害的降水特征（圖4）可知：災害當天均有降水，有4 次災害當天的有效降水量>10mm（圖4a），且當天與前一天有效降水量之和均>10mm（圖4b），但降水持續(xù)天數(shù)均在4d 以內(nèi)，且持續(xù)有效降水量、當天及前一天有效降水量之和相近（圖4c）。以上分析說明當天和前一天降水是導致氣象地質災害發(fā)生的主要原因。

分析6 次綜合型氣象地質災害的土壤濕度特征（圖3）可知：不同過程土壤濕度特征不一致，有些災害中0～10cm 和10～40cm 深度的土壤體積含水量相近，有些災害中0～10cm 土壤體積含水量大于10～40cm 的。分析綜合型氣象地質災害的降水特征（圖4）可知：當天有1 次災害無降水出現(xiàn)，有3 次災害有效降水量>10mm（圖4a），當天及前一天有效降水量之和>10mm（圖4b），且降水持續(xù)天數(shù)>5d，持續(xù)有效降水量>18mm（圖4c）。以上分析說明災害既受到當天及前一天降水的促發(fā)作用，同時也受到長期降水作用。

圖4 2008～2019 年青海高原3 類氣象地質災害發(fā)生時當天有效降水量（a）、當天及前一天有效降水量之和（b）以及持續(xù)有效降水量（c）的演變特征（b 中虛線表示強降水型雨量閾值，c 中虛線表示前期降水型雨量閾值）

根據(jù)以上分析，確定青海高原氣象地質災害發(fā)生時的土壤濕度主要表現(xiàn)為2 種類型：一是0～10cm、10～40cm 的土壤體積含水量接近，差值≤0.03mm3/mm3，說明災害發(fā)生時土壤水分已達到飽和，且降水已滲透到40cm 以下；二是0～10cm 土壤體積含水量多于10～40cm 的，且0～10cm 土壤體積含水量>0.27 mm3/mm3，說明降水尚未完全滲透到土壤深層，僅表層土壤近乎飽和。再結合上述3 類氣象地質災害降水對災害的促發(fā)作用，可確定青海高原氣象地質災害的預警條件：①雨量閾值條件：當天及前一天有效降水量之和達到10mm，或持續(xù)有效降水量達到18mm 以上；②土壤水分條件：0～10cm 和10～40cm的土壤體積含水量差值≤0.03mm3/mm3，或其中一個深度的土壤體積含水量≥0.27mm3/mm3。

3.2 氣象地質災害預警條件的檢驗

針對3.1 節(jié)的青海氣象地質災害預警條件，應用2020 年災害數(shù)據(jù)進行檢驗。2020 年青海氣象地質災害共發(fā)生了5 次，每次災害的降水量和土壤濕度特征見表2。5 次災害事件中，兩層土壤體積含水量差值≤0.03 mm3/mm3，或0～10cm 的土壤體積含水量>0.27mm3/mm3，滿足前面確定的土壤水分條件。5 次災害事件有2 次為前期降水型，2 次為強降水型，1 次為綜合型。2 次前期降水型災害事件中，降水持續(xù)天數(shù)分別為11d 和10d，持續(xù)有效降水量分別為23.7mm 和22.3mm，超過雨量閾值條件的18mm。2 次強降水型災害事件中降水持續(xù)天數(shù)分別為2 天和4 天，當天降水與前一天有效降水之和分別為17.9mm和22.2mm，超過雨量閾值條件10mm。1 次綜合型災害中，當天降水與前一天有效降水之和為11.6mm，也超過了雨量閾值條件10mm。同時該次過程中降水持續(xù)天數(shù)超過5d，持續(xù)有效降水量超過18mm。以上5 次災害過程中均達到了氣象地質災害預警條件，說明該閾值條件合理，預警效果較理想。

表2 青海高原2020 年氣象地質災害事件降水量和土壤濕度特征

考慮到玉樹稱多氣象地質災害多發(fā)，以2020 年6月稱多縣為例，研究預警條件對青海氣象地質災害的預警效果。以災害發(fā)生的6 月19 日19 時為參考，分別繪制出6 月逐日19 時的土壤體積含水量（圖5a）、6 月逐日的持續(xù)有效降水量、當日與前一天有效降水之和的時間序列（圖5b）。

如圖5a 所示，自6 月19 日起，災害點附近0～10cm的土壤濕度受12 日以后降水影響，土壤體積含水量逐漸增加，16 日躍增到0.27mm3/mm3以上，17 日、18日下降，19 日達到0.27mm3/mm3；10～40mm 土壤濕度受降水過程影響緩慢，在17 日后才增加到0.25mm3/mm3以上，18、19 日下降，19 日達到0.24mm3/mm3，滿足土壤水分條件。分析災害發(fā)生前有效降水量變化特征（圖5b）可知：6 月11 日開始，持續(xù)有效降水量呈逐日增加趨勢，從0mm 增加到19 日的22.3mm，其中18 日、19 日以及隨后的20～23 日連續(xù)超過18mm；20～23 日，發(fā)生了空報。究其原因，雖然持續(xù)有效降水量超過了20mm，土壤濕度條件滿足，但是災害后地面物源條件缺失，所以很難再次發(fā)生災害。分析該時間段當天及前一日有效降水量之和的變化（圖5b）可知：在20～22日、26～27 日，該值超過了10mm，但降水未能導致災害發(fā)生，這也是災害后地面物源條件缺失的結果。因此雨量閾值和土壤水分條件準確地預警了氣象地質災害初次發(fā)生的時間，災害發(fā)生前未出現(xiàn)虛假預警。

圖5 玉樹州稱多縣2020 年6 月逐日19 時0～10cm、10～40cm 的土壤體積含水量（a，單位：mm3/mm3）和逐日持續(xù)有效降水量、當日與前一天有效降水量之和（b，單位：mm）變化曲線（橫虛線為預警條件，縱虛線為災害發(fā)生日期）

綜上所述，通過對歷史氣象地質災害的分析以及最新個例的檢驗，說明結合有效降水量和土壤濕度能夠有效地預警氣象地質災害的發(fā)生。雖然該方法未出現(xiàn)漏報的情況，但是會有一定的虛假預警，尤其是出現(xiàn)在災害發(fā)生后的空報。我國其它地區(qū)誘發(fā)地質災害的雨量閾值都直接應用降水量，未考慮前期降水量的蒸發(fā)消散作用，比如浙江寧波[8]、江西廣豐[9]、西南地區(qū)[15?16]。本文采用的有效降水量克服了這種弊端。比較不同地區(qū)雨量閾值的大小，發(fā)現(xiàn)其它地區(qū)的雨量閾值顯著高于青海高原的閾值，這也是青海土質松散、降水量小但雨強大，以及局地性強[17]的必然結果。同時也發(fā)現(xiàn)青海高原地質災害發(fā)生當天不一定有降水出現(xiàn)，即有些災害發(fā)生在降水結束以后，明顯滯后于降水天氣，這與四川汶川和臺灣集集等地的震后地質災害不一致[6]，局地性明顯。

4 結論與討論

本文針對青海省2008～2019 年氣象地質災害事件進行分析，確定了氣象地質災害預警條件，得到以下結論：

（1）青海高原氣象地質災害發(fā)生次數(shù)年際波動大，易發(fā)生在7 月。災害易發(fā)區(qū)包括中海拔的西寧市、海南州、黃南州，此外在高海拔的玉樹州災害危險性也高。

（2）根據(jù)前期降水量與當天日降水量之間不同的權重關系，可將青海高原氣象地質災害分為3 種類型：前期降水型、強降水型、綜合型。結合土壤濕度特征，可得青海高原氣象地質災害的預警條件：①雨量閾值條件：當天降雨量和前一天有效雨量之和達到10mm，或持續(xù)有效降水量達到18mm 以上；②土壤水分條件：0～10cm 和10～40cm 的土壤體積含水量差值≤0.03mm3/mm3，或其中一個深度的土壤體積含水量≥0.27mm3/mm3。

青海高原重大氣象地質災害前期的降水量對災害具有顯著的誘發(fā)作用，由于青海不同地區(qū)地形坡度和地質條件存在顯著差異，因此誘發(fā)氣象地質災害的降水量也會各不相同，在此選用相同閾值進行災害預警會有一定程度的虛假預警和漏警。再者，青海不同地區(qū)土壤質地條件相差較大，達到水分飽和的土壤體積含水量不同，本文以0.27mm3/mm3作為全區(qū)一致的土壤水分條件也會導致預警的不精確。崩塌、泥石流和滑坡等重大地質災害多是在土壤達到飽和時發(fā)生，選用土壤相對濕度或土壤飽和度等與土壤水分條件有關的產(chǎn)品，可以更好地反映土壤水分飽和性。以后將更多的數(shù)據(jù)和個例納入研究，會得到更精細的降水量和土壤濕度的預警條件，進一步促進氣象地質災害的精細化預警。