大别山区山洪灾害预警模型的建立与应用*

周后福，吴文玉，江双五，冯妍，王海波

(1．安徽省气象科学研究所，安徽合肥230031;2．安徽省大气科学与卫星遥感重点实验室，安徽合肥230031;3．安徽省大气探测技术保障中心，安徽合肥230031)

0 引言

山洪灾害是指山丘地区子流域由强降雨引发的洪水及由山洪诱发的泥石流、滑坡等对国民经济和人民生命财产造成损失的灾害［1］。其形成的内因是:松软的地质结构，岩石、土壤为分离、不连续的地质构造，一定坡度的地形地貌;外因包括降雨、融雪、地震等。多由持续性高强度大暴雨所致，称雨洪灾害;又因发生在山丘地区，故称山洪灾害。它不同于一般洪水，常发生在山区、流域面积较小的溪沟或周期性的荒溪中，历时较短，且极易诱发泥石流、崩塌、滑坡等灾害，具有突发性、破坏力大特点，往往导致房屋、道路、桥梁毁坏和水坝、山塘溃决，甚至造成人员伤亡。由于山洪灾害所造成的局部损失严重，因此进行预警技术的研究，对于有效防范和减轻灾害损失具有很好的现实意义。

1 国内外山洪研究概况

有关山洪灾害监测的研究成果很多。对于山洪灾害监测方案，马东恒等［1］从雨量、水位、水文监测技术上提出非工程措施的监测方法。叶勇等［2］曾提出以水位反推法计算临界雨量，其方案简单实用。Marco Borga等［3］对东意大利的阿尔皮斯山山洪灾害进行水文气象学分析。随着3S技术发展和DEM技术应用，水文预报向分布式模型、数字水文模型发展，基于高精度DEM的分布式水文模型代表了流域水文模型的发展方向［4］。白美兰等［5］利用GIS技术建立地理信息参数与汛期雨量的关系模型，解决雨量资料分布不均匀的问题，实现松嫩流域面雨量的实时动态监测。可见，面雨量的计算和临界雨量的确定等往往成为山洪灾害的重要监测指标。

在山洪灾害预警预报方面，国内外也取得一系列成果。Charles等［6］研究应用强降雨速率制作山洪暴雨灾害的潜势预警，Jonathan等［7］使用国际天气服务网对美国洪涝灾害监测预报进行过研究。国内的周金星等［8］对山洪泥石流灾害的预报预警技术做出述评。高煜中等［9］认为，山洪暴发前3 h和24 h的降雨量对山洪暴发的影响很大，预报着眼点从大尺度环流形势变化特征与造成山洪暴雨的中小尺度天气系统特征两个方面把握。张铁军等［10］提出开发基于地理环境、地质特征和气象条件下山洪地质灾害的预警预报系统模型，作为常规工作投入基本业务。郭良等［11］研究了基于分布式水文模型的山洪灾害预警预报系统并将其推广应用。张雅斌等［4］基于地质灾害与雨量相关特征分析后，得到雨量的精细估计，实现乡镇地质灾害逐日自动预报预警。何健等［12］建立6 min累积雨量与雷达回波之间的回归关系，借助GIS技术及其对雨量的地理订正，构建雷达图上特定行政区域的面雨量计算模型，并对格点拟合雨量进行空间分辨率的精细化反演，得到雷达图上特定行政区域的面雨量图。张洪江等［13］将Bayes判别分析法引入山区小流域山洪泥石流预报模型的建立中，通过分析影响山洪泥石流发生的条件，选择前15 d实效降雨量和当日降雨量作为预报模型因子，分别建立3种不同流域面积范围的预报模型。由此可见，有多种方法可以做出山洪灾害的预警预报。

大别山地区山洪灾害预警模型的建立，是基于山区雨量与海拔高度和坡度的关系，利用历史雨量资料和GIS技术得到大别山区的具体关系式，并由此计算大别山区子流域的面雨量，确定面雨量的阈值;根据实时雨量数据库，考虑到山洪灾害与前期不同时段雨量有密切关系，因此需要前期24 h、6 h的实时雨量，获得子流域的24 h、6 h面雨量值;依据面雨量阈值，确定是否对山洪灾害做出预警;将每天逐时获得的山洪灾害预警结果通过网络共享方式，向淮河流域气象中心实时发布，进行实际的业务应用。

2 资料来源

本文在建立山洪灾害预警模型时所用到的历史资料有2006－2010年山洪灾害资料，来源于气象部门的报表和民政部门的灾害调查。大别山北麓地区暴雨山洪灾害计有6次，2006年有1次，为7月26－27日;2007年有2次，一次是7月8－9日，一次是7月13－14日;2008年有1次，是7月31日－8月1日;2009年有2次，一次是6月29－30日，一次是8月6日;2010年有1次，过程较长，为7月8－13日。考虑到山洪灾害是局地性的，因此不是针对大别山北麓地区，而是针对其2个子流域的。

所用到的历史雨量资料来源于2006－2010年高密度雨量站点的雨量。有的是小时雨量，有的是分钟雨量，都整理成为需要的时间段雨量;实际应用时所用到的雨量资料来源于安徽省大气探测技术保障中心提供的分钟雨量，所有的雨量资料实时保存到Server数据服务器中，由SQL Server查询语句获得并经过加工成最近6 h或24 h雨量。

3 山洪灾害预警模型的确定

山洪灾害预警模型包括5 km栅格点数据的形成、大别山区雨量关系的确立、面雨量及其阈值的计算、预警模型的确定几个步骤。为了清楚地展示山洪灾害预警模型的建立及其预警发布，先行介绍预警技术流程。

3.1 预警技术流程

山洪灾害预警方法的技术流程见图1。由图1可见，大体上可以分为历时雨量获取、面雨量计算、面雨量阈值确定、实时雨量获取、24 h和6 h面雨量计算、与面雨量阈值比较、山洪灾害预警信息发布等几个步骤。24 h和6 h面雨量的计算及其阈值的确定稍有不同，24 h栅格点雨量是在利用GIS拼接和转换技术形成5 km栅格点高度、坡度后，根据雨量关系得到5 km栅格点雨量。经过GIS技术插值后的雨量点资料是不插值的近5倍。6 h面雨量是采用平均法的。在获得每天实时24 h和6 h面雨量后，根据面雨量阈值来确定是否对山洪灾害做出预警，并及时发布预警信息。

图1 山洪灾害预警方法的技术流程

3.25 km栅格点数据形成

基于GIS技术进行插值是将高密度雨量站资料转换为5 km的栅格点雨量资料，为此要有5 km空间分辨率的坡度和海拔高度。栅格点上的平均坡度和平均海拔高度(高程)是基于1∶25万国家基础地理信息数据来拼接和转换的。1∶25万国家基础地理信息数据全部分幅、分层存放，在安徽省域范围内有19幅。

GIS数据有矢量和栅格两种方式。

(1)矢量数据(全部为E00格式，是GIS软件中间数据格式)全部分层、分幅存放，包括行政边界、河流边界等，还包括矢量格式的等高线数据。具体使用中，矢量分层数据的处理稍显复杂，看似简单，但包含了不少工作量。具体流程有:①找到包括安徽省范围的图幅编号;②对图幅范围内的数据选取一个图层(E00)转换成Coverage、ShapeFile格式;③对所有转换过后的图幅进行拼接处理。

(2)高程数据全部以栅格文本格式分幅存放，需经ArcGIS工具软件将每幅数据转换成GRID形式，然后拼接成一个大幅GRID，再用省界挖取出全省的高程栅格数据。同时，可对GRID数据的分辨率进行抽样处理，抽样成5 km格距。

采用拼接和转换技术，形成了5 km空间分辨率的坡度和高程数据。对于东淠河流域有61个栅格点，西淠河流域也有61个栅格点;高密度雨量站点数在东淠河流域有13个，西淠河流域有11个。利用GIS技术插值后的雨量点，东淠河流域是高密度雨量站点数的4.7倍，西淠河流域是高密度雨量站点数的5.5倍，经过转换后的雨量点数远多于高密度雨量站点数，大约将其雨量点数扩大5倍左右。

3.3 大别山区雨量关系的确立

大别山区的高度一般是在最大雨量高度以下，根据雨量随着高度和坡度的变化有如下关系:

式中:Ph为一定高度的雨量;P0为基准高度处的雨量;ΔP为两个高度雨量之差;a为随高度增加的雨量变化率;h为高度差;b为坡度增加的雨量变化率;α为平均坡度。

因此需要确立式(1)中的系数a、b。

其系数大小用子流域近年来发生山洪灾害的雨量资料来推算。针对大别山区北麓，有3个子流域，分别是史河流域、西淠河流域、东淠河流域，由于史河流域近年来没有发生山洪灾害，因此预警模型是基于2个子流域进行的，即西淠河流域和东淠河流域。对于西淠河流域，有2次山洪灾害过程，一次在2007年，一次在2010年。对于2007年山洪灾害，选择两组高密度雨量站点，即燕子河－道士冲、青山－响洪甸，根据每个站点的雨量、海拔高度数据和两个站点之间所经过的5 km栅格点上的坡度数据，由式(1)可以建立两个方程，即:

由该方程组可以解出系数值，分别为a=－0.163，b=142.9。

安徽省高密度雨量站点的建设最初是从2005年开始，此后陆续投入资金继续布设雨量站点，所以各年的雨量站点并不一致，站点数越来越多。这是导致每次山洪灾害雨量站点组对不同的原因之一。山洪灾害的各个站点雨量并不完成符合随着高度的增加而增加的现象，这种变化规律是针对长期气候特点而言的，时间尺度比较长能够遵循该规律，而时间尺度短时不一定符合这种规律。所以在考察站点时要尽量选择基本遵循变化规律的站点组，它也是导致每次山洪灾害雨量站点组不同的原因之一。

同理，对于2010年山洪灾害，选择两组高密度雨量站点，即张畈－天堂寨、青山－石家河，解出2010年的系数值，分别为a=0.038，b=11.6。

为了获得西淠河流域的唯一一组系数值，以2007年和2010年山洪灾害时平均雨量值作为权重，如此得出系数值分别为a=－0.060(mm/m)，b=75.5(mm)。

同理，可以分别求算出东淠河流域4次山洪灾害时的系数，并对此根据平均雨量值求权重，得到东淠河流域的系数。其中2006年的两组站点是太阳－漫水河、上土市－诸佛庵，系数分别为a=7.174，b=280.0;2007年的两组站点是太阳－漫水河、黄尾－黑石渡，系数分别为a=0.331，b=2.5;2009年6月的两组站点是上土市－黑石渡、太平畈－单龙寺，系数分别为a=0.210，b=－24.4;2009年8月的两组站点是诸佛庵－黑石渡、落儿岭－佛子岭，系数分别为a=－0.209，b=－98.8。考虑到雨量权重，东淠河流域的系数值分别为a=2.025(mm/m)，b=43.0(mm)。

3.4 面雨量阈值的计算

子流域面雨量阈值或称临近雨量的确定在叶勇等［4］的文献中提出通过水力计算断面水深与流量的关系，进行洪水演算，绘制洪水洪峰与暴雨频率曲线，根据水位反推法计算临近雨量。对于气象部门而言，不适合选择该方法推算临近雨量，可以采取计算面雨量，经与实际比较给出临近雨量。

大别山区山洪灾害面雨量的计算是在实时高密度雨量站资料后获得的，24 h和6 h面雨量的计算分别采用不同方法。24 h面雨量的计算是基于高密度雨量资料，根据山区雨量关系将其插值到每隔5 km的栅格点上，再对所有栅格点上雨量进行算术平均，得到其面雨量值;6 h面雨量则是直接对高密度雨量实施平均。

面雨量阈值的计算过程:针对每个子流域的山洪灾害历史情况，分别得到每次山洪灾害过程的最大面雨量，然后找出其中最小值作为面雨量阈值。24 h和6 h的阈值都是同样步骤。面雨量阈值是针对子流域而言的，经过计算可知，24 h面雨量的阈值东淠河流域为39.9 mm，西淠河流域为42.3 mm;6 h面雨量的阈值东淠河流域为28.8 mm，西淠河流域为30.8 mm。

3.5 预警模型的建立

山洪灾害预警模型的实现考虑到前期雨量的积累，既有6 h雨量也有24 h雨量的影响，因此预警模型的建立如下式所示:

24 h面雨量的权重系数低于6 h面雨量的权重系数，是考虑到越接近灾害发生时的雨量对灾害贡献越大的想法。东淠河流域和西淠河流域的6 h雨量阈值和24 h雨量阈值都已经得出，由式(3)可以得到2个子流域的面雨量阈值，即东淠河流域为33.2 mm，西淠河流域为35.4 mm。

4 预警模型应用及其检验

每天通过逐小时采集前期24 h和6 h雨量，然后进行GIS插值，计算子流域的面雨量，根据面雨量大小来判断是否发布山洪灾害的预警。由前期多次山洪灾害的实例，可以算出每次过程的面雨量值，以33.2 mm(东淠河流域)或35.4 mm(西淠河流域)作为判断是否出现山洪灾害的预警阈值。形成的结果文件以文本文件形式保存，随时更新和追加。将预警结果文件传送至全省气象部门共享服务器上，每小时发布一次。为了更早地发布预警信息，考虑到高密度雨量观测资料大约在整点之后15 min左右收集完成，雨量资料的获取和预警信息的发布也在这个时间内实现。山洪灾害预警结果自动提出并告知淮河流域气象中心。由该单位实施应用，在制作大别山地区暴雨山洪灾害预警时作为一种预警手段参考，实时对外发布大别山地区山洪灾害的预警信息。

检验分为两种，一种是实际预警检验，一种是回代检验。山洪灾害预警模型的建立是利用2006－2010年资料，所以可以利用2011年资料进行检验。实际预警检验是在向淮河流域气象中心发布预警的时间段内所进行的检验，其时间段为7月28日－9月30日;回代检验是根据确定的预警模型作出2011年前期的预警信息，其时间段为5月1日－7月27日，将该时间段内的预警情况与实际情况进行对比检验。

(1)实际预警检验

自2011年7月28日开始制作山洪灾害预警，到2011年9月30日，实际预报检验时段有2个多月。2011年8月23日15－19时东淠河流域有山洪灾害的预警，其他时间都没有出现山洪灾害预警结果。表1中列出当日东淠河流域各站雨量，日雨量不低于44 mm，最大的超过70 mm。15－19时逐时加权后的雨量值分别为38.3、41.2、43.5、39.4、35.7 mm，大于东淠河流域33.2 mm的阈值，所以发布预警信息。

表1 2011年8月23日东淠河流域雨量

(2)回代预警检验

西淠河流域2011年6月17日18－19时大于阈值，介于35.7～36.9 mm;6月18日6时－11时大于阈值，介于36.3～43.0 mm;6月18日18－19时大于阈值，为36.9～38.7 mm;6月24日12－16时大于阈值，介于35.9～40.9 mm。东淠河流域6月10日19时－11日01时大于阈值，介于34.4～36.8 mm;6月17日16时－22时大于阈值，介于33.9～43.1 mm;6月18日7－21时大于阈值，介于35.0～53.8 mm;6月24日10－17时也大于阈值，介于34.7～49.2 mm。实际没有接到出现山洪灾害信息，说明预警产品容易造成空报现象。空报现象的出现，是基于灾害预报时遵循“宁空勿漏”的基本指导思想，在确定面雨量阈值中取历史最低值所致。

5 结语

根据大别山地区高密度雨量站近年来的资料，利用GIS技术形成的更为精细的栅格点坡度和高度数据，得出雨量与山区坡度和高度的具体关系，并由此推算出2个子流域发生山洪灾害的雨量阈值;实时通过全省雨量数据服务器获取前期逐时雨量资料，形成24 h和6 h雨量，根据雨量关系式求算面雨量，与山洪灾害雨量阈值进行比较，给出是否发生山洪灾害的预警信息;并通过共享方式实时发布预警信息，将山洪灾害的预警信息在淮河流域气象中心加以应用，并对应用情况做出检验。主要结论有如下几点。

(1)大别山北麓地区的暴雨山洪灾害与各地地形地貌有密切关系，应该根据子流域来进行划分。山洪灾害与前期各种时间尺度的雨量有关，其预警模型的建立由6 h和24 h面雨量有关。

(2)利用GIS技术并考虑到山区雨量与高度和坡度的关系，获得更为精细的格点雨量资料，有助于得到更细化的雨量点资料，获取更准确的面雨量值。

(3)通过山洪灾害预警信息的应用和检验说明，研发的山洪灾害预警产品不容易造成漏报，但是容易造成山洪空报现象。

尽管山洪灾害的预警模型具有一定的应用价值，但是其存在一些缺陷，主要有:

(1)所用暴雨山洪灾害个例少。所考察的个例都是在2006年以后，2005年以前也出现了很多暴雨山洪灾害个例，由于没有高密度雨量站资料，因此没有统计在其中。

(2)没有利用到梯度雨量观测。上世纪曾经在大别山地区各个高度上布设雨量观测点，有短期的雨量梯度观测值，就此可以进行各个高度上雨量订正，做出雨量与高度的拟合，得到雨量的线性回归方程，作为雨量插值时的参考。

(3)在建立雨量与高度、坡度关系时，会随着雨量站点和雨量时段的选择有很大变数，仅考察若干个个例得出的雨量关系，可能会有雨量随着高度增加呈现增加的结论，因此当积累非常多的个例时，所得到的关系会有较好的代表性。

致谢:安徽省气候中心的徐光清、钱玉萍提供了大别山区雨量和山洪灾害资料，谨致谢意。

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