以气温和降雨量为指标的冰湖溃决预警方法

刘晶晶 马春 苏鹏程

摘要：冰湖溃决是冰川区突发的严重山地灾害之一。目前，全球气候变暖，冰川普遍退缩，冰湖面积和溃决风险也随之增大。因此，冰湖溃决预警方法的研究对冰川地区防灾减灾有着重要的实际意义。现提供了一种综合考虑气温与降雨条件影响的冰湖溃决预警方法，选择预测日前期正积温逐日增长速度值与预测日前期30 d累积降雨量作为气温和降雨的代表性指标，通过对2010年前发生的21例溃决事件统计，结合邻近21个气象台站的日均温和日降雨量资料分析，建立了冰湖溃决的预警警戒线和冰湖溃决预警系统流程。其后，选择2013年7月5日的然则日阿错冰湖溃决案例对建立的冰湖溃决预警系统进行验证，发现预警效果良好。

关键词：气温;降雨量;冰湖溃决;预警

中图分类号：P694文献标志码：A

开放科学（资源服务）标识码（OSID）：[FK（W3。5*2][TP刘晶晶.TIF]

Early warning method of glacial lake outburst floods based on temperature and rainfall

LIU Jingjing1，2，3，MA Chun1，3，SU Pengcheng1，3

（1.Key Laboratory of Mountain Hazards and Surface Process & Institute of Mountain Hazards and Environment，Chinese Academy of Sciences & Ministry of Water Conservancy，Chengdu 610041，China;2.State Key Laboratory of Hydraulics and Mountain River Engineering，Sichuan University，Chengdu 610065，China;3.University of Chinese Academy of Sciences，Beijing 100049，China）

Abstract：

Glacial lake outburst floods （GLOFs） are serious disasters in glacial areas.At present，due to global warming，glaciers are generally diminishing;thus increasing the glacial lake area and the outburst risk.Therefore，the research on early warning methods for GLOFs is important to disaster prevention and relief in glacial areas.This paper proposes an early warning method using the temperature and rainfall as indices.We selected the daily growth rate of prior period positive cumulative temperature and the prior thirty-day cumulative rainfall as the representative indices of temperature and rainfall.Based on the statistics of the 21 outburst events before 2010 and the data from the 21 nearby meteorological stations，we built an outburst early warning threshold and a flow chart of the GLOF early warning system.The system was verified by the GLOF event in the Ranzeaco glacial lake on 2013-07-05.

Key words：

temperature;rainfall;glacial lake outburst floods;early warning

联合国政府间气候变化专门委员会（Intergovernmental Panel on Climate Change，IPCC）《第五次評估报告》[1]指出，大气中温室气体尤其是二氧化碳的浓度持续增加导致1950年后全球温度出现了明显上升。在全球变暖的背景下，大部分高山区的冰川面积和体积有明显减小，有些小规模冰川甚至消失，低纬度和中纬度的冰川缩减尤为明显[2]。中国现代冰川面积59 406 km.2，冰储量约为5 590 km.3[3]。自小冰期盛时以来，西部高山区平均升温1.3 ℃，冰川的萎缩量相当于现代冰川面积的20%， 预估2030年、2070年和2100年的升温值分别为0.4～1.2 ℃、1.2～2.7 ℃和2.1～4.0 ℃，届时冰川面积将分别减少12% 、28 % 和45 %[3]。

冰湖是冰川运动的产物，通常由冰川挖蚀成的洼坑和冰碛物堵塞冰川槽谷积水而形成，以冰川作用或以冰川融水为主要补给源[4-5]。冰湖受气候影响显著，随着气候变暖，冰川大规模退缩，冰湖水位上升，补给充足的大型冰湖库容量增大，而相应的小型冰湖在数量上减少[6]。随着冰湖面积的扩张，冰湖发生溃决的频率和规模也随之增大[7]。冰湖溃决是冰川区突发的严重山地灾害，其导致的洪水和泥石流突发性强、流量大、破坏性强、波及范围大，在沿程又会激发其他次生灾害，从而造成人员伤亡与经济损失，其灾害损失比一般的暴雨激发的洪水和泥石流要严重得多[8-9]。根据姚晓军等的研究[8]和笔者后期调查，发现1935年以来，西藏地区发生的且已有记录的冰湖溃决事件共30起，给冰湖下游的城市乡村、居民点、公路设施、水利电力等带来了巨大的影响，甚至波及周边国家[10-11]。

鉴于冰湖溃决后带来的系列风险，冰湖溃决方面的研究受到越来越多研究者的关注[12]。冰湖溃决的诱发因素包括冰崩、雪崩、冰滑坡、冰雪强烈消融、高强度持续降水等外部诱因[13]，以及冰碛坝内核冰融化、冰碛坝管涌等内部诱因[14]。目前关于冰湖溃决方面的研究，多是利用遥感手段[15]，提取下垫面特征（包括冰湖特征、其后冰川特征，终碛堤特征等），进行冰湖溃决的风险评估[16-17]。尽管研究者们很早就认识到气候变化的水热组合对于冰湖溃决和泥石流活动起着控制作用[18]，例如研究者发现1988年光谢错冰湖溃决就是因为前期的持續高温和冰川融水的潜蚀作用[19]。并且前期研究中，也发现西藏冰湖溃决事件都发生于日均温>0 ℃的日子，且海拔越高的冰湖发生溃决的时间越晚[20-21]。但由于缺乏长期连续的气候资料，使得目前的研究只能单纯的讨论某次事件下的气候背景，而没法弄清气候变化对冰湖溃决的作用机制，也没法依据气候条件对冰湖溃决事件进行前期预警。

冰湖溃决的影响因素包括冰川积累面积和厚度、冰湖大小及储水量、湖堤结构与稳定性等，这些影响因素都与气温、降雨有着密切关系，所以本文认为气温和降雨是触发冰湖溃决的影响因素。与气候波动事件相比，冰湖溃决的发生虽然是一种低概率事件，但基于冰湖溃决发生的自然特征规律可以确定，对于既定的某一危险冰湖，虽然不一定存在所谓某一确定的能够触发冰湖溃决的气温指标值与降雨指标值，但一定存在一个与冰湖溃决发生高度相关的以某一或某些气温与降雨指标为变量的冰湖溃决危险临界线。超过该临界线，冰湖溃决发生的概率高，低于该临界线，溃决发生的概率低，由此可以解决冰湖溃决预测预警的技术问题。基于此，本文将5万多组气温与降雨长期观测数据及历次冰湖溃决事件进行关联性分析，试图从众多涉及气温与降雨的气象指标中筛选出具有代表性的指标，确定其与冰湖溃决事件之间存在的符合规律的函数关系，为冰湖溃决的预警工作提供基础。

1数据来源与遴选方法

1.1研究区与过去冰湖溃决事件

通过对文献资料的整理和野外考察搜集，这里统计了1930后发生于我国西藏地区的冰湖溃决事件共30起，详见表1。

1.2气温和降雨量数据来源

本文中涉及到的气温和降雨数据来自于中国气象数据网（http：//data.cma.cn），包括中国地面气候资料年值数据集、中国地面气候资料日值数据集和中国地面国际交换站气候资料日值数据集（V3.0）（更新时间截止到2015年5月）。

西藏的气象台站密度较内陆低，全区共有71个县，但目前只设立了39个气象观测站点，且气象台站建立时间晚，缺测数据序列长。本方法所需要日均温与日降雨量观测数据，本应当选择冰湖所在区域的气象台站提供的数据。但在实际工作中，冰湖位于高寒高海拔区域，这些区域由于硬件条件限制，均无配套的自身区域气象台站，无法提供冰湖所在地的长期日均温观测数据与日降雨量数据。

本次分析中气象数据网数据提供至2015年5月，所以无名湖的冰湖溃决事件未纳入此次分析。并且由于局部气象台站数据序列不全和冰湖溃决发生时间记录不清的原因，塔阿错、穷比吓玛错、鲁惹错、桑旺错、章藏布、次仁玛错、[JP2]给曲冰湖的溃决事件也未纳入本次分析。如下，仅对其余22例冰湖溃决事件进行分析。经过39个站点的对比和分析，选择邻近台站（d<200 km）作为冰湖溃决气温和降雨数据来源，具体冰湖选择的气象站点见表2。

1.3气温和降雨量数据修正

由于冰湖与气象台站之间存在距离和海拔的差异，所以来自于气象台站的数据不能直接体现冰湖当地的气候条件。在进行分析之前，需对各气象台站的数据进行修正。

1.3.1个别缺测数据处理

个别测站会出现个别日数据缺测的情况，这里采用趋势预测法对其进行补差。若个别测站长时间缺测，则选用其他测站数据修正替代或者直接弃用该站点数据。例如阿亚错冰湖事件的分析中，发现1970年定日气象站数据整年缺测，则只能弃用定日测站数据，仅采用聂拉木和日喀则测站数据。

1.3.2数据距离修正

气象台站通常都距冰湖一定距离，所以来自于气象台站的气温和降雨量数据都需进行距离修正。这里主要选择距离反比权重法（IDW）对数据进行距离修正。距离反比权重法（IDW）是一种中间插值方法，利用插值点和样点间的距离为权重，进行加权平均[22]，公式如下：

1.3.3数据海拔修正

冰湖海拔高度大多都高于所在区域气象站的海拔，在以气温作为指标时，必须考虑海拔高度的差异对气温的影响[23]。由于目前降雨量的海拔修正，无明确的认可方法，故仅对气温数据进行海拔修正，这里引入青藏高原地区的气温垂直递减率，对数据进行修正。依据青藏高原及其周边地区的气温垂直递减率等值线分布图[24]，对中国地面气候资料的温度进行修正，温度修正公式如下：

式中：TH为修正后冰湖所在海拔的温度值;T0表示气象站实际测得温度值（℃）;

1.3.4五日滑动平均

对气温数据进行了前期处理后，为了消除不稳定的波动，显示出温度变化的平稳性，充分利用热量资源，减小气温突变误差，进一步采用五日滑动平均，遴选出第1日均温≥0 ℃的日期。

T..*1=（T-4+T-3+…+T1）/5，…，T..*i=（Ti-4+Ti-3+…+Ti）/5[JY]（3）

式中：T1是通过五日滑动平均法求算出的稳定通过界限温度0 ℃的起始日;i是起始日到溃决日的天数。

1.4气温和降雨量代表性指标

1.4.1气温的代表性指标—正积温逐日增长速度值（TV）

在前期研究中，发现冰湖发生溃决的当日，其日均温都≥0 ℃，即冰湖溃决都发生在消融日，这与冰湖溃决的触发机制有关[20]。所以，认为日均温≥0 ℃的时期，对于冰湖溃决的发生是有效时期。考虑到积温的总量和升温的过程，对于冰湖溃决触发都有积极的作用。因此提出了采用正积温逐日增长速度值TV作为气温核心预警指标，其计算方法如下。

（1）获取日均温数据序列{Tn}，以{Tn}为基础，筛选确定第1个日均温≥0 ℃的日期D1，统计序列{Tn}中自日期D1至预测日的天数i。

（2）依式TDC=∑[DD（]n[]i=1[DD）]Ti计算预测日前期正积温累计值TDC，式中，Ti为日均温值（℃）;i为D1至预测日的天数（d）。

（3）采用幂函数曲线TDC=Ai.β拟合，得到正积温累积过程曲线方程（即正积温逐日增长的过程线方程），并求得过程曲线方程导数T′DC=（Ai.β）′=Aβiβ-1，其中常数部分Aβ即为预测日前期正积温逐日增长速度值TV，即Aβ=TV。

1.4.2降雨量的代表性指标—前期30 d累积降雨量（RDC）

对于前期降雨量指标的选取，分别对时间窗口为10 d、20 d、30 d、40 d、50 d、60 d、70 d、80 d与90 d的前期降雨量指标进行关联性分析，确定前期30 d累积降雨量与冰湖溃决事件间具有更良好的影响关系，由此最终选取其作为降雨核心预警指标，其计算方法如下。

（1）获取日降雨数据序列{Rn}、日均温数据序列{Tn};以{Tn}为基础，筛选确定第1个日均温≥0 ℃的日期d，日期d是前期30 d累积降雨量计算起始日，则以日期d前第30 d为前期30 d降雨量计算起始日d-30，统计自d-30至预测日的前期30日降雨量天数n。

（2）以{Rn}为基础，依式RDC=∑[DD（]30[]n=1[DD）]Rn计算自日期d-30起至预测日的前期30 d累积降雨量RDC。式中，Rn为日降雨量值（mm）。

2以气温和降雨量为指标的冰湖溃决预警方法

2.1[JP2]基于气温和降雨量的预警警戒线的建

通过对2010年前发生的21例溃决事件（然则日阿错冰湖溃决事件作为验证事件），涉及17个冰湖约5万组日均温数据和降水量数据进行分析，统计21例溃决事件的前期正积温逐日增长速度值（TV）和前期30 d累积降雨量（RDC），见表4。

基于上述的统计结果，对比溃决事件和无溃决事件的前期正积温逐日增长速度值（TV）和前期30 d累积降雨量（RDC），描点绘制图1，设定预警警戒线。图1表明我国境内记录的17个冰湖的21例溃决事件中，有16例溃决事件位于警戒线TV=-0.0193RDC+3.0018之上。这说明使用本发明提供的预警方法可以实现对危险冰碛湖发生的76.2%的溃决事件预警，其预警效率很高。但由于冰碛湖是复杂多因素耦合的现象，所以在气候波动剧烈的情况下，本方法仍存在约20%左右的漏报率。

2.2冰湖溃决预警系统流程

依据前述分析的过程和建立的冰湖溃决预警线，建立了冰湖潰决预警系统的流程图（图2）。本方法所需要的日均温与日降雨量观测数据，应当选择冰湖所在区域的气象台站提供的长期数据。但在实际工作中，冰湖位于高寒高海拔区域（例如我国青藏高原的冰湖海拔均超过3 800 m）这些区域由于硬件条件限制，几乎均无配套的自身区域气象台站，无法提供冰湖所在地点的长期日均温观测数据与日降雨量数据。因此，依照气象学常规方法，本方法中所需要日均温与日降雨量观测数据通常从邻近气象台站获取。邻近气象台站的选取原则与方法适用相关的气象学原则与常规方法，获得的气象数据经常规气象学数据修正方法修正后（通常是海拔高差修正、水平距离修正等）适用于本发明方法。[JP2]通常情况下，选择两个及以上邻近气象台站作为数据来源。为保证预警结果的有效性和后期的数据筛选的可能性，控制中心调用的气象台站长期温度与降雨观测数据应当具备足够的规模，即需要获取足够时间长度的日均温数据和日降雨量数据形成日均温数据序列和日降雨量数据序列。需至少包括120个观测日的日均温数据与120个观测日的日降雨量数据，才能保证后期分析处理的可靠性，且数据序列越长，其可靠度越高。

依据图2所示流程，可以对任一冰湖的溃决可能进行预警。如下，选择了2013年发生的然则日阿错冰湖溃决事件，参照冰湖溃决预警系统流程，进行事件验证分析。

3然则日阿错案例验证

冰湖然则日阿错（30°28′07″N， 93°31′55″E）位于西藏自治区嘉黎县忠玉乡，于2013年7月5日发生溃决，此次溃决造成忠玉乡238户1 160人不同程度的受灾，其中49户房屋被彻底冲毁，部分人员和牲畜失踪，农田遭到破坏，通往嘉黎县唯一的1座水泥桥被冲毁，损失估计达2.7亿元[25]。

根据然则日阿错冰湖的地理位置，选择的数据主要来自于嘉黎、林芝、比如气象站，参照冰湖

溃决预警系统流程对数据进行修正后纳入分析，其中涉及到自2013年1月1日至7月5日的186个气象观测日，经正积温分析首先确定折麦错冰湖自5月16日起存在溃决风险，将风险范围缩小至51 d，其后计算求得2013年5月16日至2013年7月5日期间的正积温逐日增长速度值（TV）和前期30 d累积降雨量（RDC），见表5。

将表5中所列的正积温逐日增长速度值（TV）和前期30 d累积降雨量（RDC），与前期设定的溃决警戒线TV=-0.0193RDC+3.0018对比绘制图3。从图3中，可以看到在初筛后纳入分析的51 d中，通过预警线的设置，将风险日集中到了11个报警日。最终结果显示冰湖在11个报警日之一（2013年7月5日）发生了溃决。

4结论

本文提供了一种综合考虑气温与降雨条件影响的冰湖溃决预警方法，选择预测日前期正积温逐日增长速度值与预测日前期30 d累积降雨量作为气温和降雨的代表性指标，通过对2010年前发生的21例溃决事件统计，结合邻近21个气象台站的日均温和日降雨量资料分析，建立冰湖溃决的预警警戒线TV=-0.0193 RDC+3.0018和冰湖溃决预警系统流程。其后，选择2013年7月5日的然则日阿错冰湖溃决案例对建立的冰湖溃决预警系统进行验证，在186个预测日中划定出11个风险日，其中1日发生溃决，其预警效果良好。

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