区域性滑坡灾害精细化预警初探

邱 曼 唐亚明 冯 卫 李政国 鲁 拓

1.新疆生产建设兵团地质勘查中心 新疆 乌鲁木齐 830002

2.中国地质调查局西安地质调查中心 陕西 西安 710054

3.长安大学 地质工程与测绘学院 陕西 西安 710054

监测预警作为地质灾害风险减缓的重要措施之一。利用一个地区的滑坡易发区划或危险区划，确定预警靶区，再结合降雨临界值，就可以设定不同的预警级别，在区域内布设一定数量的雨量站，前期雨量加上预报雨量，就可进行滑坡预警预报，无论是国外还是国内的区域性降雨型滑坡监测预警大体都是这个思路和做法[1]。从本世纪初开始，监测预警工作在我国大陆地区逐渐开展，截至2012年，中国已有30个省、323个市、1880个县建立了地质灾害气象预警体系[2]。但纵观各级政府的预警系统，均存在预警靶区过大的问题。如国家级地质灾害气象预警，将全国划分为74个三级区进行预警；陕西省将全省划分为23个易发区进行预警[3]；陕西省合阳县将全县划分为8个易发区进行警[4]，延安市宝塔区将全区划分为11个易发区进行警[5]。从以上预警靶区的划分可知，全国分为几十个区，一个省分为几十个区，一个市分为十几个区，一个县分为几个区，其预警靶区面积都很大，一般只能通过汛期的天气预报对公众进行警示作用。在这种情况下，即使对一个降雨区域发布了滑坡、泥石流警报，但却不能在图上表示出潜在滑坡和泥石流的具体位置，这就难以为处于危险境地的人们提供有效的警示，这个警报也是难以实施的。要提高区域性地质灾害预警的精度和准确率，理论上来说有四种途径:一是缩小预警靶区的面积(区划精细化)；二是提高降雨临界值与滑坡类型的匹配程度；三是提高监测的有效性；四是提高隐患点的识别技术。本文试图通过第一种和第二种途径对地质灾害精细化预警方法做一探讨。

1 精细化滑坡区划

本文采用的方法具体如下:(1)初步的易发区划。通过研究滑坡发生频率与地形统计规律，得出坡度、坡高的特定区间与滑坡易发性的对应关系，利用GIS工具分析DEM数据，对坡度和坡高进行分级和分区，二者叠加可以得到基于DEM的易发坡体识别图(图1a)。利用Quick Bird遥感数据，对斜坡段逐一进行目视解译，圈划易发坡体；将上一步得到的DEM易发坡体识别图与高精度遥感易发坡体识别图像叠加，再一次进行综合分析、解译和区划，得到初步的易发区划图(图1b)。(2)初步的危险区划。在上述得到的易发区划图上，根据每个潜在不稳定坡体特征、微地貌特征，以及滑移距离预测，逐一圈画可能的威胁范围。危险区应包括易发坡体自身和其能影响到的坡下、坡上以及坡体周边的范围，这样可得到初步的危险区划图(图1c)。(3)初步的承灾体解译。利用高精度的遥感数据进行解译，将承灾体划分为较细的类别，包括高层建筑、多层建筑、普通民房、高速公路、普通公路、铁路、旅游景点、公共场地、人员、车辆等。确定每个危险范围内承灾体的类型和数量并予以记录。(4)野外核查。使用以上获得的初步区划图为底图进行野外核查(图1d)。重点核查并修正三方面的内容:一是易发坡体界线；二是危险区界线；三是承灾体类型和数量。(5)最终区划。根据野外核查的每个不稳定坡体的危险性大小的量级、承灾体价值、时空概率和易损性，分别计算财产风险和人员风险。将计算结果予以分级，分为很高风险VH、高风险H、中风险M、低风险L、很低风险VL共5级，相邻的不稳定坡体风险级别予以合并和叠加得到整个区段的滑坡风险区划(图1e)。

通过以上步骤可获取比例尺为1:2.5万的滑坡风险区划图，在此精度下，单个风险分区是以斜坡段来划分的，其面积多在几km2以下，其精度有了很大的提高。

图1 区域精度图

2 不同类型滑坡降雨临界值

本次以延安市宝塔区为研究对象，该区内主要发育黄土滑坡，且降雨入渗诱发黄土滑坡的模式可分为缓慢下渗诱发型、下渗阻滞诱发型和下渗贯通诱发型三种，根据统计分析，对每类模式均确定了相应的降雨临界值。一旦降雨，第一种情况是在节理裂隙孔洞不发育、黄土体相对完整的斜坡地带，降雨主要通过缓慢下渗的方式而诱发黄土滑坡(缓慢下渗型)；第二种情况是黄土体内的各种节理裂隙形成了降雨下渗的优势通道，水沿渗流通道集中快速入渗。裂隙前延顶端受到阻滞而诱发滑坡(下渗阻滞型)。第三种情况是在节理裂隙进一步发展的坡体上，出现上下裂隙贯通的情况，此时集中的强降雨即可对斜坡造成破坏(下渗贯通型)。在此，我们要考虑降雨类型(雨程、雨量)与滑坡类型(入渗破坏模式)的耦合关系，如短历时强降雨，就不易触发缓慢下渗型滑坡，而容易触发下渗贯通型滑坡；长历时小降雨，不易触发下渗贯通型滑坡，而容易触发缓慢下渗型滑坡；因此这三种模式的降雨临界值表达式均应成为预警指标，且之间是“或”的关系，即只要满足其中之一即可发生某种类型的黄土滑坡，就可设定预警级别，并且以达到者先预警。

据此我们设定了第一类预警指标R0为当日降雨量，临界值为10mm、30mm、50mm；第二类预警指标R总为当日及前15日累计雨量，其临界值为10mm、43mm、100mm；第三类预警指标P为滑坡发生概率，其计算公式为:

式中R1为前1日降雨量，R2为前2日降雨量，R3为前3日降雨量)，其临界值为25%、50%、75%。计算公式。

3 预警判据模型及算例

以下以研究区内某点为例进行预警判据模型的算例说明，其降雨数据选取2019年5月1日～31日的真实监测数据，则可以进行期间任一天的预警级别计算。如要对5月27日这一天进行预警，计算过程如下。

第一类预警指标为当日降雨量，5月27日的当日降雨量R0=31.0mm，落在了表1的30～50mm区间，达到II级预警标准。

第二类预警指标为当日及前15日累计雨量。

R总=31.0+0+2.0+0+0+0+0+0+0+0+0+3.5+0+12.4+6.8=55.7mm落在了43～100mm区间内，也达到II级预警标准[5]。

综合一、二、三类预警指标的预警结果，该点5月27日的预警级别为II级，为需要向公众发布的预警级别。

4 监测预警信息系统

监测预警信息系统应是一个集成了调查、评价、监测、预警等各方面功能的综合系统。

(1)监测信息集成模型。包括降雨量监测、滑坡专业、简易监测、人工巡查四部分。由于监测设备和数据采集软件不同，形成Access、PostgreSQL、SQL Server多种数据源。

(2)预警模型。根据表1的预警判据开发预警模型。首先需将各比例尺风险区划结果集成到系统中；其次需要开发一个降雨量插值软件，实现区域内各点雨量信息的随意获取；再利用降雨监测数据，分别计算当日降雨量、当日及前15日降雨量、滑坡发生概率这三个预警指标；最后利用计算所得的预警指标，根据设定好的预警判据，进行预警级别的判定，形成预警结果图。

(3)Web发布模型。系统本身运行于县级国土资源局内网，用于地质灾害管理之需。

(4)应急管理模型。随时根据降雨量进行预警级别的自动计算。当计算结果为I级、II级预警时，应及时通过外网发布预警靶区，启动相应的行政管理程序。

根据以上的信息系统设计，利用三维浏览器下的iTelluro Globe Engine平台，开发了“延安市宝塔区滑坡监测预警信息系统”，应用该系统可随时对辖区内任意点进行滑坡预警级别的判定。如对延安市宝塔区城区及周边区域2019年7月17日20:00点至18日20:00点的滑坡进行预警。对延安市宝塔区城区2019年7月17日20:00点至18日20:00点的滑坡进行预警，可得如图2所示的预警结果图，该图的比例尺为1:2.5万，预警面积约100km2，单个预警靶区的面积多在1km2以下，基本能够满足应急避让等预防要求。

图2 宝塔区及周边预警结果图

5 结论及讨论

(1)传统的GIS栅格计算方法适用于较大区域的滑坡区划，不利于在较小区域内提高预警精度。通过高精度DEM和Quick Bird遥感等多信息源，识别潜在的滑坡易发坡体，初步圈画滑坡的危险区界线，进行承灾体解译，再逐一通过野外核查进行验证、修正或取消，形成符合比例尺精度要求的风险区划图，可提供较之传统方法更为精细化的预警靶区。

(2)在国家级、省级、市级的地质灾害预警之后，县级预警应有与之相适应的预警精度，即单个的预警靶区应足够小，以便县级政府能够有针对性地采取预防措施。一般而言，大区域预警的面积在103km2量级以上，适用于县级以上行政区，比例尺可≤1:5万，单个预警靶区可在几十km2乃至上千km2；中小区域预警的面积在102km2量级以下，适用于重点城镇(含县城)及以下行政区，比例尺应≥1:2.5万，单个预警靶区应在几km2以下。