川西高原气候变化特征及泥石流动态危险性响应研究

周 斌，邹 强，蒋 虎，李 聪

（1.中国科学院、水利部成都山地灾害与环境研究所，四川成都 610041；2.中国科学院大学，北京 100049）

引言

自20世纪50年代以来，全球平均温度线性趋势持续上升；1880-2012年，全球表面平均温度升高了0.85℃，1951-2012年的升温速率为0.12℃/10a，几乎为1880年以来升温速率的两倍［1］。自1950年以来极端气候事件增多，气候变化对泥石流发生影响显著［2］，其中最直接的影响因素时气温和降水。泥石流危险性评估是风险分析和风险评估的基础步骤［3］，气候变化增加了泥石流灾害发生的风险，尤其是21世纪全球表面温度持续上升，区域降雨的强度和频率增加［1］，对未来气候变化条件下泥石流危险性评估提出新的挑战。

泥石流危险性包含泥石流发生可能性和规模的双重含义［4］，目前的泥石流危险性评估可以分为基于动力过程的泥石流危险性评估和基于指标统计的泥石流危险性评估［5］。前者主要通过数值模拟模型或动力过程模型计算泥石流流速、流深等参数［6］，进而对泥石流危险性进行评估；后者首先通过分析泥石流形成条件（如地形、物源、水文等），构建泥石流危险性指标体系，在此基础上选择合适的评估模型进行泥石流危险性的定量评估，如AHP模型［7］、灰色关联模型［8］、组合赋权模型［9］等。

气候因子是泥石流危险性评估中重要的评价指标，目前一些学者发现泥石流的发生与降水和气温有着显著的统计关系［10-12］，并且气候变化会加剧泥石流孕灾环境的灾变，如气温升高导致冰雪融化和冰湖溃决进而激发泥石流、气候剧烈变化导致岩体节理增加导致边坡失稳等［13-15］。因此一些学者已经将未来气候变化引入泥石流危险性评估，大气环流数据（GCMs）被认为是未来气候的预测主要的工具［16］，基于可获取的大气环流数据和降尺度方法可以获取区域未来预估气象数据，进行泥石流与未来气候（尤其是气温和降水）的研究［17-19］，但是未来气候变化下长时间尺度泥石流的定量危险性研究还处于空白。

本文选择典型气候变化敏感区川西高原（以下简称川西）为研究区，基于第五次耦合模式比较计划（Coupled Model Intercomparison Project Phase 5，CMIP5）预估气候数据重建并分析了研究区未来75年气温和降水的时空分布特征，构建了泥石流危险性评价体系，结合加权信息量模型，开展了气候变化情景下的未来近期（2021-2045）、中期（2046-2070）、末期（2071-2095）的动态危险性响应研究，定量分析了泥石流危险性时空变化特征，对防灾减灾战略具有一定参考价值。

1 研究区概况

1.1 孕灾背景与泥石流发育特征

川西（图1）地处青藏高原和四川盆地两大地貌单元的接合部位，地形急剧变化，对气候变化敏感，是泥石流的重灾区［20］。区内山体高大，绵延不断，险峻巍峨，主要河流被高山夹持其间，总体地势西高东低。自第四纪以来，由于青藏高原的强烈隆升，川西西部也随之升高，导致整个地区的多高山深谷，地表起伏度主要范围是300～400 m。区内有许多三面环山，一面开阔的围谷，高差大，斜坡陡，这有利于坡面的物体的运动，导致崩塌、滑坡等灾害的发生。川西从岷江中上游的茂县、松潘至青衣江上游的宝兴及其西南地区，广泛分布着前震旦系、志留系、泥盆系的片岩、千枚岩、板岩和不同时期形成的岩浆岩，这些软弱岩石易破碎和风化，极易形成松散堆积体在坡面或沟道中堆积。受印度板块持续向北的推挤作用，川西构造变形强烈，活动断裂发育，中、强地震频发［21］，龙门山（NE）、鲜水河（NW）和安宁河断裂带（NS）形成明显的“Y”形构造格局，构造带处频繁的地质活动会切割岩体，形成独立的块体，在一些其他因素的影响下，这些块体会脱落形成滑坡、崩塌等灾害，如岷江汶县-茂县沿河的滑坡。川西主要存在亚热带高原气候和中亚热带季风气候。川西西北部高原地带和中部山地为高原气候，年降雨量600～700 mm，川西东部与南部为中亚热带季风气候，年降雨量约900～1 200 mm。降雨量存在明显的季节差异，夏季湿润，冬季干燥。川西高山地区分布着冰川、冰湖，近年来全球温度不断升高，加剧了冰川融化和冰湖溃决的速度。川西特有的气候条件为泥石流形成前期提供了充足的水源，夏季短时间强降雨也为泥石流的启动创造了条件。

图1 研究区地理位置图Fig.1 Location of the study area

运用空间分析方法对川西泥石流灾害进行统计分析，发现川西泥石流具有如下发育特征：在地形坡度方面，泥石流发育数量最多的坡度范围是20°～40°（图2（a）），地形起伏度范围是500～1 100 m（图2（b））；在地质方面，泥石流集中发育在软质岩组（图2（c））和地震峰值加速度为0.2 gal的地区（图2（d）），并且泥石流分布数量距断层由近及远有逐渐减少的趋势（图2（e）），这些区域同时也是构造活动强烈，物理地质现象发育，为泥石流的形成提供了良好的物源和激发条件；在水文方面，泥石流集中发育在河网密度为0.8～1.2 km/km2（图2（f））的地区，发育的河流满足了泥石流形成所要求的物源和汇水能力；在气候方面，泥石流发育在平均年降雨量为550～1 050 mm（图2（g））、年均温为4～16℃（图2（h））的区域，暖湿的气候为泥石流提供了适宜的发育条件。

图2 不同影响因素下泥石流频度分布Fig.2 The frequency ratio of debris flow in various controlling factors

1.2 川西历史泥石流灾害与温度、降雨的关系

2010年8月12日下午6点至次日凌晨4点，四川绵竹清平乡文家沟流域遭遇强降雨，降雨量达227.0 mm，在强降雨的作用下，13日文家沟爆发泥石流，共造成6人死亡和失踪，300多间房屋被毁［22］。2013年7月10日四川省汶川县佛堂坝沟爆发泥石流。8日到10日，3 d的单日降雨量均超过40 mm，其中8、9日的累计降水量达95 mm，最大小时雨强为12 mm；最终可能激发泥石流的降雨发生在10日7点至8点，小时雨强为19.5 mm［23］。2017年8月7日四川省文县发生“8·7”群发性泥石流灾害。6日14：00-7日15：00受灾区域文县梨坪镇最大降雨量109.8 mm，舍书乡81.8 mm，天池镇48.1 mm［24］。综上，显然持续强降雨是引发川西高原地区泥石流的重要条件。

温度变化主要对冰川区泥石流造成影响。川西高原中部的贡嘎山地区，冰川广布，近年来，该区气温明显升高，降水充沛，泥石流活动频繁。据文献记载［25］，近40年以来，贡嘎山地区有13年爆发过泥石流，按爆发年份的气候划分，其中有7年气候相对暖湿，4年气候相对湿冷，2年相对干冷。可见，暖湿的气候更加适宜冰川区泥石流的发生。气温升高会促进冰川融雪量增加，为冰川区泥石流提供了水源条件，并且可能与暴雨径流叠加，加强了泥石流水源供给强度，增加了泥石流爆发的可能。

2 未来气候要素时空分布特征

2.1 预估数据及处理方法

本文气温预估数据选择在西南地区常用且适用性较高的CMIP5的4个模式（ACCESS1.0、CMCC-CMS、GISS-E2-R-CC、NorESM1-ME）［26］在RCP4.5情景下的月尺度数据（https：//esgf-node.llnl.gov/search/cmip5/）；降水预估数据来自NEX-GDDP项目的21个气候模式在RCP4.5情景下的逐日降水数据集（https：//cds.nccs.nasa.gov/nex-gddp/）。实测数据为1981-2005年研究区53个气象站点日值数据（中国国家气象信息中心：http：//www.cma.gov.cn）。基准期选择1981-2005年，以Delta降尺度方法重建2021-2095未来75年的年均温数据和逐日降水数据，并利用薄盘样条插值方法（Anusplin）校正地形对降水与气温的影响。

Delta空间降尺度法是一种易操作且常用的降尺度方法［27］，通过比较CMIP5未来预测数据与由历史模拟数据得到的基准期气候要素的变化特征，再将这些变化叠加到基准期实测气象数据上来重建未来气候要素情景。

气温降尺度计算公式如下：

式中：Tf为重建未来情景年均温；T0为基准期实测平均年均温；TMf为未来模拟某年年均温；TMo基准期模拟平均年均温。

降水降尺度公式如下：

式中：Pf为重建未来情景年降水量；Po为基准期实测平均年降水量；PMf为未来模拟某年年降水量；PMo基准期模拟平均年降水量。

Anusplin插值基于普通薄盘和局部薄盘样条函数插值理论。局部薄盘光滑样条法是对薄盘光滑样条原型的扩展，除普通的样条自变量外允许引入线性协变量子模型，如温度与海拔、降水与海岸线之间的相关关系［28］。Anusplin插值的理论模型可以表示为式（3）：

式中：Zi为空间中i点的值；f(xi)为自变量为xi的未知光滑函数；yi为d维相互独立的协变量；b为yi的d维系数，ei为误差。

2.2 气温时空分布特征

以1981-2005年作为参考时段，在RPC4.5排放情景下，川西年均温总体表现为上升趋势（图3），随着预估时间的增加，标准差范围增大，说明模式间的不确定性增加。21世纪近期（2021-2045年）、中期（2046-2070年）、末期（2071-2095年）年均温增幅分别为1.35℃（1.08～1.60℃）、2.18℃（1.86～2.44℃）、2.62℃（1.93～3.26℃），模式集合（Multi-Model Ensemble，MME）的线性趋势分别为0.32℃/10 a、0.33℃/10 a和0.15℃/10 a，末期增温速度相对于近期和中期有所减缓，这与张莉等［29］和张艳武等［30］的研究相一致。

图3 相对于基准期1981-2005，2021-2095年4个模式及其等权重集合平均川西年均温变化Fig.3 Regionally averaged annual temperature changes over the Chuanxi plateau during 2021-2095 relative to 1981-2005 as derived from 4 models and their ensemble mean with the same weights

从空间上来看，相对于基准期1981-2005年，3个时段的年均温变化空间分布大致相同（图4（a）～（c）），增温幅度由东南向西北逐渐变大，增温幅度较高的区域主要集中在青藏高原西缘和川西东南部等海拔较高的地区，增温幅度较低的区域主要位于川西南部和川西东缘等海拔较低的地区，这与胡芩等［31］研究保持一致。2021-2095年年均温线性趋势空间分布与年均温空间变化相关性高（图4（d）），快速增温区同时也是增温幅度高的区域。与基准期相比，研究区3个时期平均年均温小于0℃区域（图4（a）～（c））面积分别减少618.82 km2、871.17 km2、938.86 km2，小于0℃区域平均高度分别上升114.35 m、190.67 m、211.29 m，表明随着温度升高，雪线上升，冰雪区域不断退缩。

图4 相对基准期1981-2005，21世纪近、中、末期川西年均温距平空间分布与线性趋势Fig.4 Geographical distribution of annual mean temperature changes over the Chuanxi plateau for the near,middle,and late term of the 21st century relative to 1981-2005 and the linear trend of the annual mean temperature changes during 2021-2095

2.3 降水时空分布特征

在NEX-GDDP多模式RCP4.5排放情景的预估下，川西未来75年年平均降水呈增加趋势（图5）。相对于基准期1981-2005年，21世纪近期、中期和末期年平均降水量增幅分别为0.17 mm/d（0.03～0.32 mm/d）、0.30 mm/d（0.07～0.73 mm/d）、0.36 mm/d（0.21～0.82 mm/d），MME线性趋势分别为0.04 mm/（d·10a）、0.06 mm/（d·10a）、0.01 mm/（d·10a），同气温相似，21世纪末期年平均降水量的增加速度减缓。

图5 相对基准期1981-2005，21个模式及其等权重集合平均川西年平均降水变化Fig.5 Regionally averaged annual mean precipitation changes over the Chuanxi plateau during 2021-2095 relative to 1981-2005 as derived from 21 models and their ensemble mean with the same weights

从空间上来看，相较于基准期，川西MME年平均降水量变化在3个时期的空间分布有较好的一致性，整体呈现“东增西减”的分布趋势，川西东部年平均降水量增加幅度较大，西部与北部呈现减小趋势（图6（a）～（c））。对于未来75年整体来看，川西东缘地区，以及大渡河河谷地区增速较快；通过显著性检验区域，降水量增加较大的区域与降水增速快的区域大体相匹配（图6（d））。

图6 相对基准期1981-2005，21世纪近、中、末期川西年平均降雨距平空间分布与线性趋势Fig.6 Geographical distribution of annual mean precipitation changes over the Chuanxi plateau for the near,middle,and late term of the 21st century relative to 1981-2005 and the linear trend of the annual mean precipitation changes during 2021-2095

在增暖背景下，大气水汽含量增加，有利于极端降水的形成［32］。在RCP4.5排放情境下，MME预估的川西21世纪近期、中期和末期日最大降水量分别为288.18 mm、282.56 mm、283.52 mm，3个时期暴雨日数（≥25 mm降水日数）分别为253 d、264 d、268 d，并且区内最大降水量和暴雨日数有逐步由东部和东南部向西北、东北方向增大的趋势。3个时期的日最大降水和暴雨日数数值较高的地区分布地区较为一致，主要位于川西东部乐山、眉山和雅安等地区以及南部攀枝花、凉山州南部等地区（图7），这与历史气站点观测数据保持一致。此格局的形成可能是受地形与季风的共同作用，川西的水汽输送主要源于西南季风和东南季风，且地势呈现西北高东南低，暖湿气流迫性抬升使得川西南部、西南部和东部迎风坡的降水量大、降水日数多，被高大山体阻挡的山区降水量较少。

图7 2021-2045（a）、2046-2070（b）、2071-2095年（c）研究区日最大降水量空间分布，（e）-（f）为≥25 mm降水日数Fig.7 The maximum daily precipitation in study area during 2021-2045（a），2046-2070（b），2071-2095（c）；（e-f）same as（a-c），but for heavy rainfall days of≥25 mm

3 泥石流危险性评估

3.1 评估方法

3.1.1 指标体系构建

泥石流灾害的发生是一个复杂的系统过程，其影响因素很多，包括地质条件、地形条件、气候条件、水文条件等，各因素的影响作用也不尽相同［33］。根据前人的研究对泥石流危险性的研究［34-37］并结合研究区的具体情况，最终选取坡度、地形起伏度、地层岩性、距离断层距离、地震动加速度、河网密度、日最大降水量、≥25 mm降水日数和多年平均气温（X1～X9）9个因子构建川西泥石流危险性评估指标体系（图8）。

图8 泥石流危险性评价指标体系Fig.8 Hazard assessment indicators of debris flow

川西处于青藏高原和四川盆地的结合处，高差大，地形条件复杂，地貌类型多样化。地形起伏度和坡度不仅可以在一定程度上反映斜坡的稳定性，而且直接影响着物源和水源在山坡上的聚集和分布。河网密度能准确的反映地表切割破碎程度，同时也与汇水面积相关，其值越大表示地表地面破碎程度愈大，地面的松散物体物质越多，沟壑密度大的区域其汇水面积也较大，使得泥石流的水源动力充足。地质因子中的地层岩性决定了岩石类型及软硬程度，也反映了岩石的抗风化和抗侵蚀能力；而在断层出构造活动活跃，岩石破碎，蕴含着丰富的松散堆积物。川西中、强地震频发，特别是汶川地震，诱发了大量的滑坡等地质灾害，为泥石流提供了丰富的物源。地震引起的地表破坏（包含地质灾害）主要是由地震惯性力引起的，地震惯性力的最大值可以由地震动峰值加速度（PGA）来直接量度［38］。由第二节可知，持续强降雨是川西泥石流的激发因素且通常将≥25 mm大雨日数和≥50 mm暴雨日数确定为泥石流灾害暴发的临界雨量［39］，但川西大部分地区被高大山体夹峙，形成闭塞地形，处于东南暖湿水汽西进北伸的背风坡，形成干旱河谷［40］，因此选用日最大降水量和≥25 mm暴雨日数表征引发川西高原泥石流的降雨条件。暖湿气候是川西冰川区泥石流发生的气候条件，多年年均气温可以反映每个时期内气温的整体情况，进而可以用于表征川西高原泥石流发生的温度条件。

3.1.2 评估模型

目前泥石流基于统计指标的危险性评估模型有层次分析法（AHP模型）、信息量模型、熵权法等。但是这些模型都有各自的优点和缺陷［41］，例如AHP模型确定因子权重简单方便，结果具有条理性和科学性，但是在量化因子指标时主观因素较大。信息量模型可以通过现有信息客观地对因子进行量化，确定致灾因子的敏感程度和贡献大小，物理意义明确，但是不能确定各个致灾因子的主次关系。因此，许多学者将不同模型进行有机结合，使泥石流危险性评价结果精度得到了一定程度提高，其中加权信息量模型［42］具有确定权重简单方便，量化指标科学客观等优点，得到广泛应用，并且其可以通过历史泥石流灾点统计得到各致灾因子对泥石流灾害发生的“贡献”，基于此可以推广至未来气候变化情景的泥石流动态危险性评估。信息量模型［43］可表示为：

式中：I为研究区某评价单元的总信息量；Ni为泥石流在致灾因子xi中分布的个数；N为研究区范围内发生泥石流灾害的个数；Si为致灾因子xi在研究区内的总面积；S为研究区评价单元的总面积。

利用层次分析法对信息量模型加以改进，确定每个致灾因子的权重（wi，i=1，2，……，n），将其与信息量相乘，即可得到加权信息量。加权信息量模型可表示为：

3.2 参数计算

3.2.1 权重计算

根据层次分析法对9个泥石流危险性指标进行分析，建立层次结构，按照1～9标度法对各个指标因子进行比较，构造判断矩阵，进行层次排序，确定各因子的权重值，并进行一致性检验。经检验，CR=0.045 5＜0.1，符合一致性。危险性指标的判断矩阵和权重如表1所示。

表1 危险性评价因子判断矩阵及权重Table 1 Judgment matrix and weight of hazard assessment factors

3.2.2 信息量计算

根据研究区孕灾背景、野外调查分析和相关研究［7，35，44］，本文将9个因子进行分级，野外调查获取的4 660个泥石流灾害点用作信息量计算。利用GIS技术和信息量模型，获得各个分级类别的信息量（表2）。

表2 1981-2005年泥石流危险性评价因子分级及信息量Table 2 Gradation and information values of hazard evaluation factors of debris flow during 1981-2005

坡度的信息量随着坡度增大，呈现出由小变大再变小的趋势，且当坡度在20°～25°的区间内信息量最大，说明泥石流在此区间内最容易发生；信息量随着地形起伏度增加而增大，当地形起伏度处于900～1 200 m，泥石流发生的概率最大；随着河网密度的增加，信息量也随之增大，泥石流发生的可能性增大；≥25 mm降水日数的信息量表明泥石流在≥25 mm降水日数处于80～120日内容易发生；总体来看，随着距离断层的距离增加，信息量呈现出减小的趋势，表明断裂处为泥石流的发生提供了丰富的松散堆积物，增加了泥石流发生的概率；随着地震动峰值加速度的增加，信息量也随之增大，泥石流发生的可能性增大；随着年均温的升高，信息量由负转正，且在8℃～16℃的信息量较大，温度升高导致冰雪融化为泥石流的发生提供了水源条件，进而使泥石流发生概率增加；泥石流在软硬互层和软质岩组中发生的概率较大；随着日最大降雨量的增加，信息量大致呈增加趋势，当日最大降水量处于150～200 mm时，信息量最大，泥石流发生可能性最大。

3.3 结果与分析

3.3.1 基准期（1981—2005）泥石流危险性

利用GIS空间分析技术分别对各因子图层进行分类与赋值，并叠加因子图层获得1981-2005时期研究区的综合信息量值。基于自然断点法，本文将泥石流危险区划分为高度危险区（＞0.411 1）、较高危险区（0.236 8～0.411 1）、中度危险区（-0.155 0～0.236 8）、低度危险区（-0.608 4～-0.155 0）和较低危险区（＜-0.608 4）5个等级（图9）。

由统计结果可知（表3），研究区39.51%的区域处于中度危险及其以上的危险区，其中高度危险区面积为27 312 km2，面积占比为8.34%；低度危险区的面积最大，占研究区面积的33.31%。结合野外调查与遥感资料解译，84.65%的已知泥石流分布在中度、较高和高度危险区中，说明评价结果与川西泥石流的分布较为一致。

表3 泥石流危险区统计结果Table 3 Statistical results of different hazard zones of debris flows

由危险分区结果图可知，1981-2005年时期低度危险区和较低危险区主要分布在研究区西北、北部的高原面坡度较小的地区；极高、高危险区主要分布在川西东缘的山地和金沙江、雅砻江、大渡河和岷江等主要河流的沿岸的高山峡谷区，如大渡河金川-泸定段沿岸、雅砻江雅江-木里-盐边段海拔2 000～2 500 m的山区和岷江茂县-都江堰段、大渡河泸定-石棉-峨边1 000～2 000 m的山区。

3.3.2 未来3个时期（近期、中期和末期）泥石流危险性

将21世纪3个时期的气象因子输入危险性评估模型可获得在气候变化情境下21世纪近期、中期和末期川西泥石流危险性。将3个时期的泥石流危险性值进行归一化后，采用GIS栅格叠加分析和加权标准差椭圆［45］对川西泥石流危险性时空变化进行分析，结果如图9所示。

图9 1981-2005时期泥石流危险性分区结果图Fig.9 Hazard zonation map of debris flows in study area during 1981-2005

相较于基准期（1981-2005年），研究区21世纪近期、中期、末期泥石流危险性普遍增加，危险性增加的面积占比分别为84.67%、90.61%、92.50%，危险性减小的区域主要分布在川西南部河谷地区、四川盆地西缘丘陵地区（图10（b）～（d））。川西4个时期泥石流危险性重心分布在102°14'E～102°22'E和28°51'N～29°31'N之间（图10（e）），重心总体向西北方向移动：基准期-21世纪近期，重心移动距离最远，向西北方向移动42.29 km；21世纪近期-中期，重心向西北方向继续移动11.32 km；21世纪中期-末期，重心向正北方向移动22.36 km（表4）。标准差椭圆长半轴、短半轴和方位角变化如表4所示，方位角范围为5.67°～12.68°之间，说明泥石流危险性整体呈现东北-西南分布格局，基准期-21世纪末期，方位角逐渐减小，标准差椭圆在空间上表现为小幅度的逆时针旋转，表明泥石流西部、北部泥石流危险性增加快；标准差椭圆长半轴增加，由248.06 km增加至296.79 km，泥石流危险性空间分布范围具有扩张趋势，表明分布在椭圆外部的格点泥石流危险性增长相对较快，致使椭圆分布范围扩张；短轴长度总体呈现增加趋势，泥石流危险性趋于离散；长短半轴的差值越来越大，表明泥石流危险性东北-西南的方向性越来越明显。

图10 泥石流4个时期危险性变化、方向分布（a~d）及重心迁移（e）图Fig.10 Spatial distribution of the center of gravity，direction and change of debris flow hazard in 4 terms

表4 4个时期泥石流危险性重心变化及标准差椭圆参数表Table 4 Variation of center of gravity and SDE parameters of debris flows hazard in 4 terms

按基准期泥石流危险性的分级标准对近期、中期、末期泥石流危险性进行分级，得到未来三个时期的泥石流危险性分区图（图11），各时期的危险区面积占比如表5所示。基准期-21世纪近期，低度危险区（深绿色）大量减少，由33.31%减少至9.77%，而较低危险区（浅绿色）大量增多，由27.18%增加至39.76%，川西西北部、西部、北部等低度危险区大量转变为较低危险区（图9和图11（a）），中度（12.74%增加至16.76%）、较高（18.43%增加至21.64%）和高度（8.34%增加至12.07%）危险区均有少量增加，川西西部金沙江、中部大渡河和雅砻江以及西北部岷江两岸的山地的危险区均向更高等级危险区转变；21世纪近期-中期，低度危险区（9.77%减少至4.69%）和较低危险区（39.76%减少至34.02%）少量减少，中度危险区增加最大（16.76%增加至25.76%），空间上主要体现在川西西北部高原和雅砻江两侧山地的低度、较低危险区向中度危险区的转化，较高（21.64%增加至21.65%）、高度（12.07%增加至13.88%）危险区依然呈现少量增加趋势；21世纪中期-末期，低度（4.69%减少至2.76%）、较低（34.02%减少至28.16%）危险区减少，中度危险区（25.76%增加至30.03%）增加，其中西北部的高原地区转变最为明显，较高（21.65%增加至24.28%）和高度（13.88%增加至14.77%）危险区少量增加。从高程来看统计较高和高度危险区的平均高度，从海拔上来看，3个时期较基准期的变化分别为150.56m、202.65 m、248.52 m，由此可知高危险区不断向海拔高的区域蔓延，如由图11小图可以看出，大渡河中游深切河谷地区高度和较高危险区面积不断增加，河谷周围海拔较高的中度和较低危险区逐步向较高和高度危险区转变。

表5 21世纪近期、中期、末期泥石流危险区面积占比统计表Table 5 Statistical results of different hazard zones of debris flows in near-term，mid-term and end-term %

图11 川西泥石流危险性分区结果图Fig.11 Hazard zonation map of debris flows in study area

引起川西泥石流危险区变化的原因是未来降水条件和温度条件在空间上的组合，低危险区转变为更高等级的危险区，主要是因为川西海拔较高，对气候变化更为敏感，升温幅度更大，日最大降水量增加，暴雨发生的次数更多，升温导致海拔较高区域的冰雪融化，冰雪融水与暴雨叠加更容易激发泥石流。值得注意的是3个时期发生变化的主要是中度及中度以下危险区，其难以向较高和高度危险区转化，推测原因是与气候变化的影响作用相比，地质条件、地形条件和水文条件依旧起控制性作用，即使气候条件符合泥石流的成灾条件，但是在其他致灾因子不满足的情况下，也只能处于中度或中度以下危险区，例如川西西北部、北部的高原面始终处于较高危险区以下，是因为不符合泥石流成灾的地形条件，无法为泥石流发生提供能量。

4 结论

本文基于CMIP5预估气候数据重建并分析了川西未来75年气温和降水的时空分布特征，构建了泥石流危险性评价体系，结合加权信息量模型，开展了气候变化情景下的21世纪近期、中期、末期的泥石流动态危险性响应研究，定量分析了泥石流危险性变化情景。结论如下：

（1）与基准期相比，RPC4.5排放情景下4个模式预估的川西未来75年年均温呈增加趋势，近期、中期、末期增幅分别为1.35℃（1.08～1.60℃）、2.18℃（1.86～2.44℃）、2.62℃（1.93～3.26℃），末期增温速度相对于近期和中期有所减缓。高海拔地区的增温幅度相对较大，而在低的地区则较小。

（2）在NEX-GDDP多模式RCP4.5排放情景的预估下，川西未来75年年平均降水呈增加趋势。未来3个时期年平均降水量增幅分别为0.17 mm/d（0.03～0.32 mm/d）、0.30 mm/d（0.07～0.73 mm/d）、0.36 mm/d（0.21～0.82 mm/d），末期年平均降水量的增加速度减缓。空间分布上，整体呈现“东增西减”的分布趋势，东部年平均降水量增加幅度较大，西部与北部呈现减小趋势。3个时期日最大降水量分别为288.18 mm、282.56 mm、283.52 mm，暴雨日数（≥25 mm降水日数）分别为253天、264天、268天，乐山、眉山和雅安等地区日最大降水和暴雨日数数值较高，并且均有逐步由东部、东南部向西北、东北方向增大的趋势。

（3）基准期川西高原由低到高各危险区面积占比分别为33.31%、27.18%、12.74%、18.43%、8.34%；低度危险区和较低危险区主要分布在西北、北部的高原面坡度较小的地区，极高、高危险区主要分布在川西东缘山地和金沙江、雅砻江、大渡河等主要河流沿岸的高山峡谷区。

（4）未来气候变化情境下，相对于基准期，研究区近期、中期、末期泥石流危险性普遍增加，加权重心总体向西北方向移动，泥石流危险性整体呈现东北-西南分布格局，西部、北部泥石流危险性增加快，边缘比中心增加快。3个时期低度危险区面积逐渐减小，中度、高度危险区不断增加，中度危险区面积占比在近期达到最大值，之后逐渐下降。川西西部金沙江、中部大渡河和雅砻江以及西北部岷江两岸的山地的危险区均向更高等级危险区转变，高危险区不断向海拔高的区域蔓延。未来的降水和温度在空间上的组合导致了川西泥石流危险区的变化，川西高原对气候变化敏感，升温幅度更大，日最大降水量增加，暴雨发生的次数更多，海拔较高区域的冰雪融化，冰雪融水与暴雨叠加增加了泥石流危险性。3个时期发生变化的主要是中度及中度以下危险区，泥石流中度及以下危险区难以向高等级危险区转变，这表明与气候变化的影响作用相比，地质条件、地形条件和水文条件依旧起控制性作用。

危险性评估结果可以为野外考察提供参考，确定具体泥石流隐患点，特别是对群众生命财产安全有威胁的隐患点。面对气候变化，需要加强川西泥石流对应时期高度、极高危险区的降雨监测，冰雪覆盖区需要增加对气温的监测。监测手段可以结合站点监测和人工监测两种方式：站点监测可以结合中科院野外观测研究站进行开展，建立网状观测系统，在不同海拔高程布设监测站点，在不利天气条件面前及时对相关隐患点发布预警；人工监测，可以对存在隐患点的乡、村的人员进行简单的灾害基础知识培训、讲座宣传等，在灾害可能发生之前及时进行通报，为避灾争取宝贵时间。