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甘肃省主要地质灾害精细化气象风险预警预报

2023-10-08张君霞黄武斌李安泰杨秀梅边宏伟

干旱区地理(汉文版) 2023年9期
关键词:易损陇南雨量

张君霞, 黄武斌, 李安泰, 杨秀梅, 黎 倩, 边宏伟

(1.兰州中心气象台,甘肃 兰州 730000;2.兰州大方电子有限责任公司,甘肃 兰州 730000)

地质灾害(主要指滑坡、崩塌、泥石流等)的形成与地质条件、气象条件、人类工程活动等多种因素的综合作用密切相关,而降水是诱发地质灾害的主要外部因素[1-5]。全国地质灾害中,全部的泥石流、90%的滑坡和81%的崩塌由降水诱发[1],地质灾害发生与降水关系密切,可用降水预报预警地质灾害。国内外对降水诱发地质灾害的物理机制和预报预警方法进行了大量研究[6-16]。已有研究认为,对于降水型地质灾害而言,当前降水、前期降水、降水强度及降水持续时间等是建立地质灾害临界雨量预报方法的重要因子[3,14,17-19],不同强度和持续时间降水的阈值不尽相同[10-11]。因此,精细准确的降水预报对地质灾害气象风险预警至关重要。近年来,全球/区域数值天气预报模式已可以给出较准确的定量降水预报,传统统计方法和机器学习等模式后处理技术有效降低了模式降水预报误差[20],同时我国在多源信息融合同化[21]与多尺度模式基础上发展的无缝隙精细化智能网格降水预报,有效提升了降水预报能力[22]。

甘肃省地处黄土高原、青藏高原和蒙古高原交汇地带,呈东南-西北向跨越黄河流域、长江流域上游和内陆河流域,地质构造复杂,地势落差大,大部分地带植被覆盖率低,加之人类工程活动逐步增强,近年来局地短历时强降水天气增多等,致使地质灾害频发。已有灾情研究表明,由降水引发的地质灾害占总数的45%~95%,高发期是6—9 月[9],80%的泥石流、滑坡、崩塌等发生在7—8月,且具有突发性、群发性和滞后性特征。受地形地貌、降水时空分布、地层岩性、地质构造、人类工程活动和人口分布密度等因素的影响和控制,甘肃省地质灾害风险分布呈现东高西低的特征,东部黄河、长江流域地质灾害数量多、发生的风险高;西部内陆河流域特别是走廊平原地质灾害数量稀少,大部属低风险区。郭富赟等[9]给出了4条典型泥石流不同时效的临界雨量,并计算了甘肃省滑坡、泥石流地质灾害发生的临界雨量系数,但计算过程相对复杂。李宇梅等[6]建立的地质灾害气象风险预警模型,在全国大部分地区的预警效果较好,但通过检验发现在甘肃省的预警能力有待提升。因此,基于精细化网格降水预报,开展甘肃省降水型地质灾害气象风险预警方法研究,对于保护人民生命财产安全、促进区域经济发展、维护民族团结及防灾减灾等,均具有重要的现实意义。

1 资料与方法

1.1 数据来源

2013—2021年4—10月地质灾情记录资料由甘肃省地质环境监测院提供,同期加密降水观测资料、国家气象信息中心研发的地面-雷达-卫星三源融合降水分析产品(CMPAS)以及精细化网格定量降水预报产品(QPF)均由兰州中心气象台提供。其中,QPF 空间分辨率为0.05°×0.05°,CMPAS 降水产品空间分辨率为0.01°×0.01°,时间分辨率均为1 h。QPF 在甘肃省的预报效果较好,已在实际业务预报中得到验证,CMPAS 在中国区域质量较优[21]。另外,地质灾害潜在危险度和易损度资料由中国气象局提供,对其重采样为分辨率为0.05°×0.05°的网格数据。灾情点降水数据取其距离最近的自动站观测降水,在附近没有降水观测的灾情点,按照最邻近原则,提取CMPAS 降水产品为该灾情点的降水数据。

1.2 分析方法

在地质灾害易发程度评价的基础上,根据甘肃省降水气候特征、植被分布、地形地貌及地质灾害风险等因素,将甘肃省可分为西北地区(内陆河流域)、黄土高原(黄河流域)、陇南山地(长江流域)3个风险预警区域(图1)。其中,陇南山地主要包括甘南藏族自治州西南部、陇南市及天水市南部,该区域降水相对丰富,属于半干旱-半湿润区;黄土高原主要包括甘肃省中部及平(凉)庆(阳)地区,人口分布密集,人类工程活动强烈,降水相对较多,属于半干旱区,地质灾害易造成严重的经济损失和人员伤亡;西北地区人口相对分散,且降水稀少,属于干旱区。因此,本研究主要关注黄土高原和陇南山地区域的地质灾害气象风险预警。

图1 甘肃省地质灾害气象风险预警分区Fig.1 Regions of meteorological risk early warning in Gansu Province

有效雨量是指前期进入岩土体且对滑坡、泥石流、崩塌等发展有贡献的降雨量,已有多位学者在地质灾害研究及预警中使用有效雨量作为主要降水致灾因子[5,8,23-25]。张国平等[8]研究指出,相同精度前提下,有效雨量相对于当日雨量,对站点密度要求更低,而甘肃省部分地区气象观测站点相对稀疏,因此本文选取有效雨量作为地质灾害降水致灾因子。

有效雨量经验计算公式[6,8]如下:

式中:Er为有效雨量(mm);n为灾害发生前降雨日数(d),n=14;P为与蒸发因素有关的递减系数,取值0.8;rk为灾害前第k天的降雨量(mm)。

按式(1)计算所有灾情点的有效雨量序列,对应甘肃省黄土高原、陇南山地2 个分区将有效雨量序列分为2组,逐区对有效雨量进行百分位排序,得到诱发地质灾害的有效雨量致灾概率样本,对其开展幂函数、二次和三次方拟合,选取最优拟合方程建立该地区有效雨量致灾概率拟合方程,即可得灾情点有效雨量致灾概率,并将其插值为0.05°×0.05°的网格数据。对致灾概率、易损度和潜在危险度归一化,建立甘肃省地质灾害气象风险精细化网格预警模型,简称地质灾害气象风险模型,为了便于与李宇梅等[6]研究比较,后文简称为本地模型。

2 结果与分析

2.1 甘肃省地质灾害概况

2.1.1 地质灾害隐患点概况据统计,截止2021 年底,甘肃省共有滑坡、泥石流、崩塌等地质灾害隐患点共13988 个(图2)。按发育类型统计,其中滑坡7560 个、泥石流4016 个、崩塌2412 个;按分布区域统计,河东地区(含黄河流域、长江流域)共13456个,占全省地质灾害隐患点总数的96%,其中滑坡7481个、泥石流3676个、崩塌2299个;河西地区(即内陆河流域)共531个,占全省地质灾害隐患点总数的4%,其中滑坡79 个、泥石流340 个、崩塌112 个。进一步统计发现,长江流域的陇南山地是地质灾害分布密度最大且发生频率最高的地区,有群发性特征,以滑坡、泥石流和崩塌为主要灾害类型;黄河流域的黄土高原地区是地质灾害隐患点密度次大值区,以局地性爆发为主,兼有群发性特征;内陆河流域所在的西北地区是地质灾害分布密度最小且发生频率最低的地区,以小型泥石流为主。

图2 甘肃省主要地质灾害隐患点分布Fig.2 Distribution of main geological hazards in Gansu Province

2.1.2 甘肃省地质灾害易损度和潜在危险度就地质灾害易损度而言(图3a),黄土高原属高、较高易损区,陇南山地主要城镇和西北地区走廊平原绿洲区属较高、低易损区,省内其余地带属极低易损区。就地质灾害潜在危险度而言(图3b),黄土高原及陇南山地属高、较高地质灾害潜在危险区,西北地区大部分区域属于低、极低地质灾害潜在危险区。

图3 甘肃省地质灾害易损度和潜在危险度分区Fig.3 Vulnerability and potential risk zoning of geological disasters in Gansu Province

2.2 降水致灾概率拟合方程

根据2013—2021 年甘肃省灾害普查到的造成人员伤亡或经济损失严重以及重大影响的地质灾害事件,结合CMPAS 和降水观测数据,筛选出与降水相关的地质灾害灾情共有2553条(图4)。由降水引发的地质灾害主要分布在黄河流域的黄土高原和长江流域的陇南山地,尤以陇南市武都区、文县、康县和天水市最为集中,多次造成重大人员伤亡和人民财产损失,是本次研究的重点地区。

图4 2013—2021年4—10月甘肃省已发地质灾害灾情点分布Fig.4 Distribution of geological disaster points in Gansu Province from April to October during 2013—2021

2.2.1 有效雨量致灾概率拟合方程据统计,陇南山地和黄土高原历史地质灾情对应的有效雨量范围分别为1.18~197.21 mm、1.28~176.72 mm,按0.5%间隔百分位排序,进行幂函数、二次、三次方拟合。采用确定系数(R2)判断拟合效果(表1),R2越大,拟合效果越好,反之亦然。陇南山地和黄土高原三次方拟合效果较好,R2分别为0.995和0.993。幂次方拟合效果总体较差,因此主要探讨二次方和三次方拟合,以陇南山地为例详细阐述拟合过程。陇南山地致灾概率三次拟合曲线与观测统计曲线最接近(图5),但当有效雨量≥168.46 mm时,致灾概率随有效雨量值增大而减小(图5a),且当有效雨量≥152.88 mm,拟合得到的致灾概率超过100%。因此,以有效雨量值152.88 mm为分界点进行分段拟合,分别对有效雨量1.18~152.88 mm和153.87~197.21 mm序列进行拟合(图5b~c),前者三次方拟合(R2=0.999)效果优于二次方拟合(R2=0.985),后者二次方拟合在高值端出现有效雨量增大而致灾概率下降现象,而三次方拟合曲线(R2=0.978)与观测统计曲线对应较好。因此,以15 d 有效雨量152.88 mm为节点,由此构建的陇南山地有效雨量致灾概率方程为:

表1 陇南山地和黄土高原有效雨量致灾概率拟合方程的确定系数Tab.1 Determined coefficients of fitting equation of disaster probability caused by effective rainfall in Longnan Mountain and Loess Plateau

图5 甘肃省陇南山地、黄土高原有效雨量致灾概率拟合曲线Fig.5 Fitting curves of disaster probability caused by effective rainfall of Longnan Mountain and Loss Plateau in Gansu Province

式中:Pe为有效雨量致灾概率;x为有效雨量(mm)。

同理,对黄土高原以有效雨量为139.69 mm 为节点分段拟合,有效雨量1.28~139.69 mm 样本段,三次方拟合与二次方拟合R2接近,均≥0.99,但有效雨量<90 mm的样本段,三次方拟合曲线与观测统计值更为接近(图5d),故选三次方拟合为最终拟合结果。有效雨量140.58~176.72 mm 样本段,观测统计的致灾概率趋于常数0.99。因此,以15 d 有效雨量139.69 mm 为节点,由此构建的黄土高原地区的有效雨量致灾概率方程为:

2.2.2 有效雨量致灾临界值地质灾害潜在危险度与当地地质构造等有关,易损度受经济发展、土地利用及人口分布影响,在短期内可当作静态背景,而降水是变化的外部诱因。在缺乏地质灾害潜在危险度和易损度的情况下,可以只考虑降水诱发地质灾害的可能[6]。将有效雨量致灾概率20%、40%、60%和80%对应的有效雨量值,分别作为蓝色、黄色、橙色和红色地质灾害气象风险预警的临界雨量阈值(表2)。陇南山地蓝色预警临界雨量阈值为40.6 mm,远高于黄土高原(18.0 mm),同样陇南山地红色预警临界雨量阈值远高于黄土高原,分别为113.5 mm和73.6 mm。

表2 有效雨量诱发地质灾害的致灾临界雨量Tab.2 Critical warning values of effective rainfall on geological disaster /mm

2.3 地质灾害气象风险模型及其检验

2.3.1 地质灾害气象风险模型及预警分级地质灾害气象风险度定量化表达式[6]为:

式中:R为地质灾害气象风险度;V为地质灾害易损度;Pe为有效雨量致灾概率;Ph为地质灾害潜在危险度。

甘肃省地质灾害易损度分布整体较低,为较高或高易损(图3a),地质灾害潜在危险度最高也仅是高危险(图3b)。根据甘肃省地质构造和人口分布等因素,重新建立本地易损度和潜在危险度的分级标准。通过敏感性试验,本文将地质灾害潜在危险度和易损度按不等间隔化为5 级,有效雨量致灾概率按照0.2等间隔划分为5级(表3)。

表3 有效雨量致灾概率、地质灾害潜在危险度和易损度分级标准Tab.3 Classification standards for disaster probability caused by effictive rainfall,vulnerability and potential risk of geological disasters

在实际地质灾害气象风险预警业务中,将降水诱发的地质灾害气象风险预警等级划分为有一定风险(IV级)、风险较高(III级)、风险高(II级)、风险很高(I级)4个等级,各个等级对应的判别指标和表征颜色如表4所示。气象风险度判别指标数值介于0.004~1.000,其中红色预警指标为0.336~1.000,其余等级预警指标均低于0.336。

表4 地质灾害气象风险预警等级划分Tab.4 Classification of meteorological risk early warning of geological disasters

2.3.2 地质灾害气象风险精细化网格预报试验与检验2021 年10 月5 日08:00 至6 日08:00,甘肃省东部出现了较大范围的降水,陇南市、天水市、平凉市和庆阳市部分地区有大雨,局部地方暴雨,且3 日08:00 至5 日08:00,上述地区局部地方出现了大暴雨。强降水诱发多起地质灾害,5 日上述地区出现31 起地质灾害,其中天水市共发生26 起,主要集中在清水县、秦州区和张家川回族自治县,庆阳市宁县共发生4 起,陇南市两当县1 起。灾害类型主要为滑坡(22 起)和崩塌(9 起),主要影响居民家庭财产和公路交通设施,造成直接经济损失742.6×104元,受灾总人数为271人,灾情均为小型地质灾害类型。选取发生在上述地区的地质灾害事件检验本地模型的预警效果。

选 取2021 年10 月5 日08:00 前14 d 的 逐 小 时CMPAS和区域站降水资料以及当天QPF数据,计算15 d有效雨量,应用本地模型和文献[6]模型,计算10月5 日有效雨量、有效雨量致灾概率和地质灾害气象风险度,并对比本地模型与文献[6]模型的预警效果(图6)。有效雨量≥50 mm的区域(图6a),有效雨量致灾概率普遍≥60%(图6b),为红色和橙色;有效雨量≥70 mm的区域,致灾概率超过80%,本地模型风险度基本为橙色;黄色预警区域分布较零散(图6c),灾点全部在黄色或橙色风险预警区内,即本地模型预警风险较高或高的区域与实际灾害发生区基本吻合,预警效果较好。本地拟合的有效雨量致灾概率(图6b)分布更合理,文献[6]的致灾概率(图6d)在甘肃省略偏高,可能导致其模型预报的甘肃省风险度等级偏高(图6e)。另外,本地模型预报风险度(图6c)空报区域明显减少,天水市中北部的橙色预警区域也较小。

图6 2021年10月5日有效雨量和地质灾害气象风险产品Fig.6 Effective rainfall and the results of geological disaster meteorological risk on 5 October 2021

灾点预警检验表明(表5),灾点有效雨量致灾概率红色预警次数最多,红色预警比例达48.4%,约45.2%的灾点有效雨量致灾概率超过90.0%,高等级预警比列过高,不利于实际预警决策;本地模型黄色预警比例29.0%,橙色预警比例为58.1%,预警等级分布合理,高等级空报相对较少,能有效降低高等级风险空报率。

表5 地质灾害气象风险模型预警检验Tab.5 Early warning test of geological disaster meteorological risk models

本地模型对2021 年10 月5 日的地质灾害预警效果较好,但无法评价模型的整体预报效果,因此选取2021 年10 月造成人员伤亡或经济损失的143起地质灾害案例作为模型预警效果的检验样本。灾情点主要分布在陇南山地东部和平庆地区,地质灾害潜在危险度为0.3~0.7,易损度为0.2~0.5,分别计算灾情点的有效雨量致灾概率和风险度。分2种情况进行预警级别统计,一是只考虑有效雨量的情况,即检验有效雨量致灾概率的预警效果,二是检验风险度指标的应用效果,即综合考虑有效雨量、地质灾害潜在危险度和易损度。

单一考虑有效雨量指标(表6)预警时,黄色预警比例偏低(5.6%),橙色和红色预警比例偏高,分别为21.0%和26.6%,红色预警次数较多可能造成防灾减灾工作量增大,不利于实际地质灾害预报预警服务工作的开展。本地模型风险度指标预警时,黄色预警(≥III级)比例最高,达33.6%,蓝色以上(≥IV级)预警比例67.1%,预警效果较好,且橙色预警和红色预警比例分别为32.2%、0,较符合实际地质灾害防范情况,表明本地模型风险度指标预警效果较好,即本地模型地质灾害气象风险预警能力较好。2种指标均可能造成一定程度的漏报。本地模型漏报较多及无红色预警可能是对蓝色预警阈值和红色预警阈值过高造成的,而这种阈值过高可能与有效雨量致灾概率阈值设置有关,后续工作中将针对本地降水特征,重新确定有效雨量致灾概率划分标准,以期达到更好的应用效果。

表6 2021年10月143个地灾样本地质灾害气象风险模型预警检验Tab.6 Early warning test of meteorological risk model about 143 geological disasters in October 2021

总体而言,有效雨量致灾概率对降水诱发的地质灾害事件也有较好的预判,但高等级预警率偏高,本地模型对甘肃省地质灾害事件的预警能力较好,较高等级的预警率有明显的降低。

3 讨论

逐个检验2021 年10 月逐日风险度预警情况,发现平凉市和庆阳市中南部易出现高等级预警空报现象,李宇梅等[6]的研究亦存在此现象。对比地质灾害潜危险度、易损度与有效降雨量致灾概率发现,该地区有效雨量致灾概率、地质灾害易损度与其他地区无明显差异,但地质灾害潜在危险度等级偏高,可能导致地质灾害气象风险模型的预警等级偏高。

地质灾害隐患点均在低和较高易损度、地质灾害潜在危险度较高地区,高或很高有效降雨量致灾概率对高预警等级气象风险度贡献较大。分段拟合陇南山地和黄土高原有效降雨量致灾概率方程时,2个区域均存在灾情样本量不够充足的情况,可能造成所得的致灾概率方程不够准确,进而影响地质灾害气象风险预警模型的准确率。如地质灾害气象风险预警模型与单一考虑有效雨量致灾概率进行地质灾害气象风险预警时,均存在一定程度的漏报和误报,这可能与有效降雨量致灾概率偏大或偏小有关。西北地区由于灾情样本过于稀少,无法归纳出有效致灾概率方程。另外,后续工作中将继续收集整理地质灾情数据,更细致地分析研究区域降水与地质灾害之间的统计关系,适当调整有效雨量经验公式,重新拟合效雨量致灾概率方程,以期建立的地质灾害模型对降水型地质灾害的预警能力更好。

4 结论

(1)利用2013—2021年4—10月甘肃省地质灾害灾情数据、降水观测资料和CMPAS降水产品及精细化网格定量降水预报产品,选取有效降雨量为降水致灾因子,采用幂指数、二次方和三次方函数拟合方程,分别构建了陇南山地、黄土高原有效降雨量致灾概率拟合方程,确定了2 个地区地质灾害蓝色、黄色、橙色和红色预警的临界降雨量阈值。

(2)根据研究区地质灾害分布特征和降雨量观测数据,结合评价指标和有关计算公式,重新对研究区地质灾害易损度、潜在危险度进行等级划分,以有效雨量致灾概率、地质灾害潜在危险度和易损度为因子建立了甘肃省地质灾害气象风险精细化网格预警模型,并通过对2021 年10 月已发生降雨型地质灾害事件的验证表明,该模型在甘肃省地质灾害气象风险预警性能较好,预警效果良好。

(3)通过对比研究发现,地质灾害气象风险预警模型的预警效果明显优于单一考虑有效雨量致灾概率的预警效果;相较于前人建立的地质灾害气象风险预警模型,本研究建立的模型预警效果较优,各等级预警比例更合理,更适用于甘肃省地质灾害气象风险预警的实际需求。

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