贵州地质灾害趋势预测实践与探讨

杨森林，彭王星，张 楠

(贵州省地质环境监测院，贵州 贵阳 550004)

0 引言

地质灾害趋势预测是每年初根据往年发生的地质灾害情况，通过综合分析编制的地质灾害趋势预测报告的一项常规性工作。自1996年提出以地质背景为基础，应用GIS研究区域地质灾害趋势预测理论与方法(殷跃平等，1996)之后，各省根据自己的实际情况，不同程度上应用多种技术方法，开展地质灾害趋势预测工作。有的使用地质环境因素预测(浙江省国土资源厅，2005)，有的采用模糊数学等技术方法(李俣继等，2004)。

贵州省开展地质灾害趋势预测工作始于2004年，且每年在中国地质环境监测院的组织下与全国主要地质灾害发生省份展开交流与研讨。至今，经历了专家分析定性评判、半定量——综合分析定性评判、定量分析指标法研判、GIS空间分析法成图等阶段，已成为服务于地质灾害防治有效的工作之一。但深化地质灾害趋势预测工作，深入探讨技术方法，提高趋势预测效果仍十分必要。

1 技术方法与效果

1.1 技术方法

一般情况下，地质灾害趋势预测包含区域预测和单体预测两个方面。由于贵州地质环境条件的复杂性，以突发性地质灾害占主要比例，因而贵州的地质灾害趋势预测侧重于区域预测。引起地质灾害有诸多因素，但根据贵州地质灾害已有资料的统计，降雨是主要因素。因此，抓住以上特点，采用适合的方法进行趋势预测，其结果有更好的准确性。

GIS空间分析法成图是目前工作中使用的方法，即以定量分析指标法研判为基础，通过MapGIS进行空间分析，生成地质灾害趋势预测图形，具体如下。

定量分析指标:基于自然属性的地质与灾害研究，触发因子分析的研究和研判指标的确定作出地质灾害趋势预测。即以区域地质灾害易发分区、降雨区域预报，对不同降雨量、降雨时段与不同易发区可能发生地质灾害程度进行叠加研判。以2010年趋势预测(贵州省国土资源厅，2010)为例，选用对贵州地质灾害最新研究成果之一的《贵州省环境地质》(杨胜元等，2008)中“贵州省地质灾害易发分区图”;按照降雨是触发地质灾害的主要因子，通过1993—2009年突发性地质灾害月报发生数分布进行综合分析，将降雨因子分为全年总量和汛期降雨量2个时间分布段，以预报降雨量主要分布分为3段。把2009年12月—2010年8月总雨量预报和2010年主汛期降雨量预报与地质灾害易发分区结合，得出判别指标如表1和表2。

表1 总降雨量与地质环境条件判别表

表2 主汛期雨量与地质环境条件判别表

GIS空间分析法成图:通过易发分区图、总雨量预报图、主汛期降雨量预报图和发生情况综合图的矢量化，在MapGIS空间分析中生成地质灾害趋势预测图形。按照触发因子对地质灾害的逻辑关系，把空间分析算式表达为:

式(1)中，W为判别区结果(分为主要发生区、一般发生区);Z为易发程度;Yq为总降雨量;Yy表示主汛期降雨量;C为判别临界值走势偏量。

以2010年趋势预测为例，选取易发分区图比例尺为1∶50万，等效中尺度总雨量与主汛降雨量预报图按照研判指标进行矢量空间分析，生成趋势预测图形(图1)，并得到趋势预测结论:发生率仍然较高，发生总数在多年平均值左右变动;主要灾种为滑坡、崩塌、泥石流，以滑坡所占比例较大;发生时间主要在汛期的5—9月，高峰时段在6—8月。工程活动引发的地质灾害不具汛期时间规律分布，枯季也有可能发生。

1.2 预测效果分析

对2010年预测方法下的结果进行效果分析。通过对预测图中主要发生区与一般发生区测量，其预测面积分别为66 516 km2和109 659 km2，所占比例分别为37.8%和62.2%。根据2010年内地质灾害发生情况资料统计，主要发生区与一般发生区的灾点分别为81处和118处，所占比例分别为40.7%和59.3%。采用百平方千米发生数来衡量，分别为0.121 493 8处和0.107 757 6处。其中，主要灾种滑坡占60.8%、主要发生规模小型的占76.88%，主要发生时间(6—8月)占55.78%。值得一提的是，震惊世界的6·28关岭岗乌特大滑坡远程碎屑流复合型地质灾害在预测的主要发生区内。

因此，可以肯定贵州省地质灾害趋势预测中所使用的技术方法总体得当，其结果对省内地质灾害预防工作有一定的指导作用，地质灾害趋势预测工作具有现实意义。

2 技术方法深化的探讨

2.1 探索敏感因子分区

由于造成地质灾害的因素主要为内力地质作用和外力地质作用两大类。这两类因素的共同作用是一个漫长的时间过程，并使岩体演变处于相对稳定或临界稳定状态。当两类因素中某一因子，如地震、降雨、人类工程活动等对临界稳定岩体产生不稳定作用时，则有可能发生地质灾害。这一因子造成的地质灾害现象具有一般性、普遍性和触发性，即为敏感性因子。

从贵州地质灾害发育分区(杨森林等，2011)及其特征来看，不同发育程度的区域主要与构造岩性、地形地貌、降雨和人类工程活动等因子密切关联，而降雨和人类工程活动是主要的触发因子，并以降雨占主要地位。因此，将不同组合的构造岩性、地形地貌等因子作为地质环境基础，降雨和人类工程活动作为主要敏感因子，其间关系通过已有地质灾害资料进行数理相关分析，得出不同敏感程度等级指标，进而绘制出降雨、人类工程活动敏感性分区。

其中，由于岩层组合、地形坡度、裂隙发育、降雨作用等诸多地质环境条件的复杂性和多样性，各类地质灾害的引发因素、发生机理、种类组合、灾情状况等的差异性较大，导致地质灾害的降雨、人类工程活动触发值不同，即获得共性地质环境条件下破坏岩体稳定“阀值”将由各种地质灾害的多个“阀值”组成“阀值”带。通过各种地质灾害发生频谱统计，再结合地质环境区域特征，将“阀值”带组合划分出敏感程度等级指标。

2.2 敏感因子下的趋势预测模式

从上述敏感性分区的讨论中可得知，敏感性因子的变化是影响分区下的地质灾害发生机率的主要因素，敏感性因子的变化决定了地质灾害发生与变化情况，即敏感性因子的可预测性成为地质灾害发生趋势的可预测性。

图1 2010年贵州省地质灾害趋势预测分布图

因此，在地质灾害发生的敏感性分区的基础上，将可预报的降雨和可规划的人类工程活动数据进行敏感性指标分级，结合反映危害对象遭受破坏机会的地质灾害易损性就可得出综合性更可靠的地质灾害可能发生的情况预报，即所讨论的趋势预测结果。

运用GIS空间分析手段，沿用式(1)对预报的降雨量的分组、人类工程活动程度、地质灾害易损性程度，可将敏感性概念下的地质灾害触发逻辑关系计算式表达为:

式(2)中，Q为判别区结果(分为高发区、中发区、低发区);Qm为敏感程度;Qq为年度总降雨量;Qy为年度主汛期降雨量;Qr为年度工程活动程度;Qs为易损性程度;C为专家判别临界值走势偏量。

其中，判别区结果分为高、中、低发区的指标，要将式(2)计算历史年分地质灾害发生情况，并综合统计数据来制定。由于各类分区线之间是一过渡带，即分区间的发生情况是逐步递增 或递减趋势，在综合预测分区界限划分时，可能会出现不符合常规趋势地块，应按照专家经验来进行分区界线的边沿化处理，即式(2)中的C值。

2.3 趋势预测与地质灾害预警体系

笔者认为，年度(半年度)地质灾害趋势预测作为中尺度预警预报;未来24h地质灾害预警为短期，即小尺度预警预报;短时地质灾害预警为灾前预报，即临界预警。它们与地质灾害监测预警、群测群防网络共同组成了地质灾害预警预报体系，从而提高地质灾害防治效率。

上述各类地质灾害预测预报在地质灾害防治工作的不同阶段起着重要的作用。年度(半年度)地质灾害趋势预测系为全年地质灾害的防治提供了技术指导，是明确省、市(州、地)年度地质灾害重点预防地区;未来24h地质灾害预警系为县、乡地质灾害防治提供即时工作信息，并指出主要预防和可能发生地质灾害的抢险地段;短时地质灾害预警作为灾前预报，主要为乡、村实施地质灾害防灾预案和躲避突发性地质灾害提供预警信息，从而更有利于预防地质灾害的发生和抢险救灾工作。

3 结论

深化地质灾害趋势预测方法，进一步对趋势预测条件与过程精细化综合分析，提高地质灾害趋势预测效果，结合地质灾害风险性评估的开展，提高地质灾害防御的有效性，逐步建立全面趋势评估方法体系，对提升地质灾害防治的主动性和实效性具有深远意义。

贵州省国土资源厅.2010.贵州地质灾害趋势预测报告(2010年度)［R］.贵阳:贵州省地质环境监测院.

李俣继，杨梅忠.2004.陕西省合阳县地质灾害趋势预测与防治建议［J］.西部探矿工程，16(12):197－198.

殷跃平，李媛.1996.区域地质灾害趋势预测理论与方法［J］.工程地质学报，4(4):75－79.

杨胜元，张建江，赵国宣，等.2008.贵州环境地质［M］.贵阳:贵州科技出版社.

杨森林，陈革平，裴永炜.2011.贵州地质灾害发育分区［J］.贵州地质，28(2):131－134.

浙江省国土资源厅.2005.2005年全省地质灾害趋势预测［J］.浙江国土资源，(6):9－10.