安徽省地质灾害气象预报预警模型研究

朱省峰，王博，赵付明，杨世伟，侯捷（安徽省地质环境监测总站 ，安徽合肥 230001）

安徽省地质灾害气象预报预警模型研究

朱省峰，王博，赵付明，杨世伟，侯捷
（安徽省地质环境监测总站 ，安徽合肥 230001）

通过对基于地质环境信息平台的地质灾害气象预报预警模型构建进行了探讨。拟在先期已具备的地质灾害预警分区、地质灾害易发分区基础上，以地质灾害“易发度”、预报降雨量、有效降雨量为因子，采用logistic回归模型确定各个评价单元的预警等级，经插值计算、图斑合并，实现地质灾害气象风险预警。

地质灾害; 易发度;雨量 ;预报预警; 模型

0　引言

安徽省是我国地质灾害较发育的省份之一。据不完全统计，截至2015年底，全省共有各类地质灾害隐患点4682处，威胁人口7.8万人，威胁财产27.7亿元。其中，大别山区和皖南山区是我省地质灾害发生较为集中的地区,目前仍有5.8万人受到地质灾害的严重威胁。我省地质环境脆弱，加之近年社会经济高速发展，丘陵山区基础交通设施建设等迅猛，山区切坡建房大量增加，造成地质灾害频发。2001年—2015年共发生崩塌、滑坡、泥石流、地面塌陷等突发性地质灾害14797起，直接经济损失15.9亿元，死亡69人，对人民生命财产构成严重的威胁，直接影响我省社会经济的可持续发展和社会稳定。地质灾害已经成为我省危害最大且最难防范的自然灾害之一。

地质灾害气象预报预警是以地质环境背景条件为基础，根据前期实际降雨量和未来24h的预报降雨量，对降雨可能诱发的突发性滑坡、泥石流等地质灾害发生的空间和时间范围及其危险程度大小进行预测，并通过电视台、电台、互联网等媒体向社会公众预先发出的报告和警告[1]。据不完全统计，“十二五”期间我省共制作地质灾害气象预报预警产品668期，发布黄色以上预警111次，预警信息15万余条，确保了我省汛期地质灾害信息传递的畅通无阻，也为政府部门及时调整部署我省的地质灾害防治工作提供了重要依据。

1　问题的提出

我省现有的地质灾害气象预报预警模型是基于5个预警分区的临界降雨量模型，通常综合预报雨量、前期累计雨量，结合地质环境背景条件，人类工程活动等因素，依据地质专家经验分析研判得出预警区划。这种模型抓住了问题的关键环节，即降雨这个重要诱发因素，但是由于我省尚未建立智能化预报预警分析系统，一些地质环境基础资料、人类工程活动的数据，不能快速有效地进行综合分析，主要依据地质专家经验判断，这种模型方法不能很好地反映出各个因素对地质灾害成灾的贡献大小，不能对一些未知或是尚空缺因素进行全面考量，且受人为主观因素影响较大。有鉴于此，本文尝试提出了基于地质环境信息化平台的地质灾害预报预警模型建立方法。

2　地质灾害气象预报预警模型的建立

2.1地质灾害预警分区

在综合分析安徽省突发性地质灾害产生的地质环境背景条件和易发区特征的基础上, 并依据全省自然地理单元划分为5个地质灾害预警区。淮北平原地质灾害预警区(Ⅰ)、江淮波状平原地质灾害预警区(Ⅱ)、沿江丘陵平原地质灾害预警区(Ⅲ)、大别山区地质灾害预警区(Ⅳ)、皖南山区地质灾害预警区(Ⅴ)。

2.2地质灾害易发分区

按国内现行地质灾害分区评价方法，按照《县（市、区）地质灾害调查与区划基本要求实施细则》推荐的“地质灾害综合危险性指数法”，采取单因素致灾的量化评价和多因素综合评价的技术路线开展工作。根据县市地质灾害多年成果分析总结，崩塌、滑坡、泥石流地质灾害的发生主要与地形地貌、降水量、地层岩性和人类工程活动等因素有关。

利用MAPGIS软件全省将各预警分区以5km×5km 网格为单元进行剖分，对各影响因子进行赋值。在单元格内把地形地貌、岩土体特征、多年平均降水量、瞬时最大降水量、地震动峰值加速度、现状地质灾害发育密度、人类工程活动强度等每一致灾因素进行赋值，采用信息叠加法对赋值结果进行累加，计算出地质灾害易发程度指数,完成全省地质灾害易发分区图（图1）。

2.2.1地质灾害灾害易发度指数

地质灾害灾害易发度指数计算公式：

式中：

Z—崩塌、滑坡、泥石流灾害综合危险性指数；

Zq—潜在地质灾害强度指数；

r1—潜在地质灾害强度权值；

Zx—现状地质灾害强度指数；

r2—现状地质灾害强度权值。

2.2.2地质灾害潜在强度指数

地质灾害潜在强度指数计算公式：

式中，Ti分别为控制评价单元地质灾害形成的地形、地质、气象条件等的表度分值（表1），其取值具体各因素赋值权重见表2。

表1　崩塌、滑坡、泥石流地质灾害致灾因子量化赋值一览表Table 1 Quantitative assignments of hazard-causing factors of collapse，landslide and debris flow

表2　各致灾因子权重赋值表Table 2 Weighted assignment of each hazard-causing factor

2.2.3地质灾害灾害现状强度指数

地质灾害灾害现状强度指数计算公式：

式中：

Zx—现状崩塌、滑坡灾害强度指数；

a—灾害点密度系数；

b—灾害面积密度系数；

c—灾害体积密度系数。

其中a、b、c数值均经归一化处理，具体处理如下：

ai—第i个单元格内崩塌、滑坡、泥石流总数/平均个数（无量纲）；

bi—第i个单元格内崩塌、滑坡、泥石流总面积/平均面积（无量纲）；

ci—第i个单元格内崩塌、滑坡、泥石流总体积/平均体积（无量纲）；

2.3有效降雨量因子的计算［2］

大量的研究工作表明，短时的强降雨和多日的连续降雨都会引发不同类型的地质灾害。短时强降雨可用当日24h雨量来表征。对于多日的连续降雨而言，由于地表径流、水分蒸发等过程使得进入岩土体的雨水量小于观测到的日降雨量之和，因此通常用前期有效雨量来表征对灾害发生有影响的前期降雨作用[3]，利用当天和前期（前十天）降水量资料，采用国内外通用的经验公式（许多地方的检验效果都比较理想），分别计算不同预警单元的有效降水量。

计算式为：

式中:

PZ—为某日累计有效降水量；

P0—当日雨量；

Pi—前i日雨量；

λ—有效雨量系数。

2.4地质灾害气象预报预警模型

结合我省地质环境信息化平台建设，我们拟依托国家地质灾害气象预警技术方法和软件模型，建立我省地质灾害气象预警预报系统。拟采用地质环境要素组合的显式统计模型，选取地质灾害“易发度”作为预报（警）背景值，采用logistic回归模型，叠加有效降雨量和预报降雨量得出预报单元的预警指数，经插值计算、图斑合并后生成预报（警）等级区域。预警模型如下：

式中：

P—发生地质灾害的概率，即预警指数；

P0—排除降雨诱发的情况下地质灾害发生的概率，即“易发度”；

Ra—有效降雨量；

Rf—预报降雨量；

C0、C1、C2、C3—逻辑回归系数。

2.5地质灾害预报预警分级

依据安徽省气象局安徽省国土资源厅关于调整地质灾害气象预报预警业务的通知（皖气办发[2013]43号），地质灾害气象风险预警分级见表3。

图1　安徽省地质灾害易发分区图Fig. 1 Zones vulnerable to geological hazards in Anhui Province

表3　地质灾害气象风险等级划分表Table 3 Geological hazard weather risk grading

3　讨论

目前，我省地质灾害预警区划主要是依据预报雨量和前期累计雨量，结合地质环境背景条件，通过近年来降雨特征与地质环境条件分析计算得出不同风险条件下的临界雨量值，确定地质灾害事件在一定区域暴发量的不同降水过程和降水过程临界值，作为地质灾害预警判据，确定地质灾害气象预报预警信息发布级别。这种预报预警模型方法抓住了气象因素诱发地质灾害的关键方面，但生成地质地质灾害预报预警产品自动化程度较低，且现有地质环境基础数据资料整合程度不高，受人为主观影响较大，在一定程度上限制了地质灾害预报预警精度的提高。本次研究在我省前期地质灾害预警工作取得成果基础上，结合我省地质环境信息化平台建设，提出了依托国家地质灾害气象预警技术方法和软件模型，建立我省地质灾害气象预警预报系统初步方案，该方案具有以下特点：①将地质环境因素（地形地貌、岩土体特征、多年平均降水量、瞬时最大降水量、地震动峰值加速度、现状地质灾害发育密度、人类工程活动强度）与降雨参数（预报雨量、有效降雨量）等多因素迭加建立预警判据模型；②反映不同预警区域地质环境要素的变化，对每个单元建立独立的预警模型判据，预警精度大大提高；③随着地质灾害易发性评价单元的进一步细化（例如细化为1km×1km单元格），可进一步相应地提高地质灾害的空间预警精度；④选用logistic回归模型不仅考虑了上述已知的因子，在样本充足的情况下，也全面考虑未知因子的作用。综上，虽然该方案在预警指标的选定与量化分级等方面[4]尚存在需要进一步研究的问题，但它标志着我省地质灾害气象预报预警工作进入了更科学领域。

[1]中国地质环境监测院.地质灾害气象预报预警技术要求[Z].2005.

[2]叶殿秀,张强,马占山.三峡库区诱发滑坡发生的降水统计特征[C]//叶殿秀,张强,朱蓉.三峡库区强降水诱发地质灾害研究.第一版.北京:气象出版社,2005:97~105.

[3]崔鹏,杨坤,陈杰.前期降雨对泥石流形成的贡献——以云南蒋家沟为例[J].中国水土保持科学,2003,1(1):11~15.

[4]刘传正,刘艳辉.地质灾害区域预警原理与显式预警系统设计研究[J].水文地质工程地质,2007,(6):109~115.

Study on foreCASt And WArninG model of GeoloGiCAl hAzArd WeAther in Anhui ProvinCe

zhu xing-feng,WAnG bo, zhAo fu-ming, yAnG Shi-wei, hou Jie
(Geological Environment Monitoring Station of Anhui Province , Hefei ,Anhui 230001,China)

This paper discussed geological hazard weather forecast and warning modeling based on geological environment information platform, according to already established geological hazard warning zones and vulnerable zones, with geological hazard vulnerability, forecasted rainfall and effective rainfall as factors, determined warning grade of each assessed unit using logistic regression model, and materialized geological hazard weather risk warning by interpolation calculation and polygon merger.

geological hazard; vulnerability; rainfall; forecast and warning; model

P694;P426.616

A

1005－6157（2016）01－065－4

2015-09-15

朱省峰（1967-），男，安徽濉溪人，高级工程师，现主要从事水文地质、工程地质与环境地质技术和管理工作。