墨脱县地质灾害气象预警模型探析

2022-05-31 20:02白玛乔措姆王挺
农业灾害研究 2022年2期
关键词:墨脱降雨量降水量

白玛乔 措姆 王挺

摘要 以墨脱县为研究区域,分析境内降水和地质灾害特征,得出地质灾害多发期与降水集中期和强降水事件多发时段基本出现在6—7月;以有效降雨量为评级指标,建立降雨诱发地质灾害的Logistic 回归模型,得到墨脱县地质灾害易发性的概率计算公式,确立地质灾害的气象预警预报模型,经检验该模型预警准确率达78.6%,具有可行性。

关键词 强降雨;地质灾害;气象预警模型;检验

中图分类号:P429 文献标识码:B 文章编号:2095–3305(2022)02–0082–03

墨脱县地处雅鲁藏布江大拐弯下游,喜马拉雅山脉南麓,山高谷深,地质构造复杂,常年受印度洋海洋性西南季风影响,水汽充沛,每年3—10月降水量占全年总降水量80%以上,期间降水集中、强度大、范围广[1]。特殊的气候环境和地形急剧变化的下垫面特征,导致山区气候条件复杂,大雨、暴雨等短时强降水多发,常诱发滑坡、泥石流、塌方等次生地质灾害,严重影响墨脱县域群众生命财产安全[2]。

1 墨脱县降水和地质灾害特征

1.1 降水时间分布特征

1.1.1 降水量年际、季节变化与月动态 2012—2020年墨脱年平均降水量2 094 mm,最高为2020年的2 446 mm,最低为2018年的1 767 mm,近9年墨脱仅有3次年降水量低于2 000 mm。其中,冬季降水量最少,约为100 mm;春、秋季相近,降水量在526 mm左右;夏季降水量最大,为935.8 mm,达到45%。墨脱月降水量差异明显,整体呈现双峰特征,峰值出现在6月、7月和9月,月平均降水量均超过300 mm,其中9月平均降水量达348.5 mm,为最高值,6—9月降水量占全年降水量的61%。

1.1.2 降水日数特征 2012—2020年墨脱日降水量在10 mm以上日数达651 d,其中中雨日数448 d,占全年强降水日数的71%,大雨日数183 d,占全年强降水日数的26%,暴雨20 d,占全年强降水日数的3%。从各月分布看,墨脱全年都能出现10 mm以上降水,冬春季出现概率较低,高峰期出现在汛期,其中6—9月有60 d以上,期间大雨出现次数也最多,暴雨5月、7月、9月、10月出现次数最多。近9年墨脱共发生强降雨事件183次,年平均20.3次。2014年强降雨事件次数最少为8次,2013年和2020年最多为30次。强降雨事件集中在雨季4—10月,以9月发生次数最多,达36次,其次是6月。

1.2 地质灾害特征

1.2.1 地质灾害空间分布特征 墨脱地形复杂,强降雨易引发洪涝、滑坡、泥石流等灾害。2019年汛前地质灾害排查统计结果显示,地质灾害主要有滑坡、泥石流、崩塌、不稳定斜坡和地裂缝,共发现灾害隐患点280处,其中滑坡71处、泥石流123处、崩塌81处、不稳定斜坡4处和地裂缝1处,这些地质灾害隐患点分布于墨脱县8个乡(镇)。达木乡分布最集中,共129处,多分布于扎墨公路沿线;其次是背崩乡、墨脱镇,分别有48处和32处;德兴乡、格当乡、加热萨乡、帮辛乡和甘登乡相对较少,分别为19处、19处、17处、10处和6处。

1.2.2 地质灾害时间变化特征 2012—2020年墨脱县有记录的崩塌、滑坡、泥石流等地质灾害共计99 d,发生日数呈增加趋势,其中2016年地质灾害发生日数最多,2014年最少仅6 d。受到降雨和降雪影响,墨脱县一年中3月和雨季是地质灾害多发期,6月、7月地质灾害发生日数最多。

2 降水与地质灾害的关系

地形地貌、地层岩性、地质构造是形成崩、滑、流地质灾害的物质条件,而水源、新构造活动及人类工程活动是诱发地质灾害的主要影响因素。墨脱地处西藏东南部,东、西、北三面环绕高山,念青唐古拉山脉呈北西—南东向分布于墨脱北部东段,喜马拉雅山脉呈南西—北东向位于雅鲁藏布江大拐弯内侧,外侧为冈底斯山脉,6 000 m以上山峰有数座,最高海拔7 782 m为南迦巴瓦峰,南部谷地则海拔不足600 m。雅鲁藏布江从朗县进入林芝市,经米林县到达墨脱县境内向南经印度注入印度洋,同时顺江而上的印度洋暖流与北方寒流在念青唐古拉山脉东段一带汇合,在地形、水汽条件影响下引起气流辐合上升,产生局部热力对流,促进对流的发展形成,墨脱山地迎风坡一侧形成强降水。暴雨或特大暴雨是促使泥石流爆发的主要动力条件,区内每年5—9月是泥石流災害高发期,同时部分处于停歇期的泥石流沟,在特大暴雨激发下,也得以重新复活。

地下水是产生滑坡的重要因素之一,无水不滑是滑坡的普遍规律。地下水补给主要来自大气降水和地表水,因此墨脱县滑坡都发生于雨季,或在雨季加速变形。在连续降雨和强降雨入渗的作用下,岩石裂隙动、静水压力增加,使岩石块体失衡产生崩塌。墨脱县大多数崩塌产生于雨季,也是降水作用的结果。

3 地质灾害形成的机理

3.1 有效降雨模型

本研究通过有效降雨量分析降水与地质灾害的关系。降雨过后,由于地表排泄和水分蒸发,导致实际上进入岩土体中的雨量小于实际记录的总降雨量,只有部分雨水会对地质灾害的发生造成影响[3]。前期有效降雨量即在除去地表排泄和水分蒸发所损失雨量后,对地质灾害有影响的部分降雨量。有效降雨量模型能较好地反映当天和前期降雨对地质灾害所造成的影响[4]。由于一场降雨的影响会随着时间推移而减小,该模型通过一个系数考虑前期降雨对地质灾害所产生的影响。

具体计算公式:

(1)

其中,Rc为有效降雨量,R0为当日降雨量,Ri为i日前降雨量,α为有效降雨系数,i为灾害发生前经过的天数,n为总天数。本研究中n先取10 d,α取地质灾害发生日期的有效降雨量和当日灾害次数相关性最大时的值。

灾害发生前一天的降雨量有效系数为0.6,相关系数最大为0.479,随着天数指数递减,在第5天时有效系数为0.476时的Rc 0.078,即使此时降雨量达到100 mm,对地质灾害的贡献仅为7.8 mm。相关系数随α值减小,先迅速增大,后缓慢较小(表1),表明距离灾害发生时间越近,降水有效性越高,当α=0时,相关系数为0.439,与最大相关系数差异较小,说明当日降水量是引发地质灾害的主要因素[5]。最终将α=0.6作为墨脱县有效降雨量经验系数,n=5作为灾害发生前有效降雨日数。

3.2 Logistic 回归模型

有效降雨是否会引发地质灾害,存在发生和不发生2种情形,以有效降雨量为自变量,地质灾害是否发生为因变量,要求建立的模型应保证因变量的取值为0或1[6]。二元逻辑回归模型可以用来预测具有二分特点的因变量概率,符合建模要求。

模型表达式:

(2)

即其中

P=P(y=1|Rc)为发生灾害的概率,P=P(y=0|Rc)为不发生灾害的概率,y表示灾害是否发生,Z是有效降水的函数,β是有效降水的系数,ε是墨脱本地的修正系数。有效降雨量由当日降雨量和前5日降雨量代入公式(1)求得。

本研究选取墨脱2012—2018年雨季(4—9月)全部降水数据1 281条和有记录的灾害事件日期57次,建立用于二元逻辑回归模型的数据集,数据集部分示例数据见表2。

使用SPSS软件对数据进行二元逻辑回归,有效降水显著水平Sig值<0.01,统计学意义上显著。根据回归结果,灾害发生概率可表示:

(3)

将前5日降雨量和预报的降雨量代入公式(1)即可求得有效降雨量,输入公式(3)可得到地质灾害发生概率、地质灾害预警等级,当有效降雨量<35 mm时,地质灾害发生概率<10%,预警等级4级;在35~78 mm时,地质灾害发生率为10%~50%,3级预警;在78~105 mm时,地质灾害发生率为50%~80%,预警等级2级;>105 mm时,地质灾害发生率>80%,预警等级1级。根据预警等级对降雨引发的地质灾害进行预警,预报预警发布时按照以下几个原则:4级不发布、3级发布黄色预警、2级发布橙色预警、1级红色预警。

3.3 预警模型验证

将2019年和2020年地质灾害事件发生时间和前期降雨量代入预警模型,以验证模型精度。具体结果见表3,在2年内雨季观测到地质灾害的14个灾害日中,预警等级为3级的有11 d,4级有3 d。预警等级达3级即发布黄色预警,则有78.6%的时间成功预警降雨引发的地质灾害,表明预警模型在一定程度上是可行的。

4 结束

(1)墨脱县降水丰富,近9年平均降水量2 094 mm,以夏季降水量为最大,达935.8 mm,9月平均降水量最多达348.5 mm,6—9月降水量占全年61%。墨脱县地质灾害隐患点以达木乡达最多,其次是背崩乡、墨脱镇。

(2)墨脱县降水和地质灾害具有明显月际变化特征,地质灾害3—9月发生约占所有灾害的94.6%,6月最多。灾害发生与降水月际变化吻合,这与雨季占全年85%~95%的降水有关,雨季多局地性强降水对地质灾害起到诱发作用。

(3)以有效降雨量模型研究降水对地质灾害发生的影响,发现地质发生灾害前5日降水和灾害当日降水可作为墨脱县影响地质灾害的有效降水,有效系数为0.6。当有效降雨量在35~78 mm时,地质灾害发生率为10%~50%,发生可能性较大,即可发布黄色预警。

参考文献

[1] 李长江,麻土华,孙乐玲,等.降雨型滑坡预报中计算前期有效降雨量的一种新方法[J].山地学报,2011,29(1):81-86.

[2] 黄健敏,赵国红,廖芸婧,等.基于Logi-stic回归的降雨诱发区域地质灾害易发性区划及预报模型建立:以安徽歙县为例[J].中国地质灾害与防治学报, 2016,27(3):98-105.

[3] 杨勇,罗骕翾,尼玛吉,等.西藏地区暴雨指标及暴雨事件的时空变化[J].暴雨灾害,2013, 32(4):369-373.

[4] 王慧.山区地质灾害易发性区划与降雨诱发时空联合预报研究[D].重庆大学, 2016.

[5] 陈宫燕,普布桑姆,次仁,等.西藏林芝降水引发的山洪地质灾害分布特征[J].中国地质灾害与防治学报,2018,29(2):106-109.

[6] 刘艳辉,刘传正,唐灿,等.基于确定性系数模型的地质灾害多因子权重计算方法[J].中国地质灾害与防治学报,2015,26(1):92-97.

责任编辑:黄艳飞

Analysis on Meteorological Early Warning Model of Geological Hazards in Motuo County

BAI Maqiao et al(Meteorological Bureau of Motuo County, Nyingchi, Tibet 860000)

Abstract Taking Motuo county as the research area, the characteristics of precipitation and geological disasters in Motuo county were analyzed, and it was concluded that the frequent occurrence period of geological disasters, precipitation concentration period and heavy precipitation events occurred in June and July. Taking effective rainfall as rating index, the Logistic regression model of rain-induced geological disaster was established, the probability calculation formula of geological disaster susceptibility was obtained, and the meteorological warning and prediction model of geological disaster was established. The prediction accuracy of the model was up to 78.6%, which was feasible.

Key words Heavy rainfall; Geological hazards; Meteorological early warning model; Test

作者簡介 白玛乔(1989—),女,西藏米林人,工程师,主要从事综合气象观测工作。

收稿日期 2021-12-10

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