川藏鐵路四川段沿線誘發地質災害降水閾值研究*

劉 佳，郭海燕，鄧國衛，徐金霞，鐘燕川，徐沅鑫

(1.中國氣象局成都高原氣象研究所/高原與盆地暴雨旱澇災害四川省重點實驗室，四川 成都 610072；2.四川省氣候中心，四川 成都610072)

川藏鐵路作為全國鐵路網中長期規劃的重要組成部分，東起四川成都，經雅安、康定、理塘、白玉過金沙江入藏，再經昌都、林芝抵達西藏拉薩，是西藏及沿途區域的重要東出通道。但由于該線路位于青藏高原及其邊緣地帶，地勢起伏大，地形切割破碎，地震活動劇烈，具有相對高差大、溝谷深切、坡體穩定性差等特點，山洪、崩塌滑坡等地質災害成為影響該區域交通廊道安全的關鍵制約性因素[1-5]。其中，川藏鐵路四川段滑坡和泥石流具有數量多、規模大、分布廣泛、難以整治等特點，尤其是在雅礱江、瀾滄江、怒江、帕龍藏布及其支流的兩側[6]。因此，基于地質災害研究開展的線性工程分析，對于川藏鐵路的前期選線、中期建設和后期運營中的災害管理具有重要意義。

引發地質災害的因素很多，降水是引發地質災害的最重要因素[7]。因此，國內外許多學者相繼開展了地質災害與降雨關系的研究，探討地質災害預警預報方法[8-12]。其中滑坡、石流致災臨界雨量閾值的確定是關鍵。目前針對閾值確定的方法主要分為統計法和動力方法[13]。其中統計法主要受災情資料短缺以及災害起動方式多樣的限制[14-18]，動力方法一般用于小范圍流域單溝、單坡的臨界雨量計算[19-20]。綜上研究顯示，清楚地了解誘發災害的降雨特征，確定致災臨界雨量閾值，建立合適的預報模型，對研究區域滑坡、泥石流特征及有效預報有重要意義。

眾所周知，四川區域地質災害的易發性風險高，針對該區域地質災害研究已廣泛開展，譚萬沛等[9]根據不同方法對全省泥石流災害進行分區風險分析，劉海知[21]、鄧國衛[22]等人在此基礎上建立了雨量閾值模型，但受降水局地性和地形影響，模型針對性較弱；一些學者針對某個小流域或小區域建立降水閾值模型，但存在適用局限[23-24]。以上針對區域和單點災害的降水閾值分析方法并不適用于線性工程的地質災害。目前，僅有少量學者開展了地質災害對既有鐵路工程的定性風險評估[25-31]，而根據地形和氣候條件對川藏鐵路沿線地質災害進行綜合分區，并探討該區域地質災害與降水關系的研究較少。因此，本研究考慮到2008年汶川地震發生后，地質災害極為易發，收集了2008年汶川地震之后到2019年成都至甘孜段交通廊道內的滑坡和泥石流事件，結合降雨資料，分析誘發川藏鐵路四川段沿線地質災害的降雨特點和降雨閾值，旨在為線性工程的地質災害預測預報作貢獻。

1 資料與方法

1.1 資料來源

本文利用四川省地質環境監測總站和四川省氣候中心共同收集的川藏鐵路沿線2009—2019年495個泥石流和滑坡災害點資料，該資料主要通過野外實地考察、野外訪問、文獻查詢獲得，收集到的各縣市地質災害暴發次數見表1；氣象數據主要來源于中國氣象局信息中心提供的川藏鐵路沿線219個區域自動站和27個常規站2009—2019年逐時降水資料，選取了質控后的觀測數據。所選擇的氣象臺站位置如圖1。其中，27個常規站點資料主要用于2009—2019年降水各項指標的分析；區域自動站資料將用于2004—2019年提高暴雨精細化程度的分析；地理信息數據包括：國家測繪局提供的1:5萬數字高程數據。

表1 川藏鐵路四川段沿線的年平均降水量(1981—2010年)和收集到的地質災害次數

圖1 川藏鐵路四川段沿線區域的氣象站分布(審圖號：國審字(2017)第3557號，底圖無修改。下同。)

1.2 技術方法

(1)地質災害分區方法[22]。根據研究區域地質條件、地貌類型和氣候背景特征等主要環境因子與地質災害的關系，采用信息量模型對易發度進行評估，利用ArcGIS中的自然斷點法對易發度進行分級，再與研究區內其他背景特征相結合，實現對地質災害分區。

(2)閾值確定方法。借鑒文獻[23]關于各降雨組成的劃分，利用降雨指標刻畫誘發地質災害的降水特征。結合誘發地質災害降雨強度隨著降雨時間歷時增加呈現指數型下降[13]的研究結論，采用降雨強度與降水歷時兩個參數指標確定四川典型滑坡泥石流災害區雨量閾值曲線，表達式如下：

I=a×D-b。

(1)

式中：I表示平均雨強；D表示降水歷時；a，b為參數。由于D的確定方法差異較大[24]，本文將地質災害發生日雨量峰值時刻作為災害發生時刻和D的截止時刻，考慮到前期降雨對地質災害的作用[25]，將有效降雨的起始時刻作為D的開始時刻[26]，其中有效降雨量Rγ表達式如下：

(2)

式中：Ri，ni分別為降水過程中第i小時的降雨量及其距地質災害發生時刻的小時數，若t之前的歷次降雨過程的有效降雨量之和小于t時刻至D截止時刻之間歷次降雨過程有效降雨量之和的10%，則以t時刻作為D的開始時刻[22]。

2 研究成果

2.1 時空特點

(1)時間分布特征。2009—2019年川藏鐵路四川沿線各縣年平均地質災害發生次數為45次，呈顯著上升趨勢(圖2)，其中2019年災害次數異常偏高，總體屬暴雨偏多年，區域性暴雨多，年降水量1 034.4 mm，較常年偏多8%。其中峨眉山2 075.8 mm，名山1 955.1 mm；全省共計457站次發生暴雨，較常年偏多50站次；大暴雨79站次，較常年偏多16站次。其中峨眉山市8月3日的日降水量為全省最大(211.5 mm)。由此可見，鐵路沿線地質災害發生次數，與該年暴雨和大暴雨次數呈現出一定的相關性[21]。

圖2 2009—2019年川藏鐵路四川段沿線地質災害發生次數

從年內分布來看(圖3)，川藏鐵路四川沿線地質災害高發月為7月，其次為8月和6月。其中，89%的滑坡災害發生在汛期(5—9月)，7月份滑坡災害最多，占總量的81.3%。96.6%的泥石流災害發生在汛期，8月份泥石流災害最多，占總量的39.5%。地質災害基本與四川地區降水的周期變化規律相吻合。

圖3 2009—2019年內歷史地質災害發生數量

(2)空間分布特征。川藏鐵路四川段在四川境內全長約650 km，途經成都市(溫江區、崇州市、大邑縣、邛崍市、蒲江縣)—雅安市—甘孜州(瀘定縣、康定市、雅江縣、理塘縣、巴塘縣、白玉縣)(圖4),地勢由西北向東南傾斜，山區面積占2/3以上。沿途各縣從東至西主要分布有中亞熱帶濕潤氣候區(成都-雅安)、高原溫帶濕潤氣候區(康定-雅江)和高原溫帶半濕潤氣候區(理塘-巴塘-白玉)3種氣候類型。降水差異顯著，其中盆地區域降雨頻繁，年均降雨量達800～1 600 mm；川西北高原年降雨量在600～800 mm，生態環境脆弱，少量降水即能引發嚴重的地質災害。由圖4可見，沿線災害點多集中在康定以西的盆地區域，這一區域位于青衣江暴雨中心，常年降水豐富；同時這一區域受汶川地震影響較大，地質結構較為不穩定，地質災害物源豐富。

圖4 川藏鐵路四川段沿線地質災害分布圖

根據2009—2019年災情觀測資料統計，2009年以來川藏鐵路四川境內沿途21個縣共發生有記錄的地質災害495起，其中滑坡災害記錄347起，泥石流災害記錄148起。從區域來看(圖4)，川藏鐵路成雅段地質災害發生頻率最高，災害中心集中在崇州、大邑、蒲江、邛崍四縣市；雅安至白玉段地質災害發生頻率次之，集中發生在寶興、天全和康定境內。其中，滑坡災害點主要分布于鐵路沿線東部的低山、中低山地帶，寶興縣和雨城區是鐵路沿線滑坡災害較多的縣，分別占19.9%和17.6%，而西部高原區域的災害點稀少；泥石流災害也主要集中于盆地東部山谷，以康定為界，川西高原西半部分康定—雅江巴塘—理塘—白玉地區泥石流溝占該地區的35.8%；東半部分成都-雅安-康定，泥石流溝占該區域的64.2%，受青衣江暴雨區影響，滑坡、泥石流活動頻繁。

2.2 地質災害分區

根據地形、地質和氣候背景等環境因子與地質災害關系，選取高程、高程差、坡度、巖土類型、斷裂層密度、土地利用類型、植被類型、植被覆蓋度和降水作為地質災害易發度分析因子，計算易發度綜合信息量[22]，得到川藏鐵路沿線地質災害易發度總信息量變化范圍為-14.9～4.4，運用ArcGIS中的自然斷點法，將易發度分為高易發度、較高易發度、中等易發度、較低易發度、低易發度等5級進行區劃(表2)。

表2 信息量法易發度等級劃分

對川藏鐵路沿線地質災害易發度分析發現，川藏鐵路沿線地質災害易受水系和地形影響，高發區主要集中在成雅段，災害中心集中在崇州、大邑、蒲江、邛崍四縣市；較高易發區主要集中在雅康段，災害中心集中在寶興、蘆山、天全以及康定五縣市；中等易發區主要集中在康定到理塘段，災害中心集中在雅江及理塘東南部；較低和低易發區主要集中在理塘到白玉段，該區域海拔≥3 000 m，部分區域屬于高原草原、草甸區域，一般不易形成滑坡、泥石流災害(圖5)。

圖5 川藏鐵路四川段沿線地質災害易發度分區

2.3 致災臨界雨量閾值確定

(1)各種降雨參數對地質災害發生的作用。各種降雨參數都可能影響地質災害的發生，因此利用降雨歷時劃分短歷時降雨(D<12 h)，中歷時降雨(12 h24 h)三類，分別對應地質災害的快速，中速和慢速激發；再結合2009—2019年地質災害事件對應的降雨過程，發現三種歷時的降雨誘發的地質災害分別約占33.3%、25.9%、40.8%，表明該區域降水歷時不是影響地質災害發生的最直接因子。利用誘發降水量統計鐵路沿線附近誘發地質災害的降水級別(圖6)，發現64.8%的地質災害是由暴雨以上級別的降雨激發，表明強降雨對沿線區域的地質災害有一定激發作用。此外，有10.2%的地質災害是由短歷時、中雨以下級別的降雨激發，也表明前期降雨對鐵路沿線地質災害的作用不可忽視。

圖6 誘發地質災害的降水類型分類

基于以上研究，本文將激發雨強作為川藏鐵路沿線地質災害發生的直接因子，進一步對激發降雨與降雨歷時的關系，激發降雨和前期有效降雨的關系進行對比分析(圖7、圖8)。圖7顯示了各種降雨歷時下地質災害對應的平均激發雨強分別為12.2 mm/h (短歷時降雨)、18.8 mm/h (中歷時降雨)和8.6 mm/h(長歷時降雨)。圖9為降雨過程平均誘發雨強與降雨誘發歷時的關系。針對歷史多個過程對三類歷時的誘發雨強進行平均，發現短歷時降雨的平均值為8.1 mm/h、中歷時降雨的平均值為4.1 mm/h和長歷時降雨的平均值為2.6 mm/h。從495次誘發地質災害的降雨過程來看，最小激發雨強為0.2 mm/h，最小誘發雨量為5.2 mm，發生在2019年7月1日理塘縣；最大激發雨強為38.8 mm/h，發生在2016年7月5日的名山區；最大誘發雨量233.7 mm，發生在2019年8月21日的寶興縣；平均激發雨強為12.5 mm/h，平均誘發雨量為83.0 mm/h。由此可見降水歷時越長，降水強度越小。

圖7 不同降水歷時條件下的激發雨強

圖8 不同降水歷時條件下的累計有效降水雨強(平均誘發雨強)

2.4 模型選取和個例分析

雖然目前川藏鐵路沿線區域也有一些關于降雨閾值的研究結果，但是，該區幅員遼闊，含多個縣市，且地形復雜，受氣候和環境差異的影響，統一的模型不一定能代表各路段(子區)的真實閾值；因此，有必要對各個子區的致災災害事件和降雨條件進行分析，確定不同子區的最重要的降雨參數，進而建立預報模型。為考慮樣本數量和相關性呈現的問題，基于川藏鐵路四川段沿線地質災害易發度分區，將川藏鐵路沿途縣分為4個區域，具體劃分如表3所示。

表3 川藏鐵路四川段沿線分區

利用各子區域災害點最近氣象站降水作為地質災害點雨量，采用式(1)和式(2)，分析各子區地質災害發生平均雨強和降水歷時關系。進行以川藏鐵路雨城段為例，地質災害主要集中在青衣江下游流域，地處四川盆地西部邊緣，長江上游，是青藏高原向成都平原的過渡地帶，位于青衣江暴雨區，雨量充沛，夏季暴雨較多。由于搜集的地質災害事件較少，直接取圖9中代表地質災害事件各點的下限得到該區域的降雨閾值：

圖9 川藏鐵路雨城段誘發地質災害的降水I-D關系

I=18.1D-1.0。

(3)

適用范圍為降雨持時1～100 h。從圖9來看，如用I-D關系來進行預報(圖9中預警線)，雖可涵蓋96%的地質災害事件(24/25)。

同理，對川藏線名山段進行分析，該區域也處于青衣江暴雨區，以圖10中代表地質災害事件各點的下限得到該區域的降雨閾值：

圖10 川藏鐵路名山段誘發地質災害的降水I-D關系

I=150.9D-1.56。

(4)

適用范圍為降雨持時1～100 h。從圖10來看，如用I-D曲線預報(圖10中預警線)，雖可涵蓋100%的地質災害事件(8/8)。據實地調查發現名山地質災害雖發生較多，但多分布在山區，距鐵路沿線較遠，相對影響較低；離鐵路較近的地質災害點(隱患點)也都進行了應急工程，因此也大大降低了災害對鐵路的影響。

運用川藏線鐵路沿線2009—2018年地質災害點記錄數據和同期219個區域自動站和27個常規氣象觀測站小時雨量觀測數據，將離災害點最近氣象站降水作為地質災害點雨量，采用式(1)和式(2)，分析各子區地質災害發生平均雨強和降水歷時關系。由于高原低風險區地質災害樣本數較少，因而不作統計，其他各區所有平均雨強及其降水歷時數據點繪于雙對數坐標系中(見圖11a-圖11f)，根據這些點和下限值分別擬合出平均雨量線和區域臨界雨量線，得到表4。結合災害分區和降水歷時可見，高易發區(如雨城區、浦江和蘆山-天全段)對前期降水作用依賴性相對偏高，中等易發區(如寶興—瀘定—康定段)對有效累積降水的依賴性相對偏高。

圖11 川藏鐵路誘發地質災害的降水I-D關系

表4 各子區誘發地質災害臨界雨量閾值公式

2.5 閾值檢驗

以四川省雅安市寶興縣作為研究區，搜集了發生在2019年8月22日的地質災害事件的雨量數據，以此來檢驗川藏鐵路沿線地質災害發生的降雨閾值的可靠性。研究區位于四川省西部，四川盆地西部邊緣，東鄰蘆山，南毗天全，西連康定，北接小金，東北與汶川交界，是成都平原與川西高原的過渡帶。總體屬熱帶季風性濕潤氣候，呈現典型立體氣候型，年均溫度14.4℃。降水比較充分，境內常年平均降雨量為912.1 mm，最高年降雨量為1 196.3 mm(2005年)，最低年降雨量為664.5 mm(1983年)。80%的年降雨集中于6—9月。

8月19日以來，寶興縣遭受12 a以來最大持續強降雨，8月19日14時至21日14時全縣降雨超過100 mm的區域達29個，超過200 mm的區域7個。截至8月21日晚22時，連續強降雨導致寶興縣地質災害、泥石流、崩塌200余處，9個鄉(鎮)全部受災，受災人口約3萬人，轉移安置約1.2萬人，受困游客約2 000人。

以蜂桶寨鄉光明村以及寶興縣靈關鎮安坪村桃子坪為例，期間寶興縣蜂桶寨鄉光明村和靈關鎮安坪村分別有不同程度的降雨，發生滑坡和泥石流災害。8月21日03：30，寶興縣蜂桶寨鄉光明村外郎坪公路被泥石流切斷。受強降雨影響，8月22日10：35—13：40，青衣江干流及其部分支流出現超警超保洪水。其中，寶興河寶興站洪峰水位超保證水位2.02 m，重現期超100 a一遇，是實測第一大洪水。8月22日08：30左右，高速公安四分局指揮中心發布消息，雅康高速康定至雅安方向多功站附近發生塌方，寶興縣靈關鎮道路等基礎設施損毀嚴重。搜集這兩個地區地質災害發生前后的雨量數據，計算災害事件的降雨強度、累積降雨和降雨歷時(圖12、圖13) 。

圖12 2019年8月20日寶興縣蜂桶寨鄉光明村泥石流爆發時刻與降雨過程

圖13 2019年8月22日寶興縣靈關鎮泥石流爆發時刻與降雨過程

利用本文提出的方法確定寶興縣24次地質災害發生的臨界降雨閾值(表5)。在降雨歷時相同的情形下，比較實際值(平均雨強和累積雨量)與臨界閾值(平均雨強和累積雨量)。如果實際降雨參數高于臨界雨量閾值，該區域就有可能暴發滑坡。進一步選取發生在2019年8月22日四川省雅安市寶興縣地質災害數據，采用本文提出的地質災害發生降雨閾值預測的暴發次數為23次，不暴發0次。而實際情況為暴發23次，不暴發0 次。預測結果與實際一致。表5所示的驗證結果表明，根據泥石流發生的降雨閾值預測泥石流的暴發情況與實際情況比較接近。

表5 四川省雅安市寶興縣地質災害預測結果與實際

利用同樣方法檢驗不同區域ID閾值與2019年實際地質災害，如圖14可見，用I-D關系來進行預報(圖14中預警線)，崇州-大邑-邛崍段可涵蓋50%的地質災害事件(1/2)，蒲江段可涵蓋50%的地質災害事件(1/2)，蘆山-天全段涵蓋100%的地質災害事件(4/4)，寶興(東)段可涵蓋91.7%的地質災害事件(11/12)，寶興(西)-瀘定-康定段可涵蓋91.7%的地質災害事件(11/12)，可涵蓋60%的地質災害事件(3/5)，雨城區可涵蓋100%的地質災害事件(1/1)，可涵蓋50%的地質災害事件(1/2)。其中崇州-大邑-邛崍段、蒲江段地質災害預報涵蓋率較低可能與地形復雜度及資料收集局限性有關。

圖14 川藏鐵路2019年地質災害對應的降水條件(實心點為2009—2018年誘發地質災害的降水場次；空心點為2019年誘發地質災害的降水場次)

3 結論與討論

本研究利用川藏鐵路四川段沿線2009—2019年發生的滑坡泥石流災害記錄數據，分析了該沿線地質災害與環境因子關系，研究了地質災害分區，并探討了各子區與誘發降水關系，得到如下結論：

(1)2009—2019年川藏鐵路四川沿線各縣年平均地質災害發生次數為45次，呈顯著上升趨勢。沿線地質災害發生次數，與該年暴雨和大暴雨次數呈現出一定的相關性。沿線地質災害高發月為7月，其次為8月和6月。其中，89%的滑坡災害和96.6%的泥石流均發生在汛期(5—9月)，地質災害基本與四川地區降水的周期變化規律相吻合。

(2)川藏鐵路成雅段地質災害發生頻率最高，災害中心集中在崇州、大邑、蒲江、邛崍四縣市；雅安至白玉段地質災害發生頻率次之，集中發生在寶興、天全和康定境內。其中，滑坡災害點主要分布于區域東部的低山、中低山地帶，西部高山高原區的災害點稀少；泥石流災害也主要集中于盆地東部山谷，以康定為界，川西高原西半部分康定-雅江巴塘-理塘-白玉地區泥石流溝占該地區的35.8%；東半部分成都-雅安-康定，泥石流溝占該區域的64.2%；地質災害高發區位于青衣江暴雨區，同時受地震影響，地質結構較為不穩定，山區土層松散，因此由暴雨引發的滑坡、泥石流活動頻繁。

(3)對2009—2019年間201次地質災害事件對應的降雨過程進行分析，發現快速激發，中速激發和慢速激發的地質災害分別約占33.3%、25.9%、40.8%，表明降雨歷時不是導致地質災害發生的最直接因子。不同降雨參數對地質災害的誘發作用有所差異，64.8%的地質災害都是由暴雨激發，表明直接降雨因子是誘發泥石流的最關鍵因子；10.2%的地質災害的爆發與短歷時、中雨以下級別的降雨有關，表明前期降雨的作用也很重要。

(4)環境背景相異各區地質災害與誘發降水關系差異明顯。不同地區地質災害預報的降雨指標不同，所采用的預報模型和臨界閾值也存在差異。基于降雨歷時-雨強(I-D)預報模型建立了川藏鐵路沿線四川段引發地質災害的降水閾值分布，其中高易發區對前期降水作用依賴性相對偏高，中等易發區對有效累積降水的依賴性相對偏高。利用該系列地質災害雨量閾值，驗證2019年地質災害氣象風險，得到了較好的應用。

(I-D)預報模型的局限性在于模型本身是關于檔次誘發降水的歷時與平均雨強之間的關系，忽略了激發雨強(峰值雨強)與前期降水的影響[32]。因此下一步可針對激發雨強對地質災害的影響角度分析。同時，限于地質災害資料的數量和質量與實際情況有差距，因此，未來需要加強鐵路沿線雨量和地質災害的監測。

致謝：審稿專家對本文提出了建設性修改建議，編輯部袁志祥老師審閱本文并提出重要修改意見，在此一并致謝。