墨脫縣地質災害氣象預警模型探析

白瑪喬　措姆　王挺

摘要 以墨脫縣為研究區域，分析境內降水和地質災害特征，得出地質災害多發期與降水集中期和強降水事件多發時段基本出現在6—7月;以有效降雨量為評級指標，建立降雨誘發地質災害的Logistic 回歸模型，得到墨脫縣地質災害易發性的概率計算公式，確立地質災害的氣象預警預報模型，經檢驗該模型預警準確率達78.6%，具有可行性。

關鍵詞 強降雨;地質災害;氣象預警模型;檢驗

中圖分類號：P429 文獻標識碼：B 文章編號：2095–3305（2022）02–0082–03

墨脫縣地處雅魯藏布江大拐彎下游，喜馬拉雅山脈南麓，山高谷深，地質構造復雜，常年受印度洋海洋性西南季風影響，水汽充沛，每年3—10月降水量占全年總降水量80%以上，期間降水集中、強度大、范圍廣[1]。特殊的氣候環境和地形急劇變化的下墊面特征，導致山區氣候條件復雜，大雨、暴雨等短時強降水多發，常誘發滑坡、泥石流、塌方等次生地質災害，嚴重影響墨脫縣域群眾生命財產安全[2]。

1 墨脫縣降水和地質災害特征

1.1 降水時間分布特征

1.1.1 降水量年際、季節變化與月動態 2012—2020年墨脫年平均降水量2 094 mm，最高為2020年的2 446 mm，最低為2018年的1 767 mm，近9年墨脫僅有3次年降水量低于2 000 mm。其中，冬季降水量最少，約為100 mm;春、秋季相近，降水量在526 mm左右;夏季降水量最大，為935.8 mm，達到45%。墨脫月降水量差異明顯，整體呈現雙峰特征，峰值出現在6月、7月和9月，月平均降水量均超過300 mm，其中9月平均降水量達348.5 mm，為最高值，6—9月降水量占全年降水量的61%。

1.1.2 降水日數特征 2012—2020年墨脫日降水量在10 mm以上日數達651 d，其中中雨日數448 d，占全年強降水日數的71%，大雨日數183 d，占全年強降水日數的26%，暴雨20 d，占全年強降水日數的3%。從各月分布看，墨脫全年都能出現10 mm以上降水，冬春季出現概率較低，高峰期出現在汛期，其中6—9月有60 d以上，期間大雨出現次數也最多，暴雨5月、7月、9月、10月出現次數最多。近9年墨脫共發生強降雨事件183次，年平均20.3次。2014年強降雨事件次數最少為8次，2013年和2020年最多為30次。強降雨事件集中在雨季4—10月，以9月發生次數最多，達36次，其次是6月。

1.2 地質災害特征

1.2.1 地質災害空間分布特征 墨脫地形復雜，強降雨易引發洪澇、滑坡、泥石流等災害。2019年汛前地質災害排查統計結果顯示，地質災害主要有滑坡、泥石流、崩塌、不穩定斜坡和地裂縫，共發現災害隱患點280處，其中滑坡71處、泥石流123處、崩塌81處、不穩定斜坡4處和地裂縫1處，這些地質災害隱患點分布于墨脫縣8個鄉（鎮）。達木鄉分布最集中，共129處，多分布于扎墨公路沿線;其次是背崩鄉、墨脫鎮，分別有48處和32處;德興鄉、格當鄉、加熱薩鄉、幫辛鄉和甘登鄉相對較少，分別為19處、19處、17處、10處和6處。

1.2.2 地質災害時間變化特征 2012—2020年墨脫縣有記錄的崩塌、滑坡、泥石流等地質災害共計99 d，發生日數呈增加趨勢，其中2016年地質災害發生日數最多，2014年最少僅6 d。受到降雨和降雪影響，墨脫縣一年中3月和雨季是地質災害多發期，6月、7月地質災害發生日數最多。

2 降水與地質災害的關系

地形地貌、地層巖性、地質構造是形成崩、滑、流地質災害的物質條件，而水源、新構造活動及人類工程活動是誘發地質災害的主要影響因素。墨脫地處西藏東南部，東、西、北三面環繞高山，念青唐古拉山脈呈北西—南東向分布于墨脫北部東段，喜馬拉雅山脈呈南西—北東向位于雅魯藏布江大拐彎內側，外側為岡底斯山脈，6 000 m以上山峰有數座，最高海拔7 782 m為南迦巴瓦峰，南部谷地則海拔不足600 m。雅魯藏布江從朗縣進入林芝市，經米林縣到達墨脫縣境內向南經印度注入印度洋，同時順江而上的印度洋暖流與北方寒流在念青唐古拉山脈東段一帶匯合，在地形、水汽條件影響下引起氣流輻合上升，產生局部熱力對流，促進對流的發展形成，墨脫山地迎風坡一側形成強降水。暴雨或特大暴雨是促使泥石流爆發的主要動力條件，區內每年5—9月是泥石流災害高發期，同時部分處于停歇期的泥石流溝，在特大暴雨激發下，也得以重新復活。

地下水是產生滑坡的重要因素之一，無水不滑是滑坡的普遍規律。地下水補給主要來自大氣降水和地表水，因此墨脫縣滑坡都發生于雨季，或在雨季加速變形。在連續降雨和強降雨入滲的作用下，巖石裂隙動、靜水壓力增加，使巖石塊體失衡產生崩塌。墨脫縣大多數崩塌產生于雨季，也是降水作用的結果。

3 地質災害形成的機理

3.1 有效降雨模型

本研究通過有效降雨量分析降水與地質災害的關系。降雨過后，由于地表排泄和水分蒸發，導致實際上進入巖土體中的雨量小于實際記錄的總降雨量，只有部分雨水會對地質災害的發生造成影響[3]。前期有效降雨量即在除去地表排泄和水分蒸發所損失雨量后，對地質災害有影響的部分降雨量。有效降雨量模型能較好地反映當天和前期降雨對地質災害所造成的影響[4]。由于一場降雨的影響會隨著時間推移而減小，該模型通過一個系數考慮前期降雨對地質災害所產生的影響。

具體計算公式：

（1）

其中，Rc為有效降雨量，R0為當日降雨量，Ri為i日前降雨量，α為有效降雨系數，i為災害發生前經過的天數，n為總天數。本研究中n先取10 d，α取地質災害發生日期的有效降雨量和當日災害次數相關性最大時的值。

災害發生前一天的降雨量有效系數為0.6，相關系數最大為0.479，隨著天數指數遞減，在第5天時有效系數為0.476時的Rc 0.078，即使此時降雨量達到100 mm，對地質災害的貢獻僅為7.8 mm。相關系數隨α值減小，先迅速增大，后緩慢較小（表1），表明距離災害發生時間越近，降水有效性越高，當α=0時，相關系數為0.439，與最大相關系數差異較小，說明當日降水量是引發地質災害的主要因素[5]。最終將α=0.6作為墨脫縣有效降雨量經驗系數，n=5作為災害發生前有效降雨日數。

3.2 Logistic 回歸模型

有效降雨是否會引發地質災害，存在發生和不發生2種情形，以有效降雨量為自變量，地質災害是否發生為因變量，要求建立的模型應保證因變量的取值為0或1[6]。二元邏輯回歸模型可以用來預測具有二分特點的因變量概率，符合建模要求。

模型表達式：

（2）

即其中

P=P（y=1|Rc）為發生災害的概率，P=P（y=0|Rc）為不發生災害的概率，y表示災害是否發生，Z是有效降水的函數，β是有效降水的系數，ε是墨脫本地的修正系數。有效降雨量由當日降雨量和前5日降雨量代入公式（1）求得。

本研究選取墨脫2012—2018年雨季（4—9月）全部降水數據1 281條和有記錄的災害事件日期57次，建立用于二元邏輯回歸模型的數據集，數據集部分示例數據見表2。

使用SPSS軟件對數據進行二元邏輯回歸，有效降水顯著水平Sig值<0.01，統計學意義上顯著。根據回歸結果，災害發生概率可表示：

（3）

將前5日降雨量和預報的降雨量代入公式（1）即可求得有效降雨量，輸入公式（3）可得到地質災害發生概率、地質災害預警等級，當有效降雨量<35 mm時，地質災害發生概率<10%，預警等級4級;在35～78 mm時，地質災害發生率為10%～50%，3級預警;在78～105 mm時，地質災害發生率為50%～80%，預警等級2級;>105 mm時，地質災害發生率>80%，預警等級1級。根據預警等級對降雨引發的地質災害進行預警，預報預警發布時按照以下幾個原則：4級不發布、3級發布黃色預警、2級發布橙色預警、1級紅色預警。

3.3 預警模型驗證

將2019年和2020年地質災害事件發生時間和前期降雨量代入預警模型，以驗證模型精度。具體結果見表3，在2年內雨季觀測到地質災害的14個災害日中，預警等級為3級的有11 d，4級有3 d。預警等級達3級即發布黃色預警，則有78.6%的時間成功預警降雨引發的地質災害，表明預警模型在一定程度上是可行的。

4 結束

（1）墨脫縣降水豐富，近9年平均降水量2 094 mm，以夏季降水量為最大，達935.8 mm，9月平均降水量最多達348.5 mm，6—9月降水量占全年61%。墨脫縣地質災害隱患點以達木鄉達最多，其次是背崩鄉、墨脫鎮。

（2）墨脫縣降水和地質災害具有明顯月際變化特征，地質災害3—9月發生約占所有災害的94.6%，6月最多。災害發生與降水月際變化吻合，這與雨季占全年85%～95%的降水有關，雨季多局地性強降水對地質災害起到誘發作用。

（3）以有效降雨量模型研究降水對地質災害發生的影響，發現地質發生災害前5日降水和災害當日降水可作為墨脫縣影響地質災害的有效降水，有效系數為0.6。當有效降雨量在35～78 mm時，地質災害發生率為10%～50%，發生可能性較大，即可發布黃色預警。

參考文獻

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責任編輯：黃艷飛

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 白瑪喬（1989—），女，西藏米林人，工程師，主要從事綜合氣象觀測工作。

收稿日期 2021-12-10