暴雨誘發恩施州地質災害成因分析*

狄靖月 許鳳雯 李煥連 李宇梅 張國平 陳春利 方志偉 包紅軍

1 國家氣象中心，北京 100081 2 中國氣象局-河海大學水文氣象研究聯合實驗室，北京 100081 3 中國氣象局氣象干部培訓學院，北京 100081 4 中國氣象局公共氣象服務中心，北京 100081 5 中國地質環境監測院，北京 100081

提 要：強降水是滑坡、泥石流等地質災害的直接誘因，分析其與災害的發生關系有著重要的意義。從2020年7月鄂西南恩施州連續降雨造成滑坡等地質災害事件出發，分析了7月的4次強降水過程降水強度與持續時間特征關系，對比了恩施州近年來的地質災害及致災背景，并基于區域地質災害潛在危險性和區域易損性特征，結合5 km空間分辨率、24 h時效多源融合定量降水估測(QPE)驅動陸面水文模型，模擬了災害過程的徑流與土壤濕度特征，著重研究了7月第四次暴雨(7月15—19日)誘發湖北省恩施州8個市(縣)群發性滑坡等地質災害的成因。結果表明，恩施州大部屬于地質災害高易發區，但該區域易損度相對較低，過程降水量100 mm以上，日雨量達到50 mm以上或小時雨量達到10～30 mm，均有可能觸發地質災害，陸面水文過程模擬能較好地表征災害的發生發展過程，而建立的過程I-D曲線對恩施州地區未來的災害預警有一定的指示作用。

引 言

地質災害是我國影響范圍最廣、造成損失最大的自然災害之一。目前，全球氣候變暖，極端天氣事件頻發，泥石流、滑坡等地質災害亦呈上升趨勢，嚴重影響到人類生存環境和經濟發展，各行各業對地質災害氣象預警服務提出更新、更高的要求。

近年來，國內外大力發展衛星、雷達融合地面觀測降水技術(Hartke et al，2020；何爽爽等，2018)，將災害模型與精細化格點降水耦合(Underwood and Schultz，2004；陳悅麗等，2016)，對洪水及次生災害進行預警(Roder et al，2017)，并應用區域災害監測預警系統對災害進行評估(Gourley et al，2012；Ren et al，2010)。地質災害氣象預警研究主要包括兩方面：一是基于地質災害危險性評價研究，如陳曦煒等(2016)、徐勇等(2016)基于信息量模型評估了地質災害風險易發性，蘇鵬程等(2010)基于群發性災害的地理特征差異，分析了地質災害特征及其成因；二是基于災害閾值的預警技術研究(Nikolopoulos et al，2017)，如崔鵬等(2003)研究了前期降雨對泥石流形成的作用，陳源井等(2013)分析了四川汶川震區的泥石流臨界雨量變化特征，許鳳雯等(2020)、楊寅等(2019)等從業務檢驗的角度研究了強降水引發的地質災害發生過程。

2015年以來，格點化天氣預報技術的發展有力地推動了地質災害氣象風險預警業務的發展(包紅軍等，2021)，而MICAPS 4.0、MESIS 2.0等一批業務系統的建設則有利于支撐國家級水文地質氣象預警服務，地質災害氣象預報能力在精細化、智能化、格點化方面取得了若干進展。然而，現有的地質災害預警關鍵技術主要還是采用固定閾值法，與世界先進水平的動態臨界閾值理念還存在較大差距。同時，對于缺資料和無資料地區的氣象風險臨界閾值技術短板，還沒有好的解決方法，僅是基于災害風險普查閾值技術的風險預警模型已很難滿足業務服務需求。地質災害預警技術的精細化和準確度仍有待進一步提升。技術的提升需要對大量的地質災害事件進行研究與剖析，因此，充分了解災害成因，對不同類型的降水過程引發的地質災害進行有針對性的研究是提升預警技術及服務能力的最為基礎的工作。

2020年汛期，整個長江游流域降水異常偏多，持續的暴雨洪澇導致山區地質災害激增。本文選取了湖北省西南部恩施州這一典型區域，對該區域7月的4次降雨過程，尤其是第四次(7月15—19日)極端強降雨誘發恩施州8個市(縣)群發性地質災害的過程進行了分析。此外，還對比了恩施州近年來的地質災害及降水情況。結合降水強度與持續時間特征，本文從恩施州地質災害易發性及區域易損性角度，探尋了災害成因，并從水文過程模擬解析災害發生機理，為提升強降水引發地質災害的預警能力提供科技支撐。

1 研究區域及資料方法

1.1 資料及研究區域概況

選取湖北省恩施州作為研究區域，采用自然資源部地質環境監測院的2015—2020年的恩施州災情信息，進行災害特征分析；采用國家氣象中心2015—2020年的全國逾2400個國家站的日降水量數據，即每日全國08時(北京時，下同)和20時的24 h日降水量資料，2020年7月1—21日的逾5萬個氣象自動觀測站1 h加密雨量數據，進行致災降水特征分析；同時，采用國家氣象信息中心的定量降水估測數據(QPE：空間分辨率為5 km，時間分辨率為24 h)驅動災害水文模型進行過程模擬；高程、高差和坡度取自全國1∶25萬的數字高程模型數據，巖石類型數據提取自全國1∶400萬地質環境數據，斷層密度來源于全國1∶50萬數字地質圖，分月的植被覆蓋度數據來自國家氣象中心，進行地質災害危險度及易損性評價。

湖北省恩施州位于鄂西南，云貴高原東端，管轄恩施、利川2個市和建始、巴東、宣恩、咸豐、來鳳和鶴峰6個縣。同時，恩施州地處清江流域上游，屬亞熱帶溫濕季風型氣候，流域西南部的咸豐地區,因受地層斷裂陷落影響，海拔高度僅為500 m左右,構成鄂黔之間的天然通道，西南暖濕氣流可長驅直入(陳桂亞和郭海晉，2001)，雨量充沛，多年平均降雨量為1400 mm左右，降雨多集中在5—9月。

恩施州地勢西高東低，屬于中、低山區，區內地形落差大，西以齊岳山與烏江分界，分水嶺高程為1500～2000 m；東部河口高程不足海拔200 m；南以武陵山支脈與澧水相隔，分水嶺高程約為1000～1500 m；北與長江三峽地區相鄰，分水嶺海拔高度為1000～1900 m(陳桂亞和郭海晉，2001)，中西部山地斜坡陡峻，河流切割深度大(常宏等，2014)。境內河道交錯，流域落差1070 m左右(陳桂亞和郭海晉，2001)。林地主要分布在咸豐縣、來鳳縣、恩施縣、建始縣和鶴峰縣等山區，草地面積相對小，主要分布在利川市、巴東縣等地，其中，鶴峰縣、宣恩縣部分地區總的植被覆蓋率達90%以上(王璐瑤等，2016)。地層巖性主要分為：泥巖、頁巖、粉砂巖、砂巖、板巖和灰巖等，巖土主要為紅粘土、黃土以及軟硬相間的巖層結構松散的巖和土(董麗青和楊麗雯，2017)。

由于植被發育，地表徑流較少，大氣降雨是坡體地下水的主要補給來源。恩施地區地下水活動頻繁，其地下水對巖體的軟化作用使得巖體強度減弱，巖土重量增加，易產生空隙水壓力，還會產生對透水層的浮托作用。在強降雨作用下，滑體抗剪強度逐漸降低，穩定性逐漸減小，易導致滑坡體產生微小的變形。從氣象和地質條件上，恩施州屬于地質災害高易發區。恩施地區的滑坡規模以中小型為主，占絕大多數的為土質類滑坡，風化堆積土質是滑坡體的重要成分。災害的發生主要與土壤層的深度、地形坡度、降雨等因素有關，另外還與人類活動有密切關系。

1.2 技術方法

1.2.1 地質災害潛在危險度及易損度研究方法

暴雨誘發的地質災害與降水、地理環境、水文地質條件密不可分，本文在降水分析基礎上，采用地質災害潛在危險度和區域易損度指標來分析山區地質災害的易發性(李宇梅等，2020)。

地質災害潛在危險度融合了多個因子來表現孕災環境的災害易發程度。本文采用信息量方法來進行地質災害潛在危險度(易發程度)綜合評價，選取高程、高差、坡度、巖石類型、斷層密度和植被類型共6個地質環境因子分別計算單個地質環境影響因子信息量，計算公式如下：

(1)

式中：S為研究區總單元；N為研究區所含有的地質災害總單元；Si為研究區內含有地質環境影響因子Xi的單元數；Ni為分布在因素Xi內特定類別內的地質災害單元數。

單個評價單元內的總信息量計算公式如下：

(2)

式中:Ii為評價單元總的信息量值，n為參評因子數，其他參數同前。

將總信息量值Ii通過歸一化處理來表示潛在危險度Ph，取值在0～1，表征孕災環境的地質災害潛在危險度。

災害易損度指用于量化表征承災體潛在損失的大小和抵抗災害的能力，用以下公式表示：

(3)

式中:V為易損度(0～1)，G為單位面積國內生產總值(單位：萬元·km-2)，L為單位面積土地利用類型賦值，D為人口密度(單位：人·km-2)，G、L、D均需歸一化后取值。土地利用類型分為城鄉工礦居民用地、耕地、林地、草地、水域、未利用土地等6類，分別賦值1.0、0.8、0.6、0.4、0.2、0.0。

潛在危險度Ph和易損度V取值均介于0～1，分別按0、0.2、0.4、0.6、0.8劃分為5個等級區間，潛在危險度分別為極低危險、低危險、較高危險、高危險、極高危險；易損度分別為極低易損、低易損、較高易損、高易損和極高易損。

1.2.2 CREST水文過程模擬

本文采用CREST(Coupled Routing and Excess Storage)分布式水文模型來進行災害水文過程模擬，該模型由美國俄克拉何馬大學水文氣象遙感實驗室和美國航空航天局SERVIR項目組共同開發，于2011年推出1.0版(Wang et al,2011)，模型能夠基于初始水文流量、流向、流域蒸散發量及格點化定量降水估測產品(QPE)，高效穩健地輸出未來10 d、空間尺度5 km、時間尺度1 h的土壤濕度、徑流等產品，重現流域的水文過程(甘衍軍等，2017)。該模型基本原理為降水經過植被截留、蒸散發、地面徑流、土壤下滲、壤中流等過程，沿著河網匯集到流域出口斷面，模型根據新安江模型的變化下滲曲線，將全流域劃分為若干單元網格，對每個網格進行產流和匯流計算。

CREST模型的適用性已經得到一定程度的驗證。如Wang et al(2011)將CREST模型用于東非肯尼亞境內Nzoia流域的洪水預報，對模型參數進行了率定，并對率定后的模型模擬效果進行了檢驗，證明了CREST模型能夠高效地重現該流域的實測流量過程。Wu et al(2012)利用TMPA降水數據驅動CREST模型，評估了模型在1998—2010年的全球洪水事件模擬方面的能力，結果表明CREST能夠很好地再現洪水事件的發生、演進和消退過程。Xue et al(2013)將CREST模型用于不丹山區流域的水文模擬，對TMPA的兩種降水產品進行評估，證明了模型在山區流域的徑流模擬方面有著較高的技能。該模型在我國長江、珠江和淮河等流域強降雨災害模擬過程中也有應用。其中，在長江全流域重要水文站水文模擬系數檢驗中，納什-薩特克利夫效率系數為-0.69，相關系數為0.372，說明可信度較高。同時，在2016年4月云南怒江傈僳族自治州、迪慶藏族自治州、紅河哈尼族彝族自治州26起滑坡、崩塌、泥石流等中小型地質災害過程，在5月福建三明市泰寧縣特大型泥石流災害過程，以及在2020年北京“7·16”暴雨誘發地質災害的過程模擬應用中，模擬的流量能較好地反映災害的發生發展過程(許鳳雯等，2020)。

2 恩施州地質災害及致災降水特征分析

2015—2020年，恩施州發生地質災害總數289起，造成死亡和失蹤22人，總經濟損失達15 314.2萬元，其中，滑坡220起、崩塌47起、泥石流14起、地面塌陷8起。災害發生次數最多的是2016年，2020年次之，但經濟損失最嚴重的是2020年，2016年次之。在每年發生的地質災害中，7月發生災害較多。尤其是在2020年，全年66起災害中有41起集中發生在7月(表1)。因此，本文重點研究2020年7月暴雨誘發恩施州地質災害的特征及成因。

表1 2015—2020年恩施州地質災害

2.1 降雨引發地質災害過程

2020年6月，恩施州入汛，連續強降水導致土壤含水量高，地質環境脆弱。7月中上旬，恩施州又先后經歷了2日、4—8日、11—12日、15—19日共四次強降水過程，區域平均面雨量分別為41.6、161.7、40.0、200.5 mm。其中，前三次累計降水(圖1a)達100 mm以上，恩施州中南部地區250 mm以上，鶴峰局地過程累計達400 mm以上。強降水使得恩施州各地土壤飽和，地質活動活躍，地質災害事件進入高頻期。而第四次(圖1b)強降水過程是此次恩施州群發性災害及特大型滑坡的直接誘因，單次過程累計降水量達250 mm以上。

圖1 2020年7月(a)1—14日,(b)15—19日過程降水量

降雨過程共誘發40起地質災害，其中15起是受前三次降雨過程影響發生，22起是受第四次降雨過程影響，集中性強、過程時間短、災害數量多是第四次降雨誘發地質災害過程中最為突出的特點。因此，本文主要對第四次降雨過程引發的群發性災害事件進行分析。22起災害從規模上看，以小型滑坡災害為主的17起、中型滑坡4起、特大型滑坡1起(特大型滑坡是指體積>10×106m3，直接經濟損失>1000萬元，直接威脅人數>500人的滑坡)；分布區域主要位于恩施市、利川市、來鳳縣和鶴峰縣，其中中型以上災害均分布在利川和恩施市；災害發生日期多集中在7月17日，發生時間多在凌晨(圖2)。7月18日，恩施州恩施市屯堡鄉馬者村沙子壩出現變形、地面下沉等現象，19日出現滑坡現象，20日滑坡體加劇。21日05時左右，屯堡鄉馬者村沙子壩出現特大滑坡(地處清江河谷)，約150萬m3泥土滑入清江，大量泥沙石塊垮塌進清江河道中，堵塞形成堰塞湖，伴隨清江上游水位快速上漲。

圖2 2020年7月16—19日恩施州地質災害分布

2.2 致災累計降水特征

地質災害的發生與災害前期累計降水密不可分。2015—2020年，恩施州6月1日至7月20日同期累計降水情況詳見表2。從表2中可以看出，2020年的累計降水量為847.9 mm，超過2016年的654.0 mm，排第一位，相較于近30年(1991—2020年)降水量氣候平均值，歷史距平百分率為114.8%；且單站最大日降水量發生在7月17日，達到191.6 mm，僅次于2016年的218.7 mm，該站位于恩施市，與18日開始的特大型滑坡災害有時間對應關系。結合2015—2020年恩施州地質災害情況(表1)和單站最大日降水及累計降水量分析(表2)表明，恩施州降水量的大小、持續時間與災害的發生數量及規模有直接關系。

表2 恩施州2015—2020年6月1日至7月20日累計降水統計

2015—2020年，恩施州8個市(縣)站6月1日至7月20日的暴雨日數之和分別為2015年9 d，2016年24 d，2017年22 d，2018年8 d，2019年4 d，2020年45 d，以2020年暴雨及以上日數出現次數最多，比暴雨日數排第二的2016年多了近1倍(表3)；恩施和利川市，建始、巴東、宣恩、咸豐、來鳳、鶴峰縣，2015—2019年平均暴雨日數分別為2.6、0.6、1.6、1.4、1.0、1.2、2.0和3.0 d。2020年，除巴東縣暴雨日數明顯較往年平均略偏少外，其余各市(縣)暴雨日數均明顯大于往年平均。結合2020年6月1日至7月20日恩施州累計降水量最大，暴雨日數最多，但單日最大降水量及災害發生次數均次于2016年，說明強降水的持續時間對災害發生的影響小于日降水極端性對災害發生的影響。

表3 恩施州2015—2020年6月1日至7月20日暴雨及以上日數統計(單位：d)

2.3 致災日降水特征

前期累計降水為地質災害的發生提供不穩定條件，臨近災害前的日強降水則預示著災害即將發生。針對恩施州7月第四次降水過程的22起地質災害，對災害前的日降水[市(縣)站所在位置20時觀測降水]進行分析，7月15—19日降水引發的恩施州4個災害市(縣)中，恩施市和利川市的日雨量極值分別為191.6 mm和89.0 mm，均達大暴雨和暴雨量級。恩施市和利川市的地質災害開始發生時間均是在日降水量明顯增大的當日或第二日，災害發生次數最多的時間段也集中在日降水極值發生的當日或第二日。這符合突發性強降水致災的雨量特點。鶴峰縣受兩次降水過程疊加影響，7月5—8日過程和15—19日過程，日雨量分別達到了101.6 mm和111.9 mm。災害的發生時間在日降雨極值發生的第二日，既滿足致災需要的降水時間持續性，又滿足大暴雨量級的降水觸發致災特點。來鳳縣也是受兩次降水過程疊加影響，在5—8日的降水過程中，日雨量已達到156 mm；在15日開始的再一次降雨過程中，日雨量達到50 mm以上，災害發生次數最多的時間段在日雨量再一次達極值的當日。這符合持續性的降水導致周邊災害發生的條件(圖3)，恩施州4個市(縣)中，日雨量至少達到50 mm以上，災害發生頻次才明顯增多。

圖3 2020年7月5—21日恩施州地質災害區域日降水量

2.4 致災雨強特征

將2020年7月15—19日的22起地質災害分別提取小型地質災害和中型以上地質災害發生前24 h逐小時雨量，分析觸發災害的雨強特征。在17起小型地質災害中，大部分呈現出越接近災害發生的時間，雨強越大的現象。此外，還可以看出，災害的發生對雨強的響應速度很快，且較大雨強主要分布在災害前0～14 h，臨近災害前的4～5 h，大多致災雨強可達到30 mm·h-1以上，最高達80 mm·h-1(圖4a)；而中型以上地質災害共5起(圖4b)，災害前雨強分布特征與小型地質災害雨強分布相反，即越臨近災害發生，雨強總體減小。災前12～24 h雨強能達到約10～30 mm·h-1，相比小型地質災害，觸發雨強普遍偏小，但降水一直持續，災害一般發生在最大雨強出現的12 h后。由此可見，較大規模的地質災害，對降水響應有一定的延遲性，一般是由較強的持續性降水觸發，經歷一段時間的地質形變的緩慢過程；而小型的地質災害，雨強達30 mm·h-1以上數小時內即可發生，是對降水迅速響應的過程。

圖4 2020年7月恩施州不同規模災害發生前小時降水量

2.5 1 h時間尺度降水型滑坡發生I-D曲線

在恩施州的災害信息中，選取7月災害發生前的平均雨強達5 mm·h-1以上的災害事件，作為直接降水觸發型滑坡災害樣本(其余的認為非直接降雨型災害)，開展1 h時間尺度的滑坡臨界降水研究，以滑坡發生前的小時降水強度及降水持續時間分布為基礎，以連續3 h雨量小于0.5 mm作為降水場次的分割點(倪化勇，2016年)。根據降水場次劃分，確定了20次災害事件，對降水持續時間(D)及強度(I)分布進行I-D曲線擬合，得到此次過程的地質災害預警擬合曲線，可預測該區域內一定降水歷時和降水強度下是否易發生地質災害。擬合結果(圖5)具備冪函數特征，滑坡災害前降水多持續5～30 h，且隨著持續時間越長，降水的平均雨強越小。I-D曲線對該區域地質災害有一定警示作用。

圖5 2020年7月恩施州降水過程平均小時雨量及降水持續時間散點及回歸擬合線

3 致災水文地質特征分析

3.1 恩施州地質災害危險度及易損度

根據2020年7月降雨引發恩施州發生的40起地質災害，疊加地質災害潛在危險度(圖6a)可知，在較高潛在危險度與高潛在危險度的過渡地帶，地質災害分布數量較多。40起地質災害主要分為兩部分，一部分主要位于恩施州北部的利川市、恩施市、建始縣境內，與地形的起伏變化有關；另一部分位于來鳳縣和鶴峰縣境內，對應極高的潛在危險度等級區。經統計，47.5%的災害點發生于恩施州地質災害潛在危險度較高區域，47.5%的災害點處于高危險度區，2%屬于極高危險度區域。然而，40起地質災害雖然具有較高的潛在危險度，但72.5%的災害發生在低易損度的區域(圖6b)，22.5%災害點處于較高易損度區域，僅5%處于高易損度區域。因此，本次群發性的地質災害雖然還存在特大泥石流事件，但總體造成的經濟損失不大，影響人數多在20人以內，災害經濟損失多在40萬元以內。

圖6 2020年7月湖北恩施州(a)地質災害潛在危險度等級，(b)區域易損度等級

3.2 致災水文過程模擬

基于5 km空間分辨率、24 h時效的格點化定量降水估測數據(QPE)，驅動CREST水文模型模擬此次致災過程，根據模式輸出土壤相對濕度(SM)、流量(R)、地表徑流深(RS)和地下徑流深(RI)結果，對降水造成的陸面水文過程進行分析。土壤相對濕度指土壤含水量相對于飽和水量的百分比，能充分表征土壤的干濕程度；流量表示單位時間通過某一河流斷面的水的體積；地表徑流深則用來表示某一給定時段徑流總量除以相應集水面積所得到的值，即地表層的水流深度；地下徑流深則用來表示地下層的水流深度。2020年7月15—19日的降水過程歷時5 d，群發性災害是從16日開始，17日大范圍爆發，18—19日逐漸減少。因此，本文以15—17日的水文要素特征來分析此次地下水文過程的變化，對災害發生水文過程進一步分析。具體如下：

土壤相對濕度變化能反映土體的不穩定變化。根據土壤相對濕度變化情況(圖7)，7月15日，在群發性地質災害發生前夕，恩施州東部土壤相對濕度為30%～50%，恩施市、利川市、咸豐市、來鳳縣西部等地相對濕度基本達到50%～70%；16—17日，恩施州土壤相對濕度全面達到70%左右，土壤飽和度較高，具備災害發生的土壤濕度條件。從CREST水文模型模擬的地下徑流深變化圖看，地下徑流深整體上變化幅度較小，恩施州南部部分地區維持在40 mm·h-1(圖8)，這表明地下水文過程活動不活躍。CREST水文模型模擬的地表徑流明顯變大，且具有自西向東逐漸傳輸的趨勢，從16日開始，恩施市及其附近的地表徑流從10 mm·h-1逐漸增加至60 mm·h-1，17日迅速增加至80 mm·h-1，且災害點與地表徑流深的增大區域位置匹配較好(圖9)。由此可見，本次災害過程的降水強度較大，雨水來不及滲入土壤，迅速在地面形成超滲產流，使得地表徑流深指標表現活躍，地表徑流深越來越大，與土壤內的不穩定因素相結合，進而為大范圍形成滑坡等地質災害提供有利條件。流量值的變化最能體現地表水文特征。CREST水文模型模擬的流量變化，伴隨著15日降水過程開始，流量迅速增大，15—16日的流量最小增幅都達到50 m3·s-1以上，17日的流量增加到100 m3·s-1，整個過程幾乎是跳躍式增長，且流量明顯增大區域主要位于恩施州的恩施市、利川市、來鳳縣和鶴峰縣，呈西南向東北的兩條流量大值帶，與本次群發性的災害分布區域吻合(圖10)。

圖7 2020年7月(a)15日，(b)16日，(c)17日CREST水文模型模擬恩施州土壤相對濕度

圖8 同圖7，但為地下徑流深

圖9 同圖7，但為地表徑流深

圖10 同圖7，但為流量

7月，湖北恩施州的前三次強降水過程，使得恩施州土壤含水量增大，地質條件出現不穩定因素，巖體內部出現碎裂結構。由于巖土體成分特質，風化后在山體表面堆積，經長時間雨水浸泡，為滑坡提供物質條件，易形成位移并伴引發泥石流。15日開始的第四次強降水，降水強度大，土壤濕度迅速增加，邊坡失穩，形成超滲產流，水流順著斜坡運動產生坡面流，并在地面低洼處形成匯流，產匯流過程產生滑移和彎曲等變形機制形成下墊面拉裂，導致滑坡體產生位移。因此，災害發生首先是基于連續的過程性強降水、臨近的暴雨誘發，同時與該區域處于山區，地形起伏大，土體多為沉積巖，易形成軟弱面進而形成滑坡面有關。這是一次典型的持續性強降水引發的地質災害過程。

4 結論與討論

本文對鄂西南地區恩施州2020年7月降水過程引發的地質災害進行分析，結果表明：

(1)恩施州致災降水強度及持續時間與災害發生規模及數量有明顯的對應關系，降水極端性因子比持續時間因子更易引發地質災害。小型災害受臨近降水影響較大，是對強降水迅速響應的過程；中型以上災害在強降水發生后略有滯后效應，是由持續較強降水觸發，經歷一段時間的地質形變的緩慢過程。過程降水量100 mm以上，日雨量達50 mm以上或小時雨量達10～30 mm，有可能觸發地質災害。通過過程I-D曲線擬合發現，災害一般發生在降水開始后的5～30 h內，災害點分布具備冪函數特征，可作為該區域同類型降水引發災害的閾值參考。

(2)恩施州的大部分地區處于地質災害潛在危險度較高到高的區域，南部的部分地區極高。雖然恩施州處于地質災害高潛在危險度中，但該區域下墊面的易損度普遍較低，因此恩施州易發生地質災害，但總體規模較小，經濟損失相對較少。

(3)災害過程的水文模擬結果顯示，臨近災害發生，土壤濕度逐漸由30%增加到70%，地表徑流從10 mm·h-1增加至60 mm·h-1，17日迅速增加至80 mm·h-1，而同時對應的地下徑流增幅卻較小。由此可見，此次地質災害發生過程主要是降水強度過大，形成超滲產流引起地表徑流迅速增長的過程；流量值變化最能反映此次地質災害過程的產匯流特征，隨著降水的開始，流量呈現大幅增加，最小增幅都達到50 m3·s-1以上，呈跳躍式增長，且流量明顯增大區域主要位于恩施州的恩施市、利川市、來鳳縣和鶴峰縣，與本次群發性的災害分布區域較為吻合，這說明流量指標可以較好地表現災害的發生發展。

此次降水過程的致災因子及水文要素特征均對地質災害的發生有較好的指示作用，可作為該區域同類型的降水致災過程的參考，然而對于其他類型的降水致災適用性，還需要進一步研究。同時，本次過程模擬水文要素對承載體的地表部分表現較好，對承載體內部的變化過程模擬的精細化程度不夠。因此，精細化、格點化的土壤含水量估測數據可作為水文模擬的輸入端，為今后的地質災害發生發展過程總結進行補充。