林芝市不同時間尺度泥石流與降水特征的關系

王書帆,馮文蘭,陳 軍,柳錦寶,譚溪晗

(成都信息工程大學資源環境學院,四川成都 610225)

0 引言

泥石流是一種含大量泥沙石塊和巨礫的固液兩相流體[1]。泥石流的突出特點是:爆發突然,搬運沖擊淤埋能力強,破壞力超強[2]。泥石流的性質決定了它的形成需要充足的水源,而降水是激發泥石流的重要因素,并且極大地影響泥石流活動頻率[3]。隨著近年來全球變暖趨勢不斷加劇,造成全球范圍內極端降水事件顯著增加,由降水因素所引發的泥石流等地質災害越來越高頻發生。因而,針對防災減災服務迫切性需求持續增加,極具挑戰性[4]。了解高風險區泥石流災害發生的規律,清楚泥石流災害與降水的關系是進行泥石流災害風險管理以及災害預警預報的核心內容,這對于預防和防治泥石流災害具有重要意義[5]。

關于泥石流災害與降水關系的研究,目前一般集中在兩方面:一方面是根據泥石流災害和降水時空分布特征探求泥石流災害與降水的關系,在上述基礎上開展泥石流的危險性區劃或泥石流風險等級的評估[6]。許多研究人員針對泥石流災害發生的時間空間分布規律以及在影響泥石流災害發生因素的基礎上,陸續進行了泥石流災害的危險性區劃或評估工作。在降水指標的選擇上,多數研究者通常采用年降水量,降水指標的閾值也大多根據經驗確定,鮮有研究深入分析區域泥石流災害與較長時間尺度降水特征的關系[7]。另一方面,對大量泥石流災害樣本的發生時間進行統計分析,研究短期和短臨降水與泥石流災害發生的關系,進而開展泥石流災害預警預報的方法研究,并嘗試建立基于臨界值雨量的泥石流災害預警模型等。近年來,精細化降水資料的逐步完善為短時和短臨降水引發的泥石流災害預警研究提供了便利。曲瑞等[8]以甘肅省天水市麥積區馬跑泉鎮大溝村的泥石流作為研究對象,采用模型反演了泥石流災害發生時臨界的降水強度,為缺少相關降水資料的低頻小流域泥石流計算提供嚴謹可量化的參考方法。

降水數據的精度及與泥石流災害空間匹配的一致性問題對降水與泥石流災害之間關系的研究有著極大的影響。現階段,多數研究采用的降水資料來源于氣象觀測站點。然而,由于泥石流并不一定都發生在氣象觀測站點處,實際工作中學者們通常需要對泥石流災害點的降水數據進行估計。馮杭建等[9]在研究浙江省泥石流與降雨歷時的關系時,采用距離泥石流溝位置最近的雨量觀測站的雨量數據作為引發該泥石流的相關降雨數據。在泥石流頻發的山區,氣象站點的分布通常比較稀疏,因而,泥石流災害點上的降水估計往往存在較大偏差。近年來,衛星降水數據的出現為降水引發的泥石流災害的過程研究以及泥石流風險評估等提供了便利。其中,TRMM(tropical rainfall measuring mission)衛星資料在全球范圍內被公認為是能夠有效支持大范圍或長尺度氣候模擬預報和降水時空特征分析的數據[10]。一些學者基于TRMM 數據開展了地質災害降水特征的研究。如,沈玲玲等[11]應用TRMM 降水數據獲取地質災害發生前期降雨量,開展四川省地質災害降雨閾值的分析。

林芝地區由于受復雜的地貌地質環境和頻發的地震、強降雨等極端情況影響,已經成為中國滑坡、泥石流及崩塌等地質災害發生最為頻繁的地區之一[13]。眾多研究指出,降水因子是林芝市泥石流災害發生的重要影響因子[14]。目前已有少量學者在林芝市全域或部分區域如國道等地方開展泥石流危險性以及地質災害危險性區劃的研究,但是對于林芝市泥石流災害與降水關系的分析卻比較薄弱。陳宮燕等[13]利用地質災害調查的歷史數據和林芝市歷年的降水資料,分析了由降雨引發的林芝市地質災害的時空分布特征。然而,地質災害點的分布與降水資料的不一致會引起統計分析結果的偏差。同時,這種做法是將多種山洪與地質災害進行合并研究,存在難以反映泥石流災害問題的特點,且林芝地區氣象站點分布極為稀疏,大多數是2013年甚至更靠后的時間才設立。

鑒于此,本研究以TRMM 衛星數據和泥石流災害歷史數據為基礎,重點分析林芝市泥石流災害與降水因子的關系,篩選出實用性的氣象指標,以期增強對泥石流災害發生規律的認識,為泥石流的預報預警提供理論基礎,為林芝市泥石流防治與預警評估提供科學依據。

1 研究區概況

林芝市位于西藏東南地區(圖1),屬于雅魯藏布江流域的中下游地區。該區域的北部為念青唐古拉山,南部屬喜馬拉雅山東段,西北部是岡底斯山余脈,東部系橫斷山脈。所述前三大山脈為東西走向,而后者大多數是南北走向。區域內自上古生界再到第四系地層均有發育,三疊系地層分布最廣。地層是以海相沉積為主,陸相多見于白堊系與第三系地層中。巖體除新生界外均受區域變質作用和熱動力作用的強烈影響而變質。地層走向正是受構造影響,在波密以東呈北西向展布,波密以西呈正東西向展布[12]。

圖1 研究區位置與地理概況

林芝素有“西藏江南”之稱,受印度洋海洋性西南季風、孟加拉灣暖流的影響,全區屬于溫帶半濕潤高原季風氣候。雨量豐沛但分配不均,平均日照時數較少,晝夜溫差大。正是因為極為懸殊的高差地形以及與大峽谷間的距離和位置不同,才造成了熱量散布和降水量分布的明顯差異,因而區內多種氣候并存。從北到南分別為高原溫帶季風濕潤氣候、熱帶山地季風濕潤氣候和亞熱帶山地季風濕潤氣候,而東部的怒江流域及西部的朗縣與工布江達西部為高原溫帶季風半濕潤氣候。全地區年平均氣溫各地變化極大,從南到北由18 ℃逐漸降至0 ℃,且東部有高于西部的趨勢。全區蒸發量在1200～2000 mm。

2 數據與方法

2.1 數據基礎

泥石流災害數據:以2000-2019年有發生日期記錄的128 起泥石流災害記錄進行泥石流災害與降水之間關系的研究,數據由西藏自治區地質環境監測總站提供。

降水數據:TRMM 3B42 衛星降水的數據來自NASA(http://pmm.nasa.gov/data-access/downloads/trmm)。數據格式為nc,數據空間分辨率0.25°,TRMM時間分辨率為3 h。首先用將所得降水文件在matlab中轉換為tif 文件,再用python 批量獲取泥石流災害點對應柵格的降水量數據,最后在matlab 中將其批量合并為日降水量數據。

DEM 數據:DEM 數據用于林芝市流域單元的劃分,數據來源于地理空間數據云(http://www.gscloud.cn/),空間分辨率為30 m。

2.2 研究方法

2.2.1 泥石流災害流域單元的劃分

泥石流的形成需要具備3 個基礎條件:充裕的水源、陡峻的地形以及豐富而松垮的固體物源。基于子流域單元的泥石流災害研究可以充分考慮到泥石流災害與溝谷的地形條件、物質條件以及降水等因子的相互聯系程度。為此,本文首先基于DEM 數據并采用河網密度方法對林芝市流域單元進行劃分。通過在ArcGIS 軟件中反復實驗不同的匯水閾值,并對提取的結果與河網和遙感影像進行對比分析,最終確定以250000 作為閾值來提取得到河網,將研究區劃分為27個小流域單元(圖2)。從圖2 可以知道,林芝市在2013年前僅有7 個氣象站點,2013年以后陸續增設至現有的69 個。盡管如此,現有的氣象站點分布依然比較稀疏。為此,將利用TRMM 降水數據統計各流域單元不同時間尺度的降水量,進而統計分析不同時間尺度下泥石流災害的主要降水特征。

圖2 子流域劃分結果與災害點及氣象站點的分布

統計各小流域發生的泥石流災害頻次可知(圖3),研究區共有19 個小流域單元內發生過泥石流災害,最多的發生了19 次,最少的是1 次。其中,圖2 中編號為13 和20 的子流域是泥石流災害發生最頻繁的區域,近20年分別發生了19 次和13 次,共占研究區泥石流災害總記錄的25.0%。結合圖1 可以發現,林芝市泥石流災害發生次數較多的子流域分布比較集中,并且其子流域具有較大的地形起伏和復雜的地質構造環境。

圖3 子流域內災害頻次

2.2.2 不同時間尺度的降水指標與數據獲取

不同區域泥石流的發生都具有一定的時間分布規律,這通常與降水的時空分布不均有關。在歸納總結相關研究成果的基礎上,分別在年際、年內、日尺度上選擇常見的降水指標(表1),期望通過統計分析確定不同時間尺度下影響林芝市泥石流災害發生頻次的主要降水指標。表中所有降水指標的統計數據均以TRMM日降水量數據為基礎,利用python 分別統計出各泥石流災害事件所在的各項降水指標的數量。其中,降雨強度的類別采用以下標準劃分:25 mm≤日降水量＜50 mm為大雨,50 mm≤日降水量＜100 mm為暴雨。

表1 泥石流災害的影響指標篩選

2.2.3 主要降水指標與閾值的確定

首先,采用相關分析方法確定不同時間尺度下影響泥石流災害頻次的關鍵降水指標。降水量和泥石流災害頻次的統計均以流域為單元。如,對于年際尺度而言,分別統計各流域發生的泥石流頻次和表1 中流域多年的平均降水特征,再對兩者進行相關分析,根據相關系數及顯著性檢驗的結果確定年際泥石流災害頻次的關鍵降水指標。各流域單元年降水指標的數值由TRMM日降水量累加得到各年降水量再取平均得到。

其次,進一步探求不同降水閾值下對泥石流發生概率的影響程度,對篩選后呈顯著性相關的降水影響因子按照降水量進行分組統計,統計每組降水閾值內泥石流事件的發生次數與之占泥石流事件總數的百分比,最終進行估算,確定不同降水閾值內泥石流災害的發生概率。

3 結果和討論

3.1 泥石流災害的時間分布特征

泥石流是一種災難性的地質現象,致災的動力條件包括內、外動力地質作用和人類工程動力作用[13]。為更好地理解林芝市泥石流災害發生的時間規律,將128 條災害記錄發生的時間轉換為農歷,再分別從年際、年內、月內進行統計。

3.1.1 年際特征

2000年以來,林芝市泥石流災害數量總體呈現增多的發展趨勢(圖4a)。尤其是2010年以后,最大年發生次數不斷增加。其中,2010年、2012年、2015年和2016年泥石流災害數量都較多。2012年、2015年和2016年發生的泥石流災害最多,分別為39 次、41次和45 次。統計2000-2019年林芝市年降雨量,與同期的泥石流災害發生的數量對比統計,結果表明災害數量與年降雨量呈現一定的正相關性。總體而言,2009年以來,降水量小的年份,泥石流災害發生的次數也相對較少。但也有例外,如2016年研究區降水量是相對較少的,然而,泥石流災害的頻次卻為近年來最大。因此,有必要從流域的角度深度探討泥石流災害與降水量的具體內在關系。

圖4 泥石流災害的時間分布規律

3.1.2 年內特征

從圖4(b)可以看出,林芝市泥石流災害主要發生在6-8月,近20年災害發生在這3 個月的次數占總量的78%。其中,7月災害最多,共計73 次,約為總量的1/3。4月、5月和9月發生災害的次數也相對較多,共計45 次,約為總量的1/5。3月和10月僅分別有1 次和5 次的災害記錄,1月、2月、11月和12月沒有災害發生記錄。根據泥石流災害發生的時間及其在流域的分布情況,林芝市各子流域單元災害發生風險最大的月份也是7月,在林芝市的各個地級行政單元均有發生過泥石流災害的詳細記錄。泥石流災害數量的年內分布特征與研究區降雨量的年內分布具有非常大的一致性,月降雨量越大,災害發生次數越多。

3.1.3 月內特征

災害次數的月內統計結果表明(圖4c),近20年內發生在農歷初五至初八的災害相對較多,其中,農歷初五、初六和初七發生的災害次數最多,分別為10 次、16次和9 次。其次,發生在農歷二十二、二十三的災害次數也相對較多,分別為8 次、6 次左右。結果表明,林芝市泥石流災害的發生具有一定的月內分布特征。在災害多發的月份內,弦月及其前后日期有更高的泥石流災害風險,其次是望月和下弦月及之后兩三天。

3.2 影響泥石流災害的關鍵降水因子

3.2.1 年際影響因子

以流域為單元,分別統計2000-2019年各流域內泥石流災害的數量和各項年際指標降水量的平均值,通過對災害頻次和各項降水因子進行相關分析可以確定年際尺度下降水量與泥石流發生頻次的關聯程度。從表2可知,在年際尺度上,流域內6-8月降雨量、汛期雨量和年降雨量這3 個指標與泥石流災害頻次具有極顯著的正相關關系,其相關性系數分別為0.688、0.820和0.795,其中與汛期雨量相關性最強。與其他影響因子均無顯著性。因此,在流域單元內,年尺度下泥石流災害的發生頻次主要受6-8月降雨量、汛期雨量和年降雨量的影響。

表2 泥石流災害頻次與年際降水指標的相關系數

3.2.2 年內影響因子

在年內尺度上,統計流域單元內每月泥石流災害數量與各月降水指標的均值。根據表3 可知,在流域尺度上,月際泥石流災害的頻次與月降水指標之間存在顯著的正相關關系,其相關性系數為0.599,而與當月大雨雨量、月大雨日數無顯著相關性。

表3 月降水量指標與流域泥石流頻次的相關性分析

3.2.3 日尺度的影響因子

對每個泥石流事件逐一統計災害發生當日至前7日的流域每日降水量及當日與前1日至前7日的累計降水量,再在流域范圍內取所有災害記錄對應的各項日降水指標的均值。以流域為單元,泥石流災害頻次與日尺度降水指標的相關分析結果(表4)表明,林芝市各流域單元內泥石流災害頻次與當日降水量、前1日、前2日及前3日的累計降水量具有明顯的正相關性,達到極顯著的水平。其中,當日降水量與災害頻次的相關系數最大,其次為前1日、前2日、前3日累計降水量,相關性系數依次為0.739、0.659、0.576、0.512。同時,災害發生前1日至前7日降水量以及前4日至前7日的累計降水量與災害頻次的相關關系不具有顯著性。以上結果表明,研究區可以利用當日降水量對流域單元內的泥石流災害進行預報研究且林芝地區泥石流災害以當日降水為主導。

表4 尺度影響因子與子流域內泥石流相關性

3.3 日降水指標的閾值

在日尺度下與泥石流災害頻次呈顯著性相關的影響因子有當日降水量、前1日累計降水量、前2日累計降水量、前3日累計降水量。因此為進一步探究短期時間尺度內不同降水閾值對泥石流災害發生概率的影響程度,對128 次泥石流事件具有顯著相關性的降水量因子分別按照0～5 mm、5～10 mm、10～15 mm、15～20 mm和大于20 mm進行分組,再對每組降水量閾值內泥石流事件的發生次數與之占泥石流事件頻次的百分比進行統計,估算不同降水閾值內泥石流的發生概率。不同前期降水閾值與泥石流發生頻次的關系如表5所示。當日降水量達到[5 mm,10 mm)、[10 mm,15 mm)時分別對應的泥石流發生頻次占總頻次的65%、79%(圖5a),前1日累計降水量達到[10 mm,15 mm)、[15 mm,20 mm)時分別對應的泥石流發生頻次占總頻次的59%、79%(圖5b)。前2日累計降水量達到[10 mm,15 mm)、[15 mm,20 mm)時分別對應的泥石流發生頻次占總頻次的46%、63%(圖5c),前3日累計降水量達到[15 mm,20 mm)、[20 mm,∞)時分別對應的泥石流發生頻次占總頻次的51%、100%(圖5d)。

表5 日尺度降水閾值與頻率關系

圖5 不同雨量對應的泥石流災害事件累積百分比

4 結論與討論

基于TRMM 3B42 衛星降水數據和林芝市泥石流災害歷史記錄,首先分析泥石流災害發生的時間和空間分布特征;其次對每次泥石流災害記錄在流域范圍內提取災害發生前7日、當日、當月、當年的降雨數據,再采用相關分析法分析長期和短期降水特征與泥石流發生概率的關系;最后分析短期降水閾值對泥石流發生概率的影響。研究結果表明:

(1)林芝市泥石流災害具有明顯的時間特征,2000-2006年災害較少,2009-2012年及2015-2017年災害較多。在年內災害以6-8月發生最多,占災害總數量的75%。在月內,上、下弦月及其相鄰日期發生災害的比例較大。

(2)降水特征與泥石流發生數量呈現顯著的正相關關系。泥石流頻次在年際尺度上與年降水量、汛期雨量、6-8月降水量顯著相關,相關系數分別為0.795、0.820、0.688;在年內尺度上與月降水量顯著相關,相關系數為0.599;在日尺度上與當日降雨量、前1日累計降雨量、前2日累計降雨量和前3日累計降雨量顯著相關,相關系數分別為0.739、0.659、0.576、0.512。

(3)在日尺度下,當日降水量、前1日累計降水、前2日累計降水和前3日累計降水量分別達15 mm、20 mm、30 mm、40 mm時,發生的泥石流數量分別占記錄總數的80%。

林芝市泥石流災害頻發,大量降水資料的數據也給泥石流危險性分析和預警預報等帶來了困難。論文結合泥石流災害記錄和TRMM 3B42 衛星降雨資料,詳細分析了林芝地區不同時間尺度下泥石流災害的降水特征,研究成果有助于為該地區泥石流的預警預報和防災減災提供一定的參考和借鑒。林芝地區泥石流災害在波密縣、林芝縣、朗縣等部分子流域發生次數較多,且泥石流高發的子流域空間分布較集中。另一方面,泥石流的發生呈現出明顯的年內和月內特征。因此,建議林芝市以流域作為管理對象,在每年的雨季和汛期加強對泥石流易發區的監控。另外,受限于林芝市原始資料的缺乏,本文獲取的災害記錄年限不夠長。因此,盡管已初步揭示了不同時間尺度降水特征與泥石流頻數的關系,但對應于不同時間尺度災害發生的降水特征閾值未能深入地討論。