丁桂伶，王翊虹，冒 建，姚 康，劉歡歡

(北京市地質研究所，北京 100120)

北京市泥石流易發(fā)區(qū)降雨預警閾值研究

丁桂伶，王翊虹，冒 建，姚 康，劉歡歡

(北京市地質研究所，北京 100120)

泥石流災害合理的雨量預警閾值不僅與歷史泥石流災害發(fā)生時的降雨量有關，且與研究區(qū)域的氣候、地形地貌、地質、植被等密切相關。論文采用雨場分割法和GIS技術研究了影響泥石流啟動的降雨和地質背景兩大因素，在對北京市泥石流災害易發(fā)分區(qū)的基礎上，結合北京地區(qū)已發(fā)生的82起泥石流的易發(fā)性分區(qū)和雨量值，提出了不同泥石流易發(fā)等級條件下的雨量預警閾值。研究成果已經在2015年7月17日北京房山區(qū)西區(qū)溝泥石流預警中成功應用，為泥石流區(qū)域預警預報提供了一種新的思路。

雨量閾值；泥石流；預警；易發(fā)性分區(qū)；雨場分割

泥石流災害預測預警工作已成為一項十分重要的防災減災手段，是目前國內外泥石流災害研究的一個熱點問題。降雨型泥石流較為常用的研究方法主要有危險頻率法、臨界雨量法、臨界土體含水量法等。通過大量的研究建立了一系列基于降雨數據的泥石流預測預警模型，很大程度上推動了泥石流災害預測預警研究，并為我國防災減災工作做出了巨大貢獻。但倪華勇等[1]與趙忠海[2]等學者認為區(qū)域泥石流預警預報除了受降雨因素影響外，很大程度上還受地形、地貌、地質、植被等因素的影響。郝紅兵等[3]提出了汶川地震后特大泥石流物源集中啟動模式和特征。曹祿來等[4]基于模糊神經網絡方法對泥石流的危險性進行了評價。目前學者對泥石流易發(fā)性研究較多，唐川等[5～6]選取坡度、巖性等評價指標，結合GIS空間技術進行了怒江流域泥石流易發(fā)性空間研究。單博等[7]基于未確知測度理論，選取9個主要因子，研究金沙江流域26條泥石流溝易發(fā)性。張晨等[8～9]選取不同的泥石流評價因子，采用先進的評價方法，構建山洪泥石流綜合評價體系，對泥石流的易發(fā)性進行了合理分級。

結合已有的研究成果，本文總結分析了北京地區(qū)泥石流災害的特點，選取了巖性、坡度、植被等6項指標進行了泥石流易發(fā)性分區(qū)。以泥石流災害易發(fā)分區(qū)為基礎，采用雨場分割法進行前期有效降雨量計算，針對性地提出了北京地區(qū)高、中、低易發(fā)區(qū)的泥石流預警雨量閾值。

1 泥石流災害及降雨數據

1.1 泥石流發(fā)生的降雨數據

本次工作統計了北京地區(qū)自建國以來的82起已發(fā)生的泥石流災害的日降雨數據與小時降雨數據，其中包括了最近一次大范圍泥石流災害，即“2012.7.21”特大自然災害時發(fā)生的23起泥石流災害(表1)。隨著北京氣象站及地質災害雨量監(jiān)測站數量的不斷增加，數據采集頻率不斷加密，使得本次研究工作的準確性和精度得到了保障。

2012年7月21日10:00—22日06:00北京地區(qū)發(fā)生了自有氣象記錄以來的最大降雨(圖1)，造成了重大人員傷亡和財產損失。本次工作將發(fā)生的泥石流災害與全市氣象水文站進行分析，找出了距離泥石流災害最近的氣象站(圖2)，獲取泥石流災害發(fā)生期間的相關降雨量數據。

圖1 “2012.7.21”北京市降雨量分布圖Fig.1 Rainfall distribution in Beijing on July 21,2012

圖2 “2012.7.21”北京市泥石流災害與臨近雨量站分布Fig.2 Distribution of the debri flows and the nearest weather station in Beijing on July 21,2012

1.2 降雨參數指標

本次區(qū)域泥石流預警雨量閾值研究考慮的降雨參數包括前期雨量、當日激發(fā)雨量及最大1小時雨量三個參數，相關參數的界定主要參考王禮先等[10]對北京山洪及泥石流災害預報的研究成果。

從發(fā)生泥石流當日降雨的起始時刻起往前推若干天，這一時間段的降雨稱為前期降雨，其降雨量為前期降雨量，主要為氣象站、災害雨量站等監(jiān)測設備采集的數據。由于地理位置、土壤滲透徑流、日照、蒸發(fā)等因素使得前期降雨量隨著時間的推移會出現不同程度的損失，而其損失量很難通過實際測定來確定。目前較常采用的是利用前期降雨量進行折算，間接反映出前期降雨量對泥石流災害發(fā)生的實際貢獻值。折算后的雨量稱為前期有效雨量，其具體天數的確定主要采用雨場分割法獲取。

前期有效降雨量Ra計算公式為：

表1 “2012.7.21”特大自然災害時23起泥石災害點與最近氣象站信息Table 1 Information of 23 debri flows and the nearest weather station on July 21,2012

式中：K——系數(根據北京的緯度、日照、土壤滲透、徑流、蒸發(fā)等因素確定，本次計算取值為0.83)；

t——前期降雨天數，t=1,2,…，計算結束；Rt——前t日的降雨量/mm；

(K)t——衰減系數，隨時間的推移越來越少。

當日激發(fā)雨量是指發(fā)生泥石流時的當日降雨量的累積值，即指從泥石流發(fā)生時刻(t2)起往前推24 h的時刻(t1)的降雨量。

當日激發(fā)雨量Rt2計算公式為：

泥石流災害發(fā)生的總雨量是指前期有效雨量與當日激發(fā)雨量之和。泥石流最大1 h雨量是指泥石流災害發(fā)生過程中采集到的1 h時間間隔內的最大降雨量值。

1.3 雨場分割法

通常從雨量站獲取的原始降雨數據不能直接用來分析泥石流發(fā)生時的雨量。這些降雨數據是一個連續(xù)采集的數據，需要采用雨場分割方法將其分割成不同時間段的雨量數據。目前用于一場連續(xù)降雨的雨場分割方法有6種，采用較多的是詹錢登等[11]提出的“詹氏法”。該方法認為在一場連續(xù)降雨過程中，有效降雨開始于時雨量大于4 mm處，結束于時雨量連續(xù)6 h均小于4 mm處。周偉等[12]提出了一種新的連續(xù)降雨分割方法，以雨量大于1 mm的時間作為降雨量統計開始時間，以雨量連續(xù)6 h均小于1 mm處的時間作為雨量統計結束時間。

根據北京的緯度、汛期的日照、徑流、蒸發(fā)、土壤滲透能力等因素，綜合上述影響因素，本文提出了“一個降雨過程”的概念(圖3)，即認為一次泥石流災害的觸發(fā)是經歷了一個連續(xù)的降雨周期，這個降雨周期由前期降雨與災害發(fā)生的當日激發(fā)降雨組成。在一次連續(xù)降雨過程中，前期有效降雨量統計時間開始于連續(xù)3 d累積雨量大于0 mm時刻，結束于泥石流災害發(fā)生當日雨量結束時。即泥石流災害發(fā)生當日向前計算，當出現連續(xù)3 d降雨量均為0 mm時，則判斷前期雨量的計算過程結束，這3天及之前的降雨量不再作為此次降雨的前期有效雨量統計。

圖3 一個連續(xù)降雨過程示意圖Fig.3 Definition of one single continuous rainfall event

2 基于GIS的泥石流災害易發(fā)性分區(qū)

本文采用“專家打分綜合指數法”，把影響泥石流災害的地形坡度、巖土體類型、地質構造、植被覆蓋率、人類工程活動及災害點密度6項指標作為泥石流災害易發(fā)性評價的因子，利用GIS軟件劃分單元網格，將評價因子的屬性值進行量化，利用數學模型加權計算單元網格的易發(fā)程度，最后依據分級標準劃定泥石流易發(fā)程度分區(qū)結果為高易發(fā)區(qū)面積2 594 km2、中易發(fā)區(qū)面積2 034 km2、低易發(fā)區(qū)面積4 945 km2，分別占全市山區(qū)面積的15.8%、12.4%與30.1%。將收集的已發(fā)生的泥石流災害點投在全市泥石流災害易發(fā)性分區(qū)圖上(圖4)，可見泥石流災害點在高、中、低易發(fā)區(qū)均有分布。

圖4 已發(fā)生泥石流災害點與易發(fā)性分布關系Fig.4 Relationship between the happened debris flows and the susceptibility

3 泥石流災害預警雨量閾值

將收集到的已發(fā)生的82起泥石流災害信息及降雨數據進行充分的分析整理，提取出65處有效的已發(fā)生泥石流災害樣本，將有效的泥石流災害樣本根據坐標點投在北京地區(qū)泥石流災害易發(fā)分區(qū)上，發(fā)現四類易發(fā)區(qū)均有泥石流災害點，其中落在高易發(fā)區(qū)的為54處，落在中易發(fā)區(qū)的為7處，落在低易發(fā)區(qū)的為4處。根據統計原則，分別計算繪制了不同易發(fā)區(qū)泥石流災害總雨量及最大1小時雨量的分布情況(圖5～6)，其中泥石流災害的總雨量指的泥石流災害發(fā)生的“一個降雨過程雨量”，即前期有效雨量與當日即發(fā)雨量之和。

圖5 不同易發(fā)區(qū)泥石流災害總雨量分布關系Fig.5 Total rainfall distribution in various assessment of the susceptibility of debris flows注：圖中的數字代表的是該點的雨量值，也就是后邊表里的臨界值

圖6 不同易發(fā)區(qū)泥石流災害最大1小時雨量分布關系Fig.6 Distribution of the maximum rainfall in one hour in various assessment of the susceptibility of debris flows

將已發(fā)生災害的最小值作為不同易發(fā)區(qū)預警的臨界雨量，即發(fā)生災害的最小總雨量與最小最大1小時雨量值。參照云南蔣家溝泥石流災害預警方法，當λ達90%時作為紅色預警(Ⅰ級)界限，λ在80%～

90%之間發(fā)出橙色預警(Ⅱ級)，λ在70%～80%之間發(fā)出黃色預警(Ⅲ級)，λ在60%～70%之間發(fā)出藍色預警(IV級)(表2)。在不同程度易發(fā)區(qū)范圍內分別找出泥石流災害的總雨量與最大1小時雨量的臨界值后，按照災害系數0.9，0.8，0.7，0.6依次為紅、橙、黃、藍的預警界限值，可以分別獲得高、中、低易發(fā)區(qū)泥石流災害Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ及Ⅳ級預警雨量閾值(表3)。

表2 泥石流分級預警等級Table 2 Rainfall thresholds level

表3 北京地區(qū)泥石流災害預警雨量閾值等級劃分表Table 3 Rainfall thresholds level in various assessment of the susceptibility in Beijing

4 泥石流預警雨量閾值應用分析

自2012年7月21日—2016年7月10日，僅2015年7月17日北京地區(qū)再次遭受了特大暴雨，房山區(qū)河北鎮(zhèn)西區(qū)溝在2012之后再次發(fā)生泥石流災害。西區(qū)溝因原為房山礦西采區(qū)而得名，共有5條主要支溝，分別為曬臺溝、口兒溝、老窯溝、杏園溝、朱家溝(圖7)，支溝與主溝均位于北京市泥石流災害高易發(fā)區(qū)范圍內。2015年泥石流災害造成溝內果園、農田被沖毀、淤埋，村內公路路面被破壞、淤埋，路基多處塌方，水、電均中斷。

本次工作收集了房山區(qū)河北鎮(zhèn)口兒村西區(qū)溝自動雨量計的2015年全年小時降雨數據，經整理分析提取了2015年7月10日—7月19日的日降雨量(圖8)。通過雨場分割法可知，此次降雨過程自7月15日開始，7月17日結束，這個降雨過程為三天，前期雨量為12.5 mm，前期有效降雨量為9.3 mm，當日激發(fā)雨量為206.5 mm，總雨量為215.8 mm，最大1小時降雨量為59.25 mm(表5)。對照北京地區(qū)泥石流災害易發(fā)性分區(qū)及預警雨量閾值等級劃分表可知，西區(qū)溝在2015年7月17日的降雨量已經超過了北京市泥石流高易發(fā)區(qū)的臨界值，所以在17日、16日的泥石流預警系統平臺內發(fā)布紅色預警，及時轉移了受威脅人員。

圖7 河北鎮(zhèn)西區(qū)溝泥石流形態(tài)示意圖Fig.7 Diagram showing the form of the debris flow in the Xiqu Gully of the Hebei town

圖8 2015.7.17河北鎮(zhèn)西區(qū)溝泥石流災害雨量數據信息Fig.8 Rainfall data for debri flows in Xiqu Gully in Fangshan district of Beijing on July 17, 2015

前期雨量/mm當日雨量/mm降雨過程/d前期有效雨量/mm總雨量/mm最大1小時雨量/(mm·h-1)125206539321585925

5 結論與建議

(1)利用GIS技術對全市泥石流災害在僅考慮環(huán)境地質背景因素的前提下，采用綜合指標法進行易發(fā)程度分區(qū)。在此基礎上，提出了不同泥石流溝易發(fā)程度區(qū)域雨量臨界值，高易發(fā)區(qū)總雨量135.9 mm，最大1小時雨量26.0 mm；中易發(fā)區(qū)總雨204.2 mm，最大1小時雨量55.9 mm；低易發(fā)區(qū)總雨量225.6 mm，最大1小時雨量90.0 mm。

(2)根據泥石流災害的總雨量與最大1小時雨量的臨界值，按照災害系數0.9，0.8，0.7，0.6依次為紅、橙、黃、藍的預警界限值，獲得了高、中、低易發(fā)區(qū)泥石流災害Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ及Ⅳ級預警雨量閾值。

(3)利用提出的基于泥石流易發(fā)區(qū)的雨量預警閾值，對2015年7月17日北京房山區(qū)西區(qū)溝泥石流溝進行了應用分析，結果證明該方法合理可行。

本文提出的基于易發(fā)分區(qū)的泥石流預警雨量閾值方法充分考慮了泥石流災害的地質環(huán)境背景，為泥石流區(qū)域預警報提供了一種新的思路。建議在今后的泥石流災害監(jiān)測預警研究工作過程中，加強泥石流災害除雨量以外的土壤含水率、泥水位、流速、次聲及影像等監(jiān)測數據及方法的研究，實現實時多參數全方位的泥石流災害預警模式，提高泥石流災害預測預警的準確性。

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責任編輯：汪美華

A study of the rainfall threshold of debris flow forewarningin Beijing based on susceptibility analysis

DING Guiling, WANG Yihong, MAO Jian, YAO Kang, LIU Huanhuan

(BeijingInstituteofGeology,Beijing100120,China)

Reasonable rainfall threshold index is not only related to historical rainfall, but also affected by the regional climate, landform, geological deposition, vegetation, man-made activities and so on. These factors may fall into two categories: rainfall and environmental geological background. The method of definition of rainfall event can be used to calculate rainfall, which includes three aspects: antecedent precipitation, active rainfall and the maximum rainfall in one hour. The methods of RS and GIS are used in the assessment of the susceptibility of debris flows, concerning the slope, rock soil mass types, man-made activities, geological structure, and vegetation, etc. Using rainfall data collected during the occurrence of 82 debris flows from 1949, this paper puts forward a method of the rainfall thresholds obtained for various assessment of the susceptibility of debris flows. The results are used in the Xiqu Gully in Fangshan district of Beijing on July 17, 2015, illustrating that this method is reasonable and feasible. This paper analyzes the regional geological environment background and provides a new thread for the debris flow forewarning in mountain areas.

rainfall threshold; debris flow; forewarning; susceptibility of karst collapse; definition of rainfall event

2016-05-31;

2016-08-20

北京市科學技術委員會科技計劃項目(Z141100003614052)資助；北京市突發(fā)地質災害監(jiān)測預警系統(一期)工程(京發(fā)改[2011]1527號)資助

丁桂伶(1982-)，女，博士，高工，主要從事泥石流監(jiān)測預警工作。E-mail：06115242@bjtu.edu.cn

王翊虹(1963-)，女，碩士，教高，主要從事地質災害勘察治理及監(jiān)測預警等工作。E-mail：wangyixyh@163.com

10.16030/j.cnki.issn.1000-3665.2017.03.20

P642.23

A

1000-3665(2017)03-0136-07