張君霞， 黃武斌， 李安泰， 楊秀梅， 黎 倩， 邊宏偉

（1.蘭州中心氣象臺，甘肅 蘭州 730000；2.蘭州大方電子有限責(zé)任公司，甘肅 蘭州 730000）

地質(zhì)災(zāi)害（主要指滑坡、崩塌、泥石流等）的形成與地質(zhì)條件、氣象條件、人類工程活動等多種因素的綜合作用密切相關(guān)，而降水是誘發(fā)地質(zhì)災(zāi)害的主要外部因素［1-5］。全國地質(zhì)災(zāi)害中，全部的泥石流、90%的滑坡和81%的崩塌由降水誘發(fā)［1］，地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生與降水關(guān)系密切，可用降水預(yù)報預(yù)警地質(zhì)災(zāi)害。國內(nèi)外對降水誘發(fā)地質(zhì)災(zāi)害的物理機制和預(yù)報預(yù)警方法進(jìn)行了大量研究［6-16］。已有研究認(rèn)為，對于降水型地質(zhì)災(zāi)害而言，當(dāng)前降水、前期降水、降水強度及降水持續(xù)時間等是建立地質(zhì)災(zāi)害臨界雨量預(yù)報方法的重要因子［3,14,17-19］，不同強度和持續(xù)時間降水的閾值不盡相同［10-11］。因此，精細(xì)準(zhǔn)確的降水預(yù)報對地質(zhì)災(zāi)害氣象風(fēng)險預(yù)警至關(guān)重要。近年來，全球/區(qū)域數(shù)值天氣預(yù)報模式已可以給出較準(zhǔn)確的定量降水預(yù)報，傳統(tǒng)統(tǒng)計方法和機器學(xué)習(xí)等模式后處理技術(shù)有效降低了模式降水預(yù)報誤差［20］，同時我國在多源信息融合同化［21］與多尺度模式基礎(chǔ)上發(fā)展的無縫隙精細(xì)化智能網(wǎng)格降水預(yù)報，有效提升了降水預(yù)報能力［22］。

甘肅省地處黃土高原、青藏高原和蒙古高原交匯地帶，呈東南-西北向跨越黃河流域、長江流域上游和內(nèi)陸河流域，地質(zhì)構(gòu)造復(fù)雜，地勢落差大，大部分地帶植被覆蓋率低，加之人類工程活動逐步增強，近年來局地短歷時強降水天氣增多等，致使地質(zhì)災(zāi)害頻發(fā)。已有災(zāi)情研究表明，由降水引發(fā)的地質(zhì)災(zāi)害占總數(shù)的45%～95%，高發(fā)期是6—9 月［9］，80%的泥石流、滑坡、崩塌等發(fā)生在7—8月，且具有突發(fā)性、群發(fā)性和滯后性特征。受地形地貌、降水時空分布、地層巖性、地質(zhì)構(gòu)造、人類工程活動和人口分布密度等因素的影響和控制，甘肅省地質(zhì)災(zāi)害風(fēng)險分布呈現(xiàn)東高西低的特征，東部黃河、長江流域地質(zhì)災(zāi)害數(shù)量多、發(fā)生的風(fēng)險高；西部內(nèi)陸河流域特別是走廊平原地質(zhì)災(zāi)害數(shù)量稀少，大部屬低風(fēng)險區(qū)。郭富赟等［9］給出了4條典型泥石流不同時效的臨界雨量，并計算了甘肅省滑坡、泥石流地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生的臨界雨量系數(shù)，但計算過程相對復(fù)雜。李宇梅等［6］建立的地質(zhì)災(zāi)害氣象風(fēng)險預(yù)警模型，在全國大部分地區(qū)的預(yù)警效果較好，但通過檢驗發(fā)現(xiàn)在甘肅省的預(yù)警能力有待提升。因此，基于精細(xì)化網(wǎng)格降水預(yù)報，開展甘肅省降水型地質(zhì)災(zāi)害氣象風(fēng)險預(yù)警方法研究，對于保護(hù)人民生命財產(chǎn)安全、促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展、維護(hù)民族團(tuán)結(jié)及防災(zāi)減災(zāi)等，均具有重要的現(xiàn)實意義。

1 資料與方法

1.1 數(shù)據(jù)來源

2013—2021年4—10月地質(zhì)災(zāi)情記錄資料由甘肅省地質(zhì)環(huán)境監(jiān)測院提供，同期加密降水觀測資料、國家氣象信息中心研發(fā)的地面-雷達(dá)-衛(wèi)星三源融合降水分析產(chǎn)品（CMPAS）以及精細(xì)化網(wǎng)格定量降水預(yù)報產(chǎn)品（QPF）均由蘭州中心氣象臺提供。其中，QPF 空間分辨率為0.05°×0.05°，CMPAS 降水產(chǎn)品空間分辨率為0.01°×0.01°，時間分辨率均為1 h。QPF 在甘肅省的預(yù)報效果較好，已在實際業(yè)務(wù)預(yù)報中得到驗證，CMPAS 在中國區(qū)域質(zhì)量較優(yōu)［21］。另外，地質(zhì)災(zāi)害潛在危險度和易損度資料由中國氣象局提供，對其重采樣為分辨率為0.05°×0.05°的網(wǎng)格數(shù)據(jù)。災(zāi)情點降水?dāng)?shù)據(jù)取其距離最近的自動站觀測降水，在附近沒有降水觀測的災(zāi)情點，按照最鄰近原則，提取CMPAS 降水產(chǎn)品為該災(zāi)情點的降水?dāng)?shù)據(jù)。

1.2 分析方法

在地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)程度評價的基礎(chǔ)上，根據(jù)甘肅省降水氣候特征、植被分布、地形地貌及地質(zhì)災(zāi)害風(fēng)險等因素，將甘肅省可分為西北地區(qū)（內(nèi)陸河流域）、黃土高原（黃河流域）、隴南山地（長江流域）3個風(fēng)險預(yù)警區(qū)域（圖1）。其中，隴南山地主要包括甘南藏族自治州西南部、隴南市及天水市南部，該區(qū)域降水相對豐富，屬于半干旱-半濕潤區(qū)；黃土高原主要包括甘肅省中部及平（涼）慶（陽）地區(qū)，人口分布密集，人類工程活動強烈，降水相對較多，屬于半干旱區(qū)，地質(zhì)災(zāi)害易造成嚴(yán)重的經(jīng)濟損失和人員傷亡；西北地區(qū)人口相對分散，且降水稀少，屬于干旱區(qū)。因此，本研究主要關(guān)注黃土高原和隴南山地區(qū)域的地質(zhì)災(zāi)害氣象風(fēng)險預(yù)警。

圖1 甘肅省地質(zhì)災(zāi)害氣象風(fēng)險預(yù)警分區(qū)Fig.1 Regions of meteorological risk early warning in Gansu Province

有效雨量是指前期進(jìn)入巖土體且對滑坡、泥石流、崩塌等發(fā)展有貢獻(xiàn)的降雨量，已有多位學(xué)者在地質(zhì)災(zāi)害研究及預(yù)警中使用有效雨量作為主要降水致災(zāi)因子［5,8,23-25］。張國平等［8］研究指出，相同精度前提下，有效雨量相對于當(dāng)日雨量，對站點密度要求更低，而甘肅省部分地區(qū)氣象觀測站點相對稀疏，因此本文選取有效雨量作為地質(zhì)災(zāi)害降水致災(zāi)因子。

有效雨量經(jīng)驗計算公式［6,8］如下：

式中：Er為有效雨量（mm）；n為災(zāi)害發(fā)生前降雨日數(shù)（d），n=14；P為與蒸發(fā)因素有關(guān)的遞減系數(shù)，取值0.8；rk為災(zāi)害前第k天的降雨量（mm）。

按式（1）計算所有災(zāi)情點的有效雨量序列，對應(yīng)甘肅省黃土高原、隴南山地2 個分區(qū)將有效雨量序列分為2組，逐區(qū)對有效雨量進(jìn)行百分位排序，得到誘發(fā)地質(zhì)災(zāi)害的有效雨量致災(zāi)概率樣本，對其開展冪函數(shù)、二次和三次方擬合，選取最優(yōu)擬合方程建立該地區(qū)有效雨量致災(zāi)概率擬合方程，即可得災(zāi)情點有效雨量致災(zāi)概率，并將其插值為0.05°×0.05°的網(wǎng)格數(shù)據(jù)。對致災(zāi)概率、易損度和潛在危險度歸一化，建立甘肅省地質(zhì)災(zāi)害氣象風(fēng)險精細(xì)化網(wǎng)格預(yù)警模型，簡稱地質(zhì)災(zāi)害氣象風(fēng)險模型，為了便于與李宇梅等［6］研究比較，后文簡稱為本地模型。

2 結(jié)果與分析

2.1 甘肅省地質(zhì)災(zāi)害概況

2.1.1 地質(zhì)災(zāi)害隱患點概況據(jù)統(tǒng)計，截止2021 年底，甘肅省共有滑坡、泥石流、崩塌等地質(zhì)災(zāi)害隱患點共13988 個（圖2）。按發(fā)育類型統(tǒng)計，其中滑坡7560 個、泥石流4016 個、崩塌2412 個；按分布區(qū)域統(tǒng)計，河?xùn)|地區(qū)（含黃河流域、長江流域）共13456個，占全省地質(zhì)災(zāi)害隱患點總數(shù)的96%，其中滑坡7481個、泥石流3676個、崩塌2299個；河西地區(qū)（即內(nèi)陸河流域）共531個，占全省地質(zhì)災(zāi)害隱患點總數(shù)的4%，其中滑坡79 個、泥石流340 個、崩塌112 個。進(jìn)一步統(tǒng)計發(fā)現(xiàn)，長江流域的隴南山地是地質(zhì)災(zāi)害分布密度最大且發(fā)生頻率最高的地區(qū)，有群發(fā)性特征，以滑坡、泥石流和崩塌為主要災(zāi)害類型；黃河流域的黃土高原地區(qū)是地質(zhì)災(zāi)害隱患點密度次大值區(qū)，以局地性爆發(fā)為主，兼有群發(fā)性特征；內(nèi)陸河流域所在的西北地區(qū)是地質(zhì)災(zāi)害分布密度最小且發(fā)生頻率最低的地區(qū)，以小型泥石流為主。

圖2 甘肅省主要地質(zhì)災(zāi)害隱患點分布Fig.2 Distribution of main geological hazards in Gansu Province

2.1.2 甘肅省地質(zhì)災(zāi)害易損度和潛在危險度就地質(zhì)災(zāi)害易損度而言（圖3a），黃土高原屬高、較高易損區(qū)，隴南山地主要城鎮(zhèn)和西北地區(qū)走廊平原綠洲區(qū)屬較高、低易損區(qū)，省內(nèi)其余地帶屬極低易損區(qū)。就地質(zhì)災(zāi)害潛在危險度而言（圖3b），黃土高原及隴南山地屬高、較高地質(zhì)災(zāi)害潛在危險區(qū)，西北地區(qū)大部分區(qū)域?qū)儆诘汀O低地質(zhì)災(zāi)害潛在危險區(qū)。

圖3 甘肅省地質(zhì)災(zāi)害易損度和潛在危險度分區(qū)Fig.3 Vulnerability and potential risk zoning of geological disasters in Gansu Province

2.2 降水致災(zāi)概率擬合方程

根據(jù)2013—2021 年甘肅省災(zāi)害普查到的造成人員傷亡或經(jīng)濟損失嚴(yán)重以及重大影響的地質(zhì)災(zāi)害事件，結(jié)合CMPAS 和降水觀測數(shù)據(jù)，篩選出與降水相關(guān)的地質(zhì)災(zāi)害災(zāi)情共有2553條（圖4）。由降水引發(fā)的地質(zhì)災(zāi)害主要分布在黃河流域的黃土高原和長江流域的隴南山地，尤以隴南市武都區(qū)、文縣、康縣和天水市最為集中，多次造成重大人員傷亡和人民財產(chǎn)損失，是本次研究的重點地區(qū)。

圖4 2013—2021年4—10月甘肅省已發(fā)地質(zhì)災(zāi)害災(zāi)情點分布Fig.4 Distribution of geological disaster points in Gansu Province from April to October during 2013—2021

2.2.1 有效雨量致災(zāi)概率擬合方程據(jù)統(tǒng)計，隴南山地和黃土高原歷史地質(zhì)災(zāi)情對應(yīng)的有效雨量范圍分別為1.18～197.21 mm、1.28～176.72 mm，按0.5%間隔百分位排序，進(jìn)行冪函數(shù)、二次、三次方擬合。采用確定系數(shù)（R2）判斷擬合效果（表1），R2越大，擬合效果越好，反之亦然。隴南山地和黃土高原三次方擬合效果較好，R2分別為0.995和0.993。冪次方擬合效果總體較差，因此主要探討二次方和三次方擬合，以隴南山地為例詳細(xì)闡述擬合過程。隴南山地致災(zāi)概率三次擬合曲線與觀測統(tǒng)計曲線最接近（圖5），但當(dāng)有效雨量≥168.46 mm時，致災(zāi)概率隨有效雨量值增大而減?。▓D5a），且當(dāng)有效雨量≥152.88 mm，擬合得到的致災(zāi)概率超過100%。因此，以有效雨量值152.88 mm為分界點進(jìn)行分段擬合，分別對有效雨量1.18～152.88 mm和153.87～197.21 mm序列進(jìn)行擬合（圖5b～c），前者三次方擬合（R2=0.999）效果優(yōu)于二次方擬合（R2=0.985），后者二次方擬合在高值端出現(xiàn)有效雨量增大而致災(zāi)概率下降現(xiàn)象，而三次方擬合曲線（R2=0.978）與觀測統(tǒng)計曲線對應(yīng)較好。因此，以15 d 有效雨量152.88 mm為節(jié)點，由此構(gòu)建的隴南山地有效雨量致災(zāi)概率方程為：

表1 隴南山地和黃土高原有效雨量致災(zāi)概率擬合方程的確定系數(shù)Tab.1 Determined coefficients of fitting equation of disaster probability caused by effective rainfall in Longnan Mountain and Loess Plateau

圖5 甘肅省隴南山地、黃土高原有效雨量致災(zāi)概率擬合曲線Fig.5 Fitting curves of disaster probability caused by effective rainfall of Longnan Mountain and Loss Plateau in Gansu Province

式中：Pe為有效雨量致災(zāi)概率；x為有效雨量（mm）。

同理，對黃土高原以有效雨量為139.69 mm 為節(jié)點分段擬合，有效雨量1.28～139.69 mm 樣本段，三次方擬合與二次方擬合R2接近，均≥0.99，但有效雨量＜90 mm的樣本段，三次方擬合曲線與觀測統(tǒng)計值更為接近（圖5d），故選三次方擬合為最終擬合結(jié)果。有效雨量140.58～176.72 mm 樣本段，觀測統(tǒng)計的致災(zāi)概率趨于常數(shù)0.99。因此，以15 d 有效雨量139.69 mm 為節(jié)點，由此構(gòu)建的黃土高原地區(qū)的有效雨量致災(zāi)概率方程為：

2.2.2 有效雨量致災(zāi)臨界值地質(zhì)災(zāi)害潛在危險度與當(dāng)?shù)氐刭|(zhì)構(gòu)造等有關(guān)，易損度受經(jīng)濟發(fā)展、土地利用及人口分布影響，在短期內(nèi)可當(dāng)作靜態(tài)背景，而降水是變化的外部誘因。在缺乏地質(zhì)災(zāi)害潛在危險度和易損度的情況下，可以只考慮降水誘發(fā)地質(zhì)災(zāi)害的可能［6］。將有效雨量致災(zāi)概率20%、40%、60%和80%對應(yīng)的有效雨量值，分別作為藍(lán)色、黃色、橙色和紅色地質(zhì)災(zāi)害氣象風(fēng)險預(yù)警的臨界雨量閾值（表2）。隴南山地藍(lán)色預(yù)警臨界雨量閾值為40.6 mm，遠(yuǎn)高于黃土高原（18.0 mm），同樣隴南山地紅色預(yù)警臨界雨量閾值遠(yuǎn)高于黃土高原，分別為113.5 mm和73.6 mm。

表2 有效雨量誘發(fā)地質(zhì)災(zāi)害的致災(zāi)臨界雨量Tab.2 Critical warning values of effective rainfall on geological disaster /mm

2.3 地質(zhì)災(zāi)害氣象風(fēng)險模型及其檢驗

2.3.1 地質(zhì)災(zāi)害氣象風(fēng)險模型及預(yù)警分級地質(zhì)災(zāi)害氣象風(fēng)險度定量化表達(dá)式［6］為：

式中：R為地質(zhì)災(zāi)害氣象風(fēng)險度；V為地質(zhì)災(zāi)害易損度；Pe為有效雨量致災(zāi)概率；Ph為地質(zhì)災(zāi)害潛在危險度。

甘肅省地質(zhì)災(zāi)害易損度分布整體較低，為較高或高易損（圖3a），地質(zhì)災(zāi)害潛在危險度最高也僅是高危險（圖3b）。根據(jù)甘肅省地質(zhì)構(gòu)造和人口分布等因素，重新建立本地易損度和潛在危險度的分級標(biāo)準(zhǔn)。通過敏感性試驗，本文將地質(zhì)災(zāi)害潛在危險度和易損度按不等間隔化為5 級，有效雨量致災(zāi)概率按照0.2等間隔劃分為5級（表3）。

表3 有效雨量致災(zāi)概率、地質(zhì)災(zāi)害潛在危險度和易損度分級標(biāo)準(zhǔn)Tab.3 Classification standards for disaster probability caused by effictive rainfall,vulnerability and potential risk of geological disasters

在實際地質(zhì)災(zāi)害氣象風(fēng)險預(yù)警業(yè)務(wù)中，將降水誘發(fā)的地質(zhì)災(zāi)害氣象風(fēng)險預(yù)警等級劃分為有一定風(fēng)險（IV級）、風(fēng)險較高（III級）、風(fēng)險高（II級）、風(fēng)險很高（I級）4個等級，各個等級對應(yīng)的判別指標(biāo)和表征顏色如表4所示。氣象風(fēng)險度判別指標(biāo)數(shù)值介于0.004～1.000，其中紅色預(yù)警指標(biāo)為0.336～1.000，其余等級預(yù)警指標(biāo)均低于0.336。

表4 地質(zhì)災(zāi)害氣象風(fēng)險預(yù)警等級劃分Tab.4 Classification of meteorological risk early warning of geological disasters

2.3.2 地質(zhì)災(zāi)害氣象風(fēng)險精細(xì)化網(wǎng)格預(yù)報試驗與檢驗2021 年10 月5 日08:00 至6 日08:00，甘肅省東部出現(xiàn)了較大范圍的降水，隴南市、天水市、平?jīng)鍪泻蛻c陽市部分地區(qū)有大雨，局部地方暴雨，且3 日08:00 至5 日08:00，上述地區(qū)局部地方出現(xiàn)了大暴雨。強降水誘發(fā)多起地質(zhì)災(zāi)害，5 日上述地區(qū)出現(xiàn)31 起地質(zhì)災(zāi)害，其中天水市共發(fā)生26 起，主要集中在清水縣、秦州區(qū)和張家川回族自治縣，慶陽市寧縣共發(fā)生4 起，隴南市兩當(dāng)縣1 起。災(zāi)害類型主要為滑坡（22 起）和崩塌（9 起），主要影響居民家庭財產(chǎn)和公路交通設(shè)施，造成直接經(jīng)濟損失742.6×104元，受災(zāi)總?cè)藬?shù)為271人，災(zāi)情均為小型地質(zhì)災(zāi)害類型。選取發(fā)生在上述地區(qū)的地質(zhì)災(zāi)害事件檢驗本地模型的預(yù)警效果。

選 取2021 年10 月5 日08:00 前14 d 的 逐 小 時CMPAS和區(qū)域站降水資料以及當(dāng)天QPF數(shù)據(jù)，計算15 d有效雨量，應(yīng)用本地模型和文獻(xiàn)［6］模型，計算10月5 日有效雨量、有效雨量致災(zāi)概率和地質(zhì)災(zāi)害氣象風(fēng)險度，并對比本地模型與文獻(xiàn)［6］模型的預(yù)警效果（圖6）。有效雨量≥50 mm的區(qū)域（圖6a），有效雨量致災(zāi)概率普遍≥60%（圖6b），為紅色和橙色；有效雨量≥70 mm的區(qū)域，致災(zāi)概率超過80%，本地模型風(fēng)險度基本為橙色；黃色預(yù)警區(qū)域分布較零散（圖6c），災(zāi)點全部在黃色或橙色風(fēng)險預(yù)警區(qū)內(nèi)，即本地模型預(yù)警風(fēng)險較高或高的區(qū)域與實際災(zāi)害發(fā)生區(qū)基本吻合，預(yù)警效果較好。本地擬合的有效雨量致災(zāi)概率（圖6b）分布更合理，文獻(xiàn)［6］的致災(zāi)概率（圖6d）在甘肅省略偏高，可能導(dǎo)致其模型預(yù)報的甘肅省風(fēng)險度等級偏高（圖6e）。另外，本地模型預(yù)報風(fēng)險度（圖6c）空報區(qū)域明顯減少，天水市中北部的橙色預(yù)警區(qū)域也較小。

圖6 2021年10月5日有效雨量和地質(zhì)災(zāi)害氣象風(fēng)險產(chǎn)品Fig.6 Effective rainfall and the results of geological disaster meteorological risk on 5 October 2021

災(zāi)點預(yù)警檢驗表明（表5），災(zāi)點有效雨量致災(zāi)概率紅色預(yù)警次數(shù)最多，紅色預(yù)警比例達(dá)48.4%，約45.2%的災(zāi)點有效雨量致災(zāi)概率超過90.0%，高等級預(yù)警比列過高，不利于實際預(yù)警決策；本地模型黃色預(yù)警比例29.0%，橙色預(yù)警比例為58.1%，預(yù)警等級分布合理，高等級空報相對較少，能有效降低高等級風(fēng)險空報率。

表5 地質(zhì)災(zāi)害氣象風(fēng)險模型預(yù)警檢驗Tab.5 Early warning test of geological disaster meteorological risk models

本地模型對2021 年10 月5 日的地質(zhì)災(zāi)害預(yù)警效果較好，但無法評價模型的整體預(yù)報效果，因此選取2021 年10 月造成人員傷亡或經(jīng)濟損失的143起地質(zhì)災(zāi)害案例作為模型預(yù)警效果的檢驗樣本。災(zāi)情點主要分布在隴南山地東部和平慶地區(qū)，地質(zhì)災(zāi)害潛在危險度為0.3～0.7，易損度為0.2～0.5，分別計算災(zāi)情點的有效雨量致災(zāi)概率和風(fēng)險度。分2種情況進(jìn)行預(yù)警級別統(tǒng)計，一是只考慮有效雨量的情況，即檢驗有效雨量致災(zāi)概率的預(yù)警效果，二是檢驗風(fēng)險度指標(biāo)的應(yīng)用效果，即綜合考慮有效雨量、地質(zhì)災(zāi)害潛在危險度和易損度。

單一考慮有效雨量指標(biāo)（表6）預(yù)警時，黃色預(yù)警比例偏低（5.6%），橙色和紅色預(yù)警比例偏高，分別為21.0%和26.6%，紅色預(yù)警次數(shù)較多可能造成防災(zāi)減災(zāi)工作量增大，不利于實際地質(zhì)災(zāi)害預(yù)報預(yù)警服務(wù)工作的開展。本地模型風(fēng)險度指標(biāo)預(yù)警時，黃色預(yù)警（≥III級）比例最高，達(dá)33.6%，藍(lán)色以上（≥IV級）預(yù)警比例67.1%，預(yù)警效果較好，且橙色預(yù)警和紅色預(yù)警比例分別為32.2%、0，較符合實際地質(zhì)災(zāi)害防范情況，表明本地模型風(fēng)險度指標(biāo)預(yù)警效果較好，即本地模型地質(zhì)災(zāi)害氣象風(fēng)險預(yù)警能力較好。2種指標(biāo)均可能造成一定程度的漏報。本地模型漏報較多及無紅色預(yù)警可能是對藍(lán)色預(yù)警閾值和紅色預(yù)警閾值過高造成的，而這種閾值過高可能與有效雨量致災(zāi)概率閾值設(shè)置有關(guān)，后續(xù)工作中將針對本地降水特征，重新確定有效雨量致災(zāi)概率劃分標(biāo)準(zhǔn)，以期達(dá)到更好的應(yīng)用效果。

表6 2021年10月143個地災(zāi)樣本地質(zhì)災(zāi)害氣象風(fēng)險模型預(yù)警檢驗Tab.6 Early warning test of meteorological risk model about 143 geological disasters in October 2021

總體而言，有效雨量致災(zāi)概率對降水誘發(fā)的地質(zhì)災(zāi)害事件也有較好的預(yù)判，但高等級預(yù)警率偏高，本地模型對甘肅省地質(zhì)災(zāi)害事件的預(yù)警能力較好，較高等級的預(yù)警率有明顯的降低。

3 討論

逐個檢驗2021 年10 月逐日風(fēng)險度預(yù)警情況，發(fā)現(xiàn)平?jīng)鍪泻蛻c陽市中南部易出現(xiàn)高等級預(yù)警空報現(xiàn)象，李宇梅等［6］的研究亦存在此現(xiàn)象。對比地質(zhì)災(zāi)害潛危險度、易損度與有效降雨量致災(zāi)概率發(fā)現(xiàn)，該地區(qū)有效雨量致災(zāi)概率、地質(zhì)災(zāi)害易損度與其他地區(qū)無明顯差異，但地質(zhì)災(zāi)害潛在危險度等級偏高，可能導(dǎo)致地質(zhì)災(zāi)害氣象風(fēng)險模型的預(yù)警等級偏高。

地質(zhì)災(zāi)害隱患點均在低和較高易損度、地質(zhì)災(zāi)害潛在危險度較高地區(qū)，高或很高有效降雨量致災(zāi)概率對高預(yù)警等級氣象風(fēng)險度貢獻(xiàn)較大。分段擬合隴南山地和黃土高原有效降雨量致災(zāi)概率方程時，2個區(qū)域均存在災(zāi)情樣本量不夠充足的情況，可能造成所得的致災(zāi)概率方程不夠準(zhǔn)確，進(jìn)而影響地質(zhì)災(zāi)害氣象風(fēng)險預(yù)警模型的準(zhǔn)確率。如地質(zhì)災(zāi)害氣象風(fēng)險預(yù)警模型與單一考慮有效雨量致災(zāi)概率進(jìn)行地質(zhì)災(zāi)害氣象風(fēng)險預(yù)警時，均存在一定程度的漏報和誤報，這可能與有效降雨量致災(zāi)概率偏大或偏小有關(guān)。西北地區(qū)由于災(zāi)情樣本過于稀少，無法歸納出有效致災(zāi)概率方程。另外，后續(xù)工作中將繼續(xù)收集整理地質(zhì)災(zāi)情數(shù)據(jù)，更細(xì)致地分析研究區(qū)域降水與地質(zhì)災(zāi)害之間的統(tǒng)計關(guān)系，適當(dāng)調(diào)整有效雨量經(jīng)驗公式，重新擬合效雨量致災(zāi)概率方程，以期建立的地質(zhì)災(zāi)害模型對降水型地質(zhì)災(zāi)害的預(yù)警能力更好。

4 結(jié)論

（1）利用2013—2021年4—10月甘肅省地質(zhì)災(zāi)害災(zāi)情數(shù)據(jù)、降水觀測資料和CMPAS降水產(chǎn)品及精細(xì)化網(wǎng)格定量降水預(yù)報產(chǎn)品，選取有效降雨量為降水致災(zāi)因子，采用冪指數(shù)、二次方和三次方函數(shù)擬合方程，分別構(gòu)建了隴南山地、黃土高原有效降雨量致災(zāi)概率擬合方程，確定了2 個地區(qū)地質(zhì)災(zāi)害藍(lán)色、黃色、橙色和紅色預(yù)警的臨界降雨量閾值。

（2）根據(jù)研究區(qū)地質(zhì)災(zāi)害分布特征和降雨量觀測數(shù)據(jù)，結(jié)合評價指標(biāo)和有關(guān)計算公式，重新對研究區(qū)地質(zhì)災(zāi)害易損度、潛在危險度進(jìn)行等級劃分，以有效雨量致災(zāi)概率、地質(zhì)災(zāi)害潛在危險度和易損度為因子建立了甘肅省地質(zhì)災(zāi)害氣象風(fēng)險精細(xì)化網(wǎng)格預(yù)警模型，并通過對2021 年10 月已發(fā)生降雨型地質(zhì)災(zāi)害事件的驗證表明，該模型在甘肅省地質(zhì)災(zāi)害氣象風(fēng)險預(yù)警性能較好，預(yù)警效果良好。

（3）通過對比研究發(fā)現(xiàn)，地質(zhì)災(zāi)害氣象風(fēng)險預(yù)警模型的預(yù)警效果明顯優(yōu)于單一考慮有效雨量致災(zāi)概率的預(yù)警效果；相較于前人建立的地質(zhì)災(zāi)害氣象風(fēng)險預(yù)警模型，本研究建立的模型預(yù)警效果較優(yōu)，各等級預(yù)警比例更合理，更適用于甘肅省地質(zhì)災(zāi)害氣象風(fēng)險預(yù)警的實際需求。