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    南充市地質(zhì)災(zāi)害分型及致災(zāi)雨量閾值研究

    2018-10-10 05:17:38付世軍李曉容劉慧君鮮鐵軍
    關(guān)鍵詞:南充南充市雨量

    付世軍,李曉容,文 敏,劉慧君,鮮鐵軍

    (1.南充市氣象局, 四川 南充 637000;2.高原與盆地暴雨旱澇災(zāi)害四川省重點實驗室,四川 成都 610072;3.南充市國土資源局, 四川 南充 637000)

    0 引言

    本文研究的地質(zhì)災(zāi)害為主要由降雨因素引發(fā)的滑坡和崩塌。四川地質(zhì)結(jié)構(gòu)復(fù)雜,川西高原到盆地海拔落差達7500m,其過渡地帶——龍門山脈為國內(nèi)地質(zhì)活動最為頻繁地區(qū)之一,2008年“5.12”汶川特大地震致使當(dāng)?shù)氐刭|(zhì)結(jié)構(gòu)變得更為脆弱。同時,四川降雨豐富且時段集中,極端短時強降水時有出現(xiàn),極易誘發(fā)地質(zhì)災(zāi)害,出現(xiàn)群死群傷事件,為全國災(zāi)害影響最為嚴(yán)重的省份,如德陽清平特大泥石流、都江堰中興大型滑坡及龍池泥石流、涼山州美姑縣滑坡等。南充市地處盆地東北部,緊鄰汶川地震重災(zāi)地區(qū),地勢從北向南逐漸降低,向嘉陵江河谷地帶傾斜,北部低山區(qū)逐步過渡到南部淺丘平壩地區(qū),海拔193~856m,是四川地質(zhì)災(zāi)害隱患點分布較多的市之一,呈現(xiàn)從南到北逐步增多趨勢。

    有效降低地質(zhì)災(zāi)害帶來的生命財產(chǎn)損失,關(guān)鍵在于提前預(yù)警,為臨災(zāi)轉(zhuǎn)移提供充裕時間。主要由降雨因素引發(fā)地質(zhì)災(zāi)害的預(yù)警關(guān)鍵在于致災(zāi)雨量閾值的確定。從20世紀(jì)80年代以來,世界各個國家和地區(qū)應(yīng)用不同方法和數(shù)據(jù)資料致力于致災(zāi)雨量閾值研究[1-13],Caine[1]首先提出降雨強度(I)-歷時(D)關(guān)系閾值方法,Guzzetti[2]等引入累積有效降雨量概念開展閾值相關(guān)統(tǒng)計,劉海知等[3]研究得出四川省典型區(qū)域地質(zhì)災(zāi)害致災(zāi)臨界雨量閾值確定方法,沈玲玲等[4]使用新資料TRMM數(shù)據(jù)開展川內(nèi)地質(zhì)災(zāi)害降雨閾值研究,田述軍等[5]以德陽清平特大泥石流為例開展分析。本文充分利用南充地區(qū)加密區(qū)域氣象觀測資料和地質(zhì)災(zāi)情數(shù)據(jù),使用基于衰減系數(shù)的有效降水量和I-D關(guān)系閾值相結(jié)合的方法,研究得出不同時效致災(zāi)雨量閾值。

    1 數(shù)據(jù)與降雨型地質(zhì)災(zāi)害類型判定

    1.1 原始數(shù)據(jù)及質(zhì)量控制處理

    近年來,南充市國土資源局組織開展地質(zhì)災(zāi)害統(tǒng)計調(diào)查及數(shù)字化錄入,建成完整數(shù)據(jù)庫平臺。本文選取2000—2017年共2100余條地質(zhì)災(zāi)害點信息,無泥石流記錄,90%以上都為滑坡和崩塌,同期南充市228個加密自動觀測站和大監(jiān)站數(shù)據(jù)。

    資料處理及質(zhì)量控制遵循如下原則[14]:

    (1)地質(zhì)災(zāi)害事件信息真實可靠,數(shù)據(jù)詳細。

    (2)剔除核查治理后注銷的地質(zhì)災(zāi)害點信息。

    (3)在地質(zhì)災(zāi)害事件發(fā)生當(dāng)天及其前9天,離災(zāi)害點距離最近的觀測站有連續(xù)可靠數(shù)據(jù)。

    1.2 降雨型地質(zhì)災(zāi)害類型的判定

    通過上述原則,經(jīng)核查篩選出736條地質(zhì)災(zāi)害信息。其中有些不是由于降雨因素為主因誘發(fā)的,如自然地質(zhì)活動(地震)和人為工程活動等。故根據(jù)前人研究[15-20]和實際工作經(jīng)驗,引入有效降雨量方法,對降雨型地質(zhì)災(zāi)害進行判定。

    研究發(fā)現(xiàn),地質(zhì)災(zāi)害事件發(fā)生前10d的降雨都對其有不同程度的影響[21-23],故取事件發(fā)生時間當(dāng)日及前9d降雨量,引入累積有效降雨量進行計算:

    (1)

    式中:Rij表示前第i日到第j日累積有效降雨量,0.8j為第j日衰減系數(shù),Rj為第j日降雨量,i和j取值為0,1,2…9,滑坡當(dāng)日i和j=0。

    根據(jù)實際業(yè)務(wù)工作經(jīng)驗,i=0、j=2時,R02為短期有效降雨量;i=3、j=5時,R35為中期有效降雨量;i=6、j=9時,R69為長期有效降雨量;i=3、j=9時,R39=R35+R69為中長期有效降雨量;i=0、j=9時,R09為總累積有效降雨量。當(dāng)R09≥50.0 mm時,判定為降雨型地質(zhì)災(zāi)害[17];當(dāng)R09<50.0 mm,且Rj(j=0,1,2…9)任意一天降雨大于≥50.0 mm,也判定為降雨型地質(zhì)災(zāi)害;其余都為非降雨型地質(zhì)災(zāi)害。共有534條(約占72.6%)降雨型和202條(約占27.4%)非降雨型地質(zhì)災(zāi)害事件。

    地質(zhì)災(zāi)害的發(fā)生既與總累積降雨量有關(guān),又與雨型有密切關(guān)系,可分為短期降雨型、長歷時降雨型和短時降雨型。定義:

    2 地質(zhì)災(zāi)害致災(zāi)閾值確定方法

    2.1 短時降雨型致災(zāi)閾值

    Caine[1]提出降雨強度(I)-歷時(D)關(guān)系閾值方法后,在許多國家和地區(qū)的地質(zhì)災(zāi)害預(yù)報中都有應(yīng)用,鮑其云等[6]應(yīng)用該方法研究得出浙江丘陵山區(qū)縣引發(fā)滑坡的24h內(nèi)分時效降雨閾值,并在預(yù)警業(yè)務(wù)中得到很好應(yīng)用。本文將采用此方法進行短時強降雨型地質(zhì)災(zāi)害研究,定義一個冪指數(shù)關(guān)系式:

    I=CD-α

    (2)

    式中:I為誘發(fā)滑坡降雨事件的平均降雨強度(mm/h),C為常數(shù)參數(shù),D為誘發(fā)滑坡的降雨持續(xù)時間(h),α為統(tǒng)計參數(shù),取值表示引發(fā)滑坡的平均降雨強度(I)隨時間窗口(D)增大而減小的斜率。

    利用短時降水型地質(zhì)災(zāi)害事件的記錄信息,對比對應(yīng)的指標(biāo)站降水資料,得出災(zāi)害發(fā)生當(dāng)天和最大1h、3h、6h、12h降雨量,計算出平均降雨強度數(shù)據(jù)。分別應(yīng)用公式(2)的計算方法進行冪指數(shù)擬合,得出降雨強度(I)-歷時(D)關(guān)系閾值,共得到79個擬合關(guān)系函數(shù)。分別取D=1,3,6,12,24,代入擬合的I-D關(guān)系閾值冪指數(shù)方程,得出I值,D時效的降雨量閾值R=I×D。

    2.2 短期和中長期降雨型致災(zāi)閾值

    E02和E39分別表示短期和中長期降雨量對該次地質(zhì)災(zāi)害事件的貢獻率,R02、R39分別代表短期和中長期有效降雨量,即誘發(fā)地質(zhì)災(zāi)害的致災(zāi)雨量閾值。

    3 不同雨型誘發(fā)地質(zhì)災(zāi)害致災(zāi)閾值分析

    使用ArcGIS軟件,將災(zāi)害點經(jīng)緯度和所對應(yīng)的各時效降雨閾值信息導(dǎo)入南充市高程DEM地圖,形成柵格值,選用插值方法繪制等值線。基于距離反比IDM、Kriging和PRISM等多種插值方法的優(yōu)劣性比較研究[24-27],本文選取樣本個例數(shù)較為豐富,故選用地統(tǒng)計距離反比IDM插值法繪制全市降雨誘發(fā)地質(zhì)災(zāi)害的致災(zāi)閾值,并進行相關(guān)分析。

    3.1 短時降雨型

    圖1表示主要由短時降水誘發(fā)地質(zhì)災(zāi)害的致災(zāi)雨量閾值分布情況。通過分析圖1可見:時效為1h、3h、6h、12h和24h的降雨閾值低值分別為25~40mm、35~50mm、40~60mm、45~70mm、50~80mm,主要集中在閬中北部石灘水庫和解元水庫流域周邊、南部縣升鐘水庫及庫區(qū)流域,其余分布比較松散,分散于儀隴中北部山區(qū)、西充占山鄉(xiāng)梨樹溝水庫流域西側(cè)和蓬安、營山交界處等地質(zhì)環(huán)境局地脆弱區(qū),這些區(qū)域?qū)θ我鈺r效的短時降雨都較為敏感,容易由于短時降雨而引發(fā)地質(zhì)災(zāi)害。高值區(qū)主要位于中部地區(qū)和西充西部,為極值短時強降雨出現(xiàn)區(qū)域。

    閬中和南部縣位于南充市西北部,地處大巴山外弧褶皺帶,緊鄰汶川地震重災(zāi)區(qū)綿陽和廣元市,大地震及余震,使地質(zhì)環(huán)境特征更為脆弱。閬中北部為山區(qū),海拔400~858m,坡度和高程落差較大,且處于水庫流域,浸泡、匯流作用加大發(fā)生地質(zhì)災(zāi)害的風(fēng)險。南部縣升鐘水庫為西南地區(qū)最大的人工水庫工程,庫區(qū)范圍廣,多低山區(qū),風(fēng)險隱患點多,常有地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生。

    3.2 短期降雨型

    從圖2中可以看出,短期降雨(0~2d)對總有效降水的貢獻率E02在市區(qū)、營山和儀隴西部的部分地區(qū)較大,該區(qū)域的短期有效降水閾值均在200mm以上(圖3),其中嘉陵區(qū)中部和儀隴西部的局部地區(qū)達到250mm以上,說明該區(qū)域不易因短期降水造成地質(zhì)災(zāi)害。南充西北部為短期有效降雨閾值低值區(qū),與地震、山區(qū)地形和水庫流域及灌溉區(qū)等因素有關(guān)系。

    圖1 短時降雨引發(fā)地質(zhì)災(zāi)害的雨量閾值(單位:mm)Fig.1 Rainfall threshold for geological disasters caused by short-term rainfall(Unit: mm)

    圖2 不同類型降雨對地質(zhì)災(zāi)害的貢獻率Fig.2 Contribution rate of different types of rainfall to geological disasters(Unit: mm)

    3.3 中長期降雨型

    從圖2中可以看出,中長期降雨(3~9d)對總有效降水貢獻率為E39,形成從閬中、儀隴交界處附近開始,經(jīng)南部縣到西充的帶狀大值區(qū)。分析圖3中的中長期有效降水閾值,存在與此對應(yīng)在120mm以上的大值區(qū),說明此區(qū)域不易因中長期降水造成地質(zhì)災(zāi)害。南充偏南地區(qū)為長歷時有效降雨閾值的低值區(qū),連續(xù)性長歷時降雨的累積效益對該區(qū)地質(zhì)災(zāi)害的發(fā)生影響更大。偏南地區(qū)主要為淺丘平壩區(qū),其巖層多為紅色砂頁巖、泥巖夾砂巖,巖質(zhì)疏松,坡度高差小,長時效降水逐步累積滲透,地下水位上升,使破壞面摩擦減小,發(fā)生滑移,出現(xiàn)地質(zhì)災(zāi)害。

    4 致災(zāi)雨量閾值檢驗

    2018年4月12日夜間,南充出現(xiàn)分散不均的降雨天氣,局地性強,強降雨集中在華鎣山營山段北側(cè)邊坡20km范圍內(nèi),靈鷲鎮(zhèn)平橋村發(fā)生滑坡地質(zhì)災(zāi)害。選取靈鷲鎮(zhèn)平橋村加密自動站資料(見表1,表2),計算E02=0.95>0.56,且12h雨量/R02=0.99>0.8,判定為短時降雨型,短時強降水集中在19-22時,最大1h和3h降雨量分別為46.6mm和109.3mm。靈鷲鎮(zhèn)的短時降雨致災(zāi)雨量閾值擬合關(guān)系為I=37.322D-0.685,計算1、3、6、12和24h的閾值分別為37、53、66、82和102mm,對比表2,所有時效的短時降雨實況均大幅超過該閾值。過程中,預(yù)報員通過嚴(yán)密監(jiān)測自動站5分鐘加密資料,判斷該小時雨強將達到40mm以上,同時西南部有多個中心強度達55dbz的雷達反射率因子核心沿著華鎣山北側(cè)向觀測站移動,列車效益明顯,預(yù)計將連續(xù)出現(xiàn)超過當(dāng)?shù)鼗聻?zāi)害致災(zāi)雨量閾值的降水,19時55分發(fā)布暴雨橙色預(yù)警信號,并直接開展針對靈鷲鎮(zhèn)的“點對點”和雨量現(xiàn)報服務(wù),相關(guān)人員迅速轉(zhuǎn)移,21時左右當(dāng)?shù)囟嗵幓卤浪路课莸顾?、道路受損,但并無人員傷亡。

    圖3 不同類型降雨引發(fā)地質(zhì)災(zāi)害的有效雨量閾值(單位:mm)Fig.3 Effective rainfall threshold for geological disasters caused by different types of rainfall(Unit: mm)

    時間3日4日5日6日7日8日9日10日11日12日雨量(mm)035.80.5000000120.1

    表2 營山縣靈鷲鎮(zhèn)平橋村觀測站4月3-12日各時效有效雨量及貢獻率

    2018年5月17日上午,閬中市鶴峰鄉(xiāng)、千佛鎮(zhèn)、峰占鄉(xiāng)和涼水鎮(zhèn)等7個鄉(xiāng)鎮(zhèn)出現(xiàn)因短時強降雨引發(fā)的地質(zhì)災(zāi)害,8.85萬人受災(zāi),緊急轉(zhuǎn)移1377人,多處滑坡、供電通訊中斷。降雨落區(qū)及受災(zāi)地分布情況(圖4)和閬中北部短時強降雨型地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)低閾值區(qū)域(圖1)比較一致,且實況降雨超過當(dāng)?shù)刂聻?zāi)閾值。在服務(wù)中,氣象臺充分考慮強降雨預(yù)報落區(qū)和地災(zāi)易發(fā)區(qū)分布情況,提前發(fā)布西北部地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)區(qū)氣象風(fēng)險等級較高—高的風(fēng)險預(yù)警產(chǎn)品(圖4)。

    圖4 南充市2018年5月17日最大12h降雨落區(qū)(a)和風(fēng)險預(yù)警(b)對比圖Fig.4 Comparison chart of the maximum 12 h rainfall area (a) and risk warning (b) of Nanchong City on May.17, 2018

    5 結(jié)論

    本文利用南充228個加密自動站觀測資料和地質(zhì)災(zāi)情數(shù)據(jù),使用基于衰減系數(shù)的有效降水量和I-D關(guān)系閾值相結(jié)合的方法,對不同致災(zāi)降雨類型進行分型,開展不同時效致災(zāi)雨量閾值的研究,進行定量分析。

    (1)南充地區(qū)地質(zhì)災(zāi)害中,大約有72.6%是主要由降雨因素誘發(fā)的。

    (2)引入基于衰減系數(shù)和經(jīng)驗值的判別量,對不同致災(zāi)降雨類型引發(fā)的地質(zhì)災(zāi)害進行分型:有77.3%主要由短期降水引發(fā),只有22.7%的主要由長歷時降水誘發(fā),其中由短時降水引發(fā)的占短期降雨型的19.1%。所以南充地區(qū)的地質(zhì)災(zāi)害主要由短期強降雨誘發(fā),具有突發(fā)性強、危害大的特點。

    (3)使用I-D關(guān)系閾值法,對短時降雨型地質(zhì)災(zāi)害的閾值進行研究,得出西北部地質(zhì)脆弱山區(qū)和庫區(qū)為易發(fā)區(qū);短期和中長期降雨型地質(zhì)災(zāi)害用計算累積有效降水量和貢獻率的方法進行分析,發(fā)現(xiàn)西北部和偏南地區(qū)分別為各自的易發(fā)區(qū)。

    (4)利用上述各時效致災(zāi)降雨閾值,在2018年兩次降雨天氣過程預(yù)報服務(wù)和風(fēng)險預(yù)警業(yè)務(wù)中得到較好驗證。下一步,將結(jié)合更多的業(yè)務(wù)應(yīng)用情況、脆弱區(qū)分布及危害程度和專家經(jīng)驗等,對本文得出的致災(zāi)雨量閾值上、下浮動劃分等級,以便更貼近現(xiàn)代風(fēng)險預(yù)警業(yè)務(wù)需求。

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