2018年地質(zhì)災害重點區(qū)域氣象預警效果檢驗

楊 寅，林 建，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(lián)合實驗室，北京 100081)

0 引言

我國受崩塌、滑坡、泥石流等地質(zhì)災害影響嚴重。根據(jù)自然資源部數(shù)據(jù)，2018年全國共發(fā)生地質(zhì)災害2 966起，造成105人死亡、7人失蹤、73人受傷，直接經(jīng)濟損失14.7億元。

大量研究證明氣象是誘發(fā)滑坡、泥石流等淺層地質(zhì)災害的主要因素。國土資源部和中國氣象局2003年起聯(lián)合開展地質(zhì)災害氣象預警，并從2004年逐漸在省級開展聯(lián)合預警[1]。隨著業(yè)務持續(xù)開展，地質(zhì)和氣象部門工作者借鑒國內(nèi)外降水強度-時間(I-D)曲線[2]、降水驅(qū)動指標RTI[3]、閾值等相關研究成果[4-5]，結(jié)合國內(nèi)實際研發(fā)了多種氣象預警模型[6-10]，并分析總結(jié)了豐富的預報經(jīng)驗[11]，使我國地質(zhì)災害氣象預警業(yè)務水平逐漸提高。

地質(zhì)災害氣象預警水平提高依賴于地質(zhì)災害形成和發(fā)生機理研究深化、客觀模型性能和主觀經(jīng)驗積累與豐富，目前預警業(yè)務主要技術(shù)是“客觀模型+主觀訂正”，而其水平的提升需要通過預警檢驗反饋和支撐?？陀^評估和定量檢驗地質(zhì)災害氣象預警效果，首先要建立合理的檢驗方法。近年來，學者們先后提出預警命中數(shù)量[6]，有效預警百分比[7]，命中率、漏報率和空報率等一種或若干種的指標組合[10-12]，預兆得分(TS評分)[13]，以及涵蓋預警時間、空間和強度的預警效果評估方法[14-15]等多種預警檢驗方法。目前地質(zhì)災害氣象預警主流檢驗方法主要分為兩類，第一類為單指標法，以準確率等單個指標綜合評估氣象預警效果，結(jié)果簡單直觀，但未考慮空報和(或)漏報影響。第二類為多指標法，考慮命中、空報和漏報，但指標數(shù)量多，檢驗結(jié)果使用困難，也無法合理定量地描述不同等級氣象預警的效果。

研究分析2018年全國地質(zhì)災害時空分布特征，提出一種地質(zhì)災害氣象預警綜合評估方法，并選取典型災害個例論證評估方法的合理性，最后比較分析了地質(zhì)災害影響重點省份區(qū)域的氣象預警效果。

1 2018年地質(zhì)災害時空特征分析

根據(jù)自然資源部數(shù)據(jù)，2018年全國共發(fā)生滑坡、泥石流等地質(zhì)災害2 966起。表1是西南、西北等地區(qū)的地質(zhì)災害數(shù)量分布，由表1可見，西南地區(qū)數(shù)量最高，達1 044次，西北地區(qū)災害僅次于西南，為868次，以上兩地區(qū)災害數(shù)量之和占全國總數(shù)64.5%,“西多東少”空間分布特征明顯。以縣為基本單元分析各省(自治區(qū)、直轄市)地質(zhì)災害情況，云南、四川、甘肅、貴州、湖北五省災情最為嚴重。分析地質(zhì)災害時間分布特征，絕大多數(shù)災害發(fā)生在6～8月，以云南等五個省份為例，6～8月期間地質(zhì)災害發(fā)生百分率均超過80%。

圖1 2018年全國各地區(qū)地質(zhì)災害數(shù)量分布Fig.1 The distribution of geo-hazards between different regions of China in 2018

2 地質(zhì)災害氣象預警綜合評估方法

2.1 業(yè)務檢驗方法

氣象部門評估地質(zhì)災害氣象預警的業(yè)務檢驗方法是依據(jù)2017年8月中國氣象局發(fā)布的《地質(zhì)災害氣象風險預警服務業(yè)務技術(shù)指南》，指南規(guī)定以縣行政區(qū)或地質(zhì)災害點為檢驗對象，確定三種檢驗指標，分別是命中率(TSR)、漏報率(PO)和空報率(FAR)，公式如下：

(1)

(2)

(3)

式中：NA，NB，NC，nd——分別為Ⅳ級及以上地質(zhì)災害氣象預警命中、空報、漏報，以及無預警且沒有出現(xiàn)災害的縣或地質(zhì)災害點數(shù)量。

業(yè)務檢驗方法考慮了命中、空報和漏報，實用性較強，但實踐中發(fā)現(xiàn)該方法存在缺陷：首先，方法不區(qū)分預警等級，對Ⅳ級至Ⅰ級預警同等對待，既無法描述不同等級預警效果,還易導致業(yè)務人員傾向于發(fā)布最低等級預警，不利于預警業(yè)務開展和防災減災工作實施。其次，檢驗指標為三個，數(shù)量較多，結(jié)果不直觀。如以縣為檢驗基本單元，A省TSR、PO和FAR分別為85%、15%、80%，B省為88%、20%、90%，B省TSR高，但A省PO和FAR更優(yōu)，無法明確評判兩省預警效果好壞。

2.2 綜合評估方法

2016年8月中國氣象局發(fā)布《暴雨誘發(fā)地質(zhì)災害氣象風險預警業(yè)務規(guī)范》，規(guī)定氣象行業(yè)的預警等級劃分標準，按照25%～50%、50%～75%、75%～95%、95%以上的災害概率分為Ⅳ級、Ⅲ級、Ⅱ級和Ⅰ級預警。國家級業(yè)務中，目前只對外發(fā)布Ⅲ級及以上等級的地質(zhì)災害氣象預警，同時氣象行業(yè)收集的災情數(shù)據(jù)主要以縣為基本單元，尚未精確至災害點具體經(jīng)緯度位置。

研究借鑒地震預測檢驗常用的R值評分方法[16]，結(jié)合預警等級越高、災害發(fā)生概率越大的劃分標準，考慮預警發(fā)布和災情數(shù)據(jù)實際情況，提出一種地質(zhì)災害氣象預警綜合評估方法(簡稱綜合評估方法)：

(4)

式中：NA，NB，NC，ND——分別為Ⅲ級及以上預警命中、空報、漏報，以及無預警且沒有出現(xiàn)災害的縣行政區(qū)數(shù)量，縣行政區(qū)內(nèi)出現(xiàn)一起或多起地質(zhì)災害時，認定數(shù)量為一次；

a，b，c——為變量NA，NB，NC和ND的權(quán)重系數(shù)。

綜合評估方法的物理意義為考慮地質(zhì)災害氣象預警等級(即災害發(fā)生概率)的準確率與虛報率之差。方法根據(jù)不同等級氣象預警的災害概率確定各變量的權(quán)重系數(shù)：對于NC，由于災害實際發(fā)生，概率為100%，以此為基準設定權(quán)重系數(shù)b為1；對于NA和NB的系數(shù)a，實際業(yè)務中，當災害概率位于預警等級的概率區(qū)間內(nèi)即發(fā)布預警，因此以各預警等級的概率區(qū)間下限值確定Ⅲ級、Ⅱ級和Ⅰ級預警的權(quán)重系數(shù)，值分別為0.5、0.75和1；ND項所包含的縣均無預警發(fā)布，故本文取其概率區(qū)間上限值，對應權(quán)重系數(shù)c為0.5。

綜合評估方法的取值區(qū)間為[-1,1]，檢驗指標R不僅受命中、空報、漏報影響，還與預警等級有關。預警命中縣數(shù)量越多、空報縣越少，評估得分越高；命中縣的預警等級越高，評估得分越高，而空報縣的預警等級越高，評估得分越低。

2.3 典型地質(zhì)災害個例預警效果檢驗

以一次典型地質(zhì)災害個例分析綜合評估方法優(yōu)點和合理性。2018年7月1日夜間至2日，受高空槽和低層切變線影響，甘肅南部、四川盆地西部和北部等地出現(xiàn)暴雨，部分地區(qū)大暴雨或特大暴雨，中國氣象局與自然資源部7月1日20時聯(lián)合發(fā)布橙色等級地質(zhì)災害氣象預警。受降水誘發(fā)，7月2日甘肅和四川省分別有13和11個縣出現(xiàn)地質(zhì)災害(圖2)。

圖2 2018年7月2日20時24h降水量(填色)、地質(zhì)災害發(fā)生縣(黑色三角形)和氣象預警情況Fig.2 The 24 hour precipitation observation, location of county with geological hazards and meteorological early warning at 12:00(UTC) 2 July, 2018

表1是氣象預警在甘肅和四川省命中、空報和漏報情況，以及業(yè)務檢驗和綜合評估方法結(jié)果對比。

預警在甘肅命中、空報和漏報的縣數(shù)量分別為10個、7個和3個，其中命中與空報均為Ⅲ級預警，無預警且沒有地質(zhì)災害的縣66個，綜合評估方法得分如下：

(5)

預警在四川省的命中縣數(shù)量為10個，其中Ⅲ級8個、Ⅱ級2個；漏報2個縣；空報21個縣，其中Ⅲ級19個、Ⅱ級2個，無預警且沒有地質(zhì)災害的縣數(shù)量147個，綜合評估方法檢驗結(jié)果為：

(6)

表1 典型地質(zhì)災害個例預警情況及業(yè)務檢驗方法和綜合評估方法結(jié)果對比

甘肅與四川相比TSR略高、FAR更低，但四川PO低，三種檢驗指標結(jié)果互有高低，根據(jù)業(yè)務檢驗方法結(jié)果無法直接判斷兩省預警效果優(yōu)劣。綜合評估方法以單指標R給出四川優(yōu)于甘肅的檢驗結(jié)果，比業(yè)務檢驗方法更簡單直觀。再分析綜合評估方法合理性，預警在甘肅與四川的命中縣數(shù)量均為10個，甘肅均為Ⅲ級預警，而四川有2個縣為Ⅱ級，考慮到較高等級預警代表災害發(fā)生概率更大，對地質(zhì)災害防御工作的指示作用更強，同時四川省災害漏報縣數(shù)量更低，預警效果在四川更好的評估結(jié)果是合理的。此外，如果將四川省命中縣的預警等級由Ⅲ級升級為Ⅰ級，評分提高為0.66；將空報縣的Ⅲ級預警均上調(diào)為Ⅱ級，評分下降為0.56；說明綜合評估方法要求根據(jù)實際情況發(fā)布相應等級氣象預警，鼓勵對命中縣發(fā)布高等級預警，并懲罰在空報縣發(fā)布高等級預警。

綜合評價方法在考慮預警命中、空報和漏報的同時，區(qū)分評估了不同等級氣象預警的效果，檢驗結(jié)果直觀，對地質(zhì)災害氣象預警業(yè)務科學開展有促進作用。

3 地質(zhì)災害重點區(qū)域預警效果評估

根據(jù)2018年全國地質(zhì)災害特征，研究以縣為基本單元，選取6～8月地質(zhì)災害影響最嚴重區(qū)域，即云南、四川、甘肅、貴州、湖北五個省份進行預警效果檢驗。表2給出預警在各省命中、空報和漏報的縣數(shù)量，以及業(yè)務檢驗和綜合評估方法結(jié)果。分析業(yè)務檢驗方法，各省TSR均在97%以上，變化幅度僅為2%；除個別省份外，PO與FAR分別超過55%和80%，而且兩個指標的變化幅度較小，均在10%以內(nèi)，整體來看檢驗結(jié)果的區(qū)分度不明顯。對比分析各省結(jié)果，貴州預警命中災害的比例最大、漏報災害的比例最少，TSR和PO最優(yōu)，雖然貴州FAR與該指標最優(yōu)的湖北有9%差距，但貴州PO比湖北有領先17%的更大優(yōu)勢，因此貴州預警效果最好；在其余四個省中，湖北TSR和FAR均最優(yōu)，PO與表現(xiàn)最好的四川接近(相差2%)，因此湖北預警效果是次優(yōu)的；剩余的云南、四川和甘肅三省TSR、PO和FAR指標各有高低，難以根據(jù)業(yè)務檢驗方法結(jié)果判斷各省預警效果好壞。

相比而言，綜合評估方法以單個指標評估各省，直觀地給出了貴州最優(yōu)，湖北其次，云南最差的預警效果排名，此外R值范圍在0.16～0.50，變化幅度達34%，比業(yè)務檢驗方法TSR、PO和FAR指標變化幅度大，區(qū)分度更明顯。圖3是業(yè)務檢驗和綜合評估方法的定量結(jié)果對比，綜合評估方法檢驗得分整體上與漏報率和空報率負相關，這是符合業(yè)務經(jīng)驗的。由以上分析可以發(fā)現(xiàn)，綜合評估方法指標唯一，結(jié)果直觀，區(qū)分度明顯，并且符合業(yè)務經(jīng)驗。對于地質(zhì)災害影響嚴重的云南等五省份，綜合評估方法給出了預警效果從高到低為貴州、湖北、四川、甘肅、云南。

表2 2018年6～8月云南等五省地質(zhì)災害氣象預警情況及業(yè)務檢驗方法和綜合評估方法檢驗結(jié)果對比

圖3 2018年6～8月云南等五省地質(zhì)災害氣象預警的業(yè)務檢驗和綜合評估方法檢驗結(jié)果對比Fig.3 Comparison of results between operational and comprehensive evaluation method for meteorological early warning to geological hazards in Yunnan and other four provinces from June to August, 2018

4 結(jié)論與討論

(1)2018年我國地質(zhì)災害呈現(xiàn)出西多東少的空間分布特征，以西南地區(qū)受災害影響最為嚴重，西北地區(qū)次之，兩地區(qū)災害數(shù)量之和占全國總數(shù)64.5%；時間分布特征方面，絕大多數(shù)地質(zhì)災害都發(fā)生在6～8月。

(2)研究提出一種地質(zhì)災害氣象預警綜合評估方法，該方法檢驗指標唯一，根據(jù)不同等級氣象預警的災害發(fā)生概率確定變量權(quán)重系數(shù)，物理意義為考慮地質(zhì)災害氣象預警等級(即災害發(fā)生概率)的準確率與空報率差值。2018年西部地區(qū)典型地質(zhì)災害個例檢驗結(jié)果表明，綜合評估方法具有考慮命中、空報和漏報的同時，區(qū)分評估不同等級氣象預警效果的能力，檢驗結(jié)果區(qū)分度高，與漏報率和空報率指標負相關，符合業(yè)務經(jīng)驗。此外，該評估方法具有要求根據(jù)實際情況發(fā)布相應等級氣象預警的特點，鼓勵對預警命中縣發(fā)布高等級預警，懲罰空報縣發(fā)布高等級預警。

(3)采用綜合評估方法，以縣行政區(qū)為基本單元對2018年6～8月地質(zhì)災害影響嚴重五個省份的氣象預警進行對比，預警效果由高到低排名為貴州、湖北、四川、甘肅、云南。

由于目前氣象部門收集的災情信息只能精確到天，綜合評估方法未考慮預警時間精度檢驗，如果未來災害發(fā)生時間更精確，可以將時間項引入檢驗方法中。