天水市“7.25”群發(fā)性淺層滑坡降雨閾值及空間分布研究

黃 森，崔素麗，辛 鵬，王 濤，梁昌玉

(1.大陸動力學(xué)國家重點實驗室 西北大學(xué)地質(zhì)學(xué)系，陜西 西安 710069； 2.中國地質(zhì)科學(xué)院 地質(zhì)力學(xué)研究所，北京 100081)

降雨滑坡是我國黃土高原地區(qū)發(fā)育最多的滑坡類型[1-4]。2013年7月，受極端降雨影響，延安及天水地區(qū)發(fā)生了大規(guī)模地質(zhì)災(zāi)害，延安地區(qū)引發(fā)了8 000余處地質(zhì)災(zāi)害，嚴(yán)重威脅當(dāng)?shù)厝罕姷娜松碡敭a(chǎn)安全[5-6]；天水地區(qū)的群發(fā)性災(zāi)害造成了24人死亡，1人失蹤，9 052間房屋出現(xiàn)了不同程度的損壞，直接經(jīng)濟(jì)損失達(dá)到了82.75億元[7-10]。因此，本次研究希望通過研究雨量變化過程與滑坡分布之間的關(guān)系，可以為減災(zāi)防災(zāi)提供良好的基礎(chǔ)支撐作用。

誘發(fā)群發(fā)災(zāi)害的雨量變化過程可分為持續(xù)累積降雨、短期強(qiáng)降雨、小時降雨等。針對2013年7月天水極端降雨誘發(fā)大規(guī)模群發(fā)災(zāi)害事件，于國強(qiáng)等[8]分析其成因時，利用四次強(qiáng)降雨數(shù)據(jù)，分析研究得知此次災(zāi)害事件具有群發(fā)性、普遍性局地暴發(fā)性特征；王敏龍等[9]對四次強(qiáng)降雨與滑坡分布進(jìn)行分析后認(rèn)為，此次群發(fā)災(zāi)害的形成與降雨的周期性有一定關(guān)系，尤其是小型滑坡的發(fā)生與降水周期密切相關(guān)；郭富赟等[10]在累積降雨與四次強(qiáng)降雨的基礎(chǔ)上，經(jīng)研究發(fā)現(xiàn)極端降水對災(zāi)害形成的主要促進(jìn)作用表現(xiàn)在前期降水豐富，持續(xù)時間長，當(dāng)期降雨強(qiáng)度大；劉林通等[11]以秦州區(qū)教場壩溝為例，研究分析小時降雨與滑坡易發(fā)性關(guān)系，結(jié)果表明此次災(zāi)害事件的實際降雨強(qiáng)度與滑坡發(fā)生情況基本吻合。

對于天水地區(qū)2013年7月降雨型群發(fā)災(zāi)害事件，并沒有學(xué)者開展有關(guān)極端降雨雨量變化過程與滑坡分布相關(guān)性研究，前人主要分析了此次極端降雨誘發(fā)群發(fā)性地質(zhì)災(zāi)害的特征及成因，在成因分析的基礎(chǔ)上利用強(qiáng)降雨及累積降雨數(shù)據(jù)分析了滑坡的分布特征。筆者在選取典型受災(zāi)區(qū)域的基礎(chǔ)上，利用獲取的小時精度降雨數(shù)據(jù)，對此次極端降雨事件降雨過程與群發(fā)災(zāi)害空間分布進(jìn)行了相關(guān)性分析，其中小時降雨量最大為48.4mm，累積降雨最高為665.1mm。通過對不同降雨模式與滑坡分布進(jìn)行相關(guān)性分析，選取相關(guān)性最優(yōu)的時間段并統(tǒng)計分析，得出該地區(qū)降雨誘發(fā)群發(fā)性滑坡的臨界降雨量，并對此次災(zāi)害的空間分布規(guī)律進(jìn)行相應(yīng)分析，為該地區(qū)突發(fā)強(qiáng)降雨或持續(xù)強(qiáng)降雨情況下的地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測預(yù)警工作提供相應(yīng)的支持。

1 研究區(qū)概況

2013年7月25日，甘肅省天水市出現(xiàn)了大范圍的強(qiáng)降雨天氣。在極端降雨的影響下多地區(qū)出現(xiàn)大規(guī)模地質(zhì)災(zāi)害，此次地質(zhì)災(zāi)害分布廣、數(shù)量多，且多以狹長、小型淺層黃土滑坡及泥流型黃土滑坡為主。災(zāi)害前后對比如圖1所示，圖示范圍為研究區(qū)內(nèi)柳林村，影像源自災(zāi)害前后高精度遙感影像圖，滑坡泥流相互影響、

圖1 災(zāi)害前后對比圖Fig.1 The contrast before and after the disaster

相互促進(jìn)，整體上表現(xiàn)出災(zāi)害的鏈?zhǔn)叫?yīng)[12-13]。眾多受災(zāi)區(qū)域以天水秦州區(qū)南部娘娘壩地區(qū)最為嚴(yán)重，因此選取該地區(qū)作為研究區(qū)域。

研究區(qū)地處西秦嶺北緣，甘肅省天水市秦州區(qū)南部，地質(zhì)環(huán)境復(fù)雜，植被茂密，屬長江水系白家河流域，地理坐標(biāo)為34.12°～34.41°N，105.62°～106°E，海拔為1366.1～2244.8 m，處于暖溫帶半濕潤區(qū)，降水多，溫差顯著，年均降水量在600 mm以上，降雨多集中在6～9月份。區(qū)內(nèi)地貌以侵蝕構(gòu)造中低山為主，西北部紅土-黃土丘陵地貌占比較少，中低山區(qū)山陡溝深，溝谷形態(tài)多呈深“V”型，出露地層巖性以泥盆系大草灘群紫紅色砂巖及板巖互層夾礫巖、泥盆系舒家壩組變質(zhì)砂巖和第四系風(fēng)成黃土為主，上覆黃土層較薄，平均厚度約1 m，植被多以高大喬木為主；紅土-黃土丘陵區(qū)地層以新近系紅色泥巖及第四系黃土層為主，厚度普遍較大，植被覆蓋較差。

在收集研究區(qū)受災(zāi)前后高精度遙感影像的基礎(chǔ)上，通過前后對比進(jìn)行滑坡的解譯工作，以此確保解譯工作的準(zhǔn)確性。解譯工作歷時5個月，筆者完成的解譯工作約占總數(shù)的90%，剩余10%工作在筆者野外實地調(diào)查期間由本項目其余小組成員進(jìn)行解譯。結(jié)果顯示，在娘娘壩及周邊3個鄉(xiāng)鎮(zhèn)約747.61 km2的區(qū)域內(nèi)，共解譯出滑坡45 446處，滑坡面積達(dá)到了16.89 km2，占研究區(qū)面積的2.26%。本研究選取的降雨數(shù)據(jù)源自娘娘壩地區(qū)雨量監(jiān)測站，研究區(qū)內(nèi)部及周邊監(jiān)測站點共22座，解譯結(jié)果及站點位置如圖2所示，研究區(qū)東南部為基巖山區(qū)，故監(jiān)測站點主要集中在中西部及西北部，每個站點的雨量數(shù)據(jù)精確到了小時。

圖2 滑坡解譯及站點分布圖Fig.2 The map of landslide interpretation and site distribution

對降雨數(shù)據(jù)進(jìn)行整理可知，此次降雨過程從6月19日到7月26日共持續(xù)38天，累積降雨量整體表現(xiàn)為75～650 mm，錢家壩地區(qū)累積降雨量更是達(dá)到了665.1 mm。在此期間共經(jīng)歷了四次短期強(qiáng)降雨，四次強(qiáng)降雨降雨量分別為30～285 mm、0～150 mm、0～45 mm、0～180 mm，數(shù)據(jù)顯示，降雨多集中在前兩次及最后一次強(qiáng)降雨，第三次強(qiáng)降雨雨量相對較少，不同強(qiáng)降雨及累積降雨降雨量分布圖如圖3所示。

圖3 降雨等值線分布圖Fig.3 Contour map of rainfall

2 研究方法

2.1 降雨數(shù)據(jù)處理

為了研究降雨區(qū)間與滑坡分布之間的對應(yīng)關(guān)系，首先需要對降雨數(shù)據(jù)進(jìn)行分區(qū)，即降雨量等值線圖的制作，本文選取的制圖方式是克里金插值法，插值結(jié)果如前文圖3所示，方法如下：

克里金插值法(Kriging)，又稱空間局部估計或空間局部插值法[14]，是依據(jù)協(xié)方差函數(shù)對隨機(jī)過程/隨機(jī)場進(jìn)行空間建模和預(yù)測(插值)的回歸算法，該方法是在變異函數(shù)理論和結(jié)構(gòu)分析的基礎(chǔ)上，在有限區(qū)域內(nèi)對區(qū)域化變量進(jìn)行無偏最優(yōu)估計的一種辦法[15-17]。

克里金法包括普通克里金法、泛克里金法和協(xié)同克里金法等方法，其中普通克里金插值法假設(shè)條件少、需求參數(shù)較為簡單，是比較常用的一種統(tǒng)計方式，公式為：

(1)

式中：Z*(K0)為待計算位置的降水預(yù)測值；λi為插值過程中不同雨量站點對估算位置降水量的權(quán)重；Ki表示雨量站點的實際位置；Z(Ki)表示雨量站點的實測值。

考慮到山區(qū)降雨與地形海拔有一定的因素，因此文章采用協(xié)同克里金法(Co-Kriging)進(jìn)行插值分析，該方法為克里金插值法的改進(jìn)方法，在建模過程中不僅需要主變量，還需要引入?yún)f(xié)變量進(jìn)行聯(lián)合分析，協(xié)變量數(shù)量不限，但主變量與協(xié)變量必須具有一定的相關(guān)性。本文以雨量監(jiān)測站點的實際降雨數(shù)據(jù)為主變量，以研究區(qū)高精度DEM高程數(shù)據(jù)為協(xié)變量進(jìn)行降雨插值，兩個變量的協(xié)同克里金插值公式如下[18-19]：

(2)

式中：Z*(K0)為待計算位置的降水預(yù)測值；λi為參與插值的站點對估算位置降水量的權(quán)重；Z(Ki)表示雨量站點的實測值；λj為參與插值的DEM高程數(shù)據(jù)對估算位置降水量的權(quán)重；Z(Kj)為DEM高程數(shù)據(jù)的實測值。

2.2 分區(qū)統(tǒng)計

在降雨量等值線圖的基礎(chǔ)上，通過統(tǒng)計不同降雨區(qū)間的滑坡數(shù)可初步獲取降雨數(shù)據(jù)與滑坡分布的對應(yīng)關(guān)系，統(tǒng)計過程借助GIS中以表格顯示分區(qū)統(tǒng)計法，統(tǒng)計結(jié)果可直接為后續(xù)的相關(guān)性分析計算提供數(shù)據(jù)支撐。

要實現(xiàn)兩者之間的統(tǒng)計分析前提有兩點：①需要對降雨量等值線圖進(jìn)行重分類；②按多邊形提取解譯滑坡的中心點，利用不同時段的降雨數(shù)據(jù)提取每一個滑坡點的降雨量。滿足兩個前提條件后對不同的降雨數(shù)據(jù)進(jìn)行滑坡數(shù)量的分區(qū)統(tǒng)計，得到不同降雨區(qū)間的滑坡總數(shù)，選取的降雨數(shù)據(jù)包括四次強(qiáng)降雨、累積降雨以及強(qiáng)降雨期間具有代表性的小時降雨數(shù)據(jù)。

2.3 相關(guān)性分析

相關(guān)性分析是反映降雨數(shù)據(jù)與滑坡分布兩者之間相關(guān)程度的高低，分為有影響和無影響兩種情況。由于降雨數(shù)據(jù)分區(qū)后為有序變量，且兩者關(guān)系不符合正態(tài)分布，因此選用斯皮爾曼(Spearman)相關(guān)系數(shù)進(jìn)行計算分析，計算方法如下：

斯皮爾曼相關(guān)系數(shù)常用字母ρ表示，它是衡量兩個變量的依賴性的非參數(shù)指標(biāo)，該方法相比積差相關(guān)系數(shù)而言，不需要較為嚴(yán)格的數(shù)據(jù)條件，只需要兩個成對的變量觀測值即可[20]。具體公式如下：

(3)

在求得斯皮爾曼相關(guān)系數(shù)后，為了檢測系數(shù)的可靠程度，需要對所得系數(shù)進(jìn)行相應(yīng)的檢驗，該檢驗方法稱為t檢驗，公式如下：

(4)

式中：r代表相關(guān)系數(shù)，n代表所求樣本的數(shù)據(jù)總量，則自由度為n-2。

若所求t值大于0.05，說明兩個變量不存在相關(guān)性，若所求t值小于0.05，則表示兩組變量存在顯著相關(guān)性。相關(guān)性強(qiáng)弱取決于斯皮爾曼相關(guān)系數(shù)的大小，ρ的取值介于-1到1之間，系數(shù)為負(fù)表示負(fù)相關(guān)，系數(shù)為正表示正相關(guān)，

將降雨數(shù)據(jù)插值結(jié)果與滑坡分布圖進(jìn)行疊加，在相關(guān)性判別的基礎(chǔ)上，剔除無相關(guān)性的降雨數(shù)據(jù)，在有顯著相關(guān)性的降雨數(shù)據(jù)中選擇相關(guān)程度最大且呈正相關(guān)的數(shù)據(jù)，利用該降雨數(shù)據(jù)與滑坡分布的疊加圖進(jìn)行降雨閾值的統(tǒng)計分析，最后利用累積降雨分析降雨與滑坡分布的空間分布規(guī)律。

3 計算結(jié)果及規(guī)律分析

3.1 相關(guān)性計算

不同降雨數(shù)據(jù)與滑坡分布的相關(guān)性及t值計算結(jié)果如表1、表2和表3所示。

由表1可知，10次有代表性質(zhì)的小時降雨中有3次與滑坡分布具有顯著相關(guān)性，其中兩次計算結(jié)果小于0，表明兩者之間呈負(fù)相關(guān)，僅6月20日2-3點相關(guān)性計算結(jié)果為0.636>0，故選取此次小時降雨過程分析誘發(fā)群發(fā)性淺層滑坡的小時降雨閾值。

表1 小時降雨與滑坡分布相關(guān)性分析結(jié)果Table 1 Results of correlation analysis between hourly rainfall and landslide distribution

由表2可知，四次強(qiáng)降雨過程中有兩次與滑坡分布有顯著相關(guān)性，兩次計算結(jié)果分別為0.683>0和-0.643<0，故選取前者分析誘發(fā)群發(fā)性淺層滑坡的強(qiáng)降雨閾值，即第二次強(qiáng)降雨過程。

表2 強(qiáng)降雨與滑坡分布相關(guān)性分析結(jié)果Table 2 Results of correlation analysis between heavy rainfall and landslide distribution

由表3可知，總的累積降雨與滑坡分布有顯著相關(guān)性，因此通過對累積降雨與滑坡分布進(jìn)行統(tǒng)計分析可以得到該地區(qū)誘發(fā)大規(guī)模淺層滑坡的累積降雨閾值。

表3 累積降雨與滑坡分布相關(guān)性分析結(jié)果Table 3 Results of correlation analysis between cumulative rainfall and landslide distribution

3.2 降雨閾值分析

通過相關(guān)系數(shù)的計算、篩選，不同降雨模式下最優(yōu)降雨數(shù)據(jù)與滑坡分布疊加圖及數(shù)據(jù)統(tǒng)計如圖4、圖5所示。

圖4 降雨數(shù)據(jù)與滑坡分布疊加圖Fig.4 Overlay of rainfall data and landslide distribution

圖5 降雨數(shù)據(jù)與滑坡分布統(tǒng)計圖Fig.5 Statistics of rainfall data and landslide distribution

圖4(a)、圖5(a)為最優(yōu)小時降雨與滑坡分布對應(yīng)情況，具體時間為2013年6月20日2～3點，從圖中可以看出，群發(fā)滑坡多集中分布在降雨量15～20 mm之間，約占總數(shù)的48.86%，因此可以認(rèn)為誘發(fā)群發(fā)性淺層滑坡的小時雨強(qiáng)最小為15 mm/h，最大為20 mm/h，小時降雨量小于15 mm或大于20 mm誘發(fā)群發(fā)滑坡的概率相對較小。

圖4(b)、圖5(b)為第二次強(qiáng)降雨階段降雨量與滑坡分布對應(yīng)情況，圖中顯示滑坡占比最多的區(qū)域集中在降雨量105 mm～120 mm之間，約為26.36%，在此之前，滑坡分布隨降雨量增加整體呈上升趨勢，高于該降雨區(qū)間后呈下降趨勢，因此可以認(rèn)為誘發(fā)群發(fā)性淺層滑坡的強(qiáng)降雨雨量最優(yōu)值處于該降雨區(qū)間內(nèi)。

從小時降雨及強(qiáng)降雨數(shù)據(jù)統(tǒng)計可以看出，在短時間內(nèi)，隨著降雨量的增加，滑坡數(shù)量呈現(xiàn)出先遞增后減小的趨勢，造成這種現(xiàn)象的原因在于，研究區(qū)內(nèi)多為中低山地貌，山體坡度普遍較大，因此在雨水落至坡體后沒有充足時間產(chǎn)生下滲作用就會在坡體上形成地表徑流，特別是在暴雨期間，雨量大，來勢猛，地表徑流的形成時間會比雨量較小時提前，地表徑流的提前形成降低了雨水在淺層土體中的入滲量，因此在降雨量超過一定界限時，滑坡的形成概率反而會減小。

此次持續(xù)降雨事件共持續(xù)了38天，在此期間部分地區(qū)累積降雨已超過了往年年平均累積降雨量，對累積降雨數(shù)據(jù)與滑坡分布進(jìn)行統(tǒng)計分析得到結(jié)果如圖6所示。

圖6 累積降雨與滑坡分布統(tǒng)計圖Fig.6 Statistics of cumulative rainfall and landslide distribution

從圖中可以看到，最高點橫坐標(biāo)為275 mm～300 mm，此時滑坡數(shù)量為6179，約占總數(shù)的13.63%，除該點外，滑坡發(fā)育數(shù)量在累積降雨量250 mm～625 mm之間基本保持穩(wěn)定，共占據(jù)總數(shù)的85.61%，經(jīng)對比降雨等值線圖可知圖中局部突出是由于有較大的降雨量區(qū)域，綜合考慮降雨時長及黃土層厚度可知，累積降雨量達(dá)到250 mm時研究區(qū)內(nèi)上覆黃土層含水率已經(jīng)飽和，此時黃土層與下伏基巖之間摩擦力降至最低，隨著累積降雨的持續(xù)增加，降雨量已不是淺層黃土滑坡發(fā)生的主要影響因素，因此可認(rèn)為，誘發(fā)群發(fā)性淺層滑坡的臨界累積降雨量為250 mm。

3.3 降雨誘發(fā)滑坡空間分布規(guī)律分析

相關(guān)性計算結(jié)果顯示，滑坡分布與累積降雨有著顯著相關(guān)性，兩者疊加如圖7所示。

圖7 累積降雨與滑坡分布關(guān)系圖Fig.7 Relationship between cumulative rainfall and landslide distribution

圖中顏色從紅色到藍(lán)色表示累積降雨量的增長，通過與滑坡點進(jìn)行疊加后發(fā)現(xiàn)，淡黃色到藍(lán)色區(qū)域滑坡分布最多，以中部藍(lán)色累積降雨量多的區(qū)域分布最為集中；紅色、黃色區(qū)域累積降雨量少，對應(yīng)的滑坡數(shù)量少，尤其是紅色區(qū)域基本沒有滑坡災(zāi)害的出現(xiàn)。

從圖中可以反映出滑坡分布與降雨強(qiáng)度成正相關(guān)，降雨強(qiáng)度大的地區(qū)群發(fā)滑坡特征非常明顯，研究區(qū)降雨強(qiáng)度從中部向兩側(cè)遞減，最多降雨量集中在娘娘壩鎮(zhèn)區(qū)域，方向在NNE向，從中部向東南向及西北向雨量逐漸減少，相對于東南向，西北向降雨遞減速率大，從地形考慮主要是因為研究區(qū)東南部為基巖山區(qū)，西北部為黃土丘陵地帶，群發(fā)滑坡的遞減規(guī)律同降雨變化趨勢保持一致，西北部強(qiáng)度衰減速率大于東南部。因此研究區(qū)滑坡空間分布整體表現(xiàn)為中部集中，東南部偏多，西北部較少，滑坡空間分布與降雨落區(qū)高度一致，降雨集中區(qū)域滑坡多，降雨少的區(qū)域滑坡少。

4 討論

解譯滑坡數(shù)據(jù)顯示，此次群發(fā)災(zāi)害分布最密集區(qū)域為研究區(qū)中部位置，整體呈NNE向斜向分布，西北部分布少，東南部分布較多，聯(lián)系滑坡解譯圖與四次強(qiáng)降雨降雨量等值線分布圖，易知兩者之間的對應(yīng)關(guān)系，在此基礎(chǔ)上，可對四次強(qiáng)降雨如何影響滑坡空間分布進(jìn)行分析討論，并明確每次強(qiáng)降雨在此次災(zāi)害事件中所承擔(dān)的作用。

第一次強(qiáng)降雨的降雨多集中在研究區(qū)東部靠北區(qū)域，滑坡數(shù)據(jù)顯示，滑坡多集中在研究區(qū)NNE向，首次強(qiáng)降雨雨量集中區(qū)域與滑坡集中分布區(qū)域不一致，從相關(guān)性分析結(jié)果也可確定，首次強(qiáng)降雨與滑坡分布無顯著相關(guān)性。

第二次強(qiáng)降雨多集中在研究區(qū)中部娘娘壩鎮(zhèn)地區(qū)，最高降雨量為150 mm，降雨量從大到小變化趨勢整體上較為符合此次群發(fā)滑坡的分布情況，相關(guān)性分析結(jié)果顯示，第二次強(qiáng)降雨與滑坡分布具有顯著相關(guān)性，且相關(guān)性為正。

第三次強(qiáng)降雨降雨量多集中在研究區(qū)南部偏西娘娘壩鎮(zhèn)與大門鄉(xiāng)交界位置，面積相對較小，最高降雨量為45 mm，此次降雨在空間上表現(xiàn)出局部性，整體變化小，相關(guān)性計算結(jié)果顯示，此次強(qiáng)降雨過程與滑坡分布之間無顯著相關(guān)。

第四次強(qiáng)降雨降雨量最大為180 mm，位于研究區(qū)中部位置，該處為滑坡密集分布區(qū)域，但是此次降雨過程降雨量大小表現(xiàn)為中部>西南向>東北向，與滑坡點分布情況不符，且相關(guān)性計算結(jié)果顯示為負(fù)，表示負(fù)相關(guān)。

通過對比四次強(qiáng)降雨與滑坡分布關(guān)系可知，第一次降雨與滑坡分布沒有明顯相關(guān)性，但首次強(qiáng)降雨降雨量是四次強(qiáng)降雨中最大的，因此可以認(rèn)為此次降雨過程應(yīng)為后期災(zāi)害形成做前期降雨的準(zhǔn)備工作；第二次強(qiáng)降雨與滑坡分布相關(guān)性最好，由此可以推斷，第二次強(qiáng)降雨應(yīng)是此次群發(fā)災(zāi)害的轉(zhuǎn)折點，在第一次強(qiáng)降雨的基礎(chǔ)上，再一次的強(qiáng)降雨沖刷及雨水下滲作用，奠定了后期群發(fā)災(zāi)害的空間分布狀態(tài)，但是由于降雨致災(zāi)具有一定的遲滯性，此次降雨并沒有引發(fā)大規(guī)模災(zāi)害的發(fā)生；第三次強(qiáng)降雨降雨量是四次降雨過程最少的，對于后期災(zāi)害的形成作用應(yīng)表現(xiàn)在對第二次強(qiáng)降雨結(jié)果的推動作用；最后一次強(qiáng)降雨過程降雨量大小基本與第二次持平，此次降雨過程應(yīng)是整個群發(fā)災(zāi)害事件的最后助力，并最終形成了由第二次強(qiáng)降雨決定的群發(fā)滑坡空間形態(tài)。

5 結(jié)論

本文以天水市2013年6、7月雨量監(jiān)測站降雨數(shù)據(jù)及高清遙感影像為基礎(chǔ)，利用協(xié)同克里金插值法與斯皮爾曼相關(guān)系數(shù)研究不同降雨模式與滑坡分布的相對關(guān)系，在此基礎(chǔ)上通過統(tǒng)計分析得出不同模式下的降雨閾值及降雨與滑坡空間分布規(guī)律，結(jié)論如下：

(1)本次群發(fā)性淺層滑坡的形成主要是在前期四次強(qiáng)降雨的周期作用下形成的，做降雨閾值分析時選取的最優(yōu)強(qiáng)降雨過程為第二次強(qiáng)降雨，四次強(qiáng)降雨過程對此次群發(fā)災(zāi)害事件空間分布的影響表現(xiàn)為首次降雨的準(zhǔn)備工作，第二次降雨的決定作用，第三次降雨的推動作用及第四次降雨的成災(zāi)作用。

(2)通過研究小時降雨、強(qiáng)降雨及累積降雨與滑坡空間分布的相關(guān)性，最終認(rèn)為研究區(qū)群發(fā)性淺層滑坡的小時降雨應(yīng)以2013年6月20日2點—3點降雨模式為主，誘發(fā)群發(fā)性淺層滑坡的最小雨強(qiáng)為15 mm/h，小時降雨量在15 mm～20 mm為群發(fā)滑坡最易形成區(qū)域；強(qiáng)降雨過程應(yīng)以2013年7月7日—7月8日降雨模式為主，誘發(fā)群發(fā)性淺層滑坡的最小降雨閾值為105 mm、降雨滑坡發(fā)育強(qiáng)度最大區(qū)域?qū)?yīng)強(qiáng)降雨雨量為105 mm～120 mm；誘發(fā)群發(fā)性淺層滑坡的臨界累積降雨量為250 mm。

(3)滑坡空間分布主要表現(xiàn)在與降雨強(qiáng)度的一致性，降雨集中區(qū)域滑坡多，降雨少的區(qū)域滑坡少，實際表征為中部多，逐級向兩側(cè)遞減，東南部衰減速率小于西北部。