川藏鐵路四川段沿線誘發(fā)地質(zhì)災(zāi)害降水閾值研究*

劉 佳，郭海燕，鄧國衛(wèi)，徐金霞，鐘燕川，徐沅鑫

(1.中國氣象局成都高原氣象研究所/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；2.四川省氣候中心，四川 成都610072)

川藏鐵路作為全國鐵路網(wǎng)中長期規(guī)劃的重要組成部分，東起四川成都，經(jīng)雅安、康定、理塘、白玉過金沙江入藏，再經(jīng)昌都、林芝抵達(dá)西藏拉薩，是西藏及沿途區(qū)域的重要東出通道。但由于該線路位于青藏高原及其邊緣地帶，地勢起伏大，地形切割破碎，地震活動劇烈，具有相對高差大、溝谷深切、坡體穩(wěn)定性差等特點，山洪、崩塌滑坡等地質(zhì)災(zāi)害成為影響該區(qū)域交通廊道安全的關(guān)鍵制約性因素[1-5]。其中，川藏鐵路四川段滑坡和泥石流具有數(shù)量多、規(guī)模大、分布廣泛、難以整治等特點，尤其是在雅礱江、瀾滄江、怒江、帕龍藏布及其支流的兩側(cè)[6]。因此，基于地質(zhì)災(zāi)害研究開展的線性工程分析，對于川藏鐵路的前期選線、中期建設(shè)和后期運營中的災(zāi)害管理具有重要意義。

引發(fā)地質(zhì)災(zāi)害的因素很多，降水是引發(fā)地質(zhì)災(zāi)害的最重要因素[7]。因此，國內(nèi)外許多學(xué)者相繼開展了地質(zhì)災(zāi)害與降雨關(guān)系的研究，探討地質(zhì)災(zāi)害預(yù)警預(yù)報方法[8-12]。其中滑坡、石流致災(zāi)臨界雨量閾值的確定是關(guān)鍵。目前針對閾值確定的方法主要分為統(tǒng)計法和動力方法[13]。其中統(tǒng)計法主要受災(zāi)情資料短缺以及災(zāi)害起動方式多樣的限制[14-18]，動力方法一般用于小范圍流域單溝、單坡的臨界雨量計算[19-20]。綜上研究顯示，清楚地了解誘發(fā)災(zāi)害的降雨特征，確定致災(zāi)臨界雨量閾值，建立合適的預(yù)報模型，對研究區(qū)域滑坡、泥石流特征及有效預(yù)報有重要意義。

眾所周知，四川區(qū)域地質(zhì)災(zāi)害的易發(fā)性風(fēng)險高，針對該區(qū)域地質(zhì)災(zāi)害研究已廣泛開展，譚萬沛等[9]根據(jù)不同方法對全省泥石流災(zāi)害進(jìn)行分區(qū)風(fēng)險分析，劉海知[21]、鄧國衛(wèi)[22]等人在此基礎(chǔ)上建立了雨量閾值模型，但受降水局地性和地形影響，模型針對性較弱；一些學(xué)者針對某個小流域或小區(qū)域建立降水閾值模型，但存在適用局限[23-24]。以上針對區(qū)域和單點災(zāi)害的降水閾值分析方法并不適用于線性工程的地質(zhì)災(zāi)害。目前，僅有少量學(xué)者開展了地質(zhì)災(zāi)害對既有鐵路工程的定性風(fēng)險評估[25-31]，而根據(jù)地形和氣候條件對川藏鐵路沿線地質(zhì)災(zāi)害進(jìn)行綜合分區(qū)，并探討該區(qū)域地質(zhì)災(zāi)害與降水關(guān)系的研究較少。因此，本研究考慮到2008年汶川地震發(fā)生后，地質(zhì)災(zāi)害極為易發(fā)，收集了2008年汶川地震之后到2019年成都至甘孜段交通廊道內(nèi)的滑坡和泥石流事件，結(jié)合降雨資料，分析誘發(fā)川藏鐵路四川段沿線地質(zhì)災(zāi)害的降雨特點和降雨閾值，旨在為線性工程的地質(zhì)災(zāi)害預(yù)測預(yù)報作貢獻(xiàn)。

1 資料與方法

1.1 資料來源

本文利用四川省地質(zhì)環(huán)境監(jiān)測總站和四川省氣候中心共同收集的川藏鐵路沿線2009—2019年495個泥石流和滑坡災(zāi)害點資料，該資料主要通過野外實地考察、野外訪問、文獻(xiàn)查詢獲得，收集到的各縣市地質(zhì)災(zāi)害暴發(fā)次數(shù)見表1；氣象數(shù)據(jù)主要來源于中國氣象局信息中心提供的川藏鐵路沿線219個區(qū)域自動站和27個常規(guī)站2009—2019年逐時降水資料，選取了質(zhì)控后的觀測數(shù)據(jù)。所選擇的氣象臺站位置如圖1。其中，27個常規(guī)站點資料主要用于2009—2019年降水各項指標(biāo)的分析；區(qū)域自動站資料將用于2004—2019年提高暴雨精細(xì)化程度的分析；地理信息數(shù)據(jù)包括：國家測繪局提供的1:5萬數(shù)字高程數(shù)據(jù)。

表1 川藏鐵路四川段沿線的年平均降水量(1981—2010年)和收集到的地質(zhì)災(zāi)害次數(shù)

圖1 川藏鐵路四川段沿線區(qū)域的氣象站分布(審圖號：國審字(2017)第3557號，底圖無修改。下同。)

1.2 技術(shù)方法

(1)地質(zhì)災(zāi)害分區(qū)方法[22]。根據(jù)研究區(qū)域地質(zhì)條件、地貌類型和氣候背景特征等主要環(huán)境因子與地質(zhì)災(zāi)害的關(guān)系，采用信息量模型對易發(fā)度進(jìn)行評估，利用ArcGIS中的自然斷點法對易發(fā)度進(jìn)行分級，再與研究區(qū)內(nèi)其他背景特征相結(jié)合，實現(xiàn)對地質(zhì)災(zāi)害分區(qū)。

(2)閾值確定方法。借鑒文獻(xiàn)[23]關(guān)于各降雨組成的劃分，利用降雨指標(biāo)刻畫誘發(fā)地質(zhì)災(zāi)害的降水特征。結(jié)合誘發(fā)地質(zhì)災(zāi)害降雨強(qiáng)度隨著降雨時間歷時增加呈現(xiàn)指數(shù)型下降[13]的研究結(jié)論，采用降雨強(qiáng)度與降水歷時兩個參數(shù)指標(biāo)確定四川典型滑坡泥石流災(zāi)害區(qū)雨量閾值曲線，表達(dá)式如下：

I=a×D-b。

(1)

式中：I表示平均雨強(qiáng)；D表示降水歷時；a，b為參數(shù)。由于D的確定方法差異較大[24]，本文將地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生日雨量峰值時刻作為災(zāi)害發(fā)生時刻和D的截止時刻，考慮到前期降雨對地質(zhì)災(zāi)害的作用[25]，將有效降雨的起始時刻作為D的開始時刻[26]，其中有效降雨量Rγ表達(dá)式如下：

(2)

式中：Ri，ni分別為降水過程中第i小時的降雨量及其距地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生時刻的小時數(shù)，若t之前的歷次降雨過程的有效降雨量之和小于t時刻至D截止時刻之間歷次降雨過程有效降雨量之和的10%，則以t時刻作為D的開始時刻[22]。

2 研究成果

2.1 時空特點

(1)時間分布特征。2009—2019年川藏鐵路四川沿線各縣年平均地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生次數(shù)為45次，呈顯著上升趨勢(圖2)，其中2019年災(zāi)害次數(shù)異常偏高，總體屬暴雨偏多年，區(qū)域性暴雨多，年降水量1 034.4 mm，較常年偏多8%。其中峨眉山2 075.8 mm，名山1 955.1 mm；全省共計457站次發(fā)生暴雨，較常年偏多50站次；大暴雨79站次，較常年偏多16站次。其中峨眉山市8月3日的日降水量為全省最大(211.5 mm)。由此可見，鐵路沿線地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生次數(shù)，與該年暴雨和大暴雨次數(shù)呈現(xiàn)出一定的相關(guān)性[21]。

圖2 2009—2019年川藏鐵路四川段沿線地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生次數(shù)

從年內(nèi)分布來看(圖3)，川藏鐵路四川沿線地質(zhì)災(zāi)害高發(fā)月為7月，其次為8月和6月。其中，89%的滑坡災(zāi)害發(fā)生在汛期(5—9月)，7月份滑坡災(zāi)害最多，占總量的81.3%。96.6%的泥石流災(zāi)害發(fā)生在汛期，8月份泥石流災(zāi)害最多，占總量的39.5%。地質(zhì)災(zāi)害基本與四川地區(qū)降水的周期變化規(guī)律相吻合。

圖3 2009—2019年內(nèi)歷史地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生數(shù)量

(2)空間分布特征。川藏鐵路四川段在四川境內(nèi)全長約650 km，途經(jīng)成都市(溫江區(qū)、崇州市、大邑縣、邛崍市、蒲江縣)—雅安市—甘孜州(瀘定縣、康定市、雅江縣、理塘縣、巴塘縣、白玉縣)(圖4),地勢由西北向東南傾斜，山區(qū)面積占2/3以上。沿途各縣從東至西主要分布有中亞熱帶濕潤氣候區(qū)(成都-雅安)、高原溫帶濕潤氣候區(qū)(康定-雅江)和高原溫帶半濕潤氣候區(qū)(理塘-巴塘-白玉)3種氣候類型。降水差異顯著，其中盆地區(qū)域降雨頻繁，年均降雨量達(dá)800～1 600 mm；川西北高原年降雨量在600～800 mm，生態(tài)環(huán)境脆弱，少量降水即能引發(fā)嚴(yán)重的地質(zhì)災(zāi)害。由圖4可見，沿線災(zāi)害點多集中在康定以西的盆地區(qū)域，這一區(qū)域位于青衣江暴雨中心，常年降水豐富；同時這一區(qū)域受汶川地震影響較大，地質(zhì)結(jié)構(gòu)較為不穩(wěn)定，地質(zhì)災(zāi)害物源豐富。

圖4 川藏鐵路四川段沿線地質(zhì)災(zāi)害分布圖

根據(jù)2009—2019年災(zāi)情觀測資料統(tǒng)計，2009年以來川藏鐵路四川境內(nèi)沿途21個縣共發(fā)生有記錄的地質(zhì)災(zāi)害495起，其中滑坡災(zāi)害記錄347起，泥石流災(zāi)害記錄148起。從區(qū)域來看(圖4)，川藏鐵路成雅段地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生頻率最高，災(zāi)害中心集中在崇州、大邑、蒲江、邛崍四縣市；雅安至白玉段地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生頻率次之，集中發(fā)生在寶興、天全和康定境內(nèi)。其中，滑坡災(zāi)害點主要分布于鐵路沿線東部的低山、中低山地帶，寶興縣和雨城區(qū)是鐵路沿線滑坡災(zāi)害較多的縣，分別占19.9%和17.6%，而西部高原區(qū)域的災(zāi)害點稀少；泥石流災(zāi)害也主要集中于盆地東部山谷，以康定為界，川西高原西半部分康定—雅江巴塘—理塘—白玉地區(qū)泥石流溝占該地區(qū)的35.8%；東半部分成都-雅安-康定，泥石流溝占該區(qū)域的64.2%，受青衣江暴雨區(qū)影響，滑坡、泥石流活動頻繁。

2.2 地質(zhì)災(zāi)害分區(qū)

根據(jù)地形、地質(zhì)和氣候背景等環(huán)境因子與地質(zhì)災(zāi)害關(guān)系，選取高程、高程差、坡度、巖土類型、斷裂層密度、土地利用類型、植被類型、植被覆蓋度和降水作為地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)度分析因子，計算易發(fā)度綜合信息量[22]，得到川藏鐵路沿線地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)度總信息量變化范圍為-14.9～4.4，運用ArcGIS中的自然斷點法，將易發(fā)度分為高易發(fā)度、較高易發(fā)度、中等易發(fā)度、較低易發(fā)度、低易發(fā)度等5級進(jìn)行區(qū)劃(表2)。

表2 信息量法易發(fā)度等級劃分

對川藏鐵路沿線地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)度分析發(fā)現(xiàn)，川藏鐵路沿線地質(zhì)災(zāi)害易受水系和地形影響，高發(fā)區(qū)主要集中在成雅段，災(zāi)害中心集中在崇州、大邑、蒲江、邛崍四縣市；較高易發(fā)區(qū)主要集中在雅康段，災(zāi)害中心集中在寶興、蘆山、天全以及康定五縣市；中等易發(fā)區(qū)主要集中在康定到理塘段，災(zāi)害中心集中在雅江及理塘東南部；較低和低易發(fā)區(qū)主要集中在理塘到白玉段，該區(qū)域海拔≥3 000 m，部分區(qū)域?qū)儆诟咴菰?、草甸區(qū)域，一般不易形成滑坡、泥石流災(zāi)害(圖5)。

圖5 川藏鐵路四川段沿線地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)度分區(qū)

2.3 致災(zāi)臨界雨量閾值確定

(1)各種降雨參數(shù)對地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生的作用。各種降雨參數(shù)都可能影響地質(zhì)災(zāi)害的發(fā)生，因此利用降雨歷時劃分短歷時降雨(D<12 h)，中歷時降雨(12 h24 h)三類，分別對應(yīng)地質(zhì)災(zāi)害的快速，中速和慢速激發(fā)；再結(jié)合2009—2019年地質(zhì)災(zāi)害事件對應(yīng)的降雨過程，發(fā)現(xiàn)三種歷時的降雨誘發(fā)的地質(zhì)災(zāi)害分別約占33.3%、25.9%、40.8%，表明該區(qū)域降水歷時不是影響地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生的最直接因子。利用誘發(fā)降水量統(tǒng)計鐵路沿線附近誘發(fā)地質(zhì)災(zāi)害的降水級別(圖6)，發(fā)現(xiàn)64.8%的地質(zhì)災(zāi)害是由暴雨以上級別的降雨激發(fā)，表明強(qiáng)降雨對沿線區(qū)域的地質(zhì)災(zāi)害有一定激發(fā)作用。此外，有10.2%的地質(zhì)災(zāi)害是由短歷時、中雨以下級別的降雨激發(fā)，也表明前期降雨對鐵路沿線地質(zhì)災(zāi)害的作用不可忽視。

圖6 誘發(fā)地質(zhì)災(zāi)害的降水類型分類

基于以上研究，本文將激發(fā)雨強(qiáng)作為川藏鐵路沿線地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生的直接因子，進(jìn)一步對激發(fā)降雨與降雨歷時的關(guān)系，激發(fā)降雨和前期有效降雨的關(guān)系進(jìn)行對比分析(圖7、圖8)。圖7顯示了各種降雨歷時下地質(zhì)災(zāi)害對應(yīng)的平均激發(fā)雨強(qiáng)分別為12.2 mm/h (短歷時降雨)、18.8 mm/h (中歷時降雨)和8.6 mm/h(長歷時降雨)。圖9為降雨過程平均誘發(fā)雨強(qiáng)與降雨誘發(fā)歷時的關(guān)系。針對歷史多個過程對三類歷時的誘發(fā)雨強(qiáng)進(jìn)行平均，發(fā)現(xiàn)短歷時降雨的平均值為8.1 mm/h、中歷時降雨的平均值為4.1 mm/h和長歷時降雨的平均值為2.6 mm/h。從495次誘發(fā)地質(zhì)災(zāi)害的降雨過程來看，最小激發(fā)雨強(qiáng)為0.2 mm/h，最小誘發(fā)雨量為5.2 mm，發(fā)生在2019年7月1日理塘縣；最大激發(fā)雨強(qiáng)為38.8 mm/h，發(fā)生在2016年7月5日的名山區(qū)；最大誘發(fā)雨量233.7 mm，發(fā)生在2019年8月21日的寶興縣；平均激發(fā)雨強(qiáng)為12.5 mm/h，平均誘發(fā)雨量為83.0 mm/h。由此可見降水歷時越長，降水強(qiáng)度越小。

圖7 不同降水歷時條件下的激發(fā)雨強(qiáng)

圖8 不同降水歷時條件下的累計有效降水雨強(qiáng)(平均誘發(fā)雨強(qiáng))

2.4 模型選取和個例分析

雖然目前川藏鐵路沿線區(qū)域也有一些關(guān)于降雨閾值的研究結(jié)果，但是，該區(qū)幅員遼闊，含多個縣市，且地形復(fù)雜，受氣候和環(huán)境差異的影響，統(tǒng)一的模型不一定能代表各路段(子區(qū))的真實閾值；因此，有必要對各個子區(qū)的致災(zāi)災(zāi)害事件和降雨條件進(jìn)行分析，確定不同子區(qū)的最重要的降雨參數(shù)，進(jìn)而建立預(yù)報模型。為考慮樣本數(shù)量和相關(guān)性呈現(xiàn)的問題，基于川藏鐵路四川段沿線地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)度分區(qū)，將川藏鐵路沿途縣分為4個區(qū)域，具體劃分如表3所示。

表3 川藏鐵路四川段沿線分區(qū)

利用各子區(qū)域災(zāi)害點最近氣象站降水作為地質(zhì)災(zāi)害點雨量，采用式(1)和式(2)，分析各子區(qū)地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生平均雨強(qiáng)和降水歷時關(guān)系。進(jìn)行以川藏鐵路雨城段為例，地質(zhì)災(zāi)害主要集中在青衣江下游流域，地處四川盆地西部邊緣，長江上游，是青藏高原向成都平原的過渡地帶，位于青衣江暴雨區(qū)，雨量充沛，夏季暴雨較多。由于搜集的地質(zhì)災(zāi)害事件較少，直接取圖9中代表地質(zhì)災(zāi)害事件各點的下限得到該區(qū)域的降雨閾值：

圖9 川藏鐵路雨城段誘發(fā)地質(zhì)災(zāi)害的降水I-D關(guān)系

I=18.1D-1.0。

(3)

適用范圍為降雨持時1～100 h。從圖9來看，如用I-D關(guān)系來進(jìn)行預(yù)報(圖9中預(yù)警線)，雖可涵蓋96%的地質(zhì)災(zāi)害事件(24/25)。

同理，對川藏線名山段進(jìn)行分析，該區(qū)域也處于青衣江暴雨區(qū)，以圖10中代表地質(zhì)災(zāi)害事件各點的下限得到該區(qū)域的降雨閾值：

圖10 川藏鐵路名山段誘發(fā)地質(zhì)災(zāi)害的降水I-D關(guān)系

I=150.9D-1.56。

(4)

適用范圍為降雨持時1～100 h。從圖10來看，如用I-D曲線預(yù)報(圖10中預(yù)警線)，雖可涵蓋100%的地質(zhì)災(zāi)害事件(8/8)。據(jù)實地調(diào)查發(fā)現(xiàn)名山地質(zhì)災(zāi)害雖發(fā)生較多，但多分布在山區(qū)，距鐵路沿線較遠(yuǎn)，相對影響較低；離鐵路較近的地質(zhì)災(zāi)害點(隱患點)也都進(jìn)行了應(yīng)急工程，因此也大大降低了災(zāi)害對鐵路的影響。

運用川藏線鐵路沿線2009—2018年地質(zhì)災(zāi)害點記錄數(shù)據(jù)和同期219個區(qū)域自動站和27個常規(guī)氣象觀測站小時雨量觀測數(shù)據(jù)，將離災(zāi)害點最近氣象站降水作為地質(zhì)災(zāi)害點雨量，采用式(1)和式(2)，分析各子區(qū)地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生平均雨強(qiáng)和降水歷時關(guān)系。由于高原低風(fēng)險區(qū)地質(zhì)災(zāi)害樣本數(shù)較少，因而不作統(tǒng)計，其他各區(qū)所有平均雨強(qiáng)及其降水歷時數(shù)據(jù)點繪于雙對數(shù)坐標(biāo)系中(見圖11a-圖11f)，根據(jù)這些點和下限值分別擬合出平均雨量線和區(qū)域臨界雨量線，得到表4。結(jié)合災(zāi)害分區(qū)和降水歷時可見，高易發(fā)區(qū)(如雨城區(qū)、浦江和蘆山-天全段)對前期降水作用依賴性相對偏高，中等易發(fā)區(qū)(如寶興—瀘定—康定段)對有效累積降水的依賴性相對偏高。

圖11 川藏鐵路誘發(fā)地質(zhì)災(zāi)害的降水I-D關(guān)系

表4 各子區(qū)誘發(fā)地質(zhì)災(zāi)害臨界雨量閾值公式

2.5 閾值檢驗

以四川省雅安市寶興縣作為研究區(qū)，搜集了發(fā)生在2019年8月22日的地質(zhì)災(zāi)害事件的雨量數(shù)據(jù)，以此來檢驗川藏鐵路沿線地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生的降雨閾值的可靠性。研究區(qū)位于四川省西部，四川盆地西部邊緣，東鄰蘆山，南毗天全，西連康定，北接小金，東北與汶川交界，是成都平原與川西高原的過渡帶?？傮w屬熱帶季風(fēng)性濕潤氣候，呈現(xiàn)典型立體氣候型，年均溫度14.4℃。降水比較充分，境內(nèi)常年平均降雨量為912.1 mm，最高年降雨量為1 196.3 mm(2005年)，最低年降雨量為664.5 mm(1983年)。80%的年降雨集中于6—9月。

8月19日以來，寶興縣遭受12 a以來最大持續(xù)強(qiáng)降雨，8月19日14時至21日14時全縣降雨超過100 mm的區(qū)域達(dá)29個，超過200 mm的區(qū)域7個。截至8月21日晚22時，連續(xù)強(qiáng)降雨導(dǎo)致寶興縣地質(zhì)災(zāi)害、泥石流、崩塌200余處，9個鄉(xiāng)(鎮(zhèn))全部受災(zāi)，受災(zāi)人口約3萬人，轉(zhuǎn)移安置約1.2萬人，受困游客約2 000人。

以蜂桶寨鄉(xiāng)光明村以及寶興縣靈關(guān)鎮(zhèn)安坪村桃子坪為例，期間寶興縣蜂桶寨鄉(xiāng)光明村和靈關(guān)鎮(zhèn)安坪村分別有不同程度的降雨，發(fā)生滑坡和泥石流災(zāi)害。8月21日03：30，寶興縣蜂桶寨鄉(xiāng)光明村外郎坪公路被泥石流切斷。受強(qiáng)降雨影響，8月22日10：35—13：40，青衣江干流及其部分支流出現(xiàn)超警超保洪水。其中，寶興河寶興站洪峰水位超保證水位2.02 m，重現(xiàn)期超100 a一遇，是實測第一大洪水。8月22日08：30左右，高速公安四分局指揮中心發(fā)布消息，雅康高速康定至雅安方向多功站附近發(fā)生塌方，寶興縣靈關(guān)鎮(zhèn)道路等基礎(chǔ)設(shè)施損毀嚴(yán)重。搜集這兩個地區(qū)地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生前后的雨量數(shù)據(jù)，計算災(zāi)害事件的降雨強(qiáng)度、累積降雨和降雨歷時(圖12、圖13) 。

圖12 2019年8月20日寶興縣蜂桶寨鄉(xiāng)光明村泥石流爆發(fā)時刻與降雨過程

圖13 2019年8月22日寶興縣靈關(guān)鎮(zhèn)泥石流爆發(fā)時刻與降雨過程

利用本文提出的方法確定寶興縣24次地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生的臨界降雨閾值(表5)。在降雨歷時相同的情形下，比較實際值(平均雨強(qiáng)和累積雨量)與臨界閾值(平均雨強(qiáng)和累積雨量)。如果實際降雨參數(shù)高于臨界雨量閾值，該區(qū)域就有可能暴發(fā)滑坡。進(jìn)一步選取發(fā)生在2019年8月22日四川省雅安市寶興縣地質(zhì)災(zāi)害數(shù)據(jù)，采用本文提出的地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生降雨閾值預(yù)測的暴發(fā)次數(shù)為23次，不暴發(fā)0次。而實際情況為暴發(fā)23次，不暴發(fā)0 次。預(yù)測結(jié)果與實際一致。表5所示的驗證結(jié)果表明，根據(jù)泥石流發(fā)生的降雨閾值預(yù)測泥石流的暴發(fā)情況與實際情況比較接近。

表5 四川省雅安市寶興縣地質(zhì)災(zāi)害預(yù)測結(jié)果與實際

利用同樣方法檢驗不同區(qū)域ID閾值與2019年實際地質(zhì)災(zāi)害，如圖14可見，用I-D關(guān)系來進(jìn)行預(yù)報(圖14中預(yù)警線)，崇州-大邑-邛崍段可涵蓋50%的地質(zhì)災(zāi)害事件(1/2)，蒲江段可涵蓋50%的地質(zhì)災(zāi)害事件(1/2)，蘆山-天全段涵蓋100%的地質(zhì)災(zāi)害事件(4/4)，寶興(東)段可涵蓋91.7%的地質(zhì)災(zāi)害事件(11/12)，寶興(西)-瀘定-康定段可涵蓋91.7%的地質(zhì)災(zāi)害事件(11/12)，可涵蓋60%的地質(zhì)災(zāi)害事件(3/5)，雨城區(qū)可涵蓋100%的地質(zhì)災(zāi)害事件(1/1)，可涵蓋50%的地質(zhì)災(zāi)害事件(1/2)。其中崇州-大邑-邛崍段、蒲江段地質(zhì)災(zāi)害預(yù)報涵蓋率較低可能與地形復(fù)雜度及資料收集局限性有關(guān)。

圖14 川藏鐵路2019年地質(zhì)災(zāi)害對應(yīng)的降水條件(實心點為2009—2018年誘發(fā)地質(zhì)災(zāi)害的降水場次；空心點為2019年誘發(fā)地質(zhì)災(zāi)害的降水場次)

3 結(jié)論與討論

本研究利用川藏鐵路四川段沿線2009—2019年發(fā)生的滑坡泥石流災(zāi)害記錄數(shù)據(jù)，分析了該沿線地質(zhì)災(zāi)害與環(huán)境因子關(guān)系，研究了地質(zhì)災(zāi)害分區(qū)，并探討了各子區(qū)與誘發(fā)降水關(guān)系，得到如下結(jié)論：

(1)2009—2019年川藏鐵路四川沿線各縣年平均地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生次數(shù)為45次，呈顯著上升趨勢。沿線地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生次數(shù)，與該年暴雨和大暴雨次數(shù)呈現(xiàn)出一定的相關(guān)性。沿線地質(zhì)災(zāi)害高發(fā)月為7月，其次為8月和6月。其中，89%的滑坡災(zāi)害和96.6%的泥石流均發(fā)生在汛期(5—9月)，地質(zhì)災(zāi)害基本與四川地區(qū)降水的周期變化規(guī)律相吻合。

(2)川藏鐵路成雅段地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生頻率最高，災(zāi)害中心集中在崇州、大邑、蒲江、邛崍四縣市；雅安至白玉段地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生頻率次之，集中發(fā)生在寶興、天全和康定境內(nèi)。其中，滑坡災(zāi)害點主要分布于區(qū)域東部的低山、中低山地帶，西部高山高原區(qū)的災(zāi)害點稀少；泥石流災(zāi)害也主要集中于盆地東部山谷，以康定為界，川西高原西半部分康定-雅江巴塘-理塘-白玉地區(qū)泥石流溝占該地區(qū)的35.8%；東半部分成都-雅安-康定，泥石流溝占該區(qū)域的64.2%；地質(zhì)災(zāi)害高發(fā)區(qū)位于青衣江暴雨區(qū)，同時受地震影響，地質(zhì)結(jié)構(gòu)較為不穩(wěn)定，山區(qū)土層松散，因此由暴雨引發(fā)的滑坡、泥石流活動頻繁。

(3)對2009—2019年間201次地質(zhì)災(zāi)害事件對應(yīng)的降雨過程進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)快速激發(fā)，中速激發(fā)和慢速激發(fā)的地質(zhì)災(zāi)害分別約占33.3%、25.9%、40.8%，表明降雨歷時不是導(dǎo)致地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生的最直接因子。不同降雨參數(shù)對地質(zhì)災(zāi)害的誘發(fā)作用有所差異，64.8%的地質(zhì)災(zāi)害都是由暴雨激發(fā)，表明直接降雨因子是誘發(fā)泥石流的最關(guān)鍵因子；10.2%的地質(zhì)災(zāi)害的爆發(fā)與短歷時、中雨以下級別的降雨有關(guān)，表明前期降雨的作用也很重要。

(4)環(huán)境背景相異各區(qū)地質(zhì)災(zāi)害與誘發(fā)降水關(guān)系差異明顯。不同地區(qū)地質(zhì)災(zāi)害預(yù)報的降雨指標(biāo)不同，所采用的預(yù)報模型和臨界閾值也存在差異。基于降雨歷時-雨強(qiáng)(I-D)預(yù)報模型建立了川藏鐵路沿線四川段引發(fā)地質(zhì)災(zāi)害的降水閾值分布，其中高易發(fā)區(qū)對前期降水作用依賴性相對偏高，中等易發(fā)區(qū)對有效累積降水的依賴性相對偏高。利用該系列地質(zhì)災(zāi)害雨量閾值，驗證2019年地質(zhì)災(zāi)害氣象風(fēng)險，得到了較好的應(yīng)用。

(I-D)預(yù)報模型的局限性在于模型本身是關(guān)于檔次誘發(fā)降水的歷時與平均雨強(qiáng)之間的關(guān)系，忽略了激發(fā)雨強(qiáng)(峰值雨強(qiáng))與前期降水的影響[32]。因此下一步可針對激發(fā)雨強(qiáng)對地質(zhì)災(zāi)害的影響角度分析。同時，限于地質(zhì)災(zāi)害資料的數(shù)量和質(zhì)量與實際情況有差距，因此，未來需要加強(qiáng)鐵路沿線雨量和地質(zhì)災(zāi)害的監(jiān)測。

致謝：審稿專家對本文提出了建設(shè)性修改建議，編輯部袁志祥老師審閱本文并提出重要修改意見，在此一并致謝。