暴雨誘發(fā)恩施州地質(zhì)災(zāi)害成因分析*

狄靖月 許鳳雯 李煥連 李宇梅 張國平 陳春利 方志偉 包紅軍

1 國家氣象中心，北京 100081 2 中國氣象局-河海大學(xué)水文氣象研究聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室，北京 100081 3 中國氣象局氣象干部培訓(xùn)學(xué)院，北京 100081 4 中國氣象局公共氣象服務(wù)中心，北京 100081 5 中國地質(zhì)環(huán)境監(jiān)測(cè)院，北京 100081

提 要：強(qiáng)降水是滑坡、泥石流等地質(zhì)災(zāi)害的直接誘因，分析其與災(zāi)害的發(fā)生關(guān)系有著重要的意義。從2020年7月鄂西南恩施州連續(xù)降雨造成滑坡等地質(zhì)災(zāi)害事件出發(fā)，分析了7月的4次強(qiáng)降水過程降水強(qiáng)度與持續(xù)時(shí)間特征關(guān)系，對(duì)比了恩施州近年來的地質(zhì)災(zāi)害及致災(zāi)背景，并基于區(qū)域地質(zhì)災(zāi)害潛在危險(xiǎn)性和區(qū)域易損性特征，結(jié)合5 km空間分辨率、24 h時(shí)效多源融合定量降水估測(cè)(QPE)驅(qū)動(dòng)陸面水文模型，模擬了災(zāi)害過程的徑流與土壤濕度特征，著重研究了7月第四次暴雨(7月15—19日)誘發(fā)湖北省恩施州8個(gè)市(縣)群發(fā)性滑坡等地質(zhì)災(zāi)害的成因。結(jié)果表明，恩施州大部屬于地質(zhì)災(zāi)害高易發(fā)區(qū)，但該區(qū)域易損度相對(duì)較低，過程降水量100 mm以上，日雨量達(dá)到50 mm以上或小時(shí)雨量達(dá)到10～30 mm，均有可能觸發(fā)地質(zhì)災(zāi)害，陸面水文過程模擬能較好地表征災(zāi)害的發(fā)生發(fā)展過程，而建立的過程I-D曲線對(duì)恩施州地區(qū)未來的災(zāi)害預(yù)警有一定的指示作用。

引 言

地質(zhì)災(zāi)害是我國影響范圍最廣、造成損失最大的自然災(zāi)害之一。目前，全球氣候變暖，極端天氣事件頻發(fā)，泥石流、滑坡等地質(zhì)災(zāi)害亦呈上升趨勢(shì)，嚴(yán)重影響到人類生存環(huán)境和經(jīng)濟(jì)發(fā)展，各行各業(yè)對(duì)地質(zhì)災(zāi)害氣象預(yù)警服務(wù)提出更新、更高的要求。

近年來，國內(nèi)外大力發(fā)展衛(wèi)星、雷達(dá)融合地面觀測(cè)降水技術(shù)(Hartke et al，2020；何爽爽等，2018)，將災(zāi)害模型與精細(xì)化格點(diǎn)降水耦合(Underwood and Schultz，2004；陳悅麗等，2016)，對(duì)洪水及次生災(zāi)害進(jìn)行預(yù)警(Roder et al，2017)，并應(yīng)用區(qū)域?yàn)?zāi)害監(jiān)測(cè)預(yù)警系統(tǒng)對(duì)災(zāi)害進(jìn)行評(píng)估(Gourley et al，2012；Ren et al，2010)。地質(zhì)災(zāi)害氣象預(yù)警研究主要包括兩方面：一是基于地質(zhì)災(zāi)害危險(xiǎn)性評(píng)價(jià)研究，如陳曦?zé)樀?2016)、徐勇等(2016)基于信息量模型評(píng)估了地質(zhì)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)易發(fā)性，蘇鵬程等(2010)基于群發(fā)性災(zāi)害的地理特征差異，分析了地質(zhì)災(zāi)害特征及其成因；二是基于災(zāi)害閾值的預(yù)警技術(shù)研究(Nikolopoulos et al，2017)，如崔鵬等(2003)研究了前期降雨對(duì)泥石流形成的作用，陳源井等(2013)分析了四川汶川震區(qū)的泥石流臨界雨量變化特征，許鳳雯等(2020)、楊寅等(2019)等從業(yè)務(wù)檢驗(yàn)的角度研究了強(qiáng)降水引發(fā)的地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生過程。

2015年以來，格點(diǎn)化天氣預(yù)報(bào)技術(shù)的發(fā)展有力地推動(dòng)了地質(zhì)災(zāi)害氣象風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警業(yè)務(wù)的發(fā)展(包紅軍等，2021)，而MICAPS 4.0、MESIS 2.0等一批業(yè)務(wù)系統(tǒng)的建設(shè)則有利于支撐國家級(jí)水文地質(zhì)氣象預(yù)警服務(wù)，地質(zhì)災(zāi)害氣象預(yù)報(bào)能力在精細(xì)化、智能化、格點(diǎn)化方面取得了若干進(jìn)展。然而，現(xiàn)有的地質(zhì)災(zāi)害預(yù)警關(guān)鍵技術(shù)主要還是采用固定閾值法，與世界先進(jìn)水平的動(dòng)態(tài)臨界閾值理念還存在較大差距。同時(shí)，對(duì)于缺資料和無資料地區(qū)的氣象風(fēng)險(xiǎn)臨界閾值技術(shù)短板，還沒有好的解決方法，僅是基于災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)普查閾值技術(shù)的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型已很難滿足業(yè)務(wù)服務(wù)需求。地質(zhì)災(zāi)害預(yù)警技術(shù)的精細(xì)化和準(zhǔn)確度仍有待進(jìn)一步提升。技術(shù)的提升需要對(duì)大量的地質(zhì)災(zāi)害事件進(jìn)行研究與剖析，因此，充分了解災(zāi)害成因，對(duì)不同類型的降水過程引發(fā)的地質(zhì)災(zāi)害進(jìn)行有針對(duì)性的研究是提升預(yù)警技術(shù)及服務(wù)能力的最為基礎(chǔ)的工作。

2020年汛期，整個(gè)長江游流域降水異常偏多，持續(xù)的暴雨洪澇導(dǎo)致山區(qū)地質(zhì)災(zāi)害激增。本文選取了湖北省西南部恩施州這一典型區(qū)域，對(duì)該區(qū)域7月的4次降雨過程，尤其是第四次(7月15—19日)極端強(qiáng)降雨誘發(fā)恩施州8個(gè)市(縣)群發(fā)性地質(zhì)災(zāi)害的過程進(jìn)行了分析。此外，還對(duì)比了恩施州近年來的地質(zhì)災(zāi)害及降水情況。結(jié)合降水強(qiáng)度與持續(xù)時(shí)間特征，本文從恩施州地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性及區(qū)域易損性角度，探尋了災(zāi)害成因，并從水文過程模擬解析災(zāi)害發(fā)生機(jī)理，為提升強(qiáng)降水引發(fā)地質(zhì)災(zāi)害的預(yù)警能力提供科技支撐。

1 研究區(qū)域及資料方法

1.1 資料及研究區(qū)域概況

選取湖北省恩施州作為研究區(qū)域，采用自然資源部地質(zhì)環(huán)境監(jiān)測(cè)院的2015—2020年的恩施州災(zāi)情信息，進(jìn)行災(zāi)害特征分析；采用國家氣象中心2015—2020年的全國逾2400個(gè)國家站的日降水量數(shù)據(jù)，即每日全國08時(shí)(北京時(shí)，下同)和20時(shí)的24 h日降水量資料，2020年7月1—21日的逾5萬個(gè)氣象自動(dòng)觀測(cè)站1 h加密雨量數(shù)據(jù)，進(jìn)行致災(zāi)降水特征分析；同時(shí)，采用國家氣象信息中心的定量降水估測(cè)數(shù)據(jù)(QPE：空間分辨率為5 km，時(shí)間分辨率為24 h)驅(qū)動(dòng)災(zāi)害水文模型進(jìn)行過程模擬；高程、高差和坡度取自全國1∶25萬的數(shù)字高程模型數(shù)據(jù)，巖石類型數(shù)據(jù)提取自全國1∶400萬地質(zhì)環(huán)境數(shù)據(jù)，斷層密度來源于全國1∶50萬數(shù)字地質(zhì)圖，分月的植被覆蓋度數(shù)據(jù)來自國家氣象中心，進(jìn)行地質(zhì)災(zāi)害危險(xiǎn)度及易損性評(píng)價(jià)。

湖北省恩施州位于鄂西南，云貴高原東端，管轄恩施、利川2個(gè)市和建始、巴東、宣恩、咸豐、來鳳和鶴峰6個(gè)縣。同時(shí)，恩施州地處清江流域上游，屬亞熱帶溫濕季風(fēng)型氣候，流域西南部的咸豐地區(qū),因受地層斷裂陷落影響，海拔高度僅為500 m左右,構(gòu)成鄂黔之間的天然通道，西南暖濕氣流可長驅(qū)直入(陳桂亞和郭海晉，2001)，雨量充沛，多年平均降雨量為1400 mm左右，降雨多集中在5—9月。

恩施州地勢(shì)西高東低，屬于中、低山區(qū)，區(qū)內(nèi)地形落差大，西以齊岳山與烏江分界，分水嶺高程為1500～2000 m；東部河口高程不足海拔200 m；南以武陵山支脈與澧水相隔，分水嶺高程約為1000～1500 m；北與長江三峽地區(qū)相鄰，分水嶺海拔高度為1000～1900 m(陳桂亞和郭海晉，2001)，中西部山地斜坡陡峻，河流切割深度大(常宏等，2014)。境內(nèi)河道交錯(cuò)，流域落差1070 m左右(陳桂亞和郭海晉，2001)。林地主要分布在咸豐縣、來鳳縣、恩施縣、建始縣和鶴峰縣等山區(qū)，草地面積相對(duì)小，主要分布在利川市、巴東縣等地，其中，鶴峰縣、宣恩縣部分地區(qū)總的植被覆蓋率達(dá)90%以上(王璐瑤等，2016)。地層巖性主要分為：泥巖、頁巖、粉砂巖、砂巖、板巖和灰?guī)r等，巖土主要為紅粘土、黃土以及軟硬相間的巖層結(jié)構(gòu)松散的巖和土(董麗青和楊麗雯，2017)。

由于植被發(fā)育，地表徑流較少，大氣降雨是坡體地下水的主要補(bǔ)給來源。恩施地區(qū)地下水活動(dòng)頻繁，其地下水對(duì)巖體的軟化作用使得巖體強(qiáng)度減弱，巖土重量增加，易產(chǎn)生空隙水壓力，還會(huì)產(chǎn)生對(duì)透水層的浮托作用。在強(qiáng)降雨作用下，滑體抗剪強(qiáng)度逐漸降低，穩(wěn)定性逐漸減小，易導(dǎo)致滑坡體產(chǎn)生微小的變形。從氣象和地質(zhì)條件上，恩施州屬于地質(zhì)災(zāi)害高易發(fā)區(qū)。恩施地區(qū)的滑坡規(guī)模以中小型為主，占絕大多數(shù)的為土質(zhì)類滑坡，風(fēng)化堆積土質(zhì)是滑坡體的重要成分。災(zāi)害的發(fā)生主要與土壤層的深度、地形坡度、降雨等因素有關(guān)，另外還與人類活動(dòng)有密切關(guān)系。

1.2 技術(shù)方法

1.2.1 地質(zhì)災(zāi)害潛在危險(xiǎn)度及易損度研究方法

暴雨誘發(fā)的地質(zhì)災(zāi)害與降水、地理環(huán)境、水文地質(zhì)條件密不可分，本文在降水分析基礎(chǔ)上，采用地質(zhì)災(zāi)害潛在危險(xiǎn)度和區(qū)域易損度指標(biāo)來分析山區(qū)地質(zhì)災(zāi)害的易發(fā)性(李宇梅等，2020)。

地質(zhì)災(zāi)害潛在危險(xiǎn)度融合了多個(gè)因子來表現(xiàn)孕災(zāi)環(huán)境的災(zāi)害易發(fā)程度。本文采用信息量方法來進(jìn)行地質(zhì)災(zāi)害潛在危險(xiǎn)度(易發(fā)程度)綜合評(píng)價(jià)，選取高程、高差、坡度、巖石類型、斷層密度和植被類型共6個(gè)地質(zhì)環(huán)境因子分別計(jì)算單個(gè)地質(zhì)環(huán)境影響因子信息量，計(jì)算公式如下：

(1)

式中：S為研究區(qū)總單元；N為研究區(qū)所含有的地質(zhì)災(zāi)害總單元；Si為研究區(qū)內(nèi)含有地質(zhì)環(huán)境影響因子Xi的單元數(shù)；Ni為分布在因素Xi內(nèi)特定類別內(nèi)的地質(zhì)災(zāi)害單元數(shù)。

單個(gè)評(píng)價(jià)單元內(nèi)的總信息量計(jì)算公式如下：

(2)

式中:Ii為評(píng)價(jià)單元總的信息量值，n為參評(píng)因子數(shù)，其他參數(shù)同前。

將總信息量值Ii通過歸一化處理來表示潛在危險(xiǎn)度Ph，取值在0～1，表征孕災(zāi)環(huán)境的地質(zhì)災(zāi)害潛在危險(xiǎn)度。

災(zāi)害易損度指用于量化表征承災(zāi)體潛在損失的大小和抵抗災(zāi)害的能力，用以下公式表示：

(3)

式中:V為易損度(0～1)，G為單位面積國內(nèi)生產(chǎn)總值(單位：萬元·km-2)，L為單位面積土地利用類型賦值，D為人口密度(單位：人·km-2)，G、L、D均需歸一化后取值。土地利用類型分為城鄉(xiāng)工礦居民用地、耕地、林地、草地、水域、未利用土地等6類，分別賦值1.0、0.8、0.6、0.4、0.2、0.0。

潛在危險(xiǎn)度Ph和易損度V取值均介于0～1，分別按0、0.2、0.4、0.6、0.8劃分為5個(gè)等級(jí)區(qū)間，潛在危險(xiǎn)度分別為極低危險(xiǎn)、低危險(xiǎn)、較高危險(xiǎn)、高危險(xiǎn)、極高危險(xiǎn)；易損度分別為極低易損、低易損、較高易損、高易損和極高易損。

1.2.2 CREST水文過程模擬

本文采用CREST(Coupled Routing and Excess Storage)分布式水文模型來進(jìn)行災(zāi)害水文過程模擬，該模型由美國俄克拉何馬大學(xué)水文氣象遙感實(shí)驗(yàn)室和美國航空航天局SERVIR項(xiàng)目組共同開發(fā)，于2011年推出1.0版(Wang et al,2011)，模型能夠基于初始水文流量、流向、流域蒸散發(fā)量及格點(diǎn)化定量降水估測(cè)產(chǎn)品(QPE)，高效穩(wěn)健地輸出未來10 d、空間尺度5 km、時(shí)間尺度1 h的土壤濕度、徑流等產(chǎn)品，重現(xiàn)流域的水文過程(甘衍軍等，2017)。該模型基本原理為降水經(jīng)過植被截留、蒸散發(fā)、地面徑流、土壤下滲、壤中流等過程，沿著河網(wǎng)匯集到流域出口斷面，模型根據(jù)新安江模型的變化下滲曲線，將全流域劃分為若干單元網(wǎng)格，對(duì)每個(gè)網(wǎng)格進(jìn)行產(chǎn)流和匯流計(jì)算。

CREST模型的適用性已經(jīng)得到一定程度的驗(yàn)證。如Wang et al(2011)將CREST模型用于東非肯尼亞境內(nèi)Nzoia流域的洪水預(yù)報(bào)，對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行了率定，并對(duì)率定后的模型模擬效果進(jìn)行了檢驗(yàn)，證明了CREST模型能夠高效地重現(xiàn)該流域的實(shí)測(cè)流量過程。Wu et al(2012)利用TMPA降水?dāng)?shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)CREST模型，評(píng)估了模型在1998—2010年的全球洪水事件模擬方面的能力，結(jié)果表明CREST能夠很好地再現(xiàn)洪水事件的發(fā)生、演進(jìn)和消退過程。Xue et al(2013)將CREST模型用于不丹山區(qū)流域的水文模擬，對(duì)TMPA的兩種降水產(chǎn)品進(jìn)行評(píng)估，證明了模型在山區(qū)流域的徑流模擬方面有著較高的技能。該模型在我國長江、珠江和淮河等流域強(qiáng)降雨災(zāi)害模擬過程中也有應(yīng)用。其中，在長江全流域重要水文站水文模擬系數(shù)檢驗(yàn)中，納什-薩特克利夫效率系數(shù)為-0.69，相關(guān)系數(shù)為0.372，說明可信度較高。同時(shí)，在2016年4月云南怒江傈僳族自治州、迪慶藏族自治州、紅河哈尼族彝族自治州26起滑坡、崩塌、泥石流等中小型地質(zhì)災(zāi)害過程，在5月福建三明市泰寧縣特大型泥石流災(zāi)害過程，以及在2020年北京“7·16”暴雨誘發(fā)地質(zhì)災(zāi)害的過程模擬應(yīng)用中，模擬的流量能較好地反映災(zāi)害的發(fā)生發(fā)展過程(許鳳雯等，2020)。

2 恩施州地質(zhì)災(zāi)害及致災(zāi)降水特征分析

2015—2020年，恩施州發(fā)生地質(zhì)災(zāi)害總數(shù)289起，造成死亡和失蹤22人，總經(jīng)濟(jì)損失達(dá)15 314.2萬元，其中，滑坡220起、崩塌47起、泥石流14起、地面塌陷8起。災(zāi)害發(fā)生次數(shù)最多的是2016年，2020年次之，但經(jīng)濟(jì)損失最嚴(yán)重的是2020年，2016年次之。在每年發(fā)生的地質(zhì)災(zāi)害中，7月發(fā)生災(zāi)害較多。尤其是在2020年，全年66起災(zāi)害中有41起集中發(fā)生在7月(表1)。因此，本文重點(diǎn)研究2020年7月暴雨誘發(fā)恩施州地質(zhì)災(zāi)害的特征及成因。

表1 2015—2020年恩施州地質(zhì)災(zāi)害

2.1 降雨引發(fā)地質(zhì)災(zāi)害過程

2020年6月，恩施州入汛，連續(xù)強(qiáng)降水導(dǎo)致土壤含水量高，地質(zhì)環(huán)境脆弱。7月中上旬，恩施州又先后經(jīng)歷了2日、4—8日、11—12日、15—19日共四次強(qiáng)降水過程，區(qū)域平均面雨量分別為41.6、161.7、40.0、200.5 mm。其中，前三次累計(jì)降水(圖1a)達(dá)100 mm以上，恩施州中南部地區(qū)250 mm以上，鶴峰局地過程累計(jì)達(dá)400 mm以上。強(qiáng)降水使得恩施州各地土壤飽和，地質(zhì)活動(dòng)活躍，地質(zhì)災(zāi)害事件進(jìn)入高頻期。而第四次(圖1b)強(qiáng)降水過程是此次恩施州群發(fā)性災(zāi)害及特大型滑坡的直接誘因，單次過程累計(jì)降水量達(dá)250 mm以上。

圖1 2020年7月(a)1—14日,(b)15—19日過程降水量

降雨過程共誘發(fā)40起地質(zhì)災(zāi)害，其中15起是受前三次降雨過程影響發(fā)生，22起是受第四次降雨過程影響，集中性強(qiáng)、過程時(shí)間短、災(zāi)害數(shù)量多是第四次降雨誘發(fā)地質(zhì)災(zāi)害過程中最為突出的特點(diǎn)。因此，本文主要對(duì)第四次降雨過程引發(fā)的群發(fā)性災(zāi)害事件進(jìn)行分析。22起災(zāi)害從規(guī)模上看，以小型滑坡災(zāi)害為主的17起、中型滑坡4起、特大型滑坡1起(特大型滑坡是指體積>10×106m3，直接經(jīng)濟(jì)損失>1000萬元，直接威脅人數(shù)>500人的滑坡)；分布區(qū)域主要位于恩施市、利川市、來鳳縣和鶴峰縣，其中中型以上災(zāi)害均分布在利川和恩施市；災(zāi)害發(fā)生日期多集中在7月17日，發(fā)生時(shí)間多在凌晨(圖2)。7月18日，恩施州恩施市屯堡鄉(xiāng)馬者村沙子壩出現(xiàn)變形、地面下沉等現(xiàn)象，19日出現(xiàn)滑坡現(xiàn)象，20日滑坡體加劇。21日05時(shí)左右，屯堡鄉(xiāng)馬者村沙子壩出現(xiàn)特大滑坡(地處清江河谷)，約150萬m3泥土滑入清江，大量泥沙石塊垮塌進(jìn)清江河道中，堵塞形成堰塞湖，伴隨清江上游水位快速上漲。

圖2 2020年7月16—19日恩施州地質(zhì)災(zāi)害分布

2.2 致災(zāi)累計(jì)降水特征

地質(zhì)災(zāi)害的發(fā)生與災(zāi)害前期累計(jì)降水密不可分。2015—2020年，恩施州6月1日至7月20日同期累計(jì)降水情況詳見表2。從表2中可以看出，2020年的累計(jì)降水量為847.9 mm，超過2016年的654.0 mm，排第一位，相較于近30年(1991—2020年)降水量氣候平均值，歷史距平百分率為114.8%；且單站最大日降水量發(fā)生在7月17日，達(dá)到191.6 mm，僅次于2016年的218.7 mm，該站位于恩施市，與18日開始的特大型滑坡災(zāi)害有時(shí)間對(duì)應(yīng)關(guān)系。結(jié)合2015—2020年恩施州地質(zhì)災(zāi)害情況(表1)和單站最大日降水及累計(jì)降水量分析(表2)表明，恩施州降水量的大小、持續(xù)時(shí)間與災(zāi)害的發(fā)生數(shù)量及規(guī)模有直接關(guān)系。

表2 恩施州2015—2020年6月1日至7月20日累計(jì)降水統(tǒng)計(jì)

2015—2020年，恩施州8個(gè)市(縣)站6月1日至7月20日的暴雨日數(shù)之和分別為2015年9 d，2016年24 d，2017年22 d，2018年8 d，2019年4 d，2020年45 d，以2020年暴雨及以上日數(shù)出現(xiàn)次數(shù)最多，比暴雨日數(shù)排第二的2016年多了近1倍(表3)；恩施和利川市，建始、巴東、宣恩、咸豐、來鳳、鶴峰縣，2015—2019年平均暴雨日數(shù)分別為2.6、0.6、1.6、1.4、1.0、1.2、2.0和3.0 d。2020年，除巴東縣暴雨日數(shù)明顯較往年平均略偏少外，其余各市(縣)暴雨日數(shù)均明顯大于往年平均。結(jié)合2020年6月1日至7月20日恩施州累計(jì)降水量最大，暴雨日數(shù)最多，但單日最大降水量及災(zāi)害發(fā)生次數(shù)均次于2016年，說明強(qiáng)降水的持續(xù)時(shí)間對(duì)災(zāi)害發(fā)生的影響小于日降水極端性對(duì)災(zāi)害發(fā)生的影響。

表3 恩施州2015—2020年6月1日至7月20日暴雨及以上日數(shù)統(tǒng)計(jì)(單位：d)

2.3 致災(zāi)日降水特征

前期累計(jì)降水為地質(zhì)災(zāi)害的發(fā)生提供不穩(wěn)定條件，臨近災(zāi)害前的日強(qiáng)降水則預(yù)示著災(zāi)害即將發(fā)生。針對(duì)恩施州7月第四次降水過程的22起地質(zhì)災(zāi)害，對(duì)災(zāi)害前的日降水[市(縣)站所在位置20時(shí)觀測(cè)降水]進(jìn)行分析，7月15—19日降水引發(fā)的恩施州4個(gè)災(zāi)害市(縣)中，恩施市和利川市的日雨量極值分別為191.6 mm和89.0 mm，均達(dá)大暴雨和暴雨量級(jí)。恩施市和利川市的地質(zhì)災(zāi)害開始發(fā)生時(shí)間均是在日降水量明顯增大的當(dāng)日或第二日，災(zāi)害發(fā)生次數(shù)最多的時(shí)間段也集中在日降水極值發(fā)生的當(dāng)日或第二日。這符合突發(fā)性強(qiáng)降水致災(zāi)的雨量特點(diǎn)。鶴峰縣受兩次降水過程疊加影響，7月5—8日過程和15—19日過程，日雨量分別達(dá)到了101.6 mm和111.9 mm。災(zāi)害的發(fā)生時(shí)間在日降雨極值發(fā)生的第二日，既滿足致災(zāi)需要的降水時(shí)間持續(xù)性，又滿足大暴雨量級(jí)的降水觸發(fā)致災(zāi)特點(diǎn)。來鳳縣也是受兩次降水過程疊加影響，在5—8日的降水過程中，日雨量已達(dá)到156 mm；在15日開始的再一次降雨過程中，日雨量達(dá)到50 mm以上，災(zāi)害發(fā)生次數(shù)最多的時(shí)間段在日雨量再一次達(dá)極值的當(dāng)日。這符合持續(xù)性的降水導(dǎo)致周邊災(zāi)害發(fā)生的條件(圖3)，恩施州4個(gè)市(縣)中，日雨量至少達(dá)到50 mm以上，災(zāi)害發(fā)生頻次才明顯增多。

圖3 2020年7月5—21日恩施州地質(zhì)災(zāi)害區(qū)域日降水量

2.4 致災(zāi)雨強(qiáng)特征

將2020年7月15—19日的22起地質(zhì)災(zāi)害分別提取小型地質(zhì)災(zāi)害和中型以上地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生前24 h逐小時(shí)雨量，分析觸發(fā)災(zāi)害的雨強(qiáng)特征。在17起小型地質(zhì)災(zāi)害中，大部分呈現(xiàn)出越接近災(zāi)害發(fā)生的時(shí)間，雨強(qiáng)越大的現(xiàn)象。此外，還可以看出，災(zāi)害的發(fā)生對(duì)雨強(qiáng)的響應(yīng)速度很快，且較大雨強(qiáng)主要分布在災(zāi)害前0～14 h，臨近災(zāi)害前的4～5 h，大多致災(zāi)雨強(qiáng)可達(dá)到30 mm·h-1以上，最高達(dá)80 mm·h-1(圖4a)；而中型以上地質(zhì)災(zāi)害共5起(圖4b)，災(zāi)害前雨強(qiáng)分布特征與小型地質(zhì)災(zāi)害雨強(qiáng)分布相反，即越臨近災(zāi)害發(fā)生，雨強(qiáng)總體減小。災(zāi)前12～24 h雨強(qiáng)能達(dá)到約10～30 mm·h-1，相比小型地質(zhì)災(zāi)害，觸發(fā)雨強(qiáng)普遍偏小，但降水一直持續(xù)，災(zāi)害一般發(fā)生在最大雨強(qiáng)出現(xiàn)的12 h后。由此可見，較大規(guī)模的地質(zhì)災(zāi)害，對(duì)降水響應(yīng)有一定的延遲性，一般是由較強(qiáng)的持續(xù)性降水觸發(fā)，經(jīng)歷一段時(shí)間的地質(zhì)形變的緩慢過程；而小型的地質(zhì)災(zāi)害，雨強(qiáng)達(dá)30 mm·h-1以上數(shù)小時(shí)內(nèi)即可發(fā)生，是對(duì)降水迅速響應(yīng)的過程。

圖4 2020年7月恩施州不同規(guī)模災(zāi)害發(fā)生前小時(shí)降水量

2.5 1 h時(shí)間尺度降水型滑坡發(fā)生I-D曲線

在恩施州的災(zāi)害信息中，選取7月災(zāi)害發(fā)生前的平均雨強(qiáng)達(dá)5 mm·h-1以上的災(zāi)害事件，作為直接降水觸發(fā)型滑坡災(zāi)害樣本(其余的認(rèn)為非直接降雨型災(zāi)害)，開展1 h時(shí)間尺度的滑坡臨界降水研究，以滑坡發(fā)生前的小時(shí)降水強(qiáng)度及降水持續(xù)時(shí)間分布為基礎(chǔ)，以連續(xù)3 h雨量小于0.5 mm作為降水場(chǎng)次的分割點(diǎn)(倪化勇，2016年)。根據(jù)降水場(chǎng)次劃分，確定了20次災(zāi)害事件，對(duì)降水持續(xù)時(shí)間(D)及強(qiáng)度(I)分布進(jìn)行I-D曲線擬合，得到此次過程的地質(zhì)災(zāi)害預(yù)警擬合曲線，可預(yù)測(cè)該區(qū)域內(nèi)一定降水歷時(shí)和降水強(qiáng)度下是否易發(fā)生地質(zhì)災(zāi)害。擬合結(jié)果(圖5)具備冪函數(shù)特征，滑坡災(zāi)害前降水多持續(xù)5～30 h，且隨著持續(xù)時(shí)間越長，降水的平均雨強(qiáng)越小。I-D曲線對(duì)該區(qū)域地質(zhì)災(zāi)害有一定警示作用。

圖5 2020年7月恩施州降水過程平均小時(shí)雨量及降水持續(xù)時(shí)間散點(diǎn)及回歸擬合線

3 致災(zāi)水文地質(zhì)特征分析

3.1 恩施州地質(zhì)災(zāi)害危險(xiǎn)度及易損度

根據(jù)2020年7月降雨引發(fā)恩施州發(fā)生的40起地質(zhì)災(zāi)害，疊加地質(zhì)災(zāi)害潛在危險(xiǎn)度(圖6a)可知，在較高潛在危險(xiǎn)度與高潛在危險(xiǎn)度的過渡地帶，地質(zhì)災(zāi)害分布數(shù)量較多。40起地質(zhì)災(zāi)害主要分為兩部分，一部分主要位于恩施州北部的利川市、恩施市、建始縣境內(nèi)，與地形的起伏變化有關(guān)；另一部分位于來鳳縣和鶴峰縣境內(nèi)，對(duì)應(yīng)極高的潛在危險(xiǎn)度等級(jí)區(qū)。經(jīng)統(tǒng)計(jì)，47.5%的災(zāi)害點(diǎn)發(fā)生于恩施州地質(zhì)災(zāi)害潛在危險(xiǎn)度較高區(qū)域，47.5%的災(zāi)害點(diǎn)處于高危險(xiǎn)度區(qū)，2%屬于極高危險(xiǎn)度區(qū)域。然而，40起地質(zhì)災(zāi)害雖然具有較高的潛在危險(xiǎn)度，但72.5%的災(zāi)害發(fā)生在低易損度的區(qū)域(圖6b)，22.5%災(zāi)害點(diǎn)處于較高易損度區(qū)域，僅5%處于高易損度區(qū)域。因此，本次群發(fā)性的地質(zhì)災(zāi)害雖然還存在特大泥石流事件，但總體造成的經(jīng)濟(jì)損失不大，影響人數(shù)多在20人以內(nèi)，災(zāi)害經(jīng)濟(jì)損失多在40萬元以內(nèi)。

圖6 2020年7月湖北恩施州(a)地質(zhì)災(zāi)害潛在危險(xiǎn)度等級(jí)，(b)區(qū)域易損度等級(jí)

3.2 致災(zāi)水文過程模擬

基于5 km空間分辨率、24 h時(shí)效的格點(diǎn)化定量降水估測(cè)數(shù)據(jù)(QPE)，驅(qū)動(dòng)CREST水文模型模擬此次致災(zāi)過程，根據(jù)模式輸出土壤相對(duì)濕度(SM)、流量(R)、地表徑流深(RS)和地下徑流深(RI)結(jié)果，對(duì)降水造成的陸面水文過程進(jìn)行分析。土壤相對(duì)濕度指土壤含水量相對(duì)于飽和水量的百分比，能充分表征土壤的干濕程度；流量表示單位時(shí)間通過某一河流斷面的水的體積；地表徑流深則用來表示某一給定時(shí)段徑流總量除以相應(yīng)集水面積所得到的值，即地表層的水流深度；地下徑流深則用來表示地下層的水流深度。2020年7月15—19日的降水過程歷時(shí)5 d，群發(fā)性災(zāi)害是從16日開始，17日大范圍爆發(fā)，18—19日逐漸減少。因此，本文以15—17日的水文要素特征來分析此次地下水文過程的變化，對(duì)災(zāi)害發(fā)生水文過程進(jìn)一步分析。具體如下：

土壤相對(duì)濕度變化能反映土體的不穩(wěn)定變化。根據(jù)土壤相對(duì)濕度變化情況(圖7)，7月15日，在群發(fā)性地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生前夕，恩施州東部土壤相對(duì)濕度為30%～50%，恩施市、利川市、咸豐市、來鳳縣西部等地相對(duì)濕度基本達(dá)到50%～70%；16—17日，恩施州土壤相對(duì)濕度全面達(dá)到70%左右，土壤飽和度較高，具備災(zāi)害發(fā)生的土壤濕度條件。從CREST水文模型模擬的地下徑流深變化圖看，地下徑流深整體上變化幅度較小，恩施州南部部分地區(qū)維持在40 mm·h-1(圖8)，這表明地下水文過程活動(dòng)不活躍。CREST水文模型模擬的地表徑流明顯變大，且具有自西向東逐漸傳輸?shù)内厔?shì)，從16日開始，恩施市及其附近的地表徑流從10 mm·h-1逐漸增加至60 mm·h-1，17日迅速增加至80 mm·h-1，且災(zāi)害點(diǎn)與地表徑流深的增大區(qū)域位置匹配較好(圖9)。由此可見，本次災(zāi)害過程的降水強(qiáng)度較大，雨水來不及滲入土壤，迅速在地面形成超滲產(chǎn)流，使得地表徑流深指標(biāo)表現(xiàn)活躍，地表徑流深越來越大，與土壤內(nèi)的不穩(wěn)定因素相結(jié)合，進(jìn)而為大范圍形成滑坡等地質(zhì)災(zāi)害提供有利條件。流量值的變化最能體現(xiàn)地表水文特征。CREST水文模型模擬的流量變化，伴隨著15日降水過程開始，流量迅速增大，15—16日的流量最小增幅都達(dá)到50 m3·s-1以上，17日的流量增加到100 m3·s-1，整個(gè)過程幾乎是跳躍式增長，且流量明顯增大區(qū)域主要位于恩施州的恩施市、利川市、來鳳縣和鶴峰縣，呈西南向東北的兩條流量大值帶，與本次群發(fā)性的災(zāi)害分布區(qū)域吻合(圖10)。

圖7 2020年7月(a)15日，(b)16日，(c)17日CREST水文模型模擬恩施州土壤相對(duì)濕度

圖8 同圖7，但為地下徑流深

圖9 同圖7，但為地表徑流深

圖10 同圖7，但為流量

7月，湖北恩施州的前三次強(qiáng)降水過程，使得恩施州土壤含水量增大，地質(zhì)條件出現(xiàn)不穩(wěn)定因素，巖體內(nèi)部出現(xiàn)碎裂結(jié)構(gòu)。由于巖土體成分特質(zhì)，風(fēng)化后在山體表面堆積，經(jīng)長時(shí)間雨水浸泡，為滑坡提供物質(zhì)條件，易形成位移并伴引發(fā)泥石流。15日開始的第四次強(qiáng)降水，降水強(qiáng)度大，土壤濕度迅速增加，邊坡失穩(wěn)，形成超滲產(chǎn)流，水流順著斜坡運(yùn)動(dòng)產(chǎn)生坡面流，并在地面低洼處形成匯流，產(chǎn)匯流過程產(chǎn)生滑移和彎曲等變形機(jī)制形成下墊面拉裂，導(dǎo)致滑坡體產(chǎn)生位移。因此，災(zāi)害發(fā)生首先是基于連續(xù)的過程性強(qiáng)降水、臨近的暴雨誘發(fā)，同時(shí)與該區(qū)域處于山區(qū)，地形起伏大，土體多為沉積巖，易形成軟弱面進(jìn)而形成滑坡面有關(guān)。這是一次典型的持續(xù)性強(qiáng)降水引發(fā)的地質(zhì)災(zāi)害過程。

4 結(jié)論與討論

本文對(duì)鄂西南地區(qū)恩施州2020年7月降水過程引發(fā)的地質(zhì)災(zāi)害進(jìn)行分析，結(jié)果表明：

(1)恩施州致災(zāi)降水強(qiáng)度及持續(xù)時(shí)間與災(zāi)害發(fā)生規(guī)模及數(shù)量有明顯的對(duì)應(yīng)關(guān)系，降水極端性因子比持續(xù)時(shí)間因子更易引發(fā)地質(zhì)災(zāi)害。小型災(zāi)害受臨近降水影響較大，是對(duì)強(qiáng)降水迅速響應(yīng)的過程；中型以上災(zāi)害在強(qiáng)降水發(fā)生后略有滯后效應(yīng)，是由持續(xù)較強(qiáng)降水觸發(fā)，經(jīng)歷一段時(shí)間的地質(zhì)形變的緩慢過程。過程降水量100 mm以上，日雨量達(dá)50 mm以上或小時(shí)雨量達(dá)10～30 mm，有可能觸發(fā)地質(zhì)災(zāi)害。通過過程I-D曲線擬合發(fā)現(xiàn)，災(zāi)害一般發(fā)生在降水開始后的5～30 h內(nèi)，災(zāi)害點(diǎn)分布具備冪函數(shù)特征，可作為該區(qū)域同類型降水引發(fā)災(zāi)害的閾值參考。

(2)恩施州的大部分地區(qū)處于地質(zhì)災(zāi)害潛在危險(xiǎn)度較高到高的區(qū)域，南部的部分地區(qū)極高。雖然恩施州處于地質(zhì)災(zāi)害高潛在危險(xiǎn)度中，但該區(qū)域下墊面的易損度普遍較低，因此恩施州易發(fā)生地質(zhì)災(zāi)害，但總體規(guī)模較小，經(jīng)濟(jì)損失相對(duì)較少。

(3)災(zāi)害過程的水文模擬結(jié)果顯示，臨近災(zāi)害發(fā)生，土壤濕度逐漸由30%增加到70%，地表徑流從10 mm·h-1增加至60 mm·h-1，17日迅速增加至80 mm·h-1，而同時(shí)對(duì)應(yīng)的地下徑流增幅卻較小。由此可見，此次地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生過程主要是降水強(qiáng)度過大，形成超滲產(chǎn)流引起地表徑流迅速增長的過程；流量值變化最能反映此次地質(zhì)災(zāi)害過程的產(chǎn)匯流特征，隨著降水的開始，流量呈現(xiàn)大幅增加，最小增幅都達(dá)到50 m3·s-1以上，呈跳躍式增長，且流量明顯增大區(qū)域主要位于恩施州的恩施市、利川市、來鳳縣和鶴峰縣，與本次群發(fā)性的災(zāi)害分布區(qū)域較為吻合，這說明流量指標(biāo)可以較好地表現(xiàn)災(zāi)害的發(fā)生發(fā)展。

此次降水過程的致災(zāi)因子及水文要素特征均對(duì)地質(zhì)災(zāi)害的發(fā)生有較好的指示作用，可作為該區(qū)域同類型的降水致災(zāi)過程的參考，然而對(duì)于其他類型的降水致災(zāi)適用性，還需要進(jìn)一步研究。同時(shí)，本次過程模擬水文要素對(duì)承載體的地表部分表現(xiàn)較好，對(duì)承載體內(nèi)部的變化過程模擬的精細(xì)化程度不夠。因此，精細(xì)化、格點(diǎn)化的土壤含水量估測(cè)數(shù)據(jù)可作為水文模擬的輸入端，為今后的地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生發(fā)展過程總結(jié)進(jìn)行補(bǔ)充。