基于GIS 的山地地質災害氣象預警研究
——以廣西陸川縣為例

何娜，潘宏堅，吳秋菊

廣西地質環境監測站，廣西 南寧 530000

地質災害氣象預警是防災減災的第一道防線，也是有效防止、減輕山地地質災害造成危害的重要舉措。開展地質災害氣象預警研究能最大限度地減少因災人員傷亡和財產損失，保障人民群眾的生命財產安全。

我國地質災害氣象預警工作已開展了10 多年[1]，各省區市多采用內/外動力耦合成因理論地質災害的氣象預警模型，篩選核心內/外動力地質作用指標、降雨預警指標，構建相應的預警指標體系。然后，根據不同指標所起的作用，按照專家經驗進行排序，確定其指標權重值，再通過加權計算得出預警等級。

廣西陸川縣地處丘陵地帶，在陸川縣應用該類預警模型開展地質災害氣象預警尚有短板，如在短臨強降雨情況下對雨量的取值要求不夠明確等。研究小組在陸川縣1∶5 萬地質災害詳細調查成果的基礎上[2]，采取內因和外因相結合的方法，首先對該縣山地地質災害各影響因素進行相關分析，選取控制和影響山地地質災害發生的主要因素，建立對應的數學模型，并對數學模型進行定量計算[3]，繪制山地地質災害易發程度區劃圖。然后，通過進一步分析地質災害與降雨的關系，提出地質災害發生的降雨量閾值，劃分在不同降雨條件下各地質災害易發區的氣象預警等級，最終生成陸川縣山地地質災害氣象預警區劃圖。

1 研究區概況

陸川縣位于廣西東南部，縣域面積1 551 km2，整體地勢大致為東、西兩面高、中間低。屬南亞熱帶海洋性季風氣候，夏季多暴雨、易洪澇，春秋少雨多旱，多年平均氣溫為21.7℃。根據玉林市氣象局統計數據，該縣年平均降雨量為1 893.5 mm，最大年降雨量為3 037 mm（1981年），最小年降雨量為1 019.4 mm（2007 年）；降雨多集中在汛期（4—9 月），約占年降雨量的79.9%；最長連續降雨天數為20 天（1973年），過程雨量為284.8 mm；最長連續無雨天數為82 天（1958 年）；歷年最大日降雨量為430 mm（2006 年），最大24 h 降雨量為623.1 mm。

陸川縣地貌以構造剝蝕低山丘陵為主，分布有沉積巖、巖漿巖、變質巖3 大類巖石；區域上位于云開隆起帶的西北部—博白凹陷帶的東北部，地質構造復雜；地下水類型包括松散巖類孔隙水、純碳酸鹽巖裂隙溶洞水、碳酸巖夾碎屑巖溶洞裂隙水、半固結碎屑巖孔隙裂隙水、花崗巖風化帶網狀裂隙水、基巖裂隙水等6 種。

陸川縣1∶5 萬地質災害詳細調查資料顯示，縣內滑坡、崩塌、不穩定斜坡、坡面泥石流山地地質災害共315處，其中，滑坡126處，崩塌82處，坡面泥石流2處，不穩定斜坡105 處；共有山地地質災害隱患點205處，其中滑坡66處，崩塌55處，不穩定斜坡84 處。

2 地質災害易發性區劃研究

2.1 易發區劃分方法

地質災害的易發程度區域劃分是一個復雜的多元系統。目前定性分析和定量評價是國內外通用的區劃方法，其中定量評價是主流趨勢[4-6]。此次陸川縣地質災害易發性區劃研究首先對山地地質災害發育特點進行定性分析，再利用GIS 技術進行定量分析，從而得出易發性區域劃分方案，具體方法如下。

（1）根據山地地質災害發育特點，選定山地地質災害發生的主要控制因素和影響因素；通過定性評價，建立各種主要因素的優勢范圍，再依據定性評價結果對單因素評價進行分區和劃分等級，并對單因素評價進行賦值。

（2）采用專家打分法確定各因素權重值。

（3）在GIS 平臺上進行多因素疊加分析，利用各分區單因素評價得分及各因素權重值，采用加權的方法計算各分區地質災害易發性綜合評價值。

（4）根據各參評因素綜合評價值對陸川縣全境進行山地地質災害易發程度分區，對交界帶不合理的區域進行人為調整、歸并。

2.2 評價因素選取及單因素區劃

選取的評價因子應能反映研究區山地地質災害的發育特點和孕災條件。此次研究以滑坡、崩塌、不穩定斜坡、坡面泥石流等山地地質災害的易發性作為目標層；選取發育因子（地質災害現狀發育特征）、基礎因子（基礎地質環境條件）和誘發因子（地質災害誘發因素）構成準則層，即二級評判因子；根據研究區地質災害發育特征、形成條件和影響因素的綜合分析，選取地質災害發育因子、地貌類型、地形坡度、工程地質巖組、風化層厚度、地質構造、人類工程活動、多年平均降雨量等對地質災害易發性影響較為明顯的8 個因子構成措施層，即三級評判因子。

2.3 評價因素權重確定

研究小組在對8 個評價因子權重打分的基礎上，計算出各評價因素平均值，作為該因子的權重[7]（見表1）。

2.4 基于GIS 的信息量疊加

此次研究利用ArcGIS 系統的空間分析功能，將8 個參與易發程度評價的單因素圖做疊加分析，得出帶有疊加屬性的不同分區。

2.5 易發性綜合評價及易發區劃分

此次研究采用加權的方法計算各分區地質災害易發性綜合評價值，建立的數學模型如下。

式（1）中，R為評價單元綜合評分值；Yi為評價單元內評價因子的權重；Wi為評價單元內評價因子的標準值；n為評價單元內評價因子的數量。

在以上疊加分區的基礎上，研究小組利用ArcGIS 系統的“字段計算”功能，按式（1）和表1 所列各要素權重值，計算各分區的綜合評分值。再根據綜合評分值的高低進行易發程度劃分，采用突變點法確定分區界線。

研究小組經過統計分析，最終確定的界線值為：1.00～1.59 為不易發，1.60～2.05 為低易發，2.06～2.55 為中易發，2.56～3.40 為高易發，分別對應不易發區、低易發區、中易發區和高易發區4 個不同等級[8]。其中，不易發區主要位于馬坡鎮西部、溫泉鎮中部、烏石鎮中部、清湖鎮北部、古城鎮南部；低易發區主要位于珊羅鎮、米場鎮、大橋鎮、橫山鎮、清湖鎮、古城鎮等；中易發區主要位于平樂鎮、米場鎮、沙坡鎮、溫泉鎮、橫山鎮、烏石鎮、古城鎮；高易發區主要位于馬坡鎮、沙坡鎮、橫山鎮、烏石鎮。

表1 陸川縣山地地質災害易發程度評價中各參評因素賦值標準及權重分配表

3 山地地質災害氣象預警設計

3.1 山地地質災害氣象預警的思路

（1）利用“3S”技術[9]，在地質災害詳細調查成果的基礎上輔助野外地質災害調查，確定研究區內各種地質災害的位置、數量、類型、規模及其影響范圍，完成基礎資料收集。

（2）通過分析調查資料，選取可能影響山地地質災害發生的各種因素，建立基于GIS 的地質災害信息系統，編制相應的空間數據庫和圖層，主要包括地質災害空間數據庫、地貌圖、坡度圖、工程地質巖組類型圖、殘坡積土層厚度分布圖、地質圖、地質構造圖、人類工程活動強度圖、降雨分布圖等。

（3）分析研究區的地質災害及其影響因素，對控制和影響地質災害發生的主要因素進行選取、確定，進而建立相應的數學模型，對數學模型開展定量計算，生成陸川縣地質災害易發程度區劃圖。

（4）結合歷史成果資料，確定降雨與地質災害的關系，提出地質災害發生的臨界降雨指標（降雨閾值）。

（5）根據地質災害易發程度區劃，分析各易發分區在不同降雨條件下歷史地質災害與降雨的關系，建立數學模型并開展定量分析，確定在不同降雨條件下各地質災害易發區的氣象預警等級。

（6）根據氣象部門預報確定的降雨范圍、強度、時間和各地質災害區的降雨量閾值來預警該區域地質災害發生的風險大小。

（7）根據地質災害事件發生的頻率、規模及危害程度，對地質災害易發程度分區、降雨量臨界值、地質災害氣象預警等級等不斷修正和完善。

3.2 臨界降雨量的確定

在統計學上，引發崩塌、滑坡、坡面泥石流、不穩定斜坡等山地地質災害的雨強參數中均存在著一個臨界值[10-13]。當降雨強度達到或超過此臨界值時，山地地質災害發生的數量將大大增加。臨界降雨指標的確定，主要依據以往發生的山地地質災害和當日降雨強度的關聯性來獲取。

此次研究主要依據前24 h 累計降雨量進行山地地質災害氣象預警。從誘發災害的降雨量角度出發，通過建立統計模型，定量分析各級降雨量下誘發地質災害的頻次，進而確定危險性降雨臨界值。

在陸川縣已經發生的315 處山地地質災害中，除了4 處屬于巖質，其余的311 處均為土質。根據野外調查資料統計，地質災害區內碎屑巖分布區、巖漿巖分布區、變質巖分布區所發育的山地地質災害分布密度無明顯差異（見表2），故臨界降雨量可以不按地層巖性分別進行確定。

根據陸川縣山地地質災害數量與前24 h 降雨量關系統計數據，在前24 h 累計降雨量為100mm、160mm處，山地地質災害發生數量有較明顯的增加，但增幅不大；當前24 h 累計降雨量超過250mm時，山地地質災害發生數量急劇增加，260 mm 處的山地地質災害發生數比250 mm 處增加了110 處（1.77 倍），說明此時已經發生群發型山地地質災害。因此，此次研究將前24 h 累計降雨量100 mm、160 mm、250 mm 確定為該縣山地地質災害致災的臨界降雨量值。

表2 陸川縣各工程地質巖組區發育的山地地質災害統計表

3.3 預警等級的劃分

依據100 mm、160 mm 這2 個降雨量臨界值，將地質災害易發區劃分成3個降水危險性等級，即低危險性、中危險性、高危險性。（由于250 mm 為發生群發型地質災害的閾值，故把該閾值合并到＞160 mm 高危險性降水等級中。）

在此基礎上，按下式計算各地質災害易發分區的致災信息量值。

式（2）中，Li為不同等級降雨條件下各易發分區提供的致災信息量值；Ni為不同等級降雨條件下各易發分區發生地質災害的數量；Si為各分區面積；N0為研究區山地地質災害總數量；S0為研究區總面積。

結果顯示，高易發區的致災信息量值在-0.33～1.44 之間；中易發區的致災信息量值在-4.45～0.6 之間；低易發區的致災信息量值在-4.93～-0.74 之間；不易發區的致災信息量值在-2.39～0 之間。

依據不同等級降雨條件下各地質災害易發區的信息量值，研究小組將陸川縣的地質災害氣象預警劃分為4 個等級（見表3、表4）。

表3 預警等級劃分標準表

根據地質災害氣象預警等級計算結果，研究小組劃分出高危險性、中危險性、低危險性降水等級山地地質災害氣象預警區（見表5）。

4 山地地質災害氣象預警模型應用

2018年5 月10日16時，玉林市氣象臺提供陸川縣未來24h 降雨預報：陸川縣北部及中部為大雨。陸川縣前期24h 實際降雨量在1.7～101.9 mm 之間。地質災害氣象預警組結合當地地質環境條件進行分析，聯合該縣自然資源主管部門、氣象部門、電視臺發布5 月10日20 時至11 日20 時陸川縣米場鎮、沙湖鎮、沙坡鎮、溫泉鎮、大橋鎮、橫山鎮、烏石鎮等地的地質災害氣象預警等級為黃色預警。5 月10 日22 時至次日1 時陸川縣中部出現了暴雨到特大暴雨天氣，地質災害氣象預警組在收到雨量站的預報短信后，實時監測雨情變化情況，及時將溫泉鎮、大橋鎮、橫山鎮地質災害預警級別升級為橙色預警，總計發出短信4 436條，通知撤離受地質災害威脅住戶131 人。溫泉鎮在此次強對流天氣中共發生15 處突發性山地地質災害，共造成23 間房屋不同程度損壞，直接經濟損失約19 萬元。由于提升預警等級及時，避免了人員傷亡，極大地減少了財產損失。

5 山地地質災害氣象預警應用建議

從上述山地地質災害氣象預警案例來看，該預警模型及預警系統具有一定的可靠性。下一步將根據發生的地質災害事件，對地質災害易發分區、降雨臨界值、地質災害氣象預警等級等進行不斷的修正和完善。為進一步提高預警水平，研究小組提出以下建議。

（1）增加降雨量自動監測站密度。陸川縣域面積不大，地形地貌、巖土體工程地質性質差異卻較大，降雨分布不均。由于縣境內降雨量自動監測站建網較晚，站點偏少，山地丘陵區站點密度低，根據時段降雨量與地質災害發生關系分析的結果容易出現偏差。

（2）進一步精確降雨量閾值。此次研究僅提出陸川縣山地地質災害發生前24 h 臨界降雨量值，在預警區劃上提出100 mm、160 mm、250mm 等3 個前24 h 降雨量閾值，初步對研究區進行了山地地質災害氣象預警區劃。由于臨界降雨量與實際降雨量可能存在一定的偏差，局部降雨量相差較大的地段的偏差更大，因而有待進一步檢驗與完善。

（3）建立信息共享機制。建立不同部門（如氣象、水文、水利、自然資源等部門）的雨量監測資料共享機制，以確定各個地質災害發生時的雨量及雨強，有利于深入研究降雨與地質災害發生的耦合關系。

（4）增設土壤含水率監測站。降雨致地質災害發生與土體含水率息息相關，因此在地質災害易發區應增設土壤含水率監測站，依據土壤含水率、塑性指標的變化進行臨災預警。

表4 陸川縣地質災害易發區地質災害氣象預警等級劃分表

表5 各級危險性降水等級下陸川縣山地地質災害氣象預警區劃表

（5）及時、準確上報地質災害信息。地質災害監測員應及時上報地質災害發生信息，以便充分積累第一手資料，分析存在的問題，總結成功預防的經驗，逐步修正評價參數與評價模型，以及不同地形地貌區和不同巖性區的降雨臨界值，不斷提高地質災害氣象預警的準確性，為地質災害防治提供基礎保障。

（6）開展降雨觸發地質災害的臨界值試驗。在山地地質災害多發、高發的地區，根據不同的地形地貌、風化殘積土體性質、植被特征的組合關系分別開展降雨觸發地質災害的臨界值試驗，以掌握降雨強度、降雨持續時間與各深度段土壤含水率達到塑限、液限之間的關系，從而獲取各地段準確的低危險性降水、中等危險性降水、高危險性降水的閾值，為開展精細化地質災害預警工作提供可能。

6 結語

地質災害氣象預警研究目前尚處于初級階段，涉及面廣、技術難度大，基礎資料、科學依據和工作經驗等方面均有待提升。陸川縣山地地質災害發育，在研究全國及各省區市的地質災害氣象模型的基礎上，建立適宜陸川縣的地質災害氣象預警系統，能有效降低人員傷亡和財產損失。通過制作預警產品并實際發布，檢驗結果顯示預警效果良好，驗證該地質災害氣象預警方法有效、可行，該預警模型及預警系統具有可靠性，可為丘陵地區開展地質災害氣象預警的研究提供理論依據。