市地质灾害气象风险预警图

① 中国地质灾害分区预警模型

根据5.4节中中南山地丘陵区试运算过程中的总结修正的思路，在全国7个预警大区范围内分别完成地质灾害潜势度计算、地质灾害预警指数计算，从而实现国家级地质灾害气象预警预报。

5.6.1 分区潜势度计算

5.6.1.1 权重计算结果

考虑到因子图层准备情况和时间关系，本次计算中选取了25个因子图层，在7个大区分别开展计算。各区内因子图层的权重计算结果见表5.10。从权重计算结果来看具有如下特点:

(1)总体上符合经验认识

从敏感因子排序来看，中南山地丘陵区(C区)，最敏感的因子是地形起伏(权重为0.17);西南部地区(D区)，最敏感因子为地震动参数(权重为0.18);黄土地区(E区)，最敏感因子为岩土体类型(权重0.09)，等等。而铁路、塔庙宇等因素的敏感度则非常低，甚至很多区的权重为0。

(2)因子权重差偏小

主要是由于选取因子较多(25个)，且各因子之间有一定重复，因此造成每个因子的权重相对较小，权重差偏小。25个因子的平均因子权重应为1/25，即0.04，因此当某个因子权重超过0.04时，可以认为该因子为地质灾害的敏感因子。

(3)精确程度还有待进一步提高

目前的计算，是在整理现有的地质背景环境资料和历史灾害点资料基础上，图层资料的比例尺还相对有限，特别是历史灾害点资料主要是建立在县市调查数据基础上的，已调查县灾害点密集，而未调查的县数据缺失，造成统计分析结果的精确程度有限。

表5.10 分区计算各因子权重结果表

目前的计算，主要旨在探索计算思路，计算结果的精确程度会随着原始资料的不断充实而不断提高。

5.6.1.2 潜势度计算结果校验

将各区潜势度的计算结果，与历史灾害点的分布情况进行对比分析，校验潜势度是否能够体现地质环境的优劣程度。

图5.20～图5.26反映地质灾害潜势度值大的区域历史灾害点分布多，地质灾害潜势度值小的区域历史灾害点分布少，即地质灾害潜势度值的大小能够反映历史地质灾害点的多少，能够反映地质背景环境条件的优劣。

图5.20 A区地质灾害潜势度与灾害分布对比

图5.21 B区地质灾害潜势度与灾害分布对比

5.6.2 分区预警模型

在全国7个预警大区中，C区(中南)、D区(西南)、B区(华北)灾害样本较多，雨量站点相对稠密，采用统计分析方法，建立了显式统计的线性回归模型。

图5.22 C区地质灾害潜势度与灾害分布对比

图5.23 D区地质灾害潜势度与灾害分布对比

图5.24 E区地质灾害潜势度与灾害分布对比

图5.25 F区地质灾害潜势度与灾害分布对比

图5.26 G区地质灾害潜势度与灾害分布对比

A区(东北)、E区(西北黄土)、F区(西北新疆)、G区(青藏高原)由于灾害点样本太少和雨量站点稀疏，匹配到灾害点上的雨量误差较大。不具备统计分析的样本条件，采用的是潜势度-雨量经验方法，即不同潜势度分段范围内，根据经验给定临界降雨判据。

5.6.2.1 线性回归模型

将历史灾害点的发生个数作为输出量，潜势度值、当日雨量、前期累计雨量作为输入雨量，进行线性回归分析，根据统计结果可见，地质灾害的发生与地质环境基础因素(G)、降雨激发因素(R_d，R_p)存在一定程度的线性关系。

根据T值进行预警等级划分的原则如下:

回归分析中，输出量为历史地质灾害点的发生个数;得到预警模型后，T值(预警指数)为地质灾害发生可能性大小的量化参数，是地质环境条件与降雨条件综合作用的量度。根据我国各大区历史地质灾害发生情况以及几年来地质灾害气象预警预报工作经验总结，主要通过试运算进行地质灾害预警等级划分。统计分析时将地质灾害的严重程度按区分为3个级别，并以此3个级别作为预警模型中预警等级划分的重要参考。同时，具体操作中也考虑了如下4个方面:

1)各大区内，挑选近年来地质灾害群发的典型区域，进行预警模型试运算，并将其结果与地质灾害点实际发生情况对比分析，从而修正预警等级划分标准。

2)在典型区域内，分别采用第二代预警系统和第一代预警系统开展预警预报试运算，通过结果对比修正预警等级划分标准。

3)预警模型中各变量的实际意义与取值范围。G(潜势度)为地质环境条件的量化参数;R_d和R_p为降雨条件的量化参数。取值范围各区有所不同。

4)考虑到地质灾害气象预警预报对于地质灾害防治工作的具体作用，在预警预报区域面积的大小方面也有所考虑，此项考虑主要为定性考虑。预警区域面积过大，可能会导致地质灾害防治工作中无从参考，预警区域面积过小，可能会导致地质灾害多发区域的漏报。

在B，C，D3个区的回归分析过程和结果如下。

(1)B区

复相关系数:R=0.19;

判定系数:R²=0.16;

得到回归模型方程为

中国地质灾害区域预警方法与应用

根据括号内的t统计量的值可知:G，R_d，R_p均对地质灾害的发生情况有显著影响。根据F统计量的值F=5.60，可知:回归方程是显著的。

通过试运算，根据T值进行分段，确定预警等级。3级(T＜10);4级(10≤T＜20);5级(T≥20)。

(2)C区

复相关系数:R=0.50;

判定系数:R²=0.48;

得到回归模型方程为

中国地质灾害区域预警方法与应用

根据括号内的t统计量的值可知:G，R_d，R_p均对地质灾害的发生情况有显著影响。根据F统计量的值F=21.40，可知:回归方程是显著的。

通过试运算，根据T值进行分段，确定预警等级。3级(T＜10);4级(10≤T＜60);5级(T≥60)。

(3)D区

复相关系数:R=0.48;

判定系数:R²=0.45;

得到回归模型方程为

中国地质灾害区域预警方法与应用

根据括号内的t统计量的值可知:G，R_d，R_p均对地质灾害的发生情况有显著影响。根据F统计量的值F=14.40，可知:回归方程是显著的。

通过试运算，根据T值进行分段，确定预警等级。3级(T＜18);4级(18≤T＜50);5级(T≥50)。

5.6.2.2 潜势度-临界雨量经验方法

(1)A区

根据潜势度G值，将A区分为3类:

中国地质灾害区域预警方法与应用

(2)E区

根据潜势度G值，将E区分为3类:

中国地质灾害区域预警方法与应用

(3)F区

根据潜势度G值，将F区分为3类:

中国地质灾害区域预警方法与应用

(4)G区

根据潜势度G值，将G区分为3类:

中国地质灾害区域预警方法与应用

② 地质灾害区域预警原理

据检索统计，世界上约有20多个国家或地区不同程度地开展过降雨引发滑坡、泥石流的研究或预警工作。其中，中国香港(Brandetal.，1984)、美国(Keeferetal.，1987)、日本(Fukuzono，1985)、巴西(Neiva，1998)、委内瑞拉(Wieczoreketal.，2001)、波多黎各(Larsen＆Simon，1993)和中国大陆等曾经或正在进行面向公众社会的降雨引发区域性滑坡、泥石流的早期预警与减灾服务工作，预警的地质空间精度达到数千米量级，时间精度达到小时量级。这些国家和地区一般都在地质灾害多发区或敏感区开展或完成了比较详细的地质灾害调查评价工作，拥有比较长期且比较完整的降雨与滑坡、泥石流关系资料，或在典型地区建立了比较完善的降雨遥控监测网络和先进的数据传输系统。

综合分析国内外研究与应用状况，基于气象因素的区域地质灾害预警预报理论原理可初步划分为三大类，即隐式统计预报法、显式统计预报法和动力预报法。

4.2.1 隐式统计预报法

隐式统计预报法把地质环境因素的作用隐含在降雨参数中，某地区的预警判据中仅仅考虑降雨参数建立模型。隐式统计预报法可称为第一代预报方法，比较适用于地质环境模式比较单一的小区域。由于这种方法只涉及一个或一类参数，无论预警区域的研究程度深浅均可使用，所以这是国内外广泛使用的方法，也是最易于推广的方法。这种方法特别适用于有限空间范围，且地质环境条件变化不大的地区，如以花岗岩及其风化残积物分布为主的中国香港地区多年来一直在研究应用和深化这一方法。

这种方法考虑的降雨参数包括年降雨量、季度降雨量、月降雨量、多日降雨量、日降雨量、小时降雨量和10min降雨量等。实际应用时，一般只涉及1～3个参数作为预报判据，如临界降雨量、降雨强度、有效降雨量或等效降雨量等。

突发性地质灾害临界过程降雨量判据的预警方法抓住了气象因素诱发地质灾害的关键方面，但预警精度必然受到所预警地区面积大小、突发性地质事件样本数量、地质环境复杂程度和地质环境稳定性及区域社会活动状况的限制，单一临界降雨量指标作为预警判据的代表性是有限的。

代表性研究成果主要有:

Onodera et al.( 1974) 通过研究日本的大量滑坡，提出累计降雨量超过 150 ～ 200mm，或每小时降雨强度超过 20 ～30mm 作为判据。Nilsen et al.( 1976) 发现美国 Alameda，Califor-nia 在累计降雨量超过 180mm 时，滑坡将频繁发生。Oberste-lehn( 1976) 认为累计降雨量达到 250mm 左右，美国 San Benito，California 将发生滑坡。Guidicini and Iwasa( 1977) 通过对巴西 9 个地区滑坡记录和降雨资料的分析，认为降雨量超过年平均降雨量的 8% ～17%，滑坡将滑动; 超过 20%，将发生灾难性滑坡。Caine( 1980) 全面总结了全球的可利用数据，给出了不同地区诱发滑坡暴雨事件的降雨强度和持续时间与滑坡的关系式。这一关系式当然不可能适用于全球所有地区( Crozier 在 1997 年证明) ，仍不失为探讨诱发滑坡临界降雨值的里程碑。

Brand et al.( 1984) 在中国香港研究表明，大多数滑坡由局部高强度短历时降雨诱发，而前期降雨量不是主要因素，除非是小型滑坡。Ng and Shi( 1998) 认为降雨的持续也是一个非常重要的诱发滑坡的因素。中国香港地区预测 24h 内降雨量达到 175mm 或 60min 内市区内雨量超过 70mm，即认为达到滑坡预报阈值，即由政府发出通报。中国香港平均每年约发出 3 次山洪滑坡暴发警报。

Ganuti et al.( 1985) 提出了临界降雨系数( critical precipitation coefficient，CPC) 的概念，并总结出当 CPC ＞0.5 时，将有 10a 一遇的滑坡发生; 当 CPC ＞0.6 时，将有 20a 一遇的滑坡发生。

Glade( 1997) 综合前人研究成果建立了确定诱发滑坡的降雨临界值的 3 个模型，并在纽西兰北岛南部的 Wellington 地区进行了验证。3 个模型要求的基本数据为: 日降雨量、滑坡发生日期和土体潜在日蒸发量( 通过 Thornthwaite method 方法计算得到) 。降雨强度临界值Glade( 1997) 的模型 1———日降雨模型( daily rainfall model) ，只使用日降雨量参数，简单地分析诱发滑坡和不诱发滑坡的日降雨量( Glade，1998) ，得出最小临界值和最大临界值，即在最小临界值以下，没有滑坡发生; 在最大临界值以上，滑坡一定发生。降雨量等级划分以20mm 为一个等级; 降雨过程雨量临界值 Glade( 1997) 的模型 2———前期日降雨量模型( an-tecedent daily rainfall model) ，考虑了前期降雨的影响。他认为决定前期情况有两个主要因素: 前期降雨的历时时间和土体含水量减少的速率; 土体含水状态临界值 Glade( 1997) 的模型 3———前期土体含水状态模型( antecedent soil water status model) ，他认为除了前期雨量，土体含水量和潜在的蒸发量对滑坡的影响也很大。

刘传正在 2003 年 5 月主持全国地质灾害气象预警工作过程中，利用地质灾害发生前15d 降雨量建立滑坡、泥石流发生区带的临界过程降雨量创建了预警判据模式图，并结合具体区域( 2003 年28 个区、2004 年以后74 个区) 进行校正的方法。该方法适应3 级预报的要求界定了 α 线和 β 线作为预警等级界限。3 年多来汛期的预警成果发布检验与应用证明，该方法在科学依据上是成立的，但限于预警区域过大、基础数据和地质灾害统计样本数量太少，准确率有待提高，同时也充分说明了开展地质灾害数据集成研究的迫切性。

另外，中国科学院成都山地灾害与环境研究所等机构在单条泥石流监测与预警建模方面进行了多年持续不懈的研究工作，取得了具有代表性的成果。

4.2.2 显式统计预报法

显式统计预报法是一种考虑地质环境变化与降雨参数等多因素叠加建立预警判据模型的方法，它是由地质灾害危险性区划与空间预测转化过来的(CarraraA.，1983;HaruyamaH.＆KawakamiH.，1984;BaezaC.＆CorominasJ.，1996;CarraraA.，CardinaliM.＆GuzzettiF.，1991;刘传正，2004;殷坤龙，2005)。

区域地质灾害危险性评价和风险区划研究仍是当前的研究主流，而利用之进行地质灾害的实时预警与发布则多处于探索阶段。这种方法可以充分反映预警地区地质环境要素的变化，并随着调查研究精度的提高相应地提高地质灾害的空间预警精度。显式统计预报法可称为第二代预报方法，是正在探索中的方法，比较适用于地质环境模式比较复杂的大区域。

基于地质环境空间分析的突发性地质灾害时空预警理论与方法是根据单元分析结果经过合成实现的，克服了仅仅依据单一临界雨量指标的限制，但对临界诱发因素的表达、预警指标的选定与量化分级等尚存在需要进一步研究的诸多问题。

因此，要实现完全科学意义上的区域突发性地质灾害预警，必须建立临界过程降雨量判据与地质环境空间分析耦合模型的理论方法———广义显式统计模式地质灾害预报方法，预警等级指数(W)是内外动力的联立方程组。即

中国地质灾害区域预警方法与应用

式中:W为预警等级指数;a为地外天体引力作用，包括太阳、月亮的引潮力，太阳黑子、表面耀斑和太阳风等对地球表面的作用，a=f(a₁，a₂，…，a_n);b为地球内动力作用，主要表现为断裂活动、地震和火山爆发等，b=f(b₁，b₂，…，b_n);c为地球表层外动力作用，包括降雨、渗流、冲刷、侵蚀、风化、植物根劈、风暴、温度、干燥和冻融作用等，c=f(c₁，c₂，…，c_n);d为人类社会工程经济活动作用，包括资源、能源开发和工程建设等引起地质环境的变化，d=f(d₁，d₂，…，d_n)。

20世纪70年代，以美国加利福尼亚州旧金山地区圣马提俄郡的滑坡敏感性图为代表，利用多参数图的加权(或不加权)叠加得到区域滑坡灾害预测图。

20世纪80年代，CarraraA.(1983)将多元统计分析预测方法引用到区域滑坡空间预测中，并在世界各国得到迅速发展与推广。如HaruyamaH.＆KawakamiH.(1984)利用数学统计理论对日本活火山地区降雨引起的滑坡灾害进行了危险度评价。BaezaC.＆CorominasJ.(1996)利用统计判别分析模型进行了浅层滑坡敏感性评估，结果斜坡破坏的正确预测率达到96.4%，有力地说明了统计预测的适用性。CarraraA.，CardinaliM.＆GuzzettiF.等(1991)将统计模型与GIS结合，应用于意大利中部某小型汇水盆地的滑坡危险性评估，实现从数据获取到分析、管理的自动化，结果证明统计分析与GIS的综合使用是一种快速、可行、费用低的区域滑坡危险性评价与制图方法。

20世纪90年代中后期以来，随着计算机技术和信息科学的高速发展，RS、GIS和GPS等“3S”技术联合应用使快速处理海量的地质环境数据成为可能，出现了地质灾害空间预测模型方法应用研究逐步从地质灾害危险评价与预警应用相结合的新态势。

刘传正等(2004)创建并发表了用于区域地质灾害评价和预警的“发育度”、“潜势度”、“危险度”和“危害度”时空递进分析理论与方法，简称“四度”递进分析法(AMFP)，并在三峡库区(54175km²)和四川雅安地质灾害预警试验区(1067km²)进行了应用，结果是可信的。

李长江等(2004)将GIS和ANN(人工神经网络)相互融合，考虑不同的地质、地貌和水文地质背景，建立了给定降雨量的浙江省区域群发性滑坡灾害概率预报(警)系统(LAPS)。

宋光齐等(2004)根据地貌、岩性和地质构造几率分布，基于GIS建立了给定降雨量的四川省地质灾害预报系统。

殷坤龙等(2005)以浙江省为例探索了基于WebGIS的突发性地质灾害预警预报问题。

由于我国政府在全国范围内推行区域地质灾害预警预报机制，目前我国的预警探索工作走在世界前列。

4.2.3 动力预报法

动力预报法是一种考虑地质体在降雨过程中地-气耦合作用下研究对象自身动力变化过程而建立预警判据方程的方法，实质上是一种解析方法。动力预报方法的预报结果是确定性的，可称为第三代预报方法，目前只适用于单体试验区或特别重要的局部区域。该方法主要依据降雨前、降雨中和降雨后降水入渗在斜坡体内的转化机制，具体描述整个过程斜坡体内地下水动力作用变化与斜坡体状态及其稳定性的对应关系。通过钻孔监测地下水位动态、孔隙水压力和斜坡应力-位移等，揭示降雨前、降雨过程中和降雨后斜坡体内地下水的实时动态响应变化规律、整个坡体物理性状变化及其变形破坏过程的关系。在充分考虑含水量、基质吸力、孔隙水压力、渗透水压力、饱水带形成和滑坡—泥石流转化因素条件下，选用数学物理方程研究解析斜坡体内地下水动力场变化规律与斜坡稳定性的关系，确定多参数的预警阈值，从而实现地质灾害的实时动力预报。

目前，这种方法局限于试验场地或单个斜坡的研究探索阶段，必须依赖具有实时监测、实时传输和实时数据处理功能的立体监测网(地-气耦合)作为支撑才能实现实时预报。由于理论、技术和经费等方面的高要求，这种方法比较适用于重要的小区域或单体的研究性监测预警。

据研究，美国旧金山海湾地区的6h降雨量达到4in(101.6mm)时，就可能引发大面积泥石流。为了监测降雨期间地下水压力的变化，研究人员设置了若干个孔隙水压力计以观测斜坡中地下水压力变化。旧金山海湾地区实时区域滑坡预警系统包括降雨与滑坡发生的经验和分析关系式，实时雨量监测数据，国家气象服务中心降雨预报以及滑坡易发区略图。

在我国，刘传正等(2004)在四川雅安区域地质灾害监测预警试验区进行了大气降水与斜坡岩土层含水量变化的分层响应监测，发现不同降雨过程和降雨强度下，斜坡岩土体的含水量相应发生明显变化，可以研究降雨在斜坡岩土体内的渗流过程直至出现滑坡、泥石流的成因机理。

2003年8月23～25日是一个引发多处地质灾害并造成人员伤亡的典型降雨过程，可以作为分析实例。以8月19日15时的含水量为背景值，则8月23，24和25日降雨过程分别对应第96，120和144h的含水量，4个层位的记录曲线明确反映了随累计降雨量增加斜坡岩土体含水量急剧增加，第一、二层位达到过饱和状态，且含水量急剧增加出现于第121h，即24日15时之后，滞后于降雨时间约20h。各层含水量峰值出现于第151h，即接近滑坡呈区域性暴发时间(26日零时，对应第153h)。该分析未考虑沿裂隙的地下水渗流作用(图4.1)。

图4.1 四川雅安桑树坡监测试验点第1～4层含水量随时间变化曲线

分析对比隐式统计预报法、显式统计预报法和动力预报法3类方法，我们认为，未来的方向是探索地质灾害隐式统计、显式统计与动力预警3种模型的联合应用方法，以适应不同层级的地质灾害预警需求。研究内容包括临界雨量统计模型、地质环境因素叠加统计模型和地质体实时变化(水动力、应力、应变、热力场和地磁场等)的数学物理模型等多参数、多模型的耦合。3种模型的联合应用不仅适应特别重要的区域或小流域，也为单体地质灾害的动力预警与应急响应提供决策依据。

③ 　地质灾害气象预报预警响应

群测群防机构可通过电视、网络、传真、通讯等形式接收国家、省（自治区、直辖市）、市、县发布的地质灾害气象预报预警信息。

县级群测群防机构收到地质灾害气象预报预警信息后，应在2小时内将信息转发到相关地质灾害防治责任单位、隐患点监测责任人以及隐患区巡查责任单位（或责任人）。

（1）当预警级别为3级时，群测群防机构应通知基层群测群防监测人员注意，查看隐患点变化情况。

（2）当预警级别为4级时，群测群防机构应通知基层群测群防监测人员加密监测，注意防范，做好启动防灾应急预案的准备。

（3）当预警级别为5级时，群测群防组织应立即通知基层群测群防监测人员加强巡查，加密监测。一旦发现地质灾害临灾前兆，应立即发布紧急撤离信号，组织疏散受威胁的人员。

（4）未在地质灾害气象预报预警区域内，出现持续大雨或暴雨天气时，群测群防责任单位和监测人员应及时上岗加强监测。当发现临灾特征时，应立即组织疏散受威胁人员。

（5）鼓励公民和组织通过电话等各种形式向人民政府、国土资源主管部门提供地质灾害灾情和险情信息。

（6）县级群测群防机构在汛期每个月25日前，应将当月地质灾害信息反馈到省（自治区、直辖市）、市国土资源主管部门，信息反馈内容详见附件Ⅰ－5。

④ 中国地质灾害风险评价分区图怎么运用到地质灾害气象预警中

地质灾害风险性是指地质灾害发生不同险情的概率。
风险概率为暴雨频率。
风险概率一暴雨频率一暴雨强度一地质灾害危险区范围一险情一危险等级。可以进行县（市）地质灾害风险气象精准预警…

⑤ 天气预警图标中，有一个像约等号的图标是什么意思

应该是城市内涝或者城市道路积水的图标。昨天深圳台也有，据报道深圳道路积水达半米深。

⑥ 地质灾害气象预警区划

如前所述，在地质灾害的控制与影响因素中，降雨和人类工程活动是最为活跃的触发因素。在人类不合理工程活动地段，黄土的卸荷与风化裂隙、落水洞、陷穴等尤为发育，降水容易沿着这些通道快速渗入地下，引发地质灾害，降雨成为触发地质灾害最积极的因素。所以，通过气象预报，可有效开展滑坡崩塌泥石流等地质灾害预警，实现防灾减灾的目标。

一、临界降雨量确定

据本次调查资料，2000～2004年发生的13次新滑坡和16次崩塌，其发生频次均与月平均降水量呈显著的正相关，滑坡、崩塌发生时间全部落在6～10月份，在9月份最高，7月和8月次之，6月和10月份较低。地质灾害的发生频次与本区的降水特征有关，9月份常出现淋雨，并伴有大雨，这种降水特征有最利于浸润黄土和入渗补给地下水，触发地质灾害发生；7月和8月份集中了全年75%以上的R_1h≥10mm强降水和82%以上的R_1h≥20mm强降水，这种强降水特征不如9月份有利于降水入渗，所以，7月和8月份出现的灾害频次不如9月份高；6月和10月份强降水频率低于7月，8月和9月，但高于其他月份；另外，10月份也常有淋雨，所以在6月和10月份也引发了地质灾害。由此可见，无论是淋雨，还是强降雨，都是触发地质灾害的因素。

宝塔区历史上仅有一个气象站，不能反映降水特征的空间展布，为了能够揭示区域降水特征，本次与陕西省气象局合作，对1980年到2005年25年间，陕北黄土高原地区的27个气象站的日、时降水量进行了分析，统计了各站日降水量中R_1h≥10mm或20mm的局地暴雨过程，对其气候特征和时空间演变规律进行归类分析、研究总结。研究结果表明：

（1）在25年中，陕北黄土高原共出现R_1h≥10mm的强降水2638时次，R_1h≥20mm强降水574时次，年平均R_1h≥10mm的强降水有106时次，R_1h≥20mm强降水有23时次。

（2）R_1h≥10mm发生时次最多的年份是1994年，为173时次；最少的是1980年，仅有36时次。R_1h≥20mm强降水发生次数最多的年份是1994年，为56时次；最少的是1982年仅有3时次。可见陕北强降水出现时次的年际差异较大，最多年份与最少年份相差十几倍之多。

（3）R_1h≥10mm强降水旬分布具有多峰值的特点。7月中旬，7月下旬和8月上旬为第一高峰值，在数值比较接近也是全年的最大峰值；8月下旬为全年的次峰值，6月上旬为全年的第三峰值。R_1h≥20mm单峰特征较明显，8月上旬为其高峰值，8月上旬之前，强降水频次缓升后，强降水的频次突然降低、减少。

（4）淋雨主要出现在9月，10月份也有淋雨和大雨发生。

（5）宝塔区暴雨年频次＞0.8（图7-5），大雨日年频次为4左右（图7-6）。

图7-5 陕北暴雨年频次分布图

图7-6 陕北大雨年频次分布图

对比分析本区降水特征和地质灾害发生的关系，可以确定地质灾害气象预警的临界降雨量。预警的临界降雨量特征值分别是：

（1）日降雨量≥50mm（R_24h≥50mm）；

（2）6小时降雨量≥25mm（R_6h≥25mm）；

（3）1小时降雨量≥20mm或3小时降雨量≥25mm并且日降雨量≥30mm（R_1h≥20mm或R_3h≥25mm且R_24h≥30mm）；

（4）连续多日降雨，且日降雨量≥10mm。

符合以上条件之一就应该进行地质灾害预警，作为地质灾害气象诱发日向外发布。

据此临界降雨量可以进行模拟校验，校验结果表明，调查区内地质灾害暴雨诱发日为2.5d/a，连阴雨诱发日为2.8d/a，即每年可预报的次数将在2～7次。说明选取上述4项指标是符合实际情况和可以操作的（图7-7）。

图7-7 陕北地质灾害暴雨诱发日分布图

二、地质灾害气象预警级别

参考陕西省地质灾害气象预报预警分级划分，结合调查区实际情况，将预警级别划分为三级：分别是Ⅰ级预警、Ⅱ级预警和Ⅲ级预警。

Ⅰ级预警是高级预警，地质灾害发生概率最大，为地质灾害发布警报级；

Ⅱ级预警是中级预警，地质灾害发生概率中等，为地质灾害发布预报级；

Ⅲ级预警是低级预警，地质灾害发生概率最小，为地质灾害不发布预报级。

三、地质灾害气象预警区划

（一）日降雨量≥50mm预警区划

本降雨量级别在预警气象中相对降雨强度为最小（图7-8）。

图7-8日降雨量≥50mm预警区划图

（1）Ⅰ级预警区的范围最小，仅限于北半部延河流域，分散于这一区域的北部、西部和中部少部分地区（图中深灰色）。总面积927.71km²，占调查区总面积的26.1%。这些地区位居延河干流，河谷深切；以及较长支流的上游，沟谷强烈下切地带，人类工程活动极为强烈，为调查区的地质灾害发育区。

（2）Ⅱ级预警区主要分布在调查区北部延河流域（图中浅灰色），面积1303.96km²，占调查区总面积的36.7%。这一区域大多为延河次级支沟黄土梁、峁地区，主要沟谷多处于中游，人类工程活动较强烈，地质灾害发育强度稍低。

（3）Ⅲ级预警区分布于调查区南部汾川河流域（图中白色），面积1324.33km²，占调查区总面积的37.2%。这里植被茂盛，沟谷宽缓，人类工程活动不强烈，地质灾害极不发育。

（二）6小时降雨量≥25mm预警区划

本降雨量级别在预警气象中相对降雨强度为中等（图7-9）。

图7-9 6小时降雨量≥25mm预警区划图

（1）Ⅰ级预警区的范围较前有所扩大。除北部延河流域中部少量区域外，占据北部延河流域大部分地区（图中深灰色）。总面积1627.70km²，占调查区总面积的45.8%。为调查区地质灾害发育区及部分次发育区。

（2）Ⅱ级预警区的范围较前有所减少。主要分布在调查区北部延河流域（图中浅灰色），南部汾川河流域有少量分布。总面积676.38km²，占调查区总面积的19%。这一区域大多为延河次级支沟黄土梁、峁地区，主要沟谷多处于中游，人类工程活动较强烈，地质灾害发育强度稍低。

（3）Ⅲ级预警区的范围较前有所减少，全部分布于调查区南部汾川河流域（图中白色），面积1251.92km²，占调查区总面积的35.2%。这里植被茂盛，沟谷宽缓，人类工程活动不强烈，地质灾害极不发育。

（三）1小时降雨量≥20mm预警区划

本降雨量级别还包括3小时降雨量≥25mm并且日降雨量≥30mm，在预警气象中相对降雨强度为最大（图7-10）。

图7-10 1小时降雨量≥20mm预警区划图

（1）Ⅰ级预警区的范围为扩展至最大。占据整个北部延河流域（图中深灰色）。总面积2232.67km²，占调查区总面积的62.8%。为调查区地质灾害发育区及全部次发育区。

（2）Ⅱ级预警区的范围缩减至最少。从调查区北部延河流域全部退出，仅分布在南部汾川河流域主干流（图中浅灰色），分布面积194.91km²，占调查区总面积的5.5%。这一区域为汾川河主干流上中游，沟谷切割较强烈，地质灾害发育程度较其他地区稍强。

（3）Ⅲ级预警区的范围缩减至最小，全部分布于调查区南部汾川河流域（图中白色），面积1128.42km²，占调查区总面积的31.7%。这里植被茂盛，沟谷宽缓，人类工程活动较少，地质灾害极不发育。

⑦ 地质灾害气象风险预警指的是什么

地质灾害气象风险预警是指在一定地质环境和人为活动背景条件下，专受气象因素的影响，某属一地域、地段或地点在某一时间段内发生地质灾害的可能性大小。它是真实世界遭受损失可能性的一种状态，而不是真实发生的一种状况。由于人类防御灾害能力和实施防灾措施的不同，这种可能性的状态可能发生也可能不发生或部分发生。地质灾害气象风险预警基于地质灾害的主要控制因素（地层岩性、地质结构、地形地貌、岩土体类型等）和激发因素（降雨、地震、冰雪消融、人为活动）通过模型运算来开展工作，控制因素是基本条件，激发因素在不同地区或同一地区不同时段、不同地段常常表现出较大差异。

⑧ 怎么建立县（区）地质灾害风险气象预警公共平台

①中国地质灾害风险评价方法见豆丁网“中国地质灾害风险评价的理论与方法"。
②编制回不同暴雨频率答下的县（区）地质灾害风险评价分区图系。
③建立县（区）地质灾害风险气象预警公共服务平台：
降雨量→当地暴雨频率→该暴雨频率下的县（区）地质灾害风险评价分区图。告诉辖区：
a）地质灾害危险源在那里？
b）危险源危险区范围？
C）危险区内受威胁人数和财产=？
d）高风险、中风险等地质灾害分布在那里？
e）地质灾害发生不同危险等级的概率？
f）地质灾害预防措施建议