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地质灾害气象预警图

发布时间: 2021-02-16 15:32:38

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…

Ⅱ  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。

Ⅲ 地质灾害黄色预警是什么意思

地质灾害黄色预警信号是指24小时内地质灾害发生的风险较高。地质灾害黄色预警信号是地质灾害预警信号中的第一级。

地质灾害预警级别分为五级,但预警信号为四级,即蓝色、黄色、橙色和红色,分别代表一般、较重、严重和特别严重,黄色预警是指未来24小时内发生地质灾害的可能性较大,应及时通知监测人员和受威胁住户注意避险。

(3)地质灾害气象预警图扩展阅读:

质灾害气象预警预报信息每年汛期(5-9月)在中央电视台天气预报节目中和中国地质环境信息网上发布,目的是提醒被预警区的干部和群众防范滑坡、崩塌和泥石流灾害。可以分为以下等级:

一级提醒级,24小时内,灾害发生可能性很小。 启动重要地质灾害隐患点的群测群防巡查。

二级 提醒级,24小时内,灾害发生可能性较小。 预报预警时间内对重要地质灾害隐患点24小时监测。

三级 注意级,24小时内,灾害发生可能性较大。 预报预警时间内启动地质灾害隐患点群测群防,并24小时监测;采取防御措施,提醒灾害易发地点附近的居民、厂矿、学校、企事业单位密切关注天气预报,以防天气突然恶化。

四级 预警级,24小时内,灾害发生可能性大。 启动受地质灾害隐患点威胁区居民临时避让方案;暂停灾害易发地点附近的户外作业,各有关单位值班指挥人员到岗准备应急措施。组织抢险队伍,转移危险地带居民,密切注意雨情变化。

五级 警报级,24小时内,灾害发生可能性很大。 启动不稳定危险斜坡威胁区居民临时避让方案;紧急疏散灾害易发地点附近的居民、学生、厂矿、企事业单位人员,关闭有关道路,组织人员准备抢险。

参考资料:网络—地质灾害黄色预警信号

Ⅳ 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(Rd,Rp)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;Rd和Rp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,Rd,Rp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,Rd,Rp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,Rd,Rp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

Ⅳ 你还知道哪些气象预警信号及图片

风力:红橙黄蓝

Ⅵ 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R1h≥10mm强降水和82%以上的R1h≥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R1h≥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R1h≥10mm的强降水2638时次,R1h≥20mm强降水574时次,年平均R1h≥10mm的强降水有106时次,R1h≥20mm强降水有23时次。

(2)R1h≥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。R1h≥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)R1h≥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。R1h≥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(R24h≥50mm);

(2)6小时降雨量≥25mm(R6h≥25mm);

(3)1小时降雨量≥20mm或3小时降雨量≥25mm并且日降雨量≥30mm(R1h≥20mm或R3h≥25mm且R24h≥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。

Ⅶ 滑坡、泥石流地质灾害气象预警预报

气象因素是诱发滑坡、泥石流等地质灾害的关键因素,开发基于Web-GIS和实时气象信息的实时预警预报系统,实现地质灾害实时预警预报与网络连接的地质灾害预警预报与减灾防灾体系,对可能遭受的地质灾害进行实时预警预报,及时广泛地发布预警信息,有利于实现科学高效、快速地开展灾害防治,从而最大限度地减少灾害损失,保护人民生命财产安全,变被动防治为主动防治地质灾害。

一、滑坡、泥石流地质灾害气象预警预报的主要依据

区域地质灾害(滑坡、泥石流等)空间预测主要是圈定地质灾害易发区,也就是前面论述的地质灾害危险性评估与区划。在区域地质灾害空间预测的基础上,结合实时的气象动态信息,分析研究滑坡、泥石流等地质灾害的主要诱发因素,研究同一地质环境区域,在不同气象条件下发生地质灾害的统计规律和内在机理,通过确定有效降雨量模型、降雨强度模型、降雨过程模型的临界阀值,建立基于实时动态气象信息的区域地质灾害预警预报时空耦合关系,从而对区域性的滑坡、泥石流等地质灾害进行危险性时空预警预报。

根据研究区域的地质条件、灾害调查情况、气象条件等,划分地质灾害易发区等级,统计已发生滑坡、泥石流等地质灾害与有效降雨量、24小时降雨强度的相关性,确定出不同易发区不同等级的临界降雨量(I、II),作为判别分析的阀值,确定降雨量危险性等级。降雨量小于I级临界降雨量的为低危险性,降雨量介于Ⅰ-Ⅱ级临界降雨量之间的为中危险性,降雨量大于II级临界降雨量的为高危险性。

将各单元的有效降雨量与临界有效降雨量进行对比,确定出各单元的降雨量危险性等级,将降雨量危险性等级和地质灾害易发区等级进行叠加,叠加结果见表3-4和图3-2,对应于4个不同的易发区把地质灾害预警预报等级划分为5级:其中,3级及3级以上为预警预报等级,5级为预警预报区的最高等级,1级和2级为不预警区,不同的预警预报等级采用不同的颜色予以表示。3级预警区是指应加强对灾害点的监测地区;4级预警区是指应密切加强对灾害点监测的地区,采取一定的防范措施;5级预警区是指应全天对灾害点进行监测,直接受害对象尤其是住户和人员在必要时应该采取避让措施。在预警预报中,3级为注意级,4级为预警级,5级为警报级。

表3-4 地质灾害预警区等级划分表

图3-2 区域地质灾害宏观预警构建思路示意图

我国自2003年开展全国地质灾害气象预警预报工作以来,一些专家学者就致力于预警预报模型方法的研究与探索,主要经历了两个阶段。

第一阶段,2003~2006年,采用的是第一代预警方法,即临界雨量判据法。该方法的主要原理是根据中国地貌格局、地质环境特征及其与降雨诱发型崩滑流地质灾害关系统计分析结果,以全国性分水岭、气候带、大地构造单元和区域地质环境条件,进行一级分区;以区域分水岭、历史滑坡泥石流事件分布密度、地形地貌特征、地层岩性、地质构造与新构造运动、年均降雨量分布等,进行二级分区;将全国划分为7个预警大区、74个预警区;并分区开展历史地质灾害点与实况降雨量之间的统计关系,确定各预警区诱发滑坡泥石流灾害的临界雨量,建立预警预报判据模板(图3-3);利用全国地质灾害数据库和县市调查信息系统中的地质灾害样本和中国气象局提供的降雨资料,通过统计分析,确定地质灾害发生前的1日、2日、4日、7日、10日和15日的临界雨量作为判据模板,建立地质灾害气象预警预报模型,开展地质灾害预警预报。

图3-3 预警预报判据模板

第二阶段,即第二代预警方法。2006~2007年,“全国地质灾害气象预警预报技术方法研究”项目设立,开展了全国地质灾害气象预警预报方法升级换代的研究工作。刘传正教授提出了地质灾害区域预警理论的三分法,即隐式统计预报法、显式统计预报法和动力预报法;并提出了显式统计预警方法(称为第二代预警方法)设计思路。该方法改进了第一代预警方法中仅依靠临界过程雨量方法的局限,实现了临界过程降雨量判据与地质环境空间分析相耦合。2007年该项工作取得初步研究成果,经完善后已在2008年全国汛期预警工作中正式使用。

根据地质灾害区域预警原理和显式预警系统设计思路,具体预警模型建立过程如下:

(1)地质灾害预警分区。将全国分为7个预警大区,分区建立预警模型。

(2)地质灾害气象预警信息图层编制。充分考虑地质灾害发生的地质环境基础信息、地质灾害历史发生实况等,共编制预警信息图层30个。

(3)地质灾害潜势度计算。探索一条计算地质灾害潜势度的计算方法,根据历史地质灾害点分布情况,采用不确定系数法计算地质环境CF值、采用项目组创新提出的权重确定法确定权重,从而计算地质灾害潜势度。

(4)统计预警模型建立。以10km×10km的网格进行剖分,将地质灾害潜势度、历史灾害点当日雨量、前期雨量作为输入因子,地质灾害实发情况作为输出因子,采用多元线性回归方法,建立预警指数计算模型,从而确定预警等级。

二、美国旧金山湾滑坡泥石流气象预警系统

目前世界上滑坡泥石流灾害气象预警主要是依据美国旧金山湾滑坡泥石流预警系统提出的临界降雨阀值的方法。该系统在1985年至1995年期间运行了10年,后因种种原因被迫关闭。它是世界上运行时间最长的滑坡泥石流预警系统,其经验值得思考。

Campbell从1969年开始研究洛杉矶滑坡发生机制,1975年提出了建立基于国家气象局(NWS)降雨预报和(前多普勒)雷达影像的洛杉矶泥石流预警系统的设想。Campbell指出,泥石流预报还是可能的,可通过降雨强度和持续时间的监测,并与根据降雨-滑坡发生概率的关系所建立的临界值进行比较,进行泥石流灾害等级的等级预报。一旦超过临界值,就要对居住在山脚下的居民发出预警,撤离危险地,最大程度地减少灾害损失。Campbell提出的泥石流预警系统由以下方面构成:①雨量计观测系统,记录每小时的降雨量;②具有能够识别暴雨地区降雨强度中心的气象编图系统;将降雨数据标绘在地形(坡度)图及相关滑坡影响图上;③实时采集数据和预警管理和通讯网络。

1982年1月初,灾难性暴雨袭击了旧金山湾地区,引发了数以千计的泥石流及其他类型的浅层滑坡。经济损失达数百万美元,25人死亡。尽管该地区的人们得知暴雨预报,但并没有得到任何关于滑坡、泥石流的警报。尽管Campbell提出的建议没有在旧金山湾地区得以实施,但1982年的这场灾难性事件使得建立泥石流预警系统变得十分紧迫和必要。

图3-4 加州La Honda的泥石流降雨临界线

Cannon和Ellen(1985)建立了加州La Honda的泥石流降雨临界线(图3-4)。他们用年均降雨量(MAP)对临界降雨持续时间和临界降雨强度进行了修正(标准化),即将临界降雨强度修正为临界降雨强度/年均降雨量(MAP)。他们建立的滑坡降雨临界值是旧金山湾地区泥石流预警系统的基础。1986年2月旧金山湾地区连降暴雨,美国地质调查局和国家气象局联合启动了泥石流灾害预警系统,通过NWS广播电台系统发布了两次公共预警。这是美国首次发出的泥石流灾害预警。该次暴雨引发了旧金山湾地区数以百计的泥石流,造成1人死亡,财产损失达1000万美元。如果不是预警系统的准确预报,损失将会更加严重。

1986年的泥石流灾害预警是根据Cannon和Ellen(1985)确定的经验降雨临界值发布的。1989年Wilson等人在该经验降雨临界值的基础上,建立了累积降雨量/降雨持续时间关系曲线,对不同的规模和频率的泥石流确定不同的临界值降雨量。据此USGS滑坡工作组进行泥石流灾害预报。

Wilson自1995年一直研究困扰早期滑坡预警系统的泥石流降雨临界值强烈受局部降水条件(地形效应)影响的难题。

如前所述,Cannon(1985)建立的旧金山湾地区的区域泥石流降雨临界值,试图用长期降雨量(MAP)来修正地形效应的影响。MAP是用来描述长期降雨气候条件最常用的参数,可从标准气象图中获得。Cannon建立MAP标准化临界值,是滑坡预警系统的主要技术基础。然而,正如Cannon本人所说,在早期滑坡预警系统运行过程中,发现降雨少的地区ALERT系统的雨量数据会产生“假警报”,反映了MAP标准化会出现低MAP地区的不一致性问题。后来Wilson(1997)将旧金山湾地区的MAP标准化方法应用到南加州和美国太平洋西北部地区,出现了明显的低估或高估降雨临界值的问题。

降雨量作为参数实际上反映了暴雨规模和频率两个综合作用过程。美国太平洋西北部地区降雨量频率高但每次降雨量小,导致年均降雨量大;而南加州地区则降雨频率小但每次降雨量大,结果是年均降雨量小。年均降雨量标准化方法应识别出那些“极端”的降雨事件,即降雨量远远超过那些频率高但降雨量小的暴雨事件。因此,对于估计泥石流降雨临界值来说,单个暴雨的规模要比降雨频率重要得多。

长期的气候作用使斜坡本身达到了一种重力平衡状态,即斜坡入渗与蒸发及地表排水之间达到了平衡。这种长期的平衡作用过程可能包含着无数已知和未知的机制。斜坡土壤的岩土工程性质、地表排水率及水网分布、本土植被都可能对局部气候产生影响。Wilson用日降雨规模—频率分析,重新检查了年均降水量标准化临界值的不一致性。在年均降雨量低的旧金山湾地区,泥石流的降雨临界值高于MAP标准化的预测值。Wilson提出了参考的泥石流降雨临界值,这有益于研究降雨与地表排水之间的相互作用。Wilson的研究表明,5年暴雨重现率可以代表降雨频率与侵蚀率的优化组合关系。对三个具有明显不同降雨气候模式的不同地区(南加州洛杉矶地区、旧金山湾地区、太平洋西北部地区),采集了触发致命泥石流灾害事件的历史雨量数据,建立了(引发广泛泥石流发生)历史上触发大范围泥石流的24小时峰值暴雨降雨量与参考降雨值(5年暴雨重现值)之间的关系曲线(图3-5)。该关系曲线可用来估计泥石流的降雨临界值,与Cannon的MAP标准化降雨临界值相比,特别是可以在更加可靠点的范围内通过插值估计出特定地点(特别是受地形效应影响的山区)的临界值。

图3-5 历史触发大范围泥石流的24小时峰值暴雨降雨量与

尽管旧金山湾地区的滑坡泥石流气象预警系统在1995年关闭了,但自1995年以来没有停止对降雨/泥石流临界值方面的研究。这些研究加深了对降雨、山坡水文条件、长期降雨气象条件和斜坡稳定性之间相互作用的认识,这将为旧金山湾地区乃至世界其他地区的滑坡气象预警工作奠定很好的科学基础。

三、降雨监测与预报

旧金山湾地区滑坡预警系统运行的十年间,当地NWS的天气预报主要依靠1987年2月发射的气象卫星GOE-7(1997年被GOES-10所取代)。每隔30分钟,GOES气象卫星传送覆盖从阿拉斯加湾至夏威夷的北美西海岸云团图像。根据这些图像,当地NWS可以估计出大暴雨的速度、方向和强度。图像中的红外波谱图像还能指示云团的温度,它是估计降雨强度的重要信息。另外,地面气象观测站可获得大气压、风速、温度、降雨数据,与卫星气象数据雨季NWS国家气象中心提供的长期天气趋势预报信息相结合,当地NWS天气预报办公室综合分析这些数据,准备和提供定量天气预报(QPT),一天发布两次加州北部和南部地区未来24小时天气预报。

雨量监测(ALERT)系统能远距离自动采集高强度降雨观测数据,并将数据传送到当地实时天气预报中心。到1995年,旧金山湾地区ALERT系统已建立了60个雨量观测站点(图3-6)。尽管每个站点的建立得到了NWS的支持,但每个站点的设备购买、安装和维护则由其他联邦、州和地方政府机构负责。从1985年到1995年滑坡预警系统运行期间,USGS一直负责维护设在加州Menlo公园的ALERT接收器和数据处理微机系统。

要评估即将到来的暴雨是否会引发泥石流灾害,要考虑两个临界值:①前期累积降雨量(即土壤湿度);②临近暴雨的强度和持续时间的综合分析。为此,USGS滑坡工作组在La Honda研究区安装了浅层测压计,并对土壤进行了监测。如果测压计首先显示出对暴雨的强烈反应,即认为已达到前期临界值。通常冬至后需几个星期的时间才能使土壤湿度超过前期临界值,之后要随时关注暴雨强度和持续时间是否足以触发泥石流灾害。

图3-6 1992年旧金山湾滑坡预警雨量监测系统—ALERT

四、泥石流灾害预警的发布

当暴雨开始时,开始监测降雨强度,估计暴雨前锋到来的速度。根据观测的降雨量,结合当地NWS的定量降雨预测(QPF);与建立的泥石流降雨临界值进行对比分析,确定泥石流灾害的类型和规模。NWS和USGS的工作人员共同参与该阶段的工作,向公众发布三个等级的泥石流灾害预警:即①城市和小河流洪水劝告(urban and small streamsflood advisory);②洪水/泥石流关注(flash-flood/debris-flow watch);③洪水/泥石流警报(flash-flood/debris-flow warning)。在1986年至1995年间,多次发布了不同级别的泥石流灾害预警。

五、小结

滑坡和泥石流灾害的危险性预测主要是通过灾害产生条件分析,预测区域上或某斜坡地段将来产生滑坡泥石流灾害的可能性,圈定出可能产生滑坡泥石流灾害的影响范围及活动强度。滑坡泥石流灾害危险性预测的指标体系结构层次如图3-7所示,根据滑坡泥石流灾害危险性预测的研究对象的差异性,可从三种研究尺度建立滑坡泥石流灾害危险性预测指标体系。

图3-7 地质灾害空间预测指标体系结构层次图

区域性滑坡泥石流灾害危险性预测就是通过分析滑坡泥石流灾害在区域空间分布的聚集性及规律性,圈定出滑坡泥石流灾害相对危险性区域,从而为国土规划、减灾防灾、灾害管理与决策提供依据。不同的预测尺度对应于不同的勘察阶段和研究精度。滑坡泥石流灾害危险性区划对应于可行性研究阶段,要求对拟开发地域工程地质条件的分带规律进行初步综合评价,确定滑坡泥石流灾害作用发生的可能性及敏感性,提交的成果是区域工程地质条件综合分区图和地质灾害预测区划图。

Ⅷ 中国地质灾害预警区划

根据中国地貌格局、地质环境特征及其与降雨引发型崩滑流地质灾害关系统计分析结果,以全国性分水岭或雪线为界,考虑长时间周期、大空间尺度的气候区划和地质环境条件,将全国分为7个预警大区(图5.1):

图5.1 中国地质灾害预警区划图(台湾省专题资料暂缺)

A东北山地平原区;

B大华北地区;

C中南山地丘陵区;

D西南中高山区;

E黄土高原区;

F北方干旱沙漠区;

G青藏高原区。

在预警区划(7大区划分)基础上,分区开展预警模型建立工作。分区界限:

(1)A/F大兴安岭—七老图山

漠河—凤水山(1398m)—古利牙山(1394m)—太平岭(1712m)—兴安岭(1397m)—巴代艾来(1540m)—罕山(1936m)—黄岗梁(2029m)—七老图山

(2)A/B云雾山—长白山

小五台山(2882m)—赤城—云雾山(2047m)—七老图山—阜新—铁岭—莫日红山(1013m)—白头山

(3)B/E太行山—中条山

小五台山(2882m)—恒山(2017m)—北台顶(3058m)—阳曲山(2059m)—历山(2322m)—华山(2160m)

(4)E/F毛毛山—靖边—东胜—小五台山

海晏—仙密大山(4354m)—毛毛山(4070m)—景泰—定边—靖边—榆林—东胜—丰镇—小五台山(2882m)

(5)EB/DC秦岭线—伏牛山—大别山—括苍山

海晏—龙羊峡—同仁—鸟鼠山(2609m)—武山南—凤县—太白山(3767m)—首阳山(2720m)—秦岭—华山(2160m)—全宝山(2094m)—老君山(2192m)—太白顶(1140m)—鸡公山(744m)—霍山(1774m)—安庆—九华山(1342m)—黄山(1873m)—桐庐—括苍山(1382m)—北雁荡山(1057m)

(6)F/G阿尔金山—祁连山

公格尔山(7649m)—慕士塔格山(7509m)—赛图拉—慕士山(6638m)—乌孜塔格(6250m)—九个达坂山(6303m)—阿卡腾能山(4642m)—阿尔金山(5798m)—大雪山(5483m)———祁连山(5547m)—冷龙岭(4849m)—毛毛山(4070m)

(7)C/D老君山—梵净山—岑王老山

老君山(2192m)—武当山(1612m)—大神农架(3053m)—建始—来凤(>1000m)—酉阳—梵净山(2494m)—佛顶山(1835m)—雷公山(2179m)—岑王老山(2062m)—富宁

(8)D/G九寨沟—察隅

武山—九寨沟—雪宝顶(5588m)—马尔康—炉霍—新龙—巴塘—察隅

注:括号内为高程点(m)。

Ⅸ 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。

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