东南地区引发地质灾害降水分型及阈值分析

降水是引发地质灾害的最重要因素。该文综合利用2013-2016年东南地区(浙、闽、粤三省)地质灾害数据、国家气象中心逐小时降水量资料,通过对灾害特征和降水量等资料的统计,初步分析了降水因子与地质灾害的关系,并重点针对地质灾害的降水影响因子进行灾害降水的分型,根据降水分型(短临降水型、短时降水型、短期降水型、长历时降水型),基于最小临界雨量法,建立了各类型降水在东南地区的引发地质灾害的降水阈值分布。利用该降水阈值的分布特征,检验了2017年的各分类降水引发地质灾害的降水量,发现阈值雨量的判别方法较为科学,具有较强的参考价值。     

云南省地质灾害精细化气象风险预警模型优化研究

以怒江州为例,采用区域加密自动气象站降水资料优化云南省目前业务应用的地质灾害气象风险预警模型,并根据灾情点的地理信息对地质灾害风险区划进行了更新。研究表明,怒江州降水型地质灾害以连续性降水导致的灾害为主,受到短期强降水的激发,并且地质灾害区域性分布明显。用2015年地质灾害实例对优化后的预警模型的预报效果进行检验,发现优化后的预警模型能有效降低原预警模型中高风险预警等级的空报率,提高风险预警的空间分辨率,使得预警服务效果更具备针对性。     

川藏铁路四川段沿线诱发地质灾害降水阈值研究

利用2009—2019年川藏铁路沿线四川段地质灾害数据、国家气象中心逐小时降水量资料,统计了地质灾害与降水的关系,发现研究区89%的滑坡灾害和96.6%的泥石流均发生在汛期,且地质灾害高发路段位于青衣江暴雨区,与四川地区降水时空分布特征相吻合。分析雨型、降雨强度、前期降雨等因子对地质灾害的影响,发现快速激发,中速激发和慢速激发的地质灾害分别约占33.3%、25.9%、40.8%,表明降雨历时并不是影响地质灾害发生的最直接因子,前期降雨的作用不可忽视;结合环境因子对地质灾害进行了分区,基于降雨历时-雨强(I-D)预报模型建立了川藏铁路沿线四川段引发地质灾害的降水阈值分布。利用该降水阈值的分布特征,检验了2019年引发地质灾害的降水量,发现阈值雨量的判别方法较为科学,具有较强的参考价值。     

陕西省精细化地质灾害气象预报预警研究

在黄土高原和秦巴山区地质灾害与降水相关特征分析基础上,介绍了陕西省气象台精细化地质灾害气象预报预警模型与业务系统.利用新一代多普勒天气雷达和自动气象站加密资料实现了综合雨量的精细估计,结合GIS地形地貌信息和历史灾害风险分析确定出降水影响系数后,通过计算指标量与灾害临界阈值判断实现了陕西省l 915个乡镇地质灾害的逐日...     

云南省山洪地质灾害气象预报预警方法研究

通过分析云南省2000-2011年116个县站共计1 101次山洪地质灾害个例和近12年的逐日降水数据,探讨山洪地质灾害与降水之间的关系,并提出适用于本省的山洪地质灾害气象预报预警的方法。研究表明云南省的山洪地质灾害时间变化与降水的时间变化吻合,灾害主要集中在雨季(5-10月)发生,并在主汛期出现峰值;灾害的空间分布具有西多东少、西北多东南少的特征,在滇南和滇西南山洪地质灾害总次数的高中心的分布与强降水日数中心值的空间分布基本一致。经过计算116个县站各次个例的日综合雨量,分析得出各县站诱发山洪地质灾害的临界雨量,并对临界雨量分级定出各县站山洪地质灾害气象预报预警的5个风险等级,在2012年的山洪地质灾害气象预报预警业务中取得良好效果。     

安徽省地质灾害气象预警预报研究

根据安徽省地质灾害特点及与气象条件的关系,从气象因素和地质灾害隐患入手,逐步深化研究降水和地质环境与地质灾害发生的关系,由浅入深,在尝试和探索中开展安徽省地质灾害气象预警预报研究.建立了安徽省地质灾害气象预警预报模型及预报系统,提出了基于GIS的地质灾害气象预警方法,为提高安徽省地质灾害的气象预报水平奠定了一定的基础,并通过对2004～2007年的地质灾害实例验证预报取得了较好的效果.     

基于固网(PSTN)短信的地质灾害远程监测系统的设计

泥石流、滑坡、崩塌等地质灾害的发生除与地质、地貌等因子有关外,降水是最主要的诱发因子。因此在确定的地质环境背景下,降水情况已成为地质灾害预报的主要依据。给出了一套完整的基于降水对地质灾害进行预报预警的系统体系,并详细介绍了利用现有的PSTN(Pub lic Sw itch Telephone Net公共电话交换网),通过短信方式实现数据传输的灾害信息监测系统的设计方案,给出了各部分原理框图及数据传输模式。     

北京市极端降水事件和应对策略分析

随着北京城市化进程的不断发展,极端降水造成的灾害性损失也越来越严重,有针对性的制定极端降水应急管理对策是降低灾害性损失的有效办法。基于1981-2014年北京地区20个常规气象站逐日降水资料,采用百分位法确定20个站点各自极端降水阈值,定义4个极端降水指数,对北京地区极端降水事件进行分析。结果表明:极端降水阈值的分布和极端降水量、极端降水强度、年最大日降水量的分布十分接近,大值区都分布在北京市城区(海淀、朝阳、丰台)和城区东北部(顺义、怀柔、密云、平谷),这些地区因极端降水强度大,面临的灾害性风险最高,是灾害应急管理重点关注的地区;北京市西部(斋堂、霞云岭)和西北部山区(佛爷顶、汤河口)虽然是极端降水日数的大值区,但由于北京地区特殊的地形和人口分布规律,这些地区并没有因为极端降水出现概率高而导致过大的灾害性损失。结合北京市极端降水灾害应急管理现状,提出从提高预报预警能力、加强城市基础设施建设、提高全民应急避险能力几个方面应对极端降水灾害的策略。     

陕西省延安市地质灾害气象预警信息系统研究——以“7.3”暴雨为例

基于降雨在黄土地质灾害发生过程中的关键作用,在集成地质、地理等基础数据,以及降雨等实时数据的基础上,设计并开发了延安市地质灾害气象预警系统。以Client/Server和Browser/Server模式建立系统的框架,利用信息量模型进行延安市地质灾害易发分区评价,设定三类降雨预警指标实现延安市地质灾害气象预警分级系统,应用系统的预警分析模块计算全区气象预警级别,并发布预警信息。经2013年"7.3"暴雨过程期间进行的汛期灾害调查结果验证分析,预警准确率达到94.3%,证明了系统的可靠性和准确性,该系统可作为合适的地市级地质灾害预警平台予以应用。     

三峡库区强降水的数值模拟及其在滑坡灾害预报中的应用

采用中尺度数值模式MM5V3对三峡库区22次强降水过程进行了数值模拟,以检验该模式对库区强降水的模拟能力和对高度场与温度场的模拟状况;详细介绍了该模式对一次强降水过程的模拟结果,并分析了该次降水的成因;将MMSV3模式与关于三峡库区滑坡发生的预报模型相结合,对发生在宜昌的一次滑坡灾害进行了预报试验。结果表明,中尺度数值模式MMSV3对三峡库区的强降水具有较好的模拟能力,能较好地刻画出降水的分布及其成因;模式预报的降水,结合库区滑坡预报方程成功预报了宜昌滑坡的发生;该方法为三峡库区滑坡灾害的预警提供了一种新思路。     

局部高强度降雨的地质灾害特征分析

传统地质灾害特征分析方法,以地面综合调查为主,忽视局部高强度降雨条件这一主观因素,使得地质灾害特征分析结果存在较高的片面性。该文提出基于局部高强度降雨的地质灾害特征分析方法,根据降雨强度、灾害持续时间和平均降雨量等指标设立临界组合判别运算雨量阈值,按照雨量阈值判断地质灾害类型,并结合预警判据图分析局部高强降雨的地质灾害分布特征。实验结果表明,所提方法可全面分析出实验地区地质灾害具有滞后性、群发性和同时性特征。     

容县2010年6月滑坡灾害降雨阈值研究

大暴雨常引起群发性滑坡灾害的发生,对大暴雨引起的滑坡进行预警显得尤为重要,而确定诱发群发性滑坡的降雨阈值是预警的关键。在容县2010年6月初暴雨及其诱发的滑坡数据基础上,分析降雨和滑坡发生数量的相关性;采用降雨强度-降雨历时模型的统计分析方法,建立不同滑坡发生概率的降雨强度-降雨历时阈值线,且用ROC方法对阈值线进行检验。研究结果表明：滑坡发生数量和降雨量相关性为0.507;采用ROC方法分析得到滑坡发生概率为10%、50%、90%,阈值线的准确率分别为0.70、0.75、0.39,漏报率分别为0.05、0.23、0.93,误报率分别为0.75、0.29、0.04;综合以上指标,将50%阈值线作为研究区的阈值线,并进一步分析该线在不同日数下诱发滑坡的降雨阈值,作为容县群发性降雨型滑坡灾害预警分析。     

多模式集成分级降水概率及落区预报试验

利用欧洲中心模式(EC-thin),日本模式(JAP),德国模式(GER),T639模式(T639)以及天津WRF模式(TJ-WRF)的格点降水预报资料和历史实况资料,分别基于Rank方法、平均法、相关法设计了三种集成降水概率预报方案,并对2014年4-10月进行集成降水概率预报试验及RPS、BS评分、ROC曲线检验,探讨了集成降水概率预报产品在实际降水预报业务中的应用方案。研究表明:对于各个量级的降水概率预报,Rank方法的预报准确性好于平均法和相关法。基于Rank方法的集成降水概率预报具有可预报性,通过晴雨概率阈值的试验分析,发现当集成降水概率预报达到40%时,降水预报准确率最高,晴雨预报准确率可达到85.1%,通过对各量级概率阈值的试验分析,发现基于集成概率预报阈值得到的分级降水预报产品的ETS评分明显高于单一模式成员;通过个例检验,多模式集成降水概率预报大于40%的区域对降水落区具有较好的指示意义,降水落区预报击中的准确率达到62.3%,典型个例分析显示,对天津小概率极端性的全区性暴雨落区和概率较大的一般性降水落区均有较好的预报效果。     

哈尔滨市地质灾害气象诱因分析及监测预警

通过对哈尔滨市地质灾害发生历史规律的分析,建立了历史个例库;从地质环境背景着手,分析了地质灾害的气象诱因,重点研究了降水在地质灾害形成中的作用及其相关关系;根据气象地质灾害与前期及当日降水的关系,应用统计预报方法建立地质灾害潜势预报模型,对气象地质灾害发生的危险等级进行了可能性描述。所建立的地质灾害潜势预报系统、临近预报系统和监测报警系统,在实际预报业务中取得了很好的效果。     

桂林地区短时暴雨自动监测预警系统研究

通过制作混合扫描面,调整Z-I关系和自动站雨量校准等方法对多普勒天气雷达估测降水进行了优化,使雷达估测降水误差明显减小。运用交叉相关法、降水算法对雷达反射率因子进行计算,得到了未来1～2 h的定量预测降水。按照暴雨预警信号标准,将估测降水与预测降水累加,可及时获得暴雨预警信号信息,自动生成暴雨预警信号等级分布图,对达到预警信号标准的站点及时通过手机发布暴雨预警信号提示信息。结合多层次地理信息系统,形成了集自动站资料查询、雷达降水监测、临近预测、暴雨预警功能为一体的桂林雷达定量降水监测预警平台,为有效监测预警暴雨引发的山体滑坡、洪涝等气象灾害提供了客观定量依据。     

暴雨和高温天气对地质灾害的影响机理研究

传统非稳态非饱和渗流地质灾害的影响机理研究方法,通过非饱和土力学方法分析滑坡体在降雨条件下的动态稳定性,未全面监测滑坡地质灾害发生前期的降雨和温度情况,无法有效分析地质灾害的影响机理。提出暴雨和高温天气对地质灾害的影响机理研究方法,采用日综合降雨量值和温度值作为判断地质灾害的预警依据,分析不同滑坡灾害预警等级的日综合降雨量和温度,耦合地质灾害影响机理模型,综合考虑地质灾害前期降雨量、降雨强度、温度、地貌以及生态环境对地质灾害的影响,准确分析暴雨和高温天气对地质灾害的影响机理;通过地质灾害预报预警流程,实现地质灾害的预报预警。     

基于空间插值与典型滑坡体的滑坡灾害气象预警模型研究

针对以往研究大多仅利用统计方法确定地质灾害预警临界雨量阈值,难以顾及不同滑坡体所具有地层、岩性等条件的不足,利用改进信息量模型构建安徽省滑坡灾害预警分区,通过耦合有效雨量和临界雨量获得全省75个典型滑坡点的临界雨量阈值,对其进行分区空间插值,并据此构建安徽省滑坡灾害气象预警模型。研究结果表明,该模型比现有预警模型的预警级别更准确,空间精度更高,克服了现有模型预警级别偏低,预报范围较宽泛的不足。     

宁夏汛期地质灾害气象预报预警模型研究

利用近20a宁夏地质灾害及降水资料分析了宁夏地质灾害分布规律,研究了降雨与地质灾害发生的关系,发现连续性降水、短时强降水和暴雨是造成地质灾害的主要气象诱因,并介绍了宁夏汛期地质灾害潜势预报模型及2004年试运行情况.     

威远县地质灾害生成特点与防治措施

威远县位于四川盆地中部红层丘陵区,近年来,地质灾害频繁,直接经济损失90.65万元。截至2006年5月,县域内共发现地质灾害隐患点189处,灾害类型有滑坡、崩塌(危岩)、潜在不稳定斜坡、采空塌陷和泥石流等[1]。地质灾害分布在高陡且节理较发育的边坡、有软弱层分布的地层、海拔高程在320~700 m的低山、深中丘区、威远背斜南东翼,及人类工程活动如矿山开采、公路建设较频繁的地段。灾害规模小,险情小,危害程度为轻到中等[2],发生时间主要集中在每年5-9月份的暴雨期。针对县域内地质灾害的分布特点及形成特征,采取的防治措施主要有避险搬迁、工程治理、监测预警等[3],共确定62处受灾害威胁需避险搬迁的农户183户计710人,灾害点治理13处、监测预警114处。     

陕西省地质灾害预报实例分析及模式探讨

陕西省是我国地质灾害较严重的省份之一，利用数理统计方法，分析了2001～2005年陕西省发生的地质灾害成功预报实例的时空分布、类型规模等若干规律，并进一步讨论了地质灾害成功预报的原因。在此基础上，提出了陕西省地质灾害成功预报的3种模式以及提高成功预报水平的对策措施。