福建省地质灾害气象预警有效降雨模型研究

降雨是诱发地质灾害最主要的外部因素之一,在中国东南沿海中低山丘陵区强降雨诱发的地质灾害集群发生,造成了大量人员伤亡和财产损失。以福建省为例,深入挖掘多年历史地质灾害案例的降雨实况资料,以县级行政区为统计单元,基于定量化降雨估测对诱发群发性地质灾害的典型降雨过程进行相关性研究,并基于地质环境的量化指标进行了偏相关分析验证,建立了福建省有效降雨模型并通过现场监测和预警应用进行了验证。研究表明：福建地区地质灾害的发生与灾害发生3日内降雨相关,且以0.79为折减系数逐日折减,据此建立了福建地区有效降雨模型;将福建地区有效降雨模型应用于地质灾害气象预警,可以在保证地质灾害命中率的前提下,减少预警区面积、降低预警等级、缩短预警持续时间,提高地质灾害气象预警的精准性。研究结果有助于准确把握降雨特征,可为区域地质灾害气象预警中降雨因子的合理评估提供科学依据。     

中国地质灾害气象预警模型研究

地质灾害气象预警是指对气象因素(主要为降雨)引发的地质灾害发生可能性大小的预测预报。中国大陆的地质灾害气象预警工作始于2003年, 逐步形成了国家级、省级、市县级的分级运行业务模式, 预警模型及可靠性问题是这项工作的核心科学技术问题和研究难点。考虑到各级地质灾害气象预警的时空尺度与预警时效, 形成了两代预警模型并行运算、相互校验与补充的运行模式。第一代隐式统计预警模型, 也称为临界降雨判据法, 基于不同地质环境区域引发地质灾害的临界雨量不同, 分区建立临界降雨判据, 该模型2003年起在预警业务中使用, 因其只涉及一个或一类参数, 使用广泛, 近年来又在模型参数、判据修正等方面不断完善。但单一的临界雨量指标很难准确反映地质环境的变化以及地质灾害的成生规律, 且预警区划、判据更新与准确性提高等也限制了其进一步发展。第二代显式统计预警模型, 耦合了地质环境变化与降雨参数等多因素建立预警判据, 地质环境指标在模型中显式表达, 在模型原理、空间精度、升级能力等方面表现了其优越性, 显著提高了预警精细度和准确度, 2008年开始在国家级预警业务使用, 并逐步向省级推广。两代预警模型均是基于统计方法建立, 一定程度上均受到统计样本的选择、地质环境条件的精细程度、实况降雨数据的精确匹配等因素控制和影响。多年来, 两代预警模型在中国地质灾害气象预警业务中成功运行并不断升级完善, 为中国大陆的地质灾害防灾减灾工作做出了重要贡献。     

区域地质灾害气象预警效果评价

中国(国家级)地质灾害气象预警工作自2003年起已经开展8a,共制作地质灾害预警产品1281份,预警效果如何需要开展相应评价.本文在前人研究基础上,分析以往地质灾害预警准确率评价方法和评价结果,提出国家级地质灾害预警准确率效果评价体系,认为评价地质灾害预警准确率效果分为预警时间、预警空间、预警强度3个方面,分别建立了预...     

降雨诱发的地质灾害气象风险预警模型:以云南省红河州监测示范区为例

地质灾害气象风险预警模型研究一直是相关部门以及业界学者的研究热点,其预警可靠性问题也一直是研究的难点与技术核心,红河州是云南省地质灾害最为严重的地区之一,然而对于在红河州区域内的地质灾害气象预警却研究甚少.在云南省红河州示范区首次采用100 m×100 m的预警单元,综合考虑地质灾害的降雨诱发因子、地质环境因素,并基于信息量法构建地质灾害气象风险预警模型.该预警模型通过历史灾害事件回代验证,预警准确率可达81.8%.结果表明将气象因素与地质环境因素综合考虑纳入模型是可行的,是提高地质灾害气象预警水平的有效途径.      

山西省地质灾害气象预警模型探讨

山西省地质灾害气象预警模型的基本原理是采用系统论方法将地质灾害当作一个复杂的非线性动态系统进行研究,运用非线性动态组织系统模型、数据处理自组织模型、模糊信息优化模型、人工神经网络模型等数据预处理模型从孕灾环境、致灾因子和承灾体三个方面进行地质灾害风险性研究;选择地形、地貌、地层岩性、地质构造、水文流域、大气降水等六个单要素的致灾概率和承灾体的四个指标(人口、国内生产总值、工业总产值和农业总产值)进行专题研究,最终建立符合山西实际情况的基于信息扩散的模糊人工神经网络预警模型。该预警模型是动态的非线性自学模型,是一个"活"的模型,在近几年汛期地质灾害预警中起到了较好的预警效果。     

四川省地质灾害气象风险预警“省市县一体化”建设探索与实践

提升地质灾害气象风险预警预报能力是地质灾害综合防治体系建设的主要内容之一。四川省自2003年起率先开展地质灾害气象风险预警工作。在长期实践基础上,于2019年开始重点在预警模型分析和建立、系统设计与实现、分级预警运行模式等方面进行了研究,创建了地质灾害预警模型库、“省市县一体化”地质灾害气象风险预警互联系统及分级预警机制。基本实现了基于雨量数据传输、预警模型分析运算、预警信息发布等“省市县一体化”平台的互联互通及分级预警的闭环管理,初步解决了市县缺平台、缺经费、缺技术的三缺问题及多头发布预警信息对基层造成的干扰问题。2023年四川省成功避险的案例中地质灾害气象风险预警发挥作用的占86%,有效减少了地质灾害造成的人员伤亡和财产损失。     

一种基于事后对照预警的地质灾害气象预警效果评价模型探讨

近年来探讨的地质灾害气象预警效果评价方法,提出了命中率、漏报率、空报率、准确率等概念。但上述方法用于较小空间尺度或较低等级预警的评价时,会大概率出现空报或准确率为零的评价结果。本文在前人研究的基础上,提出了以事后理想对照预警产品为标准参照,对预警产品从空间、强度、时间3个维度进行耦合程度分析的准确率计算模型,并提出了量化预警产品体量的预警值概念。本模型不受空间尺度、预警等级和有无地质灾害发生等的条件约束;本模型具备较强的拓展性,可以推演计算空间、强度、时间单项要素的准确率,及较长时间周期多期次预警产品的准确率。本文以江西省第26期省级地质灾害气象预警进行了试算,得出该期预警的综合准确率为23.5%,空间准确率为45.4%,强度准确率为47.1%,时间准确率为66.7%。     

广西大化瑶族自治县地质灾害气象预警区划

降雨是地质灾害发生的重要影响因素。据实地调查发现,广西大化瑶族自治县境内发生的崩塌、滑坡等地质灾害绝大多数发生在5—7月,由降雨诱发产生。通过对地质灾害发生的时间及降雨的时间将全县进行灾害易发程度分区,确定降雨致灾临界雨量阈值为50mm和120mm。地质灾害气象预警区划将成为该县防灾减灾的重要手段。     

江苏省突发地质灾害气象风险预警模型优化与应用

本文紧抓影响滑坡、崩塌地质灾害的主要影响因素——地质环境条件和人类工程活动特征,通过调整易发度判别因子及其权重,建立基于有效降雨量和预报雨量的临界降雨量判据,实现江苏省突发地质灾害气象风险预警模型的优化。2013年汛期实践结果表明,效果良好,预警精度有较大程度提高。     

区域地质灾害风险评价研究述评

本文阐明了区域地质灾害风险、风险评价模型等有关概念,在对国内外区域地质灾害的研究现状和发展趋势作简要陈述和分析的基础上,重点对区域地质灾害(主要指滑坡)风险评价的各种方法进行比较分析和举例说明,总结了各自的优缺点和适用条件,为有效地进行区域地质灾害的空间预警提供必要的理论依据。     

四川雅安地质灾害时空预警试验区初步研究

借鉴美国旧金山湾和香港地区的经验,提出了地质灾害监测预警试验区建设和研究思路。经过近两年的工作,初步建成了四川雅安地质灾害监测预警试验区。取得的阶段性成果主要有:(1)根据现场考察和试验区地质灾害数据库,统计研究了降雨型滑坡的几何特征;(2)建成了由20台遥测雨量计构成的降雨观测网,取得了2002年4月～2003年8月的降雨观测数据;(3)结合历史降雨资料分析,初步研究了雅安试验区的年、日、小时和十分钟最大降雨特征;(4)研制了斜坡岩土体含水量野外监测仪,取得了桑树坡试验点2003年4月～8月的实时监测数据;(5)自上而下分4层研究了斜坡岩土层含水量变化,发现了岩土层含水量变化对降雨过程的滞后性;(6)基于区域地质灾害评价预警的递进分析理论与方法(AMFP),利用地质灾害因子分析结果,分别计算了雅安试验区地质灾害"发育度"和"潜势度";(7)利用2003年8月23～25日的过程降雨观测资料,对雅安试验区在该降雨过程中发生的地质灾害事件进行了时空预警反演模拟研究,计算出的地质灾害"危险度"分布比较符合实际,"危险度"可以作为预警指数使用。     

地质灾害气象预报预警方法研究

地质灾害的诱发因素包括自然因素和人为因素.人为因素主要与人类工程活动有关.在一定的地质地形条件下,自然诱发因素则主要是降雨.因此在确定的地质环境背景下,研究气象和地质灾害发生的耦合关系极其重要.本文通过总结前人关于地质灾害预报预警的研究,提出了一套完整的应用降雨对地质灾害进行预报预警的方法体系.     

基于气象大数据的地质灾害分级预警临界降雨条件研究

对陕西省历史降雨及地质灾害数据的统计分析基础上得出全省过程降雨条件,构建过程降水概率分布;根据陕北、关中、陕南三个区域内部的致灾敏感性进行细分,结合致灾降雨过程,提出各个区域灾害发生对应的临界降雨条件,为优化全省地质灾害预报预警系统提供理论依据.     

广东省突发性地质灾害气象预警实践

本文基于十年来的地质灾害气象预警工作实践,统计分析了广东省历年来降雨及突发性地质灾害的特点,揭示了广东省突发性地质灾害在不同降雨量、降雨强度及降雨类型下的成灾规律;并在总结地质灾害气象预警工作实践成果的基础上,分析存在问题,提出进一步完善地质灾害预警的技术与方法,为地质灾害气象预警精细化和实时临灾预警提供科学依据。     

基于逻辑回归的四川青川县区域滑坡灾害预警模型

四川省青川县滑坡灾害群发,点多面广,区域滑坡灾害预警是有效防灾减灾的重要手段,预警模型是成功预警的核心。由于研究区滑坡诱发机理复杂、调查监测大数据及分析方法不足等原因,传统区域地质灾害预警模型存在预警精度有限、精细化不足等问题。文章在青川县地质灾害调查监测和降水监测成果集成整理与数据清洗基础上,构建了青川县区域滑坡灾害训练样本集,样本集包括地质环境、降雨等27个输入特征属性和1个输出特征属性,涵盖了青川县近9年（2010—2018年）全部样本,数量达1 826个（其中,正样本613个,负样本1 213个）。基于逻辑回归算法,对样本集进行5折交叉验证学习训练,采用贝叶斯优化算法进行模型优化,采用精确度、ROC曲线和AUC值等指标校验模型准确度和模型泛化能力。其中,ROC曲线也称为“受试者工作特征”曲线;AUC值表示ROC曲线下的面积。校验结果显示,基于逻辑回归算法的模型训练结果准确率和泛化能力均较好（准确率94.3%,AUC为0.980）。开展区域滑坡实际预警时,按训练样本特征属性格式,输入研究区各预警单元27个特征属性,调用预先学习训练好的模型,输出滑坡灾害发生概率,根据输出概率分段确定滑坡灾害预警等级。当输出概率P≥40%且P<60%时,发布黄色预警;当输出概率P≥60%且P<80%时,发布橙色预警;当输出概率P≥80%时,发布红色预警。     

基于机器学习的滑坡崩塌地质灾害气象风险预警研究

在划分气象风险等级时,传统地质灾害气象风险预警方法忽略了承灾体脆弱性因素,且气象风险预报等级整体偏高,导致高等级风险区空报率较高。基于此,提出基于机器学习的滑坡、崩塌灾害气象风险预警方法。利用信息量法,分析气象因素影响程度。选取坐标点、降雨量、易发生等级,将其作为机器学习人工神经网络的输入节点,判断是否发生崩塌、滑坡灾害;针对地质灾害区域,根据影响程度计算气象引发因子指数,结合滑坡、崩塌灾害潜势度G和承灾体脆弱性M,确定气象风险预警指数R,划分预警级别,完成滑坡、崩塌灾害气象风险预警。实验结果表明,设计方法有效降低了三级预报和四级预警空报率,提升了预警精细化程度。     

江西省吉安县地质灾害气象预警研究

暴雨型地质灾害具有突发性强的特点,降雨是地质灾害的触发因素,根据降雨量进行地质灾害预警预报可以较大减少地质灾害损失。文章在吉安县崩塌、滑坡、泥石流地质灾害易发程度分区的基础上,采用显式统计模型,通过分析历史地质灾害和日降雨量资料之间的关系,研究吉安县地质灾害气象预警模型。研究表明:当日降雨量达到50 mm、70 mm、110 mm、160 mm时,不同等级崩塌、滑坡、泥石流地质灾害易发区进入相应地质灾害气象预警状态。吉安县地质灾害气象预警区划成果填补了吉安县县域地质灾害气象预警的空白,为地质灾害预警决策提供了量化指标。     

商城县地质灾害气象预警研究

绝大多数地质灾害由人类工程活动和降雨协同作用诱发,降雨是滑坡、崩塌、泥石流等地质灾害的主要激发因子,气象预报预警可有效预警滑坡、崩塌、泥石流等地质灾害。商城县滑坡、崩塌、泥石流地质灾害发育,以地质灾害易发性区划图为基础划分为4个地质灾害预警区。充分考虑降雨对地质灾害发生的影响,对重点预警区及次重点预警区采用临界日综合有效过程降雨量模型判据法,进行地质灾害气象预警预报。     

浙江省地质灾害气象风险预警一体化建设的探索与实践

地质灾害预报预警是有效防范地质灾害、减少人员伤亡的重要手段。自2003年开始实施以来,全国有80%的山区省、市、县开展了地质灾害气象预警工作。但这种省、市、县独立建设模式难以满足部省协同、市县联动、全域贯通的业务需求。文章介绍了浙江省地质灾害气象风险预警一体化建设：按照“省级预报到县、市级预报到乡、县级预警到村（点）”的工作原则,在趋势预测、每日预报、短临预报和实时预警与地质灾害防治业务一体化融合方面开展探索,初步建成了以“地灾智治”应用驾驶舱为可视化监管,以“地灾智防”APP为闭环手段的地质灾害全生命周期管控防治业务体系,形成了具有浙江特色的地质灾害预报预警数字化产品体系。     

基于信息量法的地质灾害气象风险预警模型:以甘肃省陇南地区为例

地质灾害气象风险预警是目前地质灾害防治研究领域的难点和热点。陇南地区是中国地质灾害造成人员财产损失和受灾害威胁最严重的区域之一,为精细化和准确化预报陇南地区地质灾害风险,在ArcGIS平台将研究区划分为250 m×250 m的栅格单元,使用信息量法选取9个影响因素进行地质环境敏感性评价,结合有效降雨量构建地质灾害气象风险预警模型;该模型通过6次历史降雨事件引发的156起地质灾害验证,预报准确率为83.42%,提高了研究区内地质灾害风险预警精度。该研究基于信息量法的地质环境敏感性分区客观合理,综合考虑下垫面和气象要素的第二代预警模型在类似地区的应用,有较高的准确性和适用性。