引言

滑坡泥石流地质灾害是世界上许多国家特别重视的问题，已被列为“国际减轻自然灾害10年计划(IDNDR)”中的主要突发性自然灾害之一。美国、日本及前苏联等国家开展滑坡、泥石流等地质灾害的监测已有几十年时间，但其监测和预警的研究也是近10年才提出的。地质灾害的形成受地质条件、气象条件、人类活动等诸多因素控制，具有较大的随机性。地质灾害监测预警的研究目前在国际上还是一个难题^[1]。但据统计，由局地暴雨引发的泥石流、滑波等灾害占这类灾害总数的95%和90%以上^[2]。为了有效地减轻气象因素诱发的地质灾害，2003年4月7日国土资源部和中国气象局签署了《国土资源部和中国气象局联合开展地质灾害气象预报预警工作协议》，2003年11月24日国务院总理温家宝签署公布了《地质灾害防治条例》。自此，我国地质灾害防治工作走上了法治化和规范化的轨道。许多地质工作者和气象工作者在泥石流、滑坡等地质灾害的预报预警中作了很多的尝试并取得了一定的成效^[3-6]。宁波市气象局与宁波市国土资源局于2004年开始进行合作与研究，由宁波市国土资源局提供全市山地特征及地质灾害实况资料，市气象局提供雨量预报与雨量实况资料，联合研制了宁波市突发性地质灾害气象预报预警系统，并已正式投入业务运行，在3年的汛期中发挥了较好的地质灾害预警作用，为市领导的决策服务与减灾防灾以及平安宁波建设起到了积极的作用。

1 资料与分析 1.1 资料

为增加样本数，样本范围扩大到与宁波地质情况相近的整个浙江省。使用的降雨资料为浙江省水文勘测局(2002)提供的1990—2001年全省1257个观测站的日降雨量观测数据，地质灾害资料根据浙江省国土资源厅地质环境处提供的地质灾害调查与区划统计资料。截止2002年3月全省有记载的滑坡、泥石流、崩塌灾害点总计有2918处，其中86.3%属于滑坡(78.3%)和泥石流(8.0%)，有具体发生日期和地点记载的滑坡、泥石流灾害共有814处，时间跨度为1969年至2002年3月。在814处滑坡、泥石流地质灾害中，由降雨诱发的占85.5%，有9%左右的滑坡未记录诱发原因，因此估计由降水诱发的滑坡(泥石流)灾害点应超过90 %。在1990—2001年地质灾害和雨量资料共有的时段内，选择总计为609处滑坡和泥石流地质灾害点作为样本。在609处滑坡、泥石流灾害点中，泥石流49处，仅占8%。由于滑坡灾害的发生点并不一定发生在雨量观测点处，因此选择距离灾害发生点最近的观测站的雨量数据来代替灾害发生时该处的降雨量。

1.2 滑坡灾害与降雨量关系

对浙江省609处滑坡灾害与临近的雨量作统计^[7]，当日雨量为20~160mm间发生的滑坡占总数的90%左右，而当日雨量超过160mm后，随着降雨量的继续增大，滑坡数增加很少，即在160mm附近发生的滑坡降雨量约占10%。由于滑坡灾害是由降雨诱发基岩上覆土层滑动而产生的，因此降雨发生后存在雨水下渗的时间因素。对滑坡前5天、10天、15天的累计雨量进行统计分析，结果显示当前5天和前10天累计雨量超过30mm时，滑坡就开始发生，在累计雨量30~330mm区间发生的滑坡数占40%，但在累计雨量超过330mm以后，随着降雨量的增大滑坡数增加很少，表明60%左右的滑坡是在330mm附近发生的。而前15天累计降雨量达到45mm时开始发生滑坡，其中在45~380mm区间发生的滑坡数占32%左右，在累计降雨量达到380mm左右时发生的滑坡约占68%，但随着降雨量的进一步增大滑坡数增加很少。

此外，在各种人类活动中，如因造房、筑路等引起切坡、植被毁坏等情况发生时，即使降雨量较小也可能诱发滑坡。对1990—2001年期间有明确日期记载和切坡、植被毁坏等诱发因素的70个滑坡灾害点分析发现，触发灾害的当日降雨量明显降低，此时有35%左右的滑坡发生在10~80mm雨量区间，在日降雨量大于80mm时发生的滑坡约占65%。

2 研究方案

建立正确的地质灾害预报预警模型是实现突发性地质灾害气象预警报成败的关键，资料统计显示，浙江省有90%以上的滑坡灾害是由降水引起的，但由于地质灾害与强降水呈非线性关系，难以使用简单的参数进行解析表达。因此，寻找一种能在已知客观条件下，可以自动学习和调整各因子之间的作用参数，并合理利用已有的数据资源的方法，就成为提高地质灾害预报预警能力的一个可行途径。基于这一思想，宁波市突发性地质灾害气象预报预警系统(LAPS)结合人工神经网络模型(ANN)与地理信息系统(GIS)，其基本思想就是把降雨以外的因子(如自然地理、地质环境、地质灾害特征、人类活动等因素)看作相对稳定的因子，把降雨当作一种较大的诱发因子来考虑。

人工神经网络(ANN)是近年来迅速发展的人工智能技术，它采用自适应算法，具有自组织、自学习功能及归纳能力。在数据处理中可以避免数据分析和建模中的困难，采用拟人化的方法进行处理，特别适合不确定性和非结构化信息的处理，具有较强的容错能力。能够将新近发生地质灾害点信息输入到系统中，从而实现对影响灾害的各因子权重进行重新分配，并不断地训练模型动态更新、提高预报预警精度。应用ANN技术必须要有数据源，应用GIS在多种有关滑坡灾害信息的基础上进行操作获得的各种结果，可以作为ANN的输入和训练条件，同时ANN的输出又可以作为GIS的资源来管理和进行新的操作。GIS与ANN两者之间的关系可以用图 1表示。基于GIS和ANN的滑坡灾害概率预报(警)系统，简称LAPS。

3 系统构建

根据突发性滑坡(泥石流)灾害分布特点及对触发因素的分析，把地形(坡度和形态等)、断裂构造及地层岩性信息、第四纪覆盖层类型(土壤类型，土地利用类型)、土壤湿度、土壤含水量、植被/裸露地作为LAPS输入变量，把当前已知的具体日期和位置记载的滑坡灾害点作为输出变量。上述输入信息可以在GIS平台上从数字高程模型DEM、遥感数据、地质图、土壤图、土地利用现状图数据库中自动获取。系统运行时，将站点位置和对应的实况雨量和预报雨量导入系统数据库，然后将数据库降雨数据赋值给出空间坐标点，并采用反距离权重法进行1km×1km插值，生成降雨栅格图。将各致灾因子进行计算，实现对整个宁波地区内的灾害发生概率(0~1)进行快速评价，并自动编制和输出地质灾害等级分布图(等级划分如表 1所示)。在现有的DEM数据精度条件下，预报空间尺度可达到1km×1km。图 2给出了宁波市突发性地质灾害预报预警系统的模式。

雨量资料在突发性地质灾害预报预警系统中是非常关键的输入因子，宁波市气象台为LA PS系统提供了两类雨量资料，第一类是实况雨量资料，第二类是预报雨量资料。LAPS系统运行中需要获取7天(或8天)的雨量资料，即前5天雨量实况资料、当天雨量资料和未来24小时(或48小时)的预报雨量资料。

2004年LAPS系统刚运行时，雨量实况资料取自宁波市8个地面观测站和2004年初新建的2个自动观测站。2005年底，宁波市境内建立了120个地面中尺度自动气象观测站，这套观测系统使宁波市境内地面观测站间距从原来的50km×50km加密到了目前的10km×10km(市区3k m×3km)，使实况雨量的精度大为提高，LPAS系统从2006年6月起应用了地面中尺度观测系统中的雨量实况资料。

预报雨量是基于宁波市气象台中尺度预报模式(WRF)雨量格点产品再经人工订正。目前WRF模式的技术设置：粗网格区域范围在19~40°N、106~133°E之间，中心位于(30°N、120 °E)，水平分辨率15km×15km，格点数为161×161，垂直层为31，面积576×10⁴km²；细网格区域在28.8~30.9°N、120.5~123°E，水平分辨率5km×5km，格点数为49×49，垂直层为31，面积为5.76×10⁴km²，是母网格的1%，图 3(见彩页)是母网格区域和子网格区域及地形图。WRF向LPAS系统输出配套的400个雨量格点值，以MICAPS14类数据格式输出，预报人员在充分参考各类预报产品、雷达和卫星资料并结合天气会商结论，利用MICAPS的图形化修改功能，可对雨量格点值进行快速的主观订正，然后作为最后的预报雨量输入到LAPS模式中运行，由此计算出宁波市地质灾害的预警预报等级图。随着WRF预报时效的延长，目前宁波的地质灾害的预警能力已从原来设计的24小时提高到了48小时，使系统对突发性地质灾害的预警能力大为提高。

实况雨量则从中尺度地面观测系统中自动获取。地质灾害的主要预警时段是当晚20时至次日20时，需要向LPAS系统输入的实况雨量是前一天08时到当天20时。目前分3个时段向LAPS系统输入完整的实况雨量，即前一天08时到当天08时和当天08时到14时实况雨量，当天14时到20时的雨量使用WRF预报雨量再经人工订正。

模式中考虑了前期降水与预报日降水。由于前期的降雨也会影响土壤的含水程度，且时间越接近，对滑坡等灾害的触发作用也越大，因此系统应用了前6天的有效雨量，即:

$ {R_a} = \sum\limits_{L = 0}^5 {{{0.8}^L}{R_L}} $

(1)

其中：R_a为有效雨量，R_L为灾害发生当日的前1天到前6天的雨量，灾害发生前1天L=0, 灾害发生前2天L=1，依次类推。上式中系数0.8^L是考虑降雨随时间推迟而流失影响滑坡的衰减量，该系数主要表征为蒸发、地表流失等后的降水残留系数^[8]。当L≥6时，其权重小于等于0.26，由历史资料统计表明，宁波的地质灾害与7天以前的雨量关系不明显，因此7天以前的雨量忽略不计。目前各地对有效雨量的时间长度取法不尽相同，这应根据各地的历史样本情况而定。

4 个例检验

宁波市突发性地质灾害预报预警系统是从2004年5月1日起进入业务运行，在2004 —2006年汛期共制作地质灾害预报519次，其中1~2级450次，3~5级69次。根据宁波市国土资源局提供的地质灾害实况资料统计，2004—2006年，宁波市境内共有19天发生崩塌、山体滑坡和泥石流地质灾害，其中发生泥石流和山体滑坡的13天(115处)，仅发生崩塌的6天。由于不少崩塌是由公路切坡及山田(塘)蓄水等引起的，在选择降雨引起的地质灾害样本时不考虑崩塌个例。表 2列出了近3年宁波市境内发生山体滑坡、泥石流等突发性地质灾害以及日雨量情况。在13天地质灾害发生日中，LAPS系统对其中12天发布了3~4级地质灾害等级预报预警，系统对滑坡(泥石流)地质灾害发生日的击中率为92%(12/13)。如果以50%以上的概率即3级为起报条件，则系统对地质灾害日的预报成功率为17%(12/70)，空报率82. 6%(57/69)，漏报率1.4%(1/70)。若以县为落点进行预报质量检验，则在115处地质灾害中有99处被击中，预报击中率为86.1%(99/115)，16处漏报，漏报率为13.9%(16/115)。从质量统计看出，系统对地质灾害的预报击中率较高，但存在空报率过高的问题，还需要在以后的工作中进行消空研究，以提高突发性地质灾害的预报准确率。

2004年8月12日，受0414号台风云娜影响，宁波市普降暴雨，宁波次日出现多处地质灾害，宁海县岔路镇、强蛟镇、跃龙街道、桑州镇、双峰乡等8处发生了山体滑坡或崩塌地质灾害。本系统提前1天预报出了相应范围内地质灾害有4级，起到了很好的预警作用。图 4 (见彩页)是L PAS系统对宁波市的地质、植被、坡度等条件合成后的静态滑坡灾害等级图，图 5(见彩页)是根据公式计算出的前5天有效雨量累积图，图 6(见彩页)是WRF的24小时预报雨量经预报员根据天气系统主观订正后在模式中应用的预报雨量图，图 7(见彩页)是LPAS系统最后输出的地质灾害预报(警)图。8月12日，LPAS预报地质灾害等级4级，预报值班人员密切注视气象资料，监视风雨变化情况，并及时用电话与宁波市国土资源局会商，并通报了台风云娜强度强，地质灾害预报等级为4级，提请注意防范。宁波市国土资源局紧急部署，广发紧急通知，将宁波市境内存在安全隐患点的5000多人及时进行转移，有效地防止了可能造成的人员伤亡。

5 结论

(1) 把降雨以外的因子(如自然地理、地质环境、地质灾害特征、人类活动等因素)看作相对的稳定，把降雨当作一种较大的诱发因子来考虑，进而通过ANN模型与GIS的紧密结合建立的宁波突发性地质灾害气象预报预警系统(LAPS)在近3年对滑坡灾害有较好的预报效果，但空报率相对较高，还有待于进一步提高和改进。

(2) 人工神经网络(ANN)采用自适应算法，具有自组织、自学习功能及归纳能力。但是，对于地质灾害反馈信息不能及时获得，或者收集到的地质灾情样本不完全，使之不能及时添加到模式个例中。还需进一步完善地质灾害历史数据库和实时信息收集网络。

(3) WRF雨量格点值以MICAPS14类数据格式输出，利用MICAPS的图形化修改功能可进行快速的主观订正。

(4) 地质灾害的预警报工作涉及面广、影响大、技术难度大，还需不断的总结经验和加强研究，增加样本个例，完善预报模型等。