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李長江:建立泥石流預報預警系統(tǒng)的思考與嘗試
應把減災工作重點放在災前而不是災后,最大限度地減少人員傷亡,這是政府部門和專家的共同責任。筆者認為,建立泥石流預報預警系統(tǒng)與群測群防結合的防災體系是減少人員傷亡的一個有效途徑。
2010年5月以來,我國四川、甘肅、重慶、云南、貴州、江西、浙江、福建、廣東等?。ㄊ校┫嗬^遭受暴雨災害,并引發(fā)許多滑坡、泥石流,造成嚴重的人員傷亡。特別是8月7日午夜,甘肅舟曲縣東北部暴雨引發(fā)特大泥石流,造成1364人死亡,401人失蹤。
據有關方面報道:截至2009年,全國共發(fā)現地質災害隱患點20萬處,其中至少還有1.6萬個與舟曲類似的特大型和大型地質災害隱患點,威脅數千萬人民群眾的生命安全。有專家認為,全國有兩萬多條泥石流溝,現有的認識水平和技術水平還無法預測泥石流;也有人認為,由于工作程度不夠,難以將所有隱患點都排查出來,今年發(fā)生的地質災害有1/3發(fā)生在監(jiān)控點以外。
全球大多數丘陵和山區(qū)幾乎每年都會發(fā)生大大小小的泥石流。在各種自然因素引發(fā)的各類地質災害中,以降雨引發(fā)的泥石流造成的災害最嚴重。
降雨引發(fā)的泥石流,是水與地層巖石、斷裂構造、地形地貌、植被土壤等環(huán)境因素共同作用的結果。在丘陵和山區(qū),泥石流往往具有群發(fā)性,一次強降雨可以引起數十,甚至上百處泥石流,其發(fā)生概率是隨著地層巖石、地形地貌等不同而變化。難以事先對所有地點都安放某種裝置進行監(jiān)測,或者進行治理、搬遷。
面對頻繁發(fā)生的泥石流災害,面對已發(fā)現的數十萬處隱患點和許多未知的泥石流(滑坡)潛在點,我們能做些什么?如何盡可能把減災工作的重點放在災害前而不是災害發(fā)生之后,最大限度地減少人員傷亡?這是政府部門和專家共同的責任。
筆者認為,建立泥石流預報預警系統(tǒng)與群測群防結合的防災體系是減少人員傷亡的一個有效途徑,本文將對此作簡要的討論。
導致泥石流發(fā)生的主要因素
影響泥石流發(fā)生的因素可以分為環(huán)境因素和觸發(fā)因素。前者決定著一個地方的泥石流易發(fā)程度(對觸發(fā)因素的敏感度),主要包括地層巖性、斷裂構造、地形地貌、植被土壤、土地利用等;后者主要是降雨、快速融雪等。泥石流是沙石、泥土,巖屑、石塊等松散固體物質和水的混合體,是在重力作用下沿著溝床或坡面向下運動的特殊流體,它的形成必須同時具備三項條件,一是大量的固體碎屑物,為形成泥石流提供碎屑來源;二是地形,斜坡坡度與溝谷形態(tài)使溝谷上方及兩側的松散層易于發(fā)生運動或處于穩(wěn)定狀態(tài)邊緣,并制約著泥石流運動的速率和距離;三是水源,水主要源于強雨、冰雪融化、水庫潰決等。
形成泥石流的松散固體物質通常來自溝谷上方及兩側的松散層,如殘積、坡積、崩積和人工堆積物等,以及斜坡上的易滑巖層,如軟巖石或軟硬相間的巖層、破碎巖層、風化層等。
泥石流和滑坡(土體和巖體滑動)、崩塌往往具有相互聯系,往往發(fā)生在相同的地質環(huán)境條件下,有著相同的觸發(fā)因素和相似的前兆。容易產生滑坡、崩塌的地帶往往也是泥石流的易發(fā)區(qū),許多泥石流也是由滑坡或崩塌提供松散固體物質。
降雨引發(fā)的泥石流難以精確預測預報
與許多自然災害的預報一樣,目前對降雨引發(fā)的泥石流難以精確預測。
因為只有在地質、地形、地貌等環(huán)境因素滿足一定條件的地方,降雨才會引發(fā)泥石流。如果把泥石流的發(fā)生過程看作一個系統(tǒng),降雨和地質、地形、地貌等因素做為對它的輸入,泥石流發(fā)生概率作為其輸出,則輸入與輸出之間的關系是非線性的。對于這種復雜的非線性問題,傳統(tǒng)的統(tǒng)計學方法和基于物理的確定性模型都不大適用。
巖土體、地形、地貌具有各種尺度的不均勻性,無論怎樣提高地質災害調查的工作程度,無論采用什么方法測試巖土體的力學和水文學性質,對于降雨、泥石流和/或滑坡這樣的復雜非線性系統(tǒng)都是一種有限的觀測,所獲得的數據(信息)總是不完善的。
無論是數值天氣預報模式的水平分辨率還是雨量監(jiān)測站的密度,現在都還難以準確捕捉強降雨單元的時空分布和變化,降雨預報和雨量監(jiān)測的空間分辨率通常都遠大于實際泥石流的線性尺度。
然而,采用概率的方式,對在給定降雨條件下一個區(qū)域內任一地方在給定時段的泥石流發(fā)生概率進行預報則是可行的。這就涉及兩個基本問題:一是能否以及可以在何種程度上通過有限觀測獲得的不完善數據(信息)對泥石流發(fā)生的時空概率進行預報;二是如何在當前的區(qū)域降雨預報和實時降雨監(jiān)測條件下,綜合利用地質、地形和地貌等數據細化對泥石流預報的空間分辨率。解決這些問題,需要新的思路、理論和方法。
基于人工神經網絡和地理信息系統(tǒng)的泥石流預報系統(tǒng)
影響泥石流發(fā)生的各種環(huán)境因素的分布通常極不均勻,在空間上的分布是變化的,但在時間上的變化很小或非常緩慢,一般在短時間內很少發(fā)生改變或基本保持不變,而作為泥石流引發(fā)因素的降雨,其強度和歷時分布在時間和空間上均具變化性。
在一個降雨可能引發(fā)泥石流的地方,只有當降雨量達到某個值時才會引起泥石流,當降雨量小于這個值時,不會有泥石流發(fā)生,這個值被稱為最小閾值;當降雨量大于某個值時總會有泥石流發(fā)生,這個值被稱為最大閾值。當降雨量值在最小閾值和最大閾值之間時,該處發(fā)生泥石流的可能性,我們稱之為泥石流發(fā)生的概率,其值介于0和1之間。由于地層巖性、地形地貌等因素在空間上是變化的,由此導致了在有的地方引發(fā)泥石流所需要的降雨量較小,而另一些地方則很大,因此泥石流發(fā)生的概率在不同的地方往往不同。
對一個降雨可能引發(fā)泥石流的區(qū)域,要預報未來某個時間段(如24小時)泥石流發(fā)生概率,需要考慮的降雨影響包括兩個部分:一是在這個時間段內將會降下的雨量(即預報降雨量),二是在這個時間段之前的某個時段內的累積降雨(也稱前期降雨),由于地表徑流和蒸發(fā)等作用,一場降雨的影響會隨時間減小,對前期降雨扣除地表徑流和蒸發(fā)等損失后,對泥石流發(fā)生具有影響的這部分降雨稱為有效前期降雨量。
將一個預報區(qū)域劃分成網格單元,可以把網格內部看做近似均勻,而網格之間在地層巖性、地形地貌、植被土壤等方面是變化的。對降雨引發(fā)的泥石流預報來說,當預報降雨量與有效前期降雨量的總和大于某一網格單元泥石流的最大降雨閾值時,可認為該網格將發(fā)生泥石流(以1表示)。當預報降雨量與有效前期降雨量之和小于泥石流的最小降雨閾值時,則認為不會發(fā)生泥石流(以0表示);當預報降雨量與有效前期降雨量的總和介于最大降雨閾值與最小降雨閾值之間時,泥石流發(fā)生概率介于0和1之間。于是,就可以在降雨、環(huán)境因素(地層巖性、斷裂構造、地形地貌、植被土壤、土地利用等)和泥石流發(fā)生的可能性之間建立一種條件概率關系,這就是在給定降雨條件下,對降雨引發(fā)泥石流進行時空概率預報的理論基礎。
根據這個條件概率關系,采用人工神經網絡技術,并與地理信息系統(tǒng)結合,通過對已知樣本(泥石流、降雨和環(huán)境數據)的訓練和學習,建立對降雨引發(fā)泥石流的時間和空間概率預報模型,就能夠在當前的區(qū)域降雨預報和降雨監(jiān)測條件下,細化對泥石流預報的空間分辨率,實現對給定降雨條件下一個區(qū)域內任一地方在給定時段泥石流發(fā)生概率的預報。這樣的模型也稱為數據驅動的預報模型。對于全國大部分泥石流災害嚴重的丘陵山區(qū),如果采用1公里×1公里網格單元建立預報系統(tǒng),模型所需要的地層巖性、斷裂構造、地形坡度、降雨等主要參數目前都是可以獲得的。
我國自行研制的區(qū)域中尺度數值模式預報業(yè)務系統(tǒng)(GRAPES-Meso)的水平分辨率已達15公里。迄今為止,有150部新一代天氣雷達投入業(yè)務運行,建成27000個中小尺度加密自動氣象(雨量)站。此外,我國水文等其他部門也建有許多雨量站,截至2008年,由水利部負責的雨量站就有14602處(在發(fā)生舟曲特大泥石流的甘肅省有區(qū)域氣象站點近400個,另有甘肅省水文水資源勘測局管理的雨量站330處)。
我國現有可獲取的基礎地學數據和相關資料情況如下:截至2007年,我國已實現了陸域中比例尺區(qū)域地質調查的全面覆蓋,其中絕大部分為1999年以前完成的1∶20萬區(qū)域地質填圖,少部分為1999年之后完成的1∶25萬區(qū)域地質填圖,相應的區(qū)域地質圖數據庫已基本建成。由此可以獲得中比例尺的區(qū)域地層巖性、斷裂構造等信息。
我國已完成全國1∶25萬DEM(數字高程)和80%區(qū)域1∶5萬DEM以及局部地區(qū)1∶1萬DEM。此外,現在已可獲取空間分辨率在1米以下的衛(wèi)星遙感影像數據(如Quickbird衛(wèi)星的全色影像分辨率0.62米,多光譜影像分辨率2.44米,Worldview-2衛(wèi)星的全色影像分辨率0.45米,多光譜影像分辨率0.45~0.77米),對丘陵山區(qū),利用高分辨率衛(wèi)星的立體影像對數據已能夠方便生成滿足精度要求的1∶1萬~1∶5萬DEM數據。因此,對全國泥石流危害嚴重的丘陵山區(qū),可以獲得按25米×25米至100米×100米網格平均的地形(坡度、溝谷等)信息。
從1999年開始,國土資源部在全國地質災害嚴重的縣(市)部署開展地質災害調查與區(qū)劃工作,在此10年間已完成1640個丘陵山區(qū)縣(市)的地質災害調查,調查區(qū)面積達650萬平方公里,基本覆蓋了我國丘陵山區(qū),發(fā)現20萬處地質災害隱患點,積累了大量的泥石流、滑坡等數據,可用于建立上述的數據驅動的預報模型。
我國于2000年完成的第五次人口普查數據已涵蓋行政村一級的人口和房屋分布,在東部地區(qū)甚至涵蓋了自然村一級的人口和房屋分布。在地理信息系統(tǒng)中,可以很方便地將丘陵山區(qū)的人口和房屋分布與泥石流高易發(fā)地段的分布相關聯,使得對泥石流危險性的評價更有針對性。
基于上述資料和數據,利用現有的技術,對全國大多數泥石流災害嚴重的丘陵山區(qū),基本可以按1公里×1公里網格單元識別和定位泥石流高易發(fā)、高危害地段,并且在當前的區(qū)域降雨預報水平以及降雨監(jiān)測條件下,建立預報系統(tǒng),實現以區(qū)域降雨預報和雨量監(jiān)測數據為輸入變量的、實時的泥石流概率預報,切實提高對泥石流災害的防范能力,最大限度減少人員傷亡。
滑坡泥石流預報系統(tǒng)在浙江的應用
浙江省地理位置獨特,地質、地形和氣候背景復雜,是我國降雨引發(fā)滑坡、泥石流最頻繁的地區(qū)之一。這里人口稠密,土地緊缺,城鎮(zhèn)和新農村建設、經濟開發(fā)不斷向丘陵山區(qū)擴展,降雨引發(fā)的滑坡泥石流對人民生命和經濟的危害極大。
2002年,我們采用一種基于自組織系統(tǒng)的人工神經網絡aiNet,將其與GIS結合研制了滑坡泥石流概率預報模型(aiNet-GISPSRIL)。
作為aiNet-GISPSRIL的一個應用示范,浙江省建立的業(yè)務化運行系統(tǒng)從2003年7月以來,一直被浙江省國土資源廳和浙江省氣象局應用于汛期的降雨—滑坡(泥石流)預報工作,實現了以區(qū)域降雨預報和雨量監(jiān)測數據作為輸入變量,按1公里×1公里網格單元(地質、地形等因素)提供24小時滑坡泥石流概率預報;在臺風暴雨期間,則根據雨情變化,每2~3小時發(fā)布一次預報。從輸入降雨預報和雨量監(jiān)測數據到給出滑坡泥石流預報,系統(tǒng)的運行時間不超過15分鐘。所形成的預報圖和預報通知可在第一時間通過互聯網、電視臺和手機短信系統(tǒng)發(fā)布,為可能處于危險地帶的人們及時提供警示。
從近7年的應用來看,aiNet-GISPSRIL預報系統(tǒng)的作用主要體現在三個方面:一是能夠根據雨情變化,對浙江全省區(qū)域按1公里×1公里網格單元,實時、動態(tài)地指示出滑坡、泥石流的高易發(fā)地段,這顯著提高了人們對降雨引發(fā)滑坡、泥石流災害的早期發(fā)現與防范能力,警示危險區(qū)的居民在第一時間撤離到安全地帶;二是提高了政府部門對地質災害預防工作的科學技術水平,減少了盲目性;三是使地質災害野外調查的目的、重點、任務更加明確,調查的內容更有針對性,滿足預防和減災的需要。
經實地查證,在2003年至2009年期間,浙江區(qū)域共發(fā)生可驗證的滑坡、泥石流633處,其中411處在預報的時間內發(fā)生并與預報有滑坡、泥石流的網格(1公里×1公里)單元吻合,預報成功率為65%,使許多人避免了傷亡。今年已成功預報5起滑坡、泥石流,使44人避免傷亡(據浙江省國土資源廳地質環(huán)境處報告)。
目前,在浙江省已基本形成了一套自上而下的群專結合的滑坡、泥石流災害防范機制。1.應用aiNet-GISPSRIL系統(tǒng),在汛期根據雨情變化實時發(fā)布預報或警報;2.制定省、市、縣、鄉(xiāng)(鎮(zhèn))、村五級防災責任制,落實各級地質災害防災預案,處于可能危險地帶的地質災害群測群防監(jiān)測員,在滑坡泥石流預報預警信息的指引下,結合當地雨情,隨時密切地關注著隱患點的變化;3.針對滑坡、泥石流災害隱患點,為當地民眾制定避險圖(“逃生地圖”),標示出危險區(qū)域范圍和安全撤離路線。
展望
通過幾年的實際應用表明,aiNet-GISPSRIL系統(tǒng)對及時指導預防滑坡、泥石流災害是十分有用的,然而,它也存在一些不確定性。這種不確定性主要來自兩個方面:一是許多淺層滑坡和泥石流與作為物源的斜坡(溝谷)上覆第四紀松散堆積層的類型和厚度分布密切相關,然而目前缺乏這方面的詳細資料?;A數據中的缺陷或不足導致了預報模型的不確定性。二是對于在時空上變化很快的降雨分布,特別是在山區(qū)暴雨分布變化十分迅速的情況下,目前區(qū)域降雨預報和雨量監(jiān)測網絡的時空分辨率都顯得很不夠,難以提供準確的實時降雨信息。當具有不確定性的降雨預報和雨量監(jiān)測數據被輸入預報系統(tǒng)時,必然會使預報結果出現誤差。
然而,隨著下面兩個方面工作的進展,對降雨引發(fā)滑坡、泥石流預報的精度和準確度會得到進一步改進。一是多普勒雷達作為一種新型的氣象預報工具在我國的應用正在迅速擴展,許多地區(qū)的多普勒天氣雷達已建成并投入使用,基于多普勒雷達等技術的短時臨近預報預警業(yè)務系統(tǒng)得到顯著發(fā)展。通過多部雷達拼圖和探測資料的時空同化,并經統(tǒng)一的質量控制可以獲得覆蓋較大區(qū)域的實時雷達拼圖數據,由此資料能夠快速提供分辨率達1公里的降水監(jiān)測數據。二是目前已可方便獲取空間分辨率在1米以下的衛(wèi)星遙感影像數據。對丘陵山區(qū),利用高分辨率衛(wèi)星的立體影像對數據已能夠方便生成滿足精度要求的1∶1萬~1∶5萬DEM數據。應用高分辨率衛(wèi)星影像數據,結合1∶1萬~1∶5萬DEM數據,基本能夠滿足對丘陵山區(qū)第四紀詳細填圖和精細地貌分析的需要。國家有關部門應考慮,盡快部署開展基于高分辨率遙感和數字地形分析技術的丘陵山區(qū)第四紀地質填圖工作(除了為滑坡、泥石流預報提供數據外,丘陵山區(qū)第四紀地質圖也是國民經濟建設中一個十分重要的基礎資料)。
進一步推廣aiNet-GISPSRIL的應用,建設多級的滑坡、泥石流預報預警網絡系統(tǒng),形成預報預警工作在滑坡、泥石流高易發(fā)省、地(市)、縣的有序布局,并通過信息、智能化技術的集成應用,建設能夠實時、自動傳輸,集區(qū)域預報、點上監(jiān)測預警、野外巡查與現場信息反饋、指揮中心處置與資訊發(fā)布等功能為一體的應急避險保障系統(tǒng),必將顯著提高人們對降雨引發(fā)滑坡、泥石流災害的早期發(fā)現與防范能力。
滑坡、泥石流預報系統(tǒng)的預報成功或者失敗,都不僅僅是預報理論與技術的應用問題,其中也涉及是否對危險區(qū)進行監(jiān)控,以及處于危險區(qū)的政府有關人員和居民是否能及時得到預警信息和及時采取撤離行動等。許多事實表明,在滑坡、泥石流的罹難者中,許多都未能及時得到警告。因此,把對滑坡、泥石流災害預報預警信息的發(fā)布、接收、應急指揮、動員撤離與救援,以及對國民的地質災害防護教育、逃生訓練等工作納入法制程序,也是滑坡、泥石流減災工作中一項必不可少的重要內容。
盡管aiNet-GISPSRIL在浙江應用取得了比較好的減災效果,但是各省的情況存在差異,這種模型是否適用,還有待于實際應用檢驗或改進。我們相信,通過政府部門和專家的共同努力,把應對降雨引發(fā)泥石流災害工作的重點放在災害之前,積極采取科學的防范措施,而不僅僅是災害發(fā)生之后的原因與機理分析,一定能夠最大限度地減少人員傷亡,避免舟曲群死群傷災難事件的重演。
(作者系浙江省國土資源廳信息中心教授級高級工程師)
《科學時報》 (2010-9-28 A3 觀察)