降雨作用下滑坡災害監測預警研究*
——以遂寧市船山區為例

孫 瑜，韋 瑋，王寶亮，李宏俊

(1.四川省核工業地質調查院，四川 成都610061；2.核工業西南勘察設計研究院有限公司，四川 成都610000； 3.云南國土資源職業學院，云南 昆明652501)

四川地跨中國Ⅰ、Ⅱ級地貌臺階，地質環境較為脆弱，屬于全國地質災害發育最嚴重的省份之一，近年極端天氣成頻發、多發、高發態勢，地質災害防治工作形勢嚴峻。降雨是導致地質災害失穩的“元兇”之一[1-2]，尤其對滑坡、崩塌之類的斜坡地質災害的形成起決定性作用。

國內外眾多學者開展研究滑坡和降雨量的關系，已提出不同的滑坡災害預警預報方法[3-7]。研究發現，滑坡失穩破壞在過程降雨量和降雨強度兩個參數中，均存在臨界值[8]，當某次降雨發生時，其累計降雨量或降雨強度達到或超過其臨界值，極可能導致滑坡災害成群出現。本文選擇四川丘陵區遂寧市船山區為研究區，應用氣象-地質耦合模型進行地質災害監測預警分析。

船山區地處涪江中游，位于四川盆地腹心，境內溝谷迂回，丘包群立，寬緩展布，屬于四川盆地典型的因構造剝蝕而成的丘陵景觀，涪江兩岸大量分布河流堆積階地。研究區位于新華夏系第三沉降帶，地處四川沉降褶皺帶之川中褶皺帶內，其構造特點表現為以褶皺為主，構造形跡主要為近東西向，褶皺寬闊平緩，區域上表現為排列有序的箕狀向斜和鼻狀背斜。境內主要出露中生界侏羅系中統上沙溪廟組(J2s)、上統遂寧組(J3s)和蓬萊鎮組(J3p)，以及第四系全新統(Q4)地層，基巖主要為近水平狀的紅色泥巖、砂巖。全區處于四川盆地亞熱帶濕潤季風氣候區，四季分明，雨量充沛，氣候溫和，季風氣候顯著，具有冬暖春早、夏熱秋涼、云霧多、日照少、無霜期長等特點。船山區多年平均氣溫為17.6℃，每年降雨主要發生在4—10月，占全年降水量的74.6%。

1 降雨與滑坡的關系

根據對2001—2020年船山區降雨資料分析，區內多年平均降雨量約982.8 mm，常年降雨量549.8～1 311.0 mm，最大日降水量50.2～323.7 mm。通過分析該區近年開展的多次地質災害調查、排查及核查資料，收集當地各行業管理的相關地質災害統計數據，得到區內滑坡災害隱患點歷年變化情況(表1)。

通過分析歷年滑坡失穩破壞時對應的當日降雨量和月累計降雨量數據，可以編繪對應的失穩滑坡數量與日最大降雨量關系圖(圖1)、失穩滑坡數量與月累計降雨量關系圖(圖2)。

表1 船山區2001—2020年的降水量和滑坡統計表

圖1 日最大降雨量與失穩滑坡數量關系圖

圖2 月累計降雨量與失穩滑坡發生數量關系圖

1.1 滑坡頻度與最大單日降雨量的關系

從圖1可以看出，船山區日最大降雨量在30～80 mm之間所引起的滑坡數量較多，在日最大降雨量超過190 mm后滑坡失穩數量達到峰值。在一般年份下，滑坡多發生在日降雨量位于20～50 mm之間。位于圖1上方的兩個點分別對應2013年6月30日和2013年7月1日的兩次較大的降雨事件，相應的單日降雨量分別為323.7 mm和197.1 mm，其引發的滑坡數量最多。

1.2 滑坡頻度與月累計降雨量的關系

從圖2可以看出，船山區滑坡多發生在月累計降雨量超過100 mm時，而累計降雨量達到330 mm時，失穩滑坡數量達到峰值。

參考陳偉[8]的框架：降雨誘發滑坡與前期降雨以及當日降雨關系密切。本文選用滑坡失穩破壞前3 d期降水量(R3)和當日降水量(R0)作為預警預報參數，由于船山區內各雨量站建站時間不一，控制范圍有限，并不能完全反映滑坡失穩處局地實際降水量，基于偏安全考慮[8]，將圖3中左下角位于滑坡點總數10%的邊界作為滑坡發生概率為10%的下包絡線，將此下包絡線做平行線移至上方包括滑坡點總數90%的位置，此線作為上包絡線，根據上、下包絡線中間區域滑坡數據分布的離散特征，以包羅盡量多的高頻降雨量激發的滑坡點數據為原則，確定滑坡發生概率Pro=50%對應界線[9]，相應數據見表2。

圖3 船山區滑坡降雨預警模型

表2 滑坡不同發生概率對應R0、R3值

2 滑坡災害監測預警設置建議

2.1 不同設計頻率最大暴雨量

船山區年最大1/6 h、1 h、6 h、24 h點雨量均值和變差系數主要來源《四川省暴雨統計參數圖集(川水發[2010]15號)》，結合Cs=3.5Cv的皮爾遜Ⅲ型曲線的分析，獲取不同頻率對應的模比系數，從而計算得出不同設計頻率對應最大暴雨量(表3、表4)。

表3 不同時間段設計降雨量基礎參數

2.2 滑坡預警

滑坡預警應結合滑坡隱患點的基本地質特征、形成機制及發展變化趨勢，在全面統籌考慮的基礎上，合理確定有效預測參數[10-12]。通常情況下，淺表層位移監測數據是滑坡隱患預測的基本參數，降雨量、地下水動態等監測數據屬于滑坡隱患預測的表征參數。同時，滑坡預警亦需全面考慮宏觀前兆變形現象。

(1)預警模型?；骂A警模型建立和預警判據確定，建議參照以下方法和原則：

①合理建立適宜的滑坡地質模型，輔以科學的監測方法和監測內容，確定有針對性的滑坡預警模型。

②積極建立工程地質類比分析、決策樹、層次分析、邏輯回歸、人工神經網絡、支持向量機和隨機森林等數學模型，進行多因子和多模型的綜合評判，保證滑坡預警的準確度。

③滑坡預警模型建立后，積極利用已獲取歷史上的滑坡失穩監測資料，進行反演分析，并檢驗模型的適宜性和有效性，最后確定相應的滑坡災害預警判據。

④通過對宏觀地表變形跡象、自動化監測設備獲取的數據分析，以及區域地質災害氣象預報的綜合研判，參考地表位移、位移變形速率和位移加速度等監測結果，從而確定滑坡預警模型，最后確定四級預警的相關指標。

⑤通過不同類型預警指標獲取相應參數來確定預警等級存在差異性，預警結果應結合上述參數綜合判定。

滑坡地質災害預警模型可見圖4。

(2)預警方案。監測階段主要結合滑坡誘發因素和變形失穩的運動特點，采用地表裂縫位移監測、降雨量監測[13-16]。按坡體變形破壞的變形特點、發展階段及可能發生的時間，可將滑坡預警監測概括為四類[17]：Ⅰ級(警報)、Ⅱ級(警戒)、Ⅲ級(警示)、Ⅳ級(注意)?；谛逼伦冃窝莼A段理論進行預警分級(圖5)。

表4 不同設計頻率最大暴雨量計算表

圖4 滑坡地質災害預警模型

圖5 滑坡變形的三階段演化圖

①Ⅰ級(警報)：滑坡處于臨界變形狀態，如圖5所示DE段，短期臨滑前變形征兆特征極為顯著，在數小時或數日內發生失穩的概率極大。由警報降雨量、變形位移、變形速度、變形加速度等指標確定。降雨量達到警報雨量閾值，同時參考位移參數變化情況確定。采取措施：組織應急搶險隊伍，第一時間撤離危險區和影響區的所有人員，并對相關區域進行交通管制。

②Ⅱ級(警戒)：滑坡處于初始加速變形階段，如圖5所示CD段，局部地段出現滑坡宏觀變形前兆特征，在數日內或數周內發生破壞的概率較大。由警報降雨量、變形位移、變形速度、變形加速度等指標確定。降雨量達到相應的警報雨量閾值，并結合地表位移監測指標變化情況綜合確定。采取措施：增大所有監測項目的專業監測頻率，啟動相應的應急預案，劃定滑坡災害的危險區和影響區，組織危險區內的所有人員迅速撤離避讓，并對滑坡危險區進行交通管制。

③Ⅲ級(警示)：滑坡處于勻速變形階段，如圖5所示BC段，坡體出現明顯變形，在數月或1年內發生破壞的概率很大。由警報降雨量、變形位移、變形速度、變形加速度等指標確定。降雨量達到相應的警報雨量閾值，并結合地表位移監測指標變化情況綜合確定。采取措施：組織專業監測人員進行專業加密監測。

④Ⅳ級(注意)：滑坡處于初始變形階段，如圖5所示AB段，1年內發生破壞的可能性不大。由警報降雨量、變形位移、變形速度、變形加速度等指標確定。降雨量達到相應的警報雨量閾值，并結合地表位移監測指標變化情況綜合確定。采取措施：加強群測群防工作，并制定應急預案。

根據滑坡變形各類相關監測數據，進行綜合統計分析，當監測參數達到某一預警等級值或情況時，按“就高不就低”的原則，賡即啟動相應的預警預案。根據船山區實際情況，降雨量作為首要監測指標，當小時降雨量、日降雨量、累計降雨量達到預警值時，即可確定相應預警等級；此外，地表裂縫位移監測作為次要監測指標，同時考慮雨水等的影響；在上述基礎上，結合滑坡隱患點群測群防監測員獲取的實時情況相應啟動適宜的預警等級。綜合上述情況，當地政府應及時組織專家、政府管理人員進行會商，啟動相應的滑坡應急預案，重點是優先級應急預案。

(3)預警閾值。根據表3至表5獲取的降雨相關數據，結合船山區地質災害風險動態管控機制，提出相應的滑坡災害隱患點監測預警閾值，按照“一點一策”的原則調整單點的降雨閾值?；骂A警等級同時結合“船山區近年開展的地質災害自動化實時專業監測體系建設項目”監測預警閾值參數確定(表5)。

3 結論和討論

(1)遂寧市船山區內發育的滑坡失穩與降雨關系密切，尤其是滑坡失穩破壞前3 d期降水量(R3)和當日降水量(R0)，可以作為滑坡失穩的主要判識參數。

(2)基于20年歷史降雨數據分析，初步建立滑坡降雨相關預警模型，獲取滑坡在不同發生概率時對應的R0、R3值，結合不同設計頻率最大暴雨量計算結果，綜合考慮從地質成因機制分析得出的滑坡不同變形階段的破壞特征，提出船山區滑坡監測預警模型、預警方案和預警閾值，有助于指導當地滑坡災害防御和主動避災防災。

(3)鑒于滑坡失穩受多因素控制，基于氣象降雨模型的監測預警未全面納入全部滑坡影響因子，上述監測預警方案在接下來的地質災害防治實踐中，仍需結合每年實際新增的滑坡災害隱患情況，進行相應修正，提高預警精度，才能達到有效服務于船山區滑坡災害預警的目的。

表5 滑坡監測預警等級表劃分