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1、泥石流灾害影响因素模型摘要陕西省地质构造复杂多样，泥石流灾害时有发生，每年因泥石流灾害造成的损失巨大，如果能及时准确的预测这些灾害，将能在挽回经济损失的同时，减少人员伤亡。人工神经网络ANN(Artificial Neural Network)具有自学习能力，在预测方面有其自身的优势，但是地理信息形式独特，有空间和时间特性，如何管理和表示这些信息，是棘手问题。地理信息系统GIS(Geographical Information System)为地理信息的数字化和计算机处理提供了解决方式。本文提出了将神经网络BP（Back Propagation）算法运用到GIS中的设计思想。在分析了泥石流灾害
2、的成因后，设计了泥石流灾害影响因素模型和各地质构造上的灾害概率计算模型，以及地理信息数据的处理过程。利用提取的GIS空间数据库的数据，对地质灾害进行预测。关键词：地质灾害预测,人工神经网络,BP算法,地理信息系统,空间数据库AbstractThere are many disasters of debris flow in our country and these disasters bring us huge losses every year.By accurately forecasting them,a lot can be saved.ANN(Artificial Neural N
3、etworks)can do well in forecasting because it has a specialability called self-learning.But geographical information has spatial and time character.So how to manage and describe the information is a real serious problem.GIS(Geographical Information System)provides a good solution to digitize and com
4、puterprocess the geographical information.This dissertation declares the way using Nerual Networks with GIS.The main point is how to get a right way to forecast disasters of debris flow by using the information fromGIS.On the base of the analysis of debris flow ,the factor models and theposibility m
5、odels of debris flow are designed.Also,the data handlingprocedure of geography information is designed.Keyword: Geographical Disaster Forecast, Artificial Neural Networks,Backpropagation Algorithm,Geographical Information System,Geodatabase第一章 绪论1.1 引言陕西境内由南到北自然地理呈明显分带性，地质地貌条件复杂，地势南北高，中间低，断裂构造发育。以北山
6、和秦岭为界，分陕北黄土高原、关中平原和陕南秦巴山山地；全省气候南北差异较大，年降水量4001200mm，分布极不均匀。由于特殊的地理、地质条件，加之不均匀的降雨等自然因素，使得陕西地质灾害分布广、密度大、灾情重。同时地质灾害种类齐全，主要有滑坡、崩塌、泥石流、地面塌陷、地裂缝和地面沉降，水土流失，土地沙漠化。由于地质灾害信息反映的是地球上实际空间位置的各种信息，所以需要用适合表达地理信息的系统来描述。地理信息系统简称GIS(Geographical InformationSystem)，是反映人们赖以生存的现实世界(资源或环境)的各类空间数据及描述这些空间数据特征的属性，在计算机软件和硬件的支
7、持下，以一定的格式输入、存贮、显示和综合分析地理信息的技术系统。目前，人工神经网络已得到了日益广泛的研究和应用，它的广阔前景在于其良好的预测性和实用性，其发展潜力巨大。神经网络方法基本思想是，利用神经网络作为系统的前端即预处理器来处理含糊不清或不完善的数据，也可以作为系统的后端做出判断，或者和专家系统2结合应用。基于神经网络的预测方法是神经网络近几年形成的一个分支，正得到快速发展。90年代中期，美国Frontier Financial公司利用神经网络来对股票市场进行预测，再由专家给出相应的建议，取得了显著的效果。国内也有神经网络在预报分析领域中实际应用的一些探讨。实践证明，人工神经网络应用于许
8、多领域的预测是可行的，有着良好的前景，在地质灾害预测方面也不例外。综上所述，如果能利用神经网络技术，结合GIS技术，对未来可能发生的泥石流灾害进行预报预警，可以极大地减少重大泥石流灾害的发生，避免人民生命财产的损失。1.2 课题研究的意义随着科学技术的日新月异，人们掌握了更多改变乃至创造世界的技术。但是，在无尽的自然界面前，人类得力量依然是渺小的。各种突发的自然灾害，严峻考验着人们的生存。地质灾害常常摧毁建筑、堵塞交通、造成人员伤亡、给生态环境和工程建设带来严重危害，造成巨大损失。据不完全统计，到目前为止，我国至少发生了千次以上危害和影响严重的滑坡、崩塌灾害，至少造成上万人死亡。我国每年因滑坡
9、、崩塌等地质灾害造成的损失高达30-50亿美元。暴雨泥石流是山区常见的地质灾害之一，因分布广泛，发生频繁，成灾快速等特点，且其强大的侵蚀、搬运、堆积和冲击能力而具有极大的危害性，给山区人民的生命财产造成极大危害。如2003年4月1日发生在玻利维亚的暴雨泥石流灾害，至少造成214人死亡;2006年1月4日印尼中部爪哇省一个山区发生暴雨泥石流灾害，大约有120间房屋被泥石流掩埋，死亡人数达到200多人。而我国也是一个暴雨泥石流受灾大国。据不完全统计，我国泥石流分布面积有430万平方米，受泥石流灾害威胁的县城有70多座，有泥石流沟8万多处，每年有上百人死于泥石流灾害，造成的经济损失达15一20亿人民
10、币21。最突出的暴雨泥石流成灾事例有:1981年7月9日四川省甘洛县暴发暴雨泥石流，造成200多人丧生，经济损失超过2000万人民币。1984年5月27日，云南省东川市暴雨泥石流冲进矿山居民区，造成120多人死亡，经济损失达1100万人民币。2002年8月14日，云南玉溪市新平县，暴雨引发滑坡泥石流，造成151人身亡，直接经济损失达1500万人民币。2005年5月3旧，湖南邵阳、娄底等地突降特大暴雨，引发山洪、泥石流灾害，造成%人死亡，沿龙山河岸20公里内近47个村严重受灾，受灾群众达55000余人。2006年6月25日，湖南隆回县虎形山瑶族乡发生暴雨泥石流灾害，造成16人死亡、n人失踪，直接
11、经济损失2000多万元，属重大级地质灾害。2010年8月7号，甘肃舟曲发生特大泥石流灾害，造成1463人遇难，302人失踪，造成直接经济损失达64952.47万元。由此可见，暴雨泥石流灾害问题非常突出，严重威胁着山区居民的安全，影响山区经的发展。建国以后，我国开始对暴雨泥石流进行防灾减灾技术研究，但是由于当时的认识水平和经济条件的限制，20世纪90年以前我国山区暴雨泥石流防治效果不佳。20世纪90年代以后，随着山区经济建设的发展需要和暴雨泥石流灾害研究的不断深入，泥石流防灾减灾的一个重要方面区域暴雨泥石流预测预报研究，越来越引起人们的重视。区域暴雨泥石流预测预报是通过对暴雨泥石流灾害的形成机理
12、、时空分布规律以及孕灾地质条件与气象因素的组合等进行研究，提出科学实用的区域暴雨泥石流预测预报方法，建立有效的区域暴雨泥石流预测预报系统，较准确地确定暴雨泥石流灾害潜在危险区域，并进行长、中、短期(甚至短临期)预报，这是区域暴雨泥石流灾害防治工作中一项非常重要的非工程性措施。综上所述，区域暴雨泥石流预测预报可以在泥石流防灾减灾工作中发挥重要作用，主要体现在如下方面:(l)为区域经济发展中长远规划提供基础背景资料，为工农业生产布局、重点工程建设选址和方案优化等提供依据。根据泥石流危险度区划结果，在规划项目建设、产业布局、基础设施建设、环境保护等方面，可充分考虑研究区受泥石流灾害威胁的程度，合理规
13、划、设计，使经济建设和防灾减灾工程相协调，从而避免失误。(2)为泥石流的防灾减灾提供科学依据，使人们在制定泥石流防治的原则、方案和选取具体措施时，能做到有的放矢，因害设防，减少或避免因为对区域泥石流的演变阶段和发展趋势研究不够而出现的防治投资过多、防治工程过大而造成的资金浪费，或防治投资过少、防治工程过小防护能力不足而达不到防治目的等的失误。(3)为受泥石流灾害威胁地区制定临灾撤离路线和抢险救灾方案提供依据，可以合理地预先制定受灾区的灾害防避、抢险等应急预案，建立科学有效的预报预警系统，从而最大限度减轻灾害恐慌，保障人身安全和尽可能减少经济。第二章 泥石流灾害预警国内外研究情况2.1 泥石流灾
14、害预警国内外研究情况2.1.1暴雨泥石流形成机理研究现状暴雨泥石流既不是挟沙水流，更不是崩塌和滑坡，而是由暴雨激发形成，具有独特性质的独立流体，它的主要特性是既具有流体的性质，又具有土体的性质。对于暴雨泥石流形成的研究，前人主要是在暴雨泥石流形成的基本条件和形成过程方面加以研究。一般认为，泥石流的形成有三个基本条件，即地质条件(大量的松散固体物质)、地形地貌条件(有利于贮集、运动和停淤)、水源条件(暴雨)。但不同学者研究的内涵及深度、范围由所不同。在地质条件中，重点是泥石流源地的研究，如王裕宜等通过泥石流源地角砾土渗透系数和入渗过程的研究，探求泥石流起动的降水侵蚀，得到了一经验性的预报模式，并
15、以蒋家沟松散固体物质和始发雨强进行了验证;陈宁生等通过对泥石流源区弱固结砾石土的渗透规律研究，建立了泥石流源区砾石土的渗透方程，揭示了泥石流源区产流过程地表径流的形成过程，以及与流量的关系;张丽萍等采用人工降雨及放水冲刷模拟实验方法，分析了不同类型、不同地区泥石流源地松散体起动条件及泥石流形成过程。地形地貌条件为暴雨泥石流形成三大基本条件中的一个重要条件，而且已有不少研究专门讨论暴雨泥石流形成与地貌之间的关系问题，如蒋忠信等通过对泥石流发育与流域地貌系统稳定性的相关研究，提出用沟谷纵剖面形态指数来评价泥石流流域的稳定性和演化特征，作为评判泥石流的一项主要指标;朱平一等认为地貌形态特征，如流域面
16、积主沟、长度、比降、山坡坡度等，对泥石流沟的发育程度、活动规律等方面有着重要影响。在水源条件的研究中，谭炳炎、陈景武、谭万沛等对降雨同泥石流的发生关系作了研究，并用降雨资料对泥石流的发生进行预测:崔鹏等根据蒋家沟实测降雨资料，结合泥石流观测，分析了泥石流形成的降雨组成和前期降雨对泥石流形成的影响。在泥石流形成过程方面，国内外均有不同程度的研究。美国地质地貌学家Johnson等认为，滑坡演变成泥石流是由滑体残余含水量造成的，并选用宾汉(Bingham)粘性流模型，首次建立了泥石流的运动方程;Fleming等通过对美国加洲Marin县的暴雨泥石流研究，认为土体收缩液化导致滑坡转化为泥石流，而土体膨
17、胀则引起间隙性的泥石流;Iverson等通过大型泥石流槽实验，提出滑坡转化为泥石流要经过三个过程，即岩土体的广泛库仑破坏、由高孔隙水压力导致土体部分或完全液化、滑体运动过程中土颗粒温度的升高。日本泥石流学家几kahashi研究表明，将泥石流都认为是宾汉(Bingham)流体并不完全正确，后来他提出了拜格诺(Bagnokl)膨胀流模型，这一模型提供了泥石流起动和堆积的临界条件;sassa通过在高速环剪试验仪上的不排水加载试验，认为液化不仅可以发生在非常松散巳充分饱水的沙中，在密实状态下的剪切带中发生剪缩，使不排水条件下的孔隙水压增加，从而导致滑坡泥石流化;s.Egashira等通过小型实验研究，
18、认为泥石流沟床质的侵蚀速率与松散堆积物的粒径成反比，并提出用有效流体剪切应力来评价泥石流的起动。我国也有许多学者对暴雨泥石流的形成进行了研究，如钱宁等运用水动力学原理，对高含沙水流和泥石流的形成机理进行了分析;康志成等提出泥石流的形成主要分为水力类和土力类两类，并认为我国西南地区暴雨泥石流的形成大都以土力类为主;李悼芬等通过对土样的偏压固结不排水剪和偏压固结常应力排水剪实验，详细分析了火山岩坡残积土地区暴雨滑坡泥石流化机理，认为暴雨滑坡泥石流为排水条件下的剪胀破坏及其后不排水或不完全排水条件下的应变软化、破坏扩展两个过程的复合机制:江兴旺等认为黄土地区暴雨泥石流的形成须有一定厚度的饱和土层和一
19、定深度的地表径流;而戚国庆等应用非饱和土强度理论对暴雨泥石流的成因机理进行了研究，提出暴雨泥石流的形成过程可以划分为两个阶段:第一个阶段与前期实效降雨量有关;第二个阶段与短历时强降雨有关。上述学者的研究，主要强调斜坡破坏方式对于其破坏后运动形式的影响，而泥石流有其独特的流体结构和运动特征，并且土体破坏后不一定形成泥石流，虽然有些学者对于土体破坏后，在何种条件下以何种方式转化为泥石流这一更为重要的过程进行了分析，但在定性分析方面的研究较多，而定量分析方面的研究较少。近年来，国内一些学者利用系统科学及非线性理论对暴雨泥石流的形成进行了研究。艾南山等首先将非线性科学引入泥石流研究，提出泥石流事件具有
20、自组织临界性，并根据蒋家沟泥石流观测研究站公布的数据验证了泥石流暴发规模与频率间满足幂率关系，建立了泥石流演发、起动的自组织临界物理模型;后来艾南山等又提出了泥石流起动的渗流模型，对泥石流起动中暴雨的作用机制提出了全新的解释，并得出了泥石流起动的非平衡相变模型，深化了人们对泥石流起动临界过程物理机制的认识;罗文锋运用自组织临界性理论及动力学系统理论，从基本物理机制角度对泥石流系统运动及演化规律进行了研究，提出泥石流规模负幂律分布产生的主要根源是汇流过程的自组织临界性，并引入沙堆模型及米堆模型对松散堆积体的崩塌过程进行了描述;王裕宜等根据应力的自组织观点，分析了暴雨泥石流形成的应力自组织临界特性
21、，探讨了暴雨泥石流形成的内在机制。崔鹏等根据野外观测资料及室内模拟实验结果，对泥石流起动机理及临界条件进行了系统研究，并建立了泥石流起动的突变模型，对泥石流起动的物理机制基于突变理论作出了解释;后来仪垂祥在崔鹏的研究基础上，用拓朴变换的方法建立了泥石流突变模型，并分析了泥石流的突变条件和机制，完善了泥石流起动的突变模型。系统科学及非线性理论的应用，使人们从根本上对泥石流形成机理有了进一步的认识，但由于暴雨泥石流的形成是一个复杂过程，具有典型的区域性，上述方法的推广应用还有待深入研究。2.1.2暴雨泥石流危险度区划研究现状暴雨泥石流危险度区划是暴雨泥石流研究的重要内容之一，是将一定区域内形成暴雨
22、泥石流的影响因素进行分区综合分析，从宏观上对暴雨泥石流的危险程度做出等级划分。国际上对区域暴雨泥石流危险性评价非常重视，有关危险度的研究也相对较早。如奥地利H.奥里茨基较早提出了泥石流分类及危险区制图指数法34，即采用红、黄、白三色把暴雨泥石流地区划分为危险区、潜在危险区和无危险区。日本也是国际上较早涉及暴雨泥石流危险度区划研究的国家，早在二十世纪七十年代就进行了全国范围的泥石流危险区划分，得出日本有62272条泥石流沟道，102万户人家居住在泥石流危险区内。池谷浩、高桥保、水山高久等人率先从统计学的角度，提出根据流域面积推算出泥石流冲出量，进而推算泥石流堆积长度和宽度，从而预测泥石流的危险范
23、围。足立胜治等开展了泥石流危险度的判定研究，主要从地貌条件、泥石流形态和降雨三方面判定泥石流发生率。其中各个方面又分为若干要素，每个要素又分为若干等级，每个等级给出相应的判别得分，然后统计计算泥石流发生的可能性，从而确定泥石流的危险等级。Okimura运用简化的力学模型来评价花岗岩地区的泥石流危险性，即通过假设条件来计算该类地区多个斜坡的稳定系数，发现稳定系数最低的斜坡曾经都发生过斜坡松散固体物质在暴雨作用下失稳破坏而形成泥石流的现象，一般来说，该方法不适用于区域性暴雨泥石流危险性评价，因为从整个区域获得模型参数比较困难，并且费用非常高。另外，前苏联早在1975年就出版了全国范围内的泥石流危险
24、度区划图，把全国的泥石流分布划分为3个带、12个地区、28个省，这在当初具有重要的意义。此外，美国对暴雨泥石流危险度区划研究也相当多，应用较多的是经验法。经验法是利用暴雨泥石流地区的地貌特征或暴雨泥石流的影响因素统计分析来评价该地区泥石流灾害的危险性，主要依赖于专家的主观判断和调查统计。从而，经验法又分为地貌特征法和因子分析法。地貌特征法是利用待评估泥石流地区的地形图进行判断，这完全依赖于调查者的主观知识。如Smithl2珠用地形图和航空照片来判别花岗岩地区、旧金山沙岩地区、以及加利福尼亚泥页岩地区山体斜坡坡度大于20度的区域易于发生暴雨泥石流。Ellen等人143味J用1:80000的航空照
25、片把加利福尼亚的Marincounty地区分为三类:硬岩地区(hardterrain)、中硬岩地区(intermediateterrain)、以及软岩地区(Softtorrain)，并假设泥石流沟的分布主要受斜坡坡度和松散固体物质储量的影响，从而推断斜坡陡峭、有规则沟谷的硬岩地区最易发生泥石流，而坡度缓和的粘土地区(软岩地区)泥石流不易发生。因子分析法是基于形成暴雨泥石流的影响因子进行危险度区划，而不是通过地形图和地貌特征来进行的。其过程主要分为三个步骤:暴雨泥石流形成影响因子的确定;因子评分或等级的确定;运用合适的评价模型进行危险度区划。而因子的评分标准是根据专家经验和调查统计而制定的。专家
26、经验的因子评分标准一般是根据专家的个人判断，选取2一4个主要影响因子作为危险度区划因子，然后依据因子等级进行打分，并累加各因子值进行危险度等级划分。如Hoilingsworth和Kovacs运用该方法选取斜坡坡度、岩土特性及切割密度等三个因子分别划分为0一4共5个等级，再用因子叠加求和对加利福尼亚南部SantaMonicaMountains山区进行泥石流危险度区划。而调查统计的因子评分是采用简单的或复杂的统计方法对暴雨泥石流影响因子进行统计，如Peatross选取流域面积、形状、曲率等多个定量指标作为主要影响因子，采用多元统计法对维吉尼亚中部地区进行泥石流危险度区划。国内也有不少学者对暴雨泥石
27、流危险度区划进行过研究，据有关文献认为，我国泥石流危险度区划工作开始于1985年。早期研究方法有很多，但具代表性的方法有三种:一是利用区域内泥石流的活动状况、沟谷分布密度、发生频率、发生规模等指标进行危险度区划，即直接指标法;二是利用区域内泥石流发育的环境背景条件如地形、地质、植被、降水等泥石流形成环境背景指标进行泥石流危险度区划，即间接指标法;三是利用区域内泥石流沟分布和活动等泥石流特性指标和泥石流发育环境背景条件等指标相结合进行区划的方法，即综合指标法。直接指标法适合于资料完整地区的泥石流危险度区划，如汤家法等人采用区域内泥石流沟谷密度法，将眠江上游地区划分为轻度泥石流危险区、中度泥石流危
28、险区、重度泥石流危险区等3级。该方法的区划结果准确可靠，但需要掌握区域内泥石流活动的详细资料，因此对较大的区域进行泥石流危险度区划难度很大。而间接指标法适合于大区域泥石流危险度区划，如钟敦伦等人依据泥石流发生发展的环境条件、泥石流表征状况及泥石流危害程度均相对一致的区域划入同一级类型区的原则，选取相对高度、断层长度与地层风化系数之积、气温综合评价值、以及降水综合评价值等4个间接指标将长江上游划分为最重度危险区、重度危险区、中度危险区、较轻度危险区、轻度危险区等5级不同的泥石流危险区。谢修齐等人依据山坡泥石流成因机制及其组合特征，将成昆铁路沿线山坡泥石流活动危险程度划分成10个区。虽然间接指标法
29、是大区域泥石流危险度区划的较有效方法，但其区划结果的准确性很难得到有效的验证。综合指标法一般以区域内泥石流沟分布密度、泥石流暴发强度等为主要因子，并选取一些既能代表区域特征，又与泥石流特性密切相关的环境背景因子为危险度区划的次要因子，以一定区域为单元进行泥石流危险度区划。综合指标法结合了前两种方法的优点，从而备受人们的重视，如:唐川等人选取岩性、断裂、斜坡坡度、相对临空高差、降雨、泥石流分布密度等10个指标作为泥石流危险度区划指标，并应用因子叠加法和极差分析法将澜沧江中下游地区的滑坡泥石流划分为高、中、低危险区和危险江段。韦方强等人采用信息量和模糊评判的方法，运用综合指标法对四川省泥石流危险度
30、进行了区划。杨子生选取灾害点分布密度、单位面积土体侵蚀量等n个指标将云南省金沙江流域划分为3个滑坡泥石流灾害区、9个滑坡泥石流灾害亚区。刘希林采用综合指标法对泥石流危险度区划进行了一系列的研究。他早期通过引入区域泥石流危险度的概念进行泥石流危险度区划，除将泥石流沟分布密度确定为主要因子外，还从地质、地貌、水文气象、森林植被等环境因子中，采用关联度分析方法选取了7个次要指标，从而构建了区域泥石流危险度的多因子综合评价模型;并以云南省昭通地区为例59，应用区域泥石流危险度计算方法，完成了该地区泥石流危险度区划的工作;由于计算区域泥石流危险度获取资料的难度，从而刘希林后来提出用泥石流相对分布密度代替
31、实际分布密度。实践表明该方法也存在许多不足，从而刘希林于1995年提出了一种新的区域泥石流危险度评价方法，该方法仍沿用早期方法的指标体系，评价指标包括泥石流分布密度、岩石风化程度系数、断裂带密度等8个指标。综合指标法虽然结合了直接指标法和间接指标法的优点，但样区选取的代表性和工作程度成为影响区划模型和区划结果的决定因素。因此，提供一种普适性强、指标数据易于获取、区划结果可靠的方法就具有重要意义。近年来，随着信息技术的高速发展，一些现代先进的科技手段、理论和方法也运用到了泥石流危险度区划中，如刘丽等人利用所建立的二级模糊综合评判模型，对云南昭通地区的滑坡、泥石流进行了危险度区划;汪明武、刘涌江等
32、人把神经网络技术应用到泥石流危险度区划中，并建立了相应的神经网络模型;李志斌、张成杰等人运用灰色系统理论中的关联度分析法，建立了泥石流危险性评价的灰色模式识别模型。并且随着3S技术的发展，计算机存储量的加大以及GIS功能的不断增强和完善，基于GIS技术平台进行泥石流危险度区划已成为一种高效便捷的方法，如赵士鹏等人提出了泥石流危险度评价的系统集成策略，将泥石流危险度评价集GIS与专家系统为一体，对孙胡流域泥石流危险度进行评价;陈晓清等人在拟建的向家坝、溪洛渡水电站工程库区中，利用ARC/INFO作为GIS平台，对库区泥石流进行了危险度区划;闰满存等人基于GIS提取泥石流危险度区划指标值，并依据建
33、立的数学模型，对澜沧江下游区泥石流爆发危险性进行了区划;刘仁志等人基于GIS平台，运用突发性泥沙灾害危险性快速区划方法对我国暴雨泥石流进行了危险性区划。这些新的理论、技术和方法给泥石流危险度区划研究带来了新的手段，对促进泥石流危险度区划的发展具有重要作用，有关这一课题的研究仍需继续深入和完善。2.1.3 暴雨泥石流预报预警研究现状暴雨泥石流预报预警技术主要是通过研究暴雨泥石流的发展、发生规律进行预报预警，避免或减少泥石流灾害所造成的损失。暴雨泥石流预报预警一直是国内外泥石流界研究的重点和难点问题，它之所以能引起众多的研究者关注，除危害严重，往往造成巨大损失外，还有暴雨泥石流预报的发生学原理所致
34、，即暴雨泥石流预报预警是把地学系统环境因素作为己知，并满足形成泥石流条件，其发生过程只依赖于降雨这一最活跃的主导因素来进行动态的不误时机的一种判别预报。据有关文献，目前至少己有美国、日本、巴西、委内瑞拉、波多黎各和香港等国家和地区曾经或正在进行面向公众的区域性降雨滑坡、泥石流实时预报，预报精度可以达到以小时衡量。这些国家或地区的共同特点是:拥有长期、比较完整的降雨资料，具有布置密度比较合理的降雨遥控监测网络和先进的数据传输系统，完成了详细的灾害调查和深入的灾害发育特征、灾害易发区或危险区分区评价研究。其中，以美国的加利福尼亚旧金山湾地区的预警系统最具代表性。1982年美国加利福尼亚旧金山湾地区
35、暴雨诱发群发性滑坡、泥石流灾害后，美国地质调查局启动了旧金山湾地区详细的滑坡、泥石流灾害调查研究项目，并与国家气象局一起筹备建立实时的滑坡泥石流预警系统。在分析了旧金山湾地区历史上群发性滑坡、泥石流事件与降雨量的关系之后，Cannon一Ellen(1985)指出，该地区年均雨量大于660。以上区域，自然斜坡上泥石流启动的临界降雨强度与降雨持续时间成指数关系。Wieezorek(1987)在分析了加利福尼亚LaHonda地区历史上单体泥石流与降雨关系后，发现该区泥石流启动的临界降雨强度与降雨持续时间亦成指数关系。旧金山湾滑坡泥石流实时预报系统于1985年正式建成，1986年的预报实践后，美国地调
36、局研究人员根据实地调查结果，结合现场监测和理论分析，对预报模型又作了进一步的修正，并于1991一1993年暴雨期间发出3次建议性的警戒提示。由于经费和其他原因，旧金山湾滑坡泥石流实时预报系统在1995年以后停止运行。1997年美国地质调查局与国家气象局签署理解备忘录，准备再次启动旧金山湾地区的滑坡泥石流实时预报系统，并决定利用气象雷达(NEXRAD)图像，提供更精确的实时数字降水预测。尽管旧金山湾滑坡泥石流实时预报系统被迫中止，但旧金山湾地区的滑坡、泥石流研究工作一直继续。1997年，美国地调局在进一步研究成果基础上，修正了旧金山湾模型，初步完成了旧金山湾地区泥石流启动的6小时、24小时临界降
37、雨量等值线图。同时，系统地监测了旧金山湾地区土、水变化特征，研究了滑坡、泥石流活动强度与土体含水量、孔隙水压力相互关系，通过野外监测和室内实验研究了降水入渗的水文地质模型和泥石流冲程等。旧金山湾地区滑坡、泥石流的成功预报后，夏威夷州、俄勒冈州和佛基尼亚州分别于1992、1997和2000年在滑坡、泥石流频发区建立了类似的预报模型，并进行了数次实时预报。日本也建立了当日降雨量和泥石流发生前的1小时降雨强度预报模型，以确定临界雨量线和避难报警线，从而制定预报图，其中具有代表性的是直线回归形式和指数形式两种。我国从上个世纪60年代就开始重视泥石流的预测预报，对泥石流形成的基本条件进行了系统研究，提出
38、了暴雨泥石流预报时间尺度和泥石流发生的判别依据，开展了泥石流监测观测并建立了泥石流发生的判别模式。上世纪80年代，我国就在东川市蒋家沟开展了泥石流预报观测。进入90年代，铁科院西南分院在成昆铁路北段开展了“山区铁路暴雨泥石流中短期预报研究”;同期，中科院水利部成都山地灾害与环境研究所，在四川省攀西地区开展了“山地区域性暴雨泥石流与滑坡短期预报研究”，并于1994年由四川科学技术出版社出版了暴雨泥石流滑坡的区域预测与预报专著，后来又开展了“暴雨泥石流预报程式及区域减灾决策支持系统研究”;云南省地理研究所开展了“云南重点区域泥石流灾害中长期预测预报模式研究”;中科院北京地理所，在北京山区开展了泥石
39、流预报研究。目前，我国区域暴雨泥石流预报预警几乎都是基于历史灾害发生的降雨情况分析，结合区域内的地貌、地质、植被等影响因素，通过回归、统计、灰色预测、神经网络、智能模型等方法，确定泥石流发生的临界雨量，即临界雨量闭值判别法。通过天气预才及和降水实时情况，以临界雨量为依据，或根据预报模型，确定暴雨泥石流发生的可能性。在不同的研究中，临界雨量有不同的指标，一般有日雨量、小时雨量、10分钟雨量等，从而临界雨量闭值判别法又分为单因子因子临界雨量闭值判别法。对于单因子临界雨量闭值的研究文献不多，如陈景武通过对蒋家沟实测水利资料分析，得出泥石流形成的临界降雨判别式和泥石流暴发临界降雨判别式，并制成预报图进
40、行多次准确实时预报;谭万沛等179一801提出了区域泥石流发生的单因子临界雨量阂值，并发现不同泥石流沟和不同区域泥石流发生的临界雨量闽值相差悬殊很大，并随着区域划分范围的扩大其差异性越大。随着泥石流预报研究工作的深入，提出了泥石流发生的多因子雨量组合判别关系式，如吴积善等人在云南蒋家沟泥石流观测研究中，采用泥石流发生时刻前的当日降雨量、前10分钟降雨量和泥石流发生前20天有效降雨量建立了泥石流实时预报直线回归模型;谭万沛等人通过选取我国泥石流发生的最大lomin雨强(或lh雨强)与有效日雨量组合判别式，并提出利用区域日暴雨量等值线的边界雨量值与中心日最大雨量值组合判别区域泥石流发生数目的方法;
41、谭炳炎、程尊兰等人分别用24小时、1小时和10分钟最大降雨量和各个因子临界雨量闭值建立泥石流形成降雨量组合指标计算模型，进行泥石流的预报;王礼先等人通过对北京山区暴雨泥石流的研究，建立了泥石流发生日前3、5或15天雨量与当日激发雨量的回归模型，并运用非线性神经网络模型对泥石流发生结果进行了初步研究。近年来，随着计算机技术的发展与智能工具的开发，在暴雨泥石流预报预警研究的技术手段上，出现了专家系统判别技术，计算机仿真，神经网络技术，3S技术等方法。由于全国滑坡、泥石流灾害的频繁发生以及造成的人员伤亡和巨大的经济损失，区域性地质灾害(崩塌、滑坡、泥石流)预报预警工作正在得到加强。2003年4月7日
42、国土资源部和中国气象局签订了(关于联合开展地质灾害气象预报预警工作协议。根据此协议，中国地质环境监测院基于我国长期积累的全国地质灾害调查评价、监测和研究成果，并结合气象因素与地质灾害关系的研究结果，编制了全国地质灾害气象预报预警实施方案。该方案根据引发地质灾害的地质环境条件和气候因素，将全国划分为七个大区、28个预警区(2004年又细化为74个预警区)。通过对以往发生的地质灾害与降雨量及降雨过程关系的分析，建立了各预警区降雨诱发地质灾害的预报预警判据。据此，在每天收到国家气象中心发来的全国未来24小时降雨预报数据和图像以及前期实际降雨数据半小时内，分析判断降雨诱发地质灾害的空间范围及其可能性程
43、度，进行预报预警，并视情况将预报预警结果与气象部门会商，报主管领导审批后，在中央电视台19点30分的天气预报节目中向社会发布，并在中国地质环境信息网上发布。2003年6月4日我国首播地质灾害气象预报预警。通过近两年的工作开展，全国预报预警初见成效，其预报预警理论判据基本采用地质灾害与降雨统计关系，采用的预报模式归纳起来主要有两种:一种是地质灾害易发区与雨量(预报雨量和前期实际雨量)相叠加，四川、江西、浙江等大多数省份采用这种方式;另一种是仅用雨量进行判断，如福建省。大多数省份预警预报等级为5级，预警图比例尺一般采用1/100万1/50万。但是，由于气象预报精度有待加强，雨量站点与地质灾害点之间
44、的距离存在误差，地质环境气象因素藕合机制的研究尚很薄弱，以及人类活动方式、强度和斜坡破坏模式尚缺乏科学界定等因素，造成了地质灾害气象预报预警精度比较低。2.1.4 暴雨泥石流预警预报研究趋势尽管国内外学者把暴雨泥石流预测预报作为本学科的重要方向和前沿科学问题开展了上述诸多方面的研究，并取得了许多可喜的研究成果，在防灾减灾中发挥了积极的作用，但还远不能满足目前防灾减灾工作的要求，需要从以下几个方面以期在本课题的后继研究工作中进一步完善:(l)深入开展暴雨泥石流形成机理研究区域暴雨泥石流预测预报由定性向定量发展是本学科研究的必然趋势。由于影响区域暴雨泥石流发生的因素众多，以及对暴雨泥石流形成机理和
45、汇流规律的理解还不是十分清楚，激发泥石流的雨量和雨强尚不能准确定量。另外，泥石流预报精度也只能限定在气象部门对降雨天气过程有了明确预报结论的前提之下。因而，泥石流预报的准确程度不能超过暴雨预报的准确率。暴雨出现是随机事件，暴雨预报也具有概率性。在此前提下进行的区域暴雨泥石流预测预报也具有随机性，所以很难用统一的模型进行定量化描述。泥石流预报精度的提高除依赖于天气预报精度的提高外，还有赖于泥石流形成机理研究的深化。只有建立在泥石流形成机理和形成条件基础上的预测预报模型和方法，才能对泥石流做出科学的和相对准确的预测预报。目前，泥石流形成机理研究非常薄弱，成为限制预测预报发展的瓶颈，根据现有文献资料
46、的检索，还没有完整建立基于形成机理的暴雨泥石流预报模型。从而，必须加强形成机理研究才能有所突破。对区域泥石流预测预报来说，主要研究泥石流区域活动规律和控制区域泥石流活动的环境背景条件的藕合机制。(2)采用新理论、新技术，提高预测预报精度在区域暴雨泥石流预测预报中，除了加强暴雨泥石流形成机理研究外，还应充分利用现代新的数学方法和技术手段，快速获取和分析与泥石流形成相关的信息，从不同角度尽可能充分地利用现有对泥石流的认识和相对不完备的信息资料，以此来提高区域暴雨泥石流预测预报精度。例如现行暴雨泥石流危险度区划指标的选取、指标的量化、权重的确定，都是依据专家经验人为给定，一般都带有很大的主观随意性，
47、所建立的预测预报模型因人而异，难以推广。从而，应探索新理论、新技术等在区域暴雨泥石流预测预报中的应用，开拓新的预报方法和手段，避免上述情况的出现，使得区域暴雨泥石流研究向标准化、规范化和定量化发展。(3)充分利用气象资源，加强区域暴雨泥石流预报预警模型的应用目前，气象部门已经能够及时提供非常丰富的天气变化资料，如天气的长、中、短期预报，卫星云图，天气形势等。可惜泥石流工作者尚未充分利用这些丰富的信息，现有区域暴雨泥石流预报预警的各种模型，仅限刊各泥石流发生与否同降雨量之间建立某种静态的判别关系，而很少有将区域暴雨泥石流预报预警与日常气象预报(或气候预报)联系起来，并借助于气象预报产品实施区域暴
48、雨泥石流的动态分析预报，仅有少数学者参照天气预报做了一些泥石流活动趋势分析和评估，这就限制了区域暴雨泥石流预报预警模型应用的普适性和可操作性。远远不能满足广大山区对暴雨泥石流预测预报的要求，也是对气象资源的浪费，限制了暴雨泥石流基本理论研究和预测预报研究成果的应用。(4)加强基于GIS的区域暴雨泥石流预测预报系统集成研究随着现代计算机技术的快速发展，建立一个基于GIS技术的区域暴雨泥石流预测预报系统，实现暴雨泥石流灾害空间预测与时间预报的统一，对暴雨泥石流灾害的防灾减灾工作具有十分重要的意义。GIS不仅可以实现泥石流灾害综合信息管理，而且还可以从不同空间和时间尺度上分析泥石流灾害的形成和环境因
49、素之间的相互关系，评价泥石流灾害形成的可能性。区域暴雨泥石流预测预报数学模型与GIS的集成，可以实现预测预报成果的可视化表达和信息实时发布，为暴雨泥石流灾害的防治提供信息和技术支撑，减少或避免泥石流灾害发生所造成的损失。2.2 基于GIS的泥石流灾害预警模型的国内外研究现状2.2.1地理信息系统（GIS）基础地理信息系统是一项以计算机为基础的新兴技术，围绕着这项技术的研究、开发和应用形成了一门交叉性、边缘性的学科，是管理和研究空间数据的技术系统，在计算机软硬件支持下，它可以对空间数据按地理坐标或空间位置进行各种处理，对数据的有效管理，研究各种空间实体及相互关系。通过对多因素的综合分析，它可以迅速地获取满足应用需要的信息，并能以图形，图像或文字的形式表示处理的结果。2.2.1.1地理信息(
