地质灾害气象风险预警预报指标分析

引言：随着全球气候变化和人类活动的加剧，地质灾害发生频率和强度呈上升趋势，尤其是在山地丘陵地区。我国作为多地质灾害高发国家，近年来山体滑坡、泥石流等事件频发，对人民生命财产造成严重威胁。气象因素在地质灾害的诱发机制中起着关键作用，尤其是强降雨事件。因此，科学构建气象风险预警预报指标体系，对提高灾害预警的准确性与时效性，增强社会防灾减灾能力，具有重要现实意义。

一、地质灾害与气象因素的关系

地质灾害的发生具有明显的突发性和区域性，气象条件在其形成过程中起着关键作用。短时强降雨会迅速增加地表径流，导致坡体水分饱和，进而削弱土体的抗剪强度。持续性降雨使得雨水不断渗入地下，地下水位逐步上升，诱发山体滑动。气温的剧烈波动，特别是在高寒地区，会造成岩体热胀冷缩，增加岩体裂隙，削弱结构稳定性。强降雨还容易带动松散堆积物下滑，形成泥石流。连续高温天气会加速水分蒸发，破坏植被覆盖，导致土壤失稳 [1]。气象因子通过影响地表和地下的水动力状态、坡面结构变化及植被条件，形成地质灾害的诱因。在特定地形地貌条件下，气象变化往往直接引发地质灾害的发生过程，具有重要的前期预警价值。

二、地质灾害气象风险预警指标体系构建

（一）降雨相关指标

降雨是引发地质灾害最直接、最常见的气象因素。短时强降雨容易在短时间内形成大量地表径流，加快坡面水分积聚，增加滑坡和泥石流发生的概率。连续性降雨则逐步提高土体含水率，使土壤趋于饱和状态，降低其结构强度，导致滑动面失稳。日降雨量、3 小时和 6小时降雨量等指标常用于判断地质灾害发生的可能性。连续三日降雨总量也能够反映土壤渗透状态和水分积累程度。不同区域的降雨临界阈值存在显著差异，预警系统需要结合历史降雨与灾害数据加以校准。降雨指标作为预警系统中的核心参数，对识别灾害发生的时机具有决定性意义，在实际预警工作中必须给予高度重视。

（二）土壤湿度与含水率

土壤含水率直接影响坡体的抗剪强度与整体稳定性，是地质灾害发生的重要前兆指标。持续降雨或地下水补给会使土壤水分累积，导致土体软化，内部摩阻力减弱，最终诱发滑坡。高含水率还容易造成饱和泥沙流动，形成泥石流灾害。实时监测土壤湿度可以帮助判断坡面是否达到危险状态，特别是在降雨结束后土壤仍处于高饱和状态时，滑坡风险仍然较高。土壤湿度传感器、遥感反演与水文模型为获取该指标提供了多种手段。土壤类型、植被覆盖与排水条件也对含水率变化产生影响。在构建预警系统时，必须将土壤水分变化作为动态关键因子持续监控，及时捕捉潜在灾害的早期信号。

（三）地表温度与气温波动

地表温度和气温变化对地质结构稳定性具有间接影响，尤其在高海拔和寒冷地区表现更加明显。剧烈的气温变化容易引起岩体热胀冷缩，导致裂隙扩展、结构松动，进而削弱坡体稳定性。在冻融交替频繁的区域，温度变化对土壤结构的破坏作用显著，常引发岩体剥落和浅层滑坡。高温天气会加剧水分蒸发，造成土壤干裂和植被萎缩，减少对地表的固定作用，间接增加灾害发生风险。连续高温或突然降温等极端气象条件应作为气象预警的重要参考指标。预警系统需要结合区域地质特点和气温历史变化规律，对温度变化趋势作出动态判断，提前识别潜在的地质不稳定区。

（四）地形坡度与土地利用状况

地形坡度决定了地表水流动方向和速度，对降雨影响下的坡面稳定性具有直接影响。陡坡区域更容易在强降雨后发生滑坡和泥石流。坡度越大，表层土壤越不稳定，水分渗透速度也较快，增加深层滑动的风险。土地利用状况影响地表覆盖类型及对水土的保持能力。植被稀疏或人为扰动严重的区域，如开挖、采石场或农耕坡地，更容易出现地质灾害。不同土地利用类型对气象因子的响应存在显著差异，在构建预警模型时需要分类设定预警阈值。利用遥感影像与地理信息系统可实现坡度分布与土地利用动态监测。预警系统应综合坡度数据与土地利用变化情况，提升地质灾害风险空间识别的准确性。

三、预警预报方法与指标权重评估

（一）经验模型法

研究人员通过分析以往滑坡、泥石流等事件发生时的降雨量、持续时间和地质条件，提取关键阈值。例如，I-D 模型（降雨强度 - 持续时间）能够有效识别引发灾害的降雨临界线。地区差异对经验模型适用性有较大影响，模型构建时必须结合本地历史数据和地质背景。经验模型具有结构简单、计算快速的优势，适用于中小尺度区域的实时预警判断 [2]。在基层应急管理中，许多地区采用临界降雨量表或经验公式，进行预警等级划分与灾害响应启动判断。随着数据积累的增加，经验模型的预报精度可以不断修正和优化，提升其实用价值。

（二）统计与机器学习方法

训练模型时可输入降雨量、土壤湿度、坡度、气温等变量，通过学习灾害发生与否之间的规律，实现分类或回归预测。机器学习方法在处理非线性关系和高维数据方面表现优越，可以提高预警系统的准确性和灵敏性。特征重要性分析帮助识别对灾害预测贡献最大的指标，优化指标体系结构。模型训练需要依赖高质量、长时间序列的数据，应用中要注意防止过拟合。在实际操作中，研究单位逐步将机器学习结果嵌入预警平台，用于辅助决策和灾害风险判别。

（三）GIS 与遥感技术集成

GIS 平台能够实现多源数据的空间叠加与分析，为灾害风险区划和预警等级划分提供支持。遥感技术具备获取大范围、高频次地表信息的能力，可用于提取降雨分布、土壤湿度、植被覆盖与滑坡迹象等参数。研究人员利用遥感数据动态监测坡体变化、变形趋势和灾害点演化过程，实现灾害前期预判与事后评估。GIS 工具还可以进行坡度、地貌、土地利用等地形因子的空间建模，为风险分析提供基础支撑。将遥感监测结果与实时气象数据进行空间匹配，有助于提高预警系统对不同区域地质灾害敏感性的识别精度。

（四）指标权重赋值方法

研究人员常采用层次分析法（AHP），通过构建判断矩阵、专家打分等方式，反映各指标之间的重要性关系。熵权法则依据数据的变异程度自动赋权，减少人为因素影响，适用于大数据量的客观评价。主观与客观方法可以结合形成组合赋权，提升模型的稳定性与合理性。不同权重方法适用的数据基础与计算手段有所差异，选择时需考虑预警系统的具体需求 [3]。指标权重的合理设定直接影响风险等级的划分结果与预警精准度，因此必须在模型构建过程中反复验证和优化。在实际应用中，权重评估常与敏感性分析结合使用，确保模型结构符合灾害发生的物理机制。

四、结论

地质灾害气象风险预警预报指标体系的科学构建，是提升灾害管理能力的关键。合理选取、组合和评估降雨、温度、土壤等多维气象参数，并借助现代数据分析与空间信息技术，可显著提高预警的精准性和实效性。

参考文献

[1] 杜超 . 地质灾害气象风险预警预报指标分析 [J]. 西部资源 ，2025，（03）：64-66.

[2] 林训伟 .2022 年三明市地质灾害气象风险预警预报效果检验与分析 [J]. 福建冶金 ，2024，53（02）：67-70.

[3] 刘奎荣 ， 余东亮 ， 周广 ， 等 . 管道地质灾害监测数据挖掘及预警模型研究与应用 [M]. 西南交通大学出版社 ：202204.177.