基于降雨强度-历时的安徽省黄山市滑坡分组阈值研究

李子豪; 王钧; 郭婷婷; 侯捷; 张俊香; 宫清华; 张洪岩

doi:10.13961/j.cnki.stbctb.2022.01.025

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基于降雨强度-历时的安徽省黄山市滑坡分组阈值研究

试验研究

- 基于降雨强度-历时的安徽省黄山市滑坡分组阈值研究
- Landslide Classification Threshold in Huangshan City of Anhui Province Based on Rainfall Intensity-Duration
- 水土保持通报 2022年42卷第1期页码：184-190
- 作者机构：
  
  1. 昆明理工大学国土资源工程学院,云南,昆明,650031
  2. 广东省科学院广州地理研究所/广东省地理空间信息技术与应用公共实验室,广东,广州,510070
  3. 南方海洋科学与工程广东省实验室,广东,广州,511458
  4. 安徽地质环境监测总站,安徽,黄山,245000
  5. 黄山学院旅游学院,安徽,黄山,245041
  6. 深圳市地质环境监测中心,广东,深圳,518034
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金项目“华南强降水诱发的群发性滑坡表土液化机理与流态化过程”(41977413);国家自然基金青年项目(42101084);南方海洋科学与工程广东省实验室项目(GML2019ZD0301);云南省教育厅科学研究基金(KKJ201821014);安徽省自然科学资助项目(2008085QD170);广东省科学院项目(2020GDASYL-2020030100,020GDASYL-04010,020GDASYL-20200102002)。
- DOI：10.13961/j.cnki.stbctb.2022.01.025
  中图分类号： P64;P642.22
- 纸质出版：2022
- 稿件说明：
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李子豪, 王钧, 郭婷婷, 等. 基于降雨强度-历时的安徽省黄山市滑坡分组阈值研究[J]. 水土保持通报, 2022,42(1):184-190.

Li Zihao, Wang Jun, Guo Tingting, et al. Landslide Classification Threshold in Huangshan City of Anhui Province Based on Rainfall Intensity-Duration[J]. Bulletin of Soiland Water Conservation, 2022, 42(1): 184-190.
李子豪, 王钧, 郭婷婷, 等. 基于降雨强度-历时的安徽省黄山市滑坡分组阈值研究[J]. 水土保持通报, 2022,42(1):184-190. DOI： 10.13961/j.cnki.stbctb.2022.01.025.

Li Zihao, Wang Jun, Guo Tingting, et al. Landslide Classification Threshold in Huangshan City of Anhui Province Based on Rainfall Intensity-Duration[J]. Bulletin of Soiland Water Conservation, 2022, 42(1): 184-190. DOI： 10.13961/j.cnki.stbctb.2022.01.025.

摘要

[目的] 对安徽省黄山市降雨型滑坡的降雨强度—历时阈值进行研究，拟为黄山市各区县精细化滑坡预警提供技术支持。[方法] 以黄山市2004—2019年历史滑坡点及其对应的降雨数据为研究样本，基于经验性阈值Caine模型，通过比较滑坡前有效降雨量的方式确定诱发滑坡降雨历时，建立各区县降雨强度—历时(I-D)阈值曲线。考虑到I-D曲线在灾害预警中的实用性，以歙县滑坡点为例，将该县诱发滑坡的降雨事件按照气象预报的雨强标准分为小中雨组、大雨组和暴雨及以上组。根据雨强的分组情况建立歙县复合型降雨I-D阈值。[结果] 黄山市降雨型滑坡多由中长历时降雨诱发，复合型I-D阈值更能体现各雨况对滑坡的诱发作用，此阈值可直接使用气象预报的降雨对滑坡进行预警。[结论] I-D阈值具有强烈的区域适用性，依据气象预报对降雨强度分组的滑坡复合型降雨阈值曲线，可使用气象预报的降雨数据进行区域滑坡预警。

Abstract

[Objective] The rainfall intensity-duration threshold of rainfall-induced landslides in Huangshan City

Anhui Province was studied in order to provide technical support for detailed landslide early warning in all districts and counties of Huangshan City. [Methods] Rainfall duration of induced landslides was determined by comparing the effective rainfall before landslides at historical landslide points

and by using corresponding rainfall data in Huangshan City from 2004 to 2019. The rainfall intensity-duration (I-D) threshold curve for each district and county was established based on the empirical threshold Caine model. Considering the applicability of I-D curve in disaster early warning

and taking the landslide point in Shexian County as an example

the rainfall events that induced landslides in Shexian County were divided into the small and moderate rain group

the heavy rain group

and the heavy rain or above group according to the rain intensity standard of the meteorological forecast. The I-D threshold of combined rainfall in Shexian County was established according to the grouping classification of rain intensity. [Results] Most of the rainfall-induced landslides in Huangshan City were induced by long and medium duration rainfall. The complex I-D threshold could better reflect the inducing effect of various rainfall conditions on landslides

and this threshold could be directly used for early warning of landslides using precipitation forecasts. [Conclusion] I-D threshold has strong regional applicability

and the landslide rainfall threshold grouped by rainfall intensity according to precipitation forecasts is suitable for the construction of a landslide early warning system in this region.

关键词

Keywords

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