地质灾害气象预警预报系统的设计与实现

李招连,林两位,廖燕珍,郑小琴

(1. 数字福建气象大数据研究所(闽南师范大学),漳州 363000;2.福建省漳州市气象局,漳州 363000;3.福建省灾害天气重点实验室,福州 350001)

0 引言

漳州市位于福建东南部,辖区地形由西北向东南倾斜,大芹山为漳州市第一高峰,海拔1,544.5 m,地势起伏大,花岗岩、火山岩分布广泛,岩体发育强烈,台风暴雨等气象灾害多,是地质灾害易发区。根据漳州市地质灾害调查结果,2022年漳州市共有地质灾害隐患点306处、高陡边坡点1733处,类型以滑坡、崩塌、泥石流、地面塌陷等为主,2万多人受到影响。为了进一步加强地质灾害气象预警服务能力建设,文章介绍了地质灾害气象预警预报系统网络架构、关键性技术、功能模块设计等,构建了漳州市地质灾害气象预警预报系统。该系统投入业务试运行以来,已成为漳州市气象部门提高地质灾害气象预警预报能力的重要支撑。

1 系统网络架构

1.1 系统设计思路

系统采用B/S体系架构,应用漳州市气象和国土部门的同步共享系统,实现地质灾害服务的统一部署和发布。系统利用“一张图”展示气象监测预报预警信息、地质灾害点和高陡边坡点数据、地质灾害气象风险预警等级等信息[1-2]。

1.2 系统网络拓扑图

系统的部署设计根据漳州气象网络构架中数据安全级别不同和系统总体技术架构设计的实际需求,部署设计分为气象内网、DMZ区、Internet外网3个不同安全等级,系统网络架构如图1所示[3]。考虑到系统的安全性,直接用网闸加强DMZ区安全保障。在DMZ区服务器上完成气象监测、预报数据与地灾点数据的综合分析,并制作地质灾害气象风险等级区划图,再将制作好的地灾服务产品推送到外网服务器。各地灾点责任人通过访问漳州市地质灾害气象预警预报业务系统实时查看地灾监测、预报、预警等服务产品。

图1 漳州气象网络架构

2 关键技术实现

2.1 地质灾害孕灾因子系数指标

2.1.1 训练样本构建

从地质灾害点中随机抽取80%作为训练样本,剩余的地质灾害点作为验证样本,同时在未发生地质灾害的区域随机抽取同等数量的样本点,则训练样本量为306×80%×2=490个。

2.1.2 孕灾因子分类

影响地质灾害的因子分为2组:第1组是由DEM派生的,包括高程、坡度、坡向、曲率、起伏度;第2组主要包括土壤类型、土地利用、植被覆盖度和降雨量。在利用证据权法开展地质灾害敏感度评价时,首先把高程、坡度、起伏度因子按照百分位法分成10类,植被覆盖度和年均降雨量数据分成5类,曲率则按照其值与0的比较分为凹坡、平坡和凸坡3类,坡向按照方位分为9类,其他离散因子按照各子类别进行划分。

2.1.3 孕灾因子系数

高程、坡度、降雨量等指标作为Logistic回归模型的自变量,灾害是否发生作为因变量。利用ArcGIS将图像多值提取到点,通过SPSS23统计分析软件回归分析数据,得到地质灾害逻辑回归模型因子系数[4-5]。除起伏度、植被指数和土地利用与地质灾害的发生呈负相关外,其他如年降水量、海拔(高程)、土壤等都呈正相关,如表1所示。

表1 漳州市地质灾害逻辑回归模型因子系数表

2.2 地质灾害敏感度风险区划及预警

基于Logistic回归模型相关地质灾害逻辑回归模型因子系数,计算漳州市所有单元格的地质灾害危险性概率,在ArcGIS中生成漳州市地质灾害敏感度风险区划[6-7]。漳州市地质灾害敏感度风险区划空间分布呈现从西北至东南敏感度风险逐渐减小,漳州地质灾害敏感度高风险区主要集中在华安、平和、南靖3个县和部分县(市)的山坡地带。结合实时降水并将降水预报产品作为模型输入因子,可以得出地质灾害大概率发生的区域范围,结合地质灾害点的年分布,可以针对地质灾害点生成点对点的地灾小时级的实时预警产品,12 h和24 h的地质灾害预警产品。

2.3 基于Web Service的地灾系统内、外网标准接口

地灾系统需要解决内、外网异构系统的互连问题,并实现基于网络的数据服务,甚至业务服务,实现异构信息系统间的互访,通过Web Service标准接口实现地灾内、外网的查询和访问。地灾系统采用基于浏览器的B/S架构,数据交换采用XML数据格式。调用XML编程接口访问XML节点,来保证地灾系统数据库服务器的访问效率以及数据交换的安全性。

3 系统功能模块设计

3.1 系统管理模块

系统管理模块主要是系统管理员对系统相关配置信息进行设置,其中数据源监控用于实时监控并告警降水等气象产品的异常情况、降水预警配置用于不同时段降水等级阈值设置、地灾预警配置用于不同的地灾灾害气象风险预警等级阈值设置、产品发布渠道配置用于设置短信传真等发布渠道、角色管理用于权限配置等。

3.2 数据分析处理模块

数据分析处理模块的功能是基于漳州市地质灾害危险性评价和敏感度区划结果,根据降水影响系数、临界有效降雨量,结合未来降水的落区预报,充分考虑降雨量和雨强对不同乡镇落区的影响,分别建立未来24 h地质灾害气象预报预警模型。未来24 h降水的落区预报是基于福建气象智能网格预报技术,建立0～24 h逐小时间隔、水平分辨力2.5 km、1～10 d逐3 h间隔降水落区监测预警和网格预报,提升地灾灾害降水落区预报准确率、时间提前量和智能化水平。利用地理信息系统相关算法技术,自动生成未来24 h地质灾害气象风险预警等级分布图。

3.3 综合信息展示模块

综合信息展示模块基于WebGIS技术进行开发,功能包括在一张图上展示气象数据(站点、格网、模式)等多源资料和地灾点数据,实现将实况雨量、预报雨量、雷达、台风和地灾气象风险等级预警等基础层数据作为背景场数据进行叠加展示。

4 结束语

文章开展以滑坡、崩塌、泥石流等为主体的地质灾害区划与风险研究,并基于B/S网络架构,构建了漳州市地质灾害气象预警预报系统。通过对地质灾害孕灾因子系数指标进行归类梳理,动态配置地质灾害敏感度风险区划,实现了地质灾害自动化监测预警功能,系统的顺利运行提升了漳州市地质灾害预警预报能力,促进了国土与气象业务协调发展。