DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 2. 资料介绍 主要利用2014~2016年3~9月FY2C/D卫星反演的湖南区域宏微观云特征参数资料和地面中小尺度雨量观测资料。其中，FY2C/D卫星反演的宏观云特征参数包括云顶高度(Ztop)、云顶温度(Ttop)和云过冷层厚度(hh)，微观云特征参数包括云光学厚度(τe)和云粒子有效半径(Re)。反演时段为每日08~20时。FY-2C/D静止卫星资料为等经纬度格距资料，空间分辨率为0.05˚ × 0.05˚，时间分辨率为1小时。 主要云特征参数产品的物理意义介绍如下： 1) 云顶高度(Ztop)：云顶相对地面的距离，单位为(km)。有助于了解云系的发展程度和演变趋势。 2) 云顶温度(Ttop)：云顶所在高度的温度，单位为(℃)。可用于进行人工增雨云系播云温度窗的选择。 3) 云过冷层厚度(hh)：0℃层到云顶之间的厚度，单位为(km)。可用于了解云系冷暖云垂直结构配置。 4) 云光学厚度(τe)：是指云系在整个路径上云消光的总和，为无量纲参数。可用于了解云系垂直方向密实程度。 5) 云粒子有效半径(Re)：在假设云层水平均一且较厚的条件下，云顶粒子的有效半径，单位为(μm)。可用于进行云中平均粒子大小的判断。
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user: 3. 云特征参数反演方法 3.1. Ttop和Ztop的反演 即计算分析卫星红外两个通道的亮温与Ttop之差随高度的变化。给出在两个红外通道拟合得到的卫星亮度温度和Ttop的差值随着有效半径和Ztop的变化。最后，拟合得到各个有效半径时温度差值随Ztop变化的关系式： 红外通道1 ( 随有效半径变化)： (1) 红外通道2 ( 随有效半径变化)： (2) 式中 ， 为卫星亮温， 为Ttop， 为Ztop。 ， ， ， 分别为有效半径的函数。对方程进行联合求解，得到云顶温度和Ztop的初步计算值。 为了提高反演精度，在反演计算中改用实时探空资料参与反演计算。利用局地探空资料建立温度和高度之间的相关关系式，即 (3) 这里 ， 。 在反演计算中，还使用相应站点的探空资料，以改进Ttop和Ztop的反演精度。 3.2. hh的反演 在改进Ttop和Ztop的同时，由实时探空得到云的0℃层高度参数，结合反演的Ztop，进而得到hh。 3.3. 微观云特征参数反演方法 FY-2C/D静止卫星的中红外通道(3.5~4.0 μm)对于粒子大小具有较高的敏感性，据此利用FY-2C/D静止卫星可见光、近红外和红外一通道三个通道数据联合反演得到τe和Re这两种参数。 3.3.1. 理论基础 当τe足够大，并且反射辐射场为各向同性时，云层的反射函数可以用渐近式表示。在守恒散射的情况下，有 (4) 式中 是半无限大气的反射函数， 是逸出函数， 是对于守恒散射的外推长度， 为非对称因子， 是还原外推长度。 对于非守恒散射的情况，云顶的反射函数为 (5) 式中 是一个描述漫散射辐射衰减的指数， 和 是依赖于单次散射反照率和不对称因子的常数，这些函数和常数可以通过拟合方法决定。 3.3.2. τe的反演 求解式(4)可得守恒散射情况下定义τe为 (6) 可以看出，在非水汽吸收波段，尺度化的光学厚度 与 、 、 以及测量辐射与大气辐射间的差相关。因此，在 、 、 以及 可以近似确定的情况下，能够建立尺度化的光学厚度 与非吸收波段的反射函数测量值 的对应关系。 3.3.3. Re的反演 云粒子有效半径 是一个光学物理量，研究Re对于云雾物理、大气物理过程的研究有重要意义。研究发现，对于明显的暖云和冷云降水来说，云滴的有效半径至少要达到12 μm。 从式(5)可以看出，在水汽吸收波段，反射函数 除了与 、 、 、 相关外，还与 、 、 、 、 这5个常数相关，这5个参数可综合利用相似性参数 表示， 主要与 有关，因此，在 、 、 、 可近似确定的情况下，同样能够建立有效粒子半径 与反射函数测量值 的对应关系。 由式(4)可以看出，对于非水汽吸收波段，反射函数可由 3个角度，M个光学厚度 和K个地面反射率 来描述。由式(5)可以看出，对于水汽吸收波段，反射函数可由 3个角度，M个光学厚度 ，N个有效粒子半径 和K个地面反射率 来描述。因辐射的计算量较大，为实现静止卫星资料实时反演云的τe和Re，需先期计算建立不同散射几何、不同云τe、不同Re和不同地面反照率条件下，非水汽吸收波段和水汽吸收波段的计算值数据库。在这里，取FY-2C静止气象卫星上的可见光通道(0.65 μm)为非水汽吸收波段，红外4通道(3.7 μm)为水汽吸收波段。形成了一个非常大的查算表，在反演过程中，根据实际情况和双通道的辐射值内插得到云的τe和Re [ 8 ] 。
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user: 4. 分析与处理方法 4.1. 云参数和地面降水资料的分析处理 本研究考虑的云参数产品，是空间分辨率为5 km的格点数据。在统计云参数与地面降水时，空间上以观测点经纬度为中心，取其周边最近的9个格点上相应的云参数的算术平均值，作为该点对应的云参数值；时间上取同一时次的卫星反演的云参数值，与其后一个时次的小时雨量观测值进行对比分析。 4.2. 降水分类方法 根据雨强r大小，分为：无降水、弱降水、一般降水和强降水四类。规定：无降水，r为0 mm/h；弱降水，r < 1 mm/h；一般降水，1 mm/h ≤ r < 10 mm/h；强降水，r ≥ 10 mm/h。 4.3. 云特征参数分档 将各类云特征参数大小进行分档，并统计云参数在各档的出现频数。 4.4. 统计样本及降水概率 规定某时次、某站点对应的数据集为一个统计样本。降水概率定义为降水样本数在总样本中所占的比率。
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user: 5. 各类云参数的频数分布与降水的关系 利用2014~2016年3~9月FY2C/D卫星反演的湖南区域宏微观云特征参数，结合中小尺度雨量资料，进行云结构特征参量和降水的统计分析。该时段内共收集了125个降水样本，包括40个无降水样本和85个降水样本。 图1中分别给出了Ztop、Ttop、τe和Re的频数分布情况。 为更好分析各类云参数与降水的关系，按照表1给出的云参数数值分档，对各档样本进行统计，然后用这一档里降水的样本除以这一档的总样本，计算得出各档云参数的降水概率，见表2。 由图1可知，在统计时段内，无降水时的Ztop和Ttop值在5个分档段的出现频数基本随Ztop增加和Ttop降低，呈递减趋势。无降水样本数随云τe增大呈单调递减分布，数值大于40的样本较少。Re基本呈双峰型分布，峰值分别处于0~10 μm和20~40 μm范围档。 结合表2可知，降水时，各类云参数的分布有明显变化。降水概率随云τe值增加而增大，τe值大于30时降水概率明显增加。云Re在0~40 μm之间分布较为均匀，降水概率随Re的增加总体上呈增加趋势，大于40 μm的样本数较少，但该档的降水概率较大。降水样本数和降水概率随Ztop增加和Ttop降低，均呈增大趋势，在Ztop大于5 km和Ttop小于−30℃时，降水概率出现较大增长。降水样本数随云τe增大呈单峰型分布，峰值在10~30。 绝大部分降水样本的卫星反演Ztop大于5 km，τe大于10。当卫星反演Ztop在10~16 km范围，τe在20~34范围时，雨强大于1 mm/h的降水概率较大，约为68%。 出现强降水时(r ≥ 10 mm/h)，云τe均大于20，卫星反演的Ztop均大于10 km。对于弱降水或无降水，τe在15~35之间，卫星反演的Ztop在7~12 km范围内。从观测到的弱降水来分析，卫星反演的Ztop小于3 km的低云也能产生。但是当云顶很高时，如果τe较小，则地面通常观测到弱降水，或者观测不到降水。
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user: 6. 对流云的云特征参数和降水的相关性分析 6.1. 对流云降水的云参数频数分布及其同降水的关系 在125个降水样本中挑出96个对流云降水样本，此过程分有降水和无降水两种。分析这两种情况下 FY2D卫星反演的Ztop、Ttop、云τe和Re的频数分布及其与降水的关系可以发现： 图1. 样本中各类云参数的频数分布(a. 云顶高度；b. 云顶温度；c. 云光学厚度；d. 云粒子有效半径) Table 1 The numerical classification of various FY2C cloud feature parameter 分档 顶高/km 顶温/℃ 过冷层厚度/km τe Re/μm 1 0~2.5 0以上 0~2 0~10 0~10 2 2.5~5 −15~0 2~4 10~20 10~20 3 5~7.5 −30~−45 4~8 20~30 20~30 4 7.5~10 −45~−30 8~12 30~40 30~40 5 10以上 −45以下 12以上 40以上 40以上 表1. FY2C卫星反演各类云特征参数数值分档规定 Table 2 Precipitation probability of cloud parameter 1档 2档 3档 4档 5档 Ztop 4 10 15 20 25 Ttop 5 6 12 23 28 τe 4 8 12 25 30 Re 4 10 7 12 25 表2. 云参数各档降水概率 无降水时，云顶低于3 km和高于9 km的样本数最多；样本数随Ttop降低，峰值位于−5℃~−10℃范围内；样本数随云τe和Re值增大呈减小趋势。有降水时，云体上升非常明显，云顶普遍高于7 km。 表3统计各类云参数不同档的降水概率，对流云降水随着Ztop和τe的增大，降水概率递增；若云顶低于3 km，τe小于10，地面一般无降水；云顶高于7 km和τe大于25时，降水概率值均跃增。Ttop低于−10℃的冰相降水过程产生降水的概率较大；当云粒子超过12 μm时，降水概率明显增大，当粒子增长至25~35 μm时，降水概率达到最大值(66%)，云粒子大于35 μm时，降水概率反而降低。 6.2. 对流云云参数频数分布特征及其同雨强的关系 取地面观测到降水时的个例，分析对流云的云参数频数分布特征及其与雨强的关系，见下图2。对流云降水时，各种雨强降水样本都随Ztop增高而增多，云顶高于7 km的降水明显增多。对流τe小于12的样本很少。对流云不同降水强度频数随τe增大一般有单峰型分布的特征，峰值都处于25~35范围档。 6.3. 对流云Ztop和τe同降水的关系 将卫星反演的Ztop和τe结合，分析对流云的降水概率分布，结果显示Ztop和τe的相关性较好，通常云顶越高，τe越大。无降水的相关系数可达0.78；有降水的相关系数为0.48，比无降水时明显偏小， Table 3 The precipitation probability of convective cloud of different grading parameter 1档 2档 3档 4档 5档 Ztop 1 5 10 45 52 Ttop 2 3 30 60 50 τe 1 23 60 80 - Re 5 50 65 30 22 表3. 对流云的各类云参数不同分档的降水概率 图2. 对流云降水时不同云参数分档的降水强度分布 说明对流云降水时，云体中不同相态的水分布极不均匀。对流云的云顶发展得很高，但τe最大只到42，未达到最高值。无降水时，τe大多数小于28，没有明显的分界线。有降水时，τe大多数大于16；Ztop普遍大于7 km，且降水强度类型多样，该区域的降水概率约为65%；从物理机制上分析，更大的Ztop和τe值更可能降水，但很少观测到。其余区域的降水概率仅为6%。总的来说，发生降水时，对流云的τe大多集中于16~28之间，云顶大多高于7 km，且降水强度类型多样。Re与降水的对应关系不如τe和Ztop显著。
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user: 7. 结论与讨论 针对湖南地区云的综合观测资料，统计分析不同云结构特征参数与降水的关系，主要得出以下结论： 1) 降水概率随云光学厚度值增加而增大，光学厚度值大于30时降水概率明显增加。云粒子有效半径在0~40 μm之间分布较为均匀，降水概率随粒子有效半径的增加总体上呈增加趋势，大于40 μm的样本数较少，但该档的降水概率较大。 2) 无降水时，云顶低于3 km和高于10 km的样本数最多；样本数随Ttop降低呈单峰型分布，峰值位于−5℃~−10℃范围内；样本数随云光学厚度和粒子有效半径值增大呈减小趋势。有降水时，云顶抬升非常明显，云顶普遍高于7 km，且云顶高于10 km的样本数最多。 3) 对流云降水时，各种雨强降水样本都随Ztop增高而增多，云顶高于7 km的降水明显增多。对流光学厚度小于10的样本很少，且随光学厚度值增大。 4) Ztop和光学厚度的相关性较好，通常云顶越高，云光学厚度越大。无降水时，二者的相关系数可达0.78；有降水时，二者的相关系数为0.48，比无降水时明显偏小。总的来说，发生降水时，对流云的光学厚度大多集中于16~28之间，云顶大多高于7 km，且降水强度类型多样。粒子有效半径与降水的对应关系不如光学厚度和Ztop显著。
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user: 摘 要 风能资源作为一种无污染可再生能源，在能源结构多元化发展中具有很大的发展潜力。利用定陶1981~2015年35年国家气象观测站气象观测资料，统计分析定陶风气象要素气候变化特征，结果表明：定陶近35年年平均风速呈微弱增加趋势，气候变化倾向率为0.057 m/s/10a。春季最大，秋季最小；4月份最大，9月份最小；风速日变化明显。年平均最大风速呈减小趋势，气候变化倾向率为0.365 m/s/10a，年平均大风日数呈明显减少趋势，气候变化倾向率为−0.843d/10a。大风日数最多的是春季，最少的是冬季。以偏南风和偏北风为主(除静风外)，春、夏季以偏南风为主，冬季以偏北风为主。 关键词 :风速变化，风向频率，特征 Copyright © 2017 by author and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 空气的水平运动称为风，热力差异是风形成的根本动力。风作为一种气象要素，不仅对天气、气候的形成和变化有重要影响，而且对生态环境、农业生产和人们生活产生极大影响。近年来，关于风特别是风速区域性的变化已有不少的研究成果，变化不一，有的风速减小，有的风速增大，有的变化不明显。如周彦丽等对张家口地区风速变化特征分析，年均风速变化总体呈减小趋势 [ 1 ] ，周浩亮等对文登市风要素特征分析，年平均风速呈上升趋势 [ 2 ] ；王佳等对包头市达茂旗风区风场特征分析，年平均风速总体呈现减小趋势 [ 3 ] ；刘立等对石羊河流域风速变化特征分析，整个石羊河流域风速呈减小趋势，但上游风速呈现明显的上升趋势 [ 4 ] 。 定陶区地处山东省西南部，为黄河冲积平原，地势西南高、东北低，自西南向东北呈簸萁形逐渐降低，属暖温带季风大陆性气候，大风是影响定陶的常见的灾害性天气之一。为了揭示该区风向风速主要变化趋势，本文利用定陶1981~2015年35年国家气象观测站气象观测资料，统计分析定陶风气象要素气候变化特征，为定陶合理利用风资源，科学预防风灾减小经济损失提供参考。
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user: 2. 资料来源与分析方法 利用定陶1981~2015年逐月平均风速、最大风速、年平均风速、年最大风速以及风向频率等资料，采用数理统计、线性气候倾向率和风向频率玫瑰图等方法，分析风向风速变化趋势、幅度，回归方程为y = ax + b，式中b为常数，a为回归系数。
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user: 3. 平均风速变化特征 3.1. 年变化和年代际特征 按气候平均值统计，1981~2015年定陶年平均风速2.2 m/s，由图1可以看出，定陶年平均风速总体呈微弱增加趋势，气候变化倾向率为0.057 m/s/10a。年平均风速最大值为3.0 m/s，出现在1998年；年平均风速最小值为1.4 m/s，出现在1988年。年平均变化分为三个阶段：1981~1994年，风速偏小，除1981年风速高于平均值外，其他年份均低于多年平均值，且风速最小值出现在此阶段；1995~2003年，风速偏大，均高于多年平均值，风速最大值出现在此阶段；2004~2015年，除2013、2014年风速略高于平均 值外，其他年份均低于多年平均值。 3.2. 季、月平均风速变化特征 1981~2015年定陶年平均风速月变化(图略)呈现一个峰值，一个谷值。峰值为3.0 m/s，出现在4月份，谷值为1.9 m/s，出现在9月份。每年4~8月，风速逐渐减小，9~次年3月，风速逐渐增大。从季节变化趋势来看，由于风受大气环流和天气系统的影响，具有明显的季节性，年平均风速春季(3~5月)最大，为2.6 m/s，秋季(9~11月)最小，为1.9 m/s。 3.3. 风速的日变化 由图2可以看出，风速具有明显的日变化规律，白天风速大于夜间。平均风速从6时开始增大，13~15时达到最大，随后风速逐渐减小，夜间随着温度降低，上下层空气形成稳定大气层结，对流减弱、停止，风速较小。这样一直持续到到凌晨，全天风速最小值出现在2~4时。
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user: 4. 最大风速变化特征 年平均最大风速历年平均值为9.2 m/s，年极大风速最大值为30.6 m/s，出现在1995年，年极大风速最小值为17.5 m/s，出现在1992年。年最大风速最大值为17.0 m/s，出现在1982年，年最大风速最小值为9.0 m/s，出现在1993年。由图3可以看出，年平均最大风速最大值为12.3 m/s，出现在1982年，最小值为7.1 m/s，出现在1991年。从年代际变化来看，20世纪80年代除1989、1990年外，其余年份均高于历年平均值，趋势呈减小；90年代呈波状变化，前5年均在历年平均值之下，呈逐年增加趋势，96 图1. 1981~2015年定陶年平均风速变化曲线 图2. 定陶1981~2015年风速日变化曲线 年发生突变，忽然减小然后又逐渐呈现增加趋势，97年至2010年均高于历年平均值。21世纪00年代，总体呈减小趋势，除2001年外，其余年份均低于历年平均值，2011~2015年呈增加趋势。由于减小幅度大于增加幅度，总趋势仍为减小，减小频率为0.365 m/s/10a。
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user: 5. 大风资料分析 中国气象观测业务规定：瞬时风速达到或超过17.0 m/s的风为大风，有大风出现的一天称为大风日。对1981~2015年定陶大风发生的状况(图4)统计，定陶每年都有大风天气，年平均为3.5 d。最多的是9 d，出现在1981年，最少的是1d，出现在1992、1996、2008、2014年。年平均大风日数呈明显减少趋势，气候变化倾向率为‒0.843 d/10a。针对每个季节统计，大风日数最多的是春季，为51 d，占42%，其次是夏季，为41 d，占33%，秋、冬季分别占13%、12%。从月变化分析，大风在4月份最多，月平均大风日数为19 d，9月份最少，为3 d，这与年平均风速的变化是一致的。
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user: 6. 风向频率分析 风向的变化主要受到天气系统和地形的共同影响，据1981~2015年多年风向资料(图5)统计，定陶最多风向为N和S，其次是C。其中偏南风(SE， SSE， S， SSW， SW)和偏北风(NW， NNW， N， NNE， NE)各占37%、36%，偏南风多于偏北风，春、夏季以偏南风为主，其中4月份偏南风最多，冬季以偏北风为主，11月份偏北风最多。 图3. 1981~2015年定陶年最大风速变化曲线 图4. 1981~2015年定陶大风日数变化曲线 图5. 1981~2015年定陶风向频率玫瑰图
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user: 7. 结论 1) 定陶近35年年平均风速呈微弱增加趋势，气候变化倾向率为0.057 m/s/10a。年平均风速最大值为3.0 m/s (1998年)，年平均风速最小值为1.4 m/s (1988年)。从季节变化分析，春季最大，为2.6 m/s，秋季最小，为1.9 m/s。从月变化看，呈现一个峰值，一个谷值。峰值出现在4月份，谷值出现在9月份。风速具有明显的日变化规律，13~15时最大，2~4时最小。 2) 年平均最大风速呈减小趋势，气候变化倾向率为0.365 m/s/10a。年平均最大风速最大值为12.3 m/s (1982年)，最小值为7.1 m/s (1991年)。 3) 年平均大风日数呈明显减少趋势，气候变化倾向率为−0.843d/10a。近35年每年都有大风天气，年平均为3.5d。大风日数最多的是春季，最少的是冬季。从月变化分析，大风在4月份最多，9月份最少，这与年平均风速的变化是一致的。 4) 定陶近35年以偏南风和偏北风为主(除静风外)，春、夏季以偏南风为主，其中4月份偏南风最多，冬季以偏北风为主，11月份偏北风最多。
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user: 摘 要 雷达预估信息(0~2 h)、数值天气预报产品(0~72 h)及基于高空和地面大气探测资料的综合预报信息(0~24 h)在不同预见期的降雨预报各有差异，预报效果上各有优劣，而针对山洪的预报存在准确率低、预警有效时间短等问题，研究面向山洪灾害防治区的数值预报模式的选取、模式最优物理参数化组合方案、同化方案、降水偏差订正技术以及基于大数据的自分型雷达估测降水最优化算法。以湖南临湘市为试验区进行验证，结果表明：WRF中尺度数值模式适用于山洪灾害降雨预报，其WSM6云微物理过程、Grell-Devenyi ensemble对流参数化方案和YSU边界层参数方案对致洪山洪暴雨过程模拟较好，基于频率(或面积)匹配的降水偏差订正方法能显著改善模式降水预报中雨量和雨区范围的系统性偏差，大数据分析方法应用于雷达估测降雨能显著提高准确度。在此研究基础上，提出了基于高空和地面大气探测、数值预报模式的0~72 h短期定量降雨预报和基于雷达的0~2 h临近定量降雨预报的多元信息耦合预报方法，将对致灾山洪的预报时间由2 h延长至72 h，并可显著提高了山洪预报的精度。 关键词 :致灾山洪，雷达，数值天气预报，耦合 Copyright © 2017 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 山洪灾害诱发原因较多，但暴雨量绝对是最主要的诱因。目前，在山洪灾害预报方面均依据地面实测雨量或雷达估测降水量信息 [ 1 ] ，地面实测雨量没有预见期，较准确的雷达估测降水预见期一般不超过3 h [ 2 ] [ 3 ] ，导致山洪灾害预警时间短，且完善的山洪灾害预报方法缺乏。由于山洪灾害一般发生在流域面积较小的河流甚至在山体坡面，其产汇流过程极短，往往起不到预警作用。 20世纪70年代以来，雷达估测降水方法发展迅速，但大多考虑降水类型和地理位置等影响 [ 4 ] 。由于山体对雷达的阻挡，使得地形复杂、海拔较高地区常常成为雷达测量的盲区，雷达估测降水较少考虑到海拔高度这一因素 [ 5 ] 。而地形复杂的山区常常是山洪、泥石流等灾害发生的高频区，降水随海拔高度的变化呈现不同的变化趋势，故较少有将雷达估测降水应用于山洪预报预警的实例。 随着数值天气预报技术的发展，降水预报的精度不断提高，为增长山洪灾害预报的精度和预见期提供了可能 [ 6 ] 。当前数值天气模式可以很好地模拟出大尺度天气系统最重要的平均特征，但空间分辨率有限，空间分辨率为十几公里甚至几十公里，且缺少区域信息，很难精确地预测山洪易发小区域的各种要素 [ 7 ] ，不满足山洪灾害预报精度要求。 将雷达估测降水和数值天气模式结合，已有较多的研究成果 [ 8 ] ，美国、香港等地已得到应用 [ 9 ] 。两种方法的降水预报均受局地影响较大，因此其应用区域多位于城市附近或大尺度的较平坦地区，在山洪灾害易发地区应用较少 [ 10 ] 。
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user: 2. 基于多元信息的致灾山洪降雨预报方案设计 卫星遥感、天气雷达、高空和地面大气探测、地面自动雨量站等信息均能用于降水预报，且基于各类信息的降水预报模型也较多。目前，使用较广泛的两类模型，主要还是采用天气雷达测量信息的雷达估测降水模型以及采用高空和地面大气探测信息的数值天气预报模型。 自20世纪70年代以来，国内外对雷达估测降水方法开展了大量的研究，并在许多地区建设了天气雷达，能实现未来0~2 h降雨预估，但0~2 h的预警则显得时间太短。目前，数值模式已能实现天气预报的定时、定点和定量，不同模式、不同尺度的数值预报系统预见期可达72 h以上。如能将数值预报技术推广至山洪易发地区进行降水预报，则能使山洪灾害的有效预警时效大大延长。 研究表明 [ 11 ] [ 12 ] ，雷达估测降水的误差比率随着空间尺度增大先减后增，而数值模式随尺度增大误差比率总体递减。在中小尺度雷达估测降水总体较准确，较大尺度则雷达不如数值模式。对于临近预报而言(3 h左右)，利用雷达外推技术具有高精度的时空分辨率，且准确率显著提高，随着时效增长，雷达预报误差快速放大。与此同时，数值模式虽有预测中小尺度天气系统的潜势，但其定量预报的时空分辨率和可用时效达不到临近预报要求。因此，将雷达外推技术和快速更新循环的数值天气预报模式融合是山洪灾害预报的发展方向。 如果将雷达和卫星云图(0~2 h)、高空和地面大气探测(0~24 h)、数值预报产品(0~72 h)等信息，应用于山洪易发地区的山洪灾害预报，将能解决山洪预报时效性短的问题。为此，本文提出了基于雷达、高空、地面大气探测以及模式产品等多源信息融合的无缝滚动降雨预报方法，将预警时效由不足2 h提升到72 h。多源信息融合的无缝滚动降雨预报原理见图1。 数值模式和雷达外推方法的预报能力，随着预报时效的增加存在一个交叉点，交叉点以外，数值模式的预报能力要强于雷达外推方法。如何推求交叉点，许多科学家作了大量的对比分析，结论大都位于1~3 h之间。针对山洪预警需求，为简化计算工作量，本文交叉点统一取为2 h。同时为与高空、地面探测信息相配合，每日08 h、20 h开展数值模式预报，当各种时段的预报雨量值接近发生山洪临界雨量值时，开展并加密雷达外推预报频次。 图1. 多源信息融合的无缝滚动降雨预报原理图 山洪灾害预报的具体流程以及加密雷达外推预报频次的触发条件为： 1) 每日08 h、20 h开展数值天气预报，预测较大区域的72 h甚至更长预见期降雨过程； 2) 每日08 h、20 h利用最近高空、地面探测信息经过数据同化后，开展0~48 h较大区域逐小时精细化预报； 3) 将0~48 h预报成果划分为若干区域，与已有的各区域发生山洪灾害的时段(如1 h、6 h、12 h、24 h、48 h)临界雨量进行对比，若预报接近或超过临界雨量时，作为触发加密雷达外推预报频次的条件； 4) 针对可能发生山洪灾害的区域，利用雷达信息开展0~2 h临近降雨预估，特别是反演较为准确的未来30 min降雨，为山洪灾害预警提供决策依据。
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user: 3. 基于山洪灾害预报的降水预报模式改进 数值天气预报模式在面积较小的山区应用，需要解决受局部地形影响的降水不均匀性，以及数值模式初值和模式自身存在的误差问题。数值模式初值和模式自身存在的误差主要通过选择合适的模式和预报区域实时的资料同化解决，受局部地形影响的降水不均匀性则需要利用地面雨量观测信息进行拟合率定。 3.1. 山洪灾害预警预报的模式系统选择 由于造成山洪灾害的暴雨过程发生的时空尺度小，故采用数值天气预报模式也只能是中小尺度的。目前，可用于山洪灾害预警预报的模式主要有：中国气象局武汉暴雨研究所与中国科学院大气物理研究所的AREM模式系统、中国气象科学研究院的GRAPES-MESO模式系统以及美国的WRF模式系统。三个主要模式系统的性能指标如表1。 从模式系统的动力框架、可支持的最高分辨率、物理过程、同化系统等指标的对比可见：因静力平衡假设在中小时空尺度下不适用，需要非静力平衡的动力框架，同时还需要更完善的模式物理过程，以及更强的资料同化能力；此外，中小尺度模式需要高分辨率数值模拟和并行计算效率。 通过对以上三种模式2012年5月1日至2012年11月25日华中区域(24.5~36.53˚N， 104~117.23˚E)降水(小雨、中雨、大雨、暴雨、大暴雨)、2 m温度均方根误差、500 hPa高度场均方根误差、850 hPa风场均方根误差、850 hPa温度场均方根误差等9个要素对比评估，认为WRF模式的实际预报能力最优，因此，开展山洪灾害的数值预报试验选用WRF模式。 3.2. 数值预报模式资料同化 中小尺度数值模式的初值/边界条件一般为前6 h或者12 h全球模式的预报场，预报场的背景场往往与预报区域的观测值有一定的差异，两者之间资料同化能提高数值预报模式的精度。从资料同化的角度来说，同化可信的资料越多越能改善背景场的精度，有利于提高预报水平；而同化次数增多又会导致模式起报时间提前，模式积分时间增多，预报水平降低。如何找到这二者的合理配置，需要进行大量的试验。背景场资料一般与探空资料和地面观测资料进行同化，同化方案则考察非循环同化、不同循环同化等多种方案。表2为华中某区域同化试验设计方案。 试验Gfs0820DA0-Gfs0820DA3为考察模式不同的循环同化方案对降水的影响。Gfs0908DA0和Gfs0908DA1考察非循环同化的影响。结果表明，不管循环同化与否，同化观测资料能够改善24 h累积降水量的模拟，而循环同化中，以12 h的循环同化间隔模拟效果最好。资料同化后，即可开展累积雨量和逐时雨量分析计算。 3.3. 数值预报模式产品的降水偏差订正 由于数值模式初值和模式自身存在的误差，导致数值预报产品存在着一定的误差，因此，需采用适当的方法对数值模式直接输出的产品进行处理，从而改进预报效果。一般而言，降水偏差会随模式预报时效、降水不 Table 1 Main specifications of three numeric forecasting mode 模式 动力框架 分辨率 物理过程 同化系统 嵌套 成熟度 AREM 静力框架 公里级 较完善 客观分析/LAPS 支持 发展中 GRAPES 非静力框架 公里级 较完善 3Dvar 支持 发展中 WRF 非静力框架 米级 完善 3/4Dvar 支持 较成熟 表1. 三个主要模式系统的性能技术指标 Table 2 Data assimilation design schem 试验名称 起报时间 GFS资料 同化资料 同化时刻 降水时段 模拟时段 Gfs0820DA0 2011060820 00~36 h / / 0908~1008 12~36 h Gfs0820DA1 2011060820 00~36 h 探空+地面 0820 0908~1008 12~36 h Gfs0820DA2 2011060820 00~36 h 探空+地面 0902，0908 0908~1008 12~36 h Gfs0820DA2p 2011060820 00~36 h 探空+地面 0820，0908 0908~1008 12~36 h Gfs0820DA3 2011060820 00~36 h 探空+地面 0820， 0902，0908 0908~1008 12~36 h Gfs0908DA0 2011060908 12~36 h / / 0908~1008 00~24 h Gfs0908DA1 2011060908 12~36 h 探空+地面 0908 0908~1008 00~24 h 表2. 同化试验设计方案 同临界值(阈值)和具体天气过程的不同而不同，而降水预报的准确性直接影响山洪灾害预报的准确性。 降水偏差订正可通过统计数值模式预报值和预报区域地面观测值在不同阈值条件下降水出现频率的两组数据(如图2)，采用多项式插值的方法对它们进行曲线拟合、获得不同阈值模式降水预报的转换系数，即将模式降水预报的频率分布曲线调整到与观测降水频率分布曲线一致，这种保持出现频率一致的方法称为“频率匹配法”，如从空间上的分布来理解(图2(b)，图2(c))，频率的大小实际上就是空间范围的大小，因为此法考虑了预报和实况雨区面积的一致性，所以“频率匹配法”也可称为“面积匹配法”，这样利用所获得的转换系数从而达到订正预报降水偏差的目的。
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user: 4. 基于雷达预估的降水短期预报 20世纪70年代以来，雷达估测降水技术得到长足的发展，雷达估测降水主要考虑降水类型和地理位置等的影响。由于山体对雷达电磁波的阻挡，雷达估测降水很少考虑海拔高度因素，山区随着海拔高度的变化，降水会呈现不同的变化趋势，而山区正是山洪灾害发生的高频区。为实现山洪易发区雷达估测降水，则须建立海拔高度和降水量的模型，并采用地面降水资料对雷达估测降水订正。 复杂地形雷达定量测量降水的误差来源有：1) 固定静止或近似静止的地物杂波具有较高的反射率值，导致降水量的高估，需剔除；2) 雷达不能完全将降水回波和非降水回波区分，如何评价数据质量的好坏仍然是个难题；3) 距离雷达较远的降水系统，当雷达波束从降水系统顶上扫过时，无法完整的探测到降水粒子，造成降水的过低估测；4) 不同降水类型、地区和时间的Z-I关系都存在着很大的差异，使用不合适的Z-I关系时导致降水估测误差。 因此，本文提出以Z-I最优化算法为基础，利用大数据提取数据属性间隐含信息，减少雷达估测中的主观因素，通过相异度函数检测海量雷达数据，杂波过滤清洗伪数据，DBSCAN算法聚类分析，偏差值动态修订雷达估测降雨等方法，构成基于大数据的自分型雷达估测降水最优化算法。 4.1. 雷达数据清洗 采用相异度函数对海量雷达数据进行清洗，并将相异度 > 10作为杂波过滤。 图2. 降水的频率和面积匹配方法原理图 (1) 式中： 为各簇内部的格点降水值； 为各簇的特征值。 4.2. 雷达数据聚类分析 采用最小化函数求聚类分析各簇的偏差值： (2) 式中： 为同一时次的雷达估测降水值， 为同一时次同一区域自动站降水插值。 4.3. 雷达估测降雨动态修订 对雷达定量降水估计订正的基本思路是认为质量控制后的自动雨量站降水量是客观的，能代表一个区域的平均降水，而雷达定量降水估计能够反映降水场的结构，但存在量值上的系统偏差，仅仅使用未经订正的雷达回波资料会带来较大的误差。 雷达预估雨量分析流程图，如图3所示。 最优法估测降水。所有自动雨量站观测的1小时降雨量记录总数为N，观测值用G n 表示， ，对第n个雨量值G n 来说，有M个与之时空相对应的雷达回波强度Z dBnm ， ，根据雷达反射率因子和降水强度之间的关系式Z = AI b ，可将Z dBnm 转化为降水强度I nm ，即 (3) 对降水强度进行时间积分就可以得到雷达测量的1小时降水，记为R n ， 。 (4) 式中：W nm 是资料所代表的时间权重系数，根据雷达观测时间确定。 图3. 雷达预估雨量分析流程图 利用自动雨量站资料，最优化估测降水方法中采用最佳判别函数C TF [ 13 ] ： (5) 式中：I i 为雷达估计的各个样本的雨强值，R i 为自动雨量站测量的雨强值。不断的调整Z-I关系中的参数A和b的值，当C TF 值为最小时，会使得雷达估测值最逼近实测值。
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user: 5. 研究区域实例 中国湖南省临湘市，位于北纬29˚10'~29˚52'，东经113˚15'~113˚45'之间，地处东亚亚热带季风湿润气候区，属中亚热带向北亚热带过渡的边缘，年均降水量1469.1 mm，4~8月为雨季，降水量占全年的70%以上。临湘市地势南高北低，滑坡泥石流发育，由暴雨引发的山洪危害严重，引起人员伤亡，冲毁厂矿、房屋、道路、水库、良田，致使通讯、电力中断。1983年至2011年4~9月期间，直接经济损失1000万元以上且受灾人口超过10万人的暴雨山洪灾害有20次左右。 5.1. 数值预报模式降水短期预报 1) 数值预报模式选择 临湘市各类模式晴雨预报效率评分见图4，其中24 h AREM晴雨预报效率评分比GRAPES模式低，WRF/3d、WRF/L比GRAPES模式高。48 h AREM、WRF/3d晴雨预报效率评分比GRAPES模式低，WRF/L比GRAPES模式高。因此，该地区山洪灾害的数值预报试验选用WRF模式。 2) 资料同化及最优化参数组合方案 在暴雨的数值预报中，模式微物理过程、积云参数化方案对模拟结果的影响最为显著，为了获得山洪数值预报中最佳的物理参数组合，选取了在东亚地区应用效果较好的两组微物理过程，两组积云参数化方案，并通过4组模拟试验(其它物理参数设置一致)，得出面向山洪灾害防治区的数值预报最优化参数组合方案。 采用WRFV3.4 (The Weather Research and Forecasting)模式三层双向嵌套方案(见表3)，模式中心为研究区域，地图投影采用兰勃特投影，三层模式水平分辨率分别为27 km、9 km和3 km，水平格点数分别为：322*202、322*253和472*322，垂直层数为51层。使用的地形数据分别是2 m、30 s。 3) 降水偏差订正 图5为2014年5月21日08时至22日08时24小时累积观测降水和累积预报降水。从图中可以看出方案对整个雨带及其暴雨中心的落区都模拟的较好，分别将研究区域南部的暴雨中心模拟出来，特别是对临湘附近的降雨强度和落区模拟较好，但是预报强度较实况观测偏大。 从订正前后24小时、48小时预报累积降水量看，模式降水量一般存在系统性的偏差，订正后24小时预报的偏差波动范围在正负2毫米左右，48小时预报的偏差波动范围要稍大一些，降水预报的系统误差基本得到矫正。至于降水落区位置预报的准确性，通过TS和ETS评分看，0~24 h和24~48 h订正后小雨和大暴雨量级的评分都有改善，其中小雨量级的预报改善较明显。改进主要表现在小雨量段和大雨量段的原因是两端降水的偏差都较大，其中小雨量降水段有大片虚报的面积，而大雨量降水段虽然面积本身范围也许并不大，但雨量偏差较大，所以对两端订正的效果要明显一些。 图4. GRAPES、AREM15、WRF/3d与WRF/L模式24 h及48 h晴雨效率评分 Table 3 The optimized combination of parameters for numerical rainfall simulation in flash-flood affected regio 微物理参数 对流参数 边界层参数 辐射方案 路面模式 WSM 6-class graupel Grell-Devenyi ensemble YSU RRTM长波、Goddard短波，15分钟计算一次 Noah LSM 三层嵌套；内层向外层网格反馈方案；三维变分12 h循环同化间隔模拟；基于频率(或面积)匹配的降水偏差订正。 表3. 山洪灾害防治区降雨数值模拟最优化参数组合方案 经过降水偏差订正后，即可判别是否达到该地区发生山洪的临界雨量，决定是否起用雷达预估短期降水。 5.2. 雷达预估的降水短时预报 临湘市属于岳阳市，岳阳市天气雷达台站位置见图6，以雷达站作为中心，半径150 km范围内的区域作为研究区域。 1) 雷达回波处理 采用S波段的多普勒天气雷达最大探测距离是230 km，降水产品分辨率是1 km，通过PPI扫描，可以得到不同高度上的降水强度。因为雷达探测到的原始数据存在着很多噪声，雷达回波很容易受到山脉的干扰，形成地物杂波，严重影响雷达的实测值。在复杂地形的雨量估测之前，应对雷达资料进行数据处理，主要包括孤立 图5. 2014年5月21日08时至22日08时24小时累积观测和预报降水量对比图(单位：mm) 图6. 岳阳雷达周边地形分布图 点剔除、畸异回波检测、阻挡订正、构成复合平面，其方法是通过平均值替换和分箱去噪技术进行数据清洗与数据聚类分析。 2) 雷达外推的定量降水预报 读取的雷达数据，首先经过数据清洗与数据聚类分析后，即可按照最优法估测累计降水量。自动雨量站数据的处理采用平均校准法，在整个测量区域内用一个标准订正因子去乘各点雨量的测量值，得到订正后的降水分布。读取估测偏差库的相应值作为偏差阈值，当偏差值超出偏差阈值时，通过调整Z-I反演关系直至偏差值小于偏差阈值。调整3次后若偏差值仍大于偏差阈值，则做为可疑值抛弃。 图7为雷达2014年5月21日10点45分TREC矢量图，外推30分钟后(11点15分)的雷达反射率因子图与相应时刻的回波实况图。对比分析图可知，30分钟外推回波的大体位置与实况较为吻合，雷达站西侧和北侧的强回波中心位置和范围也与实况对应较好，说明TREC能够较为真实的反映回波的移动情况，对于强对流天气提前预警具有重大的指示作用。 通过对2014年3~9月的中大型降水过程进行外推估测，得到30 min外推后的1 h累积降水量产品，并将30分钟外推的1 h累积降水量产品与12个具有代表性的雨量站降雨实况进行对比，见表4所示。 图7. 2014年5月21日10点45分TREC矢量外推的30分钟后与相应时刻的回波实况图 Table 4 Verification of precipitations at 12 gauge stations and extrapolated estimations at corresponding tim 站号 平均相对误差 站号 平均相对误差 P3698 29.8% P2680 27.9% P3697 33.8% P3666 32.0% P3696 40.4% P3654 41.3% P3692 35.6% P3647 32.0% P3690 31.6% P3627 29.8% P3689 35.7% P3583 34.1% 表4. 12个雨量站降水与对应时次的外推估测产品检验 结果与实况比较表明：外推预测结果与实况相比较，在强度中心方面与实况吻合程度高，能很好的体现出降雨强度。在回波的范围、位置方面有较好的吻合，对于面积范围较大且移动稳定和变化不明显的回波在范围与位置方面，外推预测效果好于范围较小和变化较明显的回波，对流成熟阶段的外推预测正确率高于发展和消亡阶段。
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user: 6. 结论 1) 针对依据实测降雨开展山洪预报预警时效性短的问题，提出了基于雷达、高空、地面大气探测以及模式产品等多源信息融合的无缝滚动降雨预报方法，充分地利用雷达和卫星云图(0~2 h)、高空和地面大气探测(0~24 h)、数值预报产品(0~72 h)实现逐小时不间断无缝滚动预报，预警时效由2 h提升到72 h。 2) 研究认为WRF数值预报模式较为适用山洪灾害预报。其中，WSM6云微物理过程、Grell-Devenyi ensemble对流参数化方案和YSU边界层参数配置方案，对致洪山洪暴雨过程模拟较好。 3) 基于雷达数据速率高、周期短、数据量非常大等大数据特性，提出的通过相异度函数检测海量雷达数据，杂波过滤清洗伪数据，DBSCAN算法聚类分析，偏差值动态修订雷达估测降雨等大数据分析方法，能显著提高雷达短时预测降水的准确性。 4) 数值降水预报和雷达预测降水均需偏差修正。其中，基于频率(或面积)匹配的降水偏差订正方法，能显著改善模式降水预报中雨量和雨区范围的系统性偏差，订正后降水预报的范围和平均强度与实况更加接近，且偏差越大订正效果越好。
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user: 摘 要 以中巴公路K1601处艾尔库然沟为研究对象，分析艾尔库然沟冰川泥石流的形成条件和起动模式，初步提出合理的防治模式和治理对策。研究发现：艾尔库然沟物源为集中供给型，主要分布在出山口老堆积扇，总方量约为12.7 × 10 5 m 3 ，其中动储量为36.8 × 10 4 m 3 ，夏季大量冰川融水沿陡峭岩质山坡(>40˚)倾泻而下，高位势能瞬间转化为强大水流动能，沿大比降沟道(363-176‰)冲刷堆积扇松散物质，在较短时间形成规模较大泥石流，其起动模式可归纳为冲刷起动型和淤塞溃决型两种。结合泥石流形成条件、沟道地形地貌及泥石流危害形式等，提出顺直排泄+梯级降能+主河输移的防治模式，主要工程措施包括铅丝笼浅槛群和堆石导流堤等。研究结果可为中巴公路沿线冰川泥石流的防治提供参考依据。 关键词 :中巴公路，泥石流，艾尔库然沟，发育条件，防治对策 Copyright © 2017 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 我国西北部帕米尔公格尔山地区处于青藏高原西北构造结，地质条件复杂，冰川广泛分布，冰碛物分布于不同海拔高度，又加上冰川积雪在暖季受持续高温作用，急剧消融而突发性水源大量增加，为冰川泥石流发育创造优越的地形条件和水热条件，致使区域冰川泥石流活动频发，对中巴经济走廊带内重大工程建设和运营产生严重威胁。冰川泥石流是发育在高海拔冰缘山区，以冰雪融水、冰湖溃决为水动力在沟谷或山坡上产生的一种携带大量冰碛或雪崩岩屑等固体物质的特殊洪流 [ 1 ] ，具有暴发突然、规模大、破坏力强和防治困难等特点。中巴公路盖孜村至布伦口段为冰川泥石流最为发育且危害最为严重路段 [ 2 ] ，初步调查，在30 km路段仅公路一侧就有冰川泥石流27条，几乎每年均发生泥石流灾害，周期性融雪和冰川消融条件，促使泥石流活动具有一定的周期性，其频率为每年一次，甚至可达3~4次，常常对公路造成路基路面掩埋冲毁和堵塞桥梁等危害 [ 3 ] ，而温暖季节正好为中巴之间贸易往来和旅游的旺季，冰川泥石流发生严重阻碍了中巴经济走廊带的发展。 中巴公路国内段的初探始于上世纪70年代 [ 4 ] [ 5 ] ，近年来，一些学者对中巴公路泥石流进行了一定的研究，但多集中于区域泥石流类型的分类、形成因素和危险性评价等，如刘杰 [ 6 ] 、魏小佳 [ 7 ] 等分析了中巴公路奥布段泥石流发育特征及防治措施，朱颖彦 [ 8 ] 、廖丽萍 [ 9 ] 、胡进 [ 10 ] 等对中巴公路巴基斯坦段泥石流分布和危险性进行研究，王景荣 [ 11 ] 在对中巴公路喀什至塔什库尔干路段冰川泥石流危害和分布特征分析基础上，并重点对艾尔库然沟泥石流形成条件进行分析，以上研究成果缺少对单沟泥石流系统研究，难以为公路泥石流工程防护提供参考依据。另外，当前对冰川泥石流的研究相对较为薄弱 [ 12 ] ，而中巴公路沿线冰川泥石流具有其独特发育背景和起动模式，难以直接借鉴其他地区防治措施进行有效治理。为此，本文选取中巴公路奥布段k1601处艾尔库然沟为研究对象，基于实地调查和资料搜集，分析冰川泥石流形成条件和起动模式，初步提出冰川泥石流的有效防治对策。
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user: 2. 流域概况 中巴公路是世界上海拔最高的山区公路，位于塔里木盆地西南的西昆仑山腹地，在大地构造上属西昆仑褶皱系，也处于喜马拉雅西北构造结，区域地貌形态在强烈的新构造运动、活跃的地震及其他外力作用下，以强烈挤压、褶皱和隆起等形式，形成高耸的褶皱山和断块山等多种地貌类型，如公格尔山海拔高程为7649 m。其中奥依塔克—布伦口段是中巴公路国内段的重要组成部分，该区自然条件恶劣，地形条件复杂，新构造运动活跃，地震频发，侵蚀切割作用强烈，现代冰川广泛发育，再加之冻融循环、寒冷风化严重，导致沿线泥石流灾害多发，由于特殊地形地貌条件，路线多依山傍(盖孜)河而行，公路难以避让绕行，对公路的重大工程建设和运营造成严重威胁，尤以泥石流灾害最为严重。 艾尔库然沟位于中巴公路奥布段k1601处，公格尔山脚下，昆盖山南麓，地理位置为N 38˚46'02''，E 75˚11'44''，呈近北西向展布，在中巴公路处经泥石流沟桥、红旗桥及三个涵洞流入盖孜河。流域呈簸箕形，流域面积为1.88 Km 2 ，沟道长5.5 km，平均比降290‰，最高点海拔4917 m，沟道总体顺直，局部有小的拐弯，流域清水形成区和物源供给区分界明显，形成区为悬冰-冰斗地形，近乎圈椅状，具有良好汇水地形，储藏大量冰川和积雪；融水沿陡峭岩石沟槽倾斜而下，坡度40˚~50˚左右，为冰雪融水提供了强大的动能和势能；堆积区供给区为老泥石流堆积扇，扇缘宽度为1.5 km左右，扇顶至盖孜河最大距离约为1.8 km，扇面比降变化于5˚~15˚之间，堆积扇上乱流改道明显，出现多个老泥石流沟道，当前堆积扇主要以左右两条支沟为主，最大沟道位于堆积扇左侧，公路泥石流沟桥处断面宽20 m，深度约为18 m，沟道比降达到10˚；在右支沟泥石流堆积区中下游已修建排导设施，排导槽宽度约166 m，深度1.5~2 m，单侧长度约147 m，但由于右侧支沟乱流改道和沟道堵塞明显，造成公路经常发生掩埋和冲击危害。 艾尔库然沟流域概况，如图1所示。艾尔库然沟地形地貌，如图2所示。
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user: 3. 艾尔库然沟泥石流形成条件 (1) 水源条件 泥石流源头多为冰帽冰川，冰层覆盖高程大于4000 m，冰层厚度20~50 m，在夏季气温骤升，大量冰雪快速融化，为泥石流提供了良好的水力条件。艾尔库然沟平均每年至少发生1~3次泥石流，而且都发生在7月和8月之间，时间都在下午3~4点左右，历时不超过20分钟，而且泥石流均发生在晴朗的天气，主要与气温关系最大。如1984年8月18日泥石流暴发时的气温为22.6℃ (海拔2685 m)，该沟泥石流暴发在时间上恰好处在本地区冰川消融的旺季。 流域泥石流灾害主要发生在7、8月份，这两月为本区日照最长的时刻，太阳辐射和气温对冰雪消融起主导作用，平均年日照数2827.6 h，海拔3500 m以上高山带，由于空气稀薄且少云雨天气，是日照时数较多的区域，年日照时数可达3000~3300 h，区域年平均气温在海拔2400~3200 m的中山带为0℃~5℃，据前人观测，8月份在海拔2685 m处日气温变化为10~26℃，推测4400 m雪线附近为5℃~10℃左右(图3)。另外，该区域为处于西风带控制，平均每年大风日数为200天，当气温的消融效应在有风天气时增，尤其是刮热风时将使冰雪消融极大加强。 (2) 物源特征 从物源供给和分布特征上，艾尔库然沟物源为堆积区集中供给形式，物源主要分布在沟口老堆积扇堆积物，堆积扇厚度变化于10~30 m，扇顶距公路距离约为1.8 km，松散物源总方量约为12.7 × 10 5 万m 3 ，其中近期可能参加泥石流活动的动储源约为36.8 × 10 4 m 3 ，主要分布于堆积扇上现有沟道内及沟道两侧岸坡；物源类型为 图1. 艾尔库然沟流域概况 图2. 艾尔库然沟地形地貌 冰碛物和冰水堆积物，结构疏松，粗颗粒多，呈大孔隙架空结构，高动能冰川融水流易沿土体发生渗流并冲刷起动形成泥石流。据现场调查，冰碛土干密度为2.33 g/cm 3 ，渗透系数为27.4 mm/min，天然含水量2.1%~8.68%。冰碛物的表面为灰白色，呈骨架结构，冰碛石磨圆度很低，多呈棱角至次棱角状，其岩石成分以花岗片麻岩、石英质云母片岩为主。冰碛土体颗粒粒径级配曲线如图4所示，不均匀系数C U = 310 > 5，曲率系数C S = 0.99 < 1，说明冰碛土为不良级配土，粗细颗粒分布不均匀，粒径分布范围广，颗粒以砾砂为主，粉粘粒含量较低，其中砾石含量占52.38%，砂粒含量占29.17%，粉粒、黏土含量分别占16.52%和1.93%。 图3. 研究区气温和日照数随高程增加变化规律 图4. 泥石流堆积物颗粒分布曲线 (3) 能量条件 泥石流的形成和运动与沟床比降密切相关。与以往泥石流的形成、流通和堆积区明显不同，该流域可明显分为清水形成区和物源供给区，泥石流的形成流通和堆积区均发生在物源区。沟道流域面积较大，坡面长度较短，流域形状系数大，形状系数为0.87，流域外形近方形，水量集中快易于产流。清水形成区为高陡山坡，坡度介于40˚~50˚，垂直高差约为1000 m，高势能冰川融水瞬间下泄转化为强大动能，将对物源区堆积物产生较大冲击冲刷力；物源区沟道长度为4.83 km，高差约500 m，沟道纵坡降由上至下变化于363~132‰ (图5)，阶梯状变化的沟道比降为泥石流提供了强大的动力条件和优越地形条件。
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user: 4. 泥石流形成过程与起动模式 艾尔库然沟为典型冰川泥石流，上游大量冰雪在高温季节产生融水，水流沿陡峭山坡倾泻而下，高位水流转化为高速水流冲击堆积扇老堆积体，促使堆积物冲刷起动而形成泥石流；同时泥石流以强大冲刷侵蚀力沿途沟底揭底和岸坡侧蚀，泥石流规模不断扩大；但随着堆积区坡降变缓以及沟道展宽，泥石流将发生前端沟道堵塞，而后续泥石流仍以高速前进，前后泥石流体之间将发生动量传递和物质交换，致使泥石流乱流改道和溃决而产生规模放大效应，对公路产生极大灾害且难以采取有效措施进行防护，从现场沟道发现多级堵塞溃决现象。 泥石流起动模式可分为两种形式：① 冲刷起动型，高势能冰雪融水沿陡坡下泄转化为高速水流，高速紊动水流沿大比降沟道冲刷沟道堆积物，在堆积物体上发生冲切拉槽和揭底侵蚀，致使沟道堆积物起动形成泥石流；② 淤堵溃决型，可分为沟岸坍塌淤堵溃决型和弯道阻塞淤堵溃决型，对于沟岸坍塌溃决型泥石流，泥石流沿沟道排泄过程中，受沟道微地形变化，局部冲刷淘蚀两岸堆积物坡脚，促使沟岸堆积体坍塌堵塞沟道，在水流汇 集到一定程度时将发生能量瞬间释放，从而诱发溃决型泥石流灾害；对于弯道堵塞溃决型，泥石流沿沟道运动至下游时，由于沟道比降变小且弯道增多，泥石流流速降低且发生局部停淤，而后续泥石流仍高速前进，冲击已停淤泥石流体而发生溃决形成更大规模泥石流(图6)。
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user: 5. 泥石流防治对策 当前中巴公路从泥石流堆积扇的扇缘通过，公路采用过水路面形式，当大规模泥石流发生时常常淤埋路基路面，导致多数车辆、人员被困。由于流域冰川面积覆盖较大，致使夏季融水量大，又加上物源丰富和地形陡峭，高速水流冲刷老泥石流堆积体常形成规模较大泥石流；同时，对于这种大型冰川泥石流堆积扇上也常常暴发高频小规模泥石流的现象，由于其暴发突然性和不确定性而难以进行风险预测评估，且常常发生乱流改道，造成公路建设中难以采取有效合理防治措施，又加上，堆积区物源丰富和动储源量大，难以采取拦截和清淤；故本次根据泥石流形成和运动堆积特点以及公路防护形式，提出顺直排泄 + 梯级降能 + 主河输移的防治模式，即在堆积区两大沟道内开挖顺直排洪沟，将沟道开挖土体堆积排洪沟一侧形成堆石导流堤，并对迎水面面进行混凝土面层防冲处理，同时在沟道内设置梯形浅槛降低泥石流冲刷力和速度，最后将泥石流排泄至公路预设桥梁处而进入盖孜河，通过盖孜河强大水动力将泥石流堆积物输移至下游，避免淤积堵河(图7(a))。 图5. 艾尔库然沟沟道纵断面分区图 图6. 艾尔库然沟泥石流起动类型 图7. 艾尔库然沟泥石流防治工程布置图 左1#支沟为艾尔库然沟主沟，由于其沟道宽深，下游布设一孔中桥，暂时未对公路造成较大破坏，沟道比降大，局部沟底和岸坡基岩出露，存在多级跌水，故本次拟采取排泄为主治理措施，充分利用天然沟道的排泄条件，对其进行疏导清淤，并设置梯级浅槛群和局部护脚墙，以降低沟道坡降和稳坡固床，并将泥石流通过公路桥梁排入盖孜河。 右1#支沟为艾尔库然沟最大支沟，近年来泥石流暴发频繁且规模较大，在沟道内产生多级堵塞漫流溃决等现象，造成在堆积扇上乱流改道，故本次拟通过开挖天然沟道、归拢乱流和顺直排泄的综合治理对策，在右2#泥石流支沟中下游开挖顺直沟道，并设置浅槛群和局部护脚墙，防止乱流改道和沟道侵蚀，同时将开挖土体堆积于中下游左侧岸边，以拦挡防护作用，排洪沟尾端与公路的红旗桥相连，将泥石流排泄进入盖孜河。 由于艾尔库然沟冰川泥石流规模大、冲击力强且危害严重等特点，采取常规的防治模式和治理措施难以达到理想效果。据调查公路沿线已有防治工程，在K1690处设置单体铅丝笼坝拦截效果较好，减缓沟道比降且降低水流冲刷动力(图7(b))，在K1750处布设堆石导流堤，将泥石流顺畅排泄至预设位置且运行良好(图7(c))，本次综合考虑艾尔库然沟泥石流活动特征、沟道地形特点、与盖孜河位置关系以及盖孜河水动力条件等，结合其它地区和其它型泥石流防治经验，提出顺直排泄+梯级降能+主河输移的防治模式，以及梯级谷坊群 + 堆石导流堤组合工程治理措施，将极大改善沟道地形条件和降低水流冲刷动力，抑制水流冲刷冰碛土起动形成泥石流，而且防治工程均为就地取材，造价低且工程量小，具有良好的可行性和适用性。