一种基于极端降水指数间接预测致命性滑坡的方法

1.本发明属于自然灾害预防技术领域，尤其涉及一种基于极端降水指数间接预测致命性滑坡的方法。


背景技术：

2.黄土高原位于我国东部季风区向西北干旱区的过渡地带（33
°
41
′‑
41
°
16
′
n, 100
°
52
′‑
114
°
33
′
e），面积达63万km
²
，是中国四大高原之一，中华文明的发祥地之一，也是世界上黄土分布最集中，覆盖面积最大的黄土区，其边界范围东到太行山，南至秦岭，西止青海日月山，北抵阴山。黄土高原由于自身结构沟壑纵横交错，植被稀少，黄土结构疏松，土壤受降雨侵蚀严重，对气候变化和人类活动十分敏感，多年来发生了频繁的山体滑坡，造成巨大的生命损失和人员伤亡。
3.滑坡作为典型的次生灾害之一，具有过程快、预测难、人员伤亡大等特点，对人类社会的影响深远。相关研究表明降雨是黄土高原地区滑坡发生的主要原因。黄土孔隙空间大，纵向节理发育，湿陷性和可蚀性强，表面碎片化程度高。因此，当边坡上的极端降雨入流快于出流，即入渗速率大于出渗速率，土体含水量和孔隙水压力增加，土体强度降低，就会导致滑坡事件的发生。
4.目前对于滑坡的研究基本基于滑坡和降水的简单研究，但是很少有前人将引发更多人口伤亡，造成巨大的经济损失的致命性滑坡单独考虑，特别是将致命性滑坡的预测工作和气候变化中的极端降水联系起来，建立极端降水和致命性滑坡的关系，进而对未来几十年来的滑坡事件进行预估。多数研究都基于总降水量或者暴雨量和滑坡事件建立联系，然而忽略了不同累积降水量，不同持续时间的连续降水事件对滑坡的影响以及诸如95%极端降水强度（r95ptot）、年最大5日降水量（r
×
5day）、年最大降水量（r
×
1day）、大雨日数（r25mm）、最大持续湿润时间（cwd）等详细的极端降水指数和滑坡的响应关系，特别是致命性滑坡是如何受到持续性的降水事件的影响仍然是个悬而未决的问题。


技术实现要素：

5.本发明的目的在于提供一种基于极端降水指数间接预测致命性滑坡的方法，通过极端降水与连续降水的未来模拟对致命性滑坡的发生进行风险预估，旨在解决现有技术对于滑坡事件和降水研究不足的问题。
6.本发明是这样实现的，一种基于极端降水指数间接预测致命性滑坡的方法，该方法包括以下步骤：（1）利用日降水数据和收集整理的致命性滑坡数据分析黄土高原地区致命性滑坡和年降水量prcptot在时间和空间上的变化规律；（2）根据所述变化规律利用皮尔逊相关分析方法建立致命性滑坡与包含年降水量在内的极端降水指数的相关关系，并选择出在时间序列和空间范围上对致命性滑坡事件综合影响最大的极端降水指数，分析致命性滑坡和不同极端降水指数在时间上和空间上的对
应关系；（3）利用统计分析、相关分析，探究0~250毫米降水范围内不同累积降水量、1~15日降水事件内不同持续时间的单次连续降水事件对于致命性滑坡的影响；（4）根据极端降水对于滑坡事件的影响选出和极端事件高度相关的极端降水指数sdii和r
×
5day，利用全球气候变化模式cmip6，对综合影响最大的极端降水指数进行未来预估，进而预测黄土高原地区面临致命性山体滑坡的区域以及未来随时间变化的趋势。
7.优选地，所述步骤（1）包括以下具体包括：利用收集整理的致命性滑坡数据，首先计算设定年份期间内黄土高原地区致命性滑坡频次的逐年区域平均结果，并绘制致命性滑坡事件发生的时间-频次的序列图，同时叠加黄土高原地区prcptot的逐年区域平均结果，绘制总降水量的时间-频次图；根据所述时间-频次图分析并绘制该地区致命性滑坡和prcptot的多年平均空间分布以及致命性滑坡在空间上的逐年变化规律。
8.优选地，在步骤（2）中，所述极端降水指数为总降水量prcptot、日降水强度sdii、极端降水强度r95ptot、25毫米降水日数r25mm、连续湿润日数cwd、日最大降水量r
×
1天、五日最大降水量r
×
5天。
9.优选地，所述步骤（3）包括以下步骤：（3-1）基于统计分析方法，计算设定年份期间超过不同累积降水量的降水事件和致命性滑坡的相关系数，计算得到累积降水分别超过0~250mm下的降水事件和致命性滑坡的相关系数；（3-2）选择出相关关系最大的累积降水量阈值，计算在该累积降水量阈值下，不同的降水累积日数的降水事件和致命性滑坡的相关性，并确定促使致命性滑坡发生的最显著的连续降水日数的阈值，确定最终引发致命性滑坡事件的累积降水-连续日数的阈值。
10.若发生超过该阈值的降水事件，则判定当年致命性滑坡的风险会大幅提升。
11.优选地，所述步骤（4）包括以下步骤：（4-1）基于未来的全球气候模式cmip6结合空间相关系数（rs）和均方根误差（rmse）分析和比较空间尺度上的模拟结果，同时利用时间相关系数（rt）和趋势差异（trend）分析模型模拟在时间尺度上的差异；（4-2）经过指标的综合排序，选择五种最优的气候模式，通过计算五种最优气候模式的集合平均，对于步骤（2）得到的两种引发滑坡的高影响的降水因子sdii和r
×
5day进行了未来预估；（4-3）通过两种因子在未来低排放ssp1-2.6和高排放情景ssp5-8.5下的随时间的变化，两种和滑坡事件高度相关的降水因子的变化以及与该变化正相关的滑坡事件；（4-4）计算五种最优模式的集合平均的结果在两不同预测时间段内的差异在黄土高原空间上的表现，结合未来降水空间分布，判断该区域范围内黄土高原发生致命性滑坡的风险。
12.本发明克服现有技术的不足，提供一种基于极端降水指数间接预测致命性滑坡的方法。本发明使用了气候变化检测和指数专家组（etccdi）推荐的极端降水指数（etccdi.pacificclimate.org/list_27_indices.shtml），它可用于分析极端降水和气候变化研究。在本发明中，考虑了降水的持续时间、强度和频率，选择了其中七个极端降水指
标来判断对致命滑坡的影响。这七个极端降水指标包括prcptot，sdii，r95ptot，r25mm，cwd，r
×
1day，r
×
5day。prcptot代表了总湿日降水，即每年湿日总降水量。sdii代表简单日降水强度，即每年总降水与湿日日数的比值。r
×
1day代表每年最大降水量，r
×
5day每年5日最大降水量。cwd代表连续湿日，即每年湿润日的最大连续日数。同时，在中国的业务预报中，日降水量≥50毫米的降水事件被称为暴雨，日降水量在25~50毫米之间的降水事件被称为大雨。由于黄土高原的降水分布不均，考虑到以50毫米作为暴雨标准考虑极端降水的影响所满足的样本量太小，因此，本发明选择25毫米的标准来讨论暴雨对致命滑坡的影响。定义各站极端降水事件阈值的方法是：将各站1981~2010年的日降水序列样本按升序排列。将日降水量≥1毫米的子样本的第95（99）百分位数的30年平均值定义为95%（99%）极端降水阈值，日降水量超过极端降水阈值的降水事件称为极端降水事件。
13.本发明方法主要从降水的持续时间、极端降水强度、持续湿润日数等角度出发，分析以致命性滑坡高发区（黄土高原地区为代表的地区）的极端降水的时空特征，并探究致命性滑坡事件与其联系，确定不同累积降水量和不同持续时间下的单次连续降水事件对于致命性滑坡的影响；最后，选取第六次国际耦合模式比较计划（cmip6）的模式数据对和致命性滑坡事件具有显著高相关的极端降水指数以及连续降水事件的未来变化进行预估，通过黄土高原地区的未来降水变化进而预估致命性滑坡的变化。
14.相比于现有技术的缺点和不足，本发明具有以下有益效果：（1）相比滑坡事件，本发明考虑了造成人口伤亡和失踪的致命性滑坡和降水的相关性，更好地反映了在风险预估方面需要警惕的降水因子，为减少滑坡事件造成的人员伤亡问题有积极贡献；（2）结合以往研究中总降水以及强降水事件和滑坡事件的影响分析，本发明进一步增加了多种极端降水指数和致命性滑坡的影响分析，重点突出由极端性事件导致的次生灾害问题；（3）本发明揭示黄土高原地区连续降水过程对致命性滑坡的影响，为黄土高原地区致命性滑坡事件的发生确定新的降水阈值，为黄土高原地区致命性滑坡预测提供新的思路和体系；（4）本发明基于模式数据预估未来不同排放情景下极端降水以及连续降水事件频次以及强度的变化，从而间接预测黄土高原地区的滑坡事件。通过未来和滑坡事件高相关的降水因子的分析，发现未来21世纪末期（2080~2100年）， sdii和r
×
5day两种极端降水因子急剧增加，全球变暖导致的极端降水事件将会愈发频繁，这也意味着在未来，特别是在温室气体高排放的情景下，黄土高原地区将面临更多的致命性山体滑坡。通过计算21世纪后期（2081~2100年）与21世纪前期（2021~2040年）极端降水指数在空间上的差异，证明了在黄土高原中部和东南部地区极端性降水事件会有显著性增加，证明了以上区域的致命性滑坡事件需要引发高度的重视和关注。
附图说明
15.图1是本发明预测黄土高原地区致命性滑坡的方法流程图；图2是本发明实施例中致命性滑坡和年降水时空分布图；其中，图a为2004~2016年致命滑坡数量与年降水量的时间序列；图b为2004~2016年致命滑坡和年平均降水量的分
布，三角形是致命滑坡的位置；图c为2004~2016年致命滑坡事件的逐年空间分布，三角形代表致命滑坡的位置；图3是本发明实施例中不同极端降水指数空间分布图；图4是本发明实施例中不同极端降水指数时间序列分布图；其中， sdii（a）、r95ptot（b）、r25mm（c）、cwd（d）、r
×
1day（e）和r
×
5day（f）的时间序列分布，黑色实线代表1980~2021年的平均值，灰色虚线代表1980~2021年极端降水指数的趋势变化和 2000~2021年极端降水指数的趋势变化；从时间序列分布发现，2000年以后极端降水事件频发，多个极端降水指数都呈现增加的趋势，幅度较2000年之前有所上涨。特别是在致命性滑坡高达17起的2013年，sdii、r95ptot和r
×
5day都出现了突然的增加。表明了极端降水对于致命性滑坡的关键作用；图5是本发明实施例中各个极端降水指数以及连续降水事件和致命性滑坡事件的联系图；图a为致命滑坡与极端降水指数的相关系数，"*"代表通过了基于student-t检验的0.05显著水平，"**"代表通过了基于student-t检验的0.01显著性水平；图b为不同累积降水量的降水事件与致命滑坡的相关系数；图c为185~235mm的累积降水事件与不同持续时间的致命滑坡之间的相关系数；由图可知，单次连续降水事件对于致命性滑坡有着深远的影响，结果表明，累积降水在185~235mm，持续时间6日以上的单次连续降水事件与致命性滑坡相关性最高；图6是本发明实施例中致命性滑坡的高影响降水因子（sdii）的未来预估结果；其中，图a为模型模拟和观测的rs、rmse、r
t
和趋势；图b为历史模拟（1980~2014年）、ssp1-2.6和ssp5-8.5（2015~2100年）的五个最佳模型组合的平均sdii和历史时期（1980~2014）时间序列分布的观测数据，其中阴影区域代表25%和75%的不确定性区间；图c为ssp1-2.6情景下，21世纪末（2081~2100年）的年平均sdii减去21世纪初（2021~2040年）的年平均sdii的空间分布，图d为ssp5-8.5情景下21世纪末（2081~2100年）的年平均sdii减去21世纪初（2021~2040年）的年平均sdii的空间分布；图7本发明实施例中致命性滑坡的r
×
5day因子的未来预估结果；其中，选择rs（空间相关系数）, rmse（均方根误差），rt（时间相关系数）和trend（趋势）四个模式评估指数进行综合排序，最后选出来五个最优的cmip6模式，对五个最优模式的极端降水指数进行集合平均，发现r
×
5day和sdii两个指数都反映了5种最优模式集合平均的结果与观测值较为接近，在21世纪后期ssp5-8.5明显高于ssp1-2.6情景，增加趋势大于ssp1-2.6情景；同时由未来降水的分布表明，高排放情景下极端降水的增加会使得诱发滑坡的风险进一步增强，且这种增加主要体现在黄土高原的中部以及东南部。
具体实施方式
16.为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
17.本发明实施例公开了一种基于极端降水指数间接预测致命性滑坡的方法，结合图1理解，该方法包括以下步骤：（1）利用日降水数据和收集整理的致命性滑坡数据分析黄土高原地区致命性滑坡
和年降水量prcptot在时间和空间上的变化规律在步骤（1）中，利用收集整理的致命性滑坡数据，首先计算2004~2016年期间黄土高原地区致命性滑坡频次的逐年区域平均结果，并绘制致命性滑坡事件发生的时间-频次的序列图，同时叠加黄土高原地区总降水量prcptot的逐年区域平均结果，绘制总降水量的时间-频次图；根据所述时间-频次图分析并绘制该地区致命性滑坡和prcptot年降水量的多年平均空间分布以及致命性滑坡在空间上的逐年变化规律。
18.结果如图2所示，首先通过致命性滑坡和年降水的空间分布，发现黄土高原地区滑坡事件集中在中部以及西南部地区，2013年滑坡数量达到顶峰，空间分布上由黄土高原西南部向东部-中部方向扩展。2004~2016年黄土高原地区变得更加湿润，年平均降水增加；黄土高原地区滑坡事件与年降水量的时间分布存在对应关系，可以发现在2013年，滑坡与降水量均达到了极大值，2015年骤减。
19.（2）根据所述变化规律利用皮尔逊相关分析方法建立致命性滑坡与包含年降水量在内的极端降水指数的相关关系，并选择出在时间序列和空间范围上对致命性滑坡事件综合影响最大的极端降水指数，分析致命性滑坡和不同极端降水指数在时间上和空间上的对应关系在步骤（2）中主要计算以上极端降水指数在1980~2021年的时间序列分布，特别关注在致命性滑坡高发的2004~2016年期间的降水事件的变化特征；计算以上极端降水指数在2004~2016年相对于气候态（1981~2010）年的异常变化（空间分布），并且结合步骤（1），对比致命性滑坡的空间分布，研究不同区域降水增加或者减少时致命性滑坡的变化是否一致，从而选出和致命性滑坡的多年平均空间最为一致的降水因子。结合降水日数据，采取了7种极端降水指数，分别为总降水量prcptot、日降水强度sdii、极端降水强度r95ptot、25毫米降水日数r25mm、连续湿润日数cwd、日最大降水量r
×
1天、五日最大降水量r
×
5天。
20.结果如图3所示，图3为2004~2016年sdii（a）、r95ptot（b）、r25mm（c）、cwd（d）、r
×
1天（e）和r
×
5天（f）相对1981~2010年的空间异常分布，其中，sdii（降水强度）和r5day（5日连续最大降水）在空间上表现出了与致命性滑坡较为一致的分布形式。
21.为了综合得到在空间上和时间场上都对滑坡事件具有显著影响的降水因子，进一步计算了7种极端降水指数和致命性滑坡事件频次在时间序列上的相关系数，并且进行了student-t检验，验证二者相关的可靠程度。相关系数越高，代表极端降水指数和致命性滑坡之间的关系越强，通过筛查的因子可以进一步确定其未来变化来预估致命性滑坡的变化。
22.结果如图4所示，图4为sdii（a）、r95ptot（b）、r25mm（c）、cwd（d）、r
×
1day（e）和r
×
5day（f）的时间序列分布，从时间序列分布发现，2000年以后极端降水事件频发，多个极端降水指数都呈现增加的趋势，幅度较2000年之前有所上涨。特别是在致命性滑坡高达17起的2013年，sdii、r95ptot和r
×
5day都出现了突然的增加。结合图5（a）所示，在所有的极端降水指数中，sdii、r25mm、cwd和r
×
5day和致命性滑坡在时间上的相关系数都通过了0.05的显著性检验。
23.（3）利用统计分析、相关分析，探究0~250毫米降水范围内不同累积降水量、1~15日降水事件内不同持续时间的单次连续降水事件对于致命性滑坡的影响
上述步骤（2）只能得到该地区在多年内整体的极端降水事件强度，频次以及连续日数等和致命性滑坡的相关性，证明了sdii和r
×
5day对于致命性滑坡不可忽视的作用，但是两种极端降水指数均为年指数，只能认为降水的强度变化和连续性的降水事件是对致命性滑坡是有影响的，但是对于某一次降水事件达到怎么的阈值会诱发致命性滑坡依然是未知的，单次的降水事件是否和致命性降水事件有较好的对应关系，以及每一次降水达到多大的强度，持续几日才能促发滑坡事件的发生，依然尚不清楚。
24.因此步骤（3）定义了单次连续降水事件，即每日降水超过1mm，连续维持n日，直到下一日降水量小于1mm，即不发生降水，那么就把该日之前的降水日数定义为单次连续降水日数，同时累加n日以来的降水总量为单次连续降水事件的累积降水量。此外，基于统计分析方法，计算2004~2016年期间超过不同累积降水量的降水事件和致命性滑坡的相关系数（图5（b）），比如通过统计每一年超过150mm的降水事件的个数，可以得到2004~2016年该类降水事件的时间序列，再结合这期间致命性滑坡的分布，就可以计算得到超过该累积降水量阈值的降水事件和致命性滑坡的相关系数。同理，计算得到累积降水分别超过0~250mm下的降水事件和致命性滑坡的相关系数。最后，选择出相关关系最大的累积降水量阈值。进一步计算在该累积降水量阈值下，不同的降水累积日数（1~15日）的降水事件和致命性滑坡的相关性（图5（c），同理可以确定促使致命性滑坡发生的最显著的连续降水日数的阈值。
25.这样就可以确定最终引发致命性滑坡事件的累积降水-连续日数的阈值。一旦发生超过该阈值的降水事件，则认为当年致命性滑坡的风险会大幅提升，从而帮助当地政府部分增加预防措施，控制和减少灾害事件的损失。
26.（4）根据极端降水对于滑坡事件的影响选出和极端事件高度相关的极端降水指数sdii和r
×
5day，利用全球气候变化模式cmip6，对综合影响最大的极端降水指数进行未来预估，进而预测黄土高原地区面临致命性山体滑坡的区域以及未来随时间变化的趋势步骤（2）得到了对致命性滑坡影响最大的极端降水指数，步骤（3）得到了导致致命性滑坡发生的单次的连续降水事件的阈值，但是对于未来致命性滑坡是否会增加仍然是个未知数。目前对于直接预测滑坡事件仍然存在一定困难，因此对于未来的致命性滑坡事件，一方面可以采用上述得到的阈值，对于和滑坡事件紧密相关的降水事件持续关注，在每次可能会触发致命性滑坡事件的降水事件发生后，及时采取措施。一方面可以就未来极端降水指数的变化间接预估致命性滑坡的发生。
27.所以步骤（4）主要是基于未来的全球气候模式cmip6结合空间相关系数（rs）和均方根误差（rmse）分析和比较空间尺度上的模拟结果。同时利用时间相关系数（rt）和趋势差异（trend）分析模型模拟在时间尺度上的差异。
28.对于发明使用的cmip模型，这里指耦合模式相互比较项目，是由wcrp耦合模式工作组（wgcm）发起和组织的，是一个比较耦合模式的国际项目。其目的是比较全球耦合气候模式的性能，随着海气耦合模式的快速发展，全球耦合气候模式已经发展到 "推动模式发展，提高对地球气候系统的科学认识"。在本发明中，使用了历史实验中的历史降水模拟，此外还使用了scenariomip的日常降水结果，scenariomip是cmip6批准的由各国23个模型组成的子项目。本发明选择了两种极端排放情景，即ssp1-2.6和ssp5-8.5。ssp代表社会经济途径，ssp1-2.6代表低脆弱性、低缓解压力和低辐射强迫的综合影响，ssp5-8.5考虑较高的二氧化碳排放，代表高化石燃料消费的发展。有33个机构参与了cmip6模型的开发工作。通
过排除在历史阶段和ssp1-2.6及ssp5-8.5情景下降水数据不完整的模型，最终保留了25个cmip6模型。
29.本发明首先计算了sdii的四种指标在不同模式下的结果，图6（a）为所有模式计算sdii与实际观测结果的四种指标对比，通过各自指标的排名，最后可以选出五种最优气候模式（色条越浅，代表排名越靠前），同理，通过图7（a）为r
×
5day的模式与观测结果的指标分析结果可以选择出对于r
×
5day模拟最好的五个模式。
30.经过指标的综合排序，选择了模拟sdii和r
×
5day的五种最优的气候模式，通过计算五种最优气候模式的集合平均，对于步骤（2）得到的两种引发滑坡的高影响的降水因子sdii和r
×
5day进行了未来预估。通过两种因子在未来低排放（ssp1-2.6）和高排放情景（ssp5-8.5）下的随时间的变化，可以得知在未来全球变暖的背景下，两种和滑坡事件高度相关的降水因子会在21世纪后期急剧增加（图6（b）和图7（b）），这也意味着对应的滑坡事件也会进一步增加。最后进一步计算五种最优模式的集合平均的结果在21世纪后期（2080~2100年）和21世纪前期（2021~2040年）的差异在黄土高原空间上的表现。结合未来降水空间分布，极端降水在未来增加的区域代表了该区域范围内黄土高原发生致命性滑坡的风险将会在未来增强。如图6（d）所示，高排放情景下（ssp5-8.5），sdii指数在未来21世纪末期的增加区域主要体现在黄土高原的中部大部分地区，这种增加要比图6（c）的低排放（ssp1-2.6）更加明显；如图7（d）所示，r
×
5day指数在未来21世纪末期的增加区域主要体现在黄土高原的东南大部分地区，同样也是高于图7（c）低排放情景（ssp1-2.6）。所以以上区域的致命性滑坡事件在未来特别是高排放的环境下需要进行注意，并提前进行灾害预防。
31.以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

技术特征：
1.一种基于极端降水指数间接预测致命性滑坡的方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：（1）利用日降水数据和收集整理的致命性滑坡数据分析黄土高原地区致命性滑坡和年降水量prcptot在时间和空间上的变化规律；（2）根据所述变化规律利用皮尔逊相关分析方法建立致命性滑坡与包含年降水量在内的极端降水指数的相关关系，并选择出在时间序列和空间范围上对致命性滑坡事件综合影响最大的极端降水指数，分析致命性滑坡和不同极端降水指数在时间上和空间上的对应关系；（3）利用统计分析、相关分析，探究0~250毫米降水范围内不同累积降水量、1~15日降水事件内不同持续时间的单次连续降水事件对于致命性滑坡的影响；（4）根据极端降水对于滑坡事件的影响选出和极端事件高度相关的极端降水指数sdii和r
×
5day，利用全球气候变化模式cmip6，对综合影响最大的极端降水指数进行未来预估，进而预测黄土高原地区面临致命性山体滑坡的区域以及未来随时间变化的趋势。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤（1）包括以下具体包括：利用收集整理的致命性滑坡数据，首先计算设定年份期间内黄土高原地区致命性滑坡频次的逐年区域平均结果，并绘制致命性滑坡事件发生的时间-频次的序列图，同时叠加黄土高原地区prcptot的逐年区域平均结果，绘制总降水量的时间-频次图；根据所述时间-频次图分析并绘制该地区致命性滑坡和prcptot的多年平均空间分布以及致命性滑坡在空间上的逐年变化规律。3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在步骤（2）中，所述极端降水指数为总降水量prcptot、日降水强度sdii、极端降水强度r95ptot、25毫米降水日数r25mm、连续湿润日数cwd、日最大降水量r
×
1天、五日最大降水量r
×
5天。4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤（3）包括以下步骤：（3-1）基于统计分析方法，计算设定年份期间超过不同累积降水量的降水事件和致命性滑坡的相关系数，计算得到累积降水分别超过0~250mm下的降水事件和致命性滑坡的相关系数；（3-2）选择出相关关系最大的累积降水量阈值，计算在该累积降水量阈值下，不同的降水累积日数的降水事件和致命性滑坡的相关性，并确定促使致命性滑坡发生的最显著的连续降水日数的阈值，确定最终引发致命性滑坡事件的累积降水-连续日数的阈值；若发生超过该阈值的降水事件，则判定当年致命性滑坡的风险会大幅提升。5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤（4）包括以下步骤：（4-1）基于未来的全球气候模式cmip6结合空间相关系数（rs）和均方根误差（rmse）分析和比较空间尺度上的模拟结果，同时利用时间相关系数（rt）和趋势差异（trend）分析模型模拟在时间尺度上的差异；（4-2）经过指标的综合排序，选择五种最优的气候模式，通过计算五种最优气候模式的集合平均，对于步骤（2）得到的两种引发滑坡的高影响的降水因子sdii和r
×
5day进行了未来预估；（4-3）通过两种因子在未来低排放ssp1-2.6和高排放情景ssp5-8.5下的随时间的变化，两种和滑坡事件高度相关的降水因子的变化以及与该变化正相关的滑坡事件；
（4-4）计算五种最优模式的集合平均的结果在两不同预测时间段内的差异在黄土高原空间上的表现，结合未来降水空间分布，判断该区域范围内黄土高原发生致命性滑坡的风险。

技术总结
本发明公开了一种基于极端降水指数间接预测致命性滑坡的方法。本发明方法主要从降水的持续时间、极端降水强度、持续湿润日数等角度出发，分析以致命性滑坡高发区的极端降水的时空特征，并探究致命性滑坡事件与其联系，确定不同累积降水量和不同持续时间下的单次连续降水事件对于致命性滑坡的影响，选取第六次国际耦合模式比较计划的模式数据对和致命性滑坡事件具有显著高相关的极端降水指数以及连续降水事件的未来变化进行预估，通过黄土高原地区的未来降水变化进而预估致命性滑坡的变化。本发明更好地反映了在风险预估方面需要警惕的降水因子，为减少滑坡事件造成的人员伤亡问题有积极贡献。亡问题有积极贡献。亡问题有积极贡献。


技术研发人员：管晓丹 孙文 陈涵
受保护的技术使用者：兰州大学
技术研发日：2023.06.02
技术公布日：2023/10/6