Study on warning rainfall threshold for rainfall-induced collapses and landslide geological hazards in Zhuhai City, Guangdong Province
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摘要:
珠海市雨量充沛，常诱发崩塌、滑坡等突发性地质灾害。文章对珠海市2013—2021年发生的342个崩塌、滑坡地质灾害数据以及特征雨量进行综合分析，总结出珠海市崩塌、滑坡灾害发生与当日降雨量和前4天累计降雨量密切相关，属典型的降雨型崩塌滑坡；通过分析研究灾害发生与降雨的关系，建立了基于有效降雨量阈值的E-D预警模型，并基于2021—2023年珠海市发生的153个崩塌、滑坡地质灾害数据进行预警效果检验，预警准确率为91.5%；以2022年5月12日为例进行单次预警检验，预警命中率为94.7%，漏报率为5.3%，一、二、三级预警区的空报率为16.2%。据此证明建立的E-D预警雨量阈值模型适合珠海实际，可为预警系统的阈值模型改进提供技术依据，也为类似花岗岩地区崩塌、滑坡地质灾害预警技术研究提供借鉴方法。
Abstract:Zhuhai City experiences abundant rainfall, which often triggers sudden geological hazards such as landslides and collapses．This paper conducts a comprehensive analysis of 342 landslide and collapse events that occurred in Zhuhai City between 2013 and 2021, along with their associated rainfall characteristics. The study concludes that the occurrence of landslides and collapses in Zhuhai City is closely related to the daily rainfall and the cumulative rainfall over of the previous four days, classifying these events as typical rainfall-induced collapses and landslides．By analyzing the relationship between hazard occurrence and rainfall, an E-D early warning model based on effective rainfall thresholds was established. The model was tested using 153 collapse and landslide geological disasters from 2021 to 2023 in Zhuhai, resulting in an early warning accuracy of 91.5%．A single early warning test on May 12, 2022, showed a hit rate of 94.7%, a missed report rate of 5.3%, and a false alarm rate of 16.2% for the first, second, and third-level warning zones. The E-D early warning rainfall threshold model established in this study is suitable for the actual conditions in Zhuhai and can provide technical support for improving threshold models in early warning systems. It also offers a reference method for studying early warning techniques for collapse and landslide hazards in similar granite regions．
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0. 引言
某水电站自建成以来重要建筑物开口线外危岩体缺乏复核和动态设计，其原有防护设施存在破坏现象，导致部分重要设施暴露于危险源的威胁范围内（主要危险源为两岸开口线外危岩体），因此开展该水电站边坡开口线外的危岩体隐患排查对电站安全运营有着重大意义。
危岩体隐患排查首先要明确危岩体的点位、体积、结构面组合关系和威胁对象等信息。针对水电站库区复杂险峻的地质条件，传统现场调查方法受人员、技术、成本等条件限制，诸多非接触式的新技术、新方法应用于工程调查中，如黄海宁等[1]利用无人机倾斜摄影技术，获取危岩隐患点的分布特征；陈爱云等[2]和崔溦等[3]利用无人机搭载激光雷达快速识别了孤立危岩体；褚宏亮等[4]分析三维激光扫描技术的优势和局限性。危岩体的精细调查结果对进一步研究危岩体运动特征有重要的推动作用。
现有研究危岩体运动特征的方法主要有现场试验和数值模拟方法，如黄润秋等[5]通过现场滚石运动特征试验，提出危岩体整体防治的可行方法，得出坡面及坡面情况为影响落石运动的主要因素这一论点；陈宙翔等[6]和谢金等[7]利用Rockfall软件分析危岩体崩落的运动轨迹及对坡脚建筑物的危险性；王栋等[8]利用三维Rockfall Analyst软件分析隧道上部5种不同尺寸的危岩体运动过程；周月智等[9]运用DDA方法实现地震作用下密度、高度等因子对落石运动轨迹的影响分析；黎尤等[10]结合RocPro3D软件反演落石崩塌堆积区的范围，并与既有实际范围进行比照；柳万里等[11]通过Rockfall软件大量模拟落石运动结果，分析影响落石运动的因素敏感性；赵兴权等[12]和黄小福等[13]结合非连续分析方法探讨地震作用下危岩崩塌体的破坏特征；刘国阳等[14]通过3D-DDA方法研究不同坡形对巨石崩塌失稳运动特征的影响；王军义等[15]通过数值仿真模拟试验评价不同粒径堆积体的运动特征；孙敬辉等[16]和何宇航等[17]探讨崩塌落石的运动特征，进行落石风险评估研究；王豪等[18]提出一种集成PhysX引擎的Unity3D平台开展崩塌三维运动轨迹的方法。
综上，现场试验方法与实际落石运动结果吻合度最高，但落石运动中的偶然性等随机特性难以用现场试验考虑完全。数值模拟方法具有成本低、简便及可移植性强等优势，其在危岩体运动特征领域的应用逐渐增多，在该领域应用成熟的是Rockfall软件，该软件可在短时间内大量模拟落石的运动过程，但其假定所有落石都是一个有质量的点，并在计算中将落石视作球形体，在模拟过程中忽略了落石的空间几何特征，且模拟坡面需要人为指定，与实际运动过程存在一定误差。
因此，本文以某水电站危岩体隐患作为研究对象，基于机载LiDAR技术“穿透”植被特性与倾斜摄影测量精确地表纹理表达等特点，构建高精度三维可视化地形数据和精细危岩体模型，获取研究区危岩体特征及发育分布信息，构建研究区三维的灾害实景，运用Unity3D引擎对危岩体运动过程进行三维模拟，反演研究区危岩崩落的运动路径及在不同位置上的冲击能量、弹跳高度的量级和滚落区域等，为后续危岩体风险评价，灾害防治措施设计等提供一定参考依据。
1. 研究区概况
水电站枢纽区出露的地层主要为上三叠统小定西组（T3xd）、中侏罗统花开左组（J2h）及第四系（Q）。坝址区出露的主要地层为上三叠统小定西组（T3xd），为一套变质火山岩系，测区未见底，总厚度大于1000 m，岩性主要为变质玄武岩、变质火山角砾岩、变质火山细砾岩夹变质凝灰岩。弱风化、强卸荷、岩石强度较高，属于坚硬的脆性岩体，在风化、卸荷、裂隙切割等条件下，极易发生变形失稳并与母岩脱离。
研究区（图1）左右岸危岩受新构造运动影响强烈，总体上发育于临空条件较好地形陡峭的边坡，大量存在脱落未掉和未与母岩脱离的危石均。研究区内左岸边坡危岩体发育于边坡开口线顶部及上游侧，下游侧边坡地形坡度相对较缓，分布有少量孤石，对重点防护对象威胁较小。上游侧边坡地形陡峻，基岩裸露，部分危岩对下方隧道及公路构成威胁。右岸边坡危岩体主要发育于边坡开口线顶部及上游侧，下游侧边坡地形坡度相对较缓，危岩分布较少。上游侧开口线外自然地形坡度陡峻，地形坡度60o～75o，基岩裸露，岩性为三叠系小定西组的变质火山碎屑岩夹变质凝灰岩，风化程度较低，呈弱风化状，表部强卸荷岩体发育，岩体较破碎，完整性较差，坡面分布大量强卸荷松动危岩体或危石。
2. 危岩体的调查识别
2.1 遥感数据获取
利用无人机倾斜摄影测量和机载LiDAR技术对研究区开展1∶500遥感数据获取工作。基于获取到多角度倾斜原始航片及POS数据开展三维实景建模工作，得到研究区1∶500高精度三维实景模型数据。利用机载LiDAR技术获取到测区激光点云数据，经航带平差、去噪、点云分类处理后，制作1∶2000数字高程模型，得到滤除植被后的真实地表模型。
利用Earth Survey遥感解译软件将获取的三维实景模型和数字高程模型、正射影像、山体阴影等遥感数据进行融合后，建立三维解译环境，通过野外踏勘和初步解译建立的解译标志[19]，对自然边坡上分布的危岩体进行精细化调查。
结合室内遥感解译和野外复核调查结果，研究区内危岩体以孤石、孤石群、危石、危石群为主，本次共调查危岩体172处（包括危石及孤石132处、危石群及孤石群40处）崩塌11处以及滑坡3处（图2）。研究区内危岩体的命名以电站的左右岸坡为分界线，以不同危岩体分类的中文缩写作为其具体编号，如Y-WSQ07-2意为：右岸边坡07号危石群02岩块。
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图 2 水电站研究区灾害分布图Figure 2. Geological background and hazard distribution map of the hydropower station survey area研究区左岸自然边坡目前共分布危岩体58处以及崩塌4处，其中大部分危岩体位于枢纽区上游处，左岸边坡高峻陡峭，人类活动较少。从危岩体的规模上看，发育的危岩体12处属大型危岩体（1000 m3≤V<10000 m3）、13处为中型危岩体（100 m3≤V<1000 m3）、33处属于小型危岩体（V<100 m3）。
研究区右岸自然边坡目前共分布危岩体114处、滑坡3处以及崩塌7处，其中大部分危岩体位于枢纽区上游处，右岸边坡高峻陡峭，人类活动较少。从危岩体的规模上看，发育的危岩体26处属大型危岩体（1000 m3≤V<10000 m3）、17处为中型危岩体（100 m3≤V<1000 m3）、71处属于小型危岩体（V<100 m3）。
2.2 危岩体结构面产状
产状是表征结构面的空间展布状态，对于地质体中的结构面而言，首先它是一个面，一定空间范围内通常可以近似认为结构面是一个平面。
因此，在无人机摄影获取的三维模型数据中通过辨识结构面的出露面（图3），选择出露面上的尽可能多的点，基于Earth Survey软件平台来描述这些结构面的产状信息。最终实现了快速、准确地获取扫描地质体中结构面的产状参数，获取的危岩体结构面产状参数在三维运动过程模拟中，起着关键性的作用。
调查发现研究区内主要发育3组优势结构面，其中1组倾向近N，产状为345°～15°∠70°～85°，另外2组产状约260°～285°∠60°～80°、140°～180°∠50°～84°。其中，右岸主要发育345°～15°∠70°～85°和260°～285°∠60°～80°两组结构面；左岸边坡主要发育345°～15°∠70°～85°结构面。
2.3 危岩体空间几何特征
研究区危岩体空间几何特征的调查办法首先室内基于无人机遥感影像，在三维实景模型（图4）中识别危岩体，获取危岩体海拔、坐标、所处坡面坡度和几何形状参数等，随后在此基础上，进行野外现场调查和验证（图5），对危岩体边界范围、结构面发育情况和植被覆盖情况等方面进行了补充和修正。调查获得的空间几何特征参数可以为数值模拟Unity3D中危岩体几何参数的选取提供可靠的依据。
2.4 危岩体失稳模式
由于分类角度、研究区域不同，危岩体失稳模式存在多种分类方案。本文对研究区内172处危岩体分别按《水电工程危岩体工程地质勘察与防治规程》进行分类，主要分为滑塌式、倾倒式、坠落式、孤石及孤石群4类（图6）。
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图 6 研究区典型危岩体失稳案例Figure 6. Typical cases of destabilization of dangerous rock masses in the study area滑塌式危岩体Y-WSQ05-1危岩体见图6（a），区域呈矩形分布，所在边坡陡峭几近直立，坡面植被较稀疏，岩体除受构造结构面切割外次生卸荷裂隙发育较少，为整体块状结构，卸荷范围为8～13m；主要发育2组结构面，结构面J1: 162°∠84，结构面J2: 216°∠62°，受顺层结构面控制，主控制结构面倾向临空面。
倾倒式危岩体Z-WSQ08-4见图6（b），整体凸出于周围岩层，临空条件好，结构面张开度较大，岩体植被覆盖很少，基岩裸露，岩体除受构造结构面切割外发育部分卸荷裂隙，为块状结构，卸荷范围为14～18m；主要发育2组结构面，结构面J1: 69°∠84°；结构面J2: 296°∠78°。
坠落式危岩体Y-WSQ07-4见图6（c），危岩体块整体凸出于周围岩层，整体坡度较陡，接近直立，有明显的基岩裸露，下部临空，危岩体下部有新鲜掉块的痕迹，推测该失稳机理为在自重等因素影响下，下部岩块脱落，导致上部岩体应力重分布，主要靠与母岩的岩桥连接保持现有的稳定，再次失稳将由裂隙贯通造成
孤石及孤石群类型的危岩体Z-GS-05见图6（d），为已经剥离母岩的巨石块体嵌入于下方残破堆积物上层，底部松动，有向下滚动的优势临空面；岩体风化程度为中等风化，风化范围为5～8 m。发育部分卸荷裂隙，为块裂结构，卸荷范围为2～3 m。
3. 三维运动学模拟
3.1 模拟原理
Unity3D软件以研究区内高精度三维实景数据和危岩体调查结果构成运动模拟的灾害实景（图7）。该软件在进行崩塌运动过程数值模拟时将岩块与坡体视为刚体，利用调整物理材料的参数的方法控制摩擦和恢复系数，有效处理了刚体间相互碰撞过程中的能量损失。同时通过使用引擎中一个称为“固定关节”的组件（图8）连接岩块对象[18]，模拟出落石与坡体撞击碎裂及块体间相互撞击碎裂的过程。使得该软件实现了危岩体弹跳、滚动和滑动等物理效果的模拟，最终对数据进行分析处理得到落石运动全过程的运动特征参数。
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图 8 固定关节示意图（M和F表示约束力矩和约束反力）Figure 8. Schematic diagram of the fixed joints (M and F represent the constraint torque and constraint reaction forces)3.2 参数选择
危岩体精细模型的具体参数包括块体形状、尺寸、密度、结构面抗剪强度、动摩擦系数、静摩擦系数、弹跳系数。d1、d2和d3表示危岩体的尺寸，依据危岩带岩体结构面间距及历史落石块体尺寸特征选取[18]。坝址区发育危岩岩性多为变质火山角砾岩，综合区内过往岩石物理力学试验（表1）及工程类比方法，确定本次模拟的岩石密度取值为2.7 g/cm3。通过模拟实验进行坡面特征参数反演，确定动摩擦系数为0.3，静摩擦系数为0.3，弹跳系数为0.6。参数设置如表2所示。
表 1 坝址区室内岩石物理力学试验表Table 1. Rock physical and mechanical test data for dam site area岩石名称及风化程度 组数 抗压强度 静态变形试验 干抗压/MPa 湿抗压/MPa 软化系数 干 湿 弹性模量/GPa 泊松比 弹性模量/GPa 泊松比 变质火山角砾岩（弱−微） 11 95.9 72.8 0.76 68 0.17 59 0.19 表 2 危岩体特征参数设定Table 2. Parameters for hazardous rock mass characteristics特征参数 形状 d1/m d2/m d3/m 密度/（g·cm−3） 固定关节断裂力阈值/N 动摩擦系数 静摩擦系数 弹跳系数 取值 立方体 1.5~3 1.5~3 1.5~3 2.7 1000 0.3 0.3 0.6 3.3 运动模拟分区
此次崩塌落石轨迹的数值模拟共分为4个区域，具体分布如图9所示。分区的原则主要是以危岩体出露的面为单位，大致将出露在同一坡面的危岩体划分为一个区域，该区域内危岩体通常沿着相同坡面滚落，或是在相同沟道中运动。以面为单位划分，对以下4个区域典型危岩体进行落石运动特征模拟，可为危岩体分区提供一定参考意义。
划分区块后，分析危岩体调查结果，选取各区块失稳模式较为典型、危险性较大的危岩体（表3）进行落石运动轨迹数值模拟。
表 3 水电站四区块危岩体分布特征表Table 3. Confidence statistics for investigating characteristic hazardous rock bodies in the study area危岩区块 特征岩块 平面坐标 出露高程/m 危岩体规模 易发性 风险性 承灾体 体积/m3 规模 右岸区块一 Y-WSQ07-4 (511578.5,2939142.2) 1 766.1 60.20 小 极高 极高 坝体 右岸区块二 Y-WS-04-1 (510800.5,2938995.6) 1 586.2 57.90 小 高 低 道路 左岸区块一 Z-WSQ07-4 (512040.6,2938637.2) 1 719.3 909.66 中 高 中 电站设施 左岸区块二 Z-WSQ01-1 (512584.5,2932301.3) 1 944.2 2.94 小 高 低 道路 3.4 落石运动特征分析
基于Unity3D集成物理引擎PhysX计算，真实再现了研究区4个区块的危岩体失稳滚落路径及解体形态，实时记录了运动轨迹及冲击动能参数。危岩解体过程如图10所示。
右岸区块一位于右岸坝体顶部自然边坡，两处典型危石群Y-WSQ07、Y-WSQ08模拟崩塌过程见图11（a）。右岸区块二位于右岸大坝下游交通要道急拐弯自然边坡，典型危岩体Y-WS-04危岩体，对Y-WS-04危岩体模拟崩塌过程见图11（b）。
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图 11 右岸区块危岩体分布及运动路径Figure 11. Distribution and trajectory of hazardous rock masses in the right bank block左岸危岩体落石模拟区块一位于左岸进水口顶部自然边坡，典型危岩体Z-WSQ-07、Z-WSQ-08所在坡面植被较稀疏，只有稀少灌木，模拟崩塌过程见图12（a）。左岸区块二位于左岸上游道路隧道口顶部自然边坡，其中典型危岩体Z-WSQ01、Z-WSQ-05所在坡面植被较稀疏，危岩群模拟崩塌过程见图12（b）。
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图 12 左岸区块危岩体分布及运动路径Figure 12. Distribution and trajectory of hazardous rock masses in the left bank block4个区块发育的危岩体解体后的特征岩块在最优路径下的运动结果如图13和表4所示。
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图 13 危岩区落石运动模拟结果Figure 13. Simulation results of rockfall movement in hazardous rock area表 4 水电站四区块危岩体运动模拟结果Table 4. Simulation results of hazardous rock mass motion in area four, Huangdengshui hydropower station危岩区块 特征岩块 弹跳高度/m 冲击动能/kJ 距物源点的
平面距离/m威胁对象 范围值 最大值 范围值 最大值 右岸区块一 Y-WSQ07-4 0.5～7.92 7.92 2000～13700 13700 146 大坝及场内人员 右岸区块二 Y-WS-04-1 1～6 6 4000～16000 16000 122 公路、行人及车辆 左岸区块一 Z-WSQ07-4 0.8～9.2 9.02 35000～45000 45000 83 电站设施 左岸区块二 Z-WSQ01-1 1～14.6 14.6 4000～30000 30000 379 公路、行人及车辆 从运动模式来看，危岩体失稳后的首先表现均为重力作用下的自由落体运动，在撞击在下部裸露岩体后，与坡面接触碰撞后发生弹跳。发生第一次弹跳后，4个区块的落石运动开始出现巨大的差异，证明影响落石运动的因素众多。
右岸区块一由于坡度较陡，多数落石下落后又与坡面碰撞发生了2次碰撞弹跳后到达大坝开口线内，部分岩块在下落到一定高度之后，受到坡体稳定岩块和植被因素的影响，将会停积在坡面或者掉入库区水中，对坝体及附属建筑物影响小，其中Y-WSQ07-4号岩块由于所在坡面坡度较陡，发生滚动后将会快速下落，下落速度较高，动能较大，在混凝土护坡面多次发生弹跳，最终滚落到大坝右岸停止，对大坝和厂内工作人员存在较大安全隐患，动力学参数如图13（a）所示。
右岸区块二部分落石将会停积在坡面，但由于坡面植被局部密集，落石下落轨迹会发生转变，如Y-WS-04-1号岩块，发生滚动后将会沿着公路护坡滚动到道路上，沿着路面滚动一段距离，在摩擦力的作用下最终停止，对下方公路以及行人、车辆安全性具有一定的威胁,动力学参数如图13（b）所示。
左岸区块一发育的危岩群大部分岩块下落后又与坡面碰撞发生了二次碰撞弹跳后将落入水库蓄水区。但该区块发育的危岩体体积巨大，裂隙贯穿发育，稳定性差，虽然布置了防护网，但边缘处任有石块露出，若失稳，将对正下方设施有较大威胁，解体后的Z-WSQ07-4号岩块动力学参数如图13（c）所示。
左岸区块二多数危岩体在与坡面接触碰撞后发生弹跳，多次弹跳后落到路面上，在路面再发生高度较低的碰撞弹跳后，沿着路面滚动一段距离，在地表摩擦力的作用下最终停止。其中Z-WSQ01-1号岩块为对下方公路以及行人、车辆安全性具有一定的威胁，动力学参数如图13（d）所示。
4. 结论及建议
（1）通过无人机倾斜摄影测量及机载LiDAR遥感调查技术，开展研究区危岩体遥感解译及野外现场调查工作，基本查明了水电站两岸自然边坡危岩体发育分布、岩体产状特征，空间姿态等情况，经现场复核发现危岩体特征基本符合室内无人机三维实景模型解译的结果。
（2）与传统三维落石模拟软件相比，Unity3D软件具备可视化灾害信息的特点，使得整个危岩体崩塌运动过程更加直观，并且获得的模拟结果与现场调查落石崩落范围较吻合，证明此次运动反演分析的可靠性。
（3）研究区内现有防护治理措施总体布置合理完善，针对性强。区内右侧岸坡已设置多级被动防护网，坡上发育的危岩体不会对电厂内重要设施构成威胁，无需增加防护设计。左岸存在多处电站重要设施，需对左岸进水口上方边坡局部危岩增设2处APS-200主动防护网（图14），防护网面积约550 m2；对支护边坡马道边危岩体采取喷射混凝土治理措施，面积约52 m2，并且加强对500 kV开关站上方自然边坡的形变监测，提升防护性能。
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图 1 珠海市崩塌、滑坡地质灾害分布图（2013—2021年）
Figure 1. Distribution map of landslides and collapse geological hazards in Zhuhai City (2013—2021)
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图 2 珠海市崩塌、滑坡地质灾害特征图
Figure 2. Characteristic map of landslides and collapse geological hazards in Zhuhai City
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图 4 地质灾害事件与有效降雨量、降雨历时散点图
Figure 4. Scatter diagram of geological hazard events, effective rainfall, and rainfall duration
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图 6 2022年5月12日预警信息发布和地质灾害分布图
Figure 6. Distribution map of geological hazards and early warning information issed on May 12，2022
表 1 崩塌、滑坡灾害数量与月均降雨量关系表
Table 1 Relationship between the number of collapses and landslide hazards and average monthly rainfall
月份 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 平均降雨量/mm 26.9 57.9 84.7 199.6 298.1 390.0 319.3 336.7 220.8 71.7 44.3 30.6 地质灾害数量/个 1 0 5 15 162 56 14 61 24 3 1 0 
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表 2 地质灾害数量与当日降雨量关系表
Table 2 Relationship between the number of geological hazards and daily rainfall
当日降雨量/mm 0 0.1～9.9 10.0～24.9 25.0～49.9 50.0～99.9 100.0～249.9 ≥250 降雨量等级 无雨 小雨 中雨 大雨 暴雨 大暴雨 特大暴雨 地质灾害数量/个 1 2 13 64 68 106 88 灾害数量占比/% 0.3 0.6 3.8 18.7 19.9 31.0 25.7
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表 3 崩塌、滑坡灾害数量与前4天累计降雨量关系
Table 3 Relationship between the number of collapse and landslide hazards and cumulative rainfall over the previous four days
前4天累计降雨量/mm 0～50 50～100 100～150 150～200 200～250 250～300 300～350 ≥350 地质灾害数量/个 8 27 18 3 2 4 16 2 灾害数量占比/% 10.0 33.7 22.5 3.8 2.5 5.0 20.0 2.5
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表 4 不同概率的有效降雨量阈值
Table 4 Effective rainfall thresholds for different probabilities
发生概率/% 10 15 30 55 75 90 阈值模型 E =59.37D−0.185 E =81.51D−0.185 E= 147.95D−0.185 E=258.67D−0.185 E= 347.25D−0.185 E=413.65D−0.185 有效降雨量阈值/mm 59.37 81.51 147.95 258.67 347.25 413.65
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表 5 不同易发程度分区各预警等级的有效降雨量阈值
Table 5 Effective rainfall thresholds for different early warning levels in various susceptibility zones
/mm 易发程度 预警级别 四级预警 三级预警 二级预警 一级预警 高易发区 59.37 147.95 258.67 347.25 中易发区 59.37 258.67 347.25 413.65 低易发区 81.51 347.25 413.65 —
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表 6 地质灾害预警准确率计算表
Table 6 Accuracy calculation table for geological hazard early warnings
预警等级 无预警 落入四级预警区 落入三级预警区 落入二级预警区 落入一级预警区 合计 高易发区 地灾点数量/个 8 13 25 12 16 74 占比/% 10.8 17.6 33.8 16.2 21.6 100 中易发区 地灾点数量/个 5 22 8 21 10 66 占比/% 7.6 33.3 12.1 31.8 15.2 100 低易发区 地灾点数量/个 0 10 2 1 0 13 占比/% 0 76.9 15.4 7.7 0 100 合计 地灾点数量/个 13 45 35 34 26 153 占比/% 8.5 29.4 22.9 22.2 17.0 100
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表 7 2022年5月12日暴雨引发地质灾害预警准确率
Table 7 Accuracy of geological hazard Early warning triggered by rainstorm on May 12，2022
预警等级 预警区外 落入四级预警区 落入三级预警区 落入二级预警区 落入一级预警区 合计 地灾点数量/个 2.0 0 2.00 22.00 12.00 38.00 占比/% 5.3 0 5.30 57.90 31.50 100.00 发布预警区面积/km2 — 418.86 73.94 112.97 64.70 670.47 有灾点的预警区面积/km2 — 0 37.20 108.92 64.70 210.82
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表 8 2022年5月12日暴雨引发地质灾害命中率
Table 8 Hit rate of geological hazards triggered by rainstorm on May 12， 2022
预警等级 四级预警区 三级预警区 二级预警区 一级预警区 合计 网格单元数量/个 418 74 113 65 670 有地灾点的网格单元数量/个 0 2 22 12 36 占比（命中率）/% 0 2.7 19.5 18.5 5.4 无地灾点的网格单元数量/个 418 72 91 53 634 占比（空报率）/% 0 97.3 80.5 81.5 94.6
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期刊类型引用(2)
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