0 引言
山区小流域山洪灾害背景：山区地形复杂，地势陡峭，沟壑纵横，加之气候多变，局地短时强降雨频发，使得山洪灾害成为这一区域的主要自然灾害之一[1]。山洪灾害不仅表现为洪水泛滥，还常伴随泥石流、滑坡等次生灾害，其发生突然、来势迅猛，对当地居民的生命财产安全以及生态环境造成严重破坏[11]。特别是在新疆阿克苏地区拜城县等典型山区小流域，由于气象和水文监测网点相对不足，加之降水汇流时间短，预警和应急响应时间极为有限，进一步加剧了灾害的风险[11]。因此，深入研究山区小流域山洪灾害的成灾机制及其防控技术，具有重要的理论价值和现实意义。
研究目的与意义：本研究旨在构建适用于山区小流域的山洪灾害预警模型，并制定科学合理的应急调度策略，以提升防灾减灾能力[2]。通过综合考虑降雨量、地形坡度、植被覆盖度等多因子，建立能够准确反映山区小流域特点的动态预警模型，可以有效延长风险预见期，减少“误报、漏报”现象，为决策提供科学依据[2]。同时，基于预警信息构建包括人员转移、物资调配、救援力量部署在内的应急调度框架，有助于实现灾害应对的高效化和精准化[13]。这不仅能够显著降低山洪灾害造成的人员伤亡和经济损失，还为推动山洪灾害防御迈向新阶段提供了技术支持。
1 山洪灾害预警模型研究现状
1.1 现有预警模型概述
山洪灾害预警模型的构建是减少灾害损失的重要手段，目前常见的预警模型主要包括基于临界雨量和水文模型的方法。基于临界雨量的方法通过确定诱发山洪的降雨阈值来实现预警，其核心在于分析前期土壤湿度、降雨强度及历时等因素对临界雨量的影响[3][4]。例如，程东等基于中国山洪水文模型（CNFF）提出了小流域防灾对象预警指标实时动态分析方法，能够考虑不同土湿条件和预警时段长的临界雨量变化过程[3]。此外，李姣等结合新安江水文模型，开发了动态临界雨量计算模型，可逐时输出多种历时的山洪灾害临界雨量阈值[4]。水文模型则通过模拟流域产汇流过程来预测洪水，如韩俊太等采用人工神经网络构建成灾流量与风险因子间的统计关系，进而实现山洪灾害分级预警[6]。这些模型在不同程度上提高了山洪预警的科学性和实用性。
1.2 现有模型优势与不足
现有预警模型在准确性、时效性和适用性方面各具优势，但也存在一些不足之处。基于临界雨量的模型因其计算简单、操作便捷，在实际应用中具有较高的时效性，尤其适用于数据匮乏的地区[5]。然而，这类模型通常依赖于静态参数，难以全面反映复杂地形和动态降雨条件下的洪水过程[7]。相比之下，水文模型能够更精确地模拟流域内的产汇流过程，例如胡迎春等利用雷达估测降雨数据驱动WRF-Hydro模型，在山区小流域取得了较好的模拟效果[5]。然而，水文模型的参数确定较为困难，且对基础气象水文资料的要求较高，限制了其在无资料地区的广泛应用[8]。此外，张涛等的研究表明，尽管SCS模型在多个典型流域表现出良好的适用性，但其对复杂地形的适应能力仍有待提升[8]。因此，如何结合不同模型的优势并克服其局限性，仍是山洪灾害预警研究中的重要课题。
2 山区小流域山洪灾害预警模型构建
2.1 模型构建思路
山区小流域山洪灾害预警模型的构建需综合考虑多种影响因子，以充分体现其复杂的地形和气候特点。降雨量是触发山洪灾害的关键因素之一，其强度、历时及空间分布直接影响洪水的形成与发展[1]。此外，地形坡度决定了水流的速度与汇流时间，陡峭的地势往往加剧了洪峰的强度与突发性[7]。植被覆盖度则通过调节地表径流与土壤入渗能力，对洪水过程产生重要影响。在模型构建过程中，这些因子被纳入统一框架，通过权重分配与逻辑关系设计，突出山区小流域特有的“雨-水-沙”耦合作用机制，从而提升模型对灾害模式的识别能力[1]。例如，结合瞬态降水入渗边坡稳定性模型（TRIGRS）与陡缓衔接河段判别法，可有效划分山洪洪水、山洪水沙及山洪泥石流灾害预警区，为后续精细化预警提供基础支持[1]。
2.2 模型构建方法
模型构建首先依赖于高质量的数据收集与处理。研究区域的气象数据（包括降雨量、气温、湿度等）、水文数据（如流量、水位）、地形数据（数字高程模型DEM）以及植被覆盖数据均需经过严格的质量控制与预处理，以确保数据的一致性与完整性[3]。在此基础上，采用数学方法与数据分析技术建立预警模型。例如，基于中国山洪水文模型（CNFF）的设计暴雨洪水实时反算法，能够综合考虑前期降雨、土壤湿度动态变化及上游产汇流过程，从而提高预警指标的动态适应性[3]。此外，半分布式水文模型（如NAM模型）也被广泛应用于小流域临界雨量计算，通过率定模型参数并结合场次暴雨洪水数据进行验证，确保模型的适用性与可靠性[10]。模型参数的确定通常采用试错法或优化算法，如遗传算法或粒子群算法，以最小化模拟值与实测值之间的误差为目标函数，实现参数的自动率定[3]。
2.3 模型验证
模型验证是评估预警模型性能的重要环节，通常以实际案例数据为基础进行检验。例如，在江西省东河流域的应用案例中，基于CNFF模型的动态预警指标显示，其在不同土壤湿度条件下的临界雨量变化过程具有较高的准确性，率定期和验证期的平均径流深相对误差和洪峰流量相对误差均控制在15%以内，平均峰现时间误差小于1.5小时，Nash-Sutcliffe效率系数分别达到0.76和0.8，场次雨洪模拟合格率超过90%[3]。类似地，在福建省闽江下游小流域的应用中，基于动态临界雨量的分级预警方法通过人工神经网络构建成灾流量与风险因子的统计关系，成功实现了无资料地区的成灾流量空间分布估算，并有效延长了预警预见期[6]。这些结果表明，所构建的预警模型在预报准确率、误差范围及可靠性方面均表现出良好的性能，能够为山区小流域山洪灾害预警提供科学依据[4][6]。
3 基于预警信息的应急调度策略
3.1 应急调度总体框架
构建科学合理的应急调度框架是应对山区小流域山洪灾害的关键环节。该框架主要包括人员转移、物资调配以及救援力量部署三大核心部分，各部分之间相互关联且协同作用。人员转移作为首要任务，需依据预警信息中风险等级与临界雨量、水位指标阈值，迅速确定转移范围及路线；物资调配则需提前规划储备点位置，确保食品、药品等应急物资能够及时运达受灾区域；救援力量部署应结合地理条件与灾害类型，合理分配专业队伍与设备资源。通过整合上述要素，形成高效联动机制，以实现应急响应的最大化效能[11][13]。
3.2 不同场景应急调度方案
针对不同的山洪灾害场景，制定针对性的应急调度方案至关重要。例如，在暴雨突发场景下，由于降水汇流时间短，预警时间有限，因此需优先启动临近预报预警系统，快速组织高风险区域居民沿预设安全路线撤离，并同步调配防汛物资至关键节点。而在泥石流伴生场景中，除关注降雨量外，还需考虑地形坡度与植被覆盖度等因素，利用分布式水文模型分析潜在滑坡区域，提前部署救援力量于易发地带，同时加强监测预警，确保信息传递的及时性与准确性[2][7]。通过多阶段递进式预警体系与动态风险评估，可有效提升各类复杂场景下的应急调度效率，从而降低灾害损失。
4 预警模型与应急调度策略的应用与推广
4.1 融入当地防灾减灾体系
将预警模型与应急调度策略融入当地现有防灾减灾体系，是提高整体防灾效能的关键环节。通过结合基于GIS系统的动态监控预警技术和多阶段递进式预警体系，可以实现对山洪灾害的智能化预警和精准化应急响应[11]。具体而言，应在现有监测防控体系的基础上，优化降雨量和水文数据采集网点，并根据人口分布和强降雨特征设置风险等级与临界雨量、水位预警指标阈值。此外，还需建立跨部门联动机制，确保预警信息能够及时传递给相关部门和公众，从而有效规避山洪风险[13]。
4.2 面临的困难与挑战
在基层推广应用预警模型与应急调度策略时，面临诸多困难与挑战。首先，基层对山洪灾害防御的认知不足，导致预警信息的传播和应急响应措施的执行存在障碍[11]。其次，技术设备落后限制了预警系统的精准性和实时性，尤其是在山区小流域，气象和水文监测网点相对较少，难以满足复杂地形条件下的监测需求。此外，资金投入有限也制约了预警模型的更新与维护以及应急调度设备的配备，进一步影响了防灾减灾工作的整体效果[11]。
4.3 解决措施
针对上述困难与挑战，应采取一系列针对性解决措施。首先，加强宣传教育，通过组织培训和科普活动，提升基层干部和群众对山洪灾害防御的认识和应对能力[11]。其次，更新技术设备，引入先进的监测仪器和信息化手段，优化数据采集与处理流程，提高预警系统的可靠性和时效性。最后，拓宽资金渠道，争取政府专项资金支持的同时，探索社会资本参与防灾减灾建设的可能性，为预警模型与应急调度策略的持续优化提供保障[11]。
5 研究展望
5.1 未来预警模型研究方向
随着科技的快速发展，人工智能（AI）和大数据技术在山区小流域山洪灾害预警模型中的应用前景广阔。人工智能算法，如机器学习、深度学习等，能够通过分析海量历史数据，自动识别复杂的非线性关系，从而显著提高预警模型的预报精度和时效性[12]。例如，基于神经网络的模型可以有效处理多源异构数据，包括降雨量、地形地貌、植被覆盖度等因子，进而实现对山洪灾害的更精准预测。此外，大数据技术的应用能够整合来自不同来源的实时数据，如气象卫星、地面观测站和社交媒体信息，为预警模型提供更为全面的数据支持[15]。通过结合分布式水文模型与云计算技术，未来的预警系统有望突破传统方法的局限性，实现流域内洪水过程的动态模拟与滚动预报。这种技术集成不仅能够提升模型的科学性，还能够增强其应对极端天气事件的能力，从而更好地服务于防灾减灾工作。
与此同时，水文模型与水动力模型的耦合研究也将成为未来预警模型发展的重要方向。现有的单一水文或水动力模型在模拟山区流域洪涝过程时存在一定的局限性，难以全面反映流域内水文与水流动力之间的互馈机制[15]。因此，开发动态双向耦合模型将成为提升预报精度的关键。这类模型能够综合考虑流域内的地形特征、降雨分布以及水流运动规律，从而更真实地再现山洪灾害的发生与发展过程。此外，引入高分辨率遥感技术和地理信息系统（GIS），可以进一步优化模型的空间分辨率与计算效率，使其在复杂地形条件下的适用性得到显著提升[12]。总之，未来预警模型的研究将聚焦于新技术的融合与创新，旨在构建更加智能化、精细化且具有广泛适用性的山洪灾害预警体系。
5.2 应急调度优化方向
在应急调度领域，物联网（IoT）和无人机技术的应用为优化救援效率提供了新的可能性。物联网技术通过连接各类传感器和设备，能够实时监测山洪灾害发生区域的环境变化，并将数据快速传输至指挥中心，从而为应急调度决策提供科学依据[12]。例如，通过在风险区域部署水位传感器、雨量计和摄像头等设备，可以动态获取灾害现场的最新信息，帮助决策者准确评估灾情并制定合理的应对措施。此外，物联网技术还能够实现救援资源的智能化管理，包括物资调配、人员转移路径规划以及救援力量的实时部署，从而最大限度地提高救援效率。
无人机技术在应急调度中的应用同样具有重要意义。在山区小流域，由于地形复杂且交通不便，传统救援手段往往难以迅速抵达灾区。而无人机凭借其灵活性和高效性，可以在灾害发生后第一时间飞抵现场，进行空中侦察和影像采集，为救援团队提供宝贵的实时信息[12]。例如，配备高清摄像头的无人机能够快速识别受灾区域的范围和严重程度，并定位被困人员的具体位置，从而指导救援队伍实施精准救援。同时，无人机还可以用于投放紧急救援物资，特别是在交通中断的情况下，能够有效弥补地面运输的不足。此外，结合人工智能算法，无人机可以实现自主导航与路径规划，进一步提升其在复杂环境中的作业能力。
综上所述，物联网和无人机技术的应用将为应急调度策略的优化提供强有力的技术支撑。通过构建智能化、高效化的应急调度体系，不仅可以缩短响应时间，还能够显著提高救援效率，从而为山区小流域山洪灾害的防治工作注入新的活力[12]。
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