Системная оценка регионального риска оползней при тайфунных осадках: пример уезда Тайшун, Чжэцзян, Китай, сентябрь 2016 г.

Почему горные склоны рушатся во время сильных бурь

Когда мощный тайфун выходит на берег, большинство людей в первую очередь опасаются ветра и наводнений. Но в крутых, дождливых районах развивается еще одна, более молчаливая угроза: целые склоны могут внезапно сойти. В этом исследовании рассматривается один такой случай в уезде Тайшун провинции Чжэцзян, где тайфун Мэранти в сентябре 2016 года вызвал тысячи оползней. Объединив спутниковые снимки, данные об осадках и продвинутые компьютерные модели, авторы показывают, как интенсивный дождь, разреженный рельеф и местная география вместе превращают устойчивые зеленые склоны в быстро движущиеся потоки земли.

Где почва уступила

Команда сосредоточилась на гористой зоне на юго‑востоке Китая, которая часто оказывается на пути тайфунов. Используя высокоразрешающие спутниковые снимки до и после Мэранти, а также проверки на местах, они картировали 4102 оползня на территории около 3400 квадратных километров. Большинство сдвигов было относительно небольшим, но в сумме они покрыли более шести квадратных километров. Оползни сгруппировались в пояс, тянущийся с северо‑запада на юго‑восток через центральные горы, совпадая с зоной наибольших осадков. Многие склоны имели длинные узкие борозды с оголенной почвой и разрушенной растительностью — типичный рисунок дождевых обвалов в этом регионе.

Дождь, холмы, реки и леса, действующие вместе

Чтобы понять, почему одни склоны рушились, а соседние оставались нетронутыми, ученые изучили девять ключевых факторов: высоту над уровнем моря, крутизну, экспозицию склона, тип горной породы, растительность, землепользование, влажность поверхности, расстояние до рек и общее количество осадков во время шторма. Они обнаружили, что оползни чаще всего происходили на средних высотах (примерно 400–800 метров) на достаточно крутых склонах (25–40 градусов). Склоны, обращенные на юг и юго‑восток, прямо подверженные муссонным дождям, разрушались чаще. Мягкие, глубоко выветрившиеся породы, особенно меловые песчаники и аргиллиты, создавали слабое основание. Умеренное покрытие растительностью и лесные массивы, часто встречающиеся на более крутых, толстых почвах, также связывались с большим числом оползней — не потому, что деревья вызывают обвалы, а потому что такие среды аккумулируют больше воды и располагаются на более хрупких склонах. Близость к рекам повышала риск, так как текучая вода может подмывать подошву склонов и облегчать их разрушение во время шторма.

Как умные модели выявляют скрытые закономерности

Затем исследователи обратились к автоматизированному машинному обучению, чтобы превратить эти факторы в практическую карту опасности. Они подали все задокументированные оползни и равное число устойчивых участков в «ансамбль» различных компьютерных моделей, обучающихся на примерах. Эта система, названная AutoGluon, тестирует и комбинирует множество моделей, чтобы найти наиболее надежное сочетание. Лучший объединённый модельный результат позволял с высокой точностью отличать нестабильные склоны от стабильных. Когда прогнозы были нанесены на карту, зоны с высоким и очень высоким уровнем опасности тесно совпали с теми местами, где оползни действительно произошли во время тайфуна Мэранти, особенно в центральном горном поясе. Команда также использовала метод SHAP, чтобы «раскрыть» поведение модели и измерить, насколько сильно каждый фактор склонял склоны к разрушению или к безопасности.

Нахождение порогов, ведущих к катастрофе

Интерпретирующие инструменты показали, что наиболее важны три составляющие: сколько выпало дождя, на какой высоте расположен склон и какова его крутизна. Внутренние оценки модели резко возрастали, когда суммарные осадки достигали примерно 160–180 миллиметров в ключевой четырёхдневный период шторма — это указывало на порог, после которого склоны быстро становились нестабильными. Высота и крутизна склона демонстрировали похожее пороговое поведение: среднегорные, умеренно до очень крутые склоны были гораздо более склонны к разрушению, чем низкие пологие холмы или очень высокие скалистые вершины. Другие факторы — такие как тип породы, концентрация влаги в долинах и растительность — умеренно корректировали риск вверх или вниз, часто нелинейно. В совокупности эти закономерности объясняют, почему оползни возникали плотными скоплениями, а не были равномерно разбросаны по ландшафту.

Перевод понимания в систему раннего предупреждения

Сочетая детальную картографию, спутниковые данные об осадках и прозрачное машинное обучение, это исследование дает более ясное представление о том, как тайфунные дожди перерастают в опасность оползней на местности. Для неспециалистов и местных властей ключевой вывод прост: при очень сильных осадках на склонах средней высоты, довольно крутых, прорезанных реками и покрытых лесом риск внезапного обрушения резко возрастает. Разработанная здесь методика может быть адаптирована к другим горным районам, подверженным штормам, помогая властям прицельно организовывать мониторинг, систему ранних предупреждений и защитные мероприятия в тех местах, которые с наибольшей вероятностью могут сойти при следующем крупном тайфуне.

Цитирование: Xie, C., Xu, C., Xu, X. et al. A systematic assessment of regional landslide risk under typhoon rainfall: a case study of Taishun, Zhejiang, China in September 2016. Sci Rep 16, 10857 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-46166-w

Ключевые слова: оползни, тайфунные осадки, горные опасности, машинное обучение, раннее предупреждение