王培 張新貝 王選嵩
摘要:本文選取2000—2019年荊門、鐘祥、京山3個國家地面氣象觀測站逐日降水資料數(shù)據(jù)觀測資料,同時參考荊門市區(qū)域自動監(jiān)測站降水資料對荊門市暴雨災害特征進行分析,并結合災情資料闡述了暴雨災害對農業(yè)的影響。結果表明:荊門市致災性暴雨主要發(fā)生在6—8月,最早出現(xiàn)在4月1日,最晚出現(xiàn)在9月25日,平均每年5d暴雨日,最多的年份(2008年)有14d出現(xiàn)暴雨,20a中有10次局地強降水造成災害,有17次持續(xù)2d暴雨,有4次持續(xù)3d暴雨,有1次持續(xù)4d暴雨;荊門市暴雨均出現(xiàn)在4—9月,4—9月降水量和直接經(jīng)濟損失存在顯著正相關,相關系數(shù)高達0.7;20a中暴雨災害造成受災人口共1067萬人,因災死亡29人,農作物受災面積共999733.3hm2,直接經(jīng)濟損失68.3億元,其中農業(yè)經(jīng)濟損失占78.6%。
關鍵詞:暴雨災害;暴雨日數(shù);直接經(jīng)濟損失
中圖分類號:S161
文獻標識碼:A
DOI:10.19754/j.nyyjs.20200215040
收稿日期:2019-12-24
作者簡介:王培(1987-),女,碩士,工程師。研究方向:氣候變化及應用氣象。
暴雨是短時內或連續(xù)的強降水過程,暴雨導致農田積水,土壤水分過度飽和給農作物造成損害;暴雨還會造成洪澇、山體滑坡、泥石流等次生災害,給人民和國家造成重大經(jīng)濟損失。荊門市地處湖北中部,四季分明,光照充足,雨量充沛,每年6月中旬—7月上旬為梅雨期,梅雨期常有暴雨、大暴雨,是荊門主要氣象災害之一。本文重點分析荊門市近20a的暴雨災害特征及其防御措施,以期減少暴雨災害造成的損失。
1 資料與標準
1.1 資料來源
選取2000—2019年荊門、鐘祥、京山3個國家地面氣象觀測站逐日降水資料數(shù)據(jù)觀測資料進行分析,考慮到暴雨的局地性,統(tǒng)計時參考荊門市區(qū)域自動監(jiān)測站降水資料。災情資料來源于荊門市民政局。
1.2 暴雨標準
按照中國氣象局暴雨量級規(guī)定,將24h降雨量≥50mm定義為暴雨??紤]到暴雨對農業(yè)的影響,本文選取有災情數(shù)據(jù)的暴雨日進行研究。
2 暴雨特征
2000—2019年荊門市致災性暴雨主要發(fā)生在6—8月,最早出現(xiàn)在4月1日(2003年),最晚出現(xiàn)在9月25日(2000年);20a內共出現(xiàn)99d暴雨日,平均每年5d,最多的年份(2008年)有14d出現(xiàn)暴雨;20a來有10次局地強降水造成災害,有17次持續(xù)2d暴雨,有4次持續(xù)3d暴雨,有1次持續(xù)4d暴雨,出現(xiàn)在2007年。
荊門市暴雨均出現(xiàn)在4—9月,從近20a內4—9月份的降水量分布(圖1)可以看出,2016年4—9月降水量最多,達到1271mm;2001年最少,僅有360mm。通過對4—9月降水量和暴雨造成的直接經(jīng)濟損失進行相關性分析,兩者之間存在顯著正相關(相關系數(shù)0.7),表明降雨量對直接經(jīng)濟損失有顯著的正貢獻。
3 暴雨災害對農業(yè)的影響
2000—2019年荊門市暴雨災害造成受災人口共1067萬人,因災死亡29人,農作物受災面積共999733.3 hm2,直接經(jīng)濟損失68.3億元,其中農業(yè)經(jīng)濟損失占78.6%。從圖2可以看出,2016年為20a以來暴雨災害最為嚴重的一年,直接經(jīng)濟損失占20a的62.3%,2016年出現(xiàn)2次大范圍持續(xù)2d的強降水,在歷史上均為罕見。2016年6月30日—7月1日,荊門普降暴雨到大暴雨,局部特大暴雨,強降水造成65.9萬人受災,1人死亡,農作物受災面積75066.7hm2,直接經(jīng)濟損失94794萬元,農業(yè)損失48534萬元;7月19—20日連續(xù)2d出現(xiàn)暴雨到大暴雨,局部特大暴雨天氣,雨勢猛、強度大且持續(xù)穩(wěn)定,多個區(qū)域站連續(xù)出現(xiàn)100mm以上的小時雨強,沙洋縣馬良鎮(zhèn)32h累計雨量874.6mm,在歷史上還從未出現(xiàn)過,強降水導致內澇嚴重,大片農田和水產(chǎn)養(yǎng)殖場被淹,災害造成88.3萬人受災,3人死亡,農作物受災面積108533.3 hm2,直接經(jīng)濟損失32.6億元。2008年、2007年分別是20a來直接經(jīng)濟損失第2、第3高年份,與2016年不同的是,2008年、2007年暴雨日數(shù)為20a內最多和第2多。
荊門市是全國著名的商品糧基地,以生產(chǎn)水稻為主,種植水稻面積占總耕地面積的45.9%,暴雨災害對水稻產(chǎn)量影響較大。荊門市暴雨最多出現(xiàn)在7月,占39.3%,7月中稻大部分進入拔節(jié)至孕穗期,暴雨導致農田受淹,水稻幼穗分化受到抑制,花粉發(fā)育畸形,結實率低,甚至不抽穗或出現(xiàn)爛穗、畸形穗等,最終導致中稻嚴重減產(chǎn)。
4 暴雨災害對策與建議
荊門市暴雨主要分為局地短時強降水和區(qū)域性、持續(xù)性暴雨2類。局地短時強降水發(fā)生突然,尺度小、持續(xù)時間短,常伴有雷電、大風、冰雹等強對流天氣,目前的數(shù)值預報模式對強對流天氣預報還是很有限的,所以應加強對強對流天氣的監(jiān)測,密切監(jiān)視雷達回波的發(fā)展,結合衛(wèi)星云圖及區(qū)域自動站的降水數(shù)據(jù)外推強降水落區(qū)和量級,提前進行預報預警服務。在夏季強對流多發(fā)時,可加強與水利、農業(yè)農村、應急管理等部門的合作,提高氣象災害預警服務能力。
相對于短時強降水,大范圍、連續(xù)性暴雨和大暴雨的預報率高一些,氣象部門應及時發(fā)布暴雨災害預報預警信息,并與相關部門建立相應的暴雨及次生、衍生災害監(jiān)測預報預警聯(lián)動機制,實現(xiàn)信息實時共享;建立和完善公共媒體、無線數(shù)據(jù)系統(tǒng)、移動通信群發(fā)系統(tǒng)等多種手段互補的災害預警信息發(fā)布系統(tǒng);通過廣播電視、電子顯示屏、手機短信、網(wǎng)絡新媒體等向社會公眾發(fā)布氣象災害預警信息;通過相關信息共享平臺發(fā)布可能涉及引發(fā)次生、衍生災害的災害預警信息。
參考文獻
[1] 曹任重,曹步青.張家界市暴雨干旱農業(yè)氣象災害特征及其對策分析[J].湖南科技大學學報(自然科學版),2017,32(3):97-104.
[2] 杜堯,陳啟慧,和鵬飛.南京地區(qū)暴雨變化特性分析[J].水資源保護,2019,35(11):89-94.
[3] 徐進華,袁晉琰,簡海燕.江西省宜春市主要農業(yè)氣象災害分析與防御對策[J].農業(yè)災害研究,2013,3(1) : 37-40.
[4] 張鑫,王嘉鑫,王全蓉.洪水災害的風險特征及保險制度設計[J].水利經(jīng)濟,2018,36 (5) : 57-60.
[5] 徐雙柱,韋惠紅.關于強對流天氣預報的幾點思考[J].暴雨災害,2016,35(3):197-202.
[6] 張祖潛,廖蕾艷,葉燕平.仙桃氣象條件對中稻產(chǎn)量的影響分析[J].農業(yè)與技術,2017(22):216-217.
[7] 王榮堂,王亞維,劉銀秀.荊州市中稻產(chǎn)量與氣象條件的關系[J].湖北農學院學報,2000,3 (8) : 193-195.
[8] 王艷,趙春雨,楊洋.近45a遼寧夏季降水的氣候特征[J].黑龍江氣象,2008,25 (1) : 13-16.
(責任編輯 周康)