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福建氣象干旱風險監測預警和評估技術

發布時間:所屬分類:農業論文瀏覽:1

摘 要: 摘要:利用1961-2017年逐日氣溫、降水、風速氣象資料,根據國家標準氣象干旱等級中定義的MCI指數,結合干旱歷史記載,采用多年平均值無量綱化處理、百分位數法確定致旱因子權系數和閾值,構建與國家干旱業務體系相一致的、適合福建的氣象干旱監測預警和強度評

  摘要:利用1961-2017年逐日氣溫、降水、風速氣象資料,根據國家標準“氣象干旱等級”中定義的MCI指數,結合干旱歷史記載,采用多年平均值無量綱化處理、百分位數法確定致旱因子權系數和閾值,構建與國家干旱業務體系相一致的、適合福建的氣象干旱監測預警和強度評估體系:確定全省范圍內監測氣象干旱可能帶來災害影響的臨界閾值,用于發布干旱預警;繼而根據符合預警的歷史干旱過程,研制了福建全省和9地市不同區域氣象干旱過程強度定量化評估指標,用于動態的過程強度評估、相似過程比較和歷史排位分析等。經過2018年實際業務檢驗、2018年歷史相似年份對比分析和歷史重大干旱過程的驗證,表明所確定的指標具有很好的業務應用價值。通過系統平臺業務化建設,實現了對區域氣象干旱風險實時動態監測預警、未來一周干旱預估和過程定量化評估,為干旱災害防御和風險控制提供了科學的依據。

福建氣象干旱風險監測預警和評估技術

  關鍵詞:氣象干旱;旱災風險;監測預警;定量化評估;福建

  福建省地處亞熱帶南沿,東臨太平洋,依山傍海,九成陸地面積為山地丘陵,俗稱“八山一水一分田”,森林覆蓋率達65.95%,居全國首位。年平均降水量1400~2000mm,但存在年際間的不均性、季節間的差異性和季內分布的脈沖性,以及地域分布的復雜性,區域性、季節性干旱發生頻繁,降水嚴重缺乏時將形成更為嚴重的季節連旱[1]。山多地少的福建農業,以發展特色農業和閩臺合作農業為主線,具有山地立體多樣化的生態農業特點,每年都受到不同程度的洪澇、干旱和病蟲等自然災害影響,尤其是旱災發生頻率最高、影響最大,是各種氣象災害中受災面積最大、最為敏感[2]的災種,制約了福建現代農業的發展。

  針對不同的領域,干旱一般可分為氣象干旱、農業干旱、水文干旱以及經濟社會干旱等,氣象干旱是其它類型干旱的起因和監測評估的基礎。氣象干旱的表征方式很多,干旱指數是監測預警評估干旱的關鍵參數。根據世界氣象組織統計,各種應用的干旱指數有55種之多,每種干旱指數都是建立在特定的時間和空間范圍內,有著各自的適用范圍和應用效果,以至于影響了在一個較大范圍內氣象干旱特征的可比性[3-7]。各種氣象干旱指數都有自身的優點,在業務應用中都存在一些問題和難點,為解決這個問題,考慮實際業務的需要,2012年國家氣候中心推行了改進的氣象干旱綜合指數(MCI),是綜合考慮前期不同時間段降水和蒸散對當前干旱的影響而構建的一種干旱指數[8-9],為全國干旱監測與評估業務的規范化和標準化做出了重要貢獻。王素萍等[10]利用西南和華南區域129個氣象站逐日和逐月氣象數據,計算并對比分析了7種干旱監測指標在該區域的適用性,結果表明:在干旱監測中,MCI指數效果較好,冬、春季MCI指數最好;對干旱演變過程的刻畫能力,MCI指數在干旱緩解階段存在監測偏重的情況;綜合來看,MCI指數和K指數優于其他指數,K指數更適用于月尺度干旱監測。

  干旱災害風險評估可以對干旱災害進行早期預警,科學指導個體、社會和政府采取針對性的應對措施,改變水資源的時空分布,改善水資源的質量,進行多目標綜合管理,以降低旱災發生和發展的風險[11]。通常干旱風險監測預警評估是基于各站點逐日某種干旱指標,劃分一定的閾值,進行單站干旱過程的識別,并對干旱過程的強度或干旱指數大小、空間范圍或干旱站次比、持續時間、發生頻率等分別統計[12]。由于干旱的影響同時取決于強度、范圍、持續時間和出現時間,因而針對相關特征量的獨立統計難以與歷史干旱事件進行時空和強度上的比較[13]。已有大量的關于應用Copula函數進行干旱特征多變量聯合分析的研究[14-16],顏敏等[17]采用可變模糊理論通過干旱發概率和相應的干旱損失量構造風險度,進行氣象干旱風險評估,規避致旱因子選擇和權重確定的難點。這些方法主要適用于區域干旱風險表征以及干旱事件后評估,不能滿足對正在發生發展的干旱過程及時進行診斷分析和動態評估。王學鋒[18]采用區域內所有站點輕旱等級以上逐日干旱等級累積和的算術平均構建區域動態干旱強度評估指數,是最常用的又最簡單的方法;段旭等[19]提出了干旱時間面積函數,將干旱特征統一在時域上進行客觀分析,連續滾動地展現了干旱事件的過程演變和歷史排位比較,這些研究為氣象干旱發生發展過程和實時動態評估、客觀評價干旱過程在歷史干旱事件中的地位提供了理論支持和技術思路。

  就福建而言,干旱評價長期以來使用的是連旱日數標準[20],該標準是根據農業需水而擬定的,主要考慮季節年內整體缺水情景,未考慮前期降水逐日累積效應和蒸散量等的影響,隨著社會經濟飛速發展,該指標的局限性日漸明顯[21]。本文根據國家標準“氣象干旱等級”[22]中定義的MCI指數,分析改進的MCI指數在福建的適應性,采用簡單的統計方法,構建適合福建的氣象干旱監測預警和強度評估指標,在實際業務中實現對區域氣象干旱實時動態監測預警和評估,通過2018年導致糧食作物受災程度較重的春夏連旱檢驗,效果良好。

  1研究區域、資料和方法

  1.1區域和站點選擇

  全省區域劃分為9個地市,內陸地區有南平、三明和龍巖;沿海地區有寧德、福州、莆田、泉州、廈門和漳州(表1)。沿海地區里莆田、廈門站點僅有2個,雖然站數少,計算的綜合指數遠大于其他區域,因考慮莆田處于閩中交界、廈門處于閩南交界,具有一定的代表性,且歷史災情里是作為獨立的區域記載的,故不合并到其他區域。

  1.2資料來源

  氣象資料來源于1961年以來66個氣象觀測站(表1)逐日氣溫、降水、風速觀測資料,干旱災情資料來源于《中國氣象災害大典福建卷》[23]和福建省民政部門收集的災情數據。

  根據福建氣候特點,四季劃分的月份為:春季3-6月,夏季7-9月,秋季10-11月,冬季12至翌年2月。

  1.3方法

  1.3.1連旱日數

  定義日雨量≤2mm為無有效降雨日,無有效降雨日的長時間持續且累積雨量未達到解除指標的持續少雨過程就是干旱過程(表2),其開始日為首個無有效降雨日,結束日為達到解除雨量指標日的前1d。由于連旱日數側重于農業耕作制度,季節劃分略不同于氣候季節。

  101.3.2MCI指數和干旱等級

  在國家標準GB/T20481-2017氣象干旱等級[22]中改進的MCI指數:

  MCI=Ka×(a×SPIW60+b×MI30+c×SPI90+d×SPI150)。(1)式中:SPIW60為60d標準化權重降水指數;MI30為30d濕潤度指數;SPI90為90d標準化降水指數;SPI150為150d標準化降水指數。a、b、c、d為經驗系數,隨地區和季節變化調整,秦嶺和淮河以南的南方地區,冬春季取:0.3、0.4、0.3、0.2;夏季取:0.5、0.6、0.2、0.1;Ka為季節調節系數,由不同季節主要農作物生長發育階段對土壤水分的敏感程度確定。MCI各分量的算法詳見文獻[22]。

  根據表3、表1和(1)式,計算全省和各地區4種類型干旱1961年以來逐日站數。

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  2干旱指標適應性研究

  由于逐日氣象資料的不完整,計算干旱指數出現缺漏,為了真實反映連旱日數與MCI之間的關系,采用未插補訂正的原始序列進行相關分析,計算的相關系數介于-0.504~-0.393之間,呈負相關關系,即連旱日數越多,MCI指數的負值越大越旱。1961-2017年66站樣本數18737~10386,t介于77.53~53.38之間,查表得知t0.001=3.291,t≥t0.001,表明全省各站點的連旱日數與MCI之間存在顯著的相關關系,相關系數偏小的區域主要集中在寧德地區(圖1左)。再根據連旱日數的季節劃分,分析季節中兩者之間的關系發現,全省各站秋冬季相關性很穩定,夏季個別站相關系數較低(圖1右),但都通過0.001的t檢驗?梢,不論是年還是季節,MCI指數完全可以替代連旱日數,作為福建氣象干旱逐日監測指標,實現與國家標準相一致的業務體系。

  3氣象干旱監測預警指標設計

  日常業務中,氣象干旱分析采用逐日單站MCI指數對應的干旱等級空間分布圖,或者是逐日區域不同等級干旱的站數演變圖(圖2),很難進行某段時間內區域干旱強度的定量化評價,因為干旱站數的變化還包含了干旱強度的變化,如全省都出現旱情,最多累積站數為66個,但是逐日各旱級站數和站點位置不同,導致很難直觀評判干旱強度。同時由于降水變化大、分布不均,常導致干旱的空間變化隨機,難以描述區域狀況并進行歷史比較。另外,采用單站過程干旱等級強度的累計值的區域算術平均表示區域干旱強度(最常用的方法),很難體現區域干旱氣候變化的時間和空間雙重性。因此,為評價區域逐日MCI強度和差異,本文采用逐日干旱等級的歷史均值無量綱化方法,計算區域各干旱等級的權重系數,設計任意大小區域的MCI綜合指數,既能反映干旱區域變動情況,便于區域強度分級和歷史比較,又能在一個大范圍內實現監測預警。根據王鶯等[24]利用主成分分析中國南方干旱脆弱性評價得到的農業和社會脆弱性貢獻最大(54.9%)結論,以歷史災情信息中農業受旱面積為主,兼顧人飲水困難,制定綜合指數預警閾值,滿足干旱決策服務需求。

  3.1綜合指數的表達方式

  考察歷年逐日全省各站MCI指數,存在缺漏情況。由于采用多年平均值法計算權重系數,區域內站數資料不完整將導致較大的誤差,必須對單站歷史序列進行插補訂正。采用站點之間相關分析,取相關最好,又具有相同氣候特征的站點,插補逐日MCI指數,保證單站MCI指數序列的完整性。然后按全省和9個區域分別統計輕旱、中旱、重旱、特旱4類干旱站數多年平均值,得到不同干旱類型的權重系數列于表4,利用下式求算區域逐日MCI綜合指數。

  3.2逐日監測預警指標

  設計監測預警指標目的提醒人們注意氣象干旱的進一步發展可能帶來災害影響,適時采取有效措施趨利避害。福建降水時空分布極不均,一地短時的缺水現象很常見,常表現為斷斷續續、空間位置變動很大的特點,很難確定小區域過程起始時間。俗話說“水災一條線,旱災一大片”,大范圍長時間的旱象才是值得我們關注的事件。設計的全省區域綜合指數彌補了單點或小區域頻繁的時空不連續帶來的干擾,再結合實際旱災事件,確定監測預警閾值。

  采用百分位數法,1961年以來全省逐日MCI綜合指數按照從大到小排序,剔除0指數,分別取10%(1級),30%(2級),70%(3級)分位數,組成3個等級閾值(表4)。再以全省2級和3級臨界值的取值范圍,分析MCI綜合指數和災情嚴重程度之間的關系,歸納總結,發現當全省逐日MCI綜合指數≥5.22,且持續≥17d(中間允許一次間斷1d),氣象干旱有可能發展成有影響的干旱事件。

  國家氣候中心每日滾動下發未來一周MCI指數預報,本預警指標可以根據預報,監測未來干旱發展狀況發布預警。

  3.3預警指標設計的歷史擬合率

  為了檢驗預警指標的敏感性,以全省3級預警指標(表3)截取過程,57年來一共有147個,按預警指標區分為預警過程和非預警過程,符合預警條件的有73個,不符合預警條件的有74個(不超過17d)。

  在不符合預警條件的74個例中,無受旱面積記載的67例,有受旱面積記載的7例,判斷無旱正確率90.5%,漏預警率9.5%。在有受災面積記載的漏預警7例中,6例發生在上世紀60年代,最大的受旱面積為1965年的夏旱1.52萬hm2,剩下的1972年夏旱1例,僅寧化有0.87萬hm2的受災面積記載?紤]社會經濟發展和災情記載歷史原因,可以忽略這些漏預警的過程。

  在符合預警條件的73個例中,有災情記載的61例,無災情記載的12例,預警正確率83.6%,空預警率16.4%。在空預警的12例中有7例發生在2010年以后,考慮災情上報收集原因和不放過任何可能成災的過程,空預警率的大小可以忽略。

  以上分析表明,監測預警歷史擬合率高,沒有預警的過程基本上沒有災害,明顯的旱災過程都有預警。

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