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    內(nèi)蒙古近30 a氣象災(zāi)害時(shí)空變化特征

    2016-09-22 01:14:38李云鵬劉朋濤
    干旱氣象 2016年4期
    關(guān)鍵詞:雪災(zāi)呼倫貝爾市洪澇

    李 丹,李云鵬,劉朋濤

    (內(nèi)蒙古自治區(qū)生態(tài)與農(nóng)業(yè)氣象中心,內(nèi)蒙古 呼和浩特 010051)

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    內(nèi)蒙古近30 a氣象災(zāi)害時(shí)空變化特征

    李丹,李云鵬,劉朋濤

    (內(nèi)蒙古自治區(qū)生態(tài)與農(nóng)業(yè)氣象中心,內(nèi)蒙古呼和浩特010051)

    利用內(nèi)蒙古1983—2013年氣象災(zāi)害資料,采用Mann-Kendall檢驗(yàn)、線性傾向估計(jì)等統(tǒng)計(jì)方法對(duì)內(nèi)蒙古氣象災(zāi)害造成的損失及7種主要?dú)庀鬄?zāi)害發(fā)生頻次的時(shí)空分布特征進(jìn)行分析。結(jié)果表明:(1)災(zāi)害發(fā)生頻次變化趨勢(shì)具有上升性;(2)時(shí)間分布上具有重疊交錯(cuò)性;(3)突變特征具有不同步性;(4)空間分布上具有地域差異性。其中內(nèi)蒙古東部的偏東地區(qū)是氣象災(zāi)害發(fā)生頻次最高也是直接經(jīng)濟(jì)損失最大的地區(qū)。

    氣象災(zāi)害;時(shí)空變化;內(nèi)蒙古

    引 言

    近年來(lái),在全球氣候變化背景下,各類極端天氣事件逐漸增多,氣象災(zāi)害的多樣性、突發(fā)性、極端性日顯突出,且多變性、關(guān)聯(lián)性和難以預(yù)見性更加明顯。據(jù)統(tǒng)計(jì),我國(guó)每年因各種氣象災(zāi)害造成的經(jīng)濟(jì)損失約占國(guó)民生產(chǎn)總值(GDP)的3%~6%[1],占全部自然災(zāi)害損失的70%以上[2]。內(nèi)蒙古自治區(qū)地處東亞季風(fēng)氣候和中亞大陸性氣候邊緣地帶,經(jīng)常同時(shí)受到多種天氣系統(tǒng)的影響,天氣多變[3]。干旱、雪災(zāi)、森林和草原火災(zāi)、沙塵暴、洪澇、低溫冷害、病蟲害、風(fēng)雹等氣象災(zāi)害頻繁發(fā)生。分析內(nèi)蒙古氣象災(zāi)害時(shí)空分布特征是認(rèn)識(shí)災(zāi)情,進(jìn)行災(zāi)害區(qū)劃,開展災(zāi)害預(yù)測(cè),制定防治對(duì)策的基礎(chǔ),這對(duì)于防御農(nóng)牧業(yè)氣象災(zāi)害、提高防災(zāi)減災(zāi)能力,保障農(nóng)牧業(yè)生產(chǎn)具有重要意義。

    1 資料與方法

    所用資料為內(nèi)蒙古1983—2013年歷史災(zāi)害災(zāi)情普查數(shù)據(jù)和《內(nèi)蒙古統(tǒng)計(jì)年鑒》,災(zāi)情數(shù)據(jù)以旗(縣)為統(tǒng)計(jì)單元,主要來(lái)源于民政局、畜牧局、氣象局、旗(縣)志、史志及《中國(guó)氣象災(zāi)害大典:內(nèi)蒙古卷》。

    氣象災(zāi)害發(fā)生的頻率和損失程度是表征其影響的2個(gè)關(guān)鍵維度。其中損失程度的大小采用直接經(jīng)濟(jì)損失和死亡人口的絕對(duì)值和相對(duì)值來(lái)表征。本文基于發(fā)生頻次和損失程度2個(gè)指標(biāo),采用Mann-Kendall(M-K)檢驗(yàn)、線性傾向估計(jì)等方法,統(tǒng)計(jì)分析了近31 a內(nèi)蒙古氣象災(zāi)害變化趨勢(shì)、年內(nèi)分布及突變特征,并在ArcGIS環(huán)境下,實(shí)現(xiàn)災(zāi)害發(fā)生頻次的空間化特征。

    2 內(nèi)蒙古氣象災(zāi)害概況

    氣象災(zāi)害普查涉及的有內(nèi)蒙古自治區(qū)境內(nèi)的洪澇、干旱、雪災(zāi)、沙塵暴、冰雹、高溫?zé)崂?、低溫冷害、森林草原火?zāi)、大風(fēng)、病蟲害、雷電、凌汛、大霧等14大類。經(jīng)統(tǒng)計(jì),1983—2013年發(fā)生了5 811次氣象災(zāi)害事件,共造成1 175人死亡(包括失蹤人口)和1 652.42億元(2013年的人民幣價(jià)格)的直接經(jīng)濟(jì)損失。

    2.1氣象災(zāi)害損失程度和發(fā)生頻次的年代際變化

    表1是1983—2013年內(nèi)蒙古氣象災(zāi)害災(zāi)情統(tǒng)計(jì)??煽闯?,內(nèi)蒙古氣象災(zāi)害造成的死亡人口逐年代下降,年平均值從1980年代的56人下降至1990年代的32人,2000—2013年再次下降到27人;百萬(wàn)人口死亡率也呈下降趨勢(shì),從1980年代的3人持續(xù)下降到2000—2013年的1人。氣象災(zāi)害直接經(jīng)濟(jì)損失絕對(duì)值從1980年代的年平均35.13億元持續(xù)上升至2000—2013年的71.14億元,增長(zhǎng)了2.03倍,但直接經(jīng)濟(jì)損失占GDP的比率卻呈下降趨勢(shì),年平均值從1980年代的16.8%持續(xù)下降至2000年以來(lái)的1.1%。氣象災(zāi)害發(fā)生頻次呈逐年代上升,年均值從1980年代的157次持續(xù)上升至1990年代的182次、2000年以來(lái)的230次,比1980年代增長(zhǎng)了近1.5倍??梢?,隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展,極端天氣事件逐漸增多,但災(zāi)害造成的死亡人口數(shù)和直接經(jīng)濟(jì)損失占GDP的比率卻持續(xù)減少,從側(cè)面也反映出內(nèi)蒙古人民和政府防災(zāi)、抗災(zāi)、減災(zāi)能力的增強(qiáng)。

    表1 1983—2013年內(nèi)蒙古氣象災(zāi)害災(zāi)情統(tǒng)計(jì)

    注:直接經(jīng)濟(jì)損失折算為2013年價(jià)格

    2.2氣象災(zāi)害損失程度和發(fā)生頻次的空間分布

    從氣象災(zāi)害造成的直接經(jīng)濟(jì)損失空間分布來(lái)看(圖1a),內(nèi)蒙古氣象災(zāi)害經(jīng)濟(jì)損失存在很強(qiáng)的地域性,呼倫貝爾市東部、興安盟南部、通遼、赤峰大部、巴彥淖爾市南部、鄂爾多斯市東北部最嚴(yán)重,累計(jì)經(jīng)濟(jì)損失達(dá)16~55億元。上述區(qū)域大部分是內(nèi)蒙古地區(qū)的主要農(nóng)業(yè)種植區(qū),而牧業(yè)區(qū)經(jīng)濟(jì)損失相對(duì)較小。從災(zāi)害發(fā)生頻次看(圖1b),呼倫貝爾市境內(nèi)大興安嶺東麓的農(nóng)業(yè)種植區(qū)和西麓的2個(gè)牧業(yè)旗、興安盟南部的農(nóng)牧交錯(cuò)帶、赤峰北部的農(nóng)牧交錯(cuò)帶及南部的農(nóng)業(yè)區(qū)是災(zāi)害的高發(fā)區(qū),其中牧業(yè)區(qū)以干旱、雪災(zāi)為主,農(nóng)業(yè)區(qū)以干旱、洪澇、低溫冷害為主。結(jié)合圖1a和圖1b發(fā)現(xiàn),災(zāi)害頻發(fā)造成的直接經(jīng)濟(jì)損失嚴(yán)重的區(qū)域主要分布在內(nèi)蒙古東部偏東地區(qū),包括鄂倫春自治旗、莫力達(dá)瓦旗、科爾沁右翼中旗、阿魯科爾沁旗、巴林左旗、巴林右旗、翁牛特旗、赤峰市、喀喇沁旗、敖漢旗等。

    圖1 1983—2013年內(nèi)蒙古氣象災(zāi)害直接經(jīng)濟(jì)損失(a)和發(fā)生頻次(b)的空間分布

    3 主要?dú)庀鬄?zāi)害的時(shí)空變化

    經(jīng)統(tǒng)計(jì),1983—2013年內(nèi)蒙古自治區(qū)氣象災(zāi)害發(fā)生頻次前三位的是洪澇、冰雹和干旱,發(fā)生頻率分別為24.8%、23.3%和16.5%。干旱雖發(fā)生頻次少于洪澇和冰雹,但造成的直接經(jīng)濟(jì)損失最重(431萬(wàn)元),其比重是其他類農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害總和的近2.5倍,且仍有加重趨勢(shì)[4];洪澇和冰雹災(zāi)害造成的直接經(jīng)濟(jì)損失分別為342萬(wàn)元和172萬(wàn)元。造成死亡人口前三位的是洪澇、雷電和冰雹,31 a來(lái)累計(jì)死亡人口分別為796人、112人和101人??梢?,內(nèi)蒙古地區(qū)不同災(zāi)種的發(fā)生頻率及造成的經(jīng)濟(jì)損失和死亡人口差異較大,故而統(tǒng)計(jì)分析7種主要的氣象災(zāi)害1983—2013年發(fā)生頻次的時(shí)空分布及突變特征。

    3.1年內(nèi)變化特征

    對(duì)內(nèi)蒙古自治區(qū)近31 a主要的氣象災(zāi)害發(fā)生時(shí)段統(tǒng)計(jì)發(fā)現(xiàn)(圖2),各災(zāi)害發(fā)生頻次年內(nèi)各月分布特征差異明顯。干旱作為內(nèi)蒙古最常見的氣象災(zāi)害全年各月都有發(fā)生,主要集中在3—9月,占全年發(fā)生總次數(shù)的81.2%(圖2a)。此時(shí)正值農(nóng)作物及牧草的生長(zhǎng)季[5],干旱使植株發(fā)育期推遲、發(fā)育不良甚至出現(xiàn)退化現(xiàn)象,造成糧食減產(chǎn)、牧草生物量降低,進(jìn)而使生物多樣性減少,草場(chǎng)載畜能力降低。持續(xù)干旱會(huì)使地下水位下降,湖泊、河流出現(xiàn)斷流的現(xiàn)象。10月—翌年2月的干旱易造成牲畜飲水困難,形成黑災(zāi)。

    圖2 1983—2013年內(nèi)蒙古主要?dú)庀鬄?zāi)害發(fā)生頻次的月分布特征

    雪災(zāi)頻發(fā)時(shí)段為當(dāng)年11月—翌年3月(圖2b),占全年的83.3%,是內(nèi)蒙古牧區(qū)冬春季節(jié)最嚴(yán)重的氣象災(zāi)害之一,主要表現(xiàn)在雪災(zāi)發(fā)生時(shí),積雪掩埋草場(chǎng),牲畜得不到草料補(bǔ)充,仔畜死亡率增高。農(nóng)作物也因環(huán)境溫度過(guò)低而受損以致減產(chǎn)。此外,雪災(zāi)還妨礙交通、壓損棚舍等[6]。

    洪澇和冰雹作為內(nèi)蒙古發(fā)生頻次最高的2種氣象災(zāi)害的年內(nèi)變化特征相近(圖2c、圖2d),多發(fā)生在夏季6—8月主汛期,占全年的90%以上。其中以7月發(fā)生頻次最高,對(duì)農(nóng)區(qū)作物正常生長(zhǎng)、牧區(qū)的接羔保育、家畜的膘情、飼養(yǎng)管理造成不利影響,暴雨、洪澇還會(huì)引起交通阻塞。

    沙塵暴主要發(fā)生在春季的3—5月(圖2e),占全年的86.3%。沙塵暴發(fā)生時(shí),大量沙塵覆蓋在植株葉片上,影響植物光合作用,造成植物生物量降低。沙塵暴還會(huì)使土壤風(fēng)蝕和荒漠化現(xiàn)象加劇,甚至威脅牲畜和人類自身的健康和安全。

    風(fēng)災(zāi)年內(nèi)主要發(fā)生在春季和夏季(圖2f),春季大風(fēng)相伴寒潮降溫和暴雪,對(duì)農(nóng)作物及農(nóng)業(yè)設(shè)施造成損害。大風(fēng)會(huì)折斷作物出苗期的幼苗,影響花期授粉,成熟前造成植株倒伏,吹落果實(shí),造成糧食減產(chǎn)及利于病蟲害的傳播。

    低溫冷害以春末和初秋季節(jié)為主(圖2g),春季低溫冷害主要發(fā)生在5月,對(duì)農(nóng)牧業(yè)的影響相對(duì)較輕,此時(shí)農(nóng)作物正處于出苗期,尚有再恢復(fù)的可能性,以及可采取補(bǔ)種等一些補(bǔ)救措施;秋季低溫冷害集中發(fā)生在9月,此時(shí)農(nóng)作物尚未成熟,遭遇霜凍將直接影響糧食產(chǎn)量,災(zāi)害較重。

    3.2突變特征

    用Mann-Kendall方法對(duì)內(nèi)蒙古7種主要?dú)庀鬄?zāi)害1983—2013年發(fā)生頻次的突變特征進(jìn)行檢驗(yàn)(圖3),給定顯著水平U0.05=±1.96,U0.01=±2.56。可以看出,干旱發(fā)生頻次在1983—1993年間變化不明顯(圖3a),1994年后有非常明顯的增長(zhǎng)趨勢(shì),并在2006年通過(guò)了α=0.05的顯著性檢驗(yàn);雪災(zāi)發(fā)生頻次在1998年以前波動(dòng)變化,之后呈明顯上升趨勢(shì)(圖3b),并超過(guò)了1.96的信度線,UF和UB曲線在1998年前后相交于2條信度線內(nèi),說(shuō)明這個(gè)時(shí)期發(fā)生突變;洪澇災(zāi)害前期變化不明顯,2000年以后呈明顯上升趨勢(shì),并在2011年發(fā)生突變(圖3c);冰雹災(zāi)害發(fā)生頻次前期變化不明顯,2008年以后有極顯著增加趨勢(shì),并在2009年發(fā)生突變(圖3d);沙塵暴發(fā)生頻次總體呈上升趨勢(shì),并達(dá)到極顯著水平,1995年是突變點(diǎn)(圖3e);風(fēng)災(zāi)突變檢驗(yàn)中(圖略),UF和UB曲線有交點(diǎn),但交點(diǎn)之后的UF曲線未通過(guò)信度線,說(shuō)明風(fēng)災(zāi)發(fā)生次數(shù)變化趨勢(shì)不明顯;低溫冷害發(fā)生次數(shù)除了在1980年代前期和1990年代表現(xiàn)明顯上升,其余時(shí)段是下降趨勢(shì),無(wú)突變點(diǎn)(圖3f)。

    圖3 1983—2013年內(nèi)蒙古主要?dú)庀鬄?zāi)害發(fā)生頻次的M-K檢驗(yàn)

    3.3空間分布特征

    內(nèi)蒙古自治區(qū)7種主要的氣象災(zāi)害發(fā)生頻次呈現(xiàn)明顯的地域性差異(圖4)。干旱是內(nèi)蒙古持續(xù)時(shí)間最長(zhǎng)、發(fā)生較頻繁、危害最重、影響范圍最廣的氣象災(zāi)害[7-8],在所有氣象災(zāi)害造成的經(jīng)濟(jì)損失中位居第一[9]。由圖4a可知,近31 a來(lái)內(nèi)蒙古的91個(gè)旗(縣)中有83個(gè)發(fā)生過(guò)干旱,發(fā)生范圍超過(guò)91%,其中農(nóng)區(qū)旱情發(fā)生概率為94%,牧區(qū)旱情發(fā)生概率為98%。其中干旱頻發(fā)區(qū)(15次以上)主要集中在呼倫貝爾市的莫力達(dá)瓦旗、興安盟的突泉縣和科爾沁右翼中旗、通遼市開魯縣、赤峰市大部、烏蘭察布市的四子王旗和察哈爾右翼后旗、包頭市的固陽(yáng)縣、呼和浩特市的武川和托克托縣、鄂爾多斯市大部、阿拉善盟中西部。那音太[10]基于SPI指數(shù)對(duì)近50 a來(lái)內(nèi)蒙古干旱特征分析發(fā)現(xiàn),內(nèi)蒙古東部和中部總體干旱強(qiáng)度增加,西部減少但不明顯。干旱使內(nèi)蒙古中東部農(nóng)牧交錯(cuò)帶植被退化明顯,西部則屬于永久性的干旱區(qū),阿拉善盟全年平均降水量?jī)H113 mm,整個(gè)生長(zhǎng)季都處于重旱以上[11]。

    雪災(zāi)發(fā)生范圍相對(duì)干旱小的多(圖4b),頻發(fā)區(qū)主要集中在內(nèi)蒙古東部區(qū),包括呼倫貝爾市的陳巴爾虎旗、新巴爾虎左旗、新巴爾虎右旗、莫力達(dá)瓦達(dá)斡爾族自治旗,錫林郭勒盟的阿巴嘎旗和赤峰市的阿魯科爾沁旗、巴林右旗、克什克騰旗等。其中,僅莫力達(dá)瓦達(dá)斡爾族自治旗以農(nóng)為主,其他旗(縣)均屬于牧業(yè)旗(縣),可見,雪災(zāi)對(duì)牧區(qū)的危害和影響更大。內(nèi)蒙古牧區(qū)雪災(zāi)具有分布集中、發(fā)生頻率高、季節(jié)性強(qiáng)、影響范圍廣等特點(diǎn)[12-13],牧區(qū)雪災(zāi)影響冬季放牧,成為制約內(nèi)蒙古牧區(qū)畜牧業(yè)持續(xù)發(fā)展的重要致災(zāi)因子[14]。

    洪澇是內(nèi)蒙古地區(qū)夏季發(fā)生頻次最高的氣象災(zāi)害(圖4c),呼倫貝爾市東部、赤峰大部等農(nóng)業(yè)區(qū)是洪澇災(zāi)害的頻發(fā)區(qū)。夏季農(nóng)、林區(qū)強(qiáng)對(duì)流天氣過(guò)程頻繁,部分地區(qū)雨量大而集中,造成農(nóng)田積水、山洪爆發(fā)、河水泛濫、淹沒農(nóng)田、毀壞農(nóng)舍和農(nóng)業(yè)設(shè)施。農(nóng)作物遭受澇災(zāi)主要表現(xiàn)為植株被淹、倒伏或被沖走,進(jìn)而使其產(chǎn)量受損[15]。

    冰雹天氣的出現(xiàn)受地形地貌影響很大,局地性很強(qiáng)(圖4d)。內(nèi)蒙古雹災(zāi)空間分布規(guī)律比較明顯,基本上都分布在內(nèi)蒙古的東南部。落區(qū)主要在赤峰市中南部的冀北山地和巴彥淖爾市南部,即陰山山脈以南的河套平原,且“雹源地帶”主要集中在赤峰市中南部的農(nóng)區(qū)和巴彥淖爾市臨河農(nóng)區(qū)。雹災(zāi)具有突發(fā)性強(qiáng)、破壞性大的特點(diǎn),對(duì)農(nóng)牧業(yè)尤其農(nóng)業(yè)生產(chǎn)危害很大,主要表現(xiàn)在植株葉片受損、折枝斷穗、顆粒無(wú)收甚至打傷人畜。目前采取的人工防雹措施對(duì)承災(zāi)體免受、少受災(zāi)害威脅起到了積極作用[16]。

    沙塵暴的發(fā)生區(qū)域相對(duì)較小(圖4e)。沙塵暴的頻發(fā)區(qū)主要集中在內(nèi)蒙古中西部,其中阿拉善盟是沙塵暴的高發(fā)區(qū),且發(fā)生頻次由東向西逐漸遞增。由于內(nèi)蒙古中西部地區(qū)特殊的下墊面條件,加之太陽(yáng)輻射大,氣溫上升快,植被覆蓋少且疏松的地表在遇到強(qiáng)冷空氣引發(fā)的大風(fēng)時(shí)就會(huì)產(chǎn)生沙塵暴。有學(xué)者研究表明沙塵暴的頻發(fā)除了與風(fēng)場(chǎng)、流場(chǎng)有關(guān)[17],還與高空鋒區(qū)的強(qiáng)度變化有關(guān)[18]。

    風(fēng)災(zāi)和低溫冷害相對(duì)前幾種氣象災(zāi)害發(fā)生頻次較少(圖4f、圖4g),風(fēng)災(zāi)主要發(fā)生在內(nèi)蒙古東部的東南地區(qū)和西部地區(qū),尤以鄂倫春自治旗、開魯縣、赤峰市部分地區(qū)和杭錦旗居多。低溫冷害主要發(fā)生在鄂倫春自治旗、巴林右旗、林西縣、翁牛特旗、喀喇沁旗、以及固陽(yáng)縣這6個(gè)以農(nóng)為主的旗(縣)。在農(nóng)牧交錯(cuò)地帶,低溫冷害對(duì)東部地區(qū)的農(nóng)牧業(yè)生產(chǎn)影響明顯高于西部地區(qū)[19]。

    4 結(jié) 論

    (1)變化趨勢(shì)具有上升性。近31 a年內(nèi)蒙古氣象災(zāi)害造成的死亡人口絕對(duì)值和相對(duì)值均呈下降趨勢(shì);直接經(jīng)濟(jì)損失絕對(duì)值(相對(duì)值下降趨勢(shì))和災(zāi)害發(fā)生頻次呈明顯上升趨勢(shì)。在單個(gè)災(zāi)種變化趨勢(shì)研究中發(fā)現(xiàn),干旱、雪災(zāi)、暴雨洪澇、冰雹、沙塵暴均有明顯上升趨勢(shì)。

    (2)時(shí)間分布上具有重疊交錯(cuò)性。對(duì)主要?dú)庀鬄?zāi)害年內(nèi)發(fā)生時(shí)段進(jìn)行統(tǒng)計(jì),發(fā)現(xiàn)內(nèi)蒙古地區(qū)各月均有氣象災(zāi)害發(fā)生,各種災(zāi)害的發(fā)生時(shí)段存在重疊交錯(cuò)性。氣象災(zāi)害發(fā)生頻次,洪澇>冰雹>干旱;災(zāi)害造成的直接經(jīng)濟(jì)損失,干旱>洪澇>冰雹;造成死亡人口,洪澇>雷電>冰雹。

    (3)突變特征具有不同步性。干旱發(fā)生頻次在1994年后有明顯增長(zhǎng)趨勢(shì),并在2006年通過(guò)了α=0.05的顯著性檢驗(yàn),突變年份為1994年;雪災(zāi)發(fā)生頻次呈現(xiàn)明顯上升趨勢(shì),在1998年前后發(fā)生突變;洪澇2000年以后呈明顯上升趨勢(shì),并在2011年發(fā)生突變;冰雹2008年以后有極顯著的增加趨勢(shì),并在2009年發(fā)生突變;沙塵暴發(fā)生頻次總體呈上升趨勢(shì),并在1995年發(fā)生突變;風(fēng)災(zāi)和低溫凍害發(fā)生頻次變化趨勢(shì)不明顯,無(wú)突變點(diǎn)。

    (4)空間分布上具有地域差異性。從氣象災(zāi)害造成的直接經(jīng)濟(jì)損失空間分布來(lái)看,呼倫貝爾市東部、通遼、赤峰大部、鄂爾多斯市北部等農(nóng)業(yè)區(qū)經(jīng)濟(jì)損失最嚴(yán)重。從災(zāi)害發(fā)生頻次看,呼倫貝爾市境內(nèi)大興安嶺東麓的農(nóng)業(yè)區(qū)和西麓的牧業(yè)四旗、興安盟的農(nóng)牧交錯(cuò)帶、赤峰北部的農(nóng)牧交錯(cuò)帶及南部的農(nóng)業(yè)區(qū)是災(zāi)害的高發(fā)區(qū)。其中內(nèi)蒙古東部的偏東地區(qū)是氣象災(zāi)害發(fā)生頻次最高也是直接經(jīng)濟(jì)損失最大的地區(qū)。主要?dú)庀鬄?zāi)害中,干旱頻發(fā)區(qū)主要集中在呼倫貝爾市局部、興安盟南部、通遼市局部、赤峰市大部、烏蘭察布市北部、包頭市中部、呼和浩特市局部、鄂爾多斯市大部、阿拉善盟中西部;雪災(zāi)頻發(fā)區(qū)主要集中在內(nèi)蒙古東部區(qū),包括呼倫貝爾市西部、錫林郭勒盟中部和赤峰市北部;呼倫貝爾市東部、赤峰大部等農(nóng)業(yè)區(qū)是洪澇災(zāi)害的頻發(fā)區(qū);雹災(zāi)落區(qū)主要在赤峰市中南部的冀北山地和巴彥淖爾市南部;沙塵暴的頻發(fā)區(qū)主要集中在內(nèi)蒙古中西部,且發(fā)生頻次由東向西逐漸遞增;風(fēng)災(zāi)主要發(fā)生在內(nèi)蒙古東部的東南地區(qū)和西部地區(qū);低溫冷害主要發(fā)生在呼倫貝爾市東部、赤峰市大部和包頭市西南部。

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    Temporal and Spatial Variation Characteristics of Meteorological Disasters in Inner Mongolia from 1983 to 2013

    LI Dan, LI Yunpeng, LIU Pengtao

    (InnerMongoliaEcologicalandAgriculturalMeteorologicalCenter,Hohhot010051,China)

    Based on the meteorological disasters data in Inner Mongolia from 1983 to 2013, the spatial and temporal distribution characteristics of the losses caused by meteorological disasters and the main seven disasters occurrence frequency were analyzed by using Mann-Kendall test and linear tendency estimation method. The results are as follows: (1) The change trend of occurrence frequency of all meteorological disasters was rising in Inner Mongolia during 1983-2013. (2) The temporal distributions of main meteorological disasters were overlapping. (3) The mutations of main meteorological disasters were asynchrony. (4) The spatial distribution of main meteorological disasters in Inner Mongolia had obvious regional difference. The frequency of meteorological disasters in the east regions in eastern Inner Mongolia was the highest and the direct economic loss was the largest, which was closely related to the agricultural planting structure, sensitive crop development stage, complicate landform and terrain, changeable landuse type and unique atmospheric circulation.

    meteorological disaster; temporal and spatial variation; Inner Mongolia

    10.11755/j.issn.1006-7639(2016)-04-0663

    2016-01-25;改回日期:2016-05-05

    內(nèi)蒙古氣象局青年科技項(xiàng)目“雪災(zāi)對(duì)內(nèi)蒙古牧區(qū)草地畜牧業(yè)的影響”(nmqnqx201513)、社會(huì)公益性行業(yè)(氣象)科研專項(xiàng)“氣候變化背景下北方主要旱地作物脆弱性及其評(píng)價(jià)技術(shù)”(GYHY201506016)和內(nèi)蒙古科技廳計(jì)劃項(xiàng)目“基于多源衛(wèi)星遙感的內(nèi)蒙古干旱監(jiān)測(cè)預(yù)警研究”共同資助

    李丹(1982-),女,工程師,雙碩士,主要從事生態(tài)學(xué)和公共氣象服務(wù)等方面研究. E-mail:40342051@qq.com

    1006-7639(2016)-04-0663-07DOI:10.11755/j.issn.1006-7639(2016)-04-0663

    P429

    A

    李丹,李云鵬,劉朋濤.內(nèi)蒙古近30 a氣象災(zāi)害時(shí)空變化特征[J].干旱氣象,2016,34(4):663-669, [LI Dan, LI Yunpeng, LIU Pengtao. Temporal and Spatial Variation Characteristics of Meteorological Disasters in Inner Mongolia from 1983 to 2013[J]. Journal of Arid Meteorology, 2016, 34(4):663-669],

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