2010～2019年文山州氣象災害特征分析

董興欣，劉云生，馮德花

(文山州氣象局，云南 文山 663000)

0 引言

受季風氣候、地理位置和特定的地形地貌影響，中國氣象災害種類繁多[1]，根據中國氣象局資料統(tǒng)計，在各類自然災害中，氣象災害大約占到 70%以上[2]。近些年對于氣象災害的研究主要是集中在其種類、特征、災害損失、成因及防御措施、風險定量評估等方面[3-7]；也有分析氣象災害對農業(yè)的影響[8-11]。云南地處低緯度高原，是全國自然災害最為嚴重的省份，有“無災不成年”之說，氣象災害是云南最大的自然災害[12]，也有從云南氣象災害的特征、成因、防災減災措施等方面進行分析研究[13-16]。

文山州對于災害性天氣的研究較多，但多數是從預報和天氣成因的角度進行分析[17-20]，對于本地的氣象災害特征分析還比較欠缺，因此利用2010～2019年文山州氣象災害的災情資料，采用統(tǒng)計分析法、無量綱化法和歸一化法對文山州氣象災害的時空分布特征及其帶來的綜合損失分布特征進行了較全面分析，以期為文山州氣象災害風險防御提供依據。

1 數據來源與研究方法

資料來源于《云南減災年鑒》[21]及氣象災害管理系統(tǒng)收集的2010～2019年的災情數據，《云南減災年鑒》里全面、系統(tǒng)、翔實地記載了云南省發(fā)生的災情且具有較高的可信度。災情數據以縣(市)為統(tǒng)計單位，統(tǒng)計了各縣(市)主要氣象災害損失，主要包括干旱災害、暴雨洪澇災害(含暴雨造成的山洪地質災害)、大風冰雹等強對流災害、雷電災害、低溫冷凍造成的直接經濟損失、受災人口、死亡人口(含失蹤人口)、農作物受災面積，下文對以上5種災害簡稱為旱災、洪災、風雹災、雷災和冷災。

本文采用統(tǒng)計分析法分析氣象災害的時空分布特征；用當年的直接經濟損失除以當年的GDP得到當年氣象災害造成的直接經濟損失占GDP的比例，可得到經濟損失的程度[22]，可對比不同年份之間經濟損失的占比。另采用無量綱化和歸一化法構建氣象災害損失綜合指數，得到不同縣(市)不同氣象災害造成的損失程度對比[23]。

對于某縣(市)單種氣象災害的綜合損失指數(Ij)，公式為：

(1)

式中：dij為某縣(市)第j種氣象災害造成的第i類災害損失；dmax為全州各縣(市)第j種氣象災害造成的第i類災害損失的最大值；n為災害損失的種類。

對于某縣(市)所有氣象災害總的綜合損失指數I，公式為：

(2)

式中：Di為某縣(市)所有氣象災害造成的第i類災害損失；Dmax為全州各地區(qū)所有氣象災害造成的第i類災害損失的最大值；n為災害損失的種類。通過Di與Dmax的比值對各類損失進行歸一化處理，然后進行平均，得到該地區(qū)所有氣象災害的綜合損失指數。

本文選取直接經濟損失、受災人口、死亡(含失蹤人口)、農作物受災面積4類災害損失進分析，對于洪災、風雹災、旱災、冷災的綜合損失指數Ij和總的綜合損失指數I，考慮到死亡人數數值相對其余3類損失數值明顯偏小，對指數I的計算會產生較大的干擾影響，因而剔除，n=3；而對于雷災，災害損失只有死亡人口，因而n=1。

2 主要氣象災害及損失情況

云南的主要氣象災害有旱災、洪災、冷災、雹災、風災和雷災，本文將雹災和風災記為風雹災，得到影響文山州的5類主要氣象災害，即旱災、洪災、冷災、風雹災和雷災。

經統(tǒng)計(表1)，文山州2010～2019年共發(fā)生了365次氣象災害事件，共造成直接經濟損失160.84億元，受災人口1 457.45萬人(死亡和失蹤人口不計入受災人口)，死亡100人(含失蹤人口)，農作物受災面積120.26×104hm2。從發(fā)生頻次來看，洪災是影響文山州次數最多的氣象災害，為179次，占總數的49%，雷災最少，僅為8次；從氣象災害造成的直接經濟損失來看，洪災造成的直接經濟損失最多，為72.56億元，而雷災基本沒有造成經濟損失；從受災人口來看，旱災造成的受災人口最多，為550.7萬人次，其次是冷災422.02萬人次；從死亡人口來看，洪災造成的死亡人口最多，為81人，其次是雷災15人，旱災和冷災沒有造成人員死亡；從農作物受災面積來看，旱災造成的受災面積最多，為67.48×104hm2，其次是冷災28.09×104hm2，雷災沒有造成農作物受災。

表1 2010～2019年文山州主要氣象災害受災情況統(tǒng)計表Tab.1 Statistical chart of the main meteorological disasters in Wenshan Prefecture from 2010 to 2019

總的來看，洪災的發(fā)生頻次和造成的直接經濟損失和死亡人口均穩(wěn)居第一，是對文山州影響最大的氣象災害；風雹災雖發(fā)生頻次較多，但由于局地性較強，影響范圍較小、時間不長，造成的損失較小；旱災造成的受災人口最多、農作物受災面積最大；旱災和冷災沒有造成人員死亡，而雷災主要造成人員死亡。

3 主要氣象災害的時空特征

3.1 年際變化特征

從文山州2010～2019年氣象災害發(fā)生頻次年際變化(圖1)可以看出，文山州氣象災害發(fā)生頻次在26～47次/年，近10年災害發(fā)生頻次呈下降趨勢，年平均值為36.5次，2013年災害發(fā)生頻次最高，為47次，其次是2011年，為46次，最少年是2017年，為26次，其次是2015年，為27次，最大年約為最小年的1.8倍。

圖1 文山州氣象災害發(fā)生頻次的年際變化Fig.1 Annual variation of meteorological disaster frequency in Wenshan Prefecture

從文山2010～2019年氣象災害死亡人數年及變化(圖2)看，平均年死亡10人，其中2018年死亡人數最多，為30人，是死亡人數最少年(2019年)的30倍，且近10年死亡人數總體呈略上升趨勢。

圖2 文山州氣象災害造成的死亡人數年際變化Fig.2 Annual variation of the death toll caused by meteorological disasters in Wenshan Prefecture

從文山州氣象災害直接經濟損失及其占當年GDP比例的歷年變化(圖3)可以看到，兩者均呈下降趨勢，且直接經濟損失占GDP比例的下降趨勢明顯大于直接經濟損失的下降趨勢；2015年氣象災害直接經濟損失最大，約為31.1億元，是最小年2019年(3.8億元)的8.2倍；2010～2019年氣象災害造成的直接經濟損失占GDP比例的平均值約為3%，其中2010年最大，為8.8%，2019年最小，為0.3%。

圖3 文山州氣象災害造成的直接經濟損失 及其占GDP比例的歷年變化Fig.3 Annual variation of the direct economic losses and their proportion in GDP caused by meteorological disasters in Wenshan Prefecture

3.2 月際變化特征

對文山州近10 a的主要氣象災害發(fā)生時段進行統(tǒng)計，可以發(fā)現(圖4)：

洪澇災害是影響文山州最為嚴重的氣象災害，發(fā)生頻次最高，主要發(fā)生在5～9月(圖4a)，7～8月發(fā)生頻次最高，基本持平，約為50次，洪災有明顯的主汛期極易發(fā)生的特征。暴雨洪澇極易造成農作物受災、家庭財產損失等情況，加上其多發(fā)的特點，造成的直接經濟損失也穩(wěn)居氣象災害造成直接經濟損失的榜首，同時其引發(fā)山洪、地質災害等是造成人員死亡的重要因素，近10年文山州暴雨洪澇造成的死亡人數為81人，占各種氣象災害造成死亡人口總數的81%。

風雹災作為文山州發(fā)生頻次第二高的氣象災害，主要發(fā)生在春夏季3～9月(圖4b)，4月最多，5月次之。風雹災局地性較強，影響范圍較小、時間不長，造成的直接經濟損失較小，主要造成烤煙、玉米等作物受災，基礎設施及房屋損壞，也能造成人員傷亡。

冷災(低溫冷害和霜凍)主要出現在12月至次年4月，以1月居多(圖4c)。冷災對甘蔗、油菜、蔬菜、香蕉等作物影響較大，造成農作物受災面積較多，同時因災死亡的牲畜也較多，造成的受災人口及農作物受災面積均位居第二。

圖4 2010～2019年文山州主要氣象災害發(fā)生頻次的逐月分布情況Fig.4 Monthly distribution of occurrence frequency of major meteorological disasters in Wenshan Prefecture from 2010 to 2019

旱災作為對文山州農作物影響最嚴重的氣象災害，主要發(fā)生在2～9月，5月最多(圖4d)。干旱易造成人畜飲水困難，其造成的受災人口和農作物受災面積均穩(wěn)居第一，文山州的氣象干旱多為冬春連旱，冬春連旱造成秋收作物不能按時播種，夏旱造成作物生長供水不足、缺水旱死等情況，均導致農作物產量嚴重減少。

雷災是文山州發(fā)生頻次最少的氣象災害，但其帶來的威脅不可小覷，主要發(fā)生在4～9月，6月夏初發(fā)生次數最多(圖4e)。雷災雖然沒有造成明顯的直接經濟損失和農作物受災，但其主要造成人員傷亡，近10年文山州雷災造成的死亡人口為15人，僅次于洪災，所以雷災也是需要重點防范的氣象災害。

3.3 空間分布特征

3.3.1 各種氣象災害發(fā)生頻次空間分布

通過分析2010～2019年文山州氣象災害發(fā)生頻次的空間分布可以發(fā)現(表2)，旱災各縣(市)發(fā)生頻次相差不大，在3～5次。洪災作為發(fā)生頻次最多的氣象災害，在廣南發(fā)生次數最多，其次為富寧，最少為西疇；風雹災害在硯山最為突出；雷災馬關發(fā)生最多，其造成的死亡人口也最多；冷災西疇發(fā)生次數最多。就全州八縣(市)而言，洪災和風雹災均有發(fā)生，且次數較多，其余災害發(fā)生次數較少。

表2 2010～2019年文山州各縣(市)氣象災害發(fā)生頻次分布Tab.2 The frequency distribution of meteorological disasters in Wenshan Prefecture from 2010 to 2019 次

3.3.2 氣象災害綜合損失

統(tǒng)計2010～2019年文山州各縣(市)的主要氣象災害造成損失可以發(fā)現(表3)：災害發(fā)生頻次最多的是廣南縣78次，約為最少西疇縣29次的2.7倍；災害造成直接經濟損失最多的是富寧縣，為37.64億元，約為最少西疇縣9.21億元的4.1倍，麻栗坡縣為第二多，30.95億元；受災人口廣南縣最多，為310.00萬人次，最少為麻栗坡縣123.83萬人次；災害造成的死亡人口麻栗坡縣最多，為32人，其次是富寧縣26人，最少為文山市1人；農作物受災面積廣南縣最多，為22.16×104hm2，其次為硯山縣20.62×104hm2，最少為西疇縣5.72×104hm2?？傮w來看，西疇縣是氣象災害造成損失最小的縣。

表3 2010～2019年文山州各縣(市)主要氣象災害損失統(tǒng)計表Tab.3 Statistical chart of major meteorological disaster losses in Counties(cities)of Wenshan Prefecture from 2010 to 2019

3.3.3 不同縣(市)氣象災害綜合損失指數

采用無量綱化和歸一化法構建某地區(qū)的單種氣象災害的綜合損失指數、所有氣象災害總的綜合損失指數，分析不同縣(市)各類氣象災害造成的損失程度對比如表4。

表4 文山州各縣(市)氣象災害綜合損失指數Tab.4 Comprehensive loss index of meteorological disaster in Wenshan Prefecture

可以看出，洪災影響最嚴重的是富寧縣，值為0.98；風雹災影響最嚴重的是馬關縣，值為0.81；冷災和旱災均對硯山影響最為嚴重，值為0.81和0.91，造成的損失程度遠遠高于其它縣(市)；雷災對馬關的影響最大，值為1；從總的綜合損失指數來看，富寧最高，為0.85，其次是廣南0.80，西疇最低為0.3，各類氣象災害對富寧、廣南的影響較大，對西疇的影響最小。

4 結論

(1)2010～2019年文山州氣象災害造成的死亡人口呈上升趨勢，直接經濟損失及其占GDP比例和災害發(fā)生頻次均呈下降趨勢。洪災是影響文山州最主要的氣象災害，其發(fā)生頻次、造成的直接經濟損失和死亡人口均位列第一。

(2)從各類氣象災害的月際分布來看，各月均有氣象災害發(fā)生，其中風雹災、旱災主要發(fā)生在春夏季，洪災和雷災主要發(fā)生在夏季，冷災主要發(fā)生在冬季，初春偶有發(fā)生。

(3)從災害發(fā)生的空間分布來看，除硯山縣發(fā)生頻次最高的氣象災害是風雹災外，其余7縣(市)均為洪災，頻次最低均為雷災；氣象災害發(fā)生頻次最高、受災人口最多、農作物受災面積最多的均為廣南縣，造成直接經濟損失最多的是富寧縣，死亡人口最多的是麻栗坡縣。

(4)采用無量綱化和歸一化法構建的單種氣象災害綜合損失指數和總氣象災害綜合損失指數，可較好地反映氣象災害造成的總體影響，揭示氣象災害損失的空間分布特征。可以看到，暴雨洪澇災害主要影響富寧縣，風雹災害和雷電災害主要影響馬關縣，低溫冷凍災害和旱災主要影響硯山縣。

(5)總體來看，位于文山州東北部的富寧、廣南縣為氣象災害綜合損失較為嚴重的地區(qū)，其中富寧縣氣象災害損失最重，文山州中南部的西疇縣是氣象災害損失最輕的地區(qū)。