我國氣象災害預警信息時空特征分析

王昊宇

摘 要：利用2018—2020年的相關統(tǒng)計數(shù)據(jù)，對我國氣象災害預警信息的時空分布特征進行了分析。結果表明：（1）全國范圍內發(fā)布的氣象災害預警類型占比前6位的分別是：雷電、大風、暴雨、大霧、道路結冰和高溫，占氣象預警信息總發(fā)布量的88%。（2）全國氣象災害預警信息發(fā)布有著明顯的時空差異;冬季道路結冰、大風和大霧預警發(fā)布量列前3位，夏季雷電、暴雨和高溫預警發(fā)布量列前3位，春、秋季是過渡季節(jié);（3）全國發(fā)布的氣象災害預警中，紅色預警占1.7%，橙色預警占17.4%，黃色預警占57.2%，藍色預警占23.67%。紅色預警列前6位的預警類型分別是暴雨、大霧、高溫、森林火險、臺風和暴雪，橙色預警列前6位的預警類型分別是高溫、暴雨、大霧、雷電、冰雹和道路結冰。（4）氣象災害預警信息的時空特征符合我國天氣氣候特點。

關鍵詞：氣象災害預警信息;氣象災害預警空間分布特征

中圖分類號 TP393.4 文獻標識碼 A 文章編號 1007-7731（2022）03-0154-05

Abstract： The spatial and temporal distribution characteristics of meteorological disaster warning information of China were analyzed and the fog intensity index was studied using the related statistical data from 2018 to 2020. The results showed that： （1） Nationwide， the top six types of weather warnings are lightning， gale， rainstorm， fog， road icing and high temperature， which accounts for 88% of the total amount of weather warning information issued.（2）There are obvious space-time differences in the release of weather warning information nationwide. Road icing， gale and fog warnings are among the top three issued in winter， lightning， rainstorm and high temperature warnings are among the top three issued in summer， and spring and autumn are transitional seasons. （3）Among the weather warnings issued nationwide， red warnings accounted for 1.7 percent， orange warnings accounted for 17.4%， yellow warnings accounted for 57.2%， and blue warnings accounted for 23.67%. The top six types of red warnings are heavy rain， fog， high temperature， forest fire danger， typhoon and snowstorm， the top six types of orange warnings are high temperature， heavy rain， fog， lightning， hail and road icing， the top six types of yellow warnings are lightning， road icing， fog， heavy rain， high temperature and high wind， the top six types of blue warnings are high wind， heavy rain， cold wave， frost， typhoon and thunderstorm wind.

Key words： Meteorological warning information; Distribution characteristics of meteorological warning

中國是世界上自然災害最為嚴重的國家之一，且災害種類多，分布地域廣，發(fā)生頻率高，氣象災害平均每年造成的直接經(jīng)濟損失占全部自然災害損失的70%以上[1-2]。因此，加強氣象災害監(jiān)測預警及信息發(fā)布是防災減災工作的關鍵環(huán)節(jié)，是防御和減輕災害損失的重要基礎。而對氣象災害預警信息的時空分布進行研究，是氣象災害研究的重要內容，對于認識氣象災害的規(guī)律具有重要意義。

2007年，中國氣象局頒布了《氣象災害預警信號發(fā)布與傳播辦法》，明確氣象災害預警信息按照災害的嚴重性和緊急程度，分為藍色、黃色、橙色和紅色等4個等級，分別代表一般、較重、嚴重和特別嚴重。黃歸蘭等[3]對廣西氣象災害預警信號時空分布特征、發(fā)布頻次及發(fā)布準確率進行了研究;張碩等[4]對遼寧省氣象災害預警信號的分布特征、發(fā)布頻次和發(fā)布策略進行了研究;楊榮芳等[5]對河北省氣象災害預警信號的分布特征、發(fā)布頻次和預警信息發(fā)布級別占比進行了分析。2015年，國家預警中心成立，5年來國家預警信息發(fā)布系統(tǒng)發(fā)布預警或提示信息136萬條，預警提示短信送達78億人次，預警信息覆蓋率超過87%[6]。預警信息在有效減少氣象災害造成的損失方面發(fā)揮了積極作用。國家預警信息發(fā)布中心從2018年開始發(fā)布預警信息年度報告，對全國的各類預警信息的年度時空分布特征進行了分析。

本研究利用國家預警信息中心2018—2020年發(fā)布的預警信息，對我國16種氣象災害預警信息的時空分布特征進行了分析，旨在分析全國范圍內氣象災害預警信息的平均時空特征，以便進一步認識氣象災害發(fā)生發(fā)展規(guī)律，充分發(fā)揮氣象災害預警信息在防災減災中的作用。

1 資料和方法

1.1 資料來源 本研究所用數(shù)據(jù)主要來自國家預警信息中心2018—2020年發(fā)布的預警信息。由于臺灣省、香港和澳門特別行政區(qū)的數(shù)據(jù)不完整，故本文未進行統(tǒng)計。

1.2 研究方法 對臺風、暴雨、暴雪、寒潮、大風、沙塵暴、高溫、干旱、雷電、冰雹、霜凍、大霧、霾、道路結冰、雷雨大風、森林火災等16種氣象災害的預警信息進行統(tǒng)計分析，得出氣象災害預警信息的時空分布特征。

2 結果與分析

2.1 預警信息類型和級別特征 2018—2020年平均而言，全國發(fā)布的16種氣象災害預警信息中，發(fā)布量列前6位的氣象災害預警類型為雷電、大風、暴雨、大霧、道路結冰和高溫，占氣象預警總量的88%，雷雨大風等其余10種氣象預警占氣象預警總量的12%（圖1）。 雷電、大風和暴雨等氣象災害發(fā)生范圍廣，對生產(chǎn)生活造成的影響大。雖然臺風、森林火險和冰雹氣象災害占比小，但造成的災害損失重。氣象災害預警信息的級別反映了氣象災害的嚴重性和緊急程度，2018—2020年全國發(fā)布的氣象災害預警中，紅色預警占1.7%，橙色預警占17.4%，黃色預警占57.2%，藍色預警占23.67%。

2.2 預警信息時間分布特征

2.2.1 預警信息月際分布 按預警信息發(fā)布量的月際分布來說，全國每年平均發(fā)布氣象災害預警信息270700條，7—8月最多，月發(fā)布量超過4萬條，6月其次，月發(fā)布量超過3萬條，10月最少，預警發(fā)布量不到1萬條，其余月預警發(fā)布量在1萬～3萬條（圖2）。

中國處于東亞季風區(qū)，相關學者研究表明[7-13]：我國春季氣溫變化幅度大，空氣干燥，多大風和沙塵天氣;夏季受副熱帶高壓、東北冷渦和臺風等天氣系統(tǒng)影響，多暴雨和雷電天氣;秋季不同強度的冷暖氣團在某些區(qū)域持續(xù)對峙，可帶來暴雨等極端天氣事件;冬季極地冷空氣南下，易發(fā)生強降雪、霜凍及寒潮天氣，大部分地區(qū)的霧發(fā)生在秋冬季。氣象災害預警信息的季節(jié)分布特征基本上與這些規(guī)律一致。1—2月和12月，降雪和低溫引發(fā)的道路結冰、大風和大霧預警發(fā)布量列前3位，1月道路結冰和大霧預警發(fā)布量全年最多;3—5月是春季向夏季的過渡季節(jié)，3—4月大風、雷電和大霧預警發(fā)布量列前3位，3月大風預警發(fā)布量全年最多，5月雷電、大風和暴雨預警發(fā)布量列前3位;6—8月，雷電、暴雨和高溫預警發(fā)布量列前3位，6月雷電和暴雨預警發(fā)布量全年最多，8月高溫預警發(fā)布量全年最多;9—11月是秋季向冬季的過渡季節(jié)，9月雷電、暴雨和大風預警發(fā)布量列前3位，10月大風、大霧和雷電預警發(fā)布量列前3位，11月大霧、大風和道路結冰預警發(fā)布量列前3位（圖3）。

2.2.2 發(fā)布數(shù)量列前六位氣象預警信息月際分布 發(fā)布數(shù)量列前6位氣象災害預警信息月際分布特征是（圖4），雷電預警集中在5—8月，月發(fā)布量超1萬條，尤其是7月預警發(fā)布量達2萬條，7月是雷電高風險月。6—8月東北冷渦、氣旋和臺風等低值系統(tǒng)活躍，強對流天氣較多，因此，雷電預警較多。大風預警全年均有發(fā)布，主要集中在3—5月，月發(fā)布量超0.5萬條。3—5月為春季，是冬季風和夏季風轉換的季節(jié)，南來和北來氣流均比較活躍，因此，大風預警較多。暴雨預警主要集中在5—9月，其中7—8月發(fā)布量最高，月發(fā)布量超過1萬條。5—9月我國主要受東亞夏季風影響，全國各地水汽相對最為充沛，其中7—8月為盛夏，西太平洋副熱帶高壓對我國影響相對最大，帶來的偏南水汽相對較多，因此，暴雨預警較多。降雪和低溫引發(fā)的道路結冰預警集中在1—2月和11—12月，其中1月發(fā)布量最高，超過0.8萬條。冬季，我國受東亞冬季風影響，高緯度地區(qū)南下的冷空氣頻繁，造成低溫事件頻發(fā)，而冬季冷空氣與水汽配合，多降雪天氣，進而引發(fā)道路結冰等災害，因此，道路結冰預警較多。大霧預警全年均有發(fā)布，主要集中在1—2月和11—12月。由于冬季晝夜溫差相對較大，為大霧的形成提供了有力的氣象條件。此外，大霧與氣溶膠粒子有關，由于冬季供暖等造成排放較多，使得大霧天氣較多，因此，大霧預警較多。高溫預警4—9月均有發(fā)布，其中7—8月發(fā)布量最高，月發(fā)布量超過0.7萬條。6月下旬，太陽直射北回歸線，隨后的7—8月，由于太陽輻射較多，我國升溫明顯。此外，盛夏西太平洋副熱帶高壓對我國影響相對較大，副高控制的地區(qū)，盛行下沉氣流，天氣晴朗，亦對應太陽輻射較多，氣溫相對較高，高溫預警較多。

2.3 預警信息空間分布特征

2.3.1 預警信息發(fā)布量空間分布 預警信息發(fā)布量空間分布特征反映了各省份氣象災害的發(fā)生頻次。2018—2020年全國每年平均發(fā)布氣象災害預警信息27萬余條，福建、河南、河北和云南的預警發(fā)布數(shù)量居全國前4位，均超過1.5萬條;重慶、寧夏、海南、北京、上海、天津、西藏、遼寧和青海預警發(fā)布量在0.5萬條以內，是預警信息發(fā)布較少的省份;其余18個省份預警發(fā)布量在0.5萬～1.5萬條（圖5）。從空間分布來看，預警信息發(fā)布量西北和東北比其他區(qū)域少（圖略）。

2.3.2 各省份主要氣象災害類型 各省份預警發(fā)布量前6位的預警占比反映了各省份的主要氣象災害類型（圖6）。華北地區(qū)主要的氣象災害類型是雷電、大風、暴雨、高溫、大霧、雷雨大風、寒潮、冰雹和霜凍，其中北京、天津和內蒙古大風預警占發(fā)布總量的1/3以上，河北雷電預警占發(fā)布總量的1/3以上。東北地區(qū)主要的氣象災害類型是大風、雷電、暴雨、大霧、冰雹和寒潮，其中遼寧和黑龍江大風預警占發(fā)布總量的1/3以上。華東地區(qū)主要的氣象災害類型是雷電、暴雨、大風、大霧、高溫、臺風和雷雨大風，其中江西和福建雷電預警占發(fā)布總量的1/3以上。華中地區(qū)主要的氣象災害類型雷電、暴雨、高溫、大霧、大風和雷雨大風，其中湖南雷電預警占發(fā)布總量的1/3以上。華南地區(qū)主要氣象災害類型是暴雨、雷電、大風、高溫、大霧、雷雨大風、臺風和冰雹，其中廣西雷電預警占發(fā)布總量的1/3以上。西南地區(qū)主要的氣象災害類型是雷電、暴雨、大霧、大風、高溫、道路結冰和雷雨大風，其中四川、貴州和云南雷電預警占發(fā)布總量的1/3以上，西藏道路結冰預警占發(fā)布總量的1/3以上。西北地區(qū)主要的氣象災害類型雷電、大風、道路結冰、暴雨、寒潮、霜凍和冰雹，其中青海雷電預警占發(fā)布總量的1/3以上，寧夏大風預警占發(fā)布總量的1/3以上。

2.3.3 各種氣象災害發(fā)布量空間分布 各種氣象預警發(fā)布量列前6位的省份反映了不同氣象災害的多發(fā)區(qū)域（圖6），圖7給出了各種氣象預警發(fā)布量空間分布。雷電預警呈現(xiàn)南多北少、東多西少的分布特征，多發(fā)區(qū)域在福建、江西和云南等地。2h內發(fā)生雷電活動可能性非常大的雷電紅色預警集中湖南和福建，橙色預警的區(qū)域主要在廣西、湖南、山東和海南。大風預警多發(fā)區(qū)域在河北、河南和山東等地。12級以上大風的紅色預警主要在新疆、浙江和遼寧，橙色預警主要在新疆和浙江。暴雨預警分布呈現(xiàn)東南部多西北部少的特點，多發(fā)區(qū)域在主要在廣東、福建和廣西等地。3h內降水量將達到100mm以上的暴雨紅色預警主要在廣西、湖北、貴州、湖南、廣東和福建。暴雨多發(fā)地區(qū)降水受夏季風影響較大，易出現(xiàn)強降水。大霧預警分布呈現(xiàn)東南部多西北部少的特點，多發(fā)區(qū)域在河南、山東和安徽等地。對交通有嚴重影響的大霧紅色預警主要在河南、山東、河北、江蘇、遼寧和安徽。大霧集中的區(qū)域基本上都分布在河谷盆地或沿海，這些地區(qū)容易滿足大霧形成的風、溫、濕條件[7]。西部高原和沙漠等地區(qū)的霧極少，西藏和青海幾乎沒有大霧預警。高溫預警多發(fā)區(qū)域在江西、河南和湖北等地。最高氣溫升至40℃以上的高溫紅色預警主要在河南、重慶和河北。高溫紅色預警排名前列的省份并非以低緯度的南方省份為主，可能與北方部分省份降水較少、晴天較多、太陽輻射強等因素有關。寒潮預警分布呈現(xiàn)北多南少特征，多發(fā)區(qū)域在內蒙古、黑龍江和山西等地。24h內最低氣溫下降16℃以上的寒潮紅色預警3年內僅出現(xiàn)過3次，其中新疆2次、黑龍江1次。寒潮橙色預警主要集中在云南、黑龍江、江蘇、江西、浙江和吉林。北方距離寒潮源地近，受寒潮影響強烈。沙塵暴預警多發(fā)區(qū)域在新疆、內蒙古和甘肅等地。6h內可能出現(xiàn)能見度小于50米的沙塵暴紅色預警主要在新疆，沙塵暴橙色預警集中在新疆和內蒙古。我國西北部有浩瀚的沙漠，加之有蒙古氣旋的存在，能將大量沙塵卷入高空，形成沙塵暴。臺風預警主要集中在沿海地區(qū)，多發(fā)區(qū)域在福建、廣東和浙江等地。冰雹預警北方多于南方、內陸多于沿海，多發(fā)區(qū)域在吉林、貴州和新疆等地。道路結冰預警主要在北方，多發(fā)區(qū)域在陜西、甘肅和山西等地。雷雨大風預警主要在東南部，多發(fā)區(qū)域在廣東、安徽和海南等地。霜凍預警多發(fā)區(qū)域在福建、山西和廣西等地。森林火險預警多發(fā)區(qū)域在吉林、廣東和黑龍江等地。暴雪預警主要在北方，多發(fā)區(qū)域在黑龍江、河南和安徽等地。干旱預警多發(fā)區(qū)域在云南、湖北和江西等地。以上結論與我國各省份的天氣氣候特點基本一致。

3 結論

（1）全國范圍內發(fā)布的氣象災害預警類型占比前6位的分別是雷電、大風、暴雨、大霧、道路結冰和高溫，占氣象預警信息總發(fā)布量的88%。

（2）全國氣象災害預警信息發(fā)布有明顯的時空差異。冬季道路結冰、大風和大霧預警發(fā)布量列前3位，春季大風、雷電和大霧預警發(fā)布量列前3位，夏季雷電、暴雨和高溫預警發(fā)布量列前3位，秋季大風、大霧和雷電預警發(fā)布量列前3位。雷電、霜凍和臺風預警福建最多，大風預警河北最多，暴雨和雷雨大風預警廣東最多，大霧和霾預警河南最多，道路結冰預警陜西最多，寒潮預警內蒙古最多，森林火災和冰雹預警吉林最多，暴雪預警黑龍江最多，高溫預警江西最多，沙塵暴預警新疆最多，干旱預警云南最多。

（3）全國發(fā)布的氣象災害預警中，紅色預警占1.7%，橙色預警占17.4%，黃色預警占57.2%，藍色預警占23.67%。紅色預警列前6位的預警類型分別是暴雨、大霧、高溫、森林火險、臺風和暴雪，橙色預警列前6位的預警類型分別是高溫、暴雨、大霧、雷電、冰雹和道路結冰。

（4）氣象預警信息的時空特征符合我國天氣氣候特點。

參考文獻

[1]曹之玉，賀姍姍，孫超，等.新一代國家突發(fā)事件預警信息發(fā)布云服務平臺設計與實現(xiàn)[J].科學技術與工程，2021，21（4）：1483-1488.

[2]高歌，趙珊珊，李瑩.近十年來我國主要氣象災害特點及影響[J].中國減災，2012（03）：15-17.

[3]黃歸蘭，趙宇，馬繼華，等.廣西氣象災害預警信號分布特征及發(fā)布[J].氣象科技，2015，43（02）：343-348.

[4]張碩，王一文，紀永明，等.遼寧省氣象災害預警信號分布特征及發(fā)布[J].安徽農(nóng)學通報，2017，23（18）：115-118.

[5]楊榮芳，王紅俠，王賀.河北省氣象災害預警信號分布特征研究[J].氣象科技進展，2020，10（03）：151-153.

[6]張宏偉，文科.國家預警信息發(fā)布中心 時歲有五 不負韶華[N].中國氣象報，2020-05-18（003）.

[7]林建，楊貴名，毛冬艷.我國大霧的時空分布特征及其發(fā)生的環(huán)流形勢[J].氣候與環(huán)境研，2008（02）：171-181.

[8]洪潔莉，鄭志海.2020年春季我國氣候特征及成因分析[J].氣象，2020，46（10）：1375-1384.

[9]龔志強，宋文玲，王東阡等.2017年春季我國主要氣候特征及其成因分析[J].氣象，43（10）：1296-1301.

[10]周璇，孫繼松，張琳娜，等.2020.華北地區(qū)持續(xù)性極端暴雨過程的分類特征. 氣象學報，78（5）：761-777.

[11]陳傳雷，管兆勇，肖光梁，等.遼寧省極端長歷時暴雨時空分布及影響系統(tǒng)特征[J].氣象與環(huán)境學報，2018，34（2）：28-34.

[12]聶羽，孫冷，李清泉，等.2015年秋季我國氣候異常及暖濕成因分析[J].氣象，2016，42（04）：507-513.

[13]趙俊虎，宋文玲，柯宗建.2019/2020年冬季我國暖濕氣候特征及成因分析[J].氣象，2020，46（07）：982-993.

（責編：張宏民）

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