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    青海省南部牧區(qū)二次雪災(zāi)成因?qū)Ρ确治?/h1>
    2022-08-12 05:36:06史津梅朱玉軍保廣裕扎西尼瑪何永清解文璇
    農(nóng)業(yè)災(zāi)害研究 2022年5期
    關(guān)鍵詞:降雪量雪災(zāi)降雪

    史津梅,朱玉軍,保廣裕,扎西尼瑪,何永清,解文璇

    1.青海省氣象臺,青海西寧 810001;2.青海省氣象服務(wù)中心,青海西寧 810001;3.玉樹州氣象局,青海玉樹 815000

    雪災(zāi)主要是指依靠天然草場放牧的畜牧業(yè)地區(qū),積雪掩埋牧草,牲畜無法采食,且未能及時補(bǔ)飼,膘情迅速下降,御寒抗病能力大大下降,饑寒交迫而導(dǎo)致死亡。另外,大雪會封山封路,阻斷交通、通訊,給雪區(qū)人民群眾的衣、食、住、行帶來極大困難,亦稱白災(zāi)。中國的雪災(zāi)主要發(fā)生在內(nèi)蒙古草原和青藏高原等牧區(qū)[1]。已有諸多專家對青海省南部牧區(qū)產(chǎn)生降雪天氣和雪災(zāi)發(fā)生的變化規(guī)律進(jìn)行了研究。例如馬林[2]研究高原冬季降雪天氣形勢主要形成是由北冰洋低壓槽、貝加爾湖低壓、東亞大槽和南支槽等歐亞大型天氣系統(tǒng)活動的作用。有研究[3-6]表明,青海南部牧區(qū)玉樹、果洛、黃南南部、海南南部極易出現(xiàn)雪災(zāi),雪災(zāi)期從上一年10月至當(dāng)年5月,長達(dá)8個月,一年有2個高值區(qū),前冬10—12月,后冬2—4月,尤其是1月積雪峰值期是高原雪災(zāi)多發(fā)季節(jié)。張濤濤[6]研究發(fā)現(xiàn)初春為雪災(zāi)多發(fā)季節(jié),雪災(zāi)發(fā)生地區(qū)主要在高原中部和高原東南部邊緣。宮德吉等[7]研究積雪掩埋牧草影響家畜采食是主要的致災(zāi)因子,積雪深度、持續(xù)時間、牧草豐欠,以及承災(zāi)力的大小都對災(zāi)情具有重大影響。2018—2019年青海省南部牧區(qū)出現(xiàn)的雪災(zāi)災(zāi)情為1997年以來最嚴(yán)重的一次,共造成約7.2萬頭(只、匹)牲畜死亡,219頭只野生動物死亡,造成直接經(jīng)濟(jì)損失約2.2億元,而2019—2020年災(zāi)情雖然沒有上一年嚴(yán)重,但從氣象雪災(zāi)標(biāo)準(zhǔn)來判斷,卻大于前一年,因此,有必要對2018—2020年出現(xiàn)的二次雪災(zāi)的成因進(jìn)行深度分析,找出原因,對氣象工作者在雪災(zāi)防災(zāi)減災(zāi)工作中能夠發(fā)揮更好作用具有深遠(yuǎn)的意義。

    1 應(yīng)用資料和采用標(biāo)準(zhǔn)

    青海南部牧區(qū)主要包括玉樹州,果洛州和黃南州河南、澤庫縣,海南州貴南、同德和興??h共17個縣。

    本研究所用資料為2018年10月—2019年5月 和2019年10月—2020年5月青南地區(qū)17縣站的降雪量、積雪深度、平均氣溫、最高、最低氣溫和各縣上報的雪災(zāi)災(zāi)情資料等。雪災(zāi)標(biāo)準(zhǔn)采用青海省《氣象災(zāi)害分級指標(biāo)》(DB 63/T 372—2018)。

    2 雪災(zāi)情況

    2.1 按雪災(zāi)災(zāi)情分析

    雪災(zāi)按其發(fā)生的氣候規(guī)律可分為猝發(fā)型和持續(xù)型。持續(xù)型是長期積雪累積造成的,具有雪災(zāi)造成的時間長、影響范圍大的特點(diǎn);猝發(fā)型是一次大降雪造成的短時雪災(zāi),這種雪災(zāi)一般出現(xiàn)在前冬或春季,易造成作物凍傷、壓塌房屋、交通阻塞等,但它的影響時間短,降雪過程結(jié)束后,隨著氣溫的升高,部分災(zāi)情可以得到緩解。青海南部牧區(qū)雪災(zāi)大部分為持續(xù)型,在前冬及春季有時會出現(xiàn)猝發(fā)型。

    2018—2019 年冬季,青海南部牧區(qū)12個縣(市)(果洛州瑪多、甘德、達(dá)日、瑪沁、班瑪縣、玉樹州雜多、曲麻萊、稱多、治多、囊謙縣,以及玉樹市,黃南州河南縣)出現(xiàn)了不同程度的雪災(zāi),多地雪災(zāi)為1997年以來最重的,積雪持續(xù)時間長,大部分地區(qū)屬于持續(xù)型的,最早出現(xiàn)時間為11月,維持時間最長為5個月,共造成約3.24萬戶,15.73萬人受災(zāi),7.2萬頭(只、匹)牲畜死亡,直接經(jīng)濟(jì)損失約2.2億元。另外,據(jù)不完全統(tǒng)計,有219頭只野生動物死亡。2019—2020年冬季,只有3個縣出現(xiàn)了雪災(zāi),其中貴南縣出現(xiàn)的2次雪災(zāi)為降雪天氣過程造成的猝發(fā)型雪災(zāi),導(dǎo)致3個鄉(xiāng)鎮(zhèn)10個村的畜棚坍塌,青稞、春小麥?zhǔn)軆觯斐?43.3 hm2農(nóng)作物不同程度受災(zāi);其余2次雪災(zāi)是持續(xù)型的,稱多縣雪災(zāi)維持了4個月,河南縣雪災(zāi)出現(xiàn)在1月維持了22 d,共造成直接經(jīng)濟(jì)損失約1 909萬元(表1)。

    表1 青南牧區(qū)各縣災(zāi)情情況

    2.2 按雪災(zāi)標(biāo)準(zhǔn)分析

    根據(jù)青海省《氣象災(zāi)害分級指標(biāo)》(DB63/T 372—2018)來 判 斷,2018—2019年冬季7個縣達(dá)到雪災(zāi)標(biāo)準(zhǔn),其中瑪多、甘德、雜多3個縣出現(xiàn)特重度雪災(zāi)標(biāo)準(zhǔn),稱多縣為重度雪災(zāi)標(biāo)準(zhǔn),曲麻萊縣為中度雪災(zāi)標(biāo)準(zhǔn)。2019—2020年冬季10縣達(dá)到雪災(zāi)標(biāo)準(zhǔn),其中瑪多、甘德、雜多、稱多4個縣出現(xiàn)特重度雪災(zāi)標(biāo)準(zhǔn),達(dá)日縣為重度雪災(zāi)標(biāo)準(zhǔn),治多縣為中度雪災(zāi)標(biāo)準(zhǔn)(表2)。相比而言,瑪多、甘德、雜多縣兩年中達(dá)到的雪災(zāi)標(biāo)準(zhǔn)均是特重度,而稱多縣2019—2020年比2018—2019年嚴(yán)重,達(dá)日、治多縣2018—2019年沒有達(dá)到雪災(zāi)標(biāo)準(zhǔn),而2019—2020年卻在中度以上。從達(dá)到標(biāo)準(zhǔn)的個數(shù)來看,2019—2020年也多于2018—2019年。

    表2 青南牧區(qū)積雪時間、積雪深度、雪災(zāi)等級統(tǒng)計

    上述分析表明,2019—2020年達(dá)到雪災(zāi)標(biāo)準(zhǔn)總體來說比2018—2019年更嚴(yán)重,而實(shí)際2018—2019年出現(xiàn)了1997年以來最嚴(yán)重的雪災(zāi)。

    3 天氣特征

    雪災(zāi)形成是一個復(fù)雜的過程,是大降雪、持續(xù)低溫、積雪疊加后的自然災(zāi)害[1]。因此,分析這2年雪災(zāi)造成的原因,就從當(dāng)?shù)氐慕笛┨鞖膺^程以及氣溫、積雪的變化來探討。

    3.1 降雪天氣分析

    統(tǒng)計2018—2020年冬半年降雪天氣過程時發(fā)現(xiàn),青南牧區(qū)的降雪天氣過程相比青海省其他地方多,這是因為青海南部牧區(qū)處于青海高原東南部,在東亞季風(fēng)與印度季風(fēng)的共同作用下降水充沛。另外,在高原自身的熱力和動力作用的影響下,高原地區(qū)近地面處于熱低壓(高原季風(fēng))的控制下,來自低緯度的暖濕氣流進(jìn)入高原東部,促使該地區(qū)成為高原降水的次中心[8]。另外發(fā)現(xiàn),前冬前期(10月)和春季后期(4—5月)降雪天氣過程多于其他時段,例如2019年5月果洛州甘德縣降雪天數(shù)盡達(dá)29 d,雖然降雪天氣過程較多,但此時當(dāng)?shù)貧鉁赜袝r在0℃以上,過程結(jié)束后形成的積雪逐漸融化,沒有形成雪災(zāi),而11月到翌年3月期間,降雪日數(shù)相對較少,5個月內(nèi)(152 d)各縣平均降雪日數(shù)在34 d左右,但此時該地區(qū)氣溫較低,形成積雪不容易融化,維持時間長;且從發(fā)生雪災(zāi)的時間來分析,均從11月開始至翌年3月基本結(jié)束。因此,本研究重點(diǎn)分析了11月至翌年3月的降雪天氣過程。

    3.1.1 降雪日數(shù)2018—2019年降雪日數(shù)為107 d比2019—2020年96 d,多11 d。從各縣分析,有13縣降雪日數(shù)2018—2019年多于2019—2020年。統(tǒng)計一日中出現(xiàn)降雪的站數(shù)發(fā)現(xiàn),2018—2019年出現(xiàn)9站(平均數(shù))以上降雪日數(shù)為29 d,2019—2020年為21 d。說明2018—2019年降雪日數(shù)多于2019—2020年。

    3.1.2 降雪量各縣累積降雪量分析(圖1),2018—2019年 有14縣 降 雪量大于2019—2020年。從一日最大降雪量分析,2019—2020年降雪量大于2018—2019年,2018—2019年 日 最 大降雪量為10.0 mm,出現(xiàn)在澤庫縣,而2019—2020年有3站一日最大降雪量達(dá)10 mm以上。最大降雪量達(dá)16.1 mm,出現(xiàn)在班瑪縣。說明2019—2020年日最大降雪量雖然較大,但使各縣累積降雪量2018—2019年卻大于2019—2020年。

    圖1 青南牧區(qū)各縣11月至翌年3月累積降雪量

    從降雪天氣方面分析,2019—2020年日降雪量大于前一年,但降雪日數(shù)、累積降雪量卻2018—2019年多(大)于2019—2020年。

    3.2 積雪情況

    積雪深度、持續(xù)時間等因素對發(fā)生雪災(zāi)有重大影響,積雪掩埋牧草影響家畜采食是主要致災(zāi)因子[8]。因此,從積雪日數(shù)、最大積雪深度以及積雪連續(xù)維持時間、開始時間等方面進(jìn)行分析。

    3.2.1 積雪日數(shù)從圖2中可以看出,2019—2020年有10縣的積雪日數(shù)多于2018—2019年。從各縣分析,積雪日數(shù)在100 d以上的瑪多、甘德縣是2018—2019年多于2019—2020年,而稱多縣2019—2020年多???體 來 說,2019—2020年積雪日數(shù)略多于2018—2019年。

    圖2 青南牧區(qū)各縣11月至翌年3月積雪日數(shù)

    3.2.2 積雪深度分析最大積雪深度發(fā)現(xiàn),雖然最大積雪深度在2018—2019年瑪多縣,積雪深度達(dá)22 cm,但是從各縣的積雪深度來看,2019—2020年積雪深度大于2018—2019年的有9個縣,有3個縣積雪深度相同。說明2019—2020年青南牧區(qū)大部分縣積雪深度大于2018—2019年的積雪深度。

    3.2.3 積雪維持時間從各縣積雪連續(xù)維持時間最長的天數(shù)分析,有達(dá)日、稱多、治多等9個縣2019—2020年多于2018—2019年;但積雪連續(xù)維持最長的天數(shù)長達(dá)144 d,出現(xiàn)在2018—2019年果洛州瑪多縣。對各縣積雪連續(xù)維持時間最長的開始日期分析,有10個縣2018—2019年相對早于2019—2020年,2018—2019年日期最早出現(xiàn)在11月4日,2019—2020年最早出現(xiàn)在11月6日,僅差2 d,這說明青南牧區(qū)積雪最早從11月初開始形成。

    總之,通過以上降雪天氣分析發(fā)現(xiàn)是否造成雪災(zāi),僅從某一單個要素判斷是無法確定的。從累積降雪量、降雪日數(shù)方面分析,2018—2019年大于(多于)2019—2020年,但一日最大降雪量卻出現(xiàn)在2019—2020年;從積雪情況來分析,積雪日數(shù)、積雪深度和最長積雪連續(xù)維持時間大部分縣是2019—2020年多(大、長)于上一年,而最大積雪深度和最長持續(xù)時間、積雪持續(xù)時間出現(xiàn)日期早的地區(qū)均都出現(xiàn)在2018—2019年。

    3.3 氣溫分析

    通過分析青南牧區(qū)各縣的日平均、最高、最低氣溫與積雪發(fā)現(xiàn),積雪持續(xù)時間與日最高氣溫相關(guān)性較強(qiáng),在一次降雪天氣過程中形成的積雪,過程結(jié)束后日最高氣溫只要上升到0℃以上,無論日平均氣溫、還是最低氣溫雖維持在0℃以下,積雪仍會消融。另外,發(fā)現(xiàn)平均氣溫和最低氣溫在10月開始就已經(jīng)維持在0℃以下,但最高氣溫從11月至翌年3月為0℃以下,其他時段在0℃以上,這明顯與積雪的維持一致。因此,重點(diǎn)分析了11月至翌年3月各縣的最高氣溫變化。

    分析青南牧區(qū)各縣兩年內(nèi)日最高氣溫的變化得出,2018—2019年日最高氣溫低于0℃以下的氣溫出現(xiàn)時間早于2019—2020年,其中玉樹州治多縣早32 d,其他地區(qū)提前時間最少也有7~8 d,平均為17 d。這說明2018—2019年低于0℃以下的最高氣溫出現(xiàn)時間早于2019—2020年。

    雖然分析降雪天氣時不太確定雪災(zāi)哪年更嚴(yán)重,但從氣溫上很明顯表現(xiàn)出2018—2019年0℃以下的氣溫出現(xiàn)的時間較早。因此,出現(xiàn)降雪天氣后,積雪難以融化,累積積雪時間長,造成了青南牧區(qū)大片的雪災(zāi)。

    圖3 青南牧區(qū)各縣11月至翌年3月最大積雪深度

    4 防災(zāi)減災(zāi)體系背景研判

    這兩年的天氣狀況相對來說是相似的,每年都有可能發(fā)生雪災(zāi),但實(shí)際情況2018—2019年遠(yuǎn)遠(yuǎn)比2019—2020年嚴(yán)重,這要從防災(zāi)減災(zāi)體系來分析。

    4.1 防災(zāi)減災(zāi)意識

    經(jīng)歷了2018—2019年冬季的雪災(zāi),無論是各級黨委和政府的決策層,還是強(qiáng)化牧民群眾的災(zāi)害意識,從而在思想上、行動上對抗災(zāi)救災(zāi)有充分的認(rèn)識和準(zhǔn)備。

    4.2 救災(zāi)物資情況

    2018—2019 年冬季的雪災(zāi)引起中央、國務(wù)院的關(guān)注,以及全國各地的關(guān)注和支持,大量救災(zāi)物資、資金源源不斷涌向災(zāi)區(qū),還有相關(guān)的配套政策,這減輕了第二年的雪災(zāi)造成的傷害。

    4.3 氣象服務(wù)能力

    2019—2020 年氣象部門提前發(fā)布了今冬明春雪災(zāi)趨勢預(yù)測“青海南部牧區(qū)有階段性短時積雪現(xiàn)象,玉樹東部將出現(xiàn)輕至中度雪災(zāi),其中稱多縣將出現(xiàn)中度雪災(zāi),風(fēng)險度較高”,且后續(xù)不斷提供長中短期預(yù)報預(yù)測,并通過手機(jī)短信和青海省突發(fā)事件預(yù)警發(fā)布系統(tǒng)等及時發(fā)布?xì)庀笮畔?。一方面有了?zhǔn)確的氣象預(yù)報和提前的氣象服務(wù),另一方面減少了雪災(zāi)發(fā)生的可能。

    5 結(jié)論

    (1)青南牧區(qū)從11月到翌年3月期間的降雪天氣易造成當(dāng)?shù)氐难?zāi)。

    (2)從天氣角度分析,是否造成雪災(zāi),僅從單個要素判斷是不準(zhǔn)確的。

    (3)從氣溫中分析發(fā)現(xiàn),積雪持續(xù)時間的長短與日最高氣溫相關(guān)性較強(qiáng)。

    (4)當(dāng)年是否發(fā)生雪災(zāi)事件,不僅有天氣系統(tǒng)的影響,還從防災(zāi)減災(zāi)體系背景來研判:氣象預(yù)報預(yù)警準(zhǔn)確率、氣象保障服務(wù)提前時間、防災(zāi)減災(zāi)意識的強(qiáng)化以及救災(zāi)物資到位情況等,這是雪災(zāi)致?lián)p大幅下降的主要因素。

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