新疆氣象災(zāi)害預(yù)警信號發(fā)布特征分析

王博 李一騰 陳冬梅 黃秉光

摘要 利用2019—2021年新疆氣象災(zāi)害預(yù)警信號發(fā)布數(shù)據(jù)，運用分類統(tǒng)計、對比分析法得出了新疆常用11種氣象災(zāi)害預(yù)警的發(fā)布頻次、年際變化趨勢以及時空分布特征。結(jié)果表明：發(fā)布量排前3的是雷電（10 255條）、大風(fēng)（9 597條）、暴雨（2 271條）；年均發(fā)布量為11 139條，且呈現(xiàn)逐年增多趨勢；發(fā)布等級較多的是黃色和藍(lán)色，分別占50.60%、35.03%；預(yù)警發(fā)布具有明顯的地域特點，且空間分布與對應(yīng)的區(qū)域氣象災(zāi)害一致。通過分析全疆預(yù)警信號的時空分布特征，為極端氣象災(zāi)害頻發(fā)的地（州、市）建立相應(yīng)的防御措施提供科學(xué)參考和依據(jù)，進(jìn)一步提升氣象防災(zāi)減災(zāi)預(yù)警水平，從而更好地發(fā)揮氣象防災(zāi)減災(zāi)第一道防線作用。

關(guān)鍵詞 氣象災(zāi)害；預(yù)警信號；統(tǒng)計特征

中圖分類號：P429 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：B 文章編號：2095–3305（2023）02–0089-04

新疆地處歐亞大陸腹地，是絲綢之路經(jīng)濟帶核心區(qū)，屬典型的干旱半干旱大陸性氣候區(qū)。新疆地形復(fù)雜多樣，暴雨、冰雹、暴雪、雷電等氣象災(zāi)害發(fā)生頻繁，導(dǎo)致一系列次生和衍生災(zāi)害， 如洪水、泥石流、山體滑坡、森林（草原）火災(zāi)、農(nóng)林病蟲害等，對社會經(jīng)濟發(fā)展、人民群眾生產(chǎn)、生活影響較大[1～4]。而極端災(zāi)害性天氣造成的損失和影響日趨嚴(yán)重，防災(zāi)減災(zāi)難度日益加大[5～7]。國家和社會對氣象防災(zāi)減災(zāi)事業(yè)越來越重視?！缎陆S吾爾自治區(qū)國民經(jīng)濟和社會發(fā)展第十四個五年規(guī)劃和2035年遠(yuǎn)景目標(biāo)綱要》中提到：“提升洪澇干旱、森林草原火災(zāi)、地震、氣象災(zāi)害等自然災(zāi)害防御工程標(biāo)準(zhǔn)，推進(jìn)自然災(zāi)害防御工程建設(shè)”[8～9]。

新疆維吾爾自治區(qū)預(yù)警信息發(fā)布中心成立于2015年，依托新疆突發(fā)事件預(yù)警發(fā)布系統(tǒng)，縱向?qū)崿F(xiàn)了國家、自治區(qū)、地市、縣四級貫通，橫向連接交通廳、應(yīng)急管理廳等11個委辦廳局，主要承擔(dān)新疆突發(fā)事件預(yù)警信息的多渠道全媒體發(fā)布、監(jiān)控、反饋、評估等工作。

客觀、定量地對氣象預(yù)警信號發(fā)布特征進(jìn)行統(tǒng)計分析，有助于了解預(yù)警發(fā)布具體情況，提高氣象預(yù)警類別及影響強度的精準(zhǔn)性。這對加強高效發(fā)布預(yù)警信息能力、預(yù)警精準(zhǔn)靶向發(fā)布，增強氣象防災(zāi)減災(zāi)能力有重要的指導(dǎo)和參考意義[10～13]。本研究利用2019—2021年全疆15個地（州、市）發(fā)布的預(yù)警信息數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計分析，加深對新疆區(qū)域常用氣象預(yù)警信號發(fā)布情況的了解，提高氣象部門加強預(yù)警發(fā)布能力。

1 資料與方法

通過國家突發(fā)事件預(yù)警信息發(fā)布系統(tǒng)，選取2019—2021年全疆15個地（州、市）發(fā)布預(yù)警信息數(shù)據(jù)，為避免重復(fù)統(tǒng)計，剔除自治區(qū)氣象臺發(fā)布預(yù)警，并對數(shù)據(jù)進(jìn)行整理，通過對比分析、分類統(tǒng)計，得出預(yù)警發(fā)布頻次、年際變化趨勢以及時空分布特征。

中國氣象局2011年下發(fā)的《氣象災(zāi)害預(yù)警信號圖標(biāo)》（GB/T 27962—2011）標(biāo)準(zhǔn)規(guī)定：氣象災(zāi)害預(yù)警信號級別依據(jù)氣象災(zāi)害可能造成的危害程度、緊急程度和發(fā)展態(tài)勢一般劃分為4級：Ⅰ級（特別嚴(yán)重）、Ⅱ級（嚴(yán)重）、Ⅲ級（較重）、Ⅳ級（一般），分別用紅色、橙色、黃色、藍(lán)色來表示。根據(jù)新疆氣候特點，霾、臺風(fēng)不計入統(tǒng)計數(shù)據(jù)。

2 結(jié)果與分析

2.1 不同等級預(yù)警信號發(fā)布統(tǒng)計分析

由圖1和表1可知，2019—2021年新疆發(fā)布?xì)庀箢A(yù)警信號數(shù)量較多的是：雷電（10 255條）、大風(fēng)（9 597條）、暴雨（2 271條）、大霧（2 227條）、高溫（2 125條），占總發(fā)布量的79.22%，其中雷電預(yù)警明顯高于其他類型，這與楊榮芳[14]的研究一致，究其原因是雷電災(zāi)害預(yù)警信號定義比較寬泛，空間分布也較為廣泛和分散。而道路結(jié)冰、冰雹、沙塵暴、寒潮、霜凍、暴雪這5類預(yù)警信號發(fā)布較少，僅占20.77%。

新疆氣象預(yù)警信號發(fā)布等級較多的是黃色和藍(lán)色，分別占50.60%、35.03%，而橙色和紅色較少，其中紅色僅占0.79%。大風(fēng)、暴雨、寒潮、霜凍、暴雪預(yù)警發(fā)布等級大多集中為藍(lán)色；雷電、大霧、道路結(jié)冰、沙塵暴預(yù)警主要集中為黃色；高溫、冰雹預(yù)警大多集中為橙色。

2.2 預(yù)警信號發(fā)布整體情況

由表2可知，從整體來看，2019—2021年預(yù)警信號發(fā)布量的平均條數(shù)為11 139條，且發(fā)布總量呈逐年增加趨勢；2020、2021年分別較上一年平均發(fā)布增長率分別為195.04%、13.69%。其中暴雪、寒潮、道路結(jié)冰增長率最高，分別為186.54%、81.40%、77.04%。大風(fēng)、雷電、大霧變化幅度不明顯。暴雨、沙塵暴預(yù)警在2021年較上一年發(fā)布量分別減少了11.48%、12.32%。

2.3 不同地區(qū)預(yù)警信號發(fā)布統(tǒng)計分析

由表3可知，2019—2021年，伊犁哈薩克自治州（以下簡稱伊犁州）預(yù)警信號發(fā)布量最多，共4 572條；其次是阿勒泰地區(qū)（4 495條）、喀什地區(qū)（3 306條）、阿克蘇地區(qū)（3 097條）、塔城地區(qū)（2 681條），總共占發(fā)布總量的54.31%；發(fā)布量最少的是克拉瑪依市（313條），其次是石河子市（410條）、吐魯番市（566條），僅占發(fā)布總量的3.86%。

由圖2可知，雷電預(yù)警主要集中在阿克蘇地區(qū)、伊犁州、喀什地區(qū)；大風(fēng)預(yù)警主要集中在北疆地區(qū)，最多為阿勒泰地區(qū)1 766條、其次為伊犁州1 089條、塔城地區(qū)954條；暴雨預(yù)警主要集中在伊犁州（437條）、阿克蘇地區(qū)（333條）、克孜勒蘇柯爾克孜自治州（以下簡稱克州）195條，占總發(fā)布量的42.49%；大霧預(yù)警發(fā)布量排名前三的是伊犁州584條、昌吉回族自治州（以下簡稱昌吉州）398條、博爾塔拉蒙古自治州（以下簡稱博州）282條，占總發(fā)布量的56.76%；高溫預(yù)警主要集中在南疆地區(qū)，發(fā)布量排前三的是和田地區(qū)、喀什地區(qū)、巴音郭楞蒙古自治州（以下簡稱巴州），分別為313、301、220條。

冰雹、沙塵暴、寒潮、霜凍、暴雪預(yù)警發(fā)布量較少，且具有明顯的空間分布特征。冰雹預(yù)警大多集中在阿克蘇地區(qū)（340條）、博州（335條）、伊犁州（242條），占總發(fā)布量的57.13%；沙塵暴預(yù)警主要集中在南疆，和田地區(qū)435條，其次是喀什地區(qū)306條、巴州257條，占總發(fā)布量的82.55%；寒潮預(yù)警主要發(fā)布在北疆，阿勒泰地區(qū)（431條）、塔城地區(qū)（222條）、伊犁州（169條）占總發(fā)布量的71.67%。

3 結(jié)論

（1）2019—2021年，新疆氣象預(yù)警信號發(fā)布等級較多的是黃色和藍(lán)色，分別占50.60%、35.03%，而橙色和紅色較少，其中紅色僅占0.79%。大風(fēng)、暴雨、寒潮、霜凍、暴雪預(yù)警發(fā)布等級大多集中為藍(lán)色；雷電、大霧、道路結(jié)冰、沙塵暴預(yù)警集中為黃色；高溫、冰雹預(yù)警大多集中為橙色。

（2）新疆氣象預(yù)警信號年均發(fā)布量為11 139條，且呈現(xiàn)逐年增長趨勢，這說明隨著氣象預(yù)警信號發(fā)布標(biāo)準(zhǔn)的不斷規(guī)范與人們對預(yù)警發(fā)布的重視，氣象部門預(yù)警發(fā)布能力不斷提升。

（3）新疆全區(qū)發(fā)布?xì)庀箢A(yù)警頻次最高的是雷電、大風(fēng)、暴雨、大霧、高溫，發(fā)布較少的是道路結(jié)冰、冰雹、沙塵暴、寒潮、霜凍、暴雪。且預(yù)警發(fā)布具有較強地域性，北疆地區(qū)寒潮預(yù)警最多，其中排名前三的阿勒泰地區(qū)、塔城、伊犁州，發(fā)布量占總量的71.67%。受地理位置、地形影響，南疆地區(qū)發(fā)布沙塵暴預(yù)警最多，其中82.55%發(fā)布在和田地區(qū)、喀什地區(qū)和巴州。阿克蘇地區(qū)、博州、伊犁州發(fā)布冰雹預(yù)警最多，這與史蓮梅[15]研究結(jié)論一致，即新疆冰雹災(zāi)害高風(fēng)險區(qū)主要集中在喇叭形河谷地帶的伊犁地區(qū)及其兩側(cè)的阿克蘇、博州等地。

4 預(yù)警業(yè)務(wù)工作建議

（1）根據(jù)全疆氣象預(yù)警信息發(fā)布情況，針對頻發(fā)的氣象災(zāi)害開展發(fā)生機理研究，提升高影響天氣預(yù)報預(yù)警服務(wù)能力，做到提早預(yù)警提前行動，有效減少災(zāi)害風(fēng)險以及公眾和社會損失。

（2）提升預(yù)警信息快速發(fā)布能力，加快5G、云計算、大數(shù)據(jù)等新技術(shù)和新媒體端新手段應(yīng)用。提升精準(zhǔn)發(fā)布能力，加快預(yù)警信息精準(zhǔn)靶向發(fā)布技術(shù)研發(fā)，最終實現(xiàn)預(yù)警信息在指定范圍和區(qū)域的精準(zhǔn)快速發(fā)布。

（3）不斷提高預(yù)警針對性和發(fā)布時效性，研究基于影響對象，例如針對城市、交通、旅游、農(nóng)業(yè)等具體影響對象，并針對其防災(zāi)避險措施的個性化預(yù)警模型和快速、廣泛、精準(zhǔn)發(fā)布技術(shù)。

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責(zé)任編輯：黃艷飛

Analysis on the Release Characteristics of Xinjiang Meteorological Disaster Warning Signals

Wang Bo et al（Xinjiang Meteorological Service Center， Urumqi， Xinjiang 830002）

Abstract This paper uses the 2019～2021 Xinjiang meteorological disaster warning signals and uses classification statistics and comparative analysis methods to obtain the release frequency， interannual variation trend， and spatio-temporal distribution characteristics of 11 commonly used meteorological disaster warnings in Xinjiang. The results show that the top 3 releases are thunder and lightning （10 255）， gale （9 597）， and heavy rain （2 271）; the average annual release is 11 139， and it shows an increasing trend year by year; the release grades are more yellow and blue， accounting for 50.60% and 35.03% respectively. The release volume has obvious regional characteristics， and the spatial distribution is consistent with the corresponding regional climate disasters.By analyzing the temporal and spatial distribution characteristics of early warning signals in Xinjiang， it can provide scientific reference and basis for the establishment of corresponding defense measures in prefectures and cities with frequent extreme meteorological disasters， and further improve the level of meteorological disaster prevention and mitigation early warning， so as to better play the role of the first line of defense in meteorological disaster prevention and mitigation.

Key words Meteorological disaster; Warning signal; Statistical feature

作者簡介 王博（1996—），女，新疆烏蘇人，助理工程師，本科，主要從事氣象預(yù)警業(yè)務(wù)及公眾氣象服務(wù)。

收稿日期 2022-11-10