1970—2020 年長江三角洲地區(qū)大風(fēng)時(shí)空分布及風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估

劉雨生，蘇 揚(yáng)，武于潔，余永安，王振剛

（1.南京航天宏圖信息技術(shù)有限公司，南京 210012；2.航天宏圖信息技術(shù)有限公司，北京 100089；3.江蘇華高軟件技術(shù)有限公司，南京 211300）

大風(fēng)災(zāi)害嚴(yán)重影響到全球農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、社會(huì)經(jīng)濟(jì)和可持續(xù)發(fā)展［1］，并引起了人們的高度重視。中國是受大風(fēng)災(zāi)害影響較為嚴(yán)重的國家［2，3］，春季大風(fēng)會(huì)造成作物毀種、補(bǔ)種，夏、秋季大風(fēng)會(huì)導(dǎo)致作物倒伏等［4-6］；此外，大風(fēng)對(duì)生態(tài)環(huán)境也有很大影響，可導(dǎo)致土壤蒸發(fā)強(qiáng)烈，干旱加劇，使農(nóng)田退化或沙漠化，造成生態(tài)環(huán)境惡化［7-10］；大風(fēng)對(duì)交通、電信、城市建筑等破壞性也較大［11，12］。進(jìn)行大風(fēng)災(zāi)害危險(xiǎn)和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，可以為科學(xué)防范風(fēng)災(zāi)提供指導(dǎo)。

大風(fēng)作為表征氣候變化的重要?dú)夂蛞蛩兀?3-15］，在已有的研究中關(guān)注較少，因此研究大風(fēng)事件變化特征和規(guī)律是氣候研究的一項(xiàng)重要內(nèi)容［16-18］。針對(duì)大風(fēng)天氣的研究主要集中在近地表風(fēng)速和大風(fēng)日數(shù)的長期趨勢變化方面［19-21］。其中，針對(duì)中國區(qū)域的風(fēng)速研究表明，中國近地表整體風(fēng)速呈現(xiàn)下降趨勢［20］。Kousari 等［22］在伊朗的研究表明，研究區(qū)近地表風(fēng)速整體呈上升趨勢，但局部地區(qū)風(fēng)速下降十分顯著。俞海洋等［23］采用河北省142 個(gè)氣象站的風(fēng)速觀測數(shù)據(jù)與災(zāi)情資料，分析了河北近30 年的大風(fēng)時(shí)空分布及成災(zāi)特征。田曉璐［24］從致災(zāi)因子危險(xiǎn)性、孕災(zāi)環(huán)境敏感性、承災(zāi)體易損性、防災(zāi)減災(zāi)能力4 個(gè)方面構(gòu)建大風(fēng)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)體系，實(shí)現(xiàn)衛(wèi)輝市大風(fēng)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估區(qū)劃。吳秀蘭等［25］根據(jù)概率密度分布確定大風(fēng)災(zāi)害危險(xiǎn)等級(jí)，結(jié)合平均風(fēng)速數(shù)據(jù)和統(tǒng)計(jì)年鑒資料，研究分析了北疆風(fēng)災(zāi)的時(shí)空變化特征及成因。李金鳳等［26］利用長江源區(qū)氣象觀測站1981—2019 年的大風(fēng)日數(shù)資料，采用線性傾向估計(jì)方法對(duì)大風(fēng)天氣日數(shù)的月、季和年際變化進(jìn)行研究。已有一些針對(duì)大風(fēng)時(shí)空變化特征的研究，但對(duì)長江三角洲地區(qū)區(qū)域內(nèi)大風(fēng)日數(shù)和極大風(fēng)速的時(shí)空變化分析以及大風(fēng)災(zāi)害分布特征評(píng)估的研究較少［27］。

本研究基于1970—2020 年長江三角洲地區(qū)63個(gè)地面觀測站的逐日氣象觀測數(shù)據(jù)，分析大風(fēng)日數(shù)和極大風(fēng)速致災(zāi)因子的時(shí)空變化情況，并綜合考慮孕災(zāi)環(huán)境敏感性因子對(duì)大風(fēng)災(zāi)害的影響，探究長江三角洲地區(qū)近50 年的大風(fēng)災(zāi)害時(shí)空分布特征，并以人口和經(jīng)濟(jì)為承災(zāi)體，進(jìn)一步研究大風(fēng)災(zāi)害對(duì)人類活動(dòng)和經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)發(fā)展造成的風(fēng)險(xiǎn)性影響，這對(duì)長江三角洲地區(qū)的大風(fēng)災(zāi)害防災(zāi)減災(zāi)工作具有重要理論意義，可以為經(jīng)濟(jì)社會(huì)的可持續(xù)發(fā)展提供指導(dǎo)。

1 數(shù)據(jù)與方法

1.1 數(shù)據(jù)來源

選取的氣象觀測數(shù)據(jù)來源于國家氣象科學(xué)數(shù)據(jù)中心（http：//data.cma.cn/）的中國地面氣候資料日值數(shù)據(jù)集。氣象災(zāi)害的孕災(zāi)環(huán)境通常是指人類生產(chǎn)、生活所處的自然地理環(huán)境，包括地形、地勢、地貌、地質(zhì)條件、水系分布等［9］，選取植被覆蓋度和高程作為主要孕災(zāi)環(huán)境敏感性因子［24］，衡量植被覆蓋度和高程對(duì)大風(fēng)災(zāi)害的綜合影響；植被覆蓋度由MODIS 歸一化植被覆蓋指數(shù)產(chǎn)品MOD13Q1 計(jì)算得到，高程數(shù)據(jù)下載自美國地質(zhì)調(diào)查局官網(wǎng)（https：//lpdaac.usgs.gov/products/srtmgl1v003/）。

GDP 和人口空間分布數(shù)據(jù)來源于中國歷史GDP 空間分布公里網(wǎng)格數(shù)據(jù)集（1990—2015 逐年，1 km）和中國歷史人口空間分布公里網(wǎng)格數(shù)據(jù)集（1990—2015 逐年，1 km）［28，29］，下載自國家青藏高原科學(xué)數(shù)據(jù)中心（https：//data.tpdc.ac.cn/）。

1.2 研究方法

1.2.1 危險(xiǎn)性評(píng)估 參考?xì)庀髮W(xué)中的定義，將近地表10 m 高度處瞬時(shí)風(fēng)速達(dá)到或超過17.2 m/s 稱為大風(fēng)，出現(xiàn)大風(fēng)的日期稱為大風(fēng)日［21］。本研究以極大風(fēng)速大于等于17.2 m/s 為閾值對(duì)每個(gè)站點(diǎn)的數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選，得到符合時(shí)間范圍內(nèi)（1970—2020 年）的大風(fēng)事件。根據(jù)大風(fēng)事件過程信息計(jì)算出單站點(diǎn)的各致災(zāi)因子強(qiáng)度（大風(fēng)年平均次數(shù)和平均極大風(fēng)速值），基于計(jì)算得到的大風(fēng)致災(zāi)因子值，采用Minmax 標(biāo)準(zhǔn)化方法進(jìn)行致災(zāi)因子歸一化，致災(zāi)因子危險(xiǎn)性指數(shù)H可表示如下。

式中，H為致災(zāi)因子危險(xiǎn)性指數(shù)，D為歸一化后的大風(fēng)年平均日數(shù)，WD為對(duì)應(yīng)的權(quán)重，S為歸一化后的平均極大風(fēng)速值，WS為對(duì)應(yīng)的權(quán)重。

考慮植被覆蓋度和高程對(duì)大風(fēng)的綜合影響，采用Min-max 標(biāo)準(zhǔn)化方法進(jìn)行孕災(zāi)環(huán)境敏感性因子歸一化，孕災(zāi)環(huán)境敏感性指數(shù)E可表示如下。

式中，E為孕災(zāi)環(huán)境敏感性指數(shù)，M為歸一化后海拔高度因子，N為歸一化后植被覆蓋度因子，WM和WN分別為對(duì)應(yīng)的權(quán)重。

綜合致災(zāi)因子危險(xiǎn)性指數(shù)和孕災(zāi)環(huán)境敏感性指數(shù)的大風(fēng)危險(xiǎn)性指數(shù)F可表示如下。

式中，H為致災(zāi)因子危險(xiǎn)性指數(shù)，E為孕災(zāi)環(huán)境敏感性指數(shù)，WE和WH分別為對(duì)應(yīng)的權(quán)重，采用熵權(quán)法計(jì)算確定。

1.2.2 風(fēng)險(xiǎn)性評(píng)估 風(fēng)險(xiǎn)性是一定概率下承災(zāi)體受災(zāi)害影響而造成的破壞或損失程度［25］，結(jié)合式（3）得到的大風(fēng)危險(xiǎn)性指數(shù)，以人口和經(jīng)濟(jì)密度作為承災(zāi)體進(jìn)行大風(fēng)災(zāi)害的風(fēng)險(xiǎn)性評(píng)估分析。大風(fēng)對(duì)不同承災(zāi)體造成的風(fēng)險(xiǎn)性指數(shù)R可表示如下。

式中，F(xiàn)為大風(fēng)危險(xiǎn)性指數(shù)，EP為單個(gè)承災(zāi)體的易損性指數(shù)，WF和分別為對(duì)應(yīng)的權(quán)重，采用專家打分法確定。

根據(jù)上述計(jì)算得到的不同類型承災(zāi)體的風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)，利用標(biāo)準(zhǔn)差法進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)劃分，標(biāo)準(zhǔn)差法的劃分方法如表1 所示，其中R為風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)，Ave和σ分別為所有統(tǒng)計(jì)單元內(nèi)風(fēng)險(xiǎn)值為非0 值集合的平均值和標(biāo)準(zhǔn)差。研究技術(shù)路線設(shè)計(jì)如圖1 所示。

圖1 技術(shù)路線設(shè)計(jì)

2 結(jié)果與分析

2.1 大風(fēng)危險(xiǎn)性時(shí)空變化分析

1970—2020 年長江三角洲地區(qū)大風(fēng)災(zāi)害危險(xiǎn)性空間特征分布如圖2 所示。圖2a是利用氣象觀測數(shù)據(jù)計(jì)算得到致災(zāi)因子危險(xiǎn)性指數(shù)分布情況，可以看出浙江東部和東南部地區(qū)、上海東部區(qū)域以及江蘇北部地區(qū)等沿海區(qū)域，主要呈現(xiàn)大風(fēng)高致災(zāi)危險(xiǎn)性，可能原因是位于海陸過渡帶和氣候過渡帶的重疊地區(qū)，天氣復(fù)雜多變，是典型的氣象災(zāi)害多發(fā)區(qū)，如夏秋季的熱帶氣旋、秋冬季的寒潮天氣等，常給沿海地區(qū)帶來大風(fēng)天氣［30，31］。安徽南部等地處于皖南山區(qū)地帶，復(fù)雜的地形和山坡谷地之間受熱不均勻?qū)е聹夭钶^大，易形成山谷風(fēng)天氣［32，33］，呈現(xiàn)出較高的大風(fēng)危險(xiǎn)性，安徽中部和北部地區(qū)、江蘇除北部部分地區(qū)外以及浙江的中部地區(qū)，基本處于較低或低危險(xiǎn)性。圖2b 展示了綜合植被覆蓋度和高程地形因子的大風(fēng)孕災(zāi)環(huán)境敏感性指數(shù)的空間分布情況，可以看出長江三角洲南部地區(qū)的孕災(zāi)環(huán)境敏感性要高于中部和北部地區(qū)，主要包括浙江中部和南部地區(qū)以及安徽的南部地區(qū)，整體呈現(xiàn)出南部較高、中部一般、北部較低的空間分布趨勢。

圖2 c 是綜合大風(fēng)致災(zāi)因子危險(xiǎn)性和孕災(zāi)環(huán)境敏感性得到的大風(fēng)危險(xiǎn)性指數(shù)?？梢钥闯?，長江三角洲范圍內(nèi)大風(fēng)災(zāi)害多發(fā)和較高危險(xiǎn)性地區(qū)集中在浙江東部沿海區(qū)域、上海東部以及安徽南部部分區(qū)域；中等危險(xiǎn)性分布在安徽西南部、江蘇北部沿海區(qū)域、浙江中北部地區(qū)；而江蘇和安徽的大多區(qū)域均為較低危險(xiǎn)性。

2.2 大風(fēng)致災(zāi)因子時(shí)空特征變化分析

選取1970—2020 年大風(fēng)事件過程中的大風(fēng)日數(shù)和平均極大風(fēng)速值，探究大風(fēng)致災(zāi)因子時(shí)空分布變化對(duì)于大風(fēng)災(zāi)害的影響。圖3 是大風(fēng)致災(zāi)因子的空間分布情況，整個(gè)長江三角洲地區(qū)發(fā)生大風(fēng)天氣日數(shù)較多的地區(qū)集中在浙江東部、安徽南部、上海東部和江蘇北部；其中浙江東部沿海地區(qū)和上海東部區(qū)域發(fā)生大風(fēng)事件的平均日數(shù)都在9.6 d 以上，同時(shí)浙江東部的平均極大風(fēng)速也都在20.1 m/s 以上，相對(duì)長江三角洲其他區(qū)域來說呈現(xiàn)高值，主要是因?yàn)檠睾Ｅc內(nèi)陸地區(qū)的氣候存在一定差異性，但上海東部的平均極大風(fēng)速大多在19.5～19.8 m/s，相對(duì)其他區(qū)域并不高。浙江中部以及南部地區(qū)發(fā)生大風(fēng)天氣的平均日數(shù)為2～3 d，極大風(fēng)速值基本都在19.8 m/s 及以上，長江三角洲中部孕災(zāi)環(huán)境敏感性高的地區(qū)極大風(fēng)速強(qiáng)度要小于南部沿海地區(qū)。安徽南部的大風(fēng)年平均日數(shù)和極大風(fēng)速值的趨勢基本保持一致，與皖南等地的地形多為山峰山谷，容易形成對(duì)流大風(fēng)天氣有關(guān)［34］。

由1970—2020 年逐年大風(fēng)日數(shù)和平均極大風(fēng)速值的時(shí)序變化情況（圖4）可以看出，年大風(fēng)日數(shù)在1997 年出現(xiàn)最低值96 d，在2004 年出現(xiàn)最高值157 d。近50 年時(shí)間范圍內(nèi)，大風(fēng)日數(shù)年平均值約為124 d，表明長江三角洲地區(qū)平均每年大風(fēng)天氣日數(shù)約占全年的三分之一，其中高于年平均日數(shù)的年份占比51%，低于年平均日數(shù)的年份占比49%；年大風(fēng)日數(shù)變化最大的年份出現(xiàn)在1974—1975 年和2000—2001 年，其中1974—1975 年的全年大風(fēng)日數(shù)由140 d 減少到111 d，2000—2001 年的全年大風(fēng)日數(shù)由98 d 增加到136 d。年大風(fēng)日數(shù)在2005 年之后變化趨勢相對(duì)平穩(wěn)一些。

圖4 長江三角洲地區(qū)大風(fēng)致災(zāi)因子時(shí)間特征變化

1970—2020 年大風(fēng)過程中的平均極大風(fēng)速在19.43～21.25 m/s，極大風(fēng)速強(qiáng)度在不同年份有所差異但并未表現(xiàn)出急劇增大或減小的趨勢。其中平均極大風(fēng)速在1998 年出現(xiàn)最大值21.25 m/s，在2011年出現(xiàn)最小值19.43 m/s，極大風(fēng)速的年平均值為20.25 m/s，高于年平均極大風(fēng)速的年份占比45.1%，低于年平均極大風(fēng)速的年份占比54.9%；極大風(fēng)速值變化最大的年份是在1990—1991 年和1997—1998 年，其中1990—1991 年平均極大風(fēng)速由20.80 m/s 減小到19.81 m/s，1997—1998 年平均極大風(fēng)速由20.24 m/s 增加到21.25 m/s。整體上年平均極大風(fēng)速值的變化趨勢相對(duì)于年大風(fēng)日數(shù)更平緩，在2010 年后的極大風(fēng)速強(qiáng)度較之前有所降低。

2.3 不同季節(jié)大風(fēng)時(shí)空變化差異對(duì)比

為了進(jìn)一步探究不同季節(jié)的氣候變化特征對(duì)于大風(fēng)災(zāi)害天氣的影響，分析了各季節(jié)長江三角洲地區(qū)大風(fēng)危險(xiǎn)性的空間分布特征（圖5），由圖5 可以看出，春季長江三角洲的南部地區(qū)相對(duì)于北部地區(qū)的大風(fēng)危險(xiǎn)性更高，江蘇、安徽的絕大多數(shù)地區(qū)都處于較低的危險(xiǎn)性，整個(gè)區(qū)域內(nèi)處于極高危險(xiǎn)性的地區(qū)相對(duì)較少；夏季長江三角洲區(qū)域內(nèi)隨著海洋季風(fēng)的北進(jìn)，呈現(xiàn)出高溫多雨的氣候特點(diǎn)［32］，浙江東部沿海和安徽南部部分地區(qū)表現(xiàn)為高危險(xiǎn)性；秋季和夏季的大風(fēng)危險(xiǎn)性空間分布基本相似，但秋季浙江中部部分地區(qū)要表現(xiàn)出比夏季更高的危險(xiǎn)性，在安徽西部的危險(xiǎn)性有所降低；冬季相對(duì)于其他季節(jié)大風(fēng)危險(xiǎn)性明顯降低，整個(gè)長江三角洲北部基本處于低危險(xiǎn)性，南部還是浙江東部沿海和安徽南部部分地區(qū)表現(xiàn)出較高危險(xiǎn)性，浙江中部地區(qū)的危險(xiǎn)性也有一定程度的降低。從不同季節(jié)大風(fēng)的危險(xiǎn)性空間分布來看，夏秋季的危險(xiǎn)性要高于春冬季，浙江南部沿海地區(qū)在不同季節(jié)都表現(xiàn)為較高的危險(xiǎn)性。另一方面，長江三角洲南北區(qū)域氣候差異性大［27］，整體上南部區(qū)域的大風(fēng)危險(xiǎn)性要高于北部。

圖5 長江三角洲地區(qū)不同季節(jié)大風(fēng)災(zāi)害危險(xiǎn)性空間分布

統(tǒng)計(jì)不同季節(jié)大風(fēng)日數(shù)和平均極大風(fēng)速的時(shí)序變化情況（圖6）。由圖6a 可以看出，1970—2020年春季大風(fēng)日數(shù)最大值48 d 出現(xiàn)在2004 年，最小值24 d 出現(xiàn)在1997 年，春季年平均大風(fēng)日數(shù)為34.92 d，高于平均值的年份占比49%，低于平均值的年份占比51%；夏季大風(fēng)日數(shù)最大值51 d 出現(xiàn)在2005年，最小值22 d 出現(xiàn)在1999 年，夏季年平均大風(fēng)日數(shù)為36.41 d，高于平均值的年份占比51%，低于平均值的年份占比49%；秋季大風(fēng)日數(shù)最大值33 d 出現(xiàn)在2004 年，最小值13 d 出現(xiàn)在1995 年，秋季年平均大風(fēng)日數(shù)為23.39 d，高于平均值的年份占比52.9%，低于平均值的年份占比47.1%；冬季大風(fēng)日數(shù)最大值39 d 出現(xiàn)在2010 年，最小值22 d 出現(xiàn)在1998 年，冬季年平均大風(fēng)日數(shù)為29.96 d，高于平均值的年份占比56.8%，低于平均值的年份占比43.2%。總體上夏季的年平均大風(fēng)日數(shù)最大，秋季最低。從不同年份之間各季節(jié)的大風(fēng)日數(shù)對(duì)比來看，夏季高的年份相對(duì)更多，秋季大風(fēng)日數(shù)普遍更少，夏季和秋季之間大風(fēng)日數(shù)的差異更明顯。其中，大風(fēng)日數(shù)相差最大為34 d，出現(xiàn)在2011 年的夏秋季，相差最小為0，出現(xiàn)在1970 年和2004 年的秋冬季、2002 年的夏冬季和2010 年的春冬季。

圖6 長江三角洲地區(qū)不同季節(jié)大風(fēng)致災(zāi)因子時(shí)間特征變化

由平均極大風(fēng)速值的時(shí)間序列變化統(tǒng)計(jì)（圖6b）可以看出，1970—2020 年春季平均極大風(fēng)速的最大值21.22 m/s 出現(xiàn)在1998 年，最小值18.81 m/s出現(xiàn)在2017 年，春季年平均極大風(fēng)速為20.16 m/s，高于平均值的年份占比51%，低于平均值的年份占比49%；夏季平均極大風(fēng)速的最大值22.55 m/s 出現(xiàn)在1996 年，最小值19.50 m/s 出現(xiàn)在2011 年，夏季年平均極大風(fēng)速為20.71 m/s，高于平均值的年份占比52.3%，低于平均值的年份占比47.7%；秋季平均極大風(fēng)速的最大值21.73 m/s 出現(xiàn)在1977 年，最小值18.93 m/s 出現(xiàn)在2006 年，秋季年平均極大風(fēng)速為20.09 m/s，高于平均值的年份占比47%，低于平均值的年份占比53%；冬季平均極大風(fēng)速的最大值21.08 m/s 出現(xiàn)在1998 年，最小值19.07 m/s 出現(xiàn)在1971 年，冬季年平均極大風(fēng)速為19.88 m/s，高于平均值的年份占比51%，低于平均值的年份占比49%。夏季的年平均極大風(fēng)速強(qiáng)度最高，冬季最低。不同年份之間各季節(jié)的平均極大風(fēng)速對(duì)比表明，夏季極大風(fēng)速高的年份相對(duì)更多，冬季普遍極大風(fēng)速更低，夏季和秋冬季之間平均極大風(fēng)速的差異相對(duì)更明顯。其中平均極大風(fēng)速值相差最大為2.408 m/s，出現(xiàn)在2006 年的夏秋季，相差最小為0.015 m/s，出現(xiàn)在1998 年的夏冬季。

2.4 不同承災(zāi)體大風(fēng)風(fēng)險(xiǎn)性評(píng)估

承災(zāi)體的暴露度主要指暴露于危險(xiǎn)性中的人口和財(cái)產(chǎn)等要素，以揭示災(zāi)害下承災(zāi)體的暴露性［15］。圖7 展示了不同季節(jié)以經(jīng)濟(jì)為承災(zāi)體的大風(fēng)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)空間分布，可以看出各季節(jié)大風(fēng)災(zāi)害的經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)分布較為相似，只有浙江中部地區(qū)在春秋季的經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)要高于夏冬季；浙江南部沿海區(qū)域、上海以及主要省會(huì)城市基本為高或較高經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)，主要與大風(fēng)危險(xiǎn)性和承災(zāi)體暴露度分布的共同影響有關(guān)。其中，浙江南部受到大風(fēng)災(zāi)害危險(xiǎn)性影響較大，而上海和各省會(huì)中心城市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平高，受到大風(fēng)災(zāi)害造成財(cái)產(chǎn)損失的風(fēng)險(xiǎn)也較高，例如蘇州的GDP 高于南京，表現(xiàn)出相較于南京更高的大風(fēng)災(zāi)害經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)。其他區(qū)域表現(xiàn)為較低或低風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)，經(jīng)濟(jì)活動(dòng)受到大風(fēng)災(zāi)害的影響較小。

圖7 長江三角洲地區(qū)大風(fēng)災(zāi)害經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)空間分布

圖8 展示了不同季節(jié)以人口為承災(zāi)體的大風(fēng)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)空間分布情況，由圖8 可以看出，安徽南部在春冬季的人口風(fēng)險(xiǎn)要高于夏秋季，浙江中部地區(qū)在春秋季的人口風(fēng)險(xiǎn)也要略高于夏冬季，蘇州地區(qū)在夏冬季的人口風(fēng)險(xiǎn)高于春秋季。而浙江南部沿海部分區(qū)域盡管人口數(shù)量不多，但由于大風(fēng)災(zāi)害危險(xiǎn)性高的影響，導(dǎo)致該區(qū)域的人口風(fēng)險(xiǎn)也基本處于高或較高等級(jí)。各省的人口風(fēng)險(xiǎn)分布主要和人口密度分布較為一致，例如江蘇的蘇州、南京，浙江的杭州、溫州，安徽的合肥、阜陽等地，為主要的高或較高人口風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)。另一方面，人口風(fēng)險(xiǎn)也和經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)的空間分布趨勢基本一致，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高的區(qū)域也意味著更高的人口密度分布，因此對(duì)于經(jīng)濟(jì)水平發(fā)展較高的區(qū)域，應(yīng)當(dāng)針對(duì)大風(fēng)災(zāi)害可能造成的經(jīng)濟(jì)或人口風(fēng)險(xiǎn)做好相應(yīng)防護(hù)措施，減小相應(yīng)的人員傷亡或財(cái)產(chǎn)損失。

3 結(jié)論

本研究利用1970—2020 年的氣象觀測資料，對(duì)長江三角洲地區(qū)大風(fēng)災(zāi)害的時(shí)空變化特征進(jìn)行分析，并討論了大風(fēng)災(zāi)害對(duì)人口和經(jīng)濟(jì)分布所造成的風(fēng)險(xiǎn)性影響，主要結(jié)論如下。

1）1970—2020 年長江三角洲區(qū)域的浙江東部沿海區(qū)域和上海東部區(qū)域，大風(fēng)年平均日數(shù)都在9.6 d 以上，浙江東部和安徽南部部分區(qū)域的年平均極大風(fēng)速也基本在20.1 m/s 以上，呈現(xiàn)相對(duì)較高的大風(fēng)強(qiáng)度，但總體上大風(fēng)平均日數(shù)和極大風(fēng)速強(qiáng)度都呈現(xiàn)明顯的降低趨勢。整個(gè)長江三角洲地區(qū)大風(fēng)災(zāi)害的高危險(xiǎn)性地區(qū)主要集中在浙江東部、安徽南部、上海東部和江蘇北部，相關(guān)防災(zāi)減災(zāi)部門應(yīng)針對(duì)大風(fēng)天氣做好相應(yīng)的防護(hù)措施。

2）不同季節(jié)的大風(fēng)時(shí)空變化特征分析結(jié)果表明，長江三角洲地區(qū)北部和浙江東部在夏秋季的大風(fēng)危險(xiǎn)性要明顯高于春冬季，并且由于氣候的差異性，南部和北部地區(qū)大風(fēng)在不同季節(jié)造成了不同程度的危險(xiǎn)性影響。從大風(fēng)致災(zāi)因子的變化分布可以看出，年平均大風(fēng)日數(shù)在夏季要高于其他季節(jié)，秋季相對(duì)最少，逐年之間不同季節(jié)的大風(fēng)日數(shù)變化不大，夏秋季相對(duì)春冬季變化要更為明顯一些；各季節(jié)逐年的平均極大風(fēng)速值則較為接近，夏季極大風(fēng)速高的年份相對(duì)更多，冬季更少。

3）以經(jīng)濟(jì)和人口為承災(zāi)體的大風(fēng)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估分析結(jié)果表明，大風(fēng)經(jīng)濟(jì)和人口風(fēng)險(xiǎn)性分布整體趨勢相近，受到大風(fēng)危險(xiǎn)性和承災(zāi)體暴露度的綜合影響，非沿海地區(qū)主要高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)集中在經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高和人口分布集中的城區(qū)。不同季節(jié)人口和經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)的空間分布差異主要受大風(fēng)災(zāi)害危險(xiǎn)性的季節(jié)性差異的影響。