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    近50年廣西喀斯特地區(qū)暴雨災(zāi)害時空變化特征

    2023-12-13 04:13:13陳耀飛陳燕麗謝映肖鴻祥韋德寶黃冬梅
    農(nóng)業(yè)災(zāi)害研究 2023年9期
    關(guān)鍵詞:變化趨勢時空分布

    陳耀飛 陳燕麗 謝映 肖鴻祥 韋德寶 黃冬梅

    摘要 暴雨是影響廣西喀斯特生態(tài)脆弱區(qū)石漠化治理和植被保護(hù)修復(fù)最重要的氣象災(zāi)害。利用1971—2020年地面氣象觀測站逐日降水量觀測資料等,利用數(shù)理統(tǒng)計和GIS空間分析技術(shù)研究了近50年廣西喀斯特地區(qū)暴雨災(zāi)害發(fā)生的時空變化特征。結(jié)果表明:(1)近50年廣西喀斯特地區(qū)暴雨災(zāi)害主要集中在春、夏季。(2)≥50 mm暴雨累積日數(shù)和≥50 mm暴雨累積雨量都呈不明顯增加變化趨勢,春季減少其他季節(jié)為增加變化。逐10年變化中≥50 mm暴雨累積日數(shù)比暴雨累積量表現(xiàn)出更強的波動性。(3)近50年研究區(qū)中部(河池市西南部)、東北部(桂林市東北部)是暴雨多發(fā)地區(qū),多數(shù)地區(qū)≥50 mm暴雨累積日數(shù)、≥50 mm暴雨累積雨量為增加變化,但兩者空間差異較大,桂林市東北部暴雨增加趨勢明顯,但局部地區(qū)暴雨日數(shù)變化和暴雨日數(shù)變化趨勢并不同步。

    關(guān)鍵詞 喀斯特地區(qū);暴雨災(zāi)害;時空分布;變化趨勢

    中圖分類號:P426.616 文獻(xiàn)標(biāo)識碼:B 文章編號:2095–3305(2023)09–0-04

    廣西喀斯特地貌分布廣泛,占廣西國土面積的37.8%,占全國喀斯特地貌總面積的18.9%,位居全國第三。這些地區(qū)生境脆弱,土層淺薄,石漠化景觀突出,對氣象災(zāi)害的承載能力較弱[1-2]。

    全球氣候變暖背景下氣象災(zāi)害多發(fā)、高發(fā)趨勢日益顯著[3-5]。廣西屬亞熱帶季風(fēng)氣候區(qū),受西南暖濕氣流和北方變性冷氣團(tuán)的交替影響,暴雨災(zāi)害等較為常見,每年暴雨出現(xiàn)的次數(shù)較多,而且降水歷時較短,暴雨量大,區(qū)內(nèi)的河流水位變幅大,喀斯特地區(qū)范圍廣、排水不暢,遇到暴雨容易引發(fā)洪澇災(zāi)害,暴雨已成為影響喀斯特地區(qū)最重要的氣象災(zāi)害之一。了解該地區(qū)暴雨災(zāi)害時空變化規(guī)律對其石漠化治理、植被保護(hù)修復(fù)和生態(tài)環(huán)境保護(hù)具有重要意義[6]。

    暴雨災(zāi)害是指1次短時的或連續(xù)的強降水過程,降水是影響喀斯特地區(qū)植被生長的重要因子,且降雨與石漠化呈顯著正相關(guān),暴雨量級的增加會加速石漠化的發(fā)生和發(fā)展[7-8]。為了更全面地研究廣西喀斯特地區(qū)暴雨災(zāi)害的時空變化特征,基于廣西喀斯特地區(qū)1971—2020年逐年逐日降水量氣象數(shù)據(jù)和地理信息數(shù)據(jù),應(yīng)用數(shù)理統(tǒng)計、線性趨勢擬合、GIS反距離加權(quán)空間插值等方法,探究近50年廣西喀斯特地區(qū)暴雨災(zāi)害的時空分布特征,為提高廣西喀斯特地區(qū)防災(zāi)減災(zāi)抗災(zāi)能力、保障農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、優(yōu)化產(chǎn)業(yè)布局提供科學(xué)決策依據(jù)。

    1 數(shù)據(jù)與方法

    1.1 研究地區(qū)概況

    廣西壯族自治區(qū)地處中國南部,位于104°26′~112°04′E,20°54′~26°24′N,北回歸線橫貫中部。南瀕熱帶海洋,北接南嶺山地,西延云貴高原,具有周高中低、形似盆地,山地多、平原少的地形特點,其中,喀斯特地貌區(qū)面積占37.8%,山多地少,土地貧瘠,生態(tài)環(huán)境惡劣,石漠化現(xiàn)象突出,氣象災(zāi)害發(fā)生頻繁,嚴(yán)重制約了當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)社會發(fā)展。研究區(qū)的地形以山地為主,植被呈現(xiàn)多樣化,灌木林分布最廣泛(63.40%),闊葉林次之(17.20%),竹林最少(0.88%)。

    1.2 數(shù)據(jù)來源與預(yù)處理

    氣象數(shù)據(jù)為廣西氣象信息中心提供的69個氣象站點1971—2020年逐日降水?dāng)?shù)據(jù),分別統(tǒng)計1971—2020年逐年逐日降水量氣象數(shù)據(jù)、不同等級暴雨日數(shù)(表1)。

    地理信息數(shù)據(jù)包括廣西壯族自治區(qū)級邊界、廣西喀斯特地區(qū)矢量邊界,廣西氣象站點經(jīng)緯度信息,均來源于廣西壯族自治區(qū)氣象科學(xué)研究所。

    1.3 研究方法

    統(tǒng)計1971—2020年≥50 mm暴雨累積日數(shù)、≥50 mm暴雨累積雨量,運用趨勢擬合法等方法,計算出趨勢線的斜率,即變化趨勢。斜率>0表示≥50 mm暴雨累積日數(shù)和≥50 mm暴雨累積雨量增加,反之減少,從而分析廣西喀斯特地區(qū)暴雨災(zāi)害年際、四季變化趨勢。

    采用GIS反距離加權(quán)法對≥50 mm暴雨累積日數(shù)、≥50 mm暴雨累積雨量進(jìn)行空間插值,分析廣西喀斯特地區(qū)暴雨災(zāi)害的空間分布和時間變化特征。

    2 結(jié)果與分析

    2.1 暴雨災(zāi)害的時間變化特征

    2.1.1 暴雨災(zāi)害的月季變化 1971—2020年,廣西喀斯特地區(qū)年均≥50 mm暴雨累積日數(shù)約5.5 d,春、夏、秋、冬季占比分別為28.9%、55.0%、13.4%和2.8%,其中,夏季暴雨以上日數(shù)最多(3.0 d),春季次之(1.6 d),冬季最少(0.2 d)(圖1)。在月尺度上,暴雨日數(shù)、大暴雨日數(shù)和特大暴雨日數(shù)高值集中在5、6和7月(圖2)。研究區(qū)年均≥50 mm暴雨累積雨量約150.1 mm,春、夏、秋、冬季占比分別為25.9%、60.0%、12.5%和1.6%,其中,夏季暴雨以上累積降雨量最多(90.0 mm),春季次之(38.8 mm),冬季最少(2.5 mm)(圖3)。在月尺度上,暴雨、大暴雨和特大暴雨累積量高值集中在5、6和7月(圖4)。研究區(qū)≥50 mm暴雨累積日數(shù)和≥50 mm暴雨累積雨量季節(jié)變化特征相似,夏、春季是喀斯特地區(qū)暴雨的高發(fā)季節(jié),需要重點關(guān)注的是5—7月。

    2.1.2 暴雨災(zāi)害的年變化 1971—2020年廣西喀斯特地區(qū)≥50 mm暴雨累積日數(shù)波動較大,總體呈不明顯增加變化趨勢,增加速率為0.19 d/10年。各季節(jié)≥50 mm暴雨累積日數(shù)波動也較大,夏、秋和冬季均呈不明顯增加變化趨勢,變化速率分別為0.11、0.09和0.02 d/10年,但春季呈減少變化趨勢(-0.04 d/10年)。逐10年變化分析發(fā)現(xiàn),從20世紀(jì)70年代開始至2020年,研究區(qū)≥50 mm暴雨累積日數(shù)呈階梯式“增減”變化,近20年表現(xiàn)為增加。在5個10年時段中,1981—1990年的≥50 mm暴雨累積日數(shù)最少(4.8 d),2011—2020年最多(5.9 d)(圖5)。在季節(jié)尺度上,四季≥50 mm暴雨累積日數(shù)逐10年變化與年尺度變化差異較大,夏季波動幅度最大。其中,春季2001—2010年≥50 mm暴雨累積日數(shù)最少(1.4 d),1971—1980年最多(1.8 d);夏季1981—1990年最少(2.4 d),2001—2010年最多(3.4 d);秋季1991—2000年最少(0.6 d),2011—2020年最多(1.1 d);冬季1971—1980年最少(0.08 d),2011—2020年最多(0.19 d)。四季中,近10年春、秋和冬季≥50 mm暴雨累積日數(shù)均為增加變化趨勢,而夏季為減少變化趨勢(圖6)。

    1971—2020年廣西喀斯特地區(qū)≥50 mm暴雨累積雨量波動較大,總體呈不明顯增加變化趨勢,增加速率為9.1 mm/10年(圖7)。各季節(jié)≥50 mm暴雨累積雨量波動也較大,夏、秋和冬季均呈不明顯增加變化趨勢,變化速率分別為5.8、3.7和0.2 mm/10年,但春季呈減少變化趨勢(-0.8 mm/10年)。

    逐10年變化分析發(fā)現(xiàn),從20世紀(jì)70年代開始至2020年,研究區(qū)≥50 mm暴雨累積雨量呈階梯式“增減”變化,近40年呈階梯式增加。在5個10年時段中,1981—1990年的≥50 mm暴雨累積雨量最少(126.8 mm),2011—2020年最多(164.2 mm)。在季節(jié)尺度上,四季≥50 mm暴雨累積雨量逐10年變化與年尺度變化差異較大,夏季和秋季波動幅度較大。其中,春季2001—2010年≥50 mm暴雨累積雨量最少(34.5 mm),1971—1980年最多(44.4 mm);夏季1981—1990年最少(66.6 mm),2001—2010年最多(108.2 mm);秋季1971—1980年最少(12.2 mm),2011—2020年最多(32.8 mm);冬季1971—1980年最少(1.0 mm),1981—1990年最多(3.4 mm)。四季中,近10年的春、秋和冬季≥50 mm暴雨累積雨量均為增加變化趨勢,而夏季為減少變化趨勢(圖8)。

    比較發(fā)現(xiàn),≥50 mm暴雨累積日數(shù)和≥50 mm暴雨累積雨量變化特征相似,兩者年際變化、夏季、秋季和冬季均呈不明顯增加變化趨勢。兩者的逐10年變化中最大值和最小值出現(xiàn)的時段基本相同,但秋季最少和冬季最多,出現(xiàn)的時段有差異。

    2.2 暴雨災(zāi)害的空間變化特征

    2.2.1 年際和四季暴雨災(zāi)害空間分布 在年尺度上,研究區(qū)≥50 mm暴雨累積日數(shù)的高值區(qū)主要在河池西南部、柳州和桂林市中部,低值區(qū)主要在崇左市北部、百色市南部。在季節(jié)尺度上,春、夏季≥50 mm暴雨累積日數(shù)整體由南向北呈遞增的變化趨勢,但春季是從西南向東北遞增,夏季的高值區(qū)主要在河池市南部地區(qū)(都安縣)和百色市(凌云縣)。秋、冬季≥50 mm暴雨累積日數(shù)少,冬季幾乎為零(圖9)。

    研究區(qū)≥50 mm暴雨累積雨量的空間分布規(guī)律與≥50 mm暴雨累積日數(shù)有較大差異。在年尺度上,≥50 mm暴雨累積雨量高值區(qū)主要在河池市東南部和桂林市中部,低值區(qū)主要在崇左市中部、百色市西北部局部地區(qū)。春、夏季≥50 mm暴雨累積雨量分布規(guī)律相似,高值區(qū)在桂林市中部地帶較集中,不同的是,河池市東南部(都安縣)僅在夏季是高值區(qū)。秋季≥50 mm暴雨累積雨量與春季分布規(guī)律相反,總體上由西南部向東北部呈遞減變化趨勢,高值區(qū)主要集中在崇左市中東部、南寧市西北局部。冬季≥50 mm暴雨累積雨量在全區(qū)都普遍很少(圖10)。

    通過比較發(fā)現(xiàn),研究區(qū)≥50 mm暴雨累積日數(shù)、≥50 mm暴雨累積雨量在不同時段空間分布特征相似。除秋、冬季外,其他時段河池市西南部、桂林市東北部是高值集中地區(qū),崇左市相對于研究區(qū)其他地區(qū)都是低值集中區(qū)。

    2.2.2 年際和四季暴雨變化趨勢 在年尺度上,研究區(qū)≥50 mm暴雨日數(shù)地區(qū)主要呈增加變化趨勢,部分地區(qū)呈減少變化趨勢(氣候傾向率為-0.2 d/10年),正值變化的高值區(qū)主要在柳州市西南部、來賓市西北部、桂林市東北部(全州縣)以及河池市西部。春、秋季都是由南向北呈增加變化趨勢,但不同的是,春季是從西南向東北部增加,秋季則從東南部向西北部增加變化,春季正值變化高值區(qū)主要在桂林市東北部,秋季在河池市西北部和百色市南部;夏季高值變化區(qū)主要在北部;冬季暴雨日數(shù)氣候傾向率變幅總體較?。夂騼A向率僅為-0.02~0.11 d/10年),正值變化高值區(qū)零星分布,主要在柳州市西南部、崇左市北部(圖11)。

    在年尺度上,≥50 mm暴雨累積量大部分地區(qū)呈減少變化趨勢,局部地區(qū)增加變化趨勢(氣候傾向率為37.6 d/10年),正值變化的高值區(qū)主要在桂林市中部。在季節(jié)尺度上,春、夏季與年際≥50 mm暴雨累積量分規(guī)律相似,主要都是以減少變化趨勢為主,且正值變化高值區(qū)幾乎一樣,但春季氣象氣候傾向率變幅總體較?。ê騼A向率為-7.39~12.3 d/10年);秋季≥50 mm暴雨累積量呈西南向東南遞減的變化趨勢,正值變化高值區(qū)主要分布在西南部(崇左市中北部、百色市南部);冬季中南大部地區(qū)以正值變化趨勢為主,但氣候傾向率變幅總體較?。夂騼A向率僅為-1.06~1.68 d/10年)(圖12)。

    比較發(fā)現(xiàn),研究區(qū)暴雨日數(shù)、≥50 mm暴雨累積量變化趨勢在不同時段空間分布有較大差異。桂林市東北部在多數(shù)時段高值明顯。崇左市暴雨日數(shù)變化趨勢相對于研究區(qū)其他地區(qū)增加幅度較小,但其≥50 mm暴雨累積量增幅卻明顯高于其他地區(qū)。

    3 結(jié)論

    近50年廣西喀斯特地區(qū)年均≥50 mm暴雨累積日數(shù)約5.5 d,≥50 mm暴雨累積雨量約150.1 mm,暴雨主要集中在春、夏季,暴雨日數(shù)和暴雨量占比高達(dá)83.9%、85.9%,其中,6月是暴雨最集中月份。

    研究區(qū)≥50 mm暴雨累積日數(shù)和≥50 mm暴雨累積雨量都呈不明顯增加變化趨勢,春季減少但夏、秋和冬季均為增加變化?!?0 mm暴雨累積日數(shù)在逐10年變化中波動性更強,近20年表現(xiàn)為持續(xù)增加,而≥50 mm暴雨累積雨量近40年表現(xiàn)為持續(xù)增加。

    研究區(qū)≥50 mm暴雨累積日數(shù)、≥50 mm暴雨累積雨量在不同時段空間分布特征相似,河池市西南部、桂林市東北部是暴雨多發(fā)地區(qū)。近50年研究區(qū)多數(shù)地區(qū)≥50 mm暴雨累積日數(shù)、≥50 mm暴雨累積雨量表現(xiàn)為增加變化,但兩者空間差異較大,桂林市東北部暴雨增加趨勢明顯,但局部地區(qū)暴雨日數(shù)變化和暴雨日數(shù)變化趨勢并不同步。

    參考文獻(xiàn)

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    Temporal-spatial Characteristics of Torrential Rain Disaster in Guangxi Karst Area in the Past 50 Years

    Chen Yao-fei et al(Huanjiang Meteo-rological Bureau, Huanjiang, Guangxi 547100)

    Abstract Rainstorm is the most important meteorological disaster that affects rocky desertification control and vegetation protection and restoration in Guangxi karst ecological fragile area. Based on the daily precipitation observation data of surface meteorological observation stations from 1971 to 2020, the temporal and spatial variation characteristics of rainstorm disasters in karst areas of Guangxi in recent 50 years were studied by using mathematical statistics and GIS spatial analysis technology. The results showed that: (1) In the past 50 years, rainstorm disasters in karst areas of Guangxi focused on spring and summer. (2) The cumulative days of ≥ 50 mm rainstorm and the cumulative rainfall of ≥ 50 mm rainstorm showed no obvious increase trend, and the decrease in spring and other seasons showed an increase trend. The cumulative days of ≥ 50 mm rainstorm showed stronger volatility than the cumulative amount of rainstorm in the 10 year change. (3) In the past 50 years, the central part (southwest of Hechi City) and northeast part (northeast of Guilin City) of the study area were frequent areas of rainstorm. In most areas, the cumulative days of ≥ 50 mm rainstorm and the cumulative rainfall of ≥ 50 mm rainstorm were increasing, but the spatial difference between the two was large. The rainstorm increase trend in northeast of Guilin was obvious, but the change trend of rainstorm days and rainstorm days in some areas was not synchronous.

    Key words Karst area; Torrential rain disaster; Spatio-temporal distribution; Change trend

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