青海省南部牧區二次雪災成因對比分析

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.青海省氣象服務中心，青海西寧 810001；3.玉樹州氣象局，青海玉樹 815000

雪災主要是指依靠天然草場放牧的畜牧業地區，積雪掩埋牧草，牲畜無法采食，且未能及時補飼，膘情迅速下降，御寒抗病能力大大下降，饑寒交迫而導致死亡。另外，大雪會封山封路，阻斷交通、通訊，給雪區人民群眾的衣、食、住、行帶來極大困難，亦稱白災。中國的雪災主要發生在內蒙古草原和青藏高原等牧區[1]。已有諸多專家對青海省南部牧區產生降雪天氣和雪災發生的變化規律進行了研究。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活動的作用。有研究[3-6]表明，青海南部牧區玉樹、果洛、黃南南部、海南南部極易出現雪災，雪災期從上一年10月至當年5月，長達8個月，一年有2個高值區，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多發季節。張濤濤[6]研究發現初春為雪災多發季節，雪災發生地區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因子，積雪深度、持續時間、牧草豐欠，以及承災力的大小都對災情具有重大影響。2018—2019年青海省南部牧區出現的雪災災情為1997年以來最嚴重的一次，共造成約7.2萬頭（只、匹）牲畜死亡，219頭只野生動物死亡，造成直接經濟損失約2.2億元，而2019—2020年災情雖然沒有上一年嚴重，但從氣象雪災標準來判斷，卻大于前一年，因此，有必要對2018—2020年出現的二次雪災的成因進行深度分析，找出原因，對氣象工作者在雪災防災減災工作中能夠發揮更好作用具有深遠的意義。

1 應用資料和采用標準

青海南部牧區主要包括玉樹州，果洛州和黃南州河南、澤庫縣，海南州貴南、同德和興海縣共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災情資料等。雪災標準采用青海省《氣象災害分級指標》（DB 63/T 372—2018）。

2 雪災情況

2.1 按雪災災情分析

雪災按其發生的氣候規律可分為猝發型和持續型。持續型是長期積雪累積造成的，具有雪災造成的時間長、影響范圍大的特點；猝發型是一次大降雪造成的短時雪災，這種雪災一般出現在前冬或春季，易造成作物凍傷、壓塌房屋、交通阻塞等，但它的影響時間短，降雪過程結束后，隨著氣溫的升高，部分災情可以得到緩解。青海南部牧區雪災大部分為持續型，在前冬及春季有時會出現猝發型。

2018—2019 年冬季，青海南部牧區12個縣(市)（果洛州瑪多、甘德、達日、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）出現了不同程度的雪災，多地雪災為1997年以來最重的，積雪持續時間長，大部分地區屬于持續型的，最早出現時間為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，7.2萬頭（只、匹）牲畜死亡，直接經濟損失約2.2億元。另外，據不完全統計，有219頭只野生動物死亡。2019—2020年冬季，只有3個縣出現了雪災，其中貴南縣出現的2次雪災為降雪天氣過程造成的猝發型雪災，導致3個鄉鎮10個村的畜棚坍塌，青稞、春小麥受凍，造成943.3 hm2農作物不同程度受災；其余2次雪災是持續型的，稱多縣雪災維持了4個月，河南縣雪災出現在1月維持了22 d，共造成直接經濟損失約1 909萬元（表1）。

表1 青南牧區各縣災情情況

2.2 按雪災標準分析

根據青海省《氣象災害分級指標》（DB63/T 372—2018）來 判 斷，2018—2019年冬季7個縣達到雪災標準，其中瑪多、甘德、雜多3個縣出現特重度雪災標準，稱多縣為重度雪災標準，曲麻萊縣為中度雪災標準。2019—2020年冬季10縣達到雪災標準，其中瑪多、甘德、雜多、稱多4個縣出現特重度雪災標準，達日縣為重度雪災標準，治多縣為中度雪災標準（表2）。相比而言，瑪多、甘德、雜多縣兩年中達到的雪災標準均是特重度，而稱多縣2019—2020年比2018—2019年嚴重，達日、治多縣2018—2019年沒有達到雪災標準，而2019—2020年卻在中度以上。從達到標準的個數來看，2019—2020年也多于2018—2019年。

表2 青南牧區積雪時間、積雪深度、雪災等級統計

上述分析表明，2019—2020年達到雪災標準總體來說比2018—2019年更嚴重，而實際2018—2019年出現了1997年以來最嚴重的雪災。

3 天氣特征

雪災形成是一個復雜的過程，是大降雪、持續低溫、積雪疊加后的自然災害[1]。因此，分析這2年雪災造成的原因，就從當地的降雪天氣過程以及氣溫、積雪的變化來探討。

3.1 降雪天氣分析

統計2018—2020年冬半年降雪天氣過程時發現，青南牧區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處于青海高原東南部，在東亞季風與印度季風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，高原地區近地面處于熱低壓（高原季風）的控制下，來自低緯度的暖濕氣流進入高原東部，促使該地區成為高原降水的次中心[8]。另外發現，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盡達29 d，雖然降雪天氣過程較多，但此時當地氣溫有時在0℃以上，過程結束后形成的積雪逐漸融化，沒有形成雪災，而11月到翌年3月期間，降雪日數相對較少，5個月內（152 d）各縣平均降雪日數在34 d左右，但此時該地區氣溫較低，形成積雪不容易融化，維持時間長；且從發生雪災的時間來分析，均從11月開始至翌年3月基本結束。因此，本研究重點分析了11月至翌年3月的降雪天氣過程。

3.1.1 降雪日數2018—2019年降雪日數為107 d比2019—2020年96 d，多11 d。從各縣分析，有13縣降雪日數2018—2019年多于2019—2020年。統計一日中出現降雪的站數發現，2018—2019年出現9站（平均數）以上降雪日數為29 d，2019—2020年為21 d。說明2018—2019年降雪日數多于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，出現在澤庫縣，而2019—2020年有3站一日最大降雪量達10 mm以上。最大降雪量達16.1 mm，出現在班瑪縣。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、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、持續時間等因素對發生雪災有重大影響，積雪掩埋牧草影響家畜采食是主要致災因子[8]。因此，從積雪日數、最大積雪深度以及積雪連續維持時間、開始時間等方面進行分析。

3.2.1 積雪日數從圖2中可以看出，2019—2020年有10縣的積雪日數多于2018—2019年。從各縣分析，積雪日數在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。總 體 來 說，2019—2020年積雪日數略多于2018—2019年。

圖2 青南牧區各縣11月至翌年3月積雪日數

3.2.2 積雪深度分析最大積雪深度發現，雖然最大積雪深度在2018—2019年瑪多縣，積雪深度達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維持時間最長的天數分析，有達日、稱多、治多等9個縣2019—2020年多于2018—2019年；但積雪連續維持最長的天數長達144 d，出現在2018—2019年果洛州瑪多縣。對各縣積雪連續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年日期最早出現在11月4日，2019—2020年最早出現在11月6日，僅差2 d，這說明青南牧區積雪最早從11月初開始形成。

總之，通過以上降雪天氣分析發現是否造成雪災，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在2019—2020年；從積雪情況來分析，積雪日數、積雪深度和最長積雪連續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時間、積雪持續時間出現日期早的地區均都出現在2018—2019年。

3.3 氣溫分析

通過分析青南牧區各縣的日平均、最高、最低氣溫與積雪發現，積雪持續時間與日最高氣溫相關性較強，在一次降雪天氣過程中形成的積雪，過程結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，發現平均氣溫和最低氣溫在10月開始就已經維持在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。

分析青南牧區各縣兩年內日最高氣溫的變化得出，2018—2019年日最高氣溫低于0℃以下的氣溫出現時間早于2019—2020年，其中玉樹州治多縣早32 d，其他地區提前時間最少也有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時間早于2019—2020年。

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

圖3 青南牧區各縣11月至翌年3月最大積雪深度

4 防災減災體系背景研判

這兩年的天氣狀況相對來說是相似的，每年都有可能發生雪災，但實際情況2018—2019年遠遠比2019—2020年嚴重，這要從防災減災體系來分析。

4.1 防災減災意識

經歷了2018—2019年冬季的雪災，無論是各級黨委和政府的決策層，還是強化牧民群眾的災害意識，從而在思想上、行動上對抗災救災有充分的認識和準備。

4.2 救災物資情況

2018—2019 年冬季的雪災引起中央、國務院的關注，以及全國各地的關注和支持，大量救災物資、資金源源不斷涌向災區，還有相關的配套政策，這減輕了第二年的雪災造成的傷害。

4.3 氣象服務能力

2019—2020 年氣象部門提前發布了今冬明春雪災趨勢預測“青海南部牧區有階段性短時積雪現象，玉樹東部將出現輕至中度雪災，其中稱多縣將出現中度雪災，風險度較高”，且后續不斷提供長中短期預報預測，并通過手機短信和青海省突發事件預警發布系統等及時發布氣象信息。一方面有了準確的氣象預報和提前的氣象服務，另一方面減少了雪災發生的可能。

5 結論

（1）青南牧區從11月到翌年3月期間的降雪天氣易造成當地的雪災。

（2）從天氣角度分析，是否造成雪災，僅從單個要素判斷是不準確的。

（3）從氣溫中分析發現，積雪持續時間的長短與日最高氣溫相關性較強。

（4）當年是否發生雪災事件，不僅有天氣系統的影響，還從防災減災體系背景來研判：氣象預報預警準確率、氣象保障服務提前時間、防災減災意識的強化以及救災物資到位情況等，這是雪災致損大幅下降的主要因素。