成都市氣象災害的時空分布特征

李奇松

成都市雙流區氣象局，四川成都 610200

氣候條件是人類、動物和植物生活和生長的基礎。長期以來，氣候條件的變化已經成為眾人時刻關注的問題。2021年8月，政府間氣候變化專門委員會(IPCC)公布的第六次評估第一工作組報告指出，自1850—1990年以來，人類已產生的溫室氣體排放造成了約1.1 ℃的升溫，從未來20年的平均溫度來看，全球溫度預計將達到或超過1.5 ℃的升溫幅度，全球氣候環境變化背景下寒潮和暴雨等極端天氣事件呈現出高頻率、高強度的特點。在當前各種自然風險中，與極端天氣和氣候事件相關的災害占71%以上，自然災害造成的損失呈上升態勢，自然災害危險性存在顯著的地區差異[1-4]。極端天氣引發的暴雨、寒潮、連陰雨、干旱、熱浪等造成的供水系統破壞、環境污染、人口傷亡、農牧業減產，給社會經濟發展、人民安全帶來極其惡劣的影響，極端氣候事件研究已成為社會重要問題[5-6]。明確氣候變化背景下的成都市極端氣候事件、氣象災害的分布特征，可為成都地區氣象災害預防提供參考，對人們安全及農業生產具有重要意義。

成都市地處中國西南地區，地勢由西北向東南傾斜；西部以深丘和山地為主，東部主要由平原、臺地和部分低山丘陵組成。成都市由于巨大的垂直高差，在市域內形成1/3平原、1/3丘陵、1/3高山的獨特地貌類型；由于氣候的顯著差異，形成明顯的不同熱量差異的垂直氣候帶，因而在區域范圍內生物資源種類繁多，分布又相對集中，為發展農業和旅游業帶來極為有利的條件。在以全球變暖為主要特征的氣候變化背景下，成都市主要氣象災害有暴雨、寒潮、連陰雨等，嚴重威脅著全市糧食安全、資源環境及人們生命財產安全。因此，研究氣候變化背景下成都市氣象災害的空間分布具有深刻意義。

1 研究區概況

成都市位于四川省中部，四川盆地西部，介于102°54′～104°53′E，30°05′～31°26′N之間，屬于亞熱帶季風氣候，熱量充足，雨量豐富，四季分明，雨熱同期[7]?？傮w氣候溫和，夏季無酷暑，冬季少見冰雪，夏長冬短，無霜期長，風速小，濕度大。年平均溫度為15.7～17.7 ℃，年降雨量1 000 mm左右，暴雨主要集中在7、8月，占全年降水量的50%以上，冬春兩季干旱少雨。成都多云霧，日照時間短，年平均日照時數685.5～1 002.9 h。成都境內地勢平坦、河網縱橫、物產豐富、農業發達，有“天府之國”的美譽。因此，通過研究成都市極端氣候事件及氣象災害空間分布，從而更好地為成都市農業、林業、自然生態系統等氣候變化工作提供依據。

1.1 資料概況

數據資料來自中國氣象數據網(http://www.data.cma.cn)。其中，主要包括1961—2020年成都市14個觀測站地面氣象資料中的逐日平均氣溫、逐日最高氣溫和逐日最低氣溫資料及降水資料。

對缺測的數據進行處理：若某站點某日的平均氣溫(Tv)、最高氣溫(Tmax)和最低氣溫(Tmin)，只是缺測其中一個，則利用公式：2Tv=Tmax+Tmin補缺測。若某站點某日的Tv、Tmax和Tmin2個及以上缺測，則利用公式：2Tvi=Tv(i-1)+Tv(i+1)、2Tmini=Tmin(i-1)+Tmin(i+1)、2Tmaxi=Tmax(i-1)+Tmax(i+1)補缺測。若出現連續幾天缺測，則采用線性插值補缺測。若某站點某年的連續缺測的日數在1個月及以上或該年缺測的天數≥2個月，則將該站點該年的數據舍去。

1.2 研究方法

暴雨是指我國氣象上規定，24 h降水量在50 mm以上的強降雨。

寒潮是指某一地區冷空氣過境后，氣溫在24 h內下降≥8 ℃，且最低氣溫＜4 ℃。

連陰雨是指日降水量≥0.1 mm且日照時數＜0.1 h，則算1個雨日，否則為1個非雨日；若出現連續3 d以上的雨日算作一次連陰雨過程，第一個雨日出現的時間為連陰雨開始時間，若連續2 d沒有≥0.01 mm的降水量，則視為連陰雨結束，并將第一個雨日和最后一個雨日之間的時間段視為連陰雨過程持續時間[8]。

2 氣象災害的空間分布特征

2.1 暴雨日數的空間分布

通過計算1961—2020年成都市14個觀測站的多年平均暴雨日數，利用ArcGis反距離權重法對暴雨日數進行插值繪制出圖1。由圖1可知，成都市的多年平均暴雨日數為1.6～3.1 d，最高值3.1 d，出現在蒲江縣；最低值1.6 d，出現在崇州市，成都市絕大多數地區的多年平均暴雨日數在2 d以上。

圖1 成都市暴雨日數的空間分布

2.2 寒潮日數的空間分布

通過計算1961—2020年成都市14個觀測站的多年平均寒潮日數，利用ArcGis反距離權重法對寒潮日數進行插值繪制出圖2。由圖2可知，成都市的多年平均寒潮日數為0～0.17 d，寒潮為某一地區冷空氣過境后，氣溫在24 h內下降≥8 ℃，且最低氣溫＜4 ℃。成都市地處四川盆地西部邊緣，地勢由西北向東南傾斜，四面環山，阻擋了冷空氣入侵，寒潮日數少。

圖2 成都市寒潮日數的空間分布

2.3 連陰雨日數的空間分布

通過計算1961—2020年成都市14個觀測站的多年平均連陰雨日數，利用ArcGis反距離權重法對多年平均連陰雨日數進行插值繪制出圖3。由圖3可知，成都市多年平均連陰雨日數介于27.3～61.8 d，最高值為61.8 d，出現在都江堰市；最低值27.3 d，出現在金堂縣。成都市西部地區多年平均連陰雨日數在45 d以上，中部和東南部地區在36～45 d之間，東北部地區多年平均連陰雨日數在36 d以下，成都市多年平均連陰雨日數由西向東逐漸減少。

圖3 成都市連陰雨日數的空間分布

3 成都市氣象災害的年際變化

3.1 暴雨日數的年際變化

通過計算1961—2020年成都市每個測站暴雨日數，利用SPSS22對每個測站暴雨日數和年份進行顯著性檢驗，然后用arcgis反距離權重法對顯著性檢驗結果進行插值繪制圖4。

圖4 成都市暴雨日數顯著性檢驗的空間分布

成都市14個觀測站的暴雨日數中有12個站點未通過0.05的顯著性檢驗，代表這12個地區的暴雨日數沒有明顯變化或變化趨勢不可信。簡陽市通過了0.01的顯著性檢驗，氣候傾向率為-0.33，是負值，表明暴雨日數減少，減少速度為0.33 d/10年。崇州市通過了0.05的顯著性檢驗，氣候傾向率為-0.29，是負值，表明暴雨日數減少，減少速度為0.29 d/10年。

3.2 寒潮日數的年際變化

通過計算1961—2020年成都市每個測站寒潮日數發現，部分站點的寒潮日數為0，無法進行顯著性檢驗。

3.3 連陰雨日數的年際變化

通過計算1961—2020年成都市每個測站連陰雨日數，利用SPSS22對每個測站連陰雨日數和年份進行顯著性檢驗，然后用ArcGis反距離權重法對顯著性檢驗結果進行插值繪制圖5。成都市14個觀測站的連陰雨日數中有13個站點未通過0.05的顯著性檢驗，代表這13個地區的連陰雨日數沒有明顯變化或變化趨勢不可信。郫都區通過了0.05的顯著性檢驗，氣候傾向率為2.56，是正值，表明連陰雨日數在升高，上升速度為2.56 d/10年。

圖5 成都市連陰雨日數顯著性檢驗的空間分布

綜上所述，成都市的多年平均暴雨、寒潮、連陰雨日數分別介于1.68～3.07、0～0.17、27.28～61.78 d。其中，多年平均連陰雨日數由西向東逐漸減少。1961—2020年，成都市暴雨日數在降低，簡陽市下降速度最快，為0.33 d/10年。連陰雨日數增加，郫都區的增加速度為2.56 d/10年。

4 主要結論

利用1961—2020年成都市14個站點的逐日平均氣溫、最低氣溫、最高氣溫及降水資料，分析成都市氣候變化背景下氣象災害的時空分布特征。結果表明：成都市的多年平均暴雨、寒潮、連陰雨日數分別介于1.68～3.07、0～0.17、27.28～61.78 d。其中，多年平均連陰雨日數由西向東逐漸減少。1961—2020年，成都市暴雨日數減少，簡陽市減少速度最快，為0.33 d/10年。連陰雨日數增加，郫都區的增加速度為2.56 d/10年。