基于灰色關聯度的氣象因子與雪災災情相關性分析

楊征　胡卓瑋　王志恒

摘要對錫林郭勒盟地區1960～2000年典型的雪災年和非雪災年的災情資料進行分析，通過對每次的牧區雪災災害賦值得到了災情指數，并采用灰色關聯分析的方法定量分析了牧區積雪深度、積雪時間、氣溫3個氣象因子與雪災災情的相關性。結果表明，研究區氣象因子與雪災災情的關聯程度從高到低依次為積雪深度、積雪時間和氣溫。

關鍵詞雪災；灰色關聯度；氣象因子；錫林郭勒盟

中圖分類號S427文獻標識碼A文章編號0517-6611（2015）07-099-05

The Correlation Analysis between Meteorological Factors and Snow Disaster Based on Gray Correlation Method

YANG Zheng1， HU Zhuo-wei2， 3， 4， WANG Zhi-heng2， 3， 4

（1. Information Center of Ministry of Land and Resources of Peoples Republic of China， Beijing 100812； 2.College of Resources Environment and Tourism， Capital Normal University， Beijing 100048； 3. Beijing Municipal Key Laboratory of Resources Environment and GIS， Beijing 100048； 4. Laboratory of 3D Information Acquisition and Application， MOST， Beijing 100048）

AbstractThe data of typical snow disaster year and non snow disaster year in Xilin Gol League during 1960-2000 was analyzed. The disaster index was obtained. Grey correlation method was adopted to quantitively analyze relationship between snow depth， time， temperature and snow disaster. The results showed that the order of correlation between meteorological factors and snow disaster is as following： snow depth>time>temperature.

Key wordsSnow disaster； Gray correlation； Meteorological factor； Xilin Gol League

雪災是我國冬春季節最主要的自然災害[1-2]，在我國西部牧區經常發生，尤其是內蒙古、新疆、青海和西藏等地的牧區幾乎每年都會發生，造成大量的經濟損失，給我國的畜牧業造成重大危害[3-5]。深入分析和研究雪災災害，實時得到牧區雪災臨災和發災時的災害范圍和災害強度，做好充分的防災減災和救災的準備，最大程度地減輕雪災的損失，對牧區的發展和牧民生活的保障具有十分重要的現實意義。

為此，筆者在分析內蒙古錫林郭勒盟多年雪災氣象資料的基礎上，應用灰色關聯分析的方法定量分析了研究區內典型氣象因素（積雪深度、積雪時間和氣溫）與雪災災情的相關性，旨在為建立錫林郭勒盟地區雪災危險性評價指標體系提供理論依據。

1材料與方法

1.1研究區概況

錫林郭勒盟地處115°13′～117°06′ E，43°02′～44°52′ N，位于我國的正北方，內蒙古自治區的中部，駐地錫林浩特市。該區既是國家重要的畜產品基地，又是西部大開發的前沿，是距京、津、唐等地最近的草原牧區，屬北部溫帶大陸性氣候，其行政區劃見圖1。研究區主要氣候特點是風大、干旱、寒冷。年平均氣溫0～3 ℃，結冰期長達5個月，寒冷期長達7個月，1月氣溫最低，平均氣溫-20 ℃，是華北地區最冷的地區之一。

圖1錫林郭勒盟位置及行政區劃

1.2數據來源

該研究所用的氣象數據為內蒙古各氣象站點數據，共18個氣象站點，包含錫林郭勒盟15個站點以及距離錫林郭勒盟較近的3個站點，研究區氣象站點分布見圖2。

圖2研究區氣象站點分布

1.3灰色關聯分析基本原理

灰色關聯分析方法是用灰色關聯度的順序來表達各個序列之間主次關系的方法。它的基本思想是：以因素的數據序列為依據，對比分析各個序列之間的幾何關系，若序列曲線的幾何形狀越接近，則它們之間的灰色關聯度越大，反之越小。

灰色關聯分析在一定程度上體現了指標的動態變化特征。由于灰色關聯分析是按事物的發展趨勢所作的分析，所以對樣本量的多少并沒有過多要求，也不需要典型的分布規律，而且計算量較小，其結果與定性分析結果較吻合，因此，灰色關聯分析是一種比較實用和可靠的分析方法[6-7]。

設參考序列為：

X0（tk）={X0（t1），X0（t2），…，X0（tn）}，k=1，2，3，…，n（1）

式中，n為評估指標的個數。

比較序列為：

Xj（tk）={Xj（t1），Xj（t2），…，Xj（tn）}，j=1，2，3，…，m（2）

式中，j為評估指標的個數。

設灰色關聯系數為ξ0，j（tk），則：

ξ0 j（tk）=Δmin+ξΔmaxΔ0 j（tk）+ξΔmax（3）

式中，Δmin為X0和Xj各指標的最小絕對差值；Δmax為X0和Xj各指標的最大絕對差值；Δ0 j（tk）為指標tk時X0和Xj的絕對差值。即：

Δ0 j（tk）=|X0（tk）-Xj（tk）|，k=1，2，…，n；j=1，2，…，m（4）

式（3）中ξ為分辨率系數，是一個預先給定的常數，取ξ≤0.5。灰色關聯度，即評估模型為：

γ0 j=1nnj=1ξ0 j（tk）（5）

2結果與分析

2.1錫林郭勒盟雪災歷史案例統計在建立雪災災情資料庫的基礎上，確定研究區雪災災情指數。

2.1.1雪災災情資料庫建立。

根據《中國氣象災害大典·內蒙古卷》、《內蒙古自然災害通志》等資料，記載了1960～2000年的歷次雪災的發災時間、發災范圍、受災人口和損失牲畜等災情描述信息以及部分年份的部分地區或內蒙古自治區全區的損失情況，包括經濟損失的估算，但不是每次雪災都有關于研究區損失大小的明確統計數據，因此，需將每一次關于研究區的災情描述資料進行整理，建立研究區雪災災情資料庫。

安徽農業科學2015年

2.1.2雪災災情指數確定。

在統計資料中，有些年份記載有明確的雪災發生時間、地點和具體損失等情況描述，而有些年份的災害案例的具體損失情況未給出，只有一些關于災害損失的描述，所以在進行歷史災情數據統計時，需為每一次災害的災情賦予一個定量的值，但由于歷史災情的相關資料很少有直接為雪災災情大小給予定量的描述，所以該研究中定量值按照受災牲畜的情況以及相關描述來進行賦值。

災情指數取值范圍在0～10，其中0代表災情資料記載中的相應年份沒有雪災或有輕度的雪災危險；10代表雪災災情非常嚴重；其他值則介于兩者之間，值越大代表災情越嚴重。需要說明的是，該研究中的賦值方法帶有一定的主觀性，但由于缺少定量的災情描述，選用該方法進行研究，也可在一定程度上反映災害損失的相對程度。

通過對1960～2000年典型的雪災年或非雪災年錫林郭勒盟地區的災情進行賦值，得到的災情指數變化序列（圖3）。

圖3研究區1960～2000年災情指數分布

2.2氣象因子與雪災災情的灰色關聯分析

牧區雪災是指由于積雪過厚、維持時間長，掩埋牧草，使牲畜無法采食，大量牲畜掉膘死亡的災害[8-10]。選取積雪深度、積雪持續時間、氣溫3個影響雪災發生的重要氣象因素，應用灰色關聯方法分析雪災災情與上述3類氣象因素的相關性，為研究區雪災危險性參評因子的確定提供依據。

2.2.1積雪深度與雪災災情損失關聯分析。

積雪深度的大小是影響雪災災害最主要的因素，根據對雪災成災機制的分析，雪災是因為積雪過深掩埋牧草從而使牲畜無法采食而形成的，因此，先對積雪深度與雪災災情進行灰色關聯分析。

通過對研究區內各站點1960～2000年典型的雪災年或非雪災年的最大積雪深度的提取，得到每個站點的積雪深度見圖4。在不同年份各個站點的積雪深度雖然有所不同，但在不同年份之間的大小變化趨勢卻很相近，而積雪深度最大的幾個時間段分別出現在1977年、20世紀80年代中期、1993～1994年以及2000年。多數年份各站點的最大積雪深度值都在10～20 cm，站點的地理位置越偏北，積雪深度的值越高，如在錫林郭勒盟的最北部靠近阿爾山站點，最大積雪深度值要比其他站點高。

為方便研究，需確定一個積雪深度的序列與災情序列進行灰色關聯分析，還需對各個站點的最大積雪深度的值進行處理，通過對每一年各站點積雪深度值求平均，得到各年份的積雪深度的平均值，其時間序列見圖5。由于在各個年份中積雪深度的變化序列的趨勢相近，所以不同年份的積雪深度的平均值可反映該年份研究區整體的積雪深度的情況。研究區平均積雪深度的最大值出現在1977年，達到17.50 cm，最小值出現在1969年，為4.76 cm。

先對積雪深度和災情指數數據進行歸一化處理，然后通過灰色關聯分析法對積雪深度序列與賦值后的災情序列進行灰色關聯分析。由表1可知，在災情統計中1977年是最為嚴重的雪災年，在20世紀80年代后期和90年代初以及2000年前后也出現了積雪深度的幾個高值區，而資料記載的以上時段也有相應的災害發生，在進行分析后的關聯度達到0.659 7。

圖4研究區1960～2000年各氣象站點雪深分布

圖5研究區1960～2000年平均積雪深度分布

43卷7期

楊 征等基于灰色關聯度的氣象因子與雪災災情相關性分析

表1積雪深度與災情灰色關聯分析結果

2.2.2積雪持續時間與災情損失關聯分析。

積雪持續時間是影響雪災災害的重要氣象因素之一，在雪災成災機制分析中積雪掩埋牧草導致牲畜無法采食，而積雪持續時間越長，雪災的危險性越大。對研究區各站點1960～2000年典型的雪災年或非雪災年（共31年）的10月至次年3月的積雪天數進行統計，統計方法是：根據各站點的10月至次年3月的每一天的積雪深度的記錄資料，如果有記錄且積雪深度大于0，說明該站點在該天為積雪天。由圖6可見，在同一年份，不同站點之間的積雪時間的差別很大，少者不到50 d，多者可達150 d以上；而同一站點不同年份之間的變化不大，所以變化波動較小。

圖6研究區各氣象站點積雪時間分布

通過對各年份各站點積雪時間的值求平均，得到各年份的積雪時間的平均值。由圖7可知，積雪時間有幾個高值時間段，分別是20世紀80年代初、80年代末以及1994～1995年，積雪持續時間最小值出現在20世紀60年代末。