江淮分水嶺地區旱澇災害致災氣候閾值分析

吳 蕓，周亮廣，王 麗

(1.滁州學院 地理信息與旅游學院，安徽 滁州 239000；2.華中師范大學 城市與環境科學學院，湖北 武漢 430079)

江淮分水嶺地區旱澇災害致災氣候閾值分析

吳 蕓1，2，周亮廣1，王 麗1

(1.滁州學院 地理信息與旅游學院，安徽 滁州 239000；2.華中師范大學 城市與環境科學學院，湖北 武漢 430079)

洪澇；干旱；致災氣候閾值；SPI；農作物受災面積；江淮分水嶺地區

采用江淮分水嶺及周邊地區1960—2010年14個氣象站點的逐日降水量數據，運用澇災閾值法和SPI指數(標準化降水指數)法，確定了旱澇災害致災氣候閾值，分析了不同等級旱澇災害時空分布特征，同時結合1989—2010年區域農作物受災情況，進一步探究了致災氣候閾值與農作物受災面積之間的關系。采用1960—2010年降水量數據計算得到了江淮分水嶺地區5級澇災致災氣候閾值，通過SPI指數確定了旱災致災氣候閾值。對比分析結果顯示，典型旱、澇災年份旱、澇災空間分布情況與實際情況較為吻合，說明兩種旱澇閾值方法都適用于江淮分水嶺地區旱澇災害分析。進一步通過構建致災氣候閾值與農作物受災面積之間的關系模型,發現旱災致災氣候閾值與實際旱災受災面積之間存在著較高的相關性，而澇災致災氣候閾值與澇災受災面積之間相關性相對較小。

江淮分水嶺地區位于安徽省中部，主要包括滁州、合肥、淮南、六安4市22縣(市、區)的400多個鄉鎮，總面積2萬km2，是安徽省重要的農業生產區。該區位于亞熱帶濕潤季風氣候區向暖溫帶半濕潤季風氣候區轉換的過渡帶，受季風氣候影響，年均降水量900～1 000 mm，降水量相對充沛，但空間分布差異明顯、年際與季節變化大。區內丘陵起伏、崗沖交錯、地形破碎，水資源難以大量蓄用。土壤以水稻土、黃棕壤土、黃褐土為主，通氣、透氣性差，下滲難，易龜裂。特殊的氣候、地形和土壤條件，造成該區農作物易旱易澇，尤以旱災影響最為突出[1]。

江淮分水嶺地區旱澇災害問題受到了國內外學者的廣泛關注：有些學者采取百分位法[2]、分級法[3]和超門限峰值抽樣法等定義極端降水閾值，通過汛期降水與形成洪澇災害關系的定量研究，得到了江淮分水嶺地區澇災致災氣候閾值的相關研究成果；還有些學者如楊書運等[4-6]分別從不同角度、采用多種方法探討了江淮分水嶺地區旱澇情況，得到了許多重要的結論。旱澇災害發生的最低指標與災害造成損失之間的關系，即旱澇災害致災氣候閾值。本研究選用澇災閾值法和SPI指數(標準化降水指數)法分析江淮分水嶺地區旱澇災害致災氣候閾值，并進一步分析致災氣候閾值與受災面積之間的關系，以積極應對當地氣候變化，減輕旱澇災害損失，為提高防災減災能力提供科學依據，這對合理指導工農業經濟發展具有重要意義。

1 數據來源與技術方法

1.1 數據來源

江淮分水嶺地區降水量數據來自安徽省氣象中心地面氣象記錄月報表中的統計資料，包括合肥、淮安、壽縣、固始、盱眙、桐城和霍山等14個氣象站點1960—2010年逐日降水量數據。農作物旱災、澇災受災面積數據來自《安徽省統計年鑒》(1989—2010年)。

1.2 研究方法

(1)澇災閾值法。澇災閾值法是一種簡單而有效的計算方法，可以反映某一區域澇災受災程度。澇災致災氣候閾值計算公式為

TV=RC/RA

(1)

式中：TV為澇災致災氣候閾值；RC為1960—2010年江淮分水嶺地區各站點年均汛期(6—8月)降水量，mm；RA為1960—2010年江淮分水嶺地區各站點年均降水量，mm。

(2)標準化降水指數(SPI)。SPI是表征某時段降水量出現概率的指標，能夠反映不同時間尺度和不同地區的旱澇情況，以及干旱程度的年際變化[7]。SPI的計算公式[8]為

(2)

當G(x)gt;0.5時，S=1；當G(x) ≤0.5時，S=-1。G(x)由Γ分布函數概率密度積分公式求得，即

(3)

式中：β、γ分別為Γ分布函數的形狀和尺度參數，βgt;0，γgt;0。

根據各個氣象站點50多年逐日降水量數據依次計算月度、季度和年度降水量，再運用公式(2)、(3)，計算不同時間尺度上的SPI值。根據文獻[8]，不同干旱等級對應的SPI值域為：無旱，SPIgt;-0.5；輕旱，-1.0lt;SPI≤-0.5；中旱，-1.5lt;SPI≤-1.0；重旱，-2.0lt;SPI≤-1.5；特旱，SPI≤-2.0。

2 江淮分水嶺地區旱澇災害致災氣候閾值分析

2.1 降水量變化分析

1960—2010年江淮分水嶺地區年降水量分布見圖1。可以看出，1960—2010年降水量年際變化較大，最大年降水量出現在1991年，為1 693.04 mm，最小年降水量出現在1978年，僅為540.57 mm。

圖1 1960—2010年降水量時間變化

利用1960—2010年江淮分水嶺地區14個氣象站點多年平均降水量做反距離插值分析，得出多年平均降水量的空間分布見圖2。由圖2知，除合肥市市轄區比周邊地區年均降水量少外，基本呈現從西南向北部、東北向西北逐漸減少的趨勢，其中：西南部六安境內降水量最多，超過1 359 mm；北部地區降水量相對較少，低于828 mm。總體來說，該區多年平均降水量大于800 mm，降水較為充足。

圖2 1960—2010年平均降水量空間變化

2.2 澇災致災氣候閾值分析

根據1960—2010年汛期降水量及公式(1)計算得到各年的澇災致災氣候閾值，結合袁媛等[9]關于江淮分水嶺地區旱澇災害的研究成果，挑選出區域內發生洪澇災害較為嚴重的6個年份，即1962、1969、1980、1987、1991、1998年。根據文獻[10]將澇災致災氣候閾值等級劃分為正常(1.0≤Tvlt;1.2)、輕澇(1.2≤Tvlt;1.8)、中澇(1.8≤Tvlt;2.5)、重澇(2.5≤Tvlt;3.0)、特澇(Tv≥3.0)。按此標準，選出澇災致災氣候閾值較高的3個年份，即1969、1987、1998年，運用江淮分水嶺地區14個氣象站點降水量數據在ArcGIS中做反距離插值分析，得到3年的澇災等級圖見圖3。

圖3 江淮分水嶺地區典型澇災年澇災等級分布

2.3 旱災致災氣候閾值分析

采用SPI指數法確定旱災致災氣候閾值。利用公式(2)、(3)計算江淮分水嶺地區1960—2010年的SPI指數，結果見圖4。可見，1966、1978、1994年的SPI值均小于-1，依據國家標準化降水指數的干旱等級標準，1978年為特旱年，1966年為重旱年，1994年為中旱年，與文獻[9]研究成果一致。

圖4 1960—2010年江淮分水嶺地區SPI指數隨時間變化趨勢

用旱災致災氣候閾值分析江淮分水嶺地區旱災年旱災等級空間分布情況，結果見圖5。可見，1966年合肥市市轄區及附近地區表現為中旱，其他地區為重旱；1978年合肥市市轄區及肥西縣為特旱，滁州市市轄區為中旱，其他區域為重旱；1994年西南部為輕旱，東部為重旱，中部為中旱。本研究旱災致災氣候閾值所反映的旱災空間分布情況，與《安徽省統計年鑒》記載實際年份發生的旱災情況較為吻合。

圖5 江淮分水嶺地區典型旱災年旱災等級分布

3 農作物旱澇災害受災面積與旱澇致災氣候閾值關系分析

選取江淮分水嶺地區發生澇災和旱災的年份，分別研究這些年份旱、澇災害致災氣候閾值與該地區農作物旱、澇受災面積之間的關系，并用散點圖做回歸分析(圖6、7)。從圖6可知，計算出的旱災致災氣候閾值和區域內農作物實際旱災受災面積有著很高的相關性，高達0.90，擬合公式為

y=-51.483x-21.817

(4)

式中：x為旱災致災氣候閾值；y為農作物旱災受災面積，萬hm2。

由圖7可知，江淮分水嶺地區澇災致災氣候閾值與農作物澇災受災面積之間的相關系數為0.645 8，擬合公式為

y=4.548 7x-4.922 6

(5)

其中：x是澇災致災氣候閾值；y為農作物澇災受災面積，萬hm2。

可見，江淮分水嶺地區旱災致災氣候閾值與農作物受災面積之間存在著較高的相關性，而澇災致災氣候閾值與農作物受災面積之間相關性較小。該研究成果對評估農業受災面積意義重大，能為江淮分水嶺地區農業災情預測與農業生產提供參考。

圖6 旱災致災氣候閾值與農作物受災面積的關系

圖7 澇災致災氣候閾值與農作物受災面積的關系

4 結 語

(1)江淮分水嶺地區降水量變化幅度較大，多年平均降水量空間分布呈現從西南向北部、東北向西北逐漸減少的趨勢，旱澇災害頻發。

(2)根據1960—2010年降水量數據分析確定了江淮分水嶺地區5級澇災致災氣候閾值，典型的澇災年份與實際情況較為吻合；通過SPI指數確定了旱災致災氣候閾值，典型的旱災年所反映的旱災空間分布情況與實際也較為吻合。這說明兩種旱澇閾值方法適于江淮分水嶺地區災害分析。

(3)對江淮分水嶺地區旱澇災害致災氣候閾值與農作物旱澇災害受災面積的關系分析發現，旱災致災氣候閾值和旱災受災面積關系密切，而澇災致災氣候閾值與澇災受災面積的相關性較小。

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[2] 遲瀟瀟,尹占娥,王軒,等.我國極端降水閾值確定方法的對比研究[J].災害學,2015,30(3):186-190.

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[10] 高超,陳實,翟建青,等.淮河流域旱澇災害致災氣候閾值[J].水科學進展,2014,25(1):36-44.

吳蕓(1993—)，女，安徽銅陵市人，學士，研究方向為地理科學；通信作者周亮廣(1981—)，男，山東桓臺縣人，講師，碩士，研究方向為水文水資源與GIS。

2016-12-19

(責任編輯 李楊楊)

P467

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1000-0941(2017)11-0061-04

安徽高校人文社科重點研究基地項目(SK2015A176，SK2017A0409)；安徽省省級質量工程項目(2014jyxm371)；安徽省地理信息集成應用協同創新研究中心資助項目