2019年六安市旱情分析與應對策略

徐路全 沈艷

摘 要：旱情分析是科學應對旱災的基礎，是制定防災、減災、救災措施及評價其效果的前提。該文結合六安市歷年旱災情況，分析了2019年六安市旱情的等級與成因，并提出針對性的應對措施。

關鍵詞：六安市;旱情;旱情指標;旱情等級

中圖分類號 P407文獻標識碼 A文章編號 1007-7731（2021）10-0131-03

1 引言

隨著水利工程的全面建設和水資源的合理調度，我國發生大面積嚴重干旱的可能性已大為減小，但仍不能完全避免極端氣候帶來的局部干旱問題。基于此，從不同角度全面分析旱情的成因、旱情的程度和制定防災、減災、救災措施依舊十分必要。分析旱災可以科學引調水，提高水資源利用效率，貫徹水利新發展理念，構建水資源利用新發展格局[1]。所以，合理確定干旱分析指標對于科學描述、分析干旱類型和確定旱災等級，進而制定合理應對策略具有重要的指導意義[2]。

2 旱情特征

2.1 旱情分析指標與標準 干旱指標和干旱標準作為分析旱情的基本參數，也是防災、減災、救災的基礎。描述和界定干旱等級的標準和指標多種多樣，比較常用的標準有《旱情等級標準》《區域旱情等級》《氣象干旱等級》[3-5];常用的評價指標有土壤水分狀況、連續無雨日數、降水量距平百分率[6]等。根據相應的評價標準和評價指標將干旱等級劃分為輕度干旱、中度干旱、嚴重干旱、特大干旱4類。

根據《旱情等級標準》降水量距平百分率計算公式如下：

[Dp（%）=P-PP×100] （1）

式中：[Dp]為降水量距平百分率（%）;[P]為計算時段內降水量（mm）;[P]多年同期平均降水量（mm），宜采用近30年的平均值。旱情等級劃分表見下表2。

2.2 六安市歷史旱情特點 六安市歷史上自然災害頻繁。據統計，新中國成立以來出現嚴重旱災的年份有1953、1958、1959、1966、1967、1977、1978、1988、1992、1994、2000、2001、2011和2013年。本地區干旱有連續出現及水旱災害交錯的特點，如1958—1959年、1966—1967年、1976—1978年、1994—1995年、2000—2001年等為連續2～3年干旱;而1954、1956、1963、1991、2001年等又在大水后出現較大旱情。

2.3 2019年六安市旱情及特點 2019年六安市累計降雨802mm，較常年同期減少3成。入汛以來至12月16日，全市面平均降雨量534.5mm，較常年同期減少4成。其中，8月12日至12月16日，全市面降雨量198.5mm，較常年同期減少近5成，具體災情見表3。

2019年六安市旱情主要特點有：（1）最大連續無雨日數突破歷史達到17～26d，最大連續無有效降雨日數達52～66d，居歷史第6位;（2）全市大、中、小型水庫及塘壩蓄水均較常年減少4成，加劇了農業灌溉及城鎮生產生活用水的壓力;（3）受旱面積大，涉及范圍廣，持續時間長。根據安徽省應急管理廳提供數據所繪六安市旱情分布見圖1。

2.4 2019年旱情分析及成因

2.4.1 旱情分析 通過表1干旱等級劃分指標和六安市旱情特點可知，2019年六安市干旱等級為嚴重干旱。通過降水量距平百分率計算公式和表2降水量距平百分率旱情等級劃分表可知，2019年六安市干旱等級為中度干旱;通過六安市旱情分布圖可知，2019年六安市干旱等級為中度偏嚴重干旱，局部地區存在特大干旱。2種不同的評價標準得出不一樣的旱情等級，可能是以下原因：

（1）從不同角度度量和劃分旱情等級本身便存在專業領域、分析邊界、度量標準無法統一和相互換算的“先天不足”。

（2）不同劃分標準基于的數據基礎不完全一樣，存在數據和結果的不可比擬性和參照性。另外，不同標準之間的結果如何進行換算尚無定論。

（3）目前行業與部門間存在不同干旱等級劃分標準，但尚未形成統一體系，沒有相關使用領域、范圍的標準和要求，從而造成分析同一干旱現象得出不一樣的結果的情況。

（4）初期各部門分析數據與最終統計匯總數據在數量和質量上存在很大差距。

（5）考慮問題的全局性和出發點不同，需要對有關旱情問題進行相應總結與系統取舍，如此也會造成旱情分析結果的不同。

2.4.2 旱情成因 2019年，由于夏秋季降雨量較常年大幅減少，持續氣溫偏高，全市水庫塘蓄水量持續下降。大型水庫蓄水位低于死水位運行，部分小型水庫出現干涸，全市秋季灌溉用水影響嚴重，灌溉缺水矛盾突出。從地形上看，淠河、史河、杭埠河均發源于大別山區，雖水資源豐富，但每年雨季過后，山水泄入天然河道，而80%的崗丘地帶卻求水不得。從地域上看，灌區外的西部山區雨多而耕地少，灌區內的丘陵區降雨量偏少而耕地集中，北部沿淮地區降雨量更少，水資源與耕地資源不相匹配。從時間上看，年降雨量分布不均，一般夏季雨豐，而夏秋之交農作物需水高峰期卻雨量稀少。各地區具體受旱原因如下：

（1）金安區受旱主要原因是境內淠河灌區渠道年久失修，淤積嚴重，且各骨干渠道互不相通，水資源調配困難;同時區域內丘陵地區及南部山區骨干攔、蓄水設施少，蓄水能力不足。

（2）裕安區受旱主要原因是水源性缺少導致的供水能力不足。其中汲東干渠渠首實際供水能力遠未達到設計供水能力的一半，導致史河灌區尾部常常出現無水可用;同時區域內缺少骨干大型蓄水工程，蓄水能力不足。

（3）葉集區受旱主要原因是渠系退化嚴重，無法灌溉;同時缺少骨干蓄水工程，蓄水能力不足。

（4）霍邱縣東部丘崗區是汲東干渠的末梢灌區，由于汲東干渠及上游支渠未經系統治理，來水量已不能滿足該區域的灌溉需求。北部沿淮洼地為沿淮、沿河洼地排灌區，作為史河灌區的末梢，常常出現無水可用現象。

（5）舒城縣受旱主要原因是杭北、舒廬干支渠淤積嚴重，且缺少補給水源;同時區域內水庫、塘壩淤積嚴重，蓄水能力不足。

（6）金寨縣受旱主要原因是中西部地區缺少骨干水源工程，現狀主要依靠山澗溪流上的小型堰壩引水自流灌溉，干旱期灌溉無法保障;現有水庫等水源工程大多未配套輸水渠道、管道等設施，不能充分發揮灌溉供水效益;區域內灌口集、徐沖灌區輸配水渠道及建筑物配套不完善，缺乏二級提水設施，嚴重影響灌溉效益。

（7）霍山縣受旱主要原因是區域內蓄水工程淤積嚴重且數量偏少，蓄水能力不足;同時灌區工程老化，灌溉面積萎縮嚴重。

3 提升六安市應對旱災能力的工程與非工程措施

3.1 工程措施 工程措施包括有水源工程、提水工程、引調水及水系連通工程、灌區續建配套更新改造工程和高標準農田建設等。通過擬建和恢復工程措施可新增興利庫容1.05億m3，新增灌溉面積150420hm2，解決276.13萬人的飲水問題，新增提水流量251.87m3/s，新增續建配套及節水改造總面積231113.33hm2，新增高標準農田95700hm2。

同時通過臨淮崗樞紐綜合利用工程抬高蓄水位至24m，增加蓄水庫容1.07億m3，通過城西湖、城東湖抬高蓄水工程分別增加蓄水庫容1.89億m3和1.5億m3，通過佛子嶺、磨子潭水庫清淤工程不僅能提升水質，還可增加蓄水庫容0.8～1.0億m3。

3.2 非工程措施 （1）完善全市應急調水預案體系。加強全市應急調水方案體系建設，制訂完善本地區應急調水方案，以保障發生重、特大干旱時，通過緊急引調水，滿足調入地區城鄉的基本供水需求。

（2）研究骨干調水工程與沿線工程協同調度。研究引江濟淮等調水工程和沿線湖、庫及灌區之間供水工程的協同調度，重點研究調水、水庫和河湖之間水量配置，適當加大生產生態用水使用河道、湖泊水的比重，預留出水庫優質水用于保障城鎮居民生活。

（3）研究皖西大別山水庫群優化調度。結合本次規劃的淠史杭灌區連通工程，響洪甸、梅山水庫連通工程等，研究進行水庫間均衡調度，做好雨洪資源利用，進一步增強綜合供水能力。

（4）開展臨淮崗洪水控制工程綜合利用研究。推進出臺臨淮崗洪水工程控制辦法，充分發揮臨淮崗洪水控制工程綜合利用效益。

（5）推進灌區信息集成整合。建立淠史杭灌區既有自動測報屬地數據源標準，建立信息匯交/交換系統，以專用集成、既有共享的模式，對灌區續建配套工程信息化建設項目的灌區用水監測數據源進行歸一整合，融合灌區基礎信息，建設統一的灌區專用數據庫，實現一數一源。

4 結語

采用更加科學嚴謹的旱情分析標準與指標，是科學、全面、系統分析旱災的前提。但是采用科學嚴謹的分析標準與指標需要大量的數據與時間計算分析，不利于即時防災、減災、救災。建議在旱情發生初期選擇相對粗略的分析標準與指標，如農作物受旱面積、影響人畜飲水安全數等簡單易得數據;后期詳細分析與救災效果后評價時，可選用諸如作物水分狀況、土壤水分狀況等科學、嚴謹的分析標準與指標。

在以后的防災、減災、救災上需要大力推進旱情衛星遙感監測運用，逐步做到點、面旱情相互印證，提高區域受旱面積、受旱等級監測的準確性和區域定位精準性。做到初次分析的原始數據和粗略指標為后續的精確分析提供一定的數據支撐;后續的精確分析為前期的粗略分析進行一定程度的驗證與糾偏。

參考文獻

[1]安徽省水利水電勘測設計研究總院有限公司.六安市農業灌溉供水保障規劃[R].2020.

[2]孫曉秀.區域旱情指標評估方法研究與應用[J].中國防汛抗旱，2010：46-49.

[3]SL424-2008，旱情等級標準[S].北京：中國水利水電出版社，2009.

[4]GB/T32135-2015，區域旱情等級[S].北京：中國標準出版社，2016.

[5]GB/T20481-2017，氣象干旱等級[S].北京：中國標準出版社，2017.

[6]Yang S E，Wu B f. Calculation of monthly precipitation anomaly percentage using web-serviced remote sensing data[C].International Conference on Advanced Computer Control.IEEE， 2010：621-625. （責編：王慧晴）