朝陽地區主要氣象災害分布規律分析

徐一丹 王曉霞 孫嘉駿 劉丹丹 郭佰匯 吳丹

摘要：以《氣象災害預警信號種類及標準表》中涉及到的氣象要素為準，利用2000年到2019年朝陽地區7個國家級自動氣象觀測站觀測數據文件，逐日逐站統計分析天氣現象、降水（雪）量、能見度、大風等氣象要素，整理達到暴雨、大雪（暴雪）、高溫、大霧、大風、冰雹預警級別的數據，從而分析6類易發氣象災害預警信號不同級別的發布特征及對應的氣象災害的分布規律，同時結合朝陽地區氣象災害預警信號準確率評估方法和本地實際給出提升預警準確率和預警提前時間的建議。

關鍵詞：預警信號;氣象災害;分布規律;統計分析

前言

近幾年氣象災害發生頻率增加、強度增強，給人民的生產生活帶來許多不便，氣象災害預警信號（簡稱“預警信號”）的出現一定程度上能夠有效防御和減輕這種災害損失，而暴雨、大雪（暴雪）、高溫、大霧、大風、冰雹這6類氣象災害發生頻率較高，所以對其發布情況進行客觀、定量地統計分析，對于發現和改進氣象災害預警工作中的不足、提升預警水平、增強氣象防災減災能力有重要的指導和參考意義。

張碩等[1]利用2004-2013年遼寧省14個地市及所轄縣級氣象臺發布的預警信號資料，運用分類統計方法，進行各類分析，表明大風、大霧、道路結冰、雷電和暴雨是遼寧省發布最多的幾類，發布總數呈現西少東多的態勢。楊榮芳等[2]運用對比分析等方法對2015-2018年河北省氣象災害預警信號發布資料展開研究，得出河北省發布頻次最多的是暴雨、雷電、大霧、大風。藍色、黃色占發布級別比例較大。本文通過實況數據反推歷年達到預警級別的預警信號次數，再借鑒前人的方法和經驗進行朝陽地區主要氣象災害的分析。

1 資料與方法

以《氣象災害預警信號種類及標準表》中涉及到的氣象要素為準，利用2000年到2019年朝陽地區7個國家級自動氣象觀測站（朝陽、北票、建平縣、凌源、喀左、羊山、建平鎮）觀測數據文件，逐日逐站統計天氣現象、降水（雪）量、能見度、大風等氣象要素，整理達到暴雨、大雪（暴雪）、高溫、大霧、大風、冰雹預警級別的數據。主要統計地區、時段及其詳細的氣象要素數據。最終各站各預警統計次數結果如下：

2 統計結果

2.1 高溫分布規律分析

圖1是2000年-2019年朝陽地區不同級別高溫預警的時間變化，可以看出高溫預警具有較明顯的年代變化特征，20世紀初、2009年前后、2017年前后是三個較高頻次時間段，2013年后黃色、橙色級別均呈現增加趨勢。大部分年份達到橙色標準次數要高于黃色標準的次數，紅色預警無明顯時間特征。高溫預警主要集中出現在5～8月，以6月、7月為最多（圖略）。黃、橙、紅三類預警都以朝陽、羊山為最多，建平鎮為最少（圖2）。

根據《遼寧省氣象災害預警信號質量檢驗辦法（試行）》（簡稱《辦法》）規定，高溫預警在各縣（區）內有一個以上檢驗指標站實況達到預警信號標準即算正確。結合高溫預警的規律，在提升準確率和提前時間方面給出如下建議：在6～7月，針對朝陽、羊山、北票所在的縣（區）在對未來24h最高氣溫有較大把握時，可以盡可能提前發布預警信號，保證準確率同時提升提前時間。本文選取2018年實際發布的高溫預警信號和實況進行比較，結果顯示，6～7月朝陽、羊山、北票所在縣（區）均達到標準（表2）。

2.2大霧分布規律分析

圖3是不同級別大霧預警的年際變化，可看出大霧黃色、橙色預警時間上呈現出較顯著的增加趨勢，與年份呈高度正相關。紅色預警信號出現頻次較低，無明顯規律。能見度小于1000米的情況則是各年基本接近。總體來說，整個朝陽地區橙色預警次數略高于黃色預警。

黃色預警出現最多的月份為7～9月，橙色預警為8～9月，最少的是1月，紅色預警最多的則是9～10月（圖4）。從站點分布來看，羊山站出現大霧預警次數最多，特別是橙色預警（96次）。紅色預警在北票和羊山站出現最多（圖略）。本文選取大霧預警出現次數最多的兩個站點進行月份分析（圖略），得出：羊山站9月份橙色預警占比較大（67.57%），近五年平均每年1.8個。喀左站7月黃色預警占比較大（83.33%），且都出現在2010年后，近三年平均每年2個。

結合大霧預警評估辦法給出以下建議：7月，針對喀左站所在縣區，能見度下降時，綜合其他氣象條件，可優先考慮黃色預警。9月，針對羊山站所在縣區，能見度下降時，綜合其他氣象條件，可優先考慮橙色預警。此外9、10月份較易出現大霧紅色預警，要加強相關監測。本文選取2018年、2019年7月、9月實際發布的大霧預警信號和實況進行比較，結果顯示：朝陽縣9月發布的5個橙色預警中，3個達到標準、1個接近橙色（211m），另一個為輕霧;喀左縣7月發布的5個預警中（3期黃色、2期橙色），達到黃色標準2個，1個接近（587m）。

2.3冰雹分布規律分析

冰雹預警沒有明顯的年代特征（7個站點監測到的冰雹現象年均0.5次），6月為高發月份（40次），其次為7月;站點上以喀左、建平鎮和北票的次數居多;從發生時段看，除建平縣外其他各站的冰雹更易發生在15：00～18：00時段，特別是喀左、建平鎮和北票。此外部分站點也易在夜間出現冰雹天氣。冰雹屬于對流性天氣，具有極大不確定性，提升準確率和提前時間主要在6月對流性天氣易發時，重點加強對冰雹的研判，特別是15：00～18：00范圍內的喀左、建平鎮、北票。

2.4大風分布規律分析

從圖6看出朝陽地區大風預警以建平縣、喀左、北票次數最多（注：建平縣和喀左分別于2014年、2017年遷站，對大風有影響），凌源最少。從月份分布來看，以3～5月為主要大風時期，7～9月最少。整體以大風藍色預警居多。大風預警相較于其他各類預警，有更長的研判時間，因此也就更有利于提升預警發布的提前時間。結合本地實際情況：過去三年，朝陽地區3～5月發布的大風預警占全年的43%～48%。得出建議：要在3～5月更易達標的階段，提前自制預警來提升有效發布時間。

2.5暴雨分布規律分析

朝陽地區暴雨預警主要出現在7月份，其次為8月。由圖7可知，羊山站暴雨預警次數各級別均為最多，凌源和建平鎮站相對較少。暴雨藍色主要集中于羊山、北票和喀左;暴雨黃色集中于羊山和喀左;暴雨橙色集中于羊山。暴雨紅色預警相對較少，無明顯規律。暴雨預警為分級檢驗，且以縣（區）或鄉鎮（街道）為一個檢驗單位，根據本省《氣象災害預警信號制作發布分工表》，市級主要負責暴雨藍色及黃色的預警信號的發布工作，故在制作暴雨預警信號時，若以鄉鎮進行發布要確保準確率，特別是7月高發的羊山、喀左一帶。

2.6大雪（暴雪）分布規律分析

朝陽地區大雪（暴雪）預警主要出現在11月份，其次為3月，5月份最少，只有建平鎮出現過1次。各站間大雪黃色發生次數相差較小，以建平鎮為最多。暴雪橙色同樣以建平鎮為最多，北票次之。大雪（暴雪）預警不同于暴雨預警（有強對流原因導致局地暴雨），大部分是范圍比較大的系統過程。在統計出的39次大雪（暴雪）預警過程里，其中20次有兩個及以上國家站達到標準，14次有三個及以上國家站達到標準。

考慮到朝陽地區實際情況，著重注意3月或11月的降水（雪）過程，加強降水相態和雷達圖像的判斷，在保證準確率的前提下，提升預警時間。

3 結論

1）高溫預警具有較明顯的年代變化特征，橙色預警次數要高于黃色預警，主要易出現于6月、7月，以朝陽、羊山站為最多;大霧黃色、橙色預警時間上呈現出較顯著的增加趨勢，黃色預警7～9月最多，橙色預警8～9月，紅色預警9～10月。以羊山站出現次數最多，特別是橙色預警（96次）;冰雹預警6月為高發月份，以喀左、建平鎮和北票的次數居多，更易發生在15：00～18：00時段;大風預警以建平縣、喀左、北票次數最多，3～5月為主要大風時期;暴雨預警主要出現在7月份，羊山和喀左站暴雨預警相對較多;大雪（暴雪）預警主要出現在11月份，其次為3月，建平鎮大雪黃色和暴雪橙色次數最多。

2）根據以上6類主要氣象災害的分布規律和預警信號的特征，結合朝陽地區實際情況可以給出提升預警準確率和提前時間的建議，但在實際操作中還要根據具體情況具體分析，才能更好發揮預警信號的作用。

參考文獻

[1]張碩，王一文，紀永明，等. 遼寧省氣象災害預警信號分布特征及發布[J]. 安徽農學通報，2017，23（18）：115-118.

[2]楊榮芳，王紅俠，王賀. 河北省氣象災害預警信號分布特征研究[J]. 氣象科技進展，2020，10（3）：151-153.