金衢盆地“倒春寒”時空演變特征及對雙季早稻的影響

汪晨 陳江鋒 毛程燕 潘欣

（衢州市氣象局，浙江 衢州 324000；第一作者：758988324@qq.com）

自古以來，金衢盆地就是浙江省重要的農產品基地，素有“浙江聚寶盆”之稱。“倒春寒”氣象災害在金衢盆地并不鮮見，歷史上多次發生因“倒春寒”造成早稻大面積爛種爛秧的現象。自1975年以來，國內學者對我國“倒春寒”的時空分布特征、大氣成因和對農業、林業、畜牧業造成的影響等方面進行了多方位研究[1-10]。金衢盆地作為浙江省傳統單雙季秈稻主產區和“倒春寒”高發地區，該地區“倒春寒”災害的時空演變特征、氣候成因及對雙季早稻的影響等均有必要進一步研究，以便更好開展具有針對性的“倒春寒”氣象災害預報預警、災害評估和防御等方面的工作。

1 資料與方法

1.1 資料來源

氣象資料來源于位于金衢盆地的衢州市、金華市、東陽市、義烏市、蘭溪市和龍游縣基準、基本氣象站1981—2020年春季逐日氣象觀測數據；早稻生育期觀測數據來源于龍游縣國家一級農業試驗站；衢州市統計年鑒資料來源于衢州市統計局；水稻災情資料來源于各地農業農村局和新聞通訊等；大氣環流信息來源于美國國家環境預報中心提供的1981—2018年2.5°×2.5°水平分辨率逐日再分析資料。

1.2 方法與標準

1.2.1 “倒春寒”氣象標準

根據GB/T 34816-2017“倒春寒”氣象指標，定義“倒春寒”為每年春季3—5月出現的前期暖后期冷，且后期氣溫明顯低于常年平均氣溫的現象。計算公式：K＝δT1/4－δT2/2＋L/10。式中，K為“倒春寒”氣象指標；δT1為春季某段時間的氣溫較常年偏低時，此前10 d的平均氣溫距平（δT1≥0）；δT2為春季某段時間平均氣溫較常年同期偏低，期間偏低程度最大的連續10 d的平均氣溫距平（δT2＜0）；L為倒春寒持續的天數（L＞3）。

1.2.2 “倒春寒”等級標準

對農業部門和氣象部門“倒春寒”歷史災情程度資料進行統計和等級劃分，用“倒春寒”氣象指標K的值表示“倒春寒”氣象等級，K≤3為輕度“倒春寒”，3＜K＜5為中度“倒春寒”，K≥5為重度“倒春寒”。

2 結果與分析

2.1 金衢盆地“倒春寒”的變化特征

2.1.1 “倒春寒”歷史發生概況

統計整理1981—2020年金衢盆地主要城市“倒春寒”災害發生的次數，并繪制年際分布圖（圖1）。根據“倒春寒”氣象指標計算公式，計算得到每次“倒春寒”的氣象指標K值，統計輕度、中度和重度“倒春寒”發生的次數（表1）。結果表明，近40 a金衢盆地幾乎每年都會發生“倒春寒”，但以輕度“倒春寒”為主，占“倒春寒”發生總次數的69%~88%，中度“倒春寒”占12%~16%，除蘭溪外其他各市重度“倒春寒”發生頻次較少，占“倒春寒”總發生次數的1%以下。20世紀80年代后期至90年代“倒春寒”災害發生頻次較多；進入21世紀后，由于全球氣溫變暖，“倒春寒”災害發生頻率降低，但個別年份發生次數較多。

圖1 1981—2020年金衢盆地主要城市各年“倒春寒”發生次數年際分布

表1 1981—2020年金衢盆地“倒春寒”等級統計結果

2.1.2 “倒春寒”頻次和K值變化

在金衢盆地各主要城市中選擇衢州市為代表，采用Morlet小波分析方法對1981—2020年4月10日至5月20日衢州“倒春寒”次數和氣象指標K展開進一步分析研究。通過調整尺度因子獲取低頻或高頻信息，分析其概貌特征、揭示隱藏其中的多種變化周期。

由圖2可以看出，衢州“倒春寒”次數存在明顯的19 a左右的年代際周期變化和7 a左右的年際周期變化，7 a左右的年際周期變化呈現先延長后縮短的趨勢，2000年以后具有3 a左右的年際周期變化且強度逐漸增強；近40 a衢州“倒春寒”氣象指標K存在明顯的20 a左右的年代際周期變化，20世紀90年代后期至21世紀10年代前期存在8 a左右的年際周期變化且呈現縮短趨勢，1981年以來4 a左右的年際周期變化呈現先增強后減弱再增強的趨勢。

圖2 1981（a）—2020年（b）“倒春寒”次數和氣象指標K的Morlet時頻Coef時頻分布等高線圖（1）、Morlet時頻Coef時頻分布立體圖（2）和Morlet小波方差圖（3）

2.1.3 “倒春寒”氣象指標K區域分布歷史變化特征

圖3是金衢盆地1981—1990年（圖3 a）、1991—2000年（圖3 b）、2001—2010年（圖3 c）和2011—2020年（圖3 d）的“倒春寒”氣象指標K時間閾值10 a平均區劃圖。

圖3 1981—2020年各年代金衢盆地“倒春寒”氣象指標K歷史變化分布圖

20世紀80年代和90年代相似，蘭溪地區“倒春寒”氣象指標為近40 a最高，K為8.157，金衢盆地東西兩側地區氣象指標K值較低，大部地區為2.500~3.500。21世紀00年代和10年代，金衢盆地“倒春寒”發生次數和強度明顯下降，00年代金衢盆地“倒春寒”氣象指標整體呈現東部低、中西部高的布局，蘭溪仍為金衢盆地“倒春寒”氣象指標最高地區，但K值明顯下降至2.650；10年代金衢盆地“倒春寒”氣象指標整體與00年代相反，呈現東部高、西部低的布局，“倒春寒”氣象指標最高地區為義烏，K值為2.602。

2.2 “倒春寒”發生前期環流特征分析

2.2.1 “倒春寒”個例年氣候特征

整理分析1981年—2020年金衢盆地“倒春寒”災害發生的時間、地點和影響程度，針對“倒春寒”災害較強年進行氣象要素統計分析（表2）。從表2可見，1996年3月17日至4月22日金華市出現持續37 d的重度“倒春寒”。據統計，3月7日至16日平均溫度為10.5℃，比常年同期偏高0.5℃。3月17日至26日平均溫度為6.5℃，比常年同期異常偏低4.6℃。據調查，受此次“倒春寒”災害影響地區不僅是金華地區，衢州、麗水、溫州等地也大范圍受低溫陰雨影響，出現大面積早稻秧苗生長緩慢及爛秧死苗情況。

表2 金衢盆地倒春寒災害較強年主要氣象因子概況

2020年3月28日至4月7日衢州出現持續11 d的中度“倒春寒”。據統計，3月18日至27日平均溫度為18.7℃，比常年同期偏高6.9℃。3月28日至4月6日平均溫度為10.9℃，比常年同期偏低3.2℃。調查顯示，受此次“倒春寒”災害影響，衢州市多處水稻秧苗出現生長緩慢、根系發育不良等現象，部分苗床還出現低溫冷害，發生水稻秧苗立枯病。

2.2.2 “倒春寒”較強年大氣環流背景分析

利用NCEP/NCAR 2.5°×2.5°水平分辨率逐日再分析資料，繪制1996年3月17日和2020年3月28日“倒春寒”災害發生前2 d、前1 d和當天的500 hPa平均高度場和溫度場（圖4），對“倒春寒”發生過程的前期形勢進行進一步詳細分析。

圖4 1996年3月17日（a）和2020年3月28日（b）倒春寒發生前2 d（1）、前1 d（2）和當天（3）500 hPa平均高度場和溫度場

從圖4可知，1996年3月15日金衢盆地上空為500 hPa高空槽底平直的偏西氣流，等溫線與等高線幾乎平行，冷中心位于貝加爾湖以東，中心值低于-40℃，非常有利于強寒潮天氣的暴發；16日南支西風槽東移，金衢盆地處于弱的槽前；17日東北冷渦東移加深，冷渦中心強度為512 dgpm，強冷空氣范圍開始擴大，長江中下游為緯向環流為主，天氣狀況較好，夜間輻射降溫明顯。

2020年3月26日金衢盆地上空為500 hPa高空槽前，東北冷渦位于內蒙東部，等溫線和等壓線夾角較大，冷平流明顯，槽后冷平流不斷滲透，而此時華南到江南一帶均受西南暖濕氣流影響，氣溫較高；27日南支槽繼續東移，浙江省仍處于高空槽前，但東北冷渦中心已移出東北地區，后部冷平流逐漸影響江南地區；28日500 hPa南支槽已過境，金衢盆地處于槽后脊前冷空氣下擺影響，地面最低氣溫降至5.6℃。

3 結論與討論

經統計分析發現，1981—2020年金衢盆地“倒春寒”發生概率較高，但以輕度為主，約占“倒春寒”發生次數的83%左右；進入21世紀，全球氣候變暖，“倒春寒”發生頻率降低，但個別年份發生的次數較多、強度較大。從1981—2020年衢州市“倒春寒”次數和氣象指標K的小波分析來看，存在明顯的3 a、7 a、19 a和4 a、8 a、20 a的年際和年代際周期變化規律，可充分利用已知周期規律進行“倒春寒”災害氣象服務。

20世紀80年代到21世紀10年代，從金衢盆地“倒春寒”氣象指標K歷史變化分布圖可以看出，“倒春寒”氣象指標K整體呈現減弱趨勢，20世紀后20年和21世紀前20年差異較明顯，強度中心由金衢盆地的中部地區向東部地區移動，在今后的農業氣象服務中高風險地區需進一步加強對“倒春寒”災害的預測預警能力。

對“倒春寒”較強年的前期大氣環流形勢進行分析，發現貝加爾湖附近強冷空氣東移南下，槽后冷平流不斷滲透影響江南地區，導致金衢盆地氣溫異常下降，容易發生較嚴重“倒春寒”氣象災害。“倒春寒”的發生，不僅會造成早稻出苗參差不齊、爛秧、死苗，還會因秧苗不足而影響全年水稻生產部署。因此，建議在早稻實際生產中密切關注中長期天氣預報，如遇“倒春寒”天氣，應盡量抓住“倒春寒”過后的“冷尾暖頭”有利天氣進行移栽和播種，減輕或避免因低溫陰雨而導致的經濟損失。

目前針對“倒春寒”氣候特征和環流背景及對農業生產的影響和應對措施已有諸多探討和研究[11-15]。為了減輕“倒春寒”氣象災害對農作物生長的影響，不僅僅需要定性的討論大氣環流形勢，還需進一步提高EC等預報產品的預報時效和準確性，科學指導農民合理利用農業氣候資源，根據氣象要素進行科學防護，降低生產成本，提高產量和品質。同時，如何減輕氣象因素對農業生產的不利影響等方面仍需進一步探討和研究。