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基于烤煙災害的石林地區(qū)冰雹特征研究

2022-05-31 20:02:36王一鳴何苑寅馬楚趙麗芬
農業(yè)災害研究 2022年2期

王一鳴 何苑寅 馬楚 趙麗芬

摘要 利用2010—2019年石林烤煙受冰雹災害理賠數(shù)據(jù)和雷達回波資料,分析近10年石林地區(qū)冰雹特征。結果表明:自2010年后烤煙受雹災增多,每年的7月和8月是烤煙受冰雹災害最多的月份,冰雹出現(xiàn)頻率分別為35.3%和31.4%;冰雹災害主要出現(xiàn)在12:00以后,主要冰雹路徑有4條,氣象部門需在加強對冰雹的監(jiān)測、預報的基礎上,建立健全防雹相關體系,指導相關部門采取有效的措施進行人工防雹,減少損失。

關鍵詞 冰雹;時空分布;路徑;人工防雹

中圖分類號:S572 文獻標識碼:B 文章編號:2095–3305(2022)02–0085–03

石林彝族自治縣(以下簡稱石林縣)地處滇東高原腹地,位于云南滇中地區(qū),昆明市東南部,境內大部分地區(qū)高低起伏,特殊的地理地貌造成許多利于降雹的中小地形,如山谷帶、馬蹄形地形、山間盆地等,易產生局地強對流天氣,形成冰雹云降雹。冰雹具有區(qū)域性強、時間短、破壞強等特點,可瞬間使農、林、牧等農業(yè)生產遭受巨大的損失,甚至無收。

近30年,眾多學者對云南滇中地區(qū)的強對流及冰雹天氣進行研究。段瑋等[1-2]等對云南冰雹災害氣候特征及其變化進行研究。蔣雯玉[3-6]等研究了云南地區(qū)冰雹云回波識別方法。田人妃等[7-10]研究了冰雹對烤煙的危害。

石林縣是農業(yè)大縣,農業(yè)產值在國民經濟中占比很大,烤煙作是石林縣重要的經濟作物,減少烤煙災害,對農村脫貧攻堅和開展好鄉(xiāng)村振興有重要意義。但近些年對石林地區(qū)冰雹路徑的研究不多。

20年前,石林氣象工作者,通過調查農作物受災(冰雹)、地形分析等研究石林冰雹的時空分布和防御措施,并結合天氣學理論繪制了石林縣冰雹路徑。該路徑對石林的冰雹防御以及人工防雹點建設起到較大作用,但隨著近幾十年城鎮(zhèn)化的推進、氣候變化、農業(yè)生產的調整等因素,以前的冰雹路徑可能會有變化。隨著昆明棋盤山雷達站的布設,雷達回波資料可以準確記錄每次冰雹云發(fā)生、發(fā)展和移動方向,為準確分析冰雹路徑提供了可能。

本文使用2010—2019年棋盤山數(shù)字化天氣雷達資料,分析保險公司提供的2010—2019年石林烤煙受冰雹災害理賠數(shù)據(jù),分析冰雹云的發(fā)生、發(fā)展以及移動規(guī)律,為石林農業(yè)生產和人工影響天氣提供技術支持。

1 資料和研究方法

1.1 資料

研究資料為保險公司提供的2010—2019年石林烤煙受冰雹災害理賠數(shù)據(jù)和昆明雷達站提供的2010—2019年雷達資料。資料選取標準[11]:(1)保險理賠數(shù)據(jù)必須與雷達回波資料相對應,且雷達有完整回波資料;(2)一天之中發(fā)生多次需要分別統(tǒng)計;(3)受災范圍大于1個鄉(xiāng)鎮(zhèn)(街道),冰雹云強度在45 dBz 以上,回波頂高在 6 km 以上。

1.2 研究方法

通過收集的2010—2019年烤煙受冰雹災害數(shù)據(jù),查找對應時段的雷達回波數(shù)據(jù),對每次過程的回波資料進行分析和總結。在分析烤煙受災區(qū)域,查找對應雷達回波移動路徑時,主要有4種情況[12]:(1)從外移入石林區(qū)域的回波,以進入地作為冰雹路徑起點;(2)在本地生成的以達到指標的位置為起點(石林大部分強過程為此路徑);(3)分散進入的以每條路徑的進入地位置為起點,分別統(tǒng)計;(4)從外進入后與本地生成相結合的,分段統(tǒng)計起點。

2 結果與分析

2.1 石林地區(qū)冰雹災害的特征分析

利用2010—2019年烤煙受冰雹災害數(shù)據(jù)和雷達回波數(shù)據(jù),統(tǒng)計了多年平均的年(10 a)、月、日石林地區(qū)冰雹災害的頻數(shù)。

圖1為2010—2019年石林地區(qū)冰雹次數(shù)年變化圖。從圖中可以看出,冰雹出現(xiàn)次數(shù)有所增加,處于上升趨勢,且規(guī)律性強,一般3年左右有一次多冰雹災害。

2.2 冰雹次數(shù)的月變化

從圖2可以看出,4—9月為石林冰雹災害頻發(fā)期,其中以7月出現(xiàn)次數(shù)最多,其次為8月;從候分布來看,8月的第1~3候和7月的第5候、第6候冰雹次數(shù)較多。上述分析表明,石林冰雹季節(jié)性較強,主要出現(xiàn)在6—8月,為石林季節(jié)交替、對流旺盛月份,而年初年末由于受冷空氣影響不利于冰雹形成。

2.3 冰雹日變化

對石林地區(qū)降雹分時段統(tǒng)計表明(圖3),14:00~19:00為降雹高峰期,即午后時段。主要原因為午后下墊面接受太陽輻射能多,地表升溫快,湍流運動加強,致使近地面的上升氣流運動加強,有利于不穩(wěn)定的天氣系統(tǒng)發(fā)展。

2.4 冰雹的地理分布

冰雹災害天氣的形成主要決定于大氣環(huán)流的各種狀況和自然地理條件。石林屬于低緯高原,境內山脈縱橫,有許多利于冰雹的中小地形,從而造成石林冰雹分布差異顯著。各鄉(xiāng)鎮(zhèn)街道中:圭山鎮(zhèn)最多,西街口鎮(zhèn)和長湖鎮(zhèn)次多,這也是近幾年石林縣建設的人工影響作業(yè)點主要分布在這3個鄉(xiāng)鎮(zhèn)(圖4)。

3 冰雹路徑

通過統(tǒng)計的烤煙受災數(shù)據(jù),分析每次受災的天氣過程,疊加在石林區(qū)劃圖(圖5)[13-14],從圖5中可以看出石林主要有4條冰雹災害路徑。

第1條:西北路徑為最主要冰雹路徑,冰雹從陸良縣進入圭山鎮(zhèn)、長湖鎮(zhèn)等地,并向南移動,發(fā)生頻次最多。

第2條:偏南路徑為主要冰雹路徑,冰雹從彌勒市進入長湖鎮(zhèn)、西街口鎮(zhèn)和圭山鎮(zhèn)等地,并向西北方向移動,發(fā)生頻次次多。

第3條:偏東路徑為次主要冰雹路徑,冰雹從宜良縣進入鹿阜街道、板橋街道等地,并西南方向移動,發(fā)生頻次較多。

第4條:西偏南路徑為一般冰雹路徑,冰雹從瀘西縣等進入圭山鎮(zhèn)、長湖鎮(zhèn)等地,并沿東北方向移動,發(fā)生頻次一般。

在4條路徑中,第1條和第2條最多,這與石林縣烤煙冰雹災害綜合風險區(qū)劃圖劃分的風險一致。圖6為長湖鎮(zhèn)東部、西街口鎮(zhèn)和圭山鎮(zhèn)大部分在次高風險區(qū)域。

4 石林人工防雹工作情況

人工防雹工作隨著精細化氣象服務的要求,處于不斷試驗和應用階段,因此石林縣氣象局在開展人影工作時,也在加強人工防雹工作的規(guī)劃,有步驟地推進人工防雹工作科學發(fā)展。截至2021年,石林縣設立17個固定點,冰雹路徑最多的位置作業(yè)點占比達59%,詳細見表1。17個固定點分別是林口鋪、威黑水庫、格渣、林森村、乍龍、蓑衣山、小戈丈、七角塘、山頭上、宜普勒、宜政、結勝水庫、小屯、維則、舍波、糯黑、尾博邑,盡可能地保護烤煙。

5 總結

石林縣自2010年后烤煙受雹災增多,且每3年即出現(xiàn)一多災害年。每年的7月和8月是烤煙受冰雹災害最多的月份,冰雹出現(xiàn)頻率分別為35.3%和31.4%;分析冰雹日變化規(guī)律表明,冰雹災害發(fā)生主要出現(xiàn)在12:00以后,其中13:00~20:00降雹位頻率為79.4%。

石林縣冰雹路徑主要有4條。多雹帶集中在圭山鎮(zhèn)、長湖鎮(zhèn)、西街口鎮(zhèn)等地。

在分析冰雹活動規(guī)律,時空分布特點和加強對冰雹的監(jiān)測、預報的基礎上,需要建立健全防雹相關體系,不斷創(chuàng)新工作思路,提高防雹綜合協(xié)調能力,做好人工防雹宣傳,擴大人工防雹工作的群眾基礎,減少人工防雹安全事故糾紛,做好人工防雹效益評估,分析作業(yè)的有效性,提高作業(yè)能力,推動人影工作發(fā)展。

參考文獻

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責任編輯:黃艷飛

Study on the Characteristics of Hail in Shilin Area Based on Flue-cured Tobacco Disaster

WANG Yiming et al(The Shilin County Bureau of Meteorology, Shilin, Yunnan 652200)

Abstract Using the hail disaster comp-ensation data and radar data of Shilin flue-cured tobacco from 2010 to 2019 to analyze the characteristics of hail in Shilin area in the past ten years, the results show that the hail disasters of flue-cured tobacco have increased since 2010, and the flue-cured tobacco is hail-induced in July and August each year In the months with the most disasters, the occurrence frequency of hail was 35.3% and 31.4% respectively; hail disasters mainly appeared after 12:00, and there were 4 main hail paths. It was necessary to strengthen the monitoring and forecasting of hail, and establish and improve the prevention of hail. The relevant system adopted effective methods for artificial hail prevention and reduces losses.

Key words Hail; Temporal and spatial distribution; Path; Artificial hail prevention

作者簡介 王一鳴(1988—),男,云南彌勒人,應用氣象工程師,碩士,主要從事綜合氣象觀測業(yè)務。

收稿日期 2021-12-09

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