昌都市災害性天氣統計分析與防災減災措施

次珍?邊瓊?白瑪曲西?王騰

摘 要：利用1991—2022年昌都市6個測站（卡若、丁青、類烏齊、洛隆、八宿）低溫和強降水觀測資料分析了昌都市災害性天氣特征，并提出了防災減災措施，以期為今后更好地防范災害性天氣提供參考。

關鍵詞：低溫；強降水；變化特征；昌都市

中圖分類號：S42 文獻標志碼：B文章編號：2095–3305（2024）01–0-04

昌都市隸屬西藏，地處青藏高原西南部，氣候復雜。在氣候變暖趨勢加劇的情況下[1-2]，各類災害性天氣發生概率不斷攀升。主要利用昌都市多年低溫和強降水觀測資料，深入分析阿爾山區的低溫和強降水災害性天氣變化特征，并提出了一些防災減災措施，為有效防范復雜天氣提供指導。

1 研究資料與方法

研究數據主要包括1991—2022年昌都市7個測站（卡若、丁青、類烏齊、洛隆、左貢、芒康、八宿）低溫（最低氣溫≤0 ℃日數、最低氣溫≤-15 ℃日數）和強降水日數觀測資料。昌都市災害性天氣統計分析方法采取線性趨勢法[3-5]。

2 昌都市災害性天氣統計分析

2.1 低溫天氣統計分析

2.1.1 卡若站最低氣溫≤0 ℃、≤-15 ℃日數分析

通過分析1991—2022年卡若站最低氣溫≤0 ℃、≤-15 ℃日數逐年變化特征可知（圖1），近32年來，卡若站最低氣溫≤0 ℃、≤-15 ℃日數呈減少變化趨勢，線性傾向率分別為-2.489、-0.359 d/10年；1991—2022年卡若年累計最低氣溫≤0 ℃日數為4 557 d，年平均最低氣溫≤0 ℃日數為142 d。卡若年累計最低氣溫≤-15 ℃日數為48 d，年平均最低氣溫≤-15 ℃日數為1.5 d。

2.1.2 丁青站最低氣溫≤0 ℃、≤-15 ℃日數分析

通過分析1991—2022年丁青站最低氣溫≤0 ℃、≤-15 ℃日數逐年變化特征可知（圖2），近32年來，丁青站最低氣溫≤0 ℃、≤-15 ℃日數均呈減少變化趨勢，線性變化傾向率分別為-6.338、-2.868 d/10年；1991—2022年丁青站年累計最低氣溫≤0 ℃日數為5 388 d，年平均最低氣溫≤0 ℃日數為168 d。1991—2022年丁青站年累計最低氣溫≤-15 ℃日數為359 d，年平均最低氣溫≤-15 ℃日數為11 d。

2.1.3 類烏齊站最低氣溫≤0 ℃、≤-15 ℃日數分析

通過分析1991—2022年類烏齊站最低氣溫≤0 ℃、≤-15 ℃日數逐年變化特征可知（圖3），近32年來，類烏齊站最低氣溫≤0 ℃、≤-15 ℃日數均呈減少變化趨勢，線性變化傾向率分別為-10.904、-4.514 d/10年；1991—2022年類烏齊年累計最低氣溫≤0 ℃日數為5 389 d，年平均最低氣溫≤0 ℃日數為174 d。1991—2022年類烏齊年累計最低氣溫≤-15 ℃日數為963 d，年平均最低氣溫≤-15 ℃日數為30 d。

2.1.4 洛隆站最低氣溫≤0 ℃、≤-15 ℃日數分析

通過分析1991—2022年洛隆站最低氣溫≤0 ℃、≤-15 ℃日數逐年變化特征可知（圖4），近32年來，洛隆站最低氣溫≤0 ℃、≤-15 ℃日數呈減少變化趨勢，線性變化傾向率分別為-0.662、-1.837 d/10年；1991—2022年洛隆年累計最低氣溫≤0 ℃日數為4 949 d，年平均最低氣溫≤0 ℃日數為155 d。1991—2022年洛隆站年累計最低氣溫≤-15 ℃日數為218 d，年平均最低氣溫≤-15 ℃日數為7 d。

2.1.5 八宿站最低氣溫≤0 ℃日數分析

八宿站1991—2022年沒有出現≤-15 ℃氣溫，在此僅分析1991—2022年八宿站最低氣溫≤0 ℃日數逐年變化特征。通過分析了解到（圖5），近32年來八宿站最低氣溫≤0 ℃日數呈減少變化趨勢，線性傾向率為-5.191 d/10年；1991—2022年八宿年累計最低氣溫≤0 ℃日數為2 954 d，年平均最低氣溫≤0 ℃日數為92 d，年最多日數、最少日數分別為131 d（2000年）、57 d（2005年）。

2.2 強降水天氣統計分析

2.2.1 卡若站強降水（≥20 mm）日數分析

通過分析1991—2022年卡若站強降水（≥20 mm）日數逐年變化特征可知（圖6），近32年來，卡若站強降水（≥20 mm）日數呈略微減少變化趨勢，線性傾向率為-0.073 d/10年；1991—2022年卡若年累計強降水（≥20 mm）日數為82 d，年平均強降水（≥20 mm）日數為3 d。年最多日數為8 d（1998年）。

2.2.2 丁青站強降水（≥20 mm）日數分析

通過分析1991—2022年丁青站強降水（≥20 mm）日數逐年變化特征可知（圖7），近32年來，丁青站強降水（≥20 mm）日數呈增加變化趨勢，線性傾向率為0.433 d/10年；1991—2022年丁青年累計強降水（≥20 mm）日數為114 d，年平均強降水（≥20 mm）日數為4 d。年最多日數為8 d（2010年）。

2.2.3 類烏齊站強降水（≥20 mm）日數分析

通過分析1991—2022年類烏齊站強降水（≥20 mm）日數逐年變化特征可知（圖8），近32年來類烏齊站強降水（≥20 mm）日數呈減少變化趨勢，線性傾向率為-0.224 d/10年；1991—2022年類烏齊年累計強降水（≥20 mm）日數為130 d，年平均強降水（≥20 mm）日數為4 d。類烏齊年最多強降水（≥20 mm）日數為

7 d（2002年、2004年、2005年、2010年）。

2.2.4 洛隆站強降水（≥20 mm）日數分析

通過分析1991—2022年洛隆站強降水（≥20 mm）日數逐年變化特征可知（圖9），近32年來洛隆站強降水（≥20 mm）日數呈略減少變化趨勢，線性傾向率為-0.031 d/10年；1991—2022年洛隆年累計強降水（≥20 mm）日數為47 d，年平均強降水（≥20 mm）日數為1.5 d。洛隆年最多強降水（≥20 mm）日數為3 d（1991年、1997年、2004年、2006年、2017年、2021年）。

2.2.5 八宿站強降水（≥20 mm）日數分析

通過分析1991—2022年八宿站強降水（≥20 mm）日數逐年變化特征可知（圖10），近32年來八宿站強降水（≥20 mm）日數呈增加變化趨勢，線性傾向率為0.152 d/10年；1991—2022年八宿站的年累計強降水（≥20 mm）日數為31 d，年平均強降水（≥20 mm）日數為1 d，年最多日數3 d（1997年、1999年、2001年、2020年）。

3 昌都市災害性天氣的危害

近年來，昌都市低溫、強降水天氣經常給當地造成極大經濟損失。例如：八宿縣拉根鄉2019年9月24日出現強降水天氣，部分村的高海拔農田及道路嚴重沖毀，農田受災面積共22.49 hm2，受災厚度16 cm。例如，2020年汛期，江達縣5個鄉鎮發生洪澇、山體塌方，造成8戶65人受災，直接經濟損失12.1萬元。2016年2月27日—3月21日卡若區部分鄉出現雪災，牲畜死亡20余頭牲畜棚圈不同程度受損。

4 防災減災措施

4.1 建立健全災害性天氣監測和預報預警系統

為了有效防災減災，昌都市各級氣象部門需要不斷建立健全低溫、強降水等災害性天氣監測、預報預警系統[6]，尤其是要結合昌都市各區縣的具體氣候狀況，著重做好短期氣象預報和中長期天氣預報分析、研究工作，進一步提高昌都市各個地區災害性天氣預報預測水平。

4.2 提高災害性天氣預報服務的時效性

昌都市各級氣象部門氣象局均應特別注重預警信息的發布，提升低溫、強降水等災害性天氣預警信息發布的時效性和范圍。氣象部門需要強化與通信運營商之間的溝通協作，不斷拓寬氣象信息發布渠道，提升氣象預報預警信息發布渠道的暢通性[7]。

此外，要盡可能借助手機短信、官網、電視、抖音、微信公眾號等各類發布手段和途徑向相關單位與群眾及時發布氣象災害預警服務信息，使大家能夠及時地制定精細化的災害性天氣應急策略，盡量減少災害性天氣給昌都市各個地區所帶來的財產損失[8]。

5 結論

（1）1991—2022年昌都市卡若、丁青、類烏齊、洛隆、八宿5個測站最低氣溫≤0 ℃日數均呈減少變化趨勢，線性變化傾向率分別是-2.489、-6.338、-10.904、-0.662、-5.191 d/10年；減少幅度最大的為類烏齊站，減少幅度最小的測站為洛隆站。卡若、丁青、類烏齊、洛隆、八宿平均最低氣溫≤0 ℃日數分別為142、168、174、155、92 d。

（2）1991—2022年昌都市卡若、丁青、類烏齊、洛隆4個測站最低氣溫≤-15 ℃日數均呈減少變化趨勢，線性變化傾向率分別為-0.359、-2.868、-4.514、-1.837 d/10年，減少幅度最大的測站為類烏齊站，減少幅度最小的測站為卡若站。卡若、丁青、類烏齊、洛隆年平均最低氣溫≤-15 ℃日數分別為1.5、11、30、7 d。

（3）1991—2022年卡若、類烏齊、洛隆3個測站強降水（≥20 mm）日數均呈減少變化趨勢，線性傾向率分別為-0.073、-0.224、-0.031 d/10年；丁青、八宿2個測站強降水（≥20 mm）日數均呈增加變化趨勢，線性傾向率分別是0.433、0.152 d/10年。卡若、丁青、類烏齊、洛隆強降水（≥20 mm）日分別為3、4、4、1.5、2 d。

低溫和強降水災害性天氣對昌都市群眾生命財產安全構成了較大威脅。為此，需要不斷建立健全低溫、強降水等災害性天氣監測、預報預警系統，還要提升災害性天氣預報服務的時效性，最大限度地減輕災害性天氣的影響。

參考文獻

[1] 張曉華，高云，祁悅，等.IPCC第五次評估報告第一工作組主要結論對《聯合國氣候變化框架公約》進程的影響分析[J].氣候變化研究進展，2014，10（1）：14-19.

[2] 秦大河，Thomas Stocker.IPCC第五次評估報告第一工作組報告的亮點結論[J].氣候變化研究進展，2014，10（1）：1-6.

[3] 黃少山，王有德，姚楊，等.1958—2017年東至縣氣候變化特征分析[J].安徽農業科學，2018，46（21）：155-157.

[4] 虞海燕，劉樹華，趙娜，等.1951—2009年中國不同區域氣溫和降水量變化特征[J].氣象與環境學報，2011，27（4）：1-11.

[5] 祖麗皮耶·穆合合爾.烏魯木齊市近60年來的氣候變化特征（1951—2008）[D].上海：上海師范大學，2012.

[6] 閆樹鵬.涿鹿縣主要氣象災害對農業生產的影響及氣象服務措施[J].現代農村科技，2019（9）：102.

[7] 孫振生，許云濤.海陽市主要農業氣象災害及防災減災措施[J].現代農業科技，2015（22）：215，218.

[8] 崔曉霞，徐青文.陽信縣主要氣象災害對農業生產的影響及防御措施[J].現代農業科技，2016（20）：215-216.