大通縣近30年暴雨災害統計分析及災害防御對策

摘 要：利用大通縣1991—2020年逐月降水資料、暴雨日數和暴雨量資料，選擇線性傾向估計法對大通縣暴雨日數、暴雨量特征進行分析。結果表明：1991—2020年大通縣降水量平均值為533.4 mm，線性變化傾向率為23.743 mm/10年，增加趨勢并不顯著；大通縣年內降水呈現出明顯的季節性變化特征，年內降水主要集中在夏季，占年降水量的55.9%，春、秋季節的降水量基本相當，分別占年降水量的21.4%、21.5%，冬季降水量最少，只有1.1%；四季降水量除了春季和冬季外，夏季和秋季降水量同年降水量的變化趨勢保持一致，只是變化趨勢均不太顯著；1991—2020年大通縣暴雨日數平均值為2.1 d，線性變化傾向率為0.385 d/10年，且增加趨勢較為顯著；大通縣暴雨天氣主要出現在每年4—9月，且除了冬季外，其余3季均有暴雨天氣出現，尤以夏季出現頻率最高，春秋季節基本相當。

關鍵詞：暴雨；統計分析；防御對策；大通縣

中圖分類號：P426.616 文獻標志碼：B 文章編號：2095–3305（2024）02–0-03

暴雨是常見的災害性天氣，嚴重威脅著國民經濟和人民的生命財產安全。在全球氣候變暖的大背景下，氣候異常事件增多明顯，同時暴雨氣候有明顯的地域性差異，不同地區對氣候變暖的響應不盡相同。大通縣隸屬于青海省西寧市，地處青海省東部河湟谷地，祁連山南麓，湟水河上游北川流域，是青藏高原和黃土高原過渡地帶，地勢西北高東南低，屬于高原大陸性氣候，主要氣候特征是日照時數長、氣候溫暖、雨水適中、水源充足，自然條件好，主要農作物有小麥、青稞、油菜，統計分析大通縣暴雨變化特征，可為大通縣農業種植大戶提供強有力的氣象服務保障，為決策部門提供高價值的氣象服務信息。近年來，許多學者針對暴雨發生發展規律開展了大量研究，并得出了很多有意義的成果[1-3]，然而針對大通縣暴雨天氣的研究則相對較少。因此，研究分析暴雨的年、季節變化特征和變化規律，以找出大通縣暴雨頻數、強度發展規律，對暴雨診斷和預測具有十分重要的現實意義，有助于為全縣暴雨預報預警和防災減災提供參考

依據。

1 研究資料和方法

利用大通縣1991—2020年逐月降水資料、暴雨日數和暴雨量資料，選擇線性傾向估計法對大通縣暴雨日數、暴雨量特征進行分析。根據相關標準，定義當日20：00到次日20：00日降水量在50 mm以上的降水稱之為1個暴雨日，一年內所有暴雨日累加起來的積雨量則為暴雨降水量。選擇常規性劃分標準劃分四季：春節為3—5月，夏季為6—8月，秋季為9—11月，冬季為12月到次年2月。

2 暴雨災害特征

2.1 降水量

2.1.1 年際變化

1991—2020年大通縣降水量平均值為533.4 mm，其中降水量高值為696.6 mm（2014年），比多年平均值偏高30.6%，低值只有387.2 mm（1991年），比多年平均值偏低27.4%。近30年大通縣年降水量整體呈現出增加的趨勢，線性變化傾向率為23.743 mm/10年，研究時段內共增加71.229 mm，增加趨勢并不顯著。結合曲線圖，在1992年之前，大通縣年降水量呈現出直線增加的趨勢；1992—2001年大通縣年降水量呈現出波動下降的趨勢；2001—2014年降水量以波動增加趨勢為主，且2014年降水量最大；而從2014年往后則呈現出先下降后增加的趨勢（圖1）。

2.1.2 四季變化

大通縣年內降水呈現出顯著的季節性變化特征，其中春季平均降水量為114.2 mm，占年內降水量的21.4%，線性變化傾向率為-3.005 mm/10年，只是下降趨勢并不顯著。雖然在21世紀之前的春季降水量并不顯著，但卻在該階段出現了高值和低值中心，高值達到了182.1 mm（1997年），低值只有60.4 mm（2000年），高值將近是低值的3倍；從21世紀往后，春季降水量以小幅度波動下降趨勢為主，整體下降趨勢并不明顯；夏季平均降水量為298.4 mm，占年降水量的55.9%，線性變化傾向率為22.325 mm/10年，只是增加趨勢不顯著。

結合曲線圖，1994—2002年大通縣夏季降水量呈現出波動下降的趨勢；2002—2013年以波動增加趨勢為主，且2013年降水量最高，達到了439.6 mm；從2013年往后則呈現出先增加后減少的趨勢；秋季平均降水量為114.9 mm，占21.5%，線性變化傾向率為5.093 mm/10年，增加趨勢不顯著。其中，1991—1992年大通縣秋季降水量呈現出直線增加趨勢，且1991年的降水量最低，只有41.7 mm，該階段的降水量增幅較大；1992—1996年秋季降水量以快速下降趨勢為主；1996—2011年上升趨勢明顯，且2011年的降水量最高，達到了115.6 mm，從2011年往后則開始波動下降；冬季降水量最少，只有5.8 mm，占1.1%，線性變化傾向率為-0.154 mm/10年，下降趨勢并不顯著。

結合曲線圖，冬季降水量以2005年為分界線，兩邊均呈現出先下降后增加的趨勢。其中，1991—1998年、2012—2020年均呈現出快速下降的趨勢；1998—2005年、2005—2012年均呈現出增加的趨勢，只是下降幅度高于上升幅度，直接造成冬季降水量以下降趨勢為主，冬季降水量的最高值為11.3 mm（1992年），最低值只有0.9 mm（1998年），冬季降水量的最大值是最小值的13倍左右，說明冬季降水量變化的波動幅度極大。

2.2 暴雨日數

2.2.1 年際變化

1991—2020年大通縣共有暴雨天氣63年，多年暴雨日數平均值為2.1 d，其中年暴雨日數的高值為6.0 d

（2013年），而1991年、1996年、2018年沒有暴雨天氣出

現。近30年大通縣年暴雨日數整體呈現出增加的趨勢，線性變化傾向率為0.385 d/10年，研究時段內共增加1.155 d，且增加趨勢較為顯著。

結合平均值曲線圖，在2007年之前，大通縣年暴

雨日數大都在平均值以下，該階段屬于暴雨偏少期；從2008年往后，大通縣年暴雨日數大都在平均值以上，該階段屬于暴雨偏多期；從曲線圖中可以看出1991—1993年大通縣暴雨日數呈現出直線增加趨勢，增加幅度較大；1993—2013年大通縣暴雨日數呈現出波動增加的趨勢，且2013年的暴雨日數最大；從2013年往后，暴雨日數以直線下降趨勢為主，且這種情況持續到2018年；從2019年往后暴雨日數則繼續上升（圖2）。

2.2.2 月季變化

1991—2020年大通縣暴雨天氣主要出現在每年4—9月份，其余月份則沒有出現暴雨天氣；大通縣年內各月暴雨日數呈現出單峰型變化特征，其中峰值出現在8月份，暴雨日數共有24 d，占38.1%；谷值只有2 d，占3.2%。其中，4—8月份大通縣暴雨日數呈現出逐月遞增的趨勢，從8月份往后則快速下降。年內暴雨日數主要集中在6—9月份，這段時間的暴雨日數共有56 d，占總暴雨日數的91.8%。通過對大通縣四季暴雨日數進行分析，在研究時段內，大通縣春季暴雨日數共有7 d，占總暴雨日數的11.1%，以5月份出現頻率最高，占春季暴雨日數的71.4%；夏季暴雨日數共有

49 d，占總暴雨日數的77.8%，以8月份出現頻率最高，占夏季暴雨日數的49.0%；秋季暴雨日數共有7 d，

占總暴雨日數的11.1%，且秋季暴雨日數主要出現在9月份；冬季卻沒有出現暴雨天氣（圖3）。

2.3 暴雨量對年降水量的貢獻

1991—2020年大通縣多年暴雨量平均值為73.7 mm，

占年降水量（533.4 mm）的13.8%，說明暴雨降水量對年降水量的貢獻率在13%左右。近30年大通縣暴雨量對年降水量貢獻最大的年份出現在2013年，貢獻率高達46.6%，而1991和2018年卻沒有出現暴雨天氣。在研究時段內，大通縣暴雨量對年降水量貢獻率大都處于20%以下，只有極個別年份的暴雨量對年降水量貢獻率超過20%，分別出現在1993、2000、2008、2013、2016年（圖4）。

3 暴雨災害的防御對策

3.1 精密監測、預報、預警、服務及時

針對大通縣易發的暴雨、大暴雨等強降水天氣過程，氣象部門應高度重視，在強降水災害性天氣易發季節，強化極端天氣的監測預報預警，及時準確發布氣象信息，切實做到“監測精密、預報精準、服務精細”，通過政府網站、電視、微信、QQ、微博、大喇叭、抖音公眾號等多渠道擴寬氣象信息覆蓋面。進一步提高災害性天氣預報精準度和預警發布時效。

同時，加強聯合會商研判，針對可能發生的暴雨、山洪、泥石流等災害，及時提醒重點區域、重要部位、重點人群采取有效措施做好防御工作，充分發揮氣象防災減災第一道防線作用。

此外，農民應該時刻關注當地天氣變化和氣象預報，在暴雨洪澇災害還沒有出現之前，嚴格根據氣象部門暴雨預警指導布置和落實防災措施；災害性天氣出現后，需選擇有利時機來啟動應急預案，并通過新媒體和傳統媒體平臺，保證災害預警預報信息可及時傳遞到每位農民手中。

3.2 加強研究本地暴雨天氣致災因子

結合歷史災情，加強對本地地形地貌與暴雨天氣的致災相關性及對災害易發地致災臨界雨量閾值等的研究，將研究成果為地方黨委政府和相關部門決策提供參謀，預防和減輕強降雨引發的災害造成的影響，從而確保人民群眾的生命財產安全[4]。

3.3 提升暴雨災害易發區監測預警能力

可在現有監測設備的基礎上，在暴雨災害易發區多布設一些監測設備，加密監測網格，提升監測水平，強化監測能力，增強氣象災害防御能力，高效做好前期防范和災害應對工作，降低災害造成的損失。

3.4 加強對氣象防災減災知識的宣傳

充分利用電視天氣預報產品、微信等氣象科普宣傳和互動交流平臺，擴大氣象防災減災文化及科學知識覆蓋面，大力向社會公眾普及氣象防災減災知識和技能，增強防災減災意識，提升應對氣象災害的能力，減少氣象災害事故風險[5]。

3.5 強化部門協作

大通縣氣象部門應始終遵循“政府主導，部門聯動、全社會共同參與”的氣象防災減災服務理念，不斷提升決策氣象服務水平，充分發揮氣象服務信息在暴雨防災減災中的作用。氣象部門還要與當地農業、水利、交通等部門之間的溝通交流，通過聯合會商工作的開展不斷強化決策氣象服務規劃能力，以提升決策氣象服務規劃的科學性和針對性水平[6]。

4 結論

（1）1991—2020年大通縣降水量平均值為533.4 mm，

線性變化傾向率為23.743 mm/10年，增加趨勢并不顯著；

（2）大通縣年內降水呈現出明顯的季節性變化特征，降水主要集中在夏季，占年降水量的55.9%，春、秋季節的降水量基本相當，分別占年降水量的21.4%、21.5%，冬季降水量最少，只有1.1%；

（3）四季降水量除了春季和冬季外，夏季和秋季降水量同年降水量的變化趨勢保持一致，只是變化趨勢均不太顯著；

（4）1991—2020年大通縣暴雨日數平均值為2.1d，線性變化傾向率為0.385 d/10年，且增加趨勢較為顯著；

（5）大通縣暴雨天氣主要出現在每年4—9月份，且除了冬季外，其余三季均出現了暴雨天氣，尤以夏季出現頻率最高，春秋季節基本相當。

參考文獻

[1] 吳孫發，葉囯富，鄭國強.光澤縣暴雨氣候特征分析及防災減災措施[J].現代農村科技，2019（4）：82.

[2] 董寧，王新友，王曉默.濟寧市東部山區主要災害性天氣特征及防災減災措施[J].甘肅農業科技，2013（2）：9-12.

[3] 李青建.近30年都勻市暴雨特征分析及防澇減災措施[J].安徽農學通報，2019，25（14）：153-154.

[4] 王瓊，王仁驍.鄭州市暴雨特征分析及對農業生產的影響[J].現代農業科技，2020（18）：168，170.

[5] 熊平生.衡陽市暴雨洪水災害的特征及其防洪減災對策研究[J].國土與自然資源研究，2021（3）：71-72.

[6] 孟越，張軍，包玉龍.昌黎縣暴雨特征分析及對農業生產的影響[J].現代化農業，2020（4）：8-10.