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白山暴雨(雪)天氣災害影響評估分析

2024-04-24 20:05關志宇丑士連
農業災害研究 2024年1期
關鍵詞:災情暴雨分類

關志宇 丑士連

摘 要:普查分析了民政部門提供的1980—2010年白山地區逐年暴雨、暴雪天氣過程的詳細災情數據,根據災害損失和人員傷亡情況,結合具體降水量級和強度等特征,并充分考慮經濟發展因素,人為將暴雨(雪)災害分為5級14類,明確不同類型和級別的分類標準。同時對比歷史災情數據,確定了不同類別災害天氣可能出現的對農業、水利、交通、地質、市民等不同方面的災情損失和相關影響,量化影響程度。結合預報情況將災害性降雨(雪)天氣分為7種類型,分別提出災害預防相關建議詞條。建立白山市暴雨(雪)天氣災情評估數據庫,開發相應的災情評估軟件,具備查看歷史資料、提取災情建議、預估災害損失等功能,并實現了對暴雨(雪)災害天氣的災前、災中、災后進行自動或半自動災害評估,以此生成評估報告。

關鍵詞:暴雨(雪)災情;數據庫;分類;評估系統

中圖分類號: 文獻標志碼:B文章編號:2095–3305(2024)01–0-03

災害作為重要的可能損害之源,歷來是各類風險管理研究的重要對象,引起了中外防災減災領域的普遍關注。王春乙等[1]在2015年提出,災害風險及其相關問題的研究仍是當前國際減災領域的重要熱點話題。2022年,車璐陽等[2]基于防災減災理論和框架,采用層次分析法、熵值法、組合賦權法計算指標體系的權重,計算陜西省暴雨災害防災減災能力綜合指數,對陜西省10個地級市的防災減災能力進行了評估。2022年,宋怡軒等[3]基于GIS技術,對渠江流域暴雨洪澇災害風險進行了評估與區劃。

白山地處長白山腹地,境內暴雨、暴雪天氣頻發,暴雨(雪)災害是本地的主要自然災害,對氣象災害及時進行評估十分必要。目前,主要依賴于預報服務人員個人能力和水平進行災害評估,沒有專門針對性災情評估的相應研究,不僅缺少服務依據,同時氣象服務效果也不佳[4-5]。

根據1980—2010年白山地區逐年暴雨、暴雪天氣過程的詳細災情數據,結合具體降水特征,從農業、水利、地質、交通、市民損失等方面對白山歷史暴雨(雪)天氣的災害進行統計分析,并根據暴雨(雪)量級和分布情況對災害損失進行分類評估,明確提出不同類型天氣的影響和損失特征,以及防災建議,并構建災情評估數據庫,開發評估軟件,自動形成評估報告,為災情評估提供參考[6-11]。

1 資料來源

統計了1980—2010年歷史上白山地區逐年暴雨、暴雪天氣過程的詳細災情和降水實況共21次過程,并以此為基礎數據。其中,災情數據來源主要是當地民政局和白山市氣象局歷史保存數據。降水實況數據以氣象觀測數據為準。

2 災情分類

由于歷史災情收集困難,前期數據準確性較差,具體分析時進行了人為訂正。在不同歷史時期,受經濟發展的影響,城鎮與農村的抗災能力差距較大,應用時進行了人為調整,同時,人員傷亡損失和經濟財產損失的性質不同,無法作為相同參數進行對比。因此,分類時要予以分別考慮。根據21次災害天氣過程具體災情損失,參考國家相應標準,將災害損失分為5級(表1)。

根據集中降雨和緩慢降雨,單站暴雨和區域暴雨,主汛期暴雨和非主汛期暴雨災情損失、降雨實況和人為因素等的不同特征,結合21次災害天氣過程的具體數據和本地經驗,將暴雨、暴雪人為分為14類,具體分類和對應災害級別見災害天氣分類標準。統計21次災害天氣過程具體情況發現,其中,無災個例有6次,小災型個例有11次,中、大災型個例有4次。

3 災害天氣分類

3.1 分類標準

災害類型共分為14類,其中,暴雪4類,暴雨10類,具體分型標準如下。

(1)暴雪無災型。24 h出現暴雪,降雪時間緩慢,超過12 h,不是粘雪,雪量小于15 mm,雪深增加量小于20 cm,出現季節為12月至翌年2月。災害級別為0級。

(2)冬季暴雪小災型。出現時間為12月和翌年2月,降雪量超過15 mm,雪深大于20 cm,并且前期4 d有大雪以上量級降雪,路面積雪較多。災害級別為2級。

(3)春秋暴雪小災型。指出現在春季(3—4月)和秋季(10—11月),24 h降水量大于10 mm,滿足暴雪標準但沒有達到“春秋大災型”暴雪天氣標準的災害性天氣。災害級別為2級。

(4)春秋暴雪大災型。指出現在春季(3—4月)和秋季(10—11月),24 h降水量大于30 mm;降雪以粘雪為主,同時一般伴隨降溫;降雪時間較短,降雪時段集中,降雪強度大,6 h降雪量大于20 mm的暴雪天氣過程。災害級別為3級。

(5)暴雨單站緩慢小降雨型。指24 h內單站降雨量在50~80 mm之間,降雨時間大于12 h,沒有明顯降雨集中時段,前期無明顯大雨,沒有特殊情況和事件發生的暴雨災害天氣。災害級別為0~1級。

(6)單站集中小降雨型。指6 h內單站降雨量大于50 mm,24 h內單站降雨量在50~75 mm之間,降雨時段集中,前期無明顯大降水,沒有特殊情況和事件發生的暴雨災害天氣。災害級別為0~2級。

(7)單站緩慢中降雨型。指24 h內單站降雨量在80~100 mm之間,降雨時間大于12 h,沒有明顯降雨集中時段,降雨較緩慢的暴雨災害天氣。災害級別為1~2級。

(8)單站大降雨型。指24 h內單站降雨量大于100 mm,前期無明顯大降水,并且前期4 d降雨量小于50 mm的暴雨災害天氣。災害級別為1~3級。

(9)區域緩慢小降雨型。指24 h內有超過2個站降雨量在50~80 mm之間,降雨時間大于12 h,沒有明顯降雨集中時段,前期無明顯大雨,前期4 d降雨量小于50 mm的暴雨災害天氣。災害級別為0~2級。

(10)區域集中小降水型。指6 h內有至少1個站降雨量大于50 mm,24 h內有超過2個站降雨量在50~75 mm之間,降雨時段集中,前期無明顯大降水,沒有特殊情況和事件發生的暴雨災害天氣。災害級別為1~3級。

(11)區域緩慢中降雨型。指24 h內有超過2個站降雨量大于50 mm,其中,至少1個站在75~100 mm之間,降雨時間大于12 h,沒有明顯降雨集中時段,前期無明顯大雨,前期4 d降雨量小于50 mm,沒有特殊情況和事件發生的暴雨災害天氣。災害級別為1~3級。

(12)區域集中中降雨型。指24 h內有超過2個站降雨量大于50 mm,其中,至少1個站在75~100 mm之間,并且6 h內降雨量在50~100 mm之間,降雨時段集中;同時前期4 d內降雨量在50~100 mm之間的暴雨災害天氣。災害級別為2~4級。

(13)區域非主汛期大降雨型。指在非主汛期內,24 h內有超過2個站降雨量大于50 mm,其中,至少1個站大于75 mm,另一個站大于100 mm,同時前期4 d內降雨量小于75 mm的暴雨災害天氣。災害級別為2~4級。

(14)區域主汛期大降雨型。指在主汛期內,24 h內有超過2個站降雨量大于50 mm,其中,至少1個站大于75 mm,另一個站大于100 mm,同時前期4 d內降雨量大于75 mm的暴雨災害天氣。災害級別為3~5級。

3.2 建立災情評估數據庫

根據歷史災情和災害天氣分型、分級標準,建立了白山市災情評估數據庫,分災前、災中、災后分別建立數據庫表,結合白山市現有6個區縣,建立分區災害評估表,針對不同地區,不同類型災害,確定相應可能發生的災害和相關預報預警建議。每1條記錄對應1種可能分區類型。出現新的災情時,及時更新數據庫內容。

4 災害分析

4.1 農業氣象災害概況

農業氣象災害是中國最主要的農業自然災害,約占全部農業自然災害的70%。統計白山市各縣區具體農業播種面積,結合歷史類型災害,確定不同類型農業災害損失情況,從受災、成災、絕收和牲畜死亡頭數4個方面確定災害損失。

經統計,緩慢型降雨受災面積在5%左右,成災面積一般為受災面積的1/3左右,絕收面積一般為成災面積1/10左右或沒有絕收。而集中型降雨受災面積與緩慢型接近,但絕收面積與成災面積相當(即成災即絕收),水田為主地區受降雨影響較小。暴雪農業損失主要集中在農業蔬菜大棚、特產大棚和養殖大棚方面,損失數額相對較小。

4.2 水利河流發生災害的概況

白山市地處長白山腹地,各類河流眾多,主要河流有鴨綠江、渾江、珠子河、漫江、頭道松花江、十九道溝、十五道溝、八道溝、七道溝、五道溝、三道溝、紅土崖河、西南岔河、大陽岔河、頭道砬子河、大黃泥河、松江河、錦江、萬良河、湯河、頭道花園河等河流,當出現明顯暴雨天氣時,這些河流是主要的災害發生區域和災害防御區域,尤其一些小型河流,在集中型暴雨時往往會發生漫堤、決口等險情,造成水災。易發生災害的河流如表2所示。

4.3 地質災害

白山市內地質災害隱患點眾多,常發生災害的地質災害區域集中在江源區、臨江市、長白縣和臨江長白公路沿線。當發生較大降雨或集中降雨時,落石、滑坡、泥石流等地質災害常常發生。

4.4 道路交通受災情況

白山市內鄉鎮、村屯距離較遠,有些村屯地處深山,道路交通條件簡陋,遇有大降雨型暴雨或集中型暴雨時,往往發生道路沖毀災害,造成班車不通、沿線電路、通信中斷等災情,對交通、人員安全、電力等的影響較大。

4.5 市民損失情況

課題考慮白山市暴雨(雪)災害對市民影響主要包括房屋進水、房屋損壞、房屋倒塌、市民出行受阻、市民出行安全、人員傷亡數量和可能性等幾種情況。

4.6 災情預警概況

根據災害影響,從農業大棚災害、大田和魚塘排澇、中小河流防汛、山洪地質災害、市民出行影響、交通出行災害預防等方面,為7種類型暴雨(雪)災害天氣提出具體建議詞條。

5 評估軟件

選取SQL 2000作為數據庫服務器端,構建氣象災害數據庫,以C#為開發軟件,采用ADO.NET技術進行數據連接,通過觸發方式調入數據,以窗體或網頁形式作為客戶端。系統具備查看歷史資料、提取災情建議、進行損失預估、自動或半自動生成評估報告等功能。該軟件極大方便了災情分析和評估服務過程,并為暴雨(雪)災情評估提供了客觀的依據。

6 結論

第一,緩慢降雨通常不會產生明顯災情,集中降雨即使雨量較小,也會產生明顯災害損失。

第二,主汛期區域性降雨的災害損失明顯較其他類型降雨損失偏大,與前期降雨較多有關。

第三,人員損失情況通常無法預知和評估。

第四,隨著時代發展,政府和群眾防災減災意識和能力不斷增強,傳統意義上的暴雨天氣一般不會出現人員傷亡,突發局地暴雨常常會產生明顯財產損失和人員傷亡。

參考文獻

[1] 王春乙,張繼權,霍治國,等.農業氣象災害風險評估研究進展與展望[J].氣象學報,2015,73(1):1-19.

[2] 車璐陽,史維良.陜西省暴雨洪澇災害防災減災能力的評估[J].農業災害研究,2022,12(12):144-147.

[3] 宋怡軒,郭潔,何永青,等.基于GIS的渠江流域暴雨洪澇災害風險評估與區劃[J].高原山地氣象研究,2023,43 (2):67-71.

[4] 徐永清,劉赫男,劉春生,等.黑龍江省玉米暴雨洪澇災害風險評估研究[J].中國農學通報,2023,39(30):94-100.

[5] 張養才,河維勛,李世奎.中國農業氣象災害概論[M].北京:氣象出版社,1991.

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[8] 徐永清,陳莉,劉艷華,等.基于不同空間尺度資料的自然災害風險評估對比分析:以暴雨洪澇災害為例[J].災害學, 2022,37(3):61-68.

[9] 關志宇.白山市森林火險特征及預報方法研究[J].農業災害研究,2023,13(6):191-193.

[10] 關志宇,侯雪松,王新國,等,2008年8月28日永吉合河鎮冰雹天氣雷達回波分析[J].吉林氣象,2010(1):22-25.

[11] 蔣新宇,范久波,張繼權,等.基于GIS的松花江干流暴雨洪澇災害風險評估[J].災害學,2009,24(3):51-56.

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