望江县十二年旱涝灾害的统计分析

孟雪芹, 高春芳, 曹亚文

(安徽师范大学 数学与统计学院, 安徽 芜湖 241000)

旱涝灾害属于气象灾害之一, 在所有的自然灾害中, 旱涝灾害发生频率最高、影响范围最广、持续时间最长, 这不仅严重制约着我国社会经济的发展和稳定, 也对人民的生命财产安全造成威胁.海陆因素使得我国有显著的季风气候, 而旱涝灾害形成的直接原因就是季风气候导致大气环境异常, 其中我国长江中下游地区和华北地区受旱涝灾害的影响最为严重[1].望江县位于长江中下游, 因此也是旱涝灾害频发的地区.

为了预防和减少旱涝灾害带来的危害, 国内许多学者对旱涝灾害的致灾因素、发生规律及发展趋势进行了研究.1937年徐近之[2]利用统计分析法研究拉萨旱涝的现状与成因, 这也是国内对旱涝研究的起点.1953年安振[3]提出兴修水利保留水土解决旱涝问题, 得到了国内专家对旱涝灾害研究的重视, 在该研究上取得了很大进步.近80年来国内对旱涝灾害问题的研究经历了三个阶段: 以旱涝灾害现象描述分析为主的萌芽阶段; 以研究旱涝灾害的分布规律及变化趋势为主的发展阶段; 以旱涝灾害的预测和防控举措为主的成熟阶段[4].

1 模型、变量与数据处理

1.1 旱涝主要致灾因素的选取

以各气象因素数据为依据, 通过置信区间[5]与误差分析法[6]得到每个观测因素比重, 从而可选出导致旱涝灾害最主要的致灾因素.望江县每年都有不同程度的旱涝灾害, 因此该地区每年的气象数据对旱涝灾害的研究都具有一定价值.以气压、气温、水汽压、相对湿度、降雨量为气象观测因素, 2006年至2017年望江县境内的气象统计数据如图1～5 所示.

图1 气压数据

图2 气温数据

图3 水汽压数据

图4 相对湿度数据

图5 降雨量数据

对以上气象数据资料进行整理, 可得到多属性决策矩阵, 记为X=(xij)144×5.为了保留更多的数据特征, 本文选用75%置信区间, 得到望江县2006年至2017年每月各气象因素数据的置信区间, 如图6～10 所示.

图6 气压数据的置信区间

图7 气温数据的置信区间

图8 水汽压数据的置信区间

图9 相对湿度数据的置信区间

对中间值矩阵X*与误差估计值矩阵 ΔX*进行规范化处理, 可得中间值规范化矩阵与误差估计值规范化矩阵

中间值指标权重与误差估计值指标权重计算公式分别为

然后利用客观权重区间公式[7]

即可得到五个观测因素的客观权重区间分别为

下面采用0.1～0.9 标度区间法对专家进行问卷调查, 再对专家调查结果进行整理可得区间数模糊互补判断矩阵[8].利用误差分析法计算得到五个观测因素的主观权重区间分别为

组合权重区间公式为

其中λ1,λ2分别为相应的客、主观的权重系数.由于主客观权重是公平竞争的平等关系[9], 故取λ1=λ2=0.5, 即可得五个观测因素的组合权重区间为

对组合权重区间结果进行分析可知, 气温与降雨量的权重总占比高达71.54%～87.71%, 所以气温和降雨量是望江县旱涝灾害的主要致灾因素.

1.2 望江县十二年间气象数据每月的组合综合评价区间

即可得到望江县2006年至2017年气象数据的客观属性综合评价区间如图11所示.

图11 客观综合评价区间

再根据客观属性综合评价区间的计算方法可求得望江县2006年至2017年气象数据的主观属性综合评价区间如图12所示.

图12 主观综合评价区间

由主、客观综合评价区间的组合公式

其中λ1=λ2=0.5, 可得到望江县2006年至2017年气象数据的综合评价区间如图13所示.

图13 综合评价区间

1.3 望江县十二年间气象数据每月综合评价区间的排序

根据上述得到的综合评价区间, 用可能度的区间排序[11]对其进行计算.利用可能度公式

得到排序向量, 结果如图14所示.

图14 气象数据的序

根据序的计算公式可知: 序值越大, 干旱越严重; 序值越小, 洪涝越严重.由此, 从图14中可得出以下结论: 望江县2006年至2017年十二年间干旱一般发生在12月至2月之间, 其中普遍存在于1月, 而洪涝一般发生在6月至11月, 其中普遍存在于8月、9月和10月, 并且从2015年开始, 旱涝情况逐渐趋于一个范围, 且干旱时间变长.

2 结论

根据国家防汛抗旱总指挥部办公室文件——《干旱评估标准(试行)》[12]中干旱标准条件可知, 本文对望江县旱涝灾害的评估与实际情况相符合.所以对望江县2006年至2017年旱涝灾害的评估方案是合理准确的, 将来可以提前做出一些防控措施.

本文是将望江县气象局的气象数据信息作为望江县综合站点来研究的, 除此之外, 我们还可以对望江县每个站点的气象数据进行细分, 进一步分析每个站点区域的旱涝灾害情形, 得出的结果将会更加精确.