1970—2020 年我国雪灾的时空分布特征及其风险评估区划分析

朱万林，武于洁，刘一泽，苏 扬，宋 蕾，余永安

1.南京航天宏图信息技术有限公司，江苏南京 210012；2.航天宏图信息技术股份有限公司，北京 100089

我国是一个自然灾害频发的国家，灾害造成的巨大损失往往给当地的经济发展和人们的生活带来较大影响[1]。据中国气象局资料统计，在各类自然灾害中，气象灾害占70%以上。作为主要气象灾害之一，雪灾年年发生。例如：2008年的低温冷冻和雪灾共造成了直接经济损失1 595亿元，因灾死亡162人[2]。因此，对雪灾灾害进行时空分布特征、危险和风险评估的有效分析有助于提升雪灾灾害风险预报预警和管理能力[3]。

针对全国雪灾灾害进行致灾因子时空特征分析，并基于最新的全国气象灾害综合风险普查技术规范，结合人口和经济基础地理数据，以危险性和风险性作为2个主要评价指标，开展全国尺度的雪灾风险评估和区划工作定量研究[4]。

1 数据来源与研究方法

1.1 数据来源

数据主要包含2类：一类是气象数据；另一类是GDP和人口空间分布数据。气象数据源于ECMWF(欧洲中期天气预报中心)提供的ERA5的逐小时再分析资料(https://cds.climate.copernicus.eu/cdsapp#!/dataset/reanalysis-era5-singlelevels?tab=form)，包括累积降雪量和最大积雪深度等气象要素，时间范围为1970年1月1日—2020年12月31日，空间分辨率为0.25°×0.25°；GDP和人口空间分布数据来源于中国历史人口、GDP空间分布公里网格数据集(https://data.tpdc.ac.cn/)[5-6]。

1.2 研究方法

1.2.1 气候分析方法采用线性回归的方法，利用时间和变量之间的相关系数对变化趋势进行显著性检验。在分析变量时间序列的突变时，使用Mann-Kendall法[7-8]。

1.2.2 风险评估方法根据全国气象灾害综合风险普查技术规范，选择暴雪日数、最大积雪深度和累积降雪量作为雪灾的致灾因子。定义1个综合雪灾危险性指数进行雪灾危险性评估，计算公式如下：

式(1)中：S代表雪灾致灾因子危险性指数；S1、S2和S3为经过归一化处理后的3个致灾因子评价指标；A1、A2和A3为致灾因子对应的权重系数。由此得到评估区域危险性指数，通过百分位法将危险性指数划分为4级，形成全国雪灾危险性等级结果。

雪灾风险指数计算公式如下：

式(2)中，VE为危险性指数、VD为暴露度(归一化后的GDP或人口空间分布数据)，WE、WS分别为危险性指数和承灾体各自对应的权重。由此得到评估区域风险指数，通过百分位法将风险指数划分为5级，形成全国雪灾危险性等级结果。

2 雪灾灾害致灾因子的时空变化特征

2.1 致灾因子的年际变化特征

由图1可以看出：暴雪日数年际变化明显，主要呈现多—少—多—少—多的振荡(图1a)。由UFK曲线(图1b)可见，自20世纪90年代初期以来，年平均暴雪日数有明显的下降趋势，2018年以后的下降趋势超过显著性水平0.1临界线，表明20世纪90年代初期以来暴雪日数的下降是突变现象，从UFK和UBK的交点可以判定，该突变是从2007年开始的。

图1 历年雪灾暴雪日数年际变化(a)和M-K突变检验(b)

从图2可知：1970—1970年代末，历年年平均最大积雪深度明显高于其他时期，从1980年代初期开始，呈现多—少—多—少—多的交替振荡，振荡周期和幅度都较小。且有突变现象发生(图2b)，全年平均最大积雪深度从1980年开始一直减少，至2009年更为显著，在1981年发生了由多到少的突变现象，直至2020年，减少趋势仍通过99%的显著性检验。

图2 历年雪灾最大积雪深度年际变化(a)和M-K突变检验(b)

累积降雪量整体的年际特征(图3a)和最大积雪深度类似，这是因为降雪量的增加会导致积雪深度加深[9]。由图3b可以看出：全年平均累积降雪量的突变通过95%的显著性检验；1973年以前均呈增加趋势，1973年以后均呈减少趋势，1999年是由多到少的突变年，直至2020年，其减少趋势仍然通过了上述的显著性检验。

图3 历年雪灾累积降雪量年际变化(a)和M-K突变检验(b)

2.2 雪灾灾害致灾因子的空间分布特征

由全国平均暴雪日数空间分布图(图4a)可以看出，高值区主要位于西藏东部，四川中西部、青海东部南部、新疆西北部等地区，最高值为78.9 d；年均暴雪日数为1～2 d的地区主要位于东北地区东部和北部；0～1 d广泛分布于华北、华东、东北中部、内蒙古、甘肃、云南东部、四川东部、贵州和湖南；新疆中南部、青海西北部、四川东南部、云南西南部、广西和广东南部、海南等地区暴雪日数为0。

图4 年平均暴雪日数(a)、最大积雪深度(b)、累积降雪量(c)的空间分布

由图4b可以看出，积雪深度最高区域主要分布于黑龙江西北部、中部及东部等地区，吉林东部、西藏东部，四川中西部、青海东部南部、新疆西北部均达到3.95 cm以上；最大积雪深度为1.15～3.95 cm的地区主要位于东北地区中西部，内蒙古东部，新疆北部，山西、河南及安徽大部分区域；最大积雪深度为1.15 cm以下较低值的区域主要位于新疆中南部、内蒙古中西部、四川东部以及东部和南部沿海，其中，南部云南、广西、广东、海南、台湾及福建南部最大积雪深度均位于0.52 cm以下。

由图4c可以看出，累计降雪量最多的地区主要分布于西藏东部，四川中西部、青海南部以及新疆西北部的部分地区，均达200 mm以上，极大值为2 034.3 mm；累计降雪量位于80～200 mm的地区集中于西藏西部、内蒙古东北部及东北地区的东部和北部；除去新疆中南部、四川东部、云南、广西、广东、海南、台湾及福建大部分区域累计降雪量位于8 mm以下外，全国其他地区降雪量均位于8～80 mm之间。

3 雪灾灾害的风险评估与区划

由全国雪灾危险性等级结果(图5a)可以看出，高危险性等级主要分布在西藏东部、新疆中部、青海南部以及四川东部；较高等级主要分布在吉林东部、黑龙江西北部、青海西部、西藏北部、新疆西部南部边远地区及四川西部；较低等级主要分布在西藏西部、四川南部、甘肃南部、陕西南部、湖北西部、内蒙古东部、辽宁东部、吉林中部及黑龙江；其他地区为低危险性等级。

图5 雪灾灾害危险性等级(a)、雪灾经济风险等级(b)和雪灾人口风险等级(c)区划图

对雪灾灾害经济风险分布图(图5b)进行分析发现：高风险主要分布在西藏东部、新疆中部、河南中部、山东北部部分区域、江苏南部、北京市及上海市；较高风险位于西藏东部、青海南部及四川西部等地；中风险主要位于黑龙江南部、吉林大部分区域、辽宁东部、青海南部、四川西部、河南东部、山东西部、江苏北部及新疆南部边缘等地区；低风险主要分布于黑龙江大部分区域、内蒙古东北部、湖北西部及湖南南部；其余地区为低风险。

全国雪灾人口风险(图5b)高与较高风险等级主要分布在西藏东部、新疆中部、河南中东部、山东大部分区域、河北南部、江苏南部、北京市及上海市；中风险主要位于黑龙江南部、辽宁和吉林大部分区域、青海南部、四川西部、贵州北部及湖南西部；较低风险等级位于新疆南部、西藏南部、青海南部、贵州东部、湖北西部及江西南部；其他地区为低风险区域。

4 结论

(1)近50年来，3个致灾因子年平均和冬季平均的下降趋势都较为显著。其中，年平均暴雪日数的年际变化趋势分别通过90%的显著性检验，年平均最大积雪日数和累积降雪量的下降趋势均通过99%显著性检验；

(2)全年平均和最大积雪深度、暴雪日数、累计降雪量分布均呈现西藏、东北及新疆北部等地区较高，向中部地区递减，在南部沿海、北部地区及新疆南部地区达到最低值的分布特征。

(3)雪灾危险性高与较高等级主要位于青藏高原与新疆北部地区。人口与经济高与较高风险等级主要位于青藏高原东部及华北平原和东部沿海地区，南部与北部地区均处于低和较低等级。