成都市气象灾害的时空分布特征

李奇松

成都市双流区气象局，四川成都 610200

气候条件是人类、动物和植物生活和生长的基础。长期以来，气候条件的变化已经成为众人时刻关注的问题。2021年8月，政府间气候变化专门委员会(IPCC)公布的第六次评估第一工作组报告指出，自1850—1990年以来，人类已产生的温室气体排放造成了约1.1 ℃的升温，从未来20年的平均温度来看，全球温度预计将达到或超过1.5 ℃的升温幅度，全球气候环境变化背景下寒潮和暴雨等极端天气事件呈现出高频率、高强度的特点。在当前各种自然风险中，与极端天气和气候事件相关的灾害占71%以上，自然灾害造成的损失呈上升态势，自然灾害危险性存在显著的地区差异[1-4]。极端天气引发的暴雨、寒潮、连阴雨、干旱、热浪等造成的供水系统破坏、环境污染、人口伤亡、农牧业减产，给社会经济发展、人民安全带来极其恶劣的影响，极端气候事件研究已成为社会重要问题[5-6]。明确气候变化背景下的成都市极端气候事件、气象灾害的分布特征，可为成都地区气象灾害预防提供参考，对人们安全及农业生产具有重要意义。

成都市地处中国西南地区，地势由西北向东南倾斜；西部以深丘和山地为主，东部主要由平原、台地和部分低山丘陵组成。成都市由于巨大的垂直高差，在市域内形成1/3平原、1/3丘陵、1/3高山的独特地貌类型；由于气候的显著差异，形成明显的不同热量差异的垂直气候带，因而在区域范围内生物资源种类繁多，分布又相对集中，为发展农业和旅游业带来极为有利的条件。在以全球变暖为主要特征的气候变化背景下，成都市主要气象灾害有暴雨、寒潮、连阴雨等，严重威胁着全市粮食安全、资源环境及人们生命财产安全。因此，研究气候变化背景下成都市气象灾害的空间分布具有深刻意义。

1 研究区概况

成都市位于四川省中部，四川盆地西部，介于102°54′～104°53′E，30°05′～31°26′N之间，属于亚热带季风气候，热量充足，雨量丰富，四季分明，雨热同期[7]。总体气候温和，夏季无酷暑，冬季少见冰雪，夏长冬短，无霜期长，风速小，湿度大。年平均温度为15.7～17.7 ℃，年降雨量1 000 mm左右，暴雨主要集中在7、8月，占全年降水量的50%以上，冬春两季干旱少雨。成都多云雾，日照时间短，年平均日照时数685.5～1 002.9 h。成都境内地势平坦、河网纵横、物产丰富、农业发达，有“天府之国”的美誉。因此，通过研究成都市极端气候事件及气象灾害空间分布，从而更好地为成都市农业、林业、自然生态系统等气候变化工作提供依据。

1.1 资料概况

数据资料来自中国气象数据网(http://www.data.cma.cn)。其中，主要包括1961—2020年成都市14个观测站地面气象资料中的逐日平均气温、逐日最高气温和逐日最低气温资料及降水资料。

对缺测的数据进行处理：若某站点某日的平均气温(Tv)、最高气温(Tmax)和最低气温(Tmin)，只是缺测其中一个，则利用公式：2Tv=Tmax+Tmin补缺测。若某站点某日的Tv、Tmax和Tmin2个及以上缺测，则利用公式：2Tvi=Tv(i-1)+Tv(i+1)、2Tmini=Tmin(i-1)+Tmin(i+1)、2Tmaxi=Tmax(i-1)+Tmax(i+1)补缺测。若出现连续几天缺测，则采用线性插值补缺测。若某站点某年的连续缺测的日数在1个月及以上或该年缺测的天数≥2个月，则将该站点该年的数据舍去。

1.2 研究方法

暴雨是指我国气象上规定，24 h降水量在50 mm以上的强降雨。

寒潮是指某一地区冷空气过境后，气温在24 h内下降≥8 ℃，且最低气温＜4 ℃。

连阴雨是指日降水量≥0.1 mm且日照时数＜0.1 h，则算1个雨日，否则为1个非雨日；若出现连续3 d以上的雨日算作一次连阴雨过程，第一个雨日出现的时间为连阴雨开始时间，若连续2 d没有≥0.01 mm的降水量，则视为连阴雨结束，并将第一个雨日和最后一个雨日之间的时间段视为连阴雨过程持续时间[8]。

2 气象灾害的空间分布特征

2.1 暴雨日数的空间分布

通过计算1961—2020年成都市14个观测站的多年平均暴雨日数，利用ArcGis反距离权重法对暴雨日数进行插值绘制出图1。由图1可知，成都市的多年平均暴雨日数为1.6～3.1 d，最高值3.1 d，出现在蒲江县；最低值1.6 d，出现在崇州市，成都市绝大多数地区的多年平均暴雨日数在2 d以上。

图1 成都市暴雨日数的空间分布

2.2 寒潮日数的空间分布

通过计算1961—2020年成都市14个观测站的多年平均寒潮日数，利用ArcGis反距离权重法对寒潮日数进行插值绘制出图2。由图2可知，成都市的多年平均寒潮日数为0～0.17 d，寒潮为某一地区冷空气过境后，气温在24 h内下降≥8 ℃，且最低气温＜4 ℃。成都市地处四川盆地西部边缘，地势由西北向东南倾斜，四面环山，阻挡了冷空气入侵，寒潮日数少。

图2 成都市寒潮日数的空间分布

2.3 连阴雨日数的空间分布

通过计算1961—2020年成都市14个观测站的多年平均连阴雨日数，利用ArcGis反距离权重法对多年平均连阴雨日数进行插值绘制出图3。由图3可知，成都市多年平均连阴雨日数介于27.3～61.8 d，最高值为61.8 d，出现在都江堰市；最低值27.3 d，出现在金堂县。成都市西部地区多年平均连阴雨日数在45 d以上，中部和东南部地区在36～45 d之间，东北部地区多年平均连阴雨日数在36 d以下，成都市多年平均连阴雨日数由西向东逐渐减少。

图3 成都市连阴雨日数的空间分布

3 成都市气象灾害的年际变化

3.1 暴雨日数的年际变化

通过计算1961—2020年成都市每个测站暴雨日数，利用SPSS22对每个测站暴雨日数和年份进行显著性检验，然后用arcgis反距离权重法对显著性检验结果进行插值绘制图4。

图4 成都市暴雨日数显著性检验的空间分布

成都市14个观测站的暴雨日数中有12个站点未通过0.05的显著性检验，代表这12个地区的暴雨日数没有明显变化或变化趋势不可信。简阳市通过了0.01的显著性检验，气候倾向率为-0.33，是负值，表明暴雨日数减少，减少速度为0.33 d/10年。崇州市通过了0.05的显著性检验，气候倾向率为-0.29，是负值，表明暴雨日数减少，减少速度为0.29 d/10年。

3.2 寒潮日数的年际变化

通过计算1961—2020年成都市每个测站寒潮日数发现，部分站点的寒潮日数为0，无法进行显著性检验。

3.3 连阴雨日数的年际变化

通过计算1961—2020年成都市每个测站连阴雨日数，利用SPSS22对每个测站连阴雨日数和年份进行显著性检验，然后用ArcGis反距离权重法对显著性检验结果进行插值绘制图5。成都市14个观测站的连阴雨日数中有13个站点未通过0.05的显著性检验，代表这13个地区的连阴雨日数没有明显变化或变化趋势不可信。郫都区通过了0.05的显著性检验，气候倾向率为2.56，是正值，表明连阴雨日数在升高，上升速度为2.56 d/10年。

图5 成都市连阴雨日数显著性检验的空间分布

综上所述，成都市的多年平均暴雨、寒潮、连阴雨日数分别介于1.68～3.07、0～0.17、27.28～61.78 d。其中，多年平均连阴雨日数由西向东逐渐减少。1961—2020年，成都市暴雨日数在降低，简阳市下降速度最快，为0.33 d/10年。连阴雨日数增加，郫都区的增加速度为2.56 d/10年。

4 主要结论

利用1961—2020年成都市14个站点的逐日平均气温、最低气温、最高气温及降水资料，分析成都市气候变化背景下气象灾害的时空分布特征。结果表明：成都市的多年平均暴雨、寒潮、连阴雨日数分别介于1.68～3.07、0～0.17、27.28～61.78 d。其中，多年平均连阴雨日数由西向东逐渐减少。1961—2020年，成都市暴雨日数减少，简阳市减少速度最快，为0.33 d/10年。连阴雨日数增加，郫都区的增加速度为2.56 d/10年。