沿淮地區秋季連陰雨綜合指數構建及其變化特征

朱公群，韓幫軍，段春鋒，歐娜音

(1.淮南市氣象局，安徽 淮南 232001；2.安徽省氣候中心，安徽 合肥 230031；3.哈爾濱市氣象局，哈爾濱 150028)

引 言

淮河流域是中國十大流域之一，位于黃河和長江之間，處于南北氣候過渡帶，降水時空分布不均，旱澇災害頻發[1-2]。旱澇災害除了夏季外，春秋季的連陰雨也是淮河流域較明顯的災害天氣。秋季連陰雨不僅造成已成熟的秋收作物發生霉爛、品質下降，導致減產，而且也影響秋播秋種的適時開展。目前針對連陰雨方面有很多研究[3-11]。陳曉藝等[12]分區域、分時段統計了安徽省連陰雨的特征量，分析其時空變化規律和對秋收秋種的影響，主要特征量的高頻次和較大值隨年代有加重的趨勢，尤其是沿淮淮北更為明顯，造成秋收作物大幅減產。項瑛等[13]設計了江蘇省連陰雨強度指數模型，對強度指數進行了分級，實施了對連陰雨強度的進一步把握，更好地為決策部門提供服務。史瑞琴等[14]分析了華中三省不同程度秋季連陰雨的時空變化趨勢，根據代表區域連陰雨過程災損情況，從災害風險的角度，探討了秋季連陰雨災害的高影響年份及高風險分布區，并針對較高風險區提出了相應的風險回避、風險轉移等實施措施。王記芳等[15]對河南全省連陰雨的時空分布特征分析結果表明，連陰雨次數豫南的最多，中部的次之，北部的最少，且山區的多于同緯度平原區的，并對典型連陰雨過程的主要環流特征進行了探討。由此可見，由于氣候及下墊面差異，劃分連陰雨的氣候監測指標及連陰雨災害評估模型各有不同。

2016年、2017年沿淮地區均出現嚴重的秋季連陰雨災害，并造成很大的經濟損失。本文在前人的研究基礎上[16-24]，分析了安徽省沿淮地區10個國家氣象站1960年到2019年多年秋季連陰雨數據，建立適用于本區域的連陰雨監測指標和連陰雨強度綜合指數公式，以期為沿淮地區秋季連陰雨監測預警和評估提供科學依據。

1 資料與方法

1.1 資料來源

選用沿淮地區10個國家氣象站(如圖1)1960年到2019年秋季(9月1日到11月10日)降水、日照等氣象要素，資料來源于安徽省氣象信息中心，缺測的氣象站數據使用附近2個站數據均值；災情資料源自《中國氣象災害大典》(安徽卷)[25]和《中國氣象災害年鑒》[26]。

圖1 安徽省沿淮地區國家氣象站站點分布

1.2 方 法

1.2.1 評估監測指標因子的無量綱處理

由于連陰雨總日數和連陰雨總降水量量綱不同，數據的可比性差，為消除不同計量單位的影響，將相關因子無量綱化，使數據趨于穩定并可以直接進行算術或加權平均，進行綜合分析。由于有的年份無連陰雨，連陰雨總日數最小值(dmin)、連陰雨總降水量最小值(pmin)均為0。計算方法如下：

(1)

式中，di0為經過歸一化處理的連陰雨總日數，pi0為經過歸一化處理的連陰雨總降水量，n為年份。

1.2.2 TS評分

采用TS評分對沿淮地區秋季連陰雨分級進行評估檢驗，來判斷分級的可靠性。

TS評分：

(2)

空報率：

(3)

漏報率：

(4)

式中,NAK為連陰雨預報正確年數，NBK為空報年數，NCK為漏報年數，K為連陰雨等級。

1.2.3 加權綜合指數法[27]

加權綜合指數的計算公式為

(5)

式中,Vi是評價因子的總值，Wj是指標j的權重，Dij是對于因子i的指標j的歸一化值，n是評價指標個數。

1.2.4 歷史排位法

采用歷史排位法建立連陰雨監測指標，采用線性趨勢分析法研究秋季連陰雨綜合指數的時間變化，并對相關系數進行顯著性檢驗。

2 結果與分析

2.1 秋季連陰雨監測指標的建立

基于《中國氣象災害大典》(安徽卷)和《中國氣象災害年鑒》中沿淮地區秋季連陰雨的災情資料，由災情描述嚴重程度得出10年連陰雨災情嚴重的年份作為典型年，分別是1964年、1970年、1975年、1981年、1983年、1985年、2000年、2014年、2016年和2017年。

收集7種地方連陰雨監測指標[12-18](表1)，分別簡稱為中國監測指標、安徽監測指標、江蘇監測指標、湖北監測指標、陜西監測指標、河南監測指標和山西監測指標?；谶@7個地方監測指標計算各站的連陰雨總日數、單次最長連陰雨雨日數、連陰雨雨日數、連陰雨總降水量、連陰雨總日照時數這5個連陰雨相關因子。利用安徽沿淮地區1960-2019年氣象資料，統計與這5個連陰雨因子指標相關的連陰雨年，在連陰雨年中滿足頻次越多的因子，說明該地方指標中的該連陰雨因子對連陰雨反映越靈敏，則該監測指標為該站的最優監測指標。

表1 地方連陰雨監測指標

表2列出了在連陰雨年中滿足頻次前10和前15的連陰雨相關因子指標。從表2可知，同一監測指標條件下，5個連陰雨因子中，連陰雨日數因子在統計的連陰雨中滿足的頻次較連陰雨總降水量的頻次多。在典型的連陰雨年中，滿足頻次前10位的江蘇監測指標中的連陰雨總日數因子和江蘇及安徽指標中的單次最長連陰雨日數因子，在近70%的連陰雨年中得到滿足。出現頻次排前15位的江蘇指標中的連陰雨總日數、單次最長連陰雨雨日數因子指標，在近80%的典型連陰雨年中得到滿足。因此，江蘇監測指標里連陰雨總日數、單次最長連陰雨雨日數因子對災情的反映效果最好。

表2 沿淮地區國家氣象站各地方監測指標在連陰雨年中滿足頻次排位前10位/前15位

經統計，雨日數為4天、總雨量在10 mm以上的單次連陰雨過程平均發生次數占總連陰雨過程次數的28.1%。因此基于江蘇監測指標，增加4天雨日數的，構成沿淮地區秋季連陰雨監測指標：(1)4天及以上的連陰雨過程為一次連陰雨過程；5天及以上日雨量(20時-次日20時)達0.1 mm的日數與過程總日數的比率達70%或以上，若含無雨日，該日的日照時數在5 h以下。(2)連續3日無0.1 mm或以上降水，作為連陰雨結束。(3)一次過程的總雨量必須在10.0 mm以上。

2.2 連陰雨綜合指數模型構建

基于沿淮地區連陰雨監測指標，統計連陰雨典型年中滿足各連陰雨因子指標的年數，結果表明，滿足連陰雨總日數、單次最長連陰雨雨日數、連陰雨雨日數、連陰雨總降水量因子指標的典型年數占比分別為69%、68%、62%、41%?？梢?，連陰雨日數相關因子對典型年的反映較好?？紤]到連陰雨總日數、單次最長連陰雨雨日數、連陰雨雨日數三者交叉影響，所以確定連陰雨總日數、連陰雨總降水量這兩個因子作為連陰雨強度綜合指數模型的兩個因子，且前者權重大于后者的。

利用公式(5)，建立連陰雨綜合指數公式:

Vi=W1×di0+W2×pi0

(6)

滿足條件為W1>W2，W1+W2=1,0

表3 不同組合通過歷史排序統計的典型年個數

因此，沿淮地區秋季連陰雨強度綜合指數公式為

(7)

式中，Vi為第i年連陰雨的綜合指數，di0為經過歸一化處理的連陰雨總日數，pi0為經過歸一化處理的連陰雨總降水量，n為年份。

2.3 連陰雨等級劃分

基于連陰雨綜合指數公式(7)，通過百分位數法將連陰雨過程綜合指數序列進行分級，將秋季連陰雨分為3級(表4)。分級標準是：綜合指數≥90%百分位數對應的連陰雨過程為重度連陰雨(1級)，[75%,90%)百分位數對應的連陰雨過程為中度連陰雨(2級)，[50%,75%)百分位數對應的連陰雨過程為輕度連陰雨(3級)。

表4 沿淮地區秋季連陰雨等級評估劃分監測指標

根據表4連陰雨等級評估劃分監測指標，重度連陰雨6年，平均綜合指數為0.78。排在前兩位的年份是2017年、2016年，綜合指數分別達到0.92、0.89。這兩年連陰雨總日數均達到27天，總降水量在260 mm以上，年內均發生3次及以上單次連陰雨過程，單次最長連陰雨雨日數達12天以上(表5)。中度連陰雨為9年，平均綜合指數為0.53。輕度連陰雨為16年，平均綜合指數為0.36。

結合災情資料和典型連陰雨統計(表5)發現，典型年前6位均對應災情資料里秋季連陰雨災害嚴重的年份，其綜合指數分級對應級別均為1級，因此對1級連陰雨TS評分結果為100%。據災情描述，“2016年秋季我省先后出現兩段連陰雨天氣過程，分別是9月25日-10月31日及11月中下旬，其中以9月25日-10月31日過程為歷史罕見。連陰雨天氣過程對農業生產影響大，不利于在地作物生長、產量形成和已成熟作物的收獲晾曬?；茨虾统莶糠挚h區低洼地農田、蔬菜大棚受淹，據統計，2市14.7萬人受災，農作物受災面積為14.9千公頃，直接經濟損失為1.2億元。2017年秋季我省出現3段連陰雨過程，分別為8月28日-9月11日、9月19日-10月5日、10月10-18日。秋季連陰雨發生在我省秋收秋種的關鍵季節，導致全省大部土壤過濕，沿淮淮北低洼農田受淹，秋收作物產量和品質下降，秋種進程受阻，對農業生產造成較大影響。據統計，亳州市有31.87萬人受災，農作物受災面積為46.22千公頃，直接經濟損失為1.38億元。受持續降雨及上游來水共同影響，淮河流域發生罕見秋汛，王家壩分別于10月7日及14日形成2次洪峰?！?017年和2016年均為災情嚴重的年份，2017年災害程度要重于2016年的，這與2017年綜合指數值高于2016年的相對應。

表5 典型連陰雨統計

2級連陰雨與災情實況吻合年份有8年，分別是2014、1983、2003、1964、1996、1981、2005和1979年；空報1年(1984年)，無漏報。TS評分為88.9%，空報率為11.1%。因此，該分級標準適用于沿淮地區。

2.4 連陰雨時空變化特征

2.4.1 連陰雨時間變化特征

1960年以來連陰雨強度綜合指數逐年變化曲線(圖2)共出現4個極大值，分別是1985年、2000年和2016-2017年。連陰雨出現較頻繁的年段分別是1970-1985年、1996-2005年和2009-2018年。1970-1985年共出現重度連陰雨3年，中度和輕度的均4年，分別占比為19%、25%和25%；1996-2005年共出現重度連陰雨1年，中度的3年，輕度的1年，分別占比為10%、30%和10%；2009-2018年共出現重度連陰雨2年，中度的1年，輕度的4年，分別占比為20%、10%和40%。由此可見，1996-2005年除了中度連陰雨出現頻次最高外，其余等級的連陰雨次數均少于其他兩個年段的；2009-2018年中度連陰雨出現頻次最低，輕度連陰雨、重度連陰雨出現頻次最高。對綜合指數逐年變化曲線線性趨勢分析結果表明，其變化速率不顯著，相關系數為0.0001，沒有通過α=0.05的顯著性檢驗。

圖2 連陰雨綜合指數逐年變化曲線

從連陰雨年代際變化(表6)可以看出，1970s和2010s重度連陰雨最多，均出現2年；1980s和2000s均出現1年重度連陰雨年；1980s中度連陰雨最多，達到3年；2000s輕度連陰雨最少，為1年；1970s、1980s和2010s總連陰雨最多，達到6年。因此，2010s輕度、重度和總連陰雨出現年數均是所有年代里最多的。

表6 沿淮地區秋季連陰雨年代際分布 年

2.4.2 連陰雨空間變化

從連陰雨空間分布圖(圖3)(橫坐標為沿淮地區國家氣象站從西往東依次排列)可以看出，沿淮東部(鳳陽和五河)輕度連陰雨最多，淮河中西部(潁上、霍邱和鳳臺)中度連陰雨多于沿淮中東部的，沿淮西部(阜南和潁上)和中東部(淮南、懷遠和蚌埠)重度連陰雨略偏多；西部(潁上和霍邱)和東部(鳳陽和五河)總連陰雨發生較多，均為30年以上，中部的偏少。

圖3 沿淮地區秋季連陰雨各級空間分布

3 結 論

基于安徽省沿淮地區10個國家氣象站1960年到2019年秋季連陰雨降水、日照等氣象資料和災情資料及7種地方連陰雨監測指標，在評估7種地方指標適用性的基礎上，優化建立沿淮地區秋季連陰雨監測指標、連陰雨強度綜合指數公式，并對該綜合指數進行分級和時空特征分析。該指標和等級劃分適用于沿淮地區秋季連陰雨的災害評估。

(1)江蘇監測指標在7種地方連陰雨監測指標中適用性最好?；谠撝笜?，優化過程日數條件，增加4天雨日數，并通過評估檢驗，則沿淮地區秋季連陰雨監測指標為：4天及以上的連陰雨過程為一次連陰雨過程;5天及以上日雨量(20時-次日20時)達0.1 mm的日數與過程總日數的比率達70%或以上，若含無雨日，該日的日照時數在5 h以下。連續3日無0.1 mm或以上降水，作為連陰雨結束。一次過程的總雨量必須在10.0 mm以上。

(2)沿淮地區單站秋季連陰雨強度綜合指數由連陰雨總日數、連陰雨總降水量線性組成，權重分別為0.8和0.2。沿淮地區秋季連陰雨強度綜合指數為沿淮地區10個站綜合指數算術平均，并按90%、75%和50%百分位數依次將排序后的綜合指數分成重度、中度和輕度3個等級。該分級結果與災情實況較吻合，由此得出1級連陰雨(重度連陰雨)TS評分為100%，無空報和漏報；2級連陰雨(中度連陰雨)報對8年，空報1年，無漏報，TS評分為88.9%，空報率為11.1%。

(3)20世紀70年代到80年代前期及2010年以來，秋季連陰雨發生頻率高、強度大，尤其是2016年和2017年的連陰雨均呈現累計雨量多、持續時間長、日照時數少、降水強度大的特點，災害影響嚴重，為歷史罕見。沿淮東部、西部秋季連陰雨出現頻次多于中部的；沿淮東部多出現輕度連陰雨，沿淮中西部多出現中度連陰雨，中部偏東和沿淮西部多出現重度連陰雨，重度連陰雨為阜南的最多，五河的最少。