邱玉超，徐 刚，李桂美，黄会杰

(西南大学 地理科学学院/三峡库区生态环境教育部重点实验室，重庆 400715)

强对流天气是指在有利的大尺度环流背景下，由活动十分激烈的中小尺度天气系统产生的雷雨大风、冰雹、龙卷风、短时强降水等灾害性天气。由于强对流天气具有发生突然、持续时间短、局地性强、天气剧烈、破坏力极大等特点，常常给社会经济和人们的生产生活造成巨大的损失。各级政府部门要求对重大的强对流灾害天气过程能快速做出灾前预评估、灾中应急评估、灾后综合评估工作，以期为防灾减灾、灾害救援和灾后恢复重建提供科学依据。

气象工作者对强对流天气做了大量的研究，这些研究主要从天气学角度分析了强对流天气形成和发展的天气背景、雷达回波、反演风场等，寻找强对流天气的发生、发展的机制，其最终目的是解决强对流天气的预报问题[1-3]。而从灾害学的角度，对强对流天气危险度的研究较少。现有的强对流天气灾害研究主要集中在雷雨大风、冰雹或短时强降水等单一强对流天气的危险度、灾害损失评估或风险评估方面[4-8]，少有关于区域性强对流天气综合危险度的评价研究。

在一定的时空尺度下，在一次区域性强对流天气过程中，往往存在大风、冰雹和短时强降水等强对流天气的并发和群发现象；或者是在同一地点，同时发生多种强对流天气；或者是多地发生同一种强对流天气。多种强对流天气叠加和放大，会增强其破坏力，易造成极其严重的强对流天气灾害，因而有必要对区域性强对流天气综合危险度进行评价。本文基于强对流天气学、灾害系统论和区域灾害危险度评价理论与方法[9-12]，以重庆市为例，将区域性强对流天气过程中出现的各种强对流天气作为一个整体，采用加权综合评价方法，评估区域性强对流天气类型组合综合危险度，旨在为强对流天气灾害的防灾减灾和灾后快速评估提供科学依据。

1　资料来源与研究方法

重庆市位于四川盆地东部，地处青藏高原与长江中下游平原的过渡地带，辖区北部、东部和南部为中山区和低山区，中部为平行岭谷区，西部为丘陵区。重庆市属亚热带湿润季风气候，冬暖夏热，降水丰富但季节分配不均。由于受中、小尺度天气系统、地形、地理位置等因素的影响，重庆市雷雨大风、冰雹、短时强降水等强对流灾害天气频发，常常给人民群众生命财产、社会经济带来重大损失。例如，2010年5月6日的强对流灾害天气过程造成重庆市垫江区、梁平区等17个区县受灾，32人死亡，直接经济损失6亿多元[1]。

1.1　资料来源

资料来源于重庆市气象局，主要根据强对流天气观测记录与受灾情况，选取了1981～2014年发生的52次强对流天气过程，所发生的强对流天气主要是短时强降水、大风和冰雹天气。本文对它们的定义如下[13]：

短时强降水：单站1 h降水量≥20 mm的降水。重庆市4个区县以上(含4个区县)出现短时强降水为一次区域性短时强降水天气过程。

大风：平均风力≥6级(10.8～13.8 m/s)、阵风≥7级(13.9～17.1 m/s)且伴有雷雨的天气。重庆市6个区县以上(含6个区县)出现大风为一次区域性大风天气过程。

冰雹：从雷雨云中降落至地面的固态降水物。重庆市3个区县以上(含3个区县)发生冰雹为一次区域性冰雹天气过程。

在选取的52次强对流天气过程中，累计发生短时强降水587站次，大风319站次，冰雹126站次。

由于每一次区域性天气过程的天气形势、天气环流条件，以及天气系统的发展演变的差异，所发生的强对流天气类型组合、强度和范围是不同的。对重庆市区域性天气长期记录资料进行整理和分析，归纳出重庆市常见的4种区域性强对流天气类型组合，并对其定义如下：

重庆市6个区县以上(含6个区县)出现大风、3个区县以上(含3个区县)发生冰雹为一次区域性大风冰雹天气过程。

重庆市6个区县以上(含6个区县)出现大风、3个区县以上(含3个区县)发生冰雹、4个区县以上(含4个区县)出现短时强降水为一次区域性大风冰雹短时强降水天气过程。

重庆市6个区县以上(含6个区县)出现大风、4个区县以上(含4个区县)出现短时强降水为一次区域性短时强降水大风天气过程。

重庆市4个区县以上(含4个区县)出现短时强降水为一次区域性短时强降水天气过程。

本文选取的重庆市52次区域性强对流天气过程中，区域性大风冰雹短时强降水天气过程16次，区域性大风冰雹天气过程11次，区域性短时强降水大风天气过程3次，区域性短时强降水天气过程22次。

1.2　区域性强对流天气类型组合综合危险度的评价方法

1.2.1评价思路区域性强对流天气类型组合综合危险度与区域性强对流天气类型组合有关，也与每一种区域性强对流天气的强度和覆盖范围呈正比。为了全面反映区域性强对流天气类型组合综合危险度的大小，分2个层次进行综合评价。第1层次，区域性强对流天气单一类型危险度评价。分别构建区域性短时强降水、区域性大风和区域性冰雹的危险度评价指标体系；对各评价指标进行极差标准化，以消除指标量纲的影响；采用层次分析法对不同的评价指标赋予权重。标准化后的强对流天气危险度评价指标值分别乘上相应的权重后相加，得到区域性单种类强对流天气的危险度。第2层次，区域性强对流天气多类型组合综合危险度评价。为了体现不同类型强对流天气致灾能力的差别，采用层次分析法确定区域性短时强降水、区域性大风和区域性冰雹在区域性强对流天气类型组合综合危险度评价中的权重。各种区域性强对流天气的危险度乘上对应的权重后相加，得到区域性强对流天气类型组合综合危险度评估值。

1.2.2区域性强对流天气单一类型危险度评价

1.2.2.1区域性短时强降水危险度评价指标

(1)区域最大1 h降雨量(Pai)

Pai=max(Pij),j=1,2,…,m

(1)

(2)区域平均最大1 h降雨量(Pbi)

(2)

(3)区域性短时强降水覆盖范围(Pci)

(3)

(1)～(3)式中：Pai为重庆市第i次区域性强对流天气过程中，达到短时强降水标准的气象站的最大1 h降水量的极值。max()为最大值函数，Pij为重庆市第i次区域性强对流天气过程中第j个达到短时强降水标准的气象站的最大1 h降水量，m为第i次区域性强对流天气过程中重庆市达到短时强降水标准的气象站个数，M为重庆市气象站的总数。

1.2.2.2区域性大风危险度评价指标选用以下3个指标评价区域性大风危险度：

(1)区域最大风速指标(Wai)

Wai=max(Wij),j=1,2,…,n

(4)

(2)区域平均最大风速指标(Wbi)

(5)

(3)区域性大风覆盖范围指标(Wci)

(6)

(4)～(6)式中，max()为最大值函数，Wij为重庆市第i次区域性强对流天气过程中第j个达到大风标准的气象站最大风速，n为第i次区域性强对流天气过程中重庆市达到大风标准的气象站个数。

1.2.2.3区域性冰雹危险度评价指标选取平均冰雹直径和冰雹覆盖范围2个指标评估区域性冰雹危险度。

(1)平均冰雹直径指标(Bai)

(7)

(2)区域性冰雹覆盖范围指标(Bbi)

(8)

(7)～(8)式中，Bij为重庆市第i次区域性强对流天气过程中第j个气象站的冰雹直径，z为评估区域内出现冰雹的气象站数。

1.2.2.4评价方法为了消除区域性单种类强对流天气危险度评价指标量纲的影响，对各指标进行极差标准化处理。各指标的标准化值乘以指标的权重并相加，分别得到区域性短时强降水危险度Hpi、区域性大风危险度Hwi、区域性冰雹危险度Hbi。

区域性短时强降水危险度评价模型：

(9)

(9)式中，Hpi为第i次区域性强对流天气过程中区域性短时强降水危险度，i=1，2，…，n，Pai为第i次区域性强对流天气过程中区域最大1 h降雨量指标值，Pamin和Pamax分别为区域最大1 h降雨量指标序列的最小值和最大值，WPa为区域最大1 h降雨量指标的权重(0.33)；Pbi为第i次区域性强对流天气过程中区域平均最大1 h降雨量指标值，Pbmin和Pbmax分别为区域平均最大1 h降雨量指标序列的最小值和最大值，WPb为区域平均最大1 h降雨量指标的权重(0.36)；Pci为第i次区域性强对流天气过程中区域性短时强降水覆盖范围指标值，Pcmin和Pcmax分别为区域性短时强降水覆盖范围指标序列的最小值和最大值,WPc为区域性短时强降水覆盖范围指标的权重(0.31)。

(10)

(10)式中，Hwi为第i次区域性强对流天气过程中区域性大风危险度，i=1，2，…，n，Wai为第i次区域性强对流天气过程的区域最大风速指标值，Wamin和Wamax分别为区域最大风速指标序列的最小值和最大值，WWa为区域最大风速指标的权重(0.32)；Wbi为第i次区域性强对流天气过程的区域平均最大风速指标值，Wbmin和Wbmax分别为区域平均最大风速指标序列的最小值和最大值，WWb为区域平均最大风速指标的权重(0.38)；Wci为第i次区域性强对流天气过程的区域性大风覆盖范围指标值，Wcmin和Wcmax分别为区域性大风覆盖范围指标序列的最小值和最大值,WWc为区域性大风覆盖范围指标的权重(0.30)。

区域性冰雹危险度评价模型：

(11)

(11)式中，Hbi为第i次区域性强对流天气过程中区域性冰雹危险度，i=1，2，…，n，Bai为第i次区域性强对流天气过程中平均冰雹直径指标值，Bamin和Bamax分别为平均冰雹直径指标序列的最小值和最大值，WBa为平均冰雹直径指标的权重(0.53)；Bbi为第i次区域性强对流天气过程中区域性冰雹覆盖范围指标值，Bbmin和Bbmax分别为区域性冰雹覆盖范围指标序列的最小值和最大值，WBb为区域性冰雹覆盖范围指标的权重(0.47)。

1.2.3区域性强对流天气多类型组合综合危险度评价在一次区域性强对流天气过程中出现的强对流天气类型越多，每一种强对流天气的强度和范围越大，区域性强对流天气所具有的破坏性能量越大，其危险度就越高。另一方面，每一种强对流天气的危害是不一样的，应根据研究区各种强对流天气灾害的历史资料分析，确定每一种强对流天气在区域性强对流天气类型组合综合危险度计算中的权重。针对重庆市4种主要的区域性强对流天气类型组合，采用综合加权的评价方法评价它们的综合危险度：

区域性大风冰雹短时强降水综合危险度(Hpwbi)评价模型：

Hpwbi=0.38Hpi+0.40Hwi+0.22Hbi

(12)

区域性大风冰雹综合危险度(Hwbi)评价模型：

Hwbi=0.59Hwi+0.41Hbi

水稻立枯病是水稻育苗期间发生普遍、危害严重的病害，轻者点片发生，重者毁床。由于病原菌种类，为害时期和发病环境不同，立枯病有芽腐、针腐、黄枯和青枯四种类型。最常见的是黄枯型和青枯型。黄枯多发生于二叶期前后，症状是早晨观察叶尖不吐水，以后萎蔫枯黄，心叶卷曲。初期茎基变褐，根毛稀少暗白，以后逐渐发锈变褐，茎基软化，拔取心叶时易与茎基部脱离。青枯属于生理性病害，多发生于三叶期前后。在低温、阴雨之后，天气骤睛、升温之时特别容易发病。主要病症是，病苗叶尖不吐水，心叶及上部叶片“打绺”呈针状，颜色青灰，最后整株枯萎致死。防治立枯病，必须预防为主，综合防治，打总体战。

(13)

区域性短时强降水大风综合危险度(Hpwi)评价模型：

Hpwi=0.58Hpi+0.42Hwi

(14)

区域性短时强降水危险度(Hpi)按(9)式计算。

2　重庆市区域性强对流天气类型组合综合危

险度评价结果

按上述区域性强对流天气类型组合综合危险度评价方法，分别计算出重庆市4种主要的区域性强对流天气类型组合的综合危险度，并构成区域性强对流天气类型组合综合危险度序列；采用百分位法计算区域性强对流天气类型组合综合危险度序列的第95百分位数、第75百分位数和第45百分位数，据此将区域性强对流天气类型组合综合危险度分为4个等级[14-16](表1)。

表1　重庆市区域性强对流天气类型组合综合危险度等级划分标准

2.1　区域性大风冰雹短时强降水综合危险度

在1981～2014年重庆市52次区域性强对流天气过程中，区域性大风冰雹短时强降水强对流天气过程出现了16次。其中特大危险1次，占6.25%；重大危险3次，占18.75%；较大危险5次，占31.25%；一般危险7次，占43.75%。此类区域性强对流天气过程的影响范围很广，渝西部、渝中部和渝东北部地区是主要的受灾地区，尤其是渝西部地区是重灾区，渝东南地区较少发生。区域性大风冰雹短时强降水强对流天气过程常从渝西部地区开始，然后向渝中部和渝东北部地区移动；有时也从渝东北地区开始，向渝西部地区发展。区域性大风冰雹短时强降水强对流天气过程具有显著的时间分布规律，年内主要发生在4月和5月，占75%，其次是7月；日内主要发生在午后至上半夜。在强对流天气过程中，大风、冰雹和短时强降水一齐袭来，破坏能力很强，危害十分严重，常造成重大人员伤亡和财产损失。综合危险度居第一位的是1986年5月19日区域性大风冰雹短时强降水强对流天气过程，重庆市西部和中部地区有6个区县刮7级以上大风，荣昌瞬时最大风速超过40 m/s；4个区县降冰雹，荣昌和大足冰雹最大直径达到10 cm，局地积雹厚度30 cm；14个区县发生短时强降水，荣昌最大1 h降水量83 mm。大风、冰雹和短时强降水造成的灾害十分严重。仅荣昌区和大足区死亡75人，重伤190人，轻伤3176人；全部和部分倒塌房屋13.4万间；农作物受灾面积3.4万hm2，损失粮食9.8万t；水利、交通和工矿企业等的直接经济损失1.7亿元[17]。

2.2　区域性大风冰雹综合危险度

重庆市区域性大风冰雹强对流天气过程主要发生在4月份，其次是6～8月；受影响的区域主要是渝西部地区和中部地区，其次是渝东南地区和渝东北地区。当发生全市范围的大风冰雹强对流天气时，春季的区域性大风冰雹强对流天气过程是从渝西部地区向渝东北地区发展移动；夏季则从渝东北地区向渝西部地区移动。由于大风冰雹强对流天气影响范围广，而且2种具有很强破坏能力的强对流天气叠加，使得大风冰雹强对流天气具有较高的危险度，常造成严重的灾害损失。在本文评价的11次区域性大风冰雹综合危险度中，特大危险1次，占9.10%；重大危险2次，占18.18%；较大危险3次，占27.27%；一般危险5次，占45.45%。综合危险度居第一位的是2008年6月5日区域性大风冰雹，它发生在重庆市中部和东部地区。长寿区、涪陵区、丰都县、石柱县和垫江区等9个区县出现冰雹，降雹持续10～20 min，冰雹直径1～2 cm；开州区、忠县、涪陵区和垫江区等6个区县出现7～8级大风。此次大风冰雹强对流天气造成长寿区和垫江区等9个区县受灾，受灾人口27.7万人；农作物受灾面积4.2万hm2，绝收面积近2000 hm2；倒塌房屋303间，受损2.6万间；直接经济损失1.7亿元[18]。

2.3　区域性短时强降水大风综合危险度

区域性短时强降水大风强对流天气过程主要出现在夏季，尤以8月份居多。这类区域性强对流天气过程的影响范围大、强度高，具有较强的破坏力。在本文评价的3次区域性短时强降水大风综合危险度中，特大危险1次，较大危险1次，一般危险1次。危险度居第1位的是2010年8月1日发生的区域性短时强降水大风强对流天气过程，区域性大风主要发生在渝西部地区，江津区、长寿区和璧山区等14个区县发生7级以上阵性大风，最大风力达到11～12级。与此同时发生全市性的短时强降水，共有26个区县出现短时强降水。此次强对流天气过程造成2人死亡，5人受伤。转移安置约1万人；房屋倒塌1479间，受损26424间；农作物受灾面积7601 hm2；直接经济损失5916.2万元[18]。

2.4　区域性短时强降水综合危险度

在这类强对流天气过程中，只出现短时强降水，但它是重庆市各类区域性强对流天气过程中出现次数最多的强对流天气过程，共发生22次，占本文研究的52次区域性强对流天气过程的42.31%。区域性短时强降水天气过程影响范围广，常常波及全市，如2010年7月4日共有31个区县出现短时强降水。区域性短时强降水的降水强度大，22次区域性短时强降水过程的平均最大1 h降水量82 mm，最大1 h降水量极值达180.9 mm(2012年7月21日，荣昌盘龙)。因此，区域性短时强降水的综合危险度高。在本文所评价的22次区域性短时强降水案例中，特大危险2次，占9.09%；重大危险5次，占22.73%；较大危险5次，占22.73%；一般危险10次，占45.45%。其中综合危险度居第一位的是2012年7月21日发生的区域性短时强降水天气过程，全市共有23个区县出现短时强降水，平均最大1 h降水量50.0 mm,最大1 h降水量极值180.9 mm，打破了重庆市有气象记录以来的极值，在全国都实属罕见。此次过程全市因灾死亡5人，受灾人口89万人，转移安置19.6万人；农作物受灾面积29700 hm2；房屋倒塌4500间，受损1.2万间；直接经济损失近4亿元。

3　小结与讨论

区域性强对流天气过程是一个动态系统，在一定的时间和空间尺度下，可能发生雷暴、短时强降水、大风和冰雹等多种强对流天气，具有多灾种并发或群发的性质和特征。多灾种的叠加会加大区域性强对流天气过程的变异强度和危险性，可能会造成重大人员伤亡和经济损失。

本文基于强对流天气学、灾害系统论和区域灾害危险度评价理论与方法，将区域性强对流天气过程中出现的各种强对流天气作为一个整体，按区域性强对流天气类型组合，采用加权综合评价方法，评估区域性强对流天气类型组合综合危险度。

笔者归纳总结出重庆市4种主要的区域性强对流天气类型组合，并对其作出了确切的定义，使区域性强对流天气类型组合综合危险度评价规范、合理、准确。

区域性强对流天气类型组合综合危险度与区域性强对流天气类型组合有关，也与每一种区域性强对流天气的强度和覆盖范围呈正比。分区域性强对流天气单一类型和多类型组合2个层次，综合评价区域性强对流天气类型组合综合危险度。从而使评价结果更加全面、准确；而且评价方法简单易行，可满足区域性强对流天气灾后快速评估的需要。

重庆市区域性短时强降水天气过程主要发生在6～9月份，在各类强对流天气过程中，它出现的次数最多，且影响范围广，降水强度大，危害严重。在本文研究的22次区域性短时强降水天气过程中，特大危险2次，重大危险5次，较大危险5次，一般危险10次。区域性大风冰雹短时强降水强对流天气过程多出现在春季；发生次数较多，影响范围大，而且3种破坏性很强的强对流天气同时袭来，常造成重大灾害损失。在所研究的16次区域性大风冰雹短时强降水天气过程中，特大危险1次，重大危险3次，较大危险5次，一般危险7次。区域性大风冰雹强对流天气过程主要出现在春季，其次是夏季，受影响地区主要是渝西部和中部地区。这类强对流天气过程出现次数较多，风雹强度较大，危险性较高。在所研究的11次区域性大风冰雹天气过程中，特大危险1次，重大危险2次，较大危险3次，一般危险5次。区域性短时强降水大风强对流天气过程主要出现在夏季，影响范围广、强度大，但出现次数较少。在所研究的3次区域性短时强降水大风强对流天气过程中，特大危险1次，较大危险1次，一般危险1次。

尽管本文对区域性强对流天气类型组合综合危险度评价做了一些尝试和探索，但还存在值得进一步深入研究的问题。受资料获取的限制，本文在评价重庆市区域性强对流天气类型组合综合危险度时，选取的研究案例较少，没有分析和评估雷暴的危险度。区域性强对流天气过程中不同类型的强对流天气的致灾能力是有差异的，它们对区域性强对流天气类型组合综合危险度的贡献是不一样的。如何准确地反映这种差异，是一个相当复杂的难题，还有待作深入的研究。建立的区域性强对流天气综合危险度评价模型较简单，应该进一步探索建立精度更高的评价模型。

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