黎永鹏 赵国蓉 赵占秀

摘要 利用灾害性天气统计数据，对海北藏族自治州2009—2018年主要灾害性天气时空变化特征及影响进行分析。结果表明，对海北地区影响较大的灾害性天气依次是冰雹、暴雨和大风;汛期（5—9月）是灾害性天气的高发期，同时也是气象灾害的集中期;近年来大风天气呈减弱趋势，而冰雹、暴雨天气呈现波动的趋势;刚察地区是3种灾害性天气的高发区，气象灾害却主要集中出现在门源地区;近年来海北地区农作物受灾面积和直接經济损失都呈增长趋势，因气象灾害死亡人数呈明显下降趋势;冰雹灾害对海北地区影响最大，其次是暴雨洪涝灾害;2016年是海北地区受气象灾害影响最严重的年份。

关键词 气象灾害;时空变化特征;海北州

中图分类号：P468.028 文献标识码：A 文章编号：2095-3305（2020）02-076-02

DOI： 10.19383/j.cnki.nyzhyj.2020.02.029

Analysis of Main Disastrous Weather and Its Influence Characteristics in Haibei Area

LI Yong-peng  et al（Meteorological Station of Haibei Tibetan Autonomous Prefecture，Haibei，Qinghai 810200）

Abstract Based on the statistical data of disastrous weather，the temporal and spatial characteristics and impacts of major disastrous weather from 2009 to 2018 in Haibei Tibetan Autonomous Prefecture were analyzed. The results showed that hail，rainstorm and gale were the most important disastrous weather in Haibei. The flood season （May to September） was the high occurrence period of disastrous weather，and also the concentration period of meteorological disasters. In recent years，the gale weather had weakened，while the hail and rainstorm weather had fluctuated. Gangcha area was the high incidence area of three kinds of disastrous weather，but the meteorological disasters were mainly concentrated in Menyuan area. In recent years，the affected area and direct economic loss of crops in Haibei area were increasing，and the number of deaths due to meteorological disasters was obviously decreasing. Hail disaster had the greatest impact on Haibei area，followed by rainstorm and flood disaster. 2016 was the most serious year affected by meteorological disasters in Haibei area.

Key words   Meteorological disaster;Temporal and spatial variation characteristics;Haibei Prefecture

据统计，全球86%的重大自然灾害、59%的因灾死亡、84%的经济损失和91%的保险损失是由气象及其衍生灾害引起的。青海省海北藏族自治州地处青藏高原东北部，是青海省人口最为密集的区域之一，也是青海省灾害性天气高发地区之一，每年因气象灾害造成的经济损失为数百万至亿元不等，灾害性天气对海北藏族自治州农牧业、交通能源等国民经济部门生产和人民生活产生不同程度的影响。在全球气候变暖的大背景下，各类极端天气气候事件频发，冰雹和强降水等气象灾害造成的损失和影响也不断加重。笔者利用灾害性天气统计数据，分析研究海北地区近年来灾害性天气特征、气象灾害变化及影响等，以期对灾害的强度、造成的损失和影响程度等有进一步的认识，为更好地开展气象灾害风险预警及气象防灾减灾工作等提供科学依据和技术支持。

1 资料与方法

气象灾害是指由于气象原因能够直接或间接造成生命伤亡和人类社会财产损失的灾害，包括3项基本要素：致灾因子、受灾体和灾害损失;致灾原则是气象灾害等级划分的唯一原则。以海北地区海晏、门源、祁连和刚察2009—2018年灾害性天气统计数据、灾情公报等为基础数据，得到海北地区冰雹、大风、暴雨灾害性天气及气象灾害数据序列。

2 灾害性天气特征

2.1 时间分布

2.1.1 月变化 海北地区全年各月均有灾害性天气发生（图1）。冰雹天气出现在4—10月，以8月最多，占比30%。暴雨天气发生在4—8月，以8月最多，占比48%。大风天气全年都有出现，1—4月发生最为频繁，以3月最多，占比18%。大风天气是海北地区持续时间最长、发生次数最多的灾害性天气。

2.1.2 年变化  由图2可知，2009—2018年海北地区冰雹天气的发生频次从2009年开始递减，又在2014年增加至峰值，随后又递减，至2017年又增加，呈现出不断波动的趋势;暴雨天气的发生呈现出波动中略有增加的趋势;大风天气的发生频次在2010年达到最大值，随后递减，至2018年降低為最少。由此可见，10年间海北地区的大风天气呈减弱规律，而冰雹、暴雨天气呈现出不断波动的趋势。

2.2 空间分布

海北地区冰雹、大风天气主要集中出现在刚察，其次是海晏;大雨天气主要集中出现在刚察，其次为门源。由此看出，海北的灾害性天气主要集中在南部环湖地区，发生灾害性天气的概率高于祁连山区。

3 气象灾害灾情特征及影响

3.1 灾情特征

灾情损失评估中比较常用的3项指标分别是人口灾度、农作物灾度和经济灾度。选用海北地区气象灾害灾情数据中的受灾人口和死亡人数作为人口灾度指标，农作物受灾面积作为农作物受灾指标，直接经济损失作为经济灾度指标来进行气象灾害灾情特征及影响分析。从气象灾害的分布来看，2009—2018年海北地区暴雨洪涝灾害发生次数最多，占比52%，其次是冰雹灾害，占比38%。10年间气象灾害影响人口达6.7万，农作物受灾面积达427.57 km2，直接经济总损失达4.31亿元人民币（表略）。从人口灾度指标来看，造成人员受灾的气象灾害主要集中在冰雹、暴雨洪涝灾害，其受灾人口分别占全部受灾人口的70.8%和8.6%，两者共占总受灾人口的比例为79.4%。农作物灾度指标方面，导致农作物损失的主要气象灾害是冰雹灾害，其造成的农作物受灾面积占全部农作物受灾面积的96%。从经济灾度指标看，直接经济损失大部分由冰雹和暴雨洪涝灾害造成，两者造成的直接经济损失分别占全部直接经济损失的81%和18%，以冰雹灾害造成的直接经济损失为最多。从海北4个县的气象灾害直接经济损失来看，以门源县的损失最大，占比73%，其次是祁连，占比16%。

根据灾情公报，近10年海北地区因气象灾害导致的死亡人数为4人，呈下降趋势，全部由暴雨洪涝引发的房屋倒塌和雷电灾害所致，出现在2009—2013年。因气象灾害导致的农作物受灾面积呈增长趋势，最多的年份是2016年，达到135.32 km2，占比30%，其次是2015年。因气象灾害导致的直接经济损失呈增长趋势，最多的年份是2016年。农作物受灾面积和直接经济损失无论是10年变化趋势还是最大年份都有较好的相关（图3）。

3.2 气象灾害影响

3.2.1 冰雹  海北地区冰雹天气具有来势迅猛、破坏力强、影响范围广而局地性强的特点，给国民经济建设，尤其是农业生产带来严重危害。冰雹打毁庄稼，损坏建筑物，砸伤人畜，造成重大损失，甚至危及人民的生命安全。2009—2018年对海北地区造成灾害影响的冰雹天气共有15次，直接经济损失占10年所有气象灾害的81%。期间，影响最为严重的是2016年8月27日发生在门源县的冰雹天气，共造成20 186户受灾，直接经济损失高达2.16亿元。

3.2.2 暴雨洪涝  暴雨洪涝灾害对海北的影响仅次于冰雹，其农作物灾度指标、经济灾度指标和受灾人口指标均为第2。暴雨（包括短时暴雨）造成城乡积涝，房屋、围墙倒塌，冲毁农田、草场，以及引发山洪、滑坡、泥石流等次生灾害。对海北地区造成灾害影响的暴雨天气（包括短时暴雨）共有25次，直接经济损失占10年间所有气象灾害导致直接经济损失的18%。

3.2.3 大风  海北地区地广人稀，大风造成的直接经济损失较低，但频发的大风天气也常常给农牧业生产造成一定的危害。大风不仅可以拔起草根、刮去表土和种籽，使作物根部外露，造成死苗等危害，还因加剧了土壤蒸发，使墒情锐减，加重干旱的严重程度，虽造成的直接气象灾害比重较小，但其对海北地区的影响不容忽视。

参考文献

[1] 罗晓玲，胡丽萍，杨梅.近30年石羊河流域气象灾害特征及风险评估技术研究[J].中国农学通报，2015，31（32）：205-210.

[2] 郑伟杰，黄晓东，徐碧裕.江门市气象灾害特征及影响分析[J].广东气象，2016，38（2）：46-49.

责任编辑：郑丹丹