第 42 卷 第 4 期 氣象與環(huán)境科學(xué) Vol 42 No 4 2019 年 11 月 Meteorological and Environmental Sciences Nov 2019 收 稿日期 2019 03 09 修訂日期 2019 05 17 基金項(xiàng)目 國家公益性行業(yè) 氣象 科研專項(xiàng) GYHY201506017 中國氣象局氣候變化專項(xiàng) CCSF201839 作 者簡(jiǎn)介 汪天穎 1990 女 湖 南岳陽人 工程師 碩士 從事農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害與資源研究 E mail fino1990 gmail com 通訊作者 廖玉芳 1963 女 湖 南安鄉(xiāng)人 正高級(jí)工程師 學(xué)士 從事氣候分析評(píng)估與氣候變化研究 E mail lyf 13975681873 163 com 汪天穎 廖玉芳 李晶 2018 年末湖南雨雪冰凍過程對(duì)農(nóng)業(yè)的影響及大棚積雪致災(zāi)指標(biāo)構(gòu)建 J 氣象與環(huán)境科學(xué) 2019 42 4 1 9 Wang Tianying Liao Yufang Li Jing Impact of Freezing ain and Snow Process on Agriculture in Hunan Province at the End of 2018 and Construction of Disaster Index Caused by Greenhouse Snow J Meteorological and Environmental Sciences 2019 42 4 1 9 doi 10 16765 j cnki 1673 7148 2019 04 001 2018 年末湖南雨雪冰凍過程對(duì)農(nóng)業(yè)的影響 及大棚積雪致災(zāi)指標(biāo)構(gòu)建 汪 天穎 1 2 廖 玉芳 1 2 李 晶 1 2 1 湖 南省氣象科學(xué)研究所 長沙 410118 2 氣象防災(zāi)減災(zāi)湖南省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室 長沙 410118 摘 要 研究低溫雨雪冰凍天氣過程對(duì)越冬作物的影響及塑料大棚積雪致災(zāi)指標(biāo)對(duì)開展區(qū)域農(nóng)業(yè)冬季災(zāi)害防 御 塑料大棚雪災(zāi)監(jiān)測(cè)預(yù)警具有現(xiàn)實(shí)意義 為 此 以湖南省為研究區(qū)域 基于全省 97 個(gè)地面氣象觀測(cè)站逐日氣象 資料 結(jié)合農(nóng)作物 塑料大棚災(zāi)情資料 采用 S W 檢驗(yàn) 正態(tài)分布置信區(qū)間估計(jì)方法 研究 2018年 12月 27日 2019年 1 月 3日低溫雨雪冰凍天氣過程對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的影響 并構(gòu)建了湖南省塑料大棚積 雪致災(zāi)氣象指標(biāo) 利用多元線性回歸 方程 模擬了積雪深度變化 探討了冬季大棚災(zāi)害的主要影響因素 冰凍持續(xù)與氣溫要素的關(guān)系 結(jié)果表明 過程 中全省大部分地區(qū)出現(xiàn)了 4 d 輕度及以上低溫 伴隨中度冰凍 其中湘西南 湘東北和湘北是受災(zāi)最嚴(yán)重的地區(qū) 塑料大棚和油菜 冬季蔬菜 柑橘等作物受災(zāi)嚴(yán)重 構(gòu)建得到湖南大棚致災(zāi)積雪深度指標(biāo)為 5 cm 獨(dú)立樣本驗(yàn)證結(jié) 果與實(shí)際災(zāi)情有較好一致性 日最高氣溫 最低氣溫 降水量 3 要素與積雪增量呈顯著線性相關(guān) 可用于積雪深度 預(yù)測(cè) 塑料大棚受損程度與農(nóng)村人均可支配收入 致災(zāi)因子強(qiáng)度密切相關(guān) 地區(qū)冰凍觀測(cè)狀態(tài)與日最低氣溫關(guān)聯(lián)程 度高 農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中需更加關(guān)注日最低氣溫低于 0 的出現(xiàn)和持續(xù)時(shí)間 關(guān)鍵詞 低溫雨雪冰凍 大棚 積雪 致災(zāi)指標(biāo) 中圖分類號(hào) P458 3 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼 A 文章編號(hào) 1673 7148 2019 04 0001 09 引 言 低 溫 冰凍 雪災(zāi)是影響湖南冬季農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的主 要農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害 近 10 年湖南出現(xiàn)了 4 次嚴(yán)重的 低溫雨雪冰凍天氣過程 分別在 2008 2011 2017 2018 年 均給湖南農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和經(jīng)濟(jì)造成了重大損 失 其中 2018 年 12 月的過程造成全省約 50 千公頃 農(nóng)作物受災(zāi) 4000 公頃絕收 農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)損失約 5 億元 前人從天氣 氣候的角度出發(fā) 對(duì)湖南低溫雨雪 冰凍災(zāi)害天氣成因 過程進(jìn)行了許多研究 1 4 在 低 溫雨雪冰凍天氣對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的影響方面 胡菊 芳 5 陳 正洪 6 周 慧 7 等 分別對(duì)江西 湖北 湖南 等省市的低溫雨雪冰凍天氣典型實(shí)例進(jìn)行了分析 劉布春等 8 采用分作物按不同受 災(zāi)等級(jí)面積評(píng)估 災(zāi)情法對(duì) 2008 年低溫雨雪冰凍天氣中 17 個(gè)省 市 區(qū) 的作物產(chǎn)量損失進(jìn)行了定量評(píng)估 認(rèn)為湖南是 災(zāi)損最嚴(yán)重的省份 受低溫雨雪冰凍天氣影響的主 要有蔬菜 設(shè)施農(nóng)業(yè) 經(jīng)濟(jì)林果 油菜等 9 因 災(zāi)種 危害機(jī)制不同 對(duì)作物 產(chǎn)業(yè)的影響程度也有差 異 10 有學(xué)者針對(duì)油菜 11 柑 橘 12 13 茶 樹 14 等 作 物分析了南方低溫雨雪冰凍天氣的致災(zāi)情況 塑料 大棚災(zāi)害方面 基于降雪量等氣象要素的災(zāi)害指標(biāo) 研究主要集中在東北地區(qū) 15 16 針 對(duì)南方地區(qū)的研 究尚少 本文基于湖南省 97 個(gè)縣市氣象觀測(cè)資料 結(jié)合塑料大棚 農(nóng)作物災(zāi)情信息 分析了 2018 年 12 氣象與環(huán)境科 學(xué) 第 42 卷 月 27 日 至 2019 年 1 月 3 日低溫雨雪冰凍對(duì)農(nóng)業(yè)生 產(chǎn)的影響 并針對(duì)不同災(zāi)種進(jìn)一步考察 構(gòu)建地區(qū)塑 料大棚積雪致災(zāi)的氣象指標(biāo) 積雪增量模擬方程 探 討冬季大棚災(zāi)害的主要因素 冰凍持續(xù)與氣溫要素 的相關(guān)性 為地區(qū)農(nóng)業(yè)低溫冰雪災(zāi)害防御 塑料大棚 雪災(zāi)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)預(yù)警提供科學(xué)依據(jù) 1 資 料與方法 1 1 資 料來源 氣象資料來源于湖南省氣象信息中心 包括湖 南省 97 個(gè)地面氣象觀測(cè)站 2018 年 12 月 27 日至 2019 年 1 月 3 日的逐日降水量 積雪深度 日最高 氣溫 日最低氣溫及冰凍觀測(cè)資料 災(zāi)情資料來自湖 南省各地民政部門和農(nóng)業(yè)部門的統(tǒng)計(jì)信息 2016 年 縣級(jí)農(nóng)村人均可支配收入數(shù)據(jù)來自 2017 湖南農(nóng)村 統(tǒng)計(jì)年鑒 17 1 2 研 究方法 1 2 1 低溫 降雪 冰凍災(zāi)害評(píng)估指標(biāo) 湖南低溫雨雪冰凍災(zāi)害影響的農(nóng)作物主要為蔬 菜 油菜 柑橘 茶葉等 7 為 定量化分析此次過程的 影響范圍和強(qiáng)度 定義如下評(píng)估指標(biāo) 輕度 中度 重 度低溫 對(duì)應(yīng)日最低氣溫分別為 2 9 0 0 6 9 3 0 7 0 源于湖南智慧氣象為 農(nóng)服務(wù)系統(tǒng)中冬季蔬菜凍害指標(biāo) 0 0 油菜和柑 橘凍害指標(biāo) 3 0 茶樹凍害指標(biāo) 7 0 中 雪 大雪 暴雪日數(shù)分別指降雪過程中日降水量為 2 4 4 9 mm 5 0 9 9 mm 10 0 mm 的天數(shù) 源于 國家標(biāo)準(zhǔn) GB T 21984 2008 18 輕 度 中度 重度冰 凍分別指冰凍連續(xù)日數(shù)為 1 3 d 4 6 d 7 d 源于 湖南省地方標(biāo)準(zhǔn) DB43 T 234 2004 19 1 2 2 塑料大棚積雪致災(zāi)指標(biāo)構(gòu)建 降 雪過程中 塑料大棚損壞 垮塌與積雪深度有 直接關(guān)聯(lián) 結(jié)合此次過程的縣級(jí)災(zāi)情資料 選取大 棚出現(xiàn)災(zāi)情的縣 市 整理得到對(duì)應(yīng)氣象站此次降 雪過程中截至 災(zāi)情上報(bào)日期觀測(cè)的最大積雪深度 構(gòu)建大棚積雪致災(zāi)的樣本集合 應(yīng)用 S W 檢驗(yàn)法 對(duì)最大積雪深度集合的理論概率型進(jìn)行檢驗(yàn) 20 22 該 檢驗(yàn)法通過計(jì)算順序統(tǒng)計(jì)量 W 檢驗(yàn)樣本數(shù)據(jù)的 正態(tài)性 在 95 的置信區(qū)間內(nèi) 如果 W W 0 05 則 表 示接受樣本數(shù)據(jù)服從正態(tài)分布的假設(shè) 在此基礎(chǔ) 上 以理論分布的 99 置信區(qū)間的下限作為湖南塑 料大棚積雪致災(zāi)閾值 1 2 3 積雪深度模擬 積雪深度是過程逐日積雪 融雪累積的結(jié)果 此處定義日積雪增量為觀測(cè)當(dāng)日與前 1 日的積雪深 度差值 則某日積雪深度為積雪起始日截至某日的 日積雪增量總和 SD i SD i SD i 1 1 式 中 SD i 為 積雪第 i 日的日積雪增量 cm SD i 和 SD i 1 分 別為積雪第 i 日和 i 1 日的觀測(cè)積雪深 度 cm 積雪第 i 日觀測(cè)積雪深度高于 低于 第 i 1日的 SD i 為 正 負(fù) 值 i 1 時(shí) SD 0 為 0 cm 積 雪與氣溫 降水等要素關(guān)系緊密 23 24 通 過 選取逐日最低氣溫 最高氣溫 降水量與逐日積雪增 量構(gòu)建多元線性回歸方程 25 26 構(gòu) 建氣溫 降水要 素與日積雪增量關(guān)系 SD t min t max a 0 a 1 t min a 2 t max a 3 2 式 中 t min 為 日最低氣溫 t max 為 日最高氣溫 為日降 水量 a 0 a 1 a 2 a 3 分 別為多元線性回歸方程的常數(shù) 項(xiàng)和日最低氣溫 日最高氣溫 日降水量的對(duì)應(yīng)系數(shù) 2 結(jié) 果與分析 2 1 2018 年 12 月 27 日 2019 年 1 月 3 日 湖南低 溫雨雪冰凍天氣過程對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的影響 2 1 1 低溫影響 過程低溫等級(jí)及其日數(shù)分布如圖 1 所示 輕度 及以上低溫除湘南局地 全省大部分地區(qū)出現(xiàn)了 4 d 及以上 其中湘西南部 湘中 湘北出現(xiàn) 6 d 及以上 中度及以上低溫湘西 湘北大部地區(qū)和湘中部分地 區(qū)出現(xiàn) 2 d 及以上 其中湘西 湘北部分地區(qū)出現(xiàn) 3 d 及以上 重度低溫在湘北常德地區(qū)出現(xiàn) 1 d 據(jù)統(tǒng) 計(jì) 冬季蔬菜湘中及以南輕度受害 湘北的中度受 害 油菜湘中以北發(fā)生輕至中度災(zāi)害 懷化等高海拔 山區(qū)的受害嚴(yán)重 葉片變黃 干枯 部分提前抽薹的 油菜影響較大 薹彎曲 莖稈開裂 或影響分枝形成 直接影響產(chǎn)量 柑橘在懷化 常德等市州出現(xiàn)災(zāi)情 未采摘柑橘凍爛 晚熟的雜柑凍傷 臨澧 澧縣 鼎城 區(qū) 漢壽等地柑橘受災(zāi)較重 此外 湘中以北地區(qū)油 茶 常德地區(qū)茶樹也達(dá)到凍害指標(biāo) 2 1 2 雪災(zāi)影響 繪制過程降雪等級(jí)及其日數(shù)分布見圖 2 除湘 南局地 此次過程全省大部分地區(qū)出現(xiàn)了中雪及以 上等級(jí)降雪 其中邵陽 湘西土家苗族自治州 文中 簡(jiǎn)稱 湘西州 長沙部分地區(qū)和岳陽出現(xiàn)了 2 d 或以上中雪 湘中 湘東部分地區(qū)出現(xiàn) 2 d 大雪 湘 西南和湘東北出現(xiàn) 2 d 暴雪 繪制過程觀測(cè)最大積 雪深度分布見圖 3 可知此次過程積雪高值區(qū)位于 2 第 4 期 汪 天穎等 2018 年末湖南雨雪冰凍過程對(duì)農(nóng)業(yè)的影響及大棚積雪致災(zāi)指標(biāo)構(gòu)建 湘 北常德 益陽 岳陽 積雪深度在 15 cm 以上 其次 位于湘西懷化 湘西州 張家界和湘中長沙 婁底 積 雪深度為 10 0 14 9 cm 此次過程湘中以北大 棚 溫室等農(nóng)業(yè)設(shè)施受雪災(zāi)影響較大 其中懷化中部 和北部 湘西州大部 常德南部 益陽大部 岳陽大 部 長沙北部 湘潭北部 婁底北部等地受災(zāi)較重 多 處大棚垮塌 部分反季蔬菜和水果等作物受損 懷 化 湘西州等地區(qū)柑橘出現(xiàn)災(zāi)情 樹枝壓傷 折斷 圖 1 2018 年 12 月 27日 2019年 1 月 3 日湖南輕度及以上 a 中 度及以上 b 和重度 c 低溫出現(xiàn)日數(shù)分布 圖 2 2018 年 12 月 27日 2019年 1 月 3 日 湖南中雪 a 大雪 b 和暴雪 c 日數(shù)分布 2 1 3 冰 凍影響 繪制過程冰凍等級(jí)分布見圖 4 湘東 湘南部 分地區(qū)出現(xiàn)輕度冰凍 湘西 湘南和湘北部分地區(qū) 出現(xiàn)中度冰凍 湘西南 湘中和湘北大部分地區(qū)出 現(xiàn)重度冰凍 冰凍加重了湘西南 湘中以北塑料 大棚的災(zāi)情 同時(shí)造成湘南衡陽等地積雪較淺但 未及時(shí)去除的大棚出現(xiàn)垮塌 此外 湘中以北油 菜出現(xiàn)植株結(jié)冰現(xiàn)象 高海拔山區(qū)油菜冰凍造成 葉片折斷 懷化 常德等柑橘未采摘果實(shí)結(jié)冰 出 現(xiàn)樹冠塌陷 2 2 大棚雪災(zāi)指標(biāo) 依據(jù)從湖南省各地民政部門和農(nóng)業(yè)部門收集到 的此次災(zāi)害過程的災(zāi)情統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù) 整理得到大棚積 雪致災(zāi)的樣本 24 個(gè) 樣本構(gòu)建舉例說明 災(zāi)情資料 為 1 月 4 日 冷水江蔬菜大棚垮塌 46 個(gè) 1 月 2 日 沅 江暴雪損壞蔬菜大棚 153 個(gè) 反查冷水江 沅江此次過程最大積雪深度均出現(xiàn)在 12 月 30 日 分別為 15 cm 18 cm 構(gòu)建 2 個(gè)災(zāi)情樣本為 冷水江 15 cm 沅 江 18 cm 隨 機(jī)選取 5 個(gè)樣本預(yù)留 用于指標(biāo)驗(yàn)證 用于 構(gòu)建大棚積雪致災(zāi)指標(biāo)集合的樣本共 19 個(gè) 詳細(xì)信 息列于表 1 致災(zāi)積雪深度集合的理論概率型進(jìn)行 S W 檢驗(yàn)的結(jié)果為 0 387 通過 P 0 05 顯著性檢 驗(yàn) 認(rèn)為樣本集合屬于正態(tài)分布總體 計(jì)算其正態(tài) 分布的 99 置信區(qū)間下限為 5 5 cm 即理論認(rèn)為高 于此下限的積雪深度有 99 以上概率造成塑料大 棚受災(zāi) 此處向下取整 選取積雪深度 5 cm 作為湖 南塑料大棚積雪致災(zāi)的閾值 3 氣象與環(huán)境科 學(xué) 第 42 卷 圖 3 2018 年 12 月 27日 2019年 1 月 3 日 湖南過程 觀測(cè)最大積雪深度分布 圖 4 2018 年 12 月 27日 2019年 1 月 3 日 湖南冰凍等級(jí)分布 表 1 應(yīng)用于湖南大棚積雪致災(zāi)指標(biāo)構(gòu)建的 2018 年 12 月 27日 2019年 1 月 3 日大棚受災(zāi)樣本信息 地 點(diǎn) 最大積雪深度 cm 災(zāi) 情描述 吉首 14 垮塌蔬菜大棚 120 個(gè) 連棟大棚 6 畝 苗木花卉大棚 3 個(gè) 椪柑儲(chǔ)藏庫 1 個(gè) 辰 溪 12 千里坪蔬菜基地大棚受損達(dá) 150 余個(gè) 漢壽 14 大雪共壓垮蔬菜大棚 40 個(gè) 新邵 5 106 個(gè)蔬菜大棚受損嚴(yán)重 桃江 18 倒塌育秧大棚和蔬菜大棚 316 個(gè) 沅江 18 暴雪損壞蔬菜大棚 153 個(gè) 麻陽 11 大棚受災(zāi) 2700 個(gè) 倒塌 890 個(gè) 壓垮鋼架大棚 1350 個(gè) 竹木大棚 1511 個(gè) 芷江 9 各類農(nóng)業(yè)設(shè)施大棚受損 588 個(gè) 面積 196 畝 通道 7 種植大棚受這次冰雪災(zāi)害的影響 出現(xiàn)大面積倒塌 冷水江 15 蔬菜大棚倒塌 46 個(gè) 韶山 10 倒塌草莓大棚 200 畝 湘鄉(xiāng) 12 倒塌蔬菜大棚 18 個(gè) 湘潭 10 倒塌蔬菜大棚 34 個(gè) 不少大棚遭遇不同程度損失 靖州 6 農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)作物大棚不同程度受損 123 個(gè) 武岡 5 全市目前共倒塌蔬菜 草莓等農(nóng)作物大棚 491 個(gè) 祁陽 1 大棚倒塌至少 8 處 祁東 1 倒塌大棚 8 座 綏寧 4 部分大棚設(shè)施遭到嚴(yán)重破壞 衡山 1 垮塌簡(jiǎn)易大棚 9 個(gè) 應(yīng) 用預(yù)留的獨(dú)立樣本對(duì)指標(biāo)進(jìn)行驗(yàn)證 樣本信息 和驗(yàn)證結(jié)果列于表 2 可知指標(biāo)計(jì)算得到 5 個(gè)驗(yàn)證樣 本地點(diǎn)均發(fā)生大棚雪災(zāi) 驗(yàn)證結(jié)果與災(zāi)情記錄一致性 較高 基于構(gòu)建的致災(zāi)指標(biāo)繪制本次過程大棚受災(zāi)分 布見圖 5 計(jì)算得到此次災(zāi)害地點(diǎn)位于湘西 湘北和湘 中 據(jù)災(zāi)情統(tǒng)計(jì) 懷化 湘西州 邵陽 張家界 常德 益 陽 長沙 湘潭 婁底等地區(qū)均出現(xiàn)了大棚雪災(zāi) 指標(biāo) 對(duì)大棚雪災(zāi)受災(zāi)情況有較好反映能力 表 2 預(yù) 留 2018 年 12 月 27日 2019年 1 月 3 日大棚受災(zāi)樣本的湖南大棚積雪致災(zāi)指標(biāo)驗(yàn)證結(jié)果 地 點(diǎn) 大棚災(zāi)情描述 指標(biāo)計(jì)算大棚雪災(zāi)發(fā)生情況 一致性 瀘溪 大棚損壞及垮塌共 325 棟 受災(zāi) 符合 臨湘 農(nóng)業(yè)設(shè)施特別是大棚設(shè)施遭受較大損失 受災(zāi) 符合 長沙 蔬菜 水果 花卉大棚垮塌 405 畝 受災(zāi) 符合 洪江 大棚設(shè)施損失較重 受災(zāi) 符合 新 晃 大棚設(shè)施損失較重 受災(zāi) 符合 4 第 4 期 汪 天穎等 2018 年末湖南雨雪冰凍過程對(duì)農(nóng)業(yè)的影響及大棚積雪致災(zāi)指標(biāo)構(gòu)建 圖 5 指 標(biāo)計(jì)算 2018 年 12 月 27日 2019年 1 月 3 日湖南大棚積雪受災(zāi)分布 進(jìn)一步考察此次災(zāi)害過程湖南省縣域大棚損失 量 分布 圖 6 發(fā)現(xiàn)大棚災(zāi)損數(shù)據(jù)與觀測(cè)積雪深度 分 布 圖 3 不完全一致 從致災(zāi)因子角度分析 積 雪越深 單位面積承受雪壓越大 塑料大棚越容易垮 塌 災(zāi)損越重 此次過程積雪深度大部分在 10 0 14 9 cm 的湘西地區(qū)災(zāi)損最嚴(yán)重 縣域大棚損失均 在 50 座以上 局地超過 500 座 相同積雪深度的湘 中地區(qū) 縣域大棚損失在 50 座以下 積雪深度在 15 cm以上的湘北地區(qū)災(zāi)損同樣相對(duì)較輕 部分縣域 圖 6 2018 年 12 月 27日 2019年 1 月 3 日 湖南縣域大棚雪災(zāi)損失數(shù) 個(gè) 分 布 大 棚損失在 50 座以下 局地?fù)p失不超過 500 座 基 于這種現(xiàn)象 引入 2016 年農(nóng)村人均可支配收入作為 地區(qū)防災(zāi)減災(zāi)能力指標(biāo) 見圖 7 由圖 7 可看出 塑料大棚災(zāi)損與農(nóng)村人均可支配收入呈相反分布 這可能是由目前塑料大棚冰雪災(zāi)害防御對(duì)策以人工 掃雪 燒炭融雪為主 人均收入較高 低 的地區(qū)投 入抗災(zāi)的經(jīng)費(fèi)多 少 抗 災(zāi)能力較高 低 災(zāi) 損相 對(duì)較低 高 造成的 說明塑料大棚雪災(zāi)災(zāi)損的影 響因素中 積雪深度是重要的因子之一 農(nóng)村人均可 支配收入也是重要因素 圖 7 2016 年湖南省農(nóng)村人均可支配收入分布 2 3 積雪深度模擬分析 實(shí) 現(xiàn)積雪深度反演 模擬 結(jié)合災(zāi)害指標(biāo) 對(duì)地 區(qū)大棚等農(nóng)業(yè)雪災(zāi)預(yù)報(bào)預(yù)警有重要參考意義 應(yīng)用 SPSS 構(gòu)建多元線性回歸方程 計(jì)算得到日積雪增量 與日最低氣溫 日最高氣溫 日降水量的關(guān)系式為 SD 2 428 0 224t min 0 365t max 0 685 3 式 中 SD 為日積雪增量 mm t min 為 日最低氣溫 t max 為 日最高氣溫 為 日降水量 mm 方程線性相關(guān)系數(shù)為 0 765 在 P 0 001 水平 上顯著 常數(shù)項(xiàng) 日最低氣溫 日最高氣溫 日降水量 分別在 P 0 001 P 0 1 P 0 01 P 0 001 水平 上顯著 說明選取的氣溫 降水要素與日積雪增量存 在較好的相關(guān)性 依據(jù)構(gòu)建的方程 用日最低氣溫 日最高氣溫 日降水量數(shù)據(jù)反演此次過程逐日積雪增量 并累加 5 氣象與環(huán)境科 學(xué) 第 42 卷 計(jì)算逐日積雪 深度 繪制此次過程湖南最大積雪深 度的模擬值分布見圖 8 對(duì)比過程實(shí)際觀測(cè)最大積 雪深度分布 圖 3 可知 模擬的最大積雪深度在 5 cm及以上的地區(qū)與實(shí)際分布吻合程度較高 模擬 的積雪深度在 10 cm 及以上的地區(qū)較實(shí)際的偏小 對(duì)湘西北 湘北 湘東部分地區(qū)的最大積雪深度模擬 程度有限 繪制此次過程積雪日數(shù)觀測(cè)值和模擬值 分布見圖 9 由圖 9 可知 模擬的過程積雪日數(shù)為 3 d及以上區(qū)域與實(shí)際吻合程度較高 模擬的 5 d 及 以上區(qū)域比實(shí)際略偏東南 模擬的 7 d 及以上區(qū)域 比實(shí)際的偏大 構(gòu)建的氣象要素方程能較好模擬出 5 cm及以上積雪深度 3 d 及以上積雪日數(shù)分布 可 結(jié)合氣象要素預(yù)報(bào) 用于大棚積雪致災(zāi)的預(yù)警 實(shí) 際應(yīng)用中引入積雪深度觀測(cè)值進(jìn)行訂正 利于提高 預(yù)警準(zhǔn)確度 圖 8 2018 年 12 月 27日 2019年 1 月 3 日 湖南過程 模擬最大積雪深度分布 圖 9 觀 測(cè) a 模擬 b 2018 年 12 月 27日 2019年 1 月 3 日湖南積雪持續(xù)日數(shù)分布 2 4 冰凍持續(xù)條件分析 對(duì)冰凍災(zāi)害的研究多基于日平均氣溫進(jìn)行冰凍 判 別 27 為 探究不同日氣溫要素與冰凍持續(xù)的關(guān) 系 選取湘西 湘北 湘中 湘南各 2 個(gè)代表站點(diǎn) 繪 制此次冰凍過程中日最高氣溫 日最低氣溫和冰凍 觀測(cè)變化見圖 10 各代表站呈現(xiàn)較好的一致性 日 最高氣溫和最低氣溫均 0 時(shí) 站點(diǎn)觀測(cè)中不存 在冰凍 日最高氣溫和最低氣溫均 0 時(shí) 觀測(cè)存 在冰凍 日最高氣溫 0 日最低氣溫 0 時(shí) 觀測(cè)存在冰凍 這可能由于冰凍形成與氣溫 相對(duì) 濕度 風(fēng)速要素均關(guān)系密切 而湖南冬季濕度大 近 50 年風(fēng)速下降 冬季蒸發(fā)量減少造成的 28 在 冰 凍過程中 零上氣溫融冰后 未蒸發(fā)的地表水易在零 下環(huán)境繼續(xù)結(jié)冰 說明湖南地區(qū)冰凍觀測(cè)狀態(tài)與日 最低氣溫關(guān)聯(lián)性高 6 第 4 期 汪 天穎等 2018 年末湖南雨雪冰凍過程對(duì)農(nóng)業(yè)的影響及大棚積雪致災(zāi)指標(biāo)構(gòu)建 圖 10 2018年 12月 27日 2019年 1月 4日 湘西 a b 湘北 c d 湘中 e f 和湘南 g h 代表站點(diǎn)日最高氣溫 最低氣溫和冰凍觀測(cè)變化 3 結(jié) 論與討論 1 2018 年 12 月 27日 2019年 1 月 3 日 湖南大 部分地區(qū)出現(xiàn)了 4 d 輕度及以上低溫 伴隨中度 冰凍 湘西南 湘中以北大部分地區(qū)出現(xiàn) 2 d 中 度及以上低溫 伴隨重度冰凍 其中湘西南懷化 湘 東北岳陽 益陽地區(qū)出現(xiàn) 2 d 暴雪 湘北常德出現(xiàn) 1 d重度低溫 是受災(zāi)最嚴(yán)重的地區(qū) 過程造成塑料 大棚和油菜 冬季蔬菜 柑橘等作物受災(zāi)嚴(yán)重 2 基于 2018 年 12 月湖南低溫雨雪冰凍過程 中的塑料大棚災(zāi)害樣本 結(jié)合逐日氣象觀測(cè)資料 采 用 S W 檢驗(yàn) 正態(tài)分布置信區(qū)間估計(jì)等方法 構(gòu)建 大棚積雪致災(zāi)指標(biāo) 并使用獨(dú)立樣本進(jìn)行驗(yàn)證 驗(yàn) 證結(jié)果與實(shí)際災(zāi)情吻合度較高 得到湖南塑料大棚 致災(zāi)的積雪深度閾值為 5 cm 3 塑料大棚災(zāi)損量與致災(zāi)因子積雪深度分布 不完全一致 與地區(qū)防災(zāi)減災(zāi)能力農(nóng)村人均可支配 收入呈現(xiàn)相反分布 說明防災(zāi)減災(zāi)能力也是冬季大 7 氣象與環(huán)境科 學(xué) 第 42 卷 棚災(zāi)害的主要影響因素之一 4 構(gòu) 建了湖南地區(qū)日最高氣溫 最低氣溫 降 水量與日積雪增量的多元線性回歸方程 各要素與 日積雪增量均呈顯著相關(guān) 積雪深度和日數(shù)的模擬 結(jié)果與實(shí)際觀測(cè)符合度較高 可以結(jié)合災(zāi)害指標(biāo) 通 過該 3 要素預(yù)報(bào)反演實(shí)現(xiàn)塑料大棚等雪災(zāi)預(yù)警 5 湖南地區(qū)冰凍觀測(cè)狀態(tài)與日最低氣溫關(guān)聯(lián) 程度高 冬季農(nóng)業(yè)生產(chǎn)上需更關(guān)注日最低氣溫低于 0 的出現(xiàn)和持續(xù)時(shí)間 災(zāi)情樣本數(shù)量和質(zhì)量是構(gòu)建災(zāi)害精細(xì)化分級(jí)指 標(biāo)的基礎(chǔ) 受災(zāi)情樣本量的限制 文中僅就 2018 年 末湖南雨雪冰凍過程中的災(zāi)情數(shù)據(jù)對(duì)塑料大棚積雪 致災(zāi)指標(biāo)進(jìn)行了探討 指標(biāo)是否適用于長年代大棚 雪災(zāi)判別 有待增加長時(shí)間序列的災(zāi)情數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn) 證 為提高災(zāi)害樣本的數(shù)量和質(zhì)量 首先需加強(qiáng)信 息互通 其次需增加過程災(zāi)情收集 農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害常 具有持續(xù)性和延續(xù)性 定時(shí)收集災(zāi)害過程中的災(zāi)損 數(shù)據(jù)利于重現(xiàn)作物受災(zāi)過程 量化災(zāi)變閾值 基于積雪深度和大棚實(shí)際災(zāi)情數(shù)據(jù) 本文構(gòu)建 得到湖南省塑料大棚雪災(zāi)指標(biāo)為 5 cm 該指標(biāo)與 既有的遼寧塑料大棚雪災(zāi)致災(zāi)閾值下限 6 cm 15 相 比 略低 可能由于長江中下游地區(qū)處于雪壓高值 區(qū) 29 地 區(qū)雪壓與遼寧的相比較高 相同體積的雪 質(zhì)量更大 更易造成塑料大棚出現(xiàn)災(zāi)損 深入考察 本研究的災(zāi)情樣本 發(fā)現(xiàn)局部地區(qū)積雪深度顯著低 于構(gòu)建的指標(biāo)時(shí)同樣出現(xiàn)大棚災(zāi)損 如衡陽地區(qū)的 3 個(gè)樣本積雪深度為 1 cm 時(shí)即出現(xiàn)大棚垮塌 調(diào)查 得到受災(zāi)主要原因是大棚跨度過大 棚架抗壓能力 弱 為避免 減輕災(zāi)害損失 生產(chǎn)中需按照相應(yīng)的建 造規(guī)范建造大棚 與此同時(shí) 湖南塑料大棚災(zāi)損與 防災(zāi)減災(zāi)能力密切相關(guān) 湘西地區(qū)是湖南抗災(zāi)能力 最薄弱的地區(qū) 且主要地形是山地 海拔較高 易受 南方 雨雪 冰凍 低溫 串發(fā)災(zāi)害的影響 30 一 方面需加強(qiáng)防 災(zāi)減災(zāi)能力培訓(xùn) 另一方面可以通過 發(fā)展地區(qū)農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害保險(xiǎn) 31 提高農(nóng)戶生產(chǎn)保障 參 考文獻(xiàn) 1 周 慧 黃小玉 黎祖賢 等 湖南 2008 年極端冰凍特大災(zāi)害氣候 特點(diǎn)及影響評(píng)估 J 中國農(nóng)業(yè)氣象 2009 30 增刊 148 153 2 廖 玉芳 吳賢云 杜東升 等 2008 年湖南低溫雨雪冰凍天氣分析 與數(shù)值模擬 J 自然災(zāi)害學(xué)報(bào) 2011 20 2 169 176 3 姚 蓉 許霖 張海 等 湖南 2008 2011 年兩次低溫雨雪冰凍災(zāi)害 成因與影響對(duì)比分析 J 災(zāi)害學(xué) 2012 105 4 75 79 91 4 李 麗 徐勛建 馮濤 等 湖南地區(qū)雨雪冰凍過程中的高空急流演 變特征 J 氣象與減災(zāi)研究 2017 40 2 132 140 5 胡 菊芳 王懷清 彭靜 等 2008 年 1 2 月江西低溫雨雪冰凍災(zāi) 害分析評(píng)估 J 氣象與減災(zāi)研究 2008 31 1 67 72 6 陳 正洪 史瑞琴 李蘭 湖北省 2008 年初低溫雨雪冰凍災(zāi)害特點(diǎn) 及影響分析 J 長江流域資源與環(huán)境 2008 17 4 639 644 7 周 慧 朱國強(qiáng) 禹偉 等 湖南 2008 年極端冰凍特大災(zāi)害成因分 析及影響評(píng)估 J 災(zāi)害學(xué) 2009 24 1 80 85 8 劉 布春 李茂松 霍治國 等 2008 年低溫雨雪冰凍災(zāi)害對(duì)種植業(yè) 的影響 J 中國農(nóng)業(yè)氣象 2008 29 2 242 246 9 趙 琳娜 馬清云 楊貴名 等 2008 年初我國低溫雨雪冰凍對(duì)重點(diǎn) 行業(yè)的影響及致災(zāi)成因分析 J 氣候與環(huán)境研究 2008 54 4 556 566 10 鄭 大瑋 李茂松 霍治國 2008 年南方低溫冰雪災(zāi)害對(duì)農(nóng)業(yè)的影 響及對(duì)策 J 防災(zāi)科技學(xué)院學(xué)報(bào) 2008 10 2 1 4 11 張 學(xué)昆 張春雷 廖星 等 2008 年長江流域油菜低溫凍害調(diào)查 分析 J 中國油料作物學(xué)報(bào) 2008 115 1 122 126 12 謝 深喜 湖南省 2008 年柑桔凍害特點(diǎn)及應(yīng)對(duì)策略 J 湖南農(nóng) 業(yè) 2008 6 10 13 金 國花 秋冬異常天氣影響下柑橘生長的響應(yīng) J 江西農(nóng)業(yè)學(xué) 報(bào) 2018 30 9 99 102 14 賴 全康 郭忠春 楊平仲 等 2008 年三江縣茶葉冰凍災(zāi)害調(diào)查 報(bào)告 J 廣西農(nóng)學(xué)報(bào) 2008 23 增刊 81 84 15 陳 妮娜 蔣大凱 王瀛 等 遼寧省設(shè)施農(nóng)業(yè)大風(fēng)和暴雪致災(zāi)指 標(biāo) J 江蘇農(nóng)業(yè)科學(xué) 2013 41 11 386 387 16 張 淑杰 陳艷秋 王萍 等 東北地區(qū)最大雪深 雪壓及日光溫室 垮棚致災(zāi)指標(biāo) J 生態(tài)學(xué)雜志 2016 35 6 1601 1607 17 劉 崇斌 高勇 鄧風(fēng)華 等 2017 湖南農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒 M 長沙 湖南省統(tǒng)計(jì)局 2017 32 34 18 辛吉武 許向春 葉曉東 等 GB T 21984 2008 短期天氣預(yù)報(bào) S 北京 中國標(biāo)準(zhǔn)出版社 2008 19 陸魁東 帥細(xì)強(qiáng) 李文華 等 DB43 T 234 2004 氣象災(zāi)害術(shù)語 和分級(jí) S 長沙 湖南省氣象局 2004 20 莊崇洋 黃清麟 馬志波 等 典型中亞熱帶天然闊葉林各林層 直徑分布及其變化規(guī)律 J 林業(yè)科學(xué) 2017 53 4 18 27 21 王 紀(jì)軍 竹磊磊 胡彩虹 等 隴海 京廣線沿線河南段年最大 風(fēng)速和年最大積雪深度重現(xiàn)期研究 J 氣象與環(huán)境科學(xué) 2016 39 3 9 14 22 楊 霏云 朱玉祥 李文科 等 統(tǒng)計(jì)方法在中國農(nóng)業(yè)氣象中的應(yīng) 用進(jìn)展 J 氣象與環(huán)境科學(xué) 2016 39 3 121 129 23 胡 淑娟 雷曉云 邢坤 等 西天山氣象因子對(duì)融雪期積雪深度 影響通徑分析 J 氣象與環(huán)境科學(xué) 2017 40 3 33 37 24 龍 菲 何文英 陳洪濱 阿爾山地區(qū)積雪變化特征 J 氣象與環(huán) 境科學(xué) 2016 39 2 82 89 25 李 述訓(xùn) 吳通華 青藏高原地氣溫度之間的關(guān)系 J 冰川凍土 2005 27 5 627 632 26 檀 艷靜 1981 2016 年河南省冬小麥產(chǎn)量對(duì)氣象因素變化的響 應(yīng) J 氣象與環(huán)境科學(xué) 2018 41 4 108 116 27 王 遵婭 趙珊珊 張強(qiáng) 我國冰凍日出現(xiàn)的氣象條件分析及其判 別模型 J 高原氣象 2011 30 1 158 163 28 張 婷婷 章新平 吳華武 等 湘江流域蒸發(fā)皿蒸發(fā)量的變化趨 勢(shì)及原因分析 J 氣候變化研究進(jìn)展 2013 47 1 35 42 29 金 新陽 王健 王國硯 等 GB50009 2012 建筑結(jié)構(gòu)荷載規(guī)范 S 北京 中國建筑工業(yè)出版社 2012 8 第 4 期 汪 天穎等 2018 年末湖南雨雪冰凍過程對(duì)農(nóng)業(yè)的影響及大棚積雪致災(zāi)指標(biāo)構(gòu)建 30 白 媛 張建松 王靜愛 基于災(zāi)害系統(tǒng)的中國南北方雪災(zāi)對(duì)比研 究 以 2008 年南方冰凍雨雪災(zāi)害和 2009 年北方暴雪災(zāi)害為例 J 災(zāi)害學(xué) 2011 98 1 14 19 31 劉 蘭芳 肖志成 劉沛林 等 中國南方林業(yè)冰凍災(zāi)情評(píng)價(jià)及防 災(zāi)減災(zāi)對(duì)策 以 2008 年湖南冰災(zāi)為例 J 農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化研究 2009 30 2 195 198 Impact of Freezing ain and Snow Process on Agriculture in Hunan Province at the End of 2018 and Construction of Disaster Index Caused by Greenhouse Snow Wang Tianying 1 2 Liao Yufang 1 2 Li Jing 1 2 1 Hu nan Meteorological esearch Institute Changsha 410118 China 2 Key Laboratory of Hu nan Meteorological Disaster Prevention and Mitigation Changsha 410118 China Abstract Studying the impact of cryogenic freezing rain and snow on winter crops and the disaster index of snow cover on plastic greenhouses are of realistic significance to the prevention of regional agri cultural disaster in winter and the monitoring and early warning of greenhouse snow disaster For this pur pose this paper takes Hunan province as a research area and studies the impact of cryogenic freezing event which took place from 27 December 2018 to 3 January 2019 in Hunan on agriculture by using the daily data from 97 meteorological stations and the disaster data of crops and plastic greenhouses as well as the Shapiro Wilk test and normal distribution methods Besides the meteorological disaster index of plas tic greenhouse snow in Hunan is constructed the multiple linear regression is used for snow depth simula tion and the main factors of winter greenhouse disasters and the relationship between temperature and freezing duration are discussed The results show that most parts of Hunan suffered 4 d light degree or over light degree low temperature injury during the process accompanied by moderate freezing of which southwestern northeastern and northern parts of Hunan were the worst hit areas with plastic greenhouse and crops like oilseed rape winter vegetable and citrus being seriously injured The constructed disaster index of greenhouse snow is 5 cm and the result of independent sample verification shows better consis tency with what happened actually The daily maximum temperature minimum temperature and precipi tation amount have significant linear correlations to snow accumulation which could be applied in snow depth predicting The damage to plastic greenhouses is closely related to the rural disposable income per capita and hazard factor intensity The frozen state in the study area is highly correlated with the daily minimum temperature so more attentions should be paid to the occurrence and duration of daily low tem perature below 0 in agricultural production Key words cryogenic freezing rain and snow greenhouse snow accumulation disaster index 9