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      1961—2015年喀左縣氣象干旱分析及預(yù)報

      2018-10-12 09:26:50梁志兵孫立德馬成芝
      現(xiàn)代農(nóng)業(yè)科技 2018年16期
      關(guān)鍵詞:春旱喀左旱澇

      梁志兵 孫立德 馬成芝

      摘要 利用1961—2015年喀左氣象站4—10月的月平均氣溫和月降水量資料,采用濕潤指數(shù)分析喀左縣春季、夏季、秋季的干旱發(fā)生情況,利用灰色系統(tǒng)理論做出春旱、夏旱、秋旱的GM(1,1)預(yù)測模型。結(jié)果表明,近55年來,喀左縣春旱和秋旱發(fā)生較重,呈減輕的趨勢;夏旱發(fā)生相對較輕,但有加重的趨勢。

      關(guān)鍵詞 干旱;濕潤指數(shù);灰色預(yù)測;遼寧喀左;1961—2015年

      中圖分類號 P426.616 文獻(xiàn)標(biāo)識碼 A 文章編號 1007-5739(2018)16-0198-02

      干旱是氣象災(zāi)害中最主要的災(zāi)害,因其出現(xiàn)頻率高、持續(xù)時間長、涉及范圍廣,對國民經(jīng)濟(jì),特別是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)影響嚴(yán)重[1]??ψ罂h處于半濕潤向半干旱過渡的易旱地區(qū),降水量少,季節(jié)分配不均衡,降雨主要集中在7—8月[2]。春旱、夏旱(伏旱)、秋旱等自然災(zāi)害頻發(fā),危害較大。本文利用1961—2015年喀左縣氣溫和降水量資料,分析喀左縣干旱發(fā)生情況,同時采用灰色系統(tǒng)理論對春旱、夏旱、秋旱進(jìn)行預(yù)報。

      1 資料與方法

      1.1 資料來源

      選用1961—2015年喀左氣象站(54328)月平均氣溫和月降水量資料。按照春季(4—5月)、夏季(6—8月)、秋季(9—10月)進(jìn)行綜合分析。

      1.2 研究方法

      本文利用濕潤指數(shù)分析喀左縣干旱發(fā)生情況,濕潤指數(shù)計算公式如下:

      K=R/0.16∑t

      式中,K為月濕潤指數(shù);R為月降水量(mm);∑t為>0 ℃的月積溫,為月平均氣溫與當(dāng)月日數(shù)的乘積。

      R代表供水量,0.16∑t代表需水量,K=1.0表示農(nóng)業(yè)水分供需平衡;K<1.0表示干旱;K>1.0表示水分供大于求。K值越小表示越干旱,K值由小到大的逐漸變化說明農(nóng)業(yè)用水依次得到滿足。根據(jù)季濕潤指數(shù)由小到大的變化范圍和農(nóng)業(yè)旱澇程度,可依次劃分為9個旱澇等級(表1)。

      根據(jù)1961—2015年喀左縣月均氣溫(t)和月降水量(R)計算1961—2015年4—10月各月的K值。然后計算春季、夏季、秋季濕潤指數(shù),以此作喀左縣各季的農(nóng)業(yè)旱澇分析。

      2 干旱分析

      2.1 季農(nóng)業(yè)旱澇分析

      利用1961—2015年各季的濕潤指數(shù),對照旱澇等級和旱澇程度,分析近55年喀左縣的旱澇情況,統(tǒng)計出各季旱澇出現(xiàn)的頻率(表2)。

      春季是喀左縣易發(fā)生干旱的季節(jié),平均K值為0.46,屬于重旱區(qū),每年有不同程度的春旱發(fā)生,其中極旱頻率為23.6%,4年一遇;重旱頻率為36.4%,3年一遇;中旱為32.7%,3年一遇。只有1998年和2010年春季降水量較多,達(dá)到偏濕程度。

      夏季農(nóng)業(yè)水分條件較好,平均K值為0.98。有42%的年份夏季K值>1.0,其中1962年、1965年、1977年K值分別為1.58、1.52、1.57,達(dá)到輕澇程度。有58%的年份出現(xiàn)夏旱,其中輕旱占32.7%,中旱占23.6%,重旱占1.8%(1968年,降水量165.6 mm)。近55年中,喀左縣夏季未發(fā)生極旱。

      喀左縣秋旱發(fā)生程度較大,平均K值為0.51。82%的年份有中等以上的秋旱,其中極旱占12.7%,8年一遇;重旱占47.3%,2年一遇;中旱占21.8%,4~5年一遇;輕旱占14.5%,7年一遇。其中,2010年K值為1.41,屬于濕潤;1986年K值為1.7,達(dá)到輕澇的程度。

      2.2 干旱發(fā)生的趨勢

      圖1~3可知,近55年喀左縣春季、夏季、秋季濕潤指數(shù)(K值)變化情況。春季K值變化方程為y=0.001 6x+0.410 2,K值呈增大趨勢;夏季K值變化方程為y=-0.003 5x+1.078 2,K值呈減小趨勢;秋季K值變化方程為y=0.001 6x+0.461 5,K值呈增大趨勢。春季和秋季的濕潤指數(shù)波動增加,干旱程度有所減輕。夏季濕潤指數(shù)波動降低,夏旱程度有所加重。

      2.3 干旱年代際變化

      由表3可知,1971—1980年,春季濕潤指數(shù)(K值)最小,發(fā)生旱災(zāi)程度最重;2001—2015年春季K值較小,發(fā)生旱災(zāi)程度也較重。1981—1990年,夏季K值最小,發(fā)生旱災(zāi)程度最重;2001—2010年K值較小,發(fā)生旱災(zāi)程度較重。1961—1970年,秋季K值最小,發(fā)生旱災(zāi)程度最重;1991—2000年K值較小,發(fā)生旱災(zāi)程度較重。各年代均以春旱和秋旱發(fā)生較為嚴(yán)重,夏旱相對較輕。

      3 干旱預(yù)報

      建立灰色災(zāi)變GM(1,1)模型,只需要有x(0)(k)數(shù)列。設(shè){x(0)(k),k=1,2,…,n},n為隨機(jī)序列。由于受隨機(jī)影響,序列可能出現(xiàn)較大波動,在數(shù)據(jù)信息處理方面用“累加生成”對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,以得到隨機(jī)性弱化、規(guī)律性強(qiáng)化的數(shù)列,使雜亂無章的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為有規(guī)律的較平滑的數(shù)列,再用生成數(shù)據(jù)建立模型,最后把灰色系統(tǒng)模型得到的數(shù)據(jù),通過“累減生成”還原成原數(shù)據(jù)的平滑值[3-4]。

      3.1 春旱預(yù)報模型

      利用2009—2014年喀左縣春季的濕潤指數(shù)(K值)作為原始序列,即

      x(0)(k)=[x(0)(1),x(0)(2),…,x(0)(n)]

      =[0.61,1.11,0.21,0.41,0.31,0.61],

      累加得到x(1)(k),則

      x(1)(k)=[0.61,1.72,1.93,2.34,2.65,3.26]

      利用累加生成的數(shù)據(jù),建立春旱GM(1,1)預(yù)測模型:

      x(1)(k+1)=9.410 75exp(0.163 005×k)-8.800 75

      第一步預(yù)測得到預(yù)測值為3.764 129,再利用“累減生成”得到2015年春季K值為0.566 179。2015年4—5月降水量為76.2 mm,K值為0.54,在中旱范圍內(nèi)。預(yù)測與實況相符,預(yù)報正確。

      3.2 夏旱預(yù)報模型

      利用2011—2015年喀左縣夏季的濕潤指數(shù)(K值)作為原始序列,得出夏旱GM(1,1)預(yù)測模型:

      x(1)(k+1)=13.584 631exp(0.195 122×k)-12.284 631

      根據(jù)預(yù)測模型,預(yù)測出2016年夏季濕潤指數(shù)(K值)為1.132 406。2016年夏季降水量為411.8 mm,K值為1.14,達(dá)到偏濕程度。

      3.3 秋旱預(yù)報模型

      利用2011—2015年喀左縣秋季的濕潤指數(shù)(K值)作為原始序列,得出秋旱GM(1,1)預(yù)測模型:

      x(1)(k+1)=3.161 345exp(0.287 349×k)-3.091 345

      根據(jù)預(yù)測模型,預(yù)測出2016年秋季濕潤指數(shù)(K值)為0.829 574。2016年秋季降水量為97.0 mm,K值為0.76。

      4 結(jié)論

      (1)1961—2015年喀左縣春旱的發(fā)生最重,有93%的年份發(fā)生中等程度以上的干旱;秋旱發(fā)生較重,有82%的年份發(fā)生中等程度以上的干旱;夏旱發(fā)生相對較輕,有25%的年份發(fā)生中等程度以上的干旱。

      (2)近年來,喀左縣春旱和秋旱發(fā)生存在減小的趨勢,夏旱的發(fā)生存在增大的趨勢。1971—1980年喀左縣春旱發(fā)生程度最大;1981—1990年喀左縣夏旱發(fā)生程度最大;1961—1970年喀左縣秋旱發(fā)生程度最大。

      (3)利用灰色系統(tǒng)理論,對喀左縣春季、夏季、秋旱建立了GM(1,1)預(yù)測模型。但由于預(yù)報模型為指數(shù)形式,因而要滿足光滑條件,且預(yù)測步數(shù)應(yīng)以1~2步為宜,否則會產(chǎn)生誤差。應(yīng)用時要對模型進(jìn)行修正才能逐步提高預(yù)測的準(zhǔn)確性。

      5 參考文獻(xiàn)

      [1] 孫立德,孫虹雨.農(nóng)業(yè)病蟲害氣象學(xué)[M].沈陽:遼寧科學(xué)技術(shù)出版社,2015.

      [2] 喀左縣氣象局.農(nóng)業(yè)氣象服務(wù)手冊[M].沈陽:遼寧科學(xué)技術(shù)出版社,2012.

      [3] 龔日朝,羅鈺婕,王芳,等.湖南旱災(zāi)灰色災(zāi)變預(yù)測模型與實證研究[J].湖南科技大學(xué)學(xué)報(社會科學(xué)版),2010,13(1):86-90.

      [4] 呂小俊,謝海平,木紹良.基于灰色災(zāi)變理論的云南省干旱氣候預(yù)測研究[J].數(shù)學(xué)的實踐與認(rèn)識,2015,45(1):164-168.

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