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      2019年六安市旱情分析與應(yīng)對策略

      2021-06-17 02:28徐路全沈艷
      安徽農(nóng)學(xué)通報 2021年10期
      關(guān)鍵詞:六安市旱情

      徐路全 沈艷

      摘 要:旱情分析是科學(xué)應(yīng)對旱災(zāi)的基礎(chǔ),是制定防災(zāi)、減災(zāi)、救災(zāi)措施及評價其效果的前提。該文結(jié)合六安市歷年旱災(zāi)情況,分析了2019年六安市旱情的等級與成因,并提出針對性的應(yīng)對措施。

      關(guān)鍵詞:六安市;旱情;旱情指標(biāo);旱情等級

      中圖分類號 P407文獻標(biāo)識碼 A文章編號 1007-7731(2021)10-0131-03

      1 引言

      隨著水利工程的全面建設(shè)和水資源的合理調(diào)度,我國發(fā)生大面積嚴(yán)重干旱的可能性已大為減小,但仍不能完全避免極端氣候帶來的局部干旱問題?;诖?,從不同角度全面分析旱情的成因、旱情的程度和制定防災(zāi)、減災(zāi)、救災(zāi)措施依舊十分必要。分析旱災(zāi)可以科學(xué)引調(diào)水,提高水資源利用效率,貫徹水利新發(fā)展理念,構(gòu)建水資源利用新發(fā)展格局[1]。所以,合理確定干旱分析指標(biāo)對于科學(xué)描述、分析干旱類型和確定旱災(zāi)等級,進而制定合理應(yīng)對策略具有重要的指導(dǎo)意義[2]。

      2 旱情特征

      2.1 旱情分析指標(biāo)與標(biāo)準(zhǔn) 干旱指標(biāo)和干旱標(biāo)準(zhǔn)作為分析旱情的基本參數(shù),也是防災(zāi)、減災(zāi)、救災(zāi)的基礎(chǔ)。描述和界定干旱等級的標(biāo)準(zhǔn)和指標(biāo)多種多樣,比較常用的標(biāo)準(zhǔn)有《旱情等級標(biāo)準(zhǔn)》《區(qū)域旱情等級》《氣象干旱等級》[3-5];常用的評價指標(biāo)有土壤水分狀況、連續(xù)無雨日數(shù)、降水量距平百分率[6]等。根據(jù)相應(yīng)的評價標(biāo)準(zhǔn)和評價指標(biāo)將干旱等級劃分為輕度干旱、中度干旱、嚴(yán)重干旱、特大干旱4類。

      根據(jù)《旱情等級標(biāo)準(zhǔn)》降水量距平百分率計算公式如下:

      [Dp(%)=P-PP×100] (1)

      式中:[Dp]為降水量距平百分率(%);[P]為計算時段內(nèi)降水量(mm);[P]多年同期平均降水量(mm),宜采用近30年的平均值。旱情等級劃分表見下表2。

      2.2 六安市歷史旱情特點 六安市歷史上自然災(zāi)害頻繁。據(jù)統(tǒng)計,新中國成立以來出現(xiàn)嚴(yán)重旱災(zāi)的年份有1953、1958、1959、1966、1967、1977、1978、1988、1992、1994、2000、2001、2011和2013年。本地區(qū)干旱有連續(xù)出現(xiàn)及水旱災(zāi)害交錯的特點,如1958—1959年、1966—1967年、1976—1978年、1994—1995年、2000—2001年等為連續(xù)2~3年干旱;而1954、1956、1963、1991、2001年等又在大水后出現(xiàn)較大旱情。

      2.3 2019年六安市旱情及特點 2019年六安市累計降雨802mm,較常年同期減少3成。入汛以來至12月16日,全市面平均降雨量534.5mm,較常年同期減少4成。其中,8月12日至12月16日,全市面降雨量198.5mm,較常年同期減少近5成,具體災(zāi)情見表3。

      2019年六安市旱情主要特點有:(1)最大連續(xù)無雨日數(shù)突破歷史達到17~26d,最大連續(xù)無有效降雨日數(shù)達52~66d,居歷史第6位;(2)全市大、中、小型水庫及塘壩蓄水均較常年減少4成,加劇了農(nóng)業(yè)灌溉及城鎮(zhèn)生產(chǎn)生活用水的壓力;(3)受旱面積大,涉及范圍廣,持續(xù)時間長。根據(jù)安徽省應(yīng)急管理廳提供數(shù)據(jù)所繪六安市旱情分布見圖1。

      2.4 2019年旱情分析及成因

      2.4.1 旱情分析 通過表1干旱等級劃分指標(biāo)和六安市旱情特點可知,2019年六安市干旱等級為嚴(yán)重干旱。通過降水量距平百分率計算公式和表2降水量距平百分率旱情等級劃分表可知,2019年六安市干旱等級為中度干旱;通過六安市旱情分布圖可知,2019年六安市干旱等級為中度偏嚴(yán)重干旱,局部地區(qū)存在特大干旱。2種不同的評價標(biāo)準(zhǔn)得出不一樣的旱情等級,可能是以下原因:

      (1)從不同角度度量和劃分旱情等級本身便存在專業(yè)領(lǐng)域、分析邊界、度量標(biāo)準(zhǔn)無法統(tǒng)一和相互換算的“先天不足”。

      (2)不同劃分標(biāo)準(zhǔn)基于的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)不完全一樣,存在數(shù)據(jù)和結(jié)果的不可比擬性和參照性。另外,不同標(biāo)準(zhǔn)之間的結(jié)果如何進行換算尚無定論。

      (3)目前行業(yè)與部門間存在不同干旱等級劃分標(biāo)準(zhǔn),但尚未形成統(tǒng)一體系,沒有相關(guān)使用領(lǐng)域、范圍的標(biāo)準(zhǔn)和要求,從而造成分析同一干旱現(xiàn)象得出不一樣的結(jié)果的情況。

      (4)初期各部門分析數(shù)據(jù)與最終統(tǒng)計匯總數(shù)據(jù)在數(shù)量和質(zhì)量上存在很大差距。

      (5)考慮問題的全局性和出發(fā)點不同,需要對有關(guān)旱情問題進行相應(yīng)總結(jié)與系統(tǒng)取舍,如此也會造成旱情分析結(jié)果的不同。

      2.4.2 旱情成因 2019年,由于夏秋季降雨量較常年大幅減少,持續(xù)氣溫偏高,全市水庫塘蓄水量持續(xù)下降。大型水庫蓄水位低于死水位運行,部分小型水庫出現(xiàn)干涸,全市秋季灌溉用水影響嚴(yán)重,灌溉缺水矛盾突出。從地形上看,淠河、史河、杭埠河均發(fā)源于大別山區(qū),雖水資源豐富,但每年雨季過后,山水泄入天然河道,而80%的崗丘地帶卻求水不得。從地域上看,灌區(qū)外的西部山區(qū)雨多而耕地少,灌區(qū)內(nèi)的丘陵區(qū)降雨量偏少而耕地集中,北部沿淮地區(qū)降雨量更少,水資源與耕地資源不相匹配。從時間上看,年降雨量分布不均,一般夏季雨豐,而夏秋之交農(nóng)作物需水高峰期卻雨量稀少。各地區(qū)具體受旱原因如下:

      (1)金安區(qū)受旱主要原因是境內(nèi)淠河灌區(qū)渠道年久失修,淤積嚴(yán)重,且各骨干渠道互不相通,水資源調(diào)配困難;同時區(qū)域內(nèi)丘陵地區(qū)及南部山區(qū)骨干攔、蓄水設(shè)施少,蓄水能力不足。

      (2)裕安區(qū)受旱主要原因是水源性缺少導(dǎo)致的供水能力不足。其中汲東干渠渠首實際供水能力遠未達到設(shè)計供水能力的一半,導(dǎo)致史河灌區(qū)尾部常常出現(xiàn)無水可用;同時區(qū)域內(nèi)缺少骨干大型蓄水工程,蓄水能力不足。

      (3)葉集區(qū)受旱主要原因是渠系退化嚴(yán)重,無法灌溉;同時缺少骨干蓄水工程,蓄水能力不足。

      (4)霍邱縣東部丘崗區(qū)是汲東干渠的末梢灌區(qū),由于汲東干渠及上游支渠未經(jīng)系統(tǒng)治理,來水量已不能滿足該區(qū)域的灌溉需求。北部沿淮洼地為沿淮、沿河洼地排灌區(qū),作為史河灌區(qū)的末梢,常常出現(xiàn)無水可用現(xiàn)象。

      (5)舒城縣受旱主要原因是杭北、舒廬干支渠淤積嚴(yán)重,且缺少補給水源;同時區(qū)域內(nèi)水庫、塘壩淤積嚴(yán)重,蓄水能力不足。

      (6)金寨縣受旱主要原因是中西部地區(qū)缺少骨干水源工程,現(xiàn)狀主要依靠山澗溪流上的小型堰壩引水自流灌溉,干旱期灌溉無法保障;現(xiàn)有水庫等水源工程大多未配套輸水渠道、管道等設(shè)施,不能充分發(fā)揮灌溉供水效益;區(qū)域內(nèi)灌口集、徐沖灌區(qū)輸配水渠道及建筑物配套不完善,缺乏二級提水設(shè)施,嚴(yán)重影響灌溉效益。

      (7)霍山縣受旱主要原因是區(qū)域內(nèi)蓄水工程淤積嚴(yán)重且數(shù)量偏少,蓄水能力不足;同時灌區(qū)工程老化,灌溉面積萎縮嚴(yán)重。

      3 提升六安市應(yīng)對旱災(zāi)能力的工程與非工程措施

      3.1 工程措施 工程措施包括有水源工程、提水工程、引調(diào)水及水系連通工程、灌區(qū)續(xù)建配套更新改造工程和高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田建設(shè)等。通過擬建和恢復(fù)工程措施可新增興利庫容1.05億m3,新增灌溉面積150420hm2,解決276.13萬人的飲水問題,新增提水流量251.87m3/s,新增續(xù)建配套及節(jié)水改造總面積231113.33hm2,新增高標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)田95700hm2。

      同時通過臨淮崗樞紐綜合利用工程抬高蓄水位至24m,增加蓄水庫容1.07億m3,通過城西湖、城東湖抬高蓄水工程分別增加蓄水庫容1.89億m3和1.5億m3,通過佛子嶺、磨子潭水庫清淤工程不僅能提升水質(zhì),還可增加蓄水庫容0.8~1.0億m3。

      3.2 非工程措施 (1)完善全市應(yīng)急調(diào)水預(yù)案體系。加強全市應(yīng)急調(diào)水方案體系建設(shè),制訂完善本地區(qū)應(yīng)急調(diào)水方案,以保障發(fā)生重、特大干旱時,通過緊急引調(diào)水,滿足調(diào)入地區(qū)城鄉(xiāng)的基本供水需求。

      (2)研究骨干調(diào)水工程與沿線工程協(xié)同調(diào)度。研究引江濟淮等調(diào)水工程和沿線湖、庫及灌區(qū)之間供水工程的協(xié)同調(diào)度,重點研究調(diào)水、水庫和河湖之間水量配置,適當(dāng)加大生產(chǎn)生態(tài)用水使用河道、湖泊水的比重,預(yù)留出水庫優(yōu)質(zhì)水用于保障城鎮(zhèn)居民生活。

      (3)研究皖西大別山水庫群優(yōu)化調(diào)度。結(jié)合本次規(guī)劃的淠史杭灌區(qū)連通工程,響洪甸、梅山水庫連通工程等,研究進行水庫間均衡調(diào)度,做好雨洪資源利用,進一步增強綜合供水能力。

      (4)開展臨淮崗洪水控制工程綜合利用研究。推進出臺臨淮崗洪水工程控制辦法,充分發(fā)揮臨淮崗洪水控制工程綜合利用效益。

      (5)推進灌區(qū)信息集成整合。建立淠史杭灌區(qū)既有自動測報屬地數(shù)據(jù)源標(biāo)準(zhǔn),建立信息匯交/交換系統(tǒng),以專用集成、既有共享的模式,對灌區(qū)續(xù)建配套工程信息化建設(shè)項目的灌區(qū)用水監(jiān)測數(shù)據(jù)源進行歸一整合,融合灌區(qū)基礎(chǔ)信息,建設(shè)統(tǒng)一的灌區(qū)專用數(shù)據(jù)庫,實現(xiàn)一數(shù)一源。

      4 結(jié)語

      采用更加科學(xué)嚴(yán)謹(jǐn)?shù)暮登榉治鰳?biāo)準(zhǔn)與指標(biāo),是科學(xué)、全面、系統(tǒng)分析旱災(zāi)的前提。但是采用科學(xué)嚴(yán)謹(jǐn)?shù)姆治鰳?biāo)準(zhǔn)與指標(biāo)需要大量的數(shù)據(jù)與時間計算分析,不利于即時防災(zāi)、減災(zāi)、救災(zāi)。建議在旱情發(fā)生初期選擇相對粗略的分析標(biāo)準(zhǔn)與指標(biāo),如農(nóng)作物受旱面積、影響人畜飲水安全數(shù)等簡單易得數(shù)據(jù);后期詳細分析與救災(zāi)效果后評價時,可選用諸如作物水分狀況、土壤水分狀況等科學(xué)、嚴(yán)謹(jǐn)?shù)姆治鰳?biāo)準(zhǔn)與指標(biāo)。

      在以后的防災(zāi)、減災(zāi)、救災(zāi)上需要大力推進旱情衛(wèi)星遙感監(jiān)測運用,逐步做到點、面旱情相互印證,提高區(qū)域受旱面積、受旱等級監(jiān)測的準(zhǔn)確性和區(qū)域定位精準(zhǔn)性。做到初次分析的原始數(shù)據(jù)和粗略指標(biāo)為后續(xù)的精確分析提供一定的數(shù)據(jù)支撐;后續(xù)的精確分析為前期的粗略分析進行一定程度的驗證與糾偏。

      參考文獻

      [1]安徽省水利水電勘測設(shè)計研究總院有限公司.六安市農(nóng)業(yè)灌溉供水保障規(guī)劃[R].2020.

      [2]孫曉秀.區(qū)域旱情指標(biāo)評估方法研究與應(yīng)用[J].中國防汛抗旱,2010:46-49.

      [3]SL424-2008,旱情等級標(biāo)準(zhǔn)[S].北京:中國水利水電出版社,2009.

      [4]GB/T32135-2015,區(qū)域旱情等級[S].北京:中國標(biāo)準(zhǔn)出版社,2016.

      [5]GB/T20481-2017,氣象干旱等級[S].北京:中國標(biāo)準(zhǔn)出版社,2017.

      [6]Yang S E,Wu B f. Calculation of monthly precipitation anomaly percentage using web-serviced remote sensing data[C].International Conference on Advanced Computer Control.IEEE, 2010:621-625. (責(zé)編:王慧晴)

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