王一鳴 何苑寅 馬楚 趙麗芬
摘要 利用2010—2019年石林烤煙受冰雹災(zāi)害理賠數(shù)據(jù)和雷達(dá)回波資料,分析近10年石林地區(qū)冰雹特征。結(jié)果表明:自2010年后烤煙受雹災(zāi)增多,每年的7月和8月是烤煙受冰雹災(zāi)害最多的月份,冰雹出現(xiàn)頻率分別為35.3%和31.4%;冰雹災(zāi)害主要出現(xiàn)在12:00以后,主要冰雹路徑有4條,氣象部門需在加強(qiáng)對冰雹的監(jiān)測、預(yù)報(bào)的基礎(chǔ)上,建立健全防雹相關(guān)體系,指導(dǎo)相關(guān)部門采取有效的措施進(jìn)行人工防雹,減少損失。
關(guān)鍵詞 冰雹;時空分布;路徑;人工防雹
中圖分類號:S572 文獻(xiàn)標(biāo)識碼:B 文章編號:2095–3305(2022)02–0085–03
石林彝族自治縣(以下簡稱石林縣)地處滇東高原腹地,位于云南滇中地區(qū),昆明市東南部,境內(nèi)大部分地區(qū)高低起伏,特殊的地理地貌造成許多利于降雹的中小地形,如山谷帶、馬蹄形地形、山間盆地等,易產(chǎn)生局地強(qiáng)對流天氣,形成冰雹云降雹。冰雹具有區(qū)域性強(qiáng)、時間短、破壞強(qiáng)等特點(diǎn),可瞬間使農(nóng)、林、牧等農(nóng)業(yè)生產(chǎn)遭受巨大的損失,甚至無收。
近30年,眾多學(xué)者對云南滇中地區(qū)的強(qiáng)對流及冰雹天氣進(jìn)行研究。段瑋等[1-2]等對云南冰雹災(zāi)害氣候特征及其變化進(jìn)行研究。蔣雯玉[3-6]等研究了云南地區(qū)冰雹云回波識別方法。田人妃等[7-10]研究了冰雹對烤煙的危害。
石林縣是農(nóng)業(yè)大縣,農(nóng)業(yè)產(chǎn)值在國民經(jīng)濟(jì)中占比很大,烤煙作是石林縣重要的經(jīng)濟(jì)作物,減少烤煙災(zāi)害,對農(nóng)村脫貧攻堅(jiān)和開展好鄉(xiāng)村振興有重要意義。但近些年對石林地區(qū)冰雹路徑的研究不多。
20年前,石林氣象工作者,通過調(diào)查農(nóng)作物受災(zāi)(冰雹)、地形分析等研究石林冰雹的時空分布和防御措施,并結(jié)合天氣學(xué)理論繪制了石林縣冰雹路徑。該路徑對石林的冰雹防御以及人工防雹點(diǎn)建設(shè)起到較大作用,但隨著近幾十年城鎮(zhèn)化的推進(jìn)、氣候變化、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的調(diào)整等因素,以前的冰雹路徑可能會有變化。隨著昆明棋盤山雷達(dá)站的布設(shè),雷達(dá)回波資料可以準(zhǔn)確記錄每次冰雹云發(fā)生、發(fā)展和移動方向,為準(zhǔn)確分析冰雹路徑提供了可能。
本文使用2010—2019年棋盤山數(shù)字化天氣雷達(dá)資料,分析保險(xiǎn)公司提供的2010—2019年石林烤煙受冰雹災(zāi)害理賠數(shù)據(jù),分析冰雹云的發(fā)生、發(fā)展以及移動規(guī)律,為石林農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和人工影響天氣提供技術(shù)支持。
1 資料和研究方法
1.1 資料
研究資料為保險(xiǎn)公司提供的2010—2019年石林烤煙受冰雹災(zāi)害理賠數(shù)據(jù)和昆明雷達(dá)站提供的2010—2019年雷達(dá)資料。資料選取標(biāo)準(zhǔn)[11]:(1)保險(xiǎn)理賠數(shù)據(jù)必須與雷達(dá)回波資料相對應(yīng),且雷達(dá)有完整回波資料;(2)一天之中發(fā)生多次需要分別統(tǒng)計(jì);(3)受災(zāi)范圍大于1個鄉(xiāng)鎮(zhèn)(街道),冰雹云強(qiáng)度在45 dBz 以上,回波頂高在 6 km 以上。
1.2 研究方法
通過收集的2010—2019年烤煙受冰雹災(zāi)害數(shù)據(jù),查找對應(yīng)時段的雷達(dá)回波數(shù)據(jù),對每次過程的回波資料進(jìn)行分析和總結(jié)。在分析烤煙受災(zāi)區(qū)域,查找對應(yīng)雷達(dá)回波移動路徑時,主要有4種情況[12]:(1)從外移入石林區(qū)域的回波,以進(jìn)入地作為冰雹路徑起點(diǎn);(2)在本地生成的以達(dá)到指標(biāo)的位置為起點(diǎn)(石林大部分強(qiáng)過程為此路徑);(3)分散進(jìn)入的以每條路徑的進(jìn)入地位置為起點(diǎn),分別統(tǒng)計(jì);(4)從外進(jìn)入后與本地生成相結(jié)合的,分段統(tǒng)計(jì)起點(diǎn)。
2 結(jié)果與分析
2.1 石林地區(qū)冰雹災(zāi)害的特征分析
利用2010—2019年烤煙受冰雹災(zāi)害數(shù)據(jù)和雷達(dá)回波數(shù)據(jù),統(tǒng)計(jì)了多年平均的年(10 a)、月、日石林地區(qū)冰雹災(zāi)害的頻數(shù)。
圖1為2010—2019年石林地區(qū)冰雹次數(shù)年變化圖。從圖中可以看出,冰雹出現(xiàn)次數(shù)有所增加,處于上升趨勢,且規(guī)律性強(qiáng),一般3年左右有一次多冰雹災(zāi)害。
2.2 冰雹次數(shù)的月變化
從圖2可以看出,4—9月為石林冰雹災(zāi)害頻發(fā)期,其中以7月出現(xiàn)次數(shù)最多,其次為8月;從候分布來看,8月的第1~3候和7月的第5候、第6候冰雹次數(shù)較多。上述分析表明,石林冰雹季節(jié)性較強(qiáng),主要出現(xiàn)在6—8月,為石林季節(jié)交替、對流旺盛月份,而年初年末由于受冷空氣影響不利于冰雹形成。
2.3 冰雹日變化
對石林地區(qū)降雹分時段統(tǒng)計(jì)表明(圖3),14:00~19:00為降雹高峰期,即午后時段。主要原因?yàn)槲绾笙聣|面接受太陽輻射能多,地表升溫快,湍流運(yùn)動加強(qiáng),致使近地面的上升氣流運(yùn)動加強(qiáng),有利于不穩(wěn)定的天氣系統(tǒng)發(fā)展。
2.4 冰雹的地理分布
冰雹災(zāi)害天氣的形成主要決定于大氣環(huán)流的各種狀況和自然地理?xiàng)l件。石林屬于低緯高原,境內(nèi)山脈縱橫,有許多利于冰雹的中小地形,從而造成石林冰雹分布差異顯著。各鄉(xiāng)鎮(zhèn)街道中:圭山鎮(zhèn)最多,西街口鎮(zhèn)和長湖鎮(zhèn)次多,這也是近幾年石林縣建設(shè)的人工影響作業(yè)點(diǎn)主要分布在這3個鄉(xiāng)鎮(zhèn)(圖4)。
3 冰雹路徑
通過統(tǒng)計(jì)的烤煙受災(zāi)數(shù)據(jù),分析每次受災(zāi)的天氣過程,疊加在石林區(qū)劃圖(圖5)[13-14],從圖5中可以看出石林主要有4條冰雹災(zāi)害路徑。
第1條:西北路徑為最主要冰雹路徑,冰雹從陸良縣進(jìn)入圭山鎮(zhèn)、長湖鎮(zhèn)等地,并向南移動,發(fā)生頻次最多。
第2條:偏南路徑為主要冰雹路徑,冰雹從彌勒市進(jìn)入長湖鎮(zhèn)、西街口鎮(zhèn)和圭山鎮(zhèn)等地,并向西北方向移動,發(fā)生頻次次多。
第3條:偏東路徑為次主要冰雹路徑,冰雹從宜良縣進(jìn)入鹿阜街道、板橋街道等地,并西南方向移動,發(fā)生頻次較多。
第4條:西偏南路徑為一般冰雹路徑,冰雹從瀘西縣等進(jìn)入圭山鎮(zhèn)、長湖鎮(zhèn)等地,并沿東北方向移動,發(fā)生頻次一般。
在4條路徑中,第1條和第2條最多,這與石林縣烤煙冰雹災(zāi)害綜合風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃圖劃分的風(fēng)險(xiǎn)一致。圖6為長湖鎮(zhèn)東部、西街口鎮(zhèn)和圭山鎮(zhèn)大部分在次高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域。
4 石林人工防雹工作情況
人工防雹工作隨著精細(xì)化氣象服務(wù)的要求,處于不斷試驗(yàn)和應(yīng)用階段,因此石林縣氣象局在開展人影工作時,也在加強(qiáng)人工防雹工作的規(guī)劃,有步驟地推進(jìn)人工防雹工作科學(xué)發(fā)展。截至2021年,石林縣設(shè)立17個固定點(diǎn),冰雹路徑最多的位置作業(yè)點(diǎn)占比達(dá)59%,詳細(xì)見表1。17個固定點(diǎn)分別是林口鋪、威黑水庫、格渣、林森村、乍龍、蓑衣山、小戈丈、七角塘、山頭上、宜普勒、宜政、結(jié)勝水庫、小屯、維則、舍波、糯黑、尾博邑,盡可能地保護(hù)烤煙。
5 總結(jié)
石林縣自2010年后烤煙受雹災(zāi)增多,且每3年即出現(xiàn)一多災(zāi)害年。每年的7月和8月是烤煙受冰雹災(zāi)害最多的月份,冰雹出現(xiàn)頻率分別為35.3%和31.4%;分析冰雹日變化規(guī)律表明,冰雹災(zāi)害發(fā)生主要出現(xiàn)在12:00以后,其中13:00~20:00降雹位頻率為79.4%。
石林縣冰雹路徑主要有4條。多雹帶集中在圭山鎮(zhèn)、長湖鎮(zhèn)、西街口鎮(zhèn)等地。
在分析冰雹活動規(guī)律,時空分布特點(diǎn)和加強(qiáng)對冰雹的監(jiān)測、預(yù)報(bào)的基礎(chǔ)上,需要建立健全防雹相關(guān)體系,不斷創(chuàng)新工作思路,提高防雹綜合協(xié)調(diào)能力,做好人工防雹宣傳,擴(kuò)大人工防雹工作的群眾基礎(chǔ),減少人工防雹安全事故糾紛,做好人工防雹效益評估,分析作業(yè)的有效性,提高作業(yè)能力,推動人影工作發(fā)展。
參考文獻(xiàn)
[1] 段瑋,胡娟,趙寧坤,等.云南冰雹災(zāi)害氣候特征及其變化[J].災(zāi)害學(xué),2017,32 (2):90-96.
[2] 陶云,段旭,段長春,等.云南冰雹的變化特征[J].高原氣象,2011,30(4):1108-1118.
[3] 蔣雯玉,王占良,王菲.昆明地區(qū)冰雹災(zāi)害事件的大氣層結(jié)特征分析[J].云南地理環(huán)境研究,2021,33(1):19-26.
[4] 武秀蘭,夏彬僖,朱睿.云南滇中地區(qū)強(qiáng)對流雷達(dá)回波統(tǒng)計(jì)分析[J].云南地理環(huán)境研究,2019,31(4):75-79.
[5] 周泓,段瑋,趙爽,等.滇中地區(qū)冰雹的多普勒天氣雷達(dá)及閃電活動特征分析[J].氣象,2014,40(9):1132-1144.
[6] 石寶靈,王紅艷,劉黎平.云南多普勒天氣雷達(dá)網(wǎng)探測冰雹的覆蓋能力[J].應(yīng)用氣象學(xué)報(bào),2018,29(3):270-281.
[7] 田人妃.冰雹災(zāi)害對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的影響及防御對策分析[J].農(nóng)業(yè)災(zāi)害研究,2021, 11(1):103-104.
[8] 侯霽軒.氣象因子對雞東縣烤煙生產(chǎn)的影響[D].哈爾濱:東北農(nóng)業(yè)大學(xué),2020.
[9] 隋景躍,依航,張黎.朝陽市冰雹災(zāi)害對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的影響及防御對策[J].吉林農(nóng)業(yè),2019(1):98-99.
[10] 王秀珍.玉溪烤煙氣象災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)及作物模型適用性研究[D].南京:南京信息工程大學(xué),2021.
[11] 王宇,謝越,馬文,等.咸陽市冰雹路徑研究[J].陜西氣象,2021(1):28-32.
[12] 楊杰,陳習(xí)倫,段太敏,等.1967—2017年望謨縣冰雹危害特征分析及預(yù)防對策[J].現(xiàn)代農(nóng)業(yè)科技,2020(8):204-205,207.
[13] 李斌,鄭博華,朱思華.新疆重點(diǎn)雹區(qū)防雹作業(yè)效果檢驗(yàn)評估[J].沙漠與綠洲氣象,2020,14(2):116-122.
[14] 扎西頓珠,索朗旺堆,益西卓瑪,等.江孜縣1978—2018年冰雹天氣特征分析[J].南方農(nóng)業(yè),2019,13(Z1):155-157.
責(zé)任編輯:黃艷飛
Study on the Characteristics of Hail in Shilin Area Based on Flue-cured Tobacco Disaster
WANG Yiming et al(The Shilin County Bureau of Meteorology, Shilin, Yunnan 652200)
Abstract Using the hail disaster comp-ensation data and radar data of Shilin flue-cured tobacco from 2010 to 2019 to analyze the characteristics of hail in Shilin area in the past ten years, the results show that the hail disasters of flue-cured tobacco have increased since 2010, and the flue-cured tobacco is hail-induced in July and August each year In the months with the most disasters, the occurrence frequency of hail was 35.3% and 31.4% respectively; hail disasters mainly appeared after 12:00, and there were 4 main hail paths. It was necessary to strengthen the monitoring and forecasting of hail, and establish and improve the prevention of hail. The relevant system adopted effective methods for artificial hail prevention and reduces losses.
Key words Hail; Temporal and spatial distribution; Path; Artificial hail prevention
作者簡介 王一鳴(1988—),男,云南彌勒人,應(yīng)用氣象工程師,碩士,主要從事綜合氣象觀測業(yè)務(wù)。
收稿日期 2021-12-09