盧龍近11年農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害特征及氣象服務(wù)思考

齊欣 張軍 張佳瑩 賈帥

摘要 利用盧龍縣11年災(zāi)害數(shù)據(jù)，分析農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害類(lèi)型、時(shí)間分布特征及各災(zāi)種農(nóng)業(yè)損失。結(jié)果表明，盧龍主要農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害為暴雨洪澇、冰雹、大風(fēng)及干旱，每年均受到不同農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害的影響，農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害主要出現(xiàn)在3—4月、6—9月，以春夏兩季居多；暴雨洪澇造成的災(zāi)害損失最大，其次為干旱，冰雹和大風(fēng)。為減少農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害的損失，氣象部門(mén)需拓展服務(wù)渠道，加強(qiáng)防御體系建設(shè)，加強(qiáng)預(yù)測(cè)分析。

關(guān)鍵詞 農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害；時(shí)間分布；氣象服務(wù)思考

中圖分類(lèi)號(hào)：S42 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：B 文章編號(hào)：2095–3305（2023）09–0-03

農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中能夠?qū)r(nóng)業(yè)生物與設(shè)施造成危害和經(jīng)濟(jì)損失的不利天氣或氣候條件的總稱(chēng)[1]。我國(guó)幅員遼闊，氣候和地形復(fù)雜，災(zāi)害易發(fā)。氣象災(zāi)害及其衍生災(zāi)害占60%以上，70%的農(nóng)業(yè)災(zāi)害損失來(lái)自氣象災(zāi)害[2-3]。因此，分析農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害的變化特征、掌握災(zāi)害發(fā)生規(guī)律，對(duì)防范災(zāi)害性天氣具有科學(xué)的指導(dǎo)和實(shí)踐意義。

盧龍縣位于河北省東北部，燕山山脈東麓，青龍河?xùn)|側(cè)，地處中緯度地區(qū)，118°45′54″～119°08′06″E，39°43′00″～40°08′42″N，地勢(shì)北高南低，屬于暖溫帶半濕潤(rùn)大陸性季風(fēng)氣候，氣候特點(diǎn)四季分明，雨熱同季。糧食作物以玉米、甘薯為主，經(jīng)濟(jì)作物有葡萄、果樹(shù)等。受地理位置和氣候特點(diǎn)的影響，盧龍氣象災(zāi)害頻發(fā)，具有種類(lèi)多、分布廣、頻率高、強(qiáng)度大、損失重等特點(diǎn)。對(duì)農(nóng)作物有明顯影響的氣象災(zāi)害有暴雨洪澇、冰雹、大風(fēng)、干旱災(zāi)害。利用災(zāi)情資料，分析2012—2022年盧龍縣主要農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害分布特征和災(zāi)情影響，為精確提供農(nóng)業(yè)氣象服務(wù)、提高當(dāng)?shù)胤罏?zāi)減災(zāi)能力提供參考依據(jù)。

1 資料與方法

1.1 資料來(lái)源

2012—2022年氣象數(shù)據(jù)由縣氣象臺(tái)提供，災(zāi)情數(shù)據(jù)來(lái)源于縣民政及應(yīng)急部門(mén)。災(zāi)情統(tǒng)計(jì)以次數(shù)計(jì)算，以一次天氣過(guò)程或者一段時(shí)間持續(xù)性災(zāi)害的受災(zāi)面積統(tǒng)計(jì)。

1.2 研究方法

采用常規(guī)數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法進(jìn)行數(shù)據(jù)處理；利用Excel處理和繪制。季節(jié)的劃分以通用的陽(yáng)歷法進(jìn)行，春季（3—5月）、夏季（6—8月）、秋季（9—11月）、冬季（12月—翌年2月）。

2 主要農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害的分布特征

2.1 農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害類(lèi)型及發(fā)生頻度特征

通過(guò)收集縣民政和應(yīng)急部門(mén)災(zāi)情數(shù)據(jù)，統(tǒng)計(jì)得出2012—2022年盧龍農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害主要為暴雨洪澇、冰雹、大風(fēng)、干旱。其中，暴雨洪澇最多，為28次；冰雹次之，為8次；大風(fēng)出現(xiàn)3次；干旱最少，為2次。在各類(lèi)氣象災(zāi)害中，暴雨洪澇（68%）、冰雹（20%）、大風(fēng)（7%）、干旱（5%）。盧龍農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害類(lèi)型與當(dāng)?shù)氐臍夂蛱攸c(diǎn)相關(guān)，表現(xiàn)為暴雨洪澇災(zāi)害次數(shù)占比達(dá)到68%，降水時(shí)空分布不均，主要集中在夏季，暴雨洪澇是災(zāi)害最頻繁且造成損失最大的農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害（圖1）。

2.2 年季變化

為全面分析每年各類(lèi)氣象災(zāi)害的發(fā)生特征，對(duì)暴雨洪澇、冰雹、大風(fēng)、干旱這4種災(zāi)害在當(dāng)年總災(zāi)害所占的比重進(jìn)行研究。由圖2可見(jiàn)，盧龍地區(qū)農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害年度分布不均，除了2014年、2020年沒(méi)有發(fā)生暴雨洪澇災(zāi)害，其余9年均有發(fā)生，2012年次數(shù)最多，為6次；2017年次之，為4次。2012年，出現(xiàn)3次冰雹災(zāi)害，次數(shù)最多。2016年、2018年、2020年出現(xiàn)大風(fēng)災(zāi)害。干旱出現(xiàn)次數(shù)最少，2014年和2015年發(fā)生干旱。從年景來(lái)看，2012年農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害最多，年景最差，暴雨洪澇、冰雹共達(dá)到9次。

2.3 月、季變化

盧龍農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害主要出現(xiàn)在3—4月、6—9月，災(zāi)害集中出現(xiàn)在春、夏兩季。由于盧龍地區(qū)屬于半濕潤(rùn)大陸性季風(fēng)氣候，春季大風(fēng)沙塵天氣多發(fā)，夏秋季易發(fā)生冰雹、暴雨洪澇，春季至秋初是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的關(guān)鍵階段，氣象條件的變化對(duì)農(nóng)業(yè)的影響較大，極端天氣易造成農(nóng)業(yè)損失（圖3）。

3 農(nóng)業(yè)災(zāi)害的損失特征

3.1 總災(zāi)害損失

盧龍2012—2022年氣象災(zāi)害造成的農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)損失為120 335.50萬(wàn)元，農(nóng)業(yè)受災(zāi)面積為171 283.10 hm2，農(nóng)業(yè)成災(zāi)面積為104 341.00 hm2。農(nóng)業(yè)受災(zāi)糧食作物主要有玉米、甘薯、花生、大豆、水稻、谷子，經(jīng)濟(jì)作物有各類(lèi)蔬菜瓜果，如油桃，食用葡萄，蘋(píng)果及棚栽黃瓜、西紅柿、草莓等，受災(zāi)最多的是玉米、甘薯和花生。

由圖4可以看出，近11年來(lái)盧龍災(zāi)害損失呈現(xiàn)逐漸下降趨勢(shì)，最近5年下降趨勢(shì)明顯，2020損失最小。分析原因，隨著新一代天氣雷達(dá)、風(fēng)廓線雷達(dá)等先進(jìn)氣象設(shè)備的深入應(yīng)用，大幅度提高了短臨預(yù)警能力，預(yù)報(bào)服務(wù)及時(shí)、精準(zhǔn)，減少了氣象災(zāi)害造成的損失。

3.2 各災(zāi)害損失變化

盧龍每年都有不同程度的農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害發(fā)生，但不是每種氣象災(zāi)害均會(huì)發(fā)生。按照受災(zāi)次數(shù)分析暴雨洪澇、冰雹、干旱和大風(fēng)的年際變化特征。

暴雨洪澇災(zāi)害的發(fā)生一般由連續(xù)性、區(qū)域性的暴雨強(qiáng)降水引發(fā)，并伴有山體滑坡、泥石流等次生災(zāi)害，會(huì)出現(xiàn)低洼地區(qū)淹沒(méi)、漬水的現(xiàn)象，造成農(nóng)作物倒伏，影響其生長(zhǎng)，減產(chǎn)嚴(yán)重時(shí)絕收[4]。

盧龍暴雨洪澇災(zāi)害是第一農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害，主要發(fā)生在主汛期6—8月，7—8月最集中，2012—2022年暴雨洪澇災(zāi)害造成農(nóng)業(yè)受災(zāi)面積為112 743.94 hm2，成災(zāi)面積為64 074.71 hm2，經(jīng)濟(jì)損失76 435.07萬(wàn)元，最嚴(yán)重災(zāi)害損失出現(xiàn)在2012年，損失達(dá)到42 503.24萬(wàn)元，2012年暴雨次數(shù)頻繁，強(qiáng)降水集中，河道漲水，淹沒(méi)農(nóng)田，農(nóng)作物長(zhǎng)時(shí)間泡水，災(zāi)害損失明顯大于其他年份（圖5a）。

冰雹災(zāi)害是在溫暖季節(jié)發(fā)生的短時(shí)強(qiáng)烈的局部性災(zāi)害，具有突發(fā)性、局部性、歷時(shí)短和影響大的特征，常伴隨短時(shí)大風(fēng)，短時(shí)強(qiáng)降水、雷暴等現(xiàn)象，常出現(xiàn)在夏秋季[5]。盧龍冰雹災(zāi)害主要發(fā)生在6—9月，6月份次數(shù)最多。近11年來(lái)，冰雹災(zāi)害造成的農(nóng)業(yè)受災(zāi)面積10 224.857 hm2，成災(zāi)面積7 305.947 hm2，經(jīng)濟(jì)損失6 574.415萬(wàn)元。2016年農(nóng)業(yè)受災(zāi)面積最大，為4092.070 hm2，2012年農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)損失最大，為1 856.840萬(wàn)元（圖5b）。

大風(fēng)災(zāi)害和干旱災(zāi)害盧龍地區(qū)最近11年出現(xiàn)次數(shù)較少，大風(fēng)氣象災(zāi)害出現(xiàn)在2016年8月25日、2018年4月27日和2020年3月18日。受盧龍氣候影響，以春季大風(fēng)為主，總受災(zāi)面積1 951.982 hm2，經(jīng)濟(jì)損失651.4萬(wàn)元。干旱近11年出現(xiàn)2次，均出現(xiàn)在汛期，高溫、長(zhǎng)時(shí)間無(wú)有效降水，嚴(yán)重影響了農(nóng)作物生長(zhǎng)，造成全縣農(nóng)業(yè)受災(zāi)面積達(dá)到46 362.3 hm2，農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)損失達(dá)36 674.6萬(wàn)元。

4 氣象服務(wù)思考

4.1 多渠道提供農(nóng)業(yè)氣象服務(wù)

當(dāng)前，氣象部門(mén)信息化水平大幅度提高，專(zhuān)業(yè)農(nóng)業(yè)服務(wù)平臺(tái)越來(lái)越完善，能更快速、更科學(xué)地為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)提供科學(xué)指導(dǎo)。氣象部門(mén)積極利用專(zhuān)業(yè)平臺(tái)數(shù)據(jù)，在氣象災(zāi)害發(fā)生前科學(xué)預(yù)判，通過(guò)村大喇叭、短信、顯示屏、傳真、政府公文等方式提前通知，將農(nóng)業(yè)災(zāi)害損失降至最低。切實(shí)做好氣象服務(wù)的精細(xì)化管理，針對(duì)不同氣象災(zāi)害危害特點(diǎn)，提前預(yù)防，科學(xué)應(yīng)對(duì)，相關(guān)部門(mén)應(yīng)保證氣象服務(wù)渠道的暢通，確保在災(zāi)前每個(gè)農(nóng)戶都能及時(shí)、精確地獲取信息，將災(zāi)害損失降至最小。

4.2 構(gòu)建完善的氣象災(zāi)害防御體系

利用氣象部門(mén)先進(jìn)的觀測(cè)手段，建立完善的防御體系，從而減少災(zāi)害損失。根據(jù)不同農(nóng)作物的類(lèi)型，制定科學(xué)、有針對(duì)性、完善的防御措施，結(jié)合氣象部門(mén)綜合觀測(cè)能力，開(kāi)展防災(zāi)減災(zāi)工作。由省局氣候中心牽頭，制作當(dāng)?shù)氐臍庀鬄?zāi)害風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃，明確氣象災(zāi)害類(lèi)型，科學(xué)、有針對(duì)性地開(kāi)展農(nóng)業(yè)氣象服務(wù)。加大與農(nóng)業(yè)、林業(yè)、應(yīng)急等部門(mén)的合作力度，發(fā)揮各自職能，優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)，提高防災(zāi)減災(zāi)能力，完善防御體系。注重對(duì)風(fēng)險(xiǎn)災(zāi)害的評(píng)估工作，針對(duì)受災(zāi)較嚴(yán)重的農(nóng)作物后期加強(qiáng)管理，及時(shí)更換品種或者種植抵抗力較強(qiáng)的農(nóng)作物。培養(yǎng)一支強(qiáng)有力的農(nóng)業(yè)災(zāi)害防御隊(duì)伍，定期對(duì)各村信息員和政府相關(guān)人員開(kāi)展培訓(xùn)，提高他們的防御能力，優(yōu)化年齡結(jié)構(gòu)，建立一支現(xiàn)代化、信息化水平高的農(nóng)業(yè)災(zāi)害防御隊(duì)伍。

4.3 增強(qiáng)中長(zhǎng)期氣候預(yù)測(cè)分析能力

在當(dāng)前氣候變暖的大背景下，盧龍地區(qū)氣象災(zāi)害呈現(xiàn)出越來(lái)越復(fù)雜、極端的特點(diǎn)。近年來(lái)，短時(shí)暴雨、冰雹、風(fēng)沙等現(xiàn)象越來(lái)越突出，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)受到嚴(yán)重影響，農(nóng)作物產(chǎn)量減少。為減少災(zāi)害造成的損失，應(yīng)不斷加強(qiáng)研究災(zāi)害天氣預(yù)報(bào)預(yù)測(cè)技術(shù)。氣象災(zāi)害的結(jié)果是多種因素造成的，涉及多個(gè)學(xué)科，應(yīng)加強(qiáng)對(duì)各學(xué)科的綜合研判，部門(mén)聯(lián)動(dòng)，實(shí)現(xiàn)信息共享。目前，盧龍縣政府、氣象、水務(wù)、國(guó)土、應(yīng)急等部門(mén)已經(jīng)建立部門(mén)信息共享體系，在重大天氣時(shí)數(shù)據(jù)互通，全面掌握各項(xiàng)信息，為科學(xué)部署奠定基礎(chǔ)。

氣象部門(mén)需增強(qiáng)自身中長(zhǎng)期氣候預(yù)測(cè)能力，利用先進(jìn)平臺(tái)手段，專(zhuān)業(yè)業(yè)務(wù)知識(shí)，提前進(jìn)行謀劃和預(yù)防，減輕氣象災(zāi)害對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的影響，保證農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的持續(xù)穩(wěn)定發(fā)展。

5 結(jié)論

第一，從農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害次數(shù)占比來(lái)看，盧龍農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害出現(xiàn)次數(shù)表現(xiàn)為暴雨洪澇>冰雹>大風(fēng)>干旱，大風(fēng)和干旱出現(xiàn)次數(shù)較少，暴雨洪澇災(zāi)害是盧龍農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害的第一災(zāi)害。

第二，從年度來(lái)看，2012年是氣象

災(zāi)害多發(fā)年，農(nóng)業(yè)災(zāi)害損失最大，近年來(lái)呈現(xiàn)逐漸下降趨勢(shì)，最近3年下降明顯。從農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害時(shí)間分布來(lái)看，每年均不同程度受氣象災(zāi)害的影響，農(nóng)作物受災(zāi)面積波動(dòng)較大。從頻次分析，除了2014年和2020年，每年都有不同程度的暴雨洪澇災(zāi)害發(fā)生。冰雹災(zāi)害比較嚴(yán)重的年份有2012年、2016年和2017年，大風(fēng)災(zāi)害2016年損失較大，旱災(zāi)出現(xiàn)2次。從災(zāi)害損失分析，暴雨洪澇>干旱>冰雹>大風(fēng)，干旱災(zāi)害面積大，持續(xù)時(shí)間長(zhǎng)，災(zāi)害造成的損失嚴(yán)重，超過(guò)冰雹和大風(fēng)災(zāi)害造成的損失。災(zāi)害發(fā)生季節(jié)以春夏發(fā)生氣象災(zāi)害次數(shù)多，秋冬次數(shù)少，暴雨洪澇、冰雹主要集中在6—8月。

第三，為減輕氣象災(zāi)害對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的影響，氣象部門(mén)需拓展服務(wù)渠道，完善防御體系，加強(qiáng)預(yù)測(cè)分析，增強(qiáng)防災(zāi)減災(zāi)能力，提高氣象為農(nóng)服務(wù)水平，為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)保駕護(hù)航。

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Analysis of the Characteristics of Agricultural Meteorological Disasters in Lulong in the

Last 10 Years and Reflections on Meteorological Services

Qi Xin et al（Lulong Meteorological Bureau， Lulong， Hebei 066400）

Abstract Based on 11 years of disaster data in Lulong County， the types， temporal distribution characteristics， and agricultural losses of agricultural meteorological disasters were analyzed. The results show that the main agrometeorological disasters in Lulong were rainstorm flood， hail， gale and drought， which were affected by different agrometeorological disasters every year. Agrometeorological disasters mainly occur in March to April and June to September， most of which were in spring and summer. The disaster losses caused by rainstorm flood were the largest， followed by drought， hail and gale. To reduce the losses caused by agricultural meteorological disasters， meteorological departments need to strengthen and improve their service channels， defense systems， and prediction analysis.

Key words Agricultural meteorological disasters; Time distribution; Reflections on Meteorological Services