李 丹,李云鵬,劉朋濤
(內(nèi)蒙古自治區(qū)生態(tài)與農(nóng)業(yè)氣象中心,內(nèi)蒙古 呼和浩特 010051)
?
內(nèi)蒙古近30 a氣象災(zāi)害時空變化特征
李丹,李云鵬,劉朋濤
(內(nèi)蒙古自治區(qū)生態(tài)與農(nóng)業(yè)氣象中心,內(nèi)蒙古呼和浩特010051)
利用內(nèi)蒙古1983—2013年氣象災(zāi)害資料,采用Mann-Kendall檢驗、線性傾向估計等統(tǒng)計方法對內(nèi)蒙古氣象災(zāi)害造成的損失及7種主要氣象災(zāi)害發(fā)生頻次的時空分布特征進行分析。結(jié)果表明:(1)災(zāi)害發(fā)生頻次變化趨勢具有上升性;(2)時間分布上具有重疊交錯性;(3)突變特征具有不同步性;(4)空間分布上具有地域差異性。其中內(nèi)蒙古東部的偏東地區(qū)是氣象災(zāi)害發(fā)生頻次最高也是直接經(jīng)濟損失最大的地區(qū)。
氣象災(zāi)害;時空變化;內(nèi)蒙古
近年來,在全球氣候變化背景下,各類極端天氣事件逐漸增多,氣象災(zāi)害的多樣性、突發(fā)性、極端性日顯突出,且多變性、關(guān)聯(lián)性和難以預(yù)見性更加明顯。據(jù)統(tǒng)計,我國每年因各種氣象災(zāi)害造成的經(jīng)濟損失約占國民生產(chǎn)總值(GDP)的3%~6%[1],占全部自然災(zāi)害損失的70%以上[2]。內(nèi)蒙古自治區(qū)地處東亞季風(fēng)氣候和中亞大陸性氣候邊緣地帶,經(jīng)常同時受到多種天氣系統(tǒng)的影響,天氣多變[3]。干旱、雪災(zāi)、森林和草原火災(zāi)、沙塵暴、洪澇、低溫冷害、病蟲害、風(fēng)雹等氣象災(zāi)害頻繁發(fā)生。分析內(nèi)蒙古氣象災(zāi)害時空分布特征是認識災(zāi)情,進行災(zāi)害區(qū)劃,開展災(zāi)害預(yù)測,制定防治對策的基礎(chǔ),這對于防御農(nóng)牧業(yè)氣象災(zāi)害、提高防災(zāi)減災(zāi)能力,保障農(nóng)牧業(yè)生產(chǎn)具有重要意義。
所用資料為內(nèi)蒙古1983—2013年歷史災(zāi)害災(zāi)情普查數(shù)據(jù)和《內(nèi)蒙古統(tǒng)計年鑒》,災(zāi)情數(shù)據(jù)以旗(縣)為統(tǒng)計單元,主要來源于民政局、畜牧局、氣象局、旗(縣)志、史志及《中國氣象災(zāi)害大典:內(nèi)蒙古卷》。
氣象災(zāi)害發(fā)生的頻率和損失程度是表征其影響的2個關(guān)鍵維度。其中損失程度的大小采用直接經(jīng)濟損失和死亡人口的絕對值和相對值來表征。本文基于發(fā)生頻次和損失程度2個指標,采用Mann-Kendall(M-K)檢驗、線性傾向估計等方法,統(tǒng)計分析了近31 a內(nèi)蒙古氣象災(zāi)害變化趨勢、年內(nèi)分布及突變特征,并在ArcGIS環(huán)境下,實現(xiàn)災(zāi)害發(fā)生頻次的空間化特征。
氣象災(zāi)害普查涉及的有內(nèi)蒙古自治區(qū)境內(nèi)的洪澇、干旱、雪災(zāi)、沙塵暴、冰雹、高溫?zé)崂恕⒌蜏乩浜?、森林草原火?zāi)、大風(fēng)、病蟲害、雷電、凌汛、大霧等14大類。經(jīng)統(tǒng)計,1983—2013年發(fā)生了5 811次氣象災(zāi)害事件,共造成1 175人死亡(包括失蹤人口)和1 652.42億元(2013年的人民幣價格)的直接經(jīng)濟損失。
2.1氣象災(zāi)害損失程度和發(fā)生頻次的年代際變化
表1是1983—2013年內(nèi)蒙古氣象災(zāi)害災(zāi)情統(tǒng)計??煽闯?,內(nèi)蒙古氣象災(zāi)害造成的死亡人口逐年代下降,年平均值從1980年代的56人下降至1990年代的32人,2000—2013年再次下降到27人;百萬人口死亡率也呈下降趨勢,從1980年代的3人持續(xù)下降到2000—2013年的1人。氣象災(zāi)害直接經(jīng)濟損失絕對值從1980年代的年平均35.13億元持續(xù)上升至2000—2013年的71.14億元,增長了2.03倍,但直接經(jīng)濟損失占GDP的比率卻呈下降趨勢,年平均值從1980年代的16.8%持續(xù)下降至2000年以來的1.1%。氣象災(zāi)害發(fā)生頻次呈逐年代上升,年均值從1980年代的157次持續(xù)上升至1990年代的182次、2000年以來的230次,比1980年代增長了近1.5倍。可見,隨著社會經(jīng)濟的快速發(fā)展,極端天氣事件逐漸增多,但災(zāi)害造成的死亡人口數(shù)和直接經(jīng)濟損失占GDP的比率卻持續(xù)減少,從側(cè)面也反映出內(nèi)蒙古人民和政府防災(zāi)、抗災(zāi)、減災(zāi)能力的增強。
表1 1983—2013年內(nèi)蒙古氣象災(zāi)害災(zāi)情統(tǒng)計
注:直接經(jīng)濟損失折算為2013年價格
2.2氣象災(zāi)害損失程度和發(fā)生頻次的空間分布
從氣象災(zāi)害造成的直接經(jīng)濟損失空間分布來看(圖1a),內(nèi)蒙古氣象災(zāi)害經(jīng)濟損失存在很強的地域性,呼倫貝爾市東部、興安盟南部、通遼、赤峰大部、巴彥淖爾市南部、鄂爾多斯市東北部最嚴重,累計經(jīng)濟損失達16~55億元。上述區(qū)域大部分是內(nèi)蒙古地區(qū)的主要農(nóng)業(yè)種植區(qū),而牧業(yè)區(qū)經(jīng)濟損失相對較小。從災(zāi)害發(fā)生頻次看(圖1b),呼倫貝爾市境內(nèi)大興安嶺東麓的農(nóng)業(yè)種植區(qū)和西麓的2個牧業(yè)旗、興安盟南部的農(nóng)牧交錯帶、赤峰北部的農(nóng)牧交錯帶及南部的農(nóng)業(yè)區(qū)是災(zāi)害的高發(fā)區(qū),其中牧業(yè)區(qū)以干旱、雪災(zāi)為主,農(nóng)業(yè)區(qū)以干旱、洪澇、低溫冷害為主。結(jié)合圖1a和圖1b發(fā)現(xiàn),災(zāi)害頻發(fā)造成的直接經(jīng)濟損失嚴重的區(qū)域主要分布在內(nèi)蒙古東部偏東地區(qū),包括鄂倫春自治旗、莫力達瓦旗、科爾沁右翼中旗、阿魯科爾沁旗、巴林左旗、巴林右旗、翁牛特旗、赤峰市、喀喇沁旗、敖漢旗等。
圖1 1983—2013年內(nèi)蒙古氣象災(zāi)害直接經(jīng)濟損失(a)和發(fā)生頻次(b)的空間分布
經(jīng)統(tǒng)計,1983—2013年內(nèi)蒙古自治區(qū)氣象災(zāi)害發(fā)生頻次前三位的是洪澇、冰雹和干旱,發(fā)生頻率分別為24.8%、23.3%和16.5%。干旱雖發(fā)生頻次少于洪澇和冰雹,但造成的直接經(jīng)濟損失最重(431萬元),其比重是其他類農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害總和的近2.5倍,且仍有加重趨勢[4];洪澇和冰雹災(zāi)害造成的直接經(jīng)濟損失分別為342萬元和172萬元。造成死亡人口前三位的是洪澇、雷電和冰雹,31 a來累計死亡人口分別為796人、112人和101人。可見,內(nèi)蒙古地區(qū)不同災(zāi)種的發(fā)生頻率及造成的經(jīng)濟損失和死亡人口差異較大,故而統(tǒng)計分析7種主要的氣象災(zāi)害1983—2013年發(fā)生頻次的時空分布及突變特征。
3.1年內(nèi)變化特征
對內(nèi)蒙古自治區(qū)近31 a主要的氣象災(zāi)害發(fā)生時段統(tǒng)計發(fā)現(xiàn)(圖2),各災(zāi)害發(fā)生頻次年內(nèi)各月分布特征差異明顯。干旱作為內(nèi)蒙古最常見的氣象災(zāi)害全年各月都有發(fā)生,主要集中在3—9月,占全年發(fā)生總次數(shù)的81.2%(圖2a)。此時正值農(nóng)作物及牧草的生長季[5],干旱使植株發(fā)育期推遲、發(fā)育不良甚至出現(xiàn)退化現(xiàn)象,造成糧食減產(chǎn)、牧草生物量降低,進而使生物多樣性減少,草場載畜能力降低。持續(xù)干旱會使地下水位下降,湖泊、河流出現(xiàn)斷流的現(xiàn)象。10月—翌年2月的干旱易造成牲畜飲水困難,形成黑災(zāi)。
圖2 1983—2013年內(nèi)蒙古主要氣象災(zāi)害發(fā)生頻次的月分布特征
雪災(zāi)頻發(fā)時段為當年11月—翌年3月(圖2b),占全年的83.3%,是內(nèi)蒙古牧區(qū)冬春季節(jié)最嚴重的氣象災(zāi)害之一,主要表現(xiàn)在雪災(zāi)發(fā)生時,積雪掩埋草場,牲畜得不到草料補充,仔畜死亡率增高。農(nóng)作物也因環(huán)境溫度過低而受損以致減產(chǎn)。此外,雪災(zāi)還妨礙交通、壓損棚舍等[6]。
洪澇和冰雹作為內(nèi)蒙古發(fā)生頻次最高的2種氣象災(zāi)害的年內(nèi)變化特征相近(圖2c、圖2d),多發(fā)生在夏季6—8月主汛期,占全年的90%以上。其中以7月發(fā)生頻次最高,對農(nóng)區(qū)作物正常生長、牧區(qū)的接羔保育、家畜的膘情、飼養(yǎng)管理造成不利影響,暴雨、洪澇還會引起交通阻塞。
沙塵暴主要發(fā)生在春季的3—5月(圖2e),占全年的86.3%。沙塵暴發(fā)生時,大量沙塵覆蓋在植株葉片上,影響植物光合作用,造成植物生物量降低。沙塵暴還會使土壤風(fēng)蝕和荒漠化現(xiàn)象加劇,甚至威脅牲畜和人類自身的健康和安全。
風(fēng)災(zāi)年內(nèi)主要發(fā)生在春季和夏季(圖2f),春季大風(fēng)相伴寒潮降溫和暴雪,對農(nóng)作物及農(nóng)業(yè)設(shè)施造成損害。大風(fēng)會折斷作物出苗期的幼苗,影響花期授粉,成熟前造成植株倒伏,吹落果實,造成糧食減產(chǎn)及利于病蟲害的傳播。
低溫冷害以春末和初秋季節(jié)為主(圖2g),春季低溫冷害主要發(fā)生在5月,對農(nóng)牧業(yè)的影響相對較輕,此時農(nóng)作物正處于出苗期,尚有再恢復(fù)的可能性,以及可采取補種等一些補救措施;秋季低溫冷害集中發(fā)生在9月,此時農(nóng)作物尚未成熟,遭遇霜凍將直接影響糧食產(chǎn)量,災(zāi)害較重。
3.2突變特征
用Mann-Kendall方法對內(nèi)蒙古7種主要氣象災(zāi)害1983—2013年發(fā)生頻次的突變特征進行檢驗(圖3),給定顯著水平U0.05=±1.96,U0.01=±2.56??梢钥闯觯珊蛋l(fā)生頻次在1983—1993年間變化不明顯(圖3a),1994年后有非常明顯的增長趨勢,并在2006年通過了α=0.05的顯著性檢驗;雪災(zāi)發(fā)生頻次在1998年以前波動變化,之后呈明顯上升趨勢(圖3b),并超過了1.96的信度線,UF和UB曲線在1998年前后相交于2條信度線內(nèi),說明這個時期發(fā)生突變;洪澇災(zāi)害前期變化不明顯,2000年以后呈明顯上升趨勢,并在2011年發(fā)生突變(圖3c);冰雹災(zāi)害發(fā)生頻次前期變化不明顯,2008年以后有極顯著增加趨勢,并在2009年發(fā)生突變(圖3d);沙塵暴發(fā)生頻次總體呈上升趨勢,并達到極顯著水平,1995年是突變點(圖3e);風(fēng)災(zāi)突變檢驗中(圖略),UF和UB曲線有交點,但交點之后的UF曲線未通過信度線,說明風(fēng)災(zāi)發(fā)生次數(shù)變化趨勢不明顯;低溫冷害發(fā)生次數(shù)除了在1980年代前期和1990年代表現(xiàn)明顯上升,其余時段是下降趨勢,無突變點(圖3f)。
圖3 1983—2013年內(nèi)蒙古主要氣象災(zāi)害發(fā)生頻次的M-K檢驗
3.3空間分布特征
內(nèi)蒙古自治區(qū)7種主要的氣象災(zāi)害發(fā)生頻次呈現(xiàn)明顯的地域性差異(圖4)。干旱是內(nèi)蒙古持續(xù)時間最長、發(fā)生較頻繁、危害最重、影響范圍最廣的氣象災(zāi)害[7-8],在所有氣象災(zāi)害造成的經(jīng)濟損失中位居第一[9]。由圖4a可知,近31 a來內(nèi)蒙古的91個旗(縣)中有83個發(fā)生過干旱,發(fā)生范圍超過91%,其中農(nóng)區(qū)旱情發(fā)生概率為94%,牧區(qū)旱情發(fā)生概率為98%。其中干旱頻發(fā)區(qū)(15次以上)主要集中在呼倫貝爾市的莫力達瓦旗、興安盟的突泉縣和科爾沁右翼中旗、通遼市開魯縣、赤峰市大部、烏蘭察布市的四子王旗和察哈爾右翼后旗、包頭市的固陽縣、呼和浩特市的武川和托克托縣、鄂爾多斯市大部、阿拉善盟中西部。那音太[10]基于SPI指數(shù)對近50 a來內(nèi)蒙古干旱特征分析發(fā)現(xiàn),內(nèi)蒙古東部和中部總體干旱強度增加,西部減少但不明顯。干旱使內(nèi)蒙古中東部農(nóng)牧交錯帶植被退化明顯,西部則屬于永久性的干旱區(qū),阿拉善盟全年平均降水量僅113 mm,整個生長季都處于重旱以上[11]。
雪災(zāi)發(fā)生范圍相對干旱小的多(圖4b),頻發(fā)區(qū)主要集中在內(nèi)蒙古東部區(qū),包括呼倫貝爾市的陳巴爾虎旗、新巴爾虎左旗、新巴爾虎右旗、莫力達瓦達斡爾族自治旗,錫林郭勒盟的阿巴嘎旗和赤峰市的阿魯科爾沁旗、巴林右旗、克什克騰旗等。其中,僅莫力達瓦達斡爾族自治旗以農(nóng)為主,其他旗(縣)均屬于牧業(yè)旗(縣),可見,雪災(zāi)對牧區(qū)的危害和影響更大。內(nèi)蒙古牧區(qū)雪災(zāi)具有分布集中、發(fā)生頻率高、季節(jié)性強、影響范圍廣等特點[12-13],牧區(qū)雪災(zāi)影響冬季放牧,成為制約內(nèi)蒙古牧區(qū)畜牧業(yè)持續(xù)發(fā)展的重要致災(zāi)因子[14]。
洪澇是內(nèi)蒙古地區(qū)夏季發(fā)生頻次最高的氣象災(zāi)害(圖4c),呼倫貝爾市東部、赤峰大部等農(nóng)業(yè)區(qū)是洪澇災(zāi)害的頻發(fā)區(qū)。夏季農(nóng)、林區(qū)強對流天氣過程頻繁,部分地區(qū)雨量大而集中,造成農(nóng)田積水、山洪爆發(fā)、河水泛濫、淹沒農(nóng)田、毀壞農(nóng)舍和農(nóng)業(yè)設(shè)施。農(nóng)作物遭受澇災(zāi)主要表現(xiàn)為植株被淹、倒伏或被沖走,進而使其產(chǎn)量受損[15]。
冰雹天氣的出現(xiàn)受地形地貌影響很大,局地性很強(圖4d)。內(nèi)蒙古雹災(zāi)空間分布規(guī)律比較明顯,基本上都分布在內(nèi)蒙古的東南部。落區(qū)主要在赤峰市中南部的冀北山地和巴彥淖爾市南部,即陰山山脈以南的河套平原,且“雹源地帶”主要集中在赤峰市中南部的農(nóng)區(qū)和巴彥淖爾市臨河農(nóng)區(qū)。雹災(zāi)具有突發(fā)性強、破壞性大的特點,對農(nóng)牧業(yè)尤其農(nóng)業(yè)生產(chǎn)危害很大,主要表現(xiàn)在植株葉片受損、折枝斷穗、顆粒無收甚至打傷人畜。目前采取的人工防雹措施對承災(zāi)體免受、少受災(zāi)害威脅起到了積極作用[16]。
沙塵暴的發(fā)生區(qū)域相對較小(圖4e)。沙塵暴的頻發(fā)區(qū)主要集中在內(nèi)蒙古中西部,其中阿拉善盟是沙塵暴的高發(fā)區(qū),且發(fā)生頻次由東向西逐漸遞增。由于內(nèi)蒙古中西部地區(qū)特殊的下墊面條件,加之太陽輻射大,氣溫上升快,植被覆蓋少且疏松的地表在遇到強冷空氣引發(fā)的大風(fēng)時就會產(chǎn)生沙塵暴。有學(xué)者研究表明沙塵暴的頻發(fā)除了與風(fēng)場、流場有關(guān)[17],還與高空鋒區(qū)的強度變化有關(guān)[18]。
風(fēng)災(zāi)和低溫冷害相對前幾種氣象災(zāi)害發(fā)生頻次較少(圖4f、圖4g),風(fēng)災(zāi)主要發(fā)生在內(nèi)蒙古東部的東南地區(qū)和西部地區(qū),尤以鄂倫春自治旗、開魯縣、赤峰市部分地區(qū)和杭錦旗居多。低溫冷害主要發(fā)生在鄂倫春自治旗、巴林右旗、林西縣、翁牛特旗、喀喇沁旗、以及固陽縣這6個以農(nóng)為主的旗(縣)。在農(nóng)牧交錯地帶,低溫冷害對東部地區(qū)的農(nóng)牧業(yè)生產(chǎn)影響明顯高于西部地區(qū)[19]。
(1)變化趨勢具有上升性。近31 a年內(nèi)蒙古氣象災(zāi)害造成的死亡人口絕對值和相對值均呈下降趨勢;直接經(jīng)濟損失絕對值(相對值下降趨勢)和災(zāi)害發(fā)生頻次呈明顯上升趨勢。在單個災(zāi)種變化趨勢研究中發(fā)現(xiàn),干旱、雪災(zāi)、暴雨洪澇、冰雹、沙塵暴均有明顯上升趨勢。
(2)時間分布上具有重疊交錯性。對主要氣象災(zāi)害年內(nèi)發(fā)生時段進行統(tǒng)計,發(fā)現(xiàn)內(nèi)蒙古地區(qū)各月均有氣象災(zāi)害發(fā)生,各種災(zāi)害的發(fā)生時段存在重疊交錯性。氣象災(zāi)害發(fā)生頻次,洪澇>冰雹>干旱;災(zāi)害造成的直接經(jīng)濟損失,干旱>洪澇>冰雹;造成死亡人口,洪澇>雷電>冰雹。
(3)突變特征具有不同步性。干旱發(fā)生頻次在1994年后有明顯增長趨勢,并在2006年通過了α=0.05的顯著性檢驗,突變年份為1994年;雪災(zāi)發(fā)生頻次呈現(xiàn)明顯上升趨勢,在1998年前后發(fā)生突變;洪澇2000年以后呈明顯上升趨勢,并在2011年發(fā)生突變;冰雹2008年以后有極顯著的增加趨勢,并在2009年發(fā)生突變;沙塵暴發(fā)生頻次總體呈上升趨勢,并在1995年發(fā)生突變;風(fēng)災(zāi)和低溫凍害發(fā)生頻次變化趨勢不明顯,無突變點。
(4)空間分布上具有地域差異性。從氣象災(zāi)害造成的直接經(jīng)濟損失空間分布來看,呼倫貝爾市東部、通遼、赤峰大部、鄂爾多斯市北部等農(nóng)業(yè)區(qū)經(jīng)濟損失最嚴重。從災(zāi)害發(fā)生頻次看,呼倫貝爾市境內(nèi)大興安嶺東麓的農(nóng)業(yè)區(qū)和西麓的牧業(yè)四旗、興安盟的農(nóng)牧交錯帶、赤峰北部的農(nóng)牧交錯帶及南部的農(nóng)業(yè)區(qū)是災(zāi)害的高發(fā)區(qū)。其中內(nèi)蒙古東部的偏東地區(qū)是氣象災(zāi)害發(fā)生頻次最高也是直接經(jīng)濟損失最大的地區(qū)。主要氣象災(zāi)害中,干旱頻發(fā)區(qū)主要集中在呼倫貝爾市局部、興安盟南部、通遼市局部、赤峰市大部、烏蘭察布市北部、包頭市中部、呼和浩特市局部、鄂爾多斯市大部、阿拉善盟中西部;雪災(zāi)頻發(fā)區(qū)主要集中在內(nèi)蒙古東部區(qū),包括呼倫貝爾市西部、錫林郭勒盟中部和赤峰市北部;呼倫貝爾市東部、赤峰大部等農(nóng)業(yè)區(qū)是洪澇災(zāi)害的頻發(fā)區(qū);雹災(zāi)落區(qū)主要在赤峰市中南部的冀北山地和巴彥淖爾市南部;沙塵暴的頻發(fā)區(qū)主要集中在內(nèi)蒙古中西部,且發(fā)生頻次由東向西逐漸遞增;風(fēng)災(zāi)主要發(fā)生在內(nèi)蒙古東部的東南地區(qū)和西部地區(qū);低溫冷害主要發(fā)生在呼倫貝爾市東部、赤峰市大部和包頭市西南部。
[1] 張倩,趙艷霞,王春乙. 我國主要農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害指標研究進展[J]. 自然災(zāi)害學(xué)報,2010,19(6):40-54.
[2] 劉彤,閆天池. 我國的主要氣象災(zāi)害及其經(jīng)濟損失[J]. 自然災(zāi)害學(xué)報,2011,20(2):90-95.
[3] 宮春寧,付麗娟. 內(nèi)蒙古氣象災(zāi)害預(yù)警及災(zāi)情評估研究[A]. 第28屆中國氣象學(xué)會年會—S11氣象與現(xiàn)代農(nóng)業(yè)[C]. 中國氣象學(xué)會,2011.7.
[4] 郝慧梅,任志遠. 內(nèi)蒙古自治區(qū)農(nóng)牧業(yè)自然災(zāi)害特征分析[J]. 災(zāi)害學(xué),2005,20(1):58-61.
[5] 張建軍,盛紹學(xué),王曉東. 安徽省夏玉米生長季干旱時空特征分析[J]. 干旱氣象,2014,32(2):163-168.
[6] 李海紅,李錫,福張海,等. 中國牧區(qū)雪災(zāi)等級指標研究[J]. 青海氣象,2006(1):24-27,38.
[7] 沈建國. 中國氣象災(zāi)害大典·內(nèi)蒙古卷[M]. 北京:氣象出版社,2008.1-89.
[8] 李曼,王躍紅,王婷,等. 包頭極端天氣對農(nóng)牧業(yè)的影響與對策[J]. 北京農(nóng)業(yè),2014(27):174-175.
[9] Han P, Wang P X, Zhang S Y, et al. Drought forecasting based on the remote sensing data using ARIMA models[J]. Mathematical and Computer Modelling, 2009,51(11):1398-1403.
[10] 那音太. 基于SPI指數(shù)的近50 a內(nèi)蒙古地區(qū)干旱特征分析[J]. 干旱區(qū)資源與環(huán)境,2015(5):161-166.
[11] 胡琦,潘學(xué)標,邵長秀. 內(nèi)蒙古作物生長季降水資源空間分布及月尺度旱情特征分析[J]. 干旱區(qū)資源與環(huán)境,2014(10):61-67.
[12] 宮德吉,李彰俊. 內(nèi)蒙古大(暴)雪與白災(zāi)的氣候?qū)W特征[J]. 氣象,2000(12):24-28.
[13] 郝璐,高景民,楊春燕. 草地畜牧業(yè)雪災(zāi)災(zāi)害系統(tǒng)及減災(zāi)對策研究[J]. 草業(yè)科學(xué),2006,23(6):48-54.
[14] 郝璐,王靜愛,史培軍,等. 草地畜牧業(yè)雪災(zāi)脆弱性評價—以內(nèi)蒙古牧區(qū)為例[J]. 自然災(zāi)害學(xué)報,2003,12(2):51-57.
[15] 巨克英. 近27年來青海省氣象災(zāi)害損失初步分析[J]. 青海氣象,2012(3):2-5.
[16] 董鵬捷,王建捷. 北京地區(qū)冰雹災(zāi)害風(fēng)險評估模型及風(fēng)險區(qū)劃[J]. 暴雨災(zāi)害,2012,31(1):29-34.
[17] 王伏村,付雙喜,張德玉,等. 一次雷暴大風(fēng)引發(fā)的強沙塵暴天氣的中尺度系統(tǒng)分析[J]. 干旱氣象,2014,32(6):954-961.
[18] 曾淑玲,程一帆,王式功,等. 我國西北和內(nèi)蒙古地區(qū)春季沙塵暴的年代際變化及原因探析[J]. 中國沙漠,2010(5):1200-1206.
[19] 白美蘭,郝潤全,侯瓊. 內(nèi)蒙古典型農(nóng)牧交錯區(qū)孕災(zāi)環(huán)境特征及氣象災(zāi)害風(fēng)險辨識[J]. 干旱地區(qū)農(nóng)業(yè)研究,2006,24(4):149-154.
Temporal and Spatial Variation Characteristics of Meteorological Disasters in Inner Mongolia from 1983 to 2013
LI Dan, LI Yunpeng, LIU Pengtao
(InnerMongoliaEcologicalandAgriculturalMeteorologicalCenter,Hohhot010051,China)
Based on the meteorological disasters data in Inner Mongolia from 1983 to 2013, the spatial and temporal distribution characteristics of the losses caused by meteorological disasters and the main seven disasters occurrence frequency were analyzed by using Mann-Kendall test and linear tendency estimation method. The results are as follows: (1) The change trend of occurrence frequency of all meteorological disasters was rising in Inner Mongolia during 1983-2013. (2) The temporal distributions of main meteorological disasters were overlapping. (3) The mutations of main meteorological disasters were asynchrony. (4) The spatial distribution of main meteorological disasters in Inner Mongolia had obvious regional difference. The frequency of meteorological disasters in the east regions in eastern Inner Mongolia was the highest and the direct economic loss was the largest, which was closely related to the agricultural planting structure, sensitive crop development stage, complicate landform and terrain, changeable landuse type and unique atmospheric circulation.
meteorological disaster; temporal and spatial variation; Inner Mongolia
10.11755/j.issn.1006-7639(2016)-04-0663
2016-01-25;改回日期:2016-05-05
內(nèi)蒙古氣象局青年科技項目“雪災(zāi)對內(nèi)蒙古牧區(qū)草地畜牧業(yè)的影響”(nmqnqx201513)、社會公益性行業(yè)(氣象)科研專項“氣候變化背景下北方主要旱地作物脆弱性及其評價技術(shù)”(GYHY201506016)和內(nèi)蒙古科技廳計劃項目“基于多源衛(wèi)星遙感的內(nèi)蒙古干旱監(jiān)測預(yù)警研究”共同資助
李丹(1982-),女,工程師,雙碩士,主要從事生態(tài)學(xué)和公共氣象服務(wù)等方面研究. E-mail:40342051@qq.com
1006-7639(2016)-04-0663-07DOI:10.11755/j.issn.1006-7639(2016)-04-0663
P429
A
李丹,李云鵬,劉朋濤.內(nèi)蒙古近30 a氣象災(zāi)害時空變化特征[J].干旱氣象,2016,34(4):663-669, [LI Dan, LI Yunpeng, LIU Pengtao. Temporal and Spatial Variation Characteristics of Meteorological Disasters in Inner Mongolia from 1983 to 2013[J]. Journal of Arid Meteorology, 2016, 34(4):663-669],