賀永平 劉存 李悅 索南美朵

摘要 2021年10月19—20日，玉樹中部和北部出現(xiàn)強降雪天氣過程，其中，大部分地區(qū)大到暴雪，局地大暴雪。此次強降雪天氣過程持續(xù)時間長、強度大、范圍廣，并且具有一定的極端性。治多、曲麻萊、稱多清水河10月日降水量接近歷史同期極值。通過對此次應急氣象服務進行綜合分析，總結(jié)和提煉了做好相關重大災害氣象服務的成功經(jīng)驗，同時也對氣象應急服務中存在的不足進行了剖析和總結(jié)，為今后進一步提高應急氣象服務效率、科學防災減災提供借鑒。

關鍵詞 暴雪;災害性天氣;應急氣象服務

中圖分類號：P458 文獻標識碼：B 文章編號：2095–3305（2021）12–0061–02

近年來，隨著全球氣候持續(xù)變暖，各種極端天氣氣候事件明顯增加[1-3]。近2年，玉樹地區(qū)極端天氣、氣候事件頻繁，這對氣象部門提出了更高的要求。應急氣象服務也已成為氣象部門積極應對各種極端天氣氣候事件的重要手段。本文對2021年10月19—20日玉樹地區(qū)暴雪極端性天氣過程應急氣象服務進行了綜合分析，在此次應急氣象服務中，玉樹州氣象局超前的服務意識、準確的預報預警服務，使得這次暴雪應急服務工作較為成功，同時進一步構(gòu)建了氣象防災減災體系。

1 天氣實況及特點

1.1 天氣實況

2021年10月19日08：00—20日08：00，玉樹中部和北部出現(xiàn)強降雪天氣過程，其中，大部分地區(qū)大到暴雪，局地大暴雪。共計45個測站出現(xiàn)降水，其中大暴雪4個、暴雪14個、大雪8個、中雪4個、小雪15個。

1.2 天氣特點

此次強降雪天氣過程主要有6個特點：一是持續(xù)時間長，強降雪時段集中在夜間19日20：00—20日08：00，持續(xù)時間長，降雪時間集中，長達12 h。二是強度大，城鎮(zhèn)最大降水中心出現(xiàn)在治多縣，24 h最大降水量為17.1 mm，積雪深度為19 cm;鄉(xiāng)鎮(zhèn)最大降水中心出現(xiàn)在治多縣多彩鄉(xiāng)尕龍格瑪，24 h最大降水量為28.4 mm;最大小時雨強出現(xiàn)在19日20：00—21：00曲麻萊巴干鄉(xiāng)代曲村，小時雨強達8.1 mm。三是范圍廣，大到暴雪主要集中在玉樹中北部治多縣、曲麻萊縣、稱多縣、玉樹市，涵蓋4個市（縣）。四是降水相態(tài)復雜，雨、雨夾雪、雪多種相態(tài)共存。五是具有一定的極端性，治多、曲麻萊、稱多清水河10月日降水量接近歷史同期極值。六是此次強降雪天氣局地伴有大風天氣，其中曲麻萊國家站的小時極大風速達19.5 m/s，區(qū)域站雜多昂賽鄉(xiāng)政府達35.3 m/s。

2 災情情況及影響

據(jù)調(diào)查和匯總，各地均未出現(xiàn)災情。此次降雪天氣過程在玉樹中、北部出現(xiàn)了短時積雪和道路結(jié)冰現(xiàn)象，有利于降低森林草原氣象火險等級，改善生態(tài)環(huán)境，但對群眾出行、畜牧采飼、交通運輸產(chǎn)生了一定的不利影響。根據(jù) 2021年10月22日14：00的H8/AHI衛(wèi)星遙感監(jiān)測結(jié)果顯示，積雪面積占行政區(qū)面積的46.71%。玉樹地區(qū)積雪覆蓋區(qū)域雪深以10～15 cm和5～10 cm為主。10～15 cm的面積比例占23.84%，5～10 cm的面積比例占12%。

3 應急響應情況

10月19日10：20，玉樹州氣象局應急辦組織應急成員單位負責人及州氣象臺值班人員會商后，啟動暴雪Ⅳ級應急響應。應急響應期間，玉樹州氣象局嚴格按照青海省氣象局應急響應管理規(guī)定，認真做好應急工作，嚴格執(zhí)行24 h應急值班制度和領導帶班制度;加強天氣監(jiān)測、預報、預警及跟蹤服務，及時提供最新預報預警信息，以及向各級政府部門進行匯報;充分發(fā)揮氣象信息員的作用，及時傳遞預警信息，收集上報災情，保障了此次暴雪天氣過程氣象服務工作有序開展。

4 氣象服務情況

4.1 前期氣象服務

“2”——10月18日，提前2 d發(fā)布《氣象信息快報》預報此次強降雪天氣過程，給出過程（雨）雪預測、量級與落區(qū)、重點影響時段及防御建議。提到“受冷空氣影響，10月18—20日玉樹大部分地區(qū)有一次明顯降雪、降溫的天氣過程。南部地區(qū)雨夾雪或小雨（雪）;北部中到大雪，其中曲麻萊、治多部分鄉(xiāng)鎮(zhèn)有暴雪，過程累計降水量將達5～13 mm，積雪深度0～5 mm;北部地區(qū)最高氣溫將下降6℃～8℃，局地可達10℃以上?！?并重點提醒“受冷空氣和降水影響，玉樹州大部氣溫較低，過程期間有6℃～8℃降溫，高海拔地區(qū)存在積雪的可能性較大，交通運輸易受阻，提醒駕駛員謹慎駕駛，確保安全。”

“1”——10月19日，召開加密會商，加強研判，精細預報，提前1 d再次發(fā)布《決策氣象服務信息》，滾動更新落區(qū)、影響時段、過程累計雨量、最大積雪深度等雨（雪）情信息。通過郵箱、抖音、微信聯(lián)盟群發(fā)布，并將紙質(zhì)材料報送至州委州政府及相關部門。提出“玉樹北部地區(qū)大到暴雪，中部地區(qū)中到大雪，南部地區(qū)雨夾雪或小雨（雪）。過程累計降水量在5～20 mm，積雪深度0～10 mm;大部分地區(qū)最高氣溫將下降4℃～6℃，局地可達8℃以上?！?/p>

“4”——10月19日16：00，提前4 h發(fā)布《玉樹州天氣預報》，進入臨災精細化氣象監(jiān)測預警狀態(tài)，并聯(lián)防縣局，以州廣播電視臺發(fā)布的訂正預報為主，為地方服務。“預計今日夜間至明日白天：我州北部有大到暴雪;其余地區(qū)小到中雪或雨夾雪;最低氣溫在1℃～6℃，最高氣溫在10℃～17℃。”

“2”——10月19日21：00，提前2 h先后發(fā)布區(qū)域暴雪黃、橙色預警信號，并指導縣局發(fā)布相應預警信息，預警信息精細至鄉(xiāng)鎮(zhèn)及街道。并第一時間聯(lián)防州委州政府及相關部門，關注雨（雪）情信息，注意強降雪帶來的不利影響，做好相應的防范措施。

4.2 短時臨近監(jiān)測

玉樹C波段雙偏振多普勒天氣雷達資料首次在強降雪天氣過程發(fā)揮了主要作用。一方面，此次強降雪天氣過程降水相態(tài)復雜，包含了雨、雨夾雪、雪多種相態(tài)的轉(zhuǎn)變，雙偏振雷達參數(shù)在降水的演變過程中，可以準確地估計水凝物的類型和數(shù)量，為降水相態(tài)的判別提供了較好的參考作用;另一方面，高時間和空間分辨率的雷達資料可以更準確地判別降水回波的強度和發(fā)展趨勢，為研判后期雨勢發(fā)展提供重要依據(jù)，進一步提高了暴雪預警信號的準確性和及時性。

微信聯(lián)盟群交互效益顯著，進一步強化了部門聯(lián)動，促進防災減災格局的形成。強降雪期間，玉樹州氣象臺強化值班值守，精密監(jiān)測，加大與省市縣三級聯(lián)防頻次，并加強與外部門的聯(lián)防聯(lián)報，及時共享雨（雪）情信息及后期發(fā)展趨勢，期間電話聯(lián)防50余次，在玉樹州氣象局州縣氣象臺聯(lián)防聯(lián)報群、州直部門氣象微信志愿者聯(lián)盟群、玉樹應急群、玉樹州防汛群中共享雨（雪）情信息，聯(lián)防120余次，提醒相關部門注意防范。

4.3 預報預警服務

智能化、精細化、無縫隙的氣象預警信息，解決了氣象信息最后1公里的問題，預警信息精細至鄉(xiāng)鎮(zhèn)及街道，使氣象災害預警提前量提高到2 h左右。玉樹州氣象臺發(fā)布的暴雪橙色預警的平均時間提前量為155 min，暴雪黃色預警的平均時間提前量為145 min。

至19日21：00，降雪趨勢漸強，黃色、橙色分區(qū)預警信號先后發(fā)布，玉樹州氣象臺分別于19日21：15、20日00：30、20日01：15先后發(fā)布曲麻萊縣、稱多縣、治多縣暴雪橙色預警信號，在20日03：15、20日06：30、20日07：15分別將曲麻萊縣、稱多縣、治多縣暴雪橙色預警信號降級為暴雪黃色預警信號;于2021年10月20日03：45發(fā)布曲麻萊縣、稱多縣、治多縣道路結(jié)冰黃色預警信號。

至20日08：00，玉樹州氣象臺共指導、發(fā)布暴雪藍色預警信號1期、暴雪黃色預警信號8期、暴雪橙色預警信號6期，道路結(jié)冰黃色預警信號4期。

5 思考與啟示

5.1 強化組織領導是做好應急氣象服務的前提

此次暴雪過程，玉樹州氣象局領導堅持坐鎮(zhèn)業(yè)務一線靠前組織和指揮，以敏銳、主動的服務意識，周密部署形成全局上下一盤棋，有效保障了預報服務任務的圓滿完成。

5.2 超前的應急服務機制是做好氣象服務的關鍵

此次暴雪過程，玉樹州氣象局提前2 d發(fā)布《氣象信息快報》，做出了準確的趨勢預報，給出過程（雨）雪預測、量級與落區(qū)、重點影響時段及防御建議;提前1 d再次發(fā)布《決策氣象服務信息》，滾動更新落區(qū)、影響時段、過程累計雨量、最大積雪深度等雨（雪）情信息;在降水開始前4 h發(fā)布《玉樹州天氣預報》，進入臨災精細化氣象監(jiān)測預警狀態(tài)，加強州縣聯(lián)防，服務地方。

5.3 加強多部門聯(lián)動是做好應急氣息服務的重要舉措

本次暴雪過程，玉樹州氣象局與州委州政府、應急、防汛等相關部門聯(lián)動及時有效，最大程度地體現(xiàn)了氣象服務的效益;玉樹州各鄉(xiāng)鎮(zhèn)氣象信息員、協(xié)理員在此次過程中及時反饋雨雪情信息，切實展現(xiàn)了全州氣象信息員隊伍建設為主體的基層氣象災害防御組織體系建設的成果，體現(xiàn)了基層氣象災害防御應對和快速反應能力。

5.4 雷達新資料的應用在短臨監(jiān)測預報中發(fā)揮主要作用

玉樹C波段雙偏振多普勒天氣雷達正在試運行階段，雷達資料首次在強降雪天氣過程中發(fā)揮了主要作用，雙偏振雷達參數(shù)在降水的演變過程中，為降水相態(tài)的判別提供了較好的參考作用，也為研判后期雨勢發(fā)展提供重要依據(jù)，進一步提高了暴雪預警信號的準確性和及時性。

5.5 防災減災離不開強有力的平臺支持和智慧氣象的發(fā)展

智能網(wǎng)格預報發(fā)揮了不可或缺的重要作用，實現(xiàn)了網(wǎng)格全覆蓋，形成天氣預報智能化、精細化、無縫隙，首次可精細至5 km和逐3 h。防災減災離不開強有力的平臺支持和智慧氣象發(fā)展，精細化預報是防災減災的有力支撐。

5.6 新媒體對氣象服務的顯著推動

在新媒體的推動下，氣象信息能夠通過多種渠道更加有效地傳播，幫助社會公眾更好地獲取氣象信息。2021年10月19—20日通過微信、抖音平臺發(fā)布的氣象信息點擊量累計達3 000余人次。

6 難點與不足

6.1 降水相態(tài)復雜，多種相態(tài)共存

此次強降雪天氣過程出現(xiàn)了大暴雪、暴雪、大雪、中雪、小雪、雨夾雪、小雨，相態(tài)復雜，由于前期玉樹地區(qū)處于西太平洋副熱帶高壓外圍，升溫明顯，地表溫度較高，降水開始前期，存在雨、雨夾雪、雪的相態(tài)轉(zhuǎn)換，對預報、預警有一定難度。

6.2 忽略了局地的大風天氣

在前期預報預警服務中，由于重點關注此次降雪降溫天氣過程，忽略了強西南、西北氣流影響下的大風天氣。

參考文獻

[1] 羅文芳，劉貴玲.提高應對氣象災害應急服務能力的探討與思考[J].防災科技學院學報，2008，10（2）：77-80.

[2] 王思海，沈芯璐，楊波，等.2018年8月19—20日大連市旅順口區(qū)氣象局暴雨應急響應氣象服務分析[J].現(xiàn)代農(nóng)業(yè)科技，2019（3）：189.

[3] 梁鳳娟.淺析雪災應急氣象服務[J].現(xiàn)代農(nóng)業(yè)，2019（11）：90-91.

責任編輯：黃艷飛

Yushu Area of a Blizzard Emergency Meteorological Service Case and Enlightenment

HE Yong-ping et al（Meteorological Bureau， Yushu Tibetan Autonomous Prefecture， Qinghai Province， Yushu， Qinghai 815000）

Abstract From October 19 to 20，2021， heavy snow weather process occurred in the central and northern parts of Yushu， most of which had heavy snow and local heavy snow.The strong snowfall weather process lasts for a long time， large intensity and wide range， and has certain extremes. The daily precipitation of Yiduo， Qmalai and Qingshui River in October is close to the extreme value of the same period in history. Through the comprehensive analysis of the emergency meteorological service， this paper summarized and extracts the successful experience of the meteorological service of related major disasters， but also summarized the deficiencies in the meteorological emergency service， to further improve the efficiency of emergency meteorological service， scientific disaster prevention and mitigation.

Key words Blizzard; Catastrophic weather; Emergency meteorological service