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        1994—2018年廣東主要氣象災害特征分析

        2021-05-07 02:06:34史麗張柳紅伍紅雨
        廣東氣象 2021年2期
        關鍵詞:強臺風強對流經(jīng)濟損失

        史麗,張柳紅,伍紅雨

        (廣東省氣候中心,廣東廣州 510641)

        廣東是我國受臺風影響最多的省份[1],同時也是暴雨發(fā)生最多、汛期最長的地區(qū)[2],臺風、暴雨、低溫、干旱、強對流等氣象災害在廣東頻繁發(fā)生,對國民經(jīng)濟發(fā)展和人民生命財產(chǎn)安全造成巨大影響[3-6]。在全球氣候變暖的背景下,各類氣象災害發(fā)生呈明顯上升趨勢,對經(jīng)濟社會發(fā)展的影響在加劇,并且由于社會經(jīng)濟發(fā)展進程的加快,氣象災害的風險越來越大,影響也越來越廣[7-10],廣東因氣象災害的損失也更加突出[11-14]。目前關于廣東氣象災害損失的分析主要是針對地市的災害損失進行分析,例如鄭偉杰等[15]分析了江門市2001—2014年氣象災害災情變化特征及影響,發(fā)現(xiàn)臺風災害對江門的影響最大,其次是暴雨災害,雷電災害是造成人員死亡最主要的氣象災害;梁域等[16]分析了云浮市1965—2010年暴雨、熱帶氣旋、強對流、低溫、高溫、霧和灰霾、干旱等災害天氣的特征及其影響,并提出了防御災害性天氣的對策措施,其他省份也有關于氣象災害特征分析的相關報道[17-19],但對廣東氣象災害特征進行分析的文章還沒有看到,所以本研究利用1994—2018年廣東氣象災害年鑒資料,對近25年來廣東臺風、暴雨、低溫、干旱和強對流等主要氣象災害造成的直接經(jīng)濟損失、死亡人口、受災人口、農業(yè)受災面積和倒塌房屋這5個災情要素特征和變化進行分析,這對了解廣東的氣象災害特征,做好防災減災和決策氣象服務工作具有重要的意義。

        1 資料與方法

        采用1994—2018年廣東氣象災害防災減災年鑒(1994—2018年卷)的氣象災害數(shù)據(jù),氣象災害包括臺風、暴雨、低溫、干旱和強對流共計5種,統(tǒng)計這5種氣象災害造成的直接經(jīng)濟損失(億元人民幣,下同)、死亡人口(人)、受災人口(萬人)、農業(yè)受災面積(萬hm2)和倒塌房屋(萬間)這5個災情要素的總體特征以及分類災害損失的變化特征。本研究中臺風災情是統(tǒng)計有臺風出現(xiàn)以后造成的災情;暴雨災情統(tǒng)計為非臺風降雨造成的災情。

        2 結果與分析

        2.1 主要氣象災害造成損失的總體特征

        對1994—2018年廣東各類氣象災害造成的損失和影響進行統(tǒng)計(表1),由表1可見,這25年間廣東氣象災害受災總人口達38 805.91萬人,因災死亡人數(shù)達3 720人,農業(yè)受災面積為2 592.32萬hm2,直接經(jīng)濟總損失約4 292.49億元,共倒塌房屋約196.65萬間。另外可以看出,1994—2018年氣象災害造成的廣東年均直接經(jīng)濟損失為171.70億元,其中臺風造成的年均直接經(jīng)濟損失高達106.40億元,其次暴雨年均損失40.33億元,第3是低溫17.92億元,第4是干旱3.85億元,第5是強對流3.19億元。

        表1 1994—2018年廣東5類氣象災害造成的損失和影響統(tǒng)計

        1)直接經(jīng)濟損失。

        1994—2018 年臺風、暴雨、低溫、干旱和強對流5類災害造成廣東的直接經(jīng)濟損失合計4 292.49億元,年平均171.70億元。從各類災害直接經(jīng)濟損失占此5類氣象災害總損失的比率(表略)來看,臺風造成的損失共計2 660.09億元,占總損失的62.0%,可見臺風是造成廣東經(jīng)濟損失最大的氣象災害;其次是暴雨,造成的損失為1 008.30億元,占總損失的23.5%,是廣東的第2大氣象災害;低溫造成的損失為448.07億元,占總損失的10.4%,是廣東的第3大氣象災害;干旱造成的損失為96.17億元,占總損失的2.2%,是廣東的第4大氣象災害。臺風、暴雨、低溫和干旱4種災害損失占總損失的98.1%。強對流造成的損失只占1.9%。

        2)死亡人數(shù)。

        1994—2018 年廣東氣象災害造成的死亡人數(shù)合計為3 720人,其中造成死亡的主要氣象災害是強對流、臺風和暴雨,強對流造成死亡1 361人、臺風造成死亡1 246人、暴雨造成死亡1 113人,所占比例分別為36.6%、33.5%和29.9%,可見強對流是廣東因氣象災害死亡的最大成因。25年間平均每年因氣象災害年均死亡149人,可見死亡主要是強對流、臺風和暴雨造成的,低溫和干旱沒有造成廣東人員死亡。強對流雖然造成直接經(jīng)濟損失相對臺風、暴雨等很少,但造成的死亡人數(shù)卻比臺風、暴雨多,所以要特別注意防御雷擊、短時強降水等強對流天氣。

        3)受災人口。

        從1994—2018年5類氣象災害影響的受災人口數(shù)量分析可以發(fā)現(xiàn),臺風造成的受災人口數(shù)量最多,高達21 592.24萬人,其中1995年受災人口數(shù)量最多,為2 979.6萬人;2004年受災人口最少,為9.57萬人。這25年間,由臺風造成的受災人口占全部氣象災害受災人口的55.6%,暴雨(20.6%)、干旱(18.1%)和低溫(4.9%),強對流造成的受災人口數(shù)量最少。臺風災害造成的受災人口總數(shù)超過了暴雨、干旱和低溫影響人數(shù)總和,可見臺風是造成廣東受災人口的最主要的氣象災害。

        4)農業(yè)受災面積。

        由1994—2018年廣東5類氣象災害造成的農業(yè)受災面積對比可以發(fā)現(xiàn),1995年農作物受災面積最多,為205.15萬 hm2,2017年最少為27.54萬hm2,近25年平均為103.69萬hm2。臺風造成災害依然是最大,但是占比45.0%相比受災人口和直接經(jīng)濟損失明顯下降;干旱造成的農業(yè)受災面積上升至第2位,占比26.3%;暴雨(15.5%)、低溫(11.6%)和強對流(1.6%)所造成的農業(yè)受災面積合計占比28.7%。從農業(yè)受災面積指標分析可知,導致農作物受災的主要災害為臺風、干旱、暴雨和低溫。

        5)倒塌房屋。

        從1994—2018年5類氣象災害產(chǎn)生的倒塌房屋數(shù)量分析可以發(fā)現(xiàn),1994年倒塌房屋最多,為73.10萬間,2018年最少為0.27萬間。臺風造成的倒塌房屋數(shù)量最多,為100.94萬間,由臺風造成倒塌房屋占全部氣象災害倒塌房屋的51.3%;暴雨(45.0%)、強對流(2.8%)和低溫(0.8%)排名次之,干旱造成的倒塌房屋數(shù)量為零。值得注意的是,臺風災害造成的倒塌房屋總數(shù)超過了暴雨、強對流和低溫造成倒塌房屋數(shù)的總和,可見導致房屋倒塌主要災害是臺風,其次是暴雨,占總數(shù)的96.3%。

        2.2 各類氣象災害造成損失的年際變化特征

        1)直接經(jīng)濟總損失的年際變化。

        從1994—2018年廣東氣象災害造成直接經(jīng)濟損失逐年變化(圖1)可見,近25年間,平均每年氣象災害造成的直接經(jīng)濟損失是171.70億元,損失最大的前3年分別出現(xiàn)在2013、2008和2014年。

        2013年造成廣東的直接經(jīng)濟損失最高,達到482.88億元,主要是因為2013年廣東出現(xiàn)異常嚴重的氣象災害,包括兩個超強臺風“尤特”和“天兔”。其中,超強臺風“天兔”造成廣東直接經(jīng)濟損失230.82億元,死亡、失蹤31人;超強臺風“尤特”和西南季風強降水造成廣東直接經(jīng)濟損失167.06億元,死亡、失蹤54人。這一年暴雨造成直接經(jīng)濟損失高達189.65億元。2008年造成廣東直接經(jīng)濟損失排名第2,達到421.58億元。2008年廣東臺風、低溫等氣象災害異常嚴重,有7個臺風登陸,包括兩個強臺風“黑格比”和“風神”。其中,強臺風“黑格比”造成直接經(jīng)濟損失113.80億元,死亡26人。強臺風“風神”造成直接經(jīng)濟損失17.64億元,死亡27人。全年出現(xiàn)4次較大暴雨(洪澇)過程,直接經(jīng)濟損失83.81億元,死亡36人。2008年還受罕見低溫雨雪冰凍災害影響,造成全省直接經(jīng)濟損失達185.41億元。2014年造成的直接經(jīng)濟損失排名第3,達到316.493億元。2014年廣東氣象災害嚴重。有4個臺風登陸,包括超強臺風“威馬遜”和強臺風“海鷗”。其中,超強臺風“威馬遜”造成直接經(jīng)濟損失131.94億元,強臺風“海鷗”造成直接經(jīng)濟損失88.85億元。全年出現(xiàn)多次暴雨洪澇過程,全省直接經(jīng)濟損失79.52億元。強對流天氣造成直接經(jīng)濟損失4.81億元。2004年直接經(jīng)濟損失為近25年最低值,僅為27.12億元。2004年臺風和暴雨災害都很輕。只有1個臺風“艾利”,其強度弱、影響小,暴雨災害輕,造成的直接經(jīng)濟損失僅僅只有3.19億元,經(jīng)濟損失小,人員死亡少。

        圖1 1994—2018年廣東氣象災害造成直接經(jīng)濟損失逐年變化

        此外,從圖1可以看出,廣東氣象災害造成的直接經(jīng)濟損失呈上升趨勢,而直接經(jīng)濟損失占GDP比例呈下降趨勢,并通過0.05顯著性水平檢驗,下降趨勢顯著,說明隨著預報準確率提高和防災減災體系日趨完善,公眾防災減災意識的提高,導致直接經(jīng)濟損失占GDP比例明顯下降。

        2)死亡人數(shù)的年際變化。

        從1994—2018年廣東因氣象災害死亡人數(shù)逐年變化(圖略)可知,死亡人數(shù)呈顯著下降的趨勢。1997和1994年死亡人數(shù)最多,分別為373人和353人。在1994臺風和暴雨災害非常重,6、7月的西江、北江特大洪水造成廣東254人死亡,臺風造成85人死亡,強對流造成14人死亡,所以人員死亡最多。2006年廣東出現(xiàn)嚴重氣象災害,全省有3次大范圍暴雨洪澇過程和5個臺風登陸,并伴有強對流天氣,共造成全省死亡291人,其中,強熱帶風暴“碧利斯”造成123人死亡;臺風“派比安”造成46人死亡;臺風“格美”造成6人死亡;強臺風“珍珠”造成3人死亡;臺風“杰拉華”造成1人死亡,上述5個臺風登陸嚴重影響廣東,共造成死亡179人,占全年死亡人數(shù)61.5%;雷擊造成72人死亡,占全年死亡人數(shù)的24.7%;暴雨造成24人死亡,占全年死亡人數(shù)的8.2%;強對流造成11人死亡,占全年死亡人數(shù)的3.8%。

        3)臺風造成直接經(jīng)濟損失的年際變化。

        隨著社會經(jīng)濟的發(fā)展,臺風對廣東造成的影響逐漸增大。從1994—2018年廣東因臺風造成直接經(jīng)濟損失的年際變化(圖略)可見,直接經(jīng)濟損失呈顯著上升的趨勢,損失最大出現(xiàn)在2017年,高達291.87億元;其次出現(xiàn)在2013年,為287.44億元。2017年因臺風造成直接經(jīng)濟損失最高主要是因為超強臺風“天鴿”,其造成廣東直接經(jīng)濟損失269.82億元,死亡13人。2013年因臺風造成直接經(jīng)濟損失排第2,該年是廣東受臺風影響個數(shù)最多的年份,有9個臺風登陸或影響廣東,僅臺風災害就造成廣東直接經(jīng)濟損失287.44億元,其中,超強臺風“天兔”造成全省直接經(jīng)濟損失230.82億元,死亡、失蹤31人;超強臺風“尤特”造成直接經(jīng)濟損失36.29億元,死亡、失蹤8人。

        統(tǒng)計得出廣東1994—2018年造成直接經(jīng)濟損失最嚴重的10個臺風,造成直接經(jīng)濟損失最大的前3位臺風分別是“天鴿”(269.82億元)、“彩虹”(250.87億元)、天兔(230.82億元)。造成死亡人數(shù)最多的前3位臺風分別是“莎莉”(216人)、“碧利斯”(123人)和“派比安”(46人)。

        3 結論

        1)臺風造成廣東直接經(jīng)濟損失最大,占氣象災害總損失的62.0%,其次是暴雨,占23.5%,第3、第4分別是低溫10.4%和干旱2.2%,這4種災害損失占總損失的98.1%;強對流造成的損失占比1.9%。

        2)氣象災害平均每年造成廣東直接經(jīng)濟損失171.70億元;其中臺風造成的年均直接經(jīng)濟損失高達106.40億元,其次暴雨40.33億元,第3是低溫17.92億元,第4是干旱3.85億元,第5是強對流3.19億元。

        3)氣象災害平均每年造成廣東死亡人數(shù)149人,其中強對流、臺風和暴雨造成死亡所占比例分別為36.6%、33.5%、29.9%。強對流是造成廣東氣象災害死亡的最大成因。

        4)臺風、暴雨、干旱是造成廣東受災人口的最主要的氣象災害;臺風、干旱、暴雨、低溫是導致農作物受災的主要氣象災害。而導致房屋倒塌主要災害為臺風、暴雨,占總比率達96.3%。

        5)1994—2018 年,廣東氣象災害導致人員死亡人數(shù)、受災人數(shù)、房屋倒塌數(shù)和農業(yè)受災面積均呈下降趨勢,但直接經(jīng)濟損失呈增長趨勢,而直接經(jīng)濟損失占GDP比例卻明顯下降,說明防災減災能力在提升。

        6)廣東1994—2018年造成嚴重影響的臺風,死亡人數(shù)最多是“莎莉”造成的死亡人數(shù)(216人),“彩虹”造成農業(yè)受災面積是最多(54.07萬 hm2),造成直接經(jīng)濟損失最大臺風“天鴿”(269.82億元)。

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