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        大通縣近30年暴雨災(zāi)害統(tǒng)計(jì)分析及災(zāi)害防御對(duì)策

        2024-05-28 00:00:00郝璽英張翠花盛兆海張國(guó)玲
        農(nóng)業(yè)災(zāi)害研究 2024年2期
        關(guān)鍵詞:防御對(duì)策大通縣統(tǒng)計(jì)分析

        摘 要:利用大通縣1991—2020年逐月降水資料、暴雨日數(shù)和暴雨量資料,選擇線性?xún)A向估計(jì)法對(duì)大通縣暴雨日數(shù)、暴雨量特征進(jìn)行分析。結(jié)果表明:1991—2020年大通縣降水量平均值為533.4 mm,線性變化傾向率為23.743 mm/10年,增加趨勢(shì)并不顯著;大通縣年內(nèi)降水呈現(xiàn)出明顯的季節(jié)性變化特征,年內(nèi)降水主要集中在夏季,占年降水量的55.9%,春、秋季節(jié)的降水量基本相當(dāng),分別占年降水量的21.4%、21.5%,冬季降水量最少,只有1.1%;四季降水量除了春季和冬季外,夏季和秋季降水量同年降水量的變化趨勢(shì)保持一致,只是變化趨勢(shì)均不太顯著;1991—2020年大通縣暴雨日數(shù)平均值為2.1 d,線性變化傾向率為0.385 d/10年,且增加趨勢(shì)較為顯著;大通縣暴雨天氣主要出現(xiàn)在每年4—9月,且除了冬季外,其余3季均有暴雨天氣出現(xiàn),尤以夏季出現(xiàn)頻率最高,春秋季節(jié)基本相當(dāng)。

        關(guān)鍵詞:暴雨;統(tǒng)計(jì)分析;防御對(duì)策;大通縣

        中圖分類(lèi)號(hào):P426.616 文獻(xiàn)標(biāo)志碼:B 文章編號(hào):2095–3305(2024)02–0-03

        暴雨是常見(jiàn)的災(zāi)害性天氣,嚴(yán)重威脅著國(guó)民經(jīng)濟(jì)和人民的生命財(cái)產(chǎn)安全。在全球氣候變暖的大背景下,氣候異常事件增多明顯,同時(shí)暴雨氣候有明顯的地域性差異,不同地區(qū)對(duì)氣候變暖的響應(yīng)不盡相同。大通縣隸屬于青海省西寧市,地處青海省東部河湟谷地,祁連山南麓,湟水河上游北川流域,是青藏高原和黃土高原過(guò)渡地帶,地勢(shì)西北高東南低,屬于高原大陸性氣候,主要?dú)夂蛱卣魇侨照諘r(shí)數(shù)長(zhǎng)、氣候溫暖、雨水適中、水源充足,自然條件好,主要農(nóng)作物有小麥、青稞、油菜,統(tǒng)計(jì)分析大通縣暴雨變化特征,可為大通縣農(nóng)業(yè)種植大戶(hù)提供強(qiáng)有力的氣象服務(wù)保障,為決策部門(mén)提供高價(jià)值的氣象服務(wù)信息。近年來(lái),許多學(xué)者針對(duì)暴雨發(fā)生發(fā)展規(guī)律開(kāi)展了大量研究,并得出了很多有意義的成果[1-3],然而針對(duì)大通縣暴雨天氣的研究則相對(duì)較少。因此,研究分析暴雨的年、季節(jié)變化特征和變化規(guī)律,以找出大通縣暴雨頻數(shù)、強(qiáng)度發(fā)展規(guī)律,對(duì)暴雨診斷和預(yù)測(cè)具有十分重要的現(xiàn)實(shí)意義,有助于為全縣暴雨預(yù)報(bào)預(yù)警和防災(zāi)減災(zāi)提供參考

        依據(jù)。

        1 研究資料和方法

        利用大通縣1991—2020年逐月降水資料、暴雨日數(shù)和暴雨量資料,選擇線性?xún)A向估計(jì)法對(duì)大通縣暴雨日數(shù)、暴雨量特征進(jìn)行分析。根據(jù)相關(guān)標(biāo)準(zhǔn),定義當(dāng)日20:00到次日20:00日降水量在50 mm以上的降水稱(chēng)之為1個(gè)暴雨日,一年內(nèi)所有暴雨日累加起來(lái)的積雨量則為暴雨降水量。選擇常規(guī)性劃分標(biāo)準(zhǔn)劃分四季:春節(jié)為3—5月,夏季為6—8月,秋季為9—11月,冬季為12月到次年2月。

        2 暴雨災(zāi)害特征

        2.1 降水量

        2.1.1 年際變化

        1991—2020年大通縣降水量平均值為533.4 mm,其中降水量高值為696.6 mm(2014年),比多年平均值偏高30.6%,低值只有387.2 mm(1991年),比多年平均值偏低27.4%。近30年大通縣年降水量整體呈現(xiàn)出增加的趨勢(shì),線性變化傾向率為23.743 mm/10年,研究時(shí)段內(nèi)共增加71.229 mm,增加趨勢(shì)并不顯著。結(jié)合曲線圖,在1992年之前,大通縣年降水量呈現(xiàn)出直線增加的趨勢(shì);1992—2001年大通縣年降水量呈現(xiàn)出波動(dòng)下降的趨勢(shì);2001—2014年降水量以波動(dòng)增加趨勢(shì)為主,且2014年降水量最大;而從2014年往后則呈現(xiàn)出先下降后增加的趨勢(shì)(圖1)。

        2.1.2 四季變化

        大通縣年內(nèi)降水呈現(xiàn)出顯著的季節(jié)性變化特征,其中春季平均降水量為114.2 mm,占年內(nèi)降水量的21.4%,線性變化傾向率為-3.005 mm/10年,只是下降趨勢(shì)并不顯著。雖然在21世紀(jì)之前的春季降水量并不顯著,但卻在該階段出現(xiàn)了高值和低值中心,高值達(dá)到了182.1 mm(1997年),低值只有60.4 mm(2000年),高值將近是低值的3倍;從21世紀(jì)往后,春季降水量以小幅度波動(dòng)下降趨勢(shì)為主,整體下降趨勢(shì)并不明顯;夏季平均降水量為298.4 mm,占年降水量的55.9%,線性變化傾向率為22.325 mm/10年,只是增加趨勢(shì)不顯著。

        結(jié)合曲線圖,1994—2002年大通縣夏季降水量呈現(xiàn)出波動(dòng)下降的趨勢(shì);2002—2013年以波動(dòng)增加趨勢(shì)為主,且2013年降水量最高,達(dá)到了439.6 mm;從2013年往后則呈現(xiàn)出先增加后減少的趨勢(shì);秋季平均降水量為114.9 mm,占21.5%,線性變化傾向率為5.093 mm/10年,增加趨勢(shì)不顯著。其中,1991—1992年大通縣秋季降水量呈現(xiàn)出直線增加趨勢(shì),且1991年的降水量最低,只有41.7 mm,該階段的降水量增幅較大;1992—1996年秋季降水量以快速下降趨勢(shì)為主;1996—2011年上升趨勢(shì)明顯,且2011年的降水量最高,達(dá)到了115.6 mm,從2011年往后則開(kāi)始波動(dòng)下降;冬季降水量最少,只有5.8 mm,占1.1%,線性變化傾向率為-0.154 mm/10年,下降趨勢(shì)并不顯著。

        結(jié)合曲線圖,冬季降水量以2005年為分界線,兩邊均呈現(xiàn)出先下降后增加的趨勢(shì)。其中,1991—1998年、2012—2020年均呈現(xiàn)出快速下降的趨勢(shì);1998—2005年、2005—2012年均呈現(xiàn)出增加的趨勢(shì),只是下降幅度高于上升幅度,直接造成冬季降水量以下降趨勢(shì)為主,冬季降水量的最高值為11.3 mm(1992年),最低值只有0.9 mm(1998年),冬季降水量的最大值是最小值的13倍左右,說(shuō)明冬季降水量變化的波動(dòng)幅度極大。

        2.2 暴雨日數(shù)

        2.2.1 年際變化

        1991—2020年大通縣共有暴雨天氣63年,多年暴雨日數(shù)平均值為2.1 d,其中年暴雨日數(shù)的高值為6.0 d

        (2013年),而1991年、1996年、2018年沒(méi)有暴雨天氣出

        現(xiàn)。近30年大通縣年暴雨日數(shù)整體呈現(xiàn)出增加的趨勢(shì),線性變化傾向率為0.385 d/10年,研究時(shí)段內(nèi)共增加1.155 d,且增加趨勢(shì)較為顯著。

        結(jié)合平均值曲線圖,在2007年之前,大通縣年暴

        雨日數(shù)大都在平均值以下,該階段屬于暴雨偏少期;從2008年往后,大通縣年暴雨日數(shù)大都在平均值以上,該階段屬于暴雨偏多期;從曲線圖中可以看出1991—1993年大通縣暴雨日數(shù)呈現(xiàn)出直線增加趨勢(shì),增加幅度較大;1993—2013年大通縣暴雨日數(shù)呈現(xiàn)出波動(dòng)增加的趨勢(shì),且2013年的暴雨日數(shù)最大;從2013年往后,暴雨日數(shù)以直線下降趨勢(shì)為主,且這種情況持續(xù)到2018年;從2019年往后暴雨日數(shù)則繼續(xù)上升(圖2)。

        2.2.2 月季變化

        1991—2020年大通縣暴雨天氣主要出現(xiàn)在每年4—9月份,其余月份則沒(méi)有出現(xiàn)暴雨天氣;大通縣年內(nèi)各月暴雨日數(shù)呈現(xiàn)出單峰型變化特征,其中峰值出現(xiàn)在8月份,暴雨日數(shù)共有24 d,占38.1%;谷值只有2 d,占3.2%。其中,4—8月份大通縣暴雨日數(shù)呈現(xiàn)出逐月遞增的趨勢(shì),從8月份往后則快速下降。年內(nèi)暴雨日數(shù)主要集中在6—9月份,這段時(shí)間的暴雨日數(shù)共有56 d,占總暴雨日數(shù)的91.8%。通過(guò)對(duì)大通縣四季暴雨日數(shù)進(jìn)行分析,在研究時(shí)段內(nèi),大通縣春季暴雨日數(shù)共有7 d,占總暴雨日數(shù)的11.1%,以5月份出現(xiàn)頻率最高,占春季暴雨日數(shù)的71.4%;夏季暴雨日數(shù)共有

        49 d,占總暴雨日數(shù)的77.8%,以8月份出現(xiàn)頻率最高,占夏季暴雨日數(shù)的49.0%;秋季暴雨日數(shù)共有7 d,

        占總暴雨日數(shù)的11.1%,且秋季暴雨日數(shù)主要出現(xiàn)在9月份;冬季卻沒(méi)有出現(xiàn)暴雨天氣(圖3)。

        2.3 暴雨量對(duì)年降水量的貢獻(xiàn)

        1991—2020年大通縣多年暴雨量平均值為73.7 mm,

        占年降水量(533.4 mm)的13.8%,說(shuō)明暴雨降水量對(duì)年降水量的貢獻(xiàn)率在13%左右。近30年大通縣暴雨量對(duì)年降水量貢獻(xiàn)最大的年份出現(xiàn)在2013年,貢獻(xiàn)率高達(dá)46.6%,而1991和2018年卻沒(méi)有出現(xiàn)暴雨天氣。在研究時(shí)段內(nèi),大通縣暴雨量對(duì)年降水量貢獻(xiàn)率大都處于20%以下,只有極個(gè)別年份的暴雨量對(duì)年降水量貢獻(xiàn)率超過(guò)20%,分別出現(xiàn)在1993、2000、2008、2013、2016年(圖4)。

        3 暴雨災(zāi)害的防御對(duì)策

        3.1 精密監(jiān)測(cè)、預(yù)報(bào)、預(yù)警、服務(wù)及時(shí)

        針對(duì)大通縣易發(fā)的暴雨、大暴雨等強(qiáng)降水天氣過(guò)程,氣象部門(mén)應(yīng)高度重視,在強(qiáng)降水災(zāi)害性天氣易發(fā)季節(jié),強(qiáng)化極端天氣的監(jiān)測(cè)預(yù)報(bào)預(yù)警,及時(shí)準(zhǔn)確發(fā)布?xì)庀笮畔ⅲ袑?shí)做到“監(jiān)測(cè)精密、預(yù)報(bào)精準(zhǔn)、服務(wù)精細(xì)”,通過(guò)政府網(wǎng)站、電視、微信、QQ、微博、大喇叭、抖音公眾號(hào)等多渠道擴(kuò)寬氣象信息覆蓋面。進(jìn)一步提高災(zāi)害性天氣預(yù)報(bào)精準(zhǔn)度和預(yù)警發(fā)布時(shí)效。

        同時(shí),加強(qiáng)聯(lián)合會(huì)商研判,針對(duì)可能發(fā)生的暴雨、山洪、泥石流等災(zāi)害,及時(shí)提醒重點(diǎn)區(qū)域、重要部位、重點(diǎn)人群采取有效措施做好防御工作,充分發(fā)揮氣象防災(zāi)減災(zāi)第一道防線作用。

        此外,農(nóng)民應(yīng)該時(shí)刻關(guān)注當(dāng)?shù)靥鞖庾兓蜌庀箢A(yù)報(bào),在暴雨洪澇災(zāi)害還沒(méi)有出現(xiàn)之前,嚴(yán)格根據(jù)氣象部門(mén)暴雨預(yù)警指導(dǎo)布置和落實(shí)防災(zāi)措施;災(zāi)害性天氣出現(xiàn)后,需選擇有利時(shí)機(jī)來(lái)啟動(dòng)應(yīng)急預(yù)案,并通過(guò)新媒體和傳統(tǒng)媒體平臺(tái),保證災(zāi)害預(yù)警預(yù)報(bào)信息可及時(shí)傳遞到每位農(nóng)民手中。

        3.2 加強(qiáng)研究本地暴雨天氣致災(zāi)因子

        結(jié)合歷史災(zāi)情,加強(qiáng)對(duì)本地地形地貌與暴雨天氣的致災(zāi)相關(guān)性及對(duì)災(zāi)害易發(fā)地致災(zāi)臨界雨量閾值等的研究,將研究成果為地方黨委政府和相關(guān)部門(mén)決策提供參謀,預(yù)防和減輕強(qiáng)降雨引發(fā)的災(zāi)害造成的影響,從而確保人民群眾的生命財(cái)產(chǎn)安全[4]。

        3.3 提升暴雨災(zāi)害易發(fā)區(qū)監(jiān)測(cè)預(yù)警能力

        可在現(xiàn)有監(jiān)測(cè)設(shè)備的基礎(chǔ)上,在暴雨災(zāi)害易發(fā)區(qū)多布設(shè)一些監(jiān)測(cè)設(shè)備,加密監(jiān)測(cè)網(wǎng)格,提升監(jiān)測(cè)水平,強(qiáng)化監(jiān)測(cè)能力,增強(qiáng)氣象災(zāi)害防御能力,高效做好前期防范和災(zāi)害應(yīng)對(duì)工作,降低災(zāi)害造成的損失。

        3.4 加強(qiáng)對(duì)氣象防災(zāi)減災(zāi)知識(shí)的宣傳

        充分利用電視天氣預(yù)報(bào)產(chǎn)品、微信等氣象科普宣傳和互動(dòng)交流平臺(tái),擴(kuò)大氣象防災(zāi)減災(zāi)文化及科學(xué)知識(shí)覆蓋面,大力向社會(huì)公眾普及氣象防災(zāi)減災(zāi)知識(shí)和技能,增強(qiáng)防災(zāi)減災(zāi)意識(shí),提升應(yīng)對(duì)氣象災(zāi)害的能力,減少氣象災(zāi)害事故風(fēng)險(xiǎn)[5]。

        3.5 強(qiáng)化部門(mén)協(xié)作

        大通縣氣象部門(mén)應(yīng)始終遵循“政府主導(dǎo),部門(mén)聯(lián)動(dòng)、全社會(huì)共同參與”的氣象防災(zāi)減災(zāi)服務(wù)理念,不斷提升決策氣象服務(wù)水平,充分發(fā)揮氣象服務(wù)信息在暴雨防災(zāi)減災(zāi)中的作用。氣象部門(mén)還要與當(dāng)?shù)剞r(nóng)業(yè)、水利、交通等部門(mén)之間的溝通交流,通過(guò)聯(lián)合會(huì)商工作的開(kāi)展不斷強(qiáng)化決策氣象服務(wù)規(guī)劃能力,以提升決策氣象服務(wù)規(guī)劃的科學(xué)性和針對(duì)性水平[6]。

        4 結(jié)論

        (1)1991—2020年大通縣降水量平均值為533.4 mm,

        線性變化傾向率為23.743 mm/10年,增加趨勢(shì)并不顯著;

        (2)大通縣年內(nèi)降水呈現(xiàn)出明顯的季節(jié)性變化特征,降水主要集中在夏季,占年降水量的55.9%,春、秋季節(jié)的降水量基本相當(dāng),分別占年降水量的21.4%、21.5%,冬季降水量最少,只有1.1%;

        (3)四季降水量除了春季和冬季外,夏季和秋季降水量同年降水量的變化趨勢(shì)保持一致,只是變化趨勢(shì)均不太顯著;

        (4)1991—2020年大通縣暴雨日數(shù)平均值為2.1d,線性變化傾向率為0.385 d/10年,且增加趨勢(shì)較為顯著;

        (5)大通縣暴雨天氣主要出現(xiàn)在每年4—9月份,且除了冬季外,其余三季均出現(xiàn)了暴雨天氣,尤以夏季出現(xiàn)頻率最高,春秋季節(jié)基本相當(dāng)。

        參考文獻(xiàn)

        [1] 吳孫發(fā),葉囯富,鄭國(guó)強(qiáng).光澤縣暴雨氣候特征分析及防災(zāi)減災(zāi)措施[J].現(xiàn)代農(nóng)村科技,2019(4):82.

        [2] 董寧,王新友,王曉默.濟(jì)寧市東部山區(qū)主要災(zāi)害性天氣特征及防災(zāi)減災(zāi)措施[J].甘肅農(nóng)業(yè)科技,2013(2):9-12.

        [3] 李青建.近30年都勻市暴雨特征分析及防澇減災(zāi)措施[J].安徽農(nóng)學(xué)通報(bào),2019,25(14):153-154.

        [4] 王瓊,王仁驍.鄭州市暴雨特征分析及對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的影響[J].現(xiàn)代農(nóng)業(yè)科技,2020(18):168,170.

        [5] 熊平生.衡陽(yáng)市暴雨洪水災(zāi)害的特征及其防洪減災(zāi)對(duì)策研究[J].國(guó)土與自然資源研究,2021(3):71-72.

        [6] 孟越,張軍,包玉龍.昌黎縣暴雨特征分析及對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的影響[J].現(xiàn)代化農(nóng)業(yè),2020(4):8-10.

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