山西省大风变化特征及风险分析

周雅清，郭彩萍，郭雪梅，王弢

（1.山西省晋中市气象局，山西 晋中030600；2.山西省气象局，山西 太原030002）

大风是我国主要的气象灾害之一，不仅破坏生态环境，威胁人们的日常生活，而且严重影响农业生产、社会经济和可持续发展［1～3］。近年来，随着灾害研究的深入，许多学者对自然灾害风险评估、区划作了大量工作，温家洪等采用参与式GIS的方法，根据台风和引发的暴雨内涝历史灾情、自然环境和社会经济风险要素资料，开展了台风风险评估［4］。陈文方等采用主成分分析方法对长三角地区16个城市台风灾害的相对风险等级进行评估［5］。李兰等利用湖北1965－2005年的大风灾害资料及相关的气象资料、承灾体资料对湖北地区的大风分布特点、灾害特点及其风险进行分析［6］。利用模糊数学方法中的信息扩散理论，可以提高灾害风险估计值的精度，获取更多的风险信息。张丽娟等运用信息扩散理论的计算方法得出发生不同大风日数的概率风险估计值，并用GIS技术制成风险图并进行区划［7］。苏高利等利用基于信息扩散原理的风险评估模型，对浙江省台风灾害及其对农业造成的影响进行了模糊风险评估，并在GIS技术支持下，直观地给出了浙江省台风大风和台风暴雨的空间分布特征［8］。

目前国内的大部分研究结果表明，近50余年中国年和季近地面平均风速有明显减弱的趋势。有研究发现，大多数地区近地面年平均风速的减小主要是由大风强度减弱和日数减少所致。另外东亚地区年和冬、夏季亚洲经向环流指数减弱，纬向环流指数增强，东亚冬季风和夏季风都有减弱趋势，相应冬半年寒潮日数和沙尘暴日数明显减少，这些都引起年和各季平均风速和大风日数有减小的趋势。同时全球气候变暖使得冷空气强度减弱和频次减少会造成大风减弱、减少［9］。除了以上大尺度范围的大气环流的影响外，城市的迅速扩张和土地利用变化造成下垫面的改变对局地风速也会产生明显的影响［10］。

山西为黄土覆盖的山地型高原，境内水土流失严重，大风容易形成沙尘暴、扬沙等灾害天气。分析研究山西大风的变化规律，揭示其区域分布特点，探讨其局地变化的主要原因和发生风险概率对经济发展、防灾减灾有很好的现实意义。

1 资料与方法

1.1 资料来源

所用大风日数观测资料取自山西省气象信息中心。以瞬时风速达到或超过17.0m／s作为大风标准［11］。山西省有109个国家级地面气象观测台站。经度范围介于110～115°E，纬度范围介于34～41°N。从20世纪50年代开始陆续建站，持续到80年代中期全部建设完毕。在1961年，我国气象台站的观测时制、时次以及要素日平均统计方法有所改变，引起1961年前后地面气温资料存在较大的非均一性偏差。为了最大限度地避免这些人为因素影响，本文将研究时段确定为1961－2010年。根据序列长度不少于50年，观测资料缺测不超过1%的原则，选取台站66个。其中五台山站为高山站，1998年曾经从五台山中台顶迁至五台山木鱼山山顶，海拔高度下降，大风日数明显减少，迁站影响很大，因此将其剔除，最终选用65个台站的观测资料进行分析。

1.2 研究方法

1.2.1 信息扩散理论

信息扩散是一种对样本进行集值化的模糊数学处理方法，它可以将单值样本变成集值样本［12］，可以用来很好的评估风险概率.最简单的模型是正态扩散模型。设气象要素的指标论域为：

样本落在ui处的频率值，可以作为概率的估计值。对 于 气 象 要 素 指 标 Y ＝ ｛y1，y2，…，yi，…ym｝，通常将Y取指标论域，yi取为论域U中的某一个元素ui。显然，超越ui的概率值就是所要求的风险估计值。具体方法参考张丽娟等的文献［10］。

1.2.2 统计方法

线性倾向估计采用最小二乘法，变化趋势的显著性采用相关系数进行检验［13］，区域平均参考Jones网格面积加权平均法［14］。

2 结果分析

2.1 山西省大风日数的时空变化特征

统计分析年总大风日数随时间的变化规律发现（图1），1961－2010年山西省大风日数以－3.1d／10a的速率显著减少，近50年减少了近16天。其年代际变化也十分明显，20世纪60年代最多（20.6d），其次为70年代（18.5d），80年代明显减少（12.2d），90年代和21世纪初的10年差异较小（10d、9.7d）。

图1 山西省1961－2010年大风日数时间演变Fig.1 The variation of gale days during 1961－2010in Shanxi

从空间分布看（图2），山西省大风日数以纬向分布为主，北部大风日数较多，近50年平均年总日数基本上都在15天以上，其中大同西部丘陵区、朔州西部山区和忻州北中部的年大风日数在25天以上；中部一般在10～15天之间；南部大部分地区在10天以下。全省绝大部分地区大风日数都是减少的，北部减少明显，每10年减少一般在3天以上，而中南部大部分地区每10年减少在2天以下。

2.2 山西省大风风险区划分析

基于山西省65个站近50年大风日数资料，运用信息扩散理论计算各台站出现不同大风日数的概率风险估计值，其离散论域界定为：

根据上述公式计算得到年大风日数的风险估计值。将发生大风日数为10d，20d，30d，40d，50 d，60d以上的风险概率估计值与ArcGIS耦合平均制成风险图，并进行区划（图3）。

从图3可以看出：（1）年大风日数在10天以上的，全省绝大部分地区风险估计值在0.5～1之间，也就是说大风日数在10天全省大部为1～2年一遇；长治大部、临汾东部山区和运城北部部分地区风险系数在0.3333以下，为3年或3年以上一遇。（2）年大风日数在20天以上的，山西省北部大部为1～2年一遇；中部除晋中南部为5年以上一遇外，大部分区域为3～5年一遇；南部的长治、临汾东部山区和运城北部为5年以上一遇，临汾西部山区、运城南部和晋城大部为1～3年一遇。（3）年大风日数在30天以上的，山西省大部分地区为5年以上一遇，北部大部为1～3年一遇；大同东北角、吕梁西部、晋中、长治、临汾大部、运城北部和晋城东部为10年以上一遇。（4）年大风日数在40天以上的，山西省大部分地区为10年以上一遇，大同和朔州的西部山区、忻州中部为1.5～5年一遇。（5）年大风日数在50天以上的，山西省大部分地区为20年以上一遇，大同西部丘陵和朔州西部山区、忻州中部为3.5～10年一遇。（6）年大风日数在60天以上的，山西省大部分地区为30年以上一遇，大同局部、朔州的西南部、忻州大部为5～20年一遇。

图3 山西省不同日数大风的概率风险区划Fig.3 Risk zoning of the gale of diverse days occurrence probability in Shanxi

2.3 山西省大风日数局地变化原因分析

山西省大风日数减少和全国一样，主要是因为受到大尺度范围的大气环流的影响，但其局地变化的影响因素以城市的迅速扩张和土地利用变化为主，定量分析其城市化影响程度有助于得到气候背景下的大风变化情况，为大风的预测和评估提供科学依据。本文参考任国玉等［15］全国地面气温参考站点遴选的依据，采用周雅清和任国玉［16］关于城市化定量分析的定义，选取了山西省受城市化影响尽可能小的19个乡村台站，与全部站点的分析结果进行对比后发现（图4），近50年乡村站大风日数也呈显著减少趋势，但与所有台站相比，其减少的趋势要缓和得多。所有台站大风日数趋势变化中城市化影响为0.12d／10a，城市化影响贡献率达39%。也就是说山西省大风日数减少的39%是由城市化扩张造成的。

图4 山西省1961－2010年大风日数所有台站和乡村站时间序列对比Fig.4 The gale days series of all stations and country stations

3 结论

（1）1961－2010年山西省大风日数显著减少，北部比中南部减少更明显。大风日数以纬向分布为主，北多南少。

（2）运用信息扩散理论估计山西省不同大风日数发生的概率风险发现，山西省北部为风险高值区，中南部风险较小。

（3）山西省大风日数减少的39%是由城市化扩张造成的。对造成风速减小的原因的研究，关系到对未来风速变化的预测和预估以及风能的应用，需要引起足够的重视，进一步深入检测与分析。

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