青海省南部牧区二次雪灾成因对比分析

2022-08-12史津梅朱玉军保广裕扎西尼玛何永清解文璇

农业灾害研究 2022年5期

史津梅，朱玉军，保广裕，扎西尼玛，何永清，解文璇

1.青海省气象台，青海西宁 810001；2.青海省气象服务中心，青海西宁 810001；3.玉树州气象局，青海玉树 815000

雪灾主要是指依靠天然草场放牧的畜牧业地区，积雪掩埋牧草，牲畜无法采食，且未能及时补饲，膘情迅速下降，御寒抗病能力大大下降，饥寒交迫而导致死亡。另外，大雪会封山封路，阻断交通、通讯，给雪区人民群众的衣、食、住、行带来极大困难，亦称白灾。中国的雪灾主要发生在内蒙古草原和青藏高原等牧区[1]。已有诸多专家对青海省南部牧区产生降雪天气和雪灾发生的变化规律进行了研究。例如马林[2]研究高原冬季降雪天气形势主要形成是由北冰洋低压槽、贝加尔湖低压、东亚大槽和南支槽等欧亚大型天气系统活动的作用。有研究[3-6]表明，青海南部牧区玉树、果洛、黄南南部、海南南部极易出现雪灾，雪灾期从上一年10月至当年5月，长达8个月，一年有2个高值区，前冬10—12月，后冬2—4月，尤其是1月积雪峰值期是高原雪灾多发季节。张涛涛[6]研究发现初春为雪灾多发季节，雪灾发生地区主要在高原中部和高原东南部边缘。宫德吉等[7]研究积雪掩埋牧草影响家畜采食是主要的致灾因子，积雪深度、持续时间、牧草丰欠，以及承灾力的大小都对灾情具有重大影响。2018—2019年青海省南部牧区出现的雪灾灾情为1997年以来最严重的一次，共造成约7.2万头（只、匹）牲畜死亡，219头只野生动物死亡，造成直接经济损失约2.2亿元，而2019—2020年灾情虽然没有上一年严重，但从气象雪灾标准来判断，却大于前一年，因此，有必要对2018—2020年出现的二次雪灾的成因进行深度分析，找出原因，对气象工作者在雪灾防灾减灾工作中能够发挥更好作用具有深远的意义。

1 应用资料和采用标准

青海南部牧区主要包括玉树州，果洛州和黄南州河南、泽库县，海南州贵南、同德和兴海县共17个县。

本研究所用资料为2018年10月—2019年5月和2019年10月—2020年5月青南地区17县站的降雪量、积雪深度、平均气温、最高、最低气温和各县上报的雪灾灾情资料等。雪灾标准采用青海省《气象灾害分级指标》（DB 63/T 372—2018）。

2 雪灾情况

2.1 按雪灾灾情分析

雪灾按其发生的气候规律可分为猝发型和持续型。持续型是长期积雪累积造成的，具有雪灾造成的时间长、影响范围大的特点；猝发型是一次大降雪造成的短时雪灾，这种雪灾一般出现在前冬或春季，易造成作物冻伤、压塌房屋、交通阻塞等，但它的影响时间短，降雪过程结束后，随着气温的升高，部分灾情可以得到缓解。青海南部牧区雪灾大部分为持续型，在前冬及春季有时会出现猝发型。

2018—2019 年冬季，青海南部牧区12个县(市)（果洛州玛多、甘德、达日、玛沁、班玛县、玉树州杂多、曲麻莱、称多、治多、囊谦县，以及玉树市，黄南州河南县）出现了不同程度的雪灾，多地雪灾为1997年以来最重的，积雪持续时间长，大部分地区属于持续型的，最早出现时间为11月，维持时间最长为5个月，共造成约3.24万户，15.73万人受灾，7.2万头（只、匹）牲畜死亡，直接经济损失约2.2亿元。另外，据不完全统计，有219头只野生动物死亡。2019—2020年冬季，只有3个县出现了雪灾，其中贵南县出现的2次雪灾为降雪天气过程造成的猝发型雪灾，导致3个乡镇10个村的畜棚坍塌，青稞、春小麦受冻，造成943.3 hm2农作物不同程度受灾；其余2次雪灾是持续型的，称多县雪灾维持了4个月，河南县雪灾出现在1月维持了22 d，共造成直接经济损失约1 909万元（表1）。

表1 青南牧区各县灾情情况

2.2 按雪灾标准分析

根据青海省《气象灾害分级指标》（DB63/T 372—2018）来判断，2018—2019年冬季7个县达到雪灾标准，其中玛多、甘德、杂多3个县出现特重度雪灾标准，称多县为重度雪灾标准，曲麻莱县为中度雪灾标准。2019—2020年冬季10县达到雪灾标准，其中玛多、甘德、杂多、称多4个县出现特重度雪灾标准，达日县为重度雪灾标准，治多县为中度雪灾标准（表2）。相比而言，玛多、甘德、杂多县两年中达到的雪灾标准均是特重度，而称多县2019—2020年比2018—2019年严重，达日、治多县2018—2019年没有达到雪灾标准，而2019—2020年却在中度以上。从达到标准的个数来看，2019—2020年也多于2018—2019年。

表2 青南牧区积雪时间、积雪深度、雪灾等级统计

上述分析表明，2019—2020年达到雪灾标准总体来说比2018—2019年更严重，而实际2018—2019年出现了1997年以来最严重的雪灾。

3 天气特征

雪灾形成是一个复杂的过程，是大降雪、持续低温、积雪叠加后的自然灾害[1]。因此，分析这2年雪灾造成的原因，就从当地的降雪天气过程以及气温、积雪的变化来探讨。

3.1 降雪天气分析

统计2018—2020年冬半年降雪天气过程时发现，青南牧区的降雪天气过程相比青海省其他地方多，这是因为青海南部牧区处于青海高原东南部，在东亚季风与印度季风的共同作用下降水充沛。另外，在高原自身的热力和动力作用的影响下，高原地区近地面处于热低压（高原季风）的控制下，来自低纬度的暖湿气流进入高原东部，促使该地区成为高原降水的次中心[8]。另外发现，前冬前期（10月）和春季后期（4—5月）降雪天气过程多于其他时段，例如2019年5月果洛州甘德县降雪天数尽达29 d，虽然降雪天气过程较多，但此时当地气温有时在0℃以上，过程结束后形成的积雪逐渐融化，没有形成雪灾，而11月到翌年3月期间，降雪日数相对较少，5个月内（152 d）各县平均降雪日数在34 d左右，但此时该地区气温较低，形成积雪不容易融化，维持时间长；且从发生雪灾的时间来分析，均从11月开始至翌年3月基本结束。因此，本研究重点分析了11月至翌年3月的降雪天气过程。

3.1.1 降雪日数2018—2019年降雪日数为107 d比2019—2020年96 d，多11 d。从各县分析，有13县降雪日数2018—2019年多于2019—2020年。统计一日中出现降雪的站数发现，2018—2019年出现9站（平均数）以上降雪日数为29 d，2019—2020年为21 d。说明2018—2019年降雪日数多于2019—2020年。

3.1.2 降雪量各县累积降雪量分析（图1），2018—2019年有14县降雪量大于2019—2020年。从一日最大降雪量分析，2019—2020年降雪量大于2018—2019年，2018—2019年日最大降雪量为10.0 mm，出现在泽库县，而2019—2020年有3站一日最大降雪量达10 mm以上。最大降雪量达16.1 mm，出现在班玛县。说明2019—2020年日最大降雪量虽然较大，但使各县累积降雪量2018—2019年却大于2019—2020年。

图1 青南牧区各县11月至翌年3月累积降雪量

从降雪天气方面分析，2019—2020年日降雪量大于前一年，但降雪日数、累积降雪量却2018—2019年多（大）于2019—2020年。

3.2 积雪情况

积雪深度、持续时间等因素对发生雪灾有重大影响，积雪掩埋牧草影响家畜采食是主要致灾因子[8]。因此，从积雪日数、最大积雪深度以及积雪连续维持时间、开始时间等方面进行分析。

3.2.1 积雪日数从图2中可以看出，2019—2020年有10县的积雪日数多于2018—2019年。从各县分析，积雪日数在100 d以上的玛多、甘德县是2018—2019年多于2019—2020年，而称多县2019—2020年多。总体来说，2019—2020年积雪日数略多于2018—2019年。

图2 青南牧区各县11月至翌年3月积雪日数

3.2.2 积雪深度分析最大积雪深度发现，虽然最大积雪深度在2018—2019年玛多县，积雪深度达22 cm，但是从各县的积雪深度来看，2019—2020年积雪深度大于2018—2019年的有9个县，有3个县积雪深度相同。说明2019—2020年青南牧区大部分县积雪深度大于2018—2019年的积雪深度。

3.2.3 积雪维持时间从各县积雪连续维持时间最长的天数分析，有达日、称多、治多等9个县2019—2020年多于2018—2019年；但积雪连续维持最长的天数长达144 d，出现在2018—2019年果洛州玛多县。对各县积雪连续维持时间最长的开始日期分析，有10个县2018—2019年相对早于2019—2020年，2018—2019年日期最早出现在11月4日，2019—2020年最早出现在11月6日，仅差2 d，这说明青南牧区积雪最早从11月初开始形成。

总之，通过以上降雪天气分析发现是否造成雪灾，仅从某一单个要素判断是无法确定的。从累积降雪量、降雪日数方面分析，2018—2019年大于（多于）2019—2020年，但一日最大降雪量却出现在2019—2020年；从积雪情况来分析，积雪日数、积雪深度和最长积雪连续维持时间大部分县是2019—2020年多（大、长）于上一年，而最大积雪深度和最长持续时间、积雪持续时间出现日期早的地区均都出现在2018—2019年。

3.3 气温分析

通过分析青南牧区各县的日平均、最高、最低气温与积雪发现，积雪持续时间与日最高气温相关性较强，在一次降雪天气过程中形成的积雪，过程结束后日最高气温只要上升到0℃以上，无论日平均气温、还是最低气温虽维持在0℃以下，积雪仍会消融。另外，发现平均气温和最低气温在10月开始就已经维持在0℃以下，但最高气温从11月至翌年3月为0℃以下，其他时段在0℃以上，这明显与积雪的维持一致。因此，重点分析了11月至翌年3月各县的最高气温变化。

分析青南牧区各县两年内日最高气温的变化得出，2018—2019年日最高气温低于0℃以下的气温出现时间早于2019—2020年，其中玉树州治多县早32 d，其他地区提前时间最少也有7~8 d，平均为17 d。这说明2018—2019年低于0℃以下的最高气温出现时间早于2019—2020年。

虽然分析降雪天气时不太确定雪灾哪年更严重，但从气温上很明显表现出2018—2019年0℃以下的气温出现的时间较早。因此，出现降雪天气后，积雪难以融化，累积积雪时间长，造成了青南牧区大片的雪灾。

图3 青南牧区各县11月至翌年3月最大积雪深度

4 防灾减灾体系背景研判

这两年的天气状况相对来说是相似的，每年都有可能发生雪灾，但实际情况2018—2019年远远比2019—2020年严重，这要从防灾减灾体系来分析。

4.1 防灾减灾意识

经历了2018—2019年冬季的雪灾，无论是各级党委和政府的决策层，还是强化牧民群众的灾害意识，从而在思想上、行动上对抗灾救灾有充分的认识和准备。

4.2 救灾物资情况

2018—2019 年冬季的雪灾引起中央、国务院的关注，以及全国各地的关注和支持，大量救灾物资、资金源源不断涌向灾区，还有相关的配套政策，这减轻了第二年的雪灾造成的伤害。

4.3 气象服务能力

2019—2020 年气象部门提前发布了今冬明春雪灾趋势预测“青海南部牧区有阶段性短时积雪现象，玉树东部将出现轻至中度雪灾，其中称多县将出现中度雪灾，风险度较高”，且后续不断提供长中短期预报预测，并通过手机短信和青海省突发事件预警发布系统等及时发布气象信息。一方面有了准确的气象预报和提前的气象服务，另一方面减少了雪灾发生的可能。