冰川冻土, 2021, 43(6): 1818-1828 doi: 10.7522/j.issn.1000-0240.2021.0032

冰冻圈水文与水资源

1980—2019年新疆南部不同强度暴雨洪水灾害的空间分布和时间变化特征

王秀琴,1,2, 王旭,3

1.中国气象局 乌鲁木齐沙漠气象研究所, 新疆 乌鲁木齐 830002

2.新疆气象信息中心, 新疆 乌鲁木齐 830002

3.新疆人工影响天气办公室, 新疆 乌鲁木齐 830002

Spatial distribution and temporal variation characteristics of rainstorm flood disasters with different intensities in southern Xinjiang from 1980 to 2019

WANG Xiuqin,1,2, WANG Xu,3

1.Institute of Desert Meteorology，China Meteorological Administration，Urumqi 830002，China

2.Xinjiang Meteorological Information Center，Urumqi 830002，China

3.Xinjiang Weather Modification Office，Urumqi 830002，China

通讯作者: 王旭，研究员，主要从事人工影响天气研究. E-mail： wangxu2323@vip.163.com

编委: 武俊杰

收稿日期: 2020-09-10   修回日期: 2020-12-03  

基金资助: 中国沙漠气象科学研究基金项目.  Sqj2014012

Received: 2020-09-10   Revised: 2020-12-03  

作者简介 About authors

王秀琴，高级工程师，主要从事气候分析研究.E-mail：104495920@qq.com , E-mail：104495920@qq.com

摘要

以1980—2019年新疆南部出现的暴雨洪水灾害事件造成的死亡人数、倒塌房屋数、倒塌棚圈数、牲畜死亡数、受灾面积作为灾情要素，采用比值权重法和无量纲化线性求和，构建了暴雨洪水灾害事件的灾损指数。根据灾损指数，采用百分位数法将每次暴雨洪水灾害事件定量划分为一般、较重、严重、特重四个等级。结果表明：新疆南部暴雨洪水事件在塔里木盆地北缘多于南缘，西部多于东部，高值区集中在阿克苏地区、喀什地区、克孜勒苏柯尔克孜自治州一带；暴雨洪水事件多发在3—10月，年出现次数呈现明显上升趋势，增幅为8次·（10a）-1，主要表现为一般性灾害发生频次的增加；新疆南部暴雨洪水灾害年平均灾损指数在1985年和1999年发生两次突变，平均值表现出“低—高—低”阶段性变化；暴雨洪水灾害发生次数与3—10月降水量、大雨发生日数、暴雨发生日数密切相关。近40年来新疆南部降水量的增多，导致暴雨洪水灾害次数增加；年平均灾损指数与特重和严重灾害发生次数关系密切，后者对其贡献率达87%。

关键词： 新疆南部 ; 暴雨洪水灾害 ; 灾损指数 ; 等级划分 ; 时空差异 ; 降水

Abstract

Based on the number of deaths， collapsed houses， collapsed sheds， livestock deaths， and the disaster area caused by rainstorm flood disasters in southern Xinjiang between 1980 and 2019， the ratio weight method and the dimensionless linear summation method are used to construct the disaster index of rainstorm flood disaster events. According to the disaster index， rainstorm flood disaster events can be divided into four grades by percentile method： general， heavy， severe， and extra severe. The results show that： The rainstorm flood events in southern Xinjiang are more in northern margin of the Tarim Basin than in southern margin， and more in western than in eastern， and the high value areas are distributed in Aksu Prefecture， Kashgar Prefecture and Kizilsu Kirgiz Autonomous Prefecture. The rainstorm flood events in southern Xinjiang mostly occurred from March to October， and the annual average occurrence frequency showed an obvious upward trend with an increase of 8 times per ten years， which mainly performed the increase in frequency of general disasters. The rainstorm flood disaster index had two mutations in 1985 and 1999， and the disaster loss index showed a “low-high-low” periodic change. The frequency of rainstorm flood disasters is closely related to precipitation， days of heavy rain and rainstorm in southern Xinjiang from March to October. On the whole， the increase of precipitation in southern Xinjiang in recent 40 years has led to the increase of rainstorm flood disasters， which mainly performed the raise of general rainstorm flood events. The average annual disaster loss index is closely related to the number of severe and extra severe disasters， which contributed 87% to it.

Keywords： southern Xinjiang ; rainstorm flood disasters ; disaster loss index ; grade division ; spatial and temporal difference ; precipitation

PDF (3953KB) 元数据 多维度评价 相关文章 导出 EndNote| Ris| Bibtex  收藏本文

本文引用格式

王秀琴, 王旭. 1980—2019年新疆南部不同强度暴雨洪水灾害的空间分布和时间变化特征[J]. 冰川冻土, 2021, 43(6): 1818-1828 doi:10.7522/j.issn.1000-0240.2021.0032

WANG Xiuqin, WANG Xu. Spatial distribution and temporal variation characteristics of rainstorm flood disasters with different intensities in southern Xinjiang from 1980 to 2019[J]. Journal of Glaciology and Geocryology, 2021, 43(6): 1818-1828 doi:10.7522/j.issn.1000-0240.2021.0032

0 引言

暴雨洪涝灾害是由暴雨或连续性强降水过程引发的大面积洪涝［1］，是中国发生最频繁、量级最大、影响范围最广的自然灾害［2-3］，暴雨洪涝灾害已经成为灾害科学的研究热点问题［4］。目前，我国对暴雨洪涝灾害的研究，范围主要集中在东南地区、西南地区及华南、华北地区，内容涉及致灾因子、承灾体受灾情况评价以及灾害评估等方面。

学者们主要采取选用不同降水要素的方法对引起暴雨洪涝灾害发生的可能性因子进行研究。结果表明，强降水事件与洪涝灾害有显著联系［5-6］，引发暴雨洪涝灾害的主要致灾因子是降雨，而降雨量强度对洪涝灾害有着决定性的影响［7-8］，特别是短时暴雨是形成洪涝灾害的主要原因［9］。

在承灾体受灾情况研究中，多通过直接经济损失、作物受灾面积、水体指数的变化进行探讨，进而对灾害进行分析评价。如采用灰色关联、正态信息扩散及数理统计等方法，构建相对灾情指数或风险估算模型［10］，对暴雨洪涝灾害的特征、年内、年际变化和空间格局进行分析［2，11-12］；基于多源卫星数据，对暴雨洪涝灾害进行遥感监测和精细化定量评估［13］；以年降水量和GDP为指标，探究暴雨洪涝灾害格局中的影响因素［14］。

暴雨洪涝灾害评估方面，主要应用自然灾害风险法，即从致灾因子危险性、孕灾环境敏感性、承灾体脆弱性和防灾减灾能力等方面考虑自然灾害风险度，选取两个或多个因子构建风险模型［15-16］，同时利用GIS工具建立暴雨评估模型，计算暴雨洪涝灾害风险指数，完成暴雨洪涝灾害风险区划［4，17］。另外，运用气象资料、水文资料、地理信息资料、社会经济统计资料以及灾情调查资料等，许多学者也提出了不同的评价方法，如李万志等［18］、谢五三等［19］基于不同技术，建立评估模型或方程，对暴雨洪涝灾害风险度进行评估；张杰等［20］、黄卓等［21］确定了不同重现期的致洪面雨量、临界雨量。

对于新疆的暴雨洪涝灾害，研究表明形成的最主要原因仍然是降水［12］。学者们通过对不同区域洪灾时空变化特征的探讨［22-23］，揭示出新疆洪涝灾害的局部聚集和局部异常特征［24］。通过模糊风险方法，可得出新疆暴雨灾害的概率风险［25］，将致灾暴雨的危险性指数分成5个等级，对新疆暴雨灾害分布进行区划［26］。洪涝灾害按照水量过多的程度，可分为洪水和涝害。新疆作为干旱-半干旱地区，由于特殊的地质地貌条件、植被条件，一次强降水事件就很容易引发洪水灾害［27］。

以上研究为新疆暴雨洪水灾情分析评估提供了基础，但暴雨洪水是一个复杂的动态过程，其预报的不确定性客观存在，在评估方法上的研究，目前也尚未形成一个完整统一的定量分析评价和等级划分标准。新疆南部作为农牧业生产的重要基地，暴雨洪水灾害事件出现次数、死亡人数、倒塌房屋数、倒塌棚圈数、牲畜死亡数量、作物受灾面积等灾情要素在灾情报告中均有详细记载，从不同角度描述了暴雨洪水的影响程度，而在以往的研究中较少利用这6个灾情要素对暴雨洪水危害性进行定量评估。

因此，本文基于1980—2019年新疆南部48个县（市）出现的暴雨洪水灾害事件，以某县某次暴雨洪水灾害事件造成的死亡人数、倒塌房屋数、倒塌棚圈数、死亡牲畜数量、农作物受灾面积作为灾情要素，通过构建灾损指数，对暴雨洪水灾害事件的强弱进行等级划分，分析新疆南部不同等级暴雨洪水灾害事件的空间分布、年内变化、年际变化特征，讨论月降水量、大雨和暴雨出现日数与新疆南部暴雨洪水灾害事件的关系。

1 数据与方法

1.1　研究区概况

新疆地形地貌属“三山夹两盆”（图1），天山山脉横亘中部，把新疆分为南北两大部分，天山以南为新疆南部地区，天山以北为新疆北部地区。新疆南部主要包括哈密市、吐鲁番市、巴音郭楞蒙古自治州（以下简称巴州）、阿克苏地区、克孜勒苏柯尔克孜自治州（以下简称克州）、喀什地区、和田地区及自治区直辖县级市铁门关市、阿拉尔市、图木舒克市、昆玉市（县级市在图1中未标出），属典型的温带大陆性干旱气候。该区域1980—2019年年平均降水量81.0 mm，其中5—8月降水量占年平均降水量的65%。降水最多的是克州，最少的是吐鲁番市，其中吐鲁番市的托克逊县年平均降水量仅 8.3 mm。由于整个新疆南部地区降水普遍稀少，遇极端降水时，一次暴雨过程的降水量就可能接近或超过当地历年年平均降水量。

图1

新窗口打开| 下载原图ZIP| 生成PPT

图1   研究区位置

审图号：GS（2017）3320号

Fig.1   Map showing location of the study area


1.2　数据来源

根据经民政部门确认的《中国气象灾害大典·新疆卷》所记载的1980—2000年暴雨洪水灾情信息［28］，整合依托数据共享方式，从新疆维吾尔自治区民政部门获取的2001—2019年暴雨洪水灾情信息，统计出1980—2019年新疆南部48个县（市）包含出现时间（年月日）、出现区域（县/市）、死亡人数（人）、倒塌房屋数（间）、倒塌棚圈数（座）、牲畜死亡数量（头）、农作物受灾面积（hm2）灾情记录1 646条。若某次某县（市）区域内出现1次暴雨洪水灾害，则该县（市）暴雨洪水灾害出现次数记为1。

在暴雨洪水年际变化的影响因子分析中，选取资料完整且有代表性的40个气象台站，1980—2019年降水集中期的3—10月降水数据，分析降水对新疆南部暴雨洪水年际变化的影响。新疆属于干旱区，降水较全国平均水平明显偏少，故新疆的降水量量级比国家标准要小，以24 h降雨量为例：≤6 mm为小雨，>6~12 mm为中雨，>12~24 mm为大雨，>24 mm为暴雨［29］。

1.3　灾损指数的构建和危害性等级阈值的确定

由于表达某次暴雨洪水灾害事件的灾情要素包括5个，分别为死亡人数（人）、倒塌房屋（间）、倒塌棚圈（座）、死亡牲畜（头）、受灾面积（hm2），为了便于比较每次暴雨洪水灾害事件的强弱，需要构建能够综合表达5个灾情要素的暴雨洪水灾害灾损指数（Zi）。在Zi的构建中通过比值法确定每个灾情要素的权重，基于灾情要素权重采用无量纲化线性求和的方法得到Zi。

设有m个灾情要素，每个灾情要素由n个样本组成，这样可得到暴雨洪水灾害的灾情要素评价矩阵Xn×m，则暴雨洪水灾害灾损指数Zi定义为

Zi=a1Xi1X1¯+a2Xi2X2¯+a3Xi3X3¯+a4Xi4X4¯+a5Xi5X5¯

式中：i=1，2，…，n，其中n为暴雨洪水灾害事件的总数，n=1 646；a1，a2，…，a5分别为5个灾情要素的权重；X1¯，X2¯，…，X5¯分别为5个灾情要素的平均值。第j个灾情要素的权重aj定义为

aj=Sj/B

式中：Sj=∑i=1nXi,j/Xja，为第j个灾情要素无量纲化的累计值，其中Xja为第j个灾情要素的最大值；B=∑j=1m∑i=1nXi,j/Xja，为m个灾情要素无量纲化的总和。aj实质上是Sj占B的百分数。

利用1980—2019年48个县（市）出现的1 646次暴雨洪水灾害事件，依据比值方法计算得到5个灾情要素对应的权重、平均值、最大值（表1），再由式（1）计算出1 646例灾害事件的灾损指数（Zi），并统计得出40年各年年平均灾损指数（Zk）。

表1   灾情要素的权重、平均值和最大值

Table 1  The weight， average value and maximum value for disaster factors

指标死亡人数/人倒塌房屋数/间倒塌棚圈数/座牲畜死亡数量/头农作物受灾面积/hm2
权重0.130.290.070.270.24
平均值0.40169.970.5494.71 412.9
最大值356 66712 00020 36666 530

新窗口打开| 下载CSV


各灾害事件的灾损指数（Zi）与5个灾情要素的相关系数分别为0.40、0.72、0.44、0.68、0.50，各相关系数的置信度P均小于0.01；年平均灾损指数（Zk）与5个灾情要素的相关系数分别为0.82、0.92、0.82、0.81、0.70，各相关系数的置信度P均小于0.01。表明Zi、Zk分别与5个灾情要素显著相关。因而，灾损指数能够综合反映5个灾情要素及其变化情况。

在确定暴雨洪水灾害灾损指数等级时，用到了百分位数方法。百分位数是反映顺序数据集中趋势的一种统计测度值，是指用99个点将一组顺序数据100等分后各分位点上的值［30］。百分位数是一种位置指标，以Pr表示，一个百分位数将总体或样本的全部观测值分为两部分，理论上有r%的观测值比它小，有（100-r）%的观测值比它大，故百分位数是一个界值。

对n个灾损指数样本数据按由小到大顺序排列好后，则第r百分位数Pr的计算公式［31］为

Pr=Xd+Xd+1-Xdd-d,    d=1+n-1r%

式中：d为百分位数Pr所在位次；［d］为取d的整数部分；X［d］、X［d+1］分别为位次为［d］、［d+1］上的数据。（100-r）%分别取10%、25%、50%，得到灾损指数四种级别对应的阈值（表2）。

表2   暴雨洪水灾害等级划分标准

Table 2  Classification criterion of rainstorm flood disaster grade

百分位数r灾损指数Zi危害性等级
r≤50Zi≤0.2948一般
50＜r≤750.2948＜Zi≤1.1317较重
75＜r≤901.1317＜Zi≤2.6079严重
r＞90Zi＞2.6079特重

新窗口打开| 下载CSV


2 结果与分析

2.1　暴雨洪水灾害的空间分布

从不同等级暴雨洪水灾害出现次数的空间分布（图2）可以看出，新疆南部暴雨洪水灾害呈现明显空间差异性，塔里木盆地北缘多于南缘，西部多于东部，主要集中在阿克苏地区及天山山脉和昆仑山脉交汇处。从各级暴雨洪水灾害发生次数看，一般及较重灾害发生最多的在阿克苏地区及克州，严重灾害发生最多的地区为喀什地区，特重灾害发生最多的仍然是阿克苏地区。从年平均发生频次来看［图3（a）］，出现次数最多的五个县分别是拜城（2.15次）、温宿（1.75次）、英吉沙（1.48次）、阿克苏（1.43次）和阿克陶（1.43次）。其余大部分县市年平均暴雨洪水灾害发生频次均在1次以下，占到总县数的70%。

图2

新窗口打开| 下载原图ZIP| 生成PPT

图2   不同等级暴雨洪水灾害出现次数的空间分布

Fig.2   Spatial distribution of occurrence frequency of different graded rainstorm flood disasters： general disaster （a）， heavy disaster （b）， severe disaster （c） and extra severe disaster （d）


图3

新窗口打开| 下载原图ZIP| 生成PPT

图3   暴雨洪水灾害年平均出现次数和年平均灾损指数的空间分布

Fig.3   Spatial distribution of the annual average occurrence frequency （a） and the annualaverage disaster loss index （b） of rainstorm flood disasters


从年平均灾损指数（Zk）的空间分布可以看出［图3（b）］，各地Zk差异较大，48个县的平均值为0.85。高值区集中在阿克苏地区、喀什地区、克州一带。其中位列前三的县是阿克苏地区的阿克苏市、乌什县和喀什地区的叶城县，年平均灾损指数均达1.6以上。暴雨洪水灾害多发区、重发区与台站记录的降水量数据分布一致。

2.2　暴雨洪水灾害的年内变化

新疆南部暴雨洪水灾害主要发生于3—10月［图4（a）、（b）］，其中6月最高，次数占比29%，7月次之，次数占比28%。一般及较重灾害发生频次与年频次分布相同，6月最高（21.6%），7月次之（21.4%），8月位居全年第三（11.2%）；严重及特重灾害分布略有不同，6月最高（7.0%），7月次之（6.6%），5月位居全年第三（4.4%）。由各月降水量分布情况可见［图4（c）］，降水主要发生期也在5—8月，占全年总降水量的52.9%，其中7月最高（18.2%），6月次之（17.8%），8月位居全年第三（16.2%）。可见，新疆南部暴雨洪水灾害年变化与降水量有密切关系。从大雨日数和暴雨日数分布情况来看［图4（d）、（e）］，大雨日数分布与全年降水分布相同，但暴雨日数分布与全年降水分布相比略有不同，7月最高，占全年总暴雨日数的21.6%，8月次之（20.8%），5月位第三（19.6%），与严重及特重暴雨洪水灾害年变化相同。

图4

新窗口打开| 下载原图ZIP| 生成PPT

图4   暴雨洪水灾害出现次数、降水量、大雨以上和暴雨以上日数的月变化

Fig.4   Monthly variations of occurrence frequency of rainstorm flood disasters， precipitation， and the days above heavy rain and above rainstorm


2.3　暴雨洪水灾害的年际变化及其与降水的 关系

对暴雨洪水灾害发生情况的年际变化分析（图5），暴雨洪水灾害发生总频次呈现明显上升趋势，增幅为每10年8次。其中一般性灾害发生次数变化趋势与灾害总频次一致，增幅为每10年9次，较重、严重灾害均呈现围绕平均值上下波动态势，平均每年发生次数分别为10.3次、6.2次，其中较重灾害，1986年以前较平均值偏低，1987—1998年，处于一个高值振荡期，其后出现回落，2010年出现一个明显高值；严重灾害出现次数，无明显年代际变化；特重灾害，呈现三个不同变化时期，1986年以前，低值振荡期，平均值仅0.8次，1986—1999年，平均值明显高于其他年份，达到8.2次，2000及以后又回落至2.3次这一低平均状态。可见，新疆南部暴雨洪水灾害发生总次数的变化主要缘于一般性灾害发生频次的增加。

图5

新窗口打开| 下载原图ZIP| 生成PPT

图5   暴雨洪水灾害出现次数和年平均灾损指数的年际变化

Fig.5   Interannual variations of annual occurrence of rainstorm flood disasters and annual average disaster loss index


暴雨洪水年平均灾损指数（Zk）分布［图5（g）］，呈现阶段性变化，20世纪80年代初为一个低值期，Zk平均只有10.5，80年代中后期至1999年，Zk出现一个强势期，达到71.8，2000年及以后又出现明显回落，平均值为28.9。Zk累积距平分布［图5（f）］也可见，Zk年际变化存在两个突变点，分别在1985年和1999年，表现出明显的“低—高—低”变化形态。值得关注的是2010年暴雨洪水灾害出现了一个明显波动。据统计，2010年新疆南部夏季降水量偏多4成，偏多幅度居历史同期第一位，其中柯坪等9站突破历史同期极值，此极端事件在图5各级灾害发生次数、灾损指数及累计距平图上都有较好对应，同时与前人研究成果［32］也具有很好一致性。

以往研究表明，暴雨洪水事件主要致灾因子是降雨，而降雨量强度对洪水灾害有着决定性的影响。因而本研究选取1980—2019年新疆南部范围40个完整性好且有代表性的气象台站降水量观测资料，分别计算各站各年3—10月降水量（RR）、3—10月大雨发生日数（Dd）、3—10月暴雨发生日数（Bd）样本序列，用于讨论它们与新疆南部暴雨洪水灾害危害性等级之间的关系。

从RR、Dd、Bd的年际变化［图6（a）］可以看出，新疆南部地区年降水量呈显著增加趋势，达到每10年增多5.1 mm。但Dd、Bd呈不显著变化，2010年出现极端降水事件，与前文结果一致。对暴雨洪水事件出现次数与RR、Dd、Bd作相关性分析，度量后者对前者的影响（表3），灾害事件年出现次数与RR、Dd、Bd之间的相关系数分别为0.59（P=6.1×10-5）、0.53（P=4.2×10-4）、0.53（P=5.0×10-4），表明暴雨洪水出现次数与三者显著相关，即RR、Dd、Bd增多，会直接导致灾害事件增多。对年平均灾损指数（Zk）与RR、Dd、Bd作相关性分析，其相关系数分别为0.32（P=0.05）、0.29（P=0.07）、0.32（P=0.04），表明RR、Dd、Bd与Zk也有较好相关性。可见，新疆南部RR、Dd、Bd的增多，同样会导致灾损指数的增大。

图6

新窗口打开| 下载原图ZIP| 生成PPT

图6   3—10月降水量、大雨以上和暴雨以上日数的年际变化

Fig.6   Interannual variations of precipitation （a）， the days above heavy rain （b） and above rainstorm （c） from March to October


表3   暴雨洪水灾害出现次数、年平均灾损指数与降水量、大雨日数、暴雨日数之间的相关关系

Table 3  Correlation of the number of annual occurrence of rainstorm flood disasters and annual average disaster loss index with precipitation， number of heavy rain days， and number of rainstorm days

因变量自变量相关系数P值方程
暴雨洪水灾害出现次数（Y）3—10月降水量（RR）0.59016.1×10-5Y=0.68RR-9.25
3—10月大雨以上日数（Dd）0.53154.2×10-4Y=25.06Dd+8.79
3—10月暴雨以上日数（Bd）0.52555.0×10-4Y=87.41Bd+19.41
年平均灾损指数（Zk）3—10月降水量（RR）0.31570.05Zk=0.64RR-5.99
3—10月大雨以上日数（Dd）0.28710.07Zk=23.67Dd+10.58
3—10月暴雨以上日数（Bd）0.32260.04Zk=93.81Bd+17.81

新窗口打开| 下载CSV


进一步讨论各级灾害发生次数与年平均灾损指数Zk的关系，进而计算各级灾害发生次数对Zk的贡献率。贡献率采用各级出现次数及Zk标准化序列的多元线性回归方程的系数来进行刻划。设一般、较重、严重至特重灾害出现次数、年平均灾损指数的标准化序列分别为y1、y2、y3、y4，则多元回归方程为（R2=0.9713，P=2.59×10-21），方程的系数均为正值，表明随着出现次数的增多，Zk增大。单个系数占4个系数合计值的百分率，表征不同级别出现次数对Zk的贡献率。一般至特重灾害对Zk的贡献率分别为1%、12%、19%、68%，可见特重级灾害出现次数对年平均灾损指数Zk的贡献率最大，图5（d）也展示了这种决定作用。当然，严重级灾害的贡献率也是不能忽视的。因而，在暴雨洪水灾害防御中，应重点关注严重和特重灾害的发生。

综合以上分析，新疆南部暴雨洪水灾害发生次数与降水关系密切，近40年来新疆南部降水量的增多，导致暴雨洪水灾害次数增加，且主要表现为一般性暴雨洪水事件的增多。年平均灾损指数与特重和严重灾害发生次数密切相关，特重和严重灾害发生次数对其贡献率达87%。

3 结论

（1）依据新疆南部暴雨洪水事件的死亡人数、倒塌房屋数、倒塌棚圈数、牲畜死亡数、受灾面积5个灾情要素数据，运用比值权重法和无量纲化线性求和计算，构建了暴雨洪水事件灾损指数（Zi），并计算40年各年年平均灾损指数（Zk）。Zi、Zk分别与5个灾情要素相关系数在0.4~0.9之间，信度水平超过0.01，相关性显著，表明灾损指数能够综合表达暴雨洪水的强度。

（2）新疆南部暴雨洪水灾害呈现明显时空差异性，主要表现为塔里木盆地北缘多于南缘，西部多于东部，集中在阿克苏地区及天山山脉和昆仑山脉交汇处。高值区集中在阿克苏地区、喀什地区、克州一带。暴雨洪水灾害多发区、重发区与降水量的分布一致。

（3）新疆南部暴雨洪水事件多发于3—10月。年际变化总频次呈现明显上升趋势，增幅为每10年8次。其变化主要缘于一般性灾害发生频次的增加；较重、严重灾害发生次数均为围绕平均值上下波动态势；特重灾害呈现三个不同变化时期，在1986年前为低值振荡期，1986—1999年平均值明显高于其他年份，2000年以后又回落至低平均状态。

（4）新疆南部暴雨洪水灾害年平均灾损指数分布存在两个突变点，分别在1985和1999年，1985年以前为一个低值期，1985—1999年进入强势期，2000年以后又呈现一个低值期。

（5）新疆南部暴雨洪水灾害发生次数与3—10月降水量、大雨发生日数、暴雨发生日数密切相关。近40年来新疆南部降水量的增多，导致暴雨洪水灾害次数增加。年平均灾损指数与特重和严重灾害发生次数密切相关，特重和严重灾害发生次数对其贡献率达87%。

综上所述，新疆作为我国农牧业大省之一，农牧业收入占总收入的70%以上，新疆南部地区占到80%以上［33］，暴雨洪水作为影响新疆农牧业生产的重要自然灾害之一，严重制约着农牧业的发展。前人基于实际灾情的暴雨洪水灾害评价，主要选取与直接经济损失相关的要素，尚不能满足新疆南部地区对暴雨洪水灾害主要损失的刻画。本文选择与新疆南部地方特色更为贴近的农牧业指标进行讨论，以期对暴雨洪水灾害损失能更为直观的评价。对于暴雨洪水灾害的分级，现有研究成果主要从致灾因子危险性、孕灾环境敏感性、承灾体脆弱性和防灾减灾能力等方面考虑自然灾害风险度，即预测性的评估，或对已发生实际灾害从降水条件对灾害造成的影响进行划分，直接对灾害损失分级的研究较少。新疆南部属干旱地区，总降水量小，在已有模型基础上进行灾害评估，会造成灾害等级偏小，这与新疆南部虽降水稀少，经济欠发达，但突发性、强度大的降水仍会对当地造成收入比重较大的灾害损失这一事实出现偏差。本文从实际灾情出发，对新疆地方标准基础上的各级降水与不同等级暴雨洪水灾害的关系进行分析探讨，进一步说明新疆南部降水量的增多，导致暴雨洪水灾害次数增加，且主要表现为一般性暴雨洪水灾害事件的增多，可作为制定新疆南部地区防御对策的一定参考。因暴雨洪水灾害的复杂性，如何建立新疆南部地区暴雨洪水灾害敏感性指标，将是后期工作逐步完善的方向。

参考文献

Zhao Shanshan， Gao Ge， Huang Dapeng， et al.

Characteristics of meteorological disaster losses in China from 2004 to 2013

［J］. Journal of Meteorology and Environment， 2017， 33（1）： 101-107.

[本文引用: 1]

赵珊珊， 高歌， 黄大鹏， 等.

2004-2013年中国气象灾害损失特征分析

［J］. 气象与环境学报， 2017， 33（1）： 101-107.

[本文引用: 1]

Li Mengjie， Wang Ming， Shi Peijun.

Temporal-spatial distribution of rainstorm-flood disasters in Hunan， China and its affecting factors

［J］. Journal of Beijing Normal University （Natural Science）， 2014， 50（4）： 429-434.

[本文引用: 2]

李梦婕， 汪明， 史培军.

湖南暴雨洪涝灾害损失时空特征及影响因素分析

［J］. 北京师范大学学报（自然科学版）， 2014， 50（4）： 429-434.

[本文引用: 2]

Cui Chunguang， Peng Tao， Yin Zhiyuan， et al.

Research progress on storm and flood forecasting

［J］. Advances in Meteorological Science and Technology， 2011， 1（2）： 32-37.

[本文引用: 1]

崔春光， 彭涛， 殷志远， 等.

暴雨洪涝预报研究的若干进展

［J］. 气象科技进展， 2011， 1（2）： 32-37.

[本文引用: 1]

Yu Wenjin， Yan Yonggang， Haiyan Lü， et al.

GIS-based quantitative research on the risk of rainstorm and flood disaster in Taihu basin

［J］. Journal of Catastrophology， 2011， 26（4）： 1-7.

[本文引用: 2]

于文金， 闫永刚， 吕海燕， 等.

基于GIS的太湖流域暴雨洪涝灾害风险定量化研究

［J］. 灾害学， 2011， 26（4）： 1-7.

[本文引用: 2]

Lu Shan， Gao Hongyan， Zhang Hongfang.

Risk assessment of rainstorm and flood disasters in flood season in the northern foot of Qingling Mountain based on information diffusion method

［J］. Chinese Agricultural Science Bulletin， 2015， 31（29）： 235-240.

[本文引用: 1]

卢珊， 高红燕， 张宏芳.

基于信息扩散方法的秦岭北麓汛期暴雨洪涝灾害风险评估

［J］. 中国农学通报， 2015， 31（29）： 235-240.

[本文引用: 1]

Guo Hui， Huang Tao， Deng Maozhi， et al.

Heavy precipitation and flood disaster in Tianshui Prefecture of Gansu Province during the last 45 years

［J］. Journal of Glaciology and Geocryology， 2007， 29（5）： 808-812.

[本文引用: 1]

郭慧， 黄涛， 邓茂芝， 等.

甘肃天水地区45 a来强降水与洪涝灾害特征分析

［J］. 冰川冻土， 2007， 29（5）： 808-812.

[本文引用: 1]

Yang Shuai， Su Yun.

Exploration of rapid evaluation method for rainstorm flood losses at county level： a case study of Hunan Province

［J］. Journal of Natural Disasters， 2014， 23（5）： 156-163.

[本文引用: 1]

杨帅， 苏筠.

县域暴雨洪涝灾害损失快速评估方法探讨： 以湖南省为例

［J］. 自然灾害学报， 2014， 23（5）： 156-163.

[本文引用: 1]

Xi Zhuxiang， Zhang Chenchen， Lü Zhong， et al.

The risk pre-estimation of the flood casualty loss caused by heavy rainstorm in Jilin Province

［J］. Journal of Glaciology and Geocryology， 2016， 38（2）： 395-401.

[本文引用: 1]

袭祝香， 张晨琛， 吕忠， 等.

吉林省重大暴雨过程灾害损失风险预评估

［J］. 冰川冻土， 2016， 38（2）： 395-401.

[本文引用: 1]

Xie Qingxia， Gu Xiaoping， Liu Yanhua， et al.

Flood disaster’s characteristic in Southwest China in summer and relationship with atmospheric circulation

［J］. Journal of Yunnan University， 2019， 41（）： 58-64.

[本文引用: 1]

谢清霞， 谷晓平， 刘彦华， 等.

夏半年西南暴雨洪涝灾害变化特征及其与大气环流的关系

［J］. 云南大学学报（自然科学版）， 2019， 41（）： 58-64.

[本文引用: 1]

Wen Quanpei， Zhou Yuehua， Huo Zhiguo， et al.

Risk changes of storm flood disasters in Southeast China under climatic warming

［J］. Chinese Journal of Ecology， 2017， 36（2）： 483-490.

[本文引用: 1]

温泉沛， 周月华， 霍治国， 等.

气候变暖背景下东南地区暴雨洪涝灾害风险变化

［J］. 生态学杂志， 2017， 36（2）： 483-490.

[本文引用: 1]

Qingtao Qing， Chen Wenxiu， Zhan Zhaoyu.

Characteristics of spatial and temporal distribution of losses caused by flood damage

［J］. Plateau and Mountain Meteorology Research， 2013， 33（1）： 47-53.

[本文引用: 1]

卿清涛， 陈文秀， 詹兆渝.

四川省暴雨洪涝灾害损失时空演变特征分析

［J］. 高原山地气象研究， 2013， 33（1）： 47-53.

[本文引用: 1]

Liao Chungui， Xiong Xiaoju， Hu Baoqing.

Spatial-temporal distribution and vulnerability assessment of flood disaster in Guangxi based on GIS

［J］. Anhui Agricultural Science Bulletin， 2017， 23（5）： 29-33.

[本文引用: 2]

廖春贵， 熊小菊， 胡宝清.

基于GIS的广西暴雨洪涝灾害的时空特征与脆弱性评价

［J］. 安徽农学通报， 2017， 23（5）： 29-33.

[本文引用: 2]

Ma Yanmin， Guo Chunming， Li Jianping， et al.

Application of satellite remote sensing technology in drought and flood monitoring and impact assessment in Jilin Province

［J］. Journal of Arid Meteorology， 2019， 37（1）： 159-165.

[本文引用: 1]

马艳敏， 郭春明， 李建平， 等.

卫星遥感技术在吉林旱涝灾害监测与评估中的应用

［J］. 干旱气象， 2019， 37（1）： 159-165.

[本文引用: 1]

Wang Ni， Cui Caixia， Liu Yan.

Temporal-spatial characteristics and the influencing factors of rainstorm-flood disasters in Xinjiang

［J］. Arid Zone Research， 2020， 37（2）： 325-330.

[本文引用: 1]

王妮， 崔彩霞， 刘艳.

新疆暴雨洪涝时空特征及影响因素

［J］. 干旱区研究， 2020， 37（2）： 325-330.

[本文引用: 1]

Li Lin， Zhu Xiufang， Sun Zhangli， et al.

Establishment and application of rainstorm-flood disaster risk assessment model in Liaoning Province

［J］. Journal of Beijing Normal University （Natural Science）， 2015， 51（）： 49-56.

[本文引用: 1]

李琳， 朱秀芳， 孙章丽， 等.

辽宁省暴雨洪涝灾害风险评估模型的建立与应用

［J］. 北京师范大学学报（自然科学版）， 2015， 51（）： 49-56.

[本文引用: 1]

Zhu Weihao， Chen Xia， Shao Lifang， et al.

Refined risk zoning of storm and flood disaster in Hebei： based on grid data

［J］. Chinese Agricultural Science Bulletin， 2016， 32（23）： 142-147.

[本文引用: 1]

朱卫浩， 陈霞， 邵丽芳， 等.

基于格网的河北省精细化暴雨洪涝灾害风险区划

［J］. 中国农学通报， 2016， 32（23）： 142-147.

[本文引用: 1]

Zhang Han， Guo Xiang， Wang Ruiting， et al.

Research on rainstorm and flood disaster risk zoning in Sichuan Province

［J］. Chinese Agricultural Science Bulletin， 2013， 29（26）： 165-171.

[本文引用: 1]

张菡， 郭翔， 王锐婷， 等.

四川省暴雨洪涝灾害风险区划研究

［J］. 中国农学通报， 2013， 29（26）： 165-171.

[本文引用: 1]

Li Wanzhi， Yu Di， Feng Xiaoli， et al.

Risk assessment of rainstorm and flood disasters based on the hazard grades/indices in Qinghai Province

［J］. Journal of Glaciology and Geocryology， 2019， 41（3）： 680-688.

[本文引用: 1]

李万志， 余迪， 冯晓莉， 等.

基于风险度的青海省暴雨洪涝灾害风险评估

［J］. 冰川冻土， 2019， 41（3）： 680-688.

[本文引用: 1]

Xie Wusan， Song Awei， Tian Hong.

Risk assessment of rainstorm flood and its effects verification in medium and small river basin

［J］. Journal of the Meteorological Sciences， 2018， 38（2）： 264-270.

[本文引用: 1]

谢五三， 宋阿伟， 田红.

中小河流域暴雨洪涝灾害风险评估及效果检验

［J］. 气象科学， 2018， 38（2）： 264-270.

[本文引用: 1]

Zhang Jie， Wu Mingye.

Rainstorm and flood risk regionalization in southern Anhui Province based on GIS

［J］. Chinese Journal of Agricultural Resources and Regional Planning， 2017， 38（6）： 121-129.

[本文引用: 1]

张杰， 吴明业.

基于GIS的皖南地区暴雨洪涝灾害风险区划

［J］. 中国农业资源与区划， 2017， 38（6）： 121-129.

[本文引用: 1]

Huang Zhuo， Huang Yuanpan， Wei Xiaoxue， et al.

Critical rainfall determination of Hejiang River basin floods based on HBV model

［J］. Meteorological Science and Technology， 2018， 46（4）： 738-743.

[本文引用: 1]

黄卓， 黄远盼， 韦小雪， 等.

利用HBV水文预报模型推算贺江流域洪水致灾临界雨量

［J］. 气象科技， 2018， 46（4）： 738-743.

[本文引用: 1]

Sabit Mansur， Wu Meihua.

The spatio-temporal change characteristics of flood disaster in the southern Xinjiang in recent 60 years

［J］. Scientia Geographica Sinica， 2012， 32（3）： 386-392.

[本文引用: 1]

满苏尔·沙比提， 吴美华.

南疆近60年来洪灾时空变化特征分析

［J］. 地理科学， 2012， 32（3）： 386-392.

[本文引用: 1]

Wan Jintai， Zhang Jianguo.

Storm floods and their impacts on nature environments in Sangong River basin on the northern slope of the Tianshan Mountains， Xinjiang

［J］. Journal of Glaciology and Geocryology， 2008， 30（4）： 599-604.

[本文引用: 1]

万金泰， 张建国.

天山北坡三工河流域暴雨洪水及其对自然环境的影响

［J］. 冰川冻土， 2008， 30（4）： 599-604.

[本文引用: 1]

Liu Yan， Chen Aijing， Yang Yun， et al.

Spatial clustering study on flood and drought disasters on a county scale in Xinjiang in past 30 years

［J］. Journal of Natural Disasters， 2017， 26（2）： 64-73.

[本文引用: 1]

刘艳， 陈爱京， 杨耘， 等.

近30年新疆县域尺度洪旱灾害空间聚类研究

［J］. 自然灾害学报， 2017， 26（2）： 64-73.

[本文引用: 1]

Huang Haibo， Zhu Lei.

Possibility probability risk analysis of rainstorm disaster in Xinjiang

［J］. Gansu Science and Technology， 2005， 21（11）： 108-109.

[本文引用: 1]

黄海波， 朱蕾.

新疆暴雨灾害的可能性-概率风险分析

［J］. 甘肃科技， 2005， 21（11）： 108-109.

[本文引用: 1]

Wang Hui， Mao Weiyi， Li Yuanpeng， et al.

Risk zoning of torrential rain which easily causes damage in Xinjiang region

［J］. Journal of Glaciology and Geocryology， 2011， 33（6）： 1407-1413.

[本文引用: 1]

王慧， 毛炜峄， 李元鹏， 等.

新疆易灾暴雨的风险区划

［J］. 冰川冻土， 2011， 33（6）： 1407-1413.

[本文引用: 1]

Tang Qicheng.

Flood disasters in China arid area

［J］. Journal of Arid Land Resources and Environment， 1996， 10（1）： 38-45.

[本文引用: 1]

汤奇成.

中国干旱区洪涝灾害的研究

［J］. 干旱区资源与环境， 1996， 10（1）： 38-45.

[本文引用: 1]

Shi Yuguang. Encyclopedia of meteorological disasters in China： Xinjiang volume［M］. Beijing： China Meteorological Press， 2006： 233-273.

[本文引用: 1]

史玉光. 中国气象灾害大典： 新疆卷［M］. 北京： 气象出版社， 2006： 233-273.

[本文引用: 1]

Precipitation level： ［S］. Urumqi： Administration of Quality Supervision， Inspection and Quarantine of Xinjiang Uygur Autonomous Region， 2011： 1-7.

[本文引用: 1]

降水量级别： ［S］. 乌鲁木齐： 新疆维吾尔自治区质量技术监督局， 2011： 1-7.

[本文引用: 1]

Jia Junping. Statistics［M］. Beijing： Tsinghua University Press， 2004： 68-71.

[本文引用: 1]

贾俊平. 统计学［M］. 北京： 清华大学出版社， 2004： 68-71.

[本文引用: 1]

Zhao Qingbo， Li Li.

Method of calculating percentiles using original data

［J］. China Health Statistics， 1999， 3（16）： 185.

[本文引用: 1]

赵清波， 李莉.

利用原始资料计算百分位数的方法

［J］. 中国卫生统计， 1999， 3（16）： 185.

[本文引用: 1]

Huang Jianping， Ran Jinjiang， Ji Mingxia.

Preliminary analysis of the flood disaster over the arid and semi-arid regions in China

［J］. Acta Meteorologica Sinica， 2014， 72（6）： 1096-1107.

[本文引用: 1]

黄建平， 冉津江， 季明霞.

中国干旱半干旱区洪涝灾害的初步分析

［J］. 气象学报， 2014， 72（6）： 1096-1107.

[本文引用: 1]

Local Chronicles Compilation Committee of Xinjiang Uygur Autonomous Region. Xinjiang yearbook 2016［M］. Urumqi： Xinjiang Yearbook Society， 2016.

[本文引用: 1]

新疆维吾尔自治区地方志编纂委员会. 新疆年鉴2016［M］. 乌鲁木齐： 新疆年鉴社， 2016.

[本文引用: 1]

/

〈 〉

陇ICP备2021001824号-10
　 甘公网安备 62010202000676号
版权所有 © 《冰川冻土》编辑部
地址：兰州市天水中路8号　
邮编：730000　电话：0931-8260767　
E-mail：edjgg@lzb.ac.cn
总访问量 　 今日访问 　 在线人数
技术支持：北京玛格泰克科技发展有限公司