阿勒泰市设施农业高影响天气分析及风险评估研究

Analysis and Risk Assessment of High Impact Weather in Facility Agriculture in Altay City

摘要: 文章采用阿勒泰市气象站1961~2020年观测资料，应用数理统计方法，对影响阿勒泰冬季设施农业高影响天气进行分析，结果表明：大雪天气发生概率最高，每年必然发生；大风天气发生概率次之，基本每年都会发生，极寒天气发生概率为74.5%，发生可能性大。大雪日数平均为62.9 d，每10年显著减少5.2 d；大风日数平均为2.1 d，增多趋势不显著；年寒冷日数平均为3.4 d，以每10年减少0.4 d的趋势变化。采用耿贝尔分布函数推算，得到不同重现期的高影响天气日数，均通过显著性检验。

Abstract: Based on the observation data of Altay Meteorological Station from 1961 to 2020, this paper analyzes the high impact weather affecting Altay’s facility agriculture in winter by using the method of mathematical statistics. The results show that the probability of heavy snow is the highest, and it is bound to happen every year. The occurrence probability of windy weather is the second, and it basically happens every year. The occurrence probability of extremely cold weather is 74.5%, which is highly probable. The average number of heavy snow days is 62.9 d, which is significantly reduced by 5.2 d every 10 years. The average number of windy days is 2.1 d, and the increasing trend is not significant. The average number of cold days per year is 3.4 days, with a decreasing trend of 0.4 days per decade. The number of high impact weather days with different recurrence periods was calculated by using the Gumbel distribution function, and all of them passed the significance test.

1. 引言

发展设施农业已成为推进高效农业、解决市场供给、促进农民增收的重要手段，目前阿勒泰地区设施农业发展规模不断扩大，效益显著，发挥了农业创收、农民增收的重要作用。但是设施农业受自然灾害影响严重，2013年4月22日至23发生的大风低温等自然灾害，造成大棚变形、倒塌，仅此次受灾温室大棚总计232座，经济损失约1895.51万元。本文旨在分析高影响阿勒泰地区设施农业的天气出现频率及其风险评估，对本地设施农业生产提供防灾减灾的技术支撑。

由统计研究[1]表明，大雪、大风、极寒天气为影响冬季设施农业安全、运营的重要影响要素。本文对阿勒泰市近50年(1961~2020年)高影响天气变化规律和特征进行分析；同时着重分析高影响天气出现频率及强度特性及其特征参数的极值预估。

2. 资料与方法

2.1. 资料来源

本文采用阿勒泰市气象站1961~2020年气候资料。1981~2010年的30年平均值作为气候平均值，季节划分为：春季(3~5月)、夏季(6~8月)、秋季(9~10月)、冬季(11月至次年3月)。

2.2. 研究方法

采用趋势分析、线性倾向计算[2]等方法进行统计研究，揭示大雪、大风和极寒天气的变化特征。

基于《高影响天气发生可能性划分标准》，计算了大雪、大风和极寒天气的概率。

采用极值I型(Gumbel，耿贝尔分布)函数[3] [4]，得到不同重现期的高影响天气日数。

分布函数：

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$F\left(x\right)=\exp \left[-\exp \left(-\frac{x-\mu }{\alpha }\right)\right]$ (1)

式中：α为分布的尺度参数，μ为分布的位置参数。

重现期为R (概率为1/R)时：

$X_R=\mu -\frac{1}{\alpha }\ln \left[\ln \left(\frac{R}{R-1}\right)\right]$ (2)

参数估计一般采用三种方法：矩法、耿贝尔法、极大似然法。

耿贝尔法是一种直接与经验频率相结合的参数估计方法。

假定数据有序序列：$x_1\le x_2\le \cdots \le x_n$

则经验分布函数为：$F^{\ast }\left(x_i\right)=\frac{1}{n+1},i=1,2,\cdots ,n$ (3)

取如下序列：$y_i=-1n\left(-1n\left(F^{\ast }\left(x_i\right)\right)\right),i=1,2,\cdots ,n$ (4)

可得：$\alpha =\frac{\sigma \left(y\right)}{\sigma \left(x\right)}$ (5)

$u=E\left(x\right)-\frac{E\left(y\right)}{\alpha }$ (6)

3. 高影响天气变化特征分析

3.1. 大雪

根据新疆降雪量等级划分(GB/T28592 2012)，将日降雪量大于5 mm定为一个大雪日数，统计1961~2020年阿勒泰市年降雪日数，结果显示，每年平均为11.9 d，气候倾向率为0.9/10 a，呈每10年增加0.9 d的趋势变化；相关系数通过信度α = 0.05显著水平检验，增加趋势显著。阿勒泰市气象站的大雪日数在2010年最多，为25 d；1962年最少，为3 d，见图1。

Figure 1. Interannual variation of heavy snow days in Altay meteorological station from 1961 to 2020

图1. 阿勒泰市气象站1961~2020年大雪日数年际变化

阿勒泰市大雪日数主要集中在冬季(11月至次年3月)，又以11最多，为1.5 d，12月次之，前冬占全年大雪日数的72.2%。

3.2. 大风

统计1961~2020年阿勒泰市年大风日数平均为1.6 d，呈每10年减少0.63 d趋势变化(图2)，相关系数通过信度α = 0.05的显著水平检验，变化趋势显著。阿勒泰市大风日数在1970年最多，为6 d；在1978、1989、1995、1999、2001、2003、2015~2018年10年冬季没有出现大风。

Figure 2. Interannual variation of gale days in Altay Meteorological Station from 1961 to 2020

图2. 阿勒泰市气象站1961~2020年大风日数年际变化

阿勒泰市冬季大风主要出现在11月~次年3月，其中11月出现最多，占全年的40%。

3.3. 寒冷天气

统计1961~2020年阿勒泰市年平均寒冷日数为3.4 d，气候倾向率为−0.4 d/10 a，以每10年减少0.4 d趋势变化。相关系数未通过置信度α = 0.05的显著水平检验，寒冷日数减少趋势不明显。最多出现在1969年，达23天；最少的未出现，共有15年，见图3。

Figure 3. Interannual variation of cold days in Altay weather station from 1961 to 2020

图3. 阿勒泰市气象站1961~2020年寒冷日数年际变化

阿勒泰市极寒天气，主要出现在冬季11月至次年的2月，1月为最多，为3 d。

4. 高影响天气出现频率及强度特性

对阿勒泰高影响天气每年发生概率、年内平均发生日数和极值统计分析，结果显示：大雪天气发生概率最高，概率为100%，每年必然发生；大风天气发生概率次之，为83.3%，基本会发生；极寒天气发生概率为74.5%，发生概率也很大。

5. 高影响天气特征参数的极值分析

采用极值I型(Gumbel，耿贝尔分布)函数，得到不同重现期的大雪、大风及极寒天气日数(表1)，样本均通过检验，符合拟合分布。

Table 1. Return period of heavy snow, strong winds and extreme cold days in Altay City (d)

表1. 阿勒泰市大雪、大风及极寒日数重现期(d)

重现期	30年一遇	50年一遇	100年一遇	通过检验置信度
大雪日数	26.5	29.1	32.5	α = 0.01
大风日数	4.7	5.3	6.2	α = 0.05
寒冷日数	17.4	20.1	23.5	α = 0.1

6. 结论

本文着重对影响阿勒泰市设施农业高影响天气：大雪、大风、寒冷等进行统计分析，变化规律如下：

1) 大雪日数每年平均为11.9 d，气候倾向率为0.94/10 a；以11月最多，12月次之，前冬占全年大雪日数的72.2%。

2) 冬季大风日数平均为1.6 d，呈每10年减少0.63 d趋势变化；冬季大风以11月出现最多，占全年的40%。

3) 年寒冷日数平均为3.4 d，气候倾向率为−0.4 d/10 a，以每10年减少0.4 d趋势变化；极寒天气出现以1月为最多，为3 d。

4) 大雪发生概率最高，概率为100%，每年必然发生；大风天气发生概率次之，为83.3%，基本每年也会发生，极寒天气发生概率为74.5%，发生可能性大。

5) 采用耿贝尔分布函数推算，得到30年、50年、100年一遇的高影响天气日数：大雪日数依次为26.5 d、29.1 d、32.5 d；大风日数依次为4.7 d、5.3 d、6.2 d；极寒日数依次为17.4 d、20.1 d、23.5 d，均通过显著性检验。

NOTES

^*通讯作者。