河南省连阴雨过程监测评估方法研究

刘雅星， 李凤秀

（河南省气候中心，郑州 450003）

连阴雨指连续3～5 d以上的阴雨天气现象（中间可以有短暂的日照时间），其以长期阴雨以及由其所造成的气温偏低、湿度偏大和日照偏少为基本特征，不同强度的连阴雨对农业生产有不同程度的影响［1-2］. 连阴雨是河南省主要农业气象灾害之一，不同地区对连阴雨有不同的定义［3-6］. 目前，河南省关于连阴雨的定义多以云量作为一个重要指标［1，7-8］，但在实际气候业务中无法获取实时的云量数据，日常工作中所记录的云量实质为观测员所看到的视云量，对云量的观测全靠目力估计，主观成分大. 随着气候业务现代化的推进，亟须用更加客观的方法对河南省连阴雨定义一个新标准，还需要对其强度做出定量化评估，以便定制出一套针对河南省连阴雨的客观监测方法.

连阴雨对河南危害最大的还是农业. 在农作物生长发育的各个关键时节遇上连阴雨，都会对其造成不同程度的损害. 长时间、大面积的阴雨天气不仅使农作物因水分过剩受损，同时也使农作物因光照不足而引起烂种、烂秧、赤霉病等［9-13］. 由于连阴雨过程通常持续时间长、影响面积大，故综合评估一次区域性连阴雨过程强度比单站评估更有意义［14-18］，对区域连阴雨过程的各个影响因子做综合分析，建立综合评估模型，定量评估其强度，便于更加直观地评估一次连阴雨过程在历史上的排位，在气候业务服务中比简单的研究各站的单站连阴雨强度更有意义. 区域气候事件强度评估是近年来极端天气气候事件研究领域的一个新兴方向，近年来国内外对区域性干旱、强降水、高温和低温过程已有大量研究，但对区域性连阴雨过程的研究则较为少见.

本文选取降水量和日照时间作为监测指标，建立了河南省连阴雨过程监测标准. 选取连阴雨过程的影响范围、持续时间、过程雨量作为评估指标，建立了区域性连阴雨过程综合强度评估方法，以期为决策部门做好防灾减灾工作提供气象保障和技术支撑.

1 资料与方法

所用气象资料来自河南省气象探测数据中心提供的全省111个地面气象观测站1961—2019年的逐日降水量、日照时数、总云量数据，所用代表站点1980—2010年小麦及玉米单产数据来自河南省统计局（http：//www.ha.stats.gov.cn/）. 文中所选站点均为国家基准站和基本站，站点分布如图1. 连阴雨监测标准检验所用历史个例资料来自《中国气象灾害大典（河南卷）》［19］. 连阴雨影响范围、持续时间和过程雨量按照WMO（世界气象组织）规定，以1981—2010年平均值为常年平均值.

图1 河南省气象站点分布图Fig.1 Distribution of meteorological stations in the Henan Province

采用线性气候倾向率、气候趋势系数等方法［20-22］研究连阴雨的变化趋势和时空分布特征. 采用回归统计模拟对作物产量的历史资料进行趋势处理，再建立一元线性回归模型计算相对气象产量.

2 河南省连阴雨监测新标准的制定

2.1 选取日照时间代替云量作为连阴雨定义指标的依据

《河南省气象灾害及防御》中将河南省连阴雨定义为连续5 d以上有降水且降水量≥50 mm的降水过程，其中允许1～3 d无降水，但日云量须有10成出现［1］. 由于目力观测的云量数据的不准确性，依据云量定义连阴雨已不符合气象现代化的发展需求，在实际气候业务中云量数据缺测也较多，故在现行气候监测业务中亟须选择一个更加客观精确的指标替代云量.

云量的多寡基本决定了日照的长短［23］，黄桂东等［24］的研究表明，云量和日照时间存在明显的负相关关系. 日照时间作为常规气象要素数据质量和完整性较好，且作为气象业务中的常规监测要素，其数据的及时性和准确性也能得到较好的保障. 目前，国内关于连阴雨的研究中大多选用日照时间作为连阴雨定义的指标，已经发布连阴雨地方标准的湖北、安徽等省均采用了日照时间作为连阴雨定义的指标. 故本文选用日照时间作为连阴雨定义中云量的替代指标.

选取安阳、三门峡、郑州、商丘、信阳分别作为豫北、豫西、豫中、豫东、豫南的代表站点，对代表站点的总云量和日照时间做相关性分析，结果表明云量和日照时间存在相关关系，所有代表站点的相关系数均能通过99.9%的信度检验.

2.2 确定用日照时间代替云量作为指标的连阴雨定义

表1统计了代表站点各级云量所对应的平均日照时间，从中可以看出，全省总云量为10成时所对应的平均日照时间为2.1 h. 以此为依据，可对河南省原有连阴雨定义标准作出适当修订，从而得出该省新的连阴雨监测标准：连续5 d以上有降水（日降水量≥0.1 mm）且降水量≥50.0 mm的降水过程，其中允许有1 d无降水（或有微量降水）但日照时间须≤2 h，过程开始和结束日降水量必须≥0.1 mm.

表1 代表站点云量所对应的平均日照时间Tab.1 Average sunshine hours corresponding to cloud cover of the representative sites

3 单站连阴雨等级划分

3.1 连阴雨各等级阈值的确定

根据成林等［11-12］研究中对连阴雨等级划分的方法，通过频数统计筛选连阴雨指标，将连阴雨持续时间与平均连阴雨持续时间作比对，大于平均状况的为灾害性天气，大于极端状况的为重度灾害性天气. 利用文献［1］中的连阴雨指标定义，对河南主要农作物生育期的连阴雨过程分别建立指标库，并对库中样本数做统计分析，计算所有样本日数的平均值，即为平均状况阈值；将样本按照过程日数由大到小排序后，选取第10 和第5个百分位所对应的值作为其极端值，即极端状况阈值（表2、表3）.

表2 河南省冬小麦各生育期连阴雨过程样本数及各阈值Tab.2 The sample numbers and thresholds of continuous rain process of winter wheat growth stages in Henan Province

表3 河南省夏玉米各生育期连阴雨过程样本数及各阈值Tab.3 The sample numbers and thresholds of continuous rain process of summer corn growth stages in Henan Province

3.2 对连阴雨各等级阈值的检验

查阅文献［1］，统计得到1951—2000 年河南省典型连阴雨灾害过程及影响，剔除当年发生严重干旱和暴雨洪涝等灾害的记录，挑选出这一时间段不同季节的5个典型连阴雨过程（1956年5月下旬至6 月中旬、1964 年2 月、1964年4月中下旬、1964年8月下旬至10月中旬、1998年1月）（表4），分别分析检验. 结果表明，除1998年1月连阴雨过程实际灾情记录与统计结果时间一致但落区差异较大（图略）外，其余4个连阴雨过程的分布与实际灾情相符（图2）. 究其原因认为，前者由于冬季不是连阴雨灾害发生的主要季节，冬季降雪的影响远超连阴雨（雪）所致. 由于连阴雨天气对河南省农作物不利影响主要发生在春、夏、秋季（图3），因此在制定该省连阴雨标准时暂不考虑小麦越冬期.

图2 河南省1956—1964年连阴雨灾害个例时间分布Fig.2 Distribution of continuous rainy days of typical examples in Henan Province

图3 河南省1981—2010年平均连阴雨过程站次的月际分布图Fig.3 Monthly distribution of average continuous rain station-times in Henan Province from 1981 to 2010

表4 河南省5个典型连阴雨过程Tab.4 Typical continuous rain process in Henan Province

3.3 连阴雨等级划分

将低于平均值的连阴雨过程划为轻度；高于平均值低于极端阈值的划为中度；高于极端阈值的划为重度. 结合与实际灾情对比检验作适当调整，由此得到河南省不同时段连阴雨过程强度等级划分（表5）.

表5 河南省不同时期连阴雨过程强度的等级划分Tab.5 Classification of intensity of continuous rain process in different periods in Henan Province

3.4 连阴雨等级指标检验

农作物的产量不仅与气象条件有关，还与农业生产对象的品种特性、农业技术水平、土肥条件、病虫害等因素有关. 由于气象因素多变且具不确定性，而其他因素变化缓慢且趋势走向明显，因此在大范围农作物产量逐年波动中，气象因子往往起着重要作用［25］. 将1980—2010 年河南省气象代表站点小麦及玉米的实际产量分解为趋势产量和气象产量，并计算相对气象产量，将减产年份挑出，形成代表站点的减产率序列［11］. 从各站点的降水正常年份中剔除严重干旱的年份进行验证，与上一年相比，农作物减产<10%为轻度灾害，减产10%～20%为中度灾害，减产>20%为重度灾害. 表6为代表站点连阴雨过程及所对应的夏玉米及冬小麦减产率，结果显示，超过一半以上验证样本的连阴雨过程等级与减产区间符合，表明大部分样本与统计指标相符.

表6 河南省气象代表站点连阴雨过程及所对应的夏玉米及冬小麦减产率Tab.6 Continuous rain process of representative station and its corresponding yield reduction rate of summer corn and winter wheat

4 区域性连阴雨过程评估

4.1 区域性连阴雨过程综合强度评估模型

对于连阴雨过程的综合强度评估首先要选取合适的影响因子. 综合以往的连阴雨灾害，河南省连阴雨灾害的特征主要表现为持续时间长、影响范围大、过程雨量大，因此影响因子也应从连阴雨的影响范围、过程时长、降水强度3个方面选取. 本研究将区域性连阴雨过程定义为区域内有≥20%的站点出现连阴雨，选用连阴雨过程中总共受影响的站点、过程持续时间和过程平均降水量3个影响因子，建立区域性连阴雨过程的综合强度评估模型：

式中：M为区域性连阴雨过程综合强度指数；G1、G2、G3分别为累积范围、过程持续时间和过程平均降水量3个指标标准化后的值；a、b、c分别为权重系数.

将20世纪80、90年代到21世纪10年代（1981—2010年）的区域性连阴雨过程综合强度指数按照由小到大的顺序排序，取第60 和90 个百分位对应的值为阈值，前60%为一般强度，60%～90%为较强，90%以上为强，由此得到河南省区域性连阴雨过程强度等级（表7）.

表7 区域性连阴雨过程强度等级划分Tab.7 Classification of intensity of regional continuous rain process

4.2 区域性连阴雨过程综合评估方法的应用

21世纪以来，2003年河南省农作物产量受持续阴雨天气影响最为严重，部分地区秋作物绝收.

2017年8月28日—10月19日，河南省又出现了严重的持续阴雨天气过程，其时间之长、累积雨量之大、影响范围之广均较少见. 根据本文建立的连阴雨监测标准，该省74%的站点出现连阴雨过程，连阴雨过程5～35 d，许昌以南大部及豫西局部在20 d以上，豫南部分地区超过30 d，其中新野及桐柏达35 d；全省连阴雨最大过程雨量为51.0（宜阳）～309.7 mm（固始），豫东地区南部及豫南地区大部在200.0 mm以上，其中豫南局部超过250.0 mm. 与2003年相比，2017年的连阴雨过程从持续时间、过程雨量、影响范围（表8），不如2003年严重，但连阴雨过程结束时间偏晚，部分地区持续至10月19日，这一时段正处于该省秋收秋种的关键期，秋作物收获受到了严重影响，大量已收获的作物出现霉变、发芽，越冬作物的播种明显推迟.

表8 2003年和2017年连阴雨过程对比Tab.8 Comparison of continuous rain processes in 2003 and 2017

5 问题与讨论

本研究对连阴雨监测老标准中不适宜指标的替代指标进行了探索，确定了用日照时间代替云量的依据，并由此确立了河南省连阴雨的新标准，实现了连阴雨的客观化监测. 但由于连阴雨不是河南省主要的气象灾害，所以在做连阴雨过程与农作物产量相关分析时存在部分连阴雨过程与农作物减产率相关性不高的情况. 此外，典型农作物产量的数据站点分布不均，还需收集更多灾情信息和产量数据对标准开展进一步检验.

结合河南连阴雨灾害持续时间长、影响范围大、过程雨量大的特征，选取了合适的影响因子，建立了区域性连阴雨过程的综合强度评估模型，并对连阴雨过程的综合强度综合开展不同等级强度的划分. 选取2017年连阴雨过程与2003年的连阴雨过程作对比分析，开展了该方法的在气象灾害评价方面的应用，取得了良好的服务效果.