王 洋

(吉林省突發(fā)事件預警信息發(fā)布中心，吉林 長春 130012)

引言

近些年來，隨著全球變暖，進一步增加了極端天氣事件的多發(fā)性和嚴重性。而我國是世界上自然災害最為嚴重的國家，松遼流域作為我國糧食主產(chǎn)區(qū)，各類災害性事件頻發(fā)、重發(fā)，如暴雨、雷電、臺風、寒潮等氣象類災害以及森林火險、城市內(nèi)澇、山洪、公共衛(wèi)生事件等次生、衍生類災害時有發(fā)生；從地域上看，松遼流域各類災害按其所涉及省份地域性分布較為明顯，內(nèi)蒙古東部以雷電、大風、道路冰雪居多，黑龍江省以大風、道路結(jié)冰和寒潮為主，吉林省雷電、森林火險和大風在各類災害中占較大比例，遼寧省大風、大霧、雷電較為多發(fā)。各類災害性天氣事件對人民生命財產(chǎn)安全帶來極大威脅。2017年7月13—21日，吉林省永吉縣2次遭受暴雨襲擊，引發(fā)特大洪澇災害，成災性、破壞性前所未有，造成5人死亡，27.9萬人受災，直接經(jīng)濟損失134.6億元。2020年8月26日—9月8日，我國東北地區(qū)連續(xù)遭受臺風“巴威”“美莎克”“海神”三連擊，造成黑龍江68hm2農(nóng)田絕收，1885.3hm2農(nóng)田減產(chǎn)，估算損失達25.81億元[1]。

2013年中國氣象局公眾氣象服務中心建立國家突發(fā)事件預警信息發(fā)布系統(tǒng)(以下簡稱：國突系統(tǒng))，并于2015 年正式開展全國系統(tǒng)業(yè)務運行，使得在突發(fā)事件發(fā)生前，能夠權(quán)威、及時、有效地發(fā)布預警信息，爭取更多的時間做好災前應對準備，減少人員傷亡。近年來，對預警信息發(fā)布規(guī)律及特征的研究逐漸增多，王昊宇[2]對2018—2020年我國氣象災害預警信息時空特征進行了分析，發(fā)現(xiàn)雷電、大風、暴雨、大霧、道路結(jié)冰和高溫等6類預警信息發(fā)布數(shù)量最多，占氣象預警信息總發(fā)布量的88%。孫崇智[3]對2016—2020年廣西14個地級市及所轄縣氣象臺發(fā)布的11類預警信號氣象災害預警信號時空分布特征進行了分析，雷電、暴雨、大風、高溫、大霧是廣西主要的災害性天氣預警信號，同時，2020年廣西全區(qū)自然災害災情較過去5a均值均有不同程度下降。張建[4]對2019—2021年吉林省9個市(州)發(fā)布的全部預警信息時空分布特征進行了分析。同時，預警信息發(fā)布質(zhì)量是整個預警信息發(fā)布過程中重要的一環(huán)，是保障預警發(fā)布效果的關(guān)鍵，也是人民群眾正確接收預警并及時做出響應的前提，國家預警信息發(fā)布中心每月都對當月全國氣象部門預警信息發(fā)布質(zhì)量進行通報，預警錯誤類型主要包括：預警類型不一致、預警級別不一致、時間錯誤、正文錯誤等[5]，曹之玉[5]對預警錯誤類型、預警質(zhì)量控制策略、質(zhì)量控制流程進行了詳細的闡述。本文選取2015—2021年松遼流域主要預警信息作為研究對象，對松遼流域預警信息發(fā)布的特點、時空分布特征、錯誤預警信息進行分析，研究松遼流域預警信息發(fā)布的規(guī)律，為進一步做好預警信息發(fā)布工作及防災減災提供相關(guān)決策依據(jù)。

1 研究區(qū)域及資料說明

1.1 研究區(qū)域

松遼流域地理位置大致位于N38°72′～53°55′，E125°25′～135°09′，位于我國東北部，一般泛指東北地區(qū)，涉及黑龍江省、吉林省、遼寧省和內(nèi)蒙古自治區(qū)東部的赤峰市、呼倫貝爾市、通遼市、興安盟。東、西、北面3面環(huán)山，南部瀕臨渤海和黃海，中、南部形成寬闊的遼河平原、松嫩平原，東北部為三江平原。遍及中國水稻主產(chǎn)區(qū)；地區(qū)總面積為124.92萬m2，占國土總面積的15.32%。松遼流域處于北緯高空盛行西風帶，具有較多的西風帶天氣和氣候特色，為溫帶大陸性季風氣候區(qū)。冬季嚴寒漫長，夏季溫濕而多雨，部分地區(qū)屬寒溫帶氣候。松遼流域主要河流有遼河、松花江、黑龍江、烏蘇里江、綏芬河、圖們江、鴨綠江以及獨流入海河流等。其中,黑龍江、烏蘇里江、綏芬河、圖們江、鴨綠江為國際河流[6]。

1.2 資料來源

本研究所涉及數(shù)據(jù)全部來源于國突系統(tǒng)2017—2020年松遼流域發(fā)布的預警信息，主要包括臺風、暴雨、暴雪、寒潮、大風、沙塵暴、高溫、干旱、雷電、冰雹、霜凍、大霧、霾、道路結(jié)冰、雷雨大風、嚴寒等16類氣象類災害預警信息；森林火險、地質(zhì)災害、山洪、洪澇、城市內(nèi)澇、公共衛(wèi)生等6類聯(lián)合發(fā)布類預警信息；預警信號一般分為藍色、黃色、橙色、紅色 4個等級，分別代表一般、較重、嚴重和特別嚴重。部分預警信息只包含4個等級中的2個或3個等級，國突系統(tǒng)還承擔發(fā)布溫馨提示、提醒等信息及部分等級不明確的預警信息，所以預警等級中存在“未知級別”，但因其總量較少，不影響整個松遼流域預警信息發(fā)布的趨勢和規(guī)律，故本次研究剔除了未知級別的預警，預警信息按發(fā)布類型可分為首發(fā)、更新和解除，為避免重復統(tǒng)計，本研究剔除了解除預警，預警發(fā)布質(zhì)量控制數(shù)據(jù)來源于2017—2021年國家預警中心月通報中錯誤預警。本研究利用統(tǒng)計學方法對松遼流域預警信息發(fā)布特征進行分析。

2 結(jié)果與分析

2.1 預警信息總體發(fā)布情況

2017—2021年松遼流域各地區(qū)通過國突系統(tǒng)共發(fā)布各類預警信息132151條，按預警發(fā)布總數(shù)占比前7位的預警類型分別為大風、雷電、道路結(jié)冰、暴雨、大霧、寒潮和森林火險，占比高達91.7%，見圖1；2017—2021年松遼流域按預警等級，紅色預警占比1.3%，橙色預警占比10.7%，黃色預警占比46.5%，藍色預警41.5%，其中各地區(qū)均為黃色預警發(fā)布數(shù)量占比最高，藍色預警其次，紅色預警最少，見圖2。

圖1 2015—2021年松遼流域各類預警發(fā)布數(shù)量比例

圖2 松遼流域各地區(qū)預警等級數(shù)量比例

2.2 預警信息時間分布特征

2.2.1 預警信息年際分布特征

按預警信息發(fā)布年度分布來看，松遼流域預警發(fā)布數(shù)量呈逐年遞增的趨勢，各地區(qū)整體也基本符合逐年遞增的特點，見圖3，由于松遼流域是東亞北方氣旋的生成和移動必經(jīng)之地，近年來，由于全球氣候異常，極端天氣、氣候事件頻發(fā)，短時強對流、雷雨大風天氣顯著增多，使得大風和雷電均占據(jù)各年度發(fā)布數(shù)量的前2位。

圖3 松遼流域各地區(qū)預警發(fā)布數(shù)量

2.2.2 預警信息月際分布特征

2017—2021年松遼流域各地區(qū)按月際統(tǒng)計，6—8月汛期期間預警發(fā)布數(shù)量最多，占總體比例分別為12%、13.7%、12%，1—2月和12月發(fā)布數(shù)量最少占比僅為4.1%、4.6%和4.6%，見圖4。

圖4 2017—2021年松遼流域各月預警發(fā)布數(shù)量

松遼流域處于北緯高空盛行西風帶，自南北跨暖溫帶、中溫帶及寒溫帶3個氣候區(qū)。東部是地勢較高的長白山，海洋氣候不易進入東北地區(qū)南部緊鄰黃海和渤海，西部是高達千米的蒙古高原，西伯利亞的大陸氣候以高屋建瓴之勢進入東北腹地該區(qū)溫度比世界同緯度地區(qū)低，春季多風干燥，春旱時有發(fā)生；夏季炎熱，與同緯度地區(qū)相比溫差較大，降雨量集中，常發(fā)旱澇，暴雨和雷電天氣多發(fā)；秋季雨量明顯減少大霧和大風天氣時有發(fā)生；冬季漫長且寒冷，暴雪天氣較為多見。松遼流域四季分明，屬于典型的寒帶-溫帶大陸性季風氣候。按預警信息發(fā)布月際統(tǒng)計結(jié)果看，預警信息發(fā)布的月際分布特征基本符合松遼流域四季氣候特征。1—3月、11—12月屬于冬季或冬春過渡期，在此期間天氣寒冷，低溫及暴雪天氣時有發(fā)生，大風、寒潮和道路結(jié)冰預警發(fā)布數(shù)量占比前3位；4—5月，大風預警發(fā)布數(shù)量在全年迎來高值，其中4月發(fā)布數(shù)量最高，隨之而來，森林火險在這2個月也均處在前3位；6—8月，處于我國的汛期期間，溫度升高，雷電和暴雨天氣顯著增多，7月雷電發(fā)布數(shù)量再全年最高，其中6月雷電、大風和冰雹發(fā)布數(shù)量占據(jù)前3位，7月發(fā)布數(shù)量前3位為雷電、冰雹和高溫，8月雷電、暴雨和大風在各類預警發(fā)布數(shù)量最多。9—10月，進入秋季氣溫開始下降、雨量減少，大風天氣依然頻發(fā)，9月大風、雷電和大霧列預警發(fā)布數(shù)量前3位，10月大風、森林火險和寒潮列預警發(fā)布數(shù)量前3位。

在發(fā)布數(shù)量前7位的各類預警中，大風預警月際跨度最長，在1—5月、9—12月均占據(jù)發(fā)布數(shù)量的第1位，其中4月和5月發(fā)布數(shù)量最多均達到6000余條，主要原因為4—5月隨著太陽直射點到達北半球，中低緯地區(qū)溫度升高，而高緯地區(qū)氣溫仍然很低，此時冷暖氣團相遇，所以導致大風預警增多；雷電預警在6—8月汛期期間發(fā)布數(shù)量最多，此時受東北冷窩活動頻繁影響，其中7月發(fā)布數(shù)量最多；道路結(jié)冰預警在1—4月、10—12月均有發(fā)布，其中11月發(fā)布數(shù)量最多，此時我國東北地區(qū)冷暖空氣交匯，降雪天氣頻發(fā)，進而產(chǎn)生道路結(jié)冰等災害。暴雨預警多發(fā)于6—8月，此時受東北冷窩的活躍及東亞夏季風的影響，西太平洋副熱帶高壓西北側(cè)西南風異常的加強,向北輸送到東北地區(qū)的水汽顯著增多,導致松遼流域地區(qū)暴雨天氣頻發(fā)，進而暴雨預警發(fā)布量增多，尤其是8月達4000余條。大霧預警全年各月均有發(fā)布，其中9月發(fā)布數(shù)量最多，其次為7月和8月，此時，近地面水汽條件，有利于夜間輻射降溫造成水汽凝結(jié)形成大霧;寒潮預警多發(fā)于1—2月及11—12月，此時，我國正處于冬季，西伯利亞高壓于東亞冬季風的顯著增強是寒潮災害多發(fā)的主要原因；森林火險是發(fā)布數(shù)量前7位各類預警中唯一的非氣象類預警，該預警是氣象部門與森林草原防火部門聯(lián)合發(fā)布的預警，與大風預警有很強的正相關(guān)性，森林火險預警發(fā)布數(shù)量最多4月和5月，也是大風預警發(fā)布數(shù)量最多的2個月，見圖5。

圖5 2017—2021年松遼流域各月發(fā)布量前3位預警占比

2.2.3 預警信息日變化分布特征

2017—2021年松遼流域按各地區(qū)每日時間段統(tǒng)計，在一天當中15：00—16：00預警發(fā)布數(shù)量最多，占比達11.9%，見圖6，發(fā)布數(shù)量最多的預警為森林火險和大風，此時段正處于午后，近地面的空氣氣溫最高，上下空氣的交流最激烈，所以午后的風速最大，較易產(chǎn)生大風天氣，進而大風和森林火險預警數(shù)量明顯增多，1：00—3：00預警發(fā)布量最少，僅占0.83%和0.9%。

圖6 2017—2021年松遼流域各時段預警發(fā)布量占比

2.3 預警信息空間分布特征

2017—2021年松遼流域預警信息發(fā)布按地區(qū)統(tǒng)計，吉林省發(fā)布數(shù)量最多，占比達32%，遼寧省最少，占比19.1%，內(nèi)蒙古自治區(qū)占比為21.5%，黑龍江省占比為27.4%。松遼流域各省預警發(fā)布占比前7位分別是內(nèi)蒙古自治區(qū)為雷電、大風、道路結(jié)冰、寒潮、暴雨、冰雹和高溫，占比為95.1%；黑龍江省為大風、道路結(jié)冰、寒潮、暴雨、大霧、雷雨大風和雷電，占比為85.2%；吉林省為雷電、森林火險、大風、道路結(jié)冰、暴雨、冰雹和高溫，占比為81.9%；遼寧省為大風、大霧、雷電、暴雨、雷雨大風、冰雹和道路結(jié)冰，占比為95.2%。

由于省、市、縣3級各自發(fā)布預警信息，所以從行政級別統(tǒng)計，2017—2021年松遼流域各地區(qū)省級發(fā)布量占總量12.4%，市級發(fā)布量占總量18.9%,縣級發(fā)布量占總量68.7%。因為松遼流域只涉及內(nèi)蒙古自治區(qū)東部地區(qū)，所以本研究未涉及內(nèi)蒙古自治區(qū)級發(fā)布的預警信息，只討論了黑龍江省、吉林省和遼寧省本級的預警信息。其中遼寧省本級發(fā)布數(shù)量在省級單位中最多，占比達80.9%，吉林占比13.5%，黑龍江占比5.6%；發(fā)布數(shù)量占市級發(fā)布量前10位的市級分別為大連市、通遼市、長春市、松原市、延邊州、伊春市、吉林市、白城市、哈爾濱市和雞西市；在縣級發(fā)布量中占據(jù)前10位的分別是扎魯特旗、科爾沁左翼中旗、扶余市、安圖縣、奈曼旗、敦化市、科爾沁左翼后旗、乾安縣、霍林郭勒市和延吉市，見圖7。

從松遼流域各地區(qū)發(fā)布數(shù)量前10位的市縣的發(fā)布預警類型看，其存在明顯的地域特點，內(nèi)蒙古東部各市縣道路結(jié)冰、大風和雷電較多；吉林東部延邊地區(qū)森林火險數(shù)量大幅度領(lǐng)先于其他類型的預警，吉林的長春、松原各市縣則以大風、雷電和森林火險為主；吉林省吉林市和白城市發(fā)布數(shù)量前3位的預警為雷電、大風和道路結(jié)冰；遼寧省的大連市由于是濱海城市，所以大風、大霧和暴雨預警分列前3位；黑龍江省的伊春市大霧和寒潮是其發(fā)布最多的3類預警，哈爾濱市發(fā)布量前3位的分別是大風、道路結(jié)冰和雷雨大風，見圖8。

圖7 2017—2021年省市縣3級發(fā)布量排名及占比

從發(fā)布總量前7位的各類預警地域分布看，大風預警發(fā)布數(shù)量前3位的市縣分別為大連市、通遼市扎魯特旗和通遼市霍林郭勒市，大風預警主要發(fā)生3—5月，且以藍色和黃色預警為主，大連市臨海，通遼地區(qū)2個旗所在特殊的地理位置，且3—5月春天冷暖交替季節(jié)，所以出現(xiàn)較多的大風天氣；雷電預警前3位為通遼市的科爾沁左翼中旗和扎魯特旗及大連市，6—8月是3地區(qū)雷電預警最多的月份，且主要是黃色預警，橙色預警較少；道路結(jié)冰預警較多的3地區(qū)均來自通遼市，分別為內(nèi)蒙古通遼市奈曼旗、通遼市和內(nèi)蒙古通遼市扎魯特旗，通遼市道路冰雪紅色預警較多，超過20條，占2017—2021年道路冰雪紅色預警總數(shù)的45.5%；暴雨預警前3位的市縣分別為大連市、黑河市和哈爾濱市，其中大連臨海，水汽條件充足，所以以暴雨橙色為主，占比達60%以上，而黑河市和哈爾濱市則以藍色預警為主；由于大連三面臨海，水汽充足，大霧預警發(fā)布量前3位的地區(qū)均位于大連市，分別為大連市、大連市金州區(qū)、大連市長?？h，主要發(fā)生在5—7月，此時正處于春夏交際，大連市海洋性氣候明顯，暖平流的輸送為大霧提供了充足的水分，且大霧多發(fā)生在每日的4：00—5：00和19：00—20：00；寒潮預警發(fā)布最多的3個市縣均位于伊春市，分別為伊春市、伊春市五營區(qū)、伊春市鐵力市，且多發(fā)生于冬季，以藍色預警為主，伊春位于黑龍江省東北部，烏拉爾山高脊發(fā)展引導高緯冷空氣南下，與貝加爾湖冷空氣結(jié)合，使得冷空氣可以長時間在伊春地區(qū)維持，這也導致伊春地區(qū)寒潮災害較多；森林火險預警則多發(fā)于延邊朝鮮族自治州，前3位的地區(qū)分別為延邊朝鮮族自治州、延邊朝鮮族自治州龍井市、延邊朝鮮族自治州和龍市，2017—2021年延邊朝鮮族自治州森林火險預警占松遼流域總量超過50%，延邊朝鮮族自治州地處長白山東麓,森林覆蓋率約80%以上,在全球變暖的大背景下，森林火險的發(fā)生頻率也在逐年上升。

2.4 非氣象類預警信息分布特征

國突系統(tǒng)除發(fā)布氣象類預警外，還承擔與外部門發(fā)布非氣象類預警，主要包括與森林草原防火部門發(fā)布的森林火險預警，與自然資源部門發(fā)布地質(zhì)災害預警，與水利部門發(fā)布山洪預警和洪澇預警，與住建部門發(fā)布城市內(nèi)澇預警，與衛(wèi)生健康部門發(fā)布公共衛(wèi)生預警。近些年來，由于氣象部門加強了與外部門的溝通合作，2017—2021年非氣象類預警發(fā)布數(shù)量總體呈上升的趨勢，在非氣象類預警中，森林火險發(fā)布量占絕大多數(shù)，其比例達83.4%；主要由暴雨等強對流天氣引發(fā)的地質(zhì)災害、山洪、洪澇與城市內(nèi)澇預警主要分布在7—9月，此類預警省級平臺發(fā)布較多，吉林省、遼寧省和黑龍江省3個省級平臺發(fā)布的該類預警占總數(shù)的33.2%；而公共衛(wèi)生類預警包括一氧化碳中毒、感冒等呼吸道疾病、中暑、腹瀉等腸道疾病及心腦血管疾病等預警，共占總體的3.1%，2020年新型冠狀病毒疫情爆發(fā)，為更好地向公眾發(fā)布新冠疫情相關(guān)預警及提示，國突系統(tǒng)增加了新型冠狀病毒預警，截至2021年底，松遼流域各地區(qū)共發(fā)布新型冠狀病毒預警140余條。未來各地氣象部門將持續(xù)加強與外部門的溝通與聯(lián)系，也會有更多的非氣象類預警通過國突系統(tǒng)發(fā)布到公眾手中。

2.5 預警信息發(fā)布質(zhì)量控制現(xiàn)狀分析

2017—2021年松遼流域各級氣象部門共出現(xiàn)錯誤預警152條，從時間角度看，錯誤預警數(shù)量呈逐年減少的趨勢，見圖9。這與各級氣象部門的共同努力是分不開的，近年來各級氣象部門在保障預警發(fā)布正確率上做了大量的工作，制定了預警質(zhì)量控制策略，包括建立敏感詞庫、業(yè)務邏輯判斷規(guī)則等，2020年中國氣象局預警信息發(fā)布中心與北京工業(yè)大學聯(lián)合開展基于自然語言處理的預警語義檢驗模型的開發(fā)應用，致力于解決預警信息內(nèi)容詳情中出現(xiàn)的錯詞問題。從而使預警質(zhì)量監(jiān)測能力上了一個新的臺階。

圖8 2017—2021年松遼流域發(fā)布量前10位市縣級預警前3位占比

圖9 2017—2021年松遼流域預警信息發(fā)布錯情情況

從預警錯誤類型來看，預警等級不一致占錯誤類型的39.5%，時間錯誤占錯誤類型的26.3%，這2種錯誤類型，也是值班員在進行預警信息錄入時比較容易忽視的，所以，值班院在參與預警業(yè)務值班時既要嚴格按照業(yè)務流程開展工作，同時又要提高認識高度重視，增強責任心和使命感。隨著各級氣象部門的重視，以及技術(shù)水平的不斷提升，預警信息發(fā)布正確率在逐年提升，但每年依然會出現(xiàn)錯誤預警的情況，“0錯情”依然是不斷努力追求的目標。

3 結(jié)論與討論

2017—2021年松遼流域各地區(qū)通過國突系統(tǒng)共發(fā)布各類預警信息132151條，發(fā)布數(shù)量總體呈逐年上升的趨勢，大風、雷電、道路結(jié)冰、暴雨、大霧、寒潮和森林火險7類預警類型發(fā)布數(shù)量最多，占比高達91.7%，黃色和藍色預警最多，占比高達88%。

6—8月汛期期間時預警高發(fā)期，其中7月時預警數(shù)量最多的月份，此時雷電預警發(fā)布較多，每日的15:00—16:00為預警發(fā)布最多的時段，森林火險和大風是此時發(fā)布數(shù)量最多的2種預警類型。

松遼流域的預警信息發(fā)布有著明顯的地域特征，西部內(nèi)蒙古地區(qū)道路結(jié)冰、大風和雷電較多；東部延邊地區(qū)森林火險數(shù)量大幅度領(lǐng)先于其他類型的預警，中部吉林的長春、松原各市縣則以大風、雷電和森林火險為主；南部遼寧省的大連市以大風、大霧和暴雨預警居多；北部黑龍江省的伊春市大霧和寒潮是其發(fā)布最多的3類預警。

預警發(fā)布質(zhì)量逐年提升，但每年依然存在預警錯情，在不斷提高值班員思想意識和責任心的同時，科技能力的提升和相關(guān)制度的完善也是不斷提升預警質(zhì)量不可或缺的環(huán)節(jié)，氣象部門要不斷提高認識、加強能力建設(shè)和制度建設(shè)，不斷增強預警信息服務的社會效益。