基于农业水灾解析河南省雨涝事件的时空演变特征

doi:10.11924/j.issn.1000-6850.casb2022-0991

中国农学通报 ›› 2023, Vol. 39 ›› Issue (35): 125-133.doi: 10.11924/j.issn.1000-6850.casb2022-0991

• 资源·环境·生态·土壤·气象 • 上一篇下一篇

基于农业水灾解析河南省雨涝事件的时空演变特征

陈家栋¹(), 黄进², 张金池¹()

¹ 南方现代林业协同创新中心/江苏省水土保持与生态修复重点实验室/南京林业大学林学院，南京 210037
² 南京信息工程大学应用气象学院，南京 210044

收稿日期:2022-11-22 修回日期:2023-01-09 出版日期:2023-12-11 发布日期:2023-12-11
通讯作者:
张金池，男，1962年出生，山东安丘人，教授，博士，研究方向：水土保持。通信地址：210037 江苏省南京市玄武区龙蟠路159号南京林业大学，Tel：025-85427303，E-mail：zjcforest@163.com。
作者简介:
陈家栋，男，1987年出生，江苏南京人，高级工程师，博士研究生，研究方向：极端气候事件诊断。通信地址：210008 江苏省南京市鼓楼区汉口路81号江苏省水文水资源勘测局南京分局，Tel：025-68221887，E-mail：shuiziyuan2019@126.com。
基金资助:
国家重点研发计划“多源气象资料融合技术研究与产品研制”(2018YFC1506606)

Temporal and Spatial Evolution Characteristics of Rain-waterlogging Events in Henan Province Based on the Analysis of Agricultural Flood Situation

CHEN Jiadong¹(), HUANG Jin², ZAHNG Jinchi¹()

¹ Co-innovation Center for the Sustainable Forestry in Southern China/ Key Laboratory of Soil and Water Conservation and Ecological Restoration of Jiangsu Province/ School of Forestry, Nanjing Forestry University, Nanjing 210037
² School of Applied Meteorology, Nanjing University of Information Science and Technology, Nanjing 210044

Received:2022-11-22 Revised:2023-01-09 Published-:2023-12-11 Online:2023-12-11

摘要/Abstract

摘要：

河南省是中国重要的粮食主产区，分析雨涝事件的时空演变特征对保障区域粮食安全有着重要意义。依托研究区1978—2019年间农业水灾受灾率、成灾率以及逐日降水量等资料，运用集合经验模态分解(EEMD)探求了实际灾情与多种类型降雨涝指数的可能关系。在此基础上，分析了关键致灾因子的时空演变特征及其对大尺度海洋—大气环流指数的响应。结果表明：（1）EEMD精准地从灾情逐年序列分离出年际及年代际波动表征的雨涝强度；（2）雨涝强度与多种降水指数的相关分析表明8月连续7日最大降水量对灾情影响最为显著，其次为9月总降雨日数；（3）致灾因子的空间分布表明河南省南部及西部危险性较高，其趋势分析的结果表明夏季雨涝强度呈现一定的减弱趋势；（4）致灾因子与热带南大西洋海温等环流指数间存在着时滞6~9个月的显著相关性。该研究筛选出了河南省水灾的关键致灾因子，并为提前预判灾情提供的环流信号。

关键词: 河南省, 雨涝事件, 集合经验模态分解, 环流指数

Abstract:

Henan Province is an important grain producing area in China, the analysis of the temporal and spatial evolution characteristics of agricultural flood is of great significance to ensure regional food security. Based on the data of disaster-affected rate and disaster-suffered rate of agricultural flood, daily precipitation in the study area during 1978 to 2019, the possible relationships between the actual disaster situation and various types of rain-waterlogging indices were explored by using the ensemble empirical mode decomposition (EEMD). On this basis, the temporal and spatial evolution characteristics of key disaster-causing factors and their responses to the large-scale ocean atmospheric circulation indices (LOACI) were analyzed. The results showed that: (1) the rain-waterlogging intensity reflected by inter-annual and inter-decadal fluctuations were accurately extracted from the annual disaster series by using EEMD; (2) the correlation analysis between rain-waterlogging intensity and various precipitation indices showed that maximum precipitation during consecutive 7 days in August had the most significant impact on disaster, and the next was the total number of rainfall days in September; (3) the spatial distribution of causing-disaster factors indicated that the risk in south and west of Henan were higher, and the rain-waterlogging intensity in summer presented a weakening tendency; (4) there was a significant correlation between the disaster-causing factors and the circulation indices such as Tropical South Atlantic SST with the lag-time of 6 to 9 months. The key causing-disaster factors of flood in Henan province were screened, and the circulation important signals for predicting disaster in advance were provided.

Key words: Henan Province, rain-waterlogging events, ensemble empirical mode decomposition, circulation indices

陈家栋, 黄进, 张金池. 基于农业水灾解析河南省雨涝事件的时空演变特征[J]. 中国农学通报, 2023, 39(35): 125-133.

CHEN Jiadong, HUANG Jin, ZAHNG Jinchi. Temporal and Spatial Evolution Characteristics of Rain-waterlogging Events in Henan Province Based on the Analysis of Agricultural Flood Situation[J]. Chinese Agricultural Science Bulletin, 2023, 39(35): 125-133.

图/表 10

参考文献 26

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指数名称	指数简称	指数定义	单位
雨天	NRD	降水事件的总日数	d
最长持续有雨日	CWD	连续降水事件持续日数的最大值	d
暴雨日数	N50	日降水量≥50 mm事件的总日数	d
暴雨总量	P50	日降水量≥50 mm事件的降水总和	mm
1日最大降水量	M1D	单日降水量的最大值	mm
3日最大降水量	M3D	连续3天降水量总和的最大值	mm
5日最大降水量	M5D	连续5天降水量总和的最大值	mm
7日最大降水量	M7D	连续7天降水量总和的最大值	mm

指数名称	指数简称	指数定义	单位
雨天	NRD	降水事件的总日数	d
最长持续有雨日	CWD	连续降水事件持续日数的最大值	d
暴雨日数	N50	日降水量≥50 mm事件的总日数	d
暴雨总量	P50	日降水量≥50 mm事件的降水总和	mm
1日最大降水量	M1D	单日降水量的最大值	mm
3日最大降水量	M3D	连续3天降水量总和的最大值	mm
5日最大降水量	M5D	连续5天降水量总和的最大值	mm
7日最大降水量	M7D	连续7天降水量总和的最大值	mm

		各类型雨涝指数与IMF最显著的相关性及其对应月份
		受灾率IMF1		成灾率IMF1		受灾率IMF2		成灾率IMF2		受灾率IMF3		成灾率IMF3		受灾率IMF4		成灾率IMF4
NRD	相关系数		0.420^**		0.389^*		0.426^**		0.460^*		0.229		0.289		0.454^**	0.475^**
NRD	对应月份		8月		8月		9月		9月		6月		6月		7月	7月
CWD	相关系数		0.434^**		0.434^**		0.279		0.278		0.226		0.272		0.647^**	0.660^**
CWD	对应月份		8月		8月		9月		9月		12月		12月		7月	7月
N50	相关系数		0.441^**		0.378^*		0.287		0.313^*		0.238		0.212		0.418^**	0.413^**
N50	对应月份		8月		8月		8月		8月		10月		10月		7月	7月
P50	相关系数		0.421^**		0.357^*		0.311^*		0.321^*		0.242		0.212		0.425^**	0.420
P50	对应月份		8月		8月		8月		8月		10月		10月		7月	7月
M1D	相关系数		0.384^*		0.325^*		0.353^*		0.345^*		0.283		0.275		0.375^*	0.357
M1D	对应月份		8月		8月		8月		8月		10月		10月		7月	7月
M3D	相关系数		0.440^**		0.386^*		0.379^*		0.388^*		0.314^*		0.315^*		0.484^**	0.481^**
M3D	对应月份		8月		8月		8月		8月		10月		10月		7月	7月
M5D	相关系数		0.473^**		0.418^**		0.364^*		0.381^*		0.319^*		0.326^*		0.505^**	0.492^**
M5D	对应月份		8月		8月		9月		9月		10月		10月		7月	7月
M7D	相关系数		0.489^**		0.436^**		0.352^*		0.364^*		0.313^*		0.321^*		0.477^**	0.459^**
M7D	对应月份		8月		8月		9月		9月		10月		10月		7月	7月

		各类型雨涝指数与IMF最显著的相关性及其对应月份
		受灾率IMF1		成灾率IMF1		受灾率IMF2		成灾率IMF2		受灾率IMF3		成灾率IMF3		受灾率IMF4		成灾率IMF4
NRD	相关系数		0.420^**		0.389^*		0.426^**		0.460^*		0.229		0.289		0.454^**	0.475^**
NRD	对应月份		8月		8月		9月		9月		6月		6月		7月	7月
CWD	相关系数		0.434^**		0.434^**		0.279		0.278		0.226		0.272		0.647^**	0.660^**
CWD	对应月份		8月		8月		9月		9月		12月		12月		7月	7月
N50	相关系数		0.441^**		0.378^*		0.287		0.313^*		0.238		0.212		0.418^**	0.413^**
N50	对应月份		8月		8月		8月		8月		10月		10月		7月	7月
P50	相关系数		0.421^**		0.357^*		0.311^*		0.321^*		0.242		0.212		0.425^**	0.420
P50	对应月份		8月		8月		8月		8月		10月		10月		7月	7月
M1D	相关系数		0.384^*		0.325^*		0.353^*		0.345^*		0.283		0.275		0.375^*	0.357
M1D	对应月份		8月		8月		8月		8月		10月		10月		7月	7月
M3D	相关系数		0.440^**		0.386^*		0.379^*		0.388^*		0.314^*		0.315^*		0.484^**	0.481^**
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M5D	对应月份		8月		8月		9月		9月		10月		10月		7月	7月
M7D	相关系数		0.489^**		0.436^**		0.352^*		0.364^*		0.313^*		0.321^*		0.477^**	0.459^**
M7D	对应月份		8月		8月		9月		9月		10月		10月		7月	7月

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