基于强度-范围-持续时间模型的冬小麦收获期致灾降雨事件识别与形成机制研究

推荐：本研究针对冬小麦收获期致灾降雨事件(HDREs)识别标准不统一、形成机制不明等问题，创新性构建了整合强度(Intensity)、空间范围(Size)和持续时间(Duration)的三维ISD模型，实现了对华北平原主产区HDREs的精准识别（识别率100%），揭示了阻塞高压等四类典型环流型及其与超强台风的协同致灾机制，为农业气象灾害预警提供了科学依据。

　　

在气候变化加剧的背景下，冬小麦收获期的持续阴雨天气导致的穗发芽和霉变问题日益突出，严重威胁我国粮食安全。华北平原作为中国最重要的冬小麦生产基地，贡献了全国84%的产量，但该区域在冬小麦成熟期频繁遭遇收获期致灾降雨事件(Harvest-disrupting rain events, HDREs)。这类灾害不仅造成籽粒重量下降、落粒等问题，更会导致严重的穗发芽和霉变——例如2023年5月下旬河南遭遇的HDREs就造成18600平方公里麦田受灾，夏粮减产26.3亿公斤。然而，现有研究存在三大瓶颈：传统单指标识别方法(SI方法)仅依赖降水量阈值(如过程累积≥40 mm)，忽略了日照时数等关键因素；灾害强度评估体系不完善；环流形成机制研究多集中于南方地区，对华北特殊环流背景认识不足。

针对这些科学问题，国内研究团队在《Journal of Hydrology: Regional Studies》发表了创新性研究成果。该研究首先构建了基于强度-范围-持续时间三维特征的ISD识别模型，通过整合降水量(p)、日照时数(h)和持续时间(d)等参数，建立了新的判别标准：当持续3天时要求单日降水≥0.1 mm且累积≥30 mm；持续>3天时增加日照<2 h/天的非雨日判定条件。区域尺度上设定空间覆盖率阈值(≥8%气象站点)，并采用标准化参数(Norm_S、Norm_D等)构建综合强度指数(Ci=Norm_S+Norm_D+I)。研究利用589个气象站1961-2024年的逐日数据，结合NCEP/NCAR再分析资料(2.5°×2.5°)，采用TS评分(Threat Score)验证模型性能，并通过合成分析等方法解析环流机制。

研究结果部分主要包含四大发现：

1. 模型验证与适用性
   ISD模型成功识别出36次区域性HDREs，完全覆盖传统SI方法识别的11次事件，对高综合强度(≥0.5)事件的TS评分达0.71。典型案例显示，2023年河南HDREs虽部分区域累积降水仅30-48 mm，但因持续低日照(＜2 h/天)导致保险赔付超2亿元，证实ISD模型较传统40 mm降水阈值更具实践指导意义。

2. 时空分布特征
   时间上呈现阶段性变化：1980年代为高频期(11次)，1970年代最低(2次)；空间上呈"南多北少"格局，河南南部、安徽和江苏北部为高频区(累积＞40次)，这些区域平均持续4.2天、降水＞60 mm而日照＜10 h。值得注意的是，2021-2024年已发生3次HDREs，显示近期风险加剧趋势。

3. 环流分型机制
   揭示四类主导环流型：阻塞高压型(占63.9%)、三槽两脊型(13.9%)、纬向型(19.4%)和华北冷涡型(2.8%)。其中乌拉尔山阻塞高压(50-70°E)最典型，通过稳定维持东南侧低槽区，促使冷空气与副热带高压西北侧暖湿气流持续交汇。2023年事件即为此类，叠加超强台风"玛娃"导致西太平洋副高异常西伸北抬(5880 gpm线北移)，形成罕见水汽输送通道。

4. 典型案例解析
   2023年HDREs期间，乌拉尔山阻塞高压与贝加尔湖冷涡共同作用，形成"西低东高"的经向环流；850 hPa比湿异常显示台风与副高共同构建双水汽通道，其东北侧东南风分量与副高西南风在华北平原辐合，配合500 hPa正涡度平流，创造了持续7天的极端降水条件。

讨论部分强调了三方面科学价值：首先，ISD模型突破传统降水单因素局限，通过引入日照参数和空间覆盖率阈值，更准确反映复合型灾害特征——例如识别出1984、2000年等被历史记载遗漏的高强度事件。其次，环流分型表明气候变化背景下阻塞高压频率增加可能提升HDREs风险，这对预测未来灾害格局具有指示意义。最后，研究建议将成熟期提前1.3天/十年的物候变化纳入预警模型，这与全球变暖导致的春季增温趋势(2.1°C/50年)相呼应。

该研究的实践意义在于：建立的ISD模型已被证明可100%识别历史灾害记录，其综合强度指数为农业保险精算提供量化工具；揭示的环流分型机制将预警时效从3天延伸至7-10天。未来研究需结合土壤湿度等微气象参数，进一步优化区域风险评估模型。这些成果对保障我国"口粮绝对安全"战略目标具有重要现实意义。