四川社会发展经济数据：7-2_主要城市降水量(2018年)
四川省2018年各县(市.区)主要经济指标及排序统计(二十六)
《内江统计年鉴2019》
工业化率(%) 实绩
46.5 45.9 55.4 40.1 29.9 31.6 49.9 48.2 33.7 42.9 48.7 48.7 50.0 41.5 35.4 32.1 16.2 15.4 30.2 17.8 25.0 32.4 45.2 39.8 46.7 48.1 32.1 29.0 26.4 37.7 26.1
8.0
24284
144
7.1
25012
139
7.9
50648
55
8.0
26062
134
9.2
摘编自《内江统计年鉴2019》
.区)主要经济指标及排序统计(二十六)
城镇化率(%)
排序
实绩
75
75.8
140
69.8
70
78.5
149
41.8
153
41.1
124
34.9
55
32.4
94
70.2
27
40.9
排序
44 45 18 62 108 99 30 34 89 54 31 31 27 58 85 96 151 153 107 147 129 94 46 64 42 37 96 115 125 74 127
31
8.1
92313
13
7.1
51511
50
8.3
37382
86
8.4
25528
136
8.3
24990
140
7.7
36545
91
7.6
24975
141
8.0
27808
125
10.3
2018年7月初四川盆地一次持续性暴雨天气过程分析
2018年 7月初四川盆地一次持续性暴雨天气过程分析摘要：本文利用地面、高空观测资料、NCEP再分析资料、台站观测资料等对2018年7月9日~12日四川盆地持续性暴雨天气过程进行分析。
结果表明：四川盆地这次暴雨环流形势属于“东高西低”型，而500hPa低槽、700hPa西南低涡、850hPa低空切变线的等共同作用，使得暴雨落区在四川盆地西部集中；在整个暴雨天气出现的过程中，四川盆地西部的水汽条件较为充足，同时还有强烈的辐合，促进了暴雨天气的发生发展；低层辐合、高层辐散的配置形势，使得四川盆地上空的上升运动较为强烈，为暖湿气流的向上输送较为有利，再加上深厚的湿层形成，对于持续性暴雨天气的出现有一定的促进作用。
关键词：暴雨天气环流形势物理量场四川盆地1、天气实况7月9日到12日，四川盆地出现了降水天气过程，有5个观测站24h降水量在50mm以上，且持续时间超过了48h，达到了持续性暴雨过程标准；到了12日20时，影响四川盆地的暴雨天气强度逐渐减弱，且影响范围缩小，暴雨天气过程逐渐趋于结束。
截至7月12日10时，四川省成都、德阳、绵阳等13市（自治州）62个县（市、区）93.2万人受灾，3人死亡，10.1万人紧急转移安置，2.1万人需紧急生活救助；600余间房屋倒塌，近8800间不同程度损坏；农作物受灾面积36.9千公顷，其中绝收5.2千公顷；直接经济损失24亿元。
2、环流形势2.1500hPa环流形势结合7月9日08时500hPa高度场图（图1a），亚洲中高纬度地区环流形势具有“两槽一脊”特征；有一高压脊出现在乌拉尔山东部和巴尔喀什湖北部地区，且该高压分别控制东西伯利亚和鄂霍次克海地区，有一宽广的低槽则出现在贝加尔湖地区。
有深厚的温度槽始终与低槽相伴（图1b），高度槽中出现了冷平流，为高度槽的继续维持和发展加强提供了有利条件，并逐渐对四川地区产生影响。
从贝加尔湖分裂南下的低槽对青藏高原产生影响，且在槽后西北气流的作用下，冷空气不断向南转移。
四川省2018年各县(市.区)主要经济指标及排序统计(四十二)
人民币住户存款余排额序(亿元)
绝对数
165
6.55
154
11.44
170
5.59
163
6.68
164
6.57
167
6.05
150
1157
10.85
168
5.94
162
6.99
171
5.51
31
333.93
147
17.37
120
49.41
118
56.13
90
113.49
3.00
21.59
162
3.14
13.82
171
1.64
323.72
16
283.66
31.48
150
8.75
43.34
136
26.13
57.07
123
32.18
56.14
124
68.98
91.96
106
56.23
77.74
114
25.25
15.02
169
11.04
23.61
160
5.67
23.84
159
8.38
37.82
145
8.98
19.63
165
9.10
31.04
151
50.44
28.72
152
20.53
33.26
147
12.01
26.38
154
7.06
40.08
141
15.17
摘编自《内江统计年鉴2019》
标及排序统计(四十二) 消费品零售总额(亿元)
四川省2018年各县(市.区)主要经济指标及排序统计(二十七)
78
8.7
31864
108
6.6
47350
65
9.6
29174
119
5.9
33129
101
7.0
21281
159
6.4
60019
33
8.5
55624
41
9.3
28061
124
8.9
27095
127
9.0
37226
87
8.9
25256
137
8.9
30004
116
8.5
21768
157
8.6
25160
138
9.1
31954
107
8.7
51468
51
8.2
49413
57
7.8
34097
98
7.8
摘编自《内江统计年鉴2019》
.区)主要经济指标及排序统计(二十七)
城镇化率(%)
排序
实绩
20
36.9
1
51.5
25
39.9
55
58.3
148
52.4
39
50.4
124
39.1
11
54.5
109
73.4
10
54.0
县(市.区)
蓬溪县 射洪县 大英县 内江市中区 东兴区 威远县 资中县 隆昌市 乐山市中区 沙湾区 五通桥区 金口河区 犍为县 并研县 夹江县 沐川县 峨边县 马边县 峨眉山市 顺庆区 高坪区 嘉陵区 南部县 营山县 蓬安县 仪陇县 西充县 阆中市 东坡区 彭山区 仁寿县
四川省2018年各县(市.区)主要经济指标及排序统计(
四川省2018年各县(市.区)主要经济指标及排序统计(三十一)
标及排序统计(三十一) 以上工业增加值
排序
7 35 144 128 4 135 35 105 85 13 115 116 12 10 27 62 166 9 6 111 161 41 116 18 41 41 141 145 136 137 133
019》
规模以上工业利润排总序额(万元)
绝对数
109
16
12.0
98
52
11.0
163
21
-11.4
148
22
16.5
166
18
17.1
166
18
9.7
40
117
-1.6
75
71
11.5
85
62
8.8
132
28
13.2
92
57
11.5
120
38
11.5
71
73
5.4
54
96
4.7
117
40
5.8
48
104
5.7
38
118
6.5
摘编自《内江统计年鉴2019》
县(市.区)
锦江区 青羊区 金牛区 武侯区 成华区 龙泉驿区 青白江区 新都区 温江区 金堂县 双流区 郫都区 大邑县 蒲江县 新津县 都江堰市 彭州市 邛崃市 崇州市 简阳市 自流井区 贡井区 大安区 沿滩区 荣县 富顺县 东区 西区 仁和区 米易县 盐边县
四川省2018年各县(市.区)主要经济指标及排序统计(三十一)
37000
51
140051
67
111525
40
178509
88
70107
四川省2018年防汛减灾工作实践与经验
四川省2018年防汛减灾工作实践与经验四川省2018年降雨来得早、洪水量级大，急难险情突发、灾损严重，尤其是7月8—12日暴发1949年以来第二大洪水过程，给沿岸各地造成极重损失，连续2次遭遇蓄水量超过2008年唐家山堰塞湖的金沙江白格堰塞湖险情。
在省委、省政府的坚强领导下，全省各级以习近平总书记防灾减灾救灾新理念为指导，将“生命至上、安全第一”思想贯穿始终，最大程度降低灾害损失，因洪灾死亡失踪仅4人，为新中国成立以来最低。
汛情、灾情特点2018年汛期遭遇多年未遇的极端天气，主要表现为暴雨过程连续不断、区域性暴雨落区集中、干支流洪水反复叠加。
汛情灾情呈现出有记录以来的3个“历史之最”。
（1）降雨总量之大，历史之最。
全省汛期平均降雨量924.7mm，较常年同期均值偏多22%，列历史同期第1位。
2018年第一场区域性暴雨过程开始于5月20日，为近20年来最早。
龙门山暴雨区在6月下旬至7月上中旬的半个月内连续经历4场区域性暴雨过程，绵阳、德阳、广元等地雨量较多年同期偏多0.5～1倍。
（2）同时发生大洪水的主要江河数量之多，历史之最。
“7·9”大洪水过程中，省内十大江河半数以上同时发生大洪水甚至特大洪水，其数量之多，为历史之最。
其中，涪江上游洪水频率超100年一遇，绵阳城区段遭遇1949年以来最大洪水，嘉陵江上游洪水达80年一遇，沱江上游、大渡河上游、岷江上游洪水均为50年一遇。
涪江以及嘉陵江、沱江上游洪水量级已与“1981·7”大洪水过程（1949年以来最大洪水过程）基本持平。
汛期，全省共有36条河流发生超警戒或超保证水位洪水，为多年均值的3倍。
（3）死亡失踪人员之少，历史之最。
汛期江河特大洪水、大型滑坡泥石流、城镇内涝等灾害更替发生，险情灾害交织，全省157个县（市、区）不同程度受灾，占全省县级总数的85%，直接经济损失324亿元，超过多年均值的2倍。
但2018年省内因洪灾死亡仅4人、无人员失踪（近10年年均因洪灾死亡失踪139人），为1949年以来最少，19个市（州）实现人员零死亡失踪。
四川省2018年各县(市.区)主要经济指标及排序统计(四十)
洪雅县 丹棱县 青神县 翠屏区 南溪区 叙州区 江安县 长宁县 高县 珙县 筠连县 兴文县 屏山县 广安区 前锋区 岳池县 武胜县 邻水县 华蓥市 通川区 达川区 宣汉县 开江县 大竹县 渠县 万源市 雨城区 名山区 荥经县 汉源县 石棉县
四川省2018年各县(市.区)主要经济指标及排序统计(四十)
标及排序统计(四十) 消费品零售总额(亿元)
排序
110 127 124 7 80 44 70 63 97 91 107 99 126 41 119 45 68 46 111 23 32 35 78 33 27 96 83 118 123 116 133
019》
人民币住户存款余排额序(亿元)
绝对数
77
132.44
81
65.73
110.99
97
47.64
91.79
107
56.51
59.36
119
26.00
291.39
24
122.59
242.42
33
33.78
194.15
47
108.94
184.65
55
82.87
176.60
59
108.91
148.37
74
42.92
188.17
52
169.64
302.67
全社会固定资产投资(亿元) 社会消费品零售总额(亿元)
绝对数
排序
绝对数
95.82
104
46.01
50.89
128
25.87
57.14
121
28.02
419.98
7
320.16
四川省2018年各县(市.区)主要经济指标及排序统计(三十八)
184.76
104.26
101
33.25
204.09
45
175.70
161.32
67
99.56
179.20
57
94.26
511.18
4
472.65
174.79
60
104.15
114.62
95
76.54
105.62
100
177.44
64.38
117
65.57
70.80
116
47.75
40.67
140
20.33
426.44
73
152.80
32
320.61
37
294.50
47
251.69
88
118.19
94
101.12
6
522.46
26
344.65
102
80.92
25
351.62
60
208.18
62
196.02
2
898.44
97
96.51
74
151.16
28
339.45
77
146.51
95
100.78
104
42.90
137
17.45
191.11
50
167.60
254.50
31
165.53
42.11
138
24.47
46.97
133
20.40
77.62
115
46.82
44.09
135
21.80
80.74
112
四川社会发展经济数据：13-14_各市(州)耕地面积、耕地灌溉面积和农作物总播种面积(2018年)
播种面积(2018年)
otal Sown
(1 000 hectares)
#粮食 Grain Crops
6265.64 383.05 229.29 44.87 394.96 311.30 400.20 311.31 268.80 308.61 217.69 559.25 194.43 421.54 284.75 555.08 69.04 338.32 336.09 47.73 68.81 520.53
2932.54 368.91 100.18 39.98 154.82 157.20 221.15 91.96 130.52 134.69 141.14 227.81 171.46 188.72 106.25 181.46 53.72 92.55 121.70 25.15 36.74 186.43
农作物总 播种面积
13-14 各市(州)耕地面积、耕地灌溉面积和农作物总播种面积(2018年) Cultivated Area, Irrigated Area of Cultivated Land and Total Sown of Farm Crops by Region(2018)单位：千 Nhomakorabea顷 市(州)
Region
Total Sown Area
9615.39 739.32 366.41 71.41 540.67 476.72 661.96 498.60 387.00 478.15 340.79 888.87 314.55 591.97 406.27 810.29 115.97 508.33 517.27 74.09 88.90 737.86
年末实有 耕地面积 Cultivated
Area (year-end)
耕地灌溉 面积 Irrigated Area of Cultivated Land
2018 年3月四川省 21 个城市
2018年3月四川省21个城市环境空气质量报告四川省环境监测总站二〇一八年四月一、全省21个城市环境空气质量总体状况按照《环境空气质量标准》（GB3095-2012）评价21个市（州）政府所在地城市，3月份总体优良天数比例为88.5%，其中优为15.1%，良为73.4%；总体污染天数比例为11.5%，其中轻度污染为10.3%，中度污染为1.2%。
攀枝花、广元、遂宁、巴中、马尔康、康定、西昌优良天数比例最高，均为100.0%；成都、绵阳、德阳、达州、乐山、眉山、南充、雅安、广安、泸州、内江、资阳优良天数比例在71%至93.5%之间；自贡、宜宾优良天数比例最低，均为67.7%。
总体优良天数比例环比上升20.1个百分点，同比下降2.4个百分点。
本月首要污染物以PM2.5为主。
图1 2018年3月四川省21个城市环境空气质量指数（AQI）级别占比图2 2018年3月四川省21个城市环境空气质量指数（AQI）统计图3 2018年3月四川省21个城市首要污染物统计受静稳、逆温等不利气象条件影响，加之气温升高，3月13-15日，我省盆地出现入春以来第一次区域性污染过程，持续3天，污染区域覆盖全盆地大部分城市，以盆地西部和南部最为严重。
其中自贡、成都、德阳、绵阳各出现2天中度污染，其余受影响城市以轻度污染为主，眉山、资阳在3月首次出现臭氧轻度污染。
3月全省平均气温13.6℃，偏高2.5℃，位列历史同期第2高位。
3月全省降水量41.9毫米，偏多14.1毫米，偏多50%，位列历史同期第4多位。
二、污染物超标情况按照《环境空气质量标准》（GB3095-2012）评价21个城市，与上月相比，3月臭氧（日最大8小时值第90百分位浓度）明显上升，上升23.8个百分点，细颗粒物(PM2.5)、可吸入颗粒物(PM10)月均浓度明显下降，分别下降28.8、23.6个百分点，二氧化氮月均浓度有所上升，上升10.7个百分点，一氧化碳（日均值第95百分位浓度）有所下降，下降15.4个百分点，二氧化硫月均浓度维持不变。
四川省2018年各县(市.区)主要经济指标及排序统计(十五)
第三产业增加值(亿元)
绝对数
排序
比上年±%
63.75
79
10.3
144.60
31
10.9
60.07
81
10.8
130.93
38
10.0
118.06
46
8.8
105.29
56
9.8
103.92
58
5.0
123.45
43
9.9
205.76
20
10.764.73源自7810.356.80
85
11.5
12.09
42
102
34.48
111
70
184.56
17
160
87.99
62
65
106.71
48
27
103.53
49
42
126.10
37
7
98.73
54
113
21.34
128
24
63.11
81
93
31.38
118
35
62.33
83
172
18.47
133
144
20.06
130
135
12.23
145
19
100.09
51
54
142.33
25
35
54.38
91
10
64.59
80
35
136.93
28
16
59.89
88
35
61.34
85
5
35.23
108
2
37.97
四川省2018全省成都自贡攀枝花绵德资阳泸达州广元雅安遂宁内江乐眉凉山南充宜宾巴中阿坝甘孜各市州经济指标
摘编自《内江统计年鉴2019》
年各市州主要经济指标统计
户籍人口(万人)
年末常住人口(万人)
排序
绝对数
排序
8341.0
1
1633.0
1
16
292.0
15
20
123.6
ห้องสมุดไป่ตู้
19
7
432.4
7
10
354.5
9
5
485.7
5
17
266.7
16
12
320.2
13
9
369.9
8
13
326.7
11
2
644.0
2
15
排序
12 7 18 17 3 3 9 6 15 7 3 18 2 12 10 11 12 15 20 1 21
第一产业增加值(亿元) 绝对数
4426.7 522.6 151.6 39.7 190.6 243.3 301.3 118.1 165.6 219.3 165.9 381.9 186.5 248.6 173.5 326.2 85.8 98.3 166.8 49.6 65.5 307.6
9.4
4
8.8
9
4.5
20
14.9
1
0.6
21
第三产业增加值(亿元)
绝对数
排序
20928.8
8304.0
1
601.5
10
402.7
15
621.4
8
899.4
3
1073.2
2
325.2
17
490.5
14
581.6
11
四川省2018年各县(市.区)主要经济指标及排序统计(二十四)
第一产业增加值占GDP的比重 第二产业增加值占GDP的比重
实绩
排序
实绩
37.7
8
23.9
45.8
3
15.8
38.0
6
21.1
42.2
5
19.7
27.6
26
50.5
49.3
1
11.9
46.4
2
16.1
34.3
10
23.6
24.8
34
46.3
23.1
47
42.8
27.9
24
28.0
23.4
43
45.1
9.1
县(市.区)
炉霍县 甘孜县 新龙县 德格县 白玉县 石渠县 色达县 理塘县 巴塘县 乡城县 稻城县 得荣县 西昌市 木里县 盐源县 德昌县 会理县 会东县 宁南县 普格县 布拖县 金阳县 昭觉县 喜德县 冕宁县 越西县 甘洛县 美姑县 雷波县
四川省2018年各县(市.区)主要经济指标及排序统计(二十四)
141
37.6
19.8
68
44.9
26.6
27
46.9
25.1
32
38.4
22.1
55
44.8
30.0
20
40.5
29.9
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
22
33.5
33.9
11
23.6
32.8
15
31.1
23.3
45
46.9
37.5
9
20.4
31.4
18
27.9
18.0
79
52.2
33.4
2018年7月9日~11日四川暴雨天气过程分析
Open Journal of Natural Science 自然科学, 2020, 8(4), 334-359Published Online July 2020 in Hans. /journal/ojnshttps:///10.12677/ojns.2020.84043An Analysis of the Heavy Rain in SichuanBasin from July 9 to July 11 in 2018Yibin Mao1, Wenshu Mao1, Yuan Zhang2, Zihao Pan11College of Atmospheric Sciences, Chengdu University of Information Technology, Chengdu Sichuan2Meteorological Bureau of Longquanyi District in Chengdu, Chengdu SichuanReceived: Jul. 8th, 2020; accepted: Jul. 22nd, 2020; published: Jul. 29th, 2020AbstractUsing the ERA5 reanalysis data with grid distance of 0.25 × 0.25, the circulation pattern, vorticity field, divergence field, water vapor flux and water vapor flux divergence over the upper and lower levels of the heavy rain process in Sichuan from July 9 to 11, 2018 were analyzed in detail. The re-sults are as follows: (1) Under the combined influence of the mid-high latitude inverted flow pat-tern and typhoon Malia, the plateau shortwave trough moved eastward, leading the cold air from the northwest down to Sichuan, at the same time, the westward extension of the subtropical high is stable in Chongqing, which is the direct circulation background of the rainstorm. (2) The strong, southerly air current combined with the outer circulation of typhoon combined with abundant water vapor, formed a confluence at the southern part of the edge of the subtropical high extend-ing westward and flowed northward, thus opening the water vapor passage from south to north, to continuously provide sufficient moisture for the torrential rain in eastern Sichuan. It not only in-creases the intensity of precipitation, but also maintains the low-level vortex warm and wet struc-ture. (3) The interaction between the short-wave trough moving eastward over the plateau and typhoon Malia has an important effect on the persistence of the rainstorm, and the subtropical high is stable in Chongqing area, which causes the rainstorm areas to be concentrated in the east of Sichuan. That’s causing continued heavy rain in the Eastern River.KeywordsSichuan Basin, Heavy Rain, Typhoon, Weather Analysis2018年7月9日~11日四川暴雨天气过程分析毛溢彬1，毛文书1，张媛2，潘子豪11成都信息工程大学大气科学学院，四川成都2成都市龙泉驿区气象局，四川成都毛溢彬 等收稿日期：2020年7月8日；录用日期：2020年7月22日；发布日期：2020年7月29日摘 要本文利用ERA5再分析资料，网格距为0.25 × 0.25，对2018年7月9日~11日四川暴雨天气过程的高低空环流形势、涡度场、散度场、水汽通量和水汽通量散度等进行了详细的诊断分析，得到以下结论：(1) 此次暴雨天气过程是在中高纬倒“Ω”流型和台风“玛莉亚”的共同影响下，高原短波槽东移，引导来自西北部的冷空气南下至四川，同时副高西伸稳定于重庆，是造成本次暴雨的直接环流背景。