石 艷,李懷志
(1.貴州省氣象臺,貴州 貴陽 550002;2.貴州省人工影響天氣作業指揮中心,貴州 貴陽 550002)
貴州處于云貴高原東段,季風活動明顯,冬半年和夏半年冷暖空氣影響差異大,貴州暴雨有著其特殊的天氣氣候背景。由1963—2008年夏季累計出現暴雨日數分析,大部地區在50 d以上,主要集中在西南部地區,普遍在100 d以上,以六枝的170 d 最多[1]。
目前,國內氣象災害的評估主要集中于災害發生后影響的評估,指標選擇側重于受災農田面積、傷亡人數、經濟損失等社會經濟指標[1-5]。上述指標受到各地經濟密度、人口密度和發展狀況的影響而具有更多的不確定性,同時在應用于災害預評估及災后快速評估方面操作性不強。對災害性天氣過程本身程度的評估不多,貴州為滿足實際中的歷史定位評估需求,有必要建立單純以氣象觀測記錄為基礎的致災天氣氣候事件評估模型。目前在氣象預報服務過程中主要應用單位時間內降水總量對暴雨事件進行描述,雖然易于操作,但是不能全面描述暴雨天氣過程的影響區域和程度,因而對其總體評價稍顯片面。為此,研究建立一種能夠反映暴雨降水量級、強度和范圍的綜合評估模型具有現實的應用意義。
氣象資料采用1991—2009年貴州省85個氣象站逐日降水資料。規定6站或6站以上日降水量≥50 mm時,定為一次區域性暴雨天氣過程。經統計19 a間共289個暴雨天氣過程。
本文利用陳艷秋[6]等對遼寧暴雨事件的評估研究指標,再結合貴州實際情況,采用專家打分法,賦予指標不同權重,構建評估模型。對上述個例計算后,得到樣本集,采用迭代聚類法分為4大類型,獲得各個類型的中心值,為后面暴雨過程的評估提供參考依據。
考慮暴雨過程降水總量、雨強和強降水覆蓋范圍,從不同角度選擇3個指標作為要建立的評估模型指標:即平均降水量指標、降水強度指標、覆蓋范圍指標。
①平均降水量指標(Ip):

式中,n為區域內降水量達到暴雨標準的觀測站點個數,Rj為其中第j個觀測站點在被評估事件中的總降水量(mm)。
②降水強度指標(Iq):

式中,max()為取最大值函數,R24j為第j個觀測點在暴雨過程中最大的24 h觀測降水量(mm)。
③覆蓋范圍指標(Ic):

式中,n為區域內降水量達到暴雨標準的觀測站點個數,N為區域內觀測站點總數。
本文采用主觀經驗專家打分法,對平均降水量指標、降水強度指標、覆蓋范圍指標分別賦予0.3、0.2、0.5的權重系數,最終構建評估模型為:

本文采用迭代聚類法,將貴州省暴雨天氣過程分為4大類型,分別為特大型、大型、中型和小型。

表1 暴雨事件評估4級聚類中心值
按4類聚合確定初始聚類的3個變量中心點數據,經10次迭代后類別間變量中心值得到修正數據見表1。

表2 ANOVA(方差分析表)
表2對聚類結果的類別間距離進行方差分析,均方是方差除以自由度,df是自由度,是自由取值的變量個數,F為F檢驗統計量,用于檢驗該回歸方程是否有意義,當Sig對應的值<0.05(當顯著性水平為0.05時)時,說明所建立的回歸方程具有統計學意義,即自變量和因變量之間存在線性關系。由上表可見,類別間距離差異的概率值Sig均為0,<0.01,聚類效果很好。
利用歐氏距離,計算所選暴雨過程個例屬于哪個級別,計算X到矩陣A由表1構成中各列向量的歐氏距離組成被評估向量X=(X1,X2,X3)

對表3分析可見,個例1和例2均在貴州省境內發生1站大暴雨、3站暴雨,按照降雨量級一般認為2次過程屬于同一級別,但是應用上述評估模型可以明確劃分個例1屬于中型暴雨過程,個例2屬于大型暴雨過程;個例3出現4站大暴雨、4站暴雨,個例4出現3站大暴雨、7站暴雨,按照降雨量級我們可能就無法清楚說明2次過程的等級,但應用該評估模型可以看出2次過程均歸為大型暴雨過程;同理個例5和6也歸為特大型暴雨過程。
1991年7月8日20時—7月9日20時貴州出現大范圍區域性暴雨天氣過程,共1站特大暴雨、6站大暴雨、13站暴雨,最大平壩降雨271.1 mm,平均降水量為105.9 mm,降水強度為271.1 mm,覆蓋范圍為23.81%,綜合指數為86.1,屬于特大型暴雨,是近20 a以來最為嚴重的一次暴雨天氣過程。
綜上所述,該暴雨評估模型能夠對災害性天氣過程本身程度有一個客觀、快速的定位,能夠在某種程度上較為清晰明白的評估該過程,與使用單一的降雨量級相比較有明顯優勢。

表3 2010—2011年典型個例分析
①利用平均降水量指標,最大日降水量指標和暴雨出現范圍指標構建了暴雨過程綜合評估指數,確定了貴州暴雨過程評估等級標準。在實例應用中,對區域性暴雨過程能夠客觀、快速的評估,與使用單一的降雨量級相比較有明顯優勢。
②貴州暴雨災害與小時降水、降水的持續時間也有關系,評估模型如何融合雨強以及連續幾天強降水等因素,有待今后進一步深入研究。
[1]李祚泳,鄧新民.自然災害的物元分析災情評估模型初探[J].自然災害學報,1994,3(2):28 -33.
[2]楊思全.基于模糊模式識別理論的災害損失等級劃分[J]. 自然災害學報,1999,8(2):56 -60.
[3]陳亞寧.自然災害的灰色關聯災情評估模型及應用研究[J]. 地理科學進展,1999,18(2):158 -162.
[4]劉引鴿,繆啟龍,高慶九.基于信息擴散理論的氣象災害風險評價方法[J]. 氣象科學,2005,25(1):84-89.
[5]丁朝陽,唐萬年.多級模糊綜合評判法在氣象服務保障能力評估中的應用[J].氣象科學,2005,25(1):48-54.
[6]陳艷秋,袁子鵬,盛永,等.遼寧暴雨事件影響的預評估和災后速評估[J]. 氣象科學,2007,27(6):626-632