中山暴雨典型雨型初步研究

李毅恒 李穎昕 勞釗明

摘 要 近年來，氣候極端事件頻發，極端降水對城市內澇的影響日趨嚴重，城市排水系統受到越來越大的挑戰。降雨強度在降雨過程中的分布，亦即暴雨典型雨型，對探究當地雨洪流量的變化規律，從而對城市排水系統的設計有較大的參考價值。不同的雨型對應不一樣的洪水過程線，對城市管網口徑設計、調洪計算等有重要影響。本文利用廣東中山國家觀測站2006-2017年的日和時降雨量資料序列，運用統計方法和模糊識別法，對本地暴雨以及降雨雨型進行了分析，并得出結論：中山市本地暴雨雨型主要是單峰型，降雨雨強較大，暴雨雨峰尤其集中在午后到傍晚，對城市內澇影響風險突出，城市排水系統建設時應著重考慮單峰型降雨的影響。

關鍵詞 暴雨雨型;時程分布;模糊識別法;單峰型;雙峰型

引言

近年來，隨著全球氣候變化，各種極端氣候事件層出不窮。其中，極端暴雨事件對城市的影響尤為嚴重。由于暴雨引發城市內澇，導致人員溺亡、觸電身亡，車輛等財產損毀的報道屢見報端。以中山為例，2013年和2014年的“5.8”暴雨，2016年的“6.28”暴雨，2018年的“8.30”特大暴雨等過程均導致了嚴重的生命和財產損失。對于減輕城市內澇的災害程度，合理設計城市排水系統是重要一環。而城市暴雨雨型對于城市排水系統的設計、城市內澇預警預報系統的開發等都有重要意義。

一場暴雨降水過程，其降雨強度隨時間的分布稱為設計暴雨雨型。在某個城市的暴雨雨型正式確定之前，往往將暴雨過程雨強隨時間變化假定成均勻分布，顯然這是不符合實際的。在20世紀40年代，蘇聯的包高馬佐娃[1]對蘇聯等地的雨型進行分析，提出把雨型分成7種類型;20世紀50年代，Knifer和Chu提出了一種不均勻的設計雨型，被命名為芝加哥雨型。此外，Huff，Pilgrim和Cordery，Yen等也各自提出過自己的設計暴雨雨型[2]。國內，岑國平等[3]對對我國四個雨量站的短歷時暴雨資料進行統計，對國內外目前常用的幾種設計暴雨雨型進行比較和分析;成丹等[4]利用芝加哥雨型和P&C法對宜昌市區短歷時暴雨雨型進行了分析;段瑩等[5]利用芝加哥雨型法對貴陽暴雨雨型進行了分析;銀磊等[6]則利用模糊識別法對廣州24小時暴雨雨型進行分析。

對于短歷時暴雨（降雨時長小于等于6小時）設計雨型的研究，前人已經做過很多工作。然而在城市內澇的研究中，超過12小時的較長歷時暴雨對于排水系統的設計也有著重要意義，對于這方面的研究還比較少。本文主要對中山市24小時暴雨設計雨型進行研究，根據2006-2017年中山長時間序列逐日和逐時降雨數據，利用模糊識別法，將本地24小時暴雨雨型根據包高馬佐娃7種雨型分類依據進行分類，得出本地暴雨降雨強度隨降雨時程變化的特征，為城市排水系統的建設提供參考依據。

1 研究方法

1.1 方法簡述

國際上對于設計雨型有多種計算方法，包括前述的模糊識別法，P&C雨型法，芝加哥雨型法，Huff雨型法等。對于采用哪一種更加優越，目前尚未有公認定論。國內同行對于模糊識別法、P&C雨型法、芝加哥雨型法等多種方法均有過實踐應用;其中，模糊識別法采用客觀參數進行雨型分類，具有較強客觀性，且操作較簡單;P&C雨型法把雨峰放在最可能出現的位置，對于各場降雨中雨峰位置和雨峰對應的時段占總雨量的比例有較好刻畫，并能表示雙峰型雨型，更接近實際情況[7-8]。根據銀磊等的研究結論，P&C雨型法和芝加哥雨型法適用于短歷時暴雨雨型研究。根據本文研究需求，本人選用較適合長歷時暴雨雨型分析的模糊識別法作為此次的雨型分類方法。模糊識別法[9]是以包高馬佐娃在20世紀40年代基于蘇聯降雨數據總結出的7種雨型分類為基礎，根據公式，采用擇近原則，確定該場降雨為7種標準雨型中的某種雨型。其具體方法為：遍歷每個降雨過程，把過程分成m個等長時間段，每個時間段的雨量占總雨量比例為xi = Hi/Hall（i=1，2，…m），另外對7種標準雨型也同樣計算出每個時段雨量占總雨量的比例vki =Yki/Ykall ，定義貼近度參數ak = 2734282.jpg，對各暴雨個例分別計算其與7種標準雨型的貼近度，以貼近度最高的標準雨型作為該場暴雨的雨型。

1.2 數據簡述

本文雨量數據使用中山紫馬嶺國家基本氣象站2006-2017年共計12年逐日（20-20時）和逐小時降雨量數據，氣象觀測資料完整，所用資料年限內無遷站記錄。降水量是常規觀測項目，儀器設備和資料整理等均符合國家規范。對于暴雨場次劃分，按照廣東省降水強度等級劃分標準，以20：00-20：00的24小時降雨量R≥50mm作為一個暴雨日，建立長度為12年的年暴雨日數據序列;對于每一個暴雨日，抓取其逐時降雨量數據，形成24小時的時降雨強度序列。

2 結果分析

2.1 暴雨年際和季節分布特點

對2006-2017年12年的暴雨日數進行統計，發現一共有暴雨日數118日，平均每年接近10日;其中50～60mm的暴雨場數最多，一共有34日;超過100mm的大暴雨日數為29日，占總暴雨場數的85%，最大暴雨日雨量為238mm，出現在2018年8 月31日。暴雨日數和暴雨雨量呈高度的正相關。無論是暴雨日數還是年暴雨雨量，其年際變化均較大，年暴雨日數最多的年份為2016年（16日），其暴雨雨量也為最大（1406.1mm），年暴雨日數最少為2007年和2011年（5日），暴雨雨量最少為2007年（331mm），兩者在12年序列中均呈3-4年為一個周期的周期性變化。暴雨日數和暴雨雨量在一年各個月份分布也極其不均勻，基本呈現單峰型，均集中在5-9月。

考慮年降雨量和年暴雨量之間的關系發現，年降雨量和年暴雨量呈較明顯的正相關;考慮月平均降雨量和月平均暴雨量的關系也可發現這種正相關，但年降雨量呈雙峰型，分別在6月和8月出現峰值，對應前后汛期降雨峰值，而月平均暴雨量則只存在一個峰值，在5月份，對應前汛期;8月份并無峰值與后汛期對應。暴雨峰值和降雨峰值的錯位可能揭示了一個事實：后汛期降雨集中的暴雨日相對于前汛期來說有所減少，這有可能是前后汛期不同影響系統導致的不同降水性質造成的。