武平縣短歷時暴雨變化特征分析

朱冬梅 馬小燕 曾 璐 胡海洋

(福建省武平縣氣象局，福建 龍巖 364300)

武平縣地處閩粵贛三省交界處，位于福建省西南部，地勢由西北向東南傾斜，北部以低山高丘為主，嵌有山間盆地，南部以丘陵為主。武平縣屬亞熱帶海洋性季風氣候，雨量充沛，災害性天氣頻繁，暴雨、臺風、寒潮等氣象災害多發[1]。武平縣近30年(1981-2010年)平均降雨量為1700.7mm，近年來暴雨內澇頻發，城市暴雨內澇與強降雨息息相關，歷時短、強度大的局部暴雨是形成城市內澇的主要原因[2]。已有學者對福建省短歷時暴雨變化和分布特征進行分析，吳濱等[3]分析指出，福建省各短歷時暴雨頻數和極值均表現為一定的增加趨勢；楊智碩等[4]對暴雨數據進行P-Ⅲ分布的統計參數計算，可以計算出不同地區的雨強。已有的研究主要是針對福建全省的短歷時暴雨特征和分布進行分析，而武平縣作為福建省西南部的入口，暴雨指標變化特征研究涉及較少。因此，研究武平縣短歷時暴雨特征，分析暴雨集中狀況，對于武平縣短歷時暴雨預警預報、人民財產安全以及防澇治澇總體部署具有重要意義。

1 武平縣降水資料樣本序列的建立

1.1 資料來源

該文選取武平縣國家一般氣象站1981-2017年共37年的降雨資料進行分析。武平站始建于1959年，該站自上世紀80年代開始進行降雨自記觀測，1980-2004年采用虹吸雨量計觀測，2005年開始采用翻斗式雨量計，2005年記錄方式從自記紙改為自動站自動記錄。本文采用的逐分鐘降雨基礎資料中，1981-2004年的數據從自記紙中獲取，2005-2017年的數據從自動站資料中獲取。

1.2 資料處理

對以自記紙形式保存的歷史降水資料，使用中國氣象局組織編制的“降水自記紙彩色掃描數字化處理系統”進行數字化處理，該系統通過計算掃描、圖像處理、數據處理，將氣象站降水自記紙圖像進行數字化轉換，成為逐分鐘降雨量，并經過人工審核后錄入數據庫。對于自動氣象站獲取的逐分鐘降雨量資料，從相應的數據集中直接提取。

1.3 建立樣本序列

從1981-2017年各年的降水自記紙或分鐘降雨量數據文件中，挑取降水時段為30min、60min、90min、120min、150min、180min共6個時段的前10大降雨量備選。根據閩西地區的降水特點，以180min為最小降水間隔，將一系列連續的原始降水資料劃分成若干個獨立場次；接著以1min間隔雨量資料為基礎，采用滑動求和方法分別統計1min間隔的30min、60min、90min、120min、150min、180min共6個時段的歷時雨量值，選取各場次各歷時的最大滑動求和值作為各歷時場次降雨樣本；最后以各歷時的平均1年1場的標準，從大到小挑選推求出各歷時雨型的樣本序列。各歷時的樣本數如表1。

表1 1981-2017年各歷時降雨閾值及樣本數

2 雨型推求方法

以芝加哥雨型統計的暴雨強度公式為基礎設計暴雨雨型。通過引入雨峰位置系數γ來描述暴雨峰值發生的時刻，將降雨歷時時間序列分為峰前峰后不同時刻的降雨強度，進而得出各時段的累積降雨量。

芝加哥雨型確定包括綜合雨峰位置系數確定、芝加哥降雨過程線型模型確定。

取一定重現期下暴雨強度公式形式為：

其中,A1=A(1+clgρ)。

雨峰發生前(上升段)：

雨峰發生后(下降段)：

式中，qa、qb分別為一定重現期下某時刻上升段和下降段暴雨強度(mm/min)；q——設計降雨歷時t內的平均設計暴雨強度(mm/min)；r——綜合雨峰位置系數，r值在0～1之間；ta、tb分別為雨峰向下降段和上升段的時間(min)；A,c,n，b均為暴雨強度總公式對應的參數。

3 雨型識別

3.1 雨型模糊識別

不同降雨過程中各時段的雨量分布差別很大，早在上世紀40年代，前蘇聯的包高馬佐娃等人根據大量降雨資料對烏克蘭等地的降水資料進行統計分析，將降雨歸納成7種雨型[5](如圖1)，其中Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ類為單峰雨型，雨峰分別在前、后、中部，第Ⅳ類為均勻雨型，第Ⅴ、Ⅵ、Ⅶ類為雙峰雨型。模糊識別法是用時段雨量占總雨量的比例作為該場降雨的雨型指標，建立7種雨型的模式矩陣，再分別計算每場實際降雨與7種模式的貼近度，由擇近原則，判斷該場降雨屬于哪種雨型。

圖1 雨型模式圖

將一場降雨劃分為m個相等的時段，每個時段的雨量占總雨量的比例為：

式中，Hi為各時段雨量；Hz為總雨量。把這組Xi作為該場降雨的雨型指標,并用向量表示：x=(x1,x2，...，xm)。

同樣,7 種模式雨型也用這種指標表示：

vk=(vk1,vk2，...，vkm) (k=1,2,...，7)

這里vki與Xi的意義相同。模式確定后,可計算出每場降雨與7 種模式的貼近度:

(k=1,2,...,7)

由擇近原則,若第k個貼近度σk最大,則該場降雨就屬于第k種雨型。

對1.3中建立的30min至180min樣本應用模糊識別方法確定其所屬雨型，各種雨型的比例如表2所示。除30min和60min歷時主要表現為均勻型(雨型Ⅳ)外，武平縣其余各短歷時第一類單峰雨型(雨型Ⅰ)的比重最大,為38.52%，其次為均勻型雨型Ⅳ，占26.9%。

表2 各歷時雨型比例

3.2 降雨最強時段

統計降雨過程中最大降雨量出現的分段平均位置，用于判斷各歷時降雨的平均峰位，具體做法如下：將各歷時的降雨過程以5min的間隔分段，以雨量大小對各分段排序，排名最小的分段為過程中雨量最大段，反之亦然；接著計算某歷時所有樣本各分段的平均排序號，計算各排序段的平均降雨比例，并把最大比例賦予平均序號最小的分段。表3列出各子歷時的平均最小序號段位置及平均雨量比例。

表3 各子歷時平均最小段序號位置及平均雨量比例

從表3可見，武平站30min和60min歷時最強降水段位于中段偏前位置，其余各歷時最強降水段均位于靠前位置。推薦的芝加哥雨型為單峰雨型，從武平站實測資料的分析來看，采用峰值處于降雨歷程中段偏前的芝加哥雨型作為各歷時推薦雨型，其雨峰位置和實測資料較為吻合。

4 武平縣短歷時暴雨變化特征

4.1 暴雨日數年代際變化特征

統計1981-2017年武平縣年暴雨日數年代分布特征，如圖2所示。分析得出，武平縣平均暴雨日(日降雨量≥50mm的天數)為5.8天(1981-2017年)。暴雨日數在20世紀80年代最高，為6.4天；其次為21世紀00年代，為6.0天；第三為20世紀90年代，平均暴雨日數為5.4天；21世紀10年代(2010-2017年)平均暴雨日數雖為5.1天，但是最多暴雨日的極值(12天)和最少暴雨日的極值(2天)卻都出現在這個年代，說明隨著全球氣候變暖，導致降雨時空分布趨于不均勻，各種極端降雨事件的發生頻率也在增加。

圖2 1981-2017年武平站暴雨日數年代際分布特征

4.2 短歷時暴雨年代際變化特征

統計分析武平站1981-2017年各歷時暴雨樣本比例，可知武平站30min、60min和180min歷時在1993-1997年所占比重最大，其余各歷時強降水樣本的比重最大值出現在1981-1987年；1988-1992年和1998-2002年各歷時強降水比重較小。1998年至2017年各歷時強降水比重總體呈現緩慢增長的上升趨勢，表明自20世紀90年代末至2017年，武平短歷時降水事件頻率略微上升。

4.3 短歷時暴雨的月集中特征

降雨不可能在一年12個月內分布均勻，即使在汛期不同月份的降雨量也有所不同，因此有必要研究短歷時暴雨的主要發生月份。統計60min、120min、180min暴雨出現的次數，每個月分布情況如圖3所示。結果表明，武平縣短歷時暴雨次數高度集中在雨季(5～9月)呈現雙峰的分布特征，180min暴雨共出現55次，6月(15次)排在第一，5月(14次)排在第二；120min暴雨共出現40次，以6月和8月(11次)排在第一；5月、7月(6次)排在第二；60min暴雨共出現12次，8月(4次)排在第一，6月(3次)排在第二。

圖3 1981-2017年武平縣短歷時暴雨次數月份分布特征

4.4 短歷時暴雨的日集中特征

根據標準化降雨日變率可直觀了解短歷時暴雨的高發時段，本文選取1981-2017年短時暴雨出現的時間，統計分析武平縣短歷時暴雨發生頻次日分布特征(見圖4)。發現60min暴雨出現在白天(08-20時下同)的有7次，降水主要集中在16～18時，出現在夜間的(20～08時下同)有5次，降水主要集中在0～2時；120min暴雨出現在白天的有23次，主要集中在16～19時，出現在夜間的有17次，主要集中在20～22時、0～3時；180min暴雨出現在白天的有27次，主要集中在14～19時，出現在夜間的有28次，主要集中在2～4時、21～23時。說明武平縣短歷時暴雨白天和夜間都有發生，白天略多于夜間，多發生于16～19時。

圖4 1981-2017年武平縣短歷時暴雨發生頻次日分布特征

5 結論

(1)武平縣在30min、60min和180min短歷時暴雨中1993-1997年所占比重最大，從1998年至2017年各歷時強降水比重總體呈現緩慢增長的上升趨勢。

(2)不同降雨過程中各時段的雨量分布差別很大，武平縣短歷時暴雨以第一類單峰雨型(雨型Ⅰ)的比重最大，僅30min和60min歷時表現為均勻型(雨型Ⅳ)。

(3)武平縣短歷時暴雨月變化呈雙峰型，主要集中在5～9月，暴雨的峰值出現在6和8月。

(4)武平縣短歷時暴雨白天和夜間都有發生，一天中短歷時暴雨白天略多于夜間，多發生在16～19時。