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基于區(qū)域自動氣象站數(shù)據(jù)的寧夏中衛(wèi)市短歷時強降水及暴雨時空變化分析

2025-07-16 00:00:00龐婷婷陳星宜高瑩云
河南科技 2025年11期

關(guān)鍵詞:短歷時強降水;區(qū)域自動站;時空變化中圖分類號:P426.6 文獻標(biāo)志碼:ADOI:10.19968/j.cnki.hnkj.1003-5168.2025.11.023文章編號:1003-5168(2025)11-0112-06

Temporal and Spatial Variation Analysis of Short Duration Heavy Rainfall and rainstorm in Zhongwei City of Ningxia Based on Regional Automatic WeatherStationDate

PANG Tingting1,2.3 CHENG Xingyi3 GAO Yingyun4

(1.Key Laboratory of Characteristic Agrometeorological Disaster Monitoring and Early Warning and Risk Management in Arid Regions,China Meteorological Administration,Yinchuan 75Oo2,China; 2.Key Laboratory of Meteorological DisasterPrevention and Reduction of Ningxia,Yinchuan 75oo02, China; 3.Zhongwei Meteorological Bureau, Zhongwei 755Ooo, China; 4.Shapotou District Meteorological Bureau, Zhongwei 755000, China)

Abstract: [Purposes] To provide technical support for extreme precipitation forecasting and disaster prevention and reduction using high-resolution regional automatic station data.[Methods] Based on statistical analysisandGIS,high-resolution precipitation data from 156 stations in Zhongwei Cityfrom May to September in recent 2O15—2O22 were used to analyze,the spatial and temporal distribution characteristicsof local short duration heavy rainfall and rainstorms.[Findings] ① It hasa clear regional distribution, decreasing from south to north and mostly occurring in the southern mountainous areas. ② There is a significant seasonal variation,with less precipitation in Juneand September,and concentrated precipitation from July to August,mainly local precipitation,followed by regional precipitation. ③ The ten day change variation shows a clear single peak distribution curve,the number of times increases from the first tendays of July,the short-duration rainfall reaches the peak in the first ten days of August,and the rainstorm reaches the peak in the last ten days of August. ④ The phenomenon of short-term heavy precipitation can occur almost every hour,with a low probability of occurrence at 1:OO am throughout the day,and is more likely to occur in the afternoon and early night,with apeak at22:Oo.[Conclusion] Zhongwei City needs to consider the uncertainty of short-term heavy rainfall and rainstorm,and take corresponding adaptive and flexible measures.

Keywords:short-duration heavy rainfall regional automatic weather station; temporal and spatial variation

0 引言

在極端天氣與城市化進程的雙重挑戰(zhàn)下,短歷時強降水及暴雨引發(fā)的災(zāi)害損失加劇,提升監(jiān)測與預(yù)報技術(shù)尤為迫切。明確此類降水在時空上的分布特性對增強天氣預(yù)測能力至關(guān)重要。近年來,諸多學(xué)者從不同維度深入剖析了北京、西安、黑龍江[4]、寧夏[5-等多個省市短歷時強降水或暴雨現(xiàn)象,得出了精細(xì)化的分布規(guī)律。

中衛(wèi)市作為寧夏短時強降水、暴雨的高發(fā)區(qū)之一,相關(guān)研究尚不深人,且以往受自動站數(shù)量限制,分析精度受限,使得極端降水事件的強度被低估。隨著氣象現(xiàn)代化進程加快,區(qū)域自動站網(wǎng)絡(luò)擴展,數(shù)據(jù)分辨率提升。因此,利用分辨率更高的區(qū)域自動站資料進行分析,能夠顯著提升氣候特征研究的精細(xì)化水平,對于準(zhǔn)確評估降水的極端性具有重要意義。

本研究利用中衛(wèi)市2015—2022年156個站點的高分辨率降水資料,分析其短歷時強降水和暴雨時空分布,旨在劃定災(zāi)害重點防范區(qū)域與時間段,為天氣預(yù)報、災(zāi)害預(yù)警及防災(zāi)減災(zāi)提供精細(xì)化支撐。

1資料與方法

利用中衛(wèi)市2015—2022年5月至9月156個站點(包含4個國家基本氣象站、152個區(qū)域站)逐日、逐時降水資料。資料來源于寧夏氣象局信息中心,已經(jīng)過質(zhì)量控制,去除奇異值,確保數(shù)據(jù)準(zhǔn)確、連續(xù)7。站點空間分布示意如圖1所示。

降水定義:根據(jù)寧夏氣象局業(yè)務(wù)規(guī)定,短歷時強降水分為短時強降水和短時暴雨[8]。定義1h降雨量介于 10~15.9mm 的降水,為短時強降水; 1h 降雨量 ?16mm 的降水,為短時暴雨;連續(xù) 24h 降雨量 ?50mm 的降水,為暴雨。

降水出現(xiàn)頻率:把某月短歷時強降水次數(shù)與強降水總次數(shù)的比值作為該月的短歷時強降水出現(xiàn)頻率,暴雨頻率同上。

降水范圍定義:短歷時強降水出現(xiàn)站數(shù)占總站數(shù)比例 RAlt;10% 定義為局地短歷時強降水; 30%gt; RA≥10% 定義為小范圍短歷時強降水; 50%gt;RA?

圖1中衛(wèi)市國家基本氣象站和區(qū)域自動站點空間分布

30% 定義為區(qū)域性短歷時強降水; RA?50% 定義為大范圍短歷時強降水,暴雨范圍同上[7]。

降水持續(xù)時間定義:單站短歷時強降水日持續(xù)天數(shù) ?1d 的降水過程,暴雨日持續(xù)時間同上

2 結(jié)果與分析

2.1短歷時強降水和暴雨總體空間分布

2.1.1降水頻次空間分布。2015—2022年5月至9月中衛(wèi)市出現(xiàn)短時強降水累計557頻次,涉及127個站點;出現(xiàn)短時暴雨累計285頻次,涉及110個站點;出現(xiàn)暴雨累計93頻次,涉及59個站點(如圖2所示)。

由圖2可知,中衛(wèi)市基本上全市均出現(xiàn)過強降水過程,南部山區(qū)明顯多于北部川區(qū),呈現(xiàn)南多北少的分布。短時強降水出現(xiàn)瀕次最高的為海原縣史店鄉(xiāng)站,累計出現(xiàn)21頻次,其次為海原縣樹臺鄉(xiāng)大嘴站,累計出現(xiàn)20頻次;短時暴雨的高發(fā)地區(qū)分布在甘塘一香山一興仁一帶、渠口農(nóng)場一太陽梁鄉(xiāng)一白馬鄉(xiāng)—鳴沙鎮(zhèn)一帶及喊叫水—蒿川—海原縣一帶,極值站點為海原縣史店鄉(xiāng)田拐站,累計出現(xiàn)10頻次,其次為海城鎮(zhèn)站,累計出現(xiàn)9頻次,沙坡頭區(qū)甘塘站和香山鄉(xiāng)站出現(xiàn)頻次也較高,但明顯少于南部山區(qū)的平均發(fā)生瀕次;暴雨的高發(fā)地區(qū)也是海原縣史店鄉(xiāng)站,累計出現(xiàn)6頻次。

整體而言,中衛(wèi)市短歷時強降水及暴雨的分布具有典型的西北地區(qū)暴雨空間分布特征:自南向北減少,多發(fā)活躍區(qū)域位于南部山區(qū)。南部山區(qū)之所以容易遭受短歷時強降水和暴雨等災(zāi)害性天氣,可能與其獨特的地形條件密切相關(guān)。該區(qū)域海拔較高,地形以山地為主,且山脈大多沿西北至東南方向延伸,形成了北低南高的地勢特點,這種地形結(jié)構(gòu)不僅有利于冷空氣的深入滲透,還促進了氣流的抬升作用,為強降水天氣的發(fā)生提供了有利條件[8-9]

強降水、短時暴雨、暴雨影響鄉(xiāng)鎮(zhèn)占比如圖3所示。由圖3可知,短時強降水、短時暴雨和暴雨都具有局地性特征,其中,有 47.4% 的短時強降水、 .45.2% 的短時暴雨及 34.8% 的暴雨事件主要局限于單個鄉(xiāng)鎮(zhèn)范圍內(nèi),這很可能與中衛(wèi)市局部地區(qū)強烈的對流活動有關(guān)。這種影響范圍與涉及的鄉(xiāng)鎮(zhèn)數(shù)量之間存在一種反向關(guān)聯(lián),且部分短時強降水( (14.0% )和暴雨 17.4% )事件影響范圍較廣,至少波及7個或更多的鄉(xiāng)鎮(zhèn),這表明它們同樣展現(xiàn)出一定的區(qū)域性特征,與之前的分析結(jié)論相吻合。

2.2短歷時強降水和暴雨多尺度時間特征

2.2.1年際變化。中衛(wèi)市短時強降水、短時暴雨、暴雨日數(shù)及站數(shù)年變化如圖4所示。由圖4可知,中衛(wèi)市短時強降水、短時暴雨和暴雨年際變化較大,呈現(xiàn)明顯的波動式特征。其中2018年和2022年是多降水的年份。2015年、2019一2021年為降水偏少年份,相對其他年份而言短時強降水和短時暴雨發(fā)生日數(shù)和站點數(shù)顯著偏低,普遍低于平均值,尤其是2015年和2021年表現(xiàn)尤為突出,整個年內(nèi)均未出現(xiàn)暴雨天氣。

2016年和2021年、2017和2022年短時強降水日數(shù)均持平,但出現(xiàn)站次數(shù)卻相差較大,2021年短時強降水發(fā)生站次較2016年少 56% ,2017年短時強降水發(fā)生站次較2022年少 57% ,表明2017年、2021年局地性短時強降水相對較多。2016年和2018年、2019年和2020年暴雨日數(shù)均持平,但出現(xiàn)站數(shù)也相差較大,2016年暴雨發(fā)生站次較2018年少 79% ,2020年暴雨發(fā)生站次較2019年少 71% ,表明2016年、2020年局地性暴雨天氣相對較多。由于年際間的降水波動較大,因此,中衛(wèi)市在制定農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、水資源管理、防洪抗旱等方面的規(guī)劃和政策時,需要充分考慮這種不確定性,并采取相應(yīng)的適應(yīng)性和靈活性措施。例如:加強氣象監(jiān)測和預(yù)報,提高降水預(yù)測的準(zhǔn)確性,以便及時采取相應(yīng)的應(yīng)對措施;加強水資源的儲備和管理,提高水資源的利用效率,以應(yīng)對可能出現(xiàn)的干旱或洪澇等極端天氣事件。

圖2中衛(wèi)市短時強降水、短時暴雨、暴雨出現(xiàn)頻次空間分布
圖5中衛(wèi)市短時強降水、短時暴雨、暴雨降水站數(shù)逐月變化

2.2.2月變化。中衛(wèi)市短時強降水、短時暴雨、暴雨降水站數(shù)逐月變化如圖5所示。由圖5可知,中衛(wèi)市強降水呈現(xiàn)明顯的季節(jié)變化特征,主要集中在盛夏的7月至8月,這段時間內(nèi)降水強度較大且頻繁。相比之下,初夏的6月和夏末的9月則相對較少出現(xiàn)強降水,而5月則更是偶有強降水短暫現(xiàn)身,顯示非典型的降水模式。主要降水多以局地性為主,7月、8月出現(xiàn)頻次明顯密集,小范圍和區(qū)域性過程較少,僅在7月、8月降水高發(fā)期出現(xiàn)。在進入七月上旬至八月下旬防汛關(guān)鍵期時,影響中衛(wèi)地區(qū)的暖濕氣流和低值系統(tǒng)活動頻繁,尤其當(dāng)中衛(wèi)恰好位于副熱帶高壓邊緣的西南暖濕氣流路徑上,并伴隨有東移南下的弱冷空氣時,這種氣象條件相互作用,促使區(qū)域性降水過程顯著增加,甚至可能引發(fā)大范圍的強降水天氣。

2.2.3旬變化。中衛(wèi)市短時強降水、短時暴雨、暴雨降水日數(shù)旬變化如圖6所示。由圖6可知,中衛(wèi)市的降水現(xiàn)象在旬際間展現(xiàn)出鮮明的規(guī)律性。從春季的5月上旬至秋季的9月下旬,中衛(wèi)地區(qū)頻繁迎來短歷時強降水天氣。進入6月上旬后,短時強降水的發(fā)生頻率顯著上升,由5月下旬的個別日子(1d)迅速躍升至6月上旬的9d。隨著時間推移,至8月上旬短時強降水活動達到鼎盛,共有19d出現(xiàn)強降水,隨后在8月中旬仍維持較高水平(15d),但自8月下旬起,其發(fā)生天數(shù)逐漸減少,形成了清晰的單峰型分布曲線。

短時暴雨的情況亦不例外,其發(fā)生頻次也遵循類似的單峰型模式。由于暴雨的形成條件更為嚴(yán)格,其顯著增強的時段相較于短時強降水有所滯后。即8月上旬起短時暴雨的發(fā)生天數(shù)驟增,且在此時達到峰值(18d)。隨后,盡管在8月中旬仍有一定數(shù)量的短時暴雨發(fā)生(15d),但進入8月下旬后,其數(shù)量顯著減少。暴雨天氣主要活躍于6月下旬至9月中旬,并在8月下旬達到最為頻繁的階段。此后逐漸減少,整個時段內(nèi)平均約有2.4d出現(xiàn)暴雨天氣

整體而言,7月至8月為主要降水時段,尤其是8月表現(xiàn)最突出。7月多以短時強降水為主,8月上旬和中旬多以短時強降水和短時暴雨為主,8月下旬短時強降水和短時暴雨日數(shù)略有減少,但暴雨日數(shù)驟增。

2.2.4日變化。中衛(wèi)市短時強降水、短時暴雨降水站數(shù)逐小時變化如圖7所示。由圖7可知,5月至9月短歷時強降水現(xiàn)象幾乎每小時都有可能發(fā)生,整體呈現(xiàn)\"兩峰一谷”的結(jié)構(gòu),兩個峰值時次為22時(達43站次)和4時(達42站次),1時為一個明顯的低值區(qū),歷年來僅出現(xiàn)了1個站次。短時強降水白天出現(xiàn)次數(shù)較多的主要集中在14時至17時,其他時次也有不定次數(shù)的出現(xiàn),整體出現(xiàn)規(guī)律表現(xiàn)圖6中衛(wèi)市短時強降水、短時暴雨、暴雨降水日數(shù)旬變化不太明顯。短時暴雨9時至13時處于一個明顯的低值區(qū),從14時開始出現(xiàn)爆發(fā)性增長,15時達到峰值,其間從13時的1站次增加到15時的21站次。17時至18時迅速回落后逐漸增長,到21時達到一個新峰值(25站次),1時迅速回落到谷區(qū)。2時至7時短時暴雨降水站次趨于平穩(wěn),基本保持在平均值12站次。

綜上所述,一天當(dāng)中,1時發(fā)生短時降水和暴雨的概率極低,最易發(fā)生在14時至17時、21時至22時、3時至5時。這種現(xiàn)象可能由于午后至傍晚時分,地面溫度的逐漸升高加劇了大氣的垂直運動,使得空氣受熱不均,進而觸發(fā)了熱對流現(xiàn)象。這種熱對流,在受到天氣系統(tǒng)復(fù)雜變化的疊加影響下,成為引發(fā)短時強降水等強對流天氣的關(guān)鍵因素。而在夜間,西南方向的急流強度增加,有效促進了水汽的廣泛輸送,這一變化容易導(dǎo)致夜間短時強降水和短時暴雨的發(fā)生頻率增加。地面溫度的日變化與天氣系統(tǒng)的相互作用,以及夜間水汽輸送的增強,共同促成了中衛(wèi)市特定時段內(nèi)對流性天氣的頻繁出現(xiàn)。

圖7中衛(wèi)市短時強降水、短時暴雨降水站數(shù)逐小時變化

3結(jié)論

① 地域分布:自南向北減少,多發(fā)于南部山區(qū)。大降水區(qū)域位于沙坡頭區(qū)西部、中寧縣東部和海原縣,集中在甘塘一香山一興仁、渠口農(nóng)場一太陽梁鄉(xiāng)一白馬鄉(xiāng)一鳴沙鎮(zhèn)及喊叫水一蒿川—海原縣一帶。

② 季節(jié)變化:主要集中在7月至8月,強度大且頻繁。6月和9月強降水較少,5月偶有發(fā)生。主要降水以局地性為主,7月、8月頻次密集。

③ 旬變化:6月上旬后,短時強降水頻率顯著上升,8月上旬達鼎盛。短時暴雨8月上旬起驟增達峰值后遞減。暴雨主要活躍于6月下旬至9月中旬,8月下旬最頻繁。

④ 日變化:短歷時強降水幾乎每小時都可能發(fā)生,凌晨1點概率極低,14時至17時、21時至22時、3時至5時最易發(fā)生,峰值為22時。

⑤ 年際變化:年際降水波動大,2018年和2022年多降水,2015年、2019—2021年為降水偏少年份。因此,中衛(wèi)市在制定農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、水資源管理、防洪抗旱等方面的規(guī)劃和政策時,需要充分考慮這種不確定性,并采取適應(yīng)性和靈活性措施。

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