梁彩欣,张守平,李欣曈
(重庆交通大学 国家内河航道整治工程技术研究中心,重庆 400074)
受全球气候变化和人类活动的影响,全国各地呈现出不同的降雨趋势。了解降雨变化的原因,分析影响降雨时长、降雨强度的主要因素,得出降雨特性的变化趋势,对降雨预测,以及应对极端气候事件和洪涝灾害防治等有参考作用。众多学者[1-8]基于长系列日降雨数据,分析城市降水强度、降水频率、降水结构、暴雨日数的变化趋势,对降雨特性分析、降水时间和空间分布特征、城市化对降雨特性影响等进行了一系列研究,讨论了未来降雨趋势变化对该地干旱灾害风险或防洪减汛风险的影响。尽管许多学者对于降雨趋势变化影响的结果做出了一系列研究,但由于地区的差异性,不同地区的降雨趋势截然不同。
中山市位于广东省中南部,地形以平原为主,四周平坦,全市均在北回归线以南,属亚热带季风气候,雨量充沛。市内建有中顺大围以防御洪水与台风暴潮,但在热岛效应、雨岛效应的影响下,加之市内排水管网设计标准过低,使得中山市每年汛期都出现“水浸”现象。本文选取中山市作为降雨变化的研究区域,以中山市1955—2014年60 a日降雨数据为基础资料,对中山市降雨量变化进行分析,运用滑动平均法、Mann-Kendall非参数秩次检验法、Mann-Kendall突变检验、目估适线法等方法,从趋势分析和结构分析上对中山市降水特性演变规律进行研究,为日后防涝减灾工作提供科学理论。
本文选取国家气象站地面基础气象数据,并筛选出位于中山市内编号为59478、59488、59493的3个国家气象站,提取站点1955—2014年60 a日降雨数据作为研究资料。
滑动平均法:可以通过增加滑动长度使得序列之间相关度增加,长序列数据显现出变化趋势。本文采用的是5 a滑动平均法。
Mann-Kendall非参数秩次检验法:可以客观地表现样本序列的整体变化趋势,计算简便且不受异常值干扰。当统计量Z值大于0时,表示原序列呈上升趋势;否则为下降趋势。其绝对值大于等于1.28和1.64分别表示通过了置信度为90%、95%的显著性检验[9]。
Mann-Kendall突变检验:是在时间序列稳定的前提下,设定原假设时间序列无变化,且要求序列独立,随机变量概率服从同一分布[10]。UF(k)服从标准正态分布,如果UF(k)大于零,表明系列有上升趋势,如果UF(k)小于零,表明有下降趋势。通过正序列UF(k)曲线和反序列UB(k)曲线在置信区间内的交点位置,可确定序列突变点位置。
运用5 a滑动平均法和Mann-Kendall非参数秩次检验法对中山市年降水量进行趋势分析,结果见图1和表1所示。
根据图1可知中山市年降水量处于波动状态,丰枯变化频繁,年降水量最大值与最小值之比为2.73。滑动平均曲线波动幅度大,总体呈上升趋势。对中山市年降水量进行M-K统计分析,由表1可知年降水量统计量值为1.30,通过保证率为90%的M-K趋势检验,呈显著上升趋势,这与滑动平均的检验结果一致。
图1 1955—2014中山市年降水量变化示意
表1 中山市年降水序列M-K统计
检测项名称 Z置信度90%临界值趋势性年降水量1.301.28显著
对年降水量序列进行M-K突变性分析得到图2,图2中若UF(k)和UB(k)的交点位于置信度线之间,则此点可能就是突变点的开始,观察可得UF(k)和UB(k)曲线于1959年和2012年有一个交叉点,说明有较小程度的突变现象发生。在1962年、1974—1979年、1982年超过2.56临界线,说明中山市在这3 a的年降雨量显著上升。总体而言,1955—2014年中山市年降雨量呈现出“减—增—减—增”平缓波动的趋势,但总体呈上升趋势。
图2 中山市年降水序列M-K检验统计值U变化示意
降水量受降水日数及日平均降水强度共同影响[11],通过对这两个因素进行趋势性分析和突变性分析,可以探讨中山市年降水量变化的主要影响因素,结果见图3、图4和表2所示。
图3 中山市年降水日数序列5 a滑动平均过程线示意
图3中年降雨日数波动幅度较大,降水日数在1955—2000年间呈轻微上升趋势,但在2000年后呈波动幅度较大的下降趋势,整体降雨日数呈轻微减少趋势。图4中滑动平均曲线则呈显著上升趋势,表明日平均降水强度整体上上升趋势明显。由表2检验统计量可知,年降水天数未通过M-K趋势检验,其统计量值接近0,表明年降水天数呈微弱减小趋势。而日平均降雨强度通过保证率为95%的趋势性检验,表明日平均降雨强度呈显著增加趋势。综上可分析得近 60 a 内,中山市降水日数呈轻微下降趋势,而降水强度显著增加,从而年降雨量增加。
图4 中山市降水强度序列5 a滑动平均过程线示意
表2 中山市降水日数、降水强度M-K统计
检测项名称 Z置信度95%临界值趋势性年降水日数0.371.64不显著日均降水强度1.971.64显著
降水结构分析能从微观上解决宏观状况,更好地说明降水结构特征,分析区域降水结构变化趋势[12],本文分别对长系列年降雨组成、代表年降雨组成和不同强度降水组成进行了分析。
2.2.1长系列年降雨组成
日降雨特征分析则能够反应降雨频率的组成占比,直观展现不同等级降雨的贡献率。将降雨分为小雨、中雨、大雨和暴雨等级进行分析,其中当日降雨量大于50 mm统称为暴雨,根据对中山市日降雨量资料分析,1955—2014年间共有6 696 d降雨,最大降雨发生在2003年9月15日,降雨量达到了285.5 mm。对中山市60 a的日降雨资料进行分类统计,不同降雨等级所占比例见图5所示。
根据图5分析可知,小雨和中雨的降雨天数占总降雨天数的78.8%,即中山市的降雨主要还是以中小雨为主,但是从降雨量上看,虽然大雨和暴雨的降雨天数仅占总降雨天数的19%,但暴雨和大雨所占总降雨量比例超过50%,说明中山的降雨总量主要还是由大雨和暴雨决定。大暴雨和特大暴雨在中山市也会发生,但是降雨天数占比少,说明中山市防洪对象还是应该以暴雨和大雨为主。
图5 中山市不同降雨等级所占比例示意
2.2.2代表年降雨组成
根据中山市日降雨资料分析得,中山市年均降雨为1 881.3 mm。降雨量频率计算分析采用目估适线法,水文频率分布线型采用皮尔逊Ⅲ型,按照目估适线法的步骤进行配线,其中,样本均值为1 881.3,Cv值为0.194。选取最优配线结果作为最后采用的理论频率曲线,其中Cv值为0.18,倍比为3,Cs值为0.54。
根据适线结果,选取频率为0.5%、25%、50%、75%左右的年份作为代表年,选取2016年、2012年、2010年、2007年,年降雨量分别为2 888.2 mm、2 102 mm、1 845.2 mm、1 568 mm。统计代表年内不同降雨量等级的发生次数以及降雨量,不同代表年的降雨频率占比见图6所示。
图6 中山市不同代表年的降雨频率占比示意
从图6可以看出,在丰水年、平水年和枯水年,小雨的降雨频率大于50%,而暴雨以上的降雨事件占比小于10%,说明在正常年份,中山市1 a内的降雨等级主要还是以小雨为主。但对比发生频率为0.5%的特丰水年,可以明显看出小雨的降雨频率仅为10.7%,暴雨以上的降雨事件占比高达43.2%,说明特丰水年的降雨量主要是以暴雨及以上等级的降雨决定的。
2.2.3不同强度降水的变化
研究中将日降水量划分为0.1~10 mm、10~25 mm、25~50 mm、>50 mm 4个量级,计算出降水频率(%)与降水量百分比(%),并对比分析降水频率和降水百分比在不同量级的贡献率,结果见图7和图8所示。
图7 中山市降水频率变化曲线示意
图8 中山市降水量百分比变化曲线示意
由图7可分看出,各量级降水的降水频率呈波动性变化,0.1~10 mm、10~25 mm、25~50 mm、>50 mm 4个量级的降水频率分别以63%、17%、11%、8%为均值上下波动,0.1~10 mm量级波动较大,最高达75.7%。由图8可以看出,不同量级的降水量百分比波动幅度较大,其中>50 mm量级的降水百分比整体呈上升趋势,而0.1~10 mm量级的降水百分比则呈整体下降趋势。暴雨雨量有较明显的上升趋势,降水潜力上升,降水结构发生改变。
本文采用中山市近60 a长序列年降雨量资料,从趋势分析和结构分析上对中山市降水特性演变规律进行研究,得到以下结论:
1) 中山市年降水量通过保证率为90%的M-K趋势检验,呈显著上升趋势;对年降水量序列进行M-K突变性分析,得到1955—2014年中有两个突变点,分别为1959年和2012年,年降雨量呈现出“减—增—减—增”平缓波动但总体为上升趋势;年降雨量呈上升趋势的主要原因是由日平均降雨强度呈显著增加。
2) 利用日降雨资料对中山市降雨等级进行统计分析,从降雨天数来看,得出中山市降雨以中小雨为主;从降雨量来看,中山市总降雨量主要由大雨和暴雨组成。
3) 利用目估适线法,选用Ⅲ型曲线,对降雨量进行统计分析,得出在正常年份,中山市1 a内的降雨等级主要还是以小雨为主,但特丰水年的降雨量主要是以暴雨及以上等级的降雨为主。
4) 将日降水量划分为0.1~10 mm、10~25 mm、25~50 mm、>50 mm 4个量级,各量级降水的降水频率呈波动性变化,其中>50 mm量级的降水百分比整体呈上升趋势,而0.1~10 mm量级的降水百分比则呈整体下降趋势。暴雨雨量有较明显的上升趋势,降水潜力上升,降水结构发生改变。
在年降雨量呈上升趋势,降水潜力上升,降水结构发生改变的情况下,中山市应该更加注重汛期即4—9月的防洪防汛,尤其注意对于大雨及暴雨等级降雨发生时的应急防汛,利用10月到次年3月这段时间,对围堤进行加固,应对台风登陆带来的强降水和风暴潮。