高度城镇化背景下珠三角地区极端降雨时空演变特征

黄国如,陈易偲,姚芝军

(1. 华南理工大学土木与交通学院,广东 广州 510640；2. 华南理工大学亚热带建筑科学国家重点实验室,广东 广州 510640)

在全球气候变化和频繁的人类活动干扰下,区域乃至全球水汽循环发生改变[1- 3],降水空间分布更加不均匀,导致洪涝、干旱等极端气象水文事件频发[4],对人民群众的生命财产安全带来了巨大威胁[5- 7]。随着全球城市化进程的迅速发展,城市化对降雨的影响成为国内外学者的研究热点之一[8- 10]。Donat等[11]指出21世纪全球极端降水可能会继续加剧；Mishra等[12]基于217个台站观测资料分析全球城市地区的极端气候事件变化规律；宋晓猛等[13]基于北京地区45个雨量站点日降雨资料分析了北京地区极端降水的时空变化特征以及1960—1985年和1986—2012年2个阶段城区和近郊的极端降水指标差异。

珠江三角洲(以下简称珠三角)作为中国经济最发达、城镇化程度最高的地区之一,快速城镇化进程使得珠三角地区的城镇规模不断扩张,城市之间的交流更为便捷,现已形成以广州—深圳为核心的高度城镇化城市群,成为吸纳流动人口和集聚新增人口的主要区域,同时也是带动经济社会发展的巨大引擎。谭畅等[14]采用1961—2014年日降雨数据分析京津冀、长三角和珠三角三大城市地区的暴雨时空格局变化,结果表明研究时段内京津冀地区的暴雨雨量、雨日和雨强呈减少趋势,长三角和珠三角地区的暴雨雨量、雨日和雨强以增加趋势为主。贾建辉和龙晓君[15]基于2013—2017年的逐时降水资料分析广东省极端降水的时空分布特征,结果表明广东省极端降水量主要集中在4—10月,由南向北呈现带状递减。目前学者们对珠三角城市群与极端降水变化关系的研究并不多见,且研究时间尺度多为日尺度,时间精度不高,难以反映短历时强降雨变化,而短历时强降雨是造成城市洪涝的重要原因，极端降雨事件对高度城镇化地区经济社会发展的影响将更加突出[16- 19]。为此,本文选择珠三角地区1973—2012年22个雨量站的小时降雨数据分析极端降雨指标和暴雨雨型,以期揭示高度城镇化地区与周边地区极端降雨时空差异,对深入了解珠三角城市群极端降雨变化规律具有重要意义。

1 资料与方法

1.1 研究区域

图1 研究区域及雨量站点分布

本文选取的研究区域如图1所示,属于珠三角地区,位于广东省中部,面积约为44 398 km2,包括广州、深圳、东莞、佛山、珠海、中山、江门、惠州以及清远和肇庆的部分地区。珠三角地区属于亚热带季风气候,年平均气温21～23 ℃,年均降雨量1 500 mm 以上,雨季为4—10月。为减少地形对降雨的影响,本文选取的研究区域为平原地区,海拔在200 m以下,地势较为平坦。

珠三角城市群是中国3个特大城市群之一,经历了快速的城市扩张,珠三角城市群常住人口从1980年的1 797.4万人增长到2019年的6 446.9万人,城镇化率从1980年的28.4%增长到2019年的86.3%。20世纪90年代是城镇化发展速度最快的时期,2000年城镇化率达到71.6%,比1990年提高了27.7个百分点。快速城镇化进程在带来经济效益的同时也带来了诸多问题,如城镇化发展导致下垫面变化,影响地表热量平衡和水量平衡,对极端降雨事件产生影响。

珠三角城市群城镇化水平市际差异较大,总人口显现集中分布态势。截至2012年,深圳、广州、东莞、佛山、珠海、中山的城镇化率均在85%以上,聚集了珠三角地区75%以上的人口,其他地区城镇化率均未超过70%,部分地区未超过50%。为探讨高度城镇化背景下珠三角地区的极端降雨时空演变特征,根据人口密度、GDP、城镇化率等因素将珠三角地区划分为高度城镇化地区和非高度城镇化地区,其中高度城镇化地区的面积约为11 692 km2,代表站点为广州、深圳、东莞、顺德、花都、中山和珠海；非高度城镇化地区根据该地区与高度城镇化地区的相对位置划分为北部地区、西部地区和东部地区,其中北部地区的代表站点为佛冈、清远、四会、三水和从化,西部地区的代表站点为高要、鹤山、新会、斗门、台山和恩平,东部地区的代表站点为龙门、增城、惠阳和惠东,重点比较以广州—深圳为核心的高度城镇化地区与周边地区的极端降水特征差异,从一定程度上反映高度城镇化对珠三角地区极端降雨的影响规律。

1.2 数据来源

为更好地分析珠三角地区极端降雨时空演变特征,并考虑到资料序列的长度及可用性,选择珠三角地区范围内数据较为完整的22个雨量站小时降雨数据(数据来源:国家气象局),站点分布如图1所示。根据各站点的观测资料长度,采用的研究时段为1973—2012年,所有数据均经过严格的控制和筛选,满足国家气象水文数据质量控制要求,其数据缺失时数均在1%以内,并采用一定的方法对缺失数据进行补充。具体方法为:在汛期(4—10月)的缺失数据采用前后2个数据进行插值获取,在非汛期(11月—次年3月)的缺失数据记为0 mm。

1.3 研究方法

1.3.1 分析方法

为探讨高度城镇化背景下珠三角地区极端降雨事件的时空变化特征,本文采用空间分析法、线性回归法、滑动平均法和Mann- Kendall趋势检验法(M- K)分析年极端降雨指标的时空变化规律。

1.3.2 极端降雨定义

极端降雨量是指一年中小时降雨量超过该阈值的总雨量,年极端降雨频次则是指一年中小时降雨量超过该阈值的总小时数。从统计学角度,目前对极端降雨的定义方法可以划分为参数化方法和非参数化方法两大类。非参数化法中最常用的2种方法为百分位阈值法和固定阈值法。百分位阈值法具体为采用各站点小时降雨量大于0.1 mm的按升序排列的第95%的降雨量作为该站点的极端降雨阈值,固定阈值法则是根据不同时间尺度降水极值作为临界值来确定极端降雨阈值。百分位阈值法能更好地反映各区域的极端降雨变化情况,但由于每个区域的阈值不同,无法与其他区域的极端降雨量进行数值对比；固定阈值法既能比较区域间的降雨差异,也能比较当地的极端降雨变化情况,但该方法仅适用于评估降水变化幅度较小区域的极端降水[13]。百分位阈值法能更好地体现各区域的变化差异,因此,本文采用百分位阈值法进行分析。

1.3.3 暴雨雨型识别方法

为了解珠三角地区暴雨雨型的变化规律,首先需要对暴雨进行定义。通常小时降雨量≥0.1 mm时认为有降雨发生,当降雨间隔≥2 h时,认为是2次降雨过程[20]。采用中国气象局对暴雨的定义:每小时降雨量16 mm以上、或连续12 h降雨量30 mm以上、24 h降雨量为50 mm或以上的雨为暴雨[21]。苏联学者包高马佐娃等基于大量实测降雨资料分析概括出7种类型的降雨分配过程[22],如图2所示,其中Ⅰ—Ⅲ属于单峰型雨,Ⅳ为均匀型雨,Ⅴ—Ⅶ属于双峰型雨。利用模糊识别法将实际降雨过程与7种雨型时程分配过程比较,计算该场降雨和各雨型的相似度,选择相似度最大的雨型作为该场次降雨的雨型。相似度计算公式如下:

(1)

式中:σk为该场次降雨与第k种雨型的相似度；m为场次降雨被划分的时段；Pki为模式雨型中第k种雨型第i时段雨量占总雨量的比例；xi为实际降雨第i时段雨量占总雨量的比例。

图2 7种模式雨型示意[22]

2 结果及分析

2.1 年极端降雨变化特征

图3 珠三角地区极端降雨阈值分布

根据珠三角地区22个雨量站点小时降雨资料确定各站点95%条件下的极端降雨阈值,利用ArcGIS的插值分析功能,采用克里金插值法得到研究区域极端降雨阈值分布,结果如图3。从图3可以看出,极端降雨阈值的分布特征呈现从南向北逐渐减少的趋势,阈值范围为8.1～12.9 mm,均值为10.0 mm。

为探究年极端降雨的时空变化规律,将研究序列分为1973—1979年、1980—1989年、1990—1999年、2000—2012年4个时间段,分析不同年代的年极端降雨量变化情况,得到各年代的年极端降雨量空间分布(图4)。从图4可以看出,前3个年代的年极端降雨量具有相似的空间分布特征,珠三角南部和北部均为年极端降雨量高值区域,中部为低值区域,基本呈现南北多、中间少的横向分布,这与珠三角地区的海陆位置及地形地貌有关。2000年之后,珠三角中部的高度城镇化地区的年极端降雨量明显增加,空间分布变成东西少、中间多的纵向分布,这很可能与珠三角中部的高度城镇化地区在20世纪90年代后期的快速城镇化存在密切联系。

图4 各年代的年极端降雨量空间分布

珠三角各子研究区年极端降雨指标的M- K趋势检验结果见表1,从中可以看出,北、西、东3个地区的极端降雨指标均无明显变化,而高度城镇化地区的极端降雨指标呈显著增加趋势,年极端降雨量和年极端降雨频次分别通过了95%和90%的显著性检验。根据线性回归结果可知(图5),高度城镇化地区年极端降雨量和年极端降雨频次分别上升了44.3 mm/(10a)和1.6次/(10a)。从各片区年降雨量的M- K趋势检验结果可知(表1),高度城镇化地区的年降雨量并无明显变化,在年降雨量不变的情况下年极端降雨量显著增加,说明高度城镇化地区与珠三角其他地区相比降雨量变得更加集中,极端降雨事件增多,降雨强度增大,发生洪涝事件的风险增加,同时由于高度城镇化地区人口、经济相对集中,更容易造成安全威胁和财产损失。

表1 各地区极端降雨指标M- K趋势检验结果

图5 高度城镇化地区极端降雨指标的时间变化特征

对珠三角高度城镇化地区年极端降雨量进行M- K突变检验分析,结果见图6。从中可以看出,高度城镇化地区的年极端降雨量在1996年发生突变,之后一直呈现上升趋势。结合空间分析、线性回归的结果可以发现,在1990年之前,珠三角地区年极端降雨呈现南北多、中间少的空间分布,在20世纪90年代中期珠三角中部,也就是高度城镇化地区极端降雨量开始显著增加,到2000年之后珠三角地区极端降雨变成中间高、东西少的空间分布。

图6 高度城镇化地区年极端降雨量M- K突变检验结果

珠三角中部地区年极端降雨量发生突变的时间与城镇用地快速增长时间相吻合,对1980年至2015年的土地利用遥感监测数据(来源于中国科学院资源环境科学数据中心)进行统计分析,结果见表2。从表2可以看出,20世纪90年代初高度城镇化地区的城镇用地从14.6%增长至21.7%,截至2015年高度城镇化地区的城镇用地比例约为其他地区的5倍,结合前面的分析结果进一步验证了快速的城镇化发展速率是造成高度城镇化地区极端降雨事件增多的重要原因。

表2 珠三角地区城镇用地比例变化 %

2.2 汛期极端降雨的时空演变

珠三角地区属亚热带季风气候,夏季盛行西南季风,雨季为4—10月,分为前汛期和后汛期。前汛期为4—6月,这一时期的降雨主要发生在副热带高压北侧的西风带中,绝大多数降雨过程与冷暖空气的交绥以及华南低空西南急流有关；后汛期为7—10月,这一时期的降雨主要受台风、热带辐合带等热带天气系统影响。前、后汛期降雨量分别占年降雨量44.8%和41.2%,在95%阈值条件下,前、后汛期极端降雨量与该时期的降雨量比值分别为50.0%和46.6%,说明前汛期的极端降雨比后汛期更加集中。

前、后汛期4个时间段的极端降雨量分布如图7和图8所示,结果表明,在2000年之后,高度城镇化地区前、后汛期的极端降雨量均呈增加趋势,且前汛期的极端降雨量增加更为显著,高度城镇化内陆地区的极端降雨增量达到200 mm以上。与图4对比发现,前汛期年极端降雨量时空分布变化与年极端降雨量分布变化在有较高的一致性。后汛期极端降雨量分布在各个年代均呈从西南向东北递减的趋势,说明后汛期极端降雨与海陆位置存在密切联系。

图7 各年代前汛期年极端降雨量分布

图8 各年代后汛期年极端降雨量分布

从M- K趋势检验结果(表3)可以看出,在前汛期,高度城镇化地区的极端降雨指标呈显著上升趋势,极端降雨量和极端降雨频次分别通过了置信度为95%和90%的显著性检验,其他地区的变化趋势均未通过显著性检验。在后汛期,东部地区的极端降雨指标呈显著下降趋势,通过了置信度为90%的显著性检验,其他地区的变化趋势均未通过显著性检验。

表3 各地区极端降雨指标M- K趋势检验结果

从高度城镇化地区极端降雨量M- K突变检验结果(图9)来看,前汛期的极端降雨量在20世纪90年代后期由上下波动变化转为上升趋势,后汛期的极端降雨在1992年存在突变点,在1996年之后也呈现上升趋势但并不显著。与图6进行对比发现,年极端降雨量与前汛期极端降雨量在时间变化特征上存在较好的一致性。综合空间分析、M- K检验、线性回归等分析方法得出的结果可知,高度城镇化地区极端降雨量在20世纪90年代后期发生突变,开始呈上升趋势,其变化的主要贡献来源于前汛期极端降雨量增加。

图9 高度城镇化地区极端降雨量M- K突变检验结果

2.3 暴雨雨型时空演变

根据中国气象局对暴雨的定义,采用模糊识别法对珠三角地区各站点的暴雨场次进行识别,得到7种暴雨雨型发生的场次比例，Ⅰ型—Ⅶ型暴雨场次比例分别为33.7%、13.0%、27.4%、8.1%、3.9%、11.1%和2.8%。从中可以看出暴雨雨型以单峰型为主,前三者之和占74.1%；双峰型次之,后三者之和占17.8%；均匀型最少,占8.1%。7种雨型中排名前三的均为单峰型降雨,其中雨峰在前的Ⅰ型暴雨所占比例最大,占33.7%。

对4个区域的暴雨雨型进行M- K检验,结果见表4。从中可看出,高度城镇化地区Ⅰ型暴雨呈显著增加趋势,其他雨型均无明显变化。Ⅰ型暴雨的特征是雨量集中、雨峰靠前,致使高度城镇化地区发生暴雨内涝事件的可能性增加。珠三角西部、东部地区的Ⅴ型降雨呈显著上升趋势,但该雨型占比较低、暴雨场次较少,无需过多关注。

表4 各地区暴雨雨型场次M- K趋势检验结果

3 结 论

利用珠三角地区1973—2012年22个雨量站的小时降水数据,分析了高度城镇化背景下珠三角地区的极端降雨指标及暴雨雨型时空变化特征,得到以下几点结论:

(1) 珠三角地区年极端降雨量在1973—1999年间呈现南北多、中间低的横向分布,2000年后空间分布变为中部高、东西低的纵向分布。高度城镇化地区极端降雨量和极端降雨频次均呈显著上升趋势,突变时间为20世纪90年代后期,与该地区城镇用地快速增长时间吻合,珠三角其他地区极端降雨指标均无明显变化。

(2) 前汛期(4—6月)的极端降雨比后汛期(7—10月)更加集中,高度城镇化地区的前汛期极端降雨量和极端降雨频次均呈显著上升趋势,是造成其年极端降雨增加的主要原因。

(3) 珠三角地区暴雨雨型以单峰型为主,约占74%,其中雨峰在前的Ⅰ型暴雨所占比例最大,约占34%。高度城镇化地区前汛期极端降雨指标显著增加,Ⅰ型暴雨呈显著增加趋势,易导致暴雨内涝事件增加,需加强高度城镇化地区的防洪排涝工作。