2013—2017年汕尾市大暴雨特征及影响天气系统归类研究

陈宇聪，刘炳锋，刘嘉劲，张 毅

(广东省汕尾市气象局，广东 汕尾 516600)

0 引言

暴雨是造成人民群众生命财产重大伤亡和损失的主要灾害性天气之一，且易带来城乡内涝、洪涝、交通拥堵、山体滑坡等灾害。我国已有许多学者针对暴雨过程及其成因特征等做了统计以及研究分析[1-8]，周小云等[9]对广州出现暴雨的频次以及周期进行了分析，钟平威等[10]则对汕尾海丰县的暴雨气候特征进行了研究。由于汕尾地区暴雨频发，且大暴雨日数较多，以上研究均未针对汕尾全市的大暴雨日数进行分析，故本文利用通过筛选后的53个气象自动站逐小时降水和常规气象资料，对汕尾市2013—2017年期间的大暴雨降水进行统计分析，得出一些汕尾大暴雨的时空分布特征，并对其影响天气系统进行归类分析，为气象业务的预报预警和决策服务提供参考依据。

1 资料说明

汕尾目前共有110个气象观测自动站，考虑到建站时间参差不齐，某些站点资料累积时间短，且2013年以前经常有缺测的情况发生，为了保证大多数站点数据资料时间序列的延续性和可比性，本文挑选了其中有代表性的53个测站。为了研究汕尾市2013—2017年大暴雨日的气候特征变化情况，我们使用了2013—2017年逐日(20时—次日20时)、逐小时降水观测资料，并采用统计分析法及Surfer软件进行分析。文中大暴雨的定义标准为：只要有3个或以上气象自动站24 h降雨量≥100 mm，即为1个大暴雨日。

2 大暴雨的时空分布特征

2.1 大暴雨雨量分布特征

汕尾市大暴雨累积雨量大(表略)，2013—2017年期间，统计到累积雨量在250 mm以上的共有47站次24 h，累积雨量在200～249.9 mm之间的共有26站次24 h。最大24 h累积雨量为542.2 mm(2015年5月20日)。如表1所示，小时雨强40～59.9 mm共365站次；小时雨强60～79.9 mm共76站次；小时雨强80～99.9 mm共21站次，年平均4.2站次，其中最多年份为2013年，出现7站次，最少年份分别为2014年、2016年，只出现1站次；小时雨强≥100 mm只有2015年，出现2站次。最大小时雨强分别为111.1 mm(2015年5月20日)、111 mm(2015年5月27日)。

表1 2013—2017年汕尾市大暴雨日数和小时雨强站数统计表

2013—2017年汕尾市大暴雨日小时雨强频次统计结果如表2所示。40.0～59.9 mm小时雨强出现在日雨量100～149.9频率最小，仅为87.1%，而在日雨量250 mm以上的大暴雨过程中可达100%；60～79.9 mm小时雨强出现在日雨量150～199.9 mm的频率最小为48.8%，频率最高的是在日雨量≥250 mm达91.7%；80～99.9 mm小时雨强在日雨量100～149.9 mm的出现频率仅为19.4%，出现频率最高的在日雨量≥250 mm，达58.3%；≥100 mm小时雨强的频率最小出现在日雨量100～149.9 mm为3.2%，频率最高在日雨量≥250 mm达16.7%。由此可知，在汕尾大暴雨日中，小时雨强越小，则出现频率越多，反之若小时雨强越大，则出现频次越少，这一特点跟陈元昭等[11]对2008—2012年深圳大暴雨降水特征分析指出的“大暴雨具有雨强大，小时雨强出现频率与时雨量值成反比”这一结论基本一致。

表2 2013—2017年汕尾市大暴雨日小时雨强频率统计表

箱线图是一种用作显示一组数据分散情况资料的统计图，常见于品质管理，能快速识别异常值，其最大的优点就是不受异常值的影响，能够准确稳定地描绘出数据的离散分布情况。通过将2013—2017年汕尾市62次大暴雨过程中的最大累计雨量及最大小时雨量箱线图绘制于同一坐标系中，可以清晰地显示两组数据的分布差异。由图1可看出，两组数据的中位数位置、四位分间距框的位置和高度明显不一样，另外过程最大累积雨量出现多个异常值，这可以说明汕尾的大暴雨过程通常持续多个小时，且容易出现日雨量达300 mm以上的极端强降水过程。从两组数据上限与下限来看，过程最大累积雨量的分布范围也明显比过程小时雨量偏大。

图1 2013—2017年汕尾大暴雨过程最大累积雨量及最大小时雨量箱线图

2.2 大暴雨时间分布特征

2013年1月—2017年12月汕尾市共出现62个大暴雨日(表1)，平均每年12.4 d。2013年大暴雨日数最多达到17 d。2014、2015、2016、2017年分别为11 d、10 d、9 d、15 d。

图2为汕尾市大暴雨日数的月变化情况。汕尾市大暴雨日出现在4—10月，主要集中在5—8月，约占总日数的84%(52 d)；4月起海上西南暖湿气流开始活跃，水汽条件、动力条件均有利于强降雨的发生和发展；而5月仍处于南北冷暖空气交汇的转折期，往往容易出现锋面低槽配合冷空气切变线造成大暴雨降水，另一方面由于5、6月西南暖湿气流继续明显增强，容易爆发西南季风，因此可以得出5—6月大暴雨日数提升迅速，并达到峰值，分别为17 d、16 d；到了7—8月，开始从前汛期过渡到后汛期，7月容易出现季风低压，而季风低压往往持续时间长，影响范围广，容易造成大暴雨降水，8月更是台风的活跃季节，虽然大暴雨日数较5、6月有所下降，但仍可达10 d；9—10月由于台风暴雨对汕尾的正面影响程度总体呈现逐渐减弱的态势，大暴雨日数由9～10 d迅速减少为2～4 d。2013—2017年期间，汕尾市大暴雨日最早出现在4月5日(2013年)，最晚出现在10月21日(2016年)。

图2 2013—2017年汕尾大暴雨日数的月变化

汕尾前、后汛期大暴雨降水日变化如图3所示。通过图3对比分析，得出汕尾市前汛期大暴雨降水日变化大致呈现出双峰型特征，02—06时大暴雨降水次数逐渐增多，前汛期大暴雨降水时段主要集中在04—07时，其中06时达到一天中的最高峰值，07时以后大暴雨降水次数开始明显下降，11时再次短暂迅速增加，达到一天中的次峰值区，11时以后大暴雨降水次数快速回落，19时是一天中大暴雨降水次数的最低谷时刻；汕尾市后汛期大暴雨降水次数相对前汛期而言，不存在明显的日变化特征，同时也没有呈现出明显的峰值特征，大暴雨降水次数相对均匀。

图3 2013—2017年汕尾前汛期(a)、后汛期(b)大暴雨降水日变化

2.3 大暴雨空间分布特征

大暴雨降水空间分布(图4)不均匀，存在一定的区域性特点，全市明显的大暴雨高发区有2个。其中大暴雨降水发生频次最高的区域为海丰县的海城镇、梅陇镇一带(即莲花山脉附近一带的城镇)，这也从侧面印证了“海丰县莲花山脉附近一带地区是广东省三大暴雨中心之一”的结论。何立富等[12]认为海丰县莲花山脉的独特地形很可能触发中小尺度对流系统发生，该独特地形引起的上升运动导致对流发展，使降水增幅明显。另外，大暴雨降水发生频次的次高发中心区域则为陆丰八万、桥冲附近一带地区；而陆河中北部、汕尾城区和陆丰南部沿海地区大暴雨降水发生频次相对较少。

图4 2013—2017年汕尾市大暴雨频次空间分布

3 大暴雨过程影响系统归类

根据500 hPa、850 hPa、925 hPa和地面天气形势场的环流特点，对2013—2017年的62个大暴雨过程进行综合分析，结果见表3。由表3可知，汕尾市的大暴雨过程影响系统大致分为6类：台风型、季风低压型、冷空气切变线型、西南季风型、东南气流型和偏南气流型。汕尾市的大暴雨过程影响系统各月分布如表3所示，可以看出，5月影响系统以西南季风型为主，其次为冷空气切变线型；西南季风型出现最多的是6月；7月以台风型、季风低压型为主；8月、10月大部分为台风型，其中8月出现台风型次数最多。

表3 2013—2017年汕尾市大暴雨影响系统月分布表

4 结论

本次研究数据为2013—2017年汕尾市气象站逐日及逐小时的降水观测数据，通过统计、整合，结合出现大暴雨的天气影响类型，对汕尾市大暴雨降水的分布及天气形势进行剖析，得出以下主要结论：

①汕尾地区的大暴雨主要集中在5—8月，占总大暴雨日数的84%(52 d)，具有明显的季节性；大暴雨日数月变化呈单峰型特征，5月达到峰值(17 d)，8月起明显减少。

②前、后汛期的大暴雨降水日变化特征有所区别，前汛期呈双峰型特征，最高峰值出现在06时、次峰在11时，降水时段主要集中在04—07时；后汛期则不存在明显的日变化特征。

③汕尾大暴雨具有小时雨强与出现频率成反比的特点，通过绘制大暴雨过程最大累积雨量及最大小时雨量箱线图，发现汕尾大暴雨过程通常持续多个小时，且容易出现日雨量达300 mm以上的极端强降水过程。

④在空间分布方面，汕尾大暴雨存在一定的区域性特点，明显的大暴雨高发区有2个。其中大暴雨降水发生频次最高的区域为海丰县的海城镇、梅陇镇一带(即莲花山脉附近一带的城镇)；另外，大暴雨降水发生频次的次高发中心区域则为陆丰八万、桥冲附近一带。

⑤汕尾大暴雨影响系统可总结为6类，分别为：台风型、季风低压型、冷空气切变线型、西南季风型、东南气流型和偏南气流型。其中，5月以西南季风型为主，其次为冷空气切变线型；西南季风型出现最多的是6月；7月以台风型、季风低压型为主；8月、10月大部分为台风型，其中8月出现台风型次数最多。