珠江流域强降雨时空变化特征及与风速的响应关系

钱姝妮

(广州市水务规划勘测设计研究院有限公司,广东 广州 510641)

强降雨易造成洪水、泥石流、滑坡等自然灾害,往往造成严重的经济和生命财产损失。中国每年因强降雨导致的损失巨大,例如2012年7月发生在北京的特大暴雨,导致79人死亡,直接经济损失高达116亿元[1];再如2018年登陆广东省台风“山竹”,诱发了珠江流域下游连续多天的暴雨,大量农田、城市交通、民房受损,直接经济损失逾30亿元[2]。研究强降雨时空分布特征,对提高变化环境下强降雨演变规律认识、增大强降雨防灾减灾能力具有重要意义。

Wood等[3]分析了欧洲日尺度和次日尺度极端降水变化,结果表明极端降水的变化程度随着季节、历时变化而异,次日尺度极端降水比日尺度极端降水增加更快。Ruiz-Alvarez等[4]研究了墨西哥极端日降水指数的变化趋势,发现日降水量超过50 mm的天数并没有显著增加,但年最大1天降水事件增加趋势明显。Wu等[5]分析了中国极端降水时程分配,发现雨峰靠后占主导,且西北地区极端降水显著增加。吴孝情等[6]解析了珠江流域降雨极值非平稳性,结果表明珠江三角洲和东江流域南部、柳江流域东北部地区50/100年一遇的日降雨量级较大,而南盘江西部地区则较小。

强降雨往往由异常天气系统所致,其发生前后通常伴随着多种气象变量(如风速)的异常波动或变化。有关研究表明,风速与强降雨的强度、量级等特征存在一定的关联性[7]。Zscheischler等[8]研究发现,欧洲大部分地区极端降水与风速呈正相关关系,特别当极端日降水量超过100 mm时,这种正相关关系尤为明显。Um等[9]研究亦发现,韩国南部沿海地区台风期间降雨量随着风速的增加而增大。Feng等[10]以中国台湾西南地区为例,分析台风过程中上游风速与地形强降雨的关系,发现低层风速与小时尺度强降雨有很好的相关性,上游风速决定了下游山区强降雨量。王柯等[11]分析了塔中雷暴降水天气过程风场变化,发现雷暴降水过程低层风速增大而高层风速减小。蔡奇霖等[12-13]以广东省大隆洞水库和东湖水库为例,探讨了强风暴雨遭遇规律,结果显示库区年最大风速和年最大暴雨存在一定的遭遇概率。

总结以往文献发现,强降雨具有高度时空异质性,且由于强降雨定义不同、数据质量差异等原因,同一地区的强降雨研究成果也有所差异。此外,在强降雨与风速关系上,现有研究主要分析强降雨发生当日的风速变化(或两者遭遇问题),较少探讨强降雨发生前后风速的变化规律,对强降雨与前后期风速的响应关系认识不足。基于此,以珠江流域为例,定义95%百分位值为日强降雨阈值,运用Mann-Kendall等方法分析1961—2018年期间强降雨时空变化特征,解析强降雨与前后期风速响应关系,以期为流域暴雨洪水防灾减灾提供参考依据。

1 资料与方法

1.1 研究区概况

珠江流域面积约45万km2(图1),地形主要以山地、丘陵为主,地势总体上东低西高。流域气候属亚热带季风气候,温和多雨,年平均气温在14～22℃之间,年平均降雨量约1 200～2 200 mm,年内雨量分配不均,且年际变化大。下游珠江三角洲地区城市密集,人口众多,城镇化程度高;由于面临南海,易受台风、强对流天气影响,强降雨事件频发,并引发区域甚至流域性大洪水。因此,开展流域强降雨时空演变研究,对流域防洪减灾有重要意义。

图1 珠江流域上游、中游、下游及183个气象站点分布

1.2 基础数据

采用分布于流域内的183个气象站日尺度降水、风速数据,时间跨度为1961—2018年,站点空间分布见图1,来源于中国气象局。将流域划分为上游、中游和下游,其中位于上游区域的气象站点41个,中游94个,下游48个。

1.3 研究方法

1.3.1日尺度强降雨事件定义

定义日降雨量超过0.1 mm为有雨天,将1961—2018年有雨天的日降雨量从小到大排序,并取95%百分位值为强降雨阈值,日降雨量超过阈值视为发生一次强降雨事件。采用频率、降雨量2个基本指标刻画强降雨事件特征。

1.3.2binning方法

采用binning方法研究不同风速条件下强降雨阈值变化情况[14],具体如下:基于风速观测记录最小间隔(0.1 m/s),将风速按0.1 m/s单位间隔划分成多组(即0.1、0.2、0.3 m/s…),对每组风速的日降雨量(如1 m/s风速下的所有日降雨观测记录)从小到大排序,与强降雨定义相对应,取95%百分位值为当前风速条件下的强降雨阈值。

1.3.3Mann-Kendall趋势分析方法

采用Mann-Kendall方法检验强降雨和风速的变化趋势。Mann-Kendall为非参数统计方法,在时间序列趋势诊断、突变分析方面应用广泛[15]。Mann-Kendall简要原理过程如下。

给定时间序列xi(i=1,2,…,n),计算统计量z和s:

(1)

(2)

当统计量z大于零时,序列呈增加趋势,小于零为减少趋势。通过计算倾斜度β确定趋势值:

(3)

2 结果与分析

2.1 日尺度强降雨与风速时空变化特征

为分析强降雨事件及风速年际变化及空间分布,统计每个站点、每一年发生强降雨事件的总降雨量、总频率和风速的年平均值,并总结上游、中游和下游区域内的总体情况。表1为流域上游、中游和下游地区强降雨事件的总降雨量变化趋势。可以发现,强降雨总量最大的为下游地区,最小为上游地区,分别为532.72、321.72 mm,其分布规律与现有研究基本一致[16]。流域上游地区强降雨总量呈显著下降趋势,变化率为-0.5 mm/a,中游和下游为不显著增加趋势。图2展示了流域1961—2018年期间强降雨总量与频率年际变化趋势空间分布。由图可知,年强降雨总量趋势空间分布不均,空间上无明显的分布规律;年频率呈增加趋势的站点主要分布在流域中游地区,其中北部部分地区增加趋势明显。

表1 珠江流域上、中、下游1961—2018年面平均强降雨量及变化趋势

a)降雨量

b)频率图2 年强降雨量与频率变化趋势空间分布

表2和图3分别给出了流域上游、中游和下游地区的年平均风速变化趋势及空间分布情况。由表2可知,上游平均风速最大,为2.7 m/s,中游风速最小,为1.9 m/s。上游年平均风速均呈上升趋势,且通过95%显著性水平,变化率为0.01 m/s/a;与之相反,中游和下游平均风速呈显著下降趋势,变化率分别为-0.007 、-0.003 m/s/a。从图3可知,平均风速呈显著上升趋势的站点基本分布在上游地区,而中游大部分地区站点的风速呈现不显著下降趋势。

表2 珠江流域上、中、下游1961—2018年区域平均风速及变化趋势

图3 珠江流域年平均风速变化趋势空间分布

2.2 不同风速条件下日尺度强降雨阈值变化规律

为分析珠江流域上游、中游、下游地区不同风速下强降雨阈值的变化,将区域内(如上游)所有站点的日平均风速、日降雨量数据利用binning方法进行分类计算,结果见图4。由图可知,上游强降雨阈值随着风速的增加而减小,说明在风速较大条件下,强降雨量较小。中游和下游强降雨阈值与风速的对应关系在风速5 m/s以下较为相似,强降雨阈值基本上随着风速递增先增大后降低,在大约2 m/s的风速条件下,强降雨阈值达到最大,在60～80 mm之间,这说明中游和下游地区强降雨量并非随风速单调变化。值得注意的是,风速在5 m/s以上时,下游强降雨阈值出现个别较大值,当风速为5.4 m/s时,强降雨阈值约90 mm,说明个别情况下风速大时强降雨量级也较大。

注:绿色、蓝色和红色曲线分别为上游、中游和下游强降雨阈值滑动平均线。图4 上游、中游和下游强降雨阈值随风速变化关系

2.3 日尺度强降雨事件前后期风速变化特征

为研究珠江流域上游、中游、下游地区强降雨事件发生前后风速的变化特征,对区域内(如上游)1961—2018年发生的所有强降雨事件发生当天、发生前后2 d的风速进行统计平均,结果见图5。由图可知,上游、中游、下游地区强降雨发生当天平均风速分别为1.97、1.76、2.16 m/s。上游地区发生强降雨前2 d风速逐渐降低,下降平均速率约-0.065 m/s/d;强降雨发生后风速继续下降至约1.95 m/s,之后开始回升,且风速在强降雨发生后1 d出现显著性变化(降低)。与之相反,中游和下游地区强降雨发生前风速逐渐增大,发生前2 d至发生当天的风速平均增加速率分别为0.11、0.1 m/s/d,强降雨发生当天风速最大,且当天风速出现显著性变化(增大);强降雨发生后风速逐渐回落,至发生后2 d的风速平均下降速率分别为-0.12、-0.18 m/s/d。此外,3个地区强降雨发生后1 d风速均有不同程度的下降。综合可知,珠江流域强降雨发生前后风速均有明显的变化,但不同地区风速对强降雨的响应(减少或增加)并不一致。

注:横坐标“-2”、“-1”、“1”、“2”分别表示强降雨发生前2 d、前1 d、后1 d和后2 d,带“×”为风速变化通过学生t检验95%显著性水平。图5 上游、中游和下游强降雨事件发生当天及前后2 d风速变化

3 讨论

百分位值法是目前国内外定义极端降水事件的主要方法之一,其原理是将降水的逐年有雨天序列进行频率分析,一定程度上考虑了降水的空间差异性,但目前尚无流域统一的百分位选择标准,常用的有90%、95%和99%百分位等。研究表明,同一区域不同百分位值标准对应的研究成果并不相同,甚至差异明显。伍丽丽等[17]利用珠江流域51 a降水资料,通过比较90%、95%和97%百分位对应的极端降水阈值空间分布,发现百分位值标准越高,流域东西部地区极端降水阈值差别越明显,采用偏低(如90%)或偏高百分位均对结论合理性造成影响。基于此,本研究选用的95%百分位可认为合理考虑了流域东西部降水差异及研究结果的合理性。

强降雨和风速研究不可避免地受地形、数据质量等因素的制约,相同地区的研究结果可能存在差异。为规避地形因素的影响,以往研究者采用网格化数据进行研究,如Wu等基于网格化降水数据,发现珠江流域1961—2013年上游极端降雨呈下降趋势,中下游为上升趋势,且中游增加趋势较上游、下游明显[18]。本研究中,上游强降雨量减少而中下游增加(表1),与该研究结论基本一致,可认为本研究与基于网格化数据的研究结果差别不大。同样在风速变化研究上,有关研究表明珠江流域上游风速表现为增强趋势而中下游为减弱趋势[19],这与本研究相关结论吻合(表2),说明本研究中站点风速与网格化风速数据差异不明显。另外,鉴于本研究采用站点较多(180多个测站),本研究中强降雨和风速空间分布特征较以往有关基于站点数据的研究结果要复杂、规律性也较低。

在强降雨阈值与风速关系分析中,上游强降雨阈值随风速增加而降低,中下游随风速先递增后下降,但下游风速较大时强降雨阈值出现极大值,特别当风速为5.4 m/s时,强降雨阈值约90 mm,说明风速大时强降雨量级也较大,这可能与下游地处沿海、易发生台风、强对流等极端天气有关[20]。除此特殊情况外,中下游强降雨阈值在2 m/s风速条件下达到极大值。这些均说明风速越大,强降雨量级不一定越高,因此,现实中需要结合其他天气条件综合确定强降雨情况。

4 总结

以珠江流域为研究区,通过Mann-Kendall等方法分析了流域内183个气象站1961—2018年日降雨、风速资料,总结了日尺度强降雨与风速时空变化特征以及强降雨发生前后风速的响应规律,得到如下结论。

a)流域上游年强降雨总量减少趋势明显,但中下游趋势不明显,上游年平均风速呈显著上升趋势,中游年平均风速变化趋势与上游相反,下游年平均风速变化不明显。

b)流域上游强降雨阈值随着风速的增加而减小,中下游强降雨阈值随着风速先递增后下降。

c)珠江流域强降雨事件发生前后风速出现明显变化,上游强降雨发生前风速逐渐下降,强降雨发生第2天开始回升,中下游强降雨发生前风速增加,强降雨发生后风速逐渐下降。

本研究结果将丰富珠江流域极端降雨时空变化规律理论体系,提高强降雨与风速的响应关系认识,同时有助于强降雨早期症候快速诊断、强降雨预报、预防规避强降雨导致的洪涝等灾害具有重要的参考意义。