2. 贵州省气象台, 贵阳 550000;
3. 贵州省遵义市播州区气象局, 遵义 563100
2. Guizhou meteorological station, Guiyang 550000;
3. Bozhou District Meteorological Bureau of Zunyi of Guizhou Province, Zunyi 563100
短时强降水一般突发性强、局地性明显、预报难度大,容易引发山洪、滑坡、泥石流、城市内涝等气象灾害,如:2010年8月7日夜间,甘肃舟曲突降暴雨,40多分钟内降水量达97 mm,突破当地有气象记录以来极值,引发特大山洪和泥石流等地质灾害(曲晓波等,2010;李泽春等,2019)。2017年5月7日,广州经历了一次罕见的局地特大暴雨事件,广州市增城区新塘镇等地出现了小时雨量(以下统一使用R1h表示)超过180 mm、3 h雨量(以下统一使用R3h表示)超过330 mm的极端强降水事件,导致了严重的经济损失(傅佩玲等,2018)。国内外许多气象工作者针对短时强降水开展了大量研究工作(杨晓霞等,2008;申莉莉等,2018;王婧羽等,2019),取得了一定的研究成果。陈炯等(2013)使用1991—2009年全国876个基本基准气象站整点逐时降水资料,通过不同时段的发生时次频率分析,给出了中国暖季(4—9)月不小于10、20、30、40、50 mm·h-1短时强降水的时空分布特征,指出我国不同区域短时强降水的气候特征差异显著,其中贵州东部是短时强降水较为集中区域。毛冬艳等(2018)使用1981—2010年西南地区389个国家级地面气象站逐小时降水数据对西南地区短时强降水的气候特征进行了分析,指出贵州东南部、四川盆地西南部和云南东南部是短时强降水高发区。
贵州地处青藏高原东南侧、云贵高原东斜坡上,境内具有特殊地形地貌条件,山高坡陡,河流纵横,短时强降水频发,山洪、滑坡、泥石流等灾害多发,如:2011年6月5日黔西南州望谟县出现短时强降水,打易镇R1h达105.9 mm,累计雨量315 mm,造成8万人受灾,21人死亡,31人失踪,直接经济损失4.7亿元。2014年8月11日,贵州省习水县出现局地特大暴雨,良村镇累计雨量达333.2 mm,出现连续6 h短时强降水,且连续2 h雨强超过60 mm·h-1,强降雨叠加特殊地形地貌,造成了严重山洪、滑坡、泥石流,导致财产损失惨重,因灾死亡13人(肖蕾等,2015)。因此,深入细致研究贵州短时强降水发生规律很有必要。针对贵州短时强降水,王芬等(2017)利用黔西南2006—2016年逐小时降水量,在区分量级的前提下,分析短时强降水的空间、多模态及日变化特征,比较了各个级别的短时强降水异同点。彭芳等(2012)利用贵州区域84测站1991—2009年汛期(4—9月)逐小时降水量资料,采用百分位阈值法计算出R1h的95百分位和99百分位强降水阈值,得出强降水阈值的空间分布,利用阈值分别确定各站点强降水事件,统计分析4—9月各站点强降水发生频次,能够反映出贵州短时强降水的气候分布特征,数据因地制宜,对小范围站点监测分析实用性强,但由于不同站点标准不同,而预报预警中习惯于使用同一标准评判比较,在实际业务中使用具有一定难度,可操作性不强。周明飞等(2016)分析了贵州2004—2014年短时强降水的时空分布、环境物理量特征以及对流云团的发展生消特征,侧重于物理量场和对流云团的生消发展分析,仅对贵州短时强降水(R1h≥20 mm·h-1、R1h≥50 mm·h-1)和最大雨强的空间分布特征和短时强降水的年、月、日变化特征作了简要分析。
本文采用中央气象台对短时强降水的定义标准:R1h≥20 mm,结合贵州观测资料,选用贵州省84个国家站2005—2018年的逐小时降水量资料,采用统计诊断分析方法,对贵州短时强降水进行分级统计,结合地形特征,从年、月、旬、日不同时间尺度详细分析贵州短时强降水的空间分布特征。随着气候业务需求精细化程度不断提高,本文还对各站点最大雨强和短时强降水的平均雨强空间分布及短时强降水最早出现旬、最晚出现旬、出现概率最大旬等加以分析,以期对贵州各地雨强分布、雨水集中期有初步认识。在以往业务中常发现,3 h及以上持续强降水累计雨量大,极易造成严重灾害,因此本文在以往只注重分析R1h特征的基础上,增加R3h特征分析,能够为预警预报提供更加科学、实际的指导,R3h与R1h采用同样的方法,在区分量级前提下,分级统计分析R3h时空分布特征。文章资料完整、分析全面细致,能为贵州气候预测和预报预警提供详细、可靠的参考依据。
1 研究区概况及资料说明图 1为贵州省地形及站点信息分布图,由图 1可见,贵州界于103°36′—109°35′E,24°37′—29°13′N之间,地势西高东低,自中部向北、东、南三面倾斜,西部海拔在2 400~1 200 m之间,中部海拔在1 200~1 800 m之间,东部海拔低于800 m,中西部以高山为主,东部以低山丘陵为主,构成三级小阶梯面。贵州西北部高山属乌蒙山系,乌蒙山东北-西南走向,由云南延伸入黔,绵延于威宁、赫章等地。坐落在毕节市赫章县南部的韭菜坪,其主峰海拔2 900.6 m,是乌蒙山的最高峰,也是贵州全省海拔最高的山峰,素有"贵州屋脊"之称。贵州北部娄山山脉东北-西南走向横亘遵义市,将遵义市分割成娄山主脉以北的高山沟谷和以南的低山丘陵。在东部低山丘陵间屹立着苗岭山脉主峰雷公山和武陵山脉主峰梵净山。图 1可见,贵州省西南部“喇叭口”地形特征明显,黔西南的望谟、册亨、贞丰,安顺的紫云、关岭、镇宁以及黔南的罗甸等地处在开口朝东南方向的“喇叭口”地形内,而贵州东南部三都、都匀、丹寨、雷山等地则处于雷公山南侧开口朝偏南方向的“喇叭口”和东南方向的河谷流域叠加区,均兼有低层东南气流的“迎风坡”地形特征。
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图 1 贵州省地形及站点信息分布图 Fig. 1 Topography and station distribution in Guizhou Province. |
本文选取贵州省84个国家站2005—2018年逐小时降水量(R1h)和滑动逐3 h降水量资料(R3h)。所有数据通过贵州省数据中心质量控制及均一性检验,并通过信息化处理(时间均为北京时)。由于部分雨量数据疑误但未作删除处理而直接进入数据库,因此,本文对R1h≥60 mm的数据,运用周边站点降雨情况及本站降雨序列图等多方对照核实,排除可疑数据,确认数据真实性后使用。本文使用的逐小时资料是指过去1 h降雨量,根据整点划分,连续强降水可能被划分到两个时段,造成统计短时强降水频次低于实际发生频次,同理,可能造成R1h小于实际滑动累计产生的小时雨强,而R3h是指滑动连续3 h降雨量,可能存在同一站点超过3 h连续强降水或1 h降雨量超过某一等级阈值时,部分时段雨量被重复计算,导致统计次数高于实际发生频次。
采用中央气象台对短时强降水的定义标准:R1h≥20 mm。1个站点出现R1h≥20 mm,记为1次;1个站点多个小时达到标准时,次数累计;多个站点R1h同时大于等于20 mm,站次数累加,R3h次数统计与R1h相同。我国天气预报业务中一般指R1h≥ 20 mm或R3h≥50 mm以上的降水事件称为短时强降水(孙继松,2017)。参考该标准,将短时强降水分为20≤R1h < 40、40≤R1h < 60、60≤R1h < 80、R1h≥80 mm四个等级和逐3 h降水量分为50≤R3h < 80、80≤R3h < 100、R3h≥100 mm三个等级。
2 短时强降水时空分布 2.1 空间分布图 2给出2005—2018年贵州省不同等级短时强降水站次数空间分布,由图 2a分析得出,短时强降水共出现5 981站次,年均427.2站次,短时强降水空间分布与地形特征密切相关,总体呈现南多北少、东多西少的特征,与前人用阈值法研究得出的极端降水阈值分布呈南高北低、东高西低态势一致(甘文强等,2018)。在贵州西南部和东南部有2个短时强降水高发区(>100站次),分别记为Ⅰ、Ⅱ,高发区Ⅰ包括黔西南州东部、安顺大部、六盘水市东部、贵阳市西南部,最多为安顺镇宁125次,高发区Ⅱ包括黔东南州雷山、丹寨,黔南州三都、独山等县,最多为雷山110次。在贵州东部有2个次高发区(75~100站次),分别记为Ⅲ、Ⅳ,其面积均较小,次高发区Ⅲ在铜仁梵净山东侧的江口(82次)、松桃(79次),次高发区Ⅳ在黔东南州的天柱(86次)。短时强降水低发区(< 50站次)主要有2个,分别记为Ⅴ、Ⅵ,低发区Ⅴ包括贵州省西北部毕节城区、威宁、赫章、大方、黔西等县,最少为赫章32次;低发区Ⅵ包括贵州北部遵义市仁怀、桐梓、正安,最少为桐梓35次。结合贵州地形(图 1)分析发现,高发区Ⅰ处在黔西南至安顺开口向东南兼有“迎风坡”和“喇叭口”的地形内,低层东南气流进入“喇叭口”,地形收缩使气流辐合增强,易产生更大降水。“迎风坡”地形爬坡对气流的强迫抬升和辐合作用,使该区域“雨更多”、“雨更大” (李跃清,2011)。高发区Ⅱ和次高发区Ⅲ分别处在雷公山南侧和梵净山东侧,高发区Ⅱ处在雷公山南侧开口朝偏南方向的“喇叭口”和东南方向的河谷流域叠加区,偏南气流进入“喇叭口”,地形收缩、辐合增强,导致降水加强,叠加“狭管效应”作用,使高发区Ⅱ降水频次多、强度大。次高发区Ⅲ处在梵净山东侧,该区域降水分布与有关学者(杨群等,2016) 提出的强降水主要位于梵净山东侧江口县、松桃县境内的研究结果一致,有学者(陈军等,2020) 进一步研究表明梵净山东侧强降水区的形成有三种机制:迎风坡山脚多次触发对流形成雨量叠加效应、地面中尺度辐合线自身触发组织对流、回波沿地面中尺度辐合线东移形成“列车效应”。而低发区Ⅴ多位于贵州高原西部高海拔地区,夏季影响贵州较多的东北路径弱冷空气难以爬坡到达该区域,加之高海拔地区空气相对干燥,使得该区域水汽条件和动力条件同时达到短时强降水标准的次数较少,特别是发生次数最少的赫章,恰恰处在乌蒙山最高峰韭菜坪北面的背风坡一侧。低发区Ⅵ位于娄山山脉主脉低层东南气流的背风坡一侧,山脉对低层水汽和东路冷空气的阻挡不利于强降水的产生。由此可见,短时强降水的高发区和低发区分布与地形特征密切相关。
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图 2 2005—2018年贵州省不同等级短时强降水站次数空间分布 (a. 20 mm及以上;b. [20, 40) mm;c. [40, 60) mm;d. [60, 80) mm) Fig. 2 Spatial distribution of short-time heavy precipitation in different grades (a. 20 mm and above, b. 20-40 mm, c. 40-60 mm, d. 60-80 mm) during 2005—2018 in Guizhou Province. |
进一步分析四个等级短时强降水站次数的空间分布。由图 2b分析得出,20≤R1h < 40 mm等级的短时强降水站次数高达5 261站次,占比88.1%,西南部和东南部存在两个高发区,强中心分别为安顺市紫云县(107次)和黔东南州雷山(96次);在铜仁市东南部和黔东南州东北部存在次高发区,中心为黔东南州天柱县(80次);在毕节和遵义中北部存在低发区,最少为毕节市赫章县(29次),黔东南西北部、黔南北部存在另一个低发区。由图 2c分析得出,40≤R1h < 60 mm等级的短时强降水站次数为644站次,占比10.8%,在贵州西南部和南部存在高发区,强中心是黔西南州望谟县(24次);黔南州东部和黔东南州西部雷公山南侧存在次高发区,强中心为黔南州三都县(14次),在铜仁东部存在另一个次高发区,强中心为铜仁市区(13次),贵州省西部、北部和中部大部分地区为低发区。由图 2d可见,60≤R1h < 80 mm等级的短时强降水出现次数较少,共出现64站次,占比1%,分布较为分散,主要分布在贵州省中部到西南部一线,最多为黔南州三都县(5次),其次为黔东南州雷山县4次。而R1h≥80 mm的短时强降水14 a只出现在石阡、福泉、贞丰、罗甸、平坝5个站点各1次,结合贵州地形(图 1)可见,这5个站点均处在低层东南气流的迎风坡一侧。
2.1.2 最大雨强和平均雨强空间分布图 3为2005—2018年贵州各地最大雨强和短时强降水平均雨强的空间分布。由图 3a可见,最大雨强(Rmax)与R1h≥20 mm(图 2a)的空间分布大致相同,一般南部大于北部、中东部大于西部,局部存在差异。最大雨强分布存在3个大值区(Rmax>70 mm·h-1),分别记为A、B、C,强降水区A位于黔西南东部、黔南西部、安顺市平坝县和毕节市黔西县,最大雨强为黔西南贞丰县(87.4 mm·h-1);强降水区B位于黔南州东部、黔东南州西部,最大雨强为黔南州福泉市(89.7 mm·h-1);强降水区C位于铜仁市石阡县100.1 mm·h-1。弱降水区(Rmax < 50 mm·h-1)主要分布在毕节西部、遵义市习水县和道真县、铜仁市德江县、黔东南州镇远县和黔西南州普安县,最小为道真(41.8 mm·h-1)。
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图 3 2005—2018年贵州各地最大雨强(a)和短时强降水平均雨强(b)空间分布(单位: mm·h-1) Fig. 3 Spatial distribution of (a) maximum rainfall intensity and (b) short-term average rainfall intensity (unit: mm·h-1) in Guizhou from 2005 to 2018. |
平均雨强(Rave)空间分布(图 3b)显示,整体呈现南强北弱的特征,最强为黔西南州望谟县(32.3 mm·h-1),其次为黔南州罗甸县(32.2 mm·h-1),望谟和罗甸均处在图 1所示的“喇叭口”地形内,最弱为毕节市纳雍县(26.4 mm·h-1),其次为遵义道真县(26.5 mm·h-1)。
2.2 时间分布 2.2.1 年际分布图 4给出2005—2018年贵州省不同等级短时强降水站次数年际变化和标准差分布。从图 4a可见,2005—2013年强降水站次大多处于年均值(427.2站次)之下,2011年达到最低值275站次;2014年站次数骤然增加至564站次,2015年继续增加到最大值662站次,其后迅速回落到比年均值略高的位置小幅变化,这与周明飞等(2016)的分析结果一致。各等级短时强降水站次数与总站次数的年际变化特征大致相同,2014和2015年在各个等级中均为最大值。
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图 4 2005—2018年贵州省不同等级短时强降水站次数年际变化(a,黑虚线为14 a短时强降水总次数的年平均值)和标准差分布(b) Fig. 4 (a) Interannual variation of the number of short-time heavy precipitation events with different grades in Guizhou Province from 2005 to 2018 (a, the black dotted line is the annual average of the total number of short-term heavy precipitation stations in 14 years) and (b) the distribution of standard deviation. |
标准差表征各站点短时强降水年际变化的离散程度,对比短时强降水总站次数(图 2a)与标准差分布(图 4b)发现,短时强降水各站点年际变化在高发区离散度较大,最大为雷山5.26,其次为镇宁4.88,再次为清镇4.46,以上站点均为短时强降水高发点,而西北部低发区离散度较小。
2.2.2 月际分布将短时强降水分为20≤R1h < 40、40≤R1h < 60、60≤ R1h < 80、R1h≥80 mm四个等级,图 5给出2005—2018年贵州省不同等级短时强降水站次数的月际变化。由图 5可见,20≤R1h < 40 mm曲线呈现单峰型,5—8月是短时强降水高发时段,占全年短时强降水站次数的72%,6月达到峰值(1 393站次);40≤R1h < 60 mm曲线也呈现单峰型,主要集中在5—8月,占全年短时降水站次的86%,6月达到峰值(200站次);60≤R1h < 80 mm基本集中在5—9月,初夏(5—6月)最为集中,占年总站次数的57%,最多为6月23站次,其次为5月13站次;而对于R1h≥80 mm的短时强降水,14 a仅出现5站次,年均0.36站次,且4次都集中出现在6月。
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图 5 2005—2018年贵州省不同等级短时强降水站次数的月际变化 Fig. 5 Monthly variation of short-time heavy rainfall in Guizhou Province from 2005 to 2018. |
统计每月有n个站点同时出现短时强降水的年平均次数,取n=1、2、3、4、5和n≥6,表 1为2005—2018年贵州各月同时出现不同站数短时强降水的年平均次数,由表 1得出,短时强降水主要以单站出现的局地性降水为主,同时有3站以上出现的情况很少,以5—7月次数较多,其中6月最多,这说明了贵州6月份的区域性强降水过程比其它月份多。
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表 1 2005—2018年贵州各月同时出现不同站数短时强降水的年平均次数 Table 1 Annual average number of short-time heavy rainfall with different number of stations in each month. |
气象要素的旬分布对于中长期预报非常重要,因此,本文将1年分为36旬,依次用1、2……36表示,统计每站短时强降水开始出现、概率最大和结束的旬数,图 6给出2005—2018年贵州省短时强降水最早出现旬、最晚出现旬、出现概率最大旬以及概率最大旬及其前后各两个旬的总概率。由图 6a可见,短时强降水最早出现旬数整体呈现南早北晚、东早西晚的特征,这与贵州省主雨带自东南向西北逐步推进有关,主要是因为西太平洋副热带高压逐渐西伸北抬所致。出现最早的是黔东南州黎平县,在2月下旬。黔东南州大部、黔南州中部、遵义市中东部等区域出现较早,大多最早出现在3月中下旬。而毕节市、六盘水市、黔西南州西部出现时间较晚,最早出现在4月下旬到5月中旬。从图 6b可以看出,短时强降水结束日期整体呈西部早东部晚,北部早南部晚的特征(遵义东部、铜仁西部局地结束晚例外),最早为遵义赤水市在9月上旬结束,大部地区在10月结束。由图 6c分析得出,短时强降水出现概率最大旬大多出现在16—18旬(即6月),最早为遵义市湄潭县、播州区和黔东南州榕江县出现在5月上旬。毕节市西部、遵义市东北部、铜仁市中西部、黔东南州北部等地出现在7月下旬到8月上中旬。最晚为铜仁市印江县、江口县出现在9月上旬。如图 6d所示, 概率最大旬及其前后各两个旬的总概率,表征短时强降水的集中程度,在此5旬内,概率越大,短时强降水出现时间段越集中。西部降水较为集中,概率达到40%以上,其中毕节市城区、赫章县、纳雍县、织金县和遵义市赤水市、习水县达到50%以上,说明降水集中,中北部概率较低,最低为遵义市湄潭县的20.8%,说明湄潭的短时强降水开始早结束晚。
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图 6 2005—2018年贵州省短时强降水最早出现旬(a)、最晚出现旬(b)、出现概率最大旬(c)以及概率最大旬及其前后各两个旬的总概率(d) Fig. 6 The probability of (a) the first ten days, (b) the last ten days, (c) the maximum ten days, and (d) the total probability the two ten days before and after the maximum ten days and the last ten days in Guizhou Province in 2005-2018. |
图 7为2005—2018年贵州省不同等级短时强降水站次数日变化曲线,可见日变化曲线呈单峰型,12时最少,之后缓慢上升,在02时达到峰值(433站次),之后再缓慢下降。短时强降水多出现在傍晚到夜间,其中21时至次日07时为高发时段,占全部时段的64%,这与贵州多夜雨气候特征吻合(于俊伟,2010)。分级短时强降水与总的短时强降水日变化特征基本一致,60≤R1h < 80 mm和R1h≥80 mm,在8—15时时间段,两个等级短时强降水在7个时次间总共只出现4站次,而23—02时相对集中,4个时次就出现29站次。
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图 7 2005—2018年贵州省不同等级短时强降水站次数日变化 Fig. 7 Daily changes of short-time heavy precipitation events of different grades in Guizhou Province from 2005 to 2018. |
根据贵州降水的日变化南北位移特征,将一天分为14—16时,17—19时,20—22时,23—01时,02—04时,05—07时,08—10时,11—13时共8个时段,计算每个站点各时段占全天短时强降水次数的比例Rt(以下统一使用Rt表示,其中t表示时段)。图 8给出2005—2018年贵州Rt随经度的分布及其线性拟合线,由图 8分析可知,14—16时,R14-16值较低、随经度几乎无变化(斜率为0);17—19时,R17-19西部增长幅度较大,斜率为负值;20—22时,R20-22西部继续大幅增长,东部变化较小,斜率绝对值继续增大,斜率仍为负值;23— 01时,R23-01西部继续大幅增长,出现概率超过20%,东部小幅增加,斜率仍为负值,绝对值达到最大(2.8568);02—04时,R02-04西部开始减小,东部继续增大,全省分布均匀,斜率为0;05—07时,R05-07西部大幅减小,东部却继续增大,东部边缘占比超过20%,达到峰值,斜率为正值;08—10时,R08-10西部和东部同时减小,斜率仍保持为正值;11—13时,R11-13西部和东部继续减小,斜率仍保持为正值。也就是说,贵州短时强降水日变化空间分布特征为傍晚到前半夜主要发生在西部,而后半夜降水逐渐东移南压,集中在东部和南部地区,中午前后全省均较少出现短时强降水。
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图 8 2005—2018年贵州省Rt随经度的分布及其线性拟合线 (**表示在α=0.01的显著性水平下,该线性趋势是显著的) Fig. 8 Distribution of Rt with longitude and its linear fitting line in Guizhou Province from 2005 to 2018 (** Indicates that the linear trend is significant at the significance level of 0.01). |
上述趋势符合贵州大部分强降水个例特征,受贵州省西北部特殊地形影响,一般午后到傍晚降水回波从贵州西北部毕节境内生成,在高空槽前西南气流引导下,回波向偏东或东北方向移动发展,随着高空槽逐步东移靠近,主雨带在夜间逐渐向东南压而影响全省。由于贵州高原的西高东低地形特征,贵州大部地区处于西风带系统的下坡和低层东南气流的迎风坡一侧。高空槽和低涡(切变)在夜间东移时下坡加强,同时受中西部高山向东部、南部低山丘陵过渡的迎风坡地形影响,使得贵州东部和南部降水更强,出现短时强降水的概率较大。有研究表明(王东阡和张耀存,2012),西南低空急流具有明显的日变化特征,在夜间和早晨急流发生频数都很高,我国东南地区超过80%的西南低空急流出现在夜晚。而在白天和傍晚则基本没有低空急流发生。受西南气流的日变化特征影响,往往在后半夜,降水系统影响贵州东部和南部地区时,低层南风增强,水汽和能量输送加大,这也是东部和南部地区降水更强,出现短时强降水概率更大的原因之一。
总而言之,受贵州特殊地形和西南气流的日变化特征影响,短时强降水概率呈现东高西地、南高北低的特征。
3 逐3 h降水时空分布 3.1 逐3 h降水空间分布将贵州省2005—2018年逐3 h降水站次数分为50≤R3h < 80、80≤R3h < 100、R3h≥100 mm三个等级,统计分析发现,50≤R3h < 80 mm出现站次最多(2518站次),占比85.2%;80≤R3h < 100 mm站次数迅速减少到313站次,仅占比10.6%;R3h≥100 mm在14 a共出现123站次,占比4.2%。图 9给出2005—2018年不同等级逐3 h降水站次数空间分布,如图 9a所示,50≤R3h < 80 mm的站次数分布存在三个大值区和两个大值单点,对照图 1发现,在贵州西南部的喇叭口地形内存在大值中心①,其中最多为镇宁81次;在贵州东南部雷公山南侧为中心②,其中最多为三都61次;在贵州东北部梵净山东侧存在中心③,其中最多为铜仁市区46次;而在贵州东部天柱县和北部凤冈县存在两个大值单点④ (天柱43次)和⑤(凤冈41次)。80≤R3h < 100 mm的站次数分布存在三个大值中心(图略),与50≤R3h < 80 mm(图 9a)中前3个大值中心位置大致相同,即贵州西南部喇叭口地形①、东南部雷公山南侧②、东北部梵净山东侧③。由图 9b可见,R3h≥100 mm的站次数分布较为零散,经中部贵阳大致呈西南-东北向带状分布,以望谟11次最多,其次为印江和石阡8次,遵义中西部、毕节西部、六盘水西部未出现过R3h≥100 mm的站点。结合图 1中贵州地形分析发现,R3h≥100 mm的降水多发生在高山向低山丘陵的过渡地带、喇叭口地形内和雷公山南侧喇叭口地形与河谷地形重叠区域,与天气学理论相符(朱乾根等,2007),而贵州西北部高海拔地区少有发生。
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图 9 2005—2018年贵州省不同等级逐3 h降水站次数空间分布 (a. 50-80 mm;b. 100 mm及以上) Fig. 9 Distribution of precipitation times by three grades from 2005 to 2018 (a. 50-80 mm; b. 100 mm and above) |
对比分析图 9a与R1h的总站次数空间分布(图 2a) 发现,其空间分布特征大体一致,总体呈南多北少、东多西少态势,均存在三大高发中心,高发中心范围和站次数局部存在差异。
3.2 逐3 h降水时间分布由逐3 h降水的年际变化趋势分析得出(图略),R3 h与R1h的年际变化(图 4a)相比,各等级站次数不同,但趋势表现为一致性,显著特征均为2014和2015年陡然增加。R3h三个等级降水站次数的年变化总体趋势较为一致,在2013年之前年际变化不大,仅在2007和2008年小幅上升,而在2014年陡然增加,2015年继续大幅增加达到峰值,2016年迅速回落,之后小幅变化。图 10给出了贵州2005—2018年不同等级逐3 h降水站次数的月际和日变化特征。由图 10a可见,三个等级降水站次数的月变化趋势也基本一致,均呈单峰型,在6月达到峰值,50≤R3h < 80 mm峰值特征最为典型,而80≤R3h < 100 mm和R3h≥100 mm两个等级单峰特征不标准,均在8月出现站次数多余7月而呈现次峰值。由降水的月分布可见,在刚过汛期(4—9月) 的10月份仍有R3h≥100 mm强降水发生,预报预警中不可掉以轻心。因连续强降水累计雨量大,极易造成气象灾害,在业务使用时,应更加关注短时强降水产生后,接下来降水演变情况,结合临近雷达卫星资料,为做好短时强降水精准预警服务提供有力保障(余小鼎,2010;段鹤等,2013)。图 10b为不同等级逐3 h降水站次数的日变化,图 10b可见,日变化特征呈单峰型,表现在夜间到早晨(20时至次日07时)多发,在01时达到峰值,中午12时前后最少。各等级降水日变化分布可见,前两个等级50≤R3h < 80 mm、80≤R3h < 100 mm在一天中每个时次均有出现,而R3h≥100 mm仅出现在18时—次日11时,也即午后(12—17时)无R3h≥100 mm的强降水发生。
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图 10 贵州2005—2018年不同等级逐3 h降水站次数的月际(a)、日(b)变化特征 (图(b)横坐标时次为逐3 h降水的起始时次) Fig. 10 (a) Monthly and (b) daily variation characteristics of the number of precipitation events with different grades in Guizhou Province during 2005-2018 (Fig. 10b abscissa time is the starting time of precipitation by 3 hours) |
将图 10a与不同等级R1h站次数的月际变化(图 5)对比分析,可见,趋势基本一致,呈单峰型,两者各等级站次数均在6月份最多。同样将图 10b与不同等级R1h站次数的日变化(图 7)对比分析,R1h和R3h的各等级在不同时段出现站次数有差异,但日变化趋势表现为一致性,即主要集中在夜间到早晨,中午12时前后较少出现。
综上所述,R1h和R3h时间分布趋势表现为一致性,各等级在不同时间尺度出现站次数有差异。
4 结论通过对2005—2018年贵州省84个国家气象站逐小时降水量进行统计分析,得出以下结论:
(1) 14 a中短时强降水共出现5 981站次,年均427.2站次,短时强降水空间分布与地形特征密切相关。整体呈现南多北少、东多西少的特征,贵州西南部“喇叭口”地形内,东南部雷公山南侧“喇叭口”地形与河谷地形重叠区域为短时强降水高发区,东北部铜仁梵净山东侧和东部天柱附近为次高发区,西北部的毕节、遵义为低发区。
(2) 短时强降水前三个等级20≤R1h < 40、40≤R1h < 60、60≤R1h < 80 mm出现的站次数占比分别为88.1%、10.8%、1%,而R1h≥80 mm的短时强降水14 a只出现在石阡、福泉、贞丰、罗甸、平坝5个站点各1次。短时强降水最大雨强一般南部大于北部、中东部大于西部,平均雨强整体呈现南强北弱的空间分布特征。
(3) 短时强降水年际变化曲线显示,2005—2013年强降水站次大多处于年均值(427.2站次)之下,2011年达到最低值275站次;2014年站次数骤然增加至564站次,2015年继续增加到最大值662站次,其后迅速回落到比年均值略高的位置小幅变化。短时强降水各站点年际变化在高发区离散度较大,在贵州西北部低发区离散度较小。
(4) 短时强降水月际变化呈单峰型,5—8月是短时强降水高发时段,6月达到峰值。短时强降水主要以单站出现的局地性降水为主,同时有3站以上出现的情况很少,其中以6月最多。短时强降水最早出现旬数整体呈现南早北晚、东早西晚的特征,结束日期整体呈西早东晚,北早南晚的特征。短时强降水概率最大旬大多出现在6月。短时强降水在贵州西部地区出现时段较为集中,在概率最大旬及其前后各两个旬的总概率共5旬内,概率达到40%以上,而中北部降水不集中,概率较低。
(5) 短时强降水日变化呈单峰型,21时至次日07时为高发时段,占全部时段的64%,夜雨特征明显,中午12时前后出现最少。60≤R1h < 80 mm和R1h≥80 mm的两个等级,在8—15时7个时次间总共只出现4站次,而23—02时仅4个时次就出现29站次。日变化的空间分布特征为傍晚到前半夜主要出现在西部,后半夜逐渐东移集中在东部和南部地区,中午前后全省均较少出现短时强降水。受贵州特殊地形和西南气流的日变化特征影响,短时强降水概率呈现东高西地、南高北低的特征。
(6) R1h和R3 h空间分布特征大体一致,总体呈南多北少、东多西少态势,均存在三大高发中心,其范围和站次数局部存在差异。R1h和R3 h时间分布趋势表现为一致性,各等级在不同时间尺度出现站次数有差异。
陈军, 何为, 杨群, 等. 2020. 低层偏东气流对贵州梵净山东侧强降水的作用[J]. 暴雨灾害, 39(2): 158-166. DOI:10.3969/j.issn.1004-9045.2020.02.006 |
陈炯, 郑永光, 张小玲, 等. 2013. 中国暖季短时强降水分布和日变化特征及其与中尺度对流系统日变化关系分析[J]. 气象学报, 71(3): 367-382. |
段鹤, 夏文梅, 苏晓力, 等. 2014. 短时强降水特征统计及临近预警[J]. 气象, 40(10): 1194-1206. DOI:10.7519/j.issn.1000-0526.2014.10.004 |
傅佩玲, 胡东明, 张羽, 等. 2018. 2017年5月7日广州特大暴雨微物理特征及其触发维持机制分析[J]. 气象, 44(4): 500-510. |
甘文强, 李刚, 万雪丽. 2018. 近57a5-9月贵州极端强降水变化特征[J]. 干旱气象, 36(4): 617-623. |
李华宏, 胡娟, 闵颖, 等. 2017. 云南短时强降水时空分布特征分析[J]. 灾害学, 32(3): 57-62. DOI:10.3969/j.issn.1000-811X.2017.03.011 |
李跃清, 张晓春. 2011. "雅安天漏" 研究进展[J]. 暴雨灾害, 30(4): 289-295. DOI:10.3969/j.issn.1004-9045.2011.04.001 |
李泽椿, 谌芸, 张夕迪, 等. 2019. 中央气象台暴雨预报业务的发展及思考[J]. 暴雨灾害, 38(5): 407-415. DOI:10.3969/j.issn.1004-9045.2019.05.002 |
毛冬艳, 曹艳察, 朱文剑, 等. 2018. 西南地区短时强降水的气候特征分析[J]. 气象, 44(8): 1042-1050. |
彭芳, 吴古会, 杜小玲. 2012. 贵州省汛期短时降水时空特征分析[J]. 气象, 38(3): 307-313. |
曲晓波, 张涛, 刘鑫华, 等. 2010. 舟曲"8.8" 特大山洪泥石流灾害气象成因分析[J]. 气象, 36(10): 102-105. DOI:10.7519/j.issn.1000-0526.2010.10.017 |
申莉莉, 张迎新, 隆璘雪, 等. 2018. 1981-2016年京津冀地区极端降水特征研究[J]. 暴雨灾害, 37(5): 428-434. DOI:10.3969/j.issn.1004-9045.2018.05.005 |
孙继松. 2017. 短时强降水和暴雨的区别与联系[J]. 暴雨灾害, 36(6): 498-506. DOI:10.3969/j.issn.1004-9045.2017.06.002 |
王东阡, 张耀存. 2012. 中国东部西南低空急流日变化特征及其机制[J]. 地球物理学报, 55(8): 2498-2507. |
王芬, 严小冬, 谷晓平, 等. 2017. 2006-2015年黔西南初夏短时强降水时空特征分析[J]. 暴雨灾害, 36(5): 460-466. DOI:10.3969/j.issn.1004-9045.2017.05.008 |
王芬, 王文勇, 李阳. 2018. 黔西南短时强降水时空特征分析[J]. 沙漠与绿洲气象, 12(5): 45-51. |
王婧羽, 李哲, 汪小康, 等. 2019. 河南省雨季短时强降水时空分布特征[J]. 暴雨灾害, 38(2): 152-160. DOI:10.3969/j.issn.1004-9045.2019.02.007 |
肖蕾, 郭晓超, 姚正兰, 等. 2015. 习水2014年8月11日特大暴雨天气过程成因分析[J]. 贵州气象, 39(5): 19-23. DOI:10.3969/j.issn.1003-6598.2015.05.004 |
于俊伟, 吴战平, 高秋沙. 2010. 贵州的夜雨特征[J]. 贵州气象, 34(2): 13-17. DOI:10.3969/j.issn.1003-6598.2010.02.003 |
杨群, 陈关清, 方标, 等. 2016. 梵净山一次局地特大暴雨雷达回波特征分析[J]. 干旱气象, 34(5): 820-827. |
余小鼎. 2013. 短时强降水临近预报的思路与方法[J]. 暴雨灾害, 32(3): 202-209. DOI:10.3969/j.issn.1004-9045.2013.03.002 |
杨晓霞, 王建国, 杨学斌, 等. 2008. 2007年7月18-19日山东省大暴雨天气分析[J]. 气象, 34(4): 61-70. |
周明飞, 熊伟, 杜小玲. 2016. 贵州近10年短时强降水统计分析[J]. 成都信息工程大学学报, 31(4): 425-432. DOI:10.3969/j.issn.1671-1742.2016.04.017 |
朱乾根, 林锦瑞, 寿绍文, 等. 2007. 天气学原理和方法[M]. 第四版. 北京: 气象出版社, 345.
|
赵玉春, 崔春光. 2010. 2010年8月8日舟曲特大泥石流暴雨天气过程成因分析[J]. 暴雨灾害, 29(3): 289-295. DOI:10.3969/j.issn.1004-9045.2010.03.015 |