2008—2017年深圳降水时空特征研究

0 引言

近年来，全球气候变暖影响着全球的气候条件，特别是降雨特征的变化。降雨时空的分布不均匀性，可能造成区域干旱或者季节性的水资源短缺[1]，这使得分析各地区降雨的时空分布特征显得极为重要。深圳地处广东省南部滨海地区，是中国高新技术发展的重点城市。气候上，深圳属于亚热带季风气候区，受低纬度热带天气系统和中高纬度天气系统的交替影响，天气复杂多变。季风、强对流天气和台风等极端天气过程及其导致的次生灾害连年不断，造成巨大经济损失和人员伤亡，其中降雨灾害影响尤甚。因此，研究深圳地区降雨的时空分布意义重大。

目前关于国内不同省份各个地区的降雨时空变化已有很多的研究[2-10]，陈峪等[2]研究了中国十大流域近40年降雨的时空演变特征，发现中国地区降雨分布不均，北方相对南方水资源缺乏，且年际变化较大。黄小燕等[3]分析了中国西北地区1960—2015年的大气可降雨量变化特征，发现西北地区近56年大气可降雨量总体呈显著增加，西北地区的大气可降雨量与平均气温、相对湿度呈正相关，与平均风速呈负相关。Shao等[4]分析广东省降水时空分布特征，发现粤中地区年降雨量呈轻微下降趋势，粤东、粤西地区呈轻微上升趋势。2017年，郑腾飞等[5]分析了广东省地区分级降雨的特征演变，发现了大雨级别以上的高值主要集中在清远、阳江、海陆丰三地中心。

有关深圳地区气候时空变化的也有研究[11-17]，在时间分布方面，深圳降雨主要集中在4—9月[12]，并存在17～20a和5～7a的显著准周期[11]。空间分布方面，深圳市降雨存在东南地区向西北地区递减特征[12]。雒翠等[11]分析了深圳市10个站点的降雨逐日数据，通过经验正交函数分解方法分析得出1960—2016年降雨空间分布呈现两种模态，一种是年降雨量总体呈现东南向西北方向递减的趋势，一种是年降雨量以塘朗山—清林径水库一线为界线呈东南与和西北相反的分布，两种模态的累积贡献率达到87.3%。对于深圳降水量的演变特征，基于国家基本站的分析尚无定论。蔡伟源等[13]利用深圳市国家基本站1953—2015年的资料分析气温和降水的演变特征，发现降水日数呈波动下降趋势。丁楠等[14]基于深圳国家基本站1961—2011年的逐日降水资料分析得到汛期降水量和非汛期降水量均为增加的趋势，降水日数增加显著。张恩洁等[15]分析1953—2004年深圳市国家基本站气象资料得到深圳年降水天数明显下降。降水量的趋势变化在不同时间明显不同，在前汛期降水量呈减少趋势，后汛期降水量呈增加趋势[16]。近20年，深圳汛期强降水有显著增多[17]。

以往有关深圳地区的降水特征研究多是基于深圳国家基本气象站单站的历史数据，或是深圳地区稀疏的9～10个站点资料进行时空降雨特征；尤其是，丁楠等[14]有关汛期降水趋势分析结论与蔡伟源等[13]、张恩洁等[15]的研究结论不同，这可能是因为两个研究所取的时间段不同，而趋势计算受个别年份的异常降水值影响导致。本研究将采用深圳市最近的十年观测，2008—2017年深圳市78个自动气象站点的小时降雨数据，分析深圳市年、月降雨时空变化特征，降雨日数变化趋势；利用国家基本站数据分析降水日内变化特征。准确认识深圳地区降雨时空变化及特征，对于深圳地区的防汛抗灾，水资源的有效利用，以及区域可持续发展指导意义重大。

1 数据与方法

1.1 数据

本研究使用2008—2017年深圳市自动气象站（automatic weather station，AWS）的小时降水数据。深圳自动气象站的建设，从2008年的175个，逐渐发展到2017年的204个。筛选整理出10年内每年的站点数据出现率均大于95%的站点，并且根据各季节的降雨值分布对站点的降雨数据做质量检验。最终确定了78个数据相对完整的站点，被选中的自动站空间分布见图1。图中蓝绿色点指示的是深圳10个行政区的降雨代表站，10个站信息见表1。

图1 降雨数据相对完整的站点分布 Fig. 1 Distribution of stations with relatively complete precipitation data

表1 深圳10个行政区域代表气象站信息 Table 1 The detailed information of the representative weather stations for the 10 administrative regions in Shenzhen

1.2 方法

1.2.1“ 临近”站点降雨数据添补方法

对于所选取的数据完整率超过95%的78个气象站，其缺失的数据仍需要补全。考虑深圳地域存在山体丘陵，山两侧的降雨量会存在较大差异，本文针对缺失数据的添补采用临近站点附加考虑高程信息的“邻近”站点添补方法。相比于雒翠等[11]文中的临近站点添补方法，更加准确。

计算各个站点相对于山脉同侧，距离最近的3个站点，例如图2中选取数据缺失站点B的“邻近”站点，虽然A站距离B站最近，但其与B站在山脉的不同侧，不能作为B站降雨数据缺失的参考补充站。C、D、E站是位于B站同侧的三个站点，按照距离远近排序为C、D、E。即如果B站数据有缺失时，第一次填补利用站点C的信息，填补后仍有缺失利用站点D的信息，以此类推。三次填补后仍然缺失的数据，充分利用国家基本站数据对各个站点进行添补。

图2 深圳地区高程图和确定站点B的“邻近”站点 Fig. 2 Elevation map of Shenzhen and the referred near stations for Station B

1.2.2 数据计算与方法

利用添补完整的数据计算各个站点各月降雨量，绘制各月的年际变化图。通过各月的降雨量数据计算各个站点近10年的各月平均降雨量，利用近10年各站点各月平均降雨量数据绘制深圳近10年各月平均的降雨空间分布图。并对10年逐月的月降雨量进行经验正交函数分解（EOF）[18]，分析月降雨的空间特征。此外通过国家基本站的小时数据研究深圳市各月降水的日内变化特征。

利用添补完整的数据计算10个行政区域代表气象站的10年降水变化趋势，以及降水日的变化情况。

2 结果与讨论

2.1 降水时间演变特征

利用小时数据计算各站点的年降雨量，得到各站点降雨的年际变化箱体图（图3a），从图3可以看出深圳78个站近10年的年平均降雨量为1863.9 mm，与深圳国家基本站10年的年平均降雨1847.3 mm基本吻合，且10年年降雨的变化趋势与国家基本站的年降雨变化趋势也基本吻合。说明深圳国家基本站能基本代表深圳市的降雨平均状况。降雨量年际变化呈现锯齿形，降雨偏多年未出现连续，变化趋势不显著。其中也看出一年内各个站点的降雨量存在最高值与最低值相差1000 mm，说明降雨空间分配不均。其次年内逐月降水分布极为不平衡（图3b），其中5—8月占到全年降雨的64.4%，11月—次年2月约占全年降雨的8.5%。

逐年各月的降雨变化幅度也出现较大不一致（图4），其中11、12和2月，各站点的月降雨相对稳定在0～150 mm，年际变化相对较小，变化标准差集中在20～40 mm；1、3、4、7、9和10月，年际变化标准差集中在72～95 mm，1月各站点的月降雨相对稳定在0～150 mm，但2016年出现了200 mm以上降水，相比其他年份出现较大变动，这也是2016年整体降雨量偏多的原因之一；3、4、9和10月，各站的降雨相对稳定在50～300 mm，2012年4月、2010年9月、2016年10月出现较大波动。7月各站点的降雨相对稳定在250～400 mm；5、6和8月，年际变化相对较大。结合图3、图4可分析2008年降雨偏多主要是由于6月的降雨高于平常年，2013年的降雨偏多是由于8月降雨高于平常年，2016年降雨偏多是由于1、10和11月降雨远高于平常年。

利用深圳市国家基本站10年的小时数据计算各月降水的日变化（图5）。整体来看，夜间降雨明显少于白天，春季降雨峰值出现在午后，夏季降雨峰值出现在午前，秋季降雨具有双峰性，冬季降雨少，日间分布比较均匀。其中10年中降雨日数最多的是7月，最少的是12月。降雨日内各时刻的降雨分布有一定的差异，春季降雨峰值主要集中在16和17时；夏季降雨峰值集中在06—10时；秋季各月降雨呈现双峰性，9月峰值出现在06和17时，10月在10和18时，11月在08和18时。

图3 深圳市78个自动站年降雨年际变化（a）与年内各月降水平均分布（b） Fig. 3 Annual precipitation variation (a) and average monthly rainfall distribution for the 78 AWSs in Shenzhen (b)

2.2 降水空间演变特征

深圳市近10年各月的月平均降雨空间分布如图6所示，从图中可以看出11月—次年2月为当地少雨季节，月平均降雨量为22～65 mm，3、4、9和10月的月平均降雨为65～220 mm，5、6、7和8月的月平均降雨为220～450 mm，其中最多降雨为6月，月平均降雨为340～450 mm。

图4 2008—2017年深圳78个站的月降水变化 Fig. 4 Variations of the monthly precipitation for the 78 AWSs in Shenzhen from 2008 to 2017

将10年间深圳市78个站点的逐月降水量组成78×120的资料矩阵进行EOF分析，取前两个特征向量，即月降水空间分布的第一模态和第二模态，且前两个模态通过特征值误差检验[18]（North检验）。图7a是第一模态，方差贡献率为95.2%，该模态反映深圳西北地区降雨低于其他地区降雨，降雨高值集中在中部地区和东南地区；另外该模态所对应各分量均为正值，说明对于小地区范围的深圳，第一模态体现的降水场时间上具有同步性。将该模态对应的各月时间系数进行10年平均（图7c），其中4—10月的时间系数都相对较大，说明这几个月的月降雨空间分布型态主要呈现此模态，其中6月最为典型。图7b是第二模态，方差贡献率为1.4%，该模态反映深圳地区月降雨呈现西北向东南方向逐级增加（减少），图7d是该模态对应的各月时间系数10年平均，其中极值分别为3月的负极值和7月的正极值，说明3月的月降水出现西北向东南方向逐级减少的型态最为明显，7月的月降水出现西北向东南方向逐级增加的型态最为明显。

结合图6和图7，可以看出EOF分析的结果与近10年各月月降雨的实际结果较为吻合，且EOF分析得出的各月的月降雨第一模态贡献率较大，对应的时间系数平均值均为正值，降水第一模态空间分布与近10年的年均降雨量空间分布型态（图8）极为相似。

图5 2008—2017年深圳市国家基本站各月降水的日内变化（纵坐标是10年内各月各时刻的累积降雨量与各月10年降雨日数的比） Fig. 5 Diurnal variation of the monthly precipitation in Shenzhen from 2008 to 2017 (The scale of Y axis refers to the ratio of the monthly accumulated rainfall during the ten years and the accumulated rainy days of the same period)

2.3 深圳各行政区代表站降水时间演变特征

图6 深圳近10年各月的平均降雨空间分布 Fig. 6 Spatial distribution of the mean monthly precipitation in Shenzhen for the past 10 years

图7 月降水的前两个模态（a，b）与对应模态时间系数的逐月10年平均值曲线（c，d）（a，c）第一模态；（b，d）第二模态 Fig. 7 The first two models of the monthly precipitation(a, b) and the monthly mean coefficient curve corresponding to the modal during the past (c, d): (a, c) the first model, (b,d) the second model

深圳市一共10个行政区域，各取一个站点作为行政区代表站，站点位置分布见图1蓝绿色点，这10个站的详细信息见表1。

计算这10个代表站的降水10年间年际变化，以及各年降雨日的年际变化，结果见图9，图中虚线为年际变化情况，实线为变化趋势线。图中各站的顺序与表1顺序相同。

从图9可以看出，在过去10年间，除了宝安区的黄麻布站，其他9个行政区代表站的年降水都有小的上升，但这些上升全部不显著（p=0.05）；降雨日方面，全部代表站点都有微弱不显著（p=0.05）的上升趋势。

图8 2008—2017年深圳市年平均降雨量（单位：mm） Fig. 8 Average annual precipitation in Shenzhen from 2008 to 2017 (unit: mm)

对比蔡伟源等[13]、丁楠等[14]、张恩洁等[15]的研究结论，降水日上升与否，与所取的数据区间相关，受单个年份的异常降雨及降雨日变化影响大。

3 结论

基于2008—2017年深圳78个自动气象站的小时降雨量数据，分析了深圳降雨的时空演变和分布特征，得到以下结论。

1）近10年来深圳市的年均降雨量为1863.9 mm，空间上呈现东多西少不均匀分布。国家基本站10年降雨量平均1847.3 mm，国家基本站的降雨情况在计算深圳地区年平均降雨时具有很强的代表性。

2）深圳的10个行政区代表站，在过去10年间，除了宝安区的黄麻布站，其他9个行政区代表站的年降水有微弱不显著的上升；降雨日方面，全部代表站点都有微弱不显著的上升；降水趋势计算受个别年份异常降水影响大。

3）深圳市年内各月降雨分布差距较大，其中5—8月占到全年降雨的64.4%， 11月—次年2月约占全年降雨的8.5%，降雨最多的是6月，最少的是2月。各季节降水的日变化特征为，夜间降雨少于白天，春季降雨峰值出现在午后，夏季降雨峰值出现在午前，秋季降雨具有双峰性，冬季降雨少，各时刻分配相对均匀。

4）深圳市各月降雨的变化幅度不一致，11、12和2月降雨相对稳定，5、6和8月，年际变化相对较大。月降雨空间分布呈现两种型态，第一型态为深圳西北地区降雨低于其他地区降雨，降雨高值集中在中部地区和东南地区，该型态方差贡献率为95.2%；第二型态呈现深圳地区月降雨西北地区向东南方向逐级增加（减少）。

本研究得到的深圳汛期降水的日内变化、月变化、季节变化及空间分布特征，对本地区防汛抗灾，水资源的管理和有效利用具有重要的指导意义。未来将进一步探索该地区降雨时空特征机理，以提高汛期降水预报的准确性。