1970-2019年济南市极端降水事件时空变化特征

赵芹蕊, 徐立荣, 时延锋, 徐征和, 徐 晶, 许功伟

(1.济南大学 水利与环境学院, 济南 252000; 2.山东建筑大学 市政与环境工程学院, 济南 250101)

近年来，极端降水事件的频率和强度不断增加，已成为全球气候变化及其影响领域的热点问题[1-2]。IPCC调查报告显示，全球气候变暖日趋严重，人类活动与全球气候变暖及极端气候变化存在关联[3]。极端气候事件对气候变化的敏感性和重要性均高于气候平均值，对自然系统的威胁也高于气候平均值[4]。随着全球气候变暖，年降水量增加的地区极端降水事件普遍也呈增加趋势，有些年降水量减小的地区，极端降水总量及发生频率也在增加[5]。目前，极端降水事件已经引起全球范围的关注。国内外学者利用全球各地不同地区降水资料对极端降水事件进行了不同方向的研究。国外学者在美国[6]、加拿大[7]、泰国[8]、日本[9]、欧洲[10]等不同区域尺度的研究表明不同地区极端降水变化趋势不尽相同。国内有许多学者在省域尺度[11]、流域尺度[12]、区域尺度[13]和全国尺度[14]等不同尺度研究极端降水的变化规律，对国内气候变化研究及人类生产生活方面有重要影响。

虽然目前国内对极端降水事件的研究很多，但针对济南市的极端降水研究相对较少，李鹏等[15]利用1972—2016年24个降水站点、6个极端降水指标以及1985年、2000年、2015年3期Landsat遥感影像资料进行分析，站点及极端降水指标相对较少且主要分析研究了济南市雨岛效应及城市化发展对降水量的影响。刘铮瑶等[16]利用1951—2012年济南市的逐日降水资料分析得出极端降水事件多发生在持续降水中且极端性增强，进入21世纪后极端降水事件有明显突变增加趋势。由于济南市汛期(7—8月)降水集中，在短时间内暴雨易成灾，且南绕丘陵，北环孤山，中心城区地势低洼，南高北低的地势导致汛期雨洪涨猛落缓，高水位持续时间长，若不能及时排出，暴雨在城区周围汇集会短时间内形成强大的雨水径流，在市区北部的低洼地区形成积水，造成城市内涝现象。

城市建设也是引起城市内涝的原因之一[17]。城市建设使得中心城区不断扩大，导致城市下垫面发生巨大变化，地面严重硬化，严重影响到济南市地面的渗透性和滞水性，且城市排水系统仍需完善，这些都导致济南市易发生洪涝灾害。且进入21世纪以来，济南市洪涝灾害频发，尤其2007年“7·18”超强特大暴雨造成惨重的人员及财产损失[18]。本文在前人研究基础上，利用49个雨量站站点的降水资料对济南市1970—2019年50 a间的极端降水事件的时空变化进行分析，以期揭示济南市极端降水变化趋势及周期规律，为城市防洪工作提供参考。

1 研究区概况

济南(35°59′—37°35′N，16°02′—117°55′E)地处中国华东地区、山东省中西部、华北平原东南部边缘，全市总面积10 244 km2。济南市南依泰山，北跨黄河，地处鲁中南低山丘陵与鲁西北冲积平原的交接带上，地势南高北低。济南市地形特征及49个雨量站站点位置分布见图1。济南市地形可划分3带：北部临黄带，中部山前平原带，南部丘陵山区带。济南位于中纬度地带，由于受太阳辐射、大气环流和地理环境的影响，属于暖温带半湿润大陆性季风气候，一年之中，在不同季节，全市处在不同大气环流控制之下，构成了春暖、夏热、秋爽、冬寒四季变化分明的气候。夏季不仅炎热，且多降水，雨热同季。

图1 济南市DEM及雨量站站点分布

2 数据与方法

2.1 数据来源

本文所采用的1970—2019年49个雨量站站点的逐日降水资料来源于济南市水文局，并经过较为严格的质量控制。由于2019年莱芜市并入济南，所以本文选取原济南市48个雨量站站点和莱芜雨量站站点进行研究分析。对于部分站点的少数空缺值，采用插值平均方法进行插补。

2.2 研究方法

根据《降水量等级(GB/T28592—2012)》，国内将降水划分成4个等级，小雨(0～9.9 mm)、中雨(10.0～24.9 mm)、大雨(25.0～49.9 mm)、暴雨(≥50.0 mm)。我国将50 mm的日降水量作为极端降水事件的阈值，但由于全国不同地区不能完全按照统一标准进行简单定义，所以本文参考近年来研究极端降水指数的国内外文献[19-20]，定义12个极端降水指数(表1)，其中极端降水采用国际上通用的百分位法来计算阈值。具体方法是把1970—2019年逐年日降水量按升序排列，将第95个百分位的50 a平均值作为极端降水事件的阈值[13]。各站点50 a间日降水数据的描述性统计特征见表2。运用线性趋势法和5 a滑动平均法[21-22]分析极端降水指数时间序列上的变化趋势，Mann-Kendall突变分析法[5]分析突变情况，Morlet小波分析法[15]分析指数的周期规律。最后用ArcGIS 10.7克里金插值法进行空间插值，分析极端降水指数在空间尺度上的分布规律。

表1 极端降水指数名称及定义

表2 站点降水量描述性统计特征 mm

续表2

3 结果与分析

3.1 极端降水指数时间变化特征

1970—2019年济南市极端降水指数随时间变化趋势见图2，各指数变化情况见表3。由图2、表3可知，除连续干旱日数(p<0.05)和年降水强度(p<0.05)呈下降趋势外，其余10个极端降水指数均呈上升趋势。其中，大雨日数(p>0.05)，1日最大降雨量(p>0.05)，5日最大降雨量(p>0.05)、极端降水强度(p>0.05)、极端降水比率(p<0.05)、连续湿润日数(p>0.05)6个指数呈小幅上升趋势；雨日日数(p<0.05)、极端降水日数(p<0.001)、极端降水总量(p<0.05)、年降水量(p<0.05)4个指数呈明显上升趋势；年降水强度(p<0.05)呈小幅下降趋势；连续干旱日数(p<0.05)呈明显下降趋势。

从5 a滑动平均来看，大雨日数和年降水强度在20世纪90年代后期和21世纪初均出现偏高的情况，即在上升过程中出现双峰形的变化；1日最大降雨量、5日最大降雨量和极端降水强度变化情况相似，在20世纪90年代后期均出现峰值，这与刘焕彬等[23]的研究结果相似；极端降水比率变化平稳，基本保持在0.2%～0.4%；连续湿润日数在1978年达到峰值后于2010年达到第二峰值。雨日日数与极端降水日数在2010年后呈明显上升趋势；极端降水总量和年降水量在20世纪90年代有明显高值；连续干旱日数在20世纪80年代末90年代初呈明显下降趋势。

总的来说，年降水量以及极端降水事件呈增多趋势，尤其进入21世纪，雨日日数与极端降水日数明显上升，且从图2中可以看出，年降水量经历了20世纪70—90年代的枯水段，转变为20世纪90年代—21世纪初的丰水段，之后经历一个小的枯水段之后又处于丰水段。这与李鹏等[15]利用滑动平均法得到的济南市年降水量的“枯”“丰”年份大体一致。说明济南市的年降水量及极端降水总量呈上升趋势，且近年来由于全球气候变暖以及夏季台风影响，更应该注重与完善城市排水工作，减少城市内涝风险。

3.2 Mann-Kendall突变分析结果

降水的趋势性分析整个的变化趋势，而对降水的突变性进行分析能够反映出极端降水指数的内部变化特征[24]。借助Matlab2018b对济南市极端降水指数进行M-K突变分析，绘制M-K曲线见图3。由图3可知，雨日日数UB和UF曲线相交于2008年，且相交点位于置信区间内，UF曲线在2010年超过信度线，达到0.05显著水平，说明雨日日数存在明显突变，突变年份为2008年，由一个相对较少期转变为一个相对较多期。同理可知，极端降水日数、连续干旱日数以及年降水量也发生明显突变，突变年份分别为2011年、2008年、1994年；极端降水总量的UB和UF曲线交点太多，且UF曲线在2019年超过信度线，表明极端降水总量日趋增加为突变现象，在研究期内极端降水总量发生了4次突变，突变年份大致为：1997年、2003年、2010年、2015年；大雨日数、1日最大降雨量、5日最大降雨量、极端降水强度、极端降水比率以及年降水强度的UB和UF曲线交汇点较多，说明在研究期内发生多次突变，但UF曲线没有超过0.05信度线，说明这6个指数发生了突变，但突变不明显未达到显著水平，连续湿润日数UB和UF曲线相交于2010年，突变后UF曲线一直处于上升状态，说明连续湿润日数处于缓慢增加状态，但未达到显著水平，说明突变不明显。

图2 1970-2019年济南市极端降水指数时间变化趋势

表3 1970-2019年济南市极端降水指数变化情况

图3 1970-2019年济南市极端降水指标M-K突变趋势

3.3 极端降水指数周期分析

本文利用小波分析理论，借助MATLAB2018b计算小波系数，然后借助Furfer15绘制等值线图，研究极端降水指数的Morlet连续复小波变换周期的变化规律。济南市1970—2019年极端降水指数小波分析图见图4，实线表示小波系数正值区，代表极端降水指数较大，虚线表示小波系数负值区，代表极端降水指数较小。

从图4和表4中可以看出，雨日日数、大雨日数、极端降水比率、连续湿润日数、5日最大降水量和年降水量6个指数有4个主周期，其余6个指数有3个主周期。极端降水指数普遍存在22～27 a，14～17 a，7～10 a，4～5 a的主周期。1日最大降雨量、极端降水总量、极端降水强度、年降水强度的周期变化一致，22 a的振荡周期最显著，为第一主周期，具有全域性且在整个研究期内呈现7个丰枯交替的周期性变化，其次为12 a的振荡周期明显，为第二主周期，5 a的周期变化短暂具有局域性，为第三主周期。大雨日数、连续湿润日数、年降水量的周期变化相似，22 a的振荡周期最显著，为第一主周期，具有全域性且在整个研究期内呈现7个丰枯交替的周期性变化，其次为14～15 a的振荡周期明显，为第二主周期，4～5 a的周期变化短暂具有局域性，为第三主周期。

注：实线为小波系数正值，虚线为小波系数负值。

表4 1970-2019年济南市极端降水指数周期变化特征

3.4 极端降水指数空间变化趋势

统计济南市1970—2019年50 a间每个站点的极端降水指数的平均值，然后利用ArcGIS 10.7克里金插值法进行空间插值，结果见图5。

济南市雨日日数除了莱芜站数值较大外(110.86 d)，整体呈从西北向东南递减趋势，低值地区位于横河、韩仓、官营等地区，雨日日数小于27 d；大雨日数整体从东南向西北有递减趋势，大雨日数基本都在5～8 d，有18个站点的大雨日数大于7 d，有21个站点的大雨日数在6～7 d，整体变化不大。1日最大降雨量和5日最大降雨量整体呈从东南向西北递减趋势，1日最大降雨量基本都在70～95 mm，低值区在白桥附近(68.85 mm)，高值区在石匣附近(105.05 mm)。5日最大降雨量基本在110～148 mm，低值区在白桥附近(107.23 mm)，高值区在石匣附近(157.74 mm)。

极端降水日数、极端降水总量、极端降水比率变化趋势相似，整体呈从东南向西北递减趋势，极端降水日数基本在2～3 d，高值区在莱芜(14.9 d)。极端降水总量基本在124～223 mm，低值区在白桥附近(113.74 mm)，高值区在莱芜附近(439.57 mm)。极端降水比率基本在0.25%～0.33%，高值区在莱芜附近(0.58%)。极端降水强度整体呈从西北向东南递减趋势，极端降水强度基本在59～80 mm/d，低值区在莱芜附近(32.52 mm/d)，高值区在官营(82.30 mm/d)、横河(82.40 mm/d)附近。

连续干旱日数整体呈从西北到东南递减趋势，连续干旱日数基本在78～161 d，低值区在莱芜附近(48.8 d)，高值区在横河(161.18 d)、官营(161.5 d)附近。连续湿润日数整体呈从东南到西北递减趋势，连续湿润日数基本在3.5～4.5 d，低值区在韩仓附近(3.32 d)，高值区在莱芜附近(4.42 d)。年降水量整体呈从东南到西北递减趋势，年降水量基本在447～680 mm，低值区在白桥附近(375.81 mm)，高值区在莱芜附近(748.48 mm)。年降水强度整体呈从西向东经历先增加后减小的趋势，年降水强度基本在10～23 mm/d，莱芜站年降水强度为3.67 mm/d，与其他站点相差较大。

4 讨 论

在以往极端降水事件的研究中，大多数学者都是基于极端降水阈值、百分位法设置极端降水指数[13]。本文对济南市近50 a来极端降水进行分析，对比之前学者对济南市降水的研究，本文利用更多的雨量站站点数据和选取了更多的极端降水指数。但由于莱芜刚并入济南市，莱芜区站点较少，仅有一个，且相对原济南其他区县雨量站站点数量少、密度小，导致结果准确性可能会受一定影响，若后期有莱芜区其他站点数据进行补充，会提高研究的准确性。此外，有学者认为研究气候变化时应注意城市化效应的影响，但是如何剔除人类活动的影响目前没有公认的合理有效的方法[25]。

南部山区年降水量相对较大，雨日日数及大雨日数也相对平原地区较多，且多分布暴雨及特大暴雨。这可能是由于南部多山，夏季暖湿气流从东南来，在南部山区受到阻挡，暖湿气流抬升，水汽易凝结形成降水。且南部山区植被覆盖率较低，地形起伏较大，导致水土流失严重，当有暴雨突袭时，不仅容易发生城市内涝，更有可能导致山体滑坡和泥石流。不仅如此，随着城区南扩，城市化进程推进，南部山区面积一再缩小，植被覆盖率降低，地面大面积硬化，不利于水土保持。所以更应该注重南部山区的防洪工作。研究济南市尤其是南部山区的降水特性，对合理利用雨水资源，解决水资源持续性利用问题有指导意义。

5 结 论

(1) 近50 a来，研究区雨日日数、极端降水日数、极端降水总量、年降水量4个指数呈上升趋势，上升速率分别为3.83 d/10 a，0.18 d/10 a，10.74 mm/10 a，31.04 mm/10 a。大雨日数、1日最大降雨量、5日最大降雨量、极端降水强度、极端降水比率、连续湿润日数6个指数呈不明显上升趋势，上升速率分别为：0.19 d/10 a，3.53 d/10 a，5.33 d/10 a，0.02 mm/(d·10 a)，0.09%/10 a，0.15 d/10 a。年降水强度呈不明显下降趋势，下降速率为0.1 mm/(d·10 a)。连续干旱日数呈明显下降趋势，下降速率为16.5 d/10 a。且进入21世纪后，受全球气候变暖加快以及夏季台风的影响，世界大范围地区降水量增多，济南也不例外。年降水量的增多主要是由于雨日日数和极端降水总量增多所造成的。

图5 1970-2019年济南市极端降水指标空间分布特征

(2) 研究区雨日日数、极端降水日数、极端降水总量、连续干旱日数及年降水量4个指标发生明显突变。其中，雨日日数和连续干旱日数在2008年发生突变，极端降水日数在2011年发生突变，极端降水总量存在多个突变年，分别为1997年、2003年、2010年和2015年，年降水量在1994年发生突变。其他极端降水指数或不发生突变或突变不明显不具有统计学意义。通过M-K突变分析可以得出未来雨日日数和年降水量将会增多，极端降水事件的发生也会增加。进入21世纪后极端降水事件的突发性增强，济南市的极端降水总量增多，可见城市内涝的风险增加，因此完善城市排水工作，降低城市内涝风险极为重要。

(3) 通过小波分析发现极端降水指数普遍存在22～27 a，14～17 a，7～10 a，4～5 a的振荡周期。雨日日数、大雨日数、极端降水比率、连续湿润日数和年降水量5个指数有4个主周期，其余7个指数有3个主周期。

(4) 在空间上，济南市大雨日数、1日最大降雨量、5日最大降雨量以及年降水量高值区基本集中在原济南市中心城区、南部山区和莱芜附近，低值区集中在东北部平原地区。