中国不同气候区的暴雨危险性分析

唐明秀,孙 劭,朱秀芳,张世喆,徐 昆,刘婷婷

(1. 北京师范大学 环境演变与自然灾害教育部重点实验室,北京 100875; 2. 北京师范大学 地理科学学部遥感科学与工程研究院,北京 100875; 3. 中国气象局国家气候中心,北京 100081)

0 引言

自然灾害系统由孕灾环境、致灾因子、承灾体共3部分构成[1-2]。对一个地区的风险评价,可以从孕灾环境的稳定性、致灾因子的危险性和承灾体的脆弱性3个方面综合分析[3-4]。相对于其他2个方面,致灾因子具有更大的多变性,会对灾害的出现起到关键性作用,客观准确地评估致灾因子的危险性是进行风险评价的基本前提[5-6]。

暴雨是指降水强度很大的雨,是渍涝、洪涝、泥石流、山体滑坡等自然灾害的重要诱发因素[7]。中国是一个暴雨多发的国家,每年除西北地区个别省、区外,全国大部分地区均有暴雨出现。随着气候变暖不断加剧,极端降水事件发生的频率和强度都有所增加[8-10],暴雨所引发的自然灾害不断增多。城市化进程加快[11-12],使得区域人口密度增大,城市建筑增多,不透水层比例增大,由暴雨引发的城市内涝,对交通运输、经济发展及市民正常生活产生负面影响[13-16],不利于社会经济生态系统稳定和区域可持续发展。研究我国暴雨的危险性分布情况对于做好防灾减灾规划、减少灾害损失显得极为重要。

对于暴雨的危险性评价,目前常用的方法主要包括综合指数评价法和概率分析法。综合指数评价法首先筛选出表征暴雨过程的一些特征指标,如暴雨平均降水量、日降雨极值、覆盖范围指数、持续时间指数等,对指标赋予不同的权重,通过加权求和得到危险性指数(也叫危险度)[3,5,17]。该方法可以实现暴雨危险性的定量评价,但是模型中各指标的选取与权重确定因地区而异,不具有普遍适用性。概率分析法首先基于降水观测数据计算暴雨日数、雨强、雨量等暴雨要素指标,然后计算单要素重现期或者多要素联合重现期[18-21]。这种方法不仅考虑了暴雨的特征变量,同时也考虑了其对应的发生概率,更加客观。此外,暴雨灾害是多要素共同作用的结果,因此相比单要素重现期,综合考虑多个要素的重现期,或者计算多要素的联合重现期能更加全面地刻画暴雨的危险程度。

当前对于暴雨危险性的研究区域性较强[5,17-24],主要集中在暴雨灾害多发的区域,对全国范围内的暴雨危险性的研究很少,不利于宏观掌握暴雨危险性的空间格局和分布特征。从方法来说,多采用的是综合指数评价法,合理的权重设置是个难题。为此,文中基于非参数检验的核密度函数,分别计算了4个重现期下年暴雨日数、雨量、雨强的取值,对比分析了不同重现期下3个暴雨要素的空间分布差异,最终通过聚类算法综合3个暴雨要素评价了中国各区域的暴雨危险性。该研究可以为全国各地区建立更加合理的防灾减灾机制和防范暴雨灾害风险提供参考。

1 数据和方法

1.1 数据来源

文中使用的数据包括:1)来自气象数据网的中国2 512个降水站点的1961—2019年的逐日降水数据;2)研究区的地理边界数据;3)气候区划矢量数据。站点数据质量良好,对其进行了严格的质量控制,通过缺失数据剔除、极值检验等消除了非气候因素造成的影响。气候分区矢量图基于月平均温度、月平均降水量、月平均归一化植被指数、全国的站点经纬度、高程,利用模糊C均值聚类算法得到[25-26],具体如图1所示。

(A)西部干旱(半干旱)区;(B)青藏高原; (C)东部干旱区; (D)西南地区; (E)东北地区; (F)华北地区; (G)华中地区; (H)华南地区;基于自然资源部标准地图服务网站审图号为GS(2020)4632号的标准地图制作,底图边界无修改图1 研究区域和研究区内气象站的分布Fig. 1 Study area and distribution of meteorological stations in the study area

1.2 研究方法

中国降水等级标准将24 h内降水量达到50 mm以上定义为暴雨[27],因此以日降水量达到50 mm为阈值,逐年提取各个气象站点1961—2019年间的暴雨日数,进而计算年暴雨量和年暴雨强度。其中年暴雨量是一年中所有暴雨日内的降水量的总和,年暴雨强度通过年暴雨量除以年暴雨日数计算得到。

月或更短时间尺度的降水量符合偏态分布采用Γ分布函数(如皮尔逊Ⅲ型等)模拟[28-29],而本研究以年暴雨要素为研究对象,因此使用非参数的检验方法核密度估计(kernel density estimation, KDE)逐站点得到不同形态的密度函数,表达式如式(1)、式(2)所示。对每个站点计算得到的59 a的3个年暴雨因子(年暴雨日数、年暴雨量和年暴雨强度),分别使用核密度估计法进行概率密度函数的求解,得到累积概率,然后进一步计算5、10、20、50 a这4个重现期下的年暴雨要素取值,以此来分析暴雨的危险性。其中,重现期是指在一段降水统计资料内大于或等于某一定值的暴雨要素出现一次的时间间隔。

(1)

(2)

式中:xi代表第i个样本值;h代表带宽;N代表自变量x的数量;K0代表核函数,且在0≤x≤1时,K0(x)=1/2。

得到逐站点4个重现期下的3个年暴雨要素的取值后,剔除暴雨强度小于50 mm/d的无暴雨危险性的站点,分析全国和8个气候区的3个暴雨要素的特征值(最值、均值、中值等数据分布参数)及差异,同时通过反距离权重插值法将包含所有站点的3个暴雨要素插值到1 km分辨率的格网中(台湾省分布图由其附近站点插值得到),将插值后的每个重现期的年暴雨日数、雨量、雨强归一化后的数据3个图层叠合到一起,对4个重现期分别利用迭代自组织数据分析(iterative selforganizing data analysis, ISODATA)方法(设置分类数目为3～6类)进行非监督聚类,输出结果为4类,对应暴雨危险性的4个等级。其中,3个暴雨要素危险性同时最大的区域被划分为了高危险性区,同时最小的区域被划分为了低危险性区,3个要素的危险性程度介于中间部分的,按数值大小自动聚类为较高和较低危险性区。最后,分区统计每个重现期的4个危险性等级所占比例,并求其均值。

2 结果和分析

2.1 不同重现期下的年暴雨日数

图2和图3分别为4个重现期下的年暴雨日数的空间分布图和8个气候区年暴雨日数的箱线图。年暴雨日数在全国呈现出东部大,西部小,南部大,北部小的趋势。随着重现期的增长,年暴雨日数数值不断增大,5、10、20、50 a一遇的重现期下的全国年暴雨日数的均值为3.97、4.55、5.16、5.76 d。广东省中部和南部、海南省东部以及江西省东北部年暴雨日数最大,新疆、西藏、青海省以及四川省、甘肃省和内蒙古的西北部等地区最小。

基于自然资源部标准地图服务网站审图号为GS(2020)4632号的标准地图制作,底图边界无修改;台湾省分布图由其附近站点插值得到图2 4个重现期的年暴雨日数分布图Fig. 2 Distribution of annual rainstorm days in four return periods

不含台湾省气象站点资料图3 4个重现期下8个气候区的年暴雨日数箱线图Fig. 3 Box chart of annual rainstorm days in eight climatic zones under four return periods

8个气候区的年暴雨日数均值大于中值,随着重现期的增加,各气候区的年暴雨日数的极差(最大值-最小值)也在增大。从年暴雨日数均值和中值来看,5 a一遇重现期下8个气候区的排序为华南地区最大,华中地区次之,西部干旱(半干旱)区最小;10、20、50 a一遇3个重现期下东北地区和东部干旱区的均值和中值超过了青藏高原,其他地区均与5 a一遇一致。从年暴雨日数最大值来看,8个气候区在5、10、20 a这3个重现期下的排序均为华南地区最大,华中地区次之,西部干旱(半干旱)区最小,50 a一遇华中地区的最大值高于25 d,超过了华南地区(图3(d));从最小值来看,不同重现期的最小值出现在不同的气候区,5 a一遇的重现期下,最小值为0.44 d,出现在东部干旱区;10 a和20 a一遇的重现期下,最小值分别为0.63 d、0.83 d,均出现在西部干旱(半干旱)区和西南地区;50 a一遇的重现期下,年暴雨日数最小的站点在西部干旱(半干旱)区和华北地区均有出现,最小值为1.06 d。从极差来看,4个重现期下华南地区的极差最大,分别为15.08、19.55、21.25、23.94 d,地区内部年暴雨天数差异最大;西部干旱(半干旱)区的极差最小,处于0～2.30 d之间,地区内部差异最小。

2.2 不同重现期下的年暴雨量

图4和图5分别为4个重现期下的年暴雨量的空间分布图和8个气候区年暴雨量的箱线图。年暴雨量在全国的空间分布与年暴雨日数基本一致,呈现出由东南沿海向西部内陆减少的趋势。随着重现期的增长,有暴雨发生的区域不断扩大,年暴雨量数值也不断增加,5、10、20、50 a一遇的重现期下全国年暴雨量的均值分别为303.16、351.89、401.41、450.25 mm。

基于自然资源部标准地图服务网站审图号为GS(2020)4632号的标准地图制作,底图边界无修改;台湾省分布图由其附近站点插值得到图4 4个重现期的年暴雨量分布图Fig. 4 Distribution of annual rainstorm rainfall in four return periods

不含台湾省气象站点资料图5 4个重现期下8个气候区的年暴雨量箱线图Fig. 5 Box chart of annual rainstorm rainfall in eight climatic zones under four return periods

8个气候区的年暴雨量均值全都大于中值。从均值来看,3个重现期下(10、20、50 a一遇)8个气候区的年暴雨量的排序为华南地区最大,华中地区次之,西部干旱(半干旱)区最小,而在5 a一遇的重现期下,青藏高原的年暴雨量均值大于东北地区和东部干旱区。对于华南地区,不仅均值,4个重现期下年暴雨量的最大值、中位数和极差也是最高的,最大值介于1 910.08 mm(5 a一遇)～2 609.23 mm(50 a一遇)之间,中位数介于569.51～910.35 mm之间,极差介于1 683.01～2 548.48 mm之间,说明就暴雨量来说该地区的暴雨危险性是最高的,且地区内部的差异也最大。对于西部干旱(半干旱)区,不仅均值,4个重现期下的年暴雨量的最大值、中位数和极差都是最小的,说明西部干旱(半干旱)区内部的年暴雨量差异很小。青藏高原年暴雨量的均值也比较小,但不同重现期下其最大值是均值的2～6倍,且极差比较大,介于443.28～724.29 mm之间,说明青藏高原内部年暴雨量差异大,局部地区较易出现暴雨。

2.3 不同重现期下的年暴雨强度

图6和图7分别为4个不同重现期下年暴雨强度分布图和8个气候区年暴雨强度的箱线图。年暴雨强度在全国的空间分布与年暴雨量及雨日不同,呈现出东部大,西部小且东北部大于东南部的分布。整体来说,西部干旱(半干旱)区、青藏高原以及东部干旱区西北部年暴雨强度最小,东部干旱区东北部和华北平原北部年暴雨强度最大;东南部沿海海岸线附近的暴雨强度大于内陆;青藏高原南部和东南部少部分区域暴雨强度较大。随着重现期的增长,年暴雨强度数值不断增大,5、10、20、50 a一遇的重现期下的全国年暴雨强度的均值分别为79.36、92.22、104.92、119.29 mm/d。

基于自然资源部标准地图服务网站审图号为GS(2020)4632号的标准地图制作,底图边界无修改;台湾省分布图由其附近站点插值得到图6 4个重现期的年暴雨强度分布图Fig. 6 Distribution of annual rainstorm intensity in four return periods

不含台湾省气象站点资料图7 4个重现期下8个气候区的年暴雨强度箱线图Fig. 7 Box chart of annual rainstorm intensity in eight climatic zones under four return periods

各气候区均值都不小于中值,4个重现期下年暴雨强度最大的站点均出现在东部干旱区,且东部干旱区的年暴雨强度内部差异最大,极差介于134.94 mm/d(5 a一遇)～384.17 mm/d(50 a一遇)之间,这与东部干旱区东西跨度较大有关。从均值来看西部干旱(半干旱)区的年暴雨强度最小,且地区内部差异最小,极差介于0～87.12 mm/d。8个气候区在不同重现期的具体表现如下:1)5 a一遇的重现期下(图7(a)),绝大部分地区的年暴雨强度均处于100 mm/d以下。从均值来看,华北、华中、华南地区年暴雨强度最大,西部干旱(半干旱)区最小;2)10 a一遇的重现期下(图7(b)),从均值和中值来看,华北地区的年暴雨强度最大,西部干旱(半干旱)区最小,8个气候区的年暴雨强度排序为华北地区最大,东北地区次之,西部干旱(半干旱)区最小;3)20 a一遇的重现期下(图7(c)),东部干旱区年暴雨强度的均值和中值超过了华中和华南地区;4)50 a一遇的重现期下(图7(d)),西南地区年暴雨强度的均值和中值超过了华南地区,其他地区的排序与20 a一遇的重现期一致。

2.4 暴雨危险性综合评价

对不同重现期下的3个暴雨因子进行归一化处理,然后分别叠合起来,通过聚类算法ISODATA计算4个重现期的危险性等级,进而综合评价全国的暴雨危险性,将危险性等级分为4级,从高到低依次为:高危险性、较高危险性、较低危险性、低危险性,结果如图8所示。可以看出,暴雨危险性从东南沿海向西北内陆不断降低,华中、华南地区、华北地区南部以及西南地区的中部和东南部暴雨危险性最高,属于高危险性区;西部干旱(半干旱)区和青藏高原的大部分区域以及东部干旱区的西北部均以低危险性为主。

基于自然资源部标准地图服务网站审图号为GS(2020)4632号的标准地图制作,底图边界无修改;台湾省分布图由其附近站点插值得到图8 4个重现期下暴雨危险性等级分布图Fig. 8 Distribution of rainstorm hazard levels in China under four return periods

4个重现期下不同等级的暴雨危险性在全国及各地区的面积占比的平均值如表1所示,就全国来说高危险性、较高危险性、较低危险性、低危险性所占比例均值分别为21.79%、24.65%、12.38%和41.18%。其中,华中和华南地区以高危险性为主,高危险区占整个地区面积的均值分别为91.63%和96.94%,基本不存在低危险性区域;西南、华北地区以高和较高危险性为主,平均分别占93.03%、99.76%;东北地区以较高危险性为主,面积占比平均为84.12%;东部干旱区较高、较低危险性区域平均分别占39.06%、42.88%;西部干旱(半干旱)区和青藏高原以低危险性为主,低危险区分别平均占全区的96.03%和87.18%。

表1 8个气候区4个重现期下不同危险性等级所占比例的平均值Table 1 Average proportions of area with different hazard levels in eight climatic zones under four return periods %

3 结论与讨论

3.1 结论

文中选用1961—2019年全国2 512个降水站点的日降水实测数据,基于核密度函数分别计算4个不同重现期下的年暴雨日数、雨量、雨强,对比分析了全国8个气候区的3个年暴雨要素的差异,并通过聚类算法综合3个年暴雨要素,综合评价暴雨危险性在全国的空间分布。得到的主要结论如下:

1)随着重现期的增长,我国有暴雨发生的区域不断扩大,年暴雨日数、雨量和雨强均不断增加。5、10、20、50 a一遇的重现期下的全国年暴雨日数的均值为3.97、4.55、5.16、5.76 d,年暴雨量的均值分别为303.16、351.89、401.41、450.25 mm,年暴雨强度的均值为79.36、92.22、104.92、119.29 mm/d。

2)在空间上,年暴雨日数和雨量均呈现出东部大、西部小、且东南部大于东北部的分布;而年暴雨强度呈现出东部大、西部小、且东北部大于东南部的趋势。从均值来看,华中和华南地区的年暴雨日数和雨量最大,西部干旱(半干旱)区最小;华北地区的年暴雨强度最大,西部干旱(半干旱)区最小。

3)暴雨危险性聚类分析结果显示高危险性、较高危险性、较低危险性、低危险性的地区在全国的占比分别为21.79%、24.65%、12.38%和41.18%。华中、华南地区暴雨危险性最高,西部干旱(半干旱)区和青藏高原暴雨危险性最低。

3.2 讨论

从数据源来看,文中选用了全国范围内2 512个气象站点的日降水数据,站点数据在全国的分布不均,在华北地区的分布最为密集,西部地区站点较少,对站点过少的区域,暴雨危险性评估的结果可能存在一定不确定性。

从数据处理方法来看,文中以日降水量达到50 mm提取日暴雨事件,对于常年降水较少的西部以及常年多雨的东部沿海地区可能不是最适合的,有待于进一步优化提取暴雨事件的阈值。在暴雨危险性等级的划分上,传统的加权综合评价方法要对不同量纲的指标做归一化处理和权重赋值,然后根据加权后的得分高低直接进行危险性等级的划分,权重的设置对结果影响很大,存在主观性强的问题。而文中使用ISODATA聚类的方法,根据各个指标在空间聚集的特征,将整个区域划分为不同的危险性等级,该方法不需要对不同的指标设置权重。未来可以对比一下加权综合评价法和ISODATA聚类方法得到的危险性分布图的差异,结合专家经验选择最优结果。

此外,本研究目前从致灾因子的角度分析了全国的暴雨危险性分布和不同气候区的暴雨危险性差异,未来有待于结合孕灾环境和承灾体去综合分析不同气候区暴雨的风险性差异。