芦山县暴雨特征分析

瑚东涵,张文娟,张继东

(四川省雅安水文水资源勘测中心,四川 雅安 625000)

0 引言

暴雨是一种最常见的自然灾害,山地地区短时强降水易诱发滑坡、泥石流等地质灾害;平原地区易出现城市洪涝和农田渍涝等灾害,其严重威胁经济发展和人民生命财产安全。近年来,我国暴雨现象频频发生[1],例如2023年7月华北特大暴雨、2022年6月粤北特大洪灾、2021年7·20郑州特大暴雨等极端灾害事件,影响巨大,严重破坏基础设施,威胁群众生命安全,直接造成巨额经济损失,因此,众多学者针对暴雨特性进行研究分析,试图总结一些规律性经验。汪小康等[2]对河南和湖北4次高影响天气过程进行分析,剖析出这4次典型极端降水的诱因;王晓芳等[3]分析了2021年4月23日秦巴山脉区域性暴雨过程的异常特征,表明本次暴雨过程主要由西南低涡前方的一个中尺度对流系统活动造成;宝兴华等[4]对比研究气象站和水文站雨量资料,结果表明两套资料在暴雨中心(过程雨量大于600 mm)的系统性偏差小于1%;徐俊杰等[5]对长江流域暴雨雨型特征演变进行研究,表明长江流域典型城市中的单峰型暴雨出现频次占85%,平均型和双峰型出现较少;黄楚惠等[6]对造成2020年8月10日四川雅安芦山特大暴雨过程的动热力结构演变、触发机制和地形影响进行了诊断分析,揭示了此例暴雨属于500 hPa无明显影响系统、低层无急流背景下的东南风型暖区暴雨;朱宇蓉等[7]研究表明同仁县暴雨洪涝灾情次数和直接经济损失分别有增多、增加的趋势。

芦山县位于青衣江暴雨区,属亚热带气候,四季分明,雨量充沛。暴雨引发的山洪灾害点多、突发性强、破坏力大,是防汛工作的难点和薄弱环节。目前,鲜有对芦山县的暴雨特征进行统计分析,因此,本文拟研究芦山县暴雨性质和时空变化特征,从中找出规律,以期提高当地应对暴雨“四预”能力,为地方防灾减灾和科学利用水资源等工作提供科学参考。

1 资料和方法

1.1 研究区概况

芦山县(图1)位于雅安市东北部,青衣江上游。县域地势南北狭长,地形陡峭,森林覆盖率高达78%,水系发达,易于暴雨快速汇流形成山洪。受亚热带季风性湿润气候影响,多年平均降水量1 276.7 mm,温带气候和山地气候特征明显。

图1 研究区范围

1.2 资料来源

利用代表站点法[8]构建芦山县暴雨特征分析站网,采用2013-2022年芦山县内芦山水文站、太平水文站和保卫雨量站5 min降水数据(雨量器分辨率0.5 mm),站点分布情况见图1所示。该数据来源于四川省雅安水文水资源勘测中心年度整编成果,每年年底已对当年数据进行错误修订。研究前再次对数据进行严格的质量检查,保证数据的完整性、可靠性。

1.3 研究方法

1.3.1 暴雨事件提取

中国气象上规定,每小时降雨量16 mm以上、或连续12 h降雨量30 mm以上、24 h降雨量50 mm及以上的雨定义为暴雨。据此,本文将5 min原始数据处理成1 h降水数据,将小时降雨量≥0.5 mm视为暴雨过程起点,将降雨结束时间间隔≤2 h时判定为一次暴雨过程。按照上述规定提取暴雨降水过程。

1.3.2 雨型划分与识别

雨型是一次降雨过程中各时段降雨量分布特征,本文依据岑国平[9]分析结果,将暴雨过程划分为单峰型降雨、均匀型降雨和双峰型降雨3类。雨型识别方法采用目估识别法,以降雨历时为横轴、时段降雨量为纵轴绘制出每一场暴雨过程,为减少人为误差,由3位水文工程师进行暴雨雨型判断。

1.3.3 雨峰特征和暴雨强度

为定量研究雨峰特征,定义最大小时降雨量与降雨过程总量为雨峰占比,最大小时降雨量出现时间与降雨过程总时间之比为雨峰位置。

1.3.4 趋势分析

Mann-Kendall检验方法[10]属于非参数统计检验的方法,被广泛应用于分析降水、气温、径流等要素随时间序列的趋势变化和突变点确认。

计算值Z大于0则数据呈上升趋势,小于0则呈下降趋势。对于给定的置信度α,当|Z|≥Z1-α/2,则变化趋势明显。本文选择的显著性检验置信度为95%,如果|Z|大于或等于1.64,则表示它已经通过了95%的显著性检验,变化趋势显著。

设序列为a1,a2,…,an,Sk表示第i个样本ai>aj(1≤j≤i)的累计数,则统计量公式为：

对统计变量进行标准化处理得到：

将时间序列a1,a2,…,an逆序排列,再按上面的公式计算,同时使

本文显著性水平α取0.05,相应的临界值U0.05=±1.96。绘制UFk和UBk曲线图,若UFk和UBk两条曲线在临界线之间出现交点,则该交点出现的时间即视为数据突变开始的时间。

2 结果分析

2.1 暴雨频率

按照本文选取暴雨方法,暴雨频率变化结果见图2。2013-2022年间各站点出现暴雨次数的年际变动较大,其中,暴雨次数最多是2018年太平站17次,最少暴雨次数为2015年太平站,仅出现3次。所选取的站点出现暴雨总次数差距明显,保卫站出现暴雨62次,太平站出现暴雨79次,芦山站出现暴雨112次,县内平均每年约发生总暴雨25次,其中,2018年场次最多。结合图1站点分布情况,芦山县域暴雨次数自北向南大体上呈现逐渐增多趋势,呈明显的纬向地带性分异规律。

图2 各站点暴雨频率变化

对各站点年暴雨次数进行MK趋势检测,结果见表1,三个站点年暴雨次数呈现不显著上升趋势,暴雨频率增多,易诱发河水暴涨、城市内涝、突发山洪等洪涝险情。

表1 各站点年暴雨次数演变趋势的MK检测结果

2013-2022年芦山县境内暴雨年际内分配结果如图3所示,站点各月暴雨次数显著不均,所有暴雨均出现在4-10月,暴雨次数最多月份为8月,7月和8月暴雨次数规模占暴雨总次数的67.9%～79.0%。暴雨的年内分配不均匀程度由南向北逐渐变小,呈明显的纬向地带性分异规律。

图3 各站点暴雨年际内分配结果

2.2 暴雨雨型

暴雨的时空变化可用雨型表示,研究成果[9]表明它对小流域的洪峰流量和流量过程有着显著的影响,在汇流时间和平均雨强相同的条件下,雨峰在中部或后部的单峰型雨型比均匀雨型的洪峰流量高出30%以上。

按照本文雨型划分规则,芦山县暴雨雨型划分结果见图4。单峰型降雨是最常见的暴雨雨型,其次为双峰型降雨,均匀型降雨占比最少。单峰型降雨占到暴雨总次数的68%,由此可知,芦山县的暴雨由单峰型暴雨主导。由于单峰型降雨雨量集中,易引起较大洪水,因此,本文重点研究单峰型降雨的雨峰位置和雨峰占比。

图4 芦山县暴雨雨型划分

针对不同历时的暴雨降水过程雨型特征差异太大问题,本文结合降雨历时划分[11]和芦山县实际降水情况,将暴雨历时分成3类,即短历时(1～6 h)、中历时(7～12 h)、长历时(12 h以上),分类统计结果如图5所示,其中芦山站由中历时暴雨主导,占比57%,而太平和保卫站点各不同历时暴雨占比接近,不同历时暴雨次数分布均匀。

图5 暴雨历时分类结果

对于单峰雨型,雨峰位置和雨峰占比是一个重要指标。三个站点不同类型暴雨历时对应平均雨峰位置结果见表2,结果表明在降雨过程中,芦山县内暴雨雨峰出现的时间基本都在降雨前中期,短历时和长历时暴雨雨峰位置变化幅度较中历时的偏小。

表2 各站点不同暴雨历时对应平均雨峰位置

一场暴雨在总雨量不变的情况下,如果雨峰的峰现时间向后推移,则降雨产生的径流洪峰量级会变大,峰高流急极易引发大面积次生水灾害,加剧城市洪涝险情。对各站点暴雨雨峰位置采用MK趋势检测,检验结果见表3,只有太平站暴雨雨峰位置具有显著增大趋势,表明该站点出现暴雨时,雨峰的峰现时间很可能会向后偏移,其他站点的暴雨雨峰位置并没有显著的变化趋势。

表3 各站点暴雨雨峰位置MK检测结果

不同降水历时的暴雨雨峰占比如图6所示,雨峰占比与降雨历时有明显的负相关关系。不同历时的暴雨雨峰占比在各站点之间变化幅度均较小。短历时暴雨的峰值雨量占68%左右,表明降雨过程比较集中,持续时间短,雨量随时间变化迅速;中历时暴雨的峰值雨量占42.5%,接近一半;在长历时暴雨中,雨峰占比在23.3%～29%之间,表明在12 h以上的降雨过程中,降雨过程的特征是各时段降雨量变幅小、持续时间长,降雨时间的持续性对降水过程总雨量的增加贡献率最大。

图6 不同历时的暴雨雨峰占比

为探求各站点暴雨雨峰占比是否在时间序列上存在一定的变化趋势,将各站点暴雨雨峰占比进行MK检测,结果见表4,芦山站呈现显著的下降趋势(超过95%置信度);其余站点无明显变化规律或趋势。表明芦山站降雨过程中各时段降雨量峰值逐次降低,降水过程越来越平缓,有利于削弱下游洪峰流量。

表4 各站点暴雨雨峰占比进行MK检测结果

2.3 暴雨强度

近10年各站点年均暴雨量见表5所示,芦山站明显多于其他站点,和暴雨次数分布结果一致。年暴雨量变化见图7所示。各站点年暴雨量波动变化明显,芦山站年暴雨量最多为2020年1 120 mm,比常年平均偏多70%;保卫站年暴雨量最多为2018年532 mm,比常年平均偏多62%;太平站年暴雨量最少为2015年67 mm,较常年平均偏少85%;总体上年际变幅非常大,对比各站点年降雨总量变化趋势,年暴雨量变化与年降雨总量变化趋势基本相吻合。

表5 近10年各站点年均暴雨量

(a)芦山站

采用MK趋势检测各站点年暴雨量是否在时间序列上存在一定的变化趋势,结果见表6,Z值均大于0但未超过95%置信度,表示各站点年暴雨量呈现不显著上升趋势。

表6 各站点年暴雨量进行MK检测结果

采用MK趋势检测研究各站点单次暴雨量是否在时间序列上存在一定的变化趋势,结果见表7,保卫站和太平站Z值均大于0但未超过95%置信度,表示这些站点单次暴雨量呈现不显著上升趋势。芦山站Z值大于0且超过95%置信度,表明该站点单次暴雨量呈现显著上升趋势,结合图8突变点检验结果,分析可得出芦山站单次暴雨量呈现显著上升趋势的变化时间应为2018年8月上旬。

表7 各站点单次暴雨量进行MK检测结果

图8 2013-2022年芦山站单次暴雨量突变点检验结果

3 结论

采用代表站点法选取3个芦山县站点2013-2022年降水资料,结合Mann-Kendall趋势分析和突变检验等研究方法分析了芦山县近10年暴雨次数、暴雨雨型和暴雨强度等要素的变化特征,得到以下结论：

(1)近10年芦山县内所有暴雨均只出现在4-10月,站点7月和8月暴雨次数规模占暴雨总次数的67.9%～79.0%。县域南部暴雨次数多于北部,各站点暴雨次数年际变化上均呈现不显著上升趋势,暴雨次数增多,加剧了区域洪涝灾害险情,提高了其他次生灾害的风险性。

(2)芦山县单峰型暴雨占暴雨总次数的68%,芦山站由中历时暴雨主导,占比57%,而太平和保卫站点不同历时暴雨占比接近,各站点雨峰出现的时间基本都在降雨过程的前中期,在时间序列上太平站暴雨雨峰位置具有显著增大趋势,其他站点雨峰位置没有显著的变化趋势。各站点雨峰占比与降雨历时有明显的负相关关系。在时间序列上芦山站暴雨雨峰占比呈现显著的下降趋势,其余站点无明显变化规律或趋势。

(3)近10年芦山站年均暴雨量明显多于其他站点,各站点年暴雨量波动变化明显,在时间序列上各站点年暴雨量均呈现不显著上升趋势;芦山站单次暴雨量呈现显著上升趋势,MK突变分析结果表明发生显著上升趋势的变化时间为2018年8月上旬。