貴州省區(qū)域性暴雨事件快速評(píng)估模型研究

石 艷，李懷志

(1.貴州省氣象臺(tái)，貴州 貴陽 550002;2.貴州省人工影響天氣作業(yè)指揮中心，貴州 貴陽 550002)

1 前言

貴州處于云貴高原東段，季風(fēng)活動(dòng)明顯，冬半年和夏半年冷暖空氣影響差異大，貴州暴雨有著其特殊的天氣氣候背景。由1963—2008年夏季累計(jì)出現(xiàn)暴雨日數(shù)分析，大部地區(qū)在50 d以上，主要集中在西南部地區(qū)，普遍在100 d以上，以六枝的170 d 最多［1］。

目前，國內(nèi)氣象災(zāi)害的評(píng)估主要集中于災(zāi)害發(fā)生后影響的評(píng)估，指標(biāo)選擇側(cè)重于受災(zāi)農(nóng)田面積、傷亡人數(shù)、經(jīng)濟(jì)損失等社會(huì)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)［1－5］。上述指標(biāo)受到各地經(jīng)濟(jì)密度、人口密度和發(fā)展?fàn)顩r的影響而具有更多的不確定性，同時(shí)在應(yīng)用于災(zāi)害預(yù)評(píng)估及災(zāi)后快速評(píng)估方面操作性不強(qiáng)。對(duì)災(zāi)害性天氣過程本身程度的評(píng)估不多，貴州為滿足實(shí)際中的歷史定位評(píng)估需求，有必要建立單純以氣象觀測(cè)記錄為基礎(chǔ)的致災(zāi)天氣氣候事件評(píng)估模型。目前在氣象預(yù)報(bào)服務(wù)過程中主要應(yīng)用單位時(shí)間內(nèi)降水總量對(duì)暴雨事件進(jìn)行描述，雖然易于操作，但是不能全面描述暴雨天氣過程的影響區(qū)域和程度，因而對(duì)其總體評(píng)價(jià)稍顯片面。為此，研究建立一種能夠反映暴雨降水量級(jí)、強(qiáng)度和范圍的綜合評(píng)估模型具有現(xiàn)實(shí)的應(yīng)用意義。

2 資料及方法

2.1 資料和方法

氣象資料采用1991—2009年貴州省85個(gè)氣象站逐日降水資料。規(guī)定6站或6站以上日降水量≥50 mm時(shí)，定為一次區(qū)域性暴雨天氣過程。經(jīng)統(tǒng)計(jì)19 a間共289個(gè)暴雨天氣過程。

本文利用陳艷秋［6］等對(duì)遼寧暴雨事件的評(píng)估研究指標(biāo)，再結(jié)合貴州實(shí)際情況，采用專家打分法，賦予指標(biāo)不同權(quán)重，構(gòu)建評(píng)估模型。對(duì)上述個(gè)例計(jì)算后，得到樣本集，采用迭代聚類法分為4大類型，獲得各個(gè)類型的中心值，為后面暴雨過程的評(píng)估提供參考依據(jù)。

2.2 暴雨評(píng)估指標(biāo)

考慮暴雨過程降水總量、雨強(qiáng)和強(qiáng)降水覆蓋范圍，從不同角度選擇3個(gè)指標(biāo)作為要建立的評(píng)估模型指標(biāo):即平均降水量指標(biāo)、降水強(qiáng)度指標(biāo)、覆蓋范圍指標(biāo)。

①平均降水量指標(biāo)(Ip):

式中，n為區(qū)域內(nèi)降水量達(dá)到暴雨標(biāo)準(zhǔn)的觀測(cè)站點(diǎn)個(gè)數(shù)，Rj為其中第j個(gè)觀測(cè)站點(diǎn)在被評(píng)估事件中的總降水量(mm)。

②降水強(qiáng)度指標(biāo)(Iq):

式中，max()為取最大值函數(shù)，R24j為第j個(gè)觀測(cè)點(diǎn)在暴雨過程中最大的24 h觀測(cè)降水量(mm)。

③覆蓋范圍指標(biāo)(Ic):

式中，n為區(qū)域內(nèi)降水量達(dá)到暴雨標(biāo)準(zhǔn)的觀測(cè)站點(diǎn)個(gè)數(shù)，N為區(qū)域內(nèi)觀測(cè)站點(diǎn)總數(shù)。

2.3 暴雨評(píng)估模型構(gòu)建

本文采用主觀經(jīng)驗(yàn)專家打分法，對(duì)平均降水量指標(biāo)、降水強(qiáng)度指標(biāo)、覆蓋范圍指標(biāo)分別賦予0.3、0.2、0.5的權(quán)重系數(shù)，最終構(gòu)建評(píng)估模型為:

3 暴雨過程評(píng)估

3.1 評(píng)估等級(jí)的劃分

本文采用迭代聚類法，將貴州省暴雨天氣過程分為4大類型，分別為特大型、大型、中型和小型。

表1 暴雨事件評(píng)估4級(jí)聚類中心值

按4類聚合確定初始聚類的3個(gè)變量中心點(diǎn)數(shù)據(jù)，經(jīng)10次迭代后類別間變量中心值得到修正數(shù)據(jù)見表1。

表2 ANOVA(方差分析表)

表2對(duì)聚類結(jié)果的類別間距離進(jìn)行方差分析，均方是方差除以自由度，df是自由度，是自由取值的變量個(gè)數(shù)，F(xiàn)為F檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量，用于檢驗(yàn)該回歸方程是否有意義，當(dāng)Sig對(duì)應(yīng)的值＜0.05(當(dāng)顯著性水平為0.05時(shí))時(shí)，說明所建立的回歸方程具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，即自變量和因變量之間存在線性關(guān)系。由上表可見，類別間距離差異的概率值Sig均為0，＜0.01，聚類效果很好。

3.2 評(píng)估等級(jí)的確定

利用歐氏距離，計(jì)算所選暴雨過程個(gè)例屬于哪個(gè)級(jí)別，計(jì)算X到矩陣A由表1構(gòu)成中各列向量的歐氏距離組成被評(píng)估向量X=(X1，X2，X3)

4 實(shí)例分析

對(duì)表3分析可見，個(gè)例1和例2均在貴州省境內(nèi)發(fā)生1站大暴雨、3站暴雨，按照降雨量級(jí)一般認(rèn)為2次過程屬于同一級(jí)別，但是應(yīng)用上述評(píng)估模型可以明確劃分個(gè)例1屬于中型暴雨過程，個(gè)例2屬于大型暴雨過程;個(gè)例3出現(xiàn)4站大暴雨、4站暴雨，個(gè)例4出現(xiàn)3站大暴雨、7站暴雨，按照降雨量級(jí)我們可能就無法清楚說明2次過程的等級(jí)，但應(yīng)用該評(píng)估模型可以看出2次過程均歸為大型暴雨過程;同理個(gè)例5和6也歸為特大型暴雨過程。

1991年7月8日20時(shí)—7月9日20時(shí)貴州出現(xiàn)大范圍區(qū)域性暴雨天氣過程，共1站特大暴雨、6站大暴雨、13站暴雨，最大平壩降雨271.1 mm，平均降水量為105.9 mm，降水強(qiáng)度為271.1 mm，覆蓋范圍為23.81%，綜合指數(shù)為86.1，屬于特大型暴雨，是近20 a以來最為嚴(yán)重的一次暴雨天氣過程。

綜上所述，該暴雨評(píng)估模型能夠?qū)?zāi)害性天氣過程本身程度有一個(gè)客觀、快速的定位，能夠在某種程度上較為清晰明白的評(píng)估該過程，與使用單一的降雨量級(jí)相比較有明顯優(yōu)勢(shì)。

表3 2010—2011年典型個(gè)例分析

5 結(jié)論與討論

①利用平均降水量指標(biāo)，最大日降水量指標(biāo)和暴雨出現(xiàn)范圍指標(biāo)構(gòu)建了暴雨過程綜合評(píng)估指數(shù)，確定了貴州暴雨過程評(píng)估等級(jí)標(biāo)準(zhǔn)。在實(shí)例應(yīng)用中，對(duì)區(qū)域性暴雨過程能夠客觀、快速的評(píng)估，與使用單一的降雨量級(jí)相比較有明顯優(yōu)勢(shì)。

②貴州暴雨災(zāi)害與小時(shí)降水、降水的持續(xù)時(shí)間也有關(guān)系，評(píng)估模型如何融合雨強(qiáng)以及連續(xù)幾天強(qiáng)降水等因素，有待今后進(jìn)一步深入研究。

［1］李祚泳，鄧新民.自然災(zāi)害的物元分析災(zāi)情評(píng)估模型初探［J］.自然災(zāi)害學(xué)報(bào)，1994，3(2):28 －33.

［2］楊思全.基于模糊模式識(shí)別理論的災(zāi)害損失等級(jí)劃分［J］. 自然災(zāi)害學(xué)報(bào)，1999，8(2):56 －60.

［3］陳亞寧.自然災(zāi)害的灰色關(guān)聯(lián)災(zāi)情評(píng)估模型及應(yīng)用研究［J］. 地理科學(xué)進(jìn)展，1999，18(2):158 －162.

［4］劉引鴿，繆啟龍，高慶九.基于信息擴(kuò)散理論的氣象災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)方法［J］. 氣象科學(xué)，2005，25(1):84－89.

［5］丁朝陽，唐萬年.多級(jí)模糊綜合評(píng)判法在氣象服務(wù)保障能力評(píng)估中的應(yīng)用［J］.氣象科學(xué)，2005，25(1):48－54.

［6］陳艷秋，袁子鵬，盛永，等.遼寧暴雨事件影響的預(yù)評(píng)估和災(zāi)后速評(píng)估［J］. 氣象科學(xué)，2007，27(6):626－632