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    云貴高原兩個國家基準站降水特性比較

    2022-03-04 07:47:30張濤李亮亮李建
    暴雨災害 2022年1期
    關鍵詞:特征差異

    張濤,李亮亮,李建

    (1.云南省大氣探測技術保障中心,昆明 650034;2.中國氣象科學研究院,北京 100081)

    引言

    降水是氣候系統(tǒng)中的重要要素之一,其時空分布對地球系統(tǒng)水資源分布和水循環(huán)過程有著不可替代的調節(jié)作用,因此對降水特性的研究始終是大氣科學及相關領域備受關注的熱點課題。受多尺度地形與大氣復雜的相互作用的影響,地形可觸發(fā)、增強以及調節(jié)降水(Houze,2012;Kirshbaum et al.,2018;Smith,2019)。因此,復雜地形區(qū)降水時空分布極不均勻(Smith,1979)。正因為地形在局地降水形成、發(fā)展中起著舉足輕重的作用,很多學者對地形降水進行了大量的觀測和數(shù)值模擬研究(李清森,1987;林之光,1995;孫健等,2002;盛春巖等,2012;郭欣等,2013;徐道生等,2015;朱紅芳等,2015;楊薇等,2019;趙玉春等,2020;張銘明,2021)。

    日變化是復雜地形區(qū)小時尺度降水的重要特征之一。隨著現(xiàn)代科學技術的發(fā)展、氣象觀測站網的日趨完善和數(shù)值模式能力的不斷提高,高時空分辨率的氣象觀測資料和數(shù)值模式產品日趨豐富,越來越多的學者關注了多種地形處降水日變化的特征。在青藏高原地區(qū),Singh和Nakamura(2009)的研究結果表明,明顯不同的日變化特征出現(xiàn)在山區(qū)、谷地以及湖泊地區(qū)。山區(qū)的降水活動通常在午后達到最強,而在谷地以及湖泊地區(qū),存在一個明顯的夜間主峰值,除了夜間峰值之外,面積較大的湖泊區(qū)同時還存在一個早上的次峰值。他們還發(fā)現(xiàn),降水率的主峰值時刻隨著湖泊面積的增大而滯后。在祁連山地區(qū),Li等(2019)指出祁連山頂、山坡以及東北部平原地區(qū)的降水具有明顯的區(qū)域差異,且坡區(qū)的清晨峰值強度隨海拔高的降低而增強。在天山中段,Li(2018)分析了天山中部及周邊地區(qū)夏季降水日變化的氣候特征,山脈南部外圍的清晨降雨在南部盆地局部觸發(fā),晚午山峰和北緣晚山峰均受山源降雨事件的影響。在黃山山脈,劉裕祿等(2013)分析了黃山山脈的日雨量和短時雨量極值分布,發(fā)現(xiàn)日雨量極值分布與地形關系密切,降水系統(tǒng)經過黃山山脈時擾動加強是降雨增幅的主要原因。在新疆地區(qū),黃秋霞分析了昌吉市分析了主汛期(5—8月)降水的日變化特征,降水主要集中在夜間,降水頻次為明顯的單峰型,且以短時間(1~4 h)的降水為主,貢獻率最大的是持續(xù)7 h的降水。這一系列有關降水日變化的研究豐富了我們對小尺度地形區(qū)降水特性尤其是降水日變化特性的認識,有助于深入理解復雜地形區(qū)降水氣候特征及其形成演變機制,對當?shù)鼐毣A報方法的改進具有重要意義。

    云南地處橫斷山系之間,地形復雜,降水量、溫度等氣象要素的地區(qū)性分布與其地形分布和山脈走向密切相關(胡娟等,2011;許彥艷等,2015)。該地區(qū)的降水常常導致嚴重的山洪、滑坡、泥石流等次生地質災害(解明恩等,2004)。在低緯高原開展降水等氣象要素精細化預報是亟待解決的問題,這一問題的解決需建立在對局地小尺度降水特性的認識上。目前有學者開始對該地區(qū)的降水特征進行研究,如蘇錦蘭等(2015)詳細分析了橫斷山系云嶺余脈點蒼山東西側降水特性及差異,結果顯示點蒼山東西側多年平均降水氣候態(tài)相似、年降水量接近,降水季節(jié)演變一致,但小時降水量和降水頻次日變化存在顯著差異。為進一步認識低緯高原地區(qū)局地小尺度地形對降水特性的影響,改進數(shù)值模式在低緯高原地形處的性能,提高低緯高原地區(qū)的精細化業(yè)務預報,本文選取云貴高原昆明小尺度地形區(qū)內相鄰僅5 km、海拔高度差異500 m左右的兩個國家基準站太華山站(56872)和昆明站(56778),分析兩個站的降水在平均態(tài)、日變化以及降水事件的時空特征等方面的差異。

    1 資料與方法

    1.1 資料來源

    本文選取的兩個站點均為國家基準站,具有較長時間的高質量觀測資料。太華山站位于太華山山頂,昆明站位于市區(qū)平原,兩站海拔高度差約500 m左右,水平直線距離不足5 km(圖1),是云貴高原復雜小地形區(qū)不同地形區(qū)域觀測站典型代表。

    圖1 我國西南地區(qū)的地形分布(a)及太華山(紅色圓點)站和昆明(黑色圓點)站的地理位置(b,彩色為地形高度,單位:m)Fig.1(a)The topography of Southwest China,and(b)the locations of Taihuashan station(red dot)and Kunming station(black dot).Shading in the figure represents topographic height,unit:m.

    本文所用資料為2006—2018年連續(xù)13 a的太華山站和昆明站5—10月(雨季)的逐時降水數(shù)據,該數(shù)據來源于云南省氣象局信息中心提供的經過質量控制的“云南省天氣預報業(yè)務信息系統(tǒng)V1.01”數(shù)據庫。根據對兩站2006—2018年的降水量進行統(tǒng)計,5—10月的雨季降水量分別占總降水量的87.5%(太華山站)和87.1%(昆明站),因此本文研究中僅關注雨季。

    1.2 研究方法

    文中定義:定義小時降水量大于等于0.1 mm的時次為有效降水時次。某一時間段的降水量為該時段內累積量,降水頻次定義為有效降水的總時次,降水強度為降水量除以降水頻次。

    為了研究降水事件的演變,利用Yu等(2015)提出的區(qū)域降水事件(RRE)的方法來挑選降水事件,RRE的定義基于太華山站和昆明站的小時降水數(shù)據。首先,給出區(qū)域降水事件的識別過程,兩站t時刻的降水Px,t為兩個臺站的最大降水量,即

    其中Pi,t為i站在t時刻的小時降水量。其次,由降水時間序列Px,t來定義兩站的降水事件,降水事件定義為當某一降水時次之后連續(xù)2 h為無效降水時次時,判定一次降水事件結束。將一次降水事件所歷經的小時數(shù)定義為此次事件的持續(xù)時間(Yu et al.,2007a)。

    在挑選出的區(qū)域降水事件中,若兩站均發(fā)生降水,則定義該事件為共有降水事件,若僅有一站發(fā)生降水,則定義該事件為該站的單獨降水事件。

    為了研究降水的持續(xù)性問題,參考已有研究(楊萍等,2013),按照降水事件持續(xù)時間的長短,將其分為三類:短時降水(持續(xù)時間為1~3 h),中時降水(持續(xù)時間為4~6 h)和長時降水(持續(xù)時間為6 h以上)。

    2 結果分析

    2.1 年降水量、降水頻次、降水強度的對比分析

    圖2給出了太華山站和昆明站雨季累積降水量、降水頻次和降水強度的逐年演變特征。總體來看,兩站降水量、降水頻次和降水強度的逐年演變趨勢基本一致,降水量和降水頻次均表現(xiàn)出2011年前下降、2011年后上升的特點。從圖2a可知,2006-2018年平均的雨季累積降水量太華山站(879.9 mm·a-1)要多于昆明站(847.5 mm·a-1),其中,7個年份(2007、2009、2012、2013、2014、2015、2018)太華山站降水量明顯偏多,尤其是2007、2012和2015年,較昆明站偏多186.9 mm·a-1以上;4個年份(2008、2011、2016、2017)昆明站降水量略多,但較太華山站偏多不超過68.3 mm·a-1;2個年份(2006、2010)兩個站的降水量基本一致。由圖2b可知,太華山站多年平均雨季累積降水頻次(582.8次/年)遠大于昆明站(514.1次/年),其中,除2017年昆明站略多于太華山站外,其余年份太華山站雨季累積降水頻次均高于昆明站,并以2007年最明顯,該年太華山站較昆明站偏多117次。綜合來看,兩站的雨季累積降水量差異不大,但處于山上的太華山站的雨季累積降水頻次明顯高于平原上的昆明站。由圖2c可知,太華山站在2006—2018年中大部分年份里(2009、2015年除外)的年平均小時降水強度小于昆明站,特別是2006年、2011年、2014年差異更明顯。

    圖2 昆明站和太華山站2006—2018年逐年雨季累積降水量(a)、累積降水頻次(b)和平均降水強度(c)對比圖Fig.2(a)Comparison of cumulative rainfall amount,(b)cumulative rainfall frequency and(c)average rainfall intensity in the rainy season from 2006—2018 at Kunming station and Taihuashan station.

    2.2 降水日變化特征對比分析

    降水日變化是降水最基本的變化模態(tài)之一。對降水日變化的研究,有助于深入理解降水的形成機制,在提高和改善區(qū)域氣候模式預報方面有重要意義(Yu et al.,2007)。為了分析兩站降水在小時尺度上的差異,分別用給出積降水量、累積降水頻次、平均降水強度三個要素的日變化特征,如圖3所示??傮w來看,兩站的三個降水要素的日變化都呈現(xiàn)雙峰特征,峰值分別出現(xiàn)在清晨和下午,且雙峰特征在降水頻次上表現(xiàn)最突出。雖然兩站的雨季平均降水量相差不大,但從累積降水量日變化來看(圖3a),昆明站在凌晨至清晨時段(01—05時)略高于太華山站,但在午后至前半夜(12—20時),太華山站的小時累積降水量都大于昆明站,平均而言,太華山站在該時段累積降水量比昆明站高出5.8%。從降水頻次日變化來看(圖3b),太華山站在各個時次均大于昆明站,且差異的大值出現(xiàn)的時段為03—07時和12—16時,分別多167次(占總累積降水頻次差異(617次)的27%)和143次(占總體累積降水頻次差異的23%),兩個峰值時間段內的降水頻次差異占累積頻次差異的60%。兩站降水頻次的差異最大值出現(xiàn)在07時,差異為74次;對于平均降水強度日變化來看(圖3c),太華山站降水強度日變化幅度小,午后降水強度略大,但昆明站降水強度日變化幅度大,夜間降水強度明顯強于午后。雨季平均降水強度的差異主要是由00—11時的差異導致的,在這個時段,昆明站的降水強度都明顯高于太華山站,但在下午13時開始,太華山站的小時平均降水強度基本與昆明站一致,并且在晚上17—19時高于昆明站。

    圖3 昆明站和太華山站2006—2018年雨季累積降水量(a)、累積降水頻次(b)和平均降水強度(c)的日變化對比曲線Fig.3 Diurnal variations of(a)cumulative rainfall amount,(b)cumulative rainfall frequency and(c)average rainfall intensity in the rainy season from 2006 to 2018 at Kunming station and Taihuashan station.

    2.3 降水事件的時空特征

    2.3.1 降水事件的時間特征

    特殊的地理位置和復雜的地形與海陸分布,使得中國降水日變化的區(qū)域特征復雜多樣,這種區(qū)域差異與不同持續(xù)時間降水事件的演變特征密切相關(Yu et al,2007)。表1給出太華山站和昆明站的短時、中時和長時降水事件的多年累積降水量和事件數(shù)的總體特征,可見,兩站主要降水事件和降水量由長時降水事件貢獻,兩站在該類事件中的差異尤為顯著,其中太華山站的降水事件數(shù)多于昆明站,偏多14.3%,長時降水事件偏多達23.9%,短時降水事件偏多1.2%,中時降水事件偏多7%。對于累積降水量,太華山站略多于昆明站,偏多2.9%,主要由長時降水事件所貢獻,太華山站偏多7.1%,中時降水事件,兩站基本一致,短時降水事件太華山站比昆明站還多6.1%。

    表1 不同持續(xù)時間降水事件的事件數(shù)和降水量的總體特征Table 1 Overall characteristics of numbers and rainfall amount for rainfall events with different durations.

    2.3.2 降水事件的空間特征

    表2給出了2006—2018年間兩個站所在區(qū)域降水事件中的事件數(shù)、降水頻次和降水量以及各自所占百分比。從表2可以看出,區(qū)域降水事件中,共有降水事件居多,占總區(qū)域降水事件的60.23%,單獨降水事件中,太華山站的單獨降水事件是昆明站的1.8倍。區(qū)域降水事件的頻次主要來自共有降水事件的貢獻,其貢獻率達85.73%,對于單獨降水事件,太華山的頻次是昆明站的約1.8倍。另外,區(qū)域降水事件的降水量有93.39%來自于共有降水事件,單獨降水事件的降水量兩個站差別不大,太華山站略小于昆明站。從以上分析可以看出兩站大部分事件為共有事件,但單獨降水事件對區(qū)域事件的影響也不可小視,太華山站單獨事件數(shù)和頻次數(shù)遠遠多于昆明站,降水量略小于昆明站。

    表2 區(qū)域降水事件的總體特征Table 2 Overall characteristics for regional rainfall events.

    2.3.3 共有降水事件中兩站降水特征的對比分析

    從共有降水事件的日變化(圖4a、c、e)可以看出,兩站在日變化上都具有雙峰特征,清晨峰值強于午后峰值,且太華山站的降水頻次在各個時次都明顯高于昆明站;由于太華山站在00—12時和21—23時的降水強度偏小,故太華山站在01—11時的降水量基本上都小于昆明站,而12時起太華山站降水強度逐漸增強,降水頻次增多,故太華山站在12—20時的降水量要高于昆明站。從不同持續(xù)時間的共有降水事件的降水量、頻次、強度的對比曲線圖(圖4b、d、f)可以看出,太華山站在持續(xù)時間1~4 h的事件中,降水強度基本昆明站一致,但頻次偏多,降水量多余昆明站;在持續(xù)時間5~11 h內的降水事件中,降水強度小于昆明站,降水頻次略高于昆明站,降水量小于昆明站;在持續(xù)時間大于12 h的事件中,太華山站降水強度大部分持續(xù)時間強于昆明站,降水頻次偏多,降水量多于昆明站。

    圖4 兩站共有降水事件的降水量(上)、降水頻次(中)、平均降水強度(下)的日變化對比曲線(a、c、e)和不同持續(xù)時間的差異特征(b、d、f),其中紅色曲線代表太化山站,黑色曲線代表昆明站,圖b、d、f中紅色虛線表示差值為0,藍色曲線代表兩個站在不同持續(xù)時間的差值Fig.4(a,c,e)Comparison of diurnal variations of rainfall amount(top),rainfall frequency(middle),and average rainfall intensity(bottom),and(b,d,f)the difference characteristics of different durations for the coexistent-rainfall-event at both stations.The red curves represent Taihuashan station.The black curves represent Kunming station.The red dotted lines represent no difference and the blue curves represent the difference under different durations at both stations in Figs.b,d,and f.

    為了更詳細地研究在共有降水事件中兩站降水演化過程的特征和差異,我們從日變化的角度做了進一步的分析。從共有事件的開始時刻的日變化曲線(圖5a)可以看出,開始于太華山站的共有事件數(shù)為390,是開始于昆明站的共有事件數(shù)約1.5倍。在兩類共有事件中,開始時刻都存在明顯的日變化特征,開始于太華山站的共有事件的開始時刻有三個峰值時段(00—05時和11—15時以及21時),其中最大值出現(xiàn)在21時,次數(shù)達到34次;開始于昆明站的共有事件,其開始時刻峰值時段不明顯,僅在00時和13—18時略多一點,開始時刻最多出現(xiàn)在00時,為25次。從共有事件的峰值時刻的日變化曲線(圖5b)可以看出,共有事件的峰值時刻分別位于太華山站和昆明站的共有事件數(shù)的差異不大,但日變化上也有差異,兩站均分別在00時和21時出現(xiàn)峰值,太華山站先達到峰值的次數(shù)略多,特別是21時,其余時刻兩站先達到峰值事件數(shù)差異不大,太華山站偏午后,昆明站偏凌晨和晚上。從共有事件的結束時刻的日變化曲線(圖5c)可以看出,從昆明站結束的共有事件數(shù)為364,是結束于太華山站的事件數(shù)的1.24倍,特別是00-15時時段明顯偏多。從逐次分析此類降水事件,通過統(tǒng)計兩站在2006—2018年5—10月間共發(fā)生共有降水事件數(shù)為1 486次,其中太華山站的降水頻次為6 647次,平均降水持續(xù)時間為4.47 h,而昆明站的降水頻次為6 111次,平均降水持續(xù)時間為4.11 h,即在共有降水事件發(fā)生時,太華山站的平均降水持續(xù)時間比昆明站多0.36 h。圖5d給出了共有事件中,兩個站在共有事件中的開始時間差與結束時間差,以太華山為基準,正(負)值代表共有事件中,昆明站早(晚)于太華山站開始,0值代表兩站同時開始。圖5d統(tǒng)計分析了共有降水事件中兩站持續(xù)時間差異的數(shù)量,從時間差異來看,兩站在同一共有降水事件中時間差異主要集中在2 h以內(占總數(shù)量的95.9%),56.6%的共有事件是同時開始的,其中開始時間差異最長為12h(僅有1次),結束時間差異最長為13 h(僅有2次);從不同時間差異數(shù)量上來看,時間差異在0~5 h的開始降水事件中,太華山站數(shù)量明顯要多于昆明站,而時間差異0~5 h的結束降水事件中恰好相反。

    圖5 太華山站和昆明站的共有事件的開始時刻(a)、峰值時刻(b)、結束時刻(c)的事件次數(shù)日變化演變曲線,以及共有事件中兩個站的開始時間差和結束時間差的統(tǒng)計(d),其中紅色(黑色)曲線表示開始(結束)時間差曲線Fig.5 Diurnal variations of numbers of coexistent-rainfall-events at(a)starting,(b)peaking and(c)ending time at Taihuashan station and Kunming station,and(d)the cumulative numbers of the starting and ending time difference for coexistent-rainfall-event.The red and black curves represent the starting and ending time difference curves,respectively.

    2.3.4 單獨降水事件中兩站降水特征的對比分析

    兩個站點距離很近,但受地形影響站點所處位置有差異,通過上述分析可知兩個站除了共有降水事件發(fā)生之外,也存在單獨降水事件。圖6a、b、c分別代表兩個站單獨降水事件中降水量(圖6a)、降水頻次(圖6b)、平均降水強度(圖6c)的日變化,從圖6b可以看出太華山站在單獨降水事件頻次日變化上出現(xiàn)兩次峰值時段(03—09時和12—19時)而昆明站僅在16時和21時出現(xiàn)兩次峰值,單獨降水頻次明顯少于太華山站,從圖6c可以看出雖然昆明站降水頻次少,但平均降水強度日變化上大部分時段強于太華山站,特別是凌晨04—08時;從圖6a單獨降水事件降水量日變化可以看出,昆明站單獨降水事件降水量日變化呈現(xiàn)兩個峰值區(qū),分布是03—07時和16—23時,而太華山單獨降水事件在在01—12時降水量偏小,13—24時降水量明顯增多。

    圖6 兩站單獨降水事件的降水量(a)、降水頻次(b)、平均降水強度(c)的日變化對比曲線Fig.6 Comparison of diurnal variations of(a)rainfall amount,(b)rainfall frequency and(c)rainfall intensity for the individual-rainfall-event at both stations.

    3 結論與討論

    本文利用位于云貴高原地區(qū)相近的兩個國家基準站太華山和昆明站2006—2018年雨季(5—10月)小時降水資料,統(tǒng)計分析了兩站降水精細化的時空特征。結果表明,相距如此之近的昆明和太華山國家基準氣候站的降水的精細化特征存在明顯的差異,具體表現(xiàn)為:

    (1)兩站雨季累積降水量和平均降水強度在近13年內的差異不明顯,太華山比昆明站多的年份偏多一點;太華山站的年降水頻次在大部分年份上多于昆明站。

    (2)兩站降水量、降水頻次和降水強度的日變化特征都呈現(xiàn)雙峰。太華山站降水頻次的日變化雙峰特征比昆明站明顯,且大部分時次頻次明顯高于昆明站;太華山站平均降水強度在00—13時小于昆明站,在14—23時基本與昆明站一致;兩站降水量日變化在凌晨至早上基本一致,在午后至晚上,太華山站小時累積降水量多于昆明站,且日變化也比昆明站明顯。

    (3)從不同持續(xù)時間的降水事件來看,兩站的降水特性差異主要由持續(xù)時間6 h以上的長時降水事件造成。兩站在短時、中時降水峰值存在相位差,太華山站較昆明站提前1~2 h。在長時降水事件中,太華山站降水頻次的雙峰明顯高于昆明站,太華山站在12—19時時段的降水量明顯高于昆明站,這也是兩站降水特性的主要差異。

    (4)從區(qū)域降水事件來看,兩站主要降水事件和降水特性差異來自于共有降水事件。在共有事件中,大部分事件同時開始于兩站,這些事件中,結束于太華山站的事件數(shù)多于昆明站,太華山站的平均降水持續(xù)時間比昆明站多0.36 h。開始于單站的共有事件中,開始于太華山的共有事件多于開始于昆明站的,結束于太華山站的共有事件也多于結束于昆明站的。在共有事件中,降水頻次比昆明站多,降水量比昆明站大。

    (5)兩站單獨降水事件占總降水事件的39.9%,太華山站單獨降水事件數(shù)是昆明站的1.83倍,多為持續(xù)時間在1~4 h的降水事件。單獨事件日變化差異明顯,太華山站在凌晨和下午降水頻次多,呈現(xiàn)明顯雙峰形態(tài),但降水強度小,午后至晚上降水降水量略多;昆明站午后出現(xiàn)降水頻次高峰,早晚降水強度打,降水量在凌晨和晚上呈現(xiàn)雙峰。

    從以上結果來看,兩個站在小時降水特性上存在明顯的差異,特別是降水頻次和降水強度方面,這種差異主要是由于小尺度復雜地形造成的。而這種差異在相當長一段時間是數(shù)值天氣預報系統(tǒng)無法識別分辨的,嚴重影響著降水預報的準確性。在下一步的研究中,我們將利用數(shù)值模式以及雷達資料,對造成兩站降水精細化特征差異的機制以及造成這些差異的天氣系統(tǒng)的特征進行分析研究,從而為精細化預報服務提供依據。

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