青島市城陽區(qū)強降水極端氣候閾值研究

孫穎 吳蓓 趙程程 李博 萬 靜1

摘要 根據(jù)青島市城陽區(qū)2008—2015年汛期（6—9月）日降水量資料，采用簡單插值法、經(jīng)驗插值法、Z指數(shù)變換法、平方根變換法和立方根變換法等5種計算閾值的方法，比較分析得到適用于城陽區(qū)的閾值確定方法，并計算分析了精細化的城陽區(qū)極端降水閾值。結(jié)果表明，5種方法中，Z指數(shù)變換法更適于城陽區(qū)實際情況；城陽區(qū)極端降水閾值的分布大致呈南部閾值偏大、中部閾值偏小、北部的棘洪灘閾值也偏大。

關(guān)鍵詞 日降水量；極端降水；閾值；分布特征；青島市城陽區(qū)

中圖分類號 S161.6；P426.6 文獻標識碼 A 文章編號 0517-6611（2017）13-0189-03

Study on Threshold of Extreme Climate of Heavy Rainfall in Chengyang District of Qingdao

SUN Ying1，2，WU Pei1，ZHAO Cheng-cheng1 et al

（1.Meteorological Bureau of Chengyang District， Qingdao，Shandong 266109；2.Qingdao Meteorological Disaster Prevention Engineering Technology Research Center， Qingdao， Shandong 266100）

Abstract According to the daily precipitation data in the flood season （June-September） in Chengyang District of Qingdao City from 2008 to 2015， the threshold method of simple interpolation method， empirical interpolation method， Z index transformation method， square root transformation method and cubic root transformation method were used to calculate the threshold value， threshold determination method of Chengyang District was compared and analyzed，and the extreme precipitation threshold of Chengyang District was calculated and analyzed.The results showed that the Z index transformation method was more suitable for the actual situation in Chengyang District. The distribution of extreme precipitation thresholds in the Chengyang District was roughly larger than the southern threshold， the central threshold was too small and the threshold of the spike flood in the north was too large.

Key words Daily precipitation；Extreme precipitation；Threshold；Distribution characteristics；Chengyang District of Qingdao

近年來，由于氣候變化導致的極端天氣事件頻發(fā)，越來越多的學者對此給予關(guān)注[1-4]。翟盤茂等[3-4]分析了我國降水極值變化，指出我國總降水量變化趨勢不明顯，而極端降水強度在增強，我國東部降水日數(shù)趨于減少，平均降水強度極值出現(xiàn)的范圍趨于擴大；李慶祥等[5]以北京地區(qū)為研究對象，分析5種強降水極端氣候事件閾值的適應(yīng)性。但目前的研究對氣候變暖顯著、年降水特別是夏季降水明顯減少的膠東半島地區(qū)極端天氣氣候事件研究還不多[6]。

極端降水事件，不同的時間尺度可得到不同的結(jié)果。氣象系統(tǒng)業(yè)務(wù)服務(wù)中通常把日降水量超過50 mm的降水事件稱為暴雨，日降水量超過25 mm的降水事件稱為大雨。但對于膠東半島這樣降水較少且時間空間分布不均勻、一年中較少出現(xiàn)大雨的地區(qū)，按照大雨或暴雨的標準來定義閾值研究極端降水事件沒有實際意義，實際中多用百分位閾值作為極值的閾值[3-4，7-10]。筆者借鑒前人的研究成果[5]，取90%、95%、99%分位值作為三級極端降水事件閾值，利用多種統(tǒng)計方法分析前人閾值計算方法對青島市城陽區(qū)的適應(yīng)性，研究極端降水閾值分布特征，為城陽氣象防災(zāi)減災(zāi)提供決策基礎(chǔ)。

1 資料與方法

所用降水數(shù)據(jù)為城陽區(qū)8個區(qū)域自動站2008—2015年汛期（6—9月）日降水量資料，包括雙埠站、紅島站、惜福鎮(zhèn)站、夏莊站、世紀公園站、上馬站、棘洪灘水庫站、河套站，代表城陽8個街道，剔除日降水量為0的數(shù)據(jù)。所用資料經(jīng)過了系統(tǒng)的邏輯性檢查和時間、空間一致性檢查。數(shù)據(jù)沒有經(jīng)過均一性檢查，因為降水的非均一性產(chǎn)生原因復(fù)雜，在目前的站網(wǎng)密度下難以準確判斷，這里假定城陽區(qū)降水沒有顯著非均一性現(xiàn)象，可以用于后面分析。

極端降水閾值的確定，目的是在服務(wù)地方防災(zāi)減災(zāi)的過程中有一個更好的尺度，或在城市設(shè)計中為房屋建設(shè)、河流堤岸建設(shè)、水庫建設(shè)等提供一個災(zāi)害防御標準。因此，在閾值的確定上需要確保不同時間段閾值的穩(wěn)定性。在此使用離散系數(shù)對其進行度量，即

式中，和S分別表示降水量序列的平均值和標準差。離散度Cv沒有單位，值越大，表示不同年份計算的閾值變化幅度大，即閾值代表性差，不穩(wěn)定；反之，則表示閾值代表性好，穩(wěn)定。

2 閾值計算方法的確定

選取前人研究中關(guān)于閾值確定的5個方法，以城陽區(qū)雙埠站為代表站對計算閾值的穩(wěn)定性進行評估。

方法1（簡單插值法）將統(tǒng)計時段內(nèi)所有的逐日降水記錄按大小升序排列，得到x1，x2，x3，…，xn，則百分位數(shù)為

式中，j為降水量記錄按大小升序排列后的序號，j=[p（n+1）]；p為百分位值對應(yīng)的概率，方括號表示數(shù)值取整；a=p（n+1）-j。

方法2（經(jīng)驗插值法）對日降水序列處理與方法1類似，按大小升序排列，得到的升序序列，某個值小于序號j對應(yīng)的降水量出現(xiàn)的概率為：

式中， j為升序排列后的序號， j=[p（n+0.38）+0.31]。

按照方法1、2計算城陽區(qū)各街道氣象站2008—2015年期間的極端降水閾值，并分析2種方法得到閾值的穩(wěn)定性，得到表1。其中，x1、x2分別表示2008—2015年整個時段6—9月份日降水量樣本按方法1、方法2計算得到的閾值；M1、M2、Cv1、Cv2分別表示2008—2015年每年6—9月份按方法1、方法2計算閾值的平均值和離散度。

由表1可知，2種方法計算的閾值是不同的。閾值的穩(wěn)定性隨百分位的增加均有所降低。不同年份閾值估計的差異很大，如2014年臺風“麥德姆”影響青島，導致城陽區(qū)汛期降水明顯，日降水超過100 mm的有3 d，該年90%、95%、99%百分位閾值較其他年份偏大明顯。8年整時段閾值與年閾值的平均值之間有一定差異，且百分位越大，差異越明顯，離散度也就越大。究其原因在于極端閾值方法假定城陽區(qū)日降水量遵從均勻分布，與實際日降水量遵從的分布差異大。因此，使用方法1和方法2來確定百分位閾值并不合理。

為了克服傳統(tǒng)計算極端降水閾值方法的弊端，這里借鑒李慶祥等[5]的研究結(jié)果，將降水量分布轉(zhuǎn)化為正態(tài)分布，從而確定降水量百分位閾值。方法3、4、5是3種將日降雨量分布轉(zhuǎn)化為正態(tài)分布的簡單方法。

方法3（Z指數(shù)轉(zhuǎn)換）簡稱正態(tài)變換法。Z指數(shù)變換為：

式中，CS=（xi-）3/nS3；φi=（xi-）/S（i=1，2，，…，n）；xi為降水量；CS為片度系數(shù)；n為樣本容量；和S分別為樣本的平均值和標準差。

確定降水量閾值時，將上式變換后得到：

Z指數(shù)遵從標準正態(tài)分布，可查表得到需要百分位的Z指數(shù)值，再根據(jù)式（5）計算得到對應(yīng)的日降水量。

方法4（平方根變換法）

式中，xi為日降水值，變化后的yi遵從一般正態(tài)分布，還需再做標準正態(tài)變換，方法類似3，根據(jù)標準正態(tài)分布百分位的標準化值，計算得到變換后的值，進一步變換為一般正態(tài)分布的值，再對變換值求平方，即可得到對應(yīng)的降水量閾值。

方法5（立方根變換法）

式中，xi為日降水值，變換方法與方法4相似。

仍然對2008—2015年城陽區(qū)各街道氣象站降水樣本采用方法3、4、5進行計算，得到極端降水閾值（表2），并分析3種方法得到閾值的穩(wěn)定性。其中各統(tǒng)計量定義同表1。

由表2可知，3種轉(zhuǎn)換正態(tài)分布的方法計算的閾值有一定差異。從所得閾值來看，不同方法得到的同一百分位閾值差異較大，且隨著百分位增大，這種差異有增大的趨勢，其中方法3最小，方法5最大；3種方法計算的降水極端年閾值的平均比多年閾值大，說明樣本數(shù)據(jù)按照方法3、4、5轉(zhuǎn)化為正態(tài)分布后，能增大高百分位閾值，且樣本數(shù)據(jù)越少，這種增大效果越明顯。在閾值穩(wěn)定性上，3種方法也有一定差異，方法3隨百分位增大，閾值離散也增大，方法4、5則相反。方法4在3個百分位上閾值的穩(wěn)定性均優(yōu)于方法5。方法3和方法4計算的氣候閾值穩(wěn)定性差異很小，其中方法3在90%和95%分位閾值的穩(wěn)定性更好（90%和95%分位在實際業(yè)務(wù)中更實用）。根據(jù)閾值確定原則，這里將Z指數(shù)轉(zhuǎn)換法作為計算城陽區(qū)逐月極端強降水事件閾值的主要方法。

3 青島市城陽區(qū)各區(qū)域極端降水閾值的分布特征分析

為了分析城陽區(qū)不同區(qū)域極端降水的特征，現(xiàn)利用Z指數(shù)轉(zhuǎn)換法計算城陽區(qū)不同街道自動氣象站2008—2015年日降水量不同百分位閾值（表3），根據(jù)計算結(jié)果插值得到降水90%、95%和99%百分位閾值陰影圖（圖1）。

結(jié)合圖1和表3數(shù)據(jù)分析可知，城陽區(qū)各區(qū)域90%分位極端降水閾值多在30～40 mm，上馬偏少，而夏莊和棘洪灘偏多；95%分位極端降水閾值多在50 mm左右，上馬偏少，城陽南和棘洪灘偏多；99%分位降水閾值多在80～90 mm，中部上馬和世紀公園偏少，南部紅島、雙埠、夏莊和北部的棘洪灘偏多。由此可見，3個百分位的極端降水閾值均表現(xiàn)出中部偏少、南部偏多的現(xiàn)象。棘洪灘處有引黃濟青工程棘洪灘水庫，該水庫集水面積達258 km2，這對局地氣候有一定影響。另外，95%、99%分位極端降水閾值計算結(jié)果略低于氣象部門常用的24 h暴雨預(yù)警值50 mm、大暴雨預(yù)警值100 mm，既體現(xiàn)出青島市城陽區(qū)雨量偏少的特點，同時也說明該研究中極端降水閾值定義的合理性。在實際業(yè)務(wù)中可將90%分位閾值作為提醒雨量，95%分位閾值作為預(yù)警雨量，99%分位閾值作為警示雨量。

4 結(jié)論與討論

利用青島市城陽區(qū)不同街道氣象站2008—2015年汛期（6—9月）日降水量資料，再用傳統(tǒng)線性插值和正態(tài)化轉(zhuǎn)換等5種計算閾值的方法，對強降水極端氣候事件閾值的確定問題進行了研究，并計算分析了精細化的城陽區(qū)極端降水閾值。結(jié)果表明，5種方法中，Z指數(shù)變換法更適于城陽區(qū)實際情況；城陽區(qū)極端降水閾值的分布大致呈現(xiàn)出南部偏多、中部偏少的特征，計算的3個百分位閾值中棘洪灘均偏高。極端降水閾值定義具有一定的合理性，可將其應(yīng)用于業(yè)務(wù)預(yù)警中，對于分區(qū)域的預(yù)報預(yù)警有一定的價值。

由于資料觀測時間的限制，該研究在降水氣候閾值的確定上具有一定的局限。另外，在實際業(yè)務(wù)中，僅利用日累計降水作為降水預(yù)警預(yù)報的標準還不夠，還應(yīng)包括降水持續(xù)時間、地區(qū)對降水的耐受程度，這與地區(qū)的土地利用類型、城市農(nóng)村用地、河網(wǎng)分布等均有一定關(guān)聯(lián)，在后期研究中將結(jié)合分析，提高數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)可用性。

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