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    2015—2017年北京市海淀區(qū)汛期降水變化特征分析

    2018-01-12 09:29:24王冠劉建忠劉文軍張瑋王瑩
    現(xiàn)代農(nóng)業(yè)科技 2018年21期
    關(guān)鍵詞:特征

    王冠 劉建忠 劉文軍 張瑋 王瑩

    摘要 為揭示海淀區(qū)降水變化規(guī)律,利用2015—2017年汛期氣象水文共享逐日降水資料,分析了近3年汛期降水變化特征。結(jié)果表明,海淀區(qū)汛期總降水量2016年最多,其次為2017年,2015年最少,其主要受年度最大暴雨影響。2017年汛期局地暴雨日數(shù)最多。海淀區(qū)汛期降水中心與暴雨中心分布特征一致,呈現(xiàn)2015年、2016年西北部沿山地帶多、2017年東南部多的特點(diǎn),降水中心的分布變化主要受暴雨中心影響。最大暴雨降水量對(duì)降水中心分布影響較大。降水中心變化的原因初步分析認(rèn)為,2015年、2016年,受地形影響,在山前地帶出現(xiàn)降水大中心;2017年,最大暴雨過程降水量相對(duì)2015年、2016年較小,局地暴雨天數(shù)多,受暴雨中心變化影響,降水中心出現(xiàn)在東南部。海淀區(qū)地形復(fù)雜,監(jiān)測(cè)站點(diǎn)數(shù)量和位置的不同對(duì)降水量分布影響較大,站點(diǎn)的增多能更好地體現(xiàn)海淀區(qū)降水局地化分布特點(diǎn)。

    關(guān)鍵詞 降水;汛期;變化特征;北京海淀;2015—2017年

    中圖分類號(hào) P467;P458.12 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼 A 文章編號(hào) 1007-5739(2018)21-0204-04

    Precipitation Change Characteristics During Flood Season of Haidian District in Beijing City from 2015 to 2017

    WANG Guan 1 LIU Jian-zhong 2 LIU Wen-jun 2 ZHANG Wei 2 WANG Ying 2

    (1 Haidian District Municipal Early Warning Center in Beijing,Beijing 100080; 2 Haidian District Meteorological Service in Beijing)

    Abstract In order to reveal the regularity of precipitation change in Haidian District,the precipitation change characteristics during flood season in the past three years were analyzed by using daily precipitation of meteorological and hydrological sharing data in the flood season from 2015 to 2017.The results showed that the total precipitation during flood season in Haidian District was the most in 2016,followed by 2017,and the least in 2015.It was mainly affected by the most significant annual rainstorm.The number of local rainstorm days was the largest during flood season in 2017.The distribution characteristics of the precipitation center were consistent with the rainstorm center during flood season in Haidian District,showing the characteristics of more precipitation in the northwest along the mountains in 2015 and 2016,and more in the southeast in 2017.The preliminary analysis showed that change of precipitation center was affected by the topography in 2015 and 2016,there was a large rainfall center appeared in the piedmont zone.Compared with 2015 and 2016,the precipitation of largest rainstorm rainfall in 2017 was relatively smaller,the number of local rainstorm days was more,rainstorm center appeared in the southeast,which affected by the change of rainstorm center.The terrain of Haidian District is complex,the number and location of monitoring stations greatly affect the distribution of precipitation.The increase of the stations can better show the distribution characteristics of precipitation in Haidian District.

    Key words precipitation;flood season;change characteristic;Haidian Beijing;2015-2017

    城市氣象,特別是北京等超大城市氣象的研究愈來愈引起諸多專家的高度重視。針對(duì)北京市降水變化規(guī)律,不同學(xué)者開展了大量研究工作。徐宗學(xué)等[1]、王秀榮等[2]研究發(fā)現(xiàn),北京地區(qū)降水量年內(nèi)分配極為不均,降水量主要集中于夏季(6—8月),可占全年降水量的72.5%。王佳麗等[3]研究結(jié)果表明,北京年降水量呈減少趨勢(shì),主要是由夏季降水減少引起的。鐘一丹等[4]研究發(fā)現(xiàn),北京中心城區(qū)最大1 h降雨量總體呈現(xiàn)增長趨勢(shì),城市局地暴雨強(qiáng)度有所增強(qiáng)。宋曉猛等[5]對(duì)北京地區(qū)降水極值的研究發(fā)現(xiàn),北京地區(qū)降水極值的空間分布受地形特征和城市化發(fā)展等因素影響而呈現(xiàn)出由東向西遞減的趨勢(shì),且形成了局部區(qū)域高值中心。石炳茹等[6]研究表明,北京市汛期降雨變化呈局地性、突發(fā)性、短歷時(shí)、強(qiáng)度大等特點(diǎn)。這些都是基于氣象部門布設(shè)的自動(dòng)氣象站資料進(jìn)行分析的。因此,利用氣象和水文降水量觀測(cè)資料探討海淀區(qū)汛期降水變化特征有助于了解區(qū)域降水情況,對(duì)海淀區(qū)應(yīng)急響應(yīng)和安全度汛等方面有著重要意義。

    近年來,隨著部門合作更加深入,水務(wù)、環(huán)保等部門監(jiān)測(cè)資料進(jìn)一步共享,氣象監(jiān)測(cè)站點(diǎn)更加稠密,數(shù)據(jù)更加豐富。加之北京開展分區(qū)預(yù)警工作以來,對(duì)氣象工作的要求更高。海淀區(qū)作為科技創(chuàng)新核心區(qū),對(duì)精細(xì)化、智慧化管理服務(wù)的要求越來越高,特別是在汛期,極端天氣多,降水局地變化大,暴雨落區(qū)的不確定性往往導(dǎo)致應(yīng)急處置過分響應(yīng),如何更好地發(fā)揮多部門共享資料的作用、如何更好地利用降水信息開展精細(xì)化氣象服務(wù)給人們提出了新的要求。

    本文對(duì)2015—2017年海淀區(qū)汛期不同等級(jí)降水的變化特征進(jìn)行研究,以期了解近3年海淀區(qū)汛期降水的變化規(guī)律,這不僅對(duì)揭示復(fù)雜氣候條件下局地降水的變化具有重要的理論意義,而且對(duì)增強(qiáng)海淀區(qū)應(yīng)急處置能力、積極應(yīng)對(duì)城市積水等自然災(zāi)害、制訂有效的防災(zāi)減災(zāi)措施[7-8]具有較高的經(jīng)濟(jì)價(jià)值和現(xiàn)實(shí)意義。

    1 資料與方法

    1.1 資料篩選

    研究資料來源于2015—2017年海淀區(qū)16個(gè)氣象站和40個(gè)海淀區(qū)水務(wù)局水文雨量觀測(cè)站汛期(6月1日至9月15日)逐日降水量觀測(cè)資料。由于初選的臺(tái)站資料部分臺(tái)站有缺測(cè)或明顯的疑誤數(shù)據(jù),首先對(duì)資料進(jìn)行了質(zhì)量控制,剔除有明顯疑誤數(shù)據(jù)的臺(tái)站,這樣最終選取了質(zhì)量較高的14個(gè)氣象站和26個(gè)水文觀測(cè)站,累計(jì)107 d逐日降水資料。

    1.2 有關(guān)定義

    定義海淀區(qū)全區(qū)日降水量為40站日降水量的平均值,同時(shí)定義日降水量≥0.1 mm的日數(shù)為雨日,日降水量0.1~9.9 mm為小雨、10.0~24.9 mm為中雨、25.0~49.9 mm為大雨、≥50.0 mm為暴雨。

    1.3 分析方法

    采用Arcgis克里金差值法,分析近3年來海淀區(qū)汛期降水變化特征。

    2 結(jié)果與分析

    2.1 2015—2017年汛期降水變化特征

    2.1.1 汛期降水總量。統(tǒng)計(jì)海淀區(qū)40個(gè)觀測(cè)站,從表1可以看出,2015—2017年海淀區(qū)汛期降水量總體呈現(xiàn)為2016年最多,其次為2017年,2015年最少,2015年和2017年差距較小;汛期不同等級(jí)降水量中僅暴雨降水量總體特征與汛期總量最為相近,為2016年最多,2015年、2017年相差不大。從汛期不同等級(jí)降水量占比中可以看出,2015—2017年汛期暴雨占比最大,其次為大雨、中雨,小雨占比最小??梢钥闯觯5韰^(qū)2015—2017年汛期降水量往往與暴雨關(guān)系更為緊密,汛期降水量主要受暴雨影響。

    2.1.2 汛期降水空間分布特征。

    (1)總降水量。從海淀區(qū)2015—2017年汛期降水地理分布圖(圖1)可以看出,海淀區(qū)汛期降水量的分布整體呈現(xiàn)2015年、2016年西北部多,2017年東南部多。其中,2015年降水量呈現(xiàn)西北部沿山地帶多、東南部地區(qū)和西南部分地區(qū)少的特點(diǎn);2016年呈現(xiàn)北部沿山地區(qū)多、西南部地區(qū)少的特點(diǎn);這與前人研究的北京地區(qū)降水呈現(xiàn)沿山迎風(fēng)坡降水偏多是一致的。而2017年呈現(xiàn)東南部地區(qū)和西南部局地多、北部地區(qū)少的特點(diǎn)。

    總體而言,海淀區(qū)汛期降水中心呈現(xiàn)2015年、2016年西北部多,2017年東南部多的特點(diǎn)。

    (2)暴雨降水量最大值。2015年汛期暴雨降水量最大值出現(xiàn)在香山干休所(水文站),為421 mm;2016年出現(xiàn)在蘇家坨(水文站),為387.5 mm;2017年出現(xiàn)在花園路(水文站),為317 mm。汛期暴雨量極值2015年、2016年出現(xiàn)在西北部,2017年出現(xiàn)在東南部。

    從海淀區(qū)2015—2017年汛期暴雨降水分布(圖2)也可以看出,海淀區(qū)汛期暴雨降水量的分布整體呈現(xiàn)2015年、2016年西北部多,2017年東南部多的特點(diǎn)。

    海淀區(qū)汛期暴雨降水中心與汛期降水中心的分布特征一致,由此得出,汛期降水中心的分布變化主要受暴雨中心變化的影響。

    2.1.3 汛期不同等級(jí)降水日數(shù)變化特征。統(tǒng)計(jì)全區(qū)40站汛期降水日數(shù)(表2)得出,2015年汛期降水日數(shù)最多,其次為2017年,2016年最少;2017年暴雨日數(shù)最多,其次為2015年,2016年最少。從汛期不同等級(jí)降水日數(shù)占比中可以看出,2015—2017年汛期小雨占比最大,其次為中雨、大雨,暴雨占比最小。

    2.1.4 汛期暴雨過程個(gè)例分析。取汛期暴雨降雨站次最多的雨日為個(gè)例進(jìn)行分析,其中取2015年7月17日33站次,2016年7月20日40站次,2017年6月23日35站次。

    2015年7月17日暴雨過程降水量最大值出現(xiàn)在五七水庫(水文站)(174 mm),2016年7月20日出現(xiàn)在溫泉(水文站)(275 mm),2017年6月23日出現(xiàn)在溫泉(129.3 mm);汛期最大暴雨過程雨量極值3年均出現(xiàn)在西北部。

    由此可以看出,2016年汛期降水分布與最大暴雨過程降水分布最為接近,與北京地區(qū)汛期總降水量主要取決于1~2次大暴雨的說法比較一致。即當(dāng)汛期最大暴雨過程降水量較大時(shí),最大暴雨過程對(duì)汛期降水中心分布影響較大。其次為2015年,2017年差距最大(圖3)。

    綜上所述,2015—2017年汛期降水中心變化的原因初步分析認(rèn)為,2015年、2016年,受地形影響,在山前地帶出現(xiàn)降水中心;2017年,最大暴雨過程降水量相對(duì)2015年、2016年較小,局地暴雨天數(shù)多,暴雨中心出現(xiàn)在東南部,受暴雨中心變化的影響,降水中心出現(xiàn)在東南部。

    2.2 氣象水文站點(diǎn)汛期降水量統(tǒng)計(jì)結(jié)果特征

    從圖4可以看出,2015年汛期,14個(gè)氣象站降水分布整體呈現(xiàn)西北部多,并且有2個(gè)大中心的特點(diǎn);26個(gè)水文站整體呈現(xiàn)中部偏北地區(qū)多,西南部局地還有一弱降水中心;40個(gè)氣象水文站整體呈現(xiàn)西北部多、西南部局地比較多的特點(diǎn)。

    2016年14個(gè)氣象站降水分布整體呈現(xiàn)西北部和南部局地多,西南部和北部較少的特點(diǎn);26個(gè)水文站整體呈現(xiàn)西北部多,東南部還有一弱降水中心;40個(gè)氣象水文站整體呈現(xiàn)西北部和東南部多,西南部少的特點(diǎn)。

    2017年14個(gè)氣象站降水分布整體呈現(xiàn)東南部多的特點(diǎn);26個(gè)水文站整體呈現(xiàn)東部多的特點(diǎn);40個(gè)氣象水文站整體呈現(xiàn)東南部和西南部局地多的特點(diǎn)。

    可以看出,26個(gè)水文監(jiān)測(cè)站點(diǎn)更好地補(bǔ)充了氣象站點(diǎn)數(shù)量上的不足和空間分布上的不均,40個(gè)氣象水文站的降水?dāng)?shù)據(jù),更能反映出降水的局地變化,對(duì)降水分布區(qū)域的刻畫更細(xì)致。

    海淀區(qū)地形復(fù)雜,監(jiān)測(cè)站點(diǎn)數(shù)量和位置的不同對(duì)降水分布影響較大,站點(diǎn)的增多能更好地體現(xiàn)海淀區(qū)降水分布情況。

    3 結(jié)論與討論

    分析結(jié)果表明,2015—2017年海淀區(qū)汛期降水總量變化特征為2016年最多,其次為2017年,2015年最少,汛期不同等級(jí)降水量中僅暴雨降水量總體特征與汛期總量最為相近;2015—2017年汛期不同等級(jí)降水量占比中暴雨占比最大,其次為大雨、中雨,小雨占比最小??梢钥闯觯5韰^(qū)2015—2017年汛期降水量往往與暴雨關(guān)系更為緊密,汛期降水量主要受暴雨影響。

    2015—2017年海淀區(qū)汛期降水分布呈現(xiàn)出2015年、2016年西北部沿山地帶多,2017年東南部多的特點(diǎn)。汛期暴雨降水量也呈現(xiàn)出2015年、2016年西北部多,2017年東南部多的特點(diǎn),與汛期降水中心的分布特征一致,汛期降水中心的分布變化主要受暴雨中心變化的影響。

    統(tǒng)計(jì)海淀區(qū)40站汛期降水日數(shù)可以得出,汛期降水日數(shù)以2015年最多,其次為2017年,2016年最少;暴雨日數(shù)以2017年最多,其次為2015年,2016年最少。2017年局地暴雨日數(shù)最多。

    2016年汛期降水分布與最大暴雨過程降水分布最為接近,當(dāng)汛期最大暴雨過程降水量較大時(shí),其對(duì)汛期降水中心分布影響較大。

    2015—2017年汛期降水中心變化的原因初步分析認(rèn)為,2015年、2016年,受地形影響,在山前地帶出現(xiàn)降水大中心;2017年,最大暴雨過程降水量相對(duì)2015年、2016年較小,局地暴雨天數(shù)多,暴雨中心出現(xiàn)在東南部,受暴雨中心變化的影響,降水中心出現(xiàn)在東南部。

    同一年份,氣象站點(diǎn)和氣象水文站點(diǎn)降水分布的不同,主要是由于26個(gè)水文監(jiān)測(cè)站點(diǎn)更好地補(bǔ)充了氣象站點(diǎn)數(shù)量上的不足和空間分布上的不均,40個(gè)氣象水文站的降水?dāng)?shù)據(jù),更能反映出降水的局地變化,對(duì)降水分布區(qū)域的刻畫更為細(xì)致。海淀區(qū)地形復(fù)雜,監(jiān)測(cè)站點(diǎn)數(shù)量和位置的不同對(duì)降水分布影響較大,站點(diǎn)的增多能更好地體現(xiàn)海淀區(qū)降水局地化分布特點(diǎn)。

    4 參考文獻(xiàn)

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