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    青藏高原東北側(cè)短時強降水閾值確定及特征分析

    2021-09-16 13:42:30楊振鑫崔小平趙月蘭
    干旱氣象 2021年4期
    關(guān)鍵詞:臨夏州平方根強降水

    楊振鑫,祁 萍,孫 磊,崔小平,趙月蘭

    (1.甘肅省和政縣氣象局,甘肅 和政 731200;2.甘肅省臨夏回族自治州氣象局,甘肅 臨夏 731100;3.甘肅省永靖縣氣象局, 甘肅 永靖 731600)

    引 言

    短時強降水由強對流天氣系統(tǒng)造成,其空間尺度小、持續(xù)時間短、突發(fā)性強、雨勢兇猛、破壞力大,易引發(fā)山洪、泥石流和山體滑坡等嚴(yán)重自然災(zāi)害。甘肅省臨夏回族自治州(以下簡稱“臨夏州”)地處青藏高原與黃土高原的過渡區(qū)域,是青藏高原東北側(cè)最具代表性的邊坡地區(qū)之一;境內(nèi)短時強降水天氣發(fā)生頻率高、破壞性強、影響程度嚴(yán)重,是甘肅省自然災(zāi)害發(fā)生最頻繁且受災(zāi)嚴(yán)重的地區(qū)之一。2007年8月25日臨夏州出現(xiàn)短時強降水引發(fā)洪澇災(zāi)害,造成5個縣(市)25個鄉(xiāng)(鎮(zhèn))9.74萬人受災(zāi),因災(zāi)死亡5人,受傷2人,直接經(jīng)濟損失約0.43億元;2018年7月18日臨夏州出現(xiàn)大范圍短時強降水天氣,造成6個縣(市)76個鄉(xiāng)(鎮(zhèn))13.23萬人受災(zāi),短時強降水引發(fā)山洪、泥石流等自然災(zāi)害造成死亡、失蹤16人,受傷45人,直接經(jīng)濟損失約5.89億元。由短時強降水引發(fā)的洪澇災(zāi)害是影響臨夏州經(jīng)濟社會發(fā)展的主要氣象災(zāi)害,直接危害人民群眾生命財產(chǎn)安全。因此,研究臨夏州短時強降水的發(fā)生發(fā)展規(guī)律對該地區(qū)氣象防災(zāi)減災(zāi)工作具有重要意義。

    近年來,短時強降水一直是國內(nèi)外關(guān)注的重要天氣之一[1-2],國內(nèi)基于地面觀測加密氣象數(shù)據(jù),應(yīng)用天氣雷達、衛(wèi)星及風(fēng)廓線儀探測資料對短時強降水的環(huán)流分型[3-4]及其發(fā)生、發(fā)展規(guī)律[5-6]進行了研究并建立了短時強降水概念模型[7-9],提取出物理特征量[10]。同時有研究利用線性趨勢分析短時強降水的氣候特征,借助L-矩的參數(shù)評估方法[11-13]研究短時強降水過程。

    目前,關(guān)于青藏高原東北側(cè)臨夏州短時強降水的研究主要散見于西北地區(qū)短時強降水研究[14-15]中,這些研究對認(rèn)識臨夏州短時強降水天氣過程具有重要意義,但對臨夏州短時強降水閾值標(biāo)準(zhǔn)的界定及其發(fā)生發(fā)展規(guī)律的研究甚少,臨夏州短時臨近天氣預(yù)報預(yù)警業(yè)務(wù)中尚無統(tǒng)一的短時強降水定義標(biāo)準(zhǔn)。因此,本文利用臨夏州6個自動氣象站逐日小時降水量資料,確定短時強降水閾值標(biāo)準(zhǔn),進而對臨夏州短時強降水時空分布特征及其變化規(guī)律進行分析,以期為本地短時強降水預(yù)報預(yù)警服務(wù)及氣象災(zāi)害防御工作提供參考。

    1 研究區(qū)概況、資料與方法

    1.1 研究區(qū)概況

    臨夏州(34°57′N—36°12′N、102°41′E—103°40′E)總面積8169 km2,地處青藏高原東北側(cè)邊坡地帶,受積石山、太子山山系影響,地形為西南部高、東北部低的傾斜盆地,海拔高度為1563~4636 m,從北到南有永靖、東鄉(xiāng)、臨夏、廣河、和政和康樂6個國家氣象觀測站。

    1.2 資 料

    所用資料為6個國家氣象觀測站2006—2018年4—9月逐日小時降水量(大于等于0.1 mm),數(shù)據(jù)源自甘肅省氣象局?jǐn)?shù)據(jù)質(zhì)量控制室提供的國家氣象觀測站地面報表A文件,該數(shù)據(jù)通過了氣象部門統(tǒng)一使用的“地面氣象測報業(yè)務(wù)軟件(OSSMO 2004)、自動氣象站數(shù)據(jù)質(zhì)量控制(CDQC)”和“A文件質(zhì)量檢查軟件”、“省級審核規(guī)則庫”的質(zhì)量檢查、邏輯性檢查和時間、空間一致性檢查。文中涉及地圖基于國家測繪地理信息局標(biāo)準(zhǔn)地圖服務(wù)網(wǎng)站下載的審圖號為甘S(2011)26的標(biāo)準(zhǔn)地圖制作,底圖無修改。

    1.3 方 法

    采用傳統(tǒng)排序法、Z指數(shù)法、平方根變換法分別計算臨夏州各站短時強降水閾值,通過比較分析閾值的穩(wěn)定性。

    1.3.1 閾值離散度

    中國氣象局《短時臨近天氣預(yù)報業(yè)務(wù)規(guī)定》(1)中國氣象局辦公室〔2017〕32號文件.中短時強降水定義為小時降水量達到或超過20.0 mm,新疆、西藏、青海、甘肅、寧夏、內(nèi)蒙古6省(區(qū))氣象局可自行定義短時強降水標(biāo)準(zhǔn)。目前,臨夏州短時臨近天氣業(yè)務(wù)尚無統(tǒng)一的短時強降水定義標(biāo)準(zhǔn),本文選擇閾值法[16-17]定義臨夏州各站短時強降水標(biāo)準(zhǔn)。在確定短時強降水閾值時必須保證不同時段內(nèi)閾值的穩(wěn)定性,按照極端氣候事件的閾值確定要求,需判別某氣候階段閾值的平均值是否具有代表性,逐年計算閾值的平均值是否穩(wěn)定,用離散系數(shù)Cv[17]對其度量,公式如下:

    (1)

    1.3.2 閾值計算方法

    確定短時強降水閾值的方法有多種,為克服傳統(tǒng)計算短時強降水閾值方法的弊端,更好地評估臨夏州短時強降水閾值的穩(wěn)定性,選擇傳統(tǒng)排序法、Z指數(shù)法、平方根變換法[18]進行閾值計算。

    傳統(tǒng)排序法:將統(tǒng)計時段內(nèi)所有的降水?dāng)?shù)據(jù),按升序排列,得到x1,x2,…,xn,則百分位數(shù)為

    x=(1-α)xj+αxj+1

    (2)

    式中:j為逐日有效降水量按升序排列后的序號,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;α=p(n+1)-j。

    Z指數(shù)法:Z指數(shù)轉(zhuǎn)換方法又叫正態(tài)變換法,Z指數(shù)變換公式如下:

    (3)

    確定降水量閾值時,需要把對應(yīng)的Z指數(shù)反變換為降水量,公式如下:

    (4)

    由于Z指數(shù)遵從標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布,根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布百分位的Z指數(shù)值(查表取0.90、0.95、0.99對應(yīng)的Z指數(shù)值分別為1.28、1.64和2.33),根據(jù)公式(4)計算得到對應(yīng)的降水量。

    平方根變換法:

    (5)

    式中:xi為降水量值。由于變換后的變量遵從一般正態(tài)分布,還需再作標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變換,然后類似Z指數(shù)法,根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布百分位的標(biāo)準(zhǔn)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,再對變換后的值求平方,即可得到對應(yīng)的降水量閾值。

    2 閾值的確定及空間分布

    按照3種閾值確定方法分別計算臨夏州各站2006—2018年4—9月短時強降水閾值和離散度(表1)。3種方法計算得到的同一百分位閾值差異較大,且隨著百分位的增大,這種差異有增大趨勢,傳統(tǒng)排序法和平方根變換法在90、95、99百分位閾值差異最小,Z指數(shù)法差異最大。閾值穩(wěn)定性隨百分位的增大均有所減小,傳統(tǒng)排序法和Z指數(shù)法計算的90、95、99百分位閾值離散度較大,穩(wěn)定性差,平方根變換法計算的離散度較小。因此,根據(jù)閾值確定原則,將平方根變換法作為計算臨夏州短時強降水閾值的主要方法。

    表1 3種方法計算的臨夏州各站短時強降水百分位閾值和離散度

    根據(jù)平方根變換法計算的臨夏州各站短時強降水90和99百分位閾值,分析短時強降水空間分布??梢钥闯?,短時強降水閾值空間分布均表現(xiàn)為中南部大、西北和東南部小。短時強降水90和99百分位閾值中心均出現(xiàn)在臨夏州南部的和政縣,分別為16.7和44.4 mm·h-1;低閾值均出現(xiàn)在北部的永靖縣,分別為11.2和31.5 mm·h-1。臨夏州地處青藏高原東北側(cè)邊坡地帶,受積石山、太子山山系影響,從偏北入侵的冷空氣和偏東輸送的暖濕氣流均被明顯阻擋抬升且產(chǎn)生強烈的上升運動,對本地短時強降水具有顯著的增強效應(yīng);劉家峽水庫位于北部的永靖縣和東鄉(xiāng)縣境內(nèi),水庫集水面積達130.0 km2,這對局地氣候可能有一定影響。另外,90和99百分位閾值均低于氣象部門常用的1 h短時強降水量20.0 mm和24 h暴雨預(yù)警值50.0 mm, 閾值的高低反映本地降水強度的大小,既體現(xiàn)出臨夏州降水量南北差異的特點,同時也說明對短時強降水閾值定義的合理性。在實際業(yè)務(wù)中將90百分位閾值作為預(yù)警雨量,95百分位閾值作為警示雨量,99百分位閾值作為警戒雨量。綜上所述,定義臨夏州各站90百分位閾值作為短時強降水標(biāo)準(zhǔn)較為合理,通過計算各站閾值平均值,確定臨夏州短時強降水閾值標(biāo)準(zhǔn)為14.6 mm·h-1。

    3 短時強降水時空變化

    根據(jù)臨夏州短時強降水閾值標(biāo)準(zhǔn),獲取臨夏州各站2006—2018年4—9月小時降水量大于等于14.6 mm的所有時次與站點,對該數(shù)據(jù)進行質(zhì)量控制,保證某站點小時降水量大于等于14.6 mm,同時至少有2個站點出現(xiàn)有效降水量(大于等于0.1 mm),記該站點出現(xiàn)一次短時強降水。

    3.1 空間變化

    圖1為臨夏州2006—2018年4—9月短時強降水累計出現(xiàn)頻次空間分布??梢钥闯?,臨夏州短時強降水累計出現(xiàn)頻次中部地區(qū)多、西北和東南少,位于中部地區(qū)的臨夏市短時強降水累計出現(xiàn)頻次最多為20次,年平均1.5次;位于北部地區(qū)的永靖縣累計出現(xiàn)頻次最少為8次,年平均0.6次;而其他地區(qū)短時強降水累計出現(xiàn)頻次為15~18次。由此可見,北部干旱山區(qū)[19-20]短時強降水出現(xiàn)次數(shù)較少,而中南部川塬區(qū)和高寒陰濕區(qū)短時強降水出現(xiàn)次數(shù)相對集中,短時強降水多集中在中南部川塬區(qū)的特征與臨夏特殊地形的強迫抬升作用以及城市熱島效應(yīng)有關(guān)[21]。

    圖1 臨夏州2006—2018年4—9月短時強降水累計出現(xiàn)頻次空間分布(單位:次)

    3.2 時間變化

    3.2.1 年際變化

    圖2為臨夏州2006—2018年4—9月短時強降水累計出現(xiàn)頻次年際變化??梢钥闯觯虝r強降水年平均出現(xiàn)次數(shù)為7.3次,2018年累計出現(xiàn)頻次最多,平均每站3.8次,2011年未出現(xiàn)短時強降水。2009—2014年短時強降水累計出現(xiàn)頻次呈對稱分布,且除2012年外均低于歷年平均值;2015年以來臨夏州短時強降水累計出現(xiàn)頻次呈增加趨勢。

    圖2 臨夏州2006—2018年4—9月短時強降水累計出現(xiàn)頻次年際變化

    3.2.2 月際變化

    圖3為臨夏州2006—2018年4—9月短時強降水累計出現(xiàn)頻次和1 h最大降水量逐月變化??梢钥闯?, 4月開始出現(xiàn)短時強降水,隨后呈逐月增加趨勢,8月短時強降水累計出現(xiàn)頻次最多(53次),隨后呈下降趨勢。短時強降水主要出現(xiàn)在7—8月。小時最大降水量呈逐月增加趨勢,8月1 h最大降水量為55.8 mm。究其原因可能與中小尺度對流系統(tǒng)有關(guān),臨夏州位于青藏暖高壓前部,夏季炎熱干燥,近地面氣溫高,在高空西北氣流引導(dǎo)下冷空氣入侵,冷暖空氣交匯致使大氣層結(jié)擾動處于不穩(wěn)定狀態(tài),造成強烈的對流性天氣,容易出現(xiàn)短時強降水。

    圖3 臨夏州2006—2018年4—9月短時強降水累計頻次和1 h最大降水量月際變化

    3.2.3 日變化

    圖4為臨夏州2006—2018年4—9月短時強降水累計出現(xiàn)頻次日變化和1 h最大降水量。可以看出,臨夏州短時強降水累計出現(xiàn)頻次日變化呈4峰分布,18:00—23:00(北京時,下同)存在2個峰值,2個次峰出現(xiàn)在01:00和16:00。從13:00開始短時強降水出現(xiàn)頻次逐漸增加至次日06:00,短時強降水累計出現(xiàn)頻次占總頻次的97.8%;最大短時強降水主要集中在18:00—23:00,占短時強降水總頻次的55.8%。小時最大降水量為55.8 mm,出現(xiàn)在22:00,即短時強降水發(fā)生的時段主要集中在傍晚至前夜,尤其前半夜發(fā)生次數(shù)最多,主要受局地地形因素影響,由于地面受太陽強烈輻射而急劇增溫,在近地面層形成絕對不穩(wěn)定大氣層結(jié),容易造成強烈的對流性天氣,產(chǎn)生短時強降水。

    圖4 臨夏州2006—2018年4—9月短時強降水累計出現(xiàn)頻次日變化和1 h最大降水量

    4 短時強降水持續(xù)時間及影響站次

    統(tǒng)計臨夏州2006—2018年4—9月短時強降水持續(xù)時間和出現(xiàn)站次,發(fā)現(xiàn)2006—2018年4—9月臨夏州短時強降水累計出現(xiàn)95站次,其中 86站次持續(xù)1 h;持續(xù)時間2 h的僅有9站次。2006—2018年4—9月共有90個時次出現(xiàn)短時強降水,其中同一時次出現(xiàn)1站次短時強降水的占93.3%,同一時次出現(xiàn)2站次以上短時強降水的占5.6%,同一時次出現(xiàn)3站次短時強降水僅占1.1%??梢姡R夏州短時強降水多為陣發(fā)性,且空間分布多孤立零散。

    5 結(jié) 論

    (1)通過對傳統(tǒng)降水百分位法、Z指數(shù)法和平方根變換法計算的短時強降水閾值比較,發(fā)現(xiàn)采用平方根變換法的臨夏州短時強降水閾值的效果最好。

    (2)臨夏州短時強降水閾值空間分布自中南部向西北和東南減少,中南部閾值大,北部閾值??;逐日平方根變換法計算的臨夏州各站90百分位閾值平均值(14.6 mm·h-1)確定為臨夏州短時強降水閾值。

    (3)位于中部地區(qū)的臨夏市短時強降水累計出現(xiàn)頻次最多為20次,年平均1.5次;處于北部地區(qū)的永靖縣累計出現(xiàn)頻次最少為8次,年平均0.6次。

    (4)臨夏州短時強降水累計出現(xiàn)頻次的年際變化特征顯著,年平均為7.3次,2018年出現(xiàn)次數(shù)最多;短時強降水主要集中在7—8月,占總頻次的81.1%;短時強降水累計頻次日變化呈4峰分布,最大短時強降水主要發(fā)生在18:00—23:00,占短時強降水總頻次的55.8%。小時最大降水量為55.8 mm,出現(xiàn)在22:00。

    (5)臨夏州持續(xù)時間為1 h的短時強降水占90.5%;持續(xù)時間為2 h的占9.5%;同一時次出現(xiàn)1站次的短時強降水占93.3%,同一時次出現(xiàn)3站次的短時強降水僅占1.1%,臨夏州短時強降水多為陣發(fā)性,且空間分布多為孤立零散。

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