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    袁河流域地面雨量與雷達(dá)回波強(qiáng)度對(duì)比分析

    2021-12-11 12:59:30李栩婕馬中元李歡歡
    氣象水文海洋儀器 2021年4期
    關(guān)鍵詞:雨強(qiáng)雨量反射率

    李栩婕,馬中元,肖 云,李歡歡,袁 春

    (1.新余市氣象局,新余 338000;2.江西省氣象科學(xué)研究所,南昌 330046)

    0 引言

    降水是較為重要的氣象要素之一,精確地定量估測(cè)區(qū)域降水量對(duì)于相關(guān)部門防災(zāi)減災(zāi)以及預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)有很重要的意義[1,2]。雖然雨量站可以直接測(cè)量單點(diǎn)雨強(qiáng)隨時(shí)間的連續(xù)變化,但是由于雨量站網(wǎng)密度稀疏,降雨量在空間上的變化比較復(fù)雜,雨量站的測(cè)量并不能精確反映降水在空間上的變化;而雷達(dá)具有測(cè)量范圍廣、時(shí)空分辨率高、可及時(shí)取得大面積定量降水資料的優(yōu)點(diǎn),因此,根據(jù)雷達(dá)回波反演估測(cè)區(qū)域降水量日益受到關(guān)注,不失為測(cè)量區(qū)域降水量的一個(gè)重要手段[3]。

    對(duì)于利用雷達(dá)回波監(jiān)測(cè)降水,國(guó)內(nèi)很多學(xué)者[4-6]做了大量的工作。例如刁秀廣[7]等利用濟(jì)南多普勒天氣雷達(dá)資料,對(duì)山東3次大暴雨過程中雷達(dá)回波特征和強(qiáng)降水的作用進(jìn)行了分析。金少華[8]利用多普勒雷達(dá)和常規(guī)觀測(cè)等資料,對(duì)2017-06-20發(fā)生在滇中的局地大暴雨的原因進(jìn)行了研究。這些研究成果為袁河流域短時(shí)強(qiáng)降水研究提供了理論依據(jù)。但針對(duì)江西袁河流域的降水過程,研究組合反射率強(qiáng)度與地面雨量相關(guān)性的文獻(xiàn)較少。

    袁河流域發(fā)源于江西武功山,經(jīng)過萍鄉(xiāng)市蘆溪縣向東奔流,流經(jīng)宜春、分宜、新余,樟樹市昌傅鎮(zhèn),新干縣三湖鎮(zhèn),最后在樟樹市區(qū)注入贛江,為贛江水系。2019-07-07—2019-07-09,袁河流域出現(xiàn)歷史罕見的連續(xù)性暴雨(大暴雨)天氣過程,萍鄉(xiāng)市、宜春、新余均大面積出現(xiàn)嚴(yán)重的城市內(nèi)澇,部分山區(qū)出現(xiàn)山體滑坡、山洪、泥石流等災(zāi)害,導(dǎo)致大量經(jīng)濟(jì)損失和人員傷亡。因此,文章分析袁河流域雨量與雷達(dá)回波時(shí)空分布關(guān)系和趨勢(shì)對(duì)比,結(jié)合袁河歷史極端降水事件,建立了地面雨量與回波強(qiáng)度概念模型,從中找出降水發(fā)生時(shí)的雷達(dá)回波閾值指標(biāo),以期為開展精細(xì)化氣象服務(wù),制定防災(zāi)減災(zāi)應(yīng)急預(yù)案提供指導(dǎo)。

    1 資料來源與分析方法

    1.1 雷達(dá)資料

    雷達(dá)回波資料來源于江西WebGIS雷達(dá)拼圖平臺(tái),參與江西WebGIS雷達(dá)拼圖的雷達(dá)有24部,其中江西8部、湖北l部、湖南5部、廣東3部、福建3部、浙江2部和安徽2部。江西WebGIS雷達(dá)拼圖采用的是精度為0.01°× 0.01°(1100 km × 1100 km)的經(jīng)緯度網(wǎng)格化數(shù)據(jù),通過對(duì)雷達(dá)拼圖數(shù)據(jù)進(jìn)行雷達(dá)質(zhì)控處理,包括回波的過濾處理、最低最高回波強(qiáng)度值處理等,為天氣預(yù)警預(yù)報(bào)服務(wù)提供雷達(dá)拼圖產(chǎn)品。雷達(dá)拼圖利用Web技術(shù)和谷歌瓦片式地圖顯示技術(shù)進(jìn)行動(dòng)態(tài)交互顯示,能準(zhǔn)確地定位雷達(dá)回波位置并與地形疊加,從而進(jìn)行回波落區(qū)的判斷,這也為強(qiáng)天氣短臨預(yù)報(bào)提供了依據(jù)。

    江西WebGIS并不是真正的GIS系統(tǒng),而是GIS在廣域網(wǎng)環(huán)境下的一種應(yīng)用,但這種網(wǎng)頁GIS版本的“瓦片式”圖形顯示速度是最快的,放大后圖像顯示精度也能滿足預(yù)報(bào)員開展短臨精細(xì)化預(yù)報(bào)分析的需要(精確到鄉(xiāng)鎮(zhèn)村),故稱江西WebGIS雷達(dá)拼圖[9-11]。

    1.2 降水資料

    降水資料來源于江西省自動(dòng)站實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)服務(wù)平臺(tái),該平臺(tái)捆綁在江西WebGIS雷達(dá)拼圖平臺(tái)中。大暴雨站數(shù)統(tǒng)計(jì)標(biāo)準(zhǔn):以袁河7個(gè)國(guó)家站(萍鄉(xiāng)站、蘆溪站、宜春站、分宜站、新余站、新干站、樟樹站)當(dāng)日20:00至次日20:00(北京時(shí),下同)降水?dāng)?shù)據(jù)為準(zhǔn),若袁河7站中有1個(gè)站次達(dá)到降水量≥100 mm/24 h的過程稱為1次大暴雨過程。以日界20:00計(jì)算,超過24 h連續(xù)2 d出現(xiàn)暴雨,按2次暴雨日計(jì)算。短時(shí)強(qiáng)降水站數(shù)統(tǒng)計(jì)標(biāo)準(zhǔn):若袁河7站中有1個(gè)站次出現(xiàn)≥30 mm/h的降水過程稱為1次短時(shí)強(qiáng)降水過程。

    2013—2020年3—7月,江西汛期袁河流域7站共出現(xiàn)14次≥100 mm/24 h的大暴雨過程,出現(xiàn)33次≥30 mm/h的短時(shí)強(qiáng)降水過程。

    1.3 相關(guān)性分析

    皮爾森 (Pearson) 相關(guān)系數(shù)是一種線性相關(guān)系數(shù),其用來反映兩個(gè)變量線性的相關(guān)程度,r的絕對(duì)值越大,表明兩者之間相關(guān)性越強(qiáng)。Pearson相關(guān)系數(shù)r的表達(dá)式為:

    (1)

    用paired-samples test進(jìn)行配對(duì)樣本t檢驗(yàn)的分析,可以使用來自兩個(gè)總體的配對(duì)樣本,推斷兩個(gè)總體的均值差異的顯著水平,從而說明得到的相關(guān)性分析的統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。當(dāng)P<0.05時(shí),表示有顯著意義,即變量之間相關(guān)性顯著的結(jié)論犯錯(cuò)誤的可能性為5%,即在0.05水平顯著;當(dāng)P<0.01 時(shí),表示結(jié)論犯錯(cuò)誤的可能性為1%,即在0.01水平顯著。P越小表明結(jié)論越好,當(dāng)P<0.05時(shí),可認(rèn)為2個(gè)變量之間相關(guān)性很顯著。

    2 案例分析

    為了更好地研究雨量與雷達(dá)回波強(qiáng)度的關(guān)系,以時(shí)間為x軸,雨量和組合反射率為雙y軸,雨量y軸是地面國(guó)家站實(shí)測(cè)1 h雨量(mm/h),組合反射率y軸是測(cè)站上空10 km圓面積中,1 h內(nèi)每10 min組合反射率的平均值(dBz)。對(duì)2013—2020年3—7月,江西汛期袁河流域14次大暴雨過程的雨量(mm)與CR回波(dBz)進(jìn)行相關(guān)性對(duì)比分析。由于個(gè)例次數(shù)較多,選取2020-07-08—2020-07-09大暴雨過程和袁河流域國(guó)家站(萍鄉(xiāng)、蘆溪、宜春、分宜、新余、新干和樟樹共7站)典型個(gè)例加以說明。

    2.1 萍鄉(xiāng)站

    通過對(duì)比分析2020-07-08T20:00—2020-07-09T20:00萍鄉(xiāng)站雨量與雷達(dá)回波的發(fā)展趨勢(shì),可以得出,萍鄉(xiāng)當(dāng)日的主要降水時(shí)段為13:00—18:00。13:00開始,組合反射率快速增加;15:00組合反射率增加到45 dBz左右,此時(shí)小時(shí)雨量達(dá)到1 d中的最大值18 mm/h;隨后30 min內(nèi)組合反射率逐漸降低,并存在較弱波動(dòng),至17:00增加到40 dBz左右,小時(shí)雨量為14.8 mm/h。當(dāng)回波值在20 dBz以下,預(yù)示著雨量很小,一般小于1 mm/h。

    2.2 蘆溪站

    蘆溪當(dāng)日的主要降水時(shí)段為13:00—18:00。降水開始前,組合反射率在0~20 dBz波動(dòng),13:00開始,組合反射率呈增加趨勢(shì);在14:00組合反射率增加到40 dBz左右,此時(shí)小時(shí)雨量達(dá)到1 d中的最大值14.9 mm/h;隨后3 h內(nèi)組合反射率在25~40 dBz波動(dòng)。

    2.3 宜春站

    宜春當(dāng)日的主要降水時(shí)段為11:00—18:00。降水開始前,組合反射率在20 dBz左右波動(dòng),9:00后,組合反射率開始呈增加趨勢(shì),當(dāng)組合反射率增加到25 dBz左右,此時(shí)開始發(fā)生降雨;13:00,組合反射率增加到45 dBz左右,此時(shí)小時(shí)雨量達(dá)到1 d中的最大值30.7 mm/h;此后隨組合反射率減小雨強(qiáng)逐漸減弱。

    2.4 分宜站

    分宜主要降水時(shí)段為10:00—18:00。在降水發(fā)生前2 h,組合反射率呈增加趨勢(shì);11:00組合反射率增加到35 dBz左右,此時(shí)降水量達(dá)13.1 mm/h;隨后1 h內(nèi)組合反射率逐漸降低,后又逐漸增加,13:00達(dá)到40 dBz左右,對(duì)應(yīng)降水量達(dá)到此次過程峰值29.2 mm/h。

    2.5 新余站

    新余主要降水時(shí)段為10:00—18:00。7:00開始,組合反射率呈增加趨勢(shì);11:00,組合反射率增加到35 dBz,降水開始發(fā)生;13:00,組合反射率增加到40 dBz左右,此時(shí)降水量達(dá)到25.6 mm/h;隨后組合反射率逐漸降低,雨強(qiáng)逐漸減弱。

    2.6 新干站

    新干站主要降水有兩段,時(shí)段分別為8:00—13:00和14:00—18:00。在降水發(fā)生前,從3:00開始組合反射率呈增加趨勢(shì);7:00組合反射率增加到25 dBz左右,此時(shí)開始發(fā)生降雨;在10:00達(dá)到第1段降水的峰值34.3 mm/h,此時(shí)對(duì)應(yīng)組合反射率為45 dBz左右;隨后4 h內(nèi)組合反射率減弱,對(duì)應(yīng)雨強(qiáng)減??;15:00組合反射率又開始呈增加趨勢(shì),增加到45 dBz左右,降水達(dá)到此次過程的峰值35.6 mm/h,降水后隨組合反射率減小雨強(qiáng)逐漸減弱。

    2.7 樟樹站

    樟樹站主要降水時(shí)段為05:00—13:00。從5:00開始,組合反射率開始增加,雨量也隨之增大;8:00組合反射率增加到48 dBz左右,此時(shí)降水量達(dá)到此次過程的最大值47.1 mm/h。

    2.8 7站平均

    通過對(duì)比分析2020-07-08T20:00—2020-07-09T20:00袁河流域7個(gè)國(guó)家站雨量(mm)與雷達(dá)回波(dBz)的趨勢(shì)平均場(chǎng),可以得出,主要降水時(shí)段為06:00—18:00。從4:00開始,組合反射率開始增加,雨量也隨之增大;15:00組合反射率增加到37 dBz左右,此時(shí)降水量達(dá)到此次過程的最大值14.5 mm/h。由于平均場(chǎng)造成的偏差,7站平均的回波線由20 dBz下調(diào)到10 dBz。

    3 結(jié)束語

    通過上述對(duì)比分析得到以下結(jié)果:

    1)2013—2020年,袁河流域出現(xiàn)14次大暴雨過程,針對(duì)7個(gè)國(guó)家站的地面雨量與雷達(dá)回波強(qiáng)度,計(jì)算皮爾森相關(guān)系數(shù)和進(jìn)行paired-samples test分析,雨量與雷達(dá)回波強(qiáng)度間有著顯著的相關(guān)性。

    2)對(duì)樣本按雨量進(jìn)行分級(jí)時(shí):降水在10 mm/h以下時(shí),隨降水的增強(qiáng),雷達(dá)回波明顯增強(qiáng);之后增加速度放緩,降水在20~35 mm/h區(qū)間的雷達(dá)回波強(qiáng)度在45 dBz左右波動(dòng)。

    3)對(duì)樣本以雷達(dá)回波強(qiáng)度進(jìn)行分級(jí)時(shí):在20 dBz以下,隨雷達(dá)回波強(qiáng)度增大雨量幾乎不變,在35~50 dBz雨強(qiáng)隨回波強(qiáng)度加大明顯增加;50 dBz以上雨強(qiáng)反而趨于下降或維持。

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