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    武漢市水資源旱澇變化及其急轉(zhuǎn)情況歷史演變分析研究

    2022-02-23 05:56:04侯雨坤
    中國農(nóng)村水利水電 2022年2期
    關(guān)鍵詞:游程旱澇洪澇

    侯雨坤,耿 川

    (中交第二航務(wù)工程勘察設(shè)計院有限公司,武漢430071)

    0 引言

    隨著武漢市等長江流域沿岸重點城市加大對水環(huán)境治理的投入,長江流域城市防洪防旱體系完善的需求愈發(fā)明顯。其中,針對如江夏區(qū)七湖兩港湖泊形態(tài)及生態(tài)治理工程中乾湖以及楊蔣湖等水面面積小,匯水來源少的湖泊,豐水期的降水以及枯水期的蒸發(fā)均會對湖泊水位造成明顯影響。不僅如此,不考慮急轉(zhuǎn)情況的針對洪澇來臨后的大規(guī)模排洪排澇以及干旱期間的大量蓄水都將對旱澇急轉(zhuǎn)后帶來的氣候突變帶來錯誤引導。因此,旱澇的交替變化應(yīng)對將成為區(qū)域的影響將在沿長江等大江大河防洪體系健全后的焦點研究應(yīng)用,所以需要對旱澇歷史演變進行充分分析。

    武漢市作為長江中游中心城市之一,對其的旱澇變化早已開展相應(yīng)研究。杜忠建[1]通過對武漢市黃陂區(qū)境內(nèi)的姚家集、長軒蛉、前川、灄口水文站及黃陂氣象臺1950-2002年逐日降水資料,采用單站逐日統(tǒng)計方法,揭示了武漢市黃陂區(qū)不同季節(jié)旱澇災害時空分布特征。劉志文等[2]經(jīng)過研究發(fā)現(xiàn),武漢因所處的地理位置和地理環(huán)境比較特殊,是旱澇交替,為自然災害的多發(fā)地帶,并通過實測資料對武漢市歷史旱災和洪澇的成因分析,找到其地理因素及人為因素。劉志文等[3]通過對武漢市旱災和洪澇的成因分析,找出影響旱災和洪澇的主要影響因素包括水文、氣象、地形地貌等自然因素以及管理、工程等經(jīng)濟社會因素,為防御旱災和洪澇自然災害提供科學依據(jù)。朱香英[4]的研究發(fā)現(xiàn)湖泊面積銳減是造成了武漢市歷年遭受特大洪澇災害的原因之一。

    作為量化旱澇事件強度的工具,旱澇指數(shù)基于降水量、蒸散發(fā)量等因素分析,將旱澇程度量化為便于分析的數(shù)值,使之成為研究氣象旱澇的基礎(chǔ)指標,也是客觀評價區(qū)域旱澇情況的關(guān)鍵標準[5]。其中,氣象旱澇指數(shù)以其輸入數(shù)據(jù)精簡、表達結(jié)果準確的特點被廣為應(yīng)用。不同于傳統(tǒng)以月、年等大尺度為評判單元的時段旱澇情況分析,旱澇異常事件以短時間突發(fā)的極端氣象情況為基礎(chǔ)[6-11],分析在旱澇事件持續(xù)過程中發(fā)生的氣候狀況突變,研究中常稱這類事件為旱澇急轉(zhuǎn)[12],如旱情后突發(fā)長期暴雨,或澇季后長期放晴。由于此類事件由于突發(fā)性強,且也易破壞原有的防旱(澇)預案,因此往往比傳統(tǒng)長旱或長澇帶來更為嚴重的氣候威脅。

    由于武漢市旱澇變化較為頻繁,因此需充分考慮其對城市的影響。以往對武漢市的旱澇研究多主要集中在武漢市旱澇事件的成因及影響,并無對武漢市歷史旱澇及其急轉(zhuǎn)事件強度的具體分析[1-4,13-15]。因此,本研究在以往研究的基礎(chǔ)上,本研究分析58年來武漢市歷史降水蒸發(fā)變化情況。通過計算旱澇急轉(zhuǎn)指數(shù),篩選旱澇急轉(zhuǎn)事件,并分析旱澇急轉(zhuǎn)變化規(guī)律,為武漢市防洪排澇以及枯水期保水方案提供科學依據(jù),更好地實現(xiàn)洪水期防洪排澇、枯水期水體水位保持,也為城市農(nóng)業(yè)應(yīng)對旱澇急轉(zhuǎn)事件提供科學支撐。

    1 武漢市歷史氣象要素變化分析

    1.1 數(shù)據(jù)來源

    本研究數(shù)據(jù)采用國家氣象科學數(shù)據(jù)中心(data.cma.cn)中國地面氣候資料日值數(shù)據(jù)集(V3.0)1961-2018年共計58年逐日降水、蒸發(fā)數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)包含站點降水、蒸發(fā)數(shù)據(jù),其中武漢氣象數(shù)據(jù)采用武漢市氣象站(編號為57494)實測歷史降水蒸發(fā)數(shù)據(jù)。徑流數(shù)據(jù)采用中游干流區(qū)(漢口(武漢關(guān)))1974-2008年日徑流資料。

    1.2 歷史降水蒸發(fā)變化趨勢分析方法簡述

    為了分析降水蒸發(fā)年際變化,采用線性回歸以及Mann-Kendall趨勢檢驗法[16]對年、月尺度降水蒸發(fā)趨勢進行分析。

    其中,Mann-Kendall 趨勢檢驗法的計算統(tǒng)計變量Z大于0時意味該序列具有上升趨勢,小于0 證明序列為下降趨勢。通常在95%置信區(qū)間下,當|Z|>1.96時則認為趨勢存在明顯性。

    由圖1可知,武漢市歷史降水呈現(xiàn)不顯著上升趨勢,但可看到明顯的年際波動。其中,武漢市近58年日均降水3.44 mm(折合年降水1 255.6 mm),降水較為豐沛。1983年日降水均值達到5.19 mm(折合年降水1 894.35 mm),2016年日均降水達到4.99 mm(折合年降水1 826.34 mm),均產(chǎn)生較大夏季洪澇事件,1966年降水最小,為2.00 mm(折合年降水730 mm),年級最大最小值差距超過2.5 倍。而歷史蒸發(fā)呈現(xiàn)不顯著下降趨勢,平均年蒸發(fā)為2.79 mm(折合年蒸發(fā)1 018.35 mm)。但相較于降水,年蒸發(fā)總量較低,且年際波動較為穩(wěn)定,變化趨勢也較降水更不顯著,本研究所的趨勢與以往研究基本相似[14]。

    圖1 武漢市1961-2018年歷年日降水、蒸發(fā)年際均值圖(MK降水=1.31,MK蒸發(fā)=-0.22)Fig.1 Annual mean of daily precipitation and evaporation in Wuhan during 1961-2018(MKPrecipitation=1.31,MKEvaporation=-0.22)

    為了不同月份帶來的豐枯季降水變化,圖2~4 列舉了自1961年以來每十年的逐月降水蒸發(fā)均值以及差值(由于資料緣故,近十年采用2011-2018 共8年數(shù)據(jù)進行替代)。從表1 和2可以看出,近6 個年代的逐月降水蒸發(fā)并未呈現(xiàn)出明顯的變化趨勢,均為不規(guī)則波動。從表3 可以看出,武漢市8-12月易出現(xiàn)潛在蒸散發(fā)大于降水的情況,但由于降水多集中于某一個時間點形成徑流,實際蒸發(fā)往往不能在逐日均達到潛在蒸散發(fā)量值。因此,豐水期往往不存在河道斷流或湖泊水位下降的問題。但在枯水期(主要為10-12月),考慮到中小河湖沿岸匯水區(qū)域往往被人為阻斷,匯水面積往往接近實際水域蒸散發(fā)面積,從統(tǒng)計結(jié)果來看可能存在河道斷流,湖泊水位逐漸下降的情況,需要重點關(guān)注,但這一下降趨勢通常不超過1 mm/d。這也證明,通過禁止百姓排水捕魚、控制灌溉需水的方式,結(jié)合汛期末期的合理蓄水,可以保障枯水期水體水位保持。如人類活動帶來的水位下降過于明顯,也可通過合理的補水措施確保河道生態(tài)流量以及河湖生態(tài)水位。

    圖2 武漢市分年代日降水均值Fig.2 Average daily precipitation by decade in Wuhan

    圖3 武漢市分年代日蒸發(fā)均值Fig.3 Average daily evaporation by decade in Wuhan

    圖4 武漢市分年代日降水蒸發(fā)均值差值統(tǒng)計Fig.4 Average daily Mean difference of precipitation and evaporation by decade in Wuhan

    2 武漢市旱澇及其急轉(zhuǎn)事件事件量化分析

    2.1 旱澇程度量化方法及分析

    旱澇事件作為氣象災害事件,在中國造成了長期、大面積的破壞與影響。隨著全球氣候變暖,氣象極端事件發(fā)生將更為頻繁,需要采取更為精細的監(jiān)測方法。為了將旱澇事件定位至某個日尺度時間段,從而使旱澇急轉(zhuǎn)可以量化為一系列以日為基礎(chǔ)單元的連續(xù)事件,而非以往研究中給定某個月或其他尺度的旱澇情況。本文采用標準化加權(quán)平均降水指數(shù)(Standard Weighted Average Precipitation,SWAP)作為量化旱澇急轉(zhuǎn)事件的基礎(chǔ)指標,并采用游程理論提取指標,得到武漢市連續(xù)干旱與洪澇事件,判斷其旱澇急轉(zhuǎn)程度,分析其變化情況。

    2.1.1 標準化加權(quán)平均降水指數(shù)(SWAP)

    為量化某一日在歷史同期的旱澇程度,Lu[17]提出了通過前期降水進行加權(quán)累積的SWAP(Standard Weighted Average Precipitation)這一氣象旱澇指標。該指標是基于加權(quán)平均降水WAP(Weighted Average Precipitation)通過Gamma 函數(shù)標準化而得來[18]。具體計算方法可詳見參考論文[19]。

    根據(jù)正態(tài)化后的SWAP值,將旱澇強度分為9 個等級,分別為:特澇(SWAP≥2.0);重澇(1.5≤SWAP<2.0);中澇(1.0≤SWAP<1.5);輕澇(0.5≤SWAP<1.0);正常(-0.5<SWAP<0.5);輕旱(-1.0<SWAP≤-0.5);中旱(-1.5<SWAP≤-1.0);重旱(-2.0<SWAP≤-1.5);特旱(SWAP≤-2.0)。

    2.1.2 SWAP指數(shù)可靠性驗證

    為確認SWAP的可靠性,本次采用較為成熟的水文旱澇中的標準化徑流指數(shù)(Standard Runoff Index,SRI)指標計算方法[20,21],以日尺度徑流值推算當日旱澇程度的水文旱澇指標進行與SWAP進行同期驗證。受資料限制,本次采用中游區(qū)間日流量,同時采用中游區(qū)間對應(yīng)區(qū)間日降水平均值進行SWAP計算并開展結(jié)果比較。

    圖5 展現(xiàn)了長江中上游流域代表性站點月均SWAP與SRI歷史變化情況??梢钥闯觯码H旱澇值呈現(xiàn)明顯的周期性,但年際間波動具有少許差異。同時,兩個區(qū)域的歷史SWAP與SRI呈現(xiàn)相似的變化過程,這證明了氣象旱澇與水文旱澇具有較強的相關(guān)性。而二者的差異既有可能是降水徑流轉(zhuǎn)化機制并不是線性相關(guān),也有可能強人類活動帶來的水資源變化所致。因此,結(jié)果證明SWAP可以用于后續(xù)的旱澇及其急轉(zhuǎn)分析工作。

    圖5 SWAP與SRI結(jié)果比較(以長江中游區(qū)間(宜昌至湖口)為例)Fig.5 Comparison of SWAP and SRI simulation(taking the middle reaches of the Yangtze River(From Yichang to Hukou)as example)

    2.2 日尺度氣象旱澇急轉(zhuǎn)異常事件分析

    2.2.1 基于游程理論的旱澇事件提取方法介紹

    基于日尺度SWAP,將旱澇事件定位于某個日時間段,采用游程理論對旱澇及其急轉(zhuǎn)事件進行提取。根據(jù)游程理論,識別單一旱澇事件時,首先選定標準量R0作為截取水平,當旱澇指標在一個或多個時段內(nèi)連續(xù)小于R0時,干旱事件發(fā)生;與此相對應(yīng),選定作為R1作為截取水平,當旱澇指標在一個或多個時段內(nèi)連續(xù)大于R1時,洪澇事件發(fā)生。取干旱事件發(fā)生判斷值R1為-0.5(輕旱判定值),當SWAP連續(xù)7 天小于R1時,定義為一次干旱事件發(fā)生。在事件過程中,當SWAP值連續(xù)3 天大于0(非旱判斷值)時,認為本次干旱事件結(jié)束,持續(xù)時間即為事件結(jié)束日期與起始日期的差值,平均強度即為事件SWAP均值。洪澇事件與干旱事件截取思路一致,但指標為相反數(shù)。由于本次研究主要為在旱澇事件提取的基礎(chǔ)上尋求旱澇急轉(zhuǎn)過程,如R1絕對值過大則難以形成合理數(shù)量的旱澇急轉(zhuǎn)事件。因此,在單獨的旱澇事件提取時,使用者可根據(jù)實際情況調(diào)整R1水平以及持續(xù)時間,以控制合理的旱澇事件數(shù)量。游程理論可由圖6示意。

    圖6 游程理論示意圖Fig.6 Schematic diagram of run theory

    而如果同時發(fā)生一件干旱事件以及洪澇事件,且二者起始及結(jié)束時間間隔小于3 d 時,定義干旱和洪澇事件為旱澇急轉(zhuǎn)事件。干旱事件發(fā)生于洪澇事件前則為旱轉(zhuǎn)澇事件、反之則為澇轉(zhuǎn)旱事件。本研究將通過旱澇急轉(zhuǎn)時間的總體長度和急轉(zhuǎn)峰值變化篩選和分析武漢市歷史旱澇事件的強度及變化情況,了解武漢市在長江流域的相對旱澇程度。

    2.2.2 單一旱澇事件提取效果分析

    為評價SWAP指數(shù)對于旱澇事件的篩選結(jié)果是否與歷史是實際情況相匹配,本文以武漢氣象站1961-2018年逐日降水作為輸入數(shù)據(jù),計算SWAP指數(shù)并進行旱澇事件篩選分析??紤]到年際事件變化波動規(guī)律性弱,本次統(tǒng)計每十年旱澇事件的年均次數(shù),平均單次事件持續(xù)時間以及事件SWAP均值,如表1所示。可以看出,旱澇事件各指標除年均干旱次數(shù)有輕微減弱趨勢外,其他參數(shù)均無明顯趨勢,較為穩(wěn)定。其中,單次洪澇事件的平均強度絕對值略高于干旱事件,而平均持續(xù)時間則略低于干旱事件,其中武漢市干旱事件歷時通常長于洪澇事件也與以往研究相符合[22]。這可能由于洪澇事件下往往由短歷時強暴雨引起,事件內(nèi)極值較大,且降水停止后洪澇事件亦很快停止。

    表1 武漢市旱澇事件提取年代平均成果Tab.1 Average results of historical observed drought and flood events in Wuhan

    同時,為證明旱澇事件提取的可靠性,本次尋找歷史災情記載對篩選事件進行佐證[23-26],選取10 個典型干旱及洪澇事件,以評判篩選方法合理性。其中干旱事件參照數(shù)據(jù)完全基于歷史記錄,而洪澇事件分析則在相關(guān)歷史記錄的基礎(chǔ)上結(jié)合事件內(nèi)降水量同時進行比對。由表2 可知,通過游程理論篩選得到的武漢站干旱洪澇事件均與同期歷史記載吻合較為良好。同時可以看出,干旱事件往往出現(xiàn)于春秋兩季。且由于干旱事件往往是由前期較長時段的累積形成,所以通常在短歷時下,干旱事件強度較大,而由于長歷時中往往會產(chǎn)生零星降水,雖然仍為連續(xù)事件干旱,但干旱強度由于這些降水而得以緩和,因此往往平均強度稍低。而洪澇災害相比干旱在SWAP數(shù)值上的表現(xiàn)更為劇烈,且強澇事件多集中于夏季,但最大日降水、強度與持續(xù)時間并沒有產(chǎn)生較大關(guān)聯(lián)。以1982年與1998年洪澇比較為例,雖然1982年洪澇事件最大日降水為事件中最大值,且歷時較長,但相較于僅持續(xù)一個月的98 洪澇災害比平均SWAP 值明顯較小。從歷史記錄來看,98 洪水明顯帶來了更大的災害影響,這與平均SWAP 分析較為吻合。結(jié)果證明,基于SWAP 指數(shù)的游程理論篩選方法能捕捉降水的變化情況,可以精確篩選歷史干旱洪澇事件,也可對事件進行合理量化。

    表2 基于SWAP值的武漢市歷史旱澇事件篩選分析Tab.2 Analysis of the screened historical drought and flood events by SWAP method in Wuhan

    2.2.3 旱澇急轉(zhuǎn)事件提取效果分析

    采用游程理論提取旱澇急轉(zhuǎn)事件,年代結(jié)果如表3所示。其中,為了準確展現(xiàn)旱澇變化的強度,平均強度值采用逐日SWAP絕對值進行求均。從表中可以看出,澇轉(zhuǎn)旱事件的年均次數(shù)明顯多于旱轉(zhuǎn)澇事件,但平均持續(xù)時間較旱轉(zhuǎn)澇事件短,但兩類事件持續(xù)時間均大多不超過2個月。這主要可能由于旱轉(zhuǎn)澇事件往往僅發(fā)生于春夏交界、汛期來臨之時,且單次事件發(fā)生往往代表較長的暴雨過程。而澇轉(zhuǎn)旱事件往往發(fā)生于夏秋交界以及秋冬兩季,易產(chǎn)生小強度小歷時的澇轉(zhuǎn)旱事件。因此,針對武漢市,夏季旱轉(zhuǎn)澇事件的預防重要性應(yīng)高于澇轉(zhuǎn)旱事件。

    表3 基于SWAP值的武漢市歷史旱澇急轉(zhuǎn)事件篩選分析Tab.3 Analysis of the screened historical abrupt change of flood/drought by SWAP method in Wuhan

    同時,為了具體分析單次旱澇急轉(zhuǎn)事件過程,在通過游程篩選武漢市典型旱澇急轉(zhuǎn)事件的同時,選取長江上、下游代表站點重慶、南京氣象站作為氣候類似的比較站點,分析澇轉(zhuǎn)旱、旱轉(zhuǎn)澇事件中強度SWAP值的變化過程。圖7 展現(xiàn)了3 個站歷史最強點澇轉(zhuǎn)旱事件過程。從事件來看,事件通常發(fā)生于豐水期與枯水期的交界。武漢澇轉(zhuǎn)旱持續(xù)時間為4 個月,且其中洪澇事件持續(xù)時間更長,干旱時間持續(xù)較短,僅持續(xù)一個月左右。經(jīng)分析,得出武漢市歷史氣候事件中洪澇以后的干旱對社會經(jīng)濟威脅較小,澇轉(zhuǎn)旱事件相較于重慶及南京更多為發(fā)生強澇后的短暫干旱,但仍建議在汛期末尾應(yīng)及時利用武漢市綿密的水系以及已建成的海綿城市體系對水資源進行合理蓄存,以預防可能發(fā)生的極端干旱事件。

    圖7 歷史時期重慶、武漢、南京最大澇轉(zhuǎn)旱事件過程Fig.7 The process of the greatest historical abrupt change from flood to drought in Chongqing,Wuhan and Nanjing

    但相較于澇轉(zhuǎn)旱事件,圖8 顯示出由于干旱事件持續(xù)時間較短,三站最強旱轉(zhuǎn)澇事件均僅持續(xù)2個月。其中,武漢站旱澇急轉(zhuǎn)事件最為均勻,干旱與洪澇強度類似,而重慶與南京均為強干旱事件后發(fā)生中等洪澇事件。然而,產(chǎn)生的降水事件往往較為極端,產(chǎn)生較大澇水。因此,即使夏初存在較大的干旱實踐,建議武漢市仍不應(yīng)輕易降低對旱澇急轉(zhuǎn)事件的警惕,考慮到近年來武漢市洪澇事件頻發(fā),應(yīng)充分準備防范工作,以應(yīng)對可能到來的極端洪澇。

    圖8 歷史時期重慶、武漢、南京最大旱轉(zhuǎn)澇事件過程Fig.8 The process of the greatest historical abrupt change from drought to flood in Chongqing,Wuhan and Nanjing

    3 結(jié) 語

    本研究通過歷史實測氣象數(shù)據(jù),結(jié)合水文統(tǒng)計方法、逐日干旱計算方法以及游程理論,對氣象站點進行干旱洪澇事件提取,并重點分析武漢市歷史氣候演變以及旱澇急轉(zhuǎn)變化情況。本研究將為武漢市乃至長江流域防旱澇及其急轉(zhuǎn)的整體預案提供一定技術(shù)依據(jù)。具體研究結(jié)論如下:

    (1)武漢市降水呈現(xiàn)不顯著上升趨勢,但年際變幅較大;蒸發(fā)呈現(xiàn)不顯著下降趨勢,年際變幅較小,洪澇風險存在潛在上升可能。

    (2)本研究所提出的旱澇急轉(zhuǎn)事件提取方法準確重現(xiàn)了武漢市歷史旱澇事件日變化情況,彌補了武漢市旱澇及其急轉(zhuǎn)事件分析的不足,為旱澇事件定量分析提供理論方案依據(jù),也為防控旱澇及其急轉(zhuǎn)事件相關(guān)預案提供理論依據(jù)。

    (3)經(jīng)分析,旱轉(zhuǎn)澇事件多集中于夏季,澇轉(zhuǎn)旱事件多集中于秋冬季節(jié),歷史時期的持續(xù)時間通常不超過2個月,但短期強度較大,需重點關(guān)注強干旱后社會對急轉(zhuǎn)后的澇水所采取的應(yīng)對措施。為此,建議武漢市應(yīng)重點針對夏季進行旱澇急轉(zhuǎn)事件預防。針對澇轉(zhuǎn)旱事件,應(yīng)在洪澇事件即將結(jié)束時妥善利用城市水網(wǎng)及海綿城市體系對水資源進行適當蓄存;而針對旱轉(zhuǎn)澇事件,尤其在汛期內(nèi)應(yīng)時刻警惕可能突發(fā)的極端洪澇,保證防洪排澇體系可隨時運轉(zhuǎn)。

    (4)本研究提出了一種可以量化旱澇變化及其急轉(zhuǎn)演變的方法,其精度較依賴于對地方水文氣象資料的長度和準確性。而當在氣象水文資料匱乏的地區(qū),可考慮采用通過衛(wèi)星觀測氣象產(chǎn)品等大尺度遙感降水模擬成果結(jié)合統(tǒng)計降尺度的方式對區(qū)域歷史系列氣象資料進行模擬延長[27],也可利用臨近有資料地區(qū)的旱澇急轉(zhuǎn)頻次、強度、歷時等參數(shù)進行分布擬合,通過研究地區(qū)及有資料地區(qū)的水文參數(shù)差異進行適當縮放,從而估算研究地區(qū)的旱澇急轉(zhuǎn)參數(shù)及其不確定性區(qū)間[28],從而推進旱澇及其急轉(zhuǎn)事件的無資料地區(qū)分析工作?!?/p>

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