1970-2019年濟南市極端降水事件時空變化特征

趙芹蕊, 徐立榮, 時延鋒, 徐征和, 徐 晶, 許功偉

(1.濟南大學 水利與環(huán)境學院, 濟南 252000; 2.山東建筑大學 市政與環(huán)境工程學院, 濟南 250101)

近年來，極端降水事件的頻率和強度不斷增加，已成為全球氣候變化及其影響領(lǐng)域的熱點問題[1-2]。IPCC調(diào)查報告顯示，全球氣候變暖日趨嚴重，人類活動與全球氣候變暖及極端氣候變化存在關(guān)聯(lián)[3]。極端氣候事件對氣候變化的敏感性和重要性均高于氣候平均值，對自然系統(tǒng)的威脅也高于氣候平均值[4]。隨著全球氣候變暖，年降水量增加的地區(qū)極端降水事件普遍也呈增加趨勢，有些年降水量減小的地區(qū)，極端降水總量及發(fā)生頻率也在增加[5]。目前，極端降水事件已經(jīng)引起全球范圍的關(guān)注。國內(nèi)外學者利用全球各地不同地區(qū)降水資料對極端降水事件進行了不同方向的研究。國外學者在美國[6]、加拿大[7]、泰國[8]、日本[9]、歐洲[10]等不同區(qū)域尺度的研究表明不同地區(qū)極端降水變化趨勢不盡相同。國內(nèi)有許多學者在省域尺度[11]、流域尺度[12]、區(qū)域尺度[13]和全國尺度[14]等不同尺度研究極端降水的變化規(guī)律，對國內(nèi)氣候變化研究及人類生產(chǎn)生活方面有重要影響。

雖然目前國內(nèi)對極端降水事件的研究很多，但針對濟南市的極端降水研究相對較少，李鵬等[15]利用1972—2016年24個降水站點、6個極端降水指標以及1985年、2000年、2015年3期Landsat遙感影像資料進行分析，站點及極端降水指標相對較少且主要分析研究了濟南市雨島效應及城市化發(fā)展對降水量的影響。劉錚瑤等[16]利用1951—2012年濟南市的逐日降水資料分析得出極端降水事件多發(fā)生在持續(xù)降水中且極端性增強，進入21世紀后極端降水事件有明顯突變增加趨勢。由于濟南市汛期(7—8月)降水集中，在短時間內(nèi)暴雨易成災，且南繞丘陵，北環(huán)孤山，中心城區(qū)地勢低洼，南高北低的地勢導致汛期雨洪漲猛落緩，高水位持續(xù)時間長，若不能及時排出，暴雨在城區(qū)周圍匯集會短時間內(nèi)形成強大的雨水徑流，在市區(qū)北部的低洼地區(qū)形成積水，造成城市內(nèi)澇現(xiàn)象。

城市建設也是引起城市內(nèi)澇的原因之一[17]。城市建設使得中心城區(qū)不斷擴大，導致城市下墊面發(fā)生巨大變化，地面嚴重硬化，嚴重影響到濟南市地面的滲透性和滯水性，且城市排水系統(tǒng)仍需完善，這些都導致濟南市易發(fā)生洪澇災害。且進入21世紀以來，濟南市洪澇災害頻發(fā)，尤其2007年“7·18”超強特大暴雨造成慘重的人員及財產(chǎn)損失[18]。本文在前人研究基礎上，利用49個雨量站站點的降水資料對濟南市1970—2019年50 a間的極端降水事件的時空變化進行分析，以期揭示濟南市極端降水變化趨勢及周期規(guī)律，為城市防洪工作提供參考。

1 研究區(qū)概況

濟南(35°59′—37°35′N，16°02′—117°55′E)地處中國華東地區(qū)、山東省中西部、華北平原東南部邊緣，全市總面積10 244 km2。濟南市南依泰山，北跨黃河，地處魯中南低山丘陵與魯西北沖積平原的交接帶上，地勢南高北低。濟南市地形特征及49個雨量站站點位置分布見圖1。濟南市地形可劃分3帶：北部臨黃帶，中部山前平原帶，南部丘陵山區(qū)帶。濟南位于中緯度地帶，由于受太陽輻射、大氣環(huán)流和地理環(huán)境的影響，屬于暖溫帶半濕潤大陸性季風氣候，一年之中，在不同季節(jié)，全市處在不同大氣環(huán)流控制之下，構(gòu)成了春暖、夏熱、秋爽、冬寒四季變化分明的氣候。夏季不僅炎熱，且多降水，雨熱同季。

圖1 濟南市DEM及雨量站站點分布

2 數(shù)據(jù)與方法

2.1 數(shù)據(jù)來源

本文所采用的1970—2019年49個雨量站站點的逐日降水資料來源于濟南市水文局，并經(jīng)過較為嚴格的質(zhì)量控制。由于2019年萊蕪市并入濟南，所以本文選取原濟南市48個雨量站站點和萊蕪雨量站站點進行研究分析。對于部分站點的少數(shù)空缺值，采用插值平均方法進行插補。

2.2 研究方法

根據(jù)《降水量等級(GB/T28592—2012)》，國內(nèi)將降水劃分成4個等級，小雨(0～9.9 mm)、中雨(10.0～24.9 mm)、大雨(25.0～49.9 mm)、暴雨(≥50.0 mm)。我國將50 mm的日降水量作為極端降水事件的閾值，但由于全國不同地區(qū)不能完全按照統(tǒng)一標準進行簡單定義，所以本文參考近年來研究極端降水指數(shù)的國內(nèi)外文獻[19-20]，定義12個極端降水指數(shù)(表1)，其中極端降水采用國際上通用的百分位法來計算閾值。具體方法是把1970—2019年逐年日降水量按升序排列，將第95個百分位的50 a平均值作為極端降水事件的閾值[13]。各站點50 a間日降水數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計特征見表2。運用線性趨勢法和5 a滑動平均法[21-22]分析極端降水指數(shù)時間序列上的變化趨勢，Mann-Kendall突變分析法[5]分析突變情況，Morlet小波分析法[15]分析指數(shù)的周期規(guī)律。最后用ArcGIS 10.7克里金插值法進行空間插值，分析極端降水指數(shù)在空間尺度上的分布規(guī)律。

表1 極端降水指數(shù)名稱及定義

表2 站點降水量描述性統(tǒng)計特征 mm

續(xù)表2

3 結(jié)果與分析

3.1 極端降水指數(shù)時間變化特征

1970—2019年濟南市極端降水指數(shù)隨時間變化趨勢見圖2，各指數(shù)變化情況見表3。由圖2、表3可知，除連續(xù)干旱日數(shù)(p<0.05)和年降水強度(p<0.05)呈下降趨勢外，其余10個極端降水指數(shù)均呈上升趨勢。其中，大雨日數(shù)(p>0.05)，1日最大降雨量(p>0.05)，5日最大降雨量(p>0.05)、極端降水強度(p>0.05)、極端降水比率(p<0.05)、連續(xù)濕潤日數(shù)(p>0.05)6個指數(shù)呈小幅上升趨勢；雨日日數(shù)(p<0.05)、極端降水日數(shù)(p<0.001)、極端降水總量(p<0.05)、年降水量(p<0.05)4個指數(shù)呈明顯上升趨勢；年降水強度(p<0.05)呈小幅下降趨勢；連續(xù)干旱日數(shù)(p<0.05)呈明顯下降趨勢。

從5 a滑動平均來看，大雨日數(shù)和年降水強度在20世紀90年代后期和21世紀初均出現(xiàn)偏高的情況，即在上升過程中出現(xiàn)雙峰形的變化；1日最大降雨量、5日最大降雨量和極端降水強度變化情況相似，在20世紀90年代后期均出現(xiàn)峰值，這與劉煥彬等[23]的研究結(jié)果相似；極端降水比率變化平穩(wěn)，基本保持在0.2%～0.4%；連續(xù)濕潤日數(shù)在1978年達到峰值后于2010年達到第二峰值。雨日日數(shù)與極端降水日數(shù)在2010年后呈明顯上升趨勢；極端降水總量和年降水量在20世紀90年代有明顯高值；連續(xù)干旱日數(shù)在20世紀80年代末90年代初呈明顯下降趨勢。

總的來說，年降水量以及極端降水事件呈增多趨勢，尤其進入21世紀，雨日日數(shù)與極端降水日數(shù)明顯上升，且從圖2中可以看出，年降水量經(jīng)歷了20世紀70—90年代的枯水段，轉(zhuǎn)變?yōu)?0世紀90年代—21世紀初的豐水段，之后經(jīng)歷一個小的枯水段之后又處于豐水段。這與李鵬等[15]利用滑動平均法得到的濟南市年降水量的“枯”“豐”年份大體一致。說明濟南市的年降水量及極端降水總量呈上升趨勢，且近年來由于全球氣候變暖以及夏季臺風影響，更應該注重與完善城市排水工作，減少城市內(nèi)澇風險。

3.2 Mann-Kendall突變分析結(jié)果

降水的趨勢性分析整個的變化趨勢，而對降水的突變性進行分析能夠反映出極端降水指數(shù)的內(nèi)部變化特征[24]。借助Matlab2018b對濟南市極端降水指數(shù)進行M-K突變分析，繪制M-K曲線見圖3。由圖3可知，雨日日數(shù)UB和UF曲線相交于2008年，且相交點位于置信區(qū)間內(nèi)，UF曲線在2010年超過信度線，達到0.05顯著水平，說明雨日日數(shù)存在明顯突變，突變年份為2008年，由一個相對較少期轉(zhuǎn)變?yōu)橐粋€相對較多期。同理可知，極端降水日數(shù)、連續(xù)干旱日數(shù)以及年降水量也發(fā)生明顯突變，突變年份分別為2011年、2008年、1994年；極端降水總量的UB和UF曲線交點太多，且UF曲線在2019年超過信度線，表明極端降水總量日趨增加為突變現(xiàn)象，在研究期內(nèi)極端降水總量發(fā)生了4次突變，突變年份大致為：1997年、2003年、2010年、2015年；大雨日數(shù)、1日最大降雨量、5日最大降雨量、極端降水強度、極端降水比率以及年降水強度的UB和UF曲線交匯點較多，說明在研究期內(nèi)發(fā)生多次突變，但UF曲線沒有超過0.05信度線，說明這6個指數(shù)發(fā)生了突變，但突變不明顯未達到顯著水平，連續(xù)濕潤日數(shù)UB和UF曲線相交于2010年，突變后UF曲線一直處于上升狀態(tài)，說明連續(xù)濕潤日數(shù)處于緩慢增加狀態(tài)，但未達到顯著水平，說明突變不明顯。

圖2 1970-2019年濟南市極端降水指數(shù)時間變化趨勢

表3 1970-2019年濟南市極端降水指數(shù)變化情況

圖3 1970-2019年濟南市極端降水指標M-K突變趨勢

3.3 極端降水指數(shù)周期分析

本文利用小波分析理論，借助MATLAB2018b計算小波系數(shù)，然后借助Furfer15繪制等值線圖，研究極端降水指數(shù)的Morlet連續(xù)復小波變換周期的變化規(guī)律。濟南市1970—2019年極端降水指數(shù)小波分析圖見圖4，實線表示小波系數(shù)正值區(qū)，代表極端降水指數(shù)較大，虛線表示小波系數(shù)負值區(qū)，代表極端降水指數(shù)較小。

從圖4和表4中可以看出，雨日日數(shù)、大雨日數(shù)、極端降水比率、連續(xù)濕潤日數(shù)、5日最大降水量和年降水量6個指數(shù)有4個主周期，其余6個指數(shù)有3個主周期。極端降水指數(shù)普遍存在22～27 a，14～17 a，7～10 a，4～5 a的主周期。1日最大降雨量、極端降水總量、極端降水強度、年降水強度的周期變化一致，22 a的振蕩周期最顯著，為第一主周期，具有全域性且在整個研究期內(nèi)呈現(xiàn)7個豐枯交替的周期性變化，其次為12 a的振蕩周期明顯，為第二主周期，5 a的周期變化短暫具有局域性，為第三主周期。大雨日數(shù)、連續(xù)濕潤日數(shù)、年降水量的周期變化相似，22 a的振蕩周期最顯著，為第一主周期，具有全域性且在整個研究期內(nèi)呈現(xiàn)7個豐枯交替的周期性變化，其次為14～15 a的振蕩周期明顯，為第二主周期，4～5 a的周期變化短暫具有局域性，為第三主周期。

注：實線為小波系數(shù)正值，虛線為小波系數(shù)負值。

表4 1970-2019年濟南市極端降水指數(shù)周期變化特征

3.4 極端降水指數(shù)空間變化趨勢

統(tǒng)計濟南市1970—2019年50 a間每個站點的極端降水指數(shù)的平均值，然后利用ArcGIS 10.7克里金插值法進行空間插值，結(jié)果見圖5。

濟南市雨日日數(shù)除了萊蕪站數(shù)值較大外(110.86 d)，整體呈從西北向東南遞減趨勢，低值地區(qū)位于橫河、韓倉、官營等地區(qū)，雨日日數(shù)小于27 d；大雨日數(shù)整體從東南向西北有遞減趨勢，大雨日數(shù)基本都在5～8 d，有18個站點的大雨日數(shù)大于7 d，有21個站點的大雨日數(shù)在6～7 d，整體變化不大。1日最大降雨量和5日最大降雨量整體呈從東南向西北遞減趨勢，1日最大降雨量基本都在70～95 mm，低值區(qū)在白橋附近(68.85 mm)，高值區(qū)在石匣附近(105.05 mm)。5日最大降雨量基本在110～148 mm，低值區(qū)在白橋附近(107.23 mm)，高值區(qū)在石匣附近(157.74 mm)。

極端降水日數(shù)、極端降水總量、極端降水比率變化趨勢相似，整體呈從東南向西北遞減趨勢，極端降水日數(shù)基本在2～3 d，高值區(qū)在萊蕪(14.9 d)。極端降水總量基本在124～223 mm，低值區(qū)在白橋附近(113.74 mm)，高值區(qū)在萊蕪附近(439.57 mm)。極端降水比率基本在0.25%～0.33%，高值區(qū)在萊蕪附近(0.58%)。極端降水強度整體呈從西北向東南遞減趨勢，極端降水強度基本在59～80 mm/d，低值區(qū)在萊蕪附近(32.52 mm/d)，高值區(qū)在官營(82.30 mm/d)、橫河(82.40 mm/d)附近。

連續(xù)干旱日數(shù)整體呈從西北到東南遞減趨勢，連續(xù)干旱日數(shù)基本在78～161 d，低值區(qū)在萊蕪附近(48.8 d)，高值區(qū)在橫河(161.18 d)、官營(161.5 d)附近。連續(xù)濕潤日數(shù)整體呈從東南到西北遞減趨勢，連續(xù)濕潤日數(shù)基本在3.5～4.5 d，低值區(qū)在韓倉附近(3.32 d)，高值區(qū)在萊蕪附近(4.42 d)。年降水量整體呈從東南到西北遞減趨勢，年降水量基本在447～680 mm，低值區(qū)在白橋附近(375.81 mm)，高值區(qū)在萊蕪附近(748.48 mm)。年降水強度整體呈從西向東經(jīng)歷先增加后減小的趨勢，年降水強度基本在10～23 mm/d，萊蕪站年降水強度為3.67 mm/d，與其他站點相差較大。

4 討 論

在以往極端降水事件的研究中，大多數(shù)學者都是基于極端降水閾值、百分位法設置極端降水指數(shù)[13]。本文對濟南市近50 a來極端降水進行分析，對比之前學者對濟南市降水的研究，本文利用更多的雨量站站點數(shù)據(jù)和選取了更多的極端降水指數(shù)。但由于萊蕪剛并入濟南市，萊蕪區(qū)站點較少，僅有一個，且相對原濟南其他區(qū)縣雨量站站點數(shù)量少、密度小，導致結(jié)果準確性可能會受一定影響，若后期有萊蕪區(qū)其他站點數(shù)據(jù)進行補充，會提高研究的準確性。此外，有學者認為研究氣候變化時應注意城市化效應的影響，但是如何剔除人類活動的影響目前沒有公認的合理有效的方法[25]。

南部山區(qū)年降水量相對較大，雨日日數(shù)及大雨日數(shù)也相對平原地區(qū)較多，且多分布暴雨及特大暴雨。這可能是由于南部多山，夏季暖濕氣流從東南來，在南部山區(qū)受到阻擋，暖濕氣流抬升，水汽易凝結(jié)形成降水。且南部山區(qū)植被覆蓋率較低，地形起伏較大，導致水土流失嚴重，當有暴雨突襲時，不僅容易發(fā)生城市內(nèi)澇，更有可能導致山體滑坡和泥石流。不僅如此，隨著城區(qū)南擴，城市化進程推進，南部山區(qū)面積一再縮小，植被覆蓋率降低，地面大面積硬化，不利于水土保持。所以更應該注重南部山區(qū)的防洪工作。研究濟南市尤其是南部山區(qū)的降水特性，對合理利用雨水資源，解決水資源持續(xù)性利用問題有指導意義。

5 結(jié) 論

(1) 近50 a來，研究區(qū)雨日日數(shù)、極端降水日數(shù)、極端降水總量、年降水量4個指數(shù)呈上升趨勢，上升速率分別為3.83 d/10 a，0.18 d/10 a，10.74 mm/10 a，31.04 mm/10 a。大雨日數(shù)、1日最大降雨量、5日最大降雨量、極端降水強度、極端降水比率、連續(xù)濕潤日數(shù)6個指數(shù)呈不明顯上升趨勢，上升速率分別為：0.19 d/10 a，3.53 d/10 a，5.33 d/10 a，0.02 mm/(d·10 a)，0.09%/10 a，0.15 d/10 a。年降水強度呈不明顯下降趨勢，下降速率為0.1 mm/(d·10 a)。連續(xù)干旱日數(shù)呈明顯下降趨勢，下降速率為16.5 d/10 a。且進入21世紀后，受全球氣候變暖加快以及夏季臺風的影響，世界大范圍地區(qū)降水量增多，濟南也不例外。年降水量的增多主要是由于雨日日數(shù)和極端降水總量增多所造成的。

圖5 1970-2019年濟南市極端降水指標空間分布特征

(2) 研究區(qū)雨日日數(shù)、極端降水日數(shù)、極端降水總量、連續(xù)干旱日數(shù)及年降水量4個指標發(fā)生明顯突變。其中，雨日日數(shù)和連續(xù)干旱日數(shù)在2008年發(fā)生突變，極端降水日數(shù)在2011年發(fā)生突變，極端降水總量存在多個突變年，分別為1997年、2003年、2010年和2015年，年降水量在1994年發(fā)生突變。其他極端降水指數(shù)或不發(fā)生突變或突變不明顯不具有統(tǒng)計學意義。通過M-K突變分析可以得出未來雨日日數(shù)和年降水量將會增多，極端降水事件的發(fā)生也會增加。進入21世紀后極端降水事件的突發(fā)性增強，濟南市的極端降水總量增多，可見城市內(nèi)澇的風險增加，因此完善城市排水工作，降低城市內(nèi)澇風險極為重要。

(3) 通過小波分析發(fā)現(xiàn)極端降水指數(shù)普遍存在22～27 a，14～17 a，7～10 a，4～5 a的振蕩周期。雨日日數(shù)、大雨日數(shù)、極端降水比率、連續(xù)濕潤日數(shù)和年降水量5個指數(shù)有4個主周期，其余7個指數(shù)有3個主周期。

(4) 在空間上，濟南市大雨日數(shù)、1日最大降雨量、5日最大降雨量以及年降水量高值區(qū)基本集中在原濟南市中心城區(qū)、南部山區(qū)和萊蕪附近，低值區(qū)集中在東北部平原地區(qū)。