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    1956~2018年連云港地區(qū)典型暴雨洪水分析

    2023-06-09 05:58:04程建敏李剛王德維
    水利水電快報(bào) 2023年3期
    關(guān)鍵詞:青口洪量雨量

    程建敏 李剛 王德維

    摘要:

    為探究連云港地區(qū)典型暴雨洪水特征,根據(jù)1956~2018年實(shí)測降雨資料,通過對降雨級別、造成洪澇災(zāi)害等因素進(jìn)行綜合考慮,選取連云港地區(qū)8場典型年份典型暴雨,并對歷史暴雨天氣系統(tǒng)、時空分布特征及對應(yīng)的洪水洪量組成和重現(xiàn)期進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。結(jié)果表明:連云港地區(qū)典型暴雨受季節(jié)性影響明顯,極端天氣有增多趨勢,典型暴雨降雨量區(qū)間較為集中。

    關(guān)鍵詞:

    暴雨洪水; 時空分布; 重現(xiàn)期; 連云港地區(qū)

    中圖法分類號:TV122.1

    文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A

    DOI:10.15974/j.cnki.slsdkb.2023.03.005

    文章編號:1006-0081(2023)03-0030-04

    0 引 言

    連云港市地處淮河流域沂沭泗水系最下游,存在上游水系河道坡降大、源短流急、洪水突發(fā)性強(qiáng)、峰高量大且集中、預(yù)報(bào)期短等特點(diǎn)。受上游行洪、區(qū)域暴雨、城市內(nèi)澇、外海風(fēng)暴潮綜合影響,歷史上洪澇災(zāi)害頻繁。近年來受厄爾尼諾和拉尼娜現(xiàn)象影響,極端天氣頻發(fā)[1-2]。連云港地區(qū)多次發(fā)生暴雨洪水,對社會經(jīng)濟(jì)和人民生活造成了巨大的影響。前人對暴雨洪水的研究多是以流域?yàn)閱卧治霰┯旰樗奶攸c(diǎn)及成因,本文針對連云港地區(qū)“洪水走廊”的特點(diǎn),通過統(tǒng)計(jì)分析連云港地區(qū)1956~2018年的降雨資料,并選取8場典型年份典型暴雨,分析連云港地區(qū)暴雨趨勢、暴雨特點(diǎn)及洪水組成特點(diǎn),為連云港地區(qū)防洪抗洪工作提供參考。

    1 研究區(qū)域與數(shù)據(jù)來源

    連云港市多年平均雨量為897.8 mm,年最大值為1 312.7 mm(2005年),最小值為586.7 mm(1988年)。轄區(qū)內(nèi)共設(shè)有國家基本降水量站44個,每個降水量站資料均通過各縣(區(qū))水文中心整編、市水文分局審查、江蘇省水文局復(fù)審、淮河流域機(jī)構(gòu)匯編等多道手續(xù),最終刊印成冊,資料的代表性、一致性與可靠性均能得到保證。充分考慮資料系列長度及雨量站均勻分布后,選擇26個降水量代表站1956~2018年系列資料,對資料進(jìn)行系統(tǒng)分析,面雨量以所選單站雨量算術(shù)平均計(jì)算,年雨量資料采用最小二乘法進(jìn)行頻率計(jì)算,以P-Ⅲ型曲線適線,并用目估適線法調(diào)整,計(jì)算其設(shè)計(jì)年雨量值。通過對級別達(dá)到大暴雨、特大暴雨、明顯造成洪澇災(zāi)害等因素進(jìn)行綜合考慮[3-6],選取8場典型年份典型場次暴雨作為分析樣本。通過對8場暴雨洪水天氣系統(tǒng)、暴雨中心、暴雨趨勢、時空分布特征、洪水組成、重現(xiàn)期等進(jìn)行深入分析,揭示連云港地區(qū)暴雨特征。

    2 暴雨天氣系統(tǒng)及暴雨中心

    對8場歷史典型暴雨天氣系統(tǒng)、暴雨中心進(jìn)行統(tǒng)計(jì),見表1。暴雨天氣系統(tǒng)主要是江淮氣旋、臺風(fēng)、南北切變以及暖切變。8場暴雨中4場由臺風(fēng)形成,4場由暖濕氣流交匯形成。8場暴雨中7場發(fā)生在7,8月份(主汛期),由暖濕氣流引起的暴雨主要發(fā)生在7月份,由臺風(fēng)引起的暴雨多發(fā)生在8,9月份。說明連云港地區(qū)暴雨一般發(fā)生在主汛期,由臺風(fēng)引起的暴雨明顯較暖濕氣流引起的暴雨偏遲。暴雨中心落在連云港市區(qū)2次,贛榆區(qū)2次,東海縣2次,灌云縣1次,灌南縣1次,說明連云港地區(qū)暴雨中心落區(qū)分布于各個區(qū)縣,暴雨中心隨機(jī)多變。

    3 暴雨趨勢分析

    以連云港市1956~2018年雨量資料系列為基準(zhǔn),對各年代降雨進(jìn)行分析,各年代均值與基準(zhǔn)比較,連云港市各年代降雨均值與1956~2018年系列降雨均值的比值過程見圖1。從圖1中可以看出,20世紀(jì)50年代雨量偏多,60年代與基準(zhǔn)系列雨量相當(dāng),70年代雨量略豐,80年代、90年代雨量偏枯,2000年后與基準(zhǔn)系列雨量相當(dāng),連云港市降雨量總體有減少趨勢。

    以連云港市雨量資料系列最長的青口站為代表站,取1956~2018年實(shí)測資料值,以降水頻率P<35%為豐水年、35%≤P<62.5%為平水年、62.5%≤P<85%為枯水年、P≥85%為特枯年,分年代對青口站進(jìn)行逐年豐平枯排列,同時統(tǒng)計(jì)各年代典型暴雨場次,各年代雨量排頻及暴雨場次統(tǒng)計(jì)見表2。從表2可以看出,20世紀(jì)50年代、60年代、80年代沒有典型暴雨,70年代1場,90年代1場,2000年以后有6場,典型暴雨有增加趨勢。

    4 暴雨時空分布特征分析

    對8場典型年份典型暴雨最大1 d和最大3 d雨量進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,見圖2。8場歷史暴雨中6場1 d降雨量在100~140 mm之間,6場3 d降雨量在150~250 mm之間,連云港地區(qū)典型暴雨降雨量區(qū)間較為集中,暴雨特性為雨強(qiáng)大、歷時短、突發(fā)性強(qiáng),天氣變化劇烈,降水集中。

    8場歷史暴雨中,受臺風(fēng)影響而形成的有4場,分別為1974年、2000年、2007年與2019年,對這4場暴雨最大1,2,3,4,5,6,7 d雨量進(jìn)行分析統(tǒng)計(jì),繪制成暴雨最大1~7 d降雨過程,見圖3。最大1 d降雨量均超過100 mm,達(dá)到大暴雨級別,降雨強(qiáng)度大;最大3 d降雨量在150~350 mm,降雨量區(qū)間大;最大3 d與最大7 d降雨量相比,變化不大。說明連云港地區(qū)受臺風(fēng)影響而形成的降雨時空分布不均,強(qiáng)度大,歷時較短,一般不超過3 d,但降雨量區(qū)間大。

    8場歷史暴雨中,受暖濕氣流交匯影響而形成的有4場,分別為1991年、2003年、2005年、2015年,繪制這4場暴雨最大1~7 d降雨過程,見圖4。1 d最大降雨量在50~150 mm之間,達(dá)到暴雨、大暴雨級別,降雨強(qiáng)度大;最大3 d降雨量在150~200 mm之間,降雨量區(qū)間相對集中;最大1~7 d最大降雨量均緩慢增加,說明連云港地區(qū)受暖濕氣流交匯影響而形成的降雨,時空分布相對均勻,降雨強(qiáng)度弱于臺風(fēng)雨,降雨歷時相對較長。但當(dāng)江淮雨區(qū)偏北時[7-8],也可能造成歷時長、強(qiáng)度大,時空分布不均勻的強(qiáng)降雨,例如1991年。

    5 暴雨洪水特征分析

    5.1 洪水組成

    連云港地區(qū)行洪排澇河道主要有新沭河、薔薇河與青口河。新沭河是連云港市市區(qū)、東??h及贛榆區(qū)主要的行洪排澇河道,大興鎮(zhèn)水文站為新沭河外來水量的代表站。新沭河洪水顯著影響薔薇河流域(包括魯蘭河、烏龍河)行洪排澇。薔薇河是東??h最重要的行洪排澇河道,同時也是市區(qū)的行洪排澇河道,小許莊站為薔薇河外來水量的代表站。薔薇河排水與新沭河排水在下游共用臨洪河,新沭河為高水河道,新沭河排洪影響薔薇河排洪。青口河為贛榆區(qū)主要行洪排澇河道,黑林站為青口河外來水量的代表站。青口河在河道中游段建有小塔山水庫,小塔山水庫為大(2)型水庫,洪水獨(dú)立入海。

    分析8場暴雨對應(yīng)的次洪水,對洪量組成進(jìn)行統(tǒng)計(jì),新沭河、薔薇河、青口河洪量的組成見表3。從表3可以看出,8次洪水中新沭河本地來水的占比在13%~34%之間,新沭河主要以外地來水為主,大部分為山東省沂蒙山區(qū)來水,本地來水總量只占總洪量的18%;薔薇河本地來水的占比在61%~88%之間,主要以本地來水為主,本地來水共占總洪量的70%,青口河本地來水的占比在22%~54%之間,本地來水與外地來水相近,本地來水總量占總洪量的45%。連云港地區(qū)的洪水不只受本地降雨影響,周邊地區(qū)降雨,造成河道洪水暴漲,河道上游來水直接影響連云港地區(qū)河道洪水,因此連云港地區(qū)除本地降雨外,客水過境也是形成洪災(zāi)的主要原因。

    5.2 重現(xiàn)期分析

    計(jì)算8次暴雨洪水時間變差系數(shù)與空間變差系數(shù)等特征指標(biāo),見表4。分析8次暴雨的重現(xiàn)期和對應(yīng)的8次洪水的重現(xiàn)期,見表5。暴雨量級與洪水的大小不完全對應(yīng)。1974年8月12日暴雨歷史排第二位,重現(xiàn)期為31 a,對應(yīng)的洪水是新沭河8場洪水量級最大值,大興鎮(zhèn)水文站洪水重現(xiàn)期達(dá)100 a,石梁河水庫水文站達(dá)200 a,屬特大洪水。洪水主要特點(diǎn)為洪峰水位高、漲幅大、超警時間長,洪峰流量、各時段洪量特大,洪水持續(xù)時間及洪水重現(xiàn)期長,發(fā)生洪水范圍大。

    2000年8月30日暴雨歷史排第一,重現(xiàn)期為475 a,對應(yīng)的洪水是新沭河8場洪水量級中排第三,其7 d洪量占1974年8月11日洪水7 d洪量的36%,洪峰水位比1974年8月11日洪水低1.51 m。大興鎮(zhèn)站洪水重現(xiàn)期達(dá)6 a,石梁河水庫站達(dá)8 a。洪水主要特點(diǎn)為洪峰水位較高,漲水速度較快,洪峰流量、洪量屬中偏大洪水。

    6 結(jié) 論

    通過對連云港地區(qū) 1956~2018年8場典型年份典型場次暴雨天氣系統(tǒng)、時空分布特征及對應(yīng)的洪水的洪量組成和重現(xiàn)期進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,連云港地區(qū)暴雨洪水基本特征規(guī)律如下。

    (1) 暴雨受季節(jié)性影響明顯,主要發(fā)生在7~8月份(主汛期),由臺風(fēng)引起的暴雨明顯較暖濕氣流引起的暴雨偏遲。暴雨中心區(qū)域范圍均有分布。

    (2) 降雨量總體有減少趨勢,典型暴雨有增加趨勢,極端天氣有增多。

    (3) 暴雨降雨量區(qū)間較為集中,1 d降雨量在100~140 mm之間,3 d降雨量150~250 mm之間。

    (4) 不同降雨成因造成的降雨過程不同,暖濕氣流引起的降雨,時空分布相對均勻,強(qiáng)度弱于臺風(fēng)雨,歷時相對較長。

    (5) 暴雨量級與洪水大小不完全對應(yīng),上游行洪和區(qū)域山洪直接影響區(qū)域洪災(zāi)程度。

    參考文獻(xiàn):

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    (編輯:江 文)

    Analysis of typical rainstorm and flood in Lianyungang area from 1956 to 2018

    CHENG Jianmin,LI Gang,WANG Dewei

    (Lianyungang Bureau of Jiangsu Province Hydrology and Water Resource Survey Bureau,Lianyungang 222004,China)Abstract:

    To explore the characteristics of typical rainstorm and flood in Lianyungang area,based on the observed rainfall data from 1956 to 2018,eight typical torrential rain events in Lianyungang were selected by considering the factors such as rainfall level,flood and waterlogging disaster,the historical rainstorm weather system,the temporal and spatial distribution characteristics and the corresponding flood composition and recurrence period were statistically analyzed.The results showed that the typical rainstorm in Lianyungang area was obviously influenced by the seasons and the extreme weather tended to increase,the typical rainstorm was concentrated and different rainfall caused different rainfall processes.

    Key words:

    rainstorm and floods; space-time distribution; recurrence period;Lianyungang area

    收稿日期:

    2022-05-07

    作者簡介:

    程建敏,女 ,高級工程師,碩士,主要從事水文相關(guān)工作。E-mail:43985484@qq.com

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