蘆山縣暴雨特征分析

瑚東涵,張文娟,張繼東

(四川省雅安水文水資源勘測(cè)中心,四川 雅安 625000)

0 引言

暴雨是一種最常見的自然災(zāi)害,山地地區(qū)短時(shí)強(qiáng)降水易誘發(fā)滑坡、泥石流等地質(zhì)災(zāi)害;平原地區(qū)易出現(xiàn)城市洪澇和農(nóng)田漬澇等災(zāi)害,其嚴(yán)重威脅經(jīng)濟(jì)發(fā)展和人民生命財(cái)產(chǎn)安全。近年來,我國暴雨現(xiàn)象頻頻發(fā)生[1],例如2023年7月華北特大暴雨、2022年6月粵北特大洪災(zāi)、2021年7·20鄭州特大暴雨等極端災(zāi)害事件,影響巨大,嚴(yán)重破壞基礎(chǔ)設(shè)施,威脅群眾生命安全,直接造成巨額經(jīng)濟(jì)損失,因此,眾多學(xué)者針對(duì)暴雨特性進(jìn)行研究分析,試圖總結(jié)一些規(guī)律性經(jīng)驗(yàn)。汪小康等[2]對(duì)河南和湖北4次高影響天氣過程進(jìn)行分析,剖析出這4次典型極端降水的誘因;王曉芳等[3]分析了2021年4月23日秦巴山脈區(qū)域性暴雨過程的異常特征,表明本次暴雨過程主要由西南低渦前方的一個(gè)中尺度對(duì)流系統(tǒng)活動(dòng)造成;寶興華等[4]對(duì)比研究氣象站和水文站雨量資料,結(jié)果表明兩套資料在暴雨中心(過程雨量大于600 mm)的系統(tǒng)性偏差小于1%;徐俊杰等[5]對(duì)長江流域暴雨雨型特征演變進(jìn)行研究,表明長江流域典型城市中的單峰型暴雨出現(xiàn)頻次占85%,平均型和雙峰型出現(xiàn)較少;黃楚惠等[6]對(duì)造成2020年8月10日四川雅安蘆山特大暴雨過程的動(dòng)熱力結(jié)構(gòu)演變、觸發(fā)機(jī)制和地形影響進(jìn)行了診斷分析,揭示了此例暴雨屬于500 hPa無明顯影響系統(tǒng)、低層無急流背景下的東南風(fēng)型暖區(qū)暴雨;朱宇蓉等[7]研究表明同仁縣暴雨洪澇災(zāi)情次數(shù)和直接經(jīng)濟(jì)損失分別有增多、增加的趨勢(shì)。

蘆山縣位于青衣江暴雨區(qū),屬亞熱帶氣候,四季分明,雨量充沛。暴雨引發(fā)的山洪災(zāi)害點(diǎn)多、突發(fā)性強(qiáng)、破壞力大,是防汛工作的難點(diǎn)和薄弱環(huán)節(jié)。目前,鮮有對(duì)蘆山縣的暴雨特征進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,因此,本文擬研究蘆山縣暴雨性質(zhì)和時(shí)空變化特征,從中找出規(guī)律,以期提高當(dāng)?shù)貞?yīng)對(duì)暴雨“四預(yù)”能力,為地方防災(zāi)減災(zāi)和科學(xué)利用水資源等工作提供科學(xué)參考。

1 資料和方法

1.1 研究區(qū)概況

蘆山縣(圖1)位于雅安市東北部,青衣江上游。縣域地勢(shì)南北狹長,地形陡峭,森林覆蓋率高達(dá)78%,水系發(fā)達(dá),易于暴雨快速匯流形成山洪。受亞熱帶季風(fēng)性濕潤氣候影響,多年平均降水量1 276.7 mm,溫帶氣候和山地氣候特征明顯。

圖1 研究區(qū)范圍

1.2 資料來源

利用代表站點(diǎn)法[8]構(gòu)建蘆山縣暴雨特征分析站網(wǎng),采用2013-2022年蘆山縣內(nèi)蘆山水文站、太平水文站和保衛(wèi)雨量站5 min降水?dāng)?shù)據(jù)(雨量器分辨率0.5 mm),站點(diǎn)分布情況見圖1所示。該數(shù)據(jù)來源于四川省雅安水文水資源勘測(cè)中心年度整編成果,每年年底已對(duì)當(dāng)年數(shù)據(jù)進(jìn)行錯(cuò)誤修訂。研究前再次對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行嚴(yán)格的質(zhì)量檢查,保證數(shù)據(jù)的完整性、可靠性。

1.3 研究方法

1.3.1 暴雨事件提取

中國氣象上規(guī)定,每小時(shí)降雨量16 mm以上、或連續(xù)12 h降雨量30 mm以上、24 h降雨量50 mm及以上的雨定義為暴雨。據(jù)此,本文將5 min原始數(shù)據(jù)處理成1 h降水?dāng)?shù)據(jù),將小時(shí)降雨量≥0.5 mm視為暴雨過程起點(diǎn),將降雨結(jié)束時(shí)間間隔≤2 h時(shí)判定為一次暴雨過程。按照上述規(guī)定提取暴雨降水過程。

1.3.2 雨型劃分與識(shí)別

雨型是一次降雨過程中各時(shí)段降雨量分布特征,本文依據(jù)岑國平[9]分析結(jié)果,將暴雨過程劃分為單峰型降雨、均勻型降雨和雙峰型降雨3類。雨型識(shí)別方法采用目估識(shí)別法,以降雨歷時(shí)為橫軸、時(shí)段降雨量為縱軸繪制出每一場暴雨過程,為減少人為誤差,由3位水文工程師進(jìn)行暴雨雨型判斷。

1.3.3 雨峰特征和暴雨強(qiáng)度

為定量研究雨峰特征,定義最大小時(shí)降雨量與降雨過程總量為雨峰占比,最大小時(shí)降雨量出現(xiàn)時(shí)間與降雨過程總時(shí)間之比為雨峰位置。

1.3.4 趨勢(shì)分析

Mann-Kendall檢驗(yàn)方法[10]屬于非參數(shù)統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)的方法,被廣泛應(yīng)用于分析降水、氣溫、徑流等要素隨時(shí)間序列的趨勢(shì)變化和突變點(diǎn)確認(rèn)。

計(jì)算值Z大于0則數(shù)據(jù)呈上升趨勢(shì),小于0則呈下降趨勢(shì)。對(duì)于給定的置信度α,當(dāng)|Z|≥Z1-α/2,則變化趨勢(shì)明顯。本文選擇的顯著性檢驗(yàn)置信度為95%,如果|Z|大于或等于1.64,則表示它已經(jīng)通過了95%的顯著性檢驗(yàn),變化趨勢(shì)顯著。

設(shè)序列為a1,a2,…,an,Sk表示第i個(gè)樣本ai>aj(1≤j≤i)的累計(jì)數(shù),則統(tǒng)計(jì)量公式為：

對(duì)統(tǒng)計(jì)變量進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理得到：

將時(shí)間序列a1,a2,…,an逆序排列,再按上面的公式計(jì)算,同時(shí)使

本文顯著性水平α取0.05,相應(yīng)的臨界值U0.05=±1.96。繪制UFk和UBk曲線圖,若UFk和UBk兩條曲線在臨界線之間出現(xiàn)交點(diǎn),則該交點(diǎn)出現(xiàn)的時(shí)間即視為數(shù)據(jù)突變開始的時(shí)間。

2 結(jié)果分析

2.1 暴雨頻率

按照本文選取暴雨方法,暴雨頻率變化結(jié)果見圖2。2013-2022年間各站點(diǎn)出現(xiàn)暴雨次數(shù)的年際變動(dòng)較大,其中,暴雨次數(shù)最多是2018年太平站17次,最少暴雨次數(shù)為2015年太平站,僅出現(xiàn)3次。所選取的站點(diǎn)出現(xiàn)暴雨總次數(shù)差距明顯,保衛(wèi)站出現(xiàn)暴雨62次,太平站出現(xiàn)暴雨79次,蘆山站出現(xiàn)暴雨112次,縣內(nèi)平均每年約發(fā)生總暴雨25次,其中,2018年場次最多。結(jié)合圖1站點(diǎn)分布情況,蘆山縣域暴雨次數(shù)自北向南大體上呈現(xiàn)逐漸增多趨勢(shì),呈明顯的緯向地帶性分異規(guī)律。

圖2 各站點(diǎn)暴雨頻率變化

對(duì)各站點(diǎn)年暴雨次數(shù)進(jìn)行MK趨勢(shì)檢測(cè),結(jié)果見表1,三個(gè)站點(diǎn)年暴雨次數(shù)呈現(xiàn)不顯著上升趨勢(shì),暴雨頻率增多,易誘發(fā)河水暴漲、城市內(nèi)澇、突發(fā)山洪等洪澇險(xiǎn)情。

表1 各站點(diǎn)年暴雨次數(shù)演變趨勢(shì)的MK檢測(cè)結(jié)果

2013-2022年蘆山縣境內(nèi)暴雨年際內(nèi)分配結(jié)果如圖3所示,站點(diǎn)各月暴雨次數(shù)顯著不均,所有暴雨均出現(xiàn)在4-10月,暴雨次數(shù)最多月份為8月,7月和8月暴雨次數(shù)規(guī)模占暴雨總次數(shù)的67.9%～79.0%。暴雨的年內(nèi)分配不均勻程度由南向北逐漸變小,呈明顯的緯向地帶性分異規(guī)律。

圖3 各站點(diǎn)暴雨年際內(nèi)分配結(jié)果

2.2 暴雨雨型

暴雨的時(shí)空變化可用雨型表示,研究成果[9]表明它對(duì)小流域的洪峰流量和流量過程有著顯著的影響,在匯流時(shí)間和平均雨強(qiáng)相同的條件下,雨峰在中部或后部的單峰型雨型比均勻雨型的洪峰流量高出30%以上。

按照本文雨型劃分規(guī)則,蘆山縣暴雨雨型劃分結(jié)果見圖4。單峰型降雨是最常見的暴雨雨型,其次為雙峰型降雨,均勻型降雨占比最少。單峰型降雨占到暴雨總次數(shù)的68%,由此可知,蘆山縣的暴雨由單峰型暴雨主導(dǎo)。由于單峰型降雨雨量集中,易引起較大洪水,因此,本文重點(diǎn)研究單峰型降雨的雨峰位置和雨峰占比。

圖4 蘆山縣暴雨雨型劃分

針對(duì)不同歷時(shí)的暴雨降水過程雨型特征差異太大問題,本文結(jié)合降雨歷時(shí)劃分[11]和蘆山縣實(shí)際降水情況,將暴雨歷時(shí)分成3類,即短歷時(shí)(1～6 h)、中歷時(shí)(7～12 h)、長歷時(shí)(12 h以上),分類統(tǒng)計(jì)結(jié)果如圖5所示,其中蘆山站由中歷時(shí)暴雨主導(dǎo),占比57%,而太平和保衛(wèi)站點(diǎn)各不同歷時(shí)暴雨占比接近,不同歷時(shí)暴雨次數(shù)分布均勻。

圖5 暴雨歷時(shí)分類結(jié)果

對(duì)于單峰雨型,雨峰位置和雨峰占比是一個(gè)重要指標(biāo)。三個(gè)站點(diǎn)不同類型暴雨歷時(shí)對(duì)應(yīng)平均雨峰位置結(jié)果見表2,結(jié)果表明在降雨過程中,蘆山縣內(nèi)暴雨雨峰出現(xiàn)的時(shí)間基本都在降雨前中期,短歷時(shí)和長歷時(shí)暴雨雨峰位置變化幅度較中歷時(shí)的偏小。

表2 各站點(diǎn)不同暴雨歷時(shí)對(duì)應(yīng)平均雨峰位置

一場暴雨在總雨量不變的情況下,如果雨峰的峰現(xiàn)時(shí)間向后推移,則降雨產(chǎn)生的徑流洪峰量級(jí)會(huì)變大,峰高流急極易引發(fā)大面積次生水災(zāi)害,加劇城市洪澇險(xiǎn)情。對(duì)各站點(diǎn)暴雨雨峰位置采用MK趨勢(shì)檢測(cè),檢驗(yàn)結(jié)果見表3,只有太平站暴雨雨峰位置具有顯著增大趨勢(shì),表明該站點(diǎn)出現(xiàn)暴雨時(shí),雨峰的峰現(xiàn)時(shí)間很可能會(huì)向后偏移,其他站點(diǎn)的暴雨雨峰位置并沒有顯著的變化趨勢(shì)。

表3 各站點(diǎn)暴雨雨峰位置MK檢測(cè)結(jié)果

不同降水歷時(shí)的暴雨雨峰占比如圖6所示,雨峰占比與降雨歷時(shí)有明顯的負(fù)相關(guān)關(guān)系。不同歷時(shí)的暴雨雨峰占比在各站點(diǎn)之間變化幅度均較小。短歷時(shí)暴雨的峰值雨量占68%左右,表明降雨過程比較集中,持續(xù)時(shí)間短,雨量隨時(shí)間變化迅速;中歷時(shí)暴雨的峰值雨量占42.5%,接近一半;在長歷時(shí)暴雨中,雨峰占比在23.3%～29%之間,表明在12 h以上的降雨過程中,降雨過程的特征是各時(shí)段降雨量變幅小、持續(xù)時(shí)間長,降雨時(shí)間的持續(xù)性對(duì)降水過程總雨量的增加貢獻(xiàn)率最大。

圖6 不同歷時(shí)的暴雨雨峰占比

為探求各站點(diǎn)暴雨雨峰占比是否在時(shí)間序列上存在一定的變化趨勢(shì),將各站點(diǎn)暴雨雨峰占比進(jìn)行MK檢測(cè),結(jié)果見表4,蘆山站呈現(xiàn)顯著的下降趨勢(shì)(超過95%置信度);其余站點(diǎn)無明顯變化規(guī)律或趨勢(shì)。表明蘆山站降雨過程中各時(shí)段降雨量峰值逐次降低,降水過程越來越平緩,有利于削弱下游洪峰流量。

表4 各站點(diǎn)暴雨雨峰占比進(jìn)行MK檢測(cè)結(jié)果

2.3 暴雨強(qiáng)度

近10年各站點(diǎn)年均暴雨量見表5所示,蘆山站明顯多于其他站點(diǎn),和暴雨次數(shù)分布結(jié)果一致。年暴雨量變化見圖7所示。各站點(diǎn)年暴雨量波動(dòng)變化明顯,蘆山站年暴雨量最多為2020年1 120 mm,比常年平均偏多70%;保衛(wèi)站年暴雨量最多為2018年532 mm,比常年平均偏多62%;太平站年暴雨量最少為2015年67 mm,較常年平均偏少85%;總體上年際變幅非常大,對(duì)比各站點(diǎn)年降雨總量變化趨勢(shì),年暴雨量變化與年降雨總量變化趨勢(shì)基本相吻合。

表5 近10年各站點(diǎn)年均暴雨量

(a)蘆山站

采用MK趨勢(shì)檢測(cè)各站點(diǎn)年暴雨量是否在時(shí)間序列上存在一定的變化趨勢(shì),結(jié)果見表6,Z值均大于0但未超過95%置信度,表示各站點(diǎn)年暴雨量呈現(xiàn)不顯著上升趨勢(shì)。

表6 各站點(diǎn)年暴雨量進(jìn)行MK檢測(cè)結(jié)果

采用MK趨勢(shì)檢測(cè)研究各站點(diǎn)單次暴雨量是否在時(shí)間序列上存在一定的變化趨勢(shì),結(jié)果見表7,保衛(wèi)站和太平站Z值均大于0但未超過95%置信度,表示這些站點(diǎn)單次暴雨量呈現(xiàn)不顯著上升趨勢(shì)。蘆山站Z值大于0且超過95%置信度,表明該站點(diǎn)單次暴雨量呈現(xiàn)顯著上升趨勢(shì),結(jié)合圖8突變點(diǎn)檢驗(yàn)結(jié)果,分析可得出蘆山站單次暴雨量呈現(xiàn)顯著上升趨勢(shì)的變化時(shí)間應(yīng)為2018年8月上旬。

表7 各站點(diǎn)單次暴雨量進(jìn)行MK檢測(cè)結(jié)果

圖8 2013-2022年蘆山站單次暴雨量突變點(diǎn)檢驗(yàn)結(jié)果

3 結(jié)論

采用代表站點(diǎn)法選取3個(gè)蘆山縣站點(diǎn)2013-2022年降水資料,結(jié)合Mann-Kendall趨勢(shì)分析和突變檢驗(yàn)等研究方法分析了蘆山縣近10年暴雨次數(shù)、暴雨雨型和暴雨強(qiáng)度等要素的變化特征,得到以下結(jié)論：

(1)近10年蘆山縣內(nèi)所有暴雨均只出現(xiàn)在4-10月,站點(diǎn)7月和8月暴雨次數(shù)規(guī)模占暴雨總次數(shù)的67.9%～79.0%?？h域南部暴雨次數(shù)多于北部,各站點(diǎn)暴雨次數(shù)年際變化上均呈現(xiàn)不顯著上升趨勢(shì),暴雨次數(shù)增多,加劇了區(qū)域洪澇災(zāi)害險(xiǎn)情,提高了其他次生災(zāi)害的風(fēng)險(xiǎn)性。

(2)蘆山縣單峰型暴雨占暴雨總次數(shù)的68%,蘆山站由中歷時(shí)暴雨主導(dǎo),占比57%,而太平和保衛(wèi)站點(diǎn)不同歷時(shí)暴雨占比接近,各站點(diǎn)雨峰出現(xiàn)的時(shí)間基本都在降雨過程的前中期,在時(shí)間序列上太平站暴雨雨峰位置具有顯著增大趨勢(shì),其他站點(diǎn)雨峰位置沒有顯著的變化趨勢(shì)。各站點(diǎn)雨峰占比與降雨歷時(shí)有明顯的負(fù)相關(guān)關(guān)系。在時(shí)間序列上蘆山站暴雨雨峰占比呈現(xiàn)顯著的下降趨勢(shì),其余站點(diǎn)無明顯變化規(guī)律或趨勢(shì)。

(3)近10年蘆山站年均暴雨量明顯多于其他站點(diǎn),各站點(diǎn)年暴雨量波動(dòng)變化明顯,在時(shí)間序列上各站點(diǎn)年暴雨量均呈現(xiàn)不顯著上升趨勢(shì);蘆山站單次暴雨量呈現(xiàn)顯著上升趨勢(shì),MK突變分析結(jié)果表明發(fā)生顯著上升趨勢(shì)的變化時(shí)間為2018年8月上旬。