气候变化背景下北京市短历时暴雨的强度及雨型变化特征

利用1961—2017年北京观象台站逐分钟降雨资料,根据《城市暴雨强度公式编制和设计暴雨雨型确定技术导则》,建立了北京市1961—1990年和1991—2017年两个气候态下的暴雨强度公式和2 a重现期下历时30 min、60 min、90 min、120 min、150 min、180 min以5 min为时间段的设计暴雨雨型。结果表明：1）P-Ⅲ型分布曲线对北京市两个气候态下各历时降雨量的拟合效果最好,暴雨强度公式精度最高。2）对比1961—1990年和1991—2017年暴雨强度公式,整体而言,后者各历时重现期的暴雨强度值较低,但随着重现期的增大,两者的雨强差值也增大。3）1961—1990年和1991—2017年短历时雨型的雨峰位置系数分别为0.436和0.382,2 a重现期下前者的各历时雨峰位置比后者提前,各历时累积降雨均在初期增长较慢、雨峰前后增长较快,之后增速明显减缓。     

吉林市暴雨强度公式推求和设计雨型

利用吉林市1961—2017年分钟降雨量数据,分别采用年最大值法和年多个样法选样,P-Ⅲ型、指数型和Gumbel分布拟合频率分布曲线,根据误差最小原则选择最佳取样及拟合方法,采用最小二乘法求解暴雨强度公式参数,并将新旧暴雨强度公式进行比较,再利用推求出的公式参数模拟吉林市短历时芝加哥雨型。结果表明:通过年最大值法选样和P-Ⅲ型频率分布曲线拟合得到的暴雨强度公式精度最高。5~20 min历时新编暴雨强度公式计算的暴雨强度值与旧编公式相当或偏小,30~180 min历时新编暴雨强度公式计算的暴雨强度值偏大。在相同重现期下,随着降雨历时的延长,雨强变化率逐渐加大。吉林市短历时雨型的综合雨峰位置系数为0.389。30~180 min历时雨型形态均为单峰型,各历时瞬时雨强峰值接近,雨峰位置位于偏整场降雨过程的1/2处之前。累计雨量的变化特征与设计暴雨雨型形态一致。     

辽宁葫芦岛市新旧暴雨强度公式对比及暴雨雨型分析

根据1973—2014年葫芦岛市分钟降雨资料建立暴雨统计样本,通过对比分析确定采用年最大值法,基于P-Ⅲ型概率分布曲线拟合,推求出新一代暴雨强度公式。对比新、旧暴雨强度公式,5~30 min历时各重现期雨强以旧暴雨强度公式计算结果偏大,新、旧公式计算的45 min历时各重现期雨强基本相当,60~180 min历时各重现期雨强以新暴雨强度公式计算结果较大。在此基础上,开展葫芦岛市短历时暴雨雨型研究。统计确定雨峰位置系数为0.32,采用芝加哥雨型进行短历时暴雨雨型分析,重现期2 a、降雨历时60、90、120、150、180 min的累计降雨量在38.73~66.99 mm,均以初期累计降雨增长较慢,雨峰前后增长速度较快,之后降雨增速明显放缓。     

重庆不同天气系统短历时设计暴雨雨型比较研究

利用重庆主城区沙坪坝国家基本气象站1961—2017年逐分钟降雨资料,根据暴雨成因选取大范围区域暴雨型和局地强对流天气型两类短历时暴雨样本,采用PilgrimCordery法推求设计暴雨雨型,并比较两类天气系统下短历时设计暴雨雨型的差异。结果显示:区域暴雨型样本数占总样本数52.6%,60 min历时单峰型和均匀型占比分别为36.7%和26.7%,120 min历时多为单峰型且峰值在中部,180 min历时雨型主要为峰值在前部的单峰型。而强对流天气型样本数占总样本数的47.4%,短历时雨型基本都为峰值在前部的单峰型。相比区域暴雨型,强对流天气型设计暴雨雨型峰值位置出现较早,峰值强度偏强,降雨累积过程更快。60 min、120 min和180 min峰值分别提前5 min、35 min和20 min,10 a重现期峰值强度分别偏强0.5 mm·min~(-1)、0.9 mm·min~(-1)和0.9 mm·min~(-1)。在设计降雨量相同的情况下,强对流天气型平均积水时间更长,积水量更大,导致的内涝问题更突出。     

兰州市暴雨强度公式拟合方法研究

本文基于兰州市国家基本气象站1960~2014年降雨资料,通过直接拟合、耿贝尔分布、皮尔逊-Ⅲ型分布研究兰州市暴雨强度公式。选用芝加哥雨型来研究兰州市雨峰系数,结合暴雨强度公式确定短历时暴雨雨型。结果表明:(1)皮尔逊-Ⅲ型分布要优于耿贝尔分布和直接拟合,其调整后的兰州市暴雨公式中1年雨力参数A1为5.532mm/min,重现期调整参数c为3.198,降雨历时偏移参数b为14.92min,n为0.942,平均绝对均方差为0.036mm/min;(2)皮尔逊-Ⅲ分布能够满足不同的降雨历时以及更久的重现期。降雨历时小于90min或者重现期大于20年的暴雨模拟精确度更高,重现期在2~20a的暴雨平均绝对均方差最小为0.03mm/min。      

不同选样方法对Pilgrim&Cordery设计暴雨雨型的对比研究

采用宜昌市主城区国家基本站长序列的逐分钟降雨过程资料,利用PilgrimCordery法(简称"PC法")比较通过自然降雨过程和最大历时过程两种降雨场次样本选样方法推求的设计暴雨雨型,并分析结果差异。结果表明:基于自然降雨过程和最大历时过程选样,利用PC法推求的宜昌市主城区短历时设计暴雨雨型基本都为单峰型,且雨峰均出现在整场降雨过程的前1/3时段。两种选样方法推求的短历时设计暴雨雨型的雨量分配比例存在较大差异,自然降雨过程选样推求的雨型雨峰峰值占总雨量的比例相较于最大历时过程的数值偏大,更为突出。实际工程设计中,设计师应当根据最大历时过程的选样规则进行推求,结合一定重现期下各个历时的降雨量值,进而得到各历时时程分配的具体雨强;计算得到宜昌市主城区重现期2a历时60、120、180 min的雨峰时段雨强分别为1.16、0.86、0.72 mm/min。     

南宁市新一代暴雨强度公式与暴雨雨型研究

利用南宁气象站1953—2014年共62a的逐分钟降雨资料,建立南宁市暴雨强度公式和重现期2a历时30、60、90、120、150、180min以5min为单位时段的设计暴雨雨型。结果表明:(1)P-Ⅲ分布曲线对南宁市各历时降雨量的拟合效果最好。(2)采用P-Ⅲ分布、最小二乘法参数组合方法计算南宁市暴雨强度公式误差较小。(3)历时30min的设计暴雨雨型雨峰位置处于整场降雨过程的1/2分位,历时60-180min的雨峰位置基本处于整场降雨过程的1/3分位。雨峰处降雨强度随着历时的增加而增加。     

镇江市新一代暴雨强度公式研制及雨型设计

用镇江市1980—2013年连续34 a的降水观测资料,通过数据审核处理建立暴雨统计样本。对镇江市近34 a的暴雨特征进行统计分析,发现其存在较为显著的阶段性变化特征,具备开展新一代暴雨强度公式研制的必要。基于此,采用年最大值法展开修订,基于皮尔逊III型分布确定概率曲线并进行参数推求,研制了镇江市新一代暴雨强度公式。在此基础上,开展镇江市短历时暴雨雨型设计研究。统计发现:短历时暴雨以单峰型分布为主,其雨峰位置大部分出现在整个暴雨过程的前半段。进而采用芝加哥法雨型进行雨型设计,确定雨峰位置系数,得到镇江市短历时暴雨的雨型设计过程,短历时暴雨的瞬时雨强最高达5.9 mm/min,过程累计降水最高达105 mm。     

宜昌市区短历时暴雨雨型特征

采用宜昌市国家基本气象站1956—2013年共58 a的逐分钟降雨过程资料,分别利用PC法和芝加哥法推求宜昌市区重现期2 a历时30、60、90、120、150、180 min以5 min为单位时段的设计暴雨雨型,并分析比较两种方法所得结果的差异。结果表明:利用PC法推求的宜昌市区各降雨历时设计暴雨雨型基本呈单峰型,历时30、60 min设计暴雨雨型雨峰位置基本处于降雨过程的1/3分位,而历时120、150、180 min基本处于甚至超前于1/4分位;利用芝加哥法推求设计的宜昌市区暴雨雨型雨峰位置基本处于甚至超前于降雨过程的1/3分位,雨峰降雨强度虽随着历时的增加整体呈现减小—增大—减小的波动趋势,但是峰值差异较小;PC法和芝加哥法推求的宜昌市区短历时设计暴雨雨型都具有"单峰型、速度快、高强度、持续久"的特点,因此当短历时暴雨发生时,水利、水文、住建、防洪等部门应在第一时间做好排水排涝准备。     

基于芝加哥法的柳州市设计暴雨雨型研究

利用柳州国家气象观测站1975~2014年共40a的逐分钟降雨过程资料,采用芝加哥法分析研究柳州市区设计暴雨雨型。结果表明:各重现期下柳州相同降雨历时设计暴雨雨型的形态一致,各短历时雨型大体呈单峰型;各短历时设计暴雨雨型雨峰位置基本处于整场降雨过程的1/3分位,降雨强度随着重现期的延长而增大;相同重现期下雨峰处降雨强度值随历时的增加呈现"减小—增大—减小"的波动趋势且历时120min的雨峰峰值最大。     

化州暴雨气候特征分析及极端事件重现期计算

利用化州1959年以来的降水资料,对化州暴雨气候变化特征进行分析,在此基础上,研究极端降水的重现期,以期为化州市洪涝灾害的防范和风险管理提供一定的参考数据。统计分析表明,化州年暴雨日数与年雨量之间相关性较好,连续性暴雨多发生在龙舟水以及台风影响期间;暴雨日数、年暴雨量变化趋势显著;暴雨日数1964年发生了突变;暴雨日数、暴雨量存在11年的主要准周期;计算重现期,化州50a一遇的最大日降水量为395.2mm,100a一遇的最大日降水量为451.2mm。     

1961-2019年新疆暴雨山洪灾害损失的时空变化特征

利用1961—2019年新疆86县(市)暴雨山洪灾害的5个灾情要素数据(死亡人数、倒塌房屋数、倒塌棚圈数、牲畜死亡数量、农作物受灾面积),采用比值权重法和无量纲化线性求和方法构建暴雨山洪灾害灾损指数,根据灾损指数的不同阈值范围将暴雨山洪灾害定量划分等级,并分析其时空分布特征。结果表明:(1)新疆暴雨山洪灾害主要出现在伊犁州、阿克苏地区和喀什地区,其中伊犁州伊宁县、巩留县、霍城县和尼勒克县最重,伊犁州暴雨山洪的致灾危险性与其暴雨日数分布有很好的一致性。(2)新疆暴雨山洪灾害发生具有很强的季节性,在夏季6—8月危害性最大,其中灾害出现次数和死亡人数均在7月最多(与降水相关性最大)。(3)近59 a来新疆暴雨山洪灾害的强度呈上升趋势,年灾损指数随时间呈线性增长趋势,暴雨山洪灾害的强度在20世纪80年代中期明显增加,其年际变化与3—10月降水量、大雨日数、暴雨日数密切相关。     

沿天山地区一次暴雨动力过程和云中水凝物粒子特征的数值模拟研究

在分析了2018年5月23日—24日北疆沿天山一带典型的地形暴雨天气过程的环流形势、水汽输送和暴雨云系特征的基础上,利用高分辨率数值模式WRF3.8.1对暴雨过程进行模拟,在模拟结果与实况较为吻合的基础上,利用模拟资料对暴雨动力过程和云微物理特征进行了分析。结果表明：(1)“两脊一槽”的环流形势是此次暴雨发生的环流背景,东移过程中不断加深的中亚低槽是此次暴雨的影响系统。巴伦支海的水汽经过西西伯利亚平原多次转向输送至暴雨区,为暴雨的产生提供有利的水汽条件。积层混合云快速移过暴雨区使较强降雨持续了约6 h。(2)高分辨率数值模式WRF能较好地反映出此次暴雨过程的降雨性质、雨带分布特征和大值中心位置。模拟结果显示低空急流在向天山移动过程中,受天山地形阻挡抬升,在沿天山一带形成了显著的辐合和上升运动,为此次强降雨提供了有利的动力条件。(3)有利的动力条件使水凝物粒子(冰晶、雪、霰、云水、雨水)能够在北疆沿天山一带地区不断聚集、增长从而形成大值中心,固相粒子与液相粒子在垂直分布上相交的区域存在固—液粒子转化,有利于降雨强度的增强,其中霰粒子和过冷云水发挥了重要的作用。     

区域暴雨强度等级综合评估研究—以长江中下游为例

考虑到暴雨可能造成灾害的累积效应,本文提出降雨衰减指数的概念,建立相当强度公式,并以此判定暴雨日。从致灾因子出发,以暴雨过程的过程强度和影响范围作为评价指标,建立区域暴雨过程致灾强度的综合评估模型。以长江中下游地区为例,基于上述评估模型,得到该地区暴雨过程序列,继而利用百分位法对暴雨序列进行等级划分,得到该区域暴雨过程的暴雨强度等级。并将上述结果与历史灾情记录对比,结果显示两者在时间和影响范围上吻合较好。     

雷达雨量计联合估算降水在城市内涝模型中的应用

为了满足城市暴雨内涝模型对面雨量精细化的需求,在天津城市暴雨内涝模型的基础上,将雷达估算降水产品应用到模型面雨量计算中,针对2012年7月25—26日天津的大暴雨过程,考察4种雷达估算降水产品和两种插值方法计算的内涝模型面雨量。经过对比发现,利用变分方法计算的雷达估算降水产品VAR用曲面插值方法计算内涝模型的面雨量整体效果最好。     

一种简化的暴雨灾害风险及影响评估方法和应用研究 ——以京津冀“7·21”暴雨事件为例

文章综合考虑中国区域范围内降雨时空分布特征以及地理地貌等特征,将全国降雨区划分为4大类,在此基础上,得出不同降雨类区暴雨致灾因子的强度等级评定方法;同时,研究确定了与暴雨灾害密切相关的地形高程、高程标准差、河网密度、土壤类型等环境脆弱性影响要素,并对各类要素分别进行了分级评定;将各类环境脆弱性影响要素结合暴雨致灾因子要素,运用加权求和方法建立了暴雨灾害综合风险评估模型;并结合GIS技术,将城市、农村人口分布情况、用地等数据叠加到风险分布格局中,最终分析得出不同风险等级下影响的城市和农村人口数量、土地面积等内容。该评估模型相较于以往其他暴雨风险评估模型,其适用范围更广,可以适用于全国范围内的任意区域暴雨灾害风险评估;实时评估业务能力更强,将该模型结合降雨实况资料或预报资料可以对全国任意区域降雨灾害综合风险进行事后、跟踪评估或预评估;评估对象更有针对性,结合GIS技术,可以针对得出的风险分布结果分别给出不同风险等级范围内的承灾体受影响的定量评估结果。     

山东省区域性暴雨事件时空变化特征及个例分析——以台风“利奇马”暴雨过程为例

利用山东省123个国家地面气象观测站1961—2019年逐日、逐小时降水量资料,在定义区域性暴雨事件的基础上,选取最大过程降水量、最大日降水量、最大1 h降水量、暴雨站数和过程持续时间作为评估指标,构建山东省区域暴雨事件和单站暴雨事件综合强度评估模型。针对判别出的545次区域暴雨事件,进行时空特征分析。结果表明,山东省区域暴雨事件发生次数呈现波动变化、缓慢下降趋势,但平均综合强度呈现缓慢上升趋势,且2011年以来上升趋势显著。区域暴雨事件集中发生于7、8月,其中以7月发生次数最多,8月平均综合强度最高。降雨中心主要分布于半岛东部和鲁南地区,不同时段分布配置略有不同,但差别不大。历史回算结果与灾情记录一致性较高,以台风"利奇马"暴雨过程为例,通过分县灾情验证表明暴雨事件综合评估模型评估结果较为合理,尤其对历史重大暴雨事件吻合效果理想。     

罗甸县暴雨的时空分布特征分析

通过对1951—2020年罗甸县逐日降水观测资料、2010—2020年罗甸县各乡镇逐日降水观测资料的统计分析,计算出要素保证率80%的值,采用线性趋势分析、等值线分布、Mann-Kendal检验、Morlet小波方法分析罗甸县境内暴雨的时空分布特征。结果表明：近70 a罗甸县年暴雨日数、近11 a罗甸县各乡镇总年暴雨日数均缓慢增多,区域暴雨次数逐渐减少,在年际变化中,均存在显著的3 a左右周期振荡。暴雨集中发生在5—9月,近70 a占全年暴雨日数91%,各月暴雨日数时空分布差异显著,暴雨发生最多月份为6月,近70 a平均每年1.3 d,占全年暴雨日数的36%。各乡镇年平均暴雨日数分布区域性特征明显,存在2个多值区（西北部、东南部）和1个少值区（西南部）。暴雨多发生在夜间,尤其大暴雨以上量级降水在夜间发生的概率高达93%。降水强度等级从北向南逐级减小,与罗甸县略呈“撮箕口”朝南地形较一致,从西北、北、东北向南逐级减小,在西部、东北部存在较稳定的2个极端暴雨中心。各乡镇连续暴雨次数分布差异明显,呈北多南少分布。总体而言,西部在年暴雨日数、暴雨强度、连续暴雨次数及连续降水量均居全县首位,在天气预报、防汛工作中应重点关注和防范。