北京城市和郊区夏季降雨日变化特征及对排水设计的影响分析

分别选取观象台和密云站作为北京市城区及郊区代表站,应用两站1961—2013年逐分钟雨量观测资料,比较北京城区和郊区夏季降雨量、降雨频次及降雨强度的日变化特征,利用耿贝尔分布拟合的年最大值法推求城区和郊区暴雨强度公式,比较其空间适用性。结果表明,北京地区降雨具有明显的日变化特征：城市和郊区的夜雨比重均大于日雨,降雨量、频次、降雨强度午后至次日清晨为高值区;郊区夏季降雨总量、短历时降雨和降雨雨强均比城区偏大。暴雨强度公式计算结果表明应用城区一站的降雨资料计算得出的公式在全市并不适用,在市政排水设计时应考虑城郊差异,采用不同的标准。     

重庆主城区暴雨强度公式推算和应用探讨

根据重庆市主城区沙坪坝、北碚、巴南、渝北站1981-2013年逐分钟降水资料,基于年最大值和年多个样法两种数据采样方式,采用皮尔逊Ⅲ型分布、耿贝尔分布和指数分布曲线拟合,分别编制了暴雨强度公式。结果表明:年最大值法取样推求的暴雨强度值在10 a以下重现期部分小于年多个样法,在11-30 a重现期部分两者差别小,在31-100 a重现期部分年最大值法大于年多个样法。4站均以年多个样法取样推求的暴雨强度公式误差最小。巴南和北碚选用1981-2013年、渝北与沙坪坝选用1991-2013年降水数据根据年多个样法取样采用指数分布曲线拟合推算的暴雨强度公式。通过分析各历时降水量空间分布特征,划定了新编暴雨强度公式在重庆主城区的适用范围。     

雄安新区长历时暴雨强度公式及其设计雨型推求

设计暴雨研究是城市排水防涝工程建设的重要基础。基于1981—2020年雄安新区3个地面气象观测站的降雨资料,对其降雨量和暴雨日数的时间变化特征进行了分析;采用雄县分钟级降雨数据,通过年最大值法选样,为兼顾长、短历时降雨样本的拟合优度,选用P-III型曲线对降雨数据进行理论频率分析,通过MATLAB的高斯—牛顿法求解暴雨强度公式中的参数,最终得到长历时综合暴雨强度公式,根据同频率分析法对雄县1440 min的设计暴雨雨型进行推求。结果表明：雄安新区多年平均降雨量为490.4 mm,暴雨日数为4.4 d;2000—2020年暴雨日数呈增多趋势,尤以大暴雨增多明显,近10 a大暴雨发生日数占暴雨日数的比率最大,为20.8%,较21世纪初10 a大将近7倍。编制的长历时综合暴雨强度公式,可计算5—1440 min任意历时、2—100 a任意重现期的设计暴雨。雄县以5 min为步长的1440 min设计暴雨雨型为单峰型,雨峰系数为0.806,结合所编制的长历时综合暴雨强度公式,可推求任意指定重现期下1440 min的设计雨型。     

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。      

鲁中主城区暴雨强度公式的修正方法

利用鲁中淄博地区1981~2013年降水资料,分析降水变化的时空规律。基于年最大值法选样,采用P-Ⅲ型分布、指数分布和耿贝尔分布对淄博主城区暴雨强度进行理论频率拟合分析,得出重现期—暴雨强度—历时的关系曲线,结合最小二乘法和高斯—牛顿法推求暴雨强度公式参数,以绝对误差和相对误差作为公式主要评价指标,得出淄博主城区暴雨强度公式。结果表明:淄博市近30 a来暴雨强度呈上升趋势,上升幅度由短历时向长历时递减;年平均暴雨日数呈现山区多、平原少的空间分布,其中,淄博主城区最少为1.6 d,南部山区博山最多为2.5 d;P-Ⅲ型分布曲线拟合理论频率—最小二乘法推求参数得到的暴雨强度总公式和单一公式效果最好,总公式平均绝对标准差和平均相对标准差分别为0.026 mm/min和2.35%;新修正的暴雨公式计算的暴雨强度值多数比1980年代编制的大,偏大幅度随重现期的增加而增加,对临近平原地区暴雨强度有较好的拟合效果。     

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。     

南疆阿克苏市短历时强降水特征及暴雨强度公式推算

基于阿克苏市1956—2020年的逐分钟降雨数据,采用年最大值法样本选样,分别选取近65年中逐5、10、15、20、30、45、60、90、120、150、180 min等11个降水历时的逐年最大值作为样本数据。采用一元线性拟合方法分析各历时降水年际变化特征,并使用耿贝尔分布、皮尔逊-Ⅲ型分布、指数分布曲线对各历时降水资料进行拟合,对比三种分布曲线拟合结果的理论频率和经验频率后,采用最小二乘法和高斯牛顿法计算暴雨强度公式参数,并进行暴雨强度公式精度检验。结果表明：阿克苏市近年来短历时的城市暴雨特征愈加明显;阿克苏市降水数据使用指数分布拟合、高斯牛顿方法推算所得的暴雨强度公式精度最高。     

昆明市暴雨强度公式推算与对比

根据昆明国家基准气候站1981—2014年34年的逐分钟降水资料,基于年最大值数据采样方法,分别采用皮尔逊Ⅲ型、耿贝尔型、指数型3种分布函数曲线进行拟合试验,推算昆明市暴雨强度公式;在频率曲线拟合和暴雨强度公式参数估算时分别进行了精度检验,以误差最小为原则,得出耿贝尔型拟合的暴雨强度公式为最优公式。将新编最优公式与昆明市现有的其他5个暴雨强度公式进行对比,分析了昆明暴雨强度时空分布特征,验证了公式的合理性和适用性,为昆明城市防涝工程设计和相关设施的建设提供依据和参考。     

近54a湖南区域暴雨的时空分布特征

基于1960—2013年湖南88个台站逐日降水数据,采取线性趋势分析等方法分析了近54 a湖南区域暴雨的时空分布特征。从时间变化上看,近54 a湖南区域暴雨日以6月208 d为最多,1月0 d为最少;夏季、春季、秋季及冬季区域暴雨日数占总日数的百分比依次为60%、29%、10%及1%。暴雨日数、暴雨强度均值突变点分别为1994年、1995年,暴雨初日的均值突变点为1983、1994年,暴雨终日无均值突变;暴雨日数与暴雨强度(暴雨发生终日)总体上呈上升(后延)趋势。基于突变点分段线性趋势分析表明,仅暴雨日数在1994—2013年及暴雨强度在1960—1994年期间呈显著下降趋势。从空间分布上看,区域暴雨强度及其与非区域暴雨强度的差值、区域暴雨持续2日或以上的暴雨强度及其与单日暴雨强度的差值的大值区主要位于湘西北及湘东南,小值区主要位于湘西南-湘东北的带状区域;全部站点的区域暴雨强度均大于非区域暴雨强度,89%的台站持续2日或以上的区域暴雨强度大于单日区域暴雨强度。区域暴雨、总体暴雨的台站暴雨最长持续日数分别为1~4 d、2~4 d,均集中在2~3 d且其站数占总站数的百分比分别为97.7%、96.6%。     

惠州市近40年前汛期暴雨的气候特征分析

利用NCEP/NCAR日平均再分析资料,以及MICAPS实况数据,对1971—2010年间发生在惠州市的前汛期暴雨个例进行系统的统计分析,主要结论有:惠州市各地暴雨分布存在明显的时间和空间不均的特征,暴雨日数龙门最多,惠阳最少;各地区6月份的暴雨日数占前汛期总暴雨日数的比重均较大,约占总日数的50%;暴雨日数和总降雨量均存在较明显的年代际变化特征,且近年来各站前汛期暴雨日数和降雨量均呈大振幅变化趋势;对发生在惠州前汛期的典型暴雨过程可大致分为3类:锋面低槽型暴雨、暖区型暴雨和热带气旋引起的暴雨。     

1960-2011年辽宁省大暴雨时空分布特征

利用1960-2011年辽宁省61个国家气象站地面20-20时降水及逐小时降水观测资料,统计分析辽宁大暴雨时空分布特征。结果表明：辽宁省年平均大暴雨日数为6.5 d,年平均影响范围为17.5站次,两个大暴雨多发区分别位于辽宁东南部和南至西南沿海地区。辽宁东南部大暴雨多发区由于受台风、江淮气旋、华北气旋和蒙古气旋等多种系统及地形影响,易出现区域性和局地性大暴雨,大暴雨发生次数较多,降水量变化较大;降水量和降雨强度极值均较大,大暴雨中心出现在凤城,降雨强度最大达212 mm/h^-1。南至西南沿海大暴雨多发区易受台风和华北气旋及地形影响,以区域性大暴雨为主,降水量和降雨强度极值也较大,但最大降水量和降雨强度极值均与大暴雨日数的中心不一致。区域性大暴雨的降水量极值对大暴雨降水量极值的贡献最大。大暴雨平均降雨强度的逐时变化呈单峰型分布,08时降雨强度达最强,20时降雨强度最弱。辽宁省大暴雨日集中出现在7月下旬至8月上旬,8月大暴雨日略多于7 月。最早和最晚区域性大暴雨均是受江淮气旋影响,并出现在辽宁省南部地区。大暴雨日数具有明显的周期变化,主要年代际变化周期为10 a。区域性和局地性大暴雨主要周期分别为36 a和10 a。预计未来6 a辽宁省仍处于大暴雨较多的阶段,并可能多以局地性大暴雨的形式出现。     

重庆地区暴雨空间分布及雨量分时特征

采用重庆市34个地面观测站1981—2017年的降水观测资料,以及2005—2017年逐时雨量资料,分析了重庆地区暴雨的空间分布及日变化特征。结果表明:开州、酉阳、北碚为重庆的暴雨中心,开州年均暴雨日数最多达6.2d。荣昌、渝北、梁平、开州、彭水、酉阳等地大暴雨出现频率较高,南川、万盛大暴雨相对较少。暴雨平均雨量大值区分布在主城区、西部、东北部,西南部暴雨平均雨量较低。重庆地区的暴雨在不同时段主要影响区域不同。铜梁、合川、北碚等站点的暴雨夜间降雨量占比75%以上。代表站夜间平均降雨强度大于白天,大足、沙坪坝、涪陵降雨主要集中在22:00至次日04:00,酉阳03:00—06:00降雨强度较大。小时降雨量≥20mm暴雨日出现频率较高的时段在00:00—06:00和13:00—18:00。     

天津地区设计暴雨强度的推算与适用

设计暴雨是防洪和排水设施建设的重要基础,完善设计暴雨是加强应对区域洪水和城市内涝灾害风险的重要保障。由于一般气象站的暴雨观测资料不足以推算城市排水所需的设计暴雨强度,因此研究如何最大限度地利用常规观测资料,对于在空间上细化城市排水设计暴雨具有重要意义。该文选取天津市区和塘沽两个具有长年分钟雨量资料的气象站,基于年最大值和年多值两种数据采样方式对暴雨强度进行推算,并分别编制了暴雨强度公式。与天津市区相比,塘沽的暴雨强度明显偏大,其在市政排水设计上不宜采用与天津市区相同的标准,否则将面临更大的暴雨内涝风险。对比分析两种暴雨强度公式计算值表明:当标准为2~10年一遇时,基于年最大值采样法的暴雨强度公式在排水设计上具有适用性,即利用常规观测资料推算的设计暴雨强度在排水设计方面的适用范围。这为在空间上进一步细化城市排水设计暴雨提供了参考。     

ANALYSIS ON INTRA-ANNUAL INHOMOGENEITY OF RAINSTORM EVENTS IN GUANGXI

Based on the daily precipitation data of 83 stations in Guangxi and the NCEP/NCAR monthly reanalysis data from 1979 through 2008, the characteristics of spatial and temporal distribution and variation of the rainstorm concentration degree （RCD） and the rainstorm concentration period （RCP） are analyzed by using the methods of Monte Carlo test etc. The results are shown as follows. The rainstorm events are concentrated in April-September, taking up about 90% of the yearly rainfall total, and the percentages of rainstorms in the annual total precipitation have an increasing tendency. RCD in the east of Guangxi is larger than that in the west. The RCP in the northeast and southwest of Guangxi is later than that in the other regions, and has the earliest onset in the northern mountainous regions of Baise and southeast Guangxi. The RCD exhibits an increasing tendency in the northwest and the coastal region while showing a decreasing tendency in the other regions. On a long-term basis, the RCP in the east and coastal region has a postponing trend but tends to be earlier in the other regions. The proposed mechanism is as follows： If the geopotential height in the south of Qinghai-Tibet Plateau and the West Pacific has a highly negative anomaly in winter, the western Pacific subtropical high will be strong in summer, which increases the RCD in Guangxi. If the geopotential height has a highly positive anomaly in winter, the subtropical high will have a significant periodic oscillation in summer, which decreases the RCD in Guangxi. The value of RCD is high （low） in the area of northern mountainous regions of Guangxi and Beihai in strong （weak） South China Sea summer monsoon years, while in the other areas, the value of RCD is low （high）.     

近30年中国暴雨时空特征分析

利用1981—2010年全国2400多个站的降水资料,分析了暴雨过程和暴雨日的年、季、月气候分布及变化特征,结果表明21世纪以来南方地区暴雨过程明显增多,但以短持续性强降水过程为主,尽管总暴雨日较多,但总降水量不及20世纪90年代。年(月)降水量与年(月)暴雨日数变化趋势基本一致,但在江南春雨阶段平均雨量大,暴雨日数相对较少。最大年暴雨日数分布与年平均暴雨日数分布极为相似,呈现出南多北少东多西少的特点,但数值上是平均暴雨日数的两倍,甚至更多,并且受地形影响,呈现出多中心特点。由于受影响的天气系统不同,即使是同一省的不同地区最大月平均暴雨日数出现的时间也不尽相同。2000年以后暴雨日数总体呈增加趋势,一年中暴雨开始时间早,结束晚,暴雨出现的时段较以往更长。在近年来极端降水事件及次生灾害频发的背景下,详细了解暴雨的年、季、月平均分布、最大值分布及时空变化特征,可以为定量强降水的预报提供更好的气候背景参考。     

辽宁省短时暴雨和大暴雨时空分布与变化特征

采用中国气象局发布的“暴雨橙色、红色预警信号”定义,分别定义短时暴雨和短时大暴雨。利用辽宁2010—2018年5—10月1587个自动站逐时降水资料,统计分析短时暴雨、大暴雨空间分布特征和多尺度时间特征,从而得到短时暴雨、大暴雨的高发区、易发时段,并做简单天气学判断。结果表明：短时大暴雨高发区域位于辽宁东南沿海地区,可能是东北冷涡与北上气旋、西太平洋副热带高压等相互配合,导致辽宁省沿海地区易出现强度大、范围广和持续时间长的暴雨天气过程有重要关系;短时暴雨、大暴雨旬变化呈现“凸”字形结构,短时暴雨从5月上旬至10月上旬都可能发生,呈现单峰型特征。短时大暴雨显著增强从7月上旬开始,8月下旬后短时大暴雨急剧减少。短时暴雨、大暴雨日变化均呈现“两峰一谷”特征。短时暴雨以夜雨居多,可能与夜间西南急流加强有关。短时暴雨00—08时高发区域最为密集,活跃地区为阜新—朝阳、抚顺—盘锦—葫芦岛和辽宁东南部。短时大暴雨00—08时高发地区为辽宁西部、东部和东南部。     

昆山市暴雨短历时设计雨型的推求

基于2008—2016年昆山市自动气象站逐分钟降水观测数据,分别利用芝加哥雨型法和PilgrimCordery雨型法,推求昆山市不同生态系统在不同重现期下60 min和120 min短历时设计暴雨雨型,并对比分析两种雨型推求方法的结果以及不同生态系统的雨型计算结果。结果表明:推求昆山市60 min历时设计暴雨雨型分布时,芝加哥雨型法和PilgrimCordery雨型法的结果基本一致,为单峰型雨型,雨峰位置位于中间偏前;推求120 min历时设计暴雨雨型分布时,芝加哥雨型法结果为单峰型,PilgrimCordery雨型法为多峰型,但两种方法求得的雨峰位置都位于中间偏前。在历时60 min和120 min时,芝加哥雨型法计算出的平均最大分段降水量显著大于PilgrimCordery法和实际雨样的结果,PilgrimCordery法的结果略小于实际雨样。昆山市不同地区的降水会受到生态系统类型的影响,以农田生态系统的影响最为明显,两种雨型推求方法的结果均表示,农田生态系统的最大分段降水量是5种生态系统中最大的。     

江西暴雨气候特征及降水极值重现期分析

利用1961—2020年江西省83个国家气象观测站日雨量资料,采用线性倾向估计法、年最大值法以及耿贝尔Ι型极值分布理论,对江西年平均暴雨日数、暴雨降水量、暴雨贡献率、暴雨强度等的变化特征以及不同重现期的降水极值进行了分析.结果表明:1)江西各地年均暴雨日数呈西南向东北递增分布;大部分地区年暴雨日数呈增加趋势,并呈现西部和南部增加略慢,东部和东北部快速增加态势;尤其是江西东北地区既是暴雨高发中心,同时也是暴雨日数增长中心.2)江西各地年平均暴雨降水量和暴雨贡献率均呈东北多、西南少分布;景德镇和上饶为暴雨降水量和暴雨贡献率高值区也是增长中心;赣州北部和吉安南部为暴雨降水量和暴雨贡献率低值区,但呈现明显增长趋势.3)江西各地平均暴雨强度呈现较明显的北部大、南部小的分布特征;暴雨强度呈现西部增强、东部减弱的趋势.4)江西不同重现期的日雨量极值呈现东北大、西南小的分布,高值区主要分布在上饶、景德镇和抚州一带,低值区主要在吉安南部和赣州.     

台风暴雨的研究进展

台风灾害的主要部分往往是由台风暴雨引起的,对台风暴雨的研究有利于提高对台风天气的预报水平.过去十几年中,在远距离台风暴雨、螺旋雨带的形成理论、台风系统对中纬度地区降水的影响、暴雨分布、下垫面特征对暴雨的影响和暴雨的突然增幅等方面都取得了新的进展.我们对上述进展作了综述,并对现阶段存在的问题进行讨论.