中山暴雨典型雨型初步研究

李毅恒 李穎昕 勞釗明

摘 要 近年來，氣候極端事件頻發(fā)，極端降水對城市內(nèi)澇的影響日趨嚴重，城市排水系統(tǒng)受到越來越大的挑戰(zhàn)。降雨強度在降雨過程中的分布，亦即暴雨典型雨型，對探究當?shù)赜旰榱髁康淖兓?guī)律，從而對城市排水系統(tǒng)的設(shè)計有較大的參考價值。不同的雨型對應(yīng)不一樣的洪水過程線，對城市管網(wǎng)口徑設(shè)計、調(diào)洪計算等有重要影響。本文利用廣東中山國家觀測站2006-2017年的日和時降雨量資料序列，運用統(tǒng)計方法和模糊識別法，對本地暴雨以及降雨雨型進行了分析，并得出結(jié)論：中山市本地暴雨雨型主要是單峰型，降雨雨強較大，暴雨雨峰尤其集中在午后到傍晚，對城市內(nèi)澇影響風險突出，城市排水系統(tǒng)建設(shè)時應(yīng)著重考慮單峰型降雨的影響。

關(guān)鍵詞 暴雨雨型;時程分布;模糊識別法;單峰型;雙峰型

引言

近年來，隨著全球氣候變化，各種極端氣候事件層出不窮。其中，極端暴雨事件對城市的影響尤為嚴重。由于暴雨引發(fā)城市內(nèi)澇，導致人員溺亡、觸電身亡，車輛等財產(chǎn)損毀的報道屢見報端。以中山為例，2013年和2014年的“5.8”暴雨，2016年的“6.28”暴雨，2018年的“8.30”特大暴雨等過程均導致了嚴重的生命和財產(chǎn)損失。對于減輕城市內(nèi)澇的災(zāi)害程度，合理設(shè)計城市排水系統(tǒng)是重要一環(huán)。而城市暴雨雨型對于城市排水系統(tǒng)的設(shè)計、城市內(nèi)澇預(yù)警預(yù)報系統(tǒng)的開發(fā)等都有重要意義。

一場暴雨降水過程，其降雨強度隨時間的分布稱為設(shè)計暴雨雨型。在某個城市的暴雨雨型正式確定之前，往往將暴雨過程雨強隨時間變化假定成均勻分布，顯然這是不符合實際的。在20世紀40年代，蘇聯(lián)的包高馬佐娃[1]對蘇聯(lián)等地的雨型進行分析，提出把雨型分成7種類型;20世紀50年代，Knifer和Chu提出了一種不均勻的設(shè)計雨型，被命名為芝加哥雨型。此外，Huff，Pilgrim和Cordery，Yen等也各自提出過自己的設(shè)計暴雨雨型[2]。國內(nèi)，岑國平等[3]對對我國四個雨量站的短歷時暴雨資料進行統(tǒng)計，對國內(nèi)外目前常用的幾種設(shè)計暴雨雨型進行比較和分析;成丹等[4]利用芝加哥雨型和P&C法對宜昌市區(qū)短歷時暴雨雨型進行了分析;段瑩等[5]利用芝加哥雨型法對貴陽暴雨雨型進行了分析;銀磊等[6]則利用模糊識別法對廣州24小時暴雨雨型進行分析。

對于短歷時暴雨（降雨時長小于等于6小時）設(shè)計雨型的研究，前人已經(jīng)做過很多工作。然而在城市內(nèi)澇的研究中，超過12小時的較長歷時暴雨對于排水系統(tǒng)的設(shè)計也有著重要意義，對于這方面的研究還比較少。本文主要對中山市24小時暴雨設(shè)計雨型進行研究，根據(jù)2006-2017年中山長時間序列逐日和逐時降雨數(shù)據(jù)，利用模糊識別法，將本地24小時暴雨雨型根據(jù)包高馬佐娃7種雨型分類依據(jù)進行分類，得出本地暴雨降雨強度隨降雨時程變化的特征，為城市排水系統(tǒng)的建設(shè)提供參考依據(jù)。

1 研究方法

1.1 方法簡述

國際上對于設(shè)計雨型有多種計算方法，包括前述的模糊識別法，P&C雨型法，芝加哥雨型法，Huff雨型法等。對于采用哪一種更加優(yōu)越，目前尚未有公認定論。國內(nèi)同行對于模糊識別法、P&C雨型法、芝加哥雨型法等多種方法均有過實踐應(yīng)用;其中，模糊識別法采用客觀參數(shù)進行雨型分類，具有較強客觀性，且操作較簡單;P&C雨型法把雨峰放在最可能出現(xiàn)的位置，對于各場降雨中雨峰位置和雨峰對應(yīng)的時段占總雨量的比例有較好刻畫，并能表示雙峰型雨型，更接近實際情況[7-8]。根據(jù)銀磊等的研究結(jié)論，P&C雨型法和芝加哥雨型法適用于短歷時暴雨雨型研究。根據(jù)本文研究需求，本人選用較適合長歷時暴雨雨型分析的模糊識別法作為此次的雨型分類方法。模糊識別法[9]是以包高馬佐娃在20世紀40年代基于蘇聯(lián)降雨數(shù)據(jù)總結(jié)出的7種雨型分類為基礎(chǔ)，根據(jù)公式，采用擇近原則，確定該場降雨為7種標準雨型中的某種雨型。其具體方法為：遍歷每個降雨過程，把過程分成m個等長時間段，每個時間段的雨量占總雨量比例為xi = Hi/Hall（i=1，2，…m），另外對7種標準雨型也同樣計算出每個時段雨量占總雨量的比例vki =Yki/Ykall ，定義貼近度參數(shù)ak = 2734282.jpg，對各暴雨個例分別計算其與7種標準雨型的貼近度，以貼近度最高的標準雨型作為該場暴雨的雨型。

1.2 數(shù)據(jù)簡述

本文雨量數(shù)據(jù)使用中山紫馬嶺國家基本氣象站2006-2017年共計12年逐日（20-20時）和逐小時降雨量數(shù)據(jù)，氣象觀測資料完整，所用資料年限內(nèi)無遷站記錄。降水量是常規(guī)觀測項目，儀器設(shè)備和資料整理等均符合國家規(guī)范。對于暴雨場次劃分，按照廣東省降水強度等級劃分標準，以20：00-20：00的24小時降雨量R≥50mm作為一個暴雨日，建立長度為12年的年暴雨日數(shù)據(jù)序列;對于每一個暴雨日，抓取其逐時降雨量數(shù)據(jù)，形成24小時的時降雨強度序列。

2 結(jié)果分析

2.1 暴雨年際和季節(jié)分布特點

對2006-2017年12年的暴雨日數(shù)進行統(tǒng)計，發(fā)現(xiàn)一共有暴雨日數(shù)118日，平均每年接近10日;其中50～60mm的暴雨場數(shù)最多，一共有34日;超過100mm的大暴雨日數(shù)為29日，占總暴雨場數(shù)的85%，最大暴雨日雨量為238mm，出現(xiàn)在2018年8 月31日。暴雨日數(shù)和暴雨雨量呈高度的正相關(guān)。無論是暴雨日數(shù)還是年暴雨雨量，其年際變化均較大，年暴雨日數(shù)最多的年份為2016年（16日），其暴雨雨量也為最大（1406.1mm），年暴雨日數(shù)最少為2007年和2011年（5日），暴雨雨量最少為2007年（331mm），兩者在12年序列中均呈3-4年為一個周期的周期性變化。暴雨日數(shù)和暴雨雨量在一年各個月份分布也極其不均勻，基本呈現(xiàn)單峰型，均集中在5-9月。

考慮年降雨量和年暴雨量之間的關(guān)系發(fā)現(xiàn)，年降雨量和年暴雨量呈較明顯的正相關(guān);考慮月平均降雨量和月平均暴雨量的關(guān)系也可發(fā)現(xiàn)這種正相關(guān)，但年降雨量呈雙峰型，分別在6月和8月出現(xiàn)峰值，對應(yīng)前后汛期降雨峰值，而月平均暴雨量則只存在一個峰值，在5月份，對應(yīng)前汛期;8月份并無峰值與后汛期對應(yīng)。暴雨峰值和降雨峰值的錯位可能揭示了一個事實：后汛期降雨集中的暴雨日相對于前汛期來說有所減少，這有可能是前后汛期不同影響系統(tǒng)導致的不同降水性質(zhì)造成的。