利用區域自動站資料分析岳陽市城郊以及山區降水差異

袁泉 吳思雁 肖平, 李奇

（1 湖南省岳陽市氣象局，岳陽 414000；2 湖南省湘陰縣氣象局，湘陰 414600）

0 引言

由于城市內空氣流通不暢，凝結核較多，下墊面粗糙，城市熱島導致局地大氣不穩定有利于對流性降水發生發展，而產生雨島效應。對多個大城市的研究表明，城市化會增加城區及下風方向的降水量[1]。曹琨等[2]對上海的研究發現熱島和雨島關系密切。Chen[3]針對上海地區的研究表明，隨著長三角城市群的發展，降水量是增長的。對2003年6月4日北京對流系統的研究[4]，發現在城市和郊區的交界處降水增多，降水的峰值中心在城市的下風方向。但是另有一些研究得出其他結論，如王喜全等[5]研究發現北京地區冬季城市熱島效應和干島效應增強，使城區及南部地區的降水相對減少。陳圣劼等[6]對南京地區的研究，認為一般性降雨的降水量城郊差異不明顯，城市化對其的落區分布影響較小。

岳陽是城市規模類似于邯鄲的中型城市，雖然已有對邯鄲的研究表明像邯鄲這樣的中型城市雨島效應與熱島效應遙相呼應，汛期城市雨島效應明顯[7]，但岳陽市氣候屬亞熱帶季風濕潤氣候。境內東部為山地和丘陵地區，西部為平原湖泊地區，在地形和氣候上和邯鄲頗有不同，且對于岳陽市的雨島效應的研究是不足的，因而加強對岳陽的雨島效應的影響研究仍是非常必要的。

1 資料和方法

根據岳陽市區域自動站網的分布情況（圖1），選取位于市區的中儲棉站（海拔39.6 m）、修防處站（海拔36.3 m）、南湖站（海拔32.0 m），代表岳陽市城區降水量。云溪水廠站（海拔68.6 m）、三荷站（海拔88.7 m）位于岳陽城區遠郊丘陵地區，代表郊區降水量。毛田站（海拔107.7 m）、相思站（海拔318.6 m）、紅光水庫站（海拔304.2 m）、虹橋水廠站（海拔282.0 m）位于幕阜山區，可以代表山區降水量。城區3個站點均勻分布在北部、中部和南部，郊區的2個亦呈南北均勻分布，代表山區的4個站沿著山勢布局。9個站點探測環境好，資料連續，檢定正確，可以有效代表岳陽市的整體情況。利用2016—2018年這9個區域自動氣象站的逐日降水觀測資料進行研究。這9個自動氣象站分別代表城區、郊區和山區，使用統計方法對降水量進行對比分析。

圖1 岳陽市代表站點位置分布圖Fig. 1 Distribution of selected meteorological observation stations in Yueyang

2 結果分析

2.1 全年降水量分析

利用中儲棉站、修防處站、南湖站、云溪水廠站、三荷站、毛田站、相思站、紅光水庫站、虹橋水廠站9個代表站2016—2018年全年降水量資料進行對比分析可知，3年總體來說岳陽市城區代表站全年降水量均小于郊區代表站。究其原因在于岳陽市城區面積相對較小，由于熱島影響，城市大氣不穩定利于產生熱對流，而產生對流云[2]，隨著系統東移，反而使城區雨島效應不明顯而影響位于下風方向的郊區。而其他大型城市城區面積廣大，和岳陽有所不同，雨島效應是城區明顯。同時岳陽地形是東高西低，城區位于洞庭湖畔平原半島上，而岳陽市郊區地形是以丘陵為主，從而對于岳陽市來說，城區、郊區和山區的降水差異還受到地形和湖陸效應的影響，故岳陽市城區全年降水量要小于郊區。幕阜山區，由于地形作用明顯，降水量遠大于岳陽市城區和郊區（表1）。

表1 2016—2018年岳陽市城區、郊區和山區年平均降水量Table 1 Yearly rainfall amounts from 2016 to 2018 in urban, rural and mountain areas of Yueyang

分年份討論，以郊區降水量為基準。降水極端性較強的2016年，城區降水偏少2.0%，山區降水偏多26.5%。降水充沛的2017年，城區降水偏少2.0%，山區降水偏多6.2%。降水量接近常年的2018年，山區降水偏多5.8%。進一步說明對于全年來說，岳陽市雨島效應影響在下風方向的郊區，地形的作用也不容忽視。2016年降水極端性較強，多數月份強降水以對流性降水為主，山區地形抬升的動力作用對對流的發生發展作用明顯；反之降水充沛的年份以系統性降水為主，中低層急流旺盛，整個岳陽地區水汽充足，同時有高空槽和中低層切變線的配合，天氣系統的動力作用遠大于地形的動力作用，山區地形作用反而顯得不那么明顯。

2.2 分月降水分析

3年總體來說，城區和郊區以及山區月平均降水量的季節變化趨勢較為一致，其月平均降水量有一定的差異（圖2）。城區和郊區的分月平均降水量差異不大，郊區略多于城區，但是山區汛期（4— 9月）明顯多于城區和郊區。參考已有的研究，表明岳陽城區汛期降水夜雨多發，空間上西少東多，西水東陸的格局是形成降水時空差異的重要原因[8]，城區雨島效應不明顯，降水的增加出現在下風方向的郊區。同時4月和7月是山區與城區及郊區平均降水量差異最大的月份，這兩月降水有顯著的對流性，說明山區地形對岳陽市對流性降水的增幅十分明顯。

圖2 岳陽地區2016—2018年總平均分月降水量Fig. 2 Total monthly average rainfall amounts in Yueyang from 2016 to 2018

降水極端性較強的2016年（圖3），4月和7月城區降水量較明顯大于郊區降水量。即在降水分布不均極端性較強的年份，降水明顯的月份雨島效應在城區有一定的體現。但是山區降水量仍明顯大于城區和郊區，山區地形的抬升作用仍然很強。2017年（圖4）降水充沛，汛期降水以系統性強降水為主，這一年汛期城區降水曲線與郊區降水曲線基本重合，雨島效應基本沒有。同時在降水最強的月份城區和郊區的降水量明顯大于山區，這與洞庭湖區夜雨多發、夜晚洞庭湖水體較陸地溫度稍高形成的熱效應和增濕效應是分

圖4 2017年岳陽地區月平均降水量Fig. 4 Monthly average rainfall amounts in Yueyang in 2017

綜上所述，雨島效應的影響存在地區差異和季節差異，其很大程度上受到天氣系統環流的影響。在降水極端性較強的年份，降水明顯的月份雨島效應在城區有一定的體現。但是地形抬升作用仍然最強，特別大的降雨容易出現在山區，要注意山洪泥石流等地質災害。對于降水充沛的年份，雨島效應基本沒有，天氣系統環流占主導地位，地形的抬升作用亦不明顯；洞庭湖區夜雨明顯，夜晚洞庭湖水體較陸地溫度稍高形成的熱效應和增濕效應具有明顯作用。降水接近常年的年份，雨島效應體現在下風方向的郊區，山區地形對降水的增幅作用較明顯。不開的。這一年8月又處于對流性降水明顯的時段，山區降水量明顯多于城區和郊區，更進一步說明在對流性降水明顯的時段，山區地形的抬升作用對降水的增幅明顯。降水接近常年的2018年（圖5），汛期山區降水最多，城區降水少于郊區，雨島效應影響處于城區下風方向的郊區。

圖3 2016年岳陽地區月平均降水量Fig. 3 Monthly average rainfall amounts in Yueyang in 2016

圖5 2018年岳陽地區月平均降水量Fig. 5 Monthly average rainfall amounts in Yueyang in 2018

2.3 不同量級降水頻次分析

分析岳陽市3年不同量級降水頻次的平均值可以發現，不同等級降水頻次中小雨最多，中雨次之，暴雨及以上量級頻次最少。小雨量級降水頻次占到了全年各量級降水總頻次的72%，中雨為17%，大雨為8%，暴雨及以上量級只占3%。從區域來說，小雨頻次是城區、郊區、山區逐步增加，中雨頻次是郊區最多，山區次之，城區最少，大雨頻次城區和郊區差不多，山區最多，暴雨及以上量級頻次為城區、郊區、山區逐步增加。

分月來看，小雨量級的降水頻次也基本呈現城區、郊區、山區逐步遞增的趨勢（圖6）。具體為10—1月是岳陽市小雨量級降水日數最多的季節，其次為2— 6月，最少的是7— 9月。

圖6 2016—2018年岳陽地區分月小雨頻次Fig. 6 Monthly frequency of light rainfall from 2016 to 2018 in Yueyang

中雨量級的降水頻次分布呈現單峰特征（圖7），峰值出現在3月，2月出現了一個極小值。按季節來分的話，春季3—5月是岳陽市中雨日數最多的季節。按地域來說，3月郊區中雨日數最多，4月城區中雨日數最多，山區在中雨日數較少的夏季體現為日數最多。

圖7 2016—2018年岳陽地區分月中雨頻次Fig. 7 Monthly frequency of moderate rainfall from 2016 to 2018 in Yueyang

大雨量級的降水頻次分布（圖8），從時間段來看，大雨集中期出現在4—6月，最少時段為10—2月，說明對于整個岳陽市來說冬半年出現大雨的可能性較低。同時10月又是全年大雨日數最少的月份。從地域分布來看，大多數月份山區大雨日數最多，山區大雨日數的峰值出現在5月，次峰值出現在7月，7月山區大雨日數比城區和郊區多出一倍，說明降水對流性強的月份地形的增幅作用很明顯。

圖8 2016—2018年岳陽地區分月大雨頻次Fig. 8 Monthly frequency of heavy rainfall from 2016 to 2018 in Yueyang

暴雨及以上量級的降水頻次分布（圖9），從時間段來看，暴雨及以上量級降水集中出現在4—8月，3月和9月暴雨極少，冬半年的10—2月沒有暴雨出現。從地域分布來看，山區暴雨日數4月，6月和 7月分布較多且比較平均，峰值在4月。對于郊區來說，暴雨日數的單峰值在6月，4月和7月也較多且平均分布。城區為暴雨日數最少的區域，峰值在8月。6月是城區、郊區和山區暴雨日數差異最為顯著的月份，岳陽正好處于降水集中期，以系統性降水為主，降水系統自西向東通過洞庭湖區有增濕作用，又在處于丘陵區的郊區有所抬升，造成郊區的降水最為猛烈。4月和7月，岳陽降水不全是大尺度天氣系統性降水，有部分地形作用的強對流降水，在山區的迎風面地形抬升的動力作用形成強對流性暴雨，而丘陵區的動力作用不足以形成強對流，故郊區暴雨日數不如山區。綜上所述，雖然暴雨以上量級降水是以地形作用為主，但是在降水最為集中的6月，洞庭湖水域的作用也不可忽視，水域的作用和地形抬升作用共同造成了郊區暴雨日數最多。

圖9 2016—2018年岳陽地區分月暴雨頻次Fig. 9 Monthly frequency of storm from 2016 to 2018 in Yueyang

2.4 大強度致災暴雨時城區和郊區短時強降水發生頻次及強度分析

2016—2018年的岳陽市區附近大強度致災暴雨過程為2016年7月1—4日過程（過程持續4 d）、2017年6月22日下午至24日早晨過程（過程降水于24日08時以前基本結束，過程持續2 d）、2017年6月29日至 7月1日過程（過程持續3 d），以及2018年4月30日晚至5月1日上午的過程（過程持續1 d）。

綜合上述4次暴雨過程，分析在大強度暴雨過程中發生短時強降水的平均頻次（平均頻次的計算方法為：每個站點3次過程出現的短時強降水總次數除以過程總日數，再分城區和郊區分別求平均），發現城區發生短時強降水的平均頻次為每日1.07次，而郊區為每日1.10次，郊區與城區短時強降水平均頻次數相當，郊區略高。

計算短時強降水的強度（強度的計算方法為：每個站點3次過程出現的短時強降水總降水量除以短時強降水的總小時數，再分城區和郊區分別求平均）發現，城區站點的平均強度約為31.4 mm/h，郊區站點的平均強度約為31.7 mm/h，郊區短時強降水平均強度略大。

綜上，在大強度暴雨過程時，城區和郊區短時強降水頻次相當，郊區略高；強度也是郊區略高于城區。說明在大強度降水情況下岳陽市城區和郊區降水差距很小，雨島效應不明顯，郊區丘陵地形對降水強度的增加稍有作用。

3 結論

岳陽市城區全年雨島效應不明顯，其影響位于城區下風方向的郊區，城區、郊區和山區的降水差異還受到地形和湖陸效應的影響。在汛期降水極端性較強的年份，降水明顯的月份雨島效應在城區有一定的體現，山區的地形抬升作用最強。對于降水充沛的年份，雨島效應基本沒有，天氣系統環流占主導地位，地形的抬升作用不明顯，洞庭湖區夜雨，夜晚湖區暖水面的增溫增濕效應具有明顯作用。降水接近常年的年份，雨島效應影響處于城區下風方向的郊區，山區地形對降水的增幅作用較明顯。

對于岳陽市來說全年平均小雨量級降水日數占到了全年各量級降水總日數的72%，中雨為17%，大雨為8%，暴雨及以上量級只占3%。暴雨發生頻次和強度山區大于城區和郊區，說明暴雨以上量級降水日數的分布仍然是以地形作用為主，城市雨島效應并不明顯。大強度降水情況下岳陽市城區和郊區降水差距很小，雨島效應不明顯，郊區丘陵地形對降水強度的增加稍有作用。