昆明市極端降水事件演變特征及城市效應

王 輝，吳文俊，王 廣，趙珍麗，陳靜敏，嚴長安

(1.昆明市生態環境科學研究院，云南 昆明 650032； 2.昆明市滇池水生態管理中心，云南 昆明 650028；3.生態環境部環境規劃院國家環境保護環境規劃與政策模擬重點實驗室，北京 100012)

在全球氣候變暖及人類活動干擾的影響下，區域乃至全球水循環過程發生了明顯變化[1]，導致極端降水等氣象事件頻發，嚴重威脅區域社會經濟發展及生態文明建設。極端降水作為水循環和非點源污染物傳輸過程的重要驅動力[2]，其時空規律變化是導致區域水循環和水環境變異的重要因素，目前對此已開展了不少研究，如Donat等[3]研究指出全球極端降水呈現顯著的增加趨勢；Wahl等[4]研究指出極端降水事件致使美國主要城市的洪澇風險日益凸顯；國內學者在全國、地區、流域等不同尺度上對極端降水變化特征開展了諸多研究[5-7]，對極端降水事件發生頻率、強度的變化規律給予了充分關注[8-9]，同時也有學者對氣候模式評估[10]、極端降水形成的物理機制[11-12]等方面開展了研究。隨著城市化快速發展，城市化對降水影響效應吸引了不同學者對其展開研究，主要涉及城市化對降水影響的數據解析、物理機制及數值模擬等多個方面[13]，如Shem等[14]采用數值模擬方法研究表明城市下風區降水頻次偏多；國內學者通過城郊對比分析發現我國北京、上海、深圳等城市“雨島效應”明顯[15-17]。

目前關于極端降水事件及城市效應已有不少研究成果，但在極端降水研究中通常采用頻次、強度等指標側面表征其嚴重程度，而鮮有采用極端降水嚴重度指數[18](extreme precipitation severity index，EPSI)進行定量評估；在城市效應對降水影響研究中多采用傳統的城郊雨量站對比分析法，而昆明市作為典型的高原山地城市，因其特殊的地形及氣候特征，目前的城郊站劃分方法對其適用性不高。本文采用EPSI以及多種統計學方法，定量分析昆明市1960—2017年極端降水事件演變特征及城市效應，并提出了一種適用于昆明市高原山地城市特征的城郊雨量站劃分方法，可較為科學合理地開展城市化對極端降水的影響評估，以期為昆明市等高原山地城市的極端降水事件風險管控以及非點源污染控制提供參考。

1 研究區概況

昆明市地處云貴高原中部(102°10′E～103°40′E、24°23′N～26°22′N)，整體地勢北高南低，由北向南逐級降低，中部隆起，東西兩側較低，海拔高度介于1 500～2 800 m之間，以湖盆巖溶高原地貌形態為主，紅色山原地貌次之，是典型的高原山地城市。昆明屬亞熱帶高原季風氣候，由于受印度洋西南暖濕氣流的影響，盛行西南風，日照長、霜期短，降水充沛，干濕分明。市內建有國家級地面雨量站12個，其空間分布情況見圖1。

圖1 昆明市地形及雨量站空間分布

2 研究方法

2.1 數據來源及一致性檢驗

降水量數據采用昆明市12個國家級地面雨量站1960—2017年逐日、白天(8:00—20:00累積)及夜間(20:00—8:00累積)觀測數據，數據來源于中國氣象數據中心；人口數據采用1960—2017昆明市逐年城鎮人口、常住人口，數據來源于昆明市統計年鑒；高程數據采用昆明市30 m分辨率數字高程數據，數據來源于地理空間數據云(www.gscloud.cn)。

采用雙累積曲線對各雨量站降水觀測序列進行一致性檢驗及缺測插補，圖2為昆明站和晉寧站檢驗結果，可見兩站的平均累積降水量與地區平均累積降水量均具有較好的相關性，趨勢未發生突變，數據一致性較好。

圖2 降水序列一致性檢驗

2.2 極端降水閾值計算

采用百分位法確定昆明市各雨量站的極端降水閾值，具體做法為：將各雨量站1960—2017年日降水量序列升序排列，將日降水量大于或等于0.1 mm子樣本的第95個百分位對應的日降水量定義為極端降水閾值，當日降水量超過該閾值時，就認為該日出現了極端降水事件[7]。

2.3 EPSI計算

采用Du等[18]提出的EPSI來定量表征極端降水事件嚴重程度，EPSI越大，表示極端降水事件越嚴重。具體計算步驟包括：計算平均強度，標準化處理，計算EPSI。

a.計算平均強度。

zi=yi/xi(i=1，2，…，n)

(1)

式中：zi為第i年的極端降水平均強度，%；yi為第i年超過閾值部分降水總量與閾值比值，%；xi為第i年極端降水頻次；n為年份數。

b.標準化處理。

x′i=(xi-xmax)/(xmax-xmin)

(2)

z′i=(zi-zmax)/(zmax-zmin)

(3)

式中：x′i、z′i分別為標準化后極端降水頻次與平均強度；xmax、xmin、zmax、zmin分別為極端降水頻次與平均強度的最大、最小值。

c.計算EPSI。

Ii=k1x′i+k2z′i(i=1，2，…，n)

(4)

2.4 降水大尺度氣候背景及局地變化分離方法

2.5 城郊雨量站劃分方法

本文在相關研究的基礎上，提出一種適用于昆明市高原山地城市特征的城郊雨量站劃分方法，具體流程為：①下墊面特征遴選。以各雨量站為中心，建立半徑為2 km的緩沖區，計算各緩沖區內人工建筑面積占比，規定緩沖區內人工建筑面積占比不超過40%為郊區站，大于40%為城市站[20]。②人口指標篩選。參考Li等[21]的研究成果，將雨量站所在城市的城鎮人口在15萬人以下的雨量站定義為郊區站，15萬人以上定義為城市站。③剔除地形與海拔影響。海拔是導致降水發生變化的因素[22]，對高原山地城市而言，地形與海拔對降水影響不能忽略，規定以昆明站為基準，所選雨量站與其海拔相對高差比例不超過1%。④剔除氣候因素影響。降水受區域大尺度氣候特征影響明顯，如城市下風區降水偏多[14]，規定以昆明站為基準，所選雨量站與其受大尺度氣候影響應盡量相同，并應注意避免選取城市下風區站點。

2.6 極端降水指標選取

選取年極端降水量、極端降水發生率、極端降水貢獻率、極端降水強度、極端降水EPSI、最大日降水量、降水夜晝差(夜間與日間降水差值)共7項指標對極端降水事件進行分析。此外采用氣候傾向法、Mann-Kendall檢驗、R/S分析等統計學方法對降水事件序列進行趨勢、突變及趨勢持續性分析。

3 結果與分析

3.1 極端降水事件演變特征

3.1.1極端降水事件大尺度演變特征

由圖3可知昆明市極端降水閾值分布存在明顯的空間局地差異，整體上東北、西南兩側相對較低，最大值32.1 mm，位于太華山站附近，該處地勢相對較高(海拔2 358.3 m)；最小值25.6 mm，位于東川站附近，該處地勢相對較低(海拔1 254.1 m)，表明昆明市極端降水閾值空間分布和地形高度有一定的相關性。鄭祚芳等[23]對北京地區的研究也得到了相同的結論。

圖3 昆明市極端降水閾值空間分布

對昆明市1960—2017年極端降水序列統計分析得到昆明市多年平均極端降水量為283.85 mm，比云南省多年平均極端降水量269 mm要高[24]，這可能與昆明作為省會城市，高速的城市化發展導致的“雨島效應”更明顯有關。以變化速率來看，年極端降水量整體上呈不顯著的增加趨勢(α=0.05)，其速率為0.24 mm/a。極端降水發生率與貢獻率多年平均值分別為5.02%和29.97%，二者均呈不顯著增加趨勢(α=0.05)。極端降水強度呈不顯著增加趨勢，其多年平均值為44.12 mm/d，是昆明市同時期平均降水強度(7.77 mm/d)的5.68倍。最大日降水量呈不顯著增加趨勢，其多年平均值為67.89 mm。降水夜晝差多年平均值為73.39 mm，表明昆明市降水在夜晝之間分配不均，總體夜間降水量多于白天，并且這種夜晝分配不均勻特征以 0.34 mm/a 速率在加劇。

由圖4可知，昆明市極端降水事件主要發生于5—10月，尤其以夏季(6—8月)最為嚴重，這與降水年內分配曲線的變化相似，可見極端降水對降水年內分配過程起到較大貢獻作用。最大日降水量大致呈單峰型分布，峰值處于6—7月之間，而1—4月及12月值較小。降水夜晝差在6月達到高峰，并且在極端降水量較多的月份，降水夜晝差異也相對明顯。可見昆明市夜間及夏季極端降水是重點風險管控對象。

圖4 昆明市降水年內分布情況

3.1.2極端降水事件局地差異特征

由圖5可知，昆明市年極端降水量在空間上具有較大局地差異性，整體北部偏低，中部偏高，最小值位于東北部東川站附近，地處昆明市地勢低洼處。地形可能是導致降水偏少的因素。中部地區存在兩個高值區，其一位于主城的昆明站附近，該高值區即“城市雨島”中心[18]，其形成主要與城市化對極端降水的影響有較大關系；其二位于城市下風區嵩明、尋甸一帶，已有研究表明在城市下風區降水偏多[14]，故認為該高值區形成主要與城市氣候因素有關。最大日降水量高值區位于嵩明與尋甸一帶，地處城市下風區，最小值位于東川地區。降水夜晝差整體呈由東北向西南遞減的空間分布特征，與地形存在一定的關系，但二者之間的聯系有待進一步研究。

(a) 年極端降水量

3.2 城市化對極端降水事件變化的影響

3.2.1城郊雨量站與城市發展階段劃分結果

按城郊雨量站遴選流程，篩選出典型城市站為昆明站，郊區站為晉寧站(表1)，遴選結果較好地符合昆明市高原山地城市特殊的地形及氣候特征，是科學開展城市化對極端降水影響研究的基礎。

表1 城郊雨量站劃分結果

城市用地面積與城鎮人口之間往往具有高度的相關性，城鎮人口是分析城市化與氣候變化之間關系的一個理想指標[25]，本文采用城市化率(城鎮人口與常住總人口的比值)表征昆明市城市化發展進程。由圖6可見，昆明市城市化發展大致呈二次函數型增長，其中存在一個明顯的躍變點(2004年)將其劃分為兩個明顯的階段：1960—2004年緩慢發展期(以下簡稱緩慢期)和2005—2017年快速發展期(以下簡稱快速期)，劃分結果與張洪等[26]采用綜合指標法的研究結果一致。

圖6 昆明市城市化率變化過程

3.2.2城市化對極端降水影響評估

城市降水受城市化水平、地形及氣候等因素影響，由圖7(a)可知，昆明、晉寧站極端降水變化過程具有相似的轉折及趨勢波動，二者降水差異受區域大尺度氣候影響很小。因此在相同氣候背景及剔除地形因素影響的情況下，二者之間降水差異可歸結為城市化影響。

a.中長期城郊雨量站對比。1960—2017年昆明、晉寧站多年平均極端降水量分別為305.26 mm和263.23 mm，增雨系數Zp為1.16>1，增雨效應明顯；由圖7(a))可知，昆明站極端降水增長速率明顯大于晉寧站，且城郊差異以速率0.05 mm/a呈增加趨勢，可見城市化對極端降水影響明顯。昆明、晉寧站多年平均極端降水強度分別為47.71 mm/d和41.39 mm/d，由圖7(b)可知昆明站極端降水強度變化速率明顯大于晉寧站，且城郊差異呈顯著增加趨勢(α=0.05)，速率為0.09 mm/(d·a)，采用Mann-Kendall檢驗對極端降水強度城郊差異進行突變檢驗(圖8)，UF與UK兩曲線在2005年前后存在交叉且UF曲線超過置信水平(α=0.05)，故城郊差異在2005年前后存在顯著突變，這與昆明市城市化發展階段也較吻合，可見城市化對于極端降水強度影響明顯。昆明、晉寧站多年平均最大日降水量分別為75.30 mm和60.69 mm，增雨系數Zp為1.24>1，增雨效應明顯，由圖7(c)可知，昆明站最大日降水量變化速率明顯大于晉寧站，且城郊差異以速率0.37 mm/a呈增加趨勢，可見城市化對最大日降水量影響效應明顯。由圖7還可看出，昆明市極端降水各指標具有明顯波動過程，這種波動性主要來源于降水序列周期性、趨勢性及噪聲等影響，這與曹晴等[27]對中國極端降水的研究結果類似，說明降水序列具有一定的不確定性波動特性。

(a) 年極端降水量

圖8 極端降水強度城郊差異Mann-Kendall檢驗曲線

b.不同發展階段對比。在城市發展緩慢期和快速期年極端降水量城、郊差異均值分別為37.27 mm和58.53 mm，快速期相比緩慢期增長了57.04%，可見不同城市化水平對極端降水量均值影響明顯；以變化速率看，緩慢期年極端降水量城、郊差異序列呈負增長，城市效應不明顯，而快速期城、郊差異序列呈顯著增加趨勢(α=0.1)，增速達6.63 mm/a，快速期城市效應明顯。極端降水強度城郊差異均值在快速期相對緩慢期增長2.97 mm/d，并且在快速期城市化對其變化速率影響明顯，較緩慢期變化速率增大了0.37 mm/(d·a)。最大日降水量城郊差異均值在快速期相對緩慢期增長9.11 mm，并且快速期城市化對最大日降水量變化速率影響明顯，較緩慢期速率增大0.33 mm/a。

3.3 極端降水事件嚴重程度演變特征及城市效應

3.3.1極端降水事件嚴重程度演變特征

僅分析極端氣候事件的發生頻率或強度并不能合理表征其嚴重程度[18]，本文采用EPSI來探究昆明市極端降水事件嚴重程度演變規律。由圖9(a)可知，1960—2017年昆明市極端降水EPSI整體呈增加趨勢，最大值為0.78(1994年)，最小值為0.08(1992年)，多年平均值為0.45，整體變化過程波動明顯。將EPSI序列進行5年滑動平均處理后，大致呈現3個周期波動，波峰分別位于1966年、1981年和1995年前后，而近幾年EPSI處于一個相對增長期，可見目前以及未來幾年昆明市仍需對極端降水事件的致災性提高警惕。

從空間分布看(圖9(b))，EPSI整體中部偏高、南北部偏低，存在兩個高值中心，分別為主城昆明站附近及城市下風區嵩明站一帶，這與極端降水量空間分布具有較大相似性，這些均是空間風險管控重點區域。

(a) 時間變化

3.3.2城市化對極端降水事件嚴重程度影響評估

以城郊差異表示城市化對極端降水事件嚴重程度影響大小，如圖10所示，1960—2017年極端降水EPSI城、郊差異整體呈增加趨勢。從不同時期來看，在緩慢期極端降水事件受城市化影響較小，EPSI城郊差異未呈現明顯規律，波動較大；快速期城市效應凸顯，城郊EPSI差異值基本為正值，波動過程減小，整體呈增加變化趨勢，可見城市化對極端降水事件嚴重程度產生了一定影響且影響效應隨城市化發展有加劇趨勢。

圖10 極端降水EPSI城郊差異變化過程

3.3.3極端降水事件及其嚴重程度演變趨勢預測

昆明市各極端降水指標Hurst值(表3)計算結果均大于0.5，表明未來昆明市極端降水量、極端降水發生率、強度及嚴重程度均將保持增加趨勢，昆明市未來對極端降水事件風險防控仍需加大力度。各極端降水指標城郊差異序列Hurst值計算結果也均大于0.5，表明城市化對昆明市極端降水事件趨勢影響具有持續性，未來昆明市“雨島效應”將持續呈現，這可能會成為未來可持續發展限制因素之一。

表3 極端降水指標Hurst值

4 結 論

a.1960—2017年昆明市年極端降水量呈不顯著增加趨勢，多年平均值為283.85 mm，對年降水量貢獻為29.97%，且極端降水發生率、貢獻率及強度均呈不同程度增加趨勢；多年平均降水夜晝差為73.39 mm，昆明市降水總體夜間多于白天，且這種夜晝分配不均勻特性具有加劇趨勢；以降水年內分配看，極端降水在夏季(6—8月)最為集中。

b.昆明市極端降水整體呈北部偏低、中部偏高的空間分布特征，存在兩個明顯高值中心，其一位于主城的昆明站附近，即“城市雨島”中心，其二位于城市下風區嵩明站一帶，這些均是極端降水風險空間管控的重點區域。

c.1960—2017年城市化對年極端降水量的增雨系數為1.16，城市增雨效應明顯，并且以 0.05 mm/a 速率呈加劇趨勢；不同城市化階段城郊差異明顯，快速發展期極端降水量城郊差異均值較緩慢期增長57.04%，該階段城市效應凸顯。

d.1960—2017年昆明市極端降水EPSI及其城郊差異均呈增加趨勢，且各指標Hurst值均大于0.5，表明昆明市極端降水事件嚴重程度及其城市效應均將持續加劇。