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通讯作者:

徐桂荣,E-mail:grxu@whihr.com.cn

引用:唐永兰,徐桂荣,万蓉,2022.2020年主汛期长江流域短时强降水时空分布特征[J].大气科学学报,45(2):212-224.

Quote:Tang Y L,Xu G R,Wan R,2022.Temporal and spatial distribution characteristics of short-duration heavy rainfall in the Yangtze River Basin during the main flood season of 2020[J].Trans Atmos Sci,45(2):212-224.

目录contents

    摘要

    长江流域(Yangtze River Basin,YZRB)是中国降水集中地。在气候变暖背景下,短时强降水(Short-Duration Heavy Rainfall,SDHR)有增加趋势。2020年主汛期(6—8月)YZRB出现多轮强降水,发生了新中国成立以来仅次于1954年、1998年的流域性大洪水。本文利用中国气象局国家气象信息中心逐小时降水资料,分析了长江上游(YR-A)、长江中游(YR-B)和长江下游(YR-C)三个区域SDHR时空分布以及不同类型短时强降水事件(Short-Duration Heavy Rainfall Event,SDHRE)的统计特征。得到结论如下:1)受地形影响,YZRB山区降水频次增加、降水强度增强,且地形作用会增加山区SDHR的频次,进而增强山区SDHR的降水量;YZRB降水强度的空间分布依赖于SDHR降水量的空间分布。2)YZRB三个区域SDHR降水量和频次的日变化均表现为双峰型,双峰时间在YZRB区域自西向东有从夜间移向白天的趋势,这与对流活动日变化的区域差异有关;SDHR的降水量和频次具有相似的日变化,说明SDHR的降水量主要源自其降水频次的贡献。3)在三种类型SDHRE中,增长型频次最高(约62.6%),突发型频次次之(约26.9%),而持续型频次最少(约10.5%);突发型SDHRE的高发降水量最小(约30 mm),持续型SDHRE的高发降水量最大(约90 mm),而增长型SDHRE的高发降水量介于两者之间(40~60 mm)。4)不同类型SDHRE降水量的空间分布主要依赖于SDHRE频次的空间分布,增长型SDHRE因频次高于突发型和持续型,其降水量也高于后两种类型,但大别山地区因其地形作用成为持续型SDHRE的高发区,而突发型SDHRE更易在局地形成降水强度高值。

    Abstract

    The Yangtze River Basin(YZRB) has the highest concentration of precipitation in China.Against the background of climate warming,short-duration heavy rainfall (SDHR) tends to increase.In the main flood season (June,July and August) of 2020,there were several rounds of heavy precipitation in the YZRB,and the basin flood level was lower than only two years since the founding of the People’s Republic of China,namely 1954 and 1998.Based on the hourly precipitation data collected by the National Meteorological Information Center of China Meteorological Administration,this study analyzes the temporal and spatial distributions of SDHR and statistical characteristics of different type short-duration heavy rainfall events (SDHREs) in the upper YZRB (YR-A),middle YZRB (YR-B) and lower YZRB (YR-C).The results show the following:1) Due to the influence of terrain,the frequency and intensity of precipitation in the YZRB mountainous areas increase,while the terrain effect increases the frequency of SDHR in the mountainous areas,thereby enhancing the precipitation amount of SDHR in these areas.In addition,the spatial distribution of precipitation intensity in the YZRB depends on the spatial distribution of precipitation amount of SDHR.2) The diurnal variations of both precipitation amount and frequency of SDHR in the YR-A,YR-B and YR-C areas show a bimodal pattern,and the bimodal time tends to shift from night to day from west to east in the YZRB,which is related to the regional difference of diurnal variation of convective activity.Moreover,the precipitation amount and frequency of SDHR exhibit similar diurnal variations,indicating that the precipitation amount of SDHR mainly originates from the contribution of its precipitation frequency.3) Among the three types of SDHRE,the frequency of the growth type is the highest (~62.6%),followed by the burst type (~26.9%),with that of the continuous type being the lowest (~10.5%).However,the high incidence precipitation amount of the burst-type SDHRE is the smallest (~30 mm),while that of the continuous-type SDHRE is the largest (~90 mm),and the high incidence precipitation amount of the growth-type SDHRE is between the two (40—60 mm).4) The spatial distribution of precipitation amount of different types of SDHREs mainly depends on the spatial distribution of their precipitation frequency.Since the precipitation frequency of the growth-type SDHRE is generally higher than those of the burst-type and continuous-type SDHREs,its precipitation amount is also greater than those of the latter two types.Note that the Dabie Mountain area is a high incidence area of the continuous-type SDHRE,due to its terrain effect,while the burst-type SDHRE is more likely to form high precipitation intensity locally.

  • 长江流域(Yangtze River Basin,YZRB)自西向东横跨高原、山地和平原等三大阶梯地貌,地形起伏较大,受地理位置、地形和气候等因素的综合影响,降水的时空分布差异明显(Zhang et al.,2013)。YZRB是中国降水集中地和洪涝灾害易发区,特别是近几十年来,在全球变暖的背景下,YZRB降水的时空格局发生着显著变化,导致洪涝灾害频发,给社会经济发展带来巨大的危害(丁一汇等,2006;Feng et al.,2011;Gong et al.,2021;Yu et al.,2021)。潘欣等(2017)采用YZRB 1960—2010年逐日降水资料研究了该区域极端降水的时空演变特征,发现YZRB降水强度、强降水贡献率、强降水阈值基本均呈上升趋势,并指出未来YZRB极端降水将以现有趋势继续发展。Hu et al.(2021)根据YZRB 1960—2017年逐日降水资料分析了不同等级降水量和频次的时空变化趋势,指出强降水量在研究期间呈显著增加趋势(4.27%/(10a)),且在气候变暖的背景下,YZRB强降水的变化率更高。Niu et al.(2021)利用16个耦合模式研究YZRB极端气候事件的时空分布,指出在YZRB降水强度指数将增加,极端气候事件的变化幅度将随着气候变暖而增加。短时强降水(Short-Duration Heavy Rainfall,SDHR)是我国常见的强对流天气类型之一,主要由中小尺度天气系统造成,具有尺度小、突发性强、生命史短、预测难度大等特点,易造成山体崩塌、滑坡、城市道路积水、暴洪等衍生灾害,往往会给人民生命财产安全造成严重威胁(沈伟等,2017)。研究表明在气候变暖背景下,YZRB的SDHR有增加趋势,YZRB降水多寡及洪涝灾害与SDHR频繁发生密切相关(Liang and Ding,2017;Gong et al.,2021;Wang et al.,2021)。随着YZRB城市化率的提高、人口密度的增大和社会经济的发展,SDHR引发洪涝灾害所造成的风险损失将逐步加大。因此,迫切需要掌握气候环境变化下YZRB的SDHR新特征、演变规律及致灾机理,为YZRB防灾减灾工作提供科学依据。

  • 2020年主汛期(6—8月),受气候系统异常的影响,YZRB降水过程频繁、强度大、持续时间长,发生了多次SDHR,产生了新中国成立以来仅次于1954年、1998年的流域性大洪水,洪水呈现洪峰高、洪量大、河流涨势迅猛、灾害性点多、破坏性大等特点,直接导致YZRB严峻的汛情(刘芸芸和丁一汇,2020)。Ding et al.(2021)研究指出2020年YZRB主汛期降水过程的发生和持续、雨带的北移和停滞与东亚季风环流系统呈现明显的准双周振荡(Quasi-Biweekly Oscillation,QBWO)相关,西太平洋副热带高压(以下简称副高)、上层东亚西风急流和下层西南急流等季风环流子系统也相应地经历与QBWO相关的周期性振荡,尤其是纬度相对稳定的大南风中心的反复建立导致水汽辐合和上升运动,使2020年主汛期YZRB产生多轮强降水。Fang et al.(2021)通过观测数据和数值实验确定并验证了造成2020年YZRB主汛期极端降水的主要厄尔尼诺-南方涛动(El Niño-Southern Oscillation,ENSO)相关因素,指出2020年夏季西北太平洋反气旋(Northwest Pacific Anticyclone,NWPAC)西北侧异常强烈的西南风造成了过量的水汽和对流不稳定,从而引发YZRB产生极端降水。Pan et al.(2021)、Tang et al.(2021a)通过数值敏感性实验进一步研究表明,2020年热带印度洋的海温异常加热和热带太平洋的海温异常加热均有助于NWPAC的形成和维持,且热带印度洋海温条件在2020年主汛期YZRB产生极端降水方面起主导作用。以上研究对2020年主汛期YZRB降水特征及其异常成因做了比较详尽的分析和探索,极大地丰富了人们对主汛期YZRB降水气候背景的认识,为今后研究工作的开展提供了重要的参考价值。目前,针对2020年主汛期YZRB降水的研究多集中在天气和灾情概况、环流形势、气候系统等方面,较少考虑SDHR特征。而2020年主汛期YZRB的SDHR由于其突发性和高强度性,给业务预报和科学研究带来了巨大的困难和挑战,也严重威胁着YZRB社会经济的发展。因此,有必要研究2020年主汛期YZRB的SDHR时空分布特征,以深入认识YZRB的SDHR致灾机理。

  • 近年来,高质量、高时间分辨率的站点降水资料已逐步应用到SDHR研究中,为描述细致、精准的SDHR特征提供了支持(陈炯等,2013;宇如聪和李建,2016),而利用高质量的站点逐小时降水资料来探讨YZRB的SDHR时空分布特征的研究鲜见报道。本文基于中国气象局国家气象信息中心提供的站点逐小时降水资料,结合地形的多样性将YZRB划分为3个子区域,探讨2020年主汛期YZRB降水的总体特点、SDHR时空分布以及不同类型短时强降水事件(Short-Duration Heavy Rainfall Event,SDHRE)的统计特征,以期为YZRB降水的业务预报和科学研究提供参考、为防灾减灾工作提供科学借鉴。

  • 1 资料和方法

  • 使用的资料为中国气象局国家气象信息中心提供的站点逐小时降水资料,为尽量保证资料的可靠性,仅使用国家气象观测站资料,未使用区域自动站资料。因长江上游地形独特、高差悬殊,为避免高大地形对降水的影响。选取(104°~122°E,27.5°~33.5°N)范围作为研究区域,区域内共585个站点(图1),从图1中可见,研究区域内站点分布较均匀密集,其逐小时降水资料可捕捉到时空分辨率较小的SDHR。YZRB上、中、下游的地形特征差异明显,而地形的动力、热力效应在局地降水形成、发展中起着举足轻重的作用,易造成降水的空间差异(陈海山等,2009),为结合地形的多样性来探讨YZRB的SDHR时空分布特征,本文将YZRB划分为3个子区域来进行研究。根据YZRB地理分区通用划分方法,以宜昌以上为长江上游区域(YR-A),宜昌至湖口为长江中游区域(YR-B),湖口以下为长江下游区域(YR-C),其中YR-A区域共193个站点、YR-B区域共168个站点、YR-C区域共224个站点。YR-A区域大多地处山地和盆地,地形复杂,大巴山位于该区域,其最高海拔为3 052m;YR-B、YR-C区域以丘陵平原为主,地表宽阔平坦,其中YR-B区域包含大别山山脉,其最高海拔为1 777m。

  • 图1 研究区域地形及站点的空间分布(彩色阴影表示地形;圆点表示研究站点,红色五角星表示宜昌和湖口站,二者所在的经度位置为YR-A、YR-B、YR-C三个区域的分界点,下同)

  • Fig.1 Terrain and spatial distribution of stations in the study area (the color mapping represents the terrain,the dots indicate research stations,and the red pentagrams indicate Yichang and Hukou stations,the longitudes of which are the boundaries of the three areas of YR-A,YR-B,YR-C,the same below)

  • Zhang and Zhai(2011)研究指出小时降水量R 1h≥20mm作为中国SDHR的标准是合理的,故本文将R 1h≥20mm作为SDHR的标准来进行研究分析。参考Yu et al.(2007a)、李争辉和罗亚丽(2021)对降水事件的定义方法,定义SDHRE。方法如下:对某一固定站点来说,从降水出现(R 1h≥0.1mm)到终止,期间最多只有连续一小时的间断,这样一次过程称为一次降水事件。当一次降水事件开始后,如果降水间断持续了2h及以上,则间断之后的降水属于新的降水事件。降水事件起止时刻中间的时长即为降水事件的持续时间(以下简称历时)。SDHRE的识别主要由降水强度和历时两个要素确定,定义为至少包含1个R 1h≥20mm且历时≤24h的降水事件。对于至少包含1个R 1h≥20mm且历时>24h的降水事件则定义为长历时强降水事件(Long-Duration Heavy Rainfall Event,LDHRE)。降水事件强度定义为降水量与历时的比值。参考Liang and Ding(2017)的分类方法,基于降水事件中最大小时降水发生前3h降水演变特征,将SDHRE或LDHRE降水事件分为突发型、增长型和持续型(表1)来进行研究。

  • 在研究降水日变化时,将研究时段的降水量、频次和强度按照一天不同时次(01—24时)进行分类,对24个时次的降水量、频次和强度分别进行累加,并进行无量纲化处理(Li et al.,2008;林春泽等,2016;宇如聪和李建,2016)。这种无量纲化处理使不同量级的降水量、频次和强度的日变化可在同一纵坐标中得到显示,便于对比分析。

  • 表1 基于最大小时降水发生前3h降水演变特征的降水事件划分

  • Table1 Division of precipitation events based on precipitation evolution characteristics in the3hours before the occurrence of the maximum hourly precipitation

  • 注:P0=20mm;P-1,P-2,P-3分别为降水事件中最大小时降水发生前3h的小时降水.

  • 2 结果分析

  • 2.1 2020年主汛期YZRB降水概况

  • 2020年6月以来,副高比往年同期势力偏强,其外围的西南气流将来自孟加拉湾或我国南部海区的充沛水汽输送到我国南方;同时,北方的冷空气活动也比较频繁,造成了冷暖空气在南方地区持续交汇的局面(图略),由此导致YZRB降水过程频繁而持续发生。图2给出2020年主汛期YZRB累积降水量、频次和平均降水强度的空间分布图,可见三者的空间分布具有明显的地域特征。如图2a所示,2020年主汛期YZRB累积降水量普遍超过500mm,出现3个面积较大的中心值超过1 500mm的降水大值区,分别位于河南、安徽和湖北三省交界的大别山区、安徽皖南山区和湖北鄂西南山区。另外,在四川盆地西北部与青藏高原交界处(川西北山区)也存在1个中心值为1 494.4mm的降水大值区。累积降水量超过1 500mm站点共有8个,其中有两个站点超过1 800mm,分别为安徽黄山(118.17°E,30.15°N)1 829.9mm和岳西(116.37°E,30.87°N)1 879.3mm。可见,相比盆地和平原而言,山区的地形作用有利于降水的增强。2020年主汛期YZRB累积降水频次(图2b)约有1/2的区域超过300次,降水频次大值区与降水量大值区(图2a)位置较一致,其中位于鄂西南山区的频次大值区范围最大。累积降水频次超过500次站点共有4个,分别为安徽黄山(118.17°E,30.15°N)642次、天柱山(116.47°E,30.73°N)532次、湖北鹤峰(110.03°E,29.90°N)593次、五峰(111.08°E,30.17°N)512次。与累积降水量和频次的空间分布不同,2020年主汛期YZRB平均降水强度的大值区多且较分散,多数大值区位于YZRB南部,平均降水强度普遍超过2mm/h,超过4mm/h站点共有13个,最大值为江西安义(115.55°E,28.87°N)4.8mm/h(图2c)。在上述4个降水量大值区,除鄂西南的降水强度较小外,其他3个降水量大值区均是降水强度较大区域。综上可知,2020年主汛期YZRB累积降水量大、降水频次多、降水强度大、影响范围广,且降水大值区与其所处的特殊地形密切相关。需要说明的是,2020年主汛期YZRB中下游的降水量和降水强度明显大于上游,这因为影响降水的因素很多,除了地形之外,比如还有天气系统的影响。Mai et al.(2021)、王晓芳等(2020)研究表明高原对流云团东移至四川盆地一般减弱甚至消亡,在某些条件下减弱的高原对流云团在复杂二级地形大巴山和武陵山脉区域得到加强并继续东移,造成长江中下游地区强降水。

  • 图2 2020年主汛期YZRB累积降水量(a;单位:mm)、频次(b;单位:次)和平均降水强度(c;单位:mm/h)的空间分布

  • Fig.2 Spatial distributions of (a) cumulative precipitation (unit:mm),(b) frequency (unit:times) and (c) average precipitation intensity (unit:mm/h) in the YZRB during the main flood season of 2020

  • 2.2 2020年主汛期YZRB的SDHR特征

  • 2.2.1 2020年主汛期YZRB的SDHR空间分布特征

  • SDHR由于在短时内产生大量降水,易造成累积降水量和平均降水强度具有极端性。下面分析2020年主汛期YZRB的SDHR特征及其对降水的贡献率。如图3a、b所示,SDHR降水量和频次的空间分布与累积降水量及其频次的空间分布对应较好,降水量大值区和降水频次活跃区主要位于川西北山区、鄂西南山区、豫鄂皖山区和皖南山区,其中以豫鄂皖山区即大别山区最为明显。然而,图3c显示SDHR平均降水强度在YZRB区域分布比较分散而均衡,与其降水量和频次的空间分布没有明显的对应关系。这些结果表明YZRB山区SDHR的降水量和频次高于平原和盆地,地形作用有利于增加SDHR频次,进而增强山区SDHR的降水量。这可能是由于山区地形的动力作用或山区与谷地、平原之间的热力作用而产生。Yuan et al.(2010)研究认为,地形坡度越大的地方,产生的上升运动越强,越易产生SDHR;王国荣和王令(2013)研究认为,山前容易形成大的水平温度梯度,有利于中尺度对流性天气过程发生。从SDHR降水量占累积降水量比例(P er)的空间分布(图3d)来看,2020年主汛期YZRB大部分地区P er超过20%,而且P er的空间分布与YZRB平均降水强度的空间分布(图2c)比较相近,说明YZRB平均降水强度的空间分布对SDHR降水量有较强依赖性。

  • 图3 2020年主汛期YZRB的SDHR降水量(a;单位:mm)、频次(b;单位:次)、强度(c;单位:mm/h)和占累积降水量比例(d;单位:%)的空间分布

  • Fig.3 Spatial distributions of SDHR (a) precipitation (unit:mm),(b) frequency (unit:times),(c) intensity (unit:mm/h) and (d) proportion of SDHR precipitation in cumulative precipitation (unit:%) in the YZRB during the main flood season of 2020

  • 2.2.2 2020年主汛期YZRB的SDHR日变化特征

  • 分析降水日变化是研究降水演变特征的方法之一(宇如聪和李建,2016)。研究YZRB的SDHR日变化特征,有助于理解YZRB的SDHR形成演变规律。图4给出了2020年主汛期YZRB不同区域R 1h≥20mm(即SDHR,红线)和R 1h≥0.1mm(蓝线)无量纲化的降水量、频次、强度在一天24h的变化。可以看到,与R 1h≥0.1mm相比,SDHR降水量、频次的日变化波动较多且振幅明显强于R 1h≥0.1mm,展现了SDHR的突发性和剧烈性的特征。SDHR降水量和频次的日变化在YZRB的3个区域均表现为双峰型,主峰在午后至午夜,次峰在清晨至上午。这主要是因为SDHR以对流性降水为主,午后和午夜是大气热力条件最有利于强对流出现的时段(王国荣和王令,2013)。SDHR降水量和频次的主峰时间从YR-A区域—YR-B区域—YR-C区域表现为由04时—07时(或06时)—10时逐渐后移(黑圈所示),而次峰时间表现为由24时—22时—17时逐渐前移(绿圈所示),展现出双峰时间在YZRB区域自西向东有从夜间移向白天的趋势,说明SDHR在西部山区倾向于发生在夜间而在东部平原倾向于发生在白天,这是因为西部山区的地形作用对夜间对流活动有增强作用,而平原地区的对流活动主要受白天太阳辐射影响(Tang et al.,2021b)。值得关注的是,YZRB 3个子区域SDHR降水量的主峰时间均在R 1h≥0.1mm降水量的主峰时间之前,这与Zheng et al.(2019)基于30多年小时降水资料分析中国中东部地区降水特征所揭示的该区域SDHR日变化特征一致。另外,SDHR降水量与其频次的日变化特征非常一致,这支持了YZRB的SDHR降水量主要源于降水频次的贡献的结论。此外,SDHR和R 1h≥0.1mm的降水强度及其日变化差异不大,两者的日变化振幅相当且小于其降水量和频次的日变化振幅。需要说明的是,R 1h≥0.1mm降水量、频次在YZRB的日变化特征与宇如聪和李建(2016)揭示的中国降水日变化的核心特征之一的“中国中东部地区(110°~120°E,30°~40°N)为清晨和午后双峰型”稍有不同,主要是选取的研究区域范围以及资料年限不同,也反映2020年主汛期YZRB降水的异常性。

  • 图4 2020年主汛期YZRB三个区域YR-A(a—c)、YR-B(d—f)、YR-C(g—i)中R 1h≥20mm和R 1 h≥0.1mm的无量纲化的降水量(a、d、g)、频次(b、e、h)及强度(c、f、i)的日变化

  • Fig.4 Diurnal variations of dimensionless (a,d,g) precipitation,(b,e,h)frequency,and (c,f,i) intensity for R 1h≥20mm and R 1h≥0.1mm in the (a—c) YR-A,(d—f) YR-B and (g—i) YR-C areas of the YZRB during the main flood season of 2020

  • 随着对降水过程精细化认知需求的不断提升,围绕降水日变化峰值时间位相(日最大值出现时刻)的科学问题逐渐受到关注(Yu et al.,2007b;Zhou et al.,2008;宇如聪和李建,2016)。YZRB天气气候状况复杂,加之SDHR日变化自身对各类热力、动力因素高度敏感,研究YZRB的SDHR日变化峰值时间位相特征,一方面可增进对YZRB天气气候的精细化认识,另一方面也将揭示SDHR更多可供深入研究的科学问题。图5给出SDHR降水量、频次和强度的日变化峰值时间位相的空间分布。分析可知,在YR-A区域SDHR降水量、频次和强度的日变化峰值时间位相较一致,多出现于清晨(04—09时)和午夜(23—01时)。这与Yu et al.(2007b)分析中国大陆地区典型区域暖季降水量、频次和强度特征所揭示的该区域降水峰值时间位相特征一致。在YR-B和YR-C区域,SDHR降水量(图5a)和降水强度(图5c)的日变化峰值时间位相较相似,均表现为峰值时间位相的区域一致性差,多种位相相间分布;SDHR降水频次(图5b)的日变化峰值时间位相多集中于午后和夜间(红点明显偏多)。YR-A区域与YR-B、YR-C区域SDHR日变化峰值时间位相特征明显不同,是否与YR-A区域复杂地形有关,有待进一步研究。

  • 2.2.3 2020年主汛期YZRB不同类型SDHRE的统计特征

  • 降水量的多寡与降水强度和持续性之间具有密切关系,在大尺度天气系统和中小尺度天气系统配合下,SDHRE体现出对流云降水和层状云降水的特征,同时具备降水强度大、局地性强的特征和降水的持续性特征(李强等,2018)。为了解2020年主汛期YZRB的SDHRE特征,基于降水事件中最大小时降水发生前3h降水演变特征,将2020年主汛期YZRB的SDHRE和LDHRE分为突发型、增长型和持续型,重点分析不同类型SDHRE降水量、频次、历时和平均降水强度的特征。

  • 图5 2020年主汛期YZRB的SDHR降水量(a)、频次(b)和强度(c)的日变化峰值时间位相的空间分布

  • Fig.5 Spatial distributions of the peak time phase of diurnal variation for SDHR (a) precipitation,(b) frequency and (c) intensity in the YZRB during the main flood season of 2020

  • 表2给出2020年主汛期YZRB不同类型SDHRE和LDHRE频次的统计情况。可以看到,SDHRE合计频次为2 123次,远大于LDHRE的合计频次208次,后者约为前者的9.8%;不同类型的SDHRE频次也远高于相应类型的LDHRE。对SDHRE而言,增长型频次最高,合计为1 330次,约占62.6%;突发型频次次之,合计为571次,约占26.9%;而持续型频次最少,合计为222次,约占10.5%。YZRB的3个子区域内,也是增长型SDHRE最多,突发型SDHRE次之,而持续型SDHRE最少。分区域比较而言,突发型、增长型以及持续型SDHRE频次在YR-C区域都是最多的,突发型SDHRE频次在YR-A区域最少,而增长型和持续型SDHRE频次在YR-B最少。对LDHRE而言,增长型频次依然最高,合计为154次,约占74%;持续型频次次之,合计为47次,约占22.6%;而突发型频次最少,合计为7次,约占3.4%。YZRB的3个子区域内,也是增长型LDHRE最多,持续型LDHRE次之,而突发型LDHRE最少。分区域比较而言,增长型LDHRE主要发生在YR-B和YR-C区域,而持续型和突发型LDHRE频次在YR-A、YR-B和YR-C区域相差不大。可见,2020年主汛期YZRB的SDHRE发生频繁,且以增长型为主,突发型次之,而持续型较少,而且YR-C区域SDHRE的发生频次高于YR-A和YR-B;LDHRE的频次远少于SDHRE,以增长型为主,较少发生突发型。

  • 表2 2020年主汛期研究区域不同类型SDHRE和LDHRE频次

  • Table2 Frequencies of different types of SDHREs and LDHREs in the study area during the main flood season of 2020

  • 为了进一步探究2020年主汛期YZRB 3个子区域不同类型SDHRE降水量、历时和强度的统计特性,制作了相应的PDF分布(图6)。分析可知,对于不同类型SDHRE降水量(图6a—c),突发型SDHRE降水量的PDF分布波峰最高,特别是在YR-B和YR-C地区,3个子区域PDF峰值均出现在30mm左右,降水量最大值发生在YR-A区域,为261.2mm;增长型SDHRE降水量的PDF峰值稍低于突发型,3个子区域PDF峰值出现在40~60mm,降水量最大值发生在YR-C区域,为274.2mm;持续型SDHRE降水量的PDF分布最为平缓,3个子区域的PDF峰值均出现在90mm左右,降水量最大值发生在YR-C区域,为323.8mm。另外,突发型SDHRE历时的PDF峰值也比其他两种类型高(图6d—f),3个子区域的PDF峰值出现在3~5h,其中YR-B区域的PDF峰值最大,达14.1%;增长型SDHRE历时的PDF分布较平缓,YR-A区域的PDF峰值出现在12h,而YR-B和YR-C区域的PDF峰值出现在5~7h,3个子区域PDF峰值在6.5%~7.5%范围;持续型SDHRE历时的PDF分布也较平缓,3个子区域的PDF峰值出现在10~12h,其中YR-A区域的PDF峰值最大,达7.6%。对于不同类型SDHRE降水强度(图6g—i),突发型SDHRE降水强度的PDF跨度最大但峰值最小,3个子区域的PDF峰值均出现在7mm/h左右,降水强度最大值发生在YR-B区域,为51.9mm/h;增长型SDHRE降水强度的PDF分布跨度最小但峰值最大,3个子区域的PDF峰值出现在6~7mm/h范围,降水强度最大值发生在YR-B区域,为28.0mm/h;持续型SDHRE降水强度的PDF峰值在3个子区域均出现在10mm/h左右,降水强度最大值发生在YR-B区域,为30.4mm/h。此外,突发型SDHRE的降水量和历时的PDF具有区域差异(图6a、d),YR-B和YR-C具有相近的降水量PDF峰值而明显高于YR-A的降水量PDF峰值;YR-A的SDHRE历时PDF峰值也是最小的,但YR-B的历时PDF峰值超过YR-C成为最高;持续型SDHRE的强度也表现出区域差异(图6i),YR-A的强度PDF峰值最高,YR-B最小,而YR-C略高于YR-B。综上,突发型SDHRE的高发降水量最小,持续型SDHRE的高发降水量最大,而增长型SDHRE的高发降水量介于两者之间。另外,由于突发型SDHRE因突发性特征具有的较大不确定性,其降水强度波动范围明显大于增长型和持续型。而区域差异主要表现在突发型SDHRE的降水量和历时以及持续型SDHRE的强度方面,YR-A的突发型SDHRE降水量和历时PDF峰值低于YR-B和YR-C区域,但其持续型SDHRE强度PDF峰值则高于YR-B和YR-C区域。

  • 图6 2020年主汛期YZRB三个区域YR-A、YR-B、YR-C中突发型(a、d、g)、增长型(b、e、h)、持续型(c、f、i)SDHRE的降水量(a—c)、历时(d—f)和平均降水强度(g—i)的PDF分布

  • Fig.6 PDF distributions of SDHRE (a—c) precipitation,(d—f) duration and (g—i) average precipitation intensity for (a,d,g) burst type,(b,e,h) growth type and (c,f,i) continuous type in the YR-A,YR-B and YR-C areas of the YZRB during the main flood season of 2020

  • 图7给出了不同类型SDHRE降水量、频次和平均降水强度空间分布。可以看到,SDHRE降水量的空间分布与SDHRE频次的空间分布的相似度高于SDHRE强度的空间分布,说明SDHRE降水量的空间分布对频次的依赖性高于对强度的依赖性。如图7d—f所示,在三种类型的SDHRE中,增长型的发生频次是最高的,突发型次之,而持续型最少,这与表2的统计结果是一致的。也正是因为增长型SDHRE频次最高,其降水量也明显高于突发型和持续型SDHRE,后两者的降水量差异不大(图7a—c),这是因为突发型SDHRE频次虽高于持续型,但突发型SDHRE的历时短于持续型,频次和历时的综合贡献使得两者的降水量没有产生较大差异。需要指出的是,增长型SDHRE降水量大值区和频次大值区都出现在安徽(图7b、e),这说明2020年皖南洪水可能与安徽地区增长型SDHRE频发有关,两者的具体联系有待进一步探讨。豫皖鄂大别山区是持续型SDHRE的高发区,也是降水量的大值区(图7c、f),说明大别山地形作用有利于持续型SDHRE的发生。然而,突发型SDHRE由于平均历时短于增长型和持续型,其更容易在局地形成SDHRE强度高值(图7g)。综上可知,不同类型SDHRE降水量的空间分布主要依赖于SDHRE频次的空间分布,由于增长型SDHRE频次高于突发型和持续型,其降水量也高于后两种类型,但大别山地区因其地形作用成为持续型SDHRE的高发区,而突发型SDHRE更易在局地形成降水强度高值。

  • 3 讨论和结论

  • 基于国家气象信息中心提供的站点逐小时降水资料,对YZRB三个子区域2020年主汛期SDHR时空分布特征以及不同类型SDHRE的统计特征进行了分析,得到主要结论如下:

  • 1)YZRB降水受地形的影响,在地形的动力作用或热力作用下,山区降水频次增加,降水强度也会增强,且YZRB山区SDHR的降水量和频次高于平原和盆地,地形作用会增加山区SDHR频次,进而增强了山区SDHR的降水量。另外,YZRB平均降水强度的空间分布依赖于SDHR降水量的空间分布。

  • 2)SDHR降水量和频次的日变化在YZRB区域表现为双峰型,主峰在午后至午夜,次峰在清晨至上午,双峰时间在YZRB区域自西向东有从夜间移向白天的趋势,这是因为西部山区的地形作用对夜间对流活动有增强作用,而平原地区的对流活动主要受白天太阳辐射影响。SDHR降水量与其频次的日变化特征非常一致,说明YZRB的SDHR降水量主要源于降水频次的贡献。YZRB不同区域SDHR日变化峰值时间位相特征不同。

  • 图7 2020年主汛期YZRB区域突发型(a、d、g)、增长型(b、e、h)、持续型(c、f、i)SDHRE的累积降水量(a—c;单位:mm)、频次(d—f;单位:次)和平均降水强度(g—i;单位:mm/h)的空间分布

  • Fig.7 Spatial distributions of SDHRE (a—c) cumulative precipitation (unit:mm),(d—f) frequency (unit:times) and (g—i) average precipitation intensity (unit:mm/h) for burst type (a,d,g),growth type (b,e,h) and continuous type (c,f,i) in the YZRB during the main flood season of 2020

  • 3)将SDHRE分为突发型、增长型和持续型进行分析发现,增长型频次最高(约62.6%),突发型频次次之(约26.9%),而持续型频次最少(约10.5%)。突发型SDHRE的高发降水量最小(约30mm),持续型SDHRE的高发降水量最大(约90mm),而增长型SDHRE的高发降水量介于两者之间(40~60mm)。此外,YR-A的突发型SDHRE降水量和历时PDF峰值低于YR-B和YR-C区域,但其持续型SDHRE强度PDF峰值则高于YR-B和YR-C区域。

  • 4)不同类型SDHRE降水量的空间分布主要依赖于SDHRE频次的空间分布,由于增长型SDHRE频次高于突发型和持续型,其降水量也高于后两种类型,但大别山地区因其地形作用成为持续型SDHRE的高发区,而突发型SDHRE更易在局地形成降水强度高值。

  • 许多研究表明SDHR对地形非常敏感(Yuan et al.,2010;Xu and Zipser,2011;陈炯等,2013;宇如聪和李建,2016),且降水日变化与下垫面属性差异有密切关系(Yu et al.,2007a,2007b;Li et al.,2008;Zheng et al.,2008;Yu et al.,2010)。本文研究发现,地形差异是影响2020年主汛期YZRB区域SDHR降水量和频次空间分布及其日变化形态的重要因素之一。2020年主汛期YZRB区域内山区SDHR的降水量和频次高于平原和盆地,地形作用会增加SDHR频次,进而增强了山区SDHR的降水量。YZRB区域SDHR降水量和频次的日变化表现为双峰型,双峰时间在YZRB区域自西向东有从夜间移向白天的趋势,展现了不同地区的差异性,山区的双峰倾向于出现在夜间而平原的双峰倾向于出现在白天。基于本文研究的YZRB区域SDHR日变化特征,可为该区域SDHR的预报提供一定的统计支撑。

  • SDHR形成机制比较复杂,陈炯等(2013)研究表明我国SDHR的时空分布与东亚夏季风和副高的移动有密切联系;Luo et al.(2016)、Liang and Ding(2017)研究指出,城市热岛效应会导致近地面大气层内积聚更多不稳定能量,从而使SDHR更容易在市区发生;Fang et al.(2021)研究指出,区域气候背景对SDHR也有重要影响。2020年YZRB的SDHR发生频繁,其发生在气候变暖的背景之下,温度增加导致大气水汽含量增加(周天军等,2021),从而有利于SDHR发生。需要说明的是,这种SDHR频发现象是多因子、多时间尺度叠加作用的结果。2020年前冬印度洋关键区海温持续偏暖、副高偏强偏西、东亚夏季风异常偏弱,加之冷空气活动频繁、冷暖空气交汇(Ding et al.,2021;Fang et al.,2021)、中高纬度天气尺度扰动异常(王晨宇等,2021)、夏季东亚中纬度西风急流(EAJ,East Asian Mid-latitude westerly Jet)明显加速(Li et al.,2021)等,是2020年YZRB降水异常的原因,也可能是导致2020年YZRB区域SDHR频发的重要影响因子,尤其是对于增长型SDHRE。可见SDHR与区域气候、天气系统、地形以及城市化等密切相关,是多种影响因素的综合表现。在全球气候变暖的背景下,天气系统更加复杂多变,随着YZRB城市化水平不断提高,其SDHR形成及日变化机制需要综合考虑多种因素进一步研究。

  • 参考文献

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