贵州1981~2020年暴雨非均匀性研究

Research on the Non-Uniformity of Rainstorms in Guizhou from 1981 to 2020

摘要: 贵州省位于中国西南地区，地形复杂，暴雨灾害的频繁，对当地社会经济发展构成了严重威胁。本研究基于1981~2020年贵州省84个气象站点的逐日降水数据，采用日降雨量大于50 mm的标准对暴雨事件进行界定，进一步将暴雨分为暴雨、大暴雨和特大暴雨三个等级。通过计算暴雨集中度(RCD)和集中期(RCP)，并通过置信度0.01显著性检验，本文深入分析了贵州暴雨的时空分布特征及其变化趋势。研究发现，贵州暴雨具有明显的夜间多发性、季节性集中性和地域性分布特征。暴雨集中度和集中期的分布与地形密切相关，其中安顺西部与六盘水东部交界处的集中度最高，RCP的分布则与RCD高度重合。此外，暴雨日数的时间演变分析表明，暴雨总体呈增加趋势，且2008年后5年滑动平均出现滞后现象。空间分布上，暴雨总量和日数的分布不完全一致，但在西部、南部以及东北部地区暴雨较为集中。

Abstract: Guizhou Province is located in the southwestern region of China, with complex terrain. Frequent rainstorm disasters pose a serious threat to the local social and economic development. Based on the daily precipitation data of 84 meteorological stations in Guizhou Province from 1981 to 2020, this study defines rainstorm events using the criterion that the daily rainfall is greater than 50 mm, and further divides rainstorms into three grades: rainstorm, heavy rainstorm and severe rainstorm. By calculating the Rainfall Concentration Degree (RCD) and Rainfall Concentration Period (RCP), and through the significance test with a confidence level of 0.01, this paper deeply analyzes the spatio-temporal distribution characteristics and change trends of rainstorms in Guizhou. The study finds that rainstorms in Guizhou have obvious characteristics of frequent occurrence at night, seasonal concentration and regional distribution. The distribution of the Rainfall Concentration Degree and Rainfall Concentration Period is closely related to the terrain. Among them, the concentration degree is the highest at the junction of the western part of Anshun and the eastern part of Liupanshui, and the distribution of RCP highly coincides with that of RCD. In addition, the analysis of the temporal evolution of the number of rainstorm days shows that the rainstorms generally show an increasing trend, and there is a lag phenomenon in the 5-year moving average after 2008. In terms of spatial distribution, the distribution of the total amount of rainstorms and the number of rainstorm days is not completely consistent, but rainstorms are relatively concentrated in the western, southern and northeastern regions.

1. 引言

暴雨是贵州省主要自然灾害之一，具有突发性强，强度大、致灾性强、灾害性大的特点。贵州暴雨受夏风影响明显，又结合贵州山地多、平地少，中间海拔高往四周降低的地形特点；两者使贵州暴雨有复杂性。同时暴雨容易引发山洪、滑坡等严重的地质灾害，且贵州暴雨夜间多发，有降雨量大，局地性强的特征(唐红玉[1])。目前很多研究中有关贵州暴雨发生机制的研究较多，可知贵州夜雨频繁[2]；有部分学者利用EOF [3]、Mann-Kendall、Morlet [4] [5]小波分析暴雨发生时空分布以及变化趋势，而通过用集中度和集中期[6]来分析贵州暴雨时空特征很少，所以本文采用此种方法分析。

2. 数据分析方法

2.1. 资料

本文采用的日降雨量大于50 mm的标准进行研究，而分级研究中暴雨、大暴雨、特大暴雨为24小时降雨量 ≥ 50~100 mm、100~200 mm、200 mm以上。利用贵州省84个站点1981~2020年降水逐日数据，通过公式计算出研究年份暴雨集中度、集中期，算出气候趋势系数；并检验暴雨集中度、集中期、气候趋势系数显著性。

2.2. 数据分析公式

2.2.1. 暴雨集中度与集中期计算公式

文中所采用的集中度(RCD)和集中期(RCP)公式

$RCDi= \sqrt{R_{xi}^2+R_{yi}^2}/R_i$ (1)

$RCPi=arctan\left(R_{xi}+R_{yi}\right)$ (2)

其中x、y指矢量分解后相互垂直的两个方向，i为年份，j为日序，$r_{ij}$ ，${\theta }_j$ ，Ri两个分别为某日暴雨量、对应的方位角和总降水量

$Rxi={\displaystyle \sum }_{j=1}^N{r}_{ij}.sin{\theta }_j$ (3)

$Ryi={\displaystyle \sum }_{j=1}^N{r}_{ij}.cos{\theta }_j$ (4)

2.2.2. 气候趋势系数

为了解气象要素y的长期趋势变化，采用线性回归方程：

$bt,\left(t=1,2,3,4\dots ,n\right)$ (5)

式中，a为常数，b为回归系数，气象上称b为气候倾向率，$\sigma$ 为为正(负)时，表示要素在计算的时段内线性增加(减弱)。为不受单位限制，而采用气候系数，故依据数值大小比较并推断气象要素的长期趋势大小，所以采用气候趋势系数$r_{yt}$ [6]，其关系系数：

$r_{yt}=b/\left[\left({\sigma }_y/{\sigma }_t\right)\right]$ (6)

Figure 1. Distribution map of climatic trend coefficients for rainstorm days

图1. 暴雨日数气候趋势系数空间分布图

经过计算，得出图1，可以发现极值分布分散，气候趋势系数为−3~6；在省东南部、西北部明显增加，最大为黔东南天柱的6；省东北、西南有明显减少趋势。

3. 暴雨日数的时间演变特征

为分析研究时段内暴雨时间分布特征，对暴雨日数时间序列作5年滑动平均和线性趋势分析，得出下图2。由图2可知，暴雨总体呈增加趋势，其趋势系数为1.1，通过置信度0.05的检验。5a滑动平均与暴雨日数变化趋势2008年前振动同频，无滞后现象；自2008年后5a滑动平均出现滞后；总体趋势在1990年至2005年之间振动很明显，暴雨日数增减频繁；2005年后暴雨日数震荡减缓。同时1987、1990、1999、2006、2008、2012、2014、2018年为突变点，其中1981~1987、1990~1999、2006~2008、2013~2014年增加明显；1987~1989、2018~2013年明显减小。

Figure 2. The time distribution characteristic diagram of rainstorm days

图2. 暴雨日数的时间分布特征

由下图3可知，贵州暴雨全年都有发生，其中暴雨、大暴雨、特大暴雨的峰值都是6月，分别为：2899次、413次、17次；与主汛期不同的是：暴雨也发生12月、1月发生，但占比非常小；研究时段内仅有5次，无大暴雨和特大暴雨。暴雨与大暴雨增减月份趋势一致，特大暴雨主要为5~9月出现。与贵州主汛期一致。

Figure 3. Statistical chart of rainstorm days at all levels in GuiZhou

图3. 贵州各级暴雨日数统计图

按月统计发生暴雨站点统计得到图4，可知贵州暴雨月变化大，出现4~10月是暴雨发生高发期，站点总数均大于75个，6~9月出现站点数最多，均为84站；与贵州省汛期相符。

Figure 4. Number of stations with rainstorm occurrences

图4. 暴雨的站点统计

4. 暴雨空间分布特征

(a) (b)

(c) (d)

Figure 5. (a) Spatial Distribution of Total Rainstorm Day (RD) s; (b) Spatial Distribution Map of Total Rainstorm Precipitation (RP); (c) Spatial Distribution of sdr; (d) Spatial Distribution of Rainstorm days

图5. (a) 暴雨总日数空间分布；(b) 总暴雨量空间分布；(c) 分级暴雨空间分布；(d) 分级大暴雨空间分布

总暴雨降雨量空间分布图5(b)如下：1981~2020年暴雨总量为：最多六盘水16811.1 mm，最少为遵义汇川2243.5 mm；总降雨量极值分布分散，超过14,000 mm的主要分布在贵州省西部、南部，以及东北部；相对来讲省东部整体偏少。而总暴雨日数图5(a)所示，总暴雨日数大值区与总暴雨量分布不完全一致，重合度较高的为安顺的镇宁205 d、黔西州的晴隆201 d，总暴雨日数超过200 d；超过170 d的大值区主要分布在中部以南。总暴雨日数和总暴雨量，得出暴雨是我省主要气象灾害之一。

而在分级暴雨总日数分析图5(c)、图5(d)中发现：发生最多的是降雨量不超过100 mm的暴雨天气，其次是大暴雨，特大暴雨日数(图略)很少，1981~2020年总特大暴雨日数才13 d。暴雨的分布具有很明显的地域性。

5. 暴雨的集中度(RCD)和集中期(RCP)空间分布

由图6(e)-(f)知暴雨集中度图知，贵州省的大值区是安顺大部、六盘水东部、黔西南东部，最大为安顺西部与六盘水东部交界，范围为3.2~10.4；暴雨集中度相关系数0.95，通过0.01的置信度检验。而分级暴雨大值分布在省西南部，大暴雨极值分布分散，大暴雨分布在东部有明显的地形影响，与贵州境内山脉分布一致；特大暴雨仅在铜仁南部，为0.6。

而暴雨总集中期分布为−75~−35，与集中度分布重合很好；相关系数为−0.66，通过0.01置信度检验，极显著。如图6(g)-(l)所示，分级暴雨集中度与集中期的分布重合度很高，暴雨、大暴雨、特大暴雨基本重合。

(e) (f)

(g) (h)

(i) (j)

(k) (l)

Figure 6. Spatial distribution of rainstorm concentration degree (e), spatial distribution of the concentrated period of rainstorms (f), concentration degree of the intensity of graded heavy rain (g), concentration period of graded heavy rain (h), concentration degree of the intensity of graded extreme heavy rain (i), concentration period of the intensity of graded extreme heavy rain (j) concentration degree of the intensity of extremely heavy rain (k), concentration period of the intensity of extremely heavy rain (l)

图6. 总暴雨集中度空间分布(e)、总暴雨集中期空间分布(f)、分级暴雨集中度(g)、集中期空间分布、大暴雨(h)、分级大暴雨集中度(i)集中期(j)空间分布、分级特大暴雨集中度(k)集中期(l)空间分布

6. 多山脉地形影响

贵州地形整体西高东低，山脉分布复杂，大地形对夏季暴雨影响非常明显，暴雨的空间分布具有很明显的点多、分散特点；在省西南安顺地区因地形在本研究时段内，是暴雨涡区，特大暴雨多发在梵净山附近。

而贵州省夏季主水汽来源为偏南气流，气流爬升作用、地形共同作用，是暴雨分散主要影响因素。

7. 结论

(1) 暴雨时空分布特征：贵州省暴雨事件具有明显的时空分布特征，其中暴雨、大暴雨和特大暴雨的峰值均出现在6月，而全年均有暴雨发生，尤其在4~10月为高发期。

(2) 地形影响：贵州复杂的地形对暴雨的空间分布产生了显著影响，暴雨集中度和集中期的分布与山脉走向一致，特别是在安顺地区和梵净山附近特大暴雨多发。

(3) 时间演变趋势：暴雨日数总体上呈现增加趋势，且经过0.05置信度检验。5年滑动平均分析显示，2008年后暴雨日数变化出现滞后现象，且1987、1990、1999、2006、2008、2012、2014、2018年为突变点。

(4) 集中度与集中期：暴雨集中度和集中期的计算结果表明，贵州省的暴雨事件在时间和空间上都表现出较高的集中性，且这种集中性与地形特征密切相关。

(5) 未来进一步研究探讨地形与季风等因素对暴雨的影响。

NOTES

^*共同第一作者。