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中国位于东亚季风气候区, 充沛的季风降水是水资源的主要来源, 但同时也给中国带来严重的暴雨洪涝灾害。据《中国灾害性天气气候图集》[1]统计, 中国大部地区均遭受过暴雨洪涝灾害, 其中华南大部、江南大部等地年雨涝频率达30%~50%, 局部地区超过50%。《中国水旱灾害公报2018》统计数据显示2000—2018年中国因洪涝灾害死亡21 720人, 直接经济损失31 639亿元。全球变化背景下, 中国大部分地区的降水量和降水日数均向强降水方向移动[2-4], 强降水发生频率和强度都呈现增加趋势, 降水极端性更加突出, 暴雨引发的洪涝灾害受到了学者广泛关注[5-8]。一个地区持续强降水可引发区域内严重暴雨洪涝灾害, 开展暴雨过程监测评估, 准确及时地反映暴雨洪涝的发生、发展及其可能产生的影响, 可为灾害防御和风险管理提供决策支持。
暴雨过程指标是监测暴雨和定量评估暴雨强度的基础。长期以来, 国内外学者对区域暴雨过程的识别开展了诸多研究。部分研究利用暴雨、大雨及中雨台站数确定了省级暴雨过程评估指标, 在小范围的固定区域有较好的应用[9-11]。有学者提出了天气系统分型或暴雨过程影响系统的生消演变叠加日暴雨量范围识别区域性暴雨过程主客观结合的方法[12-13], 由于需要高空大气环流资料辅助绘制天气图判定天气系统, 对于非专业人员有一定难度。Ren等[14]提出了基于连续移动思路开展逐日异常事件区域分离、事件间连续性识别进行区域天气气候事件过程的判定, 但单站降水中断时间和邻近站点距离阈值对事件过程的识别有较大影响。叶殿秀等[15]提出以暴雨相邻站点数和暴雨区中心距离识别区域性暴雨过程, 该方法需要计算站点间距离判定是否属于同一降水区, 并需将中国全部气象站点参与统计, 对获取资料的要求高, 计算量大。降水过程具有时间持续性和空间移动性特点, 目前尚缺乏对流域性或者跨越多省的区域暴雨过程及综合强度判定的客观定量评估方法的研究。
长江中下游地区的区域性强降水占中国区域性强降水事件80%以上[16], 日降水强度以及强降水贡献率呈上升趋势[17]。因此, 迫切需要开展长江中下游地区区域性暴雨过程的监测评估研究, 为政府部门防御或减轻雨涝灾害提供参考和技术支持。本文以长江中下游地区为研究区域, 引入Lu等[18-19]提出的极端降水事件中持续时间和强度关系(extreme intensity—duration, EID)理论方法定义日降水相当强度, 构建雨涝指数和区域雨涝过程及强度监测方法, 定量评估区域雨涝事件。
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本文所用资料为国家气象信息中心整编的1961—2019年长江中下游地区(上海、江苏、浙江、安徽、湖北、湖南、江西六省一市)502个国家气象观测站逐日降水资料, 均经过质量控制, 满足研究需要。长江中下游地区范围及气象站点分布见图 1。暴雨洪涝灾情资料为江苏、浙江、安徽、湖北、湖南、江西等省份1971—2018年历年暴雨洪涝受灾面积, 来源于国家统计局网站(http://www.stats.gov.cn/tjsj/)。
图 1 长江中下游地区气象站点分布
Figure 1. Distribution of meteorological stations in the middle and lower reaches of the Yangtze River
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日降水量的大小是引起洪涝灾害的最主要致灾因子, 而前期降水量的累积也是导致洪涝灾害的主要原因之一。如某一气象站分别出现3种降水过程: 前1 d、2 d降水量分别为30 mm、20 mm, 当日为100 mm; 前2 d为5 mm, 前1 d为70 mm, 当日为75 mm; 连续3 d降水量均为50 mm。为了反映前期降水量与当日降水量引起洪涝灾害的最强叠加效应, 根据EID理论利用单站的逐日降水量计算m天内不同天数组合的降水强度, 然后选取最大值作为降水相当强度:
$$ {R_{\rm{e}}} = {\max \limits_{n = 1, m}}{R_i}(n) $$ (1) 式中: Re为降水相当强度；$R_{i}(n)=\frac{1}{n} \sum\limits_{j=1}^{n} R_{i-n+j} n^{a}$表示第i天降水强度, mm, i为日序号, n表示天数, a为指数衰减系数(0 < a < 1, 本文取a=0.5)；$\mathop {\max }\limits_{n = 1, m} $表示通过不断滑动包含i当天降水量的1至m天组合的最大值，考虑到降水持续效应和天气过程天数, 本研究中m取5。
相比较于其他研究采用的某时段降水量平均强度和累积强度或者定义降水中断时间≥2 d判定为2次不同降水过程的算法, 降水相当强度不用考虑滑动时间窗口段中的降雨日是否连续或者中断, 而是通过极端降水事件中持续时间和强度非线性累积而得, 更加客观定量。
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为进行降水致灾损失的定量估算, 反映暴雨与洪涝灾害的关系, 引用灾级概念[20]建立雨涝指数。假设某日降水强度达到一定阈值后出现灾害, 构建能反映导致洪涝灾害强度的单站雨涝指数(IF)。IF计算公式如下:
$$ {I_{\rm{F}}} = \begin{array}{*{20}{c}} {\frac{{{R_{\rm{d}}}}}{{{R_{\rm{y}}}}}\;\;\;\;\;{R_{\rm{d}}} < {R_{\rm{y}}}}\\ {\ln \frac{{{R_{\rm{d}}}}}{{{R_{\rm{y}}}}} + 1\;\;\;\;\;{R_{\rm{d}}} \ge {R_{\rm{y}}}} \end{array} $$ (2) 式中: Ry为暴雨致灾强度阈值, mm, 依据《降水量等级》[21]取暴雨量为50 mm; Rd为日降水强度, mm，可根据实际情况选用具体指标。
IF针对降水导致的雨涝不同影响阶段采用5级标准, 分别代表不同雨涝程度: 无涝、轻涝、中涝、重涝和特涝, 指数值的分级标准见表 1。
表 1 雨涝指数等级划分表
Table 1. Classification of flood-waterlogging index IF
等级 雨涝程度 IF 1 无涝 0≤ IF＜0.5 2 轻涝 0.5≤ IF＜1.0 3 中涝 1.0≤ IF＜1.5 4 重涝 1.5≤ IF＜2.0 5 特涝 2.0≤ IF 为了检验雨涝指数以及降水相当强度的适用性, 在式(2)中分别用观测的日降水量和降水相当强度与1973—2016年湖北、湖南和江西洪涝灾情进行统计相关, 湖北雨涝指数与洪涝灾情的相关性最高, 其余2个省次之, 但所有指数与洪涝灾害的相关系数均在0.61以上, 通过0.01的显著性水平检验, 表明该指数用于雨涝灾害的监测评估是可行的(表 2)。
表 2 湖北、湖南和江西雨涝指数与洪涝灾害受灾面积相关系数
Table 2. Correlation coefficients between flood-waterlogging index and disaster-affecting area in Hubei, Hunan and Jiangxi Province
Rd指标 湖北 湖南 江西 轻涝 中涝 重涝 轻涝 中涝 重涝 轻涝 中涝 重涝 日降水量 0.73 0.75 0.77 0.65 0.69 0.74 0.61 0.65 0.68 降水相当强度 0.72 0.77 0.81 0.66 0.72 0.76 0.61 0.71 0.76 注: 以上相关系数值均通过0.01的显著性水平检验。 对比暴雨洪涝灾情面积与雨涝指数等级指数相关性, 可以看到日降水量指标和降水相当强度指标在轻涝等级的相关系数结果差异不明显, 但在中涝及以上等级时采用降水相当强度指标的相关性明显优于日降水量。在进行雨涝灾害影响监测和评估时, 通常更加重视对作物产生较重影响以及对交通出行产生较大影响的降水, 因此, 中涝以上等级的指标用于监测评估雨涝更有应用价值。雨涝的形成特别是严重雨涝的形成往往是单日大强度降水和前期持续多日降水的共同影响结果, 降水相当强度指标考虑前期降水量与当日降水量, 在一定程度上可以表征降水持续时间和降水量的叠加效应, 能更好地反映出强降水(暴雨)与洪涝灾害的关系。因此式(2)中Rd选用降水相当强度。
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当区域内连续5 d雨涝指数强度达到轻涝及以上等级的站点数超过15%, 并且其中有1 d达中涝及以上站点数超过5%, 则认为发生1次区域雨涝过程。雨涝过程时段内第1次出现轻涝日期为雨涝开始日; 雨涝过程发生后连续2 d区域雨涝等级为无涝时, 则过程结束, 最后1 d雨涝等级达轻涝以上的日期为结束日。雨涝开始日到结束日的总天数为区域雨涝过程日数。
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假设区域内气象站点分布均匀, 将某日区域内监测站点雨涝指数为轻涝及以上的站点指数累积, 作为区域日雨涝指数(Ia)。定义区域雨涝过程强度(Fa) :
$$ F_{\mathrm{a}}=\max \limits_{k=1, m} \max\limits _{n=1, k} \frac{n^{a}}{n} \sum\limits_{i=1}^{n} I_{\mathrm{a}i} $$ (3) 式中: m为区域雨涝过程总日数; k为区域内总站数; Iai为区域雨涝过程内第i日日雨涝指数，i=1, 2, …, n。通过不断滑动区域雨涝过程内天数进行组合, 找到能反映区域雨涝过程的最大相当雨涝强度为区域雨涝过程强度。
采用百分位法将历年区域雨涝过程强度划分为4级: 一般区域雨涝过程(Fa < 40%), 较强区域雨涝过程(40%≤Fa＜70%), 强区域雨涝过程(70%≤Fa＜90%), 特强区域雨涝过程(90%≤Fa)。
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基于站点降水资料计算逐日各站IF值, 识别出长江中下游地区1961—2019年发生的所有区域雨涝过程, 共334次, 年均发生不同程度的区域雨涝过程5~6次(图 2)。长江中下游地区区域雨涝过程呈增加趋势, 21世纪以来雨涝过程的发生次数明显增多, 其中2016年长江中下游地区发生雨涝过程12次。根据中国气候公报统计，2016年长江中下游地区6月19日入梅, 7月20日出梅, 梅雨量偏多1倍, 多次发生区域性暴雨过程。1998年长江流域发生流域性汛情, 然而从区域雨涝过程来看发生次数为8次, 过程次数相比其他年份反而并不突出, 其主要原因一是1998年的强降水及其引发的暴雨洪涝灾害是全流域性的, 而本文的研究区域在长江中下游地区; 二是1998年降雨量大, 雨区重叠度高且降雨持续时间长, 因此次数统计并不是最多。
图 2 1961—2019年长江中下游地区历年雨涝过程次数
Figure 2. Number of flood-waterlogging processes in the middle and lower reaches of the Yangtze River from 1961 to 2019
1961年以来长江中下游地区共发生3次持续天数超过25 d的区域雨涝过程, 不足全部雨涝过程的1%, 最长雨涝过程达到29 d, 分别是2016年6月11日至7月9日和1969年6月23日至7月21日的2次降水过程; 持续时间20~24 d的区域雨涝过程共发生4次, 约占全部雨涝过程的1%, 其中1998年6月9日至7月2日的区域雨涝过程持续时间为24 d, 持续时间长为历史第4; 持续时间15~19 d的区域雨涝过程共发生16次, 约占全部区域雨涝过程的5%; 持续时间10~14 d的区域雨涝过程共发生87次, 占全部雨涝过程的26%; 持续时间5~9 d的区域雨涝过程共发生224次, 占全部雨涝过程的67%。持续9 d以下的区域雨涝过程统计发现, 持续7 d雨涝过程最多, 共出现60次, 年均出现1次。
历次区域雨涝过程序列和强度变化如图 3, 1961—2019年长江中下游地区区域雨涝强度并没有明显的趋势变化, 但区域雨涝过程强度波动变化加剧, 其可能原因是在气候变暖背景下降水极端性增加, 降水量的波动变化加大。
图 3 1961—2019年长江中下游地区历次区域雨涝过程的强度演变
Figure 3. Intensity evolution of regional flood-waterlogging processes in the middle and lower reaches of the Yangtze River from 1961 to 2019
1961—2019年长江中下游地区共发生10次特强区域雨涝过程、23次强区域雨涝过程、104次较强区域雨涝过程, 其余为一般区域雨涝过程。排名前10的区域雨涝过程见表 3, 持续天数最长的区域雨涝过程是2016年6月11日至7月9日, 同时也是区域雨涝过程强度最大的一次过程。
表 3 长江中下游地区综合强度指数前10位的区域雨涝过程
Table 3. Top 10 of regional flood-waterlogging processes in the middle and lower reaches of the Yangtze River according to the comprehensive intensity index
序号 起止时间 持续天数/d 区域雨涝过程强度 序号 起止时间 持续天数/d 区域雨涝过程强度 1 2016-06-11/07-09 29 3.29 6 1995-06-19/07-10 22 2.52 2 1994-06-07/06-21 15 2.83 7 1981-11-01/11-09 9 2.49 3 1999-06-21/07-05 15 2.81 8 1981-10-04/10-12 9 2.45 4 2011-06-04/06-23 20 2.69 9 1983-06-17/07-13 27 2.37 5 2014-06-17/07-01 15 2.55 10 2008-06-08/06-25 18 2.34 -
2016年6月11日至7月9日武汉以东的长江沿江地区降水量在400 mm以上, 降雨中心地带降水量超过700 mm, 与历史同期相比超过1倍以上。2016年被认为是有气象记录以来最强厄尔尼诺事件的次年[22], 6—7月长江流域出现多次暴雨过程, 降水中心位于长江中下游地区沿江, 集中于湖北东部、安徽中南部和江苏西南部一带[23-24]；6月10日至7月21日长江全流域出现强降雨日数31 d, 日降水量超过50 mm的站日数为1 459站日, 主雨带累计降雨量500 mm以上, 局部超过800 mm, 累计雨量400 mm以上面积35.9万km2, 是2000—2019年间长江流域最强的一次流域性暴雨时段, 其中对长江中下游地区影响时间为6月10日至7月10日。本文方法得到的区域雨涝过程时间为2016年6月11日至7月9日, 与上述结果一致。区域雨涝过程开始前4 d区域内大多为轻涝, 6月15日以后随着前期累积降水量增大, 中涝等级站数增多。7月1—4日连续4 d出现较大降水量, 持续降水的综合叠加效应下7月4日特涝等级站数超过其他雨涝等级站数, 雨涝灾害影响达到最大(图 4)。
图 4 2016年6月11日至7月9日区域雨涝过程各等级雨涝站数和单日区域平均降水量逐日演变
Figure 4. Daily evolutions of number of waterlogging stations with different grades and regional average precipitation in the middle and lower reaches of the Yangtze River from June 11 to July 9, 2016
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根据1961—2019年各站雨涝指数计算长江中下游地区年雨涝日数空间分布及其变化趋势图(图 5), 雨涝日数总体呈现“南部多于北部”的分布特征, 与强降水空间分布接近。雨涝日数较少的地区位于苏皖北部以及湖北北部, 雨涝日数不足30 d, 而雨涝日数较多的地区主要位于江西东南部以及两湖地区, 天数超过60 d。从长江中下游地区年雨涝日数变化趋势可见, 变化趋势总体呈现“西北部减少、东南部增多”, 增多明显地区位于苏皖南部、江西和浙江大部, 部分地区超过10 d/10a, 而雨涝日数减少的地区在江苏北部、湖北北部、湖南西部等地。不同级别雨涝日数空间分布相似, 江西是长江中下游地区雨涝日数最多的省份, 中涝日数最大的地区在鄱阳湖附近。
图 5 长江中下游地区年雨涝日数空间分布及变化趋势
Figure 5. Spatial distribution and variation trend of annual flood-waterlogging days in the middle and lower reaches of the Yangtze River
长江中下游地区中涝以上日数的变化趋势呈现出以下变化特点：江苏北部、湖北中西部和湖南南部地区雨涝日数减少, 浙江、江西以及江苏南部、安徽南部和湖北东部地区日数增多(图 6), 表明长江中下游地区的降水空间格局差异进一步增大, 南部地区降水量多且有进一步增多的趋势, 而北部和西部地区降水量少但趋于旱化。这个结果与张强等[25]监测结果一致，即长江中下游地区年干旱日数西北部增多、东南部减少, 苏皖北部、湖北西北部、湖南西北部干旱日数明显增多, 而苏皖南部、江西和浙江大部干旱日数明显减少。
图 6 长江中下游地区中涝以上日数线性趋势变化空间分布
Figure 6. Spatial distribution of linear variation trend of days with moderate or above flood-waterlogging in the middle and lower reaches of the Yangtze River
雨涝指数和区域雨涝过程监测指标在长江中下游能准确、客观和定量地给出强降水引发雨涝灾害的发生、发展及其强度。但区域暴雨过程是一个非常复杂的科学问题, 引发降水的天气形势特点以及降水落区的地形地貌特征等都与暴雨洪涝灾害的影响有很大关系。中国南北气候差异大, 降水的时空分布也存在较大差异, 采用致灾降水阈值、雨涝指数和区域雨涝过程监测指标是否可以在其他地区推广, 还需要更多暴雨灾情、防灾减灾能力等信息开展降水事件监测和定量评价的检验和实践。
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本文在雨涝指数和降水强度计算中引入极端事件中持续时间和强度关系理论, 采用近5 d内的最大降水强度作为降水相当强度指标, 构建了雨涝指数和区域雨涝过程强度的算法, 分析了长江中下游地区的区域雨涝过程次数、强度以及雨涝趋势变化特征, 得到如下结论:
(1) 长江中下游地区1961—2019年发生区域雨涝过程334次, 年均发生不同程度的区域雨涝过程5~6次。持续5~9 d的区域雨涝过程占全部雨涝过程的2/3以上, 区域雨涝过程整体呈增加趋势, 21世纪以来区域雨涝过程的发生次数明显增多。
(2) 1961—2019年长江中下游地区共发生10次特强区域雨涝过程、23次强区域雨涝过程、104次较强区域雨涝过程, 其余为一般区域雨涝过程; 长江中下游地区区域雨涝强度并没有明显的趋势变化, 但区域雨涝过程强度波动变化加剧。
(3) 长江中下游地区年雨涝日数和变化总体趋势为：西北部减少、东南部增多, 苏皖南部、江西和浙江大部雨涝日数增多, 江苏北部、湖北北部、湖南西部等地雨涝日数减少。
(4) 雨涝趋势的时空变化使得长江中下游地区的旱涝差异进一步增大。空间上, 年降水量多的东南部地区有雨涝加重趋势, 年降水量少的北部和西部地区有干旱加重趋势。
Construction and application of a flood-waterlogging index in the middle and lower reaches of the Yangtze River
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摘要: 为客观识别区域暴雨洪涝过程、定量评估区域暴雨过程强度，基于极端事件中持续时间和强度关系理论，采用近5 d最大降水强度作为降水相当强度指标，构建雨涝指数和区域雨涝过程强度的算法，利用1961-2019年长江中下游地区逐日降水资料，分析长江中下游地区的区域雨涝过程次数、强度以及雨涝趋势变化特征。结果表明：① 1961-2019年长江中下游地区区域雨涝过程次数整体呈增加趋势，21世纪以来区域雨涝过程发生次数明显增多，持续5~9 d的区域雨涝过程占全部雨涝过程的2/3以上；②区域内雨涝日数总体呈现南多北少分布，雨涝日数变化趋势表现为西北部减少、东南部增多；③年降水量和雨涝趋势的时空变化使得长江中下游地区的旱涝差异进一步增大，降水多的东南部更涝，降水少的北部和西部愈加干旱。Abstract: In order to objectively identify the regional rainstorm and flood processes and quantitatively assess the intensity of regional rainstorm processes, based on the intensity-duration curve for extreme rainfall, the maximum precipitation intensity within 5 days is regarded as an index to define a flood-waterlogging event and the intensity of regional flood-waterlogging processes. Using the daily precipitation dataset at 502 meteorological stations in the middle and lower reaches of the Yangtze River from 1961 to 2019, the frequency, intensity and variation trend of the regional flood-waterlogging processes in the middle and lower reaches of the Yangtze River are analyzed. The results show that the frequency of the regional waterlogging processes in this region exhibits an increasing trend in recent 60 years. It is obvious that the regional flood-waterlogging processes occur more frequently in the last 20 years, and the proportion of the regional flood-waterlogging processes lasting for 5-9 days to all the waterlogging processes is two-thirds or above. The regional flood-waterlogging days display the spatial distribution of "more in the southern area and less in the northern area" and "decreasing in the northwestern area and increasing in the southeastern area". Moreover, the spatio-temporal variations of the annual precipitation and flood-waterlogging lead to a stronger difference of drought and flood between different areas in this region. The eastern area with more precipitation gets wetter, but the northern and western area with less precipitation gets drier.
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图 1 长江中下游地区气象站点分布
Figure 1. Distribution of meteorological stations in the middle and lower reaches of the Yangtze River
图 2 1961—2019年长江中下游地区历年雨涝过程次数
Figure 2. Number of flood-waterlogging processes in the middle and lower reaches of the Yangtze River from 1961 to 2019
图 3 1961—2019年长江中下游地区历次区域雨涝过程的强度演变
Figure 3. Intensity evolution of regional flood-waterlogging processes in the middle and lower reaches of the Yangtze River from 1961 to 2019
图 4 2016年6月11日至7月9日区域雨涝过程各等级雨涝站数和单日区域平均降水量逐日演变
Figure 4. Daily evolutions of number of waterlogging stations with different grades and regional average precipitation in the middle and lower reaches of the Yangtze River from June 11 to July 9, 2016
图 5 长江中下游地区年雨涝日数空间分布及变化趋势
Figure 5. Spatial distribution and variation trend of annual flood-waterlogging days in the middle and lower reaches of the Yangtze River
图 6 长江中下游地区中涝以上日数线性趋势变化空间分布
Figure 6. Spatial distribution of linear variation trend of days with moderate or above flood-waterlogging in the middle and lower reaches of the Yangtze River
表 1 雨涝指数等级划分表
Table 1. Classification of flood-waterlogging index IF
等级 雨涝程度 IF 1 无涝 0≤ IF＜0.5 2 轻涝 0.5≤ IF＜1.0 3 中涝 1.0≤ IF＜1.5 4 重涝 1.5≤ IF＜2.0 5 特涝 2.0≤ IF 
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表 2 湖北、湖南和江西雨涝指数与洪涝灾害受灾面积相关系数
Table 2. Correlation coefficients between flood-waterlogging index and disaster-affecting area in Hubei, Hunan and Jiangxi Province
Rd指标 湖北 湖南 江西 轻涝 中涝 重涝 轻涝 中涝 重涝 轻涝 中涝 重涝 日降水量 0.73 0.75 0.77 0.65 0.69 0.74 0.61 0.65 0.68 降水相当强度 0.72 0.77 0.81 0.66 0.72 0.76 0.61 0.71 0.76 注: 以上相关系数值均通过0.01的显著性水平检验。
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表 3 长江中下游地区综合强度指数前10位的区域雨涝过程
Table 3. Top 10 of regional flood-waterlogging processes in the middle and lower reaches of the Yangtze River according to the comprehensive intensity index
序号 起止时间 持续天数/d 区域雨涝过程强度 序号 起止时间 持续天数/d 区域雨涝过程强度 1 2016-06-11/07-09 29 3.29 6 1995-06-19/07-10 22 2.52 2 1994-06-07/06-21 15 2.83 7 1981-11-01/11-09 9 2.49 3 1999-06-21/07-05 15 2.81 8 1981-10-04/10-12 9 2.45 4 2011-06-04/06-23 20 2.69 9 1983-06-17/07-13 27 2.37 5 2014-06-17/07-01 15 2.55 10 2008-06-08/06-25 18 2.34
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