袁微，郭春輝，陳明麗，譚丹鳳

（肇慶市氣象局，廣東肇慶 526040）

在全球氣候變暖的背景下，多數(shù)地區(qū)極端強降雨事件發(fā)生頻率有所增加［1－4］，由強降雨引發(fā)的暴雨及洪澇等自然災害給當?shù)厣a和生活帶來很大的影響。面對范圍廣、頻率高的強降雨引發(fā)的災害風險，依靠國家財政的救災基金和社會各界的捐贈畢竟不是長久之計。廣東省人民政府從2014年開始探索建立巨災保險制度，以政府作為投保人和被保險人，以觸發(fā)巨災的參數(shù)如連續(xù)降雨量、臺風等級等作為支付賠償?shù)囊罁?jù)，在這些參數(shù)達到一定閾值時，保險公司無需進行查勘定損即可向政府支付相應的賠付金額。根據(jù)肇慶本地自然災害的特點，最終選擇強降雨作為巨災保險災害種類。如何快速、準確計算出強降雨發(fā)生時段的累計雨量顯得尤為重要。

目前，國內專門針對累計雨量計算方法的研究較少，蔡錦輝等［5］研究自動站降雨數(shù)據(jù)質量控制的GIS分析方法；黃成南等［6］研究廣東災害天氣歷史個例庫系統(tǒng)均涉及到累計雨量的統(tǒng)計時，均采用的傳統(tǒng)小時累計法；郭麗霞［7］研究了一日的累計雨量的計算方法，通過時段雨量與日雨量的區(qū)別，優(yōu)化了SQL查詢語句并開發(fā)了實時雨量查詢軟件；甄廷忠等［8］發(fā)現(xiàn)小時統(tǒng)計法不能正確反映天氣狀況后開發(fā)了自動氣象站滑動1 h累積雨量報警軟件。以上研究均未考慮在強降雨的背景下自動站數(shù)據(jù)缺失的問題。而在實際工作中發(fā)現(xiàn)在強降雨的背景下，自動站雨量數(shù)據(jù)缺失的情況時有發(fā)生，特別是暴雨、臺風等惡劣天氣發(fā)生時，數(shù)據(jù)丟失尤為嚴重。使用傳統(tǒng)小時統(tǒng)計法會導致雨量統(tǒng)計值比真實值偏低，直接影響了巨災保險的賠付金額問題。本研究充分利用自動站本身數(shù)據(jù)特點，提出Day-Hour的雨量統(tǒng)計方法，經過試驗證明該方法能在一定程度上改善傳統(tǒng)小時統(tǒng)計法帶來的不足，其統(tǒng)計結果不低于小時統(tǒng)計法，雨量增加量較為可觀，為政府獲取更多的保險賠償，用于防災減災救災提供了可能。

1 資料與方法

1.1 自動站地理分布及數(shù)據(jù)結構

依據(jù)肇慶市巨災指數(shù)保險方案，共選取了肇慶市7個縣（市、區(qū)）共130個自動站作為研究對象。自動站所采集的雨量數(shù)據(jù)種類主要分為5 min、1 h以及24 h雨量數(shù)據(jù)等，其數(shù)據(jù)結構如表1所示，時間均為北京時。

表1 自動站雨量數(shù)據(jù)結構

1.2 資料

本研究以肇慶市參與巨災保險氣象指數(shù)［9］計算的130個自動站的3 d累計雨量數(shù)據(jù)（20：00—20：00）作為研究對象。雨量數(shù)據(jù)均來自于廣東省氣象局業(yè)務網IDEA數(shù)據(jù)共享平臺，選取2018—2020年已觸發(fā)過巨災保險賠付的9次天氣過程觀測數(shù)據(jù)為例。

1.3 三天累計雨量統(tǒng)計方法

1）小時統(tǒng)計法。

自動站能記錄分鐘降水、小時降水及逐日降水等數(shù)據(jù)。3 d累計雨量常規(guī)統(tǒng)計方法是小時統(tǒng)計法，即將時段內的所有整點小時雨量數(shù)據(jù)進行累加，累加結果即為3 d的累計雨量。

2）Hour-min統(tǒng)計法。

小時統(tǒng)計法操作簡單，在整點數(shù)據(jù)沒有發(fā)生缺失的情況適用，反之在整點數(shù)據(jù)缺失的情況下，其計算結果小于真實值。Hour-min統(tǒng)計法是結合1 h雨量數(shù)據(jù)與5 min雨量數(shù)據(jù)（1 h內累計）進行綜合計算。首先統(tǒng)計每個站點整點數(shù)據(jù)的個數(shù)N，如果N＝72個，將72個雨量數(shù)據(jù)繼續(xù)累加求和；如果個數(shù)N＜72個，將現(xiàn)有的整點雨量數(shù)據(jù)累加求和，并找到所有沒有整點數(shù)據(jù)的時間節(jié)點，將過去1 h內最接近該時間節(jié)點的5 min雨量數(shù)據(jù)作為該時間節(jié)點值，如10：00數(shù)據(jù)缺失，則查詢09：55雨量數(shù)據(jù)是否有值，有值則用09：55雨量值代替10：00整雨量值，若09：55無值，則繼續(xù)查詢09：50雨量值，若仍無數(shù)據(jù)一直查詢至09：05，如1 h內均無數(shù)據(jù)，則10：00整雨量值用0替代。

3）Day-Hour統(tǒng)計法。

在Hour-min統(tǒng)計法的基礎上提出Day-Hour統(tǒng)計法。此方法是在上述方法基礎上增加24 h雨量dayrf值（08：00—08：00）進行綜合計算。首先將3 d（M日20：00—（M＋3）日20：00，M為具體日期）時間進行拆解成4個時間段（如表2所示），然后求解對應時段的累計雨量。如第1個時間段M日20：00—（M＋1）日08：00的累計雨量為（M＋1）日08：00對應的累計雨量dayrf值減去M日20：00對應的累計雨量dayrf值，其他時段以此類推，累計雨量結果如表2所示。如參與計算的值為空，則對應時段采用Hour-min統(tǒng)計法計算累計雨量。

表2 三天雨量拆分時段1）

2 結果與分析

2.1 臺風“艾云尼”降水過程雨量統(tǒng)計

選取2018年6月臺風“艾云尼”的降水過程，統(tǒng)計可知，3 d累計降水最大時間段統(tǒng)計為2018年6月5日20：00—8日20：00。將這一時段拆成4個時間段，分別是（1）5日20：00—6日08：00、（2）6日08：00—7日08：00、（3）7日08：00—8日08：00、（4）8日08：00—8日20：00，然后對每個時段的雨量分別統(tǒng)計，最后進行累加。分別使用小時統(tǒng)計法和Day-Hour統(tǒng)計法進行雨量統(tǒng)計。該次過程參與統(tǒng)計的共130個自動站，由于通信等故障造成小時整點數(shù)據(jù)不全的共40個自動站，占總站數(shù)的30.7%。分析發(fā)現(xiàn)，使用Day-Hour統(tǒng)計法統(tǒng)計的結果不小于小時統(tǒng)計法統(tǒng)計的結果，排除問題站點G8251外，共有8個站點2種方法統(tǒng)計結果一致，剩余31個站點均是Day-Hour統(tǒng)計法大于小時統(tǒng)計法，最大差值為G8152站點55.6 mm，結果如圖1所示。使用Day-Hour統(tǒng)計法后累計增加了447.6 mm的雨量，說明用Day-Hour統(tǒng)計法較小時統(tǒng)計法能更好的反映實際降水量。

圖1 小時法和Day-Hour法雨量統(tǒng)計結果

2.2 9次觸發(fā)巨災保險時段雨量統(tǒng)計分析

為了進一步分析兩種雨量統(tǒng)計方法在實際使用中的差別，分析了2018—2020年共觸發(fā)巨災保險的9個災害時段數(shù)據(jù)，結果如表3所示，為使數(shù)據(jù)更具對比性，在表3的最后一行增加了未發(fā)生巨災保險的時段2019年9月7—10日。從表3可以看到，1到9個過程都出現(xiàn)不同程度的缺測現(xiàn)象，缺測最少14個，最多130個自動站全部出現(xiàn)不同程度的缺測，說明在強天氣背景下，自動站出現(xiàn)丟數(shù)據(jù)的情況較為嚴重，特別是與非強天氣背景下進行對比（序號10）結果更為明顯。通過Day-Hour法統(tǒng)計后雨量累計增加最多的是597.9 mm，也是缺測站數(shù)最多的一次；具體到某個自動站雨量增加最大的91.2 mm，最小是0.1 mm。通過以上10次樣例分析可以得到，使用Day-Hour統(tǒng)計法后累計雨量均有不同程度的增加，有效解決小時統(tǒng)計法的不足，使雨量統(tǒng)計更接近真實值，為獲取更多的保險賠償提供可能。統(tǒng)計法，統(tǒng)計的雨量值也更接近真實值，有利于政府獲取更合理的保險賠償用于防災減災救災。

表3 小時統(tǒng)計法和Day-Hour統(tǒng)計法雨量統(tǒng)計1）

3 結論

通過Day-Hour統(tǒng)計法和傳統(tǒng)的小時統(tǒng)計法分別對肇慶過去3年發(fā)生巨災保險的災害時段的雨量進行統(tǒng)計分析，依據(jù)結果得到以下結論：

1）在巨災保險發(fā)生時段內，選取的自動站普遍出現(xiàn)缺測現(xiàn)象，缺測率最低為10.7%，最高為100%，缺測會使雨量統(tǒng)計結果偏低。加強對自動站的維護或者在缺測嚴重的站點附近增加新的自動站是有效的解決辦法。

（2）傳統(tǒng)小時雨量統(tǒng)計法簡單容易理解，使用率較高，但在強天氣時統(tǒng)計效果較差，統(tǒng)計結果與真實雨量存在不同程度的偏差。

（3）Day-Hour統(tǒng)計法能在一定程度上改善小時統(tǒng)計法帶來的不足，其統(tǒng)計結果不低于小時