何玉秀，許有鵬，李子貽，王 強，陸 苗，高 斌

(南京大學地理與海洋科學學院，南京 210023)

隨著社會經(jīng)濟快速發(fā)展，我國城鎮(zhèn)化率從1949年的10.64%提高到2019年的60.60%，城鎮(zhèn)化進程的快速推進等人類活動與極端降水頻率和強度變化存在一定關聯(lián)[1-3]. 伴隨著快速城鎮(zhèn)化進程，極端降水事件頻發(fā)，洪澇災害問題日益凸顯，使城市社會經(jīng)濟和生態(tài)系統(tǒng)等方面的健康發(fā)展遭受脅迫[4]. 因此，探討城鎮(zhèn)化對極端降水的影響并定量評估其貢獻率已成為地理、水文、氣象等學科研究的熱點與難點問題.

針對城鎮(zhèn)化對極端降水事件的影響研究，國內(nèi)外學者開展了許多有益探索. 針對大型城市群地區(qū)城鎮(zhèn)化對極端降水的影響，國內(nèi)外學者通過對比分析城鄉(xiāng)站點極端降水變化情況，計算城鎮(zhèn)化對氣象指標的貢獻率來檢測城鎮(zhèn)化帶來的氣象水文效應[5-7]，發(fā)現(xiàn)高度城鎮(zhèn)化地區(qū)較周邊地區(qū)年極端降雨量和極端降水強度顯著增加，極端降水的區(qū)域性和局地性明顯[8-12]. 太湖流域是我國經(jīng)濟最為發(fā)達、城鎮(zhèn)化水平最高、發(fā)展最為迅速的地區(qū)之一，該地區(qū)的城鎮(zhèn)化對降雨的影響也得到了較大關注，相關研究主要通過多維度、多種手段進行分析. 研究結(jié)果表明，在時間尺度上，隨著城鎮(zhèn)化速度的加快，太湖流域多種極端降水指數(shù)均呈增加趨勢，表明城鎮(zhèn)化存在增雨效應[13-14]；在空間尺度上，太湖流域相關研究發(fā)現(xiàn)西部山地對于降水有強化作用，而流域東部平原降水受城鎮(zhèn)化影響更為明顯[15-17]，且城鎮(zhèn)化程度越高，降水越復雜[18].

目前已有的針對城鎮(zhèn)化對降雨的影響研究多局限于定性分析，而定量評估較少. 并且目前的研究方法也存在一定局限性. 首先，目前對不同程度城鎮(zhèn)化級別的界定并不明確，對城鎮(zhèn)化水平進行分類多采用近年來的土地利用和人口經(jīng)濟等數(shù)據(jù)，難以反映城鎮(zhèn)化過程中農(nóng)村站點向城市站點的轉(zhuǎn)變，容易夸大或低估城鎮(zhèn)化的影響. 采用時變數(shù)據(jù)對站點進行動態(tài)分類能更加精確地反映不同城鎮(zhèn)化水平對極端降水的貢獻. 其次，由于極端降水影響因素較為復雜，同時受到了地形、天氣系統(tǒng)等因素影響，目前尚難以定量厘清不同城鎮(zhèn)化水平對極端降水變化影響的貢獻率. 縮小研究區(qū)域范圍，鎖定相似的地形特征、環(huán)流季風類型，有助于識別城鎮(zhèn)化因素引起的局地極端氣候變化.

因此，本研究以地形起伏較小、暴雨洪澇頻發(fā)、高度城鎮(zhèn)化的太湖平原地區(qū)為例，基于平原區(qū)長時間序列實測降水資料，結(jié)合城鎮(zhèn)化下土地利用、人口、經(jīng)濟兩期數(shù)據(jù)識別動態(tài)城鎮(zhèn)化因素，定量揭示不同城鎮(zhèn)化背景下城鎮(zhèn)化對極端降水影響的貢獻率，研究結(jié)果將為太湖平原及類似快速城鎮(zhèn)化地區(qū)防洪減災提供一定科學參考.

1 研究區(qū)概況與數(shù)據(jù)來源

1.1 研究區(qū)概況

太湖流域位于中國東部長江下游三角洲地區(qū)，總面積達36895 km2，整個流域地形以平原為主(平原地區(qū)約占總面積的2/3). 氣候?qū)傧募靖邷囟嘤辍⒍緶睾蜕儆甑膩啛釒Ъ撅L氣候. 春夏之交常有“梅雨”天氣，全年60%的降雨量集中于5-9月，多年平均降雨量達1189 mm，冬季多偏北風，寒冷干燥. 依據(jù)流域地形地貌特點以及河網(wǎng)水系布局，整個流域被劃分為8個水利片區(qū).

為盡量平衡非城鎮(zhèn)化因素對極端降水產(chǎn)生的影響，從而對非城鎮(zhèn)化因素進行有效剝離，本文選取位于太湖平原地區(qū)的陽澄淀泖區(qū)、武澄錫虞區(qū)和杭嘉湖區(qū)3個水利片區(qū)進行研究(圖1). 太湖平原地區(qū)經(jīng)濟發(fā)達，人口密集，對暴雨洪水災害異常敏感，極端暴雨洪水事件的頻繁發(fā)生給區(qū)域居民生命財產(chǎn)安全帶來嚴重威脅[19-20]，在此開展城鎮(zhèn)化對極端降水的影響研究將對構(gòu)建區(qū)域洪澇風險防范體系有重要參考價值.

圖1 研究區(qū)域和雨量站點分布

1.2 數(shù)據(jù)來源

研究數(shù)據(jù)主要包括降雨數(shù)據(jù)、下墊面土地利用/覆被數(shù)據(jù)和社會經(jīng)濟數(shù)據(jù). 降雨數(shù)據(jù)為太湖平原地區(qū)40個雨量站點1976-2015年的逐日數(shù)據(jù)；土地利用/覆被數(shù)據(jù)包括1995和2015年兩期，空間分辨率為1 km；社會經(jīng)濟數(shù)據(jù)分別包括格點化的國內(nèi)生產(chǎn)總值(GDP)密度數(shù)據(jù)和人口密度數(shù)據(jù). 土地利用/覆被和社會經(jīng)濟數(shù)據(jù)均來源于中國科學院資源環(huán)境科學數(shù)據(jù)中心(http://www.resdc.cn/Default.aspx)，太湖平原地區(qū)典型城市(常州、無錫、蘇州、嘉興、湖州和杭州)的人口經(jīng)濟數(shù)據(jù)來源于各市統(tǒng)計年鑒.

1.3 研究方法

1.3.1 站點劃分 DBSCAN(density-based spatial clustering of applications with noise)[21]是一種非參數(shù)的基于密度的聚類方法，用參數(shù)鄰域半徑(Eps)和鄰域點數(shù)(MinPts)來描述鄰域樣本分布緊密程度. 其中，Eps描述了某一樣本的鄰域距離閾值，MinPts 表示Eps鄰域內(nèi)所包含的樣本個數(shù). MinPts的值一般取4，Eps則需依據(jù)樣本數(shù)據(jù)進行粗略的估計. DBSCAN的實現(xiàn)過程為：通過檢查數(shù)據(jù)集內(nèi)任一數(shù)據(jù)點Eps范圍內(nèi)所包含數(shù)據(jù)點個數(shù)來判斷是否建立數(shù)據(jù)簇，在該數(shù)據(jù)點Eps范圍內(nèi)的數(shù)據(jù)點個數(shù)不小于MinPts時建立數(shù)據(jù)簇，再搜索此數(shù)據(jù)簇密度可達的數(shù)據(jù)點進行合并，即從該點密度可達的所有數(shù)據(jù)點形成一個聚類，而不屬于任何簇的數(shù)據(jù)點標記為噪聲點. 根據(jù)研究數(shù)據(jù)屬性值的相似性聚類得到的分類結(jié)果更具層次性，能最大程度體現(xiàn)各類別之間的差異性. 本文利用DBSCAN聚類算法對各類站點的建設用地占比、人口密度和GDP密度數(shù)據(jù)進行聚類，從而得到不同的簇，不同的簇則代表不同城鎮(zhèn)化級別.

1.3.2 極端降水指數(shù)及其變化趨勢 依據(jù)太湖平原地區(qū)氣候特征，并考慮到資料序列長短以及時間連續(xù)性，統(tǒng)一選取各雨量站點1976-2015年的逐日降水數(shù)據(jù)開展分析. 本文選取了反映極端降水日數(shù)和極端降水量級的兩類極端降水指數(shù)，極端降水日數(shù)指標從日數(shù)上表征極端降水事件的頻率和持續(xù)時間，而極端降水量級指標表征極端降水事件的強度，具體信息如表1所示. 各極端降水指數(shù)均使用RClimDex算法[22]來計算. 非參數(shù)Mann-Kendall(M-K)統(tǒng)計檢驗和Sen’s斜率估計是氣候水文資料趨勢檢驗中常用的方法，用來檢驗降水的長期變化趨勢(上升或者下降趨勢). 并且M-K檢驗不需要時間序列存在正態(tài)性或者線性關系[23-25]，具有較強的適用性. 本文采用非參數(shù)M-K檢驗法和Sen’s斜率等方法，分析太湖平原地區(qū)1976-2015年極端降水指數(shù)的時空變化趨勢.

表1 極端降水指數(shù)定義

1.3.3 城鎮(zhèn)化影響貢獻率 城鎮(zhèn)化對極端降水的影響主要是由不同城鎮(zhèn)化水平站點所處環(huán)境差異引起的. 數(shù)據(jù)序列差異的計算公式為[7]：

ΔDji=Dj-Di,j=2,3,i=1,2,i

(1)

式中，Dj表示j級別城鎮(zhèn)化水平站點的極端降水數(shù)據(jù)系列，Di表示比j級別低的i級別城鎮(zhèn)化水平站點極端降水數(shù)據(jù)系列(1、2、3分別表示農(nóng)村站、城郊站和城市站). 通過計算不同數(shù)據(jù)序列差異，有助于剔除其存在的共同變異性，但保留了不同城鎮(zhèn)化級別站點數(shù)據(jù)序列間存在的真實差異. 城鎮(zhèn)化效應則通過不同城鎮(zhèn)化水平站點數(shù)據(jù)序列差異的變化趨勢bji來表示，bji代表ΔDji的Sen’s斜率.bji>0表示城鎮(zhèn)化對極端降水事件產(chǎn)生正效應；bji= 0表示城鎮(zhèn)化對極端降水事件無影響；bji<0表示城鎮(zhèn)化對極端降水事件產(chǎn)生負效應. 城鎮(zhèn)化影響貢獻率R定義為城鎮(zhèn)化效應bji與變化率bj(j級別站點極端降水Sen’s斜率)絕對值之比[6]：

(2)

式中，R31、R21分別表示城市站和城郊站城鎮(zhèn)化對農(nóng)村站極端降水影響貢獻率. 一般來說，Rji的值為<1.Rji=±100% 表示極端降水事件的變化完全是由城鎮(zhèn)化引起的；Rji>100%或Rji<-100%則表示存在未知的人文或自然因素(如氣候變化等)對極端降水產(chǎn)生的影響，這種情況認為Rji=±100%.

2 研究結(jié)果

2.1 不同城鎮(zhèn)化級別站點劃分結(jié)果

太湖平原地區(qū)地形差異小，但區(qū)內(nèi)城鎮(zhèn)化率變化較快，前期研究表明該區(qū)域極端暴雨頻率和強度有增加趨勢，對區(qū)域洪澇災害產(chǎn)生了較大影響，且其中城鎮(zhèn)化因素作用明顯. 因此有必要按不同時間尺度對站點城鎮(zhèn)化級別進行動態(tài)劃分，繼而進一步探討城鎮(zhèn)化對極端降水的影響程度及其貢獻率. 圖2顯示了研究區(qū)內(nèi)3個水利片區(qū)中的典型城市1976-2015年逐年人口城鎮(zhèn)化率和GDP變化情況. 自1996年開始，太湖平原地區(qū)經(jīng)濟逐步轉(zhuǎn)入快速平穩(wěn)發(fā)展階段. 1976-1995年人口城鎮(zhèn)化率增長速率約為0.57；1996年以后，隨著城市社會經(jīng)濟快速發(fā)展，該區(qū)域非農(nóng)業(yè)人口比重不斷上升，1996-2015年人口城鎮(zhèn)化率增長速率增至1.64. 從GDP來看，前一時期GDP增速為142.44億元/a，后一時期增速達2196.8億元/a，后一時期GDP增速約為前一時期的15.4倍，兩個時期GDP增速差異顯著. 且該區(qū)域人口城鎮(zhèn)化率和GDP前后兩個時期數(shù)據(jù)的均值差異均達0.01顯著性水平. 基于此，本文以1996年為分界點，1976-1995年和1996-2015年分別代表太湖平原地區(qū)城鎮(zhèn)化發(fā)展起步期和城鎮(zhèn)化發(fā)展快速期.

圖2 1976-2015年太湖平原典型城市人口城鎮(zhèn)化率(a)和GDP(b)情況(實線表示實際值，虛線表示線性趨勢)

為研究不同程度城鎮(zhèn)化對極端降水的影響，首先，基于5 km緩沖區(qū)(半徑)[7]，分別計算緩沖區(qū)內(nèi)建設用地百分比、人口密度均值、GDP密度均值來表征不同時期該雨量站點的城鎮(zhèn)化程度；再利用DBSCAN聚類算法依據(jù)建設用地占比將40個站點分為城市站、城郊站和農(nóng)村站，結(jié)果如圖3所示. 在城鎮(zhèn)化發(fā)展起步期，人口城鎮(zhèn)化率較低，經(jīng)濟增速較緩，此階段高度發(fā)達的城市站點較少，城市站點僅蘇州、無錫、常州3個站點，城郊站點有11個，其余26個站點均為農(nóng)村站點. 到了城鎮(zhèn)化發(fā)展快速期，各地飛速發(fā)展，此時被劃分為城市站的站點增加到7個，城郊站點增加至23個，農(nóng)村站點減少至10個.

圖3 不同時期不同城鎮(zhèn)化級別站點的空間分布

2.2 極端降水指數(shù)變化特征

本文從不同時空維度分析了各城鎮(zhèn)化級別站點極端降水指數(shù)變化特征. 從城鎮(zhèn)化發(fā)展起步期和快速期對比來看(圖4)，除連續(xù)無雨日數(shù)(CDD)外，城鎮(zhèn)化發(fā)展快速期各級別站點極端降水指數(shù)均值基本高于起步期，即極端降水閾值有所增大. 從城鎮(zhèn)化程度對比分析來看，對于表征極端降水日數(shù)的指標和年總降水量，在起步期與快速期，總體都呈現(xiàn)出農(nóng)村站大于城市站和郊區(qū)站的態(tài)勢；對于其他表征極端降水量級的指標，則是在起步期城市站較大，而快速期城郊站較大.

圖4 不同時期各級別站點極端降水指數(shù)均值

圖5反映了太湖平原地區(qū)1976-2015年極端降水指數(shù)的變化趨勢及其空間差異. 從結(jié)果來看，對于連續(xù)有雨日數(shù)(CWD)，在平原各地均無明顯變化趨勢；各站點CDD則普遍呈減少趨勢，且顯著減少的站點主要分布在南北兩側(cè). 表明連續(xù)性的干旱在減少，而連續(xù)性的降水無大變化. 總的來說，太湖平原與干燥相關的極端事件持續(xù)時間有所縮短，南北兩側(cè)地區(qū)尤其明顯. 其次，對于其他極端降水日數(shù)指標，有雨日數(shù)(R1 mm)傾向于在研究區(qū)北部和中部呈增加趨勢，在南部則呈減少趨勢；部分位于北部站點的強降水日數(shù)(R10 mm)呈顯著增加趨勢；非常強降水日數(shù)(R20 mm)則總體呈現(xiàn)不顯著增加趨勢. 總體來看，太湖平原地區(qū)極端降水事件的頻率微弱加強，其中強降雨日數(shù)最為明顯. 對于極端降水量級指標(圖5f～k)，強降水量(R95p)、極端強降水量(R99p)、1日最大降水量(Rx1day)、5日最大降水量(Rx5day)、年總降水量(PRCPTOT)、降水強度(SDII)整體呈增加趨勢，且呈顯著增加的站點多位于北部和東南部地區(qū). 研究結(jié)果表明，無論是從不同時期極端降水均值變化，還是從極端降水時空變化來看，在不同城鎮(zhèn)化時期以及不同空間格局上極端降水的變化特征有一定差異. 隨著城鎮(zhèn)化發(fā)展，太湖平原極端降水事件總體呈現(xiàn)一定上升趨勢，具體表現(xiàn)在極端降水頻率和強度的增加，而連續(xù)無雨日數(shù)的減少，結(jié)合不同城鎮(zhèn)化程度地區(qū)對比分析來看，城鎮(zhèn)化對極端降水演變趨勢發(fā)揮一定作用.

圖5 1976-2015年極端降水指數(shù)的變化趨勢

2.3 城鎮(zhèn)化效應分析

基于太湖平原極端降水指數(shù)時空差異，進一步對各級別站點極端降水指數(shù)變化趨勢進行分析并定量評估了城鎮(zhèn)化對其影響貢獻率，結(jié)果如圖6所示. 其中城市站數(shù)據(jù)由1976-1995年和1996-2015年兩部分城市站數(shù)據(jù)組成，城郊站和農(nóng)村站亦是如此. 首先對表征極端降水日數(shù)的指標，除CDD外，各級別站點都呈上升趨勢；且城市站變化速率大于農(nóng)村站，但城郊站變化速率與城市站和農(nóng)村站關系不明確. 城鎮(zhèn)化效應在城市地區(qū)多表現(xiàn)為增強作用，城鎮(zhèn)化貢獻率達11%以上，說明近年來城市地區(qū)極端降水頻率和連續(xù)性降水的顯著增加有10%以上是由城鎮(zhèn)化進程的不斷推進(城鎮(zhèn)人口比例穩(wěn)步上升、城市規(guī)模持續(xù)擴張、城市污染排放增多等)造成的，并且城鎮(zhèn)化進一步減少了連續(xù)無雨日數(shù)的持續(xù)時間；在城郊站則多表現(xiàn)為抑制作用，且對各指數(shù)的抑制程度差異較大，由此可知城鎮(zhèn)化級別不同，對極端降水頻率和持續(xù)時間可能產(chǎn)生截然不同的效應. 其次對極端降水量級指標而言，總體呈上升趨勢，城市站、城郊站和農(nóng)村站變化速率之間有明顯差異，具體表現(xiàn)為城市站和城郊站變化速率均大于農(nóng)村站. 結(jié)果表明，城市站和城郊站城鎮(zhèn)化都傾向于對極端降水量級指標產(chǎn)生促進作用，且正向貢獻率都在17%以上.

圖6 不同級別站點極端降水指數(shù)Sen’s斜率和極端降水受城鎮(zhèn)化影響貢獻率(下標1、2、3分別代表農(nóng)村站、城郊站和城市站，bji代表城鎮(zhèn)化效應，Rji代表城鎮(zhèn)化影響貢獻率)

城鎮(zhèn)化對極端降水的影響從城郊地區(qū)對比來看，城市地區(qū)城鎮(zhèn)化促進作用更明顯. 城郊地區(qū)城鎮(zhèn)化影響則表現(xiàn)得更為復雜，其中對CWD、R1 mm、R20 mm的弱化程度達60%以上，值得注意的是其對PRCPTOT也有微弱抑制作用，而對其他極端降水量級指標強化程度在20%左右，但強化程度不及城市站城鎮(zhèn)化效應. 城市地區(qū)城鎮(zhèn)化對R1 mm和R10 mm的促進作用比對R20 mm要更為強勢，同時進一步增加極端降水量，容易導致城市地區(qū)降水更為頻繁，小雨大災隱患增大. 而城郊地區(qū)城鎮(zhèn)化抑制極端降水日數(shù)，減緩極端降水日數(shù)的增速，卻對極端降水量產(chǎn)生明顯促進作用，致使城郊地區(qū)降水更加集中，洪澇風險增大.

3 結(jié)論與討論

3.1 城鎮(zhèn)化發(fā)展對極端降水影響特征

季風環(huán)流等氣象要素、地形要素、人類活動都對極端降水產(chǎn)生不同程度的影響. 隨著城鎮(zhèn)化的迅猛推進，人類活動領域不斷擴大、強度與日俱增，逐漸改變著城市的降水結(jié)構(gòu)[26]. 整個太湖平原地區(qū)，地形地勢相似，處于同一天氣模式控制下，受相同的環(huán)流因子影響[27]，城鎮(zhèn)化發(fā)展對其區(qū)域下墊面和局地氣候產(chǎn)生了深遠影響[28]. 城鎮(zhèn)化主要通過改變土地覆被和增加人為熱排放調(diào)節(jié)陸氣相互作用機制，從而對區(qū)域水文產(chǎn)生影響[2,29].

城鎮(zhèn)化對區(qū)域尺度極端降水產(chǎn)生的劇烈影響與城鎮(zhèn)化過程中土地利用類型的大幅轉(zhuǎn)變密切相關[30]. 2000-2010年長三角地區(qū)城鎮(zhèn)用地迅速擴張，此階段擴張速率達298.19 km2/a[31]. 太湖平原地區(qū)城鎮(zhèn)用地的擴張以蘇州、無錫、常州等中心城市的集聚為主導作用[32]，一方面不透水面代替大量綠色植被，深化城市下墊面與自然下墊面的熱力學屬性差異，加劇了地表溫度異常的變化，同時城市熱島效應促進對流，增強大氣不穩(wěn)定度；另一方面城市建筑密集度激增，加強城市冠層粗糙度，從動力學條件對城市降水系統(tǒng)產(chǎn)生影響，均導致強降水事件多發(fā)生于城市和城郊地區(qū)[33-35]. 但研究區(qū)域、時段、范圍、數(shù)據(jù)資料來源的差異使城鎮(zhèn)化效應呈現(xiàn)多元化狀態(tài)[8,36-38]，上述差異反映了下墊面、氣候態(tài)、海陸因素等的不同，表明城鎮(zhèn)化對極端降水的影響是與其他因素相疊加而生效的. 城鎮(zhèn)化效應在與不同強度其他因素的堆疊下對城區(qū)極端降水呈現(xiàn)出不同程度的驅(qū)動或抑制作用. 如就整個京津唐地區(qū)而言[7]，城鎮(zhèn)化對極端降水的作用并不顯著，而單就北京而言[10,36]，城鎮(zhèn)化對極端降水頻次和強度產(chǎn)生較大影響. 本研究通過長序列實測降雨資料得出太湖平原地區(qū)不同程度的城鎮(zhèn)化都對極端降水強度產(chǎn)生一定正向促進作用，城市站和城郊站城鎮(zhèn)化對極端降水的貢獻率分別達40%和30%左右，這一結(jié)果與長三角和珠三角相關研究結(jié)論較為吻合[8,11]. 另外城市居民生產(chǎn)生活排放大量的污染物凝結(jié)核，凝結(jié)核在大氣中形成氣溶膠，從物理和化學兩方面對城市降水產(chǎn)生不確定影響. 如Lin等[38]的研究得出長三角地區(qū)城鎮(zhèn)化傾向于對極端降水產(chǎn)生抑制作用. 在本研究則體現(xiàn)為城郊地區(qū)城鎮(zhèn)化對極端降水日數(shù)有不同程度的弱化作用.

上述分析可看出，在精細區(qū)分不同城鎮(zhèn)化背景后，太湖平原地區(qū)城鎮(zhèn)化效應對極端降水強度產(chǎn)生的顯著促進作用與大型城市群地區(qū)較為一致，且城鎮(zhèn)化水平越高，城鎮(zhèn)化效應產(chǎn)生的促進作用越明顯. 城鎮(zhèn)化發(fā)展歷程中有多種因素共同作用于極端降水，其具體作用機制因不同下墊面特征而存在一定差異，還需深入了解. 本文僅從城鄉(xiāng)站點極端降水序列差異入手研究城鎮(zhèn)化效應，對區(qū)域內(nèi)部土地利用類型轉(zhuǎn)變、建筑群分布、工業(yè)污染物排放等影響因子的城鎮(zhèn)化效應未區(qū)分開來討論，各因子貢獻率的精細化評估值得進一步探索.

3.2 結(jié)論

針對城鎮(zhèn)化背景下極端降水事件頻發(fā)及其引發(fā)的洪澇災害日益突出等問題，本研究以我國經(jīng)濟最為發(fā)達但遭受洪澇災害較為嚴重的太湖平原地區(qū)為例，分析了不同城鎮(zhèn)化程度地區(qū)極端降水的時空變化特征，定量分析了城鎮(zhèn)化對極端降水的貢獻率. 得到以下主要結(jié)論：

1)從不同時期各類站點均值變化來看：極端降水量級指標(R95p、R99p、Rx1day、Rx5day、SDII等)在高城鎮(zhèn)化級別站點均值更大，但極端降雨日數(shù)指標(CWD、R1 mm、R10 mm、R20 mm等)規(guī)律相反；同時，各極端降水指數(shù)在城鎮(zhèn)化發(fā)展快速期較起步期有所增大.

2)從時空變化趨勢來看：對表征極端降水量級的指標，絕大部分站點都呈增加趨勢，且呈顯著增加趨勢站點多集中在平原北部和東南部較高城鎮(zhèn)化水平地區(qū)；極端降水日數(shù)指標CWD無變化趨勢，連續(xù)無雨日數(shù)CDD則在大多數(shù)站點呈顯著下降趨勢，R1 mm、 R10 mm和R20 mm總體呈上升趨勢.

3)從城鎮(zhèn)化對極端降水影響貢獻率來看：城市站和城郊站城鎮(zhèn)化對極端降水量級指標(R95p、R99p、Rx1day、Rx5day、PRCPTOT、SDII)總體表現(xiàn)為增強作用，其中城市站城鎮(zhèn)化效應更加突出，正向城鎮(zhèn)化貢獻率在11%以上，最高可達53%；城鎮(zhèn)化進一步弱化連續(xù)無雨日數(shù)的持續(xù)時間，而對連續(xù)有雨日數(shù)的持續(xù)時間以及極端降水頻率則是在城市站體現(xiàn)為促進作用，而在城郊站體現(xiàn)為不同程度的抑制作用.

綜上，研究結(jié)果表明，城鎮(zhèn)化導致城市地區(qū)極端降水變化比農(nóng)村地區(qū)更劇烈，且其對極端降水強度的強化作用更為顯著，而對城郊地區(qū)極端降水頻率產(chǎn)生較強抑制作用. 城鎮(zhèn)化致使太湖平原地區(qū)城市降雨量增多，城郊地區(qū)降水更加集中，洪澇風險增大.