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        近40年甘肅地區(qū)小時強降水時空分布特征分析

        2022-08-17 09:01:20新,宋媛,崔
        甘肅科技 2022年7期
        關鍵詞:特征

        鄭 新,宋 媛,崔 宇

        (1.蘭州氣象局,甘肅 蘭州 730020;2.甘肅省氣象局,甘肅 蘭州 730000)

        1 引言

        1 h內大量級的降水很容易造成山體滑坡、泥石流等重大地質災害。目前,氣象上通用將1 h降水量≥20 mm作為短時強降水的量級標準。近些年,許多學者對不同地區(qū)的小時強降水特征進行了分析研究,蘇錦蘭等[1]基于云南全省小時降水,對全年范圍內的降水總體特征、降水日變化、降水事件貢獻、極端降水分布的區(qū)域差異做了詳細分析,獲得了云南地區(qū)小時降水特性及空間差異;楊春等[2]從降水比率、強降水占比、強降水頻次、強降水事件、極大強降水及極端強降水閾值等方面分析了重慶小時降水的時空分布特征。甘肅特殊的地形導致其暴雨具有明顯的對流性特征,因此,研究小時降水的時空分布特征,把握其發(fā)生規(guī)律,有利于甘肅暴雨、短強等災害性天氣預報準確率的提高,對甘肅防災減災工作的開展具有重要意義。

        本研究利用1981—2020年甘肅省國家站4—9月小時降水資料對小時強降水頻次、強度和極值的時空分布特征進行了全面的分析,以期進一步認識甘肅地區(qū)小時時間尺度降水及強降水的規(guī)律。

        2 小時強降水對總降水的貢獻率

        圍繞甘肅地區(qū)1981—2020年4—9月小時強降水的降水量和降水頻次對總降水量和降水頻次貢獻率進行分析,結果表明:降水量貢獻率(圖1a)和降水頻次貢獻率(圖1b)在空間分布上基本一致,降水頻次貢獻率不到0.3%,但是降水量的貢獻大值區(qū)接近7.0%,說明小時強降水出現的頻次雖然不高,但是降水強度大,對總降水的貢獻較大。小時強降水在隴南地區(qū)東南部、隴東、甘南高原及甘岷山區(qū)最容易出現,降水量貢獻率達3%以上,其次是隴中地區(qū),最小為河西地區(qū),降水量貢獻率不足0.5%。造成隴南和隴東地區(qū)小時強降水的降水量和降水頻次對總降水量和降水頻次貢獻率較大的原因主要是這些地區(qū)多為河谷地區(qū),地勢也是西北高東南低,有利于暖濕氣流向西北推進,同時該地區(qū)河谷為喇叭口地形,使氣流輻合上升得以加強,容易形成小時強降水[3-4]。太子山地區(qū)貢獻率高的主要原因是地形落差很大,水汽在該處被抬升[5]。而甘南高原雖然地形落差大,但是由于海拔較高,不容易產生強對流天氣,所以貢獻率相對較小。

        圖1 甘肅省1981—2020年小時強降水降水量(a)和降水頻次(b)對總降水量和降水頻次貢獻率(單位:%)

        3 小時強降水的空間分布特征

        3.1 年累計小時強降水極值及頻次的空間分布特征

        從年累計小時降水極值(圖2a)來看,整體分布呈現一高一低的分布特征,隴中及以南地區(qū)為高值區(qū),隴中以西地區(qū)為低值區(qū),40 mm/h以上的降水極值均出現在強降水頻次高值區(qū)。從平均降水頻次(圖2b)來看,整體分布呈現一高一低(河東高河西低)的分布特征,主要存在3個高頻次中心,分別為甘岷山區(qū)、隴南地區(qū)東南部及隴東地區(qū)北部。年累計小時強降水極值及頻次的空間分布特征與年降水的空間分布基本一致,其原因也類似。

        圖2 甘肅省1981—2020年小時降水極值(a)及小時強降水頻次(b)分布

        3.2 不同月份的小時強降水極值及頻次的空間分布特征

        不同月份的小時強降水極值及頻次的空間分布表明(圖3),小時強降水頻次主要出現在7—8月,尤其是甘南高原、甘岷山區(qū)、隴南東南部及隴東地區(qū)。4月、9月小時強降水頻次全省基本未發(fā)生,僅在隴南個別地區(qū)發(fā)生。5月小時強降水逐漸增多,6月強降水主要出現在隴南地區(qū)東南部至隴東地區(qū)東北部一帶。從小時降水最大雨強來看,7—8月最大雨強最強,主要出現在甘南高原、甘岷山區(qū)、隴南東南部及隴東地區(qū)。其次是6月,主要出現在隴南地區(qū)及隴東地區(qū)南部和甘岷山區(qū),4月和9月僅在隴南零星地區(qū)出現20 mm/h強降水,主要原因為7—8月受東亞夏季風影響,河東地區(qū)水汽較為充沛,伊朗高原、蒙古低壓等影響北方冷空氣活動頻繁,容易在河東地區(qū)發(fā)生對流,同時受地形影響,在甘南高原、甘岷山區(qū)、隴南東南部及隴東地區(qū)容易形成小時強降水高值區(qū)[6]。

        圖3 甘肅省1981—2020年4—9月逐月小時降水極值(a,c,e,g,i,k)及小時強降水頻次(b,d,f,h,j,l)分布

        3.3 不同時次小時強降水極值及頻次的空間分布特征

        從小時強降水出現頻次和最大雨強的空間分布的日變化來看,17~24時為強降水出現的活躍期,超過30%的區(qū)域均出現過強降水,最強時次為20時,超過18%的站點出現20 mm/h以上的強降水。08時為強降水不活躍期,僅不足3%的站點出現強降水。小時強降水出現頻次的空間分布差異較大,17~18時在甘南高原容易出現分散性強降水,19~21時在太子山及甘岷山區(qū)容易出現強降水,20~24時在隴東地區(qū)中部容易出現強降水,21~04時在隴南地區(qū)東南部容易出現強降水。

        4 小時強降水的時間分布特征

        4.1 小時強降水極值及頻次的年變化特征

        對甘肅省1981—2020年不同小時降水極值及區(qū)域小時強降水頻次年變化進行分析,結果表明:小時降水極值年際波動變化并不顯著,小時強降水頻次在近10年有增加趨勢,尤其在2013年以后明顯增多,見圖4。

        圖4 甘肅省1981—2020年不同區(qū)域小時降水極值(a)及小時強降水頻次(b)年變化

        4.2 小時強降水極值及頻次的月變化特征

        從甘肅省1981—2020年4—9月不同區(qū)域(河西、隴中、隴南、隴東及甘南高原地區(qū))小時強降水頻次及小時降水極值月變化來看,小時最大雨強呈單峰型(圖5a),在7—8月出現極端強降水概率最大。7月隴中地區(qū)與隴東地區(qū)極端雨強相差不大,8月極端強降水主要出現在隴南地區(qū)。河西地區(qū)最小,未出現40 mm以上的極端雨強。從強降水頻次來看(圖5b),強降水主要集中在7—8月,呈單峰型分布,甘南地區(qū)峰值主要出現在7月,其余地區(qū)峰值出現在8月,整體上來說,隴東地區(qū)全年強降水頻次最高,其次為隴南地區(qū)。

        圖5 甘肅省1981—2020年4—9月不同區(qū)域小時降水極值(a)及小時強降水頻次(b)月變化

        4.3 小時強降水極值及頻次的日變化特征

        對甘肅省1981—2020年4—9月不同區(qū)域小時強降水頻次及小時降水極值日變化特征進行分析。首先,從小時最大雨強來看(圖6a),極端降水呈多峰分布,峰值多出現在午后至夜間,在凌晨至上午時段出現強降水的頻次較少,但小時最大雨強較強。其次,從出現頻次日變化可以看出(圖6b),甘肅省不同區(qū)域小時強降水頻次日變化特征存在差異,河西地區(qū)明顯低于其余地區(qū),17~23時是各區(qū)域小時強降水頻次的高值時段,河西地區(qū)峰值主要出現在19時,隴中地區(qū)和甘南地區(qū)峰值主要出現在20時,隴南地區(qū)主要出現在21時,隴東地區(qū)在20~24時和17時出現2個峰值。此外,河西地區(qū)強降水頻次明顯偏小,隴南和隴東地區(qū)降水頻次峰值大于其余地區(qū)。

        圖6 甘肅省1981—2020年不同區(qū)域多年平均小時降水極值(a)及小時強降水頻次(b)日變化

        5 小結

        本研究利用1981—2020年甘肅省國家站4—9月小時降水資料分析了甘肅暖季小時強降水的時空分布特征,得到如下結論:

        (1)小時強降水降水頻次貢獻率不到0.3%,但是降水量貢獻大值區(qū)接近7.0%,說明小時強降水出現的頻次雖然不高,但是降水強度大,對總降水的貢獻較大,且地形是影響貢獻率的主要因素。

        (2)年累計小時強降水極值及頻次的空間分布整體呈現河東高河西低的特征,甘岷山區(qū)、隴南地區(qū)東南部及隴東地區(qū)北部是3個強降水高頻次中心,40 mm/h以上的降水極值也均出現在這些地方。不同月的小時強降水極值及頻次的空間分布與年累計結果一致。

        (3)小時降水極值年際波動變化并不顯著,小時強降水頻次在近10年有增加趨勢,尤其在2013年以后明顯增多。

        (4)受東亞夏季風和地形的共同影響,7—8月小時強降水頻次最高,雨強最大;整體上來說,隴東地區(qū)全年強降水頻次最高,其次為隴南地區(qū)。

        (5)小時最大雨強的日變化特征成多峰分布,峰值多出現在午后至夜間,在凌晨至上午時段出現強降水的頻次較少,但小時最大雨強較強,且17~24時是甘肅各區(qū)域強降水出現的活躍期。此外,河西地區(qū)強降水頻次明顯偏小,隴南和隴東地區(qū)降水頻次峰值大于其他地區(qū)。

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