張馳， 白瑩瑩， 崔童， 郭渠， 唐紅玉， 楊寶鋼

1.重慶市氣候中心，重慶 401147；2.國家氣候中心，北京 100081

在氣候變暖背景下，全球各地極端降水過程呈總體增強(qiáng)態(tài)勢，美國、英國、日本、澳大利亞、南非、印度等國的極端降水事件均呈顯著上升或增多的趨勢[1-6].近50年中國各地降水量雖沒有明顯的變化，但西南地區(qū)年降水量“西增東減”的分布形勢卻日益凸顯，這與降水日數(shù)的增減關(guān)系密切[7].有研究[8]指出，西南4省(市)(川、渝、滇和黔)的極端降水強(qiáng)度在大部地區(qū)為增大趨勢，而區(qū)域平均極端降水日數(shù)為下降趨勢.地處青藏高原和川西高原共同地形作用下的西南地區(qū)，天氣尺度和中尺度系統(tǒng)的綜合配置往往是引起區(qū)域內(nèi)短時(shí)強(qiáng)降水過程的直接誘因[9-12]，特別在西南渦影響下[13-14]極端降水事件時(shí)有發(fā)生，過程中強(qiáng)降水的密集區(qū)往往災(zāi)損重、社會(huì)民生影響大[15-16].為此迫切需要構(gòu)建一種區(qū)域暴雨綜合強(qiáng)度評(píng)估模型，既能滿足氣象災(zāi)害預(yù)警，以及氣候監(jiān)測業(yè)務(wù)對(duì)空間上局地極端強(qiáng)降水的高分辨需求，又能為重慶各級(jí)政府或公眾媒體提供短時(shí)區(qū)域暴雨過程強(qiáng)度評(píng)估服務(wù)，具有十分重要的現(xiàn)實(shí)意義[17].

之前國內(nèi)學(xué)者相關(guān)工作多是基于地面臺(tái)站日降水資料展開的中國各地區(qū)域暴雨過程年際變率分析.20世紀(jì)60年代以來，中國區(qū)域暴雨有10年的周期振蕩，華南地區(qū)最為多發(fā)，長江中下游地區(qū)的暴雨綜合強(qiáng)度呈微弱增強(qiáng)趨勢，而四川盆地區(qū)域暴雨頻次呈緩慢減少趨勢[18-20].其中，區(qū)域暴雨過程的判識(shí)及綜合指標(biāo)的確立常需引入暴雨(或大雨)站次、極端日降水量、過程累積(或日平均)降水量、影響范圍和持續(xù)時(shí)間等因子，極端閾值的篩選則常用廣義極值分布(GEV)、百分位法和概率分布轉(zhuǎn)換等方法[21-25].降水強(qiáng)度的精細(xì)化定量評(píng)估是氣象現(xiàn)代化重要方向之一，而降水日數(shù)據(jù)可能高估(低估)長時(shí)弱降水(短時(shí)強(qiáng)降水)過程的強(qiáng)度，極端降水過程中采用小時(shí)尺度數(shù)據(jù)可留存更精確的細(xì)節(jié)信號(hào)[26].為統(tǒng)一小時(shí)—日尺度下降水過程強(qiáng)度表征因子的量綱，王莉萍等[27]將累計(jì)總雨量換算為平均日降水量，提取過程中的最大值，最大小時(shí)降水量也等效轉(zhuǎn)換為日降水量；Zheng等[28]利用GEV法得到50 a中國大陸地區(qū)國家站五類極端滑動(dòng)累積降水量升序排列的第70個(gè)和第90個(gè)百分位劃分極端1-3級(jí)，1 h，3 h，6 h，12 h和24 h降水量達(dá)2級(jí)的閾值分別為75 mm，125 mm，160 mm，195 mm，230 mm；重慶站點(diǎn)1 h，3 h，6 h累積降水量閾值基本處全國極端1級(jí)范圍內(nèi)，12 h，24 h則在較強(qiáng)的極端2級(jí)；極端過程較強(qiáng)的地區(qū)主要在華南—東南沿海和華北東部—江淮地區(qū)[29].四川盆地短時(shí)降水率一般為18～36 mm/h，其極端值受地形影響較大[30].Lu等[31]研究表明以冪函數(shù)表征極端降水事件的時(shí)長和面積范圍是可行的，在此基礎(chǔ)上本研究嘗試以對(duì)數(shù)函數(shù)形式結(jié)合滑動(dòng)小時(shí)累積雨量數(shù)據(jù)構(gòu)建重慶單站及區(qū)域暴雨天氣過程強(qiáng)度評(píng)估模型，通過歷史個(gè)例回算，并借鑒氣候監(jiān)測業(yè)務(wù)中突顯極端降水過程的單站影響及區(qū)域致災(zāi)效應(yīng)，進(jìn)一步落實(shí)氣象防災(zāi)預(yù)災(zāi)減災(zāi)、保護(hù)人民生命財(cái)產(chǎn)安全的關(guān)鍵作用.

1 資料和方法

1.1 重慶氣象站點(diǎn)數(shù)據(jù)介紹

本研究主要利用重慶國家級(jí)氣象觀測站(簡稱國家站)和區(qū)域自動(dòng)觀測站(簡稱區(qū)域站)2類站點(diǎn)的5類滑動(dòng)小時(shí)累積雨量數(shù)據(jù)進(jìn)行研究(表1)，重慶區(qū)域范圍內(nèi)的兩類站點(diǎn)總站數(shù)為2 092個(gè)，它們分布密集且均勻.本研究將重慶的長壽、涪陵、豐都、墊江、武隆、石柱和忠縣等7個(gè)行政區(qū)(縣)定義為中部地區(qū)，該地區(qū)以東(西)為重慶東(西)部地區(qū)(圖1).其中，區(qū)域站小時(shí)數(shù)據(jù)均源于國家氣象信息中心的全國綜合氣象信息共享平臺(tái)(CIMISS)，并經(jīng)過重慶市氣象信息與技術(shù)保障中心質(zhì)量控制，具體使用時(shí)我們對(duì)極端大值進(jìn)行了再次復(fù)核.

表1 重慶氣象站點(diǎn)信息表

審圖號(hào)：GS(2019)1822號(hào)

1.2 重慶單站暴雨過程強(qiáng)度評(píng)估模型

單站暴雨過程強(qiáng)度評(píng)估模型見公式(1)：

(1)

式中：I為單站暴雨過程強(qiáng)度，I>0表示該站出現(xiàn)單站暴雨過程，I值越大過程越強(qiáng)，反之亦然；T1(1 h)，T3(3 h)，T6(6 h)，T12(12 h)，T24(24 h)分別表示5類不同時(shí)長.參考上海中心城區(qū)小時(shí)累積雨量達(dá)30～40 mm時(shí)開始出現(xiàn)暴雨積水、達(dá)50 mm時(shí)積澇會(huì)顯著增多，北京城區(qū)道路出現(xiàn)積水的閾值則為40 mm/h[32-33]，結(jié)合重慶近些年災(zāi)情較重的區(qū)域暴雨過程，綜合考慮小時(shí)降水閾值既要突出降水序列中的極端個(gè)例，同時(shí)需保留強(qiáng)度近于極端的有效信號(hào)，本研究設(shè)定5類時(shí)長的滑動(dòng)小時(shí)累積降水量閾值分別為R1=45 mm，R3=95 mm，R6=145 mm，R12=195 mm，R24=245 mm，其中，R1，R3和R24分別接近暴雨(24 h降雨50 mm)、大暴雨(24 h降雨100 mm)和特大暴雨(24 h降雨250 mm)量級(jí)[34]，且R12，R24均對(duì)應(yīng)我國極端2級(jí)閾值范圍內(nèi)，R1，R3，R6則均為1級(jí)[28].Nn，Sn(n=1，3，6，12，24)分別表示5類時(shí)長各自達(dá)閾值的時(shí)次和總雨量，當(dāng)Nn在任意一類時(shí)長的時(shí)次大于0時(shí)，利用公式(1)可得到該單站的暴雨過程強(qiáng)度.重慶2016-2020年5年內(nèi)50次區(qū)域暴雨過程中能達(dá)到Rn(n=1，3，6，12，24)各時(shí)長閾值的站數(shù)均值占總站數(shù)的比值分別為14.6‰，5.2‰，1.9‰，0.59‰，0.27‰.X0=1/2為時(shí)次權(quán)重(通過冪平均適當(dāng)放大Nn值較大單站的雨強(qiáng))，1/1 000為避錯(cuò)因子，即在保證正常運(yùn)算精度的前提下避免分母或真數(shù)為零的情況發(fā)生.

1.3 重慶區(qū)域暴雨過程綜合強(qiáng)度評(píng)估模型

區(qū)域暴雨過程綜合強(qiáng)度評(píng)估模型見公式(2)：

(2)

式中：RI為區(qū)域暴雨過程綜合強(qiáng)度，RI>0表示重慶出現(xiàn)區(qū)域暴雨過程，RI值越大區(qū)域過程越強(qiáng)，反之亦然.具體算法為：對(duì)重慶區(qū)域內(nèi)所有I>0的單站進(jìn)行區(qū)間劃分，由公式(1)得到單站1 h，3 h，6 h滑動(dòng)小時(shí)數(shù)據(jù)同時(shí)達(dá)到閾值的最小過程強(qiáng)度為2.0，所以Z1和Z2分別設(shè)為I值在常區(qū)間(0，2)和強(qiáng)區(qū)間[2，2.8]的站數(shù)，RS1和RS2則對(duì)應(yīng)Z1和Z2個(gè)站點(diǎn)的I值之和，X1=1/6和X2=1/3均為空間上的站數(shù)權(quán)重(突出強(qiáng)區(qū)間的冪結(jié)果)，1/1 000為避錯(cuò)因子.其中，n=1和n=2時(shí)對(duì)應(yīng)的RI子項(xiàng)值分別稱為常區(qū)間對(duì)數(shù)強(qiáng)度和強(qiáng)區(qū)間對(duì)數(shù)強(qiáng)度，當(dāng)上述強(qiáng)區(qū)間和常區(qū)間對(duì)數(shù)強(qiáng)度中任意一個(gè)大于0時(shí)，便可利用公式(2)算出區(qū)域暴雨過程綜合強(qiáng)度.

2 結(jié)果分析

2.1 2016-2020年重慶區(qū)域暴雨過程時(shí)空分析

由公式(1)、公式(2)得到2016-2020年氣象業(yè)務(wù)服務(wù)中所有區(qū)域暴雨過程的綜合強(qiáng)度排位.由表2可知，區(qū)域綜合強(qiáng)度序列與最大1 h，3 h，6 h雨強(qiáng)(即單站中能達(dá)到對(duì)應(yīng)時(shí)長閾值的時(shí)次冪平均小時(shí)雨強(qiáng)的極大值)、極端均值序列的相關(guān)系數(shù)分別為0.76，0.80，0.68，0.77，且均通過99.9%的信度檢驗(yàn)，由此可見，區(qū)域綜合強(qiáng)度與極端雨強(qiáng)關(guān)系密切，特別是極端1 h、3 h冪平均小時(shí)雨強(qiáng)和極端均值都很突出.綜合考慮，通過某次區(qū)域過程中達(dá)到閾值的單站數(shù)及其較極端的強(qiáng)區(qū)間站數(shù)來表征重慶區(qū)域暴雨過程的影響范圍和站點(diǎn)強(qiáng)度，由公式(2)推算：極端強(qiáng)區(qū)間站數(shù)為4站、常區(qū)間站數(shù)為36站時(shí)，區(qū)域綜合強(qiáng)度可到0.9以上，因此，設(shè)定站數(shù)分類條件，即能(或不能)同時(shí)滿足Z2≤4和1≤Z1+Z2≤40時(shí)，表2中區(qū)域暴雨過程綜合強(qiáng)度0.9可以等量劃分為2類數(shù)據(jù)，前25位歸為較強(qiáng)的極端密集類(Extreme Concentration，EC)，后25位則為較弱的正常疏散類(Normal Dispersion，ND)；空間分型如表3所示，極端密集類可下分5型，即全域型(Regional Extreme Concentration，REC)、西部型(WEC)、東部型(EEC)、中西部型(MWEC)和中東部型(MEEC)，由于正常疏散類的強(qiáng)度和致災(zāi)能力較EC類均偏弱，本研究在此不作分型且僅給出均值.

表2 重慶2016-2020年區(qū)域暴雨過程綜合強(qiáng)度排位、各時(shí)長極端冪平均小時(shí)雨強(qiáng)及極端均值

表3 重慶2016-2020年區(qū)域暴雨過程綜合強(qiáng)度評(píng)估具體信息

2.1.1 全域型(REC)

全域型在重慶極端密集類中占比為32%，區(qū)域綜合強(qiáng)度均值達(dá)1.222，分型中排第三位，但單站數(shù)均值卻為最多(表3).該型又可分“東少西多”“中間偏多”和“總體平衡”3種形態(tài)，歸因可能是由中—大尺度天氣系統(tǒng)如低渦或冷(暖)切變線等造成的.其中，①“東少西多”形態(tài)：2020年“7.15”單站數(shù)和強(qiáng)區(qū)間站數(shù)的東—西對(duì)比值分別為25∶55和11∶19，榮昌和合川聚集的單站分別為最多和次多(圖2a)；②“中間偏多”形態(tài)：2016年“6.1”密集影響中部的武隆、涪陵、豐都和長壽的48個(gè)站(強(qiáng)區(qū)間10個(gè)站)，相比而言，在渝東的彭水—黔江和梁平—云陽—奉節(jié)—巫山共23個(gè)站(強(qiáng)區(qū)間3個(gè)站)，渝西的中心城區(qū)、璧山和南川總計(jì)17個(gè)站(強(qiáng)區(qū)間3站)(圖2b)，2017年“8.7”與之類似，主要密集影響重慶中部的墊江—長壽—豐都—石柱—忠縣一線30個(gè)站(強(qiáng)區(qū)間5個(gè)站)，而在渝西部和東部分別有12個(gè)站和17個(gè)站(圖略)，上述2例中東部與西部的站數(shù)之和都不及中部，可見中部地區(qū)在全域中的主體優(yōu)勢；③“總體平衡”形態(tài)：2020年“7.25”的單站數(shù)和強(qiáng)區(qū)間站數(shù)在中東部分別為53個(gè)站、7個(gè)站，西部分別為60個(gè)站、7個(gè)站(圖2c)，2019年“7.31”、2017年“7.13”也很相似，二者單站數(shù)(強(qiáng)區(qū)間站數(shù))在中東部和西部的比值依次為36(3)∶37(1)、18(2)∶15(3)(圖略)，全域站點(diǎn)分布基本平衡、極端強(qiáng)區(qū)間站數(shù)也很接近.REC三態(tài)平均強(qiáng)度由強(qiáng)到弱依次為“東少西多”(7.15，6.19，6.27)、“中間偏多”(6.1，8.7)、“總體平衡”(7.25，7.13，7.31)(表3).

審圖號(hào)：GS(2019)1822號(hào)

2.1.2 西部型和東部型(WEC和EEC)

西部型和東部型在重慶極端密集類中占比分別為16%和20%，西部型的單站數(shù)和強(qiáng)區(qū)間站數(shù)均值較東部型分別偏多10.1個(gè)和5.8個(gè)，西部型、東部型的區(qū)域綜合強(qiáng)度分別為最強(qiáng)和最弱，二者反差明顯(表3).2017年“6.8”和2018年“9.20”分別為西部型和東部型的最強(qiáng)過程，前者79個(gè)站點(diǎn)集中于渝西的中心城區(qū)和合川、璧山、銅梁、永川、江津、綦江、萬盛，占單站數(shù)的97.5%，含所有33個(gè)強(qiáng)區(qū)間站，合川保合最強(qiáng)，后者則主要分布在渝東的梁平—萬州—云陽一線41個(gè)單站及酉陽7個(gè)站、秀山1個(gè)站，包含所有19個(gè)強(qiáng)區(qū)間站，最強(qiáng)站為酉陽米旺(圖3a-b).對(duì)比而言，2019年“4.19” 有23個(gè)單站(占比71.9%)聚集在渝西部的綦江、萬盛、中心城區(qū)、永川，且含10個(gè)強(qiáng)區(qū)間站，萬盛南門最強(qiáng)；2017年 “9.26”有58個(gè)站、100%的單站在渝東部的秀山、酉陽、開州、萬州、云陽、奉節(jié)和巫山，含所有14個(gè)強(qiáng)區(qū)間站，萬州高峰最強(qiáng)(圖3c-d).將上述兩型逐一分析可見，WEC和EEC型均呈典型的片區(qū)式聚集，短時(shí)極端降水成災(zāi)的概率較大，西部型尤其值得重點(diǎn)關(guān)注.

審圖號(hào)：GS(2019)1822號(hào)

2.1.3 中西部型和中東部型(MWEC和MEEC)

中西部型和中東部型在重慶極端密集類中占比分別為12%和20%，中東部型(排第2位)較中西部型(排第4位)總體偏強(qiáng)0.061，強(qiáng)區(qū)間站數(shù)均值也偏多3.6個(gè)(表3).上述兩型以重慶中部為關(guān)鍵區(qū)，大體可劃為以下2種形態(tài)，①“中間偏少”形態(tài)：2016年“7.18”主要影響渝西的中心城區(qū)—合川—潼南—大足—榮昌—永川一線的49個(gè)站(含10個(gè)強(qiáng)區(qū)間站)，而在中部地區(qū)僅有石柱—豐都—武隆共計(jì)11個(gè)站(含2個(gè)強(qiáng)區(qū)間站)，2020年“6.11”與之類似，中部的忠縣、石柱和豐都也僅有15個(gè)站、含2個(gè)強(qiáng)區(qū)間站，而在東部的梁平—開州—萬州—云陽—奉節(jié)—巫溪及彭水—黔江—酉陽—秀山累計(jì)有62個(gè)站、含24個(gè)強(qiáng)區(qū)間站(圖4a-b)；②“中間偏多”形態(tài)：2018年“8.21”在中部的忠縣—石柱—豐都—武隆沿線25個(gè)站含3個(gè)強(qiáng)區(qū)間站，而在渝西的榮昌—大足—永川—銅梁—璧山—中心城區(qū)一線有19個(gè)站且無強(qiáng)區(qū)間站，2017年“9.17”與之相似，中部長壽、墊江、忠縣和豐都總計(jì)17個(gè)站，含7個(gè)強(qiáng)區(qū)間站，而在東部的酉陽、秀山、彭水和梁平總計(jì)11個(gè)站，含4個(gè)強(qiáng)區(qū)間站(圖4c-d).綜合MWEC和MEEC的兩態(tài)強(qiáng)度對(duì)比得到，“中間偏少”(7.18，6.11，7.22，6.21，4.21，7.2)明顯強(qiáng)于“中間偏多”(8.21，9.17).

審圖號(hào)：GS(2019)1822號(hào)

2.1.4 正常疏散類(ND)

2016-2020年重慶區(qū)域暴雨過程中正常疏散類區(qū)域過程綜合強(qiáng)度、強(qiáng)區(qū)間對(duì)數(shù)強(qiáng)度分別較極端密集類偏弱0.666、0.513，單站數(shù)、強(qiáng)區(qū)間站數(shù)也分別偏少44.4次、11.7次(表3)，由此可見，疏散類相對(duì)密集類明顯偏弱，但仍不能忽略局地極端強(qiáng)降水的影響，如表2中2019年“8.6”過程屬于ND類，這次過程中極端1 h，3 h，6 h，12 h冪平均小時(shí)雨強(qiáng)可達(dá)到110.8 mm/h，92.4 mm/h，71.4 mm/h和56.4 mm/h，其中，忠縣洋渡鎮(zhèn)單站強(qiáng)度達(dá)2.521，為ND類中最強(qiáng)單站，另外還有2016年“6.30”大足騎勝村(2.443)、2020年“3.27”彭水潘龍山(2.317)、2018年“4.4” 豐都高鎮(zhèn)(2.310)等(表略).

2.2 2016-2020年重慶區(qū)域暴雨過程線性擬合

表3中重慶極端密集類區(qū)域過程的綜合強(qiáng)度序列與單站數(shù)、強(qiáng)區(qū)間站數(shù)的相關(guān)系數(shù)分別為0.71、0.97，且均呈顯著性正相關(guān)(通過99.9%的信度檢驗(yàn)).圖5為5年間區(qū)域暴雨過程強(qiáng)區(qū)間對(duì)數(shù)強(qiáng)度和區(qū)域綜合強(qiáng)度的線性回歸，44個(gè)散點(diǎn)分布于趨勢線附近，顯著的正相關(guān)(皮爾遜系數(shù)=0.973和p=0)可通過99%的信度檢驗(yàn)，這說明所有極端密集類區(qū)域暴雨過程和多數(shù)正常疏散類過程的區(qū)域綜合強(qiáng)度均由[2，2.8]強(qiáng)區(qū)間站決定，強(qiáng)區(qū)間站的對(duì)數(shù)強(qiáng)度較常區(qū)間起更明顯的主導(dǎo)作用，同時(shí)保留對(duì)無強(qiáng)區(qū)間站(即強(qiáng)區(qū)間對(duì)數(shù)強(qiáng)度為零，如ND類中的2016年“7.13”、2017年“5.2” “6.3”、2018年“4.12”、2019年“6.7” “5.18” “10.4” “10.7” 和2020年“6.2”等9次過程)過程的評(píng)估能力，這與區(qū)域暴雨過程綜合強(qiáng)度評(píng)估模型設(shè)計(jì)的初衷一致(表2).

紅白五角星為表2前25位EC類過程，黑白圓點(diǎn)為后25位ND類過程.

3 結(jié)論和討論

1)本研究顯示，重慶2016-2020年50場區(qū)域暴雨過程可分為兩大類，在不考慮下墊面及城鄉(xiāng)排水差異的前提下，應(yīng)重點(diǎn)考慮極端密集類的致災(zāi)效應(yīng)，但不能忽視正常疏散類的局地突發(fā)影響.其中，極端密集類下分各型的平均區(qū)域綜合強(qiáng)度由強(qiáng)至弱依次為WEC，MEEC，REC，MWEC，EEC，極端密集類的區(qū)域綜合強(qiáng)度與單站數(shù)、強(qiáng)區(qū)間站數(shù)均呈顯著正相關(guān)關(guān)系，后者相關(guān)系數(shù)達(dá)0.97.

2)單站點(diǎn)分布范圍相對(duì)較廣的全域型可分為“東少西多”“中間偏多”“總體平衡”3態(tài)，而中西部型和中東部型極端密集類都分為“中間偏少”“中間偏多”兩態(tài)，其中，REC和MWEC/MEEC下對(duì)應(yīng)“東少西多”和“中間偏少”的致災(zāi)力為最強(qiáng)，相比而言，WEC/EEC體現(xiàn)為分片區(qū)聚集成災(zāi)，雖影響范圍較小但短時(shí)極端強(qiáng)降水不可忽視，尤其是重慶西部地區(qū)，致災(zāi)概率較東部更大、破壞力也更強(qiáng).

3)對(duì)所有區(qū)域暴雨過程而言，區(qū)域綜合強(qiáng)度與極端1 h，3 h，6 h冪平均小時(shí)雨強(qiáng)、極端均值的相關(guān)系數(shù)分別為0.76，0.80，0.68，0.77，區(qū)域綜合強(qiáng)度與極端雨強(qiáng)關(guān)系密切；單站過程強(qiáng)度在[2，2.8]強(qiáng)區(qū)間的站點(diǎn)主導(dǎo)區(qū)域暴雨過程的綜合強(qiáng)度，其對(duì)數(shù)強(qiáng)度與區(qū)域綜合強(qiáng)度呈顯著正相關(guān)，5年間88%的區(qū)域過程評(píng)估均可適用.

討論：本研究發(fā)現(xiàn)，研究區(qū)域暴雨過程的強(qiáng)區(qū)間站與對(duì)應(yīng)過程中大暴雨及以上量級(jí)的落區(qū)有較好匹配，常區(qū)間站則對(duì)應(yīng)暴雨—大暴雨量級(jí)(圖略).需注意的是，公式(1)-(2)設(shè)計(jì)時(shí)，X0，X1，X23個(gè)冪指數(shù)之和恰為1.0，說明單站過程的時(shí)次和區(qū)域過程的站數(shù)各為1/2等權(quán)重.單站暴雨過程評(píng)估模型中5類不同時(shí)長選取的閾值可根據(jù)研究或業(yè)務(wù)對(duì)常規(guī)或極端事件要求作相應(yīng)調(diào)整，實(shí)際應(yīng)用時(shí)建議根據(jù)各自需求用百分位數(shù)法來劃定單站暴雨過程和區(qū)域暴雨過程的強(qiáng)度等級(jí).本研究主要針對(duì)極端降水過程的單站和區(qū)域強(qiáng)度進(jìn)行評(píng)估，并未與實(shí)際災(zāi)情關(guān)聯(lián)，且重慶范圍內(nèi)的區(qū)域站多位于城市樓房、公園、郊區(qū)或鄉(xiāng)鎮(zhèn)僻靜地區(qū)，城市排水管網(wǎng)不一、下墊面情況復(fù)雜，因此，單站強(qiáng)度評(píng)估模型的應(yīng)用對(duì)市郊、山地或道路兩側(cè)等高風(fēng)險(xiǎn)次生災(zāi)害區(qū)域具有指示意義.