20082022年四川省强降雨的时空特征

周秋雪 ,  龙柯吉 ,  王皓 ,  冯良敏 ,  徐琳娜

沙漠与绿洲气象 ›› 2025, Vol. 19 ›› Issue (01) : 174 -181.

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沙漠与绿洲气象 ›› 2025, Vol. 19 ›› Issue (01) : 174 -181. DOI: 10.12057/j.issn.1002-0799.2307.17001
研究论文

20082022年四川省强降雨的时空特征

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Spatial and Temporal Characteristics of Heavy Rainfall in Sichuan Province from 2008 to 2022

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摘要

基于2008—2022年四川省1008个气象站逐小时雨量资料和高精度地形数据,分析四川省强降雨和极端降水时空特征,结果表明:强降雨日较强降雨量增长更显著,且四川省不同地区的变化趋势有明显差异。近15年强降雨和极端降水均以川西高原增长最显著,盆地西南部次之,四川省强降雨量和强降雨日增长主要由盆地西南部贡献,其次是盆地东北部。盆地西南部夜雨特征明显,夜雨量主要由较小量级降雨贡献。盆地东北部夜雨特征最不显著,夜雨量主要由强降雨贡献。强降雨多发生在四川盆地周边沿山地区,且随着强降雨量或强降雨日数增加,站点逐渐向山脉迎风坡集中,持续性的大雨、暴雨和极端降水多发生于此处。降雨强度峰值中心位于盆地东北部大巴山南侧边缘,盆地西南部虽然有四川省年雨量峰值中心,但多为较小量级雨日贡献。受地形和对流层低层偏南风急流共同影响,最大日雨量≥250 mm/d站点主要集中在30°N以北的山区迎风坡。

Abstract

Based on hourly rainfall data and high-precision terrain data from 1 008 stations in Sichuan Province (2008-2022), this study analyzes the trends in heavy rainfall and extreme precipitation. The findings show a significant increase in both types of precipitation over the past 15 years. Notably, the increase in heavy rainfall days has been more prominent than that of extreme precipitation days, and the trends vary significantly across different regions. The main findings are as follows: (1)The western Sichuan Plateau has experienced the most significant increase in heavy rainfall and extreme precipitation, followed by the southwest of the basin. The southwest and northeast of the basin are primarily responsible for the increase in both heavy rainfall and the number of heavy rainfall days in Sichuan Province. (2) In the southwest of the basin, night rain is particularly prevalent, mainly attributed to light rainfall. In contrast, the northeast of the basin experiences the least significant night rain, which is primarily driven by heavy rainfall events. (3) Heavy rainfall is most common in the mountainous regions surrounding the basin. As the number of heavy rainfall days increases, the stations tend to cluster on the windward slopes of the mountains, where continuous heavy rain, rainstorms, and extreme precipitation events are also more frequent. (4)The peak center of rainfall intensity is located at the southern edge of Daba Mountain in the northeastern part of the basin. While large annual rainfall centers are found in the southwest of the basin, most of them contribute to days of light rainfall. (5)Due to the terrain and southerly wind jets in the lower troposphere, stations with daily rainfall exceeding 250 mm are mainly concentrated on the windward slopes of mountains north of 30°N.

Graphical abstract

关键词

四川 / 夜雨 / 强降雨 / 极端降水 / 地形

Key words

Sichuan / night rain / heavy rainfall / extreme precipitation / terrain

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周秋雪,龙柯吉,王皓,冯良敏,徐琳娜. 20082022年四川省强降雨的时空特征[J]. 沙漠与绿洲气象, 2025, 19(01): 174-181 DOI:10.12057/j.issn.1002-0799.2307.17001

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四川省紧邻青藏高原东侧,地形地貌复杂多样,是我国气候变化的敏感区,也是我国自然灾害多发地区,主要的自然灾害均与降雨关系密切。在全球气候变暖的背景下,强降雨和极端降水天气事件频发。四川省不仅年雨量大,且强小时雨强频次高[1],极端降水事件频发。观测资料统计时段不同,获得的降雨时间变化特征存在显著差异[2-7]。21世纪初四川省极端降水和持续性极端降水均显著减少[8-10],近年来四川省极端降水则呈增长趋势[11-13]。统计站点的空间稠密程度不同,获得的降雨空间分布特征也不同,四川盆地中部为极端降水频发区[14]。川盆地西部与川西高原的过渡区为小时极端降水量大值中心[15]。对青藏高原东侧川渝地区降水的影响因子研究[12,16-27]发现,除环流、水汽等因素外,地形是造成强降雨和极端降水的重要因素之一。地形可通过热力和动力效应,改变大气的热力状态和运动轨迹[23]。四川盆地强降水和极端降水指数均与站点海拔密切相关[12]。沈程锋从云微物理过程和降水垂直结构视角深入研究地形对强降水的影响[27]
前人研究多使用国家站逐日雨量资料,且针对四川省及不同分区的强降雨和极端降水特征分析较少。天气预报业务实践发现,强降雨过程日雨量最大或小时雨强最强的站点出现在区域自动站附近区域,如果分析站点数量较少,强降雨中心位置和最大降雨强度会出现明显偏差。四川省自2008年汛期开始大量建设地面区域自动站,尤其在盆地与高原过渡区域。应用四川省2008—2022年加密自动站逐小时雨量资料,分析四川省不同地区强降雨和极端降水的时空分布特征,有利于掌握四川省强降雨分布特征及变化规律,进一步提升防汛减灾的科学性和高效性。

1 资料与方法

为保证气象资料的连续性和完整性,挑选出四川省经过考核的1 008个气象站,其中国家站157个,区域自动站851个,通过对比实况小时雨量、分钟雨量和卫星云图,以值班记录和雨量传输记录为辅助,对2008—2022年逐时雨量数据进行质量控制。1 008站中(图1),盆地地区928站,攀西地区49站,川西高原31站,A区域为盆地西北部、B区域为盆地东北部、C区域为盆地中部、D区域为盆地南部、E区域为盆地西南部、F区域为川西高原、G区域为攀西地区。

由于本文着重研究强降雨的时空变化特征,故文中1 h降水量≥1 mm 的时次被判定为有降雨发生,日雨量统计时段为北京时20:00—次日20:00,夜雨量为北京时20:00—次日 8:00,昼雨量为北京时08:00—20:00。四川天气预报手册规定[28],川西高原和四川省其余地区的暴雨实施标准不同,24 h雨量分别为≥25 mm和≥50 mm,本文重点研究两种量级降雨(统称为强降雨),另外选取日降雨量超过95%和99%分位数的降水总量(分别以R95p和R99p表示)来分析极端降水的相关特征。运用趋势分析、滑动t检验等统计诊断方法研究强降雨和极端降水的时间变化特征。趋势系数是计算气象要素的时间序列与自然数数列之间的相关系数[29],范围为-1~1,趋势系数无量纲,可消去气象要素的均方差和单位对线性回归系数大小的影响,其绝对值越大表示趋势变化越明显。滑动t检验可判断变化趋势是否为随机振动。标准差可衡量数据序列偏离均值的程度,平均值相同标准差可能不同,本文采用标准差偏离百分比,即标准差占平均值的百分比,尽可能消除平均数大小对数据列离散程度的影响。

2 强降雨的时空特征

2.1 不同地区强降雨的年际变化

表1表2统计了2008—2022年四川省7个地区日雨量≥25 mm的强降雨量和强降雨日数的年际变化。近15年四川省年雨量为800~1 200 mm,平均值为969 mm,年雨量盆地西南部>盆地东北部>盆地南部>盆地中部>盆地西北部>攀西地区>川西高原。日雨量≥25 mm的强降雨量占年雨量47%,其中强降雨量依次为:盆地东北部>盆地西南部>盆地中部>盆地西北部>盆地南部>攀西地区>川西高原。标准差偏离百分比显示,盆地西北部强降雨量的年际波动最显著,其次为川西高原,而强降雨量最多的东北部为四川盆地年际波动最小地区。2008—2022年四川省日雨量≥25 mm的强降雨量显著增长,增长速率为76.1 mm·(10 a)-1,通过0.05的显著性检验。川西高原增长最显著,盆地西南部次之,分别通过0.01、0.05的显著性检验。盆地西南部的强降雨量增长贡献最多,盆地东北部次之,增长速率分别为119.5、96 mm·(10 a)-1。日雨量≥50 mm的强降雨量占年雨量的17%~32%,其年际波动更显著,说明不同年份强降雨天气过程的数量和强度有明显差异。近15年四川省日雨量≥50 mm的强降雨量呈增长趋势,趋势系数通过0.1的显著性检验,增长速率为96 mm·(10 a)-1。仅盆地西南部趋势系数通过0.1的显著性检验,增长速率为75.5 mm·(10 a)-1,说明四川省暴雨以上量级强降雨增长主要由盆地西南部贡献。

四川省年雨日最少为7 d,最多为102 d,平均值为90 d,较小量级雨日(日雨量<25 mm)占总雨日的87%~91%,强降雨日占比少、年际波动小。年雨日盆地西南部>盆地南部>川西高原>盆地东北部>盆地中部>盆地西北部>攀西地区。日雨量≥25 mm的强降雨日盆地东北部>盆地西南部>盆地中部>盆地南部>盆地西北部>攀西地区>川西高原。标准差偏离百分比显示,川西高原强降雨日最少,但年际波动最显著,其次为盆地西北部。近15年四川省日雨量≥25 mm的强降雨日较强降雨量增长更显著,增长速率为1.4 d·(10 a)-1,通过0.01的显著性检验。川西高原增长最显著,盆地西南部次之,分别通过0.01、0.05的显著性检验。强降雨日增长贡献率盆地西南部最多,盆地东北部次之,增长速率分别为2.1、1.8 d·(10 a)-1。日雨量≥50 mm的强降雨日增长趋势偏弱,增长速率为0.5 d·(10 a)-1,通过0.1的显著性检验。

四川省夜雨特征明显,平均夜雨量占总雨量的65.7%。四川省不同地区夜雨强度差异明显(图2a)。盆地西南部夜雨特征最明显,夜雨量占总雨量的72.4%;攀西地区次之,夜雨量占总雨量的72.2%;盆地东北部夜雨量和昼雨量差值最小,夜雨量仅占总雨量的55%。图2b为夜雨量(昼雨量)≥25 mm的累积雨量与总夜雨量(昼雨量)比值。虽然盆地西南部夜雨特征最明显,但夜间强降雨量占比为46%,说明夜雨量主要为较小量级降雨贡献,盆地东北部的夜间强降雨量占比最大(56%),盆地西北部夜间和白天的强降雨占比较高,分别为53%和54%。

2.2 强降雨的空间特征

图3为四川省2008—2022年平均总雨量和强降雨的空间分布。四川省年雨量≥1 000 mm和强降雨量≥500 mm的站点主要分布在四川盆地周边地区和凉山州,累积雨量越大、站点越向山脉迎风坡集中。年雨量≥1 500 mm的站点主要分布在雅安北部和眉山西部,西北部有夹金山,西部有二郎山,南部有大相岭,东南部有小相岭,形成喇叭口地形。当低层为东北风或偏东风时,地形对降雨有较强增幅作用。强降雨分布受地形影响更明显,盆地西南部、西北部的强降雨等值线梯度明显大于盆地东北部。强降雨量≥700 mm的站点除了集中于雅安北部至眉山西部,还分布于巴中、达州2市北部,以及绵阳市的安州—江油一线。2个地区分别有东北—西南走向的龙门山脉和东西走向的大巴山脉,强降雨量≥700 mm的站点集中于山脉迎风坡一侧。凉山州中部有南北走向山脉,地形抬升、峡谷效应均对降水有一定增强作用,年雨量和强降雨量大值站点主要位于凉山州中部,呈南北走向。在对流性强降水中,随着地势升高,地形引起的强上升气流增加了大雨滴出现概率,进一步提升降水效率[27]

四川省的平均降雨强度(年雨量/年雨日)主要有2个大值区(图4a),盆地北部和攀西南部,降雨强度≥12 mm/d,其中巴中和达州2市北部降雨强度≥15 mm/d。盆地西南部降雨强度为9~12 mm/d,盆地西南部强降雨日占总雨日的9.2%,而盆地东北部强降雨日占总雨日的13.4%,盆地西南部虽为全省年雨量大值中心,但多为较小量级雨日贡献。

最大日雨量分布南北差异明显(图4b),最大日雨量≥250 mm站点集中在30°N以北,且大值中心呈零散分布,多位于盆地周边山区迎风坡,最大日雨量位于成都西北部都江堰,达505.9 mm。在强降雨过程中,对流层低层多为西南风急流或东南风急流,配合地形抬升易造成强降雨大值中心。盆地中部遂宁海拔较低,地势平坦,最大日雨量可达392.5 mm,可能与南风急流脉动和西南涡有关系。四川盆地内初始雷达回波主要在盆地周边山区边缘附近生成,结合承载层风向对强对流系统移动和发展的作用,在盆地西北部、西南部、东北部及中部易发生强降雨[30]

受地形影响,年平均大雨日数≥9 d的站点与强降雨量≥500 mm的站点分布特征较为一致。大雨日数≥15 d的站点位于盆地东北部大巴山南侧边缘和盆地西南部喇叭口地形区,与对流层低层风向有密切联系。

2.3 强降雨持续日数

图5为2008—2022年四川省逐站大雨(≥25 mm)最长持续日数和暴雨(≥50 mm)最长持续日数分布。持续性大雨过程主要位于四川盆地和攀西地区,四川盆地大雨持续日数≥2 d的站点多且密集。在盆地不同地形影响下,大雨持续日数≥3 d的站点分布特征不同,盆地东北部站点最多且范围最广;盆地西南部站点集中分布在喇叭口地形区;盆地西北部站点最少,主要沿龙门山脉东侧边缘呈带状分布。凉山州大雨持续日数≥2 d的站点集中在102°E以东的北部地区,南部仅有1站。另外,绵阳、内江2市东部和南充市西部近15年均无大雨持续日数≥2 d的站点。

持续性暴雨过程仅分布在盆地,持续日数≥2 d的站点主要集中在盆地东北部、盆地西南部和盆地西北部,盆地东北部最多。持续日数≥3 d站点仅位于达州、雅安、绵阳。盆地东北部的暴雨日主要受持续性降雨影响,西南部、西北部沿山一带的暴雨主要由强小时雨强贡献[25]

2.4 极端降水的时空特征

四川省易发生极端降水的地区主要集中在盆地北部—盆地西南部的沿山地区(图6a、b),对比强降雨量(图3b)分布发现,易发生极端降水的地区,强降雨量也大,但强降雨量大的地区,极端性不一定强。R95p≥300 mm和R99p≥100 mm的站点与盆地强降雨量≥500 mm站点分布较为一致,巴中北部和达州北部强降雨量≥700 mm,但达州北部仅个别站点R95p≥400 mm,而R95p≥150 mm站点数为0。凉山州北部和南部均有站点强降雨量≥500 mm,但其R95p<300 mm、R99p<100 mm。R95p最大值为622.3 mm,位于“雅安天漏”,R99p最大值为229.9 mm,位于绵阳市的安州区。

2002—2022年四川省R95p和R99p均缓慢增加(图6c)。R95p的趋势系数通过0.05的显著性检验,增长速率为56.2 mm·(10 a)-1。有研究指出,相比10年一遇,未来20年重现期极端降水事件增长速度更快,四川盆地是未来极端降水人口暴露度峰值区域[13]。逐年的R95p和R99p分布显示,四川省极端降水的年际波动明显。2020年R99p达到最大值190.7 mm,同年R99p与R95p的比值也为近15年最大,达0.44。说明2020年是四川省近15年降雨过程极端性最强的一年,仅8月就发生4次大范围暴雨天气过程。

3 结论

运用2008—2022年四川省1 008站逐小时雨量资料,以及高精度地形数据,对四川省不同地区强降雨时空分布特征进行分析,得出如下结论:

(1)2008—2022年四川省强降雨和极端降水均显著增长,强降雨日较强降雨量增长更显著。四川省不同地区的变化趋势有明显差异,强降雨日和强降雨量均是川西高原增长最显著,盆地西南部次之。四川省强降雨量和强降雨日增长主要由盆地西南部贡献,其次是盆地东北部。

(2)四川省夜雨特征明显,盆地西南部最显著,夜雨量占比为72.4%,主要为较小量级降雨贡献,盆地东北部夜雨占比最少,仅为55%,主要为强降雨贡献。

(3)受地形和对流层低层风场共同影响,四川省强降雨量≥500 mm和强降雨日≥9 d的站点主要分布在盆周沿山地区,以及凉山州102°E~103°E地区。随着强降雨量或强降雨日数增加,站点逐渐向山脉迎风坡集中,持续性大雨、持续性暴雨和极端降水多发生于此处。盆地东北部、西南部和西北部的大值站点分布形态存在明显差异。

(4)降雨强度峰值中心位于盆地东北部的大巴山南侧边缘。最大日雨量≥250 mm/d的站点主要集中在30°N以北,受地形和对流层低层偏南风急流共同影响,大多位于山区迎风坡。

四川省近15年强降雨时空分布特征研究表明强降雨分布与地形有密切关系。但是盆地强降雨涉及到非常复杂的物理过程,今后将通过对大气环流、天气影响系统、海气相互作用等诸多方面进行深入研究与分析,进一步揭示导致盆地强降雨分布特征的成因。

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基金资助

四川省科技厅自然科学基金面上项目(2023NSFSC0244)

四川省中央引导地方科技发展专项(2023ZYD0147)

四川省重点实验室项目(SCQXKJYJXMS202312)

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