2. 唐山市气象局,唐山 063000;
3. 河北省气候中心,石家庄 050021
2. Tangshan Weather Bureau, Tangshan 063000;
3. Hebei Province Climate Center, Shijiazhuang 050021
北京地处华北平原, 北依燕山, 西靠太行山, 东邻渤海,三面环山,地形极为复杂;北京作为大城市,城市热岛作用越来越显著,它使空气层结不稳定, 城市上空的空气对流发展旺盛, 城区和郊区湿度差也逐渐增大(Landsberg,1981),这均有利于形成对流云和对流性降雨天气, 包括各种强度的强降雨和暴雨事件;同时受季风气候影响,降雨主要集中在夏季,6—8月占全年降雨量的70%~76%。陈双等(2011)对复杂地形下雷暴增强个例进行了研究,指出雷暴第一阶段下山增强,地形强迫起着主要作用,具体表现在三个方面:(1) 地形斜坡使得雷暴冷池出流下山加速与稳定维持的偏南气流形成了强的辐合区;(2) 地形抬升使得偏南暖湿入流强烈地上升,从而加剧了对流的发展;(3) 地形抬高了冷池出流高度,使得出流与近地面偏南气流构成随高度顺转的低层垂直风切变,低层暖空气之上有冷平流叠加,使得雷暴前方的动力和热力不稳定增强。郭英莲等(2012)对“7.15”宜昌大暴雨的地形影响特征进行了研究,表明地形对降水的触发主要有两方面的作用:一方面为地形迎风坡抬升触发作用,另一方面为地形对近地层流场的影响造成辐合触发。隋迎久等(2010)通过对高时空分辨率的模拟结果分析,揭示了两条雷暴带的形成与山地附近环流之间的相互作用关系。汪正林等(2006)研究了西昌发射场特殊地形及地形梯度对其暴雨天气的影响。吴庆梅等(2012)研究表明,北京地形的抬升作用对暴雨有明显增强作用。段丽等(2009)用SA雷达产品对京西三次局地暴雨落区形成的精细分析中指出,三次局地暴雨和大暴雨强降雨前,近地面平原东南风和边界层偏西风的垂直风廓线结构在地形作用下对暴雨落区形成的影响是一致的。吴庆梅等(2009)研究指出,北京特殊的箕簸型地形和超大城市热力环流对北京局地暴雨的落区和强度有重要影响。以上研究均表明,受地形、热岛及季节等因素的共同影响, 极易产生局地暴雨天气, 而这类暴雨往往具有明显的中尺度特征, 其局地性、突发性强,时间短、强度大、分布不均是这类暴雨的特点。廖晓农等(2011)利用北京地区人工观测站和自动站观测资料,分析了北京暴雨频次、落区、影响范围、持续时间及降雨强度等,得到了在连续少雨期,暴雨发生的平均频数减少,暴雨的局地性和短历时性明显增加。马京津等(2012)对北京市强降雨分区及重现期进行了研究,提出20世纪90年代之后北京的短历时强降雨呈现出局地性的特征,降水分布不均,强降水中心大致成东北—西南向带状分布。
随着城市发展及气候变暖导致局地强降雨事件增多,而城市防涝设施并没有得到同步改善,致使城市易积水程度和积水范围逐渐加大,内涝损失不断加重。城市快速发展, 增加了内涝灾害发生的频率, 内涝灾害损失也以前所未有的速度增长。城市对内涝及其衍生灾害的脆弱性越来越明显, 对气象预报服务工作提出了更高要求。
北京作为大城市和首都, 夏季短时强降雨常常造成道路积水,对上下班高峰城市交通影响很大。2004年7月10日,北京出现了局地暴雨天气,这次暴雨落区主要集中在城区,由于降雨强度大、时间集中, 一些交通干道上的立交桥下和部分路段的排水设备满足不了当时的排水需求,从而造成严重的城市积涝,导致部分路段交通瘫痪(化全利等,2005)。据北京市人民政府防汛抗旱指挥部办公室2011年6月24日发布的汛情通报报道,2011年6月23日局地大暴雨使全市有29处桥区或重点道路出现积滞水,造成交通中断的有22处;全市有3条地铁线路出现险情,这是近十几年来北京较强的降雨天气过程。
由此可见,对北京强降雨与道路积水的关系进行分析显得尤为重要。以前由于北京加密降雨量和道路积水数据欠缺等原因,有关这方面的分析工作较少。本文重点分析北京夏季强降雨与道路积水的统计关系, 并找出道路积水时降雨强度临界指标,为预报服务提供参考依据。
1 资料及方法所用资料为2007—2011年汛期(6—8月)北京市20个气候站20时至20时日降雨量数据,其中降雨量多年平均值选取1971—2000年;北京市200多个自动气象站逐小时降雨量数据;北京市人民政府防汛抗旱指挥部办公室每日发布的汛情通报,其中包括具体积水时间、地点、重点地区的积水深度及影响程度等。
采用北京市20个气候站日降雨量及自动气象站逐小时降雨量与道路积水进行统计分析的方法。为便于将自动站小时雨强等与道路积水进行相关分析,首先对每个积水个例分别统计出其特征值。包括:积水深度、影响程度、强降雨过程中积水区域内小时雨强最大值、2 h累积降雨量最大值……6 h累积降雨量最大值及不同等级小时降雨出现频次等。其次主要根据积水深度,同时也考虑积水影响程度,将所有积水个例分成3级:影响很大、影响较大、有一定影响,并分别赋值3、2、1。最后将道路积水影响程度(3、2、1) 分别与所对应的强降雨特征值求相关,得到道路积水与不同小时降雨量等之间的相关系数。
2 近5年北京汛期降雨量与道路积水的关系2007—2011年汛期(6—8月),根据北京市人民政府防汛抗旱指挥部办公室每日发布的汛情通报统计,北京市共出现了29次道路积水。
2.1 近5年汛期降雨量与同期道路积水的关系2007—2011年汛期,经统计可见(表 1),不同年份汛期降雨量不同,其同期道路积水出现的次数也不同。其中,2011年汛期降雨量最多,为450.7 mm,降雨距平百分率为7.1%,与常年相比降雨量偏多,且近5年首次超过常年值,其同期道路积水出现次数也最多,有10次;2008年汛期次之,降雨量为416 mm,降雨距平百分率为-1.2%,接近常年,出现了8次道路积水。总体来看,汛期降雨量与同期道路积水关系较为密切。
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表 1 2007—2011年汛期北京道路积水与同期降雨量统计结果 Table 1 Statistics of road waterlogging and rainfall in Beijing in flood seasons from 2007 to 2011 |
2007—2011年汛期,经统计可见(表 2),各月的降雨量不同,其道路积水出现的次数也不同。其中,7月相对8和6月来说降雨量最大,平均为148.7 mm,出现的积水次数最多,平均为3次;8月降雨量次之,道路积水也处于第二位,平均为1.6次;6月降雨量最少,道路积水也最少。另外,从7月的不同年份来看,2011年7月降雨量最大,为235 mm,其道路积水出现次数多达6次。可见各月降雨量与同期道路积水密切相关。
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表 2 2007—2011年汛期各月北京道路积水与同期降雨量统计结果 Table 2 Monthly statistics of road waterlogging and rainfall in Beijing in flood seasons from 2007 to 2011 |
使用2007—2010年汛期北京市200多个自动气象站逐小时降雨量数据,并将其小时降雨量划分成不同等级,分别统计出小时降雨量≥10 mm、≥20 mm、≥30 mm、≥36 mm、≥40 mm、≥50 mm、≥60 mm出现的频次。
3.1 逐年汛期统计分析由2007—2010年汛期自动气象站小时雨量不同等级降雨出现频次(图 1)可见,不同等级降雨在各年中出现频次不同,并存在明显差异。其中2008和2009年不同等级降雨出现频次明显比2007和2010年多,而2008和2009年明显比2007年和2010年出现的道路积水次数多(表 1),可见降雨强度与道路积水的关系较为密切。而2008与2009年的主要差别是前者降雨强度较弱时出现频次较多;当降雨强度在≥36 mm以上时后者出现频次明显偏多。2007和2010年不同等级降雨出现频次均没有明显差异。北京汛期自动气象站小时降雨量≥10 mm出现频次最多,其中最少的年份为38次,最多的年份高达53次,平均45.8次;≥20 mm各年汛期出现频次均明显减少,平均29.3次;≥30 mm平均20.3次;≥40 mm平均12.3次;≥50 mm平均6.3次;≥60 mm平均4.5次。逐年汛期均是随着降雨强度的增加,其出现频次逐渐减少。
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图 1 2007—2010年汛期自动气象站小时雨量不同等级降雨出现频次 Fig. 1 Frequency of rainfalls in different intensities in one hour observed by automatic weather station in flood seasons from 2007 to 2010 |
由2007—2010年汛期逐月自动气象站小时雨量不同等级降雨出现频次(图略)可见,2007—2010年汛期各月不同等级降雨出现频次不同。总趋势是7月不同等级降雨出现频次均最多,8月次之,6月最少。这与7月道路积水出现次数最多,6月最少,8月介于两月之间(表 2)一致。可见各月降雨强度与各月道路积水出现次数趋势非常一致,这说明在较强降雨过程中,降雨强度是造成道路积水的关键因子。北京汛期各月自动气象站小时降雨量≥10 mm出现频次最多,其中最少的月份为54次,最多的月份高达74次,平均61次;≥20 mm各月出现频次均明显减少,平均39次;≥30 mm平均27次;≥40 mm平均16次;≥50 mm平均8次;≥60 mm平均6次。汛期各月均是随着降雨强度的增加,其出现频次逐渐减少。
4 降雨强度与道路积水相关分析根据北京市人民政府防汛抗旱指挥部办公室每日发布的汛情通报统计,2007—2010年汛期,北京市共出现了19次道路积水。其中有17次道路积水主要出现在城区。使用2007—2010年汛期北京市200多个自动气象站逐小时降雨量数据,统计降雨强度与道路积水的关系。
4.1 降雨强度与道路积水相关分析首先将19次道路积水按影响程度(积水深度和交通影响)划分为3个等级。当积水深度<0.5 m,使部分道路出现短时积水,对交通有影响时定为1级(12次);当积水深度≥1 m,使大范围交通中断,影响很大时定为3级(4次);当0.5 m≤积水深度<1 m,使部分路段交通中断,影响较大时定为2级(3次)。
将不同等级道路积水分别与出现强降雨时段内积水区域自动气象站1 h,2 h,…,6 h最大累积降雨量及小时雨量≥36 mm出现站数、持续出现站数和小时雨强≥40、50、60和70 mm出现站数求相关,得到表 3相关分析结果。
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表 3 道路积水与不同小时降雨量和小时雨强及不同等级雨强出现站数相关分析结果 Table 3 Correlation analysis results of road waterlogging and rainfall in different hours, raininess in one hour, number of stations with different level raininess |
因总样本数为19,当相关系数r=0.55时,就通过α=0.01的显著性水平检验;当相关系数r=0.67时,就通过α=0.001的显著性水平检验。由表 3可见,5和6 h最大降雨量分别通过α=0.01的显著性水平检验;其余各项均通过α=0.001的显著性水平检验。
从不同小时最大累计降雨量来看,2 h最大降雨量与不同等级道路积水的关系最为密切,其相关系数达到0.81,其次是小时最大降雨量,而3、4、5和6 h最大降雨量的相关系数逐渐减小,说明其相关程度依次降低。在小时降雨出现站数中,小时降雨量≥60 mm出现站数与不同等级道路积水的关系最为密切,其相关系数达到0.89。
由以上分析可知,在选择强降雨导致道路积水临界指标时,不仅要考虑小时雨强,还要考虑2 h降雨量,最好再考虑小时雨强出现的站数,因为它代表着强降雨中心的范围。即强降雨中心极值越大、范围越大,导致道路积水的可能性就越大。
4.2 道路积水临界指标选取由2007—2010年汛期19个道路积水个例自动气象站不同小时降雨量最大值可知,大部分个例的主要降雨均集中出现在1~2 h以内,一般情况下3、4、5和6 h累积降雨量并没有明显变化,多小时累积降雨量值基本重合(图略)。由此可见,北京汛期强降雨特点是:降雨持续时间短、降雨强度大,其中1~2 h降雨量与道路积水的关系最为密切,可以从中找出道路积水临界指标。
北京城区目前大部分排水管道均按照0.5、1和2年一遇标准设计;城区市政设计路面排水能力为每小时40 mm的降雨量,设计标准为2~5年一遇。当小时降雨强度超过40 mm的排水设计能力时,就会出现道路积水(化全利等,2005)。此外,由于2 h降雨量与道路积水相关性也较好,相关系数达到0.81,所以主要从小时雨强和2 h降雨量中选取道路积水临界指标。
为使所选取的道路积水临界指标针对性更强,对2007—2010年汛期出现的19次道路积水个例按以上划分的3个等级分别进行统计(表 4)。
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表 4 不同等级道路积水临界指标统计结果 Table 4 Statistics of critical indicator of different level road waterlogging |
由表 4可见,在2007—2010年汛期19个道路积水个例中,有17个道路积水个例小时雨强和2 h降雨量均≥40 mm,只有两次例外(20080715和20100613,即为2008年7月15日和2010年6月13日),小时雨强分别为22.0和28.1 mm,2 h降雨量分别为39.7和35.8 mm。
由表 4可以进一步归纳出北京道路积水临界指标,见表 5所示。
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表 5 北京道路积水临界指标 Table 5 Cristical indicator of road waterlogging in Beijing |
表 5总结的道路积水临界指标与化全利等(2005)的结论一致,即当小时雨强超过40 mm的排水设计能力时,就会出现道路积水。
5 道路积水临界指标在2011年汛期中的应用根据北京市人民政府防汛抗旱指挥部办公室每日发布的汛情通报统计,2011年汛期(6—8月),北京共出现了10次道路积水。6月出现1次,7月出现6次,8月出现3次,其中7月出现次数最多,6月23日最强。
针对10次道路积水,从北京市231个自动气象站逐小时降雨监测数据中找出强降雨时积水区域内小时最大雨强和2 h降雨量,并与总结出的道路积水临界指标进行对比,其结果见表 6所示。
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表 6 2011年汛期北京道路积水与小时雨强、2 h降雨量及影响情况 Table 6 Road waterlogging, raininess in one hour and two hours, and the influence in Beijing in flood season of 2011 |
由表 6可见,2011年汛期北京出现的10次道路积水中,积水区域内小时最大雨强和2 h最大降雨量均分别在40和45 mm以上,其最小值分别为44.4和74.0 mm(2011年7月19日)。其中有两次道路积水影响很大(2011年6月23日和2011年7月24日),其小时雨强(128.9和83.7 mm)和2 h降雨量(173.2和119.2 mm)分别超过≥70 mm和≥100 mm临界指标值。2011年汛期北京10次道路积水全部在临界指标范围内。
另外,2012年7月21日中午前后到后半夜,北京出现了近61年来最强降雨过程,这次强降雨小时雨强最大值为100.3 mm,2 h累计降雨量最大值为165.3 mm,分别超过影响很大级别(70和100 mm)的临界指标。这次强降雨造成北京城区有95处桥区或道路因积水中断,积水深度达到两米以上的有三处(广渠门桥、双营铁路桥和莲花桥),对城市交通影响很大。
道路积水临界指标通过在2011年汛期及2012年7月21日强降雨过程中应用表明,所有道路积水个例的降雨强度均在临界指标范围内,并且其影响程度也与分级结果一致,这说明所选取的临界指标具有较好的参考价值。由于目前北京道路积水个例及数据相对较少,其道路积水临界指标还需今后随着积水个例的不断增加,对其进行订正。
6 主要结论通过以上分析,可以得出以下主要结论:
(1) 汛期及各月降雨量均与道路积水次数成正相关。
(2) 汛期各月自动站降雨量均是随着降雨强度的增加,其出现频次逐渐减少。
(3) 汛期强降雨特点是降雨持续时间短、降雨强度大,其中1~2 h降雨量与道路积水关系最为密切。
(4) 小时雨强和2 h降雨量大小与出现道路积水可能性及影响成正比。当小时雨强和2 h降雨量分别≥40 mm和≥45 mm时,就会出现道路积水,并对城市交通造成一定影响。
(5) 2011年汛期10次道路积水和2012年7月21日道路积水全部在临界指标范围内,这说明所选取的临界指标具有较好的参考价值。但今后随着积水个例的增加,还需对其进行订正。
陈双, 王迎春, 张文龙, 等, 2011. 复杂地形下雷暴增强过程的个例研究[J]. 气象, 37(7): 802-813. DOI:10.7519/j.issn.1000-0526.2011.07.004 |
段丽, 卞素芬, 俞小鼎, 等, 2009. 用SA雷达产品对京西三次局地暴雨落区形成的精细分析[J]. 气象, 35(3): 21-28. DOI:10.7519/j.issn.1000-0526.2009.03.003 |
郭英莲, 吴翠红, 王继竹, 等, 2012. "7.15"宜昌大暴雨的地形影响特征[J]. 气象, 38(1): 81-89. DOI:10.7519/j.issn.1000-0526.2012.01.009 |
化全利, 吴海山, 白国营, 2005. 2004年7月10日北京城区暴雨分析及减灾措施[J]. 水文, 25(3): 63-64. |
廖晓农, 魏东, 石增云, 等, 2011. 连续少雨背景下北京暴雨的若干特征[J]. 高原气象, 30(3): 749-759. |
马京津, 李书严, 王冀, 2012. 北京市强降雨分区及重现期研究[J]. 气象, 38(5): 569-576. DOI:10.7519/j.issn.1000-0526.2012.05.007 |
隋迎久, 蔡丽娜, 王昌双, 2010. 一次山地环流激发对流天气的数值模拟[J]. 气象, 36(5): 75-84. |
吴庆梅, 郭虎, 杨波, 等, 2009. 地形和城市热力环流对北京地区一次β中尺度暴雨的影响[J]. 气象, 35(12): 58-64. DOI:10.7519/j.issn.1000-0526.2009.12.008 |
汪正林, 党建涛, 2006. 特殊地形及地形梯度对西昌发射场暴雨的影响[J]. 气象, 32(12): 36-42. DOI:10.3969/j.issn.1000-0526.2006.12.006 |
吴庆梅, 杨波, 王国荣, 等, 2012. 北京地形和热岛效应对一次β中尺度暴雨的作用[J]. 气象, 38(2): 174-181. DOI:10.11676/qxxb2012.017 |
Landsberg H E, 1981. The Urban Climate[M].
New York: Academic Press, 275.
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