鐘平威,黃藝億,林燕萍
(海豐縣氣象局,廣東海豐 516400)
海豐縣暴雨分區(qū)預(yù)警的必要性與可行性
鐘平威,黃藝億,林燕萍
(海豐縣氣象局,廣東海豐 516400)
海豐縣暴雨的氣候特征和區(qū)域分布的統(tǒng)計分析結(jié)果表明,海豐縣暴雨存在明顯的時空分布不均,暴雨主要集中在汛期4—9月,空間分布上西南部和東南部最少,鲘門-梅隴-聯(lián)安-縣城(包括蓮花山鄉(xiāng))-可塘直至北部三鎮(zhèn)(公平、平東和黃羌)為暴雨主要落區(qū)。由于特殊的地理環(huán)境和境內(nèi)地形特點,暴雨不僅發(fā)生頻繁,且局地暴雨非常明顯。結(jié)合統(tǒng)計分析結(jié)果,通過詳細介紹目前精細化預(yù)報的實施與效果、預(yù)警信息發(fā)布渠道的建設(shè),說明了開展海豐縣暴雨分區(qū)預(yù)警是必要且可行,完成了將暴雨預(yù)警分區(qū)發(fā)布劃分為西南部、東南部、中部以及北部4個區(qū)域的初步設(shè)計。
應(yīng)用氣象;暴雨;分區(qū)預(yù)警;海豐縣
目前,省內(nèi)關(guān)于暴雨預(yù)警信號發(fā)布的研究很多,如林朗等[1]結(jié)合香港合成雷達圖資料和汕尾市本地暴雨預(yù)警信號發(fā)布的一些規(guī)律,確定了汕尾市暴雨預(yù)警信號的警戒區(qū)。肖偉軍等[2]對發(fā)布暴雨預(yù)警信號的一些策略和技巧做了初步的探索,提出在基本把握雨量標準的前提下,以防災(zāi)減災(zāi)為重點,靈活運用發(fā)布規(guī)定,及時準確地發(fā)布暴雨預(yù)警信號。李海鷹等[3]對中山市氣象局發(fā)布各種預(yù)警信號的工作進行分析和總結(jié),初步探討了預(yù)警信號發(fā)布的一些技術(shù)性問題,其中對于局地性的暴雨災(zāi)害給預(yù)警信號發(fā)布帶來的困擾提出了針對性很強的分區(qū)原則。但很多時候,強烈的暴雨只是發(fā)生在局部地區(qū),預(yù)報員很難作出選擇,因此完善預(yù)警信號的內(nèi)容涵蓋范圍,修改相應(yīng)的響應(yīng)措施,是有必要的[4-8]。而在分區(qū)預(yù)警方面,目前省內(nèi)僅有深圳市氣象局在實施,且效果明顯。李程等[9]強調(diào)了氣象災(zāi)害分區(qū)預(yù)警的積極性,并詳細描述了深圳市氣象局關(guān)于分區(qū)預(yù)警產(chǎn)品的制作和預(yù)警區(qū)域的設(shè)計。
本研究通過統(tǒng)計分析海豐縣暴雨的氣候特征和暴雨的區(qū)域分布,介紹目前精細化預(yù)報的實施與效果,預(yù)警信息發(fā)布渠道的建設(shè),說明開展暴雨分區(qū)預(yù)警的必要性和可行性,并探索海豐縣暴雨分區(qū)預(yù)警的設(shè)計,為實現(xiàn)暴雨預(yù)警的分區(qū)預(yù)警提供科學(xué)依據(jù)。
采用1961—2015年海豐縣氣象站觀測資料(代表縣城)和2011—2015年海豐縣內(nèi)14個區(qū)域自動站(各自代表相應(yīng)的鄉(xiāng)鎮(zhèn))的逐日降水資料。定義:日雨量≥50.0 mm作為1個暴雨日;日雨量≥100.0 mm作為1個大暴雨日。為了減少個別站點資料缺測帶來的統(tǒng)計誤差,當某日有超過1/2站點資料缺測時,將該日所有站點資料作缺測處理。為了克服普通多點滑動平均方法會縮短時間序列的缺點,對暴雨日數(shù)序列采用了二項式系數(shù)加權(quán)平均法[10]進行11年的平滑處理。
廣東省的暴雨日數(shù)在空間分布上存在3個高值中心,分別是恩平、海豐和龍門[11-12]。由于海豐縣依山傍海,境內(nèi)地形復(fù)雜,造成暴雨的局地性特點非常明顯,特別是蓮花山和南洋山之間形成的大喇叭狀地形區(qū)[13],在前汛期,地面偏南風往往在此處輻合,降水回波發(fā)生和發(fā)展,最易出現(xiàn)暴雨。
海豐縣暴雨空間分布不均,而目前暴雨預(yù)警信號是以縣級行政區(qū)域來發(fā)布,因此一旦發(fā)出了信號,則全縣都要作出響應(yīng),這樣暴雨影響的地方人們的生產(chǎn)生活受到影響,沒有出現(xiàn)暴雨的地方人們也會受影響。為了做到暴雨預(yù)警能夠有的放矢,就必須分區(qū)預(yù)警,雖然這會對氣象部門提出更高的要求,但分區(qū)預(yù)警的實施,不僅會提高政府和公眾滿意程度,更會大大提高氣象部門的社會形象。因此,海豐縣暴雨分區(qū)預(yù)警的實施是非常必要的。
2.1 暴雨的年際變化特征
海豐縣1961—2015年共出現(xiàn)暴雨日數(shù)733 d,平均每年13.3 d,最多達23 d(1997、2006年),最少為6 d(1963、2009年)。共出現(xiàn)大暴雨日數(shù)219 d,平均每年4.0 d。暴雨日數(shù)的年際變化如圖1。暴雨日數(shù)在經(jīng)歷了20世紀60—80年代初期的平穩(wěn)波動期后,經(jīng)過了近10年的低值期,80年代末開始逐漸上升。特別是年際變化波動非常大,1997和2006年分別到達波峰,1997和1998年的差值達15 d,2009—2012年連續(xù)4年低于平均值,2009年更是與歷史最低值持平,僅有6 d,但2013年卻又達到歷史第2大值。
圖1 1961—2015年海豐縣暴雨日數(shù)變化
從圖2可以看出,海豐縣每月都有暴雨發(fā)生,但主要集中在汛期4—9月,占全年暴雨日數(shù)的90.7%;大暴雨日數(shù)的月變化呈明顯的單峰型結(jié)構(gòu),峰值位于6月,1、2、11和12月無大暴雨;特大暴雨共16 d,出現(xiàn)在5—9月,其中5月最多,為7 d。說明海豐縣暴雨不僅發(fā)生頻繁,而且在時間分布上極其不均,主要集中在汛期4—9月,特別是5—8月是海豐縣降水最為猛烈的時期。
圖2 1961—2015年海豐縣暴雨、大暴雨、特大暴雨日數(shù)月變化圖
2.2 暴雨的區(qū)域分布特征
海豐縣境內(nèi)地形復(fù)雜,東、北、西三面群山環(huán)抱,蓮花山脈主峰海拔1 337.3 m,為東北、西南走向,斜貫海豐縣北部和西部。境內(nèi)海拔1 000 m以上的山峰有蓮花山、銀瓶山等23座,此外還有一些海拔1 000 m以下的中、小山地,這些山地相互間構(gòu)成了許多向南開口的喇叭狀地形區(qū),其對超低空的系統(tǒng)氣流,特別是偏南氣流能分別起著阻擋、抬升和疏通、輻合的作用,亦有利于形成地方風,加上南鄰南海,水汽、熱量條件優(yōu)越,是造成海豐縣暴雨頻繁的重要因素之一[13]。境內(nèi)大型水庫有公平水庫、紅花地水庫和青年水庫,小型水庫有朝面山水庫、朝陽水庫、南門水庫、竹仔坑水庫、黃山洞水庫、平安洞水庫(圖3)。
圖3 海豐縣境內(nèi)地形和水庫位置
從暴雨日數(shù)區(qū)域分布(圖4)可以看出,暴雨日數(shù)存在明顯的空間分布不均的特點,其中暴雨最大的落區(qū)位于蓮花山鄉(xiāng),年平均暴雨日數(shù)達14 d,環(huán)繞著暴雨中心區(qū)的是鲘門-梅隴-聯(lián)安-縣城-可塘直至北部3鎮(zhèn)(公平、平東和黃羌),年平均暴雨日數(shù)為8.4~9.8 d,這與圖3中的水庫位置分布非常吻合,同時也與蓮花山脈的走向非常一致。西南部的小漠-鵝埠-赤石和東南部的陶河-赤坑-大湖最少,年平均暴雨日數(shù)僅有6.2~7.4 d。
大暴雨日數(shù)區(qū)域分布(圖略)主要是集中在蓮花山鄉(xiāng)及其東面的縣城和公平鎮(zhèn),較之暴雨最集中落區(qū)的范圍更大,最南面的小漠鎮(zhèn)一直向東北方向延伸至北部的黃羌鎮(zhèn)是大暴雨次中心落區(qū),西南部的鵝埠-赤石和東南部是大暴雨發(fā)生最少的區(qū)域,這與暴雨日數(shù)的區(qū)域基本相同。
圖4 2011—2015年海豐縣暴雨日數(shù)區(qū)域分布(單位:d)
以任一站點出現(xiàn)暴雨作為1個暴雨日,2011—2015年海豐縣共出現(xiàn)暴雨日165 d,年平均33 d,但超過3/4站點同時出現(xiàn)暴雨僅有14 d。以當日不超過3個站點同時出現(xiàn)暴雨作為海豐縣局地性暴雨的標準。2011—2015年海豐縣共出現(xiàn)局地暴雨103 d,占總暴雨日的62.4%,其中單站暴雨日有62 d,可見海豐縣暴雨發(fā)生頻繁的同時,局地性非常明顯??臻g分布上以蓮花山鄉(xiāng)最多,為27 d;縣城和黃羌為2個次中心,分別為20和18 d;赤坑最少,僅有4 d。而時間分布上集中在汛期4—9月,占總?cè)諗?shù)的92.2%,特別是6和7月最多,分別為23和22 d,2月無局地性暴雨。
暴雨分區(qū)預(yù)警的實現(xiàn)主要依靠精細化預(yù)報業(yè)務(wù)的發(fā)展?;诟邥r空分辨率的精細化格點預(yù)報,經(jīng)過人機交互訂正,充分融合當?shù)氐牡乩淼匦蔚刃畔⒑?,可提供更加精細化、針對性強的預(yù)報預(yù)警服務(wù)。同時,預(yù)警信息多渠道發(fā)布,使社會公眾和各級政府及時獲取預(yù)警信息,同樣也是暴雨分區(qū)預(yù)警可行的重要條件。
3.1 精細化預(yù)報的實施與效果
2014年4月,正式上線天氣預(yù)報圖形化網(wǎng)格編輯系統(tǒng)(GIFT),做到省內(nèi)2.5°×2.5°經(jīng)緯度格點的3 d內(nèi)逐1 h的定時、定點精細化預(yù)報,實現(xiàn)省、市精細化網(wǎng)格預(yù)報業(yè)務(wù)的正式運行。通過精細化格點預(yù)報業(yè)務(wù)系統(tǒng),可以隨時獲得3 km網(wǎng)格的中短期預(yù)報產(chǎn)品。而在短時臨近預(yù)報預(yù)警方面,廣東省氣象臺自主研發(fā)的災(zāi)害性天氣綜合臨近預(yù)報系統(tǒng)“雨燕”(GRAPES-SWIFT)、國家級短時臨近預(yù)報系統(tǒng)“天鵝”(SWAN)等短時臨近預(yù)報系統(tǒng),可實時顯示氣象自動站點實況和加載衛(wèi)星云圖,獲取各種短時臨近產(chǎn)品,如雷達拼圖、回波頂高、雷達定量降水預(yù)報QPF 1 h、QPF 3 h等;同時汕尾本地新一代多普勒天氣雷達(CINRAD-SA)、區(qū)域中尺度自動氣象站和籌建中的風廓線天氣雷達等監(jiān)測網(wǎng)絡(luò),可快速準確判斷出暴雨落區(qū)和暴雨區(qū)的移動,這在過去幾年的短時臨近預(yù)報預(yù)警服務(wù)中已得到了很好的應(yīng)用,效果明顯,可作為暴雨分區(qū)預(yù)警最堅實有力的技術(shù)支撐。
3.2 預(yù)警信息發(fā)布渠道建設(shè)
“最后一千米”問題一直是氣象災(zāi)害預(yù)警和氣象服務(wù)的根本問題,也是精細化預(yù)報服務(wù)關(guān)鍵問題之一[8]。對于具有突發(fā)性、局地性等特點的暴雨,由于影響時間短,如果延誤了發(fā)布時機,就會降低發(fā)布的效果,有時甚至等氣象部門發(fā)布了暴雨信號時雨已經(jīng)減弱或停了。因此,建設(shè)暢通的發(fā)布渠道非常緊迫,廣東省突發(fā)事件預(yù)警信息發(fā)布平臺的投入使用,不僅解決了預(yù)警短信、12121傳真、12121外呼等一鍵發(fā)布的問題,而且順應(yīng)以互聯(lián)網(wǎng)為市民獲取各種信息的主渠道的今天,內(nèi)鏈了廣東應(yīng)急氣象網(wǎng)、廣東天氣微信、廣東應(yīng)急氣象客戶端和廣東應(yīng)急氣象頻道等。此外,本地客戶端,如汕尾氣象官方網(wǎng)站、汕尾天氣微博和微信及手機APP客戶端的開通,使得發(fā)布天氣預(yù)警信息的傳播更加便捷、及時和高效。海豐縣鄉(xiāng)鎮(zhèn)氣象服務(wù)站的建設(shè)投入使用,還有即將開始的農(nóng)村大喇叭和顯示屏建設(shè),將可解決預(yù)警信息傳送的“最后一公里”問題,更可大大提高分區(qū)暴雨預(yù)警的效果。
3.3 暴雨分區(qū)預(yù)警的設(shè)計
第2章統(tǒng)計結(jié)果表明,海豐縣暴雨存在明顯的時空分布不均,暴雨主要集中在汛期4—9月,空間分布上西南部和東南部最少,鲘門-梅隴-聯(lián)安-縣城(包括蓮花山鄉(xiāng))-可塘直至北部三鎮(zhèn)(公平、平東和黃羌)為暴雨主要落區(qū)。局地暴雨明顯,2011—2015年發(fā)生局地暴雨日占同期總暴雨日的比例高達62.4%,這與境內(nèi)特殊的地形特點有密切的關(guān)系。因此,海豐縣暴雨預(yù)警分區(qū)如圖5所示。
雖然通過統(tǒng)計分析海豐縣暴雨的氣候特征和區(qū)域分布,提出預(yù)警分區(qū)的初步設(shè)計,但為了使得預(yù)警發(fā)布的時效性更強、區(qū)域更精確、速度更快,還應(yīng)制定分區(qū)預(yù)警的標準,逐步完善分區(qū)預(yù)警的服務(wù)模式。在實際的預(yù)報服務(wù)過程中,應(yīng)根據(jù)具體的天氣過程,把握天氣系統(tǒng)的演變,結(jié)合衛(wèi)星云圖、多普勒雷達和自動站資料,確定暴雨的落區(qū)和移動方向,在初步分區(qū)設(shè)計的基礎(chǔ)上,靈活運用,不同的區(qū)域間合并,增加或者減少某一鄉(xiāng)鎮(zhèn)。總之,不管區(qū)域如何劃分,都要以防災(zāi)減災(zāi)為重點,及時準確地發(fā)布暴雨預(yù)警信號。
圖5 海豐縣暴雨預(yù)警分區(qū)設(shè)計
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10.3969/j.issn.1007-6190.2016.05.015
2016-03-25
鐘平威(1980年生),男,工程師,現(xiàn)從事天氣預(yù)報和氣象服務(wù)工作。E-mail:zpw@swqx.com.cn
鐘平威,黃藝億,林燕萍.海豐縣暴雨分區(qū)預(yù)警的必要性與可行性[J].廣東氣象,2016,38(5):60-63.