隴東黃土高原旱區(qū)短時(shí)強(qiáng)降水的時(shí)空分布特征及地形影響研究

楊麗杰，曹彥超，劉維成，徐麗麗，張洪芬，孫子茱

（1.甘肅省慶陽(yáng)市氣象局，甘肅 慶陽(yáng) 745000；2.蘭州中心氣象臺(tái)，甘肅 蘭州 730020）

引 言

我國(guó)短時(shí)強(qiáng)降水通常是指1 h 降水量大于等于20.0 mm 或3 h降水量大于等于50.0 mm 的強(qiáng)降水事件［1］，它由中小尺度天氣系統(tǒng)直接驅(qū)動(dòng)［2］，其間常伴有雷暴大風(fēng)、冰雹等天氣，具有突發(fā)性強(qiáng)、落區(qū)分散、發(fā)展迅猛等特點(diǎn)，極易誘發(fā)山洪、滑坡、泥石流等災(zāi)害，造成嚴(yán)重人員傷亡和財(cái)產(chǎn)損失。伴隨著全球氣候變暖，我國(guó)多地短時(shí)強(qiáng)降水事件呈增多趨勢(shì)［3-5］，給防災(zāi)減災(zāi)工作帶來(lái)巨大挑戰(zhàn)，也成為預(yù)報(bào)業(yè)務(wù)中的重點(diǎn)和難點(diǎn)問(wèn)題之一。

我國(guó)幅員遼闊、地形地貌復(fù)雜，短時(shí)強(qiáng)降水時(shí)空分布極不均勻?？臻g上，以遼東半島南部—燕山—陰山—河套—兩廣地區(qū)一線(xiàn)為界，分界線(xiàn)的東部、南部為短時(shí)強(qiáng)降水高發(fā)區(qū)［6］，且區(qū)域性特征明顯，尤其在山區(qū)、丘陵［7-8］、城區(qū)［9-10］等較小空間范圍內(nèi)更為凸顯［11-13］。時(shí)間上，短時(shí)強(qiáng)降水的月、候變化總體呈單峰型，日變化則表現(xiàn)出單峰型、雙峰型、多峰型和持續(xù)活躍型等多種特征［14］。這些研究為短時(shí)強(qiáng)降水預(yù)報(bào)預(yù)警打下了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)，但結(jié)論的普適性有待驗(yàn)證，因此還需開(kāi)展更多特定區(qū)域短時(shí)強(qiáng)降水的時(shí)空分布特征研究。

作為影響降水分布的重要因素［15-17］，地形對(duì)降水影響具有明顯的“空間尺度效應(yīng)”，大尺度地形可以直接影響大氣環(huán)流，中尺度地形主要通過(guò)渦旋運(yùn)動(dòng)和背風(fēng)波影響降水，而小尺度地形主要通過(guò)迎風(fēng)坡影響降水。此外，地形對(duì)層云和對(duì)流云降水的影響亦有不同，前者地形的動(dòng)力作用更重要，后者地形的熱力作用更明顯［18］。可見(jiàn)，地形對(duì)降水的影響極其復(fù)雜，準(zhǔn)確描述地形對(duì)降水的影響機(jī)制，是改進(jìn)模式預(yù)報(bào)性能、提升預(yù)報(bào)預(yù)警能力的關(guān)鍵。然而，受當(dāng)前實(shí)況觀測(cè)數(shù)據(jù)分辨率低、數(shù)值模式對(duì)地形刻畫(huà)不夠精準(zhǔn)［19］、地形對(duì)天氣系統(tǒng)影響的非線(xiàn)性［20］等客觀因素限制，地形對(duì)降水影響機(jī)制尚存在許多亟待探討的問(wèn)題。

隴東黃土高原地處西北半干旱半濕潤(rùn)氣候過(guò)渡帶，地勢(shì)西北高東南低，東西北三面環(huán)山，形成開(kāi)口向南的“簸箕”狀地形［21］。該區(qū)域地表植被稀疏、土質(zhì)疏松、溝壑縱橫，在短時(shí)強(qiáng)降水沖擊下下墊面承災(zāi)能力較差。如2021年8月18日23：00（北京時(shí)，下同）至19日01：00，慶陽(yáng)市鎮(zhèn)原縣閆溝站連續(xù)3 h出現(xiàn)短時(shí)強(qiáng)降水，累積雨量達(dá)170.0 mm，引發(fā)暴雨洪澇災(zāi)害，直接經(jīng)濟(jì)損失達(dá)968.35 萬(wàn)元人民幣。因此，加強(qiáng)該地區(qū)短時(shí)強(qiáng)降水研究有著迫切的現(xiàn)實(shí)需求。隨著遙感技術(shù)的快速發(fā)展，高分辨率的數(shù)字高程模型（digital elevation model，DEM）數(shù)據(jù)得到廣泛應(yīng)用，利用GIS技術(shù)可從中提取坡度、坡向等地形因子，為短時(shí)強(qiáng)降水影響機(jī)制分析提供了重要支撐［22-23］。本文利用2013—2020年隴東黃土高原半干旱半濕潤(rùn)區(qū)分布較為稠密的302個(gè)區(qū)域自動(dòng)氣象觀測(cè)站逐時(shí)降水?dāng)?shù)據(jù)和DEM 數(shù)據(jù)，在短時(shí)強(qiáng)降水精細(xì)化分布特征分析基礎(chǔ)上，初步探討地理、地形因子與短時(shí)強(qiáng)降水之間的關(guān)系，并結(jié)合常規(guī)氣象觀測(cè)資料和再分析數(shù)據(jù)，剖析地形對(duì)2021年8月18—19日極端短時(shí)強(qiáng)降水的影響機(jī)制，以期提升當(dāng)?shù)囟虝r(shí)強(qiáng)降水的預(yù)報(bào)預(yù)警能力。

1 資料與方法

隴東黃土高原旱區(qū)位于甘肅省最東端，行政區(qū)域包括慶陽(yáng)市和平?jīng)鍪械尼轻紖^(qū)、靈臺(tái)縣、崇信縣、涇川縣和華亭縣共13 個(gè)縣（區(qū)）［21］，西依六盤(pán)山，東接子午嶺，北起白于山分水嶺，南至涇河，海拔高度882～2737 m，地勢(shì)起伏大［圖1（a）］。其中，涇河及其支流在境內(nèi)構(gòu)成“樹(shù)枝”狀河網(wǎng)，切割出塬、殘塬、峁梁丘陵、掌地、丘陵和侵蝕堆積區(qū)6 種地貌單元［24］，地形特征極其復(fù)雜。該區(qū)域處在季風(fēng)邊緣地帶，年平均降水量300～600 mm，夏季降水頻發(fā)。除東部的子午嶺林區(qū)和西南部的六盤(pán)山林區(qū)外，地表植被稀疏［圖1（b）］，土壤蓄水能力差，夏季洪澇災(zāi)害頻發(fā)。

圖1 隴東黃土高原旱區(qū)海拔高度、河網(wǎng)及氣象站點(diǎn)（a）和2013—2020年生長(zhǎng)季平均歸一化植被指數(shù)（b）空間分布Fig.1 The spatial distribution of elevation，river network，meteorological stations （a） and average normalized difference vegetation index （NDVI） in growing season from 2013 to 2020 （b） in the Loess Plateau arid region of eastern Gansu

所用資料包括氣象大數(shù)據(jù)云平臺(tái)提供的2013—2020年隴東黃土高原旱區(qū)302個(gè)地面區(qū)域自動(dòng)氣象觀測(cè)站4—10月逐小時(shí)降水?dāng)?shù)據(jù)、地理空間數(shù)據(jù)云（https：//www.gscloud.cn）提供的航天飛機(jī)雷達(dá)地形測(cè)繪任務(wù)（shuttle radar topography mission，SRTM）DEM數(shù)據(jù)（分辨率為90 m×90 m）、甘肅省慶陽(yáng)市氣象局歸檔的常規(guī)氣象觀測(cè)數(shù)據(jù)和歐洲中期天氣預(yù)報(bào)中心（https：//cds.climate.copernicus.eu）的第五代ERA5逐小時(shí)再分析數(shù)據(jù)（分辨率為0.25°×0.25°）。隴東黃土高原旱區(qū)包括的市、縣（區(qū)）行政邊界是基于國(guó)家測(cè)繪地理信息局標(biāo)準(zhǔn)地圖服務(wù)網(wǎng)站下載的審圖號(hào)為GS（2019）3082號(hào)的標(biāo)準(zhǔn)地圖制作，底圖無(wú)修改。

本文將雨強(qiáng)大于等于20.0 mm·h-1作為短時(shí)強(qiáng)降水事件的篩選條件，并根據(jù)甘肅省短時(shí)強(qiáng)降水等級(jí)標(biāo)準(zhǔn)（20.0～29.9、30.0～49.9、50.0 mm·h-1及以上）［25］進(jìn)行分級(jí)，分別統(tǒng)計(jì)不同時(shí)段、不同等級(jí)短時(shí)強(qiáng)降水日數(shù)、次數(shù)和極值的時(shí)空分布。短時(shí)強(qiáng)降水日數(shù)定義為統(tǒng)計(jì)時(shí)段內(nèi)研究區(qū)域出現(xiàn)短時(shí)強(qiáng)降水的日數(shù)，將24 h 內(nèi)研究區(qū)域至少1 站出現(xiàn)1 次及以上的短時(shí)強(qiáng)降水事件記為1個(gè)短時(shí)強(qiáng)降水日數(shù)。單站短時(shí)強(qiáng)降水次數(shù)定義為統(tǒng)計(jì)時(shí)段內(nèi)某站點(diǎn)出現(xiàn)短時(shí)強(qiáng)降水事件的時(shí)次；統(tǒng)計(jì)時(shí)段內(nèi)研究區(qū)域各單站短時(shí)強(qiáng)降水次數(shù)之和定義為研究區(qū)短時(shí)強(qiáng)降水次數(shù)。短時(shí)強(qiáng)降水極值定義為統(tǒng)計(jì)時(shí)段內(nèi)所有短時(shí)強(qiáng)降水事件小時(shí)雨量的最大值。經(jīng)統(tǒng)計(jì)，2013—2020年隴東黃土高原旱區(qū)共出現(xiàn)2115次短時(shí)強(qiáng)降水，通過(guò)氣候極值、內(nèi)部一致性、時(shí)間一致性和空間一致性［26］等對(duì)這些樣本進(jìn)行質(zhì)量控制，得到信度較高的1653個(gè)樣本，占比78.2%。

通過(guò)交叉驗(yàn)證法和t檢驗(yàn)［27］，選取精度最高（表略）的反距離權(quán)重插值法獲取各要素的空間分布。

采用傅抱璞［28］提出的基于爬坡機(jī)制的地形降水模型，地形抬升速度公式如下：

式中：vg（m·s-1）為地形抬升速度；v（m·s-1）為風(fēng)速；c1、c2分別為坡度、坡向影響系數(shù)；α（°）為地形坡度；θ（°）為盛行風(fēng)向；β（°）為地形坡向。當(dāng)c1＞0（即0°＜α≤45°）時(shí)，坡度對(duì)降水起正反饋，且α=45°時(shí)影響最大，反之起負(fù)反饋；當(dāng)c2＞0（即∣θ－β∣＜90°）時(shí)為迎風(fēng)坡，對(duì)降水起正反饋，反之為背風(fēng)坡，對(duì)降水起負(fù)反饋。

利用ArcGIS 軟件，對(duì)DEM 數(shù)據(jù)進(jìn)行空間重采樣，并提取各氣象站點(diǎn)的坡向、坡度、海拔高度3 個(gè)地形因子。統(tǒng)計(jì)發(fā)現(xiàn)，夏季環(huán)縣、鎮(zhèn)原及崆峒、華亭西部部分鄉(xiāng)鎮(zhèn)的主導(dǎo)風(fēng)向?yàn)槲魑鞅憋L(fēng)，其余地區(qū)為東南風(fēng)或偏南風(fēng)。根據(jù)上述公式，計(jì)算各站點(diǎn)的坡度和坡向影響系數(shù)，并同經(jīng)度、緯度、海拔高度因子作為自變量，通過(guò)主成分分析和線(xiàn)性回歸分析，探討地形的動(dòng)力抬升作用與短時(shí)強(qiáng)降水之間的關(guān)系。

2 短時(shí)強(qiáng)降水時(shí)間分布特征

2.1 年際變化

2013—2020年，隴東黃土高原旱區(qū)短時(shí)強(qiáng)降水共出現(xiàn)220 d、1653 次，短時(shí)強(qiáng)降水發(fā)生日數(shù)和次數(shù)占比存在明顯的年際變化，且趨勢(shì)基本同步［圖2（a）］，2018年占比最大，分別為20.5%和23.2%，這可能是副熱帶高空急流和西太平洋副熱帶高壓（簡(jiǎn)稱(chēng)“西太副高”）明顯偏北引起的水汽輸送偏強(qiáng)造成的［29］；2014年受強(qiáng)厄爾尼諾事件影響，西太副高偏西、偏南，水汽向北輸送困難［30］，短時(shí)強(qiáng)降水日數(shù)和次數(shù)占比最小，分別為6.4%和5.1%。另外，2013、2016、2018年短時(shí)強(qiáng)降水占比高于平均值，為多發(fā)年，其余年份為少發(fā)年。結(jié)合逐年雨強(qiáng)箱線(xiàn)圖［圖2（b）］發(fā)現(xiàn)，近8 a 短時(shí)強(qiáng)降水雨強(qiáng)的25%分位數(shù)接近22.0 mm·h-1，除2015、2016、2020年外75%分位數(shù)均未超過(guò)31.0 mm·h-1，即雨強(qiáng)主要集中在22.0～31.0 mm·h-1。對(duì)比發(fā)現(xiàn)，雨強(qiáng)與日數(shù)和次數(shù)占比之間無(wú)明顯對(duì)應(yīng)關(guān)系，短時(shí)強(qiáng)降水最多的2018年雨強(qiáng)并非最強(qiáng)。整體而言，2015、2016、2020年雨強(qiáng)較大，但2013、2016、2019年降水的極端性更強(qiáng)。

圖2 2013—2020年隴東黃土高原旱區(qū)短時(shí)強(qiáng)降水日數(shù)、次數(shù)占比（a）和雨強(qiáng)（b）的年際變化Fig.2 The inter-annual changes of proportion of days，times （a） and rainfall intensity （b） of short-term heavy rainfall in the Loess Plateau arid region of eastern Gansu from 2013 to 2020

2.2 月變化

統(tǒng)計(jì)發(fā)現(xiàn)，隴東黃土高原旱區(qū)短時(shí)強(qiáng)降水在4—10月均有發(fā)生，但主要集中在6—8月。考慮到樣本數(shù)量及季節(jié)背景，在分析雨強(qiáng)月變化時(shí)將4—5月、9—10月分別作為整體與6、7、8月進(jìn)行對(duì)比。

從圖3看出，隴東黃土高原旱區(qū)短時(shí)強(qiáng)降水月變化呈單峰型特征，并表現(xiàn)出急增驟減、盛夏活躍強(qiáng)盛的特點(diǎn)。4—5月我國(guó)季風(fēng)雨帶位于長(zhǎng)江以南，隴東黃土高原區(qū)短時(shí)強(qiáng)降水少且增加緩慢，雨強(qiáng)最小，主要為22.0～26.0 mm·h-1。主汛期6—8月短時(shí)強(qiáng)降水共出現(xiàn)195 d、1597 次，占比分別為88.6%和96.6%，為全年多發(fā)時(shí)段，且雨強(qiáng)大、極端性強(qiáng)。其中，7月發(fā)生日數(shù)最多為79 d、占比35.9%，極端性最強(qiáng)，雨強(qiáng)主要在22.0～32.0 mm·h-1之間；而8月次數(shù)最多為775 次、占比46.9%，雨強(qiáng)主要在22.0～33.0 mm·h-1之間，較7月略強(qiáng)。這種變化趨勢(shì)可能與東亞季風(fēng)的強(qiáng)度變化、西太副高的西伸北抬等有關(guān)。8月以后，隨著西太副高東退，短時(shí)強(qiáng)降水迅速減少，強(qiáng)度也隨之減弱。

圖3 2013—2020年隴東黃土高原旱區(qū)短時(shí)強(qiáng)降水日數(shù)、次數(shù)占比（a）和雨強(qiáng)（b）月變化Fig.3 The monthly changes of proportion of days，times （a） and rainfall intensity （b） of short-term heavy rainfall in the Loess Plateau arid region of eastern Gansu from 2013 to 2020

2.3 日變化

從圖4看出，隴東黃土高原旱區(qū)的短時(shí)強(qiáng)降水在任何時(shí)次都可能出現(xiàn)，其次數(shù)占比的日變化呈多峰型特征，傍晚至前半夜（17：00至次日00：00）最為活躍，而04：00—12：00 出現(xiàn)較少。其中，活躍時(shí)段內(nèi)短時(shí)強(qiáng)降水共出現(xiàn)938 次、占比56.8%，并分別于00：00、17：00和22：00出現(xiàn)峰值，對(duì)應(yīng)次數(shù)（占比）分別為143（8.7%）、125（7.6%）、130（7.9%）次，且00：00和22：00雨強(qiáng)的箱體范圍明顯大于其他時(shí)次，說(shuō)明離散性更強(qiáng)。值得注意的是，在短時(shí)強(qiáng)降水相對(duì)不活躍的時(shí)段中，06：00 的次數(shù)占比和強(qiáng)度均較大，且極值（2016年8月15日06：00 環(huán)縣八珠雨強(qiáng)76.7 mm·h-1）僅次于22：00 和23：00，也是日常業(yè)務(wù)中需關(guān)注的時(shí)段。

圖4 2013—2020年隴東黃土高原旱區(qū)短時(shí)強(qiáng)降水次數(shù)占比（a）和雨強(qiáng)（b）逐時(shí)變化Fig.4 The hourly variation of proportion of times （a） and rainfall intensity （b） of short-term heavy rainfall in the Loess Plateau arid region of eastern Gansu from 2013 to 2020

3 短時(shí)強(qiáng)降水空間分布特征

2013—2020年隴東黃土高原旱區(qū)短時(shí)強(qiáng)降水空間分布極不均勻，總體表現(xiàn)為東南多、西北少，全區(qū)普遍累積發(fā)生5～7 次，有3 個(gè)相對(duì)集中的高發(fā)區(qū)，分別在崆峒東部—靈臺(tái)、鎮(zhèn)原東北部—慶城北部—華池中部—合水西部和寧縣中南部—正寧北部［圖5（a）］。其中，崆峒東部—靈臺(tái)短時(shí)強(qiáng)降水最為活躍，四十里鋪、東王溝村等站點(diǎn)最多超過(guò)16次，鎮(zhèn)原東北部—慶城北部—華池中部—合水西部局地多達(dá)13～15 次，而范圍相對(duì)最小的寧縣中南部—正寧北部高發(fā)區(qū)，亦有個(gè)別站點(diǎn)超過(guò)15次。從短時(shí)強(qiáng)降水的小時(shí)雨量極值分布［圖5（b）］來(lái)看，隴東黃土高原旱區(qū)短時(shí)強(qiáng)降水的小時(shí)雨量極值呈東北和西南大、中間小的空間特征，極值普遍在31.0～40.0 mm，50.0 mm 以上極值集中在慶城東部—合水西部，而環(huán)縣東北部、平?jīng)鲋袞|部亦有部分站點(diǎn)極值突破60.0 mm，但極值大值區(qū)的范圍整體較次數(shù)明顯偏小。

進(jìn)一步對(duì)比不同等級(jí)的短時(shí)強(qiáng)降水次數(shù)空間分布［圖5（c）和圖5（d）］，發(fā)現(xiàn)隨著雨強(qiáng)增大，短時(shí)強(qiáng)降水次數(shù)驟減，20.0～29.9 mm·h-1的降水次數(shù)與總次數(shù)的空間分布特征最為相似，普遍發(fā)生4～5 次；30.0～49.9 mm·h-1的短時(shí)強(qiáng)降水普遍發(fā)生1～2 次，高發(fā)區(qū)集中在慶陽(yáng)市中部慶城—鎮(zhèn)原交界及華池東北部等地，達(dá)6次，而環(huán)縣西北部、慶城東北部、鎮(zhèn)原中部、崆峒中部及靈臺(tái)東部也有部分站點(diǎn)超過(guò)5次；50.0 mm·h-1及以上短時(shí)強(qiáng)降水的局地性進(jìn)一步凸顯，8 a間31站出現(xiàn)的34次50 mm·h-1及以上短時(shí)強(qiáng)降水中，僅有平?jīng)鰱|部和慶陽(yáng)市慶城、合水交界處和環(huán)縣西北部的3站出現(xiàn)2次，其余站均出現(xiàn)1次。

圖5 2013—2020年隴東黃土高原旱區(qū)短時(shí)強(qiáng)降水次數(shù)（a）、小時(shí)雨量極值（b）以及20.0～29.9（c）、30.0～49.9和50.0 mm·h-1及以上（d）降水次數(shù)的空間分布（紅色方框?yàn)槎虝r(shí)強(qiáng)降水多發(fā)區(qū)域，綠色方框?yàn)檎频氐孛玻〧ig.5 The spatial distributions of times （a） and hourly precipitation extremum （b） of short-term heavy rainfall and times of short-term heavy rainfall with rainfall intensity of 20.0-29.9 （c），30.0-49.9 and greater than or equal to 50.0 mm·h-1 （d） in the Loess Plateau arid region of eastern Gansu from 2013 to 2020（The red boxes are the high incidence areas of short-term heavy rainfall，and the green box is the palm landform）

結(jié)合地形和河網(wǎng)分布，發(fā)現(xiàn)短時(shí)強(qiáng)降水的高發(fā)區(qū)主要分布在河谷地勢(shì)升高區(qū)或河流交匯處，如六盤(pán)山東側(cè)西北—東南向的涇河河谷（紅框A）、西北轉(zhuǎn)南方向的環(huán)江—馬蓮河河谷（紅框B）、子午嶺西側(cè)上坡帶的東北—西南向四郎河河谷（紅框C），它們共同構(gòu)成了開(kāi)口向南的喇叭口地形。此外，30.0 mm·h-1以上的短時(shí)強(qiáng)降水在環(huán)縣西北部的黃土掌地區(qū)（綠框）也有分布。

與甘肅短時(shí)強(qiáng)降水最多的隴南市［4］對(duì)比發(fā)現(xiàn)，兩地的短時(shí)強(qiáng)降水時(shí)間變化特征較為相似，夜雨特征明顯，但隴東黃土高原旱區(qū)短時(shí)強(qiáng)降水的雨強(qiáng)偏弱、發(fā)生次數(shù)相對(duì)較少、局地性更強(qiáng)。這除了與隴南地處溫帶、亞熱帶半濕潤(rùn)氣候區(qū)［31］，水汽輸送條件更好外，還與其高山峻嶺與峽谷、盆地相間的復(fù)雜地形有一定關(guān)系。

4 地形、地理因子與短時(shí)強(qiáng)降水之間的關(guān)系

采用線(xiàn)性回歸分析方法探究地形、地理因子對(duì)隴東黃土高原旱區(qū)短時(shí)強(qiáng)降水的影響。由于地形、地理因子之間彼此存在共線(xiàn)性問(wèn)題，首先利用主成分分析法進(jìn)行降維，發(fā)現(xiàn)排名靠前的3個(gè)主成分是：由經(jīng)度和緯度貢獻(xiàn)最大的反映地理位置的因子P1；由坡度影響系數(shù)、緯度和海拔高度貢獻(xiàn)最大的反映地形強(qiáng)迫抬升的因子P2；主要由坡向影響系數(shù)貢獻(xiàn)的迎風(fēng)坡因子P3（表略）。這3個(gè)主成分的方差膨脹因子（variance inflation factor，VIF）等于1，共線(xiàn)性較低，作為自變量是合理的。然后，分別以短時(shí)強(qiáng)降水的次數(shù)和小時(shí)雨量極值作為因變量進(jìn)行線(xiàn)性回歸分析，并進(jìn)行F檢驗(yàn)，其結(jié)果僅短時(shí)強(qiáng)降水次數(shù)的回歸方程通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，表明地形、地理因子對(duì)短時(shí)強(qiáng)降水的小時(shí)雨量極值分布無(wú)顯著影響，而對(duì)于短時(shí)強(qiáng)降水次數(shù)分布僅地理位置的影響顯著（通過(guò)α=0.01的顯著性檢驗(yàn)）（表1）。這與張寧等［10］開(kāi)展的蘭州市短時(shí)強(qiáng)降水研究結(jié)論不同，可見(jiàn)地形對(duì)短時(shí)強(qiáng)降水的影響復(fù)雜，不同地區(qū)的影響機(jī)制差異較大。

表1 隴東黃土高原旱區(qū)短時(shí)強(qiáng)降水次數(shù)主成分的線(xiàn)性回歸分析Tab.1 The linear regression analysis of principal components of short-term heavy rainfall times in the Loess Plateau arid region of eastern Gansu

通常，海拔高度和坡向、坡度主要通過(guò)迎風(fēng)坡的強(qiáng)迫抬升影響降水分布［28］。然而，隴東黃土高原旱區(qū)中南部地形坡度小，動(dòng)力抬升有限，而在坡度較大的東北部，迎風(fēng)坡與背風(fēng)坡交替分布且范圍相當(dāng)，對(duì)降水的反饋互相抵消，致使地形對(duì)降水無(wú)明顯動(dòng)力抬升作用。對(duì)比坡向和坡度影響系數(shù)空間分布（圖6）發(fā)現(xiàn)，僅子午嶺沿線(xiàn)及環(huán)縣東部等地坡向和坡度影響系數(shù)對(duì)降水有正反饋。因此，地形強(qiáng)迫抬升并非是隴東黃土高原旱區(qū)短時(shí)強(qiáng)降水的主要影響機(jī)制。

圖6 隴東黃土高原旱區(qū)坡向（a）和坡度（b）影響系數(shù)的空間分布Fig.6 The spatial distributions of aspect （a） and slope （b） influence coefficients in the Loess Plateau arid region of eastern Gansu

5 地形對(duì)短時(shí)強(qiáng)降水的影響機(jī)制

地形通過(guò)強(qiáng)迫抬升作用影響短時(shí)強(qiáng)降水外，還可以通過(guò)邊界層輻合引起的上升運(yùn)動(dòng)、陸面空間差異導(dǎo)致的局地?zé)釀?dòng)力作用不均勻等［32］對(duì)降水產(chǎn)生影響。下面結(jié)合一次極端短時(shí)強(qiáng)降水事件剖析隴東黃土高原旱區(qū)地形的影響機(jī)制。

2021年8月18—19日，隴東黃土高原旱區(qū)發(fā)生極端短時(shí)強(qiáng)降水事件，共有8 站過(guò)程累積雨量突破100.0 mm，并伴有35 次短時(shí)強(qiáng)降水；降水最多的鎮(zhèn)原閆溝站24 h 累積雨量達(dá)195.6 mm，其中18日23：00 至19日01：00 的3 h 累積雨量為170.0 mm（占比86.9%），突破建站以來(lái)的歷史極值，19日00：00小時(shí)雨量為86.3 mm，為建站以來(lái)歷史次強(qiáng)的短時(shí)強(qiáng)降水［圖7（a）］。結(jié)合地形和河流分布，發(fā)現(xiàn)此次短時(shí)強(qiáng)降水集中在空間尺度較小的河谷喇叭口地形區(qū)［圖7（b）］，由中小尺度天氣系統(tǒng)產(chǎn)生。

圖7 2021年8月18—19日極端強(qiáng)降水期間短時(shí)強(qiáng)降水次數(shù)和雨量極值逐時(shí)變化（a）、次數(shù)空間分布（b）和18日21：00（c）、19日03：00（d）地面風(fēng)場(chǎng)（風(fēng)矢，單位：m·s-1）及輻合線(xiàn)（藍(lán)色線(xiàn)）（彩色填充區(qū)為海拔高度，單位：m）以及18日16：00（e）、19日00：00（f）沿35.6°N的假相當(dāng)位溫（彩色填充區(qū)，單位：K）緯向垂直剖面（黑色陰影為地形）Fig.7 The hourly evolutions of times and precipitation extremum （a） and the spatial distribution of times （b） of short-term heavy rainfall during the extremely strong precipitation process from 18 to 19 August，the surface wind field （wind vectors，Unit：m·s-1）and convergence lines （blue lines）（the color shaded for elevation，Unit：m） at 21：00 BST 18 August （c） and 03：00 BST 19 August （d），and the zonal vertical section of pseudo-equivalent potential temperature （the color shaded，Unit：K）（the black shaded for terrain） along 35.6°N at 16：00 BST 18 August （e） and 00：00 BST 19 August （f） 2021

此次過(guò)程發(fā)生在有利的天氣背景下，18日20：00（圖略），隴東黃土高原處于500 hPa 西太副高邊緣強(qiáng)盛的西南氣流控制下，其上空200 hPa高空急流分流區(qū)的輻散抽吸作用和700 hPa 切變線(xiàn)為降水提供動(dòng)力抬升條件。距離最近的平?jīng)鎏娇照居^測(cè)的對(duì)流有效位能為1362.9 J·kg-1、700 hPa 比濕為12 g·kg-1、溫度露點(diǎn)差為0.8 ℃、0 ℃層高度和抬升凝結(jié)高度分別為5675.0 m 和814.9 m，且中高層有干冷空氣侵入，環(huán)境場(chǎng)處于高能、高濕的對(duì)流不穩(wěn)定狀態(tài)，暖云層深厚，有利于短時(shí)強(qiáng)降水發(fā)生。之后，西太副高東退，西風(fēng)槽前分裂的冷空氣下滲，與低層切變線(xiàn)東側(cè)的暖濕氣流在河谷地區(qū)相遇，導(dǎo)致此次極端短時(shí)強(qiáng)降水事件的發(fā)生，地面輻合線(xiàn)是其主要的中尺度影響系統(tǒng)。

地面逐小時(shí)加密觀測(cè)數(shù)據(jù)顯示，18日21：00［圖7（c）］開(kāi)始，在隴東黃土高原西部河網(wǎng)密布的喇叭口地形區(qū)和北部河流上游山坡分別有一條中尺度輻合線(xiàn)發(fā)展，并持續(xù)到19日03：00［圖7（d）］，與短時(shí)強(qiáng)降水活躍時(shí)段一致。其間，輻合線(xiàn)A 略有東移，觸發(fā)的短時(shí)強(qiáng)降水主要集中在中部的茹河、蒲河河谷，而輻合線(xiàn)B則由緯向逐漸轉(zhuǎn)為經(jīng)向分布，觸發(fā)的短時(shí)強(qiáng)降水主要分布在其前側(cè)的環(huán)江、元城川河谷［圖7（b）］。

為了厘清短時(shí)強(qiáng)降水前后河谷地形對(duì)溫濕條件和局地環(huán)流的影響，沿降水最強(qiáng)的鎮(zhèn)原閆溝站（107.5°E，35.6°N）做假相當(dāng)位溫的緯向垂直剖面。18日白天，隴東黃土高原區(qū)處于西太副高控制下，天氣晴好。由于太陽(yáng)輻射加熱不均，白天山坡較山谷升溫迅速，16：00［圖7（e）］六盤(pán)山（106.5°E）近地面800 hPa 附近假相當(dāng)位溫超過(guò)360 K，較其東側(cè)茹河河谷（107.8°E）近地層850 hPa高出6 K，使得河谷中以西南或東南向的谷風(fēng)為主，與沿地面低壓倒槽東北側(cè)進(jìn)入河谷的風(fēng)方向一致，故白天無(wú)輻合線(xiàn)活動(dòng)；夜間，六盤(pán)山東側(cè)山坡較茹河河谷降溫迅速，假相當(dāng)位溫梯度逐漸轉(zhuǎn)為與白天相反方向。19日00：00［圖7（f）］，六盤(pán)山東側(cè)山坡近地層假相當(dāng)位溫降至350 K 左右，比茹河河谷近地層356 K 低了6 K，使得山上的偏西風(fēng)不斷下滑，形成與白天相反的近地層環(huán)流（山風(fēng)），下滑的偏西氣流在河谷附近與倒槽東側(cè)的西南暖濕氣流交匯，形成地面輻合線(xiàn)，導(dǎo)致短時(shí)強(qiáng)降水增強(qiáng)。由此可見(jiàn)，下墊面熱力差異產(chǎn)生的山谷風(fēng)環(huán)流誘發(fā)了地面中尺度輻合線(xiàn)并穩(wěn)定維持，是地形影響此次極端短時(shí)強(qiáng)降水事件的主要機(jī)制。

6 結(jié) 論

（1）近8 a隴東黃土高原旱區(qū)短時(shí)強(qiáng)降水的雨強(qiáng)主要集中在22.0～31.0 mm·h-1，其日數(shù)、次數(shù)和強(qiáng)度具有明顯的年際變化，2013、2016、2018年相對(duì)多發(fā)；月變化呈單峰型分布，7月日數(shù)占比（35.9%）最多、極端性最強(qiáng)，8月次數(shù)占比（46.9%）最多、強(qiáng)度最強(qiáng)；任何時(shí)次都可能出現(xiàn)短時(shí)強(qiáng)降水，日變化呈多峰型特征，17：00 至次日00：00 最為活躍，次數(shù)占比56.8%，且強(qiáng)度和極端性最強(qiáng)，而06：00 的次數(shù)占比和強(qiáng)度驟升，在業(yè)務(wù)中需警惕。

（2）隴東黃土高原旱區(qū)短時(shí)強(qiáng)降水次數(shù)和小時(shí)雨量極值空間分布極不均勻，次數(shù)東南多、西北少，8 a 全區(qū)普遍為5～7 次，崆峒東部—靈臺(tái)最為頻發(fā)，其次為鎮(zhèn)原東北部—慶城北部—華池中部—合水西部，寧縣中南部—正寧北部也有小范圍的頻發(fā)區(qū)域；小時(shí)雨量極值則表現(xiàn)為東北和西南大、中間小，普遍為31.0～40.0 mm，50.0 mm以上的高值區(qū)集中在慶城東部—合水西部。

（3）隨著降水強(qiáng)度增大，短時(shí)強(qiáng)降水次數(shù)驟減。20.0～29.9 mm·h-1的短時(shí)強(qiáng)降水次數(shù)與總次數(shù)空間格局一致，整體也是西北少、東南多，8 a 普遍為4～5次；30.0 mm·h-1以上的普遍為1～2 次，其中30.0～49.9 mm·h-1的高發(fā)區(qū)在慶陽(yáng)市中部，而50.0 mm·h-1及以上的高發(fā)區(qū)分散在崆峒的個(gè)別站點(diǎn)。結(jié)合地形及河網(wǎng)分布，發(fā)現(xiàn)隴東黃土高原旱區(qū)短時(shí)強(qiáng)降水主要集中在河谷喇叭口地形的地勢(shì)升高區(qū)或河流交匯處，而環(huán)縣西北部的掌地也是30.0 mm·h-1以上強(qiáng)降水高發(fā)區(qū)。

（4）地理和地形因子對(duì)隴東黃土高原旱區(qū)短時(shí)強(qiáng)降水的小時(shí)雨量極值分布無(wú)明顯影響，而對(duì)降水次數(shù)分布的顯著影響則主要由地理位置造成?？傮w而言，地形的動(dòng)力抬升對(duì)短時(shí)強(qiáng)降水影響不大，僅子午嶺沿線(xiàn)及環(huán)縣東南部等坡度較大的迎風(fēng)坡對(duì)降水有一定的正反饋。

（5）下墊面熱力差異導(dǎo)致的山谷風(fēng)環(huán)流及其誘發(fā)的地面中尺度輻合線(xiàn)是隴東黃土高原旱區(qū)喇叭口河谷地形區(qū)產(chǎn)生短時(shí)強(qiáng)降水的重要原因。