| 暴雨是广州气象灾害中较常发生的，每年都会给当地造成很大经济损失。极端短时强降水是暴雨过程中的重要致灾因素。近年来，增城发生严重影响的短时强降水天气增多，引起社会关注，如2017年5月7日增城永宁街录得1 h(05:00—06:00(北京时，下同))雨量184.4 mm(全省历史排名第2),3 h(05:00—08:00)雨量382.6 mm(全省历史排名第2);据广州市增城区三防办统计，降水导致广州市增城区受灾人口29 266人，受浸村40条，共转移受灾群众约5 266人，受灾农作物面积1 576 hm2,直接经济总损失17 872万元。 2020年5月22日增城永宁街录得3 h(02:00—03:00)雨量264 mm(全省历史排名45),同日新塘镇录得3 h(03:00—04:00)雨量297 mm(全省历史排名17);该次降水导致永宁街受灾人口约3万人，直接经济损失约2亿元；新塘镇受灾人口约13万人，最深水位达3 m, 损失约4 684.5万元。 许多学者研究我国不同区域的短时强降水变化特征，发现随着气候变暖短时强降水引发的强对流灾害性天气呈频发趋势[1-2]。中国夏季降水日变化具有明显的区域性，短时强降水的发生与地形关系密切，其频次与极端性增加[3-5],但较少研究涉及使用分钟雨量来研究各种不同历时强降水特征。 增城区位于广东省广州市东部地处南亚热带，属于海洋性季风气候，近年来由于突发性强降水导致的气象灾害频发且造成的社会影响较大，本研究分析了2011—2021年广州市增城区41个自动气象站多种历时的短时强降水过程，研究了增城区各镇(街)短时强降水特征，为政府及相关职能部门防灾减灾工作提供参考。 1 资料与方法 本研究所使用的资料为增城区域内41个自动站2011—2021年的分钟及小时雨量数据。在《全国短时临近天气业务规定》中，短时强降水的标准为小时雨量≥20 mm, 每个自动站出现≥20 mm/h的雨量记为1个站次。另外，将分钟雨量大于和小于1 mm作为降水开始和结束的标准，且同一站点新的一次强降水时段必须在前1个强降水时段结束后开始；基于分钟雨量统计分析增城区各镇(街)的5、10、30 min等多种历时雨量的极值分布特征。 分级计算方法：选用降水量R≥20.0 mm的资料，剔除错误数据，采用传统排序法(百分位法)计算增城区极端短时强降水阈值。即对所有样本按照升序排列，若取1 000个时次的降水量资料，则95%分位数阈值为第949位和951位降水量的中间值(或线性插值)[6-8]。 2 结果与分析 2.1 分级统计 在增城区域范围内11个镇街各选取3～5个数据质量较好区域自动站的小时雨量数据用于研究分析近10年增城区短时强降水极值及分位数阈值。结果表明，增城各镇(街)近10年共出现短时强降水事件6 126次，站均发生149.4次以上；派潭镇发生929次，站均发生185.8次，明显高于其他镇街，是增城区短时强降水发生频次最多的镇(街); 其次是小楼镇站均发生175.3次、新塘168.3次，以上3个镇街均高于广州市增城区站均发生频次。朱村街站均发生频次最低为81.3次，远低于广州市增城区平均值。派潭镇短时强降水发生频次最多，且年平均降雨量最大均达到2 300 mm以上，表明短时强降水发生频次对其年平均降雨量贡献大。 从短时强降水极值分析，41个区域自动站短时强降水极值均超过80 mm以上，其中永宁街高尔夫球场站点2017年5月7日06:00雨量184.4 mm, 为近10年短时强降水最大值；其次是石滩镇增塘水库站2020年5月22日01:00雨量131.7 mm。结合辖区内雨窝中心分布情况来看，增城位于佛冈-清远广东3大暴雨中心之一的边缘，是广州市雨窝点最多的区县，分布在派潭镇、石滩-荔城-朱村、永宁-新塘、九龙-中新共4个雨窝中心；可见，短时强降水极值站点与雨窝中心分布情况完全吻合。 从增城区短时强降水不同分位数对应小时雨量阈值(表1)平均发生情况看，广州市增城区的50%和75%分位数阈值(小时雨量，下同)分别为27.2和34.6 mm; 仙村镇最高为28.5和37.6 mm; 朱村街最低为26.0和32.8 mm。从代表短时强降水极端性的99%和99.5%分位数阈值来看，广州市增城区为75.7和83.1 mm, 最高为新塘镇91.7和永宁街136.3 mm; 最低为中新镇65和73.3 mm。 |
广州市增城区41个气象观测站2011—2021年强
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