秦鵬程，劉 敏，李 蘭

（武漢區(qū)域氣候中心，武漢 430074）

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有效降水指數(shù)在暴雨洪澇監(jiān)測和評估中的應用*

秦鵬程，劉 敏，李 蘭

（武漢區(qū)域氣候中心，武漢 430074）

摘要：科學有效的監(jiān)測和評估是防范和減輕暴雨洪澇災害的重要基礎?；谟行Ы邓笖?shù)（EP）構建單站和區(qū)域暴雨洪澇監(jiān)測、評估指標，利用1961-2014年湖北省76站逐日氣象觀測資料及相關災情資料，確定降水衰減參數(shù)及致澇閾值，在此基礎上分析EP指數(shù)在歷史暴雨洪澇評估及實時暴雨洪澇過程監(jiān)測中的應用效果。結果表明：經參數(shù)率定后的EP指數(shù)對農作物洪澇受災面積的解釋方差達78.1%，對年際間暴雨洪澇強度差異反應敏感，能識別歷史典型大澇年和嚴重洪澇年，在2014年實時暴雨洪澇過程監(jiān)測中能直觀診斷出一般性暴雨洪澇的起止時間和過程動態(tài)變化，但對局地性和間歇性發(fā)生的暴雨洪澇過程刻畫不足。創(chuàng)建EP指數(shù)所需數(shù)據(jù)資料少、計算簡便，可用于洪澇災害歷史排位、年景評價、災情預評估、風險區(qū)劃以及作物產量建模等。

關鍵詞：有效降水指數(shù)；參數(shù)率定；暴雨洪澇；應用檢驗

秦鵬程，劉敏，李蘭.有效降水指數(shù)在暴雨洪澇監(jiān)測和評估中的應用[J].中國農業(yè)氣象，2016，37（1）:84-90

洪澇災害是全球最為頻繁的自然災害之一，其造成的生命財產和經濟損失居各類自然災害的前列*[1]。中國季風氣候顯著，降水集中，且地形復雜，是全球洪澇災害頻發(fā)和重發(fā)區(qū)域之一[2-4]。因此，對暴雨洪澇的監(jiān)測預警和評估具有重要的現(xiàn)實意義。

國內外針對洪澇災害的監(jiān)測評估方法和案例研究較多，其復雜程度各異，對資料的要求也不同，如依據(jù)氣象指標、地形地貌、水文模型、衛(wèi)星遙感及災情統(tǒng)計資料等開展的洪澇災害監(jiān)測、預警、災情評估、風險區(qū)劃等[1]。目前，對洪澇災害評估的研究進展迅速，從微觀、簡單系統(tǒng)到中觀復雜及宏觀巨系統(tǒng)，洪澇災情評估范圍不斷拓展，評估手段不斷完善，評估結果的客觀性和科學性不斷提高。然而，隨著專業(yè)化和多元化評估的不斷深入，其對信息獲取、軟硬件設施及計算時間的要求也越來越高[5]，相反，其普適性和應用范圍卻越來越有限。

盡管形成暴雨洪澇的災害系統(tǒng)異常復雜，但其致災因子主要是過強或過于集中的降水[6]，因此，以降水為主導因子建立暴雨洪澇危險性的評估指標，在洪澇災害監(jiān)測預警及災前和災中快速評估中仍有良好的應用前景。溫泉沛等[7]基于10個降水因子開展了中國中東部地區(qū)暴雨氣候及其農業(yè)災情風險評估，郭廣芬等[6]基于過程雨量建立了湖北省暴雨洪澇等級劃分模型，其不足之處在于對地表水分收支考慮不足，同時也不便于確定暴雨洪澇過程的起止時間。Byun等[8]提出了有效降水的概念，即降水經蒸發(fā)、滲漏、徑流等物理過程后的剩余量，Lu[9]通過推導證明有效降水隨著時間的推移呈指數(shù)衰減，并示范了基于有效降水指數(shù)的旱澇監(jiān)測應用，Deo等[10]基于有效降水指數(shù)建立了洪澇監(jiān)測評估指，并在澳大利亞進行了應用檢驗，張國平[11]基于有效雨量建立了滑坡泥石流災害預測模型，趙一磊等[12]基于有效降水指數(shù)建立了干旱監(jiān)測指標，但在暴雨洪澇監(jiān)測評估方面的應用還未見報道。本文以湖北省為例，利用歷史災情資料對有效降水指數(shù)進行參數(shù)率定，并對其在暴雨洪澇監(jiān)測和評估中應用的可行性進行分析，以期為暴雨洪澇災害監(jiān)測預警服務和評估業(yè)務提供依據(jù)。

1 資料與方法

1.1 資料來源

氣象資料為1961年1月1日-2014年12月31日湖北省76個氣象站的逐日觀測資料，由湖北省氣象信息與技術保障中心提供，數(shù)據(jù)均經過質量檢驗，站點分布及高程信息見圖1。1961-2014年湖北省洪澇災情資料來自歷年《湖北省農村統(tǒng)計年鑒》、《中國氣象災害大典（湖北卷）》及湖北省民政廳災情快報。

圖1 研究區(qū)域高程及站點(·）分布Fig. 1 Distribution of digital elevation and 76 meteorological stations(·) in study area

1.2 利用有效降水指數(shù)監(jiān)測與評估暴雨洪澇過程的方法

1.2.1 有效降水指數(shù)

本文采用文獻[9]定義的有效降水指數(shù)，即

式中，EP為有效降水指數(shù)，a為降水衰減參數(shù)，取值0～1，P（t）為t時刻降水量，t為距離檢測日的日數(shù)，t＝0表示檢測當日，t＝1表示前一日，以此類推，N為前期降水對當前影響的有效時長，理論上可以取無窮大（即考慮距當前無窮日前降水的影響），但由于隨著距離當前日數(shù)的增加，降水的權重衰減迅速，距當前14d時降水權重已不足5%（a≤0.8時），因此，在暴雨洪澇的監(jiān)測評估中取14d既可滿足監(jiān)測需求，同時也降低了資料收集和計算要求。從式（1）可以看出，EP實際上相當于加權累積降水，因此與降水量具有相同的量綱，EP數(shù)值越小，表示有效降水越少，偏旱；EP數(shù)值越大，表示有效降水越多，偏澇。

1.2.2 單站暴雨洪澇過程識別與評估

通過對降水資料序列進行滾動計算，建立EP指數(shù)的時間序列，根據(jù)暴雨洪澇致災閾值，當EP指數(shù)超過暴雨洪澇致災閾值時確定發(fā)生一次暴雨洪澇過程，過程起始日期為第1天EP指數(shù)大于致災閾值的日期，結束日期為最后1次EP指數(shù)大于致災閾值的日期。過程強度以過程內的EP指數(shù)累積值表示，即

式中，S（t）為t時刻暴雨洪澇強度，EP（i）為自過程起始日開始第i日的有效降水，EPthr為暴雨洪澇致災閾值。

1.2.3 區(qū)域暴雨洪澇過程識別與評估

區(qū)域性暴雨洪澇的確定通常要求發(fā)生暴雨洪澇的站點數(shù)達到一定數(shù)量或百分比，如福建省區(qū)域性暴雨的界定要求發(fā)生暴雨的站點數(shù)不少于3個（或至少5%）[13]，湖北省區(qū)域性暴雨天氣過程判定的最低站點數(shù)量為7～10個，約占總站點數(shù)的10%[14]。為了綜合考慮暴雨洪澇過程的發(fā)生范圍和強度，首先對單站建立EP指數(shù)序列，依據(jù)單站暴雨洪澇致災閾值，確定單站的暴雨洪澇過程，然后對每日發(fā)生暴雨洪澇的單站EP指數(shù)進行累加，作為區(qū)域暴雨洪澇的監(jiān)測指標，為了避免監(jiān)測站數(shù)不同及過程內數(shù)據(jù)缺失造成的誤差，將累加值除以總站數(shù)，參照單站暴雨洪澇過程的識別和評估方法確定起止時間和強度，其中區(qū)域暴雨洪澇過程的閾值為單站暴雨洪澇致災閾值與區(qū)域性過程判定最低站數(shù)（百分比）的乘積。

區(qū)域暴雨洪澇監(jiān)測指數(shù)用公式表示為

其中

式中，RFI（t）為t時刻區(qū)域暴雨洪澇監(jiān)測指數(shù)，n為區(qū)域內觀測站的總個數(shù)，EPthr為暴雨洪澇致災閾值。

區(qū)域暴雨洪澇的綜合強度RSI表示為式中，Si（t）為第i個站點t時刻的暴雨洪澇強度。區(qū)域暴雨洪澇站次比RPI定義為當日發(fā)生暴雨洪澇的站數(shù)（nflood）與區(qū)域內總站數(shù)（n）的比值，即

1.3 參數(shù)率定及洪澇等級劃分

降水衰減參數(shù)和洪澇致災閾值通過遺傳算法優(yōu)化確定，遺傳算法是借鑒生物界自然選擇思想和自然遺傳機制的一種全局優(yōu)化算法，在水文模型參數(shù)率定中具有廣泛應用[15]。以湖北省歷年農作物洪澇受災面積與該年暴雨洪澇過程累積強度的相關系數(shù)作為遺傳算法的目標函數(shù)，在預先設定的參數(shù)取值空間，當降水衰減參數(shù)和洪澇致災閾值的組合使洪澇受災面積與過程累積強度的相關系數(shù)達到最大時即為最優(yōu)參數(shù)。優(yōu)化過程通過R語言genalg包實現(xiàn)。暴雨洪澇等級劃分為一般性洪澇、嚴重洪澇和特大洪澇3級。一般性洪澇等級劃分閾值直接采用上述優(yōu)化后的致災閾值，嚴重洪澇和特大洪澇等級通過對76站1961-2014年歷次暴雨洪澇過程的最大EP值進行概率分布擬合計算重現(xiàn)期，分別以1a一遇和5a一遇對應的EP指數(shù)值作為等級劃分依據(jù)。概率分布擬合基于超定量法的廣義帕累托分布[16]，通過R語言extRemes包實現(xiàn)。

2 結果與分析

2.1 降水衰減權重及洪澇等級劃分閾值的確定

從式（1）可以看出，如果降水衰減參數(shù)a取值0.5，則降水量減弱50%需要1d，取值0.7則需3d，取值0.9需7d，通常一般性暴雨洪澇的衰退需要3～10d，據(jù)此，參數(shù)a可近似取值0.7～0.9。由于不同地理區(qū)域及不同季節(jié)降水在地表的滯留時間具有明顯差異，故采用統(tǒng)一的降水衰減參數(shù)難免存在偏差，為此，利用湖北省歷年農作物洪澇受災面積資料，基于遺傳算法對降水衰減參數(shù)和致澇閾值同時進行率定。其中參數(shù)a取值空間設置為0～1，EPthr取值空間設置為10～150，種群規(guī)模設置為200，迭代次數(shù)設置為100次。優(yōu)化結果顯示（圖2），降水衰減參數(shù)a取值0.825，暴雨洪澇致災閾值EPthr取值70較為合理?；诼识ê蟮腅P指數(shù)統(tǒng)計年內暴雨洪澇累積強度與歷年農作物洪澇災害受災面積百分比具有較好的線性關系，解釋方差達78.1%?；诔糠ǖ膹V義帕累托分布，以70mm為門限值，對76站1961-2014年歷次暴雨洪澇過程的最大EP值進行概率分布擬合，計算得到1a一遇和5a一遇的重現(xiàn)期對應的EP值分別為140和220mm，由此確定嚴重洪澇和特大洪澇的劃分閾值分別為140和220mm。

圖2 基于遺傳算法的降水衰減參數(shù)a（a）和洪澇致災閾值EPthr(b)優(yōu)化結果頻率統(tǒng)計Fig. 2 Frequency distribution of parameter values selected by the genetic algorithm, for parameter a(a) and for parameter EPthr(b)

2.2 利用有效降水指數(shù)評估暴雨洪澇過程方法的檢驗

2.2.1 歷史暴雨洪澇災害的評估與檢驗

利用湖北省1961-2014年76站逐日氣象觀測資料，計算各站逐日EP指數(shù)，依據(jù)式（2）統(tǒng)計各站暴雨洪澇過程。由于缺乏詳細、可靠的單站驗證資料，故針對全省統(tǒng)計歷年暴雨洪澇過程的累積強度，并與《中國氣象災害大典（湖北卷）》的災情記載及湖北省歷年農作物洪澇受災面積進行對比驗證。

圖3為基于EP指數(shù)的湖北省歷年暴雨洪澇累積強度指數(shù)，為了區(qū)分不同等級類型的洪澇過程，依據(jù)一般性洪澇、嚴重洪澇和特大洪澇的劃分閾值分別進行洪澇強度統(tǒng)計，其中一般性洪澇累積強度在統(tǒng)計時包含了嚴重洪澇和特大洪澇過程，同理，嚴重洪澇強度包含特大洪澇。從圖中可以看出，1961年以來的1964、1969、1980、1983、1991、1996、1998、1999、2010年暴雨洪澇累積強度指數(shù)相對較高，反映的洪澇程度較為嚴重，這與災情記載中的大澇年一致，對應年份農作物洪澇災害受災面積均在30%以上，嚴重洪澇年主要集中在20世紀90年代，均與實際情況吻合，表明EP指數(shù)能客觀反映洪澇災害程度及年際間的差異。從圖還可以看出，1980 和1996年特大洪澇等級強度較弱，主要以一般性洪澇和嚴重洪澇為主，而其它大澇年份均有特大洪澇發(fā)生，表明基于不同致澇閾值能夠有效診斷出洪澇過程強度特征。

圖4為基于一般性洪澇臨界閾值和EP指數(shù)的湖北省歷年暴雨洪澇過程累積強度空間分布格局，從圖可以看出，EP指數(shù)反映的湖北省域范圍暴雨洪澇強度具有明顯的空間差異，頻發(fā)重發(fā)區(qū)域主要位于鄂西南、鄂東南及鄂東北地區(qū)，幾近每年發(fā)生，鄂西北地區(qū)發(fā)生頻率較低，程度也相對較輕，這與湖北省的地形和降水分布特征一致。通過對典型洪澇年災害發(fā)生范圍驗證比較，EP指數(shù)反映的暴雨洪澇空間格局與實際災情相符，洪澇發(fā)生的范圍和強度與農作物受災面積也有較好的對應關系。

圖3 基于EP指數(shù)的1961-2014年湖北省歷年暴雨洪澇累積強度Fig.3 Annual accumulated severity of rainstorm flood identified by EP index

2.2.2 實時暴雨洪澇過程監(jiān)測和診斷

以2014年為例，利用EP指數(shù)計算湖北省4-10月逐日的區(qū)域暴雨洪澇監(jiān)測指數(shù)、站次比及綜合強度指數(shù)，繪制時間序列曲線如圖5所示。從圖可以看出，2014年湖北省共發(fā)生5次明顯的區(qū)域性暴雨洪澇過程，分別在4月中下旬、5月中旬、7月上中旬及9月上旬，其中最強過程為7月上旬，其次為9月上旬，最大過程的站次比達到1/3左右，強度達到全省平均165mm，此外，在5月下旬、6月下旬、8月上旬、9月中下旬還出現(xiàn)了數(shù)次局地性暴雨洪澇，以上過程均在民政廳災情統(tǒng)計資料（表1）中得到印證，其中5月9-10日過程監(jiān)測結果范圍偏大，程度偏重，這是由于降雨過程發(fā)生在鄂東南地區(qū)，該地區(qū)常年多暴雨，當?shù)乜篂哪芰^強，9月10-19日監(jiān)測結果顯示出現(xiàn)兩次輕度暴雨洪澇過程，但實際災情較重，這與9月上旬以來連續(xù)數(shù)次暴雨洪澇過程的累積影響有關，表明EP指數(shù)對間歇性發(fā)生的洪澇過程監(jiān)測存在不足?？傮w而言，基于EP指數(shù)建立的區(qū)域暴雨洪澇監(jiān)測和評估指標對于暴雨洪澇起止時間和過程強度的動態(tài)變化診斷基本合理，但由于對日內降水集中度考慮不足及監(jiān)測站點密度有限，對局地性過程的診斷存在一定偏差，在監(jiān)測中有必要結合單站指標進行綜合分析。

圖4 1961-2014年湖北省歷年暴雨洪澇累積強度空間分布格局Fig.4 Spatial pattern of the accumulated severity of rainstorm flood in Hubei province from 1961 to 2014注：圖中標注百分數(shù)為農作物洪澇受災面積占當年耕地面積的百分比Note:Percentage annotated on the map represent the ratio of flooded area to total agricultural acreage in that year

圖5 基于EP指數(shù)的湖北省2014年暴雨洪澇過程監(jiān)測Fig. 5 Monitoring of the rainstorm flood process in Hubei province in 2014注：RPI、RFI、RSI分別為區(qū)域暴雨洪澇站次比、監(jiān)測指數(shù)和強度指數(shù)Note: RPI， RFI and RSI represent flood stations proportion， monitoring index and severity index， respectively

表1 2014年湖北省暴雨洪澇過程及災情Table 1 Rainstorm flood processes and relevant disaster losses in Hubei province in 2014

3 結論與討論

利用洪澇災情資料對經驗參數(shù)進行率定后的EP指數(shù)，可以解釋農作物洪澇受災面積78.1%的變異，針對1961-2014年歷史暴雨洪澇的評估檢驗，能有效識別出典型大澇年和嚴重洪澇年，合理刻畫出空間分布的差異性，2014年實時暴雨洪澇過程監(jiān)測結果表明，其對大部分災情信息具有較為一致的響應關系，能動態(tài)反映出過程起始時間、結束時間及強度變化，但對局地性較強和間歇性發(fā)生的暴雨洪澇過程監(jiān)測存在一定偏差。暴雨洪澇引發(fā)的次生災害種類繁多，限于災情資料收集的困難，本文僅利用湖北省域年尺度的農業(yè)災情資料對EP指數(shù)進行了初步應用檢驗，表明其在農業(yè)洪澇損失評估、年景評價、風險區(qū)劃以及作物產量建模中具有一定的應用前景。對于暴雨洪澇引發(fā)泥石流、山體滑坡以及城市內澇等的應用檢驗需進一步收集災情資料系統(tǒng)分析。

暴雨洪澇災害的發(fā)生遠不止區(qū)域內的自然降水一個因素，地理、地形、土壤質地、江湖水位、外來洪水以及防災抗災能力對災害的形成都具有重要的影響[17]。本文在對EP指數(shù)進行參數(shù)率定中采取通過災情資料反演的方法，未考慮地形因子對地表水分平衡的影響，湖北省地形復雜，山地、丘陵分布廣泛，對洪澇災害的形成具有不同的影響，這是導致EP指數(shù)在洪澇實時監(jiān)測中驗證效果不佳的重要原因之一。因此，在降水衰減參數(shù)及致災臨界雨量的確定上，有必要結合地形或分區(qū)域考慮更加準確的參數(shù)。此外，本文基于日雨量建立EP指數(shù)，在資料允許的條件下，可以考慮采用小時雨量，以提高降水集中度對暴雨洪澇形成的反映能力，以及使用更多的加密氣象站資料，從而提高EP指數(shù)在暴雨洪澇監(jiān)測評估中的應用效果。在農業(yè)災情的評估中還應盡可能結合農作物土地利用圖以提高評估精度。

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Application of Effective Precipitation Index in Rainstorm Flood Disaster Monitoring and Assessment

QIN Peng-cheng, LIU Min, LI Lan
（Wuhan Regional Climate Center， Wuhan 430074， China）

Abstract:Scientific and effective monitoring and assessment are significant to prevent and mitigate the rainstorm flood disasters. Based on the Effective Precipitation Index （EP）， the indices for flood monitoring and assessment at both site and regional scales were established. Using daily meteorological data from 76 stations in Hubei province and disaster loss data related during 1961 to 2014， the decay parameter and critical rainfall were determined， and the performance of the index in historical rainstorm flood assessment and real-time monitoring was examined. The results showed that the calibrated EP index explained 78.1% variances of damaged crop area， and it was sensitive to identify typical extreme and severe flood year from 1961 to 2014. During the real-time rainstorm flood in 2014， the EP index showed a certain capability to determine the start， duration， and strength of each flood process， while there was disagreement for local and discontinuous flood processes. Generally， the EP index was simple in calculation，reasonable in analysis and easy in spread. So it had more advantages in rainstorm flood evaluation， such as historical ranking， annual climatic assessment， disaster loss pre-evaluation， risk zoning， as well as crop yield prediction.

Key words:Effective Precipitation Index; Parameter calibration; Rainstorm flood; Application validation

作者簡介：秦鵬程（1986-），工程師，主要從事氣象災害監(jiān)測與評估研究。E-mail：qinpengcheng027@163.com

基金項目：中國工程院重大咨詢項目“我國旱澇事件集合應對戰(zhàn)略研究（2012-ZD-13）”；公益性行業(yè)科研專項（GYHY201406028）

* 收稿日期：2015-06-14

doi:10.3969/j.issn.1000-6362.2016.01.011