中国设计暴雨量变化及其对降水变化的响应

吉戴婧琪，戈文艳，2，韩剑桥，2，刘仪航

（1.西北农林科技大学水土保持研究所，陕西杨凌 712100；
2.中国科学院水利部水土保持研究所，陕西杨凌 712100）

暴雨引发的洪水灾害在世界范围内广泛分布，导致人类生命、生态环境和经济社会遭受巨大损失［1］。因受东亚季风与大气环流影响，中国的暴雨洪水灾害尤为严重，灾害损失占全球的10%左右（1990-2017年）［2］。为抵御暴雨洪水，我国修建了大量水利工程，如水库、堤防和防洪闸等［3］，构筑了较为完备的防洪体系。在防洪体系的工程规划设计和运行中，设计暴雨量是确定防洪标准的重要参数，主要指特定设计频率下的可能最大暴雨量，可由实测降水资料计算得到。但在近期气候变化背景下，频发的极端暴雨导致水文序列平稳性发生变化，相同重现期下的设计暴雨量可能随之改变。因此，研究设计暴雨量的变化及其对降水变化的响应，对于暴雨洪水的防灾减灾、防洪体系工程的可靠性评估具有重要的理论与实践意义。

已有研究从多个角度对降水与设计暴雨变化进行了深入剖析。部分学者认为全球总降水量没有显著变化，但极端降水事件有所增加［4］。近年来，全球有96个国家降水量增加，104个国家减少［5］。美国的降水量呈现不显著下降趋势，但极端降水事件发生的强度与频率增加［6］；
中亚地区的年降水量以0.46 mm/a 的速率增加［7］；
中国的年降水量不存在显著变化趋势，而极端降水显著增长，且均具有区域性差异［8］。年降水量主要在长江中下游、东南沿海和西北地区呈上升趋势，华北、东北地区呈下降趋势［9］；
极端降水主要在东北-西南向的地带呈负趋势，其两侧呈正趋势［10］。国外的多项研究表明，受近期极端暴雨影响，日最大降水量序列中新加入了许多数值较大的数据点［11］，导致特定重现期下的设计暴雨量增加。国内学者也发现，100 a重现期下的全国日设计暴雨量的增长速率约为0.08～0.13 mm/a，部分地区甚至超过了0.3～0.8 mm/a［12］。如，2011-2020年汉江流域百年一遇的设计暴雨量为364.7 mm，与1961-1990年相比增加了11.56%［13］。

目前，针对中国降水和设计暴雨量时空变化的研究成果丰硕，但设计暴雨量与降水变化的关系仍需深入探究。为此，本文根据全国639 个气象台站降水数据，分析了不同重现期下的设计暴雨量及其时空变化规律，并在研究多年平均降水量及日最大降水量变化特征的基础上，揭示了降水变化对设计暴雨量的影响，以期为我国工程的规划设计与安全运行提供技术支撑，也为人类应对极端暴雨的策略优化提供理论依据。

1.1 研究区概况

中国位于亚洲东部、太平洋西岸，总面积约960 万km2（图1），东西相距约5 000 km；
地势西高东低，呈阶梯状分布。气候复杂多样，东部属季风气候，西北部属温带大陆性气候，青藏高原属高寒气候；
以秦岭—淮河一线为界，以南地区降水丰沛，以北地区降水稀少［8］。近年来气温与降水变化显著，为了应对降水变化引发的暴雨洪水，我国从新中国成立以来修建了大量的水利工程，至2018年底，已建水库超过9 万座，95%以上为土石坝［3］，大部分修建于20世纪80年代以前。本文根据地理区划将中国划为华南、华东、华中、西北、西南、华北、东北七个地区进行研究。

图1 中国七大地理分区及气象站点位置图Fig.1 Seven geographic regions and meteorological stations in China

1.2 数据来源

降水数据来自中国气象科学数据中心（http：//data.cma.cn/）提供的中国地面气候资料日值数据集（V3.0），时间序列为1951-2017年；
由于1958年之前可获取的降水数据较少，本文的研究时间为1958-2017年。同时，为了减少因缺失数据引起的数据偏差，本文去除了117个存在缺测问题的气象台站，最终从756 个站点中选取了639 个作为研究对象，站点分布如图1。中国地图来源自然资源部标准地图服务网站（http：//211.159.153.75/）。

1.3 研究方法

1.3.1 设计暴雨量计算方法

为计算设计降雨量，先将各站点1958-2017年中每年的日最大降水量样本取出，再以十年为步长累积分段，共分为6个子序 列（1958-1967、1958-1977、1958-1987、1958-1997、1958-2007、1958-2017），再利用Pearson-III 型曲线计算不同子序列在20、50、100、200、500 及1 000 a 重现期下的设计暴雨量，最后组成不同重现期下的设计暴雨量时间序列。同时，为与设计暴雨量的长序列统计值保持一致，年降水量和日最大降水量均采用动态水文序列的计算方式，其过程设计如下：以一年为步长将研究时段累积分段（1958、1958-1959、1958-1960、…、1958-2017），并利用算术平均法计算各子序列的年降水量与日最大降水量，分别再组成降水均值序列。

Pearson-III 型频率分布曲线（简称P-III 曲线）适用于统计降水量等左偏分布变量，是用来拟合降雨径流或气象频率分布的数学模型，在我国水文设计中广泛使用［14］。P-Ⅲ曲线的概率密度函数为：

式中：Г（α）为α的伽马函数；
α、β、a0为统计参数，可以通过变差系数Cv、偏态系数Cs和平均数求得。

根据我国暴雨特性以及实践经验，本文Cs与Cv的比值取3.5［15］，因此下式中的Cs=3.5Cv。

1.3.2 趋势变化分析方法

本文为分析多年平均降水量和多年平均日最大降水量以及不同时段设计暴雨量的定量变化程度，采用了普通最小二乘法计算其线性趋势及变化速率［16］。为表现各个变量趋势变化的空间特征，选用了普通克里金插值法对数据进行空间插值。同时，利用F检验（方差比率检验）分析趋势变化的显著性（取5%的显著性水平作为检验依据）［17］，建立零假设H0：σ12=σ22，则F值计算公式如下：

式中：均为标准差的平方数，若计算F值大于5%显著性水平下的设计F值，则变化趋势通过了5%的显著性检验，p值表现为小于0.05（p＜0.05）。

此外，本文采用皮尔逊相关系数（r值）探究了降水变量之间的相关关系，当r＞0 时表示变量间呈正相关，且相关性随r的增大而增强；
并用置信椭圆和置信带展现相关关系的置信度（置信水平为95%）。

2.1 多年平均降水量的时空变化特征

中国1958-2017年的多年平均降水量在空间上由东南向西北方向不断递减［图2（a）］。华南、华东、华中地区的多年平均降水量大部分在1 200 mm 以上，华南地区最大（1 688.7 mm）；
华北和西北地区大部分在300 mm 以下，西北地区最小（290.9 mm）。从时间序列变化来看［图2（b）］，全国共503 个站点的多年平均降水量具有显著变化趋势（p＜0.05），其中275 个显著增加的站点主要集中于华南、华中、华东中部、西北、西南地区；
228个显著减少的站点主要集中于华东北部、华北、东北地区。

图2 1958-2017年中国多年平均降水量时空变化图Fig.2 Changes of multi-year average precipitation in China during 1958-2017

整体而言，中国的多年平均降水量在5%的显著性水平下呈不显著增加趋势，但在10%的显著性水平下显著增加（0.05＜p＜0.1），增长速率为0.07 mm/a。华南、华中、西北、西南地区的多年平均降水量显著增加（p＜0.05），平均增长速率分别为0.82、0.46、0.24 和0.21 mm/a；
华北（-0.41 mm/a）、东北地区（-0.67 mm/a）显著减少，华东地区则呈不显著减少。

2.2 多年平均日最大降水量的时空变化特征

我国1958-2017年的多年平均日最大降水量呈现沿东南向西北逐渐减少的阶梯状分布规律［图3（a）］。华南（139.1 mm）、华东（102.3 mm）、华中地区（94.1 mm）的多年平均日最大降水量较大；
华北、西南和西北地区较小（低于60 mm）。图3（b）为各地区多年平均日最大降水量时间序列变化图。全国有307个站点的日最大降水量在5%的显著性水平下增加（占比48%），207 个站点显著减少（占比32%）。其中，西南地区显著增加的站点占比最大（60%），华中地区次之（58%），华北地区最小（33%）。总体来看，中国的日最大降水量呈增加趋势（0.05＜p＜0.1），增长速率为0.01 mm/a。华南、华中、西北和西南地区的日最大降水量显著增加（p＜0.05），增长率分别为0.06、0.06、0.02和0.03 mm/a，东北地区（-0.08 mm/a）和华北地区（-0.04 mm/a）显著减少，华东地区则呈不显著增加趋势。

图3 1958-2017年中国多年平均日最大降水量时空变化图Fig.3 Changes of multi-year average annual daily maximum precipitation in China during 1958-2017

2.3 设计暴雨量的变化特征

2.3.1 不同重现期下设计暴雨量的空间分布特征

图4 为1958-2017年不同重现期下的设计暴雨量空间分布图。与降水的空间分布类似，不同重现期下的设计暴雨量均呈现出由东南向西北递减的阶梯状分布特征，最高和最低量级分别位于华南地区东部与西北地区中部。在7 个分区中，华南地区的设计暴雨量最大，华东和华中地区次之，东北、西南和华北地区较小，西北地区最小，均值分别为244.7、185.8、112.4、117.4、97.5、113.4、50.0 mm（20 a重现期下）。

图4 1958-2017年不同重现期下设计暴雨量的等值线图Fig.4 Contour map of design rainstorm in the seven regions under different return periods

2.3.2 不同重现期下设计暴雨量的时间变化特征

由不同重现期下设计暴雨量的时间序列变化（图5）和各地区站点的趋势变化统计结果（图6）可知，不同重现期下，全国均有20%左右站点的设计暴雨量序列呈显著增加趋势（p＜0.05），15%左右的站点显著减少。全国设计暴雨量均值的增加速率在20、100 和500 a 一 遇 下 分 别 为0.005、0.007 和0.009 mm/a（0.05＜p＜0.1）。

图5 不同重现期下设计暴雨量的时间变化分布图Fig.5 Changes of the design rainstorm in the seven regions under different return periods

图6 不同重现期下地区站点设计暴雨量时间变化统计图Fig.6 Statistical chart of temporal variation of design rainstorm for stations under different return periods

20 a重现期下，华中、西北和西南地区的设计暴雨量序列呈显著增长趋势（p＜0.05），平均增长速率分别为0.19、0.05 和0.15 mm/a；
区内呈显著增加趋势的站点比例为20%以上。华南地区（0.03 mm/a）和华东地区（0.10 mm/a）呈不显著增加趋势，区内呈显著增加的站点比例分别为16%和25%。华北地区呈显著减少趋势（p＜0.05），平均减少速率为-0.08 mm/a；
区内呈显著减少趋势站点比例为24%。东北地区呈不显著减少趋势（-0.03 mm/a），区内呈显著减少趋势的站点比例为19%。

随重现期的增长，除华南地区的设计暴雨量变化趋势略有改变以外，其他地区的变化趋势均保持不变，且变化速率呈现“增的愈增，减的愈减”的特征。当重现期增长至1 000 a 一遇，华中、西北和西南地区的设计暴雨量增加速率分别达到0.41、0.09和0.33 mm/a。

2.4 降水变化与设计暴雨量变化的关系

根据降水变化与设计暴雨量变化的相关性分析（图7）可知，在5%的显著性水平下，设计暴雨量变化与日最大降水量变化具有较强的正相关性，两者的趋势均呈增加的站点数量为276 个，均呈减少趋势的站点数量为189 个，其相关系数r分别为0.53 和0.63；
而趋势不一致的站点数量为174 个（27%），远低于趋势一致的站点数量。设计暴雨量变化与年降水量变化也存在正相关性（p＜0.05），两者的趋势均呈增加的站点数量为227 个，均呈减少趋势的站点数量为160 个，其相关系数r分别为0.34和0.40；
而趋势不一致的站点数量为253个，占总站点数的40%，略低于趋势一致的站点数量。因此，设计暴雨量主要受到降水变化的影响，尤其与日最大降水量变化的相关性较强。

图7 降水变化与设计暴雨量变化的相关关系Fig.7 Correlation between precipitation change and design storm change

中国1958-2017年的多年平均降水量和日最大降水量有所增加，华南、华中、西北和西南地区的降水显著增加，华北、东北地区显著减少，这种变化主要受气候变暖的影响。IPCC6 报告指出［18］，在气温升高0.5 ℃的情况下，大气水汽的含量增加了3.5%左右，降水上升了1%～3%，该结果与中国的研究结论一致［11］。在不同变暖程度下，中国华南、华中、华东、西南地区的夏季水汽输送逐渐减少，多年平均降水量及日最大降水量表现出增长趋势［19］。此外，这种降水变化还与大气环流密切相关。西太平洋副高强度的增加加剧了热带太平洋的水汽输送，引发我国东部地区的暴雨现象；
推动了东亚夏季风向西移动，增加我国西北地区的水汽，导致降水量与日最大降水量增多［20］。而华北地区的降水量减少主要与东亚夏季风环流的减弱有关，这种异常的大气环流变化主要是受海陆热力差异的影响［21］。此外，本文发现设计暴雨量变化与降水变化关系密切，尤其与日最大降水量相关性较强。在中国多年平均日最大降水量增长3%的情况下，20、50、100、200、500及1 000 a重现期下的设计暴雨量分别增长5%、6%、6.2%、7.3%、8%和8.4%，与已有研究成果相似［22，23］。因此，极端暴雨引起的日最大降水量增加，会使相同重现期下的设计暴雨量随之增加。

在目前降水变化的背景下，特别是日最大降水量不断增加的地区，相同重现期下的设计暴雨量可能会被低估［24］。例如，在美国加利福尼亚州，20 世纪80年代按100 a 一遇设计标准修建的13 个大坝，在经历了多年降水变化后，100 a一遇的设计暴雨量仅对应目前30 a 一遇的重现期［25］。由此可见，许多工程的设计标准随着时间的推移已经无法达到原有的预期。中国大部分80年代建造且未除险加固的工程在经历相同重现期下的暴雨时，可能因设计暴雨量被低估而导致工程的防洪能力及自身安全受到威胁，增大工程发生失事（如渗漏、滑坡、溃坝等）的概率，其下游的洪水灾害和水土流失风险可能会加剧。

随着时间序列长度的增加和气候变化的持续影响，极端暴雨将导致更多且更高的降水极大值加入水文序列。基于CMIP6的预测结果，中国极端暴雨事件在21世纪末的可能增长幅度将达到20%～30%［26］。在此背景下，我国未来的设计暴雨量可能会随极端暴雨的增长而继续增加，对防洪工程及其可靠性的威胁也将进一步加剧，特别是在设计暴雨量呈显著增长趋势的华中、西南和西北地区。因此，亟需校核修订已建重大工程的防洪标准，保障工程的防洪能力及正常运行。

基于639 个气象站点1958-2017年的日降雨观测数据，分析了我国不同重现期下设计暴雨的时空变化特征，研究了设计暴雨变化与降水变化的相关关系，探讨了设计暴雨量变化对工程防洪标准及其自身安全的影响，得出的结论如下。

（1）中国的多年平均降水量与日最大降水量均呈增加趋势（0.05＜p＜0.1）。华南、华中、西北和西南地区的降水呈显著增加趋势（p＜0.05），而华北、东北地区则显著减少。

（2）不同重现期下，中国的设计暴雨量均有所增加（0.05＜p＜0.1）。华中、西北和西南地区的设计暴雨量呈显著增加趋势（p＜0.05），华北地区显著减少。随重现期的增长，各地区的设计暴雨量变化速率呈现“增的愈增，减的愈减”的变化特征。

（3）特定重现期下，设计暴雨量因受降水变化而改变，尤其与多年平均日最大降水量的相关性较强。

（4）相同重现期下，设计暴雨量的增加可能会使我国的水文工程无法达到预期的设计标准，威胁工程防洪标准及其自身安全，尤其是在设计暴雨量显著增加的华中、西北和西南地区。随着未来极端降水不断增加，该情况可能会愈发严重。