南通市短歷時暴雨強度變化趨勢探析

吳艷鳴，周 榮，田 立，黃智勇，楊 逸，郁 昱

（江蘇省水文水資源勘測局南通分局，江蘇 南通 226000）

1 概述

近年來，城市暴雨內澇事件頻發，暴雨總量、強度、時間持續增長，給城市排水管網系統乃至全社會的經濟發展帶來了嚴峻挑戰。南通市位于長江入?？诒眰?，東抵黃海，南瀕長江，三面環水，地勢低平，河網密布，暴雨災害是南通市多發的氣象災害之一。

在城市排水除澇工程的規劃設計中，設計暴雨是雨水管道系統設計的基礎，直接影響排水工程的投資預算和安全。為對南通市城市暴雨雨型研究，對城市排水、排澇設計提供可靠資料和技術支撐，2011年南通市編制了暴雨強度公式，采用主城區營船港閘站1990—2011年共計22 a的年最大暴雨樣本，降雨歷時5～120 min，重現期2～20 a。隨著近年來氣候變化，城市熱島效應日益增加，2011年編制的暴雨公式已經無法適應當前南通市的城市排水設計需求，因此本次取用相同站點1990—2020年共31 a的場次暴雨資料對南通市暴雨強度公式進行重新修編，并對新編暴雨強度公式和2011年暴雨強度公式進行對比，進一步分析氣候變化對南通市短歷時暴雨強度的影響。

2 基礎數據與研究方法

2.1 數據來源

南通市區水文基本站點從西北到東南依次有九圩港、南通閘、營船港、新江海河等4個站點，九圩港和新江海河處于兩端位置，南通閘和營船港閘站相對居中。營船港閘雨量站設于1961年，為省級水文基本站網，位于南通市新城區與開發區之間，其資料系列較長，觀測場地及周邊地貌穩定，其雨量資料能夠代表該區域歷年的降雨情況，且該觀測站采用人工、自記同步觀測，原始記錄資料完整，經過真實性、準確性、可靠性檢查與整編審核，資料可靠性較強。

2011年編制暴雨公式時間采用該站1981—2010年分鐘降雨數據。1981—2004年分鐘降雨數據為降雨自記紙信息化處理數據，通過對降雨自記紙圖像的數字化轉換處理獲得逐分鐘降雨資料；2004—2020年降雨資料為逐分鐘自動觀測數據。

此次編制最新暴雨公式取用該站1990—2020年分鐘降雨資料，采用1 min滑動法摘錄每年5、10、15、20、30、45、60、90、120、150、180 min共11個時段的降水量年最大值。

2.2 暴雨公式推求方法

推求暴雨公式時，首先對降雨資料進行選樣，再利用暴雨頻率分布曲線擬合適線建立i-t-lgTM關系，在此基礎上采用優化算法求解暴雨公式參數，最后通過誤差檢驗，得到暴雨強度公式。

2.2.1 降雨資料選樣

對暴雨資料進行選樣是暴雨雨型分析的基礎和前提，主要有年最大值法、年超大值選樣法、超定量選樣法、年多個樣法等［1-2］。本次研究根據《室外排水設計規范》推薦使用的年最大值法，即從營船港閘雨量站每年不同歷時各挑選1個最大值，各歷時年最大雨量除以歷時，得到逐年各歷時最大時段平均降雨強度。

2.2.2 理論分布線型選擇

目前，P-Ⅲ型、耿貝爾型、指數型等3種分布線型在城市暴雨強度公式的統計中應用較為廣泛［3-4］。根據區域水文統計規律，本次主要采用P-Ⅲ型分布曲線進行暴雨強度頻率分析。

2.2.3 暴雨強度公式率定

根據《室外排水設計規范》，設計暴雨強度公式為

式中：q為設計暴雨強度，L/（s·hm2）；t為降雨歷時，min；TM為設計重現期，a；A1、C、b、n為待定參數。

當取式（1）中q的單位為mm/min時，暴雨強度公式變為

式中：i為設計暴雨強度，mm/min；其他符號含義同前。

采用“高斯—牛頓法”求解式（2）中的待解參數。其中，樣本采用P-Ⅲ型分布得出的不同歷時的暴雨頻率計算成果，率定得到營船港閘雨量站的暴雨公式參數。

考慮到目前南通市排水管道的設計標準以低于20年居多，按照規范要求，在率定重現期2～100 a范圍的暴雨強度公式時，重點關注重現期2～20 a點據的擬合精度。

根據《城市暴雨強度公式編制和設計暴雨雨型確定技術導則》（2014年），采用絕對均方根誤差（暴雨強度公式計算得到的雨強與頻率計算得到的雨強的誤差平方和的平均數的開方）來衡量暴雨強度公式的擬合精度。

3 新舊暴雨公式計算結果及對比

利用營船港閘站數據資料，優選方法和結果，分別采用年最大值法和P-Ⅲ型分布曲線擬合出新暴雨強度公式，即：

經檢驗，對于短歷時下2～20 a共5種重現期的暴雨強度，計算得到的新暴雨公式擬合絕對均方根誤差為0.042 mm/min，符合《城市暴雨強度公式編制和設計暴雨雨型確定技術導則》的要求。

2011年編制的舊暴雨公式為

將營船港閘站本次短歷時暴雨強度公式計算的歷時5、10、15、20、30、45、60、90、120、180 min，重現期2、3、5、10、20 a的設計暴雨強度與2011年編制的暴雨強度公式的相應成果進行比較，結果見表1。

表1 新編暴雨強度公式與舊暴雨強度公式的雨強差值比率

可見，新編暴雨強度公式與2011年暴雨強度公式相比，總體上比2011年公式雨強偏大19.5%，其中5～120 min雨強偏大17.6%，5～180 min雨強偏大從8.6%依次遞增到29.2%，150～180 min雨強偏大接近30%。

4 短歷時最大降水量年際變化

城市內澇與暴雨情況息息相關，而極端降水的變化情況決定著城市排水管網的設計標準。對南通市營船港閘站1981—2020年30、60、90、120 min逐年各歷時下的降水量變化情況進行分析可知，隨年份推移各歷時降水量均呈增大趨勢，其中各歷時降水量極值均出現在2015年后，尤其是2016年以及2018年達到歷史降水量最大值。其中，1981—2020年各歷時年最大降水量的氣候傾向率為每10 a 0.55～1.19 mm，變化趨勢不明顯；1981—2011年各歷時年最大降水量的氣候傾向率為每10 a 2.53～3.03 mm，其中90 min歷時下的年最大降水量氣候傾向率最??；而1990—2020年各歷時年最大降水量的氣候傾向率為每10 a 5.81～8.37 mm，在所有年份區間中區間值最大，這說明1990—2020年各歷時年最大降水量增加趨勢最為顯著，且隨著降雨歷時的增大越來越明顯。

為進一步分析近年來南通市短歷時降水量的變化，由各歷時下降水量均值的對比（表2）可知，1990—2020年各歷時的降水量對比1981—2011年均呈明顯增大趨勢，歷時30、60、90、120 min前者比后者分別偏大20.15%、24.64%、25.67%、26.55%，1990—2020年120 min歷時的平均降水量達到了62.65 mm。

表2 各短歷時下多年平均降水量

5 結論

為適應當前南通市的城市排水設計需求，利用南通市代表雨量站營船港閘站1990—2020年的數據資料，優選方法和結果，采用年最大值法和P-Ⅲ型分布曲線擬合得到最新的暴雨強度公式，精度滿足導則要求，公式貼近近年來南通市降水量的實際情況。

將新暴雨強度公式與2011年采用相同站點1981—2011年數據資料編制的公式進行比較，發現新編公式總體上比2011年公式雨強偏大19.5%，且隨著降雨歷時的增加差值呈增大趨勢，其中5～120 min雨強偏大17.6%，150～180 min雨強偏大接近30%。1990—2020年各歷時年最大降水量增加趨勢最為顯著，且隨著降雨歷時的增大越來越明顯。資料年限同樣為30年的情況下，1990—2020年各歷時的降水量對比1981—2011年均呈明顯增大趨勢，歷時120 min前者比后者偏大26.55%。