覃 靖，潘 海，刘 梅

(广西壮族自治区柳州市气象局，广西 柳州 545001)

0 引言

短时强降水是强对流的重要形式之一，具有尺度小、发展快、易致灾的特点，尤其是极端短时强降水，常常引发山洪暴发、泥石流、城市内涝等各种灾害，严重影响工农业生产，造成重大财产损失和人员伤亡。2021年7月20日，河南多地遭受极端短时强降水袭击，郑州、开封等多地1 h降雨量超过100 mm，其中郑州气象观测站最大小时降雨量达201.9 mm(20日16—17时)，郑州局地3 h最大降雨量达333 mm，造成了严重的经济损失和人员伤亡。相对于区域性暴雨而言，短时强降水主要由中小尺度天气系统造成，具有生命史短、局地性强等特点，故预报难度更大。因此，加强对短时强降水天气的研究尤为重要。研究表明[1-5]，我国不同地区极端强降水和降水日变化特征存在明显的地域性，有必要针对不同地区，利用高时空分辨率的降水数据，开展降水时空分布和变化的研究。近年来，已有许多学者对小时强降水进行分析，得到本地时空分布特征和日变化规律[6-14]。

柳州市具有复杂的地形、地貌特征，在短时强降水天气条件下易引发次生灾害，提高灾害性天气预报、特别是短时强降水的预报预警准确率是防灾减灾所面临的重大挑战之一。因为短时强降水局地性强，而以往广西针对短时强降水的研究多使用国家气象观测站资料，空间分辨率较低，难以精细地揭示短时强降水的时间和空间分布特征。因此，本文利用柳州市高分辨的加密自动气象观测站的小时降水资料，对短时强降水的时空分布和日变化规律进行分析研究，有助于预报员掌握短时强降水的发生、发展规律，进一步提高这类灾害性天气的预报能力。

1 资料和说明

柳州市的加密自动气象观测站数据自 2007年以来，相对比较完整。历年来，自动站数量一直在增加，另有一些自动站的站点进行了搬迁。综合考虑资料的稳定性、连续性和代表性，经过认真筛查，最终选取2010 —2019年的75个自动站逐1 h降水资料为研究对象，分别统计逐1 h、3 h、6 h降雨量。

本文根据降水强度不同将短时强降水分为4类，分别为1 h≥20 mm、1 h≥50 mm、3 h≥50 mm和6 h≥100 mm。统计这4类短时强降水出现的次数，分析其年变化、月分布、日变化和空间分布特征。

2 时空分布特征

2.1 短时强降水的年变化

分别统计2010—2019年柳州市75个站点每年4类短时强降水出现的次数总和，分析4类短时强降水平均每站出现的频次年变化(图1)。可以看出，1 h≥20 mm、1 h≥50 mm、3 h≥50 mm和6 h≥100 mm的短时强降水平均每站每年出现9.5次、0.7次、2.9次、0.6次；1 h≥20 mm的短时强降水呈逐年增加的趋势。2011年、2013年、2018年受厄尔尼诺和拉尼娜影响，柳州市开汛晚、汛期降水偏少，短时强降水出现次数也较少。

图1 短时强降水频次的年变化Fig.1 Annual variation of frequency of short-time heavy rainfall

2.2 短时强降水的月分布

从4类短时强降水各月出现的频次和占全年的

百分比来看(表1)，4— 9月出现的次数超过全年的90%，这与柳州市的汛期降水趋势一致。6月出现短时强降水的次数最多，分别占全年总次数的28.9%、31.0%、32.4%、32.6%。其次是5月，分别占全年总次数的20.9%、27.5%、23.6%、19.9%。5、6月出现次数超过全年的一半，这是因为5、6月是西南季风盛行期，西风带低值系统东移引导冷空气南下，来自海洋的丰富水汽和弱冷空气的触发作用，使强对流天气增多，为短时强降水的出现提供有利的环境条件。7、8月柳州市进入后汛期，雨带北抬，副高控制下盛行下沉气流，产生降水的概率较小，但由于气温高，大气层结不稳定，绝对水汽含量高，易产生午后热对流，短时强降水出现次数也相应较多，分别占全年的27.0%、25.7%、25.7%、32.4%。12月和次年1、2月进入冬季，气温低，大气层结稳定，空气干燥，产生降水的概率也低，短时强降水出现次数极少。

表1 短时强降水频次的月分布(单位：次)Tab.1 Monthly average frequency of short-time heavy rainfall

2.3 短时强降水的日变化

图2给出了4类短时强降水各时次出现次数的比例，其中3 h和6 h雨量统计的时次为相应时段中最后一个时次，比如，01—04时的3 h雨量统计记为04时，01—07时的6 h雨量统计记为07时。可以看出，短时强降水在一天中各个时次均可出现，且有明显的日变化特征、均呈现单峰型结构。1 h≥20 mm和1 h≥50 mm的峰值分别出现在06时和03时前后，谷值分别出现在13时和16时前后，峰值和谷值分别相差4倍和10倍。3 h≥50 mm和6 h≥100 mm的短时强降水主要出现在23—10时，12—20时出现次数最少。可见，短时强降水多出现在夜间和早晨时段，夜雨特征明显。夜间和早晨发生的极端小时降水事件的维持时间一般更长(>6 h)，此峰值的形成与夜间加速的低空急流、边界层内非地转风的惯性振荡、山地—平原热力环流、云顶的长波辐射冷却等因素有关[15]。这与陈飞盛等[16]的研究结果基本一致。

图2 短时强降水频次的日变化Fig.2 Diural average frequency of short-time heavy rainfall

2.4 短时强降水的空间分布特征

从1 h≥20 mm的短时强降水年均频次空间分布来看(图3)，高频区位于融安、融水交界附近，年均频次达到17.4次。此处是一个向南开口的喇叭口地形，西面的元宝山海拔高达2000 m。次高频区位于鹿寨北部，是一个河谷到山脉的过渡区。由于汛期底层盛行偏南气流，遇到山脉阻挡强迫抬升。地形的抬升作用，造成低层辐合加强和垂直速度增强，有利于不稳定能量的积累和水汽辐合，从而增强降雨强度，山脉的迎风坡易出现强降水。偏南气流进入喇叭口地形后，辐合抬升作用加强，易激发中小尺度切变或低涡，产生短时强降水。三江的北部和柳城的西部受山脉遮挡，处于背风坡，短时强降水出现的次数显著偏少，平均每年出现5次左右。

图3 1 h≥20 mm短时强降水年均频次空间分布Fig.3 Distribution of the annual variation of frequency of short-time heavy rainfall above 20 mm·h-1

从汛期各月出现1 h≥20 mm的短时强降水年均频次空间分布(图4)来看，元宝山及其东侧或南侧附近始终存在一个高频区，且范围广，数值明显高于其它地区。同样，鹿寨北部河谷到山脉的过渡区也始终存在一个次高频区。其中6月在柳江—柳州—鹿寨南部一带也有一个小高频区，缘于6月正值西南季风盛行期，多受热带辐合带北抬影响，产生短时强降水的机会较多。9月的鹿寨北部—柳州—柳江一带有一个东北—西南走向的高频区，受西太平洋台风外围东北下沉气流影响，天气晴热，但是大气层结不稳定，绝对水汽含量仍较高，午后常常有热对流产生，对流云在引导气流的作用下自东北向西南移动，产生短时强降水。

图4 1 h≥20 mm短时强降水平均频次汛期各月空间分布Fig.4 Distribution of the monthly variation of frequency of short-time heavy rainfall above 20 mm·h-1

2.5 短时强降水极值空间分布特征

从短时强降水极大值空间分布(图5)来看，元宝山附近的1 h、3 h、6 h雨量极大值普遍在80 mm、120 mm、180 mm以上，最大值分别出现在融水安太152.1 mm(2012年4月29日02时)、融水香粉251.3 mm(2017年8月10日19—22时)、融安泗维河水库282.6 mm(2016年6月3日00—06时)。说明短时强降水出现得多的地方，更容易出现较大值的强降水。由此可见，山脉的迎风坡和喇叭口地形更利于短时强降水的出现，产生更大强降水的概率越大。

图5 短时强降水极大值空间分布(单位：mm)Fig.5 Distribution of the maximum precipitation of short-time heavy rainfall(unit∶mm)

3 结论

利用柳州市75个加密自动气象观测站2010—2019年小时降水数据，分别统计1 h≥20 mm、1 h≥50 mm、3 h≥50 mm、6 h≥100 mm的频次以及1 h、3 h、6 h雨量极值，对4类短时强降水的年变化、月分布、日变化特征及空间分布特征进行分析，得出以下结论：

①1 h≥20 mm、1 h≥50 mm、3 h≥50 mm、6 h≥100 mm的短时强降水平均每站每年出现9.5次、0.7次、2.9次、0.6次；1 h≥20 mm的短时强降水呈逐年增加的趋势。

②4—9月出现短时强降水的次数超过全年的90%，5、6月出现次数超过全年的一半，12月和次年1、2月短时强降水出现次数极少。

③短时强降水在1 d中各个时次均可出现，且有明显的日变化特征、呈现单峰结构。主要出现在夜间和早晨时段，夜雨特征明显。

④短时强降水的高频区位于融安、融水交界附近(喇叭口地形)，年均频次达到17.4次，次高频区位于鹿寨北部(河谷到山脉的过渡区)，最大的1 h、3 h、6 h雨量极大值均位于元宝山附近，山脉的迎风坡和喇叭口地形更利于短时强降水的出现，产生更大强降水的概率越大。