基于多源降雨数据的中游城市群极端降雨特征和风险分析

doi:10.11988/ckyyb.20231189

raybet体育在线院报 ›› 2025, Vol. 42 ›› Issue (2): 83-90.DOI: 10.11988/ckyyb.20231189

基于多源降雨数据的中游城市群极端降雨特征和风险分析

龚莉¹^,²(), 张翔¹^,²(), 罗蔚³, 陶士勇¹^,²

¹ 武汉大学水资源工程与调度全国重点实验室,武汉 430072
² 武汉大学海绵城市建设水系统科学湖北省重点实验室,武汉 4300723
³ 中铁水利水电规划设计集团有限公司,南昌 330029

收稿日期:2023-11-02 修回日期:2024-04-30 出版日期:2025-02-01 发布日期:2025-02-01
通信作者:
张翔(1969-),男,北京市人,教授,博士,主要从事城市水文学研究。E-mail: zhangxiang@whu.edu.cn
作者简介:
龚莉(1998-),女,湖北武汉人,博士研究生,主要从事城市水文学研究。E-mail: gongli919@whu.edu.cn
基金资助:
国家自然科学基金重大项目(41890823); 中国中铁股份有限公司科技研究开发计划项目(2021-重大-08); 中国中铁股份有限公司科技研究开发计划项目(2022-重大-08)

Characterization and Risk Analysis of Extreme Precipitation in Yangtze River Midstream Urban Agglomerations Based on Multi-Source Rainfall Data

GONG Li¹^,²(), ZHANG Xiang¹^,²(), LUO Wei³, TAO Shi-yong¹^,²

¹ State Key Laboratory of Water Resources Engineering and Management, Wuhan University, Wuhan 430072,China
² Hubei Key Laboratory of Water System Science for Sponge City Construction, Wuhan University,Wuhan 430072, China
³ China Railway Water Resources and Hydropower Planning and Design Group Co., Ltd., Nanchang 330029, China

Received:2023-11-02 Revised:2024-04-30 Published:2025-02-01 Online:2025-02-01

摘要/Abstract

摘要：

长江中游城市群是位于我国中部的特大型城市群,在经济社会发展中发挥着重要作用。为探究变化环境下中游城市群的降雨特征和风险,对CMFD、MSWEP 和CN05.1这3种降雨数据在中游城市群的适用性进行了评估,选择中国区域地面气象要素驱动数据集CMFD进行降雨特征分析,同时考虑强降雨量、暴雨日数、高程、坡度、人口、土地利用对区域城市化快速发展前后暴雨灾害风险进行分析。结果表明:包括省会城市在内的高度城市化区域在过去的40 a短历时暴雨发生频率和强度增加,城市群南部强降雨量、暴雨日数存在显著增长趋势,包括江西省新余、抚州、南昌、九江等区域;随着城市化的进程,人口向中心城市聚焦,中高暴雨风险区域增加,环鄱阳湖都市圈中高风险区占比明显增加。为应对区域暴雨风险,需集成多学科多部门城市监测数据,推进高精度多尺度监测-预报-预警系统研发与应用,加强城市化对局地气候和极端降雨影响的机理研究,协调灰-绿-蓝措施以增强城市气候适应性和韧性。

关键词: 城市化, 极端降雨特征, 风险分析, 中游城市群, CMFD

Abstract:

The urban agglomeration in the middle reaches of the Yangtze River is a mega city cluster located in the central part of China, playing a crucial role in economic and social development. To explore precipitation characteristics and risks in this urban agglomeration in changing environment, we evaluated the applicability of three precipitation datasets: CMFD, MSWEP, and CN05.1, and selected the CMFD (China Meteorological Forcing Dataset) for analysis. We analyzed the changes in rainstorm hazard risks before and after the rapid urbanization by considering factors such as rainstorm amount, rainstorm duration, elevation, slope, population, and land use. Findings reveal that highly urbanized areas, particularly provincial capital cities, have experienced more frequent occurrences and higher intensities of short-duration rainstorms over the past four decades. The amount and duration of rainstorms in the southern part of the urban agglomeration increased significantly, affecting cities like Xinyu, Fuzhou, Nanchang, and Jiujiang in Jiangxi Province. With the progression of urbanization, populations have concentrated in central cities. Consequently, medium- and high-risk areas for rainstorms have increased, especially in the Poyang Lake Metropolitan Area. To effectively manage and mitigate the risks associated with regional rainstorms, we recommend the following measures: integrate multidisciplinary and multidepartment urban monitoring data to gain a comprehensive understanding of precipitation patterns and their impacts; promote research, development, and application of high-precision multiscale monitoring-forecasting-warning systems to enhance early warning capabilities; strengthen research on the mechanisms of urbanization affecting local climate and extreme rainfall events; coordinate grey (infrastructure), green (natural systems), and blue (water bodies) measures to enhance the climate adaptation and resilience of cities.

Key words: urbanization, extreme rainfall characteristics, risk analysis, urban agglomeration, CMFD

中图分类号:

TV125降水

龚莉, 张翔, 罗蔚, 陶士勇. 基于多源降雨数据的中游城市群极端降雨特征和风险分析[J]. raybet体育在线院报, 2025, 42(2): 83-90.

GONG Li, ZHANG Xiang, LUO Wei, TAO Shi-yong. Characterization and Risk Analysis of Extreme Precipitation in Yangtze River Midstream Urban Agglomerations Based on Multi-Source Rainfall Data[J]. Journal of Changjiang River Scientific Research Institute, 2025, 42(2): 83-90.

图/表 11

图1 长江中游城市群行政区划、水资源区划及水文气象站点分布

Fig.1 Distribution of administrative divisions, water resource zones, and hydro-meteorological stations in urban agglomeration in the midstream of the Yangtze River

表1 降雨数据的时空分辨率

Table 1 Spatial and temporal resolution of rainfall data

数据	时段	时间分辨率	空间分辨率/(°)
国家站点	1961—2019 年	d
CMFD	1979—2018年	3 h	0.1
MSWEP	1979—2020 年	3 h	0.1
CN05.1	1961—2021 年	d	0.25

表2 3种降雨产品精度评估结果

Table 2 Results of accuracy assessment of three precipitation products

指标计算公式	CMFD	MSWEP	CN05.1
$r = ∑ i = 1 n M i O i - ∑ i = 1 n M i ∑ i = 1 n O i ∑ i = 1 n M i 2 - ∑ i = 1 n M i 2 ∑ i = 1 n O i 2 - ∑ i = 1 n O i 2$	0.72	0.57	0.84
$N M S E = 1 n ∑ i = 1 n (M i - O i) 2 1 n - 1 ∑ i = 1 n O i - O ¯ i 2$	0.69	0.84	0.64
$P O D = H H + M$	0.98	0.93	0.98

表2 3种降雨产品精度评估结果

Table 2 Results of accuracy assessment of three precipitation products

指标计算公式	CMFD	MSWEP	CN05.1
$r = ∑ i = 1 n M i O i - ∑ i = 1 n M i ∑ i = 1 n O i ∑ i = 1 n M i 2 - ∑ i = 1 n M i 2 ∑ i = 1 n O i 2 - ∑ i = 1 n O i 2$	0.72	0.57	0.84
$N M S E = 1 n ∑ i = 1 n (M i - O i) 2 1 n - 1 ∑ i = 1 n O i - O ¯ i 2$	0.69	0.84	0.64
$P O D = H H + M$	0.98	0.93	0.98

图2 多年平均降雨量和年最大1 d降水量的误差箱线图

Fig.2 Box plots of errors of multi-year average rainfall and maximum 1-day precipitation

表3 城市数据来源和处理

Table 3 Sources and processing of urban data

变量		空间分辨率	数据处理
人口	欧盟委员会发布的全球人口栅格数据集GHSL-POP,1075—2020年5 a一期	1 km	统计与降雨数据对应的2 914个0.1°网格内的常住人口数量
土地利用	中国科学院资源环境科学数据中心, 1990—2020年5 a一期	1 km	按照耕地、林地、草地、水域、建设用地和未利用地进行重分类
高程 (DEM)	美国宇航局NASADEM数据	30 m	基于ArcGIS进行坡度计算

图3 中游城市群1990年和2020年土地利用和人口分布

Fig.3 Distribution of land use and population in the studied urban agglomeration in 1990 and 2020

表4 极端降雨指标

Table 4 Extreme rainfall indicators

指标	定义	单位
P_max1d	年最大1 d降雨	mm
P_max3d	年最大连续3 d降雨	mm
R₂₀	日降雨量超过20 mm的天数	d
R₅₀	日降雨量超过50 mm的天数	d
P_F95	超过95%阈值的总降雨量	mm
P_R95	95%阈值对应的日降雨量	mm

图4 中游城市群降雨特征指标变化趋势

Fig.4 Change trends in precipitation characterization indicators

表5 快速城市化前后指标阈值及等级划分

Table 5 Thresholds and ranking of indicators before and after rapid urbanization

时段	等级	危险度指标			易损度指标
时段	等级	强降水量P_F95/mm	暴雨日R₅₀/d	高程/m	坡度/(°)	人口/(万人)	土地利用类型
	1	<368.16	<1.18	≥1 140	<16.39	<2.71	未利用地和林地
	2	[368.16,437.05 )	[1.18 2.00, )	[692,1 140)	[16.39,33.48)	[2.71,7.48)	草地
城市化前	3	[437.05,491.52 )	[2.00,2.81 )	[371,692)	[33.48,51.62)	[7.48,15.63)	水域
	4	[491.52,550.79 )	[2.81,3.72 )	[150,371)	[51.62,68.70)	[15.63,32.96)	耕地
	5	≥ 550.79	≥3.72	<150	≥68.70	≥32.96	建设用地
	1	<411.26	<1.86	≥1 140	[0,16.39)	<4.25	未利用地和林地
	2	[411.26, 521.7 )	[1.86,3.22 )	[692,1 140)	[16.39,33.48)	[4.25,14.44)	草地
城市化后	3	[521.7,610.05 )	[3.22,4.54)	[371,692)	[33.48,51.62)	[14.44,32.28)	水域
	4	[610.05,717.73 )	[4.54,5.97 )	[150,371)	[51.62,68.70)	[32.28,75.60)	耕地
	5	≥717.73	≥5.97	<150	≥68.70	≥75.60	建设用地

图5 城市化快速发展前后极端降雨危险度分区

Fig.5 Hazard zoning for extreme rainfall indicators before and after rapid urbanization

图6 城市化快速发展前后暴雨灾害风险分区

Fig.6 Risk zoning for rainstorm disaster before and after rapid urbanization

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基于多源降雨数据的中游城市群极端降雨特征和风险分析

Characterization and Risk Analysis of Extreme Precipitation in Yangtze River Midstream Urban Agglomerations Based on Multi-Source Rainfall Data

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