1、北京市城市雨水排除规划设计北京市城市雨水排除规划设计标准研究标准研究北京市降雨变化趋势研究北京市降雨变化趋势研究一、概述二、气候变化事实分析三、北京市历史降雨变化趋势四、气候变化对北京降雨的影响五、北京地区未来降雨变化趋势预估六、北京市未来不同历时最大降水量重现期分析七、结论与展望主 要 内 容主 要 内 容1.1 研究背景 城市雨水排除系统是现代城市的重要基础设施，对城市的经济发展、城市品味、人们的生产和日常生活等有着极其重要的影响。北京市城市雨水排除系统规划设计标准研究。其中，北京市气象局气候中心主要承担本项目的子课题 2 北京市降雨变化趋势研究。1.2 研究目标与内容 按照北京市防洪排水
2、安全的要求，研究适合北京市实际情况的雨水排除系统规划设计标准。本项目的总目标：提高城市雨水基础设施的运行能力，减少洪涝灾害。北京市降雨变化趋势的研究目标是，基于北京现有最新的雨量观测记录数据，研究北京地区降雨时空变化规律，预估未来降雨趋势及不同历时重现期的降雨量，为北京城市雨水排除规划设计标准的修订提供参考。1.2 研究目标与内容 按照任务书的要求，主要完成两部分的工作：1、资料的整理和提供根据北京市暴雨分区研究结论，整理和提供北京地区代表气象站逐分钟精细化降雨记录资料。每站每年选取 18 20 场最大降雨样本。2、未来降水趋势预估 2.1 气候变化的趋势：分析北京地区近五十年来降水的空间和时
3、间变化趋势。时间变化趋势分析的变量包括：年总降水量、短历时降雨强度。暴雨强度的空间分布。极端降雨事件的变化趋势。分析北京地区代表站（观象台）近百年降水量变化趋势。2.2 未来降水趋势预估：分析未来（2020、2050 年）北京地区的降雨趋势（年总降水量、最大日降雨量、最大过程降雨总量）。分析不同历时（5、10、15、20、30、45、60、90、120、150、180、240、360、720、1440 分钟）重现期（1、2、3、5、10、20、50、100 年）降雨量。1.4 研究方案（1）北京地区 20 个气象站资料 20 个气象站：海淀、朝阳、观象台、丰台、顺义、汤河口、密云、怀柔、上甸子
4、、平谷、通州、大兴、斋堂、门头沟、房山、霞云岭、延庆、昌平、佛爷顶、石景山。其中，平原地区 6 站包括：观象台、丰台、顺义、密云、房山、昌平。（2）北京地区 121 个雨量站资料 北京市潮白、蓟运、北运、永定、大清河五个水系共 121 个雨量站1956-2008 年降雨资料，包括年、汛期、10 分钟、30 分钟、60 分钟、1440 分钟等六个不同时间尺度。1.资料的收集整理资料的收集整理1.4 研究方案（3）短历时代表气象站逐分钟雨量资料短历时（24 小时）资料取代表站：观象台、密云、海淀，自建站起 2008 年 12 月 31 日的自记降水纸记录资料。应用国家气象局预测减灾司提供的“降水自
5、记纸数字化处理软件”（2004）对降水记录纸进行扫描、扫描检查、降水曲线提取、降水强度数据转换和质量检查，提取逐分钟雨量资料。除了降水自记纸预处理系人工作业外，降水自记纸数字化处理软件由四部分组成：扫描、扫描检查、降水曲线提取、降水强度数据转换和质量检查。1.资料的收集整理资料的收集整理1.4 研究方案1.资料的收集整理资料的收集整理（3）短历时代表气象站逐分钟雨量资料 降水自记纸数字化处理业务流程如下：1.降水自记纸预处理：对降水自记纸进行扫描输入和数字化处理之前，首先要对降水自记纸进行一系列技术处理，为降水自记纸图像扫描和图形数字化的顺利和准确进行做好准备。这种技术处理，称为降水自记纸预处
6、理。2.降水自记纸图形扫描输入，形成扫描图像文件。3.扫描图形检查（扫描质量、相关信息和补遗）。4.降水曲线自动提取，人机对话认可或修正，形成降水曲线文件。5.计算降水分钟强度，按规定格式存储。按站形成降水自记数据（降水分钟强度）文件和标准（降水分钟强度、降水小时强度）文件。1.4 研究方案1.资料的收集整理资料的收集整理（3）短历时代表气象站逐分钟雨量资料1.4 研究方案分析北京市近百年和近五十年来的降雨变化趋势，包括多个历时（年、1440 分钟、720 分钟、360 分钟、120 分钟、60 分钟和 5分钟）的时间变化趋势，并应用 arcgis 绘制空间分布图，探讨空间变化规律。重点分析
7、1981 年至今的降雨趋势，北京市极端降雨事件频率和强度的变化趋势。2.北京市降雨变化趋势研究北京市降雨变化趋势研究1.4 研究方案应用国家气象局发布的中国地区气候变化预估数据集和天气发生器方法预估北京地区未来（2020、2050 年）的降雨趋势（日降雨量极值、次降雨量极值）。4.北京市未来降雨趋势分析北京市未来降雨趋势分析应用极大似然法和概率加权法（PWM），对中国东部地区日降水广义极值分布（GEV）和广义帕雷托分布（GPD）模拟的情况进行比较。利用概率散点图和百分位散点图对北京短历时降水的情况进行拟合效果检验，最终 GPD 对降水的拟合效果最好，并利用 GPD方法预估了北京城区代表站不同历
8、时重现期降雨量。5.北京市未来不同历时最大降雨量重现期分析北京市未来不同历时最大降雨量重现期分析1.5 主要研究成果收集整理并提供了北京地区代表气象站逐分钟降雨信息化资料。观象台站为 1941 2008 年，海淀为 1975 2008年，密云为 1961 2008 年。分析了北京市短历时降雨变化的趋势，包括时间变化趋势和空间分布规律。分析了极端降雨的时间变化趋势，并探讨了影响北京地区强降雨的因子。分析了气候变化对北京地区降雨的影响，包括水汽输送总量和水汽输送路径的变化规律。预估了北京地区未来（2020、2050 年）降雨趋势，并预测了各个历时（5、10、15、20、30、45、60、90、12
9、0、150、180、240、360、720、1440 分钟）的重现期（1、2、3、5、10、20、50、100 年）降雨量。二、气候变化事实分析二、气候变化事实分析2.1 中国及华北地区气候变化事实2.2 北京市气候变化事实2.1 中国及华北地区气候变化事实降水 华北区域暴雨频数与暴雨雨量均表现出显著下降趋势。1956-2007 年间，华北区域降雨频数下降是导致降雨量显著下降的首要原因，而其最主要原因是暴雨频数下降导致暴雨雨量下降。气候变化国家评估报告华北地区年降水量极值的面积覆盖率表现出明显的下降趋势，与此同时，年降水日数极端偏多的范围表现出更为明显的下降趋势，这就造成了平均降水强度极端偏强
10、范围的明显增加。气候变化对北京市的影响体现在诸多方面，诸如农业、水资源、森林和其它自然生态系统、城市运行保障、人体健康等。就对水资源的影响而言，气候变暖加剧了北京市水资源的供需矛盾。随着气温的升高，降雨量也呈现出逐年降低的趋势，对北京市水资源供需平衡造成了不利影响。而随着社会经济活动和居民生活水平的提高，加剧了水资源的供需矛盾。另外，极端气候事件频发，局地强降雨频现。2.2 北京市气候变化事实三、北京市历史降雨变化趋势分析三、北京市历史降雨变化趋势分析3.1 一百多年来北京降雨量的趋势3.2 极端降雨事件的趋势分析3.3 短历时强降雨的演变趋势3.4 影响北京地区强降雨的因子分析3.1 一百多
11、年来北京降雨量的趋势（1）一百多年来，北京地区有两个多雨时段，一段是 1880 年代中期至 1890 年代中期，另外一段是 1950 年代；三个少雨期是 1850 年代中期至 1860 年代中期、1940 年代、1970 年代中期至今。（2）1950 年代以来降雨量呈减少趋势，1960 年以后年降雨距平百分率基本为负值，即降雨量少于常年平均值，平均每 10 年降雨量减少 16毫米。（3）19992007 年连续 9 年降雨偏少，造成水资源总量、地表水和地下水资源量持续偏少。北京每年的降雨很容易产生重大的偏离，以致出现旱涝无常的状况。据统计，北京地区旱多于涝，但大涝远多于大旱。-100-5005
12、01001501841184618511856186118661871187618811886189118961901190619111916192119261931193619411946195119561961196619711976198119861991199620012006年距平百分率（%）距平百分率11年滑动平均时间变化趋势 近五十年北京平原地区年降水量呈减少趋势，减少速率为31 毫米/10 年。尤其是近 9 年（1999 2007 年）连续为偏少年，年平均降水量为 462.1 毫米，比近 30 年平均（556.0 毫米）偏少 17%。目前北京处于 20 世纪 50 年代后的相对
13、少雨时段，干旱现象十分严重。近五十年降水最少的三个年份分别为 1999 年、1965 年、2006 年。降水日数也呈减少趋势。304050607080901001101950195219541956195819601962196419661968197019721974197619781980198219841986198819901992199419961998200020022004200620082010年日数（天）观测值气候平均值线形趋势降水日数降水日数降水距平百分率降水距平百分率3.1 一百多年来北京降雨量的趋势时间变化趋势3.1 一百多年来北京降雨量的趋势位于怀柔、密云附近的大于
14、600mm 降雨量等值线的范围随年代发生明显改变。1980 年代降雨中心主要位于怀柔、密云一带。1990 年代降雨中心逐渐向城区移动，城区北部的降雨量逐渐增加。另外，位于房山的霞云岭附近出现一个降雨高值区，北京的主要降雨落区呈东北西南向分布。2000 年之后降雨中心量值减少非常明显，中心位置回撤到密云附近。空间变化趋势1980 年代1990 年代2000 年代3.1 一百多年来北京降雨量的趋势北京地区 20 个气象观测站近三十年降雨量变化趋势：全市各站降雨均呈减少趋势，东部地区减少最为明显，每十年减少 40 50 毫米。空间变化趋势3.2 极端降雨时间的趋势分析 1971 2007 年，北京年
15、极端降雨发生的频次在减小，1970年代极端降水事件的频次为 6.4 次/年，到近十年（1999 2007 年）仅为 2.6 次/年。但日降雨强度有增大的趋势。这表明，北京的暴雨集中度在增加，极易出现强降雨。0204060801001201401971197319751977197919811983198519871989199119931995199719992001200320052007年降水强度（毫米/次）02468101214次数降水强度降水次数极端降水事件近年我国各地频繁出现多个破历史记录的极端气候事件。极端降水指数定义单位降水量极端降水 R99T超过 99%的降水百分数的总降水量毫
16、米3.3 短历时强降雨的演变趋势5 分钟北京地区代表站（观象台、海淀和密云）近 50 年短历时 5 分钟年最大雨强，1941 2008 年 5 分钟雨强年际间差异较大，最大值主要集中在 1950 年代和 1960 年代。其中，1959 年、1963 年、1976 和 1951 年最高，5 分钟雨量在 19.2 21.5 毫米之间。从 1980 年代中期 1990 年代末，5 分钟雨强呈减小的趋势。但从 2001 年至今，北京地区 5 分钟雨强呈增加的趋势。3.3 短历时强降雨的演变趋势60 分钟1941 2008 年北京地区 60分钟雨强的年际差异明显，从 18.2 129.7 毫米/60 分
17、钟。1950 年代和 1960 年代 60 分钟雨强最大，从 1985 年至 2002 年，60分钟雨强呈减小的趋势。2003 年至今，海淀和密云的 60 分钟雨强呈增加的趋势，观象台变化趋势不大3.3 短历时强降雨的演变趋势60 分钟利用北京地区 121 个水文站 60 分钟最大降雨量资料，从 1980 年代中期到 2001 年，北京地区 60 分钟时间间隔内发生的强降雨极值呈明显减小的趋势，而从 2002 2008年 60 分钟雨强极值呈增加的趋势，尤其是近 3 年来，60 分钟强降雨为近五十年来最大值。各年代的 60 分钟雨强极值从大到小依次为：1980 年代 1970 年代 2000
18、年代 1990 年代。1980年代最大，1990 年代 1 小时雨强最小，2001 2008 年雨强比 1990 年代增大。-40.0-30.0-20.0-10.00.010.020.030.040.0195719601963196619691972197519781981198419871990199319961999200220052008年份距 平 百 分 率(%)距平5年移动平均3.3 短历时强降雨的演变趋势120 分钟360 分钟3.3 短历时强降雨的演变趋势3.3 短历时强降雨的演变趋势012345678919601970197119801981199019912000200120
19、08年代频次（次数）区域性大雨1980 年代后，一方面北京地区的降雨明显偏少，另一方面，发生区域性大雨的频次明显减小，近年来北京暴雨多呈现出局地性的强对流天气，它是由尺度很小的积雨云单体或单个雨团所引起的，这种天气的产生具有一定随机性，并且生命史极短，所以生消发展都很迅速，这种特点大大增加了预报难度，一旦出现，极易造成局地积涝，使得交通瘫痪、市民出行受到影响。另外，由于现代城市的发展，不透水路面增多，地表容易形成径流，即使遇到一般暴雨也会出现局部地区积水，影响城市交通。1960 和 1970 年代发生区域性大雨的频次较高，1970年代最为明显，一次大雨过程可以导致区域内大范围台站 24 小时之
20、内同时出现大于 25 毫米的降雨。2.广义帕雷托分布:GPD 的最大优点在于，它直接由原始资料数据以给定门限值为标准来抽取超过该门限值的极大(或极小)值，其所需资料年限大大节省，从而增加了极值的样本量，该分布更加符合实际。广义 Pareto 分布函数为：分布密度函数(PDF)为：GPD 的重现期值公式为：6.1 方法介绍1)(11)(xxF x,011)(11)(xxf)(1(TxT2.广义帕雷托分布:广义帕雷托 GPD 分布参数估计方法，采用概率加权矩法(PWM)，不但有较高的精度可与公认的“极大似然法”相媲美，而且其计算简便易行，不需要利用繁琐的迭代计算。PMW 定义为其通式可写为根据前三
21、个参数无偏估计式，GPD 分布参数的估计通式为6.1 方法介绍2bb2bb2b01010 2bb2bb2b1)b(010100 rr)x(xFEB rn1jjrn1jjr1rnXrjn1r1)r1n(X)rjn(n1b2.广义帕雷托分布:（4）广义帕雷托分布拟合及其效果检验）广义帕雷托分布拟合及其效果检验选取我国不同区域的几个代表站，用选取我国不同区域的几个代表站，用 pareto 函数拟合函数拟合 10 50 年不同长度样本资料的极端降雨。年不同长度样本资料的极端降雨。该方法能达到较高的拟合度，且基本上资料年份越长，效该方法能达到较高的拟合度，且基本上资料年份越长，效果越好。这也说明极端降雨
22、采用果越好。这也说明极端降雨采用 pareto 分布拟合是可行的。分布拟合是可行的。6.1 方法介绍累积频率曲线（北京）00.20.40.60.811.2降水量（mm）累积频率经验累积频率实测累积频率累积频率曲线（南京）00.20.40.60.811.2降水量（mm）累积频率经验累积分布实测累积分布检验方法：概率散点图（P-P 图）和百分位散点图（Q-Q 图）概率散点图：概率散点图描述了样本的次序统计量与经验分布函数的拟合程度。对于极值模型最关心的就是数据取大值时模型是否合适，即关心较低次序统计量(相对于较小的 k)的拟合度。百分位散点图：极值理论认为，当 X 的分布函数为 F(X)时，P-P
23、 图和 Q-Q 图应近似为直线。这是检验模型合理性的主要根据。6.2 广义极值分布和广义帕雷托分布对北京降雨模拟nknknXFnk,1:)11,)(,nknknFXnk,.,1:)11(,(1,5 分钟6.2 广义极值分布和广义帕雷托分布对北京降雨模拟（2 2）广义帕雷托分布对北京观象台短历时降雨拟合检验）广义帕雷托分布对北京观象台短历时降雨拟合检验120 分钟6.2 广义极值分布和广义帕雷托分布对北京降雨模拟（2 2）广义帕雷托分布对北京观象台短历时降雨拟合检验）广义帕雷托分布对北京观象台短历时降雨拟合检验K-S 检验是一种拟合优度检验，研究样本观察值的分布和设定的理论分布间是否吻合，通过对
24、两个分布差异的分析，确定是否有理由认为样本的观察结果来自所设定的理论分布总体。观象台不同历时极端降雨分布拟合效果检验6.2 广义极值分布和广义帕雷托分布对北京降雨模拟（4 4）科斯（）科斯（K-SK-S）检验方法对）检验方法对 GEVGEV 和和 GPDGPD 模拟效果的检模拟效果的检验验历时极值分布科斯检验相关系数均方误差5GEV0.140.990.03GPD0.031.000.0120GEV0.170.990.04GPD0.050.990.0160GEV0.160.970.04GPD0.040.990.01120GEV0.160.990.07GPD0.030.990.01720GEV0.1
25、70.970.04GPD0.030.990.016.3 广义帕雷托分布的重现期结果计算步骤：（1 1）门限值的选定）门限值的选定利用年平均交叉率接近于利用年平均交叉率接近于 1 1 的方法计算出不同历时的门限值。的方法计算出不同历时的门限值。参数 历时（分钟）门限值（）单位：毫米尺度参数（）线性参数（）59.00.9854-0.63771013.02.8227-0.33581518.03.9518-0.35672021.04.0709-0.43983026.06.0124-0.35064530.012.1463-0.03206034.09.6707-0.25619038.013.4458-0.
26、092412042.014.3436-0.162315043.013.8098-0.272118046.013.388-0.337124049.017.6711-0.233736056.013.2849-0.406572061.028.3976-0.0972144063.029.5871-0.12386.4 北京市各历时降雨量的重现期结果 重现期（年）历时（分钟）23510205010059.5199.98510.80511.95813.58417.39423.0021015.25316.89318.80921.46524.53330.21037.2161519.52021.55123.902
27、27.10530.69737.05344.5682022.78425.44828.39232.34036.64842.92967.1373033.67838.67444.42652.12960.56774.90191.1464534.58340.71047.80057.45672.27887.404109.9916038.96844.77352.23963.36371.156111.244133.8039044.40952.82262.63676.21191.834120.585155.89012047.52155.71364.45779.44396.500130.519175.2741504
28、9.98158.65469.02284.040102.608140.288180.53918053.02961.77272.21887.334105.997143.799194.14124057.64267.51279.77297.165118.013158.643211.3936062.43371.76882.87398.817118.102157.103218.21572073.56786.201101.560121.601143.426180.205221.525144082.419100.51121.369149.568180.781234.827297.343七、结论与展望七、结论与
29、展望北京市历史降雨变化趋势研究（1）北京地区 1841 2008 年年降雨量变化曲线显示：北京有两个多雨时段和三个少雨时段。近三十年，全市各站降雨均呈下降趋势，东部地区下降最为明显。同时，降雨日数也呈减少趋势。（2）1971 2008 年，北京地区年极端降雨发生的频次在减小，但日降雨强度有增大的趋势，北京的暴雨集中度在增加。（3）北京地区近五十年短历时强降雨呈波动变化的规律，最大值主要集中在 1970 年代之前，以 1950 和 1960 年代强降雨量最高，1941 2008 年5 分钟雨强变化趋势不大，而 60 分钟、120 分钟和 360 分钟年最大雨强从1980 年代后期至 1990 年
30、代末呈明显减小的趋势。2001 年至今，短历时降雨雨强极值呈增加的趋势，近十年短历时雨强极值处于由偏小转向偏大的过渡时期。（4）1970 1980 年代，北京地区强降雨主要为全市区域性强降雨，1990 年代之后北京的短历时强降雨呈现出局地性的特征，降雨分布不均，强降雨中心大致成东北西南向带状分布。近三十年，全市短历时雨强1980 年代最高，1990 年代最小，2001 2008 年雨强比 1990 年代增大。尤其是近 3 年来，1 小时强降雨为近五十年来最高值。（5）1960 和 1970 年代北京市发生区域性大雨的频次较高，1970 年代最为明显，1980 年代之后发生区域性大雨的频次明显减
31、小。七、结论与展望七、结论与展望北京市未来不同历时最大降雨量重现期分析（1）选取中国东部地区 78 个站 50 年(1951-2000)逐日降雨资料作为研究对象，用广义帕雷托分布函数拟合 10 50 年不同长度样本资料的极端降雨，经检验，该方法能达到较高的拟合度，且基本上资料年份越长，效果越好。说明极端降雨采用广义帕雷托分布拟合是可行的。（2）对北京城区代表站观象台 5 分钟和 120 分钟降雨极值分布进行 GEV和 GPD 拟合，检验结果表明两种分布函数均能拟合出观象台降雨变化。（3）应用广义极值分布和广义帕雷托分布方法对极端降雨的拟合都非常好，两种方法对不同重现期下不同历时降雨量的估算结果可信。通过 K-S检验，广义帕雷托分布 GPD 对极值降雨的模拟效果要好于广义极值 GEV 分布，因此采用 GPD 方法预估不同历时的重现期变化。（4）通过对实测资料的对比拟合，重现期模拟结果可靠。谢谢！
