1 引言

暴雨是北京夏季最主要的灾害性天气之一。随着人口数量及城市规模的不断增长，作为超大城市之一，北京的城市运行对强降水敏感性日益增强。更因其首都特性、复杂的地形环境、典型城市特征，针对北京暴雨的研究近年成为城市气象研究的聚焦点。在近40年间，北京市夏季降雨总量呈现减少趋势，但其中短历时强降雨产生的降雨总量逐步增多，而过程性降雨的总量却大幅减少（李建等，2008）。该变化趋势与气候背景变化相关(Yu and Zhou, 2007)，也受到了城市化效应的显著影响（孙继松和舒文军，2007）。另外，由于城市不透水下垫面大幅扩展，导致地面径流增加，城市内涝积水现象时常发生。强降水对城市运行构成极大威胁，愈发受到社会各界的关注，也给气象预报预警和防灾减灾提出了许多问题和挑战。丁青兰等（2007）对北京地区暖季对流天气的气候特征进行了分析，孙继松（孙继松，2005；孙继松等，2006；孙继松和杨波，2008）等从地形、边界层急流等方面对北京暴雨产生的原因进行探讨，这类研究成果为北京地区暴雨预报能力提升提供了很有价值的参考。

实际业务中，相关人员在发布暴雨预警信息时主要依据对天气形势、数值预报和卫星云图、雷达、自动站等实况资料的预判及分析，决策过程主要基于实时数据及个人经验，尚缺少提前预判的客观参考依据及相关预警指标。对于持续时间长的系统性、稳定性降水，预警发布时能够做到有较长时间的提前量，而对于短时强对流降水，预报员往往在实况接近达标或已达标后才发布暴雨预警，对于防汛工作有效开展而言提前量不足。

短时强降水在不少北京夏季降水中占主要地位，而已有的对北京暴雨研究主要采用小时降雨量资料，这样的时间分辨率难以捕捉其精细化特征。随着气象现代化和信息化水平的提高，数据采集、传输、存储和显示等方面的时效性已得到明显增强，分钟资料实时应用时机已非常成熟。本文将利用北京高密度的逐分钟地面自动气象站观测资料，对其汛期强降水特征进行分析，进而提出一种基于汛期短时强降水统计特征的北京暴雨预警发布指标，并对效果进行评估，为实际业务中暴雨预警发布提供参考，进一步提高预警发布能力。

2 数据资料和方法定义

北京短时强降水多集中在汛期，本文选取资料为2013~2015年6~9月北京362个自动气象站（空间分布见图 1）的降雨资料，时间分辨率为1 min，站点包括20个国家级站和342个区域站, 本文资料时段内20个国家级站平均降雨量与1980~2010年的30年气候常年平均值比仅相差2%，与2007~2016年的近10年平均值也仅相差5%，表明本文的资料具有较好的代表性。

首先对选取的降雨资料按以下步骤开展数据质量控制：1）对分钟雨量和小时雨量分别进行累加，对于结果不一致的降雨数据进一步具体分析判断，根据分钟缺测、采集器重启等情况进行对应处理；2）对于出现分钟雨量超过5.0 mm的降雨数据，参照周边站点降雨情况进行对比确认，剔除异常降水数据；3）根据历史维护维修记录，对故障期间和受周边浇水影响的站点数据进行剔除。

本文按照如下步骤获取分析样本：当第一次出现分钟雨量≥0.1 mm的时刻，为降雨开始时间（T_S），逐一判断T_S后分钟雨量是否大于0，当某一时刻降水量≥0.1 mm且其后120 min降水总量为0，则该时刻即为该样本的降雨结束时间（T_E），降雨量即为T_S至T_E时段内各分钟降雨量之和。如果该样本的降雨过程中滑动计算的60 min降雨量达到蓝色预警标准，达到蓝色预警标准的时间为T_B，该样本为蓝色暴雨预警样本。参照以上定义，为了更加客观地考察降水的持续性和表征短时强降水特征，选取数据中剔除掉弱降雨样本（即过程总雨量小于1 mm的降雨样本）。同时，对于降雨时长小于10 min（即T_E-T_S＜10 min）的降雨样本也进行剔除。

按照上述处理，共获得有效降雨样本73211站次，剔除弱降水37259站次和时长小于10 min的样本369站次，最终保留的降雨样本为本文分析对象。2016年3月发布的《北京市气象灾害预警信号与防御指南》，其中暴雨蓝色预警标准为：预计未来可能出现下列条件之一或实况已达到下列条件之一并可能持续：1）雨强（1 h降雨量）达30 mm以上；2）6 h降雨量达50 mm以上。实际业务中标准（1）使用频率显著高于标准（2），因而本文中采用标准（1）作为预警指标进行检验，并在后续分析中将降雨样本分为达到预警标准和未达到预警标准两类。

3 强降水特征 3.1 短时强度特征

以下从不同时长来分析降水特征，为更好地发掘预警指标，在2013~2015年筛选出的35593个降雨样本中，有1157个降水样本达到暴雨蓝色预警标准，出现在327个站中，平均单站出现3.5次，达到蓝色预警标准次数最多的站点次数为10次。

表 1为降雨样本中的最大5 min、10 min、30 min、60 min降水量的平均值，分为达到预警标准、未达到预警标准和全部样本3类进行计算。数据表明5 min和10 min降雨量达到蓝色预警标准样本最大降水量平均值是未达到预警标准样本的5倍左右，而从30 min和60 min统计数据来看，达到蓝色预警标准样本最大降水量平均值是未达到样本的7倍左右。

以时长5 min为例继续分析。图 2为5 min最大降水量统计分布情况，达到蓝色预警标准的降雨样本显著高于全部样本。达到蓝色预警降雨标准前的最大5 min降水量和整个蓝色预警降雨样本中的最大5 min降水量几乎一致，但是达到蓝色降雨标准后的最大5 min降水量明显是要小于达到蓝色降雨标准前。达到预警样本、达到预警前和预警后的最大降水量平均值分别为9.7 mm、9.2 mm和5.1 mm，中位数分别为9.2 mm、9.0 mm和4.4 mm，全部样本的5 min最大降水量的平均数和中位数分别为2.2 mm和1.2 mm。

3.2 时间特征

数据资料中达到暴雨蓝色预警的1157个降雨样本，从降雨开始时间T_S到达蓝色预警标准满足条件的时间T_B，其时间差平均为86.6 min，最短达到预警时间仅9 min，最长1157 min。达到预警时间（分布如图 3）明显呈单峰分布，峰值在16~60 min之间，即有63.0%的样本从降雨开始达到蓝色预警标准的时间不超过60 min。仅有53个样本，达到蓝色预警标准的时间超过300 min，而这其中有41个样本出现了连续60 min降雨量为0，说明中间出现了短时降雨间歇。该分布也表明，在降雨开始后才发布预警，则预警时间的提前量将会非常有限，大概率受限于60 min内。

分别对达到暴雨蓝色预警标准降雨样本的T_S、T_B出现频次进行统计，结果（图 4左侧纵轴）显示T_S、T_B均为单峰单谷分布，两者的峰值均出现在20:00（北京时间，下同）至21:00之间。考虑到T_B与T_S差值大多在60 min以内，该结果合理且与前述信息一致。分析表明，近年间北京出现满足蓝色预警标准的降雨样本主要发生在夜间，18:00至01:00的蓝色预警降雨样本占全部蓝色预警降雨样本的60%，20:00至22:00占比约为25%，而日出至午间（即06:00至12:00）占比不到10%，和李建等（2008）、刘伟东等（2014）、郑祚芳等（2015）研究结果较为一致。

将全部降雨样本的T_S同样按上述方式进行统计（图 4右侧纵轴），结果表明也呈单峰单谷分布，但是集中分布情况远小于蓝色预警降雨样本，全部样本的变异系数为0.36，蓝色预警降雨样本的变异系数达到了0.80，表明暴雨蓝色预警降雨样本的分布更不平均。

在本文资料中，全部降雨样本中共有3.2%的降雨样本达到了暴雨蓝色预警标准。对图 4数据做对应时段的比较，图 5给出了各时次中开始的降雨达到蓝色预警标准的占比，图中曲线未呈现简单的单峰单谷分布，但低值仍集中在上午时段08:00至12:00。北京汛期上午出现降水概率较低，且出现降雨后达到蓝色预警标准的可能性与其它时段相比也是最低，郑祚芳等（2015）研究表明城市效应导致较强降水事件，特别是午后到前半夜发生的降水。

4 预警指标选取方法和效果评估 4.1 选取方法和检验指标

由以上分析可以看出，达到蓝色预警标准（时间尺度为小时）的样本，在更为精细化的时间尺度上其累计降水量与未达预警标准的样本有明显差异，且在预警标准达标前后差异较为显著。同时在达到暴雨蓝色预警的降雨样本，从降雨开始到达到蓝色暴雨的时长平均有86.6 min，因此可以考虑将更短时间尺度上的强降水统计情况作为暴雨蓝色预警的提前参考指标。

研究选取不同时长的降雨量作为单一的预警发布指标，参考现有预报评分中的方法（Finley, 1884），根据预警发布和实况观测情况对全部降水样本进行分类（见表 2）。

举例说明表中内容含义：当以5 min降水量达到8 mm为预警指标时，如果对达到蓝色预警标准的降雨样本，在预警前出现5 min降水量达到8 mm，则判断为命中；如果没有出现或者出现在达到蓝色预警后，则判断为漏报；如果在没有蓝色预警的降雨样本中出现则判断为空报。

下面介绍下文中所用的预警评价指标和技巧评分，HSS（Heidke, 1926）与GSS（Gilbert, 1884）均是除去随机偶然事件后预警的准确率，不依赖于事件的气候频率（见表 3）。

4.2 效果评估

根据达到蓝色预警降雨样本中5 min最大降雨强度的分布，即预警前和预警后的平均值分别为9.2 mm和5.1 mm，选取5 min降水量5~10 mm（相当于雨强60~120 mm/h）作为指标，计算5 min内不同降水量在发布蓝色预警中的效果差异，在成功预警样本中计算提前时间，使用T_B减去该降水量出现的时间。图 6为5 min不同降雨量的指标评分情况，随着5 min降雨量上升，POD、FAR、FBI均呈单调下降趋势，而HSS和GSS技巧评分在5 min降雨量为7.7 mm时达最大值，表明5 min降水量7.7 mm是一个较好的暴雨预警标准，提前时效达到16.7 min，而在5 min降水量为5.0 mm的情况下，提前时效可以达到25.5 min。

按照雨强60~120 mm/h的标准，将指标时长扩展到3~10 min。与5 min的情况类似，POD、FAR、FBI均随着雨强标准的提高呈单调下降趋势，即击中率POD和空报率FAR下降，从频率偏差指数FBI来看，数值下降至更接近1，意味着预警范围趋于合理。HSS和GSS（图 7d、7e）评分的分布基本一致，两者的最高评分分别为0.561和0.390，均出现在10 min降雨量为13.4 mm的情况下。如果以上述条件作为指标发布蓝色预警，则有效预警的提前时间为13.9 min，低于2015年预警平均提前时间18 min（2015年蓝色预警标准为小时降水量达到20 mm）。

对3~10 min不同时长下，HSS评分最高的降雨量单独比较（结果如表 4所示），击中率POD在0.65左右，波动不大。随时长增大，HSS评分逐渐提高，提前时间从17.3 min降到13.9 min，说明对预警时效影响较小。

北京地区夏季短时强降水还存在较明显空间分布特征，高发区包括西山东侧的海淀石景山一带、平谷境内的燕山山麓及密云水库周边（王国荣和王令，2013）。按照前文方法，以5 min时长对北京各区预警效果进行评估计算，其中城区作为一个整体进行分析，选取最高HSS评分对应的5 min降水量和预警提前时间进行统计（见表 5）。HSS评分中城区、门头沟、延庆3个地区低于0.5；各区最佳预警评分的5 min降水量存在一定差异，在6~ 9 mm之间；最长的分区预警提前时间3个区超过20 min，延庆预警提前时间最长，达到28.7 min。

5 结论

（1）通过以上研究发现，在达到暴雨蓝色预警标准的降雨样本中，降雨开始和达到预警标准的时间都呈单峰单谷分布，峰值出现在20:00至21:00。

（2）降雨开始与预警达标的时间间隔集中在16~60 min，所以可利用短时降雨阈值判断是否发布蓝色预警信号。经分析计算，10 min降雨量达13.4 mm作为预警发布指标效果最好，3 min降雨量达到5.1 mm也可作较好的提前预警指标。

（3）研究发现，上午时段是降雨概率和降雨后达暴雨蓝色预警概率均最低的时段，说明以上参考指标可以更好地适用于下午和夜间强降水的预警当中。

致谢: 感谢曲晓波研究员对本文的启发和精心指导。