设计案例 | 上海地区降雨空间分布特征分析
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01研究现状和意义由于降雨空间分布不均匀的客观存在，采用单个雨量站的降雨特征来代表整个区域的降雨情况存在一定的缺陷。相关研究表明，以单个雨量站的降雨统计来表示整个区域的平均降雨取决于雨量站与流域中心的距离、流域面积大小、采用的降雨类型、高程差异。目前，国内对室外雨水排水工程的设计并未考虑设计范围的大小，所采用的降雨特征也是单一的，并不考虑降雨的空间分布特征。降雨是排水和水利工程设计过程中一个关键参数，涉及到大区域工程设计的规模和投资，特别是城市范围内的深层大型管道调蓄工程和水利工程。同时，利用降雨空间分布特征，可以为城市的排水系统调度和排水管网的互联互通提供条件。02研究方法目前，关于降雨分布随汇水面积折减系数的计算主要有两种方法。一种是以地理位置为中心的暴雨折减计算方法，即以流域内某个位置(一般为地理中心位置)的降雨量与流域内的平均降雨量的比值来计算折减系数。以地理位置为中心的方法存在一定的弊端，暴雨中心位置有时候并不在该流域的地理中心位置，降雨存在一定的随机性和不确定性。
图1 地理中心雨量站与非地理中心雨量站分布示意图图1和图2表明三场降雨事件中地理中心位置的降雨和非地理中心位置的降雨与区域内平均降雨所存在的差别。靠近地理中心位置的三场降雨量与区域内的平均降雨量比较接近，而在区域边界区域的降雨量与区域内的平均降雨量有一定的差值区别。如果以某流域来分析，由于流域是固定的，需要大量的降雨中心与地理中心位置相对接近的降雨数据来支撑折减系数计算。另外一种是以暴雨中心为中心向四周折减的计算方法，所需要的降雨数据资料较少，可通过几场暴雨进行数据分析而得到相应的折减系数(图3)。以暴雨为中心的分析方法需要流域范围足够大，流域范围内有较密且布点相对比较均匀的雨量站，避免测量的时候遗漏掉实际的暴雨中心位置数据。在进行降雨数据选取时，尽量选择暴雨中心的位置在流域中心附近位置的降雨事件。暴雨中心法的具体计算方法如下：(1)选取流域范围内雨量站所记录的实际降雨事件，所选取的降雨量应是暴雨或大暴雨级别的降雨；(2)通过分析流域范围内所有雨量站的实际暴雨记录数据，找出最大降雨的雨量站，即以雨量测量得到的最大降雨量的雨量站作为该次降雨事件的暴雨中心；(3)确定每个雨量站所收集的范围面积，所采用的方法为泰森多边形法，即该多边形中的雨量站到多边形边界最近；(4)分别以每场暴雨中心为圆心分析出不同半径范围内的平均降雨量数据；(5)计算出该范围内的平均降雨量与暴雨中心雨量的比值，即为该范围内的折减系数，如式(1)。最后对每个流域范围内的折减系数进行排列统计，得出相应的拟合曲线。
图2 地理中心降雨与非地理中心降雨分析
图3 降雨-面积折减曲线示意图
(1)其中：
面雨量，mm；Rmax—暴雨中心雨量，mm。03案例分析案例采用暴雨中心法对上海进行分析研究，上海市陆地面积约有6 000 km2，降雨存在明显的空间分布不均的特征。如上海市2018年4月23日08时到18时30分的10 h降雨等值线图表明(图4)，最大降雨区域的10 h降雨量与其他区域相差10～80 mm不等，降雨中心主要是在市中心的位置，且降雨分布围绕降雨中心递减按环状分布。
图4 上海2018年4月23日降雨分布图案例选取上海近些年3场暴雨事件进行数据分析， 雨量数据来自上海海洋局54个雨量站所测的数据(不包含崇明区)，选定降雨量最大的雨量站作为暴雨中心，即Rmax。表1 所选暴雨事件降雨表
根据雨量站的分布，对54个雨量站创建泰森多边形，如图5所示。按照暴雨中心折减系数的方法计算出不同汇水面积的折减系数(表2)，并得出关系函数为y=-0.058lnx+1.052 9 (R2=0.090 7)的对数关系的拟合曲线，如图6所示。通过对3场降雨事件的分析，在汇水面积25 km2内时，上海地区降雨空间分布不均不明显；当汇水面积超过100 km2时，降雨量约为最大降雨量的80%；当汇水面积超过400 km2时，其折减系数约为0.7；在汇水面积达到1 000 km2时，其降雨量约为中心降雨量的60%。降雨空间分布随着汇水面积的增大而逐渐递减，但是随着流域面积继续增加，降雨折减并不明显。
图5 雨量站泰森多边形分布图表2 降雨空间分布折减系数
图6 降雨空间分布折减系数图04结论采用暴雨中心折减系数的方法可以快速地计算出流域内空间降雨分布的情况，得出对应区域面积的折减系数，并可拟合出相应的曲线。研究表明，上海地区降雨空间分布存在不均匀的情况，因此，在做大流域大范围的排水设计或涉及到降雨量的情况时，应当考虑一定的降雨折减因素。来源：《净水技术》，仅供分享交流不作商业用途，版权归原作者和原作者出处。