引言

我国是世界上暴雨洪涝灾害最严重的国家之一。统计结果表明，2004—2015年间，我国每年因暴雨洪涝灾害造成的直接经济损失高达1 191.3亿元，受灾人口达1亿人次，年均死亡人数为1 126人，直接经济损失和死亡人数均远远超过其他气象灾害(郑国光等，2019)。因此，暴雨洪涝灾害的预报和防治始终是中国防灾减灾的重点任务之一。

我国东部地区处于亚澳季风区，主汛期降水具有典型的夏季风降水特征。东亚夏季风以阶段性而非连续性的方式进行季节推进和撤退，其北进经历两次突然北跳和三次静止阶段，分别对应5—6月的华南前汛期降水、6—7月的江淮梅雨和7—8月的华北雨季(丁一汇和张建云，2009)。就气候平均而言，雨带在长江中下游地区维持的时间自6月中旬至7月初，因此雨带的维持时间长短直接决定着该地区的旱涝分布及强度。江淮流域洪灾发生比例占中国洪灾总数的39.9%，是洪涝最严重的地区之一(Duan et al，2016；万金红等，2016；Xie et al，2018)。持续性区域极端降水事件易导致洪峰叠加，引发严重洪灾(闵屾和钱永甫，2008；张世轩等，2013；Chen and Zhai, 2016)。新中国成立以来严重的大洪水事件大多发生在该地区，如1954年长江流域特大洪涝是近70年来最为严重的洪灾，因灾死亡人数远远超过其他年份(丁一汇，2008)，1991年江淮流域洪涝和1998年长江全流域性大洪水也对社会经济和人民生命财产造成了极大的影响(国家气象中心和国家卫星气象中心，1999；郑国光等，2019)。

长江中下游地区洪涝的异常与持续性强降水事件的频繁发生密切相关，因此揭示强降水的极端性特征进而深入理解致灾机理，可为类似事件的预报预测提供思路。例如谌芸等(2012)和孙军等(2012)基于多种常规及非常规观测资料对北京2012年7月21日特大暴雨过程的降水特点和中尺度对流系统的环境场条件等进行了详细的分析，并为华北极端降水预报提供了着眼点。赵晓琳和牛若芸(2019)、Yuan et al(2017)、高荣等(2018)分别从持续性强降水带位置、降水强度的极端性、空间分布差异以及季节进程早晚等多个角度对比了1998年和2016年长江流域洪涝灾害的异同特征。近年来，地面逐小时观测资料在强降水分析中广泛应用，更清楚揭示了极端降水的新特征。例如宇如聪等(2013)首次揭示了降水过程的不对称性，即降水开始至达到峰值的时间较峰值发生后至降水结束的时间明显偏短，且这种不对称性在强降水事件中更为明显。伍红雨等(2017)发现广东平均小时强降水的次数、强度、降水量和贡献率均呈显著上升趋势。这些结果表明，在传统的国家气象站观测资料基础上结合更高时间分辨率的小时降水资料有助于更全面揭示强降水的极端性特征。

2020年6—7月，长江中下游地区发生了极为严重的暴雨洪涝，降水强度之强、持续时间之长均为历史同期罕见(陈涛等，2020；刘芸芸和丁一汇，2020)。根据应急管理部统计，6月1日至7月28日，洪涝灾害造成5 481.1万人次受灾，158人死亡失踪，农作物受灾面积达528.33万hm²，直接经济损失达1 444.3亿元，其中江西、安徽、湖北等地受灾最为严重。本文将从累计降水量、强降水持续时长和降水强度等三个角度，分析导致本次洪涝事件的强降水极端性特征。

1 资料和方法

文中所用逐日降水资料取自国家气象信息中心发布的“中国国家级地面气象站基本气象要素日值数据集”，包含中国两千多个国家级地面气象观测站(国家基准气候站、国家基本气象站和国家一般气象站)。该数据集集中解决基础气象资料质量和国家级-省级存档资料不一致的问题，数据质量和空间分辨率(测站数)比之前降水观测资料均有明显提高，已在业务和科研中得到广泛应用(任芝花等，2012)。资料时段为1951—2020年，气候态时段为1981—2010年。某日降水量指前一日20时(北京时，下同)至该日20时。国家站逐小时降水资料源于国家气象信息中心提供的“中国国家级地面气象站逐小时降水数据集(V1.0)”(张强等，2016)，时段为1981—2020年6—7月；2020年6—7月区域站逐小时降水量资料取自“中国地面气象站逐小时观测资料” (任芝花等，2015)。根据2020年6—7月强降水及洪涝的空间分布特征，本文的长江中下游地区包括重庆、湖北、安徽、江苏、上海、湖南、江西和浙江等八省(市)。逐年长江中下游地区入梅、出梅日期和梅雨量资料序列取自国家气候中心。

按照中国气象局业务规定和“降水量等级”国家标准(乔林等，2012)，本文的中雨、大雨、暴雨和大暴雨及以上量级分别对应日降水量为10~24.9、25~49.9、50~99.9 mm及100 mm以上。为衡量降水异常和极端性特征，本文对部分时间序列开展标准化处理，即：x_i^*=(x_i- x)/σ, 式中：x_i为序列X=(x₁, x₂, …, x_n)中的值，i=1, 2, …, n；x_i^*，x，σ分别为x_i的标准化值、序列X的均值和标准差。

2 6—7月累计降水量和持续时间的极端性特征

图 1a给出了2020年6月1日至7月31日国家站和区域站的累计降水量分布。由图可见，400 mm以上的降水区覆盖了西南地区东部、江汉、黄淮南部、江淮、江南中北部和华南北部等地，而超过800 mm的绝大部分区域位于长江中下游地区，尤其是长江流域武汉至南京段南北两侧。图 1b为累计降水量1 000 mm以上的国家站分布和地形高度，3个强降水中心分别位于河南、安徽和湖北三省交界的大别山区, 安徽南部皖南山区和湖北鄂西南山区，中心最大值均超过1 500 mm，强降水与上述特殊地形有密切关系。超过1 500 mm的国家站有4个(图 1b)，分别是安徽黄山(1 720 mm)、祁门(1 657 mm)、岳西(1 570 mm)以及湖北鹤峰(1 526 mm)。上述4个站降水量分别比常年同期偏多125%、191%、221%和158%。叠加了区域站的降水量资料(图 1a)揭示的强降水中心与国家站(图 1b)一致，且更清晰、细致地反映出强降水的空间分布和强度特征。

下文从累计降水量异常角度分析2020年6—7月长江中下游地区降水的极端性。2020年6—7月，湖北、湖南、江西、安徽、江苏、上海、浙江以及重庆、贵州等地降水量都明显多于各自的多年平均值(图略)。和常年同期相比，重庆、湖北、安徽、江苏、上海、浙江的大部分地区以及湖南和江西的北部地区降水均偏多5成以上，其中，湖北东部、安徽南部和浙江西北部等地偏多1倍以上。降水异常偏多导致上述地区发生严重汛情。

图 2对比给出了2020年6—7月及历史上其它三个大洪水年(1954年、1998年和2016年)同期的降水距平百分率空间分布。与1998年和2016年同期相比，2020年6—7月降水偏多5成及1倍以上的范围明显更广，但小于1954年。从省级细分，重庆、湖北、安徽三省(市)6—7月降水标准化值均超过3，分别为3.32、3.37和3.42，均列1951年以来最强；江苏降水量标准化值为2.60，仅次于1991年；上海标准化值为2.14，仅次于1999年。浙江、江西、湖南三省降水虽仅位列1951年以来第四、五、九位，但标准化值也均超过1。长江中下游地区各省(市)平均降水标准化值为3.36，仅次于1954年的3.82。因此，从区域和分省降水标准化值及历史排名同样能看出2020年6—7月累计降水量的极端性特征。

2020年6—7月，长江中下游地区降水异常偏多与雨带长时间维持在该地区密切相关。计算了1961—2019年梅雨期雨量和入梅日期、出梅日期及梅雨期长度的相关系数，分别为-0.35、0.43和0.62，均通过0.01显著性水平检验，表明梅雨期降水量和入梅、出梅早晚均密切相关。图 3给出了2020年6月1日至7月31日110°E以东的平均降水纬度-时间剖面。从图中可以看出，6月上旬雨带主要位于江南地区，上旬末开始雨带明显北跳，并自此开始在30°N附近南北摆动直至7月底，平均10 mm以上的降水区基本位于28°~34°N范围内，这一区域也是传统的江淮梅雨区。根据国家气候中心监测，2020年长江中下游梅雨开始于6月9日，较常年早5 d，结束于7月31日，较常年晚18 d，梅雨期长度达52 d，远多于常年的29 d。图 3同时给出了气候态的10 mm等雨量线(图 3等值线)，和气候态相比，2020年梅雨的位置在6月更为偏北而7月偏南，也表明雨带在长江中下游地区长时间维持。

为定量反映降水的持续性异常，图 4给出了6—7月累计及逐旬的降水距平百分率。2020年6—7月长江中下游地区平均距平百分率为67%，明显超过其他洪涝年份。从逐旬降水看，2020年6—7月共6旬的降水量均多于常年同期，尤其是7月上、中旬均偏多1倍以上。而在其他严重洪涝年份，降水偏多均有中断，例如1998年7月上、中旬降水均偏少，而2016年长江中下游梅雨在7月21日结束，下旬开始急速转为高温伏旱天气(袁媛等，2017；Ding et al，2018)。从图 4b还可以发现，2020年是1961年以来6—7月每旬降水均偏多的唯一年份。结合图 3和图 4可以认为，6—7月长时间降水持续异常偏多是导致2020年长江中下游洪涝最直接的原因。

进一步统计了1951年以来长江中下游地区逐年的入梅、出梅时间和累计雨量(图 5)。入梅时间早于6月的有8 a，最早为5月25日(1962年)。出梅时间晚于7月的有5 a，最晚为8月8日(1993年)。仅1954年入梅早于6月且出梅晚于7月。从梅雨量看，2020年也是仅次于1954年的第二高值，多于文中对比的1998年和2016年。因此，无论采用6—7月统一时段还是各年梅雨期对比，2020年降水量都是1951年以来仅次于1954年的同期第二高值，具有很强的极端性。

3 降水强度的极端性特征

除前面给出的累计雨量和持续时长的极端性外，2020年6—7月长江中下游地区的降水强度也呈现出明显的极端性特征。图 6给出了1961年以来该地区中雨、大雨、暴雨、大暴雨及以上等四类雨日的逐年累计站次。由于雨日的多少和降水强度呈反比，暴雨以上日数和发生站次明显小于中雨级别，因此图 6的所有数据均做标准化处理。可以看出，对所有四个等级的降水，2020年的站次标准化值均位列1961年以来第一。对中雨而言，2020年站次标准化值为1.87，是该年所有四种强度降水站次最低值；而大雨、暴雨和大暴雨及以上的站次标准化值分别为2.77、2.65和2.90，表明2020年6—7月降水的异常主要体现在大雨及以上等级。对比其他年份也可以看出，2020年中雨站次并非异常偏多，1993年、1997年数值与2020年接近。和中雨相比，其他三种等级站次均明显超过其他洪涝年。如1998年暴雨站次和大暴雨及以上站次分别为2.08和2.65，2020年较之分别偏多27%和9%。因此，就暴雨、大暴雨及以上量级出现的累计站次而言，2020年6—7月均强于位列第二的1998年同期。

图 7给出了长江中下游地区2020年6月1日至7月31日的逐日区域平均累计降水量，并给出整个夏季气候态逐日累计降水量作为对比。可以看出，2020年6月上旬末开始，累计降水曲线的斜率明显高于多年平均值，前者约为14.4 mm·d^-1，是后者(6.1 mm·d^-1)的两倍以上。截至7月3日和11日，该年长江中下游地区累计降水量已分别达到421和579 mm，均已超过6—7月和6—8月气候平均的412和557 mm。2020年6—7月，共有34 d区域平均日降水量超过10 mm，远超气候平均的7 d。该期间区域平均最大日降水量为47.67 mm，亦远远超过气候平均最大日降水量(14.16 mm)。上述对比数据同样反映出2020年强降水的极端性。

进一步分析发现强降水的极端性同样体现在小时尺度的短历时强降水中。国家站小时降水量统计表明，2020年6—7月长江中下游地区出现大于等于20、50 mm·h^-1短时强降水的累计站日数分别为1 612和100站日，分别是常年同期的1.74和2.14倍，均列1981年以来的同期第一位。前面指出，2020年6—7月长江中下游地区有三个累计降水量大值中心，分别位于大别山区、皖南山区和鄂西南山区。选取上述大值中心范围内累计降水量超过1 500 mm的国家站黄山、祁门、岳西和鹤峰，分析其小时降水强度。图 8给出了这四个测站逐小时降水中最强的100个时次降水排序以及对应的累计小时降水量，可见这四个测站最大小时降水量都超过40 mm。2020年6—7月上述四个测站分别出现了9、15、14和12时次的短时强降水(≥20 mm·h^-1)，明显多于各自常年同期平均次数(分别为4.5、3.5、2.9和3.6时次)，四个站的前43、21、19和27次最强小时降水累加即可超过常年6—7月累计雨量。上述数据均表明，2020年6—7月长江中下游地区梅汛期不仅降水累计量大、持续时间长，降水强度的极端性也非常突出。

4 结论

本文基于国家站长时段逐日、逐小时降水资料和2020年6—7月区域站逐小时降水资料，从降水总量的异常偏多、降水持续时间长以及降雨强度大等三个角度分析了2020年6—7月长江中下游地区梅汛期强降水的极端性特征。主要结论如下：

(1) 2020年6—7月，长江中下游大部地区累计降水量超过400 mm，其中800 mm以上的降水区域主要位于长江中下游沿江，尤其是武汉至南京段南北两侧，三个强降水中心分别位于大别山区、皖南山区和鄂西南山区，中心最大降水量超过1 500 mm。2020年6—7月累计降水量较常年同期偏多5成或一倍以上的范围均比1998年及2016年更广，仅次于1954年，其中重庆、湖北、安徽等三省(市)分别位列1951年以来同期最多，江苏和上海为第二多。

(2) 2020年6—7月长江中下游地区降水异常偏多与梅雨带长时间维持在该地区密切相关。该年梅雨开始于6月9日，结束于7月31日，梅雨期长度达52 d，远多于常年平均的29 d，且为1961年以来6—7月逐旬降水均偏多的唯一年份。无论采用6—7月统一时段还是各年梅雨期对比，2020年降水量都是1951年以来仅次于1954年的同期第二高值。

(3) 2020年6—7月降水强度也呈现出很强的极端性。不同强度等级雨日的分析显示，中雨、大雨、暴雨、大暴雨及以上站次均为1961年以来同期最多，后三种等级偏多更为显著，截至7月3日和11日累计降水即已分别超过6—7月和6—8月气候平均值。强降水的极端性同样体现在小时尺度的短时强降水中，大于等于20、50 mm·h^-1短时强降水的累计站日数分别为1 612和100站日，均列1981年以来的同期第一位；降水中心的黄山、祁门、岳西和鹤峰等四站出现短时强降水的时次为常年同期平均的2~4倍，各自前43、21、19和27次最强小时降水累加即超过常年6—7月累计降水量。

本文分析结果表明，2020年6—7月长江中下游地区强降水在总雨量、持续时长及降水强度等方面均具有很强的极端性。多角度揭示降水的极端性特征不仅可以深入理解洪涝致灾机理，更可为识别极端降水期间的关键环流系统配置型和位置、强度异常，进而为类似事件的预报预测提供思路。21世纪以来，无论是暴雨形成机理还是预报方法研究都取得了长足进展(高守亭等，2018；罗亚丽等，2020)，预报业务能力也不断提升(李泽椿等，2019)，但极端强降水尤其是极端短历时降水的预报依旧是科研和业务面临的共同挑战。本文仅从降水极端性的角度开展分析，后续将围绕2020年梅汛期大气环流的异常性特征、短历时强降水机理等开展分析，并结合业务预报讨论不同类型强降水的可预报性差异。