《表1 常见次降雨过程特征参数》

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《土壤侵蚀研究中降雨过程随机模拟综述》

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日降水资料一般由雨量筒一日两次观测获得，观测仪器成本较低，观测方法和资料处理过程相对比较简单，是目前使用最广泛的降水资料。相比于日降水资料，逐小时或者逐分钟降水资料一般通过虹吸式雨量计或者翻斗式雨量计获得，仪器成本较高，观测和资料处理较复杂，导致站点数量和序列长度有限。然而，逐时或者逐分钟降水资料能够反映降雨过程内部雨强的变化特征，在城市和山区水文过程的预报中使用这些高分辨率资料对于提高模拟精度有重要意义。随着中国自动气象业务的发展，降雨资料时间精细程度不断提高，为利用这些高精度降雨资料进行降雨过程分析和模拟提供了条件，同时也对如何处理和分析这些高精度资料提出了挑战。降雨资料由发生降雨的湿期和没有发生降雨的干期组成。从连续的降雨观测资料中划分出相互独立的次降雨过程，是处理与应用降雨资料过程中十分重要和基本的问题，也是使用次降雨事件模拟方法进行降雨过程随机模拟首先需要解决的关键问题。国际上有很多划分次降雨过程的方法，例如最小降雨间歇（Minimum Inter-event Time，MIT）[10-13]、最小雨量[14]、最短历时等[15-16]（表1）。其中，MIT是指划分次降雨过程的最小时间间隔，当干期小于该临界值，则合并为1次降雨，否则分割为2次独立的次降雨过程[17]（图1）。MIT法是目前国际上最为常用的分割次降雨过程的方法，大致可以分为以下3类：（1）直接分割法，即研究者自己主观确定一个MIT值。如Huff[12]提出Huff雨型曲线时，使用6 h作为MIT；Yen等[18]在分析降雨时程雨型时，使用1 h作为MIT。（2）经验分割法，即通过野外实验观测确定经验的MIT值。例如Wischmeier[19]提出以6 h作为MIT值，因为此时次降雨产生的土壤侵蚀量与次降雨侵蚀力的相关关系最好。（3）数学模型法，即通过数学方法对降雨数据本身进行统计分析，确定MIT值。代表性方法包括Grace等[20]提出的秩相关法和Restrepo-Posada等[21]提出的指数法等。目前中国较常用的MIT值为2 h和6 h，均为主观经验值，前者多见于气象行业研究者基于小时数据对降雨特征的分析研究[22-23]，后者多见于水文和土壤侵蚀相关研究中[1，24]。在国际土壤侵蚀研究中，也常用6 h作为MIT指标[19，25-26]。确定MIT值后，即可从降雨观测资料中提取相对独立的次降雨过程，进一步分析次降雨过程特征（表1、图2）。下一步需要开展有关MIT值的定量研究，并分析不同MIT值对次降雨分割和次降雨特征分析的影响。