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常用物理量與貴州強降水天氣過程關系探討

2011-12-23 06:21:44吳古會杜小玲
中低緯山地氣象 2011年3期
關鍵詞:貴州定義

彭 芳,吳古會,杜小玲,趙 杰

(貴州省氣象臺,貴州 貴陽 550002)

常用物理量與貴州強降水天氣過程關系探討

彭 芳,吳古會,杜小玲,趙 杰

(貴州省氣象臺,貴州 貴陽 550002)

利用貴州2001-2007年日均降水量資料,利用氣候統計的方法定義日均降水量大于20.73 mm為一次暴雨天氣過程,用此方法挑選出貴州在2001-2007年4-9月的81次強降水天氣過程。分析2001-2007年4-9月日均降水量變化及其對應時次的相關物理量變化可知:4-9月的日均降水量曲線和貴州區域的平均可降水量、Cape、Cin、K指數、沙氏指數曲線均呈拋物線型,貴州省降水主要集中在5-8月,物理量曲線的頂點較降水量的頂點略微滯后。強降水過程的日均降水量與對應物理量分析表明,大的Cape值和小的Cin對降水有利。

日均降水量;Cape,Cin;Si指數;K指數;可降水量

1 引言

我國定義日降水量大于50 mm為暴雨,而對暴雨天氣過程并沒有明確的定義。在災害性天氣數據庫入庫項目中,如何定義暴雨過程成為一個很有爭議的話題,由于主觀的因素始終未能達成一致,為此選擇一種統計的方法定義暴雨天氣過程將具有一定的說服力。貴州省屬多山地地形,地形復雜,對暴雨的預報有一定難度,李彩[1]等利用探空資料中高層溫濕特征空間分布作為預報指標,這些指標積累了貴州預報員的經驗。隨著數值預報的發展,數值預報產品越來越多,表示大氣層結穩定度的物理量也越來越多,探索這些物理量與暴雨的相關關系對暴雨預報具有一定的參考價值。

2 資料與方法

利用貴州區域84縣站2001-2007年4-9月24 h降水量(08時)資料,對日均降水量大于1 mm的采用閾值法[2]定義強降水天氣過程的閾值,當日均降水量大于閾值時定義為一次強降水天氣過程。利用2001-2008年4-9月 NCEP(1°×1°)再分析資料,提取貴州范圍(103 ~110°E,23 ~30°N)內格點上的對流有效位能(Cape)、對流抑制位能(Cin)、可降水量(pwa),并計算Si指數、K指數,對比分析4-9月各物理量的變化與日均降水的變化規律。同時根據定義的閾值挑選出強降水天氣過程,與對應的物理量分析總結規律。

3 暴雨天氣過程的定義

暴雨天氣過程通常是系統性的大范圍降水,目前貴州省考慮有10站以上日降水量大于50 mm為一次天氣過程,此選取方案較牽強且容易造成因為某些站接近50 mm而誤認為不是暴雨過程的漏選。暴雨過程在氣候上屬于極端事件,本文選取概率分布占90%的事件為普通事件,10%的事件為極端事件。選取2001-2007年4-9月共1 281 d貴州區域84站點日均降水量大于1 mm的天數(804 d),按升序排列(如圖1a),分別挑選出概率累積占90%和95%的點,對應圖中第724 d和764 d,其相應的降水量分別為20.73 mm和24.62 mm;各降水強度的概率分布符合正態分布(如圖1b)。結合降水概率的分布,選定貴州日均降水量大于21 mm的降水為極端降水事件,即一次強降水天氣過程。

4 強降水閾值檢驗

2009年貴州暴雨個例庫入庫項目從2001-2007年4-9月挑選出來70次暴雨過程,這70次暴

圖1 (a)日均降水量大于1mm天數的升序分布,(b)日均降水量概率分布

雨過程中的日均降水量平均值為24.091 7 mm;如果假設站點降水大于5 mm是因為天氣過程降水造成,計算出來的日均降水量平均值為34.577 8 mm,最小值為19.2 mm,利用第90個百分位的閾值基本上可以選取所有的暴雨天氣過程。用本文定義的強降水方法檢驗2001-2007年4-9月總共有81次強降水天氣過程,對比這70次暴雨過程,53次被選中,17次漏選,命中率大于75.7%,另外有29次不在人為挑選的過程中。可見,用這樣的閾值方法能夠很好的代替人為的定義暴雨過程,減少因主觀因素帶來的漏選天氣過程。

5 物理量的選取

本文選取:對流有效位能(Cape)、對流抑制位能(Cin)、K指數、Si指數等指標,這些指標都能夠很好地體現大氣層結不穩定狀況,在以前的經驗中主要通過各指標數值的大小來判斷層結不穩定性,而對各量之間的相互聯系沒有太多的研究。水汽條件采用大氣可降水量,雖然可降水量不等于降水量,但是其值的大小還是有一定的參考。強降水發生時垂直速度通常都比較大,這里假設強降水發生時垂直速度的變化較小,所以沒有選取垂直速度。

6 物理量變化分析

圖2所示為2001-2007年4-9月日均降水量和各物理量變化曲線圖。降水量的變化呈拋物線型,且結構比較對稱,最強降水在6月上旬末,強降水主要集中在5月中下旬到7月中旬;可降水量在6月下旬之前逐漸增大,7-8月一直維持較高值,期間在7月下旬有幾日有相對低值控制,到9月以后可降水量值迅速減小,對比降水量,可降水量最大值出現在6月中旬末,較降水最強略有滯后;cape與cin的值分別從不同的角度反應大氣層結穩定度的強弱,較高的cape值可以產生較強的對流,較低的cin容易造成對流卻不利于儲蓄能量,往往不能產生強的對流天氣,4月開始cape值較低cin較高對流不易產生,5月中下旬到6月下旬cape值升高cin減小,使得對流天氣更加容易發生,從而導致降水增加,隨后cape值繼續維持高值而cin開始增大,使得這期間的降水略有減小,8月下旬之后cin值減小,但cape減小更加明顯,降水量也跟著減小;沙氏指數與K指數反應的850~500 hPa之間的大氣穩定度情況,兩物理量的變化曲線呈反相關變化,6月上旬到8月底基本在0℃以下,K指數在34℃以上,較強的對流性天氣也往往發生在這期間,9月以后Si開始明顯增加,K指數也快速下降到30℃以下。

強降水過程對應的物理量變化(如圖3),幾個物理量的值相對比較穩定,波動較大的時刻并不是很多,可降水量在44左右波動,K指數的均值在35℃以上,僅5次小于30℃;Si指數的波動較大,最大達到9℃,但是主要集中在0℃以下,Cin集中在-10 J/kg,且前期的暴雨對應的值波動很小,只是在最近的10次暴雨過程出現偏離均值的情況,Cape值的波動略大,但是仍在400J/kg附近波動。

7 結論

①利用貴州日均降水量的統計關系來定義暴雨過程,在統計上有一定的合理性,與人為定義暴雨過程的結果比較一致,不會遺漏降水接近50 mm而沒有達到50 mm站點的影響,從大范圍的角度考慮暴雨過程更加合理。

②日均降水量與各物理量在4-9月的變化都呈拋物線型,但是物理量曲線的頂點較降水量的頂點略微滯后,盛夏季節各物理量的絕對值都維持相對較高的值,也對應較強的降水,K指數與Si指數呈反相關變化,大的cape與較小的cin比較有利于較強的降水。

[1] 天氣預報經驗匯編(第一集)[Z].貴州省氣象學會,貴州省氣象局《貴州氣象》編輯室編.

[2] 翟盤茂,潘曉華.中國北方近50年溫度和降水極端事件變化[J]. 地理學報,2003,58:1-10.

[3] 劉健文,郭虎,李耀東,等.天氣分析預報物理量計算基礎[M].北京:氣象出版,2005.

[4] 黃嘉佑.氣象統計分析與預報方法[M].北京:氣象出版社,2004.

[5] 朱乾根,林錦瑞,壽紹文,等.天氣學原理和方法(第四版)[M].北京:氣象出版社,2007.

P458

B

1003-6598(2011)03-0021-03

2010-12-01

彭芳(1984-),男(苗族),助工,主要從事短時臨近天氣預報工作。

*資助項目:國家自然科學基金(40965004)“云貴高原東段初夏暴雨的發展維持”。

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