楊偉 曹向林 袁泉 喻宇



摘要
分析2014年7月4日發生于洞庭湖東北部的大暴雨過程,可知這次過程具有明顯的天氣形勢、雷達回波和衛星云圖特征,洞庭湖水體的暖濕水汽供應也有較大貢獻;天文降水周期在這次過程中表現突出,天文降水預報方法值得重視與應用。
關鍵詞 ?洞庭湖;大暴雨;天文降水周期
中圖分類號 S161.6 ?文獻標識碼 A ?文章編號 0517-6611(2015)03-244-03
Analysis of a Heavy Rain Process in Dongting Lake on July 4, 2014
YANG Wei, CAO Xianglin, YUAN Quan et al
(Yueyang Meteorological Bureau, Yueyang, Hunan 414000)
Abstract A heavy rainstorm process in northeast of Dongting Lake on July 4, 2014 was analyzed. It was found that the process has obvious characteristics of weather situation, radar echo, satellite imagery. The warm water vapor supply of Dongting Lake also had a greater contribution to the heavy rainstorm, rainfall forecast method introduced in astronomy providing a new idea and method for the heavy rain forecast.
Key words ?Dongting Lake; Heavy rainstorm; Astronomical precipitation cycle
基金項目 2011年湖南省氣象局短平快課題(023號)。
作者簡介
楊偉(1967-),男,湖南岳陽人,高級工程師,從事數值天氣預報釋用、天文氣象、地震氣象等研究。
收稿日期 20141205
強降水通常具有較為相似的天氣形勢、雷達回波和衛星云圖特征,強降水中心則往往與局地特定地理環境相關[1]。強降水的發生一般與天文天氣耦合、天文周期規律[2-4]有著根深蒂固的聯系。筆者以2014年7月4日洞庭湖東北部大暴雨過程為例,簡要分析洞庭湖對降水強度的影響,介紹天文降水預報方法[5-8],為暴雨預報提供一種新的思路和方法。
1 ?天氣實況
2014年7月3~5日,湖南、貴州、廣西、湖北、江西、安徽、江蘇等省普降暴雨,部分地區大暴雨,局部特大暴雨。7月3日08:00~5日20:00岳陽市區域自動站累計降水超過50 mm的站有203個,超過100 mm有95個站,3個站超過200 mm。洞庭湖東北部的華容隆慶蓮場高達247.5 mm,其7月4日最大3 h雨量達137.6 mm,03:00~04:00雨量高達70.4 mm(圖1)。
2 ? 天氣成因分析
7月3日20:00~4日20:00 200 hPa高空圖(圖2),岳
陽處于青藏高壓東部、東亞大槽底部強輻散氣流中,以4日
圖1 ?岳陽市隆慶蓮場2014年7月3日12:00~4日08:00逐小時降水量
08:00達到最強。岳陽最強降水發生于輻散發展時期。500 hPa,西南地區高空低槽穩定少動,槽前西南暖濕氣流強盛。 ? ?700~850 hPa,西南低渦緩慢向東北方向移動,東西向或西南-東北向切變線上下基本重疊、長時間擺動維持;3日20:00~4日08:00西南氣流明顯加強,4日08:00長沙、懷化西南風風速均達16~19 m/s,且位于切變線東南部,風向風速輻合明顯。 ? ?南岳3日23:00~4日08:00偏南風風速均在10 m/s以上,3日23:00風速達14 m/s,4日08:00風速達16 m/s。綜上所述,3日20:00~4日20:00湖南中北部天氣形勢具有如下主要特征:
中低空低槽切變以南維持較強的偏南風且在洞庭湖區輻合明顯為強降水提供了充沛的水汽條件;
高空輻散、低空輻合疊加明顯,有利于低層水汽的抬升凝結;
中低空低壓系統移動緩慢,持續時間長。
3 ?岳陽多普勒雷達分析
3.1 基本反射率分析
7月3日20:00后,多條回波帶呈西南-東北向的“爪”形指向岳陽(圖3a),之后合并發展,影響岳陽大部分地區;4日00:00前后,位于洞庭湖西部常德的帶狀云團開始發展,01:00前后開始影響岳陽,最大回波強度長時間維持在62 dBz以上,03:12前后達到最強,回波強度達68 dBz(圖3b);直至7月5日凌晨,降水區才東移離開岳陽。
圖2 2014年7月3日20:00(a)和4日08:00(b)天氣形勢
圖3 2014年7月3日20:17(a)和4日03:12(b)岳陽雷達1.5°仰角基本反射率
3.2 ?速度場與垂直累積液態含水量分析
從7月4日03:12岳陽雷達1.5°仰角基本速度圖(圖4a)可以看出,岳陽雷達附近50 km圈以內呈現明顯的“S”形,西北部低空為東北風,南部為偏南風,低層氣流輻合明顯;50 km圈以外的中高空為西南風,最強風速帶位于岳陽雷達上空略偏東南的150km圈附近;從速度顏色對比不難看出,岳陽東南部中空西南風呈增強趨勢,風速輻合較為明顯。從4日03:12岳陽雷達垂直累積液態含水量(圖4b)可以看出,岳陽雷達西偏南25~50 km處含水量豐富,最大含水量達45 kg/m2,與當時強降水區吻合。
安徽農業科學 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 2015年
4 衛星云圖分析
從7月4日03:00 FY2E紅外圖像和水汽圖像(圖5)可以看出,洞庭湖周邊地區有多塊降水云團,以東北部岳陽等地較強,水汽最為充沛,與岳陽雷達探測基本一致。
5 洞庭湖對降水強度的影響
洞庭湖水體的熱容量較陸地大得多,使得湖泊上空氣溫白天上升較慢,升溫幅度較小,最高氣溫較低;夜晚氣溫下降較慢,降溫幅度較小,最低氣溫較高。因此湖區上空夜晚熱島效應明顯,暖濕程度高于陸地。當西南暖濕氣流與湖面上空暖濕空氣匯合時,其暖濕程度將進一步加大。 ? ? 從上述雷達回波和衛星云圖可以看出,位于高空西南氣流下風方向、洞庭湖東北部的雷達回波強度、垂直累積液態含水量、紅外圖像、水汽圖像均較周邊其他地區強盛,因此7月4日03:00前后洞庭湖的暖濕水汽補充對降水強度增強有較大的貢獻。
6 ?天文降水預報方法簡析
太陽、地球、月球等天體及其運行的動力、熱力作用是天氣系統生消演變的原動力,多種天文因素的綜合作用決定著地球上的降水分布及其強度。對某一特定地區而言,天文降水因素相生有利于降水發生,相克則不利于降水發生,當有利于強降水的多種天文因素疊加共振時,發生大暴雨、特大暴雨的可能性極大。各種天文因素對降水的正負作用機制與天體運行密切相關,均具有較為明顯的天文周期特征。因
圖4 2014年7月4日03:12岳陽雷達1.5°仰角基本速度(a)和垂直累積液態含水量(b)
圖5 2014年7月4日03:00 FY2E紅外圖像(a)和水汽圖像(b)
圖6 岳陽(a)和華容(b)2014年6月28日~7月10日降水距平演變綜合
此,研究降水規律可從天文周期著手。
該方法采用的天文周期有7個,分別為與南方暖濕系統相關的地球公轉周期(即回歸年,以公歷替代)、太陽自轉的會合周期、與西風帶系統相關的食年(交點年)周期以及與北方冷空氣相關的朔望月、恒星月、交點月、近點月周期。
根據岳陽站、華容站歷史逐日降水資料計算各自降水的逐日相關系數,再分別根據7個天文周期進行排列組合,可見各周期內相關程度具有明顯的波動特征,部分時段相關程度較高,部分時段相關程度較低。從7個天文降水周期的高相關時段挑選一定比例的高相關日期,將這些日期的雨量進行累加得到逐日降水演變序列。再按照一定方法進行滑動平均求取逐日降水距平,制作岳陽、華容2014年6月28日~7月10日降水距平演變綜合圖。
從圖6可以看出,岳陽7月4日公歷降水距平曲線(簡稱公歷波,下同)和朔望波均處于波峰且相對位置(切變)有利于強降水,食年波(低渦)波峰十分明顯,另外近點波和太陽自轉波也為弱波峰,這種配置有利于強降水發生;華容7月4日公歷波和朔望波均處于波峰前上升階段且相對位置(切變)有利于強降水,食年波(低渦)等其他5個波均位于波峰時期,這種配置有利于強降水發生。
7 ?小結與討論
(1)這次暴雨過程以洞庭湖東北部最強,充分說明在有利的環流背景形勢下,洞庭湖水體的夜間暖濕效應對降水的增強作用。
(2)針對7月4日的強降水天氣,岳陽市氣象臺早在3月底就已經做出準確預測,并及時制作決策服務材料向市領導匯報,同時向公眾發布中短期強降水天氣預報和預警短信。7月4日上午,岳陽市委書記卿漸偉一行親臨岳陽氣象
臺,與預報專家親切交流,親自操作,了解降水實況和趨勢,探討天氣發展演變規律,對岳陽氣象預報與服務非常滿意,勉勵氣象預報員再接再厲,繼續搞好防汛工作。
(3)天文降水預報方法提前數月準確預報了這次過程,體現了降水具有明顯的天文周期性規律。根據這一規律,只要擁有較為充分的歷史逐日降水資料,就可以做出較長時間尺度的降水預報,這為長、中、短期強降水預報提供了一種新的較好方法。
參考文獻
[1]
張海,尹忠海,周長青,等.2011年8月5~6日局部大暴雨過程分析[J].安徽農業科學,2012,40(15):8644-8647.
[2] 陳菊英.江南地區旱澇與日月關系的分析及預報[J].氣象,1980,6(11):7-9.
[3] 劉堯成,陳少平.長江上游致洪暴雨天文天氣耦合預報方法研究及應用[M].北京:氣象出版社,2001:146.
[4] 任振球.天地耦合與2010年中國極端天氣事件[J].前沿科學,2011,5(1):23-31.
[5] 張禮平,楊志勇,陳正洪.典型相關系數及其在短期氣候預測中的應用[J].大氣科學,2000,24(3):427-432.
[6] 俞康慶,周月華,楊荊安,等.氣象要素時間序列的演化建模分析與短期氣候預測[J].甘肅氣象,2005,23(4):1-6,11.
[7] 梁玉瓊,梁健.GM(1,1)氣候預測系統的降水預測檢驗[J].廣東氣象,2007,29(3):24-25,44.
[8] 魏鳳英.現代氣候統計診斷與預測技術[M].北京:氣象出版社,2007:296.