威寧縣冰雹天氣預報指標研究

柯莉萍，劉 佳，謝 明，張 艷

(1.貴州省威寧縣氣象局，貴州 威寧 553100；2.貴州省畢節市氣象局，貴州 畢節 551700)

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威寧縣冰雹天氣預報指標研究

柯莉萍1，劉 佳2，謝 明2，張 艷1

(1.貴州省威寧縣氣象局，貴州 威寧 553100；2.貴州省畢節市氣象局，貴州 畢節 551700)

該文利用威寧縣1997—2014年冰雹資料，2004—2014年4—8月探空資料對威寧冰雹時空分布，冰雹預報指標進行統計分析，采用圖表法、數理統計、多指標套疊法等進行研究。結果表明：①威寧冰雹降雹日數主要集中在5—8月，占年總冰雹日數的80%以上，降雹日時間主要在午后到傍晚；②威寧冰雹主要路徑：4—5月西北路徑冷空氣南下的影響，冰雹主要出現在縣的東南部、東部、南部一線，6—8月西南季風氣流影響，冰雹主要出現在縣的北部、西北部、中部、西南部等地；③通過利用探空資料適宜冰雹預報的環境參數閾值建立預報模型，該模型的建立對于進一步提高冰雹預報準確率有一定的指導意義。

冰雹； 短時預報；指標閾值

1 引言

冰雹是由強對流天氣系統引發的一種劇烈的氣象災害，對人類農業生產和生活危害較大，由于其出現的時間短促、局地性強[1]，一直是提前預報的重點、難點之一。有著貴州屋脊之稱的威寧縣位于貴州省西部烏蒙高寒山區，是云貴高原的東延部分，面積6 296.3 km2，處于亞熱帶季風濕潤氣候區，由于海拔高，夏季0 ℃層距地面高度適宜冰雹的形成，單點性局地強對流雹災較多。為了加強冰雹天氣的短時和臨近預報能力，許多學者研究了強對流天氣形成的環流形勢、影響機制及大氣物理量變化等特征[2-3]，希望能夠從中找到冰雹短時臨近指標，近年來，關于冰雹等強對流天氣預報的預報指標和方法，在國內外已有很多的成果。在國內，隨著數值預報的發展，探測手段的改進和人們對雷暴發生發展機理的認識加深，雷暴大風、冰雹潛勢預報逐漸由以天氣學概念模型為主，轉為天氣形勢和對流參數結合[4-6]，根據威寧1997—2014年資料分析，威寧冰雹還有出現時間跨度長的特點，每年的3—10月威寧都可能出現冰雹，據民政記錄記載近年來，威寧縣受冰雹大風災危害平均每年達一萬多公頃，重災年達2萬多公頃，冰雹給工農業生產和人民生命財產造成巨大的損失。由于地形、氣候等因素的影響，各個地方的冰雹等強對流的預報環境參數有一定的差異。因此依托威寧探空資料對威寧冰雹短時預報指標做本地化研究，實現防災減災具有重要的意義。

2 威寧冰雹氣候特征及短時預報指標的建立方法

2.1 利用的資料和方法

利用1997—2014威寧全縣作業炮站和民政部門收集的全縣35個鄉鎮的降雹資料,2004—2014年08時探空資料,分析軟件采用Micaps3.1.1版本。采用圖表法、數理統計法、多因子疊套法等方法對08時威寧對流參數如：700 hPa比濕、SI指數、K指數、CAPE、假相當位溫θse, 遞減參數△T，0 ℃層高度、-20 ℃層高度對短期預報指標進行了研究，分析威寧縣冰雹降雹的年、月、日的規律變化，描繪冰雹移動的路徑、分析了威寧縣冰雹的大致分布情況，建立了冰雹預報預警物理量指標。

2.2 威寧冰雹發生的氣候變化特征

威寧處于26°52′N, 104°17′E,平均海拔2 200 m，屬于低緯度高海拔，由于地形等因素，威寧歷來是貴州冰雹較為多發地帶之一，冰雹災害基本上每年發生。因絕大多數冰雹發生在測站以外，利用地域特點和冰雹出現的時間等，規定縣境內一日內有一鄉鎮以上降雹為一個冰雹日。

2.2.1 威寧冰雹年變化 威寧冰雹有明顯的年際變化，周永水[7]通過以10 a為周期對最近30 a的冰雹頻數研究還發現, 貴州的冰雹發生頻數呈現逐漸減少的趨勢。據不完全統計，1997—2014年全縣4—8月263個冰雹日，平均每年15.5次。從圖1可知降雹日數存在一定的波谷、波峰趨勢變化，20世紀末期降雹高發期，多雹年有1997、1998、2000、2013年，2006、2008年略偏多。整體來看冰雹日數呈現下降趨勢，客觀上講人影作業起到一定的作用。

2.2.2 威寧冰雹的月變化 威寧冰雹最早出現在2月份，最晚出現在11月份，由于威寧氣候特點，2—3月主要為作物播種期，9—10月作物收割完畢，加之這幾個月熱力不穩定條件較弱，出現冰雹的概率小，危害不大，對其季節變化未作仔細研究。由圖2看出，威寧冰雹6—8月日數較多，17 a共出現185個冰雹日占70.3%，4—5月春季冰雹次之，占27.3%。從統計情況看，6—8月成災率較高，占成災率的75%以上。

圖2 威寧1997—2014年4—8月冰雹頻率分布Fig.2 The hail frequency distribution of Weining from Apr. to Aug. in 1997-2014

2.2.3 威寧冰雹的日變化 根據263個降雹日降雹時間的統計，威寧冰雹降雹頻率最高多出現在14—20時，頻率分布如圖3，而峰值集中在15—19時。

圖3 威寧冰雹日時段頻率分布圖Fig.3 The frequency distribution of hail days in Weining

2.2.4 威寧冰雹的地理及冰雹路徑分布特征 對民政局統計的1997—2014年263個冰雹日數受災情況進行了分析，威寧縣冰雹主要出現在縣的北部、西部至西北部、南部至西南部一線，占80%以上，其它冰雹次數相對較少。通過威寧711測雨雷達、多普勒雷達2004—2014年雷達、WXR-MD-10型雷達觀測資料進行統計，影響威寧的主要冰雹路徑4—5月西北路徑冷空氣南下的影響，冰雹主要出現在縣的東南部，東部、南部一線。6—8西南季風氣流影響，冰雹主要出現在縣的北部、西北部、中部、西南部等地，威寧主要冰雹路徑如圖4。

3 威寧冰雹形成的天氣系統及分類

普查資料，威寧縣冰雹災與天氣系統關系密切，分為兩大類：一類是冷鋒切變大范圍系統性降雹；二類是暖氣團內局地熱雷雨降雹。

第一類降雹出現的環流形勢是在地面冷鋒和高空槽，切變線的前部。經常出現在冷鋒前的颮線和700 hPa切變線之間，并呈帶狀分布，此種雹災面積大范圍廣，由于受地形地勢的影響，常隨切變線東南移呈跳躍式的前進。

第二類是暖氣團內局地熱雷雨雹災。該類的大尺度環流背景，高空為寬槽前部或孟灣錨槽前，地面為熱低壓，北方無冷空氣南下。本站表現：溫度高，氣壓為負距平，冷空氣過后轉為偏西南氣流，氣壓急聚下降；14點△P3負值增大，07時的溫度對數壓力圖分析，低層增溫增濕，中上層干燥，一般情況650 hPa以下有一亂流擾動逆溫，起能量集累作用，600～250 hPa為不穩定層結，下午縣境內局地有熱雷雨冰雹，一般出現在14—19時(如2010年7月9日、25日、27日，2013年6月5日、6月18—20日等)。雖然此種雹災范圍小，但每年出現次數多，占冰雹災害總數的65%左右。

4 冰雹的短期預報物理量場指標

通常情況下形成強對流天氣的3個基本條件是：水汽條件、不穩定層結、觸發條件。本文圍繞這3個條件進行分析找出短期預報指標，建立預報模型。

圖4 威寧冰雹主要路徑圖Fig.4 The main path of Hail in Weining

4.1 水汽條件

形成對流云必須首先有充足的水汽，水汽的垂直分布狀況是影響大氣層穩定度的重要因子之一。威寧縣的春季盛行西南氣流，夏季盛行西南和偏南氣流主要水汽來源于孟加拉灣和南海，當700 hPa為東南風—西南風時利于水汽輸送，風速越大，越會帶來大水汽輸送量。

通過普查2004—2014年威寧探空資料降冰雹日的08時700 hPa比濕，從圖5看各個季節各月700 hPa的比濕下限值不一致。春季4月700 hPa比濕從統計情況來看平均值在6.7 g/kg，最高為8.6 g/kg，80%以上降雹日數比濕在6～9 g/kg之間；5月700 hPa平均8.1 g/kg，最高11.5 g/kg，75%降雹日數在7.2～11 g/kg之間；6—8月700 hPa平均比濕為10.8 g/kg，下限值為9.5 g/kg，最高為13.2 g/kg，92%降雹日數比濕在9.5～13 g/kg之間。當氣層不穩定和高低空切變系統配置適當時及有可能產生冰雹。獲得700 hPa比濕可以從T-Lnp圖上查得。

圖5 4—8月08時各月700 hPa降雹日數比濕情況Fig.5 The humidity condition of 700 hPa hail days from Apr. to Aug. eight am.

4.2 不穩定度與能量

有研究指出冰雹發展的必要條件之一是有強的上升氣流，而上升氣流的強弱，主要取決于對流不穩定能量[8]，穩定度表征大氣層結的穩定情況，一些表征穩定度的參數對雷暴大風、冰雹具有很強的指示意義，國外[9]就曾使用沙氏指數的大小預報強對流天氣的等級。楊帆[10]等研究表明：一定的SI指數、K指數、CAPE值等物理量加上適宜的0 ℃與-20 ℃層高度均指示當天有利的降雹環境。本文在預報中采用K指數、SI指數等對大氣層結穩定度進行分析。冰雹云產生于中小尺度低壓系統中，中小尺度低壓系統的生成和發展必須依賴對流層內的層結不穩定，還要有不穩定能量的積聚和集中釋放，才容易形成強對流天氣。

4.2.1 沙氏指數SI 沙氏指數公式：SI=T500-TS， T500是500 hPa上的實際溫度，TS是850 hPa等壓面上的濕空氣團沿干絕熱線上升到達凝結高度后，再沿濕絕熱線上升至500 hPa時所具有的氣團溫度。單位：℃。沙氏指數SI>0表示氣層較穩定，SI <0表示氣層不穩定，負值越大，氣層越不穩定[9]。根據1997—2014年4—8月263個冰雹日08時對流參數SI值進行統計，其中SI<0時出現冰雹次數為123次，SI<-3時出現冰雹次數為4次，SI>0時140次，SI>3時出現冰雹次數為6次，因此取值范圍在-3～3 ℃之間，同時判斷層結穩定度需結合中低層逆溫及其它因素進行判別。

4.2.2 K指數 K指數是一個經驗指標，它主要反映了大氣層結穩定度情況和中低層的水汽條件情況。一般K值越大，潛能越大，大氣越不穩定。通過統計威寧4—5月08時K指數平均值為22 ℃,下限值為20 ℃,6—8月08時K指數平均值為30.2 ℃,6月下限值為26 ℃，7月下限值為28 ℃,8月下限值為27 ℃。

4.2.3 假相當位溫θse通過Micaps軟件中T-lnp圖得到各等壓面的08時θse，700 hPa與500 hPa之間θse的差值進行判別，θse隨高度的增加而降低，當θse500-θse700為負值時表示對流性不穩定，負值越大表示氣層越不穩定，θse與對流強度呈現一定的正相關，冰雹前700 hPa θse的下限值：4月為57 ℃，5月為53 ℃，6月為73 ℃，7月為71 ℃，8月為68 ℃。大于上述值才利于降冰雹。

4.2.4 遞減參數△T 由于威寧海拔較高2.2 km，△T采用本站08時地面溫度與500 hPa溫度之差，此指標指示中低層溫度層結遞減程度，故稱△T為層結遞減參數，此數越大(說明上冷下暖)越不穩定，它能加強和助長低層氣團的上升運動，統計得出4月△T在16.7～21 ℃，5月16.5～21.2 ℃,6月17.3～21.9 ℃,7—8月17～21.5 ℃才利于上升運動的發展，利用冰雹的發生。

4.2.5 0 ℃層高度、-20 ℃層高度 威寧平均海拔高度2.2 km，適宜的0 ℃層高度、-20 ℃層高度為降雹提供的有利條件，是冰雹預報中的一個重要因子。通過2004—2014年136個冰雹日08時探空資料分析，從表1，圖6～8看出：①4月0 ℃層高度平均為4.1 km，5月高度平均為4.8 km，6—7月份平均為5.4 km，8月為4.9 km,4月份0 ℃層高度比6—7月低1.3 km，5月較6—7月低0.6 km。②-20 ℃層平均高度4月份7.2 km,5月平均為7.8 km,6—8月平均高度均8.7 km，夏季比春季偏高0.9～1.5 km；③0 ℃層高度、-20 ℃層高度之間的厚度為3.2～3.4 km之間有利于冰雹天氣過程的產生，-20 ℃與0 ℃層間厚度越小，氣層越不穩定。④ 4月適宜降雹的0 ℃層高度在3.7～5 km間，5月在4.6～5.8 km，6月5.1～5.7 km間，7月5.1～5.9 km間，8月5.1～5.9 km之間。-20 ℃層高度適宜降雹4月在6.8～7.6 km，5月在7.2～8.5 km，6月在8.4～9 km間，7月在8.3～9.3 km間，8月在8.4～9.3 km之間。

表1 0 ℃層高度、-20 ℃層高度

圖6 4月08時0 ℃層高度、-20 ℃層高度、0 ℃與-20 ℃之間厚度Fig.6 0 ℃ level height, -20 ℃ level height, the thickness between 0 ℃ and -20 ℃ in april eight am

圖7 5月08時0 ℃層高度、-20 ℃層高度、0 ℃與-20 ℃之間厚度Fig.7 0 ℃ level height, -20 ℃ level height, the thickness between 0 ℃ and -20 ℃in May eight am

圖8 6—8月08時0 ℃層高度、-20 ℃層高度、0 ℃與-20 ℃之間厚度Fig.8 0 ℃ level height, -20 ℃ level height, the thickness between 0 ℃ and -20 ℃ from each Apr. toAug.eight am

4.2.6 對流有效位能CAPE CAPE用來衡量熱力不穩定的最佳參量，指氣塊在給定環境中絕熱上升時的正浮力所產生的能量的垂直積分，是風暴潛在強度的一個重要指標。在T-lnP圖上，CAPE正比于氣塊上升曲線(狀態曲線)和環境溫度曲線(層結曲線)從自由對流高度(LFC)至平衡高度(EL)所圍成的區域的面積。CAPE數值的增大表示上升氣流強度及對流發展的潛勢增加[11]。通過對263個冰雹日08時CAPE值統計，CAPE<500出現237次，CAPE>1 000出現5次,500～1 000之間21次。

5 潛勢預報模型建立

5.1 威寧冰雹天氣多指標疊套預報法

通過以上分析，進行歸納總結得出如下適宜威寧冰雹預報指標，各因子指標如表2：對各月每個冰雹日降雹指標符合的個數，滿足條件為1，不滿足為0，然后對各個因子進行求和，當值大于4，預報冰雹，否則不預報。利用上述的多指標法對2015年4—8月08時相應對流參數進行回代檢驗，153 d參數檢驗，2015年實際出現15個冰雹日，漏報2次，漏報率為13.3%，預報出45個冰雹日，預報準確率28.9%，空報率為71.1%，將通過消空因子進行消空，進一步提高預報準確率。

表2 威寧冰雹預報指標

5.2 利用消空因子建立消空閾值

冰雹是小概率事件，通過選取適當的冰雹預報消空因子，利用每天威寧探空08時次資料，結合降雹日指標，建立消空因子指標，直接剔除部分樣本，從而提高預報準確率。為確保冰雹發生日被消空，適當放寬消空條件。選取各月0℃高度、SI指數、K指數，遞減參數T地-T500作為消空因子各指標如表3：

表3 4—8月消空因子指標閾值

在4—8月冰雹潛預報中，只要滿足上述指標中的任何一個，就可直接預報無冰雹，消除了空報率，提高冰雹天氣預報準確率。通過消空因子對2015年參數進行消空后，預報準確率30.9%，空報率為69.1%。

6 小結

① 本研究表明： 威寧具有獨特的地理及氣候條件，威寧冰雹主要集中出現在6—8月，占整個冰雹日數的70%以上，與貴州其它縣冰雹出現季節有明顯差異。

② 通過統計找出了威寧春季和夏季冰雹路徑，對于炮點的布局，人影指揮作業具有一定的指導意義。

③ 對流環境參數在不同地域、不同季節有較大差異，因此在做統計時進行分月統計能較好的客觀反映。

④ 威寧降雹天氣系統分為兩大類：一類是冷鋒切變大范圍系統性降雹；二類是暖氣團內局地熱雷雨降雹。

⑤ 通過對威寧冰雹天氣環境參數的統計分析，找出選取各參數閾值，利用多指標法建立了冰雹預報模型，利用消空指標，消除空報，近一步提高預報準確率，單一環境參數與多參數預報強對流天氣相比，有較大的缺陷性。

⑥由于冰雹天氣的發生通常在午后或者是夜間，許多研究都采用08時探空資料對對流參數指標進行，因時間跨度相對較長，對于冰雹預報可能存在一定的偏差，預報準確率相對偏低，如果增加13時探空資料進行加密訂正，對預報準確率提高會有幫助。與此同此，由于可進行冰雹預報的指標很多，如抬升指數LI，深對流指數DCI等，但各自有其優點和缺點，如何實現各指標間的最佳搭配，提高預報準確率，還需要不斷的研究。

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Research on forecast index of Weining hail weather

KE Liping1,LIU Jia2,XIE Ming2,ZHANG Yan1

(1.Meteorological Bureau of Weining County, Guizhou Province, 553100, China;2.Meteorological Bureau of Bijie City, Guizhou Province, 551700, China)

According to the hail data of Weining from 1997 to 2014, the sounding data from. Apr. to Aug. 2004—2014, this paper gives statistics and analysis on the spatial-temporal distribution and forecast of hail index in Weining, using graphic method, mathematical statistics, index overlay method to study. The results show that: ①The number of Weining hail day is mainly concentrated in May, June, July and August, accounting for more than 80% of annual total precipitation days, time mainly in the afternoon to evening; ②As to the main path of Weining hail, influenced by the northwest cold air in April and May, hail occurred mainly in southeastern, eastern, and southern part of the county; fromJune to August,influnced by southwest monsoon airflow, hail occurred mainly in the northern, northwestern, central and southwestern part; ③The prediction model, which was established by using the sounding data of hail forecast of environmental parameters threshold, has a certain guiding significance for further improving the hail forecast accuracy.

hail; short term prediction; index threshold

1003-6598(2016)05-0014-06

2016-01-05

柯莉萍(1974—)，男，副高，主要從事綜合氣象觀測工作，E-mail:536482839@qq.com。

P456.9

B