潛江市中小尺度強降水短臨預警指標技術(shù)研究

徐瓊芳 岳陽 杜燕妮 張新貝 王權(quán)民

摘要：利用Micaps高空、地面逐小時實況資料和多普勒天氣雷達資料，對2011—2016年潛江市23次短時強對流天氣過程進行統(tǒng)計分析，總結(jié)出潛江市中小尺度強降水短臨預警指標，在2017年短臨預報業(yè)務中投入使用并加以訂正。結(jié)果表明，潛江市短時強降水每年出現(xiàn)4次左右，多發(fā)生在4—9月，7月是短時強降水最為頻發(fā)的月份。短時強降水環(huán)流背景特征有鋒面、低槽、切變線、低壓、低渦等天氣系統(tǒng)，短時強降水前，物理量特征為水汽充沛、濕層深厚，暖云層厚度較厚，0 ℃層高度位于5 000 m左右，對流有效位能CAPE屬中等強度，57494站或57461站必有一站K指數(shù)在36 ℃以上的比例為91.3%。短時強降水的雷達回波演變方式有3種類型，即移入型，可分為一般移入型和“列車效應”移入型;合并加強型;本地發(fā)展型。短時強降水雷達回波形狀以帶狀居多，渦帶狀、片狀、弓狀、渦旋形態(tài)較少。短時強降水時，1 h有6個以上體掃反射率因子大于35.0 dBz，強回波40 dBZ伸展到7 km左右，DVIL在2 g/m3左右，垂直風切變值在10 m/s左右。

關(guān)鍵詞：強降水;短臨;預警;指標;潛江市

中圖分類號：P457.6? ? ? ? 文獻標識碼：A

文章編號：0439-8114（2018）22-0043-06

DOI：10.14088/j.cnki.issn0439-8114.2018.22.013? ? ? ? ? ?開放科學（資源服務）標識碼（OSID）：

Abstract： Based on the MICAPS high altitude， ground actual data by hour and Doppler weather radar data，the 23 short-term strong convective weather process in Qianjiang city in 2011-2016 years was analyzed，and the short term and impending early warning index of the middle and small scale heavy rainfall in Qianjiang was summarized，and it was put into use and revised in the short impending forecast business in 2017. The results show that short term heavy rainfall in Qianjiang appears 4 times a year，mostly in April to September，and July is the most frequent month. The background characteristics of short time strong rainfall are front，low trough，shear line，low pressure，low vortex and other weather systems. Before short-term strong precipitation，the physical quantity is characterized by abundant water vapor，thick wet layer，thick warm cloud thickness，0 ℃ layer height at about 5 000 m. The CAPE of convective effective potential belongs to medium strength，and the proportion of one station in 57494 or 57461 K index above 36 ℃ is 91.3%. There are three types of radar echo evolution in short time strong precipitation： Moving in type，which can be divided into general moving type and“train effect” type，combined strengthening type and local development type. The shape of short time heavy rainfall radar echo is mostly ribbon， while vortex band， sheet shape，arcuate shape and vortex formation are less. In short time strong precipitation， more than 6 body reflectance factors are more than 35.0 dBz in 1 hour，strong echo 40 dBZ extends to about 7 km，DVIL is about 2 g/m3，and vertical wind shear value is around 10 m/s.

Key words： strong precipitation; short term and impending; early warning; index; Qianjiang city

短時強降水是中小尺度強對流系統(tǒng)引發(fā)的一種強對流天氣，其天氣激烈、受災面積廣、危害大，是最嚴重的氣象災害之一，對人民群眾生產(chǎn)生活產(chǎn)生重大影響。定時、定點、定量的精細化天氣預報是預報業(yè)務發(fā)展的主要方向，也是經(jīng)濟社會發(fā)展的迫切要求。但是，中小尺度災害性天氣預報因其尺度較小、持續(xù)時間較短、突發(fā)性強等特點，對其開展準確的預警預報一直是世界性的難題。在短期內(nèi)不能大幅度提高中小尺度災害性天氣預報準確率的情況下，發(fā)展短臨預報業(yè)務是增強預報突發(fā)災害性天氣和提高精細化預報水平的有效途徑。

3.4? 抬升機制

通過對23次過程的綜合分析，在強對流的抬升觸發(fā)機制中，最主要的是鋒面、低槽、切變線、低壓、低渦等天氣系統(tǒng)造成的系統(tǒng)性上升運動，絕大多數(shù)強對流性天氣都產(chǎn)生在這些天氣系統(tǒng)中。大致可以建立低槽-副高型、低渦切變型、副高邊緣切變型、低槽東移型、低渦東移型5類短時強降水模型。

4? 雷達回波特征

4.1? 雷達回波分型

利用2011—2016年荊州多普勒雷達產(chǎn)品，通過對降水時段反射率因子回波形態(tài)和演變方式的分析，得到造成潛江市短時強降水過程的雷達反射率因子模型（圖1）。按照影響方式可分為3種類型，①移入型，可分為一般移入型（圖1a）和“列車效應”移入型（圖1b）。一般移入型表現(xiàn)為位于上游的降水回波隨著高空引導氣流移入本地，可造成單站或區(qū)域性的強降水，其特點是持續(xù)時間相對較短。“列車效應”移入型表現(xiàn)為回波內(nèi)伴有“列車效應”出現(xiàn)，即沿著高空引導氣流的方向，有兩個以上的對流單體側(cè)向排列，回波傳播的方向與排列方向夾角較小，在移動過程中相繼影響同一地區(qū)，容易造成連續(xù)性的強降水，而且可達到暴雨強度。②合并加強型（圖1c）表現(xiàn)為外地移入的回波進入影響地區(qū)后，受中小尺度系統(tǒng)輻合影響，其回波與本地塊狀回波聚合，加強為超級單體，特點是回波強度較強，而且停滯時間較長。③本地發(fā)展型（圖1d）表現(xiàn)為受環(huán)境流場匯合影響，局地迅速生成對流云團，點狀回波在短時間內(nèi)擴大為塊狀回波。此類回波生成發(fā)展速度快，一般降水范圍較小，而且持續(xù)時間較短，但由于其突發(fā)性和局地性強，回波強度也較強，預警的提前時間小，因此常給降水地區(qū)造成的影響也較大。另外，造成區(qū)域性強降水多為移入型或合并加強型。

4.2? 反射率因子分析

雷達反射率因子的強度變化和形態(tài)特征，與雨強有較好的相關(guān)性，為定量研究反射率因子的變化特征，對短時強降水發(fā)生時的1 h內(nèi)反射率因子平顯特征、回波中心強度、回波頂高（ET/km）、40 dBz強回波伸展的高度H40 dBz（km）、垂直積分液態(tài)含水量VIL（kg/m2）和VIL密度Dvil（g/m3）、≥35 dBz的雷達回波體掃個數(shù)，并對35、40、45、50 dBz、≥55 dBz雷達回波體掃個數(shù)等參數(shù)進行統(tǒng)計（表3）。

短時強降水以帶狀居多，共有16次，渦帶狀2次，片狀1次，弓狀3次，渦旋1次。片狀回波為本地發(fā)展型，持續(xù)時間短，弓狀、渦旋、渦帶狀回波降水強度大，一般為“列車效應”移入型或合并加強型，時間較長，易形成暴雨。

從雷達回波強度看，短時強降水過程中，1 h內(nèi)35 dBz以上的回波至少有6個體掃。短時強降水回波形態(tài)為粗壯的中下部，形似矮胖子，40 dBz強回波伸展不高，在5～12 km，平均在7 km左右。

垂直累積液態(tài)水含量VIL反映了降水云體在確定底面區(qū)域上垂直柱體內(nèi)的液態(tài)水總量，2011—2016年潛江市短時強降水過程中垂直累積液態(tài)水含量VIL跨度較大（表4），在5～55 kg/m2，平均VIL為21.7 kg/m2。DVIL密度分析在0.8～3.7 g/m3，平均DVIL為1.99 g/m3。

5? 短時強降水臨近預警指標

通過對2011—2016年潛江市短時強降水過程Micaps資料和雷達資料進行分析，得出潛江市短時強降水臨近預警指標。

1）環(huán)流背景特征有鋒面、低槽、切變線、低壓、低渦等天氣系統(tǒng)。

2）強降水前，57494站或57461站必有一站K指數(shù)在36 ℃以上。

3）925、850、700、500 hPa溫度露點差較小，0 ℃層高度在5 km左右。

4）風垂直切變值在10 m/s左右。

5）40 dBz強回波伸展高度在7 km左右。

6）DVIL為2 g/m3左右。

7）1 h將有6個以上體掃反射率因子大于35.0 dBz。

6? 臨近預警指標檢驗

2017年將潛江市短時強降水臨近預警指標投入業(yè)務應用，并加以檢驗。2017年共發(fā)生6次短時強降水過程，漏報1次，空報3次。將強降水前57494站或57461站必有一站K指數(shù)在36 ℃以上指標，修正為57494站或57461站必有一站K指數(shù)在35 ℃以上，6次強降水過程可全部報出。

7? 小結(jié)

通過對潛江市2011—2017年短時強降水的氣候特征、環(huán)流形勢特征、物理量特征和雷達特征進行多尺度分析，得到如下結(jié)論。

1）潛江市短時強降水每年出現(xiàn)4次左右。多發(fā)生在4—9月，7月是短時強降水最為頻發(fā)的月份。

2）短時強降水環(huán)流背景特征有鋒面、低槽、切變線、低壓、低渦等天氣系統(tǒng)。

3）短時強降水前，物理量特征為水汽充沛、濕層深厚，暖云層厚度較厚，0 ℃層高度位于5 000 m左右。對流有效位能CAPE屬中等強度。57494站或57461站必有一站K指數(shù)在36 ℃以上的比例為91.3%。

4）短時強降水的雷達回波演變方式有3種類型，移入型，可分為一般移入型和“列車效應”移入型;合并加強型;本地發(fā)展型。短時強降水雷達回波形狀以帶狀居多，渦帶狀、片狀、弓狀、渦旋形態(tài)較少。片狀回波為本地發(fā)展型，持續(xù)時間短，弓狀、渦旋、渦帶狀回波降水強度大，一般為“列車效應”移入型或合并加強型，時間較長，易形成暴雨。

5）短時強降水時，1 h有6個以上體掃反射率因子大于35.0 dBz，短時強降水強回波40 dBZ伸展不高，平均為7 km左右。DVIL在2 g/m3左右，垂直風切變值在10 m/s左右。

參考文獻：

[1] 汪應瓊，李? 芳，姜玉印，等.湖北宜昌超級單體風暴發(fā)生的環(huán)境條件分析[J].暴雨災害，2013，32（1）：53-61.

[2] 羅? 玲，胡? 亮，何金海，等.東北冷渦背景下浙江省兩次強降水過程的對比分析[J].氣象與環(huán)境學報，2011，27（6）：35-42.

[3] 徐陽春，陸曉靜，周? 虎，等.多普勒天氣雷達判別寧夏川區(qū)強對流天氣的綜合預報指標[J].干旱氣象，2010，28（2）：212-216.

[4] 馮建民，徐陽春，李鳳霞，等.寧夏川區(qū)強對流天氣雷達判別及預報指標檢驗[J].高原氣象，2001，20（4）：447-452.

[5] HOSKING J G，STOW C D. Ground based，high-resolution measurements of the spatial and temporal distribution of rainfall[J].J Applied Meteor，1987，26（11）：1530-1939.

[6] KLAASSEN W. Determination of rain intensity from Doppler spectra of vertically scanning radar[J]. J Atmos 0cea Tech，1989，6（4）：552-562.

[7] 彭九慧，易永力，吳顯春，等.河北省承德市短時強降水的多普勒雷達特征分析[J].干旱氣象，2010，28（2）：184-189，197.

[8] 郝? 瑩，姚葉青，鄭媛媛，等.短時強降水的多尺度分析及臨近預警[J].氣象，2012，38（8）：903-912.

[9] 段? 鶴，夏文梅，蘇曉力，等.短時強降水特征統(tǒng)計及臨近預警[J].氣象，2014，40（10）：1194-1206.

[10] 許? 敏，叢? 波，張? 瑜，等.廊坊市短時強降水特征及其臨近預報指標研究[J].暴雨災害，2017，36（3）：243-250.

[11] 沈? 澄，顏廷柏，劉冬晴，等.2008—2012年南京短時強降水特征分析[J].氣象與環(huán)境學報，2015，31（1）：28-33.

[12] 李德俊，唐仁茂，熊守權(quán)，等.強冰雹和短時強降水天氣雷達特征及臨近預警[J].氣象，2011，37（4）：474-480.