豐都縣強對流天氣特征分析

武文婧

(重慶市豐都縣氣象局，重慶 豐都 408200)

0 引言

強對流天氣通常是指落到地面上直徑超過2 cm的冰雹、瞬時風速達到17 m/s以上的雷暴大風、小時降水量>20 mm的對流性暴雨等。早期對強對流的認識就是從環境條件開始，陶詩言[1]等從1970 s開始研究強對流天氣，得出了強風暴出現的3個條件：一是對流層位勢不穩定，二是上干下濕的水汽分布，三是強的垂直風切變。

雷暴大風天氣通常由颮線和超級單體等強風暴生成，吳芳芳等[2]通過分析江蘇的雷暴大風，得出西南暖濕氣流提供熱力條件，冷鋒觸發和冷暖空氣輻合加強了垂直上升運動，為雷暴大風的形成提供了動力條件。

暴雨的發生是不同天氣尺度系統相互作用造成的，許多學者研究指出[3-4]:中低層中尺度低渦或輻合中心是直接造成暴雨的系統,其發展演變和移動直接影響降雨的落區和持續時間。當西南渦不連續跳躍性東移，東部氣流輻合和非平衡性增強，也容易誘發大暴雨天氣。

王兆華[5]等通過分析冷渦背景下局地冰雹云圖特征發現：冰雹多發生在冰雹云發展和成熟的階段，云體一般呈橢圓狀，色調較白，生命周期短，發生區域一般位于TBB中心的上風一側，TBB梯度大于10(℃/0.05°)是冰雹的易發區。吳哲紅[6]等人通過對冰雹發生最近時刻環境潛勢物理量的研究表明較大的垂直風切變，暖季抬升指數和梯度大值區域以及CAPE正值和CIN負值疊加區域均有利于產生大冰雹天氣。

雷暴大風、冰雹、短時強降水等天氣一直是造成嚴重災害的天氣，由于現有資料時空分辨率低，監測系統不夠完善，對強對流天氣的落區、強度、分類型準確率較低，導致常常出現漏報，一直以來是天氣預報業務的難點。

豐都縣自2009年以來，全縣自動觀測網的時空密度進一步提高，各建設了30個地面自動觀測站點，自動站點密度為5～10 km，為短臨預報提供了有利的數據支撐。為了分析短時強降水、冰雹、雷暴大風等強對流天氣發生的環境條件和物理機制，本文利用2005—2014年豐都縣短時強降水、冰雹、雷暴大風等資料建立樣本，分別從水汽條件、大氣不穩定條件、抬升條件等方面了解其發生發展的不同之處，一方面對本地區強對流天氣的時空分布特征進行統計分析，另一方面通過對比強對流天氣發生時各物理量值大小，整理歸納出豐都地區3類強對流天氣發生的閾值，進而在強對流天氣的潛勢預報的基礎上識別發生的強對流天氣類別。個例選取了12次典型的短時強降水、大風和冰雹天氣過程進行對流分析，旨在找出區分不同強對流天氣種類的指標，從而為精細化的短臨預警提供參考。

1 數據說明

短時強降水資料來源于豐都國家地面自動站《地面氣象記錄月報表》信息化資料，資料長度為2005—2014年；豐都縣區域自動站《地面氣象記錄月報表》信息化資料，資料長度為2009—2014年。資料剔除了數據不完整的站點和月份。

冰雹資料源于《豐都縣氣象志》、災情直報系統、《豐都縣氣象站地面氣象年報表》《中國災害大典(豐都卷)》中的記錄，資料包含有冰雹發生的時間、地點、強度等信息。

大風資料來源于2005—2014豐都國家地面自動站《地面氣象記錄年報表》。

格點資料來源于NCEP氣象數據服務官網，資料長度為2004—2015年，(時間分辨率為6 h，空間分辨率1°×1°)。

表1 冰雹、短時強降水、雷暴大風個例樣本Tab.1 Hail、short-time heavy rain and gale process sample

2 研究方法

利用2005—2014年豐都縣天氣現象日數據集和地面基本、基準自動站逐小時降水資料，將極大風速>17 m/s定義為一次大風過程。小時雨強在20 mm以上定義為一次短時強降水；出現直徑在2 cm以上的冰雹定義為一個冰雹過程。強對流的發生考慮有3個條件[7]：靜力不穩定、水汽和抬升觸發機制，而靜力不穩定和水汽都是各自獨立發展的，通過引入抬升指數(LI)、K指數、對流有效位能(CAPE)和對流抑制能量(CIN)等，將大氣靜力穩定度和水汽條件聯系在一起，通過分析探空資料，物理量參數(見表2)，綜合判斷強對流天氣的發生發展條件。

表2 物理量參數Tab.2 Physical index

3 豐都縣強對流天氣時空分布

3.1 短時強降水天氣發生時間和月頻率分布

對豐都縣2005—2014年國家氣象觀測站小時雨量進行統計，得出短時強降水月頻次分布和24 h頻次分布如圖1所示，豐都縣短時強降水分布在4—9月，其中9月最多，平均短時強降水發生頻次達到8次，5、6、8月頻次數相當。從時段分布上來看，豐都縣短時強降水主要發生在夜間，其次是傍晚前。

圖2給出了豐都縣短時強降水的空間分布特征，短時強降水的大值區主要分布長江沿線，位于南部栗子鄉、龍河一帶，南部山區的都督和北部山區的三元、保合一帶也是短時強降水分布的大值區。

圖1 豐都縣短時強降水月分布(a)及24 h分布圖(b)Fig.1 Monthly variation of short-time heavy rain (a) daily variation of short-time heavy rain(b)

圖2 豐都縣短時強降水空間分布特征Fig.2 Spatio-temporal Distribution characteristics of short-time heavy rain in Fengdu

3.2 豐都縣雷暴天氣時間分布特征

通過統計豐都縣地面觀測報表，得到2005—2014年期間雷暴次數分布情況，從圖3可以看到，雷暴天氣除12月和1月外均有發生，發生時段主要集中在夏季和春夏交際，其中8月出現雷暴次數最多，其余依次為7月、5月、4月和6月。

圖3 2005—2014年豐都縣雷暴次數分布Fig.3 Storm Distribution form 2005 to2015

3.3 豐都縣大風時間分布特征

由于全縣境內有大風要素的站點只8個，且有數據信息的年份不超過5 a，因此，大風災害資料采用國家站地面觀測數據。

表3 2005—2014年豐都縣大風發生情況表Tab.3 The frequency of gale from 2005 to 2014

表3中可以看到，豐都縣縣城大風發生的頻率較低，2005—2014年間總共發生了13次，平均每年出現1～2次，其中2009—2010年均未出現大風天氣。大風天氣主要集中在5—8月，其中8月出現對流性陣風最多，冬季只出現過一次大風天氣，出現時段在午后和凌晨居多，極大風速達到了26.1 m/s，出現在2012年，根據當年收集到的災情，大風及暴雨造成全縣11個鄉鎮4.778萬人受災，共計有98 間房屋倒塌。轉移避險人口350人，直接經濟損失2 657.8萬元，農作物、公路、交通運輸、水利設施等受災嚴重。

3.4 豐都縣冰雹區域分布特征

表4 2005—2014年豐都縣冰雹天氣發生情況表Tab.4 The frequency of hail from 2005 to 2014

根據統計，豐都縣2005—2014年有觀測記錄的冰雹有7次，發生地點集中在長江以南的七躍山脈和以北的蔣家山及黃草山脈附近，3—8月均有出現， 2005—2014年間總共出現了7次，冰雹最大直徑在8 cm左右。

4 短時強降水冰雹和雷暴大風天氣的對流參數特征

朱乾根等[8]通過對大量個例進行分析，發現強對流在觸發、發展、消散過程中，其表征水汽、不穩定能量和抬升條件的物理量參數都具有明顯的演變特征。

本文選取能表征大氣層能量、環境溫濕參數和穩定度的參數進行對比分析(物理量參數見表2)，樣本取自2005—2014年間發生8次冰雹和大風過程以及4次短時強降水過程(詳情見表1)。

4.1 溫濕參量對比分析

圖4分別為3種不同強對流天氣過程500 hPa和850 hPa溫差隨時間的變化(DT85) ，在強對流天氣上空都出現了DT85差較大的區域，其中，冰雹過程圖4a中500 hPa和850 hPa溫差的平均值最大，其次為大風圖4c，溫差最小的是短時強降水圖4b，4次冰雹過程的溫差范圍在26～34 ℃之間，平均值為29.5 ℃；4次大風過程的溫差范圍在23～30 ℃之間，平均為26.5 ℃；4次短時強降水天氣過程溫差范圍在23～28 ℃，平均值為24.6 ℃，冰雹和短時強降水的ΔT500-T850相差了近5 ℃，表明在冰雹天氣出現的時候，高空冷空氣強度更大，使得上下層溫度變化劇烈，大氣不穩定性增加。

大氣可降水量是一個表征水汽條件的重要參數，它反映了單位面積整層水汽柱水汽的含量，對于空氣中的水分全部凝結成雨、雪、雹等降落所形成的降水量有重要的影響[7]，計算結果表明，3類對流天氣過程下的大氣可降水量如圖5所示，短時強降水的大氣可降水量PW值在56～60mm之間，平均值為58 mm，呈現“濕”對流風暴的特征；冰雹過程的PW值明顯減小，在36～42 mm之間，其平均值為38.6 mm，而大風過程水汽條件最差，其值在32～38 mm之間，平均值為34 mm，呈現出“干”對流風暴的特征。

計算12次過程各層的相對濕度情況，圖6列出了部分過程的相對濕度情況，從圖中我們可以看到，3種典型的強對流天氣其相對濕度各有特點，圖6a是強降水過程相對濕度垂直剖面，各層的相對濕度在時間上有一個明顯增濕的過程，降水發生前期，600 hPa以上基本為干區，相對濕度在20%以下，低層濕度也在70%左右，隨著強降水的發生，各層濕度條件轉好，500 hPa以下達到飽和，500 hPa以上相對濕度也在75%左右，隨著降水過程的結束，濕度條件由上到下逐漸轉低，對比大風過程圖6c和冰雹過程圖6b，后者的相對濕度條件要低得多，并且從大氣水汽的分布來看，冰雹和大風天氣幾乎只在中低層有較飽和的水汽，而高層的相對濕度平均值在40%～50%左右。

圖4 短時強降水(a)、冰雹過程(b)、大風過程(c)ΔT500-T850隨時間剖面情況(單位：℃，30°E,104～110°W)Fig.4 Short-time heavy rain(a) hail(b)and gale(c) process ΔT500-T850 varying with time of each layer(unit：℃，30°E,104～110°W)

圖5 短時強降水(a)、冰雹過程(b)、大風過程(c)大氣可降水量(PW)隨時間演變情況(單位：mm，25～35°E,100～115°W)Fig.5 Short-time heavy rain(a) hail(b)and gale(c) process PWvarying with time(unit：mm，25～35°E,100～115°W)

圖6 短時強降水(a)、冰雹過程(b)、大風過程(c)相對濕度剖面隨時間演變情況(單位：%，30°E,104～110°W)Fig.6 Short-time heavy rain(a) hail(b)and gale(c) process RH varying with time of each layer(unit：%，30°E,104～110°W)

4.2 穩定參量對比分析

4.2.1 熱力穩定度 K指數作為強對流預報的重要參考指標，綜合反映了中低層的垂直降溫、低層露點溫度和溫度露點差的物理量，主要用于暴雨的預報。當溫度直減率越大，低層水汽越飽和，其累計的不穩定能量越多，K指數越大。

根據NCEP/NCAR時空分辨率分別為6 h和1°×1°的再分析資料，計算了12次過程中重慶及周邊的K指數。

計算公式為：

K=(T850-T500)+Td850-(T-Td)700

其中，T850-T500為850 hPa與500 hPa的溫度差，Td850為850 hPa的露點溫度，(T-Td)700為700 hPa的溫度露點差。

根據統計結果表明，發生短時強降水的K指數在37.5～42 ℃之間圖7a，平均值在39.8 ℃左右。而冰雹和大風的K指數普遍小于短時強降水，其中，大風K指數平均值為37.2 ℃，冰雹為35.8 ℃，因此出現暴雨天氣對低層的水汽和中低層的溫度直減率和依賴更大。

抬升指數LI是指反映地面氣塊移動到500 hPa時的不穩定狀態，負值越大，表示不穩定性越強。公式為：

圖7b圖中為12次過程LI的統計結果，就抬升指數的平均值來看，冰雹天氣的抬升指數在-1.79左右，其次是短時強降水，平均值在-1左右，最后為大風，平均值為-0.7，因此冰雹較短時強降水和大風天氣需要更深厚的不穩定層結。

圖7 短時強降水、冰雹過程、大風過程熱力指數參數(a)、K指數(b)、抬升指數(LI)散點分布圖(△表示短時強降水○表示大風，□表示冰雹)Fig.7 Short-time heavy rain(a) hail(b)and gale(c) process thermal index parameters scatter diagram(△means Short-time heavy rain ○means gale，□means hail)

4.2.2 動力穩定度參量分析 垂直風切變是維系強對流發生的必要條件，高空急流下方風速垂直風切變有利于對流的發展，通常冰雹出現在高空急流的下方[10]，本文計算了0～3 km和0～6 km上3類強對流天氣的垂直風切變，在0～3 km高度上，大風的垂直風切變峰值最大，其次為冰雹，而短時強降水垂直風切變值普遍在2.5×10-3s-1以下；而0～6 km高度上，短時強降水和冰雹的垂直風切變值在2.5×10-3s-1以上均有分布，而大風則普遍在1.5×10-3s-1之下。

圖8 短時強降水、冰雹過程、大風過程垂直風切變(a)0～3 km、(b)0～6 km散點分布圖(單位：10-3s-1)Fig.8 Short-time heavy rain、 hailand gale process Vertical wind shear value scatter diagram(a)0～3 km(b)(unit:10-3s-1)

通過計算不同強對流天氣的散度分布，如圖9，3類強對流天氣的散度值均0以下，閾值分布介于-1～-8之間，通過判定閾值來區分不同強對流天氣的指示意義不大。進一步觀察不同強對流天氣散度的垂直分布，短時強降水的輻合輻散形成的環流位置較低圖9a，出現位置大多位于600 hPa以下，而冰雹則在300 hPa左右，大風在400 hPa左右，并且從散度值的極值大小來看，冰雹高層輻散中心的強度明顯大于另外兩種強對流天氣過程圖9b，正是因為這種強烈的抽吸作用造成強的輻合上升氣流，是冰雹形成的原因之一。

圖9 短時強降水(a)、冰雹過程(b)、大風過程(c)和散度高度—經度剖面(單位：s-1,30°E,100～114°W)Fig.9 Short-time heavy rain(a) hail(b)and gale(c) process divergence with variation of longitude in each layer，(unit:s-1,30°E,100～114°W)

4.3 能量條件

雷暴生成的兩個要素：靜力不穩定和水汽，可以合并在一起形成各種對流指數，在其物理意義上，可以最清晰判斷雷暴潛勢的參量則是對流有效位能(CAPE)和對流抑制(CIN)。

圖10為3類短時強降水天氣過程所選個例的CAPE值分布情況，可知，3種強對流天氣過程的對流有效位能值在500～1 600 J·kg-1之間，閾值分布范圍較大，對區分強對流天氣的效果無效。葉愛芬[12]等在對廣州清遠地區的對流有效位能與強對流天氣關系進行了統計分析以后，認為CAPE值除了受氣塊起始高度的影響外，氣塊溫度的誤差會造成幾百J·kg-1的差別，因此，不能簡單的用CAPE值來判斷強對流天氣。

5 結果與討論

①豐都的強對流天氣通常發生在3—9月之間，其中短時強降水主要分布在長江沿岸和南北兩支山脈的北側；冰雹則主要發生在南部高山附近。

②水汽條件上，短時強降水對水汽要求最高，其平均值達到58 mm，其次為冰雹和大風。當短時強降水出現時幾乎整層都是處于飽和的狀態，冰雹和大風天氣幾乎只在中低層有較飽和的水汽，而高層的相對濕度平均值在40%～50%左右。

圖10 短時強降水(a)、冰雹過程(b)、大風過程(c)對流有效位能分布情況(單位：J·kg-1，25～35°E,104～115°W)Fig.10 Short-time heavy rain(a) hail(b)and gale(c) process CAPE distribution(unit：J·kg-1，25～35°E,104～115°W)

③通過分析表征大氣動力抬升條件，垂直風切變在0～3 km和0～6 km上分布差異較大，在較低層結中，大風的垂直風切變值較大，在較高層結上則相反，冰雹和短時強降水分布值較大。短時強降水較冰雹和大風需要的輻合高度也不盡相同，短時強降水輻散高度在600 hPa左右，大風在400 hPa左右，冰雹在300 hPa左右。從散度值的極值大小來看，冰雹高層輻散中心強度明顯大于另外兩種強對流天氣過程。冰雹對于抬升指數的要求最高，其平均值在-1.79左右，其次是短時強降水，平均值在-1左右，最后為大風，平均值為-0.7。

④熱力條件方面，冰雹對于DT85的要求最高，其值在26～34 ℃之間，大風過程的DT85在23～30 ℃之間，短時強降水天氣過程DT85介于23～28 ℃。強降水對K指數要求最高，其平均值在39.8 ℃左右，其次為大風和冰雹，k指數平均值分別為37.2 ℃和35.8 ℃，因此出現強降水天氣對低層的水汽和中低層的溫度直減率的依賴更大。通過計算個例中CAPE值，發現其閾值分布范圍較大，對區分3類強對流天氣沒有指示意義。