貴州地區一次持續性暴雨天氣成因及預報誤差分析

楊秀莊，李 剛，周明飛，杜小玲，李 力

(貴州省氣象臺，貴州 貴陽 550002)

0 引言

持續性暴雨，由于持續時間長，降水強度大，且通常在一定范圍內發生，是產生洪澇和滑坡泥石流災害的主要原因，一直以來都是氣象工作者研究的重點，也是社會防災減災的重要任務。早在20世紀80年代，陶詩言等[1-3]提出了經向型和緯向型兩類持續性暴雨的大尺度環流模型，隨后雷雨順等對10次經向型持續性暴雨進行了合成分析，指出暴雨區北方和東方各有一阻塞高壓，兩者同時出現所構成的穩定大尺度環流形勢是形成經向型持續性暴雨的基本環流背景，丁一匯等[5]也對江淮的持續性大暴雨展開了深入的研究。針對貴州的持續性暴雨，李登文[6]、杜小玲[7]、楊秀莊[8-10]、肖艷林[11]等都做了很多的研究工作，對貴州暴雨的各種天氣成因、暴雨概念模型、局地大暴雨的天氣特征進行了重點分析，得出一些有意義的結論。

隨著數值預報技術的發展，特別是高分辨率確定性預報和集合預報的快速發展，為數值預報作為日常主要的預報手段和方法奠定了堅實基礎，數值預報產品在各級氣象臺站發揮著越來越重要的作用[12]。由于數值模式對大氣初值、物理過程、差分截斷的處理都較為近似，模式輸出產品往往也存在誤差，預報效果不佳。采用一定的釋用方法對數值模式直接輸出的產品進行處理，從而改進總體預報效果，是目前通行的做法。數值預報產品釋用方法較多[13]，傳統的主要有統計學釋用模式輸出統計法(MOS)、完全預報法(PP)、卡爾曼濾波法、天氣學釋用、動力學釋用和人工釋用等，近年來基于集合預報思想又出現了頻率匹配、概率匹配、模式集合平均等[14-17]方法，重點強化了對降水預報的訂正，這些方法大多為客觀訂正方法，很大程度改善了數值模式產品的預報效果。在實際的日常預報當中，除了要應用好客觀的模式訂正產品外，也應該加強主觀的模式產品訂正技術的研究。本文基于配料法的思想選取了2018年的一次持續性暴雨個例來進行研究，重點分析了持續性暴雨的天氣成因，數值模式產品與實況的預報偏差，特別是關鍵性物理量場的預報偏差，期望能夠強化對數值模式的主觀解釋應用能力和利用實況訂正模式產品的能力，提高暴雨預報的精準度。

1 數據與方法

常規觀測資料包括2018年7月4日08時—8日08時(北京時，下同)探空資料，1 000～100 hPa溫度、高度、風場及溫度露點差、T-lnP圖資料、地面全要素觀測資料；經貴州省氣候中心質量審核的2018年7月4日08時—8日08時兩要素逐小時降水量資料；2018年7月4日00時UTC—8日00時UTC 6h一次的NCEP 1°×1°格點再分析資料。數值預報資料包括歐洲中心全球模式(EC)0.125°×0.125°、華東中尺度模式3 km×3 km、華南中尺度模式3 km×3 km的24 h降水產品，時間分辨率為3 h的風場、高度場產品。初始起報場時間段取2018年7月3日20時—7日20時，初始場時間間隔為12 h。本文采用的分析方法包括天氣診斷和統計對比，對個例天氣成因的分析主要是利用天氣形勢和物理量場來進行常規的診斷分析，對預報誤差的分析則是利用數值預報產品和天氣實況來進行統計對比分析。

2 暴雨個例概況

2018年7月4日20時—7日20時，貴州地區出現一次持續性暴雨天氣過程(圖1a)，4縣117鄉鎮累計降水量在100 mm以上，32縣598鄉鎮降水量在50 mm以上，最大降水為威寧縣金鐘鎮285.1 mm，降水過程累計降水強度在貴州歷年持續性暴雨中屬于中等強度。強降水主要從4日夜間開始影響貴州北部，范圍較為局地，但降水強度強，務川縣蕉壩鄉出現了1 h接近44 mm的短時強降水，累計降水量達160 mm，5日白天降水有所減弱，雨帶在北部維持，5日夜間開始到6日白天，雨帶整體南移到貴州中部一線，影響范圍擴大，多個站出現了大暴雨，6日夜間，降雨中尺度云團主體進入廣西境內，貴州南部和西部局地產生了一些中小尺度對流云團，造成了南部和西部地區的局地性暴雨，7日白天，降水基本結束，西部出現了些分散性陣雨天氣。圖1b、1c、1d分布是7月4日20時—5日20時，7月5日20時—6日20時，7月6日20時—7日20時的降水落區分布圖。

3 天氣形勢和環境場特征

3.1 天氣形勢和影響系統

7月4日20時(北京時，下同)500 hPa位勢高度場(圖2a)上中高緯形勢為兩槽一脊，東亞大槽位于125°E附近，華北地區為槽后西北氣流，江南地區一直到華南維持高壓環流影響，35°N形成一條西北風和西南風的東西向橫切變，在強的北風分量引導下，切變逐漸向南移動，青藏高原東側有短波槽存在，由于受華南—江南一帶高壓阻擋，短波槽向東移動緩慢。7月5日08時(圖略)橫切變南移至30°N附近，切變西段開始影響貴州北部地區，500 hPa的切變擾動有利于低層大氣輻合鋒生，為貴州北部對流系統的發生發展提供了一個較好的天氣尺度環境場。7月5日橫切變繼續向南移動，移動速度變慢，到5日20時(圖2b)，切變西段移至貴州中部地區，貴陽站轉為西北風，川南的短波槽東移并入到橫切變系統中，切變系統貴州段變為東北—西南向。5日20時—6日20時(圖2c)，切變整體繼續向南移動，但切變東段和西段逐漸分離，東段切變在強的北風分量引導下移速較快，到6日20時移至東南沿海，西段由于受到廣西—南海弱高壓環流影響，移速較慢，6日20時仍維持貴州南部地區，但強度大為減弱，到7日08時，西段切變基本減弱消亡，貴州—華南一帶轉為北方南下高壓南側的偏東或偏東北氣流影響。總的來說，500 hPa上由于受華南地區高壓環流阻擋，35°N南下的東西向橫切變的西段及并入的高原短波槽長時間維持在貴州地區，為貴州地區持續性暴雨的發生提供了有利的天氣形勢場。700 hPa(圖略)形勢場的演變和500 hPa基本一致，7月4日20時在33°N附近存在一條東北—西南向的切變，切變在高層氣流引導下逐漸南壓開始影響貴州，一直持續到6日20時，之后移出貴州進入廣西境內。

貴州地處云貴高原東段，大部地區拔海高度較高，850 hPa氣壓層貼近地面，所以850 hPa的切變輻合往往是觸發中小尺度對流活動較為直接的影響系統。從850 hPa的形勢演變來看，7月4日20時(圖2d)在31°N附近存在一條東北—西南向的切變，切變西段位于川東南到貴州西北部一帶，切變在高層氣流引導下逐漸南壓，4日20時—5日20時(圖2e)主要影響貴州中部偏北一帶，造成了北部地區的暴雨天氣，5日20時—6日20時切變移動非常緩慢，一直在貴州中部維持，低層切變的長時間維持使得該地區中小尺度對流系統非常活躍，對流性降水范圍廣，強度大，持續時間長，是造成中部地區出現多站大暴雨最直接的原因。6日20時(圖2f)—7日08時切變維持在貴州南部到廣西北部一帶，之后移出貴州，強降水結束。850 hPa切變自北向南逐漸移動造成的切變前側的變壓風輻合，以及切變本身的散度風分量，這些都有利于貴州自北向南出現較強的輻合上升運動，加上切變南側強偏南風氣流帶來的充沛水汽，從而導致貴州自北向南出現暴雨和大暴雨。

綜合分析這次持續性暴雨個例，主要的天氣成因為華南地區維持穩定少動的高壓環流影響下，西風帶短波槽和北支鋒區槽后西北氣流引導南下的東西向橫切變受高壓環流阻擋長時間維持在貴州地區，為貴州地區持續性暴雨天氣提供了較好的天氣形勢場。地面圖上沒有明顯冷空氣影響(圖略)，中低層的切變輻合是主要的動力強迫，加上切變南側強偏南風氣流帶來的充沛水汽和不穩定差動平流，為暴雨的持續發生提供了較好的水汽和能量條件，從而導致貴州地區出現了持續性的暴雨天氣過程。

3.2 水汽特征變化

中尺度對流系統的形成和發展離不開水汽的輸送和輻合。持續性暴雨發生前夕，貴州中低層主要受偏南風氣流影響，7月4日08時(圖略)700 hPa和850 hPa形勢場上有一支強西南氣流從南海北部灣經廣西進入到貴州地區，最大風速達20 m/s，水汽輸送通量帶(圖3a)從南海到貴州建立起來，貴州水汽含量迅速積累，濕層變得深厚，700 hPa比濕達到11～13 g·kg-1,850 hPa比濕達到16～19 g·kg-1，中低層水汽非常充沛。7月5日08時(圖3b)，南海到貴州的水汽輸送通量帶仍然存在，中心位于貴州東南部一帶，水汽通量最大值達24 g·(cm· hPa·s)-1，水汽通量帶的持續存在有利于水汽的持續輸送，為暴雨的持續提供了較好的水汽條件。從850 hPa水汽通量散度場來看，7月4日20時(圖3c)貴州北部為強的水汽輻合中心，中心值最大為-8×10-8g·(cm2·hPa·s)-1，強的水汽輻合有利于水汽的抬升凝結，從而造成貴州北部的強降水。7月5日20時(圖3d)，從貴州西部到東北部形成一條帶狀的為水汽通量輻合帶，強輻合區主要位于西部，中心值最大為-6×10-8g·(cm2·hPa·s)-1，強的水汽通量輻合帶的持續存在對降水非常有利，這也是5日夜間貴州中部一線出現大面積暴雨和大暴雨的主要原因。7月6日20時(圖略)貴州南部地區還存在水汽輻合，強度減弱，最大值為-4×10-8g·(cm2·hPa·s)-1，貴州地區的降水也逐漸減弱趨于結束。縱觀整個持續性暴雨過程，降雨云團的新生、成熟、消散、再次新生，都伴隨著明顯水汽通量輻合，水汽通量輻合和降水落區對應基本一致。

圖3 2018年7月4日—5日水汽通量場((a)4日08時；(b)5日08時；單位: g·(cm·hPa·s)-1 )和水汽通量散度場((c)4日20時；(d)5日20時；單位: 10-8g·(cm2·hPa·s)-1 )

3.3 不穩定層結特征

圖4 2018年7月4日20時和5日20時沿27°假相當位溫剖面(單位:K)(a)4日20時；(b)5日20時

4 數值預報評估和誤差分析

4.1 數值預報評估

本次持續性暴雨個例的預報主要結合貴州地區預報員經驗，選取了平時預報效果較好的3家數值預報模式，分別為歐洲中心全球模式、華東中尺度模式、華南中尺度模式，從模式的24 h降水產品來看，降水落區和實況差距較大，對實際預報參考價值不高，但模式輸出的高度場和風場產品在某些時次能較好的模擬出真實的天氣實況，對預報有很高參考價值，也是預報員作出預報及訂正的最主要根據。下面分別對3家模式的24 h降水產品和預報員制作的人工預報產品進行評估檢驗。

7月4日20時—5日20時，個例暴雨落區(圖1b)位于貴州西北部和北部，呈東北—西南帶狀分布，西北部和東北部部分站出現了大暴雨。對比3家數值預報模式24 h降水產品，EC模式3日20時起報的24 h降水產品(圖5a)在雨區的位置和形態上與實況有一定相似，但降水量級偏小，暴雨落區與實況偏差較大。華東模式3日20時起報的24 h降水產品(圖5b)在雨區的位置、形態及量級與實況較為一致，有較大的參考價值，但仍未預報出部分站點的大暴雨。華南模式3日20時起報的24 h降水產品(圖5c)雨區范圍偏大，量級偏小，形態上與實況也有偏差，參考價值較低。

7月5日20時—6日20時，個例暴雨落區(圖1c)位于貴州中部偏北一帶，范圍較廣，呈片狀分布，暴雨落區較為分散，部分站點出現了大暴雨，個別站出現了特大暴雨。對比3家數值預報模式24 h降水產品，EC模式4日20時起報的24 h降水產品(圖5d)雨區范圍偏廣，降水偏小2個量級，暴雨落區和實況偏差較大，基本沒有參考價值。華東模式4日20時起報的24 h降水產品(圖5e)量級與實況基本相當，雨區范圍偏廣，暴雨落區形態與實況也有偏差，南部地區的暴雨空報。華南模式4日20時起報的24 h降水產品(圖5f)雨區范圍偏大，降水偏小2個量級，暴雨落區與實況偏差較大，基本沒有參考價值。

7月6日20時—7日20時，個例暴雨落區(圖1d)位于貴州南部邊緣和西部地區，范圍不大，南部邊緣地區暴雨落區呈塊狀分布，西部暴雨落區呈片狀分布，較為分散，南部部分站點出現了大暴雨。對比3家數值預報模式24 h降水產品，EC模式5日20時起報的24 h降水產品(圖5g)雨區范圍偏廣，量級相當，暴雨落區偏大，落區位置與實況偏差較大，僅在降水量級上有參考價值。華東模式5日20時起報的24 h降水產品(圖5h)量級與實況基本相當，雨區范圍偏廣，暴雨落區形態與實況也有偏差，中部地區暴雨空報，西部地區的暴雨漏報。華南模式5日20時起報的24 h降水產品(圖5i)在貴州西北部報了暴雨和大暴雨，與實況偏差較大，基本沒有參考價值。

圖5 7月4日20時—7日20時數值模式24 h降水產品(單位：mm)(7月3日20時起報的4日20時—5日20時降水產品：a為EC模式，b為華東模式，c為華南模式；7月4日20時起報的5日20時—6日20時降水產品：d為EC模式，e為華東模式，f為華南模式；7月5日20時起報的6日20時—7日20時降水產品：g為EC模式，h為華東模式，i為華南模式)

綜合分析7月4日20時—7日20時3 d的3家數值預報模式24 h降水產品，EC模式降水量級偏小，雨區范圍偏廣，暴雨落區與實況偏差大，但落區形態有時有一定參考價值。華東模式評估效果相對較好，降水量級與實況基本相當，大部暴雨區模式都有體現，暴雨范圍偏大，空報較多，落區形態與實況偏差也較大，但總體來說，參考價值相對較高。華南模式降水量級偏小，雨區范圍偏廣，暴雨落區和形態與實況偏差很大，基本無參考價值。

對比分析7月4日20時—7日20時人工發布的24 h降水預報產品。圖6a為7月4日20時—5日20時的降水產品，暴雨范圍偏大，西北部暴雨落區和實況有一定偏差，但整個暴雨落區的形態、量級與實況基本一致，特別是對貴州北部暴雨及大暴雨落區把握得相當精準，總體預報效果較好。7月4日20時—5日20時(圖6b)降水產品暴雨落區、量級、時間段與實況基本一致，暴雨預報的范圍偏大，總體預報效果較好。7月5日20時—6日20時(圖6c)降水產品暴雨范圍偏大，量級偏大，中部偏南地區暴雨空報，南部邊緣和西部地區的暴雨漏報，預報效果較差。綜合來看，人工發布的24 h降水預報產品在7月4日20時—6日20時的預報中比數值預報產品要好，預報技巧為正，在7月6日20時—7日20時的預報中和數值預報相當，都存在大面積的空報和漏報，預報員沒有在數值預報基礎上作出有效訂正，預報技巧為零。

圖6 7月4日20時—7日20時人工發布24h降水產品(單位: mm)(a)7月4日20時—5日20時；(b)7月5日20時—6日20時；(c)7月6日20時—7日20時

4.2 預報誤差分析及訂正

通過對數值模式24 h降水產品和人工24 h預報產品的對比分析，僅靠數值模式的降水產品很難精準預報災害性天氣過程，必須要充分發揮預報員的主觀訂正作用，有效提高預報技巧。對比分析7月4日20時—6日08時的實況風場結構和上一日起報的24～48 h預報風場結構(圖略)，數值模式產品和實況基本一致，故預報員能在數值模式24 h降水產品預報效果很差的情況下作出正確訂正，基本實現對7月4日20時—6日20時暴雨過程的準確預報，體現了較好的預報服務效果。但7月6日20時—7日20時，5日20時作為起始場的24～48 h風場預報和實況差距較大，預報員仍以數值模式風場結構為主要依據來做預報，導致了當日暴雨落區偏差較大，服務效果較差。下面重點分析7月6日20時—7日20時模式風場結構(以EC為例)與實況的偏差以及如何根據實況進行有效訂正，從而提高降水預報的精準度。

貴州地區的強降水和中低層切變的強度、位置及移速有很大的相關性，下面重點以700 hPa、850 hPa的風場結構特征來做對比分析。從500 hPa風場上7月6日20時實況和5日20時起報的24 h風場預報分析來看(圖略)，實況和預報中主要影響系統切變東段都移至東南沿海，切變西段強度大為減弱，僅僅在貴州南部地區存在很弱的切變輻合，預報和實況基本一致，說明EC模式對500 hPa形勢場的預報準確度較高。但是在中低層風場預報中，由于受到貴州地區復雜下墊面的影響，EC模式的預報與實況偏差較大，7月6日20時的700 hPa實況風場上(圖7a)，貴州中南部地區存在一條東北風和偏西風的切變，強度較弱，切變位置偏南，從風場演變來看，弱切變逐漸南壓，7月7日08時切變移至貴州南部邊緣一帶，但EC模式對7月6日20時(圖7b)的風場預報上來看，貴州地區大部還主要受弱偏南氣流影響，東北風和偏南風的弱切變輻合位于貴州西北部地區，7月6日20時—8日08時，切變南側的偏南氣流強度加強，風速從2 m/s增加至4 m/s，切變一直維持在貴州西北部，強度也有所增強。對比實況和預報，從7月6日20時開始，從切變的位置、強度及趨勢演變，模式預報與實況偏差較大。850 hPa實況風場上(圖7c)，7月6日20時貴州南部地區存在一條偏東風和偏南風的切變，強度較弱，切變南側偏南風風速為4～6 m/s，6日夜間，切變緩慢南移，7月7日08時切變移至貴州南部邊緣一帶，貴州大部分地區轉為高壓底部的偏東氣流影響，從EC模式7月6日20時(圖7d)的風場預報上來看，偏東風和偏南風的切變位于貴州中部地區，位置比實況偏北，7月6日20時—7日08時，切變南側的偏南氣流風速維持在4～8 m/s，切變一直維持在貴州中部。綜合來看，在7月6日20時—7日20時的降水預報中，EC模式對中低層切變的預報位置偏北，向南的移速偏慢，這次過程主要由中低層切變造成的動力強迫觸發的對流性暴雨過程，最關鍵系統預報的偏差直接導致了預報員人工產品的暴雨空報和漏報。

圖7 2018年7月6日20時風場實況和EC預報(風向桿，單位: m·s-1)(a)700 hPa實況；(b)700 hPa預報；(c)850 hPa實況；(d)850 hPa預報

針對數值模式產品對造成暴雨的關鍵系統中低層切變輻合及低空急流的預報偏差，預報員如何根據能看到的實況監測資料作出有效訂正，一直是數值產品釋用最值得思考和研究的問題。針對這次7月6日20時—7日20時的暴雨空報和漏報，如果預報員在6日值班分析中充分根據實況檢驗評估7月5日20時起報的風場結構預報，是可以對暴雨的預報進行有效訂正的，服務效果一定會比當日發布的預報產品要好。圖8是7月5日20時起報的700 hPa(圖8a)和850 hPa(圖8b)的12 h風場預報與實況檢驗對比圖。從圖中可以看到，7月6日08時700 hPa實況場上，切變南移到貴州中部偏南一帶，貴陽、威寧站轉為偏北風，貴陽站風速達8 m/s，切變南側的河池站為西南風，風速為6 m/s，EC的風場預報切變位于川東南，比實況偏北2個緯距左右，貴州主要受西南風控制。7月6日08時850 hPa實況場上，切變位于中部略偏北一帶，呈東北—西南走向，貴陽站風速較弱，為2 m/s，河池站、白色站風速為6 m/s，EC的風場預報切變位于貴州北部和西部，比實況略偏北，貴陽站、百色站風速和實況基本一致，但河池站附近預報風速為8 m/s，比實況偏強2 m/s。通過7月6日08時的風場實況和EC模式風場預報的對比，從中可以看到中低層切變的位置預報比實況偏北，偏南風預報比實況偏強，偏南風的預報偏強必然會導致中低層切變的預報向南移動速度變慢，導致7月6日20時EC模式預報的850 hPa切變還維持在中部一線，造成了預報和實況的偏差。如果當日預報員能根據EC模式風場預報產品與實況的對比分析檢驗結果，采用外推法適當訂正EC模式7月6日20時風場預報產品，即把中低層切變位置向南調整0.5～1個緯距左右，向南移動速度調整加快，暴雨落區就會較為準確，就能避免貴州中部偏南一帶暴雨的空報，也能避免南部邊緣一帶暴雨的漏報，充分體現預報員在數值產品釋用中的正技巧訂正效果。

圖8 2018年7月6日08時風場實況和EC預報對比圖(風向桿，單位: m·s-1)(a)700 hPa；(b)850 hPa

5 結論

持續性暴雨是造成貴州地區地質災害的重要誘發因子，強化對持續性暴雨落區、量級的精準預報在防災減災中具有重要作用。本文通過選取2018年7月4—6日出現的一次中等強度的持續性暴雨個例進行研究，重點對其天氣環流形勢、主要影響系統、中尺度環境場、數值模式產品預報評估以及數值模式產品釋用訂正技巧進行了分析，得出以下主要結論:

①此次持續性暴雨過程是華南地區維持穩定少動的高壓環流影響下，西風帶短波槽和北支鋒區槽后西北氣流引導南下的東西向橫切變受高壓環流阻擋長時間維持在貴州地區，切變北側南下的干冷氣流和高壓環流西北側北上的暖濕氣流交匯形成的持續性暴雨，主要的天氣影響系統為東西向橫切變，從高原東移且并入切變的短波槽，中低層的切變與輻合等，中低層切變輻合是對流觸發主要的動力強迫。

②中尺度對流系統發生發展的環境場特征顯示，降水前夕，貴州中低層大氣呈高溫高濕狀態，700～800 hPa以下為位勢不穩定層結，利于中尺度對流系統的生成和發展。華南地區高壓環流后側的西南暖濕氣流在降水前夕和降水過程中輸送了充沛的水汽和不穩定差動平流，為暴雨的持續發生提供了較好的水汽和能量條件。從水汽通量散度場來看，低層水汽通量輻合區和降水落區對應基本一致，降雨云團的新生、成熟、消散、再次新生，都伴隨著明顯水汽通量輻合。

③選取了3家數值模式產品(EC、華東、華南)對此次過程進行了檢驗評估，3家模式24 h降水產品和實況偏差較大，僅華東模式24 h降水產品有一定的參考價值，EC模式和華南模式參考價值較低。但數值模式特別是EC模式的風場結構預報通過檢驗評估效果較好，EC模式7月4日20時—6日20時的風場預報和實況基本一致，預報員也充分利用EC正確的風場結構預報對該時間段降水落區和量級進行了正技巧訂正。但EC模式7月6日20時—7日20時的風場結構預報和實況有較大差距，中低層切變的位置比實況偏北，切變南側偏南氣流的強度都比實況偏強，造成了當日中南部一帶的暴雨空報和南部邊緣地區的暴雨漏報。

④在實際的暴雨預報中，預報員應加強數值模式產品與實況的檢驗評估，特別是對造成暴雨的中低層切變等關鍵影響系統的強度、位置和移速的檢驗，通過數值模式對當前時段預報產品和實況的評估結果，利用外推法對數值模式預報的未來時段的關鍵影響系統進行適當訂正，能有效提高暴雨預報的精準度。