信陽市對流性強降水的物理量特征分析

康紅勛

摘 要：本文通過對信陽歷史資料2012年至1016年6至8月的對流性強降水個例的物理量資料進行統計分析，篩選出對對流性強降水具有明確指示意義的9個物理量，并分別確定了各個物理量的參考預報指標;通過對對流性強降水個例發生時各個物理量的綜合分析，所有對流性強降水個例均出現在滿足4個以上的條件下，同時滿足條件的物理量越多，就越容易出現對流性強降水。

關鍵詞：物理量;對流性強降水;預報指標

中圖分類號：P458.121文獻標識碼：A文章編號：1003-5168（2020）25-0149-03

Abstract： In this paper， through the statistical analysis of the physical quantity data of convective heavy precipitation cases from June to August 2012-1016 in Xinyang， nine physical quantities with clear indication significance were selected， and the reference forecast indexes of each physical quantity were determined respectively; through the comprehensive analysis of each physical quantity when the convective heavy precipitation case occurs， all the convective heavy precipitation cases were strong. The more physical quantities that meet the conditions， the more convective heavy precipitation will occur.

Keywords： physical quantity;convective heavy rainfall;forecast index

夏季是信陽市強對流天氣的多發季節，強對流天氣發生時往往伴有雷電、短時強降水、雷暴大風、冰雹等災害性天氣[1]，嚴重危害著人民的生命和財產安全。強對流天氣的發生具有突發性強、成因復雜、預報難度大等特點[2]。研究者通過對信陽市對流性強降水天氣產生時相關物理量進行研究分析，找出有關物理量的特征和規律[3]，為對流性強降水的預報、預警提供參考依據，提高對流性強降水天氣預報的準確性、及時性，對天氣預報、預警和氣象服務具有重要意義。

1 資料來源

對流性強降水個例資料采用信陽市國家氣象觀測站的觀測資料，物理量資料選取信陽市周邊的南陽市（57178）、阜陽市（58203）、武漢市（57494）的資料，內插到信陽市站點上，資料時次為對流性強降水個例出現的前后20：00和當日08：00的資料。資料的年代及時段為2012年至2016年6月至8月。

2 對流性強降水樣本的確定標準和物理量資料的選取

對流性強降水個例的確定標準是，以信陽市國家氣象觀測站日降水量≥10 mm，并且伴有雷電確定為對流性強降水，2012年至2016年6月至8月共有41個對流性強降水個例。

物理量資料利用高空探測實況資料的[T]-log[p]溫度對數壓力圖逐個讀取、內插，選取對對流性強降水具有明確物理意義的有關物理量作為研究分析的對象。

3 研究方法

對41個對流性強降水個例的物理量資料進行統計分析，篩選出了對對流性強降水具有明確指示意義的9個物理量，分別是對流有效位能（[CAPE]）、[K]指數、沙氏指數（[SI]）、抬升指數（[LI]）、假相當位溫（[θse]）、整層比濕積分（[IQ]）、總指數（[TT]）、相對濕度（[RH700]）、相對濕度（[RH850]）等。接下來對這9個物理量進行逐個研究分析，并確定各個物理量的關鍵指標。

4 物理量特征分析

4.1 對流有效位能[CAPE]（單位J/kg）

對流有效位能[CAPE]是一個具有非常明確物理意義的熱力不穩定參量，能較好地表示出對流發展的強度，[CAPE]值越大，對流發展的高度越高，大氣就越不穩定，對流就越強烈。統計分析發現：當[CAPE]<300 J/kg時，有5例，占整個對流性強降水天氣個例的12%;[CAPE]在300～1 000 J/kg時，有14例，占整個對流性強降水天氣個例的34%;當[CAPE]≥1 000 J/kg時，有22例，占整個對流性強降水天氣個例的54%。可見，有88%的對流性強降水個例發生在[CAPE]≥300 J/kg的情況下，因此，當[CAPE]≥300 J/kg時，可以作為對流性強降水的參考預報指標。

4.2 [K]指數（單位：℃）

4.3 沙氏指數[SI]（單位：℃）

沙氏指數[SI]的計算公式為：

4.4 抬升指數[LI]（單位：℃）

抬升指數[LI]是一種表示大氣對流性不穩定的指數，[LI]<0 ℃時，表示層結不穩定，且負值越小。據統計：[LI]>0 ℃，有4例，占整個對流性強降水天氣個例的10%;-2 ℃<[LI]≤0 ℃時，有14例，占整個對流性強降水天氣個例的34%;當[LI]≤-2 ℃時，有23例，占整個對流性強降水天氣個例的56%。可見，有90%的對流性強降水個例發生在[LI]≤0 ℃的情況下，因此，當[LI]≤0 ℃時，可以作為對流性強降水的參考預報指標。

4.5 假相當位溫[θse]（單位：℃）

假相當位溫實際上是飽和氣塊上升過程中，水汽全部凝結所釋放的潛熱加熱空氣后達到的位溫，是集溫度、氣壓、濕度于一體的表征大氣中能量分布的物理量。[θse]越高，表示層結不穩定。據統計：[θse850]<60 ℃，有2例，占整個對流性強降水天氣個例的5%;60 ℃≤[θse850]<70 ℃時，有8例，占整個對流性強降水天氣個例的20%;當[θse850]≥70 ℃時，有31例，占整個對流性強降水天氣個例的75%。可見，有95%的對流性強降水個例發生在[θse850]≥60 ℃的情況下，因此，當[θse850]≥60 ℃時，可以作為對流性強降水的參考預報指標。

4.6 整層比濕積分[IQ]（單位：g/kg）

整層比濕積分[IQ]是指從地面直到大氣頂的比濕積分，其數值越大，越有利于對流性強降水天氣的發生。據統計：[IQ]<5 000 g/kg，有3例，占整個對流性強降水天氣個例的7%;5 000 g/kg≤[IQ]<5 500 g/kg時，有9例，占整個對流性強降水天氣個例的22%;當[IQ]≥5 500 g/kg時，有29例，占整個對流性強降水天氣個例的71%。可見，有93%的對流性強降水個例發生在[IQ]指數≥5 000 g/kg的情況下，因此，當[IQ]指數≥5000 g/kg時，可以作為對流性強降水的參考預報指標。

4.7 總指數[TT]（單位：℃）

總指數[TT]是大氣溫濕類指數的一種穩定度指數。[TT]數值越大，表示大氣層結越不穩定。據統計：[TT]小于40 ℃時，有3例，占整個對流性強降水天氣個例的7%;40 ℃≤[TT]<43 ℃時，有14例，占整個對流性強降水天氣個例的34%;當[TT]≥43 ℃時，有24例，占整個對流性強降水天氣個例的59%。可見，有93%的對流性強降水個例發生在[TT]指數≥40 ℃的情況下，因此，當[TT]指數≥40 ℃時，可以作為對流性強降水的參考預報指標。

4.8 相對濕度[RH]（單位：%）

相對濕度[RH]是指空氣中水氣壓與飽和水氣壓的百分比。相對濕度的百分比值越大，則說明空氣中的水汽越高，就越有利于強降水的出現。

據統計分析：[RH700]<70%時，有2例，占整個對流性強降水天氣個例的5%;70%≤[RH700]<90%時，有15例，占整個對流性強降水天氣個例的37%;當[RH700]≥90%時，有24例，占整個對流性強降水天氣個例的59%。可見，有95%的對流性強降水個例發生在[RH700]≥70%的情況下，因此，當[RH700]≥70%時，可以作為對流性強降水的參考預報指標。

據統計分析：[RH850]<70%時，有1例，占整個對流性強降水天氣個例的2%;70%≤[RH850]<90%時，有11例，占整個對流性天氣個例的27%;當[RH850]≥90%時，有29例，占整個對流性天氣個例的71%。可見，有98%的對流性強降水個例發生在[RH850]≥70%的情況下，因此，當[RH850]≥70%時，可以作為對流性強降水的參考預報指標。

4.9 物理量綜合分析

對流性強降水的產生是多種因素共同作用的結果，物理量的特征也充分反映了這一點。對流性強降水物理量綜合分析結果如表1所示。由表1可以看出，對流性強降水的發生是在多個物理量同時滿足參考預報指標的情況下出現的。

5 業務試用情況

《信陽市對流性強降水的物理量特征分析研究》初步研究完成后，于2020年6月在市氣象臺投入了業務試用，業務試用情況如表2所示。

從表2可知：6月12日天氣過程，9個物理量參數值均達到參考預報指標;6月15日天氣過程，有7個物理量達到參考預報指標;6月16日天氣過程，有8個物理量達到參考預報指標;6月17日天氣過程，有5個物理量達到參考預報指標。由此可見，盡管有些物理量未達到參考預報指標，但綜合分析，滿足參考預報指標的物理量在5個以上，這和研究結論是一致的，取得了較好的試用效果。

6 結語

①通過對對流性強降水個例發生時各個物理量的特征進行研究分析，確定了9個物理量的參考預報指標，即[CAPE]≥300 J/kg、[K]≥30 ℃、[SI]≤0 ℃時、[LI]≤0 ℃、[θse850]≥60 ℃、[IQ]指數≥5000 g/kg、[TT]指數≥40 ℃、[RH700]、[RH850]≥70%，將其作為可以出現對流性強降水的物理量參數指標。

②通過對對流性強降水個例發生時各個物理量的綜合分析，所有對流性強降水個例均出現在滿足4個以上的條件下，同時滿足條件的物理量越多，就越容易出現對流性強降水。

③研究結果于2020年6月在信陽市氣象臺進行了業務試用，試用效果與研究結論一致，試用效果良好。

由于研究資料的局限性，歷史資料年代較短、個例偏少，另外在資料的讀取、內插計算中也存在一定誤差，分析也不盡全面，研究分析的深度也不夠，因此，還有待于在預報業務工作中進一步檢驗、完善、提高。

參考文獻：

[1]孫繼松，戴建華，何立富，鄭媛媛，等.強對流天氣預報的基本原理與技術方法[M].北京：氣象出版社，2014.

[2]錢傳海，張金艷，應冬梅，等，2003年4月江西一次強對流天氣過程的診斷分析[J].應用氣象學報，2007（4）：460-467.

[3]雷蕾，孫繼松，魏東.利用探空資料判別北京地區夏季強對流天氣類別[J].氣象2011（2）：136-141.