殷嫻,胡穎,尹麗云
(1.云南省氣象災(zāi)害防御技術(shù)中心,云南 昆明650034;2.云南省人影中心,云南 昆明650034)
發(fā)生在暖季的強降水天氣,往往伴隨著雷電活動,所以閃電探測數(shù)據(jù)的應(yīng)用對強對流的發(fā)生、發(fā)展和消亡過程能起到較好的指示作用,通過研究地閃和地面降水關(guān)系,可應(yīng)用地閃信息對降水進行估算,為提高降水預(yù)警水平提供一種新的手段和補充[1-2]。從時空尺度上看,雷電與降水關(guān)系的研究主要從兩個方面展開,一個是立足于較大時空尺度范圍內(nèi)的雷電與降水的氣候統(tǒng)計關(guān)系,另一個是雷暴過程與降水的時空關(guān)系[3-4]。國內(nèi)外研究表明,強對流引發(fā)的強降水發(fā)展趨勢與地閃活動的變化具有一定程度的一致性[5-6]。Gungle等[7]分析了佛羅里達東海岸的9 個孤立的暖季雷暴的地閃活動與地面降水的關(guān)系,發(fā)現(xiàn)產(chǎn)生較大數(shù)目地閃的雷暴,它的地閃峰值傾向于更加超前的降水峰值。周筠君等[8]用1997 年甘肅平?jīng)龅貐^(qū)的雷電資料與降水資料進行對比分析,通過非線性擬合,得到平均雨強與對應(yīng)時段內(nèi)的地閃頻次回歸方程。鄭棟等[9]發(fā)現(xiàn)北京地區(qū)雷電活動與對流活動區(qū)降水量的線性相關(guān)關(guān)系顯著,相關(guān)系數(shù)達到0.826。楊曉軍等[10]研究甘肅中部地區(qū)短時強降水與閃電關(guān)系時發(fā)現(xiàn)正閃比例與降水強度成正相關(guān)。目前大部分研究都是圍繞雷暴過程與地面降水的對應(yīng)關(guān)系展開[11-17],而對較大時空尺度范圍內(nèi)的雷電與對流性降水的氣候統(tǒng)計關(guān)系研究較少。
本文應(yīng)用多年二維閃電定位資料及區(qū)域自動站小時降水資料,對低緯高原地區(qū)地閃和短時強降水關(guān)系進行初步研究,建立不同尺度短時強降水雨強與地閃頻次的相關(guān)回歸方程,為短時強降水預(yù)警工作提供參考依據(jù)。
2012—2016 年云南省126 個國家站共記錄了909 次短時強水過程(1 小時累積降水量超過20 mm 記為1 次短時強降水過程)。其中,在強降水發(fā)生時段,測站周邊50 公里范圍內(nèi)有地閃發(fā)生的過程有730次,即80.3%的短時強降水過程伴隨有地閃活動發(fā)生;測站周邊30 公里范圍內(nèi)伴隨地閃發(fā)生的過程有706 次;測站周邊10 公里范圍內(nèi)伴隨地閃發(fā)生的過程有597 次。在強降水發(fā)生前1小時內(nèi),測站周邊50 公里范圍內(nèi)提前有地閃發(fā)生的過程有671 次,即73.8%的短時強降水過程前1小時就有地閃活動發(fā)生;測站周邊30 公里范圍內(nèi)降水前1 小時有地閃發(fā)生的過程有633 次;測站周邊10 公里范圍內(nèi)降水前1 小時有地閃發(fā)生的過程有328次。
圖1 為強降水發(fā)生過程中有地閃發(fā)生的概率月分布,短時強降水次數(shù)從5 月開始增多,8 月達到最大值253 次,10 月以后基本無短時強降水發(fā)生。春季強降水過程偶有發(fā)生,一旦發(fā)生,都伴隨有雷電活動,4 月地閃伴隨強降水發(fā)生的概率(測站周邊50 公里范圍)達到100%。夏季強對流旺盛,短時強降水集中發(fā)生在6—8月,80%左右的短時強降水伴隨有地閃發(fā)生。秋季強降水活動逐漸減少,伴隨有地閃發(fā)生的概率也逐漸減小。冬季基本無短時強降水發(fā)生。強降水過程發(fā)生時,測站周邊50 公里范圍有地閃發(fā)生的概率與30 公里范圍有地閃發(fā)生的概率差別不大,10 公里范圍有地閃發(fā)生的概率相對較低。
圖2 為強降水前1 小時有地閃發(fā)生的概率月分布。3—10 月短時強降水過程前1 小時,測站周邊50 公里范圍內(nèi)有地閃發(fā)生的概率在70%左右。4 月,94%的短時強降水過程前1 小時就有地閃活動發(fā)生。6 月和8 月強降水過程都在200 次以上,50 公里范圍內(nèi)提前1 小時有地閃發(fā)生的概率達到79%。測站周邊10公里范圍內(nèi)短時強降水發(fā)生前1 小時有地閃發(fā)生的概率相對較低,除4 月達到53%,其他時段都只在50%以下。

圖1 短時強降水時有地閃的概率月分布

圖2 短時強降水前1小時有地閃的概率月分布
圖3 為強降水過程中有地閃發(fā)生的概率小時分布。由于太陽輻射在中午達到最強,下墊面升溫明顯,層結(jié)易不穩(wěn)定,增加了局地熱對流的發(fā)生機率,在日間14 時以后短時強降水開始增多,18時達到峰值63 次,在21 時出現(xiàn)1 個次高峰57 次,之后有所減少。夜間00—07時短時強降水分布平均,都在50 次左右。07 時以后明顯減小,10—13時是短時強降水次數(shù)的低谷區(qū)。在短時強降水多發(fā)的17時—次日05時,測站周邊50公里范圍內(nèi)短時強降水伴隨有地閃發(fā)生的概率在80%左右,測站周邊10公里范圍內(nèi)強降水伴隨有地閃發(fā)生的概率也在70%左右。在19—20 時測站周邊50 公里范圍內(nèi)94%的短時強降水都伴隨有地閃發(fā)生,測站周邊10 公里范圍內(nèi)78%的短時強降水都伴隨有地閃發(fā)生。凌晨06 時—中午13 時,地閃伴隨強降水發(fā)生的概率明顯降低。13 時測站周邊50 公里范圍內(nèi)只有50%的短時強降水伴隨地閃發(fā)生,10公里范圍內(nèi)只有29%的短時強降水伴隨地閃發(fā)生。

圖3 短時強降水時有地閃的概率小時分布
圖4 為強降水發(fā)生前1 小時有地閃發(fā)生的概率小時分布,在日間14時以后強降水逐漸增多,降水前1小時有地閃發(fā)生的概率也逐漸增大,17—23時,強降水前1 小時測站周邊50 公里范圍內(nèi)有地閃活動發(fā)生的概率達到80%左右。夜間00—05時,強降水前1 小時50 公里范圍內(nèi)有地閃發(fā)生的概率也在70%以上,05 時以后,地閃在強降水前1小時發(fā)生的概率有所減小,13時出現(xiàn)最小值,只有48%。短時強降水前1 小時測站周邊10 公里范圍內(nèi)有地閃發(fā)生的概率都相對較低,在30%~50%之間。

圖4 短時強降水前1小時有地閃的概率小時分布
表1、表2 分別為云南5 個區(qū)域短時強降水過程中及過程前1 小時有地閃發(fā)生的降水次數(shù)及概率,滇中地區(qū)92%的短時強降水過程伴隨有地閃發(fā)生,降水前1小時就出現(xiàn)地閃活動的概率也達到89%。滇西南地區(qū)短時強降水過程最多,達到320次,但只有69%的短時強降水過程伴隨有地閃發(fā)生,降水前1 小時就出現(xiàn)地閃活動的概率只有63%。這說明各個區(qū)域短時強降水過程與雷電活動過程的相關(guān)性是有明顯差異的。這可能是由于各地海拔、地形的差異導(dǎo)致強對流天氣類型的多樣性。在滇中、滇東北區(qū)域,是否出現(xiàn)地閃可作為預(yù)測未來1 小時是否會出現(xiàn)短時強降水過程的指標之一。

表1 云南各區(qū)域短時強降水過程有地閃發(fā)生的降水次數(shù)及其概率

表2 云南各區(qū)域短時強降水過程前1小時有地閃發(fā)生的降水次數(shù)及其概率
在2012—2016 年云南省126 個國家站記錄的909 次短時強水過程中,篩選出測站周邊50 公里范圍內(nèi)有地閃發(fā)生(地閃頻次>1)的過程687 個,50 公里范圍內(nèi)提前1 小時有地閃發(fā)生的過程572個,分析過程降水量與對應(yīng)地閃頻次的相關(guān)性,建立回歸方程,并統(tǒng)計了2017 年5—9 月云南省126個國家站記錄的266 次短時強水過程及對應(yīng)時段地閃次數(shù)對回歸模型進行驗證。
降水量與地閃頻次之間并不是簡單的線性相關(guān)關(guān)系,用非線性模型對兩個變量間的相關(guān)關(guān)系進行曲線擬合,更符合實際。該方法是基于回歸問題的最小二乘法,在求誤差平方和最小的極值問題上,應(yīng)用了最優(yōu)化方法中對無約束極值問題的一種數(shù)學(xué)解法:單純形法,即通過繪制和觀測散點圖確定曲線大體類型,從而確定函數(shù)類型,將函數(shù)關(guān)系式線性化,從而轉(zhuǎn)化為多元線性回歸問題。
根據(jù)短時強降水降水量及地閃頻次的散點圖,推測回歸模型為:

其中,x為地閃頻次,y為短時強降水降水量。假設(shè):light1=a0,light2=lnx, light3=(lnx)2,light4=(lnx)3,將模型轉(zhuǎn)換為多元線性方程,調(diào)用SAS 中REG 過程,用逐步篩選法STEPWISE 選擇最佳回歸模型,并對模型進行診斷。
將2012—2016 年有地閃發(fā)生的687 個過程的降水量及地閃頻次代入模型,因截距項light1對應(yīng)的T檢驗P值不滿足小于0.001,即不拒絕“該回歸方程截距為0”的原假設(shè),因此擬合去掉截距項light1。從表3 可看出,3 個變量對應(yīng)的T檢驗P值均小于0.000 1,說明模型顯著,且DW 值為1.966,接近于2,說明殘差具有獨立性,回歸假設(shè)成立。

表3 回歸模型參數(shù)估計
從圖5 可看出,模型殘差滿足誤差項隨機,且近似為正態(tài)分布的原假設(shè),模型擬合優(yōu)度為0.927 5,進一步說明模型假設(shè)顯著成立。從而得出降水時段測站50公里范圍地閃頻次與降水量的關(guān)系式為:


圖5 回歸模型殘差分析
將2012—2016 年687 次強降水過程的地閃次數(shù)以及2017 年266 次強降水過程的地閃次數(shù)代入模型,對各測站短時強降水降水量進行擬合,擬合結(jié)果如圖6 所示。擬合值與實測值的相關(guān)系數(shù)R的平方分別為0.96和0.92。說明測站50公里范圍內(nèi)短時強降水過程的降水量與對應(yīng)時段地閃頻次存在顯著相關(guān)關(guān)系,模型的建立是合理的。

圖6 a. 2012—2016年實測數(shù)據(jù)與擬合數(shù)據(jù)相關(guān)性;b. 2017年實測數(shù)據(jù)與擬合數(shù)據(jù)相關(guān)性;c. 2017年有地閃的短時強降水實測降水量;d. 2017年有地閃的短時強降水擬合降水量。
將篩選出的2012—2016 年572 個過程的降水量及前1 小時地閃頻次代入模型,因截距項light1對應(yīng)的T檢驗P值不滿足小于0.001,即不拒絕“該回歸方程截距為0”的原假設(shè),因此擬合去掉截距項light1。從表4 可看出,3 個變量對應(yīng)的T檢驗P值均小于0.000 1,說明模型顯著,且DW值為2.03,接近于2,說明殘差具有獨立性,回歸假設(shè)成立。

表4 回歸模型參數(shù)估計
從圖7 可看出,模型殘差滿足誤差項隨機,且近似為正態(tài)分布的原假設(shè),模型擬合優(yōu)度為0.923 4,進一步說明模型假設(shè)顯著成立。從而得出降水前1 小時測站50 公里范圍地閃頻次與降水量的關(guān)系式為:


圖7 回歸模型殘差分析
將2012—2016 年572 次強降水過程前1 小時地閃次數(shù)以及2017 年220 次強降水過程前1 小時的地閃數(shù)據(jù)代入模型,對各測站短時強降水降水量進行擬合,擬合結(jié)果如圖8(見下頁)所示。擬合值與實測值的相關(guān)系數(shù)R2分別為0.97 和0.93。說明測站周邊50公里范圍內(nèi)短時強降水過程的降水量與降水前1小時的地閃頻次存在顯著相關(guān)關(guān)系,模型的建立是合理的。
本文通過對近5 年云南省126 個國家站記錄的909 次短時強降水過程及測站周邊50 公里、30公里、10 公里尺度范圍內(nèi)降水過程對應(yīng)的地閃數(shù)據(jù)進行分析研究,得出以下結(jié)論。
(1)3—4 月,短時強降水偶有發(fā)生,但地閃伴隨短時強降水發(fā)生的概率達到100%。夏季強對流旺盛,短時強降水集中發(fā)生在6—8月,測站周邊50公里范圍內(nèi)80%以上的短時強降水伴隨有地閃發(fā)生,10 公里范圍內(nèi)70%以上的短時強降水伴隨有地閃發(fā)生。同時,測站周邊50 公里范圍內(nèi)70%以上的短時強降水過程前1小時就有地閃發(fā)生。
(2)在短時強降水多發(fā)的17—23 時,測站周邊50 公里范圍內(nèi)90%的短時強降水過程伴隨有地閃發(fā)生,10 公里范圍內(nèi)70%以上的強降水過程伴隨有地閃。該時段內(nèi),測站周邊50 公里范圍內(nèi)80%以上的短時強降水過程前1 小時就有地閃發(fā)生。

圖8 a. 2012—2016年實測數(shù)據(jù)與擬合數(shù)據(jù)相關(guān)性;b. 2017年實測數(shù)據(jù)與擬合數(shù)據(jù)相關(guān)性;c. 2017年強降水前1小時有地閃的實測降水量;d. 2017年強降水前1小時有地閃的擬合降水量。
(3)滇中地區(qū)92%的短時強降水過程伴隨有地閃發(fā)生,降水前1小時就出現(xiàn)地閃活動的概率也達到89%。滇西南地區(qū)短時強降水過程最多,達到320 次,但只有69%的短時強降水過程伴隨有地閃發(fā)生,降水前1小時就出現(xiàn)地閃活動的概率只有63%。這說明各個區(qū)域短時強降水過程與雷電活動過程的相關(guān)性是有明顯差異的。這可能是由于各地海拔、地形的差異導(dǎo)致強對流天氣類型的多樣性。
(4)短時強降水降水量與地閃頻次存在顯著非線性相關(guān),相關(guān)回歸模型為:y=a1·lnx+a2·(lnx)2+a3·(lnx)3,在強降水過程中,及降水前1 小時,測站周邊50公里范圍內(nèi)地閃次數(shù)與短時強降水過程降水量的模型擬合優(yōu)度都在0.9 以上,將地閃次數(shù)代入模型計算的擬合降水量與實際降水量相關(guān)系數(shù)也在0.9 以上。地閃次數(shù)在一定程度上可預(yù)測短時強降水降水量。