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成都雙流機場降水天氣統計分析

2021-06-03 14:35:20龐玉瑩
科技創新與應用 2021年15期

龐玉瑩

(西南空管局氣象中心,四川 成都 610202)

降水是影響飛行的重要天氣現象,強降水是影響航班正常飛行的主要原因之一。降水過程可致使跑道積水、積雪、積冰,進而影響航空器的起降、滑跑與停靠;受復雜系統影響,強降水不僅導致能見度急劇轉壞,還易在道面上空及進近爬升區域形成風切變,增加側風隱患,甚至使飛機的發動機熄火,破壞飛機的空氣動力性能,嚴重威脅航空安全[1]。因此強降水天氣保障一直是民航預報和觀測的重點任務之一。

近年來,已有不少氣象工作者結合地面、高空和數值模擬資料對機場強降水開展了天氣預報和診斷分析的工作,對過程的形成機制、影響系統和模式訂正已有比較豐富的經驗[2-3]。在統計應用方面,雷飏等利用三年報文資料分析了西南主要機場重要天氣,研究指出影響成都機場的重要天氣以低能見度、雷暴、中度及以上強度降水為主,其中雷暴和強降水出現的頻次最高,主要集中在夏季,影響系統包括高空槽/低渦/切變/冷空氣、南支槽、臺風外圍、副高外圍/熱力性等[4]。2015 版成都機場氣候志對建站有記錄以來的降水資料進行了整理歸納,著重分析了機場降水量、降水日數、降水極值的分布情況,但2015年后相關研究比較貧乏。本文利用機場現有資料,補充說明近五年機場降水的一般規律,并對同時段機場強降水天氣的出現頻次、日變化以及機場跑道三端降水量間的差異展開討論,旨在找出近五年機場降水的統計特征,為機場強降水的觀測和預報研究提供更加豐富的資料。

1 資料和方法

本文利用2016~2020 年觀測年月總簿對成都雙流機場降水年月資料進行統計,再通過雙流機場天氣報告實況資料和自動氣象觀測站小時降水數據選取強降水個例,對強降水的整體情況和日變化特征進行分析,最后對機場跑道三端的降水量差異展開討論,為觀測工作提供一點經驗。

2 機場地理位置和氣候特征

成都雙流國際機場位于四川盆地西部邊緣,西側緊鄰川西山地和高原,東側約30km 處為龍泉山脈,雙流機場位于其間的成都平原上,受復雜的大、小地形影響,形成了獨特的地方性氣候。據雙流機場2015 版航空氣候志統計,當地屬于亞熱帶濕潤季風氣候區,氣候溫和,四季分明,濕度大,日照較少,雨量較充沛,降水時有發生。近些年,雙流機場強降水天氣頻繁發生,常伴有雷暴、大風等惡劣天氣,具備持續時間長、強度變化大、系統演變復雜的特點,對民航觀測和預報形成了較大的考驗。

3 機場降水一般規律

3.1 近五年降水量的總體情況

雙流機場近五年降水量呈小幅波動變化,累年年平均降水量為987.2mm,累年月平均降水量為82.3mm。五年中2018 年降水量共計1325.9mm,突破建站以來的歷史極大值(2015 版氣候志統計歷史極大值出現在1990年,降水量為1213.7mm),同年7 月月降水量共計496.6mm,成為建站以來的月最大降水量;日最大降水量為123.2mm,未沖破歷史極大值(1998 年,264.5mm)。

從年內變化來看,由圖1 可知,雙流機場累年月平均降水量呈先增后減的單峰型變化,7 月降水量最大,為336.3mm,12 月和1 月降水量最少,分別為6.3mm 和5.9mm。降水量主要集中在6-9 月,約占累年年平均降水量的77%。按照季節劃分,一年中夏季降水量最多,占全年的62%,冬季降水量最少,占全年的3%,春秋兩季分別占15%和20%。

圖1 雙流機場累年各月平均降水量

3.2 近五年降水日數的總體情況

雙流機場近五年各年降水總日數相差不大,累年年平均降水日數217 天,占全年總天數的59%,累年月平均降水日數18 天。與降水量類似,雙流機場降水日數自3月開始逐漸增多,至11 月顯著減少,其中7 月最多,為24 天,12 月和2 月最少,均為12 天,最多天數與最少天數可相差一倍。降水日數集中分布在5-10 月,各月均超過20 天,累計共131 天,約占累年年平均降水日數的63%(圖2)。按季節劃分,一年中夏季降水日數最多,約占累年年均降水日數的30%,其次為春秋兩季,分別約占26%和27%,冬季最少,約占17%。

圖2 雙流機場累年各月平均降水日數

3.3 近五年降水性質的總體情況

根據上述計算的累年降水日數資料,結合雙流機場近五年觀測實況中的天氣現象記錄,進一步將降水按照性質劃分為連續性降水、陣性降水和混合型降水三類,規定一個降水日對應一種降水性質,一天中既出現連續性降水又出現陣性降水即為混合型降水。由此計算并繪制各年降水性質統計表(表1)和累年月均降水性質分布圖(圖3)。從圖表中可以看出,雙流機場近五年陣性降水出現最多,累年年均125 次,占全年降水總數的58%;連續性降水累年年均70 次,約占年降水總數的32%;混合型降水出現最少,累年年均22 次,約占年降水總數的10%。從年內變化可以看出,陣性降水遍布四季,夏季最多,冬季最少,一年中除12 月外均有出現,集中分布在4-9 月,且7 月全月均為此類降水,與降水量和降水日數的年變化對應較好;而連續性降水與之相反,冬季最多,夏季沒有,集中分布在10 月至次年2 月;混合型降水則集中分布在春秋兩季。這也印證了隨著夏季風的南北進退,雨帶的位置發生改變,影響的天氣系統不斷變化,進而導致降水性質也不斷轉化。

圖3 雙流機場累年月均降水性質分布圖

表1 2016~2020 年雙流機場降水性質統計表

4 機場強降水統計特征

夏季雷雨天氣保障是氣象部門的重點工作之一,一般將本場出現中等及以上強度的降水,和/或伴有雷暴、大風,對機場運行保障形成壓力或造成影響的降水過程統稱為機場強天氣過程。這種天氣過程常伴有短時強降水,24h 降水量可達到暴雨甚至大暴雨的標準。孫繼松指出,短時強降水強調的是強度,暴雨則強調累積值,即累積降水量。短時強降水不一定形成暴雨,同樣,暴雨過程也不一定包含短時強降水,二者不宜混為一談[5]。基于此,本文采用中國氣象局標準,對短時強降水和暴雨天氣過程分別討論。根據《全國短時臨近預報業務規定》,定義短時強降水為1h 雨量≥20mm 的降水;暴雨為1d(或24h)降水量50~99.9mm、大暴雨為1d(或24h)降水量100~249.9mm。

4.1 短時強降水的統計特征

利用機場自動氣象觀測站小時降水數據,統計得到2017~2020 年短時強降水個例共18 個(2017 年5 個、2018 年8 個、2019 年3 個、2020 年2 個),分析發現7 月短時強降水發生最為頻繁,8 月和9 月次之,5 月僅在2018 年出現一次,其余月份均未出現;在降水強度方面,降水強度為20.0~29.9mm/h 共10 次、30.0~39.9mm/h 共5次、40.0~49.9mm/h 共2 次,50.0~59.9mm/h 共0 次,60.0~69.9mm/h 共1 次,最大強度為63.8mm/h(2017 年7 月21日),超過40mm/h 的短時強降水更易出現在盛夏和初秋;在所伴天氣現象方面,短時強降水伴雷暴出現15 次、伴大風出現3 次,由雨影響主導能見度降低至1000~1500m 2 次,降低至1000m 以下2 次,最低可達500m。

4.2 暴雨天氣的統計特征

利用機場觀測年月總簿數據,統計得到2016~2020年暴雨天氣個例共15 個(2016 年4 個、2017 年2 個、2018 年4 個、2019 年3 個、2020 年2 個),分析發現暴雨天氣僅出現在7~9 月,其中7 月最多,共11 次,8 月和9月各2 次;在暴雨量級方面,達到暴雨級別10 次、達到大暴雨級別5 次,24h 最大降水量為123.2mm(2018 年7 月2 日);在所伴天氣現象方面,暴雨伴雷暴出現15 次、伴大風出現4 次,由雨影響主導能見度降低至1000~1500m2 次,降低至1000m 以下4 次,最低可達500m;在持續時間方面,暴雨時長最長為23 小時12 分鐘,最短為3 小時25 分鐘。

4.3 短時強降水和暴雨天氣的綜合討論

從短時強降水出現時段的日變化(圖4)可以看出,一天中4~5 時(北京時,下同)、13 時是短時強降水的高發期,這一階段發生的最大降水強度為63.8mm/h,最小為20.0mm/h;7~8 時、12~13 時、21 時和0 時是短時強降水的次高發期,這一階段發生的最大降水強度為30.8mm/h。由此可知雙流機場短時強降水易出現于凌晨至中午這一時段,入夜后也有一定概率發生。

圖4 2017~2020 年雙流機場短時強降水日變化分布圖

從暴雨日降水時段分布圖(圖5)可以看出,降水可出現在全天任意時刻,其中7~9 時的降水頻率最高,6~14時降水概率高達50%,22~1 時降水概率相對最小。由此可知,有暴雨天氣時降水更易經過清晨至中午這一時段。

圖5 2016~2017 年雙流機場暴雨日降水時段分布圖

綜合分析短時強降水和暴雨天氣可知,7 月是暴雨與短時強降水的高發期,8 月、9 月短時強降水依舊強勁,但暴雨和大暴雨的出現頻率明顯減?。灰惶熘兄形缡嵌虝r強降水和暴雨都集中出現的時段。另外,在2017~2020年,短時強降水和暴雨天氣共計21 次,其中暴雨日出現短時強降水的概率為38%,考慮伴隨天氣時,暴雨日必有雷暴天氣出現,但短時強降水過程并不一定有雷暴參與。以上分析也印證了暴雨和短時強降水既有聯系、又有區別,二者出現的天氣尺度和形成機制不盡相同,在進行天氣機理研究和預報分析時不能簡單套用。

4.4 強天氣個例氣象要素分析

強降水天氣發生時,氣壓、風速、溫度、相對濕度等氣象要素會發生明顯變化。如圖6 所示,2017 年7 月21 日的降水過程既屬于短時強降水過程又屬于暴雨天氣過程,此次過程從11:20 持續到13:45 共計2 小時25 分鐘,過程累計降水量64.0mm,其中短時強降水發生在12:10~13:10,分鐘最大雨強2.6mm/min,小時最大雨強63.8mm/h。從每5min 要素實況可知,在強降水階段前,風速開始增大,最大增幅5m/s,氣溫下降,相對濕度增大;強降水開始后,氣壓有小幅增長,雨量驟增,溫度繼續緩慢下降,相對濕度逐漸達到飽和;階段尾聲,風速減小,雨量減小,溫度開始回升,相對濕度相應減小,氣壓有所回落。

圖6 2020 年7 月21 日降水過程氣象要素曲線圖

5 機場三端重要天氣降水量的差異性討論

中度及以上降水屬于航空重要天氣現象,經資料統計,近五年,雙流機場出現中度及以上的降水共計155次,此類降水自3 月份起逐漸增多,至7 月達到峰值,8月后逐漸減少至11 月后再無出現。從季節來看,夏季是重要降水的高發期,春末和初秋此類降水依然頻繁,這與之前降水量的累年變化規律以及暴雨、強降水的出現時段基本對應。

雙流機場自動觀測氣象站現有02L、02R 和20L 三端的降水資料,在觀測降水天氣時,觀測員以觀測平臺為中心,觀測并通報本場上空的降水情況,在記錄和統計時,地面觀測簿紀要欄中的降水量以機場基準點02L處的數據為準。經實際對比發現,當局地強天氣出現時,上述三端降水量間可能產生明顯差異。在排除因設備故障導致數據異常的情況后,統計近五年發生的重要降水共151 次,其中強降水48 次,中度降水103 次。從中篩選出三端降水量數據相差10.0mm 及以上的情況共37次,包括強降水19 次,中度降水18 次。對這37 次降水過程分析得到,三端降水量差異達10.0mm 及以上的降水事件占總重要降水事件的24.5%,差異強降水事件占總重要強降水事件的39.6%,差異中度降水事件占總重要中度降水事件的17.5%。對比三端降水量發現,02L 數據過大17 次、過小13 次,02R 數據過大12 次、過小22次,20L 數據過大22 次、過小9 次;02L 與02R 間降水量差異最大可達59.2mm,02L 與20L 間降水量差異最大可達46.0mm,02R 與20L 間降水量差異最大可達36.5mm。這種差異集中出現在6-9 月,特別是7 月,月差異事件占總重要天氣降水事件的39.6%。由此推斷,進入夏季,由于陣性降水在空間尺度分布上的不均勻,造成機場三端降水強度和降水起止時間有差異,可導致觀測員在觀測平臺觀測到的降水強度與跑道各端的降水強度不一致的情況發生。航空用戶在咨詢本場降水量時,觀測員若全部按照02L 基準點的降水量進行通報,就可能與用戶的實際需求出現偏差。因此當有重要天氣出現時,觀測員需仔細對比各端降水數據,若觀測平臺無降水或降水強度偏小,但自動觀測站任意一端的雨量筒顯示有中或大的降水時,需立即加密觀測巡視次數,并結合雷達、衛星云圖等手段及時了解天氣系統的演變情況,除主動向航空用戶通報在觀測平臺觀測到的代表機場總體情況(即實況報文中的降水強度)的降水外,還需按照用戶需求提供跑道使用端或用戶咨詢端的降水強度,做到強度有變化即有通報,盡力降低強降水對飛行的影響,做到真正的精確服務。

6 結論與討論

本文通過對機場2016~2020 年降水資料分析得出以下結論。

(1)近五年,成都雙流機場降水量和降水日數的分布情況類似,全年降水表現為夏季多、冬季少,主要集中在:降水性質隨季風進退變化明顯,夏季多陣性降水,冬季多連續性降水,春秋兩季以陣性和混合型降水為主。

(2)7 月是暴雨與短時強降水的高發期,8 月和9 月短時強降水依舊強勁,但暴雨和大暴雨出現頻率明顯減小;從日變化可以看出,短時強降水和暴雨都更易出現或經過清晨至中午這一時段。另外,局地性的暴雨天氣往往伴隨著雷暴和短時強降水過程,但短時強降水過程不一定導致暴雨發生。氣象要素對強降水天氣也有較好的指示作用,觀測員在觀測天氣時可通過對氣象要素的分析判斷是否有強天氣過境。

(3)對中度及以上降水分析時發現,由于降水本身不均勻,機場自動氣象觀測站三端降水量差異最大可達59.2mm。因此遇到重要天氣出現時,觀測員要提前了解天氣形勢,借助設備等手段及時掌握跑道三端降水量的情況,開展咨詢服務時除向用戶通報在觀測平臺觀測到的代表機場總體情況的降水外,還需按照用戶需求提供跑道端的降水強度。

本文僅對2016~2020 年降水資料進行統計分析,得出了雙流機場降水天氣的基本規律特征,由于樣本數量較少,并不能得到降水的年際變化和空間分布特征。在今后的研究中將拉長時間序列,運用多樣的統計方法完善機場降水資料庫,為機場氣候研究和重要天氣服務提供參考依據。

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