基于衛(wèi)星雷達(dá)等多源資料的短時(shí)暴雨預(yù)警

阮 悅，黃鈴光，陳齊川，陳秋萍

（1.福建省災(zāi)害天氣重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，福建 福州 350001；2.福建省氣象臺(tái)，福建福州 350001）

暴雨是福建3—9月最主要的災(zāi)害性天氣之一，常常造成山洪、泥石流、城鄉(xiāng)積澇等嚴(yán)重災(zāi)害。由于暴雨往往是由中小尺度天氣系統(tǒng)造成，常規(guī)氣象觀測網(wǎng)很難捕捉到，數(shù)值預(yù)報(bào)模式對(duì)暴雨常常不能很好地預(yù)報(bào)，而業(yè)務(wù)雷達(dá)多是捕捉到大的水滴（降雨）回波，這時(shí)候降水已經(jīng)發(fā)生[1]。靜止氣象衛(wèi)星能夠提供某一地區(qū)連續(xù)的云的信息，使得衛(wèi)星成為監(jiān)測暴雨的主要手段之一[2]。近年來，國內(nèi)外有不少衛(wèi)星資料應(yīng)用于暴雨的研究[3-12]。盧乃錳等[3]對(duì)GMS-4紅外數(shù)字云圖資料的分析發(fā)現(xiàn)云頂溫度、云團(tuán)的膨脹、穿透性云頂?shù)拇嬖诘忍卣髋c云的降水強(qiáng)度有著明顯的對(duì)應(yīng)關(guān)系；蘭紅平等[4]通過分析小區(qū)域紅外云圖對(duì)流云云頂亮溫與降水強(qiáng)度的統(tǒng)計(jì)關(guān)系，建立了一個(gè)利用紅外云圖云頂亮溫，結(jié)合空氣水汽含量，云頂亮溫的變化進(jìn)行自動(dòng)短時(shí)降水估測、預(yù)測；一些研究利用衛(wèi)星資料進(jìn)行暴雨的個(gè)例和統(tǒng)計(jì)分析[5-11]或暴雨云團(tuán)的預(yù)報(bào)方法研究[12-16]；也有嘗試通過機(jī)器學(xué)習(xí)，標(biāo)識(shí)出有監(jiān)測預(yù)警意義的云團(tuán)和強(qiáng)降水中心，識(shí)別率達(dá)80%左右[17]。但這些研究所用衛(wèi)星資料時(shí)間空間分辨率低，且多數(shù)研究所選取參數(shù)比較單一。為了研制適用于福建省的短時(shí)強(qiáng)降水臨近預(yù)報(bào)方法，提高對(duì)常規(guī)氣象觀測網(wǎng)難以捕捉到的和數(shù)值模式預(yù)報(bào)效果較差的中小尺度天氣系統(tǒng)的預(yù)報(bào)能力，本文利用2017—2018年3—9月福建省短時(shí)暴雨天氣過程葵花衛(wèi)星（空間分辨率為0.02°×0.02°，時(shí)間分辨率為10 min）的紅外、水汽通道資料，計(jì)算最低亮溫、亮溫梯度、紅外與水汽亮溫差和低亮溫區(qū)所圍面積及其隨時(shí)間變化率等參量，提取產(chǎn)生強(qiáng)降水的衛(wèi)星參數(shù)特征閾值，同時(shí)融合了強(qiáng)降水雷達(dá)參數(shù)閾值及過去1 h地面加密降水實(shí)況，采用指標(biāo)疊加法判定監(jiān)測區(qū)域內(nèi)某一云團(tuán)未來2 h能否產(chǎn)生區(qū)域性短時(shí)暴雨天氣，進(jìn)而對(duì)區(qū)域性短時(shí)暴雨云團(tuán)進(jìn)行預(yù)警。

1 衛(wèi)星數(shù)據(jù)和方法

1.1 資料說明

使用目前中國氣象局下發(fā)的葵花衛(wèi)星（Himawari）紅外通道IR1（中心波長10.4 μm，下同）、水汽通道IR3（中心波長6.2 μm，下同）亮溫資料，監(jiān)測范圍為115°～121°E、22°～29°N，福建省及浙南、贛東、粵東北處于此區(qū)域內(nèi)，資料空間分辨為0.02°×0.02°（約2 km×2 km），時(shí)間分辨率為10 min。雨量是區(qū)域加密降水資料（全省2 270站），時(shí)間分辨率5 min。根據(jù)福建省短時(shí)臨近預(yù)報(bào)業(yè)務(wù)規(guī)定和地方政府防汛服務(wù)需求，本文定義區(qū)域性短時(shí)暴雨為相鄰時(shí)間、相鄰3個(gè)區(qū)域觀測站（分布在相鄰的2個(gè)縣市）出現(xiàn)1 h≥30 mm或2 h≥50 mm強(qiáng)降水的天氣，其余為無區(qū)域性短時(shí)暴雨天氣。

1.2 指標(biāo)疊加法

首先，利用IR1通道的亮溫值，初步剔除暖云，對(duì)于IR1通道亮溫值＞280 K予以剔除。其次，對(duì)時(shí)間間隔為10 min的前后兩幅圖像進(jìn)行窗口大小為5×5像素（即10 km×10 km）的云像素均值濾波。將天氣分為兩類：一類是區(qū)域性短時(shí)暴雨天氣；另一類是無區(qū)域性短時(shí)暴雨天氣。根據(jù)暴雨云團(tuán)在發(fā)生發(fā)展階段特點(diǎn)和觀測事實(shí)及2 a暴雨云團(tuán)個(gè)例統(tǒng)計(jì)，選取了6個(gè)通過相關(guān)性檢驗(yàn)的TBB亮溫因子，分別是最低亮溫值（Tmin）、-47℃（3月由于早春暖濕空氣偏弱，對(duì)流發(fā)展高度較低，云團(tuán)最低亮溫值較高為-37℃）[18]亮溫所圍面積（S）、某一亮溫值所圍面積隨時(shí)間變化率（dS/dt）、亮溫梯度（P）、紅外與水汽差值（△T）、紅外與水汽差值隨時(shí)間變化率（dT/dt），統(tǒng)計(jì)未來2 h內(nèi)有無出現(xiàn)區(qū)域性短時(shí)暴雨云團(tuán)這些參量的月特征值。

對(duì)流云的衛(wèi)星識(shí)別方法主要采用閾值法[19]，國家氣象中心業(yè)務(wù)上監(jiān)測深對(duì)流云TBB閾值的下限為-32℃[13]，本文采用亮溫閾值和面積法檢測對(duì)流核，先用亮溫≤-32℃閾值識(shí)別對(duì)流核，濾去面積小于100 km2的云團(tuán)，再采用交叉相關(guān)法追蹤前后時(shí)次（間隔為10 min）對(duì)流核，進(jìn)行最低亮溫、亮溫梯度、紅外與水汽亮溫差、紅外與水汽亮溫差隨時(shí)間變化率、某亮溫值所圍面積、云團(tuán)面積隨時(shí)間變化率等特征參量的計(jì)算。根據(jù)各因子特征閾值，進(jìn)行0、1化處理（各因子滿足閾值時(shí)為1，不滿足時(shí)為0），然后求和，則短時(shí)暴雨衛(wèi)星預(yù)警指標(biāo)為：

其 中X1、X2、X3、X4、X5、X6分 別 是 最 低 亮 溫 值（Tmin）、-47℃（3月為-37℃）亮溫所圍面積（S）、某一亮溫值所圍面積隨時(shí)間變化率（dS/dt）、亮溫梯度（P）、紅外與水汽亮溫差值（△T）、紅外與水汽差值隨時(shí)間變化率（dT/dt）6個(gè)因子0、1化后的判別值。

1.2.1 最低亮溫

分別統(tǒng)計(jì)有、無短時(shí)暴雨時(shí)云團(tuán)最低亮溫值，發(fā)現(xiàn)暴雨云團(tuán)的Tmin值比較小。Tmin在小于表1中閾值條件時(shí)，X1記為1；大于表1中無短時(shí)暴雨閾值時(shí)，X1記為-1；處于兩者之間時(shí)，X1記為0。

表1 最低亮溫（Tmin）閾值 ℃

1.2.2 低亮溫值所圍面積

分別統(tǒng)計(jì)短時(shí)暴雨和非短時(shí)暴雨云團(tuán)各亮溫值所圍面積，發(fā)現(xiàn)暴雨與-47℃（3月為-37℃）亮溫值所圍面積大小關(guān)系密切，該亮溫值所圍面積大?。?.02°為格距的網(wǎng)格數(shù)）在大于表2中短時(shí)暴雨閾值條件時(shí)，X2記為1；小于表2中無短時(shí)暴雨閾值時(shí)，X2記為-1；處于兩者之間時(shí)，X2記為0。

表2 -47℃（3月為-37℃）亮溫值所圍面積

1.2.3 低亮溫面積隨時(shí)間變化率

某一亮溫值所圍面積隨時(shí)間變化率為：

該項(xiàng)是將云團(tuán)某個(gè)亮溫所圍面積當(dāng)前時(shí)次面積減去前一時(shí)次面積，它考慮了云團(tuán)面積的變化速度，判斷條件如下：

（1）當(dāng)Tmin≤-47℃，則計(jì)算TBB為-47℃所圍的面積，若滿足dS/dt≥330格/10 min，X3記為1；若滿足dS/dt≤-330格/10 min，則X3記為-1；處于兩者之間時(shí)，X3記為0。

（2）當(dāng)-47℃＜Tmin≤-37℃，則計(jì)算TBB為-37℃所圍的面積，若滿足dS/dt≥900格/10 min，X3記為1；若滿足dS/dt≤-900格/10 min，則X3記為-1；處于兩者之間時(shí)，X3記為0。

（3）當(dāng)Tmin＞-37℃，X3=0。

1.2.4 亮溫梯度

亮溫梯度公式：

式中，T（i，j）是（i，j）網(wǎng)格點(diǎn)的亮溫值，P（i，j）是（i，j）網(wǎng)格點(diǎn)的亮溫梯度。將亮溫梯度計(jì)算結(jié)果進(jìn)行5×5網(wǎng)格（即10 km×10 km）平滑，提取云團(tuán)中亮溫梯度最大區(qū)域的值。暴雨常常出現(xiàn)于亮溫梯度大的區(qū)域附近[20]。若亮溫梯度大于表3中閾值，則X4=1，否則X4=0。

表3 強(qiáng)降水云團(tuán)衛(wèi)星參數(shù)閾值

1.2.5 紅外與水汽亮溫差

紅外與水汽亮溫差為：

水汽通道亮溫值反映了對(duì)流層中上層水汽的分布情況，紅外通道與水汽通道亮溫差能夠反映出云團(tuán)發(fā)展的強(qiáng)弱[21-22]。全球?qū)α髟\斷產(chǎn)品[17]核心就是以衛(wèi)星6.7 μm水汽和11 μm紅外通道亮溫差確定深對(duì)流，用于對(duì)流天氣預(yù)警。統(tǒng)計(jì)發(fā)現(xiàn)3、4月對(duì)流發(fā)展高度較低，該值較大，5月后隨著對(duì)流發(fā)展增高，該值變?。ū?）。若△T（i，j）小于表3中閾值，則X5=1，否則X5=0。

1.2.6 紅外與水汽亮溫差值隨時(shí)間變化率

紅外與水汽亮溫差隨時(shí)間變化率為：

統(tǒng)計(jì)發(fā)現(xiàn)暴雨云團(tuán)的紅外與水汽亮溫差大多數(shù)為-0.3～-1.0℃/10 min。若dT（i，j）/dt小于表3中閾值，則X6=1，否則X6=0。

2 雷達(dá)回波參數(shù)特征

短時(shí)暴雨一般來說是由較高的降水率或相對(duì)較長的降水持續(xù)時(shí)間造成的[23]，較強(qiáng)的降水能否持續(xù)影響同一地區(qū)，這和降水系統(tǒng)的大小、移速、強(qiáng)度等相關(guān)。將區(qū)域性短時(shí)暴雨發(fā)生期間新一代天氣雷達(dá)SWAN（Severe Weather Automatic Nowcast Sys-tem）系統(tǒng)識(shí)別出的并產(chǎn)生強(qiáng)降水的風(fēng)暴單體作為樣本，統(tǒng)計(jì)了2016—2017年3—9月福建省暴雨過程期間，全省8部新一代天氣雷達(dá)組網(wǎng)拼圖風(fēng)暴識(shí)別追蹤分析臨近預(yù)報(bào)（TITAN）產(chǎn)品識(shí)別出的6 528個(gè)（3—6月4 122個(gè)、7—9月2 406個(gè)）強(qiáng)降水風(fēng)暴單體，統(tǒng)計(jì)最強(qiáng)回波強(qiáng)度、35 dBZ以上強(qiáng)度回波的面積（S35）、風(fēng)暴移動(dòng)速度、反射率因子強(qiáng)中心高度（Hzm，雷達(dá)多個(gè)掃描仰角采集的該風(fēng)暴單體回波強(qiáng)度最強(qiáng)時(shí)所處高度）等參數(shù)，并分別去掉5%的最大、最小參數(shù)值區(qū)間的樣本，由此得到強(qiáng)降水風(fēng)暴單體的參數(shù)值（表4）。結(jié)果表明，強(qiáng)降水的發(fā)生與最強(qiáng)回波強(qiáng)度（Zm）、35 dBZ強(qiáng)度的回波面積（S35）、風(fēng)暴移速關(guān)系最密切，發(fā)生強(qiáng)降水時(shí)移速慢、中等強(qiáng)度回波面積大、回波強(qiáng)度強(qiáng)。

表4 雷達(dá)回波參數(shù)統(tǒng)計(jì)

雷達(dá)回波資料分析表明，3—6月主要是對(duì)流與穩(wěn)定性混合回波造成的強(qiáng)降水，表現(xiàn)為強(qiáng)回波主要集中在低層，降水雨滴密度大，質(zhì)心位置較低（圖1），大多達(dá)不到0℃層高度，主要是暖云產(chǎn)生高效率的短時(shí)強(qiáng)降水，降水回波一般呈帶狀或絮狀，3、4月份出現(xiàn)頻次明顯少于5、6月。統(tǒng)計(jì)結(jié)果表明，70%以上的混合性降水最大反射率因子強(qiáng)度Zm在42 dBZ以上，反射率因子強(qiáng)中心高度Hzm低于3.3 km，S35為80 km2以上，移動(dòng)速度＜25 km/h。

圖1 降水單體垂直結(jié)構(gòu)

7—9月主要是對(duì)流性強(qiáng)降水，對(duì)流發(fā)展高度高，強(qiáng)度更強(qiáng)，降水粒子數(shù)密度相對(duì)較稀，對(duì)流單體以局地發(fā)展為主，中等強(qiáng)度回波尺度小于3—6月的，移速也較慢。統(tǒng)計(jì)結(jié)果表明，70%以上的對(duì)流性降水最大反射率因子強(qiáng)度Zm在45 dBZ以上，反射率因子強(qiáng)中心高度Hzm在3.9 km附近，S35為60 km2以上，移動(dòng)速度＜13 km/h，比冰雹或雷暴移速明顯慢。

3 衛(wèi)星、雷達(dá)及加密雨量綜合預(yù)警短時(shí)暴雨

考慮到天氣雷達(dá)能觀測到降水系統(tǒng)的低層，但是對(duì)淺對(duì)流降水衛(wèi)星最低亮溫等參數(shù)與降水對(duì)應(yīng)不是很好，同時(shí)考慮到地面雨量數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)性，將衛(wèi)星監(jiān)測結(jié)果與雷達(dá)、地面加密雨量數(shù)據(jù)融合，建立區(qū)域性短時(shí)暴雨預(yù)警指標(biāo)：

其中，X1、X2、X3、X4、X5、X6、X7、X8分別是最低亮溫、某亮溫所圍面積、某亮溫面積隨時(shí)間變化率、亮溫梯度、紅外與水汽差值、紅外與水汽差值隨時(shí)間變化率、雷達(dá)產(chǎn)品TITAN的判識(shí)條件、前1 h降水量8個(gè)因子0、1化后的判別值（滿足閾值時(shí)為1，不滿足時(shí)為0）。

讀取檢測出的各個(gè)云團(tuán)所包圍區(qū)域（亮溫≤-32℃）中新一代天氣雷達(dá)SWAN產(chǎn)品（TITAN）識(shí)別出的風(fēng)暴的中等強(qiáng)度回波面積（S35）、移動(dòng)速度（V）、回波強(qiáng)度（Zm）的參數(shù)值，分別對(duì)這些雷達(dá)參數(shù)進(jìn)行判識(shí)是否滿足：①3—6月，S35≥80 km2、V＜25 km/h、Zm≥42 dBZ；②7—9月，S35≥60 km2、V＜12 km/h、Zm≥45 dBZ。若滿足以上條件，則X7=1；不滿足，則X7=0。

系統(tǒng)檢測云團(tuán)所包圍區(qū)域中地面加密自動(dòng)雨量數(shù)據(jù)，前1 h是否出現(xiàn)相鄰3站以上≥20 mm/h強(qiáng)降水，若有，則X8=1；否則X8=0。

最后將8個(gè)因子相加，得到預(yù)警指標(biāo)Y。根據(jù)歷史樣本統(tǒng)計(jì)云團(tuán)未來2 h產(chǎn)生區(qū)域性短時(shí)暴雨的預(yù)警指標(biāo)Y值有80%以上達(dá)到4以上，因此取Y=4為閾值，若Y≥4，則預(yù)報(bào)該云團(tuán)未來2 h將出現(xiàn)區(qū)域性短時(shí)暴雨天氣。目前在衛(wèi)星云圖上對(duì)對(duì)流云團(tuán)的追蹤主要借助類似于雷達(dá)的回波追蹤方法[24-25]。本文也采用交叉相關(guān)法，通過TREC矢量得到移動(dòng)方向和速度，將云團(tuán)亮溫≤-32℃的區(qū)域進(jìn)行線性外推，最后系統(tǒng)輸出該云團(tuán)現(xiàn)在及未來2 h內(nèi)最大可能出現(xiàn)區(qū)域性短時(shí)暴雨的區(qū)域。

4 衛(wèi)星、雷達(dá)短時(shí)暴雨預(yù)報(bào)結(jié)果檢驗(yàn)

為了檢驗(yàn)衛(wèi)星、雷達(dá)0～2 h強(qiáng)降水預(yù)測能力，引用命中率（POD）、空?qǐng)?bào)率（FAR）、臨界成功指數(shù)（CSI），這些指標(biāo)可以定量評(píng)價(jià)預(yù)測結(jié)果。計(jì)算公式如下：

其中，POD為命中率、FAR為空?qǐng)?bào)率、CSI為臨界成功指數(shù)，X、Y、Z分別為報(bào)準(zhǔn)數(shù)、漏報(bào)數(shù)、空?qǐng)?bào)數(shù)。

統(tǒng)計(jì)某時(shí)段每間隔10 min觀測所有被識(shí)別出的對(duì)流云團(tuán)，對(duì)預(yù)報(bào)有區(qū)域性短時(shí)暴雨的云團(tuán)，若未來2 h內(nèi)該云團(tuán)所預(yù)警范圍內(nèi)有區(qū)域性短時(shí)暴雨發(fā)生，則正確，若無則空?qǐng)?bào)。對(duì)預(yù)報(bào)無區(qū)域性短時(shí)暴雨的云團(tuán)，若該云團(tuán)所預(yù)警范圍內(nèi)無區(qū)域性短時(shí)暴雨發(fā)生，則正確，若有則漏報(bào)。若預(yù)警云團(tuán)內(nèi)、外均出現(xiàn)區(qū)域短時(shí)暴雨，則算一次正確和一次漏報(bào)。據(jù)此規(guī)定統(tǒng)計(jì)了2019年3次暴雨過程識(shí)別的274個(gè)云團(tuán)，分別計(jì)算云團(tuán)和強(qiáng)降水站數(shù)的命中率、空?qǐng)?bào)率、臨界成功指數(shù)（表5）。評(píng)估結(jié)果命中率為80.6%～97.1%，平均為91.0%，空?qǐng)?bào)率平均為14.7%，臨界成功指數(shù)為77.2%～79.2%，平均為77.9%，所預(yù)警的云團(tuán)未來2 h影響區(qū)域出現(xiàn)≥30 mm/h強(qiáng)降水站數(shù)占全省強(qiáng)降水站數(shù)的76.4%～96.2%，平均為85.2%，整體預(yù)警效果較好。

表5 衛(wèi)星強(qiáng)降水預(yù)測結(jié)果檢驗(yàn)

圖2是2019年5月16日08：00（世界時(shí)）衛(wèi)星預(yù)警區(qū)域及未來2 h出現(xiàn)≥30 mm/h降水站點(diǎn)圖，全省共35站出現(xiàn)強(qiáng)降水，其中31個(gè)站點(diǎn)出現(xiàn)在預(yù)警區(qū)域內(nèi)，準(zhǔn)確率為88.6%。

圖2 2019年5月16日08：00衛(wèi)星預(yù)警區(qū)域與降水

圖3是2019年6月7日02：00（世界時(shí)）衛(wèi)星監(jiān)測未來2 h≥30 mm/h強(qiáng)降水預(yù)警，全省共40站出現(xiàn)強(qiáng)降水，40個(gè)站點(diǎn)全部出現(xiàn)在衛(wèi)星預(yù)警區(qū)域內(nèi)，準(zhǔn)確率為100%。

圖3 2019年6月7日02：00衛(wèi)星預(yù)警區(qū)域與降水

5 結(jié)論

通過葵花衛(wèi)星最低亮溫、亮溫梯度、紅外與水汽亮溫差及其隨時(shí)間變化率等特征參量閾值的計(jì)算、提煉，并融合了雷達(dá)參數(shù)閾值及過去1 h地面加密降水實(shí)況資料，采用指標(biāo)疊加法和交叉相關(guān)法外推云團(tuán)的移動(dòng)進(jìn)行短時(shí)暴雨預(yù)警，得到如下結(jié)論：

（1）短時(shí)暴雨常發(fā)生于最低亮溫值小、亮溫梯度值大、紅外與水汽亮溫差＜0℃、紅外與水汽亮溫差隨時(shí)間變化率為-20℃以上、-47℃（3月為-37℃）亮溫值所圍面積大的云團(tuán)里。

（2）短時(shí)暴雨的發(fā)生與回波強(qiáng)度、35 dBZ以上強(qiáng)度的回波面積、移速關(guān)系最密切，發(fā)生強(qiáng)降水時(shí)移速慢、中等強(qiáng)度回波面積大，強(qiáng)度強(qiáng)。

（3）2019年幾次暴雨過程預(yù)報(bào)檢驗(yàn)結(jié)果命中率（POD）為80.6%～97.1%，平均為91.0%，臨界成功指數(shù)（CSI）為77.2%～79.2%，平均為77.9%，所預(yù)警的云團(tuán)未來2 h影響區(qū)域出現(xiàn)≥30 mm/h短時(shí)暴雨站數(shù)占全省短時(shí)暴雨站數(shù)的76.4%～96.2%，平均為85.2%，整體預(yù)警效果較好。

（4）雖然基于高分辨率衛(wèi)星，并融合了雷達(dá)、加密降水資料的預(yù)警系統(tǒng)可以對(duì)區(qū)域性短時(shí)暴雨進(jìn)行較好的預(yù)報(bào)，但也存在一定的空?qǐng)?bào)、漏報(bào)，分析誤差原因主要是兩個(gè)方面：一是衛(wèi)星參量與強(qiáng)降水的關(guān)系還需進(jìn)一步研究；二是云團(tuán)的增長、消亡造成的誤差，且這種誤差隨著預(yù)報(bào)時(shí)效的增長而增大。