多源新型探測資料在西安一次強對流天氣中的應用

高宇星，畢 旭，王瑞英，翟 園，劉 峰，黃 蕾

(1.陜西省氣象局秦嶺和黃土高原生態環境氣象重點實驗室,西安 710016；2.西安市氣象臺，西安 710016)

強對流天氣具有突發性、強度大、局地性明顯的特點，對于西安來說，暴雨、雷暴大風是夏季出現頻率較高的強對流天氣，其發生發展的機理相當復雜,常規監測手段難以捕捉,因此針對強對流天氣的臨近預報仍具有挑戰性。目前研究手段主要為天氣雷達及衛星云圖特征的識別和外推，并結合探空資料進行潛勢預報[1]。隨著探測手段的發展，應用新型觀測資料可對強對流天氣發生的潛勢提前做出估計和判斷，臨近預報水平從而取得明顯進步[2]。大多數情況下，單一資料無法完整揭示天氣系統的發展演變，在業務中需要配合多種資料才能完整把握其運動規律，多源新型探測資料已逐步應用于強對流天氣監測預警中[3-6]。探空資料反映強對流天氣出現前大氣溫、濕層結構，雷蕾等[7]利用探空資料甄別夏季強對流天氣的類別；魏東等[8]通過比較特種探空與常規探空在強天氣中的表現，探討利用探空物理量預報強對流天氣可行性。微波輻射計能夠實時、連續遙測地面到10 km的大氣溫度、水汽、濕度、液態水分布等多種氣象參數[9-11]，計算MKI、KI、TT 和HI等不穩定指數[12]，對強對流天氣有預警指示作用，可以為中小尺度天氣研究提供決策依據。風廓線雷達采用微波遙感技術，應用多普勒原理，連續獲得測站高分辨率的風場變化特征[13]，對研究中小尺度天氣系統有重要作用。FY-4A 靜止衛星多通道掃描成像輻射計的光譜通道達到14個，為實時天氣監測提供高精度產品，其搭載的閃電成像儀(lightning mapping imager，LMI)利用閃電光輻射在777.4 nm中性氧原子近紅外吸收譜線中最強[14]實現對閃電的定位。這些高時空分辨率的探測產品可以為強對流實時監測和預警預報提供有效信息，具有重要的應用前景。

以往的研究多以單一觀測分析為主，綜合利用微波輻射計、風廓線雷達等新型探測資料對強對流天氣的監測分析仍不多見。西安已建成風廓線雷達和微波輻射計，目前這類具有高時空分辨率的實時資料已應用于業務中。本文選取2018年7月26日西安一次強對流天氣過程，側重新型探測資料在對流預報方面的應用，對強對流天氣特征進行判別，為新型資料在這類天氣中的預報提供一定的參考依據。

1 資料

利用西安站MWP967KV型地基多通道微波輻射資料，西安涇河站移動風廓線雷達水平風資料，西安多普勒雷達資料，中國氣象局國家衛星氣象中心FY-4A衛星資料的閃電成像儀數據和反演產品，地面、高空觀測資料等對2018年7月26日發生的一次強對流天氣實時監測結果進行詳細分析，探索新型資料在強對流天氣中的變化特征及應用。

2 天氣及其形勢概況

2018年7月26日12—18時，西安出現短時暴雨，并伴有雷暴大風(圖1)，此次對流天氣主要發生在西安城區及其北部、東部區縣，最大降水量星火路立交站為42 mm，其中最大降水強度為40 mm/h，短時強降水造成城區26處積水，極大風速三橋阿房宮站為29.0 m/s，全市總閃電1 683次，其中云閃1 130次，云地閃553次。

圖1 2018-07-26西安小時最大降雨量及超過6級的極大風速(風向桿)疊加圖

降水過程發生前大陸高壓和副熱帶高壓持續偏北，7月17—26日西安地區連續10 d出現35 ℃以上高溫天氣，高溫高濕有利于能量積累。7月26日08時，500 hPa高空圖上，關中地區受副熱帶高壓控制；700 hPa圖上，關中處于偏南暖濕氣流中，河套至隴南一帶存在顯著切變線,西安處于風速輻合區，比濕為10 g/kg；850 hPa圖上，關中為暖脊，陜西南部一帶存在切變線，西安比濕為15 g/kg；地面風場上，08時關中地區近地層受東北風控制，12時秦嶺一帶存在輻合線，14時陣風鋒產生的大風轉為偏南風，14—16時地面降溫非常明顯，陣風鋒過境氣溫持續下降，20時關中地區轉為受西北氣流控制，對流過程結束。

3 新型探測資料結果分析

3.1 微波輻射計

微波輻射計可以較好地反映液態水含量、大氣相對濕度和云底高度在降水過程的垂直變化規律以及天氣的變化特征[15]。采用微波輻射計反演的液態水含量、溫濕度廓線、云底高度以及由此反演計算得到的大氣不穩定參數來分析此次對流天氣過程。圖2給出2018年7月26日10時至20時西安微波輻射計探測數據的時間剖面。此次過程，西安站降水集中在14—16時，小時最大雨量19 mm，出現在14—15時，微波輻射計探測降水時段與實況的降雨時段對應。液態水含量的變化與云量增減有關，降水期與非降水期的液態水含量有明顯的差別[16]，非降水期液態水含量小于0.1 g/m3，當中低層液態水含量大于0.14 g/m3時，地面開始出現降水。在降水時段液態水含量呈現明顯上升趨勢，與降水強度有很好的對應關系，當液態水含量值越大時，降水強度越強[17]。從圖2a可以看出,14—16時強降雨期間，近地層液態水含量出現峰值區(≥0.28 g/m3)，主要集中在0～2.4 km。16時后西安站轉為小陣雨天氣，液態水含量峰值區迅速減小，降水結束后液態水含量回落至0.1 g/m3以下，可以考慮將液態水含量大于0.1 g/m3作為降水臨近的參考指標。

在相對濕度廓線上(圖2b)，10—14時整層大氣相對濕度大于80%的高值區主要位于3～5 km，氣層呈現上下干、中間濕的特征。降水開始前20 min，整層大氣相對濕度明顯波動；強對流發生時,相對濕度呈現出中間層大值區向低層擴展的趨勢，中高層相對濕度明顯減小，2 km以下的相對濕度急劇增加，高層是小于20%的低值區，低層為大于90%的高值區，近地層達到飽和，上干下濕加劇層結不穩定。相對濕度隨高度上升而遞減，出現這一現象的原因可能是由于強降水伴隨低層輻合上升、高層輻散下沉。一方面，下沉氣流將上層的干冷空氣帶到下層，上升氣流在抬升的過程中凝結成雨滴降落。另一方面，降水開始后水滴的拖曳作用導致近地面相對濕度較大。降雨持續期間，充足的水汽及強勁的上升運動將水汽向上輸送，中層大氣逐漸趨于飽和，飽和區域向上擴展。降水結束時，大氣相對濕度逐漸回落至對流開始前的狀態，相對濕度大值區中心上升至3～5 km。

大氣中空氣相對濕度達到飽和時有利于云的形成，云底高度反映了空中水物質向地面的發展程度[18]。12時前(圖2c)，云底高度位于5 km左右；12—14時(對流開始前)云底出現劇烈波動；降水開始前30 min，云底高度迅速降低，降水開始時降至1 km左右；14—15時降水最強時段，云底高度近似為0 km；降水減弱后，云底高度起伏較大；16時后降水結束，云底高度逐漸平穩回升。通過此次過程來看，當出現強降水時，云底高度表現為近似為零的特征。在強降水期間，大氣相對濕度達到飽和或過飽和，云底高度則反映了空中水物質向地面的發展程度，水汽飽和有利于空中水物質向地面發展。

圖2 2018-07-26微波輻射計液態水含量(a，單位為g/m3)、相對濕度(b，單位為%)，時間剖面圖及云底高度(c)隨時間變化圖(圖中虛線框內為強降水時段)

地面降水的產生滯后于液態水含量、相對濕度和云底高度變化，隨著降水的發生，各要素均發生驟變。云底高度的谷值與大氣相對濕度和液態水含量峰值有很好的對應關系。降水結束，液態水含量、相對濕度、云底高度均趨于穩定。微波輻射計對西安上空的溫、濕度分布有較好的探測性能，這些氣象參數可以較好地反映強對流發展過程中的水汽變化規律。

不穩定指數實時監測結果以及二次反演計算出的多個大氣不穩定參數對強對流天氣預報有指示效果[19]。圖3給出2018年7月26日13—17時西安微波輻射計表大氣不穩定指數變化特征。對流云降水開始前1 h，KI指數、TT指數和SI指數的數值沒有明顯變化，其中KI指數和TT指數均為大值。降水過程發生前10 min，KI指數從44.96 ℃降為36.68 ℃，TT指數從49.4 ℃降為39.48 ℃，SI指數從-2.68 ℃升高至2.02 ℃。強降水期間，SI指數達到峰值，為5.75 ℃，KI指數、TT指數降至最低，分別降為21.2 ℃和32.6 ℃。SI、KI、TT三者數值在對流發生時有明顯變化，隨時間變化率比其他時段高，大氣不穩定程度增加，發生強對流天氣的概率不斷增大。對流發生前后不穩定指數劇烈變化，14:30 SI指數達到峰值，同一時間 KI指數、TT指數降至谷值，峰值和谷值出現的時間較一致，這可能是因不穩定度指數均由微波輻射計反演的相同時刻的大氣溫、濕廓線計算而得。表1給出2018年7月26日西安微波輻射計大氣不穩定指數。當強降水過程結束時，不穩定能量完全釋放，CAPE值從對流前1 451.5 J/kg降為0 J/kg ，SI值由負值轉為正值，層結趨于穩定。KI、SI、TT、CAPE等指數可用來預警西安地區強對流及暴雨天氣，各指數的數值大小可以為對流云降水開始閾值提供參考[20]，對于對流性降水的發生有指示意義。

表1 2018-07-26T13—T16西安微波輻射計大氣不穩定指數

圖3 2018-07-26微波輻射計表大氣不穩定指數變化特征(圖中黑色方框內為強降水時段)

3.2 風廓線雷達

利用風廓線雷達可以獲得高時空分辨率的水平風資料，隨時間變化的各高度層風羽圖可以實時監測水平風的垂直切變及其切變發展的深度[21]。圖4給出的是2018年7月26日西安市涇河上空水平風向風速的變化圖。13—14時，1 km以下為偏東風，1 km以上風向順轉為西南風，3 700 m高度上風向已經轉為偏西風，從水平風隨高度的變化可知底層有較強暖平流，為強降水的產生積累了不穩定能量[22]。雷暴等強對流的出現往往具有明顯的風垂直切變，通過分析風廓線雷達的水平風垂直切變可判斷雷暴發生的可能性。14:30后，近地層偏東風轉為偏西風，風向風速的不連續性非常明顯，這為降水的發生提供了觸發機制；隨著能量下傳，風速也逐漸下傳，陣風鋒帶來的大風主要是雷暴的出流導致。14：50涇河站出現18 m/s的極大風速，1 km以上為大于12 m/s的西南風急流帶，風速隨高度增加而明顯增大,最大風速達24 m/s，西南氣流的高度不斷向下擴展，低空急流伴隨著低層暖平流,為此次降水提供了水汽條件，涇河站1 h最大降水量為12.7 mm，出現在15—16時。16時之后，中低層已轉為一致的偏西風，風速逐漸減小，降水強度隨之減弱，16:30轉為西北風，降水結束。

圖4 2018-07-26 西安市涇河站風廓線雷達水平風向風速時間-高度變化圖(正方形黑色方框內為超低空急流，長方形黑色方框內為中高層西北氣流)

觀測資料顯示，在強降水即將發生時水平風向風速的不連續性明顯，出現風向風速切變。風速大小可以判斷急流的強弱，由此可見，在強對流發生之前，明顯的風垂直切變可為強對流的臨近預報提供依據。本文采用的是風廓線雷達的水平風數據，今后會開展對垂直風速、大氣折射指數等的研究。在風廓線雷達空間觀測點稀疏的現實條件下，單部風廓線雷達的觀測產品只能從一個點的垂直風場結構反映具有四維特征的天氣系統物理結構的演變特征[23]。3部及以上的風廓線雷達可以組成一個小型區域觀測網，或通過風廓線雷達、多普勒雷達和L波段探空組網技術的研究，建立多源探測風場資料集合平臺，揭示大氣風場的垂直結構及天氣影響系統特征。

3.2 FY-4A衛星

FY-4A閃電探測產品可以監測覆蓋區域的總閃電，不僅能夠實現大尺度對流系統中的閃電監測，而且能夠對小對流云團中的閃電活動進行監測[24]。圖5給出26日13—16時累計閃電分布圖。可以看出在此次強對流天氣過程中，關中地區閃電較多，尤其是關中東部一帶閃電活動較為密集，這與13—16時關中東部的強降水相對應。多普勒雷達資料顯示，26日12:59西安西南部有對流單體生成，對流發展高度在3～6 km，回波強度持續加強。13:50(圖6a)西安南部山區有分散的對流單體活動，回波中心強度超過65 dBz。14:13(圖6b)陣風鋒前部觸發多個對流單體，對流單體快速發展合并，雷暴發展加強，出現雷暴大風和強降雨天氣。與之相對應的速度圖上(圖略)，陣風鋒位于風暴出流邊界風速梯度最大區域，結合實況觀測，大風主要出現在陣風鋒后部強的反射率因子梯度區，且強回波有所斷裂的部位[25]。15:09(圖6c)對流云團東移北上，45 dBz以上強回波范圍擴大，對流單體合并形成中-β尺度的對流雨團，西安東北區域出現強降雨天氣。16:35(圖6d)，回波減弱東移，開始出現松散結構，反射率強度在30～35 dBz左右，閃電活動開始減弱。19：03回波趨于消散，該區域基本無閃電活動。閃電活動與對流系統密切相關，當關中東部對流系統旺盛時，閃電也較為密集，閃電的空間位置分布、時間變化與強雷達回波及對流云團有一致性[26]，對對流系統判別和短臨預警研究有指示意義。

圖5 2018-07-26T13—16時強對流天氣累計閃電分布

圖6 2018-07-26 西安多普勒雷達組合反射率因子(a 13:50，b 14:13，c 15:27，d 16:35)

FY-4A衛星云圖TBB的范圍及其變化與對流發展演變相關，圖7給出26日13:30—16:30 FY-4A衛星逐小時TBB變化，發現14時(圖略)西安偏西地區對流云團TBB中心小于-60 ℃，對流云團快速發展東移，西安周邊出現降水。15:00(圖7a)衛星閃電基本位于TBB值為-70～-55 ℃的區域內，TBB中心(中心值<-65 ℃)區域出現明顯降水、大風天氣。強降水位于對流云團內部，TBB中心附近，此時西安城區為強降水(1 h最大降水量星火路立交站為40 mm、北關站為32.8 mm)。風速大值區位于西安北部，涇河站極大風為18 m/s(14:50)、高陵站17 m/s(15:04)。16:00(圖7b)云團東移發展擴大，TBB值小于-60 ℃的范圍擴大，TBB最大梯度區位于西安東北部，此時降雨大值區集中在西安東部，對應臨潼北田站、雨金站分別出現29.8 mm/h、28.9 mm/h的最大雨強。1 h后(圖7c)TBB值逐漸上升，對流活動漸趨減弱。18:00(圖7d)TBB值大于-50 ℃，降水過程結束。

圖7 2018-07- 26 FY-4A衛星TBB變化(a 15:00；b 16:00；c 17:00；d 18:00)

4 結論及討論

(1)微波輻射計可以較好地反映降水過程中大氣相對濕度、云底高度和云液態水含量的垂直變化規律。當液態水含量大于0.14 g/m3時，地面開始出現降水，隨降水過程發展云液態水含量明顯上升。整層大氣相對濕度在臨近降水前出現明顯波動。云底高度在降水最強時段近似為零。

(2)不穩定指數實時監測結果以及二次反演計算出的多個大氣不穩定參數,對強對流天氣預報有指示作用。在臨近降水的10 min，KI指數、TT指數、SI指數隨時間變化率比其他時段高；強降水期間SI指數達到峰值，TT指數、KI指數降至最低。

(3)風廓線雷達水平風資料對強對流也有較好的指示意義，為強對流臨近預報提供依據。強對流發生前，風廓線雷達資料顯示環境大氣場存在明顯的水平風垂直切變，隨著能量下傳，風速也逐漸下傳。

(4)閃電活動與對流系統密切相關，當對流系統旺盛時，LMI探測到的閃電也較為密集。強降水位于對流云團內部、TBB中心附近，TBB中心(<-65 ℃)區域出現明顯降水、大風天氣，TBB值越低以及低值區的范圍越大,對流活動越強。

(5)高時空分辨率的新型探測產品能直觀地反映對流過程中降水、風場的變化特征,為強對流實時監測、預警預報提供有效信息；但得出的一些結論還未經大量樣本驗證，尚待進一步定量分析研究。