西寧地區強對流天氣預報指標研究

張婷華 謝啟玉 李昌玉 周琴

摘要 利用常規氣象觀測資料，結合天氣學診斷和統計學方法，分析了西寧地區2010—2019年強對流天氣的時空分布、環境物理量和雷達回波特征，結果表明：（1）西寧地區強對流天氣多發生于7—8月，大通出現強對流天氣次數最多，冰雹發生次數最多，雷暴大風發生次數最少；（2）將西寧地區強對流天氣的形勢背景分成3類，建立了中尺度概念模型；（3）探空圖上水汽類參數、層結穩定度類參數、能量類參數和垂直風切變上對不同類型的強對流天氣均有不同程度的反映；（4）雷達回波圖上的反射率因子、徑向速度及多種雷達產品對不同類型的強對流天氣有不同的指示意義。研究結果為西寧地區強對流天氣的潛勢預報和臨近預報提供了科學依據。

關鍵字 強對流天氣；中尺度概念模型；物理量；雷達回波

中圖分類號：P456 文獻標識碼：B 文章編號：2095–3305（2023）02–0130-03

強對流天氣是一種深厚對流天氣過程，主要由中小尺度天氣系統生成發展而成，具有天氣尺度小、突發性強、天氣現象劇烈、持續時間短等特點[1～2]。由于強對流天氣的影響因素錯綜復雜，從而導致對強對流天氣的預報預測準確率偏低，但防災減災和精細化預報的需要都對強對流天氣的短時臨近預報提出了更高的要求[3]。氣象工作者利用各種模型和方法尋找強對流天氣的預報指標[4～6]。西寧市位于青海省東北部，地處青藏高原河湟谷地南北兩山對峙之間，統屬祁連山系，是青藏高原和黃土高原過渡帶，目前關于西寧地區強對流天氣的研究較少，且大都集中在個例分析上[7～8]。蘇永玲等[9]分析了青海省強對流天氣時空分布特征。謝啟玉等[10]通過分析得出了西寧地區VIL對冰雹預警的判別指標和對冰雹路徑指示?；诖?，著眼于研究西寧地區不同類型強對流天氣的中小尺度系統，分析產生不同類型強對流天氣的原因，統計和診斷西寧地區強對流天氣的物理量參數和雷達特征量，建立預警指標，以期為強對流天氣的潛勢預報和臨近預警提供參考。

1 資料和方法

1.1 觀測資料

采用2010—2019年西寧地區4個國家站常規高空和地面觀測資料，西寧地區新一代多普勒天氣雷達CINRAD-CD中常用的雷達產品和歷年災情資料。

1.2 強對流天氣個例選取

冰雹個例標準：以災情報告中具有較詳細降雹時間的冰雹天氣日為準，每1次降雹過程為1個個例，共收集到20例。短時強降水個例標準：小時降水量≥20 mm的國家站為1次強降水過程，共收集到11次過程。雷暴大風個例標準：平均風力≥6級或陣風≥8級，且伴有雷暴的天氣，共收集到7次過程。

2 結果與分析

2.1 西寧地區強對流天氣時空特征

從發生站次來看，湟源出現的強對流天氣次數較少，僅為6次，西寧和湟中均出現7次，大通出現的強對流天氣的次數最多，達到了20次（圖1）。從發生類型來看，冰雹發生最多，達到20次，占57%；短時強降水總共發生9次，占26%；雷暴大風發生6次，占17%。從發生頻率來看，大通出現短時強降水和冰雹次數最多，而西寧市區出現雷暴大風最多。

從圖2中可以看出，短時強降水出現的主要月份是6—8月，其中8月出現次數最多，這與西寧地區的夏季主汛期時間相吻合。雷暴大風除了在6月出現較少，其他月份比較平均，冰雹主要出現在6—8月，7月出現次數最多，這個與冰雹產生的環境條件相關，西寧地區盛夏大氣0 ℃層和﹣20 ℃層相對較低，溫度層結也有利于產生冰雹。

2.2 強對流天氣概念模型

對2010—2019年西寧地區的強對流天氣進行中尺度分析，按照熱動力學結構特征將西寧地區強對流天氣的形勢背景分成3類：高空冷平流強迫、低層暖平流強迫、斜壓鋒生類。這3類天氣尺度的環境場具有各自的顯著特征。

2.2.1 高空冷平流強迫類 西寧地區的高空冷平流強迫類多發生在500 hPa高空（對流層中高層）西北氣流中，從高低空的配置來看，此類對流天氣有以下特征：多位于200 hPa急流出口右前側分流區，有高空輻散，500 hPa和700 hPa有高度槽，上游通常有溫度槽和24 h顯著降溫區，500 hPa大風速帶，加劇層結不穩定同時強的垂直風切變，加強了動力不穩定。低層地面輻合線、干線有利于動力輻合抬升，是對流天氣的觸發機制。

2.2.2 低層暖平流強迫類 低層暖平流強迫類是發生在低層強烈發展的暖濕平流中，此類強對流天氣在3種類型中占比最少，有以下特征：高層無明顯的急流，對流層中高層，一般干冷平流，而對流層低層暖濕平流控制，形成上干冷下暖濕的層結。這種結構利于熱力不穩定層結的加強。

2.2.3 斜壓鋒生類 斜壓鋒生類是指發生在中低層冷暖空氣強烈交匯，并伴有明顯溫度鋒區和鋒生過程，地面有明顯的冷鋒，具備經典的斜壓大氣特征結構。此類對流天氣有以下特征：多位于200 hPa急流軸后側的輻散氣流，500 hPa為西北氣流區，500 hPa大風速軸自新疆地區攜帶冷空氣影響西寧地區，使西寧高空更加干冷，加劇層結不穩定；大風速帶有強的垂直風切變，加強了動力不穩定。低層有暖濕氣流，地面上冷鋒、輻合線利于動力輻合抬升和觸發強對流天氣。

2.3 強對流天氣物理量指標

發生強對流天氣時的環境場很重要，了解強對流天氣發生時的環境條件可以讓人們了解天氣形勢的配置。通過探空圖分析西寧地區強對流天氣發生的3個基本要素：熱力不穩定、動力抬升和水汽條件。

2.3.1 水汽條件 形成對流云必須要有充足的水汽，西寧地區夏季盛行偏南風，利于水汽輸送，風速越大，越會帶來大水汽輸送量。分析水汽特征，可以看出強對流天氣發生時當日08：20的高空圖中，中層（500 hPa）較干，比濕≥1 g/kg，溫度露點差≤12 ℃；低層（700 hPa）濕度條件較好，比濕≥6 g/kg，溫度露點差≤10 ℃，其中短時強降水的濕度要好于冰雹和雷暴大風，比濕≥9 g/kg（表1）。

2.3.2 不穩定條件 從層結穩定類指數看，SI指數、抬升指數、K指數的指示性意義較好，SI指數可以定性地用來判斷對流層中層是否存在熱力不穩定層結（表2）。由于西寧地區海拔在2 000 m以上，故SI指數僅作為參考，分析得出西寧地區發生強對流天氣時的沙氏指數雖然為正，但都比較小，基本是≤1.0 ℃，且從該值開始不斷下降。K指數側重反映對流層中低層的溫濕分布對穩定度的影響，K值越大，越不穩定，西寧地區發生強對流天氣時的K指數≥20 ℃，短時強降水的K指數更高，≥27 ℃。從能量參數看，濕對流有效位能（CAPE）、下沉對流有效位能（DCAPE）、對流抑制能量（CIN）的指示性意義較好。CAPE和CIN都是具有十分明確物理意義的熱力不穩定參量，DCAPE則反映對流云體中下沉氣流到達地面時可能具有的最大動能，是預報雷雨大風強度的重要熱力學參數之一。通過分析可以，西寧地區CAPE≥80 J·kg-1即出現對流性天氣，冰雹和雷暴大風的CAPE更高，在100 J·kg-1以上；而DCAPE、CIN的差異較大，有時很小也能發生強對流天氣，而發生雷暴大風時DCAPE值更高。

2.3.3 垂直風切變 垂直風切變矢量大小和方向的變化極大影響著對流風暴的組織、結構和演變，從垂直風切變的風向看，發生冰雹和雷暴大風時一般為偏西和偏北風，即有較強的冷空氣；在發生短時強降水時，一般為偏東偏南風，即暖濕氣流明顯。從垂直風切變的風速變化來看，發生強對流天氣時風速垂直切變≥7.0 m/s，即有中等垂直風切變。

2.4 雷達回波指標

統計分析在發生強對流天氣時西寧地區常用的雷達產品，找出了西寧地區發生強對流天氣的多普勒雷達產品關鍵特征量和閾值，為預報預警提供理論依據。

2.4.1 反射率因子 從組合反射率因子看，西寧地區出現強對流天氣時，最大回波強度≥44 dBz，其中發生冰雹時配合有強反射率因子出現，最大反射率≥51 dBz，其次是雷暴大風，≥48 dBz，發生短時強降水時的反射率因子并不高，僅≥44 dBz（表3）。

從基本反射率因子看，西寧地區出現強度流天氣時，反射率因子基本隨仰角的抬高而增大，0.5°仰角的反射率因子最低，僅≥20 dBz，而2.4°和3.4°仰角的反射率因子最強，≥39 dBz，尤其是出現冰雹天氣時，在3.4°仰角的反射率因子≥50 dBz。

從回波頂高來看，西寧地區出現強對流天氣時，強回波質心高度≥0.2 km，回波頂高≥3 km，出現冰雹天氣時強回波質心高度≥1.0 km，回波頂高≥8 km，即存在高懸的強反射率因子，基本擴展至-20 ℃等溫線以上。

2.4.2 徑向速度 從徑向速度看，西寧地區出現強度流天氣時，徑向速度的絕對值基本隨仰角的抬高而增大，0.5°仰角的徑向速度小，在5～10 m/s，而2.4°和3.4°仰角的徑向速度最大，能達到12～20 m/s，尤其是出現雷暴大風天氣時，各層的徑向速度均較大，均在10 m/s以上，說明有速度大值中心或者大風速核出現（表4）。

2.4.3 常用的雷達產品 （1）冰雹指數。根據實際的預報經驗可以得出，冰雹指數產品具有一定的參考價值（表5）。西寧地區出現冰雹天氣時，冰雹指示形狀多為綠色實心三角，占2/3，綠色空心三角只占1/3；此外，強冰雹的概率在40%以上，冰雹尺寸≥1時就應該考慮出現較為明顯的冰雹天氣。

（2）垂直積分液態水含量。查閱參考文獻和研究發現，雷達產品VIL（垂直液態水含量）對冰雹具有較好的指示意義，為了通過VIL與降雹的關系找到利用VIL值預警西寧地區冰雹的指標，詳細分析了西寧地區冰雹天氣過程中VIL最大值變化、VIL最大值出現和躍增時間，以及與降雹開始時間的差。西寧地區出現冰雹時，VIL最大值能達到68 kg/m2，最小值僅為6 kg/m2；從VIL的躍增情況看，出現冰雹天氣時，VIL均有不同程度的躍增，且VIL躍增與出現冰雹時有一定的時間差，最長能夠達到30 min。綜上，VIL及其躍增對冰雹的出現有較好的指示和提前時間。

（3）降水量。統計發現西寧強降水主要有混合型強降水和對流性強降水，利用天氣雷達資料分析短時強降水的基本特征（表6）。對于混合性降水來說，1 h降水量（OHP） 6.35～19.05 mm之間，3 h降水量（THP）7.6～20.3 mm之間，總降水量（STP）11.4～31.7 mm之間；對于對流性降水來說，OHP在9.52～31.75 mm之間，THP在9.52～44.45之間，STP15.2～63.5 mm之間。

3 討論

（1）由于歷史資料不完整，部分個例沒有加密觀測資料，因此中尺度分析較為粗淺，抬升觸發條件總結得較為籠統；探空資料只有08：00和20：00，西寧地區的強對流天氣多出現在午后，雖然可以進行探空訂正，但對于指標的總結仍存在偏差。

（2）雷達產品中主要通過單個產品特征分析得到西寧地區強對流天氣的預警，若與其他判據如反射率因子、垂直累積液態水含量（VIL）等相結合效果可能會更好，這也是下一步研究的重點。

（3）本研究僅總結分析了發生強對流天氣時的實況，下一步應當結合數值模式，探討實況場與預報場之間的關系，為開展預報工作提供更實際的操作。

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責任編輯：黃艷飛

Study on Forecast Index of Severe Convective Weather in Xining Area

Zhang Ting-hua et al（Xining Meteorological Station， Xining， Qinghai 810000）

Abstract This paper uses conventional meteorological observation data， combined with synoptic diagnosis and statistical methods， to analyze the space-time distribution， environmental physical quantities and radar echo characteristics of the strong convective weather in Xining region from 2010 to 2019. The results show that： （1） The strong convective weather in Xining region mostly occurs in July to August， with the largest number of occurrences in Datong， the largest number of hail occurrences， and the smallest number of thunderstorms and gales. （2） The situation background of the severe convective weather in Xining area is divided into three categories， and a mesoscale conceptual model is established. （3） Water vapor parameters， stratification stability parameters， energy parameters and vertical wind shear parameters on the sounding map reflect different types of severe convective weather in varying degrees. （4） The reflectivity factor， radial velocity and various radar products on the radar echo map have different indications for different types of severe convective weather. The research results provide a scientific basis for the potential forecast and approaching forecast of severe convective weather in Xining area.

Key words Severe convective weather; Mesoscale conceptual model; Physical quantity; Radar echo

作者簡介 張婷華（1989—），女，青海西寧人，工程師，主要從事天氣預報與服務工作。

收稿日期 2022-11-10