2022年湖北省兩次雨雪過程對比及預報偏差分析*

王珊珊 鐘 敏 陳 璇 柳 草 王艷杰 章翠紅 韓芳蓉

武漢中心氣象臺,武漢 430074

提 要：利用高空、地面觀測資料和歐洲中期天氣預報中心(ECMWF)ERA5再分析資料,對2022年湖北省兩次雨雪過程的環流形勢和環境條件進行了對比分析,并探討了兩次過程對降水相態、降雪量及積雪深度預報的偏差及原因。結果表明2022年1月27—29日過程低槽偏西,急流相對弱且維持時間短,中低層氣溫高且以暖平流為主,云中冰相粒子含量低,降水相態以雨為主,降雪量主要偏差是由于降水相態預報偏差和ECMWF模式對低空急流預報偏強導致降雪量預報偏大以及對積雪融化機制預報不足使得積雪深度預報偏大。2022年2月6—7日過程低槽偏東,急流相對強且維持時間長,中低層氣溫更低,云中冰相粒子含量高,低層相對濕度低,主要以降雪為主,ECMWF模式對該過程雨雪量和降水相態的預報均和實況接近,但邊界層氣溫預報偏高和積雪融化能力預報不足是造成積雪深度變化誤差的主要原因。對模式降雪量和積雪深度的訂正需關注云中冰相粒子的含量、近地層氣溫的訂正以及積雪融化能力的分析。

引 言

2022年1月底到2月初正值春運高峰期,湖北省先后出現了兩次雨雪天氣,分別為1月27—29日(以下簡稱“0127”過程)和2月6—7日(以下簡稱“0206”過程)。兩次雨雪天氣地面均受弱冷空氣影響,但降雪量、積雪深度差別大,兩次降雪對春運交通、城市運行、農業的影響是不同的。準確的預報可以為政府、部門和公眾采取不同的防御措施提供支撐。

雨雪轉換的時間節點和雨雪分界線是這兩次過程降雪量和積雪深度預報的關鍵點和難點。楊舒楠等(2017)分析了2012年11月3—4日華北雨雪天氣過程指出,雨雪相態的轉變取決于對流層低層水平溫度平流狀況。廖曉農等(2013)分析了2012年3月17日北京一次雨雪過程,指出造成降水相態不同的關鍵在于云中的成雪機制以及雪花下落過程中發生的變化。有研究指出,地面氣溫對降水相態變化影響程度最大(董偉等,2019),當地面氣溫位于0～2℃的臨界氣溫時降水相態的分析尤為復雜。陳雙等(2019)對2001—2013年臨界氣溫下的降雪時空分布與降雨的垂直熱力特征進行了研究,指出臨界氣溫下,降水相態為雨或者雪對應的平均氣溫廓線最大差異位于650 hPa附近,平均濕度廓線差異則主要位于低層。徐輝和宗志平(2014)指出降水相態嚴重依賴于氣溫的垂直結構,其細微的改變將決定最終到達地面的降水類型,同時雨雪轉換時發生的融化和蒸發等一系列的相變過程又導致環境氣溫的降低,二者是相互依賴,相互影響的。漆梁波和張瑛(2012)考慮溫度和厚度因子提出了中國東部降水相態的識別判據。積雪深度預報是另一難點,有研究指出,雪水比是新增積雪深度預報的一個重要參數,但我國降雪過程的雪水比具有明顯的區域和季節特征(符嬌蘭等,2022)。近年來,學者們對北方降雪過程的積雪深度和雪水比之間的關系開展了一些分析研究(崔錦等,2015;楊成芳和劉暢,2019;王一頡等,2019;楊成芳和朱曉清,2020;楊成芳和趙宇,2021)。陳雙和符嬌蘭(2021)分析了兩次降雪過程的雪密度差異化的天氣學原因,為積雪深度的預報提供了預報參考。但目前針對南方的相關分析還比較少。

目前模式的降水相態產品和積雪深度產品是業務預報的主要參考,其中降水相態產品主要由預報的云內水成物含量的垂直分布結合其預報的環境氣溫垂直廓線診斷得到(Hersbach et al,2018),然而實際的降水相態與高空云中的冰晶或雪花粒子的含量、形態以及冰晶的增長等一系列復雜的物理過程有關。胡寧等(2021)對2020年華北一次極端降雪的誤差分析指出模式預報的地面氣溫較觀測低,從而過早預報轉雪時間。張亞妮等(2022)通過對2020年2月14日華北降雪的雪水比分析,指出雪水比預報偏差是造成積雪深度出現偏差的一個主要原因。因此,不管是基于模式的預報產品還是基于特定層次的氣溫、厚度值的判斷,對雨雪相態轉換時間預報依然是當前的難點。

2022年初的這兩次雨雪過程在降雪量和積雪深度預報上都出現了一定的偏差。同樣在弱冷空氣影響下,“0127”過程模式預報的降雪量和積雪深度比實況明顯偏大,且實況出現雨、雪、雨夾雪頻繁轉換;而“0206”過程模式預報的降雪量和積雪深度與實況接近,以純雪為主。由于預報員對弱冷空氣影響下的降水相態轉換機制理解不夠,受“0127”過程預報偏差的影響,對模式預報的降雪量和積雪深度向小調整,造成預報比實況明顯偏小。因此有必要對這兩次過程進行對比分析,揭示兩次雨雪過程的差異,同時探討預報偏差原因以及訂正思路,為湖北省雨雪預報提供依據。

1 降雪天氣實況與預報偏差

1.1 資料數據

本文使用資料包括歐洲中期天氣預報中心ERA5再分析資料(分辨率為 0.25°×0.25°),08時和20時(北京時,下同)的高空觀測數據,逐小時的地面觀測數據(國家級氣象站);CMA-GFS、ECMWF細網格、NCEP等數值模式預報產品。

1.2 天氣實況

第一次雨雪過程(“0127”過程)為2022年1月27日00時至29日20時。此次雨雪過程降水相態轉換復雜,雨、雨夾雪、雪交替出現,主要的降雪時段為27日夜間至28日上午,湖北省自西向東逐漸轉雪,28日12—20時湖北省大部又先后轉為雨或雨夾雪,28日夜間至29日上午湖北省自南向北轉為純雪,29日中午以后湖北省大部再次轉為雨或雨夾雪。鄂東南雨雪總量為30～40 mm,其他地區為5～20 mm,其中鄂西北、江漢平原南部和鄂東南純雪量為5～12 mm。圖1給出了此次過程的雨雪總量(圖1a)和積雪深度(圖1b),過程最大積雪深度為10 cm(神農架),鄂東北沒有積雪,其他大部地區積雪深度為1～6 cm。

圖1 2022年湖北(a,b)“0127”過程和(c,d)“0206”過程的(a,c)累計降水量(填色和等值線,單位:mm)和(b,d)最大積雪深度(單位:cm)Fig.1 Distribution of (a, c) accumulated precipitation (colored and contour, unit: mm) and (b, d) max snow depth (unit: cm) of (a, b) the 27-29 January event and (c, d) the 6-7 February event in 2022 in Hubei Province

第二次雨雪過程(“0206”過程)為2022年2月6日08時至7日14時。此次雨雪過程特點為降雨時間短,轉雪快,轉雪后為持續降雪。主要的降雪時段為6日17時至7日12時,湖北省自西向東逐漸轉大到暴雪,鄂東南還出現大暴雪。湖北東部和南部雨雪總量為15～31 mm,其中純雪量為10～29 mm。鄂西北和江漢平原北部雨雪總量為5～15 mm,其中純雪量為5～10 mm。圖1給出了此次過程的雨雪總量(圖1c)和積雪深度(圖1d),湖北省大部地區積雪深度為5～15 cm,鄂東南和鄂西南局部達到15～19 cm。

1.3 預報偏差與難點

兩次雨雪過程都是處于春運高峰期。針對“0127”過程,武漢中心氣象臺于1月24日發布預報:“25—27日降雪區主要位于中西部,十堰、襄陽、神農架、宜昌、隨州、荊門等地有大到暴雪、局部大暴雪,東部以雨為主;28—29日,降雪區將東擴并覆蓋全省,江漢平原東部、鄂東北、鄂東南有大到暴雪、局部大暴雪,其他地區中到大雪。全省大部地區積雪深度為5～15 cm,局部可達20 cm以上”。實況顯示,此次過程降雪量和積雪深度預報明顯偏大,特別是湖北省東部的積雪深度實況與預報相比出現較大的偏差。

針對“0206”過程,武漢中心氣象臺于2月5日發布預報:“2月5日晚至7日白天,湖北省自西向東將有一次明顯雨雪天氣過程,湖北省西部有中到大雪,局部暴雪,積雪深度為3～8 cm,局部可達10 cm 以上,6日晚至7日白天湖北省中東部和南部地區將轉為中到大雪,局部暴雪,積雪深度可達2～5 cm”。實況顯示,此次過程降雪量預報比實況偏小1個量級,東部積雪深度實況比預報明顯偏小。

造成這兩次過程預報偏差的主要原因是對降水相態轉換時間、降雪量和近地層氣溫的預報出現偏差,從而進一步導致了積雪深度的預報偏差,下文主要從天氣形勢、熱力和水汽條件對兩次過程進行對比,并分析其預報偏差。

2 兩次雨雪天氣成因對比分析

2.1 環流形勢

“0127”過程。500 hPa南支槽加深,但主槽偏西,位于孟加拉灣東部,中緯度北支槽位于青藏高原東北部(圖2a),南北兩支槽均移速較慢,28日夜間至29日白天才快速東移影響湖北。27—28日白天中上層動力抬升條件較差,垂直速度中心主要位于600～500 hPa,達到-1.1 Pa·s-1,而400 hPa以上垂直速度僅為-0.2 Pa·s-1,不利于水汽抬升到凍結高度,水汽的輻合主要在中低層(圖2c)。27日后半夜到28日白天,700 hPa 西南急流加強并影響湖北,急流軸風速達22 m·s-1,27日后半夜轉雪后,武漢站西南風風速為8～16 m·s-1,并在持續7 h 后轉為偏西風,其中12 m·s-1以上風速維持5 h。850 hPa上湖南中部至江西北部有東西向切變線維持,湖北位于切變線北側偏東氣流中。

圖2 2022年(a)1月28日08時,(b)2月6日20時500 hPa位勢高度(黑線,單位:dagpm)和風場(風羽),(c)1月27日20時至28日20時,(d)2月6日14時至7日14時武漢站的水汽通量散度(填色和黑線,單位:10-7 g·cm-2·hPa-1·s-1)和垂直速度(紅線,單位:Pa·s-1)時間-高度剖面Fig.2 (a, b) Geopotential height (black line, unit: dagpm) and wind (barb) at 500 hPa at (a) 08:00 BT 28 January and (b) 20:00 BT 6 February 2022, (c, d) time-height profile of moisture flux divergence (colored and black line, unit: 10-7 g·cm-2·hPa-1·s-1) and vertical velocity (red line, unit: Pa·s-1) at Wuhan Station (c) from 20:00 BT 27 to 20:00 BT 28 January, (d) from 14:00 BT 6 to 14:00 BT 7 February 2022

“0206”過程。500 hPa印緬附近南支槽較深,中緯度河套西部有北支槽,南北兩支槽移動較快,6日夜間靠近湖北并同位相疊加(圖2b),為6—7日降雪提供了較好的動力抬升條件,垂直速度中心達到-1.0 Pa·s-1,位于400～300 hPa,有利于水汽抬升到足夠高度形成冰晶(圖2d)。受南支槽東移影響,6日夜間700 hPa西南急流加強,急流軸風速達26 m·s-1,6日夜間轉雪后,武漢站西南風風速為16～20 m·s-1,持續8 h后轉為偏西風。6日夜間850 hPa在湖北東部有低渦生成并加強,使得整層的上升運動明顯加強并形成渦旋云系。

2.2 水汽和熱力條件

Huffman and Norman(1988)研究表明,-10℃是區分云中是否有冰晶的關鍵閾值。以武漢站為例,對比兩次過程溫濕條件的差異,圖3a為武漢站1月27日08時至28日17時相對濕度和氣溫的垂直分布,可以看出相對濕度大于80%的層次主要在500 hPa以下,與實況探空(圖4c)一致,表明這次過程只有中低云,且氣溫大部分在-10℃以上,主要以液態水為主,云中只有少數時次有冰晶。從云中冰相粒子和液態水粒子含量隨時間的演變可以看出(圖3c),“0127”過程中,僅在28日05—11時,云中冰相粒子含量略高,且位于500～400 hPa,厚度小,維持時間短,而700～600 hPa云中液態水粒子含量較高,因此武漢的降水相態在雨、雨夾雪和雪之間反復轉換,沒有出現連續性的降雪。

圖3 2022年武漢站(a)1月27日08時至28日17時,(b)2月6日08時至7日14時氣溫(黑線,單位:℃)和相對濕度(填色)的時間-高度剖面,(c)1月27日14時至28日14時,(d)2月6日20時至7日20時云中冰相粒子含量(黑線,單位:10-5 kg·kg-1)、云中液態水粒子含量(填色,單位:10-5 kg·kg-1)和溫度(紅線,單位:℃)的時間-高度剖面Fig.3 Time-height profiles of (a, b) temperature (black line, unit: ℃) and relative humidity (colored) (a) from 08:00 BT 27 to 17:00 BT 28 January and (b) from 08:00 BT 6 to 14:00 BT 7 February, and (c, d) specific cloud ice water content (black line, unit: 10-5 kg·kg-1), specific cloud liquid water content (colored, unit: 10-5 kg·kg-1) and temperature (red line, unit: ℃) (c) from 14:00 BT 27 to 14:00 BT 28 January, and (d) from 20:00 BT 6 to 20:00 BT 7 February 2022 at Wuhan Station

圖4 2022年武漢站(a)1月27日20時至28日20時,(b)2月6日08時至7日20時的溫度平流(等值線,單位:10-5℃·s-1)和風場(風羽)時間-高度剖面,(c)1月28日08時,(d)2月7日08時的T-lnp圖Fig.4 (a, b) Time-height profiles of temperature advection (contour, unit: 10-5℃·s-1) and wind (barb) (a) from 20:00 BT 27 to 20:00 BT 28 January and (b) from 08:00 BT 6 to 20:00 BT 7 February, (c, d) T-lnp diagrams at (c) 08:00 BT 28 January and (d) 08:00 BT 7 February 2022 at Wuhan Station

而從武漢站2月6日08時至7日14時相對濕度和氣溫的垂直分布來看(圖3b),整層濕度深厚,云頂高,高云(相對濕度>80%)伸展到250 hPa,實況探空也顯示(圖4d),濕層伸展到9 km,氣溫在-20℃以下。武漢6日22時轉雪,對應的云中冰相粒子含量從6日20時以后開始升高(圖3d),至7日08時共維持了10 h以上,并且云中冰相粒子含量高的層次比“0127”過程厚,位于600～350 hPa。由于整層氣溫在0℃以下,冰晶在下落過程中基本不融化,因而在此期間出現連續性降雪,強降雪持續至7日08時后才減弱。

觀測和理論研究(楊軍等,2011;陳雙等,2019)均表明,冰晶的融化通常發生在0～5℃的氣溫范圍內,同時相對濕度越高越容易融化,如果環境的相對濕度由100%變為90%,雪花下落融化的距離會增加100 m。因此當近地層存在大于0℃的氣溫層,低層的相對濕度也影響冰晶下落時融化的程度,從而影響降水粒子落到地面時的相態。對比發現這兩次過程低層濕度也存在明顯的差別。“0127”過程降雪前湖北省一直維持陰雨天氣,900 hPa相對濕度始終大于80%,且在近地層有大于0℃薄層存在,冰晶下落過程中易融化;“0206”過程降雪前期無降水,降雪開始前低層相對濕度<60%,雖然近地層也有大于0℃薄層存在,但由于降水粒子的蒸發吸熱作用會引起周圍環境氣溫的降低,所以需要更高的環境氣溫來完全融化固態降水粒子(Stewart,1992;Stewart et al,2015),冰晶完全融化的下落距離更長。

從上述分析可知,環境的氣溫和濕度會影響降水相態,反過來,水物質相變也會導致低層環境的降溫(彭霞云等,2020)。以925 hPa為例,“0127”過程中28日04—06時武漢站925 hPa氣溫下降0.8℃;同樣,在“0206”過程中,6日17—20時武漢站925 hPa 氣溫下降1.1℃。地面氣溫下降更為明顯,1月28日04—06時地面氣溫下降1.7℃,2月6日19—20時下降2.7℃。此時武漢站925 hPa溫度平流為暖平流(圖4a,4b),且垂直運動為上升運動(圖2c,2d)。根據溫度傾向方程,溫度的局地變化由水平溫度平流、垂直運動引起的垂直方向熱量輸送和非絕熱加熱共同組成,由于溫度平流和垂直運動都無法解釋低層的降溫,主要的形成原因只能是非絕熱加熱作用。非絕熱加熱項包括太陽短波輻射、地面長波輻射、水汽相變潛熱、地面與大氣之間的熱量和水汽通量等。兩次過程在開始降雪時均有厚云層覆蓋,且在夜間,因此可忽略太陽輻射的影響,主要考慮相變潛熱的影響。根據上文分析,“0206”過程925 hPa以上層次的氣溫比“0127”過程低,降雪開始前,1000 hPa和地面氣溫比“0127”過程高,但是冰晶含量多,且降雪時段是夜間,因此受相變降溫的影響,地面氣溫持續下降并維持在0℃附近,而“0127”過程,冰晶粒子少,且降雪時段為早晨到上午,地面氣溫還受到太陽輻射的影響出現波動,降水相態在雪、雨夾雪和雨之間轉換。

綜上所述,兩次過程850 hPa切變輻合區南北相差200 km左右,“0206”過程高低空系統配置決定了整層的動力抬升強,更有利于水汽向高層伸展,高層冰晶含量高,而“0127”過程低層輻合較強,但是高層動力條件弱,因此水汽集中在500 hPa以下,云中以液態水為主。冰晶和氣溫的垂直分布是兩次過程降水相態差異的主要原因,低層濕度和相變降溫機制也會影響環境的溫度,進而影響預報員對降水相態的判斷。

3 兩次雨雪預報偏差分析

本節重點圍繞三個方面的偏差進行分析:(1)降雪量預報偏差:“0127”過程湖北省純雪量實況為中到大雪,較預報的大到暴雪、局部大暴雪明顯偏小;“0206”過程湖北省純雪量實況為大到暴雪、局部大暴雪,較預報的中到大雪明顯偏大。(2)降水相態預報偏差:“0127”過程降水相態比預報更復雜,在雨、雪、雨夾雪反復轉換;“0206”過程轉雪時間比預報偏早3 h左右。(3)積雪深度預報偏差:“0127”過程實況積雪深度為1～6 cm,與預報的5～15 cm相比明顯偏小;“0206”過程實況積雪深度為5～15 cm,其中鄂東為15～19 cm,與預報的2～5 cm相比明顯偏大。

在兩次過程中,ECMWF模式預報的各層溫度、降水相態和積雪深度與CMA-GFS、NCEP模式相比,均與實況最為接近,因此下文主要把ECMWF模式的預報和實況做對比分析(圖5,圖6)。

圖5 2022年武漢站(a,b)“0127”過程和(c,d)“0206”過程的(a,c)ERA5數據和(b,d)ECMWF預報的各層氣溫變化Fig.5 Change curves of temperature based on (a, c) ERA5 data and (b, d) ECMWF forecasts of (a, b) the 27-29 January event and (c, d) the 6-7 February event in 2022 at Wuhan Station

注:圖a,b中,綠色、粉色、灰色直方圖分別代表相態為雨、雨夾雪、純雪。圖6 2022年(a)武漢站1月27日20時至28日20時,(b)云夢站2月6日12時至7日12時的降水量(直方圖,單位:mm)、地面2 m氣溫(紅線)、海平面氣壓(藍線)觀測和ECMWF模式地面2 m氣溫預報(黑點,單位:℃),(c,d)ECMWF模式預報的(c)武漢站1月25日20時至28日20時,(d)云夢站2月6日08時至8日08時總降水量(藍色)和降雪量(綠色)Fig.6 (a, b) Change curves of precipitation (column, unit: mm), 2 m temperature (red line), sea level pressure (blue line) of observation and 2 m temperature of ECMWF forecast (black dot, unit: ℃) (a) from 20:00 BT 27 to 20:00 BT 28 January at Wuhan Station, (b) from 12:00 BT 6 to 12:00 BT 7 February at Yunmeng Station, (c, d) total precipitation (blue) and snowfall (green) of ECMWF model forecasts (c) from 20:00 BT 25 to 20:00 BT 28 January at Wuhan Station, (d) from 08:00 BT 6 to 08:00 BT 8 February at Yunmeng Station in 2022

3.1 降雪量預報

“0127”過程,ECMWF模式預報的純雪量比實況偏大1倍左右,這主要由于對急流預報偏強造成的。武漢站28日07—11時是主要的純雪階段,此時700 hPa轉為西南風,風速達12～14 m·s-1,這較模式預報的20 m·s-1明顯偏小。急流預報偏強,從而導致降水量預報較實況偏大。由實況可知,武漢站僅出現7 mm的降雪,而模式預報的雪量達到14 mm,偏大約1倍,詳見第3.3節。“0206”過程,武漢站6日22時至7日11時是主要的純雪階段,其中6日21時700 hPa西南風風速達20 m·s-1,ECMWF預報的風速與實況一致,預報的降雪量為16 mm,接近實況的14 mm。

3.2 降水相態預報

雨轉雪的時間節點往往是降雪量和積雪深度預報的關鍵點,特別是在臨界氣溫條件下(陳雙等,2019),雨、雪、雨夾雪都有可能出現,給預報員預報雨雪相態帶來困難。降水相態的預報主要依賴于溫度的指標,本文利用ERA5的各層逐3 h氣溫來檢驗模式的誤差,首先對比再分析的氣溫和實況探空氣溫的偏差,來說明再分析數據的可用性。

“0127”過程。武漢站1月28日08時實況探空得到的1000、925、850、700 hPa的氣溫分別為-0.4、-2.0、-3.5、-1.6℃,而再分析數據(圖5a)的上述相應層次、相應時刻的氣溫分別為-0.2、-1.6、-3.5、-1.5℃,即再分析數據比實況探空氣溫偏高0.0～0.4℃,可用其代替沒有探空數據時刻的模式偏差分析。由再分析數據的武漢站1000 hPa氣溫演變可以看出(圖5a),27日17時氣溫從1.8℃開始下降,到28日05時降至0℃,武漢開始轉雪,主要是以純雪為主,其中兩個時刻有雨夾雪,28日12時以后,隨著1000 hPa氣溫升到0℃以上,降水相態又由雪轉雨。ECMWF模式預報的1000～850 hPa氣溫(圖5b)偏高,最大偏高1.3℃,特別是1000 hPa氣溫直到28日11時才降到0℃以下,因此在28日05—11時純雪階段,ECMWF降水相態預報一直為雨夾雪或濕雪(圖6c)。

“0206”過程。武漢站2月6日20時實況探空得到的1000、925、850、700 hPa的氣溫分別為0.9、-2.8、-6.3、-2.8℃,而再分析數據(圖5c)的上述相應層次、相應時刻的氣溫則分別為0.9、-3.3、-4.6、-2.7℃。可見,再分析數據的1000～925 hPa氣溫與實況探空偏差在0.5℃以內,而模式預報(圖5d)的1000 hPa氣溫比實況高1.1℃。由再分析數據的武漢站1000 hPa氣溫演變可以看出(圖5c),6日14時氣溫從3.6℃開始下降,到20時降至0℃以下,武漢開始轉雪,降雪持續到7日12時以后停止,此時1000 hPa氣溫升至0℃以上,ECMWF模式預報的1000 hPa氣溫在6日23時以后降至0℃以下,因此降水相態也是從該時刻轉為純雪(圖6d),轉雪時間比實況晚了3 h。

綜上所述,兩次過程雖然再分析數據與實況探空相比有偏差,但1000 hPa氣溫與實況近乎一致,可以較好地描述轉雪的時間,而模式預報的1000～700 hPa氣溫基本都比實況高,特別是“0127”過程,1000 hPa實況氣溫在0℃以下,而預報在0℃以上,從而影響降水相態的預報。

由上分析可知,兩次過程ECMWF模式對近地層的氣溫預報都偏高,對降溫機制考慮不足(彭霞云等,2020)可能是兩次過程降水相態預報偏差的主要原因。“0127”過程,武漢站在28日05時轉雪,地面氣溫由2.2℃下降到0.8℃(圖6a),07時和08時轉為雨和雨夾雪,09—12時又轉為純雪,在這期間,地面的氣溫始終在1℃以下且呈波動狀態,而在28日05—11時這段降雪期間,ECMWF預報的地面2 m氣溫始終高于1℃。13時又轉為雨,隨后地面2 m氣溫上升至2.5℃。“0206”過程以云夢站為例,6日20時轉雪,地面2 m氣溫由4.2℃下降到1.5℃,1 h降幅達2.7℃,7日01時降至0℃以下,直至7日08時以后,降雪減弱,地面氣溫才開始上升,至10時升至0℃以上。而在整個降雪時段ECMWF模式預報的地面2 m氣溫均不低于0℃。“0127”過程,武漢站雨轉雪時,地面實況顯示1 h降幅達1.4℃,而ECMWF預報的地面氣溫是沒有下降的。“0206”過程,模式也未報出2.7℃的降幅。研究指出當地面氣溫大于0℃,但空中降雪強度足夠大時,可逐漸吸收大量融化潛熱,導致地面氣溫降至0℃(Lackmann et al,2002)。這兩次過程由雨轉雪時,底層均為暖平流,海平面氣壓上升0.1～0.3 hPa,但地面氣溫下降1.4～2.7℃,說明這是由于固態降水融化導致的地面氣溫的變化。對比大氣中水凝物的實況和ECMWF模式預報(圖略),可發現,模式預報與實況比較一致,因此在預報中需要充分考慮模式預報的云中冰相粒子的含量,從而對ECMWF模式的低層氣溫的預報做出訂正。

3.3 積雪深度預報

積雪深度的預報偏差主要是由于降雪量和降水相態的預報偏差造成的。ECMWF模式預報降雪量占總降水量的80%以上且地面氣溫大于0℃時,模式相態預報為濕雪,20%～80%則為雨夾雪。從降水相態分析看,“0127”過程,模式預報的降雪量與總降水量占比在80%附近,預報的降雪量也轉化成了積雪,而實況是以雨夾雪為主,因此,此次過程除了降雪量偏大導致積雪預報偏大外,降水相態的預報偏差也是造成積雪深度偏大的一個原因。除了以上兩個原因,模式對積雪融化預報能力不足也是導致積雪預報出現較明顯偏差的一個原因。以武漢站為例,28日05—11時受降雪影響,地表氣溫在1℃以下, 12時很快升至1℃以上,ECMWF模式對地表氣溫的預報與實況接近,從積雪深度預報的變化(圖7a)可以看出,雖然地表溫度升至1℃以上,但是積雪深度并無變化。“0206”過程,ECMWF模式預報的降雪量和積雪深度與實況較為一致,但是,分析模式的地面氣溫預報與積雪深度的變化(圖7b)可以發現,6日23時受降雪的影響,地表溫度由1.6℃下降至0.1℃,隨后一直穩定維持在0.1～0.4℃,至8日14時升至1℃以上。ECMWF模式預報7日11時地表溫度就升至1℃以上,但積雪深度的減少并不明顯,也反映了模式對積雪融化的預報能力不足,當降雪出現間歇時再次降雪,ECMWF模式的積雪深度容易預報偏大。因此,對模式積雪深度的預報訂正,需要結合地表氣溫的預報。

圖7 (a)“0127”過程,(b)“0206”過程ECMWF模式預報的武漢站積雪深度Fig.7 Predicted snow depth of Wuhan Station by ECMWF model for (a) the 27-29 January event and (b) the 6-7 February event in 2022

4 結論和討論

本文通過對2022年初湖北兩次雨雪過程的環流形勢、水汽和熱力對比,討論和分析了造成兩次過程降雪量、降水相態、積雪深度預報偏差的原因,結論如下。

(1)“0206”過程與“0127”過程相比,高低空天氣系統配置好,急流發展強,垂直上升運動伸展高,動力抬升條件好,為云的垂直發展高度提供了更有利的天氣背景。

(2)氣溫和云中冰相粒子的垂直分布是造成雨雪相態不同的主要原因之一。“0127”過程主要以中低云為主,導致云中以液態水為主,只有少數時次才有冰晶,所以降水相態主要以雨為主。“0206”過程降雪前900 hPa以下層次環境相對濕度小,降雪時云頂高,高云的氣溫低于-20℃,云中多為冰相粒子,大量冰晶在下落過程中基本不融化,因而以降雪為主。

(3)ECMWF模式預報的各層溫度、降水相態和積雪深度與CMA-GFS、NCEP模式相比,雖與實況最為接近,但也存在三個方面的偏差。一是模式對低空急流強弱和持續時間的預報偏差,導致降雪量的預報偏差;二是模式邊界層降溫機制考慮不足造成的邊界層氣溫預報偏差,導致降水相態的預報偏差;三是降雪量、地表溫度和積雪融化預報能力不足,是積雪深度預報偏差的主要原因。

這兩次過程總體來看屬于弱冷空氣影響,特別是模式預報的地面氣溫均在0℃附近,“0127”過程預報偏差對“0206”過程預報服務也帶來了一定的影響。通過以上分析,在實際業務中,除了關注模式本身預報調整外,還需綜合考慮云物理條件、邊界層降溫機制、模式的預報能力等對預報進行訂正。