1961—2015年广东阳江、阳春地区雷暴的气候特征

冼业闯，张志慧，郑清

（1.阳春市气象局，广东阳春 529600；2.阳江市气象局，广东阳江 529500）

1961—2015年广东阳江、阳春地区雷暴的气候特征

冼业闯1，张志慧2，郑清2

（1.阳春市气象局，广东阳春 529600；2.阳江市气象局，广东阳江 529500）

利用阳江站和阳春站1961—2015年共55年的雷暴日数统计资料，通过最小二乘法、滑动平均、突变检验等方法，得到了两地区雷暴天气的气候变化特征。结果表明：阳江站年平均雷暴日数为82.4 d、阳春站为90.2 d；年雷暴日数差异大，阳江站最多为125 d、阳春站为127 d，最少阳江站为48 d、阳春站为63 d；雷暴存在明显的季节变化，主要在夏季出现，冬季出现的概率低；55年来雷暴日数有减少的趋势，阳江站的气候倾向率为-0.73 d/年、阳春站为-0.45 d/年，逐年雷暴日数阳江站在1994年、阳春站在1982年前后发生突变。

气候学；雷暴；气候特征；突变检验；阳江、阳春地区

雷暴是伴有雷击和闪电的局地对流性天气。广东省处于华南沿海，是我国雷暴多发的省份之一［1］。陈思蓉等［2］利用我国743个站点共55年的雷暴和冰雹的观测资料，运用合成分析和REOF分析方法，将我国雷暴活动频繁发生的区域划分为5个区域，其中广东省属于华南两广雷暴发生频繁地区，同时比较了各地区日间和夜间雷暴的发生概率以及雷暴的年际变化差异。从广东省整体的雷暴活动分布情况来看，也具有明显的地域性差异，整体呈现西高东低的趋势，由内陆地区向沿海地区减少；从广东省雷暴活动的年变化趋势来看，存在下降的趋势，通过分析雷暴的每日逐时数据，得到了热力条件是影响广东省雷暴活动的最大因素这一结论［3-4］；广东省个别地区的雷暴活动也存在几年到十几年的震荡周期［5-7］，根据M-K非参数统计检验，在20世纪70年代末到80年代初以及80年代中期均出现了雷暴的减少性突变，并发现这一变化趋势与同时期的大气环流形势相对应［8-10］。本研究选取了阳江气象观测站（59663站）和阳春气象观测站（59469站）1961—2015年共55年的雷暴日数统计资料，采用最小二乘法、滑动平均、突变检验等方法对比分析了两站雷暴日数的变化规律，为两地区雷暴天气的预报预警服务以及防雷减灾工作提供科学的依据。

1 雷暴气候统计特征

1.1 雷暴日数的年际变化

根据我国多雷区的定义，年平均雷暴日数超过40 d的地区为多雷区。1961—2015年阳江站年平均出现雷暴日数为82.4 d，属于多雷区。其中年最多雷暴日数为1975年的125 d，年最少雷暴日数为2015年的48 d，两者相差达77 d，说明阳江站的雷暴日数年际间的差别大。根据最小二乘法，得到阳江站逐年雷暴日数的一元线性回归方程为：y=-0.733x+102.9，相关系数丨r丨=0.668 36。计算结果表明，阳江站的逐年平均雷暴日数呈下降趋势，相关系数丨r丨＞r0.01=0.344 53，阳江站的气候倾向率为-0.73 d/年，说明阳江站的年平均雷暴日数每10年减少7.3 d，并且该下降趋势在α=0.01的显著性水平上是显著的。根据图1阳江站逐年平均雷暴日数的5年滑动平均序列曲线，可以看出，阳江站存在5个下降阶段，分别为20世纪60年代前期、70年代初到70年代末期、80年代、90年代末到2000年代中期、2010年代；存在3个变化相对不大的阶段，分别是20世纪70年代末期到80年代中期、80年代末到90年代末和21世纪00年代；另外，在20世纪60年代中期到70年代中期呈上升趋势。整个序列围绕线性直线上下波动，离散程度较小，很好地拟合了原序列的变化趋势。

图1 1961—2015年阳江站逐年平均雷暴日数长期变化趋势

图2为阳春站逐年雷暴日数的变化趋势。可以看出，1961—2015年阳春站年平均出现雷暴日数为90.2 d，与阳江站一样，阳春站同样处于多雷区。其中最多雷暴日数的年份是1983年，达到127 d，比阳江站多2 d，最少雷暴日数为2003年的63 d，比阳江站多7 d，而阳春站的年平均最多雷暴日数与最少雷暴日数两者之间差值达64 d，说明了阳春站的雷暴日数在年际间也存在着较大的差别。由最小二乘法得到阳春站逐年雷暴日数的一元线性回归方程y=-0.454x +102.9，相关系数丨r丨=0.519 04。计算结果表明，从总体上来看，阳春站的逐年平均雷暴日数呈下降趋势，相关系数丨r丨＞r0.01=0.344 53，阳春站的气候倾向率为-0.45 d/年，说明阳春站的年平均雷暴日数每10年减少4.5 d，并且该下降趋势在α=0.01的显著性水平上是显著的。

图2 1961—2015年阳春站逐年雷暴日数长期变化趋势

根据阳春站逐年平均雷暴日数的5年滑动平均序列曲线，可以看出，阳春站存在4个下降阶段，分别为20世纪60年代前期、70年代、80年代中后期、90年代末到00年代初。另外在20世纪80年代前中期和2000年代前期变化不大，在20世纪80年代末期到90年代末期呈现有较明显的上升趋势，20世纪60年代到70年代前期和00年代中期之后呈现缓慢上升趋势。

1.2 雷暴日数的月变化

从两站雷暴日数（图略）来看，两站的变化趋势比较一致，均为双峰型，其中阳春站的最大值比阳江站的略大，整体集中在3—10月，其中两站的月最大值均为8月，月最小值均为12月；从整体来看，两站1、2月均是缓慢的增长趋势，从3月开始，两站开始以较大的斜率增长，在6月达到第1个高峰，随后在7月缓慢下降，到8月的时候突然猛增，达到一年之中的最高峰，之后以较大的斜率下降，一直持续到10月，10—12月为缓慢的下降期。

1.3 雷暴日数的季节变化

统计表明，阳江站、阳春站4季以及冬夏半年的雷暴日数分布的比例为：春季平均雷暴日数为21.8 d占26.4%、阳春站为24.5 d占27.1%，夏季平均雷暴日数阳江站为45.0 d占54.4%、阳春站为50.6 d占56.1%，秋季平均雷暴日数阳江站为14.4 d占17.5%、阳春站为13.8 d占15.3%，冬季平均雷暴日数阳江站为1.2 d占1.5%、阳春站为1.3 d占1.5%。夏半年平均雷暴日数阳江站为75.8 d占92%、阳春站为83.6 d占92.6%，冬半年平均雷暴日数阳江站为6.6 d占8.0%、阳春站为6.6 d占7.4%。由此可知，两站在雷暴日数的4季及冬夏半年分布中，表现为夏季＞春季＞秋季＞冬季，夏半年＞冬半年。

1.4 雷暴日数的年代际变化

根据表1分析阳江站的雷暴日数的年代际变化，可知阳江站逐年平均雷暴日数在20世纪80年代是以2.79 d/年的速度减少，并且得到相关系数丨r丨=0.698 14，在显著水平α=0.1的情况下，丨r丨＞r0.1=0.549 36，而且80年代的丨r丨＞r0.05=0.631 90，说明在20世纪80年代逐年平均雷暴日数下降的趋势显著；同理，20世纪60、70、90、00和2010年代均没有通过显著性检验，这5个年代逐年平均雷暴日数上升或者下降的趋势不显著。

另外，阳春站的雷暴日数在20世纪80年代是以3.84 d/年的速度减少，90年代是以2.50 d/年的速度增多，计算得到的相关系数80年代为丨r丨=0.701 43、90年代丨r丨=0.657 11，在显著水平α=0.1的情况下，20世纪80（90）年代的丨r丨＞r0.1=0.549 36，而且80年代的丨r丨＞r0.05=0.631 90，说明在20世纪80（90）年代逐年平均雷暴日数上升的趋势显著；同理，在显著性水平α=0.1的情况下，20世纪60、70、00和2010年代的相关系数丨r丨＜r0.1，没有通过显著性检验，说明这4个年代的逐年平均雷暴日数上升或下降的趋势不显著。

表1 阳江、阳春站雷暴日数年代际变化相关系数

1.5 年雷暴日数的突变分析

从图3a的阳江站逐年平均雷暴日数M-K突变检验曲线可以看出，在两临界线（±1.96）内，曲线UF和UB在1994年前后出现交点，并由曲线UF的走向可知，在1994年之后，下降趋势超过了显著性水平0.05的临界线，甚至2000年后超过了显著性水平0.001（U0.001=±2.56）的临界值，这表明阳江站雷暴日数在1994年后出现转折，下降趋势是十分明显的。

由图3b的阳春站逐年平均雷暴日数M-K检验曲线可以看出，在两临界线（±1.96）内，曲线UF和UB在1982—1983年之间出现交点，由曲线UF的走向可知，在1982年到1988年之间超过了显著性水平0.05的临界线，甚至在1990年之后超过了显著水平0.001（U0.001=±2.56）的临界值，说明阳春站的雷暴日数在1982年后有明显的下降趋势。

图3 1961—2015年阳江站（a）和阳春站（b）逐年平均雷暴日数M-K检验曲线

2 两站差异及其原因分析

通过对两站雷暴的统计分析，可以看出两站存在一定的差异。从年平均雷暴日数来看，阳春站多于阳江站，差值为7.8 d；阳江站的雷暴日数下降速度比阳春站快0.28 d/年；两站的雷暴日数4季分布不均，且两站存在一定的差异。夏季的雷暴日数阳春站比阳江站多1.5%，春季比阳江站多0.7%，秋季比阳江站少2.2%，冬季两站持平；两站的冬夏半年雷暴日数阳春站夏半年的雷暴日数所占比例略高于阳江站，差值为0.7%；突变时间不一样，阳江站为1994年，阳春站为1982年。

雷暴常见于强对流和暴雨等天气，单就强对流来说，雷暴日数因地理分布类型而异，粤西山区多，沿海少［1］。对比2个站的地理位置，阳春属于内陆山区，阳江属于沿海，且阳春处于罗定-粤西南雷暴带［3］，加上阳春位于云雾山与天露山之间，地形抬升作用造成的局地热雷暴偏多［4］，所以前汛期的强对流天气对相对偏北的阳春影响更加明显；对于暴雨带来的雷暴影响，由于同位于暴雨中心，所以雷暴影响差异不大，在后汛期季风降水带来的影响则阳江大于阳春。

3 结论

1）两地区属于多雷区，阳江站的年平均雷暴日数为82.4 d、阳春站为90.2 d；年际变化较大，波动较为明显，阳江站逐年平均雷暴日数最多为125 d、最少为48 d，阳春站最多为127 d，最少为63 d；两地区总的雷暴日数呈明显下降趋势，阳江站的气候倾向率为-0.73 d/年，阳春站为-0.45 d/年，阳江站的减少速度比阳春站快0.28d/年。

2）两地区雷暴日数的月、季变化明显，两站雷暴日数的总体分布上，阳春站要多于阳江站。两地区全年各月份都有可能出现雷暴，其中8月为全年最多，12月为全年最少；雷暴日数4季分布不均，且冬夏半年雷暴日数分布差异非常明显，均为夏半年多于冬半年。

3）两地区的逐年平均雷暴日数存在突变现象，阳江站（阳春站）的突变时间为1994（1982）年前后，1994年之前为雷暴偏多期，1994年之后为雷暴偏少期；阳春站的突变时间为1982年，1982年之前为雷暴偏多期，1982年之后为雷暴偏少期。

［1］林良勋，冯业荣，黄忠，等.广东省天气预报技术手册［M］.北京：气象出版社，2006.

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C limatological Characteristics of Thunderstorm s in the A rea of Yangjiang and Yangchun in 1961-2015

XIAN Ye-chuang1，ZHANG Zhi-hui2，ZHENG Qing2

（1.Meteorological Bureau of Yangchun City，Yangchun 529600；2.Meteorological Bureau of Yangjiang City，Yangjiang 529500）

The statistical data of thunderstorm days for the 55 years of 1961-2015 in the stations of Yangjiang and Yangchun are used to determine the climatological characteristics of the thunderstorm weather using themethods of least squares，runningmean and abrupt change test.The result is shown as follows. For the annualmean days of thunderstorm，the Yangjiang station is82.4 d and the Yangchun station is90.2 d；for the annual number of thunderstorm days，it is125 d in the former station，and 127 d in the latter，for themaximum，and it is 48 d in the former，and 63 d in the latter，for the minimum.The thunderstorm changeswith large seasonality，which appears themost in summer and least in winter.The number of thunderstorm days tends to decrease over the 55 years，with the climate tendency rate at-0.73 d/year for the station of Yangjiang and-0.45 d/year for Yangchun.On the yearly basis，the number of thunderstorm days had abrupt changes in 1994 for Yangjiang and 1982 for Yangchun.

climatology；thunderstorm；climatological characteristics；abrupt change test；area of Yangjiang and Yangchun

P46

A

10.3969/j.issn.1007-6190.2016.06.006

2016-08-15

冼业闯（1988年生），男，理学学士，助理工程师，主要从事天气预报工作。E-mail：434349474@qq.com

冼业闯，张志慧，郑清.广东省11月2次秋季暴雨过程的对比分析［J］.广东气象，2016，38（6）：24-27.