成都双流机场降水天气统计分析

庞玉莹

（西南空管局气象中心，四川 成都 610202）

降水是影响飞行的重要天气现象，强降水是影响航班正常飞行的主要原因之一。降水过程可致使跑道积水、积雪、积冰，进而影响航空器的起降、滑跑与停靠；受复杂系统影响，强降水不仅导致能见度急剧转坏，还易在道面上空及进近爬升区域形成风切变，增加侧风隐患，甚至使飞机的发动机熄火，破坏飞机的空气动力性能，严重威胁航空安全[1]。因此强降水天气保障一直是民航预报和观测的重点任务之一。

近年来，已有不少气象工作者结合地面、高空和数值模拟资料对机场强降水开展了天气预报和诊断分析的工作，对过程的形成机制、影响系统和模式订正已有比较丰富的经验[2-3]。在统计应用方面，雷飏等利用三年报文资料分析了西南主要机场重要天气，研究指出影响成都机场的重要天气以低能见度、雷暴、中度及以上强度降水为主，其中雷暴和强降水出现的频次最高，主要集中在夏季，影响系统包括高空槽/低涡/切变/冷空气、南支槽、台风外围、副高外围/热力性等[4]。2015 版成都机场气候志对建站有记录以来的降水资料进行了整理归纳，着重分析了机场降水量、降水日数、降水极值的分布情况，但2015年后相关研究比较贫乏。本文利用机场现有资料，补充说明近五年机场降水的一般规律，并对同时段机场强降水天气的出现频次、日变化以及机场跑道三端降水量间的差异展开讨论，旨在找出近五年机场降水的统计特征，为机场强降水的观测和预报研究提供更加丰富的资料。

1 资料和方法

本文利用2016～2020 年观测年月总簿对成都双流机场降水年月资料进行统计，再通过双流机场天气报告实况资料和自动气象观测站小时降水数据选取强降水个例，对强降水的整体情况和日变化特征进行分析，最后对机场跑道三端的降水量差异展开讨论，为观测工作提供一点经验。

2 机场地理位置和气候特征

成都双流国际机场位于四川盆地西部边缘，西侧紧邻川西山地和高原，东侧约30km 处为龙泉山脉，双流机场位于其间的成都平原上，受复杂的大、小地形影响，形成了独特的地方性气候。据双流机场2015 版航空气候志统计，当地属于亚热带湿润季风气候区，气候温和，四季分明，湿度大，日照较少，雨量较充沛，降水时有发生。近些年，双流机场强降水天气频繁发生，常伴有雷暴、大风等恶劣天气，具备持续时间长、强度变化大、系统演变复杂的特点，对民航观测和预报形成了较大的考验。

3 机场降水一般规律

3.1 近五年降水量的总体情况

双流机场近五年降水量呈小幅波动变化，累年年平均降水量为987.2mm，累年月平均降水量为82.3mm。五年中2018 年降水量共计1325.9mm，突破建站以来的历史极大值（2015 版气候志统计历史极大值出现在1990年，降水量为1213.7mm），同年7 月月降水量共计496.6mm，成为建站以来的月最大降水量；日最大降水量为123.2mm，未冲破历史极大值（1998 年，264.5mm）。

从年内变化来看，由图1 可知，双流机场累年月平均降水量呈先增后减的单峰型变化，7 月降水量最大，为336.3mm，12 月和1 月降水量最少，分别为6.3mm 和5.9mm。降水量主要集中在6-9 月，约占累年年平均降水量的77%。按照季节划分，一年中夏季降水量最多，占全年的62%，冬季降水量最少，占全年的3%，春秋两季分别占15%和20%。

图1 双流机场累年各月平均降水量

3.2 近五年降水日数的总体情况

双流机场近五年各年降水总日数相差不大，累年年平均降水日数217 天，占全年总天数的59%，累年月平均降水日数18 天。与降水量类似，双流机场降水日数自3月开始逐渐增多，至11 月显著减少，其中7 月最多，为24 天，12 月和2 月最少，均为12 天，最多天数与最少天数可相差一倍。降水日数集中分布在5-10 月，各月均超过20 天，累计共131 天，约占累年年平均降水日数的63%（图2）。按季节划分，一年中夏季降水日数最多，约占累年年均降水日数的30%，其次为春秋两季，分别约占26%和27%，冬季最少，约占17%。

图2 双流机场累年各月平均降水日数

3.3 近五年降水性质的总体情况

根据上述计算的累年降水日数资料，结合双流机场近五年观测实况中的天气现象记录，进一步将降水按照性质划分为连续性降水、阵性降水和混合型降水三类，规定一个降水日对应一种降水性质，一天中既出现连续性降水又出现阵性降水即为混合型降水。由此计算并绘制各年降水性质统计表（表1）和累年月均降水性质分布图（图3）。从图表中可以看出，双流机场近五年阵性降水出现最多，累年年均125 次，占全年降水总数的58%；连续性降水累年年均70 次，约占年降水总数的32%；混合型降水出现最少，累年年均22 次，约占年降水总数的10%。从年内变化可以看出，阵性降水遍布四季，夏季最多，冬季最少，一年中除12 月外均有出现，集中分布在4-9 月，且7 月全月均为此类降水，与降水量和降水日数的年变化对应较好；而连续性降水与之相反，冬季最多，夏季没有，集中分布在10 月至次年2 月；混合型降水则集中分布在春秋两季。这也印证了随着夏季风的南北进退，雨带的位置发生改变，影响的天气系统不断变化，进而导致降水性质也不断转化。

图3 双流机场累年月均降水性质分布图

表1 2016～2020 年双流机场降水性质统计表

4 机场强降水统计特征

夏季雷雨天气保障是气象部门的重点工作之一，一般将本场出现中等及以上强度的降水，和/或伴有雷暴、大风，对机场运行保障形成压力或造成影响的降水过程统称为机场强天气过程。这种天气过程常伴有短时强降水，24h 降水量可达到暴雨甚至大暴雨的标准。孙继松指出，短时强降水强调的是强度，暴雨则强调累积值，即累积降水量。短时强降水不一定形成暴雨，同样，暴雨过程也不一定包含短时强降水，二者不宜混为一谈[5]。基于此，本文采用中国气象局标准，对短时强降水和暴雨天气过程分别讨论。根据《全国短时临近预报业务规定》，定义短时强降水为1h 雨量≥20mm 的降水；暴雨为1d（或24h）降水量50～99.9mm、大暴雨为1d（或24h）降水量100～249.9mm。

4.1 短时强降水的统计特征

利用机场自动气象观测站小时降水数据，统计得到2017～2020 年短时强降水个例共18 个（2017 年5 个、2018 年8 个、2019 年3 个、2020 年2 个），分析发现7 月短时强降水发生最为频繁，8 月和9 月次之，5 月仅在2018 年出现一次，其余月份均未出现；在降水强度方面，降水强度为20.0～29.9mm/h 共10 次、30.0～39.9mm/h 共5次、40.0～49.9mm/h 共2 次，50.0～59.9mm/h 共0 次，60.0～69.9mm/h 共1 次，最大强度为63.8mm/h（2017 年7 月21日），超过40mm/h 的短时强降水更易出现在盛夏和初秋；在所伴天气现象方面，短时强降水伴雷暴出现15 次、伴大风出现3 次，由雨影响主导能见度降低至1000～1500m 2 次，降低至1000m 以下2 次，最低可达500m。

4.2 暴雨天气的统计特征

利用机场观测年月总簿数据，统计得到2016～2020年暴雨天气个例共15 个（2016 年4 个、2017 年2 个、2018 年4 个、2019 年3 个、2020 年2 个），分析发现暴雨天气仅出现在7～9 月，其中7 月最多，共11 次，8 月和9月各2 次；在暴雨量级方面，达到暴雨级别10 次、达到大暴雨级别5 次，24h 最大降水量为123.2mm（2018 年7 月2 日）；在所伴天气现象方面，暴雨伴雷暴出现15 次、伴大风出现4 次，由雨影响主导能见度降低至1000～1500m2 次，降低至1000m 以下4 次，最低可达500m；在持续时间方面，暴雨时长最长为23 小时12 分钟，最短为3 小时25 分钟。

4.3 短时强降水和暴雨天气的综合讨论

从短时强降水出现时段的日变化（图4）可以看出，一天中4～5 时（北京时，下同）、13 时是短时强降水的高发期，这一阶段发生的最大降水强度为63.8mm/h，最小为20.0mm/h；7～8 时、12～13 时、21 时和0 时是短时强降水的次高发期，这一阶段发生的最大降水强度为30.8mm/h。由此可知双流机场短时强降水易出现于凌晨至中午这一时段，入夜后也有一定概率发生。

图4 2017～2020 年双流机场短时强降水日变化分布图

从暴雨日降水时段分布图（图5）可以看出，降水可出现在全天任意时刻，其中7～9 时的降水频率最高，6～14时降水概率高达50%，22～1 时降水概率相对最小。由此可知，有暴雨天气时降水更易经过清晨至中午这一时段。

图5 2016～2017 年双流机场暴雨日降水时段分布图

综合分析短时强降水和暴雨天气可知，7 月是暴雨与短时强降水的高发期，8 月、9 月短时强降水依旧强劲，但暴雨和大暴雨的出现频率明显减小；一天中中午是短时强降水和暴雨都集中出现的时段。另外，在2017～2020年，短时强降水和暴雨天气共计21 次，其中暴雨日出现短时强降水的概率为38%，考虑伴随天气时，暴雨日必有雷暴天气出现，但短时强降水过程并不一定有雷暴参与。以上分析也印证了暴雨和短时强降水既有联系、又有区别，二者出现的天气尺度和形成机制不尽相同，在进行天气机理研究和预报分析时不能简单套用。

4.4 强天气个例气象要素分析

强降水天气发生时，气压、风速、温度、相对湿度等气象要素会发生明显变化。如图6 所示，2017 年7 月21 日的降水过程既属于短时强降水过程又属于暴雨天气过程，此次过程从11：20 持续到13：45 共计2 小时25 分钟，过程累计降水量64.0mm，其中短时强降水发生在12：10～13：10，分钟最大雨强2.6mm/min，小时最大雨强63.8mm/h。从每5min 要素实况可知，在强降水阶段前，风速开始增大，最大增幅5m/s，气温下降，相对湿度增大；强降水开始后，气压有小幅增长，雨量骤增，温度继续缓慢下降，相对湿度逐渐达到饱和；阶段尾声，风速减小，雨量减小，温度开始回升，相对湿度相应减小，气压有所回落。

图6 2020 年7 月21 日降水过程气象要素曲线图

5 机场三端重要天气降水量的差异性讨论

中度及以上降水属于航空重要天气现象，经资料统计，近五年，双流机场出现中度及以上的降水共计155次，此类降水自3 月份起逐渐增多，至7 月达到峰值，8月后逐渐减少至11 月后再无出现。从季节来看，夏季是重要降水的高发期，春末和初秋此类降水依然频繁，这与之前降水量的累年变化规律以及暴雨、强降水的出现时段基本对应。

双流机场自动观测气象站现有02L、02R 和20L 三端的降水资料，在观测降水天气时，观测员以观测平台为中心，观测并通报本场上空的降水情况，在记录和统计时，地面观测簿纪要栏中的降水量以机场基准点02L处的数据为准。经实际对比发现，当局地强天气出现时，上述三端降水量间可能产生明显差异。在排除因设备故障导致数据异常的情况后，统计近五年发生的重要降水共151 次，其中强降水48 次，中度降水103 次。从中筛选出三端降水量数据相差10.0mm 及以上的情况共37次，包括强降水19 次，中度降水18 次。对这37 次降水过程分析得到，三端降水量差异达10.0mm 及以上的降水事件占总重要降水事件的24.5%，差异强降水事件占总重要强降水事件的39.6%，差异中度降水事件占总重要中度降水事件的17.5%。对比三端降水量发现，02L 数据过大17 次、过小13 次，02R 数据过大12 次、过小22次，20L 数据过大22 次、过小9 次；02L 与02R 间降水量差异最大可达59.2mm，02L 与20L 间降水量差异最大可达46.0mm，02R 与20L 间降水量差异最大可达36.5mm。这种差异集中出现在6-9 月，特别是7 月，月差异事件占总重要天气降水事件的39.6%。由此推断，进入夏季，由于阵性降水在空间尺度分布上的不均匀，造成机场三端降水强度和降水起止时间有差异，可导致观测员在观测平台观测到的降水强度与跑道各端的降水强度不一致的情况发生。航空用户在咨询本场降水量时，观测员若全部按照02L 基准点的降水量进行通报，就可能与用户的实际需求出现偏差。因此当有重要天气出现时，观测员需仔细对比各端降水数据，若观测平台无降水或降水强度偏小，但自动观测站任意一端的雨量筒显示有中或大的降水时，需立即加密观测巡视次数，并结合雷达、卫星云图等手段及时了解天气系统的演变情况，除主动向航空用户通报在观测平台观测到的代表机场总体情况（即实况报文中的降水强度）的降水外，还需按照用户需求提供跑道使用端或用户咨询端的降水强度，做到强度有变化即有通报，尽力降低强降水对飞行的影响，做到真正的精确服务。

6 结论与讨论

本文通过对机场2016～2020 年降水资料分析得出以下结论。

（1）近五年，成都双流机场降水量和降水日数的分布情况类似，全年降水表现为夏季多、冬季少，主要集中在：降水性质随季风进退变化明显，夏季多阵性降水，冬季多连续性降水，春秋两季以阵性和混合型降水为主。

（2）7 月是暴雨与短时强降水的高发期，8 月和9 月短时强降水依旧强劲，但暴雨和大暴雨出现频率明显减小；从日变化可以看出，短时强降水和暴雨都更易出现或经过清晨至中午这一时段。另外，局地性的暴雨天气往往伴随着雷暴和短时强降水过程，但短时强降水过程不一定导致暴雨发生。气象要素对强降水天气也有较好的指示作用，观测员在观测天气时可通过对气象要素的分析判断是否有强天气过境。

（3）对中度及以上降水分析时发现，由于降水本身不均匀，机场自动气象观测站三端降水量差异最大可达59.2mm。因此遇到重要天气出现时，观测员要提前了解天气形势，借助设备等手段及时掌握跑道三端降水量的情况，开展咨询服务时除向用户通报在观测平台观测到的代表机场总体情况的降水外，还需按照用户需求提供跑道端的降水强度。

本文仅对2016～2020 年降水资料进行统计分析，得出了双流机场降水天气的基本规律特征，由于样本数量较少，并不能得到降水的年际变化和空间分布特征。在今后的研究中将拉长时间序列，运用多样的统计方法完善机场降水资料库，为机场气候研究和重要天气服务提供参考依据。