基于FY-4A卫星资料的四川盆地MCC初生和成熟阶段特征

张琪 任景轩 肖红茹 王佳津 肖递祥

1 四川省气象台，成都 610071

2 高原与盆地暴雨旱涝灾害四川省重点实验室，成都 610071

3 中国人民解放军 78127 部队，成都 610031

1 引言

中尺度对流复合体（mesoscale convective complex,MCC）是发生在中纬度地区的主要强对流天气系统，往往引发暴雨、龙卷、冰雹和大风等剧烈天气（Maddox et al.,1986）。陶祖钰等（1998）、杨本湘和陶祖钰（2005）、江吉喜等（1996）研究均指出，处于青藏高原背风侧的四川盆地是MCC的活跃区，其可能与夏季风及西太平洋副热带高压移动有关。从环流场看，MCC易发生在西南季风北端、准静止型东西向切变线或锋面的西端以及500 hPa西风槽线南端三者的交汇处（Fang,1985;Laing and Fritsch,2000），且高温、高湿与水汽输送条件较为重要（吕艳彬等,2002）。此外，对流层顶附近的冷中心辐散反气旋、边界层内的辐散中尺度高压和中层的暖中心气旋性涡旋，三者的高低层配置可产生伴随有凝结的深厚上升运动，利于MCC的发生发展（Miller and Fritsch,1991;许健民等,1998）。在移向上，MCC主要沿700～500 hPa平均气流的右侧运动，是假相当位温高值的源区方向。

新一代静止气象卫星具有高时空分辨率、连续观测、范围大等优点，是研究中尺度对流系统的新途径（Durkee et al.,2009;蒋建莹和汪悦国,2014;张琪等,2018）。覃丹宇和方宗义（2014）总结了对流判识、对流追踪、初生对流的多光谱云顶特征以及初生对流判据等技术方法，提升了应用理论水平。赵文化和单海滨（2018）将卫星与雷达数据结合使用，在利用红外亮温识别对流云团的基础上，进一步量化了对流云团强度。周鑫等（2019）利用温度阈值法识别出深、浅对流后，分析比较了两者在对流初生阶段的云顶物理量变化特征，即云顶高度均在短时间内快速上升、云顶降温率先减小后增大，且深对流云顶上升高度能超越水汽层高度，深对流降温率最低值比浅对流更低。汪柏阳等（2015）指出中尺度对流系统的初生和成熟阶段均有快速发展对流RDC（Rapid Developing Convection），其位于对流云团中对流活动最活跃的部位，可为单个对流云团，也可为对流体，主要特点是发展时间短、云顶降温率大，表现为云体厚度增加、云顶亮温急剧下降及云顶相态变化等。

以往大多数学者研究MCC侧重分析其生命史、源地、移动路径、强降水及环流背景场等，也有学者分析过云顶最低黑体温度（Black Body Temperature,TBB）的演变特征，同时业务工作中对卫星云图的应用分析仍以主观判断和定性外推估算为主，对雷达、卫星联合监测技术及中尺度对流复合体的演变规律和内部结构的认识还十分有限（Vadas and Fritts,2004;Gourley et al.,2010）。四川盆地灾害性天气频发，而影响系统中MCC占有较大比例（康岚等,2016），因此本文利用新一代FY-4A静止卫星资料，通过研究MCC初生和成熟阶段的云团面积、亮温梯度、多个单通道阈值、云顶降温率及通道差等特征，分析不同阶段、不同强度的物理量特征和阈值量，进而提前判断中尺度对流云团的移向、发展变化，为天气分析和预报提供高价值线索，提升预警预报的准确率。

2 资料与方法

本文主要使用时间间隔为4 min、空间分辨率为4 km的FY-4A气象卫星资料（http://satellite.nsmc.org.cn/PortalSite/Default.aspx[2021-05-19]）进行研究分析，其星下点是（35°N，105°E），全圆盘扫描时间是15 min，具体使用了FY-4A多通道扫描成像辐射计（AGRI）的第10通道7.2μm（记为IR3）和第13通道12μm（记为IR1）的亮温数据。

在Maddox（1980）对MCC定义基础上，参考我国有关研究成果（杨本湘和陶祖钰,2005;康岚等,2016），结合实际业务工作中的发现，对判断标准做了合理的修订。文中四川盆地MCC的判据定为：（1）≤221 K冷云区面积≥5×104km2；（2）持续时间≥6 h；（3）冷云区的椭圆率≥0.7。以≤221 K冷云罩面积≥5×104km2作为标准来划分初生和成熟阶段，从出现β尺度云团至达到标准为初生阶段、自满足标准至221 K冷云罩面积最大时为成熟阶段。另外，参考卓鸿等（2012）识别中尺度对流系统的方法对云团进行自动追踪，并客观分析四川盆地MCC的演变特征。具体做法为：根据2018年四川区域暴雨过程（前一日20:00至当日20:00；四川省气象局,2014;本文均为北京时）获取其对应的卫星资料，然后客观计算≤221 K冷云区的象元数，并依据单位象元面积计算整个冷云区面积；再对≥5×104km2冷云罩面积进行时间序列追踪，得到目标云团的维持时长；最后根据维持时长≥6 h的目标云团的最大经纬向象元数求得椭圆率。

根据卫星红外通道的透射和吸收特性可知，不同通道的卫星云图所代表的物理意义是不同的。水汽通道与红外通道亮温差反映了对流层上层与近地表层之间的相对距离，赵文化和单海滨（2018）定义层间亮温差（D）为

其中，T(H2O)、T(IRW)分别表示红外通道IR3、IR1的云顶亮温。通常情况下，两通道权重落差导致亮温差呈明显负值。但在深对流云团（冲顶对流云团）中，由于强对流云团中水滴和冰晶增多，液态水含量和冰水含量较大，对流云团顶部密实，云顶发射率接近于黑体，导致红外通道辐射权重高度等于云顶高度，而由于上冲水汽进入逆温区，水汽通道权重高度大于云顶高度，此时逆转为正值。因此，根据此特点不仅可以识别对流云团，还可以设置多个阈值识别对流云团的强度，此方法称为BTD阈值法。

云顶亮温梯度是除云顶亮温之外的另一个云团特征量。云顶亮温梯度越大，表明云顶的纹理越丰富、起伏越剧烈，即云团内部的对流越活跃。本文使用3×3窗口计算云顶亮温梯度G，梯度的计算公式为

其中，T为云顶亮温（单位：°C），i、j为像素点坐标。

另外，云顶降温率R（cloud top cooling rate）的定义为

即t+1时刻的亮温减去t时刻的亮温，当R为负值时，云顶亮温下降，对流发展。本文主要研究IR1、IR3及亮温差的降温率。

此外，本地对流云团的形成主要是由云的垂直上升运动和水平移动产生，因此本文使用云像素滤波方法（汪柏阳等,2015）剔除第二类云团，进而分析MCC初生和成熟阶段的卫星云图特征。

3 MCC初生和成熟阶段的面积变化

采用阈值法定量估算MCC面积必须能够满足准确完整描述强对流云团面积变化的要求。若选择的阈值过高，不但会增加卷云等其他云系的影响，也会导致MCC面积偏大，降低强对流云团与环境场的区分度，影响分析结果；若选择的阈值过低，则会忽略MCC初生阶段的面积变化特征，导致对流面积偏小。因此，本研究充分考虑强对流云团各阶段的面积变化特征，选取221 K为MCC面积阈值标准，进行分析研究。

3.1 MCC面积变化特征

初生阶段，MCC在云图上主要表现2种发展方式：一是多个对流云团合并发展，二是主体云系前端卷云羽附近对流发展。本文4个个例均为多个独立对流云团合并发展而成，其初生和成熟阶段的时间如表1所示。

表1 2018年4次MCC个例的初生和成熟阶段Table 1 Convective initiation and mature stages of the MCC(mesoscale convective complex)cases in 2018

云团冷层面积的增减是描述云团发展进程的有效判据。一般而言，最低红外云顶亮温不断降低、对流云团面积持续增大，则MCC在发展，反之在消亡。由于本文所用卫星数据均为分辨率（4 km×4 km）相同的格点场，相邻四个格点构成的象元面积是固定的（16 km2）。所以，本文使用象元数间接代表MCC的面积。图1a是MCC面积时间变化图，就整体而言，MCC云团面积普遍较大，基本可达7000象元，个别可超过10000象元，与四川盆地MCC发展旺盛的特点相对应（康岚等,2016）。从阶段变化看，个例1的对流云团在初生和成熟两阶段的面积均增长迅速，带来的短时强降水站数和小时雨强也随之不断增多（大）（图1c），而另外3个个例的面积变化基本可分为初生阶段缓慢增长和成熟阶段快速增长两个阶段，这种不同程度的增长速率是与对流云团的发生发展相对应的，即初生阶段的对流云团主要以垂直上升运动为主，面积变化相对缓慢，而当云顶高度发展到一定高度进入成熟阶段后，对流云团的主要发展方向由垂直向上转变为水平扩散，向外延伸成砧状，此时云团面积增加迅速（许健民等,1998）。

为进一步定量说明MCC对流云团的变化特征，本文分析了MCC云团面积15 min变率变化特征（图1b）。从图中可以看出，初生和成熟阶段的面积变率基本为正值，表明云团持续增大。初生阶段的MCC面积基本以小于50 pixels(15 min)−1的速率增长，而成熟阶段初期的增速可达150～200 pixels(15 min)−1，明显高于初生阶段，表明成熟阶段MCC面积增大最为明显。随后，MCC面积变率逐渐减小至0附近，此阶段造成的短时强降水面积和小时雨强达最大。

图1 2018年4次MCC个例的（a）MCC面积、（b）MCC面积变率以及（c）个例1的强降水站数随时间的变化。图a、b中竖直线为初生阶段和成熟阶段分界线；图c中箭头为两阶段分界线Fig.1 Temporal variations of (a)MCCarea,(b)MCC area variability of four cases,(c)the numbers of heavy precipitation stations of case 1.In Figs.a and b,the vertical lines indicate the dividing time between convection initiation and mature stages;in Fig.c,the arrow indicates thedividing time between convection initiation and maturestages

3.2 MCC面积拟合预报方程

鉴于MCC对流云团不同阶段面积变化特征规律，通过拟合MCC面积—时间函数可有助于判断MCC发展的不同阶段。图2是MCC云团面积随时间变化的拟合曲线（横坐标时间以出现β尺度对流云团时记为0 min），从图中可看出，四川盆地MCC初生和成熟阶段共维持7 h左右，对流云团面积随时间变化呈准线性增长趋势，但初生阶段呈缓慢增长，而成熟阶段呈快速增大，并最终增长至8000象元左右。同时，拟合函数y=2.6x2+72.6x+721.1通过了95%信度水平的显著性检验，与对流云团面积变化较为一致，能准确地描述MCC初生阶段和成熟阶段的对流云团面积变化特征，可为预报四川盆地MCC对流云团面积随时间变化及判断发展强烈程度提供一定参考。

图2 MCC云团面积随时间变化的拟合曲线。竖直线为初生阶段和成熟阶段分界线Fig.2 Fitting curve for the cloud area of the MCC over time.The vertical lines indicate the dividing time between convection initiation and mature stages

4 MCC初生和成熟阶段亮温梯度的变化特征

从图3可看出，MCC初生阶段的亮温梯度大值区主要位于对流云团移动方向一侧，可达30～40°C。结合环流场看，其主要位于低空（850 hPa）入流区和锲状云团的前沿，表明此阶段对流活动较活跃；结合红外云顶亮温看，其范围主要位于240 K附近，基本全包或半包于对流云团边缘的221 K等值线区，说明221 K云区云顶纹理最为丰富、起伏也最为剧烈。成熟阶段的红外云顶亮温梯度普遍偏小，个例1的最大亮温梯度低于20°C，个例4亮温梯度稍强，但仍较初生阶段有明显减弱，这主要是由于成熟阶段卷云砧的覆盖使得云团云顶纹理平淡，云顶亮温梯度迅速减小，且基本小于20°C。通过与云顶低亮温区对比分析还发现，最冷云顶亮温区的云顶亮温梯度较小，一方面是发展旺盛的对流云团云顶高度已接近对流层顶，本身比较平坦；另一方面，红外云顶亮温低值区会被发散的卷云羽覆盖，而卷云的出现会进一步削弱对流云体的纹理。

图3 MCC个例（a1–d1）初生阶段和（a2–d2）成熟阶段的红外云顶亮温（阴影，单位：K）、亮温梯度（等值线，蓝线30°C，红线40°C）、850 hPa风场（风羽）：（a1、a2）个例1；（b1、b2）个例2；（c1、c2）个例3；（d1、d2）个例4Fig.3 Cloud top brightness temperature(shadings,units:K),temperature gradient(contours, blue lines indicate 30°C,red lines indicate 40°C),and 850-hPa wind in the(a1–d1)convective initiation and(a2–d2)mature stages in MCC cases:(a1,a2)Case 1;(b1, b2)case 2;(c1,c2)case 3;(d1,d2)case4

5 MCC初生和成熟阶段云顶物理量的变化特征

对流单体发展时，云顶高度不断升高，导致云顶亮温不断降低，且对流越强，云顶降温率越大，这一特征可以用红外通道亮温、水汽通道亮温阈值及时间变化趋势来描述和检测。探究初生阶段对流云团的云顶物理量特征，可剔除不能强烈发展的局地对流云团，进而了解成熟阶段的云顶物理量特征，准确判断出云团持续时间，对于提高对流性天气预警水平非常关键（马芳等,2007）。

5.1 云顶红外（IR1）最低亮温和水汽通道（IR3）最低亮温的变化特征

云顶红外亮温是反映云团发展强弱的重要特征量之一，而水汽亮温代表具有一定含量的水汽所能达到的最高高度。图4为2018年4个MCC个例云顶IR1和IR3最低亮温值的时间变化曲线。与对流云垂直向上延伸发展过程中云顶快速升高相对应，初生阶段IR1最低亮温值下降迅速，在几小时内降至最低（190 K左右）并逐渐稳定。在对流向上发展的卷挟下，水汽层高度快速抬升，表现为初生阶段IR3最低亮温值快速降低，与IR1变化一致。总的来看，对流初生阶段云顶高度快速上升、亮温迅速下降，也是MCC出现前期的一种特定状态。

图4 MCC个例IR1云顶最低亮温和IR3云顶最低亮温随时间的变化：（a1、a2）个例1；（b1、b2）个例2；（c1、c2）个例3；（d1、d2）个例4。竖直线为初生阶段和成熟阶段分界线Fig.4 Variations of minimum brightness temperature(units:K)for IR1(infrared radiation 1 channel)and minima IR3(water vapor channel)in cloud top over timein MCCcases:(a)Case 1;(b)case2;(c)case3;(d)case 4.The vertical linesindicatethedividing time between convection initiation and maturestages

进入成熟阶段，IR1和IR3最低亮温有2个显著的变化形态：前期为准稳定下的波动、后期为显著升高。前期稳定维持的原因可能是此时云顶高度和水汽高度已达最高，云团发展方向变为水平扩散，对流云团内部甚至开始出现下沉气流，故IR1和IR3最低亮温值无明显变化，对应此阶段的短时强降水范围和小时雨强在整个MCC生命史中达到最强。另外，IR1值普遍比IR3值小，对流云团水汽层权重高度基本都高于云顶高度，上冲水汽进入逆温区，意味着研究的对流云团顶部位于对流层附近或对流层顶之上。

5.2 IR1和IR3亮温降温率

降温率（R）是有效代表云团发展剧烈程度的特征量之一，当R（IR1）<0 K(15 min)−1时，表明红外云顶亮温下降，对流发展。从R（IR1）分布图可看出（图5），初生阶段MCC云团R（IR1）均为负值，且普遍小于−15 K (15 min)−1，而在对流云团发展移动方向前沿的221 K等值线附近，R（IR1）达到−40 K(15 min)−1以上，是对流发展最剧烈、云顶降温最快区域，也是亮温梯度极大值区，主要原因是此区域对应低空的暖湿空气入流区，是最强上升气流核的前沿，而强烈的上升运动挟卷低层暖湿空气以很陡的角度上升，一部分向后斜升，一部分直升云顶，加之凝结潜热释放作用，致使红外云顶亮温迅速下降，且降温更为剧烈。成熟阶段，R（IR1）明显减小，数值基本大于−15 K (15 min)−1，且在部分区域出现正变温，表现为正负相间的分布形态。从区域来看，负降温区也逐渐远离240 K线附近。

图5 MCC个例（a1–d1）初生阶段和（a2–d2）成熟阶段IR1云顶亮温（等值线，单位：K）及其降温率[阴影，单位：K (15 min)−1]分布：（a1、a2）个例1；（b1、b2）个例2；（c1、c2）个例3；（d1、d2）个例4Fig.5 Cloud top brightness temperature(contours,units:K)for IR1 and cooling rate[shadings, units:K(15 min)−1]in the(a1–d1)convective initiation and (a2–d2)maturestagesin MCC cases:(a1,a2)Case 1;(b1, b2)case2;(c1,c2)case3;(d1,d2)case 4

此外，MCC初始阶段的云团顶部（198 K线）总是偏向强降温率一侧，并且靠近亮温梯度大值区；而成熟阶段其位置基本处于云团中央位置，但受云团面积、强度发展变化影响，逐渐偏离强降温区且区域亮温梯度变小。因此，当云团顶部位于强降温区和亮温梯度大值区附近时，预示着对流云团处于初始阶段，具有较强的上升气流，未来发展旺盛。

R（IR3）在MCC初生和成熟阶段的分布形态与R（IR1）较相似，大值区分布一致性较好（图6）。初始阶段的240 K等值线附近为显著降温区，R（IR3）普遍介于−25～−15 K (15 min)−1之间，最低可达−35 K(15 min)−1，降温幅度明显低于IR1，即初始阶段，IR1比IR3亮温下降更显著，表明对流云团云顶高度上升速度较水汽层高度上升速度更快。而成熟阶段，R（IR3）较初生阶段降低明显，最大仅达−15 K (15 min)−1，小于同时期的R（IR1）；从位置来看，伴随降温幅度减小的同时，负降温区也逐渐远离主体云团。

图6 同图5 ，但为IR3的亮温（等值线，单位：K）及其降温率[阴影，单位：K (15 min)−1]分布Fig.6 As in Fig.5, but for cloud top brightness temperature(contours, units:K)for IR3(water vapor channel)and cooling rate[shadings,units:K(15 min)−1]

总体而言，可发展为MCC的对流云团红外云顶亮温和水汽亮温变化较快，初始阶段和成熟阶段的R（IR1、IR3）均为负值，并以初始阶段下降最为明显，且最明显区域为初始阶段低层入流区一侧。

5.3 IR3与IR1亮温差

卫星观测资料和辐射传输分析表明，对流云团水汽与红外窗区通道亮温差亮温差具有显著特征，其可提供云顶高度相对于对流云顶的位置，通常其值为负，亮温差的时间变率可检测积云相对对流云顶的增长情况，直接体现云团在对流层中的增长速度。

5.3.1亮温差的空间分布

从MCC个例初始、成熟阶段的IR1云顶亮温和亮温差的分布（图7）可以看出，亮温差正负值区分界线基本与221 K等值线重合，低于221 K区域为亮温差正值区、高于221 K区域为亮温差负值区。初生阶段，正值区亮温差主要介于0～3 K之间，最高可达12 K，表明云顶发展最高的部分位于云团的主体附近，此时已是发展至对流层顶或是对流层之上的强对流云团。由于MCC系统中上升运动强弱分布不均，亮温差空间分布也不均，如个例1、3、4的亮温差大值区主要出现在亮温梯度的大值区，而个例2则表现不明显。成熟阶段，个例1、2、3的亮温差主要介于0～3 K之间，大值不超过6 K，由于个例4 MCC为原地生消，且不断有新对流单体生成、发展，亮温差值略大于其他个例，但整体大值范围较初始阶段明显减小，这也说明，初始阶段的云团增长速度要大于成熟阶段。总的来看，亮温差极大值出现在初始阶段，集中在203 K等值线附近，最大值范围为6～10 K，有的甚至超过12 K，为云团发展增长最为迅速时段。成熟阶段亮温差减小至0～6 K。

图7 MCC个例（a1–d1）初生阶段和（a2–d2）成熟阶段IR1云顶亮温（等值线，单位：K）和水汽通道与红外通道亮温差（阴影，单位：K）分布：（a1、a2）个例1；（b1、b2）个例2；（c1、c2）个例3；（d1、d2）个例4Fig.7 Cloud top brightness temperature(contours, units:K)and brightness temperature differences(shadings,units:K)between IR3 and IR1 in the(a1–d1)convectiveinitiation and (a2–d2)mature stagesin MCCcases:(a1,a2)Case1;(b1, b2)case 2;(c1,c2)case 3;(d1,d2)case4

5.3.2亮温差时间序列变化

亮温差虽不能直接量化对流云团的对流强度，但可以量化其强度等级。图8为MCC个例中任意点从无云发展至主云体的亮温差值随时间的变化。从图中可看出，亮温差的时间变率分布较一致，且变化特征明显，即缓慢增长（相对稳定）—极速增长—稳定维持的三阶段变化形式。缓慢增长阶段，亮温差起始数值基本保持在−40～−30 K之间；极速增长阶段，亮温差在30～60 min时间内陡增至零值附近，最强的时间变化率达15 K min−1之多；稳定维持阶段，亮温差基本在0～5 K之间波动变化。通过对比分析发现，极速增长阶段属初始阶段后期，即对流云团在初始阶段已经出现上冲云顶现象，云顶已发展至对流层顶附近；稳定维持阶段，代表已经进入成熟阶段。

图8 MCC个例的亮温差（单位：K）随时间的变化：（a1、a2）个例1；（b1、b2）个例2；（c1、c2）个例3；（d1、d2）个例4Fig.8 Temporal variationsfor brightnesstemperature differences(units:K)in MCC cases:(a)Case 1;(b)case 2;(c)case3;(d)case4

5.3.3亮温差的降温率

亮温差值随时间的变率可检测积云相对于对流层顶的增长情况，并能反映云在对流层中的增长速度信息。初始阶段（图9），R（D）与R（IR1）分布形态基本一致，较大的正值区出现在对流云团发展移动方向前沿的221 K等值线附近，属对流云团的低层入流区，此区域上升速度最大、对流活动最为剧烈，R（D）值均可达到20 K(15 min)−1以上；成熟阶段，R（D）强度减弱，基本保持在0 K，个别区域可达10～15 K (15 min)−1左右。对比来看，R（D）变化与云团任意一点D值的时间序列变化一致，表现为：初始阶段发展最为强烈、增长最为迅速，而成熟阶段的云团已发展到顶盛，基本保持稳定、不会继续增长。

图9 MCC个例（a1–d1）初生阶段和（a2–d2）成熟阶段的亮温差（等值线，单位：K）及其降温率[阴影，单位：K (15 min)−1]分布：（a1、a2）个例1；（b1、b2）个例2；（c1、c2）个例3；（d1、d2）个例4Fig.9 Brightness temperature differences(contours,units:K)and cooling rate[shadings,units:K (15 min)−1]in the(a1–d1)convective initiation and(a2–d2)maturestagesin MCC cases:(a1,a2)Case 1;(b1, b2)case2;(c1,c2)case3;(d1,d2)case 4

6 结论与讨论

使用高频次的FY-4A卫星资料，通过研究四川盆地2018年4个MCC个例的初生和成熟阶段的卫星云图特征，初步得出特征较显著的多个物理量特征及其阈值，主要结论如下：

（1）MCC对流云团面积在初生和成熟两阶段均呈不同速度的增长，分别为初生阶段0～50 pixels(15 min)−1左右的缓慢增长和成熟阶段150～200 pixels(15 min)−1的快速增加，最大可增长至7000～10000 pixels左右。

（2）亮温梯度大值区在初生阶段位于低空入流区一侧，集中在云顶纹理最为丰富的240 K等值线附近，最大为30°C～40°C；成熟阶段时云顶纹理平淡，亮温梯度迅速减小至20°C以下。

（3）IR1和IR3云顶最低亮温值在初生和成熟两阶段的变化趋势较一致，均为初生阶段迅速下降，于几小时内下降至最低（约190 K）后进入准稳定的波动变化和显著升高变化的成熟阶段。

（4）初始阶段和成熟阶段的R（IR1、IR3）均为负值，初始阶段下降最为明显，最显著区域位于低层入流区一侧，降温率达−40 K (15 min)−1；成熟阶段降温区远离240 K等值线，降温幅度较小，R值普遍升至−25～−10 K (15 min)−1。

（5）MCC主体云区初生和成熟阶段的亮温差正负值区分界线基本与221 K等值线重合，最大值分别为6～10 K和0～6 K。初始阶段低层入流区的R（D）变化最剧烈，达15～20 K (15 min)−1之多。

本文在前人研究的基础上，增加了MCC云顶亮温梯度、单通道和通道差以及云顶降温率等物理量的分析，一定程度上明晰了其量化特征，在业务实践中具有现实指导意义。但由于静止卫星扫描区域受限、个例资料缺测，对流发展过程数据不完整，导致入选研究的个例减少，部分结论还有待更多个例验证及完善。