咸阳三类强对流天气环境物理量指标研究

2022-06-01 05:50王瑾婷乔丹杨谢逸雯
陕西气象 2022年3期
关键词:露点咸阳雷暴

刘 帆,高 萌,王瑾婷,乔丹杨,谢逸雯

(1.咸阳市气象局,陕西咸阳 712000;2.陕西省气象局秦岭和黄土高原生态环境气象重点实验室,西安 710016)

强对流天气主要包括雷暴大风、短时强降水、冰雹和龙卷等中小尺度天气[1],而咸阳暖季出现频率较高的强对流天气主要是雷暴大风、短时强降水和冰雹等[2],常造成严重的财产损失。由于强对流天气具有突发性强、生命史短、破坏性大等特点,成为了天气预报业务中的重点和难点。

众多学者研究表明,强对流天气的发生与大气层结不稳定、水汽条件、垂直风切变和抬升触发条件等密切相关[3-6]。探空资料可以反映出本地上空大气温湿结构,日常业务中预报员常利用天气形势结合探空资料的关键环境参量进行潜势预报[7-10]。叶爱芬等[11]利用探空资料分析CAPE与广州清远的强降水、雷雨大风之间的关系。张一平等[12]研究了不同天气流型配置下河南强对流天气的物理量要素特征和关键环境参数阈值。刘玉玲等[13]将探空资料的CAPE、粗理查森数等对流参数应用至强对流天气的潜势预报中。雷蕾等[14]利用18个物理参数区分三类强对流天气。高晓梅等[15]也分析了鲁中地区暖季三类强对流天气的关键环境参数预报阈值。而这些研究成果是否适用于咸阳地区,三类强对流天气的环境物理量特征是否存在差异,并且是否可以区分三类强对流天气值得研究。基于以上问题,本文利用2016—2020年咸阳强对流天气个例和探空资料,对比分析三类强对流天气的环境物理量的特征及不同月份变化规律,提炼咸阳地区三类强对流天气潜势预报指标,为开展咸阳分类强对流客观预报提供参考依据。

1 资料和方法

1.1 资料说明

利用筛选的2016—2020年暖季(4—9月)强对流天气过程进行分析,雷暴大风和短时强降水数据来源于咸阳地区158个气象观测站,冰雹数据来源于气象观测站观测获得的冰雹数据以及乡镇防雹作业指挥人员记录。其中当地面观测到冰雹便认定为冰雹过程,且无论其他天气是否出现;当有3个及以上观测站出现雷暴和阵风风速≥17.2 m/s2两个条件时,定义为雷暴大风过程;当有3个及以上观测站出现小时雨量≥20 mm,定义为短时强降水过程。当雷暴大风和短时强降水同时发生时,按照短时强降水个例进行分析。

根据构成要素的预报方法(配料法)[16-17],考虑雷暴的发生一般需要热力不稳定、水汽和抬升触发三个条件,而深厚湿对流还需考虑深层垂直风切变和对流层中层是否存在干层(对雷暴大风和冰雹很重要)等。表示大气热力不稳定的物理量:K指数、850与500 hPa的温度差(ΔT85)。表示水汽条件的物理量:850 hPa温度露点差(T-Td850)、500 hPa温度露点差(T-Td500)。表示大气能量条件的物理量:对流有效位能(CAPE)。表示垂直风切变的物理量:0~6 km深层风垂直切变(VWS)、0~3 km浅层风垂直切变(VWS’)。

针对不同类型的强对流天气,也有不同的关键物理量。如冰雹的发生除了要有较大的对流有效位能和较大的垂直风切变,还需有适宜的0 ℃层高度。雷暴大风则还需要对流层中层或中高层有明显的干空气侵入以及相应的下沉对流有效位能(DCAPE)。

1.2 研究方法

选取与对流发生地最接近的探空站(崆峒站或泾河站)每日08时或20时的探空数据,选取时间为强对流天气发生前的最近时次。考虑到大多数强对流天气发生在午后,这个时段没有探空观测,因此采用午后最高地面温度和对应时次的露点温度对08时的对流有效位能进行订正后再分析。

统计分析三类强对流天气的各关键环境物理量,并通过箱线图表示其分布;采用百分位法确定三类强对流天气的阈值和预报指标。

2 强对流天气特征

2016—2020年咸阳市暖季共出现雷暴大风53次、短时暴雨45次、冰雹19次。春季(4—5月)是雷暴大风的高发期。夏季(6—8月)是短时强降水和冰雹的高发期,其中7月和8月短时强降水发生最频繁,占比82.2%;5月和7月冰雹发生最频繁,占比60.0%。短时强降水在4月和5月发生较少,冰雹在4月和9月发生较少,均不超过2次。

表1 2016—2020年咸阳市三类强对流天气统计 单位:次

从强对流天气发生时段(图1)来看,三类天气均主要出现在下午至前半夜(14—20时段),占比39.3%以上。雷暴大风和短时强降水出现频率略相似,发生时段次高为前半夜(20—02时),占比分别为35.7%和31.3%;而冰雹发生频率次高为上午至中午(08—14时),占比24.1%。雷暴大风出现频次最少的是上午(08—14时),占比8.9%;短时强降水出现频次最少的在后半夜(02—08时),占比7.5%;而冰雹出现频次最少的为夜间(20—08时)。

图1 2016—2020年咸阳三类强对流天气发生时段概率分布

3 环境物理条件特征

3.1 热力不稳定

K指数表征对流层中下层的大气温湿状况,其值越大,代表不稳定性越强。通过箱线图对比分析三类强对流K指数(图2a),可以看出暖季雷暴大风和冰雹的K指数平均值相差不大,分别为29.0和29.4 ℃,而短时强降水的K指数略高,为33.4 ℃;雷暴大风和冰雹的K指数中位数与均值差异不大,分别为29.0和29.2 ℃,短时强降水的中位数更高,为36.9 ℃。三类强对流天气的K指数具有明显的月际变化(图2b),并且K指数平均值均超过20 ℃。4月开始K指数呈上升趋势,短时强降水和冰雹的均值8月达到峰值,雷暴大风7月达到最大,之后开始下降;7月雷暴大风K指数与短时强降水、冰雹的差异比较大,相差10 ℃以上,其余各月三类强对流天气的K指数相差不大。

W代表雷暴大风,R代表短时强降水,H代表冰雹;下同。图2 咸阳三类强对流K指数箱线图(a)和各月平均值(b)

850 hPa与500 hPa温度差(ΔT85)表示温度随高度的垂直递减特征,其值越大,环境大气温度垂直递减越剧烈,大气层结不稳定越强。短时强降水ΔT85暖季平均值为24.4 ℃,明显低于雷暴大风和冰雹(分别为27.6 ℃和27 ℃),同时三类强对流天气的ΔT85平均值与中位数相差不大。一般将ΔT85≥25 ℃作为强对流天气发生的阈值指标,显然这对短时强降水不适用。ΔT85没有明显的月际变化,除6月雷暴大风平均值明显高于短时强降水和冰雹外,其余各月差异不大。

图3 咸阳三类强对流ΔT85箱线图(a)和各月平均值(b)

3.2 水汽

预报业务中常将温度露点差作为判断水汽条件的指标。当露点Td与气温T越接近时,越容易达到饱和,空气中的水汽越容易凝结,即温度露点差越小,代表水汽条件越好。对比三类强对流对流层500 hPa和850 hPa的温度露点差(图4),短时强降水T-Td500和T-Td850平均值相较于雷暴大风和冰雹均明显偏小,且对应两个高度层的温度露点差离散度最小,相差仅14 ℃。雷暴大风T-Td850平均值略大于冰雹,且雷暴大风对应的T-Td850范围最宽,这是因为雷暴大风的形成一般伴有干空气的夹卷,而短时强降水对水汽要求较高,冰雹粒子在干空气中不易融化[18]。三类强对流天气的T-Td500和T-Td850没有明显的季节变化特征,但短时强降水各月的T-Td500和T-Td850均小于雷暴大风和冰雹。

图4 咸阳三类强对流500 hPa(a)和850 hPa(b)的T-Td箱线图

3.3 对流有效位能

对流有效位能(CAPE)是反映对流发生潜势的重要参数,表示热对流上升运动可能达到的理论最大强度。三类强对流的CAPE值相差较大(图5a),中位值按照雷暴大风、短时强降水和冰雹依次增大,分别为32.9、350.7和553.5 J/kg,同时冰雹和短时强降水相较于雷暴大风的箱体更宽,分布更分散。三类强对流CAPE的平均值总体呈现先增大再减小的月际变化(图5b),7月或8月达到最大值。除7月外,各月CAPE值短时强降水均最小,而雷暴大风的在7月和8月相对最大,冰雹的在5月和6月最大。

图5 咸阳三类强对流CAPE的箱线图(a)和各月平均值(b)

下沉对流有效位能(DCAPE)可以定量表示干空气夹卷进入雷暴内产生的强烈下沉气流的潜势大小,对于雷暴大风天气有很好的参考价值。暖季雷暴大风DCAPE平均值为315.4 J/kg,明显高于短时强降水和冰雹。

3.4 垂直风切变

环境风的垂直切变是对流风暴发展的转换条件,垂直风切变越大,越有利于对流风暴的组织化。分析0~6 km垂直风切变(VWS)和0~3 km垂直风切变(VWS’)发现,雷暴大风VWS平均值略大于短时强降水和冰雹,但三类强对流天气VWS’平均值相差不大;雷暴大风的VWS和VWS’平均值与中位值相差大,而短时强降水和雷暴大风的相差较小(图6a、6c)。4月强对流天气的VWS和VWS’最大,这是由于春季大气的斜压性强;三类天气VWS平均值均先减小后增加,8月最小。除7月外,短时强降水各月VWS’均大于雷暴大风和冰雹,且6月最明显(图6b、6d)。

3.5 特殊高度层

暖云层厚度是抬升凝结高度至0 ℃层高度的高度差,暖云层厚度越大,降水效率越高,越有利于强降水的产生[19]。通过分析,短时强降水的暖云层厚度明显高于雷暴大风和冰雹,平均值为4.5 km,因此可以用暖云层厚度来区别短时强降水和其他两种强对流天气类型。

图6 咸阳三类强对流VWS和VWS’的箱线图(a、c)和相应各月平均值(b、d)

0 ℃是冰融化的临界温度,而-20 ℃是大水滴自然成冰的温度,因此0 ℃层和-20 ℃层高度(H0、H-20)是降水粒子相态转化和增长的重要参数。从三类天气的H0和H-20箱线图(图7a、7c)可以看出,短时强降水的H0均在4.0 km以上,平均值达5.3 km,有利于深厚暖云层的形成,提升降水效率;H-20也相对较高,均在7.0 km以上,平均值达8.7 km,不利于大的固态降水粒子形成。雷暴大风和冰雹H0明显低于短时强降水,平均值均为4.4 km;H-20也低于短时强降水,平均值分别为7.6和7.7 km。整体而言,雷暴大风和冰雹两个特殊高度层差异较小,而短时强降水相差最大。三类强对流的H0和H-20也存在先增加后下降的月际变化,冰雹各月H0和H-20明显低于雷暴大风和短时强降水,而雷暴大风除7月和8月外,H0和H-20均低于短时强降水(图7b、7d)。

图7 咸阳三类强对流H0和H-20的箱线图(a、c)和各月平均值(b、d)

3.6 三类强对流天气潜势预报指标

通过以上分析,采用中位值和平均值计算得出的阈值相差不大,若采用这两种方法作为预警指标,容易出现漏报;若采用最小值来作为预报阈值,可能会出现大量的虚警;25百分位法虽然会有漏报,但虚警率也会降低,总体来讲更合理,可靠性更高。因此,采用25百分位作为预警指标的最低标准。表2列出了三类强对流天气的关键参数预报指标。

雷暴大风和冰雹发生的中低层一般表现出“上干下湿”的层结特征,即500 hPa温度露点差大,850 hPa温度露点差较小。同时比较大的低层垂直风切变VWS’更有利于雷暴大风和冰雹的发展,因此满足VWS和VWS’条件之一即可。雷暴大风的下沉对流有效位能也相对较大,应超过120 J/kg。

表2 咸阳三类强对流天气关键环境参数预报指标

冰雹形成除了考虑较大的对流有效位能和深层垂直风切变外,还需要适宜的0 ℃层高度,因此该指标采用25百分位至75百分位的范围来确定,即适宜0 ℃层高度为3.9~5.1 km。

短时强降水一般要求水汽丰富,整层湿,即500和850 hPa的温度露点差均较小,同时暖云层厚度应超过3.5 km。

考虑到K指数、CAPE值、垂直风切变、0 ℃层高度和-20 ℃层高度均有明显的季节变化,因此在使用这几项指标时应考虑气候态特征,同时当环境物理量偏离气候态出现异常时,也可以作为一个灾害性天气发生的重要指标[18]。

4 预报指标检验

利用咸阳市2021年23次强对流天气过程(其中雷暴大风8次、短时强降水9次、冰雹6次)进行指标适用性检验,检验结果见表3。总体而言,该指标有较好的分类强对流潜势预报能力,其中,短时强降水的预报效果最佳,预报准确率达到92.0%,命中率77.8%,漏报率22.2%,无空报。而雷暴大风和冰雹预报准确率均为65.2%,命中率分别为63.6%和66.7%,漏报率也较低,但冰雹的空报率相对较高,达60.0%。

表3 咸阳三类强对流天气预报指标检验 %

5 结论

通过对咸阳市暖季雷暴大风、短时强降水和冰雹进行分析,对比三类强对流天气发生的环境物理量特征,提炼强对流天气的关键物理量参数及预报指标。

(1)咸阳雷暴大风的高发期在4—5月,短时强降水和冰雹的高发期在6—8月,且7月和8月短时强降水发生最频繁,5月和7月冰雹发生最频繁。三类天气均主要出现在午后至前半夜(14—20时)。

(2)K指数、CAPE值、垂直风切变、0 ℃层高度和-20 ℃层高度均有明显的季节变化,使用这几项指标时应考虑气候态特征,同时当出现偏离气候态异常时,也可以作为一个灾害性天气发生的重要指标。

(3)相对高的0 ℃层高度、较厚的暖云层厚度以及相对小的中高层温度露点差可以区别短时强降水和其他两种强对流天气类型。但雷暴大风和冰雹两类天气的区分相对困难。雷暴大风和冰雹发生的中低层一般表现出“上干下湿”的层结特征,即500 hPa温度露点差大,850 hPa温度露点差较小。雷暴大风的下沉对流有效位能也相对较大,应超过120 J/kg。冰雹形成除了考虑较大的对流有效位能和深层垂直风切变外,还需要适宜的0 ℃层高度,为3.9~5.1 km。短时强降水要求“整层湿”,即500 hPa和850 hPa的温度露点差均较小,同时暖云层厚度应超过3.5 km。

(4)本研究利用咸阳周边探空站资料提炼出强对流潜势预报指标,短时强降水的预报效果最佳,冰雹的空报率较高。但由于探空站时空分辨率不足,后期可以采用NCEP FNL资料或ERA-Interim再分析资料进行进一步研究和细化。

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