一個(gè)中國(guó)凍雨潛在發(fā)生指數(shù)的建立?

牛 璐, 黃 菲，3??, 王國(guó)復(fù)

(1.中國(guó)海洋大學(xué)物理海洋實(shí)驗(yàn)室 山東省高校海洋-大氣相互作用與氣候重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，山東 青島 266100； 2.中國(guó)氣象局國(guó)家氣候中心，北京 100081；3.寧波大學(xué)寧波市非線(xiàn)性海洋和大氣災(zāi)害系統(tǒng)協(xié)同創(chuàng)新中心，浙江 寧波 315211)

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一個(gè)中國(guó)凍雨潛在發(fā)生指數(shù)的建立?

牛 璐1, 黃 菲1，3??, 王國(guó)復(fù)2

(1.中國(guó)海洋大學(xué)物理海洋實(shí)驗(yàn)室 山東省高校海洋-大氣相互作用與氣候重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，山東 青島 266100； 2.中國(guó)氣象局國(guó)家氣候中心，北京 100081；3.寧波大學(xué)寧波市非線(xiàn)性海洋和大氣災(zāi)害系統(tǒng)協(xié)同創(chuàng)新中心，浙江 寧波 315211)

利用中國(guó)高空和地面觀(guān)測(cè)資料，分析了貴州等地凍雨發(fā)生時(shí)的氣象要素變化特征。結(jié)果表明：凍雨發(fā)生時(shí)地面溫度較低，處于-7.3～0.9℃；濕度較高，溫度露點(diǎn)差0～3.9℃；風(fēng)速1～2m/s；降水量不太大；且高空存在逆溫層，在對(duì)流層中下層隨高度升高，溫度在某一特定值上下波動(dòng)，達(dá)到某一高度后，溫度隨高度遞減。根據(jù)凍雨發(fā)生的氣象要素變化特征，定義了一個(gè)新的中國(guó)凍雨潛在發(fā)生指數(shù)，用以表征凍雨發(fā)生的潛在可能性，并對(duì)2005—2014年中國(guó)凍雨的發(fā)生進(jìn)行效果檢驗(yàn)。結(jié)果表明,效果檢驗(yàn)對(duì)各臺(tái)站凍雨情況模擬準(zhǔn)確率在90%以上，對(duì)幾次凍雨過(guò)程均能很好地表征出來(lái)。進(jìn)一步的研究表明，將該指數(shù)與降水結(jié)合，模擬準(zhǔn)確率顯著提高。

凍雨；凍雨潛在發(fā)生指數(shù)；氣象條件

2008年1—2月，中國(guó)南方遭受了大范圍的持續(xù)性雨雪冰凍災(zāi)害，其中尤以?xún)鲇隇?zāi)害更為嚴(yán)重。自此越來(lái)越多的學(xué)者開(kāi)始關(guān)注凍雨天氣。凍雨(Freezing Rain)是指由過(guò)冷水滴組成的，與溫度低于0℃的物體碰撞立即凍結(jié)的降水。凍雨常壓斷樹(shù)木、危害農(nóng)作物；壓斷電線(xiàn)和電線(xiàn)桿，造成通訊和電力中斷；妨礙公路鐵路交通、威脅飛機(jī)的飛行安全等。國(guó)外對(duì)凍雨的研究起步較早，在20世紀(jì)初即有學(xué)者對(duì)凍雨進(jìn)行了研究[1]，Stewart和King[2]針對(duì)南安大略地區(qū)發(fā)生的3次冬季降水事件，分析了其中尺度風(fēng)暴結(jié)構(gòu)和各降水類(lèi)型的演變過(guò)程，指出降水類(lèi)型與粒子的大小、密度、高空逆溫層溫度等要素密切相關(guān)。Rauber等[3]、Martner等[4]、Szeto等[5]針對(duì)幾次比較嚴(yán)重的凍雨事件，從天氣和中尺度結(jié)構(gòu)方面，結(jié)合遙感、模式模擬等技術(shù)進(jìn)行了比較細(xì)致的研究，發(fā)現(xiàn)凍雨通常發(fā)生在與冷暖鋒相聯(lián)系的冬季降水過(guò)渡帶中。Huffman和Norman[6]將凍雨的發(fā)生機(jī)制歸納為兩種：一種是冰相機(jī)制，即冰晶在下落過(guò)程中會(huì)經(jīng)過(guò)暖層融化為液態(tài)，然后經(jīng)過(guò)再結(jié)冰層變?yōu)檫^(guò)冷水降落到地面；另一種是暖雨機(jī)制，即整個(gè)下落過(guò)程沒(méi)有經(jīng)過(guò)暖層，整層小于0℃，雨滴以過(guò)冷水狀態(tài)降落到地面。Rauber等[7]在此基礎(chǔ)上將凍雨結(jié)構(gòu)又分成了6類(lèi)。在對(duì)凍雨特征進(jìn)行分析研究的基礎(chǔ)上，國(guó)外學(xué)者開(kāi)展了凍雨預(yù)報(bào)方法的研究。Prater和Borho[8]將凍雨發(fā)生區(qū)域高空通常有零度層和風(fēng)切變的特點(diǎn)與凍雨災(zāi)害的監(jiān)測(cè)算法相結(jié)合，提出雪花從高空降落通過(guò)暖層與冷層，若在暖層完全融化則落到近地面為凍雨，若沒(méi)有完全融化則為冰粒。Czys等[9]將粒子在暖層中停留的時(shí)間與粒子完全融化所用的時(shí)間的比值，作為產(chǎn)生凍雨與否的無(wú)量綱判據(jù)。若該判據(jù)大于等于1則為凍雨，否則為冰粒。Bourgouin[10]根據(jù)不同降水類(lèi)型對(duì)應(yīng)的0℃區(qū)域差異提出了一種新的預(yù)測(cè)方法，并與其它方法進(jìn)行了對(duì)比。

美國(guó)及加拿大等地凍雨多與暖鋒及輸送帶有關(guān)，中國(guó)凍雨發(fā)生情況與之并不完全相同[11]。貴州及其附近區(qū)域因其特殊的地理位置、地形地貌和氣候條件，是中國(guó)凍雨的高發(fā)地帶[12]。因此，對(duì)貴州凍雨的時(shí)空分布特征及臨近的環(huán)流情況有較多的統(tǒng)計(jì)研究[13-16]，結(jié)果發(fā)現(xiàn)：低氣溫、較小的風(fēng)速和高濕條件有利于凍雨的生成，且大多研究都強(qiáng)調(diào)凍雨發(fā)生時(shí)高空逆溫層的存在。王遵婭等[17]結(jié)合雨凇和霧凇的產(chǎn)生條件，利用日平均氣溫和天氣現(xiàn)象構(gòu)建了冰凍日判別模型。美國(guó)和加拿大的氣象部門(mén)利用700～850hPa間的位勢(shì)厚度及850～1000hPa的位勢(shì)厚度對(duì)雨、雪、凍雨等天氣現(xiàn)象進(jìn)行基本判別，但由于中國(guó)東西部海拔差距大，此方法并不適用于海拔較高地區(qū)。漆梁波[18-19]對(duì)凍雨及冰粒的區(qū)分進(jìn)行了分析，制定了一組中國(guó)東部地區(qū)冬季降水相態(tài)的推薦識(shí)別判據(jù)，該判據(jù)利用700～1000hPa內(nèi)各標(biāo)準(zhǔn)層的溫度或厚度值，針對(duì)不同降水類(lèi)型劃定取值范圍，以期對(duì)中國(guó)東部地區(qū)冬季降水類(lèi)型的甄別提供較好的參考。該方法對(duì)凍雨(冰粒)降雪的判別效果不理想，且僅對(duì)海拔低于400m的區(qū)域適用。高守亭等[20]針對(duì)貴州凍雨，提出先利用動(dòng)力因子找出斜壓性較強(qiáng)利于弱降水的區(qū)域，再結(jié)合單站探空資料進(jìn)行三步判斷的“動(dòng)力因子”和“三步判別法”相結(jié)合的方法，需要預(yù)報(bào)員首先分析高空地面天氣圖確定鋒區(qū)位置，進(jìn)而利用單站探空資料進(jìn)行預(yù)報(bào)。

凍雨等冰凍災(zāi)害往往是在高、中、低層各緯度天氣系統(tǒng)的共同作用下產(chǎn)生的，因此伴有復(fù)雜的高空溫濕層結(jié)；且細(xì)微的溫濕度配置就可能造成不同的水的相態(tài)變化，進(jìn)而影響最終的降水形態(tài)，如冰粒、雨夾雪等。然而不管是凍雨、冰粒，還是雨夾雪，均可能造成嚴(yán)重的冰凍災(zāi)害，對(duì)人們?nèi)粘５纳a(chǎn)生活產(chǎn)生不利影響?；诖?，本文旨在用盡可能簡(jiǎn)單且常規(guī)的氣象要素，構(gòu)造一個(gè)直觀(guān)的指數(shù)來(lái)表征以?xún)鲇隇橹鞯挠暄┍鶅鰹?zāi)害的潛在發(fā)生可能性，以期用于模式產(chǎn)品的后處理，得到中國(guó)境內(nèi)可能發(fā)生凍雨等雨雪冰凍災(zāi)害的區(qū)域，進(jìn)而為預(yù)報(bào)員進(jìn)行具體的降水相態(tài)識(shí)別及防災(zāi)減災(zāi)打下基礎(chǔ)。

因此，本文通過(guò)研究中國(guó)凍雨產(chǎn)生時(shí)對(duì)應(yīng)的高空及地面氣象條件，定義了一個(gè)新的凍雨潛在發(fā)生指數(shù)，作為以?xún)鲇隇?zāi)害為主的雨雪冰凍天氣發(fā)生與否的判據(jù)，并對(duì)該指數(shù)的實(shí)用性作了初步檢驗(yàn)，研究結(jié)果對(duì)此類(lèi)災(zāi)害的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和預(yù)測(cè)有一定意義。

1 資料分析

考慮到凍雨出現(xiàn)的區(qū)域和成災(zāi)影響，本文使用全球通信系統(tǒng)(Global Telecommunication System，簡(jiǎn)稱(chēng)GTS)中參與國(guó)際交換的中國(guó)站地面及高空定時(shí)觀(guān)測(cè)數(shù)據(jù)，時(shí)間長(zhǎng)度為2005年7月1日—2013年6月30日。由于高空資料觀(guān)測(cè)時(shí)間為北京時(shí)08時(shí)和20時(shí)，為使高空和地面資料盡可能地時(shí)空匹配，地面資料也選取相應(yīng)臺(tái)站及時(shí)次。同時(shí)，為了保證數(shù)據(jù)的連續(xù)性，剔除了缺測(cè)次數(shù)過(guò)多的臺(tái)站，最終選取中國(guó)88站的高空和地面匹配的定時(shí)觀(guān)測(cè)資料，高空資料包括標(biāo)準(zhǔn)層和特性層各層數(shù)據(jù)。對(duì)原始觀(guān)測(cè)資料，統(tǒng)計(jì)08時(shí)和20時(shí)凍雨實(shí)況，分析對(duì)應(yīng)時(shí)刻地面溫度、露點(diǎn)溫度、風(fēng)速等要素及高空溫度。

在對(duì)地面觀(guān)測(cè)資料中的凍雨發(fā)生情況進(jìn)行分析時(shí)，出現(xiàn)則記為1次。88個(gè)站中共有13個(gè)站有凍雨記錄(共501次)。臺(tái)站信息與凍雨次數(shù)如表1所示。由表1可知，貴州威寧站凍雨次數(shù)遠(yuǎn)高于其它臺(tái)站，且海拔最高(2236m)，其次是貴州貴陽(yáng)站及湖南郴州站，江西、廣西、安徽、河南、湖北、遼寧等地也觀(guān)測(cè)到了凍雨現(xiàn)象。這個(gè)空間分布情況與前人研究得到的全國(guó)凍雨空間分布情況基本一致。經(jīng)統(tǒng)計(jì)，1月發(fā)生凍雨次數(shù)最多(279次)，占總數(shù)的55.69%；其次是2月(89次)和12月(87次)，分別占17.76%和17.37%；然后是3月(28次)和11月(17次)，4月僅有1次記錄，其它月份沒(méi)有觀(guān)測(cè)記錄。

表1 2005年7月1日—2013年6月30日凍雨臺(tái)站信息

2 凍雨發(fā)生的氣象條件

2.1 地面氣象條件

本文分別對(duì)貴州威寧站、貴州貴陽(yáng)站及其它海拔較低臺(tái)站的溫度、露點(diǎn)溫度、溫度露點(diǎn)差、風(fēng)速、風(fēng)向及降水量等地面要素進(jìn)行統(tǒng)計(jì)。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，威寧站凍雨發(fā)生時(shí)地面溫度集中在-7.3～0.6℃，露點(diǎn)溫度為-7.9～0.5℃，溫度露點(diǎn)差為0～2.3℃；風(fēng)速最大值為5m/s，風(fēng)向以南北風(fēng)為主；凍雨發(fā)生時(shí)降水量都不太大，通常為毛毛雨或小雨。貴州貴陽(yáng)站情況與威寧站類(lèi)似。而其它海拔較低臺(tái)站，地面溫度變化范圍相對(duì)較小，在-2.7～0.9℃，平均溫度相對(duì)略高，露點(diǎn)溫度為-4.1～0℃，溫度露點(diǎn)差集中在0.3～2.9℃，6h降水量最大值可達(dá)17mm，平均6h降水量為1.83mm，雨量相對(duì)較大。

圖1為貴州威寧站、貴州貴陽(yáng)站及剩余臺(tái)站地面溫度、溫度露點(diǎn)差及風(fēng)速的頻率百分比分布。由圖可知，不同臺(tái)站之間由于海拔、經(jīng)緯度等差異，各要素的頻率百分比分布也不盡相同，但各要素的值均相對(duì)集中?？傮w來(lái)說(shuō)，凍雨發(fā)生時(shí)地面溫度處于-7.3～0.9℃；近地面濕度較高，溫度露點(diǎn)差以0～3.9℃為宜；風(fēng)速較小，1～2m/s最適宜凍雨發(fā)生；風(fēng)向以偏北風(fēng)居多，且降水量往往不大，平均6h降水量在1mm左右。

((a)為貴州威寧站；(b)為貴州貴陽(yáng)站；(c)為剩余海拔小于1 000 m臺(tái)站。(a) Weining, Guizhou; (b) Guiyang, Guizhou; (c) The other station (<1 000 m).)

圖1 出現(xiàn)凍雨時(shí)地面溫度(1)、溫度露點(diǎn)差(2)和風(fēng)速值(3)的相對(duì)頻率分布
Fig.1 Distribution of relative frequency of surface temperature (1), surface depression of the dew point (2) and wind speed (3) when Freezing Rain occurs

2.2 高空溫度特征

溫度的垂直分布是冬季不同類(lèi)型降水產(chǎn)生的主要原因，凍雨發(fā)生時(shí)，高空溫濕特征明顯。本文對(duì)凍雨發(fā)生時(shí)高空溫度分布情況進(jìn)行了初步研究。

圖2為對(duì)流層中下層大氣溫度隨高度的垂直變化。由圖可知溫度廓線(xiàn)變化復(fù)雜，威寧站在500～700hPa，貴陽(yáng)站在550～850hPa，其它站在700～925hPa范圍內(nèi)均存在逆溫現(xiàn)象。292例樣本中僅有46例(15.75%)沒(méi)有逆溫記錄。剩余樣本中，32.53%不存在暖層，51.71%存在暖層。海拔較高的威寧站有暖層的樣本僅占37%。整體來(lái)看，凍雨發(fā)生時(shí)在對(duì)流層中下層某一高度以下，隨高度升高，溫度在某一特定值上下波動(dòng)，達(dá)到這一高度后，溫度隨高度遞減。

總體來(lái)說(shuō)，凍雨發(fā)生時(shí)對(duì)流層中下層某一高度下均存在著復(fù)雜的溫度波動(dòng)。貴州地區(qū)凍雨多暖雨機(jī)制，其它地區(qū)多冰相機(jī)制；海拔可能是產(chǎn)生不同機(jī)制凍雨的重要因素。由于凍雨的產(chǎn)生涉及到水分子在下落過(guò)程中復(fù)雜的相態(tài)變化，這些云物理過(guò)程與大氣濕度的垂直變化也密切相關(guān)，有待于利用其它判據(jù)進(jìn)行進(jìn)一步甄別，本文只探究易于產(chǎn)生凍雨等雨雪冰凍天氣的基本高空溫度背景場(chǎng)。

((a)貴州威寧站，(b)貴州貴陽(yáng)站，(c)其它臺(tái)站；彩色實(shí)線(xiàn)為多個(gè)凍雨個(gè)例溫度廓線(xiàn)分布，黑色短虛線(xiàn)為各凍雨個(gè)例的平均溫度廓線(xiàn)分布。(a) Weining,Guizhou (b) Guiyang,Guizhou (c) The other stations(<1000m); The colorful solid line means the temperature variations of Freezing Rain cases, the black dotted line means the average temperature variation of all the Freezing Rain cases .)

圖2 凍雨發(fā)生時(shí)的溫度廓線(xiàn)分布
Fig.2 Temperature profile when Freezing Rain occurs

3 凍雨潛在發(fā)生指數(shù)

通過(guò)前文的分析比較，發(fā)現(xiàn)凍雨發(fā)生時(shí)有幾個(gè)典型特征。特定的地面溫度、濕度及特定的高空溫度分布是凍雨災(zāi)害產(chǎn)生時(shí)的3個(gè)基本特征。結(jié)合此基本特征，本文定義了中國(guó)凍雨潛在生成指數(shù)(Freezing Rain Genesis Potential Index，簡(jiǎn)稱(chēng)FRGPI)，作為凍雨的判別模型，用來(lái)表征凍雨等雨雪冰凍天氣潛在發(fā)生情況。

由圖2知，溫度隨高度升高或氣壓減小近似呈先升高后降低的變化規(guī)律。函數(shù)進(jìn)行擬合發(fā)現(xiàn)，溫度T(單位℃)與σ值的3次擬合效果較好，得到的擬合曲線(xiàn)為：

T=b0+b1σ+b2σ2+b3σ3。

(1)

其中:b為擬合系數(shù);b0=-19.41;b1=43.92;b2=-24.52;b3=-4.75(見(jiàn)圖3)。該曲線(xiàn)類(lèi)似凍雨發(fā)生時(shí)的平均層結(jié)曲線(xiàn)，求得此曲線(xiàn)拐點(diǎn)的σ值為0.738,若ps=1000hPa,此時(shí)p=842.8hPa;若ps=750hPa，則p=658.3hPa。因此說(shuō)明發(fā)生凍雨時(shí)，高空有逆溫，溫度最大值約在650～850hPa對(duì)應(yīng)的高度。

圖3 凍雨發(fā)生時(shí)對(duì)應(yīng)的高空溫度與σ的散點(diǎn)分布及三次擬合曲線(xiàn)Fig.3 Scatter distribution between temperature and σ, and the related cubic fitting curve for Freezing Rain

類(lèi)似均方差定義，定義實(shí)際溫度廓線(xiàn)與擬合溫度曲線(xiàn)的偏差：

(2)

統(tǒng)計(jì)發(fā)現(xiàn)，凍雨發(fā)生時(shí)，95%以上的Er值都在0.8～8.5℃的范圍內(nèi)，中位數(shù)為3.69℃。因此，規(guī)定若0.8≤Er≤8.5，則認(rèn)為符合凍雨的高空溫度基本特征，否則不符合。

同時(shí)，規(guī)定

(3)

其中:Erz=3.69℃，為中位數(shù)；Ermax和Ermin為臨界值，Ermax=8.5℃；Ermin=0.8℃。Er′≤1等價(jià)于Er值在0.8～8.5℃的范圍內(nèi)，若Er′>1則不在此閾值內(nèi)，且取值越大，偏差越大。

圖4為1月有凍雨和無(wú)凍雨時(shí)地面溫度與露點(diǎn)溫度差的散點(diǎn)圖分布，明顯可以看出，有凍雨時(shí)地面溫度與露點(diǎn)溫度差范圍集中。

類(lèi)似Er，統(tǒng)計(jì)發(fā)現(xiàn)，95%以上的T值都在-7.1～0.9℃的范圍內(nèi)；D為溫度露點(diǎn)差，D=T-Td，95%以上的D值在0～2.5℃范圍內(nèi)。因此規(guī)定，若-7.1≤T≤0.9，則認(rèn)為滿(mǎn)足凍雨發(fā)生的地面溫度特征，否則不滿(mǎn)足。若0≤D≤2.5，則認(rèn)為滿(mǎn)足地面溫度露點(diǎn)差特征，否則不滿(mǎn)足。

同Er′的定義，規(guī)定：

(4)

(5)

其中:Tz=-1.7;Tmax=0.9;Tmin=-7;Dz=0.7，Dmax=2.5，Dmin=0(單位℃)。

因此，定義中國(guó)凍雨潛在發(fā)生指數(shù):

(6)

若該值小于等于1，則認(rèn)為是符合凍雨發(fā)生的3個(gè)顯著特征，若該值大于1，則認(rèn)為不全符合該特征。該式表明，若3個(gè)條件均在一定閾值內(nèi)，則凍雨發(fā)生的可能性就較大。

圖4 13站1月凍雨發(fā)生(紅色)與沒(méi)發(fā)生(藍(lán)色)時(shí)溫度和溫度露點(diǎn)差的散點(diǎn)分布Fig.4 Scatter distribution between temperature and depression of the dew point of 13 stations for Freezing Rain (red) andno Freezing Rain (blue) in January

4 凍雨潛在發(fā)生指數(shù)的檢驗(yàn)

為檢驗(yàn)FRGPI表征凍雨的準(zhǔn)確度，本文回算了2005—2013年間各探空站FRGPI指數(shù)，并與實(shí)際情況進(jìn)行對(duì)比。

全國(guó)來(lái)看，各測(cè)站的模擬正確率均在90%以上。對(duì)13個(gè)有凍雨觀(guān)測(cè)記錄的臺(tái)站，在統(tǒng)計(jì)的8年期間，除貴州威寧站4次漏報(bào)，貴州貴陽(yáng)2次漏報(bào)，廣西桂林1次漏報(bào)外，其它臺(tái)站均沒(méi)有漏報(bào)。分析各漏報(bào)情況，發(fā)現(xiàn)威寧站有3例為Er值偏大，1例為T(mén)值偏?。毁F陽(yáng)2例為D值偏大；桂林1例為D值偏大。分析其原因，主要由于各指標(biāo)所取閾值范圍占總分布的95%(為降低空?qǐng)?bào)率)，導(dǎo)致個(gè)別凍雨個(gè)例對(duì)應(yīng)條件不在所取閾值內(nèi)，造成漏報(bào)。年平均空?qǐng)?bào)日數(shù)的空間分布如圖5(A)所示。黃河以北及云南、廣西等地區(qū)空?qǐng)?bào)日數(shù)較少，均在5d以?xún)?nèi)；黃河以南及長(zhǎng)江流域地區(qū)年空?qǐng)?bào)日數(shù)相對(duì)較多，有7個(gè)站空?qǐng)?bào)日在10d以上，分布在貴州、陜西、安徽等地區(qū)。針對(duì)凍雨災(zāi)害較頻繁的貴州及湖南地區(qū)，分析其代表臺(tái)站發(fā)現(xiàn)，貴州威寧站TS評(píng)分為45.05%，漏報(bào)率為1.19%，空?qǐng)?bào)率為54.71%；貴州貴陽(yáng)站TS評(píng)分為30.97%，漏報(bào)率為2.04%，空?qǐng)?bào)率為68.83%。湖南郴州站TS評(píng)分為14.43%，漏報(bào)率為0，空?qǐng)?bào)率為85.57%。

文中FRGPI的定義只考慮了地面溫度、濕度及高空溫度，并沒(méi)有分析水汽情況，而凍雨的發(fā)生伴隨著降水的出現(xiàn)。因此，即使FRGPI的值小于等于1，若沒(méi)有降水，也不會(huì)有凍雨產(chǎn)生。這也是各臺(tái)站年空?qǐng)?bào)日數(shù)較多的可能原因之一。采用FRGPI與降水相結(jié)合的方式，在FRGPI小于等于1的條件下，若降水量大于0，則認(rèn)為發(fā)生凍雨，否則沒(méi)有發(fā)生。采用此種方法后統(tǒng)計(jì)發(fā)現(xiàn)，各測(cè)站空?qǐng)?bào)次數(shù)顯著減少，模擬準(zhǔn)確程度顯著提高，模擬正確率均在95%以上。漏報(bào)情況仍為貴州威寧站4次，貴州貴陽(yáng)2次，廣西桂林1次，年平均空?qǐng)?bào)日數(shù)如圖5(B)所示。大部分臺(tái)站年空?qǐng)?bào)日數(shù)都在5d以?xún)?nèi)，僅兩個(gè)測(cè)站在10d以上。對(duì)于凍雨頻發(fā)區(qū)域，貴州威寧站TS評(píng)分為63.95%，漏報(bào)率為1.2%，空?qǐng)?bào)率降為35.55%。貴州貴陽(yáng)站TS評(píng)分為38.68%，漏報(bào)率為2.08%，空?qǐng)?bào)率為61%。湖南郴州站準(zhǔn)確程度也有一定提高。

(AC為FRGPI判別，BD為FRGPI與降水量結(jié)合判別，AB為2005年7月—2013年6月，CD為2013年7月—2014年6月，單位：天。Based on FRGPI (A/C) or FRGPI and precipitation (B/D).A/B: Jul 2005-Jun 2013，C/D: Jul 2013-Jun 2014. Unit: d.)

圖5 凍雨年空?qǐng)?bào)日數(shù)的空間分布
Fig.5 The pattern of simulated false days of Freezing Rain

對(duì)所有空?qǐng)?bào)日對(duì)應(yīng)的天氣現(xiàn)象進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，若只利用FRGPI進(jìn)行判別，空?qǐng)?bào)時(shí)有1 699次無(wú)現(xiàn)象，占34.87%；1715次為霧，占35.20%；225次為雨，占4.62%；856次為雪，占17.57%；354次為雨夾雪或冰粒等其它降水現(xiàn)象，占7.27%；23次為霧凇，占0.47%。若結(jié)合FRGPI與降水量進(jìn)行判別，則有225次為雨，占11.29%；855次為雪，占42.9%；353次為雨夾雪或冰粒等其它降水現(xiàn)象，占17.71%；另仍有199次無(wú)現(xiàn)象和361次霧，占28.10%。

利用2013年7月—2014年6月88探空站實(shí)測(cè)地面及高空數(shù)據(jù)(每站730次)，本文對(duì)FRGPI指數(shù)的預(yù)報(bào)能力作了進(jìn)一步檢驗(yàn)。

統(tǒng)計(jì)發(fā)現(xiàn)，2013年12月—2014年2月有3個(gè)站共28次凍雨記錄，其中威寧站23次，貴陽(yáng)站4次，郴州站1次。利用地面溫度、露點(diǎn)溫度及高空各層溫度計(jì)算得到FRGPI指數(shù)。比較發(fā)現(xiàn)，對(duì)威寧站，除2014年1月16日08時(shí)有1次漏報(bào)，其余22次均預(yù)報(bào)正確，空?qǐng)?bào)32次；貴陽(yáng)站4次凍雨均沒(méi)有漏報(bào)，空?qǐng)?bào)27次；郴州站沒(méi)有漏報(bào)，空?qǐng)?bào)9次。

圖6為此時(shí)段3站的FRGPI數(shù)及實(shí)測(cè)天氣現(xiàn)象隨時(shí)間的變化。對(duì)威寧站，F(xiàn)RGPI指數(shù)對(duì)幾次凍雨過(guò)程都能準(zhǔn)確預(yù)報(bào)。通過(guò)統(tǒng)計(jì)空?qǐng)?bào)時(shí)對(duì)應(yīng)的天氣現(xiàn)象發(fā)現(xiàn)，空?qǐng)?bào)時(shí)有15次無(wú)降水；17次為其它降水類(lèi)型，且對(duì)應(yīng)時(shí)段都伴隨著復(fù)雜的降水類(lèi)型變化。如2013年11月28—29日的降水過(guò)程，實(shí)際天氣現(xiàn)象為雨夾雪轉(zhuǎn)雨；2013年12月—2014年2月間空?qǐng)?bào)對(duì)應(yīng)的幾次其它類(lèi)型的降水過(guò)程，均與凍雨過(guò)程相伴隨。FRGPI指數(shù)能較好地表征凍雨等雨雪冰凍天氣的潛在發(fā)生可能，但由于凍雨、冰粒、雨夾雪等產(chǎn)生過(guò)程復(fù)雜，伴有復(fù)雜的水分子的相態(tài)變化，因此對(duì)于這些降水類(lèi)型的進(jìn)一步甄別，需要利用更多氣象要素作為判據(jù)進(jìn)行分析。

圖5(C)為FRGPI指數(shù)算得的2013年7月—2014年6月的年空?qǐng)?bào)日數(shù)的空間分布。圖5(D)為與降水結(jié)合后的年空?qǐng)?bào)日數(shù)的空間分布。比較發(fā)現(xiàn)，該空間分布與回算所得的年凍雨日數(shù)空間分布一致。整體來(lái)看，年空?qǐng)?bào)日數(shù)可以控制在一定范圍，F(xiàn)RGPI指數(shù)可以有效地預(yù)報(bào)凍雨等這類(lèi)雨雪冰凍災(zāi)害的潛在發(fā)生。

(黑色為FRGPI，紅色為凍雨，綠色為降雨，黃色為霧，深藍(lán)色為降雪，淺藍(lán)色為雨夾雪，叉號(hào)為無(wú)現(xiàn)象。Black: FRGPI； Red: Freezing Rain； Green: Rain； Light blue: mixed； Blue: Snow； Cross: none.)

圖6 2013/2014年冬季FRGPI預(yù)報(bào)與對(duì)應(yīng)天氣現(xiàn)象
Fig.6 The FRGPI Forecast and the weather phenomenon during the winter of 2013/2014

綜上分析，F(xiàn)RGPI指數(shù)能夠很好地表征以?xún)鲇隇橹鞯挠暄┍鶅鎏鞖獾臐撛诎l(fā)生可能性，對(duì)此類(lèi)過(guò)程能進(jìn)行有效地預(yù)報(bào)，漏報(bào)很少。將該指數(shù)與降水預(yù)報(bào)相結(jié)合，可以大大提高預(yù)報(bào)的準(zhǔn)確程度。另外，凍雨的產(chǎn)生涉及到水分子在下落過(guò)程中復(fù)雜的相態(tài)變化，凍雨的產(chǎn)生不僅與逆溫層有關(guān)，而且與冰晶(或雪花)的大小及融化再結(jié)冰程度，或雨滴的狀態(tài)有密切聯(lián)系。細(xì)微的變化便會(huì)導(dǎo)致降水形態(tài)的不同。因此，對(duì)于冰粒、雨夾雪等降水類(lèi)型更細(xì)致的區(qū)分需要加入更多判據(jù)進(jìn)行更嚴(yán)格的預(yù)報(bào)。然而對(duì)于識(shí)別以?xún)鲇隇橹鞯谋鶅鎏鞖獾漠a(chǎn)生背景，F(xiàn)RGPI已足夠方便快捷地進(jìn)行基本判定。

5 結(jié)論

以?xún)鲇隇橹鞯挠暄┍鶅鰹?zāi)害往往在高、中、低層各緯度天氣系統(tǒng)的共同作用下產(chǎn)生，其對(duì)應(yīng)的高空溫度廓線(xiàn)變化復(fù)雜，且地面溫度較低，利于冰凍形成，同時(shí)在降水的作用下近地面空氣接近飽和?；诖?個(gè)基本特征，本文利用凍雨資料，定義了中國(guó)凍雨潛在發(fā)生指數(shù)(FRGPI)，初步對(duì)此指數(shù)進(jìn)行了檢驗(yàn)。結(jié)論如下：

(1)中國(guó)凍雨主要集中在貴州省，江西、廣西、安徽、河南、湖北、遼寧等地也有零星分布。觀(guān)測(cè)到凍雨最多的臺(tái)站為貴州威寧站，發(fā)生次數(shù)遠(yuǎn)高于其它臺(tái)站。凍雨發(fā)生月份主要為11月至次年3月，其中1月最多，其次是2和12月。

(2)凍雨發(fā)生時(shí)地面溫度較低，處于-7.3～0.9℃；近地面濕度較高，溫度露點(diǎn)差為0～3.9℃；風(fēng)速較小，大部分為1～2m/s；風(fēng)向以偏北風(fēng)居多；降水量往往不太大。高空大多存在逆溫層，但是有的存在暖層，有的沒(méi)有暖層。分析發(fā)現(xiàn)，凍雨發(fā)生時(shí)在對(duì)流層中下層某一高度以下，隨高度升高，溫度在某一特定值上下波動(dòng)。達(dá)到這一高度后，溫度隨高度遞減。

(4)利用FRGPI定義方法對(duì)88個(gè)探空站觀(guān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行回算，發(fā)現(xiàn)各站針對(duì)凍雨的模擬正確率均在90%以上，漏報(bào)次數(shù)較少，空?qǐng)?bào)次數(shù)較多。對(duì)所有空?qǐng)?bào)日數(shù)對(duì)應(yīng)的天氣現(xiàn)象進(jìn)行統(tǒng)計(jì)發(fā)現(xiàn)，最多的情況為無(wú)現(xiàn)象，其次還有霧，然后是雨、雪、雨夾雪等其它降水形式。

(5)對(duì)2013年7月—2014年6典型臺(tái)站的凍雨進(jìn)行預(yù)報(bào)檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)FRGPI指數(shù)能夠很好地表征凍雨的潛在發(fā)生可能，對(duì)幾次以?xún)鲇隇橹鞯挠暄┍鶅鲞^(guò)程均能進(jìn)行有效地預(yù)報(bào)，漏報(bào)很少。由于FRGPI的定義并沒(méi)有分析水汽情況，但是凍雨的發(fā)生伴隨著降水現(xiàn)象，因此將該指數(shù)與降水預(yù)報(bào)相結(jié)合，空?qǐng)?bào)次數(shù)顯著減少，準(zhǔn)確程度顯著提高。凍雨的產(chǎn)生涉及到水分子在下落過(guò)程中復(fù)雜的相態(tài)變化，細(xì)微的變化便會(huì)導(dǎo)致降水形態(tài)的不同。因此，F(xiàn)RGPI指數(shù)不能很好地區(qū)分溫度層結(jié)類(lèi)似的雨夾雪等天氣現(xiàn)象,對(duì)于這些降水類(lèi)型的區(qū)分可以進(jìn)一步加入更多判據(jù)進(jìn)行分析。

致謝：感謝高山紅教授對(duì)全球GTS觀(guān)測(cè)數(shù)據(jù)的獲取與保存。

[1] Root C J. Ice storm in illinois [J]. Mon Wea Rev, 1912, 40: 373-384.

[2] Stewart R E, King P. Freezing Precipitation in Winter Storms [J]. Mon Wea Rev, 1987, 115: 1270-1280.

[3] Rauber R M, Ramamurthy M K, Tokay A. Synoptic and mesoscale structure of a severe Freezing Rain event: The St. Valentine's Day ice storm [J]. Wea Forecasting, 1994, 9: 183-208.

[4] Martner B E, Snider J B, Zamora R J, et al. A remote sensing view of a Freezing Rain storm [J]. Mon Wea Rev, 1993, 121: 2562-2577.

[5] Szeto K K, Tremblay A, Guan H, et al. The mesoscale dynamics of Freezing Rain storms over Eastern Canada [J]. Atmos Sci, 1999, 56: 1261-1281.

[6] Huffman G J, Norman G A. The supercooled Warm Rain process and the specification of freezing precipitation [J]. Mon Wea Rev, 1988, 116: 2172-2182.

[7] Rauber R M, Olthoff L S, Ramamurthy M K, et al. The relative importance of Warm Rain and melting processes in freezing precipitation events [J]. Appl Meteor, 2000, 39: 1185-1195.

[8] Prater E T, Borho A A. Doppler Radar wind and reflectivity signatures with overrunning and Freezing-Rain episodes: Preliminary results [J]. Appl Meteor, 1992, 31: 1350-1358.

[9] Czys R R, Scott R W, Tang K C, et al. A physically based, nondimensional parameter for discriminating between locations of Freezing Rain and ice pellets [J]. Wea Forecasting, 1996, 11: 591-598.

[10] Bourgouin P. A method to determine precipitation types [J]. Wea Forecasting, 2000, 15: 583-592.

[11] 趙思雄, 孫建華. 2008年初南方雨雪冰凍天氣的環(huán)流場(chǎng)與多尺度特征 [J]. 氣候與環(huán)境研究, 2008, 13(4): 351-367.

[12] 許炳南. 貴州冬季凝凍預(yù)測(cè)信號(hào)和預(yù)測(cè)模型研究 [J]. 貴州氣象, 2001, 25(4): 3-6.

[13] 許丹, 羅喜平. 貴州凝凍的時(shí)空分布特征和環(huán)流成因分析 [J]. 高原氣象, 2003, 22(4): 401-404.

[14] 葉茵, 杜小玲, 嚴(yán)小冬, 等. 貴州凍雨時(shí)空分布及對(duì)應(yīng)臨近環(huán)流特征分析 [J]. 貴州氣象, 2007, 31(6): 11-13.

[15] 嚴(yán)小冬, 吳戰(zhàn)平, 古書(shū)鴻, 等. 貴州凍雨時(shí)空分布變化特征及其影響因素淺析 [J]. 高原氣象, 2009, 28(3): 694-701.

[16] 張艷梅, 顧欣, 陳海濤, 等. 貴州高原西北部?jī)鲇甑臅r(shí)空變化特征 [J]. 資源科學(xué), 2011, 33(3): 477-482.

[17] 王遵婭, 趙珊珊, 張強(qiáng). 我國(guó)冰凍日出現(xiàn)的氣象條件分析及其判別模型 [J]. 高原氣象, 2011, 30(1): 158-163.

[18] 漆梁波, 張瑛. 中國(guó)東部地區(qū)冬季降水相態(tài)的識(shí)別判據(jù)研究 [J]. 氣象, 2012, 38(1): 96-102.

[19] 漆梁波. 我國(guó)冬季凍雨和冰粒天氣的形成機(jī)制及預(yù)報(bào)著眼點(diǎn) [J]. 氣象, 2012, 38(7): 769-778.

[20] 高守亭, 張昕, 王瑾, 等. 貴州凍雨形成的環(huán)境場(chǎng)條件及其預(yù)報(bào)方法 [J]. 大氣科學(xué), 2014, 38(4): 645-655.

責(zé)任編輯 龐 旻

Creation of a New Freezing Rain Genesis Potential Index over China

NIU Lu1, HUANG Fei1,3, WANG Guo-Fu2

(1.Physical Oceanography Laboratory and Key Laboratory of Ocean-Atmospheric Interaction and Climate in Universities of Shandong, Ocean University of China, Qingdao 266100, China； 2.National Climate Center, China Meteorological Administration, Beijing 100081, China； 3.Ningbo Collabrative Innovation Center of Nonlinear Harzard System of Ocean and Atmosphere, Ningbo University, Ningbo 315211, China)

By using the upper-air and surface observations over China, we analyzes the features of meteorological elements during freezing rain events in China. The results show that when Chinese freezing rain occurs, the surface temperature is usually -7.3～0.9 ℃; The surface dew point temperature is 0～ 3.9℃; The wind speed is 1～2 m/s; Precipitation is usually little. Most of freezing rain is associated with temperature inversion layer in the upper-air. The temperature fluctuates in the lower troposphere and then decreases with elevation. Based on that, a freezing rain genesis potential index (FRGPI) is defined to indicate the possibility of freezing rain occurrence. The accuracy is tested by using the observation data (2005—2014). The result illustrates that the accuracy rate of each station is above 90% and the process of freezing rain events can be indicated well. The accuracy can be much higher if combine FRGPI with precipitation, which is benefit for freezing rain disaster prevention and mitigation.

Freezing Rain； Freezing Rain Genesis Potential Index(FRGPI)； meteorological conditions

全球變化研究國(guó)家重大科學(xué)研究計(jì)劃項(xiàng)目(2015CB953904；2012CB955604);國(guó)家自然科學(xué)基金委員會(huì)-山東省人民政府聯(lián)合資助海洋科學(xué)研究中心項(xiàng)目(U1406401)；公益性行業(yè)(氣象)科研專(zhuān)項(xiàng)(GYHY201406017)資助

2015-02-06；

2015-03-30

牛 璐(1990-)，女，碩士，主要從事氣候變化方面的研究。

??通訊作者： E-mail：huangf@ouc.edu.cn

P426.63

A

1672-5174(2015)12-008-08

10.16441/j.cnki.hdxb.20150042