基于T639對流參數(shù)的內(nèi)蒙古強(qiáng)對流天氣潛勢預(yù)報(bào)方法初探

斯 琴，王佳津，荀學(xué)義，包福祥

(1.內(nèi)蒙古自治區(qū)氣象臺，內(nèi)蒙古 呼和浩特 010051；2.四川省氣象臺，四川 成都 610072； 3.內(nèi)蒙古自治區(qū)氣候中心，內(nèi)蒙古 呼和浩特 010051)

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基于T639對流參數(shù)的內(nèi)蒙古強(qiáng)對流天氣潛勢預(yù)報(bào)方法初探

斯 琴1，王佳津2，荀學(xué)義1，包福祥3

(1.內(nèi)蒙古自治區(qū)氣象臺，內(nèi)蒙古 呼和浩特 010051；2.四川省氣象臺，四川 成都 610072； 3.內(nèi)蒙古自治區(qū)氣候中心，內(nèi)蒙古 呼和浩特 010051)

統(tǒng)計(jì)內(nèi)蒙古地區(qū)2011—2014年汛期短時強(qiáng)降水、冰雹、大風(fēng)強(qiáng)對流天氣的基礎(chǔ)上，利用T639 1°×1°逐3 h的數(shù)值模式產(chǎn)品計(jì)算物理量，選取與強(qiáng)對流天氣相關(guān)性較好的敏感對流參數(shù)作為預(yù)報(bào)因子，通過權(quán)重分析建立未來0～12 h強(qiáng)對流天氣及落區(qū)的潛勢預(yù)報(bào)方程，并確定判別不同強(qiáng)對流天氣的閾值。通過對2013年8月進(jìn)行的預(yù)報(bào)試驗(yàn)結(jié)果表明：發(fā)生強(qiáng)對流天氣的平均TS評分為0.35；不發(fā)生強(qiáng)對流天氣的平均TS評分為0.51；3種強(qiáng)對流天氣預(yù)報(bào)中對冰雹預(yù)報(bào)效果不理想，但對大風(fēng)及短時強(qiáng)降水預(yù)報(bào)效果好。

強(qiáng)對流天氣；潛勢預(yù)報(bào)；對流參數(shù)；T639數(shù)值預(yù)報(bào)產(chǎn)品；閾值

引 言

強(qiáng)對流天氣落區(qū)預(yù)報(bào)逐步由天氣學(xué)分型預(yù)報(bào)向數(shù)值模式釋用和物理參數(shù)診斷分析方向轉(zhuǎn)變。彭班治等[1]對國外強(qiáng)對流天氣研究方面做過一些介紹。美國風(fēng)暴預(yù)報(bào)中心是目前世界上唯一能對全國范圍的強(qiáng)對流天氣進(jìn)行警戒和預(yù)報(bào)的預(yù)報(bào)中心，該預(yù)報(bào)中心利用歷史資料對CAPE、風(fēng)切變等參數(shù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，總結(jié)并確定了這些指數(shù)在各類強(qiáng)對流天氣中的閾值，從而進(jìn)行各類強(qiáng)對流天氣的預(yù)報(bào)。國內(nèi)強(qiáng)對流天氣預(yù)報(bào)以前更多是基于雷達(dá)資料[2-5]，近幾年氣象工作者在潛勢預(yù)報(bào)方法研究方面開展了大量工作，如國家氣象中心針對GRAPES_RUC等中尺度模式及T639等全球預(yù)報(bào)模式，相繼開發(fā)完成了20余種物理參數(shù)客觀診斷分析產(chǎn)品[6]，其中強(qiáng)天氣威脅指數(shù)(SWEAT)、對流有效位能、對流抑制能量等對流參數(shù)在MICAPS上可實(shí)時調(diào)用，通過多種診斷方法構(gòu)建的強(qiáng)對流天氣潛勢預(yù)報(bào)方法得到逐步完善并對強(qiáng)對流天氣預(yù)報(bào)具有指示性作用。不同區(qū)域的強(qiáng)對流天氣敏感性參數(shù)不同，廣東省利用GRAPES資料、結(jié)合雷達(dá)數(shù)據(jù)計(jì)算31個動力熱力參數(shù)作為候選因子，最后選取12個敏感因子用于建立回歸方程，預(yù)報(bào)結(jié)果顯示后汛期潛勢預(yù)報(bào)效果比前汛期預(yù)報(bào)效果更好[7]。陳秋萍等[8]利用MM5和探空資料計(jì)算物理量，選取相關(guān)較好的10個因子建立福建省強(qiáng)對流潛勢預(yù)報(bào)方程，對強(qiáng)對流天氣的臨近預(yù)報(bào)具有較好的指示意義。許愛華等[9]發(fā)現(xiàn)江西省的強(qiáng)對流天氣潛勢預(yù)報(bào)中強(qiáng)垂直溫度梯度比對流有效位能更有指示性。也有根據(jù)影響系統(tǒng)建立強(qiáng)對流天氣的潛勢預(yù)報(bào)方法，如華東地區(qū)強(qiáng)對流天氣的發(fā)生多與東北冷渦的變化有關(guān)[10-11]，根據(jù)實(shí)況資料選出較合適的一些物理量，建立該系統(tǒng)對應(yīng)的潛勢預(yù)報(bào)方法。

內(nèi)蒙古的強(qiáng)對流天氣，通常是指短時強(qiáng)降水、雷雨大風(fēng)和冰雹等災(zāi)害性天氣。強(qiáng)對流天氣是內(nèi)蒙古多發(fā)的災(zāi)害，而由主要災(zāi)害引起的次生災(zāi)害也不可忽略，比如大風(fēng)吹起的沙塵還會對生態(tài)環(huán)境造成進(jìn)一步的損傷和破壞。內(nèi)蒙古強(qiáng)對流天氣地理分布特點(diǎn)是東部地區(qū)沿大興安嶺山脈呈準(zhǔn)南北走向，西部地區(qū)沿陰山山脈呈準(zhǔn)東西走向。強(qiáng)對流天氣多發(fā)地區(qū)與山脈分布和走向關(guān)系較密切，中心在烏盟中部和呼和浩特市北部地區(qū)， 6—8月發(fā)生的幾率很高，且經(jīng)常幾種天氣相伴出現(xiàn)，給人民生命財(cái)產(chǎn)、工農(nóng)業(yè)及交通運(yùn)輸造成嚴(yán)重?fù)p失。由于天氣特征復(fù)雜、氣候類型多變、災(zāi)害性天氣頻發(fā)、觀測站稀少及現(xiàn)有資料不足，強(qiáng)對流天氣的預(yù)報(bào)一直是內(nèi)蒙古的預(yù)報(bào)難題。過去多采用天氣環(huán)流形勢分析，對于中尺度對流系統(tǒng)發(fā)生和發(fā)展的環(huán)境條件總結(jié)分析較少，而利用數(shù)值預(yù)報(bào)物理量場制作的潛勢預(yù)報(bào)方法更少，迫切需要研究更多的潛勢預(yù)報(bào)方法并對已有結(jié)論進(jìn)行訂正，使數(shù)值預(yù)報(bào)應(yīng)用得到進(jìn)一步發(fā)展，以期提高對災(zāi)害性天氣的預(yù)報(bào)水平，使數(shù)值預(yù)報(bào)結(jié)果更加客觀。

在某一次天氣事件中如何識別各物理量的敏感程度，提取有效信息改進(jìn)強(qiáng)對流天氣預(yù)報(bào)效果是非常重要的問題。本文利用T639預(yù)報(bào)場，計(jì)算與強(qiáng)對流天氣相關(guān)的物理量，提取內(nèi)蒙古地區(qū)的敏感對流參數(shù)，建立強(qiáng)對流天氣及落區(qū)的潛勢預(yù)報(bào)方程并確定閾值，以期為強(qiáng)對流天氣的預(yù)報(bào)提供參考，同時逐漸完善數(shù)值預(yù)報(bào)的解釋應(yīng)用。

1 資料與試驗(yàn)方案設(shè)計(jì)

1.1 資料

強(qiáng)對流天氣選取時段：2011—2014年汛期(6—8月)； T639資料：空間分辨率為1°×1°，時間分辨率為3 h；內(nèi)蒙古境內(nèi)119個氣象站短時強(qiáng)降水、冰雹、雷雨大風(fēng)等強(qiáng)對流天氣觀測資料。

內(nèi)蒙古地區(qū)短時強(qiáng)降水、冰雹、大風(fēng)的定義如下：

短時強(qiáng)降水：1 h降水量≥20 mm的降水；

冰雹：指降落于地面的直徑≥5 mm的固體降水過程；

雷雨大風(fēng)：指平均風(fēng)力≥6級，陣風(fēng)≥7級，并伴有雷雨天氣。文中雷雨大風(fēng)簡稱為大風(fēng)。

1.2 方法

將一天內(nèi)內(nèi)蒙古119個氣象站中有1站或以上出現(xiàn)短時強(qiáng)降水、冰雹、雷雨大風(fēng)，分別定義為一個短時強(qiáng)降水日、雹日、大風(fēng)日；將一天內(nèi)內(nèi)蒙古119個氣象站中有3個站或以上出現(xiàn)短時強(qiáng)降水、冰雹、雷雨大風(fēng)，分別定義為一個區(qū)域性短時強(qiáng)降水日、區(qū)域性雹日、區(qū)域性大風(fēng)日。

T639數(shù)值預(yù)報(bào)產(chǎn)品用于計(jì)算相關(guān)物理參數(shù)(表1)，并用雙線性插值法插值到境內(nèi)119個常規(guī)氣象觀測站上，其插值公式為：

(1)

其中：

(2)

式中，Q11，Q12，Q21，Q22為站點(diǎn)周圍4個格點(diǎn)坐標(biāo)，R1，R2是沿x方向插值坐標(biāo)，P為站點(diǎn)坐標(biāo)。

將該區(qū)域當(dāng)日是否是強(qiáng)對流日情況設(shè)為Y，有強(qiáng)對流時Y=1，無強(qiáng)對流時Y=0，則Y為“0”、“1”變量，Xi是各對流參數(shù)值, 為連續(xù)型變量。對于一個站點(diǎn)，用下面公式求出X與Y的雙序列相關(guān)系數(shù)，可作為各個參數(shù)X和Y之間的相互關(guān)系(線性相關(guān))[10]的考核因子：

(3)

式中，X為因子Xi的平均值，X(1)為Y=1時，Xi的平均值，P為Y=1事件出現(xiàn)的頻率，Sx為因子的樣本標(biāo)準(zhǔn)差。

TS評分方法：

(4)

其中，Na為預(yù)報(bào)正確站數(shù)，Nb為空報(bào)站數(shù)，Nc為漏報(bào)站數(shù)。

2 潛勢預(yù)報(bào)方法的建立

從2011—2014年汛期(6—8月)各強(qiáng)對流天氣發(fā)生站次變化(圖1)可看出短時強(qiáng)降水2013年最多，達(dá)99站次，冰雹和大風(fēng)2014年最多，分別為146站次和523站次。

圖1 2011—2014年汛期內(nèi)蒙古強(qiáng)對流天氣站次變化

2.1 預(yù)報(bào)因子的選取與篩選

表1為各強(qiáng)對流天氣汛期逐月站次分布，將一天以6 h為間隔分為4個時間段，可以看出4個時間段內(nèi)短時強(qiáng)降水都有出現(xiàn)，66%的短時強(qiáng)降水集中出現(xiàn)在08:00—20:00；冰雹和大風(fēng)在08:00—20:00出現(xiàn)，夜間沒有出現(xiàn)，最集中出現(xiàn)的時間段為14:00—20:00，其中冰雹占76%，大風(fēng)占86%。

在考慮強(qiáng)對流天氣發(fā)生環(huán)境條件的基礎(chǔ)上選取10個常用的熱力、動力、穩(wěn)定度參數(shù)：K指數(shù)、垂直速度、總指數(shù)(TT)、上下層溫差(T58)、對流性穩(wěn)定度指數(shù)(IC)、對流有效位能(CAPE)、抬升指數(shù)(LI)、沙氏指數(shù)(SI)、風(fēng)暴相對螺旋度(SRH)、強(qiáng)天氣威脅指數(shù)(SWEAT)，這些參數(shù)由T639預(yù)報(bào)場計(jì)算得到，如表2所示。

表1 2011—2014年汛期內(nèi)蒙古強(qiáng)對流天氣出現(xiàn)站次的月分布

表2 預(yù)報(bào)因子及其計(jì)算公式

通過參數(shù)的搭配可以建立內(nèi)蒙古0～12 h是否出現(xiàn)強(qiáng)對流天氣及落區(qū)的潛勢預(yù)報(bào)方程。計(jì)算08:00、14:00、20:00、02:00時次的10個對流參數(shù)值，并通過公式(3)計(jì)算出該對流參數(shù)與強(qiáng)對流天氣的雙序列相關(guān)系數(shù)(表3)，下面分析08:00、14:00、20:00和02:00 4個時次對流參數(shù)特征及其與不同的強(qiáng)對流天氣之間的關(guān)系。

對流性天氣發(fā)生前應(yīng)具備一定的大氣環(huán)境條件，如不穩(wěn)定層結(jié)的存在、充分的水汽供應(yīng)和一定的觸發(fā)機(jī)制，它的發(fā)生與大氣熱力、動力條件密切相關(guān)。

表3 4個不同時次各對流參數(shù)與不同 強(qiáng)對流天氣的平均相關(guān)系數(shù)

普查2011—2014年汛期逐日觀測資料，除去資料不詳?shù)臉颖?20個，實(shí)際獲得240個樣本，其中選取210個樣本列入建立預(yù)報(bào)方法試驗(yàn)，其余30個樣本作為檢驗(yàn)對象，240個樣本中強(qiáng)對流天氣樣本為108日(當(dāng)全區(qū)有3站以上出現(xiàn)冰雹或短時強(qiáng)降水或大風(fēng)，確定為一個區(qū)域強(qiáng)對流天氣日)，無強(qiáng)對流樣本為132日。通過對各對流參數(shù)值與強(qiáng)對流天氣落區(qū)的診斷分析，得到的各對流參數(shù)在不同強(qiáng)對流天氣日對應(yīng)的平均值作為該參數(shù)的閾值。經(jīng)過統(tǒng)計(jì)，發(fā)現(xiàn)不同強(qiáng)對流天氣(短時強(qiáng)降水、冰雹和大風(fēng))對應(yīng)參數(shù)閾值都有所區(qū)別(表4)，不同對流參數(shù)對不同的強(qiáng)對流天氣產(chǎn)生的作用不等，這可能與強(qiáng)對流天氣形成的環(huán)境條件有關(guān)。

圖2是與強(qiáng)對流天氣相關(guān)性較好的前4個對流參數(shù)與強(qiáng)對流天氣相關(guān)系數(shù)的時間分布，可以看出，K指數(shù)、T58、CAPE、SWEAT和短時強(qiáng)降水的相關(guān)性較好；對冰雹和大風(fēng)預(yù)報(bào)有較好指示意義的對流參數(shù)組合分別為：K指數(shù)、TT、SRH、SWEAT和TT、CAPE、SRH、K指數(shù)。 上述6個對流參數(shù)中有2個穩(wěn)定度指標(biāo)(CAPE、T58)、2個熱力指標(biāo)(K指數(shù)、TT)，1個動力指標(biāo)(SRH)和1個熱力動力綜合指標(biāo)(SWEAT)，從相關(guān)系數(shù)大小比較可看出，K指數(shù)與短時強(qiáng)降水和冰雹的相關(guān)性最好，TT與大風(fēng)相關(guān)性最好，表明大氣的熱力因素和穩(wěn)定性對強(qiáng)對流天氣發(fā)生、發(fā)展的影響較動力因素更為明顯。

表4 不同強(qiáng)對流天氣對應(yīng)對流參數(shù)閾值

圖2 對流參數(shù)與強(qiáng)對流天氣相關(guān)系數(shù)的時間分布

2.2 潛勢預(yù)報(bào)方程的建立

根據(jù)對流參數(shù)與強(qiáng)對流天氣的相關(guān)系數(shù)，首先計(jì)算權(quán)重，然后建立不同強(qiáng)對流天氣的預(yù)報(bào)方程，具體公式如下：

(5)

式中N=4，為選擇的對流參數(shù)數(shù)，Ri為相關(guān)系數(shù)，Wi為權(quán)重。

短時強(qiáng)降水預(yù)報(bào)方程：

Y1=0.33K-0.266T58+0.238CAPE

(6)

冰雹：

Y2=0.374K+0.211TT-0.211SRH

(7)

大風(fēng)：

Y3=0.467TT+0.087CAPE

(8)

對每一個對流參數(shù)項(xiàng)，結(jié)合表4中設(shè)定的閾值獲得預(yù)報(bào)方程對應(yīng)的閾值，3種強(qiáng)對流天氣是否發(fā)生的Y閾值見表5，即通過預(yù)報(bào)方程(6)得到的Y1≥201.21時可認(rèn)為0～12 h內(nèi)可能發(fā)生區(qū)域性短時強(qiáng)降水，當(dāng)Y1≤137.23時不發(fā)生；通過預(yù)報(bào)方程(7)

得到的Y2≥6.15時可認(rèn)為未來0～12 h內(nèi)可能發(fā)生區(qū)域性冰雹，當(dāng)Y2≤-1.67時不發(fā)生；通過預(yù)報(bào)方程(8)得到的Y3≥127.09時可認(rèn)為未來0～12 h內(nèi)可能發(fā)生區(qū)域性大風(fēng)，當(dāng)Y3≤106.26時不發(fā)生。

表5 強(qiáng)對流天氣潛勢預(yù)報(bào)方程的閾值

2.3 潛勢預(yù)報(bào)方法的試驗(yàn)及檢驗(yàn)

2013年8月由于資料不全，實(shí)際獲得23個樣本。表6為用本預(yù)報(bào)方法對是否發(fā)生強(qiáng)對流天氣進(jìn)行試驗(yàn)結(jié)果，可看出：發(fā)生冰雹、短時強(qiáng)降水及大風(fēng)的準(zhǔn)確率分別為16%、22%、53%，發(fā)生強(qiáng)對流天氣的平均預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率達(dá)30%；不發(fā)生冰雹、短時強(qiáng)降水及大風(fēng)的準(zhǔn)確率分別為82%、62%、7%，不發(fā)生強(qiáng)對流天氣的平均預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率達(dá)到50%；3種不同強(qiáng)對流天氣發(fā)生預(yù)報(bào)中大風(fēng)預(yù)報(bào)效果最理想；其次為短時強(qiáng)降水，冰雹預(yù)報(bào)效果最差，這可能與樣本數(shù)量及強(qiáng)對流天氣分布有關(guān)；不發(fā)生強(qiáng)對流天氣預(yù)報(bào)中冰雹預(yù)報(bào)效果最佳，其次為短時強(qiáng)降水，大風(fēng)預(yù)報(bào)最差。2013年8月10—12日有暴雨過程，降水明顯，伴有短時強(qiáng)降水和大風(fēng)天氣，而潛勢預(yù)報(bào)方程恰恰對期間的強(qiáng)對流天氣預(yù)報(bào)效果最好，說明有明顯降水或無明顯降水對強(qiáng)對流天氣的預(yù)報(bào)效果有較大影響。

表6 有無強(qiáng)對流天氣預(yù)報(bào)試驗(yàn)結(jié)果

3 結(jié)論與討論

(1)2011—2014年內(nèi)蒙古發(fā)生的強(qiáng)對流天氣中，2013年短時強(qiáng)降水最多，達(dá)99個站次，2014年冰雹和大風(fēng)最多，分別為146個站次和523個站次。66%的短時強(qiáng)降水集中在08:00—20:00，冰雹和大風(fēng)夜間沒有出現(xiàn)，集中出現(xiàn)在14:00—20:00，其中冰雹占76%，大風(fēng)占86%。

(2)通過雙序列相關(guān)性分析，發(fā)現(xiàn)短時強(qiáng)降水與當(dāng)日的K指數(shù)、T58、CAPE、SWEAT相關(guān)性較好；冰雹與當(dāng)日08:00的K指數(shù)、總指數(shù)(TT)、相對風(fēng)暴螺旋度(SRH)、強(qiáng)天氣威脅指數(shù)(SWEAT)相關(guān)性較好；大風(fēng)對應(yīng)參數(shù)為當(dāng)日的TT、CAPE、SRH、K指數(shù)。各對流參數(shù)與強(qiáng)對流天氣的平均雙序列相關(guān)系數(shù)可看出08:00、14:00和20:00相關(guān)性好，02:00相關(guān)性較差。

(3)通過3種不同強(qiáng)對流天氣預(yù)報(bào)方程得到未來0～12 h內(nèi)是否發(fā)生強(qiáng)對流天氣的閾值，并對2013年8月的23個樣本進(jìn)行檢驗(yàn)。結(jié)果顯示：發(fā)生大風(fēng)及不發(fā)生冰雹預(yù)報(bào)效果最好；發(fā)生不同強(qiáng)對流天氣的平均預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率達(dá)30%，而不發(fā)生的平均預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率達(dá)50%；有明顯降水時對強(qiáng)對流天氣的預(yù)報(bào)效果較無明顯降水好。

本研究作為初步試驗(yàn)，選取樣本較少，結(jié)論具有一定的局限性，該方法在今后的工作中還需要開展大量的試驗(yàn)研究，以此提高強(qiáng)對流等災(zāi)害性天氣的預(yù)報(bào)能力，為內(nèi)蒙古短時臨近預(yù)報(bào)業(yè)務(wù)提供技術(shù)指導(dǎo)。

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Preliminary Study on Potential Forecast Method of Strong Convective Weather in Inner Mongolia Based on T639 Convective Parameters

SI Qin1, WANG Jiajin2, XUN Xueyi1, BAO Fuxiang3

(1.InnerMongoliaMeteorologicalObservatory,Huhhot010051,China; 2.SichuanProvincialMeteorologicalObservatory,Chengdu610072,China; 3.InnerMongoliaClimateCentre,Huhhot010051,China)

Based on statistics about short-time heavy rainfall, hail and gale in flood seasons during 2011-2014 in Inner Mongolia, the physical quantities were calculated by using the numerical model production of T639, which has 1°×1° resolution and 3 hours time interval. Choosing the convection parameters to be predictors that had better sensibility and correlation with severe convective weathers, the 0-12 h potential forecasting equations about severe convective weather and corresponding areas were established through the weight analysis, and different thresholds were identified for different strong convective weathers. This equation was carried out to forecast severe convective weathers in August 2013, the results show that the mean TS score of severe convective weathers was 0.35 and the mean TS score of no severe convective weather was 0.51. Among three different severe convective weathers, the forecast effect of hail was the worst, while for strong winds and short-time strong rainfall, it was better.

severe convective weather; potential forecast; convective parameters; T639 numerical products; threshold

10.11755/j.issn.1006-7639(2016)-05-0906

2016-03-08 ；改回日期：2016-06-25

內(nèi)蒙古自治區(qū)自然科學(xué)基金項(xiàng)目(2014BS0403)和內(nèi)蒙古雷暴與短時強(qiáng)降水預(yù)報(bào)方法研究(nmqxkjcx201603)共同資助

斯琴(1982-)，女，碩士，工程師，主要從事中短期天氣預(yù)報(bào)與天氣氣候分析研究. E-mail:siqin2008@126.com

荀學(xué)義，男，博士，高級工程師. E-mail:Xunmengfei8@163.com

1006-7639(2016)-05-0906-06 DOI:10.11755/j.issn.1006-7639(2016)-05-0906

P456

A

斯 琴，王佳津，荀學(xué)義，等.基于T639對流參數(shù)的內(nèi)蒙古強(qiáng)對流天氣潛勢預(yù)報(bào)方法初探[J].干旱氣象，2016，34(5)：906-911, [SI Qin, WANG Jiajin, XUN Xueyi, et al. Preliminary Study on Potential Forecast Method of Strong Convective Weather in Inner Mongolia Based on T639 Convective Parameters[J]. Journal of Arid Meteorology, 2016, 34(5):906-911],