柯莉萍,劉 佳,謝 明,張 艷
(1.貴州省威寧縣氣象局,貴州 威寧 553100;2.貴州省畢節(jié)市氣象局,貴州 畢節(jié) 551700)
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威寧縣冰雹天氣預(yù)報指標(biāo)研究
柯莉萍1,劉 佳2,謝 明2,張 艷1
(1.貴州省威寧縣氣象局,貴州 威寧 553100;2.貴州省畢節(jié)市氣象局,貴州 畢節(jié) 551700)
該文利用威寧縣1997—2014年冰雹資料,2004—2014年4—8月探空資料對威寧冰雹時空分布,冰雹預(yù)報指標(biāo)進(jìn)行統(tǒng)計分析,采用圖表法、數(shù)理統(tǒng)計、多指標(biāo)套疊法等進(jìn)行研究。結(jié)果表明:①威寧冰雹降雹日數(shù)主要集中在5—8月,占年總冰雹日數(shù)的80%以上,降雹日時間主要在午后到傍晚;②威寧冰雹主要路徑:4—5月西北路徑冷空氣南下的影響,冰雹主要出現(xiàn)在縣的東南部、東部、南部一線,6—8月西南季風(fēng)氣流影響,冰雹主要出現(xiàn)在縣的北部、西北部、中部、西南部等地;③通過利用探空資料適宜冰雹預(yù)報的環(huán)境參數(shù)閾值建立預(yù)報模型,該模型的建立對于進(jìn)一步提高冰雹預(yù)報準(zhǔn)確率有一定的指導(dǎo)意義。
冰雹; 短時預(yù)報;指標(biāo)閾值
冰雹是由強(qiáng)對流天氣系統(tǒng)引發(fā)的一種劇烈的氣象災(zāi)害,對人類農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和生活危害較大,由于其出現(xiàn)的時間短促、局地性強(qiáng)[1],一直是提前預(yù)報的重點(diǎn)、難點(diǎn)之一。有著貴州屋脊之稱的威寧縣位于貴州省西部烏蒙高寒山區(qū),是云貴高原的東延部分,面積6 296.3 km2,處于亞熱帶季風(fēng)濕潤氣候區(qū),由于海拔高,夏季0 ℃層距地面高度適宜冰雹的形成,單點(diǎn)性局地強(qiáng)對流雹災(zāi)較多。為了加強(qiáng)冰雹天氣的短時和臨近預(yù)報能力,許多學(xué)者研究了強(qiáng)對流天氣形成的環(huán)流形勢、影響機(jī)制及大氣物理量變化等特征[2-3],希望能夠從中找到冰雹短時臨近指標(biāo),近年來,關(guān)于冰雹等強(qiáng)對流天氣預(yù)報的預(yù)報指標(biāo)和方法,在國內(nèi)外已有很多的成果。在國內(nèi),隨著數(shù)值預(yù)報的發(fā)展,探測手段的改進(jìn)和人們對雷暴發(fā)生發(fā)展機(jī)理的認(rèn)識加深,雷暴大風(fēng)、冰雹潛勢預(yù)報逐漸由以天氣學(xué)概念模型為主,轉(zhuǎn)為天氣形勢和對流參數(shù)結(jié)合[4-6],根據(jù)威寧1997—2014年資料分析,威寧冰雹還有出現(xiàn)時間跨度長的特點(diǎn),每年的3—10月威寧都可能出現(xiàn)冰雹,據(jù)民政記錄記載近年來,威寧縣受冰雹大風(fēng)災(zāi)危害平均每年達(dá)一萬多公頃,重災(zāi)年達(dá)2萬多公頃,冰雹給工農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和人民生命財產(chǎn)造成巨大的損失。由于地形、氣候等因素的影響,各個地方的冰雹等強(qiáng)對流的預(yù)報環(huán)境參數(shù)有一定的差異。因此依托威寧探空資料對威寧冰雹短時預(yù)報指標(biāo)做本地化研究,實現(xiàn)防災(zāi)減災(zāi)具有重要的意義。
2.1 利用的資料和方法
利用1997—2014威寧全縣作業(yè)炮站和民政部門收集的全縣35個鄉(xiāng)鎮(zhèn)的降雹資料,2004—2014年08時探空資料,分析軟件采用Micaps3.1.1版本。采用圖表法、數(shù)理統(tǒng)計法、多因子疊套法等方法對08時威寧對流參數(shù)如:700 hPa比濕、SI指數(shù)、K指數(shù)、CAPE、假相當(dāng)位溫θse, 遞減參數(shù)△T,0 ℃層高度、-20 ℃層高度對短期預(yù)報指標(biāo)進(jìn)行了研究,分析威寧縣冰雹降雹的年、月、日的規(guī)律變化,描繪冰雹移動的路徑、分析了威寧縣冰雹的大致分布情況,建立了冰雹預(yù)報預(yù)警物理量指標(biāo)。
2.2 威寧冰雹發(fā)生的氣候變化特征
威寧處于26°52′N, 104°17′E,平均海拔2 200 m,屬于低緯度高海拔,由于地形等因素,威寧歷來是貴州冰雹較為多發(fā)地帶之一,冰雹災(zāi)害基本上每年發(fā)生。因絕大多數(shù)冰雹發(fā)生在測站以外,利用地域特點(diǎn)和冰雹出現(xiàn)的時間等,規(guī)定縣境內(nèi)一日內(nèi)有一鄉(xiāng)鎮(zhèn)以上降雹為一個冰雹日。
2.2.1 威寧冰雹年變化 威寧冰雹有明顯的年際變化,周永水[7]通過以10 a為周期對最近30 a的冰雹頻數(shù)研究還發(fā)現(xiàn), 貴州的冰雹發(fā)生頻數(shù)呈現(xiàn)逐漸減少的趨勢。據(jù)不完全統(tǒng)計,1997—2014年全縣4—8月263個冰雹日,平均每年15.5次。從圖1可知降雹日數(shù)存在一定的波谷、波峰趨勢變化,20世紀(jì)末期降雹高發(fā)期,多雹年有1997、1998、2000、2013年,2006、2008年略偏多。整體來看冰雹日數(shù)呈現(xiàn)下降趨勢,客觀上講人影作業(yè)起到一定的作用。
2.2.2 威寧冰雹的月變化 威寧冰雹最早出現(xiàn)在2月份,最晚出現(xiàn)在11月份,由于威寧氣候特點(diǎn),2—3月主要為作物播種期,9—10月作物收割完畢,加之這幾個月熱力不穩(wěn)定條件較弱,出現(xiàn)冰雹的概率小,危害不大,對其季節(jié)變化未作仔細(xì)研究。由圖2看出,威寧冰雹6—8月日數(shù)較多,17 a共出現(xiàn)185個冰雹日占70.3%,4—5月春季冰雹次之,占27.3%。從統(tǒng)計情況看,6—8月成災(zāi)率較高,占成災(zāi)率的75%以上。
圖2 威寧1997—2014年4—8月冰雹頻率分布Fig.2 The hail frequency distribution of Weining from Apr. to Aug. in 1997-2014
2.2.3 威寧冰雹的日變化 根據(jù)263個降雹日降雹時間的統(tǒng)計,威寧冰雹降雹頻率最高多出現(xiàn)在14—20時,頻率分布如圖3,而峰值集中在15—19時。
圖3 威寧冰雹日時段頻率分布圖Fig.3 The frequency distribution of hail days in Weining
2.2.4 威寧冰雹的地理及冰雹路徑分布特征 對民政局統(tǒng)計的1997—2014年263個冰雹日數(shù)受災(zāi)情況進(jìn)行了分析,威寧縣冰雹主要出現(xiàn)在縣的北部、西部至西北部、南部至西南部一線,占80%以上,其它冰雹次數(shù)相對較少。通過威寧711測雨雷達(dá)、多普勒雷達(dá)2004—2014年雷達(dá)、WXR-MD-10型雷達(dá)觀測資料進(jìn)行統(tǒng)計,影響威寧的主要冰雹路徑4—5月西北路徑冷空氣南下的影響,冰雹主要出現(xiàn)在縣的東南部,東部、南部一線。6—8西南季風(fēng)氣流影響,冰雹主要出現(xiàn)在縣的北部、西北部、中部、西南部等地,威寧主要冰雹路徑如圖4。
普查資料,威寧縣冰雹災(zāi)與天氣系統(tǒng)關(guān)系密切,分為兩大類:一類是冷鋒切變大范圍系統(tǒng)性降雹;二類是暖氣團(tuán)內(nèi)局地?zé)崂子杲当ⅰ?/p>
第一類降雹出現(xiàn)的環(huán)流形勢是在地面冷鋒和高空槽,切變線的前部。經(jīng)常出現(xiàn)在冷鋒前的颮線和700 hPa切變線之間,并呈帶狀分布,此種雹災(zāi)面積大范圍廣,由于受地形地勢的影響,常隨切變線東南移呈跳躍式的前進(jìn)。
第二類是暖氣團(tuán)內(nèi)局地?zé)崂子瓯?zāi)。該類的大尺度環(huán)流背景,高空為寬槽前部或孟灣錨槽前,地面為熱低壓,北方無冷空氣南下。本站表現(xiàn):溫度高,氣壓為負(fù)距平,冷空氣過后轉(zhuǎn)為偏西南氣流,氣壓急聚下降;14點(diǎn)△P3負(fù)值增大,07時的溫度對數(shù)壓力圖分析,低層增溫增濕,中上層干燥,一般情況650 hPa以下有一亂流擾動逆溫,起能量集累作用,600~250 hPa為不穩(wěn)定層結(jié),下午縣境內(nèi)局地有熱雷雨冰雹,一般出現(xiàn)在14—19時(如2010年7月9日、25日、27日,2013年6月5日、6月18—20日等)。雖然此種雹災(zāi)范圍小,但每年出現(xiàn)次數(shù)多,占冰雹災(zāi)害總數(shù)的65%左右。
通常情況下形成強(qiáng)對流天氣的3個基本條件是:水汽條件、不穩(wěn)定層結(jié)、觸發(fā)條件。本文圍繞這3個條件進(jìn)行分析找出短期預(yù)報指標(biāo),建立預(yù)報模型。
圖4 威寧冰雹主要路徑圖Fig.4 The main path of Hail in Weining
4.1 水汽條件
形成對流云必須首先有充足的水汽,水汽的垂直分布狀況是影響大氣層穩(wěn)定度的重要因子之一。威寧縣的春季盛行西南氣流,夏季盛行西南和偏南氣流主要水汽來源于孟加拉灣和南海,當(dāng)700 hPa為東南風(fēng)—西南風(fēng)時利于水汽輸送,風(fēng)速越大,越會帶來大水汽輸送量。
通過普查2004—2014年威寧探空資料降冰雹日的08時700 hPa比濕,從圖5看各個季節(jié)各月700 hPa的比濕下限值不一致。春季4月700 hPa比濕從統(tǒng)計情況來看平均值在6.7 g/kg,最高為8.6 g/kg,80%以上降雹日數(shù)比濕在6~9 g/kg之間;5月700 hPa平均8.1 g/kg,最高11.5 g/kg,75%降雹日數(shù)在7.2~11 g/kg之間;6—8月700 hPa平均比濕為10.8 g/kg,下限值為9.5 g/kg,最高為13.2 g/kg,92%降雹日數(shù)比濕在9.5~13 g/kg之間。當(dāng)氣層不穩(wěn)定和高低空切變系統(tǒng)配置適當(dāng)時及有可能產(chǎn)生冰雹。獲得700 hPa比濕可以從T-Lnp圖上查得。
圖5 4—8月08時各月700 hPa降雹日數(shù)比濕情況Fig.5 The humidity condition of 700 hPa hail days from Apr. to Aug. eight am.
4.2 不穩(wěn)定度與能量
有研究指出冰雹發(fā)展的必要條件之一是有強(qiáng)的上升氣流,而上升氣流的強(qiáng)弱,主要取決于對流不穩(wěn)定能量[8],穩(wěn)定度表征大氣層結(jié)的穩(wěn)定情況,一些表征穩(wěn)定度的參數(shù)對雷暴大風(fēng)、冰雹具有很強(qiáng)的指示意義,國外[9]就曾使用沙氏指數(shù)的大小預(yù)報強(qiáng)對流天氣的等級。楊帆[10]等研究表明:一定的SI指數(shù)、K指數(shù)、CAPE值等物理量加上適宜的0 ℃與-20 ℃層高度均指示當(dāng)天有利的降雹環(huán)境。本文在預(yù)報中采用K指數(shù)、SI指數(shù)等對大氣層結(jié)穩(wěn)定度進(jìn)行分析。冰雹云產(chǎn)生于中小尺度低壓系統(tǒng)中,中小尺度低壓系統(tǒng)的生成和發(fā)展必須依賴對流層內(nèi)的層結(jié)不穩(wěn)定,還要有不穩(wěn)定能量的積聚和集中釋放,才容易形成強(qiáng)對流天氣。
4.2.1 沙氏指數(shù)SI 沙氏指數(shù)公式:SI=T500-TS, T500是500 hPa上的實際溫度,TS是850 hPa等壓面上的濕空氣團(tuán)沿干絕熱線上升到達(dá)凝結(jié)高度后,再沿濕絕熱線上升至500 hPa時所具有的氣團(tuán)溫度。單位:℃。沙氏指數(shù)SI>0表示氣層較穩(wěn)定,SI <0表示氣層不穩(wěn)定,負(fù)值越大,氣層越不穩(wěn)定[9]。根據(jù)1997—2014年4—8月263個冰雹日08時對流參數(shù)SI值進(jìn)行統(tǒng)計,其中SI<0時出現(xiàn)冰雹次數(shù)為123次,SI<-3時出現(xiàn)冰雹次數(shù)為4次,SI>0時140次,SI>3時出現(xiàn)冰雹次數(shù)為6次,因此取值范圍在-3~3 ℃之間,同時判斷層結(jié)穩(wěn)定度需結(jié)合中低層逆溫及其它因素進(jìn)行判別。
4.2.2 K指數(shù) K指數(shù)是一個經(jīng)驗指標(biāo),它主要反映了大氣層結(jié)穩(wěn)定度情況和中低層的水汽條件情況。一般K值越大,潛能越大,大氣越不穩(wěn)定。通過統(tǒng)計威寧4—5月08時K指數(shù)平均值為22 ℃,下限值為20 ℃,6—8月08時K指數(shù)平均值為30.2 ℃,6月下限值為26 ℃,7月下限值為28 ℃,8月下限值為27 ℃。
4.2.3 假相當(dāng)位溫θse通過Micaps軟件中T-lnp圖得到各等壓面的08時θse,700 hPa與500 hPa之間θse的差值進(jìn)行判別,θse隨高度的增加而降低,當(dāng)θse500-θse700為負(fù)值時表示對流性不穩(wěn)定,負(fù)值越大表示氣層越不穩(wěn)定,θse與對流強(qiáng)度呈現(xiàn)一定的正相關(guān),冰雹前700 hPa θse的下限值:4月為57 ℃,5月為53 ℃,6月為73 ℃,7月為71 ℃,8月為68 ℃。大于上述值才利于降冰雹。
4.2.4 遞減參數(shù)△T 由于威寧海拔較高2.2 km,△T采用本站08時地面溫度與500 hPa溫度之差,此指標(biāo)指示中低層溫度層結(jié)遞減程度,故稱△T為層結(jié)遞減參數(shù),此數(shù)越大(說明上冷下暖)越不穩(wěn)定,它能加強(qiáng)和助長低層氣團(tuán)的上升運(yùn)動,統(tǒng)計得出4月△T在16.7~21 ℃,5月16.5~21.2 ℃,6月17.3~21.9 ℃,7—8月17~21.5 ℃才利于上升運(yùn)動的發(fā)展,利用冰雹的發(fā)生。
4.2.5 0 ℃層高度、-20 ℃層高度 威寧平均海拔高度2.2 km,適宜的0 ℃層高度、-20 ℃層高度為降雹提供的有利條件,是冰雹預(yù)報中的一個重要因子。通過2004—2014年136個冰雹日08時探空資料分析,從表1,圖6~8看出:①4月0 ℃層高度平均為4.1 km,5月高度平均為4.8 km,6—7月份平均為5.4 km,8月為4.9 km,4月份0 ℃層高度比6—7月低1.3 km,5月較6—7月低0.6 km。②-20 ℃層平均高度4月份7.2 km,5月平均為7.8 km,6—8月平均高度均8.7 km,夏季比春季偏高0.9~1.5 km;③0 ℃層高度、-20 ℃層高度之間的厚度為3.2~3.4 km之間有利于冰雹天氣過程的產(chǎn)生,-20 ℃與0 ℃層間厚度越小,氣層越不穩(wěn)定。④ 4月適宜降雹的0 ℃層高度在3.7~5 km間,5月在4.6~5.8 km,6月5.1~5.7 km間,7月5.1~5.9 km間,8月5.1~5.9 km之間。-20 ℃層高度適宜降雹4月在6.8~7.6 km,5月在7.2~8.5 km,6月在8.4~9 km間,7月在8.3~9.3 km間,8月在8.4~9.3 km之間。
表1 0 ℃層高度、-20 ℃層高度
圖6 4月08時0 ℃層高度、-20 ℃層高度、0 ℃與-20 ℃之間厚度Fig.6 0 ℃ level height, -20 ℃ level height, the thickness between 0 ℃ and -20 ℃ in april eight am
圖7 5月08時0 ℃層高度、-20 ℃層高度、0 ℃與-20 ℃之間厚度Fig.7 0 ℃ level height, -20 ℃ level height, the thickness between 0 ℃ and -20 ℃in May eight am
圖8 6—8月08時0 ℃層高度、-20 ℃層高度、0 ℃與-20 ℃之間厚度Fig.8 0 ℃ level height, -20 ℃ level height, the thickness between 0 ℃ and -20 ℃ from each Apr. toAug.eight am
4.2.6 對流有效位能CAPE CAPE用來衡量熱力不穩(wěn)定的最佳參量,指氣塊在給定環(huán)境中絕熱上升時的正浮力所產(chǎn)生的能量的垂直積分,是風(fēng)暴潛在強(qiáng)度的一個重要指標(biāo)。在T-lnP圖上,CAPE正比于氣塊上升曲線(狀態(tài)曲線)和環(huán)境溫度曲線(層結(jié)曲線)從自由對流高度(LFC)至平衡高度(EL)所圍成的區(qū)域的面積。CAPE數(shù)值的增大表示上升氣流強(qiáng)度及對流發(fā)展的潛勢增加[11]。通過對263個冰雹日08時CAPE值統(tǒng)計,CAPE<500出現(xiàn)237次,CAPE>1 000出現(xiàn)5次,500~1 000之間21次。
5.1 威寧冰雹天氣多指標(biāo)疊套預(yù)報法
通過以上分析,進(jìn)行歸納總結(jié)得出如下適宜威寧冰雹預(yù)報指標(biāo),各因子指標(biāo)如表2:對各月每個冰雹日降雹指標(biāo)符合的個數(shù),滿足條件為1,不滿足為0,然后對各個因子進(jìn)行求和,當(dāng)值大于4,預(yù)報冰雹,否則不預(yù)報。利用上述的多指標(biāo)法對2015年4—8月08時相應(yīng)對流參數(shù)進(jìn)行回代檢驗,153 d參數(shù)檢驗,2015年實際出現(xiàn)15個冰雹日,漏報2次,漏報率為13.3%,預(yù)報出45個冰雹日,預(yù)報準(zhǔn)確率28.9%,空報率為71.1%,將通過消空因子進(jìn)行消空,進(jìn)一步提高預(yù)報準(zhǔn)確率。
表2 威寧冰雹預(yù)報指標(biāo)
5.2 利用消空因子建立消空閾值
冰雹是小概率事件,通過選取適當(dāng)?shù)谋㈩A(yù)報消空因子,利用每天威寧探空08時次資料,結(jié)合降雹日指標(biāo),建立消空因子指標(biāo),直接剔除部分樣本,從而提高預(yù)報準(zhǔn)確率。為確保冰雹發(fā)生日被消空,適當(dāng)放寬消空條件。選取各月0℃高度、SI指數(shù)、K指數(shù),遞減參數(shù)T地-T500作為消空因子各指標(biāo)如表3:
表3 4—8月消空因子指標(biāo)閾值
在4—8月冰雹潛預(yù)報中,只要滿足上述指標(biāo)中的任何一個,就可直接預(yù)報無冰雹,消除了空報率,提高冰雹天氣預(yù)報準(zhǔn)確率。通過消空因子對2015年參數(shù)進(jìn)行消空后,預(yù)報準(zhǔn)確率30.9%,空報率為69.1%。
① 本研究表明: 威寧具有獨(dú)特的地理及氣候條件,威寧冰雹主要集中出現(xiàn)在6—8月,占整個冰雹日數(shù)的70%以上,與貴州其它縣冰雹出現(xiàn)季節(jié)有明顯差異。
② 通過統(tǒng)計找出了威寧春季和夏季冰雹路徑,對于炮點(diǎn)的布局,人影指揮作業(yè)具有一定的指導(dǎo)意義。
③ 對流環(huán)境參數(shù)在不同地域、不同季節(jié)有較大差異,因此在做統(tǒng)計時進(jìn)行分月統(tǒng)計能較好的客觀反映。
④ 威寧降雹天氣系統(tǒng)分為兩大類:一類是冷鋒切變大范圍系統(tǒng)性降雹;二類是暖氣團(tuán)內(nèi)局地?zé)崂子杲当ⅰ?/p>
⑤ 通過對威寧冰雹天氣環(huán)境參數(shù)的統(tǒng)計分析,找出選取各參數(shù)閾值,利用多指標(biāo)法建立了冰雹預(yù)報模型,利用消空指標(biāo),消除空報,近一步提高預(yù)報準(zhǔn)確率,單一環(huán)境參數(shù)與多參數(shù)預(yù)報強(qiáng)對流天氣相比,有較大的缺陷性。
⑥由于冰雹天氣的發(fā)生通常在午后或者是夜間,許多研究都采用08時探空資料對對流參數(shù)指標(biāo)進(jìn)行,因時間跨度相對較長,對于冰雹預(yù)報可能存在一定的偏差,預(yù)報準(zhǔn)確率相對偏低,如果增加13時探空資料進(jìn)行加密訂正,對預(yù)報準(zhǔn)確率提高會有幫助。與此同此,由于可進(jìn)行冰雹預(yù)報的指標(biāo)很多,如抬升指數(shù)LI,深對流指數(shù)DCI等,但各自有其優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn),如何實現(xiàn)各指標(biāo)間的最佳搭配,提高預(yù)報準(zhǔn)確率,還需要不斷的研究。
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Research on forecast index of Weining hail weather
KE Liping1,LIU Jia2,XIE Ming2,ZHANG Yan1
(1.Meteorological Bureau of Weining County, Guizhou Province, 553100, China;2.Meteorological Bureau of Bijie City, Guizhou Province, 551700, China)
According to the hail data of Weining from 1997 to 2014, the sounding data from. Apr. to Aug. 2004—2014, this paper gives statistics and analysis on the spatial-temporal distribution and forecast of hail index in Weining, using graphic method, mathematical statistics, index overlay method to study. The results show that: ①The number of Weining hail day is mainly concentrated in May, June, July and August, accounting for more than 80% of annual total precipitation days, time mainly in the afternoon to evening; ②As to the main path of Weining hail, influenced by the northwest cold air in April and May, hail occurred mainly in southeastern, eastern, and southern part of the county; fromJune to August,influnced by southwest monsoon airflow, hail occurred mainly in the northern, northwestern, central and southwestern part; ③The prediction model, which was established by using the sounding data of hail forecast of environmental parameters threshold, has a certain guiding significance for further improving the hail forecast accuracy.
hail; short term prediction; index threshold
1003-6598(2016)05-0014-06
2016-01-05
柯莉萍(1974—),男,副高,主要從事綜合氣象觀測工作,E-mail:536482839@qq.com。
P456.9
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