集合動力因子在內蒙古東部暴雨預報過程中的檢驗分析

李瑞青

摘要 針對2017年7月6—7日蒙古東部地區(qū)的降水過程，利用NCEP的GFS預報場資料為輸入資料，反演得到集合動力因子預報系統(tǒng)中的14個動力因子以及集合平均動力因子，對強降水過程進行診斷分析和預報研究。結果表明，此次降水過程由高低空急流、冷渦、副熱帶高壓和輻合切變線等多個天氣系統(tǒng)共同作用造成。濕熱力平流參數(shù)等多個動力因子預報降水在空間分布上與6 h觀測降水基本一致，代表動力因子對降水落區(qū)具有較好的指示意義。ETS評分計算表明，動力因子對降水預報有一定的技巧，動力因子的預報效果明顯。集合平均動力因子可以反映各種動力因子預報降水的特點，平均集合動力因子與觀測降水落區(qū)的空間相關系數(shù)達到0.63，ETS評分為0.48，明顯優(yōu)于大部分單個動力因子統(tǒng)計結果。

關鍵詞 內蒙古；暴雨；動力因子

中圖分類號：P458.121 文獻標識碼：A 文章編號：2095-3305（2018）05-029-05

DOI： 10.19383/j.cnki.nyzhyj.2018.05.011

暴雨是我國常見的災害性天氣，具有局地性強，突發(fā)性明顯，降水歷時短，強度大等特點，容易在短時間內造成洪澇災害，引發(fā)山洪、泥石流和山體滑坡等氣象次生災害[1]，因此暴雨，特別是局地暴雨的預報依然是一個難點，同時也是我國天氣預報業(yè)務的重點。內蒙古自治區(qū)地域遼闊，地形復雜，盛夏季節(jié)冷暖空氣交匯頻繁，內蒙古東部地區(qū)由于受夏季風邊緣影響，暴雨頻頻發(fā)生，是夏季常見的災害性天氣。

國內外氣象工作者在暴雨落區(qū)預報方面開展了大量的研究工作，先后建立了多個物理意義明確且能夠表征暴雨動熱力過程的宏觀物理量，并將其運用于暴雨落區(qū)的診斷分析和預報中。高守亭等[2]以暴雨觸發(fā)機制為出發(fā)點，基于國內最新研發(fā)的一系列暴雨動力因子開發(fā)了集合動力因子預報系統(tǒng)（簡稱EDFF）。筆者對各動力因子開展本地化適用性分析，并且初步統(tǒng)計各動力因子預報指標，以期為內蒙古地區(qū)的一線業(yè)務預報員在暴雨預報過程中提供參考。

1 天氣形勢分析

2017年7月6—7日我國內蒙古、河北、北京、天津和遼寧等地出現(xiàn)暴雨降水過程，此次暴雨天氣過程在內蒙古東部地區(qū)最強6 h降水時間段出現(xiàn)在7月7日02：00—08：00（圖1），強降水區(qū)主要位于內蒙古赤峰市南部和遼寧省朝陽市，其中朝陽市朝陽站6 h降水量為102 mm，羊山站105 mm，內蒙區(qū)赤峰市翁牛特旗站93 mm，赤峰市站53 mm。此次暴雨天氣過程為蒙古地區(qū)的低渦緩慢東移所致，同時也受高低空多個天氣系統(tǒng)共同影響，包括高、低空急流，高空槽和副熱帶高壓等。

從2017年7月6日20：00的高空天氣配置圖可知（圖2），200 hPa我國內蒙古北部為寬廣的氣旋環(huán)流，低壓槽呈經向分布，槽前為東北-西南走向的高空急流，觀測降水中心位于高空急流入口區(qū)的右側，對應高空輻散區(qū)和次級垂直環(huán)流上升支。500 hPa高空冷渦位于內蒙古中部地區(qū)，渦后冷空氣南侵，渦前為強大的西南暖濕氣流，降水就發(fā)生在渦前暖濕氣流中，副熱帶高壓脊線北抬至長江流域，阻滯冷渦東移（圖2a）。700 hPa等壓面上河北、北京為高溫高濕區(qū)，其西北側的相當位溫等值線密集，西北干冷空氣與東南暖濕氣流交匯，形成輻合切變線，切變線右側與觀測降水區(qū)重疊，該切變線加強對流層低層水汽和質量輻合，有利于釋放潛在不穩(wěn)定能量，為導致降水的對流系統(tǒng)發(fā)展提供動力觸發(fā)機制，促進暴雨的發(fā)生發(fā)展。此外，充分的水汽供應也是導致此次降水過程的一個關鍵因素，700 hPa等壓面上有一條來自南海的偏南氣流水汽輸送通道，這為此次降水提供了豐富的水汽，同時也使得降水區(qū)維持一定強度的對流有效位能，促進對流系統(tǒng)的發(fā)展（圖2c）。在850 hPa等壓面上水汽輸送較弱，高空冷渦與副熱帶高壓間形成較強的氣壓梯度，有利于建立通向華北地區(qū)的偏南風低空急流（圖2e）。

7日02：00，200 hPa高空槽加深，移動緩慢，槽前高空急流入口區(qū)右側的輻散區(qū)與強降水區(qū)相對應，500 hPa高空冷渦中心加深發(fā)展，受副熱帶高壓的阻擋作用，高空冷渦東移緩慢（圖2b）。同時受副熱帶高壓影響，700 hPa偏北風和西南風的輻合切變更加明顯，輻合切變線向東北方向推進，促進偏南風暖濕氣流的輻合抬升。在水汽輸送方面，高空冷渦的加深發(fā)展使得副高西側的偏南氣流把水汽更直接地輸送到華北地區(qū)（圖2d）。850 hPa低空急流的強度達14 m/s，強勁的偏南氣流與較弱的偏北氣流交匯在低空急流的左側，形成東北西南走向的輻合線，與高空急流相配合，促進對流層低層水汽輻合，高層氣流輻散，這些動力配置導致河北省北部、內蒙古和遼寧地區(qū)垂直上升運動增強，降水過程處于發(fā)展加強階段（圖2f）。

從比濕和溫度平流的垂直分布（圖3）可以看出，6日20：00冷暖空氣交匯處位于115°E左右，115°E以西低層處于暖平流控制，高層為冷平流控制，上干冷下暖濕，存在明顯的位勢不穩(wěn)定，115°E以東地區(qū)地面處于弱冷平流控制，850 hPa以上為暖平流，東部地區(qū)受暖濕氣流水汽輸送的影響，整層比濕場明顯增大，比濕場2 k/kg等值線伸展到400 hPa以上。7日02：00，隨著冷渦的加深發(fā)展東移，干冷空氣不斷侵入，冷暖空氣交匯處東移至117°E左右，同時降水區(qū)整層受暖濕氣流影響，比濕場也明顯增長，850 hPa和700 hPa比濕場明顯增長至12和10 k/kg以上，這種冷暖空氣的交匯有利于不穩(wěn)定能量的觸發(fā)，導致降水的發(fā)生。

另外，從相當位溫的垂直分布（圖4）也可以看出，7月6日20：00，降水區(qū)以南相當位溫等值線從對流層高層向下伸展，呈漏斗狀分布，漏斗兩側及底部的等值線密集，以至于相當位溫水平梯度在降水區(qū)低層比較顯著，代表此處存在熱力不連續(xù)面，大氣濕斜壓性明顯。降水區(qū)等值線密集區(qū)在對流層低層隨高度向南傾斜，對流層中高層隨高度向北傾斜，這樣對流層低層相當位溫垂直遞減，存在明顯的位勢不穩(wěn)定。低層南部有弱的下沉運動，北部有弱的上升運動，中高層上升運動并不明顯，7月7日02：00，隨著水汽輸送的增長，降水區(qū)低層相當位溫等值線的垂直梯度進一步增大，位勢不穩(wěn)定增強。

圖5給出FY2E衛(wèi)星黑體亮溫（TBB）的分布特征，7日02：15一條典型的水汽輸送云帶從內蒙古中部向東南方向伸展，掠過河北和遼寧等地，直至長江流域地區(qū)。內蒙古自治區(qū)和遼寧省有明顯的對流云團活動，這些不同空間尺度的對流單體不斷生成合并，由于偏南風低空急流水汽輸送，04：15內蒙古赤峰市南部對流云團發(fā)展，TBB值降低至-50℃，這是造成內蒙古東南部地區(qū)暴雨的主要因素，其后對流云團依然在內蒙古赤峰市南部維持，產生較大的累積降水。

綜上所述，副熱帶高壓和蒙古冷渦前沿形成的輻合切變線，以及高低空急流的耦合作用是導致此次內蒙古東部地區(qū)暴雨過程的重要因素之一。副熱帶高壓的北抬減緩蒙古冷渦的東移，并且低空急流把南海的水汽輸送到華北地區(qū)，為暴雨事件提供了充足的水汽供應。低層切變線加強西北干冷空氣與東南暖濕氣流的輻合，使暖濕氣流在干冷氣團之上爬升，釋放潛在不穩(wěn)定能量，為暴雨過程提供動力觸發(fā)機制。

2 動力因子分析

高守亭等[2]發(fā)展多個物理意義明確，包含豐富動熱力信息，對暴雨落區(qū)有一定指示意義的宏觀物理量，比如濕熱力平流參數(shù)、對流渦度矢量和波作用密度等?；谀軌虮碚髦谐叨认到y(tǒng)發(fā)展演變的中尺度波流相互作用理論，并結合暴雨動力、熱力學特點，開發(fā)了集合動力因子暴雨預報系統(tǒng)[1]。其基本原理是加強釋用暴雨中的動力、熱力過程信息，利用模式預報較為準確的基本產品，構建具有物理意義明確且可表征關鍵動熱力過程的因子，并將其用于暴雨預報[3]。該系統(tǒng)在內蒙古地區(qū)的本地化應用，是對于目前內蒙古暴雨預報過程技術發(fā)展的一個重要補充，該文將利用暴雨預報系統(tǒng)的動力因子，對此次降水過程進行預報和檢驗，以此對后續(xù)的預報員在內蒙古東部地區(qū)暴雨預報過程中提供參考。

該文借助于高守亭等[2]和冉令坤等[1]以暴雨觸發(fā)機制為出發(fā)點研發(fā)的集合動力因子預報系統(tǒng)，首先分析了集合動力因子預報系統(tǒng)的成員，選取與內蒙古地區(qū)熱動力效應和環(huán)流特征相關、與暴雨發(fā)生的水汽和垂直運動等必要條件緊密聯(lián)系的14個動力因子成員（表1），試圖加強釋用內蒙古地區(qū)暴雨中的動力、熱力過程信息，并將其用于暴雨預報診斷分析。這些宏觀物理量分別側重于不同的大氣動力學特征，例如，對流渦度矢量的垂直分量包含水平風的垂直切變，強迫靜力穩(wěn)定度發(fā)展變化；幾種波作用密度從波流相互作用的角度引入擾動垂直速度、擾動渦度和擾動散度，描述擾動能量的發(fā)展演變。此外，這些物理量都包含廣義位溫（或其擾動）的梯度，兼顧了大氣濕斜壓性的特點。廣義位溫引入了凝結潛熱函數(shù)，在一定程度上體現(xiàn)了水汽效應。由于降水區(qū)常常伴有垂直風切變、低層輻合和渦旋運動，大氣具有高溫高濕的特點，濕斜壓性較強，垂直上升運動強烈，凝結潛熱釋放明顯，因此這些物理量通常在降水區(qū)表現(xiàn)異常[1]。

由于6 h觀測降水是累積量，而動力因子是瞬時量，為了保持診斷分析的一致性，該文計算了6 h觀測降水初始時刻和結束時刻這兩個時刻平均的動力因子，如果沒有特別說明，下文中的動力因子均指兩個時刻平均的動力因子。此外，為了保持與動力因子的空間一致性，利用Cressman插值方法將站點降水數(shù)據(jù)插值成0.5°×0.5°格點數(shù)據(jù)。

圖6為集合動力因子預報系統(tǒng)預報的6 h時效各集合動力因子的空間分布特征，這些動力因子的高值區(qū)與觀測降水一致，呈東南-西北向帶狀分布，基本上覆蓋6 h觀測降水區(qū)，而在弱降水或非降水區(qū)，這些預報的動力因子數(shù)值比較小，因此，預報動力因子與觀測降水有一定的對應關系，基本上能夠指示降水落區(qū)。這些預報動力因子的中心位置與觀測降水中心略有偏差，主要位于觀測降水中心的西南側，這種特征也出現(xiàn)在冉令坤等[1]的研究結果中，這可能是由于降水區(qū)與非降水區(qū)在動力、熱力學特征存在明顯差異，例如垂直速度、相當位溫等物理量在二者交界處存在動力、熱力學特征的水平梯度。由于包含動力、熱力學的水平梯度，所以這些動力因子在交界處呈現(xiàn)為高值區(qū)，這是造成預報動力因子與觀測降水中心位置偏差的一個可能原因。

為了定量分析動力因子對降水的預報效果，把預報的動力因子轉換成預報降水量，如圖7走向和位置與觀測降水區(qū)基本一致。值得注意的是，動力因子預報降水落區(qū)相比于觀測資料，整體向西南方向偏移，這種動力因子預報降水落區(qū)出現(xiàn)的系統(tǒng)性偏差，可能與全球預報系統(tǒng)（GFS）預報場本身的系統(tǒng)性偏差有關。

為了定量地評估動力因子對降水在空間上的預報效果，該文統(tǒng)計了預報與實況降水在空間分布上的空間相關系數(shù)（圖8a），從相關系數(shù)上看降水預報與實況的空間分布特征非常吻合，尤其是散度垂直通量（sumwdiv）和凝結潛熱質量散度垂直通量（sumwaldiv），相關系數(shù)分別為0.71和0.70。進一步計算降水量大于5 mm的ETS（Equitable Threat Score）評分（圖8b），在2017年7月7日02：00開始預報的6 h內，對于大于5 mm的降水，除了濕熱力平流參數(shù)（summtp），其他動力因子降水預報的技巧評分都在0.3以上，凝結潛熱質量位渦波作用密度（swavepval）最高，達到0.5。

由于單一動力因子只能描述降水過程的動力、熱力場和水汽場垂直結構的部分特征，只能反映降水系統(tǒng)及其背景場動力、熱力學的某些性質，不能全面地表征降水過程的所有特點，因此單一動力因子對降水的指示作用是有限的，但是這些動力因子的集合可以比較全面地表征降水過程的各種典型垂直結構特征和動力熱力學性質，因此該文對這些動力因子進行簡單的平均，集合更多的動力、熱力信息來預報降水。從圖7可以看出，平均動力因子預報降水中心位于41°N、119°E，綜合反映了各種動力因子預報降水的特點。但是在降水強度預報方面，平均動力因子預報降水的強度比觀測降水的強度偏弱。從空間相關系數(shù)上看（圖8a），平均動力因子預報降水與觀測降水間有很好的相關性，空間相關系數(shù)達到0.63，同時ETS評分也達到0.48（圖8b），明顯優(yōu)于大部分單個動力因子統(tǒng)計結果?？傮w來看，動力因子在此次降水預報中，特別是在降水落區(qū)預報方面有一定的預報能力。

3 結論

該文以NCEP的GFS預報場資料為輸入資料，反演得到集合動力因子預報系統(tǒng)中的14個動力因子以及集合平均動力因子，對2017年7月6—7日內蒙古東部地區(qū)強降水過程進行診斷分析和預報研究，對比了預報降水與實況降水間的差異，探討了動力因子對降水的預報指示意義，得出以下主要結論。

（1）此次降水過程由高低空多個天氣系統(tǒng)共同作用造成，200 hPa高空急流為降水創(chuàng)造了高層動力輻散條件，500 hPa冷渦東移南下，引導冷空氣侵入內蒙古東部地區(qū)，700 hPa和850 hPa低空急流向降水區(qū)輸送充足的水汽。副熱帶高壓和冷渦前沿的輻合切變線是導致此次降水過程的兩個重要因素。輻合切變線加強西北干冷空氣與暖濕氣流的輻合，釋放潛在不穩(wěn)定能量，為此次強降水過程提供了動力抬升機制。

（2）動力因子預報系統(tǒng)中各動力因子預報降水空間分布特征與觀測降水基本一致，散度垂直通量（sumwdiv）和凝結潛熱質量散度垂直通量（sumwaldiv）的空間相關系數(shù)達到0.7以上，意味著動力因子對此次降水落區(qū)有一定的預報能力。ETS評分計算表明，在6 h預報時效內，對于大于5 mm的降水，除了濕熱力平流參數(shù)（summtp），其他動力因子降水預報的技巧評分都在0.3以上，凝結潛熱質量位渦波作用密度（swavepval）最高，達到0.5，說明動力因子對降水預報有一定的技巧，動力因子的預報效果明顯。

（3）集合平均動力因子可以反映各種動力因子預報降水的特點，但預報降水強度相比觀測降水偏弱，平均集合動力因子與觀測降水的相關系數(shù)達到0.63，ETS評分為0.48，明顯優(yōu)于大部分單個動力因子統(tǒng)計結果。

參考文獻

[1] 冉令坤，齊彥斌，郝壽昌. 2014. “7.21”暴雨過程動力因子分析和預報研究[J]. 大氣科學， 38（1）：83-100.

[2] 高守亭，冉令坤，李娜等. 2013. 集合動力因子暴雨預報方法研究[J]. 暴雨災害， 32（4）：289-302.

[3] 李琴，楊帥，崔曉鵬等. 2016. 四川暴雨過程動力因子指示意義與預報意義研究[J]. 大氣科學， 40（2）：341-356.

責任編輯：鄭丹丹