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    基于“配料法”的東北冷渦暴雨預(yù)報(bào)研究

    2018-09-10 22:16:16楊雪艷秦玉琳張夢(mèng)遠(yuǎn)張同
    大氣科學(xué)學(xué)報(bào) 2018年4期
    關(guān)鍵詞:暴雨

    楊雪艷 秦玉琳 張夢(mèng)遠(yuǎn) 張同

    摘要利用1961—2014年中國(guó)東北地區(qū)200個(gè)氣象站逐日降水資料以及NCEP/NCAR再分析資料,研究了東北冷渦暴雨的氣候特征,分析了低空急流、切變對(duì)冷渦暴雨的影響;診斷分析了可表征冷渦暴雨過(guò)程中水汽條件、動(dòng)力條件、熱力不穩(wěn)定條件的比濕、水汽通量、水汽通量散度、散度、垂直速度、K指數(shù)等物理參數(shù),研究了東北冷渦暴雨發(fā)生時(shí)上述各物理參數(shù)需要達(dá)到的閾值指標(biāo),利用研究的物理參數(shù)閾值指標(biāo)以及低空急流和切變等配料因子構(gòu)建了東北冷渦暴雨的“配料法”預(yù)報(bào)模型,結(jié)合ECMWF模式和T639模式數(shù)值預(yù)報(bào)產(chǎn)品將“配料法”暴雨預(yù)報(bào)模型進(jìn)行了業(yè)務(wù)化應(yīng)用試驗(yàn)及效果評(píng)估。結(jié)果表明,東北冷渦有66%會(huì)產(chǎn)生暴雨,冷渦暴雨多發(fā)生在7—8月;低空急流和切變對(duì)冷渦暴雨有觸發(fā)作用,912%的冷渦暴雨發(fā)生時(shí)對(duì)流層低層存在急流或切變;基于“配料法”的冷渦暴雨預(yù)報(bào)TS評(píng)分比ECMWF模式和T639模式暴雨預(yù)報(bào)評(píng)分提高了74%和111%,且明顯減少了暴雨的漏報(bào)率。

    關(guān)鍵詞東北冷渦;暴雨;配料法

    Doswell et al.(1996)提出了一種新的致洪暴雨預(yù)報(bào)方法,強(qiáng)調(diào)對(duì)于強(qiáng)降水預(yù)報(bào),可以從降水持續(xù)的時(shí)間和降水率兩個(gè)要素去考慮,而降水率與水汽的垂直輸送成正比,這種基于構(gòu)成要素的預(yù)報(bào)方法比基于天氣學(xué)的暴雨“流型辨識(shí)”預(yù)報(bào)方法能更清晰地表征暴雨發(fā)生發(fā)展過(guò)程中需要的水汽、動(dòng)力等條件,被稱(chēng)為“配料法”?!芭淞戏ā笔且环N預(yù)報(bào)思路,基于對(duì)預(yù)報(bào)對(duì)象有影響的因子來(lái)進(jìn)行預(yù)報(bào),這種預(yù)報(bào)思路提出以后,在天氣預(yù)報(bào)中產(chǎn)生了深刻的影響,被廣泛應(yīng)用在各類(lèi)降水預(yù)報(bào)以及強(qiáng)對(duì)流天氣預(yù)報(bào)中。如Nietfeld and Kenndy(1998)用配料法進(jìn)行了降雪預(yù)報(bào)研究,Wetzel(2000)用配料法進(jìn)行了冬季降水預(yù)報(bào)研究,Lin et al.(2001)用配料法進(jìn)行了地形降雨預(yù)報(bào)研究,Brook et al.(2003)用配料法進(jìn)行了雷暴和龍卷分析預(yù)報(bào),這些基于配料法的預(yù)報(bào)研究都取得了有參考價(jià)值的成果,對(duì)提高降水和強(qiáng)對(duì)流天氣預(yù)報(bào)水平有重要作用。俞小鼎(2011)認(rèn)為,將基于構(gòu)成要素的方法變成針對(duì)某一天氣要素(例如暴雨)的客觀預(yù)報(bào)技術(shù)是可行的,關(guān)鍵是要確定適合的構(gòu)成要素。近幾年我國(guó)一些專(zhuān)家學(xué)者對(duì)暴雨“配料法”進(jìn)行了一些探索研究。張小玲等(2010)進(jìn)行了“基于配料的暴雨預(yù)報(bào)研究”,認(rèn)為各暴雨發(fā)生過(guò)程中具有一些共同的動(dòng)力、熱力特征,表征深厚濕對(duì)流發(fā)生發(fā)展的物理“配料”具有明顯演變特征。唐曉文等(2010)選取了對(duì)強(qiáng)降水有顯著影響的水汽因子、動(dòng)力因子、不穩(wěn)定因子以及熱力因子,在一定的物理?xiàng)l件約束下,利用經(jīng)驗(yàn)和統(tǒng)計(jì)相結(jié)合的方法建立了“配料”綜合指數(shù)與強(qiáng)降水之間的關(guān)系,發(fā)現(xiàn)配料法降水預(yù)報(bào)優(yōu)于MM5模式降水預(yù)報(bào),具有較高的實(shí)用價(jià)值。李俊等(2006)基于對(duì)暴雨等天氣形成物理機(jī)理認(rèn)識(shí)的基礎(chǔ)上,選取了動(dòng)力、熱力等與暴雨有著較好關(guān)系的因子,建立了梅雨鋒暴雨配料的基本步驟,并將“配料”法在梅雨鋒強(qiáng)降水預(yù)報(bào)中進(jìn)行了應(yīng)用。來(lái)小芳等(2007)利用配料法,設(shè)計(jì)了一個(gè)表示強(qiáng)降水趨勢(shì)的參數(shù)IZH(強(qiáng)降水指數(shù)),并用于長(zhǎng)江中下游暴雨預(yù)報(bào),結(jié)果發(fā)現(xiàn)用IZH指數(shù)作暴雨預(yù)報(bào)比用單一物理量作預(yù)報(bào)的效果要好。歐堅(jiān)蓮等(2011)利用“配料法”的思路,對(duì)廣西桂東片持續(xù)性暴雨概念模型及其物理量特征進(jìn)行配料,選取環(huán)境場(chǎng)、水汽、抬升和不穩(wěn)定為主要配料,通過(guò)對(duì)暴雨配料指標(biāo)的組合判斷,進(jìn)行有、無(wú)暴雨預(yù)報(bào),經(jīng)檢驗(yàn)預(yù)報(bào)效果較好。東北冷渦是影響我國(guó)的重要天氣系統(tǒng),它產(chǎn)生的暴雨、冰雹和低溫等災(zāi)害性天氣給人們的生產(chǎn)生活帶來(lái)極大的影響。孫照渤等(2016)研究表明6月東北地區(qū)降水主要受東北冷渦影響,冷渦越強(qiáng),降水越多;東北冷渦不僅影響東北地區(qū),對(duì)我國(guó)華中以及江淮一帶也有影響(張瑞萍等,2014)。張恒德等(2011)對(duì)2005年7月9—10日河南、安徽等地一次大暴雨天氣過(guò)程進(jìn)行數(shù)值模擬,發(fā)現(xiàn)貝加爾湖附近阻高、其下游的東北冷渦及其伴隨的高空槽形成了有利于產(chǎn)生該場(chǎng)暴雨的環(huán)流形勢(shì)。王麗娟等(2010)研究認(rèn)為低空急流引導(dǎo)的北上暖濕氣流與東北冷渦引導(dǎo)的南下干冷空氣相互作用,有利于梅雨鋒的形成和維持。東北冷渦系統(tǒng)結(jié)構(gòu)復(fù)雜,其造成的強(qiáng)降水具有明顯的局地性和不對(duì)稱(chēng)性,冷渦暴雨預(yù)報(bào)一直是實(shí)際天氣預(yù)報(bào)業(yè)務(wù)中的難點(diǎn),因此其形成機(jī)制和預(yù)報(bào)方法研究備受廣大學(xué)者關(guān)注。孫力等(2002)對(duì)1998年夏季嫩江和松花江流域冷渦暴雨成因進(jìn)行了分析,發(fā)現(xiàn)東亞阻高、西太平洋副高和東北冷渦以及它們?cè)趶?qiáng)度和位置上的最佳配置構(gòu)成了1998年松嫩流域持續(xù)性暴雨的大尺度環(huán)流背景。張?jiān)频龋?008)利用典型個(gè)例分別對(duì)冷渦衰退階段、發(fā)展階段暴雨成因進(jìn)行了分析。王宗敏等(2015)研究認(rèn)為東北冷渦具有非對(duì)稱(chēng)結(jié)構(gòu)特征,在冷渦東南部易產(chǎn)生對(duì)流性暴雨。吳迪等(2010)對(duì)一次冷渦暴雨與干侵入關(guān)系進(jìn)行了分析,表明降水落區(qū)主要位于干侵入前沿。鄧滌菲等(2012)采用有限區(qū)域分解分析方法對(duì)2006年7月19—24日的東北冷渦暴雨過(guò)程進(jìn)行了分析,發(fā)現(xiàn)無(wú)旋轉(zhuǎn)風(fēng)輻合強(qiáng)值區(qū)和無(wú)旋轉(zhuǎn)風(fēng)水汽通量大值區(qū)的重合區(qū)域有利于強(qiáng)對(duì)流的發(fā)生發(fā)展。

    前述專(zhuān)家學(xué)者多采用一個(gè)或幾個(gè)冷渦暴雨個(gè)例從水汽條件、動(dòng)力條件、不穩(wěn)定條件等方面對(duì)冷渦暴雨的成因進(jìn)行分析研究,得到了一些有參考意義的研究成果,但由于樣本少,所得結(jié)果具有一定的局限性。因此有必要通過(guò)對(duì)大量冷渦暴雨個(gè)例發(fā)生時(shí)的動(dòng)力、熱力、水汽條件進(jìn)行計(jì)算分析,研究總結(jié)冷渦暴雨的配料要素和冷渦暴雨配料模型,以此來(lái)探索東北冷渦暴雨落區(qū)預(yù)報(bào)方法,提高冷渦暴雨預(yù)報(bào)水平。本文采用配料法的思路研究了東北冷渦暴雨的配料要素,建立了冷渦暴雨配料模型,并利用數(shù)值預(yù)報(bào)產(chǎn)品將暴雨配料模型進(jìn)行了業(yè)務(wù)化,從應(yīng)用效果評(píng)估來(lái)看,基于配料的冷渦暴雨預(yù)報(bào)TS評(píng)分較ECWMF和T639模式暴雨預(yù)報(bào)有明顯提高,可為東北冷渦暴雨日常預(yù)報(bào)業(yè)務(wù)提供有價(jià)值的參考。

    1資料和方法

    1)冷渦天氣系統(tǒng)分析和物理量診斷計(jì)算使用了1961—2014年NCEP/NCAR再分析資料,時(shí)間間隔為6 h,水平分辨率為25°×25°,垂直分辨率為26層;其中冷渦天氣系統(tǒng)根據(jù)孫力等(1994)定義的東北冷渦(NECV)標(biāo)準(zhǔn)(500 hPa天氣圖上,115~145°E、35~60°N范圍內(nèi)有閉合等高線(xiàn),配合有冷中心或冷槽,能夠持續(xù)維持3 d或3 d以上的低壓環(huán)流系統(tǒng))進(jìn)行篩選。

    2)降水資料采用了國(guó)家氣候中心整編的全國(guó)降水?dāng)?shù)據(jù)集資料,包含中國(guó)東北三省及內(nèi)蒙古東部共200個(gè)地面觀測(cè)站降水資料。在東北冷渦系統(tǒng)影響下,只要有1站日降水量大于或等于50 mm時(shí),就認(rèn)為出現(xiàn)了冷渦暴雨;有3站以上日降水量大于或等于50 mm時(shí),認(rèn)為出現(xiàn)冷渦區(qū)域暴雨。

    3)暴雨預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率評(píng)估方法:采用TS評(píng)分方法,對(duì)2015—2016年ECMWF、T639數(shù)值預(yù)報(bào)產(chǎn)品冷渦暴雨預(yù)報(bào)質(zhì)量以及“配料法”冷渦暴雨預(yù)報(bào)質(zhì)量進(jìn)行評(píng)估。

    2東北冷渦暴雨的氣候特征分析

    經(jīng)統(tǒng)計(jì),1961—2014年5—8月共出現(xiàn)東北冷渦天氣過(guò)程694個(gè),其中458個(gè)產(chǎn)生了暴雨,290個(gè)產(chǎn)生了區(qū)域性暴雨,分別占冷渦過(guò)程的66%和418%。在所有冷渦天氣過(guò)程中共出現(xiàn)暴雨4 905站次,屬于區(qū)域性暴雨的有4 256站次。冷渦暴雨年際分布不均,平均每年出現(xiàn)908站次,2010年冷渦暴雨最多,達(dá)到282站次,其次是1991年,達(dá)到212站次,2014年最少,僅有15站次(圖1)。

    從各月分布(圖2)來(lái)看,7月出現(xiàn)冷渦暴雨最多,達(dá)到2 458站次,年均455站次;8月次之,為1 678站次,年均311站次,6月較少,5月最少,僅為134次,年均25站次。這與張廷治和李宇智(1996)對(duì)1980—1989年?yáng)|北冷渦暴雨分析后發(fā)現(xiàn)冷渦暴雨多發(fā)生在7—8月盛夏季節(jié)的結(jié)論相一致。

    3冷渦暴雨配料法試驗(yàn)及業(yè)務(wù)應(yīng)用試驗(yàn)

    31配料因子的選取

    配料法的核心思想是依據(jù)預(yù)報(bào)量和指示量之間的物理關(guān)系進(jìn)行預(yù)報(bào)建模。建模的第一步是選取對(duì)暴雨有重要影響的因子(即配料)。

    張小玲等(2010)研究表明,暴雨過(guò)程中表征深厚濕對(duì)流發(fā)生發(fā)展的基本物理“配料”水汽、不穩(wěn)定和抬升三類(lèi)物理量參數(shù)的診斷可更客觀、定量地判斷暴雨的落區(qū)及可能的量級(jí)。專(zhuān)家學(xué)者大量的個(gè)例分析研究表明,冷渦暴雨發(fā)生、發(fā)展期間,表征水汽、不穩(wěn)定和抬升條件的物理參數(shù)具有明顯的演變特征。為確定對(duì)東北冷渦暴雨有代表性的物理參數(shù),以2010年5月5—6日一次典型冷渦暴雨個(gè)例診斷分析冷渦暴雨產(chǎn)生的水汽、動(dòng)力及不穩(wěn)定條件,以期在此基礎(chǔ)上確定配料因子。

    311冷渦暴雨實(shí)況及環(huán)流特征

    2010年5月5日08時(shí)—6日08時(shí)(北京時(shí)間,下同),在東北冷渦系統(tǒng)影響下,東北地區(qū)有18個(gè)國(guó)家觀測(cè)站出現(xiàn)了暴雨。暴雨落區(qū)主要在吉林中部到遼寧省中部(圖3),最大降水量68 mm,出現(xiàn)在鐵嶺市。

    從5日08時(shí)500hPa形勢(shì)場(chǎng)(圖4a)可以看出,在內(nèi)蒙古有一閉合的低渦環(huán)流,低渦中心后部有冷槽相配合,此時(shí)東北冷渦已經(jīng)形成。至6日08時(shí)(圖4b),冷渦中心移動(dòng)到遼寧北部,并在東移過(guò)程中加深發(fā)展。

    312水汽條件特征

    充沛的水汽是暴雨發(fā)生、發(fā)展和維持的基本條件。暴雨發(fā)生時(shí),不僅當(dāng)?shù)厮扛撸匾氖且性丛床粩嗟乃斔秃蛥R聚。徐紅等(2016)研究表明冷渦第Ⅱ、第Ⅲ象限內(nèi)暴雨高概率區(qū)與水汽通量散度負(fù)值中心吻合較好。

    此次過(guò)程中,冷渦右側(cè)水汽豐沛,850 hPa上比濕達(dá)到6~8 g/kg(圖5b),且在渤海灣有一超過(guò)10 g/kg的濕舌(水汽高值區(qū))向暴雨區(qū)伸展;水汽通量大值中心在遼寧東部(圖5a),暴雨出現(xiàn)在水汽通量密集區(qū);水汽輻合強(qiáng)度達(dá)到-15~-25×10-6 g·cm-2·hPa-1·s-1(圖5c)。

    313動(dòng)力條件

    此次過(guò)程,低層具有明顯的輻合,在850 hPa水平散度場(chǎng)上,遼寧大部以及吉林中西部都處于強(qiáng)輻合區(qū)內(nèi),暴雨出現(xiàn)在小于-15×10-6 s-1的輻合區(qū)域中。且850 hPa具有較強(qiáng)的上升運(yùn)動(dòng),遼寧東部到吉林中部達(dá)到-03 Pa/s(圖6),低層強(qiáng)的上升運(yùn)動(dòng)使降水系統(tǒng)得以維持和發(fā)展,為暴雨天氣提供了較好的動(dòng)力條件。

    314熱力不穩(wěn)定條件

    K指數(shù)能反映對(duì)流層中低層大氣的熱力情況、層結(jié)穩(wěn)定度以及水汽飽和程度,是大氣潛在能量。其值越大,越有利于產(chǎn)生強(qiáng)對(duì)流天氣以及暴雨天氣。

    此次過(guò)程冷渦右側(cè)K指數(shù)也較大,中心最大值達(dá)到36 ℃,暴雨出現(xiàn)區(qū)域的K指數(shù)超過(guò)28 ℃。

    315低空急流和切變

    低空急流在冷渦降水中起著重要作用,低空急流不僅是水汽的傳送帶,而且能為冷渦暴雨的產(chǎn)生提供熱力或動(dòng)力不穩(wěn)定條件。東北冷渦水汽分布具有非對(duì)稱(chēng)性,低層切變附近水汽輻合會(huì)明顯加強(qiáng),有利于產(chǎn)生冷渦暴雨。在2010年5月5—6日的冷渦暴雨天氣過(guò)程中,冷渦的第Ⅱ象限中低層存在一支由渤海伸向吉林省中部的西南急流,850 hPa上急流核最大風(fēng)速達(dá)到22 m/s,在冷渦右側(cè)中低層存在西南風(fēng)與偏東風(fēng)的切變;暴雨出現(xiàn)在急流出口區(qū)及切變線(xiàn)附近。

    根據(jù)上述分析以及前人的研究結(jié)果,本文重點(diǎn)選取了850 hPa比濕、水汽通量、水汽通量散度、散度、垂直速度、K指數(shù)以及低空急流、切變等作為冷渦暴雨配料要素,這些物理參數(shù)能較好地表征降水系統(tǒng)中的水汽條件、動(dòng)力抬升條件、不穩(wěn)定條件以及暴雨觸發(fā)條件等。

    32配料因子閾值的確定

    一個(gè)或幾個(gè)個(gè)例冷渦暴雨的診斷分析可以揭示某些物理量對(duì)暴雨產(chǎn)生的作用,但不能很好地刻畫(huà)冷渦暴雨發(fā)生時(shí)必要的物理量條件,即無(wú)法確定物理量閾值。為確定每類(lèi)物理參數(shù)配料閾值,本文對(duì)1961—2014年4 256站次暴雨的物理量參數(shù)進(jìn)行了診斷分析。

    1)利用1961—2014年NCEP/NCAR再分析資料診斷計(jì)算出現(xiàn)區(qū)域冷渦暴雨天氣當(dāng)日02、08、14、20時(shí)850 hPa高度上散度、垂直速度、比濕、水汽通量、水汽通量散度以及K指數(shù)等物理量。

    2)計(jì)算每個(gè)格點(diǎn)02、08、14、20時(shí)4個(gè)時(shí)次中最大值(比濕、水汽通量、K指數(shù))或最小值(散度、水汽通量散度、垂直速度),以確保水汽大,水汽輻合強(qiáng)、上升運(yùn)動(dòng)明顯、不穩(wěn)定條件好。

    3)計(jì)算每次暴雨出現(xiàn)站點(diǎn)的物理量值。根據(jù)每次暴雨出現(xiàn)站點(diǎn)經(jīng)緯度,計(jì)算其所在的網(wǎng)格區(qū)域a1、a2、a3、a4點(diǎn)之間中最大比濕、最大水汽通量、最強(qiáng)上升速度、輻合最強(qiáng)散度和水汽通量散度值,該值當(dāng)作該站此次暴雨過(guò)程的物理量要素值。

    4)將4 256站次暴雨天氣的850 hPa散度、垂直速度、比濕、水汽通量、水汽通量散度分別按要素進(jìn)行排序,計(jì)算其最小值、10%分位數(shù)、50%分位數(shù)、90%分位數(shù)、最大值,結(jié)果見(jiàn)表1。

    根據(jù)表1將散度、垂直速度、水汽通量散度90%分位數(shù)以及比濕、水汽通量、K指數(shù)10%分位數(shù)值作為冷渦暴雨閾值,以確保90%以上冷渦暴雨個(gè)例都能達(dá)到該物理參數(shù)閾值。

    這樣選出散度是否小于-010×10-6/s、垂直速度是否小于-012 Pa/s、水汽通量散度是否小于-05×10-6g/(cm2·hPa·s)、比濕是否大于105 g/kg、水汽通量是否大于89 g/(cm·hPa·s)、K指數(shù)是否大于或等32 ℃等6個(gè)閾值。

    另外,對(duì)1961—2014年4 256站次冷渦暴雨發(fā)生時(shí)低層(850 hPa)是否有急流或切變線(xiàn)影響進(jìn)行了分析,結(jié)果表明:冷渦暴雨422%有低空急流存在;858%有切變影響,其中西南風(fēng)與偏東風(fēng)切變比例最高,達(dá)到485%;西北風(fēng)與西南風(fēng)或偏南風(fēng)切變次之,達(dá)到221%。在所統(tǒng)計(jì)的冷渦暴雨中,912%存在低空急流或切變。因此將是否有低空急流或切變作為一個(gè)配料因子。

    33配料方案的確定

    通過(guò)上述方法確定了冷渦暴雨的物理參數(shù)閾值。由于水汽通量散度、比濕、水汽通量均為表征水汽條件的物理量,因此將其作為一個(gè)水汽因子進(jìn)行分析,當(dāng)其中兩個(gè)以上達(dá)到閾值時(shí)認(rèn)為水汽條件符合冷渦暴雨需求。這樣共選出低空急流或切變、散度、垂直速度、水汽條件、K指數(shù)5個(gè)冷渦暴雨配料因子。

    每項(xiàng)因子符合為1,不符合為0。配料綜合指數(shù)模型如下:

    F=∑i=1,nXi。 (1)

    利用上述配料模型對(duì)1961—2014年出現(xiàn)的4 256站次冷渦暴雨進(jìn)行了回代評(píng)估分析,結(jié)果表明,709%的暴雨出現(xiàn)時(shí)F=5,212%暴雨出現(xiàn)時(shí)F=4,67%的暴雨出現(xiàn)時(shí)F=3,11%的暴雨出現(xiàn)時(shí)F=2,01%的暴雨出現(xiàn)時(shí)F=1。綜合考慮覆蓋度和減少空?qǐng)?bào)率,當(dāng)綜合指數(shù)F大于或等于4時(shí),預(yù)報(bào)有暴雨,否則預(yù)報(bào)無(wú)暴雨,則命中率達(dá)到921%。

    34冷渦暴雨的配料法業(yè)務(wù)預(yù)報(bào)試驗(yàn)

    2015—2016年5—8月將冷渦暴雨配料預(yù)報(bào)模型與ECMWF和T639數(shù)值預(yù)報(bào)模式物理量參數(shù)預(yù)報(bào)產(chǎn)品及降水預(yù)報(bào)產(chǎn)品相結(jié)合進(jìn)行了業(yè)務(wù)化運(yùn)行。每日運(yùn)行一次,提供48 h暴雨落區(qū)預(yù)報(bào)。

    1)配料因子資料預(yù)處理

    選取預(yù)報(bào)日ECMWF高分辨率數(shù)值預(yù)報(bào)產(chǎn)品(網(wǎng)格距0125°×0125°)間隔3 h的8個(gè)時(shí)次850 hPa散度、垂直速度、比濕、水汽通量、水汽通量散度等物理量產(chǎn)品,計(jì)算東北地區(qū)各縣市所在的網(wǎng)格區(qū)域a1、a2、a3、a4每個(gè)格點(diǎn)8個(gè)時(shí)次中最大比濕、最大水汽通量、最強(qiáng)上升速度、輻合最強(qiáng)散度和水汽通量散度值以及K指數(shù),將各站相關(guān)值作為配料要素值。

    根據(jù)850 hPa風(fēng)向風(fēng)速預(yù)報(bào)產(chǎn)品,確定每個(gè)縣市是否受低空切變或急流影響。

    2)與暴雨配料閾值比較

    將配料因子值與暴雨配料閾值進(jìn)行比較,滿(mǎn)足條件為1,否則為0。根據(jù)文中公式(1)計(jì)算出F值。當(dāng)F≥4時(shí),預(yù)報(bào)有暴雨。

    3)消空處理

    利用數(shù)值預(yù)報(bào)產(chǎn)品降水量預(yù)報(bào)值進(jìn)行暴雨消空,減少暴雨空?qǐng)?bào)。

    王亞男和智協(xié)飛(2012)研究表明利用反距離權(quán)重法將ECMWF模式資料進(jìn)行空間插值要優(yōu)于雙線(xiàn)性插值、三次樣條插值以及普通克里格插值。因此本文采用反距離權(quán)重插值方案,將ECMWF和T639數(shù)值預(yù)報(bào)模式降水預(yù)報(bào)產(chǎn)品插值到東北地區(qū)各縣市站點(diǎn)上,求得各縣市降水量預(yù)報(bào)值。對(duì)于配料法預(yù)報(bào)有暴雨的縣市,如果T639數(shù)值預(yù)報(bào)模式和ECMWF模式降水量預(yù)報(bào)均大于或等于30 mm時(shí),則確定該站預(yù)報(bào)暴雨,否則確定為無(wú)暴雨。

    4)效果檢驗(yàn)

    對(duì)2015—2016年5—8月冷渦暴雨預(yù)報(bào)效果進(jìn)行了檢驗(yàn)。從圖8中可以看出,T639模式冷渦暴雨預(yù)報(bào)TS評(píng)分為97%,ECMWF模式冷渦暴雨預(yù)報(bào)TS評(píng)分為134%,“配料法”冷渦暴雨預(yù)報(bào)TS評(píng)分為208%。“配料法”預(yù)報(bào)的TS評(píng)分比ECMWF的模式暴雨預(yù)報(bào)提高了74%,比T639模式提高了111%。

    從空?qǐng)?bào)率和漏報(bào)率來(lái)看,“配料法”比T639模式的空?qǐng)?bào)率和漏報(bào)率都低,比ECMWF模式預(yù)報(bào)的空?qǐng)?bào)率略高,但比ECMWF模式預(yù)報(bào)的漏報(bào)率降低了205%。因此,利用“配料法”進(jìn)行冷渦暴雨預(yù)報(bào),明顯地減少了暴雨的漏報(bào)率,對(duì)防災(zāi)減災(zāi)非常有意義。

    可見(jiàn),基于“配料法”的冷渦暴雨預(yù)報(bào)水平明顯高于ECMWF模式和T639模式的冷渦暴雨預(yù)報(bào)水平,具有較高的參考價(jià)值。

    4結(jié)論

    1)東北冷渦有66%會(huì)產(chǎn)生暴雨,冷渦暴雨多發(fā)生在7—8月;在冷渦系統(tǒng)影響下,低空急流對(duì)暴雨的發(fā)生有重要作用,低空急流將暖濕空氣輸送到較干較冷的空氣下方時(shí),就形成了對(duì)流不穩(wěn)定的層結(jié),在低空急流左側(cè)上升運(yùn)動(dòng)的觸發(fā)下,易產(chǎn)生暴雨。但低空急流不是冷渦暴雨的必要條件,在1961—2014年的冷渦暴雨天氣中,還有578%的冷渦暴雨出現(xiàn)時(shí)并沒(méi)有低空急流。低層切變附近動(dòng)力抬升條件以及水汽輻合條件較強(qiáng),易觸發(fā)暴雨,在1961—2014年的冷渦暴雨中,858%低層存在切變影響。

    2)冷渦暴雨的配料因子重點(diǎn)要考慮水汽、動(dòng)力、熱力不穩(wěn)定條件等,通過(guò)對(duì)大量樣本統(tǒng)計(jì)結(jié)果表明:850 hPa散度小于-010×10-6/s,垂直速度小于-012 Pa/s,水汽通量散度小于-05×10-6 g/(cm2·hPa·s),比濕大于105 g/kg,水汽通量大于89 g/(cm·hPa·s),K指數(shù)大于32 ℃,這些物理參數(shù)閾值可作為冷渦暴雨配料因子。

    3)將“配料法”冷渦暴雨預(yù)報(bào)模型結(jié)合ECMWF模式和T639模式物理量參數(shù)預(yù)報(bào)產(chǎn)品進(jìn)行業(yè)務(wù)化應(yīng)用,取得了較好的預(yù)報(bào)效果。2015—2016年5—8月冷渦暴雨預(yù)報(bào)業(yè)務(wù)應(yīng)用效果檢驗(yàn)結(jié)果表明,基于“配料法”的冷渦暴雨預(yù)報(bào)TS評(píng)分比ECMWF模式和T639模式暴雨預(yù)報(bào)有明顯提高,特別是明顯減少了暴雨的漏報(bào),對(duì)防災(zāi)減災(zāi)具有重要意義。

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