利用天氣關(guān)鍵區(qū)相似法預(yù)測西江流域6月延伸期強(qiáng)降水天氣過程

鄭鳳琴，鐘利華，羅小莉，韋晶晶，史彩霞

(廣西壯族自治區(qū)氣象服務(wù)中心，廣西 南寧 530022)

引 言

西江流域全長2214 km，整個水系流經(jīng)云南、貴州和廣西三省(區(qū))，在珠江流域三大水系中屬最大的水系[1-2]，蘊(yùn)藏著豐富的水力資源，是我國發(fā)展水力發(fā)電的重要基地。近年來，以全球變暖為主要特征的氣候變化引起的旱澇氣象災(zāi)害越來越多[3-4]，尤其在汛期，受夏季風(fēng)影響，西江流域降水強(qiáng)度大且集中，時常因持續(xù)性強(qiáng)降水引發(fā)流域性洪澇災(zāi)害[5]，對該地區(qū)防災(zāi)減災(zāi)和經(jīng)濟(jì)發(fā)展構(gòu)成嚴(yán)重危害。據(jù)統(tǒng)計[4]，西江流域降水量和區(qū)域性暴雨天數(shù)的高峰月均為6月，嚴(yán)重的洪澇災(zāi)害也頻繁出現(xiàn)在6月，如1994、1998、2005、2008年6月均出現(xiàn)流域性大洪澇。西江流域洪澇災(zāi)害不但嚴(yán)重危害流域沿線的各行各業(yè)，而且對珠江三角洲地區(qū)的安全造成極大威脅。因此，做好西江流域延伸期降水過程的預(yù)測工作具有重要意義。

隨著國民經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展以及防災(zāi)減災(zāi)需求的不斷增加，政府和各行業(yè)對氣象服務(wù)的要求也越來越高[6]。所以，延長災(zāi)害性天氣過程的預(yù)報時效，做好10～30 d延伸期天氣過程的預(yù)測對加強(qiáng)流域氣象災(zāi)害服務(wù)、減輕氣象災(zāi)害對生產(chǎn)生活的危害具有重要意義[7-10]。在延伸期天氣過程的預(yù)測方面，國內(nèi)外針對不同區(qū)域和季節(jié)開展了一些適合本地的延伸期內(nèi)主要降水過程的預(yù)測[11-14]，預(yù)測方法主要有低頻天氣圖法[15]、韻律方法[16]、低頻波法[17]和環(huán)流異常相似信息法[18]等，并取得了一些有意義的研究成果。其中，低頻天氣圖法通過對低頻氣旋和低頻反氣旋造成的南北氣流輻合情況進(jìn)行分析，開展延伸期強(qiáng)降水過程的預(yù)報[19-20]；環(huán)流信息相似法利用NCEP/NCAR再分析資料提取強(qiáng)降水過程的主導(dǎo)系統(tǒng)[21]，綜合考慮降水的環(huán)流、天文、海洋等外強(qiáng)迫因子和降水自身的年際、年代際特征[22]，結(jié)合自回歸[23]、相似集成[24]等統(tǒng)計方法進(jìn)行天氣過程的預(yù)報試驗。針對橫跨云南、貴州和廣西的西江流域強(qiáng)降水過程的延伸期預(yù)測研究較少，然而每年前汛期6月多雨或持續(xù)性強(qiáng)降水過程，對該地區(qū)洪澇災(zāi)害和經(jīng)濟(jì)發(fā)展等帶來較大影響。本文利用西江流域135個氣象站點資料和NCEP/NCAR資料，利用多雨年大氣環(huán)流合成分析，確定影響強(qiáng)降水過程的天氣關(guān)鍵區(qū)范圍，將降水關(guān)鍵系統(tǒng)組合成一個新的環(huán)流場，再采用動態(tài)相似集成預(yù)報方法，對西江流域延伸期內(nèi)主要降水過程進(jìn)行預(yù)測，以期對延伸期降水天氣過程預(yù)測提供一個新的方法和思路。

1 資料與方法

1.1 資 料

采用1960—2017年1—6月NCEP/ NCAR北半球500 hPa的逐日高度場再分析資料，水平分辨率為2.5°×2.5°；同期西江流域范圍(21.3°N—27.0°N、102.2°E—112.1°E)內(nèi)135個氣象站(廣西90個，云南23個，貴州22個)逐日降水量資料，西江流域氣象站點分布見圖1。參考中國氣象局預(yù)報與網(wǎng)絡(luò)司發(fā)布的《月內(nèi)強(qiáng)降水過程預(yù)測業(yè)務(wù)規(guī)定》，并結(jié)合西江流域降水氣候特征，當(dāng)135個站點有30%及以上站點日降水量≥25 mm，則記為一次西江流域強(qiáng)降水過程，其出現(xiàn)日期定為強(qiáng)降水過程日。

圖1 西江流域135個氣象站點分布Fig.1 Distribution of 135 meteorological stations in the Xijiang River Basin

1.2 方 法

天氣過程的發(fā)生、發(fā)展與大氣環(huán)流的演變有密切關(guān)系[25]，對西江流域的天氣過程進(jìn)行預(yù)測，需找出造成該區(qū)域強(qiáng)降水的天氣關(guān)鍵區(qū)及影響系統(tǒng)，進(jìn)而利用動態(tài)相似集成預(yù)報方法，尋找最佳形值相似年，對強(qiáng)降水過程的出現(xiàn)時段進(jìn)行預(yù)測。該方法具體包括兩個步驟：

(1)利用1960—2012年6月西江流域各氣象站點降水量距平百分率的累計序列，從大到小進(jìn)行排序，取前10個典型多雨年和典型少雨年，計算同期(6月)NCEP/ NCAR 500 hPa環(huán)流場差值圖，進(jìn)而對差值圖各格點進(jìn)行統(tǒng)計t檢驗，把通過α=0.10顯著性檢驗以上的中心確定為大氣活動中心，結(jié)合天氣系統(tǒng)的位置和預(yù)報經(jīng)驗，取該中心15～20個緯距、20～40個經(jīng)距范圍作為西江流域強(qiáng)降水過程的天氣關(guān)鍵區(qū)。

(2)把強(qiáng)降水天氣關(guān)鍵區(qū)范圍內(nèi)的所有格點進(jìn)行組合構(gòu)成一個新的格點場。這樣處理的好處一是所選區(qū)域天氣學(xué)意義更加清晰，二是減少矩陣空間點、減輕計算量，實現(xiàn)快速運(yùn)算滿足實際業(yè)務(wù)需求，且如果每天全球或北半球的所有格點參與計算，可能增加一些不必要的干擾，導(dǎo)致協(xié)方差矩陣趨于退化。然后利用動態(tài)相似集成預(yù)報方法，根據(jù)集合預(yù)報的基本思路[26-28]，采用經(jīng)驗正交函數(shù)(EOF)對新格點場進(jìn)行展開：

①應(yīng)用動態(tài)相似集成方法，對距離預(yù)報月最近若干時段內(nèi)的天氣關(guān)鍵區(qū)500 hPa逐日環(huán)流場進(jìn)行EOF展開[29]。

②通過EOF的主要特征恢復(fù)場(前5個)分別與1960年以來各年同期同區(qū)域EOF主要特征恢復(fù)場進(jìn)行比較，根據(jù)相似指數(shù)計算方法[27]，利用公式(1)計算相似系數(shù)，找出第一個相似年。

(1)

式中：S為平均距離；Eij為歐式距離；rij為相似系數(shù)；i為預(yù)測年的氣象場；j為1960年以來各年氣象場；n為網(wǎng)格點數(shù)；R為相似指數(shù)，其值域為0≤R≤2，R=0表示相似的最好水平，R=2表示最不相似的情形。

③資料選取的初始時間后移10 d，以同樣的方法找出第二個相似年。

④資料選取時間不斷后移10 d，進(jìn)行EOF展開，共找出5個相似年。按照公式(2)將尋找出的5個最佳形值相似年預(yù)測時段內(nèi)的逐日強(qiáng)降水發(fā)生頻率，進(jìn)行集成計算：

(2)

式中：Pi(A)為事件A(如超過閾值降水量)的逐日出現(xiàn)頻率；nij為相似年預(yù)測區(qū)各站點的總數(shù)；mij為逐日預(yù)測區(qū)各站點出現(xiàn)事件A的頻數(shù)；i為預(yù)測時間階段中的各個日期；j為預(yù)測區(qū)域內(nèi)的站點數(shù)(j=1,2,3，…，k)。

⑤將所得逐日出現(xiàn)強(qiáng)降水的頻率(站數(shù))P的序列點繪制成曲線，根據(jù)曲線峰谷變化情況，可對西江流域延伸期內(nèi)主要強(qiáng)降水天氣過程進(jìn)行預(yù)測。

2 天氣關(guān)鍵區(qū)分析和回報試驗

2.1 天氣關(guān)鍵區(qū)

選取1960—2012年6月西江流域的典型多雨年，并對典型多雨年的500 hPa高度場進(jìn)行合成(圖2)。可以看出，亞歐中高緯為“2脊1槽”型，烏拉爾山以東的西伯利亞西部和亞洲東岸為高壓脊區(qū)，貝加爾湖地區(qū)為低槽區(qū)。烏拉爾山以東的高壓脊前不斷有冷空氣南下，使貝加爾湖容易出現(xiàn)切斷低壓，低壓發(fā)生一次又一次的替換，在替換過程中，由長波槽蛻變?yōu)槎滩ú?，并引?dǎo)地面冷空氣從東路入侵西江流域；而亞洲東岸高壓脊的穩(wěn)定維持，更有利于貝加爾湖及其以北地區(qū)低槽南移影響西江流域。孟加拉灣以及青藏高原東部為低槽區(qū)，等高線的彎曲度大，說明該區(qū)域低槽活動頻繁，而且青藏高原東部的低槽與孟加拉灣附近的低槽形成階梯槽，有利于冷空氣不斷南下并影響西江流域，孟加拉灣低槽活躍，槽前暖濕氣流向華南上空輸送。西太平洋副熱帶高壓平均脊線位于15°N附近，孟加拉灣低槽與副熱帶高壓把大量暖濕空氣輸送到西江流域，與北方冷空氣相互交綏，這種南北環(huán)流形勢的穩(wěn)定維持，有利于形成穩(wěn)定的低空切變線和鋒面低槽，有利于該區(qū)域水汽的輻合和雨帶維持，是西江流域6月多雨的主要環(huán)流背景。

圖2 1960—2012年6月西江流域多雨年500 hPa平均高度場合成(單位：dagpm)Fig.2 Comprehensive of geopotential height on 500 hPa in June in more rainfall years in the Xijiang River Basin during 1960-2012 (Unit: dagpm)

黃海洪等[30]在廣西的天氣預(yù)報技術(shù)研究中指出，入侵廣西冷空氣路徑主要有三條，分別是西路、中路和東路，冷空氣的入侵路徑主要看新疆地區(qū)、河套地區(qū)。黃忠等[31]研究2007年6月粵東持續(xù)性暴雨成因中指出，受高空槽引導(dǎo)的冷空氣影響，華南北部形成穩(wěn)定的鋒面低槽和低空切變線，有利于水汽的輻合和雨帶維持。因西江流域強(qiáng)降雨的影響系統(tǒng)主要是中高緯烏拉爾山以東和亞洲東岸的高壓脊，貝加爾湖低槽、低緯度的孟加拉灣低槽和西太平洋副熱帶高壓，故西江流域天氣關(guān)鍵區(qū)選取烏拉爾山以東(40°N—60°N、60°E—80°E，簡稱“A區(qū)”)、貝加爾湖地區(qū)(50°N—70°N、80°E—120°E，簡稱“B區(qū)”)、新疆地區(qū)(30°N—50°N、80°E—100°E，簡稱“C區(qū)”)和河套地區(qū)(30°N—50°N、100°E—120°E，簡稱“D區(qū)”)，分別表示從不同路徑東移、南下的大氣環(huán)流系統(tǒng)。丁一匯[32]研究中國夏季風(fēng)降水時指出，華南地區(qū)的降水主要來自孟加拉灣和南海中、南部的暖濕西南氣流。結(jié)合西江流域的天氣氣候特征，另外選取印度—孟加拉灣地區(qū)(10°N—30°N、70°E—100°E，簡稱“E區(qū)”)、西江流域地區(qū)(15°N—30°N、100°E—115°E，簡稱“F區(qū)”)、西太平洋地區(qū)(15°N—30°N、115°E—140°E，簡稱“G區(qū)”)作為西江流域強(qiáng)降水的天氣關(guān)鍵區(qū)(圖3)，分別表示南面不同路徑的水汽輸送。

圖3 天氣關(guān)鍵區(qū)位置及簡稱Fig.3 The location and their abbreviations of the synoptic key regions

2.2 2008年6月強(qiáng)降水過程回報試驗

2008年6月中上旬，西江流域出現(xiàn)了持續(xù)性大范圍暴雨或特大暴雨天氣，據(jù)統(tǒng)計該月平均降雨量偏多程度居1951年以來同期第3位。持續(xù)性強(qiáng)降雨導(dǎo)致山洪暴發(fā)、江河水位暴漲，給西江經(jīng)濟(jì)和人民生命財產(chǎn)帶來重大損失。對該年天氣過程預(yù)測難度較大，以2008年6月西江流域延伸期強(qiáng)降水天氣過程的預(yù)測為例詳細(xì)說明預(yù)報方法。

首先將西江流域強(qiáng)降水的7個天氣關(guān)鍵區(qū)(A～G)內(nèi)的格點進(jìn)行組合，構(gòu)成一個新的格點場。其次確定預(yù)報年資料的選取時段，即前期相似時段。一般應(yīng)盡量涵蓋近期曾發(fā)生過異常天氣的時間段，大致取120～150 d韻律接近的時間；同時兼顧實際業(yè)務(wù)情況，通常在月末發(fā)布降水過程預(yù)測時已經(jīng)能獲取到本月25日之前的NCEP/NCAR資料，因此最近日期選取截至25日。本例的前期資料選取2008年1月1日至5月25日共146 d的NCEP/NCAR 500 hPa環(huán)流場做為目標(biāo)相似年的環(huán)流資料，空間范圍取10°N—70°N、60°E—140°E，涵蓋西江流域強(qiáng)降水關(guān)鍵區(qū)2.5°×2.5°的格點值。

尋找第一相似年：對2008年1月1日至5月25日共146 d的關(guān)鍵區(qū)范圍內(nèi)500 hPa環(huán)流場進(jìn)行EOF分解，并提取前5個特征恢復(fù)場。同樣，分別對1960—2007年每年同時段同區(qū)域環(huán)流場進(jìn)行EOF分解，也提取前5個特征恢復(fù)場(即每年一個場，共48個場)，分別計算2008年提取的特征恢復(fù)場與1960—2007年各年提取的特征恢復(fù)場之間的相似系數(shù)，尋找環(huán)流形勢最相似的一年，即第一個“形值”相似年。

重復(fù)以上步驟，但計算時選取資料的起始時間后移10 d，即尋找相似年的環(huán)流資料提取時段分別變?yōu)?月11日至5月25日、1月21日至5月25日、1月31日至5月25日、2月10日至5月25日，分別用預(yù)報年主要特征恢復(fù)場與各年同時段的主要特征恢復(fù)場計算相似指數(shù)，依次找出5個相似年。

經(jīng)過動態(tài)變換時間步長，最終挑選5個不同時間步長的相似年份(1961、1961、1961、1961、1963年)。最后，用公式(2)累計計算5個相似年西江流域范圍內(nèi)強(qiáng)降水的出現(xiàn)頻率。

圖4為標(biāo)準(zhǔn)化處理后2008年6月西江流域降水過程的出現(xiàn)頻率預(yù)測及實況，圖中相對明顯的峰點(即預(yù)測頻率標(biāo)準(zhǔn)值≥0.5所對應(yīng)的時間點)代表強(qiáng)降水的出現(xiàn)日期?？梢钥闯?，利用該方法對2008年6月西江流域強(qiáng)降水天氣過程進(jìn)行預(yù)測，預(yù)計強(qiáng)降水時段有3個：6月1—3日、8—15日和29日。而實況強(qiáng)降水過程則出現(xiàn)在6月8—9日、11—12日、14—15日和27日，有4次過程的出現(xiàn)時段預(yù)測正確，預(yù)測與實況差異較大的是6月初，預(yù)測1—3日有一次強(qiáng)降水過程，但實況未出現(xiàn)，屬于空報。雖然沒能抓住每一次強(qiáng)降水過程，但從預(yù)測的服務(wù)角度來看，有4次過程大體落在強(qiáng)降水日前后，有一定的服務(wù)參考價值。

圖4 2008年6月西江流域降水過程的出現(xiàn)頻率預(yù)測及實況Fig.4 The frequency of prediction and observation of heavy precipitation processes in the Xijiang River Basin in June 2008

3 近5 a延伸期強(qiáng)降水過程預(yù)測效果

為說明該方法在氣候預(yù)測與服務(wù)中的作用及可行性，對西江流域2013—2017年連續(xù)5 a的6月強(qiáng)降水過程進(jìn)行預(yù)測。取每個預(yù)報年1月1日至5月25日的逐日NCEP環(huán)流資料與1960年以來各年相同時段500 hPa環(huán)流資料，分別尋找不同時間步長的5個相似年：2013年選出的5個“形值”相似年為1976、1976、1985、2004、2008年；2014年選出的5個相似年均為2013年；2016年選出的5個相似年均為2015；而2015年和2017年選出的5個相似年分別為1969、1969、1969、1969、1961年及2010、1969、2010、2010、2010年。從動態(tài)相似集成方法挑選的環(huán)流相似年份可以看出2014年與2013年、2016年與2015年較為相似，因此重點分析2013、2015、2017年6月延伸期天氣過程預(yù)報情況。

圖5為2013、2015、2017年6月西江流域強(qiáng)降水過程出現(xiàn)頻率的預(yù)測及實況?？梢钥闯?，2013年6月西江流域共有3次強(qiáng)降水天氣過程，分別發(fā)生在9—10日、16日和27—28日，從預(yù)測曲線看，除5—6日出現(xiàn)空報過程外，該方法對9—10日、16日和27—28日的3次天氣過程均作出較準(zhǔn)確的預(yù)測，預(yù)測峰點與實況峰點吻合。2015年6月西江流域降水量達(dá)到區(qū)域性強(qiáng)降水過程的有7 d，從預(yù)測曲線看出，6月7—16日峰值比較集中出現(xiàn)，預(yù)示這一時間段內(nèi)強(qiáng)降水過程發(fā)生較頻繁，而實況在8日、11日、13—14日分別出現(xiàn)區(qū)域性強(qiáng)降水過程；同時預(yù)測21—22日可能出現(xiàn)強(qiáng)降水，21日降水實況峰點與預(yù)測曲線高值點吻合，而19日出現(xiàn)的區(qū)域性強(qiáng)降水過程與預(yù)測峰點相差2 d。2017年6月預(yù)測區(qū)域性強(qiáng)降水出現(xiàn)時段為：5日、10—11日、14—16日、20—21日、25日和27—30日，而實況在6日、13日、15—16日、20—21日、25—28日出現(xiàn)區(qū)域性強(qiáng)降水過程，說明該方法對2017年多次強(qiáng)降水過程均做出準(zhǔn)確預(yù)測。

從多年西江流域6月降水量統(tǒng)計(圖略)來看，2013年降水量偏少，較常年同期偏少近3成，未出現(xiàn)流域性的暴雨洪澇災(zāi)害。2015和2017年降水量偏多，尤其是2017年6月西江流域區(qū)域性暴雨過程多，廣西遭受了嚴(yán)重的暴雨洪澇災(zāi)害損失。由圖5可知，該方法對降水量偏多的月尺度延伸期降水過程預(yù)報效果更好。

圖5 2013(a)、2015(b)、2017年(c)6月西江流域強(qiáng)降水過程出現(xiàn)頻率的預(yù)測及實況Fig.5 The prediction and observation of heavy precipitation processes in the Xijiang River Basin in June 2013 (a), 2015 (b) and 2017 (c)

表1列出2013—2017年6月西江流域強(qiáng)降水過程的預(yù)報與檢驗?？梢钥闯?，若以預(yù)測曲線峰值前后2 d內(nèi)實況出現(xiàn)1 d以上強(qiáng)降水過程視為預(yù)報準(zhǔn)確，5 a共預(yù)報26次強(qiáng)降水過程，正確20次，空報6次，漏報2次，命中率達(dá)71%，且預(yù)報時效可達(dá)10～30 d，滿足延伸期預(yù)報業(yè)務(wù)要求，由此可見，該方法對西江流域強(qiáng)降水過程具有一定的預(yù)報能力。但同時從預(yù)報效果也可以看出，該方法表現(xiàn)出一定的空漏報率及對降水量級預(yù)報不準(zhǔn)，尤其在西江流域降水量偏少的年份表現(xiàn)更為突出，需要在實際業(yè)務(wù)應(yīng)用中注意改進(jìn)。

表1 2013—2017年6月西江流域降水過程預(yù)報與檢驗Tab.1 Forecast and test of precipitation processes in the Xijiang River Basin in June from 2013 to 2017 單位：次

4 結(jié) 論

(1)在多雨年大氣環(huán)流合成分析基礎(chǔ)上，找出影響西江流域強(qiáng)降水過程的天氣關(guān)鍵區(qū)：烏拉爾山以東、貝加爾湖、新疆地區(qū)和河套地區(qū)，反映冷空氣南下的不同路徑；印度—孟加拉灣地區(qū)、西江流域和西太平洋地區(qū)，反映偏南暖濕氣流北上。

(2)采用強(qiáng)降水天氣關(guān)鍵區(qū)組合成一個新環(huán)流場，利用動態(tài)相似集成預(yù)報方法，對離預(yù)報月最近若干時段內(nèi)的環(huán)流場，提取主要環(huán)流模態(tài)和計算相似系數(shù)，找出若干個相似年份。再累計預(yù)報區(qū)域若干個相似年預(yù)報時段內(nèi)逐日強(qiáng)降水頻率，得到預(yù)測延伸期內(nèi)強(qiáng)降水天氣過程出現(xiàn)的大致時間。

(3)2013—2017年西江流域強(qiáng)降水過程的預(yù)報準(zhǔn)確率達(dá)71%。說明該方法對延伸期強(qiáng)降水天氣過程有良好的預(yù)報能力，可用于預(yù)測延伸期的天氣過程，給月尺度天氣過程預(yù)測及延伸預(yù)報提供客觀參考依據(jù)。

本文僅用500 hPa高度場進(jìn)行動態(tài)相似計算，如果增加選取其他環(huán)流層資料或風(fēng)場資料，再進(jìn)行相似年計算，可能獲得更好的預(yù)報效果。