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    數(shù)值天氣產(chǎn)品CP變化率對短時大風(fēng)的預(yù)警

    2020-07-23 08:30:54余民軍石明亮陳金海
    中國航海 2020年2期
    關(guān)鍵詞:強(qiáng)對流大風(fēng)降水

    簡 俊, 余民軍, 石明亮, 陳金海

    (1. 大連海事大學(xué) 航海學(xué)院, 遼寧 大連 116026; 2. 集美大學(xué) a. 航海學(xué)院;b. 船舶輔助導(dǎo)航技術(shù)國家地方聯(lián)合工程研究中心, 福建 廈門 361021)

    在氣象學(xué)上,強(qiáng)對流天氣是指發(fā)生在中小型尺度的天氣系統(tǒng)中的天氣,水平尺度一般小于200 km,具有發(fā)生突然、移動迅速和破壞力強(qiáng)等特點。[1]強(qiáng)對流天氣出現(xiàn)時,常伴有雷暴、短時大風(fēng)和冰雹等現(xiàn)象。[2]短時大風(fēng)具有時空尺度小、發(fā)展速度快和持續(xù)時間短等特點,預(yù)測難度較大,是世界性難題。近年來,已發(fā)生多起由短時大風(fēng)導(dǎo)致的中小型船舶事故,造成重大人員傷亡,航運(yùn)界對其短時預(yù)報預(yù)警有迫切需要。

    降水類型包括大尺度降水(Large-Scale Precipitation,LSP)和對流降水(Convective Precipitation,CP)。LSP一般是由層狀云穩(wěn)定抬升造成的,往往不伴隨短時大風(fēng);CP在大氣層結(jié)不穩(wěn)定條件比較適合時,如遇到低層切變線、低壓等觸發(fā)機(jī)制,常伴有短時大風(fēng)。

    2015年6月1日21:00—22:00時,“東方之星”輪受湖北監(jiān)利縣的小尺度強(qiáng)對流伴隨大風(fēng)天氣的影響,在大馬洲水道瞬間翻沉,造成442人遇難。[3]國務(wù)院調(diào)查組對該事故調(diào)查得出的結(jié)論是,“這是一次突發(fā)、罕見的強(qiáng)對流天氣帶來的強(qiáng)風(fēng)暴雨襲擊導(dǎo)致的特別重大災(zāi)難性事件”。[4]2018年6月13日,青島港出現(xiàn)12級暴風(fēng)雨天氣并伴有冰雹,導(dǎo)致現(xiàn)場兩名人員受傷,造成直接經(jīng)濟(jì)損失將近2億元。2018年7月5日,泰國普吉島附近海域突遇特大暴風(fēng)雨,導(dǎo)致游船傾覆,47名中國游客喪生。[5]

    這3起事故的外部誘因都是突發(fā)惡劣的強(qiáng)對流天氣,并伴隨短時大風(fēng),其危害極大,因此提升預(yù)報預(yù)警能力尤為重要。我國學(xué)者對此開展了很多研究。例如:肖高翔[6]針對強(qiáng)對流天氣監(jiān)測預(yù)報預(yù)警工作中存在的問題,對技術(shù)的進(jìn)展和發(fā)展前景作簡要分析;張小玲等[7]指出我國已初步實現(xiàn)對雷暴、短時強(qiáng)降水、雷暴大風(fēng)和冰雹的監(jiān)測預(yù)警及72 h內(nèi)的潛勢預(yù)報,但對龍卷等小尺度強(qiáng)對流天氣尚不具備監(jiān)測和預(yù)警能力;尤煥苓等[8]和程宏林等[9]闡述包括強(qiáng)對流天氣在內(nèi)的幾種主要氣象要素對水上交通的危害,并提出相應(yīng)的預(yù)防對策;毛以偉[10]回顧“東方之星”輪傾覆事件中的氣象服務(wù)工作,指出“目前的預(yù)警技術(shù)無法對局地性很強(qiáng)的風(fēng)力做出精確預(yù)警,為彌補(bǔ)預(yù)警技術(shù)不足,強(qiáng)化服務(wù)技巧很有必要”;劉大剛等[11]通過深入調(diào)研指出,國內(nèi)海事氣象保障服務(wù)存在著精細(xì)化程度不夠、缺乏深度開發(fā)和可視化服務(wù)產(chǎn)品等問題。

    目前,用于監(jiān)測預(yù)警強(qiáng)對流天氣的雷達(dá)數(shù)據(jù)和數(shù)值預(yù)報模式產(chǎn)品還不具備對小于網(wǎng)格時間空間尺度的強(qiáng)對流天氣(特別是短時大風(fēng))進(jìn)行預(yù)報的能力。本文通過探索數(shù)值預(yù)報產(chǎn)品中的不同變量與導(dǎo)致重大海事事故的短時大風(fēng)之間的關(guān)系,試圖間接預(yù)警短時大風(fēng)。

    1 資料與分析方法

    1.1 預(yù)報資料

    數(shù)值天氣預(yù)報是一種預(yù)測未來一定時段內(nèi)的大氣運(yùn)動狀態(tài)和天氣現(xiàn)象的方法,目前已被很多國家采用。本文采用的預(yù)報資料來自于可靠性較高的歐洲中期天氣預(yù)報中心(Europecm Center for Medium-Range Weather Forecasts, ECMWF)確定性中尺度數(shù)值預(yù)報產(chǎn)品,空間分辨率為0.5°×0.5°,時間步長為6 h,提前量最長10 d。此款產(chǎn)品包含多種變量,其中,與近地面風(fēng)速相關(guān)的變量為離地面10 m處緯向風(fēng)(10U)和經(jīng)向風(fēng)(10V),與降水相關(guān)的變量為LSP和CP。

    1.2 船舶AIS資料

    船舶自動識別系統(tǒng)(Automatic Identification System, AIS)能自動接收船舶信息,實現(xiàn)船舶識別、監(jiān)視和通信等功能。[12]本文結(jié)合“東方之星”輪最后一個航次的AIS船位資料和失事時的氣象數(shù)據(jù),分析典型事故與天氣的成因關(guān)系。

    1.3 站點降水網(wǎng)格資料

    本文使用的降水?dāng)?shù)據(jù)來自于國際標(biāo)準(zhǔn)站點逐日降水網(wǎng)格數(shù)據(jù)集,時間分辨率為24 h,空間分辨率為0.5°×0.5°。[13]

    2 強(qiáng)對流降水與短時大風(fēng)的聯(lián)系

    2.1 降水與短時大風(fēng)對內(nèi)河船舶的影響

    1) 就全球而言,CP多發(fā)生在低緯度地區(qū),特別是赤道地區(qū);就“東方之星”輪事故發(fā)生地而言,對流并伴隨大風(fēng)的天氣四季都有,其中春季居多,夏季次之。[14]

    2) 就船舶而言,降水對不同噸位船舶的影響差異不大;然而風(fēng)卻不同,由于小噸位內(nèi)河船舶的抗風(fēng)能力較差,因此,強(qiáng)對流降水伴隨的短時大風(fēng)對其影響更大。短時大風(fēng)作用在船舶上的風(fēng)速和風(fēng)向時刻都在變化,當(dāng)風(fēng)壓傾側(cè)力矩大于船舶最小傾覆力矩時,船舶會因進(jìn)水而傾覆。[15]另外,對于內(nèi)河船舶而言,航行中遭遇大風(fēng)會導(dǎo)致船舶漂移,特別是慢速船舶或空載船舶受到的影響更大,有時會造成船舶偏離航線,嚴(yán)重時會造成擱淺、碰撞事故。

    2.2 CP的反演強(qiáng)對流天氣強(qiáng)度與預(yù)警短時大風(fēng)理論可能性

    關(guān)于短時大風(fēng)預(yù)報,需考慮以下問題:

    1) 強(qiáng)對流天氣常伴隨雷暴、短時大風(fēng)等災(zāi)害天氣,但災(zāi)害天氣并非一定伴隨出現(xiàn),本文僅探討短時大風(fēng)預(yù)警對“伴隨有強(qiáng)對流天氣”災(zāi)害天氣的實現(xiàn)可能性。

    2) 直接預(yù)報次網(wǎng)格短時大風(fēng)在提前量和精確度上往往效果不佳,本文重點從間接預(yù)報的角度解決這個問題。

    研究發(fā)現(xiàn):絕大多數(shù)數(shù)值天氣模式產(chǎn)品中的LSP和CP變量都是分別計算、輸出和存儲的,為單獨采用CP變量進(jìn)行分析提供可能。

    數(shù)值天氣模式中的CP變量直接來自于積云對流參數(shù)化方程的計算結(jié)果,從天氣動力學(xué)和數(shù)值天氣模擬理論的角度看,CP變量較其他模式輸出變量更能體現(xiàn)對流天氣的強(qiáng)度。本文提出通過分析數(shù)值模式產(chǎn)品中的CP數(shù)據(jù)來反演中小尺度強(qiáng)對流天氣強(qiáng)度的設(shè)想,從而為沿海和內(nèi)河的中小型船舶間接提供區(qū)域短時大風(fēng)預(yù)警。為此,對“東方之星”輪航行過程中沿途的對流降水預(yù)報結(jié)果進(jìn)行時序分析。

    3 “東方之星”輪失事前后風(fēng)雨實況分析和數(shù)值預(yù)報重現(xiàn)

    3.1 強(qiáng)降雨實況分析

    “東方之星”輪沉船事件是一起與惡劣天氣相關(guān)的典型災(zāi)害性事件。根據(jù)湖北省氣象局監(jiān)利站天氣實況監(jiān)測數(shù)據(jù),2015年6月1日21:00—22:00該地區(qū)的降雨量達(dá)64.9 mm[10],1 h內(nèi)的降雨量就達(dá)到暴雨級別,且在同一站點測得的最大風(fēng)速僅有10.2 m/s(5級風(fēng))。[16]因此,僅靠零星的傳統(tǒng)氣象站點很難觀測到短時大風(fēng),更別提在此基礎(chǔ)上做出準(zhǔn)確預(yù)報。

    “東方之星”輪沉船事件發(fā)生前后的衛(wèi)星紅外云圖及降水量分布見圖1。據(jù)衛(wèi)星和雷達(dá)監(jiān)測資料分析,6月1日16:00開始,湖北中部偏南地區(qū)開始有對流云團(tuán)生成,并向東略偏南方向移動,21:15—21:55該對流云團(tuán)發(fā)展到最強(qiáng)盛階段(見圖1a)[4];使用站點降水網(wǎng)格數(shù)據(jù)繪制的6月1日08:00—2日08:00的累計24 h降水量見圖1b。圖1中的航跡為“東方之星”輪最后一次航行的航跡,左端淺色標(biāo)記是船沉位置。由圖1可知:24 h累計對流降雨量最大值超過60 mm(最大值為68.7 mm)。

    3.2 數(shù)值預(yù)報重現(xiàn)

    在整個航行過程中,由于“東方之星”輪的行駛速度和記錄時刻均不是均勻分布的,因此采用滑動平均使之成為等間隔(每10 min)的數(shù)據(jù),公式為

    Ft=(At1+At2+At3+…+Atn)/n

    (1)

    式(2)中:At1,At2,…,Atn為每10 min之內(nèi)的數(shù)據(jù);n為數(shù)據(jù)的個數(shù)。對每10 min對應(yīng)的船舶平均所在位置,用時空插值法求出數(shù)值天氣產(chǎn)品中提前量為0~24 h、24~48 h和48~72 h的預(yù)報數(shù)據(jù)。對時間序列采用的是一維的線性插值,即把每天0 h,6 h,…,24 h所對應(yīng)的數(shù)據(jù)插值成0 min,10 min,…,1 440 min對應(yīng)的數(shù)據(jù),公式為

    (2)

    式(2)中:(x0,y0)和(x1,y1)為已知數(shù)據(jù);x為區(qū)間[x0,x1]上任意一點。

    a) 衛(wèi)星紅外云圖

    b) 全球站點降雨數(shù)據(jù)集24 h累計降水量

    通過對空間插值來求出不同船位對應(yīng)的預(yù)報值,通過試驗多種插值方法挑選出其中最優(yōu)的方法,即克里金插值法。克里金插值法公式定義為

    (3)

    (4)

    c(h)=E[z(x)z(x+h)]-m2

    (5)

    (6)

    式(6)中:c(xi,xj)為協(xié)方差;μ為拉格朗日乘數(shù)法中的系數(shù)。式(6)也可通過矩陣形式表示為

    (7)

    故λi可通過矩陣求逆解出。

    3.3 “東方之星”輪航跡上風(fēng)速預(yù)報分析

    “東方之星”輪最后一個航次的風(fēng)速預(yù)報結(jié)果見圖2。由圖2可知:事故發(fā)生前后,雖然風(fēng)速預(yù)報量均出現(xiàn)不同程度的相對增加,但絕對數(shù)值遠(yuǎn)小于實際情況,提前24 h、48 h和72 h的風(fēng)速預(yù)報值分別小于3 m/s、4 m/s和6 m/s,只有微風(fēng)級。然而,國務(wù)院事故調(diào)查報告顯示:事故發(fā)生時船位處瞬時極大風(fēng)力達(dá)12~13級,即超過30 m/s,達(dá)到臺風(fēng)級別。通過以上分析可知:僅依靠數(shù)值模式中的近地面風(fēng)速變量并不能預(yù)報出小于網(wǎng)格尺度的突發(fā)性短時大風(fēng)。圖2中“東方之星”輪最后一個航次上3種提前量下的近地面10 m風(fēng)速預(yù)報值虛線時刻出現(xiàn)強(qiáng)烈的短時大風(fēng),“東方之星”輪也是在此期間傾覆的。

    圖2 “東方之星”輪最后一次航程的風(fēng)速預(yù)報結(jié)果

    3.4 “東方之星”輪失事時刻降水變量預(yù)報分析

    “東方之星”輪最后一個航次上的CP和LSP預(yù)報值變化趨勢分別見圖3和圖4,實線、虛線和點線分別表示提前量為24 h、48 h和72 h的降水預(yù)報結(jié)果。提前24 h預(yù)報的 “東方之星”輪失事時刻所在時間段(即2015年6月1日20:00—6月2日02:00)的CP和LSP水平分布場見圖5。

    圖3 CP預(yù)報變化趨勢

    圖4同圖3,但顯示LSP的預(yù)報值。由圖3和圖4可知:“東方之星”輪5月28日起航不久就經(jīng)歷了一次降雨過程,既有CP也有LSP,相對而言,提前24 h的預(yù)報結(jié)果比較和緩,并沒有出現(xiàn)劇烈波動。之后一直無雨,但對于6月1日10:00—21:30這段時間,提前24 h、48 h和72 h的CP預(yù)報結(jié)果均出現(xiàn)先突然增大后突然減小的趨勢。圖3中實線框部分表示的是船舶發(fā)生事故時段(20:00—22:00),正是在此期間出現(xiàn)強(qiáng)烈的降水并伴隨短時下?lián)舯┝骱痛箫L(fēng)天氣導(dǎo)致船舶在1 min多的時間內(nèi)即顛覆;相比而言,圖4中同一時間段的LSP值極小,幾乎可忽略不計。在圖5的提前24 h降水預(yù)報水平分布場中,“東方之星”輪失事前后6 h內(nèi),LSP值雖然總量更大、更接近實測值,但最大值出現(xiàn)位置與“東方之星”輪航跡距離偏大、直線距離超過250 km,而CP預(yù)報最大值雖然強(qiáng)度偏小,發(fā)生位置卻緊貼航跡。因此,認(rèn)為“東方之星”輪失事之前的CP預(yù)報變量對短時大風(fēng)具有一定的預(yù)警作用,同時表明LSP與短時大風(fēng)的出現(xiàn)沒有明顯的關(guān)系。

    圖4 LSP預(yù)報變化趨勢

    相對于提前24 h預(yù)報,提前量為48 h和72 h的CP預(yù)報效果不顯著,雖然降水量變化趨勢是先增大后減小,但無論是降水量的幅值方面,還是降水量增大及減小速度方面,均存在嚴(yán)重不足,對流降水變化不很明顯,說明出現(xiàn)短時大風(fēng)的可能性不是很大,即使預(yù)警出現(xiàn)短時大風(fēng)(48 h預(yù)報短時大風(fēng)出現(xiàn)時間段為18:00—20:00,72 h預(yù)報短時大風(fēng)出現(xiàn)時間段為12:00—14:00),也與短時大風(fēng)實際出現(xiàn)的時間段存在一定的偏差。

    由圖3可知:在“東方之星”輪失事時,提前24 h的CP預(yù)報值變化趨勢非常明顯,而且數(shù)值從突然變大到減小的時間很短,這種變化趨勢與當(dāng)時實際突發(fā)大風(fēng)的情形很吻合。因此,對CP變化率與短時大風(fēng)的關(guān)系進(jìn)行檢查,將提前24 h預(yù)報的CP散點值運(yùn)用多項式及高斯函數(shù)擬合后再進(jìn)行微分得到的導(dǎo)數(shù),用于表達(dá)CP的變化率(見圖6)。由圖6可知:在“東方之星”輪最后一個航次中,只有提前24 h的CP變化率在船舶沉沒前后出現(xiàn)一個明顯的尖刺波形,類似心電圖中RS波的信號,而正是在此時間段突發(fā)短時大風(fēng)。這也許表明CP變化率相比其數(shù)值本身,能更好地預(yù)警短時大風(fēng)的出現(xiàn),不過還需考慮更多的案例。

    a) CP預(yù)報

    b) LSP預(yù)報

    圖6 “東方之星”輪最后航次上的CP預(yù)報值變化率

    3.5 另外兩次強(qiáng)對流案例數(shù)值預(yù)報分析

    針對上述青島港和泰國普吉島海域發(fā)生的重大海事事故,本文運(yùn)用相同變量進(jìn)行簡單的驗證,由于缺乏現(xiàn)場觀測數(shù)據(jù),沒有進(jìn)行更精細(xì)化的分析。在風(fēng)速預(yù)報圖(略)中,青島港和普吉島附近海域在事件發(fā)生前后均沒有出現(xiàn)9 m/s(5~6級)以上大風(fēng),這與實況相差甚遠(yuǎn)。青島港強(qiáng)風(fēng)事件發(fā)生時的CP值(虛線)變化率和LSP值見圖7。由圖7可知:提前24 h預(yù)報的CP變化趨勢更明顯,同時CP變化率出現(xiàn)一個明顯的尖刺波信號,而事發(fā)前后LSP數(shù)值基本上可忽略不計。事發(fā)前后CP和LSP的預(yù)報水平分布場也證實這一結(jié)論。

    圖7 青島港2018年6月中旬強(qiáng)對流事件附近的CP和LSP預(yù)報結(jié)果

    普吉島沉船處的3種提前量下的降水預(yù)報見圖8。由圖8可知:在事件發(fā)生前后,提前24 h的CP預(yù)報值出現(xiàn)對應(yīng)的突然增加趨勢。但是,該增加趨勢是否可作為該處的短時大風(fēng)預(yù)警因子還有待商榷,主要原因是熱帶地區(qū)的降水本來就以對流為主,發(fā)生時的雨季更是每天都有積云降水;從預(yù)報結(jié)果也可看出,事發(fā)時每天都有CP降水,當(dāng)日的CP數(shù)值也并非最大。另外,在數(shù)值天氣模擬工作中,一般認(rèn)為熱帶地區(qū)的積云對流物理及數(shù)值參數(shù)化方案應(yīng)當(dāng)是與溫帶地區(qū)明顯不同的,不能把溫帶地區(qū)的發(fā)現(xiàn)直接應(yīng)用到熱帶地區(qū)。因此,熱帶地區(qū)是否能應(yīng)用CP數(shù)據(jù)進(jìn)行短時大風(fēng)預(yù)警尚需進(jìn)一步研究。

    a) CP預(yù)報值結(jié)果 b) LSP預(yù)報結(jié)果

    4 結(jié)束語

    本文主要分析“東方之星”輪沉船前后的天氣實況,提出可通過分析中尺度數(shù)值天氣模式預(yù)報產(chǎn)品中的CP變化率來間接預(yù)警伴隨強(qiáng)對流天氣的次網(wǎng)格短時大風(fēng)的可能性,通過重現(xiàn)“東方之星”輪最后一次航行期間沿途短時強(qiáng)對流天氣預(yù)報,驗證其可能性,并通過其他2次事件加以驗證。研究結(jié)果表明:就此次沉船事件發(fā)生時的天氣預(yù)報來看,提前24 h預(yù)報CP數(shù)據(jù)變化的急增趨勢較提前48 h和72 h更明顯,或者說預(yù)報效果最顯著,預(yù)警出短時大風(fēng)的可能性更大;同時,LSP變量與短時大風(fēng)的出現(xiàn)幾乎沒有關(guān)系。

    由于首次采用該方法研究短時大風(fēng)預(yù)警,還有許多內(nèi)容有待研究。例如:當(dāng)Cp的大小出現(xiàn)明顯變化時,是否一定預(yù)示此時會出現(xiàn)短時大風(fēng),即未對短時大風(fēng)具體出現(xiàn)的時間進(jìn)行分析;Cp持續(xù)時間更短(即降水量突然變大到突然消失的時間更短)是否表明短時大風(fēng)的強(qiáng)度更大,有待進(jìn)一步考究。在未來的工作中,會繼續(xù)增加預(yù)報提前量,開發(fā)算法對提前48 h和72 h的數(shù)據(jù)進(jìn)行修正,力爭更早發(fā)出預(yù)警,從而及時做出相應(yīng)的應(yīng)對準(zhǔn)備。

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