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    2020 年夏季一次致災(zāi)強(qiáng)降雨的模式檢驗(yàn)

    2020-12-06 05:22:40劉澤恩
    黑龍江氣象 2020年3期
    關(guān)鍵詞:雨帶落區(qū)實(shí)況

    劉澤恩,曹 蕾

    (1.通河縣氣象局,黑龍江哈爾濱 150900;2.哈爾濱市氣象臺(tái),黑龍江哈爾濱 150028)

    1 引言

    夏季強(qiáng)降雨頻發(fā),短時(shí)強(qiáng)降水因其局地性強(qiáng)并常伴隨發(fā)生強(qiáng)對(duì)流天氣,成為夏季預(yù)報(bào)的關(guān)注重點(diǎn)。由于短時(shí)間內(nèi)產(chǎn)生較大的雨量,易造成城市內(nèi)澇、農(nóng)田積水等現(xiàn)象,對(duì)山區(qū)更易引發(fā)山洪、泥石流等地質(zhì)災(zāi)害,對(duì)交通運(yùn)輸、農(nóng)業(yè)養(yǎng)殖方面有著極大的影響,甚至危及群眾的生命安全。2020 年6 月20-21 日哈爾濱北部縣(市)出現(xiàn)一次伴有短時(shí)強(qiáng)降水的暴雨過程。6 月下旬是農(nóng)作物的生長期,此次強(qiáng)降雨對(duì)作物的成熟及產(chǎn)量都有較大的影響。因此,提高強(qiáng)降雨天氣過程的預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率,精準(zhǔn)定位暴雨落區(qū)、確定降雨量級(jí),在最大程度上保護(hù)人們?nèi)罕姷纳⒇?cái)產(chǎn)安全是夏季防災(zāi)減災(zāi)工作的重中之重。隨著氣象現(xiàn)代化水平提升,智能網(wǎng)格預(yù)報(bào)取得明顯成效,各模式預(yù)報(bào)產(chǎn)品不斷完善為預(yù)報(bào)員提供更多的輔助,特別是對(duì)于穩(wěn)定性降水系統(tǒng)的預(yù)測可信度高,但對(duì)于局地性強(qiáng)、量級(jí)大的降雨預(yù)報(bào)穩(wěn)定性仍有欠缺。因此本文選取EC 模式24 h 間隔降水預(yù)報(bào)和Grapes 全球模式24 h 間隔降水預(yù)報(bào)進(jìn)行預(yù)報(bào)效果檢驗(yàn),尋找出最適合本區(qū)域的數(shù)值預(yù)報(bào)模式,以便為預(yù)報(bào)業(yè)務(wù)人員提供參考,提高預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率,提升氣象服務(wù)能力,做好氣象防災(zāi)減災(zāi)工作,保障生命安全。

    2 天氣實(shí)況及對(duì)農(nóng)業(yè)的影響

    受強(qiáng)降水天氣影響,2020 年6 月20-21 日,哈爾濱市通河縣遭強(qiáng)降水天氣,其中通河縣濃河鎮(zhèn)累計(jì)雨量達(dá)95.5 mm,最大小時(shí)雨強(qiáng)達(dá)54.6 mm。這次強(qiáng)降水天氣致使部分水稻、玉米、大豆等作物嚴(yán)重受損,給農(nóng)民生產(chǎn)生活帶來嚴(yán)重影響。累計(jì)受災(zāi)面積達(dá)60539.1 hm2,成災(zāi)面積19354.5 hm2,絕收面積4858 hm2,損失糧食24706噸,造成直接經(jīng)濟(jì)損失6557.1 萬元。

    3 環(huán)流背景

    6 月20-21 日哈爾濱北部出現(xiàn)強(qiáng)降水,500 hPa 環(huán)流形勢(shì)場在中高緯地區(qū)表現(xiàn)為多槽脊,降水開始前24 h,有兩個(gè)弱的高空冷渦分別位于黑龍江的西北和東北方向,隨著系統(tǒng)發(fā)展,兩個(gè)低渦合并加強(qiáng)。由于500 hPa存在暖脊,使得冷渦中心始終影響黑龍江北部地區(qū)。20日20 時(shí),渦后冷空氣勢(shì)力加強(qiáng),脊線東移,渦底部有較強(qiáng)的風(fēng)速輻合。在黑龍江西南部齊齊哈爾到哈爾濱一帶存在高空急流,急流軸出口區(qū)左側(cè)位于哈爾濱東北部,為強(qiáng)降水出現(xiàn)提供動(dòng)力條件。這條大風(fēng)速帶在降水過程中始終維持,大風(fēng)速軸位置出現(xiàn)南北跳動(dòng),在21 日20時(shí)加強(qiáng)并南移,急流出口區(qū)左側(cè)的輻合區(qū)再次移動(dòng)到哈爾濱東北的通河、依蘭附近。

    對(duì)比低層環(huán)流形勢(shì),從850 hPa 高度場發(fā)現(xiàn),20 日08 時(shí),有一個(gè)強(qiáng)暖中心位于內(nèi)蒙古西部,低渦中心也位于內(nèi)蒙古,暖中心隨系統(tǒng)發(fā)展緩慢東移,20 日20 時(shí)開始,暖脊從中心延伸至黑龍江南部,呈東西向,配合渦前西南氣流,為降水提供暖濕空氣。此時(shí)對(duì)于500 hPa 上有渦后冷空氣的輸送,形成了“上冷下暖”的溫度層結(jié)。

    4 實(shí)況及多模式預(yù)報(bào)檢驗(yàn)

    此次降雨過程檢驗(yàn)主要選取大雨及以上量級(jí)的強(qiáng)降水,從強(qiáng)降水落區(qū)、降水中心位置、雨帶分布等方面進(jìn)行檢驗(yàn)分析。

    4.1 降雨實(shí)況

    降水實(shí)況顯示,20 日20 時(shí)-21 日20 時(shí),強(qiáng)降水中心集中在哈爾濱北部,木蘭、通河、方正受強(qiáng)降雨影響最大。降水量最大的站點(diǎn)為通河縣濃河鎮(zhèn),24 h 降雨量達(dá)95.5 mm,最大小時(shí)雨強(qiáng)達(dá)54.6 mm。

    4.2 EC 模式24 h 間隔降水預(yù)報(bào)

    分別選取降水開始前24 h、72 h、120 h 起報(bào)的歐洲預(yù)報(bào)場做出比較(圖1)。

    降水開始前120 h,即15 日20 時(shí)起報(bào)的降水預(yù)報(bào),強(qiáng)降雨落區(qū)位于吉林、黑龍江兩省交界處,強(qiáng)中心位于吉林中部,雨帶呈東西向分布,降雨量以大雨為主,預(yù)測哈爾濱地區(qū)降水較弱。整體與實(shí)況偏差較大。降水前72 h 的預(yù)報(bào)場降雨范圍北收減小,強(qiáng)降雨落區(qū)向東調(diào)整,降水中心位于牡丹江南部,對(duì)降水量級(jí)預(yù)測調(diào)小以中到大雨為主,同時(shí)對(duì)大興安嶺地區(qū)的降水開始做出預(yù)測。對(duì)哈爾濱地區(qū)的降水預(yù)報(bào)顯示出東北部縣、(市)有大雨以上量級(jí)的強(qiáng)降雨。降水開始前24 h 的預(yù)報(bào)場對(duì)強(qiáng)降雨落區(qū)再次向東向北調(diào)整,降雨范圍擴(kuò)大至黑龍江大部分地區(qū),南北兩個(gè)雨帶相連。強(qiáng)降水中心東調(diào)至雞西,對(duì)哈爾濱地區(qū)的降水預(yù)測顯示在通河、依蘭附近可能出現(xiàn)大雨,與實(shí)況接近。

    結(jié)合實(shí)況,在此次降水中,EC 預(yù)報(bào)場的降水量預(yù)報(bào)穩(wěn)定性稍差,但在臨近的預(yù)報(bào)時(shí)次對(duì)強(qiáng)降雨落區(qū)的預(yù)報(bào)可信度高,強(qiáng)中心的位置較為準(zhǔn)確,雨帶分布趨勢(shì)與實(shí)況接近,以哈爾濱地區(qū)為例對(duì)大雨以上量級(jí)的強(qiáng)降水進(jìn)行檢驗(yàn),落區(qū)一致、量級(jí)偏小。

    4.3 Grapes 全球模式24 h 間隔降水預(yù)報(bào)

    Grapes 模式在降水開始前120 h 的預(yù)報(bào)場,顯示黑龍江大部分地區(qū)無降水,雨帶呈東北-西南向,強(qiáng)降水中心雨量為中雨,各方面表現(xiàn)均與實(shí)況差異大。降水前72 h 的預(yù)報(bào)場做出較大調(diào)整,黑龍江地區(qū)有兩個(gè)強(qiáng)降水中心,分別位于大興安嶺北部、牡丹江東南部,兩個(gè)雨帶有相連趨勢(shì),南部雨帶呈東西向分布,強(qiáng)中心雨量可達(dá)中到大雨,逐漸接近實(shí)況,但對(duì)哈爾濱地區(qū)的預(yù)報(bào)仍有較大偏差,預(yù)報(bào)場顯示降水量大值區(qū)位于東北部縣、(市),但對(duì)量級(jí)的預(yù)測為中雨。降水前24 h 預(yù)報(bào)場顯示黑龍江中東部地區(qū)均有降水,強(qiáng)降水中心呈南北向分布,中心強(qiáng)度為中到大雨。對(duì)哈爾濱地區(qū)降水預(yù)報(bào)維持偏小,調(diào)整后無法體現(xiàn)強(qiáng)降水量分布的南北差異(圖2)。

    綜上,在此次降水過程中Grapes 全球模式的降水量預(yù)報(bào)可信度較差,未能預(yù)測出強(qiáng)降水落區(qū),對(duì)大雨以上量級(jí)的強(qiáng)降水預(yù)報(bào)能力較弱,整體雨量預(yù)測偏小。

    圖2 2020 年6 月(a)15 日、(b)17 日、(c)19 日起報(bào)的Grapes 全球模式24 h 間隔降水預(yù)報(bào)

    5 結(jié)論

    (1)此次強(qiáng)降水發(fā)生在高層強(qiáng)干冷空氣侵入與低層暖濕氣流交匯處,降雨過程中高空急流始終維持,提供較好的風(fēng)速輻合。短時(shí)強(qiáng)降水發(fā)生的階段,哈爾濱北部的木蘭、通河處于急流軸出口區(qū)左側(cè),對(duì)降雨發(fā)生有利。

    (2)EC 模式的降雨預(yù)報(bào)產(chǎn)品在這次降水過程中表現(xiàn)優(yōu)于Grapes,隨起報(bào)時(shí)間臨近,對(duì)強(qiáng)降雨落區(qū)、雨帶分布預(yù)測可信度高,強(qiáng)降雨中心的位置預(yù)測準(zhǔn)確,雨帶分布趨勢(shì)與實(shí)況接近。

    (3)Grapes 全球模式穩(wěn)定性差,對(duì)降水量預(yù)報(bào)可信度較差,對(duì)大雨以上量級(jí)的強(qiáng)降水預(yù)報(bào)能力較弱,在此次過程中降雨量級(jí)整體偏小,強(qiáng)降雨落區(qū)與實(shí)況有較大偏差。

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