大理機(jī)場雷暴特征及潛勢預(yù)報(bào)分析

畢 波，高 兵，楊 航

(云南機(jī)場集團(tuán)有限責(zé)任公司大理機(jī)場，云南 大理 671000)

0 引言

大理機(jī)場地處滇西北橫斷山脈最南端，金沙江與瀾滄江過渡地帶，洱海盆地南部，區(qū)域內(nèi)地形總勢西北高、東南低，全區(qū)山勢陡峭挺拔、河谷縱橫深切其間，海拔懸殊較大。主要受高原季風(fēng)氣候影響[1]，屬低緯高原季風(fēng)氣候區(qū)，氣候特點(diǎn)主要表現(xiàn)為四季不明顯、冬無嚴(yán)寒、夏無酷暑，干雨季分明。雷暴是影響大理機(jī)場航班飛行正常的重要天氣現(xiàn)象之一，雷暴出現(xiàn)時(shí)大都伴有陣性降水，少數(shù)有大風(fēng)、冰雹伴隨出現(xiàn)。據(jù)統(tǒng)計(jì)大理機(jī)場2015—2018年因本場天氣原因返航、備降航班共196架次，其中因雷暴天氣返航、備降37架次，占因天氣原因返航、備降總架次18.9%。歷年來有很多學(xué)者對(duì)各地的雷暴特征和潛勢預(yù)報(bào)做了研究，并取得了一系列成果，顧震潮[2]對(duì)我國雷暴的氣候特點(diǎn)進(jìn)行了研究，指出我國雷暴日數(shù)有3個(gè)區(qū)域特別多，分別是雷州半島及海南島北部、云南東南部和四川西部；張敏鋒等[3]研究了我國104個(gè)臺(tái)站雷暴日數(shù)的時(shí)空分布，發(fā)現(xiàn)20世紀(jì)60—90年代我國的雷暴日數(shù)總體呈下降趨勢，但2000年以后的變化規(guī)律在不同地區(qū)的研究有所差異；區(qū)志中等[4]分析了近20 a白云機(jī)場雷暴氣候的統(tǒng)計(jì)特征，得出白云機(jī)場雷暴的年、季、月、日變化特征；周永水[5]等分析了貴州省雷暴氣候特征，結(jié)果發(fā)現(xiàn)貴州年雷暴日數(shù)較多,年際變化較大,季節(jié)變化也極為顯著；許迎杰等[6]分析了云南雷暴潛勢預(yù)報(bào)系統(tǒng)的建立和應(yīng)用情況，指出使用潛勢預(yù)報(bào)系統(tǒng)預(yù)報(bào)雷暴的方法；劉宸釗等[7]利用相關(guān)系數(shù)法選取相關(guān)性好且穩(wěn)定的預(yù)報(bào)因子,進(jìn)行事件概率回歸,得到雷暴預(yù)報(bào)方程，并對(duì)2007年雨季西昌雷暴進(jìn)行預(yù)報(bào),取得了較好的效果。

目前大理機(jī)場氣象臺(tái)對(duì)雷暴天氣的預(yù)報(bào)，主要依靠基本的常規(guī)氣象資料、衛(wèi)星云圖和接引的氣象局多普勒天氣雷達(dá)資料進(jìn)行人工定性判斷，結(jié)合預(yù)報(bào)員的預(yù)報(bào)經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行短時(shí)臨近預(yù)報(bào)，缺少可供參考的數(shù)值預(yù)報(bào)指導(dǎo)產(chǎn)品，預(yù)報(bào)的針對(duì)性、時(shí)效性和準(zhǔn)確性仍有待提高。因此，文中擬通過分析大理機(jī)場近5 a雷暴特征并對(duì)與雷暴發(fā)生有關(guān)的物理量進(jìn)行研究分析，找到雷暴發(fā)生、發(fā)展規(guī)律和適合本地實(shí)際的一些規(guī)律指標(biāo)，作出定量的預(yù)報(bào)，減少雷暴天氣對(duì)航班正常運(yùn)行的影響，對(duì)于提高機(jī)場飛行氣象保障能力，確保機(jī)場安全運(yùn)營具有重要意義。

1 資料選取及說明

雷暴特征分析選用了大理機(jī)場2014年1月—2018年12月逐日每小時(shí)定時(shí)觀測和特殊觀測天氣紀(jì)要欄記錄的雷暴資料，潛勢預(yù)報(bào)分析選用2014年1月—2018年12月每天4時(shí)次的FNL 1.0×1.0數(shù)據(jù)，時(shí)間為世界時(shí)(下同)。只要在這一天內(nèi)曾經(jīng)發(fā)生過雷暴，聽到過雷聲，都記為一個(gè)雷暴日；如果在該天幾小時(shí)內(nèi)發(fā)生過雷暴，就記為雷暴小時(shí)；雷暴初期和終期分別指一年中第一次和最后一次聽到打雷的日期。

2 雷暴時(shí)空特征分析

2.1 雷暴天氣時(shí)間分布特征

分析大理機(jī)場年際變化特征可知，大理機(jī)場雷暴日數(shù)的年際變化差異較大，雷暴日數(shù)年平均38.4 d，雷暴日數(shù)2018年最多58 d，2015年最少21 d，相差了37 d，其他年份2016年42 d，2014年40 d，2017年31 d。

圖1 大理機(jī)場2014—2018年各月雷暴日數(shù)年變化Fig.1 Annual change of thunderstorm days of Dali airport from 2014 to 2018 (unit: day)

圖1為大理機(jī)場2014—2018年各月累計(jì)雷暴日數(shù)，由圖1可知，從年變化來看，大理機(jī)場全年各月都有可能出現(xiàn)雷暴天氣，但各月出現(xiàn)雷暴日數(shù)的情況差別較大，雷暴天氣主要出現(xiàn)在6—9月，其中8月份出現(xiàn)雷暴日數(shù)最多，累計(jì)雷暴日數(shù)59 d，占全年的30.7%，7月次之，為52 d，占全年的27.1%，11月最少，累計(jì)雷暴日數(shù)只有1 d。從圖中還可以發(fā)現(xiàn)，5—7月雷暴日數(shù)快速增長，呈現(xiàn)直線上升，5月份累計(jì)雷暴日數(shù)僅為4 d，而7月累計(jì)雷暴日數(shù)達(dá)到52 d，8—10月雷暴日數(shù)逐月減少，每年7—8月大理機(jī)場雷暴天氣出現(xiàn)最為頻繁。形成大理機(jī)場雷暴日數(shù)年變化的原因是因?yàn)閺?月開始，隨著西南季風(fēng)的加強(qiáng)，大理機(jī)場開始受西南季風(fēng)影響，空氣潮濕，冷暖空氣交匯頻繁，雷暴日數(shù)增多；6—7月，隨著太陽輻射的增加，低層氣溫逐漸升高，西南季風(fēng)盛行，西太平洋副熱帶高壓北跳，大理位于副熱帶高壓西部外圍，空氣潮濕，大氣中常蘊(yùn)含著大量不穩(wěn)定能量，容易產(chǎn)生雷暴；7月以后，隨著副高的北跳、南撤和西伸、東退變化，有利于高原上的低值輻合系統(tǒng)東移影響本場，也容易產(chǎn)生雷暴，而10月份以后，隨著西南季風(fēng)和西太平洋副熱帶高壓減弱，氣溫降低，氣層穩(wěn)定，很少產(chǎn)生雷暴。

圖2 大理機(jī)場2014—2018年雷暴日變化(單位：%)Fig.2 Daily variation of thunderstorm in Dali airport from 2014 to 2018 (unit: %)

圖2為雷暴出現(xiàn)頻率日變化情況，可見一整天各時(shí)段都會(huì)出現(xiàn)雷暴天氣，但各時(shí)段內(nèi)出現(xiàn)的頻率是不一樣的，從17∶00—04∶00UTC出現(xiàn)頻率相對(duì)較少，其中最少出現(xiàn)在00∶00—02∶00UTC，04∶00—07∶00UTC雷暴出現(xiàn)頻率急劇增大，最大出現(xiàn)在08∶00UTC，雷暴出現(xiàn)頻率占整天的14.35%，這是由于08∶00UTC溫度上升至最高值，引發(fā)熱力性雷暴所致，08∶00UTC后雷暴出現(xiàn)頻率開始減少，日落后雷暴出現(xiàn)頻率明顯減少。說明大理機(jī)場雷暴天氣出現(xiàn)時(shí)間具有明顯的日變化特征，白天多于夜間，午后至傍晚出現(xiàn)的頻率較高，雷暴出現(xiàn)最多的時(shí)段在06∶00—15∶00UTC之間。

2.2 雷暴天氣持續(xù)時(shí)間

分析大理機(jī)場2014—2018年雷暴持續(xù)時(shí)間在各時(shí)間段出現(xiàn)的次數(shù)可知，雷暴天氣一般持續(xù)時(shí)間較短，主要為2 h以內(nèi)，雷暴出現(xiàn)的次數(shù)隨雷暴持續(xù)時(shí)間的增長而減少，持續(xù)時(shí)間短的雷暴次數(shù)多，隨著持續(xù)時(shí)間增長，其出現(xiàn)的平均次數(shù)逐漸減小。持續(xù)時(shí)間在2 h內(nèi)的平均雷暴次數(shù)為45次，占年平均雷暴總次數(shù)的91.46%，持續(xù)時(shí)間在2 h以上的平均雷暴次數(shù)為4.2次，僅占8.54%，其中持續(xù)時(shí)間0～1 h的次數(shù)最多，年平均35.4次，占年平均總次數(shù)的71.95%，持續(xù)時(shí)間1～2 h的次數(shù)次之，年平均9.6次，占年平均總次數(shù)的19.5%；持續(xù)時(shí)間2～4 h的雷暴4次，占年平均總次數(shù)的8.13%；持續(xù)時(shí)間4～6 h的次數(shù)最少，僅0.2次，沒有出現(xiàn)持續(xù)時(shí)間6 h以上的雷暴。從最長持續(xù)時(shí)間上看，持續(xù)時(shí)間較長的月份集中在6—10月，歷史極值出現(xiàn)在2016年8月24日，持續(xù)時(shí)間為4.63 h，其余月份最長持續(xù)時(shí)間很少超過2 h。呈現(xiàn)這種變化規(guī)律是因?yàn)榇罄頇C(jī)場的雷暴大多是“熱雷暴”[8]，夏季午后陸地表面受太陽輻射而強(qiáng)烈加熱，常常在近地層形成絕對(duì)不穩(wěn)定層結(jié)，使對(duì)流容易發(fā)展，這種熱力抬升作用為主所形成的雷暴強(qiáng)度通常比系統(tǒng)性上升作用形成的雷暴要弱，持續(xù)時(shí)間也相對(duì)較短，往往在2 h以內(nèi)。

表1 大理機(jī)場2014—2018年各時(shí)段平均雷暴出現(xiàn)次數(shù)(單位：次)及最長持續(xù)時(shí)間(單位：h)Tab.1 Average thunderstorm frequency (unit: time) and longest duration (unit: h) of Dali airport from 2014 to 2018

2.3 雷暴天氣空間分布特征

雷暴可以出現(xiàn)在大理機(jī)場的任何方向(包括天頂)，從雷暴出現(xiàn)頻率來看，出現(xiàn)在東邊的次數(shù)最多，出現(xiàn)頻率為20.57%；西、北方向次之，出現(xiàn)頻率均為12.5%；其次是東南邊，出現(xiàn)頻率為12.34%；出現(xiàn)在天頂?shù)拇螖?shù)最少，出現(xiàn)頻率為4.91%；大理機(jī)場屬低緯山地機(jī)場，地形對(duì)雷暴的生消、移動(dòng)影響明顯，地形抬升對(duì)雷暴有加強(qiáng)作用，機(jī)場東側(cè)以山嶺和盆地為主，任意方向都能夠形成抬升作用，盆地的熱力效應(yīng)也較明顯，有利于對(duì)流云的發(fā)展，從而易產(chǎn)生雷暴；北面和東南面地形與東側(cè)相似，也容易產(chǎn)生雷暴；機(jī)場西面隔洱海有南北向的蒼山，當(dāng)高空引導(dǎo)氣流以偏西風(fēng)為主時(shí)，對(duì)流云系由西往東移，蒼山西坡作為迎風(fēng)坡，地形抬升作用明顯，也易產(chǎn)生雷暴天氣，而受蒼山背風(fēng)坡和洱海水體的影響，雷暴移動(dòng)至機(jī)場上空的則相對(duì)較少。

圖3 大理機(jī)場2014—2018年各方位雷暴出現(xiàn)頻率(單位：%)Fig.3 Frequency of thunderstorm occurrence in Dali airport from 2014 to 2018 (unit: %)

2.4 雷暴的初、終期

大理機(jī)場2014—2018年雷暴初期平均在1月31日，最早2017年1月4日，最晚2018年2月26日；雷暴終期平均在11月14日，最早2014年10月4日，最晚2018年12月29日；平均雷暴初終期之間的日數(shù)為288 d，2016年最多334 d，2015年最少234 d，最多和最少相差了100 d，可見大理機(jī)場雷暴的初期和終期年際差別較大。

3 雷暴潛勢預(yù)報(bào)分析

3.1 潛勢預(yù)報(bào)方法

雷暴的潛勢預(yù)報(bào)方法主要是通過對(duì)不同類型雷暴天氣的歷史氣象資料得到的導(dǎo)出物理量歷史值進(jìn)行分類統(tǒng)計(jì)，選取與該類雷暴天氣相關(guān)性較好的敏感對(duì)流參數(shù)作為預(yù)報(bào)因子，通過權(quán)重分析應(yīng)用多元逐步回歸法建立不同類型雷暴天氣的潛勢預(yù)報(bào)方程。多元回歸[9]是對(duì)某一預(yù)報(bào)量y，研究多個(gè)因子與它的定量關(guān)系，例如共選取p個(gè)因子，記為x1，x2，…，xp，多元回歸方程y=b0+b1x1+b2x2+…+bpxp，其中b0為回歸系數(shù)，b1，b2，…，bp為p個(gè)因子x1，x2，…，xp所占的權(quán)重系數(shù)。

3.2 預(yù)報(bào)因子的選取和方程的建立

在FNL資料包含的物理量中，選擇與雷暴形成有關(guān)的因子來做雷暴預(yù)報(bào)研究因子，計(jì)算這些因子與大理機(jī)場雷暴的相關(guān)系數(shù)和相關(guān)系數(shù)的顯著性t檢驗(yàn)，然后在通過顯著性檢驗(yàn)的因子里選取相關(guān)系數(shù)較大的因子作為預(yù)報(bào)因子。預(yù)報(bào)因子的選擇要充分考慮雷暴形成的層結(jié)穩(wěn)定度、水汽和抬升源3個(gè)基本條件，每個(gè)條件應(yīng)有1～2個(gè)相關(guān)性較好，并且穩(wěn)定性好的預(yù)報(bào)因子。在這里，對(duì)雷暴的形成選取了對(duì)流有效位能(CAPE)、對(duì)流抑制能量(CIN)、500 hPa相對(duì)濕度、700 hPa相對(duì)濕度、850 hPa相對(duì)濕度、500 hPa云水含量、氣柱云水、0 ℃層高度、地表抬升指數(shù)、近地表4層等壓面的抬升指數(shù)、可降水量、整層相對(duì)濕度、330～1 000 hPa相對(duì)濕度和850 hPa絕對(duì)渦度作為雷暴預(yù)報(bào)研究因子。通過提取大理機(jī)場所在位置FNL資料中這些因子2014年1月1日—2018年12月31日的時(shí)間序列，并計(jì)算這些因子時(shí)間序列與大理機(jī)場雷暴的相關(guān)系數(shù)和相關(guān)系數(shù)的顯著性t檢驗(yàn)，計(jì)算結(jié)果如下表：

表2 預(yù)報(bào)因子與大理機(jī)場雷暴的相關(guān)系數(shù)和相關(guān)系數(shù)的顯著性t檢驗(yàn)Tab.2 Significance t-test of correlation coefficient and correlation coefficient between forecast factor and Thunderstorm in Dali Airport

所選取的14個(gè)雷暴預(yù)報(bào)研究因子均通過了99%T檢驗(yàn)，對(duì)流抑制能、地表抬升指數(shù)、近地表4層等壓面的抬升指數(shù)和850 hPa絕對(duì)渦度與大理機(jī)場雷暴呈負(fù)相關(guān)，其他因子則呈正相關(guān)，所選預(yù)報(bào)因子與大理機(jī)場雷暴相關(guān)性較好，有8個(gè)因子相關(guān)系數(shù)絕對(duì)值大于0.2，只有2個(gè)預(yù)報(bào)因子的相關(guān)系數(shù)絕對(duì)值小于0.1，相關(guān)性最好的因子是近地表4層等壓面的抬升指數(shù)，相關(guān)系數(shù)為-0.314 ，相關(guān)性最差因子是850 hPa絕對(duì)渦度，相關(guān)系數(shù)為-0.096。因此在8個(gè)相關(guān)系數(shù)絕對(duì)值大于0.2的因子中選取預(yù)報(bào)因子，選取預(yù)報(bào)因子時(shí)綜合考慮雷暴形成的3個(gè)基本條件，由于500 hPa相對(duì)濕度、整層相對(duì)濕度和330～1 000 hPa相對(duì)濕度的物理意義相似，根據(jù)預(yù)報(bào)因子不可重復(fù)性原理[10]，只選取其中相關(guān)系數(shù)最大的500 hPa相對(duì)濕度作為預(yù)報(bào)因子，同理地表抬升指數(shù)和近地表4層等壓面的抬升指數(shù)的物理意義相似，只選取近地表4層等壓面的抬升指數(shù)作為預(yù)報(bào)因子，所以最終選取的大理機(jī)場雷暴預(yù)報(bào)因子為：對(duì)流有效位能、500 hPa相對(duì)濕度、0 ℃層高度、近地表4層等壓面的抬升指數(shù)和可降水量。

利用大理機(jī)場2014年1月1日—2018年12月31日的1826個(gè)雷暴樣本和該時(shí)段內(nèi)所選取5個(gè)預(yù)報(bào)因子數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析，得到大理機(jī)場全年雷暴預(yù)報(bào)方程：

y=0.1274+0.0034×CAPEsfc+0.00194×RH500-0.0000147×HGTOC-0.0148×No4LFTXsfc-0.00362×PWATclm

經(jīng)計(jì)算預(yù)報(bào)方程的閾值為0.31,即當(dāng)y≥0.31時(shí)大理機(jī)場可能發(fā)生雷暴天氣，當(dāng)y<0.31時(shí)大理機(jī)場不發(fā)生雷暴天氣。

3.3 預(yù)報(bào)方程的顯著性和預(yù)報(bào)效果檢驗(yàn)

預(yù)報(bào)方程的顯著性檢驗(yàn)是檢驗(yàn)預(yù)報(bào)因子與預(yù)報(bào)量是否確有線性關(guān)系，因?yàn)樵诮⒎匠糖安⒉荒艽_定預(yù)報(bào)因子與預(yù)報(bào)量之間確有線性關(guān)系，即在方程建立前線性關(guān)系只是一種假設(shè)，因此需要對(duì)預(yù)報(bào)方程進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)。多元回歸方程遵從分子自由度為p，分母自由度為n-p-1的F分布，其中p為預(yù)報(bào)因子數(shù)，n為樣本容量，經(jīng)計(jì)算，該預(yù)報(bào)方程的F=4.002，查F分布表，在5%顯著水平下，分子自由度為5，分母自由度為1 820時(shí)Fɑ=2.22，F(xiàn)>Fɑ，因此預(yù)報(bào)方程通過了顯著性檢驗(yàn)，預(yù)報(bào)方程是顯著的。

利用2018年7月、8月的數(shù)據(jù)資料對(duì)預(yù)報(bào)方程進(jìn)行預(yù)報(bào)效果檢驗(yàn)，期間方程共報(bào)雷暴34次，實(shí)際出現(xiàn)了32次，報(bào)對(duì)23次，空?qǐng)?bào)11次，漏報(bào)9次，則該預(yù)報(bào)方程的命中率為71.9%，虛假報(bào)警率為32.4%，可見此預(yù)報(bào)方程有較好的雷暴潛勢預(yù)報(bào)能力，對(duì)大理機(jī)場雷暴預(yù)報(bào)有較好的指示意義。

4 結(jié)論

①大理機(jī)場全年各月都有可能出現(xiàn)雷暴天氣，雷暴天氣主要出現(xiàn)在6—9月，每年7月和8月雷暴天氣出現(xiàn)最為頻繁。

②大理機(jī)場雷暴天氣持續(xù)時(shí)間0～1 h的次數(shù)最多，持續(xù)時(shí)間1～2 h的次數(shù)次之，持續(xù)時(shí)間4～6 h的次數(shù)較少，沒有出現(xiàn)持續(xù)時(shí)間6 h以上的雷暴。

③雷暴可以出現(xiàn)在大理機(jī)場的任何方向，出現(xiàn)在東邊的次數(shù)最多，出現(xiàn)在天頂?shù)拇螖?shù)最少。

④大理機(jī)場雷暴初期平均在1月31日，雷暴終期平均在11月14日，雷暴的初期和終期年際差別較大。

⑤利用對(duì)流有效位能、500 hPa相對(duì)濕度、0 ℃層高度、近地表4層等壓面的抬升指數(shù)和可降水量作為預(yù)報(bào)因子建立大理機(jī)場雷暴預(yù)報(bào)方程，預(yù)報(bào)方程通過了顯著性檢驗(yàn)，預(yù)報(bào)效果檢驗(yàn)表明該預(yù)報(bào)方程有較好的雷暴潛勢預(yù)報(bào)能力。