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    江西一次副高邊緣雷暴大風(fēng)回波特征分析

    2021-09-01 07:53:26洪麗霞馬中元陳鮑發(fā)程小娟范小軍
    中低緯山地氣象 2021年4期

    洪麗霞,馬中元,陳鮑發(fā),程小娟,范小軍,宋 雄

    (1.江西省氣象科學(xué)研究所,江西 南昌 330046;2.江西省宜豐縣氣象局,江西 宜豐 336300;3.江西省景德鎮(zhèn)市氣象局,江西 景德鎮(zhèn) 333000;4.江西省豐城市氣象局,江西 豐城 331100)

    0 引言

    夏季處在副熱帶高壓邊緣時,往往會出現(xiàn)局地的風(fēng)暴天氣,有時會伴有強(qiáng)雷電、強(qiáng)降水、雷暴大風(fēng)等強(qiáng)對流天氣,而江西的雷暴大風(fēng)就多發(fā)生于7—8月的副熱帶高壓邊緣。

    許愛華等[1-3]將我國中東部的強(qiáng)對流天氣分為準(zhǔn)正壓類等5類,并指出準(zhǔn)正壓類多發(fā)生在夏季副熱帶高壓外側(cè)或內(nèi)部、溫度梯度較弱的地區(qū),流場上的動力強(qiáng)迫和地面局地受熱不均起主要作用。副熱帶高壓邊緣強(qiáng)對流云型等構(gòu)成江西強(qiáng)對流天氣的8種典型云型特征之一。云圖上的強(qiáng)水汽累積區(qū)、雷達(dá)回波上的回波合并,是判斷雷電發(fā)生和強(qiáng)對流天氣的重要依據(jù)。馬中元等[4-8]將江西致災(zāi)大風(fēng)分為颮線回波帶與超級單體、冷鋒雷暴回波帶、由雷暴下沉氣流觸發(fā)的無降水致災(zāi)大風(fēng)等3類,并統(tǒng)計指出6—9月的強(qiáng)雷暴天氣集中在11—20時,回波合并、強(qiáng)回波水平尺度較大、“指狀”、“弓狀”、陡直“零值線”、VIL超過50 kg/m2等是強(qiáng)風(fēng)暴天氣出現(xiàn)的特征,颮線形成前期,MCS南側(cè)出現(xiàn)多條平行短帶“梳狀”回波特征,并在其南端不斷產(chǎn)生對流單體回波,窄帶回波移動速度可以定性判斷地面大風(fēng)級別。應(yīng)冬梅等[9-10]統(tǒng)計了江西颮線回波的回波參數(shù),并指出三體散射回波、鉤狀回波或指狀回波、弱回波區(qū)、有界弱回波區(qū)、回波墻和懸垂回波及明顯的出流邊界的特征均出現(xiàn)在強(qiáng)對流發(fā)生前20~60 min。支樹林等[11-12]分析江西強(qiáng)風(fēng)暴天氣指出,強(qiáng)垂直風(fēng)切變的存在、“上干下濕”、地面中尺度輻合線是形成雷雨大風(fēng)的有利條件,雨強(qiáng)越大、45 dBz以上回波伸展高度越高,對應(yīng)的地閃活動就越劇烈、風(fēng)暴發(fā)生前平均正地閃數(shù)越多。黃鈺[13]分析指出大于等于30 dBz的回波面積與總閃頻次和負(fù)地閃頻次相關(guān)性都比較好。於慧玲等[14]分析指出颮線在生成、發(fā)展壯大過程中,颮線系統(tǒng)與強(qiáng)對流風(fēng)暴合并,會導(dǎo)致雷暴天氣加強(qiáng)和降雨量增大。鄒書平等[15]研究表明雷達(dá)組合反射率因子拼圖產(chǎn)品對貴州山區(qū)局地強(qiáng)對流天氣監(jiān)測預(yù)警的范圍影響程度較小。這些均為研究江西雷暴大風(fēng)天氣過程提供了理論參考。但多數(shù)研究為天氣形勢和單部雷達(dá)回波特征,很少應(yīng)用到多部雷達(dá)拼圖和STI等資料。

    本文使用天氣形勢、衛(wèi)星云圖、單部雷達(dá)資料、江西WEBGIS雷達(dá)拼圖與風(fēng)暴跟蹤信息STI等資料,分析2020年7月11日出現(xiàn)在江西西部和北部區(qū)域的雷暴大風(fēng)天氣過程,以期得到相應(yīng)的預(yù)報指標(biāo)與規(guī)律,為后期的預(yù)警預(yù)報服務(wù)工作提供參考依據(jù)。

    1 天氣實況

    2020年7月11日16—21時,江西國家站記錄10站次大風(fēng)天氣,其中9站雷暴大風(fēng),1站廬山風(fēng)景區(qū)高山站大風(fēng)(表1)。對應(yīng)在區(qū)域站有63站次出現(xiàn)雷暴大風(fēng)天氣(圖略),遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過國家站的數(shù)量。雷暴大風(fēng)的強(qiáng)度不是很大,國家站最大記錄到21.8 m/s(廬山市),這可能與造成大風(fēng)的雷暴回波帶的回波強(qiáng)度(55 dBz)不是太強(qiáng)等因素有關(guān)。雷暴回波帶產(chǎn)生的降水不大,沒有達(dá)到暴雨量級(圖略),6 h國家站最大23.1 mm,區(qū)域站最大45 mm,主要還是以大風(fēng)天氣為主。

    表1 2020年7月11日江西雷暴大風(fēng)統(tǒng)計表Tab.1 Statistical Table of Thunderstorms and Gales in Jiangxi on July 11,2020

    此次雷暴大風(fēng)天氣過程主要發(fā)生在江西西北部地區(qū),16時56分,宜豐縣國家站是最早產(chǎn)生雷暴大風(fēng)的縣站,區(qū)域站更早一些,宜豐縣中部出現(xiàn)大范圍8級以上雷暴大風(fēng)。

    全縣12個鄉(xiāng)(鎮(zhèn))有6個出現(xiàn)8級以上雷暴大風(fēng),占比50 %,同時還有2個鄉(xiāng)鎮(zhèn)出現(xiàn)7級雷暴大風(fēng)。有3個鄉(xiāng)(鎮(zhèn))風(fēng)力達(dá)9級以上,以芳溪鎮(zhèn)24.1 m/s為最大;8級以上大風(fēng)的風(fēng)向以西南偏西風(fēng)為主(表2)。

    表2 宜豐縣2020年7月11日16—18時7級以上雷暴大風(fēng)天氣實況Tab.2 Thunderstorms and gale weather with magnitude above 7 in Yifeng County from 16∶00 to 18∶00 on July 11,2020

    2 天氣形勢和云圖演變

    2.1 天氣形勢

    2020年7月11日,08時100 hPa,江西處在西北轉(zhuǎn)東北風(fēng)的反氣旋環(huán)流控制之中(圖略),大陸高壓西風(fēng)與副高邊緣東北風(fēng)合力形成偏北氣流;20時100 hPa(圖略),氣流得到進(jìn)一步加強(qiáng),反氣旋式環(huán)流更加明顯。南昌探空資料上呈東北風(fēng)氣流。100 hPa高空風(fēng)是輻散分流區(qū),對此次雷暴大風(fēng)天氣起到了加強(qiáng)作用,所形成的積雨云砧伸向西南方向,與雷暴回波帶移動方向正好相反[13]。08時500 hPa,低槽位于110°E湖北西北部至貴州中部,江西處于副高西北部邊緣與湖南、廣東西南氣流中(圖1a);20時500 hPa(圖略),隨著副高加強(qiáng)北抬,588 dagpm線跨越江西,副高邊緣西南氣流有所加強(qiáng)。500 hPa西南急流為此次雷暴大風(fēng)系統(tǒng)提供了移動能量,雷暴大風(fēng)系統(tǒng)沿著500 hPa高空風(fēng)向東北方向移動。08時850 hPa,重慶等地有低渦,切變線位于重慶—湖南西北部—湖北中部—安徽中南部,切變線以南為西南氣流,江西上空有低空西南急流,贛州風(fēng)速達(dá)20 m/s,南昌14 m/s,安慶16 m/s(圖1b);20時850 hPa(圖略),重慶低渦有所加強(qiáng)但位置少動,切變線位置有所北抬,西南急流跟隨北移。

    08時地面圖,重慶等地有氣旋波發(fā)展,地面倒槽經(jīng)湖南中北部伸向安徽東部,倒槽東南側(cè)經(jīng)過江西西北部地區(qū),地面有東南風(fēng)與西北風(fēng)或東北風(fēng)形成的地面輻合線生成(圖1c);11時、14時、17時、20時地面圖(圖略),地面倒槽不斷發(fā)展加強(qiáng),并逐漸東伸至東部沿海,江西處在西南倒槽控制中;隨著地面倒槽的發(fā)展東移,江西西北部地面輻合線位置卻少動維持,為此次雷暴大風(fēng)天氣提供了觸發(fā)機(jī)制和維持機(jī)制。

    圖1 2020年7月11日08時天氣形勢Fig.1 Weather situation at 08∶00 on July 11,2020

    由此可見,100 hPa反氣旋環(huán)流為雷暴天氣的發(fā)展提供了輻散和分流條件;500 hPa江西西北部處于副高邊緣,為雷暴回波帶向東北方向移動提供了動力;850 hPa西南急流、低渦和切變線以及地面輻合線為雷暴回波帶提供了觸發(fā)機(jī)制和維持機(jī)制,這些都是副高邊緣強(qiáng)對流天氣的主要天氣系統(tǒng)配置。

    2.2 衛(wèi)星云圖

    江西西北部有兩塊中尺度對流云團(tuán)(MCS)東移、發(fā)展、合并的過程(圖2)。16時,江西西北部有對流云團(tuán)發(fā)展,其中西南的對流云團(tuán)影響范圍較大。16時30分(圖2a),進(jìn)行西南部對流云團(tuán)東移發(fā)展,形成較明顯的二塊較強(qiáng)對流云團(tuán),云頂溫度較低,出現(xiàn)白色與淡灰色上沖云頂。17時(圖2b),2塊對流云團(tuán)邊界合并,強(qiáng)度繼續(xù)發(fā)展,淡灰色上沖云頂面積增大,顏色加深。16時56分,宜豐最早出現(xiàn)19.7 m/s雷暴大風(fēng)。17時30分(圖2c),2塊對流云團(tuán)整體合并成面積較大強(qiáng)對流云團(tuán),對流繼續(xù)發(fā)展,淡灰色至黑色上沖云頂已占據(jù)強(qiáng)對流云團(tuán)大半范圍,江西西北部出現(xiàn)較大面積雷暴大風(fēng)天氣,國家站記錄9站雷暴大風(fēng),區(qū)域站有63站次出現(xiàn)雷暴大風(fēng)天氣。

    圖2 2020年7月11日16時30分(a)、17時(b)和17時30分(c)衛(wèi)星云圖Fig.2 Satellite cloud image at 16∶30(a),17∶00(b)and 17∶30(c)on July 11,2020

    由此可見,衛(wèi)星云圖上發(fā)展旺盛的中尺度對流云團(tuán)MCS的移動與合并、加強(qiáng)是產(chǎn)生雷暴大風(fēng)天氣的重要原因,其上沖云頂?shù)牧翜匾话阋_(dá)到灰—黑色,即達(dá)-60~-80 ℃或更低。

    3 雷達(dá)回波特征

    3.1 回波演變

    圖3是2020年7月11日雷暴大風(fēng)過程的雷達(dá)拼圖,最早出現(xiàn)的19.7 m/s雷暴大風(fēng)發(fā)生在16時65分宜豐國家站(周邊區(qū)域站時間會更早些),以宜豐最早產(chǎn)生雷暴大風(fēng)的時間點來討論雷暴回波短帶的演變。

    15時30分(圖3a),在江西西部地區(qū)有多個雷暴單體回波發(fā)展,這些對流回波單體屬于副高邊緣午后熱雷雨性質(zhì),主要分布在江西西部山區(qū)。宜豐西南方向多個雷暴回波單體間隔排列成南北走向帶;回波在發(fā)展中,CR強(qiáng)度45~50 dBz,朝東北方向移動,移動速度大約40~50 km。16時(圖3b),雷暴單體發(fā)展較快,CR強(qiáng)度提高至50~55 dBz,由于回波發(fā)展旺盛,強(qiáng)單體上出現(xiàn)≥10 mm/10 min超短時強(qiáng)降水[14](圖中紅色或粉紅色圓圈);單體回波面積擴(kuò)大,在向東北方向移動過程中,回波開始出現(xiàn)合并。16時30分(圖3c),回波逐漸合并發(fā)展成較緊密回波短帶,并逼近宜豐范圍,多單體回波合并造成回波短帶發(fā)展旺盛,CR強(qiáng)度50~55 dBz,局部達(dá)到60 dBz,出現(xiàn)≥10 mm/10 min超短時強(qiáng)降水[14];短帶中段移速加快,回波帶開始出現(xiàn)彎曲。

    17時(圖3d),回波彎曲發(fā)展成“弓”狀回波帶,CR強(qiáng)度50~55 dBz,局部達(dá)到60 dBz,16時56分宜豐站最早出現(xiàn)19.7 m/s雷暴大風(fēng),宜豐范圍出現(xiàn)≥10 mm/10 min超短時強(qiáng)降水[14];“弓”狀回波帶朝東北方向移動,速度大約40~50 km。17時30分(圖3e),“弓”狀回波移出宜豐,回波帶上多處出現(xiàn)≥10 mm/10 min的超短時強(qiáng)降水[14]。18時(圖3f),“弓”狀回波帶移出宜豐范圍,CR強(qiáng)度45~50 dBz略有減弱,但18時30分(圖略)之后,回波短帶在江西西北部地面輻合線附近再次猛烈發(fā)展,造成多地出現(xiàn)雷暴大風(fēng)和超短時強(qiáng)降水。

    圖3 2020年7月11日15時30分—18時江西WEBGIS雷達(dá)拼圖及10 min雨量疊加圖Fig.3 Jiangxi WEBGIS radar mosaic and 10-minute rainfall overlay from 15∶30 to 18∶00 on July 11,2020

    由此可見,宜豐雷暴大風(fēng)是由副高邊緣局地?zé)崂子臧l(fā)展、合并成為回波短帶、“弓”狀回波帶所造成,回波短帶尺度100 km之內(nèi),回波強(qiáng)度達(dá)≥50 dBz,近似南北走向;回波短帶中部向前凸起,形成“弓形”回波結(jié)構(gòu),宜豐雷暴大風(fēng)就發(fā)生在回波短帶凸出部位前沿?;夭ǘ處Ш汀肮睜罨夭◣系膹?qiáng)單體回波,往往造成局地≥10 mm/10 min的超短時強(qiáng)降水[14]。18時30分后,回波短帶在江西西北部地面輻合線附近再次猛烈發(fā)展,造成多地出現(xiàn)雷暴大風(fēng)和超短時強(qiáng)降水。

    3.2 風(fēng)暴跟蹤信息STI

    風(fēng)暴跟蹤信息STI(Storm Tracking Information)移動路徑,不僅能夠反映回波單體的移動速度與移動方向,還能反映出回波系統(tǒng)的強(qiáng)度。

    15時30分(圖4a),江西西部有多個午后局地?zé)崂子昊夭òl(fā)展,這是江西副高邊緣低層西南氣流在山地影響下最易出現(xiàn)的局地?zé)崂子陮α骰夭?。對?yīng)的風(fēng)暴跟蹤信息STI移動路徑顯示(圖4d左下角圖標(biāo)),雷雨回波平均移動方向50°,平均移動速度45 km/h;圖中STI信息用直線連接點表示,分別代表15、30、45、60 min(紅點)4個時次的位置。16時(圖4b),熱雷雨發(fā)展成南北走向回波短帶,對應(yīng)的風(fēng)暴跟蹤信息STI移動路徑顯示(圖4e),回波短帶移動方向50°,平均移動速度45 km/h,幾乎沒有變化。16時30分(圖4c),回波短帶發(fā)展,中段略有彎曲,形成“弓”狀回波帶。風(fēng)暴跟蹤信息STI移動路徑顯示(圖4f),“弓”狀回波短帶將于0.5 h之內(nèi)進(jìn)入宜豐,26 min之后,宜豐出現(xiàn)8級以上雷暴大風(fēng)。

    圖4 2020年7月11日15時30分—16時30分風(fēng)暴跟蹤信息STI移動路徑分析Fig.4 STI moving path analysis of storm tracking information from 15∶30 to 16∶30 on July 11,2020

    風(fēng)暴跟蹤信息STI是單部多普勒雷達(dá)上描述強(qiáng)回波移動重要算法與指標(biāo),但單部雷達(dá)STI產(chǎn)品有時候計算會有誤差和不合理的地方,這是應(yīng)用中需要注意的。雷達(dá)拼圖上的風(fēng)暴跟蹤信息STI是將單部雷達(dá)上描述的STI通過算法,在多部雷達(dá)拼圖上集成在一起,形成雷達(dá)拼圖風(fēng)暴跟蹤信息STI移動路徑。把多部雷達(dá)的STI信息進(jìn)行平均,形成風(fēng)暴平均移動路徑與速度,以圓圈形式顯示在圖的左下角,圓圈中的時鐘線指向表明回波平均移向,圓圈下的標(biāo)尺內(nèi)紅色小格長度表明回波平均移動速度,1個小格為10 km,若紅色小格有3個,則回波移速為30 km/h,以此類推。雷達(dá)拼圖上風(fēng)暴跟蹤信息STI彌補(bǔ)了單部雷達(dá)STI信息數(shù)量少和有時出現(xiàn)誤差的不足,多部雷達(dá)STI信息相互補(bǔ)充和疊加,形成STI“密集區(qū)”,有效地提高了STI的可靠性。從此次宜豐出現(xiàn)雷暴大風(fēng)天氣的STI信息上看,回波短帶穩(wěn)定向50°方向移動,移動速度45 km/h。16時和16時30分,可以明確判斷回波短帶將影響宜豐,預(yù)報時效可提前30 min以上。

    由此可見,風(fēng)暴跟蹤信息STI有助于預(yù)報員識別和判斷回波系統(tǒng)的移動,STI移動方向和移動速度圖標(biāo)直觀有效,從而能發(fā)布更為精準(zhǔn)的預(yù)報預(yù)警信息。

    3.3 單部雷達(dá)產(chǎn)品特征

    從16時52分宜春SA雷達(dá)的CR產(chǎn)品上看,16時56分造成宜豐19.7 m/s雷暴大風(fēng)的回波系統(tǒng)是由“弓”狀回波帶向前突出的強(qiáng)回波單體造成,回波中心CR強(qiáng)度達(dá)55~60 dBz(圖5a圓圈處);ET回波頂高15~17 km,并有較明顯的傾斜回波結(jié)構(gòu),即回波頂最高處位于強(qiáng)回波的后側(cè),表明帶上強(qiáng)單體回波具有傾斜回波結(jié)構(gòu),對流發(fā)展旺盛;垂直液態(tài)水含量VIL達(dá)25~30 kg/m2,即VIL強(qiáng)度比較小,未達(dá)到出現(xiàn)冰雹的閾值(VIL≥ 45 kg/m2),體現(xiàn)出雷暴大風(fēng)或短時強(qiáng)降水的VIL結(jié)構(gòu)。

    對16時52分宜春SA雷達(dá)的宜豐強(qiáng)回波從雷達(dá)圓點~30°方向沿徑向做垂直剖面。反射率因子Z垂直剖面RHIz上(圖5b),0 dBz回波頂高在18 km,45 dBz的強(qiáng)回波伸展高度在7 km以下;強(qiáng)回波頂上20 dBz回波頂在16 km以上,具有傾斜結(jié)構(gòu)。徑向速度V垂直剖面RHIv上(圖5c),速度結(jié)構(gòu)有3個特征:①正負(fù)速度區(qū)分布呈“下正上負(fù)”結(jié)構(gòu),即大片正速度區(qū)上有負(fù)速度切變;②大片正速度區(qū)中存在≥27 m/s的大值區(qū);③正速度區(qū)底層(近地面)強(qiáng)回波處有負(fù)速度異值區(qū)。

    圖5 2020年7月11日16時52分宜春SA雷達(dá)CR、RHIz、RHIv產(chǎn)品Fig.5 CR,RHIz and RHIv products of Yichun SA radar at 16∶52 on July 11,2020

    由此可見,宜春SA雷達(dá)上雷暴大風(fēng)是由近南—北走向的對流回波短帶造成,組合反射率CR達(dá)55~60 dBz,垂直液態(tài)水含量VIL達(dá)25~30 kg/m2,回波頂高ET達(dá)14~15 km;反射率因子Z垂直剖面RHIz,0 dBz回波頂高在18 km,45 dBz的強(qiáng)回波伸展高度在7 km以下,具有傾斜結(jié)構(gòu)。徑向速度V垂直剖面RHIv,具有“下正上負(fù)”的結(jié)構(gòu)、正速度區(qū)中存在≥27 m/s的大值區(qū)和正速度區(qū)近地面有負(fù)速度異值區(qū)。

    4 結(jié)論與討論

    使用天氣形勢、衛(wèi)星云圖、江西WebGIS雷達(dá)拼圖和宜春SA雷達(dá)產(chǎn)品等資料,對2020年7月11日江西雷暴大風(fēng)天氣過程進(jìn)行分析,主要結(jié)論如下:

    ①2020年7月11日16—21時,江西國家站記錄10站次大風(fēng)天氣,其中9站雷暴大風(fēng),對應(yīng)在區(qū)域站有63站次出現(xiàn)雷暴大風(fēng)天氣。

    ②100 hPa反氣旋環(huán)流、500 hPa江西西北部處于副高邊緣、850 hPa西南急流、低渦和切變線,以及地面輻合線,為雷暴回波帶提供了觸發(fā)機(jī)制和維持機(jī)制。

    ③中尺度對流云團(tuán)MCS的移動與合并、加強(qiáng)是產(chǎn)生雷暴大風(fēng)天氣的重要原因,其上沖云頂?shù)牧翜匾话阋_(dá)到灰—黑色,即達(dá)-60~-80 ℃或更低。

    ④雷暴大風(fēng)由副高邊緣局地?zé)崂子臧l(fā)展、合并成為回波短帶、“弓”狀回波帶所造成,雷暴大風(fēng)就發(fā)生在回波短帶凸出部位前沿?;夭ǘ處系膹?qiáng)單體回波,往往造成局地≥10 mm/10 min的超短時強(qiáng)降水。

    ⑤風(fēng)暴跟蹤信息STI有助于預(yù)報員識別和判斷回波系統(tǒng)的移動,STI移動方向和移動速度圖標(biāo)直觀有效,進(jìn)而能發(fā)出更為精準(zhǔn)的預(yù)報預(yù)警信息。

    ⑥宜春SA雷達(dá)上,雷暴大風(fēng)是南北走向的回波短帶,組合反射率CR達(dá)55~60 dBz,垂直液態(tài)水含量VIL達(dá)25~30 kg/m2,回波頂高ET達(dá)14~15 km;反射率因子Z垂直剖面RHIz,0 dBz回波頂高在18 km,45 dBz的強(qiáng)回波伸展高度在7 km以下,具有傾斜結(jié)構(gòu)。徑向速度V垂直剖面RHIv,具有“下正上負(fù)”的結(jié)構(gòu)、正速度區(qū)中存在≥27 m/s的大值區(qū)和正速度區(qū)近地面有負(fù)速度異值區(qū)。

    本文對多部雷達(dá)拼圖資料在雷暴大風(fēng)等強(qiáng)對流天氣方面的應(yīng)用做了初步分析,多部雷達(dá)拼圖資料的探測范圍、精度和可靠性明顯優(yōu)于單部雷達(dá),彌補(bǔ)單部雷達(dá)探測距離、地球曲率、擋角盲區(qū)和距離衰減等缺陷,是研究分析強(qiáng)對流天氣的工具。但雷達(dá)拼圖缺乏速度場、垂直剖面等產(chǎn)品圖,因此,兩種資料的融合應(yīng)用是未來發(fā)展的需求。風(fēng)暴跟蹤信息STI在雷達(dá)拼圖上的應(yīng)用從2018年才開始,積累資料有限。但從目前個例分析上看,風(fēng)暴跟蹤信息STI在強(qiáng)對流天氣、暴雨天氣、雨雪天氣和冷空氣天氣的活動中,發(fā)揮了比較好的作用,能幫助預(yù)報員進(jìn)行回波系統(tǒng)的外推和研判。未來可將這些資料的應(yīng)用融合到客觀預(yù)報方法中,包括回波系統(tǒng)識別、外推和預(yù)警預(yù)報。

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