湖北省區(qū)域性暴雨雨團識別及特征分析

林佩賢，田剛，李超

(1.成都信息工程大學(xué)，成都 610225；2.武漢中心氣象臺，武漢 430074)

引言

暴雨從其發(fā)生的范圍可分為區(qū)域性和局地性兩種。局地性暴雨因其范圍小、時間短，有時也能造成某一小區(qū)域的嚴重災(zāi)害，但從雨團的角度來分析尚具有一定的難度。而區(qū)域性暴雨影響范圍大、降水時間長，往往使得過程累積降水量達到更大，因而造成的人員傷亡和財產(chǎn)損失會更嚴重。

湖北省是我國暴雨的多發(fā)區(qū)之一，每年汛期降水頻發(fā)，尤其是梅雨期，區(qū)域性暴雨更是受到格外的關(guān)注。邵未蘭等(2010)結(jié)合湖北省暴雨的特點，采用暴雨、大暴雨及特大暴雨站數(shù)定義區(qū)域性暴雨過程；張家國等(2011)把湖北省分為5個氣候分區(qū)，若某一分區(qū)內(nèi)超過3個站出現(xiàn)連續(xù)3小時累計雨量大于50 mm就定義為區(qū)域性暴雨過程，以此概括湖北省區(qū)域性暴雨的雷達回波模型。近些年關(guān)于區(qū)域性暴雨的研究成果不斷增加，石艷等(2012)規(guī)定6站(4%)或者6站以上日降水量≥50 mm 為一次區(qū)域性暴雨天氣過程；鄒燕等(2014)和伍紅雨等(2019)在定義區(qū)域性暴雨時考慮了區(qū)域性暴雨的間歇現(xiàn)象。

以往的研究更多關(guān)注區(qū)域性暴雨的時空分布、分型以及綜合強度評估，對區(qū)域性暴雨雨團的研究相對較少。目前對湖北省雨團的研究有：徐雙柱等(2006)分析了1980—1987 年湖北省西部山洪災(zāi)害的中尺度雨團得出鄂西山地中尺度雨團源地集中和夜間多發(fā)的特點；吳翠紅等(2013)研究了湖北省短時強降水雨團的活動路徑并歸納6條主要的移動路徑。氣象學(xué)者在研究雨團時常常以一定數(shù)量的相鄰站點滿足小時降水量≥10 mm(吳家富等，2008；陳德花等，2015；汪玲瑤等，2018)，或者以小時降水量≥20 mm 的站點為中心點，一定距離作為半徑來定義雨團(劉曉梅等，2016)。上述文獻的雨團定義是基于一定經(jīng)驗的主觀上的定義，缺乏客觀理論依據(jù)。識別出來的雨團多分析其空間分布特征、時間分布特征，以及根據(jù)影響系統(tǒng)進行分型，如王春學(xué)等(2017)將四川盆地區(qū)域性暴雨分成盆西性、盆東北型和盆南型；牛若云等(2018)分析中國95°E以東區(qū)域性暴雨過程總體呈夏季最多、冬季最少、春季多于秋季的分布特征；吳慧(2017)根據(jù)影響系統(tǒng)將海南省區(qū)域性暴雨劃分為臺風型和鋒面型。

就雨團本身而言，以往的研究對雨團參數(shù)(尺度、形狀、面積等)認識還是非常有限。雨團參數(shù)的確定需要采用數(shù)學(xué)模型擬合分析，例如圓擬合方法(Morin et al.,2006)，圓的直徑認為是雨團的尺度，圓面積就是雨團的面積。He 等(2019)使用橢圓擬合方法擬合雨團，因此橢圓的長軸和短軸、短軸和長軸之比和橢圓面積分別代表雨團的尺度、形狀參數(shù)和雨團的面積。陳逸倫(2019)使用最小外接矩形方法(MBR,Minimum Bounding Rectangle)擬合雨團，矩形的長、寬為雨團的尺度，矩形的寬和長之比就是雨團形狀參數(shù)，同樣雨團面積就取矩形的面積。相比于圓擬合、橢圓擬合，最小外接矩形擬合能包裹更多的降水站點，尤其是弓狀分布的降水。雨團參數(shù)的分析，能充分認識參數(shù)化的區(qū)域性暴雨雨團，為湖北省區(qū)域性暴雨預(yù)報和預(yù)警提供支撐。傳統(tǒng)的雨團識別方法是使用雨量等值線來確定小時降水量所包圍的區(qū)域，等值線多為不規(guī)則的閉合曲線和不閉合曲線。閉合曲線在求解雨團的形狀、大小存在一定的難度，而不閉合曲線無法定義為雨團，可能造成雨團的缺失。本文采用OPTICS 空間聚類方法、梯度聚類方法來識別湖北省區(qū)域性暴雨中的雨團，能很好地解決上述問題，同時為更好地分析計算雨團參數(shù)，本文采用了MBR方法對雨團進行擬合。

1 資料及相關(guān)定義

1.1 湖北省觀測站分布及概況

圖1為湖北省地面觀測站分布和氣候分區(qū)。從圖中可以看到區(qū)域站數(shù)量明顯多于國家站，且區(qū)域站分布相對均勻。而國家站分布呈現(xiàn)出東部密集，西部稀疏的分布特征。但從整體來看，湖北省地面觀測站分布較均勻，可近似認為湖北省地面觀測站是格點分布的。因此，將湖北省總面積(18.59×104km2)和自動觀測站總數(shù)量之比定義為站網(wǎng)密度，計算可得其站網(wǎng)密度為73.741。圖1中的分界線將湖北省分為5個區(qū)域：鄂西北、鄂西南、鄂東南、鄂東北和江漢平原。這種劃分便于下面的工作結(jié)合上述區(qū)域進行相關(guān)地理特征分析。從地形分布特征看，湖北省地勢呈西、北、東三面高起、中間低平、向南敞開的馬蹄形分布。

圖1 湖北省地面觀測站分布和氣候分區(qū)(陰影為地形高度，單位：m)Fig.1 Distribution of automated ground observation stations and geographical district in Hubei Province.Shaded denotes terrain height(unit:m).

1.2 資料及定義

本文所使用的資料主要包括：(1) 湖北省2008—2017 年4—9 月國家級地面觀測站和區(qū)域加密自動觀測站(共2 500多個站)逐小時降水資料。(2)同期2.5°×2.5°NCEP/NCAR再分析全球格點風場資料。

區(qū)域性暴雨過程要求暴雨達到一定強度，又要求影響一定范圍(區(qū)域性)。中國氣象局將短時強降水定義為小時降水量≥20 mm的降水。由于湖北強降水具有雨強大、范圍廣和危害大的特點，因此關(guān)于湖北強降水的研究往往將強降水標準定義為小時降水量≥30 mm(吳翠紅等，2013)。本文用小時降水量≥30 mm衡量區(qū)域性暴雨的強度等級，而區(qū)域性則用6 600 km2來定義[6 600 km2中至少包含90個(3.5%)氣象觀測站]。

所以，本文將區(qū)域性暴雨過程定義為：連續(xù)3 h累計降水量≥50 mm，其中至少1 h降水量≥30 mm，且小時降水量≥30 mm 的站點圍成的面積大于6 600 km2同時還滿足：①中斷時若仍有暴雨前后串接為同一個區(qū)域性暴雨過程，以保證持續(xù)區(qū)域性暴雨過程的連貫性；②中斷時仍有較大范圍的強降水(小時降水量達大雨等級的觀測站占3%)且緊接其后仍有較大范圍的區(qū)域性暴雨，前后過程也串接為同一個區(qū)域性暴雨過程。以上的兩個原則中斷時間都不超過3 h。

1.3 雨團定義

區(qū)域性暴雨具有降水時間參差不齊，降水強度不均衡，降水空間范圍不均勻的特點，決定其存在明顯的中尺度特征。對雨團的定義是研究區(qū)域性暴雨中尺度特征的基礎(chǔ)。吳家富等(2008)在研究閩西北前汛期雨團時根據(jù)雨強定義雨團，即將雨團定義為單站1 h降水量≥10 mm。雨團的發(fā)生發(fā)展都伴隨著時間和空間上的變化，所以在定義雨團的時候需要同時考慮時間和空間。劉曉梅等(2016)將雨團定義為最大雨強≥20 mm·h-1，且以此為中心，20 km的范圍內(nèi)至少出現(xiàn)1個站點雨強≥10 mm·h-1的降水區(qū)。雖然劉曉梅等考慮時間和空間，但主觀定義了雨團空間尺度。常煜(2016)稱小時降水量不低于10 mm、生命史≥2 h且范圍達幾十千米及以上的雨區(qū)為雨團。徐雙柱等(2006)在定義雨團的時候僅僅考慮時間上的限制，而不考慮空間尺度的限制，使得雨團具有不同空間尺度，這種定義方法較為客觀。因此，為了客觀分析不同時間尺度、不同空間尺度雨團的特征，本文將雨團定義為小時降水量≥10 mm的降水區(qū)域。其中中尺度雨團是研究暴雨中尺度降水特征的關(guān)鍵點，所以本文對于中尺度雨團的定義為生命史為2 h或者以上且空間尺度20～250 km的雨團。

2 研究方法

雨團在空間上有不同的形狀，且隨時間的變化，自身特征也在變化。對降水站點做空間聚類就能解決傳統(tǒng)雨團識別中出現(xiàn)等值線形狀、大小難以確定的問題?；诿芏鹊目臻g聚類能發(fā)現(xiàn)任意形狀的數(shù)據(jù)，對于不規(guī)則雨團有很好的識別，且識別出來的雨團是獨立且封閉的區(qū)域。

2.1 基于OPTICS空間聚類算法的雨團識別

2.1.1 OPTICS空間聚類算法

OPTICS (Ordering Points to Identify the Clustering Structure)算法(Ankerst et al.，1999；侯榮濤等，2014)是基于密度的聚類算法，是在DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)的基礎(chǔ)上發(fā)展而來的。其目的是將空間中的數(shù)據(jù)按照密度分布進行聚類。該方法并沒有直觀的給出聚類結(jié)果，而是用可達圖來反映簇的結(jié)構(gòu)。

OPTICS 算法提出了可達距離和核心點距離的概念，可達距離與空間密度直接相關(guān)，點P 空間密度越大，P 的可達距離越小。其中心思想是從一個隨機選定的降水站點對出發(fā)，朝著降水站點分布密度高的區(qū)域擴張，最終將所有降水站點對象組織成為一個能夠反映降水分布結(jié)構(gòu)的可視化有序序列。由于OPTICS始終朝著密度高的區(qū)域擴張，所以選擇可達距離最小的降水站點對象為擴展方向。為此，OPTICS創(chuàng)建了一個按可達距離升序排列的有序種子隊列臨時存儲待擴張的點，借助該隊列迅速定位密度高的降水站點對象。此外，OPTICS創(chuàng)建了一個結(jié)果隊列存儲可視化的聚類結(jié)果，并使用梯度聚類(路郁等，2014)識別結(jié)果隊列中陡峭下降和陡峭上升的區(qū)域來提取簇。

2.1.2 降水聚集區(qū)識別算法

對于某個降水時刻，降水區(qū)域內(nèi)的的站點分布在各個地區(qū)，氣象預(yù)報員很難從雜亂無章的降水站點分布圖中觀察出降水的變化規(guī)律。然而降水站點的高密度區(qū)可體現(xiàn)出雨團的位置，如果將一段時間內(nèi)的降水站點進行聚類分析，識別出高密度的降水區(qū)域，即可體現(xiàn)雨團的分布。朱乾根等(1992)認為小時降水量≥10 mm 的區(qū)域為雨團所在區(qū)域，本文繼續(xù)沿用這個定義。

設(shè)區(qū)域性暴雨的個例數(shù)為M，小時降雨量為r，每個個例的持續(xù)時間為T(i,j)，i=1,2,…,M；j=1,2,…,Mi。Mi表示第i 個個例的持續(xù)時間，j 表示個例時刻。r(i，j)表示每個個例中不同時刻的小時降水量。

如果令小時降水量r(i，j)≥10 mm，則其所在的空間信息表示為N10(i,j)。N10(i,j)表示第i個個例中第j時刻小時降水量r≥10 mm所對應(yīng)的空間(站點經(jīng)緯度)矩陣。表達式如下

其中，i=1,2,…,M；j=1,2,…,Mi。

運用OPTICS 空間聚類算法將N10(i,j)的站點經(jīng)緯度矩陣劃分為N個聚類簇(在相同時次下，降水聚集區(qū)的個數(shù)一般不超過8個，N取1～8)。

2.1.3 雨團識別

(1)降水聚集區(qū)最小外接矩形MBR擬合方法。識別出來的降水聚集區(qū)是一個一個的凸多邊形，由于凸多邊形不方便計算雨團的參數(shù)，本文采用雨團的最小外接矩形法(MBR)對降水聚集區(qū)進行擬合。

(2)雨團歸并處理方法。降水聚集區(qū)并不是雨團，并且在同一暴雨個例中，前后時次的一些降水聚集區(qū)可能是同一個雨團的移動，因此必須對降水聚集區(qū)進行適當?shù)奶幚怼Ｔ趯邓芗瘏^(qū)前后時次的降水聚集區(qū)進行歸并時考慮雨團會發(fā)生一定的移動，經(jīng)過和實況對比發(fā)現(xiàn)前后時次雨團移動的距離一般不超過0.5 個經(jīng)緯度。同時，由于700 hPa 的風會引導(dǎo)雨團移動，比較移動方向是否和風向一致或有一定的偏轉(zhuǎn)，有利于剔除移動距離不超過0.5 個經(jīng)緯度，但移動方向變化較大的降水聚集區(qū)。

假設(shè)t1時刻降水密集區(qū)所在的位置是(Lon1，Lat1)。t2時刻降水密集區(qū)所在的位置是(Lon2，Lat2)。

如果滿足①dLon≤0.5°和dLat≤0.5°；②移動方向和700 hPa 的風向相一致，或者移動方向有微小的偏轉(zhuǎn)。認為t1、t2時刻降水聚集區(qū)是相同雨團在不同時刻內(nèi)的表現(xiàn)。

如果滿足①dLon≤0.5°和dLat≤0.5°；②移動方向和700 hPa 的風向不一致。認為t1、t2時刻降水聚集區(qū)是歸屬于不同的雨團。

如果滿足①dLon>0.5°或dLat>0.5°；②移動方向和700 ha的風向相一致。認為t1、t2時刻降水聚集區(qū)是歸屬于不同的雨團。

對于同一時次由多個降水聚集區(qū)的情況，則兩兩判斷直到所有降水聚集區(qū)處理完畢。

2.1.4 雨團參數(shù)計算方法

本文雨團長(L)、寬(W)、形狀參數(shù)(α)的計算方法和陳逸倫(2019)計算雨團參數(shù)的方法一致，都是采用MBR擬合雨團。其余參數(shù)如下：

Nu10為雨團內(nèi)小時降水≥10 mm的站點數(shù)；

Nu40為雨團內(nèi)小時降水≥40 mm的站點數(shù)；

雨團中心位置是指降水站點所包圍的凸多邊形的中心點位置。將同一雨團的多個時刻的中心位置連接就可組成雨團的路徑。

2.2 k-Means軌跡聚類算法

雨團路徑是描述雨團影響區(qū)域的重要依據(jù)。聚類分析可以定量描述不同路徑之間的親疏關(guān)系，并按照它們的相似程度進行客觀分類。k-Means聚類算法是常用的一種無監(jiān)督的聚類算法，它的基本思路是：對于給定的樣本集，按照樣本之間的距離大小，將樣本集劃分為K個簇。要求簇內(nèi)的點盡量緊密，而簇間的距離盡量的大。k-Means軌跡聚類算法多用于臺風路徑分類(鄭穎青，2013；彭躍華，2019)，將此方法運用到雨團路徑分類同樣適用的，因為臺風路徑和雨團路徑都是由每個時次的定位串接而成的，同樣存在直行路徑和轉(zhuǎn)折路徑。

本文以每個時次雨團的小時降水量≥10 mm的站點數(shù)作為權(quán)重，計算各個路徑的質(zhì)心經(jīng)緯度、經(jīng)向方差、緯向方差和對角線方差，以此作為雨團位置、形狀特征量，加入到k-Means軌跡聚類算法中。

3 湖北省雨團統(tǒng)計特征

利用2008—2017 年4—9 月湖北省氣象觀測站的逐小時降水資料，按上述定義統(tǒng)計出141 次區(qū)域性暴雨過程。將141個區(qū)域性暴雨個例資料進行降水聚集區(qū)的識別，劃分出2 586個降水聚集區(qū)，最終確定歸并為936個雨團。圖2給出雨2008—2017年湖北省雨團個數(shù)的頻數(shù)分布，可以看出，在141 個區(qū)域性暴雨中，每個個例中出現(xiàn)雨團個數(shù)主要為1～7 個，占69.5%，其中出現(xiàn)3個雨團的區(qū)域性暴雨個例最多，有17個。

圖2 2008—2017年湖北省雨團個數(shù)的頻數(shù)分布Fig.2 Frequency distribution of the number of rain clusters in Hubei Province from 2008 to 2017.

統(tǒng)計2008—2017 年湖北省雨團持續(xù)時間(圖略)表明，0～24 h 雨團持續(xù)時間隨著時間的增加雨團個數(shù)迅速減少。持續(xù)1 h 的雨團數(shù)最多，占42.4%，其次是持續(xù)2～5 h 的個例較多，其他雨團的個例數(shù)較少，雨團最長的生命史是24 h。從2008—2017 年湖北省雨團的頻數(shù)空間分布(圖3)可知，湖北省中東部為全省雨團的高頻中心，中心點位于孝感市和武漢市，中心頻次高達90 次。恩施自治州是第二大值區(qū)，達75次。宜昌市、咸寧市西北部的發(fā)生頻次也較高，達到60 次。鄂西北為雨團的低值區(qū)。造成雨團這種分布原因是湖北省中東部位于大洪山東南側(cè)和大別山西南側(cè)，暖濕氣流和北方的冷空氣容易在此處交匯。另外，恩施自治州呈現(xiàn)西北、東北部高，中部相對低的地形狀態(tài)，氣流受地形影響產(chǎn)生輻合抬升和局地熱力不穩(wěn)定。雨團的空間分布大致反應(yīng)出暴雨的空間分布，這一結(jié)論與湖北省短時強降水的地域分布(吳翠紅等，2013)相一致。

圖3 2008—2017年湖北省雨團的頻數(shù)空間分布(陰影為地形高度，單位：m)Fig.3 Spatial distribution of rain cluster frequency in Hubei Province from 2008 to 2017.Shaded denotes terrain height(unit:m).

4 中尺度雨團統(tǒng)計特征

按中尺度雨團的標準獲得489個中尺度雨團。余下的447個雨團抑或持續(xù)時間為1 h，抑或空間尺度大于250 km，不滿足中尺度雨團的定義標準。

4.1 空間特征

分析中尺度雨團的源地空間分布有利于了解中尺度雨團生成源地是否存在明顯的相對集中區(qū)。計算雨團軌跡密度可以看出雨團在空間上的分布。因此本文將雨團的中心點位置格點化，即將雨團中的經(jīng)緯度點化到18×10(空間分辨率為0.5°×0.5°)的網(wǎng)格點上，并計算每個網(wǎng)格的雨團軌跡個數(shù)。圖4 為2008—2017 年湖北省中尺度雨團源地和中尺度雨團的頻數(shù)空間分布，從圖4a 可知，中尺度雨團源地主要分布在恩施州西南部、宜昌市東南部以及孝感市南部。趙明明等(1995)分析中尺度系統(tǒng)源地得出中尺度系統(tǒng)的生成源地與地形有關(guān)；吳翠紅等(2013)分析得到中尺度雨團的源地主要位于山地和馬蹄形邊緣的過渡帶，本文結(jié)論與他們的分析一致。從圖4b可知，湖北省中東部和恩施自治州為全省雨團的高頻中心，中心點位于孝感市和武漢市、恩施自治州，中心頻次高達75次，宜昌市、咸寧市西北部的發(fā)生頻次為45 次，鄂西北為低值區(qū)。兩者對比可知，雨團總頻數(shù)多的地方，不一定是源地頻數(shù)大的地方，但是兩者大值區(qū)所在位置之間不會相距太遠，說明雨團在生命階段是存在一定移動的。6—8月是湖北省區(qū)域性暴雨頻發(fā)的時間，統(tǒng)計湖北省中尺度雨團的6—7月頻數(shù)空間分布(圖略)表明，6月鄂西南、鄂東地區(qū)以及江漢平原位于西太平洋副熱帶高壓的西側(cè)的西南暖濕氣流中，易形成雨團。7—8月隨著西太平洋副熱帶高壓北抬控制湖北省大部分地區(qū)，受熱力作用易形成降水，所以7月雨團大值區(qū)在恩施自治州和湖北省東部，8 月鄂東北和江漢平原為雨團的大值區(qū)。

圖4 2008—2017年湖北省中尺度雨團源地(a)和中尺度雨團(b)的頻數(shù)空間分布(陰影為地形高度，單位：m)Fig.4 Spatial distribution of frequency of(a)mesoscale rain cluster sources and(b)mesoscale rain clusters in Hubei from 2008 to 2017.Shaded denotes terrain height(unit:m).

為進一步了解中尺度雨團在生命史內(nèi)的活動情況，本文按雨團的移動情況將中尺度雨團分為中尺度靜止雨團和中尺度移動雨團兩類。目前對中尺度移動雨團的定義還未有明確的標準，本文在定義移動雨團時重點關(guān)注雨團最大活動距離是否跨越市級行政區(qū)域，而不考慮在雨團生命史內(nèi)是否發(fā)生靜止雨團和移動雨團轉(zhuǎn)換。同時，在定義移動雨團時考慮到湖北省西部市級行政區(qū)域大小和東部市級行政區(qū)域大小不一致的情況，選擇最大經(jīng)度差或者最大緯度差≥0.7°作為定義標準。因此，在489 個中尺度雨團的基礎(chǔ)上，滿足最大經(jīng)度差或者最大緯度差≥0.7°的雨團稱為移動雨團，反之則為靜止雨團。根據(jù)此定義，2008—2017 年4—9 月489 個中尺度雨團分為314 個中尺度靜止雨團和175個中尺度移動雨團。

圖5為2008—2017年湖北省中尺度靜止雨團及中尺度移動雨團的頻數(shù)空間分布。從圖5a可以看出大值區(qū)為恩施自治州以及武漢市，次大值在宜昌市和咸寧市北部，表明中尺度靜止雨團在上述地區(qū)停滯或略有移動。從地貌來看，中尺度靜止雨團頻數(shù)的大值區(qū)分別對應(yīng)著武陵山西側(cè)、大別山西側(cè)、鄂西山區(qū)與江漢平原交匯過渡地帶、幕府山北側(cè)，山脈對雨團具有一定的阻擋作用，使得雨團在此徘徊不前，由此看來靜止雨團的形成與地形的阻擋作用有關(guān)。從圖5b可以看出，中尺度移動雨團分布主要武漢市和孝感市交界處、恩施自治州、宜昌市。移動雨團頻數(shù)極大值分布在馬蹄形邊緣與山地的過渡帶，即鄂東北大別山西側(cè)和大洪山南側(cè)，這一結(jié)論和吳翠紅等(2013)短時強降水的空間分布相一致，說明移動雨團的形成與地形密切相關(guān)。

圖5 2008—2017年湖北省中尺度靜止雨團(a)及中尺度移動雨團(b)的頻數(shù)空間分布(陰影為地形高度，單位：m)Fig.5 Spatial distribution of frequency of(a)mesoscale stationary rain clusters and(b)mesoscale mobile rain clusters in Hubei Province from 2008 to 2017.Shaded denotes terrain height(unit:m).

4.2 持續(xù)時間特征

由于受中尺度靜止雨團和中尺度移動雨團個數(shù)不一致的影響，使用頻數(shù)不易發(fā)現(xiàn)兩者之間的差異，因此使用頻數(shù)比(頻數(shù)和各個雨團的個數(shù)之比)較合適。圖6 為2008—2017 年湖北省中尺度雨團持續(xù)時間頻數(shù)比分布，分析中尺度靜止雨團和中尺度移動雨團的持續(xù)時間頻數(shù)比可知，中尺度靜止雨團持續(xù)時間頻數(shù)比隨時間的增加而減少，58.6%中尺度靜止雨團持續(xù)時間集中在2 h，最長持續(xù)時間是17 h；中尺度移動雨團的持續(xù)時間呈單峰型，多集中在3～6 h，約占中尺度移動雨團總數(shù)的57.7%。總體而言，中尺度靜止雨團的持續(xù)時間比移動雨團的持續(xù)時間短。

圖6 2008—2017年湖北省中尺度雨團持續(xù)時間頻數(shù)比分布Fig.6 Frequency ratio distribution of duration time of mesoscale rain clusters in Hubei province from 2008 to 2017.

4.3 參數(shù)特征

圖7 為2008—2017 年湖北省中尺度雨團參數(shù)的頻數(shù)比分布。由圖7a可知，中尺度靜止雨團的長軸長度主要集中在60～100 km之間，而中尺度移動雨團的長度主要集中在80～180 km之間，中尺度移動雨團的空間尺度比靜止雨團大；由圖7b 可知，中尺度靜止雨團和中尺度移動雨團的形狀都是長方形雨團為主(即α形狀參數(shù)主要集中在0.3～0.6 之間)；中尺度靜止雨團和中尺度移動雨團中小時降水量≥10 mm的頻數(shù)比呈單峰型(圖7c)，中尺度靜止雨團中小時降水量≥10 mm 的站點數(shù)的頻數(shù)比高值為10～20 站，中尺度移動雨團頻數(shù)比高值為10～40 站。因此，中尺度移動雨團的范圍要比中尺度靜止雨團的大。由圖7d 可知，中尺度靜止雨團和中尺度移動雨團中小時降水量≥40 mm 的頻數(shù)比是單調(diào)遞減的，頻數(shù)比都是在1站達到最大值。

圖7 2008—2017年湖北省中尺度雨團參數(shù)(a.L；b.α；c.Nu10；d.Nu40)的頻數(shù)比分布Fig.7 Frequency ratio distribution of mesoscale rain cluster parameters(a.L；b.α；c.Nu10；d.Nu40)in Hubei Province from 2008 to 2017.

5 中尺度移動雨團軌跡分析

中尺度靜止雨團是指移動不太明顯,在小范圍內(nèi)生、消的雨團，這一類雨團影響范圍相對穩(wěn)定。但是中尺度移動雨團在移動過程中所影響的范圍不斷發(fā)生變化，對中尺度移動雨團的路徑分析則可以歸納出雨團的主要影響區(qū)域和主要活動路徑。本文利用k-Means軌跡聚類算法把中尺度移動雨團路徑劃分為幾類。圖8 顯示2008—2017 年湖北省各類中尺度移動雨團的起始位置和路徑，每類的總體路徑、影響區(qū)域如下：第一類為東部型雨團，共有95個，起始位置位于湖北省中東部(圖8a)，該類雨團主要影響湖北省中東部。第二類西南型雨團，共有57個，從圖8b可以看出，其源地主要在恩施市和宜昌市。影響鄂西南及其附近地區(qū)。第三類為西北型雨團，共23 個。從圖8c可知，該類型雨團活動范圍在湖北省的西北部，大部分雨團起源于鄂西北。

圖8 2008—2017年湖北省東部型(a)、西南型(b)、西北型(c)中尺度移動雨團的起始位置(綠點)和路徑(紅線)Fig.8 Starting positions(green points)and paths(red lines)of various mesoscale mobile rain clusters in Hubei Province from 2008 to 2017.(a)Eastern type,(b)southwest type and(c)northwest type.

圖9 給出的是2008—2017 年湖北省各類中尺度移動雨團移動方向頻數(shù)比分布。東部型雨團主要移動方向是45°～135°，即東部型雨團多向東北或東南方向移動。西南型雨團移動方向頻數(shù)比最大值是45°～90°，其次是90°～135°和180°～225°。因此，西南型雨團主要是從恩施自治州或者宜昌市向東北方向移動。西北型雨團多向東北或東南方方向(45°～135°)移動。

圖9 2008—2017年湖北省各類中尺度移動雨團移動方向頻數(shù)比分布Fig.9 Frequency ratio distribution of the movement direction of various mesoscale mobile rain clusters in Hubei Province from 2008 to 2017.

總體而言，東部型雨團和西南型雨團明顯多于西北型雨團，但是東部型雨團和西北型雨團主要移動方向都是東北或者東南方向，西南型雨團的移動方向較復(fù)雜。

6 結(jié)論

本文利用湖北省2 500多個自動氣象站(含國家站和區(qū)域站)2008—2017 年4—9 月逐小時降水資料，采用OPTICS 空間聚類算法，對區(qū)域性暴雨雨團進行識別，并研究了雨團的特征。得出如下結(jié)論：

(1)針對湖北省10 a 降水資料獲取了141 個區(qū)域性暴雨過程的個例。以此為基礎(chǔ)識別出986個區(qū)域性暴雨雨團、489個中尺度雨團，其中包括314個中尺度靜止雨團和175個中尺度移動雨團。

(2)中尺度雨團源地主要分布在恩施州西南部、宜昌市東南部以及孝感市南部，其頻數(shù)高值區(qū)在恩施自治州和湖北中東部，源地和總頻數(shù)分布都與地形分布密切相關(guān)。

(3)中尺度靜止雨團頻數(shù)的大值區(qū)分別在武陵山、大洪山和大別山西側(cè)或西南側(cè)，表明山脈對雨團具有一定的阻擋作用。中尺度移動雨團分布主要在馬蹄形邊緣與山地的過渡帶。中尺度靜止雨團和中尺度移動雨團的的形成和活動都與地形密切相關(guān)。

(4)中尺度移動雨團較中尺度靜止雨團持續(xù)時間長、空間尺度大、范圍廣。

(5)中尺度移動雨團路徑分為東部型、西南型和西北型。東部型雨團和西南型雨團明顯多于西北型雨團，但是東部型雨團和西北型雨團主要移動方向都是東北或者東南方向，西南型雨團的移動方向較復(fù)雜。