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    2020年3月初西藏聶拉木暴雪天氣過(guò)程分析

    2021-11-22 12:26:49丹增諾布奚鳳次旦久美仁青尼瑪
    農(nóng)業(yè)災(zāi)害研究 2021年7期
    關(guān)鍵詞:暴雪

    丹增諾布 奚鳳 次旦久美 仁青尼瑪

    摘要 利用Micaps常規(guī)氣象觀測(cè)資料、美國(guó)國(guó)家環(huán)境預(yù)報(bào)中心(NCEP)的1°×1°逐6 h再分析資料和FY-2E衛(wèi)星資料,采用天氣學(xué)方法,分析2020年3月初在西藏聶拉木發(fā)生的暴雪天氣過(guò)程的大氣系統(tǒng)演變、高空水汽、動(dòng)力條件、云圖TBB演變過(guò)程等。結(jié)果表明:(1)此次強(qiáng)降雪過(guò)程的主要原因是南支槽的東移加強(qiáng);(2)各物理量(水汽通量、水汽通量散度、比濕、相對(duì)濕度、垂直速度)在強(qiáng)降水開(kāi)始前有明顯反應(yīng),在最強(qiáng)階段達(dá)到最好表現(xiàn);(3)對(duì)流云團(tuán)TBB<-30℃時(shí)降水天氣達(dá)到最強(qiáng);(4)從德國(guó)與日本兩家模式預(yù)報(bào)來(lái)看,德國(guó)模式對(duì)我區(qū)西南部降水天氣的參考可信度更高。

    關(guān)鍵詞 暴雪;南支槽;水汽條件;動(dòng)力條件;TBB;模式預(yù)報(bào)

    中圖分類號(hào):P426.63 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:B 文章編號(hào):2095–3305(2021)07–0117–04

    1 天氣實(shí)況概述

    2020年3月6—7日,受南支低壓槽東移加強(qiáng)影響,西藏自治區(qū)日喀則西南部聶拉木縣至吉隆一線出現(xiàn)了大到暴雪天氣(圖1)。6日20:00~7日20:00累積降水量如下:聶拉木14.1 mm(暴雪)、吉隆5.9 mm(大雪)、普蘭1.8 mm。聶拉木積雪深度達(dá)17 cm。此次過(guò)程降雪最強(qiáng)時(shí)段在7日11:00~19:00(圖2)。由于聶拉木、吉隆處在中尼邊境貿(mào)易口岸地區(qū),此次暴雪天氣過(guò)程對(duì)中尼外貿(mào)交易運(yùn)輸、農(nóng)業(yè)、畜牧業(yè)等方面造成極大影響[1]。

    2 中低層環(huán)流分析

    西藏平均海拔均在3 000 m以上,500 hPa相當(dāng)于中低空層[2]。從500 hPa環(huán)流場(chǎng)上看(圖3a),中高緯呈“兩槽一脊”型,烏拉爾山以東深厚低槽延至40°N,與以南南支槽呈階梯槽。此次暴雪過(guò)程中,西太平洋高壓588西脊穩(wěn)定于80°E,西藏東部受弱的高壓脊控制,日喀則西南部至阿里南邊受槽前西南氣流控制,最大風(fēng)速16 m/s。7日08:00(圖3b),南支槽主體略微有所東移,槽前西南急流加強(qiáng),不斷引導(dǎo)水汽北上輸送到西南部地區(qū),降水正式開(kāi)始。到降水最強(qiáng)階段7日14:00(圖3c),日喀則西南部上空最大風(fēng)速達(dá)18 m/s。7日20:00(圖3d),南支低壓與烏山以東大槽合并,主體已偏西偏北,不再影響西藏地區(qū),故此次過(guò)程趨于結(jié)束。

    3 物理量場(chǎng)分析

    3.1 水汽條件

    3.1.1 水汽輸送與聚合 水汽通量場(chǎng)(g·cm-1·hPa-1·s-1)是能表現(xiàn)出高空水汽的輸送以及起源地的物理量,水汽通量散度是能表現(xiàn)水汽的輻合聚集情況的物理量[3]。3月7日08:00,500 hPa水汽通量場(chǎng)(圖4a)可以看出水汽通道已經(jīng)在孟灣北部印度半島東北部建立,延展至西藏南部,聶拉木附近有>4 g·cm-1·hPa-1·s-1水汽通量大值區(qū),在南支槽前低空西南急流作用下,水汽源源不斷向西藏南部輸送,隨著低空西南急流的增強(qiáng),加強(qiáng)了水汽的輸送[4]。

    從聶拉木站水汽通量散度時(shí)間垂直剖面(圖5)上可以看出,從7日02:00左右開(kāi)始,在500 hPa中高層的水汽通量散度為負(fù)值,存在水汽輻合中心,并隨時(shí)間往下層輻合;7日08:00低層出現(xiàn)輻合中心最大值-0.8 g·cm-1·hPa-1·s-1。從整個(gè)水汽通量散度整層演變過(guò)程看,聶拉木站在降水時(shí)段中低層都處于水汽輻合區(qū),說(shuō)明水汽供應(yīng)充足,且水汽得到較好的輻合聚集[5]。

    3.1.2 比濕變化 從聶拉木站比濕時(shí)間垂直剖面圖上可以看出,在降水開(kāi)始前階段(6日20:00),比濕有個(gè)陡然垂直加強(qiáng)的階段;7日12:00~15:00左右,低層出現(xiàn)比濕最值>6 g/kg,冬季罕見(jiàn),與降水最大時(shí)段對(duì)應(yīng),隨著比濕在中低層的遞減,降水趨于結(jié)束(圖6)。

    3.1.3 相對(duì)濕度 從500 hPa相對(duì)濕度平面圖上看,從南支系統(tǒng)影響西藏開(kāi)始,整個(gè)西南部相對(duì)濕度都在85%以上;7日08:00隨著系統(tǒng)的增強(qiáng)與東移,日喀則西南部,尤其是聶拉木站相對(duì)濕度達(dá)到90%以上,可見(jiàn)降水發(fā)生時(shí)水汽相當(dāng)充足(圖7)。

    3.2 動(dòng)力條件

    在聶拉木站垂直速度時(shí)間垂直剖面圖上看,在降水還未來(lái)到時(shí),聶拉木上空整層都為正速度區(qū),表明大氣基本沒(méi)有上升運(yùn)動(dòng)[6]。6日20:00,也就是降水開(kāi)始階段,聶拉木上空垂直速度出現(xiàn)負(fù)值,但上升運(yùn)動(dòng)不是很強(qiáng);7日11:00左右,整層垂直速度負(fù)值增加,強(qiáng)速中心在400 hPa附近,垂直速度達(dá)到-0.4 hPa/s,也是此次過(guò)程降水強(qiáng)度最大階段,這對(duì)降水的量級(jí)和時(shí)效預(yù)報(bào)有很好的指示意義(圖8)。

    4 紅外云圖特征

    TBB資料能很好地表現(xiàn)出天氣系統(tǒng)的發(fā)生和消亡,利用TBB大值區(qū)的分布可以預(yù)報(bào)診斷出可能出現(xiàn)的天氣現(xiàn)象和落區(qū),TBB值越低,表示云頂高度越高,對(duì)流系統(tǒng)越發(fā)旺盛。6日20:00,在西藏西南部(扎達(dá)—普蘭)有龐大對(duì)流云系生成且往東發(fā)展,降水天氣隨后開(kāi)始,云頂量溫TBB值為-40℃ ~-30℃;7日13:00,也就是此次降水過(guò)程最明顯時(shí)刻,聶拉木上空已有對(duì)流云系統(tǒng)覆蓋,TBB<-30℃,且一直維持到19:00;7日20:00,聶拉木上空再無(wú)TBB表現(xiàn),降水過(guò)程也趨于結(jié)束(圖9)。

    5 模式預(yù)報(bào)檢驗(yàn)分析

    從日本模式和德國(guó)模式對(duì)此次過(guò)程降水預(yù)報(bào)對(duì)比來(lái)看,日本預(yù)報(bào)模式基本沒(méi)有指導(dǎo)意義;德國(guó)模式把握度較高,正確報(bào)出聶拉木的暴雪量級(jí),但兩種模式對(duì)更西側(cè)普蘭站的預(yù)報(bào)皆過(guò)大(圖10、表1)。

    6 結(jié)論

    (1)這次強(qiáng)降雪過(guò)程的主要原因是南支槽的東移加強(qiáng)和槽前強(qiáng)盛的西南低空急流[7]。

    (2)500 hPa水汽通道在孟灣北部印度半島東北部建立,延展至西藏南部,聶拉木附近有>4 g·cm-1·hPa-1·s-1水汽通量大值區(qū),過(guò)程期間保證了水汽輸送;水汽通量散度在降水時(shí)段中低層處于水汽輻合區(qū),水汽得到較好的輻合聚集;聶拉木站相對(duì)濕度達(dá)到90%以上,強(qiáng)降雪階段高原西南部上空水汽條件相當(dāng)理想。

    (3)7日11:00左右整層垂直速度負(fù)值增加,強(qiáng)速中心在400 hPa附近,垂直速度達(dá)到-0.4 hPa/s,為降水提供了很好的動(dòng)力抬升條件,此時(shí)是降水強(qiáng)度最大階段,對(duì)降水的量級(jí)和時(shí)效預(yù)報(bào)有很好的指示意義。

    (4)此次降水過(guò)程最明顯時(shí)刻(7日13:00),聶拉木上空對(duì)流云系統(tǒng)覆蓋且 TBB<-30℃,且一直維持到19:00,TBB最低值對(duì)降水強(qiáng)度的把握有一定指導(dǎo)意義。

    (5)從德國(guó)與日本兩家模式預(yù)報(bào)的準(zhǔn)確度來(lái)看,德國(guó)模式對(duì)西藏西南部降水天氣的參考可信度更高。

    參考文獻(xiàn)

    [1] 假拉,杜軍,邊巴扎西,等.西藏氣象災(zāi)害區(qū)劃研究[M].北京:氣象出版社, 2008.

    [2] 劉光軒.中國(guó)氣象災(zāi)害大典—西藏卷[M].北京:氣象出版社,2008.

    [3] 冉仙果,胡萍,楊群,等.貴州銅仁一次罕見(jiàn)暴雪過(guò)程分析[J].中低緯山地氣象,2020,44(6):1-8.

    [4] 赫清華.呼倫貝爾市阿榮旗2019年一次暴雪天氣過(guò)程分析[J].現(xiàn)代農(nóng)業(yè),2020(11):112.

    [5] 許方璐,陳紅霞.豫西一次致災(zāi)暴雪天氣診斷分析[J].河南科技,2020(22):129 -134.

    [6] 李國(guó)平,張萬(wàn)誠(chéng).高原低渦、切變線暴雨研究新進(jìn)展[J].暴雨災(zāi)害,2019,38(5): 464-471.

    [7] 王秀祥.孟加拉灣風(fēng)暴影響西藏及高原地形強(qiáng)迫抬升的突出作用分析[A].中國(guó)氣象學(xué)會(huì)臺(tái)風(fēng)委員會(huì)、中國(guó)氣象局上海臺(tái)風(fēng)研究所.第26屆中國(guó)氣象學(xué)會(huì)年會(huì)熱帶氣旋科學(xué)研討會(huì)分會(huì)場(chǎng)論文集[C].中國(guó)氣象學(xué)會(huì)臺(tái)風(fēng)委員會(huì)、中國(guó)氣象局上海臺(tái)風(fēng)研究所:中國(guó)氣象學(xué)會(huì), 2009.

    責(zé)任編輯:黃艷飛

    Analysis of Snowstorm Weather Process in Nyalam, Tibet in early March 2020

    Tenzin-Norbu et al(Meteorological station of Tibet Autonomous Region, Lhasa, Tibet 850000)

    Abstract Based on the conventional meteorological observation data of MICAPS and 1°of the National Center for environmental prediction (NCEP) × Based on the 1°6h reanalysis data and fy-2e satellite data, the synoptic method is used to analyze the atmospheric system evolution, high-altitude water vapor and dynamic conditions, cloud map TBB evolution process of the Snowstorm Weather Process in Nyalam, Tibet in early March 2020. The results show that: (1) the eastward movement of the South Branch trough is the main reason for the strong snowfall process. (2) All physical quantities (water vapor flux, water vapor flux divergence, specific humidity, relative humidity and vertical velocity) have obvious response before the beginning of heavy precipitation, and reach the best performance in the strongest stage. (3)When TBB of convective cloud cluster is less than -30℃, the precipitation weather reaches the strongest. (4)From the accuracy of German and Japanese models, the reference reliability of German model for precipitation weather in Southwest China is higher.

    Key words Blizzard; South Branch trough; Water vapor conditions; Dynamic conditions; TBB; Model prediction

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