2018年青海人工增雨天氣環(huán)流形勢及作業(yè)條件統(tǒng)計分析

張玉欣 田建兵 張鵬亮 薛麗梅 康曉燕

(青海省人工影響天氣辦公室，西寧 810000)

引 言

1933年瑞典科學(xué)家貝吉隆等提出“冰晶效應(yīng)”即在大部分可以形成降水的混合云中，降水主要取決于云中是否有足夠數(shù)量的冰晶，再通過冰水轉(zhuǎn)化過程形成大水滴[1]。1946年美國科學(xué)家相繼提出在冷云中播撒干冰和碘化銀的方法，適當(dāng)增加云內(nèi)冰晶促使降水的形成和增加[2]。人工增雨基本原理從1940s至今逐漸完善，但是在人工影響天氣作業(yè)的實際應(yīng)用中有非常大的不確定性和難度[3-5]。目前衛(wèi)星、雷達(dá)、地面觀測、探空資料和數(shù)值模式預(yù)報等資料復(fù)雜多樣，在作業(yè)的各個階段如何應(yīng)用這些資料對實際作業(yè)提供數(shù)據(jù)支撐和可靠依據(jù)是目前人工影響天氣作業(yè)中至關(guān)重要的問題，在青海高原地區(qū)同樣面對著高海拔地區(qū)對實際作業(yè)云系內(nèi)部探空資料的匱乏等問題。衛(wèi)星反演資料在研究云內(nèi)宏微觀物理量變化在很大程度上可以解決上述問題[6-9]。

青海省飛機(jī)人工增雨作業(yè)規(guī)模由1997年以前的單架次飛機(jī)作業(yè)到2017年實現(xiàn)雙架次飛機(jī)作業(yè)，作業(yè)數(shù)量和作業(yè)范圍都逐漸在擴(kuò)大，由東部農(nóng)業(yè)區(qū)延伸至除海西西部外約青海省面積的四分之三(約540 000 km2)。如今飛機(jī)人工增雨的基本業(yè)務(wù)有東部農(nóng)業(yè)區(qū)抗旱人工增雨(雪)、黃河上游增蓄性增雨以及三江源地區(qū)的生態(tài)修復(fù)性人工增雨，時間跨度也基本覆蓋一年四季，飛機(jī)增雨作業(yè)在青海地區(qū)人工增雨起著至關(guān)重要的作用。對于青海省海拔高地面站點較少、飛機(jī)所攜帶機(jī)載設(shè)備少這類地區(qū)，F(xiàn)Y-2C靜止衛(wèi)星融合地面、高空資料聯(lián)合反演開發(fā)出包括云頂高度、云頂溫度、液水路徑等近10種云宏微觀物理特征量[10]，利用衛(wèi)星反演資料對飛機(jī)作業(yè)前后作業(yè)云系的宏觀和微觀條件的判斷，對已作業(yè)的資料的統(tǒng)計，總結(jié)出高原地區(qū)云實際條件有非常重要的意義，同時也可以為未來人工增雨飛機(jī)作業(yè)提供可靠的依據(jù)。

本文利用2018年青海省人工影響天氣辦公室實際飛機(jī)增雨作業(yè)中預(yù)報模式產(chǎn)品、衛(wèi)星資料反演、雷達(dá)回波以及探空資料和氣象資料，分析實際作業(yè)中的大氣背景條件(大氣環(huán)流形勢、降水系統(tǒng)等)將飛機(jī)人工增雨降水過程進(jìn)行環(huán)流分型，對作業(yè)時云內(nèi)微物理過程中的云中粒子半徑、過冷水條件等云內(nèi)宏微觀進(jìn)行分析。對2018年飛機(jī)實際增雨作業(yè)的過程及技術(shù)研究，對未來飛機(jī)增雨作業(yè)提供統(tǒng)計數(shù)據(jù)支撐和作業(yè)指標(biāo)參考。

1 資料與方法

青海省人工增雨飛機(jī)主要作業(yè)區(qū)域為東部農(nóng)業(yè)區(qū)和三江源及黃河上游地區(qū)。東部農(nóng)業(yè)區(qū)屬于黃土高原向青藏高原的過渡地帶，總面積35 000 km2，包括民和、樂都、平安、互助、湟中、湟源、大通和西寧市等共1市13縣。三江源地區(qū)地處于青藏高原腹地，位于(31°39′～ 36°12′N， 89°45′～ 102°23′E)之間，平均海拔高度4 500 m，行政區(qū)劃上包括玉樹市、果洛州、海南州和黃南州所轄稱多縣、瑪多縣、同德縣、河南縣等16個縣和1個格爾木市代管的唐古拉山鎮(zhèn)。

在云的精細(xì)化結(jié)構(gòu)部分主要依靠云降水精細(xì)分析系統(tǒng)(CAPS)。預(yù)報模式主要利用歐洲中期天氣預(yù)報中心(ECMWF)細(xì)網(wǎng)格(0.25×0.25)數(shù)值預(yù)報產(chǎn)品。云中過冷水以及垂直結(jié)構(gòu)應(yīng)用了CPEFS模式產(chǎn)品，其將全國分為8個區(qū)域進(jìn)行實時預(yù)報08時(北京時，下同)與20時啟動模式預(yù)報，數(shù)據(jù)的水平分辨率為3 km，時間分辨率為1 h，共有云和降水場等31個宏微觀預(yù)報產(chǎn)品，詳細(xì)參數(shù)說明詳見文獻(xiàn)[9]。衛(wèi)星云特征參量產(chǎn)品利用FY-2C靜止氣象衛(wèi)星探測資料反演，其衛(wèi)星云特征參量產(chǎn)品主要有云黑體亮溫、云頂高度、云頂溫度、云體過冷層厚度等宏觀參量和云光學(xué)厚度、云粒子有效半徑、液水路徑微觀參量，詳細(xì)參數(shù)說明詳見文獻(xiàn)[11]。雷達(dá)資料選取西寧和海西兩部多普勒雷達(dá)，基本可以覆蓋青海東部區(qū)域，詳細(xì)說明詳見文獻(xiàn)[5]。地面資料利用青海省國家氣象基準(zhǔn)站地面1 h以及對應(yīng)的相對濕度和一天兩次的探空資料。

在飛機(jī)人工增雨催化過程中，主要通過催化劑擴(kuò)散機(jī)制，擴(kuò)大AgI影響范圍，利用AgI影響云的微物理過程達(dá)到增加降水的目的。根據(jù)實際飛機(jī)人影作業(yè)中催化劑播撒情況，利用周毓荃等[14]研究方法對飛機(jī)作業(yè)催化劑擴(kuò)散效果模擬，模擬不同時段催化劑的擴(kuò)散范圍和濃度分布，確定作業(yè)區(qū)及影響區(qū)。主要方法建立在自由大氣中的物質(zhì)輸送擴(kuò)散方程[12]：

(1)

式中：q為擴(kuò)散物質(zhì)濃度；u、v、w分別代表x、y、z軸上的風(fēng)速；kH和kV分別為水平和垂直方向上的湍流系數(shù)；t為時間。對于點源視u、v、k為常數(shù)，由實測催化層的風(fēng)速確定，w=0。水平湍流交換系數(shù)kH和垂直湍流交換系數(shù)kV分別取，kH=70 m2·s-1，kV=35 m2·s-1。

飛機(jī)播撒按實際播撒情況視其為移動點源的單點移動播撒。離散化移動點源認(rèn)為是每隔△t的tn時刻在對應(yīng)的xn、yn、zn處播撒Qn=R△t，R為播撒速率，單位為g·s-1或個·s-1。飛機(jī)播撒的濃度應(yīng)是相加的結(jié)果。即：

(2)

。

(3)

式中：x、y、z和t為任一空間時間坐標(biāo)，xn、yn、zn和tn為第n個飛機(jī)播撒點坐標(biāo)。取104 m-3為人工冰核濃度顯著有效區(qū)閾值。利用實際作業(yè)航線及實際播撒催化劑時間，結(jié)合探空資料在作業(yè)高度層上的風(fēng)速和風(fēng)向，選取作業(yè)3 h內(nèi)影響區(qū)，擴(kuò)散時間按照衛(wèi)星反演資料頻率取每30 min一次擴(kuò)算面積，同時對比區(qū)選取規(guī)則按照以下原則(具體方法參考文獻(xiàn)[12])：(1)對比區(qū)選在作業(yè)區(qū)上風(fēng)向或者測風(fēng)向，避免受到催化作業(yè)影響；(2)對比區(qū)的地形和作業(yè)影響區(qū)大體一致，由于作業(yè)影響區(qū)隨著時間是有所變化的所以對比區(qū)域面積和走向與作業(yè)影響區(qū)相應(yīng)變化；(3)對比區(qū)和作業(yè)影響區(qū)受相同天氣系統(tǒng)影響。

2 結(jié)果

2.1 2018年青海省人工增雨氣候背景條件

2018年青海省平均降水量為484 mm(圖1)，較常年偏多3成，為歷史最多。降水量分布不均,且呈現(xiàn)明顯的東南多西北少的趨勢，在柴達(dá)木盆地年降水量在100 mm左右,而在黃河上游河曲地區(qū)年降水量可達(dá)700 mm。2018年青海省年平均氣溫呈東高西低特征,年平均氣溫3.3℃，較常年偏高1.0℃，青海東部平均氣溫為6℃左右。

2.2 大氣環(huán)流分型

2018年1—12月青海省人工影響天氣辦公室共組織實施了77架次的人工增雨作業(yè)，作業(yè)區(qū)域包括東部農(nóng)業(yè)區(qū)、黃河上游河曲地區(qū)及三江源地區(qū)。飛行總航程近70 000 km，飛行時長超過240 h。

選取77個飛機(jī)增雨樣本增雨當(dāng)天08時(北京時，下同)或20時500 hPa資料分析，以大氣環(huán)流分布和冷空氣入侵青海的不同路徑為主，將人工增雨降水過程分類。2018年人工增雨作業(yè)的大氣環(huán)流型主要分為4種：兩槽一脊型、東高西低型、緯向環(huán)流型、橫槽轉(zhuǎn)豎型，共計35次降水過程。表1為4種大氣環(huán)流型下飛機(jī)增雨架次分布，可以看出，各個大氣環(huán)流型集中時段有明顯區(qū)別，其中兩槽一脊型為2018年主要作業(yè)的環(huán)流型，集中出現(xiàn)在4—5月和10—11月。

表1 2018年各大氣環(huán)流型飛機(jī)增雨架次分布及集中時段Table 1 Distribution of aircraft precipitation in each atmospheric circulation pattern in 2018

兩槽一脊型的降水過程在500 hPa高度上，一般為兩種情況：一種由西亞大槽東移分離，并沿35°N線逐漸東移的高原大槽，與北部東移南壓的北槽在高原東部結(jié)合，形成較深厚的高原槽，促使青海省產(chǎn)生自西向東的大范圍降水。另一種由位于巴爾克什湖一帶的西亞槽東移時底部下滑短波槽。在高原槽的大氣環(huán)流型下配合副熱帶高壓的阻擋移速較慢，同時槽前西南暖濕氣流攜帶大量水汽，大氣水汽條件較好，使得云系發(fā)展深厚，過冷水條件較為豐富，主要以西南向移動。持續(xù)時間較長，范圍較大，基本覆蓋了東部農(nóng)業(yè)區(qū)和三江源地區(qū)。這種環(huán)流形勢是青海省人工影響天氣飛機(jī)增雨作業(yè)的主要環(huán)流形勢，在2018年飛機(jī)作業(yè)中35個過程中有11個這類過程，作業(yè)架次41架次。圖2為4月14日時典型的兩槽一脊型環(huán)流天氣。

圖1 1961—2018年青海省(a)年平均降水量、(c)氣溫變化和2018年(b)平均降水量、(d)氣溫分布(其中降水量單位: mm; 氣溫單位:℃)Fig.1 (a)Annual average precipitation and (c)temperature change curve of Qinghai province from 1961 to 2018 And the distribution of (b)average precipitation and (d)temperature in 2018 (unit of precipitation: mm; unit of temperature:℃)

圖2 2018年4月14日08時500 hPa天氣形勢Fig.2 500 hPa weather map at 08∶00 BST on April 14， 2018

在兩槽一脊環(huán)流型下主要作業(yè)云系以層狀云，在5月中下旬以積層混合云為主，作業(yè)層風(fēng)速在15 m·s-1、作業(yè)層風(fēng)向以西風(fēng)或西南向風(fēng)。雷達(dá)回波在5～20 dBZ，在積層混合云系下雷達(dá)回波較強(qiáng)可達(dá)到40 dBZ。雷達(dá)回波頂高在2～6 km。云頂溫度在3月底至4月上旬兩次過程中云頂溫度較低，平均在-35～-10℃。云系發(fā)展相對較高，云頂高度在4～9 km，液水路徑在179 μm左右，過冷水含量相對豐富。綜上所述，在兩槽一脊型大氣環(huán)流型下進(jìn)行人工增雨作業(yè)主要為冷云催化，作業(yè)層主導(dǎo)風(fēng)向以西、西南向為主，云系發(fā)展深厚以層狀云為主，過冷水相對較豐富。

5—8月主要以東高西低型的環(huán)流條件為主，其主要特征是由副熱帶高壓西升北抬時攜帶的較強(qiáng)西南暖濕氣流產(chǎn)生的降水。在副高西升北抬時如果有弱冷空氣配合，大氣層結(jié)處于不穩(wěn)定狀況下，云系由穩(wěn)定性云和對流性云組成的混合云系。西南暖濕氣流帶來的大量水汽，區(qū)域大降水天氣明顯，同時夏季午后的對流能量較強(qiáng)。圖3為東高西低環(huán)流型的500 hPa典型天氣形勢。2018年東高西低型環(huán)流型的過程共計8個，增雨飛機(jī)9個架次，這類天氣主要出現(xiàn)在5月底到8月底之間。

(2)無線網(wǎng)網(wǎng)關(guān)設(shè)備需要支持Web授權(quán)方式、Web重定向功能。中南大學(xué)圖書館目前有某公司的上網(wǎng)行為管理設(shè)備(下稱AC)，支持上述功能，并有網(wǎng)絡(luò)監(jiān)管、非法網(wǎng)站屏蔽等功能，可作為無線網(wǎng)網(wǎng)關(guān)。AC提供基于URL授權(quán)接口，接受用戶ID、IP等參數(shù)后對用戶授權(quán)上網(wǎng)，基于ID進(jìn)行為監(jiān)管。設(shè)備有示例程序，是在客戶端使用JavaScript將數(shù)據(jù)進(jìn)行一系列編碼處理后，再調(diào)用URL接口。使用JavaScript調(diào)用接口，有泄漏風(fēng)險，轉(zhuǎn)換成服務(wù)端調(diào)用能提高系統(tǒng)安全性。

在東高西低環(huán)流型下，主要作業(yè)云系以積層混合云為主，作業(yè)層風(fēng)速在11 m·s-1、作業(yè)層風(fēng)向主要為西南向風(fēng)。作業(yè)時雷達(dá)回波主要覆蓋的東部農(nóng)業(yè)區(qū)在5～20 dBZ，雷達(dá)回波頂高在2～6 km。云頂溫度在3月底至4月上旬兩次過程中云頂溫度較低，平均在-30～-10℃。云頂高度來看云系在高低層都有所發(fā)展在2～9 km，液水路徑明顯較高在209 μm左右。這種環(huán)流型下一般選擇在過程前期或者早上開始作業(yè)，也就是在積層混合云中上升氣流較弱，層結(jié)相對穩(wěn)定時進(jìn)行作業(yè)，在高原地區(qū)山脈海拔高度相對較高，在這種天氣下作業(yè)安全有較大風(fēng)險。如上文提到的2018年5月至8月底由于青海省降水偏高，黃河上游有一定的地質(zhì)災(zāi)害風(fēng)險，在這種環(huán)流型下作業(yè)相對較少。

表2 兩槽一脊環(huán)流型在過程結(jié)束日期的宏微觀物理量Table 2 Macroscopic and microscopic physical quantities in two grooves and one ridge

圖3 2018年7月14日08時500 hPa天氣形勢Fig.3 500 hPa weather map at 08∶00 BST on July 14， 2018

緯向環(huán)流型天氣主要出現(xiàn)3—4月、7月、10月，西伯利亞及東部為強(qiáng)大低壓，新疆及西北區(qū)位于低壓底部的平直西風(fēng)氣流中，在平直氣流中有短波槽東移，偏南風(fēng)持續(xù)帶來低層水汽輸送，在這種天氣下，春秋季以低云為主，夏季低云、中云形成深厚云層，大氣層結(jié)穩(wěn)定(圖4)。2018年共有緯向環(huán)流型7個過程，增雨飛機(jī)11個架次。主要出現(xiàn)在3—4月和7—10月，緯向環(huán)流型下西伯利亞及東部為強(qiáng)大低壓，新疆及西北區(qū)位于低壓底部的平直西風(fēng)氣流較強(qiáng)作業(yè)層也以西風(fēng)為主，冷空氣以自西向東路徑移動，這種環(huán)流型下7—10月經(jīng)常在青海南部存在高原低渦的配合，在較強(qiáng)的低壓下高原低渦的移動相對較慢造成的降水也相對持續(xù)時間較長，所以在平直氣流中也存在一部分作業(yè)層的風(fēng)向以西南向為主的情況。

圖4 2018年4月29日08時500 hPa天氣形勢Fig.4 500 hPa weather map at 08∶00 BST on April 29， 2018

圖5 2018年1月6日08時500 hPa天氣形勢Fig.5 500 hPa weather map at 08∶00 BST on January 6， 2018

表3 東高西低型在過程結(jié)束日期的宏微觀物理量Table 3 Macroscopic and microscopic physical quantities in the east high west low circulation pattern

表4 緯向環(huán)流型在過程結(jié)束日期宏微觀物理量Table 4 Macroscopic and microscopic physical quantities in the zonal circulation pattern

橫槽轉(zhuǎn)豎型，500 hPa冷空氣沿西北氣流進(jìn)入青海省。巴爾喀什湖或新疆為高壓脊，新疆東北部有一低壓，西風(fēng)槽在東移中由于受高原地形影響分裂為南北兩段。當(dāng)北槽從新疆東移或從蒙古高原南壓時，南北槽往往在青海省上空疊加，冷空氣向較暖的空氣移動，地面圖上有明顯的冷鋒配合。這種形勢的降水特點為典型的冷鋒降水。2018年共有6個橫槽轉(zhuǎn)豎型過程，增雨飛機(jī)11個架次。主要出現(xiàn)在12—1月。在橫槽轉(zhuǎn)豎型天氣下液水路徑明顯相對較低，這種天氣下大氣水汽條件較差，過冷層厚度平均較低，降水量較小。

利用FY-2衛(wèi)星、探空資料及雷達(dá)資料對2018年飛機(jī)作業(yè)的環(huán)流形勢進(jìn)行分析，總結(jié)如表6。作業(yè)云系主要以層狀云和積層混合云為主；層狀云作為人工增雨主要作業(yè)云系。主要作業(yè)層(指飛機(jī)作業(yè)播撒AgI高度，主要位于0～-15℃的播撒窗高度)風(fēng)速在16 m·s-1左右；作業(yè)層主導(dǎo)風(fēng)向在230°～280°，即西南至西北風(fēng)向之間，以不同環(huán)流型風(fēng)向有明顯區(qū)別，如東高西低型天氣中冷空氣偏北強(qiáng)度較弱，低層有強(qiáng)偏南氣流配合，在作業(yè)層中由于偏南的氣流較強(qiáng)主導(dǎo)風(fēng)向也為西南向。緯向環(huán)流型中500 hPa冷空氣沿西北氣流配合南部水汽輸送，典型的冷鋒降水，

表5 橫槽轉(zhuǎn)豎型在過程結(jié)束日期宏微觀物理量Table 5 Macroscopic and microscopic physical quantities in the transverse to vertical circulation

表6 4種環(huán)流型下宏微觀物理量對比Table 6 Comparison of macroscopic and microscopic physical quantities under four circulation type

在作業(yè)層中明顯氣流為西北向。在區(qū)分不同環(huán)流型之后對飛機(jī)作業(yè)中航線設(shè)計有所幫助，在設(shè)計航線中要求對作業(yè)云系垂直于云移向的“8”字型設(shè)計能夠?qū)崿F(xiàn)對云系進(jìn)行大范圍的充分催化效果[13]，不同環(huán)流型中主要作業(yè)層的主要風(fēng)向的不同，航線設(shè)計中可以作為參考指標(biāo)。但是如兩槽一脊型這類環(huán)流型中有時高原低渦與其配合下產(chǎn)生降水，在實際操作中需要實況資料進(jìn)行輔助參考。

雷達(dá)回波強(qiáng)度和雷達(dá)回波頂高在4種環(huán)流型中區(qū)別不大，強(qiáng)度在5～25 dBZ，回波頂高2～6 km。衛(wèi)星反演中云中宏觀量中云頂高度在東高西低環(huán)流型中云系平均發(fā)展較深厚，這與其西南氣流所帶的大量暖濕氣流有關(guān)，緯向環(huán)流型和橫槽轉(zhuǎn)豎型中云系發(fā)展較高但并不深厚；云頂溫度最低在-40℃；最大光學(xué)厚度約為13；過冷層厚度約2.7 km。在云內(nèi)微觀條件中：有效粒子半徑約為13 μm；液水路徑西南氣流明顯較高約為209 μm。

3 結(jié)論

選取2018年77個人工增雨降水過程樣本，總結(jié)出作業(yè)期間天氣背景環(huán)流形勢，將其分為4個類型：兩槽一脊型、東高西低型、緯向環(huán)流型和橫槽轉(zhuǎn)豎型。4種環(huán)流形勢的主要特征：(1)兩槽一脊型。這種類型是2018年主要具備增雨條件的環(huán)流形勢形成原因有兩種：一種由西亞大槽東移分離，并沿35°N線逐漸東移的高原大槽，與北部東移南壓的北槽在高原東部結(jié)合，形成較深厚的高原槽；另一種由位于巴爾克什湖的西亞槽東移時底部下滑短波槽影響。(2)東高西低型。由副熱帶高壓西升北抬時攜帶的較強(qiáng)西南暖濕氣流影響。(3)緯向環(huán)流型。西伯利亞及東部為強(qiáng)大低壓，新疆及西北區(qū)位于低壓底部的平直西風(fēng)氣流中，在平直氣流中有短波槽東移，偏南風(fēng)持續(xù)帶來低層水汽輸送。(4)橫槽轉(zhuǎn)豎型。500 hPa有冷空氣沿西北方向移動，巴爾喀什湖或新疆為高壓脊，新疆東北部有一低壓，西風(fēng)槽在東移中由于受高原地形影響分裂為南北兩段。

統(tǒng)計分析2018年整體作業(yè)云系以層狀云和積層混合云為主；主要作業(yè)層風(fēng)速在16 m·s-1左右；作業(yè)層主導(dǎo)風(fēng)向為230°～280°，不同環(huán)流型風(fēng)向有明顯區(qū)別。雷達(dá)回波強(qiáng)度在5～25 dBZ，雷達(dá)回波頂高2～6 km。衛(wèi)星反演結(jié)果中云頂溫度最低在-40℃；最大光學(xué)厚度在13左右；過冷層厚度在2.7 km左右；有效粒子半徑在13 μm左右，液水路徑在西南氣流較高約209 μm。不同環(huán)流型中主要作業(yè)層的主要風(fēng)向的不同，分型后可以作為飛機(jī)航線設(shè)計中水汽來向的參考指標(biāo)，但在實際實施作業(yè)中必須輔助參考實況資料。

本文從大氣環(huán)流的角度劃分出2018年青海省飛機(jī)增雨作業(yè)背景條件，但從資料上來說遠(yuǎn)遠(yuǎn)達(dá)不到對適合人工增雨的云系的宏微觀變化特征的精確的研究。在確定大氣背景條件后，利用多種觀測手段，如探空和天氣圖、高分辨率衛(wèi)星、雷達(dá)、飛機(jī)探測以及數(shù)值模擬試驗，總結(jié)后續(xù)年份的飛行作業(yè)過程資料，進(jìn)而總結(jié)給出精確、詳細(xì)的青海省不同環(huán)流分型下的云系宏微觀結(jié)構(gòu)模型和催化技術(shù)指標(biāo)有重要意義。