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    云貴高原鋒線的動態(tài)特征*

    2022-01-04 06:31:54宇如聰原韋華
    氣象學(xué)報 2021年6期
    關(guān)鍵詞:暖鋒鋒線鋒面

    宇如聰 李 建,2 原韋華

    1.中國氣象科學(xué)研究院災(zāi)害天氣國家重點(diǎn)實(shí)驗室,北京,100081 2.橫斷山區(qū)(低緯高原)災(zāi)害性天氣研究中心,昆明,650034 3.中國科學(xué)院大氣物理研究所大氣科學(xué)和地球流體力學(xué)數(shù)值模擬國家重點(diǎn)實(shí)驗室(LASG),北京,100029

    1 引言

    云貴高原是中國南北走向的橫斷山脈、東西走向的南嶺山脈和二級地形階梯東部的東北—西南走向山脈群的“三脈”交匯處,大致位于(22°—30°N,100°—111°E),特殊的地理位置和地形強(qiáng)迫決定了其特別的天氣和氣候特征,而云貴高原上冷、暖氣團(tuán)交疊的鋒面系統(tǒng)是其獨(dú)特氣候的最本質(zhì)體現(xiàn)。要充分把握云貴高原的天氣、氣候規(guī)律,必須全面認(rèn)識其鋒面系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)特征和演變機(jī)理。因而,圍繞云貴高原鋒面的科學(xué)研究一直受到較廣泛的關(guān)注(索渺清等,2016)。

    20世紀(jì)40年代,張丙辰(1947)就提及了西南地區(qū)的準(zhǔn)靜止面和相關(guān)氣團(tuán)。羅四維(1960)指出,寒潮向南推進(jìn)時受云貴高原東部地形的阻擋,冷空氣逐漸堆積,并與南支西風(fēng)氣流相遇而形成一條準(zhǔn)靜止的界面?;亓鞯睦淇諝庠谙蚰舷蛭魍七M(jìn)過程中,受到烏蒙山等山脈阻擋而停滯、堆積,形成了云貴高原上的準(zhǔn)靜止鋒(徐裕華等,1991; 丁一匯等,2008),鋒后地區(qū)易形成低溫雨雪冰凍天氣(陶祖鈺等,2008; 楊貴名等,2009; 杜正靜等,2015)。段旭等(2002)指出,準(zhǔn)靜止鋒是南下冷氣團(tuán)受云貴高原地形阻擋形成的產(chǎn)物,鋒面呈準(zhǔn)南北向,鋒前晴空少云,鋒后有大量中低云。云貴高原的準(zhǔn)靜止鋒可與華南準(zhǔn)靜止鋒相連,但兩者性質(zhì)有所不同(潘菊芳,1953; Egger,et al,1992;查書瑤等,2015)。從鋒線的空間分布來看,樊平(1956)指出昆明準(zhǔn)靜止鋒的平均地理位置在沾益和威寧以西、昭通以南、昆明和會澤的東北方,張精華等(2016)以昆明、沾益、貴陽3站來劃分準(zhǔn)靜止鋒位置,指出沾益與貴陽之間是靜止鋒出現(xiàn)最為頻繁的區(qū)域。昆明準(zhǔn)靜止鋒全年均可出現(xiàn),但冬、春季較多,夏、秋季相對較少(樊平,1956; 黃更生,1984;許美玲等,2011;段旭等,2017)。在天氣預(yù)報業(yè)務(wù)和天氣個例分析中,昆明準(zhǔn)靜止鋒鋒面位置通?;谌斯け孀R方法主觀確定(李英等,1999;杜小玲等,2014; 楊靜等,2018);在針對昆明準(zhǔn)靜止鋒的長時段統(tǒng)計分析中,人工辨識方法(潘里娜等,1999; 杜正靜,2007;張精華等,2016)和客觀分析方法(段旭等,2017; 段旭等,2018;張亞男等,2018; Zhao,et al,2019)均用于鋒面位置的確定。

    從上述研究可以看出,因鋒面常態(tài)化存在,“靜”是云貴高原鋒面系統(tǒng)的主體特征,早期研究工作也主要圍繞 “云貴準(zhǔn)靜止鋒”(或 “昆明準(zhǔn)靜止鋒”)的“靜”開展。然而,云貴高原鋒面系統(tǒng)在“靜”背景下的移動往往會伴隨轉(zhuǎn)折性天氣甚至引發(fā)暴雨、冰雹和大風(fēng)等災(zāi)害天氣(陳謀等,1984;李英等,2000;尤紅等,2006;張騰飛等,2006;杜正靜等,2007)。面向精細(xì)化的氣象服務(wù)需求,做到對云貴高原鋒面系統(tǒng)變化的精準(zhǔn)把控,須基于長期統(tǒng)計分析,著眼于“動”,深入認(rèn)知其動態(tài)的演變規(guī)律,為對其精細(xì)精準(zhǔn)的預(yù)報提供科學(xué)支撐。

    基于云貴高原及其周邊的地面氣象臺站觀測資料,文中提出了一種基于線性擬合的地面鋒線判定方法,可便捷判定出云貴高原地面主要鋒線的存在并近似確定處于鋒線位置上的臺站。進(jìn)而通過分析鋒線的基本特征及其與地面氣象要素變化的關(guān)聯(lián),系統(tǒng)研究云貴高原鋒面在地表的“動”態(tài)特征和規(guī)律。

    2 資料說明

    文中使用了中國氣象局國家氣象信息中心提供的中國國家級地面氣象站基本氣象要素日值數(shù)據(jù)和定時值數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)均已進(jìn)行嚴(yán)格質(zhì)量控制。所用的要素包括日最高氣溫、日照時數(shù)和14時(北京時,下同)的氣溫、風(fēng)速、風(fēng)向、本站氣壓等,所用臺站為中國西南地區(qū)的588個地面氣象站(圖1圓點(diǎn)所示),分析時段為1971—2020年。

    圖1 中國西南部588個國家級地面氣象站 (黑色和紅色圓點(diǎn)均代表臺站位置,虛線框出重點(diǎn)關(guān)注區(qū)域,紅色圓點(diǎn)為重點(diǎn)關(guān)注區(qū)域內(nèi)臺站;色階為地形高度,單位:100 m)Fig.1 Locations of 588 weather stations over southwestern China (black and red dots represent the locations of stations,the region of focus is outlined by dashed lines and red dots denote stations inside the region of focus; the shading indicates the elevation,unit:100 m)

    3 云貴高原地面鋒線的客觀判定方法

    考慮到云貴高原地面鋒線多呈南—北或西北—東南走向,文中提出了一種對鋒線臺站位置(經(jīng)度、緯度)進(jìn)行線性擬合的方法,并依據(jù)云貴準(zhǔn)靜止鋒的氣候態(tài)特征給出了一系列客觀判據(jù),以客觀判定鋒線的位置和走向。

    具體的判定方法包括如下4個步驟。

    (1)確定重點(diǎn)關(guān)注區(qū)域的臺站:利用圖1所示范圍內(nèi)的各臺站1971—2020年觀測結(jié)果,分別計算日最高氣溫的旬平均和相對于旬平均的日最高氣溫標(biāo)準(zhǔn)差以及日最高氣溫相較于前一日降溫幅度超過(不小于,后同)5℃的年均頻次,依此框定重點(diǎn)關(guān)注區(qū)域和臺站(圖1中虛線框和紅色圓點(diǎn))。

    (2)初選可能位于鋒線的臺站:對上述重點(diǎn)關(guān)注區(qū)域臺站基于14時氣溫計算位溫(后文提及的位溫均為基于14時氣溫的位溫);計算各臺站與其周邊鄰近臺站(1經(jīng)/緯度范圍內(nèi))的位溫梯度和14時氣溫梯度;考慮到絕大多數(shù)云貴高原地面鋒線兩側(cè)存在很大溫度梯度且表現(xiàn)為西暖東冷或南暖北冷,若臺站與至少一個鄰近臺站的位溫梯度大于12 K/(經(jīng)/緯度)且氣溫梯度大于6℃/(經(jīng)/緯度),同時暖的臺站位于南側(cè)或西側(cè),則判定此臺站為可能位于鋒線的初選臺站。

    (3)擬合初選鋒線:若初選臺站數(shù)不少于6,對其經(jīng)度和緯度進(jìn)行迭代線性擬合,從距離擬合線大于2.5經(jīng)/緯度的臺站開始逐步剔除距離擬合線較遠(yuǎn)的臺站,然后以0.1經(jīng)/緯度為步長逐步縮小閾值,每次剔除后均重新擬合,確定新的擬合線,直至距離閾值減小至0.5經(jīng)/緯度,并認(rèn)定最終位于擬合線兩側(cè)各0.5經(jīng)/緯度范圍內(nèi)的臺站為處于初選鋒線上的臺站,對這些臺站的經(jīng)度和緯度的擬合線則近似代表初選地面鋒線的位置。

    (4)判定初選鋒線有效性:分別計算初選鋒線兩側(cè)1—3經(jīng)/緯度范圍的平均位溫和平均14時氣溫,若鋒線兩側(cè)平均位溫差超過12 K且14時氣溫差超過6℃,鋒線沿經(jīng)向或緯向的長度超過3經(jīng)/緯度,則判定初選鋒線有效,即當(dāng)日存在地面鋒線。

    對應(yīng)步驟(1),圖2a給出了日最高氣溫相對于其旬平均的標(biāo)準(zhǔn)差(黑色等值線),相鄰日的日最高氣溫降幅超過5℃的年均頻次(色階),兩者間有很好的空間一致性,在圖2a所示范圍內(nèi)空間相關(guān)系數(shù)達(dá)到0.833,大值區(qū)均位于云貴高原,呈西北—東南向分布。圖2a中白色虛線為年平均的日最高氣溫,在26°—27°N呈現(xiàn)明顯的東(冷)西(暖)對峙,冷暖分界線位于日最高氣溫標(biāo)準(zhǔn)差和日最高氣溫變幅大值區(qū)的西緣,其西側(cè)日最高氣溫可高于24℃,而東側(cè)可低于18℃。基于上述3個變量的空間分布,確定重點(diǎn)關(guān)注區(qū)域如圖2a深粉色線框所示,圖1中用紅色圓點(diǎn)標(biāo)示出重點(diǎn)關(guān)注區(qū)域內(nèi)的臺站,共138個。

    以2015年4月7日為例,進(jìn)一步說明判定方法的(2)至(4)步。2015年4月7日,重點(diǎn)關(guān)注區(qū)域中共有22個臺站同時滿足位溫梯度大于12 K/(經(jīng)/緯度),氣溫梯度大于6℃/(經(jīng)/緯度),且暖的臺站位于南側(cè)或西側(cè),判定這22個臺站為初選臺站(圖2b中紅色圓點(diǎn))。接下來按照步驟(3),對初選臺站的空間位置按照lon=a+b×lat進(jìn)行迭代線性擬合(lon為臺站經(jīng)度,lat為臺站緯度),其中b可表征鋒線斜率,是鋒線的一個關(guān)鍵特征,b=0表征南北向鋒線,b<0(b>0)為西北—東南(東北—西南)向鋒線;第一次擬合后a=115.65,b=?0.44;迭代逐步剔除遠(yuǎn)離擬合線的臺站,當(dāng)距離閾值減到0.5經(jīng)/緯度后保留14個臺站,再次擬合確定初選鋒線(a=114.55,b=?0.42)。按步驟(4)確定初選鋒線有效性,此初選鋒線長度為5.3經(jīng)/緯度,其兩側(cè)的位溫差達(dá)到19.31 K,14時氣溫差達(dá)到11.16℃,滿足步驟(4)的要求,判定該日存在鋒線。

    圖2 (a) 云貴高原地區(qū)年平均氣象要素空間分布和 (b、c) 2015年4月7日鋒線判別示例 (圖a色階為日最高氣溫較前一日降幅超過5℃的年平均頻次,黑色等值線為日最高氣溫相對于其旬平均的標(biāo)準(zhǔn)差,白色虛線等值線為年平均日最高氣溫,單位:℃;深粉色實(shí)線框標(biāo)示重點(diǎn)關(guān)注區(qū)域。圖b和圖c色階為地形高度;白色等值線為2015年4月7日14時位溫分布,單位:K;黑色等值線為14時氣溫分布,單位:℃。圖b紅點(diǎn)為位溫梯度超過12 K/(經(jīng)/緯度)且氣溫梯度大于6℃/(經(jīng)/緯度)的初選臺站,淺藍(lán)色實(shí)線為初選臺站的擬合線。圖c紅點(diǎn)表示鋒線站,淺藍(lán)色實(shí)線為擬合鋒線)Fig.2 (a) Spatial distributions of annual means of meteorological elements over the Yunnan-Guizhou Plateau.(b,c)Example of the procedures to obtain the surface frontal line that occurred on 7 April 2015 (the shading in (a) shows the annual occurrence frequency of larger than 5℃ decrease of daily maximum temperature when compared with that of the day before (unit:times),black contours are standard deviations of daily maximum temperature relative to the dekad mean of the daily maximum temperature,white dashed contours indicate annual mean of daily maximum temperature (unit:℃),dark pink lines outline the focus region;the shadings in (b)and (c) indicate the elevation (unit:100 m),white contours are potential temperature at 14:00 BT 7 April 2015 (unit:K),black contours show temperature at 14:00 BT (unit:℃);red dots in (b) are stations with potential temperature gradient greater than 12 K per longitude/latitude and temperature gradient greater than 6℃ per longitude/latitude,the light blue line is the fitting line;red dots in (c) denote stations on the front line and the light blue line is the fitting front line)

    4 云貴高原鋒線的基本特征

    基于1971—2020年的50 a地面觀測資料,使用上述線性擬合方法和標(biāo)準(zhǔn),判定4639 d存在地面鋒線,每年平均約92.8 d。統(tǒng)計逐旬出現(xiàn)鋒線的平均天數(shù)(圖3a)可見,與已有的相關(guān)研究結(jié)果類似,鋒線主要集中在冷半年,11月至次年4月出現(xiàn)的鋒線日數(shù)占總鋒線日數(shù)的90.7%;1—2月的鋒線日數(shù)最多,這兩個月中65.0%的日數(shù)會出現(xiàn)鋒面。根據(jù)鋒面日的連續(xù)性判定鋒線事件,共有1136次事件;扣除單日鋒線后,共有725次事件。統(tǒng)計歷次鋒線事件的持續(xù)時間,圖3b中給出了不同持續(xù)日數(shù)的鋒線事件頻次分布。每年約8.2 d為單日鋒線,隨持續(xù)日數(shù)的增加事件數(shù)快速減少。在這50 a中,持續(xù)時間超過30 d的事件有9次(表1),持續(xù)超過15 d的有 48次,持續(xù)超過10 d的有108次,持續(xù)超過7 d的有203次,持續(xù)超過5 d的有310次,最長持續(xù)時間為48 d。

    圖3 (a) 年平均鋒面日數(shù)的逐旬變化和 (b) 年平均不同持續(xù)日數(shù)的鋒線事件頻次分布Fig.3 (a) Dekad mean of annual frontal days and (b) annual mean of the numbers of frontal events with different durations

    表1 持續(xù)不少于30 d的鋒線事件Table 1 Frontal events with duration equal to or longer than 30 d

    圖4給出了鋒面日中各臺站被判定為鋒線臺站的百分率(色階)。高頻鋒線臺站總體呈西北—東南走向,在北部有一較凸出的大值區(qū);鋒線出現(xiàn)頻次在北部相對集中,向南則逐漸發(fā)散。為了更直觀地顯示這一特征,圖4b中給出了近5年(2016—2020年)鋒線的分布情況,可以看到北部(27°—29°N)鋒線有很高的集中度,而鋒線南端則隨斜率變化明顯離散。這種分布與鋒線運(yùn)動中北端移動距離相對較小、南端移動距離大的特征是一致的。關(guān)注圖4a中鋒面日合成的氣象要素場:位溫(黑色實(shí)線)的等值線走向與地形分布有明顯對應(yīng)關(guān)系,隨海拔升高位溫升高,位溫與海拔高度的空間相關(guān)系數(shù)達(dá)到0.83;從14時氣溫(白色虛線)的空間分布可清晰看到鋒線西側(cè)的暖中心(高于20℃)和東側(cè)的冷中心(低于8℃),且兩個中心的連線略偏向東北—西南向。合成鋒線(深藍(lán)色線段)的斜率為?0.64,處于位溫和氣溫的高梯度區(qū),且也基本處于西南和東北風(fēng)(灰色箭頭)的分界線上,表明了合成鋒線的合理性。

    除了鋒線兩側(cè)大氣狀況的對峙外,鋒線附近氣象要素的變化也是鋒線的關(guān)鍵特征,同時也是公眾對氣象的具體關(guān)切。全體鋒線日合成的鋒線附近14時氣溫相較于前一天的變化(簡稱為變溫)僅為?0.84℃,但這并不意味著云貴高原鋒線附近氣溫

    變化小,其原因在于全體鋒線合成使得正、負(fù)變溫相互抵消。以鋒線周邊站點(diǎn)相較于前一天的變溫為標(biāo)準(zhǔn),可區(qū)分出冷性(負(fù)變溫)和暖性(正變溫)鋒線。變溫為正、負(fù)的鋒線日數(shù)分別為1996 d和2643 d,平均變溫分別為1.83和?2.63℃;為方便討論,后文分別簡稱為“暖鋒”“冷鋒”。 圖5a給出了1996條暖鋒和2643條冷鋒在不同經(jīng)度上與26°N(重點(diǎn)關(guān)注區(qū)域的南北向中線附近)相交的次數(shù)占總鋒線數(shù)的百分比。兩類鋒線主要出現(xiàn)在102°E至106°E,暖鋒頻次最大值出現(xiàn)在105°E附近,冷鋒頻次在102.5°—105°E均較高。冷鋒總?cè)諗?shù)多于暖鋒,在104.5°E以西出現(xiàn)更頻繁;在104.5°—105.75°E,暖鋒數(shù)量占優(yōu)。圖5b為兩類鋒線的平均斜率隨經(jīng)度的變化,兩條線的走勢基本一致,冷、暖鋒斜率均呈現(xiàn)自東向西線性增大的特征,即自東向西鋒線由西北—東南向順時針旋轉(zhuǎn)至南北向,這一特征在圖4b中有直觀體現(xiàn)。圖5c中以鋒線與26°N的交點(diǎn)表征鋒線經(jīng)度,給出了鋒線在不同經(jīng)度時鋒線附近的變溫分布。冷鋒的負(fù)變溫在102°E最大,達(dá)到?5.66℃;暖鋒正變溫的最大值出現(xiàn)在105.75°E,鋒線附近相鄰日的14時氣溫平均升幅達(dá)2.82℃。

    圖4 (a) 4639 d鋒面日合成的氣象要素空間分布和 (b) 2016—2020年鋒線分布 (色階為鋒面日中各臺站被判定為鋒線站的百分率,單位:%。圖a中黑色等值線為鋒面日的平均位溫,單位:K;白色虛線等值線為鋒面日的平均14時氣溫,單位:℃;深灰色矢量箭頭表示鋒面日平均風(fēng)場,單位:m/s;深藍(lán)色線段表示鋒面日合成鋒線;深粉色實(shí)線框標(biāo)示重點(diǎn)關(guān)注區(qū)域。圖b中深灰色細(xì)線表示鋒線)Fig.4 (a) Spatial distributions of meteorological elements composed by 4639 frontal days.(b) Frontal lines in 2016—2020(gray lines)((a) and (b) The percentages of the days being a frontal station to total frontal days at each station (shading,unit:%).(a) Black contours are potential temperature averaged in frontal days (unit:K).White dashed contours are temperature at 14:00 BT averaged in frontal days (unit:℃).Gray vectors are surface winds averaged in frontal days (unit:m/s).Dark blue line is the composed frontal line.Dark pink lines outline the focus region)

    圖6給出了兩類鋒線分別合成的氣象要素相較于前一日的變化。冷鋒日的變溫大值區(qū)出現(xiàn)在鋒線東側(cè)(圖6a),平均最強(qiáng)降溫超過3.25℃。如圖6b所示,伴隨著鋒線附近的降溫,日照時數(shù)相較于前一天減少,鄰近鋒線的平均最大降幅超過1.8 h;整個區(qū)域均為正變壓,最強(qiáng)正變壓位于鋒線的北端以東,鋒線中南部以東也有一局地正變壓中心,正變壓幅度自東北向西南逐步減弱;鋒線西側(cè)的風(fēng)場變化以垂直于鋒線的異常東北風(fēng)為主。暖鋒日的平均正變溫最大可達(dá)3.3℃,大值區(qū)基本平行于鋒線,位于鋒線西側(cè)(圖6c)。相應(yīng)地,日照增加的大值區(qū)也位于鋒線以西(圖6d),平均最大值可大于1.8 h;鋒線附近及兩側(cè)氣壓均降低,鋒線東側(cè)變壓幅度最大,向西南逐步遞減;鋒線西側(cè)的風(fēng)場變化表現(xiàn)為異常西南風(fēng),指向鋒線。另外,從兩類鋒線的空間分布來看,冷鋒和暖鋒均在北端存在一個集中的大值區(qū),但冷鋒分布型在此大值區(qū)以南很快分散,而暖鋒則相對集中,這與圖5a中所示結(jié)果一致。

    圖5 26°N 處兩類鋒線在不同經(jīng)度上的(a)頻次占總頻次比例(單位:%)、(b)平均斜率和(c)鋒線附近平均變溫(單位:℃)(黑線表示冷鋒,紅線表示暖鋒)Fig.5 (a)Percentages of the numbers of fronts in different longitudes at 26°N to the total(unit:%),(b)mean slope of fronts,(c)mean change of temperature around the front(unit:℃)in different longitudes at 26°N (the black(red)line is for the cold (warm)fronts)

    圖6 (a、b) 冷鋒和 (c、d) 暖鋒周邊氣象要素空間分布 (色階為總冷鋒 (暖鋒) 日中各臺站被判定為冷鋒 (暖鋒) 鋒線站的比例,單位:%;深藍(lán)色線段為冷鋒 (暖鋒) 合成鋒線;深粉色實(shí)線框標(biāo)示重點(diǎn)關(guān)注區(qū)域。圖a、c黑色等值線分別為冷鋒、暖鋒鋒面日合成位溫,單位:K;白色等值線分別為冷鋒、暖鋒鋒面日相較于其前一天14時氣溫的變化,單位:℃。圖b、d黑色等值線、白色等值線以及灰色矢量箭頭分別為冷鋒、暖鋒鋒面日相較于其前一日氣壓 (單位:hPa)、日照 (單位:h) 以及風(fēng)場 (單位:m/s)變化)Fig.6 Spatial distributions of meteorological elements composed in (a,b) cold and (c,d) warm frontal days (the shading is the percentages of the days being a frontal station to total (a,b) cold and (c,d) warm frontal days at each station (unit:%);dark blue lines are the composed frontal line;dark pink lines outline the focus region;potential temperature (black contour,unit:K) and deviation of temperature at 14:00 BT of the frontal day to the day before(white dashed contour,unit:℃) averaged in (a) cold and (c) warm frontal days;deviation of daily mean surface pressure (black contour,unit:hPa),sunlight (white dashed contour,unit:h) and winds (gray vector,unit:m/s) of frontal day to the day before averaged in (b) cold and (d) warm frontal days)

    上述兩類鋒線附近氣象要素的明顯變化與鋒線的移動緊密關(guān)聯(lián)。為了定量考察鋒線移動特征并分析其與周邊氣象要素變化的關(guān)聯(lián),這里給出鋒線移動的客觀標(biāo)定方法??紤]到鋒線北端移動相對較小,南端移動相對較大,在相鄰兩天都存在鋒線時,以兩條鋒線南端1/3點(diǎn)間的距離作為鋒線的移動距離,向西移動時定義距離為負(fù),向東移動時定義距離為正。以圖7a為例,圖中分別給出了相鄰2 d的位溫場和按照文中方法判定的鋒線,紅色點(diǎn)為南端1/3點(diǎn)的位置,紅色線段為定義的鋒線移動距離。此例中鋒線以北端為軸順時針旋轉(zhuǎn),移動距離為?2.84經(jīng)/緯度。對照位溫場的空間分布,這種對鋒面移動的定量化描述可合理刻畫兩日間位溫梯度大值區(qū)的變化。

    利用這一移動定義,對4639個鋒線日中前一天已存在鋒線的3502 d,統(tǒng)計了地面鋒線移動的基本特征。圖7b給出不同移動距離的鋒線占3502 d的百分比,總的來看,西移鋒線數(shù)大于東移鋒線數(shù)。從移動的絕對距離來看,相對前一天的鋒線平均移動約0.90經(jīng)/緯度。有29.7%的鋒線移動在0.5經(jīng)/緯度以內(nèi),63.6%的鋒線移動在1經(jīng)/緯度以內(nèi),這進(jìn)一步表明,“靜”的確是云貴高原鋒線的突出特征。但從圖7b也可看出,有相當(dāng)比例的鋒線移動大于1經(jīng)/緯度,與之相關(guān)聯(lián)的鋒線周邊的溫度、氣壓和天氣現(xiàn)象可能發(fā)生明顯變化。

    圖7 (a) 2016年12月25—26日鋒線分布、移動(圖a中色階為地形高度,單位:100 m;白 (黑) 色等值線分別為25 (26)日位溫,單位:K;淺 (深) 藍(lán)色線段為25 (26) 日鋒線位置;鋒線上紅點(diǎn)標(biāo)示鋒線南端1/3處的位置;紅線為26日相較于25日鋒線移動距離)及 (b) 不同移動距離的鋒線占總移動鋒線的比例 (單位:%)Fig.7 (a) The front lines on 25 (the light blue line) and 26(the dark blue line) December 2016 (the potential temperature(unit:K) on 25 (the white contour) and 26 (the black contour);red dots are the 1/3 to the most south point of the front lines and red line represents the distance of the movement of the front line between the 25 and 26;the shading is the topography (unit:100 m)) and (b) percentages of the front lines with different moving distances to the total (unit:%)

    考察鋒線移動距離與鋒線附近氣象要素變化的聯(lián)系,圖8a—c分別給出鋒線附近的變溫、變壓和變?nèi)照諏?yīng)于歷次鋒線移動距離的散點(diǎn)分布。3個要素均與鋒線移動呈很好的線性關(guān)系,變溫、變壓和變?nèi)照张c移動距離的線性相關(guān)系數(shù)分別為0.75、?0.69和0.68。總的來看,當(dāng)鋒線自東向西推進(jìn)時,移動距離越遠(yuǎn)則降溫幅度越大、正變壓越大、日照時數(shù)減幅越大;當(dāng)鋒線向東移動時,移動距離越遠(yuǎn)則升溫越高、負(fù)變壓越大、日照時數(shù)增幅越大。這種高相關(guān)證實(shí)了鋒線附近氣象要素變化與鋒線移動間的緊密關(guān)聯(lián)。

    圖8 鋒線移動距離與鋒線附近 (a) 變溫 (單位:℃)、(b)變壓 (單位:hPa) 和 (c) 變?nèi)照?(單位:h) 的散點(diǎn)分布 (紅色虛線表示移動為0,右下角標(biāo)示移動距離與各氣象要素變化的相關(guān)系數(shù))Fig.8 Scatter plots of the shifted degrees of front lines and the change of (a) temperature (unit:℃),(b) pressure(unit:hPa) and (c) sunlight time (unit:h)(red dashed lines represent zero,the correlation coefficients are given on the down right)

    5 云貴高原鋒線事件的演變特征

    由前文分析已知,50 a間持續(xù)7 d及以上的鋒線事件共有203次,取這些事件的前7 d進(jìn)行合成,并考察合成后的逐日演變特征。從斜率變化(圖9a)來看,從?1.0逐步演變?yōu)?0.47,即7 d內(nèi)均為西北—東南向。圖9b為合成鋒線最南端點(diǎn)的位置演變,緯度和經(jīng)度均呈總體減小的趨勢,即該端點(diǎn)在由東北向西南逐步移動。圖9c直觀給出了第1至7天的合成鋒線位置,可以清楚地看到鋒線的順時針旋轉(zhuǎn)過程。

    圖9 持續(xù)7 d以上的鋒線事件前7 d逐日合成的 (a) 斜率,(b) 鋒線南端位置 (黑 (紅) 線表示鋒線南端緯 (經(jīng)) 度變化),(c)鋒線的空間分布 (色階為地形高度,單位:100 m;7條彩色線分別標(biāo)示7日鋒線的空間分布)Fig.9 (a) The slope,(b) the southmost points (latitudes,the black line,longitudes,the red line) of the front lines in the first 7 days averaged for the frontal events lasting longer than 7 d and (c) spatial distribution of the frontal lines in the first 7 days composed in the frontal events lasting longer than 7 d and the topography (shading,unit:100 m)

    在了解203次事件整體特征的基礎(chǔ)上,進(jìn)一步分析了其中不同類型事件的差異。針對連續(xù)演變的鋒線事件,統(tǒng)計鋒線前7 d的平均移動情況,203次事件平均絕對移動距離為0.28經(jīng)/緯度。以前7 d的平均移動情況為分類依據(jù),可大致分為3類:(1)移動的絕對距離在0.3經(jīng)/緯度之內(nèi)的,為靜止型;(2)向西移動大于0.3經(jīng)/緯度的,為西移型;(3)向東移動大于0.3經(jīng)/緯度的,為東移型。靜止型事件共有117次,西移型事件有75次,東移型事件有11次;從比例分配來看,穩(wěn)定少動是云貴高原持續(xù)性鋒線生成后7 d內(nèi)的主要特征,西移次之,東移最少。從2—7 d逐日的移動距離演變(圖10a)來看,靜止型前3 d向西,后3 d略向東,主要特征是很小幅度的東西向擺動;而合成的西(東)移型則體現(xiàn)為持續(xù)的向西(東)移動,且移動的絕對距離大于靜止型。用與26°N交點(diǎn)的經(jīng)度表征鋒線位置(圖10b),靜止型維持在104.26°E至105.03°E間不足0.8經(jīng)度的范圍內(nèi);西移型跨度最大,從106.81°E向西推進(jìn)至103.37°E;東移型活動范圍介于前兩者之間,從103.49°E向東至106.45°E 。從氣象要素演變(圖10c、d)來看,靜止型鋒線附近的變溫和變?nèi)照辗茸钚?;西移型連續(xù)7 d均為降溫和日照減少,合成的最大降溫幅度可達(dá)3.04℃,日照減少的最大值可達(dá)1.81 h;東移型有6 d為正變溫,其中4 d日照增加,最大升溫可達(dá)2.31℃,日照增加可達(dá)1.16 h。

    圖10 三類長持續(xù)鋒線事件前7 d的 (a) 移動距離、(b) 與26°N相交的經(jīng)度、(c) 變溫 (單位:℃) 和 (d) 變?nèi)照?(單位:h)的逐日演變 (藍(lán)色表示西移型鋒線事件,黑色表示靜止型鋒線事件,紅色表示東移型鋒線事件)Fig.10 (a) The shifted Lon/Lat (°),(b) the longitude crossing 26°N,(c) temperature change (unit:℃) and (d) sunlight time change (unit:h) of the westward moving (blue line),the eastward moving (red line) and the stationary (black line) frontal lines in the first 7 days averaged in the frontal events lasting longer than 7 d

    3類事件在鋒線分布上也有差異,圖11為逐日合成的3類事件鋒線位置。靜止型鋒線集中,位置和斜率均少動,7 d間斜率變化范圍僅為?0.83至?0.48(圖11a)。西移型鋒線(圖11b)為典型的北部少動,南端順時針擺動,同時存在鋒線整體的西移和斜率的明顯變化(?1.35至?0.31)。相較于西移型,東移型鋒線的軌跡基本相反,前3 d在西部局地小幅移動,后3 d以北端為軸快速逆時針擺動,斜率變化范圍為?0.37至?1.32(圖11c)。

    圖11 (a) 靜止型、(b) 西移型和 (c) 東移型持續(xù)性鋒線事件前7 d逐日合成的鋒線位置 (色階為地形高度,單位:100 m)Fig.11 Spatial distributions of the frontal lines in the first 7 d composed in the (a) stationary,(b) westward moving and(c) eastward moving frontal events lasting longer than 7 d (the shading is the topography,unit:100 m)

    6 結(jié)論和討論

    (1) 初步提出了一種基于線性擬合的簡單地面鋒線客觀判別方法,并運(yùn)用該方法識別出過去50 a(1971—2020年)的4639個鋒線。鋒線的基本氣候特征與此前對該地區(qū)鋒線的認(rèn)知基本一致,驗證了方法的合理性。比如,段旭等(2017)判定出一次始于2008年1月12日,結(jié)束于2月15日的持續(xù)35 d的長持續(xù)鋒線事件。文中方法判定為1月12日至2月14日存在持續(xù)34 d的長持續(xù)鋒線(表1)。比較圖12a和段旭等(2017)的圖3和表1可見,兩者方法確定的鋒線在26°N的經(jīng)度位置變化基本一致。兩者僅有的主要差別是鋒線事件的結(jié)束時間。由2月15日(圖12b)14時位溫和氣溫分布可知,在26°N附近當(dāng)日無明顯鋒線,因此判定此次鋒線事件持續(xù)至14日。

    圖12 (a) 2008年1月12日至2月14日鋒線與26°N相交的經(jīng)度,(b) 2008年2月15日14時溫度和位溫分布 (色階為地形高度,單位:100 m;黑 (白) 色等值線表示溫度 (位溫),單位:℃ (K))Fig.12 (a) The longitude crossing with 26°N for the frontal lines from 12 January to 14 February 2008,(b)the potential temperature (the white contour,unit:K) and temperature (the black contour,unit:℃) at 14:00 BT 15 February 2008 (the shading indicated the elevation,unit:100 m)

    (2)基于鋒線附近氣溫的24 h變化,將鋒線分為冷、暖兩種類型。冷性鋒線日共2643 d,出現(xiàn)頻次在102.5°—105°E均較高,最大降溫區(qū)在鋒線東側(cè);暖性鋒線日為1996 d,鋒線多集中在104.5°—105.75°E,最大升溫區(qū)位于鋒線西側(cè)。

    (3) 給出了一個鋒線移動的客觀標(biāo)定方法。相對前一天,鋒線平均移動的絕對距離約0.90經(jīng)/緯度,63.6%的鋒線移動的絕對距離在1經(jīng)/緯度以內(nèi)。鋒線的移動距離與鋒線附近氣象要素的變化緊密相關(guān)。

    (4) 示范了3種類型鋒線的移動特征。對203次持續(xù)7 d以上的鋒線事件的前7 d演變進(jìn)行合成,表明鋒線總體呈西移且順時針轉(zhuǎn)動的特征。依據(jù)鋒線的移動情況將這些事件劃分為靜止、西移和東移3類。靜止型占比最大,西移型可快速向西推進(jìn)且伴隨鋒線附近的強(qiáng)降溫,東移型次數(shù)最少,鋒線附近氣溫上升。

    云貴高原鋒面系統(tǒng)是這一區(qū)域的主導(dǎo)天氣系統(tǒng),特別是在冬、春季。但由于對云貴高原鋒面系統(tǒng)的研究不足,對其演變過程的認(rèn)知不深入,因而對其精準(zhǔn)預(yù)報的能力仍然有限。目前對開展云貴高原鋒面系統(tǒng)演變規(guī)律的深入和細(xì)化研究還缺乏有效的方法和技術(shù)路線。本研究提出的云貴高原地面鋒線客觀判別方法適用于各類臺站和格點(diǎn)資料,既可應(yīng)用于實(shí)時資料分析,也可用于各類數(shù)值預(yù)報產(chǎn)品。相較于此前的鋒面分析方法,該方法通過線性擬合確定地面鋒線,可在客觀給出每一條鋒線的走向和位置的基礎(chǔ)上,客觀給出鋒面的移動、冷暖等特征。一方面,有助于客觀表述“準(zhǔn)靜止”鋒的“動”態(tài)演變規(guī)律;另一方面,通過綜合分析鋒線的移動狀況、鋒線附近變溫、變壓等多種因素,為合成分析三維環(huán)流結(jié)構(gòu),更全面、系統(tǒng)地了解鋒面的完整結(jié)構(gòu)、類別特征和相關(guān)聯(lián)的精細(xì)化天氣演變奠定了基礎(chǔ)。

    目前本方法還很初步,比如,云貴高原地區(qū)最突出的特征就是復(fù)雜地形的多尺度影響,當(dāng)前的擬合和客觀判定方法需要在結(jié)合地形影響等方面做進(jìn)一步的調(diào)整和優(yōu)化。所以,文中主要關(guān)注的是方法和技術(shù)路線,而不是具體哪一天是否被判定為地面鋒線。在后續(xù)工作中,將在進(jìn)一步完善鋒線擬合和相關(guān)客觀判別方法的基礎(chǔ)上,對鋒線進(jìn)行更細(xì)致地分類分型,以揭示更精細(xì)的鋒線移動和演變特征,并結(jié)合不同類型鋒線的三維環(huán)流場合成分析,深化云貴高原鋒面形成和演變的機(jī)理研究,為與鋒線相關(guān)的地面氣象要素的精細(xì)化預(yù)報提供更有效的前期判據(jù)和預(yù)報著眼點(diǎn)。

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