西寧市雷雨大風(fēng)預(yù)報方法初探

李京梅，周 琴，李姝彬，李昌玉，胡德奎

青海省西寧市氣象局，青海西寧 810016

西寧市位于青藏高原東北部，地處青海省東部農(nóng)業(yè)區(qū)，是青海糧食的主產(chǎn)區(qū)之一，每年夏季都會出現(xiàn)不同程度的雷雨大風(fēng)天氣。夏季為農(nóng)作物生長關(guān)鍵期，雷雨大風(fēng)往往會造成農(nóng)作物倒伏、減產(chǎn)，并可能毀壞地面設(shè)施和建筑，給當(dāng)?shù)亟?jīng)濟和人民的生命財產(chǎn)安全帶來嚴重損失。高原夏季強對流天氣主要包括短時強降水、冰雹、雷暴大風(fēng)三類強對流天氣現(xiàn)象。針對短時強降水、冰雹的研究相對較多，如謝啟玉等[1]對西寧市冰雹天氣短時臨近預(yù)報指標進行研究；蘇永玲等[2]對高空冷渦和副高背景下青海冰雹特征進行了對比分析；管琴等[3]研究了探空資料GSI同化在青海短時強降水中應(yīng)用，但關(guān)于雷雨大風(fēng)的相關(guān)研究較少。

雷雨大風(fēng)作為有利的大尺度環(huán)流背景條件下中小尺度天氣系統(tǒng)強烈發(fā)展的產(chǎn)物，具有突發(fā)性、局地性、致災(zāi)性強的特點，是氣象預(yù)報工作中必須關(guān)注的研究方向。本文在前期預(yù)報經(jīng)驗的基礎(chǔ)上，對多個雷雨大風(fēng)個例進行系統(tǒng)分析，更全面地認識和把握高原雷雨大風(fēng)特性，以期為雷雨大風(fēng)預(yù)報提供科學(xué)依據(jù)。

1 資料與方法

1.1 資料

本文選取西寧地區(qū)4個國家級氣象站（西寧、大通、湟源、湟中）2019—2020年常規(guī)地面觀測資料、高空觀測資料、西寧新一代多普勒天氣雷達產(chǎn)品為研究對象。個例選擇中利用來自青海省氣象臺綜合業(yè)務(wù)平臺的區(qū)域站1 h資料、西寧災(zāi)情資料等為篩選依據(jù)。

1.2 方法

根據(jù)《青海省短時臨近預(yù)報業(yè)務(wù)規(guī)定》相關(guān)內(nèi)容，定義平均風(fēng)力大于等于6級、陣風(fēng)大于等于8級且伴有雷暴的天氣為雷雨大風(fēng)天氣。本文中當(dāng)一日出現(xiàn)2個以上站次的雷雨大風(fēng)天氣時，記為一個雷雨大風(fēng)個例。利用統(tǒng)計分析方法對西寧地區(qū)雷雨大風(fēng)進行時空分布、探空物理量診斷分析。利用天氣分析方法對雷雨大風(fēng)天氣形勢進行分型。

2 雷暴大風(fēng)的時空分布

2.1 空間分布

以西寧地區(qū)國家觀測站、區(qū)域氣象站極大風(fēng)速資料、雷達產(chǎn)品、災(zāi)情為準綜合提取雷暴大風(fēng)，2019—2020年西寧共計出現(xiàn)雷雨大風(fēng)天氣99站次，達到10次以上的有3站，分別是：西寧站18次、湟中甘河灘鎮(zhèn)坡東村14次、城西火西村11次。分析發(fā)現(xiàn)，出現(xiàn)次數(shù)超過5次的站，基本分布在西寧東部東西走向的河湟谷地附近，海拔在2 400~2 650 m。

對河谷附近的站點（西寧市區(qū)所有站點和湟中區(qū)甘河灘站）大風(fēng)出現(xiàn)時次與其海拔進行對比分析（圖1），發(fā)現(xiàn)大風(fēng)出現(xiàn)時次與海拔呈顯著正相關(guān)，相關(guān)系數(shù)0.49，通過0.10的顯著性檢驗，說明河谷地帶站點隨海拔的增加雷雨大風(fēng)的出現(xiàn)次數(shù)顯著增加。

圖1 河谷地帶大風(fēng)出現(xiàn)時次與測站海拔關(guān)系圖

2.2 時間分布

2.2.1 月分布特征分析統(tǒng)計的21次的雷雨大風(fēng)天氣過程，得到西寧雷雨大風(fēng)分布的月變化特征。從圖2可以看出，雷雨大風(fēng)出現(xiàn)的主要月份是6—8月，其中7月份出現(xiàn)次數(shù)最多，8月次之，6月更少，9月極少出現(xiàn)，這與西寧地區(qū)的夏季各月平均氣溫變化一致，這說明夏季熱力條件與雷雨大風(fēng)的產(chǎn)生有密切的聯(lián)系。

圖2 西寧雷雨大風(fēng)月分布特征

2.2.2 日分布特征對提取的21個個例中的99站次雷雨大風(fēng)進行日變化的統(tǒng)計分析，發(fā)現(xiàn)西寧地區(qū)的雷雨大風(fēng)存在明顯的日變化，15:00開始次數(shù)增加，17:00達到最大，16:00~19:00是雷雨大風(fēng)出現(xiàn)的高峰時段（圖3）。

圖3 西寧地區(qū)雷雨大風(fēng)出現(xiàn)次數(shù)的日變化

3 天氣形勢分型

王江山等[4]將青海省冰雹天氣高空形勢分為蒙古低槽型、西北氣流小槽型和西北氣流冷溫槽型。此研究結(jié)果較早，但在業(yè)務(wù)中很有實用參考價值，是青海東部強對流預(yù)報最重要的參考依據(jù)之一。由于不同種類的強對流天氣通常有著大體相似的發(fā)生發(fā)展機理，且氣象前輩們研究的分型具有極高的凝練性、普適性，此處仍主體沿用，特殊形勢予以補充。

對2019—2020年的5—9月篩選出的西寧市21個雷雨大風(fēng)天氣個例進行天氣形勢分型，除蒙古低槽型、西北氣流小槽型和西北氣流冷溫槽型，還增加了蒙古低槽Ⅱ型，該形勢歐亞上空為兩脊一槽型，在西西伯利亞及我國東北至日本分別為高壓脊，蒙古地區(qū)為一寬廣深厚的低壓槽，青海省處于蒙古低槽底部，不斷有分裂的小槽和冷平流南下。

對雷雨大風(fēng)天氣500 hPa環(huán)流形勢特點進行分析統(tǒng)計，發(fā)現(xiàn)21個個例中，蒙古低槽型有8個，占個例總數(shù)的38%；西北氣流小槽型有5個，占個例總數(shù)的24%；蒙古低槽Ⅱ型和西北氣流冷溫槽型各有4個，分別占個例總數(shù)的19%。

4 探空物理量診斷分析

對雷雨大風(fēng)天氣形勢進行分類后發(fā)現(xiàn)，雷雨大風(fēng)與冰雹天氣形勢接近，之所以相同的環(huán)流形勢下出現(xiàn)不同類型的強對流天氣的主要原因是熱力、動力、水汽等條件的強度不同?；谏鲜鲈?，嘗試在雷雨大風(fēng)天氣區(qū)分是否伴有冰雹的前提下，篩選敏感物理量。

通常大氣層結(jié)不穩(wěn)定、水汽及抬升觸發(fā)機制是強對流天氣發(fā)生的必要條件，雷雨大風(fēng)天氣也不例外。根據(jù)實況資料分析探空資料統(tǒng)計2種雷雨大風(fēng)天氣物理要素，采用計算物理量的離散度的方法進行指標篩選和閾值劃分。選取出以下較好的指標。

4.1 熱力對流參數(shù)

雷雨大風(fēng)個例的3個熱力對流參數(shù)中（圖4），LI指數(shù)離散度最大，SI指數(shù)分布最為集中，Δθse次之，故首先排除LI指數(shù)作為雷雨大風(fēng)的指標因子。SI指數(shù)可以用來定性地判斷對流層中層是否存在熱力不穩(wěn)定層結(jié)，通常認為SI指數(shù)＜0，表示層結(jié)不穩(wěn)定，負值越大，氣層越不穩(wěn)定，但從此次個例分析的結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，21個個例中，SI指數(shù)＜0的僅有9個，多數(shù)個例在0以上，但都比較小，將未分類雷暴大風(fēng)第75百分位數(shù)定為閾值，即SI指數(shù)≤1.78℃，西寧地區(qū)則出現(xiàn)雷暴大風(fēng)的可能性很大，另外從3個中位數(shù)大小也可看出伴有冰雹的雷暴大風(fēng)對SI指數(shù)的要求更高。

2.2 兩組患者的血清hs-CRP、LVEF、FS比較 惡性組患者的LVEF、FS低于非惡性組（P＜0.05），惡性組的血清hs-CRP水平高于非惡性組（P＜0.05）。見表2。

圖4 西寧雷雨大風(fēng)熱力參數(shù)對應(yīng)箱須圖

高、低空假相當(dāng)位溫差值可以作為大氣條件性靜力穩(wěn)定度的判據(jù)，預(yù)報中預(yù)報員經(jīng)常用850 hPa與500 hPa等壓面上的假相當(dāng)位溫差來表征這種層結(jié)穩(wěn)定度，而由于西寧地處高原，海拔在2 000 m以上，故選取700 hPa與500 hPa等壓面上的假相當(dāng)位溫差來表征這種層結(jié)穩(wěn)定度（Δθse），通常當(dāng)Δθse＞0，表示有高懸的低θse疊加在低層高θse上的結(jié)構(gòu)，氣層不穩(wěn)定。通過分析將未分類雷暴大風(fēng)Δθse第25百分位數(shù)定為閾值，即Δθse≥2.21℃，西寧地區(qū)則出現(xiàn)雷暴大風(fēng)的可能性很大。

4.2 能量參數(shù)

能量參數(shù)中，濕對流有效位能（CAPE）、下沉對流有效未能（DCAPE）、對流抑制能量（CIN）的指示性意義較好。CAPE和CIN都是具有非常明確物理意義的熱力不穩(wěn)定參量，DCAPE則是預(yù)報雷雨大風(fēng)強度的重要熱力學(xué)參數(shù)之一。

通過分析雷雨大風(fēng)過程DCAPE、CIN的分布，發(fā)現(xiàn)二者的差異很大，有時其數(shù)值很小也能發(fā)生雷雨大風(fēng)天氣，特別是CIN，21次過程中有8次為0，分布無明顯規(guī)律。因此，二者出現(xiàn)時雖能表明有出現(xiàn)雷雨大風(fēng)的可能性，卻不適合作為雷雨大風(fēng)天氣的預(yù)報指標。

CAPE表示自由對流高度與平衡高度之間，氣塊由正浮力做功而將勢能轉(zhuǎn)化為動能的“能量”大小，因此，CAPE值越大，對流發(fā)展的高度就越高，或者說對流就越強烈[5]。將未分類雷暴大風(fēng)第25百分位數(shù)定為閾值，即CAPE≥462.4 J/kg，西寧地區(qū)出現(xiàn)雷暴大風(fēng)的可能性較大，另外從第25百分位值大小也可看出伴有冰雹的雷暴大風(fēng)對CAPE的要求更高（圖5）。

圖5 西寧濕對流有效位能對應(yīng)箱須圖

4.3 特殊層高度

從特殊高度層參數(shù)看，通常預(yù)報中關(guān)注的抬升凝結(jié)高度（LCL）、自由對流高度（LFC）都具有指示性意義。未飽和濕空氣上升達到飽和的高度為抬升凝結(jié)高度LCL，它可以近似作為層云云底高度，但對對流發(fā)生指示意義不強。LFC則是氣塊溫度與環(huán)境溫度之差由負值轉(zhuǎn)為正值的高度，是判斷對流現(xiàn)象是否容易發(fā)生的一個重要參數(shù)，當(dāng)LFC用氣壓值表示時，氣壓值越大，自由對流高度越低，越有利于對流的發(fā)生。通過分析發(fā)現(xiàn)，不分類、伴有冰雹和未伴冰雹的雷雨大風(fēng)個例的自由對流高度中位數(shù)分別 為569.6、563.85、581.85 hPa，第25百分位值分別為633.7、609.6、714.8 hPa，第75百分位值分別為533.2、532.45、546.8 hPa。將伴冰雹的雷暴大風(fēng)第75百分位數(shù)定為閾值，即LFC≥532.45 hPa，西寧地區(qū)出現(xiàn)雷暴大風(fēng)的可能性較大（圖6）。

圖6 西寧自由對流高度對應(yīng)箱須圖

4.4 垂直風(fēng)切變

垂直風(fēng)切變矢量大小和方向的變化極大影響著對流風(fēng)暴的組織、結(jié)構(gòu)和演變，強的垂直風(fēng)切變可以增強中層干冷空氣的吸入，加強風(fēng)暴中的下沉氣流和低層冷空氣外流，從而形成雷暴大風(fēng)。從垂直風(fēng)切變的風(fēng)向看，發(fā)生雷暴大風(fēng)時低層、高層均以偏西、偏北風(fēng)居多，偏東偏南風(fēng)較少。

分析0~3 km垂直風(fēng)切變（shr3）分布發(fā)現(xiàn)，不分類、伴有冰雹和未伴冰雹的雷雨大風(fēng)個例的shr3值中位數(shù)分別為9.45、9.95、8.45 m/s，第25百分位值分別為7.85、8.85、6.7 m/s，第75百分位值分別為12.5、12.45、13 m/s。

根據(jù)垂直風(fēng)切變對風(fēng)暴的組織和發(fā)展的作用[5]，垂直風(fēng)切變越大，越有利于對流的組織和發(fā)展。將shr3未伴冰雹雷暴大風(fēng)第25百分位數(shù)和shr6未分類雷暴大風(fēng)第25百分位數(shù)定為閾值，即shr3≥6.7 m/s、shr6≥11.75 m/s（圖7）。

圖7 西寧垂直風(fēng)切變矢量差對應(yīng)箱須圖

5 小結(jié)

（1）西寧地區(qū)出現(xiàn)次數(shù)超過5次的站，基本分布在東部東西走向的河湟谷地附近，海拔在2 400~2 650 m，河谷地帶站點隨海拔的增加雷雨大風(fēng)的出現(xiàn)次數(shù)顯著增加。

（2）雷雨大風(fēng)出現(xiàn)的主要月份是6—8月，其中7月份出現(xiàn)次數(shù)最多，8月次之，6月更少，9月極少出現(xiàn)；雷雨大風(fēng)出現(xiàn)存在明顯的日變化，15:00開始次數(shù)增加，17:00達到最大，16:00~19:00是雷雨大風(fēng)出現(xiàn)的高峰時段。

（3）對雷雨大風(fēng)天氣500 hPa環(huán)流形勢特點進行分析統(tǒng)計，發(fā)現(xiàn)21個個例中，蒙古低槽型有8個，占個例總數(shù)的38%；西北氣流小槽型有5個，占個例總數(shù)的24%；蒙古低槽Ⅱ型和西北氣流冷溫槽型各有4個，分別占個例總數(shù)的19%。

（4）采用計算物理量的離散度的方法進行指標篩選和閾值劃分。選取SI指 數(shù) ≤1.78℃、Δθse≥2.21℃、CAPE≥462.4 J/kg、LFC≥532.45 hPa、shr3≥6.7 m/s、shr6≥11.75 m/s作為雷雨大風(fēng)出現(xiàn)的指標閾值。