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    基于模糊數(shù)學(xué)的甘肅河?xùn)|地區(qū)短時(shí)暴雨的大氣環(huán)境參數(shù)綜合評(píng)價(jià)研究

    2023-05-29 06:04:48趙玉娟路亞奇張洪芬張可心周忠文
    干旱區(qū)研究 2023年4期
    關(guān)鍵詞:環(huán)境參數(shù)河?xùn)|甘肅

    趙玉娟,路亞奇,張洪芬,張可心,周忠文,劉 英

    (慶陽(yáng)市氣象局,甘肅 慶陽(yáng) 745000)

    短時(shí)暴雨是夏季常見的一種災(zāi)害性天氣[1],具有歷時(shí)短、強(qiáng)度大、落區(qū)分散、危害嚴(yán)重等特點(diǎn),易引發(fā)城市洪澇、山體滑坡、泥石流等次生衍生災(zāi)害[2-3]。甘肅河?xùn)|受西風(fēng)帶天氣系統(tǒng)、高原天氣系統(tǒng)及東亞夏季風(fēng)系統(tǒng)共同影響,是氣候變化的敏感區(qū)[4],且地形復(fù)雜、土質(zhì)疏松、海拔落差大,山體滑坡、泥石流和土壤侵蝕等次生地質(zhì)災(zāi)害頻發(fā)。近年來(lái),多次出現(xiàn)由短時(shí)暴雨引發(fā)的洪澇災(zāi)害,造成了較大的經(jīng)濟(jì)損失甚至人員傷亡,研究表明甘肅省由暴洪造成的經(jīng)濟(jì)損失呈增加趨勢(shì)[5]。如:“2013 年7 月13—14日”慶陽(yáng)市環(huán)縣樊家川短時(shí)暴雨造成突發(fā)山洪,致使2 人死亡,6 人失蹤,1 人受傷;“2018 年7 月18—23 日”臨夏州東鄉(xiāng)縣多次出現(xiàn)短時(shí)暴雨,造成13 人死亡,3 人失蹤,45 人受傷??梢姡虝r(shí)暴雨在甘肅河?xùn)|致災(zāi)性特別強(qiáng),因而受到學(xué)者們普遍關(guān)注。

    關(guān)于短時(shí)暴雨的研究大多基于實(shí)況、雷達(dá)、云圖資料進(jìn)行分析,如張丹梅等[6-7]分析了阜新地區(qū)及陜西秦嶺北麓短時(shí)暴雨特征;鄧秋華等[8]按照暴雨云團(tuán)的不同觸發(fā)條件,建立了5種云團(tuán)概念模型;郭林等[9]以天氣影響系統(tǒng)為分類標(biāo)準(zhǔn),將短時(shí)暴雨分為3大類型;陳秋萍等[10]以天氣類型為基礎(chǔ),建立了閔中北短時(shí)暴雨概念模型;孫瑩等[3]結(jié)合雷達(dá)回波特征建立了桂林短時(shí)暴雨的概念模型;還有學(xué)者結(jié)合中尺度雷達(dá)回波形態(tài),提出了短時(shí)暴雨臨近預(yù)報(bào)著眼點(diǎn)[11-12]。

    近年來(lái),數(shù)值天氣預(yù)報(bào)發(fā)展迅速,對(duì)日常預(yù)報(bào)有較大的指導(dǎo)作用,但應(yīng)用中發(fā)現(xiàn)其對(duì)降水預(yù)報(bào)存在一定的誤差,如張君霞等[13]研究發(fā)現(xiàn),ECMWF及GRAPES-GFS模式對(duì)青藏高原東北側(cè)暴雨落區(qū)位置預(yù)報(bào)均較實(shí)況偏西偏北等,為了減少預(yù)報(bào)誤差,一些氣象工作者采用統(tǒng)計(jì)方法對(duì)模式的定量降水預(yù)報(bào)進(jìn)行了訂正,其對(duì)中雨以下量級(jí)的降水有一定的改善,但對(duì)強(qiáng)降水預(yù)報(bào)的訂正不理想[14-19]。隨著多源資料的廣泛應(yīng)用,一些學(xué)者通過(guò)個(gè)例分析,獲得對(duì)當(dāng)?shù)囟虝r(shí)暴雨預(yù)報(bào)有指導(dǎo)意義的參數(shù)特征及參數(shù)閾值[20-22],但均是針對(duì)雷達(dá)、云圖、動(dòng)力某一方面的參數(shù)進(jìn)行研究,并沒(méi)有對(duì)多種參數(shù)進(jìn)行綜合評(píng)價(jià),且研究中發(fā)現(xiàn)不同地區(qū)、不同季節(jié)短時(shí)暴雨對(duì)大氣環(huán)境參數(shù)的敏感度不同,每種參數(shù)所起的作用也不同,可見單一的參數(shù)閾值不能表征強(qiáng)對(duì)流天氣發(fā)生的環(huán)境條件[23]。因此,綜合評(píng)價(jià)多種環(huán)境參數(shù)在強(qiáng)對(duì)流天氣預(yù)報(bào)中得到應(yīng)用。Kuk等[24-25]采用模糊邏輯法建立了韓國(guó)、臺(tái)灣的雷電預(yù)報(bào)技術(shù);馬清云等[26]應(yīng)用模糊綜合評(píng)價(jià)法得出臺(tái)風(fēng)影響的災(zāi)情分級(jí)及評(píng)價(jià)系數(shù);陳新建等[27]在地質(zhì)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)中采用了模糊偏差矩陣法并取得了很好的效果。

    本文基于模糊數(shù)學(xué)理論,利用顯著性和適度性指標(biāo)評(píng)價(jià)方案,針對(duì)數(shù)值天氣預(yù)報(bào)對(duì)甘肅河?xùn)|短時(shí)暴雨預(yù)報(bào)存在的誤差問(wèn)題,采用EC 細(xì)網(wǎng)格再分析資料和歷史短時(shí)暴雨個(gè)例,優(yōu)選多種參數(shù),確定不同時(shí)段短時(shí)暴雨的大氣環(huán)境參數(shù)權(quán)重及預(yù)報(bào)方程,為短時(shí)暴雨預(yù)報(bào)提供科學(xué)參考。

    1 研究區(qū)概況與資料來(lái)源

    1.1 研究區(qū)概況

    甘肅河?xùn)|占地面積1.78×105km,處于32.52°~37.70°N、100.73°~108.73°E之間,主要包括蘭州、定西、白銀、甘南、臨夏、隴南、天水、平?jīng)?、慶陽(yáng)9 個(gè)市州,位于青藏高原、內(nèi)蒙古高原、黃土高原的交匯地帶[28],是我國(guó)西北干旱區(qū)、東部季風(fēng)區(qū)與青藏高原高寒區(qū)的交界地帶,自西南向東北海拔高度逐漸降低[29],地形復(fù)雜、土質(zhì)疏松、海拔落差大、生態(tài)環(huán)境脆弱,強(qiáng)降水天氣多發(fā),滑坡、泥石流和土壤侵蝕等次生地質(zhì)災(zāi)害頻發(fā)[30]。

    1.2 資料來(lái)源

    本文所用降水資料選自甘肅河?xùn)|2272個(gè)國(guó)家、區(qū)域自動(dòng)氣象站,2013—2018年6—8月小時(shí)降水量資料;大氣環(huán)境參數(shù)采用同時(shí)段ECMWF 再分析資料,時(shí)間間隔3 h,空間分辨率為0.25°×0.25°,范圍為32.25°~37.75°N,100°~109°E。

    2 短時(shí)暴雨

    2.1 短時(shí)暴雨標(biāo)準(zhǔn)

    短時(shí)暴雨尚無(wú)統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn),有學(xué)者采用“暴雨橙色、紅色預(yù)警信號(hào)”標(biāo)準(zhǔn)定義短時(shí)暴雨和短時(shí)大暴雨[31],也有學(xué)者將3 h滑動(dòng)累計(jì)雨量≥50 mm定義為短時(shí)暴雨[32],由于甘肅河?xùn)|各月地面植被覆蓋率不同,不同降水強(qiáng)度對(duì)地面徑流的影響也不相同,故而各月的標(biāo)準(zhǔn)也應(yīng)不同,本文根據(jù)翟盤茂等[33]對(duì)極端短時(shí)強(qiáng)降水的定義,經(jīng)過(guò)研究致災(zāi)性及地表徑流形成條件,并參考大量歷史個(gè)例,逐月小時(shí)降水量從小到大排序,將99%分位處的降水量定義為該月的短時(shí)暴雨標(biāo)準(zhǔn),經(jīng)計(jì)算甘肅河?xùn)|短時(shí)暴雨標(biāo)準(zhǔn)為:6 月降水量16.6 mm·h-1、7 月19.1 mm·h-1、8 月23.1 mm·h-1。

    2.2 短時(shí)暴雨個(gè)例選取

    利用甘肅河?xùn)|2013—2018 年6—8 月逐小時(shí)降水量資料,按照上段得出的短時(shí)暴雨標(biāo)準(zhǔn),挑選出短時(shí)暴雨5857 站次,選擇≥5 站次的過(guò)程作為研究對(duì)象,經(jīng)過(guò)篩選有92 個(gè)短時(shí)暴雨過(guò)程,共3076站次。

    2.3 短時(shí)暴雨空間分布特征

    分析2013—2018 年6—8 月短時(shí)暴雨發(fā)生頻次(圖1)看出,短時(shí)暴雨發(fā)生頻次分布不均,整體看東部及南部偏多,北部偏少。其頻次大值區(qū)出現(xiàn)在迭部舟曲交界處的岷山山區(qū),達(dá)50 站次,其次是隴南東南部與陜西漢中盆地接壤地區(qū),為32站次,平?jīng)?、慶陽(yáng)及甘南州在5~11站次之間,其余市州發(fā)生頻次較少。

    圖1 2013—2018年甘肅河?xùn)|短時(shí)暴雨發(fā)生頻次Fig.1 Frequency of short-duration rainstorm in Hedong of Gansu Province from 2013 to 2018

    2.4 短時(shí)暴雨時(shí)間分布特征

    甘肅河?xùn)|短時(shí)暴雨旬頻次分布(圖2)顯示,其整體趨勢(shì)呈“單峰”型,6 月上旬頻次逐漸增加,7 月下旬達(dá)到最多,8月中旬開始逐漸減小。其中7月下旬至8月上旬發(fā)生頻次最多,為頻發(fā)期,這與西北地區(qū)東部“七下八上”的強(qiáng)降水頻發(fā)期基本一致,由于西北地區(qū)東部夏季雨帶推進(jìn)與副熱帶高壓脊線北跳及南撤相關(guān),文中根據(jù)氣候規(guī)律,以副熱帶高壓脊線越過(guò)30°N為依據(jù),將甘肅河?xùn)|短時(shí)暴雨分為副高北抬期(6 月上旬至7 月中旬)、滯留期(7 月下旬至8月上旬)、南撤期(8月中旬至下旬)3個(gè)時(shí)段,以下分析按此氣候時(shí)段研究,簡(jiǎn)稱“北抬期”、“滯留期”、“南撤期”。

    圖2 甘肅河?xùn)|短時(shí)暴雨逐旬分布Fig.2 Distribution of short-term rainstorm in Hedong of Gansu Province by ten days

    3 大氣環(huán)境參數(shù)特征分析

    3.1 大氣環(huán)境參數(shù)氣候平均值特征

    表征強(qiáng)對(duì)流天氣的大氣環(huán)境參數(shù)種類多,其代表的物理意義各不相同,且單一的參數(shù)不能完全表征短時(shí)暴雨發(fā)生的可能。因此,本文從51個(gè)大氣環(huán)境參數(shù)中優(yōu)選出指示意義較好的熱力、動(dòng)力、不穩(wěn)定、水汽等參數(shù)。根據(jù)ECMWF再分析資料,計(jì)算得出2013—2018年汛期各參數(shù)的格點(diǎn)值,并對(duì)其進(jìn)行逐時(shí)段和區(qū)域平均,得出甘肅河?xùn)|參數(shù)的氣候平均值(表1),分析發(fā)現(xiàn)強(qiáng)天氣指數(shù)及深對(duì)流指數(shù)滯留期最大,總指數(shù)和500 hPa 與850 hPa 垂直風(fēng)切變北抬期最大,這是因?yàn)楦睙釒Ц邏罕碧r(shí)與北方冷空氣頻繁交匯,層結(jié)不穩(wěn)定,對(duì)流活躍所致,其余參數(shù)氣候平均值均在南撤期最大,這與該地區(qū)南撤期受偏南暖濕氣流控制,高能、高濕的環(huán)境條件有關(guān)。

    表1 2013—2018年甘肅河?xùn)|各時(shí)段部分參數(shù)平均值Tab.1 Average values of some parameters at different time periods in Hedong of Gansu Province from 2013 to 2018

    3.2 短時(shí)暴雨發(fā)生臨近時(shí)刻大氣環(huán)境參數(shù)特征

    采用雙線性插值法,選擇各站點(diǎn)經(jīng)緯度臨近≤0.25°的格點(diǎn),作為該站點(diǎn)的格點(diǎn)值,將站點(diǎn)值插值到格點(diǎn)上,挑選出各站點(diǎn)短時(shí)暴雨臨近時(shí)刻≤0.25°的格點(diǎn)參數(shù)值,對(duì)該值進(jìn)行逐時(shí)段及區(qū)域平均,得出甘肅河?xùn)|短時(shí)暴雨臨近時(shí)刻參數(shù)平均值(表2),分析表明,短時(shí)暴雨臨近時(shí)刻,北抬期、南撤期500 hPa 與850 hPa 垂直風(fēng)切變及抬升指數(shù)比氣候平均值小,對(duì)該地區(qū)短時(shí)暴雨表征不明顯,K 指數(shù)、700 hPa 相對(duì)濕度、大氣可降水量等值明顯大于氣候平均值,對(duì)該地區(qū)短時(shí)暴雨有較好的指示意義。

    表2 2013—2018年甘肅河?xùn)|短時(shí)暴雨發(fā)生臨近時(shí)刻部分參數(shù)平均值Tab.2 Average values of some parameters at the near time of short-term heavy rain in Hedong of Gansu Province from 2013 to 2018

    4 基于模糊數(shù)學(xué)的大氣環(huán)境參數(shù)綜合評(píng)價(jià)方案的建立

    4.1 評(píng)價(jià)方案選取

    表征強(qiáng)對(duì)流天氣的大氣環(huán)境參數(shù)種類多,其代表的物理意義各不相同,加之甘肅河?xùn)|地形地貌復(fù)雜,海拔落差大,因此單一的參數(shù)難以表征短時(shí)暴雨的特征,本文初步選取51個(gè)參數(shù),通過(guò)數(shù)據(jù)優(yōu)選,去除短時(shí)暴雨發(fā)生時(shí)特征不明顯的參數(shù),再?gòu)囊饬x相近的參數(shù)中優(yōu)選出一種來(lái)研究,最終篩選出28個(gè)參數(shù)作為待評(píng)價(jià)方案(表3)。即:

    表3 大氣環(huán)境參數(shù)Tab.3 Atmospheric environment parameters

    式中:n為待選大氣環(huán)境參數(shù),n=28。

    4.2 評(píng)價(jià)指標(biāo)選取

    在不同的地表特征及氣候背景下,大氣環(huán)境參數(shù)對(duì)短時(shí)暴雨的作用不同,要想從28個(gè)參數(shù)中選出對(duì)甘肅河?xùn)|短時(shí)暴雨有關(guān)鍵指示作用的參數(shù),需考慮反映環(huán)境大氣異常的顯著性及短時(shí)暴雨發(fā)生時(shí)參數(shù)自身變化的適度性為評(píng)價(jià)指標(biāo)。

    (1)顯著性:短時(shí)暴雨發(fā)生臨近時(shí)刻大氣環(huán)境參數(shù)值與對(duì)應(yīng)時(shí)段氣候平均值的差值。

    (2)適度性:短時(shí)暴雨發(fā)生臨近時(shí)刻大氣環(huán)境參數(shù)值與短時(shí)暴雨發(fā)生時(shí)平均值的差值。評(píng)價(jià)指標(biāo)如下:

    4.3 大氣環(huán)境參數(shù)矩陣的建立

    將X中的方案用Y中的指標(biāo)來(lái)衡量,得到一個(gè)參數(shù)值矩陣,即所有大氣環(huán)境參數(shù)及2 種評(píng)價(jià)指標(biāo)構(gòu)成的待評(píng)價(jià)方案矩陣A,對(duì)各時(shí)段每種參數(shù)所有站次評(píng)價(jià)指標(biāo)偏差及標(biāo)準(zhǔn)差平均后進(jìn)入矩陣A。

    式中:aij表示第i個(gè)方案關(guān)于第j項(xiàng)評(píng)價(jià)因素的指標(biāo)值,i=1,…,n,參數(shù)順序參照表3,j=1,…,m,m=1為顯著性,m=2為適度性。

    4.4 無(wú)量綱化及歸一化

    由于各大氣環(huán)境參數(shù)的單位和量綱不同,為了方便比較,采用極值法對(duì)其進(jìn)行無(wú)量綱化及歸一化處理,如果參數(shù)值相對(duì)于氣候值盡可能的偏差大(顯著性明顯),而標(biāo)準(zhǔn)差卻又盡可能的?。ㄟm度性好),則說(shuō)明該參數(shù)的效果好,得出矩陣R。

    顯著性指標(biāo)歸一化:

    適度性指標(biāo)歸一化:

    式中:ai1表示第i個(gè)參數(shù)的顯著性;ai2表示第i個(gè)參數(shù)的適度性。

    4.5 評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重

    采用標(biāo)準(zhǔn)差系數(shù)法確定各評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重Vj。假如某個(gè)指標(biāo)可以將大氣環(huán)境參數(shù)明顯區(qū)分,則該指標(biāo)在此評(píng)價(jià)上信息量豐富,該指標(biāo)的權(quán)重大;反之權(quán)重較小。公式為:

    式中:Vj為第j項(xiàng)指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)差系數(shù);σj為第j項(xiàng)指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)差;-rj為第j項(xiàng)指標(biāo)的平均值;j=1,…,m,m=2。通過(guò)該公式可以得出大氣環(huán)境參數(shù)評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重(表4)。

    表4 評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重Tab.4 Weight of evaluation index

    分析表4 顯示,汛期適度性的權(quán)重均大于顯著性權(quán)重,說(shuō)明適度性評(píng)價(jià)指標(biāo)的信息豐富。

    4.6 確定大氣環(huán)境參數(shù)權(quán)重

    通過(guò)技術(shù)方案評(píng)價(jià)公式如下:

    4.7 短時(shí)暴雨概率預(yù)報(bào)方程建立

    將建立的不同時(shí)段短時(shí)暴雨大氣環(huán)境參數(shù)權(quán)重應(yīng)用于概率預(yù)報(bào)方程中,同時(shí)將得出的閾值進(jìn)行匹配,建立不同時(shí)段概率預(yù)報(bào)方程。即:

    式中:Pm為某格點(diǎn)某時(shí)短時(shí)暴雨發(fā)生概率;為根據(jù)EC細(xì)網(wǎng)格資料計(jì)算的28種參數(shù)值與對(duì)應(yīng)區(qū)域內(nèi)對(duì)應(yīng)時(shí)段的各參數(shù)歷史概率特征值比較后獲得大氣環(huán)境參數(shù)概率;WiC為對(duì)應(yīng)上述h種參數(shù)的權(quán)重;m表示時(shí)段;i為參數(shù)個(gè)數(shù)。

    分析大氣環(huán)境參數(shù)權(quán)重(表5)顯示,甘肅河?xùn)|汛期不同時(shí)段短時(shí)暴雨發(fā)生時(shí)大氣環(huán)境參數(shù)權(quán)重排序不同,北抬期700 hPa 與500 hPa 假相當(dāng)位溫差及700 hPa 水汽通量權(quán)重排序較前;滯留期熱力參數(shù)總指數(shù)、動(dòng)力參數(shù)700 hPa 相對(duì)渦度、水汽參數(shù)850 hPa 露點(diǎn)溫度權(quán)重排序較前;南撤期動(dòng)力參數(shù)850 hPa 垂直速度、水汽參數(shù)大氣可降水量、熱力參數(shù)K 指數(shù)權(quán)重排序較前。比較發(fā)現(xiàn),北抬期和滯留期700 hPa 與500 hPa 假相當(dāng)位溫差權(quán)重排序均較前,北抬期和南撤期500 hPa 與850 hPa 垂直風(fēng)切變權(quán)重排序均較前,其余參數(shù)各時(shí)段權(quán)重排序差異大。綜上所述,不同氣候時(shí)段預(yù)報(bào)短時(shí)暴雨時(shí)所考慮的大氣環(huán)境參數(shù)不同。

    表5 大氣環(huán)境參數(shù)權(quán)重Tab.5 Weight of atmospheric environment parameters

    5 概率預(yù)報(bào)產(chǎn)品的形成及應(yīng)用檢驗(yàn)

    實(shí)時(shí)運(yùn)行08:00 及20:00 下發(fā)的EC 細(xì)網(wǎng)格基本預(yù)報(bào)產(chǎn)品及計(jì)算產(chǎn)品,進(jìn)入短時(shí)暴雨概率預(yù)報(bào)方程,形成0.25°×0.25°格點(diǎn)逐小時(shí)概率預(yù)報(bào)產(chǎn)品(圖3a)。選擇2020 年8 月4 日強(qiáng)降水過(guò)程進(jìn)行應(yīng)用檢驗(yàn),概率在65%以上考慮有短時(shí)暴雨出現(xiàn),8 月4 日23:00時(shí)概率預(yù)報(bào)中短時(shí)暴雨主要出現(xiàn)在定西中部、慶陽(yáng)東北部;與實(shí)況對(duì)比顯示,其對(duì)慶陽(yáng)的短時(shí)暴雨落區(qū)預(yù)報(bào)基本準(zhǔn)確,對(duì)定西的預(yù)報(bào)較實(shí)況略偏北,其對(duì)甘肅河?xùn)|短時(shí)暴雨預(yù)報(bào)有一定的參考價(jià)值。

    圖3 2020年8月4日23:00 1 h短時(shí)暴雨降水概率預(yù)報(bào)(a)及降水實(shí)況(b)Fig.3 Probability forecast of short-time rainstorm precipitation(a)actual precipitation(b)at 23:00 on 4 August 2020

    6 結(jié)論

    利用甘肅河?xùn)|2013—2018 年6—8 月逐小時(shí)降水量資料,采用百分位法確定了甘肅河?xùn)|各月短時(shí)暴雨標(biāo)準(zhǔn),并挑選出92 個(gè)短時(shí)暴雨個(gè)例,分析其特征得出如下結(jié)論:

    (1)甘肅河?xùn)|短時(shí)暴雨發(fā)生頻次分布不均,整體看東部、南部偏多,北部偏少,其旬分布頻次呈“單峰”型,7月下旬至8月上旬為頻發(fā)期。

    (2)根據(jù)ECMWF再分析資料及短時(shí)暴雨個(gè)例,計(jì)算了部分大氣環(huán)境參數(shù)的氣候平均值及短時(shí)暴雨發(fā)生臨近時(shí)刻各大氣環(huán)境參數(shù)值分析表明,不同時(shí)段參數(shù)氣候均值及短時(shí)暴雨臨近時(shí)刻值均存在較大差異。

    (3)采用相對(duì)偏差模糊距陣法,綜合評(píng)價(jià)多種大氣環(huán)境參數(shù)權(quán)重,建立短時(shí)暴雨概率預(yù)報(bào)方程分析顯示,甘肅河?xùn)|汛期發(fā)生短時(shí)暴雨時(shí),各時(shí)段大氣環(huán)境參數(shù)權(quán)重不同,預(yù)報(bào)時(shí)需考慮其所處時(shí)段大氣環(huán)境參數(shù)的權(quán)重。

    (4)基于模糊數(shù)學(xué)理論,利用顯著性和適度性指標(biāo)評(píng)價(jià)方案,構(gòu)建了多種大氣環(huán)境參數(shù)的綜合評(píng)價(jià)方案,并建立了概率預(yù)報(bào)方程。

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