林 輝,黃奕丹,程晶晶,蔡樂天,陳 慧,陳彬彬
(1.漳州市氣象局,福建 漳州 363000;2.海峽氣象開放實驗室,福建 廈門 361000;3.福建省氣象科學研究院,福建 福州 350001)
冰雹天氣是廣大氣象工作者關(guān)注的重點之一,也是天氣預報業(yè)務中的難點,其特點是局地性強,生命史短、突發(fā)性強,并容易造成重大的社會和經(jīng)濟損失[1]。隨著觀測資料的增多和通信手段的提高,近年來發(fā)現(xiàn)漳州地區(qū)的冰雹天氣發(fā)生頻率有所增多。國內(nèi)學者近年來開展了很多冰雹發(fā)生、發(fā)展機制和預報的方法。劉愛鳴等[2]和朱燕萍等[3]分別從福建省冰雹發(fā)生的氣候背景、時空分布及物理量特征等方面進行了研究,初步揭示了福建冰雹發(fā)生的天氣形勢和環(huán)境場特征。余建華和黃秀芳[4]分析了閩北地區(qū)一次強冰雹天氣過程,發(fā)現(xiàn)強回波中心高度、風暴頂高度、垂直液水含量等特征量的躍變,對地面冰雹的發(fā)生具有較好的指示意義。白雪等[5]總結(jié)了錦州地區(qū)冰雹天氣的環(huán)流尺度和相應的物理量特征,確立了物理量閾值在冰雹預警中的重要性。劉曉璐等[6]研究了川西南山地冰雹的時空分布特征,結(jié)果表明冰雹日數(shù)與海拔高度顯著正相關(guān)且多發(fā)生在春季。蔡義勇等[7]對福建地區(qū)1960—2008年的冰雹時空分布及春夏降雹天氣氣候特征進行分析,總結(jié)了福建地區(qū)冰雹的時空分布和春季、夏季降雹的天氣氣候特征,為預報員提供了有效的冰雹預報預警思路。
綜上所述,除了大范圍環(huán)流背景場分型外,還需要對水汽、不穩(wěn)定能量等物理特征進行分析,才能給出較為準確的降雹潛勢預報,對了解漳州市冰雹發(fā)生、發(fā)展的背景條件及天氣特點,以及同樣的環(huán)流形勢能否產(chǎn)生冰雹具有重要意義。為開展漳州市冰雹天氣環(huán)流背景分型研究,利用2015—2019年漳州市的高空地面觀測、物理量場等資料,采用天氣學、統(tǒng)計學等方法分析了全市冰雹的時空分布、天氣系統(tǒng)、物理量指標等特征,凝練了一些重要的物理特征量閾值,有利于本地區(qū)冰雹預警提前量和預報準確率的提高,為地方政府科學決策和防災減災打下良好基礎。
此次研究的降雹觀測資料主要選取了漳州市10個國家級氣象觀測站和全市范圍內(nèi)2015—2019年風雹災害情況,以及新聞資訊記錄等資料;環(huán)流背景場主要利用冰雹發(fā)生之前的500 hPa、700 hPa、850 hPa和925 hPa的高度場、風場、溫度場和地面實況資料;物理量資料則來自降雹前12 h內(nèi)廈門探空站的實況數(shù)據(jù)。漳州市降雹系統(tǒng)環(huán)流形勢的歸納分類,采取天氣學診斷和傳統(tǒng)統(tǒng)計方法,以天氣形勢為依據(jù),以物理量指標為基礎,分析冰雹時空分布特點和物理量演變特征,得出冰雹預報預警的指標與方法。
圖1 是漳州市1961—2019 年10 個國家氣象觀測站記錄的冰雹次數(shù)分布,從中可以發(fā)現(xiàn),漳州市降雹的空間分布具有明顯的地域差異,降雹次數(shù)較多的集中在薌城、龍文、平和等中部縣區(qū),而南、北部縣區(qū)次數(shù)明顯減少,特別是東山和詔安都未在國家監(jiān)測站中觀測到降雹現(xiàn)象。
從漳州市1961—2019 年降雹次數(shù)年際變化可以看出(圖2a),此時段的冰雹發(fā)生次數(shù)為36次,年均降雹次數(shù)為0.6 次,降雹次數(shù)在2003 年后的年份平均每三年會發(fā)生一次,2003—2015年國家觀測站無降雹觀測記錄,2016年起降雹次數(shù)又開始呈現(xiàn)增多的趨勢,新聞信息記錄和災情調(diào)查的資料統(tǒng)計的降雹次數(shù)顯示,2008—2014年沒有相關(guān)的降雹信息。從2015—2019 年漳州市降雹次數(shù)年際變化(圖2b)可以看出,5年累計降雹18次,年均降雹3.6次,最多出現(xiàn)在2017 年,為6 次。此外,文章也分析漳州冰雹天氣月分布特征表現(xiàn),漳州市1961—2019年降雹除了9月、11月沒有發(fā)生(圖2c),其余月份均有降雹觀測記錄。從冰雹發(fā)生的頻次來看,2—5月是冰雹的高發(fā)期,占比達82%,4 月降雹次數(shù)最多,共出現(xiàn)了10 次。以2015—2019 年新聞信息記錄和災情調(diào)查的數(shù)據(jù)統(tǒng)計降雹次數(shù)來看,漳州市4—6月降雹概率最高,占全年的77%;5月份降雹次數(shù)最多,共發(fā)生6次。由此可見,漳州市春季(3—6月)是冰雹的高發(fā)期。將一天分為4個時間段(02~08時、08~14時、14~20時、20~02時)進行統(tǒng)計,則2015—2019年漳州市冰雹日分布特點表現(xiàn)為14~20時最多,達16次,20時~次日02 時次之,為3 次,08~14 時為1 次,并且降雹持續(xù)時間比較短,大部分只有幾分鐘到十幾分鐘。綜上所述,漳州市冰雹天氣的時空分布具有中部地區(qū)和春季高發(fā)的特征,其中午后14時到晚間20時是高爆發(fā)的時段。
圖2 漳州市降雹次數(shù)年際與月變化
地市級氣象臺日常業(yè)務中,預報員主要應用500 hPa高度場分布情況,同時分析700 hPa、850 hPa、925 hPa 的風場、溫度場、濕度場等。降雹前12 h 的資料對冰雹預報有較好的代表性。為使研究成果與實際業(yè)務預報更貼合,同時具備良好的應用推廣價值,本研究選取降雹前的08:00 和20:00 的天氣形勢資料,開展漳州市降雹天氣環(huán)流形勢特征分析和系統(tǒng)分型。
通過對漳州市2016—2019 年共18 例冰雹過程的統(tǒng)計分析,根據(jù)天氣形勢特征將漳州降雹天氣型歸納成鋒前暖區(qū)、鋒后冷區(qū)、入海高壓后部和其他等4種類型。每一種類型的具體樣本數(shù)和冰雹出現(xiàn)日期見表1。鋒面降雹大多發(fā)生在春季,而入海高壓后部降雹樣本較少,多發(fā)生在夏季,其他類型中包含一次冬季降雹(20161221)和臺風外圍降雹過程(20180802)。
表1 2016—2019年共18例冰雹過程
漳州市多位于副高邊緣,500 hPa有南支槽和中緯度高空槽相互配合,南支槽位置相對滯后于中緯度槽,形成引導冷空氣南下的“階梯槽”態(tài)勢,具有典型的鋒前暖區(qū)特征。700 hPa和850 hPa有冷式切變東移南壓相配合,切變位置在湘贛中部至福建中北部一帶,切變前后鋒區(qū)明顯,水汽能量充足,受切變南側(cè)暖濕西南氣流影響,漳州和南昌兩地的溫差達4~6 ℃。地面冷高位置偏北或入海,華西有低壓倒槽東伸,甚至在云貴高原有西南暖低壓生成,暖鋒自低壓中心伸向閩中地區(qū)。如圖3以2016 年4月8日冰雹天氣過程為例,500 hPa東亞大槽槽底延伸至長江流域,南支槽位置偏西,500~925 hPa閩南地區(qū)整體處于深厚的西南暖濕氣流控制,為對流發(fā)展提供充足的水汽和能量,850 hPa切變位于貴州南部到浙江中部地區(qū),地面有倒槽自西南向東北延伸,漳州地面溫度22~23 ℃,福建省南北溫差達到5 ℃,為冰雹天氣的發(fā)生、發(fā)展提供較暖的下墊面。
圖3 2016年4月8日08時500 hPa、700 hPa、850 hPa和地面天氣圖
鋒后冷區(qū)的天氣形勢特點為華南地區(qū)500 hPa和700 hPa 多短波槽東移,閩南地區(qū)受其南側(cè)西南氣流影響,850 hPa和925 hPa冷切南壓,地面冷空氣擴散,低層轉(zhuǎn)為西北偏西風控制,漳州已出現(xiàn)負變溫,地面冷高位于長江流域或者偏北偏強,1 010 hPa等壓線南壓至漳州以南。圖4以2017年4月11日冰雹過程為例,500 hPa短波槽東移,850 hPa和925 hPa切變位置偏西偏南,閩南地區(qū)受偏西到西北氣流影響,冷空氣已滲透至漳州西北部,850 hPa和925 hPa也已經(jīng)分別出現(xiàn)3 ℃和6 ℃的負變溫,地面冷高強大,在湖南地區(qū)形成弱冷高中心,1 010 hPa 等壓線壓至漳州以南。
圖4 2017年4月11日08時500 hPa、850 hPa、925 hPa和地面天氣圖
對流物理量參數(shù)是氣象預報業(yè)務中重要的參考因子,可以用來表征大氣狀態(tài)的穩(wěn)定程度,在冰雹發(fā)生、發(fā)展的潛勢預報中具有重要意義。全方位開展降雹前各個物理特征量的分布和演變情況,凝練出各物理特征量的閾值和指標,能有效提高冰雹預報預警的準確率和提前量。
對大氣狀態(tài)不穩(wěn)定程度有較好指示作用的物理量有沙氏指數(shù)、K 指數(shù)等,對冰雹發(fā)生區(qū)域有強烈指示意義的則有風暴相對螺旋度SRH,并且0 ℃至-20 ℃層高度以及兩者之間的厚度在很大程度上能對冰雹產(chǎn)生的背景起到?jīng)Q定性作用。選取廈門探空站(59134)所具有代表性的13 個物理量,對降雹前12 h 內(nèi)大氣條件和降雹背景進行統(tǒng)計分析,其中4 類熱力能量指標分別為:溫度直減率(T850-500)、K 指數(shù)(K)、總指數(shù)The total index(TT)、對流有效位能Convective available potential energy(CAPE);3 類層結(jié)穩(wěn)定度指標分別為:抬升指數(shù)(LI)、850 hPa 與500 hPa 假相當溫差(θse850-500)、沙氏指數(shù)(SI);3 類動力熱力綜合指標分別為:風暴強度指數(shù)Storns severity index(SSI),強天氣威脅指數(shù)(SWEAT)、風暴相對螺旋度Storm-Relatiue Helicity(SRH);3 類特殊高度和厚度指標:0 ℃層高度(ZH)、-20 ℃層高度(ZH20)、0 ℃層和-20 ℃層兩者間厚度(ΔH)。
統(tǒng)計發(fā)現(xiàn),熱力能量類的T850-500、K、TT變異系數(shù)均較小,尤其是T850-500和TT 的變異系數(shù)僅為0.05~0.08。T850-500在23~28 ℃,70%以上在25~28 ℃;K指數(shù)在21~42 ℃,70%以上在32~42 ℃;TT 在37~51 ℃,70%以上在45~51 ℃;CAPE 變異系數(shù)稍微大一些,60%以上在1 000~2 890 J/Kg。
反應層結(jié)穩(wěn)定類的LI、θse850-500、SI等3種物理量特征變異系數(shù)均超過1.0,比較離散。其中LI的70%以上均小于-1 ℃,在-7.36~-1.76 ℃;θse850-500有70%均大于5 ℃,在5.8~25.8 ℃;SI則70%均小于0,在-5.41~-1 ℃,見表2。
表2 物理量指標統(tǒng)計結(jié)果
反應動力熱力綜合類的SSI,SWEAT 的變異系數(shù)較少,僅為0.1~0.3。SSI在181~311.5,70%以上在257.9~311.5;SWEAT在46.7~434.5,70%以上在231.6~434.5;SRH 的變異系數(shù)比較大,表現(xiàn)離散,70%以上均大于0 m2/s2,0.1~4.6 m2/s2。此外,云中冷、暖云分界線高度和大水滴的自然冰化區(qū)可用0 ℃層高度ZH和-20 ℃層高度ZH20兩個雹云特征參數(shù)來表示。適宜的0 ℃層和-20 ℃層高度是降雹的必要條件,需要注意的是隨著緯度和季節(jié)的不同,這個適宜高度也會有所區(qū)別。從表2 可以看出,漳州地區(qū)冰雹形成背景的ZH、ZH20,以及兩者之間厚度ΔH 的變異系數(shù)在0.04~0.07,數(shù)值集中程度較高,均表現(xiàn)出較好的穩(wěn)定性。0 ℃層高度ZH在4 200~5 200 m,70%以上在4 600~5 200 m;-20 ℃層高度ZH20在7 400~8 600 m,70%以上在7 900~8 600 m;0 ℃層和-20 ℃層兩者間厚度ΔH 則有70%在3 200~3 800 m。
另外,降雹還需要考慮是否有逆溫層。冰雹的產(chǎn)生,是由于0 ℃層和-20 ℃層高度垂直對流的強烈發(fā)展,使大氣中潛在不穩(wěn)定能量在局部地區(qū)集中釋放的結(jié)果。而對流能不能發(fā)生和發(fā)展,還要看大氣的穩(wěn)定條件。很多學者的研究表明,對流層底部特別暖濕,中層有一定厚度的逆溫層,并且上層空氣異常干冷,這種形勢下的大氣層結(jié)條件極不穩(wěn)定,往往容易發(fā)生強天氣過程。另外,有研究也指出,低層逆溫層的存在能夠起到能量積聚的作用,有利于降雹天氣的產(chǎn)生。通過全市的18個降雹個例分析,在08時的廈門探空共有17個個例有逆溫層的存在,可見大氣是否有逆溫層可作為其中一項重要指標。
基于對4 類不同物理特征量的統(tǒng)計分析,我們梳理了70%冰雹樣本的數(shù)值,建立了可供漳州市冰雹天氣預報預警方法的物理量指標和閾值,結(jié)果見表3。
表3 漳州市降雹物理量指標
文章統(tǒng)計分析了1961—2019 年漳州10 個國家氣象觀測站的冰雹過程的時空分布特征,梳理了2015—2019 年漳州市冰雹過程的天氣環(huán)流系統(tǒng)和物理特征量,并歸納4 種容易產(chǎn)生降雹的天氣形勢概念模型,得出了以下主要結(jié)論:
(1)漳州市降雹主要發(fā)生在中部一帶,春季更容易發(fā)生,多出現(xiàn)在午后到上半夜,持續(xù)時間相對較短,多數(shù)僅在幾分鐘至十幾分鐘。
(2)漳州市冰雹過程的天氣尺度形勢主要分為4 種類型,分別為鋒前暖區(qū)、鋒后冷區(qū)、入海高壓后部和其他類型。
(3)分析降雹發(fā)生前后的物理量演變特征,漳州市冰雹天氣過程可凝練出熱力能量類、層結(jié)穩(wěn)定度類、動力熱力綜合類和特殊高度厚度類4個大類,共計13個指標閾值(表3)。