城市暴雨的细化预测实例分析

陆雅君, 陈刚毅, 张 静, 陈明轩

(1.成都信息工程学院大气科学学院,四川成都610225;2.中国气象局北京城市气象研究所,北京100089)

1 引言

随着中国经济快速发展,中国城市建设日趋加快,人民生活迅速提高,同时城市“热岛效应”也更加明显和严重。“热岛效应”会造成局部环流增强,城市产生的上升热气流与潮湿气流相遇,会在局部地区上空形成乱积云,产生暴雨,易在城区引发洪水、山体滑坡和道路塌陷等灾害。其中城市暴雨造成的危害和损失非常严重。

资料显示,近些年来,无论是受外来洪水威胁的城市(傍江河湖海的城市),还是无外来洪水威胁(不靠近江河湖海的城市),洪灾损失均呈上升趋势[1]。主要体现在暴雨量、汇流历时缩短,内涝峰、量增大,使城市内涝灾害加剧,经济损失增大。如1981年7月中旬,成都平原的一次暴雨过程,使望江楼水文站超警戒水位1.81m,直接经济损失1.3亿元,间接损失13.7亿元。2004年夏,在中国境内遭受暴雨洪灾直接经济损失达148.5亿元,因此城市内涝现已成为城市灾害的主要形式之一。

城市热岛效应增加了城市降雨的强度,城市暴雨发生频率较高,使城市暴雨的细化预测成为气象科学者重点解决的问题之一,此问题也是当今世界一大科学难题。目前,中国大部分气象台站,虽有自动气象站获取分钟级时间间隔的数据,但传统预报的分析方法不能处理非规则信息而忽略分钟级的数据使用小时级的数据,即不能发挥现代气象观测设备的作用,同时对于城市暴雨等重大的转折性灾害天气的预报没有很好效果[2],尤其是对暴雨落时落区的细化预报方面。利用高空探测资料和地面自动气象观测站的气象观测信息,针对2004年6月29日成都站暴雨,通过 V-3θ结构图对过程分析,进一步细化对区域性暴雨的预测。

2 细化预测理论与方法

气象是演化科学[3]。作为大自然的演化问题,其相应的自然信息是不能按人为方法改变的[4]。因为自然信息的不稳定直接涉及演化的转化[5]。这也就是物质的形态和性质的结构变化,其不同于传统方法的是以物质结构方式进行分析预测[6]。

2.1 溃变理论

气象是快速变化的物理演化过程,暴雨是重大转折性天气演变过程,城市“热岛”效应加强了转折性天气演化。因此,城市暴雨的预测是属于演化科学问题。按欧阳首承教授的溃变理论[3,4],物质损伤、老化和破坏的变化过程属于演化科学。破坏过程就是崩溃性的非初值自相似的问题而称为溃变,也称为转折性变化。在溃变原理中,将天气问题分为两种,其一是物质变化的“易坏产品”,属于非惯性系;而另一种是“耐用产品”,保持稳定的存在性,属惯性系。在自然演化和物质循环的过程中,保持稳定的存在性是相对的,物质的演化是绝对的。天气系统都是从“产生”-“成熟”-“衰老”-“死亡”演变。如果说从“产生”到“衰老”是物质形态性质的演化,那么从“老化”到“死亡”就是结构的转折性问题,属于非惯性系问题。显然,作为大自然的演化问题,其相应的自然信息是不能按人为方法改变的。因为自然信息的不稳定直接涉及演化的转化[7,8]。

2.2 相空间结构图

相空间结构图是将“时序”性信息转换为相空间信息,以结构的差异体现信息变化的图形。既能识别过程的差别性,又有空间的可区分性,为细化分析提供了一种方法[4]。

按演化原理[4],数量不稳定涉及的复杂性问题是转折性问题。时序的差别性可作为演化事件的差别性,考虑到信息自身的分布是不均的而必然具有结构,有结构即有梯度,有梯度必然有方向,其结构的差异性而分析其演化的转折性[5]。按文献[9]可以用折返函数处理数量不稳定,即将传统的要素物理量作为方位角变量,取变量的方位分布作为相空间,表示为：以占有物质维的物理量为变量 A,分别取其sinA或cosA为相空间,其中时间不占物质维,而不作为物理量[4],按物理量变化的频繁与非频繁性的数字特征区分过程、落点的差异性,可在相空间上观测到事件过程化的演化特征,而构成结构信息,即既保留了非规则信息的特殊性,又直观、简单、便于应用。非规则信息越“乱(真实)”越好,体现了“乱则变”。

2.3 结构分析方法及 V-3θ图

结构预测方法是针对天气演化转折性过程中灾害天气预测设计,用垂直方向上的信息结构的非规则性揭示转折性变化。V-3θ图主要是以结构方式揭示非规则信息的特征[3,4]。利用高空探测资料的真实信息来反映了各个高度层(包括特性层、规定层资料)结构信息,包括超低温信息[4],再根据转折性问题所配合的滚流方向改变,使 V-3θ结构图在200km2的区域性暴雨预报中取得较好的预测效果,改善了暴雨难预报的现状[1]。其中V-3θ图中的V表示探空资料中的风向、风速,并标注在 θ*线上,而3θ分别是θ、θsed、θ*在垂直方向上构成 P-T(以绝对温度K表示)坐标的3条曲线,作为每个测站的垂直剖面图。θ是位温,θsed、θ*体现大气的水汽分布状态,也是结构特征,其中θsed是以各层露点温度计算的,θ*是人为按假定为饱和状态下的假相当位温计算,作用在于比较大气结构中的水汽状态。

由于探空站的设置还不能满足暴雨业务细化预测要求,充分利用地面自动气象观测站的观测信息,将原始的时序性数量观测信息转化为易识别暴雨发生的非规则结构信息,通过 V-3θ结构图对过程分析再对区域性暴雨的预测作进一步细化。时序性数量信息中的不稳定信息正是演化过程的转折性问题,信息的非规则性可以用图像的折返疏密来表示,这样可以在相空间直接得到事件的演化过程[4]。

3 城市暴雨的细化预测分析实例

3.1 城市暴雨 V-3θ结构图的过程分析

图1 2004年6月27日20时/28日08时/29日08时成都站 V-3θ图

图1是2004年6月27-29日08时和20时成都探空资料的 V-3θ图,在27日08时,250-200hPa就出现有薄层状的超低温。到27日20时,结构图上的超低温明显加强,此超低温已具有一定厚度,超低温加强预示结构的不稳定,剧烈天气过程将发生,同时20时图上的 θsed线和θ*线相距较近且接近平行,说明水汽稍充足。28日08时的超低温增厚增强,在300hPa-150hPa出现拐折(超低温),并几乎以云层为中心构成整体顺滚流[4],θsed线和θ*线更加靠近,水汽增大。29日08时超低温依旧存在,并且整层顺滚流配置,水汽趋于饱和。具备超低温和整体顺滚流就必然有剧烈天气现象发生,19小时后成都经历了一次降水量117.20mm的大暴雨(据自动气象站观测获得,本次暴雨中心在郫县境内,最大降水量为162mm)。

由此可见,超低温已经是暴雨等剧烈天气发生一个非常明显的预警信号,如果没有超低温就肯定不会有暴雨以上等级的降水发生,这是欧阳首承教授通过3000多个实例验证得到的结论。由于探空站的设置不能满足暴雨业务细化预测的要求,因此为了突出同一区域落区、落时的差别性,充分利用地面自动气象站的资料,进一步对探空观测站附近区域进行区域细化和时间细化预报。

3.2 城市暴雨的细化预测分析

3.2.1 风场的非规则结构信息特征

2004年6月底成都的暴雨降水过程,主要发生在30日04-09时,各时段的降水量如表1所示。分别按1小时的时间段,计算分析暴雨前、中、后实际的风场的相空间分布。

表1 成都市2004年6月29-30日暴雨过程每小时雨量分布

图2给出暴雨发生前1、4和7小时的风向相空间结构。在暴雨发生前的第5个小时开始,一直到第3个小时,风向有非常明显变化如图2(b)所示,说明风向变化激烈,体现了“乱则变”的哲学思想,对暴雨的细化预报提供非常好的依据。图3表示风速非规则结构信息分布,在降水出现的前3-8个小时时风速较弱(小于1m/s),在降水前3小时时南风开始增大,到03时达到5m/s左右如图2(b),降水时(04时)南风气流达最大(10m/s以上),然后,开始由东南方向顺时针逐渐转向偏北气流,风速减弱至5m/s以内,降雨结束。

图2 暴雨前风向相空间图

图3 6月30日02时-07时风速相空间图

从分析中得到如下非规则结构信息特征：

(1)降水前,风向开始改变,风速开始减小,可能达到静风状态,随后逐渐增大。

(2)临降水和降水时,风向改变频繁,至降水时改变减缓,风速迅速增强。体现了“乱则变”的演化规律。偏北气流加强。

(3)风速逐渐减弱,风向几乎不变,以北风气流为主时,降水结束。

3.2.2 温度、湿度非规则结构信息特征

图4,5给出了暴雨过程中温度和湿度的非规则结构信息特征。从图4可知,在降水前6-8小时(图4(a))时,温度变化平缓,然后拆返增加,变化增大,在降水初期和降水中温度变化加剧图4(c),(d),降水结束时,又趋于平缓(图6)。从图5中可知,湿度变化与温度相反,降水前图(a),(b)由折返剧烈,临近降水时逐渐减少,在降水中趋于一点。然后折返增大,降水结束(图7)。

图4 29日20时-30日07时温度相空间图

图5 29日08时-30日07时湿度相空间图

图6 成都6月30日10时温度相空间图

图7 成都6月30日10时湿度相空间图

4 对城市暴雨细化预测技术的讨论

(1)由于城市的“热岛效应”,形成一个相对独立的小尺度系统,城市产生的上升热气流与潮湿的气流相遇,在局部地区上空形成暴雨,从而在某些地区引发洪水。而 V-3θ图以探空特性层的非规则信息为基础,结合分析空间结构的超低温非规则信息来完成对暴雨的区域性预报。自动气象站能取得小于1分钟一次精度的数据,将原始的时序性数量观测信息转化为易识别暴雨发生的非规则结构信息,实现城市暴雨的精细化预测。并通过成都2004年6月28日到6月30日暴雨过程的实例分析,将观测信息与大气演化科学的分析新理论和方法相结合,可实现城市暴雨细化预测。成都市现有51个6要素气象自动监测站、25个温雨(温度、雨量)监测站,利用相空间结构分析方法分别对这51个自动气象站的观测资料进行分析画图,得到各个气象要素的演化特征,这样就细化到成都市各个地区,实现对成都城市暴雨的落区、落时的细化预测技术。

(2)作为预测问题的改进或发展,目前首要的是改变认识观念,并应当承认当代科学将监测作为预测是认识上的重大失误,否则很难突破“突发自然灾害问题”的预测。

(3)将质点改为结构的认识观念涉及人类认识自然的重大观念的变革问题。结构体系和质点数量体系涉及了认识论的差别,其中超低温和时序信息是数量的非规则,不是规则化的动力学方程或统计的大概率化方法所能处理。更重要的是数量是事件后的形式计量,因此数量不能体现物质的结构状态和功能,不可能用于预知未然。这正是欧阳首承提出物质演化原理和信息结构化方法的由来。

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[3]欧阳首承,D H McNeil,林益.走进非规则[M].北京：气象出版社,2002.

[4]欧阳首承,陈刚毅,林益(美).信息数字化与预测[M].北京：气象出版社,2009.

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