近50 a铜仁市雷暴与降雨活动特征分析

2011-12-22吴安坤李建峰张淑霞

中低纬山地气象 2011年6期

关键词：铜仁市雷暴降雨量

吴安坤，李建峰，张淑霞，刘波

(贵州省防雷减灾中心，贵州贵阳 55002)

近50 a铜仁市雷暴与降雨活动特征分析

吴安坤，李建峰，张淑霞，刘波

(贵州省防雷减灾中心，贵州贵阳 55002)

该文利用铜仁市近50 a(1960—2009年)的气象观测资料，探讨雷暴与降雨活动特征。通过离散小波分析发现，雷暴活动及降雨量大尺度上均以1993年为突变点，呈现两种不同的变化趋势;与之对应在小尺度上两者呈现各式各样的波动，较为明显的是出现1～2a振荡周期。

雷暴日数;降雨日数;小波分析

1 引言

雷电作为产生于强对流天气系统下的一种常见的灾害性天气现象，常与突发性暴雨、冰雹和雷电大风等剧烈天气现象相联系。周筠珺等［1，2］利用地闪资料与雷达、降水及探空资料的对比分析，发现闪电与对流性降水存在着较好的相关关系。同时郑栋［3］(2008)在对闪电活动与降水的相关分析时发现总闪电频次与对流降雨量、对流降水区域面积具有较好的线性关系，与最大降雨强度的关系在降雨强度＞30 mm/h的条件下较为明显。本文采用铜仁市50 a地面观测资料，分析降雨情况及雷暴活动的变化特征。

2 小波分析

小波分析方法是一种窗口大小(即窗口面积)固定，但是其形状可改变，时间窗和频率窗都可改变的时频局部化分析方法，即在低频部分具有较高的频率分辨率和较低的时间分辨率，在高频部分具有较高的时间分辨率和较低的频率分辨率，这正符合低频信号变化缓慢而高频信号变化迅速的特点。因此，小波分析能将交织在一起的不同频率成分组成的复杂的时间序列分解成频率不相同的子序列。低频部分信号的重构可以发现时间序列的发展趋势及规律，高频部分信号的重构可以发现时间序列的突变特性和循环周期，以此观察不同时间尺度上的变化情况。小波函数定义为：如果ψ(t)ϵℓ2(R)。表示平方可积的实数空间，即能量有限的信号空间满足允许性条件：

那么ψ(t)叫做基小波，式中 ψ(ω)是 ψ(t)的Fourier变换，由基小波函数ψ(t)进行伸缩和平移，本文选用Daubechies(db)小波函数，使用MATLAB小波工具箱实现小波变换，对铜仁50 a雷暴日数离散序列进行分析，更清晰的反映雷暴日序列的细微变化情况。Daubechies小波是由世界著名的小波分析分析学者Inrid Daubechies构造的小波函数，小波ψ(t)和尺度函数φ(t)中的支撑区2N-1，ψ(t)的消逝矩为N。除N=1外，dbN不具有对称性(即非线性相位)，dbN 没有明确的表达式(除了 N=1 外)［4］。

本文采集铜仁市1960—2009年雷暴日数及降雨量资料，运用Matlab自带的小波工具包中的一维离散小波分解功能，在db5小波基础上进行水平2上的分解变换成频率不相同的子序列，包括一个低频部分 a5和 4 个高频部分 d5、d4、d3、d2、d1，逐步细节化对比分析50 a间变化特征。

3 历史变化特征

铜仁市近50 a来雷暴高阈值活动区域随月份呈现离散对称双峰分布，主要分布在3—9月，活动于春、夏两季，11、12月份少有雷电发生;降雨量高阈值区域随月份呈现离散单峰分布，主要分布在3—8月(图1)。

图1 变化趋势等值线图(a.雷暴日;b.降雨量)

自20世纪90年代以后，雷暴活动没有前一时期活跃，高阈值区域逐渐减少;与之对应降雨量在90年代呈现大范围持续的高阈值活动区域。

利用Daubechies小波(db5)将交织在一起的不同频率成分组成的复杂的时间序列分解成频率不相同的子序列，其中包括一个低频部分a5和4个高频部分 d1、d2、d3、d4、d5。序列重构低频部分a5揭示时间序列的发展趋势及规律，高频部分可以发现时间序列的突变特性和循环周期，以此观察不同时间尺度上的变化情况。

利用近50 a铜仁市逐年雷暴日及降雨量实时资料，将时间变化序列转化为Matlab环境下的离散信号，运用Matlab自带的小波工具包中的一维离散小波分解功能，在db5小波基础上进行水平2上的分解变换。经序列中的a5变换，雷暴活动与降雨量变化情况均以整个序列的第34 a(即1993年)为突变点，呈现不同的变化趋势。雷暴活动呈现2个持续下滑的变化趋势，其中后16 a(1993—2009)减少较前一时期迅猛;逐年降雨变化情况则以1993为界，呈现先增后减的变化趋势。与之对应在高频变换中，两者在小尺度上均呈现各式各样的波动，较为明显的是出现1～2 a振荡周期。