浙江省冬季降水相态判别指标研究*

2015-06-15彭霞云孔照林张子涵

浙江气象 2015年3期

关键词：相态漏报降水

彭霞云孔照林张子涵赵放

(浙江省气象台，浙江杭州 310017)

浙江省冬季降水相态判别指标研究*

彭霞云孔照林张子涵赵放

(浙江省气象台，浙江杭州 310017)

对浙江省2011—2014年4年冬季8次雨雪转化过程中共157个样本的探空资料和地面降水观测资料进行分析。选取了500 hPa和850 hPa高度差、700 hPa和850 hPa高度差、850 hPa和1000 hPa高度差、零度层高度、850 hPa温度、925 hPa温度、1000 hPa温度、地面2 m温度、1000 hPa露点共9个指标参与统计。得到最适合浙江省冬季降水相态判别的指标是2 m温度、1000 hPa温度、零度层高度和850 hPa和1000 hPa高度差。通过计算各指标的空报率、漏报率和TS评分，得到了最佳阈值，预报雨和雪最佳阈值的TS评分都可达到0.8以上。对雨夹雪的判断，这些表征低层温度的判别指标判别效果都不理想，结合中层暖层指标，可以使判别准确率明显提高。本文研究结果可以为冬季降水相态预报业务提供支持。

降水相态;判别指标;雨夹雪;雪

0 引言

虽然雪不是浙江省的主要气象灾害，但由于浙江省处于长江中下游地区，冬季受冷暖气团交绥影响，降水相态呈现频繁转化的复杂特征，要准确判断每次降水过程的相态转化，是预报中一大难点。因此降水相态判别技术的研究是业务中的急需推进的工作之一。

国外对雨雪降水相态研究开展的较早，Lowndes等1974年提出用850 hPa和1000 hPa高度差来判定降水相态[1]。Wagner采用1000 hPa和500 hPa高度差及测站高度判定降水相态，随后1000 hPa与500 hPa高度差和零度层长期作为固态降水的预报指标[2]。Heppner基于美国2个测站3年资料的统计，发现850 hPa和700 hPa厚度差能够为降水相态预报提供有价值的信息，近海地区还要提取对流层低层的热力厚度[3]。国内，许爱华等对2005年一次寒潮天气过程的低层大气温度结构特征进行了分析，认为925 hPa以下的大气温度是南方降水相态转换的关键，925 hPa温度≤-2 ℃可作为固态降水的预报依据[4]。梁红等分析一次沈阳暴雪过程中提到850 hPa温度小于0 ℃，地面2 m温度小于0 ℃作为降雪依据[5]。李江波等总结了一次强冷空气过程，指出0 ℃层的明显下降、降雪发生时地面温度在0 ℃左右和1000 hPa温度在2 ℃以下可作为雨雪转换的判据，并发现850 hPa温度变化幅度大，但对降水相态的影响不大，925 hPa以下温度对降水相态起主要作用[6]。而刘建勇等对南方两次降雪过程分析表明，零度层高度和925 hPa温度-2 ℃指标在这两次过程中并不适用[7]。

虽然上述研究都给出了一些指标，但大多是根据少量个例得出的，并且每个人研究结果都有些差异。漆梁波等对华东地区5个冬季的雨雪个例进行研究，给出了一些判断降水和降雪的推荐指标和阈值，但这些阈值是根据前人文献中引用来，并没有进行筛选验证[8]。降水相态变化不仅受制于温度、湿度层结，还受大气中颗粒物的影响，而且下垫面也对其有作用。另外浙江省东临大海，西部多山的复杂地理环境和气候背景特征，使本地区降水相态转化有不同的特征，有必要针对本地天气个例作进一步细致分析，通过对一定数量样本的分析，找到判别雨雪的最佳阈值。

1 资料选取

选取浙江省2011—2014年共8次雨雪转换过程，分别是2011年1月15—20日、2012年1月4—6日、1月20—24日、2月24—28日、12月26—29日，2013年1月2—8日、2月6—10日，2014年2月8—10日。读取全省3个探空站(杭州、衢州、洪家)，08时和20时的高空观测以及地面天气现象。把每一站次探空观测作为一个样本，共得到157个降水样本，其中79个降雨，46个降雪，32个雨夹雪(冰粒)。由于层结条件较为相似，雨夹雪和冰粒作为一类，不作区分，而冻雨天气浙江省发生次数较少，这几年的过程中探空站均没有记录到冻雨，所以文中不作讨论。

2 天气背景分析和分类

所选的8个个例都存在雨雪的转化过程，按其主要降雪时段冷暖空气的势力强弱，可以分为暖空气冷垫爬升型和强冷空气南下型以及冷暖空气对峙型。其中2012年1月4—6日，2013年1月4—6日属于第一种类型，即前期强干冷空气南下，浙江省低层受冷高压控制，然后中层700 hPa暖湿气流逐渐发展北抬，带动低层增湿，形成降雪，后由于暖湿气流进一步加强，最终转为雨夹雪或雨。而2012年12月26—29日过程则属于第二种类型，暖湿气流先发展北抬，浙江省出现降雨，后北支槽东移，引导强冷空气南下，低层大气温度降低，由雨转为雪。第三种类型是冷暖空气对峙型，北支不断有小槽东移，引导冷空气南下，而南方的暖湿空气也有一定的强度，冷暖空气在浙江交汇，700 hPa表现为西北气流与西南偏西气流的辐合。

图1是对其中6次雨雪过程中主要降雪时段作的中尺度分析，可以看到图1a、图1b为暖空气冷垫爬升型，可以看到，这两个过程北支槽位置偏北位于山东半岛和江苏北部，冷空气势力较弱，700 hPa上长江以北的偏北风较弱，西南气流则强盛控制浙江省上空，风速达到20 m/s，850 hPa切变抬到浙北北部，低层925 hPa为东北偏东气流。图1c为强冷空气南下型，可以看到北支槽位置偏南，伸展到江西北部，槽后偏北风风速较大，西南暖湿气流虽然也很强，但很快移出。850 hPa切变线压到福建，925 hPa是强盛的偏北气流。图1d、1e、1f为冷暖空气对峙型，北支槽的位置位于江苏南部和浙江北部，槽后为强西北气流，而南支槽也有一定的强度，浙江南部为西南气流，两支气流在浙江中部上空交汇，850 hPa切变南压到福建中部，低层925 hPa为东北气流。

3 判别指标统计特征

从上面的形势分析可以看到，降水相态的转化是由于冷暖空气势力相对强弱变化导致的。但要准确识别降水相态，还需要具体分析大气温度湿度状况。根据前人的经验和研究，选取以下9个指标：Dh500-1000(500 hPa和1000 hPa厚度差)、Dh700-850(700 hPa和850 hPa厚度差)、Dh850-1000(850 hPa和1000 hPa厚度差)、H0(零度层高度)、T850(850 hPa温度)、T925(925 hPa温度)、T1000(1000 hPa温度)、T2m(地面2 m温度)、Dt1000(1000 hPa露点)，对8次雨雪过程中79个降雨、46个降雪、32个雨夹雪(冰粒)样本分别进行统计计算。

计算每一组样本的平均值，从表1中可以看到，每一个指标不同组的平均值都随由雨向雪转变而减小，表明这些指标都在一定程度上对相态有所区分。从每一组样本的最大值和最小值来看，每一组数据分布都存在相互重合，即使雨和雪也不能完全区分，即雪的最大值比雨的最小值要大。但每个指标雨和雪样本的重合数量是不同的，显然落在重合区间的样本数量越少越好。计算雨和雪分布在重合区间的样本占所有样本的比率(见表1中雨雪样本重合率)，T2m、T1000和H03个指标落在重合区间的样本数量最少，厚度指标中最好的是Dh850-1000。

表1 雨、雨夹雪、雪样本的平均值，最大值及最小值，以及雨和雪样本的重合率

把所有样本的天气现象数值化，下雨样本记为1，雨夹雪记为2，雪记为3，与各指标求相关系数。对所有样本、仅雨和雨夹雪样本，以及仅雨夹雪和雪样本分别计算。所得到相关系数如表2所示，可以看到对所有样本，相关系数最大的为T2m达到-0.84172，其次为T1000为-0.82971，第三是Dh850-1000也超过-0.82。对于区分雨和雨夹雪，所有指数的相关度较低，最佳的指数是Dh850-1000，达到-0.61692 ，第二和第三为分别是T1000和T925。对于单独区分雨夹雪和雪最好的指标则是H0，其次是T2m，第三是T1000。因此综合来看对于判别降水相态，较好的指数为T2m，H0，Dh850-1000和T1000。可以看到常用的T850整体效果不如T925，而T925又不如T1000。对于厚度指数，Dh850-1000相关性好于其他两个厚度指数。

表2 相关系数

4 最佳阈值的确定

从前文的分析可知，虽然我们所选的指标对降水相态有一定的指示，但即使表现最好的几个指标对雨和雪都不能完全区分。那么希望得到一个最优的阈值，使TS技巧最高，相应空报率和漏报率均较小。对2 m温度，零度层高度，850 hPa和1000 hPa厚度差，1000 hPa温度这4个指标分别计算。

先确定雨某一指标取值区间，计算当指标≥Φ时的空报率，漏报率和TS评分，Φ为取值区间内任意值。对于雪则计算指标≤Φ时的空报率，漏报率，和TS评分。

从图2中可以看到，当Dh850-1000≥1300gpm时，预报雨的技巧评分得分最高达到0.8，相应空报率和漏报率都较低，T2m≥3 ℃时，预报雨的技巧评分得分最高达到0.82，零度层高度H0≥600gpm时，预报技巧评分最高达到0.81，而T1000在1.5 ℃时预报技巧最高，也大约为0.81。

从图3中可以看到，当Dh850-1000≤1280gpm时，预报雪的技巧评分得分最高达到0.76，相应空报率和漏报率都较低，T2m≤1 ℃时，预报雪的技巧评分得分最高达到0.83，零度层高度H0≤200时，预报技巧评分最高达到0.84，而T1000≤0 ℃时预报技巧最高，也大约为0.83。

通过上面的分析，得到了各指标预报雨和雪的最佳阈值，并且TS评分最大可以达到0.8左右，具备较好的应用价值。一般来说，雨夹雪介于两者之间，因此我们把1 ℃

图2 各指标下雨的漏报率、空报率和TS评分

图3 各指标对雪的漏报率、空报率和TS评分

5 雨夹雪判别方法探索

漆梁波研究指出，雨夹雪的平均垂直温度廓线在低层与雪接近，即温度较低，但在中层和雨接近，温度较高，使得雪花在中层有部分融化，降落到地面在近地层继续融化，以雨夹雪形态出现[8]。我们对样本探空进行分析，发现出现雨夹雪大致分为两种情况，一种是中层温度低，而近地面温度较高，明显高于下雪时温度，雪花下落时部分融化；另一种是漆梁波指出的中层有暖层的情况。文中所选的判据都表示近地层的温度状况，而对中层暖层没有涉及。因此设计了中层暖层厚度指标，即把探空资料温度在垂直方向每10 hPa插值，计算零度层高度以上，温度大于等于0 ℃的暖层厚度。所有雪样本中出现暖层的2个(4.3%)，雨夹雪11个(约35%)，雨32个(约41%)，雨夹雪中出现暖层的比例和雨接近，远高于雪。

把暖层厚度作为雨夹雪组合判据之一，即指标为1280gpm

表3 不同指标下雨夹雪的预报性能

表4 加入暖层判据后雨夹雪的预报性能

6 结语

通过对2011—2014年8次雨雪天气过程的分析表明，降雪天气过程都由冷暖空气在浙江上空交汇形成的，冷暖空气势力强弱不同可以分为，暖空气冷垫爬升型，强冷空气型和冷暖空气对峙型。其共同特点是700 hPa为西南急流，高空300 hPa有偏西风急流，而近地面为东北或偏北气流。

通过对8次过程157个样本9个相态判别指标的分析，找到最适合浙江地区冬季降水相

态判别的指标2 m温度(T2m)，1000 hPa温度(T1000)，零度层高度(H0)，和850 hPa和1000 hPa高度差(Dh850-1000)。通过对不同阈值的TS评分计算，得到最佳推荐阈值见表5。对于判别雨或雪，TS评分可以达到0.8左右，有较高的应用价值。对于雨夹雪的判断单用低层的温度指标，判别效果较差。分析雨夹雪探空层结特征，加入了中层暖层指标，使TS评分明显提高，最好达到0.53。表明低层温度结合中层暖层，可以部分解决识别雨夹雪的难题，但仍然有较大的改进空间。

表5 冬季降水相态判别推荐指标和阈值

大气中雨雪相态的变化涉及非常复杂的物理过程，和大气成份有关也和近地面特征有关，通过对层结温度指标的统计和分析，得到的阈值可以初步达到识别降水相态的目的。本研究结果，可以为预报员在天气预报业务中提供参考。但在对预报准确率要求越来越高的今天，研究改善模式物理过程，进一步发展基于模式产品的降水相态预报产品，或许才是解决问题的根本。

[1] Lowndes C A S,Beyon A, Hawson C L. An assessment of some snow predictors[J].Meteorol Mag, 1974,103: 341-358.

[2] Wagner A J. Mean temperature from 1000mb to 500mb as a predictor of precipitation type[J].Bull Amer Meteor Soc. 1957,10:584-590.

[3] Heppner P G. Snow versus rain: Looking beyond the “Magic” numbers[J]. Wea Forecasting，1992,7: 683-691.

[4] 许爱华，乔林，詹丰兴，等2005年3月一次寒潮天气过程的诊断分析[J].气象，2006,32(3)：49-55.

[5] 梁红，马福全，李大为，等.“2009.2”沈阳暴雪天气诊断与预报误差分析[J].气象与环境学报，2010,26(4)：29-35.

[6] 李江波，李银娥，裴雨杰，等.一次春节寒潮的降水相态变化分析[J].气象，2009,35(7)：87-94.

[7] 刘建勇，顾思南，徐迪锋.南方两次降雪过程的降水相态模拟研究[J].高原气象，2013,32(1):179-190.

[8] 漆梁波，张瑛.中国东部地区冬季降水相态的识别判据研究[J].气象，2012,38(1)：96-102.

2015-04-20

浙江省气象局科技计划项目子项目冬季降水相态判别技术研究(2014ZD10-2)、雷达和数值预报产品融合方法在强对流潜势分析预警中的应用研究(2012ZD04、2013ZD04)、华东地区2014—2015年度区域合作项目(QYHZ201403)