青藏高原东北部近10年大到暴雪天气过程分析

李昌玉　沈洁　玉红英

摘要 为了研究西宁市大到暴雪的发生机制，总结短期预报思路，建立短期预报指标，利用Micaps常规天气和物理量场等资料，采用天气学诊断方法，分析近10年西宁市出现的5次大到暴雪天气过程。分析表明，环流形势可以分为北脊南槽型、西高东低型、阶梯槽型、贝湖低槽型。西宁市大到暴雪天气的发生与地面冷高压、500 hPa高空槽、切变线、孟湾风暴、西南气流有关。对于西宁地区大到暴雪预报指标，应从有无冷空气过境、是否有西风带短波槽及高原南支槽东移影响、是否有西南气流、700 hPa冷温槽0 ℃是否南压至西宁地区等方面确定。

关键词 大到暴雪；预报分析；青海西宁；青藏高原东北部

中图分类号 P458 文献标识码 A 文章编号 1007-5739（2017）14-0210-03

Abstract In order to study the mechanism of heavy snow to blizzard in Xining City，summarized the short-term forecast ideas and establish short-term forecast indicators，this paper used Micaps conventional data，physical field and the method of weather diagnosis to analyze 5 times heavy snow to blizzard weather process in Xining City in recent 10 years.The results showed that the circulation situation could be divided into the north ridge south trough type，Wushan ridge type，stepped trough type and Beihu low trough type.The occurrence of heavy snow to blizzard in Xining City was relation to the ground cold high pressure，500 hPa upper trough，share line，Bay of Bengal storm and southweat air.The forecast indicators about heavy snow to blizzard of Xining area，should be determined by whether cold air transit，whether the westerlies short wave trough and the plateau south trough eastward impact，whether there was southwest airflow and whether 0 ℃ of 700 hPa cold temperature trough was moving southward to Xining area.

Key words heavy snow to blizzard；dignostic analysis；Xining Qinghai；northeast of Qinghai-Tibet Plateau

西寧市位于青藏高原东北部，近几年设施温棚发展迅速，大到暴雪对设施农业造成的损失非常大，是西宁市农户春秋最为关注的灾害之一。

国内气象工作者对青海东部暴雪天气的环流背景特征展开了大量研究。周陆生等[1]对青藏高原东部牧区大到暴雪过程及雪灾发布的基本特征进行了研究；周 倩等[2]对青藏高原东部一次区域暴雪过程及气候背景进行了分析；王 文等[3]对“96.1”高原暴雪过程三维条件性对称不稳定的数值进行了研究；保广裕等[4]对高原春季一次强雨（雪）天气过程的物理量诊断进行了分析。已有研究结果表明，关于青藏高原和青海省暴雪成因及其灾害的研究，国内近年来做了许多工作，且取得了不少研究成果[1-4]。高原降雪的基本特点有：9月降雪日数平均已有7.5 d，但平均降水量与8月相当，说明它仍处于高原雨季中，10月降雪日数猛增至15 d，11月的平均降水量很小但降雪日数与9月相当，12月降雪日数和降雪量处于全年最低点[5]。这些特点与东亚环流在10月和12月的两槽调整对应[6]。

本文针对西宁市对雪的量级预报薄弱的现状，分析了青藏高原东北部西宁市近10年5次大到暴雪天气过程，得出一些预报指标，为提高西宁大到暴雪预报质量提供可靠的依据。

1 大到暴雪的环流形势

暴雪形成原因可以从环流形势的分析中得到。将暴雪对应的环流形势进行分类并寻找规律，参考文献[7]青藏高原东部暴雪环流分型的方法。分析结果表明，西宁地区5次大到暴雪天气过程，对应的500 hPa环流形势可以分为北脊南槽型、西高东低型、阶梯槽型、贝湖低槽型。

北脊南槽型见图1（a）。可以看出，有2次过程为北脊南槽型，北疆及蒙古西部地区500 hPa有高压脊，高原有西风带南支槽，槽前向东北部输送西南暖湿气流，随着北脊的发展引导西北气流南下，高原槽移至青海省东部一线，西北冷空气与槽前西南暖湿空气交汇于青海省东北部，引起大到暴雪。

西高东低型见图1（b）。可以看出，新疆西部为深厚低槽区，其分裂短波槽滑向高原，东北低涡的稳定维持，促使贝加尔湖脊发展，高原南部有南支槽，并且有西太平洋副高存在。由于西太平洋副高的稳定维持，500 hPa 584线稳定在30°～40°N，西太副高阻挡南支槽并使其加深，2个系统相互影响，使西南气流源源不断向青海省输送水汽。西北气流携带冷空气与西南暖湿气流在青海省北部交汇形成切变线。切变线的存在有助于强降雪天气过程的产生。endprint

阶梯槽型见图1（c）。可以看出，乌拉尔山附近为一高脊稳定并缓慢东移，贝加尔湖为发展深厚的低压槽，当乌拉尔山高压脊前引导冷空气南下，促使贝加尔湖槽加深南压，槽底不断分裂冷空气东移南下，在新疆地区、高原上及高原南部有短波槽，并且南部的槽区位相稍稍超前，各槽依次呈阶梯状，阶梯槽加速诱导冷空气向东南移动，南支槽前的西南气流将暖湿空气带入青海省东部，冷暖空气相互交汇，造成西宁地区大到暴雪。

贝湖低槽型见图1（d）。可以看出，乌拉尔山附近为高压脊，贝加尔湖为深厚的冷低压，青藏高原南部有南支槽，当高脊缓慢东移时，脊前西北气流引导强冷空气南下，促使贝加尔湖槽南压，槽底不断分裂短波槽向高原下滑，水汽随着南支槽向青海高原东部输送，槽底分裂冷空气与南支槽前暖湿气流在青海东北部交汇，造成大到暴雪的环流特征。

2 大到暴雪的影响系统

通过分析5次大到暴雪天气过程，总结出影响西宁地区大到暴雪的主要系统是地面冷高压、切变线、孟湾风暴、西南气流、500 hPa西风槽。

2.1 地面冷高压

地面图上冷高压的强度可用冷高压的中心数值、范围和等压线的密集程度表征，但多以中心数值表示[8]。分析西宁市5次大到暴雪天气过程知，地面一直处于冷高压的控制下，西宁地区冷高压强度为1 032.5～1 042.5 hPa，最强达到1 042.5 hPa。青海省东部西宁地区冷空气入境主要有3条路径，一条路径是冷空气沿北方路径，经北疆进入蒙古，在有利的环流形势引导下，从河西走廊南下，沿湟水谷地倒灌，影响西宁地区，北方路冷空气强度大；另一条路径是受西方路径冷空气翻越帕米尔高原自西向东影响西藏、青海，西方路冷空氣强度偏弱；还有一条路径是冷空气沿西北路径，冷空气一股翻越阿尔金山进入柴达木盆地，另一股沿河西走廊东移，至祁连山东端从青海东部地区向西灌。两股冷空气在青海湖形成锢囚锋，从而加强了低空辐合上升运动，造成西宁地区大到暴雪天气。冷空气的路径和强度决定降温幅度。

2.2 切变线

高原低涡和切变线是高原中低层的天气系统，是主要的降水系统之一[9-10]。高原冬、春季节由于高原切变线的活动使高原东部及其周边地区产生大到暴雪天气，造成牧区雪灾[11]。由于副高的存在，当乌拉尔山高压脊东移时，环流形势在中纬度为纬向型。因500 hPa 584线稳定在30°～40°N，印缅和青藏高原南部的西南气流沿着副高外围500 hPa 584线北移与脊前西北气流形成高原切变线，切变线出现在40°N。随着冷空气活动加强，切变线南压到35°N附近，偏北气流引导冷空气南下，西宁地区位于切变线附近，这就具备了大到暴雪的初始条件，配合低层水汽条件，出现了大到暴雪天气过程。

2.3 孟湾风暴

孟加拉湾风暴活动有2个高峰期，一个在初夏5月，另一个在秋季10月和11月[12]。孟加拉湾风暴是高原暴雪天气过程的主要影响系统[13]，它是形成于孟加拉湾地区的热带风暴，较易随副热带高压西侧和南支槽前西南气流北上影响高原[14]。

2007年10月7日和2014年10月10日2次暴雪过程，从红外云图演变分析，可以清晰看到水汽通道来自孟加拉湾。孟加拉湾风暴的连续演变和云团北上进入高原，由于孟加拉湾风暴富含水汽，南支槽前西南气流强盛，云系在西南气流的引导下扩展北上与西风槽带来的冷空气在高原上交汇，造成强降雪天气。

2.4 西南气流

500 hPa西南气流将孟加拉湾和南海水汽输入降雪区上空[15]。从西南气流的强度来看，大到暴雪前24 h 500 hPa西南气流加强，表现为西宁及以南地区西南风站点增多，风速增大。从西南气流维持时间来看，尤以秋季大于春季。西宁及以南地区各站点，秋季西南气流维持时间较长，一般在5～7 d；春季维持时间较短，一般在1～2 d之间。

2.5 500 hPa西风槽

500 hPa西风带高空槽是造成大到暴雪最主要的影响系统，造成大到暴雪的关键是北部冷空气与西南暖湿气流在西宁地区的交汇，南支槽亦有利于来自印度洋和孟加拉湾的暖湿气流向青藏高原北部输送，南支槽作为水汽的供应者占到5次中的60%。

3 物理量诊断分析

3.1 散度和涡度场结构

大到暴雪发生时，强降水区散度从低层到高层的分布有中低层辐合高层副散，有低层辐合中高层辐散，也有辐合辐散交替出现的，而且高层的辐散值大于底层辐合值，有利于上升运动。辐合层最高高度能够达到300 hPa层。涡度是衡量空气质块旋转运动强度的物理量。从涡度平流时间剖面图分析，大到暴雪发生前12 h在500 hPa层及以上为正涡度平流，正涡度平流中心在250～300 hPa层。春季正涡度平流中心5×10-5～10×10-5·s-2，秋季19×10-5～22×10-5·s-2，秋季大于春季。

3.2 垂直运动

大到暴雪可以发生在整层为强上升运动，也可以发生在中低层的强上升运动。最强中心在400～500 hPa层。当有大到暴雪发生时以及较长时间的降水时，有明显强上升运动，强降水区处于500 hPa垂直速度场负值中心区域，中心值在-30×10-1～-36×10-1 hPa/s，降水减弱后500 hPa垂直速度场数值转为正值，则开始有下沉运动。垂直上升运动的强烈发展，为暴雪的产生提供了有利的动力条件。

3.3 水汽分析

充足的水汽供应是大到暴雪形成的条件之一。季良达等[15]指出，影响高原降雪的水汽主要来源于孟加拉湾和阿拉伯海。从卫星云图演变来看，发现水汽主要来自孟湾。500 hPa西南气流是西宁地区最主要的水汽输送带。比湿场在大到暴雪过程前700、500 hPa，可以清楚看到有湿舌伸展到强降水区。发生在秋季的大到暴雪的比湿大于春季，秋季500 hPa比湿为3～4 g/kg，700 hPa比湿为4～6 g/kg。春季500 hPa比湿为1～3 g/kg，700 hPa比湿为1～4 g/kg。大到暴雪落区与比湿线密集带也有很好的对应关系。比湿时间剖面图上，强降水出现在比湿中高层波峰至波谷期间。endprint

从云图演变分析可以看到水汽通道来自孟加拉湾。当孟加拉湾风暴存在时，南支槽前西南气流强盛，云系在西南气流的引导下扩展北上，水汽通量高值带也东移北抬，大到暴雪出现在水汽通量高值线附近。当孟加拉湾风暴不存在时，此特征并不明显。大到暴雪之前西宁地区的风向由西北风转为西南风。水汽通量场会出现强水汽辐合高湿区，整层的水汽通量散度值会较前期明显增加，水汽条件较充足。这5次过程西宁地区的水汽通量散度大值在700 hPa层，中心强度为-2.5×10-8～-8.0×10-8 g/（s·cm2·hPa），说明水汽的辐合在低层700 hPa。与强降水出现的时间和落区相吻合，低空水汽的强辐合为大到暴雪的发生提供了充足的水汽条件。

3.4 热力条件分析

大到暴雪是在冷暖空气交汇的有利条件下产生的，中低层的热力状况是一个重要因素。暴雪落区与假相当位温线的密集带有很好的对应关系，而假相当位温值逐渐减小时，实况降水也会减小并逐渐结束。从假相当位温时间剖面图分析可知，强降水发生前12 h假相当位温线呈漏斗状，假相当位温线坡度增大，线条更加密集，强降水就集中在此期间。

温度的高、低直接决定了降水的性质，对于降水相态的转化，在700 hPa温度场可以清楚地看到，降水过程前期相态为雨，随着冷温槽的东移南压，当0 ℃线南压至西宁地区，并且地面温度降到1 ℃以下，降水相态由雨转为雨夹雪，见下表1。

4 结论与讨论

对于西宁地区大到暴雪预报应从是否有冷空气过境，是否有西风带短波槽及高原南支槽东移影响，是否有西南气流，700 hPa冷温槽0 ℃是否南压至西宁地区等方面来确定，具体从5个方面来看：①当冬春季地面天气图上冷空气强度中心强度达1 035 hPa以上。②当数值预报场500 hPa西风带有短波槽过境。西宁及以南地区风向由西北转为西南风，并且风速增大。③当数值预报700 hPa西宁地区相对湿度达到60%以上，秋季500 hPa比湿为3～4 g/kg，700 hPa比湿为4～6 g/kg。春季500 hPa比湿为1～3 g/kg，700 hPa比湿为1～4 g/kg。④散度场低层有辐合，高空有辐散；并且西宁地区有强上升运动，西宁市处于500 hPa垂直速度场负值中心区域，中心值在-24×10-1～-36×10-1 hPa/s。⑤当数值预报700 hPa温度场西宁地区温度在0 ℃以下，并且地面温度降到1 ℃以下，就可以考虑降水相态的转变。

目前，针对青海东部地区的暴雪虽然已经开展了大量的研究，但是大多集中在天气学分析方面，有限的常规观测资料很难满足对暖区暴雪中小尺度系统的深入研究和分析。今后需要加强各类新资料对暴雪预报以及研究中的应用，改进西宁市气象部门暴雪预报能力，进一步提高防灾减灾能力。

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