云南地区强降水物理量场特征分析
2019-05-15尹丽云
刘 磊，闵 颖，尹丽云
(云南省气象台，云南 昆明 650034)
0 引言
云南地区受热带、副热带天气系统影响和高原复杂地形的作用以及南海、孟加拉湾两个水汽输送带等因素的影响，强降水天气过程频繁发生，常造成突发性局地暴雨并引起山洪、滑坡泥石流等严重自然灾害，给人民的生命财产造成重大损失。针对这种多发的自然灾害，多位学者都对其预报方法进行过研究，晏红明等[1]指出云南地区南支槽强降水对流系统区别于其他对流系统最主要的特征为物理量的垂直轴线随高度向高纬度地区倾斜；赵刚等[2]使用MM5(V3.6)对2001年8月24日发生在低纬高原的一次MCC过程进行数值模拟，通过对物理量的时空变化的分析来揭示MCC的发生发展机制。张一平等[3]对2001～2010年淮河上游短时强降水过程进行中尺度天气分析和物理量场诊断，归纳各类短时强降水天气系统配置模型，并提炼出表征短时强降水天气的物理量阈值。张之贤等[4]通过使用站点降水和探空资料，研究了在强降水和无降水时中尺度物理量分布规律，并且通过确定物理量阈值，计算了在不同不稳定和稳定物理量个数时的命中率、降水概率等。尹承美等[5]通过普查2007～2010年济南市区39次局地短历时强降水天气过程，利用高空和地面常规观测资料、自动站资料以及多普勒雷达产品，对济南市区局地短历时强降水进行天气分型，建立预报指标，并在2011年汛期进行了预报检验。张小玲[6]通过诊断有组织的深厚中尺度对流系统发生、发展的4个条件(水汽、不稳定、抬升和垂直风切变)，开发了中尺度对流天气的环境场条件分析技术，并应用于中国国家气象中心的强对流天气预报。通过先行者们的研究表明，通过对强降水过程发生前后的物理量场阈值进行研究，是建立预报方法的有效途径。
1 资料来源和研究方法
文中所采用的降水资料主要有两个来源：一是由国家气象信息中心统一提供《中国国家级地面气象站逐小时降水数据集》，数据主要包括2015～2016年汛期逐小时降水数据；二是从云南省气象台数据库中提取的大监站和乡镇站逐小时降水数据，数据主要包括2015～2016年整年逐小时降水数据。由于国家气象信息中心提供的降水数据经过了质量控制，因此文中涉及两种资料整合，主要是基于第1种资料，在非汛期时段用第2种资料补齐。
天气形势及物理量场分析的资料为国家局下发的08时及20时高空资料、地面资料、T-logp资料。
1.1 统计标准
大雨：25
根据气候类型结合行政区将云南划分为5个区，1区(滇东北)为昭通、曲靖，2区(滇东南)为文山、红河，3区(滇中)为昆明、玉溪、楚雄，4区(滇西北)为迪庆、怒江、丽江、大理，5区(滇西南)为保山、德宏、临沧、普洱、西双版纳。区域性暴雨过程指区域内1/6气象站及以上24小时日降水量50～99.9 mm。全省性暴雨过程指全省125个气象站有12个及以上24小时日降水量50～99.9 mm；强降水过程选取标准为全省125个气象站有1/6气象站24小时日降水量达到大雨标准以上。
1.2 2015～2016年云南省主要强降水过程
2015～2016年云南省主要强降水过程见表1。
表1 2015～2016年云南省主要降水过程
1.3 代表探空站资料的选取标准
T-logp图能清晰直观地反映大气的热力状况和垂直切变状况，单站的T-logp图是分析本地大气环境的热力和动力稳定度的重要手段，因此选取代表站非常重要。
将2015～2016年32个个例拆分为08时～20时、20时～次日08时。根据临近原则，若强降水(强降水时段选取标准参照强降水过程选取标准)发生的时段为08～20时，则选取08时的探空资料进行分析，若强降水发生的时段为20～次日08时，则选取20时的探空资料进行分析，跨时段过程按两个站次资料分开进行分析；再根据邻近原则，代表站点所代表的分析范围按照表3、图4进行分配。同时还要求在分析时刻代表站所代表的范围内出现强降水的乡镇站站点数大于等于10站次时才对该时刻该代表探空站的环境参数进行分析统计。按以上选站原则，共选择115个站次的T-logp资料进行分析。
1.4 T-logp资料研究方法
根据樊李苗[7]利用2002～2011年部分探空站探空资料和2005～2009年2 000多个国家级气象观测站雨量资料对短时强对流天气环境参数特征分析，结论得出：通过对T-logp图温湿曲线形态等一系列物理量场参数分析，可以对强对流天气预报提供依据与指标。
本文对所选站次的T-logp图上温湿廓线的分布特征进行初步分析，可将T-logp图分为两类，第一类的温湿廓线间的距离从底层至上层都比较近，说明整层水汽条件都比较好；第二类温湿廓线呈现喇叭口特征，说明水汽情况为“上干下湿”，在115个代表站次中，有26个在强降水天气出现时伴有大风天气，而其中21个的特征符合第二类温湿廓线特征。因此可初步认为：第一类易出现强降水天气，第二类在出现强降水天气的同时，一般还伴有雷暴大风天气。
以下内容将分别对第一类和第二类进行物理量场特征分析。
表2 代表探空站所代表的分析范围
图1 代表探空站所代表的分析范围
2 物理量场特征分析
2.1 判断热力不稳定的常用参数
判断热力不稳定的常用参数有对流有效位能CAPE、对流抑制能量CIN、沙氏指数SI、K指数、Δθse、ΔT等。
(1)对流有效位能CAPE
CAPE是一个具有非常明确物理意义的热力不稳定参量，CAPE越大，对流发展的高度就越高，或者说对流就越强烈。CAPE是温度和湿度的相关函数，对温度和湿度极为敏感，因此，它具有明确的季节变化和日变化，一般情况下，夏季和午后容易达到高值。
式中：ZEL为平衡高度；ZLFC为自由对流高度；Tvp为气块虚温；Tve为环境虚温；g为标准重力。
从CAPE的形态特征来看，CAPE为细长条分布的站点有94个，占81.74%(94/115)。
从图2平均值线可看出，除了普洱站以外，其余站点第二类的CAPE值大于第一类的CAPE值；第一类中的普洱站，第二类中的普洱站、宜宾站和百色站的CAPE值大于1 000 J/kg，第一类中的昆明站和威宁站的CAPE值小于300 J/kg，其余站点各类的CAPE值都在500～800 J/kg。
图2 各代表站两个分类对流有效位能CAPE分布(单位：J/kg)
(2)对流抑制能量CIN
CIN也是一个具有非常明确物理意义的热力不稳定参量。处于自由对流高度以下的气块能否产生对流，取决于它是否能从其他途径克服CIN所表示的能量，这是对流发展的先决条件，因此CIN是气块获得对流必须超越的能量临界值。事实表明，对于强对流发生的情况往往是CIN有一较为合适的值：太大，抑制对流程度大，对流不容易发生；太小，不稳定能量不容易在低层积聚，不太强的对流很容易发生，从而使对流不能发展到较强的程度。
从代表站分析来看，有21个站点没有出现CIN，其中第一类中的普洱站没有出现CIN的次数最多，达7次。从图3平均值线可看出，丽江站、腾冲站和威宁站第二类的CIN值小于第一类的CIN值，其余站点情况相反；除了第二类中的宜宾站CIN值大于100 J/kg以外，其余站点的CIN值都小于60 J/kg。
图3 各代表站两个分类对流抑制能量CIN分布(单位：J/kg)
(3)沙氏指数SI
SI指数可以定性地用来判断对流层中层是否存在热力不稳定层结，SI指数小于零，表示层结不稳定。它不能反映对流层底层的热力状况，反过来说，它的优点是受日变化的影响相对较小，而与CAPE有较好的负相关。
从图4平均值线可看出，除第一类中的昆明站、腾冲站、威宁站以外，其余各类各站点的SI指数都小于零；除丽江站外，其余站点第二类的SI值都小于第一类站点的SI指数。
图4 各代表站两个分类沙氏指数SI分布
(4)K指数
K指数侧重反映对流层中低层的温湿分布对稳定度的影响，K值越大，越不稳定。当对流层中低层“上冷下暖”的结构特征明显以及低层高湿时，K指数的值都可能比较大，K只能在判断强对流潜势时定性使用，对于强对流天气类型的判断不够充分。K指数同样不能反映对流层底层的温湿状况。
K=(T850-T500)+Td850-(T700-Td700)
式中：T为温度，Td为温度露点。数字为对应等压面。
图5 各代表站两个分类K指数分布(单位：℃)
从图5平均值线可看出，两类K指数的差异不大，所有站点的K指数都大于38℃。
(5)上下层θse之差
Δθse用于表征湿空气的条件静力稳定度，大于零，表示层结不稳定，且差值越大，越不稳定，这种不稳定的产生，既与温度的垂直递减率有关，也与湿度的垂直递减率有关。
从图6平均值线可看出，两类Δθse的差异很大，从Δθse700-500来看，第一类站点的Δθse700-500在2～6℃，第二类站点的Δθse700-500在8～11℃；从Δθse850-500来看，普洱站两类的Δθse850-500 都大于10℃，另外第二类宜宾站的Δθse850-500 超过20℃，其余第一类站点的Δθse850-500在4～8℃，第二类站点的Δθse850-500在14～15℃。
图6 各代表站两个分类Δθse分布(单位：℃)
(6)上下层温度之差
从图7平均值线可看出，两类ΔT的差异不大，其中ΔT700-500除第二类的丽江站和宜宾站的值大于16 ℃以外，其各类各站点的值均在15 ℃左右；ΔT850-500百色站的值略小，约在22～23 ℃左右，其余站点的值在25 ℃左右。
图7 各代表站两个分类ΔT分布(单位：℃)
2.2 判断湿度的常用参数
判断空气湿度的常用参数：比湿、温度露点差和湿层厚度等。
(1)比湿q
比湿q是反映空气绝对湿度的一个物理量。
从图8平均值线可看出，两类的q700以及各站点的q700值差异不大，都在11 g/kg左右。
图8 各代表站两个分类q700分布(单位：g/kg)
(2)温度露点差T-Td
温度露点差在日常业务中很容易获取，因此是日常天气分析预报业务中经常用以表示空气干湿程度的一个物理量。当T=Td时，空气达到饱和；T-Td的数值越大，代表空气距离饱和程度越远。但是在使用过程中应该注意温度露点差反映的是空气的相对湿度情况。
图9 各代表站两个分类T-Td分布(单位：℃)
从图9平均值线可看出，两类T-Td的差异不大，其中(T-Td)700除第二类宜宾站的值大于4℃以外，其各类各站点的值都小于4℃；(T-Td)地面除第二类宜宾站的值大于5℃以外，其各类各站点的值都小于5℃。
(3)湿层厚度
从分析站点T-logp图中湿层(RH>80%)厚度的分布情况看，从底部(含近底)向上伸展的站点有82个，占71.30%(82/115)。低层无湿层的站点有3个，但其在600 hPa附近有一浅薄湿层。
湿层上下界之间的厚度差：
<100 hPa共有10个站点；100～200 hPa共有22个站点；200～300 hPa共有26个站点；300～400 hPa共有23个站点；400～500 hPa共有19个站点；500～600 hPa共有8个站点；600～700 hPa仅有4个站点，说明湿层相当深厚，从底部一直伸展至顶部。
归纳总结看出，出现强降水时湿层厚度基本上需要从站点的底层向上延伸至中层(400～500 hPa)附近。
2.3 特殊层的分析(0 ℃层和-20 ℃层)
0 ℃层和-20 ℃层的高度在分析冰雹天气时非常重要，为了探讨强降水天气发生时0 ℃层和-20 ℃层的高度与冰雹发生时是否有差异，对其进行分析，得出结果见表3。
表3 代表探空站特殊层高度
按照海拔高度从低到高将8个站两两分组，可以看出0 ℃层和-20 ℃层的高度随海拔高度增高而逐渐降低，即宜宾/百色站的高度分别为5.1/5.2 km，8.5/8.6 km；蒙自/普洱站的高度分别为4.1/4.1 km，7.5/7.6 km；昆明/腾冲站的高度分别为3.5/3.8 km，7.0/7.2 km；丽江和威宁站的高度分别为3.2/3.2 km，6.6/6.6 km。
3 结论与讨论
云南省产生强降水有利的环境条件主要有如下几点：
(1)热力不稳定参数：CAPE位于500～800 J/kg；CIN<60 J/kg且值较大时易出现雷暴大风；SI<0；K>38 ℃；Δθse700-500在2～11 ℃且超过6 ℃易出现雷暴大风；Δθse850-500在4～15 ℃，且超过8 ℃易出现雷暴大风；ΔT700-500约等于15 ℃左右；ΔT850-500约等于25 ℃左右。
(2)湿度参数：q700约等于11 g/kg左右；(T-Td)700<4 ℃；(T-Td)地面<5 ℃；湿层较厚，延伸到(400～500 hPa)附近。
(3)特殊层的特征：易发生强降水地区的0 ℃层和-20 ℃层的高度随海拔增高逐渐降低。
(4)部分站点由于其特殊的地理和气候，阈值特征与其他站点差别较大，判断时需要加以订正，当数值超过以下区域时，仍有较高发生强降水的可能：普洱站、宜宾站和百色站CAPE>1 000 J/kg；昆明站和威宁站的CAPE<300 J/kg；宜宾站CIN>100 J/kg；昆明站、腾冲站、威宁站SI>0；普洱站Δθse850-500 >10 ℃，宜宾站的Δθse850-500>20 ℃；宜宾站(T-Td)相对较大(1 ℃左右)。
结论表明，在日常预报中，对有可能出现强降水过程的天气系统，可以依次对其热力不稳定，湿度，特殊层特征3个方面进行物理量场参数上的分析，同时针对阈值相差较大地区进行筛选，可有效提高云南地区强降水预报准确率。
