丰都县强对流天气特征分析

武文婧

(重庆市丰都县气象局，重庆 丰都 408200)

0 引言

强对流天气通常是指落到地面上直径超过2 cm的冰雹、瞬时风速达到17 m/s以上的雷暴大风、小时降水量>20 mm的对流性暴雨等。早期对强对流的认识就是从环境条件开始，陶诗言[1]等从1970 s开始研究强对流天气，得出了强风暴出现的3个条件：一是对流层位势不稳定，二是上干下湿的水汽分布，三是强的垂直风切变。

雷暴大风天气通常由飑线和超级单体等强风暴生成，吴芳芳等[2]通过分析江苏的雷暴大风，得出西南暖湿气流提供热力条件，冷锋触发和冷暖空气辐合加强了垂直上升运动，为雷暴大风的形成提供了动力条件。

暴雨的发生是不同天气尺度系统相互作用造成的，许多学者研究指出[3-4]:中低层中尺度低涡或辐合中心是直接造成暴雨的系统,其发展演变和移动直接影响降雨的落区和持续时间。当西南涡不连续跳跃性东移，东部气流辐合和非平衡性增强，也容易诱发大暴雨天气。

王兆华[5]等通过分析冷涡背景下局地冰雹云图特征发现：冰雹多发生在冰雹云发展和成熟的阶段，云体一般呈椭圆状，色调较白，生命周期短，发生区域一般位于TBB中心的上风一侧，TBB梯度大于10(℃/0.05°)是冰雹的易发区。吴哲红[6]等人通过对冰雹发生最近时刻环境潜势物理量的研究表明较大的垂直风切变，暖季抬升指数和梯度大值区域以及CAPE正值和CIN负值叠加区域均有利于产生大冰雹天气。

雷暴大风、冰雹、短时强降水等天气一直是造成严重灾害的天气，由于现有资料时空分辨率低，监测系统不够完善，对强对流天气的落区、强度、分类型准确率较低，导致常常出现漏报，一直以来是天气预报业务的难点。

丰都县自2009年以来，全县自动观测网的时空密度进一步提高，各建设了30个地面自动观测站点，自动站点密度为5～10 km，为短临预报提供了有利的数据支撑。为了分析短时强降水、冰雹、雷暴大风等强对流天气发生的环境条件和物理机制，本文利用2005—2014年丰都县短时强降水、冰雹、雷暴大风等资料建立样本，分别从水汽条件、大气不稳定条件、抬升条件等方面了解其发生发展的不同之处，一方面对本地区强对流天气的时空分布特征进行统计分析，另一方面通过对比强对流天气发生时各物理量值大小，整理归纳出丰都地区3类强对流天气发生的阈值，进而在强对流天气的潜势预报的基础上识别发生的强对流天气类别。个例选取了12次典型的短时强降水、大风和冰雹天气过程进行对流分析，旨在找出区分不同强对流天气种类的指标，从而为精细化的短临预警提供参考。

1 数据说明

短时强降水资料来源于丰都国家地面自动站《地面气象记录月报表》信息化资料，资料长度为2005—2014年；丰都县区域自动站《地面气象记录月报表》信息化资料，资料长度为2009—2014年。资料剔除了数据不完整的站点和月份。

冰雹资料源于《丰都县气象志》、灾情直报系统、《丰都县气象站地面气象年报表》《中国灾害大典(丰都卷)》中的记录，资料包含有冰雹发生的时间、地点、强度等信息。

大风资料来源于2005—2014丰都国家地面自动站《地面气象记录年报表》。

格点资料来源于NCEP气象数据服务官网，资料长度为2004—2015年，(时间分辨率为6 h，空间分辨率1°×1°)。

表1 冰雹、短时强降水、雷暴大风个例样本Tab.1 Hail、short-time heavy rain and gale process sample

2 研究方法

利用2005—2014年丰都县天气现象日数据集和地面基本、基准自动站逐小时降水资料，将极大风速>17 m/s定义为一次大风过程。小时雨强在20 mm以上定义为一次短时强降水；出现直径在2 cm以上的冰雹定义为一个冰雹过程。强对流的发生考虑有3个条件[7]：静力不稳定、水汽和抬升触发机制，而静力不稳定和水汽都是各自独立发展的，通过引入抬升指数(LI)、K指数、对流有效位能(CAPE)和对流抑制能量(CIN)等，将大气静力稳定度和水汽条件联系在一起，通过分析探空资料，物理量参数(见表2)，综合判断强对流天气的发生发展条件。

表2 物理量参数Tab.2 Physical index

3 丰都县强对流天气时空分布

3.1 短时强降水天气发生时间和月频率分布

对丰都县2005—2014年国家气象观测站小时雨量进行统计，得出短时强降水月频次分布和24 h频次分布如图1所示，丰都县短时强降水分布在4—9月，其中9月最多，平均短时强降水发生频次达到8次，5、6、8月频次数相当。从时段分布上来看，丰都县短时强降水主要发生在夜间，其次是傍晚前。

图2给出了丰都县短时强降水的空间分布特征，短时强降水的大值区主要分布长江沿线，位于南部栗子乡、龙河一带，南部山区的都督和北部山区的三元、保合一带也是短时强降水分布的大值区。

图1 丰都县短时强降水月分布(a)及24 h分布图(b)Fig.1 Monthly variation of short-time heavy rain (a) daily variation of short-time heavy rain(b)

图2 丰都县短时强降水空间分布特征Fig.2 Spatio-temporal Distribution characteristics of short-time heavy rain in Fengdu

3.2 丰都县雷暴天气时间分布特征

通过统计丰都县地面观测报表，得到2005—2014年期间雷暴次数分布情况，从图3可以看到，雷暴天气除12月和1月外均有发生，发生时段主要集中在夏季和春夏交际，其中8月出现雷暴次数最多，其余依次为7月、5月、4月和6月。

图3 2005—2014年丰都县雷暴次数分布Fig.3 Storm Distribution form 2005 to2015

3.3 丰都县大风时间分布特征

由于全县境内有大风要素的站点只8个，且有数据信息的年份不超过5 a，因此，大风灾害资料采用国家站地面观测数据。

表3 2005—2014年丰都县大风发生情况表Tab.3 The frequency of gale from 2005 to 2014

表3中可以看到，丰都县县城大风发生的频率较低，2005—2014年间总共发生了13次，平均每年出现1～2次，其中2009—2010年均未出现大风天气。大风天气主要集中在5—8月，其中8月出现对流性阵风最多，冬季只出现过一次大风天气，出现时段在午后和凌晨居多，极大风速达到了26.1 m/s，出现在2012年，根据当年收集到的灾情，大风及暴雨造成全县11个乡镇4.778万人受灾，共计有98 间房屋倒塌。转移避险人口350人，直接经济损失2 657.8万元，农作物、公路、交通运输、水利设施等受灾严重。

3.4 丰都县冰雹区域分布特征

表4 2005—2014年丰都县冰雹天气发生情况表Tab.4 The frequency of hail from 2005 to 2014

根据统计，丰都县2005—2014年有观测记录的冰雹有7次，发生地点集中在长江以南的七跃山脉和以北的蒋家山及黄草山脉附近，3—8月均有出现， 2005—2014年间总共出现了7次，冰雹最大直径在8 cm左右。

4 短时强降水冰雹和雷暴大风天气的对流参数特征

朱乾根等[8]通过对大量个例进行分析，发现强对流在触发、发展、消散过程中，其表征水汽、不稳定能量和抬升条件的物理量参数都具有明显的演变特征。

本文选取能表征大气层能量、环境温湿参数和稳定度的参数进行对比分析(物理量参数见表2)，样本取自2005—2014年间发生8次冰雹和大风过程以及4次短时强降水过程(详情见表1)。

4.1 温湿参量对比分析

图4分别为3种不同强对流天气过程500 hPa和850 hPa温差随时间的变化(DT85) ，在强对流天气上空都出现了DT85差较大的区域，其中，冰雹过程图4a中500 hPa和850 hPa温差的平均值最大，其次为大风图4c，温差最小的是短时强降水图4b，4次冰雹过程的温差范围在26～34 ℃之间，平均值为29.5 ℃；4次大风过程的温差范围在23～30 ℃之间，平均为26.5 ℃；4次短时强降水天气过程温差范围在23～28 ℃，平均值为24.6 ℃，冰雹和短时强降水的ΔT500-T850相差了近5 ℃，表明在冰雹天气出现的时候，高空冷空气强度更大，使得上下层温度变化剧烈，大气不稳定性增加。

大气可降水量是一个表征水汽条件的重要参数，它反映了单位面积整层水汽柱水汽的含量，对于空气中的水分全部凝结成雨、雪、雹等降落所形成的降水量有重要的影响[7]，计算结果表明，3类对流天气过程下的大气可降水量如图5所示，短时强降水的大气可降水量PW值在56～60mm之间，平均值为58 mm，呈现“湿”对流风暴的特征；冰雹过程的PW值明显减小，在36～42 mm之间，其平均值为38.6 mm，而大风过程水汽条件最差，其值在32～38 mm之间，平均值为34 mm，呈现出“干”对流风暴的特征。

计算12次过程各层的相对湿度情况，图6列出了部分过程的相对湿度情况，从图中我们可以看到，3种典型的强对流天气其相对湿度各有特点，图6a是强降水过程相对湿度垂直剖面，各层的相对湿度在时间上有一个明显增湿的过程，降水发生前期，600 hPa以上基本为干区，相对湿度在20%以下，低层湿度也在70%左右，随着强降水的发生，各层湿度条件转好，500 hPa以下达到饱和，500 hPa以上相对湿度也在75%左右，随着降水过程的结束，湿度条件由上到下逐渐转低，对比大风过程图6c和冰雹过程图6b，后者的相对湿度条件要低得多，并且从大气水汽的分布来看，冰雹和大风天气几乎只在中低层有较饱和的水汽，而高层的相对湿度平均值在40%～50%左右。

图4 短时强降水(a)、冰雹过程(b)、大风过程(c)ΔT500-T850随时间剖面情况(单位：℃，30°E,104～110°W)Fig.4 Short-time heavy rain(a) hail(b)and gale(c) process ΔT500-T850 varying with time of each layer(unit：℃，30°E,104～110°W)

图5 短时强降水(a)、冰雹过程(b)、大风过程(c)大气可降水量(PW)随时间演变情况(单位：mm，25～35°E,100～115°W)Fig.5 Short-time heavy rain(a) hail(b)and gale(c) process PWvarying with time(unit：mm，25～35°E,100～115°W)

图6 短时强降水(a)、冰雹过程(b)、大风过程(c)相对湿度剖面随时间演变情况(单位：%，30°E,104～110°W)Fig.6 Short-time heavy rain(a) hail(b)and gale(c) process RH varying with time of each layer(unit：%，30°E,104～110°W)

4.2 稳定参量对比分析

4.2.1 热力稳定度 K指数作为强对流预报的重要参考指标，综合反映了中低层的垂直降温、低层露点温度和温度露点差的物理量，主要用于暴雨的预报。当温度直减率越大，低层水汽越饱和，其累计的不稳定能量越多，K指数越大。

根据NCEP/NCAR时空分辨率分别为6 h和1°×1°的再分析资料，计算了12次过程中重庆及周边的K指数。

计算公式为：

K=(T850-T500)+Td850-(T-Td)700

其中，T850-T500为850 hPa与500 hPa的温度差，Td850为850 hPa的露点温度，(T-Td)700为700 hPa的温度露点差。

根据统计结果表明，发生短时强降水的K指数在37.5～42 ℃之间图7a，平均值在39.8 ℃左右。而冰雹和大风的K指数普遍小于短时强降水，其中，大风K指数平均值为37.2 ℃，冰雹为35.8 ℃，因此出现暴雨天气对低层的水汽和中低层的温度直减率和依赖更大。

抬升指数LI是指反映地面气块移动到500 hPa时的不稳定状态，负值越大，表示不稳定性越强。公式为：

图7b图中为12次过程LI的统计结果，就抬升指数的平均值来看，冰雹天气的抬升指数在-1.79左右，其次是短时强降水，平均值在-1左右，最后为大风，平均值为-0.7，因此冰雹较短时强降水和大风天气需要更深厚的不稳定层结。

图7 短时强降水、冰雹过程、大风过程热力指数参数(a)、K指数(b)、抬升指数(LI)散点分布图(△表示短时强降水○表示大风，□表示冰雹)Fig.7 Short-time heavy rain(a) hail(b)and gale(c) process thermal index parameters scatter diagram(△means Short-time heavy rain ○means gale，□means hail)

4.2.2 动力稳定度参量分析 垂直风切变是维系强对流发生的必要条件，高空急流下方风速垂直风切变有利于对流的发展，通常冰雹出现在高空急流的下方[10]，本文计算了0～3 km和0～6 km上3类强对流天气的垂直风切变，在0～3 km高度上，大风的垂直风切变峰值最大，其次为冰雹，而短时强降水垂直风切变值普遍在2.5×10-3s-1以下；而0～6 km高度上，短时强降水和冰雹的垂直风切变值在2.5×10-3s-1以上均有分布，而大风则普遍在1.5×10-3s-1之下。

图8 短时强降水、冰雹过程、大风过程垂直风切变(a)0～3 km、(b)0～6 km散点分布图(单位：10-3s-1)Fig.8 Short-time heavy rain、 hailand gale process Vertical wind shear value scatter diagram(a)0～3 km(b)(unit:10-3s-1)

通过计算不同强对流天气的散度分布，如图9，3类强对流天气的散度值均0以下，阈值分布介于-1～-8之间，通过判定阈值来区分不同强对流天气的指示意义不大。进一步观察不同强对流天气散度的垂直分布，短时强降水的辐合辐散形成的环流位置较低图9a，出现位置大多位于600 hPa以下，而冰雹则在300 hPa左右，大风在400 hPa左右，并且从散度值的极值大小来看，冰雹高层辐散中心的强度明显大于另外两种强对流天气过程图9b，正是因为这种强烈的抽吸作用造成强的辐合上升气流，是冰雹形成的原因之一。

图9 短时强降水(a)、冰雹过程(b)、大风过程(c)和散度高度—经度剖面(单位：s-1,30°E,100～114°W)Fig.9 Short-time heavy rain(a) hail(b)and gale(c) process divergence with variation of longitude in each layer，(unit:s-1,30°E,100～114°W)

4.3 能量条件

雷暴生成的两个要素：静力不稳定和水汽，可以合并在一起形成各种对流指数，在其物理意义上，可以最清晰判断雷暴潜势的参量则是对流有效位能(CAPE)和对流抑制(CIN)。

图10为3类短时强降水天气过程所选个例的CAPE值分布情况，可知，3种强对流天气过程的对流有效位能值在500～1 600 J·kg-1之间，阈值分布范围较大，对区分强对流天气的效果无效。叶爱芬[12]等在对广州清远地区的对流有效位能与强对流天气关系进行了统计分析以后，认为CAPE值除了受气块起始高度的影响外，气块温度的误差会造成几百J·kg-1的差别，因此，不能简单的用CAPE值来判断强对流天气。

5 结果与讨论

①丰都的强对流天气通常发生在3—9月之间，其中短时强降水主要分布在长江沿岸和南北两支山脉的北侧；冰雹则主要发生在南部高山附近。

②水汽条件上，短时强降水对水汽要求最高，其平均值达到58 mm，其次为冰雹和大风。当短时强降水出现时几乎整层都是处于饱和的状态，冰雹和大风天气几乎只在中低层有较饱和的水汽，而高层的相对湿度平均值在40%～50%左右。

图10 短时强降水(a)、冰雹过程(b)、大风过程(c)对流有效位能分布情况(单位：J·kg-1，25～35°E,104～115°W)Fig.10 Short-time heavy rain(a) hail(b)and gale(c) process CAPE distribution(unit：J·kg-1，25～35°E,104～115°W)

③通过分析表征大气动力抬升条件，垂直风切变在0～3 km和0～6 km上分布差异较大，在较低层结中，大风的垂直风切变值较大，在较高层结上则相反，冰雹和短时强降水分布值较大。短时强降水较冰雹和大风需要的辐合高度也不尽相同，短时强降水辐散高度在600 hPa左右，大风在400 hPa左右，冰雹在300 hPa左右。从散度值的极值大小来看，冰雹高层辐散中心强度明显大于另外两种强对流天气过程。冰雹对于抬升指数的要求最高，其平均值在-1.79左右，其次是短时强降水，平均值在-1左右，最后为大风，平均值为-0.7。

④热力条件方面，冰雹对于DT85的要求最高，其值在26～34 ℃之间，大风过程的DT85在23～30 ℃之间，短时强降水天气过程DT85介于23～28 ℃。强降水对K指数要求最高，其平均值在39.8 ℃左右，其次为大风和冰雹，k指数平均值分别为37.2 ℃和35.8 ℃，因此出现强降水天气对低层的水汽和中低层的温度直减率的依赖更大。通过计算个例中CAPE值，发现其阈值分布范围较大，对区分3类强对流天气没有指示意义。