地面稠密观测资料在强对流天气监测预警中的研究进展

李佩芝，周长春，华 维

(1.成都信息工程大学 大气科学学院，四川 成都 610225；2.四川省气象台，四川 成都 610072；3.高原与盆地暴雨旱涝灾害四川省重点实验室，四川 成都 610072)

0 引言

雷暴大风、冰雹、强降水等强对流天气，由于其局地性、突发性强的特点，常造成巨大的生命和财产损失。如2010年8月7日的舟曲特大泥石流，东山镇在仅1小时内，小时雨强达77.3 mm/h[1]，引发特大泥石流，导致1 471人遇难，294人失踪。引起强对流天气的直接系统是中小尺度系统，它具有空间尺度小、生命史短、突发性强等特点，预报难度大。近年来，专家学者将地面稠密观测资料应用到个例研究和分析中，发现地面稠密观测资料，如：地面加密自动站数据、风廓线雷达资料、地基GPS水汽资料等的应用对短时临近强对流天气预报的准确率有极大的提高。加密自动气象站具有覆盖面积广、观测时间密集的特点，尤其是通过地面风场的数据能较好的监测和预报中小尺度天气的发生发展；风廓线雷达资料具有分钟级的水平速度和垂直速度的变化是判断降水强度和相态的重要工具；PWV(大气可降水量)的升降变化对降水开始和结束有重要指示作用。

本文对近年来国内外学者在强对流天气监测、预报预警业务及研究中使用地面稠密资料的情况进行了总结和归纳；同时，也对地面稠密资料应用方面存在的问题进行了探讨。

1 地面稠密观测资料介绍

地面加密自动站能够对风速、风向、雨量、空气温度、空气湿度、大气压力等气象要素进行全天候、高时空分辨率的监测。截至2014年，中国各省、区、市以地方为主建设的中小尺度天气监测地面加密自动气象站已超过40 000个，仅四川省地面加密自动站个数就达到了4 511个。其空间分布密集，观测频率高，数据时次间隔可达分钟级，使监测中小尺度天气的发生发展成为可能。

风廓线雷达是利用大气湍流对大气风场等物理量进行探测的遥感设备。美国NOAA提出风廓线雷达的时空分辨力远超目前的高空风探测系统[2]。其空间分辨率达十几米，时间间隔极短，能对造成强对流产生的中小尺度天气的发生发展有较好的分析效果。且风廓线雷达资料与探空风场、模式再分析风场的风速误差小于2.3 m/s，说明风廓线雷达资料能更好识别中小尺度变化[3]。风廓线雷达对风场的连续观测能够部分揭示影响强对流系统变化的细节特征，例如中低层间的风切变，降水前的暖平流，以及小尺度的低涡环流等[4]。

GPS水汽资料以GPS卫星定位系统资料反演出的PWV(大气可降水量)为主。GPS探测数据具有精度高、范围广、全天可观测、实时连续、不受天气影响、高垂直分辨率、长期稳定无需定标等优势，其对快速发生发展引起灾害性天气(尤其是暴雨和冰雹)的中小尺度天气有较好的监测作用，其中尺度水汽梯度能辅助气象业务预报[5]。Helmholtz协会战略项目“全球定位系统大气探测”(GASP)的框架利用德国及邻国的170个GPS站点建立了对综合水汽的监测。该监测结果在此后首次进行的数值模拟实验中发现12 h预报中相对湿度的准确度提高了2%[6]。

雨滴谱是指单位体积内雨滴大小的分布，中国从20世纪60年代开始进行雨滴谱的观测和研究。激光雨滴谱仪应用激光原理，对高速运动的物体的总量、大小、强度和速度进行测量。其性能优越尤其表现在对微小物体的测定，观测对象最小直径可达0.16 mm；且可以区分小至毛毛雨、大至大雨，冰雹、雪花、雪球及各种介于雪花和冰雹之间不同相态的降水情况。

2 在业务中的应用

2.1 在强对流天气监测中的应用

在针对飑线的监测中，地面风场资料是能很好表征局地风场辐合及有无地面非锋性斜压带等引发次级环流等特殊天气系统发生的指示性指标，将地面加密自动气象站的地面风场资料与雷达资料相结合能较清楚的看到对流系统移动的方向及发展的情况[7]。将地面加密自动气象站地面风场资料及其余常规资料结合做水汽剖面图则能清楚的看到水汽的辐合传输等过程。王国荣等用5 min地面加密自动站资料分析了一次飑线过程，发现飑线经过时，气象要素出现了风向突变，风速突增，温度骤降，气压陡升等指示性改变[8]。

在针对暴雨的监测中，孙建华等利用常规、地面加密、卫星资料3种资料分析了2013年四川盆地的一次特大暴雨的中尺度系统演变特征，明晰了引起该次暴雨的气旋性涡旋和中尺度辐合线[9]。张文龙等，侯淑梅等，吴庆梅等利用风廓线仪与其他地面常规观测资料及再分析资料结合分析发现，风廓线仪资料可以明晰引起强对流发生发展的中小尺度天气形势的变化，如浅薄偏东风和深厚偏东风有利于对流的发展和维持[10]，强对流过程的落区及抬升触发机制[11]，或激发暴雨过程的干侵入过程[12]。林中庆等在对广州市南沙区的一次强降水天气过程的风廓线雷达资料进行分析后发现，垂直风速和信噪比能直接的反应降水的全过程及降水的强度[13]。李延兴等对地基GPS技术遥感大气柱水汽量进行了一次实验并对现有计算公式进行了重新推导，利用实验数据及新公式分析了可降雨量与实际降雨量的关系并得出结果：在突发性暴雨事件发生前多有PWV激增，在暴雨结束过程中递减[14]。万蓉等提出加密GPS网能有效监测大气中水汽的变化，PWV的水平梯度分布情况表征了水汽水平输送的情况；且水汽的散合情况能由PWV的散度分布图清晰的呈现[15]。而SWV(斜路径水汽总量)能反映实际大气中水汽的三维非各项同性特征，且SWV和微波辐射计产品可以清晰的刻画强降水过境前后周边测站水汽随方位角分布的情况[16]。卢超等通过对比雨滴谱仪数据及雨量筒观测数据后发现两者有较好一致性，且能适应本地多暴雨的环境[17]。徐文静等选取一次强降水过程的雨滴谱数据进行计算后得到该次降水的质量加权直径、降水强度、液态水含量和雷达反射率，所得计算值与实际观测值吻合；且计算后所得雷达反射率与降水强度关系式根据不同降水成因及降水云系类型的变化进行调整后，可以实现利用雷达资料定量估测降水量[18]。贾小芹等通过对比雨滴谱仪与自动气象站观测降水数据发现，两者过程累积降水量趋势变化较为一致，且雨滴谱仪分钟级降水量较自动站能较早反应出降水量峰值及降水强度的变化[19]。周黎明等通过分析2013～2016年山东暴雨过程雨滴谱资料后得出直径大于1 mm的雨滴数量是决定降水量的主要因素，雨强越大，雨滴数浓度越高；雨滴谱资料中粒子最大直径陡升和骤降往往预示着强降水的起止时刻，且雨滴谱谱型的变化预示着降水发展的不同阶段[20]。郑飒飒等通过雨滴谱仪观测数据对四川一次降雹过程进行分析发现，当波峰上雨滴谱宽加大时，雨强增大[21]。

在针对冰雹的监测中，王令等利用北京风廓线雷达的垂直波束资料对北京不同天气个例进行分析，发现在有无降水时和降水相态不同时垂直速度的大小和方向都有明显的变化[22，23]。

由上述应用可以看出，在针对强对流天气过程的监测中，地面加密自动站的风场资料、风廓线雷达的垂直风速的大小及信噪比、PWV的水平梯度和散度变化均能有效监测强对流天气发生发展开始和结束的时间及强降水的落点；雨滴谱数据的谱型变化及波峰上的雨滴谱宽的变化能较好的预测降水的雨强增大，而降水粒子的最大直径陡升和骤降往往预示着降水的起止时刻。

2.2 在预报预警中的应用

在针对强降水和雷暴大风的预报预警时，研究表明，基于地面稠密观测资料的地面涡度与降水和雷暴大风有很好的对应关系，地面水汽通量则对雷暴单体的地面出流，地形辐合线及低层水汽输送等有很好的表征效果[8]。徐亚钦等利用雷达和自动加密气象站数据分析了10次浙江宁波地区具有代表性的强对流天气过程，分析地面加密自动站风辐合场对回波发展的影响，及与雷达回波、地面中尺度辐合、累计雨量间的相互关系，最终基于地面辐合场对风暴进行外推预报[24]。此外，地面加密自动站还能监测由地面风场的形成的触发强对流天气的特殊气象条件。吴海英等通过分析地面加密自动站资料的地面风场及温度场，发现地面风场的辐合及地面非锋性斜压带激发了对流层低层偏东气流，对流引起南京青奥会开幕式期间局地短时强降水的产生[7]。郑石等发现风廓线雷达数据的水平风廓线图上可看出高低空急流强度和随时间的变化特征，冷暖平流的叠加方式标志大气的不稳定程度；50 dBz信噪比、4 m/s向下垂直速度、折射结构常数值三者出现和消失的时间均能指示降水的始末，向下垂直速度的大小反应了降水的强度，而折射结构常数最大值1.0e-13出现的最大高度和持续时间与降水的开始有密切关系[25]。古红萍等对2005年北京夏季的一次强降水进行分析时发现，风廓线资料显示降水开始前数小时城区地面风场辐合并向上发展，且降水前1～2 h低层至高层有明显的风向转变[26]。黄治勇等[27]与史辰等[28]将风廓线雷达应用于冰雹天气监测中时发现降雹前有明显垂直风切变的变化。李国平对比不同类型降水的PWV发现：不同类型降水过程的PWV具有不同的变化特征，能及时反映出水汽的局地变化；夏季暴雨发生前PWV的剧增能较好预示其后的强降水过程；而对于一般性持续降水，PWV的连续大幅上升及连续下降低于平均值可以作为降水开始和结束的预报依据[29]。张振东等用GPS水汽资料分析江苏2009年一次强对流性降水过程发现，当PWV超过60 mm且增速超过每两小时6 mm时降水概率极大[30]。王皓提出PWV在降水前6～15 h有一个急剧增长的过程，PWV到峰值后降雨强度的极大值会在之后出现[31]。此后，他又对中国3个地区13个站点的PWV数值变化进行分析后得出，长期保持低水平的PWV的快速上升预示着降水的到来[32]。

在定量降水量预估方面，雨滴谱仪与雷达数据结合分析可区分不同类型降水，且两种资料结合计算出的Z(雷达反射率因子)-I(雨强)关系比初始关系有较大的提升，可辅助降水量估计初始场的选择，减小误差[33]。谢媛等对比雨滴谱数据与雷暴垂直结构发现，随着雷暴的发生发展，雨滴谱仪特征与反射率因子、VIL(垂直累积液态含水量)等发展趋势一致，且大雨滴出现峰值时预示着强降水的出现，小雨滴数达到峰值时强降水开始[33]。吴亚昊等发现，降水过程划分为对流云降水和层状云降水交替分布的5个部分并分别构造恰当的Z-I关系对雨强进行反演方法可以大大提高层状云降水阶段的降水估计效果[34]。肖秀珠等，李霞丽等，曾庆伟等，晋立军等将激光雨滴谱仪数据与雷达数据结合，分析总结了适合本地的Z-I关系，用新关系与经典Z-I关系相对比均发现修订后的关系反演出的降水量相较于原始关系均有较大提高[35，36]，误差下降20%接近实测数据[37]；且晋立军等用最小二乘法拟合、最优化关系分别计算了的雨滴谱仪数据、地面雨量计两种资料与雷达反射率因子的Z-I关系，用两种新关系与默认的Z-I关系的预估值与实测值比较，发现利用雨滴谱仪数据估测的效果最好，相较于第二类方法提高4%，相较于原始关系提高近18%[38]。

由上述应用可以看出，在预报预警的业务工作中，风廓线雷达资料中的垂直风速、信噪比、折射结构常数，GPS水汽资料中PWV的增加减少的幅度和趋势是预报强对流天气发生时间、雨量、降水相态变化的有力工具。雨滴谱仪和雷达资料结合分析能修正仅靠雷达资料预报降水相态转换时间的误差，且在定量降水预估时，雨滴谱仪数据与雷达资料结合后反演的适应本地的Z-I关系与实际降水对比结果较好，是优化定量降水量预估的极为有效的观测资料。

2.3 与模式同化后的应用

在数值天气预报发展迅速的今天，客观定量的数值天气预报得到越来越多的肯定，但数值天气预报对强对流天气过程的预报效果不尽如人意，研究表明将高时空密度的地面稠密观测资料同化到中尺度模式中能够一定程度提高模式对强对流天气的预报能力。谌芸等在对北方一次暖区大暴雨降水预报失败案例剖析中提到，全球模式对暖区暴雨的捕捉能力不足，不同模式预报不能给预报员提供足够完整的信息。若加入能捕捉到的地面辐合线、中尺度涡旋等地面自动站资料和雷达资料等，可以此弥补全球数值预报对中小尺度系统捕捉能力的不足，提高中小尺度天气预报的准确性[39]。东高红等[40]和赵桂香等[41]先用地面加密自动站数据分析出某些天气系统对强对流发展的作用，后用WRF模式精细分析验证之前根据地面加密自动站数据和常规观测资料做出的预报的正确性。程磊等[42]与何斌等[43]利用WRF模式和四维变分同化系统同化地面加密自动站资料模拟强对流暴雨天气，地面加密自动站资料的加入使模式模拟的结果得到提高，尤其是在强降水中心位置和降水时空分布上得到了明显的改善。

上述研究不仅很好的证明了地面加密自动站资料在强对流天气过程预报预警中的的可靠性，还使模式预报强降水的准确性大大提高。但由于地面稠密观测资料的高时空观测频次，在资料同化时也会出现很多问题，比如模式地形分辨率与地面加密站密度不匹配，出现同化后模拟结果异常的情况，有待模式开发人员和广大气象科技工作者共同解决。

3 结论与讨论

地面稠密观测资料在强对流天气过程监测、预警及分析中的应用，提高了强对流天气监测和预报的准确性，加深了对强对流天气的理解和认识。但是，目前对于地面稠密观测资料的应用还不够系统和深入，仍存在着很多不足和不充分之处，亟待解决。

地面加密自动气象站数据具有时间尺度密集，覆盖面积广泛，能捕捉到较多细微的中小尺度变化，且在数值模拟中加入地面加密自动气象站数据也会提高初始场的精度，使得模式预报结果得到改善和提高。但地面加密自动站因为各站所处位置周围环境不一致使发报不太稳定，偶有数据漏报和缺测的情况；且中国国土跨度较大，各省地区都有不同的气候变化规律。因此，需要进一步总结提炼本地强对流天气过程前后分钟级的温度、气压及其变率特征等，能提高强对流天气预报预警的准确性。

风廓线雷达资料中的垂直速度和水平速度的变化能很好的指示降水的强度和相态，是提高强降水预报准确率必不可少的资料数据。但由于其建设成本较高，其站点密度还不能达到完整监测中小尺度天气系统及其演变过程，因此有必要对不同种类的强对流天气的具体变化特征需要进一步总结和归纳。

地基GPS水汽资料通过近20年的发展，其PWV(大气可降水量)的升降变化预示了强降水的开始和结束时间，但有时PWV已经达到峰值后续却并未降水，需要结合其它观测资料综合分析以得出对强对流天气更具预报意义的特征指标。

雨滴谱数据的谱型变化及波峰上的雨滴谱宽的变化能较好的预测降水的雨强增大，而降水粒子的最大直径陡升和骤降往往预示着降水的起止时刻。与雷达资料结合分析能修正仅靠雷达资料预报降水相态转换时间的误差，优化定量降水预估算法。但由于软件及采集系统引起的缺测情况较多，数据质量不佳导致在业务并行观测中人工处理数据的工作量成倍增加，应改进识别软件数据质量控制功能和优化降水类型识别算法。

各种高时空分辨率的地面稠密资料之间的融合分析，以及它们与卫星、雷达资料之间的融合分析将是未来强对流天气监测及预报预警工作的一个重要发展方向。