丽江机场强对流预报因子及潜势预报分析

黄 曦，陈 莉，高云峰

(云南机场集团有限责任公司 丽江机场，云南 丽江 674100)

0 引言

强对流天气是指伴随雷暴现象的对流性大风(≥17.2 m/s)、冰雹、短时强降水，它发生在对流云系或单体对流云块中。强对流发生于中小尺度天气系统，它是空气强烈的垂直运动而导致出的天气现象，一般出现在强上升速度和暖湿的不稳定空气中。强对流天气是发生突然、移动迅速、天气剧烈、破坏力极强的灾害性天气，也是影响航空器飞行安全的主要天气[1-4]。雷雨季节丽江机场航空气象保障难度较大，及时当时为出现雷暴，只要出现对流云(TCU 和 CB)在五边或航路上，都可能严重影响飞机起降。据统计丽江机场2014～2018年因本场天气原因返航、备降航班共603架次，其中因对流天气返航、备降航班有550架次，对航班安全准时的飞行造成严重影响。

1 资料及方法

丽江机场位于青藏高原东南缘，属于低纬度高原季风气候。机场四周群峰叠嶂，方圆50 km范围内就有16座海拔3 000 m多的山峰，机场正北46 km处为玉龙雪山，海拔5 596 m，为丽江最高山脉。机场处在东北西南向呈“V”字型的丽江坝子(小盆地)与大理州鹤庆坝子结合部，机场东西两侧净空不能满足飞行要求，南北纵向净空相对较好。

选用丽江机场2014年1月至2018年12月5年观测资料中出现雷暴现象伴随对流性大风(≥17 m/s)或伴随强降水(日降水量≥25 mm)29个例的影响系统分析研究，统计出现强对流历史实况资料中各种影响系统、水汽条件、动力条件、不稳定能量以及冷空气条件等。潜势预报分析选用2014年1月至2018年12月每天4时次的FNL 1.0×1.0数据。

丽江机场2014～2018年的年平均雷暴日数65天，从年变化来看，丽江机场年雷暴日数变化不大，最多雷暴日数70天，出现在2017年，最少雷暴日数60天，出现在2015年(图1)。

经过统计发现雷暴多发主要集中在6月至9月，占总数的83.2%，雷暴日数峰值出现在8月，9月和7月为次高值，月雷暴日数极值为20天，出现在2017年8月。最多月平均雷暴日数16天，出现在8月；9月平均13.8天、7月平均为12天(图2)。11月至次年3月期间为对流活动弱期，雷暴出现次数极少，12月至次年2月没有对流发生，初雷一般出现在3月。

图1 丽江机场2014～2018年年雷暴日数Fig.1 Number of thunderstorm days in Lijiang Airport，2014～2018

图2 丽江机场2014～2018年月平均雷暴日数Fig.2 Average monthly thunderstorm days at Lijiang Airport，2014～2018

2 强对流预报因子

2.1 形势场

2.1.1 500 hPa影响系统

从表1统计丽江出现29次强对流实例中，500 hPa影响系统最多的是高空槽及切变线，有17次，占58.6%；其次是副高外围影响，有7次，占24.1%；受低涡影响的有4次，占13.8%；受单一偏北风影响的有1次，占3.5%。从以上分析可以看到，500 hPa影响系统主要有高空槽及切变线、副高外围、低涡。

2.1.2 700 hPa影响系统

发生的强对流中700 hPa影响系统最多的是切变线，有18次，占62.1%；其次是低涡影响，有7次，占24.1%；受副高外围影响的有1次，占3.5%；无系统影响的有3次，占10.3%。从以上分析可以看到，700 hPa影响系统主要是切变线和低涡(表2)。

表1 500 hPa影响系统统计表Tab.1 500 hPa impact system statistics

表2 700 hPa影响系统统计表Tab.2 700 hPa impact system statistics

2.2 水汽条件

水汽条件是强对流发生的一个重要因素。相对湿度是指空气中水汽压与相同温度下水汽压的百分比，相对湿度可以直接表示空气湿度的饱和程度。相对湿度是表示空气湿度的物理量。从500 hPa相对湿度统计来看(表3)，相对湿度大于等于90%有8次，占27.6%；相对湿度在90%～80%有11次，占37.9%；相对湿度在80%～70%有7次，占24.1%；相对湿度小于70%有3次，占10.3%。整层相对湿度统计来看(表4)，整层相对湿度在60%～50%有9次，占31%；整层相对湿度在50%～40%有14次，占48.3%；整层相对湿度40%～30%有5次，占17.2%；整层相对湿度小于30%有1次，占3.4%。从统计数据来看，强对流发生需要充沛的水汽条件，500 hPa相对湿度选取大于等于80%，整层相对湿度选取大于等于40%。

表3 500 hPa相对湿度统计表Tab.3 500 hPa relative humidity statistics

表4 整层相对湿度统计表Tab.4 Relative humidity statistics of the whole floor

2.3 动力条件

大气垂直运动是天气分析和预报必须考虑的一个重要物理量，大气强烈的垂直运动是导致强对流发生的重要条件。垂直运动不是直接观测到的物理量，是通过间接计算而得到的。垂直速度为负，表明上空有上升运动，垂直速度为正，表明上空有下沉运动[5-7]。

分析强对流发生临近时刻的垂直速度(表5)，整层为上升运动(垂直速度为负)有10次，占34.5%，中低层为上升运动，高层为下层运动(中低层为负，高层为正)有16次，占55.2%，高层和低层有上升运动，中层有弱的下沉运动(500 hPa为正，其余为负)有3次，占10.3%。从统计数据来看，上升运动是发生强对流的必要条件。

表5 垂直速度统计表Tab.5 Vertical velocity statistics table

2.4 不稳定能量

不稳定能量是指气层中储藏的可使单位质量空气块作上升运动的能量。假相当位温θse是指饱和(或未饱和)湿空气块在绝热上升(先是干绝热上升到凝结高度以后再湿绝热上升)过程中，在气块本身维持饱和的状态下，凝结出来的液态水立即脱离上升气块，直到该空气块所具有的水汽全部凝结完毕并脱落以后，该空气块所具有的位温。是一个反映温湿特征的重要参数。

由于丽江机场海拔在2 242 m，850 hPa不适用于本场，所以采用500 hPa与700 hPa之间的假相当位温θse之差衡量丽江机场的层结稳定性，当500 hPa与700 hPa之间的假相当位温θse值之差小于零时，表明层结不稳定，选取的强对流个例均满足层结不稳定条件。

2.5 冷空气条件

从关键区(西伯利亚中部)入侵中国的冷空气主要有4条路径：西北路(中路)、东路、和东路加西路(表6)。由于丽江机场地形和环流背景影响，西路冷空气很少影响到本场，主要影响丽江机场的冷空气是东路冷空气，占41.4%，无明显冷空气影响占34.5%，西北路(中路)和东路分别占13.8%和10.3%。由统计数据看出，是否有明显冷空气对出现强对流天气的指标性不强。

表6 入侵中国的冷空气统计表Tab.6 Statistics of cold air invading China

3 强对流潜势预报分析

3.1 潜势预报方法

强对流的潜势预报方法主要是通过对不同类型强对流天气的历史气象资料得到的导出物理量历史值进行分类统计，选取与该类强对流天气相关性较好的敏感对流参数作为预报因子，通过权重分析应用多元逐步回归法建立不同类型强对流天气的潜势预报方程。多元回归[8]是对某一预报量y，研究多个因子与它的定量关系，例如共选取p个因子，记为x1，x2，…，xp，多元回归方程：

y=b0+b1x1+b2x2+…+bpxp

式中：b0为回归系数，b1，b2，…；bp为p个因子x1，x2，…；xp所占的权重系数。

3.2 预报因子的选取和方程的建立

在FNL资料包含的物理量中，根据强对流天气的发生机制，在大气中水汽条件较为充沛的条件下，热力不稳定、环境风垂直切变等抬升扰动机制，抬升不稳定气团到达对流高度将导致强对流天气的发生。提取丽江机场所在格点(26°N，100°E)FNL再分析资料，动力因子(500 hPa绝对涡度、700 hPa绝对涡度、850 hPa绝对涡度、地表抬升指数、近地面抬升指数、地面以上0～3 000 m风暴相对螺旋度)、能量因子(近地面对流有效位能、近地面对流抑制能)、水汽因子(500 hPa相对湿度、700 hPa相对湿度、850 hPa相对湿度、整层相对湿度、300～1 000 hPa相对湿度、500 hPa云水含量、整层云水含量、整层可降水量)以及0℃层高度物理量的5年日平均时间序列，作为强对流天气发生的备选潜势因子。

选择与强对流形成有关的因子来做强对流预报研究因子，计算这些因子与丽江机场强对流的相关系数和相关系数的显著性t检验，然后在通过显著性检验的因子里选取相关系数较大的因子作为预报因子。为了保证因子间相互影响较小，预报因子的选择要充分考虑强对流形成的层结稳定度、水汽和抬升源3个基本条件，每个条件应有1～2个相关性较好，并且稳定性好的预报因子。在这里，根据预报因子不可重复性原理，对物理意义相似的预报因子，选取其中相关系数最大的作为预报因子，最终选取的丽江机场雷暴预报因子为：对流有效位能、整层相对湿度、0℃层高度、近地表四层等压面的抬升指数和可降水量。通过提取丽江机场所在位置FNL资料中这些因子2014年1月1日至2018年12月31日的时间序列，并计算这些因子时间序列与丽江机场强对流的相关系数和相关系数的显著性t检验(表7)。

表7 预报因子与丽江机场雷暴的相关系数 和相关系数的显著性t检验Tab.7 Correlation coefficient and significance T test of correlation coefficient between forecast factor and Lijiang Airport thunderstorm

有5个预报因子与丽江机场雷暴相关性较好，通过了95%T检验，整层相对湿度、可降水量、近地表四层等压面的抬升指数、对流有效位能和0℃层高度与丽江机场雷暴呈正相关，相关性最好的因子是对流有效位能，相关系数为0.479，选取预报因子时综合考虑雷暴形成的3个基本条件，利用丽江机场2014年1月1日至2018年12月31日的雷暴样本和该时段内所选取5个预报因子数据进行回归分析，得到丽江机场全年雷暴预报方程：

P=0.08319144-0.003616843×RHclm+0.012885599×PWATclm-0.013830429×no4LFTXsfc+0.000723027×CAPEsfc-0.00001638×HGT0C

经计算预报方程的阈值为0.18，即当y≥0.18时丽江机场可能发生雷暴天气，当y<0.18时丽江机场不发生雷暴天气。

表8 预报因子与丽江机场强降水的相关系数 和相关系数的显著性t检验Tab.8 Correlation coefficient and significance T test of correlation coefficient between forecast factors and heavy precipitation in Lijiang Airport

所选取的5个强降水预报研究因子均通过了95%T检验(表8)，对流有效位能、0℃层高度、近地表四层等压面的抬升指数、可降水量和整层相对湿度与丽江机场强降水呈正相关，所选预报因子与丽江机场强降水相关性较好，相关性最好的因子是可降水量，相关系数为0.345，选取预报因子时综合考虑强降水形成的3个基本条件，利用丽江机场2014年1月1日至2018年12月31日的强降水样本和该时段内所选取5个预报因子数据进行回归分析，得到丽江机场全年强降水预报方程：

P=-0.027373549+0.0001155844×CAPEsfc-0.000019745×HGT0C+0.001696292×no4LFTXsfc+0.008417089×PWATclm+0.001002439×RHclm

经计算预报方程的阈值为0.08，即当y≥0.08时丽江机场可能发生强降水天气，当y<0.08时丽江机场不发生强降水天气。

3.3 预报方程效果检验

使用2019年7月至9月机场周边50 km半径内的闪电定位资料，和机场自观分钟级降水数据对机场周边25 km2范围内的降水预报效果进行检验。潜势预报检验结果：雷暴预报命中率可达73.86%、空报率17.52%、漏报率26.14%，强降水预报命中率71.43%、空报率74.36%、漏报率28.57%。可见预报方程有较好的雷暴潜势预报能力，对丽江机场雷暴预报有较好的指示意义。而强降水潜势预报的空报率较高，由于机场25 km2范围仅有一处雨量测量点，不能很好代表潜势预报区域降水量，且对流性强降水的空间分布极不均匀，因此仅依据机场降水量进行评分，预报检验效果不太好。

4 结论与讨论

对丽江机场所在飞行区域2014年1月至2018年12月，5年观测资料中出现雷暴现象伴随对流性大风(≥17 m/s)或伴随强降水(日降水量≥25 mm)天气进行分析处理，得出如下结论。

(1)丽江机场雷暴天气主要出现在6～9月，每年8月雷暴天气出现最为频繁。

(2)强对流发生受500 hPa受槽线及切变线和副高外围影响较大，700 hPa受切变线和低涡影响较大；水汽条件500 hPa相对湿度选取大于等于80%，整层相对湿度选取大于等于40%；上升运动和层结不稳定是发生强对流的必要条件；而冷空气对是否发生强对流的指标性不明显。

(3)选取对流有效位能、整层相对湿度、0℃层高度、近地表四层等压面的抬升指数和可降水量作为预报因子建立丽江机场雷暴预报方程，预报方程通过了显著性检验，预报效果检验表明该预报方程有较好的雷暴潜势预报能力。

(4)选取对流有效位能、0℃层高度、近地表四层等压面的抬升指数、可降水量和整层相对湿度建立强降水预报方程，预报方程通过了显著性检验，预报效果检验表明该预报方程有较好的强降水潜势预报能力。