广州市强对流过程综合影响的评估方法

魏蕾，张静，李立，宋日刚，田聪聪

（广州市气象台，广东广州 511430）

强对流天气是广州市各种自然灾害中出现次数最多的一种灾害性天气，虽然它影响范围小、持续时间短，但来势猛、强度大，常常伴随着狂风、强降水、雷电等阵性灾害性天气，其破坏力极大，影响波及到农业、工业、电力、通讯、城市建设、航空、交通运输等各行各业，并危及人民的生命财产安全［1］。广州作为珠江三角洲的核心城市，人口众多，建筑密度大，做好强对流天气的综合影响分析和评估，在为气象防灾减灾工作提供科学依据的同时，也为今后防灾减灾措施的制定提供科学基础，这对于最大限度地减少人员伤亡和财产损失具有重要意义。现阶段，国内不少学者或专业人员主要在暴雨、台风等气象灾害影响评估方面进行了较多研究，并取得了大量成果［2-8］。马青云等［9］运用模糊数学综合评判法建立了登陆我国台风的灾害影响评估模型，通过对隶属函数的选取，来定量描述台风暴雨灾害及其次生灾害发生的程度；王秀荣等［10］将台风灾害指标通过函数转换和灰色关联度分析确定了台风灾害综合等级划分标准，建立了台风灾害综合等级快速评估模型。广东利用层次分析法建立了广东省热带气旋影响评估模式和系统，同时利用主成分分析方法建立了暴雨灾害评估模型，并开展了应用服务［11］。吴慧等［12］利用等权重法和百分位法建立了海南省区域性暴雨过程综合强度的定量评估模型和等级划分标准，并实现了对当地区域性暴雨过程的逐日滚动评估。而针对城市强对流过程综合影响评估的研究尚不多见。因此，强对流过程综合影响定量评估工作迫在眉睫。本研究以广州市为例，建立较为合理反映强对流过程强度、范围和持续时间的客观、定量化的影响指数，并给出相应的等级划分标准，为广州市强对流过程的客观定量化评估业务填补了空白。

1 资料和方法

1.1 资料

本研究所用资料为广州市394个自动站2016—2018年实况监测数据，包括小时雨量数据和小时内极大风速数据，以及粤港澳闪电定位数据，数据来源于广东省气象局大数据库，并经过严格的质量控制。

1.2 方法

1）归一化方法。

由于所选指标的单位不同，为消除指标的量纲效应和统一各指标的变化范围，采用式（1）进行归一化处理：

其中，x为待处理指标值；xmin和xmax分别为各个指标中的最小和最大值。经过处理后，所有因子的值都在0～1之间。

2）百分位数计算方法。

百分位数计算采用Hyndman等［13］的经验公式。

2 强对流过程识别和挑选

强对流天气是一种出现短时强降水、雷雨大风、龙卷风和冰雹等现象的灾害性天气，由于广州市出现龙卷风和冰雹的概率较小，且缺乏相关的观测资料，因此本研究主要研究以短时强降水、大风和雷电为主的强对流过程。

1）短时强降水。

在［X，X+1］时段（X为整点），广州全市范围内只要有一个自动站出现小时雨量≥20 mm，则X时刻作为短时强降水的开始时刻；在［Y，Y+1］时段（Y为整点），广州全市范围内所有自动站的小时雨量＜10 mm，则Y时刻作为短时强降水的结束时刻。

2）大风。

在［X，X+1］时段（X为整点），广州全市范围内只要有一个自动站出现小时内极大风速≥10.8 m/s，则X时刻作为大风的开始时刻；在［Y，Y+1］时段（Y为整点），广州全市范围内所有自动站的小时极大风速＜10.8 m/s，则Y时刻作为大风的结束时刻。

3）雷电。

将广州市划分成空间分辨率为1 km×1 km的格点，全市范围内只要有一个格点出现雷电流≥10 kA，则其出现时刻向前取整点作为雷电的开始时刻；全市范围内所有格点的雷电流＜10 kA，则其出现时刻向后取整点作为雷电的结束时刻。

若以上3类强对流事件的起止时间出现重叠，则取最早开始的强对流事件对应的开始时刻作为整个强对流过程的开始时刻，取最晚结束的强对流事件对应的结束时刻作为整个强对流过程的结束时刻。此外，由于强对流天气具有持续时间短的特点，在挑选强对流过程时，剔除了台风影响时段的过程以及由冷空气造成的长时间强风过程，保证了每一个强对流过程的持续时间在24 h以内；并且将时间间隔≤12 h的强对流过程进行合并，且合并后的过程持续时间仍要在24 h以内；同时，为避免因站点海拔高度较高导致的异常大风，剔除了海拔高度≥50 m的站点。按此原则，广州市2016—2018年共出现699个强对流过程。

3 强对流过程综合影响程度评估模型建立方法

3.1 评估指标的选择

本研究挑选的强对流过程包含短时强降水、大风以及雷电，表征其强度、范围和持续时间的影响评估指标见表1。

表1 短时强降水、大风以及雷电的影响评估指标

3.2 三类强对流影响指数的构建和评估等级划分

首先，对3.1节中的各项指标的数据序列进行归一化处理，消除量纲的影响；其次，邹燕等［14］在构建福建区域性暴雨过程的综合强度评估模型时，采用相关系数法确定了暴雨过程指标的权重，经参考并结合广州实际，本研究确定了如下权重：表征短时强降水影响的10个评估指标的权重分别为 0.2、0.4、0.05、0.05、0.05、0.05、0.05、0.05、0.05、0.05；表征大风影响的 12个评估指标的权重分别为 0.3、0.05、0.05、0.05、0.05、0.1、0.1、0.1、0.05、0.05、0.05、0.05；再次，利用等权重法确定表征雷电影响的评估指标的权重系数，从而分别构建出短时强降水、大风和雷电影响程度的评价模型（见式（2）、式（3）、式（4））。

其中，Ir、Iw和It分别为短时强降水影响指数、大风影响指数和雷电影响指数；Xi（i=1，10）为短时强降水影响评估指标的标准化值；Ai（i=1，10）为其权重系数；Yj（j=1，12）为大风影响评估指标的标准化值，Bj（j=1，12）为其权重系数；Zk（k=1，5）为雷电影响评估指标的标准化值；Ck（k=1，5）为其权重系数。

最后，基于短时强降水影响指数序列、大风影响指数序列和雷电影响指数序列，以5%、20%、50%概率水平所对应的指数值作为标准，将短时强降水、大风和雷电影响程度划分为特别严重、严重、较严重和一般4个等级（见表2）。

表2 短时强降水、大风、雷电影响指数的评估等级划分标准

3.3 强对流过程综合影响程度评估模型和等级划分标准

参考相关系数法并结合广州实际，确定每个强对流过程的短时强降水影响指数Ir、大风影响指数Iw和雷电影响指数It的权重，分别为0.4、0.4和0.2，得到各个强对流过程的风雨雷综合影响指数Irwt，从而构建出强对流过程综合影响程度的评价模型，见式（5）。

其，Irwt为风雨雷综合影响指数；Ir、Iw和 It分别为短时强降水影响指数、大风影响指数和雷电影响指数；A、B和 C为其权重系数，分别为 0.4、0.4和0.2。

基于广州市2016—2018年699个强对流过程的风雨雷综合影响指数序列，以5%、20%和50%概率水平所对应的指数值作为标准，将广州市强对流过程的风雨雷综合影响程度划分为特别严 重 （Irwt≥0.318）、严 重 （0.183≤ Irwt＜0.318）、较严重（0.074≤Irwt＜0.183）和一般（Irwt＜0.074）4个等级。

以2016年4月12—13日强对流过程和2017年5月6—7日强对流过程为例，2016年4月12—13日飑线携狂风吹袭广州，全市普遍出现了7～10级局部11～13级的阵风，黄埔区长洲街录得最大阵风39.9 m/s（13级）。由于风力强，全市倒伏树木约3 000株，多地出现工棚倒塌、道路受阻、车辆被毁、供电线路受损等灾情。对比评估模型结果，该过程的短时强降水、大风、雷电和风雨雷综合影响指数分别为0.280（严重，历史排名第85）、0.771（特别严重，历史排名第 1）、0.505（特别严重，历史排名第 13）和0.522（特别严重，历史排名第2），以特别严重的大风和雷电为主，短时强降水影响相对弱，综合影响程度特别严重，与过程实况和灾情较为一致。2017年5月6—7日强对流过程的短时强降水、大风、雷电以及风雨雷综合影响指数分别为0.877（特别严重，历史排名第 1）、0.159（较严重，历史排名第 210）、0.212（严重，历史排名第82）和0.457（特别严重，历史排名第 5），该过程以特别严重的短时强降水为主，大风和雷电影响相对弱，综合影响程度特别严重。对比过程实况和灾情来看，该过程雨强之猛刷新历史极值、日雨量破广州历史纪录、高强度降水持续时间长，造成广州花都、增城、黄埔、白云和从化区出现严重内涝，房屋倒塌约450间，受灾人口达2万余人，经济损失1.77亿，与模型评估结果较为一致。因此该模型对于广州市强对流过程综合影响程度的评估具有一定合理性，并且具有业务应用的可能和价值。

4 结论

本研究将强对流过程分为短时强降水、大风和雷电3类分别进行定义，选择短时强降水持续时间、最大单站小时雨量、短时强降水覆盖率等10个指标表征短时强降水的强度、范围和持续时间，选择过程极大风速最大值、6～7级大风覆盖率、6级及以上大风时数等12个指标表征大风的强度、范围和持续时间，选择雷电覆盖率、最大雷电流等5个指标表征雷电流的大小、范围和持续时间，通过对指标序列的标准化、参考相关系数权重法并结合广州实际建立了短时强降水影响指数、大风影响指数、雷电影响指数和风雨雷综合影响指数，采用百分位数法建立了评估3类强对流影响和风雨雷综合影响的等级划分标准，构建了广州市强对流过程综合影响程度的定量评估模型。结果表明：

1）基于本研究给出的强对流过程的识别方法挑选出的过程与历史强对流过程基本吻合。

2）强对流过程综合影响程度定量评估模型将广州市强对流过程分类，选取的评估指标能够较为合理地反映强对流过程的强度、范围和持续时间，也客观考虑了各指标的权重，对强对流过程的描述更加全面合理。

3）本研究采用的建模方法和建立的影响程度等级划分标准具有一定合理性，广州市强对流过程综合影响程度评估模型具有业务化的可能和应用价值。