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云南切变线类短时强降水MCS 特征分析

2022-05-25陈小华李华宏钰1马文倩1李耀孙1

关键词:云顶强降水云南

陈小华,李华宏,何 钰1,,马文倩1,,李耀孙1,

(1.云南省气象台,云南 昆明 650034;2.中国气象局 横断山区(低纬高原)灾害性天气研究中心,云南 昆明 650034)

每年造成云南强降水的影响天气系统主要以切变线系统为主,许美玲等[1]统计影响云南的切变线系统平均每年出现66.9 次,与其它天气系统相比较,切变线系统出现的频率高、尺度小、活动规律杂乱,还常常与台风低压、西南涡、地面锋面等天气系统联系在一起,预报难度较大.姚秀萍等[2]为了提高夏季中国东部降水的预报能力,系统地回顾了江淮切变线的定义、分类、结构、形成发展机制、影响作用、与其它天气系统相互作用以及研究技术手段,展望了在多源大气探测资料不断出现的当今,江淮切变线值得进一步深入研究.很多专家应用卫星等多源大气探测资料开展了切变线系统及中尺度对流系统(Mesoscale Convective System,MCS)研究,方宗义等[3]利用多种气象卫星遥感资料及加工产品,对2003 年7 月3 日产生在皖北的暴雨过程进行分析,结果表明在切变线云带上有11 个中尺度对流云团发展,水平范围约为100 km,生命史约为5 h;苏爱芳等[4]利用FY-2C/E 和MODIS卫星资料及常规观测资料,统计分析了暴雨中尺度对流系统的活动规律和降水特征.普贵明等[5]对2007 年云南7 次强降水过程的分析研究指出,当700 hPa 位势高度形成北高南低形势,并有切变线配合时,云南易出现强降水天气过程,卫星云图上切变云带和副高外围云带在云南汇合,切变云带和副高外围云带维持、加强的过程与强降水落区的时空分布对应较好;张腾飞等[6]分析2002 年6 月6 次强降水过程的逐时GMS-5 TBB 资料,结果表明6 次大到暴雨天气过程都是在川滇低涡切变影响下,由中尺度系统形成,在卫星云图上都是由MCC 活动造成的,MCC 云顶亮温都低于−75 ℃;李华宏等[7]利用卫星、雷达、地面自动站及闪电定位仪等多种观测资料分析了2017 年9 月5—6 日出现在云南的一次短时强降水天气过程,700 hPa切变线和地面锋面是此次过程的关键影响系统,中尺度对流云团的空间尺度和持续时间对短时强降水的分布区域和规模有很好的指示意义;陈小华等[8-9]对孟加拉湾风暴影响以及2015 年9 月15—16 日华坪及昌宁大暴雨利用卫星资料开展强降水分析.对于山脉众多的云南,本文以姚秀萍[2]提出的多源大气探测资料应用于切变线系统影响研究思路为指导,统计了近5 年云南切变线类短时强降水个例,利用常规观测资料和卫星数据等对云南短时强降水特征及MCS 特征进行分析,开展卫星资料在云南短时强降水预报中的应用研究.

1 资料和个例选取

使用2015—2019 年云南省125 个国家级自动站和3 042 个区域站逐小时降水数据,按以下标准统计云南短时强降水过程.切变线类短时强降水过程标准:切变线定义为在700 hPa 上出现风向不连续界面(700 hPa 切变两侧至少各有2 个站出现≥90°的风向不连续),受切变线天气系统影响,任意24 h 内云南省境内≥30 站次出现雨强>20 mm·h−1的降水过程.普查2015—2019 年的高空、地面观测资料,共获取123 次切变线类短时强降水个例,提取出低于第99%百分位的降水站数共计16 443站次.选用与切变线类短时强降水个例相同时段的FY-2E/G 静止卫星云图、云顶亮温、云分类等资料进行分析,其中切变线天气系统判定使用MICAPS 高空资料.本文的云南省地图数据来源于中国气象局气象信息综合分析处理MICAPS4 系统,即中国气象数据网的国家气象科学数据中心(http://data.cma.cn/).

2 短时强降水时空分布特征

2.1 短时强降水空间分布特征本文对统计的123 次云南短时强降水过程进行短时强降水区域分布特征分析.分析短时强降水过程的降水落区,以地区(州、市)范围进行短时强降水分布统计,共统计出12 类分布,且每次过程短时强降水出现的站数及降水强度差异都很大.为了更好地分析切变线系统影响的短时强降水落区分布,参照李华宏等[10]将云南划分为滇东北、滇东南、滇中、滇西南、滇西北共5 个区,许美玲等[1]将影响云南的切变线分为偏北、偏南、偏东、偏西4 种类型,结合统计的12 类降水分布情况将云南省切变线影响下的短时强降水落区划分为滇东北(昭通北部;昭通;昭通南部及曲靖;昭通及曲靖)、滇东(文山及曲靖;文山及红河)、滇中(楚雄北部、昆明、昭通南部及曲靖;滇中;滇东南)、滇西(普洱、西双版纳及临沧;德宏及保山)、云南全省等5 种降水落区.表1 是2015—2019 年123 次过程根据划分的落区分别统计的过程次数,可以看出83%的个例降水落区位于哀牢山以东地区,其中44.3%的个例位于滇东北和滇东,此结论与许美玲等[1]统计的切变线影响云南北部地区和东部地区的次数相同(稍多);影响滇西的仅占13%,全省降水落区的过程影响范围广且需要切变线系统移过哀牢山,此类过程最少.短时强降水过程降水分布与云南地形有很好的对应关系,影响云南的冷空气受到滇东高原、滇中高原、哀牢山的阻挡,并且冷空气的强度及切变线位置的不同,导致滇东北、滇东、滇中为切变线影响的主要区域.

统计123 次短时强降水过程中,云南国家站和区域自动站点出现雨强大于20 mm·h−1的次数(图1(a)),123 次过程累积出现了16 443 站次,全省3 042 个站点有2 860 站点出现大于20 mm·h−1的降水.其中出现20 次以上的站点有36 站,出现10次以上的站点有460 站,红河州绿春县的骑马坝站达到42 站次,河口县的岔口站出现30 站次.大于3 次的区域为哀牢山以东以及丽江、普洱、西双版纳、德宏西部,站点频次大值中心有4 个,分别是云南南部边缘地区、曲靖南部和文山北部、华坪、德宏西部.李华宏等[10]统计的1981—2015 年125个国家级测站的短时强降水,发生频率最高的是云南南部,其次是东部边缘地区以及丽江东部的华坪地区.本文统计的站点出现雨强大于20 mm·h−1的次数大值中心与李华宏等统计的34 a 国家站短时强降水分布特征基本一致,略有不同的是德宏西部出现1 个大值中心,这主要是本文加入了区域站数据,此大值中心无国家站站点.昭通中部、怒江、迪庆、大理北部等地区出现的次数最少,此分布特征也与李华宏等统计的次数分布相对应,同时也表示出切变线是云南短时强降水最主要的影响天气系统.图1(b)是各站点出现雨强大于20 mm·h−1的累积降水量,累积降水量大于100 mm 的区域以及大于500 mm 的大值中心更好地显示了切变线类短时强降水落区位置.

图1 2015—2019 年云南省切变线类短时强降水频次和累积降水量分布Fig.1 Frequency and accumulated precipitation of short-time heavy rainfall in Yunnan Province affected by shed line systems from 2015 to 2019

2.2 短时强降水日内分布特征图2 是切变线类短时强降水过程出现雨强大于20 mm·h−1的时次分布图,可以看出午后短时强降水逐渐增加,至次日04:00 达到最强,05:00 之后逐渐减弱.由图2 可以看出傍晚至凌晨是强降水发生的主要时段,其中00:00 至04:00 是发生次数较多的时段,12:00 是发生次数最少的时段.这充分反映了云南傍晚至夜里对流性天气多发的气候特征,陈炯等[11]研究发现午夜后出现短时强降水天气较活跃的原因与中尺度对流系统密切相关,这是因为部分尺度较大的中尺度对流系统尤其是α 中尺度对流系统能够维持12 h 以上的缘故.

图2 2015—2019 年云南省切变线类短时强降水频次日内变化Fig.2 Diurnal variation of short-time heavy rainfall frequency in Yunnan Province affected by shed line systems from 2015 to 2019

3 MCS 特征分析

参照苏爱芳等[4]定义的对流性暴雨MCS,将云南省短时降水MCS 分成新生对流云团、MαCS、MβCS 及带状MCS 共4 类.普查123 次切变类短时强降水过程中的MCS 系统,综合定义云顶亮温TBB 不大于−32 ℃冷云区的面积大于10 万km2,或者短轴大于3 个纬距,连续冷云区的椭圆率(短轴/长轴)的最小值为0.5 的系统为MαCS;MβCS 的最小尺度标准为TBB 小于−32 ℃连续冷云盖的直径不小于20 km.表2 给出了各类系统的尺度、冷云罩强度中心、发展趋势特征.新生对流云团为原地发展型,低于−32 ℃的冷云区范围小,对流云系发展速度快,主要表现为对流云系的形状、范围快速变化,强降水发生在对流云系发展阶段,降水发生在对流云系发展区域;MαCS 和MβCS 系统中低于−32 ℃冷云区呈椭圆形,对流云系范围大、强度强,在椭圆形对流云系内存在1 个或2 个中心,强降水位置位于强中心附近,MαCS 持续平均时间为3.3 h,其中最长时间为6 h,MβCS 持续平均时间为2.3 h,其中最长时间是5 h,此类对流云系发展分为移动发展型、原地发展型、两对流云团合并发展型;带状MCS 具有多个低值中心,此类对流云系为发展移动型,且形态和强度变化大,具有雨强大、持续时间略短,强降水与对流云系中心紧密联系.

表2 云南省短时强降水MCS 分类标准Tab.2 Classification criteria for short-term heavy precipitation MCS in Yunnan Province

根据表3 可知,75%的短时强降水是由MαCS和MβCS 系统造成,10%和15%的短时强降水分别由新生对流单体和带状MCS 造成,可以看出MαCS 和MβCS 是云南短时强降水的主要影响系统.对于不同MCS 系统对应的雨强方面,新生对流云团共有18 次过程,75%的短时强降水雨强位于20.0~29.9 mm,大于等于50.0 mm 的雨强仅出现40 站次,最大雨强是77.4 mm,18 次过程平均最大雨强是58.6 mm;MαCS 系统出现的过程最多(达53 次),67%的短时强降水雨强位于20.0~29.9 mm,30.0~49.9 mm 雨量发生的次数是4 种云型中比例最高的,同时99.4 mm 的极大雨强也是4种云型中最大的,53 次过程平均最大雨强是67.3 mm;MβCS 系统特征与MαCS 一致,影响过程多且最大雨强较强,40 次过程平均最大雨强是66.7 mm;带状MCS 的特征与新生对流云团一致,过程相对较少,12 次过程平均最大雨强是62.1 mm.

表3 MCS 系统短时降水强度特征Tab.3 Characteristics of short-term heavy precipitation intensity cloud-type in MCS system

4 典型个例分析

本文统计了2015—2019 年由切变线系统造成的云南短时强降水过程共计123 个,MCS 系统包括新生对流云团、MαCS 和MβCS、带状MCS 共4 类,下面对典型个例利用云顶亮温、云分类、高空和地面观测等资料进行高低空系统配置以及MCS 系统特征等分析,研究MCS 系统和物理量场演变特征与短时强降水的关系.

4.1 MαCS 典型个例分析2015 年6 月20 日08:00至21 日08:00,云南省有88 站次出现短时强降水,短时强降水区域位于云南东部地区.在系统配置上(图3(a)),200 hPa 上云南为反气旋环流影响,强降水区域与地面冷锋和700 hPa 上切变线系统位置相对应,切变线北侧的位势高度与昆明站持平,导致切变线系统仅影响滇东地区,高层辐散场及切变线系统加强锋面附近的上升运动,产生对流性天气.在图3(b)蒙自站TLOGP 图上,CAPE 值达到1 554.8 J/kg,500 hPa 与700 hPa 的 温差为15 ℃,LFC 位于850 hPa,CIN 为0,温度曲线和露点曲线出现喇叭口结构,有利于低层水汽和能量聚积;从环境风分析可知,850~500 hPa 的垂直切变为8 m·s−1,存在风向随高度顺转,说明大气层结呈不稳定状态,除了加强低层上升运动外,也有利于新的雷暴单体形成.

图3 2015 年6 月21 日20:00 中尺度分析图和蒙自站的探空图Fig.3 Mesoscale analysis and sounding at Mengzi stastion at 20:00 on 21 June,2015

此次降水过程是从6 月20 日15:00 开始,至6月21 日07:00 时结束,因此对强降水时段的逐小时卫星云图数据进行分析.6 月20 日15:00,在威宁地区快速发展出一块状对流云系,在对流云系的南侧TBB 梯度大值区出现了2 个测站的短时强降水.至16:00 位于威宁的对流云团向南发展,且中心强度增强,对流云团结构逐渐紧密,16:00—17:00 的短时强降水位于对流云团发展方向右侧TBB 梯度大值区.至17:00 位于威宁的对流云团面积增加到3.4 万km2,向南发展到曲靖地区,在对流云团中心出现了4 个站次的短时强降水,最大小时降水量达48.8 mm.在云分类图上,位于文山、威宁的对流云系之前几个时次以高层云为主,至17:00对流云系云型演变为积雨云.至18:00 影响曲靖的对流云团发展为MβCS 系统,MβCS 系统中短轴、长轴长分别为170 km、220 km,MβCS 系统面积为4.5 万 km2,对流云团结构紧密,形状呈椭圆形,云顶亮温低于−52 ℃,中心云顶亮温为−77 ℃,对流云团中心的云型为积雨云,18:00—19:00 在MβCS 系统发展方向出现1 个站次的短时强降水.至19:00,MβCS 系统继续向南发展,与文山地区的对流云团合并,面积增加到4.7 万km2,MβCS 系统云顶亮温低于−52 ℃,对流云团中心强度增强,中心云顶亮温达−81 ℃,云型为积雨云.19:00—20:00 短时强降水出现在对流云团西南侧梯度大值及积雨云区域.至20:00,MβCS 系统演变为3 个带状MCS 强中心,带状MCS 云顶亮温低于−43 ℃,强中心云顶亮温为−83 ℃,之后3 个强中心不断发展合并.至23:00,带状MCS 发展成MαCS 系统,形状呈椭圆形,MαCS 系统的短轴、长轴长分别为380、510 km,对流云团面积为13.2 万km2.22:00—23:00 在MαCS 系统中 心出现3 个站次的短时强降水.至00:00(图4(a)),MαCS 系统面积增加到17.2 万km2,强中心云顶亮温为−83 ℃,MαCS 系统的云型为积雨云(图4(b),在云分类中,1 为晴空陆地,11 为混合像元,12 为高层云或雨层云,13 为卷层云,14 为密卷云,15 为积雨云,21 为层积云或高积云;图中黑色圆圈为一个站次的短时强降水).至03:00,MαCS 系统维持椭圆形,面积增加到22.4 万km2,云型为积雨云,短时强降水位于MαCS 系统中心区域.从04:00 开始对流云团形状演变为块状,对流云系强中心的云顶亮温为−69 ℃,云型结构逐渐松散,至09:00 对流云系中心的云顶亮温为−59 ℃,至10:00 对流云系移出云南.

图4 2015 年6 月21 日00:00 TBB 及云分类图Fig.4 The cloud classification and temperatuer of brightness blackbody at 00:00 on June 21,2015

4.2 MβCS 典型个例分析2015 年8 月14 日20:00至15 日20:00,云南有123 站次出现短时强降水,短时强降水区域主要位于滇东北地区.在系统配置上(图5(a)),滇东北在200 hPa 上受东北风急流南侧气流影响,700 hPa 上秦岭以北的高度场与昆明站持平,导致切变线系统仅影响到滇东北地区,高空急流的作用主要表现在强的风速切变和水平切变,使得700 hPa 切变线系统附近产生较强的上升运动,产生对流性天气.在图5(b)宜宾站的TLOGP 图上,CAPE 值达到1 494 J/kg,500 hPa 与700 hPa 的温差为15 ℃,LFC 位于850 hPa,CIN 为0.4 J/kg,温度曲线和露点曲线出现明显喇叭口结构,有利于低层水汽和能量聚积;从环境风分析可知,1 000~850 hPa 的低层垂直切变为10 m·s−1,存在风向随高度顺转,大气层结呈不稳定状态.

图5 2015 年8 月14 日20:00 中尺度分析图和宜宾站的探空图Fig.5 Mesoscale analysis and sounding at Yibing stastion at 20:00 on 14 August,2015

此次降水过程从8 月14 日19:00 开始,至8月15 日07:00 结束,因此对强降水时段的逐小时红外云图数据进行分析.8 月14 日19:00,云南附近存在从孟加拉湾北部地区延伸到华南地区、从青藏高原西南部延伸到昭通地区的两条强度强且范围广的带状对流云系,带状对流云系中存在多个对流云团;在昭通北部的威信及绥江分别有对流云系发展,在云分类图上,对流云系以高积云为主,发展的对流云系在威信及绥江造成7~13 mm 的1 h降水量,降水区域位于对流云系的北部边缘地区.至20:00,在昭通地区有3 个块状的对流云团发展,对流云团结构逐渐紧密,其中位于威信的对流云团发展出强中心,此时云分类图上,20:00—21:00 的强降水附近的对流云系的云型为积雨云,且短时强降水发生在对流云团的北侧.至21:00 位于昭通的3 个对流云团合并发展成为MβCS 系统,MβCS 系统中短轴、长轴长分别为180 km、250 km,低于−32℃的对流云团面积为3.4 万km2,MβCS 系统云顶亮温达−76 ℃,强中心控制了威信、盐津地区;至21:00—22:00 强降水发生在MβCS 系统强中心区域内,同时出现短时强降水地区的云型为积雨云.至22:00(图6(a)),MβCS 系统向南发展,低于−32 ℃的对流云团面积增加到了5.9 万km2,强中心的范围也在扩大,对流云团的形状演变为标准的椭圆形,22:00—23:00 短时强降水出现在强中心区域内.至23:00,MβCS 系统继续增强,低于−32 ℃的对流云团面积增加到了8.7 万km2,但强中心面积缩小,仍控制威信地区,23:00—00:00 强降水仍出现在强中心区域内.8 月15 日00:00,低于−32 ℃的对流云团面积增加到了10.5 万km2,但强中心已经减弱,对流云团的中心的云顶亮温为−58 ℃,云型结构逐渐松散,强降水出现在对流云团的北侧.从01:00后对流云团范围开始减小,且位置不断向南移动,形状演变为块状云系,对流云团的中心的云顶亮温为−49 ℃,01:00—07:00 在昭通南部出现了短时强降水,出现短时强降水的区域对应于对流云团中心位置.

图6 2015 年8 月14 日22:00 TBB 及云分类图Fig.6 The cloud classification and temperatuer of brightness blackbody at 22:00 on August 14,2015

4.3 带状MCS 典型个例分析2017 年7 月8 日20:00 至9 日20:00,云南省有181 站次出现短时强降水,短时强降水区域主要位于滇中和滇南地区.在系统配置上(图7(a)),200 hPa 上云南为反气旋环流,700 hPa 上的切变线系统南压至云南中部地区,位置与强降水区域对应,格尔木站的位势高度高于昆明站3 dagpm,使得切变线南移影响滇中地区,高层辐散场以及切变线系统加强上升运动,产生对流性天气.在图7(b)昆明站的TLOGP 图上,CAPE 值为372.9 J/kg,500 hPa 与700 hPa 的温差为15 ℃,LFC 位于700 hPa 附近,CIN 为103 J/kg,湿层厚度高于400 hPa,通过14:00 温度订正后CAPE达1 690 J/kg,LFC 位于850 hPa 附近,CIN 为0,温度曲线和露点曲线出现明显喇叭口结构,有利于低层水汽和能量聚积;从环境风分析可知,存在风向随高度顺转,大气层结呈不稳定状态.此次过程降水是从7 月9 日12:00 开始至20:00 结束,因此对强降水时段的逐小时卫星云图数据进行分析.7 月9 日12:00,在滇中地区出现对流云系,低于−32 ℃的对流云系面积为0.3 万km2,在对流云系中出现1 个测站的短时强降水.至13:00,对流云系面积增加到1 万km2,对流云系结构逐渐紧密,形状为不规则的块状对流云系,13:00—14:00 在对流云系内出现2 个测站的短时强降水.至14:00,从丽江南部至红河南部形成一条带状对流云系,低于−32 ℃的带状对流云系长轴、短轴长分别为550 km、60 km,存在5 个云顶亮温达−53 ℃的对流云系中心.至15:00(图8(a)),带状对流云系向西南方向发展移动,位于玉溪西部与红河的对流云系中心合并加强,出现3 个对流云系强中心(玉溪西部、红河、文山),对流云系中心云顶亮温低于−53 ℃,此时在云分类图上(图8(b)),之前为高层云,在15:00 的带状云系中发展出积雨云.至16:00,带状对流云系继续西南移,云顶亮温由15:00 低于−32 ℃发展成低于−50 ℃,也存在3 个云顶温度低于−63 ℃的对流云系中心,与对流云系强中心对应的云型为积雨云.至17:00,出现带状云系东端的宽度变小、西端的云带宽度增加以及对流云系中心面积在减小的特征,该形势持续到18:00,14:00—18:00 的短时强降水出现在带状对流云系内.至19:00,低于−32 ℃的带状对流云系长轴、短轴长分别为600 km、150 km,至20:00 带状对流云系演变为块状,中心云顶亮温为−52 ℃,至21:00 后未产生短时强降水.

图7 2017 年7 月9 日08:00 中尺度分析图和昆明站的探空图Fig.7 Mesoscale analysis and sounding at Kunming stastion at 08:00 on 9 July,2017

图8 2017 年7 月9 日15:00 TBB 及云分类图Fig.8 The cloud classification and temperatuer of brightness blackbody at 15:00 on July 9,2017

5 结论

(1)云南切变线类短时强降水有4 个大值区,分别位于云南南部边缘地区、曲靖南部至文山北部、华坪、德宏西部;在时次分布上,午后短时强降水逐渐增加,傍晚至凌晨是短时强降水发生的主要时段,其中00:00 至04:00 是发生次数较多的时段.

(2)云南省切变类短时强降水MCS 分成新生对流云团、MαCS、MβCS 及带状MCS 共4 类.75%的切变线类短时强降水是由MαCS 和MβCS 云型造成,MαCS 和MβCS 系统中低于−32 ℃冷云区呈椭圆形,平均面积分别为1.8 万km2、10.4 万km2,短时强降水存在1 个或2 个强中心,中心云顶亮温低于−52 ℃.MαCS 持续平均时间为3.3 h,其中最长时间为6 h;MβCS 持续平均时间为2.3 h,其中最长时间是5 h.短时强降水位于MαCS 和MβCS 强中心附近或者发展方向梯度大值区.

(3)MCS 系统在200 hPa 上急流南侧或反气旋环流以及700 hPa 切变线附近发生发展,在探空图上存在明显的喇叭状结构、风向随高度顺转特征.

受切变线系统影响,出现短时强降水的范围包括了云南全省各地区,临近预报难度大.本文综合分析探空数据及卫星数据,重点开展了短时强降水过程中的MCS 特征分析,以期利用卫星数据开展短时强降水临近预报提供参考.本文仅开展了短时强降水落区分析,对短时强降水的量级预报未涉及,未来将结合雷达数据进行短时强降水的量级和落区临近预报研究.

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