毕节大气可降水量与暴雨关系研究

杨 洋，柯莉萍，聂 祥，张成刚，张宗笛，施倩雯

(1.贵州省织金县气象局，贵州 织金 552100；2.贵州省威宁彝族回族苗族自治县气象局，贵州 威宁 553100；3.贵州省毕节市气象局，贵州 毕节 551700；4.贵州省大方县气象局，贵州 大方 551600；5.贵州省金沙县气象局，贵州 金沙 551800)

0 引言

降水是影响人民生产生活的主要天气，近年来，全球变暖导致极端天气增多，毕节市暴雨天气频发，强降水诱发的城市内涝、山洪、泥石流等次生灾害常常威胁到人们的生命财产安全，因此降水天气预报尤为重要，对暴雨天气预报的准确性更是提出了更高的要求。

大气可降水量(precipitable water vapor,PWV)是指单位面积空气柱里含有的水汽的总数量，也称为可降水量。它对应于空气中的水分全部凝结成雨、雪降落(把空气挤得一点水分都没有)所能形成的降水量。大气水汽是产生各种灾害天气的重要参数，它的时空分布、相变产生的潜热释放等，对大气垂直稳定度和天气系统的发展和演变起着决定性作用。强烈的对流天气配合充足的水汽容易引发强降水天气，所以大气可降水量也被认为是衡量大气水汽条件好坏以及判断暴雨天气是否发生的重要指标。因此探讨地面温度露点反算大气可降水量在降雨预报中的应用研究，为暴雨天气预报提供重要的方法，具有十分重要的实际意义。毕节地形复杂，西高东低，暴雨天气过程具有明显的突发性和局地性，通过研究PWV与暴雨天气过程的关系，有望提高降水预报准确率。陈聪等利用四川GPS 观测网数据资料和GAMIT软件解算来反演大气可降水量，研究表明，GPS反演出的大气可降水量对暴雨的临近预报具有较好的指示意义；秦鑫等通过降水样本拟合的方式探究辽宁地区大气可降水量阈值与降水的关系，结果显示PWV在降水预报方面具有一定的应用价值；强安丰等选用欧洲中心经、纬向水汽通量和大气可降水量资料，采用IDW等方法探究三江源区大气可降水量时空分布特征及其与降水的关系；于立等利用NCEP/NCAR月平均再分析资料和降水资料，分析了山西地区整层大气可降水量以及实际降水量变化特征，结果显示，大气可降水量月季变化明显，其年变化与实际降水量年变化也不尽相同；程航等选取大连市3次降水天气过程，利用地基GPS/MET观测网大气可降水量数据进行研究，分析了大气可降水量与降水量、水汽输送的关系；柯莉萍等利用贵州省贵阳、威宁探空观测数据及地面观测数据，采用数值积分法、最小二乘法对2站的大气加权平均温度进行计算，建立贵州省月、季度、年的大气加权平均温度本地化模型；王根等基于GPS/PWV资料，对安徽省大气中水汽的时空分布特征进行分析，研究表明，GPS/PWV平均值和地形高度变化存在正相关；洪潇宇利用MICAPS常规资料，对赤峰市14个国家站的实际降水量与大气可降水量进行相关性分析，研究表明，局地较大的大气可降水量与该地降水量之间没有明显的对应关系，而范围性大气可降水量增加至较大值对暴雨预报有一定的指示意义。

1 资料与方法

1.1 资料

本文选取2005—2019年毕节市8个国家站的269个暴雨天气过程及其发生前24 h的经过质控的地面露点温度资料和2020年23个暴雨天气过程资料。

1.2 方法

采用杨景梅等的露点法建立毕节8个国家站的(PWV)关系模型，柯莉萍等利用探空法与露点法反算的(PWV)进行研究对比表明，该方法可应用于(PWV)的反演中。地面露点法计算大气可降水量经验公式如下：

(1)

′ = 002+-

(2)

′ = 0062exp(0036+ 012)-

(3)

=exp(-1975+3983+0400)

(4)

(5)

=00

(6)

(7)

(1)～(7)式中为大气可降水量，单位：mm;为露点温度,单位：℃；′、′为经验系数；为海拔高度，单位：km;为地理纬度。

2 大气可降水量与地面露点模型

利用公式(1)～(7)及表1中各国家站的纬度、海拔高度计算得出各站的经验系数′、′，建立大气可降水量与地面露点的关系模型(表2)。

表1 毕节各国家站的纬度和海拔高度

表2 毕节各国家站的经验系数、大气可降水量模型

3 毕节暴雨PWV阈值指标及时间提前量

3.1 毕节暴雨PWV阈值指标

统计分析毕节市各国家站在2005—2019年间269个暴雨天气过程中PWV与降水强度之间的关系，发现在不同月份降雨过程开始持续上升并超过一定阈值时，有暴雨天气发生，大多数的强降水发生在PWV达到阈值的0～12 h内;当PWV达到峰值开始下降时，多数降水过程随之在此后的几小时内结束。基于2005—2019年毕节各站暴雨天气及露点资料，利用统计分析等方法建立各站每月发生强降水前12 h内PWV阈值指标(表3)。

表3 毕节各国家站PWV在强降水中的阈值指标(单位：mm)

由于毕节市暴雨分布不均匀，4月、10月发生暴雨的几率较小，部分县区没有PWV在强降水中的阈值指标，4月仅黔西存在PWV阈值指标，与黔西其他各月相比较，4月阈值指标最低。

通过表3可以看出，大气可降水量(PWV)与海拔存在负相关，海拔最高的威宁在各月的PWV阈值最低，海拔最低的金沙平均值最大。结合图1分析PWV均值，其单峰型特征明显，以7月阈值最高即为峰值，分别向两边延伸递减，4月与10月、5月与9月、6月与8月阈值均相近，两两沿7月阈值递减呈现对称分布。整个毕节市的平均PWV阈值在40.0～52.2mm之间，而各站均有不同，PWV阈值单峰型特征显著，夏季(6—8月)阈值相对其他月份较高。

3.2 毕节暴雨PWV时间提前量

每月大气可降水量(PWV)的差异较为明显，在降水的强度、性质等方面均不相同，各站每月PWV达到阈值指标后出现降水的时间不同。当PWV达峰值后开始波动减小，随后测站出现降水，将峰值出现的时刻与降水开始的时刻的差值作为PWV峰值相对降水开始时间的提前量。

表4为2005—2019年毕节各站PWV峰值相对降水开始的平均时间提前量分布统计情况。从表中看出，PWV峰值多出现于降水之前，占88%；与降水同步发生的情况占8%，PWV峰值滞后出现的仅七星关9月。根据平均值V(即区域逐月平均提前量)可知，毕节市4—10月的时间提前量在1.7～5.7 h之间，10月的暴雨天气持续时间长，强度相对较小，大气可降水量累积耗时长，PWV峰值超前降水发生的时间较长。由平均值V(即各站平均提前量)可知，各站的时间提前量在1.7～4.4 h之间，其中大方站时间提前量最小，金沙站的时间提前量最大，七星关站与威宁站的时间提前量相同。

表4 毕节各国家站PWV峰值相对降水开始时间提前量(单位：h)

4 暴雨天气过程PWV与强降水关系个例分析

毕节市暴雨天气过程出现在4—10月，主要集中发生于6—8月。以织金县2020年7月6—8日1次暴雨天气过程(图1)为例，对PWV暴雨阈值指标和时间提前量进行探讨。本次过程降水为89.3 mm，最大小时雨强为42.6 mm·h，PWV在降水开始前24 h内略微有下降趋势，7日10时 PWV为52.5 mm，之后开始缓慢增长，在接近降水发生时，存在2次较为明显的跃增现象。由表3可知，织金县7月暴雨天气的阈值指标PWV为56.1 mm，在上升过程中，PWV在7日19时达58.2 mm，此时PWV已大于7月的大气可降水量阈值指标，随后继续增长，于7日21时增至峰值61.2 mm，平均增幅1.5 mm·h，同时降水开始，PWV峰值与降水同时出现，时间提前量为0，PWV急速骤降，于7日23时降至最低值48.5 mm，平均降幅2.4 mm·h，与此同时，降水强度达最大值42.6 mm·h，之后PWV略有回升后缓慢减小，降水强度也逐渐减小。

图1 织金县2020年7月6—8日PWV与降水量时间变化

从以上织金单站的个例分析来看，本文所探究的PWV在强降水发生前12 h的阈值指标对毕节市的暴雨预报具有重要的指示意义。

5 CSI评分与预报检验

定义PWV从曲线谷底上升并超过阈值指标后到达峰值，然后下降并低于该阈值的时间为PWV变化的1次过程，在这过程中发生的所有降水作为1次降水过程。PWV从谷底上升并超过阈值开始预报将有暴雨发生。若实况有累积降水量大于50 mm以上的降水发生，视为预报正确；若没有发生暴雨，视为空报；若在PWV低于阈值指标的时段内发生1次暴雨天气则视为漏报。

定义试报结果的评分标准为任务成功指数(critical success index)、准确率和空报率：

(8)

(9)

(10)

其中，是达阈值指标且发生强降水的次数，是未达到阈值指标且未发生强降水的次数(描述PWV波动频次，即谷底到最高值间相差3 mm以上作为1次波动)，是未达到阈值但强降水发生的次数，称为漏报次数，是达到阈值但强降水未发生的次数，即空报次数。

选取毕节2020年4—10月降水资料及地面露点资料，利用PWV阈值指标和时间提前量对其逐日预报进行CSI评分检验。

从表中CSI的评分结果来看，毕节各站在2020年出现暴雨的月份CSI值较高，阈值预报的结果较好，CSI评分在0.25～1之间，预报效果最好的是金沙、赫章9月的暴雨阈值指标。根据准确率的结果分析可知，各站整体准确率高，均在90%以上，黔西9月的预报准确率最低，也有92.3%。根据空报率来看，均低于10%，其中金沙5月的空报率最高，为8.11%，暴雨阈值指标预报效果优良。

根据毕节全市总体情况分析来看，为0.22，为96.32%，为3.65%，CSI评分较高，准确率高，空报率小，本文建立的暴雨阈值指标可用性高，对毕节市的暴雨天气预报有较好的指示作用。

6 结论与讨论

本文基于毕节市8个国家站海拔高度、暴雨天气与地面露点等气象资料，建立各站大气可降水量数据模型，对其特征进行分析和应用研究。结果显示：

①毕节PWV及时间提前量随海拔高度的变化而变化，海拔最低的金沙PWV均值最大，海拔最高的威宁PWV均值最小。

②毕节市大气可降水量月变化特征均表现为先增加后减少的单峰型特征，其主要降水过程与PWV峰值对应，短时强降水出现前后每一次水汽的激增均对应一次降水过程和最大降水强度的出现，表明了足够的水汽含量是造成降水的必要条件。

③PWV峰值出现的时间比最大雨强出现时间早1～3 h左右；最大雨强出现前6 h，PWV平均增幅在1 mm以上，PWV增幅大小决定了降水过程中雨强的强弱，这对短时强降水开始时间有较好的预报指导意义，而PWV增幅的大小对短时强降水的量级预报有较好的指示作用，PWV增幅与雨强之间存在一定的正相关。

④对PWV阈值及时间提前量进行CSI评分检验，结果表明，强降水预报准确率高，空报率低。

⑤当大气可降水量过小时，降水很难发生；大气可降水量代表某一地区单位面积上空整层大气的水汽全部凝结并降至地面的降水量，但不能作为1次降水天气的降水量上限，因为大气可降水量并不能一次性全部转化为降水量，这涉及到大气可降水量的转化率问题。

⑥根据表5来看，任务成功指数并不太理想，且空报次数较多。这是由于大气可降水量仅作为强降水发生的充分不必要条件，影响强降水发生的条件除了水汽之外还有很多别的因素，如能量、抬升条件等，PWV仅能表述强降水发生的某一方面，并不能囊括所有发生强降水的可能，单一讨论PWV在强降水预报的准确率存在一定的局限性，此后还需要更详细的研究探索。

表5 PWV阈值预报2020年毕节市强降水过程的评分结果