汕尾市区域性暴雨雨团特征分析

2023-12-28林佩贤陈银兰苏景华吴经纬张毅

广东气象 2023年6期

林佩贤，陈银兰，苏景华，吴经纬，张毅

（1.汕尾市气象局，广东汕尾 516600；2.海丰县气象局，广东海丰 516400）

汕尾市作为广东省3大暴雨中心之一，每年4—9月为汕尾市暴雨多发、频发期［1］。由于暴雨的局地性强，降水时间、强度和空间分布上都存在不均匀性，因此暴雨对居民生产生活、城市建设、交通运输等造成巨大的影响［2］，同时也与山洪、泥石流、山体滑坡等次生灾害密切相关。国内众多气象专家针对汕尾市强降水开展了一系列的研究，也取得了一定的成果。黄海燕等［3］针对前汛期暴雨的空间分布得出汕尾市海丰县是汕尾市的暴雨中心，且与地形关系密切；李娇娇等［4］在分析粤东强降水时得出汕尾市海丰县的强降水日最多；伍红雨等［5］、陈芳丽等［6］、蔡晶等［7］认为汕尾极端强降水中心形成的主要原因是水汽近距离输送、沿海地形抬升以及独特的喇叭口地形。目前关于广东区域性暴雨的研究不多，尤其是针对汕尾的区域性暴雨研究，因此本研究将汕尾市区域性暴雨作为研究内容。

目前国内研究雨团时通常有两种定义方法：一是小时降水量≥10 mm的站点达到一定数量或一定比例［8-9］；二是以小时降水量≥20 mm的站点为中心画圆［10］，不同的学者对于圆的半径有不同的定义标准。以上两种雨团的定义方法都存在一定的主观性，需要有较好的预报经验来支撑定义的准确性。在雨团的特征分析中多针对雨团的时间、空间分布特征以及根据不同影响天气系统对雨团进行分型研究，上述的研究缺乏对雨团的基础特征（如大小、形状等）的分析。在雨团的生命阶段，随时间的推移雨团参数实时都在变化。一些雨团的参数或许可以表征雨团所在的生命阶段的演变。因此，雨团参数的研究能帮助气象工作者对雨团演变规律有更深入的了解。本研究通过对汕尾市区域性暴雨雨团的识别及其特征进行分析，能帮助预报员充分认识雨团的变化规律，为汕尾市区域性暴雨监测、预警或预报提供参考。

1 资料及相关定义

1.1 汕尾市观测站分布概况

从汕尾市国家级地面观测站和区域加密自动观测站的分布可以看到，区域站数量明显多于国家站，且区域站分布相对均匀，而国家站仅有3个，分别位于城区、海丰、陆丰。从整体来看，汕尾市地面观测站分布较均匀，可近似认为地面观测站是格点分布的。从地形分布特征看，汕尾市地势呈西、北、东三面高起、中间低平、向南敞开的喇叭口分布。这种特殊的地理环境和地形地貌，使得气象灾害多有发生，因而汕尾是广东省暴雨多发区之一。

1.2 资料及定义

本研究使用的资料主要包括汕尾市2014—2020年4—9月国家级地面观测站和区域加密自动观测站逐小时降水资料。

区域性暴雨过程要求暴雨达到一定的降水强度，又要求影响范围满足一定的区域，因此本研究定义的区域性暴雨包含强降水的小时雨强强度和过程的累计雨量，同时还叠加了影响范围。采用中国气象局定义的1 h降水量≥20 mm为短时强降水的标准。

本研究将区域性暴雨过程定义为有4站及4站以上站点满足连续3 h累计降水量≥50 mm，且其中至少1 h降水量≥20 mm，同时还满足①如果中断时所在区域内仍有暴雨，则前后串接为同一个区域性暴雨过程，以保证区域性暴雨过程的连续性；②中断时仍有较大范围的强降水（小时降水量达大雨等级的观测站占3%）且紧接其后仍有较大范围的暴雨，前后过程也串接为同一个区域性暴雨过程。

1.3 雨团定义

暴雨往往具有极端性、突发性和局地性，每一次暴雨过程都会有一个或者多个雨团活动，因此研究雨团是短历时暴雨预报的基础。目前国内学术界对于雨团的定义没有统一的标准。

本研究在研究雨团时考虑到雨团具有不同时间尺度、不同空间尺度的特征，因此将雨团定义为1 h降水量≥10 mm的降水区域。为了研究暴雨中尺度降水特征，在分析雨团的基础上对中尺度雨团进一步探讨，因此本研究中尺度雨团定义为空间尺度20～250 km，且持续2 h或以上雨团。

2 研究方法

雨团受降水系统的影响通常随时间的演变有不同的尺度、形状、强度，在多个时间维度上是一个难以描述的混沌形态。雨团在水平尺度上的跨度有时候较大，且其他特征也处在一个实时演变的状态，因此准确描述雨团不仅能更好的深入了解降水机制，还可以推动各种天气模型和降水之间关系的探索。

本研究在识别雨团时考虑到降水落区的不规则，利用OPTICS空间聚类算法的雨团识别方法［11］进行研究。

3 区域性暴雨个例

根据第1章区域性暴雨的定义，本研究共筛选出99个区域性暴雨个例，其中2014年11个、2015年11个、2016年14个、2017年13个、2018年14个、2019年17个、2020年19个。总体来看，近7年汕尾市区域性暴雨过程发生的频次相对均匀，但是仍然存在一定的差别。

从汕尾市区域性暴雨过程的月变化（图略）可知，区域性暴雨次数各月分布不均，主要出现在4—9月，呈单峰型分布，其中5、6、8月次数较多，尤以6月（27次）最多，其次为5和8月，均为21次。因此，每年的春末及夏季是汕尾市区域性暴雨多发的时候，这与林良勋等［1］、刘嘉劲等［12］研究的强降水的月变化相一致。

图1给出的是区域性暴雨过程持续时间的变化，可知区域性暴雨个例持续的时间随着时间的增加，频数迅速减少。持续3 h的区域性暴雨过程频数最多，占25.3%；第2多为4 h，占22.2%；第3多是持续5 h的个例（占17.2%）；其它过程的频数较少。区域性暴雨过程最长的生命史是20 h，总的来说，影响汕尾市的区域性暴雨过程持续时间都相对较短，主要集中在3～5 h。

图1 2014—2020年汕尾市区域性暴雨过程个例持续时间的分布

4 区域性暴雨雨团特征

基于2014—2020年汕尾市4—9月的逐小时降水资料，按照区域性暴雨过程的定义统计出99个区域性暴雨过程，利用基于OPTICS空间聚类算法的雨团识别方法共获得310个雨团。

图2给出雨团的频数分布，可以看出在99个区域性暴雨过程中，每个区域性暴雨过程中出现雨团个数主要为1～3个，占64.6%，其中出现1个雨团的区域性暴雨个例最多，有29个；其次是出现2个雨团的个例，有个19个；再次为3个。

图2 2014—2020年汕尾市雨团频数分布

分析区域性暴雨雨团的空间分布有利于了解其是否存在显著的密集区，计算雨团轨迹密度可以获知雨团的空间分布。因此本研究将雨团的重心位置格点化，即将雨团中的经纬度点化到17×10（空间分辨率为0.1°×0.1°）的网格点上，并计算每个网格的轨迹个数，作为雨团的轨迹密度。从雨团频数的空间分布（图3）可知，汕尾市城区为雨团的高频中心，中心点位于汕尾市城区，中心频次高达45次；陆河县河口镇是第2大值区，达37次；陆丰市甲子镇发生频次也较高，达到36次，为第3大值区；第4大值区位于陆河的水唇镇。这种分布原因是汕尾市城区位于莲花山以西的平原且毗邻南海，海上的暖湿气流和北方的冷空气容易在开阔的平原交汇；另外，陆河县河口镇、水唇镇呈现东、西部高，中间相对低的地形，气流易受地形影响产生辐合抬升和局地热力不稳定。

图3 2014—2020年汕尾市雨团频数空间分布

5 中尺度雨团特征

5.1 时间

统计可知，影响汕尾市的中尺度雨团生命史主要集中在2～3 h，其中2 h最多为60个，占44.8%；其次是3 h（24.6%）为33个；持续时间4、5、6、7、8 h分别为15、11、6、2、4个；中尺度雨团持续时间＞8 h的个数也较少，仅有4个（3%），因此说明2014—2020年影响汕尾市的中尺度雨团主要以短生命周期的雨团为主。

5.2 空间

区域性暴雨因存在降水时间长短不一、降水强度差异大、降水空间落区不均匀等特点，因此具有明显的中尺度特征。那么研究中尺度雨团就成为研究区域性暴雨中尺度特征的基础。按照中尺度雨团的定义，共获得134个中尺度雨团。

由中尺度对流系统的空间频数分布（图4）可知，中尺度雨团的频数高值区和雨团的高值区是大致重合的。市城区的高值中心可能与海上水汽短距离的输送和沿海地形抬升有关。陆河的第2大值区形成原因可能与陆河的西部是莲花山的北段，东部为峨眉嶂，河口镇地势相对较低，气流容易在这里辐合抬升有关。

图4 2014—2020年汕尾市中尺度雨团频数空间分布

5.3 参数特征

图5是2014—2020年4—9月汕尾市中尺度雨团参数的频数比分析，其中a为中尺度雨团的形状参数，是由中尺度雨团的宽（W）比长（L）所得的数值，其主要作用是表征中尺度雨团的形状，从图5a可知，a主要集中在0.2～0.6之间，占总数的59.3%，其中0.4～0.5所占的比重最大。由此可得影响汕尾市的中尺度雨团的形状主要以长方形为主（a≤0.6）。

图5 2014—2020年汕尾市中尺度雨团参数的频数比分布

在研究暴雨过程的强度中通常使用一定比例的站点满足小时雨强（或累计降水量）达到某个标准作为判断准则，同样的雨团也适用。因此本研究使用不同强度的降水量站点数来表征雨团的强度。中尺度雨团中小时降水量≥10 mm的站点频数比随站数的增多迅速减少（图5b），超过1／2的中尺度雨团包含小时降水量≥10 mm站点数均不多于10站。一个中尺度雨团中最多包含54个小时雨强≥10 mm的站点。

由图5c可得，小时降水量≥20 mm的站点频数比呈单峰型，峰值集中在1～5站（占51%），其中出现3站最多。

通过图5d发现雨团中小时降水量≥30 mm的站点频数比呈现单调递减的趋势。有24.4%的中尺度雨团不存在小时雨强≥30 mm的站点，即表明接近1／4的中尺度雨团的强度不强。区域性暴雨雨团中小时雨强≥30 mm的站点数主要集中在1～3站（占51%），仅有不到1%的中尺度雨团超过12站。