Plateau Meteorology

Plateau Meteorology >

2024 , Vol. 43 >Issue 2: 329 - 341

DOI: https://doi.org/10.7522/j.issn.1000-0534.2023.00056

Circulation Situation Characteristics of Regional Short-time Heavy Rainfall in Eastern Gansu Province in Summer

  • Xiangwei KONG , 1, 2, 3 ,
  • Chenrui LI 3 ,
  • Xiumei YANG 1, 3 ,
  • Yi YANG 2 ,
  • Xiaojun YANG 3
Expand
  • 1. Key Laboratory or Arid Climatic Changing and Reducing Disaster of Gansu Province/Lanzhou Institute of Arid Meteorology，China Meteorological Administration，Lanzhou 730020，Gansu，China
  • 2. College of Atmospheric Sciences，Lanzhou University/Joint Center of Research and Training for Weather and Climate Prediction，Lanzhou 730000，Gansu，China
  • 3. Lanzhou Central Meteorological observatory，Lanzhou 730020，Gansu，China

Received date: 2023-02-15

  Revised date: 2023-06-24

  Online published: 2023-06-24

Copyright

© Editorial Department of Plateau Meteorology（CC BY-NC-ND）
Fold

Abstract

The short-time heavy rainfall in eastern Gansu Province is prone to disaster， and difficult to forecast and early warning.Using hourly precipitation data from encrypted meteorological stations and NCEP/NCAR reanalysis data in summer of 2010-2021， 50 regional short-time heavy precipitation events in eastern Gansu Province are Screening out.Based on the geopotential height anomaly field at 500 hPa， a combination of K-mean objective cluster analysis and subjective synoptic verification are used to classify the synoptic-scale circulation situation of these events， and construct different conceptual models of synoptic scale system configuration by analysis-by-synthesis.The results are as follows： （1） The synoptic scale circulation situation of 50 regional short-term heavy rainfall events in eastern Gansu Province can be divided into four types： plateau trough eastward moving type， southwest airflow at the edge of subtropical high type， shear between two high pressures type and northwest airflow type.（2） The southwest airflow at the edge of the subtropical high type causes the largest number of regional short-term heavy rainfall， the plateau trough eastward moving type and the shear between two high pressures type have the same frequency， and the northwest airflow type is least.（3） There are significant differences in weather system configuration， uplift conditions， water vapor conditions and unstable conditions of these four types.When the plateau trough eastward moving type， southwest airflow at the edge of subtropical high type， shear between two high pressures type occur， the position of the western Pacific subtropical high gradually advancing from west to north， and the water vapor conditions and unstable conditions are gradually improving， the baroclinic frontogenesis causes a large range of short-term heavy rainfall when the high trough leads the cold air move to southeast.The uplift condition of the plateau trough moving eastward type is the best， and the falling zone of short-time heavy rainfall is southerly.Under the situation of the shear between two high pressures type， the cold air is northward and mainly enters from the lower troposphere， and the falling zone of short-time heavy rainfall is northward too.The convergence of cold and warm air is the most intense， the baroclinic frontogenesis is the strongest， and the range and intensity of short-term heavy rainfall are also larger.The dynamic conditions and water vapor conditions of the northwest airflow type are the worst in the four types， however， the strong dry and cold advection in the middle and upper layers superimposed with the warm and wet airflow or warm temperature ridge in the lower layer formed the best unstable conditions， and short-term heavy rainfall falling zone is dispersed.

Key words： Eastern Gansu Province; short-time heavy rainfall; synoptic-scale circulation situation; K-mean clustering analysis; conceptual model

Cite this article

Xiangwei KONG , Chenrui LI , Xiumei YANG , Yi YANG , Xiaojun YANG . Circulation Situation Characteristics of Regional Short-time Heavy Rainfall in Eastern Gansu Province in Summer[J]. Plateau Meteorology, 2024 , 43(2) : 329 -341 . DOI: 10.7522/j.issn.1000-0534.2023.00056

1 引言

短时强降水是指短时间内产生的降水强度较大的降水， 我国天气预报业务中一般指1 h降水量达20 mm或3 h降水量达50 mm以上的降水事件（俞小鼎， 2013）， 更加强调的是强对流特征和短历时特征（陈炯等， 2013）。短时强降水是中国最主要的强对流灾害天气之一。强对流天气是中尺度系统发生发展的直接结果， 而天气尺度系统的演变和环境要素配置制约着中尺度强对流天气系统发生发展与消亡的物理过程（丁一汇， 2005）。Miller（1972）和Crisp（1979）在大量强对流个例基础上总结出利用高低空观测资料分析中尺度对流系统发生的环境场条件方法， 即天气型识别方法。Johns et al（1992）和Mcnulty（1995）指出对流天气预报除了包括天气型识别外， 还要使用物理量参数诊断。在此基础上， Doswell et al（1996）以“配料法”为思路， 发展了以识别天气型、 对流系统为主的主观分析和以动力热力物理参数诊断为主的客观分析相结合的强对流预报预警方法。张小玲等（2010， 2012）将此方法应用于中国的强对流预报预警。
造成强对流的天气尺度环流形势地域差异性较大， 因此分区域分类型的强对流天气尺度环境场概念模型和环境参数特征（郑媛媛等， 2011； 樊李苗和俞小鼎， 2013； 许爱华等， 2014； 许东蓓等， 2015； 杨波等， 2016； 白晓平等， 2016； 黄玉霞等， 2017； 高晓梅等， 2018； 陈红专， 2021； 陈豫英等， 2022； 李生辰等， 2022； 田付友等， 2022）被广泛研究。许爱华等（2014）从强对流的不稳定条件和主要触发条件的角度， 提出中国中东部强对流天气主要有5种基本类别， 并给出了基本解释。汪汇洁等（2014）通过场相关的方法， 将江淮区域及华南区域持续性暴雨事件分别分为3类， 并分析了不同类型的出现频次。白晓平等（2016）以短时强降水发生的时间和环流状态为着眼点， 将西北地区东部短时强降水划分为6类， 同时结合能量天气学理论分类建立了其中的4类天气学中尺度概念模型。杨波等（2016）将北京地区短时强降水日的天气尺度环流特征分为4类， 并基于分类合成场和距平场分析了北京地区短时强降水天气过程的基本环流背景及相应的中尺度环流特征。刘瑞鑫等（2019）将华南暖区暴雨分为4类， 指出不同类型暴雨对于两广地区沿海和内陆的影响存在差异。不同学者总结的天气尺度形势场概念模型， 有效加深了对我国强对流天气的认识。
强对流天气分型研究大多采用基于影响系统或环流形势特征的天气型识别方法， 即针对某一强对流天气现象， 按照不同影响系统进行环流形势分型（陶诗言， 1980； 王秀明等， 2014）。针对甘肃河东地区的短时强降水天气， 黄玉霞等（2017）利用2010 -2016年的资料依据500 hPa影响系统的差异进行了人工主观的环流形势分类。人工主观分类方法过度依赖研究者的主观判断， 由于分类或分型标准不同， 且甘肃河东大部分的区域性短时强降水天气过程都是两个或两个以上天气尺度系统相互作用造成的（孔祥伟等， 2021）， 往往造成不同研究者的分类结果难以统一。聚类分析是进行大数据统计分析的重要方法， 已在环流分析、 气候研究中得到广泛应用（何州杉月等， 2011； 冯克鹏， 2019； 周璇等， 2020； 朱黎明等， 2021）。因此， 本研究基于基本要素的客观聚类分析， 结合主观的天气学检验， 以主客观相结合的方式对甘肃河东区域性短时强降水的天气尺度环流进行分类， 并进一步基于合成分析和中尺度对流天气环境场条件分析方法（张小玲等， 2012）， 构建不同类型环流形势下的天气尺度形势配置概念模型， 以期进一步丰富该地区短时强降水预报预警的科学参考。

2 研究区域和资料

甘肃河东地区包括兰州、 白银、 定西、 甘南、 临夏、 陇南、 天水、 平凉、 庆阳共9市州（图1）。该地区处于青藏高原向黄土高原的过渡区， 地形地貌复杂， 生态环境脆弱， 短时强降水预报预警难度大， 且极易引发山洪、 泥石流等次生灾害。故将甘肃河东地区作为研究区域， 现实意义大， 针对性强。
图1 甘肃河东地区自动观测气象站（圆点）和探空站（五角星）分布

Fig.1 Distribution of automatic weather stations （dot） and sounding stations （pentagram） in eastern Gansu Province

使用甘肃省气象局提供的2010 -2021年夏季（6 -8月）甘肃河东地区连续性和稳定性较好的1892个自动气象站（图1）的逐小时降水观测资料， 该资料经过了气候界限值检验和空间一致性检查的质量控制。同时段的探空观测资料和地面风场观测资料主要用于概念模型构建时分析不稳定层结和地面天气系统， 而高空环流形势分析时使用NCEP/NCAR的1°×1°每隔6 h一次的再分析资料。文中涉及的地图是基于中华人民共和国自然资源部地图技术审查中心标准地图服务系统下载的审图号为GS（2019）3082号的中国地图制作， 底图无修改。

3 区域性短时强降水天气过程

短时强降水标准采用甘肃省地方标准（DB 62/T 2755-2017）规定的河东地区1 h降水量≥20 mm。当日08:00（北京时， 下同）至次日08:00为一日， 某日某自动站发生短时强降水记为该日该站发生短时强降水1站次， 同一日同一自动站多次出现短时强降水， 频次累加统计。同一日所有自动气象站短时强降水总站次记为甘肃河东地区该日短时强降水站次。
由于中国不同区域的降水差异较大， 对于区域性短时强降水天气尚无统一标准。对于“区域”的定义主要有网格点数和站点数两种， 当研究范围较大且站点分布不均匀时， 利用网格计算符合短时强降水标准的范围比较合理（鲍名， 2007； 闵屾等， 2008； 汪汇洁等， 2014）， 而对于局部区域且站点分布相对均匀的情况， 则多采用站点数量来衡量范围（胡亮等， 2007； 周璇等， 2020）。对于观测站网空间分布相对均匀的甘肃河东地区（图1）而言， 多少站点数出现短时强降水被认为是一次“区域性短时强降水天气过程”是恰当的呢？
从2010 -2021年6 -8月甘肃河东地区不同站次的短时强降水日数（表1）可知， 该地区的短时强降水天气过程发生时短时强降水出现的站次整体较少， 主要集中在20站次以下， ≥30（50）站次的有88（50）次天气过程， ≥100站次的仅有14次天气过程， 这与甘肃河东地区半干旱干湿润的气候背景有关。黄玉霞等（2017）在分析甘肃河东区域性短时强降水天气尺度环流形势时， 由于受历史资料较少的限制， 为增加统计样本， 将≥20站次定义为区域性短时强降水天气过程的标准。随着近几年短时强降水样本的增多， 同时考虑到短时强降水发生站次越多的天气过程， 其天气尺度环流形势特征的典型性和代表性越强。故为了更大程度上剔除因局地中小尺度系统造成的短时强降水天气， 更好地筛选出受天气尺度系统影响而形成的大范围短时强降水天气过程， 本文将同一日的总站次≥50次定义为区域性短时强降水天气过程的标准。按照此标准， 2010 - 2021年夏季甘肃河东地区共筛选出50次区域性短时强降水天气过程（表2）， 平均每年约发生4.17次。
表1 2010 -2021年6 -8月甘肃河东不同站次的短时强降水天气过程

Table 1 The short-time heavy rainfall events with different stations over eastern Gansu Province from June to August from 2010 to 2021

短时强降水站次/次 10≤n＜20 20≤n＜30 30≤n＜50 50≤n＜100 100≤n
天气过程次数/次 80 32 38 36 14

n为某一日甘肃河东地区发生短时强降水的总站次

表2 2010 -2021年6 -8月甘肃河东的区域性短时强降水天气过程（50次）

Table 2 List of 50 regional short-time heavy rainfall events over eastern Gansu Province from June to August during 2010 -2021

序号

日期

（年-月-日）

短时强降水

站次/次

 序号

日期

（年-月-日）

短时强降水

站次/次

 序号

日期

（年-月-日）

短时强降水

站次/次
1 2016-08-24 209 18 2018-08-21 90 35 2018-08-12 60
2 2017-08-06 195 19 2018-07-18 84 36 2018-08-14 60
3 2013-06-19 191 20 2020-08-06 81 37 2017-07-26 57
4 2021-07-14 169 21 2018-07-15 80 38 2018-06-25 56
5 2018-07-10 157 22 2014-06-18 79 39 2013-08-23 56
6 2020-06-26 156 23 2018-08-20 79 40 2019-08-26 56
7 2013-08-06 152 24 2018-08-02 78 41 2020-08-10 54
8 2019-08-02 145 25 2015-08-11 74 42 2019-08-19 54
9 2013-07-21 138 26 2017-08-20 73 43 2016-08-22 53
10 2019-07-21 126 27 2010-08-11 72 44 2018-08-11 52
11 2019-07-28 117 28 2018-06-29 70 45 2017-08-07 51
12 2012-08-13 108 29 2018-08-07 67 46 2016-07-10 51
13 2018-07-01 108 30 2011-08-15 64 47 2018-08-15 51
14 2013-08-27 101 31 2012-08-16 64 48 2013-07-08 51
15 2015-08-02 95 32 2017-07-27 62 49 2020-08-03 51
16 2016-07-23 92 33 2013-07-24 61 50 2011-07-28 50
17 2021-07-25 92 34 2020-08-12 61

4 区域性短时强降水天气过程的分类方法

甘肃河东50次区域性短时强降水天气过程的天气尺度环流形势分类使用主客观相结合的方法， 首先利用K均值聚类分析进行客观分类， 考虑到天气尺度环流背景分类必须具有天气学意义才是合理的， 因而在聚类分析的客观分类基础上进行天气学检验， 从而确定最终的分类结果。

4.1　客观分类

K均值聚类分析方法是一种迭代求解的聚类算法， 其核心思想是通过迭代把数据对象划分到不同的聚类中， 以求目标函数最小化， 从而使生成的聚类尽可能地紧凑和独立。具体步骤是， 预将数据分为K（聚类数）组， 则随机选取K个对象作为初始的聚类中心， 然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离， 把每个对象分配给距离它最近的聚类中心。聚类中心以及分配给它们的对象就代表一个聚类。每分配一个样本， 聚类的聚类中心会根据聚类中现有的对象被重新计算。这个过程将不断重复直至满足某个终止条件（没有对象被重新分配给不同的聚类或没有聚类中心再发生变化或误差平方和局部最小）。聚类内稠密度使用轮廓系数来衡量， 单个聚类内各样本的轮廓系数越接近1， 且样本间差异越小， 说明聚类效果越好。
K均值聚类分析方法使用时需明确两个条件： 一是使用哪个要素场进行聚类分析。白肇烨等（1991）、 赵庆云等（2014）、 黄玉霞等（2017， 2019）研究发现西北地区东部强降水受500 hPa等压面上的天气系统影响较为显著。通过对区域性短时强降水天气过程多发年（2013年， 2018年）和少发年（2014年）的环流形势进行分析， 发现500 hPa位势高度距平场的差异要明显强于平均位势高度场（图2）， 因此用500 hPa位势高度距平场进行K均值聚类分析。每次天气过程的距平场由发生短时强降水最强时段的500 hPa位势高度场与近10年（2010-2019年）夏季的500 hPa平均位势高度场相减而得； 二是需初步设定分为几类， 为查看不同聚类数的分类结果， 分别选取1~50的聚类数进行聚类， 对每一个聚类数下的聚类结果， 计算所有观测点到各自所属分类的聚类中心的距离， 计算平均值并进行离差标准化处理。
图2 甘肃河东区域性短时强降水天气过程多发年（a， b）和少发年（c）夏季（6-8月）500 hPa平均位势高度场（等值线， 单位： dagpm）和距平场（阴影区， 单位： dagpm）

Fig.2 The mean geopotential height field at 500 hPa （contour， unit： dagpm） and anomaly field （shaded area， unit： dagpm） in summer（June to August）of the frequent （a， b） and infrequent （c） years of the regional short-term heavy rainfall

基于500 hPa位势高度距平场， 采用K均值聚类分析方法对甘肃河东50次区域性短时强降水天气过程进行客观聚类分类（图3）可知， 当聚类数≥4时， 平均距离值随着聚类数增加而减小的幅度迅速减弱。当相邻聚类数下的平均距离差距较小时， 表明增加的分类对总体分类的影响不大（Anand and Jeffrey， 2011； 朱黎明等， 2021）， 因此本研究将甘肃河东区域性短时强降水的天气尺度环流形势客观分为4类。4类介于白肇烨等（1991）、 白晓平等（2016）、 黄玉霞等（2017， 2019）依据环流形势将西北地区东部强降水主观地划分为3~6类之间。图4和表3是将区域性短时强降水天气尺度环流形势划分为4类的客观聚类分析结果。
图3 50次甘肃河东区域性短时强降水天气过程聚类平均距离值随聚类数的变化

Fig.3 Variation of the mean distance value of 50 regional short-time heavy precipitation events with decreasing number of clusters in eastern Gansu Province

图4 聚类数为4时对应的500 hPa位势高度距平场的聚类结果（单位： dagpm）

Fig.4 Cluster analysis result of opotential height anomaly field at 500 hPa when cluster number is 4.Unit： dagpm

表3 甘肃河东50次区域性短时强降水的天气尺度环流形势聚类分析结果

Table 3 Cluster analysis result of synoptic scale circulation situation of 50 regional short-time heavy rainfall events in eastern Gansu Province

分类 序号
第1类 3、 6、 8、 13、 22、 28、 38、 41、 48、 50
第2类 4、 5、 7、 9、 10、 14、 19、 21、 26、 30、 31、 33、 34、 35、 42、 44、 46、 49
第3类 1、 2、 11、 12、 15、 16、 17、 18、 23、 27、 32、 37、 39、 40、 45
第4类 20、 24、 25、 29、 36、 43、 47

序号所对应过程如表2所示

4.2　客观分类的天气学检验

为验证客观聚类分析结果是否具有显著不同且合理明确的天气学意义， 对每一类区域性短时强降水天气过程的环流形势逐一进行天气学检验。通过对甘肃河东夏季50次区域性短时强降水天气过程主要影响天气系统的对比分析发现： 第1类（10次）主要特征为500 hPa位势高度距平场聚类结果为一致的负距平［图4（a）］， 环流形势上西北地区东部受高空槽系统（仅有高原槽， 或高原槽、 西风槽叠加）影响［图5（a）］， 甘肃河东形成的区域性短时强降水天气过程， 称为高原槽东移型； 第2类（18次）主要表征了“西低东高”的距平分布特征［图4（b）］， 西太平洋副热带高压（以下简称西太副高）和西风带中的高空槽系统在西北地区东部相互作用［图5（b）］造成的区域性短时强降水过程， 称为副高边缘西南气流型； 第3类（15次）在32°N -40°N之间500 hPa位势高度以正距平为主， 在西北地区中部有弱的负距平［图4（c）］， 与之对应的是西太副高和青藏高原上的高压系统分别位于西北地区东部的东西两侧［图5（c）］， 称为两高切变型； 第4类（7次）主要特征为500 hPa西北地区全部为正距平［图4（d）］， 说明没有明显的西风带天气系统与之配合， 且该类的轮廓系数较前三类相比差异较大（图6）。从7次天气过程的500 hPa环流形势（图略）可知， 除了“2015·08·11”过程（表2中序号25）在河套地区有高空低涡以外， 其他6次天气过程发生时低纬度的热带风暴系统相对活跃， 西太副高呈现一致的异常偏北， 但中心位置差异较大。受异常的西太副高影响， 甘肃河东地区具有较好的高温高湿热力背景， 因局地的热力性质差异、 地形或对流层低层中尺度系统影响而形成短时强降水天气， 短时强降水站次（平均66.29站次）相对较少。综合轮廓系数和环流形势， 客观分类的第4类（占比14%）此处仅列出来作为甘肃河东区域性短时强降水天气的一种可能， 但不作为该地区天气尺度环流形势分类的一种， 后文不再讨论。
图5 甘肃河东不同类型区域性短时强降水天气发生时500 hPa温度场（等值线虚线， 单位： ℃）、 位势高度场（等值线实线， 单位： dagpm）及其距平场（阴影区， 单位： dagpm）

Fig.5 The temperature field （dotted contour， unit： ℃）， geopotential height field （solid contour， unit： dagpm） and its anomaly field （shaded area， unit： dagpm） at 500 hPa in different regional short-time heavy rainfall types in eastern Gansu Province

图6 甘肃河东50次区域性短时强降水天气过程被客观分为4类时的轮廓系数分布

Fig.6 Distribution of profile coefficients of 50 regional short-term heavy rainfall events at 4 cluster number in eastern Gansu Province

需要指出的是， 第3类区域性短时强降水天气过程中， “2012·08·13”、 “2021·07·25”、 “2018·08·20”、 “2017·08·07”四次过程（表2中序号分别是12、 17、 23、 45）， 虽然500 hPa位势高度距平在西北地区大部是正距平为主， 但位势高度场却与两高切变型有着较大的差异， 整个西北地区以脊前西北气流控制为主［图5（d）］， 具有明确的天气学意义， 将其称为西北气流型， 作为甘肃河东区域性短时强降水天气分类的一种。此外， 将轮廓系数（图6）仅为-0.025（第1类中的“2018·06·29”过程）和0.0932（第2类中的“2013·07·21”过程）的两个过程也进行了调整。经天气学检验后， 将甘肃河东区域性短时强降水天气尺度环流形势分为高原槽东移型、 副高边缘西南气流型、 两高切变型、 西北气流型， 分别占比20%、 34%、 22%、 10%（表4）。
表4 天气尺度环流形势分类

Table 4 Classification of synoptic scale circulation situation

分类 序号 占比/%
高原槽东移型 3、 6、 8、 9*、 13、 22、 38、 41、 48、 50 20
副高边缘西南气流型 4、 5、 7、 10、 14、 19、 21、 26、 30、 31、 33、 34、 35、 42、 44、 46、 49 34
两高切变型 1、 2、 11、 15、 16、 18、 27、 32、 37、 39、 40 22
西北气流型 12*、 17*、 23*、 28*、 45* 10
其他 20、 24、 25、 29、 36、 43、 47 14

序号所对应过程如表2所示； *表示经天气学检验后对客观分类进行了调整的天气过程

5 天气尺度环流形势配置概念模型

利用中尺度对流天气的环境场条件分析方法（张小玲等， 2012）和合成分析方法， 构建高原槽东移型、 副高边缘西南气流型、 两高切变型和西北气流型四种类型的环流形势配置概念模型。

5.1　高原槽东移型

高原槽东移型强降水发生时西太副高整体偏南， 主体位于海洋上， 西风带中的短波槽东移南压过程中与高原槽叠加， 环流径向度加大， 引导北方冷空气南下与暖湿气团在甘肃河东地区交汇， 斜压锋生和强烈辐合抬升易造成区域性短时强降水天气［图5（a）］。青藏高原东侧的700 hPa偏南气流在四种类型中最强［图7（a）］， 500 hPa也伴有偏南气流显著流线， 其向甘肃河东地区输送暖湿空气， 湿舌北抬， 700 hPa比湿常超过9 g·kg-1， 假相当位温超过348 K［图8（a）］， 使得甘肃河东地区对流层低层不稳定性增强。高原槽东移型动力条件为几类中最强， 对流层低层有明显上升速度中心， 位置偏南， 强度可达-0.8 Pa·s-1， 上升运动中心假相当位温随高度减小［图9（a）］， 强的上升运动层与不稳定层叠加。此类型短时强降水多出现在700 hPa切变线右侧， 低空急流轴附近或左前方。根据这些特征， 构建出该类型的配置概念模型如图10（a）所示。
图7 甘肃河东不同类型区域性短时强降水天气发生时700 hPa平均风场（单位： m·s-1）

黑色阴影区为地形

Fig.7 The average wind field at 700 hPa in different regional short-time heavy rainfall types in eastern Gansu Province.Unit： m·s-1.The black shaded area is terrain

图8 甘肃河东不同类型区域性短时强降水天气发生时700 hPa平均比湿（等值线， 单位： g·kg-1）和假相当位温（阴影区， 单位： K）黑色阴影区为地形

Fig.8 The average specific humidity field （contour， unit： g·kg-1） and pseudo equivalent potential temperature （color area， unit： K） at 700 hPa in different regional short-time heavy rainfall types in eastern Gansu Province.The black shaded area is terrain

图9 甘肃河东不同类型区域性短时强降水天气发生时沿34°N平均垂直速度（阴影区， 单位： Pa·s-1）， 假相当位温（等值线， 单位： K）， 水平纬向风分量（单位： m·s-1）与垂直风（单位： Pa·s-1， 垂直风扩大至 黑色阴影区为地形， 甘肃河东地区位于102°E -108°E | U / W | * W）的合成风场（矢量）的经度-高度剖面

Fig.9 Longtitide-height cross-section of average vertical velocities （shaded area， unit： Pa·s-1 ）， pseudo equivalent potential temperature （ contour， unit： K ） and combined wind field （ vector ） of horizontal zonal wind （ unit： m·s-1） and vertical velocity expanded by a factor of | U / W | * W［unit： ×（ | U / W | * W） Pa·s-1 ］ along 34°N in different regional short-time heavy rainfall types in eastern Gansu Province.The black shaded area is terrain.The eastern Gansu Province is located at 102°E -108°E

图10 甘肃河东地区的区域性短时强降水天气环流形势配置概念模型

阴影区为短时强降水区域

Fig.10 Conceptual models of synoptic scale circulation situation of regional short-time heavy rainfall events in eastern Gansu Province.The shaded area is the area of short-term heavy rainfall

5.2　副高边缘西南气流型

副高边缘西南气流型分布在6 -8月份， 7月份相对较多。环流形势主要特征是西太副高西伸北抬， 西脊点达到105°E -110°E附近， 脊线位于30°N附近， 甘肃河东地区主要位于其西北侧的584 dagpm线附近， 呈现“西低东高”的环流形势［图5（b）］。副高外围高能高湿， 水汽条件及不稳定条件更为有利， 700 hPa比湿超过10 g·kg-1范围较高原槽东移型明显扩大［图8（b）］。新疆至甘肃西北部的高空低槽常引导冷空气东移南下， 到达甘肃河东地区与副高外围的暖湿气流相遇， 形成大范围东北至西南向雨带。高空低槽系统强度以及700 hPa的西北风或偏北风较高原槽东移型更强， 在甘肃河东地区与偏南气流形成明显辐合切变［图7（b）］， 偏北风的增大导致了更强的低层冷平流， 且冷平流强度往往强于暖平流， 强烈的冷暖交汇下斜压锋生作用使得对流活动更为剧烈。垂直上升速度虽没有出现类似高原槽东移型的上升速度核， 但上升运动高度更高［图9（b）］， 低层假相当位温高于高原槽东移型， 不稳定更强， 配合充沛的水汽条件， 短时强降水多出现在低层冷空气前沿的切变线或地面冷锋附近。根据这些特征， 构建出副高边缘西南气流型配置概念模型， 如图10（b）所示。

5.3　两高切变型

两高切变型主要发生在7 -8月份盛夏， 西太副高极盛期， 其发生时西太副高位置较副高边缘西南气流型更加偏西偏北， 脊线常位于33°N -35°N附近［图5（c）］。西太副高与青藏高原上的高压系统之间在西北地区东部至四川一带有近乎南北向的切变线， 切变线附近及以东区域常有深厚的偏南风层， 它往往带来比副高边缘西南气流型更加湿热和不稳定的气团， 低层假相当位温为四种类型中最高［图8（c）］， 垂直递减率也较大［图9（c）］。冷空气活动区域偏北［图7（c）］， 且主要由对流层低层侵入， 动力条件也主要由切变线的辐合抬升形成， 垂直上升速度较高原槽东移型和副高边缘西南气流型明显减弱， 在低层切变线附近和深厚的偏南风中能形成较大范围的短时强降水天气。两高切变型的配置概念模型如图10（c）所示。

5.4　西北气流型

西北气流型所受影响的天气系统较少， 甘肃河东地区处于对流层中高层脊前西北气流形势下［图5（d）］， 西北气流与温度槽共同形成强烈的中高层干冷平流是这种类型短时强降水不稳定机制的主导因素。中高层强干冷气流叠加在低层相对暖湿气流或温度暖脊上为短时强降水的发生提供了极好的不稳定条件。假相当位温等温线垂直分布密集， 垂直递减率为四种类型中最大［图9（d）］。动力条件较弱， 对流层低层有弱切变线［图7（d）］， 垂直上升速度在四种类型中最小且没有出现明显的上升速度区［图9（d）］。绝大部分该环流形势下水汽条件较差， 当地面至700 hPa受偏南暖湿气流（4~8 m·s-1）影响， 比湿超过8 g·kg-1时［图8（d）］， 会形成较大范围的短时强降水， 但落区比较分散。西北气流型的配置概念模型如图10（d）所示。

6 结论

利用2010 -2021年夏季加密观测站逐小时降水资料， 按照同一日甘肃河东地区短时强降水总站次≥50次的标准， 筛选出50次区域性短时强降水天气过程。基于这些天气过程， 使用K均值聚类分析和天气学检验相结合的方法进行天气尺度环流形势分类， 进一步通过合成分析和中尺度对流天气环境场条件分析方法总结了不同环流形势下的天气尺度配置概念模型。得出以下结论：
（1） 甘肃河东区域性短时强降水的天气尺度环流形势可分为高原槽东移型、 副高边缘西南气流型、 两高切变型、 西北气流型。其中， 副高边缘西南气流型引发的区域性短时强降水次数最多， 两高切变型和高原槽东移型发生频率相当， 而西北气流型发生次数最少。
（2） 高原槽东移型短时强降水发生时， 西太副高整体偏南， 主体位于海洋上， 西风带中的短波槽东移南压过程中与高原槽叠加， 环流径向度加大， 高空槽前的偏南气流向甘肃河东地区输送暖湿空气， 700 hPa偏南气流在四种类型中最强， 动力条件最好， 斜压锋生形成大范围的短时强降水。
（3） 副高边缘西南气流型环流形势主要特征是西太副高西伸北抬， 西脊点达到105°E -110°E附近， 脊线位于30°N附近， 甘肃河东地区主要位于其西北侧的584 dagpm线附近， 水汽条件及不稳定条件更为有利。西风带冷槽引导冷空气东移南下， 由于偏北风显著， 冷暖交汇最为剧烈， 斜压锋生为四类中最强， 短时强降水范围和强度也更大。
（4） 两高切变型短时强降水发生时， 西太副高位置较副高边缘西南气流型更加偏西偏北， 脊线常位于33°N -35°N附近， 甘肃河东地区位于西太副高与青藏高原上的高压系统之间， 水汽条件在四类中最好。冷空气活动区域偏北， 主要由对流层低层弱侵入， 垂直上升速度较高原槽东移型和副高边缘西南气流型明显减弱， 在低层切变线附近和深厚的偏南风中能形成较大范围的短时强降水。
（5） 西北气流型所受影响的天气系统较少， 中高层强干冷气流叠加在低层相对暖湿气流或温度暖脊上为短时强降水的发生提供了极好的不稳定条件， 水汽条件和动力条件为四种类型中最差， 短时强降水落区比较分散。
本文使用客观聚类分析和主观天气学检验相结合的方法对甘肃河东区域性短时强降水天气进行了天气尺度环流形势分类， 在分类基础上构建的天气尺度配置概念模型可以反映出区域性短时强降水天气发生发展过程中的天气系统基本特征和关键特点。但本研究只针对大尺度环流形势进行了分析， 后续可进一步研究不同天气环流形势下区域性短时强降水天气过程的中小尺度对流系统特征及降水分布异同点， 建立天气尺度环流形势特征和中小尺度对流系统特征的衔接。

References

Publishing order | Descend order by publishing year | Descend order by cited within
Anand R， Jeffrey D U， 2011.Mining of massive datasets［M］.Cambridge： Cambridge University Press.

Crisp C A， 1979.Training guide for severe weather forecasters［J］.Bulletin of the American Meteorological Society， 60： 82-89.DOI： 10.1175/1520-0477（1979）060<0422： HSPOSL>2.0.CO； 2 .

C A Ⅲ Doswell， Brooks H E， Maddox R A， 1996.Flash flood forecasting： an ingredients-based methodology［J］.Weather and Forecasting， 11（4）： 560-581.DOI： 10.1175/1520-0434（1996）0112.0.CO； 2 .

Johns R H， C A Ⅲ Doswell， Hirt C A W D， 1992.Severe local storms forecasting［J］.Weather and Forecasting， 7（4）： 588-612.DOI： 10.1175/1520-0434（1996）0112.0.CO； 2 .

Mcnulty R P， 1995.Severe and convective weather： a central region forecasting challenges［J］.Weather and Forecasting， 10（2）： 187-202.DOI： 10.1175/1520-0434（1995）010<0187： SACWAC>2.0.CO； 2 .

Miller R C， 1972.Notes on analysis and severe-storm forecasting procedures of the Air Force Global Weather Central［R］.Air Weather Service Technology Reports.200rev）， ScottAFB， I L.190.

白晓平， 王式功， 赵璐， 等， 2016.西北地区东部短时强降水概念模型［J］.高原气象， 35（5）： 1248-1256.DOI： 10.7522/j.issn.1000-0534.2015.00102.Bai X P ，

Wang S G， Zhao L， et al， 2016.Conceptual models of short-time heavy rainfall in the east of Northwest China［J］.Plateau Meteorology， 35（5）： 1248-1256.DOI： 10.7522/j.issn.1000-0534.2015.00102 .

白肇烨， 许国昌， 孙学筠， 等， 1991.中国西北天气［M］.北京： 气象出版社， 202-254.

Bai Z Y， Xu G C， Sun X Y， et al， 1991.Weather in northwest China［M］.Beijing： China Meteorological Press， 202-254.

鲍名， 2007. 近 50年我国持续性暴雨的统计分析及其大尺度环流背景［J］.大气科学， 31（5）： 779-792.

Bao M， 2007.The statistical analysis of the persistent heavy rain in the last 50 years over China and their backgrounds on the large-scale circulation［J］.Chinese Journal of Atmospheric Sciences， 31（5）： 779-792.

陈红专， 2021.湖南极端降水的气候特征及天气系统分型研究［J］.气象， 47（10）： 1219-1232.

Chen H Z， 2021.Climatic characteristics and weather system classification of extreme precipitation in Hunan Province［J］.Meteorological Monthly， 47（10）： 1219-1232.

陈炯， 郑永光， 张小玲， 等， 2013.中国暖季短时强降水分布和日变化特征及其与中尺度对流系统日变化的关系［J］.气象学报， 71（3）： 367-382.

Chen J， Zheng Y G， Zhang X L， et al， 2013.Analysis of the climatological distribution and diurnal variations of the short-duration heavy rain and its relation with diurnal variations of the MCSs over China during the warm season［J］.Acta Meteorologica Sinica， 71（3）： 367-382.

陈豫英， 苏洋， 张一星， 等， 2022.贺兰山东麓不同量级暴雨过程的环流特征和概念模型［J］.高原气象， 41（5）： 1161-1174.DOI： 10.7522/j.issn.1000-0534.2022.00068.Chen Y Y ，

Su Y， Zhang Y X， et al， 2022.Circulation characteristics and conceptual model of rainstorm processes in the eastern foot of the Helan Mountain［J］.Plateau Meteorology， 41（5）： 1161-1174.DOI： 10.7522/j.issn.1000-0534.2022.00068 .

丁一汇， 2005.高等天气学（第2版）［M］.北京： 气象出版社， 309.Ding Y H， 2005.Advanced Synoptics （2nd Ed.） ［M］.Beijing： China Meteorological Press， 309.

樊李苗， 俞小鼎， 2013.中国短时强对流天气的若干环境参数特征分析［J］.高原气象， 32（1）： 156-165.DOI： 10.7522/j.issn. 1000-0534.2012.00016.Fan L M ，

Yu X D， 2013.Characteristic analyses on environmental parameters in short-term severe convective weather in China［J］.Plateau Meteorology， 32（1）： 156-165.DOI： 10.7522/j.issn.1000-0534.2012.00016 .

冯克鹏， 田军仓， 沈晖， 2019.基于K-means聚类分区的西北地区近半个世纪气温变化特征分析［J］.干旱区地理， 42（6）： 1239-1252.

Feng K P， Tian J C， Shen H， 2019.Temperature variation characteristics of northwest China based on K-means clustering partition in the past half century［J］.Arid Land Geography， 42（6）： 1239-1252.

高晓梅， 俞小鼎， 王令军， 等， 2018.鲁中地区分类强对流天气环境参量特征分析［J］.气象学报， 76（2）： 196-212.

Gao X M， Yu X D， Wang L J， et al， 2018.Characteristics of environmental parameters for classified severe convective weather in central area of Shandong Province［J］.Acta Meteorologica Sinica， 76（2）： 196-212.

何州杉月， 杨林， 2011.中国降水区划模糊聚类软划分法［J］.气象科技， 39（5）： 582-586.

He Z S Y， Yang L， 2011.Precipitation regionalization based on fuzzy clustering algorithm［J］.Meteorological Science and Technology， 39（5）： 582-586.

胡亮， 何金海， 高守亭， 2007.华南持续性暴雨的大尺度降水条件分析［J］.南京气象学院学报， 30（3）： 345-351.

Hu L， He J H， Gao S T， 2007.An analysis of large-scale condition for persistent heavy rain in south China［J］.Transactions of Atmospheric Sciences， 30（3）： 345-351.

黄玉霞， 王宝鉴， 黄武斌， 等， 2019.我国西北暴雨的研究进展［J］.暴雨灾害， 38（5）： 515-525.

Huang Y X， Wang B J， et al， 2019.A review on rainstorm research in northwest China［J］.Torrential Rain and Disasters， 38（5）： 515-525.

黄玉霞， 王宝鉴， 王勇， 等， 2017.甘肃省强对流天气中尺度分析业务技术规范［M］.北京： 气象出版社， 20-31.

Huang Y X， Wang B J， Wang Y， et al， 2017.Technical specification for mesoscale analysis of severe convection weather in Gansu Province［M］.Beijing： China Meteorological Press， 20-31.

孔祥伟， 杨建才， 李红， 等， 2021.甘肃河东地区不同环流形势下短时强降水的雷达回波特征分析［J］.高原气象， 40（5）： 1057-1070.DOI： 10.7522/j.issn.1000-0534.2020.00084.Kong X W ，

Yang J C， Li H， et al， 2021.Analysis of radar echo characteristics of short-term heavy precipitation weather with different circulation pattern in east Gansu Province［J］.Plateau Meteorology， 40（5）： 1057-1070.DOI： 10.7522/j.issn.1000-0534. 2020.00084 .

李生辰， 张青梅， 沈晓燕， 等， 2022.青海高原暴雨的形成条件与基本特征分析［J］.高原气象， 41（2）： 526-540.DOI： 10.7522/j.issn.1000-0534.2021.00009.Li S C ，

Zhang Q M， Shen X Y， et al， 2022.Torrential rain in Qinghai Plateau： forming conditions and characteristics［J］.Plateau Meteorology， 41（2）： 526-540.DOI： 10.7522/j.issn.1000-0534.2021.00009 .

刘瑞鑫， 孙建华， 陈鲍发， 2019.华南暖区暴雨事件的筛选与分类研究［J］.大气科学， 43（1）： 119-130.

Liu R X， Sun J H， Chen B F， 2019.Selection and classification of warm-sector heavy rainfall events over South China［J］.Chinese Journal of Atmospheric Sciences， 43（1）： 119-130.

闵屾， 钱永甫， 2008.中国极端降水事件的区域性和持续性研究［J］.水科学进展， 19（6）： 763-771.

Min S， Qian Y F， 2008.Regionality and persistence of extreme precipitation events in China ［J］.Advances in Water Science， 19（6）： 763-771.

陶诗言， 1980.中国之暴雨［M］.北京： 科学出版社， 225.

Tao S Y， 1980.Rainstorms in China［M］.Beijing： Science Press， 225.

田付友， 张小玲， 曹艳察， 等， 2022.中国中低海拔地区三类强对流天气环境条件的基本气候特征［J］.高原气象， 41（6）： 1446-1459.DOI： 10.7522/j.issn.1000-0534.2021.00108.Tian F Y ，

Zhang X L， Cao Y C， et al， 2022.Baseline climatology of environmental parameters for three severe convective weather phenomena over middle-low areas of China［J］.Plateau Meteorology， 41（6）： 1446-1459.DOI： 10.7522/j.issn.1000-0534. 2021.00108 .

汪汇洁， 孙建华， 卫捷， 等， 2014.近30 年我国南方区域持续性暴雨过程的分类研究［J］.气候与环境研究， 19（6）： 713-725.

Wang H J， Sun J H， Wei J， et al， 2014.Classification of persistent heavy rainfall events over southern China during recent 30 years［J］.Climatic and Environmental Research， 19（6）： 713-725.

王秀明， 俞小鼎， 周小刚， 2014.雷暴潜势预报中的几个基本问题的讨论［J］.气象， 40（4）： 389-399.

Wang X M， Yu X D， Zhou X G， 2014.Discussion on basically issues of thunderstorm potential forecasting［J］.Meteorological Monthly， 40（4）： 389-399.

许爱华， 孙继松， 许东蓓， 等， 2014.中国中东部强对流天气的天气形势分类和基本要素配置特征［J］.气象， 40（4）： 400-411.

Xu A H， Sun J S， Xu D B， et al， 2014.Basic synoptic situation classification and element character of severe convection in China［J］.Meteorological Monthly， 40（4）： 400-411.

许东蓓， 许爱华， 肖玮， 等， 2015.中国西北四省区强对流天气形势配置及特殊性综合分析［J］.高原气象， 34（4）： 973-981.DOI： 10.7522/j.issn.1000-0534.2014.00102.Xu D B ，

Xu A H， Xiao W， et al， 2015.Comprehensive analysis on the severe convective weather situation configuration and its particularity in northwest China［J］.Plateau Meteorology， 34（4）： 973-981.DOI： 10.7522/j.issn.1000-0534.2014.00102 .

杨波， 孙继松， 毛旭， 等， 2016.北京地区短时强降水过程的多尺度环流特征［J］.气象学报， 74（6）： 919-934.

Yang B， Sun J S， Mao X， et al， 2016.Multi-scale characteristics of atmospheric circulation related to short-time strong rainfall events in Beijing［J］.Acta Meteorologica Sinica， 74（6）： 919-934.

俞小鼎， 2013.短时强降水临近预报的思路与方法［J］.暴雨灾害， 32（3）： 202-209.

Yu X D， 2013.Nowcasting thinking and method of flash heavy rain ［J］.Torrential Rain and Disasters， 32（3）： 202-209.

张小玲， 谌芸， 张涛， 等， 2012.对流天气预报中的环境场条件分析［J］.气象学报， 70（4）： 642-654.

Zhang X L， Chen Y， Zhang T， 2012.Meso-scale convective weather analysis and severe convective weather forecasting［J］.Acta Meteorologica Sinica， 70（4）： 642-654.

张小玲， 张涛， 刘鑫华， 2010.中尺度天气的高空地面图综合分析［J］.气象， 36（7）： 143-150.

Zhang X L， Zhang T， Liu X H， 2010.Mesoscale weather chart analysis techinique［J］.Meteorological Monthly， 36（7）： 143-150.

赵庆云， 宋松涛， 杨贵名， 等， 2014.西北地区暴雨时空变化及异常年夏季环流特征［J］.兰州大学学报（自然科学版）， 50（4）： 517-522.

Zhao Q Y， Song S T， Yang G M， et al， 2014.Spatial and temporal variations of torrential rain over northwest China and general circulation anomalies in summer［J］.Journal of Lanzhou University（Natural Sciences）， 50（4）： 517-522.

郑媛媛， 姚晨， 郝莹， 等， 2011.不同类型大尺度环流背景下强对流天气的短时临近预报预警研究［J］.气象， 37（7）： 795-801.

Zheng Y Y， Yao C， Hao Y， et al， 2011.The Short-time forecasting and early-warning reasearch on severe convective weather under different types of large-scale circulation background［J］.Meteorological Monthly， 37（7）： 795-801.

周璇， 孙继松， 张琳娜， 等， 2020.华北地区持续性极端暴雨过程的分类特征［J］.气象学报， 78（5）： 761-777.

Zhou X， Sun J S， Zhang L N， et al， 2020.Classification characteristics of continuous extreme rainfall events in North China［J］.Acta Meteorologica Sinica， 78（5）： 761-777.

朱黎明， 张智欣， 魏庆伟， 2021.基于K均值聚类的中国夏季降水日变化空间分布模式［J］.气象科技， 49（4）： 552-560.

Zhu L M， Zhang Z X， Wei Q W， 2021.Spatial distribution of diurnal rainfall variation in summer over China using K-means algorithm［J］.Meteorological Science and Technology， 49（4）： 552-560.

Options
Outlines

/

〈 〉

The system is designed and developed by Beijing magtec Technology Development Co., Ltd. with technical support: support@magtech.com.cn