2016, Vol. 35
陇东地处甘肃东部,紧邻六盘山山系,是甘肃省冰雹等强对流天气的多发地带,冰雹天气多发生于夏半年,该时期高原切变线、低涡活动频率高,积云发展旺盛,午后地表增温强,容易形成层结不稳定,有利的动力和热力条件极易导致冰雹天气发生。冰雹天气突发性强、时效短,同时由于特殊的山谷地形,此类天气破坏性大,危害严重,极易造成巨大的经济损失和严重的人员伤亡。如2005年5月30日庆阳市区域性冰雹天气,共有7县52个乡镇降冰雹,最大直径为75 mm,最大冰雹的平均重量达78 g,地面积雹达3～4 cm,32万人受灾,直接经济损失达1.3亿元,造成了严重灾害损失(张天峰等,2006)。近年来为了对强对流天气进行实时监测、特征分析和临近预警,国内外许多专家对强对流天气特征已有不少论述(孙玉稳等,2012; 朱乾根等,2000; 段艺萍等,2014; 尤莉等,2006; Federer and Waldvogel, 1978; Mather et al,1976; 郑永光等,2010; 刘全根和马骥德,1982; 陈乾和朱阳生,1983; 王秀玲等,2012; 王伏村等,2008; 樊李苗和俞小鼎,2013),同时也对强对流天气的预报预警做了广泛研究,如俞小鼎等(2005)的新一代天气雷达与强对流天气预警、吴林林等(2014)的基于SWAN的冰雹探测算法研究,Mueller et al(2003)的NCAR临近预报系统。吴爱敏和薛璟轩(2007)、王若升等(2013)对陇东地区强对流天气也做了分析研究,为陇东地区冰雹预报提供了参考依据,但对于陇东地区的冰雹特征以及预报预警方法研究较少。
因此,本文利用近6年常规观测资料统计分析了陇东地区产生冰雹天气的环流特征、物理量特征、雷达产品特征,计算了表征大气温湿、热力和动力稳定度的对流参数以及雷达产品参数,并确定阈值,为冰雹的潜势预报及临近预警提供参考。
2 资料及处理选取一测站(本站或乡镇有灾情记录)以上为一次冰雹天气过程作为研究对象。通过普查20082014年平凉、庆阳地区所有区域站和自动站资料以及灾情资料,共收集到符合标准的陇东地区冰雹个例68个。通过对20082013年53次典型强对流天气个例诊断分析,在充分考虑强对流天气产生的热力、动力、水汽等条件基础上,建立了陇东地区冰雹天气概念模型。常规气象资料取自MICAPS数据和平凉探空站数据,雷达选取西峰新一代天气雷达所采集到的47次个例资料,包括降雹时反射率因子、回波顶高、垂直累积液态水含量、最强回波中心高度、45 dBZ强回波顶对应的高度以及降雹前12~18 min的反射率因子、回波顶高、垂直累积液态水含量等资料。通过分月统计陇东地区冰雹天气过程均发生于59月,其中5月5次,6月16次,7月16次,8月11次,9月5次。同时用2014年陇东地区的部分个例进行了检验,以确定预报预警指标的性能。
3 陇东冰雹天气主要环流背景分析本文通过对所选个例进行中尺度诊断分析后,按照影响系统分为3个类型: 低槽型、西北气流型、低涡型。低槽型是发生次数最多的,占52%; 西北气流型次之,占41%; 低涡型最少占7%。按照天气类型进行分月研究发现,低槽型和西北气流型均以6月份发生次数最多,而低涡型主要集中发生在7月份。同时,对所有个例的低层影响系统进行统计分析,发现切变线是产生冰雹的主要低层影响系统,占47%。
3.1 高原低槽型500 hPa有明显的高空槽东移,底层往往有河套低涡或切变配合。冰雹落区主要位于陇东南(图 1a)。中尺度分析特征: 整层正涡度大,500 hPa达到20×10-5 s-1以上; 500 hPa冷平流明显; 高空急流分流辐散区; 整层湿度一般,湿层有增厚; T700-500温差≥18 ℃,700 hPa假相当位温≥340 K(图 1b)。
|
图 1 低槽型中分析概念模型(a)和典型个例场(b) Figure 1 The analysis of the conceptual model(a)and typical case field in the low trough type of hail(b) |
500 hPa环流形势为西高东低,新疆到西藏是一高压脊,脊前为西北气流,冷平流明显,涡度较小,整层湿度条件一般; 降雹落区T700-500温度差达到20 ℃以上(图 2a)。中尺度分析特征: 斜压性强,高空冷平流明显; 下暖上冷的层结不稳定特征较为明显; T700-500温差>20 ℃(图 2b)。
3.3 低涡型700 hPa通常有低涡,500 hPa低涡、切变往往发生在高原槽东移或两高之间,河西有弱冷空气配合。这种形势湿度条件较好,辐合较强,地面常有辐合线配合(图 3a)。中尺度分析特征: 整层正涡度大,500 hPa达20×10-5 s-1以上; 高空急流分流辐散区; 整层湿度较好(图 3b)。
4 物理量参数分析 4.1 能量条件分析CAPE值是日常预报强对流天气的重要判据,即CAPE越大对流储存越多能量,相关文献指出有效位能逐月变化,不同季节CAPE作用不同(刘玉玲,2003; 叶爱芬等,2006)。陇东地区15月期间CAPE逐渐上升,6-9月明显增大,是春季的4～5倍。对陇东地区59月53个冰雹个例统计发现陇东地区强对流天气CAPE值范围为100～800 J·kg-1,分布范围较大,因此对流有效位能的大小可作为未来强天气潜势的度量之一,但不能作为判断冰雹是否会发生的依据。
|
图 2 西北气流型中分析概念模型(a)和典型个例场(b) Figure 2 The analysis of the conceptual model(a)and typical case field in the northwestern airstream type(b) |
|
图 3 低涡型中分析概念模型(a)和典型个例场(b) Figure 3 The analysis of the conceptual model(a)and typical case field in the low vortex type(b) |
计算降雹天气中700 hPa与500 hPa温差△T700-500,以下记为ΔT75(图 4a),其范围为13～23 ℃,平均为18.7 ℃,且逐月均值都比较接近。按不同天气类型分型(表 1)分析发现,ΔT75低槽型为13～23 ℃,平均为18 ℃,西北气流型为16～22 ℃,平均为20 ℃,低涡型为14～19 ℃,平均为17 ℃。由此可见,陇东地区59月700 hPa与500 hPa温差相差不大,其均值都在18～19 ℃之间,西北气流型温差相对较大,而这种大的高低层温差表明,降雹天气具有明显的上冷下暖的特征,利于对流发展。
冰雹成形除0 ℃冻结层高度适当外,还要有一定的负温区供雹胚运动增长。水滴一般在0 ℃凝结成冰,因此-20 ℃层高度也是判断是否有利于冰雹形成的重要参数。各地-20 ℃、0 ℃高度层有所不同(李德俊等,2011; 段鹤等,2014; 仇娟娟和何立富,2013),通过(图 4b和4c)分析陇东地区冰雹天气发生时-20 ℃层为5.8～8.9 km,平均高度为7.6 km左右,0 ℃层为3.4～5.5 km,平均高度约为4.6 km; -20 ℃、0 ℃高度层均随月份先增后降,-20 ℃层平均高度7月最高为7.9 km,8月次之为7.7 km,7月0 ℃层平均高度最高,为4.9 km; 6月和8月次之均为4.6 km。分析陇东地区冰雹天气发生时天气类型发现(表 1),-20 ℃、0 ℃高度层高度均按低槽型、西北气流型、低涡型的顺序增高,西北气流型和低槽型高度较接近,相差0.1～0.2 km,低涡型则比低槽型高出0.7～0.8 km。且不论何种天气类型-20 ℃层平均高度比0 ℃层平均高度高3 km左右。可见冰雹胚胎在生长层内不断增大需要适宜的-20 ℃、0 ℃层高度。
|
图 4 5-10 月陇东地区△T700-500(a),0 ℃层高度(b),-20 ℃层高度(c),K指数(d),A指数(e), LI指数(f),SI指数(g),θse500-θse700(h)和0～6 km垂直风切变(i)时间演变 Figure 4 Temporal evolution of △T700-500(a),the height of 0 ℃(b),the height of -20 ℃(c),K index(d), A index(e),LI index(f),SI index(g),θse500-θse700(h)and 0～6 km vertical wind shear(i)in eastern region of Gansu Province from May to October |
|
表 1 不同天气类型下物理量参数变化特征 Table 1 The characteristics of the changes of physical parameters under different weather types |
K指数在对流天气的预报中运用较多,当温度递减率越大,累积不稳定能量越多,且低空水汽接近饱和时,层结不稳定越明显,K指数也越大。统计结果表明(图 4d),冰雹K指数范围为14～40 ℃,平均为27.9 ℃,其中5月份K指数平均值最小为23 ℃,6月份最大为30 ℃,79月份为27～28 ℃。统计不同天气类型发现(表 1),K指数平均值最小为低槽型,为27 ℃,西北气流型为28 ℃,低涡型最大为34 ℃。A指数反映整层大气层结稳定情况。上下层温度差越大,各层温度露点差越小,大气愈不稳定,A值越大。当A指数由负值上升到正值时,天气转为阴雨,达到10 ℃以上时多有降水发生,下降到负值时则雨停(章淹等,1990)。统计陇东地区冰雹天气中77%的A指数＜0 ℃(图 4e),其中58月份平均值均为负值,9月份为正值; 从三种天气类型的统计结果看,其平均值均为负值,这可能是冰雹天气中高层干冷空气入侵,温度露点差较大,与上下层温度差项相减后抵消的结果。抬升指数LI反映地面气块移动到500 hPa时的不稳定状况,负值越大不稳定越强。统计冰雹抬升指数范围为-4.3～8.7 ℃(图 4f),平均为1 ℃左右,其中＜2 ℃的个例5月份占40%,6,7月份占69%,8月份占73%,9月份占60%,随月份呈先增多后减少的趋势。计算沙氏指数时,冰雹沙氏指数范围为-5.8～8.4 ℃(图 4g),平均为1.2 ℃左右,其中＜2 ℃的个例5月份占40%,6,7月份占63%,8月份占82%,9月份占60%,同样随月份呈先增多后减少的趋势。统计三种天气类型的LI与SI发现(表 1),低涡型LI与SI平均值为2 ℃,其余两种则为1 ℃。
假相当位温是表征大气温度、压力、湿度的综合特征量,反映大气的温湿特征和垂直运动,其水平和垂直分布均与对流天气的发生发展有极大关系,也反映了大气中能量的分布,且一般强对流天气发生在假相当位温大值中心或高能密集区,计算陇东地区降雹日θse700范围为44.6～67.7 ℃,平均57.8 ℃,θse500范围为45.2～66.6 ℃,平均54.4 ℃(图略); 而计算θse500-θse700发现(图 4h),75.5%降雹天气过程中,冰雹落区位于θse500-θse700负值中心区域或中心附近,通过分月计算5月冰雹天气过程均在负值中心区域或中心附近,7月次之为81.3%,6,8,9月为63.6%～80%。在不同天气类型下(表 1),西北气流型的θse500-θse700平均值为-1.5 ℃,低槽型为0.3 ℃,低涡型为0.2 ℃。
4.4 垂直风切变分析垂直风切变是维系强对流发生发展的必要条件,对流云在中低空主要靠凝结潜热维持,在高空由强风带中获得动能,高空急流下方风速垂直切变大的区域有利于对流发展(巢纪平和周小平,1964; 胡明宝和肖文建,2010)。观测事实表明,强对流发生均以较大的垂直风切变存在为条件,而冰雹常常发生在高空急流下方,因此统计0～6 km垂直风切变有利于识别冰雹天气。计算0～6 km垂直风切变(图 4i),其范围为0.33×10-3～4.21×10-3 s-1,平均1.84×10-3 s-1,通过分月计算后5月份和9月份高于平均值,而6,7,8月份则低于平均值。统计三种天气类型下垂直风切变发现(表 1),0～6 km垂直风切变均按低槽型、西北气流型、低涡型的顺序增大,其平均值低涡型比低槽型大0.41×10-3 s-1,比西北气流型大0.32×10-3 s-1。
5 雷达产品特征分析由于在选取的53个冰雹个例中,其中5次缺少雷达产品资料,1次降雹则发生在雷达测站上空,所以本文只对剩余的47次雷达产品进行了统计分析。
5.1 回波强度统计降雹时的组合反射率发现最大回波强度范围在45～65 dBZ(图 5a),除8月份有一次最大回波强度的最小值为45 dBZ外,其余月份都达到了50 dBZ以上,其中47%的个例达到55 dBZ以上,26%的个例达到60 dBZ以上; 而统计降雹前18~12 min的组合反射率发现最大回波强度范围在25～55 dBZ,5月和8月有80%的个例达到40 dBZ以上,6月和7月有70%,9月份则只有20%达到40 dBZ以上。从三种天气类型下分析回波强度发现(表 2),低涡型最大回波强度的最小值最大,西北气流型次之。低槽型跃变范围最大,低涡型最小,大于15 dBZ以上的跃变西北气流型占53%,低槽型占48%,低涡型占33%,可见跃变幅度西北气流型最明显。
5.2 回波顶高通过统计(图 5b)发现降雹时平均回波顶高可达12 km,最高达16 km,最低8 km,最高值出现在7月,最低值出现在8月,且5,7,9月平均回波顶高均高于平均值; 而分析降雹前18~12 min回波顶高发现平均回波顶高10 km,最高达15 km,最低6 km,最高值出现在5,9月,最低值出现在7月,且5,9月平均回波顶高均高于平均值,而6,7,8月则低于平均值。由此比较可见,盛夏季节强的不稳定造成突变比较明显。
|
图 5 5-10 月陇东地区回波强度(a),回波顶高(b),垂直累积液态水含量(c),液态水含量跃变量(d),最强回波高度(e),45 dBZ强回波顶对应的高度及H45dBZ-H0(f)时间演变 Figure 5 Temporal evolution of echo intensity(a),echo top heights(b),vertical liquid water content(c),Jump a variable liquid water content(d),height of the strong center(e),relevant height of the 45 dBZ strong echo top and H45dBZ-H0(f)in eastern region of Gansu Province from May to October |
|
|
表 2 不同天气类型下雷达产品变化特征 Table 2 The characteristics of the changes of the radar product under different weather types |
分析三种天气类型下的回波顶高(表 2),低槽型回波顶高达到8 km时就有降雹,而西北气流型和低涡型则要达到10 km以上,从发生跃变情况来看,西北气流型均发生了跃变,低槽型的跃变概率也达到了92%,而低涡型只有67%。
5.3 垂直累积液态水含量通过分析降雹时垂直累积液态水含量(VIL)发现,陇东地区降雹开始后,最大VIL值都达到了45 kg·m-2; 分析18~12 min VIL值时发现(图 5c),最大达45 kg·m-2,最小为10 kg·m-2,平均为33.7 kg·m-2。而分析降雹前1 h到30 min左右的VIL值发现,VIL值在不断的升高或维持高值,到降雹前18~12 min VIL值更是跃增(图 5d),达到过程最大值后地面开始降雹,降雹后迅速减小。统计发现,有62%出现了5 kg·m-2以上的跃增; 47%出现了15 kg·m-2以上的跃增。跃增的范围和幅度6月份最明显,7,8月份次之。分析不同天气类型下VIL值跃变概率发现(表 2),低槽型和低涡型比较接近,分别有67%和68%个例发生了跃变,西北气流型则相对较少为53%。
5.4 强中心所在高度和45 dBZ强回波顶高度及在负温区中的厚度特征从组合反射率(CR)最大值所在高度统计(图 5e)分析表明,最大回波强度在2.3～8.6 km之间,平均高度为5.0 km,最大值出现在7月份,最小值出现在6月份,平均值除9月份相对偏高外,其余月份接近平均值。分析三种天气类型下组合反射率最大值所在高度发现(表 2),高度的最大值出现在低涡型下,且低涡型平均高度最高,为5.8 km,其余两种天气类型均为4.9 km。
在多普勒雷达资料中,新的冰雹算法中判断冰雹的主要判据是检验0 ℃与-20 ℃高度层以上有无超过45 dBZ的反射率因子,0 ℃层高度与45 dBZ的反射率因子回波顶高度的距离差用于判断冰雹的有无。经统计(图 5f),陇东降雹时45 dBZ回波高度平均值为9.3 km,最低6 km,最高12 km,而统计陇东降雹时45 dBZ反射率因子回波顶高度在负温区中的厚度(H45dBZ-H0)发现(图 5f),H45dBZ-H0为0.9～7.6 km,平均4.7 km,除一次过程H45dBZ-H0为0.9 km外,其余大多都在2 km以上。其中5,9月份平均值为5.6 km,6,7,8月份均值在4.2～4.7 km之间。分析三种天气类型的45 dBZ回波高度,低槽型的平均值比西北气流型高0.5 km,比低涡型高1.6 km。H45dBZ-H0低槽型的平均值最大,为5.0 km,西北气流型次之,为4.5 km,低涡型为3.0 km。可见45 dBZ强回波区高度及相对于0 ℃等温线高度差也是判断有无冰雹的一个主要依据。
6 冰雹的预报预警及效果分析 6.1 冰雹的预报预警指标的选取根据上述分析结果,大环流背景的分类分型为未来24 h内陇东地区是否可能发生冰雹提供了理论依据。分类分型后环流背景下物理量参数中的CAPE、K指数、A指数、SI指数、LI指数、ΔT75,0 ℃层高度、-20 ℃层高度、θse500-θse700、垂直风切变等特征为未来12 h内陇东地区冰雹的潜势预报提供了一定的参考,而多普勒雷达回波特征分析为冰雹的临近预报预警提供定性甚至定量化的指标。考虑到预报预警的提前量,在对天气过程进行分型的基础上,按最小出现概率进一步细化了物理量指标(表 3)和雷达产品指标(表 4)。
|
|
表 3 陇东冰雹物理量指标 Table 3 Physical indicators of hail in the east of Gansu |
|
|
表 4 陇东冰雹雷达产品指标 Table 4 The hail radar products indicator in the east of Gansu |
2014年陇东地区共出现了15次冰雹天气过程,为了检验这些预报预警指标的性能,本文选取了2014年6月16日和8月16日两次陇东地区冰雹天气过程分别进行了检验。
2014年6月16日14:00(北京时,下同)-17:00庆阳环县、华池、庆城、正宁县的7个乡镇出现冰雹,冰雹持续20 min左右,最大冰雹直径2 cm左右,19:0020:00平凉华亭县河西乡杨庄、河南2村遭受冰雹袭击,农作物受灾严重。此次冰雹过程属于西北气流型,过程发生前,欧亚中高纬度为两槽两脊环流形势,北方蒙古国上空及黑龙江以东为低值区,乌山为脊,甘肃大部地区受脊前西北气流控制,在内蒙古西部和兰州附近沿脊有弱的小扰动,陇东南部至陕西南部有低槽; 新疆有弱冷空气东移,沿西北方向有弱冷平流吹向陇东地区,形成了陇东上空干冷的有利条件; 随着新疆冷空气不断东移,兰州小扰动东移,在陇东区产生上升运动,引发本地的不稳定能量,出现中小尺度的局地强对流天气,激发了此次冰雹天气过程。
从6月16日08:00及20:00的中尺度分析来看,700～500 hPa为辐合场,200 hPa为辐散场,低层辐合,高层辐散,较有利于冰雹的产生; 从08:00及20:00的物理量来看,θse500-θse700 08:00为-3.98 ℃,说明陇东地区处于高能密集区,到20:00为2.16 ℃,说明能量已逐渐释放,但仍然大于6月份阈值; 从CAPA、A指数、K指数、LI指数、SI指数、ΔT75物理量08:0020:00的演变看,08:00层结处于不稳定状态,到20:00层结逐渐趋于稳定; 从特殊高度层来看,0 ℃层高度和-20 ℃层高度均有利于冰雹成形; 而垂直风切变参数20:00则比08:00有利,这可能是因为垂直风切变在降雹过程中体现明显。从整个过程物理量检验来看(表 5),除08:00 K指数和垂直风切变没有达到指标外,其余全部达到要求。
|
|
表 5 2014 年6月16日08:00和20:00物理量与预报预警指标对照表 Table 5 Comparisons between the physical indicators and forecasting and warning indicators at 08:00 and 20:00 on 16 June 2014 |
从6月16日雷达产品演变来看,13:02开始,在庆阳环县与华池交界处有块状回波生成并快速发展(图 6),到13:08回波加强,回波强度达到45 dBZ,回波顶高为11 km,垂直累积液态水含量(VIL)为40 kg·m-2,强中心所在高度为6.08 km,45 dBZ强回波顶对应的高度10 km,H45dBZ-H0达3.4 km,此时段内各产品跃变明显,满足冰雹的预报指标,可预报未来该回波影响的区域将出现冰雹,而在13: 28左右该区域出现冰雹,此时回波强度为55 dBZ,回波顶高为14 km,垂直累积液态水含量(VIL)为45 kg·m-2,强中心所在高度为7.32 km,45 dBZ强回波顶对应的高度11 km,H45dBZ-H0达4.4 km,由此看最短提前预报时间达到了15 min,随后此块回波继续发展东移,为下游地区出现冰雹的预报时间提前了15～120 min。在18:00华亭附近发展的回波演变情况来看(图略),同样满足冰雹的预报指标,最短提前预报时间达到了24 min。
2014年8月16日16:0018:00庆阳环县镇原的19个乡镇出现冰雹及短时强降水,冰雹持续40 min左右,最大冰雹直径3 cm左右,平凉华亭县、崆峒区的8乡镇遭受冰雹袭击。此次冰雹过程属于低涡型,过程发生前,500 hPa欧亚中高纬度为两槽一脊的环流形势,庆阳市东部至陇南有一明显切变线。河套东北部有一-35 ℃的冷中心,陇东位于冷槽后部,受冷平流控制。负变温主要位于河西地区。前倾的500 hPa的切变线及700 hPa的人字形切变的共同作用,触发了此次强对流天气。从08:00中尺度分析来看,500 hPa切变线超前于700 hPa切变线,表现出前倾结构,增加了层结的不稳定; 陇东位于200 hPa急流轴出口区的左侧及700 hPa低空急流轴附近,高、低空急流之间的耦合作用使得上升运动发展加强,有利于强天气的发生; 中低层湿度条件均较好,低空急流提供了水汽输送及辐合。
|
图 6 2014 年6月16日西峰雷达基本反射率(R)、顶高(ET)、基本反射率垂直剖面(RHI) (a)0.5°仰角基本反射率(13:08),(b)4.3°仰角基本反射率(13:08),(c)0.5°仰角基本反射率(13:30),(d)4.3°仰角基本反射率(13:30),(e)回波顶高(13:08),(f)回波顶高(13:30),(g)基本反射率垂直剖面(13:08),(h)基本反射率垂直剖面(13:30) Figure 6 The basic reflectivity(R)、echo top heights(ET)、basic reflectivity vertical profile(RHI)from Xifeng radar on 16 June 2014.(a)0.5°elevation basic reflectivity(13:08),(b)4.3°elevation basic reflectivity(13:08),(c)0.5° elevation basic reflectivity(13:30),(d)4.3°elevation basic reflectivity(13:30),(e)echo top hights(13:08),(f)echo top hights(13:30),(g)basic reflectivity vertical profile(13:08),(h)basic reflectivity vertical profile(13:30) |
从08:00及20:00的物理量来看,θse500-θse70008:00为-3.98 ℃,说明陇东地区处于高能密集区,到20:00为5.83 ℃,说明能量已逐渐释放; 从CAPA、A指数、K指数、LI指数、SI指数、ΔT75物理量08:0020:00的演变看,08:00层结处于不稳定状态,到20:00层结逐渐趋于稳定; 从特殊高度层来看,0 ℃层高度和-20 ℃层高度均有利于冰雹成形; 而垂直风切变参数20:00则比08:00有利,同样可能是因为垂直风切变在降雹过程中体现明显。从整个过程物理量检验来看(表 6),除20:00 θse500-θse700、ΔT75没有达到指标外,其余全部达到。
从8月16日雷达产品演变来看,本次降雹为移入型,由于冰雹天气开始地点处于雷达测站探测边缘,且受障碍物阻挡,为便于研究,选取了距离雷达站60～100 km的区域作为研究对象,12:48开始,环县西北部有回波发展,到14:35回波开始进入研究区域,此时该区域组合反射率45 dBZ,回波顶高为10 km,垂直累积液态水含量为30 kg·m-2,强中心所在高度为7.31 km,45 dBZ强回波顶对应的高度8 km,H45dBZ-H0达3.3 km,满足冰雹的预报指标,可预报未来该回波影响的区域将出现冰雹,而在14:55左右该区域出现冰雹(图 7),此时回波强度为55 dBZ,回波顶高为15 km,垂直累积液态水含量为45 kg·m-2,强中心所在高度为8.36 km,45 dBZ强回波顶对应的高度11 km,H45dBZ-H0达6.3 km,由此看最短提前预报时间达到了21 min,随后此块回波继续发展东南移动,并不断加强,到17:45左右出现了弓状回波的结构特征(图 7),直到19:00回波才减弱消散,过程中回波最强达65 dBZ,顶高达到16 km,可见为下游地区出现冰雹的预报时间提前时间比较久。
|
|
表 6 2014 年8月16日08:00和20:00物理量与预报预警指标对照 Table 6 Comparisons between the physical indicators and forecasting and warning indicators at 08:00 and 20:00 on 16 August 2014 |
|
图 7 2014 年8月16日西峰雷达基本反射率(R)、顶高(ET)、基本反射率垂直剖面(RHI) (a)0.5°仰角基本反射率(14:55),(b)3.4°仰角基本反射率(14:55),(c)0.5°仰角基本反射率(17:45),(d)3.4°仰角基本反射率(17:45),(e)回波顶高(14:55),(f)回波顶高(17:45),(g)基本反射率垂直剖面(14:55),(h)基本反射率垂直剖面(17:45) Figure 7 The basic reflectivity(R)、echo top heights(ET)、basic reflectivity vertical profile(RHI)from Xifeng radar on 16 June 2014. (a)0.5° elevation basic reflectivity(14:55),(b)3.4° elevation basic reflectivity(14:55),(c)0.5° elevation basic reflectivity(17:45),(d)3.4° elevation basic reflectivity(17:45),(e)echo top heights(14:55),(f)echo top heights(17:45), (g)basic reflectivity vertical profile(14:55),(h)basic reflectivity vertical profile(17:45) |
从上面的检验结果表明物理量预报指标对陇东地区未来0~12 h冰雹的潜势预报提供了很好的参考,而雷达产品预报指标则对未来12~30 min冰雹临近预报预警提供了定性甚至定量化的判据。
7 小结(1)对20082013年符合标准的陇东地区53个冰雹个例进行了强对流天气诊断分析,建立了低槽型、西北气流型、低涡型冰雹天气概念模型。
(2)分析表明大部分冰雹天气700 hPa与500 hPa温差>16 ℃,K指数>19 ℃,SI＜2 ℃,LI＜3 ℃,θse500-θse700＜3 ℃。
(3)陇东地区降雹天气的-20 ℃层平均高度7.6 km左右,0 ℃层平均高度约4.6 km; -20 ℃、0 ℃高度层均随月份先增后降,且按低槽型、西北气流型、低涡型的顺序依次增高,平均高度-20 ℃层比0 ℃层高3 km左右。
(4)陇东地区降雹天气的0～6 km垂直风切变大多>1.0×10-3s-1,5月和9月高于平均值,6、7、8月份低于平均值。
(5)陇东地区降雹时回波强度>55 dBZ,回波顶高在12 km以上,垂直累计液态水含量>45 kg·m-2,强中心高度在2 km以上,45 dBZ回波高度高于0 ℃层高度2 km以上,降雹前12~18 min回波强度>42 dBZ,回波顶高在9 km以上,垂直累积液态水含量>31 kg·m-2。
(6)环流背景的分类分型,有利于提高预报预警准确率。
(7)分析对比筛选出的物理量阈值,检验表明物理量预报指标对陇东地区0~12 h冰雹的潜势预报提供一定的参考。
(8)分析对比筛选出的雷达产品阈值,检验表明雷达产品预报指标对陇东地区12~30 min冰雹的临近预报预警提供了定性甚至定量化的判据。
| Federer B, Waldvogel A. 1978/1979. Plan for the swiss randomized hail suppression experiment-Design of Grossversuch IV[J]. Pure and AppliedGeophys, 117(3):548-571. | |
| Mather G K, Treddenick D, Parsons R. 1976. Observed relation-ships between the height of the 45 dBZ contours in storm pro-files and surface hail reports[J]. J Appl Meteor, 15 (12): 1336–1340. DOI:10.1175/1520-0450(1976)015<1336:AORBTH>2.0.CO;2 | |
| Mueller C, Saxon T, Roberts R, et al. 2003. NCAR auto-nowcast system[J]. Wea Forecasting, 18 : 545–561. DOI:10.1175/1520-0434(2003)018<0545:NAS>2.0.CO;2 | |
| 巢纪平, 周小平. 1964. 积云动力学[M]. 北京:科学出版社, Chao Jiping, Zhou Xiaoping. 1964. Cumulus Dynamics[M]. Beijing:Science Press. | |
| 陈乾, 朱阳生. 1983. 甘肃雹暴的分类及其诊断分析[C]. 强对流天气文集. 北京:气象出版社, 15-24. Chen Qian, Zhu Yangsheng. 1983. The classification and diagnosis analysis of Gansu hail storms[C]. Strong Convective Weather Corpus. Beijing:China Meteorological Press, 15-24. | |
| 仇娟娟, 何立富. 2013. 苏沪浙地区短时强降水与冰雹天气分布及物理量特征对比分析[J]. 气象 , 39 (5): 577–584. Qiu Juanjuan, He Lifu. 2013. Comparative analysis on weather charaeteristies and conveetive parameters of torrential rain and hail in Yangtze River Delta[J]. Meteor Mon, 39 (5): 577–584. | |
| 段鹤, 严华生, 马学文, 等. 2014. 滇南冰雹的预报预警方法研究[J]. 气象 , 40 (2): 174–185. Duan He, Yan Huasheng, Ma Xuewen, et al. 2014. Study of the method for hail forecasting and warning in southern Yunnan[J]. Meteor Mon, 40 (2): 174–185. | |
| 段艺萍, 刘寿东, 刘黎平, 等. 2014. 新一代天气雷达三维组网产品在人工防雹的应用[J]. 高原气象 , 33 (5): 1426–1439. DOI:10.7522/j.issn.1000-0534.2013.00139 Duan Yiping, Liu Shoudong, Liu Liping, et al. 2014. Application of CINRAD mosaic products on artificial hail suppression[J]. Plateau Meteor, 33 (5): 1426–1439. DOI:10.7522/j.issn.1000-0534.2013.00139 | |
| 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.1000-0534.2013.00016 Fan Limiao, Yu Xiaoding. 2013. Characteristic analyses on environmental parameters in short-term severe convective weather in China[J]. Plateau Meteor, 32 (1): 156–165. DOI:10.7522/j.issn.1000-0534.2013.00016 | |
| 胡明宝, 肖文建. 2010. 风廓线雷达中风切变分析方法的初步研究[J]. 气象科学 , 30 (4): 510–515. Hu Mingbao, Xiao Wenjian. 2010. The preliminary study on analysis method of wind shear using wind profiler[J]. Sci Meteor Sinica, 30 (4): 510–515. | |
| 李德俊, 唐仁茂, 熊守权, 等. 2011. 强冰雹和短时强降水天气雷达特征及临近预警[J]. 气象 , 37 (4): 474–480. Li Dejun, Tang Renmao, Xiong Shouquan, et al. 2011. Radar features and nowcasting of severe hail and short-time heavy rainfall[J]. Meteor Mon, 37 (4): 474–480. | |
| 刘全根, 马骥德. 1982. 平凉地区的降雹及其与环境场要素的关系[J]. 高原气象 , 1 (1): 53–62. Liu Quangen, Ma Jide. 1982. Hallf all in the Ping Liang Region and its relation with the envionment field elements[J]. Plateau Meteor, 1 (1): 53–62. | |
| 刘玉玲. 2003. 对流参数在强对流天气潜势预测中的作用[J]. 气象科技 , 31 (3): 147–151. Liu Yuling. 2003. A study of severe convective parameters and their potential predictability to severe convective stor ms[J]. Meteor Sc Technol, 31 (3): 147–151. | |
| 孙玉稳, 韩洋, 孙霞, 等. 2012. 降雹类型及相关因子的分布特征[J]. 高原气象 , 31 (1): 269–276. Sun Yuwen, Han Yang, Sun Xia, et al. 2012. Hail shooting type and distribution of correlation factor[J]. Plateau Meteor, 31 (1): 269–276. | |
| 王伏村, 丁荣, 李耀辉, 等. 2008. 河西走廊中部冰雹天气的环流和多普勒雷达产品特征分析[J]. 高原气象 , 27 (6): 1343–1349. Wang Fucun, Ding Rong, Li Yaohui, et al. 2008. Characteristic analyses on 500 hPa circulation and doppler radar product of severe hail weather in hexi corridor of Gansu[J]. Plateau Meteor, 27 (6): 1343–1349. | |
| 王若升, 张彤, 樊晓春, 等. 2013. 甘肃平凉地区冰雹天气的气候特征和雷达回波分析[J]. 干旱气象 , 31 (2): 373–377. Wang Ruosheng, Zhang Tong, Fan Xiaochun, et al. 2013. Analysis of the climate features and radar echo of the hail weather in Pingliang of Gansu Province[J]. J Arid Meteor, 31 (2): 373–377. | |
| 王秀玲, 郭丽霞, 高桂芹, 等. 2012. 唐山地区冰雹气候特征与雷达回波分析[J]. 气象 , 38 (3): 344–348. Wang Xiuling, Guo Lixia, Gao Guiqin, et al. 2012. Climatological characteristics and radar echo analysis of hail in Tangshan, Hebei[J]. Meteor Mon, 38 (3): 344–348. | |
| 吴爱敏, 薛璟轩, 白爱军, 等. 2007. 庆阳2次强对流天气过程的新一代雷达资料对比分析[J]. 干旱气象 , 25 (2): 43–49. Wu Aimin, Xue Jingxuan, Bai Aijun, et al. 2007. Comparative analysis of two strong covective weather processes by new generation radar data in Qingyang[J]. J Arid Meteor, 25 (2): 43–49. | |
| 吴林林, 刘黎平, 郑媛媛, 等. 2014. 基于SWAN的冰雹探测算法研究[J]. 高原气象 , 33 (3): 823–831. DOI:10.7522/j.issn.1000-0534.2012.00037 Wu Linlin, Liu Liping, Zheng Yuanyuan, et al. 2014. Study of hail detection algorithm based on swan system[J]. Plateau Meteor, 33 (3): 823–831. DOI:10.7522/j.issn.1000-0534.2012.00037 | |
| 叶爱芬, 伍志方, 肖伟军, 等. 2006. 对流有效位能在强对流预报中的应用研究[J]. 热带气象学报 , 22 (5): 484–490. Ye Aifen, Wu Zhifang, Xiao Weijun, et al. 2006. A study of application of cape in severe convective weather prediction[J]. J Trop Meteor, 22 (5): 484–490. | |
| 尤莉, 徐玉强, 程玉琴, 等. 2006. 赤峰地区冰雹天气的环流特征及其预报[J]. 气象 , 32 (4): 101–105. You Li, Xu Yuqiang, Cheng Yuqin, et al. 2006. Prediction and Circulation feature of Hail-weather in Chifeng, Inner Mongolia[J]. Meteor Mon, 32 (4): 101–105. | |
| 俞小鼎, 王迎春, 陈明轩, 等. 2005. 新一代天气雷达与强对流天气预警[J]. 高原气象 , 24 (3): 456–464. Yu Xiaoding, Wang Yingchun, Chen Mingxuan, et al. 2005. Severe convective weather warnings and its improvement with the introduction of the NEXRAD[J]. Plateau Meteor, 24 (3): 456–464. | |
| 张天峰, 王位泰, 杨明, 等. 2006. "2005.5. 30"庆阳特大冰雹新一代天气雷达回波资料分析[J]. 干旱气象, 24(1):34-37. Zhang Tianfeng, Wang Weitai, Yang Min, et al. 2006. Analysis of the new generation weather radar echo data of the outsize hail on 30 May 2005 in Qingyang City[J]. J Arid Meteor, 24(1):34-37. | |
| 章淹, 林宗鸿, 陈渭民, 等. 1990. 暴雨预报[M]. 北京: 气象出版社. Zang Yan, Lin Zonghong, Chen Weiming, et al. 1990. Heavy rain forecast[M]. Beijing: China Meteorological Press . | |
| 郑永光, 张小玲, 周庆亮, 等. 2010. 强对流天气短时临近预报业务技术进展与挑战[J]. 气象 , 36 (7): 33–42. Zheng Yongguang, Zhang Xiaoling, Zhou Qingliang, et al. 2010. Review on Severe Convective Weather Short-Term Forecasting and Nowcasting[J]. Meteor Mon, 36 (7): 33–42. | |
| 朱乾根, 林锦瑞, 寿绍文, 等. 2000. 天气学原理和方法[M]. 北京:气象出版社, 194-198, 320-343, 375-381. Zhu Qiangen, Lin Jingrui, Shou Shaowen, et al. 2000. Principles and methods of weather[M]. Beijing:China Meteorological Press, 194-198, 320-343, 375-381. |