2017, Vol. 36
2. 巴音郭楞蒙古自治州气象局, 库尔勒 841000
北疆位于新疆天山北部, 历年开春期大都出现在3月中下旬, 开春后气温回升不稳, 冷空气时常侵袭, 温度降至0 ℃以下或在0 ℃上下交替, 在复杂地形、辽阔地域和多变天气条件下, 常会出现雨、雨夹雪、雪等多种降水相态的转换, 降水相态转换较为复杂, 不同区域降水量级和强度差异也较大, 此时正值棉花播种、果树开花、坐果和牧区转场, 大范围雨雪转换和局地暴雪, 对春季播种、牧业转场和设施农业造成许多不利影响, 准确地预报降水相态转换和降水量级是精细化预报亟需解决的技术难题, 也是春季北疆气象服务的重点。新疆气象工作者对降水相态转换过程以及机制认识不够深入, 对不同区域降水强度预报未开展过系统研究。降水的定量预报方法和指标一直是天气预报工作者探索的重点, 我国东部气象工作者在其他地区开展了许多相关研究, 如在北京(张琳娜等, 2013)和江苏(孙燕等, 2013; 张备等, 2014)的研究中获得冬季降水相态中从低层温度和厚度进行预报的识别判据。廖晓农等(2013)分析了北京春季一次雨、雨夹雪、雪3种降水相态转变的气象成因及温度垂直分布特征, 尤凤春等(2013)揭示了常用气象要素在北京降水相态判别中的作用。高松影等(2014)在影响因子和指标检验中得出地面温度和露点温度指标预报意义较大, 850 hPa及以下中低空温度条件是不同降水相态形成的重要原因, 苗爱梅等(2014)阐明了山西不同降水相态转变时低层温度的临界值和统计特征, 漆梁波等(2012)关注厚度因子, 分析总结了我国东部地区冬季降水相态中温度因子和厚度因子的识别判据。杨成芳等(2013)、郑丽娜等(2016)、张芹等(2015)研究了山东冬半年降水相态的温度和厚度特征, 归纳出1000 hPa以下温度是降水相态识别的关键指标, 刘建勇等(2013)得出东部沿海925 hPa混合凝结比可以作为降水相态转换的预报因子, 刘裕禄等(2013)分析了黄山的山脉地形对暴雨增幅的条件, 翟丽萍等(2012)阐述了华北及西北东部一次大范围暴雪天气形成机理, 赵桂香等(2013)指出暴雪前低层存在高温高湿环境, 分析得出对流云团是由于干冷空气侵入在湿中心附近发展加强而成, 徐辉等(2014)揭示了华北一次雨雪天气的温度垂直结构演变以及相态转变对温度层结的作用等, 王洪霞等(2013)阐明山西雨雪天气流型配置及降水相态的分界线特征, 吕克利等(1997)得出水汽凝结过程的加入, 使锋区垂直运动和锋面环流大大增强, 明确了水汽凝结的作用。以上研究降水相态的预报指标虽然不一致, 但为降水相态转换的机制和预报业务开拓了思路和方法。
2014年4月13-15日, 北疆出现了大范围雨转雪天气和多地强降雪。本文以降水相态转换和降水强度预报为出发点, 分析此次天气过程中降水相态的转换指标和降水强度的影响因子和形成机制, 研究降水相态转换的中低层温度指标、物理量与降水强度间的关系等, 重点分析水汽凝结过程对降水强度的影响, 为降水预报提供参考依据, 进一步加深对降水精细化预报的认知能力和技术水平。
2 天气实况及环流形势 2.1 天气实况及灾情受中亚低涡及其分裂波动的影响, 2014年4月13-15日, 北疆大部、天山山区、吐鄯托盆地、哈密、巴州北部出现了明显的雨转雪降水相态转换, 降水主要集中在北疆沿天山一带、天山山区, 其暴雪范围广, 天池、小渠子、木垒等8个站均出现20 mm以上暴雪(图 1); 同时降温剧烈, 北疆、东疆大部累计降温9~12 ℃, 霍城、精河、石河子、乌鲁木齐、哈密等50个站最低气温下降至0 ℃以下, 出现重霜冻。此次天气过程具有北疆雨雪范围广, 局地降雪强的特点, 对春耕春播、设施农业、畜牧业、交通运输和居民日常生活造成了不利影响, 致使农区播种进度推迟, 部分早播农作物和果树的花、芽受冻, 塔城、伊犁、巴州北部、吐鄯托北部山区的部分牧区幼畜受冻死亡, 牲畜觅食困难, 仅鄯善县葡萄受灾约4294.5 hm2, 导致约43000人受灾, 造成经济损失约22727.84万元。
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图 1 2014年4月13-15日新疆累计降水量(彩色区, 单位: mm)分布黑点表示气象观测站 Figure 1 Distribution of accumulative precipitation (color area, unit: mm) from 13 to 15 April 2014. The black dot denotes meteorological stations |
考虑雨转雨夹雪、雨夹雪转雪、雨直接转雪、雪转雨等多种降水相态的互相转换和图 1中强降水的分布区域, 选取温泉(Wen Quan)、伊宁(Yi Ning)、尼勒克(Nileke)、乌鲁木齐牧业气象试验站(以下简称牧试站)(Animal Husbandry Meteorological Experiment Station of Urumqi)、乌鲁木齐(Urumqi)、奇台(Qi Tai)6个代表站重点分析, 其中温泉、伊宁和尼勒克测站代表北疆西部地区, 牧试站代表天山山区, 乌鲁木齐和奇台站代表北疆沿天山一带。图 2显示了上述6个站4月13-15日逐6 h降水量变化, 6个站均经历了2~3种降水相态转换, 以下重点分析降水相态中的中低层-地面温度和6 h降水强度变化的成因。
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图 2 2014年4月13-15日北疆代表站降水量分布 (a)温泉, (b)伊宁, (c)尼勒克, (d)牧试站, (e)乌鲁木齐, (f)奇台 Figure 2 The rainfall distribution at representative stations of Northern Xinjiang from 13 to 15 April 2014. (a) Wenquan, (b) Yining, (c) Nileke, (d) Animal Husbandry Meteorological Experiment Station of Urumqi, (e) Urumqi, (f) Qitai |
此次强冷空气的酝酿和爆发与大尺度环流背景密切相关, 是在欧洲阻塞高压脊减弱崩溃和东移南下的过程中出现的, 冷空气入侵前, 4月9-11日欧洲地区维持阻塞高压, 西西伯利亚到东欧为横槽, 此时长波槽脊处于稳定阶段。11-12日大西洋沿岸有短波槽侵袭, 短波槽携带的冷平流侵袭高压脊后切断了暖平流的补充, 导致了欧洲阻塞高压的减弱崩溃。欧洲阻塞高压崩溃向东南下时, 与南支锋区上里海附近发展的高压脊打通并叠加, 使西西伯利亚到乌拉尔山的横槽转向东移南下, 12-13日, 低槽北段减弱, 快速东移, 南段在中亚地区形成一个稳定的中亚低涡。里海高压脊14-16日在东移过程中, 得到了脊前暖平流的补充, 发展成咸海到乌拉尔山脊, 并稳定维持。中亚低涡经历了2次发展与减弱过程, 12-13日的中亚低涡低中心为544 dagpm, 配有-32 ℃的冷中心, 14日低涡减弱成槽, 造成北疆大范围雨转雪和强降温, 15日在乌拉尔山脊的强北风带和冷平流的影响下, 低槽又加深成低涡, 16日低涡在北疆上空盘旋强度有所减弱, 17日低涡减弱东移到新疆偏东地区, 此次天气过程结束。中亚低涡的两次生成、发展导致了此次长时间的降水和降温, 但第一次低涡的强度更强, 其减弱东移(14日)时造成的天气变化更为剧烈。
3 不同降水相态的中低层温度分析 3.1 平均温度廓线根据前人的工作(杨成芳等, 2013; 刘建勇等, 2013; 高松影等, 2014; 徐辉等, 2014), 大气中低层-地面的温度变化是界定降水相态转换重要的判据, 以分析平均温度廓线较为常见。此次雨雪天气中北疆有29站出现2种或以上降水相态转变, 雨、雨夹雪和雪的样本数分别为32个、25个和37个, 图 3是利用以上3种降水相态样本得到的08:00和20:00(北京时, 下同)探空资料的大气层结平均温度廓线, 图中850 hPa以上层次3种相态的温度均小于0 ℃, 为固态降水, 与孙燕等(2013)的分析结论相符, 700~500 hPa雨夹雪和雨的温度较接近, 用来区分雪与雨夹雪较好; 850 hPa以下层次3种降水相态温度大于等于0 ℃, 925 hPa至地面的雨夹雪、雪温度更接近, 用来区分雨与雨夹雪、雪较好; 850 hPa温度T850hPa雨的平均值约为0 ℃、雨夹雪约为-2 ℃、雪约为-6 ℃, 降水相态为雪或雨夹雪时T850hPa < -2 ℃, -2 ℃线可以较好地区分雨和雪区域。因此在日常预报业务中, 可用中层温度区分雪和雨夹雪, 用低层温度区分雨和雨夹雪, T850hPa为-2 ℃时可作为区分雨和雪的预报指标。
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图 3 2014年4月13-15日北疆不同降水相态的平均温度廓线 Figure 3 Mean temperatureprofile of different precipitation phase in Northern Xinjiang from 13 to 15 April 2014 |
平均温度廓线反映了不同降水相态下的温度平均状态和雨雪区分温度, 但无法体现不同降水相态在中低层温度的集中和离散程度, “箱线图”可以较好地解决这一问题, 它利用数据中的最小值、下四分位数、中位数、上四分位数与最大值5个统计量来描述数据的离散程度和对称性等。四分位距大小, 可分析出正常值分布的集中和分散程度, 在大气层结温度的统计分析中得到较好的应用, 通过绘制此次雨雪天气中北疆29站不同降水相态在925~500 hPa和地面的5层温度箱线图(图 4, 下四分位数和上四分位数分别为25%分位数和75%分位数)得出, 中位数分布中同一降水相态925~500 hPa的温度差异较大, 温度随着高度升高而不断降低, 3种降水相态925 hPa至地面之间均有逆温, 与丹东过渡季节降水相态的判据明显不同(高松影等, 2014)。T850hPa在3种降水相态的四分数位距和中位数集中程度有所不同, T850hPa雨夹雪(中位数T850hPa=-4.2 ℃)的四分数位距最小, 中位数最为集中, T850hPa < -4.2 ℃时出现雨夹雪可能较T850hPa =-2 ℃时大, 用之前T850hPa=-2 ℃判定雨夹雪有风险; T850hPa雪(T850hPa=-4.5 ℃)的四分数位距和中位数集中程度一般, 可将T850hPa=-4.5 ℃作为雨夹雪或雪的判据之一; T850hPa雨(T850hPa=0 ℃)的四分数位距最大, 中位数最为分散, T850hPa的0 ℃线区分雨、雪有难度。T850hPa的-2 ℃线可区分雨、雪转换, T850hPa在-4.5~-2 ℃之间可判定雨夹雪区域, T850hPa < -4.5 ℃可判定为雪区域, 可用T850hPa的-2 ℃、-4.5 ℃作为雨和雪、雨夹雪和雪的区分温度。
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图 4 2014年4月13-15日(a~c)北疆不同降水相态在中低层-地面的温度箱线分布数据标签为中位数的温度值 Figure 4 The middle-low level to the ground temperature boxplots of different precipitation phase in Northern Xinjiang from 13 to 15 (a~c) April 2014. Data label is median temperature |
由于中国内陆海拔较低的地区降水相态更多地取决于700 hPa以下的温度变化(孙燕等, 2013; 徐辉等, 2014), 而新疆海拔较高, 可将500 hPa以下的温度变化作为降落到地面的降水相态变化的重要依据, 700~500 hPa中层雨和雨夹雪温度较为接近, 雨夹雪和雪的温度差异较大, 500 hPa和700 hPa雪较雨夹雪分别偏低3 ℃和5 ℃, 且雨夹雪的700~500 hPa四分数位距较小, 中位数较集中, 500 hPa和700 hPa温度在-22 ℃和-7 ℃出现雨夹雪概率较大, 且与雨-22.5 ℃和-5 ℃较为接近, 中层温度可区分雪和雨夹雪, 这与温度廓线的结果相吻合, 因此可用T500hPa=-22 ℃和T700hPa=-7 ℃区分雪和雨夹雪。925 hPa和地面雨夹雪及雪温度相对接近, 雨和雨夹雪温差略大, 雨夹雪中T925hPa=2 ℃四分位距小, 中位数较雨更集中, T925hPa=2 ℃出现雨夹雪的概率较大, 因此, 可用T925hPa的2 ℃低层温度区分雨和雨夹雪。
4 降水强度差异的成因分析此次天气除有雨、雨夹雪和雪等不同降水相态的转换外, 从图 1可以看出, 不同区域6个代表站逐6 h降水累计量存在差异, 由于受NCEP再分析资料限制, 又考虑雨夹雪或雪与暴雨在突发性和持续时间方面存在不同, 将逐6 h降水累计量称为6 h降水强度, 在图 2逐6 h降水量中, 最大6 h降水强度从高到低依次为乌鲁木齐9.0 mm、牧试站3.8 mm、奇台3.4 mm、温泉2.1 mm、尼勒克和伊宁0.8 mm, 6 h降水强度差异较大, 且多为雨夹雪, 降水强度的差异与物理量变化有关系, 但量化关系如何？以下将从此角度分析, 揭示北疆不同区域6 h降水强度差异的成因。
4.1 物理量与降水量的相关关系气象物理量诊断分析方法是天气分析和预报的重要手段, 不同强度降水天气物理量因子有不同的反应。为对比不同物理量与降水量的相关程度和贡献大小, 选取与降水关系较密切的水汽通量、水汽通量散度、温度平流、垂直速度、温度、假相当位温、散度、涡度、相对湿度、涡度平流10个物理量因子, 利用NCEP/NCAR每间隔6 h的再分析资料计算6个代表站的上述10个物理量因子, 时间为4月13日02:00至15日20:00, 层次1000~100 hPa, 并与实况降水量进行相关分析, 具体方法:对4月13-15日乌鲁木齐、牧试站、奇台、温泉、尼勒克和伊宁6站10个物理量因子逐6 h值、逐6 h同期降水量、以及物理量提前于降水6 h、12 h、18 h和24 h之间的相关系数, 通过t检验方法进行相关系数显著性检验分析, 判断相关关系是否显著。
表 1罗列了相关系数通过α=0.10~0.01显著性水平检验的统计结果。结果显示, 此次过程中与6 h降水强度显著相关的物理量有5类, 分别是水汽通量、温度平流、涡度、散度、水汽通量散度。就水汽通量而言, 850~600 hPa中低层水汽通量与6站降水均呈不同程度的正相关关系, 与降水量正相关最好的分布在乌鲁木齐和奇台的北疆沿天山一带, 其次为天山山区(牧试站), 北疆偏西地区(温泉、尼勒克、伊宁)略差。北疆沿天山一带(乌鲁木齐和奇台)850 hPa水汽通量较降水提前12 h、18 h和24 h出现之间均呈正相关、600 hPa水汽通量较降水提前12 h出现之间呈正相关; 天山山区(牧试站)700 hPa水汽通量较降水提前18 h出现之间呈正相关; 北疆偏西地区(温泉、尼勒克、伊宁)700 hPa或850 hPa水汽通量较降水提前12 h、18 h或24 h出现之间呈正相关关系。研究表明, 北疆西部的伊犁、博州至北疆沿天山一带、天山山区一线, 中低层水汽输入与降水量、降水强度呈现正相关关系, 在降水开始前12~24 h中低层有不同强度的水汽输入, 水汽输送越强、持续时间越长, 降水量和6 h降水强度越大。
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表 1 2014年4月13-15日北疆6个站逐6 h物理量与降水量相关关系显著性检验比较 Table 1 The comparison of significant correlation test between physical quantity and rainfall in Northern Xinjiang every 6 h from 13 to 15 April 2014 |
温度平流与降水负相关的层次和时次均少于水汽通量与降水正相关关系的层次和时次, 温度平流与6 h降水通过负相关检验的有:北疆沿天山一带(乌鲁木齐和奇台)850 hPa、700 hPa或600 hPa温度平流较降水提前12 h或24 h出现时为负相关, 天山山区850~700 hPa温度平流较降水提前12 h出现时呈负相关、600 hPa较降水提前24 h出现时呈负相关, 北疆西部600 hPa或850~700 hPa温度平流较降水提前24 h出现时呈负相关。说明伊犁、博州至北疆沿天山一带、天山山区一线降水前12~24 h在850~600 hPa有冷空气入侵。就冷空气入侵时间与降水强度相关程度来看, 伊犁、博州等北疆偏西地区冷平流与降水的负相关均提前24 h, 而北疆沿天山一带和天山山区多出现在12 h。与冷空气入侵后才出现降水不同, 北疆沿天山一带、天山山区一线与北疆偏西地区相比, 冷空气入侵后前者易更早地出现降水。
其余3个物理量中, 涡度(600 hPa、中层)提前于降水24 h、与3个站(乌鲁木齐、牧试站、奇台)降水量显著正相关, 说明北疆沿天山一带、天山山区一线中层正涡度对降水具有正贡献; 通过信度检验的散度呈现中层辐合、高层辐散的流型配置, 提前于降水12 h的600 hPa散度负相关和200 hPa散度正相关成对出现, 出现在北疆沿天山一带和天山山区(牧试站、奇台), 水汽通量散度的影响程度较小, 只有北疆西部山区(温泉)700 hPa提前于12 h降水的水汽通量散度与降水量呈负相关。5个物理量与6 h降水强度相关程度不同, 通过显著性水平检验的出现站次、物理量提前于降水的时间段、影响层次等综合分析得出, 此次天气中涡度、散度和水汽通量散度等物理量对降水虽有贡献, 但对降水强度影响最大的是水汽通量和温度平流, 此二者是造成降水量和降水强度差异的重要原因。
4.2 水汽冷凝结对降水强度的影响分析表 1还发现, 700 hPa以下冷平流与水汽通量同时出现, 对降水强度影响较大。此特征在北疆沿天山一带和天山山区一线较为明显, 降水量和降水强度位居前3位的北疆沿天山一带和天山山区测站, 水汽通量、温度平流与降水分别呈正、负相关, 并在同一层次、相同时间同时出现, 如乌鲁木齐较降水提前12 h在850 hPa同时出现, 牧试站、奇台较降水提前18 h(700 hPa)、24 h(700 hPa)同时出现, 说明降水位居前列的北疆沿天山一带、天山山区在降水前中低层水汽遇到了冷空气较北疆西部地区更易出现降水。700 hPa以下水汽输送和冷平流同时出现和共同影响的直接结果是中低层水汽遇冷空气后发生冷凝结作用, 这种冷凝作用产生的降水在北疆沿天山一带、天山山区一线较为突出。
气块绝热上升达到饱和时的高度为抬升凝结高度, 即水汽开始凝结的高度。北疆沿天山一带和天山山区的高空探测站是乌鲁木齐站, 此次天气中抬升凝结高度较低, 乌鲁木齐13日08:00至15日20:00为717.5~915.0 m, 最强降水出现前14日08:00、20:00为879.2 m、915.0 m, 由于950 hPa、900 hPa、850 hPa和700 hPa平均海拔约700 m、930 m、1500 m和3000 m, 因此水汽开始出现冷凝抬升的高度在950 hPa以上, 此次天气的水汽冷凝作用主要发生在950~700 hPa之间。
下面分析此次降水过程中水汽通量、冷平流垂直剖面随时间的变化图。图 5和图 6显示了4月13-15日北疆6站不同降水相态下水汽通量和风场、温度平流和风场的时间-高度剖面, 叠加风场可以更好地判断冷空气情况。图 5显示, 6个站出现降水或最强降水出现前700 hPa以下均存在一定的水汽输送, 从水汽输送的层次、厚度、时间等方面综合考虑, 水汽输送从强到弱依次为奇台、乌鲁木齐、牧试站、伊宁、尼勒克和温泉, 水汽输送与降水强度之间并不存在稳定的对应关系, 水汽输送条件好(奇台)未必比水汽输送条件差(乌鲁木齐)的降水强度更大, 伊宁和温泉亦是如此, 因此水汽输送只是决定降水强度的重要条件之一。从图 6可以看出, 700 hPa以下也存在一定的冷平流, 综合冷平流的分布层次、强度、厚度、持续时间以及西北风强弱等差异, 冷平流从强到弱依次为乌鲁木齐、牧试站、奇台、尼勒克、伊宁和温泉, 奇台情况特殊, 虽然14日14:00至15日08:00, 850~750 hPa冷平流较强, 但厚度较薄仅有100 hPa, 未延伸至近低层, 冷平流强度与乌鲁木齐、牧试站相比偏弱, 而且此时奇台水汽通量厚度也为100 hPa(850~750 hPa), 也是冷凝结的层次, 奇台的冷凝结弱于乌鲁木齐、牧试站, 奇台降水强度较乌鲁木齐、牧试站小。这进一步证明北疆沿天山一带、天山山区水汽通量和冷平流的配置与6 h降水强度有较好的对应关系, 水汽通量越大、冷平流越强、持续时间越长对出现较强降水更为有利。同时发现700 hPa以下冷平流出现时有不同强度的西北风, 降水强度位居前3位的测站低层西北风较强, 明显强于降水强度较弱的测站, 西北风的强弱反映了冷空气的强弱。
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图 5 2014年4月13-15日北疆6个站不同降水相态的水汽通量(彩色区, 单位: g·(cm·hPa·s)-1)和风场(风羽, 单位: m·s-1)的时间-高度剖面 (a)温泉, (b)伊宁, (c)尼勒克, (d)牧试站, (e)乌鲁木齐, (f)奇台 Figure 5 The time-and-altitude cross-section distribution of water vapor flux (color area, unit: g·(cm·hPa·s)-1) and wind field (barb, unit: m·s-1) of different precipitation phase in Northern Xinjiang from 13 to 15 April 2014. (a) Wenquan, (b) Yining, (c) Nileke, (d) Animal Husbandry Meteorological Experiment Station of Urumqi, (e) Urumqi, (f) Qitai |
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图 6 2014年4月13-15日北疆6站不同降水相态的温度平流(彩色区, 单位: 10-5 ℃·s-1)和风场(风羽, 单位: m·s-1)的时间-高度剖面 (a)温泉, (b)伊宁, (c)尼勒克, (d)牧试站, (e)乌鲁木齐, (f)奇台 Figure 6 Time-and-altitude cross-section distribution of temperature advection (color area, unit: 10-5 ℃·s-1) and wind field (barb, unit: m·s-1) of different precipitation phase in Northern Xinjiang during 13 to 15 April 2014. (a) Wenquan, (b) Yining, (c) Nileke, (d) Animal Husbandry Meteorological Experiment Station of Urumqi, (e) Urumqi, (f) Qitai |
为了更精细地分析950~700 hPa水汽冷凝作用下降水强度的差异, 绘制了6个站水汽冷凝结持续时间与降水强度对照表(表 2), 为了保持资料长度, 温泉和尼勒克6 h最强降水按14日20:00的1.3 mm和0.8 mm分析。6 h降水强度最强的乌鲁木齐站, 700 hPa以下整层水汽通量大于1.0 g·(cm·hPa·s)-1, 且维持时间较长, 800 hPa以下13日20:00至14日20:00水汽通量大于2.5 g·(cm·hPa·s)-1, 14日02:00最强值为4.21 g·(cm·hPa·s)-1, 对应温度平流变化, 14日20:00前700 hPa以下均为冷平流。13日20:00至14日20:00, 温度平流小于-6.0×10-5℃·s-1, 14日02:00最小值-21.57×10-5℃·s-1, 700 hPa以下整层水汽输送与冷平流有较好的配置, 最强值也重合, 水汽冷凝结作用较明显, 持续时间长达42 h。850 hPa水汽冷凝结至最强降水出现前也持续了42 h。因此14日14:00-20:00出现降水强度9.0 mm的降水。降水强度位居第2和第3的牧试站、奇台(最强6 h降水强度均出现在14日20:00至15日02:00, 为3.8 mm和3.4 mm), 虽然700 hPa以下出现水汽冷凝结, 但冷凝作用明显弱于乌鲁木齐, 一方面是冷凝时间短(700 hPa以下整层水汽冷凝结和850 hPa水汽冷凝结至最强降水出现前的持续时间, 牧试站为30 h、30 h, 奇台为0 h、24 h)。另一方面是凝结强度弱, 最大水汽通量和最强冷平流小于乌鲁木齐, 牧试站、奇台850 hPa最大水汽通量为2.1 g·(cm·hPa·s)-1和3.23 g·(cm·hPa·s)-1, 最强冷平流分别为-10.05×10-5℃·s-1和-17.14×10-5℃·s-1。虽然牧试站最大水汽通量和最强冷平流小于奇台, 但水汽凝结的厚度和持续时间均较奇台强, 这可能是牧试站降水强于奇台的原因。由此可以得出, 北疆沿天山一带和天山山区中低层水汽冷凝作用越强, 降水强度越大。6 h降水强度位居第4、5、6位的温泉、尼勒克和伊宁上述特征不明显, 温泉和尼勒克最强降水出现前750 hPa以下有一定的水汽输送, 伊宁800~700 hPa也有水汽存在, 也有一定冷平流配合, 但总体凝结作用偏弱, 水汽凝结作用在降水强度中的贡献不及北疆沿天山一带、天山山区明显, 这与之前结论是一致的。
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表 2 2014年4月13-15日北疆6个站水汽冷凝结强度、时间与降水强度对照 Table 2 Comparison on Intensity and time of water vapour cooling condensation and rainfall intensity at representative stations of Northern Xinjiangfrom 13 to 15 April 2014 |
以上分析可得出北疆沿天山一带、天山山区降水过程形成和发展的一种可能机制。即降水发生前6~24 h, 中低层必须有一定的水汽输送, 低层偏西气流将水汽输送到降水区上空, 对流层中低层950~700 hPa不断增湿, 遇冷气团, 形成水汽凝结降水。这种水汽冷凝过程中水汽输送、冷空气强度与降水强度呈正比关系, 水汽通量和冷平流越强、冷凝结时间越长、冷凝结厚度越厚, 由冷凝作用出现的降水强度越强, 充足的水汽遇强冷空气更易出现大的降水。
5 结论(1) 北疆春季降水相态转换和定量预报的难度很大, 是实现精细化预报的重点之一, 研究得出不同层次温度在北疆春季降水相态预报中指示意义不同, 用单层温度区分降水相态具有局限性, 需中层和低层温度综合考虑加以区分。中层温度可区分雪和雨夹雪, 低层温度可区分雨和雨夹雪, 业务中可参考以下温度指标判定降水相态转换: T500hPa < -25 ℃、T700hPa < -12 ℃可判定为雨夹雪转雪, T850hPa < -2 ℃和T925hPa < 2 ℃时雨转雨夹雪, T850hPa < -4.5 ℃用来判别雨夹雪转雪。以上得出的中层温度区分雪和雨夹雪、低层温度区分雨和雨夹雪的结论对于降水相态的界定和预报具有一定的意义, 是预报降水相态转换的关键因子和指标, 但由于只是单一个例, 还需进一步分析和验证更多天气个例, 得到更为客观、实用的预报指标。
(2) 北疆春季降水的强弱在中高纬阻塞形势、中亚低涡的同一形势场影响下表现出多面性和复杂性。在适宜的大尺度环流背景下, 气象物理量与降水存在一定关系, 它与中尺度系统等共同决定降水强度的分布和变化, 在北疆广袤的区域内它们之间相互作用和影响程度十分复杂, 各类物理量对北疆降水影响不同, 同一物理量对不同区域的影响也不同, 需根据实际综合分析判断对北疆降水的不同影响。
(3) 北疆沿天山一带和天山山区中低层的冷湿气团凝结过程在降水中具有重要作用, 水汽冷凝作用可能是导致这一区域降水强度大小的主要原因。一定水汽条件下, 北疆沿天山一带和天山山区的水汽冷凝作用是决定降水强度大小的关键因子, 水汽条件越好、冷空气越强、凝结厚度越厚、持续时间越长, 则降水强度越强, 水汽冷凝结强度决定了降水强度的大小。另外, 北疆沿天山一带和天山山区的地形北低南高, 具有地形抬升作用, 一定程度也可影响降水强度, 可加强这方面研究, 提高降水量级预报的准确性。
致谢 感谢高晓清研究员的热心帮助和悉心指导！| 张琳娜, 郭锐, 曾剑, 等. 2013. 北京地区冬季降水相态的识别判据[J]. 高原气象, 32(6): 1780–1786. DOI:10.7522/j.issn.1000.0534.2012.00147 Zhang Linna, Guo Rui, Zeng Jian, et al. 2013. Research on discrimination criterion of precipitation types in Beijing in winter[J]. Plateau Meteor, 32(6): 1780–1786. DOI:10.7522/j.issn.1000.0534.2012.00147 | |
| 孙燕, 严文莲, 尹东屏, 等. 2013. 江苏冬季降水相态气候分布特征及预报方法探讨[J]. 气象科学, 33(3): 325–332. DOI:10.3969/2012jms.0113 Sun Yan, Yan Wenlian, Yin Dongping, et al. 2013. Climatic characteristics and forecast of precipitation phase in winter of Jiangsu[J]. J Meteor Sci, 33(3): 325–332. DOI:10.3969/2012jms.0113 | |
| 张备, 尹东屏, 孙燕, 等. 2014. 一次寒潮过程的多种相态降水机理分析[J]. 高原气象, 33(1): 190–198. DOI:10.7522/j.issn.1000-0534.2012.00171 Zhang Bei, Yin Dongping, Sun Yan, et al. 2014. Mechanism analysis of multiphase precipitation during a cold wave process[J]. Plateau Meteor, 33(1): 190–198. DOI:10.7522/j.issn.1000-0534.2012.00171 | |
| 廖晓农, 张琳娜, 何娜, 等. 2013. 2012年3月17日北京降水相态转变的机制讨论[J]. 气象, 39(1): 28–38. DOI:10.7519/j.issn.1000-0526.2013.01.004 Liao Xiaonong, Zhang Linna, He Na, et al. 2013. Analys is on the mechanism of the 17 March 2012 precipitation type variety in Beijing[J]. Meteor Mon, 39(1): 28–38. DOI:10.7519/j.issn.1000-0526.2013.01.004 | |
| 尤凤春, 郭丽霞, 史印山, 等. 2013. 北京降水相态判别指标及检验[J]. 气象与环境学报, 29(5): 49–54. DOI:10.3969/j.issn.1673-503X.2013.05.008 You Fengchun, Guo Lixia, Shi Yinshan, et al. 2013. Discrimination index of precipitation phase state and its verification in Beijing[J]. J Meteor Environ, 29(5): 49–54. DOI:10.3969/j.issn.1673-503X.2013.05.008 | |
| 高松影, 李慧琳, 宋丽丽, 等. 2014. 丹东冬季降水相态判据研究[J]. 气象与环境学报, 30(2): 38–44. DOI:10.3969/j.issn.1673-503X.2014.02.005 Gao Songying, Li Huilin, Song Lili, et al. 2014. Study on criteria for winter precipitation phase states in Dandong[J]. J Meteor Environ, 30(2): 38–44. DOI:10.3969/j.issn.1673-503X.2014.02.005 | |
| 苗爱梅, 董文晓, 贾利东, 等. 2014. 近30a山西不同相态降水的统计特征及概念模型[J]. 干旱气象, 32(1): 23–31. DOI:10.11755/j.issn.1006-7639.2014.01.0023 Miao Aimei, Dong Wenxiao, Jia Lidong, et al. 2014. The statistical characteristics and conceptual model of different phase precipitation in recent 30 years in Shanxi Province[J]. J Arid Meteor, 32(1): 23–31. DOI:10.11755/j.issn.1006-7639.2014.01.0023 | |
| 漆梁波, 张瑛. 2012. 中国东部地区冬季降水相态的识别判据研究[J]. 气象, 38(1): 96–102. DOI:10.7519/j.issn.1000-0526.2012.03.009 Qi Liangbo, Zhang Ying. 2012. Researeh on winter precipitation types diserimination criterion in eastern China[J]. Meteor Mon, 38(1): 96–102. DOI:10.7519/j.issn.1000-0526.2012.03.009 | |
| 杨成芳, 姜鹏, 张少林, 等. 2013. 山东冬半年降水相态的温度特征统计分析[J]. 气象, 39(3): 355–361. DOI:10.7519/j.issn.1000-0526.2013.03.010 Yang Chengfang, Jiang Peng, Zhang Shaolin, et al. 2013. Analysis on temperature of precipitation types in cold seasons in Shandong[J]. Meteor Mon, 39(3): 355–361. DOI:10.7519/j.issn.1000-0526.2013.03.010 | |
| 郑丽娜, 杨成芳, 刘畅. 2016. 山东冬半年回流降雪形势特征及相关降水相态[J]. 高原气象, 35(2): 520–527. DOI:10.7522/j.issn.1000-0534.2015.00055 Zheng Lina, Yang Chengfang, Liu Chang. 2016. Study on circulation features of return-flow and related precipitation types during cold seasons in Shandong[J]. Plateau Meteor, 35(2): 520–527. DOI:10.7522/j.issn.1000-0534.2015.00055 | |
| 张芹, 丁治英, 杨成芳, 等. 2015. 山东一次历史极端降雪过程的诊断分析[J]. 高原气象, 34(4): 1131–1138. DOI:10.7522/j.issn.1000-0534.2014.00009 Zhang Qin, Ding Zhiying, Yang Chengfang, et al. 2015. Diagnostic analysis of a historical extreme snow process in Shandong[J]. Plateau Meteor, 34(4): 1131–1138. DOI:10.7522/j.issn.1000-0534.2014.00009 | |
| 刘建勇, 顾思楠, 徐迪峰. 2013. 南方两次降雪过程的降水相态模拟研究[J]. 高原气象, 32(1): 179–190. DOI:10.7522/j.issn.1000-0534.2012.00018 Liu Jianyong, Gu Sinan, Xu Difeng. 2013. Simulation study on precipitation phase state in two snowfall processes of south China[J]. Plateau Meteor, 32(1): 179–190. DOI:10.7522/j.issn.1000-0534.2012.00018 | |
| 刘裕禄, 黄勇. 2013. 黄山山脉地形对暴雨降水增幅条件研究[J]. 高原气象, 32(2): 608–615. DOI:10.7522/j.issn.1000-0534.2012.00059 Liu Yulu, Huang Yong. 2013. Study of Huangshan Mountain terrain on precipitation enhancement condition[J]. Plateau Meteor, 32(2): 608–615. DOI:10.7522/j.issn.1000-0534.2012.00059 | |
| 翟丽萍, 魏鸣. 2012. 一次大范围暴雪天气的大气环境形成机制研究[J]. 气象科学, 32(6): 638–645. DOI:10.3969/2012jms.0050 Zhai Liping, Wei Ming. 2012. The formation mechanism of atmospheric environment for a heavy snowstorm event[J]. J Meteor Sci, 32(6): 638–645. DOI:10.3969/2012jms.0050 | |
| 赵桂香, 赵建峰, 杨东, 等. 2013. 山西一次大暴雨过程云图及环境场的特征分析[J]. 高原气象, 32(6): 1747–1757. DOI:10.7522/j.issn.1000-0534.2012.00163 Zhao Guixiang, Zhao Jianfeng, Yang Dong, et al. 2013. Characteristics of cloud chart and environment field on a heavy rain process in Shanxi Province[J]. Plateau Meteor, 32(6): 1747–1757. DOI:10.7522/j.issn.1000-0534.2012.00163 | |
| 吕克利, 赵德明. 1997. 水汽凝结过程与高低空急流对冷风环流的作用[J]. 大气科学, 21(3): 317–323. Lü Keli, Zhao Deming. 1997. Effects of both the condensation process of moisture and upper and low-level jets on the cold-front circulation[J]. Chinese J Atmos Sci, 21(3): 317–323. | |
| 徐辉, 宗志平. 2014. 一次降水相态转换过程中温度垂直结构特征分析[J]. 高原气象, 33(5): 1272–1280. DOI:10.7522/j.issn.1000-0534.2013.00118 Xu Hui, Zong Zhiping. 2014. Analysis on characteristics of thermal vertical strunture evoluyion during the transition of precipitation type in winter[J]. Plateau Meteor, 33(5): 1272–1280. DOI:10.7522/j.issn.1000-0534.2013.00118 | |
| 王洪霞, 苗爱梅, 董春卿, 等. 2013. 山西一次春季降水过程相态变化的成因分析[J]. 高原气象, 32(6): 1787–1794. DOI:10.7522/j.issn.1000-0534.2012.00165 Wang Hongxia, Miao Aimei, Dong Chunqing, et al. 2013. Cause analysis on the phase transformation of precipitation in Shanxi in spring[J]. Plateau Meteor, 32(6): 1787–1794. DOI:10.7522/j.issn.1000-0534.2012.00165 |
2. Bayinguoleng Meteorological bureau, Korla 841000, China