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      鄂爾多斯高原強降水天氣環(huán)境參數(shù)閾值分析

      2021-01-16 21:09:25許晶鄭玉峰張連霞項飛錄蘇日娜許彩琴訾倩倩王一鳴賀小璐
      農(nóng)業(yè)災害研究 2021年9期
      關(guān)鍵詞:閾值

      許晶 鄭玉峰 張連霞 項飛錄 蘇日娜 許彩琴 訾倩倩 王一鳴 賀小璐

      摘要 利用Micaps資料、FY-2E逐時云頂亮溫(TBB)資料、鄂爾多斯地區(qū)自動氣象站資料和多普勒雷達資料,分析了2017—2020年鄂爾多斯地區(qū)強降水事件發(fā)生前和發(fā)生時的環(huán)境場特征。結(jié)果表明:短時強降水主要發(fā)生在15:00~17:00之間,以25%百分位作為建議預警最低閾值,鄂爾多斯短時強降水關(guān)鍵物理參數(shù)總體閾值為 T850-500≥23 ℃、CAPE≥640.9 J/kg、CIN≥15.7 J/kg、暖云層厚度≥2.5 km、濕層厚度≥1.5 km、抬升指數(shù)(LI)≤-1.7 ℃。

      關(guān)鍵詞 短時強降水;集合箱線圖;閾值

      中圖分類號:P458 文獻標識碼:B 文章編號:2095–3305(2021)09–0054–02

      短時強降水也稱為短歷時強降水,主要指發(fā)生時間短、降水效率高的對流性降雨,1小時降雨量可達或超過20 mm[1]。短時強降水是夏季災害性天氣之一,其引發(fā)的山洪、泥石流、城市內(nèi)澇等次生災害來勢猛、災害重[2]。探空資料分析是強對流天氣環(huán)境參數(shù)潛勢預報的重要手段之一。多年來我國學者對此做過許多研究,孫繼松等[3]總結(jié)出分類強對流天氣的探空參數(shù)特征,指出T850-T500、A指數(shù)和K指數(shù)對強對流天氣有良好的指示意義。何立富等[4]分析強對流潛勢國家級預報業(yè)務進展表明,選取探空資料敏感熱力動力參數(shù),形成強對流潛勢預報指數(shù)參數(shù)。

      1 強對流事件

      選取2017—2020年鄂爾多斯地區(qū)的典型強降水事件,對觀測站和區(qū)域自動站4年資料進行統(tǒng)計發(fā)現(xiàn),強降水主要集中在13:00~20:00、15:00~17:00之間的約占78%,另外一個小高峰出現(xiàn)在凌晨1:00~3:00。由此可見,短時強降水集中在午后至傍晚。這說明在午后至傍晚氣溫日變化最大的時段里,在湍流作用下,大氣層結(jié)不穩(wěn)定,更易造成強對流天氣。

      2 環(huán)境參數(shù)特征

      2.1 溫濕廓線圖

      參考黃艷等[5]對T-lnP溫濕廓線的分型,探空T-lnP溫濕廓線按溫濕廓線圖分為4個類型。統(tǒng)計分析I型(整層濕)多發(fā)生在8月,短時強降水主要出現(xiàn)在鄂爾多斯北部地區(qū),伊金霍洛旗發(fā)生次數(shù)最多,容易發(fā)生在傍晚和清晨。Ⅱ型(上干下濕)是最多的類型。主要在7月中下旬和8月,午后較易發(fā)生短時強降水。600 hPa以下相對濕度較大,水汽接近飽和,300~500 hPa附近有干空氣卷入,溫濕層結(jié)曲線形成向上開口的喇叭口,呈“上干冷、下暖濕”的明顯特征;Ⅲ型(上濕下干)主要發(fā)生在6月、7月上旬,午后至傍晚較易發(fā)生短時強降水。Ⅳ型(干絕熱)出現(xiàn)次數(shù)最少,多發(fā)生在下午[6]。

      Ⅰ型、Ⅱ型短時強降水發(fā)生前,低層大氣濕潤、水汽含量充沛、存在一定的對流有效位能、較大暖云層厚度、中低層有中等或偏弱的垂直風切變等,而適當?shù)膶α饕种朴欣趯α鞑环€(wěn)定能量的積聚和爆發(fā),產(chǎn)生短時強降水[7]。Ⅲ型中高層有較大的濕度,暖云層厚度和對流有效位能較小,垂直風切變?nèi)?,低層對流抑制能量(CIN)大。Ⅳ型與其他3型不同,大氣層結(jié)干、ΔT850大,暖云層厚度、對流有效位能(CAPE)和對流抑制(CIN)均較小。

      2.2 物理量閾值范圍

      2.2.1 CAPE閾值 強降水事件中,本文把只發(fā)生強降水記為d,發(fā)生強降水+雷暴大風記為dl,發(fā)生強降水+冰雹記為db,發(fā)生強降水+雷暴大風+冰雹記為dbl,以下相同。根據(jù)4種強降水天氣臨近時環(huán)境物理量的箱線圖,其中5%、95%分別為箱線圖的下限和上限,并去除離群點的影響。CAPE對能否出現(xiàn)強對流比較敏感,但不同類型強降水天氣的差異并不顯著,dbl值較大箱體明顯寬于其他類型,說明CAPE值的區(qū)間范圍較大。d、db、dl、dbl型 CAPE 的 25%百分位值分別為640.9、796.525、812.85、986.125 J/kg,可作為鄂爾多斯高原短時強降水4種類型的閾值,而其25%百分位最低值640.9 J/kg 可作為最低閾值。

      2.2.2 T850-T500閾值 用T850-500即

      ΔT85(圖1)表示靜力不穩(wěn)定,溫差越大,則表示存在條件不穩(wěn)定的可能越大,dl天氣臨近時,ΔT85中位數(shù)為26 ℃,且大多數(shù)個例中低層溫差大于25 ℃;短時強降水天氣臨近時ΔT85中位數(shù)為24.9 ℃,且近50%的個例在25 ℃以下;db天氣臨近時ΔT85集中在24.5 ℃~31 ℃之間,整體較雷雨大風天氣偏小,但高于短時強降水天氣。以上表明,較小的中低層溫差可以產(chǎn)生短時強降水天氣,但強雷雨大風、大冰雹則發(fā)生在中低層溫差較大的環(huán)境下。相較于短時強降水和短時強降水+冰雹天氣,雷雨大風臨近時中低層溫差更大,這也反映了對流層中層冷空氣的影響強度。d、dl、db、dbl中位數(shù)分別為24.9 ℃、26 ℃、28 ℃、28 ℃;25%百分位值分別是22.8 ℃、25 ℃、24.6 ℃、25.6 ℃,因此,25%百分位最低值23 ℃可作靜力不穩(wěn)定的最低閾值。

      2.2.3 暖云層厚度和濕層厚度 強降水產(chǎn)生的有利環(huán)境條件除了具備靜力不穩(wěn)定、水汽和抬升觸發(fā)外,還有一個條件即暖云層厚度,將抬升凝結(jié)高度到0 ℃層之間的高度差定義為暖云層厚度。暖云層厚度越大,降水效率越高,越有利于強降水的產(chǎn)生。暖云層厚度中位數(shù)是3.0 km,25%百分位值是2.45 km,可作為最低閾值。低層濕度條件對強對流天氣類型有重要影響。冰雹、雷雨大風天氣一般具有“上干、下濕”的特點,而對流性短時強降水需要深厚的濕度層結(jié),濕層厚度中位數(shù)是2.5 km,25%百分位值是1.5 km,可作為最低閾值。

      2.2.4 抬升指數(shù)(LI) dbl類(LI)的離散度最大,說明(LI)值的區(qū)間范圍較大,d、db、dl、dbl型(LI)的25%百分位值分別為-1.7、-2.2、-3.4、-3.9 ℃,25%百分位最高值為-1.7 ℃ ,發(fā)生強降水天氣的LI值小于-1.7 ℃,可作為閾值。

      2.2.5 CIN指數(shù) 對流抑制CIN的物理意義是指抬升力必須克服負浮力才能將氣塊抬升到自由對流高度,即深厚濕對流形成所需要的抬升觸發(fā)強度由CIN決定。CIN的25%百分位值分別是15.7、45.9、38.4、51.7 J/kg,可作為鄂爾多斯短時強降水4種類型的閾值,而25%百分位最低值15.7 J/kg可作為最低閾值。

      3 結(jié)論和閾值分析

      3.1 結(jié)論

      統(tǒng)計2017—2020年6—8月鄂爾多斯東勝站探空參數(shù)月平均表明,ΔT85呈逐月減小趨勢,且干絕熱層結(jié)特征明顯;地面至700 hPa平均露點溫度值、0~6 km 垂直風切變呈逐月增大趨勢;對流有效位能CAPE和對流抑制CIN均7月最大,6月次之,8月較小。

      3.2 閥值分析

      以集合箱線圖25%百分位作為建議預警最低閾值,鄂爾多斯短時強降水關(guān)鍵物理參數(shù)總體閾值為T850-500≥23 ℃、CAPE≥540.9 J/kg、CIN≥15.7 J/kg、暖云層厚度≥2.5 km、濕層厚度≥1.5 km、抬升指數(shù)(LI)≤-1.7 ℃。短時強降水多發(fā)生在午后到夜間,且區(qū)域自動氣象站出現(xiàn)次數(shù)較多,探空站的時空分辨率有限。因此,本文分析方法存在局限性,關(guān)鍵物理參數(shù)閾值及各物理參數(shù)組合還需要不斷完善,對其觸發(fā)機制也需進行細致分析和研究。

      參考文獻

      [1] 鄭媛媛,姚晨,郝瑩,等.不同類型大尺度環(huán)流背景下強對流天氣的短時臨近預報預警研究[J].氣象,2011,37(7):795-801.

      [2] 蘇俐敏,夏文梅,馬中元,等.2012年江西宜春四類短時強降水特征分析[J].氣象科學,2014,34(6):700-708.

      [3] 孫繼松,陶祖鈺.強對流天氣分析與預報中的若干基本問題[J].氣象,2012,38 (2):164-173.

      [4] 何立富,周慶亮,諶蕓,等.國家級強對流潛勢預報業(yè)務進展與檢驗評估[J].氣象,2011,37(7):777-784.

      [5] 黃艷,俞小鼎,陳天宇,等.南疆短時強降水概念模型及環(huán)境參數(shù)分析[J].氣象,2018,44(8):1033-1041.

      [6] 蘇俐敏,馬中元,胡佳軍.雷達回波與自動站降水資料的統(tǒng)計與對比分析[J].氣象水文海洋儀器,2012,29(4):29-32.

      [7] 蔣年沖,陳秋萍,陸大春,等.利用CINRAD資料分析南方夏季對流性降水云的基本特征[J].應用氣象學報,2005,16 (2):264-266.

      責任編輯:黃艷飛

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