魏蕾，張?zhí)m，錢嘉星，李海燕，劉暢

（廣州市氣象臺，廣東廣州 511430）

強(qiáng)對流天氣是廣州市各種自然災(zāi)害中出現(xiàn)次數(shù)最多的一種災(zāi)害性天氣［1］?？茖W(xué)準(zhǔn)確地評估強(qiáng)對流過程的綜合影響程度，是做好強(qiáng)對流災(zāi)害性天氣預(yù)報(bào)、預(yù)警、分析和服務(wù)的重要基礎(chǔ)，對于提高應(yīng)急服務(wù)能力和制定搶險(xiǎn)救災(zāi)決策具有重要的理論和實(shí)踐意義。關(guān)于災(zāi)害性天氣綜合影響等級的判定，主要分為兩類：一類是根據(jù)描述某一方面的氣象數(shù)據(jù)和參考災(zāi)情損失數(shù)據(jù)確定［2-5］；另一類是將影響災(zāi)害性天氣過程的多個(gè)不同側(cè)面指標(biāo)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理后，利用不同的方法如相關(guān)系數(shù)法、模糊數(shù)學(xué)法、灰色關(guān)聯(lián)度法、主成分分析法等綜合評價(jià)方法建立綜合影響等級評價(jià)指標(biāo)［6-9］?，F(xiàn)階段，國內(nèi)學(xué)者和業(yè)務(wù)人員主要在暴雨、臺風(fēng)等氣象災(zāi)害影響評估方面進(jìn)行了較多嘗試，并取得了大量成果［10-12］，而針對城市強(qiáng)對流過程綜合影響評估的研究尚不多。因此本研究以廣州市為例，通過統(tǒng)計(jì)分析方法建立強(qiáng)對流過程綜合影響程度評估模型，并利用歷史強(qiáng)對流過程對該模型進(jìn)行檢驗(yàn)，同時(shí)對2019年強(qiáng)對流過程進(jìn)行試評估應(yīng)用檢驗(yàn)，以期為廣州市強(qiáng)對流過程的綜合影響評估業(yè)務(wù)和相關(guān)決策服務(wù)提供科學(xué)的參考。

1 評估模型的建立

首先，利用廣州市394個(gè)自動站2016—2018年的小時(shí)雨量數(shù)據(jù)和小時(shí)內(nèi)極大風(fēng)速數(shù)據(jù)，以及粵港澳閃電定位數(shù)據(jù)，將強(qiáng)對流過程分為短時(shí)強(qiáng)降水、大風(fēng)和雷電3類分別進(jìn)行定義，完成歷史強(qiáng)對流過程的識別和挑選；其次，選取短時(shí)強(qiáng)降水持續(xù)時(shí)間、最大單站小時(shí)雨量、短時(shí)強(qiáng)降水覆蓋率等10個(gè)指標(biāo)，過程極大風(fēng)速最大值、6～7級大風(fēng)覆蓋率、6級及以上大風(fēng)時(shí)數(shù)等12個(gè)指標(biāo)，雷電覆蓋率、最大雷電流等5個(gè)指標(biāo)分別表征短時(shí)強(qiáng)降水、大風(fēng)和雷電的強(qiáng)度、范圍和持續(xù)時(shí)間，并對各指標(biāo)序列進(jìn)行歸一化量綱一處理，同時(shí)參考相關(guān)系數(shù)權(quán)重法［9］并結(jié)合廣州實(shí)際確定各指標(biāo)的權(quán)重系數(shù)，計(jì)算出各個(gè)強(qiáng)對流過程的短時(shí)強(qiáng)降水影響指數(shù)Ir、大風(fēng)影響指數(shù)Iw和雷電影響指數(shù)It；再次，參考相關(guān)系數(shù)權(quán)重法［9］并結(jié)合廣州實(shí)際確定短時(shí)強(qiáng)降水、大風(fēng)和雷電影響指數(shù)的權(quán)重系數(shù)，計(jì)算出各個(gè)強(qiáng)對流過程的風(fēng)雨雷綜合影響指數(shù)Irwt；最后，基于短時(shí)強(qiáng)降水、大風(fēng)、雷電和風(fēng)雨雷綜合影響指數(shù)序列，以5%、20%、50%概率水平所對應(yīng)的指數(shù)值作為標(biāo)準(zhǔn)［13］，將短時(shí)強(qiáng)降水、大風(fēng)、雷電和風(fēng)雨雷綜合影響程度劃分為特別嚴(yán)重、嚴(yán)重、較嚴(yán)重和一般4個(gè)等級，最終構(gòu)建出廣州市強(qiáng)對流過程綜合影響程度評估模型［14］。

2 強(qiáng)對流過程的時(shí)間分布特征

根據(jù)第1章中風(fēng)雨雷綜合影響指數(shù)的評估等級劃分標(biāo)準(zhǔn)，對各影響等級的強(qiáng)對流過程出現(xiàn)在各月的平均頻次進(jìn)行統(tǒng)計(jì)（圖1），以此來分析廣州市強(qiáng)對流過程的時(shí)間分布特征。從圖1可以看出，廣州市的強(qiáng)對流天氣一年四季都可以發(fā)生，時(shí)間分布呈單峰型，前、后汛期是強(qiáng)對流發(fā)生的集中期，占總數(shù)的61.5%，峰值出現(xiàn)在6月，平均為27次，占總數(shù)的11.7%。除了一般等級的強(qiáng)對流過程主要集中在非汛期之外，其余等級的強(qiáng)對流過程大多集中在整個(gè)汛期，嚴(yán)重及以上等級的強(qiáng)對流過程高發(fā)于6—8月，其中6月最多，平均為11次；特別嚴(yán)重等級的強(qiáng)對流過程只發(fā)生在汛期，峰值出現(xiàn)在6月，平均為4次；嚴(yán)重等級和較嚴(yán)重等級的強(qiáng)對流過程均在7月出現(xiàn)最多，平均頻次分別為8次和14次。

圖1 2016—2018年強(qiáng)對流過程以及風(fēng)雨雷綜合影響不同等級的強(qiáng)對流過程在各月的平均頻次分布

對于短時(shí)強(qiáng)降水、大風(fēng)和雷電而言，其不同影響等級的時(shí)間分布特征和強(qiáng)對流過程大體一致（圖略）。6—8月是一般等級短時(shí)強(qiáng)降水、大風(fēng)和雷電出現(xiàn)頻次較少的月份，是較嚴(yán)重等級及以上出現(xiàn)頻次較多的月份。嚴(yán)重及以上等級的短時(shí)強(qiáng)降水和雷電在6月出現(xiàn)最多，平均頻次分別為11和13次；而較嚴(yán)重等級的短時(shí)強(qiáng)降水和雷電峰值則出現(xiàn)在7月，平均頻次分別為17和14次。嚴(yán)重及以上等級的大風(fēng)在7月出現(xiàn)最多，平均為12次；而較嚴(yán)重等級的大風(fēng)峰值則出現(xiàn)在6月，平均為12次。

3 模型檢驗(yàn)

3.1 歷史重大強(qiáng)對流過程在評估模型中的分析

2016—2018 年，廣州市共出現(xiàn)了699個(gè)強(qiáng)對流過程，其中特別嚴(yán)重過程35個(gè)，嚴(yán)重過程106個(gè)，較嚴(yán)重過程210個(gè)，一般過程348個(gè)。2016—2018年短時(shí)強(qiáng)降水影響指數(shù)排名前5的強(qiáng)對流過程見表1。以2017年5月6日夜間至7日傍晚的過程為例，花都、增城、黃埔區(qū)均出現(xiàn)了小時(shí)雨量100 mm以上的降水，增城區(qū)新塘鎮(zhèn)小時(shí)雨量達(dá)到184.4 mm，全省歷史排名第2；且高強(qiáng)度降水持續(xù)時(shí)間長，如黃埔區(qū)九龍鎮(zhèn)持續(xù)5 h的小時(shí)雨量都在70 mm以上。造成房屋倒塌450間，受災(zāi)人口2萬余人，經(jīng)濟(jì)損失1.77億元。由評估模型得到的該過程的短時(shí)強(qiáng)降水、大風(fēng)、雷電以及風(fēng)雨雷綜合影響指數(shù)分別為0.877（特別嚴(yán)重，歷史排名第1）、0.159（較嚴(yán)重，歷史排名第210）、0.212（嚴(yán)重，歷史排名第 82）和 0.457（特別嚴(yán)重，歷史排名第5），以特別嚴(yán)重的短時(shí)強(qiáng)降水為主，大風(fēng)和雷電影響相對弱，綜合影響程度為特別嚴(yán)重。

表1 2016—2018年短時(shí)強(qiáng)降水影響指數(shù)I r排名前5過程

2016—2018 年大風(fēng)影響指數(shù)排名前5的強(qiáng)對流過程見表2。以2016年4月12日上午至13日上午的過程為例，廣州普遍出現(xiàn)了強(qiáng)雷雨和7～10級局部11～13級的大風(fēng)，全市91%的站點(diǎn)出現(xiàn)6級及以上大風(fēng)，其中32%是8級及以上強(qiáng)風(fēng)，黃埔區(qū)長洲街錄得最大陣風(fēng)39.9 m/s（13級），6級及以上大風(fēng)持續(xù)長達(dá)9 h。導(dǎo)致全市倒伏樹木約3 000株，多地出現(xiàn)工棚倒塌、道路受阻、車輛被毀、供電線路受損等災(zāi)情。由評估模型得到的該過程的短時(shí)強(qiáng)降水、大風(fēng)、雷電和風(fēng)雨雷綜合影響指數(shù)分別為0.280（嚴(yán)重，歷史排名第 85）、0.771（特別嚴(yán)重，歷史排名第 1）、0.505（特別嚴(yán)重，歷史排名第13）和0.522（特別嚴(yán)重，歷史排名第2），以特別嚴(yán)重的大風(fēng)和雷電為主，短時(shí)強(qiáng)降水影響相對弱，綜合影響程度特別嚴(yán)重。

表2 2016—2018年大風(fēng)影響指數(shù)I w排名前5過程

2016—2018 年雷電影響指數(shù)排名前5的強(qiáng)對流過程見表3。

表3 2016—2018年雷電影響指數(shù)I t排名前5過程

2016—2018 年風(fēng)雨雷綜合影響最強(qiáng)的5個(gè)強(qiáng)對流過程見表4。以2018年5月7日上午至8日凌晨的過程為例，全市共有75%的站點(diǎn)出現(xiàn)短時(shí)強(qiáng)降水，其中33%的站點(diǎn)小時(shí)雨量≥40 mm，7%的站點(diǎn)小時(shí)雨量≥60 mm，黃埔區(qū)九龍鎮(zhèn)錄得全市最大小時(shí)雨量98.2 mm，短時(shí)強(qiáng)降水持續(xù)長達(dá)11 h。同時(shí)，該過程還伴有7～9級局部10～11級的大風(fēng)和強(qiáng)雷電，有56%的站點(diǎn)出現(xiàn)6級及以上大風(fēng)，其中7%是8級及以上強(qiáng)風(fēng)，增城區(qū)氣象局站錄得最大陣風(fēng)31.5 m/s（11級），6級及以上大風(fēng)持續(xù)長達(dá)14 h；雷電覆蓋率達(dá)90%，過程雷電總數(shù)達(dá)6.7萬次，最大雷電流達(dá)122 kA。該過程導(dǎo)致廣州入汛，引發(fā)“全城看?！焙蛧?yán)重城市內(nèi)澇，部分地區(qū)還出現(xiàn)山體滑坡，全市倒塌房屋172間。對比模型評估結(jié)果，該過程的短時(shí)強(qiáng)降水、大風(fēng)、雷電和風(fēng)雨雷綜合影響指數(shù)分別為0.69（特別嚴(yán)重，排名第3）、0.457（特別嚴(yán)重，排名第9）和0.896（特別嚴(yán)重，排名第1）和0.638（特別嚴(yán)重，排名第1），雨、風(fēng)、雷均屬特別嚴(yán)重影響。

表4 2016—2018年風(fēng)雨雷綜合影響指數(shù)I rwt排名前5過程

通過以上分析，由該模型得到的歷史重大強(qiáng)對流過程的綜合影響評估結(jié)果較為合理，與災(zāi)情實(shí)況和社會影響具有較好的一致性。

3.2 試評估分析

為了進(jìn)一步檢驗(yàn)該模型對廣州市強(qiáng)對流過程綜合評估能力的可靠性和穩(wěn)定性，對2019年發(fā)生的強(qiáng)對流過程進(jìn)行試評估。該模型識別出2019年214個(gè)強(qiáng)對流過程，評估出特別嚴(yán)重過程11個(gè)、嚴(yán)重過程33個(gè)、較嚴(yán)重過程64個(gè)、一般過程106個(gè)。2019年風(fēng)雨雷綜合影響最強(qiáng)的5個(gè)強(qiáng)對流過程見表5。以6月10日中午至11日早晨的強(qiáng)雷雨大風(fēng)過程為例，該過程短時(shí)強(qiáng)降水覆蓋率達(dá)42%，其中9%的站點(diǎn)出現(xiàn)小時(shí)雨量≥40 mm，白云區(qū)鐘落潭鎮(zhèn)錄得最大小時(shí)雨量78.6 mm，短時(shí)強(qiáng)降水持續(xù)長達(dá)12 h；6級及以上大風(fēng)覆蓋率為60%，其中18%是8級及以上強(qiáng)風(fēng)，南沙區(qū)大崗鎮(zhèn)錄得最大陣風(fēng)為33.7 m/s（12級），6級及以上大風(fēng)持續(xù)時(shí)間達(dá)7 h；雷電覆蓋率達(dá)82%，過程雷電總數(shù)達(dá)4.5萬次，最大雷電流達(dá)200 kA。造成天河、白云、黃埔等區(qū)多處出現(xiàn)內(nèi)澇，部分路段被淹。對比模型評估結(jié)果，該過程的短時(shí)強(qiáng)降水、大風(fēng)、雷電和風(fēng)雨雷綜合影響指數(shù)分別為0.503（嚴(yán)重，排名第13）、0.789（特別嚴(yán)重，排名第2）、0.648（特別嚴(yán)重，排名第3）和0.647（特別嚴(yán)重，排名第1），以特別嚴(yán)重的大風(fēng)和雷電為主，短時(shí)強(qiáng)降水影響相對弱，綜合影響程度特別嚴(yán)重。

通過以上分析，由該模型識別的強(qiáng)對流過程與實(shí)況較為一致，各影響指數(shù)及其影響等級與實(shí)際災(zāi)情和社會影響有較好的對應(yīng)關(guān)系，因此該模型可以較為準(zhǔn)確地評估出強(qiáng)對流過程以何種強(qiáng)對流事件影響為主，以及綜合影響程度，試評估效果較好，綜合評估能力較為合理可靠，可投入 業(yè)務(wù)使用。

表5 2019年風(fēng)雨雷綜合影響指數(shù)I rwt排名前5過程

4 結(jié)論

1）基于本研究給出的強(qiáng)對流過程的識別方法挑選出的過程與歷史強(qiáng)對流過程基本吻合。強(qiáng)對流過程綜合影響程度評估模型將強(qiáng)對流過程分類，選取的評估指標(biāo)能夠較為合理地反映強(qiáng)對流過程的強(qiáng)度、范圍和持續(xù)時(shí)間，也客觀考慮了各指標(biāo)的權(quán)重，對強(qiáng)對流過程的描述更加全面合理。

2）廣州市的強(qiáng)對流過程一年四季都可以發(fā)生，其中非汛期以一般影響等級的強(qiáng)對流過程為主，而前、后汛期發(fā)生的強(qiáng)對流過程則以較嚴(yán)重、嚴(yán)重以及特別嚴(yán)重影響等級為主，尤其是6—8月，是較嚴(yán)重及以上影響等級強(qiáng)對流過程的高發(fā)期。

3）通過對歷史強(qiáng)對流過程進(jìn)行分析和驗(yàn)證，發(fā)現(xiàn)該模型評估的歷史重大強(qiáng)對流過程與災(zāi)情實(shí)況和社會影響具有較好的一致性；同時(shí)對2019年強(qiáng)對流過程的試評估結(jié)果表明，本研究采用的建模方法和建立的影響程度等級劃分標(biāo)準(zhǔn)是較為合理的，該模型可以較為準(zhǔn)確快速地評估出強(qiáng)對流過程以何種強(qiáng)對流事件影響為主，以及綜合影響程度，可以較好地滿足廣州市強(qiáng)對流過程綜合影響程度評估的業(yè)務(wù)和服務(wù)需求，具有良好的業(yè)務(wù)應(yīng)用價(jià)值。