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        上海地區(qū)暴雨預(yù)報(bào)方法初探

        2014-10-21 01:55:55來小芳
        安徽農(nóng)業(yè)科學(xué) 2014年33期

        摘要 選取臺風(fēng)暴雨和非臺風(fēng)暴雨2個(gè)個(gè)例進(jìn)行中尺度模擬,針對不同天氣類型,進(jìn)行ZH指數(shù)的計(jì)算,并借鑒ZH指數(shù)統(tǒng)計(jì)結(jié)果,進(jìn)一步用配料法進(jìn)行計(jì)算,對上海地區(qū)的暴雨進(jìn)行預(yù)報(bào)分析,以期通過天氣分型提高配料法的預(yù)報(bào)精度,更清晰地指明降水強(qiáng)度和區(qū)域分布,提供定點(diǎn)、定時(shí)、定量的降水預(yù)報(bào)。

        關(guān)鍵詞 暴雨預(yù)報(bào);配料法;上海地區(qū)

        中圖分類號 S161.1 文獻(xiàn)標(biāo)識碼 A 文章編號 0517-6611(2014)33-11890-02

        作者簡介 來小芳(1978-),女,黑龍江泰來人,工程師,碩士,從事天氣預(yù)報(bào)中尺度方面研究。

        收稿日期 2014-10-20

        暴雨一直是氣象工作者最重視的研究課題之一,如何準(zhǔn)確預(yù)報(bào)暴雨,達(dá)到定點(diǎn)、定時(shí)、定量一直是我國科學(xué)家和業(yè)務(wù)人員長期探索的科學(xué)難題。配料法也稱成分法,是一種數(shù)值預(yù)報(bào)產(chǎn)品釋用方法,適用于暴雨和強(qiáng)對流天氣等的預(yù)報(bào)。配料法(Ingredients-Based Methodology)的應(yīng)用在國外發(fā)展較快,已在業(yè)務(wù)應(yīng)用階段,但它的發(fā)展完善還在進(jìn)行。我國對這方面也有所關(guān)注,但目前發(fā)表的研究成果較少[1-3],李俊等在梅雨鋒暴雨預(yù)報(bào)中應(yīng)用配料法,通過一次暴雨個(gè)例分析,給出暴雨潛勢預(yù)報(bào)是一種釋用思路[4]。而通過歷史資料統(tǒng)計(jì),使用配料法得出適合當(dāng)?shù)氐臋?quán)重公式,使得計(jì)算分析更加直觀[5]。ZH指數(shù)公式是用南通的歷史資料進(jìn)行分析得到的,由于南通與上海僅有一江之隔,地理位置上相差不遠(yuǎn),氣候背景相似,筆者在此借鑒ZH指數(shù)公式,對上海地區(qū)的暴雨進(jìn)行預(yù)報(bào)分析。

        1 資料與方法

        1.1 配料法的簡介和指數(shù)的定義

        配料法也稱成分法,是指用基本成分的觀點(diǎn)預(yù)報(bào)降水可能性的方法,適用于暴雨和強(qiáng)對流天氣的預(yù)報(bào)[6-11]。ZH指數(shù)的定義為:

        當(dāng)濕位渦PVes為負(fù),且·Q為負(fù)時(shí), ZH=(1+rh)(-PVes-3·Q1+t-td);

        當(dāng)PVes為正和/或·Q為負(fù)時(shí),ZH=0。

        ·Q為Q矢量散度,單位取10-11s-3hPa-1,用來衡量垂直運(yùn)動的大小[12];PVes為濕位渦,單位?。╩2·k)/(s·kg),用來衡量不穩(wěn)定的大小[13];rh表示相對濕度(%),用來衡量濕度;td為露點(diǎn)溫度(℃),t-td衡量的是空氣飽和程度,單位取℃。從ZH指數(shù)的設(shè)計(jì)上可以看出,理論上ZH>0的地區(qū),視為有降水,ZH值越大,表示降水的量級越大。針對南通地區(qū)暴雨而言,ZH指數(shù)>0.8時(shí),對應(yīng)暴雨出現(xiàn);區(qū)域平均后用來代表南通單站的效果較好。

        1.2 資料選取

        資料包括每隔6 h一次的NCEP資料(水平分辨率為1°×1°)、地面高空常規(guī)資料、每6 h一次的降水資料、虹橋機(jī)場自動觀測資料。此處暴雨量級取日雨量(20:00~次日20:00)≥50 mm,或20:00~次日08:00以及08:00~20:00任一時(shí)段≥30 mm。

        1.3 分析方法

        選取2007年7月8日、2007年8月3日2個(gè)暴雨個(gè)例,進(jìn)行24 h模擬之后,用模擬的結(jié)果來計(jì)算ZH指數(shù),進(jìn)而預(yù)報(bào)降水。以上海所在經(jīng)緯度為模式中心經(jīng)緯度,用MM5模式進(jìn)行模擬,對得到的數(shù)值預(yù)報(bào)產(chǎn)品進(jìn)行診斷分析。模擬過程中采用高分辨率Blackadar邊界層參數(shù)化方案、云層大氣輻射冷卻方案、簡單冰相顯示水汽方案;Guo積云對流參數(shù)化方案(粗網(wǎng)格),Grell積云對流參數(shù)化方案(細(xì)網(wǎng)格)。選取7月8日非臺風(fēng)暴雨個(gè)例和8月3日臺風(fēng)暴雨個(gè)例進(jìn)行比較,試圖找出ZH指數(shù)對各種天氣類型下的暴雨的指示意義。

        2 結(jié)果與分析

        2.1 暴雨分型

        暴雨大多是中小尺度天氣系統(tǒng)影響的結(jié)果,但其發(fā)生、發(fā)展及消亡均受著環(huán)流形勢背景及大尺度天氣系統(tǒng)的制約和影響。對形成暴雨24 h前的天氣形式進(jìn)行分型,討論預(yù)報(bào)效果并對其分析原因。經(jīng)過長期統(tǒng)計(jì)顯示[14],江蘇區(qū)域性暴雨開始前24 h的天氣形勢可大體分成槽前顯脊型、副高邊緣型、副高偏北型和臺風(fēng)型。從圖1可以判斷,7月8日個(gè)例屬于副高邊緣型,這里副高脊線位置定義為110°~150°E范圍內(nèi)副高體脊線與9條經(jīng)線(每2條經(jīng)線之間相差5°)交點(diǎn)的緯度的平均值[15];而8月3日個(gè)例中,5號臺風(fēng)東北向移動,在日本海一帶減弱,倒槽輻合線伸向江蘇造成暴雨,屬于臺風(fēng)型。

        2.2 分型暴雨預(yù)報(bào)分析

        2.2.1

        非臺風(fēng)暴雨個(gè)例。從7月7日00:00~8日00:00 24 h模擬降水圖和24 h實(shí)況降水(圖2)可以看到,雖然模擬降水整體位置符合,但降水中心略有偏差。7月8日上海24 h實(shí)況降水量是49.8 mm(虹橋機(jī)場氣象臺)、75.5 mm(Micaps實(shí)況資料),模擬降水量為12.26 mm。

        2.2.2

        臺風(fēng)暴雨個(gè)例。從8月3日00:00~4日00:00 24 h模擬降水和24 h實(shí)況降水(圖3)可以看到,雖然強(qiáng)降水中心大體吻合,但一些地區(qū)的降水量級仍然與實(shí)況有所差別。8月4日上海24 h實(shí)況降水量是88.2 mm(虹橋機(jī)場氣象臺)、49.2 mm(Micaps實(shí)況資料),模擬降水量為1.46 mm。

        2.3 ZH與實(shí)況降水量關(guān)系分析

        從2007年7月8日和8月3日個(gè)例實(shí)況降水與ZH指數(shù)隨時(shí)間變化(圖4)可以看出,ZH指數(shù)變化基本與實(shí)況降水量變化趨勢一致,說明可以利用計(jì)算ZH指數(shù)來指示降水量的變化,進(jìn)而對降水量進(jìn)行預(yù)報(bào)。根據(jù)ZH指數(shù)診斷標(biāo)準(zhǔn),ZH>0表示有降水,>0.8表示強(qiáng)降水,對每小時(shí)降水量進(jìn)行TS評分,7月8日和8月3日ZH指數(shù)對上海單站降水預(yù)報(bào)的TS評分分別為0.594 5和0.585 4。從圖4可以看出,ZH指數(shù)對降水的指示與實(shí)際降水基本吻合,表明ZH指數(shù)對降水的預(yù)報(bào),尤其是強(qiáng)降水的趨勢預(yù)警上,起了一定的作用。

        圖1 2007年7月8日(a)和8月3日(b)500 hPa形勢場

        圖2 2007年7月7日00:00~8日00:00 24 h模擬降水(a)和實(shí)況降水(b)(單位:mm)

        圖3 2007年8月3日00:00~4日00:00 24 h模擬降水(a)和實(shí)況降水(b)(單位:mm)

        圖4 2007年7月7~8日(a)和8月3~4日(b)實(shí)況降水與ZH指數(shù)隨時(shí)間變化

        3 結(jié)論與討論

        介紹了配料法用于暴雨預(yù)報(bào),此方法利用上升強(qiáng)迫、不穩(wěn)定、水汽、降水效率這幾個(gè)成分組成了一個(gè)框架,針對不同天氣類型,進(jìn)行ZH指數(shù)的計(jì)算,得到了一些基本的結(jié)論。但也還存在很多不足,如文中用到的公式,權(quán)重系數(shù)是采用南通歷史資料計(jì)算所得,更加適用于南通;針對分型,如果嘗試使用不同的數(shù)值模擬參數(shù)化方案,可能會有更好的效果,這些均有待在以后的工作中逐步完善。

        參考文獻(xiàn)

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