張茜茹，高山紅

(1. 中國海洋大學(xué)海洋與大氣學(xué)院，山東 青島 266100； 2. 中國海洋大學(xué)物理海洋教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，山東 青島 266100)

引言

冰雹是一種固態(tài)降水，常由強(qiáng)對(duì)流系統(tǒng)引發(fā)，具有時(shí)效短、局地性強(qiáng)、單次影響程度大的特點(diǎn)[1-2]。冰雹發(fā)生的時(shí)空尺度通常很小，實(shí)際業(yè)務(wù)預(yù)報(bào)難度較大。了解冰雹發(fā)生的時(shí)空分布特點(diǎn)，分析其變化特征，是加深冰雹機(jī)制認(rèn)識(shí)的重要基礎(chǔ)之一。

國內(nèi)外學(xué)者在冰雹的發(fā)生機(jī)制、業(yè)務(wù)預(yù)報(bào)與統(tǒng)計(jì)分析等方面進(jìn)行了大量的研究。譬如，LI et al.[3]，刁秀廣[4]和高曉梅等[5]研究了冰雹的觸發(fā)機(jī)制及動(dòng)力熱力結(jié)構(gòu)的演變特征；JOE et al.[6]利用雷達(dá)研究了冰雹的短時(shí)臨近預(yù)報(bào)技術(shù)。這些工作多針對(duì)單個(gè)冰雹事件開展個(gè)例研究。除此之外，很多學(xué)者對(duì)世界各地冰雹事件的時(shí)空分布特征進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)分析，尋求冰雹的時(shí)空變化規(guī)律。例如，CHANGNON[7]，DESSENS[8]和LI et al.[9]指出冰雹在空間分布上具有顯著的局地性，其發(fā)生頻率與地勢(shì)高度成正比，主要集中在山地與丘陵等高地形附近；KAHRAMAN et al.[10]、張芳華和高輝[11]分別對(duì)土耳其與中國的冰雹頻數(shù)進(jìn)行研究，指出冰雹在時(shí)間分布上具有明顯的季節(jié)性，多發(fā)生在春夏兩季。此外，冰雹還存在著明顯的月際變化特征，如MERINO et al.[12]指出歐洲西南部的冰雹集中發(fā)生在5月，隨后冰雹頻數(shù)逐漸減少，到9月鮮有冰雹發(fā)生；吳占華等[13]對(duì)山西省冰雹進(jìn)行了逐月統(tǒng)計(jì)，指出山西省各月冰雹日數(shù)的空間分布特征不盡相同，5—9月冰雹日的空間分布格局相似，主要發(fā)生在山西東部，而4月與10月較為相似，主要發(fā)生在山西西北部，但未給出該現(xiàn)象的成因。

山東省地處華東沿海，中部為地勢(shì)較高的魯中山區(qū)，東部為與黃海、渤海毗鄰的山東半島，冰雹是其境內(nèi)的一種主要災(zāi)害天氣。已有文章主要研究了山東省多年總冰雹頻數(shù)或指定月份冰雹頻數(shù)的空間分布特征[14-17]，對(duì)逐月冰雹落區(qū)空間分布差異的研究幾乎沒有。此外，盡管前人統(tǒng)計(jì)了山東省冰雹頻數(shù)的逐月變化，但是尚未給出其成因。因此，本文在前人[18-28]工作的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步詳細(xì)統(tǒng)計(jì)分析山東省冰雹頻數(shù)月際變化的時(shí)空特征，并試圖清楚地揭示其形成原因。

1 數(shù)據(jù)與方法

1.1 地面觀測(cè)與再分析數(shù)據(jù)

選用1999—2017年中國氣象局《全國特殊天氣數(shù)據(jù)庫》中記錄冰雹過程的地面觀測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行冰雹統(tǒng)計(jì)工作。從中提取出山東省123個(gè)國家級(jí)氣象觀測(cè)站，并對(duì)觀測(cè)結(jié)果進(jìn)行了隨機(jī)抽樣檢查，以保證數(shù)據(jù)的可靠性。該數(shù)據(jù)中，冰雹事件的天氣代碼為39，記錄節(jié)點(diǎn)為每天的08時(shí)(北京時(shí)，下同)、14時(shí)及20時(shí)，即前一日20時(shí)—08時(shí)每12 h記錄1次降雹，08時(shí)—20時(shí)每6 h記錄1次降雹。本文中的冰雹頻數(shù)指降雹次數(shù)。

采用了歐洲中期天氣預(yù)報(bào)中心(ECMWF)0.75°×0.75°的ERA-Interim再分析數(shù)據(jù)，包括地面至500 hPa共14層6 h間隔的基本氣象要素場(chǎng)：位勢(shì)高度、風(fēng)、溫度、相對(duì)濕度和比濕。

1.2 統(tǒng)計(jì)分析方法及其目的

1.2.1 REOF與K-means

冰雹是特定天氣系統(tǒng)下的產(chǎn)物，其發(fā)生與大尺度環(huán)流形勢(shì)緊密關(guān)聯(lián)。在已有研究中，多采用主觀的統(tǒng)計(jì)方法，即挑選冰雹個(gè)例并逐一分析，歸納總結(jié)獲得冰雹天氣形勢(shì)的分型結(jié)果[18-20]。這種方法不僅耗時(shí)，而且客觀性較差。本文采用旋轉(zhuǎn)經(jīng)驗(yàn)正交函數(shù)分解(簡記REOF，下同)與K-means聚類分析結(jié)合的方法[21-22]，對(duì)山東省1999—2017年發(fā)生冰雹月份的環(huán)流形勢(shì)進(jìn)行客觀分型，目的是得到逐月環(huán)流的分布特征以及造成冰雹的主要天氣系統(tǒng)，為后面冰雹月際變化的成因分析提供支撐。

REOF是在傳統(tǒng)主成分分析(EOF)的基礎(chǔ)上做旋轉(zhuǎn)，本文采用了方差最大正交旋轉(zhuǎn)法[23]，其分離出來的典型空間模態(tài)載荷集中在某一較小的區(qū)域上，其余區(qū)域均接近于0，可最大限度地捕獲到同類天氣過程的局地變化特征。REOF的荷載向量場(chǎng)反映了空間結(jié)構(gòu)特征，對(duì)應(yīng)的時(shí)間系數(shù)的量級(jí)大小為空間特征的權(quán)重系數(shù)，時(shí)間系數(shù)相近的個(gè)例表示空間特征相似，因此需要通過對(duì)時(shí)間系數(shù)聚類來實(shí)現(xiàn)對(duì)天氣形勢(shì)的分類。本文采用的是K-means聚類分析的方法[24]。K-means的基本原理是把n個(gè)對(duì)象分為k個(gè)簇(k最優(yōu)解的范圍為2≤k≤n1/2)，使簇內(nèi)具有較高的相似度，聚類效果的優(yōu)劣使用輪廓系數(shù)Sk衡量，該數(shù)值越大聚類效果越好。

本文聚焦于1999—2017年山東省內(nèi)發(fā)生冰雹的4—10月的逐月環(huán)流特征，對(duì)山東省范圍內(nèi)(33.75°～39°N，114°～123°E)日平均物理量場(chǎng)首先逐月地進(jìn)行EOF?？紤]到冰雹發(fā)生時(shí)具有垂直層結(jié)不穩(wěn)定、較充沛的水汽條件與較強(qiáng)的垂直風(fēng)切變等特征，所以在做EOF分解時(shí)，著重考慮了500 hPa位勢(shì)高度、700 hPa風(fēng)以及850 hPa溫度與比濕這4個(gè)物理量。接著，對(duì)EOF結(jié)果中的前3個(gè)模態(tài)旋轉(zhuǎn)，完成REOF。最后，對(duì)REOF分析得到的時(shí)間序列進(jìn)行聚類分析，根據(jù)輪廓系數(shù)Sk選出最優(yōu)聚類，從而完成客觀分型。

1.2.2 合成分析

合成分析是指對(duì)同類天氣進(jìn)行平均，從而系統(tǒng)地分析某類天氣過程。本文利用合成分析方法對(duì)4—10月各自的最優(yōu)聚類結(jié)果進(jìn)行合成，歸類出不同月份環(huán)流形勢(shì)背景場(chǎng)，得到造成冰雹的環(huán)流形勢(shì)，服務(wù)于冰雹月際變化的成因解釋。此外，研究水汽與熱力條件，以及低層水汽輸送等方面的特征時(shí)，也利用了合成分析的方法。

2 冰雹頻數(shù)月際變化的時(shí)空特征

基于1999—2017年國家級(jí)氣象觀測(cè)站資料，對(duì)這19 a山東省各站點(diǎn)發(fā)生冰雹的頻數(shù)進(jìn)行加和，得到了冰雹落區(qū)(圖1)。由圖1可以看出，山東省存在魯中山區(qū)西部、魯北平原及半島北部3個(gè)冰雹多發(fā)區(qū)(圖1中的紅框所示)，這與王慶[17]研究給出的冰雹多發(fā)區(qū)的地理位置大致相同。下面基于此觀測(cè)數(shù)據(jù)，詳細(xì)給出山東省冰雹頻數(shù)月際變化的時(shí)空分布特征。

圖1 1999—2017年山東省冰雹落區(qū)(紅框?yàn)楸⒍喟l(fā)區(qū)；陰影為地形高度)Fig.1 Hailfall area over Shandong from 1999 to 2017 (red frame for hail-prone area; gray shaded area for topographic height)

2.1 逐月頻數(shù)變化

1999—2017年山東省共發(fā)生157次降雹，圖2給出了全省逐月冰雹頻數(shù)。由圖2可以清楚地看出：冰雹只發(fā)生在4—10月；4—6月冰雹頻數(shù)迅速增加，6月冰雹頻數(shù)高達(dá)61次；7月冰雹頻數(shù)驟降，8—9月繼續(xù)降低，9月僅為6次；而到了10月，冰雹頻數(shù)卻再次增加至10次。已有研究雖然指出冰雹集中于春末夏初[14-17]，但卻沒有提及7月存在冰雹頻數(shù)驟降與10月冰雹頻數(shù)再次增加的現(xiàn)象。

圖2 1999—2017年4—10月山東省冰雹頻數(shù)的逐月變化規(guī)律Fig.2 Monthly variation of hail frequency over Shandong between April and October from 1999 to 2017

2.2 逐月冰雹落區(qū)

為了進(jìn)一步清晰地揭示圖2中冰雹頻數(shù)驟降與再次增加這種現(xiàn)象，圖3詳細(xì)地展示了4—10月逐月冰雹落區(qū)的空間分布?？偟乜磥恚瑘D3中5月、6月與10月這3個(gè)月的單站冰雹頻數(shù)較高，分別高達(dá)4次、9次與4次；其他月份單站冰雹頻數(shù)較低，最高不超過2次。對(duì)比這3個(gè)月的各站冰雹頻數(shù)空間分布，發(fā)現(xiàn)6月存在3個(gè)站點(diǎn)冰雹頻數(shù)較高的區(qū)域，分別為魯中山區(qū)西部、魯北平原及半島北部(圖3c中的紅框所示)；而5月與10月分別存在2個(gè)和1個(gè)站點(diǎn)頻數(shù)較高的區(qū)域，5月為魯中山區(qū)西部與南部(圖3b中的紅框所示)，10月為半島北部(圖3g中的紅框所示)。這與圖2中的6月冰雹頻數(shù)最高，7月頻數(shù)驟降與10月頻數(shù)再次增多的統(tǒng)計(jì)結(jié)果吻合。

此外，仔細(xì)考察圖3，可以看出逐月冰雹落區(qū)的空間分布呈現(xiàn)明顯的月際差異：4月，冰雹主要集中于魯西北(圖3a)；5月，魯西北冰雹頻數(shù)繼續(xù)增加，魯中山區(qū)與半島南部冰雹頻數(shù)也開始增加(圖3b)；6月，降雹臺(tái)站增多，出現(xiàn)了魯中山區(qū)西部、魯北平原、半島北部3個(gè)主要冰雹落區(qū)(圖3c)；7月，降雹臺(tái)站迅速減少且較為分散，相對(duì)集中于魯北平原一帶(圖3d)；8月，冰雹落區(qū)繼續(xù)縮小，主要分布于魯北平原與魯中山區(qū)交界處(圖3e)；9月，魯西北的冰雹頻數(shù)再次變多(圖3f)，與4月冰雹落區(qū)的空間分布有相似之處；10月，冰雹落區(qū)明顯東移，僅發(fā)生在萊州灣以東半島地區(qū)，并在半島北部出現(xiàn)了一個(gè)主要冰雹落區(qū)(圖3g)。

圖3 1999—2017年4—10月山東省逐月冰雹落區(qū)(紅框?yàn)楸⒍喟l(fā)區(qū)，陰影為地形高度；a. 4月，b. 5月，c. 6月，d. 7月，e. 8月，f. 9月，g. 10月)Fig.3 Monthly hailfall area over Shandong between April and October from 1999 to 2017 (red frame for hail-prone area, gray shaded area for topographic height; a. April, b. May, c. June, d. July, e. August, f. September, g. October)

3 冰雹頻數(shù)月際變化的成因探究

第2節(jié)的統(tǒng)計(jì)結(jié)果表明，山東省冰雹頻數(shù)在時(shí)間分布上有顯著的逐月變化規(guī)律，在空間分布上存在冰雹落區(qū)逐月差異明顯的特征。下面將從4個(gè)方面對(duì)冰雹頻數(shù)月際變化的成因展開探究。

3.1 逐月冰雹頻數(shù)變化規(guī)律與大尺度環(huán)流的關(guān)系

3.1.1 環(huán)流形勢(shì)的客觀分型

利用REOF與K-means聚類分析相結(jié)合的方法，對(duì)1999—2017年山東省4—10月的環(huán)流形勢(shì)逐月進(jìn)行客觀分型。以500 hPa環(huán)流形勢(shì)和影響系統(tǒng)為主，700 hPa和850 hPa系統(tǒng)為輔，將客觀分型結(jié)果分為低槽型、槽后西北氣流型、脊前西北氣流型、高壓脊型、副熱帶高壓型及平直西風(fēng)氣流型。由于不同月份同一種環(huán)流形勢(shì)的特征十分一致，所以對(duì)環(huán)流分型結(jié)果進(jìn)行了歸納，其中低槽型(圖4a)、兩類西北氣流型(圖4b、c)以及平直西風(fēng)氣流型(圖4f)取10月的環(huán)流分型結(jié)果，高壓脊型(圖4d)、副熱帶高壓型(圖4e)取7月的環(huán)流分型結(jié)果。各月環(huán)流類型發(fā)生頻數(shù)的統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表1所示，可以看出，客觀分型將4—6月環(huán)流分為3大類，7月環(huán)流種類增多，可分為4類，8—9月分為5類，而10月分為4類。

表2給出了6類環(huán)流類型對(duì)應(yīng)冰雹發(fā)生的頻數(shù)與該種環(huán)流下冰雹發(fā)生率(即百分比)，可見各類環(huán)流下均有冰雹發(fā)生，但低槽型與槽后西北氣流型對(duì)應(yīng)的冰雹發(fā)生頻數(shù)和發(fā)生率較高，在此兩類環(huán)流下冰雹發(fā)生的頻數(shù)占總冰雹頻數(shù)的87.9%，所以認(rèn)為低槽型與槽后西北氣流型為發(fā)生冰雹的主要環(huán)流。一些主觀統(tǒng)計(jì)[18-20]指出，降雹時(shí)主要環(huán)流為冷渦型、低槽型、西北氣流型以及橫槽轉(zhuǎn)豎型。客觀分型結(jié)果得到的低槽型和西北氣流型降雹與主觀統(tǒng)計(jì)結(jié)果一致，且進(jìn)一步將西北氣流型分為了槽后西北氣流型與脊前西北氣流型，并指出發(fā)生在脊前西北氣流型下的冰雹頻數(shù)較低；此外，客觀分型結(jié)果還指出了高壓脊型、副熱帶高壓型以及平直西風(fēng)氣流型3種非主要降雹環(huán)流。但由于客觀分型時(shí)存在資料經(jīng)緯度范圍(山東區(qū)域)與時(shí)間分辨率(日平均)的限制，所以客觀分型結(jié)果未得到冷渦型與橫槽轉(zhuǎn)豎型降雹。

表1 1999—2017年4—10月各類環(huán)流形勢(shì)的發(fā)生頻數(shù)

Table 1 Frequency of various circulation patterns between April and October from 1999 to 2017次

月份發(fā)生頻數(shù)低槽型槽后西北氣流型脊前西北氣流型高壓脊型副熱帶高壓型平直西風(fēng)氣流型41771672260005131304015400615925601550071551090172153081971010711309096211513812901261012712120600135

表2 1999—2017年4—10月各類環(huán)流對(duì)應(yīng)冰雹發(fā)生頻數(shù)和發(fā)生率

Table 2 Hail frequency and percentage under various circulation patterns between April and October from 1999 to 2017

月份發(fā)生頻數(shù)/次(發(fā)生率/%)低槽型槽后西北氣流型脊前西北氣流型高壓脊型副熱帶高壓型平直西風(fēng)氣流型46(3.4)14(8.3)0000511(8.4)21(6.9)02(1.3)00623(14.5)32(12.5)06(3.9)0074(2.5)8(7.9)01(0.5)2(1.3)083(1.5)6(5.9)01(1.4)1(0.8)0902(1.7)2(1.4)002(1.6)102(1.6)7(5.8)1(0.5)000

3.1.2 冰雹頻數(shù)與環(huán)流形勢(shì)的關(guān)系

4—10月低槽型(圖4a)環(huán)流特征大致相似，500 hPa低槽位于山東西部，700 hPa槽超前于500 hPa高空槽，大氣層結(jié)不穩(wěn)定；低層建立了西南—東北向的水汽通道。低槽型環(huán)流對(duì)應(yīng)的降雹范圍廣，但相對(duì)集中于魯西一帶。

槽后西北氣流型(圖4b)為發(fā)生冰雹的主要環(huán)流類型，表現(xiàn)為朝鮮半島一帶存在低壓槽，山東地區(qū)700～500 hPa均處于槽后一致較平直的西北氣流控制，有強(qiáng)盛的干冷空氣侵入；700 hPa受強(qiáng)西北氣流影響，風(fēng)速高達(dá)15 m·s-1。脊前西北氣流型(圖4c)出現(xiàn)在4月、9月與10月，僅造成3次降雹，表現(xiàn)為500 hPa日本海上空受低壓槽控制，山東受脊前西北氣流影響；700 hPa山東區(qū)域的整體風(fēng)速小于槽后西北氣流型。圖4b和圖4c中的綠色實(shí)線分別為10月槽后西北氣流型與脊前西北氣流型的低層垂直風(fēng)切變的分布，經(jīng)對(duì)比可以發(fā)現(xiàn)，山東區(qū)域槽后西北氣流型的垂直風(fēng)切變大于3.5×10-3s-1，而脊前型垂直風(fēng)切變小于2.5×10-3s-1，前者垂直風(fēng)切變更強(qiáng)。此外，4月、9月也呈現(xiàn)相同的特征，其中4月槽后型的垂直風(fēng)切變大于4.2×10-3s-1，脊前型垂直風(fēng)切變小于3.3×10-3s-1；9月槽后型的垂直風(fēng)切變大于2.1×10-3s-1，而脊前型垂直風(fēng)切變小于2.1×10-3s-1?？梢姴酆笪鞅睔饬餍痛怪憋L(fēng)切變均大于脊前型，而低層強(qiáng)垂直風(fēng)切變?yōu)楸⒌陌l(fā)生提供了動(dòng)力不穩(wěn)定條件[25]，導(dǎo)致槽后西北氣流下冰雹發(fā)生頻數(shù)更高。大氣中層干冷空氣侵入是西北氣流型環(huán)流的主要特征，其中強(qiáng)垂直風(fēng)切變下的槽后西北氣流型更易發(fā)生冰雹，對(duì)應(yīng)的降雹范圍廣。

圖4 1999—2017年環(huán)流客觀分型結(jié)果(藍(lán)色等值線為500 hPa位勢(shì)高度，單位：gpm；箭矢為700 hPa風(fēng)場(chǎng)，單位：m·s-1；紅色等值線與填色分別為850 hPa溫度場(chǎng)與比濕，單位分別為℃與g·kg-1；b、c中綠色等值線為地面至700 hPa垂直風(fēng)切變，單位：10-3 s-1；圖中圓點(diǎn)標(biāo)記的含義同圖1；a.低槽型，b.槽后西北氣流型，c.脊前西北氣流型，d.高壓脊型，e.副熱帶高壓型，f.平直西風(fēng)氣流型)Fig.4 Objective classification result of circulation patterns from 1999 to 2017 (blue isoline for geopotential height at 500 hPa, units: gpm; wind arrow for wind field at 700 hPa, units: m·s-1; red isoline and shaded area for temperature and specific humidity at 850 hPa, units are ℃ and g·kg-1, respectively; green isoline in Fig.4b and Fig.4c for vertical wind shear between ground and 700 hPa, units: 10-3 s-1; see Fig.1 for the meanings of the dots; a. trough, b. northwest airflow behind trough, c. northwest airflow in front of ridge, d. ridge, e. subtropical high, f. straight westerly wind)

其余環(huán)流類型造成降雹的頻數(shù)均較小，動(dòng)力條件相對(duì)較差。其中高壓脊型環(huán)流(圖4d)造成10次降雹，降雹主要集中于魯中山區(qū)，其環(huán)流特征主要表現(xiàn)為500 hPa山東省受高壓脊控制，700 hPa受反氣旋控制，低層水汽通道建立有利于水汽輸送至山東境內(nèi)。副熱帶高壓型(圖4e)僅出現(xiàn)在7—8月，只造成3次降雹，分布在魯北平原與副熱帶高壓邊緣，此類型下500 hPa環(huán)流呈現(xiàn)緯向型，高緯度以平直西風(fēng)氣流為主，副熱帶高壓北抬，魯東南位于副熱帶高壓邊緣一帶，850 hPa山東境內(nèi)存在一條暖舌，對(duì)流層中低層西南—東北向水汽通道建立，降雹站點(diǎn)水汽含量高。平直西風(fēng)氣流型(圖4f)僅造成2次降雹，降雹站點(diǎn)較分散，500 hPa環(huán)流呈緯向型，華北地區(qū)有移動(dòng)性弱槽過境，由于位置各不相同使得平均場(chǎng)上槽的特征不明顯。

圖5給出了4—10月環(huán)流類型的分布，由于表2的統(tǒng)計(jì)結(jié)果以及環(huán)流特征分析均指出低槽型與槽后西北氣流型為降雹的有利環(huán)流形勢(shì)，所以將此兩種環(huán)流的發(fā)生頻率之和表示為冰雹有利環(huán)流型的發(fā)生頻率。圖5顯示，有利環(huán)流型在4—6月維持了較高的發(fā)生頻率，均大于60%，7月發(fā)生了驟降，降低至44.8%，即不利于降雹的環(huán)流形勢(shì)比例增加，導(dǎo)致7月冰雹頻數(shù)驟降；同時(shí)，有利環(huán)流型在8—10月發(fā)生頻率較低，對(duì)應(yīng)8—10月冰雹頻數(shù)較低；而10月有利環(huán)流發(fā)生頻率相比9月而言再次增加，使得10月冰雹頻數(shù)再次增加。因此，逐月環(huán)流類型分布顯著影響了冰雹頻數(shù)，降雹有利環(huán)流型的逐月變化解釋了4—6月冰雹頻數(shù)相對(duì)較高，7月發(fā)生驟降以及10月再次增加的現(xiàn)象。

圖5 1999—2017年4—10月環(huán)流類型分布Fig.5 Distribution of circulation patterns between April and October from 1999 to 2017

3.2 水汽與熱力條件對(duì)逐月冰雹頻數(shù)差異的影響

冰雹有利環(huán)流型發(fā)生頻率的月際變化與冰雹頻數(shù)的月際變化呈現(xiàn)相似的起伏特征，但是圖5中6月有利環(huán)流型發(fā)生頻率略低于5月，顯然無法解釋6月冰雹頻數(shù)最高的特征?？疾毂?，各類環(huán)流下6月冰雹發(fā)生率均大于5月，使得6月冰雹頻數(shù)大于有利環(huán)流發(fā)生頻率更高的5月。此外，對(duì)比不同月份同一種降雹環(huán)流形勢(shì)下的冰雹發(fā)生率，發(fā)現(xiàn)6月冰雹發(fā)生率最大，進(jìn)而使得冰雹頻數(shù)在6月達(dá)到峰值，那么導(dǎo)致6月冰雹發(fā)生率較大的原因是什么？水汽與熱力條件是冰雹產(chǎn)生的重要因素，下面分析逐月冰雹發(fā)生時(shí)以及月平均的水汽、熱力不穩(wěn)定度特征，試圖給出6月冰雹發(fā)生率最大的原因。

水汽是冰雹產(chǎn)生的基本要素之一，高曉梅等[25]指出在冰雹多發(fā)的季節(jié)，水汽主要集中于大氣低層，大部分發(fā)生冰雹時(shí)的低層水汽都較充足，所以這里主要分析表示低層水汽條件的1 000～700 hPa水汽含量(比濕垂直積分)場(chǎng)。圖6給出了4—10月逐月降雹時(shí)合成的低層水汽含量(等值線)，以及降雹時(shí)水汽與19 a月平均(包括非雹日)的差值(填色部分，下面簡稱“距平”)。圖6a-c顯示，4—6月水汽逐漸北推，降雹時(shí)水汽含量逐月升高，6月低層水汽含量為26 kg·m-2左右；同時(shí)4—6月降雹時(shí)水汽含量均高于月平均水汽含量，但距平值逐月減小，4月山東省范圍內(nèi)最大距平值達(dá)5 kg·m-2，6月降為3 kg·m-2以下，且最大距平覆蓋面積遠(yuǎn)小于4月，即6月更容易達(dá)到降雹時(shí)的水汽條件。7—8月水汽含量均較高，為24 kg·m-2以上(圖6d、e)，降雹時(shí)水汽含量均低于月平均水汽含量，但對(duì)應(yīng)的冰雹發(fā)生率均較低，是因?yàn)?—8月凍結(jié)高度較高增加了冰雹下落過程中融化的可能性[26]。9—10月降雹時(shí)水汽含量持續(xù)降低，距平再次成為正值，其中9月降雹時(shí)水汽含量較高，但是距平值較大，高達(dá)5 kg·m-2(圖6f)，即9月不易達(dá)到降雹時(shí)的水汽條件，從而限制了冰雹的發(fā)生；10月水汽含量整體較低成為降雹的制約條件，降雹只發(fā)生于水汽含量較高的萊州灣以東半島一帶(圖6g)。

圖6 1999—2017年4—10月臨近降雹時(shí)1 000～700 hPa合成水汽含量(綠色等值線，單位：kg·m-2)和距平(填色，單位：kg·m-2)分布(a. 4月，b. 5月，c. 6月，d. 7月，e. 8月，f. 9月，g. 10月)Fig.6 Composite water vapor content (green isoline, units: kg·m-2) from 1 000 hPa to 700 hPa and the anomaly (shaded, units: kg·m-2) when hail approaches between April and October from 1999 to 2017 (a. April, b. May, c. June, d. July, e. August, f. September, g. October)

冰雹產(chǎn)生的另一個(gè)基本要素是熱力不穩(wěn)定，其中對(duì)流層中低層的溫濕分布影響了大氣穩(wěn)定度，可用K指數(shù)表示不穩(wěn)定的程度。圖7給出了4—10月逐月降雹時(shí)合成的K指數(shù)(等值線)及距平(填色部分)。總得來看，降雹時(shí)K指數(shù)隨著月份先遞進(jìn)后減小，7月達(dá)到最高值，為32 ℃左右(圖7d)，10月最小，僅在山東東部半島地區(qū)為15 ℃以上(圖7g)，可見降雹時(shí)K指數(shù)的逐月變化與低層水汽的逐月變化趨勢(shì)一致。然而，K指數(shù)距平的逐月變化與水汽距平的逐月變化不同，K指數(shù)距平均為正值，即4—10月降雹時(shí)K指數(shù)均大于月平均K指數(shù)。圖7填色部分詳細(xì)地展示了K指數(shù)距平的月際變化：4—6月K指數(shù)距平逐漸減小(圖7a-c)，最大距平差由15 ℃以上降為9 ℃以下，即6月更容易達(dá)到降雹時(shí)的熱力條件；K指數(shù)距平在7—8月均小于9 ℃(圖7d、e)，雖然達(dá)到降雹時(shí)熱力條件的要求較低，但正如前文指出，7—8月過高的凍結(jié)高度使得冰雹下落過程中容易融化；9—10月K指數(shù)距平值逐漸增大(圖7f、g)，最大距平差均為12 ℃以上，即9—10月不易達(dá)到降雹時(shí)的熱力條件，對(duì)應(yīng)冰雹發(fā)生率較低。

圖7 1999—2017年4—10月臨近降雹時(shí)合成K指數(shù)(黑色等值線，單位：℃)和距平(填色，單位：℃)分布(a. 4月，b. 5月，c. 6月，d. 7月，e. 8月，f. 9月，g. 10月)Fig.7 Composite K index (black isoline, units: ℃) and the anomaly (shaded, units: ℃) when hail approaches between April and October from 1999 to 2017 (a. April, b. May, c. June, d. July, e. August, f. September, g. October)

對(duì)比對(duì)流層低層水汽含量與K指數(shù)的月際變化特征，發(fā)現(xiàn)兩者都是隨月份推移先增加后減小，7月水汽含量與K指數(shù)均達(dá)到最大。7—8月，水汽充足且K指數(shù)較大，但由于山東省處于主汛期，暴雨天氣偏多，同時(shí)較高的凍結(jié)高度增加了冰雹下落過程中融化的可能性，使得7—8月冰雹頻數(shù)較低。對(duì)4—6月和9—10月而言，充足的水汽與強(qiáng)不穩(wěn)定對(duì)應(yīng)了較高的冰雹發(fā)生率，其中6月降雹時(shí)以及月平均的水汽含量與K指數(shù)均達(dá)到最大，同時(shí)距平正異常最小，使得6月更容易達(dá)到降雹時(shí)的水汽與熱力條件，解釋了表2中同一降雹環(huán)流形勢(shì)下6月冰雹發(fā)生率最高這一現(xiàn)象。

3.3 逐月冰雹落區(qū)與水汽輻合區(qū)之間的聯(lián)系

冰雹有利環(huán)流型發(fā)生頻率總和的逐月變化(圖5)，結(jié)合逐月水汽、熱力條件分布特征(圖6和圖7)可以解釋山東省冰雹頻數(shù)的逐月變化規(guī)律(圖2)，但無法解釋逐月冰雹落區(qū)的空間差異(圖3)。GARCA-ORTEGA et al.[27]和MERINO et al.[28]指出1 000～700 hPa水汽輻合區(qū)可大致代表冰雹發(fā)生的位置，水汽的輻合可利用負(fù)水汽通量散度來表示。因此，下面將利用臨近降雹時(shí)1 000～700 hPa水汽通量散度分析水汽輻合區(qū)與冰雹落區(qū)是否存在較好的對(duì)應(yīng)關(guān)系。

由圖8a-g可發(fā)現(xiàn)，山東省冰雹大多發(fā)生于水汽輻合區(qū)域：4月，冰雹主要集中于魯西北一帶的水汽輻合大值區(qū)(圖8a)；5—6月山東省境內(nèi)降雹站點(diǎn)分布較均勻，對(duì)應(yīng)水汽輻合的范圍較大。對(duì)于5月，水汽輻合大值區(qū)位于魯西、魯北平原以及魯中山區(qū)，其強(qiáng)度大于-12×10-5kg·m-2·s-1，而以上區(qū)域單站冰雹發(fā)生頻數(shù)較高，且降雹站點(diǎn)分布密集(圖8b)；6月魯北平原與魯中山區(qū)為水汽輻合大值區(qū)，強(qiáng)度在-15×10-5kg·m-2·s-1以上，對(duì)應(yīng)了主要冰雹落區(qū)(圖8c)；7月，冰雹落區(qū)與水汽輻合區(qū)迅速縮小，此時(shí)冰雹集中于魯北平原一帶的水汽輻合大值區(qū)，強(qiáng)度達(dá)-9×10-5kg·m-2·s-1(圖8d)；8—9月，水汽輻合大值區(qū)均位于魯西一帶，前者強(qiáng)度較弱，最大值大于-9×10-5kg·m-2·s-1，主要冰雹落區(qū)位于水汽輻合大值區(qū)邊緣一帶(圖8e)，后者強(qiáng)度較強(qiáng)，達(dá)-18×10-5kg·m-2·s-1，對(duì)應(yīng)9月主要冰雹落區(qū)(圖8f)；10月，萊州灣以東的半島北部為水汽輻合大值區(qū)，強(qiáng)度達(dá)-9×10-5kg·m-2·s-1，與主要冰雹落區(qū)吻合。由此來看，低層水汽輻合區(qū)與冰雹落區(qū)有很好的對(duì)應(yīng)關(guān)系。下面將分析逐月水汽通量散度的分布特征，找到水汽輻合的活躍區(qū)，從氣候背景場(chǎng)解釋冰雹落區(qū)的逐月差異。

圖8 1999—2017年4—10月臨近降雹時(shí)1 000～700 hPa合成水汽通量散度(單位：10-5 kg·m-2·s-1，圖中圓點(diǎn)標(biāo)記的含義同圖3；a. 4月，b. 5月，c. 6月，d. 7月，e. 8月，f. 9月，g. 10月)Fig.8 Composite water vapor flux divergence (units: 10-5 kg·m-2·s-1) from 1 000 hPa to 700 hPa when hail approaches between April and October from 1999 to 2017 (see Fig.3 for the meanings of the dots; a. April, b. May, c. June, d. July, e. August, f. September, g. October)

圖9為逐月1 000～700 hPa月平均水汽通量散度(填色部分)和對(duì)應(yīng)的水汽通量(箭矢)，以及負(fù)水汽通量散度(即水汽輻合)的發(fā)生率(即百分比，等值線)，并認(rèn)為月平均水汽輻合強(qiáng)度較強(qiáng)與水汽輻合發(fā)生率大值區(qū)為水汽輻合活躍區(qū)。由圖9可發(fā)現(xiàn)，4—9月冰雹落區(qū)與水汽輻合活躍區(qū)的對(duì)應(yīng)關(guān)系較好，而10月較差。4—6月冰雹落區(qū)與水汽輻合活躍區(qū)的范圍均逐月增大，其中4月山東地區(qū)低層平均氣流水汽輸送的方向自西向東，水汽在魯西北—魯北平原一帶以及半島北部輻合，同時(shí)以上區(qū)域?yàn)樗椇习l(fā)生率的大值區(qū)(大于46%)，增加了冰雹發(fā)生的可能性，使得4月冰雹多發(fā)生于該區(qū)域(圖9a)。5月，山東低層建立了自西南至東北向的水汽通道，而在山東北部水汽輸送方向自西向東，兩支水汽輸送帶在魯西北—魯北平原以及半島北部輻合，輻合帶西南向延伸至魯西以及魯中山區(qū)西北部，同時(shí)水汽輻合區(qū)域?qū)?yīng)了水汽輻合發(fā)生率大值區(qū)，在水汽輻合與水汽輻合發(fā)生率大于42%的水汽輻合活躍區(qū)，降雹站點(diǎn)分布密集(圖9b)。6月，對(duì)流層低層偏南向的水汽輸送強(qiáng)度加強(qiáng)，魯南一帶水汽輸送方向?yàn)闁|南向，而魯南以北水汽輸送方向轉(zhuǎn)變?yōu)槲髂舷?，由于魯中山區(qū)地形的阻擋與摩擦作用，使得水汽逐漸輻合，冰雹主要集中于水汽輻合強(qiáng)度大于-1×10-5kg·m-2·s-1且水汽輻合發(fā)生率大于46%的魯中山區(qū)西部、魯西北—魯北平原以及半島北部(圖9c)。

相比于5月與6月，7月西南季風(fēng)水汽輸送強(qiáng)勁，整個(gè)山東省境內(nèi)均為水汽輻合，但是魯北平原為水汽輻合大值區(qū)，強(qiáng)度大于-4×10-5kg·m-2·s-1，且水汽輻合發(fā)生率較高(大于50%)，因此魯北平原為7月水汽輻合的活躍區(qū)，對(duì)應(yīng)了主要冰雹落區(qū)(圖9d)。8月，山東低層平均氣流水汽輸送的方向自東南至西北，東南向氣流經(jīng)魯中山區(qū)，在魯中山區(qū)西部輻合，最大輻合強(qiáng)度達(dá)-2×10-5kg·m-2·s-1，同時(shí)該區(qū)域水汽輻合發(fā)生率較高(大于50%)，為8月主要冰雹落區(qū)(圖9e)。9月，山東地區(qū)低層平均氣流呈反氣旋式旋轉(zhuǎn)，雖然整個(gè)山東均為水汽輻散，但是在魯西一帶水汽輻散的強(qiáng)度最小，同時(shí)該區(qū)域?yàn)?月水汽輻合發(fā)生率的大值區(qū)(大于42%)，增加了冰雹發(fā)生的可能性，對(duì)應(yīng)9月的主要冰雹落區(qū)(圖9f)。10月魯西北一帶為水汽輻合活躍區(qū)，冰雹落區(qū)與之對(duì)應(yīng)關(guān)系較差。該月份渤海海氣溫差增大[29]，半島北部對(duì)流層低層平均氣流為西北向(圖9g)，當(dāng)強(qiáng)冷空氣從西北方向流經(jīng)暖海面時(shí)，對(duì)流層低層增溫增濕，從而產(chǎn)生下濕上干的不穩(wěn)定層結(jié)，在沿半島北部海岸線分布的萊山山脈阻擋抬升作用下容易造成降雹。因此，渤海海氣溫差增大以及半島北部萊山山脈的阻擋抬升作用可能是導(dǎo)致10月降雹集中于半島北部的重要因素。

圖9 1999—2017年4—10月1 000～700 hPa月平均水汽通量散度(填色，單位：10-5 kg·m-2·s-1)和負(fù)水汽通量散度發(fā)生率(紅色等值線，單位：%)以及月平均水汽通量(箭矢，單位：kg·m-1·s-1，圖中圓點(diǎn)標(biāo)記的含義同圖3)(a. 4月，b. 5月，c. 6月，d. 7月，e. 8月，f. 9月，g. 10月)Fig.9 Monthly mean water vapor flux divergence (shaded, units: 10-5 kg·m-2·s-1), percentage of negative water vapor flux divergence (red isoline, units: %), and monthly mean water vapor flux (arrow, units: kg·m-1·s-1) from 1 000 hPa to 700 hPa between April and October from 1999 to 2017 (see Fig.3 for the meanings of the dots; a. April, b. May, c. June, d. July, e. August, f. September, g. October)

4 小結(jié)

基于觀測(cè)數(shù)據(jù)與大氣再分析數(shù)據(jù)，首先統(tǒng)計(jì)分析了1999—2017年山東省冰雹頻數(shù)月際變化的時(shí)空特征，然后通過對(duì)大尺度環(huán)流客觀分型與物理量場(chǎng)的合成分析，探究了月際變化的成因，得到如下結(jié)論。

1)山東省冰雹頻數(shù)在時(shí)間分布上有顯著的逐月變化規(guī)律，在空間分布上存在冰雹落區(qū)逐月差異明顯的特征：冰雹頻數(shù)在4—6月逐漸增多并達(dá)到峰值，且冰雹落區(qū)由魯西北1個(gè)主要落區(qū)逐漸擴(kuò)大，6月擴(kuò)大為魯北平原、魯中山區(qū)西部與半島北部3個(gè)主要落區(qū)；在水汽充沛的7月冰雹頻數(shù)發(fā)生驟降，并在8—10月維持了較低的頻數(shù)；10月的冰雹只出現(xiàn)在萊州灣以東半島地區(qū)，且相比9月而言突然再次增多。

2)冰雹頻數(shù)的月際變化特征與大尺度環(huán)流系統(tǒng)具有密切的聯(lián)系。由大尺度環(huán)流客觀分型的結(jié)果來看，約88%的冰雹發(fā)生于低槽槽前或槽后西北氣流的環(huán)流形勢(shì)下，此兩類環(huán)流型發(fā)生頻率之和的月際變化與冰雹頻數(shù)的月際變化呈現(xiàn)一致的變化規(guī)律，這可以解釋4—6月冰雹頻數(shù)相對(duì)較高，而7月驟降以及10月再次增加的現(xiàn)象。

3)冰雹發(fā)生頻數(shù)明顯受水汽與熱力條件的影響。對(duì)4—6月和9—10月而言，充足的水汽與強(qiáng)不穩(wěn)定對(duì)應(yīng)了較高的冰雹頻數(shù)，其中6月降雹時(shí)以及月平均的水汽含量與K指數(shù)均達(dá)到最大，同時(shí)降雹時(shí)水汽含量、K指數(shù)與月平均之間的差值最小，使得6月更容易達(dá)到降雹時(shí)的水汽與熱力條件，所以6月冰雹頻數(shù)最高。盡管7—8月水汽與熱力條件也都較好，但是7—8月山東省處于主汛期，以暴雨天氣為主，同時(shí)較高的凍結(jié)高度增加了冰雹下落過程中融化的可能性，使得7—8月冰雹頻數(shù)較低。

4)冰雹落區(qū)與低層水汽輻合有較好的對(duì)應(yīng)關(guān)系。其中4—9月冰雹落區(qū)的空間差異與逐月低層水汽輻合活躍區(qū)的空間差異有關(guān)，而這種差異是由逐月低層水汽輸送的差異造成的；但10月氣候背景場(chǎng)的低層水汽輻合活躍區(qū)不是影響該月冰雹落區(qū)的主要因素。

本文從大尺度環(huán)流、水汽與熱力條件以及低層水汽輻合4個(gè)方面解釋了山東省冰雹頻數(shù)月際變化的成因。這僅僅是從氣候?qū)W角度探究了有利于冰雹發(fā)生的天氣尺度條件，冰雹的發(fā)生很大程度上受局地中小尺度天氣條件的控制。因此，對(duì)于冰雹的實(shí)際業(yè)務(wù)預(yù)報(bào)而言，需要對(duì)干暖蓋強(qiáng)度指數(shù)、粗里查森數(shù)等關(guān)鍵環(huán)境參數(shù)的時(shí)空變化特征進(jìn)行深入分析研究。