柯莉萍，張 艷，陳銀東，楊 洋，閻 廷

(1.貴州省威寧彝族回族苗族自治縣氣象局，貴州 威寧 553100；2.貴州省織金縣氣象局，貴州 織金 552100)

0 引言

大氣可降水量(PWV，Perceptible Water Vapor)就是地面以上垂直大氣柱中的總水汽量，是用來衡量大氣中水汽含量及地球氣候系統(tǒng)能量交換的重要指標。降水量與水汽總量的躍增有較大的相關(guān)性。大氣中水汽隨時間的躍增變化，在強對流天氣過程和暴雨的預(yù)報中，有較好的指示意義。梁豐等[1]研究中表明，PWV短時間內(nèi)的迅速增長常常與降雨過程出現(xiàn)相對應(yīng)，PWV的大小與降雨量之間的相關(guān)性不顯著。李延興等[2]對廣東汕頭PWV與降雨量的關(guān)系研究發(fā)現(xiàn)，PWV的高值時段與降雨過程顯著相關(guān)。楊紅梅等[3]華南暴雨的水汽特征研究表明，PWV會以緩慢增加、快速增加、穩(wěn)定持續(xù)增加的變化形勢，并具有階段性的變化特征。曹云昌等[4]的研究表明，降雨量與大氣可降水量的快速增長之間具有較好的對應(yīng)關(guān)系。騰林等[5]研究顯示貴州暖區(qū)暴雨發(fā)生前低層有強的水汽供應(yīng)。

大氣可降水量的探測方法較多，常用的手段有：常規(guī)探空探測、水汽輻射計[6]、地基GPS、激光探測、雷達探測、地面露點溫度反算等。探空氣象觀測一般每天進行兩次綜合觀測(UTC:00，12)，主要是觀測氣壓、溫度、相對濕度、風向、風速等氣象要素。由于探空觀測站點不多，數(shù)據(jù)的時空分辨率為12 h，分辨率較低。地面氣象觀測數(shù)據(jù)的獲取達到分鐘級，連續(xù)性好，地面氣象資料在預(yù)報預(yù)警服務(wù)中發(fā)揮了很好的作用。許多學者利用探空和地面氣象資料反演大氣可降水量(PWV)，并進行了對比分析。盧士慶等[7]通過幾種求算大氣可降水量的方法比較研究表明，探空資料、地面露點資料、GPS數(shù)據(jù)計算出的大氣可降水量相關(guān)性較好，可以使用。楊景梅[8]等建立了大氣可降水量與地面露點之間的經(jīng)驗公式，研究表明，PWV與表征地面濕度的水汽壓、露點之間相關(guān)性顯著。地面水汽含量的大小在整層大氣的可降水量中影響很大。向玉春等[9]的3種大氣可降水量推算方法結(jié)果表明，探空資料和地面資料計算的大氣可降水量相比，地面相對偏小，偏小1.4%。

威寧縣位于貴州西部，地處云貴高原，屬于亞熱帶濕潤季風氣候區(qū)。年均降雨量890 mm,降水時空分布不均。利用威寧(56691)站2018年探空資料、地面露點資料分別計算大氣可降水量(PWV)，論證探空、地面兩種資料反算的PWV間的數(shù)據(jù)可替代性，地面觀測資料的時間和空間分辨率小的優(yōu)點，恰恰彌補高空觀測分辨率不足。二者間的互補作用將在降水天氣過程的預(yù)測預(yù)報方中發(fā)揮重要作用。許多學者的研究表明，幾乎每次強降水過程在發(fā)生前，PWV均有明顯的階躍變化。在降水過程比較頻繁的時間段內(nèi)，與PWV表現(xiàn)出的高值短波振蕩有較好的一致性，反映出足夠的水汽是形成降水的必要條件，PWV隨時間變化特征對降水的預(yù)報具有一定的指示作用。威寧地形復(fù)雜，強降水過程具有明顯的突發(fā)性和局地性，通過研究PWV與降水天氣過程的關(guān)系，以提高降水預(yù)報準確率。

1 資料和方法

1.1 采用資料

本文利用2018年貴州省威寧探空站(56691)每天UTC(00,12時)兩次觀測資料和每日地面露點(02、08、14、20時)4個時次觀測資料反算大氣可降水量(PWV)，樣本數(shù)量為365個 ，并對其進行差異對比分析。利用2018年春季和夏季降雨量資料，樣本數(shù)量為184個；8月22日一次大雨天氣過程，與同時段的探空和地面計算的PWV進行對比分析。

1.2 采用的方法

1.2.1 探空資料計算大氣可降水量(PWV)方法 通過探空儀測量不同高度大氣中的P、T、U來獲取PWV[7], 公式可表示為:

(1)

(2)

(3)

上述(1)～(3)式中：W為大氣可降水量(單位：mm)；ρ為液態(tài)降水密度(單位：g/cm3)；g為重力加速度(9.8 m/s2)；q為混合比濕(單位：g/kg)；e為水汽壓(單位：pa)；RH為相對濕度(單位：%)；T為溫度(單位：℃)；P為總大氣壓(單位：Pa)。為方便計算，將(1)式進行離散化后得到地面P地到0簡化公式為：

(4)

探空資料計算PWV的具體步驟為：

①先根據(jù)探空各個層上的露點溫度將水汽壓e計算出來；

②然后用(2)式計算各層上的比濕q;

③用(4)式計算大氣可降水量(PWV)W。

因水汽主要集中在對流層以下，本文采用的750 g探空氣球的探測資料，不同的天氣狀況下的探測高度可到達26～32 km，對大氣可降水量的計算精度沒有影響。

1.2.2 地面露點計算PWV方法 對流層中的下半部是水汽的主要集中區(qū)，在整層大氣中近地層的水汽含量占主導作用。鑒于一個地區(qū)氣候有相對穩(wěn)定性的特點，楊景梅等[7]用地面濕度參量建立了大氣可降水量和地面露點間的經(jīng)驗公式。因為威寧地處云貴高原，地面露點計算PWV方法采用文獻提供的云貴高原地區(qū)的整層大氣可降水量(PWV)與地面露點經(jīng)驗關(guān)系式：

(5)

b0′=0.02r1+r2-r3

(6)

b1′=0.062exp(0.036H+0.12)-r4

(7)

r1=exp(-1.975H2+3.983H+0.400)

(8)

(9)

r3=0.0

(10)

(11)

(5)～(11)式中:W為大氣可降水量(單位：mm);Td為露點溫度(單位：℃)；b0′、b1′為經(jīng)驗系數(shù)；H為海拔高度(單位：km);φ為地理緯度。威寧緯度為26°52′N,海拔高度為2 237.5 m。計算出威寧的b0′、b1′經(jīng)驗系數(shù)分別為0.011 3、0.076。

2 探空大氣可降水量與地面露點大氣可降水量對比分析

威寧(56691)每日探空大氣可降水量采用每天兩個時次(UTC：00,12時)的TK/PWV進行平均獲得。每日地面露點計算的大氣可降水量采用(02、08、14、20時)4個時次的DM/PWV平均獲得。圖1是2018年春季(3—5月)、夏季(6—8月)、秋季(9—11月)、冬季(12—次年2月)4個季節(jié)兩種資料計算的大氣可降水量(PWV)序列圖，從圖可以看出，春季、秋季兩種資料計算的大氣可降水量的波峰和波谷吻合度最好，峰值和谷值的變化趨勢一致性好，夏季、冬季兩種資料計算的大氣可吻合度次之，峰值和谷值的變化趨勢也有較好的一致性。差異上，DM/PWV高于TK/PWV，可能由于時空分辨率及探空觀測的溫、壓、濕等誤差的影響?？偟膩碚f，兩種資料計算的大氣可降水量趨勢變化有較好的一致性。

圖1 2018年春、夏、秋、冬季DM/PWV和TK/PWV大氣可降水序列圖Fig.1 Sequence diagrams of DM/PWV and TK/PWV inspring, summer, autumn and winter 2018

使用Excel 2010軟件對數(shù)據(jù)進行回歸分析，4個季節(jié)顯著性水平都為95%。TK/PWV和DM/PWV整體一致性很高。春季DM計算的平均值為18.31 mm,TK的平均值為16.71；夏季DM的平均值為32.49 mm,TK的平均值為30.10，秋季DM/PWV的平均值為20.53 mm，TK的平均值為18.16；冬季DM的平均值為9.72 mm,TK的平均值為7.52，4個季節(jié)TK的平均值均小于DM的平均值。從表1可以看出，4個季節(jié)中TK與DM的平均差值絕對值，春季二者差值最小，為1.6 mm，夏季最大2.38 mm，年均差值為2.13 mm，屬于毫米級。閔昌紅等[10]的研究表明，氣球凈舉力的大小會對探空記錄有一定的影響。丁金才等[11]的研究表明由于探空雷達觀測的T、P、U誤差影響，對TK/PWV產(chǎn)生誤差為2 mm。因此，利用威寧探空與地面露點資料計算的PWV的精度相當，二者有很好的一致性。

從表1看，春、夏、秋、冬4個季節(jié)的TK/PWV的標準差(STD)均大于DM/PWV的標準差(STD)，夏季最大，差值為0.71 mm，4個季節(jié)差值均在1 mm內(nèi)，TK/PWV的離散程度略大于DM/PWV。兩種數(shù)據(jù)計算的PWV的偏離程度不大，具有較好的一致性。圖2為春季、夏季、秋季、冬季數(shù)據(jù)計算的TK/PWV和DM/PWV散點圖，匹配樣本為365個，在y=x兩側(cè)均有數(shù)據(jù)分布。從圖2和表1來看，探空、地面露點資料計算的春、夏、秋、冬4個季節(jié)的PWV都具有較強的相關(guān)性，均呈現(xiàn)正相關(guān)，四個季節(jié)的平均相關(guān)系數(shù)達0.816。其中，秋季二者相關(guān)性最強，相關(guān)系數(shù)最大。春季次之。夏季和冬季也有較好的相關(guān)性，相關(guān)系數(shù)均為0.754。TK/PWV和DM/PWV數(shù)據(jù)直線斜率秋季最大為0.982 1，春季次之，秋季最小為0.884。

表1 TK/PWV與DM/PWV特征值表(單位：mm)Tab.1 TK/PWV and DM/PWV characteristic value table(unit：mm)

圖2 TK/PWV與DM/PWV散點圖(a.春季;b.夏季;c.秋季;d.冬季)Fig.2 Scatter diagram of TK/PWV and DM/PWV(a.spring;b.summer;c.autumn;d.winter)

3 實際降雨量與大氣可降水量的關(guān)系特征分析

根據(jù)威寧多年降雨量資料統(tǒng)計表明，降水量主要集中在4—9月，占全年降雨量的2/3。同時，強降水主要發(fā)生在春季和夏季，因此僅對春季和夏季降水與大氣可降水量的關(guān)系進行分析。圖3給出了2018年威寧國家基準氣候站春季和夏季的實際降雨量與地面露點(DM/PWV)與探空資料(TK/PWV)的序列圖。圖中可以看出，探空與地面大氣可降水量的變化趨勢一致，降水發(fā)生前PWV會有不同程度的振蕩，降水常會在PWV的波峰和波谷附近發(fā)生。春季和夏季對于降水過程預(yù)報的PWV閾值不一致，3—4月閾值為15 mm；5—6月閾值為25 mm；7—8月閾值為35 mm,降水過程發(fā)生前大氣可降水量的日變化率為4～6 mm/d。

圖3 2018年春季(a)、夏季(b)降雨量與大氣可降水量序列圖Fig.3 PWV sequence and actual precipitation in 2018(a.spring;b.summer)

以威寧站2018年8月22日一次大雨降水天氣過程為例，對大氣可降水量與降水關(guān)系進行分析。此次降水天氣過程降雨量為30.8 mm,降水時段主要集中在21日23時，22日11—14時，降雨量分別為0.3 mm、1.4 mm、14.8 mm,13.9 mm、0.4 mm。因探空時間分辨率為12 h，跨度較長，地面資料的時間分辨率遠小于探空，采用DM/PWV可以很好反映二者間的對應(yīng)關(guān)系。圖4為21—22日地面48 h 逐小時大氣可降水量變化情況，從圖看出，大氣可降水量在21日20時從29.93 mm快速增加，22時達到最大39.95 mm,大于閾值35 mm,小時變化率為5 mm/h,23時00分開始降雨，降雨結(jié)束后PWV開始下降。到22日08時一直維持在閾值以上。PWV從22日09時的35.11 mm開始增加，11時達到最大39.05 mm,小時變化率為4 mm左右，然后開始降雨，持續(xù)到14時降水過程結(jié)束，14時后大氣可降水量急劇減小。

圖4 2018年8月21—22日逐小時DM/PWV和降雨量Fig.4 Hourly DM/PWV and rainfall August 21—22, 2018

4 結(jié)論

通過威寧探空和地面露點資料的大氣可降水量計算結(jié)果，分析其均值等差異及與降水量間關(guān)系，結(jié)論如下：

①TK/PWV和DM/PWV間具有較強的相關(guān)性。二者間月、季變化趨勢總體一致性好。

②DM/PWV與TK/PWV間個別值差較多外，總體上兩者值較為接近，說明用地面資料計算大氣可降水量是可行的。DM/PWV資料的高時空分辨率在反映大氣水汽的時空變化上具有一定的優(yōu)越性。

③PWV閾值及變化率對于臨近降水預(yù)報具有較好的作用，但形成降水的因素較多，還需在實際應(yīng)用過程中不斷總結(jié)加以修正。

④對2018年8月22日一次大雨天氣過程分析表明:降水前1～4 h大氣可降水量會有不同程度的急增，急增的時間、增幅及最大值能很好反映該地水汽的輸送的累積量。降水過程結(jié)束后，大氣可降水量逐漸減小。大氣可降水量與降水過程之間存在較好的對應(yīng)關(guān)系，PWV的大小與實際降雨量間不成比例。大氣可降水量在降水預(yù)報中具有一定的指示作用。