王宏超　季賀成　于芳健　郭佰匯　孫嘉駿

摘要 利用歐洲中心再分析資料（ERA5）和地面降水資料對2020年8月23—24日朝陽地區(qū)一次大雨天氣過程進行分析。通過對強降水時段對應物理量場的分析，得到此次降水過程的物理量特征。對比歐洲中心預報模式預報和實況降水，評價模式預報效果。

關鍵詞 大雨;物理量分析

中圖分類號：P458.121.1 文獻標識碼：A 文章編號：2095–3305（2020）06–0–01

DOI：10.19383/j.cnki.nyzhyj.2020.06.016

1 朝陽地區(qū)前期降水情況及降水實況

2020年1月1日—8月23日，朝陽地區(qū)平均降水量為277.2 mm，歷年值為372.8 mm，今年降水比歷年偏少95.6 mm，偏少26%。

2019年1月1日—8月23日朝陽地區(qū)平均降水量為399.1 mm，今年同期降水量比去年值少121.9 mm，偏少31%。此次降水有效緩解了當前旱情。

受高空槽和低空切變線共同影響，8月23—24日，朝陽大部分地區(qū)降大雨，個別鄉(xiāng)鎮(zhèn)暴雨。平均降水量為32.1 mm。超過50 mm的鄉(xiāng)鎮(zhèn)有3個。降水最強時段為24日05∶00—08∶00。具體降水情況如圖所示（圖1）。

2 天氣形勢分析

8月24日08∶00，500 hPa高空槽位于河北地區(qū)，朝陽地區(qū)位于高空槽前，此時溫度場落后于高度場，高空槽將繼續(xù)加深東移[1]。850 hPa貝加爾湖東部有一個閉合低壓中心，向西南延伸出切變線，經東北延伸至華北中部，切變線經過朝陽地區(qū)。地面圖上，朝陽地區(qū)受低壓控制，東海有臺風生成北移。

3 物理量場分析

3.1 渦度場分析

500 hPa、700 hPa、850 hPa渦度場在降水過程中都出現(xiàn)負值區(qū)域。850 hPa最強負值中心出現(xiàn)在24日02∶00，對應渦度值為-15×10-5/s。700 hPa最強負值中心出現(xiàn)在24日05∶00，對應渦度值為-35×10-5/s。500 hPa最強的負值中心出現(xiàn)在24日08∶00，對應渦度值為-25×10-5/s。對比發(fā)現(xiàn)，700 hPa渦度最小且渦度最小時段與降水最強時段對應較好，500 hPa渦度最小時段滯后于降水最強時段，850 hPa渦度最小時段超前于降水最強時段。

3.2 水汽條件分析

通過850 hPa水汽通量散度分析降水前后朝陽地區(qū)水汽情況。23日02∶00開始，朝陽地區(qū)水汽通量散度為負值，表示此時朝陽地區(qū)有水汽輻合。24日02∶00朝陽地區(qū)水汽通量散度達到最小為-10×10-6 g·cm-2·hPa-1·s-2。24日05∶00之后，朝陽地區(qū)水汽通量散度轉為正值。由此可知，水汽輻合最強時段超前于最強降水時段[2]。

4 歐洲中心模式預報效果分析

對于此次降水過程歐洲中心模式預報落區(qū)把握較好，但是量級明顯偏大。21日08∶00起報的23日20∶00—4日20∶00降水量為40～70 mm，21日20∶00調小至10～20 mm，22日08∶00預報降水量為30～70 mm，22日20∶00下調至30～50 mm，23日08∶00預報降水量為30～80 mm，凌源喀左雨量偏大。

5 結論

（1）700 hPa渦度最小時段與降水最強時段對應較好，對最強降水時段的預報有較好指示意義。

（2）水汽輻合最強時段超前于最強降水時段。

（3）歐洲中心模式對此次降水量級預報量級偏大。

參考文獻

[1] 馮伍虎，程麟生，程明虎.“96·8”特大暴雨和中尺度系統(tǒng)發(fā)展結構的非靜力數(shù)值模擬[J].氣象學報，2001（3）：294–307.

[2] 國世友，鐘幼軍. 2013年7月2–4日黑龍江省暴雨天氣分析[A].中國氣象學會.第32屆中國氣象學會年會S1 災害天氣監(jiān)測、分析與預報[C].中國氣象學會：中國氣象學會，2015：8.

責任編輯：黃艷飛

Analysis of Precipitation Process in Chaoyang District on August 23-24， 2020

WANG Hong-chao et al （Chaoyang Meteorological Bureau， Chaoyang， Liaoning 122000）

Abstract A heavy rain weather process in Chaoyang district on August 23-24， 2020 was analyzed by using ERA5 and ground precipitation data. Through the analysis of the physical quantity field corresponding to the heavy precipitation period， the physical quantity characteristics of the precipitation process are obtained. The effectiveness of? ECMWF was evaluated by comparing? prediction of precipitation with the actual precipitation.

Key words Heavy rain; Physical quantity analysis

作者簡介 王宏超（1993–），遼寧喀左人，助理工程師，主要從事天氣預報預警工作研究。

收稿日期 2020–05–13