張晶晶 李兆明 黃先香

（廣東省佛山市龍卷風(fēng)研究中心，佛山 528000）

0 引言

大氣重力波與強(qiáng)對流天氣關(guān)系密切，并受到氣象工作者的重視與關(guān)注。重力波不僅僅是天氣過程的產(chǎn)物，天氣尺度過程中產(chǎn)生的重力波可以激發(fā)中尺度強(qiáng)對流過程[1-4]。Hung[5-6]發(fā)現(xiàn)美國中部陸龍卷在接地前1～2 h有周期為10～20 min的電離層重力波激發(fā)。Koch[7]指出高空急流區(qū)下方切變不穩(wěn)定氣層產(chǎn)生的重力波對強(qiáng)對流的激發(fā)有影響，同時急流中的垂直切變也是重力波的能量源。Curry等[8]在英國倫敦使用3個連網(wǎng)的微壓計進(jìn)行大氣重力波觀測，發(fā)現(xiàn)在雷暴過程中有重力波產(chǎn)生，并觀測到大氣重力波在超過數(shù)百千米的遠(yuǎn)距離中傳播。由此可見，大氣重力波對龍卷及強(qiáng)對流天氣的預(yù)報預(yù)警能起到重要作用。

由于一般天氣情況下，大氣重力波的振幅都在0.1 hPa以下，而強(qiáng)對流過程只在對流發(fā)展到極盛時才產(chǎn)生常規(guī)氣壓儀器可測出的壓力波動。因次，對重力波的研究受到傳感儀器靈敏度的限制。一直以來，由于缺乏重力波數(shù)據(jù)，重力波與強(qiáng)對流天氣關(guān)系的相關(guān)研究較少且不夠深入。

20世紀(jì)90年代，李啟泰等[9-10]使用高靈敏度的電容式微壓波傳感器，將3個探頭布置成三角形陣列，根據(jù)同一波陣面到達(dá)各陣點（探頭）的時間差及各陣點參數(shù)計算出重力波的來向及水平波速、波長并計算出了重力波的振幅和周期，獨創(chuàng)了重力波觀測系統(tǒng)，應(yīng)用于冰雹過程的預(yù)警中，并取得很好效果。趙彩等[11]利用重力波觀測資料統(tǒng)計分析了貴州大氣重力波的季節(jié)特征，發(fā)現(xiàn)其具有明顯的季節(jié)性，且對冷空氣活動和雷暴活動有很強(qiáng)的聯(lián)系。覃衛(wèi)堅等[12]研究了冰雹發(fā)生前后的重力波活動特征。

要有效的監(jiān)測重力波，必須要具有超靈敏度的氣壓監(jiān)測系統(tǒng)。2016年起，為加強(qiáng)針對龍卷及強(qiáng)對流天氣的監(jiān)測，佛山布設(shè)微壓計并陸續(xù)投入使用，目前已有7臺微壓計投入使用，利用這些微壓計資料，本文分析了重力波與強(qiáng)對流天氣的關(guān)系。

1 資料與方法

利用佛山市布設(shè)的微壓計單站數(shù)據(jù)，結(jié)合同期氣象資料，對佛山2018—2020年強(qiáng)降水過程對應(yīng)時段的重力波特征進(jìn)行分析。該微壓計分辨率為1 Pa，采樣頻率為1次/s，數(shù)據(jù)時間為2018年1月—2020年5月，共29個月。利用連續(xù)大氣重力波動態(tài)普資料，約24480 h（每分鐘一次重力波周期－振幅）。將氣壓數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，每3 h計算一次平均的周期－振幅譜（采樣周期6 s，每分鐘進(jìn)行一次不同波周期（2～90 min）的傅里葉分析，計算出在該時間到達(dá)的重力波振幅和周期，每分鐘計算一條波周期－振幅譜線，經(jīng)過連續(xù)運算得到大氣重力波的動態(tài)譜。

通過微壓計滑動功率譜對，其中大型的天氣系統(tǒng)過程與具體生成的過程存在異同。通過舉例分析下面過程中情況，對強(qiáng)降水與微壓計功率譜信號進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析。

2 強(qiáng)降水過程與其對應(yīng)重力波功率譜個例分析

2.1 2020 年冷空氣混合降水過程分析

圖1 2020年2月15日最大小時累計降水量分布Fig. 1 The maximum accumulated precipitation on 29 February 2019

以2020年2月15日強(qiáng)降水過程為例（圖1），此次主要降水過程從2020年2月15日01時（北京時，下同）開始，在次日07時左右結(jié)束，全天各時間段都有較大降水量，其中15日15—16時出現(xiàn)時雨量大于30 mm的短時強(qiáng)降水。此次降水過程為鋒面降水，其中由于有冷空氣補(bǔ)充，降水過程明顯，尤其在后續(xù)冷空氣到達(dá)后，降水明顯增強(qiáng)。

從最大氣壓變化（圖2）可以看到，氣壓在降水開始前和降水出現(xiàn)的時維持較為穩(wěn)定的日周期波動，后續(xù)冷空氣過境后氣壓一直上升，沒有出現(xiàn)氣壓在降水前明顯的前置信號。最大10 min風(fēng)速分布（圖2）中也可以看出，在降水開始前同樣并沒有明顯的風(fēng)速上升或者下降，只在2月15日03時出現(xiàn)較弱的風(fēng)速增幅，風(fēng)速激增伴隨著進(jìn)一步的降水生成，但風(fēng)速的變化同樣沒有提前預(yù)警降水的生成。

圖2 2020年2月14—15日小時最大氣壓變化情況和最大10 min風(fēng)速分布Fig. 2 Variation of hourly maximum pressure and Distribution of maximum 10 minutes wind speed from 14 to 15 February 2020

對微壓計單站取得的氣壓數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，使用功率譜為3 h滑動平均。圖3為摘選15～30 min周期的滑動功率譜分析，窗口為3 h。從圖中可以看出，25～30 min周期波動對本次過程有較好的提前相應(yīng)作用：從2月15日22—23時開始，25～30 min周期的振幅明顯加強(qiáng)，對強(qiáng)降水過程有約2～3 h 的提前預(yù)警可能性。在后續(xù)強(qiáng)烈降水出現(xiàn)前，波動持續(xù)保持在較高的振幅，對15日15—16時，出現(xiàn)超過30 mm/h的短時強(qiáng)降水，也有明顯的信號提前量且振幅波動尤為劇烈。由于冷空氣比降水先到達(dá)站點，對于這次冷鋒過程，25～30 min的微壓計氣壓頻率波動出現(xiàn)了2～3 h提前相應(yīng)。重力波在天氣系統(tǒng)到來前先出現(xiàn)，故可以通過捕捉異常波動，對后續(xù)天氣過程進(jìn)行預(yù)估，而原來的氣壓和風(fēng)速原始數(shù)據(jù)較難發(fā)現(xiàn)此類天氣過程的提前響應(yīng)。

圖3 2020年2月14—15日滑動功率譜振幅分布Fig. 3 Amplitude distribution of sliding power spectrum from 14 to 15 February 2020

2.2 2019 年夏季短時強(qiáng)降水過程分析

以2019年7月29日凌晨開始的短時強(qiáng)降水為例（圖4），降水開始時間為29日03時，降水時間主要集中在03—20時，時雨量存在兩次波峰，即有兩次短時強(qiáng)降水過程，峰值達(dá)到45 mm/h以上。同樣，在圖5中可以看到：氣壓和風(fēng)速不存在明顯的前置信號，且風(fēng)速在時雨量第2個峰值處才出現(xiàn)強(qiáng)度響應(yīng)。

圖4 2019年7月29日最大小時累計降水量分布Fig.4 The maximum accumulated precipitation on 29 July 2019

圖5 2019年7月28—29日小時最大氣壓變化情況與最大10 min風(fēng)速分布Fig. 5 Variation of hourly maximum pressure and distribution of maximum 10 minutes wind speed from 28 to 29 July 2020

而從圖6可以看到：在29日00時窗口的時間中，氣壓開始出現(xiàn)較強(qiáng)的25～30 min周期波動，對本次降水過程有2～3 h左右的提前效應(yīng)，而在后續(xù)波動最強(qiáng)出現(xiàn)在04時左右，一小時后降水出現(xiàn)時雨量大于30 mm的降水，存在1 h左右的信號超前。圖5未提及重力波信號提前量，圖6的重力波信號提前量為3 h左右，凌晨前后功率譜增大，3 h后出現(xiàn)降水。

圖6 2019年7月28—29日滑動功率譜振幅分布Fig. 6 Amplitude distribution of sliding power spectrum from 28 to 29 July 2020

2.3 強(qiáng)降水與波動前置關(guān)系分析

經(jīng)統(tǒng)計，在無降水時間段，30 min周期的波動振幅主要在0.15強(qiáng)度以下，故選取0.15作為臨界，將30 min波動振幅在0.15強(qiáng)度以上的過程定義為較強(qiáng)波動。通過對強(qiáng)降水最大降水時間點前尋找降水開始時間，同時在強(qiáng)降水時間點往前推找到微壓計中25～30 min周期的較強(qiáng)波動開始出現(xiàn)的時間點，通過兩個時間點進(jìn)行相減得到下列出現(xiàn)強(qiáng)降水時間點與兩者時間差的關(guān)系（圖7），在不同強(qiáng)降水過程中，前置時間大多不一樣。從圖8中可以看到70%以上降水過程能有0.5 h的微壓計功率譜信號超前預(yù)警，50%過程能在1 h之前出現(xiàn)功率譜信號提前。重力波信號出現(xiàn)的時間早于強(qiáng)降水天氣過程，可以通過對重力波功率譜信號異常波動捕捉，對后續(xù)天氣過程進(jìn)行預(yù)估。強(qiáng)降水發(fā)生時段和氣壓下降時段一致，均為04—06時，氣壓對降水么有明顯的提前量信號，最大風(fēng)速則是在降水后出現(xiàn)，同樣對降水沒有提前預(yù)警信號。

圖7 強(qiáng)降水出現(xiàn)時間與信號提前小時數(shù)分布Fig.7 Distribution of occurrence time s of heavy precipitation and signal advance

圖8 信號提前小時數(shù)統(tǒng)計Fig. 8 Statistics of signal advance hours

3 結(jié)論

1）強(qiáng)降水發(fā)生前往往能探測到微壓計滑動離散功率譜前置信號，伴隨信號增強(qiáng)雨強(qiáng)也可能隨之增大。

2）風(fēng)場和氣壓場信號對強(qiáng)降水沒有提前預(yù)警信號出現(xiàn)，只在降水正在進(jìn)行中出現(xiàn)可能響應(yīng)。

3）微壓計功率譜的信號提前在不同強(qiáng)降水過程中不盡相同，70%以上降水過程能有0.5 h的微壓計功率譜信號超前預(yù)警，50%過程能在1 h之前出現(xiàn)功率譜信號提前。

4）微壓計滑動離散功率譜前置信號可以作為短時強(qiáng)對流的預(yù)警信號之一，后續(xù)可以考慮把信號系統(tǒng)化，或加入到氣象模型中。