董春卿，武永利，郭媛媛，馬 麗，苗 青

(山西省氣象臺，山西 太原 030006)

引 言

強對流天氣歷來是天氣預(yù)報的重點和難點。以高分辨率數(shù)值模式和多源觀測資料同化為標(biāo)志的現(xiàn)代天氣預(yù)報技術(shù)的快速發(fā)展[1-4]，極大提升了氣象要素預(yù)報的時效性和精細(xì)化水平。然而，對于突發(fā)性、局地性強對流天氣的預(yù)報能力仍然十分有限[5-8]。近年來，在全球變暖背景下短時強降水、雷雨大風(fēng)、冰雹等導(dǎo)致的次生災(zāi)害和人員傷亡事件頻發(fā)，如何提升強對流天氣預(yù)報能力仍是氣象部門重點關(guān)注的問題之一[9-11]。

強對流天氣是中尺度對流系統(tǒng)發(fā)生發(fā)展的結(jié)果[12]。一般認(rèn)為，熱力不穩(wěn)定決定了對流發(fā)展強度，而動力作用對于觸發(fā)對流及決定對流風(fēng)暴的類型起到關(guān)鍵作用[6,8]。在業(yè)務(wù)實踐中，基于站點探空觀測資料獲得的具有明確物理意義的能量、動力和熱力穩(wěn)定度參數(shù)，已成為研究強對流天氣的基礎(chǔ)，在強對流天氣監(jiān)測和預(yù)報中發(fā)揮重要作用[13-14]。但是，由于常規(guī)探空站點分布稀疏，觀測間隔一般為12 h，且氣球漂移存在誤差[15]，以常規(guī)探空觀測很難真正實現(xiàn)強對流天氣的分類、定時和網(wǎng)格化預(yù)報。因此，通過其他方式獲取高分辨率的高空溫、壓、濕、風(fēng)信息成為識別強對流天氣及類型的關(guān)鍵。魏東等[16]詳細(xì)對比了常規(guī)探空、特種探空(微波輻射計和風(fēng)廓線觀測組合)以及BJ-RUC模式探空數(shù)據(jù)識別對流天氣的可靠性，發(fā)現(xiàn)特種探空和模式探空能夠詳細(xì)描述強對流天氣發(fā)生前后大氣狀態(tài)的變化。隨著高分辨率中尺度數(shù)值模式、快速更新循環(huán)預(yù)報(rapid update cycle, RUC)等技術(shù)的發(fā)展，模式探空在短時臨近預(yù)報中表現(xiàn)出較高的參考價值。研究表明，區(qū)域數(shù)值預(yù)報模式輸出的基本要素及其計算得到的物理參量在12 h預(yù)報時效內(nèi)誤差較小，且在強天氣發(fā)生前后各物理量表現(xiàn)出明顯差異[17-19]，模式探空已經(jīng)成為強對流天氣監(jiān)測及預(yù)報的重要參考。

山西省位于黃河中游東岸、華北西部黃土高原東翼，地勢起伏不平，河谷縱橫，夏季局地短時強降水、冰雹等強對流天氣頻發(fā)，易造成嚴(yán)重的社會經(jīng)濟損失和人員傷亡。山西強對流天氣的雷達(dá)特征[20-21]、氣候特征[22]等研究成果頗多，定量預(yù)報指標(biāo)雖有一些進展[23-24]，但仍缺乏系統(tǒng)全面的定量分析。同時，基于數(shù)值模式輸出的物理量指標(biāo)在山西強對流天氣的識別、預(yù)報研究進展緩慢，嚴(yán)重制約了預(yù)報水平的提升。隨著氣象預(yù)報技術(shù)的發(fā)展，同化大量本地氣象觀測資料的區(qū)域高分辨率中尺度數(shù)值模式能夠有效模擬出更接近實際大氣的環(huán)境特征，可以提供較為準(zhǔn)確的未來對流潛勢判斷。因此，本文利用快速更新循環(huán)同化的華北睿圖模式輸出的格點探空數(shù)據(jù)，針對常用的熱力、動力環(huán)境參量在山西4類強對流天氣中的指示意義進行分析，建立山西強對流天氣的分類判據(jù)，并設(shè)計強對流天氣分類預(yù)報方案，探索基于華北睿圖模式開展強對流天氣分類預(yù)報的可能性。

1 資料與方法

1.1 個例選取

中國氣象局《智能網(wǎng)格預(yù)報行動計劃(2018—2020)》提出：發(fā)展“快速更新的災(zāi)害性天氣短時臨近預(yù)報”是預(yù)報業(yè)務(wù)近期發(fā)展的重點任務(wù)。結(jié)合山西夏季災(zāi)害性天氣特征，重點關(guān)注短時強降水、冰雹、雷雨大風(fēng)、雷暴等4類災(zāi)害性天氣。

為盡可能區(qū)分不同類別強對流天氣，參考樊李苗等[8]方法，選取盡可能“純粹”的某一類強對流天氣個例。“純粹”冰雹個例是指測站出現(xiàn)直徑5 mm以上冰雹，且測站周邊未發(fā)生17 m·s-1以上的成片大風(fēng)(相鄰站點達(dá)4站及以上)或20 mm·h-1以上的短時強降水天氣?！凹兇狻崩子甏箫L(fēng)個例是指測站出現(xiàn)17 m·s-1以上大風(fēng)，測站及周邊沒有出現(xiàn)冰雹或短時強降水天氣?！凹兇狻倍虝r強降水個例是指測站出現(xiàn)20 mm·h-1以上強降水，且測站周邊未出現(xiàn)大風(fēng)或冰雹天氣?！凹兇狻崩妆┨鞖馓刂肝从^測到冰雹、雷雨大風(fēng)、短時強降水的雷暴天氣，雷暴成片出現(xiàn)且全省發(fā)生10站以上。

根據(jù)上述原則，從2014—2018年山西夏季(6—8月)典型強對流個例(137個)中遴選出冰雹個例23例，雷雨大風(fēng)43例，短時強降水32例，雷暴39例。文中涉及的地圖基于山西省標(biāo)準(zhǔn)地圖服務(wù)網(wǎng)站下載的審圖號為晉S(2020)005的標(biāo)準(zhǔn)地圖制作，底圖無修改。

1.2 華北睿圖模式與評估方法

快速更新多尺度分析和預(yù)報系統(tǒng)(rapid-refresh multi-scale analysis and prediction system, RMAPS)是由中國氣象局北京城市氣象研究所于2015年研發(fā)的華北區(qū)域新一代數(shù)值預(yù)報系統(tǒng)，它基于WRF (weather research and forecasting model)模式和WRFDA(WRF data assimilation)三維變分同化系統(tǒng)構(gòu)建而成，系統(tǒng)前身為BJ-RUC (rapid updated cycle system for the Beijing area)。RMAPS采用雙層嵌套，9、3 km水平分辨率的預(yù)報區(qū)域分別覆蓋全國、華北地區(qū)；在系統(tǒng)流程、資料同化方面[25-27]進行了更新改進，降低快速更新循環(huán)引發(fā)的誤差累積，減少背景場虛假水汽引發(fā)的降水空報。本文模式探空數(shù)據(jù)源于睿圖短時預(yù)報子系統(tǒng)(RMAPS-ST)，該系統(tǒng)可以提供逐3 h更新的分析場和未來24 h的預(yù)報場。在3 h循環(huán)同化過程中，同化資料主要包括常規(guī)地面觀測資料、常規(guī)探空數(shù)據(jù)、飛機報和地基GPSZTD (zenith tropospheric delay)資料，以及全國雷達(dá)拼圖資料、京津冀雷達(dá)徑向風(fēng)數(shù)據(jù)(3 km預(yù)報區(qū)域)。

統(tǒng)計山西強對流分類判據(jù)時，多種物理量源于對流發(fā)生前最臨近時刻RMAPS-ST模式熱啟動零時刻的分析場。山西強對流分類預(yù)報每日啟動3次[起報時刻為08:00(北京時，下同)、14:00、20:00]，預(yù)報時效12 h。開展強對流分類預(yù)報時，物理量源于距離起報時刻最近的模式預(yù)報場。計算過程中，充分考慮格點數(shù)據(jù)的代表性，取周邊0.1°×0.1°區(qū)域網(wǎng)格內(nèi)平均值表征強對流中心的物理參數(shù)特征。

為了檢驗評估模式預(yù)報效果，將分類強對流格點預(yù)報值插值到觀測站點(山西109個國家級站點)上，并與站點觀測值進行統(tǒng)計分析，計算TS評分。

2 山西強對流天氣分類指標(biāo)及判據(jù)

對常用的物理量在山西強對流天氣分類中的指示作用進行探討分析，建立強對流天氣的分類識別判據(jù)，是進行強對流分類預(yù)報的基礎(chǔ)。研究表明，睿圖模式(RMAPS-ST)的探空對流參數(shù)與探空站觀測結(jié)果具有較好的一致性[17,25]，能夠較為準(zhǔn)確地反映對流臨近時刻實際大氣的環(huán)境特征。

2.1 熱力診斷量

雷暴生成過程中，靜力不穩(wěn)定和水汽條件可以組合成多種診斷指數(shù)，其中物理意義較為清晰的對流有效位能(CAPE)可用來判斷雷暴潛勢。圖1是不同類型強對流天氣臨近時環(huán)境物理量的箱線圖，其中5%、95%分別為箱線圖的下限和上限，并去除離群點的影響。從圖1(a)看出，CAPE對山西能否出現(xiàn)強對流比較敏感，但不同類型強對流天氣差異并不顯著，雷雨大風(fēng)、冰雹、雷暴類強對流天氣臨近時CAPE中位數(shù)分別為1240.3、1051.0、1030.7 J·kg-1，均高于短時強降水(961.6 J·kg-1)；不同類型強對流天氣臨近時CAPE的離散度均較大。以上說明，對于單個個例而言，僅依靠CAPE值來區(qū)分強對流天氣類型很難實現(xiàn)。

K指數(shù)側(cè)重于反映對流層中低層溫濕分布對大氣穩(wěn)定度的影響，K值越大，大氣越不穩(wěn)定，它是日常強對流天氣預(yù)報的物理量判據(jù)之一。K指數(shù)表征的中低層不穩(wěn)定度，可能是對流層中低層空氣溫度直減率大或者低層絕對濕度大造成的。因此，“上冷干、下暖濕”的對流層中低層層結(jié)都會引起K指數(shù)的增大。

統(tǒng)計發(fā)現(xiàn)，山西短時強降水發(fā)生前的K指數(shù)比冰雹、雷雨大風(fēng)略高，說明前者對于低層水汽條件的依賴程度更高，75%的短時強降水臨近時K指數(shù)均超過30 ℃；雷暴天氣的K指數(shù)較其他3類明顯偏小，中位數(shù)為27.3 ℃[圖1(b)]。與CAPE類似，4種類型強對流天氣的K指數(shù)的分散度也較大。以上說明，K指數(shù)在判斷山西強對流潛勢時可以定性使用，但僅靠K指數(shù)來區(qū)分一次個例的天氣類型也不可靠。

雷暴或深厚濕對流產(chǎn)生的3個要素包括靜力不穩(wěn)定、水汽和抬升觸發(fā)條件。雷暴多發(fā)生在大氣中低層處于條件不穩(wěn)定下，故常用反映垂直溫度梯度的中低層溫差來判斷靜力穩(wěn)定度。山西多數(shù)山區(qū)站點海拔為1200～1500 m，山區(qū)上空850 hPa多有缺省，因此用700 hPa與500 hPa溫差(△T700-500)來反映。

從山西不同類型強對流天氣臨近時的700 hPa與500 hPa溫差[圖2(a)]看出，雷雨大風(fēng)天氣臨近時△T700-500中位數(shù)為20.5 ℃，且近一半個例中低層溫差大于20 ℃；短時強降水天氣臨近時△T700-500中位數(shù)為16.6 ℃，且大多數(shù)個例在18 ℃以下；冰雹天氣臨近時△T700-500集中在16～20 ℃之間，中位數(shù)為18.3 ℃，整體較雷雨大風(fēng)天氣偏小，但高于短時強降水天氣；雷暴天氣臨近時△T700-500中位數(shù)為16.9 ℃，與短時強降水天氣接近，但離散度偏大。以上表明，較小的中低層溫差就可產(chǎn)生短時強降水天氣，但強雷雨大風(fēng)、大冰雹則發(fā)生在中低層溫差較大的環(huán)境下。以20.0 ℃的△T700-500為界，50%以上的雷雨大風(fēng)個例可以同75%以上的短時強降水個例、半數(shù)以上的冰雹個例和普通雷暴個例區(qū)分開。因此，△T700-500是區(qū)分山西強對流天氣類型的重要判據(jù)之一。相較于短時強降水和冰雹天氣，雷雨大風(fēng)臨近時中低層溫差更大，這也反映了對流層中層冷空氣的影響強度。

低層濕度條件對強對流天氣類型有重要影響。冰雹、雷雨大風(fēng)天氣一般具有“上干、下濕”的特點，而對流性短時強降水需要深厚的濕度層結(jié)，故利用700 hPa溫度露點差[(T-Td)700]來表示低層水汽飽和度。從圖2(b)看出，短時強降水臨近時山西700 hPa溫度露點差的中位數(shù)約3.9 ℃，更接近飽和，而冰雹、雷雨大風(fēng)臨近時(T-Td)700中位數(shù)分別為6.8、8.6 ℃；75%以上的冰雹、雷雨大風(fēng)天氣個例(T-Td)700均在4 ℃以上，而半數(shù)以上短時強降水個例的(T-Td)700均在4 ℃以下；雷暴天氣臨近時，700 hPa溫度露點差中位數(shù)偏大(10.4 ℃)，離散度也偏大。因此，以4 ℃的(T-Td)700為界，50%以上的短時強降水可以同75%以上的冰雹、雷雨大風(fēng)、普通雷暴天氣區(qū)分開。

圖1 山西不同類型強對流天氣臨近時對流有效位能(a)、K指數(shù)(b)箱線圖 (HAIL、SMG、RAT、SSM分別表示冰雹、雷雨大風(fēng)、短時強降水、雷暴天氣，下同)Fig.1 Box plots of CAPE (a) and K index (b) at the approaching time of severe convection weathers with different types in Shanxi Province (HAIL, SMG, RAT and SSM represent hail, thunderstorm-gale, short-term heavy rainfall and thunderstorm weathers, respectively, the same as below)

圖2 山西不同類型強對流天氣臨近時700 hPa與500 hPa 溫差(a)及700 hPa溫度露點差(b)箱線圖 Fig.2 Box plots of temperature difference between 700 hPa and 500 hPa (a), and temperature dew point deficit on 700 hPa (b) at the approaching time of severe convection weathers with different types in Shanxi Province

2.2 動力診斷量

垂直風(fēng)切變能夠影響對流系統(tǒng)的組織、結(jié)構(gòu)和演變，且與上升氣流之間的相互作用能夠產(chǎn)生附加的抬升作用，從而使得垂直上升氣流發(fā)展成為傾斜上升氣流，減弱降水粒子的拖曳作用，進而使對流得以長時間維持和發(fā)展。中低層持續(xù)較強的垂直風(fēng)切變是形成對流風(fēng)暴懸垂結(jié)構(gòu)的動力條件，因此利用低層垂直風(fēng)切變(地面與3 km高度風(fēng)矢量差)來分析山西不同類型強對流天氣發(fā)生前的動力條件。

山西夏季不同類型強對流臨近時低層垂直風(fēng)切變的特征不同(圖3)，冰雹、雷雨大風(fēng)強對流發(fā)生前低層垂直風(fēng)切變較強，冰雹的低層垂直風(fēng)切變中位數(shù)達(dá)9.4 m·s-1，而雷雨大風(fēng)的垂直風(fēng)切變強度略有減弱，中位數(shù)為8.1 m·s-1，且約75%以上冰雹和60%以上雷雨大風(fēng)個例的低層垂直風(fēng)切變均在6 m·s-1以上；短時強降水臨近時低層垂直風(fēng)切變較弱，近75%的個例不超過6 m·s-1；對于未伴隨冰雹、雷雨大風(fēng)、短時強降水的雷暴天氣，臨近時低層垂直風(fēng)切變一般非常弱。上述分析表明，較大的低層垂直風(fēng)切變有利于山西強對流風(fēng)暴的生成、發(fā)展和加強，低層垂直風(fēng)切變可作為強對流天氣分類的重要判據(jù)之一。冰雹、雷雨大風(fēng)天氣與短時強降水、雷暴天氣區(qū)別最顯著的環(huán)境參數(shù)是低層垂直風(fēng)切變，前兩者低層垂直風(fēng)切變較強，后兩者較弱。

圖3 山西不同類型強對流天氣臨近時 低層垂直風(fēng)切變箱線圖Fig.3 Box plots of low-level vertical wind shear at the approaching time of severe convection weathers with different types in Shanxi Province

2.3 特殊溫度層

冰雹云的形成需要特定的溫度層結(jié)。0 ℃是云中水分凍結(jié)高度的下限，-20 ℃是大水滴自然成冰的溫度，這2個溫度層高度是識別雹云的重要參數(shù)。據(jù)統(tǒng)計，山西冰雹云0 ℃層高度約4.3 km(600 hPa上下)，-20 ℃層高度約7.0 km(400 hPa上下)，-20 ℃與0 ℃層之間厚度適宜使得雹胚在過冷水豐富的環(huán)境中相互碰并迅速增長，有利于大冰雹生成。

對比山西不同類型強對流天氣發(fā)現(xiàn)，短時強降水發(fā)生前0 ℃、-20 ℃層的平均高度分別為5.0、8.5 km(大致位于500、300 hPa高度)，均高于冰雹云。0 ℃層位置偏高，與低層較強的暖平流強迫有關(guān)，即低層多存在強盛的西南暖濕急流，且等溫線與風(fēng)向交角較大，使得0 ℃層偏高，出現(xiàn)冰雹的可能性較小，配合深厚濕層，短時強降水出現(xiàn)的可能性較大。雷雨大風(fēng)強對流天氣發(fā)生前的0 ℃、-20 ℃層平均高度均低于冰雹云，故利用600 hPa溫度(T600)來對比不同強對流天氣發(fā)生前0 ℃層高度。

從圖4看出，山西冰雹臨近時600 hPa溫度的中位數(shù)為2.7 ℃，高于雷雨大風(fēng)天氣(中位數(shù)1.3 ℃)，低于短時強降水和一般雷暴天氣(中位數(shù)分別為5.6、5.1 ℃)，且75%以上的冰雹、雷雨大風(fēng)個例對應(yīng)的T600均在5 ℃以下，而半數(shù)以上的短時強降水、雷暴個例對應(yīng)的T600均在5 ℃以上。故而，600 hPa溫度可作為山西強對流天氣分類的判據(jù)之一。另一角度也說明，中層干冷空氣的侵入有利于強雹暴的生成和發(fā)展，即中層干冷空氣侵入較強，造成中層降溫明顯，0 ℃層降低，往往對應(yīng)強雷雨大風(fēng)天氣；中層干冷空氣侵入較弱，配合深厚的濕層，往往對應(yīng)短時強降水天氣。

圖4 山西不同類型強對流天氣 臨近時600 hPa溫度箱線圖Fig.4 Box plots of 600 hPa temperature at the approaching time of severe convection weathers with different types in Shanxi Province

此外，對模式輸出的探空其他物理量分析發(fā)現(xiàn)，SI指數(shù)、總指數(shù)(TT)、對流抑制能量(CIN)、強天氣威脅指數(shù)(SWEAT)、低層(700 hPa)上升速度、高低層(300 hPa與700 hPa)散度差等在山西強對流天氣發(fā)生前后數(shù)值未發(fā)生明顯變化，或在不同類型強對流天氣下數(shù)值分布未有明顯差異(表略)，依據(jù)這些物理量判別強對流落區(qū)、發(fā)生時間難度很大。究其原因，可能是這些物理量對山西不同類型強對流天氣指示意義不明顯，而更大可能是模式對強對流天氣的抬升觸發(fā)機制等描述能力不足，致使某些物理量(如低層上升速度、高低層散度差等)數(shù)值大小的轉(zhuǎn)折時間與實際大氣存在一定的時間差。另一方面，隨著更多低層觀測資料同化進入模式，模式系統(tǒng)對中層要素的描述能力最好，低層次之，高層較差[17]。因此，基于模式的高層探空數(shù)據(jù)判別強對流天氣類型仍存在較大的不確定性。

綜上所述，依托模式分析場探空得到的CAPE、K指數(shù)、中低層溫差、低層水汽飽和度、中層溫度(代表干侵入、0 ℃層高度)以及低層垂直風(fēng)切變等環(huán)境參數(shù)，對山西強對流天氣類型的甄別有一定指示意義。需要指出的是，模式分析場探空數(shù)據(jù)是零時刻的潛勢分析，實際強對流落區(qū)還需輔助雷達(dá)、地面等實時觀測資料進行訂正。

針對山西137個強對流個例，計算上述6個物理量的均值和標(biāo)準(zhǔn)差，并進行標(biāo)準(zhǔn)化處理。從圖5中歸納出山西強對流天氣分類的一些判據(jù)：(1)山西冰雹、雷雨大風(fēng)天氣與短時強降水、雷暴天氣存在顯著差異的環(huán)境參數(shù)為低層垂直風(fēng)切變和600 hPa溫度。分別以6 m·s-1、5 ℃為閾值，前兩者對應(yīng)較強的低層垂直風(fēng)切變和較低的600 hPa溫度，后兩者則對應(yīng)較弱的低層垂直風(fēng)切變和較高的600 hPa溫度。(2)雷雨大風(fēng)發(fā)生前，需要更大的垂直溫度梯度。△T700-500可用來區(qū)分雷雨大風(fēng)與冰雹、短時強降水、雷暴天氣，前者多大于20 ℃，后三類多在20 ℃以下。(3)短時強降水發(fā)生前，需要更充沛的低層水汽條件。(T-Td)700可用來區(qū)分短時強降水與冰雹、雷雨大風(fēng)、雷暴天氣，前者多在4 ℃以下，后三類多在4 ℃以上。

3 山西強對流天氣的短時分類預(yù)報

3.1 預(yù)報方案設(shè)計

利用RMAPS-ST模式開展山西強對流天氣分類預(yù)報試驗，試驗方案如圖6，共分為3步：(1)基于模式3 km水平分辨率預(yù)報結(jié)果中探空基本要素(溫、壓、濕、風(fēng))，計算上述6種動力、熱力診斷物理量；(2)分別計算每一網(wǎng)格點上不同類別強對流天氣對應(yīng)的6個物理量潛勢，并加權(quán)求和，得到每一格點上各類強對流天氣的發(fā)生概率；(3)增加特征物理量指標(biāo)，確定強對流天氣落區(qū)。

具體計算過程中，假定不同類型強對流天氣下每一物理量參數(shù)均滿足一個數(shù)學(xué)期望為μ、標(biāo)準(zhǔn)差為σ的正態(tài)分布，記作N(μ,σ2)，其概率密度函數(shù)可表示如下：

(1)

當(dāng)物理量預(yù)報值為中位數(shù)(x=μ)時，則對應(yīng)的潛勢最大。根據(jù)概率密度函數(shù)的比值關(guān)系，模式輸出的單一物理量潛勢計算公式如下：

(2)

表1是山西不同類型強對流天氣臨近時判別指標(biāo)的中位數(shù)與標(biāo)準(zhǔn)差。以短時強降水對應(yīng)的(T-Td)700為例，當(dāng)格點(T-Td)700預(yù)報值為中位數(shù)(3.9 ℃)時，(T-Td)700指標(biāo)對判別短時強降水發(fā)生概率的貢獻(xiàn)最大，可認(rèn)為此時該指標(biāo)對應(yīng)的單一物理量潛勢最大(H=1)。

圖5 山西不同類型強對流天氣臨近時各物理量均值標(biāo)準(zhǔn)化分布 (a)HAIL，(b)SMG，(c)RAT，(d)SSMFig.5 Standardized distribution of mean values of different physical parameters at the approaching time of severe convection weathers with different types in Shanxi Province (a) HAIL, (b) SMG, (c) RAT, (d) SSM

圖6 基于RMAPS-ST模式的山西強對流天氣分類落區(qū)預(yù)報流程Fig.6 Forecasting flow of falling area of classified severe convection weathers based on RMAPS-ST model in Shanxi Province

表1 山西4類強對流天氣臨近時各判別指標(biāo)的中位數(shù)及標(biāo)準(zhǔn)差Tab.1 Median and standard deviation of discrimination indexes at the approaching time of four kinds of severe convection weathers in Shanxi Province

由于不同類型強對流天氣臨近時各物理量的數(shù)學(xué)期望、標(biāo)準(zhǔn)差不同，即使具有相同的(T-Td)700格點預(yù)報值，但計算得到的(T-Td)700潛勢貢獻(xiàn)也不相同(圖7)。另外，基于正態(tài)分布概率密度函數(shù)計算物理量潛勢的方法，最大程度地避免了傳統(tǒng)“二分法”計算結(jié)果過度依賴判別條件的問題?！岸址ā闭J(rèn)為，滿足閾值條件即發(fā)生強對流，不滿足則不發(fā)生強對流，顯然過于極端。

圖7 (T-Td)700指標(biāo)對冰雹和 短時強降水潛勢預(yù)報的貢獻(xiàn)Fig.7 The contribution of (T-Td)700 index to potential forecast of hail and short-term heavy precipitation

(3)

式中：Hi為第i物理量的潛勢；ai為第i物理量對應(yīng)的動態(tài)權(quán)重。如果P≥0.5，則認(rèn)為該格點上可能出現(xiàn)某一類強對流天氣；如果P<0.5，則認(rèn)為該格點上不會出現(xiàn)這一類強對流天氣。

為了從分類強對流潛勢的概率預(yù)報中得到強對流落區(qū)的確定性預(yù)報，增加了特征物理量指標(biāo)。研究表明，40 dBZ的雷達(dá)回波對雷暴預(yù)警有指示意義[29-30]。因此，雷達(dá)回波強度可作為冰雹、雷雨大風(fēng)、短時強降水、雷暴4類強對流天氣落區(qū)確定性預(yù)報的一個特征物理量指標(biāo)。表2給出不同類別強對流天氣落區(qū)預(yù)報的特征物理量指標(biāo)及條件。

表2 山西4類強對流天氣落區(qū)預(yù)報的 特征物理量指標(biāo)及條件Tab.2 The feature physical quantities indexes and their conditions in falling area forecast of four kinds of severe convection weathers in Shanxi Province

3.2 個例及批量預(yù)報效果

3.2.1 個例預(yù)報效果

2017年7月9日，山西出現(xiàn)明顯的冰雹與雷雨大風(fēng)混合型強對流天氣，全省共出現(xiàn)5站冰雹、16站雷雨大風(fēng)、50站雷暴和1站短時強降水，強對流主要發(fā)生在13:00、15:00。這里重點考察預(yù)報方案對于冰雹和雷雨大風(fēng)的預(yù)報效果。

實況顯示，13:00前后晉北(原平)出現(xiàn)1站冰雹，中部出現(xiàn)6站雷暴天氣[圖8(a)]。從強對流落區(qū)預(yù)報[圖8(b)]來看，預(yù)報方案能夠捕捉到晉北附近出現(xiàn)的冰雹天氣，但在晉東南出現(xiàn)冰雹空報，而雷暴預(yù)報落區(qū)偏西，且空、漏報同時存在。15:00前后，山西出現(xiàn)2站冰雹(東部陽泉、東南部陵川)、6站雷雨大風(fēng)(晉西北和東部陽泉)、12站雷暴天氣[圖8(c)]。預(yù)報能夠捕捉到陽泉附近出現(xiàn)的冰雹天氣[圖8(d)]，但預(yù)報位置偏西，且存在空報，而晉東南陵川冰雹天氣存在漏報；晉西北(朔州、忻州西部)的雷雨大風(fēng)、雷暴天氣的預(yù)報范圍偏小，而在晉中、臨汾等地出現(xiàn)雷暴活動的空報。

圖8 2017年7月9日13:00(a、b)、15:00(c、d)山西省強對流實況(a、c)及預(yù)報(b、d)落區(qū)Fig.8 The observed (a, c) and forecasted (b, d) falling area of severe convection weathers in Shanxi Province at 13:00 BST (a, b) and 15:00 BST (c, d) on July 9, 2017

2018年7月16日，山西出現(xiàn)明顯的以短時強降水為主的強對流天氣，全省共出現(xiàn)2站冰雹、13站雷雨大風(fēng)、79站雷暴和19站短時強降水，強對流主要發(fā)生在14:00、16:00。這里重點考察對短時強降水的預(yù)報效果。

14:00前后，山西出現(xiàn)4站短時強降水(晉西南古縣、平陸、稷山，晉北廣靈)、4站雷雨大風(fēng)(晉西南隰縣、平陸、襄汾、運城、稷山)、2站冰雹(晉西南稷山、平陸)和10站雷暴天氣[圖9(a)]。預(yù)報方案能夠預(yù)報出短時強降水、冰雹、雷雨大風(fēng)等強對流天氣[圖9(b)]，晉北、晉西南均預(yù)報出零星短時強降水，但與實況存在位置偏差；晉西南冰雹天氣，在預(yù)報落區(qū)上均有體現(xiàn)，但存在位置偏差，同時晉中等地出現(xiàn)冰雹空報；雷暴預(yù)報范圍偏大。16:00實況[圖9(c)]顯示，晉西南6站(永和、鄉(xiāng)寧、古縣、永濟、河津、新絳)出現(xiàn)短時強降水，4站出現(xiàn)雷雨大風(fēng)。從預(yù)報結(jié)果來看，短時強降水預(yù)報與實況基本相符，落區(qū)大部位于晉西南，但雷雨大風(fēng)存在空報[圖9(d)]。

表3是上述2個強對流個例的分類預(yù)報評分。整體來看，強對流分類預(yù)報方案一定程度上能夠從大范圍的強對流天氣過程中捕捉到可能發(fā)生雷雨大風(fēng)、短時強降水、冰雹的區(qū)域，在預(yù)報實踐中具有一定的指示意義。

3.2.2 夏季批量預(yù)報效果

基于睿圖模式開展2019年夏季山西強對流分類預(yù)報批量試驗，預(yù)報產(chǎn)品每日輸出3次(08:00、14:00、20:00)。從2019夏季整體預(yù)報效果來看，預(yù)報方案對山西夏季強對流有一定的預(yù)報能力(表4)，0～6 h時效的預(yù)報評分高于6～12 h時效，且雷暴天氣TS評分最好，短時強降水和雷雨大風(fēng)天氣次之，冰雹天氣預(yù)報效果最差。分析發(fā)現(xiàn)，雷暴活動多發(fā)生于雷暴概率達(dá)60%以上的區(qū)域，但空報較多；冰雹天氣空、漏報并存，其分類預(yù)報有一定的命中率。此外，冰雹個例較少，也影響了冰雹預(yù)報的TS評分。本預(yù)報方案還需要更多的強對流天氣個例做進一步的檢驗和改進。

為了進一步評估預(yù)報方案的預(yù)報能力，與預(yù)報員(12名)的短時預(yù)報質(zhì)量進行對比，發(fā)現(xiàn)預(yù)報員短時預(yù)報的平均效果與預(yù)報方案一致，也表現(xiàn)為雷暴天氣TS評分最高，短時強降水次之，雷雨大風(fēng)較低，冰雹天氣效果最差。從評分?jǐn)?shù)值來看，對于突發(fā)性、局地性的強對流天氣，預(yù)報員的預(yù)報能力依然十分有限。另外，除個別時效持平外，預(yù)報方案對于這4類強對流天氣的短時預(yù)報能力較預(yù)報員平均水平均有所提高，約提高0.01～0.06，但仍低于預(yù)報員的最優(yōu)水平(各預(yù)報員各項評分的最高值)。因此，對預(yù)報實踐經(jīng)驗進行深入總結(jié)和系統(tǒng)提煉，進一步改進預(yù)報方案，對于強對流天氣預(yù)報具有重要意義。

表3 山西強對流個例的分類預(yù)報效果TS評分Tab.3 Threat scores of categorical forecast of severe convection cases in Shanxi Province

表4 山西2019年夏季強對流天氣的分類預(yù)報效果評分與預(yù)報員預(yù)報對比Tab.4 Threat scores of categorical forecast of severe convection cases and comparison with forecast results of forecasters in summer of 2019 in Shanxi Province

4 結(jié) 論

(1)依托RMAPS-ST模式分析場得到的CAPE、K指數(shù)、中低層溫差、低層水汽飽和度、中層溫度以及低層垂直風(fēng)切變，在甄別山西強對流天氣類型方面有一定指示意義。

(2)山西冰雹、雷雨大風(fēng)與短時強降水、雷暴天氣存在區(qū)別的主要環(huán)境參數(shù)是低層(0～3 km)垂直風(fēng)切變和600 hPa溫度，閾值分別為6 m·s-1、5 ℃。700 hPa與500 hPa中低層溫差可用來區(qū)分雷雨大風(fēng)與冰雹、短時強降水、雷暴天氣，閾值為20 ℃。700 hPa溫度露點差可用來區(qū)分短時強降水與冰雹、雷雨大風(fēng)、雷暴天氣，閾值為4 ℃。以上參數(shù)可作為山西強對流天氣分類識別的一些基本判據(jù)。

(3)基于模式探空預(yù)報建立的強對流分類預(yù)報方案，對于山西夏季強對流具有一定的預(yù)報能力，一定程度上能夠從大范圍強對流過程中捕捉到可能發(fā)生雷雨大風(fēng)、短時強降水、冰雹的區(qū)域，雷暴預(yù)報效果最好，冰雹預(yù)報效果較差。預(yù)報方案對山西4類強對流天氣的短時預(yù)報能力均略高于預(yù)報員主觀預(yù)報的平均水平，提升幅度約0.01～0.06。

山西省強對流天氣多為混合型，這在一定程度上影響了強對流天氣類型的預(yù)報水平。用于構(gòu)建預(yù)報方案和檢驗預(yù)報水平的樣本數(shù)偏少，今后還需增加樣本個例，進一步篩選預(yù)報因子，完善強對流判別指標(biāo)。此外，山西地形地貌復(fù)雜，不同地理環(huán)境下強對流臨近時的環(huán)境場存在較大差異。因此，在長期統(tǒng)計分析基礎(chǔ)上，建立分區(qū)域的強對流分類指標(biāo)及預(yù)報方法，將有助于山西夏季強對流天氣預(yù)報的改進。