周玉都，劉淇淇，郭立平，霍彥峰

（1.廊坊市氣象局，河北廊坊 065000；2.安徽省氣象科學研究所，合肥 230031）

21世紀以來，在全球氣候變暖的背景下，極端天氣氣候事件越發(fā)頻繁［1-2］，氣溫，特別是易對身體健康造成影響和人們財產(chǎn)造成損失的極端天氣溫度受到關注.很多學者對我國乃至全球的氣溫做了大量的研究，如對全國或者是國內(nèi)不同地區(qū)最高和最低氣溫的時空特征、大氣環(huán)流特征、可預報性的研究［1-10］，不同區(qū)域的極端溫度氣候特征及可預報性的分析［11-16］，不同季節(jié)的氣溫、體感溫度的預測與研究［17-19］，氣溫、極端氣溫數(shù)值預報產(chǎn)品的檢驗和誤差訂正［20-26］.然而，針對某一類極端氣溫的形成、分布狀態(tài)及其與氣象背景的關系、高空地面形勢、可預報性方面的研究比較少［16］.“倒降”溫對人們生產(chǎn)生活造成較大的影響，特別是對農(nóng)、林、牧業(yè)，有時會造成重大的財產(chǎn)損失.因此，深入研究“倒降”溫的特征和其生成的氣象背景條件有助于了解氣候溫度的變化規(guī)律，為天氣預報提供有效的參考依據(jù).

1 資料與方法

資料來源于河北省廊坊市9個國家氣象觀測站資料（氣象觀測站分布見圖1）和中國氣象局通過CMA下發(fā)的MICAPS資料.分析時間序列為2009—2017年；氣象上的日界是北京時間20時（下同），夜間是指20時—08時，白天是08時—20時，日最高溫度、日最低溫度是指一天中（20時—20時）溫度出現(xiàn)的最高值和最低值.“倒降”溫按最高、最低溫度出現(xiàn)的時間可以分為3類：Ⅰ類最高、最低溫度均出現(xiàn)在夜間；Ⅱ類最高、最低溫度均出現(xiàn)在白天；Ⅲ類最高溫度出現(xiàn)在夜間，最低溫度出現(xiàn)在白天.一年分為4個季節(jié)，分別是春季（3—5月）、夏季（6—8月），秋季（9—11月），冬季（12月—翌年2月）.

2“倒降”溫度分布特征

2.1 區(qū)域分布

圖1給出了廊坊市國家氣象觀測站點及“倒降”溫站次分布，“倒降”溫的區(qū)域分布三河、大廠最少，香河最多（321站次），中南部分布相對均勻.Ⅰ類“倒降”溫（圖1 a）呈現(xiàn)出北少南多的區(qū)域變化特征；Ⅱ類（圖1 b）除大廠外，呈北多南少的區(qū)域變化特征，大廠出現(xiàn)站數(shù)最少（75站次）；Ⅲ類（圖1 c）中部和東部出現(xiàn)站次較多，其余地區(qū)相對較少.

圖1 廊坊市國家氣象觀測站點及“倒降”溫度類別站次分布Fig.1 Distribution of national meteorological observation stations and“reverse”temperature stations in Langfang

2.2 年際變化特征

2009—2017年廊坊，“倒降”溫總站次隨時間呈緩慢上升趨勢（圖2），2015年出現(xiàn)站次最多（477站次），2017年最少（351站次）.其中Ⅱ類“倒降”溫隨時間推移呈上升趨勢，2015年最多（208站次），2010年最少（133站次）；Ⅰ類呈逐年上升趨勢，Ⅲ類為逐年下降趨勢.2014年之前，Ⅰ類“倒降”溫出現(xiàn)的頻次多于Ⅲ類，2014年之后情況相反.Ⅰ類“倒降”溫2014年出現(xiàn)的站次最多，2015年出現(xiàn)最少；Ⅲ類2014年出現(xiàn)最少，2015年出現(xiàn)最多.

圖2 2009—2017年廊坊“倒降”溫度站次年變化Fig.2 Annual changes of“reverse”temperature stations in Langfang during 2009-2017

2.3 季節(jié)變化特征

2009—2017年廊坊“倒降”溫出現(xiàn)總日數(shù)939 d，總站次3700站次，平均每個“倒降”溫日有3.94站次.“倒降”溫總天數(shù)冬季最多，占比34.5%；春季最少，占比17.36%.“倒降”溫總站次秋季最多，占比26.35%；春季最少，占比21.78%.圖3給出了不同類型“倒降”溫站次的季節(jié)分布，其中Ⅰ類春季出現(xiàn)站次最多（358站次），秋季最少（180站次）；Ⅱ類冬季出現(xiàn)最多（498站次），春季最少（154站次）；Ⅲ類秋季最多（361站次），冬季最少（211站次）.

圖3 2009—2017年“倒降”溫站次季節(jié)分布Fig.3 Seasonal distribution of“reverse”temperature stations during 2009-2017

2.4 月變化特征

“倒降”溫日數(shù)在1月、12月出現(xiàn)得最多（140、119 d），站次（圖4）在1月和7月出現(xiàn)得最多（371、372站次）.Ⅰ類“倒降”溫站次在4月出現(xiàn)最多，8月最少；Ⅱ類1月出現(xiàn)最多，3月最少；Ⅲ類7月最多，2月最少.“倒降”溫的天數(shù)和站次月差異化較為明顯.

圖4 2009—2017年“倒降”溫站次月分布Fig.4 Monthly distribution of“reverse”temperature stations during 2009-2017

3“倒降”溫的氣象背景條件

3.1 高空地面環(huán)流形勢

500 hPa“倒降”溫形勢Ⅰ類、Ⅱ類和Ⅲ類（表1）占比排名前3位的均是脊前西北氣流、平直西風環(huán)流和槽前西南氣流，占比總和分別為91.59%、95.62%、97.27%，其中平直西風環(huán)流占比最高，Ⅰ類42.62%，Ⅱ類、Ⅲ類為52.79%和50.98%.這3種高空形勢下“倒降”溫的天氣學成因是：脊前西北氣流多出現(xiàn)在冬季，伴隨著較強冷空氣，一方面冷平流和地面較大的偏北風不利于白天升溫，另一方面地面較大的風速不利于夜間降溫；槽前西南氣流前部有正的渦度平流，高空輻散造成低層輻合，配合低層的水汽輻合一般會產(chǎn)生降水，從而影響溫度的升高或下降；平直西風環(huán)流易造成天空云量增多，不利于輻射升溫和輻射降溫，有時配合地面風場的輻合還可出現(xiàn)大范圍的降水天氣，對溫度的影響也較大.

表1 500 hPa高空形勢在“倒降”溫中出現(xiàn)的站次和占比Tab.1 The number of stations and the proportion of the 500 hPa high altitude situation in the“reverse”temperature

地面形勢（表2）Ⅰ類和Ⅱ類“倒降”溫占比排名前3的是高壓底部、回流、高壓前部；Ⅲ類占比排名前3的是高壓底部、回流、高壓后部，其占比總和分別為63.03%、73.48%和73.83%.這種地面形勢下的天氣學成因是：高壓底部和回流天氣地面都伴有偏東風，不同之處是高壓底部的偏東風造成地面輻合，向冀中地區(qū)輸送少量水汽，天空云量增多，有時伴有降水，而回流伴隨的偏東風是干冷空氣從東北路徑或偏東路徑進入華北平原，大部分時候會有雨雪和大風天氣出現(xiàn).所以，高壓底部和回流天氣不利于夜間溫度的降低，同時也影響白天溫度的上升，地面高壓前部的氣壓梯度較大時容易造成偏北大風或西北大風.另外，高壓后部和低壓易形成西南大風或偏南大風，風速的擾動對輻射升溫和輻射降溫有較大的影響.

表2 地面形勢在“倒降”溫度中出現(xiàn)的站次和占比Tab.2 The number of stations and the proportion of the ground situation in the“reverse”temperature

為了進一步研究環(huán)流形勢對溫度的影響，統(tǒng)計了21種高空地面配置出現(xiàn)的站次和占比（表3），不同的高空地面配置對最高、最低溫度的影響程度是不同的；Ⅰ類、Ⅱ類和Ⅲ類高空地面配置占比大于5.0%的分別有7種、6種、6種配置，它們的占比總和分別是58.35%、60.47%、61.72%.其中，1、2、4的高空地面配置在3種類型中占比均高于5.0%，Ⅰ類和Ⅱ類、Ⅲ類分別有5種、4種高空地面配置是相同的，Ⅱ類和Ⅲ類有4種是相同的，可以對“倒降”溫度的預報提供較為有利的參考依據(jù).

表3 高空地面環(huán)流配置在各類“倒降”溫中出現(xiàn)的站次和占比Tab.3 The number of stations and proportion of high altitude ground circulation configuration in various“reverse”temperatures

3.2“倒降”溫風的分布特征

日最大風速出現(xiàn)頻率最高的風向是偏北風和偏東風（圖5），其中Ⅰ類、Ⅲ類“倒降”溫以偏東風頻率最高，偏北風次之；Ⅱ類以偏北風頻率最高，偏東次之.統(tǒng)計Ⅰ類、Ⅱ類和Ⅲ類風向WNW順時針到ESE分別占統(tǒng)計樣本的79.73%、76.57%、85.84%，其中最大頻率風向分別是E、NNE、E，分別占統(tǒng)計樣本的14.8%、12.49%、16.50%.Ⅰ類、Ⅱ類和Ⅲ類“倒降”溫日最大風速、風力分布主要集中在2～5級，占比分別為89.26%、89.66%、89.11%，其中3級風力所占比例最大，為33.84%、33.79%和44.97%.“倒降”溫多出現(xiàn)在偏北風-偏東風之間，這和前文中地面形勢有較好的對應關系，也是“倒降”溫預報的重要指標之一.

3.3“倒降”溫度相對濕度的分布特征

圖6“倒降”溫日平均相對濕度頻率直方圖、核密度估計、正態(tài)分布圖Fig.6 Frequency histogram，kernel density estimation and normal distribution diagram of“reverse”temperature daily average relative humidity

Ⅰ類“倒降”溫日平均相對濕度的核密度估計分布呈雙峰型結構（圖6 a），峰值分別在20%和90%附近；從區(qū)間分布上看（表4），日平均相對濕度在10%～30%的比例為24.03%，80%～100%的比例為29.97%，相對濕度在60%左右，占比最少，達到了谷底.Ⅱ類“倒降”溫呈單峰型結構（圖6 b），峰值在80%附近，相對濕度在80%之前隨著濕度的增加占比增加，之后隨著濕度的增加而減少，日平均相對濕度在70%～90%的比例是48.03%.Ⅲ類“倒降”溫呈雙峰型結構（圖6 c），兩個峰值分別為20%、80%～90%，其中10%～30%的比例為9.48%，70%～100%之間的比例為61.68%，相對濕度在40%左右是占比最少，達到了谷底.Ⅰ類、Ⅱ類“倒降”溫相對濕度核密度估計共同點是雙峰型結構，在相對濕度較?。?0%附近）存在一個峰值，這是地面偏北風造成的，較強冷空氣南下伴隨大風、寒潮天氣時會出現(xiàn)最高溫度在夜間的Ⅰ類和Ⅱ類“倒降”溫天氣，另一個峰值出現(xiàn)在80%～90%，高濕的條件容易造成霧、霾、降水等天氣，不利于溫度的升高或降低.

表4 各類“倒降”溫日平均相對濕度區(qū)間分布Tab.4 Interval distribution of average relative humidity of various“reverse”temperatures單位：%

3.4“倒降”溫伴隨的天氣現(xiàn)象

“倒降”溫天氣現(xiàn)象中降雨和輕霧出現(xiàn)的比例最高（表5），Ⅱ類和Ⅲ類“倒降”溫天氣降雨和輕霧出現(xiàn)的比例均超過50%，Ⅲ類出現(xiàn)的降雨比例高達71.39%，Ⅱ類出現(xiàn)降水的比例為50.60%，這兩類天氣情況最低溫度都出現(xiàn)在白天，降雨易造成白天溫度上升緩慢，甚至下降.Ⅲ類“倒降”溫天氣降雨、雨夾雪和雪的總占比為88.96%.從霧、輕霧、霾占比來看，輕霧出現(xiàn)的占比最高，Ⅱ類和Ⅲ類“倒降”溫天氣情況輕霧出現(xiàn)的比例均超過50%，其中Ⅱ類最高達（59.58%）.總體而言，“倒降”溫出現(xiàn)時最易伴有降雨或輕霧，其次是霧或雪等天氣現(xiàn)象.

表5 各天氣現(xiàn)象在3類“倒降”溫中出現(xiàn)的比例Tab.5 Proportion of various weather phenomena in the three types of“reverse”temperature單位：%

3.5 850 hPa 24 h變溫分布特征

850 hPa 24 h變溫的頻率直方分布、核密度估計和正態(tài)分布密度呈“單峰型”結構（圖7），核密度估計峰值在-5～-4℃，有較為明顯的負變溫.3種“倒降”溫變溫平均數(shù)（表6）分別為-3.1、-3.4、-5.2℃，中位數(shù)分別為-3.3、-2.8、-4.6℃，24 h負變溫占比分別是87.43%、82.60%、92.29%.說明“倒降”溫一般高空伴隨有冷空氣入侵，并且Ⅲ類“倒降”溫出現(xiàn)時，冷空氣的強度更強.

圖7 不同類別“倒降”溫850 hPa 24 h變溫頻率直方圖、核密度估計、正態(tài)分布圖Fig.7 Frequency histogram，kernel density estimation and normal distribution diagram of 850 hPa 24-hour variable temperature

表6 不同類別“倒降”溫850 hPa 24 h變溫平均數(shù)、中位數(shù)和負變溫的占比Tab.6 Average，median and proportion of less than zero of 850 hPa 24-hour variable temperature

4“倒降”溫出現(xiàn)時的判據(jù)分析

為了更好地分析倒降溫出現(xiàn)的條件，使用“配料法”找出“倒降”溫出現(xiàn)時的判據(jù)，分析高空形勢、地面形勢和氣象要素等19種條件（表7），從每種條件下“倒降”溫出現(xiàn)的站次和比例中研究其充分性和必要性.

表7中“倒降”溫出現(xiàn)站次與“倒降”溫出現(xiàn)總站次之比排名前3的是“氣象背景條件”編號中的9、19、2.結合“出現(xiàn)站次與總站次之比”、“出現(xiàn)站次與氣象背景總站次之比”，篩選有利于“倒降”溫出現(xiàn)的組合，再考慮氣象背景條件之間的相互影響，挑選不定個數(shù)的氣象背景條件進行組合，根據(jù)組合條件檢索符合氣象背景條件的站次和符合氣象背景條件并出現(xiàn)“倒降”溫的站次.結果顯示，當高空為脊前西北氣流，地面是高壓前部、高壓后部、變性高壓時（表8），“出現(xiàn)站次與總站次的比例”為16.33%，“出現(xiàn)站次與氣象背景總站次比例”為18.45%.如果同時風力大于4級，則出現(xiàn)站次與氣象背景總站次的比例達33.02%，再加入“氣象背景條件編號”11，則出現(xiàn)站次與氣象背景總站次比例提高到48.77%，即100次符合此種組合的氣象背景條件，至少有48次“倒降”溫的發(fā)生.

表7 不同氣象背景條件下“倒降”溫出現(xiàn)的站次和占比Tab.7 The number of stations and proportion of“reverse”temperature under different weather background conditions

高空為500 hPa平直西風環(huán)流、槽前西南氣流、橫槽，地面是高壓底部、回流、倒槽時（表8），出現(xiàn)站次與總站次的比例為52.06%，出現(xiàn)站次與氣象背景總站次比例為15.57%；風向為N、NNE、NE、N、NNE、NE時，出現(xiàn)站次與總站次比例為42.15%，出現(xiàn)站次與氣象背景總站次的比例提高到16.22%，如果風力是2、3、4級時，則出現(xiàn)站次與氣象背景總站次比例為39.28%，出現(xiàn)站次與氣象背景總站次比例提高到17.13%.另外，氣象背景條件中編號13、14也可提高出現(xiàn)站次與總站次的比例以及出現(xiàn)站次與氣象背景總站次的比例，加入氣象背景中的編號19，更是將后者提高到43.33%，即100次符合此種組合的氣象背景條件，至少有43次“倒降”溫的發(fā)生.

表8 不同氣象背景條件組合的“倒降”溫出現(xiàn)站次和所占的比例Tab.8 The number of stations and proportion of“reverse”temperature under different weather background conditions

總體而言，“倒降”溫產(chǎn)生的氣象學模型分為3種：①高空為脊前西北氣流，地面高壓控制，近地面層相對濕度較小.由于地面氣壓梯度較大，造成較大的風速，對溫度的上升或者下降有較為明顯的擾動，此時一般為偏北風，且具有較為明顯的冷空氣南下，冷平流顯著，不利于太陽輻射升溫.②高空為槽前西南氣流，地面為回流形勢或高壓底部或弱低壓控制.這種高低空的天氣形勢會造成天空云量增多，伴隨近地面層較大的濕度條件有時會有霧或輕霧出現(xiàn)，太陽輻射無法直接到達地面，不利于溫度的升高.同時，地球長波輻射被云層折射回地面，不利于溫度的下降.③高空地面配置與第二種情況類似，但是有明顯的降水出現(xiàn)，白天溫度上升緩慢甚至下降，造成白天氣溫比夜間更低，或者最低氣溫出現(xiàn)在白天的“倒降”溫天氣.

表7中不同的氣象背景條件，按照其出現(xiàn)站次與氣象背景總站次的比例分別給予不同的初始擾動值，帶入2009—2017年歷史資料，出現(xiàn)“倒降”溫天氣的記為“1”，沒有出現(xiàn)的記“0”，用最小二乘法做多元線性回歸，匹配出不同氣象背景的系數(shù)，回歸方程的輸出結果在0～1之間（圖8）.從表9能看出，回歸方程有很好的指示性，分別包含未出現(xiàn)“倒降”溫和出現(xiàn)“倒降”溫80%時方程的閾值分別是0.562和0.456，它們之間有重疊的部分，分別包含未出現(xiàn)“倒降”溫和出現(xiàn)“倒降”溫75%時方程的閾值分別是0.502和0.511，這之間有空缺區(qū)間，取平均數(shù)0.507作為“倒降”溫出現(xiàn)的指標，可以給預報員一個很明確的“倒降”溫類的溫度出現(xiàn)標準.

圖8 2009—2017年回歸方程計算值Fig.8 Calculated values of regression equation during 2009-2017

表9 回歸方程值的中位數(shù)、平均數(shù)和閾值Tab.9 Median，average，and threshold values of regression equation

5 結論

1）廊坊“倒降”溫區(qū)域三河、大廠最少，中南部相對均勻；年總站次隨時間呈緩慢上升趨勢；總天數(shù)冬季最多，春季最少；總站次秋季最多，春季最少；1月、12月份日數(shù)出現(xiàn)最多，1月份和7月份站次出現(xiàn)最多.

2）500 hPa形勢占比排名前3位的是脊前西北氣流、平直西風環(huán)流和槽前西南氣流，其中平直西風環(huán)流占比最高，高壓底部、回流、高壓前部在地面形勢中排名前3；出現(xiàn)站次與總站次比例排名前3的氣象背景條件分別是編號9、編號19、編號2.

3）“倒降”溫度日最大風速風向分布在偏北風-偏東風之間，日最大風速風力集中在2～5級；Ⅰ類和Ⅲ類“倒降”溫日平均相對濕度呈雙峰型結構分布，Ⅱ類日平均相對濕度呈單峰型結構；伴隨“倒降”溫出現(xiàn)的天氣現(xiàn)象，降雨和輕霧的頻率最高，其次是霧和降雪；Ⅰ類、Ⅱ類和Ⅲ類850 hPa 24 h變溫的頻率直方分布、核密度估計和正態(tài)分布密度呈“單峰型”結構（圖7），核密度估計峰值在-5～-4℃，有較為明顯的負變溫，并且Ⅲ類出現(xiàn)時的冷空氣的強度更強.

4）總結出“倒降”溫出現(xiàn)的3種氣象學模型，基于天氣形勢和氣象元素建立了“倒降”溫預報的回歸方程.