朱曉彤 姚 凱 曲美慧 李天宇

（1.吉林省氣象科學(xué)研究所，吉林長(zhǎng)春 130062；2.長(zhǎng)白山氣象與氣候變化吉林省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，吉林長(zhǎng)春 130062；3.吉林省氣象臺(tái)，吉林長(zhǎng)春 130062；4.吉林省氣候中心，吉林長(zhǎng)春 130062）

1 引言

強(qiáng)對(duì)流天氣主要包括短時(shí)強(qiáng)降水、雷暴大風(fēng)、冰雹和龍卷，具有強(qiáng)度大、時(shí)間短、破壞力強(qiáng)等特點(diǎn)，會(huì)造成人員傷亡和經(jīng)濟(jì)損失。多年來，許多氣象專家和學(xué)者對(duì)其進(jìn)行了研究，其中強(qiáng)對(duì)流天氣預(yù)報(bào)的重要方法之一是Doswell[1]提出的基于構(gòu)成要素的預(yù)報(bào)方法，即“配料法”，目前此方法仍然是中央氣象臺(tái)強(qiáng)天氣預(yù)報(bào)的重要應(yīng)用方法。俞小鼎[2]認(rèn)為配料法可以為預(yù)報(bào)員提供一條預(yù)報(bào)思路，即當(dāng)環(huán)境參數(shù)超過已知閾值時(shí)，就需要注意對(duì)應(yīng)天氣事件的發(fā)生。

環(huán)境參數(shù)閾值在強(qiáng)對(duì)流天氣的預(yù)報(bào)中有一定的指示意義[3-4]，周后福等[5]分析了1995—2001年雷暴大風(fēng)、冰雹等強(qiáng)對(duì)流天氣過程，并計(jì)算了A指數(shù)、K指數(shù)、位勢(shì)不穩(wěn)定能量等指標(biāo)，得到了一系列12h內(nèi)強(qiáng)對(duì)流天氣短時(shí)預(yù)報(bào)閾值。樊李苗等[6]研究了中國短時(shí)強(qiáng)降水、強(qiáng)冰雹、雷暴大風(fēng)以及混合型4種強(qiáng)對(duì)流天氣，計(jì)算了850hPa和500hPa溫差、地面露點(diǎn)、可降水量、0—6km垂直風(fēng)切變、0℃和-20℃層高度等環(huán)境參數(shù)閾值，并將上述4種強(qiáng)對(duì)流天氣的環(huán)境參數(shù)加以對(duì)比和區(qū)分。

短時(shí)強(qiáng)降水在吉林省每年均有發(fā)生，多數(shù)年份會(huì)出現(xiàn)3～5次，其主要發(fā)生于吉林省中部地區(qū)，東南部地區(qū)出現(xiàn)次數(shù)相對(duì)較少。冰雹是吉林省的主要強(qiáng)對(duì)流天氣之一，根據(jù)年平均地理分布，東部山區(qū)較西部平原地區(qū)出現(xiàn)多。雷暴大風(fēng)則多發(fā)于白城、松原、四平，以及長(zhǎng)春北部等平原地區(qū)；東部山區(qū)出現(xiàn)頻率較小[7]。綜上，吉林省東西部強(qiáng)對(duì)流天氣地理分布有明顯的地域差異，使用全省統(tǒng)一的預(yù)報(bào)閾值會(huì)抹平地域差異。此外，目前環(huán)境參量閾值計(jì)算使用的是發(fā)生站點(diǎn)附近的探空資料或者FNL再分析資料，這2種資料的空間分辨率十分稀疏，并且更新時(shí)間間隔過久，計(jì)算出的環(huán)境參量并不能真實(shí)地反映對(duì)流發(fā)生時(shí)間與發(fā)生站點(diǎn)的環(huán)境參量。在這兩者的限制下，強(qiáng)對(duì)流預(yù)報(bào)很難做到“預(yù)報(bào)精準(zhǔn)、服務(wù)精細(xì)”的要求，強(qiáng)對(duì)流發(fā)生環(huán)境參數(shù)閾值亟待更新。本文利用ERA5高分辨率再分析資料[8]，針對(duì)吉林省東部山區(qū)不同類型個(gè)例計(jì)算出對(duì)流發(fā)生時(shí)間、發(fā)生站點(diǎn)的環(huán)境參量閾值，從而提高其預(yù)報(bào)精度，使之更具有指示意義。

2 資料與方法

使用2010—2019年4—9月吉林省東部山區(qū)27個(gè)國家站地面逐小時(shí)觀測(cè)瞬時(shí)極大風(fēng)、冰雹、小時(shí)降水資料、二維閃電定位資料（2010—2015年）與三維閃電定位資料（2016—2019年），篩選吉林省東部山區(qū)伴隨瞬時(shí)風(fēng)力不低于8級(jí)的強(qiáng)對(duì)流天氣個(gè)例。而后使用ERA5（ECMWF Reanalysis 5th Generation）高分辨率再分析資料對(duì)其進(jìn)行發(fā)生站點(diǎn)與發(fā)生時(shí)間的關(guān)鍵環(huán)境參量分析。ERA5高分辨率再分析資料水平分辨率為0.25°×0.25°，垂直高度37層。本文選取距離站點(diǎn)最近的格點(diǎn)作為該站點(diǎn)的代表，使用格點(diǎn)上的基本數(shù)值計(jì)算各個(gè)對(duì)流參數(shù)，這樣可以有效彌補(bǔ)吉林省探空資料過于稀疏等問題。ERA5時(shí)間分辨率為1h，可以對(duì)對(duì)流發(fā)生時(shí)次的站點(diǎn)參量進(jìn)行計(jì)算；基于如此高的時(shí)空分辨率的資料探討吉林省東部山區(qū)近10a強(qiáng)對(duì)流天氣環(huán)境參量，可以對(duì)預(yù)報(bào)起到更加準(zhǔn)確的指導(dǎo)作用。

樣本的選取方面，根據(jù)吉林省的地形分布（圖1）選取東部山區(qū)27個(gè)國家氣象站（海拔高度均為300m以上）進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。其中由于雷電與大風(fēng)為不同的資料，判斷雷暴大風(fēng)出現(xiàn)的方法如下：若觀測(cè)站點(diǎn)出現(xiàn)瞬時(shí)極大風(fēng)且周圍40km范圍內(nèi)此時(shí)刻的前15min內(nèi)出現(xiàn)了雷電，即為一次雷暴大風(fēng)事件。若某一站點(diǎn)某個(gè)時(shí)次出現(xiàn)雷暴大風(fēng)，則記為一次強(qiáng)對(duì)流天氣樣本。若一日中至少有一個(gè)時(shí)次某一站點(diǎn)有強(qiáng)對(duì)流天氣的記錄（不重復(fù)計(jì)算），則定義這一日為強(qiáng)對(duì)流發(fā)生日。經(jīng)過篩選，2010—2019年累計(jì)強(qiáng)對(duì)流天氣樣本共計(jì)954個(gè)，涉及強(qiáng)對(duì)流發(fā)生日217d。將上述強(qiáng)對(duì)流天氣樣本分為純雷暴大風(fēng)型、冰雹大風(fēng)型以及強(qiáng)降水復(fù)合型3類。其中，純雷暴大風(fēng)型指某測(cè)站出現(xiàn)風(fēng)力大于8級(jí)的雷暴大風(fēng)，且測(cè)站沒有出現(xiàn)冰雹和短時(shí)強(qiáng)降水；冰雹大風(fēng)型指某測(cè)站出現(xiàn)伴有冰雹但無短時(shí)強(qiáng)降水（雨強(qiáng)≥20mm/h）的雷暴大風(fēng)；強(qiáng)降水復(fù)合型指某測(cè)站出現(xiàn)短時(shí)強(qiáng)降水且伴隨雷暴大風(fēng)與冰雹。3種類型強(qiáng)對(duì)流天氣的對(duì)流強(qiáng)度是依次增加的。

圖1 吉林省地形與國家站站點(diǎn)分布

3 分類強(qiáng)對(duì)流天氣分析

3.1 出現(xiàn)頻次

通過分析近10a不同類型強(qiáng)對(duì)流出現(xiàn)日的累計(jì)月頻次（圖2）可以看出，雷暴大風(fēng)型整個(gè)暖季都有發(fā)生，最常出現(xiàn)的月份為5月和6月，累計(jì)出現(xiàn)日數(shù)分別達(dá)到了120 d和78 d；冰雹大風(fēng)型同樣主要出現(xiàn)在5月和6月，累計(jì)出現(xiàn)日數(shù)分別為16d和19d；復(fù)合型僅僅出現(xiàn)在汛期的6—9月，最大出現(xiàn)月份為6月，累計(jì)日數(shù)為8d。從逐時(shí)的分布來看，雷暴大風(fēng)與冰雹大風(fēng)型主要出現(xiàn)在午后至入夜（14—20時(shí)），期間雷暴大風(fēng)型累計(jì)日數(shù)為106d，冰雹大風(fēng)型累計(jì)日數(shù)為30d；復(fù)合型則在每日各個(gè)時(shí)次均有出現(xiàn)。

圖2 2010—2019年吉林省分類強(qiáng)對(duì)流逐月頻數(shù)

主要基于“配料法”[2]來選取天氣環(huán)境特征參量。對(duì)于產(chǎn)生強(qiáng)天氣的中尺度深對(duì)流，通?？紤]靜力不穩(wěn)定條件、水汽條件與觸發(fā)機(jī)制。其中，觸發(fā)機(jī)制主要是抬升運(yùn)動(dòng)，對(duì)于中尺度系統(tǒng)來說，抬升條件可以為地形作用、海風(fēng)鋒、干線、出流邊界、其他邊界層輻合線，而這項(xiàng)很難用參數(shù)定量的描述[9]。使用850hPa與500hPa的溫差ΔT85來表示靜力不穩(wěn)定。水汽條件主要考慮大氣可降水量以及能夠在干過程和濕過程中都可以守恒的廣義位溫[10]。另外，將水汽與靜力不穩(wěn)定結(jié)合起來可以得到一些預(yù)報(bào)員常用的對(duì)流指標(biāo)，如K指數(shù)等。對(duì)于不同類型的對(duì)流類型還需要考慮各自的關(guān)鍵參數(shù)，如雷暴大風(fēng)型需要考慮平均溫度露點(diǎn)差；冰雹大風(fēng)需要考慮融化層高度，即0℃層高度；復(fù)合型強(qiáng)對(duì)流需要考慮暖云層厚度等。

3.2 環(huán)境參數(shù)

3.2.1 靜力不穩(wěn)定

利用850hPa與500hPa的溫差ΔT85來表示靜力不穩(wěn)定度，該參數(shù)經(jīng)常被用于暴雨天氣分析。暖季濕中性層結(jié)的850hPa與500hPa溫差為20～21℃，因此某些文章取21℃為是否會(huì)產(chǎn)生對(duì)流性天氣的閾值，其值越大代表不穩(wěn)定性越強(qiáng)[9]。圖3a中顯示純雷暴大風(fēng)型、冰雹大風(fēng)型、復(fù)合型的中位數(shù)分別為28.5℃、28℃、25.9℃；平均值分別為28.2℃、27.9℃、25.7℃。純雷暴大風(fēng)型與冰雹大風(fēng)型差距不大，但是復(fù)合型的中位數(shù)與平均數(shù)小于前兩者。從25%至75%數(shù)來看，3種類型范圍分別為26.9—31.1℃、27.1—29.3℃、25.3—27.0℃，所有25%數(shù)均高于21℃的閾值?？梢钥闯?，純雷暴大風(fēng)型的跨度最廣，其與冰雹大風(fēng)型的25%數(shù)較為一致，而復(fù)合型的25%數(shù)最低。由于3種類型的分布特征類似，因此ΔT85對(duì)于3類對(duì)流的分類效果不明顯，但是當(dāng)出現(xiàn)≥25.3℃的ΔT85時(shí)，就需要警惕3類強(qiáng)對(duì)流天氣發(fā)生的可能。

3.2.2 廣義位溫

水汽不僅僅對(duì)于短時(shí)強(qiáng)降水十分重要，其凝結(jié)之后的霰粒子與冰晶也是雷電與冰雹產(chǎn)生的必要條件[11]。本文使用850hPa的廣義位溫與大氣可降水量作為水汽的代表量。如圖3b所示，在3種強(qiáng)對(duì)流中，廣義位溫的值在284～354K；純雷暴大風(fēng)型、冰雹大風(fēng)型以及復(fù)合型的25%數(shù)分別為297K、301K、308K；中位數(shù)分別 為300K、303K、312K；平均數(shù)分別為302K、303K、318K；75%數(shù)為307K、307K、328K。可以看出，隨著對(duì)流的強(qiáng)度增加，其對(duì)應(yīng)的箱體也逐漸升高。復(fù)合型對(duì)應(yīng)的箱體跨度最大，且其25%數(shù)要高于其他2個(gè)的75%數(shù)。因此，可以取297K、301K、308K為雷暴大風(fēng)型、冰雹大風(fēng)型、復(fù)合型的預(yù)報(bào)閾值。

3.2.3 對(duì)流參數(shù)

在實(shí)際預(yù)報(bào)中，預(yù)報(bào)員通常還會(huì)使用各種表征對(duì)流潛勢(shì)的對(duì)流參數(shù)，此種參數(shù)可以將靜力穩(wěn)定度與水汽條件結(jié)合起來考慮，從而方便預(yù)報(bào)員判斷對(duì)流落區(qū)。本文選用的參數(shù)為可以指示不同類型強(qiáng)對(duì)流的K指數(shù)。K指數(shù)在ΔT85的基礎(chǔ)上額外考慮了低層的水汽條件與中層飽和程度，其值越大說明大氣越不穩(wěn)定[5]。如圖3c所示，3種類型的25%—75%數(shù)分布分別為26—34℃、29—34℃、33—36℃；中位數(shù)分別為29℃、31℃、34℃；平均數(shù)分別為28℃、30℃、34℃。雷暴大風(fēng)型的箱體較寬，冰雹大風(fēng)型次之，復(fù)合型的箱體最窄，箱體高度分布隨著對(duì)流強(qiáng)度的增強(qiáng)逐漸上升?？梢赃x用最低的25%數(shù)，即26℃作為強(qiáng)對(duì)流發(fā)生的閾值。對(duì)于3類強(qiáng)對(duì)流的閾值則可以分別選擇26℃、29℃、33℃。

圖3 3種類型強(qiáng)對(duì)流850hPa與500hPa溫差（a）、廣義位溫（b）、K指數(shù)（c）箱線圖

3.3 3類強(qiáng)對(duì)流相關(guān)參量

3.3.1 平均溫度露點(diǎn)差

深厚濕對(duì)流的產(chǎn)生除了不穩(wěn)定條件、水汽及抬升觸發(fā)機(jī)制外，如果要產(chǎn)生雷暴大風(fēng)還要求對(duì)流中要有系統(tǒng)的強(qiáng)烈下沉運(yùn)動(dòng)。下沉氣流在觸地后輻散從而形成雷暴大風(fēng)，這就要求對(duì)流層中層存在明顯的干層，當(dāng)降水產(chǎn)生后的拖曳作用引起下沉運(yùn)動(dòng)后，如果下落過程中存在干層，則雨滴會(huì)蒸發(fā)，從而引起周圍空氣的降溫，空氣密度增加從而增加下沉氣流的強(qiáng)度[9]。本文采用平均溫度露點(diǎn)差（700hPa、500hPa、400hPa的平均溫度露點(diǎn)差）表示干空氣強(qiáng)度，數(shù)值越大表示空氣越干或者干空氣層越厚，越有利于大風(fēng)的產(chǎn)生。如圖4a所示，3種類型的25%—75%數(shù)分別為5.2—11.5℃、6.7—11.5℃、5.2—9.2℃； 中 位 數(shù) 范 圍 為6.4—8.5℃?？梢钥闯?，復(fù)合型強(qiáng)對(duì)流的平均溫度露點(diǎn)差中位數(shù)最低，為6.4℃，說明此種類型的中層水汽條件最好，干空氣較弱，而這對(duì)于短時(shí)強(qiáng)降水的出現(xiàn)是有利的，此種類型的大風(fēng)產(chǎn)生要更加依賴于降水的拖曳作用。雷暴大風(fēng)型的中位數(shù)為7.1℃；冰雹大風(fēng)型的中位數(shù)最大，為8.5℃。說明伴有冰雹的雷暴大風(fēng)的產(chǎn)生需要的平均溫度露點(diǎn)差要大于無冰雹的雷暴大風(fēng)，這主要是更厚的干空氣層有利于冰雹的產(chǎn)生。當(dāng)平均溫度露點(diǎn)差達(dá)到5.2℃時(shí)，即要警惕出現(xiàn)強(qiáng)對(duì)流引起大風(fēng)的可能。

3.3.2 融化層高度

強(qiáng)冰雹往往依賴于合適的融化層高度，即濕球溫度0℃層高度[6]。如圖4b所示，3種類型的濕球溫度中位數(shù)分別為2.7km（雷暴大風(fēng)型）、2.9km（冰雹大風(fēng)型）、3.7km（復(fù)合型）。較強(qiáng)的冰雹個(gè)例一般出現(xiàn)在冰雹大風(fēng)型中，雖然復(fù)合型中也存在冰雹，但是由于此種類型干層不明顯，冰雹主要以小冰雹為主[9]。冰雹大風(fēng)型的融化層高度范圍為1.2～4.4km，整體分布范圍較其他地區(qū)的個(gè)例偏低[4，9]，這主要是由于地形作用導(dǎo)致的；其25%—75%數(shù)范圍為2.8—3.4km。綜上，可以認(rèn)為如果濕球0℃層高度位于2.8～3.4km有利于出現(xiàn)強(qiáng)冰雹。

圖4 3種類型強(qiáng)對(duì)流平均溫度露點(diǎn)差（a）、融化層高度（b）、暖云厚度（c）箱線圖

3.3.3 暖云層厚度

復(fù)合型強(qiáng)降水中主要考慮冰雹與短時(shí)強(qiáng)降水，而短時(shí)強(qiáng)降水的產(chǎn)生往往對(duì)應(yīng)著很高的降水效率，降水效率可以使用冰水粒子的轉(zhuǎn)換來計(jì)算，其與蒸發(fā)率的和大致為100%[12]。由于復(fù)合型對(duì)流的中層平均溫度露點(diǎn)差較低，水汽條件較好，因此蒸發(fā)率較低，降水效率較高，而且山地地區(qū)由于地形作用使得蒸發(fā)的垂直空間較平原低，同樣有利于降水效率的提高。為了定性地表述降水效率，本文引入暖云層厚度，其定義為：抬升凝結(jié)高度與0℃層高度的高度差。暖云層厚度越厚，說明暖云降水比率越高，降水效率越高[13]。分析3種類型的暖云層厚度箱線圖（圖4c）可知，復(fù)合型的暖云層厚度中位數(shù)最大，達(dá)到了3.5km；冰雹大風(fēng)型次之，為2.2km；雷暴大風(fēng)型最小，為1.7km；其對(duì)應(yīng)的25%—75%數(shù) 分 別 為3.1—4km、2—2.7km、1.2—2.7km。復(fù)合型強(qiáng)對(duì)流的暖云層厚度要明顯高于其他2種類型。因此，3.1km的暖云層厚度可以作為區(qū)分復(fù)合型強(qiáng)對(duì)流和其他類型強(qiáng)對(duì)流的重要指標(biāo)。

4 預(yù)報(bào)閾值的確定

為了做到強(qiáng)對(duì)流預(yù)報(bào)更加精準(zhǔn)，服務(wù)更加精細(xì)，得到精度更高，更具有指示意義的吉林省東部山區(qū)不同類型對(duì)流的環(huán)境參量閾值，本文利用2010—2019年暖季吉林省東部山區(qū)的954站次個(gè)例進(jìn)行分析，將其分為純雷暴大風(fēng)型、冰雹大風(fēng)型與復(fù)合型3種類型，統(tǒng)計(jì)了不同類型強(qiáng)對(duì)流不同月份與時(shí)次的日頻次，利用高時(shí)空分辨率的ERA5資料對(duì)每個(gè)個(gè)例進(jìn)行發(fā)生點(diǎn)、發(fā)生時(shí)間的環(huán)境參量計(jì)算，這樣可以克服忽略地形和探空資料時(shí)空分辨率過于稀疏的問題，得到吉林省東部山區(qū)更加精細(xì)的對(duì)流參數(shù)預(yù)報(bào)閾值，具體結(jié)果見表1。

表1 吉林省東部山區(qū)強(qiáng)對(duì)流天氣關(guān)鍵環(huán)境參量預(yù)報(bào)閾值（以25%數(shù)作為預(yù)報(bào)閾值）

5 結(jié)語

（1）雷暴大風(fēng)型整個(gè)暖季都有發(fā)生，累計(jì)出現(xiàn)日數(shù)分別達(dá)到了120d和78d；冰雹大風(fēng)型主要出現(xiàn)在5月和6月，累計(jì)出現(xiàn)日數(shù)分別為16d和19d；復(fù)合型僅僅出現(xiàn)在6—9月，累計(jì)日數(shù)為8d。

（2）可以將ΔT85≥25.3℃作為預(yù)報(bào)出現(xiàn)強(qiáng)對(duì)流天氣的閾值。雷暴大風(fēng)型、冰雹大風(fēng)型、復(fù)合型的廣義位溫預(yù)報(bào)閾值分別為297K、301K、308K；K指數(shù)的預(yù)報(bào)閾值分別為26℃、29℃、33℃。當(dāng)平均溫度露點(diǎn)差≥5.2℃時(shí)，需要警惕雷暴大風(fēng)的發(fā)生；當(dāng)融化層高度位于2.8～3.4km時(shí)，需要警惕冰雹大風(fēng)的發(fā)生；當(dāng)暖云層厚度≥3.5km時(shí)，需要警惕復(fù)合型強(qiáng)降水的發(fā)生。

（3）由于對(duì)流的觸發(fā)機(jī)制難以客觀化描述，因此在使用上述閾值的時(shí)候，需要預(yù)報(bào)員結(jié)合抬升觸發(fā)條件進(jìn)行判斷。另外，由于吉林省東部山區(qū)的國家站分布稀疏，如果僅僅以單站出現(xiàn)冰雹或短時(shí)強(qiáng)降水作為判定條件區(qū)分對(duì)流類型，會(huì)出現(xiàn)站點(diǎn)周圍幾千米范圍內(nèi)出現(xiàn)了冰雹或強(qiáng)降水卻將其識(shí)別為雷暴大風(fēng)型的情況，因此在后續(xù)的工作中，需要進(jìn)一步使用區(qū)域站或自動(dòng)站數(shù)據(jù)解決此問題。