肖靖宇 楊 玲 俞小鼎 馬舒慶 李彩玲 喬 丹
1 成都信息工程大學(xué)電子工程學(xué)院,成都 610225 2 中國(guó)氣象局大氣探測(cè)重點(diǎn)開放實(shí)驗(yàn)室,成都 610225 3 中國(guó)氣象局培訓(xùn)中心,北京 100081 4 中國(guó)氣象局氣象探測(cè)中心,北京 100081 5 廣東省佛山市氣象局/佛山市龍卷風(fēng)研究中心,佛山 528315 6 雷象科技(北京)有限公司,北京 100089
提 要:為了研究高時(shí)空分辨率的相控陣陣列雷達(dá)可否精細(xì)探測(cè)強(qiáng)降水的演變,利用質(zhì)量控制后的佛山X波段相控陣陣列天氣雷達(dá)資料,分析了2020年9月4日廣州省佛山市南海區(qū)發(fā)生的一次局地短時(shí)強(qiáng)降水天氣過程。分析了16:00—17:30南海區(qū)出現(xiàn)的多單體風(fēng)暴的強(qiáng)度場(chǎng)和三維風(fēng)場(chǎng)結(jié)構(gòu),并探究強(qiáng)度場(chǎng)、三維風(fēng)場(chǎng)與降水量之間的關(guān)系。結(jié)果表明:陣列天氣雷達(dá)能夠?qū)?qiáng)對(duì)流天氣過程進(jìn)行更精細(xì)的探測(cè)。合并階段,觀測(cè)到小尺度、短時(shí)間內(nèi)多個(gè)對(duì)流單體的初生、分裂和合并過程。成熟階段,分析γ中尺度氣旋的形成過程以及氣旋式輻合維持時(shí)強(qiáng)度場(chǎng)、三維風(fēng)場(chǎng)、散度場(chǎng)和渦度場(chǎng)的結(jié)構(gòu)。消亡階段,分析γ中尺度反氣旋的形成與增強(qiáng)過程。氣旋與反氣旋消失后,單體迅速消亡。基于高時(shí)空分辨率的強(qiáng)度場(chǎng)和三維風(fēng)場(chǎng)獲得的各統(tǒng)計(jì)量,發(fā)現(xiàn)在自動(dòng)氣象站降水出現(xiàn)前10~15 min以及最大5分鐘降水出現(xiàn)前5~10 min,反射率因子與水平風(fēng)速有明顯變化。本研究結(jié)果對(duì)監(jiān)測(cè)預(yù)警短時(shí)強(qiáng)降水有預(yù)示作用,為高時(shí)空分辨率的相控陣陣列雷達(dá)精細(xì)探測(cè)強(qiáng)降水的演變提供了參考依據(jù)。
短時(shí)強(qiáng)降水,主要是指發(fā)生時(shí)間短、空間尺度小、降水效率高的對(duì)流性降水。1 h雨量≥20 mm或3 h雨量≥50 mm,為典型的中小尺度系統(tǒng)驅(qū)動(dòng)(俞小鼎,2013;孫繼松,2017)。由于降水強(qiáng)度大,在短時(shí)間內(nèi)易形成局地洪水,甚至引發(fā)山體崩塌、滑坡等次生地質(zhì)災(zāi)害,造成的人員傷亡和財(cái)產(chǎn)損失在所有氣象災(zāi)害中是最大的(樊李苗和俞小鼎,2013)。因此研究短時(shí)強(qiáng)降水天氣的形成機(jī)制及提前發(fā)布短時(shí)臨近預(yù)警,對(duì)防災(zāi)減災(zāi)具有非常重要的意義(徐娟等,2014)。
國(guó)內(nèi)外許多學(xué)者對(duì)短時(shí)強(qiáng)降水進(jìn)行了深入的分析。Marks(1985)和Klaassen(1989)對(duì)雨強(qiáng)的探測(cè)進(jìn)行了深入的研究。張濤等(2012)、陳炯等(2013)、王國(guó)榮和王令(2013)、伍紅雨等(2020)研究表明不同區(qū)域受氣候背景、地形和城市下墊面等因素影響,短時(shí)強(qiáng)降水表現(xiàn)出一定的時(shí)空分布規(guī)律。樊李苗和俞小鼎(2013)、田付友等(2017)、王迪等(2020)研究給出短時(shí)強(qiáng)降水天氣的環(huán)境參數(shù)特征。
國(guó)內(nèi)眾多學(xué)者利用單部或多部多普勒天氣雷達(dá)進(jìn)行風(fēng)場(chǎng)反演,張勇等(2011)利用組網(wǎng)天氣雷達(dá)產(chǎn)品三維格點(diǎn)反射率因子資料與兩步變分法反演三維風(fēng)場(chǎng),對(duì)2009年第7號(hào)臺(tái)風(fēng)天鵝的風(fēng)場(chǎng)結(jié)構(gòu)做了分析,結(jié)果表明:兩步變分法較好地反演出“天鵝”臺(tái)風(fēng)的水平環(huán)流結(jié)構(gòu)。劉婷婷等(2014)利用單部多普勒雷達(dá)四維變分同化方法反演重慶市兩次局地強(qiáng)降水不同高度水平風(fēng)場(chǎng),分析了易發(fā)生局地強(qiáng)降水區(qū)域的局地環(huán)流特征,結(jié)果表明:風(fēng)場(chǎng)反演能較準(zhǔn)確地給出低空急流、低層輻合和局地氣旋式渦旋的位置及演變情況。韓頌雨等(2017)研究表明雙雷達(dá)和三雷達(dá)資料能較好地反演降雹超級(jí)單體的三維風(fēng)場(chǎng)精細(xì)結(jié)構(gòu),有助于加深對(duì)冰雹云結(jié)構(gòu)的認(rèn)識(shí),進(jìn)而提高冰雹預(yù)報(bào)能力。目前,對(duì)于中小尺度天氣系統(tǒng)引起的短時(shí)強(qiáng)降水天氣過程的強(qiáng)度場(chǎng)與三維風(fēng)場(chǎng)相互關(guān)系的研究仍有限。
盡管進(jìn)行了大量研究,但是氣象學(xué)界對(duì)強(qiáng)對(duì)流天氣過程中不同天氣現(xiàn)象的醞釀、發(fā)生、發(fā)展、傳播和消亡等物理過程的認(rèn)識(shí)程度遠(yuǎn)不如其他災(zāi)害性天氣過程(如區(qū)域性暴雨、臺(tái)風(fēng)等)那樣清晰,這是造成有效預(yù)警能力不足的根本原因(孫繼松等,2014)。目前,相控陣技術(shù)已逐漸應(yīng)用于天氣雷達(dá)領(lǐng)域(吳翀等,2014;劉黎平等,2015),相控陣?yán)走_(dá)能夠獲取高時(shí)空分辨率探測(cè)數(shù)據(jù),對(duì)認(rèn)識(shí)對(duì)流單體中小尺度系統(tǒng)的發(fā)展演變有較大幫助(于明慧等,2019;程元慧等,2020)。利用三個(gè)及以上相控陣接收發(fā)射子陣(簡(jiǎn)稱子陣)組成的陣列天氣雷達(dá)能夠得到高時(shí)空分辨率的強(qiáng)度場(chǎng)和三維反演風(fēng)場(chǎng),有潛力為強(qiáng)對(duì)流天氣過程分析提供技術(shù)支持(馬舒慶等,2019;葉開等,2020)。
本文利用3DVAR(three-dimensional variational data assimilation)風(fēng)場(chǎng)反演算法獲得風(fēng)場(chǎng)(Shapiro et al,2009;Potvin et al,2012;North et al,2017),該算法已在長(zhǎng)沙機(jī)場(chǎng)陣列天氣雷達(dá)進(jìn)行風(fēng)場(chǎng)驗(yàn)證(李渝等,2020)。本文對(duì)2020年9月4日佛山市南海區(qū)的一次局地短時(shí)強(qiáng)降水天氣過程進(jìn)行分析,展示此次短時(shí)強(qiáng)降水的小尺度強(qiáng)度場(chǎng)與三維風(fēng)場(chǎng)等結(jié)構(gòu)特征。選取逐30 s的強(qiáng)度場(chǎng)與三維風(fēng)場(chǎng)反演資料,以及自動(dòng)氣象站逐5 min降水量資料,研究強(qiáng)度場(chǎng)、三維風(fēng)場(chǎng)與自動(dòng)站降水量三者之間的聯(lián)系,以期為短時(shí)強(qiáng)降水天氣的預(yù)報(bào)預(yù)警提供依據(jù)。
架設(shè)于佛山市的相控陣陣列天氣雷達(dá)(圖 1a)由七個(gè)子陣組成,每三個(gè)相鄰的子陣為一組進(jìn)行協(xié)同掃描。每個(gè)子陣的最大探測(cè)距離均為36.48 km,徑向分辨率為30 m。水平方向上每個(gè)子陣均采用機(jī)械掃描方式,覆蓋0°~360°方位,垂直方向上采用相控陣多波束掃描技術(shù),采用4個(gè)發(fā)射波束和64個(gè)接收波束覆蓋仰角,其中單偏振子陣覆蓋0°~90°仰角,雙偏振子陣覆蓋0°~72°仰角。每三個(gè)相鄰的子陣采用近似等邊三角形方式布局,單個(gè)子陣體掃時(shí)間為30 s,對(duì)應(yīng)60°范圍的掃描時(shí)間為5 s。理論上,三個(gè)子陣的共同覆蓋區(qū)域(簡(jiǎn)稱三維精細(xì)探測(cè)區(qū))的探測(cè)資料時(shí)差在5 s以內(nèi),兩個(gè)子陣共同覆蓋區(qū)域的探測(cè)資料時(shí)差在10 s以內(nèi),Li et al(2020)研究表明探測(cè)資料數(shù)據(jù)時(shí)差越小,獲得的風(fēng)場(chǎng)越準(zhǔn)確。三維探測(cè)區(qū)外的圓形區(qū)域內(nèi)也有探測(cè)資料,這些區(qū)域稱為普通探測(cè)區(qū)(圖1b)。
本文所用資料包括2020年9月4日佛山市南海區(qū)(22.90°~23.30°N、112.90°~113.20°E)16—18時(shí)(北京時(shí),下同)自動(dòng)氣象站逐5 min降水資料,9月4日16:00—17:30廣州CINRAD/SA雷達(dá)(簡(jiǎn)稱廣州雷達(dá))基數(shù)據(jù),佛山市陣列天氣雷達(dá)三水潮灣站子陣3(簡(jiǎn)稱子陣3)、禪城梧村站子陣6(簡(jiǎn)稱子陣6)、南海尖峰嶺子陣7(簡(jiǎn)稱子陣7)雷達(dá)基數(shù)據(jù),以及三部子陣融合強(qiáng)度場(chǎng)與三維風(fēng)場(chǎng)反演資料。廣州雷達(dá)基數(shù)據(jù)僅用于雷達(dá)資料對(duì)比驗(yàn)證,本文天氣過程分析均使用陣列天氣雷達(dá)資料,三維風(fēng)場(chǎng)反演資料為單體內(nèi)部風(fēng)場(chǎng)。強(qiáng)度場(chǎng)與三維反演風(fēng)場(chǎng)資料:水平格點(diǎn)間隔為100 m,反演層數(shù)為75層,垂直格點(diǎn)間隔為200 m。
2020年9月4日東亞大槽加深東移,槽后西北氣流帶動(dòng)冷空氣南下,佛山處于槽前偏西南氣流中,588 hPa等壓線控制廣東。925 hPa上切變線位于粵北地區(qū),有一支西南氣流從海南東側(cè)海面向北延伸到珠江三角洲西部,另外有一支東北氣流從臺(tái)灣海峽南下影響到珠江三角洲東部地區(qū),二者在珠三角附近形成輻合,700 hPa和850 hPa上切變線位于長(zhǎng)江流域南側(cè)一帶,切變線南側(cè)有偏西風(fēng)急流在湖南和江西北部發(fā)展,200 hPa上珠三角地區(qū)恰好處于偏北顯著氣流和西北顯著氣流兩支氣流直接的分流區(qū)。地面上弱低壓在北部灣維持,本地受類均壓場(chǎng)控制。距離佛山南海區(qū)最近的清遠(yuǎn)探空站2020年9月4日08時(shí)探空站資料表明:各層大氣相對(duì)濕度較大,對(duì)流有效位能(CAPE)值為2 100 J·kg-1,對(duì)流抑制能量(CIN)值為0 J·kg-1,不穩(wěn)定能量充足(圖2)。綜上所述,佛山2020年9月4日有充沛的水汽和水汽輻合,地面與700 hPa之間的條件不穩(wěn)定結(jié)合低層水汽條件形成CAPE大值,具有顯著的深厚濕對(duì)流潛勢(shì)。此外,更大尺度范圍內(nèi)低層輻合,高層輻散,周邊環(huán)境為上升氣流,有利于CAPE增大,CIN減小,深厚濕對(duì)流形成的可能性將更大。
圖2 2020年9月4日08時(shí)清遠(yuǎn)站T-lnp圖
2020年9月4日16:00—17:00,佛山市南海區(qū)有多個(gè)單個(gè)單體或多單體結(jié)構(gòu)的對(duì)流風(fēng)暴生成,形成多單體風(fēng)暴群,回波演變過程見圖3。合并階段,16:00多單體1、多單體2均在進(jìn)行內(nèi)部合并(簡(jiǎn)稱第一次合并)(圖3a1),16:05多單體1上方出現(xiàn)新的對(duì)流單體(簡(jiǎn)稱單體1)(圖3a2),16:11單體1迅速發(fā)展,其右側(cè)出現(xiàn)新的對(duì)流單體(簡(jiǎn)稱單體2),此時(shí)多單體1、多單體2內(nèi)部合并結(jié)束并分別發(fā)展成為新的對(duì)流單體(簡(jiǎn)稱單體3、單體4)(圖3a3),16:11—16:28單體3及單體4開始分裂,單體1、單體2、單體3、單體4逐漸合并(簡(jiǎn)稱第二次合并),并向東北方向移動(dòng)(圖3a4~3a7)。16:30合并階段結(jié)束,第二次合并后形成的對(duì)流單體分裂為兩個(gè)新的對(duì)流單體(簡(jiǎn)稱單體5、單體6)(圖3a8),單體5進(jìn)入成熟階段。成熟階段,16:30—16:50單體5發(fā)展旺盛并向東北方向緩慢移動(dòng),單體6移動(dòng)更快(圖3b1~3b2)。消亡階段,16:50單體5轉(zhuǎn)為消亡階段,17:15單體5與右側(cè)新生對(duì)流單體(簡(jiǎn)稱單體7)合并(簡(jiǎn)稱第三次合并)(圖3c1~3c4),之后回波整體向東移動(dòng),迅速消亡?;夭ǚ治鲲@示,相控陣?yán)走_(dá)可以精細(xì)地探測(cè)對(duì)流單體合并、成熟及消亡的演變過程。
圖3 2020年9月4日16:00—17:30在0.1~14.9 km高度上的組合反射率回波演變(a)合并階段:(a1)16:00,(a2)16:05,(a3)16:11,(a4)16:15,(a5)16:18,(a6)16:25,(a7)16:28,(a8)16:30;(b)單體5成熟階段:(b1)16:40,(b2)16:48;(c)單體5消亡階段:(c1)16:50,(c2)17:00,(c3)17:15,(c4)17:30
風(fēng)場(chǎng)反演前,對(duì)雷達(dá)基數(shù)據(jù)進(jìn)行地物雜波濾除、徑向速度退模糊和衰減訂正等質(zhì)量控制(Holleman and Beekhuis,2003;魏萬益等,2020;肖柳斯等,2021),之后進(jìn)行如下數(shù)據(jù)檢驗(yàn)流程:金屬球定標(biāo)、子陣間徑向速度對(duì)比、反演風(fēng)場(chǎng)正確性和合理性檢驗(yàn)。
當(dāng)各收發(fā)子陣架設(shè)后,要檢查徑向速度的正確性。檢查方法如下:
(1)金屬球定標(biāo)。采用金屬球定標(biāo)法對(duì)各子陣的徑向速度進(jìn)行機(jī)外標(biāo)定。以子陣3為例進(jìn)行說明,采用快速掃描模式,體掃時(shí)間調(diào)整為15 s。在2019年11月24日,獲取連續(xù)10個(gè)體掃樣本,利用金屬球相對(duì)于子陣3的實(shí)際徑向速度與子陣3所測(cè)徑向速度進(jìn)行對(duì)比,子陣3的最大徑向速度探測(cè)誤差為0.2 m·s-1,滿足徑向速度探測(cè)精度為1 m·s-1的設(shè)計(jì)要求。子陣3探測(cè)的方位角、俯仰角、距離與金屬球?qū)嶋H的方位角、俯仰角、距離存在一個(gè)固定偏差,方位角偏差量平均為2.16°,俯仰角偏差量平均為0.28°,距離偏差量平均為189 m。不符合精度要求,因此后續(xù)對(duì)子陣3指北和天線俯仰角及距離庫(kù)探測(cè)進(jìn)行了相應(yīng)角度的修正。對(duì)子陣6、子陣7也采用該方法進(jìn)行正確性檢驗(yàn),并進(jìn)行相應(yīng)修正。
(2)子陣間徑向速度對(duì)比驗(yàn)證。以子陣3與子陣6對(duì)比為例,選取2020年9月4日16:01—16:17間隔30 s連續(xù)33個(gè)時(shí)刻數(shù)據(jù),0°仰角連線中點(diǎn)處徑向速度進(jìn)行對(duì)比(子陣3徑向速度大小取反以便于對(duì)比分析)。子陣3與子陣6的各時(shí)刻徑向速度均滿足方向相反(即數(shù)值取反)的設(shè)計(jì)要求,徑向速度值之差最大為2 m·s-1(圖4a)。子陣6與子陣7也采用該方法選取2020年9月4日16:27—16:40間隔30 s連續(xù)27個(gè)時(shí)刻數(shù)據(jù)進(jìn)行徑向速度對(duì)比驗(yàn)證(圖4b)。結(jié)果表明,滿足兩部子陣連線中點(diǎn)處徑向速度大小基本相同,方向相反,符合設(shè)計(jì)要求。
圖4 2020年9月4日(a,b)16:01—16:17和(c,d)16:27—16:40子陣連線中點(diǎn)徑向速度對(duì)比(a)子陣3與子陣6徑向速度(子陣3數(shù)值取反),(b)子陣3與子陣6徑向速度絕對(duì)值差,(c)子陣6與子陣7徑向速度(子陣7數(shù)值取反),(d)子陣6與子陣7徑向速度絕對(duì)值差
(3)反演風(fēng)場(chǎng)正確性和合理性檢驗(yàn)。李渝等(2020)利用部署在湖南省長(zhǎng)沙黃花機(jī)場(chǎng)的陣列天氣雷達(dá)2019年雷達(dá)資料進(jìn)行外場(chǎng)試驗(yàn),研究結(jié)果表明:1)在穩(wěn)定性降水過程中,反演與風(fēng)廓線雷達(dá)產(chǎn)品較為一致,比較合理;2)陣列天氣雷達(dá)反演風(fēng)場(chǎng)在不同的降水類型下得到的風(fēng)場(chǎng)結(jié)構(gòu)符合各類天氣系統(tǒng)的基本特征,較為合理。
本次強(qiáng)對(duì)流天氣過程發(fā)展迅速,涉及多個(gè)單體。下文將該次過程分為合并階段、成熟階段和消亡階段進(jìn)行詳細(xì)分析,各階段觀測(cè)的對(duì)流單體均處于三部及以上子陣所構(gòu)成的三維精細(xì)探測(cè)區(qū)內(nèi)。
為進(jìn)一步檢查該個(gè)例使用的強(qiáng)度場(chǎng)與三維風(fēng)場(chǎng)反演資料的正確性,利用廣州雷達(dá)和子陣3、子陣6、子陣7基數(shù)據(jù)以及三部子陣融合強(qiáng)度場(chǎng)與三維風(fēng)場(chǎng)反演資料進(jìn)行相互對(duì)比驗(yàn)證,由于廣州雷達(dá)與相控陣陣列天氣雷達(dá)子陣波段不同,各項(xiàng)硬件參數(shù)不同,故在大雨滴和冰雹等情況下探測(cè)到的回波強(qiáng)度存在固有的不一致,并且兩者空間分辨率也有很大差異,故下文僅從定性的角度進(jìn)行一致性分析。以2020年9月4日16:58廣州雷達(dá)9.78°仰角PPI資料(對(duì)應(yīng)高度約為6.3 km),子陣3在6.3 km高度的CAPPI資料以及6.3 km高度處強(qiáng)度場(chǎng)與反演風(fēng)場(chǎng)資料為例,進(jìn)行對(duì)比說明。
強(qiáng)回波指≥45 dBz的回波區(qū)域(韓光,2008)。廣州雷達(dá)、子陣3以及融合強(qiáng)度場(chǎng)(圖5a1~5a3)的回波形狀以及強(qiáng)回波區(qū)域均較為一致。子陣3與廣州雷達(dá)雖然架設(shè)于不同的位置(圖1a),但徑向速度圖中(圖5b1,5b2)均存在兩處明顯的正負(fù)徑向速度交界線。6.3 km高度上,反演風(fēng)場(chǎng)顯示單體5左側(cè)與右側(cè)分別出現(xiàn)清晰可見的氣旋與反氣旋,且風(fēng)速大值區(qū)與子陣3的徑向速度大值區(qū)一致(圖5a3)。兩部及以上子陣覆蓋區(qū)域與回波區(qū)域大小幾乎相同(圖5b3)。故本次強(qiáng)對(duì)流天氣過程資料完整且較為準(zhǔn)確能夠用于分析。
圖5 2020年9月4日16:58雷達(dá)對(duì)比(a1,b1)廣州雷達(dá)9.78°仰角(雷達(dá)架設(shè)于圖1a東南方位):(a1)基本反射率因子,(b1)徑向速度;(a2,b2)子陣3在6.3 km高度(子陣架設(shè)于圖1a西北方位):(a2)基本反射率因子,(b2)徑向速度;(a3,b3)6.3 km高度:(a3)強(qiáng)度場(chǎng)(填色)與風(fēng)場(chǎng)(風(fēng)羽),(b3)子陣覆蓋數(shù)量(填色)與風(fēng)場(chǎng)(風(fēng)羽)
16:01—16:10第一次合并,多單體1、多單體2內(nèi)部各對(duì)流單體都處于相近的發(fā)展增強(qiáng)階段,合并后發(fā)展增強(qiáng)。16:11—16:30第二次合并(圖3a3~3a8),單體1、單體2發(fā)展增強(qiáng),單體3、單體4開始分裂并迅速減弱,之后單體1、單體2與單體3、單體4分裂出的上側(cè)回波合并,回波迅速增強(qiáng),回波頂迅速升高,之后逐漸合并為一個(gè)對(duì)流單體,向東北方向緩慢移動(dòng),而單體3、單體4分裂出的下側(cè)回波卻減弱。
翟菁等(2012)在數(shù)值模擬中把兩個(gè)對(duì)流單體云團(tuán)之間的合并分為兩類:第一類合并為發(fā)展強(qiáng)度接近的單體之間的合并,兩個(gè)單體都處于相近的發(fā)展增強(qiáng)階段,則合并后單體發(fā)展增強(qiáng),上文第一次合并與之相同。第二類合并為發(fā)展不同的單體之間的合并,一個(gè)單體處于發(fā)展期,而另一個(gè)單體處于成熟至成熟后的衰減期,合并過程中一個(gè)單體得到增強(qiáng),而另一個(gè)單體卻減弱。上文第二次合并中單體3、單體4分裂時(shí)回波迅速減弱,之后分裂出的上側(cè)回波與單體1、單體2合并得到增強(qiáng),而分裂出的下側(cè)回波逐漸減弱,這與單純的一個(gè)單體增強(qiáng),另一個(gè)單體減弱的結(jié)果略有不同。
16:35強(qiáng)回波中心面積增大,回波頂略微升高至13.1 km,中低層(2.1~5.1 km)在強(qiáng)回波區(qū)域出現(xiàn)氣旋(圖6b1,6b2),強(qiáng)回波區(qū)域面積增大,氣旋周圍風(fēng)速略微增大。之后回波頂迅速升高至14.9 km,氣旋向上、向下增長(zhǎng),水平范圍擴(kuò)大并逐漸形成閉環(huán)。
16:48單體5回波觸地,回波頂高14.9 km,最大反射率因子約為65 dBz,形成γ中尺度氣旋,直徑最大約為6 km,厚度約為7 km,自1.1 km高度處延伸至8.1 km。2.1 km(圖6c1)高度上,氣旋位于單體5左上側(cè)強(qiáng)回波中心處,直徑約為3 km。氣旋左上側(cè)風(fēng)速較小,右下側(cè)風(fēng)速較大,最大約為12 m·s-1。在4.1 km(圖6c2)高度上,氣旋位置相對(duì)2.1 km(圖6c1)高度略向右下側(cè)分布,氣旋直徑顯著增大至6 km 左右。6.1 km(圖6c3)高度上,氣旋位置相對(duì)4.1 km(圖6c2)高度略向右下側(cè)分布,氣旋中心反射率因子減小,直徑幾乎不變。該高度上氣旋左下側(cè)風(fēng)速較大,右上側(cè)風(fēng)速較小,最大約為14 m·s-1。散度場(chǎng)、渦度場(chǎng)與風(fēng)場(chǎng)對(duì)應(yīng)情況較好,風(fēng)場(chǎng)中氣旋式輻合處以負(fù)散度正渦度為主,最小散度值約為-3.8×10-2s-1,最大渦度值約為7.1×10-2s-1。氣旋外圍表現(xiàn)為較強(qiáng)輻散,氣旋右側(cè)既存在輻合中心又存在輻散中心,但整體表現(xiàn)為負(fù)渦度,形成反氣旋趨勢(shì)(圖6d1,6d2)。7.1 km(圖6c4)高度上,氣旋位置相對(duì)6.1 km(圖6c3)高度幾乎不變,強(qiáng)回波區(qū)域面積顯著減小,氣旋右側(cè)風(fēng)向出現(xiàn)明顯切變,由6.1 km高度東南風(fēng)轉(zhuǎn)為西北風(fēng),反氣旋趨勢(shì)更為明顯。
圖6 2020年9月4日成熟階段(a)16:30,(b)16:35,(c)16:48不同高度的強(qiáng)度場(chǎng)(填色)與三維風(fēng)場(chǎng)(風(fēng)羽),(d)16:48的(d1)散度場(chǎng)(填色)和(d2)渦度場(chǎng)(填色)與三維風(fēng)場(chǎng)(風(fēng)羽)
該階段單體5發(fā)展旺盛,途徑的各自動(dòng)站站點(diǎn)逐5 min降水量較多,最大值約為7 mm(圖8a),單體5從對(duì)流層低層直到中高層一直存在氣旋式輻合,且氣旋位置及強(qiáng)回波中心隨高度的增加逐漸向東南方向傾斜,在強(qiáng)降水回波發(fā)展旺盛時(shí)輻合區(qū)上空疊加有輻散區(qū)。郝瑩等(2012)分析多次短時(shí)強(qiáng)降水的徑向速度場(chǎng),發(fā)現(xiàn)中小尺度輻合的穩(wěn)定維持是強(qiáng)降水持續(xù)的主要原因,本文成熟階段的強(qiáng)度場(chǎng)與三維風(fēng)場(chǎng)反演資料進(jìn)一步清晰地展示了形成中小尺度氣旋式輻合的過程,氣旋式輻合維持時(shí)各高度上強(qiáng)度場(chǎng)與三維風(fēng)場(chǎng)、氣旋最強(qiáng)處散度場(chǎng)與渦度場(chǎng)的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)。
16:50中高層(6.1~7.1 km)在強(qiáng)回波區(qū)出現(xiàn)反氣旋(圖7a1,7a2),之后反氣旋向上略微增長(zhǎng),水平范圍擴(kuò)大并逐漸形成閉環(huán),氣旋水平范圍逐漸縮小?;夭敻咧饾u降低,強(qiáng)回波面積逐漸減小,單體5移動(dòng)速度變快。
17:00單體5回波觸地,回波頂高下降至14.1 km,最大反射率因子約為65 dBz,形成γ中尺度反氣旋,直徑最大約為6 km,厚度約為3 km,自6.1 km高度處延伸至9.1 km。2.1 km(圖7b1)高度上氣旋消失,表現(xiàn)為很強(qiáng)的水平風(fēng)切變。4.1 km(圖7b2)高度上,氣旋位于單體5左上側(cè),與16:48相同高度上(圖6c2)比較,氣旋向左上移動(dòng),輻合減弱。最大風(fēng)速由14 m·s-1減小至10 m·s-1,整體風(fēng)速減小,氣旋中心反射率因子顯著降低,強(qiáng)回波面積顯著減小,整個(gè)回波面積顯著增大,單體5右側(cè)風(fēng)場(chǎng)出現(xiàn)明顯風(fēng)切變。6.1 km高度(圖7b3)與16:48相同高度上(圖6c3)比較,氣旋受到右側(cè)反氣旋影響,分為左上側(cè)、左下側(cè)兩個(gè)氣旋。7.1 km(圖7b4)高度上,氣旋左下側(cè)與反氣旋右上側(cè)風(fēng)速較大,最大約為18 m·s-1,回波強(qiáng)度較強(qiáng),最大反射率因子約為60 dBz。兩者交界處風(fēng)速較小,最大約為10 m·s-1,回波強(qiáng)度較弱,最大反射率因子約為40 dBz。該層強(qiáng)度場(chǎng)與三維風(fēng)場(chǎng)為外圍強(qiáng)度大,風(fēng)速大,中心強(qiáng)度小,風(fēng)速小的結(jié)構(gòu)。散度場(chǎng)、渦度場(chǎng)與風(fēng)場(chǎng)對(duì)應(yīng)情況較好,風(fēng)場(chǎng)中反氣旋式輻散處以正散度負(fù)渦度為主,其中最大散度值約為4.5×10-2s-1,最小渦度值約為-5.7×10-2s-1(圖7e1,7e2)。反氣旋左側(cè)的兩個(gè)氣旋中風(fēng)切變較強(qiáng),以輻合為主,但局部已經(jīng)開始形成輻散,整體表現(xiàn)為正渦度。
圖7 2020年9月4日消亡階段(a)16:50,(b)17:00,(c)17:10,(d)17:22不同高度的強(qiáng)度場(chǎng)(填色)與三維風(fēng)場(chǎng)(風(fēng)羽),(e)17:00的(e1)散度場(chǎng)(填色)和(e2)渦度場(chǎng)(填色)與三維風(fēng)場(chǎng)(風(fēng)羽)
17:10強(qiáng)回波面積進(jìn)一步減小,反氣旋向下延伸至4.1 km,該高度(圖7c1)與17:00相同高度上(圖7b2)比較,回波面積增大,但強(qiáng)回波面積減小,氣旋處風(fēng)速顯著減小,對(duì)應(yīng)位置最大反射率因子由60 dBz顯著減小至45 dBz,氣旋右側(cè)回波強(qiáng)度變化較小,單體5右側(cè)有單體7正在發(fā)展。7.1 km高度(圖7c2)與17:00相同高度上(圖7b4)比較,反氣旋范圍顯著擴(kuò)大,回波強(qiáng)度減弱,面積縮小。
(八) 藥敏試驗(yàn) 采用紙片擴(kuò)散法,用無菌棉簽蘸取分離菌的血清肉湯培養(yǎng)物,均勻涂布于鮮血瓊脂平板,在瓊脂平放上向一個(gè)方向均勻涂布然后將平板每轉(zhuǎn)動(dòng)60度涂布一次,共涂三次最后沿平板邊緣涂布一圈;加蓋后放置5 min,待平板稍干后,用無菌鑷子將各種藥敏紙片分別平貼在培養(yǎng)基表面,并輕壓使其緊貼平板表面,每個(gè)平板貼4張藥敏紙片,兩紙片相距25 mm,紙片與平板邊緣不小于15 mm,貼好紙片的平板于37度培養(yǎng)24 h,觀察結(jié)果。結(jié)果按抑菌圈直徑大小和各抗菌藥的具體標(biāo)準(zhǔn),評(píng)定為高度敏感、中度敏感或耐藥。結(jié)果評(píng)定參照表2。
17:22單體5回波頂高降至10.1 km,與右側(cè)單體7合并,消亡速度放緩。4.1 km高度(圖7d1)與17:10相同高度(圖7c1)比較,最顯著的變化是氣旋消失,回波強(qiáng)度減弱。7.1 km(圖7d2)與17:10相同高度上(圖7c2)比較,最顯著的變化是反氣旋消失,回波強(qiáng)度減弱。之后對(duì)流單體迅速消亡,所經(jīng)過自動(dòng)站站點(diǎn)逐5 min累計(jì)降水量顯著減少。
基于陣列天氣雷達(dá)高時(shí)空分辨率的特點(diǎn),選取逐30 s的反射率因子場(chǎng)與三維風(fēng)場(chǎng)反演資料,以及回波移動(dòng)路徑上的自動(dòng)氣象站逐5 min累計(jì)降水量資料(圖8a),探究反射率因子(即強(qiáng)度)場(chǎng)、三維風(fēng)場(chǎng)與自動(dòng)站降水量三者之間的聯(lián)系。
圖8 2020年9月4日(a)單體5(紅色三角)與單體6(藍(lán)色三角)經(jīng)過的部分自動(dòng)氣象站16—18時(shí)累計(jì)降水量;(b)單體5,(c)單體6經(jīng)過的自動(dòng)氣象站降水量統(tǒng)計(jì)
選取單體5經(jīng)過的6個(gè)自動(dòng)氣象站站點(diǎn)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)(圖8b),同時(shí)為探究三維風(fēng)場(chǎng)的影響,將各階段發(fā)展情況類似,但沒有形成深厚持久氣旋與反氣旋的單體6經(jīng)過的8個(gè)有降水的和3個(gè)無降水或降水很少的自動(dòng)氣象站站點(diǎn)也進(jìn)行統(tǒng)計(jì)(圖8c)。單體5經(jīng)過的自動(dòng)氣象站,最大累計(jì)降水量為27.9 mm。單體6經(jīng)過的自動(dòng)氣象站,最大累計(jì)降水量為18.6 mm。以各自動(dòng)氣象站站點(diǎn)為中心,水平范圍1 km×1 km,統(tǒng)計(jì)自動(dòng)站出現(xiàn)降水的前后20 min之間逐30 s的下列均值:1)垂直范圍0~6 km的反射率因子均值(簡(jiǎn)稱反射率因子);2)垂直范圍0~3 km的水平風(fēng)速均值(簡(jiǎn)稱0~3 km風(fēng)速);3)垂直范圍3~6 km的水平風(fēng)速均值(簡(jiǎn)稱3~6 km風(fēng)速);4)垂直范圍0~6 km的渦度、散度均值(簡(jiǎn)稱渦度、散度);5)垂直范圍0~6 km的正渦度、負(fù)散度均值(簡(jiǎn)稱正渦度、負(fù)散度)。
選取以自動(dòng)站為中心水平范圍1 km×1 km,可以更好地觀測(cè)各統(tǒng)計(jì)量,得到相對(duì)平穩(wěn)的變化趨勢(shì),利于找出各統(tǒng)計(jì)量之間的關(guān)系。對(duì)垂直范圍0.1 km,0~1 km,0~3 km,0~6 km反射率因子統(tǒng)計(jì),發(fā)現(xiàn)四者所繪制的曲線變化趨勢(shì)基本一致,但前三者存在較大抖動(dòng),故選擇更為平穩(wěn)的0~6 km反射率因子作為統(tǒng)計(jì)量,以更好地觀察與自動(dòng)氣象站5 min降水量之間的關(guān)系。Wu et al(2020)通過數(shù)值模擬表明風(fēng)場(chǎng)變化對(duì)風(fēng)暴的結(jié)構(gòu)和組織有重要影響,對(duì)流層中層或低層風(fēng)場(chǎng)的增強(qiáng)有利于對(duì)流的發(fā)展。且據(jù)統(tǒng)計(jì)0~6 km風(fēng)速均值與0~6 km正渦度變化趨勢(shì)較為一致,故低層風(fēng)場(chǎng)選擇0~3 km,中層風(fēng)場(chǎng)選擇3~6 km,以0~3 km與3~6 km的風(fēng)速均值作為統(tǒng)計(jì)量。
單體5和單體6經(jīng)過的各自動(dòng)站站點(diǎn)的統(tǒng)計(jì)量結(jié)果表明(表1):單體5與單體6的反射率因子最大值均為55 dBz,單體5存在深厚持久的氣旋、反氣旋,0~3 km與3~6 km風(fēng)速統(tǒng)計(jì)量最大值均大于單體6,且單體5經(jīng)過的自動(dòng)站中的最大累計(jì)降水量遠(yuǎn)大于單體6。
表1 單體5與單體6的各項(xiàng)統(tǒng)計(jì)量對(duì)比
觀察各站點(diǎn)中各統(tǒng)計(jì)量之間的關(guān)系,得到以下特點(diǎn)(圖9,其余站點(diǎn)略):
圖9 2020年9月4日(a)G6866,(b)G6838,(c)G2280站點(diǎn)統(tǒng)計(jì)量
1)最大反射率因子一般出現(xiàn)在最大5分鐘降水前的5~10 min,降水發(fā)生時(shí),反射率因子會(huì)有略微減小,在最大5分鐘降水發(fā)生前略微增大,之后迅速減小。通常出現(xiàn)強(qiáng)降水的站點(diǎn)最大反射率因子遠(yuǎn)大于無降水或降水很少的站點(diǎn)。
2)0~3 km風(fēng)速與反射率因子變化趨勢(shì)較為一致,在最大5分鐘降水發(fā)生前5~10 min迅速減小。通常出現(xiàn)強(qiáng)降水的站點(diǎn)0~3 km風(fēng)速最大值均大于2 m·s-1,最大為7 m·s-1,無降水或降水很少的站點(diǎn)0~3 km風(fēng)速最大值均小于2 m·s-1。
3)3~6 km風(fēng)速在降水發(fā)生前10~15 min會(huì)達(dá)到第一個(gè)極值,在最大5分鐘降水發(fā)生前后 5 min 達(dá)到最大值,通常3~6 km風(fēng)速最大值更大,且后于0~3 km風(fēng)速達(dá)到最大值。
4)正渦度與負(fù)散度變化趨勢(shì)基本一致,在最大5分鐘降水發(fā)生前5~10 min迅速減小,與0~3 km風(fēng)速變化趨勢(shì)較為一致。
對(duì)2020年9月4日佛山市局地短時(shí)強(qiáng)降水天氣過程分析,得到以下幾點(diǎn)結(jié)論:
(1)2020年9月4日佛山市滿足強(qiáng)對(duì)流天氣發(fā)生所需要的水汽條件,不穩(wěn)定層結(jié)條件和抬升條件,CAPE值充分大,CIN值較小,自動(dòng)站數(shù)據(jù)表明4日下午佛山市南海區(qū)出現(xiàn)了局地短時(shí)強(qiáng)降水天氣過程。
(2)通過數(shù)據(jù)質(zhì)量控制和雷達(dá)資料對(duì)比等方法驗(yàn)證,證明陣列天氣雷達(dá)徑向速度資料完整,較為準(zhǔn)確,反演風(fēng)場(chǎng)較為合理,能夠用于對(duì)此次短時(shí)強(qiáng)降水過程的分析。
(3)強(qiáng)度場(chǎng)與三維風(fēng)場(chǎng)分析發(fā)現(xiàn):合并階段,各單體發(fā)生多次分裂、合并,觀測(cè)到兩類不同發(fā)展階段的對(duì)流單體之間的合并過程,一類是發(fā)展強(qiáng)度接近的單體之間的合并,合并后單體發(fā)展增強(qiáng),一類是發(fā)展強(qiáng)度不同的單體之間的合并,處于成熟期的單體分裂成兩個(gè)單體,一個(gè)單體與發(fā)展期單體合并得到增強(qiáng),一個(gè)單體逐漸減弱。成熟階段,回波中低層風(fēng)場(chǎng)出現(xiàn)較強(qiáng)切變,之后強(qiáng)回波中心迅速形成γ中尺度氣旋,氣旋形成后自動(dòng)氣象站測(cè)得的降水量明顯增加,表明氣旋式輻合的穩(wěn)定維持是強(qiáng)降水持續(xù)的主要原因。消亡階段,強(qiáng)回波區(qū)形成γ中尺度反氣旋,反氣旋逐漸增強(qiáng),氣旋逐漸減弱,降水量明顯減少,回波移動(dòng)速度加快。最終,氣旋與反氣旋均消失,對(duì)流單體迅速消亡。該次短時(shí)強(qiáng)降水天氣過程分析表明,陣列天氣雷達(dá)能夠?qū)?qiáng)對(duì)流天氣過程進(jìn)行更為精細(xì)的探測(cè)。
(4)強(qiáng)度場(chǎng)、三維風(fēng)場(chǎng)與自動(dòng)站降水量的關(guān)系初探:從高時(shí)空分辨率的強(qiáng)度場(chǎng)、三維風(fēng)場(chǎng)中獲得的各統(tǒng)計(jì)量對(duì)短時(shí)強(qiáng)降水有一定預(yù)示作用。最顯著的關(guān)系特點(diǎn)為:水平范圍均為1 km×1 km,垂直范圍 0~6 km反射率因子均值、垂直范圍0~3 km風(fēng)速均值、垂直范圍0~6 km正渦度與負(fù)散度均值的最大值通常出現(xiàn)在最大5分鐘降水前5~10 min,垂直范圍3~6 km風(fēng)速均值的第一個(gè)極值通常出現(xiàn)在降水前10~15 min,最大值通常出現(xiàn)在最大5分鐘降水前后5 min。
盡管本文對(duì)該次局地短時(shí)強(qiáng)降水天氣過程進(jìn)行了詳細(xì)的強(qiáng)度場(chǎng)與三維風(fēng)場(chǎng)分析,但并未對(duì)垂直速度進(jìn)行分析,因?yàn)榻邓W酉侣淠┧俣扔?jì)算如果存在較大誤差會(huì)使垂直速度的結(jié)果不準(zhǔn)確。未來將開展對(duì)降水粒子下落末速度的估算,探索垂直氣流的計(jì)算方法,同時(shí)對(duì)強(qiáng)度場(chǎng)、三維風(fēng)場(chǎng)與自動(dòng)站降水量之間的關(guān)系進(jìn)行深入研究,將統(tǒng)計(jì)分析更多個(gè)例,進(jìn)一步探究這些特征的形成機(jī)理。