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        垂直螺旋度和TBB特征在暴雨、暴雪中的應(yīng)用

        2023-11-01 05:19:46楊保成
        河南科技 2023年19期
        關(guān)鍵詞:暴雪急流呼倫貝爾

        楊保成

        (呼倫貝爾市氣象局,內(nèi)蒙古 呼倫貝爾 021008)

        0 引言

        呼倫貝爾市位于內(nèi)蒙古自治區(qū)東北部,因地理位置處在溫帶北部,全年平均氣溫較低。暴雨、暴雪是該地區(qū)主要災(zāi)害性天氣,對農(nóng)牧業(yè)生產(chǎn)及交通運輸造成嚴重的影響。

        近年來,許多專家對不同區(qū)域的暴雨、暴雪天氣進行了研究,如姜學(xué)恭等[1]對一次阻塞型華北對流性暴雨過程進行了診斷分析,指出了高低空急流對暴雨的作用;張桂蓮等[2]對內(nèi)蒙古中西部地區(qū)極端大暴雨特征進行了分析,指出極端暴雨下的中尺度對流特征;孫永剛等[3]研究指出高低空急流位置及其耦合作用對暴風雪的形成至關(guān)重要;張桂蓮等[4]對大興安嶺地區(qū)暴雪天氣進行了診斷分析,表明濕位渦密集帶與暴雪有一定的對應(yīng)關(guān)系;黃曉璐等[5]對2020 年初內(nèi)蒙古一次暴雪天氣的成因進行了分析,揭示了強鋒生區(qū)與暴雪落區(qū)的相關(guān)關(guān)系;李娜等[6]對烏魯木齊暴雪的鋒面進行了分析,指出了鋒面對暴雪過程中水汽輻合和動力抬升的重要作用;李桉孛等[7]對新疆北部暴雪動力特征進行了分析,闡述了垂直螺旋度在暴雪過程中的重要作用。

        總體而言,針對區(qū)域性暴雨、暴雪天氣成因的機理研究很多,但通過垂直螺旋度和相當黑體亮溫(Black Body Temperature,TBB)特征方面診斷研究呼倫貝爾地區(qū)暴雨、暴雪天氣的比較少。鑒于此,本研究以呼倫貝爾地區(qū)2018 年7 月7 日至8 日暴雨天氣和2017 年2 月15 日至16 日暴雪天氣為例,重點分析垂直螺旋度特征和云圖TBB 特征,探討其在暴雨、暴雪天氣方面的應(yīng)用,期望能夠為這類天氣過程預(yù)報提供科學(xué)合理的參考依據(jù)。

        1 資料選取與研究方法

        1.1 資料選取

        本研究利用NCEP 資料(網(wǎng)格距1°×1°經(jīng)緯度,6 h 一次全球再分析資料);觀測資料選用呼倫貝爾地區(qū)氣象站降水量、高度場、風場等資料;暴雨、暴雪相應(yīng)時段的FY-2E云圖TBB資料。

        1.2 研究方法

        1.2.1 垂直螺旋度。螺旋度是描述環(huán)境風場氣流沿運動方向旋轉(zhuǎn)程度和運動強弱的物理量,能夠較好描述大氣運動特征,近年來被廣泛用于天氣動力學(xué)研究,特別是暴雨和暴雪等研究中。本研究將借助垂直螺旋度,研究呼倫貝爾地區(qū)暴雨、暴雪的動力學(xué)特征。在等壓坐標系中,垂直螺旋度計算方式如式(1)。

        式中:u,v,w分別為等壓坐標系中x方向,y方向和垂直方向的速度,z為垂直方向上的渦度。

        1.2.2 云圖TBB 特征。云圖的TBB 特征,可以揭示云發(fā)展的一些特征,直觀地展示出中、小尺度天氣系統(tǒng)中的云演變特征。暴雨、暴雪等天氣一般出現(xiàn)在中尺度云團邊緣TBB 等值線梯度最大處或云團合并的地方。

        2 天氣過程概述

        2018 年7 月7 日至8 日,呼倫貝爾地區(qū)出現(xiàn)暴雨天氣,在241 個氣象監(jiān)測站中有232 個站出現(xiàn)降水,其中38 個站出現(xiàn)暴雨,降水超過50 mm。此次強降水落區(qū)主要出現(xiàn)在大興安嶺嶺東地區(qū),以陣性降水為主,除強降水外局地還伴有冰雹災(zāi)害。本研究選取暴雨中4 個典型站(興隆水庫站、坤密爾堤辦事處新農(nóng)村站、成吉思汗站和薩滿街站)進行分析,興隆水庫站本次過程降雨量最大為83.5 mm,作為典型站1,坤密爾堤本次過程降雨66.2 mm,作為典型站2,成吉思汗站和薩滿街站作為本次暴雨小時雨強最大的代表站,小時雨強分別為27.5 mm 和20.7 mm,分別作為典型站3和典型站4。從8日05:00至20:00逐小時降雨量分析(見圖1),雨強比較大的時段為5:00至6:00,8:00至9:00,12:00至14:00,17:00至19:00四個時段,其中前三個時段為混合型降雨(穩(wěn)定性降雨中也伴隨雨強突然增強的對流性降雨),最后一個時段為中尺度對流云團造成的對流性降雨。

        圖1 2018年7月8日05:00至8日20:00各站逐小時降雨量

        2017 年2 月15 日至16 日呼倫貝爾地區(qū)出現(xiàn)暴雪天氣,集中在呼倫貝爾中部地區(qū)。全市共20個氣象觀測站出現(xiàn)降雪,其中呼倫貝爾市中部的陳巴爾虎旗出現(xiàn)暴雪,降雪量為11 mm,積雪深度凈增9 cm;鄂溫克旗、牙克石市、海拉爾區(qū)及西部的滿洲里市出現(xiàn)大雪,降雪量為5.2~7. 3 mm。陳巴爾虎旗15 日14:00 至16 日02:00 逐小時降雪量(見圖2)分布表明,降雪最強時段出現(xiàn)在15日16:00 至18:00,雪強達1.7 mm·h-1。本次過程降雪強度大,伴隨局地較強陣風,呼倫貝爾中部地區(qū)出現(xiàn)暴風雪,海拉爾區(qū)、陳巴爾虎旗及新巴爾虎右旗出現(xiàn)白毛風等災(zāi)害性天氣,野外能見度不足100 m。

        圖2 2017年2月15日14:00至16日02:00陳巴爾虎旗(119.4°E,49.3°N)逐小時降雪量

        3 環(huán)流形勢特征

        3.1 暴雨過程環(huán)流特征

        分析2018 年7 月7 日08:00 高空環(huán)流場,500 hPa 亞歐大陸為兩槽一脊型,貝加爾湖地區(qū)(以下簡稱貝湖)有一深槽,槽前疏散結(jié)構(gòu)表明槽進一步發(fā)展。同時,位于呼倫貝爾下游的鄂霍茨克海(以下簡稱鄂海)高壓異常強盛,使冷渦呈準靜止狀態(tài)。8 日08:00 呼倫貝爾東南部地區(qū)處于西南暖濕急流中。200 hPa 高空風場表明降水典型站處于高空急流出口區(qū)左側(cè),高空抽吸作用顯著,利于水汽的動力抬升。同時08:00 低層850 hPa 呼倫貝爾地區(qū)偏南風速達到18 m·s-1,高、低空急流的耦合作用顯著,利于暴雨等極端性天氣出現(xiàn)。14:00 由于鄂海阻高的影響,冷渦繼續(xù)維持準靜止狀態(tài),呼倫貝爾地區(qū)整層處于偏南風場之中。20:00呼倫貝爾西南部處于偏西氣流中,降水減弱。9 日08:00 隨著冷空氣不斷加強滲透,呼倫貝爾地區(qū)逐漸被干冷空氣控制,暴雨過程趨于結(jié)束。

        3.2 暴雪過程環(huán)流特征

        分析2017 年2 月12 日08:00 高空場500 hPa環(huán)流形式,亞洲中高緯地區(qū)呈兩脊一槽形,烏拉爾山和鄂霍茨克海分別為長波脊影響,西西伯利亞北部存在溫度場為-46 ℃的極渦,強度為5 000 gpm。隨著系統(tǒng)發(fā)展,烏拉爾山長波脊進一步東移,脊前偏北氣流引導(dǎo)極地冷空氣南下,促使高空冷渦東移加強。15 日08:00 高空冷渦移到貝加爾湖北部,分裂的冷空氣開始影響呼倫貝爾地區(qū),為本次暴雪天氣過程提供了冷空氣源。

        隨著冷空氣的不斷滲透,15 日14:00 500 hPa冷渦底部的淺槽發(fā)展加深,呼倫貝爾地區(qū)處于槽前西南暖濕氣流中,暖濕氣流為降雪過程提供大量的水汽輸送,配合西北部冷平流,呼倫貝爾地區(qū)冷、暖空氣交匯,降雪得以增強;15 日14:00 呼倫貝爾地區(qū)850 hPa 為低槽前部西南急流控制,西南急流從錫林郭勒盟北部一直延伸到呼倫貝爾市南部,中心風速高達22 m·s-1。由于西南低空急流的存在,為暴雪過程提供充足的水汽和能量條件,呼倫貝爾地區(qū)處于高空急流出口區(qū)左側(cè),高、低空急流耦合作用,進一步促進了空氣柱的上升運動,利于暴雪天氣出現(xiàn)。

        4 垂直螺旋度特征

        4.1 暴雨過程垂直螺旋度特征

        分析此次暴雨天氣中的垂直螺旋度平面圖特征(圖略),850 hPa 垂直螺旋度正的大值落區(qū)呈近似橢圓狀,對比實況降雨量,暴雨典型站處于螺旋度正的大值落區(qū)之中。

        對垂直螺旋度做空間剖面分析(見圖3),表明在暴雨區(qū)上空850 hPa 和700 hPa 各存在一個大的正值中心,說明垂直螺旋度伸展較高,正渦度與垂直速度都較大,這些都有利于垂直運動的增強,利于暴雨的產(chǎn)生。

        圖3 8日08:00沿124°E垂直螺旋度剖面(單位:10-6 m·s-2)(黑色粗直線為強降雨區(qū))

        4.2 暴雪過程垂直螺旋度特征

        2 月15 日14:00 在呼倫貝爾西部地區(qū)出現(xiàn)100×10-6m·s-2的正值中心,與之對應(yīng)呼倫貝爾中、西部開始出現(xiàn)降雪。20:00 中心值加強達到140×10-6m·s-2,同時正值長軸繼續(xù)呈南北走向并略有東移,對比實況降雪,14:00 至20:00 正是呼倫貝爾中部降雪最強的時段。

        垂直螺旋度沿49°N 的緯向剖面(見圖4),反映了強降雪期間相應(yīng)地區(qū)垂直螺旋度的特征。14:00 在呼倫貝爾中部(115°E~119°E)上空出現(xiàn)正的垂直螺旋度,且伸展較高,達到400 hPa;20:00正的垂直螺旋度區(qū)域進一步東移,正值區(qū)域在900~500 hPa 之間,伸展高度明顯降低,但強度增強,中心強度達到180×10-6m·s-2,且位于呼倫貝爾中部強降雪區(qū)域上方850 hPa處。造成這一現(xiàn)象的原因表現(xiàn)為:14:00 至20:00 是強降雪集中時段,強降雪在降落過程產(chǎn)生的拖曳作用使得上升運動中心高度迅速下降,降雪效率提高,從而使垂直伸展高度下降。16 日08:00,正的垂直螺旋度明顯東移且強度減弱,實況顯示降雪已趨于結(jié)束。垂直螺旋度剖面分析表明:強降雪發(fā)生時段,在高層有冷空氣的不斷侵入,低層配合東南急流的暖濕輸送,進一步加劇了降雪區(qū)的不穩(wěn)定因素,使得垂直渦度和上升速度加大,垂直螺旋度強度加強,這對強降雪的產(chǎn)生提供了一定的指示意義。

        圖4 15日14:00沿49°N垂直螺旋度剖面(單位:10-6 m·s-2)(黑色實點為強降雪區(qū))

        5 衛(wèi)星云圖TBB特征

        5.1 暴雨過程云圖TBB特征

        云圖TBB(相當黑體亮溫)資料可以揭示出云的存在和云所處演變階段中的一些顯著特征。TBB特征可以直觀地展示出各種不同天氣系統(tǒng)的云型特征,從而可以推演發(fā)生在大氣中的動力和熱力過程。

        從FY2E 紅外云圖的TBB 特征分析(圖略),06:00 站1 和站2 處于TBB 大值區(qū)向小值區(qū)過渡的邊緣,TBB 值在-45~-50 ℃之間,TBB 梯度較大。13:00 站1 和站2 同樣處于TBB 大值區(qū)底部梯度過渡帶中,對比實況降雨,06:00 站1 小時降雨17.3 mm,13:00 站1 降雨18.4 mm,14:00 站2 降雨17.1 mm。17:00在呼倫貝爾東南部出現(xiàn)對流云團,18:00 對流云團進一步發(fā)展,TBB 特征分析表明,18:00對流云頂亮溫達到-50~-55 ℃之間,站3和站4 均處于TBB 大值區(qū)底部梯度過渡帶中,且梯度異常大。19:00 對流云團進一步東移,TBB 大值區(qū)有所擴大且呈南北走向,站3 依然處于TBB 大值區(qū)底部梯度過渡帶中,對比實況降雨,站3 在18:00 至19:00 降雨達到27.5 mm,站4 在17:00 至19:00 降雨達到31 mm,說明TBB 梯度值異常大,對應(yīng)能量鋒區(qū)較強,利于中、小尺度天氣系統(tǒng)劇烈發(fā)展,對流增強,易出現(xiàn)短歷時強降雨。

        5.2 暴雪過程云圖TBB特征

        分析此次降雪的FY2E紅外云圖TBB(相當黑體亮溫)特征,15:30 陳巴爾虎旗站TBB 值在-45~-50 ℃區(qū)域內(nèi),16:30 隨著云團北移,陳巴爾虎旗站南側(cè)TBB 梯度進一步加大,對比實況降雪,15:00、16:00 陳巴爾虎旗站降雪強度分別為1.3 mm·h-1和0.9 mm·h-1。17:30和18:30陳巴爾虎旗站南側(cè)有云團發(fā)展,云團的云頂亮溫低值(-45~-50 ℃)范圍進一步擴大,陳巴爾虎旗站處于南北向TBB 梯度異常大值帶中,降雪強度達到最大1.7 mm·h-1。后期冷空氣不斷滲透,低層逐漸被冷空氣取代,TBB 大值范圍也整體減小東北移,降雪趨于結(jié)束。

        6 結(jié)論

        ①鄂海阻塞形式的存在,使高空冷渦維持穩(wěn)定,地面至高空存在冷空氣與槽前暖濕氣流匯合。無論暴雨還是暴雪天氣,都存在高空急流與低空急流的耦合作用,利于系統(tǒng)的增強。

        ②暴雨(雪)發(fā)生時段,高層有冷空氣的不斷侵入,低層配合東南急流的暖濕輸送,進一步加劇暴雨(雪)區(qū)的不穩(wěn)定因素,使得垂直渦度和上升速度加大,垂直螺旋度強度加強,垂直螺旋度大的正值落區(qū)對預(yù)測暴雨(雪)的產(chǎn)生提供了一定的指示意義。

        ③一般在暴雨(雪)集中時段,暴雨(雪)在降落過程產(chǎn)生的拖曳作用使得垂直螺旋度上升運動中心高度迅速下降,暴雨(雪)降水效率也隨之提高。

        ④TBB 特征等值線高、低值過渡帶中,如果TBB 梯度值異常大,一般對應(yīng)能量鋒區(qū)較強,利于中、小尺度天氣系統(tǒng)劇烈發(fā)展,對流增強,易出現(xiàn)暴雨(雪)天氣。

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