摘 要：【目的】提高駐馬店本地災害性大風預報準確率及預警的提前量。【方法】利用2015—2022年駐馬店市國家站的觀測數(shù)據(jù)，統(tǒng)計分析駐馬店災害性大風時間變化特征及其與EC模式預報的誤差偏差規(guī)律?！窘Y(jié)果】駐馬店災害性大風呈現(xiàn)夏季多發(fā)且預報偏差較大的特征，占全年61%，以對流性大風為主?！窘Y(jié)論】通過診斷分析夏半年災害性大風天氣的影響系統(tǒng)、中尺度特征，結(jié)合天氣學原理的知識，歸納總結(jié)出預報偏差大的兩個典型的災害性大風天氣概念模型，為大風預報提供參考。

關(guān)鍵詞：駐馬店；災害性大風特征；預報偏差；影響系統(tǒng)

中圖分類號：P459.9 文獻標志碼：A 文章編號：1003-5168（2024）18-0101-04

DOI：10.19968/j.cnki.hnkj.1003-5168.2024.18.019

Analysis on the Characteristics and Influence System of Severe Wind in Zhumadian

XU Fengying

（Zhumadian Meteorological Bureau， Zhumadian 463000， China）

Abstract： [Purposes] This paper aims to improve the forecast accuracy of local disaster gale and advance warning of Zhumadian. [Methods] Using the observation data of Zhumadian National Station from 2015 to 2022， the time variation characteristics of disaster gale and the error deviation law between Zhumadian and EC model forecast were statistically analyzed. [Findings] Severe wind in Zhumadian showed the characteristics of frequent occurrence in summer and large forecast deviation， accounting for 61% of the whole year， mainly convective gale. [Conclusions] Through the analysis of the influence system and mesoscale characteristics of severe wind weather in summer half year and combined with the knowledge of synoptic principles， two typic9308ea8213d5c278358dcf6a42f990740c0b418e4510ab917972d474440833efal conceptual models of disaster gale weather with large forecast deviation were summarized，which provide reference for the gale forecast.

Keywords： Zhumadian; characteristics of severe wind; forecast deviation; influence system

0 引言

河南因大風造成的災害一年四季均有發(fā)生［1］，不僅在高層建筑施工、電力、通信設(shè)施等方面造成巨大的經(jīng)濟損失，還嚴重影響農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，威脅人民生命安全［2-3］。2013年8月1日強對流天氣出現(xiàn)在豫西南到豫東一帶［4-5］，有76個國家自動站出現(xiàn)雷暴，15站出現(xiàn)雷暴大風，南陽市內(nèi)鄉(xiāng)、唐河和駐馬店市泌陽出現(xiàn)冰雹，多地伴有短時強降水，小時雨量最大達70 mm/h（社旗縣），雨帶主要位于黃淮之間。雷暴大風天氣使農(nóng)作物（特別是夏玉米）大量倒伏，部分農(nóng)田絕收，大量房屋受損、樹木折斷，造成了嚴重的經(jīng)濟損失和人員傷亡。在河南諸如此類的極端大風致災事件還有很多［6-8］。駐馬店位于河南南部、是我國南北分界線，冷暖空氣相互作用頻繁，強對流、大風天氣較活躍。因此，研究駐馬店本地的大風天氣，對提高本地對流性大風天氣預報預警水平具有重要意義。

1 定義與研究方法

單站大風日定義：如果一個站瞬時風速>17.2 m/s（8級）或者是定時觀測中有一次平均風速達6級（>10.8 m/s），就定義為這個站出現(xiàn)了一個大風日。區(qū)域大風日定義：約定一天中全市10個國家級自動站有大于3個站連成片出現(xiàn)大風天氣，就記為一個“區(qū)域大風”日。

本研究主要運用天氣學分析與診斷的方法，綜合利用常規(guī)高空地面觀測數(shù)據(jù)資料來分析各類大風天氣產(chǎn)生的天氣形勢及其時空變化規(guī)律。在統(tǒng)計過程中，增加了對大風個例的預報與實況的對比。通過分析，對大風天氣進行分型，分析其影響系統(tǒng)和可預報性，探索此類天氣的中尺度特征和預報著眼點，結(jié)合天氣學原理的知識歸納總結(jié)出兩個典型的災害性大風天氣概念模型，為大風預報提供參考。

2 研究內(nèi)容

2.1 駐馬店市大風的年變化及空間分布規(guī)律

使用2015—2022年駐馬店市國家站數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析了災害性大風天氣的年變化及空間分布規(guī)律（如圖1所示）。由圖1（a）可知，區(qū)域大風個例共65個，年平均約8次，呈增加趨勢，平均0.96次/年。其中出現(xiàn)最多的年份為2018年、2019年、2021年，分別有10次、12次、11次，出現(xiàn)最少的年份為2015年。2015—2017年區(qū)域性大風較少，每年出現(xiàn)區(qū)域大風日數(shù)小于6次，2018—2021年為9～12次，呈連年增加趨勢。這一方面可能與城市建設(shè)、測站搬遷、環(huán)境變化有關(guān)，另一方面可能與觀測儀器、觀測方法的變動、整個大氣環(huán)流的變化有關(guān)。由圖1（b）可知，大風頻數(shù)與地形分布有一定關(guān)系，在駐馬店西北山地附近頻數(shù)較小，而東部地形平坦區(qū)域大風發(fā)生較多（除新蔡外）。

駐馬店市區(qū)域性大風天氣每個月都可能發(fā)生（如圖2所示），月均發(fā)生次數(shù)為5.4次，但季節(jié)性變化非常明顯。夏季（6—8月）最多共24次，其次是春季（3—5月）21次，秋季（9—11月）和冬季（前年12月至次年2月）最少，均為10次。從集中出現(xiàn)情況來看，有兩個階段的高峰期，分別為夏半年5—8月和冬半年前一年11至次年1月份。具體為5月大風出現(xiàn)最多，共10次，6月次之；冬季12月和1月最多，分別為6次。

2.2 駐馬店市偏北大風的實況及影響系統(tǒng)

由于近幾年數(shù)據(jù)資料更加完善，詳細記錄了2019—2022年大風的實況、地面氣壓場特征，并分析了大風的影響系統(tǒng)及大風實況和預報時段對比。結(jié)合前文所述的大風過程的兩個高峰期，將大風分為冬半年冷鋒后偏北大風和夏半年對流性大風。2019—2022年大風過程共33次，其中冷鋒后偏北大風13次，占比為39%，對流性大風20次，占比為61%，下文將分別對其大風特征、影響系統(tǒng)和可預報性進行分析。

冷鋒后偏北大風基本出現(xiàn)在冬半年，其中11月份最頻繁，其次是3月份，其他月份相對較少。從風速來看，基本處于8～9級，影響范圍較大的過程風速極值較大，風向基本是偏北風或者西北風，伴有少量降水，高壓主體中心強度多在1 030 hPa以上，高壓主體強度越強，大風影響范圍越廣，風速也較大。

從影響系統(tǒng)上來看，基本上500 hPa受東亞大槽底部偏西急流影響，地面上是處于高壓帶中，屬于西北高東南低的氣壓場中。從EC平均風風場預報來看，預報大風時段與實況基本一致。5月和9月份大風預報與實況有偏差，需要重點關(guān)注。

2.3 駐馬店市對流性大風的實況及影響系統(tǒng)

對流性大風基本出現(xiàn)在夏半年，基本分布在5—8月，從風速來看，基本處于8～9級，風向上沒有明顯規(guī)律，偏東或偏南風較多，易出現(xiàn)極端大風（9～10級），絕大多數(shù)伴有短時強降水等強對流天氣，高壓主體中心強度多在990～1 020 hPa。

從影響系統(tǒng)來看，20次大風過程幾乎都有很明顯的降水影響系統(tǒng)，如槽或者副高邊緣、低渦、切變線、西南急流等，地面氣壓比較偏低，以均壓場和低壓為主。從大風預報與實況對比發(fā)現(xiàn)：大風預報偏差明顯的過程占比達95%，其中，大風過程完全漏報占比為50%，能預報出大風過程但是預報量級和時間偏差較大情況占比為45%，因此，在預報過程中需要特別關(guān)注局地強對流天氣造成的局地大風災害。

對大風天氣來說，冬半年中11月到次年3月為冷空氣大風，槽后從高層到低層出現(xiàn)一致的偏北大風天氣比較容易預報出來，夏半年中5—8月一般為對流性大風（雷暴/大風），需要重點關(guān)注的是雷暴大風天氣和伴隨強對流的大風天氣，其中最典型的是副高邊緣型雷暴大風、強對流天氣。2月和10月大風過程較少，4月和9月大風過程類型較為復雜。

2.4 雷暴大風的影響系統(tǒng)及預報偏差

下文將著重分析12次漏報的大風天氣影響系統(tǒng)情況，其中8次屬于伴隨弱降水的雷暴大風天氣類型，4次屬于混合短時強降水的雷雨大風天氣類型。

2.4.1 雷暴大風的影響系統(tǒng)分析。經(jīng)統(tǒng)計，駐馬店市2019—2022年共發(fā)生12次雷暴大風過程，出現(xiàn)在6—9月，其中6月份的雷暴大風天氣降水對流性更強，降水量和降水范圍較小。2019—2022年9月，雷暴大風共33站次，從日變化看，雷暴大風均出現(xiàn)在14—08時，其中集中出現(xiàn)在15—24時，20時左右為峰值。從地形分布看，雷暴大風頻數(shù)與地形分布有一定關(guān)系，在駐馬店西北山地附近頻數(shù)較大，而東部地形平坦區(qū)域雷暴大風發(fā)生較少。漏報大風的影響系統(tǒng)及大風實況見表1。

駐馬店市雷暴大風天氣發(fā)生時，高空有明顯的冷平流強迫，中層地面有明顯冷空氣侵入或冷鋒活動。700、850 hPa通常有切變線活動，850 hPa以下通常為偏南風，配合有暖脊發(fā)展，高低層冷暖平流疊加使得大氣層結(jié)不穩(wěn)定能量加劇。地面場常有冷空氣侵入提供抬升觸發(fā)條件。10次過程中，低層有一定濕度條件但整層水汽含量并不充沛，有別于典型短時強降水的“狹長形”探空，500 hPa以上均有明顯干層。高低層垂直風切變較大，有利于對流風暴的組織和增強。

2.4.2 雷暴（雨）大風的天氣分型與預報模型構(gòu)建。經(jīng)統(tǒng)計，駐馬店市2015—2022年共發(fā)生雷雨大風40次，在4—9月均有發(fā)生，以7—8月較多。駐馬店市較為典型的兩種大范圍雷雨大風天氣形勢如下。

①低槽低渦切變型。產(chǎn)生大風的低槽低渦切變型系統(tǒng)，多發(fā)于5—6月，不同的是產(chǎn)生雷雨大風的天氣型中冷空氣的強度通常更強。天氣形勢配置可概述為：500 hPa駐馬店上游有低槽東移，引導冷空氣南下，冷空氣較強時可發(fā)展為深厚的低渦。中低層700 hPa和850 hPa有明顯的冷暖空氣交匯，形成切變線或低渦，低渦后部的偏北風冷空氣通?？杉訌姙槠憋L急流，切變線或低渦以南的西南氣流強盛，部分達到急流標準，駐馬店先后受到西南急流和偏北急流的影響，從而產(chǎn)生大范圍強對流天氣。地面上來自西南方向向東北延伸出的低壓倒槽不斷加深，同時有明顯的冷空氣活動，由于冷暖平流強，常常會形成氣旋波。

②受副熱帶高壓的影響，以冷平流強迫為主，多發(fā)于7—8月。天氣形勢配置可概述為：500 hPa上駐馬店多位于副高588 dagpm線附近，受其影響整層環(huán)境條件高溫高濕。當駐馬店處于副高邊緣同時副高外圍有低槽或短波槽活動時，副高會有一定東退。由于原先高溫高濕的空氣受冷空氣侵入，會引發(fā)大范圍雷雨大風天氣且由于水汽充沛，產(chǎn)生的降水強度通常也較大。此種天氣型低層700 hPa或850 hPa有切變線，地面有冷空氣活動。

3 結(jié)論

駐馬店市的大風天氣全年都會發(fā)生，本研究定量統(tǒng)計了對流性大風與系統(tǒng)性大風占比情況，其中冬半年以冷鋒后部偏北大風為主，夏半年以雷雨（暴）大風為主。雷暴大風天氣均出現(xiàn)在4—5月，從日分布來看，午后到傍晚更容易發(fā)生極端雷暴大風天氣，峰值時間大多出現(xiàn)在16時后，天氣形勢以冷平流強迫為主。雷雨大風天氣在4—9月均有發(fā)生，以7—8月較多。

駐馬店市大范圍雷雨大風有兩種典型天氣形勢。第一種類似于低槽低渦切變型，多發(fā)于5—6月，不同的是冷空氣的強度通常更強。另一種受到副熱帶高壓的影響，多發(fā)于7—8月，當駐馬店處于副高邊緣同時副高外圍有低槽或短波槽活動時，原先高溫高濕的空氣受冷空氣侵入，會引發(fā)大范圍雷雨大風天氣，且由于水汽充沛，產(chǎn)生的降水強度通常也較大。此外，西北氣流下也有雷雨大風天氣出現(xiàn)，但局地性較強。

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