不同海拔山区雨凇成因及预报判别模型研究

罗菊英,熊守权,望胜玲,刘 勇

(湖北恩施自治州气象局,湖北 恩施 445000)

不同海拔山区雨凇成因及预报判别模型研究

罗菊英,熊守权,望胜玲,刘 勇

(湖北恩施自治州气象局,湖北 恩施 445000)

利用恩施州所属 9个气象台站 (含绿葱坡)建站以来的所有地面观测资料及恩施站探空资料,在分析区域雨凇气候背景的基础上,选取代表站点,从大气环流背景、温湿层结、微物理机制等方面对不同海拔山区冬季雨凇成因异同进行综合分析。分析结果表明：在不同海拔山区,雨凇成因有异同,主要相同点是：大环流背景场相似,即雨凇均发生在冷空气前沿开始影响并出现雨雪天气的当天,500hPa 95～110°E中纬度为偏西气流,30°N沿长江一线或偏南盛行 S W暖湿气流,近地层维持偏东冷平流;融化层气温不一定在 0℃附近,但中层到低层 (一般在 700hPa～850hPa之间)则一定有逆温层出现。不同点是：二高山雨凇持续时间短,一般出现在 08时左右的几个小时内,而高山由于地面气温低,雨凇则经常持续一整天,甚至一天以上。二高山雨凇预报特别要着眼于低空低于 0℃过冷却层的预报,而高山雨凇天气是否出现则还需要考虑地面到高空的湿度条件。在了解不同海拔山区雨凇预报着眼点的基础上,针对性地选取有天气学意义的影响因子,采用常规统计预报方法,最终建立不同海拔山区的预报判别模型。

山区;雨凇成因;判别模型

1 引言

恩施自治州位于云贵高原东北延武陵山余脉与大巴山南延余脉之间,州境内绝大部分是山地,境内山峦起伏,沟谷纵横,严寒日数随海拔高差呈明显垂直地域差异。根据对恩施州雨凇天气的气候背景分析知道,在海拔 1 000m以上地区,雨凇等气象灾害时有发生,雨凇对交通、电力、农业等危害非常大,对其成因及其影响研究,国外自然科学界早有较深入的认识,但针对恩施山区而言,不同地域差异下的雨凇天气有其区域的特殊性,其成因及预报研究目前还处于初始阶段,故针对不同海拔山区雨凇成因特征进行深入分析,找寻灾害天气预报着眼点,有针对性的建立不同海拔山区的雨凇预报模型,对提高雨凇天气预报准确率和进行进细化服务,有很重要的意义。

根据恩施山区的实际情况,本文所研究内容,仅针对海拔 1 000m及以上的二高山和高山地区的冬季而言。本文选取利川站 (海拔 1 074.1m)代表温和湿润的二高山 (海拔 1 000～1 500m),绿葱坡站 (海拔 1 819.3m)代表高寒过湿的高山 (海拔

1 500m及以上)来进行分析[1]。

2 资料来源与研究方法

2.1 资料来源

①利川站 (57439)1959～2008年、绿葱坡站1957～1997年地面观测资料;

②恩施站 (57447)1980～2009年探空资料,所含要素为 850hPa～500hPa 08、20两个时次常规观测资料,其中温度露点差值利用公式转换为相对湿度值,转换公式为：LOGu=(7.65＊td)/(243.12+td)-(7.65＊t)/(243.12+t)+2[2]

③1998年以来 9210下发的 micaps卫星资料产品;

④有特定天气学意义的历史雨凇个例普查资料：选取了 1970～2008年二高山雨凇个例 59个,1988～1993年高山雨凇个例 100个,对灾害天气发生前一天、发生当天和结束当天的常规地面、探空资料进行了普查,主要有以下内容：

a：表征冷空气强度、路径,最强冷高压中心位置和强度 (用中心气压值、冷中心值表示);同时还选取雨凇出现当天代表站点同一时刻温差来表征冷空气强度 (偏西、偏北冷空气路径分别选取 08时兰州 T-利川 T,08时北京 T-利川 T);

b：中高纬度 500hPa引导槽,主要按照引导槽出现的位置来表示,分别是：贝湖槽 40～60°N′95～110°E;东北低槽 35～55°N′105～120°E;华北低槽35～45°N′115～135°E。

c：中低层天气系统,按照系统位置分为 30°N长江以北冷切、30°N长江以南冷切、30°N长江以北暖切、30°N长江以南暖切。

d：大环流背景场,考虑雨凇主要是在有降水天气的基础上形成,故普查恩施州西边的昌都、拉萨站 08时 500hPa风向、风速来表征高层环流背景。普查沿长江一线 (30°N及以南)的宜宾、重庆、贵阳、怀化 700hPa风速风向表征中层流场。

2.2 研究方法

①选取代表站点：在进行雨凇气候背景分析基础上,选取代表站点,以点带面,进行雨凇成因研究,最后建立不同海拔山区的预报模型。

②不同海拔山区雨凇成因分析：雨凇是一种天气现象,其出现与否可采用二分类预报,故分析中采取选用大环流背景场相似条件下,出现和未出现雨凇天气的两类样本进行对比分析。研究中分别选取了 1970～2008年二高山、1988～1993年高山出现雨凇的个例 59个、100个,没有出现雨凇的个例 83个、56个。

③确定分析和建模的方法：采用 PP法进行相关要素统计特征分析,即将预报对象 (雨凇出现与否)与天气现象发生当日各时次对应地面、探空资料形成数据列,然后对数据列进行相关、离散、偏斜等分析。为进一步了解雨凇发生的层结条件和微物理机制,还选取典型个例,分析 tlogp图。

④预报模型建立：参考相关分析结果,选取有明确天气学意义的影响因子,最后采用逐步判别方法建立不同海拔山区的冬季雨凇预报模型。

3 不同海拔区域雨凇发生前后的统计特征

通过普查二高山和高山雨凇历史个例,结果见表 1。同时通过对预报因子数据列进行均值、中位数M e,峰度K、偏度SK、变异系数CV等分析[3],部分计算结果(表中仅列举对雨凇出现影响显著的要素)见表 2～3。计算公式分别是：

从理论上说,C.V.越小,说明数据离散程度越小,数据越集中。服从正态分布时的SK=0,K=0,当SK＞ 0,为正偏,SK＜ 0,为负偏,K＞ 0时为高峡峰,数据集中,K＜ 0时为低阔峰,数据分散。

表 1 恩施州不同区域冻雨发生时天气形势背景统计特征表

3.1 大环流背景场

从表 1可以看出,在雨凇发生时,在不同海拔山区,其大环流背景场有以下特征：

相同点：从伴随天气现象看,无论是高山还是二高山,雨凇发生当天地面均出现结冰,并伴有雨雪天气发生。从冷空气的活动路径及强度看,在雨凇发生前 2～3d,均在西伯利亚中部 (85～95°E,45～55°N)附近有一个冷空气积累加强的过程,冷高中心海平面气压均值 1 051hPa,500hPa冷中心数值大多在-30℃以下。从冷空气南下路径看,多为偏北路径 (中路),其次为东路,有少部分为东路夹西路。从 500hPa引导槽的移动位置分析,出现贝湖槽、东北低槽、华北低槽的几率分别是 32%、29%、39%,几率相当。从各层风场分析,500hPa高度 95～110°E中纬为偏西气流,西风风速一般在 12m/s以上,雨凇结束,一般转为偏北气流,风速加大。700hPa从长江上游的宜宾-重庆-恩施-贵阳-怀化一线,即 30°N沿江一线或偏南在雨凇发生当天均维持西南气流,一般恩施南部维持 12m/s的急流轴。雨凇结束后,风向度数偏度,大部由西南风逐渐转为西风,且风速减弱;850hPa到地面均为偏东气流控制,风速不大,一般在 2m/s左右。

不同点：在二高山,雨凇天气发生当天,95%伴随降雪 (或雨夹雪),而在出现一般性降水时,出现雨凇的几率远小于高山地区,高山有 16%的雨凇发生在一般性降水天气条件下,而二高山仅为 5%。当二高山出现雨凇时,冷空气强度更强 (500hPa平均冷中心值二高山为-38℃,高山为-35℃),偏北路冷空气南下影响时出现雨凇的几率比偏东冷空气影响时更大。

3.2 代表站点相关影响因子数据特征

从影响因子序列的客观数据分析结果可以看出 (见表 2、表 3),虽然不同海拔山区在雨凇发生前后的大环流背景场基本相同,但其影响程度有异同,为了更好的说明各因子对不同海拔山区雨凇形成的影响,将不同海拔区域雨凇发生当天以及结束当天的同一因子序列值进行对比分析,得出以下结论：

表 2 二高山部分预报因子序列相关数据统计分析结果表(T：气温 /℃;P：海平面气压 /hPa：fx：风向 /度数 ;fs：风速 /m·s-1;H：高度 /位势什米 )

3.2.1 相同点 从气温变化看,在雨凇发生的当天,08时地面气温均低于 0℃。计算 700hPa与850hPa之间的气温差,在雨凇发生当天,无论是 08时还是 20时,均存在不同程度的逆温层结,08时更明显,而雨凇结束后,逆温层则已破坏,不再存在。高层 500hPa气温在雨凇发生前后均变化不明显。

从风的变化看,雨凇发生前后,地面各时次、低层 850hPa的风速风向在雨凇结束前后均变化不明显。而 700hPa风向度数则在雨凇结束后有所加大,一般由 220°左右升到 250°左右,风速减小,一般由16m/s左右降至 10m/s以下,且沿江北纬 30°N偏南的贵阳、怀化等中层风场具有同样的变化规律。500hPa风向大部仍维持西风,有部分转为北风。

从地面气压、各层高度变化看,雨凇结束当天,无论是二高山还是高山,均有一个升高的变化 (即地面转为冷高压控制,海平面气压增加了 2个 hPa左右,各层高度值均升高了 2个位势什米左右)。

3.2.2 不同点 从气温变化分析,在二高山,雨凇发生和结束当天,14时以后地面气温差异较大,出现雨凇当天反而比未出现雨凇当天 (地面同样有结冰)的同一时刻气温高,一般均 ＞0℃,这就是二高山雨凇一般只出现在 08时附近的主要原因。而高山由于海拔高,则一整天气温持续 0℃以下低温天气,雨凇也持续。从 700hPa(融化层)分析,二高山雨凇发生当天 08时气温众数为 0℃,平均值-2.6℃,而高山雨凇发生当天 08时气温相对偏低,众数为-5.5℃,均值为-3.9℃。

表 3 高山部分预报因子序列相关数据统计分析结果表(T：气温 /℃;fx：风向、度数 ;fs：风速 /m·s-1;H：高度 /位势什米 ;U：相对湿度 /%)

从湿度变化看,雨凇发生前后,二高山各层湿度变化均不明显,二高山则在雨凇发生当天,无论是地面湿度还是近地层到中层的湿度,均比雨凇结束当天同一时刻偏大,特别是地面相对湿度,均达到了近饱和状态。

从所有因子数据列的峰度、偏度、变异系数等分析还可以看出,其绝对值大多偏小,且峰度值以正值偏多,说明上述各要素变化基本符合正态分布,且数据较集中,其变化具有一致性。

综合上述,可以得出如下结论：无论是二高山还是高山,雨凇均发生在冷空气前沿影响并出现雨雪天气的当天,雨凇发生时,地面气温明显下降,30°N沿江一线及偏南均维持较强盛的 S W气流,融化层气温不一定在 0℃附近,但中层到低层之间却一定有逆温层出现。其不同点主要表现在：二高山雨凇持续时间短,一般出现在 08时左右,其雨凇是否出现与低空是否存在低于 0℃的过冷却层有关[4]。而高山由于海拔高,地面气温低,雨凇则经常持续一整天,甚至一天以上,高山雨凇天气的出现不仅与中低层的逆温有关,还与地面到高空较深厚的湿层有关。

4 雨凇发生与中低层逆温层结的关系

在数据统计分析时,通过对 700hPa的温、湿、风等分析时发现,雨凇发生与 700hPa西南暖湿气流的维持有很大关系,但是 700hPa附近温度却并不一定在 0℃附近,如上述 08时,二高山和高山 700hPa平均气温均在-2.0℃以下,可无论是二高山还是高山,雨凇发生时,700hPa与 850hPa之间,均存在不同程度的逆温层结。为了更好的证明这一结论,选取了 2002年以来发生的 12次雨凇个例,即 2002年12月 25～26日、2003年 3月 5日、2006年 2月 6日、2008年 1月 18～19日、2008年 1月 24～29日共 12次个例 ,通过 micaps3.0作 08时 Tlogp图,并导出部分物理量进行分析 (部分个例见图 1,物理量表略)分析,可以看出：

①在雨凇发生的当天,700hPa附近不一定具有零度融化层 (12次个例中仅出现 2次),但是,一定具有一个逆温层,该逆温层一般位于 700～850hPa之间,有时,逆温层很薄 (如 2006年 2月 5日,逆温层位于 700～750hPa之间)。

②分析所有个例,700hPa附近一定有较强的偏南风速,一般 12m/s左右,有时更强,例如：2008年 1月 25日,西南风达到了 31m/s,这也是形成逆温层的主要原因。

5 不同海拔山区预报判别模型建立

5.1 建模思路

根据上述对不同海拔山区雨凇的大气环流背景、微物理机制等进行综合分析后,对雨淞形成、结束等影响条件有了较清晰的认识,同时也得出了一些在建立定性预报模型中选取影响因子有参考意义的定量分析结果。

图 1 几次雨凇个例单站高空分析

考虑雨凇是一种天气现象,其出现与不出现(即预报 0不出现,预报 1出现)是两个互逆事件,故总的研究思路是：采用 PP法,利用费歇尔判别准则和贝叶斯后验概率决策规则下的逐步判别方法,建立最优预报判别模型[5]。根据上述规则,在冻雨模型建立中,采用的是二级判别,即：

式中 qg为预报值出现 g类的先验概率,当 Y2＞Y1时,判别有冻雨出现,反之则不出现。

然后在α=0.05的显著水平下,用x2检验法对所建立的预报模型进行显著性检验,检验通过后,再进行历史资料回代进行模型效果检验。

5.2 模型结果

5.2.1 二高山 (注：兰州 08T-利川 08T取绝对值)

y1=-0.5108-39.8973+1.1118×x1+0.3959×x2-0.2519×x3+0.5452×x4+0.0371×x5-0.0084×x6-0.0856×x7+0.2028×x8

y2=-0.9163-37.2834+0.7751×x1+0.5544×x2+0.5221×x3+0.9375×x4+0.0741×x5+0.1053×x6+0.0750×x7+0.1598×x8

各因子物理意义：

x1：08时兰州地面气温-利川地面气温 (单相关系数 0.41,表征冷空气强度)

x2：08时 700hPa怀化风速 (单相关系数 0.52,表征恩施偏南沿江台站中层 S W风强度)

x3：利川 20时地面气温 (单相关系数 0.55,表征台站地面气温变化情况,根据统计,二高山冻雨基本都出现在 08时附近,14时以后地面气温明显升高)

x4：08时 500hPa拉萨 (或昌都 )风速 (单相关系数 0.51,表征高空引导气流强度)

x5：20时 500hPa恩施高度 (单相关系数 0.24,表征冷空气强度)

x6：08时 700hPa重庆风速 (单相关系数 0.27,表征恩施上游台站 S W风强度)

x7：08时 700hPa气温-850hPa气温 (单相关系数 0.4,表征中低层逆温强度)

x8：08时 700hPa贵阳风向 (单相关系数-0.47,表征偏南台站中层环流系统)

在α=0.05的显著水平下,模型误差率3.57%,通过检验。

5.2.2 高山y1=-1.1170-5258.3552-2.6997×x1+3.0867×x2-4.7734×x3+1.2149×x4-1.7602×x5+33.3860×x6+0.8975×x7+0.2208×x8-0.5618×x9

y2=-0.3964-5189.1816-2.5730×x1+3.0169×x2-5.2135×x3+1.2905×x4-1.6481×x5+33.1029×x6+0.9319×x7+0.2307×x8-0.4158×x9

因子意义：

x1：08时绿葱坡地面湿度 (单相关：0.46)

x2：20时绿葱坡地面湿度 (单相关：0.36)

x3：08时恩施 850hPa温度 (单相关 ：-0.47)

x4：08时 恩施 850hPa相对湿度 (单相关：0.41)

x5：20时恩施 500hPa风向 (单相关 ：0.3)

x6：20时 恩施 700hPa高度 (单相关 ：-0.4)

x7：20时 恩施 700hPa相对湿度 (单相关：0.28)

X8：20时 恩施 700hPa风速 (单相关 ：0.21)

x9：08时恩施 700hPa温度-850hPa温度 (单相关：0.45,表征逆温)

在α=0.05的显著水平下,模型误差率 8.7%,通过检验。

从上述两个最优判别模型下所获取的影响因子来看,与前述成因分析结果是基本一致的。

5.3 模型试验

5.3.1 二高山 2009年 12月到 2010年 1月,恩施州气象台将该预报模型投入业务试运行,在业务试验中,主要针对二高山未来 24h天气现象进行了预报,所选预报资料除 08时、20时地面气温取 T213预报产品外,其余均取自欧洲中心 08时或 20时数值预报资料。查阅预报时段内地面观测资料,2个月内利川站没有出现雨凇,从预报模型的试报情况看,预报结果与实况完全相符。

由于试验时间较短,虽然效果很好,但该模型的真正使用效果还需以后在工作中不断进行试验、改进和完善。

5.3.2 高山 检验方法：由于 1997年以后,绿葱坡拆站,无观测资料,在对高山定性预报模型的试报检验中采取了以下办法：

①选取 2002年～2008年利川已出现的 12个冻雨个例进行历史回代。根据成因分析,在不同海拔山区,冻雨出现时的大环流天气背景场相同,由于绿葱坡地处 1 700m以上的高寒山区,认为当二高山出现雨凇时,高山肯定也会出现雨凇。故用上述12个个例作为检验对象。

②在高山雨凇预报模型中,涉及到代表站点地面相对湿度值,在实际应用中无法获取该地适时资料,数值预报资料也无法模拟其高寒过湿的特殊地理环境,解决的办法是：根据建模过程中筛选的历史个例 (100个)序列值资料分析,恩施站 850hPa(约 1500米高空)相对湿度与绿葱坡对应时刻地面相对湿度呈很好的正相关,地面湿度无论其序列均值、中数还是众数值均比 850hPa湿度值大 5%左右,且数据集中,故在模型预报中,将 850hPa湿度值加上 5%作为绿葱坡地面湿度值来参与计算。

检验结果：

在检验中,所有预报资料均采用欧洲数值预报资料,从试报结果分析,对 12次冻雨,均准确预报,预报率 100%,效果较好,具体试验结果见表 4。

表 4 高山雨凇预报模型试验附表

由于高山站无观测资料,不能获取更多的样本进行检验,该模型是否很客观,效果是否稳定,还有待于在以后的工作中不断试验和完善。

6 结论

①不同海拔山区,冬季雨凇成因有异同：

相同点：大环流背景场相似,无论是二高山还是高山,雨凇均发生在冷空气前沿影响并出现雨雪天气的当天;500hPa高度 95-110°E中纬度为偏西气流,30°N沿长江一线或偏南盛行 S W暖湿气流,近地层维持偏东冷平流;均具有逆温层结,融化层气温不一定在 0℃附近,但中层到低层 (一般在700hPa～850hPa之间)则一定有不同厚薄的逆温层。

不同点：二高山雨凇持续时间短,一般出现在08时左右的几个小时内,而高山由于地面气温低,雨凇则经常持续一整天,甚至一天以上;在中路较强冷空气影响下,二高山出现雨凇几率相对较多,而高山冬季在相对偏弱冷空气影响下,即便出现一般性降水,发生雨凇的几率也较大;二高山雨凇预报特别要着眼于低空低于 0℃过冷却层的预报,而高山雨凇天气是否出现则需要考虑地面到高空的湿度条件。

②在预报模型建立过程中,充分考虑了大环流天气背景、微物理温湿层结等因素的综合影响,针对山区特殊地理环境差异下的雨凇成因异同,以点带面,来建立不同海拔山区的定性判别模型,在有效的提高预报模型判别能力的同时,对提高灾害性天气的服务水平也具有积极的意义。

[1] 刘万昌,郭大春,等 .恩施气候资源区划 .内部发行,1986,3.

[2] 中国气象局监测网络司 .L波段 (1型)高空气象探测系统业务操作手册[M].北京：气象出版社,2009.

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P456

B

1003-6598(2010)增刊-0072-06

2010-09-10

罗菊英 (1972-),女,工程师,主要从事中短期预报方法研究工作。

国家科技支撑项目 (2008BAC48B00)《南方冰雪灾害天气预测预警评估技术研究》之第四课题 (2008BAC48B04)《南方冰雪灾害评估技术研究》。