2. 安徽省阜阳市气象台;
3. 安徽省气象局
2. Fuyang Meteorological Observatory, Anhui Province;
3. Anhui Institute of Meteorology
对流云降水是南方主要降水云系。我国南方大部分地区人工增雨的作业对象主要是以对流云为主。对流云人工增雨是缓解安徽干旱和水资源短缺的重要途径。夏季不同的天气系统对安徽影响有诸多不同。研究表明:华北低槽型平均云量和降水量最多,对大别山和江南影响显著;沿海低槽出现次数最多,平均云量和降水量自北向南增多;副高控制平均云量和降水量最少,主要出现在安徽的西部和北部;副高外围出现次数最少,平均云量和降水量南少北多;南支低槽平均云量和降水量较多,对淮河以南影响显著[1]。2001年陈秋萍[2]等利用“713”雷达对夏季对流云回波特征、生命史进行初步探讨,取得一些有意义的结果。2004年蒋年冲[3]等利用安徽合肥市、福建建阳市和龙岩市三部新一代天气雷达对2000年、2001年和2002年6—9月夏季对流云进行系统的观测,通过对观测资料的统计分析得出不同类型夏季南方对流云生命史、尺度、强度、液态水总量等特征并给出了不同阶段、不同高度层辐合辐散特点。
由于新一代天气雷达(CINRAD)为夏季对流云特征研究提供了很好的探测手段。许多研究者根据多普勒天气雷达观测资料分析了冰雹、暴雨等强对流的雷达回波特征,初步掌握了降水分布情况以及降水性质、移动、强度演变情况[4-5]。作者的工作是利用新一代天气雷达的风暴结构产品(62#产品)对安徽不同天气系统下对流云的中γ尺度结构进行一些分析和研究。通过统计分析夏季对流云基本特征,为进一步探讨夏季对流性降水云的降水形成机制、结构以及人工增雨作业提供一些参考指标。
1 资料来源主要使用合肥新一代天气雷达的风暴结构产品(62#产品)进行统计。该产品能给出风暴单体的多个属性。如:风暴编号,可用来标识每一个风暴单体,以便区别和追踪;方位/距离,能指出风暴单体相对于雷达的位置,即风暴质心的位置;云底高度,风暴最低二维分量的高度,即是云体下部至少30dBz所在高度;云顶高度,风暴最高二维分量的高度,也就是云体上部至少30dBz所在高度;基于单体的垂直累积液态含水量;雷达反射率因子最大值(对同一体积扫描中某个云体的所有高度取最大);雷达反射率因子最大值所在高度等。所有这些都为分析对流云中γ尺度结构特征提供了便利。
2 统计方法主要分为3个步骤:第一步建立基本数据库,用来存放每个体扫的对流单体属性值,也就是62号产品的数据;第二步根据基本数据库中的风暴编号和体扫时间确定风暴单体,也就是在风暴单体所经历的若干个体扫中选出具有代表性的属性值,作为该风暴单体的属性;第三步是按照5种不同的天气系统分类进行统计。
3 夏季对流云特征统计结果积云降水通常具有比较密实的结构,反射率因子空间梯度较大,其强中心的反射率因子通常在35dBz以上。因此,所研究夏季对流云的各种特征都是针对不小于30dBz的对流云而言的。
3.1 对流云生命史特征这里的对流云生命史,是指基本反射率不小于30dBz的对流云生命史。因为雷达自动识别对流单体的最小阈值是30dBz,且考虑到安徽夏季当雷达回波小于30dBz时一般不进行增雨作业,因此文中所讨论的对流云生命史及其它特征均是指回波强度不小于30dBz的对流云。表 1给出了不同天气系统下对流云生命史的基本特征。
从表 1可以看出:在5种天气系统中,对流云生命史在1小时之内的占统计总数的90%~95%,为绝大多数;生命史在1~1.5小时的占统计总数的3%~8%;生命史在1.5~2小时的占统计总数的1%~2%,为数不多。从单体总数可知,副高外围天气型出现的对流单体数最多,华北低槽次之,南支槽型对流最弱。
3.2 对流云性质特征分清对流云的性质对选择人工增雨作业工具和指挥人工增雨作业十分有用。表 2给出了不同天气系统下雷达回波强度≥30dBz的对流云初始云顶出现的平均高度及其所占总体样本数的比例和安徽不同天气系统下的0℃层平均高度。并且定义:当对流云30dBz回波出现时,其云顶高度即视为初始云顶高度,若其出现在0℃层以下则为暖云,若在0℃层附近及0℃层以上则为混合云或冷云。
从表 2可以看出:安徽夏季对流云80%以上是混合云或冷云。在副高外围及副高控制天气系统下,0℃层都大于5km,比较适合高炮、火箭增雨作业;在华北低槽、沿海低槽、南支槽天气系统影响时,0℃层都在5km以下,比较适合飞机增雨作业。
3.3 对流云单体最大雷达回波反射率特征对于不同天气系统影响下的对流单体最大雷达反射率因子的统计特征列于表 3。
从表 3中可以看出:在副高控制下,对流单体最大雷达反射率因子70%以上的可达到45~60dBz,极大值为72dBz;副高外围、沿海低槽对流单体最大雷达反射率因子80%以上的可达到35~50dBz,极大值分别为69、66dBz;华北低槽的对流单体最大雷达反射率因子则集中出现在30~50dBz,极大值可达65dBz;南支槽对流单体最弱,其最大雷达反射率因子绝大多数出现在45dBz以下,极大值仅达到51dBz。
3.4 夏季不同天气系统对流云单体的云顶高度特征降水云的回波顶高,表示降水发生的高度,它能反映降水过程发展的情况,并可用来判断降水的性质。现将安徽夏季不同天气系统影响下的对流单体云顶高度统计特征列于表 4。
从表 4可以看出:在副高控制下和副高外围,对流云单体的云顶高度70%以上都超过了0℃层,特别在副高控制下,有3%的云顶高度超过了15km。而其他3种天气系统的云顶高度大部分是出现在0℃层以下或0℃层附近。由此可见,在副高控制下和副高外围,真正产生有效降水的是混合云或冷云,而暖性对流云能产生降水的并不多。从华北低槽的对流云云顶高度统计来看,最容易产生降水的云顶高度为5~8km。
3.5 夏季不同天气系统对流云单体的厚度特征对流云的云体厚度是指挥人工增雨作业的一项重要指标。为此,统计了5种天气系统影响下对流云单体的云体厚度特征(表 5)。
从表 5可以看出:在副高外围,对流单体云的厚度主要在2km以上,6km以下;大于6km的约占了3%;华北低槽对流单体云的厚度主要在5km以下,5~10km厚度云体个数占其总数的8.5%,大于10km厚度云体个数仅占其总数的1.3%;沿海低槽对流单体云的厚度主要在5km以下,最厚不超过8km;在副高控制下,对流单体云的厚度小于2km的仅占8.1%,而2~5km的占了59.1%,大于10km则占了7.3%;南支槽对流单体云的厚度92%小于4km,最大厚度不超过5km。
3.6 不同天气系统对流云单体的垂直积分液态水含量特征用来判断对流强度的一个十分有用的参数是垂直累积液态水含量VIL。对于不同的天气系统、不同的季节和地区,VIL值的大小有较大的不同。表 6给出了影响安徽夏季降水主要天气系统对流单体云的VIL特征。
从表 6可以看出:在副高外围,对流单体云的垂直积分液态水含量最大值99.6%出现在1~20kg·m-2,其中出现在1~5kg·m-2的占样本总数的72.9%;华北低槽对流单体云的垂直积分液态水含量虽然最大值在1~60kg·m-2范围都能出现,但出现最多的是1~5kg·m-2,它占样本总数的74.6%;沿海低槽对流单体云的垂直积分液态水含量最大值集中出现在6~20kg·m-2,占样本总数的71.5%;在副高控制下,对流单体云的垂直积分液态水含量最大值在1~60kg·m-2都出现,其中出现在50~60kg·m-2的占样本总数的7.3%;南支槽对流单体云的垂直积分液态水含量最大值92%出现在1~15kg·m-2,其最大不超过20kg·m-2。
4 小结(1) 在5种天气系统中,对流云生命史在1小时之内的占统计总数的90%~95%,为绝大多数;生命史在1.5~2小时的占统计总数的1%~2%,为数不多。从单体总数来看,副高外围天气型出现的对流单体数最多,华北低槽次之,南支槽型对流最弱。
(2) 安徽夏季对流云在副高外围及副高控制天气系统下,比较适合高炮、火箭增雨作业;在华北低槽、沿海低槽、南支槽天气系统影响时,比较适合飞机增雨作业。
(3) 从对流单体最大雷达反射率因子来看:在副高控制下,70%以上可达到45~60dBz,极大值为72dBz;副高外围、沿海低槽80%以上可达到35~50dBz;华北低槽则集中出现在30~50dBz,最大可达65dBz;南支槽对流最弱,其绝大多数出现在45dBz以下,最大仅达到51dBz。
(4) 对流云单体的云顶高度, 在副高控制下和副高外围,70%以上都超过了0℃层,尤其在副高控制下,有3%的云顶高度超过了15km。而其他3种天气系统的云顶高度大部分是出现在0℃层以下或0℃层附近。对流单体云的厚度一般都有2~5km,最大厚度也有超过10km的。
(5) 副高外围、华北低槽对流单体云的垂直积分液态水含量最大值绝大多数出现在1~20kg·m-2,其中出现在1~5kg·m-2样本分别占样本总数的72.9%、74.6%;沿海低槽对流单体云的垂直积分液态水含量最大值集中出现在6~20kg·m-2,占样本总数的71.5%;在副高控制下,对流单体云的垂直积分液态水含量最大值在1~60kg·m-2都出现,其中出现在50~60kg·m-2占样本总数的7.3%;南支槽对流单体云的垂直积分液态水含量最大值不超过20kg·m-2。
[1] |
吴有训, 胡雯, 袁野, 等. 安徽夏季云系与东亚环流空间结构[J]. 现代农业科技, 2006, 34(10): 2224-2227. |
[2] |
陈秋萍, 曾光平, 隋平, 等. 利用雷达回波资料对夏季对流云降水的初步探讨[J]. 应用气象学报, 2002, 12(3): 339-346. |
[3] |
蒋年冲, 陈秋萍, 陆大春, 等. 利用CINRAD资料分析南方夏季对流性降水云的基本特征[J]. 应用气象学报, 2005, 16(2): 264-266. DOI:10.11898/1001-7313.20050233 |
[4] |
郭燕, 殷冬梅, 刘冬梅. 江西"4.12"降雹过程多普勒雷达资料分析[J]. 气象, 2005, 31(11): 47-51. |
[5] |
周雨华, 黄小玉, 黎祖贤. 副高边缘暴雨的多普勒雷达特征[J]. 气象, 2006, 32(1): 12-16. DOI:10.7519/j.issn.1000-0526.2006.01.002 |