引言

西太平洋副热带高压(以下简称副高)是影响长江中下游地区的主要天气系统之一。一般而言，副高西北边缘的冷暖空气交汇处容易产生降水，而副高控制下的地区盛行下沉气流，以晴热高温天气为主。每年的梅雨期过后，长江中下游地区处于副高控制之下，理应不会出现降水；而许多观测事实却表明(段旭等，2004；傅云飞等，2005；许爱华等，2006；李昀英等，2008；赵晓川等，2011)，副高控制区域常出现由热对流引发的热对流降水。与常发生在长江中下游地区的梅雨锋降水、西南涡降水及台风降水等系统性降水天气(Gao et al, 2002; Chen et al, 2004; 周玉淑等，2005；李江南等，2005；曹治强等，2005；任丽等，2013；崔春光等，2013；陈贵川等，2013；周福等，2014；沈杭锋等，2014)不同，这种局地热对流的突发性强、持续时间短(几十分钟)、空间尺度小，却常常有较强的短时雨量。傅云飞等(2005)的研究表明，热对流降水云团的水平尺度多为30~40 km，平均垂直尺度超过10 km，最大近地面雨强超过50 mm·h^-1。关于热对流降水的成因，李昀英等(2008)的研究认为，非均匀的地表感热加热导致低层热空气块突破环境下沉气流而上升，周围空气补充形成辐合运动，这起到了触发对流的作用。

目前，热对流降水的预报是日常天气预报业务中的难点之一。由于热对流降水的时空尺度较小，数值预报对其预报能力很差。日常业务中主要依赖短时临近监测，可以提前做出预报的时间短，往往不能满足实际气象服务工作的需要。例如，2013年8月16日下午16—17时，即第二届亚洲青年运动会开幕式当天，在开幕式的主场馆附近突发了局地热对流天气，20 min内的雨量就超过了20 mm，对开幕式的举行带来了一定影响。

单站探空分析是夏季预报热对流天气最常用的手段，用于探空分析的热力学图解内容非常丰富。其中，对流温度(T_c)是一个有代表性的物理量(吴陈，1980；吴洪星等，2010；李耀东等，2013；2014)。《气象学词典》(朱炳海等，1985)把对流温度(T_c)定义为地面加热到刚能开始发展热对流时的一个临界温度。运用T_c预报局地热对流的常用做法是，根据08时的探空求得T_c，然后与当天下午可能出现的最高温度(T_max)做比较，如果T_max大于T_c，则预报会产生局地热对流。实际上，在运用上述预报方法时，有一个隐含条件，就是假设T_c没有日变化。吴洪星(2011)的研究发现，事实也基本如此，这也使得T_c在局地热对流的预报中具有实际意义。

然而，利用对流温度预报局地热对流降水的准确率能达到多少？能否改进这种预报方法？另外，中国气象局业务部门使用的现代化人机交互气象信息处理和天气预报制作系统(MICAPS 3) 中的站点探空(T-lnp)图中的对流温度的计算也存在一些缺陷，如在边界层出现逆温的情况下对流凝结高度的选取不当。以上几个问题都将是本文的研究内容。

1 研究对象、资料与方法 1.1 研究对象、资料及相关说明

本文以长江中下游地区副高控制下的局地热对流天气为研究对象，拟探索对流温度在这种局地热对流降水预报中应用的可行性。本文选取了南京站(58238) 为代表站点。另外，由于长江中下游地区7和8月时常处于副高控制之下，因而选取了7和8月为代表月份。

本文所用的资料包括：MICAPS各等压面的高空观测资料，南京站的探空观测资料，南京站地面观测的气温、露点温度(T_d)和降水。资料的时间范围是2004—2013年的每年的7和8月。其中，MICAPS各等压面的高空观测资料的时间为每日08和20时(北京时，下同)。南京站的探空观测资料为每日08时。地面观测资料的时间间隔为10 min。

1.2 方法 1.2.1 对流温度的含义及计算方法

图 1给出了对流温度的含义。其中，黑色曲线NA₀是早晨的层结曲线，ELA₀是早晨的过程曲线，T_d0为露点温度，绿色直线是相应于T_d0的等饱和比湿线，黄色直线A₀L是干绝热线，蓝色点线LFE是湿绝热线。点L是抬升凝结高度(Lifting Condensation Level, LCL)，点F是自由对流高度(Level of Free Convection, LFC)。可见，早晨低空为负的不稳定能量，F点以上为正不稳定能量。日出后，太阳辐射使近地层空气逐渐增温(由T₀增至T₁、T₂…T_c)，并使近地层气温递减率趋于干绝热递减率γ_d，被增温的气层也逐渐增厚，底层的负不稳定能量逐渐减少，近地层的层结曲线逐渐变为T₁J、T₂K…T_cC。如果地面露点温度和中高层的温度层结不变，则午后当地面气温增至T_c时，层结曲线T_cC就是干绝热过程曲线，底层的负不稳定能量变为零。此时，底层空气稍受扰动就能沿干绝热线上升到C点，在C点以上正不稳定能量的作用下热对流又可以得到加强发展。C点即是对流凝结高度(Convective Condensation Level, CCL)，它兼具LCL和LFC的性质，对应的地面气温T_c即是对流温度。

从物理意义来看，对流温度T_c可以看成是发展热对流的一个地面临界温度。当地面气温达到对流温度后，则热对流有可能发展。值得注意的是，由于探空观测的时间是早晨08时，如果利用08时的T_c预报午后热对流，需要两个条件。一是地面露点温度日变化较小，二是中高层大气的温度层结日变化较小。观测事实证明，中高层大气的温度层结日变化确实比较小(吴洪星等，2011)，但地面露点温度还是有一定的日变化存在的。究竟利用T_c预报午后热对流的效果如何，下文中将给出结果。

本文中计算对流温度时是使用计算机自动完成的，具体过程包括以下五个步骤。第一，读取探空观测资料的数据文件，取出各高度层的气压、温度及地面露点温度。第二，在计算机中模拟绘制出温度层结曲线。第三，利用地面露点温度和气压计算出地面的饱和比湿，并利用比湿、气压、水汽压三者关系模拟绘制出等饱和比湿线。第四，计算出通过地面露点温度的等饱和比湿线和温度层结曲线的交点中高度最高的一个交点，即CCL。第五，利用干绝热方程、CCL高度处的温度、气压及地面气压，计算出对应的地面温度，即对流温度T_c。

需要注意的是，在真实大气环境下，通过地面露点温度的等饱和比湿线和温度层结曲线的交点往往不止一个(图 2)，因而在步骤四中，一定要选取高度最高的那个交点(详见1.2.2节)。而如今MICAPS 3的T-lnp图中自带的对流温度的算法，则选的是高度最低的那个交点，因而计算出的对流温度并不准确，需要进行修正。

1.2.2 MICAPS 3中对流温度计算的修正

图 2给出了对流温度修正的示意图。由图 2可见，层结曲线NA₀和过地面露点的等饱和比湿线AC₁C₂共有3个交点，C₁为最低层的交点，C₂为最高层的交点。出现这种多个交点的原因，就是对流层中低层出现了逆温，如图 2中的G点以上部分。在计算CCL和T_c的时候，如果取C₁为CCL，可以发现在G点以下都是正的不稳定能量，地面的气块在有扰动的作用下可以自由地沿干绝热线上升到G点。但在G点以上却有负能量区(GC₂F)的存在，气块无法突破G点，也无法获得F点以上的正不稳定能量，因而热对流也难以发展，C₁点相对应的地面温度T_c1也就失去了作为对流温度的意义。同理，取NA₀和AC₁C₂的中间交点为CCL也是一样。相反的，如果取C₂点为CCL，则C₂以下都是正的不稳定能量，地面气块可以顺利的上升到C₂，并突破C₂点获得C₂以上的正不稳定能量，热对流可以顺利发展。因此，取层结曲线和过地面露点的等饱和比湿线的最上层的交点为CCL才是正确的选择，其相应的地面温度才是有物理意义的对流温度。

在MICAPS 3的T-lnp图中，自带了一些物理量的诊断值，其中大气温湿类的第二个量即为对流温度。在对其计算时，选取的是过地面露点的等饱和比湿线和层结曲线的最低层的交点为对流凝结高度，然后沿干绝热线下降，相应的地面温度为对流温度。图 3为2013年8月16日08时南京站(58238) 利用MICAPS 3绘制的T-lnp图。由图 3可见，由于低层逆温的存在，过地面露点的等饱和比湿线(黑色直线)和层结曲线(蓝色曲线)有多个交点，MICAPS取较低的点为CCL，自带的指数显示出来的对流温度是29.4℃。而正确的做法应该是取最上面的交点为CCL，相应的对流温度应该是34.6℃。可见，两者相差了5.2℃，这对用T_c来预报热对流的准确性影响是很大的。真实大气情况下，对流层中低层的逆温是经常出现的，有时候甚至会出现多段逆温，因而层结曲线和等饱和比湿线的交点常常不止1个。由此可见，MICAPS 3中CCL和T_c的计算必需加以修正。

2 对流温度在热对流预报中的可行性

以南京站(58238) 为例，探讨对流温度在副高控制下的局地热对流降水天气预报中的作用。时间范围是2004—2013年的每年7和8月，使用的资料包括MICAPS的500 hPa等压面的观测资料、南京站的局地探空资料、南京站地面观测的降水和气温资料。资料处理过程主要有以下三个步骤：第一，根据每日08和20时500 hPa的天气形势图，选出南京站处于副高控制之下(588线范围内，南京站位势高度≥588 dagpm)的天数，共计180 d；第二，根据08时南京站的局地探空资料，计算180 d的对流温度；第三，根据南京站地面观测气温资料，查询180 d的最高气温；第四，根据南京站地面观测降水资料，统计180 d每日降水情况，再结合天气形势分析剔除掉台风外围降水等系统性降水，结果共得到28 d出现了0.1 mm以上的热对流降水。在介绍T_c预报效果之前，先简单介绍热对流降水的一些统计特征。

2.1 热对流降水的统计特征

统计结果表明，夏季当处于副高控制之下时，南京站出现热对流降水的概率约为1/6(28/180)，即平均每6 d就会有1 d出现热对流降水。在28 d出现热对流降水的日期中，其中有6 d出现了2次热对流降水过程，其余22 d只出现了1次。因此共计有34次热对流降水过程。图 4给出了用这些过程绘制的热对流降水的开始时间、持续时间和降水量的分布图。其中，由于2004年的地面降水观测资料是小时间隔的，不是10 min间隔资料，因此在统计开始和持续时间时没有包含2004年的3个过程，而统计降水量分布时用了全部34个过程。

由图 4a可见，绝大多数的热对流降水发生在当地时间的13—21时，也就是午后到刚入夜的时候。最集中的形成时间是13—18时，也就是一天当中来自地面的感热加热最强的时候。在13时以前开始的热对流降水只有4例(占12.9%)，21时以后则没有热对流发生。最早的一例发生在09:10，最晚的一例发生在20:50。而从持续时间来看(图 4b)，大部分热对流降水的持续时间在10~60 min，平均持续时间约为50 min。其中持续时间只有10 min的个例是最多的。持续时间超过70 min的个例只有6次，其中5次持续时间＜2 h。持续时间最长的一次发生在2012年8月19日19时，持续了4小时20分钟。从降水量来看(图 4c)，超过50%的个例的降水量＜3 mm，个例发生次数随降水量的增加而减小，平均降水量约为7.6 mm。热对流降水的降水量较小，与系统发生时大气低层较高的气温有关，许多较小的雨滴在落地之前都蒸发了。降水量超过12 mm的个例只有6次，其中雨量最大的一次是44.2 mm，发生在2010年的8月24日16—18时。另外，从热对流降水日的日最高气温的统计来看(图略)，平均的日最高气温约为34.5℃，最低的日最高气温为29.9℃，也就是说最高气温至少要达到30℃左右才有可能出现热对流降水，这也可以看作为判别热对流降水能否发生的一个必要条件。

2.2 使用T_c预报热对流降水的效果检验

研究选取了近10年南京站处于副高控制之下的180 d，其中28 d出现了热对流降水。根据08时南京站的探空资料及1.2.1节中所述的方法，计算180 d的T_c，并和当天观测的T_max做比较，绘制了热对流降水发生概率随T_max和T_c温度差的分布图(图 5)。图中横坐标T_max-T_c表示最高温度和对流温度之差，柱形表示T_max-T_c取某一值时的个例总天数和有热对流降水发生的天数，点划线表示副高控制下热对流降水的平均发生概率，折线表示T_max-T_c取某一值时热对流降水的发生概率。可见，T_max-T_c处于0.5~1.5℃的个例数目是最多的，达到了38 d。T_max-T_c＞1.5℃或者＜3.5℃的个例数目相对少一些。热对流降水天数最多即T_max-T_c属于0.5~1.5℃的时候，达到了9 d。从发生概率来看，T_max-T_c＜-0.5℃时，热对流的发生概率要明显低于平均概率；当T_max-T_c处于-0.5~0.5℃时，热对流的发生概率接近于平均概率；而当T_max-T_c＞0.5℃时，发生概率则明显高于平均概率。当T_max-T_c≤-3.5℃时，热对流的发生概率为0。由此可见，T_max-T_c＞-3.5℃是热对流降水发生的一个必要条件。另外，可以发现一个基本的趋势，即T_max-T_c的值越大，热对流降水的发生概率就越大。当最高温度比对流温度高1.5~2.5℃时，热对流降水的发生概率达到了27%。

由此可见，利用对流温度预报热对流降水有一定可行性的。预报员得到08时探空图，再结合最高温度的预报，如果发现最高温度比对流温度低了3.5℃以上，则基本可以断定当天不会发生热对流降水天气；而如果发现最高温度比对流温度要高了几度，则当天发生热对流降水的概率就比较大。但是，如1.2.1节所述，利用对流温度预报热对流时有一个前提条件，就是T_d的日变化要小，如果T_d变化较大，则午后热对流降水发生时的真实T_c和08时的T_c相差就比较大了。实际情况下，T_d存在一定的日变化，因而使用08时的T_c来预报热对流则不够科学和精确。从图 4中可以看到，绝大多数的热对流降水都发生在13时以后，如果使用13时的T_d温度替代08时的T_d，这样计算出来的T_c应该更接近真实情况，预期用修正后的T_c能够更准确地预报热对流降水。

图 6给出了用13时的地面露点温度替代了08时探空观测中的T_d而计算出来的热对流降水发生概率分布。由图可见，T_c修正过以后，个例的总天数随T_max-T_c的增大而减小，而热对流降水出现最多的是在T_max-T_c处于0.5~1.5℃。从修正过后的发生概率来看，热对流降水的发生概率随T_max-T_c基本呈一个单峰型的分布，当T_max-T_c为0.5~1.5℃的时候发生概率最大，达到了40%。当T_max-T_c＜1.5℃时，发生概率随T_max-T_c的增大而增大，因为热对流降水的起因就是低层非均匀的感热加热，直接要求就是具备较高的地面温度。当T_max-T_c＞-0.5℃时，热对流降水的发生概率就超过了平均发生概率。值得注意的是，当T_max-T_c＞1.5℃时，发生概率反而呈现一个下降的趋势。造成这一现象的原因，一方面可能与样本偏少有些关系；另一方面，热对流降水一般雨量都不大，大气中低层气温如果太高易导致降水在空中蒸发而无法达到地面。

另外，和没修正过的T_c相比(折线)，当T_max-T_c＜-1.5℃或者＞1.5℃时，发生概率都降低了；当T_max-T_c＞-1.5℃并＜1.5℃时，发生概率明显提高了。这说明用修正的T_c能更准确地预报热对流降水是否会出现，预报员的信心也会得到增强。例如，某天的T_max比修正过的T_c高1℃，预报员预报当天下午会出现热对流降水，正确率预期在40%左右；而如果是比没修正过的T_c高1℃，预报会出现热对流降水的正确率只有24%。最后需要注意的是，无论T_c是否修正，都可以发现T_max-T_c＞-3.5℃是热对流降水发生的必要条件，即当最高气温比对流温度低3.5℃以上时是不会出现热对流降水的。

3 结论和讨论

本文中分析了对流温度的含义，指出了其在局地热对流预报中的作用。T_c可以看成是热对流能否发生的一个地面临界温度。现行的MICAPS 3中对T_c的计算存在一定的缺陷，当逆温存在时，其将对流凝结高度定义为过T_d的等饱和比湿线和层结曲线的高度最低的交点，这是不符合对流温度的物理意义的。本文改进了T_c的计算方法，将对流凝结高度定义为过T_d的等饱和比湿线和层结曲线的高度最高的交点。

文中统计了南京站2004—2013年每年7—8月副高控制下的热对流降水的一些基本特征。当副高控制时，南京站出现热对流降水的概率约为1/6。热对流降水主要出现在每日13—18时，平均持续时间约为50 min，平均降水量约为7.8 mm。当出现热对流降水时，平均的日最高气温为34.5℃，最低的日最高气温为29.9℃。

文中用南京站近10年的探空资料和地面观测资料，检验了对流温度在热对流降水预报中的效果。发现热对流降水的发生概率基本随T_max-T_c的增大而增大，但当T_max-T_c＞1.5℃时发生概率又有所减小。当T_max-T_c为0.5~1.5℃时，热对流降水的发生概率最大，达到了40%。当T_max-T_c＜-0.5℃时，热对流降水的发生概率低于平均概率。副高控制下时，T_max-T_c＞-3.5℃是热对流降水出现的一个必要条件，日最高气温高于30℃是热对流降水出现的另一必要条件。用13时的T_d代替08时的T_d的实验表明，修正后的T_c能更准确地预报热对流降水是否会出现。

通过研究，可以发现用T_c来预报热对流有一定的可行性。但由于探空站有限，预报员每天早晨上班时只能获得有限站点的T_c，而无法从面上预报哪些地方可能会出现局地热对流。因而建议各种中尺度数值预报模式在后处理时能够输出二维的对流温度分布图，方便预报员使用。另外，尽管T_c在预报局地热对流时有一定的作用，但准确率还是偏低。主要原因是，很多情况下当地面温度满足了热对流的启动条件时，由于不稳定能量较小或者水汽条件不充分，对流发展不旺盛、形成的降水无法达到地面，因而只有对流云却没形成热对流降水。今后拟尝试配合使用其他物理量来预报热对流。例如散度，毕竟每个热对流发生前都有一个地面辐合过程。总之，局地热对流的预报是一个困难的科学问题，希望今后的工作能让局地热对流的预报更加贴近实况。