引言

4—5月的华南前汛期，江南南部到华南北部锋面相对活跃，伴随锋面南下，华南地区经常出现大范围强降雨和其他对流性天气。20世纪70年代的华南降水野外科学试验表明(黄士松等，1986)，在锋面对流系统活动的同时，距离锋面前方一定距离的暖区内，往往有相对独立的暖区对流系统发展，构成锋面降雨、锋前暖区降雨两条雨带，暖区暴雨具有明显的中尺度特征。陶诗言(1980)表明暖区暴雨的形成与海陆风、局地中尺度地形等边界层过程有密切关系。南海季风科学试验SCRMEX(Luo et al, 2017)表明，在华南前汛期期间业务数值模式预报往往出现明显预报偏差，华南沿海强降雨具有较高的预报难度和研究价值；通过对华南地区暴雨事件中中尺度系统(MCS)发展特征的深入分析，Liu et al(2018)指出华南沿海极端暴雨与线状MCS的组织结构和发展过程有密切关系，近地面层、边界层的热动力特征变化对于华南沿海MCS的发展过程具有重要影响。

Fritsch and Forbes(2001)指出大致有两种发展机制的MCS，一类主要依靠外在驱动，与锋面、高空槽等天气系统强迫相关，另一类依靠对流内在驱动，对流系统通过自组织过程进行升尺度发展。基于美国山地对流预报试验，Geerts et al(2017)对于这两类对流系统在发展过程中的低空急流特征、地面边界层热动力变化以及对流反馈过程等方面的中尺度特征进行了仔细分析。在华南前汛期暴雨过程中，张晓惠和倪允琪(2009)也指出锋面对流系统与锋面强迫直接相关，而暖区对流系统与对流的自我维持过程有密切关系；孙建华和赵思雄(2002)、梁巧倩等(2012)对华南地区锋区和暖区发展的MCS的环境特征进行了分析对比。目前对于这两类MCS在中尺度特征、云微物理结构上的差异分析仍然需要进一步深入；从业务预报角度出发，借助于集合预报模式和高分辨率数值模式的进展，对于在锋区附近发展的MCS和在锋前暖区发展的MCS在可预报性方面的特征也需要进行讨论。

2018年5月7日华南地区发生一次锋面暴雨过程，伴随着复杂的锋前暖区降水特征。本文将重点讨论此次过程中锋面对流系统和暖区对流系统发展特点，分析两类MCS在降水效率、降水微物理等方面的差异，通过数值预报检验和集合预报敏感性分析(ESA)，讨论锋面对流和暖区对流的可预报性。

1 数据与方法

基于中国气象局国家气象中心近年来连续组织的暖季降水预报试验(林建等，2016)，对2018年5月7日华南地区的暴雨过程进行了重点分析。本文使用资料(表 1)采用从国家气象信息中心获取的华南地区逐10 min的中尺度地面自动站观测、定量降水估测(QPE)CMORPH-QPE、华南地区雷达组网基数据以及华南地区站点雨滴谱资料。其中CMORPH-QPE融合了全国加密自动站、多源卫星反演降水数据，评估结果表明具有较高的准确率(Shen et al，2010)。分析数据主要采用ERA5高分辨率再分析数据，对欧洲中心集合预报EC-EPS、NMC区域数值模式GRAPES-Meso和上海区域模式SMS-WARMS降水预报进行了检验，并利用EC-EPS数据进行了集合预报敏感性分析。此外，也对11个集合成员的EC-Reforecast再预报降水数据进行了预报检验。

2 降水过程与环流场分析 2.1 降水过程特征

2018年5月7日08时至8日08时(北京时，下同)，受南下锋面和沿海暖区对流系统共同影响，华南中南部地区出现大范围暴雨天气过程。其中移动性锋面MCS造成的降水范围较大、降水中心分布不均，在珠江口地区形成局地大暴雨；受暖区MCS影响，广东东部沿海—福建东南部沿海强降水维持时间长、强度大，形成较为集中的沿海强降水区(图 1a)。过程最大降水量出现在广东汕尾自动站(340 mm)，降水峰值出现在7日16—17时；福建厦门自动站在7日11—13时连续2个时次小时降水量超过100 mm(图 1b)。

2.2 天气环流背景

2018年5月6日夜间开始，地面锋面系统从江南地区南下，7日早间锋面位于江南南部(图 2a)，ERA5分析表明锋面伴有明显的温度梯度带，850 hPa温度梯度可达8~10 K·(100 km)^-1。锋前华南地区处于较为一致的西南气流控制下，西南风风速达8~12 m·s^-1，并且处于假相当位温(θ_se)340 K高值舌内。在海平面气压场上(图 2b)，锋前有明显低槽区，大气整层可降水量(PWAT)高于50 mm，环境条件有利于出现对流性降水。此次过程天气形势与典型华南锋前暖区暴雨过程(黄士松等，1986)相似，强降水主要由锋面对流系统和暖区沿海对流系统共同造成，其中华南沿海降水时间长、强度大，形成了较高的累积降水量。

2018年5月7日08时广东中部清远探空站距离华南北部锋面约150 km，探空分析表明(图 3a)对流有效位能(CAPE)为1 588 J·kg^-1，500 hPa以下的温度、露点温度廓线相当接近，中低层湿度条件较为有利于对流发展；低层925~850 hPa的低空西南急流能够产生较有利的水汽输送。香港站此时位于华南沿海暖区MCS上游地区，探空分析(图 3b)表明CAPE为1 475 J·kg^-1，其整层高湿特征较锋前环境更为显著：(1)抬升凝结高度至0℃层高度为4.3 km，具有深厚暖云层；(2)风暴承载层垂直切变较小，925~400 hPa垂直切变仅为2 m·s^-1；(3)整层相对湿度高，水汽含量丰富，PWAT达到52.3 mm；总体看, 探空环境特征较为有利于碰并增长过程主导的暖云降水过程(Davis，2001)。

3 锋面对流系统与锋前暖区对流系统中尺度特征分析 3.1 MCS回波特征与中尺度地面分析

2018年5月7日早上锋面位于华南北部地区，7日08时的组合反射率和CMORPH-QPE表明(图 4a，4b)，从江南南部到华南沿海有多条对流雨带，大致可分为锋面雨带、锋前暖区β中尺度雨带和沿海暖区雨带。锋面雨带位于地面锋线附近到锋后200 km左右，其对流结构紧密，回波强度可达50 dBz以上，降水强度可达20~30 mm·h^-1，锋后有宽广的层云降水区，降水强度一般小于10 mm·h^-1。广东东部到福建东南部的内陆地区受锋前暖湿气流控制，有多个离散的MβCS发展，形成较为局地的锋前暖区β中尺度雨带，空间尺度一般小于100 km。沿海暖区雨带位于广东东部汕尾—福建南部厦门之间的海岸线附近，线状对流尺度可达150~300 km，对应降水强度可到达20~40 mm·h^-1。

由于探空分析表明珠江口地区具有较明显的对流不稳定层结和西南低空急流，5月7日午后珠江口地区受锋面影响，锋面对流系统有明显增强，7日14时前后珠江口附近降水强度达60~80 mm·h^-1(图 4c, 4d)，最强回波超过55 dBz。7日中午前后华南东部沿海的线状对流系统也进一步加强，从组织结构特征上类属于移动缓慢的后向发展型中尺度线状对流系统(Schumacher and Johnson, 2005)，广东汕尾、福建厦门多个自动站上降水强度超过100 mm·h^-1。7日20时锋面对流系统逼近华南沿海(图 4e, 4f)，与沿海暖区对流系统接近合并；7日23时以后，结合后的对流回波逐渐移到海面上，陆地降水过程基本结束。

3.2 锋区/暖区对流系统结构特征差异

在经过广东汕尾附近115°E的时间-纬度垂直剖面上(图 5)，锋面对流和暖区对流发展特征差异明显。2018年5月7日伴随锋面逐步推进，锋面MCS自北向南以30~40 km·h^-1的速度移动；而在23°N附近的沿海暖区MCS保持稳定，维持时间超过12 h，7日20时后暖区MCS与锋面MCS产生合并，强度有明显增强，随后逐步南压，陆上降水过程基本结束。此外在7日午后，锋前暖区内也有若干孤立的对流系统在发生发展，但生命史普遍较短，也有锋前对流系统与锋面对流产生合并的特征。

2018年5月7日14—17时珠江口地区附近锋面系统在移动过程中，锋面对流具有不连续传播特征。图 6为5月7日15时华南地区雷达组合反射率因子和地面自动站10 m风场客观分析，地面锋面位于风场切变线A1—A2线附近，S1区域主要为锋面MCS活动区域(以下称S1锋区)，锋面对流前15~30 km处，存在多个离散对流单元(如F1等)，构成与锋面近似平行的线状对流，在锋面移动过程中替代成为新的锋面对流。在锋前暖区内，还存在多个离散的β中尺度对流系统(如F2等)，其生命史普遍较短，或快速消亡或与锋面对流系统产生合并。S2区域主要为沿海暖区MCS活动区域(以下称为S2暖区)，地面风场表现为较为一致的偏南风，但存在较为明显的风速辐合，与沿海暖区MCS发生发展有一定关系。

从图 6中经过锋面对流位置的A1—A2剖面分析(图 7a)，锋面对流单体35 dBz高度普遍低于6 km，50 dBz以上强度的反射率因子基本都位于4 km以下，对流主体基本都处于0℃层高度以下，因此锋面MCS具有较为明显的低质心型特征(Vitale and Ryan, 2013)。从垂直于锋面的B1—B2剖面看(图 7b)，锋前对流高度、强度均要略高于锋面对流系统；从经过汕尾附近沿海暖区对流系统C1—C2垂直剖面看(图 7c)，对流单体35 dBz回波顶部高度普遍低于5 km，对流结构LEC特征明显。统计2018年5月7日08—20时S1锋区、S2暖区35 dBz高度表明，锋区对流单体35 dBz回波顶高平均为5.5 km，而沿海暖区对流单体35 dBz回波顶高平均为4.7 km。

对2018年5月7日08—20时组合反射率因子进行统计表明(图 8)，锋面对流系统在20~30 dBz区间内具有较高频率分布，但暖区对流系统在组合反射率的频率分布上明显偏向于高于30 dBz的区间。对比锋区、暖区累积液态水含量(VIL)的频率分布(图 9)，暖区对流在35 kg·m^-2以上的VIL具有更高的频率分布，表明暖区对流环境水汽条件更为充沛，有利于出现更强的降水。雷达反射率和VIL的统计特征反映了锋面对流、暖区对流的云物理特征差异，对于降水过程中的降水效率有重要影响。

3.3 锋区对流系统、暖区对流系统降水特征差异

锋面MCS、暖区MCS降水特征可进一步通过降水效率计算进行对比。在略去降水蒸发的前提下，某一区域内的大尺度降水效率(LSPE)可定义为地面降水与区域内垂直积分水汽通量辐合之比(Doswell Ⅲ et al，1996; Li et al, 2002; Sui et al，2007)：

$ L S P E=\frac{M_{p}}{M_{\mathrm{w}}} $

(1)

$ M_{w}=-\frac{\Delta T}{g} \int_{s f c}^{p} \nabla \cdot\left(q_{p} \boldsymbol{V}_{p}\right) \mathrm{d} p $

(2)

式中：M_w为区域整层水汽辐合质量，q_p、V_p分别为比湿和风矢量。由于绝大部分暴雨过程的入流水汽通量集中在对流层中低层，因此取积分上限p=400 hPa；ΔT=1 h；M_p取自对应区域平均CMORPH-QPE。使用ERA5再分析资料计算2018年5月7日08时的M_w(图 10a)，广西北部附近地区位于锋面西段，具有较大范围的水汽通量辐合区，水汽净辐合量可达30~60 kg·m^-2，对应过去1 h降水普遍在5~15 mm左右；锋前暖区内整层积分水汽辐合质量为10~30 kg·m^-2，但形成的降水区域面积更为集中。7日14时锋面附近M_w可达40~60 kg·m^-2(图 10b)，而华南沿海地区M_w仅为5~15 kg·m^-2，但对应着较为极端的局地降雨量，其中厦门12—13时逐小时降水量均在100 mm以上，表明由于对流活动在短时间能出现较高的暖云降水效率。

2018年5月7日锋面MCS活动区域S1区、沿海暖区MCS活动区域S2区的区域平均降水量和LSPE对比，锋面附近LSPE普遍在在10%~15%(图 11a)，7日白天总体降水量、降水效率变化不大，17时之后由于锋面移出计算区域，降水量显著减少。沿海暖区MCS降水量、LSPE波动明显，其LSPE平均为25%(图 11b)，第一次降水峰值出现在13时左右，暖区MCS有显著增强，LSPE约为92%；第二次降水峰值出现在7日20—22时，此时锋面系统与暖区对流合并增强，降水效率接近80%。Braham(1952)计算表明伴随闪电的对流云平均降水效率为11%，但更多研究(Market et al，2003；Chang et al，2015；Mao et al，2018)指出中纬度和热带对流系统中的降水效率差异巨大，LSPE可具有超过100%的降水效率。此次暖区暴雨瞬时降水效率较高，这表明不同类型对流云内的微物理降水特征需要进一步的观测分析。

需要指出的是，LSPE的计算涉及到多方面的误差，如较粗分辨率的分析资料可能低估低层入流向对流单体的水汽输送；对流耗散阶段LSPE将有显著偏大；未计算降水蒸发将导致LSPE偏大；定量降水估测的准确度影响LSPE准确度；详细的LSPE定量误差分析需要有待进一步研究。

3.4 锋面对流和暖区对流的降水微物理特征分析

降水效率与云微物理特征有直接关系，利用地面激光雨滴谱观测导出的降雨粒子归一化数浓度(N_w)、降雨粒子质量平均直径(D_m)被广泛用于分析降水粒子特征，同时也作为数值预报中云微物理方案的重要参数(邓军英等, 2014)。Furtado et al(2018)表明在华南前汛期暴雨预报中采用精细化的粒子尺度和数密度，对于提高数值模式降水预报准确率十分重要。Testud et al(2001)表明在对流降水过程中N_w比层云降水更大，并且随雨强增大而增大。Bringi et al(2003)利用双偏振雷达反演计算了典型大陆性对流和海洋性对流降水的N_w和D_m，表明层云降水D_m与N_w存在近似线性关系。Chen et al(2013)利用南京站雨滴谱分析表明对流性降水过程中的N_w、D_m均高于层云降水。

本次降水过程集中在2018年5月7日08时至8日02时，针对华南地区7个国家基本地面站^*的雨滴谱仪，按照不同降水量级计算了lgN_w~D_m参数以及线性回归(图 12)，计算前进行了基本数据质量控制和统计分析(金祺等，2015)。在此次过程中，平均lgN_w=5.2 mm^-1·m^-3，平均D_m=1.2 mm；对比Bringi et al (2003)针对洋面地区对流性降水的参数估计(lgN_w~[4, 4.5] mm^-1·m^-3, D_m~[1.5, 1.75] mm)，以及Chen et al(2013)对于对流性降水给出的参数估计(lgN_w=3.8 mm^-1·m^-3, D_m=1.71 mm)，此次华南降雨过程中的降水粒子数浓度更高，降水粒子直径相对较小，一定程度上表明在华南前汛期暖湿环境条件下，暖云降水特征较为明显。

*分别为清远、从化、番禺、龙门、佛冈、普宁、厦门。

为对比锋面MCS、暖区MCS降雨特征差异，利用广东中部清远站、龙门站计算了锋面降水雨滴谱分布，利用广东东部沿海的普宁站和福建沿海的厦门站计算了暖区降水雨滴谱分布(图 13)。对比表明暖区降水的N_w、D_m都要高于对应量级的锋面降水参数，一定程度上意味着在沿海地区的暖云降水效率将会更高。

4 预报检验与集合预报敏感性分析 4.1 预报检验

从2018年5月6日20时起报的EC-EPS降水量集合平均和离散度看(图 14a)，5月7日08时至8日08时的大部分降水与锋面系统相关，降水带较实况显著偏北；在广东东部沿海雨带预报仅为5~10 mm，离散度高值区也分布在锋面雨带附近，在沿海暖区没有表现出明显的降水离散度，EC确定性模式预报与EC-EPS集合平均类似，表明当前主流全球数值模式对于暖区预报能力较低。

EC-Reforecast再预报数据具有1个控制成员和10个扰动成员，用于校正模式气候和计算极端天气事件指数(EFI)，扩大的预报样本也能够进一步增大预报离散度，提高对天气事件实际可预报性(Lorenz，1963；1969)的预估能力。从EC-Reforecast再预报11成员平均降水量和离散度看(图 14b)，25 mm以上锋面雨带与EC-EPS集合平均较为接近，但在汕尾附近的沿海地区出现了10~15 mm的离散度中心，对于沿海暖区对流带不确定性估计有所改善，提高了此次过程中对沿海暖区MCS的可预报性。当然由于EC-Reforecast分辨率较粗，还不足以描述更为细致的雨带结构。

目前国家气象中心预报业务使用较多的NMC区域数值模式GRAPES-Meso、上海区域数值模式SMS-WARMS的水平格点分辨率均为3 km，有一定能力分辨MCS发生发展。5月7日24 h累积降水量预报表明(图 15)，GRAPES-Meso主降雨带预报明显偏北，对沿海暖区对流没有明显反映；对SMS-WARMS预报检验表明，降水落区整体较GRAEPS-Meso预报偏南，预报质量有一定改善。从经过115°E的反射率因子时间-纬度剖面看(图 16)，SMS-WARMS预报能够反映锋面对流和暖区对流发展的基本特征，但对流系统强度较实况普遍偏弱，模式预报沿海暖区对流位置相对实况较为偏北、维持时间较短。暖区对流的预报偏差原因复杂，各类模式物理过程、初值条件误差等因素均有可能对暖区暴雨产生影响，不同的数值模式偏差特征也具有很大差别，需要在后继工作中进一步分析。

4.2 集合预报敏感性分析

利用集合预报敏感性分析，能够定量分析特定天气事件的可预报性特征(Torn and Hakim, 2008)。预报敏感性可定义为预报目标对于不同初始条件的响应，在集合空间中预报敏感性可定义为：

$ \frac{\partial J}{\partial x_{t}}=\frac{\operatorname{cov}\left(J, x_{t}\right)}{\operatorname{var}\left(x_{t}\right)} $

式中：J为预报响应函数，x_t为t时刻的模式变量，∂J/∂x_t即为预报量对初值的敏感性；等号右边在集合空间中进行计算, cov为协方差算子，var为方差算子。利用EC-EPS计算了本次过程数值预报敏感性，定义7日08—20时的S1区域平均锋面降水TP_front、S2区域平均暖区降水TP_warm分别作为预报目标函数，为简化起见，计算了关于海平面气压(SLP)、CAPE两个关键因子的集合预报敏感性，其中关于SLP的集合预报敏感性主要表征区域降水与初始时刻大尺度辐合的相关性，关于CAPE的集合预估敏感性主要表征区域降水与初始时刻大气对流不稳定特征的相关性。

TP_front对7日08时SLP预报敏感性表明(图 17a)，高敏感区与位于锋前低压区中心附近，并且与低层急流中心位置接近，表明了上游低值系统越强、急流越强越有利于在锋面附近产生较强的辐合，有利于锋面附近降水增强。TP_front对CAPE的集合预报敏感性正值区(图 17b)主要位于锋面系统附近以及华东沿海地区，表明入流方向上的对流环境条件对于锋面对流系统发展有重要影响。

TP_warm对SLP的集合预报敏感性分布与锋面降水预报敏感性类似(图 18a)，高敏感区主要位于上游低压区前部，但在强度上要低于锋面降水预报敏感性，一定程度上表明暖区对流对于天气尺度强迫的敏感度较低；Wang et al(2014)研究表明，华南沿海风速强弱并不是沿海MCS发展的决定性因子，在华南高湿环境中，中尺度抬升、弱的地面边界也能够组织起暖区对流形成强降水。TP_warm对CAPE的集合预报敏感性表明(图 18b)，高敏感区正值区主要位于上游急流区附近，表明入流方向的环境特征对于暖区MCS具有更为重要的影响。

5 结论与讨论

此次过程属于较为典型的华南锋面暴雨和沿海暖区暴雨过程，天气形势与2015年5月16日(孔期和林建，2017)、2014年5月11日(Luo et al，2014)等华南地区锋前低槽型暖区暴雨过程类似。图 19初步总结了这三次类似过程下华南锋前复杂对流的概念模型。共同特征是当锋面从江南地区南下时，除锋面对流系统外，在锋前暖区也同时有稳定维持的线状MCS发展，两类对流系统在中尺度特征、可预报性上都存在显著差别；其中暖区MCS的强度、位置与具有明显不确定性，锋前中尺度辐合、地形抬升、海陆差异等因素都可能与对流触发过程相关，两广交界处的云雾山、广东阳江、汕尾沿海中尺度山地等地形分布与MCS的发生发展关系密切，其中关于降水物理过程特征有待于更为深入的研究。

针对2018年5月7日华南锋面对流和沿海对流分析表明：

(1) 锋面系统南移过程中形成降雨范围较广、分布不均；在广东东部到福建南部的海岸线附近的暖区线状对流系统稳定维持超过12 h，局地累积雨量超过300 mm，最大小时雨量超过100 mm。

(2) 雷达观测表明此次过程中华南地区的锋面对流系统、暖区对流系统均以低质心型对流单体为主要特征，其中锋面对流单体30 dBz高度平均为5.5 km，而暖区对流系统高度平均为4.7 km，暖区对流系统35 dBz以上强回波、30 mm以上累积液态水含量的出现频率分布都要明显高于锋面对流系统。

(3) 利用ERA5高分辨率再分析资料计算LSPE表明，锋面附近LSPE平均为10%~15%，而暖区LSPE平均为25%，但波动明显，瞬时可超过90%。雨滴谱特征分析表明，此次降水过程中降雨粒子密度较高，粒子直径相对较小，暖云降水的特征更为突出；对比分析表明沿海暖区对流降水在各个量级上都具有更高的D_m和N_w，因此暖云降雨效率高于锋面降水。

(4) 初步预报检验表明，此次过程主流业务数值模式对于暖区对流性降水预报能有限，区域中尺度数值模式对于锋面对流、锋前暖区对流具有一定的预报能力，但在暖区对流系统的强度、组织上仍然有显著偏差；EC-Reforecast再预报改善了暖区对流性降水离散度分布。

(5) 集合预报敏感性分析表明，锋面降水对于天气尺度强迫变化较为敏感，暖区降水对上游地区初始场上的CAPE分布具有更高的相关性。

关于此次过程仍然有许多问题需要进一步的深入研究，如暖区对流系统触发机制、中尺度地形对于MCS组织结构的影响、暖区暴雨的数值可预报性等等诸多问题还有待进一步讨论。