苏冉,主要从事强降水预报研究.Email:
选取2015—2017年4—6月发生在广东地区的20个暖区暴雨个例,利用GFS 0.5°×0.5°预报场资料,分析了集合动力因子在华南暖区暴雨中的分布特征。研究结果表明:(1)在广东省的四类主要暖区暴雨中,锋前低槽暴雨中各集合动力因子和累积降水的相关性最高,其次是西南急流暴雨,而回流暴雨中的相关性最差。锋前低槽暴雨与回流暴雨有共同的相关性较好的集合动力因子,高空槽和副热带急流暴雨与西南急流暴雨也有共同的相关性较好的集合动力因子。(2)选取各类暖区暴雨中对降水表征最好的集合动力因子分别构建了3个量级的权重指数(量级分别为10-3、10-1和102),发现各量级的权重指数随着降水量级的增大而增大,说明权重指数对分析判断不同量级的降水具有很好的指示作用。(3)采用各量级权重指数的中位数作为判断降水等级的阈值,并利用3个量级的权重指数可以综合判断降水的强度等级,这为降水的量级预报提供了一个客观化指标。这些结果进一步提高了集合动力因子在华南暖区暴雨预报中的实际应用能力。
In this paper, 20 cases of the prefrontal torrential rain in Guangdong Province from April to June of 2015-2017 were selected, and the distribution characteristics of ensemble dynamic factors of the warm-sector torrential rain were analyzed by using the GFS 0.5°×0.5° data. The results are as follows. (1) Among the four types of warm-sector torrential rain in Guangdong Province, the correlation between the ensemble dynamic factors and the accumulated precipitation is the highest in the prefrontal trough torrential rain, followed by the southwest jet torrential rain and the lowest correlation is with the backflow torrential rain. There are common ensemble dynamic factors between the prefrontal trough and the backflow torrential rain, and also between the high-level trough and subtropical jet torrential rain and southwest jet stream torrential rain. (2) Three orders of magnitude weighting index are constructed by different ensemble dynamic factors which are the best representation of precipitation in various warm-sector torrential rains. The index (magnitude is 10-3, 10-1 and 102 respectively) is found to be increasing with the increase of precipitation level, which indicates that the index has a good indication for judging the precipitation intensity. (3) The median of each magnitude index is used as the threshold to judge the precipitation intensity, providing an objective norm for the quantity forecast of precipitation. These results further promote the practical application of ensemble dynamic factors in the prediction of warm-sector torrential rain in South China.
暴雨,特别是局地暴雨的预报一直是气象领域中一个普遍性难题,暴雨的发生发展受到层结不稳定性、水汽供应和抬升触发机制等诸多因素的制约。冷暖气流的交汇(
华南地处东亚,在春、夏过渡时期受大气环流调整,导致华南冷暖空气交汇活动频繁,出现华南前汛期暴雨。受各种天气系统影响,前汛期暴雨主要有锋面暴雨、暖区暴雨两种,锋面暴雨由于存在明显的冷空气,容易受到注意,而暖区暴雨往往因没有冷空气活动而导致事前不易被察觉,从而造成漏报。加之华南地区复杂的地形、海陆热力差异等对中小尺度对流系统的复杂外强迫作用,使得其预报难度非常大(
从模式预报技术角度来看,发展对流尺度集合预报技术是目前提高暴雨预报的一种可行方法(
本文采用的数据主要为美国NCEP/NCAR全球预报系统(GFS)的预报场资料,每天进行4次滚动预报。所选取资料的预报时效为0~96 h,预报时间间隔为3 h,水平分辨率为0.5°×0.5°,垂直方向有26个等压面层。
在分析集合动力因子对降水落区的诊断效果时,降水落区的资料采用的是模式降水预报场,这主要是因为通过分析模式降水预报场与观测降水的分布,发现模式的3 h累积降水与观测降水是比较一致的。例如:
2018年5月3日12时地面自动站观测(a)和GFS预报场(b)的3 h累积降水
3 h accumulated precipitation from 0900 UTC to 1200 UTC 3 May 2018
由于暖区的暖湿不稳定程度高,暖区暴雨的发生往往取决于是否有扰动触发,因而动力、热力条件的选取显得尤为重要。目前,集合动力因子共发展有47个,通过计算其与降水的相关性,在每个个例计算时挑选出与降水相关最显著的前10个动力因子,以此作为研究的基础。计算结果还表明,针对不同的暖区暴雨类型,相关最明显的动力因子略有不同,因而将分类开展集合动力因子的诊断分析工作。
根据《广东省天气预报技术手册》(
暖区暴雨个例发生时间
The occurrence time of warm-sector torrential rain cases
锋前低槽暴雨 | 回流暴雨 | 高空槽和副热带急流暴雨 | 西南急流暴雨 |
注:*2016050818表示2016年5月8日18时,下同。 |
|||
2016050818* | 2017042306 | 2016040312 | 2016052700 |
2016051912 | 2017050612 | 2016040906 | 2016060906 |
2017051406 | 2016062712 | 2016041212 | 2016061012 |
2016042106 | 2016061106 | ||
2016042212 | 2016061306 | ||
2016050400 | 2016061506 | ||
2017050718 | 2016061912 |
为筛选出对降水落区和强度有较好预报效果的集合动力因子,通过求取所选区域中各格点上集合动力因子平均值与该格点3 h累积降水量的相关系数,评估集合动力因子的预报效果。计算时,针对四类暖区暴雨天气过程分别计算,各集合动力因子的公式和物理意义详见
主要动力因子的物理意义、出现次数和量级
Major dynamical factors' physical meaning, frequency and magnitude
名称 | 计算公式 | 物理意义 | 出现次数/次 | 量级 |
水汽散度垂直通量 |
垂直速度与水汽通量水平散度的乘积;代表水汽通量散度的垂直输送 | 14 | 10-3 | |
水汽垂直螺旋度 |
在垂直螺旋度的基础上考虑大气中的水汽效应, |
10 | 10-3 | |
凝结潜热质量散度垂直通量 |
垂直速度与凝结潜热密度通量水平散度的乘积 | 15 | 10-1 | |
质量垂直螺旋度 |
将垂直螺旋度中引入密度 |
17 | 10-1 | |
散度垂直通量 |
垂直速度与水平散度的乘积;代表水平散度的垂直通量 | 19 | 10-1 | |
垂直螺旋度 |
垂直速度与相对垂直涡度的乘积;体现相对涡度的垂直通量 | 15 | 10-1 | |
质量散度垂直通量 |
垂直速度与质量通量水平散度的乘积 | 15 | 10-1 | |
凝结潜热散度垂直通量(sumwetadiv) | 垂直速度与凝结潜热通量水平散度的乘积 | 16 | 10-1 | |
凝结潜热螺旋度 |
垂直速度与凝结潜热通量垂直涡度的乘积 | 15 | 10-1 | |
凝结潜热质量螺旋度(sumhelpha) | 垂直速度与凝结潜热密度通量垂直涡度的乘积 | 15 | 10-1 | |
热力散度垂直通量 |
在散度垂直通量基础上,引入能够反映湿大气非均匀饱和特性的广义位温 |
10 | 102 | |
热力垂直螺旋度 |
将广义位温 |
11 | 102 |
通过计算发现,在不同的降水个例中与降水相关性较好的前10个集合动力因子各有不同,其相关性大小也有差异,不过也有共同的特点。在3个个例中(
锋前低槽暴雨个例中集合动力因子与累积降水的相关系数
Correlation coefficients of dynamical paramaters and 3 h accumulated precipitation in prefrontal trough torrential rain
2016050818 | 2016051912 | 2017051406 | |||||
集合动力因子 | 相关系数 | 集合动力因子 | 相关系数 | 集合动力因子 | 相关系数 | ||
sumwqvdiv | 0.46 | sumwqvdiv | 0.67 | sumwqvdiv | 0.65 | ||
sumwaldiv | 0.43 | sumwaldiv | 0.67 | sumwaldiv | 0.66 | ||
sumwdendiv | 0.43 | sumwdendiv | 0.67 | sumwdendiv | 0.66 | ||
swaveshreta | 0.43 | sumwetadiv | 0.68 | sumwetadiv | 0.66 | ||
sumwptediv | 0.43 | sumwdiv | 0.67 | sumwdiv | 0.66 | ||
hsfc | 0.44 | sumdival | 0.67 | sumdival | 0.72 | ||
swavestreta | 0.42 | sumsecpv | 0.70 | sumsecpv | 0.65 | ||
sumhelden | 0.42 | swavepval | 0.67 | swavepval | 0.66 | ||
sumhelth | 0.42 | swavepveta | 0.66 | swavepveta | 0.65 | ||
swaveshral | 0.42 | sumheleta | 0.66 | swavepvpte | 0.65 |
与锋前低槽暴雨相比,在与降水相关性较好的前10个集合动力因子中,不同个例中具有8个相同的集合动力因子(
同
Same as
2016062712 | 2017042306 | 2017050612 | |||||
集合动力因子 | 相关系数 | 集合动力因子 | 相关系数 | 集合动力因子 | 相关系数 | ||
sumwqvdiv | 0.25 | sumwqvdiv | 0.34 | sumwqvdiv | 0.31 | ||
sumwaldiv | 0.26 | sumwaldiv | 0.32 | sumwaldiv | 0.31 | ||
sumwdendiv | 0.26 | sumwdendiv | 0.32 | sumwdendiv | 0.31 | ||
sumwetadiv | 0.26 | sumwetadiv | 0.32 | sumwetadiv | 0.33 | ||
sumwdiv | 0.26 | sumwdiv | 0.32 | sumwdiv | 0.33 | ||
sumwptediv | 0.26 | sumwptediv | 0.32 | sumwptediv | 0.33 | ||
sumhelden | 0.23 | sumhelden | 0.26 | sumhelden | 0.28 | ||
sumhel | 0.22 | sumhel | 0.26 | sumhel | 0.29 | ||
sumhelal | 0.23 | sumhelal | 0.26 | sumhelth | 0.29 | ||
sumhelqv | 0.23 | sumhelqv | 0.30 | sumheleta | 0.29 |
不过,在回流型暴雨个例中,各集合动力因子与降水的相关性明显偏低,大部分都在0.3左右甚至更低,这也说明环境场的热力作用对于降水的触发并不是那么明显,动力、水汽的影响也是不可忽视的,因此对回流暴雨的预报是这四类暴雨中最为困难,因为各种因素对其都有影响,很难找出主要的影响因子。
将此类暴雨中的7个个例进行计算发现,各因子在不同的暴雨个例中的表现差异性较大,只有1个散度垂直通量(sumwdiv)因子在所有个例中均表现与降水相关性较好,而2016040906个例与其他个例的情况差异性很大,因而主要比较其他个例之间的共性(
同
Same as
集合动力因子 | 相关系数 | ||||||
2016040312 | 2016040906 | 2016041212 | 2016042106 | 2016042212 | 2016050400 | 2017050718 | |
sumwdiv | 0.35 | 0.51 | 0.50 | 0.46 | 0.39 | 0.41 | 0.54 |
sumwetadiv | 0.36 | 0.50 | 0.46 | 0.39 | 0.41 | 0.54 | |
sumhelqveta | 0.48 | 0.55 | 0.48 | 0.41 | 0.45 | 0.54 | |
sumhel | 0.48 | 0.54 | 0.48 | 0.41 | 0.44 | 0.54 | |
sumhelden | 0.46 | 0.52 | 0.47 | 0.40 | 0.43 | 0.54 | |
sumhelpha | 0.46 | 0.51 | 0.47 | 0.41 | 0.42 | 0.54 | |
sumwaldiv | 0.52 | 0.5 | 0.46 | 0.39 | 0.54 | ||
sumwdendiv | 0.52 | 0.49 | 0.38 | 0.54 | |||
sumhelth | 0.46 | 0.48 | 0.39 | 0.54 | |||
sumhelqv | 0.45 | 0.54 | 0.47 | 0.47 | |||
sumwptediv | 0.36 | 0.46 | 0.40 | 0.41 | |||
hsfc | 0.37 | 0.58 | 0.42 | ||||
sumwqvdiv | 0.44 | 0.41 | 0.56 |
与高空槽和副热带急流暴雨相比,西南急流暴雨中集合动力因子在每个暴雨过程中的表现相对一致,且相关系数略高(
同
Same as
集合动力因子 | 相关系数 | ||||||
2016052700 | 2016060906 | 2016061012 | 2016061106 | 2016061306 | 2017061506 | 2017061912 | |
sumwqvdiv | 0.50 | 0.49 | 0.49 | 0.50 | 0.61 | 0.53 | |
sumwaldiv | 0.50 | 0.50 | 0.45 | 0.50 | 0.63 | 0.53 | |
sumwdendiv | 0.50 | 0.49 | 0.45 | 0.62 | 0.53 | ||
sumwetadiv | 0.49 | 0.49 | 0.50 | 0.62 | 0.53 | ||
sumwdiv | 0.49 | 0.48 | 0.49 | 0.45 | 0.50 | 0.63 | 0.53 |
sumhelden | 0.46 | 0.50 | 0.51 | 0.52 | 0.60 | 0.54 | 0.53 |
sumhelpha | 0.46 | 0.50 | 0.51 | 0.52 | 0.60 | 0.54 | 0.53 |
sumhelqveta | 0.45 | 0.50 | 0.50 | 0.52 | 0.61 | 0.54 | 0.53 |
sumhel | 0.50 | 0.50 | 0.52 | 0.60 | 0.54 | 0.53 | |
sumhelqv | 0.47 | 0.50 | 0.50 | 0.50 | 0.60 | ||
sumhelth | 0.50 | 0.49 | 0.56 | 0.50 | 0.52 | ||
sumwptediv | 0.49 | 0.49 | 0.45 |
综上所述,锋前低槽暴雨中各集合动力因子和累积降水的相关性最高,其次是西南急流暴雨,而回流暴雨中的相关性最差(往往在0.3以下)。不过,锋前低槽暴雨和回流暴雨有共同的相关性较好的集合动力因子,分别是:水汽散度垂直通量(sumwqvdiv)、质量散度垂直通量(sumwdendiv)、凝结潜热质量散度垂直通量(sumwaldiv);而高空槽和副热带急流暴雨与西南急流暴雨也有共同的相关性较好的集合动力因子,分别是:散度垂直通量(sumwdiv)、凝结潜热螺旋度(sumhelqveta)、质量垂直螺旋度(sumhelden)、凝结潜热质量螺旋度(sumhelpha)。前两种降水主要体现水汽和散度的作用,后两种降水主要体现的是水汽和涡度的作用,说明不同类型的华南暖区暴雨,其影响降水的外部条件是有所不同的。
从上述对4种华南暖区暴雨降水类型的分析不难看出,与降水相关性较高的共有22个集合动力因子,其中有12个因子在一半以上的个例中其相关性都较高。为此,利用这12个因子构建降水预报权重指数,具体按照:
需要注意的是,各集合动力因子本身的数值量级有较大差异(
根据24 h累积雨量的定义,可将降取划分为6个等级,从1~6分别为小雨(< 10 mm)、中雨(10~25 mm)、大雨(25~50 mm)、暴雨(50~100 mm)、大暴雨(100~200 mm)、特大暴雨(≥200 mm)。根据每个个例中实际雨量的等级,计算了对应的不同量级的权重指数,由此得到了
同量级的集合动力因子计算得到的权重指数箱式分布图
Weight index's box-type distraction of ensemble dynamical factors of the same magnitude
总体上来看,权重指数随着降水量级的增大而增大,当降水量级在小雨到大雨时,各类降水中权重指数分布大致相当,对应的中位数随降水量级增大而缓慢增大。当达到暴雨及以上量级时,尽管对应的权重指数极大值有明显的增大,不过,计算得到的这些权重指数,75%都相对集中,而且暴雨及以上量级降水对应的中位数也较大雨及以下量级降水的中位数有明显的增大,这对于利用权重指数来分析判断暴雨以上量级的降水具有很好的指示作用。
在不同类型的暖区暴雨中,权重指数的相对大小是存在差异的。在锋前低槽型降水中(
从各权重指数分布来看,各权重指数相对集中,因而提取各指数在不同量级降水中的中位数,作为相应的各等级降水发生概率超过50%的判断阈值,
为检验第三节中设置的权重指数的阈值对降水等级的判断能力,利用2018年发生的暖区暴雨个例进行检验。2018年发生的暖区暴雨个例共11个,其中回流暴雨3例,西南急流暴雨5例,锋前低槽暴雨1例,高空槽和副热带急流暴雨2例。检验时使用GFS预报3 h累计降水、集合动力因子3 h预报降水等级与实况3 h累计降水做格点对比。其中,格点检验的区域选取20°~26°N、109°~118°E(覆盖了整个广东省);实况雨量数据来源于中国气象局“CMPAS中国区域地面-卫星-雷达三源融合降水分析产品”,分辨率为每小时0.05°×0.05°。由于GFS预报场分辨率为每3 h 0.5°×0.5°,因此,针对融合降水格点产品,选取10×10个格点进行面积平均,再逐3 h进行累加,以此得到与GFS相对应的网格降水量。
区域网格降水检验结果表明(
GFS和集合动力因子对四类暖区暴雨的格点预报准确率(单位:%)
Grid precipitation forecast accuracy of four types of warm-sector torrential rain by GFS and ensemble dynamic factors (unit: %)
降水等级 | 小雨 | 中雨 | 大雨 | 暴雨 | 大暴雨 | 特大暴雨 | |||||||||||
GFS | 动力因子 | GFS | 动力因子 | GFS | 动力因子 | GFS | 动力因子 | GFS | 动力因子 | GFS | 动力因子 | ||||||
回流暴雨 | 76.05 | 16.06 | 12.28 | 15.79 | 14.62 | 20.77 | 5.23 | 15.79 | 0 | 52.27 | 0 | 50 | |||||
西南急流暴雨 | 61.51 | 31.46 | 13.53 | 31.83 | 13.25 | 37.75 | 17.57 | 33.47 | 15.23 | 41.62 | 0 | 60 | |||||
锋前低槽暴雨 | 42.28 | 38.08 | 22.83 | 44.57 | 29.63 | 49.38 | 26.37 | 36.26 | 5.63 | 45.07 | 0 | 28.57 | |||||
高空槽和副热带急流暴雨 | 83.52 | 15.52 | 10.26 | 5.13 | 3.92 | 7.84 | 4.35 | 17.39 | 0 | 0 | / | / |
通过引入集合动力因子,并选取了2015—2017年4—6月发生在广东地区的20个暖区暴雨个例,分析研究了暖区暴雨过程中集合动力因子的表现及分布特征,结果表明:
(1) 在广东省的四类主要暖区暴雨中,集合动力因子对降水的预报指示作用并不一致,表现为各集合动力因子与累积降水的相关性不同。总体上看,锋前低槽暴雨中各集合动力因子和累积降水的相关性最高,其次是西南急流暴雨,而回流暴雨中的相关性最差。锋前低槽暴雨和回流暴雨有共同的相关性较好的集合动力因子,而高空槽和副热带急流暴雨与西南急流暴雨也有共同的相关性较好的集合动力因子,前两种降水主要体现水汽和散度的作用,后两种降水主要体现的是水汽和涡度的作用,说明不同类型的华南暖区暴雨,其影响降水的外部条件是有所不同的。
(2) 选取各类暖区暴雨中对降水表征最好的集合动力因子分别构建了3个量级的权重指数(量级分别为10-3、10-1和102),发现各量级的权重指数随着降水量级的增大而增大,当降水量级在小雨到大雨时,各类降水中权重指数分布大致相当,当达到暴雨及以上量级时,对应的权重指数也较大雨及以下的情况有明显的增大,这对于利用权重指数来分析判断暴雨以上量级的降水具有很好的指示作用。
(3) 由于各量级的权重指数75%的数据相对集中,可以采用各量级权重指数的中位数作为判断降水等级的阈值,通过对实际降水个例的网格场检验,指出利用权重指数可以较好地判断降水的强度等级,尤其是对西南急流暴雨、锋前低槽暴雨两类降水中中雨以上降水预报能力有明显提高。
暖区暴雨是当前华南前汛期降水预报中的一个技术难点,本文通过引入集合动力因子,建立了一种基于GFS预报场的权重指数,并对其在降水量级预报表现中进行了检验。今后将继续丰富降水个例的检验,以及在ECMWF产品中的应用及检验,以不断优化和完善本方法的代表性和普适性。
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