秦鑫,主要从事大气物理和大气环境的研究.Email:
当大气可降水量(precipitable water vapor,PWV)达到某一阈值时将出现降水,则该值称为PWV降水阈值(threshold of PWV, PWVt),由此认为PWVt可以作为PWV与降水关系研究的纽带。为了能够较为准确地计算出PWVt,引入整层大气饱和可降水量(precipitable water vapor saturation, PWVsat)概念,并推导出多元大气条件下PWVsat计算公式,根据公式可知PWVsat是地面温度(
Precipitation is likely to take place as precipitable water vapor (PWV) of the atmosphere reaches a certain value. Thus, the threshold of PWV (PWVt), which can be regarded as the research bridge between PWV and precipitation. In the aim of calculating PWVt precisely, this paper has brought in "precipitable water vapor saturation (PWVsat)" of the atmosphere and deduced the computing formula of PWVsat under various atmosphere conditions. From the formula, it is shown that PWVsat is a function of surface temperature (
水汽是产生降水的必要条件也是引发暴雨的重要因素,大气可降水量(precipitable water vapor, PWV)被认为是衡量大气水汽条件以及判断强对流天气的重要指标(
大气中水汽必须达到一定层次的饱和才能成云致雨,因此本文引入整层大气饱和水汽含量(preci-pitable water vapor saturation, PWVsat)概念,PWVsat表示整个气柱容纳水汽的上限。
GPS探测PWV是根据GPS卫星发射的信号穿过大气层产生的延迟与气象条件的关系得到的,其测量结果与辽宁地区的探空具有较好的一致性(
大多研究者将降水开始时刻对应的PWV值定为PWVt,这种定义较为粗糙。本研究将降水前PWV的变化类型分为两类(
一型(a)和二型(b)PWV变化示意图
Variations of PWV by time Type 1 (a), Type 2 (b)
通过对PWV和降水量等资料进行研究发现:降水前PWV至少有一次跃增,一般跃增到某一阈值后将出现降水;当降水结束后PWV迅速下降,同时降水时刻与PWV高值区对应较好。这与其他学者研究的结论基本一致(
PWV为大气可降水量,是整层水汽密度的积分量,见式(1)。PWVsat表示整层大气在饱和状态下可容纳的最大水汽量,是整层饱和水汽密度的积分量,见式(2)。
式中,
在对流层中
若
由式(5)和式(6)可以看出PWVsat是
为了验证上文结论,根据本文1.2节PWVt的选取规则,从2015年5月至2016年10月辽宁地区36个GPS观测站测得的PWV数据以及对应的
2015年5月至2016年10月辽宁地区1122个降水样本PWVt和
Fitting curve of PWVt and 2 m temperature of 1122 precipitation samples in Liaoning Province from May 2015 to October 2016
式中,
辽宁地区36个站PWVt与温度拟合公式参数
Parameters in fitting of PWVt and 2 m temperature for 36 stations in Liaoning Province
站点 | |||
黑山 | 13.803 | 0.0532 | 0.82 |
鞍山 | 15.794 | 0.0437 | 0.65 |
铁岭 | 11.985 | 0.0597 | 0.72 |
辽阳县 | 14.625 | 0.0488 | 0.76 |
苏家屯 | 11.837 | 0.0581 | 0.86 |
羊山 | 11.408 | 0.0602 | 0.87 |
绥中 | 16.132 | 0.0501 | 0.89 |
盖州 | 10.751 | 0.0653 | 0.81 |
皮口 | 12.335 | 0.0612 | 0.83 |
熊岳 | 11.227 | 0.0614 | 0.85 |
灯塔 | 11.918 | 0.0615 | 0.84 |
桓仁 | 10.386 | 0.0672 | 0.91 |
本溪县 | 10.231 | 0.0692 | 0.86 |
普兰店 | 12.694 | 0.0564 | 0.78 |
开源 | 12.122 | 0.0611 | 0.86 |
康平 | 12.415 | 0.0616 | 0.85 |
大石桥 | 13.693 | 0.0574 | 0.82 |
大洼 | 13.822 | 0.0566 | 0.91 |
台安 | 13.176 | 0.0571 | 0.87 |
凤城 | 13.046 | 0.06 | 0.88 |
北票 | 12.995 | 0.0559 | 0.73 |
建昌 | 13.696 | 0.0535 | 0.78 |
沈阳 | 9.3862 | 0.0735 | 0.87 |
抚顺 | 7.5981 | 0.0859 | 0.92 |
本溪 | 9.5082 | 0.0732 | 0.87 |
锦州 | 12.347 | 0.0613 | 0.90 |
辽阳 | 11.908 | 0.061 | 0.86 |
营口 | 13.765 | 0.0576 | 0.85 |
草河口 | 10.951 | 0.0719 | 0.90 |
昌图 | 11.427 | 0.0636 | 0.73 |
新民 | 11.148 | 0.0686 | 0.83 |
新宾 | 9.718 | 0.0725 | 0.90 |
彰武 | 12.526 | 0.0649 | 0.86 |
北镇 | 12.068 | 0.0632 | 0.91 |
凌海 | 14.233 | 0.057 | 0.87 |
义县 | 11.849 | 0.0653 | 0.90 |
为了进一步讨论PWVsat与PWVt关系,选取2017年7月至2019年3月沈阳站956个探空样本,利用式(2)、式(6)和式(7),分别计算得到理论PWVsat、推导PWVsat和PWVt并进行统计分析。理论PWVsat与推导PWVsat的相关系数、平均偏差和均方差分别为0.9612、3.42 mm和6.33 mm,理论PWVsat与PWVt的相关系数、平均偏差和均方差分别为0.9613、4.47 mm和6.51 mm。由此可见,理论PWVsat与推导PWVsat和PWVt均具有较好的相关关系,但也存在一定偏差。本文认为理论PWVsat与推导PWVsat偏差可能是由多元大气温度廓线模型与实际大气廓线的差异带来的,而理论PWVsat与PWVt的偏差可能是由于实际降水过程中并不需要整层大气全部饱和,大气达到一定层次的饱和就可能成云致雨,理论PWVsat与PWVt的平均偏差大于0也可证明这一点。
为了探究大气稳定度条件对PWVt的影响,利用EC再分析资料中850 hPa和500 hPa的假相当位温之差(Δ
大气稳定条件(a)和不稳定条件(b)PWVt和
Fitting curve of PWVt and 2 m temperature under convective stability (a) and unstability (b)
对不同天气系统影响下,PWVt拟合结果的差异进行研究。研究期间,500 hPa影响辽宁省降水过程的天气系统分为西风槽和冷涡两类,所占比例分别为76%和24%。两类天气类型的拟合结果见
西风槽(a)和冷涡(b)天气类型PWVt和
Fitting curve of PWVt and 2 m temperature under westerly trough pattern (a) and cold cyclone pattern (b)
为验证本文的计算方法在全省临近降水预报中的可靠性,对降水预报的正确率、漏报率和空报率进行统计检验,方法如下:
正确率=(
漏报率=
空报率=
式中,
筛选出2015年5月至2016年10月辽宁地区36个站1 h降水、
为验证结论的可靠性和普适性,选取2017年5月22—23日辽宁地区一次降水过程进行个例分析,详细介绍PWVt在临近降水预报中的应用。
本次降水过程是由500 hPa西风槽配合地面冷锋东移共同影响所致,辽宁西部首先出现降水,之后降水落区逐渐东移(图略),属于西风槽影响下的稳定性降水。
本次降水过程共筛选出46个同时具有完整PWV和地面观测资料的站,其中36个具有拟合参数的站用
以建昌和法库为例,
2017年5月22—23日建昌(a)和法库(b) PWV、
Variations of PWV, 2 m temperature, PWVt and precipitation at Jianchang Station (a) and Faku Station (b) in 22-23 May 2017
由于PWVt与PWVsat密切相关,因此PWVsat和PWVt可以衡量大气容纳水汽的能力,该能力与
首先以新民和法库为例进行讨论,统计发现降水期间这两站
2017年5月22—23日新民(a)和法库(b)
Fitting curve of
2017年5月22—23日辽宁地区各站拟合结果
Distribution of fitting results at different stations in Liaoning Province in 22-23 May 2017
由于降水过程十分复杂,除了受水汽条件、动力条件和云滴增长条件影响外,同时还受地形等多方面因素的共同影响,这都可能是导致部分站拟合结果不理想的原因。而部分站
(1) PWVt是PWV与降水关系研究的纽带,为了找到影响PWVt的影响因子,建立PWVt的计算公式,本文引入整层大气饱和水汽含量(PWVsat)概念,并推导出多元大气条件下PWVsat计算公式,即
(2) 将PWVt与
(3) PWVt的拟合公式与PWVsat推导公式较为一致,说明PWVt与PWVsat密切相关,两者可以衡量大气容纳水汽的能力,该能力与
(4) 对该方法计算的PWVt在降水预报中的准确性进行统计检验,准确率、漏报率和空报率分别为93.69%、2.32%和3.99%,说明PWVt在降水预报中具有一定的应用价值。
(5) 通过一次降水个例进行应用分析,定义变量
本文研究给出PWVt计算方法对于西风槽稳定性降水预报具有一定的参考价值,但必须结合天气形势和其他气象资料以及具体降水特征进行综合分析和研判。由于降水过程十分复杂,除了水汽条件外还有动力条件和云滴增长条件,因此,希望通过接下来的研究,找出更多影响PWVt以及
感谢胡志晋老师对本研究给予的建议和指导。
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