张霞, 主要从事短期天气预报和灾害性天气预报技术研究.E-mail:
采用百分位法和1981-2010年30年逐年日降水量资料, 设置了河南省极端暴雨阈值和区域极端暴雨标准, 据此选取1981-2016年河南省极端暴雨个例13例, 使用欧洲中期天气预报中心1°×1°再分析资料(ERA-Interim)对其环境参数进行分析, 发现:表征大气水汽、动力及不稳定条件的环境参数, 如850 hPa比湿和涡度、700 hPa垂直速度和
Using percentile method and the 1981-2010 daily precipitation data, this paper proposed extreme rainstorm threshold and regional extreme rainstorm standard of Henan Province. Aiming at the selected 13 extreme rainstorm cases in 1981-2016, this paper analyzed the environment parameters of these cases using the ECMWF reanalysis datasets. The results show that the average values of environment parameters such as specific humidity and vorticity at 850 hPa, vertical speed and
极端暴雨作为一种小概率事件,因其降水量过大,极易引发洪涝、山洪、泥石流等自然灾害,从而造成严重人员伤亡和巨大经济损失。河南“75·8”特大暴雨是我国著名的极端降水事件,过程最大雨量达1 631 mm,板桥水库附近的林庄自动气象站最大6 h雨量为830 mm,创造了国内同类指标的最高纪录,特大暴雨致驻马店地区60多个水库垮坝溃决,超过2.6万人死难,直接经济损失近百亿元(
国内外气象学者在极端降水表征值的确定、极端降水分布和演变趋势、极端降水的影响因子分析及极端降水模拟等方面取得了丰硕成果。
近年来,多位学者通过个例诊断分析,获得了极端暴雨过程中环境场和物理参数的一些共性特征,对于预报业务具有很好的参考价值。例如:
极端降水事件预报,目前仅在气候预测和短时临近预警方面有少量公开发表成果,
以往对极端暴雨个例的研究成果显示,环境参数及物理量在极端暴雨过程中有一定的异常特征,但因极端暴雨机理复杂,影响因子众多,同一地区不同的极端暴雨过程中,各环境参数的表现特征也不尽相同,单一参数难以全面描述复杂暴雨过程。因此,本研究通过对1981—2016年间河南省13例极端暴雨事件的环境参数异常性做诊断分析,寻找对极端暴雨预报有指示意义的因子组建极端暴雨综合预报指数(以下简称极端暴雨指数,以ERI表示),旨在为极端暴雨预报业务提供一个新的参考指标。
本文所用降水资料选自国家气候中心质量控制后的地面气象站基本气象要素日值数据集(V3.0)逐日20时至次日20时的24 h日雨量资料;分析诊断及极端暴雨指数构建和回代均采用欧洲中期天气预报中心(ECWMF)1981—2016年逐日6 h间隔1°×1°再分析资料(ERA-Interim);ERI指数业务应用采用ECWMF细网格分析场和预报场资料。
极端暴雨尚无统一标准和定义。一些学者依据经验或对社会和经济是否有重大影响等作为判断依据,
由于河南省地形复杂,日降水量差异大,不能用统一固定的日降水量简单定义,故本文借鉴
依据1.2节极端降水事件定义,利用1981—2010年的30年逐日20时至次日20时的日降雨量资料,计算了河南省119个站极端暴雨阈值如
1981—2016年河南省各站极端暴雨阈值(a)和逐月极端暴雨事件站次(b)分布
Distribution of extreme rainstorm threshold (a), monthly frequency distribution of extreme rainstorm event (b) in Henan Province during 1981-2016
1981—2016年逐月极端暴雨站次分布显示(
参考河南省极端暴雨的时空分布特点,选取每年5—9月份为研究时段,依据1.2节中区域性极端暴雨的定义,1981—2016年共挑选出区域极端暴雨个例13例,采用欧洲中期天气预报中心1981—2016年逐日6 h间隔1°×1°再分析资料(ERA-Interim)诊断分析环境参数的气候特征及其在极端暴雨过程中的异常表现。
分析13例区域极端暴雨过程影响系统发现:台风影响3例,西南涡影响4例,切变线影响5例,黄淮气旋影响1例,不同影响系统下,极端暴雨过程的雨带位置具有一定相似性特征,有9例极端暴雨雨带位于豫西和豫北,呈准南北向分布,4例位于东部和南部,呈准东西向分布,这或与河南省地形特征密切相关,因此,采用EOF分析方法,将河南省的极端暴雨分为南(4例)、北(9例)两片,分片示意图见
河南省极端暴雨南北分片站点示意图
Distribution of northern and southern stations of Henan extreme rainstorms
1981—2016年河南省极端暴雨事件概况
Extreme rainstorm events in Henan during 1981-2016
序号 | 时间 | 分属区域, 平均雨量 | 主要影响系统 |
1 | 1982年8月1日 | 北片,57 mm | 台风 |
2 | 1984年8月9日 | 北片,89 mm | 台风 |
3 | 1989年6月7日 | 南片,82 mm | 切变线+低涡 |
4 | 1994年7月12日 | 北片,92 mm | 台风 |
5 | 1998年8月4日 | 北片,63 mm | 切变线+低涡 |
6 | 1999年7月5日 | 北片,65 mm | 切变线+低涡 |
7 | 2000年7月5日 | 北片,59 mm | 切变线+华北低涡 |
8 | 2007年7月14日 | 南片,68 mm | 西南涡 |
9 | 2008年7月22日 | 南片,85 mm | 西南涡 |
10 | 2009年8月17日 | 北片,61 mm | 切变线 |
11 | 2010年7月19日 | 北片,63 mm | 西南涡 |
12 | 2013年5月26日 | 南片,73 mm | 西南涡 |
13 | 2016年7月19日 | 北片,59 mm | 黄淮气旋 |
选取表征环境水汽、热力、动力、不稳定等特征的物理参数如:比湿、水汽通量、水汽通量散度、涡度、散度、垂直速度、
环境参数说明
Description of environment parameters
因子分类 | 环境参数标示 | 参数名称 | 参数单位 |
水汽因子 | shum_850 | 850 hPa比湿 | g·kg-1 |
uvq_850 | 850 hPa水汽通量 | g·cm-1·hPa-1·s-1 | |
uvqdiv_850 | 850 hPa水汽通量散度 | 10-7 g·cm-2·hPa-1·s-1 | |
wvc | 整层可降水量 | mm | |
动力因子 | w_700 | 700 hPa垂直速度 | 10-2Pa·s-1 |
vort_850 | 850 hPa涡度 | 10-5s-1 | |
div_200 | 200 hPa散度 | 10-5s-1 | |
vwnd_700 | 700 hPa |
m·s-1 | |
热力因子 | etheta_850 | 850 hPa假相当位温 | ℃ |
KI | K指数 | ℃ | |
稳定度因子 | etheta850_500 | 850与500 hPa假相当位温差 | ℃ |
Sweat | Sweat指数 | 无量纲 | |
si | 沙氏指数 | ℃ | |
shr3 | 0~3 km垂直风切变 | m·s-1 |
1981—2010年河南省逐月南片(红线)、北片(黑线)环境参数气候平均值变化曲线
Monthly climate average of environmental parameters in northern (black line) and southern (red line) Henan during 1981-2010
(1) 环境参数异常及其标准差倍数特征
不同影响系统造成的极端暴雨,环境参数的极端性并不相同,如2016年7月19日豫北的极端暴雨过程中,700 hPa垂直速度异常偏强,为1980—2016年间该区域所有强降水过程最大值,呈现出明显极端性,而水汽条件并未表现出极端偏强的特征(
那么,极端暴雨过程中,环境参数与气候平均值相比具有什么样的异常特征?分别计算了极端暴雨过程中超过极端暴雨阈值的站点环境参数平均值,并计算了环境参数相对于同月份气候平均的距平百分率(5月、6月极端暴雨仅有南部个例,气候平均取南片值;7月、8月南北片均有,气候平均和极端暴雨的参数值取南北两片平均),见
河南省1981—2016年5月(a)、6月(b)、7月(c)和8月(d)极端暴雨过程环境参数平均值与同期气候平均值的距平百分率
The anomaly percentage between mean environmental parameter values of extreme rainstorm events and climate average values in the same periods in Henan in May (a), June (b), July (c) and August (d) of 1981-2016
极端暴雨过程中,出现极端暴雨的各站环境参数除850 hPa假相当位温和沙氏指数外(沙氏指数极端暴雨站点也大于0),其他参数有明显异于气候平均值的表现,特别是对流层低层850 hPa水汽通量散度、涡度,200 hPa散度,700 hPa垂直速度、
发生在不同季节的极端暴雨过程,环境参数偏离气候值的程度也不尽相同,5月(春季)的极端暴雨过程整层可降水量、850 hPa比湿等表征水汽的参数表现更异常,而7—8月,700 hPa垂直运动偏离气候态程度更大。
依据参数意义明确,在极端暴雨过程中异常性明显、计算便捷、业务获取方便等原则,兼顾极端暴雨产生的各条件,从上述14个环境参数中,筛选出850 hPa比湿、整层可降水量、700 hPa
由于不同时期环境参数值差异较大,各参数的距平百分率差异亦较大,无法统一衡量,进一步计算了各环境参数相对于历史同期气候平均值(历史同期指的是计算日及其前后两天共5 d的气候平均值)的标准差倍数,计算公式见下式
式中:
由于极端暴雨有三种情况:较强系统影响但移速快、中等强度系统影响持续时间相对较长、较强系统影响且持续时间长,考虑环境参数这一时刻的状态量与暴雨累积量间的匹配,每一个站点环境参数的计算规则如下:利用ERA-Interim资料计算每个极端暴雨日逐6 h共4次的超过极端暴雨阈值的站点环境参量值,依据式(1)得到相对于同期气候平均的标准差倍数;取4次的标准差倍数平均值与极大值(极小值)的算术平均作为该站点的物理量标准差值。这样取值规则一定程度上表征了环境参数对降水强度和持续时间的双重影响。
1981—2016年河南省极端暴雨北片(a1~h1)和南片(a2~h2)环境参数日平均标准差倍数箱线图
The boxplot about daily average standard deviation multiple of environmental parameters of extreme rainstorms in northern (a1-h1) and southern (a2-h2) Henan in 1981-2016
发生在不同区域的极端暴雨过程,同一环境参数表现的差异性也各不相同。如:北片个例中,850 hPa比湿的标准差倍数的平均值一般为1~2倍(
选取北片中安阳和南片中方城作为代表站,制作日降水量≥50.0 mm时降水量和各环境参数标准差倍数的点聚图(
1981—2016年安阳站(a1~h1)和方城站(a2~h2)≥50 mm降水的环境参数标准差倍数点聚图
Scatter diagrams of standard deviation multiple of environmental parameters at Anyang (a1-h1) and Fangcheng (a2-h2) station for precipitation events ≥ 50 mm during 1981-2016
(2) 环境参数与降水二者分位值关系分析
为进一步研究环境参数的历史排位与其对应的降水排位间的相关性,逐月制作了1981—2016年上述8个环境参数标准差倍数与降水的分位聚类图(
1981—2016年5月(a1, b1, c1)、7月(a2, b2, c2)和8月(a3, b3, c3)环境参数标准差倍数与日降水量二者分位聚类图
Clustering diagram of standard deviation multiple of environmental parameters and daily precipitation in May (a1, b1, c1), July (a2, b2, c2) and August (a3, b3, c3) of 1981-2016
分析逐月各环境参数与降水的分位聚类,各月间各环境参数具有一些一致性特征,各参数的标准差倍数与降水量的分位值基本沿
逐月计算了降水分位≥90%和<30%时(
降水分位≥90%(a1~e1)和<30%(a2~e2)时环境参数不同分位值出现的频率
Frequency of environmental parameter quantile values with precipitation quantile value 90% (a1-e1) or < 30% (a2-e2)
对于较小量级降水,其分位较低,对应的环境参数分位是否同样较低?
综合
综合上文分析,极端暴雨过程中,各环境参数标准差倍数的分位值与降水分位值具有一定正相关性,但每一个环境参数在极端暴雨过程中的异常性表现不尽相同,单一环境参数的异常不能体现降水异常程度,因此,基于多个环境参数,组建极端暴雨指数,据此定量地预测降水的极端程度。
极端暴雨指数公式如下
式中:
对于1981—2016年5—9月间大于1 mm的逐月降水样本数据集,取降水排位≥90%的降水样本子集,计算此样本子集中上述预报因子分位值≥70%占该子集样本总数的比例,并对逐月的各预报因子占比进行归一化得到各因子逐月权重如
基于环境参数的预报因子权重
Weight of forecast factors based on environmental parameters
月份 | 预报因子 | |||||||
shr3 | vwnd_700 | w_700 | wvc | shum_850 | KI | div_200 | vort_850 | |
5月 | 0.107 | 0.119 | 0.154 | 0.145 | 0.132 | 0.123 | 0.101 | 0.12 |
6月 | 0.127 | 0.123 | 0.152 | 0.126 | 0.117 | 0.114 | 0.107 | 0.134 |
7月 | 0.125 | 0.121 | 0.153 | 0.136 | 0.098 | 0.117 | 0.126 | 0.124 |
8月 | 0.122 | 0.122 | 0.147 | 0.132 | 0.114 | 0.126 | 0.112 | 0.125 |
9月 | 0.123 | 0.128 | 0.165 | 0.133 | 0.109 | 0.111 | 0.111 | 0.121 |
各预报因子分位数值取0.1~1.0(对应10%~100%的分位数),为减少空报,对预报因子分位数<40%的认为对极端暴雨的产生无正贡献,取其值为0,8个预报因子权重之和为1,采用式(2)计算所得的ERI值为0~1。
极端暴雨指数建成后,对13例极端暴雨个例的ERI指数做历史回算,并将ERI指数分为≥0.5、≥0.6、≥0.7、≥0.8、≥0.9五个等级,按不同阈值做TS评分,综合TS评分结果,确定极端暴雨指数的预报参考阈值。
评分规则:当某站ERI达某阈值时,若站点降水量≥该站极端暴雨阈值,则认为ERI预报正确,站点降水量<极端暴雨阈值认为空报,若站点降水量≥该站极端暴雨阈值,而ERI指数小于某阈值,则认为漏报。
13例极端暴雨过程不同阈值的ERI评分结果见
1981—2016年13例极端暴雨过程中ERI预报效果评估
Assessment of ERI of 13 extreme rainstorms in 1981-2016
采用EC细网格模式预报产品,计算相应环境参数,应用式(2)形成24~84 h逐24 h间隔的极端暴雨指数客观预报产品,供预报业务参考应用。
2017—2018年,河南省共发生区域性暴雨6例,达到区域极端暴雨的仅有1例,为2018年1818号台风温比亚影响所致。其余5例为区域暴雨,对流性强,极端暴雨站点较少且较分散,计算的ERI指数相对较小,多小于0.7,因此,本文主要以“温比亚”台风极端暴雨为例说明该指数的业务应用。
台风温比亚登陆后西行,于8月18日03时进入河南东南部,移速减慢在河南省境内滞留时间长达40 h,引发河南东部大范围特大暴雨,有478站超过100 mm,占全省总站的17.8%,降水超过500 mm的有2站,分别为柘城县远襄集(553.5 mm)、睢县长岗(543.4 mm),最大小时雨强为112 mm·h-1,共有43个自动站超过极端暴雨阈值,其中有8个站日降水量突破建站以来历史极值(
2018年8月18日08时至19日08时河南省区域站降水量(a)和实况雨量与极端阈值的差值分布(b)
Observed precipitation of regional stations (a) and distribution of difference between observed precipitation and extreme thresholds (b) from 08:00 BT 18 to 08:00 BT 19 August 2018
2018年8月18日08时至19日08时24 h(a),48 h(b),72 h(c)极端暴雨指数预报
ERI forecast at 24 h (a), 48 h (b) and 72 h (c) from 08:00 BT 18 to 08:00 BT 19 August 2018
该过程中极端暴雨指数的TS评分如
2018年8月18—19日“温比亚”台风极端暴雨过程的ERI预报效果评估
Assessment of ERI during 'Rumbia' Typhoon extreme rainstorm process in 18-19 August 2018
EC细网格模式是业务中常用数值模式之一,因其要素场预报较稳定且与实况误差小而被各级预报员信赖,但应用检验评估显示,该模式对河南的降水预报常有偏差,特别是对大暴雨以上降水预报能力较弱。
上文分析可知,基于EC细网格的要素场建立的ERI指数,一定程度上能够预报降水的极端性及其极端程度,当ERI≥0.9时,出现破历史极值的降水可能性极大,因此,采用基于EC细网格要素场计算所得的ERI指数、各站历史降雨极值、极端降水阈值和降水分位数等数据,依据ERI的使用经验,尝试对EC细网格的降水量预报产品作订正,目的是弥补EC细网格模式对河南省大暴雨预报偏小的不足。订正规则如下:
(1) 当ERI≥0.9,以EC降水预报和历史极值中最大者赋值;
(2) 当0.8≤ERI<0.9时,以EC降水预报和极端暴雨阈值最大者赋值;
(3) 当0.7≤ERI<0.8时,若EC细网格预报降水≥50 mm,以EC降水预报和极端阈值最大者赋值;当30 mm<EC<50 mm时,取EC值和分位值最大者赋值;否则取EC值。
(4) ERI<0.7时,不做订正。
采用该规则对2016年“7·19”和2018年“温比亚”两次极端暴雨过程的EC细网格定量降水预报产品进行订正(
2018年台风温比亚(a1~c1)和2016年“7·19”(a2~c2)极端暴雨过程的定量预报试验与EC细网格模式预报结果对比
Quantitative forecasting experiments of Typhoon Rumbia (a1-c1) in 2018 and the 19 July extreme rainstorm (a2-c2) in 2016 compared with EC forecast results
(1) 采用百分位法和1981—2010年30年逐年日降水量资料,设置了河南省极端暴雨阈值,分析发现:河南省极端暴雨阈值呈现由西向东、自北向南递增的趋势,豫西地区极端暴雨阈值最低,多低于55 mm;豫东和豫南极端暴雨阈值较高,多高于80 mm。80%以上站次的极端暴雨发生在主汛期6—8月,其中又以7月出现频率最高(占总站次42%)。
(2) 大多数环境参数具有明显的月变化特征,7—8月是水汽充足、上升运动最强、不稳定能量最大的时段,1981年以来河南省共出现13例区域极端暴雨,有11例发生在盛夏的7—8月(占总次数84.6%),其中7月发生7例为最多(占总次数53.8%)。
(3) 表征大气水汽、动力及不稳定条件的环境参数,如850 hPa的比湿、水汽通量、涡度,700 hPa垂直速度、
(4) 环境参数的标准差倍数与降水量具有较好相关性,一般极端暴雨过程中,降水量超过极端阈值的站点,其环境参数的标准差倍数一般可达至数倍;二者的分位值基本沿
(5) 各环境参数在极端暴雨过程中的异常性表现不尽相同,单一环境参数的异常往往不能体现降水异常程度。基于对极端暴雨有明确指示意义的8个环境参数,组建极端暴雨指数,经13例极端暴雨个例回代,ERI≥0.7时,极端暴雨的TS评分达35%,漏报率为27%,空报漏49%。
(6) 该指数在2018年河南省1818号“温比亚”台风极端暴雨过程有较好表现,24 h时效预报的ERI≥0.7时,极端暴雨的TS评分达44%,仅有6%的漏报率,空报率为55%。
(7) 初步尝试依据环境场建立的极端暴雨指数,对2016年“7·19”和2018年台风温比亚两次极端暴雨过程的EC细网格定量降水预报产品进行订正,该方法对EC数值模式大暴雨以上量级降水具有较好订正能力, 但也存在一定的空报风险, 其普适性还需今后进一步完善和改进。
基于环境参数构建的极端暴雨指数,可作为对EC细网格数值产品大暴雨以上量级降水预报能力订正的依据之一;同时也可对雨带偏差订正具有一定参考。但由于极端暴雨属小概率事件,机理复杂,影响因子众多,从历史个例回代及2018年业务应用中发现,该指数尚存在较高空报;基于数值模式计算的环境参数,因模式分辨率和模式自自身误差等因素,对环境参数标准差倍数及其分位值有不同程度影响,需在业务应用中适当订正;此外,极端暴雨的定量化预报及极值估测等科学问题有待于今后做进一步研究。
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