梅雨鋒上中尺度對流系統的短臨預報技巧分析

徐琪　慕熙昱

摘? ?要：本文基于南京祿口機場一次預報偏差較大的對流性強降水過程，通過分析降水前3小時預報員所能得到的業務資料，探討該次降水的可預報性。資料表明，在此次對流性強降水開始前，大尺度上，預報員根據天氣形勢圖、數值預報、衛星云圖等資料，預報降水主體偏北。從中小尺度上，常用的本場多普勒天氣雷達反射率圖回波較弱，故預報員預計未來6小時內本場不會有對流性強降水。但深入研究梅雨鋒降水特點，充分發掘多普勒天氣雷達其他產品，能夠發現該次過程的可預報性較高。在大尺度的梅雨鋒降水中應該關注哪些點才能提高中小尺度系統的預報準確率是本文探討的重點。

關鍵詞：中小尺度對流性降水? 氣象雷達產品? 可預報性

中圖分類號：P445? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文獻標識碼：A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文章編號：1674-098X（2020）03（c）-0111-03

1? 天氣及服務保障過程

2018年7月4-6日江淮地區受梅雨鋒控制，南京機場5日08-11時（北京時，下同）、19-21時、6日2-5時出現持續性強降水天氣。從此次過程的預判上看，預報員對這種系統性的降水預報效果比較好，其中后兩個時段的預警與實況基本吻合，但對于5日08-11時的大雷雨存在漏報。這個時次又恰逢航班進出港高峰，且周邊多個航站均因天氣原因無法接收航班備降，導致航班繞飛、積壓嚴重，3小時內46個航班備降，管制指揮秩序受到考驗。基于空中航班運行壓力，民航江蘇空管分局于7月5日08：30-17：00啟動航班大面積延誤（MDRS）黃色預警，該時段內消減25%航班，以保證航班的安全和有序。

復雜天氣的生消預報對航空安全和正點有著深刻的影響，是氣象預報的難點和重點。航空飛行基于行業需求，非常重視0～6h的短臨預報，精準的短臨預報可以給飛行員、管制員足夠的協調余地，減輕壓力。而多普勒天氣雷達因其直觀、精細在短臨預報中有著無可替代的作用。本次過程在2019年江蘇省省部屬企業職工航空氣象預報技能競賽中選為個例分析考核項目，筆者作為組織者，賽后對選手的考核進行了詳細的分析，發現幾乎所有選手對于雷達產品的分析存在不足。故本文通過分析天氣環流背景、05-08時的多普勒天氣雷達資料，提煉08-11時段降水預報應注意的技巧，為航空氣象臨近預報預警經驗的積累提供參考。

2? 梅雨鋒環流背景分析

從7月5日05：00的500hPa上看，整個歐亞地區呈兩槽一脊的環流形勢，兩槽分別位于巴爾喀什湖以南和我國東北地區，高壓脊位于貝加爾湖附近，東北地區以東有氣旋性環流。聯系前后時次的500hPa形勢場會發現，整個環流形勢的經向性逐漸增強，高壓脊加強東移。850hPa上江淮地區有一個低渦，其南側有風速大于12 m/s的西南低空急流，為江淮地區帶來充沛的暖濕水汽，低空急流左前方的輻合區和高空急流右側的輻散區相互作用，兩者耦合有利于垂直上升運動。地面圖上，在安徽北部有江淮氣旋，且存在梅雨鋒，冷暖空氣形成對峙。江淮氣旋緩慢南移，氣旋南部的偏南氣流不斷向北輸送暖濕氣流，江淮地區處于高溫高濕的不穩定環境。

從以上分析可見，此次過程具有比較典型的梅雨鋒大尺度環流背景，5日05：00的EC3-9小時數值預報上也準確預報了降水主體位置是位于本場以北，本場處于降水邊緣地帶。此時雖然降水主體并不在本場，但預報員更需要注意的是梅雨鋒上不停發展前移的中尺度系統。對資料進行進一步分析可見：強冷空氣疊加在低層暖濕氣流上空，較強的斜壓性為強對流天氣的發生提供有利的環流背景，低空急流的持續加強為對流的發生發展提供了條件性不穩定和對流有效位能，在T-LnP圖上，4日20點時，K指數已達到40以上，CAPE值達到1400kg/J以上，抬升指數也達到-3到-4之間，充分表明大氣環境非常不穩定，如果有充沛的水汽供應，則應隨時做好強對流天氣發生和發展。

3? 多普勒天氣雷達分析

雷達在短臨預報中的作用不言而喻。本文采用的是南京龍王山的S波段多普勒雷達資料。本場處于雷達中心點龍王山178度方位、約50km距離的位置，也是雷達探測的較佳距離。雷達由于掃描方式、掃描距離等的局限性，從而造成對云體的掃描也有一定的局限性。為了更好地對云體的空間垂直結構有更全面的了解，新一代多普勒天氣雷達有著多達幾十種的產品。業務應用中，常用的也有十幾種產品，為預報員提供了全方位了解云體結構的方式。本文就結合了新一代天氣雷達的其他產品對該次過程進行了詳細的分析。

3.1 垂直累積液態水（VIL）

垂直累積液態水表示將反射率因子數據轉換成等價的液態水值，它是假設所有反射率因子返回都是由液態水滴引起的經驗導出關系。它反映了降水云體中，在某一確定的底面積（4km×4km）的垂直柱體內液態水總量分布。

5：03時，本場附近還沒有VIL顯示，到6：39，VIL已覆蓋本場及周邊區域，數值在1～5kg/m2之間，到7：48分時，本場附近的VIL區域繼續擴大，多處VIL已成紅色，達到了15～20kg/m2（見圖1），這足以說明當時的云體中水汽含量非常充沛，為后續的降水提供了足夠的水汽條件。進一步分析，在5：03本場附近還沒有出現VIL顯示有兩種可能，一是本場范圍內確實沒有云體，雷達計算為零。但通過其他產品我們可以發現此時本場范圍內實際已出現回波，說明有云體存在，故不成立。二是由于雷達掃描高度有限，導致本部雷達在該掃描高度確實未掃描到云體。此時，建議預報員充分結合周邊雷達資料，如常州、合肥等雷達資料進行綜合分析，通過不同的角度、不同的高度詳細了解天空的真實情況，為精準預報采集更為詳實的數據。

3.2 風廓線產品（VWP）

新一代天氣雷達通過算法可得到雷達上空約60km范圍內風向向速隨高度的變化， 且每6min進行一次體積掃描，可給用戶提供準確、高時間分辨率的風場資料。進而可以分析雷達測站附近風場的垂直分布、冷暖平流、急流生消等信息。

圖2是5：03-7：55之間的垂直風廓線圖。5：03時，底層開始出現東南風，隨后風速逐漸加大，東南風的高度層也逐漸抬升，底層呈風向順轉，即為暖平流，上層1-6km一致的西南急流，該形式一致維持到對流性降水發生前，逐漸加強的暖平流為本場帶來了非常充足的水汽條件。該時段6km以上也是基本一致的西北氣流，冷空氣疊加在暖濕氣流上的結構為對流的發生提供了動力條件。

3.3 風暴單體識別與跟蹤產品（STI）

準確的風暴單體識別與跟蹤算法（STI）是雷達及強天氣警報業務的基本組成部分，可以有效地識別出強對流單體，且能夠正確跟蹤90%以上的風暴單體。經統計表明，風暴類型越強，雷達反射率越強的回波，其識別率越高。

5日6：04，在STI圖上，預警信息點集中在本場以北50～60km處，相對比較零散，本場附近還沒有出現相關預警信息點。但到6：29，在本場以北20km處出現了密集的預警信息點，到07：00，預警信息點不僅增多，從巢湖到本場以北15～20km呈帶狀分布，而且有南壓趨勢。07：42分（圖3）時，預警信息點更加密集已經連成了一條線，就分布在本場區域內。SCIT算法具有一定的局限性，即不能識別在徑向長度上或面積上小的、淺的（不能通過兩個相繼仰角上的閾值）或最大反射率因子小于30dBZ的單體，如剛發展的雷暴、塔狀積云等，這應該是6：04之前本場未出現預警信息的原因。但6：29之后，預警信息不僅持續存在，且逐步呈加強趨勢，至對流發生前，預警信息點密集到連成了線，這對08～11時的對流性強降水有著非常好的指示作用。

對流風暴的發生發展主要取決于以下三個因子：環境的熱力不穩定，垂直風切變和水汽垂直分布條件。通過以上分析可知，三個因子均通過不同產品有所體現，如能充分考慮，該次系統的可預報性是比較高的。

4? 結論

由以上分析可得以下結論：

（1）該次過程發生在系統性梅雨降水期間，梅雨鋒上常嵌套有很多中小尺度天氣系統，具有很強的局地性，這種局地性強降水是預報的重點和難點。當預報點受到梅雨鋒影響時，不僅要從宏觀上考慮系統的生消和移動，也同時要加強關注梅雨鋒上不停發展的中小尺度天氣系統。

（2）EC全球數值預報產品對大尺度降水及降水趨勢表現較好，但對中小尺度降水的可參考性不高，不能過于依賴。

（3）在強對流降水發生前2～3h，PPI產品因其雷達的局限性，降水信息表現不足。但如能充分結合雷達其他產品，如本次過程在垂直累積液態水、垂直風廓線、風暴單體識別與跟蹤產品等，那么該次過程的可預報性還是比較高的。分析雷達產品時要考慮到單部雷達掃描的局限性，可結合周邊雷達信息進行對比和綜合分析。總體來說，雷達作為短臨預警最重要的手段，在雷雨季節應對加強對其產品的分析。

（4）在業務運行中，尤其是雷雨季節，當大的環流背景已經是有利于強降水的發生時，一定要對現有產品進行全面的分析，哪怕有一個產品發出預警，都應引起相應的關注，及時會商，全方位考慮，才能有效提高航空氣象預警的準確率，為航班的安全、正點提供更為有效的服務。

參考文獻

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