咸陽三類強對流天氣環境物理量指標研究

劉 帆，高 萌，王瑾婷，喬丹楊，謝逸雯

(1.咸陽市氣象局，陜西咸陽 712000；2.陜西省氣象局秦嶺和黃土高原生態環境氣象重點實驗室，西安 710016)

強對流天氣主要包括雷暴大風、短時強降水、冰雹和龍卷等中小尺度天氣[1]，而咸陽暖季出現頻率較高的強對流天氣主要是雷暴大風、短時強降水和冰雹等[2]，常造成嚴重的財產損失。由于強對流天氣具有突發性強、生命史短、破壞性大等特點，成為了天氣預報業務中的重點和難點。

眾多學者研究表明，強對流天氣的發生與大氣層結不穩定、水汽條件、垂直風切變和抬升觸發條件等密切相關[3-6]。探空資料可以反映出本地上空大氣溫濕結構，日常業務中預報員常利用天氣形勢結合探空資料的關鍵環境參量進行潛勢預報[7-10]。葉愛芬等[11]利用探空資料分析CAPE與廣州清遠的強降水、雷雨大風之間的關系。張一平等[12]研究了不同天氣流型配置下河南強對流天氣的物理量要素特征和關鍵環境參數閾值。劉玉玲等[13]將探空資料的CAPE、粗理查森數等對流參數應用至強對流天氣的潛勢預報中。雷蕾等[14]利用18個物理參數區分三類強對流天氣。高曉梅等[15]也分析了魯中地區暖季三類強對流天氣的關鍵環境參數預報閾值。而這些研究成果是否適用于咸陽地區，三類強對流天氣的環境物理量特征是否存在差異，并且是否可以區分三類強對流天氣值得研究。基于以上問題，本文利用2016—2020年咸陽強對流天氣個例和探空資料，對比分析三類強對流天氣的環境物理量的特征及不同月份變化規律，提煉咸陽地區三類強對流天氣潛勢預報指標，為開展咸陽分類強對流客觀預報提供參考依據。

1 資料和方法

1.1 資料說明

利用篩選的2016—2020年暖季(4—9月)強對流天氣過程進行分析，雷暴大風和短時強降水數據來源于咸陽地區158個氣象觀測站，冰雹數據來源于氣象觀測站觀測獲得的冰雹數據以及鄉鎮防雹作業指揮人員記錄。其中當地面觀測到冰雹便認定為冰雹過程，且無論其他天氣是否出現；當有3個及以上觀測站出現雷暴和陣風風速≥17.2 m/s2兩個條件時，定義為雷暴大風過程；當有3個及以上觀測站出現小時雨量≥20 mm，定義為短時強降水過程。當雷暴大風和短時強降水同時發生時，按照短時強降水個例進行分析。

根據構成要素的預報方法(配料法)[16-17]，考慮雷暴的發生一般需要熱力不穩定、水汽和抬升觸發三個條件，而深厚濕對流還需考慮深層垂直風切變和對流層中層是否存在干層(對雷暴大風和冰雹很重要)等。表示大氣熱力不穩定的物理量：K指數、850與500 hPa的溫度差(ΔT85)。表示水汽條件的物理量：850 hPa溫度露點差(T-Td850)、500 hPa溫度露點差(T-Td500)。表示大氣能量條件的物理量：對流有效位能(CAPE)。表示垂直風切變的物理量：0～6 km深層風垂直切變(VWS)、0～3 km淺層風垂直切變(VWS’)。

針對不同類型的強對流天氣，也有不同的關鍵物理量。如冰雹的發生除了要有較大的對流有效位能和較大的垂直風切變，還需有適宜的0 ℃層高度。雷暴大風則還需要對流層中層或中高層有明顯的干空氣侵入以及相應的下沉對流有效位能(DCAPE)。

1.2 研究方法

選取與對流發生地最接近的探空站(崆峒站或涇河站)每日08時或20時的探空數據，選取時間為強對流天氣發生前的最近時次。考慮到大多數強對流天氣發生在午后，這個時段沒有探空觀測，因此采用午后最高地面溫度和對應時次的露點溫度對08時的對流有效位能進行訂正后再分析。

統計分析三類強對流天氣的各關鍵環境物理量，并通過箱線圖表示其分布；采用百分位法確定三類強對流天氣的閾值和預報指標。

2 強對流天氣特征

2016—2020年咸陽市暖季共出現雷暴大風53次、短時暴雨45次、冰雹19次。春季(4—5月)是雷暴大風的高發期。夏季(6—8月)是短時強降水和冰雹的高發期，其中7月和8月短時強降水發生最頻繁，占比82.2%；5月和7月冰雹發生最頻繁，占比60.0%。短時強降水在4月和5月發生較少，冰雹在4月和9月發生較少，均不超過2次。

表1 2016—2020年咸陽市三類強對流天氣統計 單位：次

從強對流天氣發生時段(圖1)來看，三類天氣均主要出現在下午至前半夜(14—20時段)，占比39.3%以上。雷暴大風和短時強降水出現頻率略相似，發生時段次高為前半夜(20—02時)，占比分別為35.7%和31.3%；而冰雹發生頻率次高為上午至中午(08—14時)，占比24.1%。雷暴大風出現頻次最少的是上午(08—14時)，占比8.9%；短時強降水出現頻次最少的在后半夜(02—08時)，占比7.5%；而冰雹出現頻次最少的為夜間(20—08時)。

圖1 2016—2020年咸陽三類強對流天氣發生時段概率分布

3 環境物理條件特征

3.1 熱力不穩定

K指數表征對流層中下層的大氣溫濕狀況，其值越大，代表不穩定性越強。通過箱線圖對比分析三類強對流K指數(圖2a)，可以看出暖季雷暴大風和冰雹的K指數平均值相差不大，分別為29.0和29.4 ℃，而短時強降水的K指數略高，為33.4 ℃；雷暴大風和冰雹的K指數中位數與均值差異不大，分別為29.0和29.2 ℃，短時強降水的中位數更高，為36.9 ℃。三類強對流天氣的K指數具有明顯的月際變化(圖2b)，并且K指數平均值均超過20 ℃。4月開始K指數呈上升趨勢，短時強降水和冰雹的均值8月達到峰值，雷暴大風7月達到最大，之后開始下降；7月雷暴大風K指數與短時強降水、冰雹的差異比較大，相差10 ℃以上，其余各月三類強對流天氣的K指數相差不大。

W代表雷暴大風，R代表短時強降水，H代表冰雹；下同。圖2 咸陽三類強對流K指數箱線圖(a)和各月平均值(b)

850 hPa與500 hPa溫度差(ΔT85)表示溫度隨高度的垂直遞減特征，其值越大，環境大氣溫度垂直遞減越劇烈，大氣層結不穩定越強。短時強降水ΔT85暖季平均值為24.4 ℃，明顯低于雷暴大風和冰雹(分別為27.6 ℃和27 ℃)，同時三類強對流天氣的ΔT85平均值與中位數相差不大。一般將ΔT85≥25 ℃作為強對流天氣發生的閾值指標，顯然這對短時強降水不適用。ΔT85沒有明顯的月際變化，除6月雷暴大風平均值明顯高于短時強降水和冰雹外，其余各月差異不大。

圖3 咸陽三類強對流ΔT85箱線圖(a)和各月平均值(b)

3.2 水汽

預報業務中常將溫度露點差作為判斷水汽條件的指標。當露點Td與氣溫T越接近時，越容易達到飽和，空氣中的水汽越容易凝結，即溫度露點差越小，代表水汽條件越好。對比三類強對流對流層500 hPa和850 hPa的溫度露點差(圖4)，短時強降水T-Td500和T-Td850平均值相較于雷暴大風和冰雹均明顯偏小，且對應兩個高度層的溫度露點差離散度最小，相差僅14 ℃。雷暴大風T-Td850平均值略大于冰雹，且雷暴大風對應的T-Td850范圍最寬，這是因為雷暴大風的形成一般伴有干空氣的夾卷，而短時強降水對水汽要求較高，冰雹粒子在干空氣中不易融化[18]。三類強對流天氣的T-Td500和T-Td850沒有明顯的季節變化特征，但短時強降水各月的T-Td500和T-Td850均小于雷暴大風和冰雹。

圖4 咸陽三類強對流500 hPa(a)和850 hPa(b)的T-Td箱線圖

3.3 對流有效位能

對流有效位能(CAPE)是反映對流發生潛勢的重要參數，表示熱對流上升運動可能達到的理論最大強度。三類強對流的CAPE值相差較大(圖5a)，中位值按照雷暴大風、短時強降水和冰雹依次增大，分別為32.9、350.7和553.5 J/kg，同時冰雹和短時強降水相較于雷暴大風的箱體更寬，分布更分散。三類強對流CAPE的平均值總體呈現先增大再減小的月際變化(圖5b)，7月或8月達到最大值。除7月外，各月CAPE值短時強降水均最小，而雷暴大風的在7月和8月相對最大，冰雹的在5月和6月最大。

圖5 咸陽三類強對流CAPE的箱線圖(a)和各月平均值(b)

下沉對流有效位能(DCAPE)可以定量表示干空氣夾卷進入雷暴內產生的強烈下沉氣流的潛勢大小，對于雷暴大風天氣有很好的參考價值。暖季雷暴大風DCAPE平均值為315.4 J/kg，明顯高于短時強降水和冰雹。

3.4 垂直風切變

環境風的垂直切變是對流風暴發展的轉換條件，垂直風切變越大，越有利于對流風暴的組織化。分析0～6 km垂直風切變(VWS)和0～3 km垂直風切變(VWS’)發現，雷暴大風VWS平均值略大于短時強降水和冰雹，但三類強對流天氣VWS’平均值相差不大；雷暴大風的VWS和VWS’平均值與中位值相差大，而短時強降水和雷暴大風的相差較小(圖6a、6c)。4月強對流天氣的VWS和VWS’最大，這是由于春季大氣的斜壓性強；三類天氣VWS平均值均先減小后增加，8月最小。除7月外，短時強降水各月VWS’均大于雷暴大風和冰雹，且6月最明顯(圖6b、6d)。

3.5 特殊高度層

暖云層厚度是抬升凝結高度至0 ℃層高度的高度差，暖云層厚度越大，降水效率越高，越有利于強降水的產生[19]。通過分析，短時強降水的暖云層厚度明顯高于雷暴大風和冰雹，平均值為4.5 km，因此可以用暖云層厚度來區別短時強降水和其他兩種強對流天氣類型。

圖6 咸陽三類強對流VWS和VWS’的箱線圖(a、c)和相應各月平均值(b、d)

0 ℃是冰融化的臨界溫度，而-20 ℃是大水滴自然成冰的溫度，因此0 ℃層和-20 ℃層高度(H0、H-20)是降水粒子相態轉化和增長的重要參數。從三類天氣的H0和H-20箱線圖(圖7a、7c)可以看出，短時強降水的H0均在4.0 km以上，平均值達5.3 km，有利于深厚暖云層的形成，提升降水效率；H-20也相對較高，均在7.0 km以上，平均值達8.7 km，不利于大的固態降水粒子形成。雷暴大風和冰雹H0明顯低于短時強降水，平均值均為4.4 km；H-20也低于短時強降水，平均值分別為7.6和7.7 km。整體而言，雷暴大風和冰雹兩個特殊高度層差異較小，而短時強降水相差最大。三類強對流的H0和H-20也存在先增加后下降的月際變化，冰雹各月H0和H-20明顯低于雷暴大風和短時強降水，而雷暴大風除7月和8月外，H0和H-20均低于短時強降水(圖7b、7d)。

圖7 咸陽三類強對流H0和H-20的箱線圖(a、c)和各月平均值(b、d)

3.6 三類強對流天氣潛勢預報指標

通過以上分析，采用中位值和平均值計算得出的閾值相差不大，若采用這兩種方法作為預警指標，容易出現漏報；若采用最小值來作為預報閾值，可能會出現大量的虛警；25百分位法雖然會有漏報，但虛警率也會降低，總體來講更合理，可靠性更高。因此，采用25百分位作為預警指標的最低標準。表2列出了三類強對流天氣的關鍵參數預報指標。

雷暴大風和冰雹發生的中低層一般表現出“上干下濕”的層結特征，即500 hPa溫度露點差大，850 hPa溫度露點差較小。同時比較大的低層垂直風切變VWS’更有利于雷暴大風和冰雹的發展，因此滿足VWS和VWS’條件之一即可。雷暴大風的下沉對流有效位能也相對較大，應超過120 J/kg。

表2 咸陽三類強對流天氣關鍵環境參數預報指標

冰雹形成除了考慮較大的對流有效位能和深層垂直風切變外，還需要適宜的0 ℃層高度，因此該指標采用25百分位至75百分位的范圍來確定，即適宜0 ℃層高度為3.9～5.1 km。

短時強降水一般要求水汽豐富，整層濕，即500和850 hPa的溫度露點差均較小，同時暖云層厚度應超過3.5 km。

考慮到K指數、CAPE值、垂直風切變、0 ℃層高度和-20 ℃層高度均有明顯的季節變化，因此在使用這幾項指標時應考慮氣候態特征，同時當環境物理量偏離氣候態出現異常時，也可以作為一個災害性天氣發生的重要指標[18]。

4 預報指標檢驗

利用咸陽市2021年23次強對流天氣過程(其中雷暴大風8次、短時強降水9次、冰雹6次)進行指標適用性檢驗，檢驗結果見表3。總體而言，該指標有較好的分類強對流潛勢預報能力，其中，短時強降水的預報效果最佳，預報準確率達到92.0%，命中率77.8%，漏報率22.2%，無空報。而雷暴大風和冰雹預報準確率均為65.2%，命中率分別為63.6%和66.7%，漏報率也較低，但冰雹的空報率相對較高，達60.0%。

表3 咸陽三類強對流天氣預報指標檢驗 %

5 結論

通過對咸陽市暖季雷暴大風、短時強降水和冰雹進行分析，對比三類強對流天氣發生的環境物理量特征，提煉強對流天氣的關鍵物理量參數及預報指標。

(1)咸陽雷暴大風的高發期在4—5月，短時強降水和冰雹的高發期在6—8月，且7月和8月短時強降水發生最頻繁，5月和7月冰雹發生最頻繁。三類天氣均主要出現在午后至前半夜(14—20時)。

(2)K指數、CAPE值、垂直風切變、0 ℃層高度和-20 ℃層高度均有明顯的季節變化，使用這幾項指標時應考慮氣候態特征，同時當出現偏離氣候態異常時，也可以作為一個災害性天氣發生的重要指標。

(3)相對高的0 ℃層高度、較厚的暖云層厚度以及相對小的中高層溫度露點差可以區別短時強降水和其他兩種強對流天氣類型。但雷暴大風和冰雹兩類天氣的區分相對困難。雷暴大風和冰雹發生的中低層一般表現出“上干下濕”的層結特征，即500 hPa溫度露點差大，850 hPa溫度露點差較小。雷暴大風的下沉對流有效位能也相對較大，應超過120 J/kg。冰雹形成除了考慮較大的對流有效位能和深層垂直風切變外，還需要適宜的0 ℃層高度，為3.9～5.1 km。短時強降水要求“整層濕”，即500 hPa和850 hPa的溫度露點差均較小，同時暖云層厚度應超過3.5 km。

(4)本研究利用咸陽周邊探空站資料提煉出強對流潛勢預報指標，短時強降水的預報效果最佳，冰雹的空報率較高。但由于探空站時空分辨率不足，后期可以采用NCEP FNL資料或ERA-Interim再分析資料進行進一步研究和細化。