對一次雷暴大風天氣過程的分析和發生時刻定量預報方法研究

摘" 要：對2023年6月7日的一次雷暴大風天氣進行了分析。分析表明：雷暴大風天氣是在東北氣旋系統配合地面冷鋒的有利形勢下產生的。大氣層結具有不穩定性，但不穩定能量較低，850 hPa和500 hPa溫差較大，中層有顯著的干區。較強的垂直風切變有利于強烈對流天氣的發生。高反射率因子、垂直積分液態水（Vertical Integrated Liquid Water，VIL）迅速變化和大面積的徑向負速度，是雷達的特征。在預報實踐中可以應用高密度自動站的極端大風數據的統計信息和天氣雷達徑向速度大值區的識別信息進行輔助預報。

關鍵詞：雷暴大風 "對流有效位能 "垂直積分液態水 "陣風鋒 "負速度

中圖分類號： P458.2

Analysis of a Thunderstorm Gale Weather Process and Study of on Quantitative Forecasting Method for Occurrence Time

ZHANG Jianchun

Tianjin Branch of Civil Aviation Air Traffic Control Bureau， Tianjin， 300300 China

Abstract： An analysis was conducted on a thunderstorm gale weather event on June 7， 2023. Analysis shows that the thunderstorm gale weather was generated under the favorable situation of the northeast cyclone system combined with the ground cold front. The atmospheric structure is unstable， but the instability energy is low， with a large temperature difference between 850 hPa and 500 hPa， and a significant dry zone in the middle layer. Strong vertical wind shear is conducive to the occurrence of severe convective weather. The high reflectivity factor， rapid changes in Vertical Integrated Liquid Water （VIL）， and large areas of radial negative velocity are the main radar features. In forecasting practice， statistical information of extreme strong wind data from high-density automatic stations and identification information of high radial velocity areas from weather radar can be applied to assist in forecasting.

Key Wwords： Thunderstorm gGale; Convection eEffective pPotential eEnergy; Vertical iIntegration lLiquid wWater; Gust fFront; "Negative vVelocity

雷暴大風就是一種可產生嚴重災害的強對流天氣，對人民生命財產安全、民航飛行安全等構成嚴重威脅。因此，中外氣象學者歷來重視對雷暴大風的研究^[1-3]。產生雷暴大風的物理機制比較復雜，強下沉氣流、冷池密度流、高空動量下傳和上升氣流的抽吸等作用^[1]都可能是雷暴大風的發生機制，實際預報工作中如何找到產生雷暴大風的動力條件是研究的重點。而且，一些雷暴大風天氣過程中^[2]，表現出低對流有效位能（Convective Available Potential Energy，CAPE）值的特點，如何很好地分析這類天氣，避免低CAPE值造成不發生強對流天氣的假象，是本文研究的重點。特殊行業的天氣預報，不但需要給出強對流天氣發生的可能，還需要盡量準確地給出天氣發生的時間。

本文從 2023年6月發生在華北東部地區的一次雷暴大風天氣入手進行分析，分析了該次過程的天氣形勢、層結和動力條件以及天氣雷達特征，探討對雷暴大風天氣進行精確預報的有力指標。

1 "雷暴大風天氣的成因分析

2023年6月7日，東北到華北地區發生了一次大范圍雷暴大風過程。6月7日9：00前，7級以上大風區主要位于滿洲里、海拉爾、巴林左旗、巴林右旗、多倫、河曲、陽泉等地區。但是此時，大風區域和閃電區域匹配并不好。其后一段時間，大風的表現是在此基礎上的測站數的增加和整體位置的南壓。10：00—11：00，黑龍江省行政區內出現大片閃電，但基本無大風區。11：00—12：00時，在燕山山脈以南和遼寧省境內，和大風相關的區域出現閃電。其后，從14：00開始，大風的前鋒和閃電的一致性進一步增加，大風區繼續南壓，有規律地壓過河北、北京、天津等地區直至海上，極端風速也有所加強。

在天津濱海國際機場，7日15：30，風向為210°，風速為5 m/s；15：49陣風風速猛然加大到17 m/s，3 min后，風向突轉為北風，平均風速為14 m/s，陣風風速為19 m/s；16：00整出現雷暴伴中雨，同時陣風風速增加到25 m/s；17：30濱海國際機場雷雨結束，風速減小到5 m/s。

總體說來，本次過程為一次影響區域較大的雷暴大風過程，波及東北、華北的大部分地區，具有風速大、面積廣、起風突然的特點。同時，華北地區，特別是在7日下午，大風區域和雷暴區密切相關。但整個過程雷暴大風經過地區，普遍降水量不足1 mm。降水量小是本次天氣過程的又一個特點。

2 "天氣形勢和動力條件分析

2.1" 天氣形勢

2023年6月7日08：00（圖略），歐亞大陸為明顯的兩槽一脊形勢，東北冷渦中心位置位于我國黑龍江省和內蒙古自治區交界處附近，500 hPa冷中心略落后于高度低值中心。從850 hPa到500 hPa，槽線位置基本一致，由于500 hPa的經向度更小，造成從低層到高層風向由西南風向偏西風順轉，有較強的風切變。850 hPa和700 hPa，高空槽后冷平流強烈。天津位于高空槽槽底。地面天氣圖上，有冷鋒位于氣旋中心到河套以北地區，鋒后有較強的正變壓。

7日下午，850 hPa槽前的京津冀地區溫度迅速上升，達到37～39 ℃。隨著溫度得上升，該地區大氣不穩定度進一步上升。其后，由于冷空氣東移南壓，影響京津冀地區，造成不穩定能量釋放，出現了強烈的雷暴大風天氣。因此，鋒面氣旋沖擊不穩定大氣是本次天氣過程的天氣學背景。

2.2 ""不穩定和垂直風切變條件分析

和一些天氣過程類似，本次雷暴大風是一次低CAPE值的強對流天氣。以2024年6月7日北京（54511）站為例（圖略），CAPE值只有101.7 J/kg，自由對流高度高達600 hPa。樂亭（54539）站（圖略）CAPE雖然較高，也只有934 J/kg，自由對流高度同樣接近600 hPa。

雖然08：00CAPE較低，但在預報實踐中經常用14：00的地面溫度、露點對08：00探空進行訂正^[4，5]，本次過程中雖然14：00露點較08：00有所降低，經過訂正后CAPE仍有所增加。另外，兩地的探空結構同樣具有一些利于觸發雷暴大風天氣的特點。一是，850 hPa和500 hPa之間都有較大的溫差，北京站達35.6 ℃，樂亭站也達到35.1 ℃。同時，兩地在對流層中層都有明顯的干區，從700到400 hPa，北京站的溫度露點差最大超過了17 ℃，樂亭站更是達到了22 ℃。因此，總體而言，大氣層結處于不穩定狀態，同時中層的干區有利于雷暴大風的產生。

大氣層結不穩定、充足的水汽和足以啟動對流的觸發條件是雷暴天氣發生的3個基本條件。此外，較強的垂直風切變使對流天氣更有組織地發展^[6]，常常是雷暴大風等對流天氣的重要條件。分析兩個測站的探空發現，0～6 km風切變均超過15 m/s，有利于強對流天氣的發生。

綜上所述，2023年6月7日，在較為有利的層結結構條件下，有冷鋒氣旋的強烈強迫作用，低層空氣可以抬升至自由對流高度以上，發展為雷暴天氣，在有利的垂直風切變條件和中層干冷空氣的作用下，形成了大范圍的雷暴天氣。

3 "強對流天氣的天氣雷達特征

下面以天津濱海國際機場C波段多普勒天氣雷達為例，分析本次天氣過程的天氣雷達特征。

3.1 "反射率特征

從7日中午12時開始，在天津濱海國際機場天氣雷達西北部和西部邊緣（200 km）可以看到中等強度的反射率因子回波發展、加強并向雷達中心移動。回波成準線型。至大約14時，高反射率因子前緣移動到薊[A1]"州—順義—保定一線，強度也超過50 dbz。15：00，強回波中心移至廊坊，15：31可以在雷達上清晰地看到陣風鋒造成的窄帶回波（如圖1所示）。在其后的18個體掃中，陣風鋒和反射率因子中心的距離基本保持不變向東南方向移動，直到17：00到達海上后，窄帶回波才破裂，然后消失。陣風鋒和強回波中心保持等速度的移動，表明在陣風鋒的前沿始終有風速的輻合存在，誘生新的單體發展。這是這次雷暴大風天氣過程影響面積較大的重要原因。

3.2" 垂直積分液態水（Vertical Integrated Liquid Water，VIL）產品特征

本次雷暴大風天氣在VIL產品中，顯著的特征是出現了一個大值中心又迅速減小。VIL值在中午即已呈帶狀不連續的形態，最大值小于15 kg/m²，自圖的西北方向邊緣向東偏南移動。在13：01的體掃，可以看到大于15 kg/m²的密實小塊發展，距離本場約160 km，在移動中消失，持續約5個體掃。14：19分，在東北方向（約40°）160 km處，首次出現大于50 kg/m²的密實小塊。14：49在西北方向（約310°）約60 km處出現大于40 kg/m²的密實小塊，其后移動并增強，在大約14：59—15：21達到最強（如圖2所示），最大值再次超過50 kg/m²，此時距離不足50 km。其后，當回波主體進入40 km距離圈后，VIL迅速減弱為不足20 kg/m²。整個過程符合VIL先增強、再減弱的特征，特別是進入40 km距離圈內迅速減弱，說明低層液態降水例子稀少。其原因是大量液態粒子被蒸發，而液態離子蒸發必然增加空下沉氣塊和環境溫度之間的負溫差，使下沉動能進一步增大^[7]，利于造成雷暴大風天氣。

3.3 "基本徑向速度產品特征

從天氣雷達的基本徑向速度產品上可以清晰地看到負速度的大值區，結合大值區所在位置，可以判斷出上游有顯著的西北大風，為預報提供很好的參考。

從12：00開始，即可在天氣雷達邊緣觀測到負速度大值區，隨著天氣系統不斷移進，大值區面積不斷擴大（如圖3所示）。和反射率產品相結合，這一特征一方面反映了對流系統在不斷發展，另一方面，也說明大風區的垂直層次比較深厚，雷暴大風的發生與高空強冷空氣的動量下傳有關。徑向負速度大值區的不斷擴大和接近可以作為預報雷暴大風的直接參考依據。

綜上所述，本次天氣過程在天氣雷達上具有高反射率因子，VIL大值區迅速變化，負速度大值區不斷增強等特點，對強對流天氣過程的類型判斷有一定的幫助作用。

4 "預報實踐中的關注點

上述分析可以明確說明本次天氣過程具有較好的強對流天氣發生的條件。但在民航運行和其他的一些預報實踐中需要盡量準確地預報強對流天氣發生的時間，為此，本文站在天津濱海國際機場的預報員的角度，從中國氣象局高密度自動站和天氣雷達定量分析兩方面分析預報實踐中可應用的參考信息，為更好地對類似天氣做出精確預報提供思路。

4.1 "高密度自動站數據應用

用中國氣象局1 h極大風數據，進行分析可發現，7級以上極大風的分布和冷鋒的實時位置比較一致。大風的站數在10：00—11：00有一次明顯的增加，在下午出現了站數的第二次明顯增加。從12：00—15：00，大于17 m/s的測站從67個增加到了超過200個，15：00—16：00之間，超過了300個測站。統計了112°E—120°E，30°N—45°N之間逐小時風速超過17 m/s（7級）的大風測站的站數和平均位置，如表1所示。

從表1的站數和位置變化趨勢來看，可以發現明顯的站數增加和向東移動的特點，結合圖中對大風前鋒位置的觀察，可以做出大風持續發展的判斷，并可以在15時開始給出大風影響的具體時刻。

4.2 "天氣雷達定量分析

解妍瓊等人^[8]提出了一種基于天氣雷達溫度層回波的雷暴自動識別方法。本文將該方法進行了一定簡化，去除徑向因子小于1 km的中斷，可以自動識別雷達產品大于某些閾值回波的面積和中心位置。

利用該方法對本次過程天氣雷達0.5°仰角的徑向速度產品進行分析，提取絕對值大于16 m/s的面積和中心位置。分析發現，在雷達站西北方向有大面積的負速度區。表2為該負速度區距雷達中心點的位置、面積和速度區內最大的徑向速度隨時間的變化情況，利用該數據，預報員有可能給出大風在本場出現的具體時刻。

實際上，簡單地將回波區假設成以質心點為圓心的正圓形，可以計算出大風區邊緣距離雷達站的距離。計算每個體掃時大風區邊緣距離雷達站的位置，并建立回歸方程，可以在大約14：40時給出較精確的本場發生大風的時間，誤差在0.5 h之內，可以給空中管制部門轉換跑道運行方向提供一個比較好的參考時間。

上述兩種方法雖然比較簡單，但適合編制程序自動運行，輔助預報員給出具體定量結論。

5 "分析結論

綜合前面的分析，可對本次雷雨大風天氣過程的產生做出以下的結論。[A15]

（1）本次雷暴大風天氣是在東北氣旋系統配合地面冷鋒的有利形勢下產生的。天氣過程的大氣層結具有不穩定性，但不穩定能量較低，存在中層的干區，850 hPa和500 hPa溫差較大。

（2）北京和樂亭兩個測站從地面到6 km的垂直風切變值達到了15 m/s，達到了中等到強的垂直風切變，較強的垂直風切變有利于強烈對流天氣的發生。

（3）高反射率因子、VIL迅速變化和大面積的徑向負速度，是本次天氣過程主要的雷達特征，能夠很好地提示災害性大風出現的可能。雷達特征是做好臨近預報的關鍵。在預報實踐中可以應用高密度自動站的極端大風數據的統計信息和天氣雷達徑向速度大值區的識別信息進行輔助預報，以幫助預報員確定大風天氣的較為精確的時刻。

當然，高密度自動站和天氣雷達的定量分析還需要在實踐中不斷優化。

參考文獻

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