论文部分内容阅读
本文将“配料法”的思路引入到梅雨锋暴雨的分析预报中,开展了本地化应用试验。首先利用2004年6—7月武汉逐日探空资料分析了梅雨期武汉上空水汽的演变特征,揭示了梅雨期水汽的演变与暴雨的关系,为暴雨分析预报中表征水汽特征配料的选取提供了依据。然后从降水量的基本公式出发,解释了强降水形成的基本配料,给出了建立配料的基本步骤,并通过一次暴雨个例分析,具体阐述了“配料法”在梅雨锋暴雨预报中的应用。最后根据暴雨发生的机理,将长江中游梅雨锋暴雨划分为两种主要类型,对比分析了两类暴雨发生前的天气学特征和配料分布特征,在此基础上建立了梅雨期不同等级暴雨预报配料模型,并检验了模型的预报效果。通过研究,本文得出的主要结论如下：
⑴梅雨期水汽的演变特征及其与暴雨的关系。梅雨期武汉上空水汽含量随高度递减,90％以上的水汽主要集中在700hPa以下。7月的水汽含量高于6月。武汉上空出现整层比湿增长或只有中高层比湿增长时可导致整层相对湿度明显增长,而且增长幅度随高度递增。无论是采用可降水量和整层平均相对湿度表征整层水汽的演变还是采用中高层平均的比湿和相对湿度表征中高层水汽演变时,其变化的趋势一致,同时出现的峰值区与武汉市暴雨有较好对应关系,而且中高层水汽演变与暴雨的关系更好,因此,分析中高层水汽演变至关重要。
⑵“配料法”在梅雨锋暴雨分析中的应用。“配料法”是一种基于对天气过程物理机制认识基础上的预报方法。每一次暴雨过程,无论其天气形势如何不同,都具有共同的基本配料:水汽、上升运动、降水效率和降水持续时间。使用“配料法”的关键在于选取能够表征上述基本配料特征的合适诊断因子以及对这些因子正确搭配的分析。对于不同类型的暴雨天气过程,用于配料建立过程的诊断因子可以多种多样,而且因子的配置方式也不尽相同。因此,必须加强对不同类型的暴雨天气过程的批量分析,抓住各类暴雨过程中配料建立的共同特征,为暴雨的预报提供思路。
⑶选取的可降水量、中高层平均的比湿和相对湿度、对流有效位能、对流抑制能量、最有利抬升指数以及K指数等物理量可以作为梅雨锋暴雨分析预报中的“配料”。在实际应用过程中,分析配料的距平比分析配料本身效果更好。
⑷梅雨锋暴雨的“配料”分布特征及预报模型的建立。根据暴雨发生的机理,将长江中游梅雨锋暴雨分为两大类,即由不稳定能量释放产生的浮力抬升引发的暴雨(“第一类暴雨”)以及由大尺度强迫抬升引发的暴雨(“第二类暴雨”)。两类暴雨发生前配料分布的共同特征是：①都具有充足的水汽。可降水量超过60mm,中高层平均比湿超过4g／kg,整层和中高层平均的相对湿度都在70％以上。②都出现明显的水汽增长。暴雨发生前暴雨区成为水汽增长的高值中心,过去24小时内可降水量增加12-15mm左右,中高层平均比湿增加1.5-2 g／kg左右,整层和中高层平均的相对湿度分别增加20个百分点和25个百分点。③都具有较高的K指数和较低的对流抑制能量。K旨数一般大于35℃,对流抑制能量一般低于60J／kg。不同之处在于:①第二类暴雨发生前的水汽条件比第一类暴雨更加充足,整层大气基本接近或达到饱和。暴雨区成为了水汽的高值中心,中心的可降水量超过65mm,整层和中高层平均的相对湿度也超过80％。②第二类暴雨发生前,暴雨区的温度条件、大气层结状况以及积聚的不稳定能量均比第一类暴雨弱。第二类暴雨发生时,大气层结稳定,最有利抬升指数～般在0℃～1℃之间:地面θse值较低,为340～350K；对流不稳定能量很小,对流有效位能低于400J／kg。而第一类暴雨发生时暴雨区既是大气层结不稳定中心,最有利抬升指数小于-2℃,又是地面θse的高值中心,其值大于356K,大部地区增温在8～12K,同时也是对流不稳定能量积聚的中心,对流有效位能超过1400J／kg。根据梅雨期暴雨发生前的配料分布特征而建立的不同时间不同等级暴雨预报配料模型,无论是对单站暴雨还是区域性暴雨都有一定的预报能力。对武汉市单站暴雨预报模型的检验结果表明,暴雨预报的准确率达58.6％,其中7月暴雨的预报略好于6月,对第一类暴雨的预报好于第二类暴雨的预报,对大暴雨的预报好于一般性暴雨的预报。