1、数值预报产品在萍乡地区强降水预报中的应用摘要：本文通过历史个例分析，反查物理量资料，统计分析了不同降水强度的物理量指标，找出影响萍乡强降水的因子，采用逐步回归方法，建立预报方程。通过程序设计，将 T639 和 GRAPES 模式产品进行插值处理，再将处理资料进行方程运算，最终得出预报结果，经过程检验表明，该方法具有一定的预报能力，可以提供预报参考。 关键词：数值预报产品，强降水，预报 中图分类号：G633.7 文献标识码：A 文章编号： 1 引言 强降水是指短时间内出现较强的降水天气过程，由于其出现的时间集中，具有很强的破坏力，所以容易造成气象灾害或次生灾害。萍乡近几年来多次遭受短时强降水袭击
2、，其中 2008 年 5 月 28 日的强降水每小时雨量最大达到了 81.6mm；2009 年 7 月 25 日连续 3 小时降水量大于 30 mm，日雨量超历史极值；2010 年 6 月 19 日小时雨量 53.4 mm；2011 年 6月 29 日小时雨量 60.1 mm，每次强降水过程均带来了不同程度的灾害。由于强降水往往易发生于中小尺度天气系统，其生命史短暂并带有明显的突发性，约为一小时至十几小时，所以至今仍是一项预报难题。国内专家对强降水预报方法开展了各项研究，牛俊丽、闫之辉利用 WRF 模式微物理方案对强降水预报的影响进行了研究；杨诗芳、郝世峰等对杭州短时强降水特征进行了分析和预报
3、方法研究，探索了强降水发生的规律、极值分布、频次以及天气系统类型。而萍乡地区强降水天气预报方法研究主要侧重于利用物理量、数值预报产品建立预报方程，根据历史个例反查物理量在强降水中的表现特征，统计分析其规律从而在日常预报中加以应用。 2 因子选取 强降水的形成因素主要有不稳定大气层结、强烈的上升运动和丰沛的水汽条件。而常用的表征层结不稳定的物理量主要有 K 指数及其变量、Si 指数、对流有效位能、假相当位温 se ，表征水汽的要素或物理量主要有 T-Td、相对湿度、水汽通量、水汽通量散度，表征上升运动有涡度、散度、垂直速度等，由于强降水的特殊性，所以我们选取具有代表性的散度、水汽通量、K 指数、
4、假相当位温、Si 指数、对流有效位能、比湿、垂直速度、相对湿度作为研究因子。 散度：是流体运动时单位体积的改变率。由于水平风的不均匀 , 造成空气在单位时间单位面积上的相对膨胀率。它是衡量速度场辐散、辐合强度的物理量。当底层辐合高层辐散时就可以造成上升运动，所以辐散在一定程度上也可以反映大气的动力特征。 水汽通量 ：暴雨强降水的水汽来源主要靠外围的补给，通过水汽的水平输送，才能保障充足的水汽供应，定量表示水汽水平输送强度的物理量称为“水汽通量” 。要形成大的降水，特别是对强降水来说，水汽输送就显得尤为重要。 K 指数：K 指数定义为：K=（T850-T500）+Td850-（T-Td）700，
5、其中 T 与 Td 分别表示温度与露点温度；下标 500、700、850 分别表示500、700 与 850hPa。K 指数计算式中第一项表示温度直减率，第二项表示低层水汽条件，第三项表示中层饱和程度。因此 K 指数可以反映大气的层结稳定情况，K 指数越大，层结越不稳定。 假相当位温 (se)：假相当位温相当于湿空气通过假绝热过程把它包含的水汽全部凝结降落时所具有的温度。se 是表示温度、气压和湿度的综合物理量，所以se 值的大小不仅反映了水汽含量的多少，而且也反映了温度的高低。se 在干绝热、湿绝热和假绝热过程中都具有保守性，因此可用它来更好地表示各种气团的热力特征。比湿：单位质量湿空气含有
6、的水汽质量。比湿也是暴雨分析中常用的一个物理量，据专家研究，一般说来，比湿的大小与降水量的大小呈线性关系。 垂直速度：垂直速度是天气分析和预报中经常考虑到的物理量,其重要性在于: 大气中的凝结和降水过程与上升运动有密切联系；由于垂直运动会引起水汽、热量、动量、涡度等的垂直输送,所以对天气系统的发生、发展有很大影响；大气中的能量转换主要通过垂直运动才得以实现, 因此,分析垂直运动无论在天气预报方面,还是在理论研究方面都有很大的意义，在强降水预报中它代表了强烈的对流活动。 相对湿度：实际空气的湿度与在同一温度下达到饱和状态时的湿度之比值 称为相对湿度。它是反映水汽含量多少的物理量，当空气潮湿时，相
7、对湿度就大,反之相对湿度变小。水汽在大气中的含量通常仅约 1-3%，即使在非常暖湿的低层大气中，也难得达到 3%左右，但是水汽是大气诸成分中很活跃的因素。它的时空分布变化很大，是形成降水的基本原料，因此，对于暴雨和强降水来说，水汽条件是十分重要的。 沙氏指数 SI：沙氏指数是反映大气稳定状况的一个指数。它定义为850hPa 等压面上的湿空气团沿干绝热线上升，到达凝结高度后再沿湿绝热线上升至 500hPa 时所具有的气团温度 Ts850 与 500hPa 等压面上的环境温度 T500 的差值。 当 SI0 时，大气层结不稳定，且负值越大，不稳定程度越大，反之，则表示气层是稳定的。沙氏指数的计算公
8、式为： SI= T500- Ts850。在对流性天气预报中，往往用于雷雨和强对流天气的预报，在强降水预报中也有不同程度的反映。山崎指数(KYI)的计算就是以 SI 指数为基础，主要用于日本的强降水预报。 3 个例分析 hPas-1 相对湿度 近 5 年来，萍乡出现了多次暴雨强降水过程，我们精选了 2010 年 6月 19 日、2010 年 6 月 24 日、2011 年 6 月 13 日、2011 年 6 月 28 日和2011 年 6 月 29 日五次强降水过程作为分析对象。为了增加个例分析的代表性，还将 2008 年 6 月 9 日和 6 月 13 日 2 次暴雨过程的资料进行了统计，这两
9、次暴雨没有出现强降水，但日雨量达到了暴雨量级。反查历史资料，对比不同过程的物理量值统计如表 1： 表 1 暴雨及强降水过程物理量统计表 根据上表统计数据可以看出，暴雨或强降水过程散度值均小于-2，水汽通量均大于 9，K 指数一般大于 33，假相当位温大于 65，比湿大于12，垂直速度小于-5，相对湿度 90 左右。从数据统计的变化规律看，并不如预期的理论值，比如散度值理论上应该是强降水越强，散度负值越大，但统计中出现了小时雨量越大，散度负值越小的情况，比如 2011 年6 月 29 日小时雨量达到了 60.1mm，而散度值却只有-2，2011 年 6 月 28日小时雨量 46.1 mm，而散度
10、值却只有-4，水汽通量同样出现这种情况，小时雨量达到了 60.1mm，而水汽通量值却只有 9，因此研究中放弃了根据物理量的大小划分为不同等级的做法，而只将各物理量进行逐步回归分析，以多个因子求其统计特征，建立回归方程。 4 方程建立 根据历史个例资料，采用逐步回归的方法对其进行逐步回归计算，当 F=0.5 时，S(Y)=1.592456510548057E-002 ，R=0.9999999403953552Y=-111.95-2.88723305X2+1.1546191X3+6.24235201X4+1.41828418X5-22.41024017X6（1） 回归计算过程中散度、垂直速度、相对
11、湿度因子被剔除，而散度和垂直速度是研究中很重要的因子，而由于 SI 指数因子在反查数据中并不突出，所以将 SI 指数去掉放入单独的图形产品中显示，再进行回归计算，当 F=0.5 时， S(Y)=6.390170628569991E-002 ，R=0.9999986886978149 Y=-104.13-0.51963246X1-3.17243409X2+1.89158988X3+6.22638559X4-24.9277401X5（2） 此时垂直速度和相对湿度因子被剔除，F=0.1 时， S(Y)=6.395721390041718E-002 ，R=0.9999986886978149 Y=-1
12、04.13-0.51963204X1-3.17243361X2+1.89158893X3+6.22638559X4-24.9277401X5（3） 回归方程没有明显变化，由于样本数较少，为了尽可能多的引入因子，F 检验值不宜取值过大，所以取方程（3）作为预报方程，方程中 X1表示散度，X2 表示水汽通量，X3 表示 K 指数，X4 表示假相当位温，X5表示比湿。 5 模式资料的应用 T639 模式采用经纬网格，资料的网格距为 1.0，经度范围为0.00180.00 ，纬度范围为 0.0090.00 ，GRAPES 模式也是采用经纬网格，资料的网格距为 0.5，经度范围为 70.00145.00
13、 ，纬度范围为 15.0064.00 ，因为 T639 模式的格距是 GRAPES 模式格距的 2 倍，起始经纬度均为整数，所以在 GRAPES 模式范围内，T639 模式的格点与GRAPES 模式的格点完全重合，因此采用内插法将 T639 资料做插值处理，得到与 GRAPES 格距完全相等的网格资料，取华中区域格点资料作为资料来源，计算 2 模式的算术平均，得到不同要素的物理量格点场，将其代入（3）式，即求出预报场。在 2012 年 6 月 26 日的强降水预报中预报结果如图 1 图 16 月 25 日 20 时 12 小时降水预报 图 2 26 日 08 时的 12 小时降水实况 从图 1
14、 中可以看出，方程预报湖南西北部、江西中北部和安徽境内有降水中心，主雨带位于赣中赣北，通过 Micaps 系统我们调取了 25 日20 时至 26 日 08 时的 12 小时降水实况（图 2） ，从图 2 中可以看出，降水中心位置基本一致，范围更小，强度更强，说明预报方程对落区有一定的参考价值，但强度偏弱，范围偏小，预报落区的精细程度与实况相比也还有差距。误差原因可能有 2 个方面：（1）这降水实况为 12 小时累计雨量，而预报方程的得出为 1 小时雨量，所以客观上存在量差。（2）历史物理量资料的查询只有 08 时和 20 时 2 个时次，而强降水出现与这两个时次有时间差。 7、小结 通过预报方法研究和软件技术开发，建立了基于 T639 和 GRAPES 数值预报模式产品应用的短时强降水预报方法，通过典型历史个例，统计分析了产生短时强降水的物理量指标，采用 VB+Surfer 的软件开发模式，设计了资料处理、图形显示、专家指标套用等一系列软件功能，为我市短时强降水的预报提供了一个很好的平台，在预报检验中，该平台具有了一定的预报能力，为预报员提供了较好的参考依据。
