2016年大連地區(qū)強對流天氣雷達回波特征分析

劉曉初+李瀟瀟

摘 要：該文利用探空資料、加密自動站資料、天氣雷達資料對2016年6—9月大連地區(qū)9次強對流天氣過程，即短時強降雨（4次）、雷暴大風（3次）和冰雹（2次）3種強對流類型進行了雷達回波特征分析。結(jié)果表明：探空資料中K指數(shù)適用于短時強降雨識別；CAPE值與探空距離強對流時間密切相關(guān)；較大的高低層的溫差有利于識別雷暴大風和冰雹；較低的0℃層和-20℃層高度有利于冰雹判別；較大的0～6km深層垂直風切變有利于雷暴大風識別。最大回波強度和所在高度，短時強降雨小于雷暴大風和冰雹；弓狀型雷暴大風相對于低仰角徑向速度大值區(qū)類型的雷暴大風有更長的預(yù)警時間提前量；雷暴大風和冰雹的VIL值都相對較大，不利于區(qū)分兩者。研究結(jié)果為大連地區(qū)強對流預(yù)報預(yù)警提供參考依據(jù)。

關(guān)鍵詞：大連地區(qū)；雷達回波特征；強對流天氣預(yù)警

中圖分類號 R730.58 文獻標識碼 A 文章編號 1007-7731（2017）10-0156-06

Abstract：This paper examines 9 convection events occurred during June and September 2016 in Dalian area by using sounding，densely-covered automated weather station and weather radar data. 9 convection cases are categorized into 3 types：short-range strong precipitation （4 cases）；thunder induced damaging wind （3 cases） and hail （2 cases）. The results indicate：K index is an usful indicator for short-range strong precipitation；CAPE is closely related to the difference between souding time and convection initiation time；Large difference between mid-level and low-level temperature is an indication for thunder induced damaging wind and hail development；Relatively low 0℃ and-20℃ heights are indicative for hail and large wind shear of 0～6km is indicative for thunder induced damaging wind. For maximum reflectivity and its height，short-range strong precipitation is slightly smaller than damaging wind and hail. Early warning of Bow-shape-echo damaging wind is more viable than that of strong radial velocity at low elevation. In both damaging wind and hail cases，large VIL values are observed，as a results，it can not be used to distinguish the two convection types. The results provide guidance for convection warning for Dalian area.

Key words：Dalian area；Weather radar echo features；Severe weather warning

強對流天氣[1]是指由對流風暴產(chǎn)生的短時強降雨、雷暴大風、冰雹、龍卷等中小尺度的災(zāi)害性天氣現(xiàn)象。大連地區(qū)的強對流天氣絕大部分發(fā)生在6—9月，其特點是突發(fā)性強，持續(xù)時間短，局地性強，易致災(zāi)。孫繼松等[2]認為熱力不穩(wěn)定層結(jié)分析只有在對流發(fā)生前才有意義。另外，CAPE值不僅決定了對流云的發(fā)展高度，一定程度上也最終決定了強對流中雨滴或雹粒的大小和密度。雷蕾等[3]利用探空資料研究發(fā)現(xiàn)，CAPE和K指數(shù)可以判斷是否出現(xiàn)強對流天氣，但是不能判別強對流天氣種類。北京地區(qū)雹暴要求環(huán)境大氣的0℃層和-20℃層高度分別約為4km和7.4km。俞小鼎[4]認為如果對流層中層存在明顯干層，0℃層高度應(yīng)訂正為濕球0℃層高度。肖云等[5]認為，不穩(wěn)定條件和動力條件具有互補關(guān)系，一方條件極為有利，另一條件不是十分有利，強對流天氣同樣容易發(fā)生。孫繼松[6]等認為，低層水汽條件不僅為對流云降水提供水汽來源，并且與低層不穩(wěn)定能量密切相關(guān)。另外，環(huán)境風垂直切變強度影響對流云的形態(tài)特征。丁偉等[7]研究發(fā)現(xiàn)，強對流單體降水主要由大的雹霰粒子下落融化造成，雹霰粒子半徑大小與降水差異密切相關(guān)，大粒子更容易產(chǎn)生較強的降水。吳杞平等[8]認為造成大連地區(qū)短時暴雨的是混合性中-β尺度回波回波，并且對落區(qū)要產(chǎn)生“列車效應(yīng)”。吳翠紅等[9]將造成雷暴大風的雷達回波分為單體型、弓狀型和颮線型，并且根據(jù)雷達回波演變規(guī)律可以提前30min對弓狀型和颮線型雷暴大風做出預(yù)警。王建國等[10]認為組合反射率因子（CR）最大值、回波頂高（ET）、垂直積分液態(tài)水含量（VIL）等雷達產(chǎn)品均對冰雹預(yù)警有較強指示意義。本文總結(jié)研究了大連新一代天氣雷達投入使用后的第一個汛期的9次主要強對流天氣過程中的雷達回波特征，研究結(jié)果能夠為本地強對流天氣預(yù)警提供指導(dǎo)幫助。

1 資料和方法

本文采用常規(guī)觀測資料、加密自動站觀測資料、探空資料、大連天氣雷達資料和災(zāi)情上報信息對2016年6—9月大連地區(qū)的強對流過程進行分類研究。

為了方便研究，根據(jù)致災(zāi)天氣信息、自動站實況資料和雷達回波特征綜合判斷將強對流天氣分為三類：短時強降雨、雷暴大風和冰雹。短時強降雨規(guī)定為降雨強度大于20mm/h；雷暴大風規(guī)定為雷暴過程中極大風速大于等于17m/s；冰雹個例規(guī)定為雷達回波中冰雹特征明顯和災(zāi)情上報信息突出冰雹特征。9次強對流過程中（表1），短時強降雨4次，雷暴大風3次，冰雹2次。

4次短時強降雨個例中，3次發(fā)生在半夜到凌晨，1次發(fā)生在上午；從災(zāi)害落區(qū)看，均為大連中部和北部，最南端站點為金州復(fù)州城；8月7日上午，普蘭店市區(qū)出現(xiàn)最大降雨強度，為94mm/h；3次雷暴大風個例均發(fā)生在傍晚到夜間，落區(qū)均為西部或南部沿海站點，其中7月25日傍晚旅順口區(qū)老鐵山站風速達到32.4m/s；冰雹個例，一次發(fā)生在6月30日凌晨，落區(qū)為普蘭店北部和莊河北部山區(qū)，另一次發(fā)生在9月9日午后，地點為瓦房店東南部。

2 探空分析

對流發(fā)生前的環(huán)境探空條件能夠一定程度上指示對流風暴特征。本文利用大連本站08：00和20：00探空資料分析強對流天氣發(fā)生前環(huán)境大氣的垂直物理量特征。根據(jù)遼寧省雷雨大風、冰雹預(yù)警信號發(fā)布技術(shù)規(guī)范，本文選取如下物理量分析：

2.1 K指數(shù) 從表2可以看到，4個短時強降雨個例的K指數(shù)為26～41，2個冰雹個例K指數(shù)為36和23，3個雷暴大風個例K指數(shù)為34、35、44。3種強對流天氣之間的差異很難分辨。從K指數(shù)定義看，更適用于短時強降水強度識別。對流有效位能CAPE。在4次短時強降雨過程中，8月7日上午09：00—10：00短時強降雨發(fā)生在普蘭店、金州，距離探空站直線距離小于100km，08時探空距離降雨發(fā)生小于1h，所有個例中最能代表強對流發(fā)生前的環(huán)境特征，CAPE值最大，達到2506.7J/kg。其他3次短時強降雨CAPE值為0～537.8J/kg，均發(fā)生在夜間，開始時間距20時探空達到2～6h，其指示作用有限。3次雷暴大風個例，CAPE為605.2～1087.7J/kg，略高于短時強降雨對應(yīng)數(shù)值。2個冰雹個例，CAPE值分別為1270.7J/kg和1356J/kg，探空時間距離冰雹開始時間均相差約7h，仍然在3種強對流個例中表現(xiàn)出較大數(shù)值。因此判斷，CAPE值不僅與強對流種類，并且與探空距離強對流發(fā)生時間差距大小密切相關(guān)。

2.2 抬升指數(shù)（LI）、最大抬升指數(shù)（BLI）、沙氏指數(shù)（SI） 這3個數(shù)值越小越有利于強對流發(fā)生。在遼寧省雷雨大風預(yù)警信號發(fā)布技術(shù)規(guī)范和表2中可見，抬升指數(shù)（LI）和沙氏指數(shù)（SI）在短時強降雨個例中的平均值分別為-2.6和0.5，在雷暴大風個例中的平均值分別為-3.7和-3.5，冰雹個例中分別為-3.7，-5.42和-2.3，3.41。結(jié)果發(fā)現(xiàn)雷暴大風的環(huán)境層結(jié)穩(wěn)定度最低，冰雹次之，短時強降雨相對最高。但是具體到單獨個例，不能得到上述結(jié)論，因為個例選取是以某個最強特征為準，通常伴有其他強對流現(xiàn)象，短時強降雨以局地為主，并非大范圍降雨。以8月7日上午單純短時強降雨個例為主，SI指數(shù)為0.69，但是LI指數(shù)為-4.28。單從層結(jié)穩(wěn)定度指數(shù)難以判斷強對流分類。從雷暴大風個例中看到，最大抬升指數(shù)（BLI）并沒有達到雷暴大風規(guī)范中的指標。在其他強對流個例中，其數(shù)值大多為正，難以單獨用來判別層結(jié)穩(wěn)定度。

2.3 850hPa和500hPa溫差 短時強降雨個例中數(shù)值為20～27℃，平均值為24℃；雷暴大風個例中數(shù)值為25～28℃，平均值為27℃；冰雹個例中平均值為28.5℃。700hPa和500hPa溫差，短時強降雨范圍為12～18℃，平均值為15℃；雷暴大風范圍為15～18℃，平均值為16℃，冰雹個例中平均值為16℃。很明顯，不論是850hPa還是700hPa與500hPa的溫差，雷暴大風和冰雹天氣表現(xiàn)出更大的高低空溫差，這種差異反映了對流層中層不同強度的冷空氣（相對）對不同種類的強對流天氣的影響。

2.4 濕球0℃層高度 2次冰雹個例中，一次干球0℃層高度附近沒有明顯干層，0℃層高度大致可用，另一次850hPa以上為明顯干層，需要訂正0℃層高度。通過訂正，0℃層高度分別為4km和3.6km，平均值為3.8km；短時強降雨個例中，其范圍為4.2～5.4km，平均值為4.8km；雷暴大風個例中其范圍為4.1～5km，平均值為4.8km；-20℃層高度，冰雹個例平均值為7km；短時強降雨范圍為7.9～8.7km，平均為8.3km；雷暴大風個例范圍為7.5～9.2km，平均值為8.4km。結(jié)果表明，冰雹的0℃層、-20℃層高度明顯低于短時強降雨和雷暴大風的高度，平均值分別低0.8km和0.4～0.5km。

2.5 地面露點溫度、850hPa比濕和850hPa溫度露點差 9次強對流過程，地面露點溫度均在20℃以上。6月23日夜間短時強降雨個例，850hPa比濕僅為7.4g/kg，溫度露點差為10℃，其他3次個例，850hPa比濕約為12～14g/kg，850hPa溫度露點差為1～2℃，接近飽和。7月25日傍晚雷暴大風個例，850hPa比濕達到18.4g/kg，溫度露點差為1℃。因此，判斷短時強降雨需要整體看探空資料的水汽條件，低層水汽條件對3種強對流發(fā)生都十分重要。

2.6 0～6km深層垂直風切變 短時強降雨平均值為11.5m/s，冰雹平均值為14m/s，雷暴大風平均為16m/s。結(jié)果表明，較大0～6km深層垂直風切變對判別雷暴大風有指示意義。

綜上所述，K指數(shù)僅對短時強降雨指示性較強。CAPE值大小與距離強對流開始時間有密切關(guān)系。低層水汽條件對3種強對流發(fā)生都十分重要。較大的850hPa、700hPa與500hPa的溫差對雷暴大風和冰雹判斷有一定指示意義。較低的0℃層和-20℃層高度能夠有效判別冰雹。較大0～6km深層垂直風切變對雷暴大風指示性強。

3 雷達回波特征

3.1 短時強降雨 較高的降水率對應(yīng)較厚的暖云層（抬升凝結(jié)高度LCL到融化層高度（約0℃層高度）之間的厚度）和持續(xù)相對較長時間（降水回波對落區(qū)產(chǎn)生一定的“列車效應(yīng)”）是短時強降雨的兩個重要特征。8月7日上午普蘭店市區(qū)短時強降水過程，09：10—10：10降雨量達到94mm（表3）。從09：21基本反射率因子強度圖看（圖1a），站點（白色圓圈）位于近似南北向片狀回波的東側(cè)，回波緩慢東移，從同一時刻南北向剖面圖看（圖1b），南北向存在強回波帶，其中有多個對流單體，其后部回波強度依然較強，經(jīng)過站點時產(chǎn)生“列車效應(yīng)”，造成短時強降雨。

分析發(fā)現(xiàn)，4次短時強降雨過程均為低質(zhì)心強降雨雷達回波，最大回波強度均在50dBZ或以下，所在高度均低于4km，也就是低于0℃層高度，為暖云降水。不同的是，8月7日上午雷達回波顯示普蘭店上游的回波強度、空間范圍和移動方向所造成的“列車效應(yīng)”明顯強于其他3次過程。另外，降水效率還受夾卷率的影響，環(huán)境空氣的相對濕度越小，蒸發(fā)越強，降水效率隨之越低，小的孤立的降水系統(tǒng)的降水效率通常小于大的降水系統(tǒng)。無論是探空顯示的環(huán)境低層水汽條件還是雷達回波影響空間范圍，8月7日過程也優(yōu)于其他3次過程。

3.2 雷暴大風 6月30日17：34的0.5°仰角徑向速度圖（圖2a）上看，大連雷達站西南側(cè)距離雷達站5～10km，0.3km高度附近負徑向速度最大值為26m/s，正徑向速度最大值為27m/s。隨后大連本站出現(xiàn)21.4m/s的西南風。僅從同時刻強度圖（圖2b）上無法判斷雷暴大風，本次雷暴大風過程屬于低仰角徑向速度大值區(qū)類別。

7月30日夜間，長興島站和將軍石站（均為西部沿海站點）分別出現(xiàn)22.1m/s和17.6m/s的西到西北風。從20：00的基本反射率圖（圖3a）看，為典型的弓狀回波雷暴大風。從基本反射率剖面圖（3b）看，強回波寬度較窄，對流發(fā)展高度達到12km，60dBZ強中心發(fā)展到5km左右，對流發(fā)展旺盛，距離雷達站100km左右，能夠有效發(fā)布雷暴大風預(yù)警。

3.3 冰雹 實際工作中，很迅速有效識別出高懸的強回波，弱回波區(qū)，有界弱回波區(qū)，三體散射，風暴頂強烈輻散和雷暴尺度渦旋等這些冰雹的雷達回波特征。9月9日下午個例，15：24最大強度回波所在高度達到4～5km，15：54達到7～8km，并且冰雹開始下落（60dBZ強回波位于剖面底部），此時風暴單體達到成熟階段，16：00，60dBZ強回波高度下降并且接地，從成熟到減弱只是一個體掃的時間。

4 雷達產(chǎn)品特征

從遼寧省雷暴大風和冰雹預(yù)警信號發(fā)布技術(shù)規(guī)范和與其對應(yīng)的表4中部分雷達指標對比中看到，最大回波強度，短時強降雨的稍小于雷暴大風和冰雹，最大強度回波所在高度也相對更低（1～4km，雷暴大風和冰雹為0～8km），40dBZ以上的強回波所在高度也是（0～7km，雷暴大風和冰雹為0～10km），這與暖云層和低質(zhì)心強降雨對應(yīng)。大部分特征只有從剖面圖上才能識別。雷暴大風的雷達回波形態(tài)分為單體型，颮線型和弓形回波型以及低仰角徑向速度大值區(qū)等幾類。低仰角徑向速度大值區(qū)是從徑向速度圖上識別，但是由于自身特征限制，預(yù)警時間提前量很有限。其他類型特征從反射率因子圖上識別。弓形回波造成的雷暴大風預(yù)警時間提前量相對更長。冰雹的雷達特征識別主要是高懸的強回波，但是7月30日弓形回波雷暴大風個例中也有高懸的強回波，但是在海上，沒有冰雹觀測記錄。僅從回波形態(tài)上判斷為雷暴大風。垂直累積液態(tài)水含量（VIL）能夠確定大多數(shù)強風暴的位置，因為VIL大值區(qū)對應(yīng)于強上升氣流的高反射率深厚區(qū)域。由于短時強降雨為低質(zhì)心回波，因此VIL值相對較小。7月25日和7月30日的雷暴大風個例的VIL最大值分別為38kg/m2和40kg/m2，略微低于兩次冰雹個例的VIL最大值（50kg/m2和55kg/m2），但是大于遼寧省冰雹預(yù)警技術(shù)規(guī)范中的閾值（30，40kg/m2）。

5 結(jié)論和討論

（1）根據(jù)大連天氣雷達資料、探空資料、加密自動站資料和災(zāi)情上報信息綜合分析，將發(fā)生在2016年6—9月大連地區(qū)的9次強對流過程分為：短時強降雨（4次）、雷暴大風（3次）和冰雹（2次）3種類型。4次短時強降雨個例中，3次發(fā)生在半夜到凌晨，1次發(fā)生在上午；落區(qū)均為大連中部和北部，最大小時雨強達到94mm；3次雷暴大風個例均發(fā)生在傍晚到夜間，落區(qū)均為西部或南部沿海地區(qū)，最大風速達到32.4m/s；冰雹個例中發(fā)生時間為凌晨和午后，落區(qū)均為北部山區(qū)。

（2）通過分析發(fā)現(xiàn)，K指數(shù)和CAPE值能判斷是否出現(xiàn)強對流天氣，但是不能判斷強對流天氣類型。K指數(shù)僅對判別短時強降雨有一定指示性。CAPE值大小與探空距離強對流開始時間有一定關(guān)系。低層水汽條件對3種強對流發(fā)生都十分重要。較大的850hPa、700hPa與500hPa的溫差對雷暴大風和冰雹判斷有一定指示性。較低的0℃層和～20℃層高度能夠有效判別冰雹。較大0～6km深層垂直風切變能夠有效判別雷暴大風。

（3）雷達回波和產(chǎn)品特征方面，最大回波強度和其所在高度，短時強降雨的稍小于雷暴大風和冰雹的，這與暖云層和低質(zhì)心強降雨等特征對應(yīng)，回波強度剖面圖上特征明顯。低仰角徑向速度大值區(qū)類型雷暴大風預(yù)警時間提前量很有限。弓形回波造成的雷暴大風預(yù)警時間提前量相對較長。實際應(yīng)用中，冰雹的雷達特征識別主要是高懸的強回波。例外的是，7月30日弓形回波雷暴大風個例中也有高懸的強回波，但是在海上，沒有冰雹觀測記錄，僅從回波形態(tài)上判斷為雷暴大風。垂直累積液態(tài)水含量（VIL）能夠確定大多數(shù)強風暴的位置。部分雷暴大風個例中的VIL最大值超出遼寧省冰雹預(yù)警技術(shù)規(guī)范中的閾值。因此僅通過VIL最大值難以區(qū)分雷暴大風和冰雹。

參考文獻

[1]俞小鼎，周小剛，王秀明.雷暴與強對流天氣臨近預(yù)報[J].氣象學校，2012，3：55-71.

[3]孫繼松，陶祖鈺.強對流天氣分析與預(yù)報中的若干基本問題[J].氣象，2012，38（2）：164-173.

[3]雷蕾，孫繼松，魏東.利用探空資料判別北京地區(qū)夏季強對流的天氣類別[J].氣象，2011，37 （02）：136-141.

[4]俞小鼎.關(guān)于冰雹的融化層高度[J].氣象，2014，40（6）：649-654.

[5]肖云，何金海，許愛華，等.江西省三類強對流天氣環(huán)境物理量對比分析[J].科學技術(shù)與工程，2016，16（14）：107-114.

[6]孫繼松.從天氣動力學角度看云物理過程在降水預(yù)報中的作用[J].氣象，2014，40（1）：1-6.

[7]丁偉，劉曉莉.六種微物理方案對湖北一次強對流過程的數(shù)值模擬[J].科學技術(shù)與工程，2015，15（15）：7-16.

[8]吳杞平，王樹雄，李燕，等.2004—2009年大連地區(qū)短時暴雨分析預(yù)報[J].氣象與環(huán)境學報，2012，28（2）：71-76.

[9]吳翠紅，韋輝紅，牛奔.湖北東部雷暴大風雷達回波特征分析[J].大氣科學學報，2012，35（1）：64-72.

[10]王建國，汪應(yīng)瓊.CINRAD/SA雷達產(chǎn)品在冰雹預(yù)警中的適用性分析[J].暴雨災(zāi)害，2008，27（03）：78-82.

（責編：張宏民）