管琴 李青平 徐亮 李金海 彭英超
(1.青海省氣象臺(tái),青海 西寧 811000;2.青海省黃南州氣象局,青海 同仁 811300)
12小時(shí)內(nèi)的大到暴雨是青海東部農(nóng)業(yè)區(qū)的主要?dú)庀鬄?zāi)害之一,易引發(fā)山洪、泥石流和山體滑坡等,給相關(guān)地區(qū)工農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、交通運(yùn)輸、國(guó)防以及人民生命財(cái)產(chǎn)安全帶來嚴(yán)重?fù)p失[1]。因其具有空間尺度小、發(fā)展速度快、持續(xù)時(shí)間短、突發(fā)性強(qiáng)、破壞力大等特點(diǎn),一直被認(rèn)為是天氣預(yù)報(bào)的難點(diǎn)問題。陶詩(shī)言[2]指出,中緯度地區(qū)發(fā)生短時(shí)強(qiáng)降水,需要位勢(shì)不穩(wěn)定、充沛的水汽和較強(qiáng)的垂直風(fēng)切變,充沛的水氣供應(yīng)和適宜的不穩(wěn)定層結(jié)是發(fā)生短時(shí)強(qiáng)降水的內(nèi)因,而足夠的抬升條件則是短時(shí)強(qiáng)降水發(fā)生的外因,熱力作用決定了對(duì)流發(fā)展的強(qiáng)度,動(dòng)力作用則決定了對(duì)流發(fā)展的類型。在對(duì)流發(fā)展的環(huán)境條件中,層結(jié)不穩(wěn)定是首要條件。
早期,1953年 Showalter[3]提出了沙氏指數(shù)(SI),1956年Galway[4]提出了抬升指數(shù)(LI),但這兩個(gè)參數(shù)只能表示大氣單層的穩(wěn)定性。因此,1976年Moncrieff等[5]提出了能夠表征大氣整體結(jié)構(gòu)的對(duì)流有效位能(CAPE)。強(qiáng)對(duì)流除了上升運(yùn)動(dòng),還有與之配合的下沉運(yùn)動(dòng),為了描述對(duì)流發(fā)展的下沉運(yùn)動(dòng)特征,1994年Einanuel[6]提出了下沉對(duì)流有效位能(DCAPE)。在國(guó)內(nèi),層結(jié)穩(wěn)定性的研究也在早期就受到重視,謝義炳[7]在分析中國(guó)夏半年降水天氣系統(tǒng)時(shí)推廣了假相當(dāng)位溫在暴雨和強(qiáng)降水天氣分析中的應(yīng)用。雷雨順[8-]、壽紹文[10]等國(guó)內(nèi)著名學(xué)者都曾將能量方法用于中國(guó)暴雨和強(qiáng)對(duì)流天氣分析及預(yù)報(bào)中有較好的效果。近年來,表征強(qiáng)對(duì)流環(huán)境參數(shù)的一些動(dòng)力參數(shù)陸續(xù)被提出。1986年,Lilly[11-12]引入能表征上升運(yùn)動(dòng)螺旋結(jié)構(gòu)特性的螺旋度參數(shù)。為了綜合考慮熱力和動(dòng)力條件對(duì)強(qiáng)對(duì)流天氣的影響,一些復(fù)合因子也不斷被提出。常用的有,Miller等[13]提出的強(qiáng)天氣威脅指數(shù),Weisman[14]等提出的理查遜數(shù),Hart等[15]提出的能量螺旋度指數(shù)等。龐古乾等[16]對(duì)比分析珠三角地區(qū)前后汛期物理量部分參數(shù)的分布特征,獲得部分參數(shù)的閾值,為做好珠三角地區(qū)未來12小時(shí)強(qiáng)對(duì)流天氣預(yù)報(bào)提供了依據(jù)。樊李苗等[17]利用觀測(cè)站雨量資料和部分探空站探空資料,研究了中國(guó)短時(shí)強(qiáng)降水、強(qiáng)冰雹、雷暴大風(fēng)以及混合型強(qiáng)對(duì)流天氣的環(huán)境參數(shù)特征,發(fā)現(xiàn)短時(shí)強(qiáng)降水相比強(qiáng)冰雹、雷暴大風(fēng)等天氣的環(huán)境參數(shù),有較小的850-500hPa溫差,較高的平衡層高度,較弱的垂直風(fēng)切變,較大的地面露點(diǎn)溫度。
然而,由于青海省探空站點(diǎn)稀疏、資料有限,短時(shí)強(qiáng)降水物理環(huán)境條件方面系統(tǒng)的研究還比較缺乏。文章將基于西寧探空資料構(gòu)建12小時(shí)內(nèi)青海東北部農(nóng)業(yè)區(qū)的大到暴雨客觀預(yù)報(bào)模型,為提高大到暴雨的災(zāi)害性天氣預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率提供技術(shù)支撐。
文章利用2001-2015年西寧探空觀測(cè)資料及青海東北部國(guó)家基本站的降水觀測(cè)資料,包括海北東部、西寧、海東、海南北部、黃南北部共計(jì)16個(gè)測(cè)站(測(cè)站為 52765、52853、52855、52856、52862、52863、52866、52868、52869、52874、52875、52876、52877、52963、52972、52974),采用的方法均方根閾值法、分明矩陣因子構(gòu)建法、多元回歸等,大到暴雨的降水評(píng)定標(biāo)準(zhǔn)包括準(zhǔn)確率、空漏報(bào)率、命中率。
文章中將12小時(shí)內(nèi)降水量大于15mm的降水定義為大到暴雨及以上量級(jí)。從表1至表3的統(tǒng)計(jì)結(jié)果上看,12h大到暴雨主要出現(xiàn)在大通、互助、門源一帶,以7-8月的夜間降水為主,且多單點(diǎn)的大到暴雨。
表1 大雨的空間分布
表2 大雨時(shí)間分布
表3 同一天出現(xiàn)站次分布
利用2001年4月1日至2015年11月31日的MICAPS接收到的52866的探空數(shù)據(jù)計(jì)算如下物理量:杰弗遜指數(shù)(JI)、沙氏指數(shù)(SI)、Barber對(duì)流不穩(wěn)定指數(shù)(ICC)、對(duì)流穩(wěn)定度指數(shù)(BI)、潛在下沖氣流指數(shù)(MDPI)、整層比濕積分(IQ)、干暖蓋指數(shù)(Ls)、對(duì)流凝結(jié)高度(CCL)、對(duì)流凝結(jié)高度處溫度(CCL_T)、風(fēng)暴強(qiáng)度指數(shù)(SSI)、粗理查森數(shù)切變(Shr)、風(fēng)暴相對(duì)螺旋度(SRH)等。其中參與擬合的降水量統(tǒng)計(jì)08-20時(shí)的降水量,20-08時(shí)的降水量,分別對(duì)應(yīng)著08時(shí)和20時(shí)的探空資料,因降水信息取自審核過的A文件,降水資料均存在,而物理量數(shù)據(jù)來源于MICAPS系統(tǒng),數(shù)據(jù)存在缺失,故測(cè)站探空站和降水量同時(shí)存在的時(shí)次共計(jì)6809個(gè)時(shí)次,其中08時(shí)有3493個(gè)時(shí)次,20時(shí)有3316個(gè)時(shí)次。取區(qū)域內(nèi)12h最大的降水量參與同時(shí)次的探空資料計(jì)算的物理量進(jìn)行擬合。
由此可見:越大越有利于降水的因子有JI、IQ、CCL、CCL_T;越小越有利于降水的因子有SI、BI、MDPI、Ls;偏大有利于降水的因子有ICC;偏小有利于降水的因子有SSI、Shr、SRH。
根據(jù)不同物理量與降水量散點(diǎn)分布特征,統(tǒng)計(jì)均方根及其偏度等特征,給出不同時(shí)次的不同物理量的閾值,列表如表4。
表4 不同物理量的閾值
在此閾值的控制下,08時(shí)(118個(gè)個(gè)例)及20時(shí)(211個(gè)個(gè)例)的大雨各預(yù)報(bào)因子的命中率大約在的概率為:81.36-89.57%,因此設(shè)定的閾值有一定的參考意義。
2001年至2008年數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本,用于挖掘規(guī)則,其中08時(shí)1850個(gè)數(shù)據(jù),20時(shí)1826個(gè)數(shù)據(jù);2009-2015年作為測(cè)試樣本,用于識(shí)別,其中08時(shí)1643個(gè)數(shù)據(jù),20時(shí)1490個(gè)數(shù)據(jù)。
將2001年至2008年訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)表示成決策表,每一日數(shù)據(jù)表示研究的樣本,物理量特征屬性作為決策表的條件屬性,降水量作為決策表的決策屬性,決策屬性值劃分為三類:N表示12小時(shí)降水無或微量,S表示小雨即12小時(shí)降水0.1-4.9mm、M表示中雨即12小時(shí)降水5-14.9mm、L表示強(qiáng)降水即12小時(shí)降水≧15mm的。
連續(xù)屬性是不能被粗糙集直接處理的,因此在數(shù)據(jù)準(zhǔn)備階段應(yīng)該先對(duì)連續(xù)屬性離散化。文章采用的是等頻離散化方法,即將每個(gè)特征屬性值根據(jù)設(shè)定的頻數(shù)k,將測(cè)試樣本分為k個(gè)子區(qū)間,每個(gè)子區(qū)間包含相同的樣本數(shù)。文章中將各個(gè)特征屬性值等頻分為6段,即將每個(gè)特征屬性值用5個(gè)離散點(diǎn)劃分為6個(gè)區(qū)間,各個(gè)特征的6個(gè)子區(qū)間為:(-∞,離散點(diǎn)1),(離散點(diǎn)1,離散點(diǎn)2),(離散點(diǎn)2,離散點(diǎn)3),(離散點(diǎn)3,離散點(diǎn)4),(離散點(diǎn)4,離散點(diǎn)5),(離散點(diǎn)5,+∞)。它們對(duì)應(yīng)的離散值分別為:0、1、2、3、4、5。例如處理后08時(shí)各條件屬性的離散點(diǎn)如表5所示。
化簡(jiǎn)決策表中的條件屬性是決策表約簡(jiǎn)的重要內(nèi)容之一,經(jīng)過化簡(jiǎn)的決策表和未化簡(jiǎn)的決策表的功能相當(dāng),但卻具有比未化簡(jiǎn)的決策表更少的條件屬性,即個(gè)例的屬性值一樣的話應(yīng)視為同一個(gè)對(duì)象,但它們的決策屬性卻不一樣,顯然為不一致表項(xiàng),要把其中一個(gè)個(gè)例刪除,以保持決策表的一致,文章中把低降水量級(jí)或無降水量級(jí)刪除。對(duì)所有屬性構(gòu)成的集合采用分明矩陣(12個(gè)因構(gòu)成的所有的子集,包括空集在內(nèi)共計(jì)4096個(gè)子集)進(jìn)行約簡(jiǎn)時(shí),得到如下表格,其中因子下方的1表示該因子參與統(tǒng)計(jì),0表示未參與統(tǒng)計(jì),在進(jìn)行約簡(jiǎn)時(shí)保留的是大降水。如08時(shí)采用分明矩陣約束后降水分級(jí)統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表6。
表5 08時(shí)的離散點(diǎn)
表6 08時(shí)分明矩陣約束后降水分級(jí)統(tǒng)計(jì)表
項(xiàng)目對(duì)所有的組合進(jìn)行統(tǒng)計(jì),因因子數(shù)較多(12個(gè)),其中組合方案有4076種,其中有的方案預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率不是很高,因此對(duì)不同因子數(shù)的方案進(jìn)行挑選,原則是:所有個(gè)例中大雨占比較高,即大雨/(大雨+中雨+小雨+無降水);大雨命中率較高,即一致性檢查后的大雨個(gè)例與所有的大雨個(gè)例。
由此得到不同因子下的最優(yōu)組合,其中08時(shí)有619種,20時(shí)449種;同時(shí)對(duì)比發(fā)現(xiàn)無論是08時(shí)數(shù)據(jù)還是20時(shí)數(shù)據(jù),當(dāng)采用6個(gè)預(yù)報(bào)因子的時(shí)候,就可以包含了所有的大雨個(gè)例,同時(shí)大雨的命中率高于7-12個(gè)因子,這樣一來,最優(yōu)組合08時(shí)130種,20時(shí)140種。在一致性檢查中,因?yàn)楸A舻氖谴蠼邓膫€(gè)例,因此1-3個(gè)預(yù)報(bào)因子中,大降水的個(gè)例占比比較高,但是相對(duì)個(gè)例數(shù)比較少,其中對(duì)于08時(shí)數(shù)據(jù)而言:1-2個(gè)因子有6個(gè)大雨個(gè)例、3個(gè)因子有32個(gè)大雨個(gè)例,而4個(gè)因子則個(gè)例數(shù)達(dá)到58個(gè)(總共大雨個(gè)例65個(gè));對(duì)于20時(shí)數(shù)據(jù)而言:1-2個(gè)因子有6個(gè)大雨個(gè)例、3個(gè)因子有34個(gè)大雨個(gè)例,而4個(gè)因子則個(gè)例數(shù)達(dá)到86個(gè)(總共大雨個(gè)例113個(gè))。因此,08時(shí)最優(yōu)因子方案有70種,20時(shí)有64種。
在不同的物理量中,屬于層結(jié)穩(wěn)定度類有SI、ICC、JI、Shr、Ls、BI等;屬于大氣溫濕類的有IntegralQ;動(dòng)力類的有MDPI;熱力動(dòng)力綜合類的有SSI、SRH;特殊高度有CCL、CCL_T。結(jié)合前面單個(gè)因子的統(tǒng)計(jì),即08時(shí)預(yù)報(bào)效果好的依次為JI、IntegralQ、Ls、CCL,20時(shí)預(yù)報(bào)效果好的依次為IntegralQ、Ls、CCL_T、JI,在最優(yōu)組合中08時(shí)選取帶JI、IntegralQ、CCL,20時(shí)選擇IntegralQ、Ls、CCL_T的因子組合。由此得到08時(shí)組合方案3種,20時(shí)組合方案有6種,如表7。
表7 方案因子選擇
每一種方案進(jìn)行一致性檢驗(yàn)后,對(duì)其進(jìn)行擬合構(gòu)建預(yù)報(bào)模型,并得到相關(guān)閾值,擬合及統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表8。
表8 預(yù)報(bào)模型統(tǒng)計(jì)量
利用2009-2015年的數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證,采用多元回歸預(yù)報(bào)模型驗(yàn)證結(jié)果如表9、表10。
表9 08時(shí)統(tǒng)計(jì)結(jié)果
表10 20時(shí)統(tǒng)計(jì)結(jié)果
由此可見,大部分方案對(duì)大雨的命中率在80%以上,在未消空的情況下對(duì)大到暴雨的預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率在10%左右,構(gòu)建的模型對(duì)大到暴雨的預(yù)報(bào)有一定的參考意義。
以2015年7-8月的探空數(shù)據(jù)和EC模式數(shù)據(jù)為例,統(tǒng)計(jì)模式預(yù)報(bào)的逐3小時(shí)的系統(tǒng)性降水和3小時(shí)實(shí)況累計(jì)降水量降水量之間的關(guān)系,可以得到如圖2、圖3。
圖2 空?qǐng)?bào)降水量的分布
圖3 空?qǐng)?bào)降水次數(shù)分布
由此可以得到,模式預(yù)報(bào)的3小時(shí)系統(tǒng)性降水誤差0.1mm??紤]12小時(shí)的大到暴雨的降水量級(jí)和青海短時(shí)強(qiáng)降水的標(biāo)準(zhǔn)8mm/h,選擇EC模式數(shù)據(jù)面上最大降水量來做相關(guān)抑制,則通過構(gòu)建的客觀預(yù)報(bào)模型預(yù)報(bào)出如表11、表12的結(jié)果。
表11 客觀預(yù)報(bào)系統(tǒng)08時(shí)預(yù)報(bào)結(jié)果
表12 客觀預(yù)報(bào)系統(tǒng)20時(shí)預(yù)報(bào)結(jié)果
大雨預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率08時(shí)最好的是方案1,即40%的準(zhǔn)確率;20時(shí)各方案大雨準(zhǔn)確率一樣,均為28.57%,其中考慮無模式降水抑制的情況下方案4-5要優(yōu)于其他方案。由此可見,構(gòu)建的預(yù)報(bào)模型對(duì)12h大到暴雨的預(yù)報(bào)有一定的指示意義。
[1]王江山,李錫福.青海天氣氣候[M].北京:氣象出版社,2004.
[2]陶詩(shī)言.中國(guó)之暴雨[M].北京:科學(xué)出版社,1980:1-12.
[3]Showalter,A.K.,A Stability Index for Thunderstorms orecasting[J].Bull.Amer.Meteor.Soc.,1953,34:250-252.
[4]Galway,J.G.,The Lifted Index as a Predictor of Latent Instability[J].Bull.Amer.Meteor.Soc.,1956,37:528-529.
[5]Moncrieff,M.W.,and M.J.Miller,The Dynamic and Simulation of Tropical Cumulonimbus and Squall Lines[J].Quart.J.Roy,MeteoroLSoc.,1976,102:373-394.
[6]Emanuel,K.A.,Atmospheric Convection[M].New York:Oxford University Press,1994:168-175.
[7]謝義炳.中國(guó)夏半年幾種降水天氣系統(tǒng)的分析研究[J].氣象學(xué)報(bào),1956,27:1-24.
[8]雷雨順,吳寶俊,吳正華.用不穩(wěn)定能量理論分析和預(yù)報(bào)夏季強(qiáng)風(fēng)暴的一種方法[J].大氣科學(xué),1978,12:297-306.
[9]雷雨順,能量天氣學(xué)[M].北京:氣象出版社,1986:159.
[10]壽紹文,勵(lì)中中,姚秀萍.中尺度氣象學(xué)[M].北京:氣象出版社,2003:228.
[11]Lilly,D.K.,The Structure Energetic and Propagation of Rotating Convective Storms.PartⅠ:Energy Exchange withtheMeanFlow[J].J.Atmos.Sci.,1986,43:113-125.
[12]Lilly,D.K.,The Structure Energetic and Propagation of Rotating Convective Storms.PartⅡ:Helicity and StormStabilization[J].J.Atmos.Sci.,1986,43:126-140.
[13]Miller,R.C.,and R.A.Maddox,Use of the SWEAT and SPOT Indexes in Operational Severe Storm Forecasting[C].7th Conf.on SevereLocal Storm,Amer.Meteor.Soc.,1975:1-6.
[14]Weisman,M.L.The Dependence of Numerically Simulated Convective Storms on Vertical with Shear and Buoyuancy[J].Mon.Wea.Rev.,1982,110:504-520.
[15]Hart,J.A.,and W.D.Korotky,The SHARP Workstation.A Skew Thodograph Analysis and Research Program for the IBM and Compatible PC.User's manual[C].NOAA/NWSForecastOffice.Charleston,1991,WV:62.
[16]龐古乾,伍忐方,葉愛芬,等.珠三角地區(qū)前汛期強(qiáng)對(duì)流潛勢(shì)預(yù)報(bào)方法研究[J].熱帶氣象學(xué)報(bào),2012,28:564-568.
[17]樊李苗,俞小鼎.中國(guó)短時(shí)強(qiáng)對(duì)流天氣的若干環(huán)境參數(shù)特征分析[J].高原氣象,2013,32:156-165.