張武龍 康 嵐 楊康權 銀 航

1 四川省氣象臺，成都 610072 2 高原與盆地暴雨旱澇災害四川省重點實驗室，成都 610072

提 要： 利用2007—2017年5—9月四川盆地84個國家自動站逐小時觀測資料和時間間隔6 h的ERA-Interim再分析資料，分析了四川盆地不同強度短時強降水發(fā)生發(fā)展所需的熱力、水汽和垂直風切變等條件，并對不同強度短時強降水的環(huán)境物理量特征進行了對比。結果表明，極端短時強降水的抬升凝結高度、自由對流高度和平衡高度(EL)均高于普通短時強降水，EL可以較好地區(qū)分極端短時強降水和普通短時強降水，約75%的極端短時強降水和普通短時強降水分別發(fā)生在EL高于258.6和658.2 hPa的環(huán)境下。極端短時強降水的對流有效位能(CAPE)和對流抑制能量值同樣高于普通短時強降水，約50%的極端短時強降水和普通短時強降水的CAPE值分別高于792.5和451.9 J·kg-1。不同強度短時強降水的850和500 hPa 假相當位溫差(θse850-θse500)差異顯著，極端短時強降水的θse850-θse500數值明顯高于普通短時強降水，10℃可做為區(qū)分二者的參考閾值。約50%的短時強降水大氣整層可降水量(PW)超過58 mm，不同強度短時強降水的PW差異不明顯，但極端短時強降水具有較為明顯的上干下濕垂直分布特征。垂直風切變和上升運動對四川盆地不同強度短時強降水的區(qū)分沒有明確的指示意義。

引 言

短時強降水又稱短歷時強降水，主要指發(fā)生時間短、降水效率高的對流性降雨，1 h降水量達到或超過20 mm(孫繼松等,2014)。短時強降水作為我國經常發(fā)生的強對流天氣之一，它導致的主要災害包括暴洪、地質災害、城市內澇等。四川盆地位于我國西南地區(qū)，受其地理位置、地形特征以及冬夏季風環(huán)流的影響，降水季節(jié)差異大，干濕季分明，降水主要集中在暖季5—9月(張武龍等,2014;2015)。短時強降水是四川盆地5—9月主要的災害性天氣之一(陳永仁和李躍清,2013;王佳津等,2015;陳貝等,2016)。例如，2013年6月29日至7月1日，遂寧市普降大暴雨，部分地方出現特大暴雨，強降水持續(xù)兩天三夜，過程雨量最大達623.5 mm，小時最大雨量為95.1 mm，這使得城市低洼地段積水嚴重，城市內澇、山地滑坡、道路中斷等災情突出，造成8人因災死亡，直接經濟損失高達28.49億元(孫俊等,2014)。2018年7月2日，成都蒲江縣境內出現了短時暴雨，04—08時4 h內最大降水量達241.1 mm，最大小時雨量為107.8 mm。受暴雨和洪水影響，蒲江縣大量果樹、農田、民房等進水被淹，災害致14 082 人受災，緊急轉移被困民眾9 565人，直接經濟損失約達3 426.46萬元[http:∥news.163.com/(2018-07-03)]。短時強降水的預報對于社會生產生活、防災減災、政府部門的應急決策都是十分重要的，它一直是短時臨近預報業(yè)務中的重點和難點(孫繼松和陶祖鈺,2012;俞小鼎,2013)。

短時強降水是由中小尺度系統激發(fā)產生的，但以大尺度環(huán)境場為背景，大尺度環(huán)境參數配置影響或制約著中小尺度系統的發(fā)展演變過程(Doswell Ⅲ,1987;張京英等,2010;郝瑩等,2012)。一般認為，短時強降水的發(fā)生發(fā)展需要熱力不穩(wěn)定層結、充足的水汽、較強的抬升運動和適當的垂直風切變條件(孫繼松等,2014)，然而不同地區(qū)所需環(huán)境條件以及各類對流參數閾值不盡相同(鄭媛媛等,2011)。近年來，許多國內外專家和學者對此進行了研究(Brenner,2004;Bhowmik et al,2008;Dimitrova et al,2009;Myoung and Nielsen-Gammon,2010;Raymond and Flores,2016)。樊李苗和俞小鼎(2013)研究了中國短時強降水、強冰雹、雷暴大風以及混合型強對流天氣的環(huán)境參數特征并進行對比分析，對不同類型強對流天氣進行了區(qū)分。郁珍艷等(2011)指出在華北冷渦背景下，最大抬升指數和抬升凝結高度對京津冀地區(qū)短時強降水的發(fā)生有很好的表征。韓寧和苗春生(2012)對陜甘寧三省(自治區(qū))短時強降水的物理量特征進行了研究，并總結了天氣學概念模型。沈澄等(2016)利用江蘇省三個探空站的資料分析了不同類型的物理量參數對短時強降水的指示意義。仇娟娟和何立富(2013)的研究表明在蘇浙滬地區(qū)0℃層高度、850與500 hPa溫差、K指數、可降水量和高空風切變等參數可較好區(qū)分短時強降水和冰雹天氣。龐古乾等(2012)和陳元昭等(2016)就珠江三角洲地區(qū)短時強降水的關鍵環(huán)境參數進行了細致的分析，為珠三角地區(qū)的短時強降水預報提供了有意義的參考。前人的研究成果多集中在華東、華南等地，對于西南地區(qū)或四川盆地的研究尚不多見。

為了分析短時強降水的極端性，俞小鼎(2013)將1 h雨量≥50 mm的降水事件稱為極端短時強降水，它較普通的短時強降水(1 h雨量介于20～50 mm)更具有持續(xù)時間短、突發(fā)性強、可預報性低等特點(王叢梅等,2018)。然而，目前針對極端短時強降水(如1 h雨量≥50 mm，甚至超過80 mm)的環(huán)境物理量特征的系統性研究仍較為缺乏(田付友等,2017)。本文通過分析四川盆地不同強度短時強降水發(fā)生發(fā)展所需的熱力、水汽和垂直風切變等條件，對比不同強度短時強降水的環(huán)境物理量特征，為四川盆地短時強降水潛勢預報提供一定的參考。

1 數據和方法

1.1 數據來源

本文所用觀測資料包括四川省156個國家自動站的逐小時降水量、本站氣壓、風場、相對濕度、氣溫和露點資料。其中，位于盆地內的站點有84個，平均海拔為417.5 m，如圖1所示。此外，還用到了歐洲數值預報中心(ECWMF)再分析資料ERA-Interim，包括緯向風、經向風、氣溫、露點、位勢高度等信息，時間分辨率為6 h，水平空間分辨率為0.25°×0.25°，垂直方向從1 000～10 hPa共32個氣壓層。所有資料長度為2007—2017年的5—9月。

前人的研究多使用探空觀測資料計算環(huán)境物理量(樊李苗和俞小鼎,2013;龐古乾等,2012;沈澄等,2016;陳元昭等,2016)，而我國探空站的空間分辨率為200～300 km，探空觀測時間間隔為12 h，分別為08時和20時(北京時，下同)，僅用兩個時次的觀測探空很難代表短時強降水發(fā)生時的環(huán)境物理量特征。并且，如果出現短時強降水的地點距探空站較遠，用其附近或者上游的探空代替當地探空，也可能會存在較大的誤差。為了解決常規(guī)探空資料時空分辨率太粗的問題，在計算物理量時使用了更高時空分辨率的ERA-Interim資料，其時間間隔為6 h，分別為02、08、14和20時。

1.2 樣本選取

在四川天氣預報業(yè)務中，按照中央氣象臺的業(yè)務規(guī)定，將四川盆地單站1 h降水量>20 mm的降水事件定義為短時強降水。本文短時強降水樣本的篩選遵循以下原則：①為了配合ERA-Interim資料的時間分辨率，分四個時段(即為02—08時、08—14時、14—20時和20時至次日02時)統計樣本，以匹配樣本發(fā)生前一時刻的ERA-Interim資料；②如同一時段內同一自動站出現多次1 h降水量在20 mm及以上的降水，則只記為一個樣本，并以最大小時降水量為準；③將前兩步篩選出來的樣本按照不同強度劃分為三種類型，即T型(1 h降水量介于20～50 mm)、F型(1 h降水量介于50～80 mm)和E型(1 h降水量>80 mm)。需要說明的是，氣候統計表明四川盆地單站1 h降水量>20 mm的降水事件年均發(fā)生次數約為3～6次(Zhang and Zhai,2011;毛冬艷等,2018)；1 h降水量>50 mm的降水事件發(fā)生概率較低(毛冬艷等，2018)，四川盆地大部分地方五年一遇的小時降水量為50 mm左右(李建等，2013)；1 h降水量>80 mm的降水事件發(fā)生概率更低，Zheng et al(2016)統計顯示四川盆地大多數測站五十年一遇的小時降水量為80 mm左右。據此，本文以50 mm為界區(qū)分普通短時強降水和極端短時強降水，將T型短時強降水亦稱為普通短時強降水，將1 h降水量>50 mm的短時強降水稱為極端短時強降水，并以80 mm為界將極端短時強降水細分為F型和E型。

根據上述本篩選原則，統計得到的2007—2017年5—9月四川盆地發(fā)生短時強降水事件的空間分布。如圖1所示，四川盆地大多數測站短時強降水事件年平均發(fā)生頻次為3～6次，與前人研究一致。其中，單站頻次最高為8次，出現在盆地西南部。2007—2017年5—9月四川盆地T型、F型、E型短時強降水樣本總數分別為3 358、192和14個。利用三種類型短時強降水在每個月和每個時間段發(fā)生的次數，分別除以各自的樣本總數，可得到三種類型短時強降水相對頻率的月變化、日變化特征(圖2)。圖2a表明，四川盆地T型短時強降水主要發(fā)生在7、8月，相對頻率合計超過70%，尤其在7月最高。同樣的，超過75%的F型和80%的E型短時強降水也主要發(fā)生在7、8月。對于日變化而言(圖2b)，約65%左右的T型短時強降水主要出現在02—08時和20時至次日02時兩個時間段。在這兩個時間段，出現F型和E型短時強降水的相對頻率分別超過70%和85%，表明四川盆地三種類型短時強降水均主要出現在夜間。

圖1 2007—2017年5—9月四川盆地短時 強降水事件年平均發(fā)生頻次分布 (紅色數字代表站點位置和發(fā)生短時強降水 事件的次數，填色代表海拔高度)Fig.1 Distribution of annual mean frequency of flash-rain events in Sichuan Basin between May and September during 2007-2017 (Red number denotes the location of meteorological stations and the occurrence times of flash-rain, colored shows altitude)

1.3 物理量計算

研究表明，ECWMF再分析資料ERA-40對于中高層的溫度、位勢高度、風場都有較好的再現能力，而對于中低層的描述能力一般(趙天保和符淙斌,2009a;2009b;支星和徐海明,2013a;2013b;趙佳瑩和徐海明，2014a;2014b)。ERA-Interim資料作為ECMWF最新的大氣再分析資料，相較于ERA-40在許多方面都有了穩(wěn)步的提高(趙天保等,2010;Dee et al,2011)。本文以ERA-Interim資料為基礎，利用地面自動站的觀測資料對其輔以修正，重構探空數據。修正的算法參考Johnson and Bresch(1991)。舉例說明重構探空的過程，假設某一樣本發(fā)生的時間為16時，那么對應的ERA-Interim資料時間為該樣本發(fā)生前一時刻14時，再取離樣本最近一個格點的1 000～10 hPa共32層的探空信息，刪除低于站點海拔高度的層次，并利用出現該樣本站點14時的溫壓濕風地面觀測資料對探空資料進行修正，得到重構的探空數據，最后利用重構的探空數據來計算相關物理量。大氣環(huán)境物理量特征研究有助于了解強對流發(fā)生的物理過程，許多參數在天氣預報中有很好的指示意義。本研究通過對比諸多物理量參數在不同強度短時強降水樣本中的值域分布特征，最終選取了表1中16個對短時強降水發(fā)生發(fā)展所需的熱力、水汽和垂直風切變等條件有代表性的、對不同強度短時強降水的區(qū)分有重要意義的物理量進行著重分析。

表1 物理量列表Table 1 List of convective parameters

圖2 2007—2017年5—9月四川盆地三種類型短時強降水相對頻率的月變化(a)和日變化(b)Fig.2 Monthly (a) and diurnal (b) variations of relative frequency for three types of flash-rain in Sichuan Basin between May and September during 2007-2017

2 物理量特征分析

2.1 抬升凝結、自由對流和平衡高度

圖3a給出了四川盆地短時強降水LCL的盒須圖分布，統計結果差異明顯，同一百分位點的LCL值隨小時雨強增大而減小，T型、F型、E型短時強降水LCL的中值分別為926.4、918.0和900.3 hPa。LCL是未飽和濕空氣塊干絕熱上升達到飽和的高度，它與近地層的相對濕度有關。高的LCL更容易發(fā)生極端強對流天氣，雷暴大風和冰雹的LCL高度就明顯高于短時強降水。T型、F型、E型短時強降水LFC的值域分布(圖3b)與LCL相似。三種類型LFC的第25%分位值較為接近，75%的短時強降水發(fā)生在LFC高于952.6 hPa的環(huán)境下。F型、E型的LFC中值分別為772.6和758.1 hPa，明顯高于T型的827.3 hPa。LFC和LCL都是受外力抬升達到的高度，LFC和LCL越高，說明空氣塊需要的外力抬升就越強，即極端短時強降水的發(fā)生需要更強的多尺度天氣系統共同抬升作用。T型、F型、E型短時強降水EL的差異較LCL和LFC更加顯著，可以較好地區(qū)分極端短時強降水和普通短時強降水(圖3c)。F型、E型EL的第25%分位值分別為258.6和257.2 hPa，遠高于T型的658.2 hPa。EL越高，對流發(fā)展的高度越高，當對流發(fā)展高度達到258.6 hPa左右的時候，配合其他環(huán)境物理量條件，可考慮極端短時強降水發(fā)生的可能。

2.2 熱力條件

本文主要選取了CAPE、CIN、LI、T850-T500、θse850、θse850-θse5006種表征熱力條件的對流參數。為了便于對比，分析中也給出了利用1979—2017年5—9月ERA-Interim再分析月平均資料計算所得的四川盆地所有站點氣候平均態(tài)的統計結果。

CAPE是強對流天氣分析預報中最常用的一個環(huán)境參數。在發(fā)生深厚濕對流的環(huán)境里，CAPE是與環(huán)境聯系最密切的熱力學變量(Doswell Ⅲ and Rasmussen,1994;DeMott and Randall,2004)。T型、F型、E型短時強降水CAPE的中值分別為451.9、792.5、1 525.6 J·kg-1(圖4a)，均高于氣候平均態(tài)(127.5 J·kg-1)。并且，極端短時強降水的CAPE值明顯高于普通短時強降水，E型也顯著高于F型。華東、華南發(fā)生50 mm·h-1以上短時強降水的CAPE值分別在1 300和1 500 J·kg-1左右(仇娟娟和何立富,2013;陳元昭等,2016)，高于四川盆地F型，與E型的CAPE中值相當，這可能與沿海地區(qū)低層有更暖濕氣流的輸送有關。CIN是起始抬升高度與LFC之間的層結曲線與狀態(tài)曲線所圍的面積。它的存在一方面能抑制對流，另一方面也是對低層不穩(wěn)定能量進行儲存和積累。前文提到空氣塊要達到LFC需要一定的外力抬升，即是需要克服CIN做功。圖4b表明，CIN的氣候平均態(tài)接近于0 J·kg-1，E型短時強降水CIN的中值高于F型，F型高于T型。對于普通短時強降水而言，CIN值較小，對流抑制作用較小，不穩(wěn)定能量不容易在低層聚集，從而使對流不能發(fā)展到較強的程度；相反的，極端短時強降水CIN值較大，不穩(wěn)定能量在低層大量聚集，雖然對流抑制作用較大，但一旦沖破抑制，對流便能得到充分發(fā)展。

圖3 2007—2017年5—9月四川盆地三種類型短時強降水的LCL(a)、LFC(b)和EL(c)的盒須圖分布 (下端和上端的短橫線分別表示第5%和第95%分位值，盒子表示有50%的該類事件出現在這一范圍內， 盒子自下而上的三條橫線分別表示第25%、第50%和第75%分位值)Fig.3 Box and whiskers graph of LCL (a), LFC (b), and EL (c) for three types of flash-rain in Sichuan Basin between May and September during 2007-2017 (Symbols “-” located at the lower and upper positions represent the 5th and 95th percentiles, respectively； boxes denote scope of 50% of the events emerged； three horizontal lines from lower to upper positions in the box denote the 25th, 50th and 75th percentiles, respectively)

圖4 同圖3，但為CAPE(a)和CIN(b) (橫虛線表示1979—2017年5—9月的氣候平均態(tài)，下同)Fig.4 Same as Fig.3, but for CAPE (a) and CIN (b) (The horizontal dashed line denotes climatology between May and September during 1979-2017, same as below)

LI<0℃表示中低層大氣層結不穩(wěn)定，LI指數越小則越不穩(wěn)定。由于大氣常處在一個相對穩(wěn)定的狀態(tài)，四川盆地LI指數的氣候平均態(tài)為1.9℃(圖5a)。T型、F型、E型短時強降水LI指數的中值分別為-1.2、-2和-3.5℃，LI指數負值越大，發(fā)生極端短時強降水的可能性就越大。三種類型LI指數的第25%分位值分別為0.5、-0.6和-1.1℃。這說明T型短時強降水發(fā)生前，LI指數可能為正值；而超過75%的F型短時強降水發(fā)生前，LI指數需要低于-0.6℃，超過75%的E型短時強降水發(fā)生前，LI指數需要低于-1.1℃。圖5a還表明幾乎所有的E型都發(fā)生在LI指數低于0℃的環(huán)境下。LI指數的正負無法決定有無普通短時強降水出現，卻能在一定程度上反映有無極端短時強降水發(fā)生的可能。T型、F型、E型短時強降水T850-T500的盒須圖分布與LI指數相似，同一百分位點的T850-T500值隨小時雨強增大而增大(圖5b)。樊李苗和俞小鼎(2012)研究表明，雷暴大風、冰雹的T850-T500明顯大于短時強降水。F型、E型T850-T500的中值分別為23.6、24.1℃，大于T型的中值(23.2℃)，更大于氣候平均態(tài)(22.2℃)，說明溫度遞減率越大，越有利于極端強對流天氣的發(fā)生。四川盆地三種類型短時強降水K指數的中值都在40℃左右，75%的短時強降水發(fā)生在K指數大于37.7℃的環(huán)境下，三者差別不大(圖略)。

圖6給出了四川盆地短時強降水的θse850、θse850-θse500盒須圖分布。假相當位溫是綜合反映溫濕狀況的物理量，θse850通常被看作是低層能量的積累。圖6a表明，T型、F型、E型短時強降水θse500的中值分別為83.3、85.4和87.5℃，θse850的氣候平均態(tài)為69.3℃。明顯的，E型高于F型，F型高于T型，說明極端短時強降水的發(fā)生需要更大的低層能量積累。θse850-θse500表征的是中低層的潛在熱力不穩(wěn)定。T型、F型、E型短時強降水的θse850-θse500的值域分布特征(圖6b)與θse850類似，但三種類型短時降水的差異更加顯著，三者的θse850-θse500中值分別為10.1、13.6和16.0℃，均明顯高于氣候平均態(tài)(1℃)。75%的F型短時強降水發(fā)生在θse850-θse500>10℃的環(huán)境下，75%的E型發(fā)生在θse850-θse500>11.2℃情況下，50%的T型發(fā)生在θse850-θse500<10.1℃情況下。θse850-θse500不僅可以判別有無短時強降水天氣的出現，還可以作為區(qū)分不同強度短時強降水的參考。

圖5 同圖3，但為LI(a)和T850-T500(b)Fig.5 Same as Fig.3, but for LI (a) and T850-T500(b)

圖6 同圖3，但為θse850(a)和θse850-θse500(b)Fig.6 Same as Fig.3, but for θse850(a) and θse850-θse500(b)

2.3 水汽條件

水汽是短時強降水發(fā)生的基本條件之一。本文主要分析以下4種表征水汽條件的對流參數：PW、(T-Td)700、(T-Td)500、RH700-RH500。

圖7a給出了四川盆地短時強降水PW的盒須圖分布，T型、F型、E型短時強降水PW的中值分別為58、58和57 mm。雖然三種類型短時強降水的PW統計結果差異不明顯，但均顯著高于氣候平均態(tài)24.6 mm。這說明潮濕的大氣環(huán)境非常有利于短時強降水的發(fā)生，但無法決定短時強降水的強度。地面比濕的盒須圖表現出E型普遍高于F型，F型高于T型的值域分布特征，但實際上三者差別不大，75%的短時強降水都發(fā)生在地面比濕大于16.7 g·kg-1的環(huán)境下(圖略)。

(T-Td)700和(T-Td)500的盒須圖分布如圖7b、7c所示。T型、F型、E型短時強降水的(T-Td)700和(T-Td)500的值域分布特征為第25%、第50%、第75%分位值隨小時雨強增大而增大。地面的溫度露點差也表現出相同的特征(圖略)。溫度露點差表征的是空氣中水汽的飽和程度，即干濕程度。對于氣候平均態(tài)而言，整層溫度露點差較大，空氣處于不飽和的狀態(tài)，不易形成降水；對于穩(wěn)定性降水而言，整層溫度露點差越小，空氣越飽和，水汽越容易凝結，從而成云致雨，這樣產生的小時雨強通常偏小；而對于對流性降水而言，需要的是下層較濕、中上層較干的水汽垂直分布，即上干下濕的不穩(wěn)定層結特征，這樣產生的小時雨強通常偏大。從近地層到中高層，極端短時強降水的溫度露點差與普通短時強降水的差距隨著高度的增加而增大，這使得極端短時強降水具有較為明顯的上干下濕垂直分布特征。如圖7d所示，T型、F型、E型短時強降水RH700-RH500的中值分別為5.6%、7.9%和12.8%。

圖7 同圖3，但為PW(a)、(T-Td)700(b)、(T-Td)500(c)、RH700-RH500(d) Fig.7 Same as Fig.3, but for PW (a), (T-Td)700(b), (T-Td)500(c), RH700-RH500(d)

2.4 垂直風切變和上升運動

垂直風切變是影響對流發(fā)生發(fā)展的重要因子。與雷暴大風、冰雹等強對流天氣不同，短時強降水一般發(fā)生在適當的垂直風切變條件下。T型、F型、E型短時強降水SHR3的中值較為接近，分別為6.4、6.0和6.6 m·s-1(圖8a)，大于氣候態(tài)平均值(3.3 m·s-1)。T型、F型、E型短時強降水SHR6的中值分別為6.4、6.2和5.5 m·s-1，隨小時雨量增大而減小(圖8b)。SHR3和SHR6對不同強度短時強降水的區(qū)分均沒有明顯的指示意義。田付友等(2017)在對我國中東部短時強降水的研究中，得到了相同的結論。

在平時預報中，常使用700 hPa垂直速度(ω700)表征中低層垂直上升運動的強弱，負值越大，垂直上升運動越強；反之，若ω700為正值，則為下沉運動。從圖8c中可以看到，ω700的氣候平均態(tài)值為3.0×10-2Pa·s-1，表明大氣常處于下沉運動中；T型和F型短時強降水ω700的值域分布接近，強于E型短時強降水。T型、F型、E型短時強降水850 hPa垂直速度的盒須圖分布與ω700類似，850 hPa垂直速度中值均在14×10-2Pa·s-1左右，差異較小(圖略)。這說明垂直上升運動對極端短時強降水和普通短時強降水的區(qū)分并不顯著。造成這樣的原因可能有兩個，一是極端短時強降水是由中小尺度，或者更小尺度系統激發(fā)產生的，大尺度上升運動無法反映出小尺度系統的抬升作用，二是ERA-Interim資料的時間分辨率對于產生極端短時強降水的小尺度系統的生命周期而言還是不夠的。

圖8 同圖3，但為SHR3(a)、SHR6(b)、ω700(c)Fig.8 Same as Fig.3, but for SHR3(a), SHR6(b), ω700(c)

3 結論與討論

本文利用2007—2017年5—9月四川盆地84個國家自動站逐小時觀測資料和時間間隔6 h的ERA-Interim再分析資料，分析了四川盆地不同強度短時強降水發(fā)生發(fā)展所需的熱力、水汽和垂直風切變等條件，并對不同強度短時強降水的環(huán)境物理量特征進行了對比。結果表明：

(1)四川盆地大多數測站短時強降水事件年平均發(fā)生次數為3～6次，主要發(fā)生在7、8月，且多集中在夜間。

(2)不同強度短時強降水的LCL差異明顯，同一百分位點的LCL值隨小時雨強增大而減小，LFC也表現出類似的特征。EL較LCL和LFC的差異更加顯著，可以較好地區(qū)分極端短時強降水和普通短時強降水，約75%的極端短時強降水和普通短時強降水分別發(fā)生在EL高于258.6和658.2 hPa的環(huán)境下。

(3)極端短時強降水的CAPE和CIN值同樣高于普通短時強降水，約50%的極端短時強降水和普通短時強降水的CAPE值分別高于792.5和451.9 J·kg-1。不同強度短時強降水的θse850-θse500差異顯著，極端短時強降水的θse850-θse500明顯高于普通短時強降水，10℃可做為區(qū)分二者的參考閾值。

(4)約50%的短時強降水PW值大于58 mm，不同強度短時強降水的PW差異不明顯。絕對濕度的大小無法決定短時強降水的強度，但濕層的垂直分布卻對不同強度短時強降水的區(qū)分有較好的指示意義，極端短時強降水具有較為明顯的上干下濕垂直分布特征。垂直風切變和上升運動對不同強度短時強降水的區(qū)分沒有明確的指示意義。

從以上分析可以看出，大尺度的環(huán)境物理量特征可以在一定程度上對四川盆地不同強度短時強降水加以區(qū)分，為短時強降水的潛勢預報提供參考依據。在中短期預報業(yè)務中，短時強降水等強對流天氣的客觀化預報產品也多是基于環(huán)境物理量值域分布特征，并利用指標疊套法、配料法、隸屬函數轉換法等方法進行研發(fā)(郝瑩和魯俊,2011;陳永仁等,2017;沈澄等,2016)。但需要說明的是，短時強降水是多尺度系統相互作用的結果，在了解大尺度環(huán)境物理量特征的基礎上，還需結合衛(wèi)星、雷達、地面自動站氣象要素等資料綜合分析中小尺度系統的發(fā)生發(fā)展過程，才能做好短時強降水預報，特別是對極端短時強降水的臨近預報(郝瑩等,2012;俞小鼎,2013;段鶴等,2014)。