刘艳群，张 骥，朱学超，张 羽，植石群

（1.广东省韶关市气象局，广东 韶关 512026；2.广东省鹤山市气象局，广东 鹤山 529700；3.山东省临沂市气象局，山东 临沂 276004；4.广东省气候中心，广东 广州 510640）

假相当位温θse是饱和气块上升过程中，水汽全部凝结所释放的潜热加热空气后达到的位温，在干绝热和湿绝热过程中都是保守的，对流性不稳定时气层下部假相当位温比上部的高，对流性稳定时则相反［1］.因而两个高度上的假相当位温的差值△θse是大气稳定度判断的指标，与雷雨天气的变化密切关联.

对假相当位温θse变化特征及其与天气关系，气象学家已经利用常规探空资料和数值产品进行了大量的科学研究.丁一汇等［2］（2007）指出气候学上梅雨锋前具有高假相当位温的高湿空气柱.刘还珠等［3］（2007）得出较强的差动假相当位温平流促使大气层结向对流不稳定发展，这对于暴雨局地的再增强是不可忽视的因素.朱艳峰等［4］（2007）在东亚夏季风监测诊断业务系统中把南海季风监测区平均的纬向风和假相当位温作为南海夏季风监测指标.孙欣等［5］（2007）在一次辽宁秋季暴雨天气的诊断分析中得出中尺度气旋、高低空急流、湿位涡柱、次级环流上升支、地面高水汽含量湿区、高假相当位温出现的时间、强度、位置和结构决定了暴雨的时间和落区.廖菲等［6］（2007）在河南省一次冷锋降水过程的水汽分布特征及其增雨潜力分析中得出高空327K等假相当位温线垂直范围扩大有利于降水产生.曾小团等［7］（2007）在广西几次不同类型天气系统造成暴雨过程的物理量分析中发现6次暴雨过程在强降水发生前一天，有5次过程的△θse500-850极值为负值，最小负值出现在“060803”，值为-15.0℃，而“040507”过程的值为正值.王安宇等［8］（1999）在我国东部夏季风进退的新定义中使用了30°N以南空气θse必须大于340°K，在30°N 以北θse必须大于 335°K的指标.金永利等［9］（2002）在北京地区一次降雹过程和冰雹微物理特征分析中使用了500hPa与850hPaθse差值指标进行分析，发现在天气过程中假相当位温随着高度而减小.陈威等［10］（2000）在黑龙江省暴雨落区的诊断预报方法中选取能够反映暴雨发生的9个物理量（T-Td、水汽通量散度、锋生函数、假相当位温、涡度、散度、垂直速度、Q矢量涡度、Q矢量散度等）共16个要素值建立暴雨的诊断预报模型，具有较高的使用价值.何立富等［11］（2006）在2004年北京“7.10”暴雨中β尺度对流系统分析中得出在700hPa以下对流层低层具有明显的假相当位温θse暖舌，近地面层偏南风与偏东风2支气流的辐合，以及冷空气的侵入，导致行星边界层内能量锋区的加强，从而有利于MβCS的发生发展.姜麟等［12］（2006）在2002 年8月24日江苏一次夏季强雷暴天气过程的综合分析中发现该次强雷暴处于地面高能量场中，而在垂直方向上与锋生函数、假相当位温、涡度散度的某些分布特征有较好的对应关系.陶诗言等［13］（2008）在2007年梅雨锋降水的大尺度特征分析中得出华南、长江中下游、淮河东西向静止锋的热力学结构为在静止锋的南面，θse随高度减小，属不稳定层结的气团.在2005年5月31日至6月1日湖南暴雨过程分析中，毛冬艳等［14］（2006）在稳定度条件分析中得出大气中低层处于上干冷、下暖湿的不稳定层结，且暴雨区△θse（500-850）＜0，有利于强对流的发生，李峰等［15］（2006）指出31日20时，近地面层θse达到360K，使得湖南上空中低层形成了强烈的对流不稳定，张芳华等［16］（2006）指出在沿28°N假相当位温θse纬向-高度剖面图上，暴雨区等θse线从高层下凹，中低层向上凸起，东西两侧各有一θse低值舌区，形成了类似于平面图上的鞍形场等值线结构，湖南暴雨即发生在该鞍形场中间部位.余蓉等［17］（2019）进行了锋面短时强降水系统发展模态的环境因子分析，得出对于产生短时强降水的中尺度对流系统（MCS），地面假相当位温（θse）等值线密集区和地面切变线的分布形态及运动是影响其系统模态发展和移动方向的关键因素.马殿衡等［18］（2019）对伊春地区一次暴雨天气进行分析，发现暴雨区低层处于θse高能舌范围内.张俊利等［19］（2017）对2014年5月25日湖南一次暴雨过程进行分析，也发现暴雨发生前，700h Pa以下湖南有高达360K以上的假相当位温高能中心.王欢等［20］（2017）对伴有区域暴雨的重庆秋季连阴雨及其暴雨特征进行分析，指出24小时变温、低层涡度、假相当位温、整层水汽通量以及比湿对连阴雨期间暴雨的预报有较好的指示意义.

为了探究雷州半岛夜间△θse时频特性及其与雷雨天气关系，以达到提高天气预报技术，本文利用线性时频分析技术短时傅立叶变换、小波分解、二次型时频分析技术平滑伪Wigner-Ville分布和数理统计等方法进行了分析和研究.

1 采用资料与方法

1.1 采用数据资料

采用雷州半岛2007年逐日夜间02时气象探空试验数据及雷州半岛的吴川市、湛江市、廉江市、遂溪县、雷州市和徐闻县六个气象观测站2007年的逐日气象数据.太阳直接辐射影响已经完全消失的夜间02时气象探空试验资料，比08时、20时的探空资料更具代表性、稳定性和真实性.

1.2 采用分析方法

采用温度对数压力图（Emagram）分析气象探空试验资料，获取大气各层的假相当位温θse（单位为K），求算500HPA上的θse与850HPA上的θse差值△θse，即△θse=（θse）500-（θse）850.夜间02时的△θse表示为△θse夜，对当天△θse夜和前两天的△θse夜选取三天中的△θse夜最低值，表示为△θse3夜.

分析方法采用时频分析技术和数理统计方法，其中采用的线性时频分析技术为窗函数11点的hamming窗短时傅立叶变换和在SYM8小波下五层分解的小波分解方法，二次型时频分析技术为经有效抑制交叉项的干扰、加核函数后Wigner-Ville分布的平滑伪Wign⁃er-Ville分布方法.

统计吴川市、湛江市、廉江市、遂溪县、雷州市和徐闻县六个气象观测站每天观测的雷暴天气站数和最大降雨量，与△θse夜进行关系分析.

2 雷州半岛夜间△θse夜统计特征及时频分析

2.1 雷州半岛夜间△θse夜统计特征

从2007年雷州半岛夜间△θse夜逐日数据分析，△θse夜年平均值为-2.0，中位数为-2.8，最小值为-37.4，最大值为25.5，跨度达62.9，资料的标准差为9.475，方差为89.778，说明逐日的△θse夜差异大，离散度高.数据的偏度系数为0.138，分布形态属正偏（右偏），偏斜程度小.峰度系数为0.539，分布不陡峭.

从表1的2007年雷州半岛夜间△θse夜各月统计量可看出，1、10、11、12月的△θse夜平均值为正值，2、3、4、5、6、7、8、9月的△θse夜平均值为负值，1月和11月的△θse夜平均值最大，达9.0，12月次之；7月△θse夜平均值最小，为-8.7.2007年最大△θse夜值出现在1月9日，最小△θse夜值出现在5月2日.2007年△θse夜各月的最小值均为负值，除9月外，其他各月的最大值均为正值，跨度最大月为5月.

表1 2007年雷州半岛夜间△θse夜各月统计量（单位：K）

2.2 雷州半岛夜间△θse夜线性时频分析

图1（a）为2007年全年逐日雷州半岛夜间△θse夜变化曲线，采用窗函数为11点的hamming窗短时傅立叶变换和在SYM8小波下五层分解的小波分解方法对其进行分析研究.

从图1（b）2007年雷州半岛夜间△θse夜的短时傅立叶变换分析，在时频分析图上可看出：在冷空气频繁活动季节内的时间域上0-100（1月至4月上旬）和275-365（10月至12月）、频率域上0-0.5和0.9-1.0，值较大、变化波动明显，有多个明显的大值中心；在高温炎热季节内的时间域上100-275（4月上旬至9月）、频率域上0.5-0.9，△θse夜值小，变化相对较为平缓，只存在较小值的弱中心.

采用SYM8小波对2007年雷州半岛夜间△θse夜进行五层分解，可分别获得△θse夜变化的近似系数A和细节系数D.从图1（c）△θse夜的SYM8小波五层分解近似系数A可分析，各层△θse夜变化的近似系数A走势较为相近，值较大、变幅大时段在冷空气频繁活动的季节内，出现了全年最大值；变化相对较为平缓时段出现在高温炎热季节内，值小.第三层、第四层、第五层的△θse夜变化近似系数A3、A4和A5，已经能明显表现了2007年雷州半岛夜间△θse夜的全年趋势变化，但A3、A4中还包含有△θse夜变化的低频变化信号.第一层和第二层的近似系数A1、A2中包含△θse夜变化的高频或较为高频变化信号.

从图1（c）的SYM8小波五层分解的△θse夜变化细节系数D可分析，D包含△θse夜变化信号的频率逐层降低，低层为最高，第一层、第二层、第三层的△θse夜变化细节系数D1、D2和D3中包含有高频或较为高频的变化信号，第四层、第五层的△θse夜变化细节系数D4和D5中包含的变化信号频率已经很低.在全年中，D4、D5变化较为相近，波动大、振幅大、出现全年最大振幅时段在冷空气频繁活动季节；振幅小、变化较为平缓时段在高温炎热季节.在全年各季节中，D1、D2、D3均出现△θse夜变化高频或较为高频波动信号，但△θse夜变化波动较为明显、振幅较大时段还是在冷空气频繁活动的季节.

图1 2007年雷州半岛夜间△θse夜线性时频分析图（单位：K）

2.3 雷州半岛夜间△θse夜二次型时频分析

从图2雷州半岛夜间△θse夜2007年的平滑伪Wigner-Ville分布分析，在△θse夜变化等高线图和三维图上可看出：在冷空气频繁活动季节内的时间域上0-100（1月至4月上旬）和240-365（9月至12月）、频率域上0-0.1，出现了幅值变化明显的峰和谷；在雷州半岛高温炎热季节（4月中旬至9月）和频率域上0.1-1.0，△θse夜幅值变化较为平缓，幅值小，波动小.

图2 2007年雷州半岛夜间△θse夜平滑伪Wigner-Ville分布（单位：K）

3 雷州半岛夜间△θse夜与雷雨天气关系分析

3.1 雷州半岛夜间△θse夜与雷暴天气关系分析

经统计，在2007年365天中，雷州半岛六个气象观测站观测到雷暴天气128天，124天为雷暴与降水相伴的雷雨天气，4天只观测到没伴有降雨的雷暴.在128天雷暴天气中，平均△θse夜为-7.0，最大△θse夜为8.2，最小△θse夜为-31.6，负△θse夜为115天，占总雷暴天气天数90.0%；平均△θse3夜为-11.6，最大△θse3夜为-2.0，最小△θse3夜为-37.4，负△θse3夜为128天，为100%.

从表2的2007年雷州半岛雷暴天气的夜间△θse夜分析表可看出，当雷州半岛出现雷暴天气时，大多数的△θse夜为负值，全部的△θse3夜为负值，观测到雷暴天气时，平均△θse夜在-4.8及以下，平均△θse3夜在-9.4及以下.但在无雷暴天气时，也有不少天数的△θse夜和△θse3夜为负数，甚至值很小.说明由于△θse为大气层结稳定度指标，为小值时代表大气层结不稳定，当发生雷暴天气时，必须当天或近三天中的夜间△θse夜至少有一天为负值，大气不稳定是雷暴天气的必要条件；但在大气层结不稳定条件下，层结变性过快或不具备触发条件，也不一定会产生雷暴天气，因而有时在△θse夜很小时，也没有雷暴天气发生.

表2 2007年雷州半岛雷暴天气的夜间△θse分析表（单位：K）

3.2 雷州半岛夜间△θse夜与降水天气关系分析

经统计，2007年雷州半岛六个气象观测站观测到降水天气244天，其中120天只有降雨，没有雷暴.在244天降水天气中，平均△θse夜为-4.6，最大△θse夜为27.4，最小△θse夜为-31.6，负△θse夜为187天，占降水天数76.6%；平均△θse3夜为-9.0，最大△θse3夜为13.4，最小△θse3夜为-37.4，负△θse3夜为 220天，占降水天数90.2%.

表3 2007年雷州半岛降水天气的夜间△θse分析表（单位：K）

从表3的2007年雷州半岛降水天气的夜间△θse夜分析表可看出，当雷州半岛出现大暴雨、暴雨和大雨天气时，大多数的△θse夜为负值，全部的△θse3夜为负值，并且平均△θse夜在-3.6及以下，平均△θse3夜在-10.4及以下.但在无雨时，也有不少天数的△θse夜和△θse3夜为负数，甚至值很小.说明当发生大暴雨、暴雨和大雨等强度大的降水天气时，必须当天或近三天的夜间△θse夜至少有一天为负值，大气不稳定是必要条件；但在大气不稳定条件下，层结变性过快或不具备触发条件，也不一定会产生强度大的降水天气，有时在△θse夜很小条件下，也没有强度大的降水天气发生.

中雨及以下的降水，由于部分是在冷空气活动的季节，这时阴冷天气对应的△θse夜值较大，一般为正值.

4 结论

论文采用时频分析技术和数理统计方法分析了雷州半岛夜间△θse时频特性及其与雷雨天气关系，得出以下几点结论：

（1）2007年雷州半岛夜间△θse平均值为-2.0，最小值为-37.4，最大值为25.5，变化波动，分布形态属正偏（右偏），分布不陡峭.1、10、11、12月的夜间△θse平均值为正值，2、3、4、5、6、7、8、9月的夜间△θse平均值为负值.

（2）线性时频分析技术短时傅立叶变换、小波分解和二次型时频分析技术平滑伪Wigner-Ville分布分析得出：在冷空气频繁活动季节内，雷州半岛夜间△θse变化波动明显，变幅大，值较大，出现全年最大值和幅值变化明显的峰和谷，有多个大值中心；在高温炎热季节内，△θse变化较为平缓，值小，只存在较小值的弱中心.在雷州半岛，冷空气活动是影响夜间△θse值、振幅和波动频率的主要因素之一.

（3）雷州半岛出现雷暴、大暴雨、暴雨和大雨天气时，必须当天或近三天的夜间△θse至少有一天为负值，大气不稳定是必要条件；但有时在夜间△θse很小条件下，层结变性过快或不具备触发条件，也不一定会产生雷暴、大暴雨、暴雨和大雨天气.

（4）中雨及以下的降水，由于部分是在冷空气影响后的阴冷天气背景下发生，冷空气影响后低温阴雨天气对应的夜间△θse值较大，多为正值.