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基于区域气象观测站的黔东南州暴雨漏报过程统计分析

2020-08-06欧阳大亮

中低纬山地气象 2020年3期
关键词:落区预报员漏报

欧阳大亮,白 慧,韦 波,张 超,周 艳

(贵州省黔东南苗族侗族自治州气象局,贵州 凯里 556000)

0 引言

暴雨天气是黔东南州汛期经常出现的一种灾害性天气现象,大范围区域性暴雨经常引发洪水、滑坡等次生灾害,给人民群众的生命财产安全造成极大的危害,所以提高暴雨的预报准确率是防灾减灾所面临的重大挑战之一。

暴雨预报准确率的提升就是要减少暴雨的空报和漏报,但由于受复杂地形影响,黔东南州暴雨地域分布极为复杂,局地性暴雨较多[1],经常导致暴雨预报出现空报、漏报现象。目前对于本地区的暴雨准确率考核分为两种,一种是中国气象局基于短期预报报文,即国家气象观测站的暴雨预报准确率;一种是贵州省气象局基于国家气象观测站和区域气象观测站的暴雨过程预报准确率考核。本文研究的暴雨漏报是基于贵州省局考核标准的暴雨过程漏报,且在其考核基础上细化出局地暴雨漏报和区域性暴雨漏报两种过程。

防汛部门经常以“宁可十防九空,不能漏防一次”的口号来表明暴雨灾害防范的重要性,表明暴雨漏报过程对防汛减灾来说意义重大。目前针对暴雨漏报过程的研究多为个例诊断分析[2-7],而应用统计学方法基于国家站的暴雨研究较多[8-9],基于区域自动站研究的较少。本文应用统计学方法对基于区域气象观测站的黔东南州暴雨漏报过程进行有针对性的统计分析,研究其时空分布特征,并简析其成因,对提高本地暴雨天气过程预报服务水平具有一定的现实意义。

1 资料与方法

1.1 资料说明

本文所用资料为2014年1月—2019年12月黔东南州16个国家级气象观测站(以下简称国家站)及区域气象观测站(以下简称区域站)的逐日地面降水观测资料。定义黔东南州境内有1个及以上国家站或1个及以上区域站日降水量(前一日20时至当日20时)≥50.0 mm记为1次暴雨天气过程,并作为统计分析对象。

1.2 研究方法

1.2.1 区域站暴雨疑误数据处理 为了去除区域站暴雨疑误数据(主要是局地暴雨过程),本文使用的暴雨疑误数据判定标准为:当出现≤3站的分散性暴雨时,对比出现暴雨点与周围区域站的雨量差异,如果周围区域站无大雨及以上量级降雨(降雨量<25 mm),就判定为疑误数据;或者周围有大雨站,但暴雨站降雨量大于大雨站降雨量30 mm及以上(暴雨点雨量-周围最大降雨量≥30 mm)就判定为疑误数据。通过此标准本文一共剔除了20次疑误暴雨过程。

1.2.2 区域性暴雨与局地暴雨标准 目前区域性暴雨还没有统一的国家标准,本文使用的区域性暴雨标准是贵州省地方标准(DB 52/T 1181—2017),本标准由贵州省气候中心制定,于2018年11月执行。其规定贵州省区域性暴雨过程标准为:在一次区域性降水过程中,评估区域范围内有6个及以上国家级气象观测站(或有6%及以上区域气象观测站)日降水量达到暴雨标准。由于本标准是针对贵州省制定的,贵州省84个国家级气象观测站,黔东南州为16个国家站,所以按照比例黔东南州区域性暴雨的标准订正为:日降水量(20—20时)有2个及以上国家级气象观测站或者有6%及以上区域气象观测站达到暴雨标准时,定义为一次区域性暴雨过程。由于统计时段内黔东南州区域站数量逐年增加,所以按照区域站总数6%及以上的黔东南州区域性暴雨逐年标准分别为:2014年≥18站,2015年≥20站,2016年以后为≥24站。不满足区域性暴雨天气过程标准的暴雨天气过程即为局地暴雨。

1.2.3 暴雨漏报过程判断 本文统计的暴雨漏报过程主要注重的是暴雨“过程”漏报,而不是中国气象局考核的暴雨“站点”漏报,所以检验的内容主要为短期预报内容,而不是短期报文内容。为了消除预报员个人能力的差别,本文同时检验了贵州省气象台(以下简称省台)每日12时发布的短期指导预报和黔东南州气象台(以下简称州台)15时发布的短期指导预报。由于黔东南州位于贵州省东南部,所以当省台短期预报提及未来24 h“黔东南州”或“省东南部”“省南部”“省东部”有暴雨时等都可以看成省台预报黔东南州有暴雨。本文使用的暴雨漏报过程具体判定标准如下:①当省台或者州台同时预报为暴雨以下量级降雨,如果实况出现暴雨,即判定为一次相应级别(局地性或区域性)暴雨漏报;②当省台或者州台任一家预报有“个别暴雨”或“大到暴雨”或“局地暴雨”时,如果实况为局地暴雨,不判定为局地暴雨漏报;但如果实况出现了区域性暴雨,且省台绘制的未来24 h降雨落区图中黔东南州无暴雨区,州台没有发布暴雨预报或暴雨决策服务材料时,即判断为一次区域性暴雨漏报;反之如果省台绘制的未来24 h降雨落区图中黔东南州有暴雨区,或者州台发布了暴雨预报或暴雨决策服务材料,则不判定为区域性暴雨漏报。

2 统计结果与分析

2.1 暴雨漏报过程时间分布特征

本文分别统计了2014年1月—2019年12月近6 a黔东南州局地暴雨和区域性暴雨的实况个例和漏报个例,结果如表1所示。可见:2014年1月—2019年12月时段基于区域站的暴雨次数有299次,其中局地暴雨178次,区域性暴雨121次。暴雨漏报过程共计86次,总暴雨漏报率为28.76%,其中局地暴雨漏报为64次,漏报率为21.4%,区域性暴雨漏报22次,漏报率为7.36%。

从逐年分布来看,除了2015年外,各年的区域性暴雨漏报率均明显小于局地暴雨漏报率,说明局地暴雨较区域性暴雨预报难度更大。从季节分布来看,暴雨漏报过程主要发生在夏季,其次是春季和秋季,但漏报率最高的反而是冬季,这与冬季不是典型的暴雨季节,预报员更加关注的是冻雨、暴雪等其他灾害性天气有关。除冬季外,区域性暴雨漏报率最高的是夏季,其次是春季和秋季。虽然秋季的局地暴雨次数较夏季和春季少,但其漏报率较春夏季还高,这可能是因为春季和夏季是局地暴雨的高发季节,预报员对春夏季暴雨预报重视程度高,预报底气足有关。

2.2 暴雨漏报过程空间分布特征

本文按暴雨漏报过程的落区分布情况,粗略统计了黔东南州西部、北部、中部、东部和南部5个区域的暴雨漏报次数特征。具体操作如下:如果漏报暴雨的落区分布在麻江、丹寨、雷山、凯里,记西部地区暴雨漏报1次;如果漏报暴雨的落区分布在黄平、施秉、镇远、岑巩一带,记北部地区暴雨漏报1次;如果漏报暴雨的落区分布在台江、剑河和三穗,记中部地区暴雨漏报1次;如果漏报暴雨的落区分布在天柱或锦屏,则记东部地区暴雨漏报1次;如果漏报暴雨的落区分布在榕江、黎平、从江,记南部地区暴雨漏报1次。对于区域性暴雨同时落在多个县(市)的,分别统计该县(市)所在地区的暴雨漏报一次。比如一次暴雨漏报过程落区分布在丹寨和从江,则分别记西部、南部暴雨漏报一次。从统计结果来看:南部地区的暴雨漏报次数最多为33次,其余地区依次为中部28次,西部26次,北部21次,东部17次。这可能与黔东南州中西部雷公山脉和南部月亮山脉的复杂地形影响密切相关,而东部地区地形相对平坦,所以暴雨漏报次数较少。

表1 黔东南州2014年1月—2019年12月局地暴雨、区域性暴雨实况和漏报过程的出现次数Tab.1 Local and regional torrential rains in Qiandongnan Prefecture from January 2014 to December 2019

2.3 暴雨漏报原因简析

2.3.1 局地暴雨漏报简析 局地暴雨漏报过程的总体特点为暴雨站点少,且落区分散,按其落区特点和形成原因等可以大致分为以下几个类型:

①局地地形加强型:此类暴雨特点是暴雨站点数少,大多数只有1~3站暴雨,一般少于6站,且大多数分布在雷公山或月亮山的迎风坡及其附近地区。这类暴雨预报员一般会预报成“有分散阵雨或雷阵雨”。例如2016年8月9日局地暴雨过程(图1a),省台和州台都预报为“多云有阵雨或雷雨”,但是在雷公山西侧的丹寨县出现了3站暴雨,其中包括丹寨城区。

②热雷暴型:此类暴雨出现时常常伴有35 ℃及以上的高温天气,暴雨分布也极为不均,有时会出现在雷公山或月亮山的东侧(向阳坡)附近(图1b),这与山脉向阳面增温较快导致的局地山谷风辐合和局地热力分布不均有关。

③春季强对流单体型:此类暴雨与第一类型暴雨主要区别是暴雨站点相对较多且集中,并且多出现在冬末到春季,预报员往往能预报出“雷雨中伴有冰雹、大风、短时强降水等”强对流天气,但如果水汽条件较好或者对流单体停留时间稍长或者出现列车效应,就会出现暴雨漏报。如2015年2月19日(图1c)一次对流天气过程造成天柱,锦屏等地10站暴雨天气。

2.3.2 区域性暴雨漏报简析 由于本次统计的区域性暴雨漏报过程较少,影响系统和形成原因各异,所以暂时不对其分型。下面介绍州北部和州南部地区几次有明显影响系统的区域性暴雨漏报过程特征。

(a)2016年8月8日20时—9日20时降雨量分布 (b)2017年7月18日20时—19日20时降雨量分布 (c)2015年2月18日20时—19日08时降雨量分布图1 黔东南因地形增强、热雷暴和对流单体造成的3次局地暴雨漏报过程Fig.1 Three local rainstorms caused by topographic enhancement, thermal thunderstorms and convective cells

州北部地区的区域性暴雨漏报多出现在有明显的切变线或其它暴雨系统自北向南移动过程中,这类暴雨省台一般会把24 h暴雨落区预报在省中北部的铜仁市、遵义市、毕节市及贵阳市等地,黔东南州的暴雨则预报在48 h,但是当切变线等影响系统南压速度较快时,黔东南州北部常常会出现区域性暴雨漏报。此类暴雨有时还有一个明显的特征,就是暴雨区呈现出东北—西南向“二”字型或“三”字型条纹状雨带(如图2),这可能是由系统性(切变线、锋面等)暴雨和锋前暖区暴雨并存造成的两条或以上的暴雨带,其具体成因有待进一步的深入分析研究。

(a)2014年7月14日20时—15日20时降雨量 (b)2015年6月30日20时—7月1日20时降雨量 (c)2017年8月11日20时—12日20时降雨量图2 因系统提前导致的条纹状暴雨带Fig.2 Stripe rainstorm belts caused by system advance

黔东南州南部地区的区域性暴雨漏报过程则多出现在暖式切变线北抬时,因对切变线北抬预估不足或低估其降雨效率导致的(如图3),这类区域性暴雨预报员一般都只会考虑到“普遍中到大雨,个别乡镇有暴雨”。

还有一些区域性暴雨漏报过程无明显的影响系统,此类暴雨多属于暖区暴雨,往往强度很强,且影响范围广。虽然这类暴雨个例不多,但是对防汛减灾来说意义特别重大,其具体成因还有待进一步深入研究。

(a)2014年8月24日20时—25日20时降雨量 (b)2015年6月19日20时—20日20时降雨量 (c)2015年7月26日20时—27日20时降雨量图3 3次因暖切北抬导致的黔东南州南部区域性暴雨漏报过程Fig.3 Three missed reports of regional rainstorms in southern Prefecture caused by warm shear northward uplift

2.3.3 一些特殊区域性暴雨漏报过程简介

2.3.3.1 出现时间最早的一次区域性暴雨漏报过程 本次统计时段内出现时间最早的区域性暴雨漏报过程出现在2019年1月8日,黔东南州受地面冷锋影响,雷山、丹寨、剑河和台江共出现12站暴雨,其中雷山、丹寨城区出现暴雨(图4a)。

(a)2019年1月7日20时—8日20时降雨量 (b)2015年5月26日20时—27日20时降雨量 (c)2018年8月6日20时—7日20时降雨量图4 区域性暴雨分布图Fig.4 Distribution maps of regional rainstorms

2.3.3.2 强度最强的一次区域性暴雨漏报过程 本次统计时段内强度最强的区域性暴雨漏报过程出现在2015年5月27日,全州出现8站特大暴雨,14站大暴雨和43站暴雨,最大降雨量雷山高岩367.6 mm(图4b)。

2.3.3.3 范围最广的一次区域性暴雨漏报过程 本次统计时段内范围最广的区域性暴雨漏报过程出现在2018年8月7日,黔东南州受副高南侧的东风扰动影响共出现27站大暴雨和111站暴雨(图4c)。

3 结论和讨论

①本文通过统计近6 a黔东南州的暴雨漏报过程,得到黔东南州地区暴雨漏报过程共计86次,总暴雨漏报率为28.76%,其中局地暴雨漏报为64次,漏报率为21.4%,区域性暴雨漏报22次,漏报率为7.36%。

②从暴雨漏报过程的时间分布来看,暴雨漏报过程发生在夏季最多,占总数的58%以上,其次是春季和夏季;虽然冬季暴雨个例很少,但漏报率很高;从暴雨漏报过程的空间分布来看,黔东南州南部和西部是暴雨漏报的高发区,而州东部的暴雨漏报过程相对较少,这与黔东南州的地形分布密切相关。

③区域性暴雨漏报过程空间分布来看,州北部地区暴雨漏报大多是系统南压速度偏快,预报员对系统影响时间预估不足造成;而州南部地区的区域性暴雨漏报过程则多是暖式切变线北抬造成的,预报员对切变线北抬预估不足或因低估其降雨效率导致。而对于有时在州中部和南部出现“二”字型或“三”字型近于平行的带状暴雨区,是系统性降水与切变线南侧或锋前暖区降水并存造成的。

④黔东南州局地暴雨漏报过程按形成原因大致可以分为局地地形增强型、热雷暴型和春季强对流单体型。其中,局地地形增强型特点是暴雨站点数少,多分布在雷公山或月亮山的迎风坡及附近地区;热雷暴型出现时常常伴有35 ℃及以上的高温天气,暴雨分布多在山脉的东侧(向阳坡)附近;春季强对流单体型暴雨站点相对较多且集中。

讨论:对于市州局地性和区域性暴雨目前还没有统一的标准,很多次过程因为暴雨站数徘徊在局地性和区域性暴雨漏报标准之间,因而对其难以判断,建议上级部门可以根据影响系统、暴雨站数等多项指标统一制定。虽然本文归纳了几类局地性暴雨漏报过程和区域性暴雨漏报过程的类型和特征,但是如何根据某一类漏报暴雨的特征去寻找其具体的预报指标,从而减少其漏报率,还需进一步的深入研究。

致谢:本文顺利完成得益于黔东南州气象台从2014年1月开始编写的《暴雨清单》,感谢在此段时间于黔东南州气象台工作的所有预报员!

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