郭宏力

摘要 利用气象要素观测资料，分析2020年1月5—6日乌兰察布市大雪天气过程。结果显示：此次大雪天气的影响系统包括深厚的高空低槽、700 hPa切变线、蒙古地面冷高压、地面倒槽等;乌兰察布市低层辐合，高层辐散的特征，满足了降雪的动力条件;低层西南与东南气流共同提供水汽;智能网格预报时间越临近，预报准确性越高。

关键词 降雪;环流形势;物理量分析;智能网格预报

中图分类号：P44 文献标识码：B 文章编号：2095–3305（2021）06–0069–03

乌兰察布地处内蒙古中部，位于内蒙古高原，地势呈中间高、两边低趋势。冬季常见的灾害性天气为暴雪，通常伴有寒潮、大风和降温。近年来，许多学者对内蒙古中西部暴雪产生过程进行了分析研究，如苏日娜[1]分析了2017年2月河套地区暴雪水汽输送特征。基于此，利用常规性气象资料，分析了2020年1月5—6日乌兰察布市大雪天气过程的环流形式演变特征。此外，对物理量场进行诊断分析，旨在为乌兰察布市强降雪预报提供参考。

1 天气实况

2020年1月5—6日乌兰察布市迎来了一次全市范围内的中到大雪天气。其中1个国家站达到大雪量级（丰镇6.3 mm），其他10个国家站均达到中雪量级（图1）。

2 高空环流形势特征

2.1 500 hPa

5日08：00（图2a），西西伯利亚地区有-32℃的冷中心，内蒙古中北部受暖高脊控制，90°E～105°E，42°N～51°N范围内存在特别活跃的冷平流。青藏高原和贝加尔湖分别有高空槽生成，且贝加尔湖槽与青海地区小槽合并向东移动。西南暖湿气流向北推进至内蒙古中部，大部分地区温度露点差t-td≤4℃，标志着内蒙古中部地区湿度明显增大。5日20：00（图2b），乌兰察布地区处于高空槽底前部，受暖平流影响，温度露点差t-td≤1℃，具备了降水的湿度条件。

2.2 700 hPa

5日20：00（图3a），内蒙古地区西部形成强大的高压系统。冷式切变横穿乌兰察布市，切变后部西北冷空气与切变前部暖湿西南气流、西南大风速带携带的暖湿气流于乌兰察布地区交汇，且t-td≤1℃。在充足的西南水汽供应、冷高压前部西北冷空气和切变共同影响下，乌兰察布市有大范围降雪。

2.3 850 hPa

5日20：00（图3b），内蒙古地区西部与东南沿海形成强大的高压系统。内蒙古中部乌兰察布市处于两高之间的低压槽中，同时乌兰察布市南部受暖湿切变影响，加之四川盆地附近形成闭合的低压系统，其前部的偏南气流携带大量水汽北上到达乌兰察布地区，t-td≤1℃的湿区已开始影响内蒙古中部地区，充足的水汽导致乌兰察布市大范围降雪。

3 地面环流形势特征

5日08：00（图4a），蒙古冷高压位于80°～110°E，43°～53°N区域，中心达1 057.5 dagpm，而我国中部地区受地面低压控制，低压中心位于四川盆地西部地区，中心达1 012.5 dagpm。乌兰察布市处于地面两高之间，地面低压倒槽横穿全市，且处于倒槽前东南气流的控制中，从黄海与东海带来充足的水汽供应。5日20：00（图4b），内蒙古中部的地面倒槽继续向东北伸展，阻碍蒙古高压的移动，使其原地发展壮大。

4 物理量场特征

4.1 相对湿度场

5日08：00～20：00，乌兰察布市高层大气始终受西南暖湿气流控制，中低层受西南和东南气流共同影响，将南海、东海和黄海丰沛的水汽源源不断的输送至内蒙古中部乌兰察布地区。从乌兰察布市5日20：00时相对湿度场（图5）可以看出，乌兰察布地区相对湿度达90%～100%，充分显示出低层西南与东南气流共同影响下的水汽输送作用。

4.2 垂直速度场

从5日14：00（图6）低层850 hPa与高层300 hPa垂直速度场可以看出，低层以负值为主，高层以正值为主，说明低层辐合、高层辐散，为此次降雪提供了有利的动力条件[2]。

5 智能网格预报检验

本次乌兰察布市大雪过程主要集中在5日08：00～6日08：00，比较本时段内蒙古智能网格的预报结论和降雪实况发现，智能网格预报与本次降雪实况相符，对降雪的落区等预报较为精准。智能网格预报时间越临近，预报准确性越高。

此次降雪覆盖乌兰察布市全市，现选取凉城和四子王旗站点（图7）进行分析。凉城5日14：00的智能网格预报降雪量和实况降水较吻合，5日17：00～6日05：00智能网格预报都较实况值偏大;四子王旗5日08：00～11：00出现1.9 mm降雪量，智能网格预报出现漏报，5日14：00～20：00，智能网格预报都较实况值偏小，23：00智能网格预报与实况值一致，6日02：00智能网格预报值偏大。

6 结论

（1）此次大雪天气的影响系统包括深厚的高空低槽、700 hPa切变线、蒙古地面冷高压、地面倒槽等。

（2）乌兰察布市低层辐合，高层辐散的特征，满足了降雪的动力条件;低层西南与东南气流共同提供水汽;智能网格预报時间越临近，预报准确性越高。

参考文献

[1] 苏日娜.2017年2月河套地区暴雪水汽输送特征分析[J]. 科技风， 2019（4）： 10.

[2] 苏玥，宋海清，张存厚，等.内蒙古西中部一次暴雪天气过程分析[J]. 内蒙古气象， 2019（2）： 8-11.

责任编辑：黄艳飞

Abstract Based on the observation data of meteorological elements， the heavy snow weather process in Ulanqab city from January 5 to 6， 2020 was analyzed. The results showed that： The influence system of this heavy snow weather includes deep upper trough， 700 hPa shear line， Mongolian surface cold high pressure， surface inverted trough and so on; The characteristics of convergence of low-level and divergence of high-level in Ulanqab meet the dynamic conditions of snowfall; The southwest and southeast air currents in the lower layer provide water vapor together; The closer the intelligent grid forecast time is， the higher the forecast accuracy is.

Key words Snowfall; Circulation situation; Physical quantity analysis; Intelligent grid forecast