顾天红,杜小玲，李 力，张艳梅，邵国云

(1.贵州省气象台，贵州 贵阳 550002；2.浙江省丽水市气象局，浙江 丽水 323000)

0 引言

按照我国地理区划，西南地区是指重庆市、四川省、贵州省、云南省及西藏自治区共三省一市一区。按照全国一级气象地理区划，西南地区是指重庆市、四川省、贵州省及云南省共三省一市。文中的西南区域是指云贵川渝三省一市，位于青藏高原以东和秦岭以南，主要包括四川盆地及周边山区、云贵高原等区域。该区域降水量充沛，短时强降水主要集中在4—10月[1]，暴雨主要出现在6—8月[2]。多年来，西南区域尤其是四川盆地的暴雨预报一直是气象工作者研究的重点，多人分析研究了四川盆地强降水的日变化、年际变化特征和时空分布变化特征[3-7]。揭示了四川暴雨的环流形势、影响系统及地形影响[8-9]。并从暴雨的触发及维持机制、中尺度对流系统、水汽输送与收支等方面对暴雨过程进行了诊断分析与数值模拟[10-13]。

了解暴雨过程的环境参数特征有助于加深对暴雨发生发展的物理机制的理解，提高暴雨潜势预报水平。肖递祥等[14]对四川盆地30次突发性暖区暴雨特征及环境场条件进行了研究，给出了一些关键物理量阈值。易升杰等[15]分析了西南地区两次大暴雨的环境场，指出假相当位温等物理量对雨强和落区的指示较好。万轶婧等[16]对54次华南暖区暴雨的环境场特征展开分析，发现大气可降水量、850 hPa温度露点差、深层垂直风切变等参数的指示意义较好。李琴等[17]发现集合动力因子预报系统中的12个动力因子能较好地指示预报四川暴雨。

以西南地区暴雨过程为研究对象的研究大多基于单个暴雨过程的诊断分析或数值模拟[18-22]，对暴雨的环境参数研究也更多采用再分析资料，暴雨发生时的环境参数特征不足以真实掌控[17]。故本文旨在基于探空资料，从环境条件和层结特性出发，对2010—2020年5—11月西南区域196个暴雨个例进行研究，通过统计10种物理参数，从暴雨的水汽、热力不稳定和动力条件分别得出一些有指示意义的物理量阈值，为西南区域暴雨的预报提供一定参考。

1 资料与方法

1.1 资料选取

①挑选2010—2020年5—11月西南区域主要暴雨过程，文中将24 h暴雨站次(云贵川渝及湖南西部的国家站)达到20站以上作为一次备选暴雨过程，共选出196次；②选择了云贵川渝所属探空站(川西高原的56173、56146、56247和云南西北部的56651、56739除外)、湖南西部的怀化站共11个探空站观测资料(接近暴雨落区或上游探空站，常规观测时间为每天08时和20时)，用于暴雨发生初期(如20时)物理参数统计分析；③国家级地面气象站基本气象要素资料日值数据集。图1给出了西南区域探空站点及国家站分布简图。

图1 西南区域探空站点及国家站空间分布简图Fig.1 The spatial distribution diagram of sounding stations and regional stations in southwest area

1.2 分析方法

基于“配料法”的主要思路[23-24]从水汽、热力不稳定、动力条件3个方面进行分析。水汽条件分析了850 hPa温度露点差(T-Td)850、700 hPa温度露点差(T-Td)700、500 hPa温度露点差(T-Td)500、500 hPa比湿、700 hPa比湿、850 hPa比湿；热力不稳定条件分析了沙氏指数(SI)和对流有效位能(CAPE)；动力条件分析了最大上升速度(W_CAPE)和能量螺旋度(EHI)。

通过箱线图给出西南区域暴雨各环境参数分季节的情况，得出该区域暴雨发生的环境参数阈值，以期对该区域暴雨预报参数模型的建立提供指示。箱线图利用中位数、25%分位数、75%分位数、上边界、下边界等来描述数据的整体分布情况。箱体包含了50%的数据，箱子宽窄反映数据波动程度，箱体越窄则数据越集中。箱中黑横线表示样本中位数，“·”代表平均数，中位数越偏离箱体中心线，偏态分布越明显。参考高晓梅等[25]对鲁中地区强对流天气环境参数的研究，采用箱线图中的25%分位或75%分位作为影响西南区域暴雨的参数阈值，在虚警率和漏报率间取折中。

2 2010—2020年西南区域暴雨发生频数

按照暴雨的定义标准，结合逐小时降水的观测资料，5—11月逐月暴雨发生频数分别为15%、57%、57%、33%、28%、3%、3%，可见西南区域暴雨发生主要集中在5—9月，故下文将分为初夏(5—6月)、盛夏(7—8月)和初秋(9月)讨论。按涉及到的探空站逐月暴雨发生频数如表1可知，初夏暴雨主要集中在贵州、重庆—川东、滇东及滇南地区，主要选取该区域内的探空站进行分析；而盛夏季节暴雨是西南地区出现暴雨的主要时段，7月暴雨范围扩大至四川盆地西部；初秋，滇东及滇南地区暴雨发生频数明显减少，暴雨发生区域主要在贵州、重庆—川东，因而主要选取该区域内的探空站进行分析。

表1 2010—2020年西南区域暴雨过程空间分布Tab.1 The details of heavy rainfall cases in Southwest China from 2010 to 2020

3 西南区域暴雨的环境参数特征

3.1 水汽条件

大气的水汽含量、垂直分布、饱和程度等都是影响降水强度和效率的重要因素[17]。

3.1.1 温度露点差 温度露点差可以表征干空气强度，其值越大则空气越干[25]。图2为西南区域暴雨过程分季节的温度露点差箱线图，用500 hPa、700 hPa和850 hPa的温度露点差分别代表对流层中低层的干空气强度。箱线图的最高点为统计最大值，最低点为统计最小值，箱形上部框线为75%上四分位值，下部框线为25%下四分位值，箱中黑横线为中位数，黑点为平均值。由图2a分析发现，初夏、盛夏和初秋的(T-Td)500主体分别介于1～7 ℃、1～3 ℃和1～3.8 ℃，均值分别为5.4 ℃、2.8 ℃和3.3 ℃，最大值分别为43 ℃、23 ℃和20 ℃。其中初夏时箱体最宽，(T-Td)500值较分散，而盛夏时箱体最窄，说明随着月份递进，500 hPa水汽饱和程度呈现先增大后减小的趋势。三者的中位数位置均偏向下四分位线，经计算，各季节(T-Td)500≤2 ℃的个例约占该区域对应季节暴雨个例的52.6%、69.4%和64.0%，(T-Td)500≤2 ℃的个例总数约占该区域暴雨个例总数的62.2%，这表明该区域暴雨初期500 hPa大气近饱和。以75%分位作为最低阈值时，西南区域暴雨初期的(T-Td)500在初夏时需在7 ℃以下，盛夏时需在3 ℃以下，初秋时需在3.8 ℃以下。

由图2b分析发现，初夏、盛夏和初秋的(T-Td)700主体均介于1～2 ℃，均值分别为2.2 ℃、1.8 ℃和1.6 ℃，最大值分别为15 ℃、16 ℃和6 ℃，三者的中位数位置均与下四分位线重合。经计算，各季节(T-Td)700≤2 ℃的个例约占该区域对应季节暴雨个例的77.5%、83.5%和84.3%，(T-Td)700≤2 ℃的个例总数约占该区域暴雨个例总数的81.3%，这一比例比500 hPa温度露点差增加明显。以75%分位作为最低阈值时，西南区域暴雨初期的(T-Td)700在初夏、盛夏和初秋时均需在2 ℃以下。

由图2c分析发现，初夏、盛夏和初秋的(T-Td)850主体分别介于1～4.8 ℃、1～4 ℃和1～3 ℃，均值分别为3.1 ℃、3.3 ℃和2.1 ℃，最大值分别为15 ℃、17 ℃和9 ℃，其中初夏时箱体最宽，而初秋时箱体最窄，说明随着月份递进，对850 hPa所需水汽饱和程度呈现升高的趋势，三者的中位数位置均偏向下四分位线，其中初秋与下四分位线重合。经计算，各季节(T-Td)850≤2 ℃的个例约占该区域对应季节暴雨个例的53.0%、61.2%和74.0%，(T-Td)850≤2 ℃的个例总数约占该区域暴雨个例总数的60.3%，这与700 hPa大气所需饱和程度相比明显降低。以75%分位作为最低阈值时，西南区域暴雨初期的(T-Td)850在初夏时需在4.8 ℃以下，盛夏时需在4 ℃以下，初秋时需在3 ℃以下。

图2 西南区域暴雨过程分季节500 hPa(a)、700 hPa(b)和850 hPa(c)温度露点差箱线图Fig.2 The spatial distribution of box plots of (T-Td)500(a),(T-Td)700 (b) and (T-Td)850(c) in different seasons

3.1.2 比湿 比湿是记录大气水汽状况的一种常用指标。图3为西南区域暴雨过程分季节的比湿箱线图(箱线图解释同图2，下同)，用500 hPa、700 hPa和850 hPa的比湿分别代表对流层中低层的大气含水量程度。由图3分析发现，初夏、盛夏和初秋的Q500主体分别介于3.5～5.9 g·kg-1、5.0～6.3 g·kg-1和4.2～5.5 g·kg-1，均值分别为4.5 g·kg-1、5.4 g·kg-1和4.7 g·kg-1，最大值分别为7.0 g·kg-1、7.6 g·kg-1和6.5 g·kg-1。其中初夏时箱体最宽，而初秋时箱体最窄，说明随着月份递进，对500 hPa大气含水量呈现降低的趋势。以25%分位作为最低阈值时，西南区域暴雨初期的Q500在初夏时需在3.5 g·kg-1以上，盛夏时需在5.0 g·kg-1以上，初秋时需在4.2 g·kg-1以上。

由图3b分析发现，初夏、盛夏和初秋的Q700主体分别介于10.3～12.6 g·kg-1、11.0～12.6 g·kg-1和10.3～11.8 g·kg-1，均值分别为11.2 g·kg-1、11.6 g·kg-1和10.9 g·kg-1，最大值分别为14.3 g·kg-1、15.3 g·kg-1和13.4 g·kg-1。初夏中位数位置偏上四分位线。这表明初夏该区域暴雨初期700 hPa大气含水量为高值，与之相比，盛夏和初秋700 hPa大气含水量明显降低。以25%分位作为最低阈值时，西南区域暴雨初期的Q700在初夏和初秋时均需在10.3 g·kg-1，而盛夏时需在11.0 g·kg-1以上。

由图3c分析发现，初夏、盛夏和初秋的Q850主体分别介于13.9～17.3 g·kg-1、14.3～17.3 g·kg-1和13.4～16.0 g·kg-1，均值分别为15.3 g·kg-1、15.7 g·kg-1和14.3 g·kg-1，最大值分别为19.6 g·kg-1、20.8 g·kg-1和17.3 g·kg-1。箱体最宽的是初夏，而初秋时箱体最窄，说明随着月份递进，该区域暴雨初期850 hPa大气含水量呈现减小的趋势。以25%分位作为最低阈值时，西南区域暴雨初期的Q850在初夏时需在13.9 g·kg-1以上，盛夏时需在14.3 g·kg-1以上，初秋时需在13.4 g·kg-1以上。

图3 西南区域暴雨过程分季节500 hPa(a)、700 hPa(b)和850 hPa(c)比湿箱线图Fig.3 The spatial distribution of box plots of Q500(a),Q700(b)and Q850(c)in early summer

3.2 热力不稳定条件

大气静力稳定度能极大地影响降水性质，层结不稳定一定程度上决定着深厚湿对流的触发，甚至对其发展强弱及持续时间也起着重要作用[17]。

3.2.1 沙氏指数 沙氏指数(SI)是反映大气条件性稳定度的指数。SI的负值越大，表明层结越不稳定。图4a显示，初夏、盛夏和初秋西南区域的沙氏指数主体分别介于-2.1～0.4 ℃、-2.1～0.3 ℃和-1.6～1.0 ℃，均值分别为-0.7 ℃、-0.6 ℃和0.5 ℃，最小值分别为-6.4 ℃、-6.3 ℃、-5.4 ℃，其中初夏、盛夏和初秋时的箱体接近，说明随着月份递进，SI总体趋势变化不大。经计算，各季节SI≤0 ℃的个例约占该区域对应季节暴雨个例的67.9%、72.0%和52.6%，SI≤0 ℃的个例总数约占该区域暴雨个例总数的67.5%，表明该区域暴雨发生初期所需沙氏指数尽可能低于0 ℃。以75%分位作为最低阈值时，西南区域暴雨初期的SI在初夏时需在0.4 ℃以下，盛夏时需在0.3 ℃以下，初秋时需在1.0 ℃以下。

图4 西南区域暴雨过程分季节沙氏指数(a)、对流有效位能(b)和最大上升速度(c)箱线图Fig.4 The spatial distribution of box plots of SI (a) ,CAPE (b) and W-CAPE(c) in early summer

3.2.2 对流有效位能 对流有效位能(CAPE)是反映大气潜在不稳定能量的关键参数。它表示在抬升凝结高度与平衡高度之间，由正浮力做功而获得能量，并可有效转为大气动能的部分[27]。图4b显示，初夏、盛夏和初秋西南区域的对流有效位能主体分别介于117.9～1264.4 J·kg-1、51.4～1349.9 J·kg-1和1.3～787.1 J·kg-1，均值为842.6 J·kg-1、835.5 J·kg-1和579.1 J·kg-1，最大值分别为4053.6 J·kg-1、5165.6 J·kg-1和3145.5 J·kg-1，其中盛夏时箱体最宽，而初秋箱体最窄，这反映出盛夏该区域CAPE值较高，多对流性暴雨。初秋中位数位置接近与下四分位线重合，这表明初秋该区域暴雨初期对CAPE要求不高，随着季节推进多为稳定性暴雨。经计算，各季节CAPE≤1000 J·kg-1的个例约占该区域对应季节暴雨个例的66.4%、68.5%和77.2%，CAPE≤1000 J·kg-1的个例总数约占该区域暴雨个例总数的69.1%。以25%分位考虑最低阈值时，西南区域暴雨初期的CAPE在初夏时需在117.9 J·kg-1以上，盛夏时需在51.4 J·kg-1以上，初秋时需在1.3 J·kg-1以上(无明显要求)。

3.3 动力条件

3.3.1 最大上升速度 最大上升速度(W_CAPE)是基于对流有效位能在理想状态下当所有能量转换为动能时估算的气块上升最大可达速度。图4c显示，初夏、盛夏和初秋西南区域的最大上升速度主体分别介于15.4～50.3 m·s-1、10.3～51.9 m·s-1和3.3～45.2 m·s-1，均值为34.9 m·s-1、32.9 m·s-1和26.3 m·s-1，最大值分别为109.2 m·s-1、101.6 m·s-1和79.3 m·s-1。初夏和盛夏时中位数位置均偏向上四分位线，表明此季节该区域暴雨发生初期较大的最大上升速度更有利于出现暴雨。以25%分位考虑最低阈值时，西南区域暴雨初期的W_CAPE在初夏时需在15.4 m·s-1以上，盛夏时需在10.3 m·s-1以上，初秋时需在3.3 m·s-1以上。

3.3.2 能量螺旋度 能量螺旋度(EHI)是由对流有效位能(CAPE)和风暴相对螺旋度(SRH)组成的，EHI数值越大，发生强对流天气的潜在程度越大。初夏、盛夏和初秋西南区域的能量螺旋度主体分别介于7.4～486.9 m·J·kg-1·s-1、0～330.1 m·J·kg-1·s-1和0～194.2 m·J·kg-1·s-1，均值为384.8 m·J·kg-1·s-1、264.7 m·J·kg-1·s-1和122.1 m·J·kg-1·s-1，最大值分别为3351.3 m·J·kg-1·s-1、3847.8 m·J·kg-1·s-1和878.4 m·J·kg-1·s-1。其中初夏时箱体最宽，而初秋箱体最窄，说明随着月份递进，该区域暴雨初期EHI呈现逐渐减小的趋势。三者中位数位置均偏向下四分位线，表明该区域暴雨发生初期并不需要很高的能量螺旋度，且由于夏季CAPE多为高值，导致EHI在初夏和盛夏时极大值增多。以25%分位考虑最低阈值时，西南区域暴雨初期的EHI在初夏时需在7.4 m·J·kg-1·s-1以上，盛夏和初秋都仅需在0 m·J·kg-1·s-1以上(无明显要求)。

4 结论与讨论

利用西南区域11个探空站资料对2010—2020年196次暴雨个例的10种物理量统计分析，通过箱线图的形式，初步得到一些有一定指示意义的环境参数特征和阈值，结论如下：

①水汽条件：对流层中低层近饱和的大气和比湿高值是西南区域暴雨发生的有利条件之一。其中，初夏时，(T-Td)500、(T-Td)700、(T-Td)850分别需在7 ℃、2 ℃和4.8 ℃以下，盛夏时分别需在3 ℃、2 ℃和4 ℃以下，初秋时分别需在3.8 ℃、2 ℃和3 ℃以下；初夏时，Q500、Q700、Q850分别需在3.5 g·kg-1、10.3 g·kg-1、13.9 g·kg-1以上，盛夏时分别需在5.0 g·kg-1、11.0 g·kg-1、14.3 g·kg-1以上，初秋时分别需在4.2 g·kg-1、10.3 g·kg-1、13.4 g·kg-1以上。

②热力不稳定条件：西南区域暴雨初期SI在各季节的阈值均较低，分别为0.4 ℃、0.3 ℃和1.0 ℃。盛夏该区域CAPE值较高，多对流性暴雨，而初秋暴雨初期对CAPE要求不高，随着季节推进多为稳定性暴雨。

③动力条件：西南区域暴雨发生初期在初夏和盛夏对最大上升速度的要求明显大于初秋，而能量螺旋度主要在初夏才有一定要求，需在7.4 m·J·kg-1·s-1以上。

上述工作只是对西南区域暴雨环境参数阈值的初步统计分析，由于暴雨一般时空尺度小，而探空资料时空分辨率较粗，并且西南地区面积广阔、地形复杂，笼统地分析环境参数存在一定的误差。下一步工作将对西南区域暴雨进行细化分型，再利用探空资料的优势丰富对西南区域暴雨环境参数的认识。