许 敏，沈 芳，刘淇淇，李 娜，王 洁

（1.河北省气象与生态环境重点实验室，河北 石家庄 050021；2.河北省廊坊市气象局，河北 廊坊 065000；3.河北省永清县气象局，河北 永清 065600）

引言

强对流天气是华北地区夏季主要的灾害性天气之一，其中又以短时强降水最为频发。高强度的降雨往往对应高的暴洪风险［1-2］，因此，随着经济发展和城市规模的扩大，短时强降水的致灾性和危险性也日益增加，精细预报和防御的难度也更大［3］，国内外学者从天气形势，动力、热力、水汽等环境条件和地形影响等多个方面，对短时强降水展开研究［4-10］。

20世纪60年代后，由于天气雷达的广泛使用，国外学者们较早地开始关注一种重要的对流组织结构，即线状中尺度对流系统（mesoscale convective systems，MCSs）。HOUZE等［11］根据雷达回波特征，将美国俄克拉荷马州伴随强降水的MCSs结构分为两大类，即线状结构和不规则结构，前者约占2/3，后者约占1/3。线状MCS在形成的初始阶段往往都是南北对称结构，随着时间演变，在地转偏向力作用下，逐渐成为北部更宽大的非对称结构［12］，而沿冷锋发展起来的线状MCS和与冷锋无关的线状MCSs在形成过程中并没有本质区别［13-14］，但如果其中镶嵌有超级单体，那么产生强烈天气的概率会大得多［15］。随着我国天气雷达的组网建设和探测手段的多样化，国内预报员和科研工作者也逐渐开始关注线状MCSs的影响。纪彬等［16］认为北京平原及山脚一带中尺度环境场对判断线状对流下山增强或减弱至关重要，高温高湿的环境为对流系统的发展提供了良好的热力条件；江淮流域的线状对流发生在干、湿两种环境下，湿环境下850 hPa系统都处于正涡度区，触发机制更为复杂［17］，此外，在梅雨锋附近发展起来的线状MCSs的组织特征还受到了近地面环境场制约［18］；广东沿海的准线状对流系统则被认为是形成于潮湿的环境场、弱的对流有效位能（convective available potential energy，CAPE）以及中等强度垂直风切变中［19］。

2020年，俞小鼎等［20］、盛杰等［21］相继指出，线状MCSs的形成过程不单单取决于CAPE值和0～6 km风矢量差，初始时刻还与触发该对流的辐合线强弱以及该辐合线与0～6 km垂直风切变矢量夹角有关，华北线状对流系统初始回波的形成位置与大地形有密切关系，太行山和燕山山脚为一高发区，强降水通常发生在天气尺度强迫相对较弱，但水汽充沛的环境中。以上结论不同于以往的个例分析或对比，是通过大量样本统计分析的结果，也是国内少数关于线状MCSs较为详细的论述，为本文研究的开展提供了一定的启发和分析方法。由于华北地区下垫面条件迥异，天气系统在山区、平原和沿海地区的发展演变，以及造成的天气特点也存在着较大差异，因此对线状MCSs的分析也不能一概而论。目前，针对华北中部平原的线状MCSs的系统性研究工作尚未开展，导致对冀中地区伴随线状MCSs短时强降水形成的天气背景，及其发生发展的环境条件和参量特征还没有确切的认知，无法满足预报业务的需要，以及对精细化天气预报的需求。线状对流系统一旦生成通常影响范围较广，而廊坊地处两直辖市之间，上游是首都北京，下游是天津，开展该地区线状MCSs的研究将会进一步提升上下游强对流天气的区域预警联防能力，尽量减少此类天气带来的损失。

1 资料和方法

降水资料来源于廊坊市9个国家级气象观测站逐小时资料；天气形势和物理量特征分析分别使用美国国家环境预报中心（National Centers for Environmental Prediction，NCEP）再分析资料（空间分辨率1°×1°）和欧洲中期天气预报中心（European Centre for Medium-Range Weather Forecasts，ECMWF）第5代全球大气再分析产品——ERA5（空间分辨率0.25°×0.25°）；雷达数据取自于北京和天津雷达，两部雷达距廊坊的距离分别约为40 km和100 km，廊坊全域均位于两部雷达有效探测范围内；以上所用资料时段为2010—2019年。气团轨迹采用的是美国国家海洋和大气管理局（National Oceanic and Atmospheric Administration，NOAA）的HYSPLIT后向轨迹模型，用于追踪水汽来源。

研究对象主要为伴随线状MCSs出现的短时强降水个例。廊坊任意一个国家级气象观测站记录到短时强降水，同时受影响地区在雷达反射率因子图上表现为为一条大体连续、具有明显长轴，且35 dBZ以上回波长宽比大于5：1，记为一次线状MCSs强降水个例。短时强降水的统计标准为20：00—20：00（北京时，下同）任意国家气象观测站雨强大于等于20 mm·h-1，记为短时强降水出现1站次。

文中附图涉及的地图基于国家测绘地理信息局标准地图服务网下载的审图号为GS（2019）3082号的标准地图制作，底图无修改。

2 线状MCSs特征

2.1 回波形态

通过对2010—2019年廊坊91次MCSs强降水个例中雷达回波形态进行分析，发现其中46例中出现了线状MCSs，占比51%，线状MCSs是廊坊短时强降水的主要中尺度系统。PARKER等［22］划分线状MCSs为层状云后置型（trailing stratiform，TS）、层状云前置型（leading stratiform，LS）和层状云平行型（parallel stratiform，PS）3类，分别代表层状云降水回波位于线状回波的后部、前部和侧翼。廊坊线状MCSs回波形态也归纳为以上3类，46例中TS型约占61%，LS型和PS型分别占15%和24%，TS型出现频率最高，是线状MCSs的主要回波形态。从46例 中 挑 选2015年8月7日19：18、2012年7月25日22：54和2018年8月8日10：06 3个时次绘制反射率因子分布图（图1）分别反映层状云后置型、层状云前置型和层状云平行型3类典型回波形态。

2.2 气候分布

图2为线状MCSs强降水发生频率的月际和日变化。从月际变化看，线状MCSs强降水出现于4—9月，其中4月、5月和9月频率在1%左右，而6—8月频率较大，其中又以7月最高，达55%，8月次之；从日变化看，19：00后发生频率明显增高，至22：00达最高为10%，随后下降，次日01：00后趋于稳定下降趋势，上述时段为一日中线状MCSs强降水发生频率最高时段，次高发时段出现在午后13：00—16：00。

图1 典型3类线状MCSs强降水发生时北京雷达站1.5°仰角反射率因子（单位：dBZ）（a）2015年8月7日（TS型）19：18，（b）2012年7月25日（LS型）22：54，（c）2018年8月8日（PS型）10：06 Fig.1 Radar reflectivity factor at 1.5°elevation angle from Beijing radar station when the heavy precipitation with quasi-linear MCSs occurred（Unit：dBZ）（a）19：18 BST on August 7，2015（trailing stratiform type），（b）22：54 BST June 25，2012（leading stratiform type），（c）10：06 BST August 8，2018（parallel stratiform type）

图2 线状MCSs强降水发生频率的月际（a）和日（b）变化Fig.2 Inter-monthly（a）and diurnal（b）variations of occurrence frequency of the heavy precipitation with quasi-linear MCSs

3 线状MCSs强降水形成条件

3.1 天气尺度环流背景

对46例线状MCSs强降水个例形成的天气学背景进行分析后发现，500 hPa天气形势主要有4种，即低槽型、横槽型、低涡型和西风环流型，占比依次为81%、13%、3%、3%。从线状MCSs强降水发生时500 hPa位势高度场的合成（图3）可以看出，低槽型的特点是中纬度西风带有低槽东移，通常槽的经向跨度较大，当槽线移动至蒙古国东至河套一带时，对流云带移入京津冀地区，并逐渐影响冀中平原；当我国东北地区有低涡或东西向高空槽维持，且其后部有横槽生成并逐渐南下时，随着槽线转竖，冷空气影响冀中，形成线状MCSs，此为横槽型，虽为次多天气类型，但较低槽型所占比例明显减小；低涡型表现为低涡中心位于华北中北部，白天随着太阳辐射加强，近地面气温迅速升高，暖湿空气抬升，同时配合高层冷空气形成了冀中的对流天气；还有一种类型为平直西风环流，表现为西太平洋副热带高压（简称“副高”）较为强盛，脊线西伸达青藏高原，冀中地区处于副高外围高温高湿环境中。

3.2 水汽分布及演变

水汽是对流天气发生发展的最关键因素，不仅决定着成云致雨，其在上升运动过程中凝结释放的潜热也提供了对流活动所需的能量条件［23］。

为了对线状MCSs强降水天气的湿度条件进行量化分析，图4给出不同等压面的比湿箱线图。可以看出，700、850、925 hPa的比湿中位数依次呈递增趋势，分别为8.36、13.42和15.88 g·kg-1，700、850、925 hPa 50%的比湿值分别集中于6.53～9.93、10.69～15.25、13.58～17.98 g·kg-1，反映了多数线状MCSs强降水发生时的湿度条件。

图3 线状MCSs强降水发生时500 hPa位势高度场的合成（单位：dagpm）（a）低槽型，（b）横槽型，（c）低涡型，（d）西风环流型Fig.3 Composition of geopotential height field at 500 hPa when the heavy precipitation with quasi-linear MCSs occurred（Unit：dagpm）（a）low trough type，（b）transverse trough type，（c）low vortex type，（d）westerly circulation type

图4 不同等压面比湿箱线图Fig.4 The boxplot of specific humidity on different isobaric surfaces

为定性分析3类线状MCSs强降水的水汽来源，以及湿度条件，选取2015年8月7日、2011年7月17日和2018年8月8日3次过程作为层状云后置型（TS型）、层状云前置型（LS型）和层状云平行型（PS型）线状MCSs典型天气过程，以雨强最大站点大厂（46.2 mm·h-1）、永清（53.4 mm·h-1）、香河（39.1 mm·h-1）的700 m（约925 hPa）、1500 m（约850 hPa）和3000 m（约700 hPa）绘制水汽后向轨迹，以及比湿、风场的时间-高度剖面（图5）。可以看出，在短时强降水发生前48 h内，2015年8月7日（TS型）大厂站和2011年7月17日（LS型）永清站700 hPa水汽主要来源于偏西方向，2018年8月8日（PS型）香河站水汽自西南方向到达降雨区；2011年7月17日（LS型）永清站850 hPa偏南水汽分量更加明显；2018年8月8日（PS型）香河站925 hPa出现明显的东南风，即超低空有来自东南方向渤海的水汽输送，使得本次过程中出现了6个站次的短时强降水。对比比湿分布也可以看出，2011年7月17日（LS型）永清站强降水出现前925 hPa以下比湿可跃增至15～17 g·kg-1，雨强为3种类型之最，而2018年8月8日（PS型）香河站则在超低空东南风共同作用下，925 hPa以下比湿长时间维持在18～21 g·kg-1。综上所述，降水强度与700 hPa水汽来源方向有着一定关系，偏西方向来的空气通常湿度较小、温度较低，与低空西南气流的共同作用加剧了降水地区大气的不稳定性，提高了降水效率，而850 hPa偏南水汽分量越大，越有利于形成2011年7月17日（LS型）永清站对流，这一类型反射率因子梯度大，且容易出现“列车效应”，特点是雨区相对不大，但雨强大，925 hPa超低空东南风的配合则使得强降雨落区明显扩大，形成2018年8月8日（PS型）香河站强降水。

3.3 能量指数

针对强对流天气发生的各种影响因素，已发展出百余种物理意义明确的特征量［24］，其中热力不稳定条件是表征大气环境条件对于对流系统发展影响的重要特征参量［23］，代表热力不稳定条件的有K指数，沙氏指数SI，850 hPa温度与500 hPa温度的差值ΔT（ΔT=T850-T500）；另外能量类指数CAPE，将潜势不稳定能量与垂直螺旋度结合而成的垂直能量螺旋度（vertical energy helicity，VEH）等在诊断分析中常常被用到，以下将通过多种物理量及指数的综合判断来定量分析线状MCSs发生时的环境特征。

图6为不同热力不稳定参数的箱线图。可以看出，在线状MCSs强降水发生前，ΔT最大可达到30℃，最小也在20℃，但50%的数值位于23～26℃范围内，中位数为24℃，即这一范围为线状MCSs强降水发生的有利热力条件之一；K指数的中位数为36.5℃，50%的数值位于32～40℃范围内；SI的25%和75%分位数分别为-3.11℃和0.47℃，中位数为-1.29℃；50%的LI位于-3.72～-1.62℃范围内，中位数为-3.11℃，LI＞0℃的情况较为少见。综上所述，线状MCSs强降水在强的热力环境背景下发生发展，可将以上环境参数的分析结果适当应用于此类天气的预报预警业务中。

图6 热力不稳定参数箱线图Fig.6 The boxplot of thermal instability parameters

DOSWELL等［25］早在上世纪90年代就提出在深对流可能发生的环境中，CAPE是一个与环境联系最为密切的热力学参量，广泛地应用于强对流天气的诊断分析中。樊李苗等［26］研究结果显示国内短时强降水的CAPE大多不超过2500 J·kg-1，平均值在1000 J·kg-1左右。为了解冀中地区线状MCSs强降水的能量特征，对CAPE进行了统计分析［图7（a）］，可以看出，50%的CAPE值集中在316.7～1545.7 J·kg-1，最大值可达2679 J·kg-1，最小值为31.6 J·kg-1，中位数为874.4 J·kg-1。

VEH是诊断和预报强对流天气的有效指标，VEH＞0时，表示逆时针螺旋上升运动且空中伴有潜势不稳定能量，有利于强对流发生，而VEH＜0则表示空中虽有不稳定潜热，但低层为顺时针上升运动，能量将很快被消耗，不利于强对流发生和持续［27］。在线状MCSs影响廊坊时［图7（b）］，强降水发生在北京探空站周边的34次过程中有29次为正的VEH，占85.3%，平均VEH值为4.4×10-4J·m·kg-1·s-2，最大可达18.4×10-4J·m·kg-1·s-2，负的VEH平均值为-2.1×10-4J·m·kg-1·s-2，最 小 为-5.5×10-4J·m·kg-1·s-2。COLQUBOUN等［28］的 研 究 表 明，当VEH＞2×10-4J·m·kg-1·s-2时，出现超级单体的可能性极大，且数值越大可能性越大。对比以上分析可见，线状MCSs强降水出现时VEH多为正值，且均值明显大于2×10-4J·m·kg-1·s-2，说明其具有强烈持久的不稳定能量。

3.4 物理量演变

进一步分析典型的3类线状MCSs强降水过程中相应站点散度、垂直速度和假相当位温θse时间-高度剖面（图8），可以看出，典型的3类线状MCSs强降水发生前，垂直方向上均出现了低层辐合高层辐散的层结结构，正负散度分界基本位于500 hPa上下，同时有明显的上升气流，2015年8月7日（TS型）大厂站和2011年7月17日（LS型）永清站上升气流出现于强降水即将开始或贯穿发生过程中，最大上升速率为1.5～2.0×10-2Pa·s-1，2018年8月8日（PS型）香河站300 hPa的水平辐散更明显，加强了垂直抽吸，使最大上升速率超过2.0×10-2Pa·s-1，并且上升气流出现时间明显早于前两者，维持时间也相对更长，这是2018年8月8日（PS型）香河站强降水持续时间长的重要原因。

图7 CAPE箱线图（a）和样本垂直能量螺旋度VEH（b）Fig.7 The boxplot of convective available potential energy（a）and vertical energy helicity per sample（b）

图8 3类线状MCSs强降水过程相应站点散度（彩色填色区，单位：s-1）、垂直速度（等值线，单位：10-2 Pa·s-1）（a、b、c）及θse（d、e、f，单位：℃）时间-高度剖面（a、d）2015年8月7日（TS型）大厂站，（b、e）2011年7月17日（LS型）永清站，（c、f）2018年8月8日（PS型）香河站Fig.8 The time-height cross-section of divergence（color shaded areas，Unit：s-1），vertical speed（isoline，Unit：10-2 Pa·s-1）（a，b，c）and θse（d，e，f，Unit：℃）at the corresponding stations in the heavy precipitation processes with three types of quasi-linear MCSs（a，d）Dachang station on August 7，2015（trailing stratiform type），（b，e）Yongqing station on July 17，2011（leading stratiform type），（c，f）Xianghe station on August 8，2018（parallel stratiform type）

3类典型线状MCSs强降水开始前，500 hPa高度以下θse均随高度减小，即∂θse/∂p＞0，大气为对流不稳定状态，相比于2015年8月7日（TS型）大厂站和2011年7月17日（LS型）永清站，2018年8月8日（PS型）香河站的θse值明显偏大，能量条件最好，并且850 hPa的θse与500 hPa的θse差值Δθse（Δθse=θse-850-θse-500）的极值达25℃左右，早于强降水12 h出现，而2015年8月7日（TS型）大厂站和2011年7月17日（LS型）永清站Δθse极值分别为15℃和20℃，早于强降水10～20 h出现，由此可见，表征大气能量条件的θse和不稳定性的Δθse变化对3类线状MCSs强降水过程均有指示意义，其中2018年8月8日（PS型）香河站能量和不稳定性更强，强降雨持续时间也更长。

4 结论与讨论

（1）线状MCSs强降水雷达回波形态有3类：层状云后置型、层状云前置型和层状云平行型。层状云后置型发生频率最高，线状MCSs强降水主要出现于6—8月，高发于7月，一日中又以入夜后至前半夜和午后为高发时段，有着明显的月际变化和日变化特征。

（2）线状MCSs强降水发生于500 hPa低槽型、横槽型、低涡型和西风环流型4种天气尺度环流背景下，其中以低槽型最为普遍。

（3）雨强与700 hPa水汽来源方向有关系，偏西方向来的空气通常湿度较小、温度较低，与低空西南气流的共同作用加剧了降水地区大气的不稳定性，提高了降水效率，而850 hPa偏南水汽分量越大，越有利于形成雨区相对较小，但雨强较大的降雨天气，925 hPa超低空东南风的配合则使得强降雨落区明显扩大。700、850、925 hPa 50%的比湿值分别集中于6.53～9.93、10.69～15.25、13.58～17.98 g·kg-1范围内。

（4）K指数、沙氏指数SI、ΔT等分析表明，线状MCSs强降水通常发生于强的热力环境背景下；CAPE值为316.7～1545.7 J·kg-1，VEH为正值且明显大于2×10-4J·m·kg-1·s-2是线状MCSs强降水形成的有利能量条件；层状云平行型MCSs强降水的垂直运动更强，且整层大气能量更大，不稳定性也强于另外两者，配合优越的水汽条件，此类线状MCSs更容易引发持续性短时强降水。