Climate Change Research Letters 气候变化研究快报, 2013, 2, 39-45 http://dx.doi.org/10.12677/ccrl.2013.21007 Published Online January 2013 (http://www.hanspub.org/journal/ccrl.html) Spatial and Temporal Distributions of Severe Convective Events and Statistical Characteristics of Convection Parameters over the Southern Part of Hebei Province Congmei Wang1, Guocui Li2, Xiuxia Tian3, Yunling Yang1 1Xingtai Weather Office of Hebei Province, Xingtai 2Shijiazhuang Weather Office of Hebei Province, Shijiazhuang 3Handan Weather Office of Hebei Province, Handan Email: cmwang6565@163.com Received: Oct. 13th, 2012; revised: Nov. 8th, 2012; accepted: Nov. 17th, 2012 Abstract: Using the observational thunderstorm, thunderstorm gale, hail and rainstorm data at 50 meteorological sta- tions in Xingtai, Shijiazhuang, Handan Districts of Hebei Province, China, and the convection parameters drawn from the MICAPS3 system during 1999-2008, spatial and temporal distributions of the severe convective events and several convective parameters have been analyzed. It has been shown that, on average, there are 74.8 thunderstorm days in a year over South Hebei, including 28.2 thunderstorm gale days, 9.4 hail days, and 12.3 rainstorm days. Strong convec- tive weather does not appear in January, February and December. Most thunderstorm and heavy rain events appear in July, and most thunderstorm gale and hail appear in June. Strong convective weather usually occurs in the afternoon. Apparently, compared to the eastern part, more thunderstorm and hail events appear in the western region of the study area. Thunderstorm gales often appear in the central part, and the heavy rain events in the northwestern and southeastern parts. For the strong convective weather, the thermal and energy convection parameters, such as TT, K, T850-500 and CAPE, are all numerically higher. But the parameter of T850-500 for rainstorm is relatively small, indicating that the rain- storm occurrence is not caused by any strong vertical temperature variation. The dynamical parameter of the strong weather threaten index is always showing a larger value, but the Switzerland thunderstorm index always appears to be smaller, indicating those power parameters may be used as reference indexes to forecast strong convection potential. The small SI stability index (no larger than 1) and large θse850-500 (no less than 5) can always characterize the strong convection events. In addition, the convection-condensation height is lower, that is, the CCL value is larger for thunder- storm, hail and heavy rain events, but higher for thunderstorm gales. The heights where the temperature reaches 0 and −20 Degrees Celsius can be regarded as characterized heights for hail. The parameters show that convection seems to be stronger in July than in other months. Keywords: Strong Convective Weather; Spatial and Temporal Distribution; Convection Parameters 河北省南部强对流天气的时空分布及对流参数统计特征 王丛梅 1,李国翠 2,田秀霞 3,杨允凌 1 1河北省邢台市气象局,邢台 2河北省石家庄市气象局,石家庄 3河北省邯郸市气象局,邯郸 Email: cmwang6565@163.com 收稿日期:2012 年10 月13日;修回日期:2012年11月8日;录用日期:2012 年11 月17 日 摘 要:利用河北南部石家庄、邢台、邯郸三个地区 50个县(市)气象站 1999~2008 年10 年的雷暴、大风、冰 雹和暴雨等观测资料以及由MICAPS3 探空资料导出的同期对流参数,对这一区域强对流天气事件的时空变化 特征及相应对流参数的统计特征进行了分析总结。结果表明,1999~2008 期间河北南部年平均雷暴日数为74.8 d, 其中雷暴大风有28.2 d,冰雹有 9.4 d,暴雨天气有 12.3 d;10 年中 1、2和12 月份均未出现强对流天气,雷暴 Copyright © 2013 Hanspub 39 河北省南部强对流天气的时空分布及对流参数统计特征 Copyright © 2013 Hanspub 40 和暴雨天气最多出现在 7月份,而雷暴大风和冰雹天气则最多出现在 6月份;一般而言,午后到傍晚为强对流 天气的高发时段。研究区域西 部的雷 暴和冰 雹天气 明显多 于东部 ,雷暴 大风多 见于中 部的平 原上, 而西北 和东 南部则是暴雨的高发区。表征对流的参数中,热力能量类参数,如总指数 TT、K指数、T850-500 和对流有效位能 CAPE 等,总是在强对流天气出现的时候取值更大,但暴雨的 T850-500 取值却明显较小,表明垂直方向上温度的 强梯度不是发生对流性暴雨的 必要 条件;表 征强 对流天气 的动 力参数— —强 天气威胁 指数 (SW EAT)在强对流事 件中均表现为较高的数值,瑞士雷暴(SWISS)指数则相反,取值明显较低,进一步分析表明动力类对流参数可被 用作强对流潜势预报的参考指标;表征层结稳定度的参数——沙氏指数较小(SI ≤ 1)、θse850-500 较大(≥5)是强对流 天气比较显著的特征;对流凝结高度(CCL)在雷暴、冰雹和暴雨事件中取值较低,在雷暴大风事件中则取值较高。 不同月份强对流天气的对流参数对比,7月份的对流参数大多表现出强于其它月份的特征。 关键词:强对流天气;时空分布;对流参数 1. 引言 2. 强对流天气时空分布特征 河北省南部出现的强对流天气主要包括雷暴、雷 暴大风、冰雹和局地强降雨等灾害性天气,是由发生 在特定环境场中的对流系统造成的。李耀东[1]分析指 出,较强的热力不稳定和适宜的动力环境是强对流发 展的基础,各种对流参数结合对强风暴的预报有指示 意义。王丽荣[2]通过统计石家庄的雷暴日和强雷暴日 的对流参数,发现不同月份和不同强度对流天气的气 候特征有明显差别,湿对流有 效位能(Cape) 和沙氏指 数(SI)能较好反映强对流的一些特征。苏永玲[3]统计了 2001~2008 年5~9月京津冀地区雷雨大风、冰雹和短 时暴雨 3类强对流天气的时空分布和环流特征,并通 过典型个例的系统配置建立天气学概念模型。 本文中的强对流天气事件,雷暴或冰雹是指某日 的观测现象中有雷暴或冰雹;雷暴大风指某日的观测 现象中有雷暴且伴有 8级或8级以上的灾害大风;暴 雨指某日的观测现象中有雷暴且 24 小时雨量为 50 mm 及以上。本文统计的强对流天气日,指石家庄、 邢台、邯郸共50个气象站 1天中有 1站出现雷暴、 雷暴大风、冰雹或暴雨中某一种或多种强对流天气事 件的定义为 1个强对流天气日。强对流天气出现的站 次是指同一种强对流天气事件中出现在石、邢、邯三 地的站点个数。以下分析的时空分布特征实际上是强 对流日数的时间分布和强对流天气站次的空间分布 特征。 本文利用河北南部的石家庄、邢台、邯郸三个地 区50 个县(市)气象站 1999~2008 年10 年的雷暴、雷 暴大风、冰雹和暴雨观测资料以及气象信息综合分析 处理系统(MICAPS系统 3.1 版)导出的对流参数,对强 对流天气时空分布特征及对流参数特征进行了统计 分析,以期对强对流天气预报提供参考。 2.1. 时间分布特征 2.1.1. 年分布特征 1999~2008 年10 年中逐年统计强对流天气发生的 日数(图1),共发生雷暴天气748 d,年平均 74.8 d, 最多为 2000 年82 d,最少为 2007 年63 d;其中雷暴 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008年year 日数days 雷暴thunderstorm 雷暴大风thunderstorm gale 冰雹hail 暴雨 rainstorm Figure 1. Day numbers of severe convective weather of 1999-2008 year by year in Shijiazhuang, Xingtai and Handan (day) 图1. 1999~2008年石、邢、邯强对流天气逐年发生日数柱状图(单位:天) 河北省南部强对流天气的时空分布及对流参数统计特征 大风天气年平均28.2 d,最多 2004 年34 d,最少 2007 年19 d;冰雹天气年平均 9.4 d,最多 2001 年13 d, 最少 2000 年1 d;暴雨天气年平均12.3 d,最多 2003 和2008 年17 d,最少 2006 年6 d。 2.1.2. 月分布特征 1999~2008 年10 年中逐月统计强对流天气的日数 (图2),其中 1、2、12 月均无强对流天气出现。雷暴 天气最早出现在 3月12 日(2008 年),雷暴大风最早出 现在 3月22 日(2008年),冰雹最早出现在 4月8日 (2005 年),暴雨出现在 4月17日(2003 年)。雷暴天气 7月份出现最多,平均出现 17.9 d,6月份次之平均出 现16.6 d。雷暴大风天气 6月份出现最多,平均出现 7.8 d,7月份次之 6.4 d。冰雹天气 6月份 3.1 d,5月 份1.7 d。暴雨天气 7月份出现最多,平均出现 4.9 d, 8月份次之 3.6 d。 2.1.3. 日分布特征 图3中曲线为石、邢、邯三地雷暴、雷暴大风和 冰雹三种强对流天气 10 年个例每个时次出现的站数。 由于夜间缺少灾害时间的观测,曲线中当日 20时至 次日 07时的站数以平均数值代替显示。雷暴、雷暴 大风和冰雹三种强对流天气均主要出现在午后, 14~19时发生站数站全天的 43%,其中 16、17、18 时是三种强对流天气出现最集中的时次。 2.2. 空间分布特征 河北省西南部的地形较为复杂,地势东高西低, 具有山区、丘陵、平原等多种地貌特征,西部为太行 山脉,海拔高度在 500~1000 m,中部从山区向平原过 度,海拔高度在100~500 m,东部为平原,海拔高度 在100 m 以下。 0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 200 123456789101112 月份month 日数days 雷暴thunderstorm 雷暴大风thunderstorm gale 冰雹hail 暴雨 rainstorm Figure 2. Monthly day numbers of severe convective weather of 1999-2008 year by year in Shijiazhuang, Xingtai and Handan (day) 图2. 1999~2008年石、邢、邯强对流天气逐月发生日数柱状图(单位:天) 0 50 100 150 200 250 0 12 3 4 5 6 7 8 91011121314151617181920212223 时次hour 站次stations 雷暴/10 thunderstorm 雷暴大风thunderstorm gale 冰雹hail Figure 3. Hourly station numbers of severe convective weather of 1999-2008 year by year in Shijiazhuang, Xingtai and Handan 图3. 1999~2008年石、邢、邯强对流天气逐时发生站数点线图 Copyright © 2013 Hanspub 41 河北省南部强对流天气的时空分布及对流参数统计特征 从石、邢、邯三地 1999~2008 年10 年中雷暴总 站次数的分布图来看(图4(a)),西部地区明显多于东 部,雷暴高发区位于石家庄西部,井陉为雷暴次数大 值中心(317 次/10y),位于平原东南部的大名雷暴次数 最少(156 次/10y )。雷暴大风的空间分布比较复杂(图 4(b)),石家庄西部、中南部、邢台西北部、东南部和 邯郸西部为高发区,石家庄的赵县和邯郸的磁县为两 个高发中心。冰雹的空间分布也呈现西多东少的特点 (图4(c)),有两个冰雹高发区,分别在石家庄正定和 邯郸涉县,都位于太行山东麓。暴雨的分布有明显不 113.5 114 114. 5 115 115. 5 36.5 37 37.5 38 38.5 150 160 170 180 190 200 210 220 230 240 250 260 270 280 290 300 310 320 113.5 114 114.5 115 115.5 36.5 37 37.5 38 38.5 4 8 12 16 20 24 28 32 36 (a)雷暴 (b)雷暴大风 113. 5 114 114. 5 11 5 115. 5 36.5 37 37.5 38 38.5 0 1 2 3 4 5 6 7 8 113.5 114 114.5115 115.5 36.5 37 37.5 38 38.5 8 9 10 12 13 14 15 16 17 18 19 20 (c)冰雹 (d)暴雨 Figure 4. Station numbers spatial distribution of severe convective weather of 1999-2008: (a) Thunderstorm; (b) Thunderstorm gale; (c) Hail; (d) Rainstorm 图4. 1999~2008年强对流天气发生站(次)数空间分布图:(a) 雷暴;(b) 雷暴大风;(c) 冰雹;(d) 暴雨 Copyright © 2013 Hanspub 42 河北省南部强对流天气的时空分布及对流参数统计特征 同(图4(d)),雷 域,暴雨的高发区位于石家庄西部、北部、邢台西北 部和邯郸东南部,馆陶为三地暴雨发生最多的中心。 3. 对流参数统计特征 1999~2008 年期间 5~8 月的强对流日数占总数的 83.2%,因此以下只统计分析 5~8 月的强对流参数, 以期为强对流天气潜势预报提取参考指标。 由于计算对流参数时多数应用单站探空资料中 850 hPa以上的风、温、湿资料,较少使用边界层资 料,尽管后者与局地对流天气密切相关;假设单站对 流参数可以表征周围100 km范围内的大气状态,由 邢台站探空资料计算出的对流参数可以用作河北省 南部强对流天气预报的参考指标。 下文所用的对流参数是由气象信息综合分析处 理系统(MICAPS3.1 版)中的T-lnP 软件将探空资料计 算和导出的,软件导出的参数超过40个,通过对比 不同参数的数值以及其物理意义,参考其他文献[4-6], 选择了以下参数来表征对流强度,其中包括总指数 (TT)、K指数(K)、850 hPa 与500 hPa 温度差(T850-500)、 湿对流有效位能(Cape)、沙氏指数(SI)、850 hPa 与500 hPa的θse差(θse850-500)、整层比湿积分(TQ)、强天气 威胁指数(SWEAT)、瑞士雷暴 1(SWISS00)、瑞士雷暴 2(SWIS S12)、0度高度(ZH)、–20 度高度(ZH20)和对 流凝结高度(CCL)等。这些指数中,TT、K、T850-500、 Cape 为热力能量类参数,由不同高度的温度、露点计 算得到的,低空水汽愈丰沛、层结愈不稳定,热力能 量指数值愈大;作为稳定度指数,SI指数值越小或 θse850-500 值越大表明大气越不稳定;TQ 作为湿度类指 数,湿度越大值越大;SWEAT和SWISS 为热力动力 综合指数,为热力学和动力学参数组合而成,反映了 不稳定能量与风垂直切变对风暴强度的综合作用, SWEAT 指数值越高发生强雷暴的可能性越大,而 SWISS值越小发生强雷暴的可能性越大;ZH、ZH 和 CCL 可作为表征特殊高度类指数。这些表征动力、水 汽和层结条件的参数可综合反映出对流大气的基本 状态。 3.1. 不同强对流天气事件的对流参数对比 首先计算了邢台单站10 年中 5~8月逐日08 和20 时的对流参数,然后分别针对河北南部四种强对流天 均, 再与无对流天气时的相应量作比较,发现:强对流天 气的总指数(TT) > 45℃,其中冰雹的总指数最高,暴 雨的总指数最小(表1);K指数 > 28℃,暴雨的 K指 数最大,雷雨大风的 K指数最小;850 hPa 与500 hPa 两高度处的温度差(T850-500)都在25℃以上,雷雨大风 的T850-500 最大,甚至在 29℃以上,暴雨的 T850-500 较 小,甚至低于无对流天气时的平均值,表明对流性暴 雨的发生不一定需要垂直方向上的温度梯度很大。强 对流事件中,湿对流有效位能 ( Cape)的平均值均大 于 700 J·kg–1,其中暴雨最大,为991.2 J·kg–1;沙氏指数 (SI) ≤ 0.2℃,其中冰雹的沙氏指数最小,雷暴的沙氏 指数最大;850 hPa与500 hPa高度上的 θse 差(θse850-500) > 5℃,冰雹最大,为 7.7℃;整层比湿积分(IQ) > 3400 g·hPa/kg,暴雨的 IQ 最高,冰雹最低;强天气威胁指 数(SWEAT) > 190,暴雨指数最大,为 222.7;瑞士雷 暴1(SWIS S00)和瑞士雷暴2(SWISS12)分别≤2.0 和 ≤3.4,暴雨的两个瑞士雷暴指数均较小;暴雨的对流 凝结高度(CCL)最低,在867.2 hPa 高度上,雷雨大风 的CCL 位置最高,在 793.4 hPa。0度高度(ZH)和–20 度高度(ZH20)是通常人们所公认的适宜冰雹成长的 高度,值得注意的是,就对流和非对流天气相比,两 者均无太大差异,计算表明,冰雹日的 0度高度和–20 度高度平均值分别约为4200 m 和7300 m。 Table 1. Comparison on the mean convective parameters re- spectively for four types of severe convective weather and no severe convective weather days 表1. 4类强对流天气与无对流天气的对流参数对比 雷暴 雷雨大风 冰雹 暴雨 无对流 天气 暴和冰雹的多发区域却是暴雨的少发区 气,对其发生之前 08 时和20 时的对流参数做平 TT (˚C) 46.3 48.0 48.9 45.6 40.7 K (˚C) 29.7 28.8 29.7 33.0 20.8 T850-500 (˚C) 27.1 29.3 28.8 25.4 26.0 Cape (J·kg–1)729.6 770.3 928.1 991.2 334.8 SI (˚C) 0.2 –0.2 –0.6 –0.4 4.1 θse850-500 (˚C)5.5 6.8 7.7 7.4 –0.8 TQ (g·hPa/kg)3859.43499.4 3461.3 4690.33014.0 SWEAT (无量纲) 195.7 191.7 203.2 222.7 135.4 SWISS00 (无量纲) 2.0 1.6 1.3 1.2 6.7 SWISS12 (无量纲) 3.4 3.3 2.8 2.3 8.5 ZH (m) 4526.14354.9 4294.7 4777.34399.4 ZH20 (m) 7660.87421.6 7321.7 8062.87582.6 CCL (hPa) 826.8793.4 806.4 867.2 790.4 Copyright © 2013 Hanspub 43 河北省南部强对流天气的时空分布及对流参数统计特征 3.2. 不同月份强对流天气的对流参数对比 表2中分别为5~8 月不同月份强对流天气平均的 对流参数值。对比可以看到不同月份强对流天气的热 条件不尽相同。5月份的 K、T 暖 的层结结 SWISS12 都表现 出较 力、动力、水汽和特殊高度 Q、θse850-500 都明显低于其它月份,SI 和SWISS00、 SWISS12 明显高于其它月份,表明 5月份的热力和动 力条件相对较弱;但 T850-500 相对最大,表明上冷下 构较为显著;6月份的 TT和T850-500相对最 大,SI相对最小,表明6月份强对流天气的高低空温 度递减率都是最大的,即上冷下暖的层结结构最显 著,而5、6月份的动力条件相对较弱。7月份的参数 大多表现出强于其它月份的特征,如K、Cape、 θse850-500、TQ、SWEAT、SWISS00、 大的值,SI 表现出较小的值,表明 7月份的热力 和动力条件相对较强。8月份的K、Cape、θse850-500、 TQ 也都比5、6月份的值更大一些,表明7、8月份 低层的热力水汽条件更强。从特殊高度对比,5月强 对流天气的 0度层高度和–20 度层高度均低于其它月 份,7月份强对流天气的0度层高度和–20 度层高度 均为最高,分别为 4848.8 m和8124.2 m。5、6月份 对流凝结高度在较高的层次,7、8月份对流凝结高度 在较低的层次。 Table 2. Comparison on the average convective parameters on severe convective weather of different months 表2. 不同月份强对流天气平均对流参数对比 5月 6月 7月 8月 TT (˚C) 47.9 48.6 45.6 44.8 K (˚C) 23.2 29.3 33.2 31.6 T850-500 (˚C) 29.5 29.5 25.7 25.5 Cape (J·kg–1) 318.5 565.7 1099.8 988.2 SI (˚C) 1.3 –0.4 –0.4 0.2 θse850-500 (˚C) 1.6 6.4 7.8 6.7 TQ (g·hPa/kg) 2430.6 3292.3 4745.1 4520.3 SWEAT (无量纲) 161.8 197.9 219.1 201.3 SWISS00 (无量纲 3.4 1.4 1.2 1.9 S1 ) SWIS2 5.1 3.1 2.3 3.1 H (m) 3982.0 4240.7 4848.8 4765.8 Z (无量纲) Z H20 (m) 6813.0 7306.3 8124.2 8026.7 CCL (hPa) 781.3 774.0 865.1 866.1 4. 结论 1) 1999~2008 期间河北南部年平均雷暴日数为 雷暴大风 28 ,冰雹有 、 、12 月均无强对流天气出现。雷 7,而雷暴大风和冰雹 6月份。 强对流天气的高发时段。研究区域西部的雷暴和冰雹 天气明显多于东部,雷暴大风多见于中部的平原上, 而西北和东南部则是暴雨的高发区。 2) 表征对流的参数中,热力能量类参数,如总指 数TT、K指数、T850-500 和对流有效位能 CAPE 等, 总是在强对流天气出现的时候取值更大,但暴 T850-500 取值却明显较小,表明垂直方向上温度的强梯 度不是发生对流性暴雨的必要条件;表征强对流天气 的动力参数——强天气威胁指数(SWEAT)在强对流事 件 均表现为较高的数值,瑞士雷暴(SWISS)指数则 相反,取值明显较低,进一步分析表明动力类对流参 数可被用作强对流潜势预报的参考指标;表征层结稳 定度的参数——沙氏指数较小(SI ≤ 1)、θse850-500 较大 (≥5)是强对流天气比较显著的特征;对流凝结高度 (CCL)在雷暴、冰雹和暴雨事件中取值较低,在雷暴 大风事件中则取值较高。另外,0度和–20 度高度对 区分不同强对流天气的参考意义不是很大。 74.8 d,其中有 .2 d9.4 d,暴雨 天气有 12.3 d。1 2 暴和暴雨天气最多出现在 月份 天气则最多出现在 一般而言,午后到傍晚为 雨的 中 3) 不同月份强对流天气的对流参数对比,7月份 份强对流 的大,即上冷下暖 的层结结构较为显著,但5、6月份的动力条件相对 较弱。 、8月份低层更 7 力条月强 天0高度 0 度层均低 、8,对流凝结 在较 层次, 份强对流天0度层高度和 0度层 度均 5 河 气研 ( 1)予 助 参考文献 (e [1] , 刘建 高守和流天气 用]. 气, 2(4) 的对流参数大多表现出强于其它月份的特征。5、6月 高低空温度递减率较天气 7的热力水汽条件强, 月份动 件相对最强。5对流 气的 度层和–2 高度于 7月份高度 高的 7月 气的–2 高 为最高。 . 致谢 本文由北省象局科项目 11ky4 以资 。 Refernces) 李耀东 报中的应 文, 研究[J 亭. 动力 象学报 能量参 004, 62 数在强对 : 401-409. 预 Copyright © 2013 Hanspub 44 河北省南部强对流天气的时空分布及对流参数统计特征 Copyright © 2013 Hanspub 45 预报中 [3] 文集[C], 杭州: 中国气象学会, 2009: 2357-2364. 姚叶青, 陈炎等. 基于对流参数的雷暴潜势预报研究 [6] [2] 王立荣, 王丽荣, 匡顺四. 对流参数气候特征在短期 的应用[J]. 气象与环境学报, 2008, 24(5): 39-41. 苏永玲, 何立富, 巩远发等. 京津冀地区强对流时空分布与 天气学特征分析[J]. 气象, 2011, 37(2): 177-194. 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