微波辐射计资料在河北大厂地区强对流天气监测与预警中的应用

李红星 高清泉 郝国松 黄浩杰

（1.大厂回族自治县气象局，河北 廊坊 065300；2.廊坊市气象局，河北 廊坊 065000）

对流天气属于中小尺度系统，具有水平尺度小、生命史短、影响范围窄、强度大的特点，其突发性强、破坏力大，是河北主要灾害性天气之一，也是预报中的难点。地基遥测设备微波辐射计在河北多个台站布设，大厂站（54510）就是其中之一。微波辐射计的特点是具有较高的时间分辨率和连续不间断的观测能力，能输出温湿度廓线、大气稳定度等有价值的资料，非常适合基层台站使用[1]。海阿静等[2]分析了微波辐射计在多种天气条件下的观测结果，发现其具有良好的工作性能；汪小康等[3]总结了不同降水强度下微波辐射计观测资料的反演特征，结果表明，其资料对降水具有较好的指示作用；黄治勇等[4]将微波辐射计观测资料应用在短时暴雨的潜势预报中，总结了多个与暴雨过程相关的参量。该文利用大厂QFW—6000 型地基微波辐射计观测数据，分析了大厂地区强对流天气发生前水汽含量、液态水含量及二次产品的变化特征，旨在找到强对流天气发生前大气环境条件的变化特征，为强对流天气预报预警业务提供参考。

1 过程挑选及资料检验

1.1 挑选数据

本文对2019—2022 年6—9 月大厂站（54510）小时雨强、极大风速数据以及该站微波辐射计输出的指数K、抬升指数LI、沙氏指数SI、路径积分水汽含量IWV参数资料进行研究。在河北省，强对流天气主要包括短时强降水、雷雨大风和冰雹。短时强降水：如果小时降雨量≥20mm，就定义为一次短时强降水天气过程，将降水发生的时刻记录为强降水天气过程的出现时间。雷雨大风：当风速≥17.2m/s 时，出现短时大风并伴有降水。冰雹：降落地面的固体降水，直径≥5mm 的为冰雹，其中直径≥20mm 的称为强冰雹[1]。结合微波辐射计观测数据情况，表1 列出了2019—2022 年大厂站8 次典型强对流天气过程的出现时间及类型。其中，2021 年发生4 次强对流天气，并且有一次明显的冰雹伴短时强降水天气过程。从总体上看，这4 年发生强对流天气的类型主要以短时强降水为主，并且主要发生在7 月中下旬以及8 月上中旬。

表1 2019—2022 年大厂站强对流天气出现时间和类型

1.2 数据检验

为了验证K指数的准确性，选取了微波辐射计在2019—2022 年6—9 月的K指数资料，经过计算，得到了每日08：00（北京时间，下同）的K指数平均值，与分析资料计算得到的K指数进行相关性检验。结果显示，2 组资料的相关系数大于0.7，通过t检验（α=0.01），表明它们之间具有显著相关性。说明根据微波辐射计资料可以分析大厂地区强对流天气。

2 强对流天气微波辐射计反演资料特征分析

2.1 大气层结稳定度

为了分析强对流天气发生前微波辐射计各稳定度参数的变化特征，使用SPSS 软件分别制作短时强降水、雷雨大风2种强对流天气发生前1h 各参数的箱形图（如图1所示）。箱形图使用的数据不仅包括表1 中6 次短时强降水过程和1 次雷雨大风过程的参数资料，还包括2019 年6月20 日、2022 年6 月12 日和2022 年8 月6 日三次阵风7 级以上雷雨大风天气过程的参数资料。由于冰雹天气在研究时段内仅发生1 次，因此，该文不对冰雹天气进行箱形图分析。

图1 2019—2022 年大厂站强对流天气发生前1h K（a）、LI（b）、SI（c）、IWV（d）箱形图

箱形图是一种用作显示一组数据分布情况的统计图，它能显示一组数据的最大值、最小值、中位数及上下四分位数。箱子的顶端和底端，分别代表上下四分位数，涵盖了50%的数据。箱子中间的是中位数线，它将箱子一分为二。从箱子延伸出去的线条代表上下四分位数以外的数据。有时，在箱型图中也会出现个别的点，在胡须的末端值以外，这代表离群值。箱形图显示统计总体样本的变化，而不对基础统计分布做任何假设。箱子的宽度和形状表示数据中的分散程度和偏斜程度。整体来看，还可以检验数据是否对称、是否有偏向性，如果有，它偏向于哪一边。还可以用多个箱型图比较多组数据的分布情况，从而掌握数据结构和数据质量。箱形图最大的优点是不受异常值的影响，可以采用一种相对稳定的方式描述数据的离散分布情况，这样就可以剔除极端情况的分布值对普遍情况分析的影响，利于总结普遍存在的相应规律。

K指数为气团指标，其是反映稳定度和湿度条件的综合指标，一般来说，K值越大说明越不稳定。如图1（a）所示，雷雨大风的K指数箱体高于短时强降水，说明当雷雨大风发生时的气团更不稳定。从箱体的宽窄程度来看，短时强降水和雷雨大风K指数的分散程度较为相似，与短时强降水K 指数的中位数相比，雷雨大风的中位数主要集中在较高值附近，中位数为31℃，雷雨大风的K值主要分布在29℃～32℃，短时强降水分布在27℃～30℃，表明强对流天气发生前K指数偏高。通过统计分析可知，当K＞29℃时，有利于雷雨大风发生。当K＞27℃时，有利于短时强降水发生。

LI为抬升指数，表示自由对流高度以上不稳定能量大小的指数，一般来说，正数越大表示大气层结越稳定，负数越大表示越不稳定。图1（b）表明，雷雨大风的LI箱体相对来说很窄，其中位数与上下四分位的分布非常接近，LI值主要分布在-4.9℃～-4.6℃这一狭窄带内，而短时强降水的箱体明显宽于雷雨大风，LI值主要分布在-4.8℃～-1.0℃，跨度相当大。从统计分析的角度来看，如果LI值在-4.9℃～-4.6℃这一狭窄带波动，就有利于雷雨大风发生；如果LI＜-1.0℃，就认为有利于短时强降水发生。显然，根据LI值的波动范围预报雷雨大风的效果明显比短时强降水好。

SI 为沙氏指数，一般来说负值越大，越不稳定。图1（c）显示，与LI指数相似，雷雨大风的箱体与短时强降水箱体相比更窄，分布更集中。雷雨大风SI值的中位数为0.89℃，主要分布区间是0.7℃～1.5℃，短时强降水中位数为1.7℃，主要分布在1.5℃～4.8℃。可以推断，当SI＜1.5℃时，有利于雷雨大风发生；当SI＜4.8℃时，有利于短时强降水发生。

IWV为路径积分水汽含量。如图1（d）所示，雷雨大风的箱体较窄，集中在33kg/m2～35kg/m2，中位数33.8kg/m2，短时强降水IWV 集中分布在31kg/m2～37kg/m2，中位数为33.2kg/m2。短时强降水箱体涵盖了雷暴大风箱体，可以认为，当IWV＞31kg/m2时有利于雷暴大风和短时强降水发生。

此外，当强对流天气发生时，微波辐射计输出的稳定度系数均有明显的跳变现象。以2020 年8 月2 日晚发生在大厂站的雷雨大风天气为例，地面气象观测资料显示，大厂站21:06 极大风速达到17.3m/s，22:00 小时雨强为19.5mm，A（一种稳定度系数，其表示降水产生的概率）、LI、SI和K等曲线在21:06 均出现明显陡升或陡降的情况。

综上所述，触发雷暴大风的阈值条件如下：K＞29℃、-4.9 ≤LI≤-4.6℃、SI＜1.5℃。触发短时强降水的阈值条件如下：K＞27℃、LI＜-1.0℃、SI＜4.8℃。IWV无法对雷雨大风和短时强降水进行区分，如果IWV＞31kg/m2，就认为是触发上述2 种强对流天气的阈值条件。另外，当强对流天气发生时，各类稳定度系数的明显跳变也可作为辅助判断强对流天气发生的特征现象。

2.2 廓线分布

2021 年7 月1 日傍晚，大厂站出现了冰雹伴短时强降水的强对流天气。该文以此为例，分析微波辐射计反演的廓线分布情况。地面气象观测资料显示，在这次强对流天气过程中，冰雹出现在17:33—17:49，18:00 小时雨强24.3mm，17:28 极大风速为16.8m/s。整层大气的温湿度垂直分布在不同时段有较大区别。升温阶段主要包括2 个部分，分别为08:00—10:00 和12:00—17:00。其中，200m 以下低层温度从14:30 起有明显的升温趋势，为对流天气提供了有利的热力条件，为对流的发展奠定基础。17:28 左右低层温度迅速降低，有较为明显的下沉气流产生，恰好与当地出现7 级阵风的时间相吻合。对于相对湿度廓线来说，中午前后开始，低层的湿度中心形成，并不断有被加强向上抬升的趋势，中层大气在午后形成了一个湿度高值区，在15:00 后低层湿度明显减少。降水前1h，大厂站上空逐渐形成“上干下湿”的分布结构，在17:30 左右干、湿中心达到峰值，然后强对流天气开始发展。在降水结束后，整层大气的温湿分布趋于稳定。水汽密度在夜间和降水开始后比较平稳，没有明显变化。在白天特别是午后和降水开始前，水汽密度出现较大波动和峰值变化。11:00 开始至降水前1h，整层大气的水汽密度呈波动上升的趋势特征，在2500 m 以下表现得尤为明显。在降水发生前30min，水汽密度出现急速升高的趋势，在强对流天气发生后，又呈现断崖式下降的趋势，然后整层大气水汽密度趋于稳定。

3 结论

大厂站在2019—2022 年6—9 月，微波辐射计反演的大气层结稳定度参数与探空资料值两组数据相关系数超过0.7，通过t检验（α=0.01），说明两者具有显著相关性，因此，微波辐射计资料可用于强对流天气过程分析。分析短时强降水、雷雨大风两种强对流天气发生前1h 的K、LI、SI、IWV值，得到触发雷暴大风的阈值条件如下：K＞29℃、-4.9 ≤LI≤-4.6℃、SI＜1.5℃；触发短时强降水的阈值条件：K＞27℃、LI＜-1.0℃、SI＜4.8℃。IWV无法对雷雨大风和短时强降水进行区分，如果IWV＞31kg/m2，就认为是触发上述2 种强对流天气的阈值条件。此外，当强对流天气发生时，各类稳定度系数的明显跳变也可作为辅助判断强对流天气发生的特征现象。在对流天气发生前，当微波辐射计反演的温度廓线在200m 以下时，低层升温趋势明显，而高层的温度变化不大。当对流发生时整层温度急剧下降。在对流发生前3h，低层的相对湿度中心形成，中层大气形成了一个湿度高值区。在对流发生前1h，呈现“上干下湿”结构，强对流天气一触即发，过程结束后，整层大气温湿分布不再有明显变化。水汽密度在对流发生前3h，2500m 高度以下出现强烈波动上升趋势，发生前1h 逐渐降低，发生前30min，水汽密度再次出现急速增加的过程，并在强对流天气发生后又呈现断崖式下降，整层大气水汽密度趋于稳定。

4 讨论

通过以上分析，发现微波辐射计等新型观测资料的应用可以有效捕捉强对流天气发生发展的变化趋势，且时间分辨率很高，对于上空的水汽变化极为敏感。微波辐射计路径积分水汽含量与地面降水量有较好的对应关系，一般来说，空中液水含量大的时段都会形成较大降水，特别是低层液态水含量大的时段，往往对应较大的降水过程。而雷雨大风的发生更需要较干燥的环境场配合，通过观察微波辐射计路径积分水汽含量的变化趋势及大小，可以预测雷暴大风发生和发展的可能性。结合结论中触发雷雨大风、短时强降水阈值条件以及各类稳定度系数的明显跳变现象，对大厂地区强对流天气的预警预报业务有显著的指导意义。