閩侯縣短時強降水特征及其預報指標研究

陳偌怡?張美花?曹茜

摘 要：采用閩侯地區2013—2022年17個自動站（含高新區）的逐時降水資料及ERA5再分析資料，對閩侯地區1 h≥30 mm短時強降水的時空分布特征和預報變量進行分析，結果表明：（1）閩侯短時強降水次數最多的月份為6—9月，主峰值在9月，次峰值在6月；短時強降水主要集中在14：00～19：00，17：00為峰值；（2）閩侯南部片區短時強降水年平均次數最多，中部片區最少；（3）850、925 hPa比濕及K指數與降水強度呈正相關，CAPE對對流性降水有指示意義，對于臺風系統影響降水的指示性不強。

關鍵詞：短時強降水；時空分布；物理量特征

中圖分類號：P426.6 文獻標志碼：B文章編號：2095–3305（2024）01–0-03

短時強降水是指短時間內降水強度大，降水量達到或超過某一量值的天氣現象，其特點是局地性強、雨強大，會引發泥石流、山體滑坡等次生災害。如今各行各業對降水的預報預警需求日漸增長，而對于強降水落區及時效預報一直是預報服務的難點及重點[1-3]?，F已有不少對極端降水的研究，伍紅雨等[4]研究了廣東地區極端降水特征；王囝囝[5]等分析了大連地區短時強降水天氣特征，并根據特征將短時降水分為4種類型分別總結強降水發生前的環境物理量參數特征。但目前對縣級短時強降水的研究還較少，而短時強降水基本較分散，經常是局地性的短時強降水會造成災害發生[6]。閩侯地區夏季強降水多發，降水強度大、局地性明顯且空間分布不均，閩侯北部多為山區，是地質災害頻發區，短時強降水易引發泥石流、山體滑坡。因此，對閩侯地區短時降水時空特征及降水前的指標變化特征進行研究，對提高臨近預報準確率，減少強降水災害具有重大意義。

1 資料與方法

根據最新制定的閩侯地區短時臨近強天氣服務制度規定，當30 min累計降水量達到30 mm以上時，必須向防汛部門進行電話直通服務。結合實際業務服務需求及成災可能性，此次研究將小時降水量≥30 mm的降水定義為短時強降水，若自動站出現降水量≥30 mm/h則為1次短時強降水過程，一個站點1 d中多次出現短時強降水過程時次數累計統計。由于所用資料為整點小時資料，部分滑動小時降水量≥30 mm的數據未能被統計出，因此此次研究的樣本數要低于實際。

選取閩侯地區內2013—2022年1—12月逐時降水資料，由于閩侯地區自動站建站時間差異大，且部分自動站早年小時數據資料不穩定，為保證研究所用數據資料具有完整性及代表性，最終選取17個氣象觀測站（包含高新區）。再分析數據選取ERA5再分析小時數據資料，數據分辨率為0.25°×0.25°。

2 短時強降水的時間分布特征

2.1 短時強降水的月變化

統計閩侯地區自動站短時強降水次數的月變化（圖1）可看出閩侯地區短時強降水頻次并不均勻，有明顯的季節性。短時強降水次數最多的為6—9月，約占全年短時強降水頻次的80.2%，并呈現出“雙峰型”特征，6、9月出現了2次短時強降水頻次峰值。這一結果主要因為6月受西南暖濕氣流明顯增強的影響，再加上氣溫升高，導致對流運動增多，短時強降水發生頻繁；7月副熱帶高壓開始西伸北抬，閩侯大部分時間處于副熱帶高壓的控制下，午后的不穩定對流運動減少，所以短時強降水頻次有所減少；8月起熱帶低值系統及東風波活動頻繁，副熱帶高壓強度不穩定，閩侯地區開始經常處于副高邊緣區域，再加上熱力條件轉好，午后局地熱對流運動增加，受熱帶低值系統及午后局地對流運動的影響，8—9月再次出現短時強降水頻次峰值。

2.2 短時強降水的日變化

統計閩侯地區自動站短時強降水次數的日變化（圖1），閩侯地區短時強降水時段主要集中在14：00～19：00，占比約為53.4%，整體趨勢呈現出“單峰型”的特征，17：00為“峰頂”達到55次，該時段因為午后地表溫度趨于上升，熱力條件及不穩定條件好，容易產生對流性降水；夜間至清晨時段氣溫降低，對流性強降水次數減少，統計的夜間短時強降水次數中多為熱帶天氣系統影響所產生的穩定系統性降水。

3 短時強降水的空間分布特征

3.1 空間分布情況

由于閩侯地區屬于“月牙形”地形（圖2），南北緯跨度大，為了更好體現短時強降水的空間分布特征，將閩侯地區劃分為南部、中部及北部3個片區進行研究（表1）。由于此次研究的自動站整體呈現出南多北少的趨勢，為了能體現出更具代表性的短時強降水頻次分布，將各片區內站點出現短時強降水的年平均次數除以各片區內站點數，得出平均次數[7]。

由于閩侯地區短時強降水集中在汛期（4—9月），所以此次主要針對汛期期間短時強降水的時空分布進行分析，統計閩侯地區2013—2022年4—9月降水頻次并進行處理，得出閩侯各片區短時強降水年平均次數，南部片區短時強降水年平均次數最多，北部地區其次，中部片區年平均降水次數最少（表2）。

3.2 地形影響因素

閩侯地區短時強降水次數呈現出南北多、中部少與閩侯地形有密切關系。閩侯南部臨近東海，夏季福建臺風多發，受臺風外圍的偏東或偏南氣流影響，經常為南部鄉鎮帶來充足水汽及動力條件，產生短時強降水；福建中部地區夏季受冷空氣南下與副熱帶高壓北部邊緣的共同影響易產生切變，閩侯北部鄉鎮多處于切變南側偏南急流，良好的水汽條件與動力條件也使北部鄉鎮多發短時強降水天氣。

4 短時強降水過程物理量分析

物理量參數是短時強降水預報中重要的指標，

選取2016年4月24日、9月11日和2022年8月2日3次過程進行物理量分析，分別是區域性短時強降水、臺風系統外圍影響短時強降水過程和單站短時強降水，代表了短時強降水的3種經典類型[9-10]。田付友等[11]在研究中提到，與水汽及熱力條件相關的物理量對強降水的指示意義最好，因此此次研究選取925 hPa比濕、850 hPa比濕、K指數和對流有效位能4個物理量，觀察其數值變化。

3個過程發生時物理量特征如下（表3、4、5），結果表明：（1）850 hPa比濕與925 hPa比濕與降水強度呈正相關，小時雨強在30 mm以上的降水850 hPa比濕在12.00 g/kg；925 hPa比濕在14.00 g/kg，當強降水過程接近結束時925 hPa比濕會有所下降。對于單站短時強降水925 hPa比濕的效果更好，8月2日過程中15：00的小時降水量達到100 mm以上，925 hPa比濕也達到19.27 g/kg；（2）強降水過程中K指數在32 ℃以上，該物理量與降水強度呈正相關，小時雨強100 mm以上的降水過程中K指數可達35 ℃；（3）CAPE對對流性降水的預報效果較好，在強降水前CAPE會迅速升高，臺風系統造成的降水與CAPE相關性不大。

5 結論與討論

采用閩侯地區2013—2022年17個自動站（含高新區）的逐時降水資料及ERA5再分析資料，對閩侯地區1 h≥30 mm短時強降水的時空分布特征和預報變量進行分析，結果表明：

（1）閩侯短時強降水次數最多的月份為6—9月，約占全年短時強降水頻次的80.2%，且分布呈“雙峰型”特征，主峰值在9月，次峰值在6月；短時強降水主要集中在14：00～19：00，占比約53.4%，整體趨勢呈現出了“單峰型”的特征，17：00為“峰頂”達到55次。

（2）閩侯南部片區短時強降水年平均次數最多，北部地區其次，中部片區年平均降水次數最少。

（3）850、925 hPa比濕及K指數與降水強度呈正相關，CAPE對于對流性降水有指示意義，對于臺風系統影響降水的指示性不強。

此次研究運用了自動站數據資料與ERA5數據對閩侯縣短時強降水進行統計分析，得出了閩侯縣短時強降水時空分布特征及典型強降水時的物理量變化，但由于此次所使用的區域站點較少、年限較短，且ERA5為分辨率0.25°×0.25°的格點數據，對于鄉鎮級別范圍的局地性降水分析來說，分辨率仍有所不足。因此，要想更細致地了解短時強降水的發生發展機理，還需在日常預報中多使用雷達、加密自動站等高分辨率數據，不斷積累對于短時強降水過程的預報經驗。

參考文獻

[1] 蔡晶，李懷宇，錢嘉星，等.廣東短時強降水的時空分布特征[J].廣東氣象，2019，41（6）：5-9.

[2] 郝瑩，姚葉青，鄭媛媛，等.短時強降水的多尺度分析及臨近預警[J].氣象，2012，38（8）：903-912.

[3] 俞佩.浙江省短時強降水的時空分布特征[J].氣象與環境研究，2022.27（3）：397-407.

[4] 伍紅雨，李芷卉，李文媛，等.基于區域自動氣象站的廣東極端強降水特征分析[J].氣象，2020，46（6）：801-812.

[5] 王囝囝，黃振，鄒善勇，等.大連地區短時強降水天氣特征及預報指標研究[J].氣象與環境學報，2016，32（4）：32-38.

[6] 鄭穎青，姚林塔，林金凎，等.福州市短時強降水分析[J]. 海峽科學，2018，140（8）：14-16，22.

[7] 蔡奕萍，尹淑嫻，姜曉岑，等.基于區域自動站的東莞極端短時強降水特征[J].廣東氣象，2022，44（4）：6-10.

[8] 黃金穎，張志超，張虹，等.天津市薊州區短時強降水特征及預報指標研究[J].天津科技，2022，49（8）：31-36.

[9] 樊李苗，俞小鼎.中國短時強對流天氣的若干環境參數特征分析[J].高原氣象，2013，32（1）：156-165.

[10] 周后福，邱明燕，張愛民，等.基于穩定度和能量指標作強對流的短時預報指標分析[J].高原氣象，2006，25（4）：716 -722.

[11] 田付友，鄭永光，張濤，等.短時強降水診斷物理量敏感性的點對面檢驗[J].應用氣象學報，2015，26（4）：385-396.