浏览全部资源
扫码关注微信
Statistical analysis of the environment parameters of warm-sector heavy rainfall in South China
- Acta Scientiarum Naturalium Universitatis Sunyatseni Vol. 59, Issue 6, Pages: 51-63(2020)
- 作者机构：
1.中山大学大气科学学院，广东 珠海 519082
2.广东省气候变化与自然灾害研究重点实验室，广东 珠海 519082
3.南方海洋科学与工程广东省实验室（珠海），广东 珠海 519082
4.中国气象科学研究院灾害天气国家重点实验室，北京100081
- 作者简介：
- 基金信息：
DOI：10.13471/j.cnki.acta.snus.2020.04.08.2020D014
CLC： P445Published：25 November 2020，
Received：08 April 2020，
扫 描 看 全 文
万轶婧,王东海,梁钊明等.华南暖区暴雨环境参量的统计分析[J].中山大学学报(自然科学版),2020,59(06):51-63.
WAN Yijing,WANG Donghai,LIANG Zhaoming,et al.Statistical analysis of the environment parameters of warm-sector heavy rainfall in South China[J].Acta Scientiarum Naturalium Universitatis Sunyatseni,2020,59(06):51-63.
万轶婧,王东海,梁钊明等.华南暖区暴雨环境参量的统计分析[J].中山大学学报(自然科学版),2020,59(06):51-63. DOI： 10.13471/j.cnki.acta.snus.2020.04.08.2020D014.
WAN Yijing,WANG Donghai,LIANG Zhaoming,et al.Statistical analysis of the environment parameters of warm-sector heavy rainfall in South China[J].Acta Scientiarum Naturalium Universitatis Sunyatseni,2020,59(06):51-63. DOI： 10.13471/j.cnki.acta.snus.2020.04.08.2020D014.
摘要
采用探空数据及地面常规观测资料，针对2008~2017年前汛期（4~6月）发生在华南地区的54次典型暖区暴雨过程的不稳定条件、水汽、能量和动力等环境场特征开展统计分析，并对普通暖区暴雨、特强暖区暴雨的参量条件进行了对比，基于百分位法提取了用以区分普通、特强暖区暴雨过程的关键阈值。结果表明：1）在众多常用的物理参量指标中，表征水汽条件的850 hPa温度露点差、大气可降水量以及表征动力条件的深层垂直风切变对典型华南暖区暴雨事件的发生具有较清晰指示意义。华南暖区暴雨发生前大气可降水量充沛且对流层低层水汽接近饱和，结合一定的抬升条件，大气能迅速发生凝结潜热释放，并在深层垂直风切变的作用下组织化发展，从而使对流持续形成暴雨。当大气环境满足850 hPa的温度露点差≤2.2 ℃、大气可降水量≥56 mm、深层垂直风切变≥9 m/s时，有利于暖区暴雨的发生。2）相较于普通暖区暴雨事件，特强暖区暴雨事件在大气层结上具有更为充沛的对流层低层水汽条件，当大气环境满足850 hPa的温度露点差≤2.0 ℃时，特强暖区暴雨发生的概率更高。
Abstract
The environment features under unstable conditions， water vapor， energy and dynamics conditions were studied by using sounding data and conventional observation data for 54 warm-sector heavy rainfall cases in South China from April to June during 2008-2017. The thresholds of key environmental parameters to distinguish the significantly strong warm-sector heavy rainfall cases are extracted with percentile method. The conclusions are shown as follows： （1） The depression of dew point at 850 hPa， the atmospheric precipitation and the deep vertical wind shear can be used to predict the occurrence of warm-sector heavy rainfall in South China. The water vapor in the lower troposphere is nearly saturated with high atmospheric precipitation before the occurrence of warm-sector heavy rainfall. Combined with certain lifting conditions， the latent heat can be released from water vapor condensation in the atmosphere， so that the convection can continue to form rainstorm. The thresholds of physical parameters include depression of dew point≤2.2 ℃ at 850 hPa， atmospheric precipitation≥56 mm and deep vertical wind shear ≥9 m/s. The above conditions are favorable for the generation of warm-sector heavy rainfall. （2） Compared with common warm-sector heavy rainfall， the significantly strong warm-sector heavy rainfall is of more sufficient water vapor in the lower troposphere. Under the condition of depression of dew point≤2.0 ℃ at 850 hPa， the probability of significantly strong warm-sector heavy rainfall is higher.
关键词
华南暖区暴雨探空资料物理参量环境条件
Keywords
warm-sector heavy rainfall in South Chinasounding dataphysical parameterenvironment conditions
references
黄士松. 华南前汛期暴雨［M］. 广州：广东科技出版社， 1986： 94-95.
HUANG S S. The preflood season rainstorm in South China［M］. Guangzhou： Guangdong Science and Technology Press， 1986： 94-95.
何立富， 陈涛， 孔期. 华南暖区暴雨研究进展［J］. 应用气象学报， 2016， 27（5）：559-569.
HE L F， CHEN T， KONG Q. A review of studies on prefrontal torrential rain in South China［J］. Journal of Applied Meteorological Science， 2016， 27（5）：559-569.
郭圳勉， 黄先伦， 麦宗天， 等. 阳江市暖区暴雨的天气学分型［J］. 广东气象， 2016， 38（1）：13-18.
GUO Z M， HUANG X L， MAI Z T， et al. Classification of synoptic patterns for warm-sector rainstorms in Yangjiang city［J］. Guangdong Meteorology， 2016， 38（1）：13-18.
王坚红， 杨艺亚， 苗春生， 等. 华南沿海暖区辐合线暴雨地形动力机制数值模拟研究［J］. 大气科学， 2017， 41（4）：784-796.
WANG J H， YANG Y Y， MIAO C S， et al. The numerical study of terrain dynamic influence on warm area heavy rainfall of convergence lines in South China coast［J］. Chinese Journal of Atmospheric Sciences， 2017， 41（4）：784-796.
伍志方， 蔡景就， 林良勋， 等. 2017年广州“5·7”暖区特大暴雨的中尺度系统和可预报性［J］. 气象， 2018， 44（4）：485-499.
WU Z F， CAI J J， LIN L X， et al. Analysis of mesoscale systems and predictability of the torrential rain process in Guangzhou on 7 May 2017［J］. Meteorological Monthly， 2018， 44（4）：485-499.
吴亚丽， 蒙伟光， 陈德辉， 等. 一次华南暖区暴雨过程可预报性的初值影响研究［J］. 气象学报， 2018， 76（3）：323-342.
WU Y L， MENG W G， CHEN D H， et al. A study of the impact of initial conditions on the predictability of a warm-sector torrential rain over South China［J］. Acta Meteorologica Sinica， 2018， 76（3）：323-342.
林良勋， 冯业荣， 黄忠， 等. 广东省天气预报技术手册［M］. 北京： 气象出版社， 2006： 143-152.
LIN L X， FENG Y R， HUANG Z， et al. Technical guidance on weather forecasting in Guangdong province［M］. Beijing： China Meteorological Press， 2006： 143-152.
苗春生， 杨艺亚， 王坚红， 等. 两类华南沿海暖区暴雨特征及热力发展机制对比研究［J］. 热带气象学报， 2017， 33（1）： 53-63.
MIAO C S， YANG Y Y， WANG J H， et al. Comparative study of characteristics and thermodynamical development mechanism on two types of warm sector heavy rainfall in south China coast［J］. Journal of Tropical Meteorology， 2017， 33（1）： 53-63.
DU Y， CHEN G X. Heavy rainfall associated with double low-level jets over Southern China. Part II： convection initiation［J］. Monthly Weather Review， 2019， 147（2）：543-565.
丁治英， 刘彩虹， 沈新勇， 等. 2005-2008年5-6月华南暖区暴雨与高、低空急流和南亚高压关系的统计分析［J］. 热带气象学报， 2011， 27（3）：307-316.
DING Z Y， LIU C H， SHEN X Y， et al. Statistic analysis of the relationship among warm sector heavy rainfall upper and lower tropospheric jet stream and South Asia high in May and June from 2005 to 2008［J］. Journal of Tropical Meteorology， 2011， 27（3）：307-316.
MENARD R D， FRITSCH J M. A Mesoscale convective complex-generated inertially stable warm core vortex［J］. Monthly Weather Review， 1989， 117 （6）： 1237-1261.
徐珺， 毕宝贵， 谌芸，等. “5.7”广州局地突发特大暴雨中尺度特征及成因分析［J］. 气象学报， 2018， 76（4）：511-524.
XU J， BI B G， CHEN Y， et al. Mesoscale characteristics and mechanism analysis of the unexpected local torrential rain in Guangzhou on 7 May 2017［J］. Acta Meteorologica Sinica， 2018， 76（4）： 511-524.
CHEN X C, ZHANG F Q, ZHAO K. Diurnal variations of the land-sea breeze and its related precipitation over South China[J]. Journal of the Atmospheric Sciences， 2016， 73（12）： 4793-4815.
HUANG Y J， LIU Y B， LIU Y W， et al. Mechanisms for a record-breaking rainfall in the coastal metropolitan city of Guangzhou， China： Observation analysis and nested very large eddy simulation with the WRF model［J］. Journal of Geophysical Research Atmospheres， 2019， 124（3）： 1370-1391.
LUO Y L， GONG Y， ZHANG D L. Initiation and organizational modes of an extreme-rain-producing mesoscale convective system along a Mei-Yu front in east China［J］. Monthly Weather Review， 2014， 142（1）： 203-221.
WANG H， LUO Y L， JOU B J D. Initiation， maintenance， and properties of convection in an extreme rainfall event during SCMREX： observational analysis［J］. Journal of Geophysical Research Atmospheres， 2014， 119（23）： 206-232.
谌芸， 陈涛， 汪玲瑶， 等. 中国暖区暴雨的研究进展［J］. 暴雨灾害， 2019， 38（5）： 483-493.
CHEN Y， CHEN T， WANG L Y， et al. A review of the warm-sector rainstorms in China［J］. Torrential Rain and Disasters， 2019， 38（5）： 483-493.
王秀明， 俞小鼎， 周小刚. 雷暴潜势预报中几个基本问题的讨论［J］. 气象， 2014， 40（4）： 389-399.
WANG X M， YU X D， ZHOU X G. Discussion on basic issues of thunderstorm potential forecasting［J］. Meteorological Monthly， 2014， 40（4）： 389-399.
赵欢， 张人禾， 温敏. 2013年5月华南强降水与中国南海夏季风爆发［J］. 气象学报， 2015， 73（3）：442-458.
ZHAO H， ZHANG R H， WEN M. Severe rainfalls in South China during May 2013 and its relation to the onset of the South China Sea summer monsoon［J］. Acta Meteorologica Sinica， 2015， 73（3）： 442-458.
徐明， 黄治勇， 高琦. 2016年5月20日广东信宜特大暴雨中尺度对流系统特征分析［J］. 暴雨灾害， 2018， 37（1）： 32-40.
XU M， HUANG Z Y， GAO Q. Analysis of mesoscale convective systems characteristics of torrential rain in Xinyi Guangdong province in 20th May 2016［J］. Torrential Rain and Disasters， 2018， 37（1）： 32-40.
曾智琳， 谌芸， 朱克云， 等. 2017年“5.7”广州特大暴雨的中尺度特征分析与成因初探［J］. 热带气象学报， 2018， 34（6）： 791-805.
ZENG Z L， CHEN Y， ZHU K Y， et al. Mesoscale characteristic analysis and primary discussion on the formation of the 7 May 2017 torrential rainfall in Guangzhou［J］. Journal of Tropical Meteorology， 2018， 34（6）： 791-805.
李伟， 李峰， 赵志强， 等. L波段气象探测系统建设技术评估报告［M］. 北京：气象出版社， 2009： 95.
LI W， LI F， ZHAO Z Q， et al. L-band meteorological observation system construction technology assessment report ［M］. Beijing： China Meteorological Press， 2009： 95.
汪汇洁， 孙建华， 卫捷， 等. 近30年我国南方区域持续性暴雨过程的分类研究［J］. 气候与环境研究， 2014， 19（6）： 713-725.
WANG H J， SUN J H， WEI J， et al. Classification of persistent heavy rainfall events over Southern China during recent 30 years［J］. Climatic and Environmental Research， 2014， 19（6）：713-725.
刘瑞鑫， 孙建华， 陈鲍发. 华南暖区暴雨事件的筛选与分类研究［J］. 大气科学， 2019， 43（1）：122-133.
LIU R X， SUN J H， CHEN B F. Selection and classification of warm-sector heavy rainfall events over South China［J］. Chinese Journal of Atmospheric Sciences， 2019， 43（1）：119-130.
陈翔翔，丁治英，刘彩虹，等. 2000-2009年5-6月华南暖区暴雨形成系统统计分析［J］. 热带气象学报， 2012， 28（5）：707-718.
CHEN X X， DING Z Y， LIU C H， et al. Statistic analysis on the formation system of warm-sector heavy rainfall in May and June from 2000-2009［J］. Journal of Tropical Meteorology， 2012， 28（5）： 707-718.
DOSWELL C A， BROOKS H E， MADDOX R A. Flash flood forecasting： An ingredients-based methodology［J］. Weather Forecasting， 1996， 11（4）： 560-581.
俞小鼎. 基于构成要素的预报方法——配料法［J］. 气象， 2011， 37（8）： 913-918.
YU X D. Ingredients based forecasting methodology［J］. Meteorological Monthly， 2011， 37（8）： 913-918.
高晓梅， 俞小鼎， 王令军， 等. 鲁中地区分类强对流天气环境参量特征分析［J］. 气象学报， 2018， 76（2）： 196-212.
GAO X M, YU X D, WANG L J, et al.Characteristics of environmental parameters for classified severe convective weather in central area of Shandong Province[J]. Acta Meteorologica Sinica, 2018,76(2): 196-212.
樊李苗， 俞小鼎. 中国短时强对流天气的若干环境参数特征分析［J］. 高原气象， 2013， 32（1）： 156-165.
FAN L M， YU X D. Characteristic analyses on environmental parameters in short-term severe convective weather in China［J］. Plateau Meteorology， 2013， 32（1）：156-165.
张志富， 希爽. 关于露点温度计算的探讨［J］. 干旱区研究， 2011， 28（2）： 275-281.
ZHANG Z F， XI S. Study on calculation of dew-point temperature［J］. Arid Zone Research， 2011， 28（2）： 275-281.
刘健文， 郭虎， 李耀东， 等. 天气分析预报物理量计算基础［M］. 北京：气象出版社， 2005：1-235.
LIU J W， GUO H， LI Y D， et al. The basis of the physical quantities calculation for weather analysis［M］. Beijing： China Meteorological Press， 2005： 1-235.
廖晓农. 北京雷暴大风日环境特征分析［J］. 气候与环境研究， 2009， 14（1）：54-62.
LIAO X N. Analysis on environmental condition for wind gust in Beijing area［J］. Climatic and Environmental Research， 2009， 14（1）： 54-62.
陈元昭， 俞小鼎， 陈训来. 珠江三角洲地区重大短时强降水的基本流型与环境参量特征［J］. 气象， 2016， 42（2）：144-155.
CHEN Y Z， YU X D， CHEN X L. Characteristics of short time severe rainfall events based on weather flow and key environmental parameters in Pearl River Delta［J］. Meteorological Monthly， 2016， 42（2）： 144-155.
郑永光， 陶祖钰， 俞小鼎. 强对流天气预报的一些基本问题［J］. 气象， 2017， 43（6）：641-652.
ZHENG Y G， TAO Z Y， YU X D. Some essential issues of severe convective weather forecasting［J］. Meteorological Monthly， 2017， 43（6）： 641-652.
符式红， 王秀明， 俞小鼎. 相似环流背景下海南两次不同类型强对流天气对比研究［J］. 气象学报， 2018， 76（5）： 742-754.
FU S H， WANG X M， YU X D. A comparative study on two consecutive severe convective weather events in Hainan under similar background［J］. Acta Meteorologica Sinica， 2018， 76（5）： 742-754.
杨波， 孙继松， 刘鑫华. 两类不同风灾个例超级单体特征对比分析［J］. 气象学报， 2019， 77（3）： 427-441.
YANG B， SUN J S， LIU X H. Comparative analysis of supercells associated with two different types of wind disaster［J］. Acta Meteorologica Sinica， 2019， 77（3）： 427-441.
俞小鼎， 姚秀萍， 熊廷南， 等. 多普勒天气雷达原理与业务应用［M］. 北京：气象出版社， 2006： 314.
YU X D， YAO X P， XIONG T N， et al. The principle and operational application of doppler radar［M］. Beijing ：China Meteorological Press， 2006： 314.
齐琳琳， 刘玉玲， 赵思雄. 一次强雷雨过程中对流参数对潜势预测影响的分析［J］. 大气科学， 2005， 29（4）： 536-548.
QI L L， LIU Y L， ZHAO S X. The analyses of convective parameters and their potential predictability in a severe thunderstorm rain［J］. Chinese Journal of Atmospheric Sciences， 2005， 29（4）： 536-548.
俞小鼎， 周小刚， 王秀明. 雷暴与强对流临近天气预报技术进展［J］. 气象学报， 2012， 70（3）：311-337.
YU X D， ZHOU X G， WANG X M. The advances in the nowcasting techniques on thunderstorms and severe convection［J］. Acta Meteorologica Sinica， 2012， 70（3）： 311-377.
DAVIS R S. Flash flood forecast and detection methods［J］. Meteorological Monographs， 2001， 28（50）： 481-526.
林确略， 邓雅倩， 陈明璐， 等. 广西一次槽前型暖区飑线的中尺度分析［J］. 气象研究与应用， 2018， 39（01）： 38-45.
LIN Q L， DENG Y Q， CHEN M L， et al. A mesoscale analysis on a warm-sector squall line in front of the trough occurred in Guangxi［J］. Journal of Meteorological Research and Application， 2018， 39（1）： 38-45.
付炜， 叶成志， 王东海， 等. 一次南岭山脉前汛期强对流天气过程诊断分析［J］. 暴雨灾害， 2018， 37（6）： 511-521.
FU W， YE C Z， WANG D H， et al. Diagnostic analysis of a severe convective weather event in the Nanling Mountains during the pre-rainy season［J］. Torrential Rain and Disasters， 2018， 37（6）： 511-521.
田付友， 郑永光， 张小玲， 等. 2017年5月7日广州极端强降水对流系统结构、触发和维持机制［J］.气象， 2018， 44（4）： 469-484.
TIAN F Y， ZHENG Y G， ZHANG X L， et al. Structure， triggering and maintenance mechanism of convective systems during the Guangzhou extreme rainfall on 7 May 2017［J］. Meteorological Monthly， 2018， 44（4）： 469-484.
孙明生， 李国旺， 尹青， 等. “7·21”北京特大暴雨成因分析（I）：天气特征、层结与水汽条件［J］. 暴雨灾害， 2013， 32（3）： 210-217.
SUN M S， LI G W， YIN Q， et al. Analysis on the cause of a torrential rain occurring in Beijing on 21 July 2012 （I）：Weather characteristics， stratification and water vapor conditions［J］. Torrential Rain and Disasters， 2013， 32（3）： 210-217.
MCNULTY R P. Severe and convective weather： A central region forecasting challenge［J］. Weather and Forecasting， 1995， 10（2）： 187-202.
孙继松， 陶祖钰. 强对流天气分析与预报中的若干基本问题［J］. 气象， 2012， 38（2）： 164-173.
SUN J S， TAO Z Y. Some essential issues connected with severe convective weather analysis and forecast［J］. Meteorological Monthly， 2012， 38（2）： 164-173.
0
Views
1
下载量
2
CSCD
- L-PDFDownload
- BibTeXDownload
- EndnoteDownload
- RefMan Download
- NoteExpressDownload
- NoteFirstDownload
Publicity Resources
Related Articles
Related Author
Related Institution
- Postal code：510275
- Tel：020-84112585，84113223 Email：xuebaozr@mail.sysu.edu.cn
- Technical support is provided by Beijing Founder electronics co., LTD 京ICP备09064830号-19
京公网安备11010802024621 - It is recommended to read the content of this site in Chrome&IE9+. Please switch to extreme mode in browser 360.
- Cookies We use cookies to help provide and enhance our service and tailor content. By continuing, you agree to the use of cookies.
