期刊检索:
  暴雨灾害   2021, Vol. 40 Issue (1): 37-43.  DOI: 10.3969/j.issn.1004-9045.2021.01.005

论文

DOI

10.3969/j.issn.1004-9045.2021.01.005

资助项目

湖南省自然科学基金项目(2017JJ3170);中国气象局武汉暴雨所2018基本科研业务经费项目(IHRKYYW201804);湖南省自然科学基金项目(2019JJ50318)

第一作者

张超, 主要从事气候与气候变化研究。E-mail: zc_cat@163.com.

通信作者

罗伯良, 主要从事气候与气候变化研究。E-mail: luobailiang@163.com.

文章历史

收稿日期:2019-12-15
定稿日期:2020-02-15
湖南6月区域持续性暴雨的强信号及预报概念模型
张超 , 罗伯良 , 彭莉莉 , 谢傲 , 李易芝     
湖南省气象科学研究所 气象防灾减灾湖南省重点实验室, 长沙 410118
摘要:基于湖南汛期区域持续性暴雨典型环流分型,利用1961-2016年NCEP/NCAR再分析资料和异常度方法对湖南6月区域持续性暴雨环流型进行客观识别,并结合动力和水汽输送条件,确定湖南6月区域持续性暴雨强信号并客观量化表征,建立湖南6月区域持续性暴雨预报定量化概念模型。结果表明:43次历史区域持续性暴雨过程的回报准确率达到81%,2017-2018年3次区域持续暴雨过程试报准确率为2/3,说明该概念模型有一定预报能力,能为湖南暴雨预报业务服务提供技术支持。将该概念模型与各类模式预报产品相结合,还可开展区域持续性暴雨的中期和延伸期预报。
关键词区域持续性暴雨    概念模型    湖南    环流型    动力上升条件    水汽输送条件    
The strong signals and forecast conceptual model for regional persistent torrential rain in Hunan in June
ZHANG Chao , LUO Boliang , PENG Lili , XIE Ao , LI Yizhi     
Institute of Meteorological Sciences of Hunan Province, Key Laboratory of Preventing and Reducing Meteorological Disaster, Changsha 410118
Abstract: Based on typical circulation type of regional persistent torrential rain during flood season in Hunan, and using the NCEP/NCAR reanalysis data from 1961 to 2016 and abnormality method, the circulation type in Hunan regional persistent torrential rain in June was identified objectively. The signals for regional persistent torrential rain in Hunan in June were determined and quantitatively expressed by circulation type, regional kinetic ascending and water vapor transportation, and the conceptual model of regional persistent torrential rain was established. Results were as follows. The confidence rate of 43 historical events of regional persistent torrential rain was 81% and the test accuracy of 3 events of regional persistent torrential rain from 2017 to 2018 was 2/3. The conceptual model had certain forecasting ability and could provide technical support for business service of rainstorm forecast in Hunan. According to the conceptual model and combined with the model prediction products, medium and extended range forecasting of regional persistent torrential rain could be carried out.
Key words: regional persistent torrential rain    conceptual model    Hunan    circulation type    ascending condition    water vapor transportation    
引言

区域持续性暴雨是致灾能力极强的极端气象事件,容易诱发洪涝和滑坡、泥石流等次生灾害,危及人民的生命财产安全,并带来严重的国民经济损失,一直以来备受社会各界关注,更是气象工作者关注的焦点。湖南地处亚热带季风湿润气候区,汛期暴雨频发,每年的4—8月是区域暴雨发生的相对集中期,约占全年区域暴雨的88%(戴泽军等,2015)。湖南区域持续性暴雨过程平均每年出现2次,最长持续日数为5 d,进入20世纪90年代后,区域持续性暴雨过程发生次数出现了气候上的突变,由之前的1.4次/年增加至2.8次/年(戴泽军等,2019),极端事件的增加造成社会经济损失的加剧,防灾减灾形势更为严峻。如:2016年7月1—5日湖南出现了一次罕见的持续性暴雨过程,该过程是湖南有气象记录以来强度最大、持续时间最长的暴雨天气过程,有6个区域自动站降水量超过500 mm,15个区域自动站降水量超过400 mm,资水、沅水部分干支流和洞庭湖区水位全线超警,据湖南省民政厅统计,此次暴雨过程造成湖南省10市(州) 62个县(市、区) 496.4万人受灾,11人死亡,1人失踪,直接经济损失79.7亿元(周慧等,2018)。

关于持续性暴雨,国内外学者已经做了大量的研究工作。一系列研究表明,异常的大气环流稳定维持,造成冷暖空气持续交绥于某一地区是持续性暴雨发生的主要原因(陶诗言,1980Ding and Reiter, 1982;Lau and Kim, 2011)。大尺度环流条件制约暴雨的发生发展,在长波系统较稳定期,天气尺度和中尺度系统在同一地区出现或沿同一路径移动,以致造成持续性暴雨(丁一汇,1994)。夏季,中国南方在持续性暴雨发生期间,500 hPa高度场上在中高纬度常常伴随阻塞高压的异常维持(Wang et al., 2000Ding and Chan, 2005王晓芳等,2011),阻塞高压的存在使得中高纬度的经向环流得以发展和维持,有利于中高纬度的干冷空气向南不断侵入到中国南方地区。池艳珍等(2005)指出,持续性暴雨由于时空尺度相对较大而对大尺度环流更具依赖性,故对它的研究须注意到与它相关的大尺度环流的特征。由上可见,大尺度持续性环流分析是持续性暴雨研究的重要方面(林爱兰等,2015)。

部分学者针对湖南持续性暴雨进行了相关研究。程庚福等(1987)通过对湖南雨季暴雨的统计研究,提出湖南暴雨过程的环流形势主要包括经向型、纬向型和环流调整型三种。周慧等(2013)通过对湖南376次大暴雨天气过程高低空环流形势特征分析,建立了5类天气学分型。彭莉莉等(2018)分析了湖南汛期发生区域持续性暴雨典型环流型特征,归纳出区域持续性暴雨典型环流型有两槽一脊、两槽两脊、两脊一槽、纬向波动、台风低压和多涡旋型6类。在对区域持续性暴雨环流分型研究中,首要问题就是如何对区域持续性暴雨环流型进行客观识别,这在现代天气预报客观监测业务中显得尤为重要。目前,多元线性回归、集合统计、动力-统计相结合等的预报方法(高守亭等,2013;李武阶等,2018)常常用于暴雨客观预报中,在持续性暴雨的预报上,更多地依赖于概念模型的主观识别(鲍名,2007吴丽姬等,2007邹海波等,2013徐明等,2016)。也有一些学者基于持续性暴雨主观分型,结合要素、物理量场配料建立了持续性暴雨客观预报方法(刘国忠等,2013王艳兰等,2013),这类方法的客观预报指标更侧重从暴雨发生的热力和动力条件的角度来定义,在暴雨的持续性的影响因子上考虑不足,随着现代天气业务快速发展和计算机应用能力显著提高,如何全面、客观、定量地表征预报概念模型是值得探讨研究的科学问题。6月是湖南汛期区域持续性暴雨发生最多月份(戴泽军等,2019),且由于气候背景场各月有所变化,持续性暴雨的环流异常特征也随月份有所变化(林爱兰等,2013),因此本文以湖南6月区域持续性暴雨为研究对象,基于湖南区域持续性暴雨典型环流的6种类型(彭莉莉等,2018),采用异常度方法对中高纬度环流型进行客观识别,结合发生区域持续性暴雨区域动力上升条件和水汽输送条件,寻找湖南区域持续性暴雨发生信号并进行量化表征,从而建立湖南区域持续性暴雨发生的定量化概念模型。

1 资料与方法

本文使用的资料有1961—2016年NCEP/NCAR再分析资料的高度场、风场、比湿场,其水平分辨率为2.5 °×2.5 °。湖南1961—2016年6月区域持续性暴雨取自彭莉莉等(2018)定义给出的43次过程,即两槽一脊14次、两槽两脊3次、两脊一槽21次、纬向波动3次和多涡旋型2次。

考虑到气象要素在不同的地方、不同的季节其本身的变化率不一样,为了便于统一比较,采用标准化的异常度(杜钧等,2014),简写为SA(Standardized Anomaly),即将某气象要素的观测值与气候平均值的差值用气候标准差标准化

$ SA(x, t) = \frac{{OBS(x, t) - MEAN\_clim (x, t)}}{{SD\_clim (x, t)}} $ (1)

其中,标准化的异常度是空间点x和时间t的函数。标准化异常度SA(x, t) 就用该要素的观测值OBS(x, t)和实际大气的气候平均MEAN_clim(x, t)和气候标准差SD_clim(x, t) 即用公式(1)计算。当SA > 0时定义为异常高值系统,当SA < 0时定义为异常低值系统。

2 区域持续性暴雨500 hPa欧亚中高纬环流型的客观判别

持续性暴雨的发生往往对应着长持续时间的大尺度环流异常。为了确定6月各类区域持续性暴雨中高纬环流型的判别指标,首先对各类区域持续性暴雨中高纬环流型个例位势高度的异常度场进行合成分析,然后划定环流异常关键区,最后确定各类区域持续性暴雨发生环流型临界指标,实现区域持续性暴雨环流型的客观识别。

2.1 区域持续性暴雨与两槽一脊环流型

图 1a是两槽一脊环流型区域持续性暴雨过程500 hPa位势高度的异常度场合成图。由图可见,区域持续性暴雨发生时,西太平洋副高加强西伸,自太平洋中部西伸至中南半岛东部。乌拉尔山地区为一低槽,贝加尔湖及以西为阻塞高压或者高压脊,其东侧东亚地区为一深槽,且南伸至湖南,东亚深槽后部的偏北风携带的干冷空气源源不断地向南侵入南方,与南方来的暖湿空气持续交绥,稳定的对峙导致持续性暴雨发生。两槽一脊区域位势高度异常特征在区域持续性暴雨发生期间明显,且均通过了显著性检验,因此,位势高度显著异常区域可作为区域持续性暴雨发生两槽一脊环流型关键区域的待选区。

图 1 湖南6月两槽一脊型区域持续性暴雨500 hPa位势高度异常度场合成图(a)和500 hPa异常高、低值系统概率分布图(b) (a)黄色、蓝色阴影区代表正、负异常度t-检验通过α=0.05显著性水平检验;(b)红色为高值系统概率,蓝色为低值系统概率,单位:%;红色矩形框为该环流型的位势高度异常关键区 Fig. 1 (a) Composite SA at 500 hPa and (b) abnormal high and low value systems probability graph at 500 hPa of the two troughs and one ridge-pattern of regional persistent torrential rain in Hunan in June. Yellow shadow(+SA) and blue shadow(-SA) indicates where it passed the α=0.05 significance t-test in Fig. 1a. But in Fig. 1b, red shadow indicates high value systems, blue shadow indicates low value systems, unit: %, and red rectangle indicates key areas.

为避免合成分析时由于某个个例极其异常从而导致合成的结果偏向于该个例的环流形势,统计了区域持续性暴雨发生期间各个异常高、低值系统出现的空间地域概率,这样的概率可在一定程度上反映异常系统的稳定性(陈阳,2013)。从图 1b中可以看出,14次两槽一脊区域持续性暴雨发生期间,在贝加尔湖及以西出现高压脊和在乌拉尔山地区出现低槽的概率都在80 %左右,东亚深槽出现概率在60 %以上。概率分析结果说明两槽一脊区域持续性暴雨环流型配置并非由某单一异常个例造成,具有一定的普适性。因此,综合图 1a图 1b中显著异常区域与异常高、低值系统出现的高概率区环流特征,划定两槽一脊环流型的正、负异常关键区,即图 1中的矩形框,用正异常关键区位势高度异常度平均值减去负异常关键区位势高度异常度平均值,作为该环流型计算机自动识别的环流型量化指标。进一步分析该环流型所有历史过程的环流型指标值,确定达到环流型标准的临界值,经过回代分析得到该环流型的达标临界值为3。

2.2 区域持续性暴雨与两脊一槽环流型

在两脊一槽环流型区域持续性暴雨发生时,西太平洋副高加强西伸,自太平洋中部西伸至中南半岛,稳定少动,中高纬呈现出明显的双阻塞高压(或高压脊)形势。根据阻塞高压(或高压脊)位置的不同,该环流型可细分为鄂乌型(15次)和贝乌型(6次)两类。图 2a图 2b分别为鄂乌型和贝乌型区域持续性暴雨过程500 hPa位势高度的异常度场合成图。可见,鄂乌型区域持续性暴雨发生时,阻塞高压(或高压脊)分别位于乌拉尔山地区和鄂霍次克海地区,贝加尔湖地区为一低槽,在东亚地区这种西低东高的环流配置下,贝加尔湖低槽引导西伯利亚冷空气向长江及以南地区输送,与来源于西伸加强的副热带高压西北侧的暖湿空气持续交绥于湖南地区,引发持续性暴雨。贝乌型区域持续性暴雨发生时,在乌拉尔山地区和贝加尔湖地区分别有一个阻塞高压(或高压脊),巴尔喀什湖附近有低槽,巴尔喀什湖低槽东移南下引导地面冷空气与副高西北侧暖湿气流相遇,有利于持续性暴雨过程的发生。综合图 2ab可知,两脊一槽区域异常特征在区域持续性暴雨发生期间明显,且均通过显著性检验,位势高度显著异常区域可作为区域持续性暴雨发生两脊一槽环流型关键区域的待选区。

图 2 湖南6月鄂乌型(a)和贝乌型(b)区域持续性暴雨500 hPa位势高度异常度场合成图 (黄、蓝阴影区及红色矩形框含义同图 1a) Fig. 2 Composite SA at 500 hPa of (a) the Urals-Okhotsk-pattern and (b) the Baikal-Urals-pattern of regional persistent torrential rain in Hunan in June. Description same as Fig. 1a.

图 3ab给出了鄂乌型和贝乌型区域持续性暴雨异常高、低值系统概率分布图。从图上可以看出,鄂乌型中乌拉尔山和鄂霍次克海地区阻塞高压(或高压脊)出现的概率均在80 %左右,贝加尔湖低槽出现概率在70 %以上;贝乌型中乌拉尔山和贝加尔湖区域的阻塞高压(或高压脊)出现的概率分别在80 %和90 % 左右,巴尔喀什湖低槽出现概率在80 %以上。因此,同样根据图 2a图 3a图 2b图 3b中显著异常区域与异常高、低值系统出现的高概率区环流特征,分别划定鄂乌型和贝乌型区域持续性暴雨环流异常关键区(即图 2ab中矩形框区域),确定鄂乌型和贝乌型环流型指标的达标临界值分别为2和3。

图 3 湖南6月鄂乌型(a)和贝乌型(b)区域持续性暴雨500 hPa异常高、低值系统概率分布图 (红色为高值系统概率,蓝色为低值系统概率,单位:%, 红色矩形框含义同图 1b) Fig. 3 Abnormal high and low value systems probability graph at 500 hPa of (a) the Urals-Okhotsk-pattern and (b) the Baikal-Urals-pattern of regional persistent torrential rain in Hunan in June. Description same as Fig. 1b.
2.3 区域持续性暴雨与其他类环流型

湖南6月区域持续性暴雨的中高纬环流形势以两槽一脊型和两脊一槽型为主,占全部个例的81 %,其他两槽两脊、纬向波动和多涡旋环流型的持续暴雨个例很少,各环流型区域持续性暴雨仅出现2~3次。通过合成分析各环流型500 hPa位势高度的异常度场发现(图略),出现两槽两脊型区域持续性暴雨时,贝加尔湖西侧和日本为显著的正异常区,巴尔喀什湖北侧为低槽,华北区域为深槽,槽底一直延伸至湖南;出现纬向波动型区域持续性暴雨时,欧亚中高纬地区以纬向环流为主,主要低槽位于巴尔喀什湖北侧和华北,东北区域为显著的正异常区;出现多涡旋型区域持续性暴雨时,欧亚中高纬地区多涡旋发展,乌拉尔山以南和贝加尔湖以南的低涡缓慢发展东移,使华北深槽稳定少动,东北东侧为显著的正异常区。

参照上节方法,将显著异常区域与高、低值系统出现的高概率区相结合,分别提取两槽两脊型、纬向波动型、多涡旋型的环流异常关键区和达标临界值,结果见表 1

表 1 湖南6月各环流型区域持续性暴雨500 hPa中高纬环流关键区及指标临界值 Table 1 Key areas and threshold at 500 hPa for various circulation types in Hunan in June.
2.4 区域持续性暴雨环流型的判别

根据表 1中各环流型区域持续性暴雨500 hPa中高纬环流的关键区及指标临界值,采用计算机进行自动判别。当输入某日500 hPa位势高度场后,首先计算各环流型各关键区内位势高度异常度场的平均值,判断是否符合某类环流型基本分布,即如果是两槽一脊型的,那么各关键区应符合“- + -”的基本分布,然后再计算各环流型的环流型指标,对照环流型指标临界值的大小,当某环流型指标大于临界值,则判别该中高纬环流型达标。只要某日及第二天的位势高度场都符合5种环流型中的某一类,就认为湖南具备发生区域持续性暴雨的环流形势。当然,中高纬环流型只是区域持续性暴雨发生的可能大背景,具体到湖南能否出现暴雨过程、能否持续以及过程什么时间发生,需要结合局地的动力条件、水汽条件来进一步判断。

3 区域动力条件判别指标

周慧等(2013)在分析湖南大暴雨过程的天气特征时发现,西风带低槽配合低涡切变、锋面的降水是湖南初夏主要大暴雨天气型,(100°—115°E,25°—35°N) 为高空槽的关键影响区,此类暴雨过程多为持续性大暴雨过程。低槽为降水提供了动力上升条件,西风槽越深,动力上升条件越强。从第二节各类环流型区域持续暴雨过程看,基本有一个共同特点,即在湖南区域(107°—115°E,25—32°N)为显著的位势高度负异常(图 4),正位于发生大暴雨的低槽关键影响区内。因此,可将此区域作为湖南区域持续性暴雨预报的关键区。

图 4 湖南6月区域持续性暴雨500 hPa位势高度异常度场合成图(黄、蓝阴影区及红色矩形框含义同图 1) Fig. 4 Composite SA at 500 hPa of regional persistent torrential rain in Hunan in June. Descriptions same as in Fig. 1.

通过历史个例回代检验发现,43次过程中,有8次过程不满足关键区为负异常这一条件,若只用该条件进行判别,将会产生18.6 %的漏报率。进一步分析上述不满足判别条件的8次过程发现,这8次过程中,湖南实际上也处于相对槽区或槽前。例如:1990年6月14—15日持续性暴雨过程,西太平洋副热带高压较强,588 dagpm等值线覆盖了华南大部,湖南上空500 hPa位势高度值比气候平均值偏高,但湖南处于槽前和副高边缘的不稳定上升区(图 5a)。1998年6月13—14日持续性暴雨过程,同样是湖南上空500 hPa位势高度值高于气候平均值,副高明显偏强偏西,588 dagpm等值线覆盖华南及中南半岛,但同时东亚西风槽也较强,湖南处于西风槽底(图 5b)。由此可见,在西太平洋副热带高压较强、湖南区域500 hPa位势高度为正异常情况下,当湖南处于槽前或槽底时,仍然可能产生暴雨过程。因此,为减少漏报现象,有必要增加考虑这种情形的暴雨过程。根据以上分析结果,将湖南区域持续性暴雨的动力条件判别指标设计为:当湖南区域(107°—115°E,25°—32°N) 500 hPa位势高度异常度平均值为负值或者副高影响关键区(110°— 120°E,20°—23°N) 500 hPa位势高度的最大值≥588 dagpm并持续2 d或以上,则认为满足湖南区域持续性暴雨的动力条件。普查43次历史过程发现,所有过程均满足条件。

图 5 1990年6月14日(a)和1998年6月13日(b) 500 hPa位势高度(等值线,单位:dagpm)与异常度(色斑)图 Fig. 5 SA (shaded) and geopotential height (contour, unit: dagpm) at 500 hPa on (a) 14 June 1990 and (b) 13 June 1998.
4 水汽输送条件判别指标

水汽输送通常用水汽通量与水汽通量散度进行定量表征。一般从水汽通量的数值和方向,只能了解暴雨过程的水汽来源,以及这种水汽输送和某些天气系统的关系,至于水汽在何处汇集,暴雨究竟出现在何处,雨量有多大等,则与水汽通量散度的关系更为密切。国外很多气象学家(Ducrocq et al., 1998Calas et al., 2000)将水汽通量散度作为强对流天气的触发因子,周慧等(2000)在研究湖南大暴雨过程触发条件时亦发现,大气低层的水汽通量散度是形成湖南大暴雨的重要条件之一。因此,这里选用850 hPa或925 hPa的水汽通量散度作为湖南区域持续性暴雨的水汽输送条件判别指标。

对6月份43个区域持续性暴雨个例共105个暴雨日850 hPa和925 hPa水汽通量散度分别进行合成分析(图 6a图 6b),结果发现,湖南范围(110°—115°E,25°— 30°N)为明显的水汽辐合上升区,特别是925 hPa层特征最为明显。根据计算出的43个历史个例湖南范围水汽通量散度的平均值和最小值,将湖南区域持续性暴雨的水汽条件判别指标设计为:当湖南范围(110°— 115°E,25°—30°N) 850 hPa或925 hPa水汽通量散度平均值为负值且最小值≤-0.3×10-5 g·cm-2·hPa-1·s-1,并持续2 d或以上,则认为满足湖南区域持续性暴雨的水汽条件。普查43次历史个例,42次个例满足条件。

图 6 湖南6月区域持续性暴雨个例850 hPa (a)和925 hPa (b)水汽通量散度合成图(单位:10-5g·cm-2·hPa-1·s-1) Fig. 6 Composite water vapor flux divergence at (a) 850 hPa and (b) 925 hPa of regional persistent torrential rain in Hunan in June(unit: 10-5g·cm-2·hPa-1·s-1).
5 概念模型及历史过程回报、试报检验

综合以上分析,得到湖南区域持续性暴雨的预报思路:首先判断500 hPa欧亚中高纬度环流型,当某一环流型达标且持续2天或以上,则进入下一步判断;然后,在环流型达标期间,根据湖南区域(107°—115°E,25°—32°N) 500 hPa位势高度异常度平均值或者副高影响关键区位势高度最大值判断动力条件是否达标,当动力条件达标且持续2 d或以上,则进入第三步判断;最后,在第二步达标的时段内,根据湖南范围(110°—115°E,25°—30°N) 850 hPa或925 hPa水汽通量散度平均值和最小值判断水汽输送条件是否达标,若水汽条件达标持续2 d或以上,则认为湖南有区域持续性暴雨过程发生。将上述湖南区域持续性暴雨概念模型应用于1961—2016年43次湖南持续性暴雨过程回代检验,有35次符合,回报准确率为81 %,有8次不符合,其中7次为环流型不达标,1次为水汽条件不满足。

同时,对2017和2018年湖南6月区域持续性暴雨进行了试报检验,结果发现,仅2017年6月出现了3次区域持续性暴雨过程(6月5—6日,6月23—25日,6月30日—7月1日),预报概念模型除6月5—6日的区域持续暴雨过程出现漏报外,其他2次区域持续暴雨过程预报正确,预报准确率为2/3。2017年6月5—6日的区域持续暴雨过程出现漏报,分析其原因发现,6月5—6日的这次区域持续性过程属于两槽两脊环流型(图 7),两槽两脊的位置相对于预报概念模型中划定的环流关键区整体偏西,因槽(脊)位置的偏离造成了环流型客观识别不准确导致过程漏报。

图 7 2017年6月5日500 hPa位势高度(等值线,单位:dagpm)与异常度(色斑)图(红色矩形框为关键区) Fig. 7 SA (shaded) and geopotential height(contour, unit: dagpm) at 500 hPa on 5 June 2017. Red rectangle indicates key areas.
6 结论与讨论

本研究从欧亚中高纬度环流型、区域动力上升条件和水汽输送条件三方面考虑,通过合成分析,依次给出了湖南6月发生区域持续性暴雨的强信号及出现的关键区,并对信号进行客观量化表征,设立了三层判别条件,建立了湖南6月区域持续性暴雨发生的定量化概念模型。结论如下:

(1) 43次历史区域持续性暴雨过程的回报准确率达到81 %,2017—2018年3次区域持续暴雨过程试报准确率为2/3,说明该概念模型有一定的预报能力,能为湖南暴雨预报业务服务提供技术支持,也能满足现代天气业务自动化需求。

(2) 将该概念模型与各类模式预报产品相结合,还可开展区域持续性暴雨的中期和延伸期预报。

概念模型回代中环流型出现不达标次数较多,可能主要原因是利用水平分辨率为2.5 °×2.5 °的格点资料来建模的,由于格点比较稀疏,在计算关键区域的平均值时,因为是做算术平均,关键区域边界上的格点值对平均值影响较大,特别是中心区域与边界的格点值异号时,计算的平均值会出现较大误差,可能造成正值关键区变为负值关键区或者负值关键区变为正值关键区,造成环流型识别不准确。此外,因为影响系统的移动性,同类环流型的不同个例的影响系统的位置有一定偏差,如两槽一脊型的环流型,有的个例的脊在贝加尔湖的东侧,有的在西侧,有的个例脊比较窄,有的宽广一些,固定的关键区划分可能造成一些个例的影响系统偏离了关键区,导致环流型客观识别不准确。因此,可通过使用更高水平分辨率的再分析资料来建模以及划定动态关键区的方法来提高环流型的识别能力,这些工作还有待进一步深入探索。

产生区域持续性暴雨的原因复杂,影响因子众多,为了便于实现区域持续性暴雨的客观预报,本研究着重从持续性的角度探讨了与区域持续性暴雨发生关系比较紧密的少数几个主要因子,还不全面,存在许多不足,建立的预报概念模型还需在今后的实际应用中不断检验和完善。

参考文献
鲍名. 2007. 近50年我国持续性暴雨的统计分析及其大尺度环流背景[J]. 大气科学, 31(5): 779-792. DOI:10.3878/j.issn.1006-9895.2007.05.03
程庚福, 曾申江. 1987. 湖南天气及其预报[M]. 北京: 气象出版社.
陈阳. 2013. 中国持续性暴雨特征及中东部地区事件异常大尺度环流分析[D]. 北京: 中国气象科学研究院
池艳珍, 何金海, 吴志伟. 2005. 华南前汛期不同降水时段的特征分析[J]. 大气科学学报, 28(2): 163-171. DOI:10.3969/j.issn.1674-7097.2005.02.003
杜钧, Grumm R H, 邓国. 2014. 预报异常极端高影响天气的"集合异常预报法": 以北京2012年7月21日特大暴雨为例[J]. 大气科学, 38(4): 685-699.
丁一汇. 1994. 暴雨和中尺度气象学问题[J]. 气象学报, (3): 274-284. DOI:10.3321/j.issn:0577-6619.1994.03.005
戴泽军, 刘志雄, 李易芝, 等. 2015. 近54a湖南区域暴雨的时空分布特征[J]. 暴雨灾害, 34(1): 41-46. DOI:10.3969/j.issn.1004-9045.2015.01.006
戴泽军, 蔡荣辉, 彭莉莉, 等. 2019. 湖南持续性区域暴雨气候特征及暴雨落区分型[J]. 高原气象, 38(3): 573-582.
高守亭, 冉令坤, 李娜, 等. 2013. 集合动力因子暴雨预报方法研究[J]. 暴雨灾害, 32(4): 289-302. DOI:10.3969/j.issn.1004-9045.2013.04.001
林爱兰, 谷德军, 郑彬, 等. 2015. 6月广东持续性暴雨过程概念模型的建立[J]. 热带气象学报, 31(3): 289-299.
林爱兰, 李春晖, 郑彬, 等. 2013. 广东前汛期持续性暴雨的变化特征及其环流形势[J]. 气象学报, 71(4): 628-642.
刘国忠, 黄开刚, 罗建英, 等. 2013. 基于概念模型及配料法的持续性暴雨短期预报技术研究[J]. 气象, 39(1): 20-27.
李武阶, 车钦, 姜杰, 等. 2008. "集合统计量集成法"在湖北短期暴雨预报中的应用研究[J]. 暴雨灾害, 37(5): 455-461.
彭莉莉, 谢傲, 罗伯良, 等. 2018. 湖南汛期区域持续性暴雨环流型与暴雨落区关系[J]. 中国科学技术大学学报, 48(7): 65-78.
陶诗言. 1980. 中国之暴雨[M]. 北京: 科学出版社, 5-46.
吴丽姬, 温之平, 贺海晏, 等. 2007. 华南前汛期区域持续性暴雨的分布特征及分型[J]. 中山大学学报(自然科学版), 46(6): 108-113. DOI:10.3321/j.issn:0529-6579.2007.06.025
王晓芳, 黄华丽, 黄治勇. 2011. 2010年5-6月南方持续性暴雨的成因分析[J]. 气象, 37(10): 1206-1215. DOI:10.7519/j.issn.1000-0526.2011.10.003
王艳兰, 刘国忠, 唐桥义. 2013. 桂东北5-8月持续性暴雨过程分析与预报[J]. 暴雨灾害, 32(3): 235-241. DOI:10.3969/j.issn.1004-9045.2013.03.006
徐明, 赵玉春, 王晓芳, 等. 2016. 华南前汛期持续性暴雨统计特征及环流分型研究[J]. 暴雨灾害, 35(2): 109-118. DOI:10.3969/j.issn.1004-9045.2016.02.003
周慧, 蔡荣辉, 尹冬德, 等. 2018. 2016年7月湖南一次极端持续性暴雨成因分析[J]. 干旱气象, 36(1): 56-63.
周慧, 杨令, 刘志雄, 等. 2013. 湖南省大暴雨时空分布特征及其分型[J]. 高原气象, 32(5): 1425-1431.
邹海波, 单九生, 吴珊珊, 等. 2013. 江西持续性暴雨的典型大尺度环流模型[J]. 暴雨灾害, 32(2): 126-131. DOI:10.3969/j.issn.1004-9045.2013.02.005
Calas C, Ducrocq V, Senesi S. 2000. Mesoscale analyses and diagnostic parameters for deep Convection nowcasting[J]. eteorologica Applications, 7(2): 145-161.
Ding Y H, Chan J C L. 2005. The East Asian summer monsoon: an overview[J]. Meteorology and Atmospheric Physics, 89(1-4): 117-142. DOI:10.1007/s00703-005-0125-z
Ding Y H, Reiter E R. 1982. A relationship between planetary waves and persistent rain-and thunderstorms in China[J]. Archives for Meteorology Geophysics & Bioclimatology, 31(3): 221-252. DOI:10.1007/BF02278295
Ducrocq V, Tzanos D, Senesi S. 1998. Diagnostic tools using a mesoscale NWP model for the early warning of convection[J]. Meteorological applications, 5(4): 329-349. DOI:10.1017/S1350482798000917
Lau W K M, Kim K M. 2012. The 2010 Pakistan Flood and Russian Heat Wave: Teleconnection of Hydro meteorological Extremes[J]. Journal of Hydrometeorology, 13(1): 392-403. DOI:10.1175/JHM-D-11-016.1
Wang W C, Gong W, Wei H. 2000. A Regional Model Simulation of the 1991 Severe Precipitation Event over the Yangtze-Huai River Valley. PartⅠ: Precipitation and circulations tatistics[J]. Journal of Climate, 13(1): 74-92. DOI:10.1175/1520-0442(2000)013<0074:ARMSOT>2.0.CO;2