1. 引言
随着近年来全球气候不断变暖，极端天气频繁发生，强对流天气对于农业生产以及社会发展等均产生了不同程度地危害。冷涡是指在对流层中高层盘旋的深厚冷性低涡系统。在冷涡背景下高空动量下传，配合低层暖湿气流辐合上升，极易形成强烈的位势不稳定层结，导致强对流天气发生。而风雹天气作为冷涡背景下极为常见的强对流灾害，具有复杂形成机制，为全面控制此类灾害的发生与影响，应当从时空分布视角对其特征进行统计分析。
2. 资料与统计标准
2.1. 资料
本研究应用多元气象数据，系统整合包括冷涡识别、风雹事件、环境场诊断等在内的三类资料，时间跨度从2001~2020年，研究所用冷涡数据来自于美国国家环境预报中心与国家大气研究中心联合研发的全球再分析数据集。风雹事件数据则根据《中国气象灾害年鉴》所提供的灾情描述、影响范围与损失评估等内容进行综合分析。并对接国家气象信息中心强对流数据库，获取逐时观测下的地面观测站记录的雷暴大风以及冰雹事件。
2.2. 统计标准
雷暴与大风强对流标准以地面风速为基准，按照地面观测点实测时速为基准，风速超过17.2 m/s且伴随雷暴发生为雷暴大风现象。冰雹则以地面观测记录为基准，以直径 ≥ 5 mm的冰雹视为冰雹天气。重点针对2001年1月1日~2020年12月31日所有雷暴大风与冰雹气象数据进行统计。空间范围从中国大陆到近海地区，东部观测站点密度设置为1站/万km2，西部站点密度设计为1站/10万km2。在数据统计时，若同一站点在1 h内重复多次报告，需剔除重复记录，并交叉验证年鉴灾情以及站点观测数据，确保事件真实性，并在数据中仅保留同时满足大风与冰雹发生或单要素达强对流标准的相关事件[1]。
同时对冷涡数据的背景标准进行规定，主变量设定为500 hPa位势高度场，每日在00、06、12、18时对天气图进行普查，辅助变量设定为在500 hPa下的温度场与风场。本次研究中所提到的风雹强对流天气，则是指在冷涡背景下，受到高空冷平流强迫环境条件下所导致的雷暴大风以及冰雹天气，即表示为处于干环境下以风雹为主的强对流天气。设定清晰的冷涡识别标准，基于客观算法，闭合低压中心选择500 hPa高度场存在闭合等值线且中心值低于周边4位势什米的位置。同时对冷中心条件进行分析，以闭合中心对应温度低于−8℃为基准，可将暖性低涡排除。
冷涡背景的空间范围设定为20˚~60˚N，80˚~140˚E，覆盖中国及周边关键区。根据冷涡中心位置进行细分，划分为东北冷涡、蒙古冷涡、华北冷涡三种类型，其空间范围分布分别对应38˚~55˚N，120˚~140˚E；42˚~55˚N，100˚~120˚E；35˚~42˚N，110˚~120˚E。而对比上述三种冷涡，前两种冷涡背景相对较为特殊，要求空间范围处于32˚~42˚N，105˚~118˚E条件时的控制气流具有相同方向，均应当为西北或偏北气流。且在判断冷涡背景时也应当基于持续性与移动性进行分析，要求生命史 ≥ 24 h，且移动距离 > 5个经纬度。本次研究采用涡度中心追踪算法对冷涡路径进行自动识别，并经由人工复核剔除伪涡旋。
站次数统计标准，根据上述数据统计与处理标准，根据逐时观测资料中对风雹数据进行筛选，挑选出国家站超过1站次以上的雷暴大风以及冰雹观测数据，若在当日出现多时重复数据，则应当根据实际出现次数进行统计，包括月以及年在内的站次数以及各站次数的空间分布均体现在日站次数统计的基础上进行累积。
2.3. 研究方法
首先基于规范标准变换地面观测资料日界，对2001~2020年内所有的风雹强对流天气进行整理，随后一天内对高空图普查2次，对地面图普查8次，筛选出处于冷涡背景下超过1站次以上的风雹天气日期，随后对其空间与时间特征进行统计，最后分析风雹强对流天气发生与冷涡中心距离以及位置关系，提出相应的预警启示[2]。
3. 冷涡背景下的风雹事件时空分布
3.1. 冷涡活动特征统计
基于2001~2020年内的NCEP/NCAR分析资料进行客观识别，共计筛选出598个冷涡过程数据，对其特征进行总结，年均频次约为2.85个/年，线性拟合显示冷涡年均频次以0.38个/十年速率微弱上升。冷涡形成源地分别为贝加尔湖西部与蒙古高原中部两大核心区。冷涡活跃期集中于暖季，5~8月累计占比78%，6月为峰值月。冷涡持续时间约为3~5天，平均生命史约为4.1天，超长生命史发生于7月约为6天左右。
Figure 1. Number of thunderstorm wind and hail stations
图1. 雷暴大风与冰雹站次数
3.2. 风雹时间分布
3.2.1. 年际变化
为清晰直观地掌握处于冷涡背景下的风雹强对流天气特征，本次研究以河南省为例，根据实际数据展开探讨。建立在上述资料背景与数据统计标准的基础上整合2001~2020年内暖季在内的气象数据，分析风雹强对流天气发生的时间分布特征，如图1所示。首先根据年际变化视角展开分析，发现在2004年出现雷暴大风强对流天气的次数最多，高达110站次，而在2010年发生的次数最少，仅为10站次，平均约为46.6站次。而对比来讲，冰雹强对流天气发生的站次数明显更少，其中在2004年为出现次数最多的年际，站次高达40次，其次则是为2002年发生26站次。
见表1，从2004年开始，在2004~2007年以及2010~2014年内，实际发生冰雹的站次数逐年降低，均发生在20站次及以下，尤其是在2013~2014年，没有发生冰雹强对流天气。基于年际发生规律进行总结，风雹站次数具有较大的年际差异，规律并不明显。从2001年开始到2010年内的风雹天气站次数发生变化均表现为基本波动变化，并且升降趋势较为一致。根据低谷数据分析，集中在2010年左右的雷暴大风以及冰雹天气站次数均为最小值，分析冷涡背景下该地发生风雹强对流天气的站次数年际变化，可能与该地的大气环流以及冷涡系统之间具有关联。
Table 1. Statistics of wind, hail and strong convective weather in cold vortex background
表1. 冷涡背景下风雹强对流天气年纪站次统计
年份 |
雷暴大风站次 |
冰雹站次 |
2002 |
94 |
26 |
2004 |
110 |
40 |
2006 |
40 |
10 |
2008 |
100 |
11 |
2010 |
10 |
7 |
2012 |
19 |
2 |
2014 |
18 |
0 |
2016 |
59 |
2 |
2018 |
77 |
8 |
2020 |
91 |
50 |
3.2.2. 月变化
随后基于月变化角度对该地的风雹强对流天气分布情况进行分析，发现整体上呈现出单峰型分布，峰值集中于6月。经过进一步的统计发现发生风雹强对流天气以5~9月为主，如图2所示，根据该地气象历史数据，发现在5月发生风雹站次数的实际占比约为22%、6月发生站次数占比约为34%、7月发生站次数占比约为25%、8月发生站次数占比约为15%，而剩余月份的风雹发生站次数占比总和约为4%。经过分析发现，6月为每年中风雹强对流天气的绝对高发期，站次数占比约为全年的1/3以上，5~8也累积占比高达96% [3]。
根据该地气候环境展开分析，在冷涡背景下发生风雹强对流天气的主要原因可能是水热条件的匹配，由于6月北方暖湿气流显著增强，进而与冷涡携带的干冷空气之间剧烈交汇从而产生强对流。其次，由于层结不稳定增强，在每年的6月太阳辐射达到高峰值，地表加热促使边界层的CAPE累积至1500~2500 J/kg，也是造成强对流发生的原因之一。除此之外，东亚高空急流北跳，西风槽活动相对频繁，冷涡生成频次达到年均峰值，占比高达31%，处于冷涡活跃期也可能会导致风雹强对流的发生，见表2。
Figure 2. Monthly variation of wind and hail severe convective weather
图2. 风雹强对流天气月变化
Table 2. Monthly distribution of wind and hail severe convective weather
表2. 风雹强对流天气月分布特征统计
月份 |
雷暴大风站次比例(%) |
冰雹站次比例(%) |
5 |
20 |
22 |
6 |
67 |
45 |
7 |
16 |
21 |
8 |
8 |
7 |
9 |
0 |
6 |
3.2.3. 日变化
根据相关数据统计2001~2020年在内该地白天时段以及夜间时段内的风暴站次数。经过进一步汇总分析发现，在白天发生的风暴站次数显著高于夜间，白天时段内的风雹总站次数约为261.2次，而夜间发生风雹的总站次数约为136.6次，二者占比分别为64.5%与35.5%。根据这样的数据对比，考虑夜间部分地区雷暴大风以及冰雹现象进行观测时并无明确的起止时间，因此进一步分析在白天时段范围内发生风雹的具体时间段。针对该时段内的风雹强对流天气发生情况进行逐时统计，分析发现，集中在午间14:00以后的风雹事件发生概率较大，在14:00~20:00之间的风雹发生总站次数占白天时段的78%以上。
而根据这一时段内发生风雹强对流天气的具体情况发现，在午后到傍晚为暴发主时段，其中在16:00~18:00时段内的雷暴大风以及冰雹观测站次数占比约为41%，为峰值时段，12:00~14:00时段内风雹强对流天气的发生站次数占全天的19%，为次峰值时段。而分析白天时段范围内在午后至傍晚爆发风雹强对流天气的具体原因，可能是由于热力触发主导，午后地表辐射加热到极值，尤其是在14:00~16:00时段范围内，处于夏季全天温度最高峰值，混合层抬升将促使干暖盖破裂，从而引发强对流现象。此外，受到边界层动力协同影响，山谷风或城市热岛效应导致环流增强底层辐合。
3.3. 风雹空间分布
图3为河南省2001~2020风雹累计次数空间分布。
Figure 3. Cumulative distribution of thunderstorm wind and hail
图3. 雷暴大风与冰雹累计次数分布
针对该地冷涡背景下风雹强对流天气的空间分布特征进行研究，从风雹强对流累积发生次数的空间分布情况而言，发现除了该地南部的西北部个别测站之外的大部分测站均感测到雷暴大风天气的发生。其中该地东北部地区的测站观测雷暴大风天气总数最多，而东南部地区则发生数量最少，总体上呈现出东北–西南的带状分布特征。观察该地北部，以山地为主，年均风雹日数约为4.2 d左右，中部地带为平原，风雹日数年均约为3.8 d，而靠近东南部地区年均发生日数约为3.1 d。造成这一空间分布规律的主要原因是地形强迫影响，由于受到山坡抬升暖湿气流的影响，从而触发与华北冷涡的对流天气，并且靠近东南沿海地区的水汽输送直达中部平原，形成低空急流通道，此时850 hPa比湿 ≥ 10 g/kg，造成大规模对流天气[4]。
观察冰雹发生的空间特征，主要与该地山地丘陵众多具有一定关联，在中西部地区向东南延伸冰雹发生站次数逐渐减少，造成这一现象的主要原因是处于冷涡背景下，该地受西北气流引导，夜间温度骤降减少不稳定能量，则促使大气层结逐渐稳定，减少强对流或促使其消散。观察风雹发生位置与冷涡中心之间间距以及方位关系，发现集中在冷涡背景中心200~600 km范围内的风雹发生事件占比约为89%；而距离低于200 km范围内靠近冷涡中心附近，下沉气流对对流产生抑制作用，从而发生风雹的概率仅为7%；距离超过600 km以上时的脱离冷涡主导影响，此时强对流天气削弱。
4. 合成分析——风雹发生日vs未发生日环流对比
筛选2001~2020年相同冷涡背景，处于中心位置 ± 2˚、强度 ± 10 gpm下的配对样本，其中风雹发生组148例；未发生组135例，见表3与表4。
Table 3. Synthesis comparison of key physical quantities (500 hPa layer)
表3. 关键物理量合成对比(500 hPa层)
物理量 |
风雹发生日 |
未发生日 |
差值(发生–未发生) |
t检验(p值) |
位势高度(gpm) |
5482 ± 24 |
5526 ± 19 |
−44 |
<0.001 |
涡度(10−5 s−1) |
+8.2 ± 1.5 |
+3.1 ± 1.2 |
+5.1 |
<0.001 |
温度(˚C) |
−12.3 ± 1.8 |
−10.1 ± 1.4 |
−2.2 |
0.003 |
垂直速度(Pa/s) |
−0.95 ± 0.21 |
−0.38 ± 0.18 |
−0.57 |
<0.001 |
Table 4. Synthesis comparison of low-level environmental fields (850 hPa layer)
表4. 低层环境场合成对比(850 hPa层)
物理量 |
风雹发生日 |
未发生日 |
差值(发生-未发生) |
t检验(p值) |
比湿(g/kg) |
10.8 ± 1.2 |
7.4 ± 1.1 |
+3.4 |
<0.001 |
风切变(10−5 s−1) |
15.3 ± 2.1 |
8.7 ± 1.9 |
+6.6 |
<0.001 |
散度(10−5 s−1) |
−4.2 ± 0.9 |
−1.5 ± 0.7 |
−2.7 |
<0.001 |
θe (K) |
336 ± 5 |
328 ± 4 |
+8 |
<0.001 |
对环流形势差异解析，对比高空动力结构对比，风雹发生日冷涡中心位势高度显著偏低(−44 gpm)，指示冷涡强度更强，槽前正涡度大值区(≥8 × 10−5 s−1)向东南延伸，与低层辐合中心重叠；强上升运动区(−0.95 Pa/s)覆盖华北至黄淮(115˚~120˚E)。
未发生日冷涡结构松散，涡度值偏低(仅+3.1 × 10−5 s−1)；上升运动微弱(−0.38 Pa/s)，且偏离水汽输送带。
产生差异的主要影响原因是强涡度平流增强“抽吸效应”，促进对流有效位能(CAPE)释放。
对比低层热力–水汽配置对比，风雹发生日850 hPa存在“高θe舌”(≥336 K)自渤海伸向华北，与干侵入区(700 hPa露点 ≤ −10℃)构成强不稳定层结(Δθe−v ≥ 25 K)；低空急流(LLJ)风速 ≥ 12 m/s，水汽通量达200 g·cm−1·hPa−1·s−1。
未发生日θe场均匀(328 K)，无显著能量锋区；低层比湿偏低(7.4 g/kg)，水汽输送中断。
这是由于高比湿 + 强风切变提供“旋转动力”与“水汽供给”，支撑强雹暴发展。
分析造成关键差异的主要因素，一方面是由于冷涡东南象限的斜压性增强，风雹发生日冷涡东南侧温度梯度达8˚C/200km (未发生日仅3˚C/200km)，斜压不稳定能量促进中尺度对流系统(MCS)组织化。另一方面是由于干暖盖破裂的临界条件，干暖盖强度(Δθe) ≥ 14 K时，午后热力触发效率达80%以上(Logistic回归)。此外，在垂直风切变层结配置作用下，风雹发生日呈现“低层西南急流 + 高层西北气流”配置，0~6 km垂直风切变 ≥ 18 m/s (未发生日 ≤ 10 m/s)，促进超级单体分裂与雹粒循环增长(依云模式模拟)。
风雹发生本质是“强冷涡动力强迫”与“低层高能湿热输送”的时空耦合结果，合成分析量化了临界环境参数阈值，可优化业务预报算法。
通过严格的合成对比，揭示了冷涡背景下风雹爆发的核心环境特征，为短临预警提供物理依据。
5. 结语
本研究建立在冷涡背景下，对风雹强对流天气的发生规律与分布特征进行统计总结。根据2001~2020年美国国家环境预报中心与国家大气研究中心联合研发的全球再分析数据集，设定统计标准后，从年际、月、日变化角度分析风雹发生时间分布特征，并总结空间分布规律，进而基于空间区域耦合与时间敏感区相结合的方式对冷涡背景下的风雹强对流天气进行预警，可控制灾害影响。