發布時間：2020-03-20所屬分類：科技論文瀏覽：1次
摘 要： 摘要:以2018年河北省中南部兩次冰雹天氣過程為例，探索了利用雷達資料跟蹤冰雹災害路徑和影響區域的方法。通過臺站觀測冰雹與雷達識別冰雹區域的對比分析，發現依據雷達反射率因子、回波頂高、垂直累積液態水含量三個參數能夠基本識別冰雹最有可能發生的路徑
摘要:以2018年河北省中南部兩次冰雹天氣過程為例，探索了利用雷達資料跟蹤冰雹災害路徑和影響區域的方法。通過臺站觀測冰雹與雷達識別冰雹區域的對比分析，發現依據雷達反射率因子、回波頂高、垂直累積液態水含量三個參數能夠基本識別“冰雹最有可能發生的路徑和影響區域”。對雷達識別區域與農業受災面積進行分析，得知二者成正比關系，進一步說明可以用雷達識別得到的區域對冰雹災害進行跟蹤和鑒定，為更加科學的冰雹災害風險評估奠定基礎。
關鍵詞:雷達產品;冰雹;災害;落區;跟蹤;鑒定
據民政部公布的資料顯示，2016年，風雹災害造成全國2728.1萬人次受災，直接經濟損失高達463.9億元，占全部自然災害損失的9.2%，給農業生產及人民生活等造成了嚴重影響。河北亦是風雹災害的重發區，2014-2017年，風雹災害致1663.2萬人受災，34人死亡，造成直接經濟損失127億元，占氣象災害造成直接經濟損失的14.7%，其中，2015年和2017年，風雹災害損失占氣象災害造成損失的比例分別高達47.1%和39.7%。
因此，加強冰雹災害的跟蹤監測，對提高冰雹災害預警效率，減少冰雹災害造成的損失極其有益。在這方面，氣象工作者已經做了大量的工作，主要集中在冰雹災害的潛勢預報[1-3]和短臨預警兩個方面。冰雹天氣的短臨預警，主要是利用高時空分辨率的雷達資料開展。在雷達圖像上，冰雹具有比較典型的回波特征，許多氣象工作者在此方面進行了大量的統計分析[4-8]，并利用統計結果對冰雹天氣進行監測預警[9-12]。通過研究，勾勒出了冰雹特征的一些雷達指標。
地面觀測上，只有氣象站觀測到冰雹才有冰雹直徑和持續時間的記錄。但是，冰雹局地性強、持續時間短的特性，決定了冰雹大多未降落在氣象觀測站，不會被觀測員記錄下來。本文嘗試利用雷達對冰雹強大的監測功能來輔佐判斷冰雹的影響時間、路徑以及影響區域。
2018年5月12日(簡稱“5.12“)和6月12-13日(簡稱“6.13”)，河北省中南部連續兩次出現了大范圍的風雹天氣，造成的直接經濟損失分別為1.96億元和8.3億元，給農業生產和人們生活造成嚴重的影響。本文以這兩次過程為例，探討利用雷達資料跟蹤鑒定冰雹災害影響范圍、路徑的方法。
1資料與方法
1.1資料
冰雹直徑、持續時間等冰雹實況資料來自氣象觀測站及網絡;災情資料來自民政部門。這兩次過程主要發生在河北省中南部地區，雷達資料選用石家莊新樂CINRAD/SA雷達的觀測，能完全覆蓋降雹區域，所用參數包括:組合反射率因子(CR)、回波頂高(ET)、垂直累積液態水含量(VIL)等。
1.2思路與方法
冰雹在多普勒雷達圖像上有比較明顯的特征，尤其在回波強度、回波頂高、垂直累積液態水含量上體現的最為清楚。本文利用河北省氣象臺統計并業務應用的多普勒雷達圖像識別指標，確定冰雹的移動路徑、影響范圍。
從形狀來看，雷達回波多為塊狀，或帶狀中鑲嵌塊狀，邊界清楚光滑，強回波處回波強度梯度很大。當滿足以下三個條件時，可能產生冰雹:①回波中心強度Z≥50dBZ;②回波頂高ET≥10km;③垂直累積液態水含量VIL≥35kg/m2。當三個參數加強，達到如下標準時，可能會產生2cm以上的大冰雹:①回波中心強度Z≥60dBZ;②ET≥14km;③VIL≥60kg/m2;另外，有三體散射出現時一定有大冰雹。
2災情
2.1“5.12”過程
2018年5月12日下午，河北省出現短時強降水、雷暴大風、冰雹等強對流天氣。文安、藁城、安平、南和、正定、石家莊市區、平山和阜平8個氣象站觀測到冰雹，最大冰雹直徑2cm;此外，邢臺市區、內丘、邢臺縣等地非氣象站點也觀測到冰雹，邢臺市區冰雹直徑最大達3.5cm(圖1a)。受其影響，河北省17個縣(市、區)26.9萬人受災，農作物受災面積16khm2(圖1b)，損壞房屋19間，直接經濟損失1.96億元。
2.2“6.13”過程
2018年6月12-13日，河北省再次出現冰雹、大風、短時強降水等強對流天氣。全省共有17個縣(市、區)出現冰雹(圖2a)。12日，懷來、淶源、涿鹿、正定、趙縣、寧晉6個縣(市、區)氣象站觀測到冰雹，最大冰雹直徑為2.4cm，于19:00出現在寧晉，另石家莊市城區、藁城區亦出現冰雹;13日，赤城、保定、安平、深州、衡水城區、故城、冀州7個縣(市、區)氣象站觀測到冰雹，冰雹直徑在0.4～2.2cm，此外，博野、蠡縣也出現冰雹，其中，博野的冰雹持續20min，冰雹直徑最大達7cm，蠡縣冰雹持續時間8min，最大冰雹直徑3cm。受其影響，樹木、電線桿等被大風刮倒，樓房外墻被冰雹砸出坑，汽車玻璃被砸毀，瓜果被砸落、砸裂，部分即將收割的小麥被砸掉籽粒，一些村民被砸傷。據統計，河北省23個縣(市、區)51.6萬人受災，嚴重損壞房屋19間，農作物受災面積35.4khm2，絕收面積3.6khm2(圖2b)，主要受災作物有蔬菜、瓜果和設施農業，直接經濟損失約8.3億元。
3冰雹災害識別
3.1降雹時雷達回波特征
首先，識別兩次冰雹天氣過程中，降雹站點所對應的雷達回波參數(表1)。可見，回波中心強度在57～65dBZ，平均為62dBZ;回波頂高在10～18km，平均13km;垂直累積液態水含量在42～62kg/m2，平均52kg/m2。三類參數無論是最小值還是平均值，均滿足了河北省氣象臺所用的“可能產生冰雹”的指標。同樣，對8站次2cm以上的大冰雹進行統計，可得到回波中心強度平均為63dBZ;回波頂高平均15km;垂直累積液態水含量平均52kg/m2，可以看出，參數值超過或與“可能產生冰雹”的指標持平，而且回波中心強度和回波頂高均滿足了產生大冰雹的條件，但垂直累積液態水含量的值偏小。再來看三體散射(TBSS)的情況，8站次中，有6站次出現了TBSS，達到了產生大冰雹的條件。總之，這兩次冰雹過程的分析結果與省氣象臺的統計規律基本是一致的，進一步說明非氣象監測站點的冰雹也能夠被監測到，可以利用雷達參數跟蹤監測冰雹路徑，并能初步判斷冰雹直徑是否大于2cm。
3.2冰雹直徑與雷達參數的關系
分析冰雹直徑與雷達參數的關系(圖3)可見，各參數維持在一定的范圍內，變化幅度較小，相對而言，垂直累積液態水含量變化幅度更大一些。但是，仍能看出，隨著冰雹直徑的減小，回波中心強度、回波頂高、垂直累積液態水含量均呈減小的趨勢，也就是說，冰雹直徑與各雷達參數基本上成正相關。
3.3經濟損失與冰雹特征的關系
分析冰雹災害造成的直接經濟損失與冰雹直徑和持續時間的關系(圖4)，從趨勢來看，直接經濟損失和冰雹直徑、持續時間成正相關，也就是說，隨著冰雹直徑的增大和降雹持續時間的延長，造成的直接經濟損失越重。但是也有部分站點例外的情況，比如寧晉，冰雹直徑2.4cm，持續時間10min，損失僅有145.4萬元。
造成誤差的原因是多方面的。首先，從冰雹致災自身上，冰雹直徑、持續時間只是其中的兩個方面，還與冰雹密度，以及是否伴有風雨等其他災害相關。第二，與冰雹觀測等因素有關，冰雹具有極強的突發性、局地性，而氣象觀測站只對降落在觀測站點的冰雹直徑和持續時間進行記錄，即使有部分社會觀測信息作為補充，也很有限，而且數據的有效性也不能保證;然而，民政部門的直接經濟損失是災后統計得到的，且是全縣范圍的，這就造成了冰雹落區與災情統計的區域不一致。再者，氣象觀測站大多在縣城，而災情上報的大多是農業損失，集中在鄉村，同樣存在區域不一致的現象。第三，與當地的防御能力和種植作物有很大關系，比如，深州損失的主要是蜜桃等經濟作物，造成的直接經濟損失就大于玉米等農作物。第四，民政部門統計的災情數據，大風和冰雹災害混在一起，統稱為“風雹災害”，并不加以區分，故我們得到的受災區域和經濟損失等可能并不單單是冰雹引起的。
3.4利用雷達資料識別冰雹路徑和影響區域
由前面分析可知，導致冰雹觀測與造成的損失不一致的原因是多方面的，單純依靠氣象臺站觀測記錄或者社會力量提供的冰雹信息，遠遠不能代表冰雹發生的真實情況，需要有更好的辦法來鑒定冰雹災害及其影響。本文探討如何利用高時空分辨率的雷達資料來獲得冰雹參數，進而判斷冰雹的路徑和影響區域。以2018年6月13日下午河北省中南部冰雹天氣過程為例，對比分析利用雷達和人工觀測資料識別冰雹路徑、影響范圍的優劣。
3.4.1冰雹可能發生區的識別方法
根據河北省氣象臺業務應用的雷達判別指標，對回波中心強度(Z≥50dBZ)、回波頂高(ET≥11km)、垂直累積液態水含量(VIL≥35kg/m2)三個參量逐個體掃進行識別，然后連接成線或者區域(圖5a～圖5c)，初步得到冰雹可能發生區。將三個參數區域進行疊加，共同包含的區域(圖5d)，即為“冰雹最有可能發生的路徑和影響區域”。可以看出，這個區域與VIL更為一致，但僅靠VIL會漏掉部分降雹區，因此，需要對三個參數進行綜合分析。
3.4.2雷達識別效果分析
通過3.4.1節的處理，可以得到冰雹可能的移動路徑和覆蓋區域。由圖5d可以看出，臺站觀測到的冰雹落區及路徑全部位于“冰雹最有可能發生的路徑和影響區域”內，也就是說，利用雷達三參數確定的區域能夠跟蹤冰雹的落區。
為了進一步說明雷達三參數所確定區域的合理性，我們分別計算了三參數占各縣總面積的百分比，與民政部門獲得的各縣農業受災面積進行比較(圖6)。可以看出，ET占比與農作物受災面積占比對應關系較差，而Z和VIL占比則與農作物受災面積占比成正相關的關系。從數值來看(表略)，由雷達判別得到的冰雹可能影響區域，所占縣域百分比大于農作物受災面積。這種差別的原因也是多方面的:一是冰雹影響區域可能不是農田，而是村莊、道路等;二是農作物可能受到了冰雹影響，但沒有致災;另外，與上報人的統計方法也有很大的關系。
同樣，對“5.12”過程，利用雷達三參數對冰雹可能影響區域進行識別(圖7)，可以看出，識別路徑與臺站觀測到的冰雹路徑基本一致。進一步說明，可以利用雷達三參數跟蹤、鑒定冰雹。
4結論與討論
本文以2018年“5.12”、“6.13”河北省兩次典型的冰雹天氣過程為例，分析了雷達反射率因子、回波頂高、垂直累積液態水含量三參數與冰雹災害的關系，得到如下結論:
(1)綜合利用雷達三參數(回波中心強度、回波頂高、垂直累積液態水含量)，能夠識別冰雹路徑和影響區域，具體步驟如下:依據判別指標，分別對三參數進行識別，然后將三參數覆蓋范圍疊加，共同包含的區域，即為“冰雹最有可能發生的路徑和影響區域”。
(2)由雷達識別的冰雹可能影響區所占整個縣域的面積比例與民政部門統計的農作物受災面積所占比例成正比，說明可以用雷達識別得到的區域對冰雹災害進行跟蹤和鑒定。結合影響區域內詳細的地面信息(比如農作物種植分布等)，可以對冰雹災害風險做出更為科學的評估。
(3)臺站冰雹觀測的局地性、災情統計的復雜性，使得所做工作有限，需要更為精細的災情進一步分析。另外，“靜錐區”等多普勒雷達的局限性，也會影響冰雹跟蹤的效果。
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