风廓线雷达资料在一次对流暴雨过程中的特征分析

doi:10.11755/j.issn.1006-7639-2025-04-0627

摘要/Abstract

摘要：

高时空分辨率的风廓线雷达资料在短时降水的临近预报预警中具有重要价值。基于常规气象观测、区域站资料、美国国家环境预报中心（National Center for Environmental Prediction，NCEP）再分析资料及风廓线雷达组网数据，对2023年山东入汛以来首场大范围暴雨过程进行分析，结果表明，此次过程受高空槽、低涡、低空急流及中尺度切变线共同影响，6月27日为暖区对流，28日以低涡引发的短时强降水为主；强降水主要位于中尺度切变线右侧的正涡度平流区及辐合中心上空，低层辐合与高层辐散的垂直配置为强对流发生提供动力条件；1 km以下超低空风场变化对强降水具有指示意义，低空急流下探及水平风脉动与降水强度呈一定正相关；强降水前1.0 h内低空急流指数与垂直风切变明显增强，降水结束前风切变迅速减弱，近地层出现强切变，风廓线雷达在识别短时强降水临近特征方面具有明显优势。

关键词: 风廓线雷达, 暴雨, 中尺度切变线, 低空急流

Abstract:

High spatiotemporal resolution wind profile radar data are of significant value in the nowcasting and early warning of short-duration heavy precipitation. Based on conventional meteorological observations, regional automatic station data, reanalysis data from the National Centers for Environmental Prediction (NCEP), and wind profile radar network observations, this study analyzes the first large-scale heavy rainstorm event in Shandong Province following the onset of the 2023 flood season. The results indicate that, this event was jointly influenced by an upper-level trough, a low vortex, a low-level jet (LLJ), and a mesoscale shear line. Convection on June 27 occurred in the warm sector, while short-duration heavy rainfall on June 28 was primarily induced by the low vortex. The heavy precipitation mainly occurred on the right side of the mesoscale shear line, within regions of positive vorticity advection and above convergence centers. The vertical configuration of low-level convergence and upper-level divergence provided favorable dynamic conditions for strong convection. Variations in the near-surface wind field below 1 km were indicative of heavy rainfall. The downward extension of the LLJ and enhanced horizontal wind perturbations were positively correlated with precipitation intensity. Within 1 hour prior to the onset of heavy rainfall, both the LLJ index and vertical wind shear increased significantly. Before the cessation of rainfall, vertical wind shear weakened rapidly, and strong low-level shear appeared near the surface. Wind profile radar showed clear advantages in identifying precursor signatures for nowcasting short-duration heavy rainfall events.

Key words: wind profile radar, rainstorm, mesoscale shear line, low-level jet

中图分类号:

P458.1

王文波, 李晓利, 曹云飞, 杨明, 高晓梅, 杨萌. 风廓线雷达资料在一次对流暴雨过程中的特征分析[J]. 干旱气象, 2025, 43(4): 627-636.

WANG Wenbo, LI Xiaoli, CAO Yunfei, YANG Ming, GAO Xiaomei, YANG Meng. Characteristic analysis of wind profile radar data in a convective rainstorm[J]. Journal of Arid Meteorology, 2025, 43(4): 627-636.

图/表 10

图1 2023年6月27日00：00—29日06：00山东省降水量分布（单位：mm）

Fig.1 The distribution of precipitation in Shandong Province from 00：00 on 27 to 06：00 on 29， June 2023 （Unit： mm）

图2 2023年6月26日20:00（a）、27日08:00（b）、28日08:00（c）及28日20:00（d）500 hPa槽线（棕色线）、位势高度场（蓝色线，单位：dagpm）及850 hPa切变线（红色双实线）、急流（红色箭头，单位：m·s-1）（字母D为低涡中心）

Fig.2 Trough line (brown lines) and geopotential height field (blue contour lines, Unit: dagpm) at 500 hPa, shear line (red double solid lines) and jet stream (red arrows, Unit: m·s-1) at 850 hPa at 20:00 on 26 (a), 08:00 on 27 (b), 08:00 on 28 (c) and 20:00 on 28 (d) June, 2023 (The letter D represents the center of the vortex)

图3 2023年6月27日02:00济南站（a）及29日02:00临沂站（b）T-ln P图（红色线条为状态曲线，蓝色线条为层结曲线，绿色线条为露点曲线）

Fig.3 The T-ln P diagrams of Jinan Station at 02:00 on 27 (a) and Linyi Station at 02:00 on 29 (b) June, 2023 (The red line represents the state curve, the blue line represents the layer curve, and the green line represents the dew point curve）

图4 2023年6月27（a）、29日（b）02:00—04:00鲁西、鲁东南地区强对流天气

Fig.4 Severe convective weather of western and southeastern Shandong from 02:00 to 04:00 on 27 (a) and on 29 (b) June, 2023

图5 2023年6月27日03:30 100 m（a）、300 m（b）、900 m（c）、1 500 m（d）、3 000 m（e）、6 000 m（f）散度（等值线，单位：10-5 s-1）、涡度平流（填色，单位：10-9 s-2）及风场（风向杆，单位：m·s-1）（黑色三角为风廓线雷达站点，下同）

Fig.5 The divergence (the contour lines, Unit: 10-5 s-1), vorticity advection (the color shaded, Unit: 10-9 s-2) and wind field (wind direction poles, Unit: m·s-1) at 100 m (a), 300 m (b), 900 m (c), 1 500 m (d), 3 000 m (e), and 6 000 m (f) at 03:30 on 27 June, 2023 (The black triangle indicates wind profile radar station, the same as below)

图6 2023年6月28日21:00 100 m（a）、300 m（b）、900 m（c）、1 500 m（d）、3 000 m（e）、6 000 m（f）散度（等值线，单位：10-5 s-1）、涡度平流（填色，单位：10-9 s-2）及风场（风向杆，单位：m·s-1）

Fig.6 The divergence (the contour lines, Unit: 10-5 s-1), vorticity advection (the color shaded, Unit: 10-9 s-2) and wind field (wind direction pole, Unit: m·s-1) at 100 m (a), 300 m (b), 900 m (c), 1 500 m (d), 3 000 m (e), and 6 000 m (f) at 21:00 on 28 June, 2023

图7 2023年6月28—29日临沂风廓线雷达水平风时间-高度剖面

Fig.7 The time-height cross section of horizontal wind from Linyi wind profile radar on 28-29 June， 2023

图8 2023年6月28日19：00—29日04：00临沂水平风脉动（单位：m·s-1）

Fig.8 Horizontal wind fluctuations of Linyi from 19：00 on 28 to 04：00 on 29， June， 2023 （Unit： m·s-1）

图9 2023年6月28日18：00—29日06：00临沂、青岛低空急流指数（单位：m·s-1·km-1）及逐小时降水量（单位：mm）

Fig.9 The low-level jet index （Unit： m·s-1·km-1） and hourly precipitation （Unit： mm） of Linyi and Qingdao from 18：00 on 28 to 06：00 on 29， June， 2023

图10 2023年6月28日18：00—29日04：00临沂垂直风切变（单位：m·s-1）

Fig.10 The vertical wind shear of Linyi from 18：00 on 28 to 04：00 on 29， June， 2023 （Unit： m·s-1）

参考文献 27

[1]	陈立波, 许凌轩, 张佳婷, 等, 2024. 风廓线雷达资料在典型天气过程预报预警中的应用[J]. 高原山地气象研究, 44(3): 85-94.
[2]	陈训来, 徐婷, 王蕊, 等, 2024. 珠江三角洲“9·7”极端暴雨精细观测特征及成因[J]. 应用气象学报, 35(1): 1-16.
[3]	褚颖佳, 郭飞燕, 高帆, 等, 2023. 冷涡影响下两次不同类型强对流过程对比分析[J]. 干旱气象, 41(2): 279-289. DOI
[4]	董保举, 付志嘉, 李明, 等, 2012. 风廓线雷达资料在暴雨天气过程特征分析中的应用[J]. 气象科技, 40(1): 74-78.
[5]	苟阿宁, 吴翠红, 王玉娟, 等, 2022. 基于风廓线雷达的湖北梅雨期暴雨中小尺度特征[J]. 干旱气象, 40(1): 84-94. DOI
[6]	官晓东, 刘玉, 卜银军, 2020. 基于风廓线雷达对暖式切变和冷式切变大范围强降水的风垂直结构观测与差异分析[J]. 气象科技进展, 10(6): 95-100.
[7]	何平, 2006. 相控阵风廓线雷达[M]. 北京: 气象出版社.
[8]	何越, 何平, 董德保, 等, 2014. 双高斯拟合的风廓线雷达降水时的风场反演[J]. 科学技术与工程, 14(23):146-152.
[9]	李青春, 程丛兰, 全继萍, 等, 2022. 夏季两次不同强度暴雨过程的低空急流特征及其作用对比分析[J]. 气象, 48(11):1384-1 401.
[10]	李晓波, 王颖, 庄庭, 等, 2024. 京津冀风廓线雷达组网资料评估及应用研究[J]. 气象与环境科学, 47(2):94-102.
[11]	刘梦娟, 刘舜, 2016. 上海组网风廓线雷达数据质量评估[J]. 气象, 42(8):962-970.
[12]	刘淑媛, 郑永光, 陶祖钰, 2003. 利用风廓线雷达资料分析低空急流的脉动与暴雨关系[J]. 热带气象学报, 19(3):285-290.
[13]	毛文茜, 肖霞, 张文煜, 等, 2022. 风廓线雷达探测模式组合应用分析[J]. 干旱气象, 40(6):1092-1 098.
[14]	倪成诚, 李国平, 张净雯, 等, 2025. 应用风廓线雷达资料对成都山区春季一次冰雹天气的风场分析[J]. 沙漠与绿洲气象, 19(1):130-136.
[15]	潘冬梅, 潘雪梅, 2013. 基于K指数的阿勒泰地区夏季气象干旱特征[J]. 干旱区研究, 30(2):336-340.
[16]	王佳津, 张琪, 张涛, 等, 2021. 成都两次暴雨期间风廓线雷达观测的低空风场特征[J]. 干旱气象, 39(1):87-95.
[17]	王文波, 李晓利, 赵华, 等, 2021. “海棠”残留低压引发鲁中东部暴雨中尺度特征分析[J]. 气象与环境科学, 44(2):80-86.
[18]	王彦, 刘一玮, 孙晓磊, 2017. 利用风廓线雷达资料分析一次强降水过程的风垂直切变特征[J]. 暴雨灾害, 36(2):171-176.
[19]	吴飞, 王乐洋, 曾志庆, 等, 2024. 基于径向基函数插值的极移参数预报研究[J]. 大地测量与地球动力学, 44(7):690-692.
[20]	徐玉貌, 刘红年, 徐桂玉, 2000. 大气科学概论[M]. 南京: 南京大学出版社.
[21]	阎丽凤, 杨成芳, 2014. 山东省灾害性天气预报技术手册[M]. 北京: 气象出版社:223-227.
[22]	于雷, 丁和悦, 张会, 等, 2024. 河北保定市“23·7”强降水过程的观测特征分析[J]. 气候与环境研究, 29(4):478-496.
[23]	周芯玉, 涂静, 廖菲, 等, 2017. 2014年5月23日广州中北部大暴雨过程多尺度特征研究[J]. 暴雨灾害, 36(3):235-242.
[24]	朱乾根, 林锦瑞, 寿绍文, 等, 1992. 天气学原理和方法[M]. 北京: 气象出版社.
[25]	BUHMANN M D, 2003. Radial Basis Functions: Theory and implementations[M]. Cambridge: Cambridge University Press.
[26]	HU S M, HUANG X Y, MA Y R, 2021. Turbulence and rainfall microphysical parameters retrieval and their relationship analysis based on wind profiler radar data[J]. Journal of Tropical Meteorology, 27(3): 291-302.
[27]	ZHENG L N, ZHANG Z H, JIA X Q, 2017. Analysis of two hailstorm processes accompanied with weak precipitation in the north of Shandong[J]. Meteorological and Environmental Research, 8(6): 6-14.