上海雷暴大风时空特征及其预警有效性评估

doi:10.11755/j.issn.1006-7639-2025-04-0637

摘要/Abstract

摘要：

为提升雷暴大风预警信号的有效性，并在准确率与时间提前量之间实现科学平衡，基于2016—2023年上海地区245个自动气象站观测资料及9个区气象台预警信号，采用百分位法与天气学分型方法，对雷暴大风预警信号进行系统评估。结果表明，雷暴大风主要发生在4—8月，7月最为频繁；其日变化特征表现为午后至夜间高发；沿江沿海地区易出现特强雷暴大风；雷暴大风预警信号的集中发布时间较实况峰值提前约1 h。整体有效性评分为14.1分（总分100分），特强雷暴大风的平均得分为28.2分，其中暖式切变型得分最高（49.2分），静止锋切变型最低（12.1分）。副热带高压边缘型及静止锋切变型雷暴大风过程中，西北太平洋副热带高压强度偏强、位置偏西。个例分析显示，东北冷涡影响下的高空冷涡型特强雷暴大风预警得分相对较高，但与其他过程类似，当风力达到12级以上时，预警发布时间往往滞后于实况。副高边缘型雷暴大风影响范围较广，各区预警发布普遍及时，有效性评分整体较高。

关键词: 特强雷暴大风, 强对流, 预警信号, 有效性评估, 上海

Abstract:

To enhance the effectiveness of thunderstorm gale warning signals and achieve a scientific balance between accuracy and lead time, this study systematically evaluates the warning signals based on observation data from 245 automatic weather stations in Shanghai from 2016 to 2023 and warning signals issued by nine district meteorological stations, using the percentile method and synoptic classification. Results show that thunderstorm gales mainly occur from April to August, with the highest frequency in July; their diurnal variation is characterized by frequent occurrence from afternoon to nighttime; extremely strong gales are prone to appear in coastal and riverside areas; and the issuance of warning signals generally precedes the peak occurrence of gales by about 1 hour. The overall effectiveness score is 14.1 points (out of 100), and the average score for extremely strong thunderstorm gales is 28.2 points, with the warm shear type scoring the highest (49.2 points) and the stationary front shear type the lowest (12.1 points). During subtropical high-edge and stationary front shear processes, the western Pacific subtropical high tends to be stronger and displaced westward. Case studies indicate that extremely strong thunderstorm gales associated with the upper-level cold vortex under the influence of the northeast cold vortex achieve relatively higher scores. However, similar to other processes, when the wind force reaches beaufort scale force 12 or above, warnings are often issued later than the actual occurrence. Subtropical high-edge gales have a relatively wide impact range, and warnings are generally issued in a timely manner across districts, resulting in overall higher effectiveness scores.

Key words: extremely strong thunderstorm gales, strong convection, warning signals, effective evaluation, Shanghai

中图分类号:

P459.9

周伟东, 戴建华, 管理, 傅洁, 陈浩, 王蕊, 吕青. 上海雷暴大风时空特征及其预警有效性评估[J]. 干旱气象, 2025, 43(4): 637-645.

ZHOU Weidong, DAI Jianhua, GUAN Li, FU Jie, CHEN Hao, WANG Rui, LYU Qing. Spatiotemporal characteristics of thunderstorm gales and evaluation of effectiveness of early warning signals in Shanghai[J]. Journal of Arid Meteorology, 2025, 43(4): 637-645.

图/表 11

表1 大风蓝色预警信号有效性评分标准

Tab.1 Criteria for the effectiveness rating of thunderstorm gales blue warning signals

风力等级	预警时效/min							漏报	空报
风力等级	≥90	60~<90	30~<60	15~<30	0~<15	-30~<0	<-30	漏报	空报
极大风≥7级或平均风≥6级	100	80	60	40	20	0	-40	-40
极大风≥6级或平均风≥5级	50	40	30	20	10				-20

表2 大风黄色预警信号有效性评分标准

Tab.2 Criteria for the effectiveness rating of thunderstorm gales yellow warning signals

风力等级	预警时效/min							漏报	空报
风力等级	≥60	45~<60	30~<45	15~<30	0~<15	-30~<0	<-30	漏报	空报
极大风≥9级或平均风≥8级	100	80	60	40	20	0	-60	-60
极大风≥8级或平均风≥7级	50	40	30	20	10				-30

表3 大风橙色预警信号有效性评分标准

Tab.3 Criteria for the effectiveness rating of thunderstorm gales orange warning signals

风力等级	预警时效/min							漏报	空报
风力等级	≥40	30~<40	20~<30	10~<20	0~<10	-30~<0	<-30	漏报	空报
极大风≥11级或平均风≥10级	100	80	60	40	20	0	-80	-80
极大风≥10级或平均风≥9级	50	40	30	20	10				-40

表4 大风红色预警信号有效性评分标准

Tab.4 Criteria for the effectiveness rating of thunderstorm gales red warning signals

风力等级	预警时效/min							漏报	空报
风力等级	≥20	15~<20	10~<15	5~<10	0~<5	-30~<0	<-30	漏报	空报
极大风≥13级或平均风≥12级	100	80	60	40	20	0	-100	-100
极大风≥12级或平均风≥11级	50	40	30	20	10				-50

图1 2016—2023年上海地区雷暴大风发生频次月际变化（a）、日变化（b）特征及各区极大风速箱线图（c）

Fig.1 The monthly (a) and diurnal (b) variations of thunderstorm gale frequency and boxplot of maximum wind speed in each district (c) of Shanghai from 2016 to 2023

图2 2016—2023年上海地区特强雷暴大风的空间分布（单位：m·s-1）

Fig.2 Spatial distribution of extremely strong thunderstorm gales in Shanghai from 2016 to 2023 （Unit： m·s-1）

图3 2016—2023年上海各区雷暴大风预警信号有效性评分

Fig.3 Effectiveness score of thunderstorm gales warning in each district of Shanghai from 2016 to 2023

表5 2016—2023年上海地区不同天气类型特强雷暴大风预警信号有效性评估

Tab.5 Effectiveness evaluation of extremely strong thunderstorm gales warning signals of different weather types in Shanghai from 2016 to 2023

影响系统类型	极大风速/ （m·s^-1）	出现次数	占比/%	预警信号有效性评分
副高边缘型	37.7	6	33.3	32.3
低槽冷锋型	25.8	3	16.7	24.8
暖区热对流型	28.3	2	11.1	23.2
暖式切变型	30.1	2	11.1	49.2
高空冷涡型	33.4	2	11.1	29.3
静止锋切变型	47.1	3	16.7	12.1

图4 200 hPa（a）、500 hPa（b）、700 hPa（c）及850 hPa（d）副高边缘型特强雷暴大风合成位势高度场（蓝色等值线，单位：dagpm）、流场（绿色线）、温度场（红色等值线，单位：K）（阴影为地形，下同）

Fig.4 The composite geopotential height field (blue contours, Unit: dagpm), flow field (green lines), and temperature field (red contours, Unit: K) at 200 hPa (a), 500 hPa (b), 700 hPa (c) and 850 hPa (d) of the extremely strong thunderstorm gale at the edge of the subtropical high type （The color shaded is terrain, the same as below）

图5 500 hPa（a）、700 hPa（b）、850 hPa（c）及925 hPa（d）静止锋切变型特强雷暴大风合成位势高度场（蓝色等值线，单位：dagpm）、流场（绿色线）、温度场（红色等值线，单位：K）

Fig.5 The composite geopotential height field (blue contours, Unit: dagpm), flow field (green lines), and temperature field (red contours, Unit: K) at 500 hPa (a), 700 hPa (b), 850 hPa (c) and 925 hPa (d) of the extremely strong thunderstorm gale at the stationary front shear type

图6 2023年4月15日22:57（a）及2022年7月10日23:12（b）雷达0.5°仰角反射率因子（填色，单位：dBZ）叠加当日22:00—22:59 7级以上极大风（风矢，单位：m·s-1）

Fig.6 The radar reflectivity factor (the color shaded, Unit: dBZ) at 0.5° elevation angle at 22:57 on April 15, 2023 (a) and at 23:12 on July 10, 2022 (b) overlaid with gales of force 7 or above (wind arrows, Unit: m·s-1) between 22:00-22:59 on the same day

参考文献 29

[1]	鲍丽丽, 王小勇, 段秀兰, 等, 2024. 2022年陇南“4·19”强对流天气成因及其对配电线路故障的影响分析[J]. 干旱气象, 42(3):437-446. DOI
[2]	曹晓岗, 姚建群, 2017. 上海天气预报手册[M]. 北京: 气象出版社.
[3]	费海燕, 王秀明, 周小刚, 等, 2016. 中国强雷暴大风的气候特征和环境参数分析[J]. 气象, 42(12):1513-1 521.
[4]	符式红, 王秀明, 俞小鼎, 2018. 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, 76(5):742-754.
[5]	高帆, 俞小鼎, 王秀明, 2023. 山东较大范围致灾雷暴大风的多普勒天气雷达特征[J]. 气象, 49(7):790-804.
[6]	高建平, 马中元, 罗燕, 2019. 2017年江西上高雷暴大风雷达回波特征分析[J]. 沙漠与绿洲气象, 13(2):55-62.
[7]	高晓梅, 俞小鼎, 王令军, 等, 2018. 鲁中地区分类强对流天气环境参量特征分析[J]. 气象学报, 76(2):196-212.
[8]	顾问, 张晶, 谈建国, 等, 2017. 上海夏季海风锋及其触发对流的时空分布和环流背景分析[J]. 热带气象学报, 33(5):644-653.
[9]	郭丽娜, 马艳, 于慧珍, 2022. 青岛沿海地区大风特征及其预警评估[J]. 海洋气象学报, 42(2):90-98.
[10]	井宇, 陈闯, 赵强, 等, 2024. 陕西雷暴大风时空分布和气象条件分析[J]. 干旱气象, 42(4):576-587. DOI
[11]	李典南, 向淑君, 袁三明, 等, 2024. 贵州中北部一次冰雹和雷暴大风过程综合诊断[J]. 高原山地气象研究, 44(2):103-111.
[12]	李海俊, 单九生, 张帆, 2022. 新SWAN江西本地化平台产品应用和检验评估[J]. 气象与减灾研究, 45(2):151-160.
[13]	李强, 苗爱梅, 王洪霞, 等, 2023. 山西省雷暴大风的统计特征及概念模型[J]. 干旱气象, 41(3):423-433. DOI
[14]	廖晓农, 于波, 卢丽华, 2009. 北京雷暴大风气候特征及短时临近预报方法[J]. 气象, 35(9):18-28.
[15]	马鸿青, 张江涛, 李彦, 等, 2019. 河北保定“7·9”致灾雷暴大风环境场与风暴特征[J]. 干旱气象, 37(4):613-621.
[16]	马志敏, 王将, 连钰, 等, 2023. 云南一次强对流暴雨天气学成因分析[J]. 干旱气象, 41(4):629-638. DOI
[17]	毛卓成, 许建明, 瞿元昊, 等, 2023. 上海海陆风分类特征、环流背景及对O₃的影响[J]. 中国环境科学, 43(3):1002-1 013.
[18]	盛杰, 金荣花, 张小雯, 等, 2025. 临近气象预报大模型“风雷”V1版本检验及个例评估[J]. 气象, 51(4):389-399.
[19]	王福侠, 俞小鼎, 裴宇杰, 等, 2016. 河北省雷暴大风的雷达回波特征及预报关键点[J]. 应用气象学报, 27(3):342-351.
[20]	王秀明, 周小刚, 俞小鼎, 2013. 雷暴大风环境特征及其对风暴结构影响的对比研究[J]. 气象学报, 71(5):839-852.
[21]	徐晓芳, 邹玲, 2024. 阿坝州2023年一次弱降水雷暴大风天气过程分析[J]. 高原山地气象研究, 44(增刊1):65-70.
[22]	姚建群, 戴建华, 姚祖庆, 2005. 一次强飑线的成因及维持和加强机制分析[J]. 应用气象学报, 16(6):746-753.
[23]	俞小鼎, 郑永光, 2020. 中国当代强对流天气研究与业务进展[J]. 气象学报, 78(3):391-418.
[24]	周伟东, 韩宁, 戴建华, 等, 2022. 上海地区暴雨预警评估及不同天气型暴雨预警差异分析[J]. 暴雨灾害, 41(4):405-412.
[25]	DOSWELL III C A, 1987. The distinction between large-scale and mesoscale contribution to severe convection: A case study example[J]. Weather and Forecasting, 2(1): 3-16.
[26]	FUJITA T T, WAKIMOTO R M, 1981. Five scales of airflow associated with a series of downbursts on 16 July 1980[J]. Monthly Weather Review, 109(7): 1 438-1 456.
[27]	JOHNS R H, DOSWELL III C A, 1992. Severe local storms forecasting[J]. Weather and Forecasting, 7(4): 588-612.
[28]	MARKOWSKI P, RICHARDSON Y, 2010. Mesoscale meteorology in midlatitutes[M]. Chichester, WestSussex, UK: Wiley Blackwell Publication: 27-31.
[29]	WAKIMOTO R M, 2001. Convectively driven high wind events[M]. Doswell III C A, Severe Convective Storms. Boston, MA: American Meteorological Society: 255-298.