0 引言
雷暴大风是指由大气对流活动所导致的地面及近地面的强阵风事件（马淑萍等，2019），一般由对流风暴的强下沉气流造成，有时还有冷池密度流和高空水平动量下传的作用，是强对流预报预警工作的难点（陈云辉等，2019）。此类天气通常突发性强，持续时间短，常造成严重损毁和人员伤亡（周康辉等，2017；王黉等，2020）。雷暴大风分布具有明显的季节和日变化（Yang et al.，2017），夏季午后到傍晚是雷暴大风多发时段（许霖等，2017；杨晓霞等，2019；王毅等，2020；王艳春等，2023）。受气候、地理、地形等因素影响，雷暴大风的分布具有较大的空间变化特征（余蓉等，2012；刘娜等，2021），如甘肃该类天气呈现山地、高原多发的特点（谭丹等，2022），京津冀地区雷暴大风主要分布在北京西北部山区、沿海地区以及西北部高原（柴东红等，2017），云南哀牢山和无量山附近、玉龙雪山和苍山以东为雷暴大风高发区（刘彬等，2022）。
不同大尺度环流背景下，强对流天气的触发机制、水汽条件、不稳定层结和风垂直切变等要素不尽相同，产生的强对流天气类型也不相同（郑媛媛等，2011）。京津冀地区6月冷空气活动极其频繁，雷暴大风多与冷空气沿西北气流南下和高空冷涡活动有关（柴东红等，2017）；广西雷暴大风的影响环流型为副热带高压（简称“副高”）西部型时，副高边缘偏南气流中存在风速辐合或风向气旋性切变，加上午后热对流的作用，容易造成强雷暴大风天气（钟利华等，2011）；影响山东雷暴大风的天气系统为副高边缘型时，对流不稳定能量较高，0~6 km风垂直切变较小（杨晓霞等，2014）。环境参数可反映大气的能量、动量和水汽等分布状况，分析雷暴大风发生的环境特征，提高对雷暴大风形成的环境条件的认识，是准确预报预警此类天气的前提（韦惠红等，2022）。国内外学者从大气不稳定性、水汽含量和风切变等角度对雷暴大风环境进行研究（Taszarek et al.，2017；方翀等，2017；高晓梅等，2018；马鸿青等，2019；Brown and Dowdy，2021；董春卿等，2021），发现不同的水汽含量和垂直分布会影响下沉气流和冷池的强度（孙建华等，2014）；高对流有效位能环境中大量的水凝物可以承托在上升气流中，水凝物从上升气流中释放时可通过蒸发冷却产生更强的下沉气流（Pacey et al.，2021）。下沉对流有效位能可用于估计可导致灾害性大风天气的下沉气流或冷池强度（Evans and Doswell，2001；Kuchera and Parker，2006），对判断雷暴大风有指示作用（付炜等，2018；袁慧敏，2019）。
我国各地气候各异，发生雷暴大风的条件差异较大（周康辉等，2017）。本文基于2017—2022年地面自动站观测资料、闪电资料和欧洲中期天气预报中心（European Centre for Medium-Range Weather Forecasts，ECMWF）发布的第五代逐小时再分析资料（ERA5），探讨陕西雷暴大风的时空分布特征，并针对其中的暖型雷暴大风分区域对比环境参数和环流特征，以期为该地区雷暴大风潜势预报提供参考。
1 资料和方法
使用的资料主要有地面自动站数据、闪电数据和逐小时ERA5再分析资料（空间分辨率为0.25°×0.25°），资料时段为2017—2022年。雷暴大风样本应用极大风速≥17 m·s-1大风事件结合闪电资料按照Yang等（2017）方法选取，2017—2022年共筛选了260个雷暴大风伴随较强对流个例。
对流大风可以发生在各种气象条件下，高切变和低不稳定环境主要出现在冷季，低切变和高不稳定环境主要出现在暖季（Pacey et al.，2021），根据2 m温度低于或高于15 ℃将雷暴大风个例分为冷型和暖型（Taszarek et al.，2020）。统计环境参数特征前将雷暴大风数据整理到逐小时0.25°空间分辨率格点上，与ERA5再分析资料的时空分辨率相匹配，为了避免重复统计环境特征，如果同一时间格点上有重复数据，只记一次过程；结合逐小时地面观测资料和ERA5再分析资料计算物理量参数，参数包括近地面至100 hPa混合层对流有效位能（Mixed-layer Convective Available Potential Energy，MLCAPE）、抬升凝结高度（Mixed-layer Lifting Condensation Level，MLLCL）和混合比（QML）（蒙伟光等，2019），计算混合层参数以减少基于气块不同抬升起点对计算数值的影响（郑永光等，2017）；下沉对流有效位能（Downdraft Convective Available Potential Energy，DCAPE）、大气可降水量（Pwv）、700~400 hPa平均温度露点差（T-Td）700-400、K指数、0~6 km切变（SHR6）、850~300 hPa平均风（U850-300）。
应用Jenkinson-Collison客观环流分型方法（Miró et al.，2020）对雷暴大风发生前的500 hPa位势高度场客观分型。根据陕北、关中和陕南所处范围，分别将C1（109.25°E，37.25°N）、C2（108.5°E，34.5°N）和C3（108.5°E，33.0°N）设为3个区域环流分型的中心（图1）。以陕北为例，计算环流分型的格点分布如图2所示。根据9个网格点的数值，采用中央差分计算中心点的地转风指数u，v和涡度指数ξu，ξv（u和v分别是地转风的纬向和经向分量，ξu和ξv分别为u的经向梯度和v的纬向梯度，单位：dagpm/10°）（贾丽伟等，2006；钟利华等，2017）。由u和v计算出地转风的风速V和风向，采用8方位风向（N，NE，E，SE，S，SW，W，NW），地转涡度ξ=ξu+ξv。根据地转风速、风向以及地转涡度之间的关系，将环流类型分为27类：
图1
图1
陕西各区域环流分型中心点
注:基于自然资源部国家地理信息公共服务平台(天地图)网站标准地图[审图号为GS(2024)0650号]制作，底图边界无修改
Fig.1
Central points of circulation classification in each region of Shaanxi Province
图2
图2
计算环流分型的格点（陕北）
Fig.2
The grids used for circulation type classification（northern Shaanxi）
1）如果ξ>0且|ξ|<（1/3）V，或ξ<0且|ξ|<（4/3）V，划分为气流型（N，NE，E，SE，S，SW，W，NW）；
2）如果|ξ|>6V，当ξ>0划分为气旋型（C），当ξ<0划分为反气旋型（A）；
3）如果（1/3）V<|ξ|<6V且ξ>0，划分为气旋类结合气流型（CN，CNE，CE，CSE，CS，CSW，CW，CNW）；
4）如果（4/3）V<|ξ|<6V且ξ<0，划分为反气旋结合气流型（AN，ANE，AE，ASE，AS，ASW，AW，ANW）；
5）当V<6且|ξ|<6为无定义（U）。
2 气候特征
2017—2022年陕西有33.3%站点雷暴大风发生频次在2次以上，陕北和关中东部为雷暴大风高发区，发生8次以上的站点分布在陕北东部和关中东部（图3）。这种空间分布可能与地形和影响陕西的天气系统有关，陕北黄土高原地形由西北向东南倾斜且邻近黄河，关中东北部为黄土高原和渭河平原交界地带，关中东南部渭河平原毗邻秦岭山脉，在适宜的高低空形势下，迎风坡可形成地形强迫抬升触发对流。
图3
图3
2017—2022年陕西雷暴大风发生频次空间分布
（灰色阴影为地形，单位：m）
注:基于自然资源部国家地理信息公共服务平台(天地图)网站标准地图[审图号为GS(2024)0650号]制作，底图边界无修改
Fig.3
Spatial distribution of thunderstorm gales frequency in Shaanxi Province from 2017 to 2022
（The grey shaded is terrain， Unit： m）
陕西2017—2022年雷暴大风中暖型雷暴大风占比91.2%。雷暴大风有明显的季节高峰，夏季（6—8月）有15.9%的日子有雷暴大风（图略），雷暴大风和暖型雷暴大风分别有85.0%和92.8%发生在6—8月。从图4可见，雷暴大风发生频率2月后逐渐增加，4—7月迅速增加，7月达到峰值，之后逐渐减小；冷型雷暴大风发生频率表现为双峰结构，较大峰值出现在9月；陕北、关中和陕南暖型雷暴大风发生频率峰值都出现在7月，且陕北6—8月发生频率明显高于其他两个区域。
图4
图4
2017—2022年陕西雷暴大风发生频率逐月分布
（a）全部、冷型和暖型，（b）不同区域暖型
Fig.4
Monthly frequency of thunderstorm gales in Shaanxi Province during 2017-2022
(a) all，cold and warm type, (b) warm type in different regions
雷暴大风存在明显的高峰时段[图5（a）]，雷暴大风和暖型雷暴大风分别有80.0%和82.3%发生在15：00—21：00（北京时，下同），两者发生频率分别在19：00和18：00达到峰值；冷型雷暴大风峰值出现在19：00。凌晨至中午，雷暴大风较少，只有0.8%发生在05：00—12：00。不同区域暖型雷暴大风发生频率日变化[图5（b）]显示，13：00后陕北、关中、陕南发生频率逐渐增加，14：00—18：00陕北暖型雷暴大风发生频率明显高于其他两个区域，关中峰值出现在19：00，较其他两区域滞后1 h。关中渭河平原南倚秦岭，北部为黄土高原，白天高原和山地受太阳短波辐射加热升温快于平原区域（郑永光等，2010），为对流发展提供了更有利的热力不稳定条件（王华和孙继松，2008），雷暴峰值时间滞后可能与对流活动先发生在高原和山地，之后向平原地区扩展和传播有关。由于受到城市环境和平原地区有利的气象条件共同影响，下山后雷暴容易在平原地区进一步发展和增强（王东方等，2020）。
图5
图5
2017—2022年陕西雷暴大风发生频率日变化
（a）全部、冷型和暖型，（b）不同区域暖型
Fig.5
Diurnal variation of frequency of thunderstorm gales in Shaanxi Province during 2017-2022
(a) all, cold and warm type, (b) warm type in different regions
3 气象条件分析
3.1 气块参数
暖型雷暴大风基于气块抬升计算的环境参数统计（图6）分析显示，暖型雷暴大风发生前陕南MLCAPE中位数均高于其他2个区域；陕北、关中和陕南MLCAPE分别从发生前6小时至发生前3小时、前5小时、前5小时呈增长趋势，之后逐渐减小，MLCAPE减小时间早于雷暴大风发生时间，体现了雷暴大风发生前的能量释放过程（魏东等，2011）。陕北、关中和陕南MLLCL中位数分别从雷暴大风发生前2、前4和前4小时开始逐渐降低，雷暴大风发生前MLLCL中位数陕南均低于陕北和关中，说明有较弱的抬升机制就可使气层达到饱和（陈涛等，2013）。DCAPE是表示对流系统内下沉气流潜势的参数（Emanuel，1994；陈晓欣等，2022），反映干空气侵入含水云体后，气块因蒸发冷却作用下沉到地表时的最大动能（费海燕等，2016）。3个区域雷暴大风发生前陕南DCAPE中位数最高，具有更强的下沉气流潜势，雷暴大风发生前3小时开始3个区域DCAPE中位数均呈减小趋势。
图6
图6
陕西各区域暖型雷暴大风发生前6小时至发生时MLCAPE（a）、MLLCL（b）和DCAPE（c）箱线图
（折线为各参数中位数随时间变化，下同）
Fig.6
Boxplots of MLCAPE (a), MLLCL (b) and DCAPE (c) from 6 hours before the occurrence of warm type thunderstorm gales to the occurrence time in each region of Shaanxi Province
(The broken line is the median of each parameter changing with time. the same as bellow)
3.2 温湿参数
暖型雷暴大风温湿环境参数统计（图7）分析显示，雷暴大风发生前QML中位数陕南高于其他2个区域，对流层低层水汽条件更好，秦岭对水汽向北输送有阻滞作用，可使迎风坡气流产生辐合和水汽堆积（慕建利等，2009；辛蕊和段克勤，2019）。陕北、关中和陕南雷暴大风发生前PWV中位数分别为30.62~33.96、43.75~47.31和46.13~48.41 mm，关中和陕南整层水汽含量相对较多。暖型雷暴大风发生前陕南QML和PWV的第25百分位数与陕北第75百分位数相近，差异明显。干空气越干或干层越深厚，越有利于雷暴内下沉气流强烈发展（高晓梅等，2018），分析3个区域700~400 hPa平均温度露点差发现，过程发生前其中位数陕南更高，中层干空气强度相对更大，过程前6小时至发生前1小时3个区域700~400 hPa平均温度露点差中位数呈减小趋势，中层干空气强度减弱，可能是临近过程发生前DCAPE中位数减小的原因之一。雷暴大风发生前3个区域K指数中位数相近，过程前6小时至发生时，3个区域K指数中位数均大于37 ℃，不稳定条件较好。
图7
图7
陕西各区域暖型雷暴大风发生前6小时至发生时QML（a）、PWV（b）、(T-Td)700-400（c）和K指数（d）箱线图
Fig.7
Boxplots of QML (a), PWV (b), (T-Td)700-400 (c), and K index (d) from 6 hours before the occurrence of warm type thunderstorm gales to the occurrence time in each region of Shaanxi Province
3.3 风相关参数
风切变是影响对流组织和发展的重要因子（Allen et al.，2011；Púčik et al.，2015；郑淋淋和孙建华，2016）。从图8可以看出，暖型雷暴大风发生前6小时对应的0~6 km切变中位数、第25和75百分位值及最大值陕北明显高于关中和陕南，表明过程前6小时陕北环境动力作用更强（杨新林等，2017）。陕北和关中临近过程发生前2小时至发生时0~6 km切变中位数呈上升趋势，环境动力作用增强。当夹卷层风速较大时，动量下传会对地面大风有贡献，应用风暴承载层平均风（850~300 hPa平均风矢量绝对值）表示动量下传潜势大小（高晓梅等，2018）。陕北、关中和陕南过程发生前U850-300中位数分别为6.06~6.58、5.08~5.71和3.47~3.89 m·s-1，陕北高于关中和陕南，动量下传潜势更高。
图8
图8
陕西各区域暖型雷暴大风发生前6小时至发生时SHR6（a）和U850-300（b）箱线图
Fig.8
Boxplots of SHR6 (a) and U850-300 (b) from 6 hours before the occurrence of warm type thunderstorm gales to the occurrence time in each region of Shaanxi Province
4 环流特征
统计发现，暖型雷暴大风中W型（29.4%）和AW型（25.7%）是陕北频率较高的环流型；W型（29.1%）和AW型（27.3%）是关中频率较高的环流型；CW型（32.5%）和AW型（22.5%）是陕南频率较高的环流型，均超过15.0%。
图9
图9
陕西各区域暖型雷暴大风频率大于15%环流型500 hPa高度场（等值线，单位：dagpm）和风场（风矢，单位：m·s-1）合成
（实心圆和三角分别为暖型雷暴大风发生及平均发生位置，空心圆为风速小于2 m·s-1）
注:基于自然资源部国家地理信息公共服务平台(天地图)网站标准地图[审图号为CS(2024)0650号]制作，底图边界无修改
Fig.9
Synthetic analysis of 500 hPa height field (contours, Unit: dagpm) and wind field (wind vectors, Unit: m·s-1) for warm type thunderstorm gales with circulation type frequency greater than 15% in each region of Shaanxi Province
(The solid circles and triangles are the occurrence and average location of warm type thunderstorm gale, respectively, the hollow circles indicate the wind speed is less than 2 m·s-1)
图10为陕西各区域暖型雷暴大风500 hPa频率大于15%的环流型风场、垂直速度和相对湿度合成场沿过程平均发生位置的垂直剖面。可以看出，陕北W型和AW型，低层受偏南气流影响，上游存在切变，暖季对流系统易生成于陕北上游低压切变附近，沿下坡地形向东南移动影响陕北。陕北W型过程平均发生位置左侧中高层西北气流相对更强，且与相对湿度低值区对应，有利于西北气流携干冷空气侵入。关中W型，暖型雷暴大风平均发生位置上游中高层西北气流比陕北W型更强，低层有切变存在，过程平均发生位置附近低层偏南气流比陕北W型更强，下游低层受东南气流影响，与地形相互作用有利于对流天气触发，过程平均发生位置附近上空上升气流较强的层次相对湿度也较大。关中AW型，暖型雷暴大风平均发生位置附近中低层主要受西南或偏南气流影响，750 hPa以下有偏北气流发展，在低层形成切变。陕南CW型，暖型雷暴大风平均发生位置附近及其上下游地区，低层受偏南或东南气流影响，平均发生位置附近及其下游地区中层受偏西气流影响，中高层受槽前西南气流影响，低层东南或偏南气流附近的上升运动与中高层槽前上升气流叠加；上游地区中高层受西北气流影响，有利于引导冷空气南下，叠加在低层暖湿气流之上，增强不稳定条件，105°E附近低层存在切变，上升气流区从低层伸展至200 hPa。陕南AW型，暖型雷暴大风平均发生位置附近及其上下游地区，中高层受较弱的西北或偏西气流影响，低层为偏南或东南气流，气流与迎风坡地形的相互作用有利于对流天气发生。
图10
图10
陕西各区域暖型雷暴大风500 hPa频率大于15%的环流型风场（风矢，单位：m·s-1）、垂直速度（填色，单位：Pa·s-1）和相对湿度（等值线，单位：%）合成场沿过程平均发生位置的垂直剖面
（灰色阴影为地形，五角星为过程平均发生位置，空心圆为风速小于2 m·s-1）
Fig.10
The vertical profiles of the composite fields of wind field (wind vectors, Unit: m·s-1), vertical velocity (the color shaded, Unit: Pa·s-1) and relative humidity (isolines, Unit: %) along the average location of warm type thunderstorm gales with 500 hPa circulation type frequency greater than 15% in each region of Shaanxi Province
Grey shaded is for topography, the five-pointed star is the average occurrence position of the processes, the hollow circle indicates the wind speed is less than 2 m·s-1
上述各区域不同环流型的暖型雷暴大风平均发生位置附近上空上升气流伸展高度较高，有利于暖湿气流向上输送，且陕北W型和关中W型500 hPa附近均存在上升气流强中心，对应相对湿度较大，可能是临近雷暴大风发生前中层干空气减弱的原因之一。
图11为陕西各区域暖型雷暴大风500 hPa频率大于15%的环流型合成T-ln P图，因陕西地形原因，将850 hPa设为抬升层。过程临近发生前陕北W型和AW型850 hPa和500 hPa温差较大，均为30.0 ℃；关中W型中低层温度露点差较小，能量条件相对较弱；关中AW型、陕南CW型和AW型800~300 hPa为近V型的上干下湿结构，陕南CW型CAPE值为805.86 J·kg-1，能量条件相对较好，关中AW型和陕南AW型大气可降水量相对较大，水汽条件较好。
图11
图11
陕西各区域暖型雷暴大风500 hPa频率大于15%的环流型合成T-ln P图
（红色曲线为环境温度，绿色曲线为环境露点，黑色曲线为气块温度，黑色圆点为抬升凝结高度）
Fig.11
Composite T-ln P diagram of warm type thunderstorm gales with 500 hPa circulation type frequency greater than 15% in each region of Shaanxi Provinse
(The red curve is environmental temperature, the green curve is environmental dew point temperature, the black curve is parcel temperature, the black dot is lifting condensation level)
5 结论
基于2017—2022年地面观测资料、闪电资料和ERA5再分析资料，分析陕西雷暴大风时空分布特征，并分区域对比分析暖型雷暴大风的环境参数和环流特征，得到如下结论。
（1）陕北和关中东部为雷暴大风高发区。暖型雷暴大风发生频率明显高于冷型；雷暴大风和暖型雷暴大风夏季发生频率远高于其他季节，峰值出现在7月，冷型雷暴大风发生频率表现为双峰结构，较大峰值出现在9月。雷暴大风发生频率较高时段为15：00—21：00，雷暴大风和暖型雷暴大风发生频率分别在19：00和18：00达到峰值，冷型峰值出现在19：00。6—8月和14：00—18：00暖型雷暴大风发生频率陕北明显高于陕南和关中。
（2）陕北暖型雷暴大风发生前能量条件和水汽条件相对较弱，动力条件相对较强；陕南能量和水汽条件相对更强，动力条件相对较弱。3个区域暖型雷暴大风临近发生前K指数中位数维持在37 ℃以上，不稳定条件较好。
（3）暖型雷暴大风中W型和AW型是陕北和关中出现频率较高的环流型，CW型和AW型是陕南出现频率较高的环流型。陕北W型和AW型，陕北位于冷涡低槽底部或低槽底部与副高之间，850 hPa和500 hPa温差较大，为对流天气发生提供了一定的不稳定条件；过程平均发生位置附近有切变存在，有利于对流天气触发。关中W型低层偏南气流较强，温度露点差较小。陕南CW型，T-ln P图表现为近V型且能量条件较好，关中和陕南AW型表现为近V型且水汽条件较好。
参考文献
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