我国雷暴天气时空分布及预报预警研究进展
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摘要 雷暴天气是指伴有雷电、冰雹、大风和强降水的局地强对流性天气。我国夏季雷电灾害占全年雷电灾害的66%，严重威胁到飞机人工增雨、高炮防雹作业的安全。首先，分析了我国雷暴天气的时空分布特征；其次，在回顾国内外雷暴天气研究进展、雷暴天气成因和预报预警方法的基础上，探讨了雷暴天气防灾减灾的途径及方法。分析表明，雷暴天气的强弱与近地层大气不稳定、地气温差高低、相对湿度大小等关系密切，而特殊的地理环境和天气气候背景是我国雷暴天气多发、易发的重要条件，同时也是建立雷暴天气预报预警模型的着眼点；而雷达、云图和闪电定位仪等探测资料是提高雷暴天气短临预报预警水平的重要依据。
关键词 雷暴；气象灾害；时空分布；成因；预报预警
中图分类号 P446；P457.9 文献标识码 A 文章编号 1007-5739（2016）10-0212-04
Temporal and Spatial Distribution of Thunderstorm Weather and Forecast Early Warning Research Progress
ZHANG Jian-hui 1，2 XU Qi-yun 1，2 YIN Xian-zhi 1，2 CHEN Qi 1，2 YANG Zeng-zi 1，2
（1 Lanzhou Institute of Arid Meteorology of Chinese Meteorological Bureau，Key Laboratory of Arid Climate Change and Disaster Reduction，
Arid Climate Change and Disaster Reduction Key Laboratory of Chinese Meteorological Bureau，Lanzhou Gansu 730020； 2 Gansu Weather
Modification Office）
Abstract The thunderstorm is a local strong convection weather accompanying with light，hail，strong wind and heavy precipitation. In China，the lightning strikes in summer take up about 66% in a whole year，which seriously threatened the safety of aircraft rain enhancement and cannon hail-suppression operation. In this paper，the spatial and temporal characteristics of thunderstorms were analyzed first，then based on a peer review of studies on thunderstorms causes，monition and forecast，the ways and methods of disaster prevention and mitigation were discussed. The analysis showed that the intensity of thunderstorms was related with stability of atmosphere in boundary layer，the temperature difference between the atmosphere and ground，relative humidity degree. The special geographical environment and weather climate background is the most important condition that thunderstorm is prone to generate and develop in china，but also the focus in the thunderstorm warning and forecasting models；radars，satellite and lightning locator and other equipment will play a more important role in improving the level of short-term and nowcast forecast as well as monitoring and early-warning system of thunderstorms.
Key words thunderstorm；meteorological disaster；temporal and spatial distribution；causes；forecast warning
1990年，联合国有关组织统计的1947―1980年全球造成死亡人员最严重的前4种自然灾害，依次分别为热带气旋（包括台风和飓风）、地震、洪水和雷暴（包括龙卷风）。除地震外，热带气旋、洪水和雷暴导致的死亡人员分别为49.9万、19.4万、2.9万人。
雷暴（thunderstorms）天气是指伴有雷电、冰雹、大风和强降水的局地强对流性天气。雷暴天气是大气不稳定状况的产物，是积雨云及其伴生的各种强烈天气的总称。
据统计，全球平均每年因雷电灾害造成的直接损失就超过10亿美元。雷电具有极大的破坏性，严重威胁着我国50余架人工增雨飞机、6 900门高炮和7 000门火箭发射架作业的安全。因此，加强雷暴的气候变化规律、雷暴天气成因和预报方法等研究，具有十分重要的意义。
全球每天约有44 000个雷暴发生，其影响面积占全球面积的1%[1]。雷暴天气也是航空安全的严重威胁因素之一。美国国家运输安全委员会（NTSB）对1996―2006年所有飞行事故的统计数据显示，恶劣天气导致的飞行事故占所有飞行事故的47.5%。近20年来，我国民航因飞机进入雷暴区而导致的飞机失事占气象事故的1/6。
我国每年雷击伤亡人数超过1万人，其中死亡3 000人以上。我国雷害事故呈现逐年增加的趋势[2]。全国每年因雷暴造成的财产损失达到50亿～100亿元[3]。由此可见，加强雷暴天气研究和防灾减灾工作，已成为保障我国经济社会可持续发展的紧迫问题。
本文首先分析我国雷暴天气的时空分布特征；其次，在回顾国内外雷暴天气研究进展、雷暴天气成因和预报预警方法的基础上，探讨雷暴天气防灾减灾途径及方法，其目的旨在提高我国雷暴灾害的预报预警水平，最大限度防御和减轻雷暴天气的灾害损失。
1 我国雷暴天气时空分布特征
1.1 雷暴天气的季节变化
雷暴天气的季节性特征明显，热带地区一年四季雷暴活动频繁，其他地区一般出现在3―10月（初雷在惊蛰前后，终雷在寒露前后），主要集中在每年的6―8月，冬季仅在我国南方偶有出现。
我国年均雷暴日为夏季多，冬季少。雷暴天气活动具有明显的日变化规律。1980―2010年我国南方20个站逐日雷暴天气分析结果表明[4]：雷暴频次的日变化，午后至凌晨多，12：00频次最高（9%），3：00最低（2%）；夏季频次高，冬季低。其中7―8月最高（>35%），12月至次年1月最低（
通过全国1951―2005年743个站点的雷暴和冰雹日数研究[5]，结果表明：中国雷暴和冰雹等强对流天气发生的概率分布具有明显的地理和日变化差异，白天与夜间强对流天气分布变化很大。全年统计雷暴日降水占总降水的48%，而在夏季则为64%。全年和夏季雷暴日降水比率的变化与雷暴频次的变化有较好的一致性，相关系数分别达0.46和0.71。甘肃省1961―1990年为多雷暴期[6]，1991―2011年为少雷暴期，雷暴日数总体呈减少趋势。在春、夏、秋3季中，夏季雷暴日数减少的趋势最为明显，每10年减少3.4 d，尤以6月最甚。
1.2 雷暴天气的空间分布特征
我国雷暴日数南方多于北方，山区多于平原。地形对雷暴发生发展及强度等有明显的影响作用。全国年平均雷暴日的地理分布为东南高发区、西南高发区、东北次高区和西北低发区。云南省年平均雷暴日超过100 d；华南地区年平均雷暴日数可达80～120 d；西南地区年平均雷暴日数在24～80 d；青藏高原北缘和东缘（兰州为23.6 d）由于地形的抬升作用，雷暴日相对高于同纬度地区高达50～80 d，为次高值区；而最低值区在戈壁、沙漠地带或盆地，一般低于20 d，如新疆乌鲁木齐为9.3 d，和田最少为3.2 d。
我国雷暴日数的年际变化呈现出20世纪80年代、21世纪00年代2个相对多发期和20世纪90年代相对少发期[7]。近30年中国北方地区的雷暴天气整体呈现出减少趋势（图1），而南方则是先减后增，其距平场的年代际变化较为明显。其中南方地区20世纪80年代至21世纪初，年际和夏季（7―8月）雷暴频次均呈下降的趋势，分别为-1.0%/10年和-3.5%/10年，21世纪00年代后则有弱的增加趋势。
2 雷暴天气预报预警研究进展
目前，国内外专家学者分析研究了不同地区雷暴天气气候特征，表明不同地区雷暴有着不同的年际变化特征和周期性。美国国家强风暴实验室（NSSL：National Severe Storm Laboratory）在强风暴监测、预警、预报和理论研究等领域处于国际领先地位。Byers and Braham[8]通过分析在佛罗里达州的观测资料，揭示了对流云单体（cell）结构和演变的3个阶段，即积云、成熟和消散期。Curran等[9]使用1959―1994年美国的雷击事故数据，按雷击死亡人数和损失等将各州进行区划、排名等。
张家城[10]分析了全国雷暴、冰雹的地理分布、季节变化和初终日等。陶诗言[11]研究发现，强风暴的形成必须具备明显的位势不稳定、上干下湿的水汽垂直空间分布和强的垂直风切变3个条件。
张敏锋等[12]认为，影响强对流天气的因素很多，地形、热力条件、大气环流等都会对雷暴和冰雹的发生有影响。冯民学等[13]分析了江苏省雷电时空分布特征；郭 虎等[14]研究了北京自然雷电与雷电灾害的时空分布特征；张文龙等[15]对复杂地形下北京雷暴新生地点变化进行加密观测研究；师 正等[16]进行了气溶胶对雷暴云起电以及闪电发生率影响的数值模拟；杨仲江等[17]采用神经网络方法对雷暴天气进行潜势预报；孙 凌等[18]对雷暴的潜势预报、雷暴的临近预报、雷电活动的观测信息在雷暴天气预警中的指示作用及雷暴云的数值模拟等方面进行了归纳和综述；俞小鼎等[19]通过雷暴与强对流临近天气预报技术进展研究，指出高分辨率数值预报模式的应用包括与雷达回波外推融合延长临近预报时效与各种观测资料融合得到快速更新的三维格点资料，也为雷暴和强对流近风暴环境的判断提供重要参考。
3 雷暴天气成因
3.1 主要影响因子
雷暴等强对流天气预报是世界性技术难题。姜 麟等[20]通过对江苏省一次夏季强雷暴天气过程的综合分析得出，强雷暴在垂直方向上与锋生函数、假相当位温、涡度散度的某些分布特征有较好的对应关系。张廷龙等[21]通过分析那曲、青海大通、甘肃中川和平凉4个不同海拔高度地区雷暴的电学特征发现，高原地区雷暴分为特殊和常规型两类。特殊型雷暴在当顶阶段地面电场呈正极性，即雷暴下部存在范围较大的正电荷区（LPCC），特殊型雷暴所占比例随海拔高度的增加有所增加；常规型雷暴在当顶阶段地面电场为负极性，与低海拔地区常规雷暴引起的地面电场类似。
通过复杂地形下北京雷暴新生地点变化的加密观测研究发现[15]，复杂地形与雷暴冷池出流作用相结合，主导了雷暴新生地点的变化，进而影响γ中尺度强降水中心的变化；复杂地形使得冷空气在一定范围内流动，在边界层产生碰撞和辐合，起到触发和增强对流作用，并使得对流风暴的形态和走向与地形呈现出紧密相关性。
气溶胶对雷暴云起电以及闪电发生率影响的数值模拟表明[16]，当气溶胶浓度从50 cm-3增加至1 000 cm-3时，水成物粒子浓度上升，雷暴云电荷量和闪电发生率增加明显；气溶胶浓度在1 000～3 000 cm-3范围时，云水竞争限制了冰晶的增长，导致雷暴云上部主正电荷堆电荷量降低闪电发生率保持稳定；当气溶胶浓度大于3 000 cm-3时，水成物粒子浓度稳定，云内的电荷量以及闪电发生率保持为一定量级。
通过雷暴频次的年际变化分析发现[4]，东亚地区大气环流场表现出大尺度的异常变化。雷暴频次偏高时，西太平洋副热带高压异常偏弱，南方对流层中上层有异常的上升运动。同时，从热力不稳定指标上看，夏季异常偏高的全总指数、异常偏高的对流有效位能指数均与夏季雷暴频次显著相关，分别为0.58和0.76[22]。
对流有效位能（convective available potential energy，简称CAPE），是潜在对流强度和强对流天气分析预报的一个常用参数[23]。其计算公式是：
CAPE=■Rd（TVP-TVE）dlnp（1）
式（1）中：TV为虚温，下标E、P分别表示与环境及气块有关的物理量；PLFC为自由对流高度，是（Tvp-Tve）由负值转正值的高度；PEL为平衡高度，是（Tvp-Tve）由正值转负值的高度。通过比较地面温度变化与对流有效位能（CAPE）变化之间的关系，结果显示温度的变化与CAPE之间有显著的相关，相关系数高达0.6（达到99.9%的置信水平），说明气温的变暖，可导致高CAPE事件的增加，进而有利于雷暴的孕育。
一般雷雨发生前CAPE的平均值达1 455.2 J/kg，比无雷雨的平均值大1倍以上；雷雨大风前CAPE平均值高达2 500 J/kg。和沙氏指数的比较表明：对流有效位能在判别有无雷雨的能力上与沙氏指数相当，区分普通雷雨和雷雨大风天气的能力上超过沙氏指数。
通过雷暴中雷电活动与WRF模式微物理和动力模拟量的对比研究表明[24]，-20～-10 ℃之间的电荷分离区域内，冰晶粒子与霰粒子质量混合比最大值与地闪频数随时间变化趋势基本保持一致（图2）。
3.2 雷暴与闪电的气候分布特征
近年来，全国雷电灾害次数呈逐年波动增长趋势[25]。其中，夏季是雷电灾害发生最多的季节，占全年雷电灾害的66%。如天津地区西北路径和西南路径的雷暴云出现频率较高[26]，占到了65.2%。雷暴云是闪电的主要产生源[27]，当云中局部电场超过约400 kV/m时，就能发生闪电放电。
闪电活动地域差异较大[28]，闪电活动与强对流天气密切相关，在冰雹大风天气过程中正闪电占优势，负闪电则与强降水相关。闪电密度平均值能够较精确的反映全年雷电活动的多少。通过对青藏高原闪电活动的时空分布特征分析[29]，结果表明：高原上的平均闪电密度为3 fl・km2/年，在高原中部（北纬32°，东经88°）闪电密度峰值为5.1 fl・km2/年。
3.3 闪电密度高值带（中心）与中尺度地形有关
马 明等[30]通过卫星观测中国及周边地区闪电密度发现，喜马拉雅山系南北两侧平均闪电密度的比值达到10倍，而中国陆地东部和西部平均闪电密度的比值为3.5倍，闪电密度平均值随海陆距离和纬度呈现规律性的变化，与年平均降水量的相应变化趋势一致[30]。
青藏高原中部闪电活动的峰值出现在7月[31]，并在春季表现出明显的闪电活动；相关气象要素中，最能够准确描述闪电活动的季节变化及春季异常特征的只有地表总热通量；降水（或云功函数）与鲍恩比（感热通量和潜热通量之比）的乘积，能反映闪电活动的季节分布特征与春季的“异常”变化。广州地区的雷暴过程以负的云-地闪为主[32]，负云-地闪所占比例在90%以上。云-地闪发生频率与雷暴系统强度演变有直接联系，对于同一系统来说，随着系统回波强度的增强，云-地闪发生的频率也增高。但不同系统中，回波强（弱）的对流系统并不意味着云-地闪发生的频率就高（低）。有时雷暴移过城市后，强度可重新加强，云-地闪发生频率也会增大。
4 雷暴天气防灾减灾途径及方法
4.1 加强雷暴天气预报预警系统建设
目前，美国、英国、加拿大、澳大利亚、法国、日本、韩国和中国都建立了强对流天气短时临近预报系统，世界气象工作者正奋发努力探索，在加强雷暴监测站网建设的同时，积极研究攻克雷暴天气预报预警这一世界性难题上。
2002年由国家气象中心牵头，进行强对流灾害性天气临近预报的研发工作，并在北京市气象局进行试验；2005年随着气象部门的业务体制改革和“雷电监测预警网”的建设，雷电预报也在各地逐步开展[33]。2014年，国内首个平板电脑版《甘肃省强对流天气监测预警预报平台》正式运行。
实践证明，综合运用数值预报产品和多种预报技术方法，开发建设雷暴短临预警报业务系统，并根据实况变化及时滚动更新和订正预报结论，是提高强对流天气及其引发的次生灾害的预报预警水平的重要途径。
4.2 高度重视雷暴天气研究成果的应用推广
研究表明，不稳定条件越好（SI、LI值越小，CAPE值越大），对流能量越高（热力指标K、TT越大），水汽越多（DCI、PW越小，丰富的水汽供应是雷暴主要能量来源），雷暴发生的可能性越大。另外，云图、雷达参数和地闪特征的分析也表明，冰雹、雷击和降水分别发生在强对流云团发展的不同时间和不同部位，其云团的形态、强度和范围等也不同。
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