雅安地区近50 年湿度变化特征分析

2023-10-09 09:41胡瑶李尚锦周学云吴燕琴
科技与创新 2023年18期
关键词:荥经比湿芦山

胡瑶,李尚锦,周学云,吴燕琴

(1.四川省雅安市气象局,四川雅安 625000;2.四川省荥经县气象局,四川雅安 625200)

空气湿度是重要的气象要素,是表示大气干燥程度的物理量。在一定的温度下,在一定体积的空气里含有的水汽越少,则空气越干燥;水汽越多,则空气越潮湿。在此意义下,常用绝对湿度、相对湿度、比湿、混合比、饱和差及露点温度等物理量来表示。其中,比湿是指包含在同一容积中的水汽质量与该空气团的总质量的比值,与气温和气压密切相关,它不因湿空气体积的膨胀或压缩而改变,它是一个保守量,故对比湿分布的分析对空气湿度的研究很有意义。

现有研究人员对各地的水汽压和相对湿度进行了详细分析。全国各地年均水汽压呈增大趋势的站点占全部站点的90.3%,除春夏两季的黄土高原至云贵高原一带和长江下游地区、秋季的华南地区有所减小外,各季节全国水汽压普遍呈增大趋势[1-2];中国东部地区冬季相对湿度的低值区集中在黄淮北部、华北和东北南部,夏季相对湿度较冬季明显增大[3];青海全省及4个生态功能区年际和逐月绝对湿度变化特征明显,且具有较好的经度地带性和海拔地带性[4];西南地区年平均相对湿度值为66.44%,其中1966—2000 年呈微弱上升态势,2000—2013 年下降较快[5];长江中下游地区年平均相对湿度在65%~85%之间,除个别站点外年平均相对湿度及年高湿日天数均有减小的趋势,大部分站点6—8 月的相对湿度比其他月份要高,且与其他月份相对湿度的差值有增加趋势[6];乌鲁木齐四季及年相对湿度均呈增加趋势[7]。针对比湿的研究分析极少,包慧濛等[8]分析了南方比湿特征及其暴雨的关系,南方暴雨发生时和发生前,中层比湿增加的概率为90%左右,低层比湿增加的概率为75%左右。25.5°N以南区域各层暴雨日增值以0~1.0 g/kg 出现最多,25.5°N 以北区域3—6 月比湿增值超过2.0 g/kg 的概率达35%~55%。顾天红等[9]研究发现,对流层中低层饱和的大气和比湿高值是西南区域暴雨发生的有利条件之一。

以上研究表明,比湿可以用来衡量暴雨发生的水汽条件,不同地区不同季节甚至不同月份,满足暴雨发生水汽条件的比湿值不一样。在日常业务预报中,雅安市气象台预报员通常将15 g/kg 作为暴雨出现时850 hPa 的比湿阈值,故利用比湿分布特征来分析空气湿度很有意义。雅安是成都平原与青藏高原的过渡带,因其独具特色的降雨特征,在气象学上享有著名的“雅安天漏”[10]之称,也称为“雨城”。夏季雅安市暴雨天气多发、频发,易致灾,是四川省三大暴雨中心之一,故对雅安地区比湿分布特征的研究更具有十分重要的意义。

本文利用多种统计方法[10-13]对雅安地区8 个国家站的比湿年、季分布进行分析研究,为雅安暴雨预报提供水汽条件方面的数据支撑,同时也为当地生态变化研究、旅游开发和政府相关职能部门制定应对气候变化的措施提供必要的数据支撑。

1 资料与方法

1.1 资料来源

以雅安地区为研究区域,研究8 个国家气象观测站1971—2020 年的逐月平均气温、平均气压和平均相对湿度,资料来源于雅安市地面资料查询系统(http://10.201.130.10/)。

1.2 数据处理

由于所用资料气象站中有4 个站(荥经、芦山、天全、汉源)在不同时期进行过迁站,且迁站前后海拔高度相差较大,气压和气温有明显差异,在进行气候分析时,气压和气温均需进行迁站数据订正。4 个国家气象观测站的具体迁站情况如表1 所示。根据《气象学》[14]所述:对流层气温的垂直递减率平均值为每100 m 约0.65 ℃,将各站迁站后的气温资料订正到迁站前进行分析研究。

表1 国家气象观测站迁站情况

1.3 主要研究方法

1.3.1 气压高度差订正

根据《气象学》[14]所述,气压随高度的增加是按指数规律降低的,利用简化的拉普拉斯压高公式,将各站迁站后的气压资料订正到迁站前进行分析研究。

式中:Z2为较高层次海拔高度的数值,单位m;Z1为较低层次海拔高度的数值,单位m;α=1/273;tm=(t1+t2)/2;P1为较低层次气压的数值,单位hPa;P2为较高层次的气压的数值,单位hPa。

1.3.2 计算水汽压和比湿

根据气压、气温、相对湿度,计算水汽压,公式为:

式中:f为相对湿度的数值,单位%;e为水汽压的数值,单位hPa;E为饱和水汽压的数值,单位hPa。

再根据水汽压、气压计算比湿,公式为:

式中:q为比湿的数值,单位g/kg;P为气压的数值,单位hPa。

1.3.3 算术平均法

将雅安地区月平均比湿利用算术平均法进行四季平均,参照《四川省气候业务技术手册》[15],定义3—5月为春季、6—8 月为夏季、9—11 月为秋季、12 月—次年2 月为冬季。

1.3.4 一元线性回归法

一元线性回归法是采用线性倾向估计与相关系数检验法,公式如下:

式中:a为常数;b为比湿线性倾向率,为回归系数。

a和b用最小二乘法估计计算得到,公式为:

趋势系数是表示比湿数列相关性程度的系数,利用相关系数的检验方法来检验趋势系数的显著性,显著性检验水平均设置为10%(检验是否通过90%的信度)。

2 结果与分析

由于雅安地区地形复杂,海拔高度差异大,平均比湿所表现出的时空特性也有很大的差异。把雅安地区分成南部、北部和中部3 个地区来进行分析。位于北部的是宝兴,其次雅安南部是汉源、石棉,其余县区(雨城、名山、天全、芦山、荥经)位于雅安中部。

2.1 近50 年雅安地区比湿总体变化基本特征

1971—2020 年雅安地区各台站年平均比湿和四季比湿数据如表2 所示。

表2 1971—2020 年雅安地区各台站年平均比湿和四季比湿 单位:g/kg

由表2 可得,近50 年雅安地区中部芦山、名山、天全、雨城、荥经平均比湿较高,芦山最高,达10.8 g/kg;北部宝兴平均比湿最低,为9.6 g/kg;南部汉源比湿较高,为10.5 g/kg;石棉次低,为10.0 g/kg。雅安地区比湿季节变化特征明显,夏季比湿最大,秋季、春季次之,约为夏季的2/3;冬季最小,约为夏季的1/3。

2.2 雅安地区各台站四季比湿变化差异分析

根据1971—2020 年雅安地区所辖8 个台站四季比湿逐年变化曲线,进行比湿变化分析,结果如图1—图4 所示。

图1 雅安地区所辖8 个台站1971—2020 年逐年春季平均比湿变化曲线

从图1—图4 中可以看出,雅安地区8 个台站四季比湿均呈上升趋势,且变化曲线呈不规则波动变化,线性相关为弱正相关。其中,从图1 中可以看出,雅安地区春季平均比湿最大值为10.4 g/kg,不满足雅安暴雨形成的水汽条件;春季比湿波动上升幅度不大。8个台站比湿最高值均出现在2018 年,南部汉源最低值出现在1982 年;石棉最低值出现了2 次,分别在1996年和2011 年;北部宝兴最低值出现在1982 年;中部天全、名山、雨城最低值出现在1976 年;芦山、荥经最低值出现在1996 年。

从图2 中可以看出,雅安地区夏季平均比湿大多在15.0 g/kg 以上,空气中水汽含量很高,大部分满足了形成暴雨的水汽条件。夏季比湿波动上升幅度较大,1971—2003 年波动变化比较小,2004—2020 年波动起伏较大。比湿最大值几乎集中在2016、2018、2020 年,这3 年雅安暴雨出现的频次和强度也较大,灾害也较多;比湿最小值出现比较分散,宝兴、汉源、荥经最小值出现在1974 年,天全最小值出现在2015 年,芦山最小值出现在2003 年,名山和雨城最小值出现在2008 年,石棉最小值出现在2011 年,荥经最小值出现在1974 年。

图2 雅安地区所辖8 个台站1971—2020 年逐年夏季平均比湿变化曲线

从图3 中可以看出,雅安地区秋季平均比湿最大值为11.9 g/kg,比春季稍高一些,但不满足雅安暴雨形成的水汽条件。秋季比湿波动上升幅度较大,波动起伏也较大。比湿最大值与最小值出现年份也比较分散,最大值主要集中在近10 年(1998—2020 年),最小值主要集中在1971 年、1972 年和1981 年。

图3 雅安地区所辖8 个台站1971—2020 年逐年秋季平均比湿变化曲线

从图4 中可以看出,雅安地区冬季平均比湿最大值为6.3 g/kg,是一年中最小的,不满足雅安暴雨形成的水汽条件。冬季比湿波动上升幅度较小,波动变化平稳。比湿最小值除石棉出现在2012 年外,其余7 个台站比湿最小值均出现在1977 年;比湿最大值除芦山出现在1987 年,汉源出现在2007 年外,其余6 个台站均出现在2020 年。

图4 雅安地区所辖8 个台站1971—2020 年逐年冬季平均比湿变化曲线

3 结论

近50 年雅安地区湿度呈增加趋势,春季和冬季比湿增加辐度不大,夏季和秋季增加明显,比湿变化波动明显,春季和冬季波动变化稍小,且比湿值小,水汽含量偏少。夏季和秋季波动变化明显,且比湿值较大,水汽含量偏多。特别是夏季比湿大多在15.0 g/kg以上,空气中水汽含量很高,大部分满足了形成暴雨的水汽条件;秋季比湿较大,水汽含量适中,如遇合适的热力不稳定条件和动力条件,也有可能形成暴雨。雅安地区南北湿度分布存在较大空间差异性,中部和南部较高,北部较低。

大气的水气含量、垂直分布、饱和程度等都是影响降水强度和效率的重要因素,且不同地区不同季节甚至不同月份,满足暴雨发生水汽条件的比湿值也不一样。本研究对暴雨预报提供了水汽条件的思路和着眼点,但对于暴雨形成的具体比湿和其他气象要素的大小关系值未进行分析,还需要结合热力不稳定条件和动力条件进一步细化分析。

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