雷電、狂風、暴雨、冰雹將襲擊多省，為何今年強對流天氣總是頻繁發(fā)生？

近期，大面積強對流天氣再次侵襲我國華北北部、東北大部以及長江以南地區(qū)，同時伴隨而來的，是大風、雷暴和降水。

來源：中國天氣網(wǎng)微博（6月13日）

以北京為例，6 月11日晚，北京市遭遇強對流天氣，164 個氣象站測得極大風速達八級。

現(xiàn)場情況

（圖片來源：紅星新聞）

而就在十幾天前，5 月 30 日下午北京也出現(xiàn)了強對流天氣，而且是北京 4 年來最大的強對流風雨。當時空氣中水汽不夠充沛，暴雨持續(xù)時間很短。但它帶來了全市各地區(qū)8-10級的短時猛烈大風，5處氣象站記錄到了12級大風。許多大樹被連根拔起，圓明園也宣布閉園搶修。這個導致北京狂風暴雨閃電齊齊上桌的，就是強對流天氣。那么，什么是強對流天氣？

北京市極大風圖

（圖片來源：氣象北京）

Part.1

強對流：別小看，我真的很strong

強對流天氣是空氣強烈的垂直運動導致的一種災害性天氣的總稱。上面提到的雷暴大風、短時強降雨，甚至還有冰雹、龍卷風、下?lián)舯┝鞯榷际瞧渲幸粏T。

強對流有自己的判定標準。在我國業(yè)務氣象預報中，短時強降雨指每小時雨量不少于20毫米，雷暴大風風速超過8級或17米/s、冰雹直徑不少于5毫米，或出現(xiàn)龍卷風。

雖然各類強對流天氣形成的物理機制不完全相同，但大多需要能量、水汽、觸發(fā)條件三者的共同配合，在大氣層上層干冷、下層暖濕的不穩(wěn)定結構下形成。

打個簡單的比方，當兩只性格溫順的外向ENFP小狗相遇，往往帶來祥和熱情的氛圍。但是兩者要性格特別“不對付”，一個熱一個冷，就會帶來強大殺傷力，方圓5里需謹慎觀戰(zhàn)。

在發(fā)生強對流天氣時，近地面往往非常炎熱，大氣中很容易積蓄能量。當冷空氣以某種方式從高空侵入，由于低空氣團溫度高密度小，高空氣團溫度低密度高，輕的想往上走，重的要往下掉，就容易引發(fā)空氣的垂直運動。

冷暖空氣上下劇烈活動會帶來一系列的連鎖反應。以一次典型的雷暴+短時強降水為例：暖空氣上升過程逐漸冷卻，水蒸氣就會凝結成水滴，形成積雨云，云內云滴碰并合體變大，高空還有冰晶產(chǎn)生，他們緊緊相擁，阻擋陽光穿透并折射陽光，導致大中午的也會有“黑云壓城城欲摧”的現(xiàn)象。

云中的冰晶互相擠壓，摩擦不斷，摩擦起電擊穿空氣，轟隆作響的閃電就會劃破天際。當雨滴積累到一定量，高空氣流無力支持其重量，就下落成雨甚至形成冰雹，下降過程中吸熱蒸發(fā)，導致降溫，隨著這一冷熱循環(huán)過程，近地表的空氣產(chǎn)生流動現(xiàn)象，形成了大風。上下層氣溫差越大，這一過程就會更劇烈。

如果觸發(fā)的是一次下?lián)舯┝?，能在瞬間產(chǎn)生強烈的下沉氣流，氣流會向四面八方擴散，產(chǎn)生一股與地面平行的強風，且越接近地面風速越大，地面最大風力可達十五級。這次北京的大風就與之有關。

雷暴云形成結構示意圖

（圖片來源：中國天氣網(wǎng)）

**水汽含量對致災風險的影響也很大，**如果強對流發(fā)生的地區(qū)溫度較高但水汽量較少時，不會產(chǎn)生持續(xù)且大范圍的暴雨，比如5月30日13 時至 17 時北京全市平均降水量為 3.4 毫米。但是一旦水汽條件充沛，就容易形成破紀錄的極端暴雨。

5月4日8—14時，國家級氣象站的降水量排行榜前十中，廣東的城市就占了9個。珠海出現(xiàn)29分鐘100.8毫米的超級暴雨，半小時雨強和鄭州720特大暴雨相當。

5月19日03時廣西壯族自治區(qū)欽州欽南龍門港雨量達到189.6毫米，打破廣西全區(qū)雨強紀錄?；瑒?0分鐘雨量（連續(xù)一個小時的歷時降雨累積降雨量）超過了鄭州720特大暴雨的整點一小時雨量、滑動60分鐘雨量。5月18日08時至19日08時累計降水更是達到了610.5毫米。

2024年5月19日16時前24小時廣西自動站雨量

（圖片來源：廣西氣象、中國氣象愛好者）

你可能也注意到了，強對流委實不是個大家伙，它屬于中小尺度天氣系統(tǒng)，影響的范圍往往在幾公里至二百公里，也是個急性子，生命史一般為幾小時至十幾小時，短的可能就幾分鐘，可謂來也匆匆去也匆匆。它性子陰晴不定，春夏秋冬都會出來湊熱鬧，還熱愛疊加各種BUFF，“呼風喚雨雷”是它的出場自帶BGM。

由于殺傷力過大，它的影響僅次于臺風、地震和洪澇，稱得上是小規(guī)模殺傷武器了。強對流來的短短幾小時造成的重大財產(chǎn)損失與人員傷亡，許多城市可能要用很長時間來治愈。2024年3月31日凌晨，江西省南昌市出現(xiàn)大風雷電和強降雨天氣。在下?lián)舯┝骱酮M管效應的作用下，造成南昌市4人死亡，10余人受傷。

江西省南昌市出現(xiàn)大風雷電和強降雨天氣的現(xiàn)場照片

（圖片來源：江西臺都市現(xiàn)場）

Part.2

我國強對流天氣是個啥特征？

我國的強對流主要發(fā)生在4月至9月期間，尤其愛在東部地區(qū)的下午登場，通常與冷渦、梅雨鋒和登陸臺風有關。其中**短時強降水出現(xiàn)頻次最高，雷暴大風主要發(fā)生在北方及廣東省，冰雹發(fā)生在山區(qū)和高原的頻率更高，**龍卷風發(fā)生的概率極低，每年的頻率不到美國的十分之一。

圖：中國各種類型強對流分布特征。(a)4-9月小時雨量>=20mm的短時強降水事件發(fā)生頻率(%);(b)2010-2014年歸一化后雷暴大風的空間分布(單位：單位時間內每個站點的事件數(shù));(c)1980—2015年年均冰雹頻率分布；(d)龍卷風的發(fā)生頻率

（圖片來源：參考文獻1）

長期變化而言，1961—2013年近50年4—10月雷暴日數(shù)和閃電日數(shù)均有穩(wěn)定而顯著的減少趨勢，減少速率分別為-2.6d/10年和-6.5d/10年，華南地區(qū)的下降趨勢最為顯著，對流層低層相對濕度和0-6km垂直風切變在中國大陸大部分地區(qū)也顯著減少，對流有效勢能、水汽相對匱乏、垂直風切變減弱和大氣穩(wěn)定性增強可能是導致雷暴日數(shù)和閃電日數(shù)下降的原因。

1961-2013年暖季平均雷暴日數(shù)空間分布(a)、格網(wǎng)平均雷暴日數(shù)距平趨勢(b)和全國平均雷暴日數(shù)距平序列(c)

（圖片來源：參考文獻3）

**但是短時強降水，特別是小時極端降水頻率和強度呈顯著增加趨勢，**與1970-1999年對比，2000-2018年極端降水的變濕趨勢更頻繁，強度更大。華南和華東地區(qū)最為顯著（該結果隨著選取極端降水指數(shù)的不同略有差異）?？偟膩碚f，強對流事件呈現(xiàn)增加趨勢。

圖：極端降水指數(shù)R95pw1hr(小時降水>第95個濕時百分位數(shù)的總降水量)在(a)中國七大流域站點的概率密度函數(shù)；（b）長期(1970—2018年)趨勢空間分布；(c)在1970-1999年(朱砂色)和2000-2018年(中青綠色)期間在所有站點的次日極端降水指數(shù)的概率密度函數(shù)。

（圖片來源：參考文獻2）

Part.3

強對流：想要報準你有多難？

既然強對流這么可怕，我們能不能通過提前預報來規(guī)避風險呢？遺憾的是，強對流預報一直是全球預報業(yè)務的難點，對局地小尺度對流系統(tǒng)引起的強對流突發(fā)事件的預報能力仍然較低，其中雷暴大風和冰雹的預報能力遠不如短時強降水。在2023年5月27日世界氣象組織峰會上，三小時內降水臨近預報被列為未解決的重要科學難題之一。

2010-2018年國家氣象局的雷暴、短時強降水、陣風(即雷暴大風)和冰雹的12小時和24小時預報的年預報性能評分。

（圖片來源：參考文獻1）

**這是因為一方面，0—2h臨近預報間隔是中小尺度強對流天氣預報的關鍵時段。**目前主流天氣預報還是通過數(shù)值預報模式來完成，小強快的強對流天氣時間和空間尺度實在是太小了，使得縱觀全球的模式很難從一個較大的網(wǎng)格中抓住其細微的變化。正是由于對時空分辨率要求甚高，模式很難完成這一任務。

另一方面，人們總是從認識的事件中尋找客觀規(guī)律，但強對流天氣事件較一般天氣過程而言出現(xiàn)頻次低很多，可供科學研究的個例太少，發(fā)生、發(fā)展機制還未明晰，無疑提高了揭開它突襲規(guī)律的門檻。

其實從2009年開始我國就有了強對流天氣預報業(yè)務。隨著中國新一代多普勒天氣雷達的部署，1998年以來風云系列氣象衛(wèi)星的發(fā)射，中國雷電探測網(wǎng)的建設，以及2000年以來大量自動氣象站的建成，強對流天氣研究已經(jīng)有了很大的發(fā)展。

目前強對流天氣預警信號發(fā)布提前量達43分鐘，但是離準確預報還有漫長的路要走。因此，面對強對流興風作浪，請自動觸發(fā)閃避技能。

主要的天氣觀測手段

（圖片來源：參考文獻1）

Part.4

未來的強對流天氣會更多嗎？

我國特殊的地理位置決定氣象災害會在每年留下慘痛的一筆。據(jù)國家氣候中心氣象災害資料庫統(tǒng)計，近30年（1991—2020年）氣象災害平均每年給中國帶來3039人死亡（含失蹤）和2584億元的直接經(jīng)濟損失。

一個不得不承認的事實是，強對流天氣這樣的“小概率高影響”事件未來將更容易出現(xiàn)了——極端天氣氣候事件將會更加頻繁、更加嚴重。

詳細來說，隨著氣候增暖，大氣持水能力增加，全球水循環(huán)將持續(xù)增強。在全球尺度上，表現(xiàn)為總降水量增加與降水極端性增強(IPCC)。

未來中國極端降水增加的幅度可能大于平均降水，且變率增強，這意味著全球增暖正在或將使氣候系統(tǒng)變得更多變和不均勻。平均而言，中國特別是東部極端降水將以全球變暖每1度增加6.52%(5.22%-8.57%)的速率加劇。同時，未來中國東部每小時極端降水將更加頻繁和強烈，中國中部和東南部的極端大風可能略有增加。2023年我們剛結束了“史上最熱的一年”，2024年開篇新的地球高溫紀錄又接連上演。目前有5個氣候臨界點已處于“危險區(qū)”，已經(jīng)或很快就會被突破，其余11個臨界點被歸于“有可能”被激活。而全球或區(qū)域氣候從一種穩(wěn)定狀態(tài)到另外一種穩(wěn)定狀態(tài)的關鍵門檻被踏破，帶來的影響我們將無法估量。

“破紀錄”正在成為“新常態(tài)”，是時候積極適應了——至少在下一次預報強對流可能發(fā)生時，上班前把窗戶都緊緊關上。

氣候臨界點全球分布圖，圖標代表這個臨界點在該升溫情景下很可能被激活

（圖片來源：McKay等，2022，《science》）

參考文獻:

1.Zhang, X. L., J. H. Sun, Y. G. Zheng, et al., 2020: Progress in severe convective weather forecasting in China since the 1950s. J. Meteor. Res., 34(4), 699–719.

2.Li, Xin & Zhang, Ke & Bao, Hongjun & Zhang, Hengde. (2022). Climatology and changes in hourly precipitation extremes over China during 1970–2018. Science of The Total Environment. 839. 156297.

3.Xue, X., Ren, G., Xu, X., Sun, X., Yang, G., Zhang, P., & Zhang, S. (2021). The trends of warm-season thunderstorm and lightning days in China and the influence of environmental factors. Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 126, e2021JD034950.

4.Zhang, W., Zhou, T., 2020. Increasing impacts from extreme precipitation on population over China with global warming. SCIENCE BULLETIN 65, 243–252.

5.Tang, J., Lu, Y., Wang, S., Guo, Z., Lu, Y., & Fang, J. (2023). Projection of hourly extreme precipitation using the WRF model over eastern China. Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 128, e2022JD036448.

6.Zhao, X., Huang, G., Lu, C., Li, Y., & Ren, J. (2024). Ensemble Bayesian model averaging projections of wind-speed extremes for wind energy applications over China under climate change. Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 129, e2023JD038806.

7.世界氣象組織：《2023年亞洲氣候狀況》

8.《光明日報》：災害性天氣監(jiān)測預警能力將進一步提升

出品：科普中國

作者：半懶不懶（中國科學院大氣物理研究所）

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