■ 姚聃

龍卷因其較小的尺度和較短的持續(xù)時間而成為天氣預報業(yè)務體系中難以監(jiān)測預警的災害性天氣系統(tǒng)?？梢哉f，龍卷的預報預警是氣象現(xiàn)代化進程中面臨的難以克服而又必須面對的重要課題。不過，龍卷預警并非無法實現(xiàn)。具體而言，實現(xiàn)途徑主要有兩條，一是基于以雷達為核心的觀測系統(tǒng)針對超級單體和鉤狀回波開展識別和追蹤，二是基于高分辨率（風暴尺度）數(shù)值產(chǎn)品開展龍卷發(fā)生潛勢預報。以雷達為核心的監(jiān)測預警系統(tǒng)在準確性方面優(yōu)于數(shù)值模式預報產(chǎn)品，可以更準確更有效地針對龍卷落區(qū)和持續(xù)時間進行預報預警，但其依賴于已發(fā)生的超級單體和中氣旋，在預報時效上往往難以保證。而數(shù)值模式產(chǎn)品的適當引入則可以彌補這一不足，完善龍卷監(jiān)測預報預警體系。在這方面，美國的經(jīng)驗給了我們一些啟示，我國氣象部門也已經(jīng)在不斷摸索中取得了一些進展。

1 需求帶來發(fā)展——從美國的龍卷預警談起

美國的龍卷及災害性天氣預警體系由預警（watch）和警報（warning）兩個部分組成。龍卷預警是指在未來2～8 h會有龍卷發(fā)生，包括了多龍卷和單一強龍卷的可能性，也包括大冰雹和災害性強風的潛在威脅。龍卷預警是由位于俄克拉何馬州Norman市的美國國家環(huán)境預報中心（NCEP）下屬的風暴預報中心（SPC）統(tǒng)一發(fā)布，目標區(qū)域包括美國全境，不受到州和區(qū)域的限制。龍卷警報是指已經(jīng)觀測到強天氣過程的發(fā)生，即使沒有發(fā)生龍卷，但是龍卷發(fā)生的可能性已經(jīng)很大。龍卷警報是由美國各地的基層氣象臺直接發(fā)布的。預警的發(fā)布主要是基于當前已有的雷達觀測資料和風暴目擊志愿者的目擊觀測，范圍往往比較具體。

預警和預報的發(fā)布主要是依靠媒體。在美國，電視、互聯(lián)網(wǎng)、天氣軟件等都對龍卷災害高度重視。在龍卷預警發(fā)布后，公眾可以在天氣軟件的手機客戶端獲得推送消息，主流媒體也會通過各種形式進行提醒。在龍卷警報發(fā)布后，覆蓋地區(qū)迅速拉響警笛（包括城鎮(zhèn)戶外區(qū)域和公共建筑內(nèi)部），同時手機會通過小區(qū)廣播形式強制向所有用戶推送警報，確保公眾可以迅速獲取信息并及時撤離。這是一種快捷有效的預警信息發(fā)布方案。此外，對于危險性極大的過程（較大概率發(fā)生EF2及以上級別龍卷），會發(fā)布“特別危險情況”（PDS）警報。

由于美國公眾和媒體對于龍卷等災害性天氣的特殊關(guān)注，各大電視臺（而不只是天氣頻道）都會將龍卷天氣過程作為突發(fā)性事件進行全程報道，在雷暴發(fā)生之后就會通過現(xiàn)場直播向公眾播發(fā)災害性天氣系統(tǒng)的最新進展。電視臺會將自己擁有最出色的天氣解說員、最精彩的現(xiàn)場風暴追逐資料作為品牌競爭力，使得公眾可以實時查看到當前強風暴的最新進展。這一現(xiàn)象促使美國公眾在加強安全意識的同時，擁有了豐富的科普知識，了解龍卷天氣的成因、危害以及緊急避險措施，同時也保證了社會不會對于龍卷的突然發(fā)生毫無準備。

2 推動龍卷業(yè)務提高的基石——美國春季預報試驗

美國龍卷的高發(fā)區(qū)域是素有“龍卷走廊”之稱的中部大平原地區(qū)，高發(fā)時間為春季，特別集中在5月。針對這一特征，春季預報試驗（SFE）應運而生。該試驗是由美國國家海洋大氣管理局（NOAA）開展的“危險性天氣試驗基地”（HWT）的重要組成部分，旨在測試強風暴預報的新技術(shù)與新方法。春季預報試驗由NOAA下屬的氣象科研部門美國國家強風暴實驗室（NSSL）和NCEP下屬的氣象業(yè)務部門SPC共同舉辦，既是科研成果向業(yè)務轉(zhuǎn)化的平臺，也是業(yè)務需求向科研反饋的媒介。通過科研與業(yè)務的結(jié)合，科學家與預報員在春季預報試驗的框架下，提高了對強風暴災害的科學理解和業(yè)務水平。春季試驗是一個系統(tǒng)性的龍卷預報預警試驗平臺，會有來自不同機構(gòu)的眾多集合預報模式參與高分辨率區(qū)域數(shù)值天氣預報，每年都會有改進版本的新方案、新模式加入試驗，測試預報效果。同時，SPC會組織來自各地的專家學者、預報員以及研究生參與試驗。試驗參與者的工作是基于全部觀測產(chǎn)品和試驗平臺中的高分辨率區(qū)域模式預報產(chǎn)品進行預報和評估。這是科研與業(yè)務結(jié)合的范例。這既保證了每天的預報都能有大量的信息和討論，同時又可以根據(jù)試驗參與者反饋的信息對于模式效果進行評估，從而獲知下一年的改進方向。美國的業(yè)務預報模式正是在這樣的框架下，在每一年龍卷季的失敗與成功中不斷完善。

春季預報試驗的核心任務包括實時預報與評估檢驗兩部分。其中，評估檢驗部分是實現(xiàn)科研與業(yè)務結(jié)合的關(guān)鍵因素，也是春季試驗的特色所在。在試驗過程中，專家團隊會在每日針對前一天數(shù)值預報產(chǎn)品的效果進行主觀評估和模式檢驗。模式研發(fā)團隊會針對參與試驗的模式產(chǎn)品設計評估問題，對比不同模式的效果差異，考察新技術(shù)和新方案的改進效果。在每年的春季試驗結(jié)束之后，模式研發(fā)團隊還將對當年全部試驗數(shù)據(jù)進行系統(tǒng)性客觀評估，并于專家團隊的主觀評估效果一起進行綜合分析，以確定下一年度技術(shù)方案的取舍和改進方向。最后，根據(jù)評估反饋結(jié)果改進后的新版模式系統(tǒng)將進入下一年度春季試驗的預報與評估，開始新一輪的測試、評估和改進周期，以實現(xiàn)不斷推動模式研發(fā)及業(yè)務應用的目標。

春季預報試驗項目正式啟動于2000年。通過春季試驗的合作平臺，預報員提升了對模式產(chǎn)品釋用的理解，而模式研發(fā)人員則加深了對數(shù)值模式在預報業(yè)務中的應用和需求的認識?；诋斈暝囼灥姆答佇畔?，主辦者明確了下一年度試驗的主要關(guān)注點和具體科學問題，即數(shù)值模式能否更有效地應用于對流觸發(fā)、強度和演變過程的預報，而不再只依賴于觀測資料本身?？蒲腥藛T的加入促進了預報員對數(shù)值模式可靠性和準確性的理解。兩項最重要的變化在于將更多試驗性的模式產(chǎn)品作為每日預報的重要參考，以及引入量化評分表開展模式方案效果對比的主觀評估。這兩項變化很好地推動了春季試驗的不斷完善，并一直沿用至今。

自2003年起，對流可分辨模式（CAMs）開始在春季預報試驗中得到測試和應用。對流可分辨模式的水平分辨率在4 km或更高，可以直接解析對流發(fā)生發(fā)展過程，不再依賴于積云對流參數(shù)化方案。以對流可分辨模式為基礎，風暴尺度集合預報（SSEF）系統(tǒng)應運而生。美國俄克拉何馬大學風暴分析與預報中心（CAPS）于2007年搭建了首個實時運行的風暴尺度集合預報系統(tǒng)，并在之后的數(shù)年中不斷根據(jù)試驗效果進行改進。至2010年，春季預報試驗已加入覆蓋全美地區(qū)的包含26個集合成員的水平分辨率為4 km的多模式風暴尺度集合預報產(chǎn)品，以及1個水平分辨率達到1 km的高分辨率確定性預報產(chǎn)品。至2015年，春季預報試驗加入了基于個人電腦的反饋機制，參與者不再以小組為單位提交對模式主觀評估的集體意見，而是可以獨立進行預報、檢驗和評估。

隨著春季預報試驗的不斷推進，越來越多的集合預報模式加入其中。然而，由于這些模式都是獨立設計研發(fā)的，難以對其效果差異及成因進行明確的歸因，也因此無法找到最優(yōu)的集合設置。為解決此問題，自2016年起，春季預報試驗引入了“社區(qū)推動一體化集合”（CLUE）系統(tǒng)，以統(tǒng)一的標準規(guī)范各家集合預報模式的模式網(wǎng)格、物理過程等設置。

3 突破可預報性的瓶頸——基于預報的龍卷預警

與臺風、暴雨等尺度更大、持續(xù)時間更長的天氣系統(tǒng)不同，龍卷的預報很難基于數(shù)值模式實現(xiàn)。基于雷達觀測的龍卷預警，美國地區(qū)的平均預報時效只有13 min，并且虛警率高達75%。即使將雷達數(shù)據(jù)傳輸和預警發(fā)布所消耗的時間縮減至最小，留給公眾避難的時間仍然十分短暫，并且在龍卷觸發(fā)區(qū)域難以給出有效的預警。而數(shù)值模式性能以及計算資源的不斷提升，特別是雷達資料的實時處理和快速更新同化系統(tǒng)的發(fā)展，使得基于高分辨率數(shù)值模式開展龍卷及強風暴預警逐漸成為可能。真正制約龍卷模式預報預警發(fā)展的瓶頸在于龍卷系統(tǒng)對生成環(huán)境條件以及對流發(fā)展過程的高度敏感性以及與此相關(guān)的可預報性問題。為解決這一問題，NSSL和SPC于2010年共同提出并建立了基于數(shù)值預報的預警（Warn on Forecast，WoF）研究計劃。該計劃的核心目標是將多普勒天氣雷達及新型雷達（包括雙偏振雷達和相控陣雷達）觀測到的風暴內(nèi)部信息同化到數(shù)值模式中，形成對流尺度集合和概率預報產(chǎn)品。

實現(xiàn)基于預報的預警主要依賴于兩點，一是可以快速基于雷達觀測數(shù)據(jù)生成三維分析產(chǎn)品的基本系統(tǒng)，二是在此基礎上不斷完善該系統(tǒng)的大量科學與技術(shù)性改進。其中既需要不斷提升對強風暴和中尺度對流系統(tǒng)可預報性的理解，也離不開可靠而快速的觀測資料質(zhì)量控制。模式分辨率的提高以及與此相匹配的物理過程參數(shù)化的改進可以有效減小模式誤差的增長。觀測試驗和災害調(diào)查的數(shù)據(jù)有助于最終提升龍卷和強對流災害預警能力。

對于無法直接解析龍卷的對流可分辨尺度模式而言，使用同時表征了垂直速度和垂直渦度大小的上升螺旋度（UH）可以有效識別旋轉(zhuǎn)上升氣流，作為判定中氣旋和超級單體的指標，從而實現(xiàn)龍卷發(fā)生可能性的替代性概率預報。其較高的運算效率和可接受的誤差范圍為龍卷的模式預報提供了更多可能。這一方案在2008年春季預報試驗中得到了測試和檢驗，并在之后的集合預報產(chǎn)品中獲得推廣和應用。然而，中氣旋的存在并不一定產(chǎn)生龍卷，同時龍卷的發(fā)生也不一定伴隨有強烈的中層旋轉(zhuǎn)。低層旋轉(zhuǎn)是比中層旋轉(zhuǎn)更為直接的判定龍卷發(fā)生的指標。2015年春季預報試驗集合預報產(chǎn)品的測試結(jié)果表明，0～3 km上升螺旋度具有比2～5 km上升螺旋度更準確的龍卷預報效果，直接使用垂直渦度在更高分辨率的模式產(chǎn)品中具有潛力。需要指出的是，這里涉及的主要還是預報可能產(chǎn)生龍卷的超級單體，而不是直接預報龍卷本身。

模式分辨率的不斷提高對于對流可分辨模式預報龍卷能力的提升具有顯著效果。基于2010—2017年497次龍卷過程的確定性后報試驗表明，1 km分辨率數(shù)值模擬相較于3 km模式在識別龍卷性對流風暴方面具有明顯優(yōu)勢，而次公里級別的效果提升更加值得期待。0～1 km上升螺旋度具有最優(yōu)的龍卷識別和預警效果，是區(qū)分龍卷與非龍卷天氣事件的最佳判定指標。相比而言，2～5 km上升螺旋度更加適用于預報由超級單體造成的冰雹等其他災害性天氣。目前已有一些工作基于資料同化開展了龍卷可分辨尺度數(shù)值模擬。這些研究性質(zhì)的后報試驗體現(xiàn)了龍卷可分辨尺度模擬對于重現(xiàn)龍卷生成和演變過程的必要性。然而，由于預報誤差的快速增長，龍卷預報存在難以克服的可預報性局限，集合預報對于預報龍卷強度、路徑、時間和不確定性等信息而言必不可少。在CAPS開展的分辨率高達50 m對流可分辨尺度集合預報試驗中，全部10個集合成員都可以預報出2013年5月20日美國Moore龍卷，其中4個成員可以成功預報出與實際觀測一致的EF5級超強龍卷。這充分體現(xiàn)了對流可分辨集合預報模式對于龍卷預報的巨大潛力。但其驚人的計算量對于當前計算機性能來說還遠遠無法實現(xiàn)業(yè)務化。

4 困境與希望同在，機遇與挑戰(zhàn)并存——我國龍卷預警

在我國，龍卷的預報預警需要加強之處主要包括以下幾個方面。

第一，亟需加密探空觀測，并保證探空質(zhì)量。與美國中部大平原地區(qū)經(jīng)常出現(xiàn)的大范圍有利于龍卷發(fā)生條件不同，我國龍卷的有利環(huán)境條件往往是局地性的，因此難以被觀測捕捉。雖然美國的標準探空也只有每天兩次，但是在龍卷及災害性天氣發(fā)生危害較高的時段，某些具有代表性的重點臺站會開展加密探空觀測。我國常規(guī)的探空觀測時間是北京時間08時和20時。一些臺站會在汛期增加14時觀測。事實上，由于龍卷多發(fā)時段通常在午后到傍晚，08時探空條件往往還未能形成有利條件，而20時探空則往往已經(jīng)在對流發(fā)展、能量消亡以后，因此也不具有代表性。如果可以保證更多臺站推廣14時探空，甚至采用動態(tài)機制對于特殊天氣過程追加其他關(guān)鍵時次臨近探空，這對于龍卷預報預警和災后分析將起到關(guān)鍵作用。

第二，提升多普勒天氣雷達觀測數(shù)據(jù)質(zhì)量。我國的多普勒天氣雷達已經(jīng)有了較好的覆蓋度。但是，由于廠家不同，某些臺站的雷達質(zhì)量控制算法未能統(tǒng)一和完善，數(shù)據(jù)質(zhì)量難以保證。以2019年遼寧開原龍卷為例，雖然伴隨龍卷出現(xiàn)的鉤狀回波結(jié)構(gòu)在反射率因子圖上有清晰的體現(xiàn)，但是表征龍卷旋轉(zhuǎn)性風場的徑向速度特征卻不明顯，很有可能與質(zhì)量控制有關(guān)。此外，在我國某些區(qū)域，龍卷的雷達觀測會受到山地等障礙物的影響，也就是說現(xiàn)有雷達組網(wǎng)的覆蓋度仍有欠缺。我國不少地區(qū)已修建了更高觀測精度但觀測距離較短的X波段雷達區(qū)域觀測網(wǎng)絡，比如龍卷發(fā)生相對集中的廣東佛山地區(qū)。這對于重點地區(qū)是十分有益的，但因成本問題并不適合在全國推廣。另外，現(xiàn)有X波段雷達標準沒有統(tǒng)一，質(zhì)控方面存在更多問題。綜上所述，完善雷達觀測數(shù)據(jù)質(zhì)量控制體系是提高龍卷預警能力的關(guān)鍵。

第三，提高數(shù)值模式對于龍卷天氣的預報能力。我國現(xiàn)有的天氣預報，主要是基于國內(nèi)外數(shù)值天氣預報模式。國家氣象中心以及北京、上海、廣東等?。ㄊ校庀蟛块T也研發(fā)并運行了全國或者特定地區(qū)的區(qū)域預報模式。然而，除了模式分辨率和準確率方面問題之外，現(xiàn)有模式對于龍卷等小尺度天氣過程的信號關(guān)注不夠。相比而言，美國的模式產(chǎn)品會提供龍卷等強天氣過程的潛勢指數(shù)，預報員和專家在預報預警過程中也會關(guān)注模式產(chǎn)品所預報的探空信息，并與實測進行比較。事實上，由于模式可預報性的局限，依賴模式產(chǎn)品準確判斷強天氣過程的發(fā)生發(fā)展是十分困難的，而天氣環(huán)境的變化趨勢往往可以有更好的可信度。在現(xiàn)有的數(shù)值天氣模式系統(tǒng)基礎之上，如果提供更多中小尺度潛勢信息，并引導預報員更多關(guān)注，那么有可能在龍卷潛勢預報方面提供更多有益的參考。

第四，提高天氣預報員對龍卷災害的判斷能力。由于龍卷發(fā)生概率較低，我國預報員往往沒有意識，也沒有勇氣發(fā)布龍卷預警。而這一現(xiàn)狀可以從提升龍卷多發(fā)區(qū)如江蘇北部、安徽北部、廣東珠江三角洲地區(qū)和雷州半島、海南島、內(nèi)蒙古東部和黑龍江等地預報員意識的角度著手。在模式預報出現(xiàn)了強天氣高發(fā)潛勢的情況下，如果實際觀測數(shù)據(jù)的演變也與預報相符合，則應引起特別關(guān)注。在風暴系統(tǒng)已經(jīng)發(fā)生的情況下，預報員如果僅關(guān)注降水、冰雹、雷電、大風等天氣過程，往往會習慣于只看雷達組合反射率拼圖。而如果要預警龍卷，則需要密切關(guān)注轄區(qū)內(nèi)每一部多普勒雷達的低層仰角、垂直剖面以及三維等值面結(jié)構(gòu)，實時查看最新資料中有沒有出現(xiàn)鉤狀回波、中氣旋，乃至于更小尺度的龍卷渦旋特征等信息。這一部分是美國實際發(fā)布龍卷警報的關(guān)鍵依據(jù)。

令人欣慰的是，2016年江蘇阜寧超強龍卷發(fā)生以來，國家氣象中心及相關(guān)省份氣象臺對于龍卷的預報預警工作高度重視。中國氣象局氣象干部培訓學院積極推動針對龍卷預報預警方法的業(yè)務培訓，提高預報員的技能和意識。2020年6月12日江蘇高郵龍卷發(fā)生之前，高郵市氣象局成功發(fā)布了暴雨黃色預警信號，特別提醒公眾注意強降水和與之相伴的龍卷。在佛山市龍卷風研究中心的技術(shù)支持下，佛山市氣象局2018年2次提前30 min以上成功針對龍卷發(fā)布預警，龍卷預警精細到鎮(zhèn)街，實現(xiàn)我國龍卷預警的歷史性突破。更為令人驚嘆的是，佛山市氣象局將全市4萬余個鐵皮工棚的坐標信息及安全責任人信息錄入龍卷風及雷雨大風等災害預警信息靶向發(fā)布系統(tǒng)，第一時間向受影響區(qū)域的責任人推送龍卷預警信息，同時也在第一時間獲取龍卷災情反饋信息。這既是積極運用智慧氣象和大數(shù)據(jù)技術(shù)的精細化服務，也充分體現(xiàn)了全心全意為人民服務的社會擔當與人文關(guān)懷。

5 結(jié)語

筆者永遠不會忘記，在2015年6月1日湖北監(jiān)利“東方之星”客輪傾覆事件的風災現(xiàn)場以及2016年6月23日江蘇阜寧超強龍卷風災現(xiàn)場開展災害調(diào)查時的觸動。在破壞力極強、發(fā)生又極其突然和迅速的龍卷面前，人的力量是如此渺小。即便我們可以成功預測出龍卷的發(fā)生，我們又能有多少時間讓群眾及時逃離災難呢？經(jīng)過大約5年的時間，情況發(fā)生了改變。氣象部門多年以來的探索，特別是佛山市龍卷風研究中心等機構(gòu)積極、成功的實踐給了我們希望與信心。誠然，與美國龍卷預報預警相比，我國的業(yè)務體系還不完備，經(jīng)驗也不充分。短期而言，數(shù)值天氣預報模式的準確率還亟待提高，基于預報的龍卷預警在中國還有很長的路要走。但是，我們并沒有必要完全沿著國外的經(jīng)驗發(fā)展。通過多年來的積累，我國氣象部門已經(jīng)初步摸索出一套適合我國國情的龍卷預報預警方法。在“創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展”和“人才強局”戰(zhàn)略的大力支持下，龍卷預報預警業(yè)務體系的建設與完善指日可待。讓我們共同見證！

深入閱讀

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