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遼寧開原突發龍捲風:龍捲風能被預報出來嗎?


  來源:中國科普博覽


  受東北冷渦以及蒙古氣旋前側低壓帶共同影響,2019年7月3日下午鐵嶺地區出現龍捲、冰雹、短時強降水等強對流天氣。天氣雷達顯示,強回波從鐵嶺昌圖縣進入開原市西北部金溝子鎮,向東南方向移動到開原市區附近。開原市國家氣象觀測站在17時25分到37分觀測到開原市區出現龍捲,氣象站測得的最大瞬時風速為23.0米/秒(9級)。


(遼寧開原龍捲風網友拍攝視頻截圖)

(遼寧開原龍捲風網友拍攝視頻截圖)


  那麼,問題來了!


  龍捲風究竟能否預報?


  現階段,科學家關於龍捲風預報的共識是,在現有技術基礎上,不可能提前1小時以上定時、定點預報。

  龍捲風預報難點在於其尺度小、發展快。


  原中央氣象台台長李小泉說,出現龍捲風,就好比手劃撥過水麵後,水面肯定會出現漩渦,但很難判斷出具體在哪個點會出現漩渦。龍捲風預報也是如此。冷空氣侵入暖濕氣流旺盛的地區,會引起強對流天氣,但具體到哪個點會出現龍捲風,則幾乎不可預測。


  那麼,能不能用數值模式,通過物理方程反映龍捲風的生成和消亡,從而進行預報呢?


  答案也是否定的。


  龍捲風形成機理研究目前尚不成熟。從文獻上看,即便在美國,科學家仍然在分析機理,甚至剛剛找到能夠「自圓其說」的科學假設。


  另一方面,南京大學大氣科學學院教授薛明認為,由於尺度過於精細,龍捲風預報所需要的數值模式解析度要比當前高一個量級,現有的計算機根本不可能做到。


  美國於2015年前後開展了為期十年的項目,通過高解析度模式做龍捲風集合預報,但業界對此有很大爭議,很多科學家認為十年時間幾乎不可能完成。這也是為何業界很多科學家認為「提前1小時以上的龍捲預報是氣象界中最難的問題之一」的原因——現階段,它的預報幾乎無解。


  好吧,無法預報~那能夠實時監測龍捲風嗎?


答案也是難過的~

答案也是難過的~


  龍捲風不能預報,監測也同樣困難。


  當前觀測龍捲風的主要手段為雷達。但地球是圓的,雷達觀測會產生仰角,存在近地面層的盲區;雷達6分鐘掃描一次,很可能漏掉短壽命龍捲風;其分辨精度不足以捕捉小尺度的龍捲風,不可能直接觀測,只能通過觀測龍捲風形成的徵兆,進行判別。


  龍捲風分為兩種。由超級單體引起的龍捲風的徵兆是可能被雷達「抓住」的;另一類是地面切變線附近生成的龍捲,雷達基本監測不到,但此類龍捲相對也較弱,佔了每年全世界所發生龍捲的一大半。

  中國氣象局氣象幹部培訓學院教授俞小鼎研究龍捲風很多年,他說,通常來說,超級單體包含有持久深厚的尺度為幾公里的中氣旋,多普勒天氣雷達通常都可以通過徑向速度圖識別距離雷達150公里以內的中氣旋,雷達反射率因子圖上往往會出現一個「鉤型回波」與徑向速度圖上的中氣旋對應;若中氣旋強度較大,並且底高較低,則被視為利於產生龍捲的徵兆,在江蘇、安徽、上海、廣東、海南、浙江、湖南、湖北、河南、山東、黑龍江、吉林、遼寧、內蒙古東部、河北等龍捲相對多發區,需要馬上發布龍捲警報。


  除了中氣旋,有時在超級單體中氣旋中還可以識別一種被稱為「龍捲式渦旋特徵(TVS)」的更小尺度渦旋。


  當這種TVS出現在靠近地面位置時,意味著龍捲即將發生或已經發生,對應的龍捲發生概率在70%以上。也就是說,中氣旋中靠近地面TVS特徵識別確實有較大概率確認為龍捲,但已經幾乎沒有預警時效,對於較長生命史龍捲,仍然具有預警價值。


  只是在中國,絕大多數龍捲生命史都很短,因此在觀測到中氣旋內靠近地面處出現TVS時,預警為時已晚~


  因此多數龍捲預警建立在觀測到較強中氣旋的底部出現在距地面較低位置(通常為1公里以下)基礎上。


  就江蘇這些年情況而言,最大限度提前預警時間為10分鐘至20分鐘。以江蘇為例,一年平均有10個超級單體,其中只有10%至15%的概率會形成龍捲,而且龍捲強度和超級單體強度沒有直接關係。也正因為樣本如此之少,很多預報員憑自身經驗幾乎很難判斷龍捲。


  不能預報,監測也難~


  那龍捲風預警怎麼做?


  目前我國還沒有針對龍捲風的專門預警


  俞小鼎認為,在江蘇、安徽、廣東、海南等龍捲相對多發區,當出現超級單體時,就應當盯著其發展情況,並關注有利於龍捲的環境背景條件,一旦發現有龍捲徵兆,就應發布預警。而這樣平均也就預留出10分鐘至20分鐘時間。因此建立龍捲和強對流警報快速自動生成和發布系統至關重要,從預報員決定發布龍捲警報,到警報到達用戶或各類媒體手中的時間不應超過3分鐘。


  那麼是否可以縮小預警區域大小呢?


  目前技術上還很難做到……


  如果硬要縮小預警區域,結果就會是更多的漏報率。


  科普時間到!戳圖↓


(圖片來源:中國氣象局氣象宣傳與科普中心)

(圖片來源:中國氣象局氣象宣傳與科普中心)

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