1. 引言

强降水天气会导致洪涝、地质灾害、城市内涝等灾害。四川盆地因其特殊的地形和地质条件，强降水更容易引发泥石流、山体滑坡等灾害，危害人民的生命财产安全[1]。四川受地理位置、地质条件以及季风影响，干湿季分明，强降水主要发生在五月到九月。

目前国外学者对于葵花卫星的研究偏向新兴技术与葵花卫星的结合。Yunhui Tan et al. [2]提出在日本上空使用深度神经网络改进葵花8号卫星10分钟尺度气溶胶光学厚度产品。提出了一种深度神经网络(DNN)模型，利用日本向日葵-8频谱波段记录的同步信息修正现有的向日葵-8L2AOD (气溶胶光学厚度)。国外对于葵花卫星的研究比较完善，所以近年来的研究偏向于利用葵花卫星的高性能，为火灾监测、海洋监测等方面提供数据，应用卫星的方法也从传统方向转向机器学习与深度神经网络，探讨新兴技术与卫星结合的可能性，虽然效果可能不太理想，但为未来学者的研究提供了一种全新的方向。国内学者对于葵花卫星资料及产品的研究有：初生对流(CI)、对流云特征、云参数与降水关系。杜铠炫等[3]研究了基于葵花8号卫星的昆明大暴雨过程对流云特征及触发机制，指出降雨发生初期，云顶高度较低；随着对流云发展，红外亮温降温率达−30℃·(30min)⁻¹，降雨迅速增强；当云顶高度接近水汽层顶即水汽与红外亮温差小于2℃时，降雨进一步增强；红外亮温快速降低，以及水汽与红外亮温差可作为预判对流云产生短时强降水的参考标准。桂海林等[4]研究了基于葵花8号卫星的三个云参数：云光学厚度(COD)、云顶粒子平均尺度(CPS)、云顶温度(CTT)三个云参数与降水的关系与降水关系。得出降水概率与云参数相关性较高，存在随着COD增加、CPS增加、CTT减小而增加的明显趋势。但是，单个云参数与降水强度相关性则较低。综合考虑两个或三个参数，能更清晰地体现降水过程，三参数法也能更好地提高小时降水率的估计精度。综合来看，葵花地球静止卫星拥有更高时空分辨率、更多通道，为气象工作者提供了更精确细致的卫星资料。暴雨过程与对流云团的形成发展密切相关，所以准确预报、监测初生对流可以更好地了解暴雨过程，上文提及的基于葵花卫星的各类CI预报算法经试验能较好地预报中国东部以及成都地区的CI，但对于整个四川地区的CI预报来说，仍需验证和改进。暴雨过程与大尺度天气系统有关，除了常规的天气学分析，葵花卫星提供的资料能进行暴雨过程的对流云特征分析，TBB的降低可以指示云顶高度变化与降水强度关系，红外和水汽亮温同步快速降低可以作为短时强降水的参考标准。云参数中COD增加、CPS增加、CTT减小都与降水增加有关，使用多个参数能更清晰体现降水过程。

总结前人的研究成果发现，当前国内外对于四川地区强降水天气的研究中卫星资料多使用风云卫星资料，对于葵花卫星产品在四川地区降水天气的释用相对缺乏或片面，故本论文的研究主要目的在于完善葵花卫星产品在四川地区夏末秋初强降水天气中的释用，对现有的研究进行一定的补充分析，进而完善对于四川地区夏末秋初降水研究体系。因此本文主要讨论分析四川地区2023年夏末秋初强降水天气，特别讨论葵花卫星产品在其中的释用。

2. 天气过程概述和资料

2.1. 天气过程实况概述

四川地区2023年8月25日，9月9~11日发生了两次强降水。图1为这两次过程24 h降水量。2023年8月24日20时到25日20时，四川省有一次强降雨天气过程，其中资阳、遂宁、南充、巴中4市和广元、绵阳、德阳、成都4市东部及内江、达州2市北部的部分地方有暴雨(雨量50~80毫米)，局部地方有大暴雨(雨量120~180毫米)，最大小时雨量20~40毫米(图1(a))。9月9日晚上至12日上午，四川盆地西北部、西南部、中部、东北部普降大雨到暴雨，局部大暴雨；盆地南部、川西高原和攀西地区降了中雨，局部大雨到暴雨；其中10日20时至11日20时，绵阳、德阳、巴中、南充、遂宁、资阳6市达到区域暴雨标准(图1(b))。

Figure 1. 24-hour rainfall at 08:00 on (a) 25 August and (b) 10 September 2023

图1. 2023年(a) 8月25日、(b) 9月10日08时24小时降雨量

2.2. 资料

本文采用的常规观测资料包括500 hPa、700 hPa、850 hPa和地面的常规气象观测、物理量场、不稳定能量以及降水资料，卫星资料选取日本气象厅提供的葵花9号静止卫星水汽(第8通道，中心波长6.2 μm)和红外(第13通道，中心波长10.4 μm) NC资料，维度范围95˚E~109˚E，25˚N~35˚N，是以四川地区为中心的主要范围，时间分辨率10分钟，空间分辨率2 km。

3. 夏末秋初降水过程的天气学分析

3.1. 2023年8月25日区域性暴雨天气形势分析

500 hPa上我国中纬度地区存在多个槽，引导西北冷空气南下，四川东部位于槽前，上升气流强，同时受南海台风影响，副高脊线位于30˚N附近，西南暖湿气流沿副高外侧输送往四川[5]。西北冷空气与西南暖湿气流在四川交汇，形成降水(图2(a))。700 hPa上，甘肃地区有一低压中心，四川大部分地区处于负散度区，有辐合上升，且四川东部存在南北向低空急流不断输送南方水汽(图2(b))。水汽图(图略)中，台风外围的东南风在广西地区并入南风，向四川地区输送水汽与热量，利于低值系统发展增强。四川地区水汽散度(图略)为负，水汽汇集能量强，利于降水。

Figure 2. Analysis of the weather situation at 08:00 on August 25, 2023 at (a) 500 hPa and (b) 700 hPa

图2. 2023年8月25日08时(a) 500 hPa、(b)700 hPa天气形势分析

选取成都温江站做分析，此次降水过程的不稳定能量与稳定指数见表1。以温江站为例，8月25日08时K指数为34℃，说明大气较为不稳定，且低层大气温度露点差为0，大气饱和，利于降水产生。

Table 1. Instability energy and stability index for August 25

表1. 8月25日过程不稳定能量与稳定指数

3.2. 9月9日至9月11日强降水天气形势分析

2023年9月9日至11日500 hPa影响系统演变图如图3，9月9日20时，副高588线位于高原甘肃一带，9月10日20时甘肃上空形成一低槽，副高东退，四川受西南气流影响，9月11日20时，低槽东移发展，副高继续东退，四川受槽后西北气流与副高外侧西南气流影响，产生降水。散度场上，四川上空低层西北部有一散度负值中心，并在之后向西南方向移动，高层为明显的辐散，这种结构上升运动活跃，利于降水。水汽图上，有西南部与南部两条水汽输送带，四川西北部水汽通量散度为负，利于水汽汇聚。此类降水为是一次典型副高东退、低槽东移的移动性暴雨天气过程[6]。

水汽通量场上(图略)，低层的四川北部100˚E、33˚N有一正值中心，受偏北风影响，中心会往四川地区移动。水汽通量散度场上(图略)，四川大部分地区为负值，其负值中心接近水汽通量的正值中心，且一并往四川东南部移动，汇集水汽，为降水提供良好水汽条件。

Figure 3. Analysis of the weather situation on September 9 to September 11, 2023 at 500 hPa

图3. 2023年9月9日至9月11日500 hPa天气形势分析

此次过程的不稳定能量与相应的稳定指数见表2，9日08时至10日20时，温江站K指数均大于40℃，说明大气十分不稳定，9日与10日，都能探测到CAPE的积累与释放，与降水量的演变有很好的对应关系。11日开始大气趋于稳定，降水减少，11日晚20时K指数与CAPE均较低。

Table 2. Instability energy and stability index for September 9~11

表2. 9月9日至11日过程不稳定能量与稳定指数

对比研究这两次强降水事件，分析影响天气的主要系统，这两次降水都有不同的影响系统，具体分类如表3所示，分别为南海台风和副热带高压。

Table 3. Comparison of impact systems for two precipitation processes

表3. 两次降水过程的影响系统比较

这两次强降水有不同的影响系统，后续将利用葵花卫星数据，分别分析对流云团的发展过程，再对比分析这两类强降水云团的特征，研究葵花卫星资料在两次强降水过程中的释用。

4. 葵花卫星云图释用

利用葵花卫星B13通道(中心波长10.4 μm)云顶亮温TBB₁₃ ≤ 238 K或B08通道(中心波长6.2 μm)与B13通道云顶亮温差ΔTBB < 0 K双阈值指标[7]结合强降水(1小时降水量大于20 mm)地区，来识别对流云团发生地点与时间。根据识别的强降水云，之后再按国家气象中心业务上监测深对流云TBB阈值(−241 K)，将识别的云团首次TBB₁₃低于阈值的时刻作为初生时刻。研究初生对流发展到成熟阶段过程中的特征。

4.1. 2023年8月25日区域性暴雨的降水地区

2023年8月25日的暴雨过程降水范围较大，仅川西巴塘、川北红原松潘、川东达川等地无降水，但降水强度较低，1小时降水量大于20 mm地区如图4所示，只在03时发生在西充地区。

Figure 4. Area of heavy precipitation at 03:00 on August 25

图4. 8月25日03时强降水地区

4.2. 2023年9月10日区域性暴雨强降水地区

此次强降水主要发生在9月9日晚10日凌晨，9月10日与9月11日早晨。强降水地区如图5所示，主要发生在10日00时洪雅、浦江、崇州1小时雨量达50 mm，10日07时雅安、汉源一小时雨量25 mm，11日06时中江、射洪1小时雨量34 mm，11日09时苍溪1小时雨量22 mm。

Figure 5. Areas of heavy precipitation at (a) 00:00 on 10 September, (b) 07:00 on 10 September, (c) 06:00 on 11 September, (d) 09:00 on 11 September

图5. (a) 9月10日00时、(b) 9月10日07时、(c) 9月11日06时、(d) 9月11日09时强降水地区

使用葵花卫星云图资料，按双通道法识别强降水云，结合强降水分布，筛选出强降水云的数据如表4所示，产生强降水时云团的红外亮温均低于227 K，水汽亮温均低于222 K，红外与水汽亮温差均低于0 K，均有利于强降水的形成、增强和持续。

Table 4. Dual threshold method to identify convective clouds

表4. 双阈值法识别对流云

4.3. 8月25日强降水过程的卫星云图特征分析

在8月24日23时40分于中江上空第一次观测到TBB < 241K的对流云团(图中云团A)，之后对流云团缓慢发展并向东移动，8月25日00时对流云团发展扩大并产生小雨，之后对流云团继续发展但移动缓慢，最终在03时于西充上空产生强降水，之后降水转为中到大雨(见图6)。

Figure 6. Infrared 13 cloud map at (a) 23:30 on August 24, (b) 00:30, (c) 01:30, (d) 03:00 on August 25

图6. 8月24日(a) 23时30分、8月25日(b) 00时30分、(c) 01时30分、(d) 03时00分红外13云图

此次降水云团从初生到产生强降水时经历时间长，TBB下降幅度较小速度较慢，红外与水汽亮温在初生阶段下降较大，后续呈现波动下降的形势，最低红外亮温为219.6 K最低水汽亮温为216.6 K明显低于前文提及的对流云团所对应的最低红外以及水汽亮温，且降水也明显小于其他过程，说明此次过程对流发展较弱，主要是因为虽有副高以及南海台风输送的水汽，但大气较前几次过程更稳定，对流有效位能较小，动力条件不足以发展成强对流(图7)。

Figure 7. Infrared and water vapor bright temperature evolution on August 24 23:00 to August 25 04:00

图7. 对流云8月24日23:00至25日04:00红外以及水汽亮温演变

Figure 8. Infrared 13 cloud image on 9 September (a) 19:00, (b) 20:30, (c) 21:30, (d) 10 September 00:00

图8. 9月9日(a) 19时00分、(b) 20时30分、(c) 21时30分、(d) 9月10日00时红外13云图

4.4. 9月9日至11日过程卫星云图特征分析

此次过程选取9月9日晚的夹江到浦江上空，与9月11日早的中江上空的对流云团做研究。9月9日19时于邛崃上空第一次观测到TBB < 241的初生对流(图8中云团A)，对流经过初生阶段的快速发展后发展减弱，20时30分已可见明显的对流云团，之后对流发展缓慢，但其北部有一小的对流云团，后续两对流云团融合加强。21时30分夹江上夹江上空可见明显对流，并且南方存在大范围云团，两者有融合趋势。22时00分，南方的云团导致乐山产生强降水，夹江上空对流云团与南部云团开始融合加强，对流云面积增大，覆盖浦江、夹江、洪雅地区上空，23时夹江产生强降水1小时雨量达31 mm，10日00时浦江上空产生强降水1小时雨量达50 mm。

张夕迪等于2018年的研究中，根据H8卫星观测的对流云顶TBB < −32°℃区域的平均值随时间的演变，将对流云团发展氛围了快速发展、缓慢增强、先缓慢后快速减弱这三个主要阶段[8]，本文借鉴其方法，直接根据红外与水汽亮温演变来确定对流云团发展阶段。从亮温演变图(图9)来看此次过程分为6个阶段：第一阶段19:00~19:30，快速发展，红外与水汽亮温快速下降，30分钟下降幅度分别达20 K与10 K，说明上升运动强，对流发展旺盛；第二阶段19:30~20:40，波动上升，两个亮温均呈现波动上升趋势，对流发展减弱；第三阶段20:40~21:40，加速发展，红外亮温平均十分钟下降2.4 K，水汽亮温平均十分钟下降1.8 K，对流又开始加速发展，原因是与稍北方的一小对流云团融合加强；第四阶段21:40~22:10，缓慢上升，红外与水汽亮温缓慢上升，对流发展减弱；第5阶段22:10~23:00，加速发展，因为与南部云团融合，对流又继续加强亮温又一次下降；第六阶段23:00以后，强降水阶段，对流开始产生降水导致红外与水汽亮温缓慢上升。

Figure 9. Infrared and water vapor bright temperature evolution of convective clouds from 19:00 on 9 September to 01:00 on 10 September

图9. 对流云9月9日19:00至10日01:00红外与水汽亮温演变

4.5. 夏末秋初两次强降水过程的对比分析

按10分钟时间间隔，选择夏末秋初降水过程中的8月25日对流云和9月9日对流云，绘制其从初生阶段到产生强降水那一刻的演变图，得到图10。总体来看对流云从初生到产生强降水的演变阶段主要可分为两类：单独对流云过程与对流云融合过程。南海台风型属于单独对流云过程，从初生阶段到产生强降水始终只有独立的一个对流云，其最低亮温的演变整体上为一直下降至产生强降水。南海台风型是四川地区受到了南海台风影响有充足的水汽输送，但K指数与CAPE值均较低，说明动力条件不充足，所以对流发展较慢其云顶高度与降水强度相较来说更低。反应在图中便为除开初生阶段外最低亮温下降缓慢且略有波动，极低值也最高。副高型对应的对流云融合过程可分为四个阶段，分别为快速发展、波动阶段、加速发展、强降水阶段，此类型最明显特征为存在加速发展的过程。加速发展是因为对流融合使原本发展缓慢甚至要消散的对流云加速发展，在图中表现为最低亮温的再次持续下降，副高型发生了两次对流融合所以有两次明显的再下降。这两次过程虽影响系统不同，但均为对流提供了相似的条件，最终云顶高度也相差无几。强降水阶段后，亮温缓慢上升，降水量明显减少。

Figure 10. Comparison of two processes: (a) evolution of the lowest infrared bright temperature; (b) evolution of the difference between infrared and water vapor bright temperatures

图10. 两次过程(a)最低红外亮温演变、(b)红外与水汽亮温差演变对比

对于强降水的监视特征，南海台风型特征不明显，副高型有很好的特征指示强降水的产生。一是最低红外亮温均低于210 K，且可观测到明显的最低红外亮温快速下降，宁夏各类暴雨过程最低红外亮温分布范围为199 K ~227 K，一般TBB越低，云体发展越强，暴雨落区越广[9]，综合分析，本文将最低红外亮温指示特征调整为210K，且有快速下降趋势。按此特征预测强降水，副高型降水过程可提前100 min。二是红外与水汽亮温同步降低至212 K以下，短时强降水发生前红外与水汽亮温同步快速降低至−60℃，可作为提前判断对流云团产生短时强降水的参考指标[10]，应用到此次过程，指标调整为红外与水汽亮温同步下降至212K，副高型降水按此特征预测提前时间为180 min。三是红外与水汽亮温差小于2 K，副高型强降水时水汽亮温差趋近于0，按此标准预测提前时间为190 min。副高型预报提前时间偏长，是因为副高型是三个对流融合的结果，在第一个对流融合时便能观测到这三个特征所以预报提前时间更长。

5. 总结

通过常规探测资料与葵花9号红外13通道与水汽8通道卫星资料，对四川地区2023年春末秋初的两次强降水过程进行环流形势分析、对流识别和云图特征对比分析，得到的主要结论如下：

1) 2023年夏末秋初四川地区共经历两次强降水过程，分别为：8月25日南海台风影响下的强降水和9月9~11日副热带高压影响下的强降水。这两次强降水云团在各自大型天气系统影响下获得了充足的水汽与动力条件。

2) 葵花9号卫星的高空间分辨率较高，对流云在卫星云图上清晰可见，边界与轮廓清晰，通过10 min间隔的卫星云图可更容易判断对流云的发展阶段、强度变化和移动方向。

3) 对流云从初生到产生强降水的发展特征主要可分为两类：单独对流云过程与对流云融合过程。两类过程强降水阶段后亮温均呈上升趋势，降水量明显减小。

4) 在两次强降水过程中，副高型在产生强降水之前，可监测到最低红外亮温低于210 K且观测到红外亮温快速下降、红外与水汽亮温同步降低至212 K以下、红外与水汽亮温差降低至2 K以下这三个特征，使用这三个特征可用来预测四川地区副高型强降水的产生，提高预测的准确性。

NOTES

^*通讯作者。

参考文献