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      “7.21” 暴雨過程動力因子分析和預(yù)報(bào)研究

      2014-09-22 08:02:14冉令坤齊彥斌郝壽昌
      大氣科學(xué) 2014年1期
      關(guān)鍵詞:渦度熱力擾動

      冉令坤齊彥斌郝壽昌

      1中國科學(xué)院大氣物理研究所,北京100029

      2吉林省人工影響天氣辦公室,長春130062

      3山西省氣象臺,太原030000

      1 引言

      暴雨是我國常見的災(zāi)害性天氣,暴雨預(yù)報(bào)是我國天氣業(yè)務(wù)預(yù)報(bào)的重點(diǎn)。隨著大氣科學(xué)和探測技術(shù)的進(jìn)步,氣象學(xué)家對暴雨形成機(jī)理進(jìn)行了大量有益探索,取得豐碩研究成果(程麟生和郭英華,1988;陳忠明,1992;丁治英等,2001;胡伯威等,2001;王東海等,2007;孫淑清和周玉淑,2007;高守亭等,2008)。暴雨具有局地性強(qiáng),突發(fā)性明顯,降水時(shí)段短而且集中等特點(diǎn),容易在較短時(shí)間內(nèi)造成洪澇災(zāi)害,引發(fā)山洪,泥石流和山體滑坡等氣象次生災(zāi)害。2005 年 6 月 10 日黑龍江省沙蘭鎮(zhèn)出現(xiàn)短時(shí)強(qiáng)降水,造成重大損失;2010年8月8日甘肅省舟曲地區(qū)發(fā)生局地暴雨,引發(fā)罕見的特大泥石流災(zāi)害。暴雨,特別是局地暴雨的預(yù)報(bào)依然是一個(gè)普遍性難題,

      暴雨的發(fā)生發(fā)展受到層結(jié)不穩(wěn)定性,水汽供應(yīng)和抬升觸發(fā)機(jī)制等諸多因素的制約。陸爾和丁一匯(1997)研究表明,東移南壓的西北冷空氣與副熱帶高壓西側(cè)北上的暖濕氣流交匯容易引起強(qiáng)降水。在冷暖氣團(tuán)交匯處,冷空氣迫使暖濕空氣沿傾斜的等熵面爬升,另一方面,等熵面的傾斜使水平風(fēng)速垂直切變和大氣濕斜壓性增強(qiáng),促進(jìn)渦度增長,驅(qū)動中尺度對流系統(tǒng)迅速發(fā)展,引發(fā)暴雨(高守亭等,2008)。趙玉春和崔春光(2010)研究表明,2010年舟區(qū)暴雨過程是由一個(gè)移動性的約 14小時(shí)生命周期的中尺度對流系統(tǒng)造成的,熱帶低壓“電母”外圍的偏東和偏南氣流將西太平洋的水汽長途輸送到舟曲地區(qū),為暴雨發(fā)生發(fā)展提供有利的水汽條件。重力波和地形的動力抬升作用可以釋放潛在不穩(wěn)定能量,是主要的暴雨動力觸發(fā)機(jī)制。李麥村(1978)從理論上討論了重力波的解析解,該理論結(jié)果與一次特大暴雨過程的診斷分析結(jié)果一致,表明重力波是條件性不穩(wěn)定大氣中觸發(fā)暴雨的一種重要機(jī)制。李志楠和李廷福(2000)研究了1998年6 月 29 日北京地區(qū)發(fā)生在高壓脊區(qū)內(nèi)的強(qiáng)對流暴雨過程,發(fā)現(xiàn)對流層高層的短波擾動引發(fā)強(qiáng)烈的垂直上升運(yùn)動,釋放潛在不穩(wěn)定能量,觸發(fā)強(qiáng)對流系統(tǒng)發(fā)展,該短波擾動的位相傳播特征與重力波相似。另外,高空短波槽,高、低空急流,低層切變線以及遠(yuǎn)距離臺風(fēng)等都對暴雨的發(fā)生發(fā)展有一定影響(孫建華和趙思雄,2000;張順利等,2001;張維桓等,2002)。

      大尺度環(huán)流為暴雨的發(fā)展演變提供有利的背景環(huán)境,但不能直接引發(fā)暴雨,中尺度對流系統(tǒng)是暴雨的直接制造者,降水區(qū)對流層中低層常常存在中尺度渦旋,中尺度低壓,中尺度切變線或者中尺度輻合線等,因此中尺度對流系統(tǒng)形成機(jī)理是一個(gè)引人關(guān)注的科學(xué)問題。壽亦萱和許健民(2007)研究表明,2005年沙蘭鎮(zhèn)強(qiáng)降水是一次伴有高空槽東移加深的強(qiáng)對流天氣過程,主要由一個(gè)具有多單體風(fēng)暴結(jié)構(gòu)的孤立對流系統(tǒng)強(qiáng)烈發(fā)展造成。壽紹文等(1993)研究指出,Wave-CISK慣性重力波理論在一定程度上可以解釋中尺度對流系統(tǒng)的發(fā)生發(fā)展。沈新勇等(2006)研究表明,實(shí)際大氣中渦旋Rossby波對中尺度對流云核和暴雨團(tuán)等異常天氣的發(fā)展演變有重要意義,是驅(qū)動其發(fā)展變化的主要物理機(jī)制之一,在風(fēng)切變較大時(shí)渦旋Rossby波不穩(wěn)定,振幅增大,激發(fā)產(chǎn)生中尺度暴雨。Peng et al.(2002)利用MM5模式模擬再現(xiàn)“98.7”武漢地區(qū)β中尺度對流系統(tǒng)的四維時(shí)空結(jié)構(gòu),分析指出,在條件層結(jié)不穩(wěn)定大氣中,西南低空急流與重力波的相互作用導(dǎo)致β中尺度對流系統(tǒng)的爆發(fā)。陸漢城等(2004)研究指出,臺風(fēng)內(nèi)螺旋型中尺度帶狀擾動的傳播速度及對應(yīng)物理量的位相分布具有明顯的混合渦旋Rossby-重力慣性波的特征。

      暴雨中尺度對流系統(tǒng)形成機(jī)理的研究非常豐富,除了對稱不穩(wěn)定理論,鋒生理論,重力波理論,高低空急流耦合理論和位渦理論等之外,還有描述擾動與基本態(tài)之間擾動動量和擾動熱量轉(zhuǎn)換的波流相互作用理論。Ran and Gao(2007)在局地直角坐標(biāo)系中建立了非靜力平衡和非地轉(zhuǎn)平衡的波流相互作用理論,可用于診斷分析中尺度對流系統(tǒng)與大尺度背景場之間的相互作用。Gao and Ran(2009)對2003年4月5日江淮暴雨過程進(jìn)行數(shù)值模擬研究,并利用波流相互作用理論分析了影響導(dǎo)致暴雨的中尺度對流系統(tǒng)發(fā)展演變的主要?jiǎng)恿蜔崃σ蛩亍an et al.(2010)進(jìn)一步從波流相互作用的角度研究了2007年登陸臺風(fēng)“Wipha”雨帶形成的動力學(xué)過程。

      上述研究工作能夠解釋一些已經(jīng)發(fā)生的暴雨天氣現(xiàn)象,在天氣分析和理論層面上具有重要意義,但這些研究成果如何應(yīng)用到實(shí)際暴雨預(yù)報(bào)中,為預(yù)報(bào)員決策提供參考,是一個(gè)關(guān)鍵問題。為此,本文在以往研究的基礎(chǔ)上,針對2012年7月21~22日發(fā)生在華北地區(qū)的暴雨過程,選取與暴雨系統(tǒng)密切相關(guān)的宏觀物理量(稱為動力因子),利用美國國家環(huán)境預(yù)報(bào)中心(National Centers for Environmental Prediction, NCEP)全球預(yù)報(bào)系統(tǒng)(Global Forecast System, GFS)的預(yù)報(bào)場資料,開展動力因子暴雨預(yù)報(bào)研究。該預(yù)報(bào)方法充分利用了這些動力因子能夠描述降水區(qū)動、熱力場的典型垂直結(jié)構(gòu)特征的性質(zhì),同時(shí)也利用數(shù)值模式對溫、濕、壓、風(fēng)等基本氣象要素預(yù)報(bào)比較準(zhǔn)確的優(yōu)勢,實(shí)現(xiàn)定量化計(jì)算,為暴雨預(yù)報(bào)提供新的技術(shù)途徑。

      2 天氣形勢和暴雨成因分析

      2012年7月21~22日我國內(nèi)蒙古中南部、山西、河北、北京和天津等地發(fā)生暴雨,北京和天津局地出現(xiàn)特大暴雨,其中北京房山區(qū)河北鎮(zhèn)最大24小時(shí)降水量達(dá)到460 mm。此次幾十年一遇的極端降水事件主要由起源于河套地區(qū)的中尺度對流系統(tǒng)(MCS)緩慢東移所致,同時(shí)也受高低空多個(gè)天氣系統(tǒng)共同影響,包括高、低空急流、高空槽、副熱帶高壓和冷鋒等。

      如圖1所示,2012年7月21日06時(shí)(協(xié)調(diào)世界時(shí),下同)200 hPa等壓面上,我國內(nèi)蒙古北部為寬廣的氣旋環(huán)流,低壓槽呈經(jīng)向分布,槽前為東北—西南走向的高空急流。觀測降水區(qū)呈東北—西南走向的帶狀,降水中心位于高空急流入口區(qū)的右側(cè),對應(yīng)高空輻散區(qū)和次級垂直環(huán)流上升支。500 hPa高空槽貫穿內(nèi)蒙古中部,南伸至陜西省中南部,引導(dǎo)槽后冷空氣南侵,槽前為強(qiáng)大的西南暖濕氣流,降水就發(fā)生在槽前暖濕氣流中;副熱帶高壓脊線北抬至浙江省中東部,阻滯高空槽東移。700 hPa等壓面上陜西、山西和河北省中南部為高溫高濕區(qū),其西北側(cè)的相當(dāng)位溫等值線密集,代表東北—西南走向的冷鋒;西北干冷空氣與西南暖濕氣流交匯在冷鋒前沿,形成輻合切變線,與觀測降水區(qū)重疊;該切變線加強(qiáng)對流層低層水汽和質(zhì)量輻合,有利于釋放潛在不穩(wěn)定能量(圖 4a),為導(dǎo)致降水的強(qiáng)對流系統(tǒng)發(fā)展提供動力觸發(fā)機(jī)制,促進(jìn)暴雨的發(fā)生發(fā)展。降水強(qiáng)度正比于產(chǎn)生降水對流云中的水汽通量和降水效率的乘積,因此較大的水汽通量常常產(chǎn)生很大的雨強(qiáng)(俞小鼎,2012)。充分的水汽供應(yīng)也是導(dǎo)致此次極端降水事件的一個(gè)關(guān)鍵因素,700 hPa等壓面上有兩條水汽輸送通道,分別是來自孟加拉灣的西南氣流水汽輸送和來自南海的東南氣流水汽輸送,后者與2012年第8號臺風(fēng)韋森特遠(yuǎn)距離水汽輸送有關(guān)。這兩條水汽通道在河北南部和山東中北部匯合, 一方面為降水提供豐富的水汽, 另一方面也使得降水區(qū)維持一定強(qiáng)度的對流有效位能,促進(jìn)對流系統(tǒng)發(fā)展。在925 hPa等壓面上來自孟加拉灣的西南水汽輸送比較弱,相對而言,河北省東南部至遼寧省東北部的偏南低空急流從南海地區(qū)帶來更豐富的水汽,這主要是因?yàn)?012年8號臺風(fēng)韋森特位于廣東東南100 km的南海海面上,熱帶氣旋低壓和副熱帶高壓之間形成較強(qiáng)的氣壓梯度, 有利于建立通向華北地區(qū)的東南風(fēng)或南風(fēng)低空急流。

      21日12時(shí)觀測降水區(qū)向東南方向移動(圖2),降水中心移至北京地區(qū),降水量明顯增大。200 hPa高空槽加深緩慢東移,槽前高空急流入口區(qū)右側(cè)的輻散區(qū)與強(qiáng)降水區(qū)相對應(yīng)。500 hPa副熱帶高壓脊線抬升到江蘇省中北部,受其阻擋作用,西北側(cè)高空槽東移較慢。同時(shí),受副熱帶高壓影響,700 hPa冷鋒向東南方向緩慢推進(jìn),鋒面前沿偏北風(fēng)與西南風(fēng)的輻合切變比較明顯,輻合切變線移至河北、山西和陜西省的北部,促進(jìn)當(dāng)?shù)貣|南暖濕氣流的輻合抬升。在水汽輸送方面,來自孟加拉灣的西南水汽輸送減弱,副熱帶高壓的北抬使得臺風(fēng)韋森特與副熱帶高壓之間的東南氣流把水汽更直接地輸送到華北降水區(qū)。925 hPa低空急流的強(qiáng)度達(dá)14 m s–1,強(qiáng)勁的偏南氣流向降水區(qū)源源不斷地輸送水汽。同時(shí),較強(qiáng)的偏南氣流與較弱的偏北氣流交匯在低空急流區(qū)的左側(cè),形成東北—西南走向的輻合線,與高空急流相配合,促進(jìn)對流層低層水汽輻合,高層氣流輻散,這些動力配置導(dǎo)致河北省西南部、北京和天津地區(qū)垂直上升運(yùn)動增強(qiáng),降水過程處于發(fā)展加強(qiáng)階段。

      圖1 2012年7月21日06時(shí)(a)200 hPa水平風(fēng)速(等值線,m s–1)和觀測降水(填色區(qū)),(b)500 hPa位勢高度(等值線,dagpm),(c)700 hPa廣義位溫(等值線,K)和輻合切變線(粗虛線)以及(d)925 hPa水平風(fēng)速(等值線,m s–1)和水汽比濕(填色區(qū))。箭頭代表水平風(fēng)矢量Fig.1 (a) Horizontal wind speed at 200 hPa (contours, m s–1) and observational rainfall (color shaded areas, mm), (b) geopotential height (contours, dagpm)at 500 hPa, (c) generalized potential temperature (contours, K) and convergent shear line (thick dashed line) at 700 hPa, and (d) horizontal wind speed(contours, m s–1) and specific humidity (color shaded areas, 10–2 kg kg–1) at 925 hPa at 0600 UTC on July 21, 2012.The arrows denote the horizontal wind vectors

      22日12時(shí)觀測降水已經(jīng)減弱(圖略),降水區(qū)東移至遼寧省中東部和吉林省北部,位于 200 hPa高空急流的出口區(qū)的右側(cè),對應(yīng)著較弱的高空輻合。500 hPa中高緯度地區(qū)的深槽已經(jīng)演變?yōu)槎滩ú郏备呒咕€退至東海,槽后西北冷空氣明顯減弱,與副高西側(cè)暖濕氣流無明顯相互作用。700 hPa鋒面前沿輻合切變線進(jìn)一步伸展南移,低渦南移至內(nèi)蒙古、吉林和黑龍江省交界處,中心進(jìn)一步填充。同時(shí),925 hPa低空急流減弱,水汽長途輸送乏力,預(yù)示降水過程趨于結(jié)束。

      在衛(wèi)星云圖上,如圖3所示,21日07:30一條典型的鋒面云帶從內(nèi)蒙古東北部向西南方向伸展,掠過北京和天津等地,直至四川省東部地區(qū)。北京東部和西部地區(qū)有明顯的對流云團(tuán)活動,這些不同空間尺度的對流單體不斷地生成合并,排列向東傳播移動。10:30在北京南部和西部地區(qū)形成東西向的中尺度對流系統(tǒng),這是造成北京地區(qū)暴雨的主要天氣系統(tǒng),其內(nèi)部包含多個(gè)中尺度對流單體,依次經(jīng)過北京南部地區(qū),接連不斷地造成影響,產(chǎn)生較大的累積降水。該中尺度對流系統(tǒng)與對流層位勢不穩(wěn)定有一定的聯(lián)系,從相當(dāng)位溫的垂直分布可以看出(圖4),21日06時(shí)北京降水區(qū)相當(dāng)位溫等值線密集區(qū)(代表鋒區(qū))在對流層低層隨高度向南傾斜,在對流層中高層隨高度向北傾斜,這樣對流層低層相當(dāng)位溫垂直遞減,存在明顯的位勢不穩(wěn)定。中高層鋒區(qū)上升運(yùn)動較強(qiáng),低層鋒區(qū)南部的上升運(yùn)動和北部的下沉運(yùn)動都比較弱。21日12時(shí)隨著降水量增長,北京降水區(qū)低層相當(dāng)位溫等值線的垂直梯度進(jìn)一步增大,位勢不穩(wěn)定增強(qiáng)。

      圖2 同圖1,但為2012年7月21日12時(shí)Fig.2 The same as Fig.1 except for 1200 UTC on July 21, 2012

      綜上所述,副熱帶高壓和鋒面前沿的輻合切變線是導(dǎo)致此次暴雨過程的重要因素之一。副熱帶高壓的北抬減緩高空槽和冷鋒東移, 與臺風(fēng)韋森特之間形成東南風(fēng)或偏南風(fēng)低空急流,把水汽更直接地輸送到華北地區(qū),為暴雨提供充分的水汽供應(yīng)。冷鋒前沿切變線加強(qiáng)西北干冷空氣與暖濕氣流的輻合,使暖濕氣流在干冷氣團(tuán)之上爬升,釋放潛在不穩(wěn)定能量(圖4),為特大暴雨提供動力抬升機(jī)制。另外,地形在京津冀地區(qū)特大暴雨過程中也發(fā)揮重要作用。北京地處燕山山脈東南部,三面環(huán)山,東南面面向渤海,地形呈馬蹄狀。這種特殊地形一方面動力抬升暖濕氣流,增強(qiáng)上升運(yùn)動,另一方面阻擋低空急流,使暖濕氣流在迎風(fēng)坡輻合,積聚更多的水汽,促進(jìn)北京地區(qū)局地降水增幅。

      3 動力因子分析

      Gao et al.(2004),Wu et al.(2011)和 Ran et al.(2013)發(fā)展多個(gè)物理意義明確,包含豐富動熱力信息,對暴雨落區(qū)有一定指示意義的宏觀物理量,例如,濕熱力平流參數(shù),對流渦度矢量,波作用密度和濕斜壓渦度等,本文將利用美國 NCEP/NCAR GFS預(yù)報(bào)場資料來計(jì)算這些動力因子,對本次降水過程進(jìn)行預(yù)報(bào)。

      3.1 濕熱力平流參數(shù)

      考慮鋒面附近熱力和質(zhì)量不連續(xù)的特性,Wu et al.(2011)把位溫平流的水平梯度與廣義位溫水平梯度的標(biāo)量積定義為濕熱力平流參數(shù),其表達(dá)式為

      圖4 2012年7月21日(a)06時(shí)和(b)12時(shí)相當(dāng)位溫(等值線,K)和風(fēng)矢量在沿116°E經(jīng)向—垂直剖面內(nèi)的分布,其中直方圖代表6小時(shí)觀測降水(mm)Fig.4 The cross sections of equivalent potential temperature (solid line, K) and wind vector (arrow) at (a) 0600 UTC on July 21, 2012 and (b)1200 UTC on July 21, 2012, where the bar denotes the observed 6-h precipitation (mm)

      當(dāng)大氣為干空氣(v0q=)時(shí),1η=,(3)式變?yōu)榇砦粶厮教荻饶5木值刈兓虼耍?)式右端第一項(xiàng)表征水平鋒生。(3)式右端第二項(xiàng)為位溫平流水平梯度與凝結(jié)潛熱函數(shù)水平梯度的耦合項(xiàng),體現(xiàn)了凝結(jié)潛熱的水平差異。濕熱力平流參數(shù)把水平鋒生和凝結(jié)潛熱聯(lián)系起來,在鋒面降水過程表現(xiàn)為異常信號,在一定程度上能夠反映鋒面降水的動、熱力學(xué)特點(diǎn)。

      3.2 對流渦度矢量的垂直分量

      由于二維坐標(biāo)中位渦在赤道地區(qū)等于零,不能有效地描述天氣系統(tǒng)變化,所以Gao et al.(2004)提出對流渦度矢量的概念來表征赤道深對流系統(tǒng)的發(fā)展演變,即,渦度與廣義位溫梯度的矢量積,其垂直分量為

      作為垂直風(fēng)切變與廣義位溫水平梯度的耦合項(xiàng), 上式綜合描述大氣濕斜壓性。假設(shè)廣義位溫滿足如下方程

      那么對其兩端取垂直偏導(dǎo)數(shù),并代入式(4),則可以得到

      其中,S為廣義位溫的源匯項(xiàng),dt=t+v·?為個(gè)別變化算子。由(6)式可見,對流渦度矢量的垂直分量是靜力穩(wěn)定度?θ?z個(gè)別變化的強(qiáng)迫項(xiàng)之一,當(dāng)其大于零時(shí),有利于靜力穩(wěn)定度增加,抑制對流系統(tǒng)發(fā)展;當(dāng)其小于零時(shí),靜力穩(wěn)定度減小,促進(jìn)對流系統(tǒng)發(fā)展。

      3.3 熱力波作用密度

      波流相互作用是大氣動力學(xué)重要內(nèi)容之一,波作用密度是波流相互作用理論中一個(gè)重要概念,它是擾動振幅的平方項(xiàng)或更高次方項(xiàng),代表某種波動能量,表征擾動的強(qiáng)度,并滿足如下通量形式的波作用方程

      其中,A和F為二階擾動量,分別稱為波作用密度和波作用通量,S為波作用密度源匯項(xiàng)。由式(7)可以看出,波作用方程可以描述擾動的發(fā)展演變,波作用通量F的輻合和輻散能夠引起波作用密度A的局地集中或發(fā)散,從而導(dǎo)致瞬變波的增強(qiáng)或衰減。波作用密度的表達(dá)式具有多種形式,廣泛地應(yīng)用在大尺度行星波的移動傳播分析中(黃榮輝和岸??比?,1983)。為了把波流相互作用理論應(yīng)用到導(dǎo)致暴雨的中小尺度系統(tǒng),Gao et al.(2009)把擾動垂直速度與擾動廣義位溫的雅可比定義為熱力波作用密度,其表達(dá)式為

      其中,下標(biāo)“e”代表擾動態(tài)。熱力波作用密度是位渦二階擾動量中與垂直速度有關(guān)的部分,滿足形如(7)的波作用方程。Gao et al.(2009)研究指出,由于降水區(qū)垂直上升運(yùn)動強(qiáng)烈,周圍存在補(bǔ)償下沉氣流,因而垂直速度水平梯度顯著;另外,降水區(qū)大氣濕斜壓性較強(qiáng),濕等熵面傾斜陡峭,以至于存在明顯的廣義位溫水平梯度。正因?yàn)槿绱?,熱力波作用密度與暴雨的發(fā)生發(fā)展密切相關(guān)。

      3.4 熱力位渦波作用密度

      前面的熱力波作用密度僅考慮擾動垂直速度,沒有引入擾動水平速度。Ran et al.(2009)進(jìn)一步考慮垂直風(fēng)切變和垂直渦度的動力作用,把擾動水平風(fēng)矢量的旋度與擾動廣義位溫梯度的標(biāo)量積定義為熱力位渦波作用密度, 即,

      其中,vhe=(ue,ve,0)為擾動水平風(fēng)矢量。上式表明,熱力位渦波作用密度代表擾動渦度矢量在擾動廣義位溫梯度方向上的投影,把擾動水平風(fēng)的垂直切變和擾動垂直渦度與擾動廣義位溫的空間梯度耦合起來。利用旋度性質(zhì),式(9)又可以寫為:

      上式表明,熱力位渦波作用密度代表某種擾動熱量通量散度,但這種擾動熱量通量是由擾動渦度矢量引起的,不是由擾動風(fēng)場造成的。

      3.5 熱力位勢散度波作用密度

      流體除了旋轉(zhuǎn)還具有輻散性質(zhì),低層輻合和高層輻散是暴雨發(fā)生發(fā)展的重要?jiǎng)恿W(xué)條件,為了反映暴雨過程中水平風(fēng)場的散度性質(zhì),仿照熱力位渦波作用密度的定義,本文引入熱力位勢散度波作用密度的定義,即,擾動矢量 (ve,ue, 0)的旋度與擾動廣義比容空間梯度的標(biāo)量積,

      上式代表擾動垂直切變風(fēng)對擾動廣義比容的平流輸送。在動力學(xué)上降水區(qū)伴有低層輻合,高層輻散;在熱力學(xué)上存在明顯的凝結(jié)潛熱釋放;而熱力位勢散度波作用密度含有擾動水平散度,并且擾動廣義比容包含擾動凝結(jié)潛熱函數(shù),因此熱力位勢散度波作用密度與暴雨的發(fā)生發(fā)展存在密切聯(lián)系。

      3.6 濕斜壓渦度

      位渦廣泛地應(yīng)用在暴雨等災(zāi)害性天氣的分析研究中,位渦表征的是渦度矢量在位溫梯度方向上的投影,包含位溫梯度方向的渦度矢量分量信息,但不能描述渦度矢量在等位溫面內(nèi)的分量信息。為了考慮位渦未包含的渦度分量信息,Ran et al.(2013)利用濕斜壓力管(?p×?α?)方向與廣義位溫梯度?θ*方向垂直的特點(diǎn),即,( ?p×?α?)· ?θ*=0,提出濕斜壓渦度的定義,即,濕渦度(矢量)與濕斜壓力管的標(biāo)量積,代表濕渦度在濕斜壓力管方向(正交于廣義位溫梯度方向)上的投影,其表達(dá)式為

      其中,ω*=?×v*為濕渦度,v*=(ηu,ηv,ηw)為濕速度。濕斜壓渦度是渦度擬能方程

      的強(qiáng)迫項(xiàng)之一。當(dāng)濕斜壓渦度大于零時(shí),有利于渦度擬能發(fā)展;小于零時(shí),傾向于抑制渦度擬能。另外,濕斜壓渦度含有廣義比容(密度)梯度,其中廣義比容水平梯度主要反映了大氣的濕斜壓性。

      上述六個(gè)宏觀物理量分別側(cè)重于不同的大氣動力學(xué)特征,例如,濕熱力平流參數(shù)強(qiáng)調(diào)的是鋒面冷暖氣團(tuán)交匯處熱量平流輸送的不連續(xù)性(水平梯度較大);對流渦度矢量的垂直分量包含水平風(fēng)的垂直切變,強(qiáng)迫靜力穩(wěn)定度發(fā)展變化;三種波作用密度從波流相互作用的角度分別引入擾動垂直速度、擾動渦度和擾動散度,描述擾動能量的發(fā)展演變;濕斜壓渦度則考慮傳統(tǒng)位渦未包含的等熵面內(nèi)渦度信息,體現(xiàn)了對渦度擬能局地變化的強(qiáng)迫作用。另一方面,這些物理量都包含廣義位溫(或其擾動)的梯度,兼顧了大氣濕斜壓性的特點(diǎn)。此外,廣義位溫引入了凝結(jié)潛熱函數(shù),在一定程度上體現(xiàn)了水汽效應(yīng)。由于降水區(qū)常常伴有垂直風(fēng)切變、低層輻合和渦旋運(yùn)動,大氣具有高溫高濕的特點(diǎn),濕等熵面傾斜,濕斜壓性較強(qiáng),垂直上升運(yùn)動強(qiáng)烈,凝結(jié)潛熱釋放明顯,因此這些物理量通常在降水區(qū)表現(xiàn)異常。

      2012年7月21日12時(shí) 6小時(shí)觀測降水區(qū)主要出現(xiàn)在38°~44°N緯度帶內(nèi)(圖5),強(qiáng)降水中心位于 40°N附近。降水區(qū)垂直上升運(yùn)動強(qiáng)烈,垂直速度ω的負(fù)值區(qū)從降水區(qū)900 hPa垂直伸展到200 hPa,最大上升速度位于41°N上空550 hPa附近(圖5a)。降水區(qū)對流層中層位溫平流顯著(圖5b),以暖平流(0θ·>v??)為主,高值中心位于450 hPa附近,主要由熱量垂直平流輸送造成(圖略),位溫水平平流輸送相對來說較弱。降水區(qū)對流層中低層水汽通量輻合,中高層為較弱的水汽輻散(圖5c)。低層水汽通量輻合引起降水區(qū)水汽增長,在垂直運(yùn)動配合下,水汽被垂直向上輸送,通過云微物理過程,釋放大量的凝結(jié)潛熱,導(dǎo)致降水區(qū)凝結(jié)潛熱函數(shù)異常,其正值區(qū)從對流層低層垂直伸展到高層(圖 5d),由此造成降水區(qū)廣義位溫等值線從對流層高層向下伸展,呈漏斗狀分布,漏斗兩側(cè)及底部的等值線密集(圖 5e),以至于廣義位溫水平梯度在降水區(qū)對流層中低層比較顯著,代表那里存在熱力不連續(xù)面,大氣濕斜壓性明顯。相對垂直渦度的正高值區(qū)位于降水區(qū)對流層中低層,其上為弱負(fù)值區(qū),這種低層氣旋性環(huán)流和高層反氣旋性環(huán)流的動力配置有利于暴雨發(fā)展(圖 5f)。降水區(qū)水平風(fēng)場以緯向西風(fēng)和經(jīng)向南風(fēng)為主,緯向風(fēng)垂直切變和經(jīng)向風(fēng)垂直切變都比較強(qiáng)(圖5g和5h),垂直風(fēng)切變的高值區(qū)位于強(qiáng)降水區(qū)兩側(cè),南側(cè)的近地面高值區(qū)與低空急流有關(guān),而北側(cè)高層的高值區(qū)對應(yīng)著高空急流;二者的負(fù)值區(qū)跨越降水區(qū)的對流層,從降水區(qū)南側(cè)對流層低層垂直向北伸展,直至降水區(qū)北側(cè)對流層高層。相對而言,強(qiáng)降水區(qū)上空垂直風(fēng)切變較弱,這種情形有利于降水系統(tǒng)發(fā)展,因?yàn)槿舸怪憋L(fēng)切變較強(qiáng),對流層中高層的強(qiáng)風(fēng)會移走凝結(jié)潛熱,不利于垂直運(yùn)動發(fā)展。

      圖5 2012年7月21日12時(shí) (a) 垂直速度ω(Pa s–1),(b)θ·v?(10–4 K s–1),(c)水汽通量散度(10–8 s–1),(d)凝結(jié)潛熱函數(shù),(e)廣義位溫(K),(f)垂直渦度(10–5 s–1),(g)緯向風(fēng)垂直切變(10–4 m s–1 Pa–1),(h)經(jīng)向風(fēng)垂直切變(10–4 m s–1 Pa–1)在沿 116°E 經(jīng)向—垂直剖面內(nèi)的分布。直方圖代表觀測6小時(shí)降水量(mm)Fig.5 Cross sections of (a) vertical velocity ω (Pa s–1), (b) θ·v?(10–4 K s–1), (c) moisture flux divergence (10–8 s–1), (d) condensation latent heat function,(e) generalized potential temperature (K), (f) vertical vorticity (10–5 s–1), (g) vertical shear of zonal wind (10–4 m s–1 Pa–1), (h) vertical shear of meridional wind(10–4 m s–1 Pa–1) along 116°E at 1200 UTC on July 21, 2012.The histograms are observed 6-h precipitation (mm)

      上述降水區(qū)的動、熱力學(xué)特點(diǎn)使得濕熱力平流參數(shù)、對流渦度矢量的垂直分量、熱力波作用密度、熱力位渦波作用密度、熱力位勢散度波作用密度和濕斜壓渦度等宏觀物理量在降水區(qū)表現(xiàn)為強(qiáng)信號。如圖 6a所示,顯著的位溫平流水平梯度和廣義位溫水平梯度使得濕熱力平流參數(shù)高值區(qū)出現(xiàn)在降水區(qū)對流層中下層,負(fù)高值中心位于降水中心北側(cè)800 hPa附近,代表那里存在明顯的水平鋒生、熱力不連續(xù)性(凝結(jié)潛熱梯度)和濕斜壓性。水平風(fēng)垂直切變和廣義位溫水平梯度的耦合作用導(dǎo)致降水區(qū)低層出現(xiàn)對流渦度矢量垂直分量(D2)的高值區(qū)(圖 6b),正負(fù)值區(qū)垂直交替分布,其中負(fù)高值區(qū)垂直傾斜伸展,負(fù)高值中心位于降水中心北側(cè)750 hPa附近;進(jìn)一步分析表明,D2的高值區(qū)在對流層低層主要由廣義位溫水平梯度決定,而在高層主要是由水平風(fēng)垂直切變異常造成的(圖略)。熱力波作用密度(D3)的異常值出現(xiàn)在降水區(qū)對流層中低層(圖 6c),正負(fù)值區(qū)相間分布,代表降水區(qū)波活動明顯,該波活動引起垂直速度擾動和廣義位溫?cái)_動。熱力位渦波作用密度(D4)和熱力位勢散度波作用密度(D5)在降水區(qū)對流層中低層表現(xiàn)為強(qiáng)信號(圖6d和圖6e),代表降水區(qū)存在較強(qiáng)的垂直風(fēng)切變、渦度和散度以及廣義位溫和廣義比容的擾動;而在非降水區(qū)和對流層高層,D4和D5表現(xiàn)為弱信號,意味著那里波活動微弱,動、熱力綜合擾動不明顯。利用波作用密度診斷分析降水的優(yōu)勢在于濾去了對降水無直接作用的大尺度信息,而保留了直接導(dǎo)致降水的中小尺度系統(tǒng)的信息。濕斜壓渦度的負(fù)高值區(qū)主要位于降水區(qū)對流層中低層(圖6f),800 hPa附近的負(fù)高值中心意味著劇烈的渦度擬能局地衰減。另一方面,濕斜壓渦度的主要組成部分是≈z(?z·?α*)(Ran et al.,h 2013),由于垂直氣壓梯度隨高度遞減,水平變化不明顯,因此其在濕斜壓渦度中主要起到垂直權(quán)重的作用,這樣濕斜壓渦度負(fù)高值區(qū)主要反映了降水區(qū)對流層低層較大的垂直切變風(fēng)對廣義比容的水平平流輸送,同時(shí)也意味著降水區(qū)大氣具有較強(qiáng)的濕斜壓性。

      圖6 2012 年 7 月 21 日 12 時(shí)(a)濕熱力平流參數(shù)(10–13 K2 m–2 s–1),(b)對流渦度矢量的垂直分量(10–8 K Pa–1 s–1),(c)熱力波作用密度(10–10 K Pa m–2 s–1),(d)熱力位渦波作用密度(10–8 K Pa–1 s–1),(e)熱力位勢散度波作用密度(10–11 K Pa–1 s–1)和(f)濕斜壓渦度(10–9 Pa kg–1 s–1)在沿116°E經(jīng)向—垂直剖面內(nèi)的分布。直方圖代表觀測6小時(shí)降水量(mm)Fig.6 Cross sections of (a) moist thermodynamic advection parameter (10–13 K2 m–2 s–1), (b) vertical component of convective vorticity vector (10–8 K Pa–1 s–1), (c) thermodynamic wave activity density (10–10 K Pa m–2 s–1), (d) thermodynamic potential vorticity wave activity density (10–8 K Pa–1 s–1), (e)thermodynamic potential divergence wave activity density (10–11 K Pa–1 s–1), and (f) baroclinic vorticity (10–9 Pa kg–1 s–1) along 116°E at 1200 UTC on July 21,2012.The histograms are observed 6-h precipitation (mm)

      綜上所述,動力因子D1、D2、D3、D4、D5和D6反映了降水區(qū)對流層中低層垂直速度,水平風(fēng)垂直切變、散度、渦度、凝結(jié)潛熱和廣義位溫的垂直分布特點(diǎn),綜合體現(xiàn)了大氣動、熱力垂直結(jié)構(gòu)特征。這些動力因子在上述動、熱力特征明顯的地區(qū)表現(xiàn)為高值,并且這些動、熱力特征在其他暴雨過程也是比較普遍的,因此這些動力因子與降水的發(fā)展移動有一定的相關(guān)性,對暴雨落區(qū)有一定的預(yù)測指示作用。

      基于這種相關(guān)性,針對此次極端降水事件,本文利用美國國家環(huán)境預(yù)報(bào)中心的全球預(yù)報(bào)系統(tǒng)的預(yù)報(bào)場資料計(jì)算上述動力因子,根據(jù)這些動力因子的高值區(qū)對降水落區(qū)進(jìn)行預(yù)報(bào),并分析這些動力因子的降水預(yù)報(bào)效果。

      4 動力因子預(yù)報(bào)

      全球預(yù)報(bào)系統(tǒng)是美國環(huán)境預(yù)報(bào)中心的業(yè)務(wù)預(yù)報(bào)模式之一,每日 00、06、12、18時(shí)四次間隔 6小時(shí)循環(huán)預(yù)報(bào)。GFS的初始場來自全球數(shù)據(jù)同化系統(tǒng)(Global Data Assimilation System- GDAS)。GFS在垂直方向上分為64層;對于0~192小時(shí)預(yù)報(bào),GFS采用水平574波形;對于192~384小時(shí)預(yù)報(bào),采用水平190波形。GFS的控制方程建立在pσ?混合坐標(biāo)系下,滿足靜力學(xué)平衡。GFS的后處理模塊把預(yù)報(bào)結(jié)果插值到等壓面,形成水平分辨率為0.5°×0.5°,垂直方向上26個(gè)等壓面的可供全球用戶免費(fèi)使用的預(yù)報(bào)場資料。由于6小時(shí)觀測降水是累積量,而動力因子是瞬時(shí)量,為了保持診斷分析的一致性,本文利用GFS資料計(jì)算了6小時(shí)觀測降水初始時(shí)刻和結(jié)束時(shí)刻這兩個(gè)時(shí)刻平均的動力因子,如果沒有特別說明,下文的動力因子均指兩個(gè)時(shí)刻平均的動力因子。

      圖 7為利用 GFS 48小時(shí)預(yù)報(bào)場資料計(jì)算的動力因子。如圖所示,這些動力因子的高值區(qū)呈東北—西南向帶狀分布,基本上覆蓋6小時(shí)觀測降水區(qū);而在非降水區(qū),這些預(yù)報(bào)的動力因子的數(shù)值比較小,因此,預(yù)報(bào)動力因子與觀測降水有一定的對應(yīng)關(guān)系,基本上能夠指示降水落區(qū)。這些預(yù)報(bào)動力因子的中心位置與觀測降水中心位置略有偏差,主要位于觀測降水中心的西南側(cè)。通常情況下,降水區(qū)與非降水區(qū)動、熱力學(xué)特征(例如,垂直速度和廣義位溫)有明顯差異,二者交界處存在動、熱力學(xué)特征的水平梯度。由于包含某些動、熱力學(xué)特征的水平梯度,所以這些動力因子在交界處呈現(xiàn)為高值區(qū),這是造成預(yù)報(bào)動力因子與觀測降水中心位置偏差的一個(gè)可能原因。

      為了定量地分析動力因子降水預(yù)報(bào)效果,需要把預(yù)報(bào)的動力因子轉(zhuǎn)換成預(yù)報(bào)降水量。為此,首先假設(shè)研究區(qū)域每一個(gè)格點(diǎn)上存在如下形式的動力因子與觀測降水的動力統(tǒng)計(jì)模型

      其中,y為6小時(shí)觀測降水量,Di為利用GFS分析資料計(jì)算的第i個(gè)動力因子,ci為第i個(gè)動力因子的有量綱系數(shù)。利用2009年6月1日~10月1日和2010年6月1日~10月1日6小時(shí)觀測降水量資料和GFS分析場資料,針對每個(gè)動力因子,在每個(gè)格點(diǎn)上對模型(15)進(jìn)行回歸分析,根據(jù)最小二乘法原理,求解系數(shù)ci。在此基礎(chǔ)上,建立動力因子暴雨預(yù)報(bào)方程:

      如圖8所示,動力因子預(yù)報(bào)降水區(qū)的走向和位置與觀測降水區(qū)基本一致,熱力波作用密度預(yù)報(bào)降水的中心位于觀測降水中心區(qū),其他動力因子預(yù)報(bào)降水中心位于觀測降水中心的西側(cè)或西南側(cè),并且預(yù)報(bào)降水中心強(qiáng)度小于實(shí)況。濕熱力平流參數(shù)和熱力位勢散度波作用密度預(yù)報(bào)降水的強(qiáng)度大于其他動力因子。由于單一動力因子只能描述降水過程的動、熱力場和水汽場垂直結(jié)構(gòu)的部分特征,只能反映降水系統(tǒng)及其背景場動、熱力學(xué)的某些性質(zhì),不能全面地表征降水過程的所有特點(diǎn),因此單一動力因子對降水的指示作用是有限的;但是這些動力因子的集合可以比較全面地表征降水過程的各種典型垂直結(jié)構(gòu)特征和動力熱力學(xué)性質(zhì),因此本文對這些動力因子進(jìn)行平均,集合更多的動、熱力信息來預(yù)報(bào)降水。圖 9為平均動力因子預(yù)報(bào)降水和GFS本身預(yù)報(bào)的6小時(shí)累積降水(簡稱模式預(yù)報(bào)降水),如圖所示,21日 12時(shí)(GFS48小時(shí)預(yù)報(bào)場資料計(jì)算的)平均動力因子預(yù)報(bào)降水中心位于(40°N,116°E),綜合反映了各種動力因子預(yù)報(bào)降水的特點(diǎn)。GFS模式預(yù)報(bào)降水中心位于(39°N,111°E)附近,相對來說偏離觀測降水中心(41°N,117°E)較遠(yuǎn),而平均動力因子預(yù)報(bào)降水中心位置與觀測降水中心位置的偏離較小。21日18時(shí)(GFS 54小時(shí)預(yù)報(bào)),22日00時(shí)(GFS 60小時(shí)預(yù)報(bào))和22日06時(shí)(GFS 66小時(shí)預(yù)報(bào))具有類似的特征,平均動力因子預(yù)報(bào)降水的中心位置比模式預(yù)報(bào)降水更接近6小時(shí)觀測降水的中心位置,說明在降水中心位置預(yù)報(bào)方面,平均動力因子預(yù)報(bào)比模式預(yù)報(bào)更符合實(shí)際情況。在降水強(qiáng)度預(yù)報(bào)方面,動力因子預(yù)報(bào)降水的強(qiáng)度小于模式預(yù)報(bào)降水的強(qiáng)度。21日12時(shí)與觀測降水強(qiáng)度相比,模式預(yù)報(bào)降水強(qiáng)度偏弱,但在隨后其他時(shí)刻,模式預(yù)報(bào)降水的強(qiáng)度都偏強(qiáng);而動力因子預(yù)報(bào)降水的強(qiáng)度始終弱于觀測降水??傮w上來說,動力因子在降水落區(qū)預(yù)報(bào),特別是降水中心位置預(yù)報(bào)方面有一定的預(yù)報(bào)能力。

      為了定量地評估動力因子降水預(yù)報(bào)的效果,本文計(jì)算了不同降水量閥值的ETS(Equitable Threat Score)評分。如圖10所示,在2012年7月19日12時(shí)開始預(yù)報(bào)的6~102小時(shí)內(nèi),對于小于20 mm的降水,42~72小時(shí)各個(gè)動力因子降水預(yù)報(bào)的技巧評分比較高,最大達(dá)到0.4。對于大于20 mm的降水,48~66小時(shí)的預(yù)報(bào)技巧是比較明顯的。隨著降水量閥值增加,ETS評分逐漸降低,表明動力因子暴雨預(yù)報(bào)技巧低于小雨預(yù)報(bào)技巧。各動力因子降水預(yù)報(bào)在21日12時(shí)~22日00時(shí)時(shí)段都表現(xiàn)出預(yù)報(bào)技巧。對于小于20 mm的降水,熱力位渦波作用密度和熱力位勢散度波作用密度降水預(yù)報(bào)的最大技巧評分高于其他動力因子;對于大于 20 mm的降水,熱力波作用密度和熱力位勢散度波作用密度降水預(yù)報(bào)的最大技巧評分也比較高。D3、D4和D5較好的預(yù)報(bào)技巧可能與波作用密度主要描述降水區(qū)上空擾動特征而濾去了對降水無直接作用的大尺度背景場有關(guān)。平均動力因子降水預(yù)報(bào)的評分高于單一動力因子的評分(圖 11),說明平均動力因子比單一因子更能全面地表征降水過程。單一動力因子降水預(yù)報(bào)和平均動力因子降水預(yù)報(bào)的技巧評分都高于模式降水預(yù)報(bào)評分,表明動力因子降水預(yù)報(bào)能力在一定程度上優(yōu)于GFS模式本身的降水預(yù)報(bào)。

      從其他起始預(yù)報(bào)時(shí)刻來看,如圖 12所示,在18日12時(shí)開始預(yù)報(bào)的18~42小時(shí)和60~96小時(shí),平均動力因子降水預(yù)報(bào)評分均高于模式降水預(yù)報(bào)評分。在20日12時(shí)開始預(yù)報(bào)的第36小時(shí),對于小于20 mm的降水,模式降水預(yù)報(bào)評分略高于平均動力因子,而在其他預(yù)報(bào)時(shí)刻,低于平均動力因子降水預(yù)報(bào)評分。可見,對于降水的早期預(yù)報(bào),動力因子降水預(yù)報(bào)技巧有一定的優(yōu)勢。

      圖9 2012年7月21日12時(shí)(a,b),18時(shí)(c,d),22日00時(shí)(e,f)和06時(shí)(g,h)平均動力因子6小時(shí)預(yù)報(bào)降水(a,c,e,g,等值線,mm)和GFS模式6小時(shí)預(yù)報(bào)降水(b,d,f,h,等值線,mm)。彩色陰影代表觀測6小時(shí)降水量(mm)Fig.9 (a, c, e, g) The averaged 6-h dynamic-parameter-forecasting precipitation (contours, mm) and (b, d, f, h) 6-h GFS-forecasting precipitation (contours,mm)at (a, b) 1200 UTC, (c, d)1800 UTC on July 21 and (e, f) 0000 UTC , (g, h) 0600 UTC on July 22, 2012.The color shaded areas denote the observed 6-h precipitation (mm)

      由于動力因子反映了大氣動、熱力場的垂直結(jié)構(gòu),所以其預(yù)報(bào)能力在一定程度上取決于GFS動、熱力場預(yù)報(bào)的準(zhǔn)確性。隨著預(yù)報(bào)時(shí)段的延長,模式預(yù)報(bào)誤差逐漸增長,但降水預(yù)報(bào)的誤差比基本氣象要素誤差增長得快,因此對于較長的預(yù)報(bào)時(shí)段,基于基本氣象要素的動力因子降水預(yù)報(bào)的優(yōu)勢比較明顯。

      圖10 2012年7月19日12時(shí)開始預(yù)報(bào)的動力因子6小時(shí)預(yù)報(bào)降水的ETS評分:(a)濕熱力平流參數(shù);(b)對流渦度矢量的垂直分量;(c)熱力波作用密度;(d)熱力位渦波作用密度;(e)熱力位勢散度波作用密度;(f)濕斜壓渦度Fig.10 ETS (Equitable Threat Score) of the 6-h dynamic-parameter-forecasting precipitation initialized at 1200 UTC July 19, 2012: (a) Moist thermodynamic advection parameter; (b) vertical component of convective vorticity vector; (c) thermodynamic wave activity; (d) thermodynamic potential vorticity wave activity density; (e) thermodynamic potential divergence wave activity density; (f) moist baroclinic vorticity density

      5 結(jié)論

      本文利用 GFS預(yù)報(bào)場資料計(jì)算濕熱力平流參數(shù),對流渦度矢量的垂直分量,熱力波作用密度,熱力位渦波作用密度,熱力位勢散度波作用密度和濕斜壓渦度等動力因子,對2012年7月21~22日華北地區(qū)暴雨過程進(jìn)行診斷分析和預(yù)報(bào)研究。該暴雨過程由高低空多個(gè)天氣系統(tǒng)共同作用造成,200 hPa高空急流為暴雨創(chuàng)造高層動力輻散條件,500 hPa高空槽受到副高阻滯,引導(dǎo)冷空氣侵入華北地區(qū);700 hPa暖濕舌向東北方向伸展,形成冷鋒,鋒面前沿伴有中尺度輻合線;低空急流向降水區(qū)輸送充足的水汽。副熱帶高壓和鋒面前沿的輻合切變線是導(dǎo)致此次暴雨過程的兩個(gè)重要因素。副熱帶高壓的北抬延緩高空槽和地面冷鋒東移, 同時(shí)與臺風(fēng)韋森

      特之間形成東南風(fēng)或偏南風(fēng)低空急流,為暴雨提供充分的水汽供應(yīng)。輻合切變線加強(qiáng)西北干冷空氣與暖濕氣流的輻合,釋放潛在不穩(wěn)定能量,為特大暴雨提供動力抬升機(jī)制。此外,北京馬蹄狀地形通過動力抬升和阻擋輻合作用促進(jìn)北京地區(qū)局地降水增幅。

      圖11 2012年7月19日12時(shí)開始預(yù)報(bào)的(a)平均動力因子6小時(shí)預(yù)報(bào)降水的ETS評分和(b)GFS模式6小時(shí)預(yù)報(bào)降水ETS評分Fig.11 ETS for (a) the averaged 6-h dynamic-parameter-forecasting precipitation and (b) 6-h GFS-forecasting precipitation initialized at 1200 UTC July 19,2012

      圖12 (a,b)同圖11, 但初始時(shí)間為2012年7月18日12時(shí);(c,d)同圖11, 但初始時(shí)間為2012年7月20日12時(shí)Fig.12 (a, b) Same as Fig.11, except that initial time is 1200 UTC July 18, 2012; (c, d) same as Fig.11, except that initial time is 1200 UTC July 20, 2012

      降水區(qū)對流層垂直上升運(yùn)動強(qiáng)烈,熱量平流輸送明顯,濕等熵面向下伸展,水平風(fēng)垂直切變顯著。濕熱力平流參數(shù)、對流渦度矢量的垂直分量、熱力波作用密度、熱力位渦波作用密度、熱力位勢散度波作用密度和濕斜壓渦度等動力因子綜合反映降水區(qū)對流層中低層垂直速度、水平風(fēng)垂直切變、散度、渦度、凝結(jié)潛熱函數(shù)和廣義位溫垂直分布的特點(diǎn),在觀測降水區(qū)表現(xiàn)為高值,對降水落區(qū)有一定的預(yù)測指示作用。利用GFS 48小時(shí)預(yù)報(bào)場計(jì)算的動力因子高值區(qū)基本覆蓋整個(gè)降水區(qū),反映出降水區(qū)動、熱力學(xué)特點(diǎn),與降水有一定的相關(guān)性。通過長時(shí)間序列的線性回歸分析,建立動力因子暴雨預(yù)報(bào)方程。以GFS預(yù)報(bào)場資料為輸入資料,反演得到動力因子預(yù)報(bào)降水。結(jié)果表明,動力因子預(yù)報(bào)降水中心位置比模式預(yù)報(bào)降水更接近觀測實(shí)況,意味著動力因子暴雨預(yù)報(bào)方程對降水有一定的預(yù)報(bào)能力。ETS評分計(jì)算表明,對于降水的早期預(yù)報(bào),單一動因子降水預(yù)報(bào)評分和平均動力因子降水預(yù)報(bào)評分都略高于模式降水預(yù)報(bào)的評分,動力因子降水預(yù)報(bào)有一定的技巧優(yōu)勢,動力因子的預(yù)報(bào)效果明顯。

      本文建立的動力因子暴雨預(yù)報(bào)方程可以應(yīng)用到實(shí)際天氣業(yè)務(wù)預(yù)報(bào)中,目前已經(jīng)在本課題組服務(wù)器上建成自動化系統(tǒng)平臺,實(shí)現(xiàn)每日定時(shí)自動從NCEP業(yè)務(wù)服務(wù)器上下載GFS預(yù)報(bào)場資料,計(jì)算動力因子和 Grads繪圖。該系統(tǒng)具有易移植,易操作,計(jì)算量小等特點(diǎn),已經(jīng)在吉林省人影辦和山西省氣象臺推廣應(yīng)用,為預(yù)報(bào)員提供暴雨預(yù)報(bào)參考。

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