基于多源資料的一次暖區(qū)暴雨水汽特征分析

周 濤，李 娜，許 敏，王清川*，張湘涵

（1.河北省氣象與生態(tài)環(huán)境重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，河北 石家莊 050021；2.廊坊市氣象局，河北 廊坊065000）

暖區(qū)暴雨的定義最早由黃土松等[1]針對華南前汛期暴雨提出，具體定義為：暴雨發(fā)生在鋒面的南側(cè)暖區(qū)，或是在北部沒有鋒面存在，且不受冷空氣或變性冷高脊控制，有時發(fā)生在西南氣流和東南氣流的匯合處，有鋒面時暴雨區(qū)位于地面鋒區(qū)以南200～300 km[1-2]。雖然此概念是針對華南地區(qū)提出，陳玥等[3]研究發(fā)現(xiàn)，在華南地區(qū)以外的其他地區(qū)也可產(chǎn)生暖區(qū)暴雨，多發(fā)生于距離地面冷鋒或850 hPa暖切變以南100～300 km的暖區(qū)范圍內(nèi)，或是副熱帶高壓邊緣等。由于產(chǎn)生暖區(qū)暴雨的斜壓性強(qiáng)迫不明顯，邊界層的抬升機(jī)制復(fù)雜，數(shù)值模式對暴雨強(qiáng)度和落區(qū)的預(yù)報(bào)難度較大[4-6]，短時預(yù)報(bào)及臨近預(yù)警仍是目前的主要手段。

暖區(qū)暴雨的形成，同樣需要有充沛且持續(xù)穩(wěn)定的水汽輸送[7-10]，因此分析暴雨過程中的水汽輸送特征對研究暖區(qū)暴雨的成因及預(yù)報(bào)都具有重要的意義。徐玥等[11-13]利用常規(guī)資料對暖區(qū)暴雨過程的水汽特征進(jìn)行了分析研究。孫密娜等[7-8，14-15]在對暖區(qū)暴雨過程進(jìn)行水汽特征分析時多結(jié)合了云圖和雷達(dá)等資料。此外，氣象工作者開始引入HYSPLIT模式對暴雨過程的水汽特征進(jìn)行分析，孫建華等[16]、馬梁臣等[17]、許彬等[18]研究發(fā)現(xiàn)，利用HYSPLIT模式可得到暴雨區(qū)的水汽源地、輸送路徑，以及不同通道的水汽貢獻(xiàn)率。陶健紅等多位學(xué)者研究，發(fā)現(xiàn)，HYSPLIT模式在與水汽收支計(jì)算結(jié)果一樣的基礎(chǔ)上，具有更明顯的優(yōu)勢[19-27]。

目前針對冀中平原暖區(qū)暴雨水汽輸送特征的研究較少，特別是基于多源資料的水汽來源與輸送的對比分析成果更少，需要對更多典型天氣過程開展多方位的相關(guān)研究。2021年7月5日暖區(qū)暴雨過程中，多家模式預(yù)報(bào)的暴雨落區(qū)、量級、降水大值中心等與實(shí)況都有明顯偏差，導(dǎo)致暴雨和大暴雨漏報(bào)，因此，對此次暖區(qū)暴雨過程中水汽來源及輸送的研究非常必要。本文在利用常規(guī)觀測資料、加密自動站資料、NCEP1°×1°再分析資料的基礎(chǔ)上，運(yùn)用HYSPLIT模式結(jié)合廊坊大廠微波輻射計(jì)等新方法和新資料對此次過程的水汽輸送特征進(jìn)行分析，以期為冀中平原地區(qū)的暖區(qū)暴雨預(yù)報(bào)提供更多參考。

1 資料和方法

本文主要使用的資料包括：常規(guī)氣象觀測資料、區(qū)域自動站資料、NCEP逐6 h再分析資料（1°×1°）以及廊坊大廠微波輻射計(jì)資料（數(shù)據(jù)經(jīng)過質(zhì)量控制）等，同時應(yīng)用了HYSPLIT模式，模式數(shù)據(jù)來源于全球資料同化系統(tǒng)（GDAS）6 h一次的分析資料，水平分辨率1°×1°，向后的時間步長為1 h，逐小時輸出一次軌跡點(diǎn)的位置及相應(yīng)位置上氣塊的物理屬性（氣壓、相對濕度、比濕等）。

HYSPLIT模式[28-29]，即拉格朗日混合單粒子軌道模式，通常用于跟蹤氣流所攜帶粒子的運(yùn)動軌跡。最終的位置P（t+Δt）由初始位置P（t）和第一猜測位置P＇（t+Δt）插值的平均速率計(jì)算得出，公式如下：

，式中Δt為時間步長。利用軌跡上氣塊的比濕來表征水汽輸送情況，因?yàn)樵诓话l(fā)生相變的情況下，氣塊內(nèi)的比濕不隨環(huán)境溫度和氣壓的變化而變化[30]。模擬的起始高度固定，但每一條軌跡都是在拉格朗日空間進(jìn)行模擬，其高度隨環(huán)流演變，即隨地點(diǎn)和時間變化。為更直觀地分析軌跡分布特征，文中引入簇分析方法，即先定義每個簇的空間方差為簇內(nèi)每條軌跡與簇平均軌跡對應(yīng)點(diǎn)的距離平方和，并將每條軌跡視為一簇，算出所有可能組合的兩個簇的空間方差，任選兩個簇合并為一個新簇，以使得合并后所有簇的空間方差之和（Total spatial variance，TSV）比合并前增加最小，一直進(jìn)行到所有軌跡合并為一個簇。統(tǒng)計(jì)發(fā)現(xiàn)，剛開始時TSV迅速增加，之后增加緩慢，但分成一定數(shù)量的簇后，在進(jìn)一步合并的過程中TSV又迅速增加，說明此時要合并的兩個簇相似性較差，因此把TSV即將再次迅速增大的點(diǎn)作為聚類運(yùn)算的結(jié)束點(diǎn)，此時分出的各個簇即為聚類得到的最終簇[16，21]。文中給出的聚類結(jié)果，反映的是聚類后每一類軌跡的平均結(jié)果。

2 降雨實(shí)況和環(huán)流背景分析

2.1 降雨實(shí)況

2021年7月5日下午至夜間，冀中平原（選取廊坊、保定中東部和滄州西北部共25個縣（市、區(qū)）作為研究對象）中北部出現(xiàn)區(qū)域性暴雨天氣（圖1），最大降雨量（152.7 mm）出現(xiàn)在廊坊市安次區(qū)仇莊鄉(xiāng)，最大雨強(qiáng)（48.7 mm/h）出現(xiàn)在保定市易縣。降水主要集中在5日18時—6日00時，期間共有5個國家站出現(xiàn)短時強(qiáng)降水，雨強(qiáng)在30 mm/h以上的區(qū)域氣象站達(dá)到47個。過程中6站出現(xiàn)8級以上大風(fēng)，其中在易縣狼牙山鎮(zhèn)南管頭村國家氣象觀測站出現(xiàn)極大風(fēng)速25.4 m/s（十級）。綜上，本次天氣過程具有明顯的強(qiáng)對流特征。

圖1 2021年7月5日14時—6日08時冀中平原降雨量分布（單位：mm）

2.2 環(huán)流背景分析

7月5日08時，500和700 hPa槽均位于蒙古到內(nèi)蒙古中西部地區(qū)，850 hPa在105°～115°E、40°N附近有“人”字形切變線，冀中平原處于暖切變線東部的西南暖濕氣流控制中，925 hPa同樣受西南氣流控制。14時（圖2），500和700 hPa槽移到蒙古中東部到內(nèi)蒙古中西部地區(qū)，500 hPa有干舌從渤海北部向西延伸至西北地區(qū)，冀中平原處于干侵入?yún)^(qū)，925和850 hPa處于顯著濕區(qū)范圍內(nèi)，構(gòu)成“上干下濕”的不穩(wěn)定層結(jié)，同時850 hPa“人”字形切變線移到晉冀交界，冀中平原位于暖切變區(qū)，925 hPa局地風(fēng)速超過14 m/s，地面冷鋒位于內(nèi)蒙古中部到河套東部地區(qū)，冀中平原處于地面風(fēng)速輻合區(qū)，20時冷鋒移到張家口與北京交界附近。冀中平原在低層暖濕氣流控制、中高層干冷空氣入侵的垂直不穩(wěn)定層結(jié)下，出現(xiàn)了一次顯著的暖區(qū)降水。

圖2 2021年7月5日14時高低空系統(tǒng)

3 基于HYSPLIT模式的水汽輸送特征

3.1 水汽來源及輸送

大氣中的水汽主要有2個來源，一是本地大氣的絕對含水量，二是外地水汽輸送及在本地輻合[7-8]。本次過程中，降水開始（14時）前冀中平原地面露點(diǎn)溫度為23℃，大氣可降水量最大為40.1 mm，依據(jù)Tian等[31]研究指出，大氣可降水量達(dá)到60 mm是我國東部地區(qū)短時強(qiáng)降水發(fā)生的充分條件，顯然冀中平原地區(qū)的短時強(qiáng)降水需要依靠外地水汽輸送。綜合考慮冀中平原各站的地理位置、降水量大值區(qū)和降水時間，選取2021年7月5日14時廊坊北部的大廠（116.98°E，39.88°N）作為模擬起始時間和起點(diǎn)。由于大氣中大部分水汽集中在對流層中低層[32]，因此垂直方向上選取800、1 500、3 000和5 500 m（分別代表925、850、700和500 hPa）4個高度作為模擬的起始高度，進(jìn)行96 h后向軌跡模擬，并對其水汽路徑及貢獻(xiàn)進(jìn)行分析。

根據(jù)圖3的分布情況，925 hPa的氣塊96 h前來自山西南部800 hPa附近，比濕為9.4 g/kg，之后氣塊在北上過程中高度略有上升，在到達(dá)山西中部后轉(zhuǎn)向偏東方向移動，伴隨高度迅速下降，比濕迅速增大，在經(jīng)過山東西北部時又折向東北方向，最后途經(jīng)渤海由東南方向到達(dá)暴雨區(qū)，此時比濕為12.3 g/kg。850 hPa的氣塊來自黃海西部，初始攜帶大量水汽，比濕為16.5 g/kg，較其他源地明顯偏高，氣塊前期在1 000 hPa高度近似做水平運(yùn)動，進(jìn)入河北東南部后略有抬升，到達(dá)暴雨區(qū)時比濕雖較源地有所下降，但仍可達(dá)到12 g/kg。700 hPa的氣塊來自蒙古中北部，初始比濕為8.4 g/kg，氣塊高度一路波動上升，比濕在2日達(dá)到峰值后開始波動下降，到達(dá)暴雨區(qū)時為7.1 g/kg。500 hPa的氣塊來自亞歐大陸500 hPa高空附近，初始比濕低于4 g/kg，氣塊運(yùn)動過程中比濕一直維持在4 g/kg以下。由此可見，此次過程中850和925 hPa為主要的水汽來源。

圖3 2021年7月5日14時大廠（圖中★位置）4個高度層96 h后向軌跡水平分布（a）、垂直分布（b）和比濕分布（c）

3.2 聚類分析

3.2.1各通道水汽貢獻(xiàn)

分別計(jì)算925、850、700和500 hPa 4個高度層的通道水汽貢獻(xiàn)率，925 hPa高度上（圖4a）共有4條水汽輸送通道，其中西南路徑（通道1和3）水汽貢獻(xiàn)率最大，為57.57%，來源于韓國與日本之間海域的東南路徑（通道4）也占有18.19%，而通道1和4的水汽來源于黃海或途經(jīng)黃海、渤海等海面，在東南氣流的引導(dǎo)下向西北方向移動，通道1的氣塊在到達(dá)河北中部時受西南氣流影響，最終由西南路徑到達(dá)暴雨區(qū)上空。850 hPa高度上（圖4c）共有3條水汽輸送通道，同樣是西南路徑（通道1和2）水汽貢獻(xiàn)率最大，為63.64%，其中通道2水汽來源于黃海附近海面，與925 hPa的通道1類似，引導(dǎo)氣流由東南轉(zhuǎn)向西南，最終由西南路徑到達(dá)暴雨區(qū)上空。700 hPa高度上（圖4e）以西北（通道3）和偏西路徑（通道1和2）占主導(dǎo)。500 hPa高度上（圖4g）只有西北（通道1、3和4）和偏西（通道2）兩條路徑。結(jié)合軌跡高度分布情況，925 hPa（圖4b）和850 hPa（圖4d）的主要水汽通道源地氣塊高度均位于850 hPa以下，氣塊在到達(dá)暴雨區(qū)前近似做水平運(yùn)動，700 hPa（圖4f）的主要水汽通道源地氣塊高度位于700 hPa附近，之后一直維持在600～700 hPa。500 hPa（圖4h）的主要水汽通道源地氣塊高度位于500 hPa附近，隨后在向東移動過程中均呈上升趨勢，最高達(dá)到350 hPa以上，直至降水開始前24 h左右開始下降。

圖4 后向模擬96 h通過不同高度水汽傳輸通道在7月5日14時到達(dá)暴雨區(qū)水汽軌跡的水平分布和垂直分布以及通道水汽貢獻(xiàn)率

整體來看，源自低層的氣塊首先在東南氣流的引導(dǎo)下向西北方向移動，隨后轉(zhuǎn)為西南氣流的引導(dǎo)，通過西南路徑為暴雨區(qū)上空850和925 hPa帶來豐富的水汽，同時源自中高層的氣塊，隨著西風(fēng)帶長波槽脊的運(yùn)動，在西北或偏西氣流的引導(dǎo)下為暴雨區(qū)上空500 hPa帶來干空氣，使層結(jié)不穩(wěn)定度加大，進(jìn)而有利于強(qiáng)對流天氣的發(fā)生。

3.2.2整層水汽貢獻(xiàn)

為了更直觀地看到整層的水汽貢獻(xiàn)，對925～500 hPa整層高度的后向96 h（1日14時—5日14時）氣塊再分別進(jìn)行后向24、48、72和96 h聚類（圖5a～5d），聚類結(jié)果以3或4條為主，其中后向24 h的聚類結(jié)果以西南路徑占主導(dǎo)，隨著后向時間的延長，聚類結(jié)果均以西北路徑占主導(dǎo)。

圖5 925～500 hPa分別后向24 h（a）、48 h（b）、72 h（c）、96 h（d）聚類

通過對4個高度層氣塊水汽含量定量分析，發(fā)現(xiàn)源自低層的氣塊，在東南或西南氣流的引導(dǎo)下，到達(dá)暴雨區(qū)上空925和850 hPa時，比濕均在12 g/kg，為暴雨區(qū)上空帶來豐富的水汽，作為其主要水汽通道的西南路徑水汽貢獻(xiàn)分別占57.57%和63.64%。源自亞歐大陸中高層的氣塊，整個過程中比濕都相對較小，隨著西風(fēng)帶長波槽脊的運(yùn)動，在西北或偏西氣流的引導(dǎo)下為暴雨區(qū)上空500 hPa帶來干空氣，使層結(jié)不穩(wěn)定度加大，進(jìn)而有利于強(qiáng)對流天氣的發(fā)生。通過上述分析表明，925和850 hPa西南路徑上的水汽是暴雨區(qū)最為主要的水汽通道和來源，500 hPa干空氣的入侵加大了層結(jié)不穩(wěn)定度，有利于強(qiáng)對流天氣的發(fā)生。

4 水汽通量及比濕特征

5日14時，925 hPa（圖6a）和850 hPa（圖6b）在40°N以南有兩個水汽通量大值中心，最大值達(dá)到11 g/（cm·hPa·s），在西南或偏南氣流的引導(dǎo)下，高水汽通量不斷向暴雨區(qū)輸送，使得暴雨區(qū)比濕分別達(dá)到15和10 g/kg；700 hPa（圖6c）和500 hPa（圖6d）在105°E以西雖有水汽通量相對大值區(qū)和西南或偏西氣流的輸送，但因其絕對數(shù)值較小，為冀中平原帶來的水汽有限，暴雨區(qū)的比濕僅為1～5 g/kg。由此可見，925和850 hPa在相應(yīng)引導(dǎo)氣流的作用下，水汽不斷向冀中平原輸送，為暴雨的形成提供了充足的水汽條件。

圖6 2021年7月5日14時925 hPa（a）、850 hPa（b）、700 hPa（c）和500 hPa（d）水汽通量（填色，單位：g/（cm·hPa·s））、比濕（等值線，單位：g/kg）與風(fēng)場疊加

5 微波輻射計(jì)反演水汽特征

從圖7a中可以看到，5日06時，水汽總含量開始迅速上升，在09—10時達(dá)到最大，為38 mm，隨后略有下降，到14時為33 mm，此后由于降水的開始，水汽總含量迅速下降。圖7b顯示，從06時開始，925和700 hPa高度附近的相對濕度明顯增加，到09時達(dá)到70%～80%，同時500 hPa以下廓線從低到高逐漸呈現(xiàn)出干—濕交替分布的層結(jié)，與此同時，低層水汽密度（圖7c）也迅速增大，14時925、850和700 hPa的水汽密度分別達(dá)到14、12和8 g/m3，上述過程都反映出云中水汽在不斷積累。14時后隨著降雨的開始，干、濕交替分層現(xiàn)象趨于結(jié)束，整個過程中500 hPa的水汽密度一直維持在4 g/m3以下。可見，在降雨開始前，低層濕度在2～3 h內(nèi)迅速增加，暴雨區(qū)上空925和850 hPa水汽總量大，結(jié)合大的水汽密度，有利于強(qiáng)降水的形成。

圖7 2021年7月5日大廠站微波輻射計(jì)反演的水汽總含量曲線（a，單位：mm）、相對濕度廓線（b，單位：%）和水汽密度廓線（c，單位：g/m3）

6 結(jié)論與討論

通過引入HYSPLIT模式和微波輻射計(jì)等新方法和新資料，對2021年7月5日冀中平原一次暖區(qū)暴雨過程的水汽輸送特征進(jìn)行對比分析，得到如下結(jié)論：

（1）利用HYSPLIT模式對大廠進(jìn)行4個高度層的96 h后向軌跡模擬，結(jié)果表明：降水開始前，500 hPa水汽含量較少，925和850 hPa的比濕在12 g/kg以上，是本次過程的主要水汽貢獻(xiàn)者。對925～500 hPa整層高度的后向96 h氣塊再分別進(jìn)行后向聚類分析，后向24 h的聚類結(jié)果以偏南路徑占主導(dǎo)，隨著后向時間的延長，聚類結(jié)果均以西北路徑占主導(dǎo)。

（2）分別計(jì)算不同高度層的通道水汽貢獻(xiàn)率，得到925和850 hPa高度的主要水汽通道，是源自黃海或途經(jīng)黃海、渤海等地的西南路徑，水汽貢獻(xiàn)率分別占57.57%和63.64%，為暴雨區(qū)低層帶來豐富的水汽，而500 hPa高度的水汽源地氣塊高度相對較高，在西北或偏西氣流的引導(dǎo)下為暴雨區(qū)上空帶來干空氣，使層結(jié)不穩(wěn)定性加強(qiáng)。

（3）降雨開始前，925和850 hPa在相應(yīng)引導(dǎo)氣流的作用下，水汽不斷向冀中平原輸送，使得豐富的水汽條件主要集中于低層大氣，而500 hPa上沒有明顯有利的水汽輸送條件，與HYSPLIT模式模擬的結(jié)果一致。

（4）應(yīng)用微波輻射計(jì)對降雨過程的水汽特征進(jìn)行分析，在降雨開始前，700 hPa以下濕度增加顯著，水汽總量和水汽密度大，有利于強(qiáng)降水的形成。

3種資料分析結(jié)果都表明，降雨開始前，暴雨區(qū)上空925和850 hPa的濕度條件都較好，而500 hPa為干空氣，HYSPLIT模式和微波輻射計(jì)兩種高時空分辨率資料的應(yīng)用，可以及時且多方位分析水汽特征，為暖區(qū)暴雨落區(qū)、強(qiáng)度等精細(xì)化準(zhǔn)確預(yù)報(bào)預(yù)警提供一定參考。此外，上述結(jié)論僅為一次暖區(qū)暴雨分析所得，仍需對更多相似個例進(jìn)行研究和分析驗(yàn)證。