桂北山區(qū)兩次突發(fā)性大暴雨觸發(fā)及維持機(jī)制分析

劉蕾 陳茂欽 藍(lán)柳茹 馮曉玲 黃維

（1.柳州市氣象局，廣西柳州 545001；2.中國人民解放軍93135部隊(duì)，廣東廣州 510080）

引言

對(duì)于鋒面暴雨，不同模式和預(yù)報(bào)員主觀預(yù)報(bào)均能很好地把握其落區(qū)和強(qiáng)度。大量研究成果也為鋒面暴雨的形成機(jī)理［1-3］、預(yù)報(bào)著眼點(diǎn)［4-5］等提供了參考依據(jù)。但對(duì)于發(fā)生在南風(fēng)氣流中的暖區(qū)暴雨因其物理機(jī)制較鋒面暴雨復(fù)雜，一直是大氣科學(xué)研究和預(yù)報(bào)業(yè)務(wù)的難點(diǎn)問題。早在20世紀(jì)80年代，陶詩言［1］就指出暖區(qū)暴雨大氣斜壓性相對(duì)鋒面暴雨弱，天氣系統(tǒng)的強(qiáng)迫背景不明顯，預(yù)報(bào)信號(hào)較弱，其獨(dú)特的環(huán)流形勢(shì)和中尺度對(duì)流特征使得預(yù)報(bào)員對(duì)其強(qiáng)降水開始時(shí)間和強(qiáng)度預(yù)計(jì)不足，業(yè)務(wù)中經(jīng)常出現(xiàn)預(yù)報(bào)量級(jí)偏小或漏報(bào)［6-10］。韋統(tǒng)?。?1］和趙玉春等［12］研究表明，暖區(qū)暴雨在中尺度環(huán)境、大氣不穩(wěn)定機(jī)制、系統(tǒng)的動(dòng)力結(jié)構(gòu)、水汽輸送等方面均與鋒面暴雨存在差異，而這些差異可能是造成暖區(qū)暴雨，特別是有山脈配合而產(chǎn)生的暖區(qū)暴雨難以模擬和預(yù)報(bào)的主要原因。關(guān)于暖區(qū)暴雨的對(duì)流觸發(fā)機(jī)制，古志明等［13］和葉郎明等［14］研究發(fā)現(xiàn)，不同性質(zhì)下墊面熱力差異形成的地面中尺度輻合線致使初始對(duì)流在關(guān)鍵區(qū)觸發(fā)，從而產(chǎn)生暴雨；伍志芳等［15］分析2017年廣州“5·7”特大暖區(qū)暴雨過程發(fā)現(xiàn)山前加強(qiáng)的水平溫度梯度和地面風(fēng)場(chǎng)輻合可能是強(qiáng)降水的重要觸發(fā)因子；徐燚等［16］研究指出，低層重力波是華南暖區(qū)暴雨的一種觸發(fā)機(jī)制，暖區(qū)暴雨發(fā)生前3 h左右，鋒區(qū)到暖區(qū)之間淺薄穩(wěn)定層的存在滿足重力波傳播的條件，使鋒區(qū)對(duì)流激發(fā)的低層重力波沿穩(wěn)定層從鋒區(qū)向暖區(qū)傳播，激發(fā)了暖區(qū)低層的上升運(yùn)動(dòng)，并觸發(fā)暖區(qū)中、低層不穩(wěn)定能量的釋放，導(dǎo)致暖區(qū)暴雨的發(fā)生，此外邊界層冷空氣的侵入也對(duì)華南暖區(qū)暴雨起到重要的觸發(fā)作用［17］；孫建華等［18］、張楠等［19-20］通過研究也發(fā)現(xiàn)，地面輻合線在中尺度系統(tǒng)的觸發(fā)和維持方面有重要作用。

上述研究表明，在弱天氣尺度的強(qiáng)迫下，暖區(qū)暴雨的觸發(fā)機(jī)制與非均勻下墊面強(qiáng)迫出的中尺度輻合線、低層重力波以及邊界層內(nèi)的冷空氣侵入等因素密切相關(guān)。在產(chǎn)生暖區(qū)暴雨環(huán)境場(chǎng)方面，葉郎明和苗峻峰［21］研究發(fā)現(xiàn)，整層高濕的環(huán)境和深厚的對(duì)流不穩(wěn)定層可以降低暖區(qū)暴雨對(duì)抬升條件的要求；諶云等［22］在剖析北方一次暖區(qū)大暴雨預(yù)報(bào)失敗的案例中發(fā)現(xiàn)，對(duì)于發(fā)生在深厚暖氣團(tuán)中的暖區(qū)降水預(yù)報(bào)，需考慮高溫高濕環(huán)境下地面輻合線、冷池及中尺度渦旋的相互作用；而對(duì)流回波的“列車效應(yīng)”［23-26］是造成局地大暴雨、特大暴雨的重要因素。眾多氣象學(xué)者的研究成果為認(rèn)識(shí)暖區(qū)暴雨的機(jī)理和預(yù)報(bào)著眼點(diǎn)提供了非常好的理論依據(jù)和技術(shù)支撐，但每次發(fā)生在南風(fēng)氣流中的暴雨過程其中尺度觸發(fā)機(jī)制都不盡相同，因此局地突發(fā)性的暴雨仍是預(yù)報(bào)中的難點(diǎn)。2020年6月24—26日（“6·24”過程）和7月8—11日（“7·9”過程），柳州先后出現(xiàn)了兩次持續(xù)性大暴雨過程，其中7月的持續(xù)性大暴雨過程造成柳州融水縣部分地區(qū)道路交通中斷，融水縣城低洼地帶出現(xiàn)嚴(yán)重內(nèi)澇，經(jīng)濟(jì)損失高達(dá)7.67×107元。而在這兩次過程前12～24 h，在柳州北部山區(qū)發(fā)生了局地大暴雨，主流模式均沒有捕捉到元寶山地區(qū)的中尺度輻合線及中尺度輻合中心，不同模式對(duì)降水強(qiáng)度和落區(qū)也有較大偏差。業(yè)務(wù)數(shù)值模式和預(yù)報(bào)員對(duì)強(qiáng)降雨發(fā)生的時(shí)段和極端性預(yù)估不足，導(dǎo)致6月23日20時(shí)至24日08時(shí)、7月8日20時(shí)至9日08時(shí)這一時(shí)段出現(xiàn)了漏報(bào)。劉蕾等［27］統(tǒng)計(jì)南海夏季風(fēng)爆發(fā)前后柳州地區(qū)前汛期南風(fēng)型暖區(qū)暴雨特征發(fā)現(xiàn)，72.7%的南風(fēng)型暖區(qū)暴雨出現(xiàn)在南海夏季風(fēng)爆發(fā)后，柳州北部地形一定程度上加大了暴雨在北部山區(qū)的發(fā)生頻次。近年來，各級(jí)政府對(duì)暴雨預(yù)報(bào)提出了“定點(diǎn)、定量、定時(shí)、定人”的“四定”要求，因此對(duì)暴雨落區(qū)、強(qiáng)度和發(fā)生時(shí)間的精細(xì)化研究具有重要意義。本文擬通過環(huán)流形勢(shì)、水汽、熱力及動(dòng)力條件、觸發(fā)機(jī)制等對(duì)這兩次柳州元寶山區(qū)突發(fā)性的暴雨過程進(jìn)行詳細(xì)分析，探討預(yù)報(bào)失誤的原因，以期對(duì)桂北山區(qū)暴雨的強(qiáng)度、落區(qū)精細(xì)化訂正提供一定理論基礎(chǔ)，為地方防災(zāi)減災(zāi)服務(wù)提供技術(shù)支撐。

1 資料與方法

1.1 研究區(qū)概況

柳州市位于廣西北部地區(qū)（圖1），其境內(nèi)地形復(fù)雜，西北部處九萬大山山脈，平均海拔高度為1000～1200 m，東部和東南部為大苗山架橋嶺和大瑤山，中部和東南部為巖溶地貌、丘陵和河谷平原地形。其特殊的地形結(jié)構(gòu)使得柳州北部三縣交界處和融水元寶山地區(qū)成為廣西著名的暴雨中心之一。而柳州又是廣西著名的工業(yè)城市，柳江河繞城而過，每年暴雨所產(chǎn)生的洪澇及衍生災(zāi)害給柳州造成了巨大的經(jīng)濟(jì)損失，防災(zāi)減災(zāi)服務(wù)面臨巨大壓力。

圖1 廣西壯族自治區(qū)地形Fig.1 Topographic map of Guangxi Zhuang Autonomous Region

1.2 資料來源

所用資料包括柳州市區(qū)域自動(dòng)站資料和多普勒雷達(dá)資料，GPS探測(cè)的大氣可降水量以及歐洲中期天氣預(yù)報(bào)中心（ECMWF）的ERA5再分析資料，時(shí)間分辨率為1 h，水平分辨率為0.25°×0.25°。

2 結(jié)果分析

2.1 降水特征分析

2020年6月23日20時(shí)至24日08時(shí)、7月8日20時(shí)至9日08時(shí)，柳州市北部地區(qū)出現(xiàn)了兩次突發(fā)性的大暴雨過程。區(qū)域自動(dòng)站雨量分布顯示（圖2a和2b），這兩次過程的最強(qiáng)降水中心均出現(xiàn)在柳州市元寶山地區(qū)。

結(jié)合自動(dòng)站小時(shí)雨量演變（圖2c和圖2d），這兩次過程具有如下特點(diǎn)：一是局地性強(qiáng)、小時(shí)雨強(qiáng)大?！?·24”大暴雨主要出現(xiàn)在融水元寶山脈西南側(cè)安太、懷寶、四榮、三防4個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)以及元寶山脈東側(cè)的大浪鎮(zhèn)，最大小時(shí)雨量為80.7 mm，12 h最大雨量為172.9 mm（安太小桑）；“7·9”大暴雨出現(xiàn)在融水元寶山脈西南側(cè)的懷寶、四榮兩個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)，最大小時(shí)雨量為74.4 mm，12 h最大雨量為249.1 mm（東田）。二是夜雨特征明顯。強(qiáng)降水主要出現(xiàn)在后半夜至凌晨階段。三是出現(xiàn)在低層切變線影響前的南風(fēng)氣流里。由于這兩次降水過程均發(fā)生在過程性降水前的南風(fēng)氣流里，且局地性較強(qiáng)，全球模式對(duì)暖區(qū)對(duì)流的刻畫和捕捉能力有限，加上市級(jí)預(yù)報(bào)員對(duì)其降水的極端性估計(jì)不足，均漏報(bào)了這兩次南風(fēng)氣流中的暴雨。

圖2 2020年“6·24”大暴雨（a）和“7·9”大暴雨（b）柳州市雨量空間分布、“6·24”大暴雨（c）和“7·9”大暴雨（d）自動(dòng)站逐時(shí)雨量變化Fig.2 Spatial distribution of cumulative precipitation in Liuzhou for＂6·24＂rainstorm Process（a）and＂7·9＂rainstorm Process，2020（b），and variation of hourly precipitation observed at automatic weather stations for＂6·24＂rainstorm Process（c）and＂7·9＂rainstorm Process，2020（d）

2.2 天氣背景及環(huán)境條件分析

2.2.1 環(huán)流形勢(shì)分析

分析“6·24”過程發(fā)生前高低層的環(huán)流形勢(shì)（6月23日20時(shí)），廣西上空500 hPa為588線控制；850 hPa低渦切變從山東半島一直延伸到貴州中部地區(qū)，華南地區(qū)處于切變線南側(cè)的西南氣流中；925 hPa為6～8 m·s-1的南風(fēng)氣流控制，地面處于低壓槽中。隨著500 hPa高原東側(cè)南支波動(dòng)發(fā)展東移，6月24日08時(shí)588線有所南落，廣西北部處于588線北側(cè)以及南支槽前的西南氣流中，850 hPa廣西上空西南氣流增強(qiáng)為急流，其中梧州、桂林探空站風(fēng)速達(dá)16 m·s-1?！?·9”過程發(fā)生前（7月8日20時(shí)），華南地區(qū)處于南支波動(dòng)氣流中，588線呈閉合環(huán)流控制廣西南部地區(qū)；850 hPa低渦切變位于長(zhǎng)江流域一帶，廣西上空為一致的西南氣流控制；925 hPa為較弱的南風(fēng)氣流，地面處于低壓槽中。7月9日08時(shí)，850 hPa低渦切變東移南壓，在湘黔桂交界處形成一條東西向的切變線，廣西上空5個(gè)探空站風(fēng)速增強(qiáng)為急流，其中桂林站增強(qiáng)至18 m·s-1，梧州探空站風(fēng)速則達(dá)20 m·s-1；925 hPa切變線位置與850 hPa相近。

從環(huán)流形勢(shì)分析可知，兩次過程發(fā)生時(shí)500 hPa高原東側(cè)均有南支波動(dòng)發(fā)展，588線控制廣西南部地區(qū)。低層切變線雖未南下進(jìn)入廣西境內(nèi)，但其南側(cè)的西南氣流均在夜間出現(xiàn)了增強(qiáng)。元寶山地區(qū)的大暴雨就出現(xiàn)在切變線南側(cè)西南氣流增強(qiáng)的過程中。

2.2.2 環(huán)境條件分析

2.2.2.1 水汽條件

兩次過程期間局地雨強(qiáng)都較大，“6·24”過程最大小時(shí)雨量為80.7 mm，“7·9”過程最大小時(shí)雨量為74.4 mm。有文獻(xiàn)［15］指出，當(dāng)大氣可降水量（PW）達(dá)到60 mm，接近我國短時(shí)強(qiáng)降水發(fā)生的充分條件（≥20 mm·h-1）。因柳州站的GPS大氣可降水量探測(cè)器在沙塘站（柳州南部），距離降水發(fā)生區(qū)域約200 km，采用廣西桂林站的GPS大氣可降水量探測(cè)器的數(shù)據(jù)代表柳州北部地區(qū)大氣可降水量?！?·24”過程期間桂林站的大氣可降水量維持在60 mm以上（圖3a），6月23日20時(shí)至24日00時(shí)，大氣中可降水量遞增，24日00時(shí)達(dá)到66.8 mm。結(jié)合圖2c，6月24日01時(shí)強(qiáng)降水開始出現(xiàn)，強(qiáng)降水期間大氣可降水量一直維持在65 mm以上，符合文獻(xiàn)中出現(xiàn)短時(shí)強(qiáng)降水的充分條件?！?·9”過程大氣可降水量基本都維持在70 mm以上，最強(qiáng)74.8 mm出現(xiàn)在7月9日02時(shí)（圖3b）。結(jié)合圖2d東田發(fā)生強(qiáng)降水時(shí)（7月9日02—05時(shí)）桂林站大氣可降水量維持在73 mm左右。鄭永光等［28］指出，大氣可降水量在70 mm以上是大氣中非常極端的水汽條件，說明“7·9”突發(fā)性暴雨過程在水汽條件方面更具有極端性。對(duì)比兩次過程期間雨量前3的區(qū)域自動(dòng)站逐時(shí)雨量（圖2c和圖2d），也可發(fā)現(xiàn)“7·9”過程站點(diǎn)的累積雨量均超過“6·24”過程。

兩次暴雨過程發(fā)生前及過程期間廣西上空一直維持西南氣流。低空以及超低空急流輸送的暖濕氣流不斷在柳州地區(qū)輻合，為暴雨的產(chǎn)生提供了充足的水汽。圖3c和圖3d分別是6月23日20時(shí)至24日08時(shí)以及7月8日20時(shí)至9日08時(shí)柳州市北部強(qiáng)降水區(qū)域（108°～110°E；24.5°～25.5°N）水汽通量散度、比濕與風(fēng)場(chǎng)區(qū)域平均的時(shí)間—高度演變，可以看到強(qiáng)降水期間850 hPa以下比濕達(dá)到18 g·kg-1以上。劉蕾等［29］統(tǒng)計(jì)柳州暖區(qū)暴雨時(shí)發(fā)現(xiàn)，5—7月柳州市出現(xiàn)暖區(qū)暴雨時(shí)850 hPa比濕在15～16 g·kg-1，925 hPa比濕為17～19 g·kg-1，說明這兩次過程期間低層水汽非常充足。另外，850 hPa以下均維持較強(qiáng)的水汽輻合，過程期間強(qiáng)的水汽通量散度輻合中心出現(xiàn)在925 hPa附近。“7.9”過程期間低層的水汽輻合強(qiáng)度強(qiáng)于“6.24”過程，最強(qiáng)輻合強(qiáng)度達(dá)-10×10-7g·cm-2·hPa-1·s-1。這與上述大氣可降水量分析結(jié)果一致。

圖3 “6·24”過程（a）和“7·9”過程（b）桂林站GPS大氣可降水量隨時(shí)間變化、“6·24”過程（c）和“7·9”過程（d）水汽通量散度、比濕與風(fēng)場(chǎng)區(qū)域平均時(shí)間—高度變化Fig 3 Variation of GPS atmospheric precipitable water at Guilin station in＂6·24＂Process（a）and＂7·9＂Process（b），and time-height variation of water vapor flux divergence，specific humidity，and wind field averaged in＂6·24＂Process（c）and＂7·9＂Process（d）

2.2.2.2 不穩(wěn)定條件分析

由于柳州市沒有探空站，為分析柳州市的層結(jié)結(jié)構(gòu)和不穩(wěn)定條件，選取就近的桂林探空站進(jìn)行分析。“6.24”過程發(fā)生前桂林站T-ln p圖（6月23日20時(shí)，圖4a）顯示，925 hPa以下近地層為偏北氣流控制，結(jié)合地面圖柳州市北部地區(qū)6月23日21時(shí)地面開始轉(zhuǎn)北風(fēng)，說明地面有弱冷空氣侵入；溫濕層結(jié)曲線從850 hPa向上開口形成喇叭狀，呈上干冷下暖濕特征。對(duì)流有效位能CAPE值由6月23日08時(shí)726.1 J·kg-1增加到23日20時(shí)2474.8 J·kg-1，K指數(shù)由39.4℃增加到39.6℃，SI指數(shù)由-1.2℃下降到-2.7℃，CIN為0，平衡高度（EL）206.5 hPa上升到113.0 hPa（表1）。

“7.9”過程發(fā)生前桂林站T-ln p（7月8日20時(shí)，圖4b）顯示，850 hPa以下為一致的偏南風(fēng)，露點(diǎn)曲線與層結(jié)曲線非常接近，濕層深厚，＞80%的高濕區(qū)一直伸展到300 hPa附近。對(duì)流有效位能CAPE值由7月8日08時(shí)591.7 J·kg-1突增到8日20時(shí)的2635.6 J·kg-1；K指數(shù)由37.4℃增加到41.2℃，SI指數(shù)由0.23℃下降到-2.82℃，CIN為0，自由對(duì)流高度（LFC）由867.6 hPa下降到886.4 hPa，平衡高 度（EL）175.6 hPa上 升 到114.1 hPa（表1）。

表1 2020年6月23日08—20時(shí)和7月8日08—20時(shí)桂林探空站物理量Table 1 Physical quantities at Guilin sounding station from 08：00 to 20：00 on June 23 and from 08：00 to 20：00 on July 8，2020

圖4 2020年6月23日20時(shí)（a）和7月8日20時(shí)（b）桂林站T-ln p圖Fig.4 T-ln p diagram at Guilin station at 20：00 on June 23（a）and at 20：00 on July 8（b），2020

從T-ln p圖及探空計(jì)算的物理量演變可以看到，“6·24”過程近地層有弱冷空氣，中低層水汽飽和、中高層有干冷空氣侵入；“7·9”過程期間近地層沒有冷空氣侵入，濕層深厚。兩次過程發(fā)生前能量在白天均存在大量積聚的過程，熱力條件非常不穩(wěn)定，表明在高能不穩(wěn)定的狀態(tài)下，無需太強(qiáng)的動(dòng)力強(qiáng)迫即可觸發(fā)對(duì)流；平衡高度（EL）的升高表明對(duì)流能達(dá)到的最大高度在增大，也就是說桂林探空站附近云體的理論伸展高度在增大。上述分析表明環(huán)境為局地短時(shí)強(qiáng)降水的形成提供了較好的水汽和熱力不穩(wěn)定條件。

2.3 對(duì)流的觸發(fā)及維持機(jī)制

2.3.1 地面中尺度輻合線

“6·24”過程期間，區(qū)域逐小時(shí)風(fēng)場(chǎng)資料顯示6月23日21時(shí)左右由于地面弱冷空氣的擴(kuò)散南下，在廣西北部羅城到桂林一帶形成一條東北—西南向的地面中尺度輻合線，柳州市雷達(dá)監(jiān)測(cè)顯示23日21時(shí)左右羅城到融安一帶有零星的對(duì)流回波發(fā)展并向東北移動(dòng)。從6月23日22時(shí)地面中尺度輻合線示意圖（圖5a）可以看到元寶山脈位于地面輻合線北部，結(jié)合圖6a至圖6d柳州市雷達(dá)組合反射率因子，可以看到輻合線附近及其南側(cè)不斷有對(duì)流回波發(fā)展，回波最強(qiáng)時(shí)達(dá)65 dBz，多個(gè)中—r且降水效率高的對(duì)流單體沿著輻合線發(fā)展東北移，形成“列車效應(yīng)”，導(dǎo)致元寶山脈的西側(cè)及南側(cè)出現(xiàn)大暴雨。“7·9”過程期間，7月8日20時(shí)在元寶山脈南部先有一個(gè)中尺度輻合中心（圖5b），柳州市雷達(dá)監(jiān)測(cè)顯示，元寶山脈南側(cè)開始起對(duì)流的時(shí)間為7月8日21時(shí)30分左右，此后不斷有對(duì)流云團(tuán)在此處生消、發(fā)展（圖6e至圖6h）。元寶山脈西南側(cè)不斷有回波生成，由于山脈的阻擋，回波沿著山脈向東偏北方向緩慢移動(dòng)，也是多個(gè)對(duì)流回波經(jīng)過同一地點(diǎn)，形成“列車效應(yīng)”，導(dǎo)致融水中部出現(xiàn)暴雨中心（圖2b），其中東田12 h最大雨量為249.1 mm。

圖5 2020年6月23日22時(shí)（a）和7月8日20時(shí)（b）區(qū)域站逐小時(shí)地面風(fēng)場(chǎng)和地形疊加圖Fig.5 Composite of hourly surface wind field at regional stations and terrain at 22：00 on June 23（a）and at 20：00 on July 8（b），2020

沿圖6i和圖6k中的線段AB分別做兩次過程期間反射率因子垂直剖面圖（圖6j和圖6l），可以看到在“列車效應(yīng)”的方向上有多個(gè)對(duì)流單體發(fā)展，發(fā)展最強(qiáng)的對(duì)流單體回波頂達(dá)15 km（1 kft≈0.3 km），“6·24”過程對(duì)流單體的強(qiáng)回波核大致位于3 km以下（1 kft≈0.3 km），“7·9”過程對(duì)流單體的強(qiáng)回波核大致位于5 km以下（1 kft≈0.3 km）。從不穩(wěn)定條件分析可知，兩次過程期間對(duì)流抑制能量都為0，自由高度較低，地面輻合線及中尺度輻合中心強(qiáng)烈輻合作用使得對(duì)流在元寶山脈南部得以觸發(fā)，對(duì)流得到觸發(fā)后快速組織發(fā)展增強(qiáng)，低質(zhì)心高降水效率的對(duì)流單體形成的“列車效應(yīng)”導(dǎo)致柳州市北部元寶山地區(qū)出現(xiàn)了大暴雨天氣過程。

圖6 “6·24”過程00：54（a）、01：53（b）、02：52（c）、03：57（d），“7·9”過程21：30（e）、22：35（f）、23：34（g）、00：33（h）組合反射率，6月24日02：52（i，j）和7月8日22：35（k，l）沿AB線反射率因子剖面示意圖Fig.6 Distribution of composite reflectivity factor at 00：54（a），01：53（b），02：52（c），and 03：57（d）during the＂6·24＂Process，and at 21：30（e），22：35（f），23：34（g），and 00：33（h）during the＂7·9＂Process，and vertical sections of reflectivity factor along the AB line at 02：52 on June 24（i，j）and at 22：35 on July 8（k，l）

2.3.2 南風(fēng)氣流風(fēng)速脈動(dòng)

兩次過程期間柳州市中低層為西南氣流控制，為了更好地分析南風(fēng)氣流與降雨強(qiáng)度的關(guān)系，以元寶山脈南側(cè)格點(diǎn)（109°E，24.5°N）繪制了兩次過程期間全風(fēng)速—高度時(shí)間演變圖（圖7）?！?·24”過程（圖7a），850 hPa氣流24日02時(shí)增強(qiáng)為急流，24日06時(shí)左右達(dá)到最強(qiáng)，為16 m·s-1。結(jié)合24日02時(shí)925 hPa流場(chǎng)和水量通量散度（圖7c），河池到桂林一帶有一條東北—西南走向的水汽輻合帶，水汽輻合最強(qiáng)區(qū)域位于河池西部，達(dá)-20×10-7g·cm-2·hPa-1·s-1，柳州北部元寶山地區(qū)是水汽輻合次中心，水汽通量散度值達(dá)-15×10-7g·cm-2·hPa-1·s-1。白天隨著850 hPa急流強(qiáng)度的減弱，925 hPa水汽輻合強(qiáng)度也隨之減弱；“7·9”過程期間（圖7b），急流高度一直伸展到600 hPa附近，8日22時(shí)850 hPa氣流增強(qiáng)為急流，9日05時(shí)左右達(dá)到最強(qiáng)，為18 m·s-1。從8日23時(shí)925 hPa流場(chǎng)和水量通量散度可知（圖7d），強(qiáng)的水汽輻合主要位于元寶山脈西南側(cè)，水汽通量散度值達(dá)-20×10-7g·cm-2·hPa-1·s-1。同樣，白天隨著850 hPa急流強(qiáng)度的減弱，925 hPa水汽輻合強(qiáng)度也隨之減弱。

圖7 2020年6月23日20時(shí)至24日20時(shí)（a）和7月8日20時(shí)至9日20時(shí)（b）格點(diǎn)（109°E，24.5°N）全風(fēng)速—高度時(shí)間演變圖、2020年6月24日02時(shí)（c）和7月8日23時(shí)（d）925 hPa流場(chǎng)與水汽通量散度疊加圖Fig.7 Time-height evolution of wind speed at the grid point of（109°E，24.5°N）from 20：00 on June 23 to 20：00 on June 24（a）and from 20：00 on July 8 to 20：00 on July 9（b），2020 and the composite of flow fields and water vapor flux divergence at 925 hPa at 02：00 on June 24（c）and at 23：00 on July 8（d），2020

對(duì)應(yīng)兩個(gè)過程強(qiáng)降水時(shí)段（圖2c和圖2d）也正好發(fā)生在夜間時(shí)段，850 hPa急流增強(qiáng)的時(shí)刻對(duì)應(yīng)著925 hPa水汽輻合強(qiáng)的時(shí)刻，850 hPa西南急流的增強(qiáng)使得暖濕氣流源源不斷地在元寶山地區(qū)輻合，降雨隨風(fēng)速的增大也顯著增強(qiáng)，其中融水安太小桑村24日05時(shí)小時(shí)雨量達(dá)80.7 mm，而東田在9日05時(shí)小時(shí)雨量達(dá)74.4 mm。過程期間850 hPa風(fēng)速變化和降雨強(qiáng)度的演變有較好的對(duì)應(yīng)關(guān)系，南風(fēng)氣流的風(fēng)速脈動(dòng)以及風(fēng)速在柳州北部地區(qū)的輻合使得水汽和能量不斷在柳州北部地區(qū)積聚，最終導(dǎo)致強(qiáng)降水發(fā)生。在今后的預(yù)報(bào)中，如中低層分析不出明顯的輻合系統(tǒng)時(shí)應(yīng)該重點(diǎn)關(guān)注低層南風(fēng)氣流增強(qiáng)至急流的時(shí)間以及達(dá)到最強(qiáng)的時(shí)間。

2.3.3 元寶山地形作用

元寶山位于柳州市融水苗族自治縣北部，平均海拔高度為1000～2000 m，主峰青云峰海拔高度為2084.7 m，區(qū)域面積為4220.7 hm2，為柳州第一高峰。元寶山脈地形與特殊的大氣環(huán)流形勢(shì)相結(jié)合后，使融水縣經(jīng)常成為柳州市的暴雨中心。從柳州地形和小時(shí)雨強(qiáng)大于20 mm的雨量分布疊加圖（圖8a和圖8b）可以看到，兩次過程期間小時(shí)雨強(qiáng)大于20 mm短時(shí)強(qiáng)降水主要分布在元寶山脈的南側(cè)及東側(cè)，而超過50 mm·h-1的極端小時(shí)強(qiáng)降水主要分布在元寶山脈的南側(cè)。“6·24”過程最大小時(shí)雨量80.4 mm以及“7·9”過程74.4 mm均出現(xiàn)在元寶山脈的南側(cè)。為了進(jìn)一步分析元寶山地形的作用，沿109°E剖面的分別作6月24日00時(shí)元寶山南側(cè)對(duì)流回波發(fā)展增強(qiáng)時(shí)（圖8c）及7月9日05時(shí)小時(shí)雨量最大時(shí)（圖8d）垂直環(huán)流和垂直速度疊加圖，可以看到低層氣流呈波動(dòng)狀，到25°N附近轉(zhuǎn)為一致的上升氣流，且上升氣流一直伸展到100 hPa以上，對(duì)應(yīng)的垂直速度也是在25°N以北區(qū)域最大，最大垂直速度中 心均出現(xiàn)在400 hPa以上，分別為1.4 cm·s-1、3 cm·s-1。結(jié)合地形圖（圖8a和圖8b），元寶山脈大致位于25.5°N附近，說明元寶山的地形強(qiáng)迫抬升一定程度上加強(qiáng)了上升速度。近地層強(qiáng)烈的暖濕氣流受到元寶山脈的阻擋，不斷輻合上升產(chǎn)生暴雨。

圖8 柳州地形與“6·24”（a）和“7·9”（b）過程期間小時(shí)雨量分布疊加圖、2020年6月24日00時(shí)（c）和7月9日05時(shí)（d）沿109°E垂直環(huán)流（v與w的合成，w放大10倍）及垂直速度剖面圖Fig.8 Topographic map of Liuzhou and distribution of hourly precipitation during the processes of＂6·24＂（a）and＂7·9＂（b），and latitude-height crossing section of vertical circulation（composite of v and w，and w amplified 10 times）and vertical velocity along 109°E at 00：00 on June 24（c）and at 05：00 on July 9（d），2020

3 結(jié)論與討論

（1）兩次突發(fā)性暴雨過程均發(fā)生在系統(tǒng)影響前高溫高濕的南風(fēng)氣流中，暴雨中心主要集中在元寶山脈的西南側(cè)，具有局地性強(qiáng)、過程雨量大、中尺度特征明顯等特征。

（2）高空波動(dòng)是出現(xiàn)暴雨過程的天氣尺度原因，低空、超低空急流為此次過程供了充沛的水汽和能量；環(huán)境條件非常有利于對(duì)流的發(fā)生發(fā)展，在偏南暖濕氣流持續(xù)輸送的前提下，元寶山脈動(dòng)力抬升起到了重要作用，地面弱冷空氣侵入形成的中尺度輻合線以及由于局地地形形成的中尺度輻合中心和大尺度環(huán)境配合致使對(duì)流在元寶山脈南側(cè)得到觸發(fā)。

（3）暴雨與低層南風(fēng)氣流的風(fēng)速脈動(dòng)密切相關(guān)，南風(fēng)氣流的風(fēng)速脈動(dòng)以及低層925 hPa風(fēng)速在柳州市北部地區(qū)的輻合有利于水汽和能量不斷在柳州北部地區(qū)積聚，最終導(dǎo)致強(qiáng)降水發(fā)生。對(duì)流系統(tǒng)的“列車效應(yīng)”以及高效率、低質(zhì)心的降雨系統(tǒng)使得小時(shí)雨強(qiáng)和累積雨量極大。

（4）當(dāng)中低層系統(tǒng)不明朗且低層偏南氣流在夜間有明顯增強(qiáng)的情況下，應(yīng)關(guān)注南風(fēng)氣流增強(qiáng)至急流的時(shí)間以及達(dá)到最強(qiáng)的時(shí)間，特別關(guān)注山脈南側(cè)的降水，在短臨預(yù)報(bào)時(shí)提高警惕；地面中尺度輻合線和中尺度輻合中心是對(duì)流單體觸發(fā)和快速增長(zhǎng)的重要系統(tǒng)，如處于高溫高濕的環(huán)境應(yīng)著重分析實(shí)況中尺度環(huán)境場(chǎng)和中尺度模式地面風(fēng)場(chǎng)，大尺度模式可能難以準(zhǔn)確刻畫中小尺度信息；加強(qiáng)對(duì)T-ln p圖和GPS水汽探測(cè)的分析，強(qiáng)的熱力不穩(wěn)定和極端的水汽條件只需一點(diǎn)動(dòng)力觸發(fā)就可產(chǎn)生強(qiáng)降水。雖然目前模式和預(yù)報(bào)員對(duì)于有地形影響的南風(fēng)氣流中暖區(qū)暴雨預(yù)報(bào)存在較大困難，特別是落區(qū)和強(qiáng)度的預(yù)報(bào)，但相信通過對(duì)大量類似個(gè)例的總結(jié)分析，加強(qiáng)此類暴雨的預(yù)報(bào)著眼點(diǎn)和預(yù)報(bào)思路的研究以及短臨的監(jiān)測(cè)與預(yù)警，一定能提高此類暴雨的預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率。