基于拉格朗日方法的一次南疆西部特大暴雨水汽來源分析

牟 歡， 趙 麗， 王 旭， 安大維

（1.新疆維吾爾自治區(qū)氣象臺(tái)，新疆烏魯木齊830002；2.中亞大氣科學(xué)研究中心，新疆烏魯木齊830002；3.新疆信息工程學(xué)校，新疆烏魯木齊830013；4.新疆維吾爾自治區(qū)人工影響天氣辦公室，新疆烏魯木齊830002）

0 引言

暴雨是指短時(shí)期內(nèi)出現(xiàn)的大量降水，是我國夏季常見的一種災(zāi)害性天氣［1］。近半個(gè)世紀(jì)，我國西北地區(qū)的夏季降水量和極端暴雨事件均顯著增加。徐棟等［2］通過對(duì)近50 a的資料計(jì)算分析后發(fā)現(xiàn)，由于蒸發(fā)增大和水汽輻合增強(qiáng)使得西北干旱地區(qū)降水量增加，而在夏季增加最為顯著。Zhai等［3］研究發(fā)現(xiàn)1951—2000年間中國西北部地區(qū)年、季降水量和極端降水事件均顯著增加。楊蓮梅等［4］研究發(fā)現(xiàn)新疆以夏季降水為主，近百年來呈增濕的趨勢(shì)。

新疆處于西北半干旱地區(qū)，近些年來極端暴雨事件頻發(fā)。水汽輸送決定了干旱地區(qū)降水量的變化趨勢(shì)［5］。充足的水汽是形成暴雨的必要條件之一［6］，任何一場(chǎng)暴雨過程都需要水汽的輸送和集中，源源不斷的水汽供應(yīng)才能形成長時(shí)間的暴雨，因此水汽的來源和輸送是暴雨天氣機(jī)理研究中的重要問題。新疆境內(nèi)缺少湖泊、河流等水源，因此外部輸送是暴雨水汽的重要組成部分。

通過研究水汽的來源、路徑、貢獻(xiàn)率等方面可以更好的揭示暴雨形成機(jī)理。關(guān)于水汽輸送問題的研究，先前一些科研人員主要是通過計(jì)算區(qū)域內(nèi)水汽通量、云中液態(tài)水含量、水汽收支和模式模擬等傳統(tǒng)的研究方法得出以下結(jié)論：針對(duì)我國華東、華南、西南、華北、東北等地的水汽輸送研究發(fā)現(xiàn)，降水主要源自孟加拉灣和中國南海，水汽由偏南氣流輸送，影響中國夏季的強(qiáng)降水［7-8］。而對(duì)西北半干旱地區(qū)的水汽輸送研究表明，由于降水影響系統(tǒng)不同，通常西北地區(qū)夏季降水異常與東部沿海地區(qū)降水分布相反，研究表明來自北冰洋和孟加拉灣的水汽輸送與匯合對(duì)于降水的異常分布至關(guān)重要［9］。王研峰等［10］利用2006年7月至2012年7月AERONET觀測(cè)網(wǎng)SCAOL站點(diǎn)觀測(cè)資料，分析得出黃土高原半干旱地區(qū)大氣可降水量及其與地面水汽壓之間為正相關(guān)，且可降水量和降水量二者變化趨勢(shì)相同。蔣靖海等［11］采用奇異值分解方法，分析了1981—2010年ERA5的月降水和土壤濕度資料。結(jié)果發(fā)現(xiàn)春季北半球土壤濕度與夏季降水之間呈顯著的正相關(guān)，季節(jié)性凍融區(qū)春季土壤濕度的增加會(huì)引起該地區(qū)夏季降水的增加。

先前多以歐拉方法來研究水汽源地和水汽輸送的問題，但水汽隨時(shí)間往往具有突變性和地域性［12］，而歐拉方法難以對(duì)水汽軌跡進(jìn)行精確的描述，更無法計(jì)算水汽貢獻(xiàn)率大小。本文采用的拉格朗日方法是以氣塊為單元，可追蹤三維空間中流體的運(yùn)動(dòng)軌跡和來源，因此可以將水汽的高度、溫度、相對(duì)濕度等物理量隨時(shí)間清晰的展現(xiàn)，也可以計(jì)算出不同的水汽軌跡數(shù)和貢獻(xiàn)率。近些年來，國內(nèi)外部分學(xué)者將拉格朗日方法在氣象領(lǐng)域進(jìn)行了拓展應(yīng)用。Malin等［13］通過對(duì)暴雨水汽軌跡研究后發(fā)現(xiàn)，瑞典南部地區(qū)大暴雨過程的水汽輸送路徑和貢獻(xiàn)率大小與一般暴雨過程的明顯不同。Sodemann等［14］在降水貢獻(xiàn)率和降水路徑定量評(píng)估等方面展開了研究。江志紅等［15-16］將淮河流域強(qiáng)降雨過程分為三個(gè)階段，并分析了不同階段水汽輸送軌跡、主要通道及不同水汽源地的水汽貢獻(xiàn)。王婧羽等［17］通過對(duì)北京特大暴雨過程進(jìn)行后向軌跡模擬得到結(jié)果，從水汽路徑和源地看，從東部海域到達(dá)暴雨區(qū)的水汽貢獻(xiàn)率最大，而孟加拉灣、南海的水汽輸送對(duì)于強(qiáng)降水起到明顯的增強(qiáng)作用。楊浩等［18］基于拉格朗日方法對(duì)比了江淮梅雨和淮北雨季平均水汽的輸送特征后發(fā)現(xiàn)，江淮梅雨的水汽主要來自印度洋、太平洋、孟加拉灣和南海，其中印度洋的水汽貢獻(xiàn)超過50%；而淮北雨季的水汽來自印度洋、歐亞大陸、孟加拉灣和南海、太平洋，且貢獻(xiàn)差異不大。孫建華等［19］認(rèn)為中國江淮流域持續(xù)性降雨過程中，來自南方的水汽輸送主要由索馬里越赤道急流、孟加拉灣南部和印度尼西亞群島附近的越赤道氣流提供。王佳津等［20］對(duì)四川盆地暴雨的水汽輸送進(jìn)行后向軌道追蹤模擬發(fā)現(xiàn)，暴雨過程水汽主要集中在950 hPa和850 hPa，并且二者的水汽路徑和來源有著顯著差別。950 hPa的水汽來源于阿拉伯海和我國南海，而850 hPa的水汽來源于索馬里半島附近，其中阿拉伯海至孟加拉灣的水汽貢獻(xiàn)率最大。Hua等［21］發(fā)現(xiàn)中國西北角的降水在1982—2000年呈上升趨勢(shì)，而在2001—2010年呈下降趨勢(shì)。降水趨勢(shì)的變化與北大西洋到中亞之間有組織的波列傳播密切相關(guān)。北大西洋濤動(dòng)消亡時(shí)引發(fā)的能量分散決定了歐亞大陸上空波動(dòng)異常的階段和強(qiáng)度，進(jìn)而影響西北地區(qū)降水中心的變化。

通過拉格朗日方法對(duì)水汽軌跡的研究主要集中在我國的季風(fēng)區(qū)，而針對(duì)新疆特別是南疆地區(qū)的研究幾乎還是空白。南疆盆地三面環(huán)山，山區(qū)的海拔在3 500 m以上，由于高山地形的阻擋使得低層水汽難以進(jìn)入南疆盆地，大多數(shù)測(cè)站年降水量不足100 mm且時(shí)空分布極不均勻，一次暴雨過程的降水量就可能超過年降水量的70%，極易引發(fā)地質(zhì)災(zāi)害，對(duì)經(jīng)濟(jì)和人民生命財(cái)產(chǎn)造成巨大損失。先前的研究認(rèn)為，南疆盆地的水汽主要集中在700 hPa以下，水汽路徑主要有東方路徑、西方路徑、西北路徑，相對(duì)應(yīng)的水汽源地有青藏高原、孟加拉灣、河西走廊、阿拉伯海、巴爾喀什湖、里海、咸海等地，來自孟加拉灣和青藏高原的東方路徑水汽有著極其重要地位［22-23］。受數(shù)據(jù)和方法的限制，研究結(jié)果缺乏說服力，因此關(guān)于南疆暴雨的水汽源地和輸送路徑一直存有爭議，關(guān)于南疆水汽源地的問題成為氣象工作者的難點(diǎn)。

本文主要利用拉格朗日的方法來研究南疆西部暴雨水汽的輸送問題。通過計(jì)算和分析水汽源地、路徑、貢獻(xiàn)率、收支等方面，較全面展示此次暴雨過程的水汽輸送特征，并討論與先前研究結(jié)果的異同。分析結(jié)果可提高對(duì)新疆上游地區(qū)水汽輸送的認(rèn)識(shí)和改進(jìn)暴雨預(yù)報(bào)的思路。

1 資料和方法

1.1 資料介紹

提取2018年5月新疆841個(gè)國家及區(qū)域觀測(cè)站降水?dāng)?shù)據(jù)、NCEP/NCAR水平分辨率為0.25°×0.25°的逐6 h再分析資料用于高空環(huán)流形勢(shì)和水汽收支分析、NCEP水平分辨率為1°×1°的月平均和日平均海表溫度再分析資料用于分析其異常分布特征、全球資料同化系統(tǒng)的水平分辨率為1°×1°逐6 h資料（GDAS，global data assimilation system）用于后向軌跡計(jì)算。

1.2 研究方法

（1）單位氣柱大氣水汽輸送通量矢量的計(jì)算公式為：

式中：Q為大氣內(nèi)水汽輸送通量矢量（單位：g·cm-1·hPa-1·s-1）；g為重力加速度（單位：m·s-2）；q為比濕（單位：g·kg-1）；V為單位氣柱內(nèi)各層大氣的風(fēng)速矢量（單位：m·s-1）；Ps和Pt分別為底層和頂層的氣壓（單位：hPa）。

（2）HYSPLIT4軌跡追蹤方法

HYSPLIT4模型是由美國國家海洋和大氣管理局（NOAA）的空氣資源實(shí)驗(yàn)室和澳大利亞氣象局在過去20年間聯(lián)合研發(fā)的一種用于計(jì)算和分析大氣污染物輸送、擴(kuò)散軌跡的專業(yè)模型。該模型具有處理多種氣象要素輸入場(chǎng)、多種物理過程和不同類型污染物排放源功能的較為完整的輸送、擴(kuò)散和沉降模式，已經(jīng)被廣泛地應(yīng)用于多種污染物在各個(gè)地區(qū)的傳輸和擴(kuò)散的研究中。其平流和擴(kuò)散計(jì)算采用拉格朗日方法，假設(shè)氣塊隨氣流移動(dòng)，軌跡是氣塊在空間和時(shí)間上的積分。氣塊所在位置的矢量速度在時(shí)間和空間上都是線性插值得出的［24］。其具體計(jì)算公式如下：

其中下一時(shí)刻氣塊的位置是由上一時(shí)刻的平均速度和第一猜測(cè)值所在點(diǎn)的速度平均后與時(shí)間步長的乘積而得到的。P′(t+Δt)為氣塊第一猜測(cè)值，P(t+Δt)為氣塊最終位置，P(t)為上一時(shí)刻氣塊位置，V為在某一時(shí)間位置的速度。

（3）誤差分析算法

變異系數(shù)是可以用來評(píng)估模式軌跡模擬結(jié)果變異（偏差）程度的無量綱數(shù)。軌跡變異系數(shù)越小，則變異程度小，說明模擬效果較好。變異系數(shù)會(huì)隨著軌跡向后追蹤時(shí)間逐漸增大。

式中：xi表示樣本中的物理量；μ表示平均值；N表示樣本數(shù)的總和；σ表示總體標(biāo)準(zhǔn)差；Cv表示變異系數(shù)。

（4）水汽貢獻(xiàn)率算法

江志紅［15］提出一種定量計(jì)算水汽貢獻(xiàn)率的方法?？梢酝ㄟ^計(jì)算不同路徑到達(dá)暴雨區(qū)的軌跡水汽比濕與暴雨區(qū)全部軌跡比濕之和的比值得出不同路徑的水汽貢獻(xiàn)率。

式中：Qs表示某一源地的水汽貢獻(xiàn)率；qlast表示氣塊到達(dá)目標(biāo)區(qū)域的比濕；m表示在某一源地所包含的氣塊個(gè)數(shù)；n表示所有源地氣塊到達(dá)目標(biāo)區(qū)域的總個(gè)數(shù)。

（5）t檢驗(yàn)

利用雙邊studentt檢驗(yàn)方法［25］對(duì)2018年5月和氣候態(tài)的流函數(shù)、海表溫度異常進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)。

2 降水實(shí)況及環(huán)流特征分析

2.1 降水實(shí)況

受中亞低槽南伸的影響，2018年5月16—22日南疆西部出現(xiàn)了一次特大暴雨過程。從過程累計(jì)降水量分布可以看到（圖1），暴雨區(qū)呈西北—東南向的分布，暴雨中心位于南疆喀什北部和克州中部的區(qū)域。根據(jù)新疆24 h暴雨標(biāo)準(zhǔn)，共有96個(gè)測(cè)站出現(xiàn)暴雨（≥24.1 mm），其中5個(gè)國家級(jí)測(cè)站的日降水量突破有歷史記錄以來的最大值。

圖1 2018年5月16—22日南疆西部暴雨過程累計(jì)降水量分布（單位：mm），黑色矩形為暴雨中心Fig.1 The spatial distribution of accumulated precipitation in west of southern Xinjiang from 16 to 22 May，2018（unit：mm），the black rectangle indicating a severe torrential center

從圖2中可以看出5月16—22日南疆西部暴雨站逐日累計(jì)降水量和累計(jì)數(shù)的變化，二者在暴雨過程的前中期的變化不明顯，而到21日暴雨站逐日累計(jì)降水量和累計(jì)站數(shù)均驟升至峰值，因此下文重點(diǎn)對(duì)21日的天氣形勢(shì)和水汽軌跡做具體分析。

圖2 2018年5月16—22日南疆西部暴雨站日累計(jì)降水量及日累計(jì)站數(shù)變化（單位：mm）Fig.2 The change of precipitation and accumulated precipitation and total number of daily severe torrential stations in the west of southern Xinjiang from 16 to 22 May 2018（unit：mm）

2.2 暴雨過程環(huán)流特征分析

2018年5月，中緯度環(huán)流異常以相當(dāng)正壓結(jié)構(gòu)為主，其大值中心位于300 hPa（圖3）。南疆地區(qū)始終位于準(zhǔn)定常相當(dāng)正壓槽前，高度場(chǎng)的異常偏高，為極端降水的發(fā)生提供了有利的動(dòng)力條件。波作用活動(dòng)通量診斷說明，該正壓槽位于歐亞大陸上空的高空波列內(nèi)。其中，波源位于格陵蘭島南部，當(dāng)波能量沿著極鋒急流向下游頻散時(shí)，相繼在歐洲上空形成高壓脊、在南疆上空形成低壓槽。2018年春、夏季極強(qiáng)的NAO正位相直接導(dǎo)致了格陵蘭島南部的高空波源，這是2018年5月下旬南疆地區(qū)發(fā)生極端降水的重要?dú)夂虮尘啊?/p>

圖3 2018年5月300 hPa流函數(shù)異常（等值線，106 m2·s-1）和波作用通量（矢量，m2·s-2）：陰影表示氣候平均4—6月緯向西風(fēng)大值帶（m·s-1）；紫色實(shí)線表示地形高度大于1 500 m地區(qū)；打點(diǎn)區(qū)表示通過99.5%顯著性檢驗(yàn)的流函數(shù)異常區(qū)域（2018年5月與1981—2010年5月）Fig.3 Horizontal distribution of anomalous stream function（contours，106 m2·s-1）and wave activity flux（vectors，m2·s-2）in May 2018：gray shading indicating the large value belt of climate-mean westerly wind in April-May-June（m·s-1）；while solid purple line area indicating the area higher than 1 500 m a.s.l.，dot area representing an outlier region of a flow function that passes the 99.5%significance test（May 2018 and May 1981—2010）

通過分析暴雨日中低層的環(huán)流形勢(shì)可以看出（圖4），500 hPa上偏西的伊朗高壓和偏東的青藏高壓使得南亞高壓呈帶狀分布。當(dāng)伊朗高壓發(fā)展東移配合從歐洲東部不斷東南下的短波，使得南疆西部上游的中亞地區(qū)經(jīng)向度不斷加大，并在咸海以南形成了低渦系統(tǒng)，南疆西部處于低渦前部的西南氣流中，形成了有利于南疆暴雨的大尺度環(huán)流背景。700 hPa上南疆偏東急流有利于暴雨區(qū)水汽的輸送、不穩(wěn)定能量的釋放和上升運(yùn)動(dòng)的增強(qiáng)。當(dāng)外界的水汽輸送至暴雨區(qū)，最終造成了此次南疆極端暴雨天氣。

圖4 2018年5月21日500 hPa（a）、700 hPa（b）的平均高度場(chǎng)（單位：gpm）和風(fēng)場(chǎng)（單位：m·s-1），藍(lán)色矩形為暴雨區(qū)Fig.4 The mean geopotential height field（unit：gmp）and wind field（unit：m·s-1）at 500 hPa（a），700 hPa（b）on 21 May 2018，the blue rectangle being the torrential area

3 暴雨區(qū)水汽收支分析

水汽收支可被用來量化分析不同因素對(duì)濕潤趨勢(shì)的貢獻(xiàn)［26］。通過計(jì)算研究區(qū)域的水汽收支發(fā)現(xiàn)（表1），暴雨發(fā)生前，區(qū)域內(nèi)整層（地面至300 hPa）水汽維持凈流出或少量流入的狀態(tài)。在出現(xiàn)暴雨的5月21日，區(qū)域內(nèi)整層的凈收支增至0.49×108t，水汽主要從地面至700 hPa高度的東邊界流入，該高度水汽的凈收支占整層收支的3倍多，而700 hPa以上高度水汽的流入較少。

表1 暴雨中心上空各邊界的水汽收支（單位：108 t）Table 1 Water vapor budgets of each boundary over the severe torrential center for whole layer and various sub-layers on May 21（unit：108 t）

計(jì)算區(qū)域內(nèi)的水汽收支可以定量分析在單位時(shí)間內(nèi)的水汽收支大小，但無法明確暴雨的水汽源地、路徑、貢獻(xiàn)等問題，基于拉格朗日軌跡追蹤方法可以很好的解決相關(guān)問題，進(jìn)而提高水汽收支和輸送特征方面的研究水平。

4 暴雨水汽源地與輸送特征分析

4.1 軌跡模擬方案

選取暴雨中心76°～78° E，38°～40° N的范圍作為研究區(qū)域，區(qū)域在單位時(shí)間內(nèi)追蹤軌跡的格點(diǎn)數(shù)為25個(gè)。南疆暴雨水汽輸送主要集中在700 hPa以下的高度［22］。研究區(qū)域內(nèi)地形海拔多在1 200～1 500 m，模擬起始追蹤高度至少高于地形表面250 m，因此將軌跡追蹤高度設(shè)定在海平面以上2 000、2 500、3 000 m的高度。追蹤時(shí)間選取過程最強(qiáng)暴雨日（5月21日），每隔3 h重新做一次240 h的后向軌跡追蹤模擬，計(jì)算共得到600條軌跡的集合。

軌跡的變異系數(shù)可以用來確定后向軌跡追蹤的時(shí)間長度。根據(jù)水平方向上偏移（初始偏移為0.01 sigma），通過樣本計(jì)算出過程中逐小時(shí)的軌跡變異系數(shù)（圖5），變異系數(shù)隨時(shí)間的倒推而逐漸增大，說明后向追蹤模擬結(jié)果不確定性會(huì)隨時(shí)間變大，因而不適合繼續(xù)追蹤模擬。經(jīng)分析后發(fā)現(xiàn)，此次暴雨過程的緯向變異系數(shù)在-192 h（8 d）后開始明顯增大，而經(jīng)向變異系數(shù)變化不明顯，因此確定此次暴雨過程對(duì)8 d的后向模擬軌跡進(jìn)行分析。

圖5 水汽軌跡的變異系數(shù)Fig.5 Variation coefficient of water vapor trajectories

4.2 水汽源地貢獻(xiàn)率和輸送軌跡分析

以往的研究認(rèn)為，南疆暴雨的水汽主要是從孟加拉灣出發(fā)后翻越青藏高原再沿偏東氣流到達(dá)暴雨區(qū)，該區(qū)域水汽在南疆暴雨過程中占主要貢獻(xiàn)［23］。但與以往研究不同的是，此次HYSPLIT模擬結(jié)果中并未出現(xiàn)來源于孟加拉灣的水汽軌跡。按源地和輸送路徑劃分（圖6），暴雨水汽主要來源于北極的巴倫支海、喀拉海、挪威海（以下簡稱BKS，A區(qū)）和地中海（B區(qū)）。兩條水汽軌跡先分別沿西北氣流和偏西氣流向下游輸送，并在到達(dá)哈薩克丘陵后水汽軌跡發(fā)生了明顯的匯聚。匯聚后的水汽軌跡繞過天山東側(cè)，在到達(dá)羅布泊地區(qū)后隨低層的偏東急流抵達(dá)暴雨區(qū)上空。氣流軌跡東折是由于新疆“三山夾兩盆”的特殊地形和南疆盆地東高西低的氣壓差共同造成的。所以，進(jìn)入暴雨區(qū)的水汽軌跡是先沿西北氣流和西方氣流輸送之后在羅布泊地區(qū)東折形成的，而孟加拉灣的水汽并不是構(gòu)成南疆西部暴雨的必要條件。

圖6 不同區(qū)域水汽輸送軌跡：A區(qū)域（a），B區(qū)域（b），A區(qū)域和B區(qū)域（c）；A區(qū)軌跡為實(shí)線，B區(qū)軌跡為虛線，黑色矩形為暴雨中心Fig.6 Water vapor transmission trajectories in different regions：Region A（a），Region B（b），Region A and Region B（c）；solid line being Region A trajectories，dotted line being Region B trajectories，black rectangle being the severe torrential center

分析不同輸送路徑的水汽貢獻(xiàn)率和軌跡比重可以看出（圖7），源于BKS區(qū)域的水汽軌跡略多于從地中海出發(fā)的水汽軌跡。但從水汽貢獻(xiàn)率方面看，BKS區(qū)域和地中海的水汽貢獻(xiàn)率分別是62%和38%，前者的水汽貢獻(xiàn)率明顯大于后者，因此，BKS區(qū)域的水汽是此次南疆暴雨水汽的主要補(bǔ)充。

圖7 不同區(qū)域的水汽貢獻(xiàn)率和軌跡百分比Fig.7 Water vapor contribution rate（shadow）and trajectories percentage（white）from Region A and Region B

4.3 海表面溫度異常與水汽輸送的相關(guān)性

海表面溫度異常偏高可使水汽輸送和能量分配發(fā)生很大變化，進(jìn)而加劇干旱區(qū)域的水分循環(huán)。從2018年5月海表溫度距平分布可見（圖8），BKS地區(qū)海表溫度（SST）異常偏高，距平中心超過1.5℃，偏高的區(qū)域與4.2節(jié)中描述的水汽源地基本重合，同時(shí)北大西洋海表溫度異常呈現(xiàn)明顯的正三極子型分布特征。以上分析表明，一方面，北極地區(qū)海表溫度異常升高，有利于水汽從海表通過蒸發(fā)作用進(jìn)入大氣，形成南疆地區(qū)極端降水的重要水源地；另一方面，北大西洋正三極子型溫度異常能夠維持北大西洋濤動(dòng)（NAO）正位相，通過中緯度波列加深南疆地區(qū)的高空槽，為極端降水的發(fā)生提供有利的上升氣流背景。北極對(duì)環(huán)境變化高度敏感，可通過相互的物理過程與氣候系統(tǒng)形成反饋?zhàn)饔茫?7］。在全球氣候暖濕化加劇的背景下，北極的海表溫度異常對(duì)關(guān)系區(qū)域氣候變化有很好的指示意義。

圖8 2018年5月海表溫度距平分布（單位：℃），打點(diǎn)區(qū)表示通過99.5%顯著性檢驗(yàn)的海表溫度異常區(qū)域（2018年5月與1981—2010年5月）Fig.8 Map showing the distribution of sea surface temperature anomalies in May 2018（unit：℃）；anomalies SST exceeding the 99.5%confidence level being stippled（May 2018 and May，1981—2010）

5 結(jié)論

本文主要基于拉格朗日軌跡追蹤方法，從水汽源地、水汽輸送路徑、水汽貢獻(xiàn)率、水汽收支等方面對(duì)南疆西部2018年5月中旬一次特大暴雨過程做出客觀定量的分析，得到以下結(jié)論：

（1）2018年5月南疆高空位于準(zhǔn)定常相當(dāng)正壓槽前，其高度場(chǎng)異常偏高為極端降水的發(fā)生提供了有利的動(dòng)力條件。500 hPa上從歐洲東部不斷東南下的短波，在咸海以南地區(qū)形成的低渦系統(tǒng)是此次暴雨過程的影響系統(tǒng)。

（2）利用HYSPLIT進(jìn)行后向軌跡模擬的結(jié)果表明，此次南疆暴雨的水汽輸送主要來源于高緯度的BKS區(qū)域和中緯度的地中海，兩地水汽分別隨西北氣流和偏西氣流向下游輸送，軌跡在哈薩克丘陵匯聚后進(jìn)入北疆。匯聚后的水汽繞過天山東側(cè)到達(dá)羅布泊地區(qū)后再隨低層的偏東急流抵達(dá)暴雨區(qū)上空。從BKS區(qū)域出發(fā)的軌跡略多于地中海，但二者的水汽貢獻(xiàn)率分別為62%和38%，因此，從BKS區(qū)域出發(fā)的水汽對(duì)此次南疆暴雨起到主要的補(bǔ)充作用。另外，模擬結(jié)果中沒有發(fā)現(xiàn)從孟加拉灣出發(fā)的軌跡，所以該區(qū)域的水汽并不是構(gòu)成南疆西部暴雨的必要條件。

（3）北極地區(qū)海表面溫度偏高有利于水源地的大氣中水汽含量增加。北大西洋正三極子型溫度異常結(jié)構(gòu)能夠維持NAO正位相，為極端降水的發(fā)生提供有利的上升氣流背景。

此次暴雨水汽軌跡模擬結(jié)果表明，低層偏東氣流對(duì)南疆暴雨水汽輸送起到重要作用。暴雨發(fā)生前2日，暴雨區(qū)已出現(xiàn)小量陣雨，當(dāng)?shù)蛯悠珫|氣流將暖濕空氣輸送至較冷的暴雨區(qū)上空時(shí)，大氣迅速接近飽和，并在動(dòng)力和熱力條件的作用下形成了此次南疆西部的特大暴雨過程。另外，在不同的環(huán)流背景下是否還能得到與此次暴雨過程相似的結(jié)論，并以此歸納出南疆暴雨的形成機(jī)制。因此解決這些問題還需要進(jìn)一步開展相關(guān)的數(shù)值模擬工作。