湖南省西南渦暴雨的分類研究

毛紫怡，劉金卿

(1.云南大學地球科學學院，昆明650500；2.湖南省氣象臺，長沙410118；3.氣象防災減災湖南省重點實驗室，長沙410118)

引言

西南渦暴雨洪澇天氣的預報預測一直是我國氣象學家和天氣預報員關注的熱點問題(何光碧，2012；李躍清和徐祥德，2016)，近年來在西南渦致災暴雨的天氣學分析(陳濤等，2011；廖移山等，2011；Mi et al.，2017)、氣候統(tǒng)計(Feng et al.，2016；葉瑤和李國平，2016；慕丹和李躍清，2018)和動力學機理(Fu et al.，2011；Wang and Tan，2014)等研究方面取得了顯著進展。王曉芳等(2007)指出西南渦的強非地轉運動通過激發(fā)輻合上升促進暴雨發(fā)展。郝麗萍等(2016)認為高原水平切變線上風切變的大小對盆地持續(xù)性西南渦暴雨起重要作用。Wang 和Liu(2017)指出急流加速與西南渦暴雨潛熱釋放存在正反饋作用，并強調了低空急流及暖平流對西南渦移動及暴雨的影響。劉金卿和李子良(2020)分析了一次西南渦誘生氣旋引發(fā)的下游暴雨過程，指出西南渦誘生的新系統(tǒng)東移可以引發(fā)下游遠距離暴雨。

不同的環(huán)流配置具有不同的暴雨天氣學特征，近年來基于客觀方法的暴雨天氣分類研究快速發(fā)展。李玉梅等(2016)結合旋轉EOF 和k均值聚類法對非臺風強降水的天氣形勢進行分類，認為分類后的天氣學模型有效捕捉到相似天氣形勢的局地變化特征。陳靜靜等(2016)對比了主觀方法和k均值聚類方法在湖南暴雨天氣分類的效果，指出客觀分類反映了和主觀分類一致的環(huán)流特征。

在西南渦暴雨的天氣學模型方面，雖然前人基于主觀分類方法獲得了適用于當地的概念模型(盧萍等，2014a，2014b；韓林君和白愛娟，2019)，但不同學者的成果在其他地區(qū)推廣時普適性仍需檢驗，而客觀分類方法人為因素少，更容易推廣和實現業(yè)務化應用。由于湖南省是全國遭受暴雨洪澇災害影響最嚴重的省份之一(湖南省氣象局，2018)，西南渦是引發(fā)湖南暴雨的重要天氣系統(tǒng)(潘志祥，2015；劉紅武等，2016)，因此，本文以湖南省為例，利用不同客觀方法對西南渦暴雨天氣進行分類及對比驗證。首先對湖南省西南渦暴雨時空分布特征進行統(tǒng)計，然后進一步研究了暴雨發(fā)生時的不同環(huán)流配置，以此建立天氣學概念明確的西南渦暴雨預報模型。

1 資料與方法

1.1 資料

本文使用的資料包括：(1)《西南低渦年鑒(2012—2016)》(中國氣象局成都高原氣象研究所和中國氣象學會高原氣象學委員會，2013；2015；2016a；2016b；2017)(簡稱《年鑒》)，《年鑒》基于天氣學定義，結合近幾年的加密觀測科學試驗，整編了西南渦渦源、路徑及降水量、降水日數等資料圖表，為西南渦研究提供了數據資料的基礎性保障。(2)2012—2016年歐洲中期數值預報中心(European Centre for Medium-Range Weather Forecasts，簡稱ECMWF)提供的ERA-Interim(ECMWF Reanalysis-Interim)再分析資料中的高空氣象要素，空間分辨率0.125°×0.125°，時間分辨率6 小時。(3)湖南省氣象信息中心整編的2012—2016年湖南省97個國家級氣象站逐日降水數據，用于統(tǒng)計湖南省西南渦暴雨實況特征。(4) 熱帶測雨衛(wèi)星(Tropical Rainfall Measuring Mission，簡稱TRMM)提供的3B42逐日格點降水產品，空間分辨率為0.25°×0.25°，該數據在西南渦降水研究中適用性較好(蔣璐君等，2015)，與再分析資料整合后用于分類計算，為與再分析資料匹配，利用雙線性方法將其插值為0.125°×0.125°。(5)文中涉及的地圖是基于湖南省標準地圖服務網站下載的審圖號為GS(2016)1597 的中國地圖和審圖號為湘S(2017)49號的湖南省地圖制作，底圖無修改。

1.2 普查標準

湖南省暴雨日：參考葉成志等(2016)和陳靜靜等(2016)對湖南暴雨日的統(tǒng)計標準，定義湖南暴雨日為24 h內(以世界時00∶00為界，下同)全省97站中至少有5站出現暴雨(≥50 mm)或1站出現大暴雨(≥100 mm)。按照上述標準，2012—2016年湖南省共有166個暴雨日。

西南渦影響下的湖南暴雨日：參考劉紅武等(2016)提出的篩選西南渦影響湖南的方法，結合《年鑒》整編的“西南渦對我國降水影響簡表”，進一步判斷166個湖南省暴雨日是否受到西南渦的影響。具體方法如下：逐一判斷暴雨日00∶00 或12∶00 是否有西南渦中心移入湖南的高影響區(qū)域(105°—120°E、23°—32°M)，同時在簡表記錄中，該日期存在西南渦降水過程影響到湖南。當暴雨日存在西南渦移入高影響區(qū)域，并且降水影響范圍涵蓋了湖南時，認為此次湖南暴雨由西南渦引發(fā)。經統(tǒng)計，2012—2016年共有51個湖南省西南渦暴雨日，約占湖南省總暴雨日數的三分之一(31%)。

西南渦路徑的分類方法：參考王金虎等(2015)以及范嬌和陳科藝(2019)的定義，當西南渦路徑終點與初始位置的緯度差在[-5°M，5°M]范圍時，認定為偏東方向，超過5°M為東北方向，低于-5°M為東南方向。

1.3 多變量EOF分解

為了得到產生湖南省西南渦暴雨時的大氣環(huán)流系統(tǒng)各要素的協同變化特征，利用多變量EOF(Multi?variate Empirical Orthogonal Functions，簡稱MEOF)方法(Wang，1992；Wang et al.，2008)對多個氣象要素場進行時空分解。

考慮到邊界層(925 hPa)中尺度輻合線和超低空急流對我國江南地區(qū)強降水位置的指示作用(許愛華和諶蕓，2013)，本文主要選取925 hPa的氣象要素場進行MEOF 分解，具體包括：風場(包括經向風、緯向風)、假相當位溫(θse)及TRMM降水，由于不同要素量級差別大，因此計算前對所有要素進行標準化處理。分析時刻皆取暴雨日00:00，研究的關鍵區(qū)選擇湖南地區(qū)(108°—115°E、24°—31°M)。經過MEOF計算后分離出的空間模態(tài)表征了低層風場、θse場與降水的空間分布及協同變化特征。MEOF 分解的計算公式(顏映，2012)如下

其中，V是由標準化后的不同氣象要素組合成的矩陣；E是空間模態(tài)，表示不隨時間變化的典型場；P是時間序列，表示空間模態(tài)的權重系數；T是轉置。

2 湖南省西南渦暴雨的統(tǒng)計特征

經統(tǒng)計，2012—2016年共有164個西南渦移出源地，其中有四分之一(39個，占24%)引發(fā)了51次湖南暴雨。為分析西南渦對湖南暴雨在落區(qū)、強度、季節(jié)變化等方面的影響，本節(jié)將從引發(fā)湖南暴雨的西南渦移動特征及暴雨時空分布等方面進行分析。參考《年鑒》中的渦源分類標準，將不同生成區(qū)域的西南渦分為九龍渦(99°—104°E、26°—30.5°M)、盆地渦(104°—109°E、26°—33°M)、小金渦(99°—104°E、30.5°—33°M)。

2.1 西南渦移動特征

2012—2016年51 個湖南西南渦暴雨日全部由移出源地的西南渦造成，而源地生消的西南渦引發(fā)湖南暴雨的概率較低，圖1是2012—2016年引發(fā)湖南暴雨的西南渦渦源及移動路徑。從渦源分類上，引發(fā)湖南暴雨頻率最高的是盆地渦(29 次，占57%)，其次是九龍渦(16 次，占31%)，最少的是小金渦(6 次，占12%)。從移出路徑上，偏東方向移出的西南渦(37個，占95%)引發(fā)了大多數湖南暴雨(48 次，占94%)，其次，東北路徑的西南渦(2個，占5%)引發(fā)了少數湖南暴雨(3次，占6%)，大部分引發(fā)暴雨的西南渦經由湖南西北側、北側。

圖1 2012—2016年引發(fā)湖南暴雨的西南渦路徑分布:盆地渦(綠色)、小金渦(藍色)、九龍渦(紅色)Fig.1 Track of Southwest China vortexes that trigger rainstorms in Hunan Province from 2012 to 2016:Basin vortex(green),Xiaojin vortex(blue),Jiulong vortex(red).

2.2 西南渦暴雨落區(qū)及強度分布

根據2012—2016年湖南省97個測站的西南渦暴雨頻次及日平均降水量的空間分布(圖2)，西南渦暴雨的高頻次區(qū)(≥9 次)主要分布在湘中以北(圖2a)。其中，單站頻次大于13次的站點有3站，分別是沅陵(13次)、保靖(13 次)、瀏陽(15 次)，同樣位于湘中以北。從日平均降水量來看，空間分布趨勢與暴雨日頻次基本一致(圖2b)，降水量超過30 mm·d-1的站點共計5站，均位于湘西北。以上結果表明，湖南西南渦暴雨的出現頻次和強度在空間上都呈現明顯的北高南低的分布趨勢，即湘中以北多于湘中以南，以湘西北出現的次數最多、強度最大，而湘中以南受西南渦影響相對弱。出現此現象的原因可能與西南渦影響湖南的路徑以偏東路徑為主有關，而該路徑主要影響湖南西北部、北部(圖1)。

圖2 2012—2016年湖南省西南渦暴雨日的空間分布:(a)單站頻次分布(圓點)；(b)日平均降水量(填色，單位：mm·d-1)Fig.2 Spatial distribution of Southwest China vortex rainstorms for 97 stations in Hunan Province from 2012 to 2016.(a)Rainstorm frequency(dot)，(b)Daily average precipitation(shading,units:mm·d-1).

2.3 西南渦暴雨季節(jié)變化

根據移出類西南渦是否引發(fā)湖南暴雨，對比分析了引發(fā)、未引發(fā)湖南暴雨的兩類西南渦逐月頻次分布(圖3)，據此可以觀察到引發(fā)湖南暴雨的西南渦頻次存在明顯的季節(jié)變化特征。從其逐月累計來看，2012—2016年移出源地的西南渦集中在冬(12月—次年2月)、春(3—5月)、夏(6—8月)三季(135個，占82%)。其中，引發(fā)湖南暴雨的西南渦主要出現在春夏兩季(33個)，約占全年總數(39個)的85%(圖3a)。冬季雖然西南渦移出較頻繁，但是較少引發(fā)湖南暴雨，究其原因，這可能與冬季西南暖濕氣流較弱、大氣水汽含量少有關。另外，值得注意的是，雖然三種渦源的西南渦暴雨都集中出現在5—7月，但是在該期間移出源地的盆地渦更容易引發(fā)湖南暴雨(40%，圖3c)，而九龍渦(18%，圖3b)和小金渦(13%，圖3d)產生暴雨的比例相對較小。

圖3 2012—2016年引發(fā)湖南暴雨和未引發(fā)湖南暴雨的移出類西南渦頻次逐月分布:(a)全部西南渦；(b)九龍渦；(c)盆地渦；(d)小金渦Fig.3 Frequency distribution of Southwest China vortexes that trigger or not trigger rainstorms in Hunan Province from 2012 to 2016.(a)Total vortexes，(b)Jiulong vortexes，(c)Basin vortexes and(d)Xiaojin vortexes.

3 湖南省西南渦暴雨的天氣學特征及分類

不同環(huán)流配置下的西南渦暴雨天氣特征及暴雨機制不同，為了更好地理解暴雨成因，本節(jié)使用MEOF方法和k均值聚類方法對2012—2016年湖南的51 次西南渦暴雨形勢場配置進行客觀分類及對比驗證。

3.1 風場、假相當位溫場與降水的協同變化

圖4 是利用ERA-Interim 資料925 hPa 風場、θse場與TRMM 降水進行MEOF 分解的前兩個模態(tài)，前兩個模態(tài)的方差貢獻率分別為42.0%和11.5%，累計方差達到53.5%，均通過了Morth顯著性檢驗(Morth et al.，1982)，表明前兩個模態(tài)相互獨立并能與其他模態(tài)顯著區(qū)分。在降水的空間分布上，前兩個模態(tài)均反映出湖南降水南北反相分布的特點(圖4a、b)，這與實況統(tǒng)計中暴雨頻次和量級呈現的南北分布的差異具有一致性(圖2)。

從多要素的協同變化上，第一模態(tài)配置不受明顯的異常風場形成的切變線(圖4a)和異常θse梯度形成的θse平流影響(圖4c)。當時間序列為正時，全省處于暖濕氣團控制下，此時雖然全省受一致異常西南風影響，但是風速大小有差異，大風核位于湘南，左前方(湘中以北)是氣旋性切變輻合區(qū)，有利于降水，與暴雨正異常對應，右側(湘東南)為反氣旋性輻散區(qū)，不利于降水，與暴雨負異常對應。當時間序列為負時，全省轉為異常東北風控制，暴雨正異常主要發(fā)生在異常東北風的左前方(湘中以南)。

圖4 大氣環(huán)流MEOF分解的第一模態(tài)(a、c)和第二模態(tài)(b、d)(圖中矢量場是925 hPa風場載荷，a、b陰影表示降水載荷，c、d陰影表示假相當位溫載荷)Fig.4 Spatial patterns of the first(a,c)and second leading(b,d)MEOF mode of 925 hPa winds,precipitation(color shadings in the upper panels)and equivalent potential temperature(color shadings in the lower panels).

第二模態(tài)配置受異常輻合、輻散(圖4b)以及異常θse平流的直接影響(圖4d)。當時間序列為正時，湘中以南存在異常東北風和異常西風交匯形成的冷式切變線，且省內存在較強的異常θse梯度，湘中以北受異常干冷平流控制，暴雨正異常發(fā)生在干冷平流前部及切變線附近。當時間序列為負時，湘中以南轉為異常西南風和異常東風形成的輻散區(qū)控制，而湘中以北仍然存在異常干冷平流，暴雨正異常產生在干冷平流前部的相對暖濕區(qū)。

需要注意的是，由于在MEOF 分解之前對變量進行了標準化處理，所以風場與降水異常場僅表示個例對背景場平均狀態(tài)的偏離程度，并不能完全代表風場與降水的配置。為了直觀分析前兩個模態(tài)對應的大氣環(huán)流形勢特征，接下來對分解之后時間序列標準差值大于1(正異常)或小于-1(負異常)的強弱典型個例(圖5)提取背景場進行合成分析，進一步討論引發(fā)湖南省西南渦暴雨的環(huán)流配置。根據以上標準，第一模態(tài)正異常典型暴雨日共5個，負異常共8個，第二模態(tài)正異常典型個例共9個，負異常共8個，具體日期見表1。

圖5 大氣環(huán)流MEOF分解的第一模態(tài)(黑色實線)和第二模態(tài)(紅色虛線)的標準化時間系數(綠色虛線為標準差等于1或-1的直線)Fig.5 The normalized time coefficient series of the first mode(black line)and second mode(red line)of MEOF.The horizontal green dashed lines are for values of 1 or-1 standard deviation.

3.2 環(huán)流特征及分類

圖6是基于MEOF展開的前兩個模態(tài)典型個例(圖5，表1)合成環(huán)流及地面降水分布，根據700 hPa 西南渦及925 hPa風場、θse、水汽的配置情況，將形勢場分為三類，分別是暖區(qū)類、鋒面類、回流類。

表1 湖南西南渦暴雨的典型個例統(tǒng)計表Table 1 Typical Southwest China vortex rainstorm cases of Hunan Province.

圖6 基于表1典型個例的合成環(huán)流(左側)和日平均降水(右側，單位：mm·d-1):形勢場包括700 hPa位勢高度場(藍色等值線，單位:dagpm)以及925 hPa假相當位溫(紅色等值線，單位：K)、風場(全風速≥6 m·s-1或經向風＜-0.1 m·s-1，綠色風羽，單位:m·s-1)、水汽通量(填色，單位:g·cm-1·hPa-1·s-1)；(a、b)第一模態(tài)正異常,(c、d)第一模態(tài)負異常,(e、f)第二模態(tài)正異常,(g、h)第二模態(tài)負異常Fig.6 Composite analysis of synoptic situation(left panels)and daily mean precipitation(units:mm·d-1,right panels)for typical cases based on Table 1.The synoptic situation include geopotential height(blue contour,units:dagpm)at 700 hPa and equivalent potential temperature(red contour,units:K),wind(≥6 m·s-1 or meridional wind＜-0.1 m·s-1,green barb,units:m·s-1),moisture flux(shading,units:g·cm-1·hPa-1·s-1)at 925 hPa.(a,b)first mode of positive anomaly,(c,d)first mode of negative anomaly,(e,f)second mode of positive anomaly,and(g,h)second mode of negative anomaly.

第一類(暖區(qū)類)：暖區(qū)降水判斷指標主要基于陳玥等(2016)提出的長江中下游地區(qū)的暖區(qū)暴雨標準，以及汪玲瑤等(2018)提出的江南地區(qū)暖區(qū)暴雨定義，即暴雨發(fā)生在切變線(鋒線)以南100～300 km 的暖區(qū)內，不受明顯冷空氣或臺風等熱帶系統(tǒng)直接影響，第一模態(tài)正異常(圖6a、b)和第二模態(tài)負異常(圖6g、h)均符合暖區(qū)暴雨特征。它們的共同點表現為暴雨發(fā)生在西南渦槽前一致南風形勢下深厚(925—700 hPa)的暖濕空氣中，冷空氣位置相對湖南偏北，省內不受干冷平流影響，此時暴雨落區(qū)在湘中以北，且強度比另外兩類更強(圖6d、f)。具體來看，第一模態(tài)正異常形勢下，整個湖南位于700 hPa西南渦槽前，低層受西南暖濕氣流和θse大于344 K的暖脊控制，湖南境內西南急流與等溫線夾角超過45°，全省處于暖平流和水汽通量超過10 g·cm-1·hPa-1·s-1的高濕舌控制下，持續(xù)的高溫高濕平流有利于低層熱力不穩(wěn)定增長，暴雨發(fā)生在急流軸左前方(湘中以北)高溫高濕環(huán)境中(圖6b)。與第一模態(tài)形成對比的是，第二模態(tài)負異常雖然西南氣流不如第一模態(tài)旺盛，省內高溫高濕程度相對較弱(＜340 K)，但是急流強度與溫濕差異不影響其表現出的暖區(qū)特征。該類暴雨發(fā)生在水汽豐富、強熱力不穩(wěn)定的南風環(huán)境下，暴雨機制可能與大風核左側的氣旋式切變輻合和復雜地形有關(周長春，2015；何立富等，2016)。此外，該類西南渦暴雨主要出現在春夏季(表1)。

第二類(回流類)：回流降水天氣形勢表現為降水發(fā)生在低空西南氣流和近地面高壓底部的偏東風回流影響下(李子良，2006；胡順起等，2017)，第一模態(tài)負異常環(huán)流表現出回流特征(圖6c、d)。700 hPa 西南渦位于川東，低渦東側江淮、黃淮地區(qū)受高壓脊(310 dagpm)控制，對應925 hPa天氣圖上黃淮地區(qū)存在一個反氣旋(高壓)中心，鋒面(θse密集帶)位于廣西到貴州境內。此時，湖南位于該高壓底部和鋒面后部(東北側)，全省受一致偏東風回流影響，在邊界層形成θse低于334 K 且水汽通量小于6 g·cm-1·hPa-1·s-1的干冷墊，700 hPa西南渦槽前西南暖濕空氣在干冷墊上爬升，這構成了典型的回流降水形勢，暴雨產生機制可能與山脈地形背風回流、鋒面次級環(huán)流及西南渦發(fā)展有關(李子良，2006；周雪松和談哲敏，2008；李青春等，2011)。該類西南渦暴雨主要位于湘東南，強度較暖區(qū)類更弱，與鋒面類相當，多集中在春秋季(占88%，表1)。

第三類(鋒面類)：鋒面降水指發(fā)生在鋒面附近的降水，第二模態(tài)正異常具有鋒面降水特征(圖6e、f)。925 hPa 天氣圖上，湘中地區(qū)(26°—28°M)存在一條東西向的θse密集帶，并且該密集帶與南北兩側風場均有較大夾角，密集帶兩側暖濕氣團和干冷氣團交匯觸發(fā)鋒生，在湘中以南形成明顯的準東西向鋒區(qū)。鋒區(qū)上空耦合了700 hPa 西南渦槽前的作用，加強了鋒面垂直運動發(fā)展，此時暴雨位于鋒面附近。與前兩類暴雨不同的是鋒面類受較強切變線和冷空氣直接影響，暴雨強度與回流類相似，但兩者降水機制不同。鋒面暴雨和暖區(qū)暴雨的季節(jié)分布較一致，都集中在春夏季(占78%，表1)。

此外，在三類西南渦形勢場中，暴雨均發(fā)生在西南渦槽前暖濕氣流中，這可能是因為西南渦南側曲率渦度及正渦度大，槽前西南氣流比不伴隨西南渦時具有更強的正渦度輸送，為暴雨提供了更有利條件。值得注意的是，上述分類僅基于MEOF 分解的前兩個主要模態(tài)，因此可能不包含全部的環(huán)流形勢場配置。

3.3 k均值聚類法分類結果

經MEOF分解后的三類西南渦暴雨形勢場較好地反映了湖南上空大氣環(huán)流的局地變化及要素協同變化特征，本節(jié)進一步利用k均值聚類法計算三種分類，并與MEOF 結果進行對比驗證。該方法計算區(qū)域與MEOF 方法相同，使用參數為標準化處理后的逐格點(共57×57個)700 hPa位勢高度及925 hPa風場(經向風和緯向風)。

圖7 是基于聚類結果的三類合成環(huán)流配置，其中第一類環(huán)流分布符合暖區(qū)暴雨形勢(圖7a)并與MEOF分解的暖區(qū)類(圖6a、g)具有相似性，經統(tǒng)計，該類包含了85%典型暖區(qū)個例(表1)。第二類環(huán)流分布具有回流特征(圖7c)并與MEOF分解的回流類(圖6c)相似，該類包含了全部(100%)典型回流個例(表1)。第三類環(huán)流分布(圖7e)與鋒面類(圖6e)相似，但是暖濕氣流強度更強且冷空氣更弱，因此鋒面更加偏北，該類包含了三分之二(67%)典型鋒面?zhèn)€例(表1)。從暴雨空間分布上，基于聚類的暖區(qū)類和回流類與MEOF 分類結果具有一致性，其中暖區(qū)類暴雨強度最強，落區(qū)同樣集中于湘中以北(圖7b)，回流類暴雨強度比暖區(qū)類弱，落區(qū)同樣集中于湘東南(圖7d)。而鋒面類暴雨落區(qū)集中在湘中(圖7f)，與MEOF鋒面類集中在湘南有差異(圖6f)，產生這種差異的原因可能是基于聚類的暖濕氣流更強、鋒面更加偏北造成的。

三類西南渦暴雨的季節(jié)分布與MEOF 結果一致(表2)，即西南渦暖區(qū)暴雨(85%)和鋒面暴雨(96%)均集中在春夏季，回流暴雨集中在春秋季(86%)，其中回流暴雨是秋季西南渦暴雨的主要天氣形勢(63%)。通過以上對比，基于k均值聚類的三種分類與MEOF 分類結果基本一致，同樣體現出暖區(qū)類、回流類、鋒面類特征，表明這三種天氣學分類具有一定合理性。

圖7 基于k均值聚類法的三類合成環(huán)流(上方)和日平均降水(下方，單位：mm·d-1):形勢場包括700 hPa位勢高度場(藍色等值線，單位:dagpm)以及925 hPa假相當位溫(紅色等值線，單位:K)、風場(全風速≥6 m·s-1或經向風＜-0.1 m·s-1，綠色風羽，單位:m·s-1)、水汽通量(填色，單位:g·cm-1·hPa-1·s-1)；(a、b)第一類，(c、d)第二類，(e、f)第三類Fig.7 Composite analysis of synoptic situation(upper panels)and daily mean precipitation(units:mm·d-1,lower panels)based on k-mean clustering.The synoptic situation include geopotential height(blue contour,units:dagpm)at 700 hPa and equivalent potential temperature(red contour,units:K),wind(≥6 m·s-1 or meridional wind＜-0.1 m·s-1,green barb,units:m·s-1),moisture flux(shading,units:g·cm-1·hPa-1·s-1)at 925 hPa.(a,b)first category,(c,d)second category,and(e,f)third category.

表2 基于k均值聚類的湖南西南渦暴雨季節(jié)分布Table 2 Seasonal distribution of Southwest China vortex rainstorm cases of Hunan Province based on k-mean clustering.

4 結論與討論

本文基于2012—2016年西南低渦年鑒資料，統(tǒng)計分析了引發(fā)湖南暴雨的西南渦移動特征和西南渦暴雨的時空分布特征，并對西南渦暴雨天氣進行了客觀分類，得出以下結論：

(1)西南渦暴雨占湖南總暴雨日數的三分之一，大多由偏東路徑的西南渦造成，渦源類型以盆地渦(57%)和九龍渦(31%)為主。湘西北地區(qū)西南渦暴雨頻率最高、量級最大，這可能與偏東路徑的西南渦主要影響湖南西北部、北部有關。

(2)湖南省西南渦暴雨天氣主要分為暖區(qū)類、回流類、鋒面類，其中暖區(qū)類暴雨強度最強，回流類和鋒面類強度相當。此外，西南渦暖區(qū)暴雨和鋒面暴雨集中在春夏季，回流暴雨集中在春秋季。

(3)暖區(qū)暴雨發(fā)生在西南渦槽前深厚的暖濕氣流中，不受冷空氣直接影響，暴雨落區(qū)集中在湘中以北。回流暴雨主要形成于低空高壓后部東風回流和西南渦槽前西南氣流耦合區(qū)，暴雨落區(qū)主要位于湘東南，該類是秋季西南渦暴雨的主要天氣形勢。鋒面暴雨由于鋒區(qū)與西南渦槽前耦合疊加，落區(qū)位于鋒面附近并沿切變線分布。

本文對湖南省西南渦暴雨天氣形勢進行了基礎分類，三類環(huán)流配置的天氣學概念清晰，業(yè)務應用性強，對一線預報員在西南渦暴雨預報中具有參考價值，同時客觀方法在不同地區(qū)便于推廣應用。但在業(yè)務實踐中還需結合物理量場、多普勒天氣雷達資料等對暴雨過程進行綜合分析，進一步提高對西南渦暴雨天氣的數值預報模式訂正能力。