湖南一次持續(xù)性暴雨過程的水汽輸送與收支特征

毛紫怡，李國(guó)平，許霖

(1.成都信息工程大學(xué)大氣科學(xué)院，成都 610225；2.云南大學(xué)地球科學(xué)學(xué)院，昆明 650500；3.湖南省氣象臺(tái)，長(zhǎng)沙 410118)

引言

暴雨是我國(guó)南方地區(qū)主要的災(zāi)害性天氣之一，特別是持續(xù)性暴雨，由于其持續(xù)時(shí)間長(zhǎng)，往往形成較大的累積降雨量，極易引發(fā)流域性洪澇災(zāi)害和次生災(zāi)害，嚴(yán)重危及人民群眾生命財(cái)產(chǎn)安全，甚至造成巨大經(jīng)濟(jì)損失(陳文等，2013)。在全球氣候變暖的大背景下，由于變暖導(dǎo)致的水循環(huán)加快與大范圍環(huán)流調(diào)整，使得極端暴雨事件急劇增多、暴雨強(qiáng)度增大(Allen and Ingram，2002；翟盤茂和潘曉華，2003；楊金虎等，2008)，造成的災(zāi)害損失日趨嚴(yán)重、影響越來(lái)越大。近年來(lái)，我國(guó)學(xué)者對(duì)持續(xù)性極端降水事件從時(shí)空變化特征(任正果等，2014；高濤和謝立安，2014；蘇志重等，2016；董旭光等，2017；楊瑋等，2017)、天氣學(xué)診斷(陳貴川等，2013；杜小玲等，2016；陶健紅等，2016；楊康權(quán)等，2017；武文博等，2018)、數(shù)值模擬(寧貴財(cái)?shù)龋?014；曹巧蓮等，2016；祁海霞等，2017；趙桂香等，2017；張杰等，2017)及預(yù)報(bào)方法(廖玉芳等，2014；龍柯吉等，2016；邱學(xué)興和Zhang，2016；翟盤茂等，2016)等方面作了廣泛研究，其成果對(duì)揭示持續(xù)性極端降水過程成因和開展暴雨業(yè)務(wù)預(yù)報(bào)具有重要的指導(dǎo)意義。

暴雨的形成需要持續(xù)的水汽供應(yīng)，尤其是持續(xù)性暴雨。早期研究表明，中國(guó)夏季降水的水汽來(lái)自副熱帶高壓南側(cè)或印度低壓東南側(cè)(Murakami et al.，1959；謝義炳和戴武杰，1959)。夏季中國(guó)大陸的水汽輸送主要分為與南亞季風(fēng)對(duì)應(yīng)的西南通道、南海季風(fēng)對(duì)應(yīng)的南海通道和副熱帶季風(fēng)對(duì)應(yīng)的東南通道(田紅等，2004)。而2012 年“7·21”北京特大暴雨過程的水汽輸送通道不僅包括孟加拉灣、南海北上路徑、我國(guó)東部海域北折高濕路徑，還有西風(fēng)帶干空氣西北路徑(王婧羽等，2014)。也有人針對(duì)其他不同地區(qū)出現(xiàn)的暴雨過程，研究了水汽輸送在強(qiáng)降水發(fā)生發(fā)展中的重要作用(王佳津等，2015；梁萍等，2007；Wang et al.，2019)。近年來(lái)，許多學(xué)者使用拉格朗日法分析水汽的來(lái)源，進(jìn)而定量研究不同水汽通道的貢獻(xiàn)。例如，Yi 等(2020)研究指出，中國(guó)東部地區(qū)雨帶在由南向北推進(jìn)的過程中，華南前汛期最重要的水汽輸送通道來(lái)自西太平洋(33.3%)和印度洋(24.6%)，但南海夏季風(fēng)爆發(fā)后，雖然雨帶仍在華南，但印度洋的軌跡比重增加；對(duì)于江淮流域梅雨期降水，印度洋通道是最重要的水汽通道；對(duì)于華北雨季，最重要的水汽通道則是中緯度西風(fēng)通道和太平洋通道。李瑩等(2017)也基于氣流軌跡模式研究了華南前汛期鋒面降水和季風(fēng)降水的水汽輸送軌跡，并對(duì)比分析了兩種類型降水在偏多年和偏少年各輸送軌跡的水汽貢獻(xiàn)率。陳紅專等(2019)分不同階段定量分析了2017 年湖南一次特大致洪暴雨過程的強(qiáng)降雨區(qū)各邊界水汽收支狀況及各水汽軌跡的貢獻(xiàn)。

湖南是我國(guó)主要的暴雨區(qū)，地勢(shì)高低起伏，地貌類型復(fù)雜多樣，每年均會(huì)因暴雨造成嚴(yán)重的洪澇災(zāi)害(葉成志等，2016)。2019 年7 月6—9 日，湖南出現(xiàn)一次持續(xù)性暴雨天氣過程(以下簡(jiǎn)稱“19·7”湖南暴雨過程)，致使湘江干流及一級(jí)支流洣水三段共6處決堤，衡陽(yáng)等6縣市連續(xù)3 d降水量突破有氣象記錄以來(lái)極值，洞口、衡山、衡東、攸縣等11縣市出現(xiàn)重度氣象洪澇(陸魁東等，2004)，共造成11 個(gè)市州81 個(gè)縣(區(qū))325 萬(wàn)余人受災(zāi)，因?yàn)?zāi)死亡或失蹤17 人，直接經(jīng)濟(jì)損失達(dá)69.9 億元。暴雨的發(fā)生必須滿足充分的水汽供應(yīng)、強(qiáng)烈的上升運(yùn)動(dòng)和較長(zhǎng)的持續(xù)時(shí)間三個(gè)條件，其中充分的水汽供應(yīng)是先決條件，定量探討暴雨個(gè)例中局地水汽收支和具體輸送路徑都能加深對(duì)暴雨過程水汽輸送特征的了解和認(rèn)識(shí)。為此，本文基于常規(guī)觀測(cè)資料和再分析資料，分析了此次持續(xù)性暴雨天氣過程的大氣環(huán)流背景，并結(jié)合軌跡模式HYSPLIT定量分析不同降水階段的水汽輸送特征，研究區(qū)域水汽的收支情況，以期為提高此類高影響天氣預(yù)報(bào)預(yù)警能力提供參考依據(jù)。

1 資料與方法

1.1 資料說明

本文所用資料包括：2019年7月6—9日常規(guī)氣象觀測(cè)資料、歐洲中心ERA-interim 再分析資料(空間分辨率0.5°×0.5°，時(shí)間間隔6 h)；NCAR/NCEP逐6 h全球再分析資料(分辨率2.5°×2.5°)，該資料已由NOAA 轉(zhuǎn)換成可用于HYSPLIT軌跡模式的ARL數(shù)據(jù)格式。

1.2 研究方法

本文后向軌跡分析采用的是美國(guó)NOAA 空氣資源實(shí)驗(yàn)室開發(fā)的HYSPLIT4 模式，其平流和擴(kuò)散計(jì)算采用拉格朗日方法。該模式對(duì)氣流軌跡的分析思路為粒子的移動(dòng)軌跡是其在時(shí)間和空間上位置矢量的積分，粒子的最終位置由初始位置和第一猜測(cè)位置的平均速度計(jì)算得到。該模式采用地形坐標(biāo)，輸入的氣象數(shù)據(jù)在垂直方向上需要內(nèi)插到地形追隨坐標(biāo)系統(tǒng)上。該模式可對(duì)軌跡進(jìn)行聚類，按照軌跡路徑最接近原則進(jìn)行分組。有關(guān)該模式以及聚類方法詳見Draxler和Hess(1998)的文獻(xiàn)。

“19·7”湖南暴雨過程分為3 個(gè)階段，其中湘中及以南地區(qū)是強(qiáng)降水重疊區(qū)，該地區(qū)持續(xù)3 d 均出現(xiàn)大范圍暴雨或大暴雨，因此設(shè)計(jì)軌跡模擬也分三個(gè)階段，模擬區(qū)域?yàn)? 個(gè)階段強(qiáng)降水重疊的區(qū)域(111°—114°E，26°—28°N)，在這個(gè)模擬區(qū)域內(nèi)，經(jīng)向和緯向每隔1°取一個(gè)模擬點(diǎn)，因此每一層有3×4(12)個(gè)點(diǎn)。垂直方向選取500、1 500、3 000 m 三個(gè)高度作為初始高度，共3層，則每個(gè)模擬時(shí)間有36個(gè)模擬點(diǎn)。3個(gè)階段的持續(xù)時(shí)間不一樣，模擬的時(shí)間也不相同：第一階段分別為6日08時(shí)、6日20時(shí)和7日08時(shí)；第二階段分別是7 日20 時(shí)、8 日08 時(shí)；第三階段分別是8 日20 時(shí)、9日08 時(shí)和9 日20 時(shí)。3 個(gè)階段模擬時(shí)間點(diǎn)分別為3、2、3 個(gè)。因此，3 個(gè)階段總路徑數(shù)分別為108、72 和108。從各個(gè)模擬時(shí)間點(diǎn)后向追蹤10 d，輸出逐小時(shí)軌跡及逐6 h 物理量場(chǎng)，每隔12 h 所有軌跡初始點(diǎn)重新后向追蹤10 d。

為了分析不同路徑的水汽貢獻(xiàn)率，根據(jù)各條軌跡在某一時(shí)刻所處位置，統(tǒng)計(jì)各路徑軌跡數(shù)及其物理屬性(江志紅等，2011)，其路徑的比濕或水汽通量貢獻(xiàn)率(Qa)計(jì)算式為

其中，Qi、Qj是路徑終點(diǎn)比濕或水汽通量；m為某一路徑的軌跡數(shù)；n為所有路徑的軌跡總數(shù)；i是同一路徑的軌跡編號(hào)，j是所有路徑的軌跡編號(hào)。

根據(jù)丁一匯(1989)的文獻(xiàn)，區(qū)域平均水汽收支方程可表達(dá)為

式(2)中，σ是計(jì)算所選定的區(qū)域；Ps是地面氣壓；Pt是頂層氣壓；q是比濕；V是水平風(fēng)場(chǎng)矢量；ω是垂直速度；m是凝結(jié)項(xiàng)；E是蒸發(fā)項(xiàng)；其他為常用算子。方程左邊第一項(xiàng)是局地變化項(xiàng)，第二項(xiàng)是水汽通量散度項(xiàng)，第三項(xiàng)是垂直輸送項(xiàng)。

2 降水實(shí)況與大尺度環(huán)流背景

2.1 降水實(shí)況

“19·7”湖南暴雨過程期間，湖南全省平均過程降水量為110.8 mm，其中湘中偏南地區(qū)出現(xiàn)大暴雨或特大暴雨(圖1d)。根據(jù)造成強(qiáng)降雨的主要影響系統(tǒng)，該過程分為三個(gè)階段。第1 階段在7 月6 日08 時(shí)(北京時(shí)，下同)—7 日20 時(shí)，強(qiáng)降雨主要集中在6日晚上，兩個(gè)強(qiáng)降雨中心分別位于湘西南和湘東地區(qū)(圖1a)，最大累積降雨量156.4 mm (邵陽(yáng)市城步縣南山站)，最大小時(shí)雨量為72.7 mm。第2階段(7日20時(shí)—8日20時(shí))，強(qiáng)降雨發(fā)生在湘中及以南地區(qū)，呈東西帶狀分布(圖1b)，該過程最強(qiáng)降雨時(shí)段出現(xiàn)在此階段，湘中及以南地區(qū)出現(xiàn)大暴雨或特大暴雨，最大累積降雨量385.7 mm(株洲市茶陵縣白沙村站)，最大小時(shí)雨量為61.9 mm。第3階段(8日20時(shí)—10日08 時(shí))，強(qiáng)降雨帶分布在湘東南地區(qū)(圖1c)，強(qiáng)降雨集中在8 日晚上，9日20 時(shí)后降雨基本結(jié)束，最大累積降雨量222.8 mm(衡陽(yáng)市衡陽(yáng)縣樟樹站)，最大小時(shí)雨量為67.5 mm。

圖1 2019年7月6日08時(shí)—7日20時(shí)(a)、7日20時(shí)—8日20時(shí)(b)、8日20時(shí)—10日08時(shí)(c)以及6日08時(shí)—10日08時(shí)(d)的湖南省累積降雨量分布(單位:mm)Fig.1 Accumulated precipitation(unit:mm)in Hunan Province from(a)08:00 BT 6 to 20:00 BT 7,(b)20:00 BT 7 to 20:00 BT 8,(c)20:00 BT 8 to 08:00 BT 10,and(d)08:00 BT 6 to 08:00 BT 10 July 2019.

2.2 環(huán)流背景

“19·7”湖南暴雨過程開始前，7月4—5日500 hPa亞歐大陸中高緯地區(qū)維持兩槽一脊環(huán)流形勢(shì)，50°N以北貝加爾湖以東地區(qū)為一阻塞高壓，阻塞形勢(shì)對(duì)西風(fēng)帶系統(tǒng)東移南下起到阻擋作用。我國(guó)東北地區(qū)至日本海一帶為一寬廣低槽區(qū)，冷溫槽較為明顯。在較強(qiáng)偏北氣流引導(dǎo)下，冷空氣沿河套以東地區(qū)南下影響長(zhǎng)江流域，使得副熱帶高壓主體從華南陸地南退至洋面上。第1 階段，6 日08 時(shí)500 hPa 東北冷槽區(qū)發(fā)展成一準(zhǔn)南北向東北冷渦(圖2a)，冷渦后部河套以西為一高壓脊。湖南位于冷渦南側(cè)高空槽底部，氣流較平直，但多淺槽東移。低層850 hPa 暴雨開始時(shí)急流不明顯，但6 日晚隨著西南暖濕氣流加強(qiáng)，低空急流建立，降雨隨之加強(qiáng)，7 日08 時(shí)低空急流向北推進(jìn)到湖南南部(圖2b)，冷式切變線則由湘西北南壓到湘中一線，配合高空冷渦后部偏北氣流攜帶的冷空氣南下，冷暖氣流在湖南中南部交匯，暴雨持續(xù)發(fā)展。但隨著高空冷渦東移入海，湖南受冷渦后部暖脊控制，同時(shí)低層西南氣流減弱，降雨隨之減弱。

圖2 2019年7月6日08時(shí)(a)、7日08時(shí)(b)及8日08時(shí)(c)和20時(shí)(d)的500 hPa高度場(chǎng)(等值線，單位:dagpm)、850 hPa風(fēng)場(chǎng)(箭矢，單位:m·s-1)與≥12 m·s-1急流區(qū)(填色區(qū))疊加圖(紅色粗實(shí)線表示850 hPa切變線)Fig.2 Superposition of geopotential height field(contours,unit:dagpm)at 500 hPa,the wind field(arrow,unit:m·s-1)and jet stream zones(color-filled areas)that are greater than or equal to 12 m·s-1 at 850 hPa at(a)08:00 BT 6,(b)08:00 BT 7,and(c)08:00 BT and(d)20:00 BT 8 July 2019.The red chick solid lines denote the shear lines at 850 hPa.

第2 階段，7 日20 時(shí)后，隨著高空暖脊東移，湖南轉(zhuǎn)為脊后西南氣流控制，低層西南氣流再度加強(qiáng)；8日08 時(shí)，湘南地區(qū)850 hPa 西南氣流加強(qiáng)到16m·s-1(圖2c)，與此同時(shí)西南地區(qū)東部有弱西南渦生成，西南渦東側(cè)暖式切變線呈準(zhǔn)東西向分布于湘中一線。地面圖上可見明顯的暖低壓倒槽發(fā)展(圖略)，此階段強(qiáng)降雨主要出現(xiàn)在暖切變線南側(cè)和地面暖低壓倒槽附近，屬于典型的暖區(qū)暴雨。

第3 階段，8 日20 時(shí)后，高空槽東移靠近湖南(圖2d)，引導(dǎo)北方冷空氣南下，低層偏北氣流加強(qiáng)南下，低空急流雖然維持，但東西向暖式切變線逐漸轉(zhuǎn)為東北—西南向冷式切變線；同時(shí)，地面暖低壓南移(圖略)，地面倒槽鋒生，冷鋒快速南下到湘中偏南地區(qū)，配合高空系統(tǒng)，湘東南出現(xiàn)較強(qiáng)冷鋒暴雨。9日20時(shí)后，隨著高空槽東移，湖南轉(zhuǎn)為槽后偏北氣流控制，降水過程趨于結(jié)束。

3 低空急流的演變特征

從7 月6—8 日不同時(shí)刻850 hPa 圖上≥12 m·s-1低空急流演變看(圖2)，其在6日夜間開始加強(qiáng)，主要出現(xiàn)在8日，整個(gè)過程急流區(qū)范圍并不大，主要出現(xiàn)在華南和湖南南部。從“19·7”湖南暴雨過程強(qiáng)降雨區(qū)南側(cè)的桂林和郴州兩個(gè)探空站850 hPa 的風(fēng)速演變看(圖3)，低空急流在6日和7日表現(xiàn)為夜間加強(qiáng)、白天減弱的日變化特征，急流主要位于華南地區(qū)，此時(shí)段湖南強(qiáng)降水發(fā)生在急流北側(cè)冷式切變線附近。7 日夜間，低空急流急劇增強(qiáng)北進(jìn)；8 日08 時(shí)，桂林和郴州兩站850 hPa西南風(fēng)速均達(dá)到16 m·s-1，且8 日白天急流無(wú)明顯減弱，桂林強(qiáng)西南風(fēng)一直維持，郴州風(fēng)速略有減小，但低空急流仍維持，湘南位于急流出口區(qū)左側(cè)以及暖式切變線附近，源源不斷的水汽和不穩(wěn)定能量輸送以及有利的動(dòng)力條件是導(dǎo)致第2 階段降雨最強(qiáng)的主要原因(圖1b)。8 日夜間，由于冷空氣快速南下，急流南撤到華南中南地區(qū)，暴雨區(qū)南側(cè)西南風(fēng)明顯減弱。

圖3 2019年7月6日08時(shí)—10日08時(shí)桂林和郴州站850 hPa風(fēng)速時(shí)序圖(單位:m·s-1)Fig.3 Time series of wind speed(unit:m·s-1)at 850 hPa at Gulin and Chenzhou sounding stations from 08:00 BT 6 to 08:00 BT 10 July 2019.

4 水汽輸送特征分析

4.1 水汽輸送及源地

第1 階段(7 月6 日08 時(shí)—7日20時(shí))水汽輸送模擬軌跡見圖4a。經(jīng)過聚類，這一階段水汽來(lái)源共有兩條路徑(圖4b)，一條是孟加拉灣—南海路徑(路徑A)，水汽主要來(lái)源于東部印度洋，其源頭是東印度洋越赤道氣流的輸送，水汽經(jīng)由孟加拉灣南部到中南半島之后，其中一部分進(jìn)入南海北部，再自華南向湖南暴雨區(qū)輸送；另一條是中亞—新疆路徑(路徑B)，水汽主要來(lái)源于亞歐大陸中高緯度地區(qū)，其湖南最遠(yuǎn)可以追溯到北大西洋，水汽經(jīng)由中亞、新疆至河西走廊向湖南暴雨區(qū)輸送。

從圖4 中水汽輸送軌跡的空間分布看，由于路徑A的水汽來(lái)源于低緯熱帶洋面，前期軌跡高度較低，大都在950 hPa 以下，后期由于在經(jīng)過中南半島和華南地區(qū)時(shí)受地形抬升影響，氣團(tuán)上升到暴雨區(qū)850 hPa。路徑B的氣團(tuán)高度變化相對(duì)較為穩(wěn)定，其變化幅度小，水汽輸送至暴雨區(qū)750 hPa(圖4c)。從氣團(tuán)的水汽通量的空間變化看，路徑A的氣團(tuán)由于源自低緯熱帶洋面，其水汽通量要大于源自高緯內(nèi)陸的路徑B，氣團(tuán)在到達(dá)中南半島和華南地區(qū)時(shí)其水汽通量略有減小，進(jìn)入湖南暴雨區(qū)時(shí)水汽通量大于11 g·cm-1·hPa-1·s-1(圖4d)。

比較第1 階段路徑A、B 最終位置(暴雨區(qū))的水汽輸送軌跡總數(shù)及其比濕、水汽通量貢獻(xiàn)率與平均假相當(dāng)位溫可見(表1)，路徑A的軌跡數(shù)是路徑B軌跡數(shù)的2倍，在比濕和水汽通量貢獻(xiàn)率上，路徑A的貢獻(xiàn)率占總貢獻(xiàn)率的3/4 左右，路徑B 僅占1/4。這說明此階段強(qiáng)降雨的主要水汽來(lái)源為低緯孟加拉灣(以及南海地區(qū))，水汽自華南向暴雨區(qū)輸送。從不同路徑的假相當(dāng)位溫(θse)值看，路徑A 的θse為352 K，比路徑B 的θse大，這也印證了路徑A 的水汽來(lái)源于低緯熱帶洋面上暖濕氣流的輸送，而路徑B的水汽則來(lái)源于高緯內(nèi)陸干冷氣流的輸送。

表1 2019年7月6日08時(shí)—7日20時(shí)(第1階段)路徑A、B的軌跡總數(shù)及其比濕、水汽通量貢獻(xiàn)率與平均假相當(dāng)位溫Table 1 Total number of trajectories along path A and B,the contribution of specific humidity and water vapor flux and the mean pseudo-equivalent potential temperature from 08：00 BT 6 to 20：00 BT 7 July 2019.

第2階段(7月7日20時(shí)—8日20時(shí))水汽輸送模擬軌跡見圖5a。經(jīng)過聚類，本階段水汽來(lái)源也是兩條路徑(圖5b)，一條是孟加拉灣—南海路徑(路徑A)，水汽來(lái)源與第1階段類似，但其位置較第1階段略偏南；另一條是孟加拉灣路徑(路徑C)，水汽來(lái)源于中部印度洋越赤道氣流和西部索馬里越赤道氣流的輸送，水汽從西南方向被輸送到湖南暴雨區(qū)。

圖5 同圖4，但為2019年7月7日20時(shí)—8日20時(shí)(第2階段)Fig.5 Same as Fig.4,but for 20:00 BT 7 to 20:00 BT 8 July 2019.

從圖5 中水汽輸送軌跡的空間分布看，路徑A、C的水汽均來(lái)源于赤道印度洋并向湖南暴雨區(qū)輸送，其開始時(shí)位于950 hPa，進(jìn)入我國(guó)后受地形影響而有所抬升，路徑C氣團(tuán)受到的抬升作用更明顯，達(dá)到700 hPa；而路徑A 的氣團(tuán)抬升高度只到850 hPa 附近(圖5c)。從不同路徑氣團(tuán)的水汽通量空間變化看，兩條路徑氣團(tuán)的水汽通量在前期和到達(dá)大陸時(shí)均持續(xù)減小，在其進(jìn)入孟加拉灣和臨近湖南暴雨區(qū)時(shí)則持續(xù)增加，此期間路徑C的水汽通量大于路徑A的(圖5d)。

比較第2 階段路徑A、C 最終位置(暴雨區(qū))的水汽輸送軌跡總數(shù)及其比濕、水汽通量貢獻(xiàn)率與平均假相當(dāng)位溫可見(表2)，路徑C 的軌跡數(shù)略多于路徑A 的。此外，兩條路徑的比濕貢獻(xiàn)率基本相同(路徑A略大)，但水汽通量貢獻(xiàn)率則明顯不同，路徑C的貢獻(xiàn)率明顯偏大，占總貢獻(xiàn)率的2/3，路徑A 僅占1/3，這說明此階段強(qiáng)降雨的水汽主要來(lái)源低緯孟加拉灣，水汽由此經(jīng)我國(guó)西南地區(qū)輸送到暴雨區(qū)。從不同路徑的θse值看，路徑A和C的θse高達(dá)350 K左右，其水汽均來(lái)源于低緯熱帶洋面上暖濕氣流的輸送。

表2 同表1，但為2019年7月7日20時(shí)—8日20時(shí)(第2階段)Table 2 Same as Table 1,but for 20：00 BT 7 to 20：00 BT 8 July 2019.

第3 階段(7 月8 日20 時(shí)—10 日08 時(shí))水汽輸送模擬軌跡見圖6a。經(jīng)過聚類，此階段水汽來(lái)源有三條路徑(圖6b)，其中兩條與第2階段類似，即孟加拉灣—南海路徑(路徑A)和孟加拉灣路徑(路徑B)，第三條是東北路徑(路徑D)，水汽主要來(lái)源于我國(guó)東部沿海，并經(jīng)安徽、湖北從東北方向輸送到湖南暴雨區(qū)。

從圖6 中水汽輸送軌跡的空間分布看，路徑A、B的軌跡高度變化也與第2 階段類似，即前期氣團(tuán)高度較低，進(jìn)入我國(guó)后其高度上升，其中路徑B的氣團(tuán)高度抬升更明顯。路徑D 在前期氣團(tuán)高度比路徑A、B 的略高，與其來(lái)源復(fù)雜有關(guān)(除來(lái)自東南部沿海外，也有來(lái)自我國(guó)東北和歐洲西部的水汽)，后期氣團(tuán)高度增加與湖北東部的大別山、幕阜山地形抬升作用有關(guān)，受其影響，水汽主要在850 hPa 及以下各層輸送(圖6c)。從氣團(tuán)的水汽通量的空間變化看，三條路徑的水汽均源自海洋，前期水汽通量均大于10 g·cm-1·hPa-1·s-1，后期氣團(tuán)由海洋進(jìn)入內(nèi)陸時(shí)受到地形抬升的影響，其水汽通量均有不同程度的減小，最后進(jìn)入湖南暴雨區(qū)時(shí)，路徑B 的水汽通量最大，路徑A 的次之，路徑D 的最小(圖6d)。

圖6 同圖4，但為2019年7月8日20時(shí)—10日08時(shí)(第3階段)Fig.6 Same as Fig.4,but for 20:00 BT 8 to 08:00 BT 10 July 2019.

比較第3 階段各路徑最終位置(暴雨區(qū))的水汽輸送軌跡總數(shù)及其比濕、水汽通量貢獻(xiàn)率與平均假相當(dāng)位溫可知(表3)，三條路徑中，路徑A、B 的軌跡數(shù)最多(約各占40%)，路徑D的最少。同時(shí)，路徑A的比濕貢獻(xiàn)率雖然大于路徑B的，但其水汽通量貢獻(xiàn)率卻小于路徑B(其水汽通量貢獻(xiàn)率接近50%)，路徑D的比濕和水汽通量貢獻(xiàn)率最小。這說明此階段強(qiáng)降雨的主要水汽來(lái)源是低緯孟加拉灣，水汽經(jīng)此自我國(guó)西南地區(qū)輸送到暴雨區(qū)。從不同路徑的θse值看，路徑A、B的水汽由于均來(lái)源于暖濕的低緯熱帶洋面上，其值均較高(接近350 K)，而路徑D的θse值不足340 K，正好印證了其水汽來(lái)源于干冷氣流的輸送。

表3 同表1，但為2019年7月8日20時(shí)—10日08時(shí)(第3階段)Table 3 Same as Table 1,but for 20：00 BT 8 to 08：00 BT 10 July 2019.

4.2 暴雨區(qū)水汽收支分析

為分析“19·7”湖南暴雨過程3個(gè)階段暴雨區(qū)內(nèi)水汽收支特征，分別計(jì)算了各階段強(qiáng)降雨重疊區(qū)(111°—114°E，26°—28°N)邊界水汽流入和區(qū)域水汽收支，其結(jié)果見圖7。

圖7 “19·7”湖南暴雨過程第1階段(a)、第2階段(b)和第3階段(c)各邊界水汽通量收支(單位:107 kg·s-1)Fig.7 Averaged vertically integrated water vapor flux(unit:107 kg·s-1)along the different boundaries at(a)first,(b)second and(c)third stages of the heavy rain event occurred in Hunan during July 6 to 9 of 2019.

從圖7 中可見，此次湖南暴雨區(qū)的南邊界和西邊界為水汽流入，東邊界為水汽流出。且在第1 和第2階段北邊界是水汽流出，第3 階段則變成水汽流入。大尺度環(huán)流背景分析和軌跡分析表明，來(lái)自低緯熱帶洋面的水汽主要是通過西南暖濕氣流經(jīng)我國(guó)西南地區(qū)和華南地區(qū)輸入暴雨區(qū)。第1 階段，雖然路徑B 也有水汽輸入(約占1/4)，但從聚類后的水汽輸入軌跡看(圖4b)，路徑B 水汽主要是從西邊界流入，因此第1 階段北邊界為水汽流出，而在第3階段，路徑D水汽從湘東北流入暴雨區(qū)，因而此階段水汽從北邊界流入。另外，暴雨區(qū)均有水汽收入，即暴雨區(qū)是水汽輻合區(qū)。從3 個(gè)階段邊界水汽凈收支看，第1 階段最多，第3 階段次之，第2階段最少。不同降水階段，各邊界水汽流入差異明顯。第1階段西邊界水汽輸入最多(圖7a)，從水汽輸送軌跡分析可知(圖4b)，西邊界的水汽流入，除來(lái)自低緯路徑A的西南氣流外，還有來(lái)自西北側(cè)的路徑B。第2階段南邊界水汽流入最多(圖7b)，這與低空急流增強(qiáng)有關(guān)，且此階段自南邊界和西邊界的總水汽流入量最多，但其凈水汽收入在3階段最少，也與西南氣流增強(qiáng)導(dǎo)致北邊界和東邊界流出多有關(guān)。第3階段(圖7c)，水汽除從北邊界伴隨冷空氣流入外，南邊界和西邊界的水汽輸入在3階段中最弱，究其原因，是因?yàn)榇穗A段西南氣流有所減弱，暴雨過程后期隨冷空氣南下，低空急流南撤，南邊界和西邊界的水汽流入明顯減弱，南邊界甚至轉(zhuǎn)為水汽流出。

上文分析了“19·7”湖南暴雨過程各階段不同邊界的水汽收支情況，下文通過式(2)計(jì)算區(qū)域水汽收支來(lái)分析暴雨區(qū)內(nèi)各層水汽收支及其來(lái)源。圖8(見上頁(yè))給出“19·7”湖南暴雨過程不同階段水汽收支的垂直廓線，其中水汽收支方程中的局地變化項(xiàng)比散度項(xiàng)、垂直輸送項(xiàng)小1個(gè)量級(jí)，因此忽略不計(jì)。不同階段水汽散度項(xiàng)在低層輻合區(qū)伸展高度不同：第1階段輻合區(qū)在500 hPa 以下，第2 階段在800 hPa 以下，第3 階段高達(dá)400 hPa，但大值區(qū)主要位于低層，說明低層水汽收支主要來(lái)源于區(qū)域外，由西南暖濕氣流在暴雨區(qū)輻合所致。垂直輸送項(xiàng)低層為正、中高層為負(fù)，說明中高層水汽收支主要來(lái)源于低層，并通過垂直上升運(yùn)動(dòng)由低層輸送至中高層。

圖8 “19·7”湖南暴雨過程第1階段(a)、第2階段(b)和第3階段(c)區(qū)域平均水汽收支垂直廓線(實(shí)心圓為散度項(xiàng)，實(shí)心方框?yàn)榇怪陛斔晚?xiàng)，實(shí)心三角形為局地變化項(xiàng)，單位:10-8 g·cm-2·hPa-1·s-1)Fig.8 Profiles of region-averaged moisture budget(unit:10-8g·cm-2·hPa-1·s-1)at(a)first,(b)second and(c)third stages of the heavy rain event occurred in Hunan during July 6 to 9 of 2019.Solid circles,rectangles and triangles indicate divergence term,vertical transport term and local variation term of moisture budget,respectively.

5 結(jié)論與討論

本文利用多種資料，分析了湖南一次持續(xù)性暴雨天氣過程的大尺度環(huán)流背景，并利用軌跡模式HYSPLIT分階段定量研究了暴雨區(qū)的水汽輸送特征，最后分析了各階段的區(qū)域水汽收支情況。主要結(jié)論如下：

(1)此次降水過程分為三個(gè)階段，第1階段是由冷渦底部的冷空氣和副熱帶高壓北側(cè)的暖濕氣流交匯形成的冷切變暴雨，第2 階段是由地面暖低壓倒槽發(fā)展為暖切變線造成的暖區(qū)暴雨，第3 階段是低槽東出引導(dǎo)低層冷空氣分裂南下造成的冷鋒暴雨。

(2)此次暴雨過程的水汽主要來(lái)源于孟加拉灣，不同階段各條路徑的水汽輸送比例和輸送高度不同，第1階段來(lái)自孟加拉灣的水汽占比約為3/4，主要輸送至850 hPa以下各層，來(lái)自高緯內(nèi)陸的水汽占1/4，主要輸送至700 hPa；第2 階段水汽全部來(lái)自低緯熱帶洋面，主要輸送至700 hPa以下各層；第3階段水汽主要來(lái)自孟加拉灣，但受冷空氣影響，來(lái)自中國(guó)東部沿海并自湘東北輸入的水汽占10%以上。

(3)此次持續(xù)性暴雨所需水汽主要由低層南邊界和西邊界輸入并在暴雨區(qū)低層輻合(第3 階段北邊界也有一定的水汽輸入)，再經(jīng)上升運(yùn)動(dòng)輸送至中高層導(dǎo)致降水。但由于影響系統(tǒng)的復(fù)雜多變，不同階段各邊界水汽輸入輸出大小、區(qū)域內(nèi)水汽輻合強(qiáng)度和水汽輻合來(lái)源有所不同。

本文通過對(duì)湖南一次持續(xù)性暴雨天氣過程水汽輸送和水汽收支特征的研究，揭示了該過程的主要水汽輸送路徑，但各水汽輸送路徑所占比例并不一定等于水汽對(duì)實(shí)際降水的貢獻(xiàn)率(Yi et al.，2020)，水汽在從洋面進(jìn)入陸地的過程中受地形影響會(huì)因蒸發(fā)作用而出現(xiàn)大量損失，區(qū)域內(nèi)局部水汽再循環(huán)對(duì)區(qū)域降水也起到重要作用。對(duì)于其中的物理機(jī)制和原因，還有待下一步通過中尺度數(shù)值模擬以及陸面過程敏感性試驗(yàn)，深入研究暴雨中尺度特征，尤其是局地地表狀況對(duì)陸-氣熱通量的影響及其在局地水汽再循環(huán)中的作用，以加深對(duì)持續(xù)性暴雨成因和機(jī)理的認(rèn)識(shí)，為此類高影響天氣預(yù)報(bào)預(yù)警提供更多的著眼點(diǎn)和預(yù)報(bào)指標(biāo)。