兩種溫室氣體排放情景下中國汛期江淮暴雨低渦特征研究

苗春生　徐方姝, 3　王堅紅　余鐘奇　高義梅張旭南京信息工程大學氣象災(zāi)害預(yù)報預(yù)警與評估協(xié)同創(chuàng)新中心/氣象災(zāi)害教育部重點實驗室，南京00上海浦東新區(qū)氣象局，上海00353遼寧省氣象服務(wù)中心，沈陽066華風氣象傳媒集團有限公司，北京0008

兩種溫室氣體排放情景下中國汛期江淮暴雨低渦特征研究

苗春生1徐方姝1, 3王堅紅1余鐘奇2高義梅4張旭4
1南京信息工程大學氣象災(zāi)害預(yù)報預(yù)警與評估協(xié)同創(chuàng)新中心/氣象災(zāi)害教育部重點實驗室，南京210044
2上海浦東新區(qū)氣象局，上海200135
3遼寧省氣象服務(wù)中心，沈陽110166
4華風氣象傳媒集團有限公司，北京100081

苗春生，徐方姝，王堅紅，等. 2016. 兩種溫室氣體排放情景下中國汛期江淮暴雨低渦特征研究 [J]. 大氣科學, 40 (2): 257?270.Miao Chunsheng, Xu Fangshu, Wang Jianhong, et al. 2016. Characteristics of heavy rainfall vortexes during the flood season in Jiang-Huai valley under two greenhouse gas emissions scenarios [J]. Chinese Journal of Atmospheric Sciences (in Chinese), 40 (2): 257?270, doi: 10.3878/j.issn.1006-9895.1505.15109.

本文基于一個水平分辨率為 50 km 的區(qū)域氣候模式RegCM4（Regional Climate Model，version 4.0）的模擬與預(yù)估結(jié)果，對我國汛期江淮暴雨低渦在氣候變化背景下的統(tǒng)計特征與合成結(jié)構(gòu)進行分析，進一步對兩種溫室排放情景下未來中國汛期的江淮暴雨低渦特征進行預(yù)估。結(jié)果表明：RegCM4模式對環(huán)境要素及低渦都具有一定的模擬能力，低渦的伸展高度、生命期及暴雨位置模擬結(jié)果與觀測較為接近，但模擬的低渦個數(shù)、最大暖區(qū)高度以及溫、濕要素分布均比實際略偏低，而風速和低渦的強度模擬則偏強；在未來兩種溫室排放情景預(yù)估方面，RCP4.5（Representative Concentration Pathways，簡稱RCP）典型濃度排放情景下，暴雨低渦數(shù)量比例減少，強度減弱,但低渦發(fā)展高度仍以850 hPa為主，生命期多為2 d以內(nèi)，低渦雨區(qū)分布及最大暖區(qū)高度均與歷史時段相近；RCP8.5情景下，暴雨低渦比例明顯大于RCP4.5情景，低渦發(fā)展高度以700 hPa為主，生命期達3 d的增多，強度增強，最大暖區(qū)厚度范圍顯著伸展。兩種情景下均有低渦中溫度鋒區(qū)減弱，而濕度鋒區(qū)增強，但RCP8.5情景減弱與增強更顯著，顯示更高的溫室氣體排放將導致未來出現(xiàn)更強的暴雨低渦，造成伴隨暴雨的低渦災(zāi)害性天氣的增加，因此應(yīng)進一步深化對低渦暴雨災(zāi)害性天氣發(fā)展趨勢的研究。

Founded by National Natural Science Foundation of China (Grant 41276033), National Science and Technology Support Program (Grant 2012BAH05B01), Project Supported by the Special Scientific Research Fund of Meteorological Public Welfare Profession of China (Grant GYHY 201206068), Climate Change Special Fund of China Meteorology Administration (Grant CCSF201318), Jiangsu Science and Technology Support Programs (Grants BE2012774, BE2014729), Superiority Discipline Construction Project of Jiangsu Universities and Colleges (PAPD)

1　引言

氣候變化是全球變化研究中的重要內(nèi)容和核心問題，它給全球和中國的社會、經(jīng)濟以及環(huán)境帶來重大影響，因此受到各國政府及民眾越來越多的關(guān)注與重視，而氣候模式對于氣候的模擬和預(yù)估，是氣候變化研究中的重要工具之一。由于氣候具有明顯的區(qū)域性特征，而全球環(huán)流模式在模擬區(qū)域氣候方面雖具有一定的模擬能力，但因其分辨率較低尚存在較大的不確定性，因此20世紀90年代以來區(qū)域氣候模式迅速發(fā)展起來且得到了較為廣泛的應(yīng)用，現(xiàn)在已經(jīng)成為氣候研究和業(yè)務(wù)預(yù)報的重要工具（Gao et al., 2001; 鞠麗霞和王會軍，2006; Yu et al., 2010）。相比全球氣候模式，區(qū)域氣候模式對區(qū)域氣候模擬表現(xiàn)出了明顯的優(yōu)勢（Liang et al., 2001；Patricola and Cook, 2007；張冬峰和石英，2012）。李巧萍和丁一匯（2004）的研究結(jié)果表明RegCM（Regional Climate Model）對我國北方長期的干旱氣候態(tài)有一定的模擬能力；很多學者又利用了RegCM2（version 2.0）、RegCM3和RegCM4等區(qū)域氣候模式對我國氣候進行了數(shù)值實驗，研究結(jié)果表明模式對溫度和降水均有一定的模擬能力，能較好地模擬它們的空間分布特征及時間變化趨勢（Gao et al., 2002；高學杰等，2003，2006；石英等，2010；廉麗姝和束炯，2007；翟穎佳和李耀輝，2013）；Gao et al.（2013）利用RegCM4嵌套BCC_ CSM1.1模式對21世紀中國地區(qū)氣候變化進行了預(yù)估，結(jié)果表明RCP8.5（Representative Concentration Pathways，簡稱RCP）情景下增溫較RCP4.5更加明顯，而在降水方面兩個模式的結(jié)果則不同。

可見，已有研究工作大部分都是對區(qū)域氣候模式產(chǎn)品的模擬效果進行評估以及對未來氣候變化進行預(yù)估，主要集中在溫度和降水兩個要素，而在全球氣候變暖的大背景下，中小尺度天氣系統(tǒng)對氣候變化也會有明顯響應(yīng)，例如在維持時間、伸展高度、空間范圍、平均強度、發(fā)生頻率、發(fā)生區(qū)域和雨帶配置等方面都有所響應(yīng)；而梅汛期暴雨是夏季影響中國長江中下游地區(qū)的主要氣象災(zāi)害之一，由于中尺度渦旋與暴雨密切相關(guān)（Sun et al., 2010），因此中尺度低渦是梅雨暴雨的主要中尺度天氣系統(tǒng)之一（苗春生等，2014a，2014b）。對長江流域梅汛期暴雨及暴雨低渦的研究一直是我國氣象工作者關(guān)心和研究的重點（高坤和徐亞梅，2001；孫建華等，2004；郭蕊等，2013）。如楊引明等（2010）和沈杭鋒等（2013）對長江下游的中尺度低渦活動進行了統(tǒng)計與普查，分析了低渦背景大尺度環(huán)境場及低渦與環(huán)境系統(tǒng)的關(guān)系；張敬萍等（2015）對夏季長江流域兩類中尺度渦旋進行了統(tǒng)計與合成研究，結(jié)果表明，與長江上游西南低渦相比，江淮大別山低渦多發(fā)生在6月，垂直伸展高度更淺薄，引發(fā)降水更強；更多的研究是對江淮暴雨低渦的結(jié)構(gòu)分析與動力機制的診斷（董佩明和趙思雄，2004；李博和趙思雄，2009；周玉淑和李博，2010；傅慎明等，2012；張元春等，2013）。因此結(jié)合區(qū)域氣候模式考慮不同溫室排放情景的影響，分析未來中國汛期江淮暴雨低渦的特征變化是有待開展的研究內(nèi)容。

因此，本文是基于一個區(qū)域氣候模式RegCM4的氣候變化模擬和預(yù)估結(jié)果（Gao et al., 2013），進行了RCP8.5與RCP4.5兩種溫室排放情景對江淮暴雨低渦特征影響效果的分析研究。在檢驗?zāi)Ｊ綄Φ蜏u模擬能力的基礎(chǔ)上，探討未來兩種溫室排放情景下2020～2030年汛期江淮暴雨低渦的特征變化。

2　資料與方法

溫室氣體排放情景，是對未來氣候變化預(yù)估的基礎(chǔ)。本文采用新一代情景“典型濃度路徑”中RCP8.5與RCP4.5兩種情景（van Vuuren et al., 2011a，2011b；王紹武等，2012）：RCP8.5 情景是2100年輻射強迫上升至8.5 W m?2，這是最高的溫室氣體排放情景。這個情景假定人口多、技術(shù)革新率不高、能源改善緩慢，導致長時間高能源需求及高溫室氣體排放，而缺少應(yīng)對氣候變化的政策；RCP4.5 情景是 2100 年輻射強迫穩(wěn)定在4.5 W m?2?？紤]了與全球經(jīng)濟框架相適應(yīng)的，長期存在的全球溫室氣體和生存期短的物質(zhì)的排放，采用低端排放基準和中等減緩措施。

文中江淮汛期指的是江淮地區(qū)（28°～35°N，111°～125°E）的5～7月，所用模式資料為區(qū)域氣候模式RegCM4產(chǎn)品，水平分辨率為50 km×50 km，垂直方向11層。該模式模擬范圍覆蓋整個中國及周邊地區(qū)，模式邊界條件采用單項嵌套BCC_CSM1.1全球氣候系統(tǒng)模式獲得。本研究中所使用的時段分別為1995～2005年（當代），其溫室排放狀況為同時期觀測的溫室氣體狀態(tài)；以及2020～2030年（未來），溫室排放狀況為RCP4.5 和RCP8.5兩種情景。用于檢驗?zāi)Ｊ綄Ξ敶鷼夂蚰M能力的資料為歐洲中心ERA-interim 1995～2005年的再分析資料（當代觀測）。

低渦的識別是在研究區(qū)域內(nèi)，對歐洲中心ERA-interim再分析資料以及RegCM4模擬產(chǎn)品進行地面至500 hPa各高度層流場分析，對繪制的各層流場圖，依據(jù)是否有閉合的氣旋式環(huán)流，判斷和識別低渦，在識別出的低渦范圍內(nèi)若出現(xiàn)暴雨[＞50 mm (24 h)?1]，則視為暴雨低渦。低渦中心通過對925～500 hPa各層中閉合流線最大外圈所在層的中心來確定；低渦垂直尺度以閉合環(huán)流發(fā)生的最高高度層來確定，即若500 hPa層上可見閉合環(huán)流則判斷低渦的垂直尺度為500 hPa（深厚）；起始識別出渦旋的時間即為低渦出現(xiàn)的時間。

3　汛期江淮地區(qū)背景要素特征及情景趨勢

本研究主要分為兩個時段，歷史檢驗時段為1995～2005年，未來情景時段為2020～2030年。為了給出汛期江淮地區(qū)背景要素的定性變化趨勢，本文將溫度、濕度、風速和降水分別對兩個研究時段進行時間平均并在研究區(qū)域內(nèi)進行區(qū)域平均得到以下結(jié)果。

從圖1a中的溫度圖中可以看出，在歷史時段內(nèi)，垂直方向上在150 hPa以下各層，模式模擬的溫度都比觀測溫度偏小，且隨著高度的增加，模擬的溫度與觀測溫度的差距越來越大。而在未來時段內(nèi)，兩種情景預(yù)估的平均溫度比模式模擬的歷史時段的平均溫度均有所增加，并且RCP8.5情景下的增溫大于RCP4.5情景下的增溫（圖1b）。在對流層低層水汽含量較大的區(qū)域，模式對歷史時段濕度的模擬與觀測資料的結(jié)果很相近，僅在700 hPa以上模擬結(jié)果較實況偏?。▓D1c）。而從圖1d的偏差圖中可以看出，未來兩種情景下濕度都相對歷史時段有所增加，且RCP8.5情景相較RCP4.5情景增濕更明顯，尤其是在對流層低層。

從表1中可以看出RegCM4模式對江淮地區(qū)汛期近地面平均風速及總降水量的總體模擬效果及預(yù)估未來的總體趨勢。從平均風速來看，模式在歷史時段對江淮地區(qū)近地面平均風速的模擬結(jié)果是偏大的，而在未來溫室排放增加、溫度升高的情況下，近地面風速也有著相應(yīng)的增大，且RCP8.5情景下的增幅略大于RCP4.5。從降水方面來看，模式在歷史時段對江淮地區(qū)降水的模擬結(jié)果是偏小的，而在未來兩種情景下，降水量較歷史時段的模擬結(jié)果都有所增加，但RCP4.5情景下的模式預(yù)估結(jié)果降水量增大顯著，這與前面幾個要素的變化并不完全一致，說明并不是隨著溫度、濕度以及風速的增加程度越大，降水量的變化量也越大，從而也說明了降水量變化的復(fù)雜性。

圖1　1995～2005年當代觀測與模式模擬（a）溫度（單位：K）和（c）濕度（單位：g kg?1）的垂直分布，2020～2030年未來兩種情景與歷史時段模擬（b）溫度差值（單位：K）和（d）濕度差值（單位：g kg?1）的垂直分布Fig. 1　Vertical section of observed (ERA-Interim) and simulated (Historical simulation) (a) temperature (units: K) and (c) humidity (units: g kg?1) during 1990–2005; vertical sections of differences between forecasted (2020–2030, under two emissions scenarios) and historical (1995–2005) (b) temperature (units: K) and (d) humidity (units: g kg?1)

由上可見，歷史時段模式模擬的結(jié)果與觀測較為相近，說明模式對溫度、濕度、風速及降水量具有一定的模擬能力。而對未來兩種情景來說，溫度、濕度及近地面風速均有所增加，且RCP8.5情景相對RCP4.5情景下的增幅更加明顯。而降水在未來兩種情景下均有增加，但增加幅度不同。關(guān)于低渦暴雨增加幅度，以及江淮低渦其它特征變化將在后文第5節(jié)中分析討論。

表1　不同時段汛期江淮地區(qū)平均降水量與風速Table 1　Average precipitation and average wind velocity in Jiang-Huai valley in different periods

4　RegCM4模式對歷史汛期江淮暴雨低渦的模擬檢驗

本節(jié)將對RegCM4模擬結(jié)果和觀測資料（ERA-interim）中1995～2005年汛期江淮地區(qū)低渦的一些基本統(tǒng)計特征以及結(jié)構(gòu)特征分別進行對比分析，從而檢驗RegCM4模式對汛期江淮暴雨低渦的模擬能力。

4.1統(tǒng)計特征對比

統(tǒng)計結(jié)果表明，觀測資料在11年中出現(xiàn)了51個低渦，而模式模擬結(jié)果則出現(xiàn)了39個，可見模式模擬出的低渦較觀測偏少。從低渦的發(fā)展高度來看（圖2a），觀測資料和模式模擬結(jié)果中低渦發(fā)展到700 hPa及以下的低渦比例都為84%，而發(fā)展到500 hPa的只有16%。說明雖然模式模擬的低渦個數(shù)比觀測少，但是在低渦發(fā)展高度方面，各高度層低渦個數(shù)占低渦總數(shù)的百分比相差不大，說明江淮地區(qū)汛期中尺度低渦大多數(shù)為淺薄低渦。同時從低渦的生命期來看（圖2b），觀測資料和模式模擬的低渦生命期在2 d以內(nèi)的分別占86% 和87%，說明汛期江淮地區(qū)的低渦系統(tǒng)主要表現(xiàn)為生命期較短的低渦活動。

圖2　1995～2005 年汛期江淮地區(qū)低渦（a）發(fā)展高度（單位：hPa）、（b）生命期（單位：d），（a、b）中百分比為各項占低渦總數(shù)的比例；低渦暴雨區(qū)中心相對低渦中心的位置和距離示意圖：（c）當代觀測、（d）模式模擬Fig. 2　The (a) vertical development height (units: hPa) and (b) life span (units: d) of the low vortex in Jiang-Huai valley during the historical period (the percentage refers to the proportion relative to the total number of vortexes), and the rainstorm position relative to the center of the low vortex in the (c) observation and (d) simulated results

1995～2005年汛期，觀測出現(xiàn)暴雨的比例達到49%，而模式模擬結(jié)果中此比例為54%。雖然模式模擬的總低渦數(shù)和暴雨數(shù)都比觀測資料的結(jié)果要小，但是出現(xiàn)暴雨的比例卻略高于觀測資料，而兩種資料的結(jié)果得出的暴雨比例都在50%左右，說明低渦的發(fā)生發(fā)展跟暴雨的關(guān)系是非常密切的。那么就低渦暴雨發(fā)生的位置（圖2c、d）而言，雖然每個低渦暴雨發(fā)生的位置、距離低渦中心的位置不盡相同，但是暴雨區(qū)主要發(fā)生在低渦的東側(cè)，尤其是東南側(cè)。統(tǒng)計結(jié)果顯示觀測資料統(tǒng)計出的暴雨區(qū)中心更加密集，貼近于低渦中心，大部分在距離低渦中心400 km的范圍內(nèi)，而模擬結(jié)果顯示的暴雨區(qū)中心則相對離散。

從上面的分析可以看出，低渦的發(fā)生發(fā)展跟暴雨的關(guān)系非常密切，正確分析和認識汛期暴雨低渦結(jié)構(gòu)特征，對于了解低渦暴雨變化趨勢具有重要意義。

4.2結(jié)構(gòu)特征對比

為了進一步研究汛期江淮暴雨低渦的平均結(jié)構(gòu)特征，本文將出現(xiàn)暴雨的低渦進行了進一步挑選和動態(tài)合成，以每個渦旋發(fā)展最強盛的日期選為該渦旋合成時刻，并以渦旋中心為合成中心，東西各6個經(jīng)度，南北各6個緯度作為合成范圍，以合成后的渦旋作為11年平均的結(jié)果來討論其平均結(jié)構(gòu)特征。下面對觀測與模擬的兩種資料的低渦合成結(jié)果進行對比分析。

4.2.1流場和渦度場

對比兩種資料合成后各層的流場（圖3）可以看出，700 hPa及以下各層上均有明顯的氣旋性環(huán)流中心，對應(yīng)合成得到的中尺度暴雨低渦，且低渦自下而上逐漸向北傾斜，到500 hPa渦旋已消失，對應(yīng)對流層中層為一致的平直西風，由此可見這種汛期暴雨低渦是對流層中低層的系統(tǒng)，較淺薄。雖然兩者在850 hPa和925 hPa的結(jié)果較為相似，但在700 hPa上實際合成的低渦緯向范圍較大，而模式模擬的低渦緯向范圍較觀測的偏小。

圖3　觀測（左列）和模式模擬（右列）的多年平均的（a、b）500 hPa、（c、d）700 hPa及（e、f）850 hPa合成流場，“C”為850hPa層合成低渦中心，下同。橫坐標為距低渦中心的緯向的經(jīng)度（單位：°），縱坐標為距低渦中心的經(jīng)向的緯度（單位：°）Fig. 3　Dynamic synthesis of the stream fields at (a, b) 500 hPa, (c, d) 700 hPa, and (e, f) 850 hPa from the (a, c, e) observation and (b, d, f) simulation results, on average [the ‘C’ indicates the center of the vortex at 850 hPa, the same below; x-axis: zonal longitudes (units: longitudes); y-axis: meridional latitudes (units: latitudes)

渦度場與流場上氣旋性環(huán)流相配合的有正渦度中心（圖4a、b），兩者在700 hPa及以下低渦中心附近均有正渦度中心，而觀測資料的正渦度中心相對低渦中心更偏東，且模式模擬的低渦強度比觀測的低渦偏強。從垂直分布圖（圖5a）中可以看出合成低渦在對流層低層對應(yīng)的是正渦度區(qū)和輻合區(qū)，觀測低渦的低層正渦度最大值出現(xiàn)在700 hPa，而模式模擬的結(jié)果則出現(xiàn)在850 hPa，比觀測偏低。兩者均在400 hPa以上轉(zhuǎn)為負渦度，而觀測低渦的負渦度最大值強于模式模擬低渦的負渦度最大值。

4.2.2散度和垂直速度場

對于合成散度和垂直速度場（圖4c、d），在對流層低層700 hPa及以下，輻合區(qū)位于低渦中心東側(cè)及東南側(cè)，500 hPa垂直上升運動區(qū)也與輻合中心相對應(yīng)；而500 hPa及以上，低渦中心上空及東側(cè)則表現(xiàn)為輻散，200 hPa更強（圖略），這種低層輻合高層輻散的配置以及強上升運動有利于降水的產(chǎn)生，與降水產(chǎn)生在低渦東側(cè)相對應(yīng)。而模式模擬的輻合中心與垂直上升運動大值中心相對觀測結(jié)果都較為離散，這也解釋了模式模擬的暴雨中心相對低渦中心的位置較為離散，距離更遠。

圖4?。╝、b）合成850 hPa渦度場（單位：10?5s?1），（c、d）850 hPa輻合場（陰影，單位：10?5s?1）和500 hPa垂直速度場（等值線，單位：10?3hPa s?1）：（a、c）當代觀測；（b、d）模式模擬Fig. 4　Dynamic synthesis of (a, b) vorticity fields at 850 hPa (units: 10?5s?1) and (c, d) convergence fields at 850 hPa (shading; units: 10?5s?1) and vertical velocity at 500 hPa (contours; units: 10?3hPa s?1): (a, c) Observation; (b, d) simulation

從散度場的垂直分布（圖5b）來看，觀測資料的無輻散層大約位于400 hPa左右，高層則轉(zhuǎn)為較強的輻散，輻散最大值出現(xiàn)在200 hPa以上；而模式模擬結(jié)果顯示低渦的無輻散層大約位于500 hPa，高層轉(zhuǎn)為強輻散，最大值位于300 hPa左右，且圖中顯示觀測資料的低層輻合略小于模式模擬結(jié)果，而高層輻散情況則相反。

4.2.3溫度與濕度場

對溫度場的結(jié)構(gòu)采用對空間平均值求離差的方法來討論（圖6a、b），具體做法是在合成范圍內(nèi)，求出通過低渦中心附近的緯向剖面上相應(yīng)經(jīng)向上的平均值，再求出緯向剖面上各點值對此值的偏差。

圖6顯示，兩種資料結(jié)果都表現(xiàn)為低渦附近700 hPa以下是冷空氣堆，之上到200 hPa都為暖性結(jié)構(gòu)，這說明合成的暴雨低渦具有上暖下冷的結(jié)構(gòu)，但模擬的低渦暖中心所在高度比觀測偏低。從850 hPa溫濕場的分布來看（圖略），暴雨低渦的東南側(cè)是一東北—西南走向的暖濕氣流帶，而北側(cè)地區(qū)有一干冷空氣自東北向西南；溫度場上，梅雨鋒鋒區(qū)和低壓區(qū)有一條等溫線較密集的弱鋒區(qū)，濕度場上則為高濕區(qū)并且南北濕度的水平梯度較大，兩種資料的結(jié)果整體較為相似。

4.2.4高低空急流

從高低空急流分布表（表2）中可以看到對流層低層低渦的東南側(cè)有一條東北—西南走向的西南風大風速帶，合成風速在8 m s?1以上，該低空西南急流左側(cè)氣旋式切變對低渦及暴雨的發(fā)生發(fā)展具有重要的增強作用。同時觀測的最大風速達10 m s?1，模擬的最大風速則達到了14 m s?1，比觀測結(jié)果略偏大；在對流層高層存在近乎東西向的極大風速帶，實況低渦中心北側(cè)則存在大于32 m s?1的急流，且大風速范圍比模式模擬結(jié)果向南擴展更大。高空急流右側(cè)的反氣旋輻散流場，有利于低渦中的上升運動以及低渦的維持。

通過上述分析來看，RegCM4區(qū)域氣候模式在低渦統(tǒng)計和結(jié)構(gòu)特征方面都具有一定的模擬能力；雖然有一些偏差，但在合理范圍內(nèi)，因此考慮模式偏差隨時間平移，模式對未來不同情景的預(yù)估數(shù)據(jù)也具有相同的可信度。所以，下文將對預(yù)估數(shù)據(jù)進行分析，了解兩種情景下2020～2030年汛期江淮暴雨低渦的特征。

圖5　低渦附近（a）渦度和（b）散度區(qū)域平均的垂直分布（單位：10?5s?1）Fig. 5　Vertical profiles of the (a) vorticity and (b) divergence averaged in the domain near the vortex (units: 10?5s?1)

圖6　溫度偏差緯向垂直剖面圖（單位：K）（陰影區(qū)為正值區(qū)）：（a）當代觀測；（b）模式模擬Fig. 6　The zonal vertical cross section of the temperature deviation (units: K)（shaded area is positive): (a) observation; (b) simulation

表2　低渦附近高低空急流分布情況Table 2　The distribution of the upper-level and low-level jets over the vortexes

5　未來兩種溫室排放情景下汛期江淮暴雨低渦特征預(yù)估

5.1統(tǒng)計特征預(yù)估

利用RegCM4模式未來2020～2030年兩種情景（RCP4.5和RCP8.5）的預(yù)估資料對江淮地區(qū)汛期（5～7月）出現(xiàn)的低渦進行統(tǒng)計，結(jié)果表明：RCP4.5情景下低渦出現(xiàn)46個，而RCP8.5情景下低渦出現(xiàn)51個，相對于模式對歷史時段模擬的低渦個數(shù)都有所增加，且RCP8.5情景則增加的更多，根據(jù)上一章的討論，我們認為模式對未來11年內(nèi)江淮汛期低渦個數(shù)的預(yù)估仍是偏少的。

從未來低渦的發(fā)展高度來看（圖7a），低渦在700 hPa及以下的個數(shù)仍然達到90%左右，說明未來兩種情景下的低渦仍然是以淺薄系統(tǒng)為主。同歷史時段的模擬結(jié)果對比可知，RCP4.5情景下，925 hPa及850 hPa的低渦所占比例有所增加，尤其是在850 hPa層次上，增長了11%，而在700 hPa和500 hPa層次上低渦所占比例有所下降；但在RCP8.5情景下，只有700 hPa層次低渦比例有所增加，且增幅達到14%，而在850 hPa和925 hPa低渦比例明顯減少，500 hPa層次低渦比例保持不變。說明在RCP4.5情景下，低渦發(fā)展高度以850 hPa為主，而在RCP8.5情景下低渦發(fā)展高度則相對較高，以700 hPa為主。而從圖7b來看，RCP4.5情景下低渦生命期在3 d及以上的比例同歷史時段模式模擬的低渦生命期相同，說明在這種排放情景下，低渦仍以2 d內(nèi)的短生命期為主；而在RCP8.5排放情景下，低渦生命期達到3 d的比例明顯增加，從歷史時段的5%增加到了27.5%，從而說明RCP8.5排放情景下低渦的生命期有一定程度的延長。

圖7　2020～2030年汛期江淮地區(qū)低渦（a）發(fā)展高度（單位：hPa）、（b）生命期（單位：d），（a、b）中百分比為各項占低渦總數(shù)的比例。低渦暴雨區(qū)中心相對低渦中心的位置和距離示意圖：（c）RCP4.5；（d）RCP8.5Fig. 7　(a) The vertical development height (units: hPa) and (b) the life span (units: d) of the low vortexes in the Jiang-Huai valley during the years 2020–2030 (the percentage is the proportion relative to the total number of low vortexes), and the rainstorm position relative to the center of the low vortexes under emissions scenarios (c) RCP4.5 and (d) RCP8.5

從低渦暴雨方面來看，雖然未來情景下低渦的總數(shù)有所增加，但是出現(xiàn)暴雨的低渦比例卻有所減少，尤其是RCP4.5情景下，低渦暴雨比例較歷史模擬結(jié)果減少了一半以上，說明隨著溫室氣體排放量的增加，低渦暴雨出現(xiàn)的比例并沒有增加。再從暴雨位置的分布（圖7c、d）來看，RCP4.5情景下，暴雨低渦出現(xiàn)的個數(shù)雖然很少，但暴雨落區(qū)仍然在低渦中心的東部尤其是東南部，而其暴雨中心出現(xiàn)的位置非常離散，且距低渦中心400 km以外的低渦達50%，最遠可達800 km；在RCP8.5情景下，除個別暴雨位于低渦西南部，其它暴雨落區(qū)都在低渦中心的東部，而暴雨中心的分布相對于歷史時段模擬結(jié)果和RCP4.5結(jié)果都更加緊湊集中，且大部分都位于距低渦中心400 km以內(nèi)的位置，暴雨低渦數(shù)量較RCP4.5增多。

5.2暴雨低渦的結(jié)構(gòu)特征預(yù)估

為了進一步預(yù)估未來情景下汛期江淮暴雨低渦的結(jié)構(gòu)特征，將兩種情景下的暴雨低渦同樣進行動態(tài)合成。

5.2.1流場和渦度場

兩種情景下的流場特征如圖8所示，兩種情景的流場圖差別較大，RCP4.5情景下，只有在850 hPa才有明顯的閉合渦旋，而RCP8.5情景下在850 hPa 和700 hPa上都有明顯的閉合渦旋，且低渦的范圍較RCP4.5排放情景更大。到達500 hPa層次渦旋已經(jīng)消散，在RCP4.5情景下表現(xiàn)為近乎平直的西風，而RCP8.5情景下則表現(xiàn)為弱槽結(jié)構(gòu)，因此未來情景下的低渦仍為對流層中低層的結(jié)構(gòu)。垂直方向上，低渦自下而上向北傾斜，且RCP4.5情景下的傾斜程度比RCP8.5情景下的傾斜程度更強。與歷史時段的模擬結(jié)果相比，RCP4.5情景下的低渦水平尺度略小，而RCP8.5情景下則略有增加。

圖8　同圖3，但為RCP4.5（左列）和RCP8.5（右列）Fig. 8　Same as Fig. 3, but for emissions scenarios RCP4.5 (left column) and RCP8.5 (right column)

從合成渦度場（圖9a、b）上來看，未來兩種情景下與低渦中心相對應(yīng)的正渦度中心位置相近，但強度差別較大，RCP4.5情景下的渦度場強度相對歷史模擬結(jié)果有所減弱，而高排放RCP8.5情景下則顯著增強，說明RCP8.5情景下的低渦強度比RCP4.5情景下的低渦強度更強。而在垂直方向上（圖5a中方形連線），RCP4.5情景下（空心方形線）400 hPa以下均為正渦度區(qū)，而RCP8.5情景（實心方形線）正渦度區(qū)則達到了300 hPa，兩種情景下的正渦度最大值都出現(xiàn)在850～700 hPa，這與歷史時段的模擬結(jié)果相同，但RCP4.5情景下各層渦度值均小于模式對歷史時段的模擬結(jié)果，而RCP8.5情景在200 hPa以下的層次渦度值均大于模式對歷史時段的模擬結(jié)果，說明在垂直方向上，RCP4.5情景下低層正渦度區(qū)的強度有所減弱，但是高層負渦度區(qū)的強度有所增強，而RCP8.5情景的情況則剛好相反。

5.2.2散度和垂直速度場

如圖9c、d所示，兩種情景下對流層低層低渦中心及其東部和南部為強輻合區(qū)域，強輻合中心位于低渦中心的東部，而在高層200 hPa低渦中心附近則為強輻散區(qū)，同時有垂直上升運動在此區(qū)與其配合，這種配置同歷史模擬的情況相似，同樣在低渦中心的東部有利于降水的產(chǎn)生。而RCP4.5情景下的低層輻合區(qū)域范圍明顯小于RCP8.5情景下低層輻合區(qū)，且輻合強度也略小于RCP8.5情景（圖略）。兩者的垂直上升運動最大值較為接近，達到－8×10?3hPa s?1，比模擬的歷史結(jié)果有所增大。而且RCP8.5情景下散度大值中心的分布與歷史模擬的結(jié)果相比相對集中，因此降水中心分布也較歷史時段稍集中些。在垂直方向上（圖5b中方形連線），RCP8.5情景下（實心方形線）的低渦附近散度區(qū)域平均后的垂直分布與歷史模擬的結(jié)果極為相近，而RCP4.5情景下（空心方形線）則略有不同，表現(xiàn)為500 hPa以下輻合偏弱，400 hPa輻散偏強，之上近乎相同。

圖9　同圖4，但為（a、c）RCP4.5和（b、d）RCP8.5Fig. 9　Same as Fig. 4, but for emissions scenarios (a, c) RCP4.5 and (b, d) RCP8.5

5.2.3溫、濕場

溫度離差與歷史模擬的結(jié)果相似（圖10a、b），兩種情景下700 hPa以下是冷空氣堆，之上到250 hPa都為暖性結(jié)構(gòu)，這說明未來情景下合成的低渦仍然具有上暖下冷的結(jié)構(gòu)。相比歷史的模擬結(jié)果，RCP4.5情景下最大暖區(qū)高度與歷史相近，但強度增強；而RCP8.5情景下的最大暖區(qū)則在700～400 hPa之間，最大暖區(qū)厚度范圍顯著伸展。從溫濕場來看（圖略），兩種情景下低渦東南側(cè)為暖濕氣流帶，而北側(cè)則為干冷空氣。與歷史模擬結(jié)果對比，未來情景下的對流層低渦附近溫度梯度減小，濕度梯度增大，且濕度比歷史時段的濕度也有所增大，RCP8.5情景比RCP4.5情景增大的更多。

圖10　未來兩種情景下溫度偏差緯向垂直剖面圖（單位：K）（陰影區(qū)為正值區(qū)）：（a）RCP4.5；（b）RCP8.5Fig. 10　The zonal vertical cross sections of the temperature deviation (units: K) (shaded area is positive); under emissions scenarios (a) RCP4.5 and (b) RCP8.5

5.2.4高低空急流

從高低空急流分布表（表2下面兩行）來看，兩種情景下低渦東南側(cè)仍為低空西南風急流，由于模式對低空急流模擬偏大，未來低空急流的增幅應(yīng)弱于預(yù)估值。而從200 hPa高空風速場上來看，高空急流仍然在低渦北側(cè)，但是模式對高空急流模擬偏小，因此未來高空急流的增幅應(yīng)強于預(yù)估值?？紤]高低空急流的總效果，RCP8.5情景下低空西南風急流強于RCP4.5情景，更有利于淺薄渦旋的增強。對于高空急流的預(yù)估，無論RCP4.5情景還是RCP8.5情景，高空西風急流增幅有限，對低渦增強的作用基本維持類似歷史狀況。

顯然，高溫室氣體排放下有低渦發(fā)生發(fā)展數(shù)量的增加，但是在RCP4.5情景下伴隨暴雨的低渦比例有明顯的減少，而RCP8.5情景下伴隨暴雨的低渦比例減幅較小。值得注意的是，更高的溫室氣體排放將促使伴隨暴雨的低渦發(fā)展更劇烈，因此對低渦暴雨災(zāi)害性天氣發(fā)展趨勢的研究有必要進一步深入，對未來情景下災(zāi)害性低渦暴雨預(yù)報提供一定的參考。

6　結(jié)論與討論

本文基于區(qū)域氣候模式RegCM4的模擬與預(yù)估結(jié)果，對1995～2005年汛期中國江淮地區(qū)的低渦進行氣候變化的模擬檢驗與未來兩種情景下2020～2030年的預(yù)估，旨在給出兩種溫室氣體排放情景下汛期江淮暴雨低渦的特征變化及其對比。結(jié)果表明：

（1）RegCM4模式對汛期江淮地區(qū)平均溫度、濕度及風速等要素的模擬特點為：模擬的溫、濕要素均比觀測略微偏低一些，且隨高度增加偏差有所增大，而對風速的模擬則比觀測偏大；預(yù)估結(jié)果顯示未來兩個情景下各要素值均增大，且溫濕風的增大程度在RCP8.5情景下比RCP4.5情景更大，汛期平均總降水量有增加，但RCP4.5情景較RCP8.5更大些。

（2）模式對汛期江淮低渦的模擬特點為：無論從低渦統(tǒng)計方面還是低渦結(jié)構(gòu)方面與觀測均較為相似。雖然模擬的低渦總數(shù)偏少，但是其統(tǒng)計特征的各項比例和暴雨低渦的結(jié)構(gòu)及診斷量都相似與接近，因此其模式模擬的暴雨低渦具有一定的可信度，可作為未來情景分析基礎(chǔ)。

（3）未來兩種情景下低渦統(tǒng)計特征為：個數(shù)都有所增加，但是產(chǎn)生暴雨的低渦比例卻有所減少。RCP4.5情景下，暴雨落區(qū)仍然在低渦中心的東部尤其是東南部，但暴雨中心出現(xiàn)的位置非常離散，且距低渦中心400 km以外的低渦達50%。RCP8.5情景下，除個別低渦位于低渦西南部，其它低渦暴雨落區(qū)也都在低渦中心的東部，而暴雨中心的分布相對于歷史時段模擬結(jié)果和RCP4.5結(jié)果都更加緊湊集中，且大部分都位于距低渦中心400 km以內(nèi)的位置。

（4）未來兩種情景下低渦結(jié)構(gòu)特征為：RCP4.5情景下，合成低渦發(fā)展高度以850 hPa為主，生命期多為2 d以內(nèi)短生命期，強度減弱。而RCP8.5情景下，暴雨低渦比例明顯大于RCP4.5情景，低渦發(fā)展高度以700 hPa為主，較RCP4.5情景升高；生命期達3 d的增多，更長；低渦渦度較RCP4.5強度明顯增強，其最大暖區(qū)厚度范圍顯著伸展。溫度鋒區(qū)減小而濕度鋒區(qū)進一步增強，近地面低渦低空西南風急流強于RCP4.5情景，更有利于淺薄渦旋的增強。高空西風急流增幅有限，對低渦增強的作用基本維持類似歷史狀況。因此RCP8.5較RCP4.5對暴雨低渦有更強的促發(fā)和增強效應(yīng)。

綜上所述，在考慮模式不確定性基礎(chǔ)上，RegCM4模式的結(jié)果，具有一定的合理性及預(yù)測性，能夠定性的給出未來情景下低渦的變化特征與變化趨勢，高排放將促使伴隨暴雨的淺薄低渦發(fā)展更劇烈，因此應(yīng)進一步深化對低渦暴雨災(zāi)害性天氣發(fā)展趨勢的研究，對未來情景下災(zāi)害性低渦暴雨預(yù)報提供一定的參考。此外，模式的近期預(yù)估結(jié)果受自然變率影響較大，自然變率信號可能會部分掩蓋溫室氣體強迫，因此后續(xù)的工作將針對更長氣候時段進行溫室氣體排放對江淮暴雨低渦特征演變的影響研究。

致謝感謝國家氣候中心提供的利用RegCM4區(qū)域氣候模式所進行的中國區(qū)域未來氣候變化模擬結(jié)果。

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Characteristics of Heavy Rainfall Vortexes during the Flood Season in Jiang-Huai Valley under Two Greenhouse Gas Emission Scenarios

MIAO Chunsheng1, XU Fangshu1, 3, WANG Jianhong1, YU Zhongqi2, GAO Yimei4, ZHANG Xu4
1 Collaborative Innovation Center on Forecast and Evaluation of Meteorological Disasters/Key Laboratory of Meteorological Disaster of Ministry of Education, Nanjing University of Information Science & Technology, Nanjing 210044

2 Pudong New Area Meteorological Bureau of Shanghai Meteorological Service, Shanghai 200135
3 Liaoning Province Meteorological Service Center, Shenyang 110166
4 Huafeng Meteorological Media Group, Beijing 100081

The aim of this study was to analyze the statistical and structure evolutive characteristics of heavy rainfall vortexes during the flood season in Jiang-Huai valley, China, against the background of climate change, and to provide projections under two emission scenarios for the period 2020–2030, by using the regional climate model RegCM4 (Regional Climate Model, version 4.0) with a horizontal resolution of 50 km. The results showed that RegCM4 can capture the environmental aspects and characteristics of this vortex type reasonably well. The simulated outputs were similar to reality in several ways, including vertical development height, lifetime, and the relative rainstorm position of the vortex. However, the simulated results were lower with respects to the number and the warmest section height of the vortex, and the background temperature and humidity, while the intensity of the vortex and velocity were higher. In terms of projection for the period 2020–2030, under the RCP4.5 (Representative Concentration Pathways) scenario, the proportion of vortexes with rainstorms was shown to decrease; the vertical development height of the vortex was mainly at 850 hPa; and the life span was mostly within 2 days. The distribution of heavy rainfall and the warmest zone height were close to those in the historical period, but the intensity was weaker. Meanwhile, under the RCP8.5 scenario, the percentage of vortexes with rainstorms was projected to be greater than that under the RCP4.5 scenario; the vertical development height of the vortex was mainly at 700 hPa; the vortexes with the life span of 3 days increased; the vortex intensity enhanced; and the thickness of the warmest zone extended significantly. The moisture fronts in the vortex strengthened, but temperature fronts weakened. The study reveals that more severe vortex precipitation may occur in the future under higher greenhouse gas emissions. Further research is therefore needed on the development trends of low vortexes with severe rainfall.

Model RegCM4 (Regional Climate Model, version 4.0), Greenhouse gas, Emission scenarios, Flood season, Jiang-Huai valley, Heavy rainfall vortex

國家自然科學基金項目41276033，國家科技支撐項目2012BAH05B01，公益性行業(yè)（氣象）專項項目 GYHY201206068，中國氣象局氣候變化專項江蘇氣候變化評估CCSF201318，江蘇科技支撐項目BE2012774、BE2014729，江蘇高校優(yōu)勢學科建設(shè)工程資助項目（PAPD）

RegCM4（Regional Climate Model, version 4.0）模式典型濃度溫室排放情景江淮汛期暴雨低渦

1006-9895(2016)02-0257-14

P447 P466

A

10.3878/j.issn.1006-9895.1505.15109

2015-01-13；網(wǎng)絡(luò)預(yù)出版日期 2015-05-15

苗春生，男，1954年出生，教授，博士生導師，主要從事大氣中小尺度動力學。E-mail: 1597706505@qq.com, csmiao@nuist.edu.cn