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  暴雨灾害   2020, Vol. 39 Issue (1): 10-19.  DOI: 10.3969/j.issn.1004-9045.2020.01.002

论文

DOI

10.3969/j.issn.1004-9045.2020.01.002

资助项目

武汉暴雨研究所基本科研业务费项目(IHRKYYW201804);湖南省自然科学基金项目(2019JJ50318);中国气象局省所科研创新发展专项(SSCX201914);湖南省自然科学基金(2017JJ3170)

第一作者

李易芝, 主要从事灾害性天气气候诊断分析。E-mail:girl.lyz@163.com.

通信作者

罗伯良, 主要从事气候灾害诊断分析与预测研究。E-mail:luobailiang@163.com.

文章历史

收稿日期:2019-06-10
定稿日期:2019-08-05
2017年6月下旬湖南持续性暴雨动力因子诊断分析
李易芝1,2 , 罗伯良1,2 , 彭莉莉1,2 , 张超1,2     
1. 湖南省气象科学研究所, 长沙 410118;
2. 气象防灾减灾湖南省重点实验室, 长沙 410118
摘要:针对2017年6月22日-7月2日发生在湖南的一次持续性暴雨过程,利用全球预报系统(GFS)模式分析场资料对湿热力平流参数、热力螺旋度、热力波作用密度等动力因子进行计算和诊断,分析该持续性暴雨过程中物理量的垂直结构特征,降水背景场的动、热力学性质。研究结果表明:(1)该持续性暴雨过程是高低空急流耦合、贝加尔湖阻高和西太平洋副高稳定维持、充足的水汽输送共同作用造成的。(2)各动力因子对此次降水落区诊断效果良好,尤其是水汽通量散度和热力波作用密度与本次持续性暴雨有比较好的相关性。(3)水汽通量散度和热力波作用密度对该持续性暴雨过程的发展演变均具有一定的预报能力。
关键词持续性暴雨    动力因子    诊断分析    
Diagnostic analysis of dynamical parameters for Hunan persistent heavy rain event in late June 2017
LI Yizhi1,2 , LUO Bailiang1,2 , PENG Lili1,2 , ZHANG Chao1,2     
1. Institute of Meteorological Science of Hunan Province, Changsha 410118;
2. Key Laboratory of Preventing and Reducing Meteorological Disaster, Changsha 410118
Abstract: For a persistent heavy rain case occurred between 22 June and 2 July 2017 in Hunan, dynamical parameters, including the moist thermodynamic advection parameter, thermal helicity and the thermodynamic wave-activity density, were calculated. The vertical structure characteristics of physical parameters as well as dynamic and thermodynamic properties of precipitation background field were analyzed using data obtained from the NCEP/NCAR Global Forecasting System (GFS) model. Results showed that:(1) Sustained storm rainfall case was caused by the coupling of high level jet and low level jet, the maintaining of Baikal Lake blocking high and Western Pacific subtropical high, and rich water vapor transport. (2) All dynamical parameters showed strong signals in the persistent heavy rain area. In particular, the moisture divergence vertical flux and thermodynamic wave activity density were highly correlated with this sustained storm rainfall. (3) Moisture divergence vertical flux and thermodynamic wave activity density are of considerable importance in the diagnosis and prediction of storm rainfall in this region.
Key words: persistent heavy rain    dynamical parameter    diagnostic analysis    
引言

持续性暴雨是具有东亚夏季风降水特色的高影响极端天气事件,其过程具有强度大、范围广、持续时间长和稳定性强等特点(Tang et al., 2006),事件一旦发生,极易造成大范围洪涝灾害,给经济建设和人民生命财产带来巨大损失。湖南地处东亚季风气候区,降水过程频繁,是我国持续性暴雨多发省份之一。2017年6月22日—7月2日湖南省遭受了近年来历时最长、范围最广、强度最大的一次持续性暴雨过程,共造成全省14个市(州)120个县(市、区)1 223.8万人受灾,直接经济损失381.5亿元。可见,提高对持续性暴雨过程的预报和服务水平,不仅是天气预报业务的重点,更是政府部门防灾减灾最为迫切的需求。

提高暴雨预报和服务水平,既要研究暴雨发生的大气环流形势,也要探究直接造成暴雨过程的动力学机制。针对湖南暴雨预报问题,气象工作者进行了较系统的研究,并取得一定研究成果。张剑明等(2013)对湖南大暴雨天气过程进行天气学诊断分析认为,锋面系统、低层气流辐合线、高层辐散场、重力波及地形抬升作用均可触发并维持对流系统,从而形成局地暴雨和大暴雨天气。周慧等(2018)利用卫星和雷达资料对一次极端持续性暴雨成因做了分析,指出中纬度高空槽的东移、带状分布且稳定少动的副热带高压为中低层西南低涡不断生成发展及“人”字型切变线的维持提供了有利的环流条件。许霖等(2015)对湖南盛夏两次连续性暴雨过程对比分析,指出东北低涡和低层切变线是造成两次持续性暴雨过程的主要影响系统,850 hPa的θse高值区、垂直上升速度中心及湿Q矢量负值区与暴雨落区有较好的对应关系,对暴雨预报有一定的指示作用。罗娟和陈忠明(2013)对暴雨的中尺度特征进行了分析和模拟。除此之外,戴泽军等(2015)研究了近54 a湖南区域暴雨的时空分布特征。陈静静等(2016)对湖南汛期暴雨天气过程环流做了客观分型,依据湖南省暴雨预报经验和方法,将强降雨天气过程分为低涡冷槽型、地面暖倒槽锋生型、副高边缘型、台风型、梅雨锋切变型和华南准静止锋型6种类型。

上述研究主要是利用统计学和天气学等方法围绕暴雨的气候学特征、相关环流形势等进行的,但关于湖南持续性暴雨过程精细化落区的动力诊断,进而为暴雨业务预报提供客观指示性预报信号研究相对较少。在暴雨预报热力动力诊断研究中,高守亭等研究了能够准确描述湿空气热力状态的广义位温理论以及表征中尺度系统发展演变的中尺度波流相互作用理论(高守亭等,2013Ran et al., 2009),在这个基础上,建立了多个包含动力、热力和水汽等信息的综合性动力因子,如热力螺旋度和湿热力平流参数等。这些动力因子对暴雨落区的预报能力在多个地区多个暴雨个例中得到了验证(赵宇和高守亭,2008牛立强等,2013许娈等,2013冉令坤等,2013楚艳丽等,2013杨帅等,2013王成鑫等,2013冉令坤等,2014汪亚萍等,2015李琴等,2016),其预报评分略优于全球预报系统(Global Forecast System, GFS)模式的自身预报,对地面观测降水有一定的指示作用(高守亭等,2013)。

因此,本文针对2017年6月22日—7月2日发生在湖南的持续性暴雨过程,基于上述关于动力因子的研究基础,选取与暴雨系统密切相关的动力因子,利用美国NCEP/NCAR分辨率为0.5°×0.5° GFS的分析场资料和湖南省97个气象观测站逐6 h降水观测资料进行诊断分析,探讨它在本次持续性暴雨过程发生中的作用,勾画出湖南本次持续性暴雨过程发生的热力动力机理,为湖南持续性暴雨预报提供新的技术途径。

1 资料和方法 1.1 资料

本文使用的资料有:(1) NCEP/NCAR水平分辨率为0.5°×0.5°间隔6 h一次的GFS模式分析场资料,包括各层位势高度、气温、相对湿度、水平风速、垂直风速及海平面气压;(2)为了匹配间隔6 h一次的GFS模式分析场的资料进行分析,使用2017年6月22日—7月2日湖南省97个气象观测站逐6 h降水观测资料。

1.2 方法

不同学者根据不同的研究目的,对持续性暴雨的定义不同。彭莉莉等人(2018)根据湖南汛期(4—9月)区域持续性暴雨致灾性临界要求,即一定的强降水范围、防汛预报服务需求和足够的研究样本,提出湖南汛期区域持续性暴雨过程的标准:(1)湖南境内至少出现9站日降水量(以北京时20:00为界)超过50 mm的区域性暴雨;(2)区域性暴雨持续2 d及以上。本文引用该标准统计得到2017年6月22日—7月2日的这次区域持续性暴雨过程。

选取的动力因子有湿热力平流参数、热力螺旋度、散度垂直通量、水汽散度通量、热力波作用密度。其中,湿热力平流参数表达式为

$ m t p=\nabla_{h}(v \cdot \nabla \theta) \cdot \nabla_{h} \theta^{*} $ (1)

$\theta^{*}=\theta \exp \left[\left(q_{v} / q_{s}\right)^{k} L_{v} q_{s} /\left(c_{p} T_{c}\right)\right]$为广义位温,qv为水汽比湿,qs为饱和水汽比湿,k是反映大范围凝结状态与局地凝结现象有关的权重函数的计算系数,一般取k=9 (Gao et al., 2004)。该参数综合描述了在锋区附近冷、暖气团中的动力、热力和水汽特征(Wu et al., 2011)。

热力螺旋度为

$ helth=\omega\left[\frac{\partial\left(v \theta^{*}\right)}{\partial x}-\frac{\partial\left(u \theta^{*}\right)}{\partial y}\right] $ (2)

其中,ω为p坐标系下的垂直速度。该参数包含了大气动力学特征和大气湿斜压性特征。

散度垂直通量的表达式为

$ w d i v=\frac{\omega}{\rho}\left[\frac{\partial u}{\partial x}+\frac{\partial v}{\partial y}\right] $ (3)

该参数代表水平散度的垂直通量,辐合区的上升(下沉)运动和辐散区的下沉(上升)运动分别意味着负水平散度的向上(下)输送和正水平散度的向下(上)输送(冉令坤和楚艳丽,2009)。

水汽散度通量的表达式为

$ w q v d i v=\frac{\omega}{\rho}\left[\frac{\partial}{\partial x}\left[u q_{v}\right]+\frac{\partial}{\partial y}\left[v q_{v}\right]\right] $ (4)

该参数综合的表征了垂直上升运动和水汽通量的辐合效应。正值区表征了垂直上升运动和水汽通量的辐合,负值区主要与上升运动和水汽通量辐散有关。水汽散度通量在很大程度上反映了散度通量在对流层中低层的特征,水汽在本质上对水平散度具有权重调节的作用,弱化对流层高层和非雨区的动力场结构(冉令坤和楚艳丽,2009)。

Gao等(2009)把扰动垂直速度与扰动广义位温的雅可比定义为热力波作用密度,表达式为

$ Wavepte=\frac{\partial w_{e}}{\partial y} \frac{\partial \theta_{e}^{*}}{\partial x}-\frac{\partial w_{e}}{\partial x} \frac{\partial \theta_{e}^{*}}{\partial y} $ (5)

其中,下标“e”代表扰动态,we为垂直速度扰动,θe*为广义位温扰动。热力波作用密度与暴雨的发生发展密切相关(高守亭等,2013)。

由于动力因子在850—500 hPa表现出强信号,则本文对上述5个动力因子D从850—500 hPa进行质量垂直积分,即为$\int_{850hPa}^{500hPa}{\rho }|D|\text{dz}$

2 降水过程及持续性暴雨成因分析 2.1 降水实况

2017年6月22日—7月2日湖南发生了近年来历时最长、范围最广、强度最大的持续性暴雨过程。图 1为2017年6月22日20时—7月2日20时(北京时,下同)湖南暴雨过程降水量空间分布。根据降水强度和区域分布特征,暴雨过程可分三个时段,第一个时段为6月22日20时—6月25日20时,强降水集中分布在湘中以北的地区(图 1a),第二个时段为6月25日20时—6月28日20时,强降水分布在湘南地区(图 1b),第三个时段为6月28日20时—7月2日20时,强降水集中分布在湘西南以及湘中以北地区(图 1c)。

图 1 2017年6月22日20时—7月2日20时湖南暴雨过程降水量(单位:mm)空间分布(a) 6月22日20时—6月25日20时; (b) 6月25日20时—6月28日20时; (c) 6月28日20时—7月2日20时 Fig. 1 The distribution of precipitation (unit: mm) in heavy rain event in Hunan from (a) 20:00 BT on 22 June to 20:00 BT on 25 June, (b) from 20:00 BT on 25 June to 20:00 BT on 28 June, and (c) from 20:00 BT on 28 June to 20:00 BT on 2 July 2017.
2.2 环流特征分析

不同时段环流特征各异,暴雨过程第一时段200 hPa等压面上(图 2a)我国东北部为宽广的槽区,槽前为东西走向的高空急流,湖南位于高空急流的右侧,急流右侧风速具有反气旋性切变,对应高空辐散区和次级垂直环流上升支。500 hPa环流(图 2b)中高纬度贝加尔湖附近为东北向延伸的阻塞高压,伴随着脊前发展强盛的切断低压,切断低压西部偏北气流引导地面冷空气补充南下,同时中低纬西太平洋副热带高压(简称副高,下同)北界稳定位于湖南南部地区,使得湖南中部以北地区为冷暖空气交汇处,有利于湖南中北部地区发生持续性的暴雨天气。从700 hPa水汽通量图可以看出(图 2c),来自孟加拉湾的偏西水汽输送、南海的偏南水汽输送和副高西南部的东南水汽输送共同汇合,向北输送到江南西部至长江流域,湖南大部水汽达到14 g·s-1·cm-1·hPa-1以上,为湖南暴雨过程发生提供了充足的水汽。同时,850 hPa等压面上副高的北部为低空急流(图 2d),其西端位于湖南中部地区,与高空急流共同作用产生强烈的上升运动促使湘中以北地区的暴雨和大暴雨发生发展。

图 2 2017年6月22日20时—6月25日20时平均的200 hPa水平风速(a, 单位:m·s-1;等值线>30 m·s-1),500 hPa位势高度(b, 单位:dagpm;虚线为副高脊线),700 hPa水汽通量(c, 单位:g·s-1· cm-1· hPa-1;阴影区表示水汽通量大于4 g·s-1· cm-1· hPa-1),850 hPa水平风速(d, 单位:m·s-1;等值线大于12 m·s-1) Fig. 2 (a) Horizontal wind speed at 200 hPa (unit: m·s-1, the contour line is greater than 30 m·s-1), (b) geopotential height at 500 hPa (unit: dagpm; the dashed line denotes the ridge of subtropical high), (c) water vapor fluxes at 700 hPa (unit: g·s-1·cm-1·hPa; shaded area indicates the area with water vapor flux greater than 4 g·s-1· cm-1· hPa), and (d) horizontal wind speed at 850 hPa (unit: m·s-1; the contour line is greater than 12 m·s-1) averaged from 20:00 BT on 22 June to 20:00 BT on 25 June 2017.

第二时段200 hPa等压面上(图 3a),高空急流由东西向转为东北西南向,其西部有所南压,强度略微减弱。500 hPa环流上中高纬贝加尔湖阻高明显减弱,其东南侧切断低压填塞消失,同时副高加强西伸(图 3b),700 hPa上水汽输送以来自南海的水汽输送为主,大于14 g·s-1· cm-1· hPa-1的水汽输送通道经过湖南南部地区后继续向东偏北向输送(图 3c),较第一时段水汽输送位置偏南且强度有所增大,致使该时段的暴雨落区主要分布在湘南地区。但850 hPa等压面上低空急流消失(图 3d),没有建立高低空耦合形势,导致这一时段降水没有第一时段强盛。

图 3图 2,但为2017年6月25日20时—6月28日20时 Fig. 3 The same as Fig. 2 except for time from 20:00 BT on 25 June to 20:00 BT on 28 June 2017.

第三时段200 hPa等压面上高空急流继续维持东北西南向,但强度有所减弱(图 4a);500 hPa环流上贝加尔阻高依然维持,中低纬西太平洋副高减弱东撤,脊线北抬(图 4b);700 hPa等压面上以来自孟加拉湾的水汽输送为主,南海水汽输送为辅,将源源不断的水汽输送至湖南,大部分地区水汽输送达到10 g·s-1·cm-1·hPa-1以上,强度较前两个时段有所减弱(图 4c)。850 hPa等压面上低空急流重新建立,位于湘西南至湘东北一线,呈东北西南向(图 4d),高低空急流耦合形势重建,产生的强烈上升运动区,致使强降雨带在湘中偏北一带发生发展。

图 4图 2,但为2017年6月28日20时—7月2日20时 Fig. 4 The same as Fig. 2 except for time from 20:00 BT on 28 June to 20:00 BT on 2 July 2017.

综上所述,高低空急流耦合、贝加尔湖阻高和西太平洋副高的稳定维持、充足的水汽供应是导致此次持续性暴雨过程的重要因素,高空急流南压、低空急流消失和重建以及副高南压后北抬是引起湖南此次持续性暴雨落区南北振荡的主要原因。

3 动力因子诊断分析

2017年6月23日、27日、29日分别为持续性暴雨过程三个降水时段中出现较大降水量的时间,图 59为湿热力平流参数、热力螺旋度、散度垂直通量、水汽散度通量和热力波作用密度5个动力因子在本次持续性暴雨过程三个时段关键时间点沿111°E经向—垂直剖面图以及纬向平均(108°—114°E)的6 h累积观测降水。

图 5 2017年6月23日08时(a)、6月27日08时(b)、6月29日08时(c)湿热力平流参数(单位:10-13K2·m-2·s-1)在沿111°E经向—垂直剖面内的分布。直方图代表观测6 h降水量(单位:mm) Fig. 5 The cross sections of moist thermodynamic advection parameter (unit:10-13 K2·m-2·s-1) along 111°E at (a) 08:00 BT on 23 June, (b) 08:00 BT on 27 June and (c) 08:00 BT on 29 June 2017. The bar denotes the observed 6 h precipitation (unit: mm)

图 6图 5,但为热力螺旋度(单位:10-3K·kg3· m-5· s-6) Fig. 6 The same as Fig. 5 except for thermal helicity (unit:10-3 K·kg3· m-5· s-6)

图 7图 5,但为散度垂直通量(单位:10-6kg-1· m3· Pa·s-2) Fig. 7 The same as Fig. 5 except for divergence vertical flux (unit:10-6 kg-1· m3· Pa·s-2)

图 8图 5,但为水汽散度通量(单位:10-9kg-1· m3· Pa·s-1) Fig. 8 The same as Fig. 5 except for moisture divergence vertical flux (unit:10-9 kg-1·m3·Pa·s-1)

图 9图 5,但为热力波作用密度(单位:10-10K·Pa·m-2· s-1) Fig. 9 The same as Fig. 5 except for thermodynamic wave activity density (unit:10-10 K·Pa·m-2·s-1)

湿热力平流参数综合表征了水平锋生和凝结潜热效应,能够较好地反映降水区上空垂直暖平流和等熵面水平梯度显著的动、热力垂直结构特点。如图 5a所示,本次持续性暴雨第一时段,即23日08时,降水出现在28°—30°N纬度带内,即为湘北地区,该区域上空从900—400 hPa均表现为湿热力平流参数负值区,其中负的大值中心出现在30°N上空700 hPa附近,与地面最强降水中心相对应,湿热力平流参数低值或值为0的地方降水较弱。到27日08时(图 5b),降水南移,湿热力平流参数负值区位于25°—28°N纬度带,最强降水中心上空等值线密集,大值中心位于降水上空南侧。到了29日08时(图 5c),降水向北移动至湘中以北地区,湿热力平流参数负值区也整体北抬至降水落区上空,大值中心位于最大降水上空500—800 hPa。由以上分析可以看出,湿热力平流参数从900—400 hPa为一致负的大值区,负高值中心位于降水中心上空700 hPa或其南侧,这种分布形态对本次暴雨落区有一定的指示意义,等值线为零的地方无降水或降水较弱。

热力螺旋度体现了垂直热量通量与相对垂直涡度的耦合作用和大气湿斜压性,也就是暖湿空气旋转和沿旋转轴方向运动的强弱程度(高守亭等,2013)。持续性暴雨第一时段,热力螺旋度28°—30°N上空从900—400 hPa为负值区,表明有较强的热量向上输送,对应着地面降水最强(图 6a)。第二时段降水落区上空(25.5°—27.5°N)900—600 hPa的负值区和600—300 hPa的正值区形成倾斜的交界面,表明有强的热量在此交汇(图 6b)。第三时段降水落区上空热力螺旋度的分布与第二时段相似,对流层中高层的正值中心和中低层的负值中心在700 hPa附近交汇(图 6c)。由此看出,热力螺旋度从900—400 hPa一致的负值区和600 hPa以下为负值中心,以上为正值中心的两种分布形态均对本次暴雨落区有指示意义。

散度垂直通量代表辐合辐散区的垂直上升下沉运动,从图 7ac可以看出,在此次持续性降水的三个时段,散度垂直通量均表现为降水落区上空900—600 hPa等值线较密集的正值中心和600— 200 hPa的负值中心,600 hPa以下的正值区表示散度负值中心(即强辐合区域)有强烈的垂直向上运动,其上的负值区表示散度正值中心(即强辐散区域)有强烈的向上输送,低层辐合和高层辐散的加强,有利于持续性降水的发生发展。可见,同一区域上空散度通量在对流层中低层为正值中心和对流层中高层为负值中心的分布形态,促进了本次强降水的发生发展。

散度通量与水汽相结合,即为水汽散度通量,对暴雨发生发展的指示作用会更加明显。与散度通量不同的是由于对流层高层水汽含量少,水汽通量散度的大值区均出现在对流层中低层。由图 8a可见,持续性暴雨第一时段,水汽散度通量在900—600 hPa表现为正的大值中心,其上空还存在一个弱的负值中心,说明该时段不仅有强烈的上升运动,水汽状况也比较深厚,因此该时段降水较大。第二时段和第三时段水汽散度通量在600 hPa以下均正值中心(图 8bc),说明该区域亦有强烈的上升运动和水汽通量辐合,有利强降水发生。比较发现,三个时段强降水区上空均有水汽散度通量正值区与之对应。

热力波作用密度能够描述暴雨过程中雨区上空动力场和热力场典型的垂直结构特征,指示暴雨雨区的发展移动(林青等,2014)。由图 9ac可见,持续性暴雨的三个不同时段,降水落区上空从900—500 hPa热力波作用密度来看,均表现为正负值相间波活动。相比较而言,第一时段正负波列向上伸展的更高,说明垂直速度水平梯度及广义位温水平梯度更明显,即降水周围上升运动和下沉补偿运动更强烈,造成的结果则是第一时段的降水相对其他两个时段较大。可见,热力波作用密度在对流层中下层出现正负值相间波活动特征易引发强降水发生,且伸展越高对应的降水越大。

以上动力因子的垂直空间结构在暴雨区上空均表现出明显的指示特征,为了进一步选出本次持续性暴雨期间与降水相关性较好的动力因子,这里对2017年6月22日—7月2日湘中偏北地区(109°—114°E,27.5°—29°N)每6 h的区域平均降水序列和6个动力因子做了相关分析。由图 10可见,区域平均的降水随时间的变化呈现双峰特征,第一个降水峰值出现在6月23日00时—6月25日00时,第二个降水峰值出现时间为6月29日00时—7月1日06时,印证了此次湖南持续性暴雨从湘北南移到湘南,接着北抬到湘北的暴雨落区特征。区域平均的各动力因子随时间变化曲线也表现出明显的双峰特征,与观测降水具有较好的相关性,所有的相关系数都大于0.5,通过了0.01的显著性水平检验。其中热力螺旋度与观测降水的相关性最小,为0.599,而水汽通量散度和热力波作用密度的垂直分量与观测降水的相关性均超过了0.7。可见,水汽散度通量和热力波作用密度对本次持续性暴雨落区的预报更有指示意义。

图 10 2017年6月22日—7月2日区域平均(109°—114°E,27.5°—29°N)的6 h累计地面降水(单位:mm)和各动力因子垂直分量随时间的变化曲线(a)湿热力平流参数; (b)热力螺旋度; (c)散度垂直通量; (d)水汽散度通量; (e)热力波作用密度 Fig. 10 Time series of the regionally averageed (109°—114°E, 27.5°—29°N) 6-hour observed rainfall (unit: mm) and averaged dynamic parameter vertical integration from 22 June to 2 July 2017. (a) Moist thermodynamic advection parameter, (b) thermal helicity, (c) divergence vertical flux, (d) moisture divergence vertical flux, and (e) thermodynamic wave activity density.

为进一步验证水汽通量散度和热力波作用密度与本次暴雨落区的对应关系,图 11给出了该次持续性暴雨过程三个关键时期的6 h降水量与水汽散度通量和热力波作用密度垂直积分量空间分布,由图看出2017年6月23日08时湖南降水主要分布在湘中以北的地区,最强降水出现在洞庭湖及益阳西部,6 h降水均达到30 mm以上,其中极值降水中心出现在洞庭湖区,强度达80 mm以上。该时刻水汽散度通量(图 11a)等值线分布也出现在湘北地区,并且在洞庭湖区等值线密集,与强降水落区比较吻合;热力波作用密度等值线(图 11d)也指示出了湘北地区的降水过程,并且在洞庭湖区和益阳西部均有体现。

图 11 2017年6月23日08时(a, d)、2017年6月27日08时(b, e)、2017年6月29日08时(c, f)观测6 h累计降水量(阴影,单位:mm)与平均水汽散度通量(a、b、c;单位:10-3kg-1· m3· Pa2· s-2)、平均热力波作用密度(d、e、f;单位:10-5K·Pa2·m-2·s-1)垂直积分量 Fig. 11 The 6-hour observed rainfall (shaded, unit: mm) and averaged vertical integration (contours) of (a, b, c) moisture divergence vertical flux (unit:10-3 kg-1· m3· Pa2· s-2) and (d, e, f) thermodynamic wave activity density (unit:10-5 K·Pa2·m-2·s-1) at (a, d) 08:00 BT on 23 June 2017, (b, e) 08:00 BT on 27 June 2017, and (c, f) 08:00 BT on 29 June 2017.

27日08时暴雨中心位于衡阳、永州北部地区,6 h降水达到25 mm以上。水汽散度通量(图 11b)和降水落区有很好的对应关系,且其大值中心与强降水中心比较吻合;热力波作用密度等值线(图 11e)等值线也覆盖在降水落区上,其等值线范围较降水区域偏大。

29日08时降水区域位于湘西及湘中一带。相比于第二个时次,降水有所加强。降水带上有两个强降水中心,分别位于湘西和长株潭地区,其降水量级均达到25 mm以上。该时段水汽通量散度(图 11c)和热力波作用密度(图 11f)均和湘西的暴雨中心有很好的对应,其中热力波作用密度和本次降水落区非常吻合。

综上所述,水汽通量散度和热力波作用密度两个动力因子与2017年6月下旬这次强降水的落区比较吻合,且对该持续性暴雨过程的降水发展演变有较好的对应,说明水汽通量散度和热力波作用密度对本次湖南持续性暴雨落区的预报具有较强指示意义。

4 结论与讨论

利用气象观测站6 h降水资料、GFS模式分析场资料,计算了湿热力平流参数、热力螺旋度、散度垂直分量、水汽散度通量、热力波作用密度这5个动力因子,对2017年6月22日—7月2日湖南持续性暴雨过程进行诊断分析。得出主要结论如下:

(1) 该持续性暴雨先后经历了三个阶段,是由多个高低空天气系统共同作用造成,其中高低空急流耦合、贝加尔湖阻塞高压和西太平洋副高的稳定维持、充足的水汽供应是导致此次持续性暴雨过程的重要因素,高空急流南压、低空急流消失和重建以及副高南压后北抬是引起湖南此次持续性暴雨落区南北振荡的主要原因。

(2) 该持续性暴雨过程的三个阶段,5个动力因子均对强降水有指示作用,其中湿热力平流参数在强降水上空900—400 hPa为负的大值区,负高值中心位于降水中心上空700 hPa或其南侧;热力螺旋度900— 400 hPa一致的负值区以及600 hPa以下为负值中心、以上为正值中心的两种分布形态对应着降水落区;散度通量在对流层中低层的正值中心和对流层中高层的负值中心相对应分布形态的出现,有利于强降水的发生发展;水汽散度通量在600 hPa以下出现的正值区与强降水相对应;热力波作用密度在强降水落区上空对流层中下层以正负值相间波动特征出现,且伸展越高指示的降水越大。

(3) 水汽通量散度和热力波作用密度的垂直分量与观测降水的相关性均超过了0.7,且在降水大值区等值线密集,在弱降水或非降水区域值较小,说明水汽散度通量和热力波作用密度对本次持续性暴雨落区的指示性强。

本研究针对2017年下旬发生在湖南的持续性暴雨个例进行了动力因子诊断分析,至于动力因子对湖南持续性暴雨落区的指示意义是否具有普适性并且如何通过动力因子对持续性暴雨进行预报,准备进一步研究。

参考文献
陈红专, 叶成志, 唐明晖. 2013. 2011年6月湖南两次暴雨过程的中尺度特征对比分析[J]. 气象, 39(12): 1580-1590.
陈静静, 叶成志, 吴贤云. 2016. 湖南汛期暴雨天气过程环流客观分型技术研究[J]. 暴雨灾害, 35(2): 119-125.
楚艳丽, 王振会, 冉令坤, 等. 2013. 台风莫拉克(2009)暴雨过程中位势切变形变波作用密度诊断分析和预报应用[J]. 物理学报, 62(9): 99-201.
戴泽军, 刘志雄, 李易芝, 等. 2015. 近54a湖南区域暴雨的时空分布特征[J]. 暴雨灾害, 34(1): 41-46.
高守亭, 冉令坤, 李娜, 等. 2013. 集合动力因子暴雨预报方法研究[J]. 暴雨灾害, 32(4): 289-302.
李琴, 杨帅, 崔晓鹏, 等. 2016. 四川暴雨过程动力因子指示意义与预报意义研究[J]. 大气科学, 40(2): 341-356.
林青, 沈新勇, 高守亭. 2014. 台风莫拉克登陆期间的中尺度波动特征分析[J]. 气候与环境研究, 19(5): 536-546.
罗娟, 陈忠明. 2014. 一次湖南暴雨过程β中尺度系统分析与模拟[J]. 高原气象, 33(2): 495-503.
牛立强, 陈长胜, 马洪波. 2013. 集合动力因子预报系统及其对一场切变暴雨落区的预报检验[J]. 吉林气象, (3): 12-16, 29.
彭莉莉, 谢傲, 罗伯良, 等. 2018. 湖南汛期区域持续性暴雨环流型与暴雨落区关系[J]. 中国科学技术大学学报, 48(7): 580-593.
冉令坤, 楚艳丽. 2009. 强降水过程中垂直螺旋度和散度通量及其拓展形式的诊断分析[J]. 物理学报, 58(11): 8094-8106.
冉令坤, 刘璐, 李娜, 等. 2013. 台风暴雨过程中位势散度波作用密度分析和预报应用研究[J]. 地球物理学报, 56(10): 3285-3301.
冉令坤, 齐彦斌, 郝寿昌. 2014. "7.21"暴雨过程动力因子分析和预报研究[J]. 大气科学, 38(1): 83-100.
王成鑫, 高守亭, 梁莉, 等. 2013. 动力因子对地形影响下的四川暴雨落区的诊断分析[J]. 大气科学, 37(5): 1099-1110.
汪亚萍, 崔晓鹏, 冉令坤, 等. 2015. 动力因子对2006"碧利斯"台风暴雨的诊断分析[J]. 大气科学, 39(4): 747-756.
许霖, 姚蓉, 李巧媛, 等. 2015. 湖南盛夏两次连续性暴雨过程对比分析[J]. 气象与环境学报, 31(3): 15-22.
许娈, 何金海, 高守亭, 等. 2013. 集合动力因子对登陆台风"莫拉克"(0908)暴雨落区的诊断与预报研究[J]. 大气科学, 37(1): 23-35.
杨帅, 陈斌, 高守亭. 2013. 水汽螺旋度和热力螺旋度在华北强"桑拿天"过程中的分析及应用[J]. 地球物理学报, 56(7): 2185-2194.
张剑明, 章新平, 蔡秀峰, 等. 2013. 湖南湘中地区一次暴雨及大暴雨过程分析[J]. 干旱气象, 31(1): 117-125.
赵宇, 高守亭. 2008. 对流涡度矢量在暴雨诊断分析中的应用研究[J]. 大气科学, 32(3): 444-456.
周慧, 蔡荣辉, 尹冬德, 等. 2018. 2016年7月湖南一次极端持续性暴雨成因分析[J]. 干旱气象, 36(1): 56-63.
Gao S T, Wang X R, Zhou Y S. 2004. Generation of generalized moist potential vorticity in a frictionless and moist adiabatic flow[J]. GEOPHYS RES LETT, 31: L12113.
Gao S T, Ran L K. 2009. Diagnosis of wave activity in a heavy-rainfall event[J]. J Geophys Res, 114(D8): D08119.
Ran L K, Abdul R, AL R. 2009. Diagnosis of wave activity over rain band of landfall typhoon[J]. J Trop Meteor, 15(2): 121-129.
Tang Y B, Gan J J, Zhao L, et a1. 2006. On the Climatology of persistent heavy rainfall events in China[J]. Adv Atmos Sci, 23(5): 678-692. DOI:10.1007/s00376-006-0678-x
Wu X D, Ran L K, Chu Y L. 2011. Diagnosis of a moist thermodynamic advection parameter in heavy-rainfall events[J]. Adv Atmos Sci, 28(4): 957-972. DOI:10.1007/s00376-009-9057-8