2. 新疆维吾尔自治区气象台,乌鲁木齐 830002
2. Xinjiang Uygur Autonomous Region Meteorological Observatory, Urumqi 830002
南疆西部地处西天山以南,帕米尔高原和昆仑山脉以北,位于中国面积最大内陆盆地—塔里木盆地及塔克拉玛干沙漠西缘,呈向东开口的喇叭口型;深居内陆,远离海洋,水汽匮乏,属典型内陆干旱区。在全球变暖的气候背景下,南疆西部暴雨日数和暴雨强度均呈显著增加趋势(张云惠等,2013;韩云环等,2014)。由于南疆西部地表植被少,储水能力差,出现暴雨后易诱发山洪、泥石流、山体滑坡等次生灾害,给人们生命和财产带来巨大损失(张俊兰等,2016;黄艳等,2018;庄晓翠等,2020)。暴雨又是干旱区重要的水资源,因此,精准的预报是趋利避害的重要途径之一。由于新疆暴雨是小概率事件,尤其是南疆西部特殊的地形地貌,研究其水汽来源及输送,为南疆暴雨灾害防灾减灾救灾提供科技支撑,也是预报员亟待解决的关键问题。
多年来,基于欧拉方法针对南疆西部暴雨水汽已有较多研究,如努尔比亚·吐尼牙孜等(2019)对南疆西部4场暴雨研究表明,南边界水汽输送是南疆西部暴雨的重要水汽来源,东边界水汽输送是该区域短时强降水的重要补给。张云惠等(2015)、王江等(2015)对南疆西部一次持续性暴雨研究表明,充沛的水汽被一支从阿拉伯海和孟加拉湾的偏南气流向北输送,偏南风持续增速加大了水汽的输送,水汽输送主要来自西、南面。张云惠等(2013)对南疆西部一次罕见暴雨研究表明,水汽源自较深厚的中亚低涡西南气流携带的水汽,中低层哈密南部至南疆盆地偏东气流的水汽聚集与辐合和中高层中亚南部偏南风所携带的暖湿气流接力输送;85%的水汽来自偏东和偏南气流。曾勇和杨莲梅(2017a)研究表明,南疆西部两次短时强降水500 hPa均没有明显的连续水汽输送通道,只有系统自身携带的局地偏西水汽输送,700 hPa南疆盆地内部的偏东水汽输送通道;强降水发生前水汽通道快速建立增强,强降水发生后迅速减弱断裂。曾勇和杨莲梅(2017b)对南疆西部一次暴雨研究表明,除中亚低涡自身携带水汽外,孟加拉湾、阿拉伯海和南海水汽输送为强降水区提供了充足水汽源,中低层的东南风急流辐合为暴雨提供了水汽辐合的动力条件。近年来,利用拉格朗日轨迹模式(HYSPLIT)分析南疆西部暴雨水汽轨迹也有一些研究,如孙颖姝等(2019)对南疆西部一次暴雨过程研究表明,主要有两条水汽通道,均源于新疆西部的欧亚大陆但输送路径有所差异,偏西路径和转向路径分别主要输送800 hPa以上和以下的水汽,降水发生前两条路径在垂直方向上均有明显抬升。牟欢等(2021)对南疆西部一次特大暴雨过程研究表明,水汽源于巴伦支海、喀拉海、挪威海和地中海;水汽轨迹在哈萨克丘陵汇聚后进入北疆,再绕过天山东侧到达罗布泊地区后随低层偏东急流抵达暴雨区上空;虽然从巴伦支海、喀拉海、挪威海出发的水汽轨迹略多于地中海,但两地的水汽贡献率分别占62%和38%;后向轨迹分析结果中并未出现从孟加拉湾出发的低层东方路径水汽,说明该区域的水汽并不是构成南疆西部暴雨水汽的必要条件。可见,对南疆西部暴雨水汽来源及输送路径的研究主要是基于欧拉方法,但该方法无法精确地分离出究竟哪些水汽通道对所研究区域的降水起主要作用,哪些起次要作用,尤其是存在水汽通道汇合的情况,分离出不同通道的信息就更加困难,而且水汽在输送过程中存在垂直运动,采用二维流场来分析水汽输送的空间特征无法真实准确地反映出气流在输送过程中的三维变化特征,而轨迹模式HYSPLIT克服了这一缺点,因为该模式平流和扩散计算采用拉格朗日方法,用于跟踪气流的运动轨迹的高度是随地点和时间变化的,可以真实准确地反映气流在输送过程中的三维变化,因此拉格朗日轨迹方法可以更加客观定量地分析出不同水汽通道水汽的贡献率(James et al., 2004;陈斌等,2011;孙建华等,2016;谢泽明等,2018;陈专红等,2019;李晓荣等,2020)。因此,本文利用HYSPLIT模式对南疆西部暖季暴雨的水汽源地及输送进行较详细分析,比较水汽不同源地、轨迹的变化及其对暴雨的贡献,以期对南疆西部暴雨的水汽特征有进一步的认识,为新疆暴雨预报提供新的科学支撑。
1 研究区概况南疆地处天山以南,昆仑山以北,帕米尔高原东北坡,地域广袤,地形复杂。巴音郭楞蒙古自治州和阿克苏地区主要位于天山南麓,和田地区主要位于昆仑山北麓;喀什地区和克孜勒苏柯尔克孜自治州(简称克州)处于典型的向东开口的喇叭口地形处,因此,本文结合相关文献(努尔比亚·吐尼牙孜等,2019;杨莲梅等,2020)的划分,将图 1方框的区域(72°—80°E, 36°— 42°N):喀什地区和克州,包括和田地区皮山、墨玉、和田站及阿克苏地区柯坪、乌什站作为研究区域—南疆西部。其北部的西天山和西南部的帕米尔高原,海拔基本在3 000 m以上,且区域内海拔高度参差不起,因此,分别对南疆西部平原区(海拔高度<1 500 m以下的站)和山区(海拔高度≥1 500 m以上的站)暴雨的水汽特征进行对比分析。
运用南疆西部1981—2020年暖季(4—9月,下同) 20个国家级气象站(图 1)逐日降水量(20∶00至次日20∶00,北京时,下同)资料,NCEP/NCAR/GDAS (2.5°× 2.5°)逐6 h再分析资料,GDAS为全球分析资料已由NOAA的ARL(Air Resources Laboratory)打包成HYSPLIT可用的数据格式。
2.2 方法按新疆暴雨标准(24 h日降水量R,24.0<R≤ 48.0 mm为暴雨,R≥48.1 mm为大暴雨),满足:(1) 2个以上相邻地区,1 d有5个以上测站出现暴雨;(2) 1 d内1个地区有2站或以上出现暴雨;(3)相邻2~3个地区1 d有3~4站出现暴雨,或连续2 d有4站及以上出现暴雨。符合上述条件之一的为一次暴雨过程,共筛选出16个(平原区10个,山区6个)。分析暴雨过程的环流背景,运用HYSPLIT (Draxler et al.,1998;Stohl et al.,2004;Makra et al.,2011)模式模拟后向追踪南疆西部暴雨水汽源地和输送特征。
研究时段内暴雨中心测站海拔高度在1 180— 2 409 m,因此,选取暴雨中心初始高度时考虑测站海拔高度,选取5 000 m、3 000 m、1 500 m(距地面高度)减去站点(暴雨中心)海拔高度,分别对应平均等压面500 hPa、700 hPa、850 hPa高度层次为模拟初始高度;模拟开始时间为暴雨日20∶00,向后追踪168 h水汽三维运动轨迹,后向时间步长为6 h,每隔6 h输出一次轨迹点的位置及相应位置上气块的物理属性(高度、比湿等)。分别将各初始高度得到的后向轨迹路径进行聚类分析,遵循类与类间差异极大而同一类内部差异极小的原则(Draxler et a.,1998;Stohl et al.,2004;Makra et al.,2011),得到168 h后向追踪的平均轨迹,以此分析南疆西部平原区和山区在3个高度上水汽来源及轨迹特征。
3 环流背景分析南疆西部16例暴雨天气(平原、山区)的环流背景可知(图 2),100 hPa南亚高压多呈单体型(12例),其次为双体型(4例);总体而言,高压中心位于20°N以南的青藏高原南部(图 2a)。南疆西部处于200 hPa高空西南急流轴左侧附近,在暴雨区上空形成较强的高空辐散区(图 2a)。500 hPa上欧亚范围中高纬度呈两脊一槽型(15例)和两脊两槽型(仅1例),其共同特征是:伊朗副热带高压向北发展,与东欧高压脊同位相叠加,环流经向度大,西伯利亚至中亚为低槽活动区,槽底南伸至30°N以南,南疆西部处于槽前西南气流控制(图 2b)。西太平洋副热带高压西伸北挺,在(110°E, 20°N)附近形成闭合中心,与伊朗副高在低纬度形成两脊一槽型,两高之间的低槽活动区,与中高纬度低槽同位相叠加(图 2b),有利于低纬度水汽向暴雨区输送。700 hPa暴雨前南疆盆地为偏东气流,偏东风在南疆西部形成明显的风速辐合,且偏东风与帕米尔高原大地形垂直,使水汽在此迅速辐合聚集,有利于产生暴雨天气。
对南疆西部16例暴雨过程(平原、山区)500 hPa上,水汽后向追踪轨迹进行聚类, 共得到70条平均轨迹。轨迹显示水汽自源地经TKAP关键区(塔吉克斯坦(The Republic of Tajikistan)、吉尔吉斯坦(The Kyrgyz Republic)和阿富汗(The Islamic Republic of Afghanistan) 东北部、巴基斯坦(Islamic Republic of Pakistan)北部和印度(Republic of India)西北部(简称TKAP)),翻越西天山或帕米尔高原,再输送到南疆西部暴雨区。其中,67条水汽轨迹到达关键区后,由西南(偏西)路径进入暴雨区,称西南(偏西)路径,占95.7%;2条水汽轨迹到达关键区后,由西北路径进入暴雨区,称西北路径,占2.9%;1条水汽轨迹进入南疆盆地(南疆关键区)后转向从东北路径到达暴雨区,称东北路径,占1.4%。图 3为平原10例暴雨过程500 hPa水汽输送轨迹。由于平原和山区地形存在较大的差别,那么在这两种特殊的地形背景下,南疆西部水汽输送有何差别?
图 4对应给出图 3中南疆西部平原区10个暴雨过程不同水汽后向轨迹比湿随时间的变化,即图 4中C1、C2、C3、C4、C5、C6分别对应图 3中水汽轨迹1、2、3、4、5、6的比湿。另外,统计分析图 3南疆西部10例暴雨500 hPa水汽轨迹的空间分布和高度变化以及水汽轨迹的比湿变化,其结果见表 1。由表 1可知,近40 a来,影响南疆西部平原区暴雨的水汽源地主要来自西南亚(亚洲西南部:伊朗、伊拉克、阿富汗、沙特阿拉伯、也门、印度、巴基斯坦、尼泊尔等国家,包括阿拉伯海、波斯湾、红海及索马里)共14条轨迹,称水汽源地Ⅰ(简称源地Ⅰ,下同);源地Ⅰ的水汽经TKAP关键区后,从西南路径输入暴雨区。其次是中亚(哈萨克斯坦、塔吉克斯坦、吉尔吉斯坦、乌兹别克斯坦、土库爱斯坦,包括里海、咸海和乌拉尔山中南部、西西伯利亚南部(60°N以南的区域)共10条轨迹,称水汽源地Ⅱ(简称源地Ⅱ,下同);其输入路径同源地Ⅰ。第3是地中海和黑海及其附近,共8条轨迹,称水汽源地Ⅲ (简称源地Ⅲ,下同);其输入路径为西南(偏西)。第4是大西洋及其沿岸共6条轨迹,称水汽源Ⅳ地(简称源地Ⅳ,下同)。来自北欧(2条)、中欧(1条)及1条加拿大北部的哈德孙湾(北美洲, 图 3g),共4条轨迹(简称其它源地,简称其它);其输入路径为偏西(西南、西北)。上述源地水汽自源地经TKAP关键区,主要从西南(偏西) 路径进入暴雨区。另外,1条来自新地岛东部海域的水汽东南下至乌拉尔山南部-巴尔喀什湖-吉尔吉斯坦东北部-阿克苏东部,然后转向从东北路径进入暴雨区(表略)。
由表 1可知,水汽源地Ⅰ对暴雨的贡献是7%~ 54%,平均为26%;水汽从1—2 961 m的高度(平均为995 m)向500 hPa暴雨区输送;水汽在源地的比湿为2.60~19.66 g·kg-1,平均为8.24 g·kg-1,到达暴雨区为1.23~3.64 g·kg-1,平均为2.17 g·kg-1;水汽从源地Ⅰ输送至暴雨区过程中沿途损失很多(74%)。水汽源地Ⅱ对暴雨的贡献是11%~43%,平均为28%;水汽从4— 5 372 m的高度(平均为2 014 m)向500 hPa暴雨区输送;水汽在源地的比湿为2.07~6.38 g·kg-1,平均为3.94 g·kg-1,到达暴雨区为1.15~2.40 g·kg-1,平均为1.73 g·kg-1;水汽从源地Ⅱ输送至暴雨区沿途平均损失了56%。水汽源地Ⅲ对暴雨的贡献是11%~36%,平均为25%;水汽从2 741—6 322 m的高度(平均为4 747 m)向500 hPa暴雨区输送;水汽在源地的比湿为0.37~4.61 g·kg-1,平均为2.06 g·kg-1,到达暴雨区为1.06~2.24 g·kg-1,平均为1.52 g·kg-1;水汽从源地Ⅲ输送至暴雨区过程中损失较少(26%)。水汽源地Ⅳ对暴雨的贡献是4%~29%,平均为14%;水汽从3 353— 7 619 m的高度(平均高度5 963 m)向500 hPa暴雨区输送;水汽源地的比湿为0.30~5.25 g·kg-1,平均为1.58 g·kg-1,到达暴雨区为0.50~2.30 g·kg-1,平均为1.15 g·kg-1;水汽从源地输送至暴雨区的过程中损失较小。来自其它源地的水汽对暴雨的贡献是4%~ 25%,平均为18%;水汽从5 103—8 146 m的高度(平均为6 916 m)向500 hPa的暴雨区输送;水汽源地的比湿为0.30~0.95 g·kg-1,平均为0.53 g·kg-1,到达暴雨区为0.87~1.30 g·kg-1,平均为1.13 g·kg-1;水汽从其它源地输送至暴雨区的过程中比湿增加了113%。
综上可知,500 hPa上,南疆西部平原区暴雨的水汽主要来自源地Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ。水汽自不同源地向东输送,经TKAP关键区从西南(偏西)路径进入南疆西部暴雨区。水汽源地Ⅰ和Ⅱ对暴雨的贡献较大,其次是源地Ⅲ,水汽源地Ⅳ相对较小。水汽由源地向暴雨区输送的过程中,其沿途损失大小依次为源地Ⅰ>源地Ⅱ>源地Ⅳ>源地Ⅲ。来自源地Ⅲ和Ⅳ及其它源地的水汽主要从≥2 000 m的高度向500 hPa的暴雨区输送,来自源地Ⅰ和Ⅱ的水汽主要从<2 000 m的高度向暴雨区输送;该层从>2 000 m的高度输送的水汽占主导地位。另外,在特定的环流背景下,该区500 hPa水汽有来自北美洲东北部(图 3g)的水汽,与以往研究结论不同(曾勇和杨莲梅,2017b;谢泽明等,2018)。
4.1.2 700 hPa统计南疆西部平原区10例暴雨过程700 hPa上水汽轨迹的空间分布和高度变化,以及水汽轨迹的比湿变化(图略)得到表 2。共41条轨迹,其中29条轨迹,自源地经TKAP关键区从偏西(西南、西北)路径(28条、1条)进入暴雨区。有12条水汽轨迹自源地经北疆翻越天山进入南疆盆地关键区(简称南疆关键区),主要从偏东(东北、东南)路径(10条、2条)进入暴雨区;孙颖姝等(2020)称其为转向路径。可见,700 hPa上影响南疆西部暴雨的水汽有2个关键区。下面分别讨论2个关键区水汽源地及输送特征。
(1) TKAP关键区。由表 2可知,700 hPa上影响南疆西部平原暴雨的水汽源地主要有2个。水汽源地Ⅱ (14条)对平原区暴雨的贡献是7%~71%,平均为30 %;从1—1 826 m的高度(平均为427 m)向700 hPa的暴雨区输送;水汽源地的比湿为3.40~9.30 g·kg-1,平均为6.15 g·kg-1,到达暴雨区为2.98~6.79 g·kg-1,平均为4.66 g·kg-1;水汽从源地Ⅱ输送至暴雨区平均损失了24%。来自源地Ⅰ(8条)的水汽对暴雨的贡献是7%~57%,平均为22%;水汽从10—1 966 m的高度(平均为608 m)向700 hPa暴雨区输送;水汽在源地的比湿为2.43~14.50 g·kg-1,平均为8.13 g·kg-1,到达暴雨区为2.33~7.08 g·kg-1,平均为4.21 g·kg-1;该源地输送至暴雨区沿途损失较多(48%)。来自源地Ⅲ(3条)及巴伦之海南部、法国西部洋面、挪威海东部、加拿大纽芬兰岛东部海域(图 5)各1条,共7条其它源地的水汽轨迹(简称其它Ⅰ),对暴雨的贡献是7%~39%,平均为21%;水汽从2 084—7 654 m的高度(平均为4 485 m) 向700 hPa暴雨区输送;水汽在源地的比湿为0.38~ 3.21 g·kg-1,平均为1.82 g·kg-1,到达暴雨区为1.88~ 4.20 g·kg-1,平均为3.20 g·kg-1;水汽从源地输送至暴雨区增加了76%。
(2) 南疆关键区。水汽主要来自南疆(6条),源地Ⅱ(3条)、北疆(2条)及乌拉尔山(1条)共6条,简称其它Ⅱ。南疆的水汽对暴雨的贡献是14%~29%,平均为23%。水汽从1—84 m的近地层(平均为42 m)向700 hPa的暴雨区输送;盆地蒸发的水汽从偏东路径进入南疆西部暴雨区;水汽在源地的比湿为6.35~11.92 g·kg-1,平均为9.04 g·kg-1,到达暴雨区为3.55~4.95 g·kg-1,平均为4.39 g·kg-1;可见南疆盆地水汽输送至暴雨区的过程中,虽然距离较近,但受沙漠特殊地形的影响沿途损失较多(51%)。其它源地Ⅱ的水汽对暴雨的贡献是7%~32%,平均为20%;水汽从7—1 438 m的高度(平均为409 m)向700 hPa暴雨区输送;水汽在源地的比湿为1.71~9.40 g·kg-1,平均为6.63 g·kg-1,到达暴雨区为3.61~6.11 g·kg-1,平均为4.67 g·kg-1;水汽由源地输送至暴雨区沿途损失了30%(表 2)。
综上可见,700 hPa影响南疆西部平原暴雨的水汽从源地出发主要经TKAP关键区,翻越西天山或帕米尔高原,主要从偏西路径接力输送至暴雨区;其次是水汽从源地出发经北疆,翻越天山进入南疆关键区,主要从偏东路径进入暴雨区。总体上,TKAP关键区对暴雨贡献较大,损失较小;TKAP关键区中各源地对暴雨的贡献依次是水汽源地Ⅱ>源地Ⅰ>其它Ⅰ,南疆关键区是其它Ⅱ<南疆;损失大小TKAP关键区为源地Ⅰ>源地Ⅱ>其它Ⅰ,南疆关键区为南疆>其它Ⅱ。源地Ⅰ、Ⅱ及南疆的水汽主要从≤1 500 m的高度向暴雨区输送;其它源地从>1 500 m的高度向暴雨区输送,该层从≤1 500 m的高度输送的水汽占主导地位。另外,在特定的环流背景下,该区700 hPa水汽有来自北美洲东北部海域(图 5)的水汽,与以往研究结论不同(曾勇和杨莲梅,2017b;谢泽明等,2018)。
4.1.3 850 hPa统计南疆西部平原10例暴雨过程850 hPa上水汽轨迹的空间分布和高度变化,以及水汽轨迹的比湿变化(图略),结果见表 3。共44条水汽轨迹,其中33条轨迹自源地经北疆,翻越天山达到南疆关键区,主要从偏东(东北、东南)路径(31条)进入暴雨区;有2条回流东灌进入南疆的水汽轨迹,分别绕道至暴雨区南部、北部,从西南、西北路径进入暴雨区。11条轨迹经TKAP关键区从偏西(西南、西北)方向,进入暴雨区。
(1) 南疆关键区。经南疆关键区的水汽源地主要有源地Ⅱ (17条)、其次是南疆源地(10条),第3是来自北疆水汽(5条),有1条来自乌拉尔山北部的高纬度(表略)。来自源地Ⅱ的水汽对南疆西部平原暴雨的贡献是7%~39%,平均为19%;从0—353 m的边界层(平均为64 m)向850 hPa暴雨区输送;水汽在源地的比湿为3.51~11.36 g·kg-1,平均为6.62 g·kg-1,到达暴雨区为4.79~13.82 g·kg-1,平均为7.97 g·kg-1;水汽源地Ⅱ输送至暴雨区的过程中比湿增加20%(表 3)。来自南疆的水汽对暴雨的贡献是14%~43%,平均为27%;从2—83 m的边界层(平均为45 m)向850 hPa暴雨区输送;水汽在源地的比湿为6.52~11.60 g·kg-1,平均为9.16 g·kg-1,到达暴雨区为5.18~12.68 g·kg-1,平均为8.26 g·kg-1;该源地的水汽沿途略有减小(10%)。来自北疆的水汽对平原区暴雨的贡献是11%~21%,平均为16%;从2—598 m的边界层(平均为206 m)向850 hPa的暴雨区输送;水汽在源地的比湿为7.28~ 9.63 g·kg-1,平均为8.63 g·kg-1,到达暴雨区为7.23~ 11.38 g·kg-1,平均为9.28 g·kg-1;来自北疆的水汽在到达南疆西部暴雨区的过程中略有增加(8%)。极少数情况,有来自高纬度的水汽,对暴雨的贡献是7%,从3 m的边界层向850 hPa的对流层低层的暴雨区输送;水汽从高纬度南下至北疆-翻越天山山脉进入南疆盆地,以东北路径进入暴雨区;水汽在源地的比湿为3.80 g·kg-1,到达暴雨区为7.30 g·kg-1,沿途增加了3.50 g·kg-1,几乎为源地的1倍(表略)。
(2) TKAP关键区。经TKAP关键区影响南疆西部平原暴雨的水汽源地主要有水汽源地Ⅱ(4条)、源地Ⅰ(3条)、源地Ⅲ(3条)及源地Ⅳ(1条)。对南疆西部平原暴雨的贡献是4%~71%,平均为29%;从7—5 641 m的高度(平均为1 699 m)向850 hPa暴雨区输送。水汽从源地出发到达TKAP关键区,主要以偏西(西南9条、西北2条)路径进入暴雨区。水汽在源地的比湿为0.35~19.10 g·kg-1,平均为5.48 g·kg-1,到达暴雨区为4.13~7.60 g·kg-1,平均为5.77 g·kg-1。水汽从源地到达暴雨区的过程中略有增加(表 3)。
由此可见,850 hPa上南疆西部平原区暴雨水汽经南疆、TKAP关键区分别从偏东、偏西路径进入暴雨区,前者较多,几乎无损失。自源地到达南疆关键区的水汽主要在边界层输送,有3个水汽源地,源地Ⅱ出现最多,南疆次之,北疆最少,对暴雨的贡献与之相反;经TKAP关键区的源地输送过程较复杂。来自源地Ⅱ、南疆、北疆的水汽主要从<600 m的近地层向850 hPa暴雨区输送,且从<600 m高度输送的水汽占主导地位。
4.2 山区不同高度层水汽特征 4.2.1 500 hPa统计分析南疆西部山区6例暴雨水汽轨迹的空间分布和高度变化(图 6),以及水汽轨迹的比湿变化(图 7)得到表 4。由表 4可知,近40 a来,影响南疆西部山区暴雨的水汽主要来自源地Ⅰ(5条),其次是源地Ⅱ(5条);第3是源地Ⅲ(5条);另外,来自乌拉尔山北部、泰米尔半岛、新地岛及其附近海域(包括西西伯利亚60°N以北的区域)共4条轨迹(称高纬度水汽源地Ⅴ,简称Ⅴ),北欧、中欧、大西洋及其沿岸(各2条),北美洲的格陵兰岛南部沿岸(图 6d)及北非的尼日尔东部(图 6f)各1条,共12条轨迹(简称其它源地Ⅲ,简称其它Ⅲ)。上述源地水汽经TKAP关键区,主要从西南路径进入暴雨区。
由表 4可知,水汽源地Ⅰ对暴雨的贡献是21%~ 39%,平均为27%;水汽从572—1 840 m的高度(平均为980 m)向500 hPa暴雨区输送;水汽在源地的比湿为5.25~9.27 g·kg-1,平均为6.78 g·kg-1,到达暴雨区为1.06~2.38 g·kg-1,平均为1.64 g·kg-1;水汽从源地Ⅰ输送至暴雨区过程中沿途损失较多,为76%(表 4)。水汽源地Ⅱ对暴雨的贡献是7%~46%,平均为28%;水汽从361—890 m (平均为743 m)的高度向500 hPa暴雨区输送;水汽源地的比湿为0.15~5.31 g·kg-1,平均为3.94 g·kg-1,到达暴雨区比湿为1.40~2.82 g·kg-1,平均为2.11 g·kg-1;水汽从源地Ⅱ输送至暴雨区平均损失了40%。水汽源地Ⅲ对暴雨的贡献是11%~39%,平均为18%。水汽从653—6 226 m的高度(平均为1 880 m) 向500 hPa暴雨区输送;水汽源地的比湿为0.13~2.13 g·kg-1,平均为1.76 g·kg-1,到达暴雨区为1.03~3.35g·kg-1,平均为1.75 g·kg-1;水汽从源地Ⅲ输送至暴雨区基本无损失(表 4)。来自其它源地Ⅲ的水汽对暴雨的贡献是4%~39%,平均为19%;水汽从395— 6 858 m的高度(平均为2 314 m)向500 hPa暴雨区输送;水汽源地的比湿为0.37~5.94 g·kg-1,平均为1.64 g·kg-1,到达暴雨区为0.75~3.00 g·kg-1,平均为1.72 g·kg-1;水汽从其它源地输送至暴雨区几乎无损失(表 4)。
500 hPa影响南疆西部山区暴雨水汽主要来自源地Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ。水汽自源地向东输送,主要经TKAP关键区翻越西天山或帕米尔高原,从西南(偏西)路径进入南疆西部山区暴雨区。水汽源地Ⅰ和Ⅱ对暴雨的贡献较大。水汽由源地向暴雨区输送的过程中,损失大小为源地Ⅰ>源地Ⅱ>源地Ⅲ。来自源地Ⅰ和Ⅱ、Ⅲ、Ⅴ的水汽主要从<2 000 m的高度向暴雨区输送,来自北非和中欧的水汽主要从>2 000 m的高度向暴雨区输送;该层从<2 000 m高度输送的水汽占主导地位,与平原区暴雨相反。在特定的环流背景下,该区500 hPa水汽有来自北美洲东北部(图 6d)、北非(图 6f) 的水汽,与以往研究结论不同(曾勇和杨莲梅,2017b;谢泽明等,2018)。
4.2.2 700 hPa统计分析南疆西部山区6例暴雨700 hPa水汽轨迹的空间分布和高度变化,以及水汽轨迹的比湿变化(图略)得表 5。共22条轨迹,其中15条轨迹,自源地经TKAP关键区从偏西(西南、西北)路径(14条、1条)进入暴雨区。有7条水汽轨迹是自源地经北疆翻越天山进入南疆关键区,主要从偏东(东北、东南)路径(3条、4条) 进入暴雨区。
(1) TKAP关键区。由表 5可知,700 hPa上影响南疆西部山区暴雨的水汽源地主要有:水汽源地Ⅰ(7条) 对暴雨的贡献是7%~50%,平均为27%;从0—1 502 m的高度(平均为664 m)向700 hPa暴雨区输送;水汽在源地的比湿为2.26~12.55 g·kg-1,平均为5.97 g·kg-1,到达暴雨区为2.74~4.50 g·kg-1,平均为3.52 g·kg-1;水汽从源地Ⅰ输送至暴雨区沿途损失了41%。其次为源地Ⅱ(5条)的水汽对暴雨的贡献是7%~46%,平均为22%;水汽从45—4 242 m的高度(平均为1 324 m) 向700 hPa暴雨区输送;水汽在源地的比湿为2.13~ 5.65 g·kg-1,平均为3.43 g·kg-1,到达暴雨区为2.20~ 5.10 g·kg-1,平均为3.42 g·kg-1;水汽从源地Ⅱ输送至暴雨区几乎无损失(表 5)。来自源地Ⅴ(3条)对暴雨的贡献是18%~29%,平均为23%;水汽从59— 1 421 m的高度(平均为678 m)向700 hPa的暴雨区输送;水汽在源地的比湿为4.58~5.24 g·kg-1,平均为4.87 g·kg-1,到达暴雨区为2.05~4.28 g·kg-1,平均为3.38 g·kg-1;水汽从源地输送至暴雨区沿途损失较多(31%)(表 5)。
(2) 南疆关键区。来自源地Ⅱ(3条)、北疆(2条)及阿克苏东部、乌拉尔山北部各1条的水汽经北疆翻越天山经南疆关键区,从偏东路径进入暴雨区。对暴雨的贡献是18%~29%,平均为33%。水汽从0—85 m的高度(平均为28 m)向700 hPa暴雨区输送。水汽在源地的比湿为2.72~6.31 g·kg-1,平均为4.38 g·kg-1,到达暴雨区为2.42~6.23 g·kg-1,平均为4.77 g·kg-1。水汽自源地输送至暴雨区过程中略有增加(表 5)。
700 hPa上影响南疆西部山区暴雨的水汽主要经TKAP、南疆关键区,与平原区相反,损失最大的是TKAP关键区,贡献最大的是南疆关键区。TKAP关键区贡献最大的源地是Ⅰ,损失最大的也是Ⅰ。各水汽源地主要从<1 500 m的高度向暴雨区输送。
4.3 南疆西部暴雨水汽三维精细结构通过上述分析概括出南疆西部暴雨过程水汽三维精细结构(图 8)。平原和山区的共同特征是500 hPa水汽自源地主要经TKPA关键区后,翻越西天山或帕米尔高原,从偏西(西南)通道输送至暴雨区;700 hPa经TKPA关键区,西风气流输送的水汽占主导地位;翻越天山进入南疆关键区,以偏东路径输送至暴雨区的水汽也占有较多的份量,不容忽视(图 8a、b)。在平原区850 hPa与700 hPa相反,即水汽自源地经北疆,翻越天山进入南疆关键区后,从偏东通道输送至暴雨区的水汽占主导地位,经TKPA关键区以偏西路径进入暴雨区的水汽也很重要(图 8a)。
本文利用NECP/NCAR/GDAS资料,对近40 a南疆西部16例暴雨过程运用HYSPLIT模式模拟后向追踪168 h水汽轨迹,分别对平原区和山区聚类后的平均轨迹进行分析,主要结论如下:
(1) 影响南疆西部暴雨的水汽500—700 hPa主要源自西南亚、中亚、地中海和黑海及其附近、大西洋及其沿岸;平原区暴雨中,850 hPa还有源自南疆盆地和北疆的水汽。
(2) 500 hPa上南疆西部暴雨水汽主要源自偏西通道输入暴雨区;源自西南亚和中亚的水汽对暴雨的贡献较大,损失也较大;在平原区水汽从>2 000 m的高度向暴雨区输送占主导地位,而山区是≤2 000 m占主导地位。
(3) 700 hPa上影响南疆西部暴雨的水汽主要来自偏西、偏东2个通道,偏西通道占比较高;各水汽源地主要从<1 500 m的高度向暴雨区输送。平原区偏西通道贡献大,损失小,山区是是偏东通道贡献大,损失小;平原区来自中亚的水汽对暴雨的贡献最大,损失最大的源自西南亚;山区贡献最大和损失最大均源自西南亚。
(4) 850 hPa上影响南疆西部平原区暴雨的水汽与700 hPa类似,主要有2个通道,偏东通道占主导地位,贡献最大,损失也最大。水汽主要源自中亚、南疆和北疆,损失较小;贡献最大的是北疆。水汽主要从<600 m的近地层向850 hPa暴雨区输送。
(5) 在近40 a南疆西部暴雨中700、850 hPa存在南疆和北疆的水汽源地,对暴雨的贡献较大,与以往研究结论不同(曾勇和杨莲梅,2017b;谢泽明等,2018)。
本文仅选择了近40 a南疆西部国家站的观测资料,由于新疆区域加密站网相对滞后,有待在下一步工作中深入研究区域站暴雨的水汽特征。
陈斌, 徐祥德, 施晓晖. 2011. 拉格朗日方法诊断2007年7月中国东部系列极端降水的水汽输送路径及其可能蒸发源区[J]. 气象学报, 69(5): 810-818. |
陈红专, 叶成志, 陈静静, 等. 2019. 2017年盛夏湖南持续性暴雨过程的水汽输送和收支特征分析[J]. 气象, 45(9): 1213-1226. |
黄艳, 俞小鼎, 陈天宇, 等. 2018. 南疆短时强降水概念模型及环境参数分析[J]. 气象, 44(8): 1033-1041. |
韩云环, 马柱国, 杨庆, 等. 2014. 增暖背景下新疆昼夜降水的变化特征[J]. 气候与环境研究, 19(6): 763-772. |
李晓容, 高青云, 付世军. 2020. 四川盆地东北部三次持续性暴雨过程水汽输送特征分析[J]. 暴雨灾害, 39(3): 234-240. |
李如琦, 李建刚, 唐冶, 等. 2016. 中亚低涡引发的两次南疆西部暴雨中尺度特征对比分析[J]. 干旱气象, 34(2): 297-304. |
牟欢, 赵丽, 王旭, 等. 2021. 基于拉格朗日方法的一次南疆西部特大暴雨水汽来源分析[J]. 冰川冻土, 43(1): 1-9. |
毛紫怡, 李国平, 许霖. 2021. 湖南一次持续性暴雨过程的水汽输送与收支特征[J]. 暴雨灾害, 40(5): 513-522. |
努尔比亚·吐尼牙孜, 张超, 李泽巍, 等. 2019. 南疆西部2016年8月4次暴雨过程特征分析[J]. 干旱气象, 37(2): 301-311. |
任梅芳, 庞博, 徐宗学, 等. 2018. 基于随机森林模型的雅鲁藏布江流域气温降尺度研究[J]. 高原气象, 2018, 37(5): 1241-1253
|
孙颖姝, 周玉淑, 王咏青. 2019. 一次双高空急流背景下南疆强降水事件的动力过程和水汽源分析[J]. 大气科学, 43(5): 1041-1054. |
孙建华, 汪汇洁, 卫捷, 等. 2016. 江淮区域持续性暴雨过程的水汽源地和输送特征[J]. 气象学报, 74(4): 542-555. |
王江, 李如琦, 黄艳, 等. 2015. 2013年南疆西部一次罕见暴雨的成因[J]. 干旱气象, 33(6): 910-917. |
谢泽明, 周玉淑, 杨莲梅. 2018. 新疆降水研究进展综述[J]. 暴雨灾害, 37(3): 204-212. |
杨霞, 张云惠, 张超, 等. 2020. 南疆西部"5·21"极端大暴雨成因分析[J]. 沙漠与绿洲气象, 14(1): 21-30. |
杨莲梅, 张云惠, 黄艳, 等. 2020. 新疆短时强降水诊断分析暨预报手册[M]. 北京: 气象出版社.
|
曾勇, 杨莲梅. 2017a. 南疆西部两次短时强降水天气中尺度特征对比分析[J]. 暴雨灾害, 36(5): 410-421. |
曾勇, 杨莲梅. 2017b. 南疆西部一次暴雨强对流过程的中尺度特征分析[J]. 干旱气象, 35(3): 475-484. |
庄晓翠, 李健丽, 李博渊, 等. 2014. 北疆北部2次区域性暴雨的中尺度环境场分析[J]. 沙漠与绿洲气象, 8(6): 23-30. |
庄晓翠, 李博渊, 秦榕, 等. 2020. 新疆东部一次区域极端暴雨环境场特征[J]. 高原气象, 39(5): 947-959. |
庄晓翠, 李如琦, 李博渊, 等. 2017. 中亚低涡造成新疆北部区域暴雨成因分析[J]. 气象, 43(8): 924-935. |
张云惠, 李海燕, 蔺喜禄, 等. 2015. 南疆西部持续性暴雨环流背景及天气尺度的动力过程分析[J]. 气象, 41(7): 816-824. |
张云惠, 贾丽红, 崔彩霞, 等. 2013. 2000-2011年新疆主要气象灾害时空分布特征[J]. 沙漠与绿洲气象, 7(S1): 20-23. |
张俊兰, 李娜, 秦贺, 等. 2016. 新疆一次暴雨过程的观测分析及水汽特征[J]. 暴雨灾害, 35(6): 537-545. |
Draxler R R, Hess G D. 1998. An overview of HYSPLIT_4 modeling system for trajectories dispersion and deposition[J]. Aust Meteor Mag, 47: 295-308. |
James P, Stohl A, Spichtinger N, et al. 2004. Climatological as-pects of the extreme European rainfall of August 2002 and a trajectory method for estimating the associated evaporative source region[J]. Nat Hazards Earth Sys Sci, 4(5-6): 733-746. |
Makra L, Matyasovszky I, Guba Z, et al. 2011. Monitoring the long-range transport effects on urban PM10 levels using 3D clusters of backward trajectories[J]. Atmos. Environ, 45(16): 2630-2641. DOI:10.1016/j.atmosenv.2011.02.068 |
Stohl A, James P. 2004. A Lagrangian analysis of the atmospheric branch of the global water cycle. PartⅠ: Method description, validation, and demonstration for the August 2002 flooding in central Europe[J]. Journal of Hydrometeorology, 5(4): 656-678. |