地球物理学报  2018, Vol. 61 Issue (9): 3617-3639   PDF    
“6·23”江苏阜宁EF4级龙卷超级单体风暴中尺度结构研究
周海光     
中国气象科学研究院灾害天气国家重点实验室, 北京 100081
摘要:2016年6月23日14—15时,江苏省阜宁县突遭"增强藤田"4级龙卷、强风、短时强降水和冰雹等强对流天气,致使99人罹难,800多人受伤,属极其罕见的极端天气事件.本文利用加密自动站数据、探空数据、单部雷达观测数据以及双多普勒雷达三维风场反演数据,研究了此次龙卷发生的天气背景、龙卷超级单体的三维结构及其演变特征.研究表明:(1)龙卷发生期间,阜宁处于地面暖湿舌内、地面有γ中尺度气旋和辐合线;环境大气抬升凝结高度很低、中低层有很强的水平风的垂直切变;这有利于龙卷的生成.(2)此次龙卷超级单体左移风暴的低层有钩状回波和入流缺口,有界弱回波区位于垂直剖面中低层、悬垂回波位于风暴前部高层.(3)龙卷发生前,风暴质心高度、最大反射率因子高度和风暴回波顶高度均持续增加,风暴垂直累积液态含水量激增;龙卷发生在上述参数的数值首次同时减小时.(4)双多普勒雷达反演的三维风场揭示,超级单体形成之前的对流风暴内部中低层已经有中尺度气旋形成,中尺度气旋伴随着超级单体的生成、发展和强化的各个阶段.中尺度气旋位于钩状回波顶端、其南端有反气旋,此涡旋偶对于中层动量下传、龙卷生成、发展、加强和触地具有重要作用.
关键词: 超级单体风暴      中尺度气旋      龙卷      双多普勒雷达     
Observations of 23 June 2016 EF4 tornado supercell thunderstorm mesoscale structure in Funing county, Jiangsu province
ZHOU HaiGuang     
State Key Laboratory of Severe Weather, Chinese Academy of Meteorological Sciences, Beijing 100081, China
Abstract: The enhanced Fujita 4 scale Funing county tornado outbroken on 23 June 2016, was the most significant tornado in Jiangsu province since 1961. The tornado fatalities and injuries were 99 and more than 800, respectively. This paper addressed the synoptic environment, the thermodynamic condition, and the three-dimensional fine scale structure of the tornadic supercell thunderstorm. The data sources include the automatic weather station, radiosonde, and Doppler weather radar. This supercell thunderstorm developed under a convectively unstable environmental condition. The lifting condensation level was at 987.5 hPa, and the environmental wind vertical shear was intense at the low and middle level. Convergence lines and a γ-mesoscale cyclone were observed on the surface.The thunderstorm was a typical left-moving supercell with a prominent hook echo and an inflow notch at the low level.The bounded weak echo region was at the middle level, and the intense storm top divergence was at the upper level.A severe mesocyclone was observed by Doppler radar at the low and middle level. It was located in the top of the hook echo, lasted for more than 1.5 hours. The tornado vortex signature lasted for 12 volume scans, which was 46 minutes before the tornado occurrence. In the period of tornado formation and intensification, the storm top, the center of the storm mass, and the height of the maximum reflectivity rose. The vertical integrated liquid of the storm increased remarkably, too. The tornado occurrence was in the first time of the above-mentioned parameters decreased synchronously. The retrieved wind fields from Huaian and Yancheng dual-Doppler radar data showed a mesocyclone at the low level of the convective storm. After the convective storm developed to a supercell thundstorm, the mesocyclone was located at the low and middle level of the hook echo high-reflectivity region. At the same time, a weaker anticyclonic circulation was shown on the south of mesocyclone. The vertical vorticity couplets straddled the high-reflectivity region of the hook echo. It played an important role on the tornado formation, intensification, and maintenance.
Keywords: Supercell thunderstorm    Mesocyclone    Tornado    Dual-Doppler weather radar    
0 引言

龙卷是在强烈不稳定天气条件下产生的小尺度涡旋(俞小鼎等, 2009; 刘式达和刘式适, 2011; 张培昌等, 2011),半径几十米至数百米,典型的强龙卷切向风速可达100~200 m·s-1(Lemon and Doswell, 1979),涡度垂直分量可达2 s-1,其生命史仅十几分钟至几小时,具有极强的破坏性.由于龙卷空间尺度小、生命史短、破坏力极强,对其结构和预警的研究一直是极具挑战性的课题之一(刘式适等, 2004; 范雯杰和俞小鼎, 2015).

多普勒天气雷达观测数据的时空分辨率很高,是研究强对流天气精细结构不可或缺的途径之一(张培昌等, 2011; 许焕斌, 2012; 尹忠海等, 2014),但径向速度沿着雷达天线方向,用于研究动力结构尚有一定难度和不确定性.风场反演算法可以利用径向速度和回波强度数据反演三维风场,有利于研究强对流系统的结构.由于双多普勒天气雷达三维风场反演技术具有较高的反演精度(Tao, 1994),国外从20世纪60年代末就开始研究双雷达风场反演技术,先后提出了多种算法以提高求解精度,利用该技术深入揭示了龙卷、飑线、暴雨和台风等的中尺度精细三维结构.Lemon和Doswell(1979)根据温带气旋概念模型,提出了龙卷三维概念模型.该模型指出,龙卷前侧下沉气流(forward flank downdraft, FFD)主要是由蒸发冷却和降水拖曳作用造成,并与低层环境空气混合,在前侧和回波区右侧形成前侧阵风锋(forward flank gust front, FFGF);后侧下沉气流(rear flank downdraft, RFD)是高空干冷气流下沉进入风暴后侧而形成,并同低层的暖湿入流形成后侧阵风锋(rear flank gust front, RFGF),RFD对龙卷生成有重要作用.龙卷在上升气流和后侧下沉气流之间区域生成,此处垂直速度的水平梯度很大.该模型至今仍在不断完善,并继续被广泛使用(Markowski, 2002; Marquis et al., 2008; Wurman et al., 2010).龙卷经常生成于较大尺度的母体环流,如中尺度气旋(mesocyclone,下文简称中气旋)或低层龙卷中尺度气旋(tornado cyclone)之内.低层中尺度气旋直径约2~10 km;龙卷中尺度气旋的尺度则介于龙卷和中尺度气旋两者之间,约2 km(Dowell and Bluestein, 2002; Atkins et al., 2012).破坏力强的龙卷多起源于具有典型钩状回波特征的超级单体;钩状回波位于风暴移动方向的右后侧并同RFD相联系,钩状回波同垂直剖面内的悬垂回波相对应,悬垂回波下部是弱回波区或回波穹窿(Markowski, 2002; Atkins et al., 2012);Markowski(2002)总结了钩状回波和RFD对龙卷形成的作用.美国大平原是龙卷多发地,学者对其龙卷形成机理、三维结构进行了深入研究(Lemon and Doswell, 1979; Fujita, 1981; Wurman and Gill, 2000; Ziegler et al., 2001; Markowski et al., 2008; Atkins et al., 2012; Knupp et al., 2014; Wakimoto et al., 2016).美国分别于1994—1995年(Ziegler et al., 2001)、2009年5月10日—6月13日和2010年5月1日—6月15日(Atkins et al., 2012)先后两次开展龙卷旋转起源验证试验(verification of the origins of rotation in tornadoes experiment, VORTEX).特别是在第二次试验中,为研究龙卷母体风暴发生发展机理和龙卷内部三维精细结构,组建了高时空分辨率观测网,主要包括11部车载多普勒雷达、14辆中尺度气象观测车、便携式激光雨滴谱仪、5套移动探空仪、一架载有综合观测系统的无人机、38个业务气象台,并辅以业务雷达网联合观测;为便于深入分析,还组建了图像、视频拍摄组及灾害调查组.由于业务雷达回波强度分辨率为1 km,大于龙卷空间尺度,无法研究其精细结构.快速扫描车载多普勒雷达(rapid-scan Doppler on Wheels, RSDOW)最高分辨率为15 m(采用过采样技术为12.5 m)、波束宽度为0.93°(采用过采样技术为0.3°),扫描速度为60°/s(Wurman et al., 2007; Atkins et al., 2012).近些年,RSDOW观测揭示了龙卷内部三维精细结构(Wurman et al., 2007; Marquis et al., 2008; Wurman et al., 2010; Atkins et al., 2012; Marquis et al., 2012; Bluestein et al., 2016; Houser et al., 2016; Wakimoto et al., 2016; Kurdzo et al., 2017).龙卷中心是一个弱回波洞(weak echo hole,WEH),直径数十米至数百米(空间分辨率低的雷达无法观测到WEH),WEH回波比钩状回波强度弱并随高度向外扩展;龙卷漏斗位于WEH内部;当龙卷环流增强时,WEH的回波强度减小、只有近地面层由于物体被夹卷进入才使该区域回波增强(Atkins et al., 2012).在近地面层,龙卷核气流直径约数百米(Wurman et al., 2010).低层龙卷核对应降水环(precipitation ring)或地面物体被夹卷形成的残骸环(debris ring)(Wurman et al., 2010; Marquis et al., 2012),回波小于30 dBZ,中高层回波低于20 dBZ.研究还揭示有些龙卷及母体钩状回波形态竟然同热带气旋形态相似(包含内雨带和外螺旋雨带),虽然两者空间尺度差异极大(Bluestein and Pazmany, 2000).

在龙卷等级分类方面,1971年Fujita根据龙卷造成的灾害程度,提出了0~5级的龙卷等级分类标准即“藤田等级”(Fujita scale, F0~5),在龙卷研究和预警中得到广泛应用,其中F5级龙卷为最高等级龙卷、造成的灾害最严重.为进一步提高龙卷灾害评估精度,美国国家天气局在“藤田等级”基础之上提出了“增强藤田等级”龙卷分类标准(enhanced Fujita scale, EF-scale)(Edwards et al., 2013),并于2007年2月1日起用于龙卷灾害评估;加拿大于2013年4月1日开始采纳此标准;我国尚未制定龙卷等级标准.在EF分类标准中采用包括电线杆、树木、铁塔、汽车、简易可拆卸房屋、大型仓库和大厦(分三类:1~4层、5~20层、20层以上)等在内共计28类灾害指示物(damage indictor),根据龙卷对指示物造成的损害程度进行龙卷等级评估(Edwards et al., 2013; Atkins et al., 2014).EF5级龙卷为最高等级龙卷,3 s平均阵风风速大于89 m·s-1,可将结构完好的建筑物彻底摧毁、将卡车卷起抛至远处.EF4级龙卷造成的灾害定义为极度损坏(extreme damage),3 s平均阵风风速75~89 m·s-1,可将结构完好的低层建筑物夷为平地、将小轿车和其他大型物体卷起并抛至远处.

我国学者也在龙卷形成机理(梁福明等, 2004; 刘式适等, 2004; 刘式达等, 2006)、龙卷时空分布(范雯杰和俞小鼎, 2015; 王秀明等, 2015; 黄大鹏等, 2016)等方面开展了深入研究,取得了很多重要成果.近10多年来,随着多普勒天气雷达的布设,国内利用单多普勒雷达资料对龙卷风暴结构(俞小鼎等, 2008; 官莉等, 2012; 张一平等, 2012; 刁秀广等, 2014; 张琳娜等, 2015; 陈元昭等, 2016)、风暴参数演变(周后福等, 2014)、龙卷涡旋特征(tornado vortex signature, TVS)(俞小鼎等, 2008; 张一平等, 2012; 张晰莹等, 2013)等进行了深入研究,取得了诸多卓有成效的成果,加深了对龙卷风暴的认识.但限于客观条件,尚未有利用双雷达反演的三维风场研究龙卷风暴结构的报道.2016年6月23日14—15时,江苏省阜宁县突遭短时强降水、雷暴、冰雹、强风和龙卷等强对流天气.龙卷致使99人罹难,800多人受伤,罹难人数为1951年以来江苏省第1、全国第2,属极其罕见的极端天气事件.此次伴随龙卷的强对流天气是如何形成的?龙卷母体风暴三维结构和演变特征如何?龙卷母体风暴如何触发龙卷?如何凝炼龙卷预警参数?对上述科学问题进行研究,不仅可以揭示此次龙卷风暴的形成机理和三维结构,对于改善龙卷预警也具有重要科学意义.本文拟开展上述研究,以期加深对龙卷风暴结构的认识.

1 数据和反演算法

本文使用的数据有:5 min分辨率的自动气象站数据、探空数据和多普勒天气雷达基数据等,数据在使用前进行了质量控制.雷达数据的质量控制主要包括滤除噪声点和奇异点、地物杂波滤除、补缺测点和径向速度退模糊等.江苏省淮安和盐城布设S波段多普勒天气雷达,采用21号立体扫描模式.图 1是淮安、盐城双多普勒雷达观测示意图,定义正东为x轴、正北为y轴、z轴垂直向上,反演区左下角坐标(33.24°N,118.62°E);水平和垂直格距分别取1 km和0.25 km,垂直方向高18 km,三维Cressman插值函数水平和垂直半径分别取2.5 km和1.2 km.图 1也揭示阜宁(FN)地区的雷电、短时强降水、冰雹、强风和龙卷等强对流天气是由超级单体在自西向东移动过程中造成的,强对流发生在双雷达基线北侧.

图 1 淮安(HA)—盐城(YC)双多普勒雷达观测示意图 灰色阴影和彩色阴影分别表示地形高度(m)和2016年6月23日14:26(北京时,下同)组网雷达组合反射率因子(dBZ),○和+分别表示探空站和雷达站,两个圆表示双雷达三维风场反演区、两个圆相交区域反演精度较差,矩形A为双雷达分析区,红色、黑色、白色和蓝色风向标分别表示12—16时逐小时的地面瞬时风速大于17 m·s-1的测站. Fig. 1 Topographic and locations of dual-Doppler radar in Huaian (HA) and Yancheng (YC) The gray shadings show the altitude (m), the color shading for composite reflectivity (dBZ) at 1426 LST (local standard time) 23 June 2016; "○" show sounding station, and "+" for radar stations; two circles indicate the dual-radar retrieval domain, the intersection of the two circles was not retrieved; rectangle A show the dual-radar analysis domain. Red, black, white, and blue wind barbs show the gale more than 17 m·s-1 in every hour from 1200 to 1600 LST.

使用淮安和盐城多普勒雷达时间同步体扫数据,利用多部雷达合成和连续调整技术(multiple-Doppler synthesis and continuity adjustment technique,MUSCAT)分两步反演三维风场(Bousquet and Chong, 1998).该算法定义一个包含观测数据最小二乘法项、质量连续方程最小二乘法项以及三维空间滤波项的泛函,首先令泛函一阶导数为零,反演三维空间每个网格点的三维速度.由于三维速度在泛函中满足的是质量连续方程的最小二乘法表达式,为提高垂直速度精度,第二步是再通过质量连续方程求解最优垂直速度.积分质量连续方程时,边界条件对垂直速度精度影响很大.自云顶向下积分连续方程时,由于上边界选取的假设前提不易满足,有时会造成垂直速度的精度较低(Ray et al., 1980).而自地面向上积分连续方程,地面层垂直速度的偏差(例如由于局地地形等因素所致)随高度被放大exp(z/H)倍,其中z是高度,H是大气密度标高(Chong and Testud, 1983).通过垂直速度误差分布函数可以得到积分连续方程的最优初始高度,即自此高度开始积分连续方程计算的垂直速度总体误差最小(Chong and Testud, 1983).但是,此高度的垂直速度未知,因此MUSCAT算法第二步采用浮动(最优)边界条件计算最优垂直速度(Chong and Testud, 1983).令

(1)

公式中(x, y, z)表示网格点坐标,是引入浮动边界条件后计算的(最优)垂直速度、也即本文用于三维结构分析的垂直速度;w(x, y, z)是利用第一步反演的水平速度、自地面垂直向上积分连续方程计算的垂直速度,该速度值中包含底层偏差随高度累积放大的部分;δw0(x, y)是地面层垂直速度偏差函数,也称之为浮动边界条件.定义泛函

约束条件为

δ02(x, y)的表达式参见Chong和Testud(1983)的文献,是雷达径向速度精度、网格点和雷达站距离、双雷达基线长度等的函数.令泛函达到极小值即得最优边界条件δw0(x, y),这可通过拉格朗日乘子法求解;而后利用公式(1)求解最佳垂直速度.

2 灾情和天气背景 2.1 灾情综述

此次龙卷是江苏省1961年以来出现的第2次EF4级龙卷,罹难人数居首位.由于龙卷生成、移动的地区人口密集,灾害极其严重.6月23日14:20—15时阜宁县西南出现长25 km、宽10 km范围短时大风带,大风范围比较狭小(图 1),14:29阜宁县新沟镇观测到最大风速为34.6 m·s-1(12级以上)的阵风,是此地气象记录极值.14:30左右阜宁县城北部、陈集镇一带出现冰雹天气,冰雹直径20~50 mm.14—15时滨海站、阜宁站、滨海县天场镇中心小学站和涟水县石湖镇镇政府站1 h降水分别为40 mm、48 mm、52 mm和56 mm,其中两个站降水超过24 h暴雨标准(50 mm).

阜宁灾区沿龙卷路径大量树木和电线杆呈气旋式倾倒,同龙卷气旋性旋转特征一致.阜宁县吴滩中心小学教师拍摄的视频录像中有旋转的大型漏斗云和处于旋转状态的被卷到空中的地面物体碎片(郑永光等,2016),这同美国气象学会在《气象学词典》中关于龙卷特征定义“龙卷是从积状云下垂高速旋转的接地的气柱,通常可以观测到漏斗云和/或地面旋转的碎片/灰尘”(American Meteorological Society, 2016)吻合.

灾区大量房屋的窗户玻璃破碎、一些砖木结构平房、多座二层砖结构房的顶层被彻底摧毁,这是由于龙卷中心的气压低从而形成房屋内外的气压差造成的.大量树木的树叶被剥光、树木被剥皮;很多折断的树干和屋顶的太阳能热水器均被抛至远处;大量树木、彩钢板、多座输电铁塔和一座通信铁塔被扭成麻花状,这些都同龙卷的典型致灾特征相吻合(Edwards et al., 2013; Atkins et al., 2014).更为严重的是,多座水泥砖砌和混凝土预制楼板结构二层楼房的顶层被彻底摧毁,阜宁县蔡河村一座水塔(细钢筋骨架)也被强风彻底摧毁,一个空集装箱和一部小型轿车也被抛至远处,这表明此次龙卷达到EF4级标准.

新沟镇观测到的34.6 m·s-1阵风;雷达回波有典型的钩状回波特征,最大回波强度超过63 dBZ;多个时刻的径向速度图上存在强中尺度气旋,最大径向速度达51 m·s-1;多普勒雷达产品生成子系统(radar product generator, RPG)多次识别出龙卷涡旋特征;上述特征均符合经典超级单体龙卷模型.综上所述,此次过程是一次EF4级龙卷过程.

郑永光等(2016)通过航拍和现场灾情照片与视频、走访目击者等多种方式详细研究了此次过程,分析了灾害发生时间和地点、灾情、灾害路径长度和宽度等,并给出灾害持续时间、评估了不同地点最大风速和风灾级别,从而判定此次龙卷为EF4级龙卷;张小玲等(2016)则从天气背景等方面研究了此次EF4级龙卷.

2.2 天气背景

2016年6月23日08时,西太平洋副热带高压北抬,江苏北部处在副高低层西侧的西南急流中,急流将水汽和热量输送至该地区;东北冷涡配合低压槽东移南下,冷涡后部较强干冷空气南下,影响江苏北部.苏北低层盛行西南暖湿气流、300 hPa以上盛行干冷的西北气流,水平风的垂直切变很大,大气处于层结不稳定状态.14时,苏北地面为暖低压,湿度大、温度高,大部地区露点温度27 ℃,部分地区高达28 ℃,大气层结不稳定进一步增强.14:25(图 2a),超级单体中心位于阜宁县城及其东南,最强回波超过60 dBZ,阜宁的冰雹、短时强降水和龙卷均由此风暴造成.阜宁县城及西南、南部地区处于地面暖湿舌内,地面有较强的风向和风速辐合.中尺度气旋直径约40 km,气旋中心位于阜宁县城西南的板湖镇附近;西侧辐合线位于阜宁县城南和西南地区计桥村、王滩村和两合村以南.5 min之后(图 2b),气旋东移到计桥村南2 km处,东侧辐合线位置变化很小.此后,气旋逐渐东移.地面大风、龙卷主要发生在单体南部(单体前进方向右侧).盐城西部对流单体尺度和强度比阜宁单体弱很多,强回波在50~55 dBZ之间,15时的最大雨强中心位于盐城市区西部,仅为8 mm·h-1.

图 2 2016年6月23日14:25 (a)和14:30 (b)地面天气图 站点附近标注自动站观测的露点温度和风场,彩色阴影表示雷达组合反射率因子(dBZ),白色断线表示辐合线,D表示气旋中心. Fig. 2 The surface plot at 1425 (a) and 1430 (b) LST 23 June 2016 The dewpoint and wind are observed by automatic weather stations, the color shadings represent radar composite reflectivity (dBZ), the white break lines represent the convergence lines, and D for the mesocyclone center.

射阳探空站位于阜阳站东部约37.2 km处(图 1的SY),探空数据表明,6月23日14时地面为东南风,风随高度顺转,925 hPa转为南风、而后转为西南风,水平风向随高度变化很大;0~3 km和0~6 km水平风速在垂直方向切变分别为7 m·s-1和19 m·s-1.抬升凝结高度很低,为987.5 hPa;强天气威胁指数为351.近地面层假相当位温的极大值位于961 hPa为363 K,831 hPa递减至340 K,两层差值23 K;在760 hPa至693 hPa之间也存在不稳定层结,差值13.8 K;这表明大气处于不稳定层结状态,比较有利于龙卷的形成.雷达速度方位显示风廓线(velocity azimuth display wind profile, VWP)表示雷达站上空55.6 km范围内水平风场的平均状况.盐城雷达(位于超级单体风暴东南)的VWP显示12:37近地面层(300 m)为4 m·s-1的东南风,900 m高度顺转为10 m·s-1的南风,6 km高度风速超过20 m·s-1.此后,300 m高度一直维持4~6 m·s-1的东南风,900 m高度顺转为8~10 m·s-1南风,6 km高度西南风超过20 m·s-1.中层风速逐渐增强,13:17的3.7 km高度风速为20 m·s-1;14:02之后,4.3 km高度风速一直维持在20~28 m·s-1;6.1 km高度最强风速达36 m·s-1.中低层有较强的水平风的垂直切变,这同射阳探空数据一致;这也表明大气中低层存在较强的旋转潜势,为中尺度气旋和龙卷的发生、发展提供了很好的动力条件.

3 龙卷演变特征的单雷达资料分析 3.1 超级单体形成和演变特征

本文定义反射率因子大于40 dBZ的云团为对流单体.6月23日9:19,淮安雷达观测到对流单体在测站西偏北位置(276°,99 km)生成,1.5°仰角最强回波为48 dBZ.此对流单体向东略偏北方向移动,其南侧持续有小型对流单体生成并与之合并;北侧对流云则尺度较大、发展更快.10:17对流单体0.5°仰角最强回波为53 dBZ;12时,对流单体和北部对流云0.5°仰角最强回波均达到58 dBZ.12:19,两者在向东移动过程中合并,对流单体进一步系统化、组织化.它先后又同南侧沿西南-东北路径移动的多个强回波块合并;13:40发展成为东南部(右后侧)低层(0.5°仰角层)具有钩状回波的左移(东略偏北)超级单体风暴.

图 3是盐城雷达观测的6月23日13:51回波强度和风暴相对径向速度图.超级单体右后侧具有典型的钩状回波特征,0.5°仰角(图 3a1)的钩状回波一直持续至15:56;最强回波为53 dBZ,前缘回波梯度大.单体东南侧有宽广的倒“V”字形前侧入流缺口(front inflow notch,FIN),FIN表明前侧入流风速较大.风暴相对径向速度图中(图 3a2),超级单体左(右)侧为正(负)速度区(背向风暴而立),代表前(后)侧入流,最强相对风暴入流17 m·s-1.前侧入流缺口附近有中气旋,正(负)速度中心值为7(-17) m·s-1,旋转速度17 m·s-1.中气旋南侧(距雷达80 km,距离地面高度1.1 km)有一对气旋和反气旋,共用负速度中心,但比北侧中气旋弱.1.5°仰角(图 3b1)仍有前侧入流缺口和钩状回波(距地面约2.4 km),钩状回波北侧回波最强(58 dBZ).单体左侧最强相对风暴入流23 m·s-1;中气旋正(负)速度中心增强为23(-23) m·s-1,比低层中气旋强(图 3b2).钩状回波的部分区域(0.5°仰角中气旋和反气旋对的对应位置)出现径向速度距离模糊,无法判断此区域是否有中气旋和反气旋对.2.4°仰角前侧入流缺口(距地面约3.4 km)向东南方向(低层暖湿入流方向)倾斜,最强回波为63 dBZ(图 3c1).前侧入流缺口最强入流29 m·s-1,中气旋旋转速度31 m·s-1(图 3c2).超级单体后部(距地面4.3 km)有明显的中层径向辐合(mid-altitude radial convergence,MARC),径向速度辐合线(黑色实线)同大于40 dBZ的回波区对应.3.4°仰角(图 3d1)存在有界弱回波区(bounded weak echo region,BWER);最强前侧入流减弱至16 m·s-1(图 3d2),中气旋旋转速度减弱.4.3°仰角层最强回波为63 dBZ(距地面6.1 km),有界弱回波区略向东南倾斜(图 3e1).前侧径向入流8~12 m·s-1(图 3e2),中气旋(距地面约6.2 km)正速度中心明显减弱,旋转速度减弱.6.0°仰角最强回波为63 dBZ,距地面约9 km(图 3f1);径向速度场呈略带气旋型的辐散特征(图 3f2),强辐散的正负速度差值为38 m·s-1.9.9°仰角强回波仍达43 dBZ,距地面高度10.8~13.6 km(图 3g1);径向速度场表现为风暴顶的纯辐散特征(图 3g2).

图 3 2016年6月23日13:51盐城雷达观测的回波强度(a1—g1)和风暴相对径向速度(a2—g2). (h)是沿着(a1)白色线段AB所做垂直剖面内的回波强度和径向速度 (a)—(g)分别为0.5°、1.5°、2.4°、3.4°、4.3°、6.0°和9.9°仰角,彩色色标分别表示回波强度(dBZ)和径向速度(m·s-1).每个距离圈代表 50 km. (h)等值线表示径向速度,正(负)值表示远离(朝向)雷达,等值线间隔2 m·s-1. Fig. 3 Radar reflectivity (a1—g1) and storm relative radial velocity (a2—g2) by Yancheng radar at 1351 LST 23 June 2016. (h) is the vertical cross section of reflectivity and radial velocity along the white line AB in (a1) (a)—(g) denote the elevation of 0.5°, 1.5°, 2.4°, 3.4°, 4.3°, 6.0°, and 9.9°, respectively. The colorbars show the reflectivity (dBZ) and radial velocity (m·s-1), respectively. Every ring indicates 50 km. The contour in (h) is radial velocity, the positive denotes the velocity away the radar, and the negative is toward the radar. The contour interval is 2 m·s-1.

沿雷达站296°方位的垂直剖面图(图 3h)显示,超级单体具有低层弱回波区和其上部中高层悬垂回波结构特征.强回波随高度向低层暖湿入流侧倾斜,40 dBZ回波伸展至14 km,大于50 dBZ回波高约8 km,风暴顶高(以18 dBZ为标准)为18 km.前侧入流位于钩状回波前沿,最强径向速度12 m·s-1,由于低层上升气流很强,使得该处粒子被携带上升,形成了中低层无回波区和弱回波区.超级单体后侧中层盛行后侧入流,此后侧入流倾斜下沉并向前一直到达单体前沿.单体后部为下沉气流区(r>85 km),引起该下沉运动的主要因素有两个:一是降水粒子的拖曳作用,二是降水粒子的蒸发冷却引发的负浮力(俞小鼎等, 2009).

此后,超级单体继续加强并向东略偏北移动.图 4给出了成熟阶段超级单体三维结构.0.5°仰角,单体东南侧有前侧入流缺口和钩状回波;最强回波为58 dBZ,位于钩状回波北侧和南侧(图 4a1).中尺度气旋切变是指,中气旋在同一仰角层内的正最大径向速度绝对值与负最大径向速度绝对值之和除以二者之间的距离.径向速度图(图 4a2)中有一个中气旋(距地面高度约0.7 km),相邻方位角最大正负速度对数值为+29/-33,切变值为62×10-3s-1,旋转速度为31 m·s-1,属于强中气旋.南侧有弱反气旋,相邻方位最大正负速度对数值为+7/-7,因径向速度距离模糊,无法判断其全貌.1.5°仰角层仍然表现为典型前侧入流缺口(距地面1.4 km)和钩状回波特征;55 dBZ以上回波面积增大,最强回波为58 dBZ(图 4b1).前侧入流缺口附近有中气旋(距地面约1.6 km),旋转速度27 m·s-1(图 4b2);反气旋强度和低层的相同(因径向速度距离模糊,全貌无法判断).2.4°仰角仍表现为前侧入流缺口(距地面约2.1 km)和钩状回波特征;最强回波为63 dBZ,单体向东南扩展(图 4c1).中气旋距离地面高度约2.4 km,旋转速度31 m·s-1;反气旋强度比低层的弱(图 4c2).3.4°仰角的钩状回波特征已不显著,但前侧入流缺口特征仍比较显著;55~60 dBZ回波面积进一步增大;有界弱回波区(方位318°,距离雷达50 km)显著(图 4d1).中气旋(距地面约3.4 km)旋转速度为29 m·s-1(图 4d2).4.3°仰角回波强度廓线继续向东南扩展,表明超级单体随高度向低层暖湿入流侧倾斜的特征;有界弱回波区特征显著(图 4e1).中气旋(距地面约4 km)旋转速度33 m·s-1(图 4e2).6.0°仰角单体继续向东南倾斜,68 dBZ的最强回波恰好位于3.4°和4.3°仰角有界弱回波区之上(图 4f1).中气旋(距地面约5.5 km)旋转速度25 m·s-1(图 4f2);中气旋回波大于50 dBZ,北部回波更强.9.9°仰角55~60 dBZ回波面积虽然减弱,但最强回波仍达58 dBZ(距地面7.9~9 km),强回波位于6.0°仰角强回波中心之上及其东南(图 4g1).中气旋强度比6.0°仰角的略弱(图 4g2).上述分析表明,超级单体涡旋特征深厚(0.5°~9.9°仰角),中层(4.3°仰角)旋转速度最强.单体14.6°仰角大于35 dBZ的回波向东南倾斜(图 4h1),其内部有大面积45~50 dBZ的回波(距地面9.2~13.6 km),最强回波为53 dBZ(距地面11.7 km).径向速度呈现辐散特征(距地面14.6 km),最强后侧入流27 m·s-1(图 4h2).19.5°仰角风暴顶呈纯辐散特征(图略).单体低层为气旋性辐合旋转,中下层为纯粹旋转,中上层为辐散旋转,风暴顶部为纯粹辐散,符合成熟中气旋概念模型.此时超级单体明显强于13:51处在发展阶段的单体,垂直尺度深厚.

图 4 2016年6月23日14:31盐城雷达观测的回波强度和风暴相对径向速度,类似图 3,但(h1)和(h2)为14.6°仰角.∇表示TVS Fig. 4 As in Fig. 3 but for the elevation of 14.6° (h1, h2) at 1431 LST 23 June 2016. ∇ represents TVS

0.5°仰角相对风暴径向速度图(图 4a2)有一个像素到像素的沿方位角方向的数据差异很大的正负速度对(方位306°,距离雷达52 km,距地面高度为0.7 km),即龙卷涡旋特征(俞小鼎等, 2009),旋转速度达58 m·s-1;在1.5°、2.4°、4.3°和6.0°仰角的径向速度图中均有TVS,表明龙卷发生的可能性极大.

图 4i是沿雷达站308°方位角超级单体垂直剖面图,强回波随高度向东南倾斜,对流发展深厚,40~45 dBZ和55~60 dBZ回波高度分别为8 km和5.5 km,回波顶高约17 km,高层强回波区(40 dBZ)位于低层弱回波区之上.单体前部3 km以下依次是弱回波区和无回波区,表明前侧东南入流很强,径向入流超过20 m·s-1.单体后侧中高层径向入流较13:51明显增强,后侧入流将中高层的动量输送至风暴内部.风暴后部下沉气流主要是由于降水粒子拖曳和高空干冷空气进入风暴后侧流向低层,雨滴蒸发冷却则加速这一进程.前侧下沉气流主要是由于降水拖曳和环境空气夹卷进入降水区蒸发冷却形成,下沉气流到达地面后产生冷池(自动站观测资料显示冷池与环境温度相差4 ℃).部分前向出流与低层东南暖湿入流形成强度大于40 dBZ的窄带回波(r<10 km),该出流边界也称之为阵风锋,距离超级单体约10 km,此窄带回波也沿着东北路径移动.

图 4j给出超级单体风暴沿图 4a2线段CD所在垂直剖面内的相对风暴径向速度,雷达位于读者一侧,暖色(正值)表示远离雷达、即远离读者进入画面的速度;冷色(负值)表示朝向雷达、即离开画面朝向读者的速度.在超级单体风暴低层,有一个中尺度气旋和反气旋组成的涡旋偶.反气旋的垂直伸展高度约2.9 km,在2 km高度以下基本垂直于地面(2<r<6 km),在2~2.9 km高度,反气旋随高度向负速度一侧倾斜(即风暴前侧);反气旋低层半径明显大于高层半径.中尺度气旋在2 km高度以下垂直于地面(6<r<11 km),在2 km高度以上也向风暴前侧倾斜;中尺度气旋垂直高度约6 km.

3.2 风暴参数

图 5是RPG生成的风暴参数的时间演变图,灰色柱体为风暴高度、红色和绿色实线分别表示龙卷和冰雹发生时间.在风暴发展的整个过程中,最大反射率因子值(DBZM)始终在56 dBZ以上,单体发展强烈.13:40之前,风暴质心高度(CHT)、最大反射率因子高度(MHT)和最大反射率因子值变化比较缓慢;13:40风暴发展为典型超级单体,CHT、MHT和DBZM同步快速增加,垂直累积液态含水量(vertical integrated liquid, VIL)激增最显著.14:14,VIL增至102 kg·m-2;地面降雹时VIL迅速下降,龙卷触地期间VIL在56~83 kg·m-2之间变化.风暴质心高度由3.7 km逐渐升高至14:08的7.5 km,风暴显著增强;风暴高度在略有起伏状态下逐渐升高至14:08的16.3 km、厚度达14.3 km.此时,最大反射率因子值75 dBZ;CHT、DBZM和VIL同时达到极值,风暴垂直方向发展最剧烈,超级单体发展到最强阶段.TVS出现时,风暴回波顶均超过12.4 km,风暴厚度超过12 km.龙卷触地时,风暴底下传,部分时段回波底高度0.6 km,为雷达最低仰角(0.5°)的最低可探测高度,表明风暴发展剧烈并可能触地.简言之,在降雹和龙卷触地前,CHT、DBZM、MHT和VIL数值基本呈增加趋势,风暴持续发展;降雹和龙卷首次出现时,CHT、DBZM、MHT和VIL数值首次同时减小;MHT在降雹发生时段,明显下降;在降雹和龙卷触地期间,CHT下沉说明水汽集中在风暴中下部.12:59—15:05连续13个体扫冰雹指数的强冰雹概率一直维持在100%,14:31冰雹指数的最大预期冰雹尺度为5.7 cm,与冰雹实况最大直径5 cm基本吻合.

图 5 2016年6月23日风暴单体参数 Fig. 5 The storm cell parameters on 23 June 2016
3.3 中尺度气旋和龙卷涡旋特征

图 6是RPG生成的中气旋参数,灰色柱体表示中气旋或三维相关切变的厚度、红色和绿色实线分别表示龙卷和冰雹发生时间,部分体扫数据(14:02,14:08,14:42,14:48,14:59和15:11)识别的中气旋底高有所增加、部分数据(13:34和14:54)未识别出中气旋,是由于钩状回波低层的部分区域出现径向速度距离模糊.11:56,淮安雷达探测到单体低层有中气旋生成;部分时段中低层同时有多个中气旋发展,单体内部旋转气流旺盛.中气旋于13:40首次达到弱中气旋标准,一个体扫之后首次出现TVS;此后中气旋快速发展,14:08发展为强中气旋,最大切变为23×10-3s-1;此后,强中气旋一直维持到14:59(14:42和14:54速度的距离模糊导致识别为弱中气旋和未识别到中气旋).14:02之前,中气旋的径向直径(DRAD)和切向直径(DAZ)增加,中气旋最大切变(SHR)在波动状态下缓慢增加至12×10-3s-1.14:02—14:36,中气旋顶高和底高持续下降.14:19中气旋进一步发展、SHR显著增强、底高开始低于1 km,具有低底的中气旋非常有利于龙卷形成.14:31中气旋发展到最强阶段,顶高和底高均降至最低,切变达到最强80×10-3s-1,中气旋的DRAD和DAZ开始收缩.龙卷发生在中气旋强度达到较大值期间,此时中气旋半径迅速减小、最大切变明显下传.14:36最大切变值维持为高值(71×10-3s-1),最大切变高度降至0.6 km,为雷达最低可探测高度.后续时段低仰角部分区域出现速度距离模糊,无法计算低仰角切变,导致SHR和SHRHGT同实况有较大误差,但切变仍维持在15×10-3s-1以上;中气旋顶高维持在7 km左右.地面龙卷发生期间,中气旋DRAD和DAZ基本维持在4 km左右.超级单体的发展同触发龙卷的中气旋发展不同步,超级单体在14:08达到最强,而引发龙卷的中气旋在14:19才显著增强,超级单体先于中气旋11 min发展至最强盛阶段.

图 6 2016年6月23日中尺度气旋参数 Fig. 6 Mesocyclone parameter on 23 June 2016

TVS是径向速度图上同龙卷密切相关的比中尺度气旋尺度小且旋转快的涡旋,表现为像素到像素的很大的风切变.表 1给出了RPG识别的TVS参数,TVS距离雷达为39~80 km.此范围内,雷达最低仰角观测的高度距地面为0.5~1.1 km,可见TVS底高均已达到雷达最低探测高度.TVS首次被识别的时间是13:45,比龙卷首次触地(14:31)提前46 min;超级单体显著增强的时间是14:08,比龙卷及地提前23 min;中气旋显著增强时间是14:19,比龙卷及地提前约12 min.TVS切变定义为同一个仰角层内相邻方位角径向速度沿方位的切变值,可以由沿方位角方向的最大入流速度绝对值和最大出流速度绝对值之和除以两者的距离(一个距离库)计算.TVS最大切变首先出现在中层,最底层旋转速度、最大旋转速度、平均旋转速度和最大切变值在地面龙卷出现前快速增加,在龙卷首次出现之前达到极大值.龙卷下传期间,最大旋转速度高度和最大切变高度快速下降;TVS底高和顶高也逐渐下降,在龙卷及地时TVS底高降至最低.龙卷接地期间,TVS垂直伸展厚度为5~7.5 km.龙卷发生期间旋转速度和切变值均很强,龙卷消散阶段逐渐减小.对比图 6可知,龙卷涡旋切变值大于中气旋切变值,龙卷强度最强时段切变值超过70×10-3s-1,两者均在龙卷强度最强时达到最大值.TVS底高明显低于中气旋底高,其顶高也略低于中气旋顶高.

表 1 2016年6月23日TVS参数 Table 1 TVS parameter on 23 June 2016
4 超级单体风暴三维结构 4.1 双多普勒雷达反演风场验证

MUSCAT算法是在机载双波束多普勒雷达三维风场反演时提出的,具有稳定、精度高的特点.同EODD(extended overdetermined dual-Doppler)反演算法的对比试验表明,MUSCAT反演的风场更加合理,而EODD反演的风场误差较大;模拟风场的数值试验也表明,MUSCAT较EODD显著提高了反演精度,反演风场同模拟风场之间的误差很小,平均误差小于0.2 m·s-1,标准差小于0.7 m·s-1(Bousquet and Chong, 1998).近些年,MUSCAT算法推广用于地基双雷达三维风场反演(Chong and Bousquet, 2001),并用于中尺度模式预报场的效果检验(Bousquet et al., 2008);自2006年起,MUSCAT算法在法国气象局用于业务多普勒雷达网实时三维风场反演(Bousquet and Tabary, 2014).我们也将MUSCAT技术用于地基双多普勒雷达风场反演(周海光和张沛源, 2002),数值试验反演精度验证结果同前者(Bousquet and Chong, 1998)接近;并将其用于研究梅雨锋暴雨(Zhou, 2009)、热带风暴引发的特大暴雨(周海光, 2008)、台风螺旋雨带(周海光, 2010)、2008年南方暴雪(周海光, 2014)及飑线(Zhou, 2016)中尺度三维精细结构.

射阳站是距离双雷达三维风场分析区域最近的探空站(150.91,57.97)km,23日14时有探空数据(但数据层次较少),图 7给出了射阳探空风和双雷达反演的探空站附近区域(超级单体东南外围零散云体)相应高度的水平风场.该区域双雷达反演风场的最低高度为1.5 km(探空风速9 m·s-1),1.8、2.5、3.1、5.3和6.6 km高度的探空风分别是7、9、12、16和28 m·s-1.双雷达反演的水平风向、风速和探空的风向、风速非常接近,这在一定程度上验证了双雷达反演的水平风场精度高.

图 7 2016年6月23日14:00射阳探空风和双雷达反演的水平风场 (a)—(f)分别表示1.5, 1.8, 2.5, 3.1, 5.3, 6.6 km高度,红色风向杆表示探空数据,彩色阴影表示回波强度(dBZ). Fig. 7 Sheyang sounding wind and dual-Doppler retrieval horizontal wind field at 1400 LST 23 June 2016 (a)—(f) denote the altitude of 1.5, 1.8, 2.5, 3.1, 5.3, and 6.6 km, respectively. The red wind bars denote the sounding wind. Each half barb indicates 2 m·s-1, each full barb for 4 m·s-1, and each flag for 20 m·s-1. The color shadings are radar reflectivity (dBZ).

超级单体一直在双雷达基线北侧区域发展,12:01淮安雷达站(19.16,0.33)km距离对流系统最近,雷达站附近区域(对流系统西南外围零散云体)双雷达风场反演的最低高度是2.4 km.VWP表示雷达站上空55.6 km范围内水平风场的平均状况,由图 8可知,双雷达反演的水平风场的平均状态同淮安雷达VWP数据非常接近;这也验证了双雷达反演的水平风场精度高.

图 8 2016年6月23日12:01淮安雷达VWP和双雷达反演的水平风场 (a)—(c)分别表示2.4, 3.4, 4.9 km高度,红色风向杆表示淮安雷达VWP,彩色阴影表示回波强度(dBZ). Fig. 8 Huaian radar VWP and dual-Doppler retrieval horizontal wind field at 1201 LST 23 June 2016 (a)—(c) denote the altitude of 2.4, 3.4, and 4.9 km, respectively. The red wind bars denote the VWP. The color shadings are radar reflectivity (dBZ).

图 9给出了13:51沿着296°方位角垂直剖面内的两种径向速度图,即盐城雷达观测的径向速度(图 9a)以及由双雷达反演的三维风场反算的径向速度(图 9b),两者非常接近;这也验证了双雷达反演的三维风场精度高.雷达观测的径向速度数据是通过双线性插值将盐城雷达体积扫描的径向速度数据插值到网格点.而由双雷达反演的风场计算径向速度时,则使用了两次不同的插值算法:即在双雷达三维风场反演时,通过Cressman椭球距离权重插值函数将雷达体扫数据插值得到三维网格点的径向数据、再利用三维网格点的径向数据反演三维风场;由于垂直剖面内的格点同三维风场格点不重合,首先将三维风场格点的三维速度通过双线性插值得到垂直剖面格点的三维速度,而后再求解径向速度.上述插值对两类径向速度数据会造成一些差异.

图 9 2016年6月23日13:51沿着图 3(a1)白色线段AB所做垂直剖面内径向速度 (a)盐城雷达观测; (b)双雷达反演的三维风场计算的径向速度.彩色阴影表示径向速度(m·s-1). Fig. 9 The radial velocity in the vertical cross section along the white line AB in Fig. 3 (a1) at 1351 LST 23 June 2016 (a) Observed by Yancheng radar; (b) Calculated from the dual-Doppler retrieval 3D wind. The color shadings denote the radial velocity (m·s-1).
4.2 基于反演风场的超级单体风暴三维结构

使用MUSCAT反演算法对淮安、盐城双多普勒雷达时间同步的体扫数据反演三维风场,由盐城雷达连续观测的回波强度数据计算风暴移动速度,而后将反演的速度减去风暴移动速度得到风暴相对移动速度,利用相对移动速度研究超级单体的三维动力结构演变特征.

图 10是2016年6月23日12:01的回波强度、风暴相对水平速度、垂直速度、散度和涡度.2.75 km高度是此时单体所在区域风场反演的最低高度(图 10a),对流单体呈椭圆形、南北长约20 km、东西宽约35 km.50~55 dBZ回波呈西南-东北走向,最强回波为55~60 dBZ.椭圆形回波西南端有中气旋,中气旋北侧风速大于南侧风速.50 dBZ强回波区对应气旋式旋转,正涡度中心值为(4~5)×10-3 s-1;涡旋区是水平强辐合和上升运动区(图 10b)、最强辐合为(-6~-7)×10-3 s-1、最大上升速度为7 m·s-1.反演区南部有一个较小尺度对流单体,强回波超过50 dBZ.对流单体10.25 km高度最强回波为50~55 dBZ,对流发展深厚(图 10c).单体中心区呈现明显的辐散风场、水平风向四周散开,辐散中心为(8~9)×10-3 s-1(图 10d),同低层强辐合形成抽吸动力结构、使得上升运动增强(刘式达等, 2003; 刘式适和刘式达, 2011),有利于对流单体进一步组织化和系统化.弱回波区盛行较为干冷的西风.

图 10 2016年6月23日12:01的回波强度和风暴相对水平风场(a, c), 涡度(a), 垂直速度(b)和散度(b, d). (a)和(b)为2.75 km高度, (c)和(d)为10.25 km高度. (e)是图(a)的AB线所在垂直剖面内的风暴相对速度 (a)白色实线表示正涡度、虚线表示负涡度(单位: 10-3 s-1); (b)黑色实线表示上升速度、虚线表示下沉速度(单位: m·s-1).彩色色标分别表示回波强度(dBZ)和散度(单位: 10-3 s-1). Fig. 10 The reflectivity and storm-relative horizontal wind fields (a, c), vorticity (a), vertical velocity (b), and divergence (b, d) at 1201 LST 23 June 2016. (a) and (b) is 2.75 km height; (c) and (d) for 10.25 km height. The storm-relative wind field (e) is in the vertical cross-section along AB line in (a) The white solid lines in (a) indicate the positive vorticity, and the dashed lines for the negative vorticity (unit: 10-3 s-1). The black solid lines in (b) indicate the updrafts, and the dashed lines for the downdrafts (unit: m·s-1). The color shadings are reflectivity (dBZ) and divergence field (unit: 10-3 s-1), respectively.

垂直剖面图(图 10e)揭示,东南对流单体(5<r<15 km)较弱,最强回波为45~50 dBZ、高度为4.5 km,回波顶高约8 km.5 km以下低层盛行的东南暖湿气流在对流单体内部抬升,4 km高度的垂直速度为3 m·s-1.对流体中高层(>5 km),则逐渐转为源自西北的干冷气流,其水平风速随高度增加.西北对流单体(20<r<35 km)发展旺盛、对流深厚,最强回波为55~60 dBZ,回波顶超过13 km.东南暖湿气流沿5 km以下低层进入对流单体后抬升,8 km高度垂直速度达23 m·s-1.强辐合中心为-4.5×10-3s-1、位于3 km高度(r=27.5 km);正涡度中心为6×10-3 s-1、位于4 km高度(r=26.5 km);其上方10 km高度处(r=26.5 km)辐散中心为7.5×10-3 s-1.西北干冷气流从对流单体后部5 km高度以上的中高层进入对流单体;风暴后部(r>30 km)有较强的下沉气流.两个对流单体在向东北移动过程中,1.5°仰角的回波12:13首先合并,6 min之后最低层(0.5°仰角)也完成合并.

中气旋在向东北方向移动过程中,进一步发展并加强.图 11是2016年6月23日13:51的回波强度、风暴相对水平速度、垂直速度、散度和涡度.1.25 km高度是此时超级单体所在区域反演风场的最低高度(图 11a),超级单体已经具有经典的钩状回波特征,强回波达到50~55 dBZ,入流缺口区回波梯度很大.钩状回波北侧均盛行一致的东南气流,钩状回波顶端有中气旋,气旋中心位于入流缺口西侧附近,涡旋北侧风速大于南侧风速.钩状回波中心为强辐合(图 11b)和正涡度区,中心值分别为(-6~-7)×10-3 s-1和(4~5)×10-3 s-1.较强的垂直运动限于钩状回波区,单体其他区域垂直运动较弱.钩状回波辐合中心上升气流9 m·s-1,中气旋核位于强上升气流区;上升气流的北侧和西侧各有一支下沉气流区、对应辐散区.本文定义正涡度值大于0.01 s-1的区域为涡度大值区(Dowell and Bluestein, 2002).3 km高度(图 11c),强回波为50~60 dBZ;钩状回波顶端仍有中气旋,旋转比低层强、正涡度中心值11×10-3 s-1,涡度大值区呈椭圆形,短轴和长轴直径分别为4和6 km,为中气旋典型尺度(Dowell and Bluestein, 2002).最强上升速度为15 m·s-1(图 11d),入流缺口附近最强水平风速为25 m·s-1.中气旋的水平风速、旋转、辐合以及上升运动均明显强于12:02.钩状回波区西南端风场呈反气旋旋转,该反气旋强度比中气旋的弱、负涡度中心值为-4×10-3 s-1.气旋-反气旋对组成的垂直涡度偶(vertical vorticity couplet)(Markowski, 2002)、也被称为涡旋偶(vortex couplet)(Fujita, 1981; Atkins et al., 2012),多次被双多普勒雷达风场反演结果证实(Wurman and Gill, 2000; Ziegler et al., 2001; Markowski, 2002; Markowski et al., 2008; Atkins et al., 2012);这同盐城雷达观测到的低仰角径向速度场上的中尺度气旋-反气旋偶相一致(图 3a2),这也表明双雷达反演的风场可靠、精度高.Markowski等(2008)研究了钩状回波内部水平涡管和涡旋偶之间的关系,风暴上升气流将水平涡管扭曲而产生涡旋偶(王福侠等, 2014).涡度偶的存在证实后侧下沉气流参与准水平涡管向下层传播,在龙卷形成阶段可将旋转动量传输至地面(Wurman and Gill, 2000; Ziegler et al., 2001; Markowski et al., 2008),这说明涡度偶对龙卷形成和触地具有重要作用.

图 11 2016年6月23日13:51的反演图,类似图 10, 但(a)和(b)表示1.25 km高度, (c)和(d)表示3 km高度 Fig. 11 As in Fig. 10 but for 1.25 km (a, b) and 3 km (c, d) height at 1351 LST 23 June 2016

垂直剖面图(图 11e)显示了超级单体的悬垂回波和回波墙等结构特征.最强回波为55~60 dBZ、位于3~8.5 km的中低层,50 dBZ回波高度为10 km,回波顶高约17 km.东南暖湿气流沿3 km以下低层进入单体后在入流缺口处抬升,9 km高度垂直速度为27 m·s-1.中低层强回波区具有强辐合旋转上升特性,3 km高度正涡度中心为12×10-3 s-1(r=81 km),其上方12 km高度为负涡度区、中心值为-4×10-3 s-1.西北干冷气流从单体后部中高层进入单体后分为两支,一支气流向单体前部,另一支在单体后部(r>90 km)下沉流向低层.

图 12是14:02—14:25的1.75 km高度的回波强度、风暴相对水平速度、垂直速度和涡度演变图.14:02(图 12a),钩状回波区强回波超过50 dBZ,顶端有中气旋,正涡度中心超过4×10-3s-1,上升运动大于3 m·s-1;中气旋西南侧风场呈反气旋旋转,负涡度中心为-6×10-3s-1.14:08(图 12b),钩状回波区回波和风暴相对水平风速增强,入流缺口附近最强上升速度为11 m·s-1.中气旋增强,正涡度中心为12×10-3s-1,负涡度中心为-5×10-3s-1;下沉气流中心为-4 m·s-1.14:14(图 12c),钩状回波区上升运动进一步增强,入流缺口处上升运动增至16 m·s-1;正涡度中心强度和先前时刻相同;反气旋负涡度中心为-6×10-3s-1,同先前时刻接近.14:19(图 12d),钩状回波区上升速度基本维持不变,顶端正、负涡度中心的强度也维持不变;涡度大值区呈圆形,直径4 km.总之,单体内部的强辐合、强烈的垂直运动均发生在钩状回波区,且随时间逐渐增强;钩状回波顶端一直有涡旋偶活动,中气旋旋转也逐渐增强.

图 12 2016年6月23日14:02 (a), 14:08 (b), 14:14 (c), 14:19 (d)的1.75 km高度回波强度、风暴相对水平速度、涡度场(单位: 10-3 s-1)和垂直速度(单位: m·s-1) 白色实线表示正涡度、虚线表示负涡度.蓝色实线表示上升速度、虚线表示下沉速度.彩色阴影表示回波强度(dBZ). Fig. 12 The reflectivity, storm-relative horizontal wind field, vorticity (unit: 10-3 s-1), and vertical velocity (unit: m·s-1) at 1.75 km height at 1402 (a), 1408 (b), 1414 (c), and 1419 LST (d) 23 June 2016 The white solid lines indicate the positive vorticity, and the dashed lines for the negative vorticity. The blue solid lines indicate the updraft, and the dashed lines for the downdraft.The color shadings are reflectivity (dBZ).

图 13是2016年6月23日14:31反演的三维风场,此时龙卷已经及地.1.75 km高度(此时刻钩状回波所在区域反演风场的最低高度),超级单体具有钩状回波特征(图 13a),最强回波为55~60 dBZ;入流缺口位于单体的东南侧,具有回波梯度大、风速大的特征(风速大于20 m·s-1).钩状回波顶端强烈发展的中气旋的旋转特性极为显著,正涡度中心为12×10-3s-1,水平风速比前一时刻增强;反气旋强度为(-4~-5)×10-3s-1.涡旋偶同盐城雷达观测到的低仰角层径向速度场和垂直剖面内的中尺度气旋-反气旋偶均一致(图 4),这也验证了双雷达反演的风场精度高.涡旋偶水平尺度同美国中纬度地区的相当;但强度弱一些,后者气旋和反气旋的垂直涡度量级均为10-2s-1(Wurman and Gill, 2000; Dowell and Bluestein, 2002; Markowski, 2002; Markowski et al., 2008; Atkins et al., 2012).中气旋风速分布具有非对称特征,涡旋东侧和北侧风速强,最强风速25 m·s-1位于涡旋中心偏北侧;西侧和南侧风速明显减速、最强风速仅9 m·s-1;具有显著的风速和风向辐合特征.中气旋中心呈现强辐合上升特性(图 13b),辐合中心为(-6~-7)×10-3 s-1,上升运动中心为11 m·s-1.强烈上升运动仅限于中气旋及邻近区域;上升气流区东西两侧各有一支下沉气流区(FFD和RFD),中心值均为-6 m·s-1,下沉气流区对应辐散区,东侧下沉辐散最强为(5~ 6)×10-3 s-1.TVS位于钩状回波顶端的垂直速度水平梯度大值区(前侧上升气流和后侧下沉气流交界面附近)且靠近上升气流一侧、也即钩状回波前进方向的右后侧,这同先前结果一致(Lemon and Doswell, 1979; 俞小鼎等, 2009; 许焕斌, 2012).入流缺口附近是辐合上升区、中心值为4 m·s-1.前侧下沉气流主要是由于降水拖曳和环境空气夹卷进入降水区蒸发冷却形成;后侧下沉气流主要是由于降水粒子拖曳和高空干冷空气进入风暴后侧冲向低层,而雨滴的蒸发冷却也会加速这一进程.3 km高度最强回波为55~60 dBZ,中气旋中心涡度为10×10-3 s-1,涡度大值区呈圆形,直径收缩为3 km.中气旋南侧风场呈反气旋旋转(图 13c).12 km高度强回波为40~45 dBZ(图 13d),强回波中心区为正涡度大值区、两侧水平风场呈反气旋旋转.

图 13 2016年6月23日14:31的反演图, 类似图 10, 但(a)和(b)表示1.75 km高度, (c)和(d)分别表示3 km和12 km高度. Δ表示TVS Fig. 13 As in Fig. 10 but for 1.75 km (a, b), 3 km (c), and 12 km (d) height at 1431 LST 23 June 2016, Δ represents TVS

垂直剖面图内(图 13e),东南暖湿气流从5 km高度以下进入超级单体,中高层是较为干冷的西北入流.悬垂回波结构特征显著,同先前时刻差异主要表现为单体质心下降、强回波区下沉且向东南倾斜度增大,55~60 dBZ回波高度约5 km,回波核区上升气流减弱,最大上升速度为15 m·s-1、位于4~6 km高度.超级单体前侧(40<r<50)有较强的下沉气流.

14:31之后的超级单体距离淮安雷达较远,未进行双雷达风场反演.由风场反演结果可知,超级单体风暴形成之前的对流风暴内部中低层已经有中气旋活动,中气旋伴随着超级单体的生成、发展和强化的各个阶段.中气旋位于钩状回波的顶端,中气旋西南侧风场则呈反气旋旋转,同中气旋组成的涡旋偶对龙卷形成、发展和触地具有重要作用.龙卷发生在前侧上升气流和后侧下沉气流交界面附近且靠近上升气流一侧.在龙卷触地之前,中气旋的水平风速、垂直速度、旋转和辐合强度均持续增强.

4.3 龙卷超级单体三维结构模型

综合单部雷达立体扫描观测数据、中尺度气旋参数(图 6)、TVS参数(表 1)以及双雷达三维风场反演数据,图 14给出了此次龙卷超级单体的三维结构示意图.超级单体内部对流发展旺盛,回波顶高约17 km,50 dBZ的回波高约10 km.低层有钩状回波和入流缺口,有界弱回波区位于超级单体内部中低层、悬垂回波位于风暴前部高层;强回波随高度向低层暖湿入流侧倾斜.前侧入流位于钩状回波前沿、将水汽输送至超级单体;后侧中层盛行后侧入流.钩状回波顶端有中尺度气旋,中尺度气旋中心呈现强辐合上升特性,上升气流区东西两侧各有一支下沉气流区(FFD和RFD).中尺度气旋核位于强上升气流区,中气旋水平直径6 km,垂直高度约7 km;最大切变高度接近地面(约0.6 km).中尺度气旋西南侧有中尺度反气旋,水平半径约4 km,垂直高度约3 km.反气旋强度比中尺度气旋的弱,中尺度气旋和反气旋随高度均略向东北倾斜.中尺度气旋-反气旋对构成垂直涡度偶,对龙卷形成和触地具有重要作用.龙卷位于前侧上升气流和后侧下沉气流交界面附近、且靠近上升气流一侧,也即钩状回波前进方向的右后侧.

图 14 龙卷超级单体风暴三维结构示意图 水平面彩色阴影表示1.5 km高度回波强度,垂直剖面内彩色阴影表示沿着入流缺口方向垂直剖面内的回波强度,三维白色等值面表示50 dBZ的回波三维数据体.图中标注了上升气流(updraft,UD)、前侧下沉气流(FFD)、后侧下沉气流(RFD)、高层风(upper-level winds)、悬垂回波(echo overhang)、钩状回波(hook echo,HE).逆时针环表示中尺度气旋,顺时针环表示反气旋.灰色漏斗云表示龙卷位置,彩色色标表示回波强度(dBZ), 白色风向标表示风暴移动方向和速度. Fig. 14 3D conceptual model of the tornadic supercell thunderstorm The horizontal color shadings present the radar reflectivity at 1.5 km. The vertical cross-section color shadings are the reflectivity in the vertical cross-section along the front inflow notch. White isosurface presents the reflectivity over 50 dBZ. The updraft (UD), forward flank downdraft (FFD), rear flank downdraft (RFD), upper-level winds, echo overhang, and hook echo (HE) are also shown. The anticlockwise rings are mesocyclones, and clockwise rings for mesoanticyclones. The gray funnel indicates the position of the tornado. The colorbar presents the radar reflectivity (dBZ), and the white wind bar for the storm movement direction and speed.
5 结论

本文对2016年6月23日江苏省阜宁县EF4级超级单体龙卷的天气尺度背景、大气热力和动力条件、中尺度结构特征等进行了分析,特别是利用双雷达反演的高精度三维风场研究了超级单体风暴及其内部触发龙卷的中气旋的三维精细结构演变特征.

此次龙卷发生期间,环境大气抬升凝结高度很低(987.5 hPa)、具有中等强度的热力条件,中低层水平风的强垂直切变为龙卷形成提供了较强的旋转潜势.阜宁处于地面暖湿舌内、地面有γ中尺度气旋和辐合线.这些都为中气旋和龙卷的形成、发展提供了很好的热力和动力条件.

蕴含龙卷的具有钩状回波特征的左移超级单体是由椭圆状的对流单体系统化、组织化而形成.此次龙卷具有典型的超级单体龙卷特征,如低层钩状回波和入流缺口、垂直剖面内中低层有界弱回波区以及悬垂回波.成熟阶段的超级单体低层为气旋性辐合旋转,中下层为纯粹旋转,中上层为辐散旋转,风暴顶为纯粹辐散.龙卷发生前,风暴回波顶高度、风暴质心高度和最大反射率因子高度均持续增加,风暴垂直累积液态含水量激增;龙卷发生在上述参数的数值首次同时减小时.由于低底的中气旋非常有利于龙卷形成,当中气旋发展到最强阶段之后,且其顶高、底高和最大切变高度均持续下降、中气旋半径快速收缩时,龙卷容易生成.龙卷发生期间,强中气旋和TVS的底高均低于1 km,为雷达最低可探测高度.超级单体发展同中气旋发展并不同步,超级单体先于中气旋11 min发展至最强盛阶段;中气旋显著增强比龙卷及地提前约12 min.TVS和中气旋对于龙卷预警具有重要意义,当中气旋显著增强、TVS在雷达连续多个体扫数据中持续出现时,龙卷出现的概率高;这对于龙卷预警具有重要预报指示意义.

双雷达反演的三维风场揭示,超级单体形成之前的对流风暴中低层已经有中气旋形成,中气旋伴随着超级单体的生成、发展、强化的各个阶段.中气旋位于超级单体钩状回波顶端,顶端南侧水平风场呈反气旋旋转,气旋和反气旋组成的涡旋偶对龙卷形成、发展和触地具有重要作用.涡旋偶水平尺度同美国中纬度地区的相当,但强度弱一些.龙卷生成之前,中气旋的水平风速、垂直速度、旋转和辐合强度均持续增强,龙卷位于钩状回波顶端的前侧上升气流和后侧下沉气流交界面附近且靠近上升气流一侧.

由于龙卷直径仅有数百米、空间尺度很小,常规加密观测网无法获取其内部结构特征数据.目前我国业务布网多普勒天气雷达探测数据分辨率过低,也无法研究龙卷的细致三维结构,这也是本文的不足和遗憾.提高多普勒雷达观测数据的时间和空间分辨率,是龙卷结构研究中急需解决的关键问题之一.研制快速扫描高空间分辨率的车载多普勒天气雷达是观测龙卷三维精细结构的重要途径,在此基础上综合利用高分辨中尺度数值模拟技术等开展龙卷形成机理和结构研究,对于提高龙卷监测预警水平具有重要意义,这也是今后的重要研究方向.

致谢  感谢两位审稿专家和编辑部老师提出的宝贵的修改建议.
References
American Meteorological Society. 2016. Cited 2013: tornado. Glossary of Meteorology. http://glossary.ametsoc.org/wiki/tornado.
Atkins N T, McGee A, Ducharme R, et al. 2012. The LaGrange tornado during VORTEX2. Part Ⅱ:Photogrammetric analysis of the tornado combined with dual-Doppler radar data. Monthly Weather Review, 140(9): 2939-2958. DOI:10.1175/MWR-D-11-00285.1
Atkins N T, Butler K M, Flynn K R, et al. 2014. An integrated damage, visual, and radar analysis of the 2013 Moore, Oklahoma, EF5 tornado. Bulletin of the American Meteorological Society, 95(10): 1549-1561. DOI:10.1175/BAMS-D-14-00033.1
Bluestein H B, Pazmany A L. 2000. Observations of tornadoes and other convective phenomena with a mobile, 3-mm wavelength, Doppler radar:The spring 1999 field experiment. Bulletin of the American Meteorological Society, 81(12): 2939-2952. DOI:10.1175/1520-0477(2000)081<2939:OOTAOC>2.3.CO;2
Bluestein H B, French M M, Snyder J C, et al. 2016. Doppler radar observations of anticyclonic tornadoes in cyclonically rotating, right-moving supercells. Monthly Weather Review, 144(4): 1591-1616. DOI:10.1175/MWR-D-15-0304.1
Bousquet O, Chong M. 1998. A multiple-Doppler synthesis and continuity adjustment technique (MUSCAT) to recover wind components from Doppler radar measurements. Journal of Atmospheric and Oceanic Technology, 15(2): 343-359. DOI:10.1175/1520-0426(1998)015<0343:AMDSAC>2.0.CO;2
Bousquet O, Montmerle T, Tabary P. 2008. Using operationally synthesized multiple-Doppler winds for high resolution horizontal wind forecast verification. Geophysical Research Letters, 35(10): L10803. DOI:10.1029/2008GL033975
Bousquet O, Tabary P. 2014. Development of a nationwide real-time 3-D wind and reflectivity radar composite in France. Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society, 140(679): 611-625. DOI:10.1002/qj.v140.679
Chen Y Z, Yu X D, Chen X L, et al. 2016. A tornado in South China in May 2015. Journal of Applied Meteorological Science (in Chinese), 27(3): 334-341.
Chong M, Testud J. 1983. Three-dimensional wind field analysis from dual-Doppler radar data. Part Ⅲ:The boundary condition:An optimum determination based on a variational concept. Journal of Applied Meteorology, 22(7): 1227-1241. DOI:10.1175/1520-0450(1983)022<1227:TDWFAF>2.0.CO;2
Chong M, Bousquet O. 2001. On the application of MUSCAT to a ground-baseddual-Doppler radar system. Meteorology and Atmospheric Physics, 78(1-2): 133-139. DOI:10.1007/s007030170011
Diao X G, Wan M B, Gao L X, et al. 2014. Doppler radar product features and warning of non-supercell tornadic storms. Meteorological Monthly (in Chinese), 40(6): 668-677.
Dowell D C, Bluestein H B. 2002. The 8 June 1995 McLean, Texas, storm. Part Ⅰ:Observations of cyclic tornadogenesis. Monthly Weather Review, 130(11): 2626-2648. DOI:10.1175/1520-0493(2002)130<2626:TJMTSP>2.0.CO;2
Edwards R, LaDue J G, Ferree J T, et al. 2013. Tornado intensity estimation:Past, present, and future. Bulletin of the American Meteorological Society, 94(5): 641-653. DOI:10.1175/BAMS-D-11-00006.1
Fan W J, Yu X D. 2015. Characteristics of spatial-temporal distribution of tornadoes in China. Meteorological Monthly (in Chinese), 41(7): 793-805.
Fujita T T. 1981. Tornadoes and downbursts in the context of generalized planetary scales. Journal of Atmospheric Sciences, 38(8): 1511-1534. DOI:10.1175/1520-0469(1981)038<1511:TADITC>2.0.CO;2
Guan L, Wang X Q, Huang Y. 2012. Observation of a strong convective system in Jiangsu province in 2009 by remote sensing monitor. Transactions of Atmospheric Sciences (in Chinese), 35(1): 73-79.
Houser J L, Bluestein H B, Snyder J C. 2016. A finescale radar examination of the tornadic debris signature and weak-echo reflectivity band associated with a large, violent tornado. Monthly Weather Review, 144(11): 4101-4130. DOI:10.1175/MWR-D-15-0408.1
Huang D P, Zhao S S, Gao G, et al. 2016. Disaster characteristics of tornadoes over China during the past 30 years. Torrential Rain and Disasters (in Chinese), 35(2): 97-101.
Knupp K R, Murphy T A, Coleman T A, et al. 2014. Meteorological overview of the devastating 27 April 2011 tornado outbreak. Bulletin of the American Meteorological Society, 95(7): 1041-1062. DOI:10.1175/BAMS-D-11-00229.1
Kurdzo J M, Nai F, Bodine D J, et al. 2017. Observations of severe local storms and tornadoes with the atmospheric imaging radar. Bulletin of the American Meteorological Society, 98(5): 915-935. DOI:10.1175/BAMS-D-15-00266.1
Lemon L R, Doswell C A. 1979. Severe thunderstorm evolution and mesocyclone structure as related to tornadogenesis. Monthly Weather Review, 107(9): 1184-1197. DOI:10.1175/1520-0493(1979)107<1184:STEAMS>2.0.CO;2
Liang F M, Shi S Y, Liu S D, et al. 2004. Topological structures of atmospheric flow fields. Chinese Journal of Geophysics (in Chinese), 47(4): 584-589.
Liu S D, Liu S K, Fu Z T, et al. 2003. From 2-D geostrophic wind to 3-D vortex motions. Chinese Journal of Geophysics (in Chinese), 46(4): 450-454.
Liu S D, Liu S K, Liang F M, et al. 2006. The spiral structure for atmospheric vortex. Chinese Journal of Atmospheric Sciences (in Chinese), 30(5): 849-853.
Liu S D, Liu S K. 2011. Dynamics of Atmospheric Eddy. Beijing: China Meteorological Press: 233-236.
Liu S K, Fu J T, Liu S D, et al. 2004. A theory on the funnel structure oftornado. Chinese Journal of Geophysics (in Chinese), 47(6): 959-963.
Liu S K, Liu S D. 2011. Atmospheric Dynamics. 2nd ed. Beijing: Peking University Press: 561-568.
Markowski P, Richardson Y, Rasmussen E, et al. 2008. Vortex lines within low-level mesocyclones obtained from pseudo-dual-Doppler radar observations. Monthly Weather Review, 136(9): 3513-3535. DOI:10.1175/2008MWR2315.1
Markowski P M. 2002. Hook echoes and rear-flank downdrafts:A review. Monthly Weather Review, 130(4): 852-876. DOI:10.1175/1520-0493(2002)130<0852:HEARFD>2.0.CO;2
Marquis J, Richardson Y, Wurman J, et al. 2008. Single-and dual-Doppler analysis of a tornadic vortex and surrounding storm-scale flow in the Crowell, Texas, supercell of 30 April 2000. Monthly Weather Review, 136(12): 5017-5043. DOI:10.1175/2008MWR2442.1
Marquis J, Richardson Y, Markowski P, et al. 2012. Tornado maintenance investigated with high-resolution dual-Doppler and EnKF nnalysis. Monthly Weather Review, 140(1): 3-27. DOI:10.1175/MWR-D-11-00025.1
Ray P S, Ziegler C L, Bumgarner W, et al. 1980. Single-and multiple-Doppler radar observations of tornadic storms. Monthly Weather Review, 108(10): 1607-1625. DOI:10.1175/1520-0493(1980)108<1607:SAMDRO>2.0.CO;2
Tao Z Y. 1994. Error comparison of wind field retrieval from single and dual-Doppler radar observations. Acta Meteorologica Sinica, 8(3): 337-345.
Wakimoto R M, Atkins N T, Butler K M, et al. 2016. Aerial damage survey of the 2013 El Reno tornado combined with mobile radar data. Monthly Weather Review, 144(5): 1749-1776. DOI:10.1175/MWR-D-15-0367.1
Wang F X, Yu X D, Yan X J. 2014. Analysis of the splitting processes of the supercell storms based on the Doppler weather radar data. Acta Meteorologica Sinica (in Chinese), 72(1): 152-167.
Wang X M, Yu X D, Zhou X G. 2015. Study of northeast China torandoes:the environmental characteristics. Acta Meteorologica Sinica (in Chinese), 73(3): 425-441.
Wurman J, Gill S. 2000. Finescale radar observations of the Dimmitt, Texas (2 June 1995), tornado. Monthly Weather Review, 128(7): 2135-2164. DOI:10.1175/1520-0493(2000)128<2135:FROOTD>2.0.CO;2
Wurman J, Richardson Y, Alexander C, et al. 2007. Dual-Doppler and single-Doppler analysis of a tornadic storm undergoing mergers and repeated tornadogenesis. Monthly Weather Review, 135(3): 736-758. DOI:10.1175/MWR3276.1
Wurman J, Kosiba K, Markowski P, et al. 2010. Finescale single-and dual-Doppler analysis of tornado intensification, maintenance, and dissipation in the Orleans, Nebraska, supercell. Monthly Weather Review, 138(12): 4439-4455. DOI:10.1175/2010MWR3330.1
Xu H B. 2012. The Physics of Severe Convective Storms and Its Application. Beijing: China Meteorological Press: 26-28.
Yin Z H, Zhang P Y, Cheng M H. 2014. Research on attaining methods of rainfall 'truth' by assessment of radar measurement of rainfall. Acta Physica Sinica (in Chinese), 63(23): 239201. DOI:10.7498/aps.63.239201
Yu X D, Zheng Y Y, Liao Y F, et al. 2008. Observational investigation of a tornadic heavy precipitation supercell storm. Chinese Journal of Atmospheric Sciences (in Chinese), 32(3): 508-522.
Yu X D, Yao X P, Xiong T N, et al. 2009. Doppler Weather Radar Theory and Opration Application. Beijing: China Meteorological Press: 130-145, 156-157.
Zhang L N, Guo R, He N, et al. 2015. Study on whether a tornado occurred of '7·21' rainstorm in Beijing. Plateau Meteorology (in Chinese), 34(4): 1074-1083.
Zhang P C, Du B Y, Dai T P. 2011. Radar Meteorology. Beijing: China Meteorological Press: 396-401.
Zhang X L, Yang B, Zhu W J, et al. 2016. Analysis of the EF4 tornado in Funing county, Jiangsu province on 23 June 2016. Meteorological Monthly (in Chinese), 42(11): 1304-1314.
Zhang X Y, Wu Y X, Zhang L B. 2013. Analysis of tornado ambient conditions based on the FY-2 satellite and radar data. Meteorological Monthly (in Chinese), 39(6): 728-737.
Zhang Y P, Yu X D, Wu Z, et al. 2012. Analysis of the two tornado events during a process of regional torrential rain. Acta Meteorologica Sinica (in Chinese), 70(5): 961-973.
Zheng Y G, Zhu W J, Yao D, et al. 2016. Wind speed scales and rating of the intensity of the 23 June 2016 tornado in Funing county, Jiangsu Provice. Meteorological Monthly (in Chinese), 42(11): 1289-1303.
Zhou H F, Diao X G, Xia W M, et al. 2014. Analysis of the tornado supercell storm and its environmental parameters in the Yangtze-Huaihe region. Acta Meteorologica Sinica (in Chinese), 72(2): 306-317.
Zhou H G, Zhang P Y. 2002. A new technique of recovering three dimensional wind fields from simulated Dual-Dopler radar data in the cartesian space. Acta Meteorologica Sinica (in Chinese), 60(5): 585-593.
Zhou H G. 2008. 3D structure of the heavy rainfallcaused by Bills (0604) with Doppler radar data. Chinese Journal of Atmospheric Sciences (in Chinese), 32(6): 1289-1308.
Zhou H G. 2009. Study on the mesoscale structure of the heavy rainfall on Meiyu front with dual-Doppler radar. Atmospheric Research, 93(1-3): 335-357. DOI:10.1016/j.atmosres.2008.10.011
Zhou H G. 2010. Mesoscale spiral rainband structure of super typhoon Wipha (0713) observed by dual-Doppler radar. Transactions of Atmospheric Sciences (in Chinese), 33(3): 271-284.
Zhou H G. 2014. Study on the mesoscale structure of a snowstorm on 26 January 2008 using dual-Doppler. Journal of Tropical Meteorology (in Chinese), 30(4): 786-794.
Zhou H G. 2016. Wind structure of a subtropical squall line in China:results from dual-Doppler radar data. Advances in Meteorology. DOI:10.1155/2016/9059383
Ziegler C L, Rasmussen E N, Shepherd T R, et al. 2001. The evolution of low-level rotation in the 29 May 1994 Newcastle-Graham, Texas, storm complex during VORTEX. Monthly Weather Review, 129(6): 1339-1368. DOI:10.1175/1520-0493(2001)129<1339:TEOLLR>2.0.CO;2
陈元昭, 俞小鼎, 陈训来, 等. 2016. 2015年5月华南一次龙卷过程观测分析. 应用气象学报, 27(3): 334-341.
刁秀广, 万明波, 高留喜, 等. 2014. 非超级单体龙卷风暴多普勒天气雷达产品特征及预警. 气象, 40(6): 668-677.
范雯杰, 俞小鼎. 2015. 中国龙卷的时空分布特征. 气象, 41(7): 793-805.
官莉, 王雪芹, 黄勇. 2012. 2009年江苏一次强对流天气过程的遥感监测. 大气科学学报, 35(1): 73-79. DOI:10.3969/j.issn.1674-7097.2012.01.008
黄大鹏, 赵珊珊, 高歌, 等. 2016. 近30a中国龙卷风灾害特征研究. 暴雨灾害, 35(2): 97-101. DOI:10.3969/j.issn.1004-9045.2016.02.001
梁福明, 时少英, 刘式达, 等. 2004. 大气流场的拓扑结构. 地球物理学报, 47(4): 584-589. DOI:10.3321/j.issn:0001-5733.2004.04.006
刘式达, 刘式适, 付遵涛, 等. 2003. 从二维地转风到三维涡旋运动. 地球物理学报, 46(4): 450-454. DOI:10.3321/j.issn:0001-5733.2003.04.004
刘式达, 刘式适, 梁福明, 等. 2006. 大气涡旋的螺旋结构. 大气科学, 30(5): 849-853. DOI:10.3878/j.issn.1006-9895.2006.05.13
刘式达, 刘式适. 2011. 大气涡旋动力学. 北京: 气象出版社: 233-236.
刘式适, 付遵涛, 刘式达, 等. 2004. 龙卷风的漏斗结构理论. 地球物理学报, 47(6): 959-963. DOI:10.3321/j.issn:0001-5733.2004.06.004
刘式适, 刘式达. 2011. 大气动力学. 2版. 北京: 北京大学出版社: 561-568.
王福侠, 俞小鼎, 闫雪瑾. 2014. 一次超级单体分裂过程的雷达回波特征分析. 气象学报, 72(1): 152-167.
王秀明, 俞小鼎, 周小刚. 2015. 中国东北龙卷研究:环境特征分析. 气象学报, 73(3): 425-441.
许焕斌. 2012. 强对流云物理及其应用. 北京: 气象出版社: 26-28.
尹忠海, 张沛源, 程明虎. 2014. 雷达定量测量降水的检验"真值"求取方法研究. 物理学报, 63(23): 239201. DOI:10.7498/aps.63.239201
俞小鼎, 郑媛媛, 廖玉芳, 等. 2008. 一次伴随强烈龙卷的强降水超级单体风暴研究. 大气科学, 32(3): 508-522. DOI:10.3878/j.issn.1006-9895.2008.03.08
俞小鼎, 姚秀萍, 熊廷南, 等. 2009. 多普勒天气雷达原理与业务应用. 北京: 气象出版社: 130-145, 156-157.
张琳娜, 郭锐, 何娜, 等. 2015. "7·21"北京特大暴雨过程龙卷形成可能性探究. 高原气象, 34(4): 1074-1083.
张培昌, 杜秉玉, 戴铁丕. 2011. 雷达气象学. 北京: 气象出版社: 396-401.
张小玲, 杨波, 朱文剑, 等. 2016. 2016年6月23日江苏阜宁EF4级龙卷天气分析. 气象, 42(11): 1304-1314. DOI:10.7519/j.issn.1000-0526.2016.11.002
张晰莹, 吴迎旭, 张礼宝. 2013. 利用卫星、雷达资料分析龙卷发生的环境条件. 气象, 39(6): 728-737.
张一平, 俞小鼎, 吴蓁, 等. 2012. 区域暴雨过程中两次龙卷风事件分析. 气象学报, 70(5): 961-973.
郑永光, 朱文剑, 姚聃, 等. 2016. 风速等级标准与2016年6月23日阜宁龙卷强度估计. 气象, 42(11): 1289-1303. DOI:10.7519/j.issn.1000-0526.2016.11.001
周后福, 刁秀广, 夏文梅, 等. 2014. 江淮地区龙卷超级单体风暴及其环境参数分析. 气象学报, 72(2): 306-317.
周海光, 张沛源. 2002. 笛卡儿坐标系的双多普勒天气雷达三维风场反演技术. 气象学报, 60(5): 585-593. DOI:10.3321/j.issn:0577-6619.2002.05.009
周海光. 2008. 强热带风暴碧利斯(0604)引发的特大暴雨中尺度结构多普勒雷达资料分析. 大气科学, 32(6): 1289-1308. DOI:10.3878/j.issn.1006-9895.2008.06.05
周海光. 2010. 超强台风韦帕(0713)螺旋雨带中尺度结构双多普勒雷达研究. 大气科学学报, 33(3): 271-284. DOI:10.3969/j.issn.1674-7097.2010.03.003
周海光. 2014. 2008年1月26日南京暴雪中尺度风场结构双雷达反演研究. 热带气象学报, 30(4): 786-794. DOI:10.3969/j.issn.1004-4965.2014.04.020