中尺度重力波对降水系统有重要触发作用(Uccellini, et al, 1987；李麦村, 1978；许小峰等, 2003；Sharman, et al, 2004), 其常与中尺度降水系统有密切的联系(Fovell, et al, 1992；王文等, 2011)。以往已有大量研究关注重力波的产生原因。对流层重力波的激发源有很多, 包括地形强迫(Zülicke, et al, 2006)、非地转流调整(Lilly, 1978；Uccellini, et al, 1987；Zhang, et al, 2001)、锋面扰动(Gall, et al, 1988; Ralph, et al, 1999)及强对流(Fovell, et al, 1992; Su, et al, 2017)等。其中, 强对流是重力波产生的一个重要原因, 这在许多研究中已得到证实。通过大量研究, 提出了3种简化模型, 分别是纯热力强迫机制(Piani, et al, 2000)、瞬时“地形”效应(Clark, et al, 1986)及机械振荡机制(Fovell, et al, 1992)。

青藏高原海拔为4000—5000 m, 被称作世界“第三极”, 对全球气候具有极其重要影响(He, et al, 2015；Dimri, 2006)。其同时也是产生大气重力波的重要源地(Hoffmann, et al, 2013), 重力波对降水事件有重要影响。青藏高原冬季降水的主要形式是降雪, 春季积雪被认为是亚洲季风变率的一个重要预报因子(Immerzeel, et al, 2010)。故研究青藏高原冬季降水的中尺度过程, 探究什么物理过程和机制影响高原冬季降水的分布及重力波在其中的影响和作用, 对预测该地区乃至更大范围的水循环和可利用率、气候变化具有重要意义。

中国已有一些研究针对青藏高原上空的重力波事件及其对天气影响(Lin, et al, 2012；魏栋等, 2016；吴迪等, 2016), 但尚少有对高原上空重力波对冬季降雪事件影响的研究, 对冬季环流形势下重力波的激发环境及其对青藏高原降雪的相关动力学机制需进一步探索, 故有必要对此展开讨论。小波交叉谱不同于传统的傅里叶分析谱方法, 是先对两个序列的物理量进行一维连续小波分解, 然后再求其共轭得到相位差等信息, 可以同时反映波数和波动存在的位置(Grinsted, et al, 2004), 是识别重力波的有力工具。2005年1月10日青藏高原西部发生重力波事件, 且伴随有降雪发生, 本研究通过小波分析对其进行识别, 并利用数值模拟资料探讨这次重力波的发生、发展机制及其对降雪事件的影响和作用。

采用欧洲中期数值预报中心的ERA-Interim再分析资料(Dee, et al, 2011)作为天气分析与模式驱动的资料场, 数据的水平分辨率为0.125°×0.125°, 但其真实空间分辨率约80 km(T255), 是通过降尺度插值到使用网格上。垂直从1000—10 hPa共27层。对降水的估计上, 由于青藏高原台站稀疏, 青藏高原中西部高海拔地区尤甚, 故采用热带测雨卫星(TRMM)与全球降水气候计划(GPCP)(Adler, et al, 2003)两套卫星资料对降水进行估测。TRMM 3B42(Huffman, et al, 2007)是一套覆盖南北纬50°范围的等经纬度(0.25°×0.25°)降水估测资料, 利用多个卫星上的红外与微波数据对到达地面的降水进行3 h间隔的预估。GPCP是一套利用多源数据对全球降水进行预估的日降水资料, 水平分辨率1°×1°。TRMM在对降雪的测量上存在较大不准确性(Lang, et al, 2004；Barros, et al, 2006), 文中还采用中分辨率成像光谱仪(MODIS)的雪盖数据集对降雪进行交叉验证, 该数据集水平分辨率为1 km, 仅对地表雪的有无进行划定, 即资料中地表雪只存在有、无两种定性状态, 不做定量描述, 资料中的探测时间为其前后共16 d的加权平均估计。此外, 为了验证模式模拟效果, 文中使用了高分辨率亚洲再分析(10 km)青藏高原地区模拟(以下简称HAR)资料(Maussion, et al, 2014), 这套资料采用高分辨降尺度方法, 可以较好再现出青藏高原及周边降水的时、空分布。

使用的中尺度模式WRF-ARW(Skamarock, et al, 2008)是美国国家大气研究中心(NCAR)、国家环境预报中心(NCEP)、国家大气海洋局(NOAA)等单位共同开发的新一代中尺度预报模式和同化系统。已有很多研究工作利用WRF对重力波和青藏高原上空过程进行模拟：陈功等(2011)利用动力学原理与WRF模拟结果对夏季青藏高原低涡的切向流场及波动特征进行了分析；李雪松等(2014)通过对青藏高原热力作用的分析和WRF敏感性试验表明了其对中国南方一次持续性强降水过程的重要影响；吴胜刚等(2016)利用WRF研究了模式配置和参数化对青藏高原南坡夏季降水模拟的影响；Chen等(2013)使用WRF模拟了一次台风诱发重力波的过程；孙艳辉等(2015)采用WRF对一次暴风雪过程中的中尺度重力波特征进行了模拟分析。

分析的重力波事件发生于2005年1月10日06—12时(世界时, 下同), 波动区域为青藏高原中西部上空。由再分析资料中2005年1月10日12时青藏高原及其周边地区上空400 hPa垂直速度场的水平分布(图 1a)可以看到, 喜马拉雅山脉南麓—青藏高原东北部, 呈一条明显的西南—东北走向波状振荡空间分布, 由相间的上升与下沉运动构成, 且上升运动强度整体上大于下沉运动。其中喜马拉雅南麓与青藏高原西部的上升支尤为强大, 垂直速度可超过0.5 Pa/s, 至青海地区波动强度减弱。沿着空间振荡方向, 整个波动带覆盖了青藏高原中部海拔1500 m以上的大部分区域, 在波动宽度上, 横跨近10个经距。而从同一高度水平散度场(图 1b)上可以看到, 有同样的波动形态存在, 水平散度的振幅可达3×10^-5 s^-1, 除青藏高原西部及印度北部与下沉运动对应的强辐散区域外, 在波动的主体区域, 散度的波峰与波谷大致位于垂直速度的平衡位置, 即400 hPa上垂直运动与水平散度的波动大约相差π/2个相位(垂直涡度与水平散度的相位关系类似, 但负位相振幅被背景正涡度所削弱, 图略)。

图 1 2005年1月10日12时ERA-Interim再分析资料400 hPa垂直速度(a.色阶，单位：Pa/s；紫色粗实线AB表示图 2数据所在剖面的位置)及水平散度(b.色阶，单位：10-5 s-1)分布 (红褐色粗实线是1500 m等高线，下同) Figure 1 Distributions of vertical velocity (a. shaded, unit: Pa/s; the purple bold line "AB" in a denotes the location of wavelet analysis data in Fig. 2) and horizontal divergence (b. shaded, unit: 10-5 s-1) at 400 hPa derived from ERA-Interim at 12:00 UTC 10 Jan 2005 (The red dish brown bold line indicates 1500 m elevation, the same hereafter)

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图 2 2005年1月10日12时沿图 1a粗实线AB的300 hPa垂直涡度与水平散度小波交叉谱分析 (色阶代表小波序列相关系数, 白色虚线为影响域。在相关系数大于0.5的区域, 箭头指示涡度落后散度的相位差。横轴为距离A点的水平距离) Figure 2 Wavelet coherence analysis of 300 hPa vertical vorticity and horizontal divergence along AB shown in Fig. 1a at 12:00 UTC 10 Jan 2005 (Magnitude-squared coherence (shaded), cone of influence (white dash line) and phase lag between vorticity and divergence at locations where coherences exceed 0.5. The abscissa axis shows the horizontal distance from A)

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为了定量识别与研究重力波的特性, 对图 1a中线AB上的垂直涡度与水平散度进行小波交叉谱分析。Lu等(2005)讨论了重力波的极化问题, 表明扰动水平散度与扰动垂直速度相位差为mπ+π/2, 扰动垂直涡度与扰动垂直速度的相位差为mπ, 其中m为任意自然数, 因而扰动垂直涡度与扰动水平散度的相位差为π/2, 这也是从观测和模拟资料中识别重力波的一个重要依据。

可以看到图 2剖面上有3个小波交叉谱的能量集中区域, 一个局限于距起始点A 200 km以内的范围, 能量集中在波长小于150 km的短波谱域上, 从波动位置看显然并非前述的大范围波动；第2个能量集中区位于剖面的中部, 距离A点800—1200 km的位置, 这个区域交叉谱能量最强, 对应着青藏高原中西部较大的振幅, 但交叉谱的相位差分析表明, 该区域水平散度与涡度的相位差为, 不满足重力波的极化性质；第3个能量集中区横跨了青藏高原主体(不包括A点附近高原南麓, 从下文可以看到南麓扰动为准定常的), 且可以看到两波动相差π/2相位, 符合重力波极化性质, 又符合图 1观察到的空间范围, 可以确认重力波的存在。其对应波长约为300 km, 频谱能量较强。但值得注意的是, 由于ERA-Interim资料的有效水平分辨率约为80 km, 其难以捕捉到水平波长小于160 km(2倍格距)的波动, 此处的分析仅能针对大范围的波动进行识别, 而无法有效给出更小尺度的重力波特征。

为探究本次重力波过程的天气影响, 图 3a给出了TRMM资料1月10日的24 h累计降水量分布, 可见青藏高原西部有一块状降水区域, 降水位置与上述波动最强上升支的北端吻合。由于TRMM资料探测降雪的不准确性(Lang, et al, 2004；Barros, et al, 2006), 采用MODIS雪盖数据集(图 3b)进行交叉验证。从2005年1月11—27日平均与2004年12月29日—2005年1月14日平均雪盖分布之差来看, 这段时间雪盖增加的区域主要位于青藏高原南麓、青藏高原中西部地区以及四川青海接壤地区。而在这一时段内, TRMM与GPCP均只有1月10日显示青藏高原西部地区有明显降水发生(图略), 而青藏高原的主体地表温度远低于0℃(图 4), 故可以认为1月10日青藏高原西部的降雪是真实的, 其位置与波动的最强上升支相对应。而对比HAR 10 km数据集(图 3c), 青藏高原西部同样存在降水, 但其强度没有TRMM估测的强。

图 3 2005年1月10日24 h累计降水量(a.TRMM, c.HAR 10 km分辨率数据集, d.WRF外层区域模拟；色阶, 单位：mm)分布及MODIS雪盖数据集(b.蓝色点表示2005年1月11—27日时段探测为有雪覆盖而2004年12月29日—2005年1月14日时段探测为无雪的区域, 灰色表示数据缺测) Figure 3 Distributions of daily accumulated precipitation derived from (a. TRMM, c. HAR 10-km simulation, d. WRF outer domain simulation; shaded, unit: mm) on 10 Jan 2005 and MODIS snow-cover data (b. Blue pixels indicate that there were snow cover detected from 11-27 Jan 2005 but not from 29 December 2004 to 14 Jan 2005; grey pixels denote missing value)

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图 4 2005年1月10日00时(a、c)、06时(b、d)500 hPa天气形势(a、b.位势高度(黑色等值线, 单位：dagpm), 温度(红色虚线, 单位：℃), 风场(风矢), 水平温度平流(色阶, 单位：℃/d), 急流区(紫色区域代表风速大于30 m/s), 蓝色字母“C”代表冷中心, 黑色字母“L”代表低压中心, 红色字母“W”代表暖中心)及非平衡场(c、d.非平衡高度场(色阶, 单位：dagpm), 非平衡风场(矢线, 单位：m/s))演变 Figure 4 500 hPa synoptic weather patterns (a, b. geopotential height (black solid contours, unit: dagpm), temperature (red dash contours, unit: ℃), wind field (barbed arrow), horizontal temperature advection (color shaded, unit:℃/d), jet stream (purple shaded regions where wind speed exceeded 30 m/s), blue letter "C" means cold center, black "L" denotes low pressure center, red "W" denotes warm center) and unbalanced flow (c, d. unbalanced geopotential height (colors, unit: dagpm), unbalanced wind (vectors, unit: m/s)) evolution at 00:00 UTC (a, c) and 06:00 UTC (b, d) 10 Jan 2005

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通过1月10日00与06时的环流对比(图 4)可知, 00时, 在青藏高原以北为一深槽控制, 该槽以南青藏高原西北部为一较广阔的浅槽, 槽线位置较北部深槽偏东, 北部槽落后于等温线而南边的浅槽则略超前于等温线, 这样的配置使得北部槽线及槽后为强大的暖平流, 平流强度超过10℃/d, 而南部槽主体则为冷平流；南部槽槽前的偏南气流局限于青藏高原西部山区(Norris, et al, 2015), 500 hPa风在此以几乎正交于地形的方向吹向青藏高原, 南支西风急流位于青藏高原南侧, 与气候态位置较接近(Maussion, et al, 2014), 对应着密集的等高线和较强的温度梯度, 在青藏高原东侧西风急流更贴近于山脉(大于30 m/s的风速区在83°E以东紧贴着青藏高原南侧边缘地区), 这使得青藏高原南部的风沿大地形走向为主。这与夏季青藏高原降水事件的天气背景有很大不同, 夏季高原上空为强大的暖中心和湿中心, 地表为一气旋性环流控制, 青藏高原东南角为水汽输送通道, 这使得高原中东部的温、湿条件较冬季更易触发对流。从降水的气候贡献上看, 夏季降水主要发生在青藏高原中部、东部, 而冬季降水主要集中在高原以西(Maussion, et al, 2014), 冬季不利的天气尺度气候条件使得青藏高原西部的降水稀少, 从后文中可以看到此次事件中重力波的上升支的凝结过程对降雪区的水凝物水平输送有重要贡献。结合图 1可以看到, 重力波出现在高空急流出口区, 这往往与急流附近的非平衡流调整相对应(丁治英, 1992)。青藏高原主体上空盛行西风。青藏高原中西部为一冷区控制, 而西南部有一狭窄的暖区, 这种交错的温度场与浅槽、风场的配置, 使得喜马拉雅山脉上空对应冷平流, 而青藏高原中西部为暖平流控制, 83°E以东的急流出口区则有较强暖平流。从后文可以看到, 这种相间分布的温度平流为重力波的演变提供了背景温度场。6 h之后, 北部槽在暖平流的作用下减弱, 并有所东移, 而南部槽由于主体的冷平流而有所加深, 高度场出现闭合, 风场也于青藏高原西部产生闭合式气旋环流, 而急流北侧紧贴青藏高原南麓的地带则东退至85°E以东。温度场上, 高原西部对应前述暖平流, 产生一暖脊, 而喜马拉雅山脉上空则降温为一冷区, 槽的加深使得青藏高原以南的暖平流区范围扩大, 总体来看温度场呈现波动形式。

为了探究这样的天气形势配置究竟是否及多大程度上有利于重力波的产生, 以下采用非线性位涡反演平衡场的方法进行诊断计算。根据Rossby(1938)的经典理论, 当大气质量场与动量场存在不平衡时, 惯性重力波将以地转调整的形式被激发, 相较于地转平衡, 存在准地转和半地转这样更高阶的平衡态。Davis等(1996)指出, 平衡的诊断需与隐含的诊断框架相适应。这里采用Davis等(1991)的非线性位涡反演算法对非平衡进行诊断, 这一方法基于Charney(1955)平衡方程和位涡定义, 对位势场和流场进行迭代求解, 求得的结果是满足Charney平衡定义的平衡质量场和流场, 将分析场与平衡场相减的结果定义为非平衡场。其中Charney平衡条件为

式中, Φ为位势, Ψ为流函数, 采用等经纬度球坐标系, 仅计算500 hPa及以上高度。

由图 4c、d可以看到, 在青藏高原南麓急流左侧存在正、负相间的较强非平衡位势序列平行于急流轴分布, 而其余地区非平衡分量很弱。00时(图 4c)非平衡风场在青藏高原西部以正交于地形的方向吹向高原后即向西、向东北偏转, 非平衡风场强度与分析场相当。至06时(图 4d), 高原南侧的非平衡位势场正异常强度明显增强, 对应的非平衡风场强度也显著增大, 其最强位置较前一时刻东移, 并深入高原腹地, 正对应重力波发生的区域。由此可见, 急流左侧的质量场和流场的不平衡关系在重力波发生前增强, 且开始深入高原西部重力波发生地区, 这样的大尺度天气形势配置引起的地转调整有利于重力波的产生。

为了更好研究重力波的空间结构和时间演变特征, 利用WRF模式对此次重力波过程进行两层双向嵌套模拟(图 5)。其中, 内层包括了青藏高原绝大部分区域。采用WRFv3.8.1, 使用兰勃特投影, 内、外层水平分辨率分别为12和36 km。垂直方向设为51层, 模拟顶设置在50 hPa。参数化方案选取Thompson微物理参数化方案和Kain-Fritsch积云对流方案, 行星边界层过程和辐射强迫计算分别使用MYJ方案、RRTM长波辐射和Dudhia短波辐射强迫方案。模式模拟的初始时刻为2005年1月10日00时, 使用ERA-Interim作为初始场和边界场。并使用WRFDA(WRF model Data Assimi-lation system)的四维同化系统(Huang, et al, 2009)同化TRMM资料00—06时累计降水, 得到改进的初始分析场。时间步长150 s, 每隔5 min(内层)输出模拟结果, 至2005年1月11日00时完成共24 h的模拟, 其中前6 h作为模式的起转时间, 后18 h用于诊断。

图 5 WRF模式模拟区域及地形高度(灰阶, 单位：m) Figure 5 Domain of WRF simulation and topography height (shaded, unit: m)

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图 3d是WRF外层模拟的24 h累计降水, 为了公平比较, 已将所有降水数据双线性插值至TRMM格点上。可以看到WRF较成功地模拟出了青藏高原东南角与西部的降水, 青藏高原西部降水强度较卫星估测资料弱, 但与HAR相当, 触发时间(图略)和位置与两套资料均相近, 青藏高原南麓和东部产生了虚假的小量级降水。后面的研究将重点关注与重力波上升支相对应的青藏高原西部降水, 可以认为WRF模拟结果基本呈现了降水的时、空分布特征, 但在降水强度的模拟上偏弱, 可以进一步利用WRF输出量对该次过程做诊断分析。以下的分析均采用WRF内层输出结果, 以利用更高时、空分辨率的数据对重力波的特点及其对天气影响进行研究。

为了方便比较, 选取一固定剖面对重力波的水平和垂直结构随时间变化特征进行研究。图 6给出了WRF模拟的500 hPa位温场与地面风场随时间演变, 而图 7则是沿图 6中紫色粗实线位置的垂直剖面上垂直涡度与水平散度的分布。由于WRF-ARW采用地形追随坐标系, 故其模式内“水平面”并不平行于等压面, 在地形陡峭的高原地区, 这种模式面的倾斜更加明显, 这使得使用模式面上水平风场直接计算垂直涡度和水平散度将会产生较大误差, 故在这里先将模式风场插值到等压面上, 再由等压面数据计算垂直涡度和散度。

图 6 WRF模拟的2005年1月10日500 hPa位温场(色阶, 单位：K)、10 m风场(风矢)随时间演变 (a、b、c、d.09、10、12、13时；紫色粗实线为图 7中剖面的位置, 蓝色虚线区域为图 10数据所对应的计算区域) Figure 6 Evolutions of WRF simulations of 500 hPa potential temperature (colors, unit: K) and 10 m wind field (barbed arrow) evolution at (a) 09:00, (b) 10:00, (c) 12:00, (d) 13:00 UTC 10 Jan 2005 (The purple solid lines denote the line along which the cross section in Fig. 7 is plotted. The blue dash box indicates the area over which the calculation in Fig. 10 is conducted)

图选项

图 7 WRF模拟的沿图 6中紫色粗实线垂直剖面上2015年1月10日垂直涡度(色阶, 单位：10-5 s-1)和水平散度(黑色等值线, 其中负值为虚线, 等值线间隔5×10-5 s-1) (a、b、c、d.09、10、12、13时) Figure 7 Latitude-height cross sections of modeled vertical vorticity (shaded, unit: 10-5 s-1) and horizontal divergence (black contours at intervals of 5×10-5 s-1 with negative value dashed) along the purple solid line shown in Fig. 6 at (a) 09:00, (b)10:00, (c)12:00, (d) 13:00 UTC 10 Jan 2005

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图 10 (a) 区域平均的垂直速度(黑色等值线, 单位：cm/s, 其中负值为虚线, 0线被加粗, 间隔0.5 cm/s), 雪物质混合比(色阶, 单位：g/kg), 霰物质混合比(灰色等值线, 间隔10-6 g/kg)随时间-高度的变化；(b)区域内垂直速度标准差(黑色等值线, 单位：cm/s), 平均冰物质混合比(绿色等值线, 间隔2×10-4 g/kg), 平均水汽混合比(色阶, 单位：g/kg)(区域范围见图 6a蓝色虚线框) Figure 10 (a) Time-height cross sections of area-averaged vertical velocity (black contours at 0.5 cm/s intervals with negative value dashed and 0 line thickened), snow mixing ratio (color shaded, unit: g/kg), graupel mixing ratio (grey contours, the interval is every 10-6 g/kg); (b) time-height cross section of area-averaged vertical velocity standard deviation (black contours, cm/s), average ice mixing ratio (dashed green contours at intervals of 2×10-4 g/kg), average water vapor mixing ratio (color shaded, units: g/kg) (The area is shown by the blue dash box in Fig. 6)

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由图 6可以看到, 该剖面由高原南麓, 一直延伸至再分析资料中最强上升支纬度, 即高原西部降水带处, 呈西南—东北走向, 但只包含约500 km的长度, 并未包括图 1所示重力波全部区域。09时(图 6a), 高原南麓500 hPa位温呈现强的南北梯度, 与西风急流位置(图 4)对应, 在喜马拉雅山脉以北的高海拔地区, 85°E以东为较暖区域, 其西侧则有一冷舌自西北方向侵入, 暖区内部呈现交错状的温度分布：两个相对暖中心相距约150 km, 在尼泊尔北部上空与两暖中心之间温度则相对较低；从10 m高风场来看, 高原以南低海拔地区风速较青藏高原主体小一个量级, 在85°E以东主要为吹向青藏高原的西南风, 至青藏高原主体则转为西风为主, 其中在两个相对暖区有明显的南风分量辐合, 而在北侧暖区以北则为西北风且风速较小, 冷暖气团交界处气旋性切变明显。从沿剖面的垂直涡度、水平散度分布(图 7a)上来看, 此时重力波的极化性质已然清晰——两场量在高原主体上空呈现π/2相位差, 向北沿着剖面涡、散度中心升高, 在北侧暖区处已达到对流层上层(约300 hPa位置), 辐散(合)中心位于正(负)涡度与负(正)涡度之间, 相距约1个纬距, 可以看到这与再分析资料小波分析的结果不同, 这是ERA-Interim的有效格距较模拟大造成的。WRF内层模拟结果的小波交叉谱分析表明, 除大尺度波动能量外, 模式大气在距离A点(图 1a)500—1000 km的范围内还有另一能量集中区域, 波长为100—250 km(图略)。随着时间的推移, 系统整体在西风带的引导作用下东移(图 7b), 500 hPa暖区的范围与强度均逐渐缩小, 但暖区内的南风辐合及其北部的偏北风分量特征依旧得以维持；10时, 重力波的振幅明显减弱(图 7b), 系统约北移了30 km, 模拟重力波的移动速度为8—10 m/s, 波动中心高度也下降了20—40 hPa。值得注意的是, 喜马拉雅上空的辐散(合)中心与涡度中心始终保持其强度与位置稳定：上坡段对流层低层辐散(对应负涡度)而中高层辐合(对应正涡度), 至山脉上空后近地面保持辐散, 辐合中心稳定于300 hPa附近, 其北部则始终紧邻着一负涡度区域, 这一分布特征在随后的演变中一直保持准定常状态(图 7c、d), 这可能是山脉地形与高空基本气流相互作用的结果, 与高原主体重力波的性质不同(垂直速度在南麓也保持准定常, 图略)。图 7c中区域东北部的冷舌加强并继续向东侵入, 青藏高原南麓的地表风开始呈现出北风分量, 青藏高原主体暖区进一步东退, 从剖面图中可以看到, 高原北部的波动中心将要移出剖面区域, 高度也进一步下降至地表附近, 极化性质消失, 与此同时, 在原南部暖区位置近地面处又新生一对涡(散)度中心, 伴随有极化性质。至13时(图 7d), 高原南麓地面普遍转为北风, 冷气团侵入范围进一步扩大, 由于暖区强度减弱, 新生成的波动中心强度较弱, 移动缓慢, 但极化性质依旧可以分辨。

在对剖面的选取上, 暖区内沿西南—东北走向的不同剖面表现出了与上述相类似的结果, 只是在重力波的变化时间上有所不同, 总体来说该波动在大尺度西风的影响下向东移动, 尤其以北侧暖区更为迅速, 但波动的极化性质并不随剖面选取的改变而不同。此外, 下文主要关注重力波对高原西部降雪的影响, 故只选取了降雪上游, 即图 1剖面的南端暖区部分, 这并不影响模拟结果在完整剖面上关于重力波性质和演变的结论(图略)。

为了进一步探究重力波发展、维持过程的物理机制及其天气影响, 选取了同一剖面处更早一些的07、08时以及极化性质明显的10时及后期的13时, 对剖面上的非绝热加热(图 8)和水物质(图 9)随时间演变进行诊断分析。

图 8 WRF模拟的1月10日沿图 6中紫色粗实线垂直剖面上的位温(灰色等值线, 单位：K)、稳定度(紫色区域包围的是浮力频率为负的区域)与非绝热加热(微物理与积云参数化非绝热加热率之和, 色阶, 单位：K/d), 边界层参数化非绝热加热率(黑色等值线, 间隔10 K/d, 其中大于10 K/d的区域填为浅绿色) (a、b、c、d.07、08、10、13时) Figure 8 Latitude-height cross sections of potential temperature (grey contours, unit: K), stability (the purple lines enclose statically unstable regions where the squared Brunt-Vaisala frequency was negative), parameterized diabatic heating derived from microphysics and cumulus scheme (color shaded, units: K/d), parameterized diabatic heating derived from PBL scheme (black contours at intervals of 10 K/d, areas shaded in light green indicate values exceeding 10 K/d) along the purple solid line shown in Fig. 6 at (a) 07:00, (b) 08:00, (c) 10:00, (d) 13:00 UTC 10 Jan 2005

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图 9 WRF模拟的1月10日沿图 6中紫色粗实线垂直剖面上的微物理与温、湿度场量 (a、b、c、d.07、08、10、13时；相当位温(黑色等值线, 单位：K), 雪物质混合比(紫色色阶, 单位：g/kg), 水汽混合比(蓝色色阶, 单位：g/kg), 霰物质混合比(灰色虚线等值线, 间隔10-6 g/kg)和0℃等温线(红色粗实线)) Figure 9 Latitude-height cross sections of mixing ratios of snow (purple colors, unit: g/kg), water vapor (blue colors, unit: g/kg), graupel (dash grey lines; the interval is 10-6 g/kg) and 0℃ isotherm (red solid contours) along the purple solid line shown in Fig. 6 at (a) 07:00, (b) 08:00, (c) 10:00, (d) 13:00 UTC 10 Jan 2005

图选项

07时(图 8a)正是当地的正午, 高原地表受到强烈的短波辐射, 进而剧烈加热大气, 由于青藏高原是接近对流层中层的高耸地形, 青藏高原可直接加热对流层中层大气, 这使得青藏高原近地面(包括南坡, 此处边界层内的加热十分强烈, 模式中甚至可超过50 K/d)位温随高度降低, 大气低层处于静力不稳定状态, 气块易随扰动引发不稳定能量的释放, 不稳定层在3个近地面相对暖区更为深厚, 在北部的暖区内甚至可以达到400 hPa的高度, 这与夏季青藏高原重力波引发降水事件的机制类似(吴迪等, 2016)。相应地, 模式模拟的边界层参数化加热也呈现出3个峰值, 3个暖区的上部相对周边为冷区, 具有过流特征(Fu, et al, 2006)。暖区上部的大气层结稳定, 有利于浮力振荡的形成。相当位温场上同样可见3个相间分布的暖区(图 9a), 相应有3个水汽分布的高值区, 其中居中的暖区最为浅薄, 这点在水凝物的分布上可以看得更清楚, 剖面上南北两个暖区上空对应着少量固体水凝物的生成, 其中南部暖区(喜马拉雅上方)主要为雪, 而北部暖区高空温度更低, 为冰与雪的混合, 此时高空的非绝热加热很弱, 重力波也未表现出明显的极化性质(图略)。1 h之后(图 8b、图 9b), 北部暖区位置稳定, 过流现象更加明显。而南部, 在青藏高原大地形的阳面由于更强的太阳辐射导致的非绝热加热, 使得两个暖区合并, 中心位于原居中暖区纬度。南、北两暖区相差1个纬距。可以看到此时不稳定高度有所下降, 不稳定能量释放, 对流发展, 高空水凝物的含量急剧增加, 中心高度分别位于400及360 hPa附近, 但依旧保持原来的相态特征。南侧暖区非绝热加热依旧很弱, 而北侧云粒子的相态变化则开始造成明显的高空潜热释放。10时在前述的极化性质描述中重力波已经趋于成熟稳定, 此时太阳辐射开始减弱, 地表对大气的加热作用也较前两个时次大幅度削弱(图 8c), 仅在山脉的阳面可维持超过10 K/d的加热率, 不稳定层高度也明显降低。大气层结更趋向稳定, 但由于之前边界层不稳定能量的释放, 激发了相间分布的对流活动, 大量云凝结物进入高层大气产生相变, 使得此时两个暖区对应的上升支高空对应较强的非绝热加热。北部暖区已超过30°N, 在450—300 hPa的深厚高度内雪和冰混合固态物在上空过流冷区的凝结造成大量的潜热释放, 南侧暖区无论从相当位温场还是水凝物场看均相对狭窄与浅薄(图 9c), 但也在近地面至350 hPa的高度上积聚了大量雪凝物, 可以看到此时在暖区近地面处, 由于相对高温造成的融化引起了非绝热冷却, 这有利于重力波的发展(Kawashima, 2016), 同时也表明降水(雪)还未能在地面上发生。暖区以南已被东北方向(图 6b)侵入的冷区所占据。13时, 冷气团的入侵更加明显(可以从图 9d中0℃线的降低得到间接验证)。剖面上冷区已经北进至29.4°N附近, 暖区在位温场上已不明显, 但仍然可以从相当位温场上辨识出来。冷锋入侵以及青藏高原地表辐射的逆转, 使得高原上空不稳定区消亡, 环境转为静稳, 难有不稳定能量释放。但此时前述两上升支对应的水凝物已经开始接地, 地面降雪开始生成, 北侧暖区的凝结潜热依旧在加热中高层大气(图 8d)。

从重力波的发生、发展与降水形成的时间顺序来看, 前者先于后者, 这一点可以从图 10的时间-高度剖面上看得更为清楚。

从图 10a可以看到, 该区域在06时总体呈现下沉运动, 大气中少有水凝物, 自07时开始, 高原上空转为上升运动, 07—12时, 350 hPa附近先后有3个强烈上升时期, 伴随着该高度处有雪凝物生成、增多, 同时冰相粒子在更高的位置生成并呈现出4个大值中心(图 10b), 时间上略落后于雪的生成, 其中心始终保持在350 hPa的高度上, 此时段内区域上升运动的标准差较大, 说明上升运动更多以小范围上升核的形式产生, 原因可能是由于重力波的上升支先后进入此区域, 而非大范围抬升导致的上升运动。值得注意的是, 在青藏高原近地面, 下沉运动始终控制至12时, 这可能是由于冰雪粒子落至低层产生的重力拖曳造成的, 降雪在此时并未发生, 仅在10—13时近地面垂直运动由下沉转为上升时有少量霰粒子落地。与此同时, 低层相对暖区内发生融化冷却, 诱发重力波发展(Kawashima, 2016)。13时之后, 冷气团(图 6d)大范围侵入此区域, 区域平均的上升运动开始减弱, 标准差也在减小, 表明此时区域开始由大尺度的弱上升运动控制, 无法提供足够抬升, 缺乏触发对流所需的不稳定能量, 冰粒子消失, 而雪粒子中心高度降低, 开始降至地面, 17时前后达到峰值, 形成此次降雪事件。而伴随冷气团侵入而来的强西南风打通了水汽输送的通道(图略), 水汽在青藏高原近地面辐合, 大气低层水汽含量升高(图 10b), 有利于地面降雪的产生。由此可见, 重力波产生的上升运动为此区域提供了降水前期所需要的抬升运动, 使得空气中产生足够的固态凝结物, 而后至的冷气团提供了更好的水汽条件, 使得高原西部区域的降水(雪)得以发生。

(1) 使用ERA-Interim再分析资料、多种卫星观测资料以及WRF中尺度数值模拟数据, 识别并分析了2005年1月10日青藏高原西部重力波过程。结果表明, 该时段在对流层中高层存在西南—东北走向的重力波, 覆盖了青藏高原海拔1500 m以上的大部分区域, 横跨近1000 km；小波分析结果显示, 再分析资料在该区域可以分辨出水平波长约300 km的重力波, 其垂直涡度与水平散度满足重力波的极化性质。

(2) 大尺度的冷、暖平流相间分布与急流左侧高原南麓不断增强的非平衡流为重力波的形成提供了有利的天气尺度条件, 高原白天异常强烈的长波辐射通过边界层过程加热大气, 使得高原近地面产生静力不稳定, 有利于对流的产生, 而对流在中高层释放潜热, 在近地面融化冷却, 使得重力波得以发展。对流区上空大气层结稳定, 形成波导有利于浮力振荡的传播。在实际应用中, 冬季高原南麓西风急流的左侧需要重点关注非平衡流对重力波的激发作用, 而采用较地转平衡更高阶的Charney平衡条件进行的位涡反演, 可以更准确地定位非平衡流的强度和位置, 并可以在初始场滤波中得以应用。

(3) 通过多套卫星观测资料的交叉验证, 确认了该次过程中青藏高原西部降雪事件的发生, 这也是对青藏高原观测站稀疏地区降水验证的一种思路, 表明青藏高原地区多源数据融合的必要性。由上升运动的时、空分布特征与降水发生的先后顺序可看到, 重力波发生于地面降雪之前, 其产生的交替上升与下沉运动先后进入降雪区, 使得水汽在中高层大气凝结, 为降水提供了必要的抬升运动和微物理凝结过程, 而后到来的冷气团提供了更好水汽条件和均一弱上升运动, 前期高空的固态凝结物最终得以落至地面, 使得本次高原西部的降雪事件得以发生。

本研究针对青藏高原西部一次重力波和降雪过程, 围绕灾害性天气预报关键技术, 结合小波分析、位涡反演和数值模拟, 从数学识别和物理成因角度入手, 建立了青藏高原复杂地形下的一种天气动力和云降水物理过程模型, 提出了重力波对青藏高原冬季灾害天气影响的可能机制。需要说明的是, 本研究主要对各物理过程进行诊断分析, 以确定重力波产生的可能原因及其天气影响, 后续工作需要利用数值模拟进行敏感性试验以验证所得结论的可靠性。