暴雨的发生发展有其特殊的环流条件，当天气尺度的系统移动缓慢或停滞时，易形成持续性降水乃至暴雨，每一次暴雨过程都有相应的影响系统和触发机制^[1-2]。水汽在大气中所占的比例虽然小，却是大气中最富于变化的成分，在天气演变和气候变化中扮演着极为重要的角色^[3-4]。近年来，利用GPS遥感得到的区域性高时空分辨率水汽资料对暴雨、冰雹、不同云系降水等^[5-9]降水短时临近预报的重要性日益显现。应用GPS技术遥感大气水汽总量，可为天气和气候模式提供重要的水汽信息^[10-13]。曹云昌等^[14]研究也表明，降水量与大气水汽总量激增有较好的联系。Takagi等^[15]分析了季风前和季风期间拉萨地区GPS得到的大气水汽总量日变化特征，在季风前和季风期间都存在明显的最小值。Osamu等^[16]分析了日本关东平原一次冷锋过境后GPS反演水汽的变化特征，冷风过境后，观察到关东平原上方的大气水汽总量存在明显的高值区，数值研究也表明，盛行风和地形对大气水汽总量分布有非常重要的影响。综上所述，大气水汽总量与天气系统的演变存在密切联系，GPS遥感结果可以反映大气水汽总量的细致变化，增强对天气系统的监测能力。2010年7月15—18日，四川盆地东北部出现了区域持续性暴雨天气，作为影响系统的西南涡在四川盆地长时间的停滞少动是造成此次持续性暴雨天气过程的重要原因。西南涡于2010年7月17日02:00(北京时，下同) 生成，其后西南涡在盆地东北部停滞了20 h左右，低涡中心位于30°N，101°E和31°N，106°E附近。

由于持续性暴雨是多尺度系统共同作用的结果，且发生、发展过程相当复杂，在现有认识的基础上，对持续性暴雨的预报能力仍然十分有限。而水汽是暴雨产生的一个重要条件，因此，对持续性暴雨的研究工作有必要开展进一步的分析与探讨，特别是水汽方面的研究^[17]。利用地基GPS大气水汽总量 (GPS-PWV) 这一新型水汽资料对西南涡及其暴雨的诊断分析是本研究的重点。目前，成都地区地基GPS观测网由成都 (30.67°N，104.02°E，海拔为507.3 m，区站号为56294)、大邑 (30.60°N，103.52°E，海拔为525.3 m，区站号为56285)、龙泉驿 (30.55°N，104.25°E，海拔为519.9 m，区站号为56286)、金堂 (30.85°N，104.43°E，海拔为449 m，区站号为56296)、蒲江 (30.20°N，103.52°E，海拔为505.9 m，区站号为56281) 和都江堰 (30.98°N，103.67°E，海拔为707 m，区站号为56188)6个测站组成，由于金堂站GPS资料在此次暴雨过程中出现缺测，故暂不做讨论。本文利用了1 h 1次的5个测站地基GPS水汽资料、地面自动站资料、探空站资料和6 h 1次的1°×1°NCEP再分析资料，综合分析了此次持续性暴雨中西南涡形成的大尺度环流条件，并用再分析资料结合GPS-PWV资料对这次暴雨过程中的垂直运动与水汽输送及聚集的情况进行研究，以期能将GPS-PWV应用于西南涡暴雨天气的机理研究，为业务预报提供参考。

2010年7月15—18日 (以下简称“7.15”)，四川盆地东北部出现了罕见的持续区域性暴雨天气，这次暴雨过程强降水主要出现在7月15—17日29°~33°N，105°~109°E的区域内，主要降水中心位于四川省东北部，强降水带呈东北—西南向分布，15—18日累积降水量超过400 mm。西南涡在四川盆地东北部长时间的停滞少动是造成此次暴雨天气过程的重要原因之一，本文将重点结合GPS-PWV资料研究降水过程中天气系统的演变。

此次强降水过程发生在中高纬度地区环流形势调整过程中，中高纬度低槽、青藏高压及副热带高压之间的切变流场、西南低空急流、台风康森 (1002) 活动、冷空气入侵、暖湿气流加强维持等共同作用导致了此次区域大暴雨天气过程^[18]。2010年7月15日20:00 700 hPa位势高度场和风场显示，四川盆地的雅安宝兴附近有一气旋性环流在发展，四川盆地东南侧有低空急流存在。16日02:00四川盆地西部的700 hPa低涡环流范围扩大，来自南海的低空急流明显加强，这为后期暴雨产生提供了充足的水汽来源。16日14:00 200 hPa位势高度场和风场 (图略) 显示，四川盆地上空为高压控制，呈现低层辐合、高层辐散的结构，有利于强降水的产生。同时，由图 1a可以看到, 低涡环流中心内气旋性特征不明显，处于持续发展的过程中，此时西南低涡尚未生成，但低空急流的稳定维持仍为四川盆地持续增温、增湿和能量聚集提供了有利条件。

图 1

图 1. 2010年7月NCEP再分析资料700 hPa位势高度场 (等值线，单位：gpm) 和风场 (矢量) (a)16日14：00，(b)17日02：00 Fig 1. 700 hPa geopotential height (contour, unit: gpm) and wind (vector) from NCEP reanalysis (a)1400 BT 16 July 2010, (b)0200 BT 17 July 2010

从16日20:00的700 hPa图 (图略) 可以看出，此时低涡环流内风呈现逆时针旋转，且汇合趋势明显，此时的西南涡已形成于四川盆地西南部的雅安附近，位于30°N，101°E，中心位势高度为308 dagpm，但低涡环流系统位置略偏西。17日02:00伴随着盆地东南侧西南气流的强盛发展，低涡环流得到加强并东移至四川盆地西部，且范围也有所扩大。由图 1b可以看到，在700 hPa图上已经表现为完整的低涡系统，中心也移至29°N，102°E附近，同时，低涡东南侧的低空暖湿急流也为四川盆地降水创造了充沛的水汽条件。相对应的850 hPa (图略)，在四川盆地中西部地区有一明显的低涡环流系统，且四川盆地东北部的巴中到乐山一带有一东西向的辐合切变线，低空急流发展旺盛。17日14:00(图略)，低涡在副热带高压外围较强西南气流的引导下，已移至四川盆地东北部的资阳附近，从风场来看，四川盆地内为较强反气旋环流控制，辐合明显，低涡开始停滞，强降水中心也随之东移。从时间上来看，此次过程中的西南涡是在四川盆地西部发展生成，在四川盆地东北部滞留了大约20 h左右，带来大范围的持续性暴雨天气。直到19日08:00后，低涡随切变线东移出四川盆地。

图 2选取了3个GPS站测得的2010年7月15—19日的大气水汽总量变化与地面降水的对应关系。由图 2可以看到，降水的出现时刻与GPS-PWV高值区有较好的对应，降水发生时，GPS-PWV通常维持在一个相对较高值，且短时间内急剧上升 (都江堰站除外)。各测站GPS-PWV变化可以很清晰地反映出整个降水过程，龙泉驿站 (15日06:00) 最先观测到降水发生，最后观测到降水发生的为成都站 (16日18:00)(图略)，蒲江站观测的降水量最多 (95.4 mm)。从各测站的降水分布情况来看，降水时段不一致也正体现了此次暴雨具有持续性的特征。

图 2

图 2. 2010年7月15—19日成都地区GPS-PWV与降水量的逐时演变曲线 Fig 2. Time series of GPS-PWV and precipitation in Chengdu from 15 July to 19 July in 2010

在低涡环流的发展过程中，大邑站和龙泉驿站 (图略) 的GPS-PWV在15日09:00左右出现第1次急升，最大降水量出现在GPS-PWV首次迅速上升之后5 h内，且GPS-PWV极值与降水峰值对应较好。在第1次达到极值之后，GPS-PWV迅速下降，波峰波谷交替出现。16日07:00出现第3次急升，随着低涡环流逐渐向东移动，成都站和蒲江站从16日18:00开始出现最大降水，降水峰值在GPS-PWV峰值前出现，此时的大邑和龙泉驿站也分别伴随有较小的降水发生，降水峰值与GPS-PWV峰值对应则较好。与大邑、龙泉驿站不同的是，成都站、蒲江站的最大降水发生在GPS-PWV急升过程中，降水峰值较GPS-PWV峰值也有所提前。在GPS-PWV的第3次波峰波谷之后，各测站降水趋于结束 (都江堰站除外)，此时的低涡环流也已移至四川盆地东北部，GPS-PWV的急速下降预示着西南涡降水即将结束，降水在1~4 h内全部结束。而都江堰站在此次过程中产生的降水与GPS-PWV、西南涡形成之间的关系不明显，在经过几次GPS-PWV急升之后，只有少量降水产生。因此，上述分析表明：除都江堰站外，其他4个站的降水峰值都提前或与GPS-PWV峰值同时出现。由此可见，暴雨发生时，大气水汽总量应当大于一定阈值 (如40 mm)；但反过来，当水汽总量达到一定的阈值后 (如40 mm) 降水能否出现，仅用大气的水汽状态条件尚不足以做出判断，还需要配合大气的动力和热力等条件。

另外，在西南涡影响期间GPS-PWV的增幅、达到的最大值与实际降水也存在一定关系。分别选取各站有降水发生阶段的PWV急升持续时间、急升幅度、PWV极值与西南涡过程降水量、小时最大降水量列于表 1。

表 1

表 1 GPS-PWV急升时间、增幅、极值和西南涡降水情况 Table 1 The extremum, amplitude and duration of GPS-PWV with the rainfall of southwest vortex 站点 GPS-PWV急升持续 时间/h (有降水发生) GPS-PWV 增幅/mm GPS-PWV 极值/mm 过程降水量 /mm 小时最大 降水量/mm 蒲江 15 26.0 62.6 95.4 33.8 大邑 6 15.4 44.8 42.0 29.3 成都 15 27.6 59.6 21.7 10.7 龙泉驿 8 10.9 49.2 10.1 6.5 都江堰 17 25.8 71.4 5.9 1.7

表 1 GPS-PWV急升时间、增幅、极值和西南涡降水情况 Table 1 The extremum, amplitude and duration of GPS-PWV with the rainfall of southwest vortex

由表 1可见，在低涡影响期间GPS-PWV急升持续时间最长的是都江堰站 (17 h)，可能受其测站位置的影响，与其他要素的对应关系并不好。其次，成都站、蒲江站有降水对应时的GPS-PWV急升持续时间长达15 h，增幅与极值也较大，在持续性暴雨中的过程降水量和小时最大降水量均较大，分别为21.7 mm，10.7 mm和95.4 mm，33.8 mm，表明在低涡环流发展过程中对这两站的水汽输送和累积量都较多。大邑、龙泉驿站在GPS-PWV开始急升时就产生降水，尽管持续时间只有6~8 h，增幅为15.4 mm和10.9 mm (平均增幅分别为2.56 mm·h^-1，1.36 mm·h^-1)，GPS-PWV极值均在50 mm以下，但两站都有大到暴雨产生 (大邑站偏多、龙泉驿站偏少)，说明GPS-PWV增幅与降水之间关系密切，增幅快，降水多，反之亦然。所以，对于短期降水预报，要密切注意GPS-PWV的升降趋势及幅度，而不仅仅是它本身的量值。

为进一步分析持续性暴雨过程中GPS-PWV的空间分布情况，作GPS-PWV较高值时段的日平均值分布演变图，与图 2的逐时演变特征相比较，从GPS-PWV日平均值的分布演变图 (图 3), 可以直观地看到各测站GPS-PWV综合分布情况。

图 3

图 3. 2010年7月16日06:00—17日05:00 GPS-PWV日平均值的空间分布 (单位：mm) Fig 3. Spatial distribution of daily average GPS-PWV from 0600 BT 16 July to 0500 BT 17 July in 2010(unit: mm)

与图 2比较，图 3中GPS-PWV在各测站分布情况相类似，高值、低值区域均对应较好，都江堰站GPS-PWV平均值最大，蒲江次之，大邑最小，且最大降水 (15日18:00—16日21:00) 也发生在此时段内，表明GPS-PWV高值与降水峰值有很好的对应关系；最大降水发生后，各测站GPS-PWV平均值都有所减小，大气中水汽含量减少；18日06:00后 (图略)，GPS-PWV日平均值普遍下降到38 mm以下或者更低，此时降水结束。与常规探空计算得到的大气水汽总量数据相比较，利用地基GPS获得的GPS-PWV能高分辨率地反映出大气水汽的空间分布特征，可使各测站水汽情况在空间场上更加全面细致的体现，更具优越性。

通过以上分析还发现，GPS-PWV值的大小与各站降水量的对应关系并不明显。结合图 2可以看到，GPS-PWV日平均值最大的都江堰站降水最小 (小时最大降水量不超过1.7 mm，此时尚未形成暴雨)，逐日平均值最小的大邑站降水较大 (小时最大降水量达到29.3 mm)，这可能与GPS站点位置和西南涡移动路径有关。

由西南涡中心移动路径图可知 (图 4)，16日20:00西南涡形成于四川盆地偏西部地区；由于低空西南急流的发展，使得17日02:00西南涡移至四川盆地西部；随后在副热带高压外围较强西南气流引导下，17日08:00东移至盆地中部的资阳附近；然后继续向东北方向移动，17日20:00产生停滞，大约20 h后，18日14:00开始逐渐东移，19日08:00已完全移出四川。由此可见，此次过程中西南涡主要受低空西南气流的引导，自西向东地移出四川盆地。由于成都地区5个GPS测站位置相距不远，此次西南涡中心没有途经GPS站网的中心，故西南涡的形成与移动对GPS-PWV值没有带来特别明显的变化，但各测站GPS-PWV演变与降水还不同程度地受到了西南涡影响。例如距此次西南涡中心最近的蒲江站，在低空急流稳定维持不断有水汽输送的条件下，7月16日18:00—20:00该站出现了连续强降水 (小时降水量超过20.0 mm)，在西南涡形成前已出现降水，降水峰值较GPS-PWV峰值有所提前。虽然距离西南涡中心最远的都江堰站GPS-PWV逐日平均值最大，GPS-PWV的逐时演变曲线也与其他4个站的趋势基本一致，有明显的激增或下降，但没有出现较大降水 (15—18日累积降水量仅为5.9 mm)，并且降水峰值出现在GPS-PWV峰值之后，存在明显的时间滞后性，这可能与GPS站点位置较远、受西南涡影响较小有关。而成都、大邑、龙泉驿3个站位置相距不远，各站均有大到暴雨级别的降水，降水峰值或者提前，或者正好与GPS-PWV峰值相对应。以上分析说明测站峰值降水出现的时间与西南涡移动路径、站点的相对位置有密切联系。

图 4

图 4. 2010年7月15—18日西南涡移动路径示意图 Fig 4. Movement of southwest vortex from 15 July to 18 July in 2010

几乎所有测站在降水开始前的几小时到十几小时GPS-PWV均出现持续增长，但GPS-PWV数量大小与降水量之间并不存在明显的相关。

西南涡影响期间成都地区3个GPS站的逐时演变曲线 (图 2) 表明：当低涡环流开始发展时，四川盆地GPS-PWV开始波动状增加，这可能与此次持续性暴雨过程中水汽输送的不稳定有关。在西南涡完全形成前 (17日02:00) 的13~17 h，四川盆地GPS-PWV开始大幅度急升至整个过程的最大值，在低涡完全形成前的0~4 h，GPS-PWV达到最大值。在低涡环流强烈发展的过程中，各站最大降水开始出现。当西南涡完全形成时，GPS-PWV急升已结束并开始呈现下降趋势。可见，西南涡在四川盆地完全形成是在GPS-PWV急速上升并出现最大降水 (持续性暴雨) 之后。西南涡东移过程中 (17日20:00)，四川盆地GPS-PWV已下降至急升前水平，然后逐渐下降到最低，此时整个降水过程结束。

对GPS-PWV的演变与西南涡环流发展关系的初步分析表明：四川盆地低涡环流的强盛发展使得GPS-PWV出现急升，并为这次暴雨的发生提供了很好的能量条件，而在低涡东移过程中，由孟加拉湾输送的暖湿气流也是四川盆地东北部暴雨持续发生的重要水汽条件，这说明GPS-PWV可以作为一种新水汽资料在西南涡降水预报中加以应用并扮演重要角色。都江堰站在低涡环流发展时出现大气水汽总量减少的现象，可能与该测站相对于低涡的位置与移动路径有关，也与都江堰位于成都平原北部，海拔与其他4个站差异较大并且紧邻青城山，受地形和局地环流影响较大等因素有关，从而出现GPS-PWV变化的空间差异^[19]。

充足的水汽是降水发生的重要条件，源源不断的水汽输送能否在某个特定区域集中起来对持续性降水更为重要，水汽通量散度就反映了水汽集中情况^[20]。本文选取低涡生成时刻 (2010年7月16日20:00)、低涡加强时刻 (17日02:00) 和低涡停滞时刻 (17日08:00) 的从地面到700 hPa整层水汽通量及其散度进行分析。

从整层水汽通量及其散度图 (图略) 可知，低涡形成到加强阶段，四川盆地东北一带从地面到700 hPa整层水汽通量一直处于大值区，整层水汽通量散度的负值区呈东北—西南走向，辐合得到明显增强，对应GPS-PWV出现大幅增长，这也直观地反映了此次水汽的强辐合过程，除都江堰站之外，其他几个站的最大降水都出现在这一时段前后，在低涡加强前的0~5 h，GPS-PWV已急升至最大。17日08:00，伴随着低空急流的强烈发展，低涡开始东移，此时四川盆地东北部的整层水汽通量及其散度值都达到最大，辐合最强，且负值 (辐合) 区与暴雨落区重叠，负值 (辐合) 中心 (-2.1×10^-12g·cm^-2·hPa^-1·s^-1) 分别与强降水中心 (乐山和巴中) 相对应。在最大降水发生之后，GPS-PWV已下降至基线以下，但由低涡环流产生的水汽不断输送使得各站仍然有不同程度的降水发生。四川盆地水汽输送在16日20:00—17日14:00最强，低涡加强和停滞阶段为整层水汽通量辐合的最强阶段，整层水汽通量辐合区与降水落区基本吻合。

若将大气中的水汽效应与垂直运动相结合，可以引入一个诊断量——水汽散度垂直通量^[21]，即垂直速度与水汽通量散度的乘积，它可以代表水汽通量散度的垂直输送状况，对暴雨中的水汽特征能有更好的综合性体现。

从水汽通量分析 (图略) 可知，17日02:00—08:00，四川盆地东北部700 hPa水汽通量出现增长，大值中心从12 g· cm^-1·hPa^-1· s^-1增加到16 g· cm^-1·hPa^-1· s^-1，说明低层水汽充足，低涡在四川盆地内长时间停滞使得低涡环流强盛发展，然后不断有水汽从低层向高层输送，有利于产生强降水。从水汽通量散度分析 (图略) 来看，四川盆地东北部地区基本为负值，水汽辐合区范围扩大，形成了强水汽辐合区域中心。在考虑水汽效应后，17日02:00(图 5a) 的水汽散度垂直通量的正值区主要出现在盆地东偏北地区，对应的GPS-PWV上升至最大值，17日08:00(图 5b) 的水汽散度垂直通量正值中心明显增大，GPS-PWV维持在高值阶段呈波动状变化。对比24 h累积降水量分布，700 hPa高度层的正值区与雨区刚好重叠，它们在移动方向上基本一致，这说明水汽散度垂直通量表征了强的垂直上升运动和水汽通量的辐合。而位于四川盆地东北局部区域的弱负值区与弱降水 (或无降水) 区相对应，但对应的是强烈的上升运动和水汽通量的辐散。17日14:00(图略)，低涡开始东移，水汽通量大值中心及辐合区域中心也随之开始东移，水汽散度垂直通量的正、负值区也都开始减小，GPS-PWV下降；当低涡完全移出四川盆地时，四川盆地东北部的水汽通量散度由辐合全部变为辐散，降水停止。可见，在西南涡完全形成前的7~12 h，GPS-PWV出现大幅增长，恰好对应此时低涡环流发展产生的水汽辐合与垂直输送，而这种水汽辐合、输送对GPS-PWV的高位维持、西南涡的加强以及峰值降水的出现也有十分重要的作用。此外，水汽散度垂直通量能够很好地反映水汽在低涡代表层 (700 hPa) 的演变特征，正值区与降水落区对应很好，比水汽通量散度更能表征与降水的关系。

图 5

图 5. 2010年7月17日02:00(a) 和08:00(b) NCEP再分析资料700 hPa水汽散度垂直通量 (单位：10-5g·cm-2·hPa-1·s-2) Fig 5. 700 hPa moisture flux divergence from NCEP at 0200 BT (a) and 0800 BT (b) on 17 July 2010 (unit:10-5g·cm-2·hPa-1·s-2)

图 6是2010年7月15—19日5个自动站地面比湿的时间变化序列图。由图 6可见，在这段时间内，各测站的高低值差异不明显，没有明显的变化规律，且不具备单一的单峰或双峰型特征，不同幅度的波峰波谷交替出现，说明大气中增温、增湿不稳定。其中成都站、大邑站、都江堰站有许多小波动存在，蒲江站、龙泉驿站则变化比较平稳。由于GPS-PWV反映的是整层大气水汽的总体情况，故GPS-PWV与地面比湿之间没有明确的时间对应关系。

图 6

图 6. 2010年7月15日06:00—19日06:00自动气象站地面比湿的时间演变 Fig 6. Evolution of specific humidity of automatic weather station from 0600 BT 15 July to 0600 BT 19 July in 2010

大气水汽的垂直分布一般是随高度减小。成都地区探空站为温江站 (区站号为56187)，图 7给出了2010年7月16日20:00和17日20:00，即强降水发生时与降水结束后成都温江站比湿的垂直分布。从图 7可以看到，16日20:00降水发生时，水汽分布为低层湿，近地面比湿为20.88 g·kg^-1，随着高度增高逐渐变干；17日20:00降水结束后，近地面比湿减小为15.33 g·kg^-1，24 h的比湿减少了5.55 g·kg^-1，850 hPa比湿从17.23 g·kg^-1减至10.49 g·kg^-1，即低层空气湿度明显变小。与此对应的成都GPS站GPS-PWV时间变化为，24 h内GPS-PWV减幅为12.6 mm，说明从降水发生到降水结束，整个气柱中的水汽含量同时显著减小。

图 7

图 7. 2010年7月16日20:00和17日20:00温江站的比湿廓线 Fig 7. Distribution of specific humidity profile at Wenjiang Station at 2000 BT 16 July and 2000 BT 17 July in 2010

分析表明，地面自动气象站较探空站能更好地体现比湿在时间上的连续变化，但反映的是近地面空气中的水汽情况。探空站虽能提供比湿的垂直分布，但一般每日仅有两个时次的资料，在时间上不连续。

1) GPS-PWV的变化趋势与西南涡的发生、发展有很好的对应关系。西南涡完全形成前的13~17 h，四川盆地GPS-PWV开始大幅急升；低涡完全形成前的0~4 h，GPS-PWV达到最大值。西南涡东移时，四川盆地GPS-PWV下降至急升前的水平甚至最低，降水过程在1~4 h内全部结束。

2) 水汽散度垂直通量的正值区与强降水区对应很好，正值与强上升运动和强水汽辐合有关，负值与强上升运动和弱水汽辐散有关，二者随时间和空间演变基本一致。这表明水汽散度垂直通量比水汽通量散度能够更好地描述暴雨过程中的强上升、辐合辐散运动以及水汽输送情况，对暴雨落区有很好的指示意义。

3) 低涡环流发展加强时造成水汽辐合增强，并与GPS-PWV大幅增长显著对应。当西南涡稳定维持以及东移时，GPS-PWV开始缓慢下降，但此时由于低涡环流带来的水汽辐合仍在维持，可产生不同程度的降水。

4) 地面自动站能够较好地体现近地面空气中水汽的变化情况，探空站可以提供比湿的垂直分布，而目前区域地基GPS站网可以高时间分辨率地捕捉整层大气水汽的总体变化，并且GPS-PWV的变化对西南涡发生、发展具有指示作用。因此，在天气分析预报中应综合考虑这些不同观测手段获取的水汽资料，以及大气水汽场与动力场的配置关系。