7月5-6日武漢江夏特大暴雨水汽源地和輸送特征分析

7月56日武漢江夏特大暴雨水汽源地和輸送特征分析

張芳麗，李國平，李武階（1.武漢市江夏區(qū)氣象局，武漢430200；2.成都信息工程大學大氣科學學院，成都610225；3.氣象災害預報預警與評估省部共建協同創(chuàng)新中心，南京210044；4.武漢市氣象臺，武漢430040）引言梅雨期暴雨是我國洪澇災害的主要因素之一(周曾奎，1996；陶詩言等，1998；崔講學，2011)。武漢市位于華中腹地，長江與漢江在此交匯，每到梅雨期，受夏季風影響，暴雨明顯增多，造成降水集中、持續(xù)時間長，階段強降水嚴重影響城市運行和市民生命財產安全，使得城市防汛決策氣象服務壓力倍增。因此，對武漢市梅雨期極端降水天氣過程進行深入研究尤為必要。關于武漢市及鄂東地區(qū)暴雨天氣的環(huán)流背景、影響系統(tǒng)及其成因、物理量場特征、觸發(fā)維持機制以及觀測分析等，已有不少科技工作者進行了較為深入的研究(李世剛等，2007；李明等，2009；Yaoetal，2010；Yinetal，2010；韓芳蓉等，2017)。對于極端降水事件，充沛的水汽輸送和水汽輻合是短時間內產生大規(guī)模降水的必要條件(王婧羽等，2014；宋桂英等，2015；王佳津等，2015)。然而就目前研究狀況而言，針對梅雨期武漢水汽輸送源區(qū)的研究還不多見，前人的研究多是圍繞我國東部及長江流域的水汽輸送問題。一般認為中國夏季極端降水與南海以及孟加拉灣地區(qū)的水汽輸送有密切關系(TaoandChen，1987)，我國東部大陸的水汽主要來自西南方向，其次是東南方向(施永年等，1982)。針對長江中下游開展的研究則發(fā)現長江中下游地區(qū)水汽主要來源于孟加拉灣以及華南的水汽輸送(謝安等，2002)，降水偏多年的水汽則主要與孟加拉灣、南海和西太平洋的水汽輸送有關(徐祥德等，2013)。以上關于水汽通道的研究大多采用歐拉方法，僅能定性描述水汽輸送，無法定量刻畫具體的水汽源地和路徑，而拉格朗日法可以通過空氣塊在不同時間的位置，定量地刻畫出具體的水汽源地和路徑(江志紅等，2011；楊浩等，2014)，近年來被廣泛用于診斷水汽源區(qū)。江志紅等(2017)通過HYSPLIT模式進行個例研究發(fā)現，印度洋、孟加拉灣、南海和太平洋是1998年長江流域特大洪水的主要水汽源地。陳明亞等(2014)基于拉格朗日方法分析了江淮、江南和華南3個不同區(qū)域多個持續(xù)性暴雨過程(PersistentHeavyRainfallevents，PHR)期間的水汽通道和水汽輸送特征，發(fā)現水汽通道及其貢獻率的差異主要集中在南海和西太平洋地區(qū)。陳斌等(2011)利用拉格朗日方法定量分析發(fā)現阿拉伯海、印度半島、孟加拉灣、中南半島的緬甸以及中國西南部的川、滇等地區(qū)為中國東部極端降水事件貢獻了約80%的水汽。孫建華等(2016)利用拉格朗日方法進行多個例合成指出PHR期間的3條水汽輸送路徑分別是源自熱帶印度洋的西南路徑、源自中國南海的偏南路徑和來自西太平洋的東南路徑。這些研究對指導暴雨分析和預報起到了很好的作用，但是暴雨發(fā)生發(fā)展機理不盡相同，故深入分析一些特定地區(qū)發(fā)生的暴雨天氣個例仍有必要。因此本文以2020年梅雨期發(fā)生在武漢市江夏區(qū)的一次特大暴雨過程為例，重點探討了本次特大暴雨的水汽輸送特征，并定量分析不同源地的水汽輸送貢獻率以得到主要水汽源地和輸送路徑，以期更好地認識局地暴雨的形成機制，為今后當地類似強降水預報提供一些參考依據。1資料與方法1.1資料(1)降水資料：由武漢市氣象局提供的189個地面氣象站逐小時降水數據，時間段為2020年7月5日08時—6日12時(北京時，下同)；(2)大氣環(huán)流資料：由歐洲中期天氣預報中心(ECMWF)提供的ERA5全球逐小時再分析數據，時間段為2020年7月5日00時—6日23時，空間分辨率為0.25°×0.25°，垂直37層，包括地面氣壓、位勢高度、溫度、相對濕度、比濕、垂直速度以及風場等信息；(3)軌跡模式資料：資料來源同大氣環(huán)流資料，但時間段為2020年6月26日08時—7月6日12時。1.2研究方法本文使用HYSPLIT模式對江夏特大暴雨進行模擬，該模式由美國NOAA空氣資源實驗室開發(fā)，它假定粒子的移動軌跡是其在時間和空間上位置矢量的積分，粒子的最終位置由初始位置和第一猜測位置的平均速度計算得到。該模式采用地形坐標，輸入的氣象數據在垂直方向上需要內插到地形追隨坐標系統(tǒng)上。有關該模式以及聚類方法詳見Draxler和Hess(1998)的研究。模式輸出結果包括：三維空間位置(經度、緯度、高度)、溫度、比濕等，模擬結果每1h輸出一次。利用上述模擬結果，使用拉格朗日軌跡追蹤分析方法，追蹤對降水有重要貢獻的氣塊，確定水汽源區(qū)。目標氣塊識別方法參考了江志紅等(2013)和曾鈺婷等(2020)的方法，主要包括以下幾個步驟：(1)根據重點關注的降水區(qū)空間分布特征，確定模擬區(qū)域(114°—114.5°E，29.75°—30.25°N)，每隔0.25°選一個點，其空間起始點共有12個。結合特大暴雨階段對流層中下層比濕高值區(qū)以及水汽輻合大值區(qū)的垂直分布(圖1)，選取700、850和925hPa作為模擬的初始高度。圖12020年7月5日08時—6日12時暴雨區(qū)(114°—114.5°E,29.75°—30.25°N)平均水汽通量散度(a，單位:10-5g·s-1·hPa-1·cm-2)和比濕(b，單位:g·kg-1)的高度-時間剖面圖Fig.1Height-timeprofileof(a)moisturefluxdivergence(unit:10-5g·s-1·hPa-1·cm-2)and(b)specifichumidity(unit:g·kg-1)inheavyrainarea(114°—114.5°E,29.5°—30.25°N)from08∶00BT5to12∶00BT6July2020(2)根據24h累計降水量最大的區(qū)域站的降水發(fā)生時段，確定積分時間段：2020年7月5日04時—6日12時，從目標降水區(qū)域出發(fā)，向前追蹤9d，這里使用9d，是因為以往研究(Numaguti，1999；Trenberth，1999)發(fā)現，水汽在大氣中的平均滯留時間約為10d，但是本文通過比較發(fā)現9d前與10d前的位置變化已不大，加之模擬時間越長，誤差越大，故本文的后向追蹤時間選9d，最終共得到1188條軌跡；(3)采用Dorling等(1992)提出的軌跡聚類分析方法確定軌跡聚類的條數；(4)確定后向追蹤的氣團到達研究區(qū)前某一時刻所處位置，然后統(tǒng)計(2°×2°)的網格內氣塊的個數，最后計算每個區(qū)域網格內的水汽輸送貢獻率，其計算公式為(江志紅等，2013)其中，qlast表示空氣塊到達最終位置的比濕，m表示該源地所包含的空氣塊數，n表示所有的空氣塊總數。本文水汽收支的計算公式(朱乾根等，2007；張萬誠等，2011)為(2)式中，g為重力加速度，q為比濕，ps為地表氣壓，pt為頂部氣壓，為了更好的了解大氣的垂直收支情況，本文將整層大氣水汽收支劃分為三個部分，即對流層低層(地表至700hPa)，對流層中層(700—500hPa)，對流層高層(500—200hPa)。l為水平邊界的長度，vn為垂直于邊界的法向速度，m的值取0或1。為了便于討論，計算北邊界和東邊界時，Fv取反號，以使各邊界Fv為正值表示流入，負值表示流出，因此本文中南邊界和西邊界取0，北邊界和東邊界取1。2降水概況及環(huán)流特征2020年7月5—6日，武漢南部出現大暴雨、局地特大暴雨天氣，其中位于武漢東南部的江夏地區(qū)出現250mm以上的特大暴雨中心(圖2a)，最強暴雨中心位于烏龍泉街道，24h降水量達到435.4mm，該站6日04—05時出現88.3mm的最強小時降水，突破江夏有氣象觀測記錄以來小時雨強極值。分析5日08時—6日08時江夏全區(qū)自動氣象站雨量分布發(fā)現，累積雨量200mm以上的有15站、250mm以上的有5站，其中有4站出現1h雨量大于等于50mm且3h雨量大于等于100mm，是一次非常典型的極端短時強降水(俞小鼎，2013)，具有累積雨量多、暴雨強度大、極端性強、災害損失重等特點。根據烏龍泉站的小時雨量變化圖(圖2b)可以看出，特大暴雨從5日早晨開始發(fā)展，持續(xù)16h，降水表現出明顯的對流特征，短時雨強大，故本文選定的研究時段為5日08時—6日12時。此外，根據特大暴雨的空間分布特征以及江夏的地理位置(114.03°—114.59°E，29.96°—30.56°N，數據來自江夏區(qū)人民政府網)，確定研究區(qū)域為114°—114.5°E，29.75°—30.5°N。圖22020年7月5日08時—6日08時武漢24h累計降雨量(a)以及2020年7月5日08時—6日12時烏龍泉站逐小時降雨演變(b)(單位:mm)Fig.224-hraccumulatedprecipitationof(a)Wuhanand(b)Jiangxiafrom08∶00BT5to08∶00BT6July2020and(c)hourlyprecipitationofWulongquanfrom08∶00BT5to12∶00BT6July2020(unit:mm)圖3a、b為5日08時的ERA5資料顯示的500hPa環(huán)流形勢場和700hPa風場分布圖，5日08時，500hPa亞歐中高緯呈現“兩槽一脊”型，西西伯利亞地區(qū)存在一個中亞低渦環(huán)流，配合有冷中心，我國東部沿海存在穩(wěn)定深厚的大槽，大槽由東西伯利亞冷渦向南延伸至長江流域，槽線主要位于120°E左右，低渦東側的貝湖附近存在一個高壓脊，溫度脊與高壓脊位相基本一致，說明此時高壓脊已經發(fā)展至成熟階段，這也使得位于我國東部地區(qū)的大槽穩(wěn)定少動，有利于低值系統(tǒng)持續(xù)影響長江中下游地區(qū)。西太平洋副熱帶高壓(以下簡稱“副高”)呈穩(wěn)定帶狀，西伸明顯，脊點至110°E，脊線位于20°N左右，此時中緯度環(huán)流平直，川東不斷有短波東移影響鄂東地區(qū)，這是強降水天氣發(fā)生的有利環(huán)流形勢，武漢位于低槽區(qū)。700hPa上從孟加拉灣經我國西南地區(qū)至鄂東南存在一條水汽輸送帶，在湖北中東部沿江地帶變?yōu)槠鳉饬?，可以看到武漢主要受偏西氣流控制，進入武漢后風速明顯加強。6日05時(圖3c、d)降水達到最強時，500hPa溫壓場與初始時刻無太大變化，副高略微東退，700hPa的風場由偏西風變?yōu)槲髂巷L，江漢平原至武漢南部出現風速超過16m·s-1的低空急流。圖32020年7月5日08時(a，b)和6日05時(c，d)500hPa高度場(紅色實線，單位:dagpm)、溫度場(陰影,單位:°C)，700hPa風場(箭頭,單位:m·s-1)的合成圖(圖b和圖d分別為圖a和圖c中藍框區(qū)域內700hPa風場(箭頭，單位:m·s-1)和急流區(qū)(綠色陰影，風速v≥12m·s-1)，黑框區(qū)域內代表暴雨區(qū))Fig.3Compositepatternsforgeopotentialheight(solidblackline,unit:dagpm)andtemperature(shading,unit:°C)at500hPa,windsat700hPa(arrow,unit:m·s-1)at(a,b)08∶00BTon5and(c,d)05∶00BTon6July2020,Fig.3bandFig.3darewinds(arrow,unit:m·s-1)andlow-leveljet(greenshading,v≥12m·s-1)at700hPaintheblueboxofFig.3aandFig.3c,respectively.Theblackboxrepresentstherainstormarea圖4a、b分別為7月5日08時和6日05時850hPa的風場分布圖，由圖可知，低層850hPa西南低空急流強盛，5日08時湖北西北部為西北氣流，與湖南地區(qū)北上的西南氣流交匯于湖北中部，形成東北-西南向切變線，江夏位于切變線南側的西南暖濕氣流中，最大風速超過16m·s-1。6日05時，鄂西北北風減弱，鄂東南西南風強勁超過20m·s-1，江漢平原南部有一中小尺度低渦生成，由低渦中心向東形成一條準東西向的暖式切變線，此時江夏位于低空急流出口區(qū)的左前方，動力和水汽條件均達到最佳。圖42020年7月5日08時(a)和6日05時(b)850hPa風場(箭頭，單位:m·s-1)和急流區(qū)(陰影，風速v≥12m·s-1)的合成圖(紅框區(qū)域內代表暴雨區(qū))Fig.4Compositediagramofwinds(arrow,unit:m·s-1)andlow-leveljet(greenshading,v≥12m·s-1)at850hPaat(a)08∶00BTon5and(b)05∶00BTon6July2020.Theredboxrepresentstherainstormarea3特大暴雨的水汽通量特征及收支狀況分析3.1水汽通量特征首先分析地面到200hPa水汽通量的垂直積分以了解對流層整層的水汽輸送情況。如圖5a所示，5日07時(暴雨發(fā)生的前一時刻)，暴雨區(qū)的水汽輸送主要以經向輸送為主，兩支水汽輸送通道同時建立，一條索馬里急流水汽通道，途徑阿拉伯海與孟加拉灣經中南半島南海北部進入長江流域，另一條為副高外側的偏南氣流，途徑南海進入暴雨區(qū)，兩支水汽通道在我國南方匯合，將海洋上的水汽源源不斷的輸送到暴雨區(qū)，并與東西伯利亞冷渦引導而下的冷空氣在暴雨區(qū)對峙，造成本次江夏出現特大暴雨。6日05時(圖5b)，水汽的輸送結構保持不變，但副高配合的水汽輸送帶影響范圍不斷擴大，暴雨區(qū)上空水汽通量明顯增強，降水強度亦在該時刻達到峰值(圖2c)。圖52020年7月5日07時(a)和6日05時(b)整層大氣水汽輸送通量(箭頭及陰影表示，單位:kg·m-1·s-1)的分布圖(綠框代表暴雨區(qū))Fig.5Theintegratedatmosphericcolumnmoistureflux(Arrowsandshadows,unit:kg·m-1·s-1)at(a)07∶00BTon5and(b)05∶00BTon6July2020.Thegreenarearepresentstherainstormarea進一步分析700與850hPa的水汽通量及其散度，可以更加清楚地看到上述特征，5日07時，西北氣流自鄂西北向長江干流侵入(圖6a)，與北上的西南氣流在湖北中東部沿江地帶交匯為偏西氣流，渝、黔、湘、鄂四省交界附近出現了一個“人”字形輻合帶，造成700hPa暴雨區(qū)上空的水汽輻合。850hPa(圖6b)上空為較明顯水汽輻合的高值區(qū)，水汽通量散度最小值為-27.4·10-5g·s-1·hPa-1·cm-2。暴雨區(qū)的水汽主要來自索馬里急流經阿拉伯海和孟加拉灣的水汽輸送以及副高外沿偏南氣流的水汽輸送。6日05時(圖6c、d)伴隨著低渦的出現，暴雨區(qū)上空水汽輻合強度顯著增加，此外，850hPa冷暖切變輻合帶近乎“一”字東西貫穿湖北中南部，強輻合出現在鄂東的暖式切變線上。結合武漢降水實況看，700hPa偏西交匯氣流沿江輻合帶的出現對應暴雨的開始，850hPa冷暖切變輻合帶的出現則對應暴雨的增強。圖62020年7月5日07時(a，b)和6日05時(c，d)水汽通量(箭頭，單位:g·s-1·hPa-1·cm-1)及其散度(陰影，單位:10-5g·s-1·hPa-1·cm-2)的分布圖(綠框區(qū)域內代表暴雨區(qū))Fig.6Thedistributionofmoistureflux(arrow,unit:g·s-1·hPa-1·cm-1)anditsdivergence(shaded,unit:10-5g·s-1·hPa-1·cm-2)at(a,b)07∶00BTon5and(c,d)05∶00BTon6July2020.Thegreenboxrepresentstherainstormarea3.2水汽收支分析為了評估各方向的水汽輸送對局地水汽輻合輻散的貢獻，我們分析了暴雨區(qū)四個邊界不同高度的水汽凈收支的時間演變。暴雨發(fā)生前，隨著西南季風和南海季風顯著增強，水汽輸入迅速增加，西邊界和南邊界的水汽輸入量顯著增加(圖7a、c)，水汽流入主要集中在對流層中低層(500hPa以下)，且一直維持在較高水平，對特大暴雨期間降水的維持有重要作用。北邊界和東邊界則為本次特大暴雨過程中的出流邊界(圖7b、d)，其中北邊界中低層在特大暴雨期為流出狀態(tài)，高層則為流入，東邊界整層均為水汽流出。從四條邊界的凈收支上看(圖7e)，南邊界與西邊界為水汽輸入邊界，占水汽總輸入的95%以上，東邊界為水汽的凈流出方，北邊界的流出相對較弱。從整體上看(圖7f)，特大暴雨期間暴雨區(qū)內有較強的經向輻合，緯向輻散，較強降水階段區(qū)域水汽凈收支亦有所增加。圖7特大暴雨過程中南邊界(a)、北邊界(b)、西邊界(c)、東邊界(d)、四個邊界(e)和經向緯向(f)的水汽收支(單位:1010kg)圖(Low、Middle和Upper分別代表地表至700hPa、700—500hPa和500—200hPa,正值是輸入,負值是輸出)Fig.7Moisturebudget(unit:1010kg)oftheflowsfrom(a)southboundary,(b)northboundary,(c)westboundary,(d)eastboundary,(e)fourboundariesand(f)longitudeandlatitudeduringtherainstorm.Low,MiddleandUpperrepresentssurfaceto700hPa,700—500hPaand500—200hPa,respectively.Positiverepresentsinputandnegativerepresentsoutput4特大暴雨的水汽輸送通道及貢獻率分析4.1水汽輸送軌跡聚類分析通過第三節(jié)的分析尚無法確定哪路水汽對暴雨區(qū)起主要作用以及不同源地輸送的水汽對降水的貢獻率，因此本節(jié)通過氣團拉格朗日軌跡追蹤的方法對這些問題加以探討。利用HYSPLIT模式對氣塊逐層進行后向追蹤，發(fā)現700hPa(圖8a、b)的主導軌跡為西南路徑，可分為三路，其中30%的軌跡最遠可追溯至印度洋，其次是孟加拉灣的南部和中部，對應的軌跡數量百分比為70%，三條軌跡在中南半島北部匯合從西邊界進入暴雨區(qū)。對于850hPa的軌跡(圖8c、d)除印度洋和孟加拉灣通道外，還有一條南海通道，其貢獻率分別為39%、36%和25%。925hPa(圖8e、f)的水汽主要通過偏南路徑輸送到暴雨區(qū)，2條南方通道(西太平洋和南海通道)貢獻了85%的軌跡。總的來說，影響本次特大暴雨的水汽輸送通道主要有3支，分別起源于印度洋、孟加拉灣和西太平洋。此外，隨著高度的增加，南方通道占比減少，而西南偏西通道占比增加。圖8前9d700hPa(a，b)，850hPa(c，d)和925hPa(e，f)目標氣塊后向運動軌跡(彩色細實線)及目標氣塊軌跡聚類(1、2、3、4分別代表水汽通道,小括號中數字代表每一類軌跡所占的比例)Fig.8Backtrajectoryoftheairparcels(fullcolorsolidline)andthecorrespondingpercentageofaveragetrajectoryat(a,b)700hPa,(c,d)850hPa,(e,f)925hPainthepast9days(1,2,3,4representsthedifferentmoisturechannel,respectively,andthenumbersinparenthesesrepresenttheproportionofeachtrajectory)4.2水汽源區(qū)對特大暴雨貢獻的定量估算王佳津等(2015)研究表明，水汽通道及其對應通道上軌跡數量百分比與通道的水汽貢獻率不同，利用比濕計算的水汽貢獻率更能反映出水汽源區(qū)。此外，由于水汽輸送多集中在對流層低層和篇幅有限，故下文僅討論對流層低層(925hPa和850hPa)的氣塊到達目標區(qū)域9d前的水汽輸送貢獻率的水平分布。分析925hPa的水汽源地分布(圖9a)可知，本次江夏特大暴雨925hPa上的水汽源地主要有3個：西太平洋、南海和孟加拉灣，北方路徑主要是東西伯利亞的冷渦向南延伸引導而下的冷空氣，水汽貢獻率非常微弱，可忽略不計，而副高外沿來自西太平洋的暖濕氣流則是925hPa上水汽的主要來源，貢獻了絕大部分水汽。對于850hPa的空氣塊(圖9b)來說，9d前水汽源地的大值區(qū)位于印度洋北部與阿拉伯海和孟加拉灣連接處，向南可追蹤至南海與太平洋，印度洋源地的水汽輸送貢獻率高于南方源地。圖99d前925hPa(a)和850hPa(b)水汽源地水汽輸送貢獻率(單位:%)的空間分布Fig.9Spariturationdistributionofmoisturepercentage(unit:%)ofmoisturesourcesat(a)925hPaand(b)850hPabefore9d為了進一步區(qū)分來自不同來源地區(qū)輸送的水汽對降水的貢獻率，將特大暴雨過程期間的水汽來源分為三個部分(圖10a)：印度洋、孟加拉灣-南海和西太平洋。圖10b顯示了來自不同源區(qū)水汽貢獻率的多寡，在本次暴雨過程中，孟加拉灣-南海水汽貢獻率最大，空氣塊攜帶的水汽約占水汽輸送總量的41%，西太平洋源地的水汽貢獻率第二大，占水汽總運輸的34%，印度洋源區(qū)的水汽輸送貢獻率第三大，占比為24%。圖109d前水汽源地水汽輸送貢獻率的空間分布及其區(qū)域劃分(a,單位:%)