引发广西一次区域性暴雨的低涡发展机制
Development mechanisms of the vortex causing a regional rainstorm in Guangxi
责任编辑: 王涓力;校对:黄小燕
收稿日期: 2023-05-14 修回日期: 2023-10-18
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Received: 2023-05-14 Revised: 2023-10-18
作者简介 About authors
覃皓(1991—),男,工程师,主要从事天气、气候诊断及机理研究。E-mail:289055112@qq.com。
低涡是造成广西区域性暴雨的关键系统,了解其发展维持机制对于暴雨预报具有重要意义。利用多源观测数据及欧洲中期天气预报中心ERA5再分析数据,对引发2022年6月10—11日广西区域性暴雨的低涡发展维持机制进行诊断分析。结果表明:低涡生成于桂西北后稳定少动,为区域性暴雨的发生发展提供热、动力条件,对流云团及降水落区主要分布在低涡东侧及南侧。涡度方程诊断表明,低涡的发展维持主要受涡度平流项和水平散度项影响,其中地转风分量使局地涡度不断减小,而非地转风分量则使局地涡度不断增加,水平散度项是造成低涡发展维持的主要原因。在惯性振荡机制影响下,低涡中心偏北一侧非地转风场随时间变化具有明显的顺时针旋转特征。非地转风旋转为偏北风时与低涡中心附近的偏南非地转风辐合,造成非地转风分量水平散度项对局地涡度的显著贡献,使得低涡发展维持。对流层中层附近的潜热加热正反馈也有利于低层低涡的发展维持。
关键词:
Vortex is the key system that causes regional rainstorms in Guangxi, it is important to clarify its development and maintenance mechanism for rainstorm forecast. Based on the diagnosis analysis method, the development and maintenance mechanism of the vortex causing a regional rainstorm in Guangxi on June 10-11, 2022 is studied by using multi-source observation data and ERA5 reanalysis data of the European Centre for Medium-Range Weather Forecasts. The results show that the vortex generated in northwest Guangxi and stayed stably and moved little, which provided thermal and dynamic conditions for the occurrence and development of the regional rainstorm. Convective cloud clusters and precipitation areas were mainly distributed in the east and south sides of the vortex. The diagnosis of vorticity equation shows that the development and maintenance of the vortex are mainly affected by the vorticity advection and horizontal divergence terms. The geostrophic component consumes the local vorticity continuously in the whole process, while the ageostrophic wind component contributes to the local vorticity. The horizontal divergence term of the ageostrophic wind component is the main reason for the development and maintenance of the vortex. Under the influence of the inertial oscillation mechanism, the ageostrophic wind on the north side of the vortex center shows obvious clockwise rotation with time. The ageostrophic wind rotates to the northerly wind and converges with the southerly ageostrophic wind near the vortex center, which leads to the development and maintenance of the vortex. The positive feedback of latent heating near the mid troposphere is also conducive to the development and maintenance of the vortex.
Keywords:
本文引用格式
覃皓, 王志毅, 郭晓薇, 刘晓梅, 朱丽云.
QIN Hao, WANG Zhiyi, GUO Xiaowei, LIU Xiaomei, ZHU Liyun.
0 引言
广西位于我国华南西部地区,季风气候特征显著,雨量充沛,年降水量峰值集中出现在前汛期(4—6月)和后汛期(7—9月),其中前汛期降水主要受冷空气以及夏季风影响(何立富等,2016;陈丽娟等,2019;覃皓等,2022;覃皓等,2023),降雨量达到全年的50%左右。前汛期强降水事件往往导致广西地区洪涝事件频发,致灾伤财,因而广西前汛期强降水的成因分析一直是研究热点。在此期间,冷暖空气在滇黔桂一带交汇形成低涡环流或切变线以及青藏高原复杂地形与大气环流相互作用形成的西南涡,是造成广西区域性暴雨的重要影响系统之一(何编等,2012;卢萍等,2014;毛程燕等,2022)。刘国忠等(2007)对影响华南地区的西南低涡以及致洪低涡活动进行了统计研究,指出存在川西南、川西及川西北、川中东及重庆、川黔渝交界4个低涡生成源地。黄明策等(2010)利用多种观测及再分析资料研究广西一次低涡切变特大暴雨过程,发现造成特大暴雨的MCS(Mesoscale Convective Systems)云团沿切变线东移或沿低涡南侧偏南气流移动,强降水出现在冷云区内或TBB(Blackbody Brightness Temperature)梯度最大处。傅慎明等(2010)利用2008年我国南方暴雨野外科学试验的加密资料以及风云2C卫星等多源资料对广西前汛期致洪暴雨进行了研究,发现对流和降水主要发生在低涡的中部及其东南方,与锋前暖区暴雨存在明显差异,并给出了此类低涡切变型暴雨的概念模型。可见,前人关于华南低涡暴雨的研究已取得一定成果。
对于低涡的形成及发展机制,西南和华南地区低涡系统与中高纬地区(如东北、华北冷涡等)存在一定差异。西南和华南地区低涡多位于对流层低层,由于受下垫面地形影响,未必都出现闭合中心,其水平特征尺度一般为200~500 km(高守亭,1987;傅慎明等,2010)。何光碧等(2014)认为高原涡与西南涡耦合是低涡系统维持的重要机制之一,中层正涡度平流和低层辐合上升促进了低涡发展。基于中尺度暴雨模式的诊断也表明涡度辐合、辐散项对西南低涡的发展加强起着最主要的作用(卢萍等,2014)。崔恒立等(2016)从位涡角度追踪高层扰动,发现高层位涡扰动会使得扰动下方的气旋性涡度加强并向低层发展,进而与低层低涡叠加使其东移发展。邓承之等(2021)从压能场与涡度场的非平衡关系出发,利用WRF(Weather Research and Forecasting)模式研究指出负值非平衡动力强迫通过激发低空辐合,促进了西南低涡的波动性发展,其中位势高度的拉普拉斯项是主要的贡献来源。杨秀梅等(2023)则通过湿位涡和视水汽汇诊断指出,正湿位涡下传使中低层干冷空气侵入和垂直涡度增大,同时配合降水导致的凝结潜热释放,两者共同作用有利于低涡发展维持。
综上,低涡系统在广西或华南地区前汛期暴雨过程中扮演了重要角色。然而,不同源地的低涡系统活动存在一定差异,发展维持机制也不尽相同。因此,一些与以往源地、路径差异明显的低涡系统演变机制仍值得挖掘,进而服务于低涡暴雨的分析和预报。2022年6月10—11日,受低涡影响广西出现了一次区域性暴雨过程,多个市县出现洪涝灾害,房屋损毁、农作物受灾。此次过程低涡系统形成于广西西北部(桂西北)一带,并在源地维持近36 h后才逐渐减弱东移。此类低涡源地偏南,以往研究关注较少,大多作为天气背景而加以分析。因此,本文选取此次过程进行诊断分析,以期加深对此类造成广西区域性暴雨低涡的理解与认识。
1 数据与方法
1.1 数据
使用广西壮族自治区常规地面自动气象站(经质控后有效站点包括93个国家站,2 931个区域站)观测数据,风云2G卫星的TBB数据(分辨率0.1°×0.1°)以及欧洲中期天气预报中心(European Centre for Medium-Range Weather Forecasts,ECMWF)ERA5逐小时再分析数据(分辨率0.25°×0.25°),变量包括位势高度、温度、比湿、水平风场等(Hersbach et al.,2020)。高时空分辨率的ERA5再分析数据能较好反映极端降水事件中的物理过程,并且在表征中国地区的日变化过程方面表现良好(Du and Chen,2019;Chen et al.,2021)。文中时间均采用北京时,所用数据时间段均为2022年6月10日08:00―11日08:00。
1.2 诊断分析方法
式中:u(m·s-1)为纬向水平风速;v(m·s-1)为经向水平风速;ω(Pa·s-1)为P坐标垂直速度;ζ(s-1)为垂直涡度;f(s-1)为科氏参数。方程(1)左侧为涡度趋势项,右侧第一至第五项分别为涡度平流项、地转涡度项、垂直输送项、倾侧项及水平散度项。
为定量分析各因素对风场日变化的贡献,利用Du等(2014)给出的水平动量收支方程进行诊断:
式中:ug,vg(m·s-1)分别为地转纬向风速和地转经向风速。方程(2)和(3)左侧项分别为纬向风和经向风的趋势项,右边第一至第三项分别为平流项、科氏力项及残差项。其中残差项包含摩擦、垂直输送及其余影响。
计算大气视水汽汇
式中:q(g·kg-1)为比湿;L(J·kg-1)为相变潜热;V(m·s-1)为水平风矢量。
2 强降水过程概况及影响系统配置
2.1 降水实况
2022年6月10—11日,受低涡影响广西出现暴雨到大暴雨、局部特大暴雨天气(图1)。过程累积雨量大,降雨范围广,13市39县(区)115乡镇(占全区总乡镇数9.2%)过程累计(10日08:00—11日08:00)雨量达100.0 mm以上,北海市合浦星岛湖洪潮江水库国家气象观测站雨量最大(303.6 mm)。过程伴有明显的对流性质,473乡镇(占37.8%)观测到20.0 mm·h-1以上的短时强降水,最大雨强为北海市涠洲岛盛塘气象观测站(108.7 mm·h-1)。
图1
图1
2022年6月10日08:00—11日08:00累计降水量分布(单位:mm)
Fig.1
Distribution of accumulated rainfall from 08:00 on 10 to 08:00 on 11 June 2022 (Unit: mm)
2.2 低涡环流及中尺度云团演变
过程期间200 hPa形势少变,南亚高压脊稳定控制青藏高原南麓,脊线位于26°N附近,广西位于南亚高压东部脊的扇形辐散分流区(图略),有利于低层辐合抬升,促进强降水发展。2022年6月10日08:00―11日08:00,中层500 hPa上副热带高压(简称“副高”)588 dagpm线逐渐由120°E以东西伸至115°E附近。在副高阻挡下,云贵高原东侧低槽东移缓慢(图略),为槽前广西一带提供天气尺度抬升背景。850 hPa上低涡生成于桂西北后稳定少动,环流清晰,其东、西侧分别存在暖、冷式切变(图2),是此次过程最直接的影响系统,因此研究中主要关注低涡背景下的中尺度对流系统演变。
图2
图2
2022年6月10—11日TBB(填色,单位:℃)、850 hPa位势高度(等值线,单位:dagpm)和风场(箭矢,单位:m·s-1)分布
Fig.2
Distribution of TBB (the color shaded, Unit: ℃), 850 hPa geopotential height (contours, Unit: dagpm) and wind (arrow vectors, Unit: m·s-1) from 10 to 11 June 2022
与以往影响华南的低涡(刘国忠等,2007;刘祥等,2017)相比,此次过程低涡源地明显偏南,直接在广西境内生成发展,给预报带来一定挑战。图2为2022年6月10—11日TBB、850 hPa位势高度和风场分布。可见,6月10日08:00―12:00,低涡生成并维持在桂西北一带,低涡西侧为东北风与偏西风的冷式切变线,东侧为西南风转偏东风的暖式切变线。该阶段桂南一带存在边界层急流,使得暖式切变线南侧不断有对流云系发展合并。对流云系呈西南—东北向,TBB达-72 ℃的面积超过46 000 km2,最强中心达-82 ℃,造成桂中至桂南地区多站3 h累计雨量达100.0 mm以上。相较而言,冷式切变线附近对流活动较弱,TBB达-72 ℃的面积仅5 200 km2,桂西北一带3 h累计雨量最多不超过70.0 mm。10日13:00―20:00,暖式切变线南侧南风急流逐渐减弱,对流系统组织性逐渐变差,在随低涡东移过程中分裂为多个γ中尺度系统,造成桂东20.0~70.0 mm的3 h累计雨量后移出广西。由于冷空气增强南压,冷式切变线以北偏北风增强,偏北冷空气与偏西暖湿气流在冷式切变线以南的桂西南一带辐合,对流系统不断发展并东移,其间对流系统强度最大达-87 ℃,TBB达-72 ℃的面积超过88 000 km2,造成桂西南多站3 h累计雨量达90.0 mm以上。10日21:00―11日08:00低涡稍有东移,中心维持在(107°E—108°E,23.5°N—25.0°N)附近,低涡东南侧低空急流发展,沿海一带对流云团触发并逐渐增强。其中,11日05:00沿海对流系统达到全盛期,出现大面积(接近8 000 km2)TBB小于-87 ℃区,造成北海市涠洲岛盛塘气象观测站108.7 mm·h-1的极端强降水。此类出现在切变线南侧暖区中的华南沿海强降水与夜间双低空急流活动密切相关(Du and Chen,2018;Du and Chen,2019),边界层急流出口区辐合与天气尺度急流入口区辐散耦合促进了上升运动发展。低涡西侧冷空气南下强度减弱,冷式切变线附近辐合随之减弱,对流系统逐渐消亡。
2.3 环境条件
图3
图3
2022年6月10日08:00—11日08:00平均的850 hPa比湿(等值线,单位:g·kg-1)、1 000~700 hPa垂直积分水汽通量(矢量和填色,单位:kg·m-1·s-1)(a),850 hPa温度平流(填色,单位:10-5 K·s-1)、假相当位温(等值线,单位:K)和风场(箭矢,单位:m·s-1)(b)分布
Fig.3
Distribution of 850 hPa specific humidity (isolines, Unit: g·kg-1) and vertical integration of water vapor flux (vectors and the color shaded, Unit: kg·m-1·s-1) from 1 000 to 700 hPa (a), temperature advection (the color shaded, Unit: 10-5 K·s-1), θse (isolines, Unit: K) and wind field (arrow vectors, Unit: m·s-1) at 850 hPa (b) averaged from 08:00 on 10 to 08:00 on 11 June 2022
3 低涡的发展和维持
3.1 非地转风辐合的动力作用
由前文分析可知,过程期间低涡的稳定维持为广西区域强降水的发生发展提供了有利条件,以下通过涡度方程从动力角度对低涡的发展及维持机制进行诊断。此次过程低涡最强中心位于850 hPa附近(图略),图4为850 hPa上过程平均的涡度方程各贡献项分布,可以看到低涡的发展维持主要受涡度平流项[图4(a)]和水平散度项[图4(d)]影响,而垂直输送项[图4(b)]、倾侧项[图4(c)]及地转涡度项(图略)贡献微弱。从过程平均来看,涡度平流项主要为负贡献,造成低涡中心附近涡度流失,其值约为-1×10-8 s-1。在涡度源方面,水平散度项为明显正贡献,其值超过2.4×10-8 s-1。由于低涡环流中心附近的绝对涡度为正(即f+ξ>0),因而水平散度项的正贡献主要通过水平环流的辐合作用产生,即
图4
图4
2022年6月10日08:00—11日08:00平均的850 hPa位势高度(等值线,单位:dagpm)、风场(箭矢,单位:m·s-1)和涡度平流项(填色,单位:10-8 s-1)(a)、垂直输送项(填色,单位:10-8 s-1)(b)、倾侧项(填色,单位:10-8 s-1)(c)、水平散度项(填色,单位:10-8 s-1)(d)分布
Fig.4
Distribution of geopotential height (contours, Unit: dagpm), wind (arrow vectors, Unit: m·s-1) and vorticity advection (the color shaded, Unit: 10-8 s-1) (a), vertical transfer (the color shaded, Unit: 10-8 s-1) (b), torsion (the color shaded Unit: 10-8 s-1) (c) and horizontal divergence (the color shaded, Unit: 10-8 s-1) (d) at 850 hPa averaged from 08:00 on 10 to 08:00 on 11 June 2022
给出低涡中心附近(107.0°E—108.0°E,23.5°N—25.0°N平均,下同)涡度方程各贡献项的时间序列进行诊断。原始场[图5(a)],涡度趋势项显示局地涡度在6月10日08:00之后逐渐发展,11日00:00左右达到全盛期。其中,局地涡度随时间的变化主要由水平散度项贡献,与图4结论相符。具体而言,由沿850 hPa低涡中心的垂直剖面[图6(a)]可见,10日12:00低涡处于发展阶段,24.5°N附近925~500 hPa存在随高度向北倾斜的正涡度柱,强度为3×10-4 s-1。正涡度柱低层南北两侧分别由暖、冷空气控制,此时辐合作用较弱,低涡中心附近则近似为中性层结。随后低涡北侧冷空气南下加强,冷暖空气在低涡中心24.5°N附近辐合增强,对峙形成θse锋区[图6(b)],对应此时水平散度项达到峰值。低涡正涡度柱随之发展增强,逐渐由倾斜状转为铅直,正涡度柱水平范围收缩,整层涡度增强,由近地面层向高层伸展超过400 hPa,中心涡度值超过4×10-4 s-1。11日08:00,冷空气势力逐渐减弱,向南渗透至接近23.0°N,冷空气伸展高度由接近700 hPa减小至不超过850 hPa。此时低涡中心附近低层冷暖空气辐合减弱,暖空气在冷空气之上爬升。低涡强度也明显减弱,正涡度柱结构逐渐松散,强度不超过2×10-4 s-1[图6(c)]。此外,涡度平流项为局地涡度汇,垂直输送项和倾侧项在低涡维持期间分别为负贡献和正贡献,但影响相对较小。
图5
图5
2022年6月10日08:00—11日08:00低涡中心850 hPa原始场(a)、地转风分量(b)、非地转风分量(c)的涡度方程各项时间演变
Fig.5
Evolution of individual terms in vorticity equation of original wind (a), geostrophic wind component (b) and ageostrophic wind component (c) at 850 hPa vortex center from 08:00 on 10 to 08:00 on 11 June 2022
图6
图6
2022年6月10日12:00(a)、11日00:00(b)及08:00(c)沿850 hPa低涡中心的垂直涡度(填色,单位:10-5 s-1)和假相当位温(等值线,单位:K)垂直剖面
(黑色填充为地形)
Fig.6
Vertical cross sections of vertical vorticity (the color shaded, Unit: 10-5 s-1) and θse (isolines, Unit: K) along 850 hPa vortex center at 12:00 on 10 (a), 00:00 (b) and 08:00 (c) on 11 June 2022
(The back filled is terrain)
进一步将原始场分为地转风分量[图5(b)]与非地转风分量[图5(c)],可以看到地转风分量在整个过程中使局地涡度不断减小,而非地转风分量则使局地涡度不断增加。这一特征与齐铎等(2023)研究2020年“6·26”冕宁致灾暴雨时发现相似,即四川盆地低涡的发展与非地转风分量的时间演变密切相关。通过对比可以发现,本研究过程中非地转风分量主导了局地涡度的变化,其中非地转风分量的水平散度项贡献较大,是造成低涡发展维持的主要原因,而非地转风分量的涡度平流项消耗了部分局地涡度。非地转风分量与原始场的水平散度项时间演变具有相似特征,10日16:00—11日00:00维持较大强度,平均约1.28×10-8 s-1,而在其余时段贡献较小,强度在0.50×10-8 s-1以下。
图7为10日11:00—11日02:00的850 hPa绝对涡度、非地转风场及其水平散度的分布,可以看到低涡中心偏北一侧(106.5°E—108.5°E,25.0°N—26.0°N,红实线框)非地转风场随时间变化具有明显的顺时针旋转特征。10日11:00,低涡附近非地转风指向北,低涡中心附近为弱的偏南非地转风辐合,强度不超过-9×10-5 s-1。随后非地转风矢量顺时针旋转,10日14:00—17:00低涡偏北侧非地转风逐渐转为偏北风,与低涡中心附近的偏南非地转风辐合明显增强,强度达-15×10-5 s-1。此后20:00—23:00,非地转风继续旋转,维持与南侧偏南非地转风在低涡中心附近的辐合形势,对应于该阶段非地转风分量水平散度项对局地涡度的显著贡献。11日02:00之后,低涡北侧由于非地转风又旋转为偏南风,低涡中心附近非地转风辐合转为辐散,使得非地转风分量的水平散度项贡献明显减弱。
图7
图7
2022年6月10—11日850 hPa绝对涡度(等值线,单位:10-5 s-1)、非地转风场(箭矢,单位:m·s-1)及其水平散度(填色,单位:10-5 s-1)分布
(红色实线框为低涡中心北侧,红色箭头代表实框中平均风向,红色虚线框为低涡中心)
Fig.7
Distribution of absolute vorticity (isolines, Unit: 10-5 s-1), ageostrophic wind filed (arrow vectors, Unit: m·s-1) and its horizontal divergence (the color shaded, Unit: 10-5 s-1) at 850 hPa from 10 to 11 June 2022
(The red solid line box is the north side of the vortex center, the red arrow represents the average wind direction in the solid line box, the red dotted line box is the vortex center)
图8为低涡北侧850 hPa水平动量方程各项的时间演变。可以看到经向风存在明显的日变化特征[图8(a)],10日10:00—18:00为负趋势,对应于该阶段北风分量不断增大,而10日18:00—11日02:00转为正趋势,对应于南风分量增大,正负趋势的最大振幅接近4×10-4 m·s-2。同时可以明显看到,整个过程中科氏力项为趋势变化的主要贡献项,其演变主导了经向风趋势发展,极大值时刻均大致与趋势项对应。科氏力项在10日11:00—21:00均维持明显的负贡献,最大振幅超过-5×10-4 m·s-2,表明在科氏力作用下北风分量不断增大,对应该阶段非地转风由偏南风旋转为偏北风,促进低涡中心辐合从而使得低涡发展维持。此外,整个阶段平流项和残差项基本为正贡献,但相对较弱。对比可见,纬向风的变化也存在相似特征[图8(b)],整个过程中趋势项的变化由科氏力项主导。科氏力项10日08:00—11日00:00均维持明显的负贡献,表明在科氏力作用下东风分量不断增大,该阶段非地转风由偏西风旋转为偏东风。
图8
图8
2022年6月10日08:00—11日08:00低涡北侧850 hPa经向风(a)和纬向风(b)的水平动量方程各项时间演变
Fig.8
Evolution of individual terms in horizontal momentum equation of meridional (a) and zonal (b) wind at 850 hPa in the north side of vortex from 08:00 on 10 to 08:00 on 11 June 2022
综上可知,惯性振荡是造成本次过程中非地转风旋转的主要机制。已有研究表明,在惯性振荡机制下低空急流常呈现日间减弱而夜间增强的日变化特征,进而调控了局地强降水的演变,如华北平原(Pan and Chen,2019)、华南沿海(Huang et al.,2022)以及我国中东部(Zeng et al.,2019)等地区。与之不同的是,本研究发现受惯性振荡影响下的非地转风日变化可以通过促进低涡系统的发展和维持,间接影响广西地区强降水的发生发展。值得一提的是,由于本次过程低涡稳定少动,惯性振荡机制对低涡维持起到的作用才得以清晰体现。然而当低涡移动较快时,不同物理过程的参与将使情况变得复杂,需要通过尺度分离等方法进行讨论。此外,目前广西还少有对此类准静止低涡维持机制的讨论,预报工作中容易低估低涡的维持时间。此次过程中欧洲中心模式预报显示低涡环流减弱较快,进而导致整体降水强度预报偏弱(图略)。上述分析结论有助于提高对此类低涡暴雨的主观预报及客观模式订正能力。
3.2 凝结潜热释放的热力作用
以上主要从动力角度讨论了低涡的发展维持机制,而在热力方面,非绝热加热的作用对于低涡演变同样具有重要贡献(邓承之等,2021;孔期等,2022)。由图2可知,在低涡发展维持过程中伴有明显降水,因而与水汽相变相关的较强潜热加热作用不可忽视。以下通过方程(4)计算视水汽汇(Q2)讨论凝结潜热加热对低涡的影响,图9为低涡中心附近Q2、垂直涡度和垂直速度的时间-高度剖面。可以看到,10日14:00—11日02:00,随着低涡发展,上升运动不断向高层发展,垂直运动带来的水汽相变使得Q2也不断增大,凝结潜热加热较强层次主要位于800~450 hPa,强度最大高度在600 hPa附近,达9×10-3 J·kg-1·s-1,对流层中层附近的潜热加热有利于对流层低层涡度的快速增强。由低层垂直涡度的演变可见,随着中层潜热加热的增强,10日20:00开始低层垂直涡度出现10×10-5 s-1的强中心,对应此时低涡发展强盛。在此之前的10日15:00—17:00,低层垂直涡度也出现强中心,而此时中层潜热加热相对较弱,在强度演变上也滞后于低层涡度发展,表明该阶段低涡的发展维持更可能与之前讨论的动力作用相关。
图9
图9
2022年6月10日08:00—11日08:00低涡中心视水汽汇(填色,单位:10-3 J·kg-1·s-1)、垂直涡度(等值线,仅显示≥8×10-5 s-1数值)及垂直速度(打点为上升速度超过-0.4 Pa·s-1区域)的时间-高度剖面
Fig.9
Time-height cross sections of Q2 (the color shaded, Unit: 10-3 J·kg-1·s-1), vertical vorticity (isolines, only show the values equal to or more than 8×10-5 s-1) and vertical velocity (the dotted indicates the region of rising speed more than -0.4 Pa·s-1) from 08:00 on 10 to 08:00 on 11 June 2022
4 结论与讨论
本文分析了2022年6月10—11日引发广西区域性暴雨的低涡系统维持及发展机制。
低涡生成于桂西北后稳定少动,环流清晰,为区域性暴雨的发生发展提供了动力条件。低涡环流东侧及南侧的偏南暖湿输送一方面通过不断的水汽补充促进强降水发展和持续,另一方面维持了低层高温高湿状态,有利于大气不稳定能量积聚,为对流系统以及强降水提供有利的发展环境。对流云团及降水落区主要分布在低涡东侧及南侧。
涡度方程诊断表明,低涡的发展维持主要受涡度平流项和水平散度项影响,垂直输送项和倾侧项影响相对较小。低涡发展初期其中心南北两侧分别由暖、冷空气控制。随着北侧冷空气南下加强,冷暖空气在低涡中心附近辐合增强,低涡正涡度柱随之发展增强,形态逐渐由倾斜状转为铅直并向高层伸展。当冷空气势力减弱,低涡中心附近低层冷暖空气辐合随之减弱,低涡强度也明显减弱,正涡度柱结构逐渐松散。
将原始场分为地转风分量与非地转风分量后发现,地转风分量在整个过程中使局地涡度不断减小,而非地转风分量的水平辐合作用是造成低涡发展维持的主要原因。其物理过程主要是在惯性振荡机制的影响下,低涡中心偏北一侧非地转风场随时间变化具有明显的顺时针旋转特征,非地转风旋转为偏北风时与低涡中心附近的偏南非地转风辐合,使得低涡发展维持。
在热力作用方面,低涡发展维持过程中伴有明显降水,与之相关的凝结潜热加热主要位于800~450 hPa,对流层中层附近的潜热加热正反馈促进了低层850 hPa低涡的发展维持。
参考文献
冷涡影响下两次不同类型强对流过程对比分析
[J].为深入认识冷涡影响下不同类型强对流天气发生条件的差异,利用高空、地面气象观测资料,多普勒天气雷达和风廓线雷达资料,以及欧洲中期天气预报中心(European Centre for Medium-Range Weather Forecasts,ECMWF)第五代大气再分析资料ERA5,对2016年6月13日和2018年6月13日山东两次同受冷涡影响但分别以短时强降水为主和风雹天气为主的不同类型强对流天气过程(分别简称“过程I”、“过程II”)进行了对比分析。结果表明:(1)以短时强降水为主的过程I,降水效率高,在其发展阶段回波质心高度低,成熟阶段形成强降水超级单体,最强降水出现在中气旋附近;以风雹天气为主的过程II,雷暴大风强度具有极端性,对流风暴发展深厚,60 dBZ以上强回波发展至-20 ℃层高度之上并持续,是产生大冰雹的重要原因。两次过程的强风均出现在弓形回波反射率因子核心前部和超级单体后侧下沉气流区。(2)过程I不稳定条件中等,西南气流配合湿区使低层增湿,950~850 hPa形成近饱和层并增厚,干层位于500 hPa以上,构成上干下湿层结,对流在地面辐合线和地面湿舌顶端叠加处触发;过程II热力和动力不稳定强,中空急流与800~600 hPa的显著干层为雷暴大风和冰雹的形成提供了有利条件,触发抬升系统是暖锋,比过程I更深厚。环境条件的差异决定了两次过程天气类型的差异。
“6·30”川渝特大暴雨过程中西南低涡发展机制模拟分析
[J].利用地面加密自动站、 NCEP(1°×1°)再分析及WRF-ARW数值模拟资料, 对造成2013年6月29日至7月1日川渝地区特大暴雨过程的西南低涡的演变特征及热动力机制进行了诊断分析。此次特大暴雨过程分为三个阶段, 其中与西南低涡发展相关的第二阶段为主要降雨时段。结果表明: (1)西南低涡生成后, 呈现增强-减弱-再次增强的波动性演变特征, 在6月30日上午和夜间分别经历了两次显著的涡度发展过程, 并在第二次发展过程中达到最强。(2)低空辐合是西南低涡最主要的涡源, 由低空辐合导致的正涡度增加近乎贯穿于整个西南低涡的生命史。在西南低涡的第二次发展过程中, 中层辐合和涡度的垂直输送显著增强, 也是西南低涡的重要涡源。(3)负值非平衡动力强迫激发了低空辐合的增长, 在非平衡动力强迫的各项中, 位势高度的拉普拉斯项为非平衡动力强迫提供了主要的负贡献来源。(4)非绝热加热先于西南低涡而增强, 两者间的正反馈作用可能是西南低涡波动性发展的重要机制。在关闭了微物理过程中的潜热和地面潜热及感热通量的敏感性试验中, 西南低涡及降雨的模拟均有不同程度的减弱。
西太平洋副热带高压控制下湖南一次短时强降水成因分析
[J].在天气预报业务中,发生在西太平洋副热带高压控制下的短时强降水容易出现漏报。为加深对西太平洋副热带高压控制下湖南短时强降水的认识,探究其成因和触发机制,本文利用地面自动站、多普勒天气雷达观测资料及FY-2F云顶亮温、NCEP再分析资料等,针对2018年9月6日一次西太平洋副热带高压控制下的湖南短时强降水成因开展研究。结果表明:在强盛的西太平洋副热带高压脊区内,丰沛的水汽、较强的不稳定能量及一定的抬升条件可触发短时强降水天气。正午前,受弱冷空气侵入影响,低层切变配合地面中尺度辐合线引起近地面动力抬升,从而触发对流性降水;午后,受太阳辐射影响,地面气温达到对流触发温度,从而触发热对流。正涡度区及低层辐合区在降水发生后都向上延伸,有利于垂直上升运动的维持,但较典型汛期强降水过程的动力条件明显偏弱。环境风及其垂直风切变小,且雷暴单体移动缓慢,有利于强降水在同一地区长时间维持。
不同路径移出型西南涡对中国中东部降水的影响
[J].利用欧洲中期天气预报中心提供的ERA-Interim再分析资料、热带降雨测量(tropical rainfall measuring mission,TRMM)卫星提供的降水反演产品3B42RT、全球降雨观测(global precipitation measurement,GPM)卫星搭载的双频降雨雷达(dual-frequency precipitation radar,DPR)观测数据、FY-2F云类型和云顶亮温等资料,对2010—2020年4—10月(暖季)影响中国中东部降水的西南涡进行分析。结果表明,2010—2020年暖季移出型西南涡共计108例,东移型、东北移型和东南移型占比分别为58.3%、27.8%、12.0%。其中东移型西南涡主要影响长江中下游,雨带呈东西向分布;东北移型西南涡雨带主要位于黄淮到华北一带;东南移型西南涡降水则主要集中在华南及沿海海域。另外,3类暖季移出型西南涡降水云系特征有明显差异,东移型西南涡30°N以北为层状云降水,以南为对流云降水,东北移型为对流云和层状云降水共同影响(即混合性降水),而东南移型则以对流云降水为主;暖季移出型西南涡降水云分类均以积雨云和密卷云为主,且伸展高度高、云顶亮温低,其中东移型和东北移型西南涡云系影响范围更广,而东南移型西南涡云系则呈块状、更密实。
浙江西部梅汛期两次相似落区暴雨过程对比分析
[J].利用浙江省常规气象观测资料、ERA5逐小时再分析资料、FY-4A卫星黑体亮度温度(TBB)资料,对2020年6月3日、6月30日两次暴雨过程进行对比分析。结果表明:(1)6月3日暴雨过程(简称“6·03”过程)发生在季风槽背景下,浙江省500 hPa处于槽前西南气流中,850 hPa为暖切变;而6月30日过程(简称“6.30”过程)发生在东北冷涡背景下,浙江省500 hPa处于冷暖气流交汇中,850 hPa为冷切变。两次过程降水落区相似,均集中在浙西地区,呈东西向带状分布,但“6·30”过程暴雨区范围更广,暴雨中心雨量和过程雨量更大,小时雨强更强,强降水持续时间更长。(2)两次过程均为对流不稳定性降水,但强降水落区发生在急流的不同位置。“6·03”过程为暖切变型暖区暴雨,对流云团“列车效应”显著,降水落区位于急流前方水汽通量强辐合区内,而“6·30”过程梅雨锋为西风辐合型锋生,对流云团为后向传播路径,降水落区位于急流轴附近的水汽通量强辐合区内。700 hPa水汽通量辐合大值区及强度与未来6 h强降水落区、强度相对应,这在梅汛期暴雨预报中有一定参考性。(3)降水类型不同,对应锋生作用不同,对1 h强降水有指示意义的锋区高度也不同,在梅汛期暴雨预报中要充分考虑不同降水类型与不同锋生作用在不同高度的对应性。
Boundary layer wind maxima and their significance for the growth of nocturnal inversions
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Diurnal variations of coastal boundary layer jets over the Northern South China Sea and their impacts on diurnal cycle of rainfall over Southern China during the early-summer rainy season
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Heavy rainfall associated with double low-level jets over southern China. Part I: Ensemble-based analysis
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