暖区暴雨是指发生在天气尺度系统暖区内部、未受地面冷锋直接影响的强对流降水过程，具有降水强度大、突发性强、局地性显著及预报难度高等特征（孙继松和陶祖钰，2012；吴乃庚等，2020）。暖区暴雨是东亚季风区的灾害性天气之一，其引发的洪涝、山体滑坡和城市内涝对社会经济发展和人民生命财产安全造成严重威胁（何立富等，2016）。

在华南地区，暖区暴雨多由中尺度对流系统通过“列车效应”或后向传播触发，致灾性显著（赵玉春等，2008；孔期和林建，2017）。持续充沛的水汽输送是暖区暴雨维持的关键条件，其水汽主要来源于南海和孟加拉湾（Stein et al.，2015；李晓帆，2018；施逸等，2022）。同时，云贵高原及福建复杂地形通过抬升作用增强降水（蔡菁等，2011；李施颖和肖天贵，2016），城市化也会影响降水空间分布（Trusilova et al.，2008）。随着卫星、雷达及地面观测网络的发展，中尺度对流系统的监测能力显著提升（Chen et al.，2009；汪玲瑶，2018），高分辨率非静力模式[如天气研究与预报模式（Weather Research and Forecasting Model， WRF）]的应用为从云微物理角度研究暴雨机制提供了重要手段（孙淑清和周玉淑，2007；Onwukwe and Jackson，2020）。研究表明，暖区暴雨与低空急流及边界层辐合密切相关（孔期和林建，2017；张璐等，2025），西太平洋副热带高压（简称副高）西侧的西南急流为其提供关键的水汽与能量输送（陈栋等，2015；汪玲瑶，2018）。云微物理过程控制降水粒子的形成与增长，是连接水汽输送与地面降水的关键环节（Barth and Parsons，1996；尹金方等，2014）。尽管暖区暴雨发生于暖湿环境，数值研究表明冰相过程（如凝华、碰冻）仍具有重要作用，其中霰的生成、增长及融化对强降水贡献显著（Morrison et al.，2009；周文昊等，2020；Wang et al.， 2025）。然而，不同云微物理参数化方案（如Lin、Morrison）对复杂地形条件下降水强度及落区的模拟存在明显差异（毛志远等，2025；Liu et al.，2025），表明云微物理与动力过程的耦合机制仍有待深入认识（陈静等，2003；Xiao et al.，2025）。虽然已有研究取得一定进展，但对复杂地形下暖区暴雨三维云微物理结构，尤其是冰相粒子的定量贡献及转化过程仍认识不足（周文昊等，2020；崔梦雪等，2024）；同时，不同垂直层次水汽输送的定量贡献及其与降水效率的关系仍缺乏系统分析（蒲义良等，2023；韦金逢等，2025）。

2019年5月16日福建三明市发生的暖区暴雨过程造成严重灾害，凸显了深入研究其形成机理的必要性（张晓美，2008；孙继松等，2014）。福建省背山面海，受副高、西南季风及复杂下垫面共同影响，为暖区暴雨提供了有利环境（崔梦雪等，2024；黄楚惠等，2025）。相较于锋面暴雨，暖区暴雨发生于暖湿气团内部，对流更强、降水效率更高且落区不确定性更大，是当前研究与业务预报中的重点与难点（伍志方等，2018；Li et al.，2021）。基于此，本文利用WRF V4.0对福建三明市一次暖区暴雨过程开展高分辨率数值模拟，并结合后向轨迹分析不同边界及垂直层次水汽输送的定量贡献，研究云微物理粒子的三维结构及其演变特征与关键转化过程，为提升极端降水预报能力提供科学依据。

所用资料：（1）中国区域逐小时地面-雷达-卫星三源降水融合产品，时间段为2019年5月15日20：00（北京时，下同）—16日20：00，空间分辨率为0.05°×0.05°，用于验证模式降水落区与强度。（2）欧洲中期天气预报中心提供的2019年5月15日20：00—16日08：00第五代再分析资料（ERA5），时间分辨率为1 h，空间分辨率为0.25°×0.25°，垂直层数37层，使用200、500、700、850 hPa高度场和地面场数据用于分析环流背景场。（3）美国国家环境预报中心（National Centers for Environmental Prediction，NCEP）提供的全球同化系统（Global Data Assimilation System，GDAS）FNL再分析数据（不使用同化模块），时间段为2019年5月15日14：00—16日20：00，时间分辨率为6 h，空间分辨率0.25°×0.25°，垂直层数34层，作为WRF模式初始场与侧边界场。同时使用2019年5月13日00：00—16日00：00 GDAS逐6 h再分析资料作为拉格朗日混合单粒子轨道模型（Hybrid Single-Particle Lagrangian Integrated Trajectory Model，HYSPLIT）初始场，空间分辨率为2.5°×2.5°。（4）2019年5月16日00：00—16日09：00 FY-4A卫星L2级产品黑体亮度温度（Black Body Temperature，TBB）数据，时间分辨率为1 h，水平分辨率为4 km，用于分析对流云系演变特征。（5）2019年5月16日00：00—16日12：00三明国家站SA波段多普勒天气雷达数据，时间分辨率6 min，水平分辨率为1 km，用于同卫星和站点降水资料对比分析。

数值试验采用WRF V4.0，构建三层双向嵌套网格（图1），水平分辨率分别为9 km（D01）、3 km（D02）和1 km（D03），以实现从天气尺度到对流尺度的逐级模拟。模式垂直方向共设50层，模式顶气压为50 hPa。模拟时段为2019年5月15日14：00—16日20：00，共30 h，其中前6 h作为模式预热时间。D01每3 h输出一次模式结果，D02和D03分别每1 h、30 min输出一次结果。物理参数化方案配置如下：云微物理过程采用Lin方案（Lin et al.，1983），该方案是WRF模式中广泛应用的单参数微物理方案，能够完整描述云中水物质的相态变化过程，包含云水、雨水、云冰、雪、霰和水汽6类水凝物的预报量，适用于对流云和层状云的混合云系模拟；同时Lin方案也是福建省气象局业务数值预报模式（FJ-WRF）长期采用的微物理参数化方案，经过大量业务验证，该方案具有可靠的预报性能。行星边界层采用YSU方案（Hong et al.，2006），长波与短波辐射分别采用RRTM（Mlawer et al.，1997）与Dudhia方案（Dudhia，1989），陆面过程采用Noah陆面模式（Chen and Dudhia，2001）。仅在9 km分辨率区域（D01）采用Grell-Devenyi积云对流参数化方案（Grell and Dévényi，2002），3 km和1 km分辨率区域关闭积云参数化。

2019年5月15日20：00—16日20：00福建省三明市出现一次暖区暴雨过程。截至5月16日11：00三明国家站累计降水量达189.7 mm，突破1961年以来同期历史极值。区域最大降水中心位于梅列区渔溪村，累计降水量达246.5 mm，其中16日02：00—05：00 3 h降水量达126.0 mm，表现出短时极端强降水特征。暴雨致使梅列区碧溪流域发生超50 a一遇的洪水，陈大镇、三元城区及宁化、明溪、尤溪等县区发生城市内涝，据中国新闻网报道，截至16日17：00，全市共12 815人受灾，1 757名群众被紧急转移安置。

200 hPa南亚高压接近中南半岛一带，福建省处于高空急流出口区，高层辐散有利于空气的抽吸抬升作用，为大范围上升运动提供了动力条件[图2（a）]。500 hPa中高纬环流形势为稳定的两槽一脊型：巴尔喀什湖附近为高压脊区，贝加尔湖一带为宽广的低压槽区，槽内受多个冷涡活动及其摆动影响，使区域内小波动东移传播，引导冷空气不断南下渗透，持续影响我国东部地区。500 hPa中低纬环流形势下，副高588 dagpm线控制华南南部区域，西部脊线位于16°N以南，同时孟加拉湾上空受低压槽控制，建立起孟加拉湾至华南的水汽和能量输送通道，而广西、广东和福建均处于南支槽前和副高西北侧深厚的西南急流带中，使得越赤道西南气流、南海气流和西太平洋东部东南气流构成本次暴雨过程丰富的水汽来源[图2（b）]。从700、850 hPa环流形势场看出，在长江沿线形成一条宽广的辐合线，伴随低涡切变东移，动力抬升条件持续增强；而福建处于低涡东南侧的暖区内部，具备暖区暴雨发生的稳定环境场；同时，850 hPa水汽通量高值中心与西南急流轴基本重合，向暴雨区持续输送充沛水汽[图2（c）、（d）]。

为揭示中尺度对流系统的活动特征，对三明国家站逐小时TBB、雷达组合反射率和地面雨强的时序变化进行分析（图3），可将本次暖区暴雨对流演变划分为3个阶段。2019年5月16日00：00—01：00为对流初生阶段，TBB由223 K下降至213 K，组合反射率增强至21 dBZ，但地面尚未出现降水，表明对流云团在本地触发并迅速向上发展，降水粒子主要在云内生成和增长但尚未到达地面。02：00—08：00为强降水阶段，TBB几乎持续维持低值，雷达组合反射率处于45~52 dBZ的高值。TBB的波动性，结合反射率和雨强的多次起伏，清晰揭示了中小尺度对流单体依次经过三明站上空的“列车效应”特征，这是导致三明降水强度大、持续时间长的直接原因。09：00后为对流减弱阶段，TBB回升至228 K以上，反射率和雨强同步下降，至12：00过程基本结束，对应云团主体东移入海。这一演变规律表明，TBB持续低值可作为识别暖区暴雨中“列车效应”及强降水维持的有效指标。

图4给出2019年5月15日20：00—16日20：00 24 h累计降水实况与WRF D03模拟结果的空间分布。可以看出，实况与模拟的雨带均呈西北—东南向狭长分布特征，其中闽中三明市雨带的空间分布形态模拟效果较好。采用Lin参数化方案模拟的雨带位置略偏西、偏南，模拟降水极值较实况略有高估。但雨带整体分布与观测一致性较高，降水中心强度与落区和实况接近，表明模式对此次暖区暴雨过程具备良好模拟能力。

为定量评估WRF模式对本次暖区暴雨过程的模拟性能，计算强降水区域的平均逐小时降水量，将模拟结果与观测实况进行时序变化对比（图5）。可以看出，观测降水在5月15日21：00开始发生，23：00降水量显著增加；模拟降水的起雨时段和降水结束时间与观测基本同步，表明WRF模式对暴雨过程的降水起止时间把握较准确。观测降水呈现明显的三峰结构，主峰值出现在16日05：00（15 mm）；模拟降水为双峰结构，最大降水峰值（16.3 mm）滞后观测约1 h，峰值强度与观测值相近。从降水演变趋势来看，观测降水在16日02：00—08：00持续维持高强度降水，08：00后迅速减弱；WRF模式模拟出了降水“增强—维持—减弱”的演变特征，尤其是强降水时段降水趋势的模拟与观测结果一致性较高。综上所述，WRF模式较好模拟了本次暖区暴雨逐小时降水的量级、峰值强度及演变趋势，仅降水峰值存在1 h左右的相位滞后偏差，总体模拟效果可靠，可为后续开展暴雨水汽输送和微物理过程分析提供可靠的模拟资料支撑。

水汽是降水形成的物质基础，计算D03区域各边界不同时间近地面至300 hPa的水汽收支（正值为输入、负值为输出）情况（表1）。可以看出，暴雨期间南边界和西边界为主要水汽输入通道，东、北边界以水汽输出为主。南、西边界水汽流入强度显著超过东、北边界水汽输出量，区域内整体呈现正的经向水汽输送。5月15日20：00—16日08：00区域内水汽通量收支持续为正，表明水汽在研究区不断积累并维持对流发展，为本次暴雨过程提供了持续的水汽来源。

为定量揭示水汽输送对本次暖区暴雨的贡献，利用HYSPLIT对三明国家站开展72 h后向轨迹模拟。由于对流层中低层汇集了绝大部分大气水汽，因此选取925、850、700 hPa 3个等压面作为气团模拟的起始高度，追踪气团输送路径可见，本次暴雨过程的水汽输送通道以西南气流为主导[图6（a）]。模拟初期各层气团比湿整体偏高；回溯前10 h，700 hPa比湿持续低于850、925 hPa；降水发生时段，850、925 hPa比湿维持在13 g·kg^-1以上，700 hPa比湿虽存在波动，但整体显著低于低层，且在降水发生时比湿已经降至10 g·kg^-1以下[图6（b）]。从轨迹路径模拟与比湿演变特征可知，925、850 hPa低层气团长期维持高比湿并持续向暴雨区输送，是本次暖区暴雨主要的水汽输送通道。

综上所述，持续充沛的水汽输送是本次暖区暴雨形成的核心物质条件。南边界作为主要水汽输入通道，叠加850、925 hPa低层持续的水汽补给，既维持了暴雨区的高湿度环境，也为云微物理过程的发生和发展提供关键水汽条件。

充足的水汽为云微物理过程的发生提供条件，云微物理转化效率则直接决定了降水强度，因此进一步定量分析Lin参数化方案下各类水凝物的时空演变及转化机制。

图7是强降水区域WRF模式输出的6类水凝物混合比时空演变剖面。可以看出，各类水凝物呈现清晰的垂直分层分布特征：高层以冰相粒子为主，云冰主要分布于300~100 hPa，混合比高值中心位于200 hPa附近；雪分布范围更广，高值密集区位于200~300 hPa；霰和云水高值区分别集中在对流层中层的400~550 hPa与500~650 hPa；雨水主要分布于550 hPa以下，水汽高值区均匀占据对流层低层。对比各类水凝物混合比量级，水汽混合比远高于其他水凝物，最大值超过16.0 g·kg^-1；其次为霰，混合比高值接近1.0 g·kg^-1；雨水高值约0.9 g·kg^-1，而云水仅为0.2 g·kg^-1左右。时间演变上，除水汽外，其余水凝物混合比在16日02：00—04：00、05：00—08：00呈现双峰结构，峰值分别出现在03：00和07：00，且07：00峰值强度更强；这与降水量峰值出现时间及强度相对应，说明本次暖区暴雨在夜间发展并持续增强，清晨达到鼎盛的演变规律。值得注意的是，水汽混合比的变化趋势与固、液态水凝物存在差异：二者在对流层中高层变化趋势基本同步，在对流层低层呈现反位相特征，表明降水过程中对流层低层水汽不断消耗，通过凝结转化为云水，并进一步通过碰并增长等微物理过程逐步发展为雨水。

为揭示本次暖区暴雨过程中云微物理量垂直结构的演变特征，图8给出了2019年5月16日不同时刻强降水区域5类水凝物混合比的垂直廓线。可以看出，降水初期，各类水凝物含量较低，云内以弱凝结和冰相过程为主，云冰、雪、霰等冰相粒子尚处于初始发展阶段[图8（a）]；02：00各类水凝物进入快速增长阶段，霰混合比在7 km高度迅速超过0.6 g·kg^-1，雨水在4 km高度达0.5 g·kg^-1，云冰和雪在高层同步增强，为冰相发展提供物质来源[图8（b）]；03：30霰和雨的混合比进一步增大，雪和云冰维持峰值，且冰相粒子峰值略早于雨水峰值，表明冰相过程在降水形成中具有重要作用[图8（c）]；06：30霰和雨水混合比达峰值，分别为1.0、0.9 g·kg^-1，云冰和雪同步维持高值，云内冰相活动最为强盛[图8（d）]；08：00对流系统减弱，各类水凝物混合比显著下降，霰和雨水峰值降至0.4 g·kg^-1，高层云冰基本消散，垂直分布厚度收缩，降水趋于结束[图8（e）]。总体而言，霰是本次暴雨过程最主要的冰相粒子，其演变特征对降水发展具有关键作用。

为量化云微物理过程的转化率，图9给出了强降水区域不同时刻雨水主要源汇项转化率垂直廓线。可以看出，霰融化是雨水最主要的源项，最大转化率出现在0 ℃层下方4.5 km附近，为5×10^-3 g∙kg^-1∙s^-1；云雨碰并为次要源项，最大值约1.1×10^-3 g∙kg^-1∙s^-1；雨水消耗项（汇项）存在分层特征，雪雨碰并集中在0 ℃层附近，雨水蒸发为0 ℃层以下主要消耗项。从时间演变看，16日00：00对流发展初期，各项转化率较低，雨水生成不明显[图9（a）]；02：00—03：30是对流发展阶段，0 ℃层附近霰融化过程快速增强，成为初始雨水的物质来源[图9（b）、（c）]；06：30为降水峰值时刻，霰融化强度达到最大[图9（d）]；08：00对流减弱，各项转化率同步下降[图9（e）]。总体而言，雨水生成过程集中在0 ℃层附近及以下，冰相融化与暖云碰并在该高度协同促进雨水快速增长。

雪粒子是冰相转化的重要中间载体，图10给出强降水区域不同时刻雪主要源汇项转化率垂直廓线。可以看出，16日00：00各源汇项转化率较低[图10（a）]；02：00随着对流发展，雪碰并过冷水成为雪主要增长机制，在0 ℃层附近5.3 km高度达到峰值为0.7×10^-3 g∙kg^-1∙s^-1，云冰碰并过冷水和云冰通过贝吉隆过程生成雪为次要贡献项[图10（b）]；03：30—06：30雪的生成源项持续维持高值，霰雪碰并是雪的主要消耗途径，雪不断被霰收集，为霰的碰冻增长提供冰相基础[图10（c）、（d）]；08：00对流减弱，各项转化率同步下降，雪含量迅速减少[图10（e）]。总体而言，雪粒子对直接降水贡献有限，但作为冰相转化的重要中间环节，对霰的形成与发展具有关键支撑作用。

图11是强降水区域不同时刻霰主要源汇项的垂直廓线。霰是本次暖区暴雨中最主要的冰相粒子，其演变具有显著阶段性。16日00：00对流初期，霰相关转化过程整体微弱[图11（a）]；02：00霰凇附碰并雨水转化率迅速增强，在0 ℃层下方5.0 km附近达峰值约10×10^-3 g∙kg^-1∙s^-1，远高于其他生成过程，主导霰粒子增长[图11（b）]；03：30—06：30该过程持续维持高值[图11（c）、（d）]；08：00随着对流减弱，霰的主要转化过程明显衰减，其含量随之下降[图11（e）]。整个过程霰融化既是霰最主要消耗项，也是雨水形成的重要来源。总体而言，霰的增长维持是本次强降水发展的关键微物理特征，其演变与降水强度变化密切相关。

综上所述，本次暖区暴雨的云微物理过程呈现出明显的阶段性和垂直分层特征。霰粒子在中层通过凇附碰并迅速增长，并在0 ℃层附近融化，成为雨水生成的重要物质来源；强降水阶段，低层云雨碰并过程增强，进一步促进雨水增长。雪粒子作为冰相转化的中间环节，为霰的生成提供支撑，对降水的直接贡献有限。冰相过程主导降水的启动与增强，暖云过程在强降水维持阶段起关键作用，二者在0 ℃层附近的协同作用构成本次暖区暴雨的主要云微物理机制。

本文利用中尺度数值模式WRF V4.0对2019年5月15日20：00—16日20：00福建三明地区一次暖区暴雨过程开展模拟，结合HYSPLIT模型追踪本次暴雨水汽来源，分析中尺度对流系统云微物理特征及其降水机制，得到以下主要结论。

（1）本次暖区暴雨发生于高层辐散、低层急流辐合的有利环流背景下，副热带高压西北侧强盛的西南急流是暴雨发生的关键动力条件；中尺度对流单体持续东移并呈现典型“列车效应”，是导致累计降水突破历史极值的直接原因；WRF模式能较好再现本次暴雨的落区、强度与演变过程。

（2）南边界为主要水汽输入通道，西边界气流提供重要水汽补充，充足的水汽供给有利于“列车效应”维持发展；850 hPa与925 hPa是关键水汽输送层，低层持续输送水汽为暴雨的维持提供有利物质条件。

（3）在Lin云微物理参数化方案下，各类水凝物表现为垂直分层特征，水汽与霰粒子是占主导地位的水成物；模拟降水呈现夜间增强、清晨达峰值的演变特征；霰粒子混合比在强降水时段仅次于水汽，是连接冰相过程与地面降水的关键粒子。

（4）在Lin云微物理参数化方案下，霰粒子冰相过程是本次暖区暴雨形成不可或缺的关键环节。霰粒子通过碰并过冷水滴实现快速增长，其融化过程是强降水启动的重要机制；低层云雨碰并过程进一步推动雨水持续增长，形成了“冰相启动、暖云维持”的降水转化格局。

尽管本研究在暖区暴雨的水汽输送和云微物理过程开展了定量分析，但仍存在一定局限性。一方面，WRF模式对云微物理过程的模拟结果强烈依赖于参数化方案的选择，不同参数化方案在对流结构、霰粒子时空分布等方面的模拟可能存在差异，后续可通过多方案对比以增强结论的可靠性。另一方面，本研究仅针对单一典型个例开展分析，未来有必要结合更多福建地区暖区暴雨事件，系统探究云微物理过程与地形、边界层之间的耦合机制，进一步提升对暖区暴雨形成机理的整体认识与预报能力。