吉林一次極端降水發(fā)生發(fā)展動熱力過程的數(shù)值模擬分析

遲靜 周玉淑 冉令坤 周括 沈新勇

1 南京信息工程大學(xué)氣象災(zāi)害教育部重點(diǎn)實(shí)驗室/氣候與環(huán)境變化國際合作聯(lián)合實(shí)驗室/氣象災(zāi)害預(yù)報預(yù)警與評估協(xié)同創(chuàng)新中心，南京 210044

2 中國科學(xué)院大氣物理研究所云降水物理與強(qiáng)風(fēng)暴院重點(diǎn)實(shí)驗室，北京 100029

3 中國科學(xué)院大學(xué)，北京 100049

4 中國氣象局烏魯木齊沙漠氣象研究所，烏魯木齊 830002

5 南方海洋科學(xué)與工程廣東省實(shí)驗室（珠海），珠海 519082

1 引言

夏季暴雨是影響我國東北地區(qū)的重要災(zāi)害性天氣之一（陶詩言, 1980）。近年來，東北地區(qū)頻繁發(fā)生暴雨、大暴雨等極端性天氣，并引發(fā)嚴(yán)重的洪澇和地質(zhì)災(zāi)害，如1998 年松嫩流域特大洪水以及2005 年黑龍江沙蘭鎮(zhèn)突發(fā)性短時強(qiáng)降水等，給人民群眾的生命財產(chǎn)安全造成嚴(yán)重威脅，引發(fā)眾多學(xué)者對東北暴雨展開科學(xué)研究。鄭秀雅等（1992）以及鄒立堯和丁一匯（2010）等對東北暴雨進(jìn)行了氣候?qū)W的統(tǒng)計分析和歸納，得到東北暴雨的時空分布特征。也有學(xué)者對典型的東北暴雨個例進(jìn)行分析，如1998 年引發(fā)松嫩流域洪澇災(zāi)害的大暴雨天氣過程等（孫力等, 2000, 2002; 劉景濤等, 2000; 陳立亭等, 2000）。而東北冷渦是影響我國東北地區(qū)重要的天氣系統(tǒng)，東北地區(qū)夏季暴雨常常受其影響。東北冷渦暴雨一般具有局地性、突發(fā)性強(qiáng)等特點(diǎn)，不僅給當(dāng)?shù)卦斐傻蜏貎龊?、連續(xù)降水洪澇、突發(fā)性強(qiáng)對流天氣，還會使我國其他地區(qū)產(chǎn)生災(zāi)害性強(qiáng)的中尺度對流系統(tǒng)，是北方地區(qū)降水監(jiān)測預(yù)報的一大難點(diǎn)（王東海等, 2007; 張立祥和李澤椿, 2009）。

東北冷渦環(huán)流背景可以為中尺度對流提供有利的動力以及熱力條件進(jìn)而導(dǎo)致強(qiáng)對流等災(zāi)害性天氣（鐘水新等, 2013; 蔡雪薇等, 2019），其中暴雨是其造成的災(zāi)害性天氣中最為常見的一類。圍繞東北冷渦暴雨，眾多學(xué)者已經(jīng)對其大中尺度環(huán)流背景、物理量場診斷分析以及降水機(jī)制等方面進(jìn)行了研究。冷渦常在其外圍與其他天氣系統(tǒng)作用產(chǎn)生暴雨，如低壓槽、切變線、臺風(fēng)和副熱帶高壓等（李爽等,2016），東北冷渦的活動與東亞阻塞高壓、西太平洋副熱帶高壓配合形成了有利于持續(xù)性強(qiáng)降水產(chǎn)生的大尺度環(huán)流背景（孫力等, 2002），如2014 年山西省一次區(qū)域性暴雨就是發(fā)生在西太平洋副高東退、東北冷渦東移并與北上的臺風(fēng)“浣熊”相互作用的環(huán)流背景之下（王思慜, 2014）。研究指出高、低空急流上下的耦合作用常是東北冷渦暴雨發(fā)生的重要原因，高層輻散和低層輻合的垂直環(huán)流結(jié)構(gòu)為其提供了有利的動力條件，并且，高空急流出、入口區(qū)與低空急流的相對位置對強(qiáng)降水的落區(qū)有重要影響（陶詩言, 1980; 鐘水新等, 2013; 王寧等, 2014;袁美英等, 2014）。低空急流在冷渦天氣中也有著十分重要的作用。低空急流既是暴雨區(qū)的水汽輸送帶，又能為冷渦暴雨建立和維持不穩(wěn)定層結(jié)（張云等, 2008; 張立祥和李澤春, 2009）。此外，東北冷渦暴雨中，對流性降水最為常見，東北冷渦中高空溫度比較低，低渦后部一般有冷平流，當(dāng)?shù)蛯佑信瘽衿搅鬏斔蜁r，冷暖平流垂直疊加產(chǎn)生層結(jié)不穩(wěn)定，導(dǎo)致冰雹、雷暴等天氣以及持續(xù)性的局地強(qiáng)降水（鄭秀雅等, 1992）。另外，在東北冷渦過程中，不均勻地形常使得中尺度系統(tǒng)發(fā)生發(fā)展并產(chǎn)生和加強(qiáng)中尺度擾動，中尺度地形影響β 中尺度天氣系統(tǒng)的維持發(fā)展以及強(qiáng)降水的落區(qū)和強(qiáng)度（張玲和李澤椿, 2003）。雖然關(guān)于東北暴雨有很多研究開展，但由于其受西風(fēng)帶、副熱帶及熱帶環(huán)流系統(tǒng)共同影響，尤其是東北冷渦環(huán)流下，暴雨具有突發(fā)性較強(qiáng)、強(qiáng)度大、持續(xù)性強(qiáng)等特點(diǎn)，因此對其預(yù)報預(yù)警仍是東北地區(qū)天氣預(yù)報面臨的重點(diǎn)與難點(diǎn)。

2017 年7 月中下旬，吉林省連續(xù)出現(xiàn)2 次強(qiáng)降水過程，分別為7 月13～14 日和19～20 日。這兩次降水過程天氣背景極為相似，均為東北冷渦活動與西太副高配合，且兩次過程降水強(qiáng)度大，多地最大小時降水量和日降水量突破當(dāng)?shù)貧v史極值，其暴雨影響區(qū)域高度重疊，特大暴雨中心均出現(xiàn)在吉林省永吉縣和吉林市區(qū)。兩次降水強(qiáng)度大、特大暴雨區(qū)高度重疊、時間間隔短的特點(diǎn)在當(dāng)?shù)貧庀笫飞蠘O為罕見。其中，7 月13～14 日的強(qiáng)降水過程還受副熱帶高壓后部切變影響，造成吉林省19 人死亡、18 人失蹤，全省直接經(jīng)濟(jì)損失212.3 億元。本文以此次過程為例，探討暴雨發(fā)生的環(huán)流背景和影響機(jī)制，利用高分辨率數(shù)值模擬資料分析影響強(qiáng)降水發(fā)生發(fā)展因素，以加深對東北冷渦影響東北地區(qū)極端強(qiáng)降水發(fā)生過程的理解。

2 資料、降水實(shí)況

2.1 資料

本文用于天氣形勢和降水分析所用的資料：歐洲中期天氣預(yù)報中心（ECWMF）提供的ERAInterim 全球再分析資料，一日4 次，時間間隔6 h，空間分辨率為0.75°×0.75°；中國氣象局提供的國家級地面觀測站降水資料和探空資料，以及國家氣象信息中心基于全國自動站觀測降水量和CMORPH衛(wèi)星反演降水資料，采用PDF（Probability Density Function）和OI（Optimal Interpolation）兩步融合方法生成的中國區(qū)域1 h、0.1°×0.1°分辨率的CMORPH 融合降水量數(shù)據(jù)（沈艷等, 2013）。

2.2 降水實(shí)況

2017 年7 月13～14 日的強(qiáng)降雨主要集中在13 日09:00～14:00（協(xié)調(diào)世界時，下同）。其中吉林、永吉出現(xiàn)暴雨和大暴雨。永吉全縣日平均降水量171.5 mm，永吉縣春登站降水總量達(dá)到291.6 mm，最大1 小時降雨強(qiáng)度達(dá)107.1 mm h-1日降雨量和1 h 降水量均突破歷史極值，永吉縣年平均降水量677.4 mm，本次暴雨僅一天就達(dá)到了往年總降水量的三分之一。從24 h 降水分布（圖1）可見，除了永吉出現(xiàn)極端降水，吉林多地降水量也達(dá)特大暴雨（6 個觀測站點(diǎn)）和大暴雨（66 個觀測站點(diǎn)）標(biāo)準(zhǔn)，還有58 個站點(diǎn)達(dá)到暴雨量級，具有影響范圍廣，持續(xù)時間長，過程雨量大，小時雨強(qiáng)強(qiáng)等特點(diǎn)。

圖1 2017 年7 月13 日00:00 至14 日00:00（協(xié)調(diào)世界時，下同）24 h 累積降水量（單位：mm），虛線為700 m 地形Fig. 1 24 h accumulative precipitation from 0000 UTC 13 July to 0000 UTC 14 July 2017 (units: mm). The dashed line is for an elevation of 700 m

3 天氣形勢、影響極端降水的環(huán)境因素分析

3.1 天氣形勢

利用ERA-Interim 的0.75°×0.75°再分析資料對此次降水過程的大尺度背景場進(jìn)析表明，7 月12～13 日，500 hPa 環(huán)流場中，西太平洋副熱帶高壓呈帶狀分布，主體位置偏北，5840 gpm 線位于40°N 附近。歐亞地區(qū)中高緯度環(huán)流形勢為兩槽一脊型，溫壓場斜壓性較大，東北地區(qū)北部有冷渦穩(wěn)定維持，渦后有冷空氣持續(xù)南下影響東北地區(qū)。

13 日06:00（圖2a），東北地區(qū)北部50°N～60°N 低渦中心氣壓為5600 gpm，吉林省上空受低渦底部和副熱帶高壓之間平直的偏西緯向環(huán)流控制，低渦后部有冷舌向南向東發(fā)展，使冷空氣擴(kuò)散南下，在內(nèi)蒙古東部地區(qū)有一支高空急流建立并在東移過程中逐漸加強(qiáng)。到13 日12:00，5840 gpm 線南落，低渦南壓至黑龍江與內(nèi)蒙古交界處，冷渦南部低槽由黑龍江北部向南延伸至遼寧西部，槽后的冷空氣隨西北氣流向吉林上空持續(xù)輸送。200 hPa 高空急流東移加強(qiáng)，急流中心風(fēng)速達(dá)42 m s-1以上，此時吉林地區(qū)處于高空急流入口區(qū)右側(cè)，表現(xiàn)為明顯的高層輻散氣流。

850 hPa 天氣圖上的形勢場與500 hPa 配合較好，低壓中心同樣位于東北地區(qū)北部，13 日06:00（圖2c），吉林北部到遼寧西部有一條東北—西南向的切變線，切變線以東，遼寧中部上空有一條明顯的西南急流帶。到13 日12:00（圖2d），切變線增強(qiáng)，并由吉林北部發(fā)展延伸至渤海北部，低空西南急流加強(qiáng)北抬深入到吉林東北部地區(qū)，最大風(fēng)速達(dá)到18 m s-1。吉林中部地區(qū)對應(yīng)高空急流入口區(qū)右側(cè)、低空急流的左側(cè)，形成了高空輻散低空輻合的環(huán)流形勢。隨著中高層冷空氣的侵入下沉和低空西南急流將暖濕空氣源源不斷輸送至吉林地區(qū)，形成下層暖濕中高層冷干的不穩(wěn)定層結(jié)，為降水提供了有利的動力和水汽條件。

圖2 2017 年7 月13 日（a、b）500 hPa 位勢高度（實(shí)線，單位：gpm）、溫度（虛線，單位：°C）、風(fēng)場（矢量箭頭，單位：m s-1）和200 hPa 高空急流（陰影，單位：m s-1）分布以及（c、d）850 hPa 位勢高度（等值線，單位：gpm）、風(fēng)場（風(fēng)羽符號，單位：m s-1）和低空急流（陰影，單位：m s-1）分布：06:00（左列）；12:00（右列）Fig. 2 (a, b) Distribution of geopotential height (solid lines, units: gpm), temperature (dashed lines, units: °C), wind (vectors, units: m s-1) at 500 hPa and high-level jet (shaded, units: m s-1) at 200 hPa; (c, d) distribution of geopotential height (isolines, units: gpm), wind (wind barbs, units: m s-1) and low-level jet (shaded, units: m s-1) at 850 hPa at (a, c) 0600 UTC and (b, d) 1200 UTC on July 13, 2017

綜上所述，在副高偏北、中緯度鋒區(qū)明顯的環(huán)流背景下，受500 hPa 東北冷渦底部槽、850 hPa切變線、高低空急流的共同影響導(dǎo)致了對流性強(qiáng)降水，而冷暖空氣在吉林中部交匯，導(dǎo)致冷暖空氣切變線長時間維持在吉林上空，是導(dǎo)致此次極端暴雨的重要天氣形勢。

3.2 水汽輸送和輻合特征分析

3.2.1 水汽輸送

充足的水汽輸送和輻合是持續(xù)性暴雨形成的必要條件。分析本次暴雨期間的水汽通量場發(fā)現(xiàn)，7月13 日06:00，低層929 hPa（圖3a）的水汽從孟加拉灣經(jīng)南海沿西南氣流經(jīng)由山東半島—黃渤海一帶向東北地區(qū)輸送。與925 hPa 對比，700 hPa（圖3b）水汽輸送強(qiáng)度較弱，除了孟加拉灣西南暖濕水汽通道外，還有一條從薩彥嶺沿西北路徑向吉林省輸送冷濕氣流的水汽通道，這兩支水汽在吉林省中部匯合。而由大氣整層水汽通量積分（圖3c）所示，西南路徑的水汽通量值明顯大于西北路徑，西南急流輸送的水汽是此次降水過程的主要水汽來源。而來自西南的暖濕空氣與來自西北的冷濕空氣在吉林上空交匯，使吉林地區(qū)持續(xù)處于冷暖水汽輻合區(qū)，為暴雨的發(fā)生提供了有利的水汽條件。

圖3 2017 年7 月13 日06:00（a）925 hPa、（b）700 hPa 水汽通量（單位：g cm-1 hPa s-1）以及（c）大氣整層水汽通量（單位：kg m-1 s-1）Fig. 3 Water vapor fluxes at (a) 925 hPa; (b) 700 hPa (units: g cm-1 hPa s-1), and (c) water vapor fluxes of the whole layer (units: kg m-1 s-1) at 0600 UTC on July 13, 2017

水汽通量是表征水汽輸送強(qiáng)度和方向的重要物理參量，但其不能表征水汽的源匯，因此還需要分析水汽通量散度，以及降水水汽來源和輻合區(qū)。分析此次降水過程850 hPa 水汽通量散度與比濕分布發(fā)現(xiàn)，降水前期13 日00:00（圖4a），850 hPa 比濕大值區(qū)位于吉林省與遼寧省的交界處，但還有一條明顯的濕度舌（比濕大于12 g kg-1）東伸至吉林省北部，且吉林省中部與遼寧交界處也處于水汽通量的弱輻合區(qū)。13 日12:00（圖4b），比濕大值區(qū)東移，吉林省中部比濕增加到14 g kg-1以上，同時該地區(qū)水汽通量輻合增加，與降水強(qiáng)度變化相符。結(jié)合降水量分布情況（圖1）對比可見，水汽輻合與比濕大值的疊加區(qū)與暴雨落區(qū)有著較好的對應(yīng)關(guān)系和時間相關(guān)性。水汽輸送通道的形成和對流層中低層水汽在該地區(qū)的持續(xù)大量的積聚為暴雨過程提供了充足的水汽條件。從比濕與水汽通量散度沿43.5°N 的緯向垂直剖面圖中可以看出，13 日00:00（圖4c），比濕大于14 g kg-1區(qū)域主要集中在850 hPa 及以下層，126°E 西側(cè)有濕舌向高空延伸，而中層比濕等值線向低層下凹，說明有低層暖濕空氣加強(qiáng)抬升并與其上層干冷空氣作用。850 hPa以下有水汽輻合，高層水汽輻散，而126°E 東側(cè)則與之相反，850 hPa 以上出現(xiàn)水汽輻合中心。至12:00（圖4d），126°E 西側(cè)850 hPa 低層水汽輻合增強(qiáng)，且輻合區(qū)域向東斜升，125°E 附近輻合區(qū)抬升至700 hPa，吉林地區(qū)西低東高的山地地形對由西而來的水汽有明顯的山前堆積輻合作用和抬升作用，有利于對流觸發(fā)。

圖4 2017 年7 月13 日（a、b）850 hPa 比濕（等值線，單位：g kg-1）、水汽通量散度（陰影，單位：10-7 g cm-2 hPa s-1）分布以及（c、d）比濕（等值線，單位：g kg-1）、水汽通量散度（陰影，單位：10-7 g cm-2 hPa s-1）沿43.5°N 的緯向—垂直剖面：（a、c）00:00；（b、d）12:00。黑色陰影為地形，下同F(xiàn)ig. 4 (a, b) Distribution of specific humidity (isolines, units: g kg-1) and vapor flux divergence (shaded, units: 10-7 g cm-2 hPa s-1) at 850 hPa; (c, d)zonal-vertical cross sections of specific humidity (isolines, units: g kg-1) and vapor flux divergences (shaded, units: 10-7 g cm-2 hPa s-1) along 43.5°N on July 13, 2017: (a, c) 0000 UTC; (b, d) 1200 UTC. Black shading denotes terrain, the same below

由此可見，持續(xù)充足的水汽輸送為此次暴雨過程提供了有利的環(huán)境條件，低層暖濕空氣在吉林中部輻合上升與中層干冷空氣發(fā)生作用觸發(fā)降水，而長白山地形對水汽的阻擋抬升作用使得降水持續(xù)集中并在該地區(qū)輻合。

3.2.2 水汽輸送及輻合的極端性特點(diǎn)

整層大氣可降水量是分析降水的一個重要參量，與降水范圍有密切關(guān)系（楊紅梅等, 1998; 劉晶等,2019）。其定義是指單位面積內(nèi)垂直氣柱中所含有的水汽總量，并假設(shè)其全部凝結(jié)后積聚的液態(tài)水深度，可以反映該地區(qū)大氣的水汽含量（李霞和張廣興, 2003）。此次降水過程中，吉林地區(qū)大氣可降水量（圖5a）分布表明，在降水開始前，吉林省中部多數(shù)站點(diǎn)大氣可降水量均超過50 mm，且高值區(qū)與降水中心吻合較好。由圖5b 可見，13 日06:00吉林市大氣可降水量為53.5 mm，為7 月以來最高值。

圖5 2017 年（a）7 月13 日06:00 吉林省整層大氣可降水量（PWAT；圖中數(shù)字，單位：mm）及小時降水量（陰影，單位mm）分布；（b）吉林站7 月1～17 日整層大氣可降水量時間演變（單位：mm；虛線為平均值）Fig. 5 (a) Precipitable water vapor (PWAT; numbers, units: mm) and 1-h accumulated precipitation (shaded, units: mm) in Jilin Province at 0600 UTC on July 13, 2017; (b) time series of PWAT (units: mm., the dashed line is the average) from 1 to July 7 of Jilin station in 2017

選取吉林站（54172 站）近5 年以來日降水量≥50 mm 的8 次暴雨個例作為統(tǒng)計對象，利用ERAInterim 再分析資料計算表征水汽條件的物理量：大氣整層可降水量、水汽通量散度及其平均值（圖6）可見，本次降水過程與歷史暴雨過程的樣本對比，大氣整層可降水量和水汽通量散度均遠(yuǎn)超8 次暴雨樣本的平均值，其中大氣整層可降水量為次大，而水汽通量散度為極大值，證明了極端的水汽輸送和輻合，是此次極端降水事件發(fā)生的前提條件。

圖6 吉林站（54172 站）2012 年以來8 次日降水量≥50 mm 的暴雨過程中（a）整層可降水量（單位：mm）、（b）水汽通量散度（單位：10-8 g cm-2 hPa s-1）和及其平均值（虛線）的對比Fig. 6 Comparison diagram between (a) PWAT (units: mm), (b) vapor flux divergences (units: 10-8 g cm-2 hPa s-1) and their average (dashed line) in the eight rainstorms with daily precipitation ≥50 mm since 2012 in Jilin station (54172)

3.3 動力條件分析

強(qiáng)大的動力抬升作用是暴雨發(fā)生發(fā)展的重要條件。圖7 給出了7 月13 日各時刻沿降水中心43.5°N 的垂直速度和渦度散度的緯向垂直剖面圖，可以看到13 日06:00（圖7a、d），121°E～126°E范圍內(nèi)，在850 hPa 以下有輻合中心，500 hPa 中高層附近有弱的輻散，對應(yīng)500 hPa 以下有局地上升運(yùn)動。12:00（圖7b、e）低層輻合加強(qiáng)范圍向東擴(kuò)展，在126°E～129°E 之間，由于山地作用，輻合區(qū)域向高空傾斜抬升至300 hPa，200 hPa 由于高空急流的建立轉(zhuǎn)為強(qiáng)輻散中心，這種高層輻散低層輻合的抽吸作用使垂直上升運(yùn)動迅速增強(qiáng)，進(jìn)而導(dǎo)致降水發(fā)生發(fā)展。18:00 后（圖7c、f），低層輻合高層輻散減弱，垂直上升速度相應(yīng)減小，降水隨之減弱。從渦度場分布看，冷渦低槽對應(yīng)的正渦度帶加強(qiáng)并向東傾斜發(fā)展，12:00，500 hPa 以下為傾斜的正渦度帶，正渦度中心位于122°E 附近低層，對應(yīng)高空低槽東移和低空切變線的形成。因此，從垂直速度和散度渦度場中可見，在吉林上空抽吸作用與散度渦度的傾斜發(fā)展加強(qiáng)了垂直上升運(yùn)動，為此次強(qiáng)降水的發(fā)生發(fā)展提供了良好的動力條件。

圖7 2017 年7 月13 日（a、d）06:00、（b、e）12:00 和（c、f）18:00（a-c）垂直速度（單位：Pa s-1）以及（d-f）散度（陰影，單位：10-5 s-1）、渦度（等值線，單位：10-5 s-1）沿43.5°N 的垂直剖面Fig. 7 Vertical cross sections of (a-c) w (units: Pa s-1) and (d-f) divergence (shaded, units: 10-5 s-1), vorticity (contours, units: 10-5 s-1) along 43.5°N at (a, d) 0600 UTC, (b, e) 1200 UTC, and (c, f) 1800 UTC on July 13, 2017

4 中尺度數(shù)值模式（WRF）試驗設(shè)計及驗證

本文重點(diǎn)研究長白山地區(qū)附近東北冷渦與地形對暴雨的作用，鑒于現(xiàn)有觀測資料時空分辨率低，為進(jìn)一步對強(qiáng)降水過程機(jī)理進(jìn)行更細(xì)致的分析，故利用中尺度數(shù)值模擬模式WRF（4.0 版本）對此次暴雨過程開展高分辨率數(shù)值模擬。

4.1 WRF 數(shù)值模擬試驗設(shè)計

模式初始場和邊界條件采用分辨率為1°×1°，時間間隔為6 h 的NCEP/NCAR 提供的FNL 全球再分析資料，模擬區(qū)域選取見圖8，水平分辨率為3 km，格點(diǎn)數(shù)為701×711，垂直分辨率為51 層。模式模擬的起始時間為2017 年7 月12 日00:00，積分步長18 s，共積分72 h，逐0.5 h 輸出模擬結(jié)果。模式的具體參數(shù)化如表1 所列，數(shù)值模擬區(qū)域及地形高度分布如圖8 所示。

圖8 模式模擬區(qū)域（陰影表示地形高度，單位：m）Fig. 8 Model domains. The shading denotes the terrain (units: m)

表1 模式主要參數(shù)列表Table 1 Model configuration for simulation

4.2 WRF 模擬結(jié)果驗證

從13 日07:00～13:00 的WRF 模擬（圖9a）與CMORPH 降水資料（圖9b）的6 h 累積降水量分布中可以看出，與實(shí)況相比，雖然模擬的雨帶略微偏東偏南，暴雨落區(qū)略微偏大，但模擬的強(qiáng)降水中心與實(shí)況基本一致，主要位于吉林市東南側(cè)，對暴雨落區(qū)、雨量大小的模擬都較好。為進(jìn)一步驗證模式模擬結(jié)果可靠性，選取降水最強(qiáng)時刻2017 年7 月13 日12:00 的WRF 模擬的逐小時累積降水分布（圖9c）與實(shí)況（圖9d）進(jìn)行對比。對于主要研究的吉林市地區(qū)而言，與6 小時累積降水對比情況相近，也是模擬的降水區(qū)域范圍稍偏大，但模擬的暴雨中心位置與實(shí)況較為一致，模擬的暴雨量級也與實(shí)況一致?？偟膩碚f，雖然模式在吉林省北部有虛假的雨帶，但是對于發(fā)生極端降水區(qū)域的暴雨中心和雨帶而言，模式對本次強(qiáng)降水研究地區(qū)的降水落區(qū)和強(qiáng)度的模擬結(jié)果較為理想，基本再現(xiàn)了此次永吉縣的極端降水過程。

圖9 （a、c）CMORPH 資料實(shí)況與（b、d）WRF 模擬的2017 年7 月13 日（a、b）07:00～12:00 6 h 累積降水量（彩色陰影，單位：mm）和（c、d）12:00 1 h 累積降水量（彩色陰影，單位：mm）分布。圖中灰階陰影區(qū)域表示地形（單位：m）Fig. 9 Distribution of (a, b) 6-h (0700 UTC-1200 UTC) and (c, d) 1-h (1200 UTC) accumulated precipitation (colored shade, units: mm) on July 13,2017: (a, c) Observed from CMORPH data; (b) simulated by WRF model. The monochrome shaded areas are indicated as terrain (units: m)

長春探空站（54161 站；43.54°N，125.13°E）位于此次強(qiáng)降水研究區(qū)域內(nèi)，因此，將WRF 模擬的長春站探空資料（圖10a）與長春觀測站的探空資料進(jìn)行對比（圖10b），可以看出，雖然模式模擬的對流層高層偏干，但模擬結(jié)果準(zhǔn)確地反映出長春站700～500 hPa 存在干層，850 hPa 對流層低層以及500～250 hPa 對流層中高層接近飽和的層結(jié)特征；從風(fēng)向上看，模擬結(jié)果準(zhǔn)確表現(xiàn)出850 hPa以下低層長春上空風(fēng)向隨高度順時針旋轉(zhuǎn)，為暖平流；上空700 hPa 風(fēng)向逆轉(zhuǎn)，冷平流侵入，激發(fā)對流不穩(wěn)定能量釋放產(chǎn)生降水。以上說明模式較好地反映了此次強(qiáng)降水研究區(qū)域的層結(jié)及風(fēng)場情況。

圖10 2017 年7 月13 日00:00 長春站（a）實(shí)況與（b）模擬的探空曲線，其中黑色實(shí)線表示環(huán)境溫度，藍(lán)色實(shí)線表示環(huán)境露點(diǎn)溫度Fig. 10 (a) Observed and (b) simulated sounding at Changchun station on 0000 UTC July 13, 2017. Solid red line indicates ambient temperature curve and solid blue line indicates environmental dew point temperature curve

綜合上述對比分析可見，無論是降水量還是層結(jié)和風(fēng)場的模擬，WRF 模式對此次暴雨的模擬與時實(shí)況基本相符，因此數(shù)值模擬試驗結(jié)果是基本可信的，可以利用高分辨率模擬資料對本次暴雨過程的機(jī)理進(jìn)行深入分析。

5 低層輻合線、高低空急流演變與動量輸送作用分析

5.1 切變線和高低空急流演變特征

圖11 為7 月12 日22:00 和13 日11:00 模擬的風(fēng)場和雷達(dá)回波，可以看出，700 hPa 風(fēng)場上存在平直西風(fēng)帶與西南風(fēng)形成的東西走向水平風(fēng)切變，對應(yīng)產(chǎn)生了低層輻合線，在對流系統(tǒng)發(fā)展初期，00:00 模擬的強(qiáng)回波位于吉林、遼寧與內(nèi)蒙古三省交界處；13 日00:00，隨著冷渦槽后西北風(fēng)南下，輻合線轉(zhuǎn)為西北—東南走向，對流發(fā)展移動至吉林省中部（圖略）；11:00 雷達(dá)回波由團(tuán)狀發(fā)展成帶狀，吉林中南部為大于40 dBZ的強(qiáng)回波區(qū)，為強(qiáng)烈發(fā)展的對流云區(qū)，槽后西北氣流與西南急流交匯造成的強(qiáng)烈的氣流輻合和切變，為對流發(fā)展和移動提供了極為有利的中尺度環(huán)境條件。

圖11 2017 年7 月（a）12 日22:00 和（b）13 日11:00 模擬的雷達(dá)組合反射率（彩色陰影，單位：dBZ）和700 hPa 風(fēng)場（風(fēng)向標(biāo)，單位：m s-1）分布Fig. 11 Distribution of simulated radar reflectivity (colored shade, units: dBZ) and wind bars (units: m s-1) at 700 hPa on (a) 2200 UTC July 12 and(b) 1100 UTC July 13, 2017

研究表明，高空急流的位置與強(qiáng)度對周邊地區(qū)的天氣和氣候變化起影響作用（耿全震和黃榮輝,1996; 吳偉杰等, 2006）。Chen（1982）指出高低空急流的耦合不僅能加強(qiáng)垂直次級環(huán)流和對流強(qiáng)度，還能通過潛熱釋放進(jìn)而使低空急流加強(qiáng)，為強(qiáng)降水的發(fā)生發(fā)展提供有利條件。孫繼松（2005）研究表明在中尺度降水過程中急流的產(chǎn)生與加強(qiáng)能促進(jìn)急流軸前的動力輻合過程。在本次降水過程中，上游6～10 km 有高空急流穩(wěn)定存在（圖12），從2017 年7 月13 日01:00 開始（圖略），高空急流前端8 km 以下高度存在強(qiáng)烈的下沉氣流，吉林市上空2 km 處出現(xiàn)低空急流，此時有弱降水產(chǎn)生；之后，6 km 高空30 m s-1急流中心有動量迅速下傳，05:00～09:00（圖7b 和c）吉林市上空低空急流不斷加強(qiáng)，15 m s-1急流中心高度下傳到1 km左右，產(chǎn)生超低空急流，在山前迎風(fēng)坡產(chǎn)生風(fēng)輻合，吉林市低空動量局地積聚。11:00（圖7d）低層西北氣流與西南氣流交匯輻合，同時在長白山地形的抬升作用下，產(chǎn)生了強(qiáng)烈的上升運(yùn)動，引發(fā)強(qiáng)降水。在降水發(fā)生前，對流層低層有明顯的暖平流，還有較強(qiáng)的水汽輻合，不同高度的三支急流互相配合，使暖濕空氣深厚且持續(xù)向暴雨區(qū)輸送，輻合線上風(fēng)速的增強(qiáng)對于暴雨中尺度系統(tǒng)的觸發(fā)具有重要意義。

圖12 模擬的2017 年7 月13 日（a）05:00、（b）07:00、（c）09:00 和（d）11:00 風(fēng)速（陰影，單位：m s-1）和風(fēng)矢量（箭頭, 單位：m s-1）沿圖11b 中黑色實(shí)線的垂直剖面（灰色柱狀圖表示1 h 累積降水量）Fig. 12 Vertical cross sections along the solid black line (shown in Fig. 11b) of simulated wind velocity (shaded, units: m s-1) and wind vectors(units: m s-1) at (a) 0500 UTC, (b) 0700 UTC, (c) 0900 UTC, and (d) 1100 UTC on July 13, 2017. The gray bar denotes 1-h accumulated precipitation

5.2 動量收支分析

急流的強(qiáng)度變化體現(xiàn)為動量的輸送（鐘中等,2010），張琳娜等（2018）推導(dǎo)得出適用于中尺度對流系統(tǒng)的動量方程，并指出強(qiáng)降水等強(qiáng)烈天氣過程大多存在著一定的動量輸送，動量下傳與地形作用導(dǎo)致的動量局地變化有利于地面風(fēng)增強(qiáng)。下面利用該動量方程進(jìn)一步分析動量下傳對低層風(fēng)輻合的影響，方程如下：

其中，v=(u,v,w)，u、v、和w分別為x、y和z方向的速度，f為科氏參數(shù)，p為氣壓， ρ為密度，?=?/?xi+?/?y j+?/?zk為三維空間梯度算子， ρu和ρv分別為緯向（或x方向）和經(jīng)向（或y方向）的動量。由于此次對流過程以經(jīng)向為主，低層風(fēng)場受偏南風(fēng)與偏北風(fēng)輻合作用，所以主要利用方程（2）分析此次對流過程的經(jīng)向動量（ρv）的變化以及經(jīng)向動量的輸送特征。

圖13 是方程（2）右端的經(jīng)向動量通量散度項[－?·(vρv)]、科氏力項（－fρu）和氣壓經(jīng)向梯度項（－?p/?y）沿126.3°E 的垂直分布。在11:00 降水強(qiáng)盛，降水量主要出現(xiàn)在43.2°N 周圍。方程中的三個強(qiáng)迫項也主要分布在降水區(qū)域上空10 km 高度以下，其中動量通量散度項在經(jīng)向動量局地變化中起主導(dǎo)作用，這與該區(qū)域較大的經(jīng)向風(fēng)速變化有關(guān)。在43.2°N 北側(cè)降水區(qū)域，動量通量散度項在近地面層表現(xiàn)為正值，說明降水區(qū)域近地面層存在地面風(fēng)輻合。2～6 km 高空則存在負(fù)高值區(qū)，這主要是由急流中心風(fēng)速在此高度造成下傳和低槽加深使經(jīng)向風(fēng)速增大輻合。高層的正值中心由散度項和氣壓經(jīng)向梯度項共同作用，這可能與高空急流出口的風(fēng)速輻合以及冷渦環(huán)流有關(guān)。北部降水區(qū)在2 km 以下近地面有散度項的正高值區(qū)，可能由山區(qū)地形抬升輻合作用導(dǎo)致。綜上所述，6 km 以下在經(jīng)向動量的局地變化中動量通量的散度項占主導(dǎo)作用，說明經(jīng)向動量下傳對低層風(fēng)輻合切變變化有重要作用。

圖13 方程（2）左端的（a）經(jīng)向動量的局地變化項（陰影，單位：10-3 kg m-2 s-2）、（b）經(jīng)向動量通量散度項（陰影，單位：10-3 kg m-2 s-2）、（c）科氏力項（陰影，單位：10-3 kg m-2 s-2）和（d）氣壓經(jīng)向梯度（陰影，單位：10-3 Pa m-1）2017 年7 月13 日11:00 沿126.3°E 的經(jīng)向—垂直剖面?；疑幱皡^(qū)為地形，黑色實(shí)線表示模擬的1 h 累積降水量（單位：mm）Fig. 13 Meridional-vertical sections of (a) local changes in meridional momentum (shaded, units: 10-3 kg m-2 s-2), (b) divergence of meridional momentum flux (shaded, units: 10-3 kg m-2 s-2), (c) Coriolis force term (shaded, units: 10-3 kg m-2 s-2), and (d) meridional gradient of pressure(shaded, units: 10-3 Pa m-1) along 126.3°E at 1100 UTC on July 13, 2017. The gray shading denotes terrain, and the black line denotes the simulated 1 h precipitation (units: mm)

經(jīng)向垂直剖面圖（圖14）顯示了經(jīng)向動量在降水過程中的演變。07:00（圖14a）中層為北風(fēng)動量高值區(qū)，位于降水區(qū)域北部。近地面層降水區(qū)域南側(cè)為南風(fēng)動量高值區(qū)，北側(cè)是北風(fēng)動量高值區(qū)，兩者正好在43.2°N 附近的降水中心交匯。09:00～11:00（圖14b、c），在3～6 km 有較強(qiáng)的由北向南的經(jīng)向動量通量(vρv,wρv)，向下傾斜輸送北風(fēng)動量，使近地面北風(fēng)動量增強(qiáng)，導(dǎo)致近地面北風(fēng)增大，南北風(fēng)動量在低空的交匯增強(qiáng)了低空切變線上的風(fēng)速和風(fēng)向輻合，南風(fēng)動量向高空的輸送使高空急流增強(qiáng)，加強(qiáng)了高層抽吸作用，在低空切變線輻合加強(qiáng)的共同作用下，將低空來自西南的暖濕氣流抬升至更高高度觸發(fā)強(qiáng)降水。

圖14 2017 年7 月13 日（a）07:00、（b）09:00、（c）11:00 經(jīng)向動量（陰影，單位：kg m-2 s-2）和經(jīng)向動量通量（箭頭，單位：kg m-2 s-2）沿126.3°E 的經(jīng)向—垂直剖面。灰色陰影區(qū)為地形，黑色實(shí)線表示模擬的1 h 累積降水量（單位：mm）Fig. 14 Meridional-vertical sections of meridional momentum (shaded, units: kg m-2 s-2) and its fluxes (arrows, units: kg m-2 s-2) at (a) 0700 UTC on July 13, 2017; (b) 0900 UTC on July 13, 2017; (c) 1100 UTC on July 13, 2017

6 結(jié)論與討論

本文基于ERA-Interim 再分析資料、東北地區(qū)的多種觀測資料和WRF 高分辨率模擬資料，對2017 年7 月13 日吉林極端降水事件環(huán)流背景、水汽輸送條件、動熱力結(jié)構(gòu)、動量輸送等特點(diǎn)進(jìn)行分析，得到以下結(jié)論：“兩槽一脊”的環(huán)流形勢，以及副高北抬、東北冷渦、中緯度鋒區(qū)形成是此次降水發(fā)生的有利天氣背景，東北冷渦南側(cè)低槽、低空切變線、高低空急流是引發(fā)極端降水的重要天氣系統(tǒng)。

（2）降水水汽來源有兩條，一條為副高外圍西南氣流輸送的孟加拉灣、南海水汽，另一條是東北冷渦槽后帶來的西北路徑的水汽。吉林地區(qū)西低東高的地形對山前西南氣流有阻擋和強(qiáng)迫抬升作用。本次降水的整層可降水量為近5 年第二強(qiáng)，水汽通量散度為近5 年暴雨過程的極值，水汽條件極為有利。吉林上空低層輻合高層輻散，渦度傾斜發(fā)展的垂直結(jié)構(gòu)使得上升運(yùn)動加強(qiáng)，為極端降水的發(fā)生提供動力條件。

（3）吉林上空中層有干冷空氣侵入，低層低空急流的暖濕水汽輸送導(dǎo)致吉林地區(qū)條件不穩(wěn)定層結(jié)形成和加強(qiáng)。降水前，高空動量下傳加強(qiáng)了低空急流發(fā)展，超低空急流的產(chǎn)生與高低空急流相互作用，使上升運(yùn)動持續(xù)加強(qiáng)。高空低槽導(dǎo)致北風(fēng)動量下傳，與低層強(qiáng)的南風(fēng)動量交匯，南北經(jīng)向動量的交匯加強(qiáng)了低層風(fēng)輻合切變，配合上升運(yùn)動，最終影響了極端降水的強(qiáng)度與落區(qū)。

本文雖然對此次吉林省特大暴雨進(jìn)行了診斷分析和模擬試驗，也得到了一些結(jié)論，但還未對降水過程中的中尺度對流系統(tǒng)的演變及其對降水發(fā)展的作用進(jìn)行分析，以及長白山地形對降水作用的影響分析還要繼續(xù)加強(qiáng)，后續(xù)工作中將進(jìn)一步進(jìn)行針對性研究。