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      1981~2019 年吉林省暖季冷渦降水時(shí)空變化特征

      2022-01-26 06:22:18李尚鋒任航高樅亭尹路婷楊旭
      大氣科學(xué) 2022年1期
      關(guān)鍵詞:冷渦量級(jí)貢獻(xiàn)

      李尚鋒 任航 高樅亭 尹路婷 楊旭

      1 吉林省氣象科學(xué)研究所長白山氣象與氣候變化吉林省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室/中高緯度環(huán)流系統(tǒng)與東亞季風(fēng)研究開放實(shí)驗(yàn)室,長春 130062

      2 東北冷渦研究重點(diǎn)開放實(shí)驗(yàn)室,沈陽 110016

      3 吉林省氣象臺(tái),長春 130062

      1 引言

      東北冷渦是東亞大氣環(huán)流中的重要組成部分,也是影響中國東北地區(qū)主要天氣系統(tǒng)之一,它是北半球中高緯度西風(fēng)帶環(huán)流系統(tǒng)在東北地區(qū)特定條件下的產(chǎn)物(孫力等, 1994)。東北冷渦的本質(zhì)為切斷低壓(鄭秀雅等, 1992),故又稱之為切斷低壓、東北低壓和冷低壓等,其形成、滯留和填塞對(duì)大氣環(huán)流又起著重要的反饋?zhàn)饔茫◤埩⑾楹屠顫纱?2009),并且與中高緯天氣系統(tǒng)和中低緯天氣系統(tǒng)關(guān)系密切(劉宗秀等, 2002; 劉剛等, 2015)。目前多采用《東北暴雨》(鄭秀雅等,1992)給出的東北冷渦定義:500 hPa 天氣圖上,范圍(35°~60°N, 115°~145°E)內(nèi)有閉合等高線,配合有冷中心或冷槽,具有能夠持續(xù)維持3 d 或3 d 以上的低壓環(huán)流系統(tǒng)(鄭秀雅等, 1992)。東北冷渦的最主要特征之一是移動(dòng)比較緩慢,不斷再生發(fā)展,具有較強(qiáng)的準(zhǔn)靜止性,一般可維持四五天,最多可達(dá)十余天(孫力, 1997; 孫力等, 2000),其一年四季均有出現(xiàn)(周琳, 1991; Hu et al., 2010),最為活躍的季節(jié)為夏季,尤以6 月份最多(孫力, 1997; Zhang et al., 2008),是造成東北地區(qū)夏季低溫冷害(丁士晟, 1980)、持續(xù)性的陰雨洪澇、突發(fā)性強(qiáng)對(duì)流天氣的重要天氣系統(tǒng)(陶詩言, 1980; 斯公望, 1988;朱乾根等, 2000; 何金海等, 2006a; 張立祥和李澤椿,2009)。

      東北冷渦容易產(chǎn)生穩(wěn)定的連續(xù)性降水,頻繁的冷渦活動(dòng)往往會(huì)帶來持續(xù)數(shù)日的低溫陰雨天氣,甚至能造成大范圍區(qū)域持續(xù)性的強(qiáng)降水。研究發(fā)現(xiàn)東北地區(qū)著名的“冷渦雨季”就是由東北冷渦頻繁活動(dòng)和持續(xù)造成的(孫力等, 1994, 1995; 孟慶濤等,2009),進(jìn)一步的研究發(fā)現(xiàn),東北地區(qū)夏季與冷渦有關(guān)聯(lián)的暴雨中,局地性暴雨達(dá)42.8%,區(qū)域性暴雨有35.8%(孫力等, 2010)。通過對(duì)吉林省汛期的洪澇與東北冷渦的關(guān)系研究發(fā)現(xiàn),東北冷渦越活躍,吉林省汛期降水也偏多,冷渦出現(xiàn)得越少,吉林省汛期降水也偏少(蘇博穎, 1996)。持續(xù)的冷渦降水過程能造成洪澇災(zāi)害,如:1998 年松嫩流域特大洪澇災(zāi)害的主要影響系統(tǒng)就是東北冷渦反復(fù)出現(xiàn)和維持的結(jié)果(陳立亭等, 2000; 劉景濤等,2000; 孫力和安剛, 2001; 孫力等, 2002);2017 年7 月13~14 日吉林省永吉縣出現(xiàn)破歷史記錄特大暴雨天氣,強(qiáng)降水引發(fā)山洪造成巨大的財(cái)產(chǎn)損失和人員傷亡,全省共有15 個(gè)縣市82 個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)的50 余萬人受災(zāi),緊急轉(zhuǎn)移人口12 萬多人,因?yàn)?zāi)死亡或失蹤37 人,直接經(jīng)濟(jì)損失達(dá)220 億元,此次暴雨過程就是穩(wěn)定少動(dòng)的東北冷渦配合副熱帶高壓西南暖濕氣流的環(huán)流背景下發(fā)生的(王寧等, 2018; 趙法存, 2018)。

      東北冷渦不僅影響東北本地區(qū)的降水,而且可引導(dǎo)高緯的冷空氣南下影響我國中緯度甚至低緯度地區(qū)。頻繁的東北冷渦活動(dòng)既能引起當(dāng)?shù)貧鉁睾徒邓黠@的異常,也能夠影響到我國南方的梅雨、華南前汛期降水(朱占云和何金海, 2010)。研究表明東北冷渦的強(qiáng)弱對(duì)江淮梅雨期的降水量亦有明顯的影響,東北冷渦的加強(qiáng)和南壓對(duì)西伸的副熱帶高壓產(chǎn)生直接作用,導(dǎo)致江淮梅雨期降水的活躍(王麗娟等, 2010),而東北冷渦活動(dòng)弱時(shí),梅雨量則偏少(何金海等, 2006b);胡開喜等(2011)研究發(fā)現(xiàn),持續(xù)性的強(qiáng)東北冷渦活動(dòng)不僅能造成東北地區(qū)春季和夏季局部降水偏多,也能導(dǎo)致長江流域往往降水顯著偏多。進(jìn)一步的研究還發(fā)現(xiàn),強(qiáng)的東北冷渦引導(dǎo)的冷空氣甚至能南下到達(dá)華南地區(qū)(蒙遠(yuǎn)文, 1983),對(duì)華南降水產(chǎn)生顯著影響,通過對(duì)東北冷渦最強(qiáng)和最弱的10 年合成發(fā)現(xiàn),強(qiáng)冷渦年份華南前汛期降水全部偏多,而冷渦最弱的10 年中則降水全部偏少(苗春生等, 2006a, 2006b)。

      由于過去東北冷渦降水的研究多集中在基于逐日資料的基礎(chǔ)上對(duì)冷渦降水的天氣尺度和中尺度系統(tǒng)的環(huán)流背景研究,以及對(duì)冷渦形成、發(fā)展、維持、消退期過程中的動(dòng)力和熱力過程研究方面,對(duì)逐小時(shí)資料冷渦降水的研究方面受限于觀測(cè)資料等因素,并未進(jìn)行系統(tǒng)的梳理。隨著雷達(dá)、衛(wèi)星探測(cè)和加密站等現(xiàn)代氣象觀測(cè)系統(tǒng)的發(fā)展,已有條件對(duì)冷渦降水的小時(shí)變化特征進(jìn)行研究和分析,鑒于此,本文基于近40 年來吉林省的逐小時(shí)冷渦降水資料,對(duì)不同量級(jí)冷渦降水的時(shí)空特征進(jìn)行了梳理。

      2 資料與方法

      本文采用1981~2019 年5~9 月(暖季)吉林省氣象信息中心的經(jīng)過質(zhì)量控制的51 個(gè)國家級(jí)地面氣象觀測(cè)站(圖1)的逐小時(shí)觀測(cè)數(shù)據(jù)集。采用中國氣象局的業(yè)務(wù)標(biāo)準(zhǔn)降水定義:1 h 降水量≥0.1 mm記為有降水,小時(shí)降水頻次為所有有效降水小時(shí)數(shù)(降水量≥0.1 mm)累加得出(簡稱:降水頻次);日降水峰值(簡稱:降水峰值)為24 小時(shí)逐時(shí)刻的降水量最大值(宇如聰和李建, 2016)。文章采用中國氣象局氣象業(yè)務(wù)中常用的定義方式,以08~20 時(shí)(北京時(shí),下同)為白天,該時(shí)段內(nèi)發(fā)生的降水定義為白天降水,以20 時(shí)至次日08 時(shí)為夜間,該時(shí)段內(nèi)發(fā)生的降水定義為夜間降水。本文將暖季冷渦環(huán)流背景下發(fā)生的降水定義為暖季冷渦降水。對(duì)小時(shí)降水量進(jìn)行了分級(jí):0.1 mm/h≤P(降水量)<5 mm/h,5 mm/h≤P≤10 mm/h 和P>10 mm/h 三類,分別對(duì)暖季冷渦降水期間這三類降水的降水頻次和降水貢獻(xiàn)進(jìn)行了分析,其中測(cè)站降水貢獻(xiàn)定義為該站暖季不同量級(jí)的冷渦降水量占本暖季冷渦降水總量的百分比,而不是占暖季總降水的比例。鑒于獲取資料長度為39 年,為便于進(jìn)行年代際分析,本文按如下方法劃分為四個(gè)年代際:1981~1990 年(1980 年代),1990~1999 年(1990 年代),2000~2009 年(2000 年代),2010~2019 年(2010 年代)。

      圖 1 吉林省51 個(gè)國家級(jí)地面氣象觀測(cè)站(紅點(diǎn))的分布情況,填色表示地形高度(單位:m)Fig. 1 Spatial distribution of the 51 national rain gauge stations (the red dots), the shadings denote the surface elevations (units: m)

      3 冷渦降水頻次的空間分布特征

      3.1 冷渦降水頻次白天和夜間空間特征

      為了了解5~9 月份冷渦降水期間,吉林省不同量級(jí)冷渦降水在白天和夜間發(fā)生頻次的空間分布特征和年代際變化,該部分對(duì)吉林省三種不同量級(jí)冷渦降水的空間分布特征進(jìn)行了討論。在降水量級(jí)為0.1~5 mm/h 的冷渦降水過程中,降水頻次的空間梯度分布特點(diǎn)很明顯(圖2),在1981~2019年整個(gè)時(shí)間段內(nèi),無論白天還是夜間吉林省東部山區(qū)均為降水高頻發(fā)生區(qū),其次為中部地區(qū),頻次最少的地區(qū)為吉林西部,即:由西向東呈現(xiàn)梯度增加的特點(diǎn)。這種分布特征與吉林省的地表類型相符:吉林省西部為干旱和半干旱的荒漠區(qū),中部為農(nóng)田區(qū),東部為山地森林覆蓋區(qū)。而長白山山脈主體位于朝鮮境內(nèi),在吉林省境內(nèi)的山地為其迎風(fēng)坡,眾所周知,在迎風(fēng)坡,由于地形對(duì)暖濕氣流的阻擋使其被迫抬升而降溫,易成云致雨,降水相對(duì)較多。整個(gè)吉林省降水頻次的年代際之間特點(diǎn)也很明顯,降水頻次最高的年代為2010 年代,其次為1980 年代,再次為1990 年代,降水頻次最低的年代為2000 年代。白天和夜間的降水頻次差值的年代際變化也很明顯:1980 年代和2000 年代吉林省西部白天均比晚上降水頻次高;1990 年代白天比夜間降水頻次高的地區(qū)主要集中在吉林省中部地區(qū);2010 年代白天比夜間降水頻次高的地區(qū)則主要發(fā)生在吉林省南、北兩側(cè)。

      圖 2 0.1~5 mm/h 量級(jí)的暖季東北冷渦降水頻次在白天(左)、夜間(中)的空間分布以及白天與夜間差值場(chǎng)(右)的空間分布:(a1-c1)1980 年代;(a2-c2)1990 年代;(a3-c3)2000 年代;(a4-c4)2010 年代。數(shù)字表示每個(gè)測(cè)站觀測(cè)結(jié)果,陰影為測(cè)站插值結(jié)果Fig. 2 Spatial distributions of the precipitation frequency for 0.1-5 mm/h precipitation during the northeast cold vortex process in the warm season(PNCVPWS) during the daytime (left), night time (middle), the difference between day and night (right) in (a1-c1) 1980s, (a2-c2) 1990s, (a3-c3)2000s, and (a4-c4) 2010s. The numbers denote the results from the observation stations, shadings denote the results interpolated from the observations

      降水量級(jí)為5~10 mm/h 的冷渦降水過程(圖3),降水發(fā)生頻次明顯比降水量級(jí)為0.1~5 mm/h 的要低得多,幾乎每個(gè)年代際均少了一個(gè)數(shù)量級(jí)。整體而言,5~10 mm/h 量級(jí)降水頻次發(fā)生最高的年代為2010 年代,其次為1980 年代,再次為1990 年代,最低的為2000 年代,該特點(diǎn)與0.1~5 mm/h相一致。

      圖 3 同圖2,但為5~10 mm/h 量級(jí)的暖季東北冷渦降水頻次的年代際分布Fig. 3 As in Fig. 2, but for decadal distributions of the precipitation frequency for 5-10 mm/h precipitation during the northeast cold vortex process in the warm season

      白天和夜間的降水頻次差值的年代際空間變化特點(diǎn)比較一致,均為吉林省東南部白天降水頻次低于夜間,1980 年代除外??臻g降水頻次梯度年代際變化特點(diǎn)與0.1~5 mm/h 量級(jí)的降水明顯不同,后者降水梯度呈現(xiàn)由西向東逐漸增加的特點(diǎn),而前者則是東、西部降水頻次低,中部降水頻次高的特點(diǎn)。

      對(duì)降水量級(jí)>10 mm/h 的冷渦降水過程(圖4)而言,降水頻次發(fā)生最高的年代為2010 年代,其次為1990 年代,再次為2000 年代,最低的為1980 年代,該量級(jí)降水頻次最高的年代與其他兩種量級(jí)降水一致。對(duì)于白天和夜間降水頻次來說,兩者的空間分布特征一致,在所有年代際時(shí)間尺度上均呈現(xiàn)吉林中部區(qū)降水頻次高,東部和西部降水頻次低的分布特征,且白天降水頻次大于夜間,該分布特點(diǎn)與5~10 mm/h 量級(jí)降水空間分布的年代際特點(diǎn)一致,與0.1~5 mm/h 量級(jí)降水頻次空間分布特點(diǎn)不同。

      圖 4 同圖2,但為10 mm/h 以上量級(jí)的暖季東北冷渦降水頻次的年代際分布Fig. 4 As in Fig. 2, but for decadal distributions of the precipitation frequency for more than 10 mm/h precipitation during the northeast cold vortex process in the warm season

      3.2 不同量級(jí)降水日變化特征

      為了研究暖季吉林省小時(shí)降水頻次和降水量日變化的年代際特征,在圖5 中給出了其日變化曲線。本文對(duì)降水量和降水頻次的日變化進(jìn)行了無量綱化處理,使其可以在同一縱坐標(biāo)中顯示便于比較。以降水量為例,其無量綱處理方法為:用24 小時(shí)的逐時(shí)降水量除以24 小時(shí)降水量均值,所得時(shí)間序列即為降水量無量綱序列??傮w而言,從1980 年代到2010 年代期間,逐時(shí)降水量的日變化均顯示一個(gè)“單峰”的位相特征,峰值主要發(fā)生在16~18 時(shí),該結(jié)論與宇如聰和李建(2016)對(duì)華北—東北日降水峰值的研究結(jié)論一致。對(duì)降水頻次的日變化特征而言,在1980 年代到2010 年代期間,顯示一個(gè)“主峰”和一個(gè)“次峰”的“雙峰”位相特征,降水頻次“主峰”發(fā)生時(shí)刻與降水日變化峰值的相同均為16~18 時(shí),夏季午后局地對(duì)流性降水頻發(fā)是形成該現(xiàn)象的一個(gè)主要因素(方德賢等,2020),“次峰”的發(fā)生時(shí)間為05 時(shí),復(fù)雜的局地地形是形成該降水日變化的一個(gè)重要因子(宇如聰和李建, 2016)。

      圖 5 (a)1980 年代、(b)1990 年代、(c)2000 年代、(d)2010 年代暖季東北冷渦無量綱化的降水頻次(黑線)和降水量(紅線)日變化Fig. 5 Diurnal variations of dimensionless precipitation frequency (black lines) and amounts (red lines) for PNCVPWS during (a) 1980s, (b) 1990s,(c) 2000s, and (d) 2010s

      4 不同量級(jí)冷渦降水貢獻(xiàn)分布特征

      為了研究這三種量級(jí)降水對(duì)總降水的貢獻(xiàn),對(duì)三種量級(jí)冷渦降水的貢獻(xiàn)進(jìn)行了討論。圖6 中可以看出對(duì)0.1~5 mm/h 量級(jí)的降水來說,和夜間相比,白天其對(duì)冷渦總降水量的貢獻(xiàn)在全省分布較為均勻,特別是在1980 年代,在白天,貢獻(xiàn)超過35%的大值區(qū)在吉林省的西部、中部、和東部均有出現(xiàn)(圖6a1);而在夜間,大值區(qū)則主要集中在東部地區(qū)(圖6b1)。這可能是因?yàn)樵摿考?jí)的冷渦降水大都是以穩(wěn)定性的大范圍層狀云降水過程為主,并不是局地性比較強(qiáng)的對(duì)流性降水過程;而同一降水過程的夜間,由于東部山區(qū)輻射冷卻作用較平原更加明顯,導(dǎo)致山區(qū)高空水汽更容易凝結(jié)產(chǎn)生降水,增加了夜間降水量(尹宏和賈逸勤, 2000),進(jìn)而使得該地區(qū)夜間降水貢獻(xiàn)較大。就年代際貢獻(xiàn)特征而言,貢獻(xiàn)最大的年代為1980 年代,其次為2010年代,再次為1990 年代,最后為2000 年代,該處貢獻(xiàn)最大的年代為1980 年代指的是0.1~5 mm/h量級(jí)的冷渦降水占1980 年代暖季冷渦降水的比率最大,并不是指該量級(jí)冷渦降水主要發(fā)生在1980年代,下文中關(guān)于貢獻(xiàn)最大年代的結(jié)論皆是該意思。對(duì)于夜間而言,吉林東部山區(qū)為貢獻(xiàn)最大的區(qū)域,此外,在相同的年代際上夜間貢獻(xiàn)均要小于白天,西部地區(qū)尤其明顯;另外,吉林西部、中部和東部的年代際變化呈現(xiàn)不一致的特征,對(duì)于吉林西部來說,夜間該量級(jí)降水貢獻(xiàn)最大的為2010 年代,其次為1980 年代,再次為1990 年代,最小的為2000 年代,對(duì)于吉林中部而言,貢獻(xiàn)最大的年代為1980 年代,其次為2010 年代,再次為1990 年代,最小的為2000 年代,對(duì)于吉林東部山區(qū)而言,夜間所有年代貢獻(xiàn)均較大,其中貢獻(xiàn)最大的年代為1980 年代,其次為2000 年代,再次為1990 年代,最小的為2010 年代。

      圖 6 0.1~5 mm/h 量級(jí)的暖季東北冷渦降水量對(duì)降水總量的貢獻(xiàn)在白天(左)、夜間(中)的空間分布以及白天與夜間差值場(chǎng)(右)的空間分布:(a1-c1)1980 年代;(a2-c2)1990 年代;(a3-c3)2000 年代;(a4-c4)2010 年代。數(shù)字表示每個(gè)測(cè)站降水貢獻(xiàn),陰影為測(cè)站插值結(jié)果Fig. 6 Spatial distributions of the contributions of precipitation amounts for 0.1-5 mm/h precipitation to total amounts of PNCVPWS during the daytime (left), night time (middle), the difference between day and night (right) in (a1-c1) 1980s, (a2-c2) 1990s, (a3-c3) 2000s, and (a4-c4) 2010s.The numbers denote the results from the observation stations, shadings denote the results interpolated from the observations

      對(duì)于5~10 mm/h 量級(jí)的降水(圖7)來說,其貢獻(xiàn)明顯比0.1~5 mm/h 量級(jí)的貢獻(xiàn)小得多。此外,白天全省該量級(jí)降水的貢獻(xiàn)平均10%左右,白天貢獻(xiàn)最大的年代為1980 年代,其次為1990 年代,再次為2010 年代,貢獻(xiàn)最小的年代為2000 年代;白天貢獻(xiàn)大值區(qū)主要集中在吉林中部地區(qū)。夜間降水貢獻(xiàn)明顯比白天少,其年代際特點(diǎn)也與白天不同,降水貢獻(xiàn)最大的年代為2010 年代,其次為1980 年代,再次為2000 年代,最小的為1990 年代。

      圖 7 同圖6,但為5~10 mm/h 量級(jí)暖季東北冷渦降水對(duì)降水總量貢獻(xiàn)的年代際分布Fig. 7 As in Fig. 6, but for decadal distributions of the contributions of precipitation amounts for 5-10 mm/h precipitation to total amounts

      對(duì)于>10 mm/h 量級(jí)的降水來說(圖8),就全省平均而言,該量級(jí)降水貢獻(xiàn)白天在10%左右,與5~10 mm/h 量級(jí)的降水貢獻(xiàn)相當(dāng),與東北冷渦容易產(chǎn)生穩(wěn)定的連續(xù)性降水(孫力等, 1994, 1995)特征比較吻合,但對(duì)于吉林西部地區(qū)而言,該量級(jí)的降水貢獻(xiàn)明顯大于5~10 mm/h 量級(jí)的貢獻(xiàn);同5~10 mm/h 和0.1~5 mm/h 兩個(gè)量級(jí)降水的貢獻(xiàn)相比,>10 mm/h 量級(jí)的降水在吉林省東部地區(qū)明顯要小的多。

      圖 8 同圖6,但為10 mm/h 以上量級(jí)暖季東北冷渦降水對(duì)降水總量貢獻(xiàn)的年代際分布Fig. 8 As in Fig. 6, but for decadal distributions of the contributions of precipitation amounts for more than 10 mm/h precipitation to total amounts

      為了比較不同量級(jí)冷渦降水貢獻(xiàn)之間的關(guān)系,該處給出了這三種量級(jí)降水貢獻(xiàn)的時(shí)間序列曲線(圖9a)和平均降水貢獻(xiàn)(圖9b)。很明顯可以看出,0.1~5 mm/h 量級(jí)降水貢獻(xiàn)在2000 年前后呈現(xiàn)相反的變化趨勢(shì),2000 年以前為明顯的減弱趨勢(shì),2000 年以后為弱的增加趨勢(shì),而在整個(gè)時(shí)間段1961~2019 內(nèi),該量級(jí)降水呈現(xiàn)弱的下降趨勢(shì);對(duì)于>10 mm/h 量級(jí)降水貢獻(xiàn),整體而言,其貢獻(xiàn)呈現(xiàn)弱的上升趨勢(shì),此外,在2000 年前后出現(xiàn)相反的變化趨勢(shì),在2000 年以前呈明顯的增加趨勢(shì),而后出現(xiàn)弱的減少趨勢(shì),總體而言這兩個(gè)量級(jí)的降水呈現(xiàn)明顯的反位相特征;對(duì)于5~10 mm/h量級(jí)降水的貢獻(xiàn)來說,在整個(gè)時(shí)間段內(nèi),其趨勢(shì)變化不明顯,且振幅變化也不明顯,說明隨著全球變暖的影響,暖季吉林地區(qū)冷渦降水中的強(qiáng)降水的貢獻(xiàn)在增加,而弱降水的貢獻(xiàn)則呈減少趨勢(shì)。此外,在吉林省暖季冷渦降水中,對(duì)這三種量級(jí)降水的貢獻(xiàn)而言(圖9b),0.1~5 mm/h 量級(jí)的降水所占比例最大,占冷渦降水總量的61%,而5~10 mm/h和0.1~5 mm/h 這兩個(gè)量級(jí)降水的貢獻(xiàn)比例相當(dāng),均在20%左右。0.1~5 mm/h 降水占暖季冷渦降水總量的61%,說明冷渦降水多以穩(wěn)定性降水為主,而非對(duì)流性強(qiáng)降水性質(zhì)。根據(jù)以往的東北冷渦研究可知,冷渦多發(fā)月份為6 月份(張立祥和李澤椿,2009; 劉剛等, 2015),該時(shí)段為東北地區(qū)的主要冷渦雨季(朱其文等, 1997),該時(shí)段東北地區(qū)降水過程中的水汽條件和熱力條件均較受副高影響的季風(fēng)降水階段要弱,故此,降水強(qiáng)度不大。

      圖9 1981~2019 年暖季不同量級(jí)東北冷渦(a)降水貢獻(xiàn)的時(shí)間序列、(b)平均降水貢獻(xiàn)。圖a 中藍(lán)線、黑線和紅線分別表示0.1~5 mm/h、5~10 mm/h 和>10 mm/h 量級(jí)降水貢獻(xiàn),虛線表示降水貢獻(xiàn)趨勢(shì)線Fig. 9 (a) Time series of precipitation contributions, (b) mean precipitation contributions for 0.1-5 mm/h, 5-10 mm/h, more than 10 mm/h magnitudes of PNCVPWS during 1981-2019. In Fig. a, blue line, black line, and red line represent 0.1-5 mm/h, 5-10 mm/h, and more than 10 mm/h magnitudes, respectively. The dashed lines represent the trend lines of precipitation contributions

      從該三種量級(jí)降水量的時(shí)間序列曲線(圖10)可以看出,總的來說,這三種量級(jí)降水均呈現(xiàn)明顯的上升趨勢(shì),5~10 mm/h 和>10 mm/h 降水量的上升趨勢(shì)相當(dāng),均大于0.1~5 mm/h 量級(jí)的降水;此外,就降水量年際間的變化位相而言,0.1~5 mm/h和5~10 mm/h 量級(jí)的降水位相變化基本一致,而>10 mm/h 量級(jí)的降水在1993~2003 年和2009~2015 年期間與另外兩個(gè)量級(jí)的降水位相相反。

      圖10 1981~2019 年暖季不同量級(jí)東北冷渦降水量標(biāo)準(zhǔn)化的時(shí)間序列。藍(lán)線、黑線和紅線分別表示0.1~5 mm/h、5~10 mm/h 和>10 mm/h 量級(jí)降水,虛線表示降水量趨勢(shì)線Fig. 10 Standardized time series of precipitation amounts for 0.1-5 mm/h (blue line), 5-10 mm/h (black line), more than 10 mm/h (red line) magnitudes of PNCVPWS during 1981-2019. The dashed lines denote the linear trends precipitation amounts

      從1981~2019 年東北冷渦[東北冷渦判識(shí)采用傳統(tǒng)定義(孫力等, 1994)]的發(fā)生個(gè)數(shù)的時(shí)間序列曲線(圖11)可以看出,冷渦發(fā)生個(gè)數(shù)最多的年代是2010 年代,該特征與三種量級(jí)的冷渦降水發(fā)生頻次最高的年代一致,其次,冷渦發(fā)生個(gè)數(shù)次多的年代為是1980 年代,該特征與0.1~5 mm/h和5~10 mm/h 量級(jí)冷渦降水發(fā)生頻次第二多的年代一致,說明這兩個(gè)年代內(nèi)冷渦活動(dòng)較容易產(chǎn)生降水。對(duì)于>10 mm/h 量級(jí)的冷渦降水來說,其發(fā)生降水頻次最多的年代為2010 年代,次多的年代為1990 年代,第三多的年代為2000 年代,這三個(gè)年代均為全球變暖以后的時(shí)段,而冷渦發(fā)生個(gè)數(shù)第二多的年代為1980 年代,卻與該量級(jí)降水頻次并不對(duì)應(yīng),說明冷渦活動(dòng)誘發(fā)的極端強(qiáng)降水,不僅需要冷空氣活動(dòng),還需要其他重要的動(dòng)、熱力和水汽條件相配合。

      圖11 1981~2019 年暖季東北冷渦發(fā)生個(gè)數(shù)的時(shí)間序列Fig. 11 Time series of cold vortex numbers during 1981-2019

      5 結(jié)論

      本文利用1981~2019 年吉林省氣象局信息中心經(jīng)過質(zhì)量控制的逐小時(shí)站點(diǎn)降水資料,研究分析了吉林地區(qū)暖季冷渦降水期間三種量級(jí)0.1~5 mm/h、5~10 mm/h 和>10 mm/h 降水的頻次和貢獻(xiàn)的時(shí)空分布特征,主要結(jié)論如下:

      (1)總體而言,吉林省地區(qū)暖季冷渦降水存在明顯的日變化特征,降水量和頻次的日變化顯示

      一個(gè)單峰特征,峰值主要發(fā)生在下午16~18 時(shí)。就冷渦降水頻次而言,0.1~5 mm/h 和5~10 mm/h量級(jí)冷渦降水發(fā)生頻次最多的年代為2010 年代,次多的為1980 年代,該特征與冷渦多寡的年代際特征一致,說明這兩個(gè)年代內(nèi)冷渦活動(dòng)頻繁較容易產(chǎn)生降水;>10 mm/h 量級(jí)的冷渦降水發(fā)生頻次最多的年代為2010 年代,其次為1990 年代,再次為2000 年代,這三個(gè)年代均為全球變暖以后的時(shí)段,說明冷渦活動(dòng)誘發(fā)的極端強(qiáng)降水,不僅與冷空氣活動(dòng)關(guān)系密切,同時(shí)與充沛的水汽供應(yīng)關(guān)系更加密切。

      (2)就降水貢獻(xiàn)而言,0.1~5 mm/h 量級(jí)降水白天的貢獻(xiàn)空間分布比較一致,均在30%左右,夜間該量級(jí)降水貢獻(xiàn)大值區(qū)在吉林省東部山區(qū);對(duì)于5~10 mm/h 量級(jí)的降水,其貢獻(xiàn)大值集中在吉林省中部地區(qū),且白天貢獻(xiàn)大于夜間;對(duì)于>10 mm/h量級(jí)的降水,降水貢獻(xiàn)大值區(qū)主要位于吉林省中西部地區(qū),白天貢獻(xiàn)也大于夜間。

      (3)0.1~5 mm/h 量級(jí)降水占暖季冷渦降水總量的61%,5~10 mm/h 和>10 mm/h 量級(jí)降水貢獻(xiàn)比例相當(dāng)均在20%左右,0.1~5 mm/h 量級(jí)降水貢獻(xiàn)減弱趨勢(shì)明顯,而>10 mm/h 量級(jí)降水貢獻(xiàn)增加趨勢(shì)明顯,5~10 mm/h 量級(jí)降水貢獻(xiàn)趨勢(shì)不明顯;對(duì)于降水量而言,這三種量級(jí)降水均呈現(xiàn)增加的趨勢(shì),且5~10 mm/h 和>10 mm/h 量級(jí)降水增加趨勢(shì)較大。

      本文給出了吉林省地區(qū)精細(xì)的降水時(shí)空分布特征,對(duì)于提高該區(qū)域洪澇災(zāi)害防御能力有積極作用,但對(duì)其發(fā)生、發(fā)展的物理機(jī)制等方面,還需在后續(xù)的工作中利用數(shù)值模式試驗(yàn)來闡述和驗(yàn)證。

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