“21·7”河南暴雨水汽源地追蹤和定量貢獻(xiàn)分析

崔曉鵬 楊玉婷 4

1 引言

亞洲夏季風(fēng)爆發(fā)和盛行時期是中國主要的暴雨季（陶詩言, 1980; 丁一匯和張建云, 2009），暴雨過程形成機(jī)理認(rèn)識欠缺、預(yù)報難度大，常造成嚴(yán)重的洪澇災(zāi)害和人民生命與財產(chǎn)的重大損失，例如，1975年8月河南特大暴雨、1998年夏季松嫩流域持續(xù)性暴雨和2021年7月河南鄭州極端特大暴雨等。隨著全球變暖，大氣含水量增加，水循環(huán)加劇，極端降水（暴雨）事件將愈發(fā)頻繁（Myhre et al.,2019; Vázquez et al., 2020）。陳曉晨等（2015）利用CMIP5模式模擬數(shù)據(jù)預(yù)估發(fā)現(xiàn)，在不同升溫閾值下，中國強(qiáng)降水事件的發(fā)生頻率和強(qiáng)度均明顯增加。強(qiáng)降水（暴雨）機(jī)理研究和預(yù)報方法研發(fā)極為緊迫和重要。

充沛的水汽供應(yīng)是暴雨發(fā)生、發(fā)展和維持的基本條件。暴雨發(fā)生時，不僅暴雨區(qū)大氣柱內(nèi)水汽含量高，更為重要的是，在環(huán)流系統(tǒng)影響下，存在源源不斷的外圍水汽輸送和局地輻合（陶詩言,1980），這一點(diǎn)對于華北、華中和東北等相對遠(yuǎn)離熱帶和洋面等主要水汽源地的我國中高緯度地區(qū)的暴雨過程尤為關(guān)鍵。例如，羅亞麗等（2020）指出，中、低緯度天氣系統(tǒng)相互作用是華北暴雨的重要特征之一，而其相互作用造成的持續(xù)水汽輸送是關(guān)鍵，青藏高原南支槽與西南暖濕氣流相配合，向華北暴雨區(qū)的西南水汽輸送，以及熱帶氣旋與西太平洋副熱帶高壓相配合，向華北地區(qū)的偏南或東南水汽輸送等（孫建華等, 2013），均可以對華北暴雨的發(fā)生起到重要的作用；丁一匯等（2020）指出，東亞夏季強(qiáng)降水過程中，常常存在與“大氣河”相似的強(qiáng)水汽輸送通道（傅剛等, 2019）。可見，對于水汽來源的準(zhǔn)確把握是暴雨過程形成機(jī)理認(rèn)識和預(yù)報方法研發(fā)的關(guān)鍵之一。目前，關(guān)于水汽來源的識別與分析方法主要包括：同位素分析方法（Weyhenmeyer et al., 2002; Pfahl and Wernli, 2008;Bonne et al., 2014）、歐拉分析方法（丁一匯等,2020; Munday et al., 2021）和拉格朗日分析方法（Sodemann et al., 2008; 陳 斌 等, 2011; 梁 卓 然 等,2011; Huang and Cui, 2015a, 2015b; Vázquez et al.,2020; 薛 一 迪 和 崔 曉 鵬, 2020; Zhang et al., 2021;Zhao et al., 2021; 王美月等, 2022）。其中，同位素方法受限于有效樣本的獲取難度（Gustafsson et al.,2010），應(yīng)用有限；傳統(tǒng)歐拉方法（即利用垂直積分的水汽通量來反映水汽輸送特征及主要水汽通道）較難準(zhǔn)確識別出暴雨過程的主要水汽源區(qū)以及源區(qū)水汽定量貢獻(xiàn)（Sun and Wang, 2014），針對這一不足，Jiang et al.（2020）采用CAM5模式中的歐拉源標(biāo)記方法，定量識別中亞地區(qū)降水的水汽源區(qū)，但仍一定程度依賴于模式再現(xiàn)水文循環(huán)的性能；而拉 格 朗 日 方 法 利 用HYSPLIT（Hybrid Single Particle Lagrangian Integrated Trajectory Model）或FLEXPART（Flexible Particle Dispersion Model）等氣塊軌跡追蹤模式，不僅可以客觀地識別出水汽源區(qū)，同時可以定量確定源區(qū)的水汽貢獻(xiàn)。近年來，拉格朗日方法已逐漸在暴雨研究領(lǐng)域得到較廣泛的應(yīng)用（陳斌等, 2011; Huang and Cui, 2015a, 2015b;薛一迪和崔曉鵬, 2020）。

2021年7月19～22日，河南省出現(xiàn)大范圍強(qiáng)降水（簡稱“21·7”河南暴雨），其中，20日，河南鄭州發(fā)生極端強(qiáng)降水，24 h累積降水量超過600 mm，而20日08～09時（協(xié)調(diào)世界時，下同）的1 h累積降水量更是高達(dá)破紀(jì)錄的201.9 mm，暴雨引發(fā)的洪澇造成重大人員傷亡和巨大經(jīng)濟(jì)損失，引發(fā)社會廣泛關(guān)注。如此極端的強(qiáng)降水必然存在顯著的水汽輸送，對其主要水汽源地和源區(qū)定量貢獻(xiàn)的分析將有助于對此類極端暴雨形成機(jī)理深入認(rèn)識，進(jìn)而把握極端暴雨發(fā)生的前兆因子（Huang and Cui, 2015b），為提升相關(guān)預(yù)報能力提供有益的參考。本文借助FLEXPART氣塊軌跡追蹤模式和水汽源區(qū)定量貢獻(xiàn)分析方法（Huang and Cui, 2015b），分析“21·7”河南暴雨期間水汽來源和輸送以及沿途水汽攝取與釋放等特征，并定量揭示各源區(qū)的水汽貢獻(xiàn)，從水汽來源角度探索此次極端暴雨的形成機(jī)理，為相關(guān)理論研究和預(yù)報提供參考。本文第二部分簡要介紹研究所用數(shù)據(jù)、FLEXPART模式和相關(guān)分析方法；第三部分重點(diǎn)分析“21·7”河南暴雨的降水特征和大尺度環(huán)流背景；第四部分詳細(xì)探討水汽來源追蹤和定量貢獻(xiàn)分析結(jié)果；最后一部分給出本文的主要結(jié)論，并開展討論。

2 數(shù)據(jù)、模式及分析方法簡介

2.1 數(shù)據(jù)

本文研究使用的數(shù)據(jù)主要包括：（1）中國氣象局Micaps系統(tǒng)國家站和區(qū)域站實況降水觀測數(shù)據(jù)。（2）NCEP CFSv2（National Centers for Environmental Prediction Climate Forecast System version 2）空間分辨率0.5°×0.5°的6 h間隔分析場數(shù)據(jù)（Saha et al., 2014），垂直方向共37層（https://rda.ucar.edu/datasets/ds094.0/ [2021-09-15]），用 于環(huán)流形勢分析、近地面比濕和整層大氣可降水量分析、水汽通量分析，以及驅(qū)動FLEXPART氣塊軌跡追蹤模式等。（3）NOAA（National Oceanic and Atmospheric Administration）分辨率為1 rad/min的ETOPO1地形高程數(shù)據(jù)（https://www.ngdc.noaa.gov/mgg/global/relief/ETOPO1/data/bedrock/cell_registere d/netcdf/ [2020-12-13]）。

2.2 FLEXPART模式及模擬方案

本文使用挪威大氣研究所開發(fā)的拉格朗日粒子傳輸模式FLEXPART，該模式可以模擬從點(diǎn)、線、區(qū)域或體積源釋放的示蹤劑的長距離和中尺度傳輸、擴(kuò)散、干濕沉降以及放射性衰變過程（Stohl and James, 2004），在國際范圍內(nèi)已得到廣泛應(yīng)用。FLEXPART模式常被用來模擬大氣污染物的遠(yuǎn)距離傳輸和擴(kuò)散，以及大氣傳輸過程等，例如，對流層與平流層之間的物質(zhì)交換和全球水循環(huán)。該模式采取零加速度方案來確定粒子的軌跡位置（Stohl et al., 1998），進(jìn)而根據(jù)氣塊所處位置，將再分析資料空間插值，得到氣塊在運(yùn)動過程中的其他物理量，例如，位渦、比濕、溫度、氣塊質(zhì)量等（陳斌等, 2011）。

為深入分析“21·7”河南暴雨發(fā)生前、后相關(guān)區(qū)域大氣的整體輸送特征，將模擬區(qū)域設(shè)置為（10°S～60°N，40°～160°E）；利用“區(qū)域填塞”技術(shù)（Stohl and James, 2004），將模擬區(qū)域上空的三維大氣劃分為足夠多的、質(zhì)量相等的空氣塊（其數(shù)密度與空氣密度成正比），共釋放120萬個空氣塊粒子；模式采取前向模擬方式，從2021年7月10日00時開始積分至7月23日00時，每3 h輸出一次模擬結(jié)果，包括濃度場數(shù)據(jù)和氣塊軌跡數(shù)據(jù)等。以 往 研 究（Trenberth, 1998; Numaguti, 1999;Nieto and Gimeno, 2019）發(fā)現(xiàn)，水汽在大氣中的平均滯留時間約為10 d，因此，本文首先對氣塊運(yùn)動軌跡向前追蹤10 d。此外，考慮到不同區(qū)域和季節(jié)可能由于天氣環(huán)流背景等的差異，水汽在大氣中的平均駐留時間可能有所不同（Wang et al., 2018），例如，van der Ent and Tuinenburg（2017）研究指出，在東亞和印度等地區(qū)，水汽駐留時間約為12～14 d，為了更為全面地考察水汽來源，在上述追蹤10 d基礎(chǔ)上，對氣塊運(yùn)動軌跡進(jìn)一步向前追蹤12 d，并與10 d追蹤結(jié)果進(jìn)行對比分析。

2.3 確定目標(biāo)氣塊

利用FLEXPART模式模擬輸出結(jié)果，采用拉格朗日分析方法來追蹤對“21·7”河南暴雨有重要貢獻(xiàn)的氣塊（稱為目標(biāo)氣塊），分析目標(biāo)氣塊在向河南暴雨區(qū)輸送過程中水汽增加的位置，進(jìn)而確定暴雨過程的主要水汽源區(qū)。參考前人研究方法（陳斌等, 2011; Huang and Cui, 2015a, 2015b; 薛一迪和崔曉鵬, 2020），借助如下步驟，確定目標(biāo)氣塊：（1）依據(jù)此次極端暴雨主要降水時段，確定目標(biāo)氣塊的選擇時段，即2021年7月19日00時至22日00時；（2）依據(jù)降水分布，確定目標(biāo)區(qū)域范圍（33°～37.1°N，112°～115°E）；（3）在上述步驟選取的區(qū)域內(nèi)的氣塊中，提取出網(wǎng)格降水大于40 mm的氣塊；（4）在第三步選取的氣塊中，進(jìn)一步提取出3 h比濕變化小于?1 g kg?1的氣塊。

通過以上步驟，提取出對“21·7”河南暴雨有重要貢獻(xiàn)的目標(biāo)氣塊。需要指出的是，由于在上述選取過程中，忽略了一些對“21·7”河南暴雨貢獻(xiàn)相對較小的氣塊（氣塊所在區(qū)域的降水量較小、比濕變化量級相對較?。?，因此，所選目標(biāo)氣塊對應(yīng)的降水量會略小于實際降水量。

2.4 水汽源區(qū)定量貢獻(xiàn)分析方法

本文參考前人相關(guān)研究方法，開展水汽源區(qū)定量貢獻(xiàn)分析，為保證論文連貫性和可讀性，對相關(guān)方法做簡要介紹，方法的詳細(xì)內(nèi)容和步驟參見陳斌等（2011）、Huang and Cui（2015a, 2015b）、薛一迪和崔曉鵬（2020）。

目標(biāo)氣塊運(yùn)動過程中，其水汽含量的變化（Stohl and James, 2004, 2005）可表述為其中，e和p分別表示水汽增加率和減少率，而m、q和t分別代表氣塊質(zhì)量、比濕和時間。對于底面積為A的大氣柱內(nèi)的N個目標(biāo)氣塊，其累積水汽變化率可表述為

其中，E和P分別代表單位面積的海面/陸面蒸發(fā)率和降水率，而E–P則代表表面水通量。本文利用FLEXPART模式模擬結(jié)果，通過目標(biāo)氣塊比濕變化來診斷計算得到E–P，若某區(qū)域E–P＞0，說明該區(qū)域存在水汽凈攝?。ㄋ磪^(qū)），反之則為降水區(qū)。

為了量化分析目標(biāo)氣塊沿其運(yùn)動軌跡從水汽源區(qū)移動到目標(biāo)降水區(qū)過程中的水汽攝取與釋放特征，本文利用Sun and Wang（2014）提出的“面源貢獻(xiàn)定量估計方法”，估算水汽源區(qū)對目標(biāo)區(qū)域降水的水汽貢獻(xiàn)。參考Sun and Wang（2014），將目標(biāo)氣塊從源區(qū)攝取的水汽（記為Uptake）分成輸送途中損失（記為Loss）、目標(biāo)降水區(qū)釋放（記為Released）和到達(dá)目標(biāo)區(qū)但未釋放（記為Unreleased）三 部 分，Unreleased=Uptake?Loss?Released。此 外，參 考Huang and Cui（2015a,2015b）、薛一迪和崔曉鵬（2020），計算所有源區(qū)在目標(biāo)降水區(qū)的水汽釋放總量（記為Releasedtotal，在分析中視為目標(biāo)區(qū)降水量），相應(yīng)得到源區(qū)水汽攝取量占目標(biāo)降水區(qū)釋放總量的比例（Uptake/Releasedtotal×100%）、沿途水汽損耗占比（Loss/Releasedtotal×100%）、在目標(biāo)降水區(qū)水汽釋放占比（Released/Releasedtotal×100%，即為相應(yīng)源區(qū)對暴雨區(qū)的水汽貢獻(xiàn)率），以及到達(dá)目標(biāo)降水區(qū)但未釋放部分的水汽占比（Unreleased/Releasedtotal×100%）。上述分析結(jié)果用于細(xì)化考察不同水汽源區(qū)對“21·7”河南暴雨的定量化水汽貢獻(xiàn)特征等。

3 “21·7”河南暴雨降水特征和大尺度環(huán)流背景

2021年7月18日，河南省北部開始出現(xiàn)較強(qiáng)降水；19日，強(qiáng)降水范圍擴(kuò)張、強(qiáng)度明顯增強(qiáng)、中心南移，主要大值中心位于鄭州西部；20日，強(qiáng)降水范圍進(jìn)一步擴(kuò)張、強(qiáng)度進(jìn)一步增強(qiáng)，鄭州降水強(qiáng)度達(dá)到峰值；20日00時至21日00時，鄭州站24 h累積降水量高達(dá)624.1 mm；21日，降水大值區(qū)北移至河南北部的鶴壁、新鄉(xiāng)一帶；22日，強(qiáng)降水范圍明顯收縮、降水強(qiáng)度顯著減弱，河南省本輪降水基本結(jié)束（圖1）。此次極端暴雨過程持續(xù)時間長，降水極值大，極端性和致災(zāi)性強(qiáng)，明顯的強(qiáng)降水時段集中在19日00時～22日00時（即“21·7”河南暴雨時段）。

圖1 2021年7月17～22日河南以及附近區(qū)域?qū)崨r日降水量（單位：mm）分布。左上角數(shù)字表示日降水量累積的截止時間，例如，圖a中“1800”代表7月17日00時（協(xié)調(diào)世界時，下同）至18日00時。黑色實線指示河南省及其市界Fig. 1 Distributions of observed daily precipitation (units: mm) in the region around Henan from 17 July to 22 July 2021. In the upper left corner of each panel, the number represents the deadline for accumulated daily precipitation. For example, in Fig. a, “1800” represents 0000 UTC 17 July to 0000 UTC 18 July 2021. The black solid line indicates Henan Province and its municipal boundaries

“21·7”河南暴雨時段（7月19日00時 至22日00時，圖2b）以及7月12日00時至22日00時（圖2a）平均的高、低空環(huán)流形勢分布顯示，“21·7”河南暴雨期間（圖2b）及其之前數(shù)天內(nèi)（圖2a），東亞區(qū)域環(huán)流極為穩(wěn)定，500 hPa高度場上，中高緯度地區(qū)穩(wěn)定維持“兩槽兩脊”形勢，兩個高壓脊分別位于里海附近和我國東北區(qū)域，西部高空槽位于巴爾喀什湖附近，槽底區(qū)域?qū)?yīng)高空急流。西太平洋副熱帶高壓（簡稱副高）位置顯著偏北，與其北側(cè)的東部高壓脊連通，穩(wěn)定控制日本海和朝鮮半島等區(qū)域，而其南側(cè)，西北太平洋上空存在低壓環(huán)流（對應(yīng)熱帶氣旋“煙花”），其與副高之間建立一支偏東低空急流，將西北太平洋的暖濕空氣源源不斷地輸送至河南以及我國北方地區(qū)。此外，亦有來自華南及南海區(qū)域的暖濕空氣向北輸送至河南區(qū)域。河南區(qū)域上空無明顯天氣尺度系統(tǒng)影響，但在顯著的水汽輸送和局地地形影響下，有利于局地擾動的發(fā)生、發(fā)展?！?1·7”河南暴雨時段平均的高、低空環(huán)流形勢（圖2b）與10 d（7月12日00時至22日00時）平均的環(huán)流形勢（圖2a）分布整體上極為相近，兩者小的差別在于：暴雨時段（圖2b），巴爾喀什湖附近的低壓槽略有加深發(fā)展，副高南側(cè)西北太平洋洋面上的“煙花”氣旋性環(huán)流特征更為顯著，而我國華南沿海亦存在明顯的氣旋性環(huán)流，對應(yīng)熱帶氣旋“查帕卡”；受“煙花”和“查帕卡”環(huán)流串接作用的影響，自索馬里越赤道，經(jīng)阿拉伯海、孟加拉灣、中南半島、南海，一直到西北太平洋，形成一支綿長的低空輸送通道，借助“煙花”與副高之間的偏東氣流，以及“查帕卡”東側(cè)的偏南氣流，有利于暖濕空氣源源不斷地向我國北部地區(qū)輸送。

圖2 10 d（左列，2021年7月12日00時至22日00時）和暴雨時段（右列，2021年7月19日00時至22日00時）平均的（a、b）500 hPa位勢高度（黑色實線，單位：dagpm）、850 hPa風(fēng)場（箭頭，單位：m s?1）、200 hPa大于或等于30 m s?1的風(fēng)矢量（藍(lán)色風(fēng)向桿，單位：m s?1），（c、d）自地面積分到300 hPa的水汽通量（矢量，單位：kg m?1 s?1）與水汽通量散度（陰影，單位：10?3 kg m?2 s?1），（e、f）近地面2 m高度的比濕（單位：g kg?1），（g、h）整層大氣可降水量（單位：kg m?2）。紫色輪廓線表示河南省界Fig. 2 Ten days (left column, 0000 UTC 12 July to 0000 UTC 22 July 2021) and the rainstorm period (right column, 0000 UTC 19 July to 0000 UTC 22 July 2021) averaged (a, b) 500-hPa geopotential height (black solid lines, units: dagpm), 850-hPa wind field (arrows, units: m s?1), 200-hPa wind speed greater than or equal to 30 m s?1 (blue barbs, units: m s?1), (c, d) water vapor flux (vectors, units: kg m?1 s?1) and water vapor flux divergence(shadings, units: 10?3 kg m?2 s?1) integrated from the ground to 300 hPa, (e, f) 2-m specific humidity (units: g kg?1), (g, h) the precipitable water (units:kg m?2) in the entire atmosphere. The purple outline indicates the boundary of Henan Province

進(jìn)一步分析上述兩時段平均的水汽通量和水汽通量散度（圖2c、d）可以看到，10 d平均場（圖2c）上，河南上空存在相對弱的水汽通量輻合，而暴雨時段（圖2d），受“煙花”和“查帕卡”環(huán)流串接作用影響，索馬里越赤道—阿拉伯?！霞永瓰场心习雿u—南?！鞅碧窖笠痪€形成綿長水汽輸送通道，借助強(qiáng)大的“煙花”環(huán)流與副高南側(cè)偏東氣流，可為河南暴雨區(qū)提供充沛水汽，此時段，河南區(qū)域的水汽通量輻合顯著加強(qiáng)。近地面2 m比濕和整層大氣可降水量（圖2e–h）分布顯示，無論是10 d平均，還是暴雨時段平均，河南區(qū)域均存在明顯的近地面濕區(qū)，近地面2 m比濕達(dá)18 g kg?1以上，大氣低層濕度狀況良好（圖2e、f）。此外，河南區(qū)域存在較高的整層大氣可降水量（圖2g、h），暴雨時段平均的可降水量高達(dá)65 kg m?2，而“煙花”和“查帕卡”環(huán)流區(qū)域的大氣整層可降水量相對更高（達(dá)70 kg m?2以上）。盡管如此，河南暴雨區(qū)大氣整層可降水量仍遠(yuǎn)低于實況降水量，可見，由暴雨區(qū)域外向暴雨區(qū)的顯著和持續(xù)水汽輸送對“21·7”河南暴雨的發(fā)生至關(guān)重要，而較長時間相對穩(wěn)定的大尺度環(huán)流形勢（圖2a、b）為持續(xù)水汽輸送提供了可能。

暴雨時段（7月19日00時至22日00時）的累積降水量分布（圖3a）顯示，大值區(qū)位于河南北部，中心位于鄭州及其北部鶴壁、新鄉(xiāng)一帶，最大累積降水量達(dá)600 mm以上。依據(jù)累積降水量分布（圖3a），選擇降水量大于200 mm區(qū)域?qū)?yīng)的長方形區(qū)域作為后續(xù)水汽追蹤的目標(biāo)區(qū)域（圖3a中的黑色方框區(qū)域）。由地形分布（圖3b）可見，累積降水量大值區(qū)與局地地形具有較好的對應(yīng)關(guān)系，而850 hPa風(fēng)場分布（圖3b）顯示，氣流速度在豫東平原地區(qū)相對較大，遇山脈地形（太行山、伏牛山、嵩山等）阻擋，風(fēng)速減小，易形成對流層低層輻合，有利于強(qiáng)降水在地形附近發(fā)生。值得注意的是，從我國東部沿海，一直到河南省中東部（包括河南南側(cè)和東北側(cè)），地形高度顯著較低（地形平坦），而上述區(qū)域西側(cè)，則存在明顯的多尺度地形（圖3b），這樣的地形分布特征，加之水汽輸送沿途無明顯降水系統(tǒng)截留的共同影響（圖2a、b），極其有利于偏東和偏南暖濕氣流的長驅(qū)直入，進(jìn)而在河南西部和北部的明顯地形區(qū)域輻合與集中，形成強(qiáng)降水（圖3a）。

圖3 （a）暴雨時段（2021年7月19日00時至22日00時）累積降水量（單位：mm，黑色方框區(qū)域表示目標(biāo)降水區(qū)域），（b）地形（陰影，單位：m）、850 hPa流場（矢量箭頭，單位：m s?1）。黑色輪廓線表示河南省界Fig. 3 (a) Accumulated precipitation (shadings, units: mm; black box indicates the target precipitation area) of the rainstorm period (0000 UTC 19 July to 0000 UTC 22 July 2021) and (b) topography (shadings, units: m) and 850-hPa flow field (arrows, units: m s?1). Black outlines indicate the boundary of Henan Province

4 水汽來源追蹤和源區(qū)定量貢獻(xiàn)分析

利用FLEXPART模式輸出結(jié)果，對在目標(biāo)降水區(qū)內(nèi)識別出的目標(biāo)氣塊向前追蹤數(shù)天（2021年7月12日03時 至22日00時），得 到3264條 目標(biāo)氣塊運(yùn)動軌跡，根據(jù)Dorling et al.（1992）提出的聚類分析方法，對上述目標(biāo)氣塊的運(yùn)動軌跡進(jìn)行聚類，共得到9條聚類后運(yùn)動軌跡（圖4a）。由圖4a可見，對“21·7”河南暴雨有重要貢獻(xiàn)的目標(biāo)氣塊主要來自西北太平洋和中國南海，分別約占所有軌跡數(shù)的47.46%和30.7%，且氣塊初始高度基本均位于較低的大氣高度上（低于4000 m），在向目標(biāo)降水區(qū)域行進(jìn)過程中，氣塊軌跡高度變化不大；此外，還有13.69%（8.15%）的目標(biāo)氣塊來自日本海附近（歐亞大陸中部和中國西北地區(qū)），氣塊初始高度相對較高，在行進(jìn)途中高度有所降低。將圖4a與傳統(tǒng)歐拉方法（即水汽通量，圖2c）分析的水汽輸送路徑對比可見，兩者均較好地識別出來自西北太平洋和中國南海的兩條主要水汽輸送路徑，但亦有明顯差異：除了上述主要水汽輸送路徑之外，水汽通量矢量分析結(jié)果（圖2c）還清晰給出了自索馬里越赤道、經(jīng)阿拉伯?！霞永瓰诚驏|的水汽輸送通道，但由于路途較遠(yuǎn)，這部分通道輸送的水汽對河南暴雨區(qū)并沒有明顯貢獻(xiàn)，而拉格朗日方法則更為清晰和準(zhǔn)確地抓住了對河南暴雨貢獻(xiàn)顯著的目標(biāo)氣塊及其運(yùn)動軌跡，可準(zhǔn)確識別河南暴雨的主要水汽輸送通道。

圖4 2021年7月12日03時至22日00時（a）目標(biāo)氣塊運(yùn)動軌跡以及（b）表面水通量（E–P）分布（填色，單位：mm）。圖a中，軌跡顏色代表氣塊距離地面的高度（單位：m）；紫色星號“*”表示氣塊軌跡起點(diǎn)，為了清晰顯示，氣塊軌跡間隔10條繪制；紅色方框為目標(biāo)區(qū)域；黑色粗實線為聚類后的軌跡，紅色數(shù)字代表每類聚類軌跡所占的比例。圖b中，黑色方框表示劃分的不同水汽源區(qū)，A–F分別表示歐亞大陸中部地區(qū)（A）、河南暴雨區(qū)北側(cè)亞洲大陸區(qū)域（B）、黃?！毡竞！獤|北亞大陸區(qū)域（C）、河南南側(cè)中國中東部大陸區(qū)域（D）、中南半島—中國南海區(qū)域（E）、西北太平洋區(qū)域（F），黃色方框表示河南暴雨區(qū)（T）Fig. 4 (a) Trajectories of the target particles and (b) surface water flux (E–P) distribution (shadings, units: mm) from 0000 UTC 12 July to 0000 UTC 22 July 2021. In Fig. a, the color of the trajectories represents the height (units: m) of particles from the ground; the purple asterisks “*” indicate the starting points of the trajectories; the particles’ trajectories are drawn at ten intervals to clearly display; the red box denotes the target region; the black thick solid lines are the clustered trajectories and the red numbers represent the proportion of each type of clustered trajectories. In Fig. b, the black boxes represent different moisture source regions, where A–F represent the central Eurasian continent (A), the Asian continental region to the north of the Henan heavy rainfall region (B), the Yellow Sea–Sea of Japan–Northeast Asia continental region (C), the central and eastern continental area of China on the south side of Henan (D), the Indo–China Peninsula–South China Sea area (E), and the Northwest Pacific area (F), respectively. The yellow box indicates the heavy rainfall area of Henan (T)

由E–P分布（圖4b）可見，目標(biāo)氣塊在到達(dá)目標(biāo)降水區(qū)域（河南暴雨區(qū)）之前，經(jīng)歷了多次水汽攝?。‥–P＞0，表明存在水汽凈攝?。┖歪尫胚^程（E–P＜0，表明存在水汽凈釋放）。在洋面（西北太平洋、中國南海等）和華東、華南等地以水汽攝取為主，而在河南及其周邊區(qū)域（尤其是河南暴雨區(qū)）則因顯著強(qiáng)降水，呈現(xiàn)明顯的水汽釋放特征，其中，河南暴雨區(qū)的局地釋放最為顯著，形成強(qiáng)降水。依據(jù)目標(biāo)氣塊的運(yùn)動軌跡（圖4a）和E–P分布（圖4b），劃分出7個對河南暴雨有貢獻(xiàn)的水汽源區(qū)（圖4b中黑色方框區(qū)域），包括：歐亞大陸中部地區(qū)（A）、河南暴雨區(qū)北側(cè)亞洲大陸區(qū)域（B）、黃?！毡竞！獤|北亞大陸區(qū)域（C）、河南南側(cè)中國中東部大陸區(qū)域（D）、中南半島—中國南海區(qū)域（E）、西北太平洋區(qū)域（F）和河南暴雨區(qū)（T）。下面將針對這些水汽源區(qū)，借助水汽來源定量貢獻(xiàn)分析方法，定量考察目標(biāo)氣塊在不同源區(qū)的水汽攝取與釋放特征，以及不同源區(qū)攝取的水汽對“21·7”河南暴雨的水汽貢獻(xiàn)。

目標(biāo)氣塊在向目標(biāo)降水區(qū)域行進(jìn)過程中，會沿途釋放一部分水汽，因此，源區(qū)攝取的水汽不一定對目標(biāo)區(qū)域的降水有重要貢獻(xiàn)，需要定量分析各源區(qū)的水汽貢獻(xiàn)占比。利用“面源貢獻(xiàn)定量估計方法”（Sun and Wang, 2014），定量估算了各水汽源區(qū)對于河南暴雨區(qū)的水汽貢獻(xiàn)率（圖5a）。由圖5a可見，7個水汽源區(qū)對河南暴雨的發(fā)生均具有不同程度的水汽貢獻(xiàn)，貢獻(xiàn)率總和達(dá)88.47%。河南南側(cè)中國中東部大陸區(qū)域（D）水汽貢獻(xiàn)最大，貢獻(xiàn)率達(dá)52.59%，該區(qū)域與目標(biāo)氣塊2條主要運(yùn)動軌跡途徑的區(qū)域（圖4a）重疊，低高度行進(jìn)的大量目標(biāo)氣塊可以在D區(qū)域攝取大量水汽（圖4b），由于其后續(xù)行進(jìn)路徑所經(jīng)區(qū)域地形相對平坦（圖3b），且無明顯天氣系統(tǒng)影響和截留（圖2a），這些水汽可以很好地留存在目標(biāo)氣塊中，隨氣塊長驅(qū)直入輸送到河南暴雨區(qū)，支撐河南極端暴雨（圖3a）；西北太平洋區(qū)域（F）對目標(biāo)降水區(qū)域的水汽貢獻(xiàn)率排在第二位（圖5a，達(dá)25.51%），約為D區(qū)域的一半，該區(qū)域主要為洋面，行進(jìn)在該區(qū)域的目標(biāo)氣塊可攝取大量水汽（圖4），在熱帶氣旋“煙花”和副高環(huán)流（圖2）以及華東區(qū)域相對平坦地形（圖3b）的共同作用下，攝取的水汽被大量輸送到河南暴雨區(qū)；中南半島—中國南海區(qū)域（E區(qū)域，貢獻(xiàn)率為3.32%）和河南暴雨區(qū)（T區(qū)域，貢獻(xiàn)率為3.68%）的水汽貢獻(xiàn)率相當(dāng)（圖5a），E區(qū)域主要表現(xiàn)為中國南海北部洋面攝取水汽的向北輸送，但沿途會經(jīng)過華南丘陵地形造成水汽釋放（圖4b），而T區(qū)域（河南暴雨區(qū)）局地的水汽對強(qiáng)降水也有不可忽視的作用；目標(biāo)氣塊在河南暴雨區(qū)北側(cè)亞洲大陸區(qū)域（B）攝取的水汽對河南暴雨也有一定貢獻(xiàn)（2.28%），而由于距離河南暴雨區(qū)相對較遠(yuǎn)或區(qū)域環(huán)流等影響，A和C區(qū)的水汽貢獻(xiàn)很小。整體來看，在整層大氣中，所有考察的水汽源區(qū)對目標(biāo)降水區(qū)域的水汽貢獻(xiàn)之和可達(dá)88.47%，基本上解釋了本次極端強(qiáng)降水的絕大部分水汽來源，但仍存在約11.53%的水汽源未被識別出來，這些水汽可能存在于向前追蹤天數(shù)之前（即2021年7月12日03時之前），或者來自于未劃分的可能水汽源區(qū)（圖4b）。

圖5 2021年7月12日03時至22日00時各源區(qū)（a）對目標(biāo)降水區(qū)的水汽貢獻(xiàn)率（橫坐標(biāo)大寫字母含義同圖4，Total為所有考察的區(qū)域貢獻(xiàn)率之和）和（b）水汽總攝取量占目標(biāo)區(qū)域水汽總釋放量的百分比。圖b中，綠色、橙色和藍(lán)色直方圖分別對應(yīng)目標(biāo)區(qū)域釋放、沿途損耗和到達(dá)目標(biāo)區(qū)域但未釋放部分，直方圖上的數(shù)字分別對應(yīng)各源區(qū)三部分水汽占該源區(qū)水汽攝取總量的百分比Fig. 5 (a) Moisture contribution rate of each source to the target precipitation area (uppercase letters on the abscissa have the same meaning as in Fig.4, “Total” is the sum of all observed regional contribution rates) and (b) percentage of total moisture uptake of each source to total moisture release in the target area from 0300 UTC 12 July to 0000 UTC 22 July 2021. In Fig. b, the green, orange, and blue histograms correspond to the release in the target area, loss along the way, and the part reaching the target area but not released, respectively, numbers on the histogram are the percentages of the three parts of moisture to the total moisture intake of source region

進(jìn)一步分析各源區(qū)水汽攝取特征（圖5b）發(fā)現(xiàn)，目標(biāo)氣塊在D區(qū)（河南南側(cè)中國中東部大陸區(qū)域）和F區(qū)（西北太平洋區(qū)域）攝取的水汽量遠(yuǎn)多于其他區(qū)域，其中，D區(qū)攝取量最大，F(xiàn)區(qū)僅略低于D區(qū)，但D區(qū)水汽輸送沿途損耗率（58.23%）明顯低于F區(qū)（73.46%），而在河南暴雨區(qū)水汽釋放率（28.71%）卻明顯高于F區(qū)（16.19%），造成D區(qū)對河南暴雨的水汽貢獻(xiàn)率達(dá)F區(qū)的2倍以上（圖5a）；F區(qū)可能由于距目標(biāo)區(qū)域相對較遠(yuǎn)以及“煙花”環(huán)流和降水截留等的影響，導(dǎo)致大量（73.46%）水汽在輸送途中釋放，最終供應(yīng)河南暴雨的水汽量（16.19%）低于D區(qū)（圖5b）；除了上述兩個主要水汽源區(qū)，目標(biāo)氣塊在其他源區(qū)的水汽攝取量明顯偏少（圖5b），其中，B區(qū)（河南暴雨區(qū)北側(cè)亞洲大陸區(qū)域）攝取量略大于E區(qū)（中南半島—中國南海區(qū)域），但B區(qū)受環(huán)流影響（圖2），攝取量的近一半（42.54%）盡管到達(dá)目標(biāo)區(qū)域但未被釋放，加上49.85%的沿途釋放損耗，造成其對河南暴雨的水汽貢獻(xiàn)低于E區(qū)（圖5）；目標(biāo)氣塊在C區(qū)（黃?！毡竞！獤|北亞大陸區(qū)域）和T區(qū)（河南暴雨區(qū)）的水汽攝取量相當(dāng)，但由于C區(qū)沿途損耗率（78.05%）顯著高于后者（48.13%），造成C區(qū)對河南暴雨的水汽貢獻(xiàn)小于T區(qū)；A區(qū)（歐亞大陸中部地區(qū)）水汽攝取量最小，沿途損耗率又最高（94.53%），導(dǎo)致其水汽貢獻(xiàn)最?。▓D5a）。

D區(qū)最高的水汽貢獻(xiàn)率（圖5a）源于其高水汽攝取量和低沿途釋放量，得益于其距離目標(biāo)區(qū)域較近、位于主要水汽輸送通道（圖4）且無明顯沿途降水系統(tǒng)（圖2a）和地形（圖3b）截留；F區(qū)和E區(qū)分別存在熱帶氣旋“煙花”和“查帕卡”環(huán)流，熱帶氣旋的強(qiáng)烈對流活動和降水顯著消耗水汽，且兩區(qū)域距離河南暴雨區(qū)相對較遠(yuǎn)，導(dǎo)致沿途損耗率均較高；但F區(qū)洋面寬闊，且受益于龐大“煙花”環(huán)流顯著的水汽攝取能力與副高環(huán)流的協(xié)同影響，水汽攝取量顯著高于E區(qū)（僅次于D區(qū)），導(dǎo)致其水汽貢獻(xiàn)率相對更高；此外，T區(qū)在目標(biāo)降水區(qū)相對最高的水汽釋放占比（圖5b，29.69%）一定程度上得益于其顯著的降水再循環(huán)率（Eltahir and Bras, 1996）。

為了揭示除上述識別出的88.47%（圖5a）水汽之外的剩余部分（11.53%）水汽來源，依據(jù)前人相關(guān)研究（van der Ent and Tuinenburg, 2017），延長向前水汽追蹤時間2天（圖6、7）。由圖6a可見，2021年7月10日03時 至22日00時，目標(biāo)氣塊運(yùn)動軌跡分布與圖4a整體相似，但軌跡相對更長，其中，51.40%的目標(biāo)氣塊源自西北太平洋，27.21%的氣塊來自中國南?；蚍坡少e沿岸，12.51%的氣塊來自中國東北，7.50%的氣塊來自歐亞大陸中部和中國西北部，與圖4a大體相近；E–P分布（圖6b）與圖4b基本相似，但水汽攝取范圍（圖6b中紅色部分）相對更廣。依據(jù)目標(biāo)氣塊運(yùn)動軌跡和E–P分布同樣劃分7個水汽源區(qū)（圖6b），其中，除E區(qū)西邊界范圍擴(kuò)大至阿拉伯海東側(cè)外，其余與圖4b一致。

圖6 同圖4，但為延長向前追蹤天數(shù)（2021年7月10日03時至22日00時）的結(jié)果Fig. 6 As in Fig. 4, but the results of extending the forward tracking days (0300 UTC 10 July to 0000 UTC 22 July 2021)

延長追蹤天數(shù)后，各源區(qū)攝取的水汽對河南暴雨的相對貢獻(xiàn)率（圖7a）和各源區(qū)水汽攝取特征（圖7b）與原追蹤天數(shù)分析結(jié)果（圖5）相比基本相似，但具體數(shù)值略有變化，所有源區(qū)對河南暴雨的水汽貢獻(xiàn)率之和呈現(xiàn)較為明顯的提升，由88.47%增加至93.28%（提升近5%），適當(dāng)延長追蹤天數(shù)后，此次河南特大暴雨水汽來源得以更為全面的體現(xiàn)?？梢?，對于類似此次河南極端特大暴雨而言，由于其較長時間極為穩(wěn)定的有利大氣環(huán)流形勢（圖2a）影響，適當(dāng)延長目標(biāo)氣塊追蹤天數(shù)對于全面識別水汽來源十分必要。

圖7 同圖5，但為延長向前追蹤天數(shù)（2021年7月10日03時至22日00時）的結(jié)果Fig. 7 As in Fig. 5, but the results of extending the forward tracking days (0300 UTC 10 July to 0000 UTC 22 July 2021)

綜合上述分析，給出“21·7”河南暴雨的大氣環(huán)流形勢和主要水汽來源概念圖（圖8）。由圖8可知，此次特大暴雨過程是在極為有利且較長時間持續(xù)穩(wěn)定的大氣環(huán)流形勢下醞釀形成的。500 hPa高度場上，副高位置異常偏北，與北側(cè)中高緯度高壓脊連通，形成強(qiáng)大高壓壩，中高緯度地區(qū)較長時間內(nèi)相對穩(wěn)定維持“兩槽兩脊”形勢，其中，西側(cè)的巴爾喀什湖高空槽與東部高壓壩和鄂霍茨克海高空槽距離較遠(yuǎn)，其與后兩者之間的中高緯度環(huán)流平直。上述環(huán)流形勢從河南暴雨前數(shù)天一直維持到暴雨過程期間，河南暴雨區(qū)處于上述高空系統(tǒng)之間的“開闊地帶”，無明顯大尺度系統(tǒng)影響，但易在水汽輸送和局地地形影響下形成局地中小尺度降水系統(tǒng)。河南暴雨期間，熱帶氣旋“煙花”正處于副高南側(cè)的西北太平洋洋面上，環(huán)流范圍大、強(qiáng)度強(qiáng)，與副高相互作用，加強(qiáng)了二者之間向西的水汽輸送，形成第一支主要水汽輸送通道，而“查帕卡”位于華南沿海，其東側(cè)環(huán)流形成第二支向北的水汽輸送通道，不僅有利于將來自其南側(cè)和東側(cè)的水汽向北輸送，同時有利于目標(biāo)氣塊將其北側(cè)中國中東部大陸區(qū)域的水汽向北輸送。此外，中國東部地區(qū)地形相對平坦，且在河南暴雨期間無明顯降水系統(tǒng)，而河南西側(cè)存在明顯地形分布，這些特征有利于上述兩支水汽輸送通道上的豐沛水汽向河南暴雨區(qū)大量輸送和局地集中，從而引發(fā)此次河南特大暴雨過程。

圖8 “21·7”河南暴雨的大氣環(huán)流和主要水汽來源概念模型。字母“G”和“D”分別代表500 hPa上的高、低壓環(huán)流；大和小紅色熱帶氣旋符號分別代表“煙花”和“查帕卡”；綠色箭頭表示主要水汽輸送路徑，箭頭粗細(xì)指示軌跡數(shù)目多少（即水汽輸送通道大?。痪G色“+”代表主要水汽源區(qū)，其線段粗細(xì)表示水汽貢獻(xiàn)的相對大?。蛔仙喞甘竞幽鲜ig. 8 Schematic of atmospheric circulation and main moisture sources for the rainstorm in Henan in July 2021. Letters “G” and “D”represent high- and low-pressure circulation at 500 hPa, respectively.Large and small red tropical cyclone symbols represent typhoons “In-Fa”and “Cempaka,” respectively. Green arrows indicate the main water vapor transport paths, and the thickness of the arrows indicates the number of trajectories (that is, the size of the water vapor transport channel). The green “+” represents the main moisture source, and its thickness represents the relative magnitude of the water vapor contribution. The purple outline indicates Henan Province

5 結(jié)論與討論

本文利用降水觀測數(shù)據(jù)、再分析資料和地形數(shù)據(jù)，借助拉格朗日軌跡追蹤和水汽源區(qū)定量貢獻(xiàn)分析方法，重點(diǎn)探討了“21·7”河南暴雨期間及之前數(shù)天的大尺度環(huán)流形勢，揭示了河南暴雨過程的主要水汽源地、輸送路徑和源區(qū)水汽的定量貢獻(xiàn)等。得到的主要結(jié)論如下：

（1）河南暴雨期間及之前數(shù)天，東亞區(qū)域環(huán)流極為穩(wěn)定，500 hPa中高緯地區(qū)穩(wěn)定維持“兩槽兩脊”形勢，副高異常偏北與北側(cè)高壓脊連通，穩(wěn)定控制日本海和朝鮮半島等地，其與西側(cè)高空槽距離較遠(yuǎn)，兩者之間中高緯度環(huán)流平直。副高南側(cè)洋面上，熱帶氣旋“煙花”與副高之間形成一支向東的水汽輸送通道，另一支向北的水汽輸送通道則與暴雨期間位于華南沿海的熱帶氣旋“查帕卡”有關(guān)。上述環(huán)流系統(tǒng)之間的我國中東部大陸地區(qū)無明顯天氣系統(tǒng)影響，而其相對平坦的地形也有利于水汽長距離輸送，進(jìn)而在河南西部和北部集中；河南區(qū)域上空無明顯天氣尺度系統(tǒng)控制，但在顯著水汽輸送和其西部、北部局地地形影響下，利于局地降水系統(tǒng)的發(fā)生、發(fā)展。暴雨期間，河南存在顯著的近地面濕區(qū)和高可降水量。

（2）河南暴雨區(qū)目標(biāo)氣塊主要來自西北太平洋和中國南海等地區(qū)，且位于較低的大氣高度上，此外，少量目標(biāo)氣塊來自于歐亞大陸中部和日本海附近（所處大氣高度較高）。河南暴雨所需水汽來自于多個源區(qū)，但不同源區(qū)攝取的水汽在隨目標(biāo)氣塊向河南暴雨區(qū)行進(jìn)途中，會經(jīng)歷多次釋放過程，造成各源區(qū)最終到達(dá)河南暴雨區(qū)的水汽量不同。此外，各源區(qū)到達(dá)目標(biāo)降水區(qū)的水汽亦有部分未被釋放。此次河南暴雨所需水汽主要來自河南南側(cè)中國中東部大陸地區(qū)（52.59%）以及西北太平洋洋面上（25.51%），除此之外，中國南海、暴雨區(qū)北側(cè)大陸以及河南暴雨區(qū)本地的水汽也有一定貢獻(xiàn)。

（3）此次河南暴雨過程期間及其之前數(shù)天內(nèi)，大尺度環(huán)流極為穩(wěn)定，盡管對目標(biāo)氣塊向前追蹤數(shù)天后，識別出了絕大多數(shù)（88.47%）水汽來源，但仍有相當(dāng)部分水汽未被識別出來。延長向前追蹤天數(shù)2天后，識別出的總水汽源較明顯提升，對河南暴雨區(qū)強(qiáng)降水的水汽總貢獻(xiàn)率達(dá)到93.28%?？梢姡瑢τ诖舜翁卮蟊┯赀^程而言，適當(dāng)延長目標(biāo)氣塊追蹤天數(shù)，有利于更為全面的揭示其水汽來源。

本研究揭示出河南南側(cè)中國中東部大陸地區(qū)是此次河南暴雨過程最主要的水汽源地，強(qiáng)降水過程一半以上的水汽來自于這一地區(qū)，比西北太平洋洋面水汽源區(qū)貢獻(xiàn)率多出1倍。Cheng and Lu（2020）指出，對于長江和黃河流域中下游、朝鮮半島以及中國北方等地區(qū)而言，陸地水汽源與海洋水汽源同等重要，甚至貢獻(xiàn)更大；而Hu et al.（2018）利用FLEXPART追蹤1979～2009年中國黃土高原降水的水汽源發(fā)現(xiàn)，無論夏季還是冬季，中國中東部和西北部—中亞東部地區(qū)都是黃土高原降水的主要水汽源?？梢?，就相對遠(yuǎn)離洋面和熱帶地區(qū)的陸地降水過程而言，臨近目標(biāo)降水區(qū)的陸地區(qū)域可為降水提供豐富水汽來源。

本文重點(diǎn)從水汽來源的角度，研究揭示了“21·7”河南暴雨的可能形成機(jī)理。眾所周知，大氣中的降水過程是水汽輻合等宏觀熱動力過程與微觀云物理過程復(fù)雜相互作用的結(jié)果（Huang et al.,2016），因此，對于此次特大暴雨過程形成機(jī)理的深入認(rèn)識，需要進(jìn)一步從宏、微觀相結(jié)合的角度，展開深入探討和揭示。本文后續(xù)工作，將借助WRF模式高分辨率數(shù)值模擬，結(jié)合三維降水診斷方程（Huang et al., 2016），從宏、微觀角度，對“21·7”河南暴雨的形成機(jī)理，進(jìn)行深入分析和揭示，以便進(jìn)一步加深對此次暴雨過程機(jī)理的認(rèn)識，為相關(guān)預(yù)報提供有益的參考。