水汽通量散度分解在一次臺(tái)風(fēng)暴雨中的應(yīng)用*

周冠博 柳龍生 李興宇

1 國家氣象中心,北京 100081

2 海南省南海氣象防災(zāi)減災(zāi)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,海南 570203

3 中國科學(xué)院大氣物理研究所,北京 100029

提 要： 作為表征異常降水的一個(gè)重要參數(shù),水汽通量散度(Qv)根據(jù)亥姆霍茲定理被分解為三個(gè)分量,即旋轉(zhuǎn)風(fēng)引起的水汽平流(Qr)、輻散風(fēng)引起的水汽平流(Qd)和氣流輻合輻散造成的水汽通量散度(Qdiv)。以2018年18號(hào)臺(tái)風(fēng)溫比亞造成的河南商丘和江蘇徐州的強(qiáng)降水為例,分析了水汽通量散度分解后的三個(gè)分量的時(shí)空演變。結(jié)果表明：Qv僅能得到水汽聚集的情況,分解之后的分量可以更清楚地了解不同的降水時(shí)段內(nèi)具體是哪些項(xiàng)起到了主導(dǎo)因素?？偟腝v貢獻(xiàn)主要來自于Qdiv,而降水的增強(qiáng)一般與Qr的正貢獻(xiàn)對(duì)應(yīng)較好,降水的減小往往是由于Qd的抑制作用引起的,未來將應(yīng)用這種水汽通量散度分解方法有效改進(jìn)臺(tái)風(fēng)降水落區(qū)的診斷和分析。

引 言

強(qiáng)烈的熱帶氣旋(TC)通常會(huì)帶來狂風(fēng)、暴雨和風(fēng)暴潮,并在登陸時(shí)給沿海地區(qū)造成巨大的損失。而一些弱的登陸TC及其殘余物在向內(nèi)陸移動(dòng)后,也會(huì)帶來大范圍的暴雨,造成意想不到的破壞性損失(陳聯(lián)壽和丁一匯,1979;Jones et al,2003;Meng and Wang,2016a;2016b;任麗等,2013;周冠博等,2022)。例如,引人注目的河南“75·8”的洪災(zāi)災(zāi)害,正是減弱后的熱帶風(fēng)暴尼娜(1975年)的殘余環(huán)流造成的?！澳崮取痹谖覈鴸|南地區(qū)以熱帶風(fēng)暴級(jí)登陸,但當(dāng)它向內(nèi)陸移動(dòng)時(shí),卻帶來了強(qiáng)烈的暴雨和山洪,導(dǎo)致水庫崩潰和致命的災(zāi)難(陳聯(lián)壽和丁一匯,1979)。2018年8月17日臺(tái)風(fēng)溫比亞登陸時(shí)也只是一個(gè)熱帶風(fēng)暴,它在內(nèi)陸地區(qū)持續(xù)了大約4 d,并在我國東部和中部的內(nèi)陸地區(qū)造成了破紀(jì)錄的極端降雨(高拴柱,2020)。因此,對(duì)弱熱帶風(fēng)暴登陸后的強(qiáng)降雨的研究是值得關(guān)注的,并對(duì)防災(zāi)減災(zāi)尤為重要。

然而,準(zhǔn)確預(yù)測(cè)登陸TC所引起的降水分布一直是一個(gè)巨大的挑戰(zhàn)。困難主要來自于對(duì)TC降水機(jī)制的理解不充分和物理學(xué)模型不清晰。研究表明,與登陸的TC相關(guān)的降水是由復(fù)雜的多尺度相互作用控制的,并表現(xiàn)出高度的不對(duì)稱分布性。其中水汽供應(yīng)是臺(tái)風(fēng)降水的必要條件,異常降水與水汽供應(yīng)直接相關(guān)。有關(guān)水汽輸送在臺(tái)風(fēng)暴雨中的應(yīng)用,Ding(1994)、黃榮輝等(1998)、李英等(2004)、叢春華等(2011;2016)、陳有利等(2018)、梁軍等(2019)和Wang and Wang(2021)等做了很多的研究。另外,多尺度系統(tǒng)相互作用導(dǎo)致極端降水的機(jī)制研究也取得了很多的進(jìn)展。比如副熱帶西風(fēng)急流及其強(qiáng)迫次級(jí)環(huán)流是一個(gè)重要的大尺度系統(tǒng)(張家寶和鄧子風(fēng),1987)。然而由于復(fù)雜地形、模式誤差、不同尺度的天氣系統(tǒng)相互作用和快速演變的中尺度系統(tǒng)等等,使得臺(tái)風(fēng)暴雨的預(yù)報(bào)依然十分困難,精細(xì)化的暴雨落區(qū)也很難被預(yù)測(cè)。

客觀分析和濾波結(jié)合起來的診斷分析方法是尺度分離最常用的有效技術(shù)之一。對(duì)于天氣到氣候分析,統(tǒng)計(jì)工具通過在時(shí)間或空間上求平均值來獲得平均流和瞬態(tài)分量(Zhou and Yu,2005;Yuan et al,2020)。在梅雨鋒日降水研究中,采用Barnes(1964)濾波器從總流量中提取天氣或地轉(zhuǎn)分量(Xu et al,2017;Xue et al,2018)。對(duì)于天氣學(xué)研究,尺度分離理論首先源于Hoskins et al(1985)的位渦概念,具有堅(jiān)實(shí)的物理意義,并廣泛引用到大尺度的準(zhǔn)地轉(zhuǎn)運(yùn)動(dòng)中。然而,對(duì)于中尺度問題,準(zhǔn)地轉(zhuǎn)近似不再適用,數(shù)學(xué)求解高階近似的平衡模型的困難限制了它在預(yù)報(bào)應(yīng)用中的適用性和普及性。亥姆霍茲定理將風(fēng)分成旋轉(zhuǎn)和發(fā)散分量(Hawkins and Rosenthal,1965),旋轉(zhuǎn)分量描述大尺度運(yùn)動(dòng),與位勢(shì)直接相關(guān),而輻散分量描述非地轉(zhuǎn)運(yùn)動(dòng)或次天氣運(yùn)動(dòng),與引起降水等強(qiáng)對(duì)流的垂直運(yùn)動(dòng)關(guān)聯(lián)。它已被廣泛用于大氣和海洋環(huán)流(Fu et al,2017;You and Fung,2019;Han and Huang,2020;Ullah et al,2021a;2021b)和數(shù)據(jù)同化(Hollingsworth and L?nnberg,1986;Daley,1991;Parrish and Derber,1992;Xu et al,2006;2007)。國內(nèi)外已經(jīng)有不少相關(guān)工作將風(fēng)場(chǎng)分解為無旋風(fēng)和無輻散風(fēng)并應(yīng)用于氣象研究當(dāng)中,Xu et al(2011)通過最小化區(qū)域積分原始和重建水平風(fēng)場(chǎng)的動(dòng)能之差,建立了求解任意形狀有限區(qū)域內(nèi)流函數(shù)和速度勢(shì)的高精度方法。周玉淑等(2008)在對(duì)臺(tái)風(fēng)Saomei的研究中認(rèn)為,相對(duì)于原始風(fēng)場(chǎng),調(diào)和余弦方法分解得到的臺(tái)風(fēng)風(fēng)場(chǎng)結(jié)構(gòu)可以展現(xiàn)出更加清晰的細(xì)節(jié),有著重要的應(yīng)用前景。周玉淑和曹潔(2010)用 Chen and Kuo(1992)提出的調(diào)和-余弦譜展開法對(duì)一次華北暴雨過程進(jìn)行了診斷分析,發(fā)現(xiàn)利用正弦/余弦調(diào)和函數(shù)都能較好地分解和重現(xiàn)有限區(qū)域的風(fēng)場(chǎng),但調(diào)和余弦方法精度更高、收斂更快。鄧滌菲等(2012)進(jìn)一步把該方法應(yīng)用到動(dòng)能分解中,配合水汽通量矢量研究一次東北冷渦暴雨發(fā)展過程中不同分量動(dòng)能收支與降水變化的關(guān)系。任晨平等(2013)比較分析了有限區(qū)域流函數(shù)和速度勢(shì)的三種求解方法在臺(tái)風(fēng)Bilis暴雨增幅中的作用。而Dimego and Bosart(1982)對(duì)水汽通量分量進(jìn)行了劃分,以檢驗(yàn)在不考慮地形影響的情況下熱帶風(fēng)暴中水汽匯聚收支的相對(duì)重要性。

本文采用亥姆霍茲定理,將水汽通量散度進(jìn)行分解,利用分解后的水汽通量散度來分析它們?cè)?018年臺(tái)風(fēng)溫比亞影響下暴雨過程中的相對(duì)重要性和影響。從水汽通量散度及其分解后的三個(gè)變量(大尺度運(yùn)動(dòng)輸送的水汽平流Qr、中小尺度運(yùn)動(dòng)輸送的水汽平流Qd和氣流輻合輻散造成的水汽通量散度Qdiv)的變化方面著手,分析“溫比亞”在河南商丘和江蘇徐州引起的強(qiáng)降水的變化原因。通過與總的水汽通量散度的比較,研究分解后的水汽通量散度的各個(gè)分量與強(qiáng)降水落區(qū)及演變之間的關(guān)系。

1 資料與方法

1.1 資 料

本文采用中央氣象臺(tái)業(yè)務(wù)中發(fā)布的臺(tái)風(fēng)路徑、強(qiáng)度及中心風(fēng)雨等實(shí)況資料。環(huán)境場(chǎng)分析采用歐洲中期天氣預(yù)報(bào)中心(ECMWF)ERA-Interim逐6 h再分析數(shù)據(jù)(水平分辨率為0.25°×0.25°)。用HYSPLIT軌跡模式對(duì)此次降水過程進(jìn)行后向水汽追蹤,使用的是NCEP GDAS全球1°×1°的數(shù)據(jù)。運(yùn)用天氣學(xué)診斷分析方法,針對(duì)臺(tái)風(fēng)溫比亞強(qiáng)降水變化的不同時(shí)段,從水汽通量散度及其分解后的三個(gè)變量的變化方面著手,分析臺(tái)風(fēng)溫比亞在河南商丘和江蘇徐州引起的強(qiáng)降水的演變?cè)颉?/p>

1.2 水汽通量散度的分解方法

根據(jù)亥姆霍茲定理,水平速度場(chǎng)v可以被分成分別由流函數(shù)ψ和速度勢(shì)χ表示的旋轉(zhuǎn)和輻散分量,如下所示：

v=vr+vd

(1)

vr=k×ψ

(2a)

vd=χ

(2b)

式中：k是垂直方向上的單位向量,是梯度算子。對(duì)于有限的域D,以下關(guān)系成立：

2ψ=ζinD

(3a)

2χ=αinD

(3b)

?nψ+?sχ=vsalong ?D

(4a)

?nχ-?sχ=vnalong ?D

(4b)

式中：ζ和α分別是渦度和散度。?D表示區(qū)域D的邊界。vs和vn是沿?D的邊界切向速度和邊界法向速度。

在計(jì)算兩個(gè)泊松方程(3)之前,傳統(tǒng)方法使用的是超張弛迭代方案(Sangster,1960)用于求解ψ和χ,主要原理是將上述邊界條件中的ψ或χ設(shè)置為沿?D的任意值。以ψ為例,式(3a)首先可以通過沿?D規(guī)定任意值ψ而解出,用計(jì)算得到的全區(qū)域的ψ可以得到它沿?D的正態(tài)導(dǎo)數(shù)?nψ。?sχ的邊界值同樣可以由式(4a)得到。?sχ沿?D的積分可以導(dǎo)出方程導(dǎo)致式(3b)的Dirichlet條件。這種數(shù)值方法的優(yōu)勢(shì)在于它對(duì)于具有任意空間變化邊界值的流函數(shù)的計(jì)算效率和適用性,因此通常用于大氣和海洋分析以及數(shù)值模擬。

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利用式(1)水汽通量散度可以寫為：

·(qv)=q·v+vr·q+vd·q

(5)

由式(5)可知,水汽通量散度Qv即·(qv)可以被分解為三個(gè)分量,分別是大尺度運(yùn)動(dòng)輸送的水汽平流Qr即vr·q,中小尺度運(yùn)動(dòng)輸送的水汽平流Qd即vd·q和氣流輻合輻散造成的水汽通量散度Qdiv即q·v。利用上式可以分析不同尺度系統(tǒng)對(duì)局地水汽快速集中或發(fā)散的影響,在接下來的內(nèi)容中將分別評(píng)估水汽通量散度及其分解后的分量在2018年臺(tái)風(fēng)溫比亞降水過程中的貢獻(xiàn),以了解它們?cè)诓煌瑫r(shí)期對(duì)降水的相對(duì)重要性。

2 臺(tái)風(fēng)溫比亞降水及其水汽貢獻(xiàn)分析

臺(tái)風(fēng)溫比亞于2018年8月15日生成,17日04時(shí)(北京時(shí))前后在上海浦東新區(qū)南部沿海登陸,登陸時(shí)中心附近最大風(fēng)力達(dá)9級(jí)(23 m·s-1,熱帶風(fēng)暴級(jí)),18日下午在河南境內(nèi)減弱為熱帶低壓,20日凌晨在山東北部變性為溫帶氣旋,之后進(jìn)入渤海,20日夜間在黃海北部海面進(jìn)一步減弱,21日02時(shí)中央氣象臺(tái)對(duì)其停止編號(hào)(圖1a)。

圖1 2018年(a)第18號(hào)臺(tái)風(fēng)溫比亞全路徑圖,(b)8月16—21日過程降雨量Fig.1 (a) The whole path map of Typhoon Rumbia and (b) process rainfall during 16-21 August 2018

受臺(tái)風(fēng)溫比亞影響,浙滬蘇皖豫魯遼等地出現(xiàn)了強(qiáng)降雨和大風(fēng),最大累計(jì)降雨量超過500 mm。16—21日,受“溫比亞”影響,浙江北部、上海、江蘇、安徽、河南、山東以及遼寧東部、吉林東南部等地出現(xiàn)暴雨或大暴雨,河南東部、蘇皖北部、山東中西部及遼寧大連等地出現(xiàn)特大暴雨;河南商丘和周口、山東濟(jì)寧、泰安、淄博、臨沂、濰坊、東營,以及安徽宿州和淮北、江蘇徐州、遼寧大連等地累計(jì)降雨量為300～480 mm,河南商丘柘城最大降雨量達(dá)554 mm;江蘇徐州的最大降雨量達(dá)534 mm(圖1b)。另外,18日傍晚江蘇徐州銅山區(qū)三堡鎮(zhèn)出現(xiàn)兩次龍卷風(fēng)。

用HYSPLIT軌跡模式對(duì)此次降水過程進(jìn)行后向水汽追蹤(圖2a),首先來自西南季風(fēng)的暖濕氣流一直源源不斷為“溫比亞”輸送水汽,另外在“溫比亞”的東側(cè)同時(shí)存在另外一個(gè)臺(tái)風(fēng)蘇力,它為“溫比亞”東側(cè)的水汽輸送起到了助力的作用(圖2b),隨著“溫比亞”從近岸到登陸的過程也是“溫比亞”北側(cè)低層偏東風(fēng)輸送逐漸增強(qiáng)的過程。從四個(gè)方位的水汽輸送貢獻(xiàn)來看(圖2c),河南商丘出現(xiàn)降水極值的時(shí)刻,水汽輸送來源主要是來自東側(cè)和南側(cè),“溫比亞”登陸之后,低層有來自東海的水汽輸送至臺(tái)風(fēng)中心的北側(cè),其環(huán)流內(nèi)水汽通量呈現(xiàn)出不對(duì)稱分布,水汽輸送集中在臺(tái)風(fēng)路徑的右前方(圖略)。由此可見,水汽供應(yīng)是“溫比亞”強(qiáng)度一直維持的必要條件。

圖2 2018年8月(a)18日11時(shí)(世界時(shí))的HYSPLIT軌跡模式后向水汽追蹤,(b)20時(shí)850 hPa流場(chǎng),(c)11時(shí)對(duì)商丘站東南西北四個(gè)方位水汽貢獻(xiàn)的大小Fig.2 (a) Backward water vapor tracking ending at 11 UTC by NOAA HYSPLIT model, (b) 850 hPa stream at 20 UTC, and (c) contribution of water vapor to Shangqiu Station in east, south, west, north directions at 11 UTC 18 August 2018

3 水汽通量散度及各個(gè)分量的分析

分別選取過程雨量最大的河南商丘站(554 mm)和江蘇徐州站(534 mm)作對(duì)比,分析水汽通量散度及其三個(gè)分解后分量的時(shí)間演變情況,詳細(xì)分析造成河南商丘和江蘇徐州極端暴雨的水汽聚集的主要原因。

從2018年8月18日03時(shí)(世界時(shí),下同)垂直積分的水汽通量散度(Qv)、旋轉(zhuǎn)風(fēng)引起的水汽平流(Qr)、輻散風(fēng)引起的水汽平流(Qd)和氣流輻合輻散造成的水汽通量散度(Qdiv)的水平分布(圖3)可以看到,Qv的水平分布與Qdiv的分布基本一致,說明總的水汽通量散度主要來自于氣流輻合輻散造成的水汽通量散度的貢獻(xiàn),而Qr的量級(jí)較小,但也是負(fù)值,有利于水汽的輸送,對(duì)于總的水汽輸送起到的是正的貢獻(xiàn),而Qd的量級(jí)也較小,但主要以正值為主,不利于水汽的輸送,對(duì)于總的水汽輸送起到的是負(fù)貢獻(xiàn),不利于降水的發(fā)展。

注：黑點(diǎn)代表商丘站,紅點(diǎn)代表徐州站。圖3 2018年8月18日03時(shí)垂直積分的(a)水汽通量散度(Qv),(b)旋轉(zhuǎn)風(fēng)引起的水汽平流(Qr),(c)輻散風(fēng)引起的水汽平流(Qd)和(d)氣流輻合輻散造成的水汽通量散度(Qdiv)的水平分布(單位：10-6 g·cm-2·hPa-1·s-1)Fig.3 Horizontal distribution diagrams of (a) Qv, (b) Qr, (c) Qd, (d) Qdiv at 03 UTC 18 August 2018 (unit： 10-6 g·cm-2·hPa-1·s-1)

從2018年8月18日03時(shí)過商丘站的Qv、Qr、Qd和Qdiv的垂直剖面(圖4a)可以看出,商丘站的水汽輸送主要位于600 hPa以下,尤其是800 hPa以下的Qdiv達(dá)到了-20×10-5g·cm-2·hPa-1·s-1左右,Qv與Qdiv的量級(jí)相當(dāng),而低層的Qr和Qd的數(shù)值較小,其中Qr以正貢獻(xiàn)為主,Qd以負(fù)貢獻(xiàn)為主。

圖4 2018年8月18日Qv、Qr、Qd和Qdiv(a)03時(shí)過商丘站,(b)12時(shí)過徐州站的垂直剖面Fig.4 Vertical profiles of Qv, Qr, Qd and Qdiv passing through (a) Shangqiu Station at 03 UTC and (b) Xuzhou Station at 12 UTC 18 August 2018

從2018年8月18日12時(shí)過徐州站的垂直剖面圖(圖4b)可以看出,徐州站的水汽輸送主要位于中層500 hPa左右,在800 hPa和950 hPa還有兩個(gè)水汽輻合的大值中心(水汽通量散度負(fù)的大值區(qū)),Qv與Qdiv的量級(jí)相當(dāng),這可能與18日傍晚江蘇徐州銅山區(qū)三堡鎮(zhèn)出現(xiàn)了兩次龍卷風(fēng)相對(duì)應(yīng)。而低層的Qr和Qd的數(shù)值較小,且均以負(fù)貢獻(xiàn)為主,其中Qr的負(fù)貢獻(xiàn)更大,對(duì)于強(qiáng)降水的發(fā)生起到了抑制作用。

從逐小時(shí)的累計(jì)降雨量時(shí)序圖(圖5),可以看到河南商丘站在8月18日08—18時(shí)的降水量一直較大,最大值出現(xiàn)在18日11時(shí),而江蘇徐州站的降水則是從18日18時(shí)之后開始逐漸增大,最大值出現(xiàn)在18日20時(shí),河南商丘站的降水則從18日18時(shí)之后開始明顯減小。從華北雷達(dá)拼圖(圖6)也可以看到,大的降水區(qū)有一個(gè)明顯的從河南商丘附近移至江蘇徐州附近的過程。

注：藍(lán)框代表降水較多的時(shí)段,紅框代表降水較少的時(shí)段,下同。圖5 2018年8月18日06時(shí)至19日02時(shí)的1 h觀測(cè)降水時(shí)序圖(a)商丘站,(b)徐州站Fig.5 Time series of observed 1 h precipitation from 06 UTC 18 to 02 UTC 19 August 2018 (a) Shangqiu Station, (b) Xuzhou Station

圖6 2018年8月18日(a)03時(shí)(星號(hào)：商丘站),(b)12時(shí)(星號(hào)：徐州站)的商丘站雷達(dá)拼圖Fig.6 Radar mosaic of Shangqiu Station at (a) 03 UTC (star： Shangqiu Station), (b) 12 UTC (star： Xuzhou Station) 18 August 2018

由河南商丘站的Qv、Qr、Qd和Qdiv的時(shí)間-高度剖面(圖7)可見,Qr在18日00—10時(shí)的中低層的藍(lán)色框內(nèi)一直是負(fù)值,表示水汽通量散度為負(fù),有利于強(qiáng)降水的產(chǎn)生;而Qd從18日07時(shí)開始在中低層的紅色框內(nèi)開始出現(xiàn)正值,表示水汽通量散度為正,不利于降水的產(chǎn)生。同時(shí),Qr從18日09時(shí)開始,中高層出現(xiàn)了正值中心,并隨時(shí)間的推移逐漸向下層傳播,由圖5a可知,18日00—10時(shí)的降水量大,與Qr對(duì)應(yīng)較好;18日10時(shí)之后降水量減小,與Qd的不利作用及Qr的中高層出現(xiàn)正值中心的不利因素對(duì)應(yīng)得較好;Qv和Qdiv的低層演變基本為負(fù)值,整體的水汽輸送條件有利于強(qiáng)降水的發(fā)生,同時(shí)在18日03時(shí)和09時(shí)前后中低層(850～600 hPa)表現(xiàn)為明顯的輻合中心,與前期的降水大值中心對(duì)應(yīng)較好。

圖7 2018年8月18日商丘站(a)Qv,(b)Qr,(c)Qd和(d)Qdiv的時(shí)間-高度剖面(單位：g·cm-2·hPa-1·s-1)Fig.7 Time-height profile diagrams of (a) Qv, (b) Qr, (c) Qd and (d) Qdiv(unit： g·cm-2·hPa-1·s-1) at Shangqiu Station on 18 August 2018

由此可見,在商丘站降水的大值時(shí)段,Qv和Qdiv的低層一直為負(fù)值,并且在商丘降水極值出現(xiàn)的時(shí)刻前后,其中低層表現(xiàn)為明顯的輻合中心,有利于強(qiáng)降水的發(fā)生。而商丘站降水量的減小,主要是與Qr的中高層正值中心以及Qd的不利作用有關(guān)。

由江蘇徐州站Qv、Qr、Qd和Qdiv的時(shí)間-高度剖面(圖8)可見,Qr在18日12—18時(shí)的中低層的藍(lán)色框內(nèi)出現(xiàn)了明顯的負(fù)值大值中心,表示水汽通量散度為負(fù),有利于強(qiáng)降水的產(chǎn)生;而Qd從00—12時(shí)在中低層的紅色框內(nèi)一直維持正值,表示水汽通量散度為正,不利于降水的產(chǎn)生。由圖5b可知,18日12—18時(shí)降水量大,與Qr的水汽輸送對(duì)應(yīng)較好;18日12時(shí)之前降水量一直偏小,與Qd的不利作用對(duì)應(yīng)較好;Qv和Qdiv的低層演變從08時(shí)之后一直維持正值,但是在10時(shí)前后中低層(850～600 hPa)表現(xiàn)為明顯的輻合,可能導(dǎo)致輻合上升運(yùn)動(dòng)增加從而有利于降水發(fā)展。

圖8 2018年8月18日徐州站(a)Qv,(b)Qr,(c)Qd,(d)Qdiv的時(shí)間-高度剖面(單位：g·cm-2·hPa-1·s-1)Fig.8 Time-height profile diagrams of (a) Qv, (b) Qr, (c) Qd and (d) Qdiv(unit： g·cm-2·hPa-1·s-1) at Xuzhou Station on 18 August 2018

從徐州站的情況可以得到結(jié)論：Qv和Qdiv的低層演變?cè)趶?qiáng)降水發(fā)生時(shí)一直維持正值,但是在中低層表現(xiàn)為明顯的輻合,可能導(dǎo)致幅合上升運(yùn)動(dòng)增加從而不利于降水發(fā)展,分解之后的Qr、Qd可能與降水的增強(qiáng)和減弱有著更好的對(duì)應(yīng)關(guān)系。由此可見,徐州站強(qiáng)降水的發(fā)生,是由于Qr的正貢獻(xiàn)以及輻合上升運(yùn)動(dòng)增加而有利于降水的發(fā)生發(fā)展。

4 結(jié)論與討論

本文采用中央氣象臺(tái)業(yè)務(wù)發(fā)布的臺(tái)風(fēng)路徑、強(qiáng)度及中心風(fēng)雨等實(shí)況資料,運(yùn)用天氣學(xué)診斷分析方法,針對(duì)臺(tái)風(fēng)強(qiáng)度變化不同時(shí)段,從水汽通量散度及其分解后三個(gè)變量的變化方面著手,分析臺(tái)風(fēng)溫比亞在河南商丘和江蘇徐州引起的強(qiáng)降水的變化原因,并總結(jié)和歸納了這些原因的異同點(diǎn)(表1),得到以下結(jié)論：

表1 引起商丘和徐州暴雨的水汽通量散度及各個(gè)分量的對(duì)比Table 1 Comparison of water vapor divegence and each component responsible for the rainstorms in Shangqiu and Xuzhou

(1)總的水汽通量散度(Qv)的貢獻(xiàn)主要來自于氣流輻合輻散造成的水汽通量散度項(xiàng)(Qdiv),而降水的增強(qiáng)一般與旋轉(zhuǎn)風(fēng)引起的水汽平流(Qr)的正貢獻(xiàn)對(duì)應(yīng)較好,降水的減小往往是由于輻散風(fēng)引起的水汽平流(Qd)的負(fù)貢獻(xiàn)引起的。

(2)河南商丘站在8月18日11時(shí)降水量最大,與Qr以及Qv和Qdiv引起的中低層(850～600 hPa)明顯輻合中心對(duì)應(yīng)較好;而18時(shí)之后河南商丘站降水量明顯減小,與Qd的不利作用以及Qr造成的中高層的不利作用關(guān)系密切。

(3)江蘇徐州站在8月18日20時(shí)降水量最大,與Qv和Qdiv引起的輻合上升運(yùn)動(dòng)增加以及Qr的水汽輸送對(duì)應(yīng)較好;而20時(shí)之前徐州站的降水量一直偏小,與Qd的不利作用對(duì)應(yīng)較好。

(4)Qd的量值雖然很小,但它的強(qiáng)弱變化卻能反映中小尺度系統(tǒng)對(duì)水汽通量散度的正負(fù)貢獻(xiàn)。如圖9所示,當(dāng)出現(xiàn)降水極值時(shí)商丘站的Qd主要來自東側(cè)和南側(cè),而徐州站的Qd主要來自西側(cè)和南側(cè)。

注：灰色箭頭代表流入,白色箭頭代表流出。圖9 2018年8月18日(a)11時(shí)過商丘站,(b)20時(shí)過徐州站的Qd中低層?xùn)|南西北四個(gè)邊界收支對(duì)比(單位：10-5 g·cm-2·hPa-1·s-1)Fig.9 Budge comparison of Qd in the mid-low levels in four-direction boundaries passing through (a) Shangqiu Station at 11 UTC, (b) Xuzhou Station at 20 UTC 18 August 2018 (unit： 10-5 g·cm-2·hPa-1·s-1)

綜上所述,傳統(tǒng)的水汽通量散度考慮到重要的濕度和風(fēng)矢量信息,可以得到水汽的聚集情況,是降水等天氣事件診斷分析中的常用物理量。通過分解水汽通量散度、定量分析不同降水位置上空各高度上的通量散度及其三個(gè)分量,在整個(gè)降水過程中隨時(shí)間演變規(guī)律的異同特征、及其與水汽追蹤和1小時(shí)觀測(cè)降水時(shí)序圖顯示的降水多寡變化的直接對(duì)應(yīng)關(guān)系,可以更清楚地了解具體是哪些項(xiàng)起到了主導(dǎo)因素。這種水汽通量散度的流函數(shù)分解方法在其他地形復(fù)雜地區(qū)的極端降水預(yù)報(bào)中的應(yīng)用,以及與不同水汽通量散度的分解方法的比較,還有待進(jìn)一步研究。