湿位涡及其不可渗透性在江淮流域一次暴雨过程中的应用

陈 龙, 陈忠明

(1.成都信息工程学院大气科学学院,四川成都610225;2.四川省气象局,四川成都610072)

0 引言

一直以来,暴雨因其易致灾性与高频发率始终是中国甚至是全世界面临的主要气象灾害之一。具体说,暴雨尤其是大范围的持续性暴雨和集中的特大暴雨,极易导致山体滑坡,房屋倒塌,农田被淹,交通和电讯中断等问题,对国民经济和人民的生命财产构成严重威胁。以北京“7.21”特大暴雨为例,不仅造成了严重的城市内涝,引发了部分山区泥石流等灾害,甚至出现了让人痛心的人员伤亡,而且类似的由暴雨导致的严重的社会问题频发。因此,暴雨的研究和预报一直以来都是政府和气象部门的关注重点。

早在20世纪80年代初,位涡在天气诊断中的应用价值就已经被发现,然后被应用于大、中尺度的天气现象研究中[1-4]。位涡作为一综合物理量,同时反映了大气的热力、动力性质,很好地将大气中两种不稳定机制联系在了一起,并提供了判别机制,故而在暴雨中尺度天气的诊断分析中应用较广,目前已有大量研究[5-9]。但在研究具体的暴雨天气时,其过程不可能是干绝热的,还必须考虑水汽在其中所起的反馈作用。因此,湿位涡在暴雨分析中的应用变得更加频繁。吴国雄等[10]用相当位温取代位温,证实了绝热无摩擦的饱和湿空气具有湿位涡守恒的特性,同时也为位涡在暴雨中尺度系统研究中的进一步应用提供了更可靠的理论基础。高守亭等[11-12]在提出湿位涡不可渗透性原理的同时,还发现暴雨系统的发展时常伴随着湿位涡异常的产生,且位涡异常与暴雨落区及其移动具有很好的对应关系,可利用位涡自身的特点及其异常来追踪暴雨的落区及其移动。邓国等[13]、周玉淑等[14]曾利用湿位涡对江淮流域的暴雨进行诊断分析,发现在对流层的中低层,湿位涡异常区与降水落区对应良好。根据湿位涡的不可渗透性原理,湿位涡异常区及其走向与等θe线大体一致,可利用等压面上等 θe线间的湿位涡物质异常区的移动来有效地追踪暴雨系统的移动和演变。潘业森等[15]依据湿位涡(MPV)的不可渗透性原理,对发生在中国中、东部的一次暴雨过程诊断分析后得出,若将湿位涡(MPV)的异常高值区与等θe线结合起来,则能在中国中东部的暴雨预报中起到较好的示踪作用。

在近几十年的研究中,尽管湿位涡不可渗透性原理在暴雨研究中的应用在逐渐增加,但基于暴雨个例的针对性研究还不是太多,之前所得的结论是否具有普遍适用性还不确定,因此有必要对更多的暴雨个例进行研究,找出其可能存在的普遍适用性。通过湿位涡正压项、斜压项及其不可渗透性原理,研究并分析了2011年6月13～15日发生在长江流域的一次暴雨过程,并进一步论证,将MPV异常高值区与等θe线结合,在暴雨落区和移动中所起的积极作用。

1 降雨情况与环流形势

1.1 降雨情况

2011年06月13～15日,在长江中下游出现了一次强降水过程,此次降水过程为长江中下游地区6月份以来降水强度最强、覆盖范围最广的一次。最新监测表明,重庆、湖北、江西、安徽、浙江等省市均出现较强降雨,湖北东南部、安徽南部、江西北部、浙江西部等省的部分地区雨量尤大,过程累积降水量在180～290mm。其中,过程累计降雨量最大值为江西德兴380mm。图1(a)给出6月13日08:00(北京时,下同)到14日08:00的24h累积降水,强降水中心主要位于重庆、贵州、湖北、湖南4省市交界处,中心累积降水量达81mm,另外,在江西东北与浙江东部的交界处也出现了强降水中心,中心累积降水量达69mm。图1(b)给出6月14日08:00到15日08:00的24h累积降水,可以看到降雨带西段较24h前整体南压,原来位于4省市交界处的降水中心南压至湖南中部,降雨过程有所加强,中心累积降水量达153mm。而在湖北东南、江西北部、安徽南部、浙江西北部的交界处,降雨带合并增强,该位置的中心累积降水量达232mm。

图1 台站实时观测的24h累积降水量(单位:mm)

1.2 环流形势

如图2所示,在欧亚大陆的中高纬有清晰可见的“两槽一脊”,低槽分别出现在巴尔喀什湖北部和鄂霍次克海西部,而高压脊则出现在贝加尔湖以北,且大概介于50°N～70°N。在中高纬地区,经向环流持续且稳定,可为持续性强降水提供足够且必要的冷空气。在中低纬地区,30°N附近有一低槽,槽线为东北-西南走向,槽后有较强的冷平流,引导冷空气向长江中下游输送。槽前有较强的西南暖湿气流,槽前、后冷暖气流在长江流域的交汇是导致此次强降水过程的直接原因。而西太平洋副高脊逐渐西伸,已西伸至120°E,副高北缘也到达30°N左右,并开始逐步影响并控制长江中下游地区,而且副高的稳定存在,也有利于强降水系统的持续。可以说,30°N附近的低槽,其前、后较强的西南暖湿气流与冷空气汇聚于长江流域,为强降水过程提供了有力的水汽输送,继而产生了大范围的强降水,而副高的相对稳定则促成了强降水的持续性。

图2 2011年6月14日08:00 500hPa位势高度场

2 诊断分析

2.1 资料选取

研究使用的数据资料主要包括:美国NCEP的再分析资料(FNL),水平分辨率1°×1°,时间间隔为6h;常规站点观测的6h、24h累积降水资料。

2.2 研究方法和理论基础

在笛卡尔坐标系中,且取p为垂直坐标,可将湿位涡定义为:

若考虑湿位涡在水平、垂直方向的分量,在静力近似下,假定垂直速度的水平变化比水平速度的垂直切变小很多,且忽略 ω的水平变化时,通过(1)式,湿位涡守恒方程在等压面上可表示为:

定义湿位涡的第一分量为垂直分量,第二分量为水平分量,即:

式中:MPV1为湿位涡垂直分量,正压项,其值取决于大气绝对涡度的垂直分量和相当位温垂直梯度的乘积,因为绝对涡度为正值,故,当大气呈对流不稳定状态时,故＜0;当大气呈对流稳定状态时,,故MPV1＞0;MPV2为湿位涡水平分量,斜压项,其值由风的垂直切变和θe的水平梯度决定,表征了大气的湿斜压性,风的垂直切变增加或水平湿斜压的增加,均能因湿等熵面的倾斜而引起垂直涡度的增长,有利于强降水的发生或加剧。湿位涡简称为MPV,单位是:10-6m2·s-1·Κ·kg-1.

另外,湿位涡物质具有不可渗透性,因而伴随暴雨发生而产生的湿位涡物质异常不能穿过与它相邻的湿等熵面。由已知数据可绘出等线,而对应等压面上的等线也就代表了湿等熵面同该等压面的交线。因此,在暴雨过程中出现的湿位涡物质异常必将在由这两个湿等熵面所形成的湿等熵面管道中移动,即湿位涡物质的移动必定介于两个确定的等θe线之间。于是,可以结合等θe线,并依据湿位涡物质异常的移动倾向来更准确地预报暴雨的落区及其移动方向。

2.3 相当位温分析

相当位温θe不仅考虑了气压对温度的影响,还考虑了水汽对温度的影响,能较好反映大气中的能量分布。又因强降水过程本质上就是不稳定能量的释放过程。所以,一般通过θe来对大气位势稳定度和整个大气层所蕴含的对流不稳定能量进行分析。

图3 2011年6月14～15日最大暴雨区沿116.5°E的θe经向垂直剖面(单位:℃)

由图3(a)可知,15日08时在暴雨区对应的28°N～30°N上空,从500～950hPa的高度上有明显的位势不稳定,即,存在对流不稳定区域,而在30°N上空,对应高度上有,属于对流稳定区,这时,对应高度上的冷空气就从北方侵入高温高湿的气团,继而触发对流不稳定能量的强烈释放,产生了此次暴雨过程中的最强降水。之后一直到14时(图4b),西南暖湿气流与来自北方的冷空气对峙江淮流域。尽管伴随不稳定能量的释放,暴雨强度有所减弱,但暴雨仍在持续,并且随着冷空气的不断南侵,暴雨落区有所南移。15日20时(图5c),暴雨区所对应上空的不稳定能量基本释放完全,对流层低层逐渐被冷空气所控制,层结趋于稳定,此次降水过程已经结束。

2.4 湿位涡的分布

2.4.1 湿位涡正压项的分布

此次暴雨过程主要发生在对流层低层MPV1负值区及其邻近区域。在暴雨发生初期(图略),在850hPa上,最大暴雨区(江西北部,下同)处在MPV1的零线附近,靠近负值区,说明大气呈对流不稳定状态。不稳定能量一旦释放,将极易产生强对流天气。暴雨强盛时期15日08时,从850hPa湿位涡正压项分布图上看(图4a),最大暴雨区上空大部分已处在MPV1零线及其负值区,南昌北部的正值MPV1值介于0.3～0.9,为对流稳定的干冷空气。南昌南部则被负的MPV1控制,其值为0～-0.3。湿位涡正压项的正、负值区相持于暴雨区,而且MPV1正、负值交界的等值线密集带,恰好是冷、暖空气的汇集地,这有利于垂直涡度的剧烈发展,促进水汽辐合。而且降水实况表明,强降水落区恰位于湿位涡正、负值的交界处。15日14时(图4b),暴雨区上空MPV1负值区逐渐消失,对流不稳定能量基本释放,低层渐趋于层结稳定,此次暴雨过程基本结束。

图4 850hPa上的 MPV1分布图(单位:PV U)

2.4.2 湿位涡斜压项的分布

暴雨发生前期,在850hPa上,湿位涡斜压项分布图上(图略)可看出,暴雨落区的值为零。在暴雨强盛时期15日08时(图5a),湿位涡正值区扩大,中心数值为0.1PVU 。吴国雄等[10]指出,在对流层低层,MPV2的正、高值区的移动能够有效地追踪低层急流和暖湿气流的移动。而且随着MPV2正值的增大与范围的增加,低空的暖湿气流也明显增强。至15日14时(图5b),暴雨落区的正值逐渐消失,这反映了低空暖湿气流的减弱,并且伴随不稳定能量的释放和MPV2正值的消散,该暴雨过程趋于结束。

整体来讲,当处于暴雨初期时,在对流层低层上(850hPa),既满足MPV1＜0又满足MPV2＞0,这反映了暴雨区对流不稳定和斜压不稳定的增强,而且这种配置有利于垂直涡度的发展和强降水的产生。然后,到暴雨强盛时期,暴雨中心恰落在湿位涡正值和负值的过渡区。

2.5 湿位涡与未来6h累积降水量的对应

伴随暴雨过程的发生,会有湿位涡异常的出现,而它与降水落区也有一定的对应。通过研究数据,对850hPa的湿位涡场进行了仔细计算,并结合等θe线,分析14日08:00、14:00、20:00各时刻的湿位涡与未来6h累积降水量的对应关系。具体如下:

图5 850hPa上的 MPV2分布图(单位:PVU)

图6 湿位涡(单位:10-6m2·s-1·Κ·kg-1)和6h累积降水量(单位:mm)的对应关系(实线代表等压面上等θe线,而阴影区代表湿位涡,阴影区湿位涡≥0.3)

图6(a)和6(b)分别是6月14日08:00 850hPa上湿位涡分布和与之对应的长江流域及其邻近区域从6月14日08:00至14日14:00累积的6h观测降水量分布。可以看出,图6(a)中,自109°E～120°E有一条由西南-东北向逐渐转为东西走向的湿位涡异常高值带,中心最大数值达1.2×10-6m2·s-1·Κ·kg-1,并且从与这条湿位涡异常高值带对应的地面降水分布图上(图6b)看出,湿位涡高值中心同地面上的2个强降水中心对应良好。图6(a)还显示,湿位涡物质异常区两侧的等θe线在湖北、安徽附近呈东西走向,这与湿位涡异常高值带基本平行。根据湿位涡物质的不可渗透性原理,未来湿位涡异常区会随着等θe线呈东西走向。这一变化趋势在图7(a)中已有所体现,这说明与湿位涡异常区对应的暴雨带未来也应该呈东西走向。

图7 湿位涡(单位:10-6m2·s-1·Κ·kg-1)和6h累积降水量(单位:mm)的对应关系(实线代表等压面上等θe线,而阴影区代表湿位涡,阴影区湿位涡≥0.2)

从图7(a)中可以看出,在长江流域及其附近区域仍呈现出一条湿位涡物质异常高值带,有3处异常高值中心,中心最大数值均达到0.8×10-6m2·s-1·Κ·kg-1,其中2处异常高值中心及其附近均对应有地面强降水中心。在对应的地面累积降水图上(图7b),降水较6h前,仍呈现出东西走向。从图7(a)中还可以看出,在湖南、湖北中部以西的地区,湿位涡物质异常区两侧的等θe线呈西南—东北走向,而在湖北中部以东、安徽地区,则逐渐转为东西向,与湿位涡异常高值走向基本平行,根据湿位涡物质的不可渗透性原理,未来湿位涡异常区会随着等θe线逐渐呈西南偏西走向。这一变化趋势在图8(a)中已有所体现,这说明与湿位涡高值区对应的暴雨带未来也将会转为西南偏西走向。

图8 湿位涡(单位:10-6m2·s-1·Κ·kg-1)和6h累积降水量(单位:mm)的对应关系(实线代表等压面上等θe线,而阴影区代表湿位涡,阴影区湿位涡≥0.2)

由图8(a)可见,湿位涡异常高值带的西南偏西走向与之前推测的大致吻合,并出现2个异常高值中心,中心数值最小为0.4×10-6m2·s-1·Κ·kg-1,最大达1.0×10-6m2·s-1·Κ·kg-1。湿位涡高值中心基本和降水中心基本相对应。与此同时,通过观察地面降水图(图8b),发现该日强降水带与湿位涡异常高值区对应良好,呈西南偏西走向。

在此次强降水天气过程的分析中发现,某一时刻850hPa上湿位涡的分布与未来6h的累积降水量分布对应良好。那么,若将850 hPa上湿位涡与θe场结合起来,则能提前预测未来6h降水的大致落区和中心,由湿位涡异常预测的降水大值中心则是基本准确的。

需要注意一点,在以上的分析中,虽然通过观察湿位涡异常区分布图和与之对应的降水分布图,发现了两者整体的分布形势和走向比较一致,但湿位涡的异常高值中心和强降水中心并非完全重合。从图6、图7的湿位涡异常高值区和降水对应关系发现,6h累积降水区域总是略偏于湿位涡异常高值区东南侧。这可能是因为本文假设降水过程是假绝热的,而实际大气并不会如此理想,因此累积降水量与水汽的凝结量并不等价,可能存在一定偏差。这需要在以后的研究中进行更全面的分析,以此来逐步提升预报准确度。

3 结论与讨论

通过湿位涡正压项(MPV1)、斜压项(MPV2)及其不可渗透性原理,研究并分析了2011年6月13日15日发生在长江流域的一次暴雨过程,同时进一步论证,将MPV异常高值区与等θe线结合,在暴雨落区及其移动的预报中能起到的积极作用。

(1)暴雨区邻近850hPa上MPV1的零线,即正值与负值的过渡区,这对暴雨落区有指示作用。且湿位涡在850hPa上满足MPV1＜0同时MPV2＞0的条件,这种配置有利于强降水的产生,因此可作为预报暴雨的一个有效辅助工具。

(2)在850hPa上,湿位涡高值区与地面降水落区对应良好,依据湿位涡的不可渗透性原理,如能将MPV异常高值区与等θe线有效结合起来,则能在长江流域暴雨预报中起到良好的指示作用。

由于分析资料的时间、空间分辨率都还不够高,对于湿位涡及湿位涡物质异常的计算和分析也都还是初步的。那么在以后的研究中,可以考虑利用中尺度数值预报模式(如WRF),采用模式输出的高分辨率资料对暴雨区的湿位涡及湿位涡物质异常区进行诊断,以期对暴雨的发生发展能够有更为细致的分析,来更好地体现出暴雨的发生发展与湿位涡及湿位涡异常区的良好对应关系。要注意的是,文中通过个例分析得出的初步结论,还不具有较强的普适性,这需要通过更多的个例分析来验证。

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