2109号台风“卢碧”引发莆田市暴雨成因分析与模式检验

2022-07-04 12:25陈艳真林秋寒梁宝元
海峡科学 2022年5期
关键词:落区莆田强降水

陈艳真 林秋寒 梁宝元

(福建省莆田市气象局,福建 莆田 351100)

1 概述

福建是台风暴雨灾害最重的省份之一,年均登陆福建台风1~2个。莆田市地处福建中部沿海,常因台风暴雨导致严重的洪涝灾害,因此,对台风暴雨的持续时间和落区的准确把握是为防洪抗灾工作提供决策服务的先决条件。近年来,许多专家从多个方面对台风暴雨的强度和落区进行详细分析,并指出台风暴雨的强度和落区与台风结构、台风路径、水汽输送、地形等密切相关[1-3]。尤红等[4]指出暴雨区与台风西北象限强风速辐合区位置相对应,强风速中心值与其前部风速辐合越大,地面降水越强。陈德花等[5]对1407号“海贝思”残留云带造成的中尺度暴雨的成因进行了分析,指出残余低压环流带来的强降水具有明显的中尺度特征,属于典型的台风螺旋云带中尺度雨团;西南和东南急流的暖式切变、辐合和辐散中心与高低层次级环流的稠合发展,均有利于螺旋云带中的中尺度系统发展。高亭亭等[6]对1006号台风“狮子山”持续性强降水进行分析,发现“狮子山”生成于季风槽中,西南风水汽输送明显且维持时间长,为“狮子山”登陆后维持长达48小时以上的强降水提供了充足的水汽;持续明显的上升运动和弱冷平流入侵有利于维持“狮子山”的强度和其持续性降水。登陆台风的暴雨过程也表现出不同的发展阶段,潘蜻茹等[7]在对2012年“海葵”台风的两次大暴雨过程的特征分析中发现前一次主要是台风本体降水,后一次为台风倒槽降水。蔡菁等[8]对1209号台风“苏拉”降水预报失败的原因及其暴雨成因进行分析,发现环境风垂直切变导致了台风降水的非对称分布,环境风垂直切变方向的左侧是强降水发展的区域,关注登陆台风中心在垂直方向的偏移对台风降水预报非常重要。但是登陆台风内的中尺度系统活动十分复杂,目前对于台风内部中尺度系统的结构和活动机理及其与台风环流的相互作用还不够清楚,台风降水的精细化预报仍是预报的难点之一。

2 资料来源与方法

本文以2021年第9号台风“卢碧”为例,利用逐小时自动站观测数据对莆田台风降水实况和特点进行分析;利用欧洲中期天气预报中心(ECMWF)逐小时的全球再分析资料(ERA50.25°×0.25°)和NCEP/NCAR 1°×1°逐6小时的全球再分析资料对这次台风在莆田市造成的强降水成因及地形对台风暴雨落区的影响进行探讨,以及对CMA-SH9和CMA-meso环流形式、降水预报进行检验,加深对台风暴雨的认识和模式订正应用能力。

3 结果与分析

3.1 台风影响概况

2109号台风“卢碧”2021年8月4日08时近海生成(热带风暴级),移速慢(移速维持在10km/h左右),路径复杂,生成后先东北行为主,期间经过4次转折,4日13时东行,4日18时东北行,5日03时转为西北行,5日09时又转为东北行,然后沿着海岸线移动,5日11时20分在广东省汕头南澳县沿海登陆,5日16时50分前后在漳州市东山县沿海再次登陆,登陆后转为偏北行,6月05时减弱为热带低压,后又转为东北行,6月20时在莆田沿海海面转为西行,且加强为热带风暴级,擦过台湾岛东北部后减弱为热带低压,且转为东北行离开福建沿海。

图1 2109号台风“卢碧”路径图

受2109号台风“卢碧”影响,福建省出现暴雨天气,暴雨中心在福州市和莆田市,8月4日08时至7日20时莆田市出现大暴雨,此次台风暴雨过程持续时间达4d,强度强,范围广,莆田市共有10个乡镇、12个自动站达到400mm,其中城厢区常太镇山坑村最大,为507.7mm,最大小时雨强出现在5日10时笏石镇60.2mm。

莆田市此次台风暴雨可以分为3个阶段,4日以稳定性降水为主,5日以短时强降水为主,6日以混合性降水为主,4日全市暴雨,5日全市暴雨,部分大暴雨,6日全市出现大暴雨,7日东南部出现暴雨。最强降水时段出现在5日白天和6日白天,莆田市部分乡镇出现大暴雨,其中5日白天以短时强降水为主,12小时最大累积降水量为157.8mm,出现在荔城区新度镇下横山村,6日白天以混合性降水为主,为台风本体暴雨,12小时降水量以秀屿区埭头镇黄瓜岛173.0mm为最大。

5日降水集中在上午,最大小时雨强从南往北依次出现在9—10时、10—11时,最大小时雨强为52.9mm,出现在下横山村站;6日逐小时雨量在10~20mm/h,持续了10个小时左右(见图2)。

(a)下横山村站、莆田站

(b)福岭村站 (c)站点分布

3.2 大尺度环流背景分析

8月5日08时500hPa中纬度为两槽一脊,在巴湖和我国内蒙古东部和东北地区为槽区,两槽之间的贝加尔湖西侧为深厚的暖脊;500hPa中纬度高空槽东移,槽底位于陕西、河南交界处,副热带高压被季风槽分成南北两个中心,北侧副热带高压减弱东退,副高主体在日本岛,南侧副热带高压位于西太平洋洋面上,西脊点在(15°N,110°E),详见图3b。卢山等[9]指出,热带气旋登陆后的填塞消亡时间因为季风槽的伴随而大大延长,热带气旋云系有再生、加强和扩展现象;季风槽北抬为暴雨发生提供了很好的物理条件,季风槽对热带气旋的暴雨降水过程有增幅影响[10];伴随登陆的季风槽对热带气旋暴雨无论是空间、时间,还是强度上均有强烈增幅作用[11-16]。从7月底开始,季风槽稳定在20°N 以北,“卢碧”连着强盛的季风,有丰沛的水汽供应,为“卢碧”环流和强度的维持提供条件,同时“卢碧”处在南侧副热带高压的西北侧,使其往东北方向移动,“卢碧”与东北侧的2110号台风“银河”形成弱的双台风效应,环境场使“卢碧”移动缓慢(移速维持在10km/h左右),路径复杂,使得莆田市长时间处在“卢碧”的倒槽中。

8月5—6日,200hPa一个高压中心在江西、湖南省附近(图3a),“卢碧”处在高压东南侧东北气流下,“卢碧”上空为辐散区,5日辐散值超过6×10-5s-1,福建省处在高压东侧偏北风下,存在辐散,中心在福州市,辐散值超过4×10-5s-1,6日“卢碧”位于闽南沿海海面上,莆田至宁德上空有一辐散中心,辐散值达1×10-4s-1;高压为“卢碧”和福建暴雨区提供辐散,导致低层辐合和上升运动增强,既有利于“卢碧”低压环流的维持,又有利于福建沿海中尺度对流云团的发展,是造成“卢碧”强降水的重要原因。

李英等[17]指出,低空急流是台风获得水汽和能量的重要通道。分析850hPa和925hPa流场可知,南海为大片大于14m/s的西南急流,急流中心位于“卢碧”东南部,达24m/s;强南海西南季风即为“卢碧”强度的维持提供了充足的潜热源,850hPa 5日、6日闽中沿海受大于14m/s的东南急流控制,急流中心达26m/s(图略),925hPa5日闽中沿海为大于14m/s的东南急流,急流中心达24m/s,6日转为偏东风,最大风速达21m/s(图略),东南风和偏东风急流为闽中沿海暴雨区上空输送充足水汽和能量。

(a)200hPa (b)500hPa

(c)850hPa (d)700hPa

热带气旋暴雨的条件是环境场要有利于热带气旋的维持和少动,南侧副热带高压、台风“银河”和季风槽的稳定维持对“卢碧”移动缓慢和环流维持起到重要作用,“卢碧”连着强盛的季风,有丰沛的水汽供应,从而延长了降水时间,并为其暴雨的产生提供了更强的辐合和动力抬升作用,200hPa高压为“卢碧”和福建暴雨区上空提供了强辐散,也是造成“卢碧”维持和强降水的重要原因,南海季风加强为“卢碧”输送充足水汽和能量,激发了中尺度对流云团的发生发展,“卢碧”长时间维持东南风急流,是发生持续性暴雨最直接的原因。

3.3 物理量诊断分析

3.3.1 水汽条件

分析此次持续性台风暴雨过程850hPa和925hPa的比湿分布,5日、6日850hPa的比湿在福建维持15g/kg,中心值达17g/kg,5日、6日925hPa在福建沿海维持17g/kg以上的比湿,最大值达19g/kg,5日500hPa的比湿在5 g/kg左右,6日达8g/kg以上,可知5日上层略干,以短时强降水为主,6日湿层深厚,且范围广,以持续时间较长的混合性降水为主。整个过程福建沿海有持续且深厚的水汽条件,为持续台风暴雨的维持提供丰沛的水汽。

3.3.2 动力条件

沿着25.5°N的位势涡度(位涡,PV)剖面分析(图4),5日02时119.5°E~121°E、118°E~119°E两区域600hPa以下是负位涡区,600hPa以上是位涡正值区,与5日05时对比发现两个位涡负值区均往119°E靠拢,118°E~121°E区域700hPa以下均为PV负值区,700hPa为零值线的位置,700hPa以上为PV正值控制区,08时正值区往下压,850hPa以下均为PV负值区,850hPa为零值线的位置,PV梯度在118°E~119°E处加大,说明不稳定在加剧,正好莆田的短时强降水在8∶00—11∶00出现,11∶00在119°E附近整层基本为PV正值控制,莆田短时强降水趋于结束。

(a)5日02时 (b)5日05时 (c)5日08时 (d)5日11时

沿着25.5°N的位涡剖面分析(图5),6日11时120°E附近有正负PV值的交界处,说明不稳定在加剧,6日14时正负PV的交界处在往西移,移至119°E附近,在119°E~120°E位涡梯度加大,不稳定在加剧,“卢碧”处在正的位涡中,正值中心在4PVU,也有利于“卢碧”环流的维持,6日主要为台风本体暴雨。“卢碧”环流的维持及强降水的开始在位涡中心位置及位涡梯度演变上有明显体现。

图5 6日14时沿119°E和25°N的位涡垂直剖面

3.3.3 热力条件

假相当位温θse是同时表征温度和湿度的参数,因而在中尺度天气图上可以绘制等θse线,分析确定高低θse值区(或湿静力能量高低能区)和能量锋区的位置[18]。从θse场分布看,强对流出现前5日08时闽西南有假相当位温中心,高能舌中心强度在366K以上,且福建处在高温高湿的环境下。从沿((23.6°N;117.1°E)~(27.3°N;120.4°E))的假相当位温剖面(图6)上可见,6日08时莆田上空在925~850hPa上有θse相对的大值中心,达360K以上,往高层θse值在减小,可分析出莆田上空存在上干冷下暖湿,即δθse/δP>0,存在对流不稳定,有利于不稳定能量的累积,从而导致暴雨发生。

3.4 地形对降水的影响

针对5日09—11时短时强降水进行分析,“卢碧”在广东沿海,莆田处在“卢碧”东北侧的东偏南气流控制下,回波从南往北偏西移动过程中在图7红色区域加强,移速减慢形成强降水中心,该区域的西北部有海拔高度达400~600m,气流在迎风坡加强发展,导致对流加强;6日白天莆田市以偏东风为主,向岸风的辐合作用使得东部沿海存在一个大暴雨中心;莆田中部地区西北高东南低的地形特点及海陆分布,强东南风急流下由于地形增幅作用,强降水中心应考虑在中部,偏东风气流下,由于向岸风辐合,强降水中心应考虑在沿海。因此在考虑降水落区时要考虑地形与气流的走向,充分考虑地形对强降水的增幅作用。

图6 5日08时850hPa假相当位温和 6日08时假相当位温沿着((23.6°N,117.1°E)~(27.3°N,120.4°E))垂直剖面

(a) (b) (c)

3.5 数值预报应用情况和检验分析

从CMA-SH9(WARMS)风场与风廓线雷达风场对比(图略)可知,CMA-SH9对“卢碧”预报路径有所偏差,预报比实况偏西,使得4日20时预报的5日08时850hPa莆田风向存在偏差,偏南分量大,风速偏小,但是其降水落区却预报的较好,要结合其预报的物理量场作进一步分析。5日20时预报的6日08时“卢碧”预报比实况偏西,850hPa莆田上空的东南风与东北风的切变没有预报出来,预报的是一致的偏南风急流,偏南风大,提供了充足的水汽,因此,从预报的降水落区来分看,量级和落区预报的不错,但是东部的强降水中心范围偏小。

从CMA-meso风场与风廓线雷达风场对比,可知CMA-meso对“卢碧”预报路径偏差不大,预报比实况略偏西一点,4日20时预报的5日08时850hPa和925hPa莆田上空风向风速均较为一致,但是其降水落区却预报的不好,要结合其预报的物理量场作进一步分析,CMA-meso主要参考形势场,对降水落区的参考性不大。5日20时初始场分析CMA-meso “卢碧”比实况位置较一致,但是12小时预报时效(6日08时) “卢碧”预报比实况位置偏西,且925hPa莆田上空的东南风与东北风的切变没有预报出来,预报莆田沿海偏南风与东南风的切变,从预报的降水落区来分看,落区预报的不错,但是量级偏小,因此参考模式预报的降水落区和量级时要注意与实况的对比,做出相应的调整。

综上,此次过程CMA-SH9的降水强度和落区在预报过程中可参考。CMA-meso形势场预报效果更好,但降水落区和强度预报地较差。台风路径的预报很关键,路径存在偏差,就会导致降水落区存在偏差,参考该模式的预报,也要对前期的路径实况进行对比检验。

4 结论与讨论

①南侧副热带高压、台风“银河”和季风槽的稳定维持对“卢碧”移动缓慢和环流维持起到重要作用,“卢碧”连着强盛的季风,有丰沛的水汽供应,从而延长了降水时间,并为其暴雨产生提供了更强的辐合和动力抬升作用,200hPa高压为“卢碧”和福建暴雨区上空提供了强辐散,也是造成“卢碧”维持和强降水的重要原因,南海季风加强为“卢碧”输送充足水汽和能量,“卢碧”长时间维持东南风急流,是持续性暴雨最直接的原因。

②整个过程中,福建沿海有持续且深厚的水汽条件,为台风暴雨的维持提供丰沛的水汽。

③位涡PV梯度加大,说明不稳定在加剧,是强降水开始的一个重要指标,“卢碧”处在正的位涡中,正值中心在4PVU,利于“卢碧”环流的维持,“卢碧”环流的维持及强降水的开始在位涡中心位置及位涡梯度演变上有明显体现。

④莆田中部地区西北高东南低的地形及海陆分布特点,强东南风急流下由于地形增幅作用,强降水中心应考虑在中部,偏东风气流下,由于向岸风辐合,强降水中心应考虑在沿海。因此,考虑降水落区时要考虑地形与气流的走向,充分考虑地形对强降水的增幅作用。

⑤此次台风暴雨,CMA-SH9的降水强度和落区在预报过程中可参考,而CMA-meso形势场预报的较好,但降水落区和强度预报地较差,关于台风降水的预报,对台风路径的预报很关键,路径存在偏差,就会导致降水落区存在偏差。路径可参考CMA-meso,降水落区可参考CMA-SH9。

⑥日常注意对大量个例模式进行总结,加强各家数值模式对暴雨的环流形势、降水强度、降水落区预报的检验,加强对各家模式预报偏差的了解,才能更好了解模式的性能,更好地应用数值预报。

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