桂北山区两次突发性大暴雨触发及维持机制分析

刘蕾 陈茂钦 蓝柳茹 冯晓玲 黄维

（1.柳州市气象局，广西柳州 545001；2.中国人民解放军93135部队，广东广州 510080）

引言

对于锋面暴雨，不同模式和预报员主观预报均能很好地把握其落区和强度。大量研究成果也为锋面暴雨的形成机理［1-3］、预报着眼点［4-5］等提供了参考依据。但对于发生在南风气流中的暖区暴雨因其物理机制较锋面暴雨复杂，一直是大气科学研究和预报业务的难点问题。早在20世纪80年代，陶诗言［1］就指出暖区暴雨大气斜压性相对锋面暴雨弱，天气系统的强迫背景不明显，预报信号较弱，其独特的环流形势和中尺度对流特征使得预报员对其强降水开始时间和强度预计不足，业务中经常出现预报量级偏小或漏报［6-10］。韦统健［11］和赵玉春等［12］研究表明，暖区暴雨在中尺度环境、大气不稳定机制、系统的动力结构、水汽输送等方面均与锋面暴雨存在差异，而这些差异可能是造成暖区暴雨，特别是有山脉配合而产生的暖区暴雨难以模拟和预报的主要原因。关于暖区暴雨的对流触发机制，古志明等［13］和叶郎明等［14］研究发现，不同性质下垫面热力差异形成的地面中尺度辐合线致使初始对流在关键区触发，从而产生暴雨；伍志芳等［15］分析2017年广州“5·7”特大暖区暴雨过程发现山前加强的水平温度梯度和地面风场辐合可能是强降水的重要触发因子；徐燚等［16］研究指出，低层重力波是华南暖区暴雨的一种触发机制，暖区暴雨发生前3 h左右，锋区到暖区之间浅薄稳定层的存在满足重力波传播的条件，使锋区对流激发的低层重力波沿稳定层从锋区向暖区传播，激发了暖区低层的上升运动，并触发暖区中、低层不稳定能量的释放，导致暖区暴雨的发生，此外边界层冷空气的侵入也对华南暖区暴雨起到重要的触发作用［17］；孙建华等［18］、张楠等［19-20］通过研究也发现，地面辐合线在中尺度系统的触发和维持方面有重要作用。

上述研究表明，在弱天气尺度的强迫下，暖区暴雨的触发机制与非均匀下垫面强迫出的中尺度辐合线、低层重力波以及边界层内的冷空气侵入等因素密切相关。在产生暖区暴雨环境场方面，叶郎明和苗峻峰［21］研究发现，整层高湿的环境和深厚的对流不稳定层可以降低暖区暴雨对抬升条件的要求；谌云等［22］在剖析北方一次暖区大暴雨预报失败的案例中发现，对于发生在深厚暖气团中的暖区降水预报，需考虑高温高湿环境下地面辐合线、冷池及中尺度涡旋的相互作用；而对流回波的“列车效应”［23-26］是造成局地大暴雨、特大暴雨的重要因素。众多气象学者的研究成果为认识暖区暴雨的机理和预报着眼点提供了非常好的理论依据和技术支撑，但每次发生在南风气流中的暴雨过程其中尺度触发机制都不尽相同，因此局地突发性的暴雨仍是预报中的难点。2020年6月24—26日（“6·24”过程）和7月8—11日（“7·9”过程），柳州先后出现了两次持续性大暴雨过程，其中7月的持续性大暴雨过程造成柳州融水县部分地区道路交通中断，融水县城低洼地带出现严重内涝，经济损失高达7.67×107元。而在这两次过程前12～24 h，在柳州北部山区发生了局地大暴雨，主流模式均没有捕捉到元宝山地区的中尺度辐合线及中尺度辐合中心，不同模式对降水强度和落区也有较大偏差。业务数值模式和预报员对强降雨发生的时段和极端性预估不足，导致6月23日20时至24日08时、7月8日20时至9日08时这一时段出现了漏报。刘蕾等［27］统计南海夏季风爆发前后柳州地区前汛期南风型暖区暴雨特征发现，72.7%的南风型暖区暴雨出现在南海夏季风爆发后，柳州北部地形一定程度上加大了暴雨在北部山区的发生频次。近年来，各级政府对暴雨预报提出了“定点、定量、定时、定人”的“四定”要求，因此对暴雨落区、强度和发生时间的精细化研究具有重要意义。本文拟通过环流形势、水汽、热力及动力条件、触发机制等对这两次柳州元宝山区突发性的暴雨过程进行详细分析，探讨预报失误的原因，以期对桂北山区暴雨的强度、落区精细化订正提供一定理论基础，为地方防灾减灾服务提供技术支撑。

1 资料与方法

1.1 研究区概况

柳州市位于广西北部地区（图1），其境内地形复杂，西北部处九万大山山脉，平均海拔高度为1000～1200 m，东部和东南部为大苗山架桥岭和大瑶山，中部和东南部为岩溶地貌、丘陵和河谷平原地形。其特殊的地形结构使得柳州北部三县交界处和融水元宝山地区成为广西著名的暴雨中心之一。而柳州又是广西著名的工业城市，柳江河绕城而过，每年暴雨所产生的洪涝及衍生灾害给柳州造成了巨大的经济损失，防灾减灾服务面临巨大压力。

图1 广西壮族自治区地形Fig.1 Topographic map of Guangxi Zhuang Autonomous Region

1.2 资料来源

所用资料包括柳州市区域自动站资料和多普勒雷达资料，GPS探测的大气可降水量以及欧洲中期天气预报中心（ECMWF）的ERA5再分析资料，时间分辨率为1 h，水平分辨率为0.25°×0.25°。

2 结果分析

2.1 降水特征分析

2020年6月23日20时至24日08时、7月8日20时至9日08时，柳州市北部地区出现了两次突发性的大暴雨过程。区域自动站雨量分布显示（图2a和2b），这两次过程的最强降水中心均出现在柳州市元宝山地区。

结合自动站小时雨量演变（图2c和图2d），这两次过程具有如下特点：一是局地性强、小时雨强大。“6·24”大暴雨主要出现在融水元宝山脉西南侧安太、怀宝、四荣、三防4个乡镇以及元宝山脉东侧的大浪镇，最大小时雨量为80.7 mm，12 h最大雨量为172.9 mm（安太小桑）；“7·9”大暴雨出现在融水元宝山脉西南侧的怀宝、四荣两个乡镇，最大小时雨量为74.4 mm，12 h最大雨量为249.1 mm（东田）。二是夜雨特征明显。强降水主要出现在后半夜至凌晨阶段。三是出现在低层切变线影响前的南风气流里。由于这两次降水过程均发生在过程性降水前的南风气流里，且局地性较强，全球模式对暖区对流的刻画和捕捉能力有限，加上市级预报员对其降水的极端性估计不足，均漏报了这两次南风气流中的暴雨。

图2 2020年“6·24”大暴雨（a）和“7·9”大暴雨（b）柳州市雨量空间分布、“6·24”大暴雨（c）和“7·9”大暴雨（d）自动站逐时雨量变化Fig.2 Spatial distribution of cumulative precipitation in Liuzhou for＂6·24＂rainstorm Process（a）and＂7·9＂rainstorm Process，2020（b），and variation of hourly precipitation observed at automatic weather stations for＂6·24＂rainstorm Process（c）and＂7·9＂rainstorm Process，2020（d）

2.2 天气背景及环境条件分析

2.2.1 环流形势分析

分析“6·24”过程发生前高低层的环流形势（6月23日20时），广西上空500 hPa为588线控制；850 hPa低涡切变从山东半岛一直延伸到贵州中部地区，华南地区处于切变线南侧的西南气流中；925 hPa为6～8 m·s-1的南风气流控制，地面处于低压槽中。随着500 hPa高原东侧南支波动发展东移，6月24日08时588线有所南落，广西北部处于588线北侧以及南支槽前的西南气流中，850 hPa广西上空西南气流增强为急流，其中梧州、桂林探空站风速达16 m·s-1。“7·9”过程发生前（7月8日20时），华南地区处于南支波动气流中，588线呈闭合环流控制广西南部地区；850 hPa低涡切变位于长江流域一带，广西上空为一致的西南气流控制；925 hPa为较弱的南风气流，地面处于低压槽中。7月9日08时，850 hPa低涡切变东移南压，在湘黔桂交界处形成一条东西向的切变线，广西上空5个探空站风速增强为急流，其中桂林站增强至18 m·s-1，梧州探空站风速则达20 m·s-1；925 hPa切变线位置与850 hPa相近。

从环流形势分析可知，两次过程发生时500 hPa高原东侧均有南支波动发展，588线控制广西南部地区。低层切变线虽未南下进入广西境内，但其南侧的西南气流均在夜间出现了增强。元宝山地区的大暴雨就出现在切变线南侧西南气流增强的过程中。

2.2.2 环境条件分析

2.2.2.1 水汽条件

两次过程期间局地雨强都较大，“6·24”过程最大小时雨量为80.7 mm，“7·9”过程最大小时雨量为74.4 mm。有文献［15］指出，当大气可降水量（PW）达到60 mm，接近我国短时强降水发生的充分条件（≥20 mm·h-1）。因柳州站的GPS大气可降水量探测器在沙塘站（柳州南部），距离降水发生区域约200 km，采用广西桂林站的GPS大气可降水量探测器的数据代表柳州北部地区大气可降水量。“6·24”过程期间桂林站的大气可降水量维持在60 mm以上（图3a），6月23日20时至24日00时，大气中可降水量递增，24日00时达到66.8 mm。结合图2c，6月24日01时强降水开始出现，强降水期间大气可降水量一直维持在65 mm以上，符合文献中出现短时强降水的充分条件。“7·9”过程大气可降水量基本都维持在70 mm以上，最强74.8 mm出现在7月9日02时（图3b）。结合图2d东田发生强降水时（7月9日02—05时）桂林站大气可降水量维持在73 mm左右。郑永光等［28］指出，大气可降水量在70 mm以上是大气中非常极端的水汽条件，说明“7·9”突发性暴雨过程在水汽条件方面更具有极端性。对比两次过程期间雨量前3的区域自动站逐时雨量（图2c和图2d），也可发现“7·9”过程站点的累积雨量均超过“6·24”过程。

两次暴雨过程发生前及过程期间广西上空一直维持西南气流。低空以及超低空急流输送的暖湿气流不断在柳州地区辐合，为暴雨的产生提供了充足的水汽。图3c和图3d分别是6月23日20时至24日08时以及7月8日20时至9日08时柳州市北部强降水区域（108°～110°E；24.5°～25.5°N）水汽通量散度、比湿与风场区域平均的时间—高度演变，可以看到强降水期间850 hPa以下比湿达到18 g·kg-1以上。刘蕾等［29］统计柳州暖区暴雨时发现，5—7月柳州市出现暖区暴雨时850 hPa比湿在15～16 g·kg-1，925 hPa比湿为17～19 g·kg-1，说明这两次过程期间低层水汽非常充足。另外，850 hPa以下均维持较强的水汽辐合，过程期间强的水汽通量散度辐合中心出现在925 hPa附近。“7.9”过程期间低层的水汽辐合强度强于“6.24”过程，最强辐合强度达-10×10-7g·cm-2·hPa-1·s-1。这与上述大气可降水量分析结果一致。

图3 “6·24”过程（a）和“7·9”过程（b）桂林站GPS大气可降水量随时间变化、“6·24”过程（c）和“7·9”过程（d）水汽通量散度、比湿与风场区域平均时间—高度变化Fig 3 Variation of GPS atmospheric precipitable water at Guilin station in＂6·24＂Process（a）and＂7·9＂Process（b），and time-height variation of water vapor flux divergence，specific humidity，and wind field averaged in＂6·24＂Process（c）and＂7·9＂Process（d）

2.2.2.2 不稳定条件分析

由于柳州市没有探空站，为分析柳州市的层结结构和不稳定条件，选取就近的桂林探空站进行分析。“6.24”过程发生前桂林站T-ln p图（6月23日20时，图4a）显示，925 hPa以下近地层为偏北气流控制，结合地面图柳州市北部地区6月23日21时地面开始转北风，说明地面有弱冷空气侵入；温湿层结曲线从850 hPa向上开口形成喇叭状，呈上干冷下暖湿特征。对流有效位能CAPE值由6月23日08时726.1 J·kg-1增加到23日20时2474.8 J·kg-1，K指数由39.4℃增加到39.6℃，SI指数由-1.2℃下降到-2.7℃，CIN为0，平衡高度（EL）206.5 hPa上升到113.0 hPa（表1）。

“7.9”过程发生前桂林站T-ln p（7月8日20时，图4b）显示，850 hPa以下为一致的偏南风，露点曲线与层结曲线非常接近，湿层深厚，＞80%的高湿区一直伸展到300 hPa附近。对流有效位能CAPE值由7月8日08时591.7 J·kg-1突增到8日20时的2635.6 J·kg-1；K指数由37.4℃增加到41.2℃，SI指数由0.23℃下降到-2.82℃，CIN为0，自由对流高度（LFC）由867.6 hPa下降到886.4 hPa，平衡高 度（EL）175.6 hPa上 升 到114.1 hPa（表1）。

表1 2020年6月23日08—20时和7月8日08—20时桂林探空站物理量Table 1 Physical quantities at Guilin sounding station from 08：00 to 20：00 on June 23 and from 08：00 to 20：00 on July 8，2020

图4 2020年6月23日20时（a）和7月8日20时（b）桂林站T-ln p图Fig.4 T-ln p diagram at Guilin station at 20：00 on June 23（a）and at 20：00 on July 8（b），2020

从T-ln p图及探空计算的物理量演变可以看到，“6·24”过程近地层有弱冷空气，中低层水汽饱和、中高层有干冷空气侵入；“7·9”过程期间近地层没有冷空气侵入，湿层深厚。两次过程发生前能量在白天均存在大量积聚的过程，热力条件非常不稳定，表明在高能不稳定的状态下，无需太强的动力强迫即可触发对流；平衡高度（EL）的升高表明对流能达到的最大高度在增大，也就是说桂林探空站附近云体的理论伸展高度在增大。上述分析表明环境为局地短时强降水的形成提供了较好的水汽和热力不稳定条件。

2.3 对流的触发及维持机制

2.3.1 地面中尺度辐合线

“6·24”过程期间，区域逐小时风场资料显示6月23日21时左右由于地面弱冷空气的扩散南下，在广西北部罗城到桂林一带形成一条东北—西南向的地面中尺度辐合线，柳州市雷达监测显示23日21时左右罗城到融安一带有零星的对流回波发展并向东北移动。从6月23日22时地面中尺度辐合线示意图（图5a）可以看到元宝山脉位于地面辐合线北部，结合图6a至图6d柳州市雷达组合反射率因子，可以看到辐合线附近及其南侧不断有对流回波发展，回波最强时达65 dBz，多个中—r且降水效率高的对流单体沿着辐合线发展东北移，形成“列车效应”，导致元宝山脉的西侧及南侧出现大暴雨。“7·9”过程期间，7月8日20时在元宝山脉南部先有一个中尺度辐合中心（图5b），柳州市雷达监测显示，元宝山脉南侧开始起对流的时间为7月8日21时30分左右，此后不断有对流云团在此处生消、发展（图6e至图6h）。元宝山脉西南侧不断有回波生成，由于山脉的阻挡，回波沿着山脉向东偏北方向缓慢移动，也是多个对流回波经过同一地点，形成“列车效应”，导致融水中部出现暴雨中心（图2b），其中东田12 h最大雨量为249.1 mm。

图5 2020年6月23日22时（a）和7月8日20时（b）区域站逐小时地面风场和地形叠加图Fig.5 Composite of hourly surface wind field at regional stations and terrain at 22：00 on June 23（a）and at 20：00 on July 8（b），2020

沿图6i和图6k中的线段AB分别做两次过程期间反射率因子垂直剖面图（图6j和图6l），可以看到在“列车效应”的方向上有多个对流单体发展，发展最强的对流单体回波顶达15 km（1 kft≈0.3 km），“6·24”过程对流单体的强回波核大致位于3 km以下（1 kft≈0.3 km），“7·9”过程对流单体的强回波核大致位于5 km以下（1 kft≈0.3 km）。从不稳定条件分析可知，两次过程期间对流抑制能量都为0，自由高度较低，地面辐合线及中尺度辐合中心强烈辐合作用使得对流在元宝山脉南部得以触发，对流得到触发后快速组织发展增强，低质心高降水效率的对流单体形成的“列车效应”导致柳州市北部元宝山地区出现了大暴雨天气过程。

图6 “6·24”过程00：54（a）、01：53（b）、02：52（c）、03：57（d），“7·9”过程21：30（e）、22：35（f）、23：34（g）、00：33（h）组合反射率，6月24日02：52（i，j）和7月8日22：35（k，l）沿AB线反射率因子剖面示意图Fig.6 Distribution of composite reflectivity factor at 00：54（a），01：53（b），02：52（c），and 03：57（d）during the＂6·24＂Process，and at 21：30（e），22：35（f），23：34（g），and 00：33（h）during the＂7·9＂Process，and vertical sections of reflectivity factor along the AB line at 02：52 on June 24（i，j）and at 22：35 on July 8（k，l）

2.3.2 南风气流风速脉动

两次过程期间柳州市中低层为西南气流控制，为了更好地分析南风气流与降雨强度的关系，以元宝山脉南侧格点（109°E，24.5°N）绘制了两次过程期间全风速—高度时间演变图（图7）。“6·24”过程（图7a），850 hPa气流24日02时增强为急流，24日06时左右达到最强，为16 m·s-1。结合24日02时925 hPa流场和水量通量散度（图7c），河池到桂林一带有一条东北—西南走向的水汽辐合带，水汽辐合最强区域位于河池西部，达-20×10-7g·cm-2·hPa-1·s-1，柳州北部元宝山地区是水汽辐合次中心，水汽通量散度值达-15×10-7g·cm-2·hPa-1·s-1。白天随着850 hPa急流强度的减弱，925 hPa水汽辐合强度也随之减弱；“7·9”过程期间（图7b），急流高度一直伸展到600 hPa附近，8日22时850 hPa气流增强为急流，9日05时左右达到最强，为18 m·s-1。从8日23时925 hPa流场和水量通量散度可知（图7d），强的水汽辐合主要位于元宝山脉西南侧，水汽通量散度值达-20×10-7g·cm-2·hPa-1·s-1。同样，白天随着850 hPa急流强度的减弱，925 hPa水汽辐合强度也随之减弱。

图7 2020年6月23日20时至24日20时（a）和7月8日20时至9日20时（b）格点（109°E，24.5°N）全风速—高度时间演变图、2020年6月24日02时（c）和7月8日23时（d）925 hPa流场与水汽通量散度叠加图Fig.7 Time-height evolution of wind speed at the grid point of（109°E，24.5°N）from 20：00 on June 23 to 20：00 on June 24（a）and from 20：00 on July 8 to 20：00 on July 9（b），2020 and the composite of flow fields and water vapor flux divergence at 925 hPa at 02：00 on June 24（c）and at 23：00 on July 8（d），2020

对应两个过程强降水时段（图2c和图2d）也正好发生在夜间时段，850 hPa急流增强的时刻对应着925 hPa水汽辐合强的时刻，850 hPa西南急流的增强使得暖湿气流源源不断地在元宝山地区辐合，降雨随风速的增大也显著增强，其中融水安太小桑村24日05时小时雨量达80.7 mm，而东田在9日05时小时雨量达74.4 mm。过程期间850 hPa风速变化和降雨强度的演变有较好的对应关系，南风气流的风速脉动以及风速在柳州北部地区的辐合使得水汽和能量不断在柳州北部地区积聚，最终导致强降水发生。在今后的预报中，如中低层分析不出明显的辐合系统时应该重点关注低层南风气流增强至急流的时间以及达到最强的时间。

2.3.3 元宝山地形作用

元宝山位于柳州市融水苗族自治县北部，平均海拔高度为1000～2000 m，主峰青云峰海拔高度为2084.7 m，区域面积为4220.7 hm2，为柳州第一高峰。元宝山脉地形与特殊的大气环流形势相结合后，使融水县经常成为柳州市的暴雨中心。从柳州地形和小时雨强大于20 mm的雨量分布叠加图（图8a和图8b）可以看到，两次过程期间小时雨强大于20 mm短时强降水主要分布在元宝山脉的南侧及东侧，而超过50 mm·h-1的极端小时强降水主要分布在元宝山脉的南侧。“6·24”过程最大小时雨量80.4 mm以及“7·9”过程74.4 mm均出现在元宝山脉的南侧。为了进一步分析元宝山地形的作用，沿109°E剖面的分别作6月24日00时元宝山南侧对流回波发展增强时（图8c）及7月9日05时小时雨量最大时（图8d）垂直环流和垂直速度叠加图，可以看到低层气流呈波动状，到25°N附近转为一致的上升气流，且上升气流一直伸展到100 hPa以上，对应的垂直速度也是在25°N以北区域最大，最大垂直速度中 心均出现在400 hPa以上，分别为1.4 cm·s-1、3 cm·s-1。结合地形图（图8a和图8b），元宝山脉大致位于25.5°N附近，说明元宝山的地形强迫抬升一定程度上加强了上升速度。近地层强烈的暖湿气流受到元宝山脉的阻挡，不断辐合上升产生暴雨。

图8 柳州地形与“6·24”（a）和“7·9”（b）过程期间小时雨量分布叠加图、2020年6月24日00时（c）和7月9日05时（d）沿109°E垂直环流（v与w的合成，w放大10倍）及垂直速度剖面图Fig.8 Topographic map of Liuzhou and distribution of hourly precipitation during the processes of＂6·24＂（a）and＂7·9＂（b），and latitude-height crossing section of vertical circulation（composite of v and w，and w amplified 10 times）and vertical velocity along 109°E at 00：00 on June 24（c）and at 05：00 on July 9（d），2020

3 结论与讨论

（1）两次突发性暴雨过程均发生在系统影响前高温高湿的南风气流中，暴雨中心主要集中在元宝山脉的西南侧，具有局地性强、过程雨量大、中尺度特征明显等特征。

（2）高空波动是出现暴雨过程的天气尺度原因，低空、超低空急流为此次过程供了充沛的水汽和能量；环境条件非常有利于对流的发生发展，在偏南暖湿气流持续输送的前提下，元宝山脉动力抬升起到了重要作用，地面弱冷空气侵入形成的中尺度辐合线以及由于局地地形形成的中尺度辐合中心和大尺度环境配合致使对流在元宝山脉南侧得到触发。

（3）暴雨与低层南风气流的风速脉动密切相关，南风气流的风速脉动以及低层925 hPa风速在柳州市北部地区的辐合有利于水汽和能量不断在柳州北部地区积聚，最终导致强降水发生。对流系统的“列车效应”以及高效率、低质心的降雨系统使得小时雨强和累积雨量极大。

（4）当中低层系统不明朗且低层偏南气流在夜间有明显增强的情况下，应关注南风气流增强至急流的时间以及达到最强的时间，特别关注山脉南侧的降水，在短临预报时提高警惕；地面中尺度辐合线和中尺度辐合中心是对流单体触发和快速增长的重要系统，如处于高温高湿的环境应着重分析实况中尺度环境场和中尺度模式地面风场，大尺度模式可能难以准确刻画中小尺度信息；加强对T-ln p图和GPS水汽探测的分析，强的热力不稳定和极端的水汽条件只需一点动力触发就可产生强降水。虽然目前模式和预报员对于有地形影响的南风气流中暖区暴雨预报存在较大困难，特别是落区和强度的预报，但相信通过对大量类似个例的总结分析，加强此类暴雨的预报着眼点和预报思路的研究以及短临的监测与预警，一定能提高此类暴雨的预报准确率。