“21·7”河南暴雨水汽源地追踪和定量贡献分析

崔晓鹏 杨玉婷 4

1 引言

亚洲夏季风爆发和盛行时期是中国主要的暴雨季（陶诗言, 1980; 丁一汇和张建云, 2009），暴雨过程形成机理认识欠缺、预报难度大，常造成严重的洪涝灾害和人民生命与财产的重大损失，例如，1975年8月河南特大暴雨、1998年夏季松嫩流域持续性暴雨和2021年7月河南郑州极端特大暴雨等。随着全球变暖，大气含水量增加，水循环加剧，极端降水（暴雨）事件将愈发频繁（Myhre et al.,2019; Vázquez et al., 2020）。陈晓晨等（2015）利用CMIP5模式模拟数据预估发现，在不同升温阈值下，中国强降水事件的发生频率和强度均明显增加。强降水（暴雨）机理研究和预报方法研发极为紧迫和重要。

充沛的水汽供应是暴雨发生、发展和维持的基本条件。暴雨发生时，不仅暴雨区大气柱内水汽含量高，更为重要的是，在环流系统影响下，存在源源不断的外围水汽输送和局地辐合（陶诗言,1980），这一点对于华北、华中和东北等相对远离热带和洋面等主要水汽源地的我国中高纬度地区的暴雨过程尤为关键。例如，罗亚丽等（2020）指出，中、低纬度天气系统相互作用是华北暴雨的重要特征之一，而其相互作用造成的持续水汽输送是关键，青藏高原南支槽与西南暖湿气流相配合，向华北暴雨区的西南水汽输送，以及热带气旋与西太平洋副热带高压相配合，向华北地区的偏南或东南水汽输送等（孙建华等, 2013），均可以对华北暴雨的发生起到重要的作用；丁一汇等（2020）指出，东亚夏季强降水过程中，常常存在与“大气河”相似的强水汽输送通道（傅刚等, 2019）。可见，对于水汽来源的准确把握是暴雨过程形成机理认识和预报方法研发的关键之一。目前，关于水汽来源的识别与分析方法主要包括：同位素分析方法（Weyhenmeyer et al., 2002; Pfahl and Wernli, 2008;Bonne et al., 2014）、欧拉分析方法（丁一汇等,2020; Munday et al., 2021）和拉格朗日分析方法（Sodemann et al., 2008; 陈 斌 等, 2011; 梁 卓 然 等,2011; Huang and Cui, 2015a, 2015b; Vázquez et al.,2020; 薛 一 迪 和 崔 晓 鹏, 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样本的获取难度（Gustafsson et al.,2010），应用有限；传统欧拉方法（即利用垂直积分的水汽通量来反映水汽输送特征及主要水汽通道）较难准确识别出暴雨过程的主要水汽源区以及源区水汽定量贡献（Sun and Wang, 2014），针对这一不足，Jiang et al.（2020）采用CAM5模式中的欧拉源标记方法，定量识别中亚地区降水的水汽源区，但仍一定程度依赖于模式再现水文循环的性能；而拉 格 朗 日 方 法 利 用HYSPLIT（Hybrid Single Particle Lagrangian Integrated Trajectory Model）或FLEXPART（Flexible Particle Dispersion Model）等气块轨迹追踪模式，不仅可以客观地识别出水汽源区，同时可以定量确定源区的水汽贡献。近年来，拉格朗日方法已逐渐在暴雨研究领域得到较广泛的应用（陈斌等, 2011; Huang and Cui, 2015a, 2015b;薛一迪和崔晓鹏, 2020）。

2021年7月19～22日，河南省出现大范围强降水（简称“21·7”河南暴雨），其中，20日，河南郑州发生极端强降水，24 h累积降水量超过600 mm，而20日08～09时（协调世界时，下同）的1 h累积降水量更是高达破纪录的201.9 mm，暴雨引发的洪涝造成重大人员伤亡和巨大经济损失，引发社会广泛关注。如此极端的强降水必然存在显著的水汽输送，对其主要水汽源地和源区定量贡献的分析将有助于对此类极端暴雨形成机理深入认识，进而把握极端暴雨发生的前兆因子（Huang and Cui, 2015b），为提升相关预报能力提供有益的参考。本文借助FLEXPART气块轨迹追踪模式和水汽源区定量贡献分析方法（Huang and Cui, 2015b），分析“21·7”河南暴雨期间水汽来源和输送以及沿途水汽摄取与释放等特征，并定量揭示各源区的水汽贡献，从水汽来源角度探索此次极端暴雨的形成机理，为相关理论研究和预报提供参考。本文第二部分简要介绍研究所用数据、FLEXPART模式和相关分析方法；第三部分重点分析“21·7”河南暴雨的降水特征和大尺度环流背景；第四部分详细探讨水汽来源追踪和定量贡献分析结果；最后一部分给出本文的主要结论，并开展讨论。

2 数据、模式及分析方法简介

2.1 数据

本文研究使用的数据主要包括：（1）中国气象局Micaps系统国家站和区域站实况降水观测数据。（2）NCEP CFSv2（National Centers for Environmental Prediction Climate Forecast System version 2）空间分辨率0.5°×0.5°的6 h间隔分析场数据（Saha et al., 2014），垂直方向共37层（https://rda.ucar.edu/datasets/ds094.0/ [2021-09-15]），用 于环流形势分析、近地面比湿和整层大气可降水量分析、水汽通量分析，以及驱动FLEXPART气块轨迹追踪模式等。（3）NOAA（National Oceanic and Atmospheric Administration）分辨率为1 rad/min的ETOPO1地形高程数据（https://www.ngdc.noaa.gov/mgg/global/relief/ETOPO1/data/bedrock/cell_registere d/netcdf/ [2020-12-13]）。

2.2 FLEXPART模式及模拟方案

本文使用挪威大气研究所开发的拉格朗日粒子传输模式FLEXPART，该模式可以模拟从点、线、区域或体积源释放的示踪剂的长距离和中尺度传输、扩散、干湿沉降以及放射性衰变过程（Stohl and James, 2004），在国际范围内已得到广泛应用。FLEXPART模式常被用来模拟大气污染物的远距离传输和扩散，以及大气传输过程等，例如，对流层与平流层之间的物质交换和全球水循环。该模式采取零加速度方案来确定粒子的轨迹位置（Stohl et al., 1998），进而根据气块所处位置，将再分析资料空间插值，得到气块在运动过程中的其他物理量，例如，位涡、比湿、温度、气块质量等（陈斌等, 2011）。

为深入分析“21·7”河南暴雨发生前、后相关区域大气的整体输送特征，将模拟区域设置为（10°S～60°N，40°～160°E）；利用“区域填塞”技术（Stohl and James, 2004），将模拟区域上空的三维大气划分为足够多的、质量相等的空气块（其数密度与空气密度成正比），共释放120万个空气块粒子；模式采取前向模拟方式，从2021年7月10日00时开始积分至7月23日00时，每3 h输出一次模拟结果，包括浓度场数据和气块轨迹数据等。以 往 研 究（Trenberth, 1998; Numaguti, 1999;Nieto and Gimeno, 2019）发现，水汽在大气中的平均滞留时间约为10 d，因此，本文首先对气块运动轨迹向前追踪10 d。此外，考虑到不同区域和季节可能由于天气环流背景等的差异，水汽在大气中的平均驻留时间可能有所不同（Wang et al., 2018），例如，van der Ent and Tuinenburg（2017）研究指出，在东亚和印度等地区，水汽驻留时间约为12～14 d，为了更为全面地考察水汽来源，在上述追踪10 d基础上，对气块运动轨迹进一步向前追踪12 d，并与10 d追踪结果进行对比分析。

2.3 确定目标气块

利用FLEXPART模式模拟输出结果，采用拉格朗日分析方法来追踪对“21·7”河南暴雨有重要贡献的气块（称为目标气块），分析目标气块在向河南暴雨区输送过程中水汽增加的位置，进而确定暴雨过程的主要水汽源区。参考前人研究方法（陈斌等, 2011; Huang and Cui, 2015a, 2015b; 薛一迪和崔晓鹏, 2020），借助如下步骤，确定目标气块：（1）依据此次极端暴雨主要降水时段，确定目标气块的选择时段，即2021年7月19日00时至22日00时；（2）依据降水分布，确定目标区域范围（33°～37.1°N，112°～115°E）；（3）在上述步骤选取的区域内的气块中，提取出网格降水大于40 mm的气块；（4）在第三步选取的气块中，进一步提取出3 h比湿变化小于−1 g kg−1的气块。

通过以上步骤，提取出对“21·7”河南暴雨有重要贡献的目标气块。需要指出的是，由于在上述选取过程中，忽略了一些对“21·7”河南暴雨贡献相对较小的气块（气块所在区域的降水量较小、比湿变化量级相对较小），因此，所选目标气块对应的降水量会略小于实际降水量。

2.4 水汽源区定量贡献分析方法

本文参考前人相关研究方法，开展水汽源区定量贡献分析，为保证论文连贯性和可读性，对相关方法做简要介绍，方法的详细内容和步骤参见陈斌等（2011）、Huang and Cui（2015a, 2015b）、薛一迪和崔晓鹏（2020）。

目标气块运动过程中，其水汽含量的变化（Stohl and James, 2004, 2005）可表述为其中，e和p分别表示水汽增加率和减少率，而m、q和t分别代表气块质量、比湿和时间。对于底面积为A的大气柱内的N个目标气块，其累积水汽变化率可表述为

其中，E和P分别代表单位面积的海面/陆面蒸发率和降水率，而E–P则代表表面水通量。本文利用FLEXPART模式模拟结果，通过目标气块比湿变化来诊断计算得到E–P，若某区域E–P＞0，说明该区域存在水汽净摄取（水汽源区），反之则为降水区。

为了量化分析目标气块沿其运动轨迹从水汽源区移动到目标降水区过程中的水汽摄取与释放特征，本文利用Sun and Wang（2014）提出的“面源贡献定量估计方法”，估算水汽源区对目标区域降水的水汽贡献。参考Sun and Wang（2014），将目标气块从源区摄取的水汽（记为Uptake）分成输送途中损失（记为Loss）、目标降水区释放（记为Released）和到达目标区但未释放（记为Unreleased）三 部 分，Unreleased=Uptake−Loss−Released。此 外，参 考Huang and Cui（2015a,2015b）、薛一迪和崔晓鹏（2020），计算所有源区在目标降水区的水汽释放总量（记为Releasedtotal，在分析中视为目标区降水量），相应得到源区水汽摄取量占目标降水区释放总量的比例（Uptake/Releasedtotal×100%）、沿途水汽损耗占比（Loss/Releasedtotal×100%）、在目标降水区水汽释放占比（Released/Releasedtotal×100%，即为相应源区对暴雨区的水汽贡献率），以及到达目标降水区但未释放部分的水汽占比（Unreleased/Releasedtotal×100%）。上述分析结果用于细化考察不同水汽源区对“21·7”河南暴雨的定量化水汽贡献特征等。

3 “21·7”河南暴雨降水特征和大尺度环流背景

2021年7月18日，河南省北部开始出现较强降水；19日，强降水范围扩张、强度明显增强、中心南移，主要大值中心位于郑州西部；20日，强降水范围进一步扩张、强度进一步增强，郑州降水强度达到峰值；20日00时至21日00时，郑州站24 h累积降水量高达624.1 mm；21日，降水大值区北移至河南北部的鹤壁、新乡一带；22日，强降水范围明显收缩、降水强度显著减弱，河南省本轮降水基本结束（图1）。此次极端暴雨过程持续时间长，降水极值大，极端性和致灾性强，明显的强降水时段集中在19日00时～22日00时（即“21·7”河南暴雨时段）。

图1 2021年7月17～22日河南以及附近区域实况日降水量（单位：mm）分布。左上角数字表示日降水量累积的截止时间，例如，图a中“1800”代表7月17日00时（协调世界时，下同）至18日00时。黑色实线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”河南暴雨时段（7月19日00时 至22日00时，图2b）以及7月12日00时至22日00时（图2a）平均的高、低空环流形势分布显示，“21·7”河南暴雨期间（图2b）及其之前数天内（图2a），东亚区域环流极为稳定，500 hPa高度场上，中高纬度地区稳定维持“两槽两脊”形势，两个高压脊分别位于里海附近和我国东北区域，西部高空槽位于巴尔喀什湖附近，槽底区域对应高空急流。西太平洋副热带高压（简称副高）位置显著偏北，与其北侧的东部高压脊连通，稳定控制日本海和朝鲜半岛等区域，而其南侧，西北太平洋上空存在低压环流（对应热带气旋“烟花”），其与副高之间建立一支偏东低空急流，将西北太平洋的暖湿空气源源不断地输送至河南以及我国北方地区。此外，亦有来自华南及南海区域的暖湿空气向北输送至河南区域。河南区域上空无明显天气尺度系统影响，但在显著的水汽输送和局地地形影响下，有利于局地扰动的发生、发展。“21·7”河南暴雨时段平均的高、低空环流形势（图2b）与10 d（7月12日00时至22日00时）平均的环流形势（图2a）分布整体上极为相近，两者小的差别在于：暴雨时段（图2b），巴尔喀什湖附近的低压槽略有加深发展，副高南侧西北太平洋洋面上的“烟花”气旋性环流特征更为显著，而我国华南沿海亦存在明显的气旋性环流，对应热带气旋“查帕卡”；受“烟花”和“查帕卡”环流串接作用的影响，自索马里越赤道，经阿拉伯海、孟加拉湾、中南半岛、南海，一直到西北太平洋，形成一支绵长的低空输送通道，借助“烟花”与副高之间的偏东气流，以及“查帕卡”东侧的偏南气流，有利于暖湿空气源源不断地向我国北部地区输送。

图2 10 d（左列，2021年7月12日00时至22日00时）和暴雨时段（右列，2021年7月19日00时至22日00时）平均的（a、b）500 hPa位势高度（黑色实线，单位：dagpm）、850 hPa风场（箭头，单位：m s−1）、200 hPa大于或等于30 m s−1的风矢量（蓝色风向杆，单位：m s−1），（c、d）自地面积分到300 hPa的水汽通量（矢量，单位：kg m−1 s−1）与水汽通量散度（阴影，单位：10−3 kg m−2 s−1），（e、f）近地面2 m高度的比湿（单位：g kg−1），（g、h）整层大气可降水量（单位：kg m−2）。紫色轮廓线表示河南省界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

进一步分析上述两时段平均的水汽通量和水汽通量散度（图2c、d）可以看到，10 d平均场（图2c）上，河南上空存在相对弱的水汽通量辐合，而暴雨时段（图2d），受“烟花”和“查帕卡”环流串接作用影响，索马里越赤道—阿拉伯海—孟加拉湾—中南半岛—南海—西北太平洋一线形成绵长水汽输送通道，借助强大的“烟花”环流与副高南侧偏东气流，可为河南暴雨区提供充沛水汽，此时段，河南区域的水汽通量辐合显著加强。近地面2 m比湿和整层大气可降水量（图2e–h）分布显示，无论是10 d平均，还是暴雨时段平均，河南区域均存在明显的近地面湿区，近地面2 m比湿达18 g kg−1以上，大气低层湿度状况良好（图2e、f）。此外，河南区域存在较高的整层大气可降水量（图2g、h），暴雨时段平均的可降水量高达65 kg m−2，而“烟花”和“查帕卡”环流区域的大气整层可降水量相对更高（达70 kg m−2以上）。尽管如此，河南暴雨区大气整层可降水量仍远低于实况降水量，可见，由暴雨区域外向暴雨区的显著和持续水汽输送对“21·7”河南暴雨的发生至关重要，而较长时间相对稳定的大尺度环流形势（图2a、b）为持续水汽输送提供了可能。

暴雨时段（7月19日00时至22日00时）的累积降水量分布（图3a）显示，大值区位于河南北部，中心位于郑州及其北部鹤壁、新乡一带，最大累积降水量达600 mm以上。依据累积降水量分布（图3a），选择降水量大于200 mm区域对应的长方形区域作为后续水汽追踪的目标区域（图3a中的黑色方框区域）。由地形分布（图3b）可见，累积降水量大值区与局地地形具有较好的对应关系，而850 hPa风场分布（图3b）显示，气流速度在豫东平原地区相对较大，遇山脉地形（太行山、伏牛山、嵩山等）阻挡，风速减小，易形成对流层低层辐合，有利于强降水在地形附近发生。值得注意的是，从我国东部沿海，一直到河南省中东部（包括河南南侧和东北侧），地形高度显著较低（地形平坦），而上述区域西侧，则存在明显的多尺度地形（图3b），这样的地形分布特征，加之水汽输送沿途无明显降水系统截留的共同影响（图2a、b），极其有利于偏东和偏南暖湿气流的长驱直入，进而在河南西部和北部的明显地形区域辐合与集中，形成强降水（图3a）。

图3 （a）暴雨时段（2021年7月19日00时至22日00时）累积降水量（单位：mm，黑色方框区域表示目标降水区域），（b）地形（阴影，单位：m）、850 hPa流场（矢量箭头，单位：m s−1）。黑色轮廓线表示河南省界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 水汽来源追踪和源区定量贡献分析

利用FLEXPART模式输出结果，对在目标降水区内识别出的目标气块向前追踪数天（2021年7月12日03时 至22日00时），得 到3264条 目标气块运动轨迹，根据Dorling et al.（1992）提出的聚类分析方法，对上述目标气块的运动轨迹进行聚类，共得到9条聚类后运动轨迹（图4a）。由图4a可见，对“21·7”河南暴雨有重要贡献的目标气块主要来自西北太平洋和中国南海，分别约占所有轨迹数的47.46%和30.7%，且气块初始高度基本均位于较低的大气高度上（低于4000 m），在向目标降水区域行进过程中，气块轨迹高度变化不大；此外，还有13.69%（8.15%）的目标气块来自日本海附近（欧亚大陆中部和中国西北地区），气块初始高度相对较高，在行进途中高度有所降低。将图4a与传统欧拉方法（即水汽通量，图2c）分析的水汽输送路径对比可见，两者均较好地识别出来自西北太平洋和中国南海的两条主要水汽输送路径，但亦有明显差异：除了上述主要水汽输送路径之外，水汽通量矢量分析结果（图2c）还清晰给出了自索马里越赤道、经阿拉伯海—孟加拉湾向东的水汽输送通道，但由于路途较远，这部分通道输送的水汽对河南暴雨区并没有明显贡献，而拉格朗日方法则更为清晰和准确地抓住了对河南暴雨贡献显著的目标气块及其运动轨迹，可准确识别河南暴雨的主要水汽输送通道。

图4 2021年7月12日03时至22日00时（a）目标气块运动轨迹以及（b）表面水通量（E–P）分布（填色，单位：mm）。图a中，轨迹颜色代表气块距离地面的高度（单位：m）；紫色星号“*”表示气块轨迹起点，为了清晰显示，气块轨迹间隔10条绘制；红色方框为目标区域；黑色粗实线为聚类后的轨迹，红色数字代表每类聚类轨迹所占的比例。图b中，黑色方框表示划分的不同水汽源区，A–F分别表示欧亚大陆中部地区（A）、河南暴雨区北侧亚洲大陆区域（B）、黄海—日本海—东北亚大陆区域（C）、河南南侧中国中东部大陆区域（D）、中南半岛—中国南海区域（E）、西北太平洋区域（F），黄色方框表示河南暴雨区（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（图4b）可见，目标气块在到达目标降水区域（河南暴雨区）之前，经历了多次水汽摄取（E–P＞0，表明存在水汽净摄取）和释放过程（E–P＜0，表明存在水汽净释放）。在洋面（西北太平洋、中国南海等）和华东、华南等地以水汽摄取为主，而在河南及其周边区域（尤其是河南暴雨区）则因显著强降水，呈现明显的水汽释放特征，其中，河南暴雨区的局地释放最为显著，形成强降水。依据目标气块的运动轨迹（图4a）和E–P分布（图4b），划分出7个对河南暴雨有贡献的水汽源区（图4b中黑色方框区域），包括：欧亚大陆中部地区（A）、河南暴雨区北侧亚洲大陆区域（B）、黄海—日本海—东北亚大陆区域（C）、河南南侧中国中东部大陆区域（D）、中南半岛—中国南海区域（E）、西北太平洋区域（F）和河南暴雨区（T）。下面将针对这些水汽源区，借助水汽来源定量贡献分析方法，定量考察目标气块在不同源区的水汽摄取与释放特征，以及不同源区摄取的水汽对“21·7”河南暴雨的水汽贡献。

目标气块在向目标降水区域行进过程中，会沿途释放一部分水汽，因此，源区摄取的水汽不一定对目标区域的降水有重要贡献，需要定量分析各源区的水汽贡献占比。利用“面源贡献定量估计方法”（Sun and Wang, 2014），定量估算了各水汽源区对于河南暴雨区的水汽贡献率（图5a）。由图5a可见，7个水汽源区对河南暴雨的发生均具有不同程度的水汽贡献，贡献率总和达88.47%。河南南侧中国中东部大陆区域（D）水汽贡献最大，贡献率达52.59%，该区域与目标气块2条主要运动轨迹途径的区域（图4a）重叠，低高度行进的大量目标气块可以在D区域摄取大量水汽（图4b），由于其后续行进路径所经区域地形相对平坦（图3b），且无明显天气系统影响和截留（图2a），这些水汽可以很好地留存在目标气块中，随气块长驱直入输送到河南暴雨区，支撑河南极端暴雨（图3a）；西北太平洋区域（F）对目标降水区域的水汽贡献率排在第二位（图5a，达25.51%），约为D区域的一半，该区域主要为洋面，行进在该区域的目标气块可摄取大量水汽（图4），在热带气旋“烟花”和副高环流（图2）以及华东区域相对平坦地形（图3b）的共同作用下，摄取的水汽被大量输送到河南暴雨区；中南半岛—中国南海区域（E区域，贡献率为3.32%）和河南暴雨区（T区域，贡献率为3.68%）的水汽贡献率相当（图5a），E区域主要表现为中国南海北部洋面摄取水汽的向北输送，但沿途会经过华南丘陵地形造成水汽释放（图4b），而T区域（河南暴雨区）局地的水汽对强降水也有不可忽视的作用；目标气块在河南暴雨区北侧亚洲大陆区域（B）摄取的水汽对河南暴雨也有一定贡献（2.28%），而由于距离河南暴雨区相对较远或区域环流等影响，A和C区的水汽贡献很小。整体来看，在整层大气中，所有考察的水汽源区对目标降水区域的水汽贡献之和可达88.47%，基本上解释了本次极端强降水的绝大部分水汽来源，但仍存在约11.53%的水汽源未被识别出来，这些水汽可能存在于向前追踪天数之前（即2021年7月12日03时之前），或者来自于未划分的可能水汽源区（图4b）。

图5 2021年7月12日03时至22日00时各源区（a）对目标降水区的水汽贡献率（横坐标大写字母含义同图4，Total为所有考察的区域贡献率之和）和（b）水汽总摄取量占目标区域水汽总释放量的百分比。图b中，绿色、橙色和蓝色直方图分别对应目标区域释放、沿途损耗和到达目标区域但未释放部分，直方图上的数字分别对应各源区三部分水汽占该源区水汽摄取总量的百分比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

进一步分析各源区水汽摄取特征（图5b）发现，目标气块在D区（河南南侧中国中东部大陆区域）和F区（西北太平洋区域）摄取的水汽量远多于其他区域，其中，D区摄取量最大，F区仅略低于D区，但D区水汽输送沿途损耗率（58.23%）明显低于F区（73.46%），而在河南暴雨区水汽释放率（28.71%）却明显高于F区（16.19%），造成D区对河南暴雨的水汽贡献率达F区的2倍以上（图5a）；F区可能由于距目标区域相对较远以及“烟花”环流和降水截留等的影响，导致大量（73.46%）水汽在输送途中释放，最终供应河南暴雨的水汽量（16.19%）低于D区（图5b）；除了上述两个主要水汽源区，目标气块在其他源区的水汽摄取量明显偏少（图5b），其中，B区（河南暴雨区北侧亚洲大陆区域）摄取量略大于E区（中南半岛—中国南海区域），但B区受环流影响（图2），摄取量的近一半（42.54%）尽管到达目标区域但未被释放，加上49.85%的沿途释放损耗，造成其对河南暴雨的水汽贡献低于E区（图5）；目标气块在C区（黄海—日本海—东北亚大陆区域）和T区（河南暴雨区）的水汽摄取量相当，但由于C区沿途损耗率（78.05%）显著高于后者（48.13%），造成C区对河南暴雨的水汽贡献小于T区；A区（欧亚大陆中部地区）水汽摄取量最小，沿途损耗率又最高（94.53%），导致其水汽贡献最小（图5a）。

D区最高的水汽贡献率（图5a）源于其高水汽摄取量和低沿途释放量，得益于其距离目标区域较近、位于主要水汽输送通道（图4）且无明显沿途降水系统（图2a）和地形（图3b）截留；F区和E区分别存在热带气旋“烟花”和“查帕卡”环流，热带气旋的强烈对流活动和降水显著消耗水汽，且两区域距离河南暴雨区相对较远，导致沿途损耗率均较高；但F区洋面宽阔，且受益于庞大“烟花”环流显著的水汽摄取能力与副高环流的协同影响，水汽摄取量显著高于E区（仅次于D区），导致其水汽贡献率相对更高；此外，T区在目标降水区相对最高的水汽释放占比（图5b，29.69%）一定程度上得益于其显著的降水再循环率（Eltahir and Bras, 1996）。

为了揭示除上述识别出的88.47%（图5a）水汽之外的剩余部分（11.53%）水汽来源，依据前人相关研究（van der Ent and Tuinenburg, 2017），延长向前水汽追踪时间2天（图6、7）。由图6a可见，2021年7月10日03时 至22日00时，目标气块运动轨迹分布与图4a整体相似，但轨迹相对更长，其中，51.40%的目标气块源自西北太平洋，27.21%的气块来自中国南海或菲律宾沿岸，12.51%的气块来自中国东北，7.50%的气块来自欧亚大陆中部和中国西北部，与图4a大体相近；E–P分布（图6b）与图4b基本相似，但水汽摄取范围（图6b中红色部分）相对更广。依据目标气块运动轨迹和E–P分布同样划分7个水汽源区（图6b），其中，除E区西边界范围扩大至阿拉伯海东侧外，其余与图4b一致。

图6 同图4，但为延长向前追踪天数（2021年7月10日03时至22日00时）的结果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)

延长追踪天数后，各源区摄取的水汽对河南暴雨的相对贡献率（图7a）和各源区水汽摄取特征（图7b）与原追踪天数分析结果（图5）相比基本相似，但具体数值略有变化，所有源区对河南暴雨的水汽贡献率之和呈现较为明显的提升，由88.47%增加至93.28%（提升近5%），适当延长追踪天数后，此次河南特大暴雨水汽来源得以更为全面的体现。可见，对于类似此次河南极端特大暴雨而言，由于其较长时间极为稳定的有利大气环流形势（图2a）影响，适当延长目标气块追踪天数对于全面识别水汽来源十分必要。

图7 同图5，但为延长向前追踪天数（2021年7月10日03时至22日00时）的结果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)

综合上述分析，给出“21·7”河南暴雨的大气环流形势和主要水汽来源概念图（图8）。由图8可知，此次特大暴雨过程是在极为有利且较长时间持续稳定的大气环流形势下酝酿形成的。500 hPa高度场上，副高位置异常偏北，与北侧中高纬度高压脊连通，形成强大高压坝，中高纬度地区较长时间内相对稳定维持“两槽两脊”形势，其中，西侧的巴尔喀什湖高空槽与东部高压坝和鄂霍茨克海高空槽距离较远，其与后两者之间的中高纬度环流平直。上述环流形势从河南暴雨前数天一直维持到暴雨过程期间，河南暴雨区处于上述高空系统之间的“开阔地带”，无明显大尺度系统影响，但易在水汽输送和局地地形影响下形成局地中小尺度降水系统。河南暴雨期间，热带气旋“烟花”正处于副高南侧的西北太平洋洋面上，环流范围大、强度强，与副高相互作用，加强了二者之间向西的水汽输送，形成第一支主要水汽输送通道，而“查帕卡”位于华南沿海，其东侧环流形成第二支向北的水汽输送通道，不仅有利于将来自其南侧和东侧的水汽向北输送，同时有利于目标气块将其北侧中国中东部大陆区域的水汽向北输送。此外，中国东部地区地形相对平坦，且在河南暴雨期间无明显降水系统，而河南西侧存在明显地形分布，这些特征有利于上述两支水汽输送通道上的丰沛水汽向河南暴雨区大量输送和局地集中，从而引发此次河南特大暴雨过程。

图8 “21·7”河南暴雨的大气环流和主要水汽来源概念模型。字母“G”和“D”分别代表500 hPa上的高、低压环流；大和小红色热带气旋符号分别代表“烟花”和“查帕卡”；绿色箭头表示主要水汽输送路径，箭头粗细指示轨迹数目多少（即水汽输送通道大小）；绿色“+”代表主要水汽源区，其线段粗细表示水汽贡献的相对大小；紫色轮廓指示河南省Fig. 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 结论与讨论

本文利用降水观测数据、再分析资料和地形数据，借助拉格朗日轨迹追踪和水汽源区定量贡献分析方法，重点探讨了“21·7”河南暴雨期间及之前数天的大尺度环流形势，揭示了河南暴雨过程的主要水汽源地、输送路径和源区水汽的定量贡献等。得到的主要结论如下：

（1）河南暴雨期间及之前数天，东亚区域环流极为稳定，500 hPa中高纬地区稳定维持“两槽两脊”形势，副高异常偏北与北侧高压脊连通，稳定控制日本海和朝鲜半岛等地，其与西侧高空槽距离较远，两者之间中高纬度环流平直。副高南侧洋面上，热带气旋“烟花”与副高之间形成一支向东的水汽输送通道，另一支向北的水汽输送通道则与暴雨期间位于华南沿海的热带气旋“查帕卡”有关。上述环流系统之间的我国中东部大陆地区无明显天气系统影响，而其相对平坦的地形也有利于水汽长距离输送，进而在河南西部和北部集中；河南区域上空无明显天气尺度系统控制，但在显著水汽输送和其西部、北部局地地形影响下，利于局地降水系统的发生、发展。暴雨期间，河南存在显著的近地面湿区和高可降水量。

（2）河南暴雨区目标气块主要来自西北太平洋和中国南海等地区，且位于较低的大气高度上，此外，少量目标气块来自于欧亚大陆中部和日本海附近（所处大气高度较高）。河南暴雨所需水汽来自于多个源区，但不同源区摄取的水汽在随目标气块向河南暴雨区行进途中，会经历多次释放过程，造成各源区最终到达河南暴雨区的水汽量不同。此外，各源区到达目标降水区的水汽亦有部分未被释放。此次河南暴雨所需水汽主要来自河南南侧中国中东部大陆地区（52.59%）以及西北太平洋洋面上（25.51%），除此之外，中国南海、暴雨区北侧大陆以及河南暴雨区本地的水汽也有一定贡献。

（3）此次河南暴雨过程期间及其之前数天内，大尺度环流极为稳定，尽管对目标气块向前追踪数天后，识别出了绝大多数（88.47%）水汽来源，但仍有相当部分水汽未被识别出来。延长向前追踪天数2天后，识别出的总水汽源较明显提升，对河南暴雨区强降水的水汽总贡献率达到93.28%。可见，对于此次特大暴雨过程而言，适当延长目标气块追踪天数，有利于更为全面的揭示其水汽来源。

本研究揭示出河南南侧中国中东部大陆地区是此次河南暴雨过程最主要的水汽源地，强降水过程一半以上的水汽来自于这一地区，比西北太平洋洋面水汽源区贡献率多出1倍。Cheng and Lu（2020）指出，对于长江和黄河流域中下游、朝鲜半岛以及中国北方等地区而言，陆地水汽源与海洋水汽源同等重要，甚至贡献更大；而Hu et al.（2018）利用FLEXPART追踪1979～2009年中国黄土高原降水的水汽源发现，无论夏季还是冬季，中国中东部和西北部—中亚东部地区都是黄土高原降水的主要水汽源。可见，就相对远离洋面和热带地区的陆地降水过程而言，临近目标降水区的陆地区域可为降水提供丰富水汽来源。

本文重点从水汽来源的角度，研究揭示了“21·7”河南暴雨的可能形成机理。众所周知，大气中的降水过程是水汽辐合等宏观热动力过程与微观云物理过程复杂相互作用的结果（Huang et al.,2016），因此，对于此次特大暴雨过程形成机理的深入认识，需要进一步从宏、微观相结合的角度，展开深入探讨和揭示。本文后续工作，将借助WRF模式高分辨率数值模拟，结合三维降水诊断方程（Huang et al., 2016），从宏、微观角度，对“21·7”河南暴雨的形成机理，进行深入分析和揭示，以便进一步加深对此次暴雨过程机理的认识，为相关预报提供有益的参考。