基于氢氧同位素的中国东南部降水局地蒸发水汽贡献率

中国东南部地区由于临近太平洋，常年受到季风水汽的影响，应用降水等各种水体中的氢氧稳定同位素信息来追踪大气水循环路径，已成为近年来较为常用的方法。本文根据中国东南部地区15个站点夏季风盛行期间（6．9月）的氢氧同位素资料，运用瑞利分馏理论，并结合水汽贡献率模型，对当地6-9月大尺度水汽循环模式、下垫面水体对高空大气的水汽贡献率以及云下二次蒸发效应进行了探讨。基于模拟结果和实测结果的对比分析显示，水汽的运行模式符合瑞利分馏理论。从沿海向内陆，水体的蒸发补给作用在逐步增强。应用水汽贡献率模型计算下垫面水体蒸发的水汽对上风向水汽的补给率，结果表明，东南部地区不同区域的水汽贡献率介于1．4％～4．1％之间，平均水汽贡献率为2．2％。通过计算所有数据的平均过量氘值（d），并与全球水循环平均状态下的d值（10‰）进行对比后发现，水体蒸发的补给作用与二次蒸发效应同时存在，且呈现此消彼长的趋势，越靠近内陆，二次蒸发作用的影响越微弱。

芜湖市一次引发严重内涝暴雨过程的水汽输送特征

基于自动气象观测站降水数据、中国降水数据集、ERA5再分析资料及NCEP/NCAR再分析数据,使用水汽收支分析、HYSPLIT后向轨迹追踪和水汽输送贡献率等方法对2022年6月5日凌晨芜湖市一次引发严重内涝暴雨过程的水汽输送特征进行了分析。结果表明:此次暴雨过程出现在200 hPa分流区和850 hPa低空急流左前方,500 hPa冷空气在低空急流出口北侧不断激发对流云团,形成强降水。高层辐散和低层辐合增强了水汽的水平辐合和垂直输送,西南低空急流持续加强,将水汽不断输送至暴雨区,为暴雨的出现提供了必要的水汽条件,使芜湖市在强降水发生前水汽充沛,湿层深厚且持续增湿。暴雨出现时大气可降水量、850 hPa比湿、水汽通量和水汽通量散度分别达到71.0 kg·m^(-2)、16.0 g·kg^(-1)、15.0 g·hPa^(-1)·cm^(-1)·s^(-1)和-3.0×10^(-6)g·cm^(-2)·hPa^(-1)·s^(-1)。850 hPa水汽通量散度的变化与暴雨的出现和强度变化有较好的对应关系,雨强最强时段可达-8.0×10^(-6)g·cm^(-2)·hPa^(-1)·s^(-1)。水汽收支和追踪分析结果显示:水汽流入主要发生在对流层低层的西边界和南边界,暴雨发生前流入层深厚,有向上的水汽垂直输送。整层水汽流入量约为56.0×10^(7)t·h^(-1),主要流入高度为850~700 hPa,单层流入量最大可达9.0×10^(7)t·h^(-1),水汽主要源自孟加拉湾和南海,其水汽通道轨迹占比为32.0%,水汽输送贡献率达55.4%。暴雨出现时水汽流入层降低,流入量减少,水汽垂直输送减弱,总水汽净流入集中在850 hPa,净流入量为1.0×10^(7)t·h^(-1)左右,水汽主要源自南海,其水汽通道轨迹占比为46.0%,水汽输送贡献率达60.3%。

浙江金华秋季异常降水的水汽输送特征

为了填补金华乃至浙江秋季降水研究空白,本文利用NCEP再分析资料和1971—2020年秋季实测降水资料,结合水汽通量及散度场,并基于拉格朗日法的轨迹模式HYSPLIT-4,对金华市50年来秋季异常降水年不同高度的水汽输送特征进行研究。结果表明:(1)金华秋季降水的水汽通道主要有4条,欧亚非大陆的陆上通道、西太平洋通道、孟加拉湾-南海通道以及局地水汽通道。(2)金华秋季降水的水汽输送在不同高度存在差异,典型旱年中低层以局地水汽输送为主,高层以孟加拉湾-南海和西太平洋的水汽输送为主;影响典型涝年的水汽输送在中低层上源自西太平洋,高层源自孟加拉湾-南海。(3)西太平洋和孟加拉湾-南海是导致金华秋季降水异常的关键水汽源区,其中典型涝年西太平洋的水汽贡献率较旱年增强12.36%,孟加拉湾-南海增强15.79%,并且异常水汽主要以西南气流的形式输入金华影响降水。

贵州铜仁一次持续性暴雨水汽收支定量分析

基于混合单粒子拉格朗日综合轨迹模式(版本4)(Hybrid Single-Particle Lagrangian Integrated Trajectory Model,HYSPLIT4),利用降水观测数据、ERA5和NCEP GDAS(National Centers for Environmental Prediction,Global Data Assimilation System)再分析数据,分析2014年7月13—16日铜仁持续性暴雨过程的水汽输送、收支和各水汽源地的定量贡献。结果表明:(1)东伸的南亚高压和高低空急流的耦合作用增强了低层辐合、高层辐散的动力机制,利于水汽在目标区域辐合上升、凝结,形成降水。(2)500 hPa稳定控制贵州南部以南地区的副热带高压、短波槽和低纬印度半岛的热带气旋协同作用,建立明显的水汽输送通道,使海上的水汽源源不断地输送到暴雨区。(3)后向追踪120 h发现,暴雨区空气块主要来自阿拉伯海、孟加拉湾和南海,所处高度较低;少量空气块来自铜仁以北至欧亚大陆、大西洋,所处高度较高。(4)影响铜仁暴雨的水汽源地为铜仁以南-南海及附近岛屿和海域、印度半岛东部-孟加拉湾、阿拉伯海-印度半岛西部,水汽贡献率分别为48.29%、32.17%和10.47%,铜仁以北至欧亚大陆、大西洋的贡献率为9.07%。(5)850 hPa和700 hPa为主要的水汽输送层,为暴雨区贡献了近3/4的水汽,其余1/4水汽由500 hPa输送。

“75·8”持续性强降水事件及其大尺度水汽输送特征

首先研究了河南"75·8"强降水事件的极端异常特征,然后从水汽通量的角度定性分析这次事件的水汽输送特征,最后采用了Hysplit模型定量分析了不同源地的水汽来源对河南"75·8"强降水的贡献率。研究表明,1975年8月5-8日在河南省发生的是一次大范围持续性极端降水过程,事件发生期间区域平均降水程度超过其气候平均值3倍标准差。强降水事件是在中高纬度环流异常和台风共同作用下发生的,贝加尔湖以东阻塞高压和副热带高压合并阻挡了7503号台风北上。定量计算结果进一步表明,河南"75·8"强降水的水汽来源与7503号台风具有十分密切的联系。

2018年1月鄂北大暴雪的异常环流形势和水汽输送特征

利用气象观测资料、NCEP再分析资料、GDAS资料,结合HYSPLIT模式分析2018年1月3—4日鄂北地区大暴雪的异常环流形势和水汽输送特征。结果表明:1)100 hPa极涡向亚洲东北部分裂,极锋急流位置偏南,500 hPa乌山的阻塞形势和偏强偏东的东亚大槽,有利于将强冷空气向我国中东部输送;700 hPa强盛的西南急流配合850 hPa偏东风辐合,提供有利的动力、水汽;地面冷高压势力偏强,从东路南下并不断补充,有利于降雪天气长时间的维持。2)整层水汽通量高值舌从华南沿海伸至长江沿线,鄂北地区水汽输送强度、水汽辐合偏强;4条水汽输送路径分别是650 hPa干冷空气在黄海转向从东北路输送水汽,水汽贡献率排第二;650~700 hPa气团将孟加拉湾的水汽输送至暴雪区,水汽贡献率排第一;500 hPa干冷空气自偏西方向过来,水汽贡献率最少;近地层暖湿气团将南海水汽自偏南路径输送至暴雪区,水汽贡献率排第三。与一般降雪过程比,增加了偏南的输送路径,且水汽贡献最多和次多路径的气团水汽含量更高。

滇西北高原机场一次暴雨过程的水汽输送特征分析

利用丽江机场自动观测站资料、NCEP再分析资料,引入HYSPLIT轨迹模式,对丽江机场2019年8月8~9日出现的暴雨过程水汽输送特征进行分析。结果表明,丽江机场此次暴雨天气过程是由孟湾低压和南海台风提供充沛的暖湿水汽,与青藏高压引导南下的冷平流形成不稳定层结,低层辐合、高层辐散和强烈的垂直上升运动是暴雨发生的动力因素。此次暴雨过程水汽输送通道主要有三条,其中两条是由孟湾低压及南海台风带来洋面上的西南水汽输送和东北水汽输送,第三条是来自云南中部的云南本地水汽输送。三支通道中,来自洋面上的两支通道对暴雨的水汽贡献最大,分别为46%和30%,本地通道水汽贡献率最小;在500hPa高度层上,3条通道的水汽贡献率基本相当,600hPa高度层上西南通道和东北通道水汽贡献率均比较大,而700hPa高度层上西南通道水汽贡献率占主导地位。

三江源地区暴雨的水汽输送源地及路径研究

利用NCAR/NCEP再分析数据,首先分析了2018年7月22-23日(简称"0722")和8月2-3日(简称"0802")三江源地区两次暴雨天气过程的天气形势和水汽输送特征,然后用WRF模型输出数据驱动HYSPLIT模型,定量分析两次暴雨的水汽输送路径及各路径的水汽贡献率。研究表明:两次暴雨的主要影响系统均为三江源东部地区形成的低涡和切变线,低涡系统的演变和进退对暴雨的强度和落区有很大影响;HYSPLIT模型使用WRF模型输出的高分辨率数据作为初始场,模拟效果良好;两次暴雨的主要水汽均来源于西南和东南路径。西南路径的水汽来自孟加拉湾,通过雅鲁藏布江大峡谷水汽输送通道输送至暴雨区。东南路径的水汽来自于东海和南海,从广东和湖南等地向西北传输至暴雨区;"0722"暴雨中还存在西北路径的水汽输送,此路径的水汽输送贡献率较小。

2020年7月5—6日武汉江夏特大暴雨水汽源地和输送特征分析

基于武汉市加密站的降水量资料和ERA5再分析资料,对2020年7月5—6日发生在武汉江夏的一次特大暴雨过程的水汽通量、水汽收支进行分析,并引入拉格朗日混合单粒子轨道模型(HYSPLIT4)定量分析暴雨过程中的水汽来源以及水汽源区对降水的贡献。结果表明:(1)天气系统的有效配置和异常稳定是本次江夏特大暴雨产生和维持的主要原因。(2)特大暴雨所需水汽主要由南边界和西边界输入暴雨区,低纬度印度夏季风环流和副高外沿的偏南气流对水汽的输送和聚集是此次特大暴雨得以发生发展的必要条件,两支环流中偏南气流带来的水汽净流入是暴雨区水汽净收支的主要贡献者。(3)定量估算结果表明,水汽源地可追踪至印度洋、孟加拉湾-南海和西太平洋,对此次特大暴雨事件的水汽贡献率分别是24%、41%和34%。(4)对流层低层的水汽通道和源地发现925 hPa以南方路径为主,其水汽来源大值区为西太平洋和南海,而850 hPa则以西南路径为主,其水汽来源大值区位于印度洋和孟加拉湾。

秦岭南北降水空间分异研究

为了探讨秦岭南北降水空间分异特征,本文以秦岭山脊线南北22个气象站点2011-2018年间的逐日降水量及全球资料同化系统风向数据为基础,借助协同克里金插值和混合单粒子拉格朗日积分扩散传输模型(HYSPLIT模型)的后向轨迹模式等方法,对秦岭山区降水进行了空间格局分析、水汽轨迹追踪及水汽源地贡献率计算。结果表明:(1)秦岭山区等降水量线南北空间变化格局反映了山地水汽阻隔效应,同时北麓年降水总量空间差异较小,而南麓年降水总量自西向东则有高-低-高的分布特征、空间变异较大;(2)秦岭山区水汽输送路径主要有三条:源自印度洋孟加拉湾的西南水汽、源自西太平洋的东南水汽、来自蒙古-西伯利亚的北方极地大陆水汽;(3)夏季的秦岭西部山地对西南水汽的阻隔作用效果大于东部山地作用于东南水汽,而秋季的印度洋水汽输送基本对山脉北麓降水没有显现影响,而西太平洋水汽的输送路径只是向东有所偏移。