对流涡度矢量和湿涡度矢量在暴雨诊断分析中的应用研究

利用对流涡度矢量(CVV,(ζa×θe)/ρ)和湿涡度矢量(MVV,(ζa×qv)/ρ)对华北地区一次大范围的大到暴雨天气过程进行了诊断研究。结果表明,CVV和MVV垂直分量与云和降水密切相关,暴雨区区域平均和垂直积分的CVV和MVV垂直分量与云中水凝物混合比的相关系数分别为0.92和0.95,与降水率的相关系数分别为0.71和0.47。云中水凝物分为液态水凝物和固态水凝物,虽然固态水凝物的含量相对较少,但它在云的变化中起着更重要的作用。滞后相关分析表明,降水率的峰值到来之前4—5 h云中水凝物含量最少,降水率的峰值到来之后1—2 h,云中水凝物含量最多。云中水凝物与降水率的滞后相关系数主要是由液态水凝物与降水率的滞后相关系数决定的,只有约1/4的滞后相关系数是由固态水凝物与降水率的滞后相关系数贡献的。CVV和MVV的垂直分量与云中水凝物具有非常好的相关性(同时及滞后),与降水率的相关也较好,可以代表云和对流系统的发展。CVV和MVV垂直分量的局地变化超前降水率3 h左右,可以作为降水发生的先兆,对降水的预报有潜在的意义。CVV垂直分量的局地变化与降水率的相关系数大于MVV垂直分量的局地变化与降水率的相关系数,因此在实际预报中可以利用CVV垂直分量的局地变化来估计未来降水的变化。

两类涡度矢量对四川盆地一次暴雨过程的分析应用

利用WRF模式、NCEP 1°×1°再分析资料、常规观测资料对2013年6月29日至7月2日四川盆地的一次暴雨过程进行数值模拟和诊断分析。结果表明,此次暴雨过程是由高原低涡和西南低涡共同作用引起,西太平洋副热带高压(下称西太副高)西伸稳定在四川盆地,形成阻塞作用,导致高原低涡和西南低涡停滞不前。WRF模式能较好地模拟出降水的影响系统、降水落区以及强度。θe分析表明暴雨区位于高温高湿区内,暴雨区低层为对流不稳定区,中高层θe线密集且等θe面陡立,随着降雨的发生,对流不稳定能量释放,θe有所减弱。运用对流涡度矢量(CVV)和湿涡度矢量(MVV)对暴雨过程进行诊断分析后得出:CVV和MVV垂直分量的垂直积分及水平分布的正值带走向与暴雨落区相一致,且其大值中心与降水中心也有较好的对应。CVV和MVV垂直分量大值区的分布和发展与暴雨区的移动和发展较为一致,暴雨区从低层到高层一致的正值分布对暴雨发展具有指示意义。CVV和MVV垂直分量可以很好地指示四川盆地暴雨系统的发展和演变。