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%。

基于气候系统指数的月尺度霾日定量预测方法研究——以芜湖市为例

利用1955—2018年芜湖市国家气象观测站资料,1980—2018年国家气候中心气候系统指数资料,对芜湖市近64 a的霾日气候序列进行重建,在此基础上使用线性趋势和Mann-Kendall方法,系统分析了芜湖市霾日的气候特征。以芜湖市为例,借助多元逐步回归方法,尝试研究了一种以气候系统指数为自变量,霾日为因变量,建立霾日预测方程并对月尺度霾日进行定量预测的方法。结果表明:1)重建的霾日时间序列能够更客观的反映芜湖市霾日实际的长期变化特征。近64 a霾的气候特征:年日数显著增加,并在1980年左右出现突变;季日数在冬、秋季较多,夏季最少,四季均呈显著增多趋势,增速秋季最快,夏季最慢;月日数在1、12、11月较多,7、8月较少。中度以上霾的气候特征:年日数显著增加,表现出渐变特征;季日数冬季最多,夏季最少,除夏季外均显著增多趋势,增速冬季最快,秋、春季次之;月日数在1、12、11月较多,5、6月较少,8月则从未出现过。2)各月霾日、中度以上霾日与多项月气候系统指数表现出显著的相关性,使用这些指数,计算出各月霾日、中度以上霾日的预测方程,最后对方程效果进行检验。