張?zhí)碜耍?潘曉濱， 臧增亮， 尹 伊

(1.解放軍理工大學(xué)氣象海洋學(xué)院，江蘇南京 211101；2.中國(guó)人民解放軍 93956部隊(duì)，甘肅張掖 734015)

?

安徽一次暴雨過(guò)程的數(shù)值模擬與診斷分析

張?zhí)碜?， 潘曉濱1， 臧增亮1， 尹 伊2

(1.解放軍理工大學(xué)氣象海洋學(xué)院，江蘇南京 211101；2.中國(guó)人民解放軍 93956部隊(duì)，甘肅張掖 734015)

利用1°×1°的GFS分析場(chǎng)數(shù)據(jù)和中尺度數(shù)值模式WRF，對(duì)2014年5月31日～6月1日發(fā)生在安徽阜陽(yáng)的一次暴雨天氣過(guò)程進(jìn)行數(shù)值模擬和診斷分析。結(jié)果表明，WRF模式能夠近似地模擬此次降雨過(guò)程；高低空急流耦合是此次暴雨過(guò)程發(fā)生和維持的主要影響機(jī)制；暴雨中心上空垂直螺旋度呈現(xiàn)高層負(fù)、低層正的分布，這也是觸發(fā)暴雨的重要機(jī)制；降水開始前，大氣呈現(xiàn)上濕下干的濕度分布，這種大氣層結(jié)很不穩(wěn)定，易導(dǎo)致降雨的發(fā)生。

暴雨；數(shù)值模擬；環(huán)流形勢(shì)；物理量

暴雨是我國(guó)夏季常見的災(zāi)害性天氣之一，其降水量大、降水集中，具有較強(qiáng)的突發(fā)性，暴雨的預(yù)報(bào)也是氣象業(yè)務(wù)中最具挑戰(zhàn)性的任務(wù)之一[1]。很多研究表明，暴雨的發(fā)生與對(duì)流參數(shù)密切相關(guān)[2-4]。隨著中尺度數(shù)值模式的廣泛應(yīng)用，基于模式產(chǎn)品能夠?qū)ξ锢砹窟M(jìn)行更細(xì)致的診斷分析[5-9]，從而為揭示暴雨的發(fā)生發(fā)展提供詳盡的資料。如李耀輝等[5]利用中尺度有限區(qū)域模式MM4對(duì)一次江淮梅雨鋒暴雨過(guò)程進(jìn)行了數(shù)值模擬，用模式輸出的細(xì)網(wǎng)格動(dòng)力協(xié)調(diào)資料，分析了此次暴雨演變，結(jié)果表明，螺旋度的變化對(duì)暴雨發(fā)生有一定的指示意義；湯繼濤等[6]對(duì)2011年6月17～18日發(fā)生在江蘇南部的一次大暴雨天氣過(guò)程進(jìn)行了數(shù)值模擬和診斷分析，著重分析了大暴雨天氣對(duì)交通的影響。2014年5月31日～6月1日安徽、江蘇等地區(qū)出現(xiàn)了強(qiáng)降水過(guò)程，部分地區(qū)達(dá)到大暴雨級(jí)別。筆者利用1°×1°的GFS分析場(chǎng)數(shù)據(jù)和中尺度數(shù)值模式WRF，對(duì)此次降水過(guò)程的水汽條件、動(dòng)力及熱力條件等相關(guān)物理量進(jìn)行診斷，揭示暴雨發(fā)生發(fā)展的物理機(jī)制，以期為今后此類暴雨的預(yù)報(bào)提供參考。

1 資料與方法

模擬采用中尺度數(shù)值模式WRF(V3.5.1)，兩重嵌套方式，第1層網(wǎng)格水平分辨率為30 km，格點(diǎn)數(shù)為97×100，中心點(diǎn)為38.45°N、114°E，時(shí)間積分步長(zhǎng)為60 s，地圖投影方式選取為蘭勃脫投影。積分時(shí)次為2014年5月31日8：00～6月2日8：00，積分總時(shí)間為48 h；第2層網(wǎng)格水平分辨率為10 km，格點(diǎn)數(shù)為91×82，時(shí)間積分步長(zhǎng)為60 s，兩層網(wǎng)格均為每1 h輸出1次結(jié)果。初始場(chǎng)使用分辨率為1°×1°、時(shí)間間隔6 h的GFS(Global Forecast System)氣象分析場(chǎng)資料。此次模擬所選取的物理參數(shù)化方案參見表1。

表1 模式物理參數(shù)化方案設(shè)計(jì)

2 結(jié)果與分析

2.1 天氣實(shí)況與模擬 2014年5月31日～6月1日，受南下的冷空氣及副高北側(cè)的西南氣流影響，沿低層切變線出現(xiàn)了暴雨天氣。5月31日，淮河上游以及合肥以北大部、大別山區(qū)降大到暴雨，其中阜陽(yáng)市部分地區(qū)降大暴雨。整個(gè)安徽省共有26個(gè)縣區(qū)146個(gè)站點(diǎn)降雨超過(guò)50 mm；6個(gè)縣區(qū)13個(gè)站點(diǎn)超過(guò)100 mm；降雨量最大的3個(gè)站分別為阜南縣阜南站161 mm、潁上縣陶壩子站119 mm、臨泉縣艾亭站119 mm。6月1日2：00為阜南縣每小時(shí)降雨量最大時(shí)刻。6月1日，安徽省有26個(gè)縣區(qū)162個(gè)站點(diǎn)降雨量超過(guò)50 mm，其中降水量最大的為懷寧縣高河埠站，降水量為104 mm。

24 h模擬雨量圖顯示(圖1a)，在安徽省北部有一條東西向雨帶，這與實(shí)況(圖1b)基本一致，安徽省內(nèi)主要降水中心模擬得出的位置也與實(shí)況非常接近，降水量>100 mm的范圍模擬與實(shí)況一致，主要降水中心阜南縣、潁上縣與臨泉縣的模擬降水量與實(shí)際降水量基本一致。但24 h降水量>50 mm區(qū)域模擬位置偏北，江蘇境內(nèi)降雨中心未能很好地模擬出來(lái)。

圖1 2014年5月30日8：00～31日8:00 WRF模擬(a)與實(shí)況(b)降水分布(單位：mm)Fig.1 WRF simulation (a) and live (b) precipitation distribution on May 30 8:00-May 31 8:00 in 2014

2.2 環(huán)流形勢(shì)分析

2.2.1 500 hPa。5月31日～6月1日500 hPa高空為兩槽一脊形勢(shì)，一槽位于鄂霍次克海，另一槽位于巴爾喀什湖，呈東北—西南走向，一脊位于大興安嶺地區(qū)；在葉尼塞河流域有閉合的低壓系統(tǒng)，6月1日8：00一閉合低壓在貝加爾湖東南部開始形成，并逐漸向東南移動(dòng)，到2日8：00已移至渤海海域，這一低壓帶動(dòng)西伯利亞的冷空氣南下擴(kuò)散。江淮地區(qū)有槽加深發(fā)展，西南氣流加強(qiáng)。副高西界基本維持在24°N左右，脊線維持在20°N，與同期相比偏北，強(qiáng)度偏大。

2.2.2 700 hPa。700 hPa的影響系統(tǒng)是從四川地區(qū)移來(lái)的低壓槽，5月31日14：00，低槽在四川橫斷山脈附近開始形成，6月1日14：00該槽移至長(zhǎng)江中下游平原地區(qū)，并發(fā)展成低渦，強(qiáng)度加深，氣旋性環(huán)流明顯，低渦前部的西南風(fēng)速增大；5月31日20：00沿鄭州—上海一線有切變線，到1日20：00，發(fā)展成沿黃海—江淮流域的東北—西南走向。

2.2.3 850 hPa。與700 hPa環(huán)流形勢(shì)基本類似，6月1日8：00 850 hPa有一閉合冷渦位于華北平原地區(qū)，有利于暖濕氣流輻合上升，四川中部有氣旋式環(huán)流；后續(xù)發(fā)展中冷渦逐漸向東南移動(dòng)，低空風(fēng)速減小。從WRF模式模擬的6月1日8：00 850 hPa高度場(chǎng)與實(shí)況(圖2)可以看出，模式基本上模擬出了造成暴雨的氣旋系統(tǒng)，且前12 h的模擬結(jié)果也與實(shí)況非常相似。

圖2 2014年6月1日8：00 850 hPa WRF模擬(a)與實(shí)況(b)高度場(chǎng)Fig.2 WRF simulated 850hPa height (a) and observed height (b) at 8:00 on June 1，2014

2.3 物理量診斷分析

2.3.1 水汽條件。從暴雨發(fā)生前1 h的水汽通量散度場(chǎng)(圖3)可以看出，阜南地區(qū)水汽通量散度<0，部分地區(qū)達(dá)-10×10-5g/(cm2·hPa·s)，說(shuō)明此地水汽強(qiáng)烈輻合，且850 hPa相對(duì)濕度分布顯示，整個(gè)安徽地區(qū)濕度超過(guò)90%，充沛的水汽和輻合上升運(yùn)動(dòng)為降雨提供了必要的水汽條件。

從圖4b可以看出，6月1日2:00在阜南縣的西北側(cè)有強(qiáng)烈的輻合區(qū)，曲率較大，流線比較密集，這一正切變渦度區(qū)加速了降水區(qū)的輻合上升運(yùn)動(dòng)，并促進(jìn)了不穩(wěn)定能量的釋放，使得來(lái)自西南方的暖濕空氣輸送至阜南縣上空，當(dāng)暖濕空氣與上方的干冷空氣匯合時(shí)就產(chǎn)生了降水。此外，在有利的大氣環(huán)流背景下，高空急流的加強(qiáng)和動(dòng)量的向下傳播能夠進(jìn)一步促進(jìn)低空急流的建立和維持[10-11]。從200 hPa流場(chǎng)以及高空急流(圖4a)可以看出，降水過(guò)程中，阜南縣南北兩側(cè)風(fēng)速一直較大，高空急流位置變化不明顯；降水開始前，低空急流風(fēng)速不大，范圍較小，主要位于江蘇北部，呈西北—東南走向，隨著降水的發(fā)展，急流范圍開始擴(kuò)大，風(fēng)速加大。

2.3.2 動(dòng)力條件。從圖5可以看出，6月1日2：00從對(duì)流層底部到300 hPa均為強(qiáng)上升速度區(qū)，31日21:00垂直螺旋度呈上負(fù)下正的分布，隨著時(shí)間的發(fā)展，螺旋度負(fù)值中心數(shù)值不斷減小，正值中心不斷增大，直到6月1日2：00，低層正螺旋度迅速增大，700 hPa達(dá)210×10-6m/s2，高層負(fù)螺旋度數(shù)值迅速減小，阜南縣產(chǎn)生強(qiáng)烈的輻合上升運(yùn)動(dòng)。2：00之后，正值中心位置下降至850 hPa，同時(shí)數(shù)值開始減小，降水減弱。由此可知，高層負(fù)、低層正這種垂直螺旋度配置及變化能反映暴雨演變過(guò)程，垂直螺旋度作為渦度和垂直運(yùn)動(dòng)的耦合，是此次暴雨重要的動(dòng)力觸發(fā)機(jī)制。

2.3.3 熱力作用。從圖6可以看出，降雨發(fā)生前對(duì)流層中層800 hPaθse的值較低，達(dá)318 K，而對(duì)流層低層的值相對(duì)較高，綜合相對(duì)濕度圖可以看出，降雨前中低層為干空氣。到31日23：00，850～600 hPaθse隨高度逐漸減小，說(shuō)明在此高度內(nèi)層結(jié)不穩(wěn)定，且濕度層較為深厚。隨著降水的進(jìn)行，θse值有所增加，直到6月1日9：00，雖然層結(jié)仍不穩(wěn)定，但濕度層并不深厚，800 hPa以上均為干空氣，降水逐漸停止。由此可見，在降水發(fā)生之前，中低層有相對(duì)穩(wěn)定的干空氣，而高層為濕度較大的空氣，這種結(jié)構(gòu)造成大氣層結(jié)的不穩(wěn)定，隨著對(duì)流不穩(wěn)定能量的釋放，垂直運(yùn)動(dòng)得到加強(qiáng)，導(dǎo)致降水的發(fā)生。

圖3 2014年6月1日1:00 WRF模擬的850 hPa水汽通量散度場(chǎng)[單位：10-5 g/(cm2·hPa·s)]Fig.3 WRF simulated moisture flux divergence field at 850 hPa isobaric surface at 1:00 on June 1，2014

圖4 2014年6月1日2：00 WRF模擬的200 hPa(a)和850 hPa(b)流場(chǎng)及風(fēng)速Fig.4 WRF simulated flow field and wind speed at 200 hPa(a) and 850 hPa(b) height at 2:00 on June 1，2014

注：等值線代表垂直螺旋度，單位為10-6 m/s2。彩色陰影代表垂直速度，單位為10-2 m/s。Note: The contour represents the vertical helix，unit is 10-6 m/s2.Color shading represents vertical velocity，unit is 10-2 m/s. 圖5 2014年6月1日2：00垂直螺旋度和垂直速度沿32.8°N垂直剖面Fig.5 Vertical helix and vertical velocity along 32.8°N vertical section at 2:00 on June 1，2014

3 小結(jié)

利用1°×1°的GFS分析場(chǎng)數(shù)據(jù)和中尺度數(shù)值模式WRF，從降水情況、環(huán)流形勢(shì)和物理量方面對(duì)2014年5月31日～6月1日發(fā)生在安徽北部的一次暴雨過(guò)程進(jìn)行數(shù)值模擬，得出以下結(jié)論：

(1)此次暴雨過(guò)程500 hPa存在兩槽一脊的環(huán)流形勢(shì)，中高緯度環(huán)流形勢(shì)比較穩(wěn)定，為降水提供持續(xù)的冷空氣來(lái)源，同時(shí)低空急流將來(lái)自海洋的暖濕空氣輸送到長(zhǎng)江流域，冷暖空氣在此交匯，這種天氣形勢(shì)對(duì)降雨的發(fā)生十分有利。

(2)高低空急流一直伴隨著此次降水過(guò)程的產(chǎn)生和維持，它們的耦合作用形成了高空輻散、低空輻合的流場(chǎng)配置，有利于上升運(yùn)動(dòng)的產(chǎn)生和發(fā)展。因此，高低空急流的耦合是此次強(qiáng)降水過(guò)程發(fā)生和維持的主要?jiǎng)恿C(jī)制。

(3)暴雨中心上空垂直螺旋度呈現(xiàn)高層負(fù)、低層正的分布，這也是觸發(fā)暴雨的重要機(jī)制。

(4)降水開始前，大氣呈現(xiàn)上濕下干的濕度分布，這種大氣層結(jié)很不穩(wěn)定，易導(dǎo)致降雨的發(fā)生。

圖6 2014年5月31日～6月1日阜南縣假相當(dāng)位溫(a，K)和相對(duì)濕度(b，%)的高度—時(shí)間剖面Fig.6 Height-time cross section for the potential pseudo-equivalent temperature (a，K) and relative humidity (b，%) at Funan County during May 31-June 1 in 2014

[1] 陶詩(shī)言,丁一匯,周曉平.暴雨和強(qiáng)對(duì)流天氣的研究[J].大氣科學(xué),1979(3):227-238.

[2] 丁一匯,胡國(guó)權(quán).1998年中國(guó)大洪水時(shí)期的水汽收支研究[J].氣象學(xué)報(bào),2003(2):129-145.

[3] 楊越奎,劉玉玲,萬(wàn)振拴,等.“91．7”梅雨鋒暴雨的螺旋度分析[J].氣象學(xué)報(bào),1994(3):379-384.

[4] 吳瓊,錢鵬,郭煜,等.江蘇一次持續(xù)性梅雨鋒暴雨過(guò)程診斷與分析[J].氣象科學(xué),2014(5):549-555.

[5] 李耀輝,壽紹文.旋轉(zhuǎn)風(fēng)螺旋度及其在暴雨演變過(guò)程中的作用[J].南京氣象學(xué)院學(xué)報(bào),1999(1):98-105.

[6] 湯繼濤,袁成松,包云軒,等.一次蘇南大暴雨過(guò)程數(shù)值模擬及其對(duì)交通能見度的影響[J].氣象科學(xué),2014(3):275-281.

[7] 慕建利,李澤椿,諶蕓,等.一次陜西關(guān)中強(qiáng)暴雨中尺度系統(tǒng)特征分析[J].高原氣象,2014(1):148-161.

[8] 諸葛豐林,鄭有飛,吳榮軍,等.江蘇省里下河地區(qū)一次暴雨過(guò)程的模擬研究[J].自然災(zāi)害學(xué)報(bào),2014(5):164-176.

[9] 張恒德,宗志平,張友姝.2005年7月一次大暴雨過(guò)程的模擬和診斷分析[J].大氣科學(xué)學(xué)報(bào),2011(1):85-92.

[10] 林毅,劉銘,劉愛(ài)鳴,等.高低空急流在閩西北大暴雨過(guò)程中的作用及數(shù)值模擬[J].氣象科學(xué),2006,26(4): 449-455.

[11] 張廣周,李戈,白家惠,等.不同高度急流耦合在2007年7月中旬河南省區(qū)域暴雨中的作用[J].氣象與環(huán)境科學(xué),2008,31(2): 7-12.

Numerical Simulation and Diagnostic Analysis of a Rainstorm Process in Anhui Province

ZHANG Tian-zi，PAN Xiao-bin，ZANG Zeng-liang

(Institute of Meteorology，PLA University of Science and Technology，Nangjing，Jiangsu 211101)

Based on the 1°×1°analysis field data from GFS (Global Forecasting System)，with a mesoscale numerical model WRF (Weather Research and Forecasting model)，a torrential rain occurred in Anhui Province from 31 May to 1 June ，2014 was simulated and diagnostically analyzed.The results showed that WRF model has a good forecasting ability in a rainfall process; the coupling of the low-level and upper-level jet was the main dynamical mechanism of the out-breaking of this torrential rain process; the vertical helicity at the upper levels was negative while at the lower levels，it was positive; the atmosphere humidity at the upper levels was damp while at the lower levels it was dry before precipitation.

Heavy rainfall; Numerical simulation; Circulation situation;Physical quantity

張?zhí)碜?1992- )，女，山東淄博人，碩士研究生，研究方向：中小尺度氣象學(xué)。

2016-08-01

S 165

A

0517-6611(2016)28-179-04