毛紫怡，劉金卿

(1.云南大學(xué)地球科學(xué)學(xué)院，昆明650500；2.湖南省氣象臺，長沙410118；3.氣象防災(zāi)減災(zāi)湖南省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，長沙410118)

引言

西南渦暴雨洪澇天氣的預(yù)報(bào)預(yù)測一直是我國氣象學(xué)家和天氣預(yù)報(bào)員關(guān)注的熱點(diǎn)問題(何光碧，2012；李躍清和徐祥德，2016)，近年來在西南渦致災(zāi)暴雨的天氣學(xué)分析(陳濤等，2011；廖移山等，2011；Mi et al.，2017)、氣候統(tǒng)計(jì)(Feng et al.，2016；葉瑤和李國平，2016；慕丹和李躍清，2018)和動力學(xué)機(jī)理(Fu et al.，2011；Wang and Tan，2014)等研究方面取得了顯著進(jìn)展。王曉芳等(2007)指出西南渦的強(qiáng)非地轉(zhuǎn)運(yùn)動通過激發(fā)輻合上升促進(jìn)暴雨發(fā)展。郝麗萍等(2016)認(rèn)為高原水平切變線上風(fēng)切變的大小對盆地持續(xù)性西南渦暴雨起重要作用。Wang 和Liu(2017)指出急流加速與西南渦暴雨潛熱釋放存在正反饋?zhàn)饔?，并?qiáng)調(diào)了低空急流及暖平流對西南渦移動及暴雨的影響。劉金卿和李子良(2020)分析了一次西南渦誘生氣旋引發(fā)的下游暴雨過程，指出西南渦誘生的新系統(tǒng)東移可以引發(fā)下游遠(yuǎn)距離暴雨。

不同的環(huán)流配置具有不同的暴雨天氣學(xué)特征，近年來基于客觀方法的暴雨天氣分類研究快速發(fā)展。李玉梅等(2016)結(jié)合旋轉(zhuǎn)EOF 和k均值聚類法對非臺風(fēng)強(qiáng)降水的天氣形勢進(jìn)行分類，認(rèn)為分類后的天氣學(xué)模型有效捕捉到相似天氣形勢的局地變化特征。陳靜靜等(2016)對比了主觀方法和k均值聚類方法在湖南暴雨天氣分類的效果，指出客觀分類反映了和主觀分類一致的環(huán)流特征。

在西南渦暴雨的天氣學(xué)模型方面，雖然前人基于主觀分類方法獲得了適用于當(dāng)?shù)氐母拍钅Ｐ?盧萍等，2014a，2014b；韓林君和白愛娟，2019)，但不同學(xué)者的成果在其他地區(qū)推廣時(shí)普適性仍需檢驗(yàn)，而客觀分類方法人為因素少，更容易推廣和實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)化應(yīng)用。由于湖南省是全國遭受暴雨洪澇災(zāi)害影響最嚴(yán)重的省份之一(湖南省氣象局，2018)，西南渦是引發(fā)湖南暴雨的重要天氣系統(tǒng)(潘志祥，2015；劉紅武等，2016)，因此，本文以湖南省為例，利用不同客觀方法對西南渦暴雨天氣進(jìn)行分類及對比驗(yàn)證。首先對湖南省西南渦暴雨時(shí)空分布特征進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，然后進(jìn)一步研究了暴雨發(fā)生時(shí)的不同環(huán)流配置，以此建立天氣學(xué)概念明確的西南渦暴雨預(yù)報(bào)模型。

1 資料與方法

1.1 資料

本文使用的資料包括：(1)《西南低渦年鑒(2012—2016)》(中國氣象局成都高原氣象研究所和中國氣象學(xué)會高原氣象學(xué)委員會，2013；2015；2016a；2016b；2017)(簡稱《年鑒》)，《年鑒》基于天氣學(xué)定義，結(jié)合近幾年的加密觀測科學(xué)試驗(yàn)，整編了西南渦渦源、路徑及降水量、降水日數(shù)等資料圖表，為西南渦研究提供了數(shù)據(jù)資料的基礎(chǔ)性保障。(2)2012—2016年歐洲中期數(shù)值預(yù)報(bào)中心(European Centre for Medium-Range Weather Forecasts，簡稱ECMWF)提供的ERA-Interim(ECMWF Reanalysis-Interim)再分析資料中的高空氣象要素，空間分辨率0.125°×0.125°，時(shí)間分辨率6 小時(shí)。(3)湖南省氣象信息中心整編的2012—2016年湖南省97個國家級氣象站逐日降水?dāng)?shù)據(jù)，用于統(tǒng)計(jì)湖南省西南渦暴雨實(shí)況特征。(4) 熱帶測雨衛(wèi)星(Tropical Rainfall Measuring Mission，簡稱TRMM)提供的3B42逐日格點(diǎn)降水產(chǎn)品，空間分辨率為0.25°×0.25°，該數(shù)據(jù)在西南渦降水研究中適用性較好(蔣璐君等，2015)，與再分析資料整合后用于分類計(jì)算，為與再分析資料匹配，利用雙線性方法將其插值為0.125°×0.125°。(5)文中涉及的地圖是基于湖南省標(biāo)準(zhǔn)地圖服務(wù)網(wǎng)站下載的審圖號為GS(2016)1597 的中國地圖和審圖號為湘S(2017)49號的湖南省地圖制作，底圖無修改。

1.2 普查標(biāo)準(zhǔn)

湖南省暴雨日：參考葉成志等(2016)和陳靜靜等(2016)對湖南暴雨日的統(tǒng)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)，定義湖南暴雨日為24 h內(nèi)(以世界時(shí)00∶00為界，下同)全省97站中至少有5站出現(xiàn)暴雨(≥50 mm)或1站出現(xiàn)大暴雨(≥100 mm)。按照上述標(biāo)準(zhǔn)，2012—2016年湖南省共有166個暴雨日。

西南渦影響下的湖南暴雨日：參考劉紅武等(2016)提出的篩選西南渦影響湖南的方法，結(jié)合《年鑒》整編的“西南渦對我國降水影響簡表”，進(jìn)一步判斷166個湖南省暴雨日是否受到西南渦的影響。具體方法如下：逐一判斷暴雨日00∶00 或12∶00 是否有西南渦中心移入湖南的高影響區(qū)域(105°—120°E、23°—32°M)，同時(shí)在簡表記錄中，該日期存在西南渦降水過程影響到湖南。當(dāng)暴雨日存在西南渦移入高影響區(qū)域，并且降水影響范圍涵蓋了湖南時(shí)，認(rèn)為此次湖南暴雨由西南渦引發(fā)。經(jīng)統(tǒng)計(jì)，2012—2016年共有51個湖南省西南渦暴雨日，約占湖南省總暴雨日數(shù)的三分之一(31%)。

西南渦路徑的分類方法：參考王金虎等(2015)以及范嬌和陳科藝(2019)的定義，當(dāng)西南渦路徑終點(diǎn)與初始位置的緯度差在[-5°M，5°M]范圍時(shí)，認(rèn)定為偏東方向，超過5°M為東北方向，低于-5°M為東南方向。

1.3 多變量EOF分解

為了得到產(chǎn)生湖南省西南渦暴雨時(shí)的大氣環(huán)流系統(tǒng)各要素的協(xié)同變化特征，利用多變量EOF(Multi?variate Empirical Orthogonal Functions，簡稱MEOF)方法(Wang，1992；Wang et al.，2008)對多個氣象要素場進(jìn)行時(shí)空分解。

考慮到邊界層(925 hPa)中尺度輻合線和超低空急流對我國江南地區(qū)強(qiáng)降水位置的指示作用(許愛華和諶蕓，2013)，本文主要選取925 hPa的氣象要素場進(jìn)行MEOF 分解，具體包括：風(fēng)場(包括經(jīng)向風(fēng)、緯向風(fēng))、假相當(dāng)位溫(θse)及TRMM降水，由于不同要素量級差別大，因此計(jì)算前對所有要素進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。分析時(shí)刻皆取暴雨日00:00，研究的關(guān)鍵區(qū)選擇湖南地區(qū)(108°—115°E、24°—31°M)。經(jīng)過MEOF計(jì)算后分離出的空間模態(tài)表征了低層風(fēng)場、θse場與降水的空間分布及協(xié)同變化特征。MEOF 分解的計(jì)算公式(顏映，2012)如下

其中，V是由標(biāo)準(zhǔn)化后的不同氣象要素組合成的矩陣；E是空間模態(tài)，表示不隨時(shí)間變化的典型場；P是時(shí)間序列，表示空間模態(tài)的權(quán)重系數(shù)；T是轉(zhuǎn)置。

2 湖南省西南渦暴雨的統(tǒng)計(jì)特征

經(jīng)統(tǒng)計(jì)，2012—2016年共有164個西南渦移出源地，其中有四分之一(39個，占24%)引發(fā)了51次湖南暴雨。為分析西南渦對湖南暴雨在落區(qū)、強(qiáng)度、季節(jié)變化等方面的影響，本節(jié)將從引發(fā)湖南暴雨的西南渦移動特征及暴雨時(shí)空分布等方面進(jìn)行分析。參考《年鑒》中的渦源分類標(biāo)準(zhǔn)，將不同生成區(qū)域的西南渦分為九龍渦(99°—104°E、26°—30.5°M)、盆地渦(104°—109°E、26°—33°M)、小金渦(99°—104°E、30.5°—33°M)。

2.1 西南渦移動特征

2012—2016年51 個湖南西南渦暴雨日全部由移出源地的西南渦造成，而源地生消的西南渦引發(fā)湖南暴雨的概率較低，圖1是2012—2016年引發(fā)湖南暴雨的西南渦渦源及移動路徑。從渦源分類上，引發(fā)湖南暴雨頻率最高的是盆地渦(29 次，占57%)，其次是九龍渦(16 次，占31%)，最少的是小金渦(6 次，占12%)。從移出路徑上，偏東方向移出的西南渦(37個，占95%)引發(fā)了大多數(shù)湖南暴雨(48 次，占94%)，其次，東北路徑的西南渦(2個，占5%)引發(fā)了少數(shù)湖南暴雨(3次，占6%)，大部分引發(fā)暴雨的西南渦經(jīng)由湖南西北側(cè)、北側(cè)。

圖1 2012—2016年引發(fā)湖南暴雨的西南渦路徑分布:盆地渦(綠色)、小金渦(藍(lán)色)、九龍渦(紅色)Fig.1 Track of Southwest China vortexes that trigger rainstorms in Hunan Province from 2012 to 2016:Basin vortex(green),Xiaojin vortex(blue),Jiulong vortex(red).

2.2 西南渦暴雨落區(qū)及強(qiáng)度分布

根據(jù)2012—2016年湖南省97個測站的西南渦暴雨頻次及日平均降水量的空間分布(圖2)，西南渦暴雨的高頻次區(qū)(≥9 次)主要分布在湘中以北(圖2a)。其中，單站頻次大于13次的站點(diǎn)有3站，分別是沅陵(13次)、保靖(13 次)、瀏陽(15 次)，同樣位于湘中以北。從日平均降水量來看，空間分布趨勢與暴雨日頻次基本一致(圖2b)，降水量超過30 mm·d-1的站點(diǎn)共計(jì)5站，均位于湘西北。以上結(jié)果表明，湖南西南渦暴雨的出現(xiàn)頻次和強(qiáng)度在空間上都呈現(xiàn)明顯的北高南低的分布趨勢，即湘中以北多于湘中以南，以湘西北出現(xiàn)的次數(shù)最多、強(qiáng)度最大，而湘中以南受西南渦影響相對弱。出現(xiàn)此現(xiàn)象的原因可能與西南渦影響湖南的路徑以偏東路徑為主有關(guān)，而該路徑主要影響湖南西北部、北部(圖1)。

圖2 2012—2016年湖南省西南渦暴雨日的空間分布:(a)單站頻次分布(圓點(diǎn))；(b)日平均降水量(填色，單位：mm·d-1)Fig.2 Spatial distribution of Southwest China vortex rainstorms for 97 stations in Hunan Province from 2012 to 2016.(a)Rainstorm frequency(dot)，(b)Daily average precipitation(shading,units:mm·d-1).

2.3 西南渦暴雨季節(jié)變化

根據(jù)移出類西南渦是否引發(fā)湖南暴雨，對比分析了引發(fā)、未引發(fā)湖南暴雨的兩類西南渦逐月頻次分布(圖3)，據(jù)此可以觀察到引發(fā)湖南暴雨的西南渦頻次存在明顯的季節(jié)變化特征。從其逐月累計(jì)來看，2012—2016年移出源地的西南渦集中在冬(12月—次年2月)、春(3—5月)、夏(6—8月)三季(135個，占82%)。其中，引發(fā)湖南暴雨的西南渦主要出現(xiàn)在春夏兩季(33個)，約占全年總數(shù)(39個)的85%(圖3a)。冬季雖然西南渦移出較頻繁，但是較少引發(fā)湖南暴雨，究其原因，這可能與冬季西南暖濕氣流較弱、大氣水汽含量少有關(guān)。另外，值得注意的是，雖然三種渦源的西南渦暴雨都集中出現(xiàn)在5—7月，但是在該期間移出源地的盆地渦更容易引發(fā)湖南暴雨(40%，圖3c)，而九龍渦(18%，圖3b)和小金渦(13%，圖3d)產(chǎn)生暴雨的比例相對較小。

圖3 2012—2016年引發(fā)湖南暴雨和未引發(fā)湖南暴雨的移出類西南渦頻次逐月分布:(a)全部西南渦；(b)九龍渦；(c)盆地渦；(d)小金渦Fig.3 Frequency distribution of Southwest China vortexes that trigger or not trigger rainstorms in Hunan Province from 2012 to 2016.(a)Total vortexes，(b)Jiulong vortexes，(c)Basin vortexes and(d)Xiaojin vortexes.

3 湖南省西南渦暴雨的天氣學(xué)特征及分類

不同環(huán)流配置下的西南渦暴雨天氣特征及暴雨機(jī)制不同，為了更好地理解暴雨成因，本節(jié)使用MEOF方法和k均值聚類方法對2012—2016年湖南的51 次西南渦暴雨形勢場配置進(jìn)行客觀分類及對比驗(yàn)證。

3.1 風(fēng)場、假相當(dāng)位溫場與降水的協(xié)同變化

圖4 是利用ERA-Interim 資料925 hPa 風(fēng)場、θse場與TRMM 降水進(jìn)行MEOF 分解的前兩個模態(tài)，前兩個模態(tài)的方差貢獻(xiàn)率分別為42.0%和11.5%，累計(jì)方差達(dá)到53.5%，均通過了Morth顯著性檢驗(yàn)(Morth et al.，1982)，表明前兩個模態(tài)相互獨(dú)立并能與其他模態(tài)顯著區(qū)分。在降水的空間分布上，前兩個模態(tài)均反映出湖南降水南北反相分布的特點(diǎn)(圖4a、b)，這與實(shí)況統(tǒng)計(jì)中暴雨頻次和量級呈現(xiàn)的南北分布的差異具有一致性(圖2)。

從多要素的協(xié)同變化上，第一模態(tài)配置不受明顯的異常風(fēng)場形成的切變線(圖4a)和異常θse梯度形成的θse平流影響(圖4c)。當(dāng)時(shí)間序列為正時(shí)，全省處于暖濕氣團(tuán)控制下，此時(shí)雖然全省受一致異常西南風(fēng)影響，但是風(fēng)速大小有差異，大風(fēng)核位于湘南，左前方(湘中以北)是氣旋性切變輻合區(qū)，有利于降水，與暴雨正異常對應(yīng)，右側(cè)(湘東南)為反氣旋性輻散區(qū)，不利于降水，與暴雨負(fù)異常對應(yīng)。當(dāng)時(shí)間序列為負(fù)時(shí)，全省轉(zhuǎn)為異常東北風(fēng)控制，暴雨正異常主要發(fā)生在異常東北風(fēng)的左前方(湘中以南)。

圖4 大氣環(huán)流MEOF分解的第一模態(tài)(a、c)和第二模態(tài)(b、d)(圖中矢量場是925 hPa風(fēng)場載荷，a、b陰影表示降水載荷，c、d陰影表示假相當(dāng)位溫載荷)Fig.4 Spatial patterns of the first(a,c)and second leading(b,d)MEOF mode of 925 hPa winds,precipitation(color shadings in the upper panels)and equivalent potential temperature(color shadings in the lower panels).

第二模態(tài)配置受異常輻合、輻散(圖4b)以及異常θse平流的直接影響(圖4d)。當(dāng)時(shí)間序列為正時(shí)，湘中以南存在異常東北風(fēng)和異常西風(fēng)交匯形成的冷式切變線，且省內(nèi)存在較強(qiáng)的異常θse梯度，湘中以北受異常干冷平流控制，暴雨正異常發(fā)生在干冷平流前部及切變線附近。當(dāng)時(shí)間序列為負(fù)時(shí)，湘中以南轉(zhuǎn)為異常西南風(fēng)和異常東風(fēng)形成的輻散區(qū)控制，而湘中以北仍然存在異常干冷平流，暴雨正異常產(chǎn)生在干冷平流前部的相對暖濕區(qū)。

需要注意的是，由于在MEOF 分解之前對變量進(jìn)行了標(biāo)準(zhǔn)化處理，所以風(fēng)場與降水異常場僅表示個例對背景場平均狀態(tài)的偏離程度，并不能完全代表風(fēng)場與降水的配置。為了直觀分析前兩個模態(tài)對應(yīng)的大氣環(huán)流形勢特征，接下來對分解之后時(shí)間序列標(biāo)準(zhǔn)差值大于1(正異常)或小于-1(負(fù)異常)的強(qiáng)弱典型個例(圖5)提取背景場進(jìn)行合成分析，進(jìn)一步討論引發(fā)湖南省西南渦暴雨的環(huán)流配置。根據(jù)以上標(biāo)準(zhǔn)，第一模態(tài)正異常典型暴雨日共5個，負(fù)異常共8個，第二模態(tài)正異常典型個例共9個，負(fù)異常共8個，具體日期見表1。

圖5 大氣環(huán)流MEOF分解的第一模態(tài)(黑色實(shí)線)和第二模態(tài)(紅色虛線)的標(biāo)準(zhǔn)化時(shí)間系數(shù)(綠色虛線為標(biāo)準(zhǔn)差等于1或-1的直線)Fig.5 The normalized time coefficient series of the first mode(black line)and second mode(red line)of MEOF.The horizontal green dashed lines are for values of 1 or-1 standard deviation.

3.2 環(huán)流特征及分類

圖6是基于MEOF展開的前兩個模態(tài)典型個例(圖5，表1)合成環(huán)流及地面降水分布，根據(jù)700 hPa 西南渦及925 hPa風(fēng)場、θse、水汽的配置情況，將形勢場分為三類，分別是暖區(qū)類、鋒面類、回流類。

表1 湖南西南渦暴雨的典型個例統(tǒng)計(jì)表Table 1 Typical Southwest China vortex rainstorm cases of Hunan Province.

圖6 基于表1典型個例的合成環(huán)流(左側(cè))和日平均降水(右側(cè)，單位：mm·d-1):形勢場包括700 hPa位勢高度場(藍(lán)色等值線，單位:dagpm)以及925 hPa假相當(dāng)位溫(紅色等值線，單位：K)、風(fēng)場(全風(fēng)速≥6 m·s-1或經(jīng)向風(fēng)＜-0.1 m·s-1，綠色風(fēng)羽，單位:m·s-1)、水汽通量(填色，單位:g·cm-1·hPa-1·s-1)；(a、b)第一模態(tài)正異常,(c、d)第一模態(tài)負(fù)異常,(e、f)第二模態(tài)正異常,(g、h)第二模態(tài)負(fù)異常Fig.6 Composite analysis of synoptic situation(left panels)and daily mean precipitation(units:mm·d-1,right panels)for typical cases based on Table 1.The synoptic situation include geopotential height(blue contour,units:dagpm)at 700 hPa and equivalent potential temperature(red contour,units:K),wind(≥6 m·s-1 or meridional wind＜-0.1 m·s-1,green barb,units:m·s-1),moisture flux(shading,units:g·cm-1·hPa-1·s-1)at 925 hPa.(a,b)first mode of positive anomaly,(c,d)first mode of negative anomaly,(e,f)second mode of positive anomaly,and(g,h)second mode of negative anomaly.

第一類(暖區(qū)類)：暖區(qū)降水判斷指標(biāo)主要基于陳玥等(2016)提出的長江中下游地區(qū)的暖區(qū)暴雨標(biāo)準(zhǔn)，以及汪玲瑤等(2018)提出的江南地區(qū)暖區(qū)暴雨定義，即暴雨發(fā)生在切變線(鋒線)以南100～300 km 的暖區(qū)內(nèi)，不受明顯冷空氣或臺風(fēng)等熱帶系統(tǒng)直接影響，第一模態(tài)正異常(圖6a、b)和第二模態(tài)負(fù)異常(圖6g、h)均符合暖區(qū)暴雨特征。它們的共同點(diǎn)表現(xiàn)為暴雨發(fā)生在西南渦槽前一致南風(fēng)形勢下深厚(925—700 hPa)的暖濕空氣中，冷空氣位置相對湖南偏北，省內(nèi)不受干冷平流影響，此時(shí)暴雨落區(qū)在湘中以北，且強(qiáng)度比另外兩類更強(qiáng)(圖6d、f)。具體來看，第一模態(tài)正異常形勢下，整個湖南位于700 hPa西南渦槽前，低層受西南暖濕氣流和θse大于344 K的暖脊控制，湖南境內(nèi)西南急流與等溫線夾角超過45°，全省處于暖平流和水汽通量超過10 g·cm-1·hPa-1·s-1的高濕舌控制下，持續(xù)的高溫高濕平流有利于低層熱力不穩(wěn)定增長，暴雨發(fā)生在急流軸左前方(湘中以北)高溫高濕環(huán)境中(圖6b)。與第一模態(tài)形成對比的是，第二模態(tài)負(fù)異常雖然西南氣流不如第一模態(tài)旺盛，省內(nèi)高溫高濕程度相對較弱(＜340 K)，但是急流強(qiáng)度與溫濕差異不影響其表現(xiàn)出的暖區(qū)特征。該類暴雨發(fā)生在水汽豐富、強(qiáng)熱力不穩(wěn)定的南風(fēng)環(huán)境下，暴雨機(jī)制可能與大風(fēng)核左側(cè)的氣旋式切變輻合和復(fù)雜地形有關(guān)(周長春，2015；何立富等，2016)。此外，該類西南渦暴雨主要出現(xiàn)在春夏季(表1)。

第二類(回流類)：回流降水天氣形勢表現(xiàn)為降水發(fā)生在低空西南氣流和近地面高壓底部的偏東風(fēng)回流影響下(李子良，2006；胡順起等，2017)，第一模態(tài)負(fù)異常環(huán)流表現(xiàn)出回流特征(圖6c、d)。700 hPa 西南渦位于川東，低渦東側(cè)江淮、黃淮地區(qū)受高壓脊(310 dagpm)控制，對應(yīng)925 hPa天氣圖上黃淮地區(qū)存在一個反氣旋(高壓)中心，鋒面(θse密集帶)位于廣西到貴州境內(nèi)。此時(shí)，湖南位于該高壓底部和鋒面后部(東北側(cè))，全省受一致偏東風(fēng)回流影響，在邊界層形成θse低于334 K 且水汽通量小于6 g·cm-1·hPa-1·s-1的干冷墊，700 hPa西南渦槽前西南暖濕空氣在干冷墊上爬升，這構(gòu)成了典型的回流降水形勢，暴雨產(chǎn)生機(jī)制可能與山脈地形背風(fēng)回流、鋒面次級環(huán)流及西南渦發(fā)展有關(guān)(李子良，2006；周雪松和談?wù)苊簦?008；李青春等，2011)。該類西南渦暴雨主要位于湘東南，強(qiáng)度較暖區(qū)類更弱，與鋒面類相當(dāng)，多集中在春秋季(占88%，表1)。

第三類(鋒面類)：鋒面降水指發(fā)生在鋒面附近的降水，第二模態(tài)正異常具有鋒面降水特征(圖6e、f)。925 hPa 天氣圖上，湘中地區(qū)(26°—28°M)存在一條東西向的θse密集帶，并且該密集帶與南北兩側(cè)風(fēng)場均有較大夾角，密集帶兩側(cè)暖濕氣團(tuán)和干冷氣團(tuán)交匯觸發(fā)鋒生，在湘中以南形成明顯的準(zhǔn)東西向鋒區(qū)。鋒區(qū)上空耦合了700 hPa 西南渦槽前的作用，加強(qiáng)了鋒面垂直運(yùn)動發(fā)展，此時(shí)暴雨位于鋒面附近。與前兩類暴雨不同的是鋒面類受較強(qiáng)切變線和冷空氣直接影響，暴雨強(qiáng)度與回流類相似，但兩者降水機(jī)制不同。鋒面暴雨和暖區(qū)暴雨的季節(jié)分布較一致，都集中在春夏季(占78%，表1)。

此外，在三類西南渦形勢場中，暴雨均發(fā)生在西南渦槽前暖濕氣流中，這可能是因?yàn)槲髂蠝u南側(cè)曲率渦度及正渦度大，槽前西南氣流比不伴隨西南渦時(shí)具有更強(qiáng)的正渦度輸送，為暴雨提供了更有利條件。值得注意的是，上述分類僅基于MEOF 分解的前兩個主要模態(tài)，因此可能不包含全部的環(huán)流形勢場配置。

3.3 k均值聚類法分類結(jié)果

經(jīng)MEOF分解后的三類西南渦暴雨形勢場較好地反映了湖南上空大氣環(huán)流的局地變化及要素協(xié)同變化特征，本節(jié)進(jìn)一步利用k均值聚類法計(jì)算三種分類，并與MEOF 結(jié)果進(jìn)行對比驗(yàn)證。該方法計(jì)算區(qū)域與MEOF 方法相同，使用參數(shù)為標(biāo)準(zhǔn)化處理后的逐格點(diǎn)(共57×57個)700 hPa位勢高度及925 hPa風(fēng)場(經(jīng)向風(fēng)和緯向風(fēng))。

圖7 是基于聚類結(jié)果的三類合成環(huán)流配置，其中第一類環(huán)流分布符合暖區(qū)暴雨形勢(圖7a)并與MEOF分解的暖區(qū)類(圖6a、g)具有相似性，經(jīng)統(tǒng)計(jì)，該類包含了85%典型暖區(qū)個例(表1)。第二類環(huán)流分布具有回流特征(圖7c)并與MEOF分解的回流類(圖6c)相似，該類包含了全部(100%)典型回流個例(表1)。第三類環(huán)流分布(圖7e)與鋒面類(圖6e)相似，但是暖濕氣流強(qiáng)度更強(qiáng)且冷空氣更弱，因此鋒面更加偏北，該類包含了三分之二(67%)典型鋒面?zhèn)€例(表1)。從暴雨空間分布上，基于聚類的暖區(qū)類和回流類與MEOF 分類結(jié)果具有一致性，其中暖區(qū)類暴雨強(qiáng)度最強(qiáng)，落區(qū)同樣集中于湘中以北(圖7b)，回流類暴雨強(qiáng)度比暖區(qū)類弱，落區(qū)同樣集中于湘東南(圖7d)。而鋒面類暴雨落區(qū)集中在湘中(圖7f)，與MEOF鋒面類集中在湘南有差異(圖6f)，產(chǎn)生這種差異的原因可能是基于聚類的暖濕氣流更強(qiáng)、鋒面更加偏北造成的。

三類西南渦暴雨的季節(jié)分布與MEOF 結(jié)果一致(表2)，即西南渦暖區(qū)暴雨(85%)和鋒面暴雨(96%)均集中在春夏季，回流暴雨集中在春秋季(86%)，其中回流暴雨是秋季西南渦暴雨的主要天氣形勢(63%)。通過以上對比，基于k均值聚類的三種分類與MEOF 分類結(jié)果基本一致，同樣體現(xiàn)出暖區(qū)類、回流類、鋒面類特征，表明這三種天氣學(xué)分類具有一定合理性。

圖7 基于k均值聚類法的三類合成環(huán)流(上方)和日平均降水(下方，單位：mm·d-1):形勢場包括700 hPa位勢高度場(藍(lán)色等值線，單位:dagpm)以及925 hPa假相當(dāng)位溫(紅色等值線，單位:K)、風(fēng)場(全風(fēng)速≥6 m·s-1或經(jīng)向風(fēng)＜-0.1 m·s-1，綠色風(fēng)羽，單位:m·s-1)、水汽通量(填色，單位:g·cm-1·hPa-1·s-1)；(a、b)第一類，(c、d)第二類，(e、f)第三類Fig.7 Composite analysis of synoptic situation(upper panels)and daily mean precipitation(units:mm·d-1,lower panels)based on k-mean clustering.The synoptic situation include geopotential height(blue contour,units:dagpm)at 700 hPa and equivalent potential temperature(red contour,units:K),wind(≥6 m·s-1 or meridional wind＜-0.1 m·s-1,green barb,units:m·s-1),moisture flux(shading,units:g·cm-1·hPa-1·s-1)at 925 hPa.(a,b)first category,(c,d)second category,and(e,f)third category.

表2 基于k均值聚類的湖南西南渦暴雨季節(jié)分布Table 2 Seasonal distribution of Southwest China vortex rainstorm cases of Hunan Province based on k-mean clustering.

4 結(jié)論與討論

本文基于2012—2016年西南低渦年鑒資料，統(tǒng)計(jì)分析了引發(fā)湖南暴雨的西南渦移動特征和西南渦暴雨的時(shí)空分布特征，并對西南渦暴雨天氣進(jìn)行了客觀分類，得出以下結(jié)論：

(1)西南渦暴雨占湖南總暴雨日數(shù)的三分之一，大多由偏東路徑的西南渦造成，渦源類型以盆地渦(57%)和九龍渦(31%)為主。湘西北地區(qū)西南渦暴雨頻率最高、量級最大，這可能與偏東路徑的西南渦主要影響湖南西北部、北部有關(guān)。

(2)湖南省西南渦暴雨天氣主要分為暖區(qū)類、回流類、鋒面類，其中暖區(qū)類暴雨強(qiáng)度最強(qiáng)，回流類和鋒面類強(qiáng)度相當(dāng)。此外，西南渦暖區(qū)暴雨和鋒面暴雨集中在春夏季，回流暴雨集中在春秋季。

(3)暖區(qū)暴雨發(fā)生在西南渦槽前深厚的暖濕氣流中，不受冷空氣直接影響，暴雨落區(qū)集中在湘中以北?；亓鞅┯曛饕纬捎诘涂崭邏汉蟛繓|風(fēng)回流和西南渦槽前西南氣流耦合區(qū)，暴雨落區(qū)主要位于湘東南，該類是秋季西南渦暴雨的主要天氣形勢。鋒面暴雨由于鋒區(qū)與西南渦槽前耦合疊加，落區(qū)位于鋒面附近并沿切變線分布。

本文對湖南省西南渦暴雨天氣形勢進(jìn)行了基礎(chǔ)分類，三類環(huán)流配置的天氣學(xué)概念清晰，業(yè)務(wù)應(yīng)用性強(qiáng)，對一線預(yù)報(bào)員在西南渦暴雨預(yù)報(bào)中具有參考價(jià)值，同時(shí)客觀方法在不同地區(qū)便于推廣應(yīng)用。但在業(yè)務(wù)實(shí)踐中還需結(jié)合物理量場、多普勒天氣雷達(dá)資料等對暴雨過程進(jìn)行綜合分析，進(jìn)一步提高對西南渦暴雨天氣的數(shù)值預(yù)報(bào)模式訂正能力。