陸婷婷 崔曉鵬

1 中國科學院大氣物理研究所云降水物理與強風暴重點實驗室，北京 100029

2 南京信息工程大學氣象災害預報預警與評估協(xié)同創(chuàng)新中心，南京 210044

3 中國氣象局沈陽大氣環(huán)境研究所，沈陽 110166

4 中國科學院大學，北京 100049

5 寧波市氣象臺，寧波 315012

1 引言

我國地域遼闊、地形復雜、城鎮(zhèn)化程度高，且處于亞洲季風區(qū)，強降水（暴雨）多發(fā)，災害重（陶詩言, 1980），暴雨研究一直受到國家高度重視，先后啟動多項科技部973 計劃和重點研發(fā)計劃、國家自然科學基金重點項目等國家級科研項目，集中力量對暴雨機理展開攻關（丁一匯, 1993; 翟國慶等, 1995; 陸漢城等, 2002; 倪允琪和周秀驥, 2006;Gao et al., 2015; 高守亭等, 2008, 2018），經過多年努力，已取得顯著進展，但暴雨研究和預報水平距離國家需求仍存在很大差距，暴雨仍是國家發(fā)展建設面臨的巨大挑戰(zhàn)，嚴重威脅著京津冀協(xié)同發(fā)展、長江經濟帶發(fā)展、粵港澳大灣區(qū)建設、成渝雙城經濟圈建設等一大批國家重大戰(zhàn)略的順利實施。觀測統(tǒng)計研究和氣候預估研究（Lenderink and Van Meijgaard, 2008; Pendergrass and Knutti, 2018）均表明，全球變化背景下，降水在時、空雙維度上的變化均呈現顯著非均勻性，小時降水極值的增長速度遠超預期，氣候預估顯示，未來降水的時空分布非均勻性和極端性將更為突出，致災風險加劇。

近年來，隨著我國城市化進程加速，城市區(qū)域強降水（暴雨）事件的影響日趨嚴重，“城市看海”、“海景房”等新聞標題頻頻出現在各種媒體報道中；暴雨準確預報已成為全球變化和高速城鎮(zhèn)化背景下，我國實現“兩個一百年”奮斗目標和中華民族偉大復興中國夢所面臨的巨大挑戰(zhàn)和重大戰(zhàn)略需求。我國華北地區(qū)相對干旱，每年暴雨總次數相對較少，但往往單次降水強度大，且主要集中于7～8 月（丁一匯等, 1980; 陶詩言, 1980; 陶祖鈺,1980; 張文龍和崔曉鵬, 2012）；處于京津冀大城市群中的首都北京，位于華北平原北端，地形復雜、人口高度聚集、政治和經濟活動十分頻繁，受暴雨影響極為嚴重；每年汛期，北京區(qū)域的暴雨次數約10 余次（張文龍和崔曉鵬, 2012），其中，短時強降水事件降水量可達暖季總降水量的30%以上，在暴雨日總降水量中的占比則更大（Li et al.,2017a）。北京暴雨對首都社會、經濟和外交等活動的影響巨大，相關機理研究和預報備受關注（王迎春等, 2003; 孫繼松, 2005; 郭虎等, 2006, 李建等,2008; Yin et al., 2011; 陳雙等, 2011; 王婷婷等, 2011;張文龍等, 2011, 2012, 2013, 2014; 黃榮等, 2012; 楊萍和劉偉東, 2013; 曹偉華等, 2016; Li et al., 2016,2017b, 2017c）。

2012 年，北京發(fā)生了“7·21”特大暴雨災害，過程雨量大、雨勢強、范圍廣、影響重，部分站點一天的累積降雨量達到或超過年平均降雨量，導致嚴重城市內澇、山洪、泥石流和山體滑坡，共造成79 人死亡，直接經濟損失高達116.4 億元?！?·21”特大暴雨災害發(fā)生之后，氣象學者迅速從環(huán)流特征、地形和中尺度系統(tǒng)影響等多個角度展開研究（孫建華等, 2013; 岳甫璐等, 2014; 周玉淑等,2014; 湯鵬宇等, 2015; 劉璐等, 2015），指出，“7·21”特大暴雨是在有利的大尺度條件下，高、低空和中、低緯系統(tǒng)復雜相互作用的結果（孫建華等, 2013)，東移高空槽受副高阻擋較長時間穩(wěn)定維持，中尺度對流系統(tǒng)活躍，造成持續(xù)強降水（湯鵬宇等, 2015），地形對整體雨帶影響不大，但對于局地暴雨落區(qū)和強度有較大影響（岳甫璐等,2014）；僅僅時隔4 年，2016 年，北京地區(qū)再次發(fā)生“7·20”特大暴雨過程（雷蕾等, 2017; 楊默遠等, 2018）。值得注意的是，盡管“7·21”和“7·20”兩次特大暴雨過程降水總量相當，但災害程度卻顯著不同，這可能與兩次過程在持續(xù)時間、強降水落區(qū)、短歷時降水事件極端性特征等方面的差異，以及“7·21”暴雨災害發(fā)生后，人們重視程度的提升有關，其中，兩次特大暴雨降水過程和短歷時降水事件特征上的差異值得深入分析。暴雨的發(fā)生離不開充足的水汽供應，以往針對降水水汽來源常用的分析方法主要包括：同位素法（Weyhenmeyer et al., 2002; Bonne et al., 2014），歐拉方法（Holman and Vavrus, 2012; Sun and Wang, 2013）和拉格朗日方法（Gustafsson et al., 2010; Drumond et al., 2011a;Sun and Wang, 2014; Huang and Cui, 2015a, 2015b）等；近年來，拉格朗日方法得到廣泛應用（Stohl et al., 1998, 2002; Stohl and James, 2005; Sun and Wang, 2014; Huang and Cui, 2015a, 2015b）；水汽源區(qū)輸送來的水汽，由于沿途降水消耗等原因，不可能全部到達暴雨發(fā)生區(qū)域，同時，輸送到暴雨區(qū)的水汽也往往不會完全釋放用于降水（Huang and Cui, 2015a, 2015b），因此，“7·21”和“7·20”兩次特大暴雨過程水汽源區(qū)識別和定量貢獻分析十分必要。

本文將利用北京地區(qū)的雷達、加密自動站等多源精細化觀測數據，結合再分析資料，對“7·21”和“7·20”兩次特大暴雨過程開展觀測對比研究，分析兩次過程的環(huán)流形勢、降水分布與變化、對流系統(tǒng)等方面的差異，并借助區(qū)域自動站分鐘級降水觀測數據，提取和對比分析兩次過程短歷時降水事件特征上的異同，最后，借助拉格朗日軌跡追蹤模式FLEXPART（the Flexible Particle Model），以及相應的水汽源區(qū)識別和定量貢獻分析方法（Huang and Cui, 2015a, 2015b），對比分析兩次過程水汽來源方面的差異。本文第二部分簡要介紹論文所用數據和分析方法，第三部分給出兩次過程在降水分布與變化、環(huán)流形勢、對流系統(tǒng)演變等方面的差異，第四部分為兩次過程短歷時降水事件特征對比，第五部分分析兩次特大暴雨過程水汽來源方面的差異，最后一部分為結論和討論。

2 數據和分析方法簡介

2.1 數據介紹

本文所使用的數據主要包括：

（1）歐洲中期天氣預報中心ECMWF（the European Centre for Medium-Range Weather Forecasts）的ERA-interim 再分析數據，時間分辨率為6 h，空間分辨率為0.25°，垂直26 層（http://apps.ecmwf.int/datasets/data/interim-full-daily/levtype=sfc/ [2019-11-01] ）。

（2）美國環(huán)境預報中心NCEP（National Centers for Environmental Prediction）的FNL 再分析數據，時間分辨率為6 h，空間分辨率為1°，垂直26 層（http://rda.ucar.edu/datasets/ ds083.2/ [2019-11-13] ）。

（3）北京S 波段多普勒雷達逐6 分鐘監(jiān)測基數據。

（4）北京南郊觀象臺探空觀測數據。

（5）北京區(qū)域自動站5 分鐘間隔降水觀測數據。利用內部一致性檢驗、歷史極值檢驗和時間一致性檢驗等方法（王國榮和王令, 2013）進行質量控制，并參照Wu et al.（2017）的方法，提取5 分鐘累積降水量，其中，5 分鐘累積降水量超過30 mm的數據被認為是可疑數據而剔除；此外，要求所有大于0.1 mm (5 min)-1的累積降水量前、后一小時均具有有效觀測值，否則予以剔除。圖1 為2012年和2016 年北京區(qū)域自動站站點分布。

圖1 （a）2012 年和（b）2016 年北京區(qū)域自動站站點（實心點）分布Fig. 1 Distribution of the automatic stations (solid dot) of Beijing in (a) 2012, (b) 2016

（6）2006～2016 年暖季（5～9 月）北京區(qū)域國家級自動站逐小時降水觀測數據。該套數據已經過氣候界限值檢查，內部一致性檢查和時間一致性檢查等質量控制，具備較高的可靠性，基于這套數據，我們選擇出北京區(qū)域2006～2016 年5～9 月有效降水記錄不少于95%的站點；同時，為了闡明“7·21”和“7·20”兩次特大暴雨過程中降水極端性方面的差異，本文借助這套數據，利用百分位法來定義極端小時降水閾值：將2006～2016 年暖季（5～9 月）每個站點的小時降水由小到大進行排序，選取第95 百分位的小時降水強度作為北京區(qū)域極端小時降水的閾值，計算得到95 百分位極端小時降水閾值為22 mm h-1。

2.2 分析方法介紹

2.2.1 短歷時降水事件提取和分檔

利用北京區(qū)域自動站5 分鐘累積降水量，依據如下步驟（王國榮和王令, 2013; Wu et al., 2017）提取短歷時降水事件并進行強度分檔：

（1）當自動站5 分鐘累積降水量≥0.1 mm，且之后的1 小時累積降水量≥5 mm 時，一次短歷時降水事件開始，該時刻記為此次事件的開始時刻（Tstart），隨后，每隔5 分鐘計算當前時刻開始之后一小時的累積降水量，若小時累積降水量＜5 mm，此次短歷時降水事件結束，相應時刻為事件結束時刻（Tend）；短歷時降水事件持續(xù)時間為：Tsus=Tend－Tstart，而Tstart 和Tend 之間的累積降水量作為此次短歷時降水事件的過程降水量。

（2）基于短歷時降水事件中最大一小時累積降水量，將短歷時降水事件按小時降水強度分為3 檔：1 小時累積降水量≥20 mm 的事件定義為短歷時強降水事件，而1 小時累積降水量處于[5, 10）和[10, 20）區(qū)間的事件分別定義為短歷時弱降水事件和短歷時中等強度降水事件。

2.2.2 FLEXPART 軌跡追蹤模式模擬方案設置和目標氣塊識別

FLEXPART 軌跡追蹤模式模擬方案設置：使用NCEP/FNL 再分析數據驅動FLEXPART 模式，對“7·21”和“7·20”兩次特大暴雨過程開展模擬，模擬區(qū)域設為（10°S～60°N，40°～160°E），區(qū)域三維大氣初始氣塊數目均為1.2×106（120 萬）個，積分時間分別為2012 年7 月12 日06 時至22 日06 時（北京時，下同），以及2016 年7 月11 日09 時至21 日09 時，模式每3 h 輸出一次追蹤數據，包括：氣塊識別號、三維空間位置（經度、緯度和高度）、位勢渦度、溫度、比濕、氣塊所在位置的大氣邊界層高度等。

目標氣塊識別：依據上述模擬輸出數據，確定目標氣塊（對降水有重要貢獻的氣塊），并反向追蹤目標氣塊，識別目標氣塊水汽含量增加的位置，確定水汽源區(qū)；其中，目標氣塊的識別方法參考陳斌等（2011）和Huang and Cui（2015a）的方法，主要包括以下步驟：

（1）依據暴雨過程降水分布，選定目標區(qū)域（39.5°～41.1°N，115.5°～117.5°E）；

（2）根據暴雨發(fā)生時間，確定目標時段，分別為： 2012 年7 月21 日06 時至22 日04 時（“7·21”）和2016 年7 月19 日01 時至21 日08 時（“7·20”）；

（3）在上述目標時段和目標區(qū)域內的氣塊中，進一步選取氣塊所在網格降水量大于2 mm 的氣塊；

（4）從第（3）步得到的氣塊中，最終選取氣塊在目標時段內的3 h 比濕變化（末狀態(tài)－初狀態(tài)）Δq<-1 g kg-1的氣塊，作為對目標區(qū)域降水有重要貢獻的目標氣塊。

值得注意的是，遴選過程中，由于忽略了一些對降水影響較小的氣塊，所以，所選目標氣塊對應的降水總量比實際降水量略小。

2.2.3 水汽源區(qū)識別和定量貢獻分析

水汽從源區(qū)輸送到目標區(qū)域過程中，目標氣塊內所含水汽的變化可表示為

其中，m代表氣塊質量，q代表比濕，e和p分別為氣塊沿著軌跡運動時水汽的增加率和減少率。假設在表面積為A的區(qū)域上空的空氣柱中共有N個目標氣塊，由公式（1）進一步得到：

其中，E和P分別為單位面積的海面/地面蒸發(fā)率和降水率，而E－P為海面/地面水通量。

對于一個固定位置，在較短時間內，E和P總有一個占主導地位，當E－P＞0 時，可近似認為E≈E－P，即蒸發(fā)主導；反之，當E－P＜0 時，認為-P≈E－P，此時，降水起到主要消耗作用（Stohl and James, 2004, 2005; Sun and Wang, 2014, 2015;Huang and Cui, 2015a）。

目標氣塊從源區(qū)攝取的水汽在沿著氣塊軌跡運動過程中會經歷多次蒸發(fā)和降水過程，因此，氣塊在源區(qū)攝取的水汽對目標區(qū)域降水的貢獻可能相對較小，參考Sun and Wang（2015），將源區(qū)攝取的水汽（Uptake）分為三部分：到達目標區(qū)域之前輸送途中損失的部分（Loss），到達目標區(qū)域后形成降水的部分（Released），以及到達目標區(qū)域后未形成降水的部分（Unreleased），即，

參照Sun and Wang（2015）的“areal sourcereceptor attribution”方法，計算得到各水汽源區(qū)的Uptake、Loss、Released，而Unreleased 依據如下公式得到：

將目標區(qū)域內總水汽釋放(Releasedtotal)近似看作目標區(qū)域內的降水量，可得各水汽源區(qū)攝取的水汽對目標區(qū)域內降水的貢獻率C（Huang and Cui,2015a），

同理可得公式（4）中其余三項占目標區(qū)域總水汽釋放的百分比，即Uptake/Releasedtotal×100、Loss/Releasedtotal×100%和Unreleased/Releasedtotal×100%。

3 降水分布、環(huán)流形勢、雷達回波和局地探空對比

兩次特大暴雨過程降水歷時和小時雨強不同?！?·21”特大暴雨過程從2012 年7 月21 日06 時開始，至22 日04 時結束，歷時22 小時，北京全市平均過程降水量約為176.42 mm（孫繼松等,2012），其中，過程雨量超過100 mm 的區(qū)域覆蓋了除延慶、懷柔北部等北京西北部山區(qū)之外的大部分區(qū)域，過程雨量超過200 mm 的區(qū)域呈西南—東北帶狀分布，而300 mm 以上的強降水主要分布于北京西南部的房山區(qū)及其與門頭溝、石景山和豐臺交界附近（圖2a）；過程累積降水量最大站為北京西南部的龍泉站（圖2a 中黑色圓點所示），過程累積降水量達408.2 mm?！?·20”特大暴雨過程從2016 年7 月19 日01 時開始，至21 日08 時結束，全市平均過程降水量達214.67 mm（比“7·21”過程偏多近40 mm），但其歷時長達55小時（遠超“7·21”的22 小時），從過程雨量落區(qū)分布看（圖2d），過程雨量100 mm 以上區(qū)域幾乎覆蓋整個北京地區(qū)，200、250 和300 mm 以上的區(qū)域也超過“7·21”過程，其中，超過200 mm 的強降水主要位于北京西南部山區(qū)和平原地區(qū)以及西北部山區(qū)，而300 mm 以上的強降水覆蓋昌平西部、海淀西部、石景山、門頭溝東部、豐臺西部、房山西部等大范圍區(qū)域，過程累積降水量最大站為東山村站（圖2d 中黑色圓點所示），累積降水量高達445.2 mm?！?·21”過程歷時相對短，超過10 mm h-1以上的全市平均小時雨強主要發(fā)生在2012 年7 月21 日12～21 時的9 小時內，“7·20”過程歷時雖長，但超過10 mm h-1以上的區(qū)域平均小時雨強同樣主要發(fā)生在9 小時（2016 年7 月20 日08～17 時）內，同時，“7·21”過程全市平均雨強更強，最大超過20 mm h-1，并持續(xù)2 小時，而“7·20”過程期間，均未超過20 mm h-1（圖3a、b）。兩次特大暴雨過程均可大致分為兩個降水時段（孫繼松等, 2012; 孫建華等, 2013），“7·21”第一時段（2012 年7 月21 日06～20 時）為主降水時段，累積降水量分布（圖2b）與“7·21”過程總雨量分布（圖2a）相似，第二時段（2012 年7 月21 日21 時至22 日04 時）整體雨帶明顯向東南移動，且降水量減弱（圖2c）；“7·20”第一時段（2016 年7 月19 日01 時至20 日01 時，圖2e）降水強度明顯弱于其主降水時段（2016 年7 月20日02 時至21 日08 時，圖2f），主要位于北京西部山區(qū)附近（圖2e）。兩次特大暴雨過程盡管過程最大降水量相近（均超過了400 mm），但降水歷時和極端性顯著不同，兩次過程最大雨量站小時雨量對比（圖3c、d）顯示，龍泉站（“7·21”）降水主要集中在第一時段（圖3c），其中，雨強超過50 mm h-1的極端降水達4 個小時，最大近90 mm h-1；東山村站（“7·20”）強降水主要集中在第二時段（圖3d），小時雨量均未超過50 mm h-1，但由于“7·20”過程東山村站降水歷時明顯長于“7·21”過程的龍泉站，造成兩個站點的過程累積降水量相當（龍泉站408.2 mm，東山村站445.2 mm），相比較而言，龍泉站（“7·21”）降水極端性更強，潛在的致災性也更大。本文后面將從短歷時降水事件角度，對兩次過程降水極端性特征開展細致對比。

圖2 累積降水量（彩色陰影，單位：mm）分布：（a）2012 年7 月21 日06 時至22 日04 時；（b）2012 年7 月21 日06 至20 時；（c）2012 年7 月21 日20 時至22 日04 時；（d）2016 年7 月19 日01 時至21 日08 時；（e）2016 年7 月19 日01 時至20 日01 時；（f）2016 年7月20 日01 時至21 日08 時。灰色線為200 m 地形等高線；圖（a）和（d）中黑色圓點分別代表兩次過程中過程累積雨量最大站點（龍泉站和東山村站）Fig. 2 Distribution of the cumulated precipitation (shaded, units: mm): (a) from 0600 BST 21 to 0400 BST 22 July 2012; (b) from 0600 BST to 2000 BST 21 July 2012; (c) from 2000 BST 21 to 0400 BST 22 July 2012; (d) from 0100 BST 19 to 0800 BST 21 July 2016; (e) from 0100 BST 19 to 0100 BST 20 July 2016; (f) from 0100 BST 20 to 0800 BST 21 July 2016. Thick gray line denotes the 200-m terrain elevation. Black dots represent the stations of (a) Longquan station, (b) Dongshancun station with the largest accumulated precipitation

圖3 （a）“7·21”（2012 年7 月21 日降水過程）和（b）“7·20”（2016 年7 月20 日降水過程）暴雨過程全市平均小時降水量（單位：mm）演變；（c）龍泉站和（d）東山村站逐小時雨量（單位：mm）演變Fig. 3 Evolution of the average hourly precipitation (units: mm) in the whole city of (a) “7.21” (rainfall process happened on July 21 2012) and (b)“7.20” (rainfall process happened on July 20 2016) rainstorm process; the hourly precipitation (units: mm) at (c) Longquan station and (d)Dongshancun station

主導兩次特大暴雨過程的環(huán)流形勢和天氣系統(tǒng)明顯不同?！?·21”過程強降水開始之前（2012年7 月21 日08 時），500 hPa 高度場上（圖4a），東亞中高緯地區(qū)為“兩脊一槽”環(huán)流形勢，西風槽位于貝加爾湖附近，槽底位于內蒙古南部，北京處于槽前，冷空氣尚未到達北京（圖4a），北京區(qū)域主要受偏南氣流控制，副高主體（588 位勢什米等值線所圍區(qū)域）位于我國東部沿海及東側西北太平洋上，588 位勢什米等值線北伸至朝鮮半島南部（圖4a），強大副高一方面減緩了中緯度西風槽東移速度，另一方面與此時段位于南海的熱帶氣旋“文森特”共同向華北地區(qū)輸送水汽，另外一支水汽來源于阿拉伯海和孟加拉灣經中南半島向華北的水汽輸送；隨后（圖4b），中高緯度系統(tǒng)整體略東移，與副高對峙略加強，受到中高緯度系統(tǒng)和南側略北上的熱帶氣旋“文森特”共同影響，副高西脊點略東縮，但主體仍強盛維持，暖濕氣流在北京西南側和西側，借助局地地形強迫抬升，形成水汽輻合（圖略），受暖濕輸送影響，我國中東部由南至北存在明顯高溫高濕區(qū)（尤其是經中南半島向華北的暖濕輸送帶附近），但此時，該暖濕區(qū)主體尚未到達北京（圖略）；21 日20 時（圖4c），第一階段強降水結束，500 hPa 上，中緯度西風槽進一步東移，推動北方冷空氣到達北京附近地區(qū)，與依然強大的副高和熱帶氣旋“文森特”驅動的暖濕輸送帶以及西側另一支暖濕輸送帶輸送的暖濕空氣交匯加強，鋒面系統(tǒng)特征逐漸明顯，雨帶逐步向東南移動（圖2b、c），我國中部由南至北明顯的高溫高濕區(qū)依然存在，并有所加強且暖濕舌已抵達北京南側，同時，由于東側副高和“文森特”驅動的暖濕輸送與局地輻合影響，我國東部地區(qū)亦出現較明顯高溫高濕區(qū)，與西側暖濕舌匯合于北京南側（圖略）；22 日02 時（圖4d），500 hPa 西風槽進一步東移南壓，副高主體及其北側中緯度高壓脊減弱，南退東撤，鋒面系統(tǒng)過境北京，偏北風逐步控制北京區(qū)域，雨帶逐步移出北京，我國中、東部的高溫高濕區(qū)顯著收縮至我國西南和華南區(qū)域?？梢姡瘏^(qū)降水主導了“7·21”暴雨過程第一時段，而鋒面過境主導了第二時段降水，并推動雨帶移出北京。此外，南海區(qū)域熱帶氣旋“文森特”的存在，有助于暖濕空氣向北京附近區(qū)域的持續(xù)輸送（Wen et al., 2015）。值得注意的是，850 hPa 大于12 m s-1的強風區(qū)在“7·21”暴雨過程中并不明顯，僅在鋒面過境階段的北京東側存在較明顯強風中心（圖4d）。

“7·20”暴雨過程的環(huán)流形勢場和天氣系統(tǒng)與“7·21”暴雨過程存在顯著差異。降水過程第一階段，19 日08 時500 hPa 高度場上（圖4e），強大的高空槽控制我國北方大部分地區(qū)，槽線呈西南—東北走向，槽底位于我國四川至內蒙古中部一帶，北京依然位于槽前，但“7·20”暴雨過程的高空槽與“7·21”暴雨過程相比明顯更為深厚，此時，副高588 位勢什米等值線所圍的副高主體位于我國東南沿海至西太平洋洋面上；850 hPa 高度上（圖4e），高空槽底部四川東部存在較明顯渦旋系統(tǒng)，其東南側風速較強，12 m s-1強風區(qū)面積明顯大于“7·21”過程（圖4a-d），北京區(qū)域的水汽輸送主要來自于該渦旋系統(tǒng)東北側外圍氣流的較弱向北輸送；19 日20 時（圖4f），500 hPa 上高空槽較明顯加強南壓（500 hPa 上出現閉合低渦中心），同時略東移，值得注意的是，此時，副高主體明顯西進，588 位勢什米等值線控制我國廣東、福建和浙江等省，副高與高空槽（渦）對峙顯著加強，850 hPa低渦系統(tǒng)較明顯加強和向東北方向移動，渦旋中心位于河南、河北交界附近，其南側低空急流較明顯加強，向華北南部地區(qū)的水汽輸送明顯加強；降水過程第二時段，20 日08 時（圖4g），500 hPa 切斷低渦和850 hPa 低空渦旋系統(tǒng)均明顯加強和向東（東北）方向推進，而此時，副高依然強盛維持，并向北經向發(fā)展，切斷低渦和副高對峙顯著加強，造成兩者之間低空急流顯著加強，850 hPa 低渦北部的強風（大于12 m s-1）區(qū)已明顯影響北京中南部地區(qū)，強盛的水汽輸送帶為北京地區(qū)的“7·20”暴雨過程提供充足水汽，引發(fā)北京地區(qū)大范圍的強降水（圖4g）；之后（圖4h），盡管副高依然強盛，且整體向西北方向略推進，但500 hPa 切斷低渦依然強大，且略東移，將低空急流逐漸向東推移出北京，北京地區(qū)的強降水也逐漸結束。

圖4 2012 年7 月21 日（a）08 時、（b）14 時、（c）20 時和（d）22 日02 時，以及2016 年7 月19 日（e）08 時、（f）20 時和20 日（g）08 時、（h）20 時的500 hPa 位勢高度（藍色實線，單位：gpm，藍色粗實線為5880gpm 等高線）、850 hPa 風矢量和大于等于12 m s-1 的風速（彩色陰影，單位：m s-1）Fig. 4 500 hPa geopotential height (blue contours, units: gpm, the blue thick lines indicate 5880 gpm), 850 hPa wind field (vector), and wind speed(shaded, ≥12 m s-1) at (a) 0800 BST, (b) 1400 BST, (c) 2000 BST 21 July, (d) 2200 BST 22 July 2012, (e) 0800 BST, (f) 2000 BST 19 July, (g) 0800 BST, (h) 2000 BST 20 July 2016

在不同的環(huán)流形勢和天氣系統(tǒng)控制下，兩次過程的對流系統(tǒng)演變特征和局地探空條件明顯不同。北京地區(qū)雷達組合反射率演變對比（圖5）顯示，“7·21”過程第一階段（主降水時段），鋒面系統(tǒng)尚未到來，雷達回波活動以暖區(qū)強的對流性回波為主，北京西南部和南部對流性回波活動更為集中和強盛（圖5a、b），造成該區(qū)域該時段顯著的強降水（圖2b、3c），隨后，伴隨鋒面系統(tǒng)過境（圖4），鋒面回波（圖5c）和鋒面雨帶（圖2c）特征明顯，降水也逐漸移出北京。“7·20”暴雨過程第一階段（圖5d），受北京西部地形和局地環(huán)流相互作用影響，散亂回波主要集中在北京西部山區(qū)附近，造成這一區(qū)域的較強降水（圖2e），而伴隨對流層低層渦旋系統(tǒng)逐漸移入北京（圖4），“7·20”暴雨強降水時段到來，大面積系統(tǒng)性回波由南向北逐漸控制北京大部分地區(qū)（圖5e、f），伴隨低層渦旋系統(tǒng)的緩慢移動，造成“7·20”主降水時段，北京區(qū)域大范圍的強降水（圖2f）。北京南郊觀象臺探空數據（圖6）顯示，“7·21”過程第一階段強降水前期（圖6a），存在較明顯的對流有效位能（CAPE=1161 J），對流層低層偏南風控制，存在暖平流，探空站附近低層潮濕，配合較明顯的不穩(wěn)定能量，有利于局地對流系統(tǒng)的發(fā)生發(fā)展；而“7·20”過程強降水時段前期（圖6b），對流層中低層以相對較為深厚的偏東風為主（張文龍等,2013），同樣存在較明顯暖濕平流，造成暖濕空氣局地匯集，有利于強降水，但對流有效位能顯著小，降水主要以低渦系統(tǒng)性降水為主。

圖5 “7·21”和“7·20”特大暴雨過程雷達組合反射率演變（彩色陰影，單位：dBZ）。2012 年7 月21 日（a）09 時、（b）13 時和（c）21 時；2016 年7 月19 日（d）09 時、20 日（c）13 時和（f）17 時。紫色實線為200 m 地形等高線Fig. 5 Radar reflectivity composite (shaded, units: dBZ) observed by Beijing’s radar site at (a) 0900 BST, (b) 1300 BST, (c) 2100 BST 21 July 2012,(d) 0900 BST 19 July, (e) 1300 BST, (f) 1700 BST 20 July 2016. Purple line denotes the 200-m terrain elevation

圖6 （a）2012 年7 月21 日08 時和（b）2016 年7 月20 日08 時北京南郊觀象臺探空。藍色實線為氣塊濕度曲線，紅色實線為氣塊溫度曲線，黑色實線為層結曲線Fig. 6 Soundings were taken at the Beijing metropolitan region’s southern observatory at (a) 0800 BST July 21, 2012 and (b) 0800 BST July 20,2016. Blue solid line, the red one and the black one represent the air block humidity curve, temperature curve, and the stratification curve, respectively

4 小時雨強和短歷時降水事件對比

兩次特大暴雨過程盡管降水總量相當，但環(huán)流形勢、主導天氣系統(tǒng)、對流活動和局地探空條件明顯不同，導致降水強度差異和災害程度不同。不同強度等級（[0.1, 5) mm、[5, 10) mm、[10, 20) mm和[20, +∞) mm）小時降水量站點數占全市總站點數比例的時間演變（圖7）顯示，兩次過程均出現了近乎全市范圍的降水，且“7·20”過程全市90%以上降水發(fā)生的小時數明顯多于“7·21”過程，而兩次特大暴雨過程主降水時段，5 mm h-1以上小時雨強的站點數目占比均明顯增大，其中，“7·21”過程最大占比約80%（圖7a），“7·20”過程更是接近100%（圖7b）；但“7·20”過程主降水時段中，[10, 20) mm 檔小時降水站點數的占比明顯大于[5, 10) mm 和[20, +∞) mm 兩檔（圖7b），而“7·21”過程主降水時段中，[20, +∞) mm 檔短時強降水站點數的占比卻總體上略大于[5, 10) mm和[10, 20) mm 兩檔（圖7a），尤其是2012 年7月21 日17～19 時全市平均降水強度最強（全市平均小時雨強超過20 mm h-1，圖3a）的兩個小時內，[20, +∞) mm 檔小時降水站點數占全市總站點數的比例高達40%左右（圖7a），而“7·20”過程中全市平均降水強度最強的兩個小時（2016 年7 月20 日10～12 時，全市平均小時雨強約17 mm h-1，圖3b）內，[20, +∞) mm 檔小時降水站點數占全市總站點數的比例約30%左右（圖7b）?！?·21”過程短時強降水占比更大，極端性更強，而“7·20”過程則是中等強度小時降水占比更多，降水過程相對平緩。

圖7 不同強度等級小時降水量站點數占全市總站點數百分比（直方圖，單位：%，左側縱坐標）的時間演變。其中，黑色虛線為全市平均小時降水量時間演變（單位：mm h-1，右側縱坐標）。（a）“7·21”, （b）“7·20”Fig. 7 Time evolution of the percentage of hourly precipitation stations of different intensity levels in the total stations of the whole city (histogram,left ordinate) of (a) “7.21” and (b) “7.20”. Black dotted line represents the time evolution of the average hourly precipitation of the whole city (units:mm h-1, right ordinate)

依據本文第二節(jié)所述方法，從北京區(qū)域自動站逐5 分鐘降水觀測數據中分別提取兩次特大暴雨過程中的短歷時降水事件，并進行強度分檔，對比兩次過程短歷時降水事件的差異。“7·21”過程（表1）共提取出515 次短歷時降水事件，其中，短歷時弱降水、中等強度降水和強降水事件分別為124、126 和265 次，短歷時強降水事件占比達一半以上（51.46%），而短歷時強降水事件中，最大1 小時累積降水量≥50 mm 的短歷時極強降水事件高達137 次，占所有短歷時降水事件的26.60%，降水極端性極其顯著；短歷時降水事件平均累積降水量和平均持續(xù)時間均隨著降水事件強度增強而增大，其中，短歷時強降水事件和極強降水事件平均累積降水量分別達124.06 和169.56 mm，遠大于短歷時弱降水（9.23 mm）和中等強度降水（26.08 mm）事件，前兩類與后兩類平均累積降水量上的差異明顯大于平均持續(xù)時間上的差異；“7·21”過程中最大累積降水量的短歷時降水事件發(fā)生在龍泉站（345.1 mm），其最大5 分鐘降水量達20.4 mm，而“7·21”過程中最大小時雨強發(fā)生在坨里站，達103.6 mm h-1，極端性極強。“7·20”過程的統(tǒng)計結果（表2）與“7·21”過程存在明顯差異，“7·20”過程共提取出983 次短歷時降水事件，其中，短歷時弱降水、中等強度降水、強降水和極強降水事件占比分別為33.88%、43.84%、22.28%和0.305%，前兩類相對較弱降水事件發(fā)生數目（約占總數的78%）顯著高于短歷時強降水事件，與“7·21”過程（表1）形成鮮明對比，并且極強降水事件發(fā)生數目和占比也顯著低于“7·21”過程，兩次特大暴雨過程降水的極端性差異巨大；從短歷時降水事件平均累積降水量上看，“7·20”過程中較強（短歷時強和極強）降水事件平均累積降水量也弱于“7·21”過程；“7·20”過程中最大累積降水量的短歷時降水事件發(fā)生在東山村站，累積雨量（354.2 mm）略大于“7·21”過程中的龍泉站（345.1 mm），但“7·20”過程中最大小時雨強（云崗站，59.3 mm h-1）和最大5 分鐘雨強[灰峪村站，10.7 mm (5 min)-1]明顯低于“7·21”過程的坨里站（103.6 mm h-1）和龍泉站[20.4 mm (5 min)-1]。兩次特大暴雨過程中北京區(qū)域內各站點不同強度等級短歷時降水事件占比（圖8）分布顯示，“7·21”過程中，除了北京西北部延慶和懷柔少部分區(qū)域站點之外，其他區(qū)域發(fā)生了短歷時弱和中等強度降水事件的站點數目和相對較弱降水事件占比均較少，而發(fā)生了短歷時強降水事件的站點分布廣泛且站點中短歷時強降水事件占比大；“7·20”過程則基本相反（圖8），短歷時弱和中等強度降水事件站點分布廣泛且占比大（尤其是短歷時中等強度降水事件），這與表1 和2 的分析結果一致?？梢?，兩次特大暴雨過程短歷時降水事件特征差異顯著，造成兩次過程極端性差異和災害程度的不同。

表2 “7·20”特大暴雨過程不同強度等級短歷時降水事件的平均降水量、平均持續(xù)時間、和事件數量Table 2 Average precipitation, average duration, and number of short-duration precipitation events with different intensity levels in the “7·20” heavy rain process

短歷時降水事件累積雨量、持續(xù)時間、5 分鐘和1 小時最大雨量盒須圖的統(tǒng)計對比（圖9）顯示，兩次特大暴雨過程亦存在明顯差異?！?·20”過程中的短時強降水事件累積雨量分布區(qū)間與“7·21”過程相近（“7·20”過程中的短時強降水事件最大累積雨量甚至略大于“7·21”過程），但“7·21”過程中，25～75 分位（50%的短歷時強降水事件）區(qū)間分布明顯高于“7·20”過程（圖9a、b）；從持續(xù)時間對比（圖9c、d）來看，“7·20”過程中各級別短歷時降水事件持續(xù)時間總體上均長于“7·21”過程，“7·20”過程雨勢相對更平緩；從兩次過程短歷時降水事件最大小時（圖9g、h）和5 分鐘（圖9e、f）雨強對比來看，“7·21”過程中每次短歷時強降水事件的最大5 分鐘雨強和最大小時雨強均明顯高于“7·20”過程，清晰地顯示出“7·21”過程降水的強極端性特征。

圖9 不同強度短歷時降水事件統(tǒng)計盒須圖。（a，b）過程雨量；（c，d）持續(xù)時間；（e，f）5 分鐘最大降水量；（g，h）1 小時最大降水量。左列為“7·21”過程，右列為“7·20”過程Fig. 9 Box-and-whisker plot of the statistics of the short-duration precipitation events with varying intensities for (a, b) cumulated rainfall, (c, d)duration, (e, f) the maximum rainfall in 5 minutes, (g, h) the maximum rainfall in 1 hour in “7·21” (the left column) and “7·20” (the right column)heavy rainfall process

5 水汽源區(qū)及源區(qū)定量貢獻對比

暴雨過程需要持續(xù)水汽供應，借助拉格朗日軌跡追蹤、水汽源區(qū)識別和源區(qū)水汽定量貢獻分析方法（Stohl and James, 2004, 2005; Sun and Wang,2014, 2015; 陳斌等, 2011; Huang and Cui, 2015a），對比分析兩次特大暴雨過程主要水汽來源和源區(qū)定量貢獻的差異。利用FLEXPART 模式輸出數據，將所選目標氣塊向前追蹤10 天（Numaguti, 1999;Trenberth, 1999），得到“7·21”和“7·20”兩次特大暴雨過程目標氣塊的運動軌跡（圖10），結果顯示，“7·21”過程目標氣塊主要來自孟加拉灣、中南半島、南海西北部、青藏高原東部、青海、甘肅、內蒙古、蒙古、山西、河北等北京西南側、西側和西北側地區(qū)（其中，源自西南方向的目標氣塊初始高度相對較低，基本在3000 米以下），以及俄羅斯東南部（初始高度相對較高，約6000 米以下）、我國東北部和鄂霍次克海南部至日本海（初始高度基本在3000 米以下）等北京東北部地區(qū)（圖10a）；而“7·20”過程目標氣塊主要來自北京西南側的阿拉伯海—印度半島—中南半島—南海西部和西南部等地（初始高度基本在3000 米以下）、北京東南側的南海東南部—菲律賓—西北太平洋洋面（初始高度相對較高），以及北京西北側的我國西北、俄羅斯和蒙古等亞洲中高緯度地區(qū)（初始高度相對較高）。

E－P圖（圖11）顯示（冷色調區(qū)域表示目標氣塊經過該地區(qū)時水汽凈釋放，暖色區(qū)域表示水汽凈攝取），兩次過程中，目標氣塊在到達目標區(qū)域之前均經歷了多次不同程度（色塊深淺程度）的蒸發(fā)和降水過程，初始源區(qū)攝取的水汽并不一定能夠到達目標區(qū)域，而沿途攝取的水汽也會對目標區(qū)域降水產生重要的貢獻；基于目標氣塊軌跡（圖10）和沿途E－P分布（圖11），選取如下8 個主要的水汽來源識別區(qū)域（兩次特大暴雨過程選取一致的區(qū)域，以便方便對比兩者的水汽來源）：阿拉渤海（A）、印度半島—孟加拉灣—中南半島（B）、中國南海（C）、青藏高原和中國西部及其以西地區(qū)（D）、中國中東部及沿海地區(qū)（E）、西北太平洋及日本海地區(qū)（F）、亞洲大陸中高緯度和鄂霍次克海地區(qū)（G），以及目標區(qū)域（T）。

圖10 目標氣塊運動軌跡：（a）2012 年7 月12 日06 時至22 日06 時；（b）2016 年7 月11 日09 時至21 日09 時。軌跡顏色代表氣塊距離地表的高度（AGL，單位：m），紫色“*”表示氣塊軌跡的初始位置Fig. 10 Trajectories of the target particles (a) from 0600 BST July 12 to 0600 BST July 22, 2012, and (b) from 0900 BST July 11 to 0900 BST July 21, 2016. Trajectory segments are color-coded according to the associated altitudes AGL (Above Ground Level, units: m). Purple star marks indicate the beginning of the trajectories

圖11 由FLEXPART 模式診斷的E－P（彩色陰影, 單位：mm）分布（a）“7·21”和（b）“7·20”。圖中區(qū)域A-G 分別為阿拉伯海（A）、印度半島—孟加拉灣—中南半島（B）、中國南海（C）、青藏高原和中國西部及其以西地區(qū)（D）、中國中東部及沿海地區(qū)（E）、西北太平洋及日本海地區(qū)（F）、以及亞洲大陸中高緯度和鄂霍茲克海地區(qū)（G）Fig. 11 Values ofE－Pdiagnosed based on output from the FLEXPART model (color shading, units: mm) for (a) “7·21” rainfall process, (b) “7·20”rainfall process. The letters A, B, C, D, E, F, G indicate the Arabian sea, the Indian subcontinent-Bay of Bengal-Indochina Peninsula, the South China Sea, the Tibetan Plateau, and western China, the central and eastern China and coastal areas, the Northwest Pacific and the Sea of Japan, the Middle and high latitudes of the Asian continent and the Okhotsk Sea

利用“面源貢獻定量估計”方法（Sun and Wang, 2014），從整層大氣和邊界層大氣分別定量估算上述各水汽源區(qū)的水汽對目標降水區(qū)總水汽釋放（降水）的貢獻（圖12）。總體上看，上述8個區(qū)域攝取的水汽貢獻了兩次特大暴雨過程絕大多數的水汽總釋放量（“7·21”過程：90.15%；“7·20”過程：87.97%），余下的少量水汽可能源于第二節(jié)選取的目標氣塊之外的其他氣塊攝取的水汽、上述8 個識別區(qū)域之外攝取的水汽或反向追蹤10 天之外攝取的水汽。具體對比來看，兩次特大暴雨過程中來自中國中東部及沿海地區(qū)（E）攝取水汽對目標區(qū)域降水的貢獻均最為顯著，但“7·20”過程除了E 區(qū)域（貢獻率41.14%）之外，來自印度半島—孟加拉灣—中南半島（B 區(qū)域，貢獻率15.55%）、中國南海（C 區(qū)域，貢獻率16.22%），以及西北太平洋及日本海地區(qū)（F 區(qū)域，貢獻率12.95%）等區(qū)域的水汽也對目標區(qū)域降水起到了重要貢獻（后三個區(qū)域整體貢獻率達44.72%，與E 區(qū)域貢獻率相當），而“7·21”過程則以E 區(qū)域（貢獻率高達74.21%）為主，僅有極少量水汽來自印度半島—孟加拉灣—中南半島（B區(qū)域，貢獻率7.15%）和其他6 個區(qū)域。從E－P圖（圖11）亦可以清楚地看到，“7·21”過程E區(qū)域水汽攝取范圍和攝取量均更大，而“7·20”過程E 區(qū)域水汽釋放更為顯著。

目標氣塊從考察的每個水汽源區(qū)攝取的水汽（Uptake），在沿著氣塊運動軌跡輸送過程中會分成三部分（圖13）：輸送沿途損失部分（Loss）、目標降水區(qū)域釋放部分（Released），以及到達了目標區(qū)域但沒有被釋放部分（Unreleased），即，Uptake = Loss + Released + Unreleased（Sun and Wang, 2014, 2015）。兩次特大暴雨過程目標氣塊在E 區(qū)域攝取的水汽量均為最大，相對目標區(qū)域水汽釋放量的比例分別達約600%（“7·21”）和350%（“7·20”），且均在輸送途中被大量消耗Loss 部分占比分別達75.1%和58.3%），“7·21”過程中來自E 區(qū)域的水汽在目標區(qū)域被釋放部分（Released，12.5%）占比和到達目標區(qū)域未被釋放部分（Unreleased，12.4%）占比相當，而“7·20”過程則是到達目標區(qū)域未被釋放部分（Unreleased，29.8%）占比更為明顯；兩次過程目標氣塊在B 區(qū)域（印度半島—孟加拉灣—中南半島）的總水汽攝取量均排在第二位，但“7·20”過程攝取量更大（相對目標區(qū)域水汽釋放量的比例達約200%），兩次過程從B 區(qū)域攝取的水汽同樣在輸送途中被大量消耗，且由于B 區(qū)域距離目標區(qū)域相對于E區(qū)域更遠，前者沿途損失（Loss）的占比也更大，尤其是“7·21”過程；此外，“7·20”過程中，目標氣塊在C（中國南海）和F（西北太平洋及日本海地區(qū)）區(qū)域也有較明顯的水汽攝取，且均對目標區(qū)域降水起到了不可忽視的貢獻（圖12b），中國南海區(qū)域的貢獻率甚至略大于B 區(qū)域（印度半島—孟加拉灣—中南半島）（圖12b），而F 區(qū)域Unreleased 部分的占比相對更大；“7·21”過程中，目標氣塊從C、D 和F 區(qū)域也有一定量值的水汽攝取，但絕大多數被沿途釋放，對目標區(qū)域降水貢獻微弱。由于兩次過程目標區(qū)域的強降水，目標降水區(qū)域（T）的水汽攝取（圖13）和貢獻（圖12）均較弱。邊界層里面的上述過程與整層大氣相似（圖12 和13）。

圖12 各水汽源區(qū)（圖11 中的黑色方框）對目標降水區(qū)域的貢獻率：（a）“7·21”過程；（b）“7·20”過程。橘色直方圖代表整層大氣結果，綠色直方圖為邊界層內結果Fig. 12 Contribution of each examined moisture source region is denoted by black rectangles (Fig. 10) to the total moisture released in the target region for (a) “7·21” rainfall process and (b) “7·20” rainfall process. The orange histogram represents the integrated result of the entire atmospheric layer, whereas the green histogram represents the integrated result of the boundary layer

圖13 各水汽源區(qū)（a，b）整層大氣和（c，d）邊界層水汽總攝取量以及不同組成部分占目標降水區(qū)域內水汽總釋放量百分比。淺藍色代表沿途損失部分，深藍色代表目標降水區(qū)域釋放部分，綠色代表到達目標區(qū)域但未釋放部分。左列為“7·21”過程，右列為“7·20”過程Fig. 13 Percentage of the moisture uptake from the examined moisture source regions (a, b) across the entire atmospheric layer and (c, d) in the boundary layer to the total moisture release within the target precipitation area for (a, c) “7·21” rainfall process, (b, d) “7·20” rainfall process. These are divided into three parts: the part lost in transit (baby blue), the part released over the target precipitation area (dark blue), and the part that reached the target precipitation area but did not fall as precipitation (green)

上述對比分析可見，兩次過程水汽來源和源區(qū)定量貢獻存在明顯差異?！?·21”過程目標氣塊主要來自北京西南側、西側、西北側和東北側，而“7·20”過程目標氣塊主要來自北京西南側、西北側和東南側，目標氣塊主要軌跡（路徑）不同；目標氣塊在向目標區(qū)域行進過程中，在初始區(qū)域、沿途和目標區(qū)域均發(fā)生了不同程度的水汽攝取和釋放，但不同區(qū)域的攝取和釋放程度不同；兩次特大暴雨過程來自中國中東部及沿海地區(qū)（E 區(qū)域）攝取的水汽總量和對目標區(qū)域降水的貢獻率在所有考察的區(qū)域中均為最大（這可能是與兩次過程中副高、中緯度槽、低渦、熱帶氣旋等環(huán)流系統(tǒng)的影響下，目標氣塊軌跡集中于這一區(qū)域且高度較低有關，同時，也可能與該區(qū)域距離目標降水區(qū)較近，造成沿途水汽損失相對較低有關。），但“7·21”過程E 區(qū)域的攝取量和貢獻率極為突出，而“7·20”過程中，印度半島—孟加拉灣—中南半島（B 區(qū)域）、中國南海（C 區(qū)域）和西北太平洋及日本海地區(qū)（F 區(qū)域）也有明顯的貢獻。利用拉格朗日軌跡追蹤和水汽源區(qū)定量貢獻分析，可以更為準確地判識大氣降水過程主要水汽源地，幫助理解和認識暴雨過程的形成機理。

6 結論與討論

本文針對2012 年（“ 7·21”） 和2016 年（“7·20”）發(fā)生在北京的兩次特大暴雨過程，利用雷達監(jiān)測、區(qū)域加密自動站分鐘級降水觀測、探空觀測，以及再分析數據，結合短歷時降水事件提取和分類方法以及拉格朗日水汽來源和源區(qū)定量貢獻分析方法，從降水分布與演變、環(huán)流形勢與主導天氣系統(tǒng)、對流系統(tǒng)特征與演變、局地環(huán)境條件、短歷時降水事件統(tǒng)計，以及水汽來源等角度，較為系統(tǒng)地對比分析了兩次特大暴雨過程的差異，主要結論如下：

（1）兩次特大暴雨過程降水歷時和小時雨強不同?！?·21”過程歷時更短、雨勢更強，全市平均最大小時雨強明顯大于“7·20”過程，致災性更強。

（2）兩次特大暴雨過程的環(huán)流形勢、主導天氣系統(tǒng)、對流系統(tǒng)演變特征和局地探空條件不同。兩次過程均發(fā)生在東亞中高緯“兩脊一槽”環(huán)流形勢和副熱帶高壓控制下，但“7·20”過程500 hPa中緯度槽更強、更深，南壓明顯，與副高相互作用顯著，低空急流更強，而“7·21”過程副高主體更偏北、偏西，同時其南側有熱帶氣旋活動；“7·21”過程主降水時段對流有效位能較大，由暖區(qū)對流性強降水主導，而“7·20”過程對流有效位能偏小，強降水以低渦系統(tǒng)性降水為主。

（3）兩次特大暴雨過程小時雨強和短歷時降水事件統(tǒng)計特征差異顯著。兩次過程主降水時段，5 mm 以上小時雨強的站點數目占比均明顯增大，但“7·20”過程中等強度（[10, 20) mm）小時雨量站點數占比明顯高，而“7·21”過程，大于等于20 mm h-1的站點數占比更大；兩次過程短歷時降水事件累積雨量、持續(xù)時間、5 分鐘和1 小時最大雨量差異明顯，“7·21”過程短歷時強降水事件占比達一半以上（≥50 mm h-1的短歷時極強降水事件占比高達26.60%），極端性顯著，而“7·20”過程短歷時中等強度降水事件占比最大，短歷時強降水事件占比僅為22.28%。這些差異造成兩次過程致災性不同。

（4）兩次過程水汽來源和源區(qū)定量貢獻存在明顯差異?！?·21”過程目標氣塊主要來自北京西南側、西側、西北和東北側，而“7·20”過程主要來自北京西南、西北和東南側；目標氣塊行進過程中均發(fā)生了不同程度的水汽攝取和釋放，但不同區(qū)域的攝取和釋放程度不同；兩次過程來自中國中東部及沿海地區(qū)（E 區(qū)域）水汽攝取總量和對目標區(qū)域降水的貢獻率均為最大，但“7·21”過程E 區(qū)域的攝取量和貢獻率極為突出，而“7·20”過程中，印度半島—孟加拉灣—中南半島、中國南海和西北太平洋及日本海地區(qū)也有明顯貢獻。

以往相關研究（孫建華等, 2013; 岳甫璐等,2014; 周玉淑等, 2014; 劉璐等, 2015; 雷蕾等, 2017;楊默遠等, 2018）主要從環(huán)流特征、地形和中尺度系統(tǒng)等角度，分別探討了“7·21”和“7·20”兩次暴雨過程的可能機理，但對兩次過程的精細化觀測對比研究較少；而本文利用雷達監(jiān)測、加密自動站分鐘級觀測、探空觀測以及再分析數據，結合多種分析方法，從降水分布與演變、環(huán)流形勢與主導天氣系統(tǒng)、對流系統(tǒng)特征與演變、局地環(huán)境條件、短歷時降水事件統(tǒng)計，以及水汽來源等角度較為系統(tǒng)地對比分析了兩次特大暴雨過程的差異，得到了一些新的認識，所得結論有助于深入理解和揭示兩次特大暴雨過程致災程度不同的原因。由于觀測數據時空分辨率等方面的不足，對于兩次特大暴雨細致降水物理過程的深入認識以及環(huán)流系統(tǒng)、城市下墊面、局地地形、微觀云物理過程等影響因素的可能作用機理，還需要未來借助高分辨率數值模擬和敏感性試驗（Li et al., 2017b, 2017c）來開展深入研究和揭示，在加深特大暴雨過程降水宏、微觀物理過程理解的同時，為相關預報提供科學參考。