任偉 任燕 張慶

(1 民航山東空管分局氣象臺(tái)，濟(jì)南 250107； 2 山東省氣象局大氣探測技術(shù)保障中心，濟(jì)南 250031；3 深圳市國家氣候觀象臺(tái)，深圳 518040 )

引言

我國海岸線綿長，受臺(tái)風(fēng)影響十分嚴(yán)重，每年約有6～8個(gè)臺(tái)風(fēng)在我國沿海登陸，登陸臺(tái)風(fēng)往往伴隨著暴雨、大風(fēng)和風(fēng)暴潮等危險(xiǎn)天氣，給人民的生命安全及生產(chǎn)生活帶來極大的威脅[1]。在登陸臺(tái)風(fēng)所引發(fā)的眾多氣象災(zāi)害中，以暴雨災(zāi)害最為常見，其相關(guān)的機(jī)理研究與預(yù)報(bào)一直是臺(tái)風(fēng)研究的重要內(nèi)容[2]。充足的水汽供應(yīng)是臺(tái)風(fēng)暴雨形成的必要條件，持續(xù)不斷的水汽輸送對于臺(tái)風(fēng)暴雨十分關(guān)鍵，故對暴雨過程的水汽來源及輸送特征進(jìn)行分析，對理解暴雨的成因和機(jī)理有重要意義。

目前有關(guān)暴雨水汽輸送特征的研究，一方面是從歐拉觀點(diǎn)出發(fā)，既通過計(jì)算某一時(shí)刻的水汽通量、水汽通量散度及大氣可降水量等來分析降水的水汽來源及輸送特征[3]，然而由于水汽通量會(huì)伴隨風(fēng)場發(fā)生瞬變，因此歐拉方法只能給出簡單的水汽傳輸路徑，甚至有時(shí)可能是錯(cuò)誤的結(jié)論[4-6]。另一方面是基于拉格朗日觀點(diǎn)的后向軌跡追蹤，既通過計(jì)算目標(biāo)區(qū)域空氣團(tuán)的運(yùn)動(dòng)軌跡來追蹤降水的水汽來源，與歐拉方法相比，拉格朗日方法不僅可以展示氣團(tuán)的三維運(yùn)動(dòng)軌跡，還可以對不同源地的水汽貢獻(xiàn)進(jìn)行定量估算，因此更適用于強(qiáng)降水的水汽來源及輸送路徑的判定。近年來，基于拉格朗日方法的HYSPLIT軌跡追蹤模式因其突出的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定度，已被國內(nèi)外學(xué)者廣泛應(yīng)用到水汽輸送的研究中。Brimelow等[7]利用該模式對馬更河流域3次極端強(qiáng)降水的水汽源地進(jìn)行了研究，他們判定強(qiáng)降水低層水汽主要來自墨西哥灣地區(qū)。江志紅等[8]采用該模式探討了江淮梅雨的主要水汽來源，并評估了不同源地在豐梅年與枯梅年的相對重要性。孫力等[9]使用該模式揭示了2010年夏季東北多次暴雨的水汽來源及輸送通道，并定量估算了不同通道的水汽貢獻(xiàn)率。馬良辰等[10]進(jìn)一步利用該模式和相關(guān)的水汽貢獻(xiàn)定量計(jì)算方法，開展了東北地區(qū)重要暴雨個(gè)例的水汽通道及不同通道水汽貢獻(xiàn)的合成分析，所得結(jié)論對東北夏季暴雨預(yù)測有一定的參考意義。雖然很多學(xué)者利用HYSPLIT模式得出諸多重要的科研成果，然而到目前為止，將該模式及相關(guān)的定量分析方法應(yīng)用到臺(tái)風(fēng)暴雨的研究工作還較少。

2018年8月受臺(tái)風(fēng) “溫比亞”影響山東出現(xiàn)了一次歷史罕見的大暴雨天氣過程，過程降雨量創(chuàng)67年來山東歷史新高，強(qiáng)降水造成山東大面積農(nóng)作物受災(zāi)，部分地區(qū)發(fā)生嚴(yán)重洪澇災(zāi)害，約380萬人受災(zāi)，數(shù)十人失蹤?！皽乇葋啞睅淼膹?qiáng)降水，引發(fā)了嚴(yán)重災(zāi)害，為深入揭示其強(qiáng)降水形成機(jī)制，本文引入 HYSPLIT 模式及相關(guān)的水汽貢獻(xiàn)定量計(jì)算方法，研究“溫比亞”影響期間山東強(qiáng)降水的水汽來源及輸送狀況，以期提高對臺(tái)風(fēng)強(qiáng)降水形成機(jī)制的認(rèn)識(shí)水平, 同時(shí)為臺(tái)風(fēng)暴雨的業(yè)務(wù)預(yù)測提供一定的參考依據(jù)。

1 資料和方法

1.1 資料

本文所用資料包括2018年8月18—20日的NCEP再分析資料，時(shí)間分辨率為6 h，空間分辨率為2.5°×2.5°，山東區(qū)域自動(dòng)站和國家觀測站的逐小時(shí)降水資料以及GDAS資料(利用全球資料同化系統(tǒng)將NCEP的6 h一次，分辨率為1°×1°的全球分析資料同化計(jì)算得到的結(jié)果，NOAA的ARL將其打包成HYSPLIT可用的數(shù)據(jù)格式)。

1.2 水汽通量流函數(shù)和勢函數(shù)

通過求取水汽通量的勢函數(shù)和流函數(shù)，可以得到其非旋轉(zhuǎn)(輻散)分量和旋轉(zhuǎn)(非輻散)分量[11-12]。

(1)

(2)

(3)

1.3 HYSPLIT模式簡介

HYSPLIT是NOAA開發(fā)的一種用于計(jì)算和分析空氣團(tuán)輸送、擴(kuò)散過程的專業(yè)模型，該模型計(jì)算氣團(tuán)運(yùn)動(dòng)軌跡的基本思路是假設(shè)氣團(tuán)的移動(dòng)是隨風(fēng)飄動(dòng)的，那么氣團(tuán)最終的位置可以根據(jù)其初始位置和首次猜測位置的速度平均值計(jì)算得出。

P′(t+Δt)=P(t)+V(P,t)Δt

(4)

P(t+Δt)=P(t)+0.5[V(P,t)

+V(P′,t+Δt)]Δt

(5)

式中，P為氣團(tuán)初始位置，P′為氣團(tuán)首次猜測位置，V為速度，Δt為時(shí)間步長，文中Δt選取為6 h。

1.4 軌跡模擬方案

模擬區(qū)域選取山東區(qū)域，水平方向每間隔0.5°選取為一個(gè)起始點(diǎn)，垂直方向從地面至10000 m高度之間，每間隔500 m選取一層作為后向模擬的初始高度；模擬時(shí)段選取為極端降水發(fā)生時(shí)段2018年8月18日08:00至20日14:00；對選取的目標(biāo)氣團(tuán)后向追蹤其10 d的三維運(yùn)動(dòng)軌跡(以往研究表明[13]，水汽在大氣中的平均滯留時(shí)間約為10 d)，模擬結(jié)果6 h輸出一次，每間隔6 h所有初始點(diǎn)重新后向追蹤10 d，本次過程共模擬得到12730條軌跡。

1.5 不同路徑攜帶的水汽含量百分比定義：

(6)

其中，Qi表示某一路徑的水汽含量百分比，qlast表示軌跡最終位置的比濕，m表示該路徑所包含的軌跡數(shù)量，n表示軌跡總數(shù)。

1.6 蒸發(fā)降水分析法

為確定水汽輸送過程中的源匯分布，Stohl和James[14]提出“蒸發(fā)-降水分析法”。該方法的基本思路是通過分析空氣塊輸送過程中濕度的變化，來判定輸送路徑上水汽源匯區(qū)的分布，既

(7)

式中，ps是地面氣壓，g是重力加速度，q是比濕，t是時(shí)間步長，E表示蒸發(fā)，R表示降水。依據(jù)式(7)，E-R>0表示區(qū)域上空大氣柱凈流入水汽，為水汽源，反之則為水汽匯。需要注意的是，雖然追蹤至某區(qū)域上空的所有氣塊并不一定可以代表該區(qū)域上空的整個(gè)空氣柱，但我們?nèi)匀豢梢杂肊-R來表示這些氣塊凈釋放或吸收的水汽[15]。

1.7 水汽貢獻(xiàn)定量分析方法

雖然E-R的診斷方法可以確定水汽源匯區(qū)的分布，但卻無法計(jì)算不同源地對降水的水汽貢獻(xiàn)。為此，Sun和Wang[16]在E-R分析方法的基礎(chǔ)上，提出一種定量計(jì)算不同源地水汽貢獻(xiàn)的分析方法。該方法的核心思想是計(jì)算某區(qū)域上空的空氣塊沿各自軌跡到達(dá)目標(biāo)區(qū)域所釋放的水汽量之和，并將該值與所有區(qū)域的空氣塊在目標(biāo)區(qū)域釋放的水量之和求比，從而得到該區(qū)域?qū)δ繕?biāo)區(qū)域的水汽貢獻(xiàn)。

(8)

式中，CP表示水汽貢獻(xiàn)，n為某區(qū)域上空氣塊的數(shù)量，C為氣塊在目標(biāo)區(qū)域釋放的水汽量，Rtotal表示所有氣塊在目標(biāo)區(qū)域釋放的的水汽量之和。

為進(jìn)一步量化氣塊從源區(qū)到目標(biāo)區(qū)域的水汽吸收和釋放，Sun和Wang把氣塊從源區(qū)吸收的水汽Uptake分成3部分：①沿途損失的部分 Loss；②到達(dá)降水區(qū)但未形成降水的部分Unreleased；③在降水區(qū)形成降水的部分Released。其計(jì)算方法的基本思想是沿著氣塊的軌跡找出其在源區(qū)第一次吸收的水汽含量Δq(Δq=qt-qt-1),之后根據(jù)氣塊具體位置對Δq進(jìn)行逐步迭代，當(dāng)為蒸發(fā)過程時(shí), Δq=Δq+Δe,其中Δe為蒸發(fā)量，當(dāng)為降水過程時(shí)Δq=Δq-Δq·(ΔR/q),其中ΔR為降水量，q為比濕。累加源區(qū)內(nèi)的每一次蒸發(fā)則得到Uptake,對輸送過程中的Δq·(ΔR/q)累加則可得到Loss，對降水區(qū)中的Δq·(ΔR/q)累加則可得到Released，而Unreleased 的計(jì)算方法為Unreleased= Uptake-Loss-Released，更詳細(xì)的方法介紹請參考相關(guān)文獻(xiàn)[16]。

2 臺(tái)風(fēng)移動(dòng)路徑、降水概況和環(huán)流形勢

2018年第18號(hào)臺(tái)風(fēng) “溫比亞”于8月15日在西北太平洋洋面生成(圖1a)，17日04:00(北京時(shí)，下同)在上海浦東登陸(登陸時(shí)中心最低氣壓985 hPa，中心附近最大風(fēng)力為九級)。登陸后一路向西北相繼影響上海、江蘇、安徽及河南，18日下午在河南減弱為熱低壓，隨后轉(zhuǎn)向東北方向移動(dòng)，19日夜間進(jìn)入山東并逐步變性為溫帶氣旋，20日早晨移出山東進(jìn)入渤海，21日在黃海海面減弱消失停止編號(hào)。

圖1 臺(tái)風(fēng)“溫比亞”移動(dòng)路徑(a)和2018年8月18日08:00至20日14:00山東累積降水量(b)(圖a中0815T08為8月15日08:00，依次類推)

“溫比亞”對山東地區(qū)的影響從17日17:00開始，一直持續(xù)至20日14:00，共歷時(shí)69 h，歷史罕見。受“溫比亞”和西風(fēng)槽共同影響，18日08:00至20日14:00山東多地先后普降暴雨至大暴雨甚至局部特大暴雨，過程平均降雨量135.5 mm，打破1951年有氣象觀測數(shù)據(jù)以來的歷史最高記錄。其中山東中西部的濰坊、東營、泰安及濟(jì)寧一帶均出現(xiàn)了200 mm以上的大暴雨(圖1b)，泰安徂徠土門村單站降水量更是高達(dá)511.0 mm，突破歷史極值。 由于強(qiáng)降水的強(qiáng)度大，持續(xù)時(shí)間長，影響范圍廣，導(dǎo)致山東13市81縣遭受不同程度的洪澇災(zāi)害，農(nóng)作物受災(zāi)面積61.63×105km2，絕收約3.79×105km2，直接經(jīng)濟(jì)損失達(dá)215.13億元。

環(huán)流形勢上，“溫比亞”臺(tái)風(fēng)登陸初期，中高緯地區(qū)為兩槽一脊的形勢，貝加爾湖上空有冷渦活動(dòng)，冷渦底部有深厚的西風(fēng)槽，西太平洋副熱帶高壓(以下簡稱“副高”)比較強(qiáng)盛，西伸與大陸高壓連接，形成東西向的高壓帶，將北方冷空氣與臺(tái)風(fēng)隔離開來，高壓帶南側(cè)的偏東南氣流引導(dǎo)“溫比亞”穩(wěn)定的向西北方向移動(dòng)(圖略)。17日夜間隨著副高減弱東撤，高壓帶逐漸斷裂，冷渦后部的冷空氣伴隨西風(fēng)槽開始東移南下，此時(shí)“溫比亞”進(jìn)入安徽境內(nèi)，外圍云系開始影響山東南部(圖略)。18日夜間副高西脊點(diǎn)已東退至125°E以東(圖2a)，“溫比亞”進(jìn)入河南并減弱為熱低壓，同時(shí)中緯度西風(fēng)槽開始不斷地與臺(tái)風(fēng)環(huán)流相作用，導(dǎo)致臺(tái)風(fēng)本體逐漸破壞，非對稱結(jié)構(gòu)加強(qiáng)，臺(tái)風(fēng)的移向逐漸轉(zhuǎn)向東北。之后隨著冷空氣的不斷影響，中低緯系統(tǒng)進(jìn)一步結(jié)合，19日夜間500 hPa 圖上臺(tái)風(fēng)環(huán)流已被較強(qiáng)的西風(fēng)槽所取代(圖2b)，槽前強(qiáng)盛的西南氣流導(dǎo)致山東多地普降大到暴雨,東營廣饒甚至出現(xiàn)了250 mm以上的特大暴雨。20日 “溫比亞”離開山東進(jìn)入渤海，對山東地區(qū)的影響趨于結(jié)束。

圖2 2018年8月18日(a)和19日(b)20：00 500 hPa環(huán)流形勢(虛線：等溫線，單位：℃；實(shí)線：等高線，單位：dagpm)

3 水汽通量流函數(shù)和勢函數(shù)分析

臺(tái)風(fēng)強(qiáng)降水的發(fā)生離不開大范圍的水汽輸送和持續(xù)的水汽輻合。下面通過分析流函數(shù)和勢函數(shù)，來了解此次極端強(qiáng)降水的大尺度水汽條件。

流函數(shù)表示水汽通量的非輻散部分，是大尺度水汽輸送的主要分量。2018年8月18日08:00至20日14:00流函數(shù)的整層分布(圖3a)在大西洋、太平洋和印度洋存在4個(gè)正值中心，中國東部及其沿海則為流函數(shù)的負(fù)值區(qū)。從水汽輸送路徑來看，在赤道兩側(cè)的信風(fēng)帶上有一條明顯的東西向水汽輸送帶，水汽流從大西洋開始向西流經(jīng)太平洋，當(dāng)水汽流到達(dá)西太平洋中心南端時(shí)，受其影響一部分水汽流轉(zhuǎn)向北輸送，另一部分則繼續(xù)向西輸送并在非洲東海岸附近越過赤道向東傳播至孟加拉灣和南海，之后一部分水汽流從中國東部海域向北輸送進(jìn)入山東，另一部分則繼續(xù)向東輸送，與此前受西太平洋中心影響的水汽流匯聚加強(qiáng)后，向北到達(dá)日本以南洋面，再沿副高南側(cè)向西伸展至中國東部沿海，最后向北輸送進(jìn)入山東。

勢函數(shù)表征的是水汽通量穿過等壓線輸送的部分，雖然在大尺度水汽輸送中占比較低，但卻是強(qiáng)降水發(fā)生必不可少的條件。從勢函數(shù)的全球分布(圖3b)來看，極端降水期間，副熱帶的洋面是勢函數(shù)的正值中心，說明低緯度的海洋是全球最主要的水汽源區(qū)，中國東部(包括山東極端降水區(qū))至日本一帶則是全球最顯著的勢函數(shù)低值中心，其值小于-400×10-6kg·s-1，表明這個(gè)區(qū)域在該階段是全球最明顯的水汽聚集區(qū)，來自四面八方的水汽均向該區(qū)域匯合,而其中最重要的是來自印度洋和低緯西太平洋的水汽。

圖3 2018年8月18日08:00至20日14:00平均的整層流函數(shù)(紅線，單位：10-6kg·s-1)和勢函數(shù)(矢量)分布:(a)水汽流函數(shù)及非輻散分量;(b)水汽勢函數(shù)及輻散分量

由上分析可見，區(qū)域極端強(qiáng)降水的發(fā)生和發(fā)展是與大范圍的水汽輸送和輻合密切相關(guān)的，此次降水過程期間，山東地區(qū)處在全球最顯著的水汽匯合區(qū)，為極端強(qiáng)降水的形成和維持提供了大尺度的水汽條件。

4 水汽輸送過程模擬及分析

對流函數(shù)與勢函數(shù)的分析，雖然可以幫助我們了解強(qiáng)降水的水汽來源及主要的水汽通道，但卻無法定量分析不同通道對極端降水的貢獻(xiàn)，特別是水汽通道存在匯合的情況，精確地分離這些信息將會(huì)更加困難[17-20]，而這些問題可以通過拉格朗日氣流軌跡追蹤的方法得到解決。

4.1 水汽輸送軌跡分析

利用HYSPLIT模式對目標(biāo)區(qū)域的氣團(tuán)進(jìn)行后向追蹤，使用聚類方法[21]對所得軌跡進(jìn)行聚類。通過分析空間方差增長率(圖略)發(fā)現(xiàn)，當(dāng)聚類結(jié)果小于5條后空間方差迅速增大，故最終得到5條水汽輸送路徑(圖4a)：路徑1源于印度洋，途經(jīng)孟加拉灣和南海，從我國東南沿海登陸后向極端降水區(qū)輸送；路徑2來自低緯西太平洋，沿逆時(shí)針方向輸送至我國東部后，再轉(zhuǎn)而北行進(jìn)入山東區(qū)域；路徑3同樣來自于低緯西太平洋，但位置比路徑2更偏東、偏北，沿西北方向輸送，經(jīng)我國東部沿海進(jìn)入山東地區(qū)。路徑4源自貝加爾湖以東，向南經(jīng)朝鮮半島到達(dá)江蘇后，再掉頭北上進(jìn)入山東；路徑5來自西北方向的咸海附近，一路向東經(jīng)新疆、內(nèi)蒙古進(jìn)入山東區(qū)域。

分析不同輸送路徑的比濕變化(圖4b)可以發(fā)現(xiàn)，氣團(tuán)到達(dá)目標(biāo)區(qū)域前，經(jīng)歷過多次的蒸發(fā)和降水過程。路徑1、2、3的空氣團(tuán)由于來自低緯度的海洋，洋面蒸發(fā)比較旺盛，氣團(tuán)登陸前攝取了大量的水汽(尤其是路徑1和3)，氣團(tuán)濕度持續(xù)增加，登陸后受連續(xù)降水影響，氣團(tuán)濕度急劇下降。路徑4雖然來自貝加爾湖以東地區(qū)，但氣團(tuán)在高緯地區(qū)移動(dòng)時(shí)，由于下墊面水汽蒸發(fā)較少，濕度變化并不明顯，當(dāng)氣團(tuán)輸送至我國黃海區(qū)域后，由于海面蒸發(fā)旺盛，氣團(tuán)濕度開始明顯的增加(這表明路徑4所攜帶的水汽可能很大一部分來自我國黃海)，登陸后受降水影響，氣團(tuán)濕度也存在顯著下降。路徑5主要在西北大陸輸送，由于陸面蒸發(fā)有限，沿途補(bǔ)充的水汽很少，到達(dá)目標(biāo)區(qū)域前，受降水影響，氣團(tuán)濕度持續(xù)下降。

進(jìn)一步考察不同路徑攜帶的水汽含量(圖4a)可以看到，源自印度洋的路徑1攜帶的水汽最多，占總量的35.8%，其次是來自低緯西太平洋的路徑3為32.2%，路徑4和路徑2分別為16.6%和15.1%，路徑5攜帶的水汽最少，僅有0.3%。由此來看，此次極端降水的水汽可能主要來自印度洋和低緯西太平洋，上述兩個(gè)區(qū)域的空氣團(tuán)含水量占比較高，可能對目標(biāo)區(qū)域的強(qiáng)降水起重要作用，這與前面流函數(shù)與勢函數(shù)的分析結(jié)論是一致的。

圖4 臺(tái)風(fēng)“溫比亞”影響期間水汽路徑空間分布及對應(yīng)的水汽含量百分比(a)和水汽路徑的比濕變化(b)

綜上分析可見，此次極端降水的水汽源向南可追溯至印度洋和低緯西太平洋，向西可追溯至咸海附近的西北大陸，向北可追溯至貝加爾湖以東的高緯地區(qū)，中國東部是這些水汽流的匯集地和繼續(xù)向北輸送的關(guān)鍵區(qū)。氣團(tuán)比濕變化表明， 不同源地的氣塊到達(dá)目標(biāo)區(qū)域前經(jīng)歷過多次的蒸發(fā)和降水過程，路徑4雖然來自北方高緯地區(qū)，但從其濕度變化來看，它所攜帶的水汽與我國黃海有著重要聯(lián)系，因此黃海區(qū)域可能也是此次極端降水的一個(gè)重要源地。進(jìn)一步計(jì)算不同路徑的水汽含量發(fā)現(xiàn)，來自印度洋和低緯西太平的空氣團(tuán)含水量占比較高，可能對極端降水有重要影響，但具體的水汽貢獻(xiàn)大小還需要做進(jìn)一步的定量分析。

4.2 水汽源區(qū)識(shí)別及貢獻(xiàn)估算

雖然后向軌跡聚類的濕度變化可以表示出一些氣團(tuán)輸送過程中蒸發(fā)和降水的信息，但這僅局限于對問題的定性描述，缺乏對這一過程的定量分析。利用Stohl and James提出的“蒸發(fā)—降水”(E-R)的診斷方法可以為我們清晰的定量展示水汽輸送過程中蒸發(fā)和降水的空間分布。如圖5a所示(暖色代表水汽源，經(jīng)過該區(qū)域時(shí)氣團(tuán)凈吸收水汽，冷色代表水汽匯，經(jīng)過該區(qū)域時(shí)氣團(tuán)凈釋放水汽)，水汽的凈蒸發(fā)區(qū)在大陸和海洋均有分布，幾個(gè)相對較大的蒸發(fā)源主要分布在印度洋→孟加拉灣→南海、低緯西太平洋以及中緯度西北太平洋。西北大陸與高緯度地區(qū)雖然也有蒸發(fā)，但面積偏小并且區(qū)域相對分散。水汽凈釋放區(qū)則主要集中在中國東部及其附近海域，尤其是在山東區(qū)域，氣團(tuán)水汽得到充分釋放，出現(xiàn)了顯著和集中的降水?？偟膩砜磧粽舭l(fā)區(qū)與凈降水區(qū)交錯(cuò)分布，即使是在蒸發(fā)較強(qiáng)的海面，氣團(tuán)也有凈水汽的釋放?？梢姎鈭F(tuán)在源區(qū)吸收的水汽在輸送過程中會(huì)因降水影響產(chǎn)生損耗，因此，即使氣團(tuán)在某個(gè)區(qū)域吸收了很多的水汽，也不意味著該區(qū)域?qū)δ繕?biāo)區(qū)域的降水有重要貢獻(xiàn)。為進(jìn)一步定量區(qū)分不同水汽源地對極端降水的水汽貢獻(xiàn)，依據(jù)軌跡聚類結(jié)果以及蒸發(fā)和降水的空間分布特征，我們將區(qū)域劃分為6個(gè)主要的水汽源匯區(qū)，其中A、B、C、D、E和F區(qū)分別代表印度洋→孟加拉灣→南海、低緯西太平洋、中緯度西北太平洋、中國東部、高緯度地區(qū)、西北大陸，利用sun and wang提出的水汽貢獻(xiàn)定量分析方法，計(jì)算不同區(qū)域?qū)O端降水的水汽貢獻(xiàn)。結(jié)果顯示(圖5b)，所有區(qū)域中，低緯度西太平洋(區(qū)域B)對極端降水的的水汽貢獻(xiàn)最高(30.8%)，其次是中緯度的西北太平洋為18.9%，印度洋→孟加拉灣→南海(區(qū)域A)和中國東部(區(qū)域D)的貢獻(xiàn)基本相當(dāng)，分別為15.8%和15.4%。高緯地區(qū)(區(qū)域E)和西北大陸(區(qū)域F)的貢獻(xiàn)最少，僅有2.7%和0.4%，幾乎可以忽略。所選區(qū)域的累積貢獻(xiàn)為84%，基本可以解釋極端降水的絕大部分水汽來源；此外還有16%的水汽未被識(shí)別，它們可能來自軌跡追蹤之前氣團(tuán)本身攜帶的水汽，以及其他本文未分析到的水汽源區(qū)。

圖5 臺(tái)風(fēng)“溫比亞”影響期間水汽輸送路徑上的E-R分布(單位：mm)(a)和不同源區(qū)的水汽貢獻(xiàn)(b)(A代表印度洋—孟加拉灣—南海，B為低緯西太平洋，C為中緯度西北太平洋，D為中國東部，E為高緯度地區(qū)，F(xiàn)為西北大陸，Total為所有區(qū)域的貢獻(xiàn)之和)

由4.1節(jié)的分析可知，印度洋→孟加拉灣→南海的空氣團(tuán)攜帶的水汽占比高達(dá)35.8%，并且在蒸發(fā)-降水的空間分布上，該區(qū)域也為明顯的蒸發(fā)源，但最終該區(qū)域?qū)O端降水的實(shí)際水汽貢獻(xiàn)并不顯著，這可能與其沿途的水汽損失有關(guān)。Sun與Wang[22]和薛一迪等[23]認(rèn)為空氣團(tuán)在源區(qū)吸收的水汽(Uptake)在輸送過程中可以被分成3部分：沿途釋放的部分(Loss)，到達(dá)目標(biāo)區(qū)域但未轉(zhuǎn)化為降水的部分 (Unreleased)， 以及到達(dá)目標(biāo)區(qū)域轉(zhuǎn)化為降水的部分(Released)。為進(jìn)一步探討主要水汽源地(A、B、C和D區(qū))的水汽輸送特征，我們參照Sun和Wang提出的水汽貢獻(xiàn)定量分析方法分別計(jì)算不同源地的Uptake、Released、Unreleased以及Loss，其中Unreleased的計(jì)算方法為：Unreleased= Uptake-Loss-Released，并將它們分別與所有空氣塊在目標(biāo)區(qū)域釋放的水汽量之和求比。由表1可見，在所有考察源區(qū)內(nèi)，氣團(tuán)在區(qū)域B吸收的水汽最多，為目標(biāo)區(qū)域總水汽釋放量的2.1倍，在向目標(biāo)區(qū)域輸送過程中，有將近一半的水汽在沿途損耗，到達(dá)目標(biāo)區(qū)域后，仍有37.2%的水汽未轉(zhuǎn)化為降水。雖然最終形成降水的水汽僅占總量的14.6%，但由于其起始階段較高的水汽攝取量，最終該區(qū)域?qū)O端降水的水汽貢獻(xiàn)仍是最高的。氣團(tuán)在區(qū)域A吸收的水汽僅次于區(qū)域B，輸送過程中沿途水汽損失高達(dá)70%，大部分的水汽沒能到達(dá)目標(biāo)區(qū)域，雖然在目標(biāo)區(qū)域，未轉(zhuǎn)化為降水的水汽占比較小，但過高的沿途水汽損失，導(dǎo)致區(qū)域A對目標(biāo)降水的水汽貢獻(xiàn)最終并不顯著。盡管氣團(tuán)在區(qū)域C和區(qū)域D的水汽吸收量要明顯小于區(qū)域A，但由于兩者距離目標(biāo)降水區(qū)域的距離相對較近，沿途水汽損耗顯著小于區(qū)域A，并且兩個(gè)區(qū)域攝取的水汽到達(dá)目標(biāo)區(qū)域后轉(zhuǎn)為降水的比例也明顯高于區(qū)域A，因此兩者對極端降水的實(shí)際水汽貢獻(xiàn)并不低(分別為18.9%和15.4%)。

表1 各水汽源區(qū)(A、B、C、D)水汽總攝取量與目標(biāo)區(qū)域總水汽釋放量的比值

可見，不同源區(qū)實(shí)際水汽貢獻(xiàn)的大小不僅與源區(qū)初始階段水汽攝取量有關(guān)，還與沿途的水汽損耗以及到達(dá)目標(biāo)區(qū)域后實(shí)際轉(zhuǎn)化為降水的水汽比例有關(guān)。雖然印度洋—孟加拉灣—南海初始階段的水汽量攝取量較多，但輸送過程中過高的沿途水汽損耗，顯著降低了其對極端降水的實(shí)際水汽貢獻(xiàn)。盡管中緯度西北太平洋和中國東部區(qū)域初期水汽攝取較小，但兩者的沿途水汽損失也小，并且兩者攝取的水汽到達(dá)目標(biāo)區(qū)域后實(shí)際轉(zhuǎn)化為降水的比例較高，因此兩者最終對極端降水的水汽貢獻(xiàn)不容忽視。

5 結(jié)論和討論

本文利用拉格朗日軌跡模式HYSPLIT和相關(guān)的水汽貢獻(xiàn)定量分析方法，診斷了“溫比亞”影響期間山東極端強(qiáng)降水的水汽來源及輸送特征。與以往的歐拉方法相比，文中所采用方法考慮了氣團(tuán)輸送過程中蒸發(fā)和降水過程，因此可以更為清晰地揭示極端降水的水汽源地及輸送特征。得到以下結(jié)論：

(1)大尺度水汽分析表明：強(qiáng)降水發(fā)生時(shí)山東處在全球最顯著的水汽匯集區(qū)，來自印度洋和低緯西太平洋的水汽輸送是極端降水區(qū)的主要水汽來源，說明區(qū)域極端強(qiáng)降水的發(fā)生是與大尺度的水汽輸送和輻合密切相關(guān)的。

(2)后向軌跡追蹤結(jié)果顯示：此次極端強(qiáng)降水的水汽源地主要有四個(gè)，它們分別位于印度洋→孟加拉灣→南海，低緯西太平洋，中緯度西北太平洋和中國東部，不同源區(qū)的空氣團(tuán)到達(dá)目標(biāo)區(qū)域前都經(jīng)歷了多次的蒸發(fā)和降水。

(3)定量估算不同源區(qū)的水汽貢獻(xiàn)發(fā)現(xiàn)，低緯西太平洋的貢獻(xiàn)最大，中緯度西北太平洋次之，印度洋→孟加拉灣→南海與中國東部的貢獻(xiàn)相當(dāng)且均低于中緯度西北太平洋。

(4)進(jìn)一步對比不同源地的水汽輸送差異可以看到，雖然印度洋→孟加拉灣→南海在初期攝取了大量的水汽，但輸送過程中過高的沿途水汽損耗，顯著降低了其對極端降水的實(shí)際水汽貢獻(xiàn)。盡管中緯度西北太平洋和中國東部地區(qū)初期攝取的水汽偏少，但兩者沿途的水汽損失亦小并且兩者攝取的水汽到達(dá)目標(biāo)區(qū)域后實(shí)際轉(zhuǎn)化為降水的比例較高，因此兩者最終的水汽貢獻(xiàn)不容忽視。

需要指出的是，文中HYSPLIT模式6 h一次的數(shù)據(jù)輸出，時(shí)間間隔較長，給氣塊的水汽收支運(yùn)算帶來一定的計(jì)算偏差，未來需要進(jìn)一步縮短數(shù)據(jù)輸出的時(shí)間，以便更加精確地描述水汽輸送過程。另外，本文在分析氣團(tuán)濕度的變化時(shí)，僅考慮了蒸發(fā)和降水兩個(gè)因素，而實(shí)際的過程中水汽的變化不僅與蒸發(fā)和降水有關(guān)，還與對流和平流等因素有關(guān)，這些問題希望能在以后的研究工作中加以完善。