趙玉娟, 張洪芬, 張可心, 柳東慧

(慶陽市氣象局,甘肅 慶陽 745000)

0 引言

暴雨是中國主要的氣象災(zāi)害之一,也是災(zāi)害性天氣預(yù)報研究的重點,尤其是受地形影響的暴雨預(yù)報更重要,地形的復雜性及起伏多變成為暴雨預(yù)報的難點[1]。地形對暴雨的影響作用較復雜,主要分為動力、熱力、云微物理過程[2]。隨著各地地形降水觀測實驗的開展,以及高分辨數(shù)值模擬的發(fā)展,地形對暴雨的影響研究有了很大的進步[3]。主要集中在地形對暴雨的影響、物理機制及估算方法等的研究[4],通過深入研究建立降水與地形、海拔高度及地區(qū)氣候條件的數(shù)學模式[5],概括地氣過山時地形降水的主要動力效應(yīng)[6],分析地形對不同尺度及對流性天氣系統(tǒng)降水的影響。通過探討濕氣流過山脈地形降水的機制,發(fā)現(xiàn)小山脈地形降水發(fā)生在迎風坡[7],并指出對流降水在迎風坡為淺對流,而在背風坡為深對流,這時降水主要由山脈的熱力效應(yīng)產(chǎn)生,降水的強度在背風坡也強于迎風坡[8]。喇叭口地形主要增加了抬升處的垂直速度及低層輻合[11-12],山地地形的迎風坡與喇叭口地形相結(jié)合時,其抬升作用比單純的迎風坡地形及喇叭口地形強,增幅程度隨喇叭口開放度增大而增大[9-10]。通過探討地形走向與風向交角的關(guān)系,指出當暖濕氣流與地形坡交角較大時,對流旺盛,易形成迎風坡降水中心[13]。深入研究得出了凝結(jié)函數(shù)法及水汽收支法兩種雨量增幅法[14]。中國主要地形分為3類,分別是以爬流為主滿足準地轉(zhuǎn)平衡或者不滿足準地轉(zhuǎn)平衡及以繞流為主的運動多滿足準地轉(zhuǎn)平衡[15]。針對中國各大區(qū)內(nèi)的主要山脈地形對降水的影響研究較多[16-18],西北地區(qū)地形對降水的影響研究主要集中在祁連山[19-20]、賀蘭山[21-23]、秦嶺[24-26]、六盤山[27-28]等大型山脈,而隴東復雜地形對暴雨的影響研究甚少,本文利用氣象觀測資料,分析慶陽暴雨特征,重點探討隴東局地地形對暴雨的影響。

慶陽市屬黃河中游黃土高原溝壑區(qū),東倚子午嶺,北靠羊圈山,西接六盤山,東、西、北三面隆起,中南部低緩,北部馬家大山最高為2089 m,南部政平河灘最低為885 m。其土質(zhì)疏松,地質(zhì)環(huán)境極其脆弱,滑坡、泥石流和土壤侵蝕等次生地質(zhì)災(zāi)害頻發(fā)。近年來,慶陽市多次出現(xiàn)由暴雨引發(fā)的洪澇災(zāi)害,造成較大的經(jīng)濟損失甚至人員傷亡。為給地方政府防災(zāi)減災(zāi)工作提供科學依據(jù),及時有效防范暴雨誘發(fā)災(zāi)害帶來的經(jīng)濟損失及人員傷亡,在智能網(wǎng)格預(yù)報業(yè)務(wù)中更加準確把握暴雨的落區(qū)及強度,深究導致暴雨產(chǎn)生的原因非常關(guān)鍵。為此利用氣象觀測資料,詳細分析慶陽市暴雨的特征,深入研究其規(guī)律性,尤其是特殊地形對暴雨的影響規(guī)律,探索智能網(wǎng)格暴雨預(yù)報的訂正方法,以提高其準確性,具有科學的研究意義。

1 資料與方法

降水資料選取慶陽市206個國家、區(qū)域自動氣象站,2013-2020年汛期(6-8月)日觀測降水量,資料來源于CIMISS氣象數(shù)據(jù)統(tǒng)一服務(wù)器;地面觀測資料為1 h地面填圖資料。暴雨個例選取,按甘肅河東降水等級標準,24 h(08:00-08:00)降水量≥50 mm計為一次暴雨過程。

2 暴雨特征分析

2.1 時間特征

2.1.1 暴雨頻次年分布

分析2013-2020年暴雨頻次年變化(圖1),可以看出,慶陽市暴雨頻次整體呈增多趨勢,其中2017年、2018年出現(xiàn)的頻次最多(16次),增加最明顯,這主要是受氣候原因的影響。2017年7-8月北半球副熱帶高壓強度偏強、位置偏西,中國平均溫度較常年偏高,8月全國平均降水較常年偏多20%[29-30]。2018年7月年西太平洋副熱帶高壓強度較常年明顯偏強,位置較常年明顯偏北,8月亞歐洲大陸中高緯為多波型,西北太平洋副熱帶高壓西脊點偏西,且7、8月全國平均氣溫較常年均偏高,降水較常年均偏多[31-32]。

圖1 暴雨頻次逐年變化

2.1.2 暴雨頻次月分布

從2013-2020年逐年逐月暴雨發(fā)生的頻次變化(圖2)可以看出,8月發(fā)生的頻次最多,達35次;其次是7月,29次;6月較少,16次。2013年7月發(fā)生暴雨的頻次最多,其次是8月,6月最少。2014年7月、8月均發(fā)生1次暴雨,6月沒有暴雨。2015年8月發(fā)生的頻次最多,7月次之,6月沒有暴雨。2017年、2018年、2020年8月暴雨發(fā)生的頻次最多,7月次之,6月最少。2019年7月、8月發(fā)生暴雨的頻次相當,6月最少。

圖2 暴雨頻次月變化

2.2 空間特征

2.2.1 暴雨整體空間分布

分析2013-2020年汛期暴雨空間分布(圖3),可以看出,暴雨出現(xiàn)頻次較高的地方分布在合水、慶城、鎮(zhèn)原西部、西峰北部、環(huán)縣東部等。24 h降水極值較大的地方在環(huán)縣北部、鎮(zhèn)原東北部、西峰西部、慶城東部、合水西部等地,最大值出現(xiàn)在合水東關(guān)141 mm/24h(2020年8月4日)。

圖3 暴雨頻次及暴雨極值分布

2.2.2 暴雨月空間分布

分析暴雨空間分布特征(圖4)。其中6月,暴雨出現(xiàn)的頻次相對較少(1～4次),主要出現(xiàn)在合水東部、西峰西北部、華池西北部、寧縣東部,寧縣葉王出現(xiàn)的暴雨頻次最多(4次);降水量在50～102 mm/24 h,極值為102.7 mm/24 h(2018年6月25日華池城壕)。7月,暴雨出現(xiàn)的頻次在1～5次,主要出現(xiàn)在合水中西部、環(huán)縣東部、鎮(zhèn)原西部、寧縣西部等,合水蒿咀鋪出現(xiàn)的暴雨頻次最多(5次);降水量在50～136.3 mm,極值為136.3 mm/24 h(2019年7月21日合水劉家莊)。8月,暴雨出現(xiàn)的頻次較多(1～6次),主要出現(xiàn)在合水、環(huán)縣東部、鎮(zhèn)原東部、西峰北部、慶城南部、寧縣北部等,合水肖咀出現(xiàn)的暴雨頻次最多(6次);降水量在50～141 mm/24 h,極值為141 mm/24 h(2020年8月4日合水東關(guān))。

圖4 暴雨逐月空間分布

3 地形影響分析

3.1 地形對暴雨頻次的影響分析

對2013-2020年暴雨頻次在5～11站次的國家、區(qū)域自動氣象站進行分析(圖5a),其主要位于慶城、合水、西峰、華池交界處,受“喇叭口”地形、川道、河流及地形爬坡等多種地形效應(yīng)共同影響。經(jīng)統(tǒng)計,暴雨頻次在5～11站次的站共有65站,其中28站受地形爬坡效應(yīng)的強迫抬升影響;19站處在馬蓮河及蒲河附近是山區(qū)和谷底的過渡區(qū),夏季慶陽盛行西南風,為南風的迎風坡地帶;其余的受“喇叭口”地形及川道地形的輻合作用共同影響。

對2013-2020年暴雨頻次在7～11次的站分析表明(圖5b),暴雨頻次在7～11次的站,除鎮(zhèn)原北部、合水東部分別出現(xiàn)1站次外,主要集中在慶城、合水、西峰、華池交界處,其受“喇叭口”地形、川道、河流及地形爬坡等多種效應(yīng)共同影響。經(jīng)統(tǒng)計,16站受地形爬坡效應(yīng)的強迫抬升影響;13站受河流及“喇叭口”地形、川道地形的輻合作用共同影響。

對2013-2020年暴雨頻次在9～11次的站分析看出(圖5c),暴雨頻次在9～11次的站主要受地形爬坡效應(yīng)的影響。經(jīng)統(tǒng)計,4站位于子午嶺西側(cè),1站次位于羊圈山南側(cè),2站位于“喇叭口”地形的開口處,1站位于地形坡西側(cè),其余站次受河流及地形低洼處各種效應(yīng)共同影響。

對2013-2020年暴雨頻次在≥10次的站分析發(fā)現(xiàn)(圖5d),暴雨頻次≥10次的站主要集中在慶陽市中部,基本受地形爬坡效應(yīng)的影響。經(jīng)統(tǒng)計,1站位于子午嶺西側(cè),1站位于董志塬邊緣地形下坡處,1站次受河流及地形低洼處各種效應(yīng)共同影響,還有1站受其他地形綜合影響。

圖5 暴雨出現(xiàn)頻次分布圖

3.2 地形對暴雨極值的影響分析

極端降水在慶陽時有發(fā)生,其大多受該地區(qū)復雜地形影響所產(chǎn)生的增幅作用。文中主要選擇降水量≥100 mm/24 h、≥130 mm/24 h的國家、區(qū)域自動氣象站展開研究。

分析2013-2020年降水量≥100 mm/24 h的站(圖6a)顯示,共有25站次,其中3站次處在子午嶺東側(cè),來自東南的水汽受地形抬升作用,利于對流性天氣的增強,容易形成對流性大暴雨;5站次處在子午嶺西側(cè),位于子午嶺西坡,東移的冷空氣在地形坡的強迫抬升作用下對流增強,對降水的增幅作用明顯;6站次處在馬蓮河附近,河流附近是山區(qū)和谷底的過渡區(qū),為南風的迎風坡地帶,同時也位于“喇叭口”地形的收縮區(qū),地形輻合作用強,利于降水的增強;1站次位于麻黃山南側(cè)地勢低洼處,局地的地形輻合效應(yīng)有利于降水的增強;2站次(彭原、孟壩)受地形爬坡效應(yīng)的強迫抬升作用,引起對流增強,產(chǎn)生強降水,1站次位于地形迎風坡的南坡,偏南氣流輸送的水汽及能量遇到地形坡產(chǎn)生集聚,且地形坡抬升作用有利于對流增強,使得降水增強;1站次(甄溝)位于蒲河流域附近,是山區(qū)和谷底的過渡區(qū),為南風的迎風坡地帶,易造成局地降水的增強。

2013-2020年降水量≥130 mm/24 h的站(圖6b)表明,24 h降水量≥130 mm的站共有2站,位于子午嶺西側(cè)、“喇叭口”地形的收縮處、馬蓮河附近,地形收縮使氣流輻合加強,從而加強了大氣的上升運動,使對流旺盛,雨量加大,產(chǎn)生極端強降水。

圖6 暴雨極值分布圖

4 地形對典型個例的影響分析

選擇北部、中部、東部不同特征地形對降水的影響進行研究,并選擇偏北氣流型暴雨(冷槽東移)及偏南氣流型暴雨兩種不同的天氣形勢下,局地地形對暴雨的影響進行探討,主要以2019年7月21日區(qū)域性大暴雨及2020年8月4日大暴雨過程展開討論。

4.1 冷槽東移型暴雨

冷槽東移型暴雨一般強降水(≥20 mm/h)的落區(qū)在切變線左側(cè),200 hPa為高空分流區(qū),高空輻散抽風作用明顯,500 hPa高空槽東移并有溫度槽隨之東移南下,700 hPa東北—西南向切變線東移過程中觸發(fā)對流產(chǎn)生,西南風顯著流線為暴雨區(qū)輸送水汽,地面主要是偏西北氣流自西北向東南方向移動,在地形梁、溝及河流的作用及子午嶺西坡地形坡抬升及阻擋作用下使風向轉(zhuǎn)變產(chǎn)生輻合抬升,加強上升運動,從而使對流旺盛,利于降水增強。

圖7 冷槽東移型暴雨概念模型

2019年7月21日中午到夜間,受200 hPa高空分流區(qū),500 hPa高空冷槽東移,副高588 dagpm外圍高溫高濕的環(huán)境條件,配合700 hPa切變線及西南風顯著流線的共同影響及地面冷鋒的抬升作用,慶陽市出現(xiàn)了區(qū)域性大暴雨天氣過程,全市共出現(xiàn)大暴雨11站,暴雨48站,大雨72站,最大過程降水量出現(xiàn)在合水縣劉家莊136.3 mm,最大雨強90.8 mm/h(合水劉家莊,2019年7月21日22-23時)。分析7月21日國家站區(qū)域站1 h地面填圖(圖8),在降水發(fā)生前期9-10時(圖8a～b)在環(huán)縣南部及喇叭口地形收縮處一直有地面輻合線存在為對流的產(chǎn)生提供了較好的觸發(fā)條件,19-23時受冷空氣東移南下影響降水強度明顯增強,21時(圖8c)西北氣流在向東南移動的過程中受地形梁東側(cè)地形阻擋,風向發(fā)生改變產(chǎn)生了西南風(土橋站),而西北風順溝道下滑過程中受馬蓮河影響,順河道而吹,從而形成了地形東北風(馬嶺站),產(chǎn)生了風向輻合,利于能量和水汽的輻合,產(chǎn)生了63 mm/h的極端降水;22-23時(圖8d),冷鋒移至慶陽市東部受子午嶺西坡地形坡抬升及阻擋作用,產(chǎn)生了持續(xù)時間較長的地面輻合線,因此出現(xiàn)了罕見的極端降水90.8 mm/h(合水劉家莊,2019年7月21日22-23時)。

圖8 2019年7月21日國家站區(qū)域站1小時地面填圖(降水量只顯示1 h≥20 mm的觀測站)

4.2 偏南氣流型暴雨

偏南氣流型暴雨一般強降水(≥20 mm/h)的落區(qū)在切變線兩側(cè),200 hPa位于高空急流右側(cè),具有反氣旋性切變,利于對流的維持及加強,500 hPa高空槽東移,700 hPa有低渦切變線觸發(fā)對流產(chǎn)生,西南風顯著流線為暴雨區(qū)輸送水汽,地面主要是東南或西南氣流自南向北移動,移動過程中受地形溝的輻合、“喇叭口”地形收縮及子午嶺地形迎風坡的強迫抬升效應(yīng)影響,增強上升運動,利于極端降水的產(chǎn)生,見圖9。

圖9 偏南氣流型暴雨概念模型

2020年8月4日慶陽市出現(xiàn)了區(qū)域性大暴雨,其中大暴雨5站,暴雨13站,最大降水量141 mm(合水東關(guān))。分析2020年8月4日08時-25日00時地面流場及1 h地面填圖(圖10)表明,該次過程主要受偏南氣流影響,偏東氣流自關(guān)中盆地經(jīng)涇河附近海拔較低處進入慶陽市境內(nèi),受地形影響轉(zhuǎn)為偏東南氣流。22時(圖10a),東南氣流在向北移動的過程中遇到地形溝產(chǎn)生了輻合生成局地地形北風,從而有利于對流的增強;至5日00時(圖10b),偏西南氣流受喇叭口地形的輻合作用、子午嶺地形迎風坡的強迫抬升及局地地形溝的影響,利于水汽和能量的輻合,使得降水增強明顯產(chǎn)生強降水(4日23時-5日00時,合水唐家塬48 mm)。

圖10 2020年8月4-5日國家站區(qū)域站1 h地面填圖(降水量只顯示1 h≥20 mm的觀測站)

5 結(jié)論與討論

利用慶陽市國家、區(qū)域自動氣象站2013-2020年汛期(6-8月)日觀測降水資料,及1 h地面填圖資料,分析了慶陽市暴雨的時空分布特征,按照暴雨出現(xiàn)的頻次及降水量級探討了隴東局地地形對暴雨的影響,并通過典型個例分析了不同天氣形勢下隴東局地地形對暴雨的影響。結(jié)論如下:

(1)2013-2020年暴雨頻次呈波動狀增加趨勢,8月最多,主要集中在7月下旬及8月上旬;暴雨出現(xiàn)頻次及降水極大值區(qū)集中在慶陽市中部,最大日降水極值出現(xiàn)在8月(2020年8月4日合水東關(guān)141 mm)。

(2)不同暴雨頻次的站點所受地形效應(yīng)不盡相同,主要有地形坡強迫抬升、“喇叭口”地形收縮輻合、川道地形的輻合作用及河流效應(yīng)等。降水量≥130 mm/24 h的站主要位于子午嶺西側(cè)、“喇叭口”地形的收縮處且在馬蓮河附近,受多種地形效應(yīng)共同影響。

(3)典型天氣形勢下,地形對暴雨的影響效應(yīng)不同。冷槽東移型暴雨,環(huán)縣南部川道受地形影響風向發(fā)生改變,易產(chǎn)生風向輻合,慶陽市中部受地形梁、溝及河流的作用,而慶陽市東部受子午嶺地形坡抬升及阻擋作用;偏南氣流型暴雨,慶陽市中南部主要受地形溝的輻合,中東部主要受“喇叭口”地形的收縮輻合、子午嶺地形迎風坡的強迫抬升及局地地形溝等地形效應(yīng)共同影響。

初步探索了隴東局地地形對暴雨的影響,但研究中沒有對坡度及坡向進行修正,為更加深入地了解隴東局地地形對暴雨的作用,今后需要在坡度及坡向的修正、地形爬流(地形抬升)及能量、水汽輻合的定量計算方面努力。

致謝:感謝慶陽市氣象局科研資助項目(QY2021-1)對本文的資助