向曦 彭艷秋 徐舒揚(yáng)

摘要 利用再分析資料、探空資料以及多普勒天氣雷達(dá)資料，對2021年6月云南大理白族自治州一次引發(fā)地質(zhì)災(zāi)害的降雨過程進(jìn)行診斷分析，并結(jié)合數(shù)值模式，對觀測資料的診斷結(jié)果做驗(yàn)證。結(jié)果表明：此次降雨過程主要是受滇緬高壓和副熱帶高壓之間的季風(fēng)槽影響，季風(fēng)槽東移有利于引導(dǎo)低層水汽輸送；切變線南壓，有助于低空動力抬升，配合冷平流的作用，觸發(fā)對流性降水天氣；數(shù)值模擬試驗(yàn)進(jìn)一步驗(yàn)證和再現(xiàn)了此次降雨過程的基本特征，與觀測資料的診斷結(jié)果一致。

關(guān)鍵詞 暴雨；數(shù)值模擬；診斷分析；地質(zhì)災(zāi)害

中圖分類號：P458 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：B 文章編號：2095–3305（2023）04–0114-05

云南省地處低緯高原季風(fēng)氣候區(qū)，干濕季分明。其地形復(fù)雜，山川交錯(cuò)，有較多的江河峽谷，喇叭口和迎風(fēng)坡等特殊地形，從而有利于氣流強(qiáng)迫抬升或冷空氣下沉使谷底暖空氣上升，多發(fā)強(qiáng)降水過程[1]。由于板塊作用，云南地質(zhì)環(huán)境脆弱，因此云南暴雨洪澇災(zāi)害及其衍生的地質(zhì)災(zāi)害頻發(fā)。據(jù)云南省氣象災(zāi)害查詢分析系統(tǒng)統(tǒng)計(jì)，2021年，云南暴雨洪澇及其衍生的地質(zhì)災(zāi)害記錄422條，造成18人死亡，2人失蹤，受災(zāi)人數(shù)高達(dá)1 016 615人，直接經(jīng)濟(jì)損失為169 564.51萬元。

暴雨的產(chǎn)生是多種天氣尺度系統(tǒng)的共同作用，有利的大尺度環(huán)流是產(chǎn)生暴雨的環(huán)境條件[2]。陶云等[3]對云南羅平地區(qū)一次單點(diǎn)性暴雨過程的各種物理量進(jìn)行診斷分析，發(fā)現(xiàn)天氣尺度系統(tǒng)為此次天氣尺度的系統(tǒng)提供了適合暴雨發(fā)生的環(huán)境場。馬志敏等[4]研究表明，云南局地暴雨均發(fā)生在一定的大尺度環(huán)流背景下，可分為副熱帶高壓外圍型、兩高輻合型、切變線型、熱帶低壓型、孟加拉灣槽型5種類型。郭虎等[5]分析一次局地大暴雨過程中小尺度特征后發(fā)現(xiàn)，山前近地面地形輻合擾動是此次暴雨的主要?jiǎng)恿υ础?/p>

由于暴雨的影響系統(tǒng)種類多且相互影響，暴雨的研究工作極為困難。近年來，中尺度天氣預(yù)報(bào)模式WRF成為暴雨研究的一個(gè)重要工具。丁治英等[6]利用實(shí)況資料和WRF模式對華南一次雙雨帶暴雨過程進(jìn)行了數(shù)值模擬與診斷分析，認(rèn)為南壓鋒面的西南方向（廣西沿海）生成的一低渦，成為位渦的輸送源，對雙雨帶形成具有重要作用；張思豆等[7]利用WRF模式對一次川滇切變線致災(zāi)暴雨過程進(jìn)行了數(shù)值模擬實(shí)驗(yàn)，并對結(jié)果進(jìn)行診斷分析，結(jié)果表明：WRF模式對云南省切變線致災(zāi)暴雨系統(tǒng)具有較好的模擬效果。

為進(jìn)一步了解云南局地降水引發(fā)災(zāi)害機(jī)理，提升當(dāng)?shù)貧庀鬄?zāi)害風(fēng)險(xiǎn)管理的能力，以一次由降水引發(fā)地質(zhì)災(zāi)害案例為研究對象，從動力學(xué)和熱力學(xué)等角度診斷分析此次降水過程，并結(jié)合WRF模式。對該案例降雨過程進(jìn)行數(shù)值模擬。

1 案例實(shí)況

2021年6月7日17：00—8日17：00，云南大理白族自治州（以下簡稱大理州）巍山縣出現(xiàn)強(qiáng)對流天氣過程，局部伴有短時(shí)強(qiáng)降水、瞬時(shí)大風(fēng)和雷電等強(qiáng)對流天氣。2021年6月8日16：20，因馬鞍山鄉(xiāng)突發(fā)單點(diǎn)暴雨，導(dǎo)致一村民被山體落石擊中，不幸身亡。

由于馬鞍山鄉(xiāng)紅旗村委會芝麻坎村沒有設(shè)置雨量監(jiān)測系統(tǒng)，研究采用中國區(qū)域多源融合實(shí)況分析1 km分辨率產(chǎn)品—CMPAS逐小時(shí)降水實(shí)時(shí)產(chǎn)品進(jìn)行實(shí)況分析。該數(shù)據(jù)集利用多種來源地面、雷達(dá)、衛(wèi)星等的觀測資料和數(shù)值模式產(chǎn)品，采用偏差訂正、融合分析等關(guān)鍵技術(shù)研制而成，在中國區(qū)域質(zhì)量優(yōu)于國際同類產(chǎn)品，且空間分辨率更高。圖1為CMPAS實(shí)況分析產(chǎn)品2021年6月7日17：00—8日17：00累計(jì)24 h降水分布。

根據(jù)CMPAS實(shí)況分析數(shù)據(jù)可知，2021年6月7日17：00—8日17：00，云南省大理州大部分地區(qū)有中到大雨，西北和東南部有局部地區(qū)有暴雨。大理州境內(nèi)降水主要集中在大理市、巍山縣、彌勒縣交界處，局部地方達(dá)到大暴雨級別，并引發(fā)了洪澇及次生地質(zhì)災(zāi)害。在圖1中，紅色五角星為本案例受災(zāi)地點(diǎn)，24 h累積降雨量超過100 mm，達(dá)到大暴雨級別，相較周邊降雨量，局地暴雨特征明顯。

2 案例過程分析

2.1 動力分析

圖2、圖3分別是美國國家環(huán)境預(yù)報(bào)中心（national centers for environmental prediction， NCEP）分辨率0.25°×0.25°的FNL再分析資料2021年6月7—8日500 hPa和700 hPa環(huán)流形勢。7日08：00和14：00 500 hPa上，中高緯度為“兩槽一脊”型，云南受滇緬高壓和副熱帶高壓的季風(fēng)槽影響，季風(fēng)槽略有東移，有利于引導(dǎo)低層水汽輸送。在700 hPa上，7日08：00在陜甘上空有一條明顯的低空切變線，14：00切變線略微南移，8日08：00低空切變南壓至滇西，低空動力抬升作用明顯增強(qiáng)，配合高空冷平流的作用，觸發(fā)了對流性降水天氣。8日14：00，切變線向東南方向移動，滇西地區(qū)降雨強(qiáng)度開始減弱。

2.2 水汽條件分析

水汽通量與水汽通量散度可以定量地描述水汽輸送的方向、大小、積聚，尤其是850 hPa的水汽通量散度與降水有較好的關(guān)系。圖4是FNL（0.25°×0.25°）再分析資料2021年6月7日8：00和14：00 850 hPa水汽通量和水汽通量散度。由圖4可知，6月7日8：00，云南滇西的水汽條件較好，比濕達(dá)到了14 g/kg，根據(jù)水汽通量箭頭指向，滇西地區(qū)周圍有來自孟加拉灣的西南水汽向內(nèi)輸入，且此時(shí)滇西大部分水汽通量散度為負(fù)值，也說明有凈水汽收入。至14：00，比濕有向西南遞減的趨勢，但滇西地區(qū)比濕仍在12 g/kg以上，且滇西大部分地區(qū)水汽通量散度仍為負(fù)值，說明在季風(fēng)槽東移的影響下，低層水汽輸送通道形成，滇西水汽得到了補(bǔ)充，為暴雨發(fā)生提供了良好的水汽條件。

2.3 熱力分析

溫度—對數(shù)壓力（T-lnP）圖在天氣分析和預(yù)報(bào)工作中有著廣泛的應(yīng)用，T-lnP圖能反映測站上空氣壓、氣溫、濕度等氣象要素的垂直分布情況，并可以用來判定層結(jié)穩(wěn)定度。麗江站和騰沖站是離大理州最近的探空氣象站。由圖5可知，7日08：00騰沖和麗江站地面到500 hPa附近溫度露點(diǎn)差平均為1 ℃，有良好的水汽條件；對流有效位能值?。v沖站40 J/kg），垂直風(fēng)切變小于8 m/s，此時(shí)層結(jié)相對穩(wěn)定，風(fēng)隨高度逆時(shí)針轉(zhuǎn)動，雖具備一定的不穩(wěn)定條件，但不容易產(chǎn)生很強(qiáng)的對流過程。8日08：00騰沖站、麗江站濕層均有不同的增厚，同時(shí)低層水汽條件較前一日增強(qiáng)，有利于產(chǎn)生持續(xù)的層狀云降水；受700 hPa切變線南壓影響，騰沖低層由偏北風(fēng)轉(zhuǎn)為偏西風(fēng)，麗江700 hPa附近由西偏北氣流轉(zhuǎn)為西偏南氣流，兩站垂直風(fēng)切變均增大，對流有效位能值增大（騰沖站189.3 J/kg），騰沖站SI值由-0.06減至-0.11，麗江站SI值由正變負(fù)，由0.86減至-1.05，環(huán)境條件有利于午后產(chǎn)生對流性降水。

2.4 多普勒雷達(dá)回波分析

多普勒天氣雷達(dá)由于其高時(shí)空分辨率的特點(diǎn)，能有效探測暴雨、對流性天氣。利用大理國家天氣雷達(dá)站達(dá)基數(shù)據(jù)，繪制了2021年6月8日02：03和17：02的組合反射率和最低層仰角的徑向速度圖（圖6）。從組合反射率圖中可見云層為連續(xù)大面積的絮片狀，水平范圍較大強(qiáng)度分布均勻，回波強(qiáng)度主要在20～30 dBz之間，無規(guī)則邊界，無明顯強(qiáng)回波中心。從徑向速度圖可見，2個(gè)時(shí)次都為均勻的西南風(fēng)，徑向速度在7.2 m/s以下且速度梯度小，正負(fù)徑向速度的分界線較平直，由此可見云中氣流均勻穩(wěn)定。由以上特征判斷降水過程總體為穩(wěn)定的層狀云造成的降水。在午后17：02的反射率圖中出現(xiàn)了零星幾個(gè)單點(diǎn)回波強(qiáng)度＞45 dBz的回波，在徑向速度圖上存在相應(yīng)的流場輻合區(qū)，可見在層狀云降水的環(huán)流背景下局地產(chǎn)生了對流性降水。

3 數(shù)值模擬

利用美國國家環(huán)境預(yù)報(bào)中心（national centers for environmental prediction， NCEP）提供的6 h間隔、1°×1°分辨率的FNL再分析資料作為初始場和邊界條件，結(jié)合V4.3.3版本W(wǎng)RF模式，對2021年6月7日17：00—8日17：00強(qiáng)降水過程進(jìn)行數(shù)值模擬。模擬區(qū)域采用蘭勃特投影，兩層嵌套方案：模式中心區(qū)域?yàn)椋?5.34°N，100.04°E），第一層水平格點(diǎn)數(shù)100×100，水平格距10 km；第二層水平格點(diǎn)數(shù)146×146，水平格距2 km，垂直方向設(shè)置為51層。主要的物理過程參數(shù)化方案參考了HRRR（The High-Resolution Rapid Refresh）的配置，其中，微物理過程采用了Thompson aerosol-aware方案，長波輻射和短波輻射均采用RRTMG方案，陸面過程采用Noah-MP方案，邊界層方案為Mellor-Yamada Nakanishi and Niino方案。模式第一層開啟了積云參數(shù)化，采用了Grell-Freitas （GF）方案，第二層由于分辨率為2 km，小于4 km，無法開啟積云參數(shù)化。模式初始時(shí)刻為6月7日UTC 00：00，積分時(shí)長為36 h，模擬時(shí)段包含了此次降水的全過程。

3.1 模擬降水量

由圖7可知，通過對CMPAS降水實(shí)況和 WRF模擬結(jié)果進(jìn)行對比，可以看到WRF對降水有較好的模擬結(jié)果，可以大致模擬出此次降水過程的雨帶分布，幾個(gè)主要的降水落區(qū)也基本符合，只是WRF模擬的降水量強(qiáng)度較實(shí)況融合數(shù)據(jù)偏大，且整個(gè)降水帶略微向東北偏移，并對西南部的模擬稍弱。而圖中黑色五角星為馬鞍山鄉(xiāng)芝麻坎村，WRF數(shù)值模擬對其降水強(qiáng)度的模擬結(jié)果相對實(shí)況融合數(shù)據(jù)要弱，僅達(dá)到中雨級別。雖然WRF數(shù)值模擬的暴雨區(qū)范圍和強(qiáng)度都更大，且無法捕捉較細(xì)的降水特征，難以做到對單點(diǎn)暴雨的模擬，但總體而言，模式仍很好地模擬出此研究案例災(zāi)情發(fā)生的降水過程，并基本體現(xiàn)了此次暴雨過程的落區(qū)、強(qiáng)度和主要特征。

3.2 模擬對流有效位能（CAPE）和對流抑制能（CIN）

CAPE就是環(huán)境能夠提供給抬升氣塊的最大正能量，它衡量了大氣層結(jié)的不穩(wěn)定性。CIN是表征近地面氣塊抬升至自由對流高度所需要的能量，因此，CIN衡量了對流層低層大氣層結(jié)的穩(wěn)定性。較強(qiáng)的CIN通常抑制對流（如深對流或者濕對流）的產(chǎn)生，但若CIN 較小，能量也不易在低層聚集，使得對流無法達(dá)到強(qiáng)對流的程度。因此，針對強(qiáng)對流的發(fā)生，CIN往往有較為合適的值。

圖8為WRF模擬的2021年6月7日20：00和8日14：00的CAPE分布。在此次降水過程中，大理州的大部分地區(qū)對流有效位能CAPE＞500 J/kg，其中，以7日20：00東南部地區(qū)最高，CAPE＞1 200 J/kg，部分達(dá)到1 500 J/kg，對應(yīng)的CIN則較小，大部分地區(qū)＜100 J/kg。

紅色五角星為馬鞍山鄉(xiāng)芝麻坎村，7日20：00，WRF模擬的CAPE在750～1 000 J/kg之間，CIN為 50 J/kg；8日14：00，WRF模擬的CAPE在750～1 000 J/kg之間，CIN為 50～100 J/kg之間。較高的CAPE和較低CIN表明此次降雨過程具有一定的對流性降水的特征，除了大范圍穩(wěn)定連續(xù)降水，部分地區(qū)可能會出現(xiàn)短時(shí)強(qiáng)降水。

3.3 模擬雷達(dá)反射率因子

圖9為模擬的2021年6月7日 17：00—8日17：00雷達(dá)最大反射率因子。此次降水過程主要由西北方向的大尺度降水云系東移形成，模擬的反射率因子大多＜30 dBz，夾雜著小塊＞35 dBz的回波區(qū)域，表明此次降水以穩(wěn)定的層狀云系為主。24°N～26°N附近出＞35 dBz的回波區(qū)域，且隨時(shí)間的不斷增加，面積擴(kuò)大范圍和變化趨勢與降水實(shí)況雨強(qiáng)落區(qū)中心基本一致，這是造成此次暴雨的主要原因。

4 結(jié)論

利用FNL再分析資料、探空資料以及雷達(dá)資料，診斷分析了2021年6月云南大理州的一次強(qiáng)降雨過程，并采用WRF模式，對降雨過程進(jìn)行了數(shù)值模擬。綜合分析如下。

（1）此次降雨過程主要是受滇緬高壓和副熱帶高壓之間的季風(fēng)槽影響，季風(fēng)槽東移有利于引導(dǎo)低層水汽輸送。低層水汽通量散度為負(fù)值，說明在季風(fēng)槽東移影響下，有源源不斷的凈水汽收入，為局地暴雨的產(chǎn)生提供了水汽條件。探空資料表明：受切變線影響，低空動力抬升作用明顯增強(qiáng)，對流有效位能值增大，造成對流不穩(wěn)定，有利于午后產(chǎn)生對流性降水。雷達(dá)回波組合反射率因子表明此次降水過程主要是穩(wěn)定的層狀云造成的，并在層狀云影響下產(chǎn)生了局地對流性降水。

（2）數(shù)值模擬方法模擬的降水量、對流有效位能（CAPE）、對流抑制能（CIN）、雷達(dá)反射率因子均顯示此次降水過程主要由西北東移的穩(wěn)定層云造成，以大范圍的連續(xù)穩(wěn)定降水為主，但局地受到大尺度環(huán)流的影響，也會出現(xiàn)短時(shí)強(qiáng)降水。與觀測資料的診斷結(jié)果一致。

（3）WRF模式雖然無法捕捉較細(xì)的降水特征，難以做到對單點(diǎn)暴雨的模擬，但可以大致模擬出此次降水過程的雨帶分布和主要的降水落區(qū)。

（4）由于氣象監(jiān)測站網(wǎng)密度不夠，很多高山峽谷沒有雨量監(jiān)測，而地形的起伏導(dǎo)致天氣狀況差異較大，在附近氣象監(jiān)測站點(diǎn)無法代表災(zāi)情發(fā)生地時(shí)，多元融合再分析實(shí)況數(shù)據(jù)、雷達(dá)資料、數(shù)值模式模擬可以作為財(cái)險(xiǎn)理賠的一種輔助手段，提升當(dāng)?shù)氐臍庀鬄?zāi)害風(fēng)險(xiǎn)管理的能力。

參考文獻(xiàn)

[1] 李家垣，石昌惠，王恒康，等.云南暴雨的初步分析[J].云南大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），1983（Z1）：240-247.

[2] 張騰飛，馬聯(lián)翔，魯亞斌，等.“20030816”云南暴雨過程的中尺度分析[J].云南大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2006（2）：136-143.

[3] 陶云，段旭.尺度分離法在云南單點(diǎn)性暴雨診斷分析中的應(yīng)用[J].云南大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2003（4）：344-347，351.

[4] 馬志敏，楊素雨，王治國，等.云南局地暴雨分型研究[J].云南大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2020，42（1）：108-118.

[5] 郭虎，段麗，楊波，等.0679香山局地大暴雨的中小尺度天氣分析[J].應(yīng)用氣象學(xué)報(bào)，2008（3）：265-275.

[6] 丁治英，劉瑾，趙向軍，等.江淮氣旋暖鋒上多條對流帶的組織結(jié)構(gòu)及成因分析[J].大氣科學(xué)學(xué)報(bào)，2019，42（5）：778-789.

[7] 張思豆，張杰，曹杰.云南一次致災(zāi)暴雨過程WRF模式模擬分析[J].災(zāi)害學(xué)， 2018，33（4）：204-210.

責(zé)任編輯：黃艷飛

Abstract The reanalysis data， sounding data and Doppler weather radar data were used to diagnose and analyze a rainfall process that caused geological disasters in Dali Bai Autonomous Prefecture of Yunnan Province in June 2021， and the diagnostic results of the observation data were verified by numerical model. The results show that the rainfall process was mainly affected by the monsoon trough between the Yunnan-Myanmar High and the subtropical high， and the eastward movement of the monsoon trough was conducive to guiding the water vapor transport in the lower layer. The southward pressure of the shear line was conducive to the dynamic uplift of the low altitude， and the cold advection triggers the convective precipitation weather. The numerical simulation test further verified and reproduced the basic characteristics of the rainfall process， which was consistent with the diagnostic results of the observation data.

Key words Rainstorm; Numerical simulation; Diagnostic analysis; Geological hazard

基金項(xiàng)目 大理州重點(diǎn)科技支撐專項(xiàng)計(jì)劃“大理州災(zāi)害性天氣氣候致災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)研究”（D2021NA03）。

作者簡介 向曦（1986—），女，云南大理人，工程師，主要從事應(yīng)用氣象、氣候可行性影響評估、巨災(zāi)指數(shù)保險(xiǎn)研究。