一次西南涡持续暴雨的GPS大气水汽总量特征

利用成都地区地基GPS遥感的大气水汽总量资料 (GPS-PWV)、NCEP再分析资料、自动站降水量资料和探空站比湿资料,对2010年7月15—18日发生在四川盆地东北部的一次持续性暴雨的水汽变化特征进行综合分析,重点探究这次大暴雨的影响系统 (西南涡) 发生、发展前后GPS-PWV的演变特征及其与降水的关系。结果表明:降水发生时,GPS-PWV通常在短时间内有急剧的上升,并在西南涡形成前达到最大值;西南涡完全形成时,GPS-PWV急升结束;西南涡东移,GPS-PWV继续下降到最低,降水趋于结束。与水汽通量散度相比较,水汽散度垂直通量能更好地描述暴雨过程中的强上升、辐合辐散运动以及水汽输送情况,它与GPS-PWV变化趋势基本一致。因此,GPS-PWV的急升与陡降对大暴雨的形成与减弱有一定指示意义。     

一次中亚低涡造成的天山北坡暴雨GPS大气水汽总量演变特征

2015年6月26—28日中亚低涡造成天山北坡出现暴雨天气,本文利用常规观测、NCEP再分析资料及9站地基GPS遥感的大气水汽总量资料(GPS-PWV)对这次天气过程水汽特征进行深入研究,结果表明:(1)降水前,500 hPa阿拉伯海水汽经青藏高原向中亚低涡输送,低涡增湿明显;降水期间,500 hPa低涡向北移动并减弱成槽东移,700 hPa孟加拉湾经四川盆地、河西走廊的偏东水汽输送通道建立,与低涡自身偏南(东南)气流在暴雨区上空汇合,暴雨区中低层增湿剧烈;(2)深厚低涡造成的强降水前测站GPS-PWV均存在1~3 d增湿过程和1~2次跃变过程,强降水发生前GPS-PWV跃变均超过5 mm·(4 h)~(-1);(3)在同样水汽输送、辐合条件下,干旱区测站GPS-PWV急剧增幅越大,地面雨强越强,在一定程度上,水汽输送和水汽的辐合与GPS的剧增存在一定的对应关系;(4)中亚低涡造成的乌鲁木齐强降水发生前4~5 h的GPS-PWV增幅达到4 mm以上,GPS-PWV峰值往往达到气候平均值2倍左右。     

台风阻塞形势下两次四川盆地持续性暴雨过程对比研究

利用 CMORPH融合资料、地面降水资料和卫星云图资料，针对2015年6月22~24日（过程一）和2018年7月10~12日（过程二）四川省持续性暴雨过程，从动力、热力、水汽、云图等多方面进行对比分析。结果表明:两次过程的落区、强度均不相同；过程一主要降水产生于四川盆地东北部到中部，48h内共有338个区域自动站出现了暴雨以上的降水，最大雨量达到313.5mm；过程二强降水出现在四川盆地西北部，48h内共有942个区域自动站出现了暴雨以上的降水，最大雨量达到481.7mm。两次过程都有高空低槽、台风、切变线等多个不同尺度影响系统的相互作用；台风登陆点对四川盆地的暴雨落区有明显影响，台风从广西登陆，盆地降水偏北，而从东部沿海登陆，盆地降水偏西。两次过程低槽均为后倾槽，斜压特征明显；过程一降水激发了盆地涡的生成，盆地涡又使得降水持续，整个降水过程基本处于不稳定层结下，有MCC生成，多个时次的1h降水超过30mm；过程二随着副高东退，低槽东移，降水由前期的对流性转为稳定性降水。从位涡发展和移动来看，两次过程高位涡与强降水的发生时段吻合，位涡指示四川盆地暴雨落区具有重要的参考价值。      

四川盆地三个典型落区西南涡暴雨天气成因的对比分析

本文将2010~2016年多场典型西南涡暴雨个例根据落区分为西北、东北、西南3型进行合成分析,结果表明:(1)四川盆地的地理特征决定其降水分布与地形密不可分;(2)中纬度低值系统(槽/低涡)的位置和强度对落区起到关键作用;(3)盆地内皆有明显的风场辐合。西北/西南型与东北型相比,西北/西南型对应的西南气流在盆地西部很强,而东北型对应的大风区则位于盆地东部。西北型和西南型相比,西南输送气流更强,可以将水汽输送到更北的位置。(4)盆地地区降水前期,落区上空大气水汽充沛,整层水汽和850h Pa的比湿高值区与落区位置相当一致。(5)盆地降水与局地层结稳定性密切相关,各个最强降水落区往往与层结最不稳定区域相对应。     

一次引发四川盆地南部暴雨的西南低涡湿旋转量分析

利用NCEP逐日资料和常规观测资料对2009年7月30~31日一次四川盆地南部强降雨过程进行诊断分析。结果发现:西南涡在700hPa上表现得比较明显,当发展极强时,甚至在500hPa也出现闭合环流;西南低涡涡区内均有降水发生,强降水中心位于涡区东北侧。低层水汽通量散度负值辐合区的分布不仅对相应时段降水落区指示较好,而且对于未来6h雨区分布也有一定参考性,可作为短临预警指标。强降雨区与强正涡度辐合上升运动区有较好的对应关系,对流层低层湿位涡的负值区对降水落区指示较好,强降水区出现在中高层正值MPV1下沿最强区,以及MPV2正负值交界区。      

一次高原涡和西南涡作用下强降水的回波结构和演变分析

2009年7月30—31日,青藏高原东侧背风坡发生了一次持续性强降水过程。在高原涡和西南涡相继出现并相互作用的天气环境中,四川盆地内生成了3个中尺度对流系统。使用新一代天气雷达组网的反射率因子,美国环境预报中心(NCEP)再分析资料,以及热带测雨卫星搭载的测雨雷达(TRMM PR)反射率因子,可以得到这次暴雨的发展演变及其三维结构特征。通过与TRMM PR探测资料的对比验证,地基组网雷达的结果与其非常一致,基本能反映出对流系统的演变全貌,而在高原和山区地基雷达缺测的区域,测雨雷达探测资料可以做为补充。分析表明,降水落区的低层正涡度和水汽辐合上升与高层负涡度和水汽辐散相配合,是触发暴雨的有利条件。第1个降水系统位于高原涡东南侧,随着高原涡的移动衰亡移出盆地并最终消散,降水系统和高原涡在时间上有滞后相关,二者移动速度的突变较为一致;第2和第3个降水系统在西南涡出现的时段强烈发展,在局地停留维持并打通成为一条沿山脉走向的贯穿整个盆地的混合降水回波带,在西南涡发展至成熟阶段给四川盆地南部带来最大小时降水,降水系统和西南涡的相关无论在强度还是移速上都非常显著。在复杂的地形条件下,青藏高原和四川盆地相接处,降水云团的0℃层高度并未随地表发生明显变化,但降水云团进入盆地后,低于0℃层高度的降水粒子融化变为液相,使得云团从对流型降水变为分层结构的层云降水。     

高原涡和西南涡影响的两次四川暴雨过程的对比分析

为了进一步研究高原涡、西南涡对西南地区暴雨的影响,本文用中国气象局自动站与CMORPH降水数据融合的逐时降水资料、国家卫星气象中心的逐时FY-2E卫星的云顶亮温（TBB）资料、欧洲气象资料中心（ERA-interim）的再分析资料,通过天气学诊断分析方法以及拉格朗日轨迹模式HYSPLITv4.9,对发生在四川盆地的有高原涡东移影响西南涡发展引发暴雨的两次过程进行对比分析,发现:（1）两次暴雨过程的降水强度和分布有明显区别,并且TBB活动特征显示在过程一中有MCC（Mesoscale Convective Complex）的产生和发展,过程二则没有。（2）对于过程一,500 hPa上,高原涡逐渐减弱为高原槽并伸展到四川盆地上空,850 hPa上,在鞍型场附近有MCC的产生和发展,200 hPa上,高原涡在南亚高压北部偏西风急流下方的强辐散区内,位于南亚高压东南侧急流区下方稳定少动,偏东风急流北部有辐散中心,有利于西南涡的加强。对于过程二,500 hPa高原涡东移在四川盆地上空与西南涡耦合,形成一个稳定且深厚的系统,这也是过程二的暴雨强度比过程一强的最主要原因。200 hPa上,四川盆地始终位于南亚高压东侧的西北气流中,“抽吸作用”明显。（3）在过程一中,位涡逐渐东传且位涡增加的地方对应强降水区与MCC发展区,反映了暴雨和位涡的发展基本一致。在过程二中,中层位涡高值区从高原上东移并下传至盆地上空,两涡耦合使得上下层打通,位涡值比耦合之前单独的两涡强度更强。 MCC产生的必要条件是中层大气要有强正涡度、强辐合和强上升运动,在未产生MCC前,过程一与过程二在盆地上空的动力条件甚至是相反的;从热力条件看,过程一中有明显的干冷空气入侵,增强不稳定条件,有利于MCC的产生并引发强降水;另一方面,本文也应证了二阶位涡的水平分布与暴雨落区有较好的对应关系。（4）通过拉格朗日方法的水汽轨迹追踪模式和聚类分析方法分析可得两次暴雨过程的水汽输送源地和通道也有明显区别,过程一主要有两条水汽通道,通道一来自阿拉伯海和孟加拉湾洋面的底层,通道二来自四川南部750 m以下高度;而过程二的主要水汽输送通道有三条,通道一来自西方地中海、黑海和里海上空1500～2500 m高度附近,通道二来自阿拉伯海和印度洋的底层,通道三的水汽从孟加拉湾低层绕过云贵高原直接输送到四川盆地。     

四川盆地一次强降水过程水汽特征

利用WRF模式、地基GPS资料以及常规气象观测资料,结合模式输出资料的高空间分辨率(10km)和GPS大气可降水量(GPS-PWV)资料的高时间分辨率(30min)的优点,对2008年7月20—22日四川盆地一次暴雨过程的水汽变化特征及各物理量与大气可降水量的关系进行综合分析。结果表明:此次降雨过程是由高原涡和西南涡共同作用引起,WRF模式能够较好地模拟出降雨落区和强度。GPS-PWV反映的大气可降水量增减趋势与WRF模拟的较为一致。水汽密度垂直分布反映了大气可降水量分布,水汽密度随高度增加而递减,降雨初期,水汽密度随高度减小迅速,降雨强盛时期,水汽密度随高度减小的速度减慢。水汽辐合使得水汽密度和大气可降水量增大,风的散度项与水汽通量散度的变化一致,而水汽平流项对水汽辐合贡献较小,水汽的辐合主要由风场辐合造成。     

华西秋雨天气过程中GPS遥感水汽总量演变特征

利用成都地区地基GPS观测网2007年9-11月的观测数据, 结合自动气象站资料计算出30 min间隔GPS遥感的大气水汽总量(GPS-PWV)。将成都地区秋季降雨分为阵性降雨和连续性降雨(秋绵雨), 结合其他气象要素资料, 分析了GPS-PWV变化与成都秋雨之间的关系。结果表明:高值的水汽总量是产生降水的必要条件; 不同的降水过程, GPS-PWV的变化幅度、极值水平和持续时间存在明显差异。水汽的增长、上升运动的增强和温度的减少是造成阵性降水的主要原因; 而秋绵雨过程中, 水汽的增长和地面露点温度差与降水过程有较好的对应关系。     

用GPS水汽监测资料分析一次强对流性降水过程

用江苏省地基GPS水汽监测系统得到的大气可降水量(PWV)资料,对江苏地区2009年夏季一次强对流性天气产生的降水过程进行了综合分析,分析了各时段GPS-PWV的变化特征和水汽的输送特点,并利用WRF中尺度数值模式对此次过程进行了数值模拟。结果表明:GPS-PWV对于空中水汽变化具有很高的敏感性,能及时地反映大气中水汽的时空变化。通过对数值模式结果进行分析后,发现强盛的水汽输入及辐合上升、中高层弱冷空气的侵入活动、低层西南气流加强、对流不稳定层加剧等多种因素的共同作用是造成此次中小尺度对流性降水的主要原因。GPS-PWV提供的精确水汽变化结合数值模式所模拟出的动力、热力条件对于强对流性暴雨预报和降水区域判定具有较好的参照意义。     

成都地区一次持续性暴雨过程的水汽特征分析

利用地基GPS技术反演得到的大气可降水量资料、FY-2C卫星水汽图以及NCEP 1°×1°再分析资料,分析了2008年9月23—26日成都地区一次持续性暴雨的水汽特征。结果表明,降雨期间的水汽主要由来自孟加拉湾的暖湿气流和来自"黑格比"台风的高低空急流组成;暴雨发生前对流层中低层水汽充足,大气层结极不稳定,水平风的垂直切变较明显;高时间分辨率的地基GPS资料不仅可获得水汽实时变化的信息,而且对于暴雨发生时间和暴雨强度都有一定的指示性;结合中尺度数值模拟的结果,发现此次暴雨过程中可降水量的变化能反映区域水汽辐合辐散的变化,降水与否或降水大小不仅取决于大气中水汽含量的多少,更受到大气动力和热力条件的影响,水汽辐合的强弱具有关键作用。     

江西一次持续性梅雨锋暴雨过程水汽特征及源地

利用江西省气象观测站降水资料、NCEP/NCAR提供的FNL 再分析资料以及GDAS 资料,在分析2020年7月7—10日的梅雨锋连续区域大暴雨过程的环流形势和大尺度水汽特征基础上,引入NOAA开发的HYSPLIT模式,分析了此次连续暴雨过程的水汽源地。结果表明：1） 此次连续性暴雨过程是在梅雨锋暴雨天气形势下,东北冷涡引导冷空气南下与副高北侧暖湿气流在长江中下游交汇形成的;2） 暴雨过程中不同时段水汽通道不相同,前两日以西南方向和偏南方向的水汽输送为主,后两日则以西南方向的水汽通道为主,且水汽通量大值区与强降水有较好的对应;3） 后向轨迹模拟显示暴雨过程水汽轨迹有5条：大部分为1 500 m高度以上源自印度洋的水汽（77.6%),其次是1 500 m高度以下源自印尼群岛中部海域的水汽（13.2%）,其他三条路径总和不足10%。4） 垂直方向上,有多条水汽输送通道相互叠加后向暴雨区输送,导致江西上空产生强的水汽辐合。     

“07.08”陕西关中短历时强暴雨水汽条件分析

利用T213资料和地面逐时加密观测资料,对2007年8月8-9日陕西关中短历时强暴雨过程的水汽条件进行了详细的分析。结果表明,关中短历时强暴雨水汽来源于关中周围的高湿区,暴雨期间暴雨区上空水汽浅薄,地面至低层风向快速变化使暴雨区地面到低空湿度经历了减小—突然增加—快速减小的过程,水汽的聚集是通过偏东气流输送实现的,东西向水汽辐合是暴雨区水汽辐合的主要贡献者,北边界水汽的输入、输出和东边界水汽输入的突然增大、减小对暴雨的发生、发展及其结束有一定的指示意义;暴雨中心位于水汽通量大值中心及其下风向的水汽通量辐合中心之间;暴雨区可降水量的大小主要取决于水平水汽通量辐合的大小,水平水汽通量辐合的大小关键在于水平风场形成的辐合大小,而强降水的发生、加强、减弱及消亡与水汽的局地变化和水汽平流的变化关系更加紧密;近地层充足的水汽供应和水汽垂直输送形成的反环流圈使暴雨区水汽、能量迅速增加和抬升,建立了不稳定大气并触发能量释放,强降水开始;反之,形成暴雨的水汽条件不复存在,强降水结束。     

哈密市三次暴雨过程水汽特征对比分析

利用常规观测、区域自动站逐小时降水、NCEP/NCAR和GDAS再分析等资料,对比分析了2018－2019年哈密市三次暴雨过程的环流背景、水汽输送、辐合（辐散）和水汽收支等特征。结果表明：三次暴雨过程均发生在巴尔喀什湖地区有低涡、蒙古地区有高压脊的环流背景下,当对流层高层南亚高压中心东移且东部中心强度增强、中亚西风槽前存在强西南急流,对流层中层欧洲高压脊偏强、低涡偏南、西太副高偏西偏北时,有利于暴雨落区偏南、降水强度强,反之暴雨落区偏北、降水偏弱。三次暴雨过程水汽源地、水汽输送路径及水汽贡献有所差异,水汽源地的多源性和源地水汽贡献量的多少会对哈密市降雨的强弱有一定的影响。对流层中低层蒙古的反气旋有利于暖湿空汽沿着河西走廊的偏东急流输送至暴雨区,有利于暴雨的增幅。三次过程不同边界水汽收支量有所差异,东边界的低层和西边界的中高层为水汽的主要输入边界。强降水区各边界水汽净流入的强度、维持时间以及水汽的辐合强度对强降水的发展和维持起关键作用。     

成都地区秋、冬季GPS可降水量的时空分析

利用成都地区5个测站地基GPS2007年9月-2008年2月的观测数据,解算出1 min间隔的天顶总延迟,结合自动气象站资料计算出30 min间隔的大气可降水量(GPS-PWV).对月平均的GPS-PWV分析表明:秋、冬季变化趋势从9月开始下降,1月达到最小值,2月又逐渐上升.在大气环流相同的情况下,地理位置相近的站,海拔高的地区大气中的水汽量比海拔低的地区要少,且变化较大;海拔高度相近的站,大气中的水汽含量由南向北减少.日合成分析显示:在静稳天气下,日变化特征显著,具有双峰型特征:白天峰值与气温的最大值相对应;夜间峰值与降水量的峰值相对应;GPS-PWV与地面空气相对湿度白天呈负相关,夜间呈正相关.     

一次西南涡特大暴雨的中尺度诊断分析

采用LAPS中尺度分析模式大气资料,对2008年7月一次西南涡暴雨过程进行天气学降水运动的中尺度诊断计算与分析。诊断计算包括：可降水量、层结不稳定能量、对流可降水量、水汽权重平均风速、水汽通量散度、云水、云冰总量及其通量散度和垂直速度与凝结函数降水率等。结果表明：“西南涡-切变线”系统的暴雨发生在暖湿气团与变性冷气团之间的中尺度风场辐合上升运动区,中尺度雨团发生在层结不稳定的暖湿气团一侧。计算的中尺度垂直运动与凝结函数降水率场,降水率为暴雨到特大暴雨。计算的水汽通量辐合降水率与凝结函数降水率不会完全重合,且水汽通量辐合既可致中尺度“雨”,又可成大尺度“云”,并且云水、云冰通量辐合/辐散,可解释为它们的“正”/“负”碰并增长,而碰并增长产生水凝物增量（降水率）也促成大暴雨。因此,在凝结函数降水率场中产生的中、小尺度对流雨团,加上水汽与云水、云冰通量辐合及其碰并增长,并且借助层结不稳定能量释放和可能产生的强迫“次级环流”及水汽与云水、云冰输送,是这次“西南涡-切变线”系统造成襄樊特大暴雨的天气学成因。