天山南坡暖季暴雨过程的水汽来源及输送特征

利用1981—2020年5—9月天山南坡16个气象站逐日降水资料和NCEP/NCAR GDAS再分析资料,分析天山南坡暖季暴雨过程的环流形势,并采用HYSPLIT模式,模拟追踪水汽源地及输送特征。结果表明:天山南坡暖季暴雨主要发生在南亚高压双体型、500 hPa以上西南急流(气流)、700 hPa切变辐合以及天山地形辐合抬升的重叠区域。水汽主要源自中亚、大西洋及其沿岸、地中海和黑海及其附近,经TKAP(塔吉克斯坦、吉尔吉斯坦、阿富汗东北部、巴基斯坦北部和印度西北部)、南疆、北疆关键区,分别从偏西、偏南、偏北通道输入暴雨区,700 hPa以上偏西通道、以下偏北通道占主导地位,且贡献最大的是南疆关键区。源自中亚的水汽主要输送至暴雨区700 hPa及以下,对暴雨的贡献较大,且沿途损失较大;源自大西洋及其沿岸、地中海和黑海及其附近的水汽主要输送至暴雨区700 hPa以上,对暴雨的贡献较小。另外,中低层还存在源自北疆、南疆、北美洲东部、蒙古的水汽。基于上述特征,建立了天山南坡暖季暴雨过程水汽三维精细化结构模型。     

天山南坡暖季暴雨过程的水汽来源及输送特征

利用1981—2020年5—9月天山南坡16个气象站逐日降水资料和NCEP/NCAR GDAS再分析资料,分析天山南坡暖季暴雨过程的环流形势,并采用HYSPLIT模式,模拟追踪水汽源地及输送特征。结果表明:天山南坡暖季暴雨主要发生在南亚高压双体型、500 hPa以上西南急流(气流)、700 hPa切变辐合以及天山地形辐合抬升的重叠区域。水汽主要源自中亚、大西洋及其沿岸、地中海和黑海及其附近,经TKAP(塔吉克斯坦、吉尔吉斯坦、阿富汗东北部、巴基斯坦北部和印度西北部)、南疆、北疆关键区,分别从偏西、偏南、偏北通道输入暴雨区,700 hPa以上偏西通道、以下偏北通道占主导地位,且贡献最大的是南疆关键区。源自中亚的水汽主要输送至暴雨区700 hPa及以下,对暴雨的贡献较大,且沿途损失较大;源自大西洋及其沿岸、地中海和黑海及其附近的水汽主要输送至暴雨区700 hPa以上,对暴雨的贡献较小。另外,中低层还存在源自北疆、南疆、北美洲东部、蒙古的水汽。基于上述特征,建立了天山南坡暖季暴雨过程水汽三维精细化结构模型。     

芜湖市一次引发严重内涝暴雨过程的水汽输送特征

基于自动气象观测站降水数据、中国降水数据集、ERA5再分析资料及NCEP/NCAR再分析数据,使用水汽收支分析、HYSPLIT后向轨迹追踪和水汽输送贡献率等方法对2022年6月5日凌晨芜湖市一次引发严重内涝暴雨过程的水汽输送特征进行了分析。结果表明:此次暴雨过程出现在200 hPa分流区和850 hPa低空急流左前方,500 hPa冷空气在低空急流出口北侧不断激发对流云团,形成强降水。高层辐散和低层辐合增强了水汽的水平辐合和垂直输送,西南低空急流持续加强,将水汽不断输送至暴雨区,为暴雨的出现提供了必要的水汽条件,使芜湖市在强降水发生前水汽充沛,湿层深厚且持续增湿。暴雨出现时大气可降水量、850 hPa比湿、水汽通量和水汽通量散度分别达到71.0 kg·m^-2、16.0 g·kg^-1、15.0 g·hPa^-1·cm^-1·s^-1和-3.0×10^-6 g·cm^-2·hPa^-1·s^-1。850 hPa水汽通量散度的变化与暴雨的出现和强度变化有较好的对应关系,雨强最强时段可达-8.0×10^-6 g·cm^-2·hPa^-1·s^-1。水汽收支和追踪分析结果显示:水汽流入主要发生在对流层低层的西边界和南边界,暴雨发生前流入层深厚,有向上的水汽垂直输送。整层水汽流入量约为56.0×10⁷ t·h^-1,主要流入高度为850～700 hPa,单层流入量最大可达9.0×10⁷ t·h^-1,水汽主要源自孟加拉湾和南海,其水汽通道轨迹占比为32.0％,水汽输送贡献率达55.4％。暴雨出现时水汽流入层降低,流入量减少,水汽垂直输送减弱,总水汽净流入集中在850 hPa,净流入量为1.0×10⁷ t·h^-1左右,水汽主要源自南海,其水汽通道轨迹占比为46.0％,水汽输送贡献率达60.3％。     

三江源地区暴雨的水汽输送源地及路径研究

利用NCAR/NCEP再分析数据,首先分析了 2018年7月22-23日(简称"0722")和8月2-3日(简称"0802")三江源地区两次暴雨天气过程的天气形势和水汽输送特征,然后用WRF模型输出数据驱动HYSPLIT模型,定量分析两次暴雨的水汽输送路径及各路径的水汽贡献率.研究表明:两次暴雨的主要影响系统均为三江源...     

江淮区域持续性暴雨过程的水汽源地和输送特征

采用HYSPLIT模式和NCEP/NCAR再分析资料,对中国江淮流域持续性暴雨过程（PHREs）的江南型和江北型过程的水汽源地、输送路径以及干空气路径进行分析。主要结果如下:江南型PHREs的干空气主要通过2条路径进入江淮地区,即源自地中海-欧洲平原的西北路径和来自蒙古高原的东北路径,而江北型PHREs干空气主要有1条路径,即西北路径。干空气是通过对流层中高层的槽脊活动和急流输送至江淮区域。江南型水汽主要由源自印度半岛以南的热带印度洋的西南路径和来自印度尼西亚与中国南海的偏南路径这2条路径输送到江淮流域。江北型的水汽路径有3条,前2条路径与江南型类似,且为主要水汽来源,还有来自西太平洋的东南路径水汽输送。江淮流域的持续性降雨过程中,来自南方的水汽输送主要受索马里越赤道急流、孟加拉湾南部和印度尼西亚群岛附近越赤道气流,以及受西太平洋副热带高压这些系统的影响。      

滇西北高原机场一次暴雨过程的水汽输送特征分析

利用丽江机场自动观测站资料、NCEP再分析资料,引入HYSPLIT轨迹模式,对丽江机场2019年8月8~9日出现的暴雨过程水汽输送特征进行分析。结果表明,丽江机场此次暴雨天气过程是由孟湾低压和南海台风提供充沛的暖湿水汽,与青藏高压引导南下的冷平流形成不稳定层结,低层辐合、高层辐散和强烈的垂直上升运动是暴雨发生的动力因素。此次暴雨过程水汽输送通道主要有三条,其中两条是由孟湾低压及南海台风带来洋面上的西南水汽输送和东北水汽输送,第三条是来自云南中部的云南本地水汽输送。三支通道中,来自洋面上的两支通道对暴雨的水汽贡献最大,分别为46%和30%,本地通道水汽贡献率最小;在500hPa高度层上,3条通道的水汽贡献率基本相当,600hPa高度层上西南通道和东北通道水汽贡献率均比较大,而700hPa高度层上西南通道水汽贡献率占主导地位。     

我国东部持续性暴雨水汽输送特征的比较分析

基于武汉市加密站的降水量资料和ERA5再分析资料,对2020年7月5—6日发生在武汉江夏的一次特大暴雨过程的水汽通量、水汽收支进行分析,并引入拉格朗日混合单粒子轨道模型(HYSPLIT4)定量分析暴雨过程中的水汽来源以及水汽源区对降水的贡献。结果表明：(1)天气系统的有效配置和异常稳定是本次江夏特大暴雨产生和维持的主要原因。(2)特大暴雨所需水汽主要由南边界和西边界输入暴雨区,低纬度印度夏季风环流和副高外沿的偏南气流对水汽的输送和聚集是此次特大暴雨得以发生发展的必要条件,两支环流中偏南气流带来的水汽净流入是暴雨区水汽净收支的主要贡献者。(3)定量估算结果表明,水汽源地可追踪至印度洋、孟加拉湾-南海和西太平洋,对此次特大暴雨事件的水汽贡献率分别是24%、41%和34%。(4)对流层低层的水汽通道和源地发现925 hPa以南方路径为主,其水汽来源大值区为西太平洋和南海,而850 hPa则以西南路径为主,其水汽来源大值区位于印度洋和孟加拉湾。

     

拉格朗日方法诊断2007年7月中国东部系列极端降水的水汽输送路径及其可能蒸发源区

利用HYSPLIT模式和GDAS资料,对南疆西部1981—2020年暖季(4—9月)16例暴雨(平原、山区)后向水汽轨迹追踪、主要通道及不同源地的水汽贡献进行了分析。结果表明：水汽主要源自西南亚、中亚、地中海和黑海及其附近、大西洋及其沿岸;平原区850 hPa还有源自南疆和北疆的水汽。500 hPa水汽主要从偏西通道输入暴雨区;源自西南亚和中亚的水汽对暴雨的贡献较大,损失也较大。对流层低层水汽主要从偏西和偏东2个通道输入暴雨区;700 hPa各通道及各水汽源地对暴雨的贡献,不同区域存在差异;平原区暴雨850 hPa偏东通道对暴雨的贡献最大,各源地水汽沿途损失较小,北疆源地对暴雨的贡献最大。平原区源自西南亚、中亚、南疆和北疆的水汽主要输送至700 hPa及以下,源自地中海和黑海附近、大西洋及其沿岸的水汽主要输送至700 hPa以上的高度;500 hPa上,平原区暴雨从＞2 000 m的高度输送的水汽占主导地位,山区则相反。在南疆西部暴雨中存在南疆和北疆的水汽源,在特定条件下,有北美洲、北非的水汽源,与以往的研究成果不同。

     

2012年6月巴州一次暴雨水汽输送特征

利用常规观测、自动站逐小时降水资料、NCEP/NCAR 1°×1°再分析资料及全球同化系统（GDAS）资料,引入基于拉格朗日方法的轨迹模型（HYSPLIT_4.9）并结合欧拉方法定性、定量地分析了2012年6月4日新疆巴州罕见暴雨的水汽输送特征。结果表明,水汽传输的西北路径逐渐建立,将前期聚集在巴尔喀什湖附近的大量水汽输送至巴州境内,为罕见暴雨的发生提供了充足的水汽条件;此次暴雨水汽传输的路径主要有两条,分别为西风气流引导下的偏西路径和经巴尔喀什湖、伊犁河谷和中天山传输到巴州北部的西北路径,两者的水汽贡献率达到了96.20%,其中偏西路径的水汽贡献率要高于西北路径;后向追踪气团轨迹显示罕见暴雨是西北路径通道的干冷气团在传输过程中不断下沉,偏西路径的暖湿气团在传输过程中不断被抬升,最后冷暖气团在暴雨区上空3000m—4000m之间交汇造成的;强降水的水汽主要来自新疆以西的湖泊或海洋,其中以巴尔喀什湖附近的水汽贡献率最大,达到了58%,黑海附近的水汽次之,为25%,而大西洋和挪威海附近的水汽贡献率相对较低,分别为7%和10%;对于新疆巴州而言,3000m(700hPa)高空水汽的分布特征基本可代表整层水汽的分布特征,且暴雨发生前水汽主要汇集在3000m(700hPa)附近。     

浙江省春季降水及其水汽输送特征

利用浙江省34站1960-2009年3-5月累积降水量及NCEP/NCAR 2.5°×2.5°的多个再分析气象资料,采用趋势分析、相关分析以及合成分析等方法,对浙江省春季降水量的时空分布、影响浙江省春季降水的整层大气的水汽水平输送特征、各层水汽垂直输送以及各边界的水汽输送等特征进行了分析.揭示了利于浙江省春季降水的水汽...     

2017年盛夏湖南持续性暴雨过程的水汽输送和收支特征分析

基于混合单粒子拉格朗日综合轨迹模式(版本4)(Hybrid Single-Particle Lagrangian Integrated Trajectory Model, HYSPLIT4),利用降水观测数据、ERA5和NCEP GDAS (National Centers for Environmental Prediction, Global Data Assimilation System)再分析数据,分析2014年7月13—16日铜仁持续性暴雨过程的水汽输送、收支和各水汽源地的定量贡献。结果表明：(1)东伸的南亚高压和高低空急流的耦合作用增强了低层辐合、高层辐散的动力机制,利于水汽在目标区域辐合上升、凝结,形成降水。(2)500 hPa稳定控制贵州南部以南地区的副热带高压、短波槽和低纬印度半岛的热带气旋协同作用,建立明显的水汽输送通道,使海上的水汽源源不断地输送到暴雨区。(3)后向追踪120 h发现,暴雨区空气块主要来自阿拉伯海、孟加拉湾和南海,所处高度较低;少量空气块来自铜仁以北至欧亚大陆、大西洋,所处高度较高。(4)影响铜仁暴雨的水汽源地为铜仁以南-南海及附近岛屿和海域、印度半岛东部-孟加拉湾、阿拉伯海-印度半岛西部,水汽贡献率分别为48.29%、32.17%和10.47%,铜仁以北至欧亚大陆、大西洋的贡献率为9.07%。(5)850 hPa和700 hPa为主要的水汽输送层,为暴雨区贡献了近3/4的水汽,其余1/4水汽由500 hPa输送。

     

湛江地区汛期降水稳定同位素的变化与水汽来源的关系

以湛江降水为研究对象,利用收集的2019年汛期68个降水样品及同期气象资料,采用同位素示踪技术,结合HYSPLIT(Hybrid Single-Particle Lagrangian Integrated Trajectory)模式溯源,分析了湛江地区汛期降水稳定同位素的变化与水汽源地的关系,并对5个代表性的降水个例进行了诊断分析。结果表明:1)湛江地区汛期局部降水线为δD=8.02318O-0.703 7,R2=0.954,n=68;前汛期季风带来西太平洋的水汽,18O含量丰富;后汛期降雨主要取决于局部大气环流,一定程度受云下二次分馏影响,δD和18O偏低。2)前汛期西南季风爆发前,湛江降水的水汽主要源于副热带高压外围东南气流输送的西太平洋水汽,西南季风爆发后,南海、孟加拉湾为其水汽源地;后汛期热带系统带来的降水,南海、孟加拉湾为主要水汽源地;非热带系统带来的降水,孟加拉湾为主要水汽源地。     

基于HYSPLIT模式的济南机场一次暴雨过程的水汽输送特征分析

利用NCEP再分析资料,结合HYSPLIT轨迹模式对 2018年6月25日发生在济南遥墙国际机场的一次大暴雨过程的水汽条件及输送过程进行分析。结果表明：此次大暴雨的水汽输送通道主要有3支,一支是源自对流层中层的西北气流输送,另一支是西太平洋上副热带高压边缘东南气流输送,第三支是南海上空向北的气流输送,三支通道中,西太平洋通道和南海通道对暴雨的水汽贡献最大,分别为46%和42%,来自西北通道的水汽输送相对较少,它对暴雨的水汽贡献仅为12%;进一步的分析表明,在850 hPa以下的对流层底部,来自西太平洋通道的水汽输送占据主导地位,而在700 hPa以上的对流层中层,则是来自南海通道的水汽输送占据主导地位。     

Variations of δ^18 O in Precipitation along Vapor Transport Paths

Three sampling cross sections along the south path starting from the Tropics through the vapor passage in the Yunnan-Guizhou Plateau to the middle-low reaches of the Yangtze River, the north path from West China, via North China, to Japan under the westerlies, and the plateau path from South Asia over the Himalayas to the northern Tibetan Plateau, are set up, based on the IAEA (International Atomic Energy Agency)/WMO global survey network and sampling sites on the Tibetan Plateau. The variations, and the relationship with precipitation and temperature, of the δ^18 O in precipitation along the three cross sections are analyzed and compared. Along the south path, the seasonal differences of mean δ^18 O in precipitation are small at the stations located in the Tropics, but increase markedly from Bangkok towards the north, with the 51so in the rainy season smaller than inthe dry season. The δ^18 O sovalues in precipitation fluctuate on the whole, which shows that there are different vapor sources. Along the north path, the seasonal differences of the mean δ^18 O in precipitation for the stations in the west of Zhengzhou are all greater than in the east of Zhengzhou. During the cold half of the year, the mean δ^18 O in precipitation reaches its minimum at Uriimqi with the lowest temperature due to the wide, cold high pressure over Mongolia, then increases gradually with longitude, and remains at roughly the same level at the stations eastward from Zhengzhou. During the warm half of the year, the δ^18 O values in precipitation are lower in the east than in the west, markedly influenced by the summer monsoon over East Asia. Along the plateau path, the mean δ^18 O values in precipitation in the rainy season are correspondingly high in the southern parts of the Indian subcontinent, and then decrease gradually with latitude. A sharp depletion of the stable isotopic compositions in precipitation takes place due to the very strong rainout of the stable isotopic compositions in vapor in the process of lifting over the southern slope of the Himalayas. The low level of the δ^18 O in precipitation is from Nyalam to the Tanggula Mountains during the rainy season,but δ^18 O increases persistently with increasing latitude from the Tanggula Mountains to the northern Tibetan Plateau because of the replenishment of vapor with relatively heavy stable isotopic compositions originating from the inner plateau. During the dry season, the mean δ^18 O values in precipitation basically decrease along the path from the south to the north. Generally, the mean δ^18 O in precipitation during the rainy season is lower than in the dry season for the regions controlled by the monsoons over South Asia or the plateau, and opposite for the regions without a monsoon or with a weak monsoon.     

热带印度洋夏季水汽输送特征及对南亚季风区降水的影响

利用NCEP/NCAR再分析环流资料、CMAP降水量和NOAA海温资料研究了热带印度洋夏季水汽输送的时空变化特征,并考察其对南亚季风区夏季降水的影响.热带印度洋夏季异常水汽输送第一模态表现为异常水汽从南海向西到达孟加拉湾后分成两支,其中一支继续往西到达印度次大陆和阿拉伯海,对应印度半岛南端和中南半岛的西风水汽输送减弱,导致这些区域降水减少;第二模态表现为异常水汽从赤道东印度洋沿赤道西印度洋、阿拉伯海、印度半岛、中南半岛的反气旋输送,印度和孟加拉湾南部为反气旋异常水汽输送,水汽辐散、降水减少,而印度东北部为气旋性水汽输送,水汽辐合、降水增多.就水汽输送与局地海温的关系而言,水汽输送第一模态与热带印度洋海温整体增暖关系密切,而第二模态与同期印度洋偶极子关系密切.