1 引言
湖南位于亚热带季风区， 年平均降水量可达1000 mm以上， 属于典型的南方多雨区（张文等， 2007）。境内以山地和丘陵地貌为主， 三面环山， 主要水系是“四水一湖”， 湘、 资、 沅、 澧四水自南向北纵穿全省， 汇经洞庭湖流入长江。受地理和气候因素影响， 湖南主汛期暴雨过程集中， 近年极端性强降水事件表现为上升趋势（张剑明等， 2011， 2012）， 2天或以上持续性暴雨在夏季（6 -8月）频繁发生（戴泽军等， 2019）。暴雨易引发如中小河流流域性山洪、 洞庭湖区洪涝等灾害， 造成人民生命财产重大损失。
已有许多学者针对致灾暴雨过程极端性、 持续性的形成机理、 成因进行了多方面的研究。如已开展的地形对暴雨的研究， 表明有些城市下垫面会增强城区降水（周林帆等， 2019）， 山地、 丘陵的高度变化对突发性暴雨强度和落区有重要作用（高珩洲等， 2020）。夏季长江以南地区暖区暴雨有极端性强、 降雨强度大、 局地性强等特点（汪玲瑶等， 2018）， 分析表明， 大尺度环流背景场的稳定维持可产生持续性暴雨（易升杰等， 2019）， 行星尺度或天气尺度系统合理配置是持续性暴雨发生的有利条件（陆琛莉等， 2018）， 南方地区6 -7月暴雨过程形成机制及雨带移动与西太平洋副热带高压密切相关， 副高南撤、 西风槽坡度增大会出现狭长的高空槽暴雨（侯淑梅等， 2017）， 副高异常偏南则江南一带降雨会显著偏多（金爱浩等， 2018）， 高原槽前和西太平洋副热带高压边缘暖湿不稳定气流是江淮地区持续性暴雨主要水汽输送通道（张红华等， 2018）。有专家发现水汽条件的异常是极端性暴雨的关键影响因子（许美玲等， 2003； 闵锦忠等， 2018； 杨浩等， 2014）， 水汽源地及水汽主要贡献层次不同会造成暴雨具有差异的区域性特点（曾智琳等， 2018）， 水汽源区及路径为暴雨区提供不同贡献率， 同时可通过聚类气团后向轨迹定量估算主要路径贡献率大小（江志红等， 2013； 周玉淑等， 2019）。徐祥德等（2014）研究发现低层水汽汇与边界层高度显著相关， 王秀荣等（2007）发现西北地区分季降水来源和水汽输送通道显著不同， 姚文清等（2003）通过对1998年长江流域特大暴雨水汽特征分析， 得到梅雨期长江流域存在一支强的偏西水汽输送通道。苗秋菊等（2004）发现高原多雨中心水汽主要源地是孟湾和南海， 卓嘎等（2002）总结出青藏高原夏季降水水汽主要来源于阿拉伯海。另外， 魏铁鑫等（2015）追踪308例东北冷涡水汽大多源于渤海、 日本海附近， 冷涡暴雨往往还有来自鄂霍茨克海附近东北方向的水汽源补充（马梁臣等， 2017）， 强盛的西南季风形成了夏季南方暴雨区的宽广水汽输送通道（卢小丹等， 2017）， 水汽在云底以上的高效凝结能促使降水效率增长（吴哲珺等， 2017）， 为暴雨区提供强盛上升气流， 对流层中上层的副热带西风急流有利于暴雨区水汽辐合（姚俊强等， 2018）， 低空急流又将暖湿不稳定水汽输送至暴雨区（谌芸等， 2012）， 对流云团新生或获得发展。中尺度系统的发展对极端性暴雨天气过程是相互反馈的作用， MCC（Mesoscale Convective Complex）云团发生发展要求低层高温高湿， 并在中高层具有深厚的暖温结构（苗爱梅等， 2012）， 地面中小尺度辐合线有利于触发MCC云团新生， 对流性暴雨经常发生在云团TBB梯度大值区（刘国忠等， 2017）， 相当黑体亮温低值与暴雨区一一对应， 雨强最大时对应云团TBB低值中心位置， 对流发展最强盛（甘璐等， 2017）。
2019年主汛期6月6 -9日、 7月6 -9日湖南出现两次致灾性特大暴雨过程， 既有强降雨区重叠、 降水强度大的共性， 又存在局地性、 极端性差异， 导致区域性洪涝灾害的发生， 造成严重人员伤亡以及巨大的经济损失。本文通过对两次过程的环境背景、 中尺度对流系统演变过程、 水汽传输特征等分析， 以望对致灾暴雨预报业务提供参考。
2 资料来源与方法介绍
2.1 资料来源
分析中所用资料有5类： 中国气象局自动站逐小时降雨量观测数据， 网格分辨率为0.1°×0.1°； 常规地面和高空观测资料， Micaps格式； 美国国家环境预报中心的逐日全球再分析FNL资料， 时间分辨率为6 h， 水平分辨率为1°×1°； 国家卫星气象中心的风云2G卫星云图资料， 云顶亮温数据时间分辨率为1 h， 水平分辨率0.1°×0.1°； 美国国家环境预报中心的GDAS数据（本文已换算为北京时）， 水平分辨率为1°×1°。
2.2 方法介绍
HYSPLIT4模式是美国国家海洋和大气管理局（National Oceanic and Atmospheric Administration， NOAA）的空气资源实验室和澳大利亚气象局开发的模型， 可处理多种气象要素输入场、 描述多种物理过程。NOAA开发的欧拉和拉格朗日型混合方法的质点轨道计算模式， 可计算气块不同步长的轨迹、 追踪不同高度的质点移动轨迹， 模式水平分辨率为1°×1°。与传统欧拉方法相比， HYSPLIT4使用了移动的参考系来进行气团平流和扩散处理， 能定量计算不同水汽源地对于降水区域贡献率大小， 并获得客观的水汽输送通道（曾钰婷等， 2020）。应用该模式追踪了两次致灾暴雨过程湖南暴雨区域上空气块后向168 h三维运动轨迹， 以12 h为间隔输出一次后向轨迹， 确定水汽来源及输送通道， 并基于TSV变化的聚类方法定量分析每条水汽传输通道对暴雨区的贡献率。本文选取的模拟区域为24°N -28°N， 108°E -114°E， 垂直方向模拟初始高度分别选定海平面高度500 m、 1500 m、 3000 m。文中涉及的地图是基于国家测绘地理信息局标准地图服务网站下载的审图号为GS（2016）2948号和GS（2016）1550标准地图制作， 底图无修改。
3 雨情与灾情
2019年6月6 -9日湖南出现大范围暴雨天气过程（简称过程一）， 覆盖全省14个市州。强降雨雨带移动缓慢， 6日集中在湘中、 湘西南， 7日在湘中及偏南地区摆动， 8日为本次过程最强时段， 暴雨范围扩大至湘西、 湘中、 湘东北地区， 对流性特点更明显， 9日11:00后雨带减弱南压至湘南。2019年7月6 -9日湖南中南部地区出现了持续性暴雨天气（简称过程二）。6 -8日雨带稳定维持在湘中及偏南地区， 9日南压至湘东南（图1）。从降水距平百分率的分布也可以看出， 两次过程都表现出了明显的正距平， 距平分布与过程累计降水量分布基本一致。过程二的距平百分率大于过程一， 湘中以南的距平百分率基本大于500%， 高值中心超过了2000%， 过程一中湘中及以南地区的距平百分率分布以大于100%为主， 说明过程二的降水极端性更为明显（图2）。
图1 2019年6月6日08:00至10日08:00（a）和7月6日08:00至10日08:00（b）湖南累计降水量分布（单位： mm）Fig.1 Ccumulated rainfall in Hunan from 08:00 on 6 to 08:00 on 10 June （a） and from 08:00 on 6 to 08:00 on 10 July （b） 2019.Unit： mm |
统计表明（表1）， 过程一平均降雨量73.6 mm， 其中东安站24 h降雨量161.4 mm， 超过了该站历史极值， 8县市达1天极端降水事件标准， 最强降雨时段为6月8日， 共有511个站出现暴雨， 96个站为大暴雨； 因灾死亡2人、 受灾人口79.2万、 覆盖12个市州。过程二平均降雨量大于过程一， 为106.2 mm， 18县市达1天极端降水事件标准， 最强降雨时段为7月8日， 共有897个站出现暴雨， 383个站为大暴雨； 因灾死亡或失踪17人、 受灾人口302万， 覆盖11个市州。两次过程暴雨时段均超过4天， 最大小时雨强达70~80 mm， 呈现极端性、 持续性、 对流性降雨等特点， 过程二强降雨落区更集中、 且落区重叠， 11个市州2123个站次出现暴雨， 造成湘江流域干流及一级支流洣水三段共9处发生决堤， 出现重度洪涝县市11个， 相比过程一更具致灾性。
表1 2019年6月6日08:00至10日08:00、 7月6日08:00至10日08:00雨情、 灾情概况Table 1 The rain value and disaster situation in Hunan from 08:00 on 6 to 08:00 on 10 June and from 08:00 on 6 to 08:00 on 10 July 2019 |
| 统计指标 | 过程一 | 过程二 |
|---|---|---|
| 暴雨自动站站次/个 | 1261 | 2123 |
| 持续时间（>5站暴雨统计）/d | 4 | 4 |
| 过程平均降雨量/mm | 73.6 | 106.2 |
| 24 h最大降雨量/mm | 233.4（江永） | 186.0（洞口） |
| 最大小时雨强/（mm·h-1） | 86.1 mm（隆回， 6日16:00 -17:00） | 72.7（茶陵， 7日09:00 -10:00） |
| 1天极端降水事件（县市）/个 | 8 | 18 |
| 洪涝（县市）/个 | 轻度（7） | 重度（11） |
| 受灾人口/（万人） | 79.2 | 302 |
| 受灾市州/个 | 12 | 11 |
| 直接经济损失/（亿元） | 8.4 | 55.9 |
| 死亡（失踪）人员/人 | 2 | 17 |
4 大尺度环流背景对比
2019年主汛期湖南的两次致灾暴雨过程， 受到西太平洋副高强度及位置变化、 西风带系统共同影响， 大雨带稳定在长江以南区域， 符合我国侯大雨带6 -7月移动统计规律， 是导致其具有持续性的主要原因。
过程一， 500 hPa平均环流及距平场上［图3（a）］， 对流层中上层中高纬呈现华南前汛期典型的“两槽一脊”环流形势， 两湖之间存在一稳定阻塞高压， 高压脊内暖平流加强使其强烈发展， 阻高内平均正距平达60~80 dagpm， 东北冷涡发展深厚。低纬， 西太平洋副热带高压势力强大控制整个华南区域， 呈东北-西南向带状分布， 588 dagpm西脊点西伸至96°E， 北界位于24°N -26°N， 脊线从17.6°N北跳至20.1°N。随着高原短波槽东出， 湖南处于槽前正涡度平流区， 与副高边缘暖湿不稳定气流叠加影响， 触发地面中小尺度低压生成， 造成该次暴雨过程前期暖区暴雨的发生。200 hPa上， 高空急流轴处于长江流域及以南， 湖南位于急流右侧出口区， 强烈的辐散造成空气柱质量减少， 利于低层辐合上升气流加强， 对过程一的MCC发生发展起到重要作用。低层850 hPa建立并维持强盛的低空急流， 急流轴位于湖南中南部地区， 西南涡位于黔东至湘西地区， 为暖区暴雨提供充沛的暖湿不稳定水汽， 有利于对流不稳定层结建立， 产生高降水效率的对流云团（王华等， 2019）。从6月8日平均环流及距平场［图3（b）］可见， 阻塞高压显著加强， 日平均强度579 dagpm、 最大正距平达80 dagpm； 受斜压性加强影响， 东北冷涡中心强度达561 dagpm， 冷涡后部偏北气流引导冷空气南下。同时， 低纬副高断裂、 脊线南退至14.2°N、 西脊点东退至96°E， 主体撤至洋面上， 西风带系统高原低槽加深东移， 带动双低涡、 低空切变线共同影响湖南中部地区， 槽前暖湿气流与与北方从洞庭湖入侵南下的冷空气交汇造成斜压锋生对流性暴雨。
图3 2019年6月6 -9日（a）、 6月8日（b）、 7月6 -9日（c）、 7月8日（d）500 hPa平均高度场（黑等值线， 单位： dagpm）与距平场（彩色区， 单位： dagpm）红色等值线代表气候平均（单位： dagpm） Fig.3 The average height field at 500 hPa （black contour， unit： dagpm） and anomaly field （color area， unit： dagpm） from 6 to 9 June （a）， on 8 June （b）， from 6 to 9 July （c）， on 8 July （d） 2019.The red contours represent the climate mean （unit： dagpm） |
过程二， 西太平洋副高主体偏南、 强度偏弱。7月6 -7日［图3（c）］对流层中上层欧亚中高纬维持两槽一脊的单阻形势， 贝加尔湖以东地区为一阻塞高压， 阻高发展并倾斜； 我国东北地区至日本海一带为一宽广的冷槽区， 东北冷涡南落至华北至山东半岛。低纬西太平洋副热带高压呈块状分布， 西脊点在106°E -113°E， 脊线位于18.9°N -18.5°N， 较历年同期偏南9~10个纬距， 其北侧辐合气流与槽前西南气流汇合， 热力不稳定加强造成湘中以南暖区暴雨。图3（d）为7月8日平均环流及距平场， 中高纬长波调整为一槽一脊， 北支槽位于河套以西-川南高原， 等温线落后于等高线， 槽加深发展， 与高原槽同位相叠加合并成经距达15~20个经距的大槽， 整个长江流域及其以南地区均处于槽前， 动力作用加强； 随着冷涡入海， 在冷涡后部较强偏北气流引导下， 冷空气沿河套以东南下； 同时副高东退南撤、 主体由华南地区移至洋面上。到9日整个高低空系统逐渐南压， 省内强降雨也逐渐减弱南压， 过程于20:00基本结束。
200 hPa上， 湖南中部及以南地区处于急流分支强辐散区内。过程前期700 hPa切变线落后于500 hPa低槽3个经距， 湘中偏南地区有一条露点锋横贯东西， 在露点锋与地面辐合线相交地区出现了过程二最强小时雨强（7日09:00 -10:00）， 符合典型暖区降水特点， 可见前倾槽、 露点锋也是造成该次对流暴雨的主要动力抬升机制。7月8日700 hPa、 850 hPa、 925 hPa均存在一支自黔南延伸至湘中偏南地区的东西向切变线， 切变位置接近重合， 切变南侧急流带狭窄， 急流出口区位于湘东至赣南地区。850 hPa切变线北侧存在一支自东北冷涡后部旋转南传的东北气流， 冷平流从洞庭湖侵入。高低空急流在湘东地区存在很好的耦合， 冷空气入地面倒槽锋生， 冷锋到达湘中略偏南地区， 坡度较大呈东北-西南向， 可见， 冷空气下滑侵入暴雨区， 导致不稳定能量释放， 是造成持续性锋面暴雨的主要因素之一（何光碧等， 2019）。
5 中尺度对流特征异同
致灾暴雨的局地性、 极端性等特点常与中尺度对流系统新生、 发展有重要关联。气象学上往往把云顶亮温TBB（Black Body Temperature）≤-52 ℃， 面积大于5000 km2且偏心率大于等于0.7， 持续时间超过6 h的云团定义为中尺度对流复合体（MCC）（Maddox， 1980）。对流云团第一次出现-52 ℃以下的时刻为起始时间， 最后一次出现-52 ℃的时刻为结束时间， 主要分析两次致灾暴雨过程中最强降雨时段（6月8日和7月8日）强降雨雨团与MCC的关联。
过程一前期， 6 -7日降雨云团主要是午后到傍晚受热力不稳定驱动， 产生孤立、 分散的对流云团， 夜间逐渐减弱移出湖南。8日凌晨西南涡移至黔中南， 人字形切变东端延伸至湖南西部地区， 沿切变线附近、 雪峰山北麓有对流性降水发生， 02:00 -05:00怀化5个站出现暴雨， 1个站出现大暴雨， 05:00 -08:00 4个站出现暴雨［图5（a）~（b）］； 对应8日02:00位于黔中的中α尺度西南涡云团TBB≤-52 ℃的区域宽达200 km， 长300~400 km［图5（e）］， 随着低涡发展东移， 8日04:00 TBB≤-52 ℃冷云区域不断扩大至宽约350 km， 长约400 km范围， 边界延伸到湖南西部， TBB最小达-70 ℃， 切变线上有中β尺度MCC云团新生发展造成怀化涂浦站3 h雨量超过100 mm。到8日08:00低涡开始减弱南压， TBB≤-52 ℃的冷云面积迅速减小， 且中心最低TBB为-60 ℃ ［图5（f）］， 低涡云团也从近似椭圆状演变成人字形， 对应降雨也迅速减弱， 呈现暖区暴雨特征。8日20:00低涡主体南落至黔桂交界， 短波槽带动地面弱冷空气加入， 冷云得到发展， 9日02:00东北冷涡后部旋转南下的冷空气与人字形切变东段结合， 辐合上升运动加强， 对流云团在湘南重新获得发展， TBB≤-52 ℃范围长约100 km、 宽约40 km， 到08:00黔桂交界对流云团与湘南对流云团有组织化地合并成中α尺度MCC ［图5（g）， （h）］， 造成9日凌晨共15个站出现3 h降雨量达100 mm的对流性强降雨［图5（c）， （d）］。由此可见， 冷空气的加入使MCC从变形到有组织化发展是导致极端性强降雨的主要原因之一。
过程二先后有10个对流云团影响湖南， 其中初生源地仅有3个云团是在湖南本地， 其他基本由上游地生成东移影响， 且又以广西最多、 贵州次之、 重庆最少； 除了2号对流云团， 影响时长均在10 h以上， 有三个云团最长达17 h； 冷云中心强度强， 均在-60 ℃以下， 有一半以上甚至在-70 ℃以下， 7号、 8号云团冷云中心最强在-80 ℃以下（表2）。
表2 影响湖南极端强降雨的对流云团统计Table 2 The statistic of convective cloud cluster affecting extreme heavy rainfall in Hunan |
| 云团 | 初生源地 | 开始影响时间 | 结束时间 | 影响时长/h | 中心最强强度/℃ |
|---|---|---|---|---|---|
| 1号 | 湖南株洲 | 7日04:00 | 7日14: 00 | 10 | <-70 |
| 2号 | 广西东北部 | 7日04:00 | 7日08:00 | 4 | <-60 |
| 3号 | 广西西部 | 7日10:00 | 7日20:00 | 10 | <-60 |
| 4号 | 广西东北部 | 7日21:00 | 8日14:00 | 17 | <-70 |
| 5号 | 湖南怀化 | 7日21:00 | 8日07:00 | 10 | <-70 |
| 6号 | 重庆 | 8日04:00 | 8日18:00 | 12 | <-60 |
| 7号 | 贵州 | 8日10:00 | 8日21:00 | 11 | <-80 |
| 8号 | 贵州 | 8日14:00 | 9日07:00 | 17 | <-80 |
| 9号 | 广西 | 8日14:00 | 9日07:00 | 17 | <-70 |
| 10号 | 湖南邵阳 | 9日07:00 | 9日20:00 | 13 | <-60 |
进一步分析10个对流云团的生成源地分布与移动路径发现（图6）， 除了6号对流云团的生成地， 其他均在江南的南部， 3、 4、 9号云团以东偏北路径影响为主， 1、 2、 5、 10号云团移动为东南路径， 6、 7、 8号云团以偏东路径为主。从各个对流云团影响区域分析， 基本都是影响湖南中南部地区， 其中影响最大的区域是湖南的衡阳、 株洲、 郴州北部等地， 先后有1、 3、 4、 8和9号五个对流云团影响， 其次是邵阳、 娄底等地， 有5、 7、 8和10号四个对流云团影响。从累计降雨量对比发现， 对流云团影响最多的区域也是降雨量最大的地区。
分析过程二最强降雨时段（7月8日）的对流云团演变特征、 各个云团对相应时段累计降雨量的贡献， 共有4、 7、 8、 9号等4个对流云团对湘中以南地区强降雨提供了主要贡献量。4号对流云团于7日22:00［图7（a）］在广西东北部生成， 初生时比较弱小， 在东移过程中经历了壮大、 分裂、 单体加强、 合并、 加强等多个阶段， 7日08:00开始分裂成两个强中心， 之后各自发展加强， 到8日02:00［图7（b）］， 右边的对流云团再次分裂一个单体， 形成三个强中心， 到8日06:00发展成5个中心， 8日08:00［图7（c）］中间的三个合并加强为一个MCS， 中心强度加强至-70 ℃以下。从4号对流云团生成到8日14:00结束期间， 历时17 h， 所产生的累计雨量在50 mm以上， 部分地区达到100 mm、 最大为203.8 mm。7号对流云团是在贵州境内生成壮大的， 从7日19:00初生到8日04:00发展成熟历时9 h， 此时仍在贵州中部， 中心强度在-80 ℃以下， 之后东移减弱， 至8日10:00 ［图7（d）］东移至湘赣边界时又开始加强， 同时7号云团的后部8号云团已经生成。从8日03:00开始， 7号、 8号两个对流云团各自发展逐渐演变成两条平行的东北西南向带状云系， 且带状云系中镶嵌着多个在β、 γ中尺度云团中心， 中心强度均在-70 ℃以下， 到8日20:00前［图7（e）~（g）］， 7号云团强度变化不大， 8号云团缓慢加强， 之后［图7（h）］， 7号云团迅速减弱， 8号云团与广西境内的9号云团合并迅速加强， 湖南南部为TBB小于-70 ℃的冷云云系覆盖， 在此影响下， 湖南南部出现了成片的暴雨、 大暴雨［图7（i）］。由此可见， 8日最强时段的致灾性暴雨主要是由4号、 7号、 8号、 9号4个对流云团先后影响造成的， 累计雨量最大达282.4 mm。可见， 过程二主要是副高偏南、 副高边缘为暴雨区提供大量不稳定能量， 西风带长波槽经向度加大并东出， 槽前暖湿气流与冷空气交汇触发不同尺度云团不断生成， 东移经过同一地区产生的“列车效应”导致暴雨落区重叠、 累积雨量大， 使该次过程致灾性比一般性暴雨过程强得多。
图7 2019年7月7日22:00至8日24:00 TBB（a~h， 阴影， 单位： ℃）及8日08:00至9日08:00累计降雨量（i， 彩色区， 单位： mm）分布Fig.7 Distribution of the black body temperature （TBB） from 22:00 on 7 to 24:00 on 8 （a~h， the shaded， unit： ℃）， accumulated rainfall from 08:00 on 8 to 08:00 on 9 （i， color area， unit： mm） July 2019 |
6 水汽输送异同
6.1 水汽输送通道特征异同
充足的水汽供应对强降水天气发生至关重要， 而影响水汽源汇和动力输送是约束水汽循环、 影响水汽分布的有效机制， 水汽通量散度常用来定量探讨暴雨的水汽汇合（杨磊等， 2017； 刘红武等， 2016）。比较两次暴雨过程的水汽通量散度时间剖面（图8）， 过程一在800 hPa以下的低层表现为明显的水汽汇合， 6月8日20:00近地层比湿最大为14 g·kg-1， 850 hPa是水汽汇合大值中心， 为 -11×10-6 g·m·kg-1·s-2； 过程二800 hPa及以下水汽汇合持续时间更长、 700 hPa以下层次比湿全阶段大于12 g·kg-1， 且越接近地面湿度越大， 近地面比湿达18 g·kg-1； 边界层水汽辐合明显强于过程一， 7月8日20:00 925 hPa水汽通量散度达-28×10-6 g·m·kg-1·s-2， 且湿层可达500 hPa， 表现出湿层更深厚特征。两次暴雨过程的整层水汽通量散度（图9）也可以看出， 强降水时段内湖南基本处于水汽辐合区， 辐合中心的强度都超过了-8×10-2 g·m-2·s-1， 为暴雨的持续提供了源源不断的水汽输送。
图8 2019年6月6日08:00至10日08:00（a）、 7月6日08:00至10日08:00 （b）湖南区域水汽通量散度时间剖面（单位： ×10-6 g·m·kg-1·s-2）Fig.8 The time section of moisture flux divergence in Hunan from 08:00 on 6 to 08:00 on 10 June （a）， and from 08:00 on 6 to 08:00 on 10 July （b） 2019.Unit： ×10-6 g·m·kg-1·s-2 |
基于HSYPLIT4模式的拉格朗日追踪算法， 以12 h为间隔输出一次后向轨迹。采用簇分析算法聚类模拟后向轨迹， 根据所有簇的空间方差增长率（TSV）变化确定最终聚类轨迹条数。首先计算后向轨迹， 初始高度选取500 m、 800 m、 1500 m代表近地层、 925 hPa、 850 hPa， 过程一、 过程二初始时间分别选择6月8日20:00、 7月8日20:00， 追踪时间间隔为12 h的后向168 h水汽气团轨迹， 模拟高度最大不超过10 km。
两次暴雨过程强降雨时段的后向轨迹追踪结果见图10。过程一中低层水汽全部来自南海至西太平洋一带， 850 hPa及以下层次水汽气团先以偏东气流传输再转为偏南气流， 在传输过程中高度起伏大， 到6日08:00暴雨开始时各层气团高度均出现显著下降， 降至800 m以下， 共同向暴雨区提供充沛的水汽来源， 结合前述环流分析可见， 过程一水汽主要来源于强大的西太平洋副热带高压边缘气流， 气流传输方向与副高588 dagpm走向一致。
图10 2019年6月8日20:00（a）和7月8日20:00（b）强降雨区域空气块的7天后向轨迹追踪实线分别代表气块所在高度（红线500 m， 蓝线800 m， 绿线1500 m） Fig.10 Backward trajectories of the air parcel in rainstorm area for 7 days at 20:00 on 8 June （a） and at 20:00 on 8 July （b） 2019.The solid lines represent the height of the air parcels （red line： 500 m， blue line： 800 m， green line： 1500 m） |
过程二中925 hPa、 850 hPa水汽源地均为印度洋， 以西南气流经孟加拉湾传输至南海一带， 越中南半岛以偏南气流影响湖南， 近地层则有一支水汽从河套南部经渤海附近， 转向由东北冷涡后部偏北气流旋转南下传输至湖南区域（水汽次源地-渤海海域）； 925 hPa及近地层水汽气团高度变化很小， 从后向168 h轨迹看始终维持在2 km以下， 而850 hPa水汽气团经过孟湾时高度明显上升， 可能是气团移到更暖洋面上受到上升气流的抬升， 经过中南半岛后受地形摩擦作用影响， 气团下降至1000 m以下。
从两次过程水汽主要汇合层次850 hPa、 925 hPa平均风场分析（图11）， 过程一高原东部存在明显的西南涡低值系统环流， 暖湿不稳定的偏南水汽沿副高边缘源源不断输送至长江以南， 既使低涡得到发展加深， 又使湖南积聚大量热力不稳定能量。不同季节水汽源地有所不同， 主要影响系统也会决定水汽输送通道。过程二边界层存在两支不同来向的水汽在湖南境内汇合， 一支为来自渤海湾弱的东北气流、 一支为孟加拉湾越过中南半岛， 从南海输送至湖南中南部的西南气流。水汽输送贡献率与水汽源地有一定关联， 还受到水汽收支平衡的影响， 当南风分量增大北风分量减小时会加强南北向的水汽输入（张雅斌等， 2014）。
6.2 水汽贡献率异同
为更好地对比两次过程水汽输送通道主要贡献率， 对水汽气团的模拟后向运动轨迹进行聚类， 计算主要水汽汇合层不同水汽通道对暴雨区的贡献大小。以湖南中南部暴雨区域（24°N -28°N， 108°E -114°E）为追踪区域， 设定气团后向追踪168 h、 间隔时长为12 h。按照HYSPLIT4模式聚类算法， 得到空间方差变化率（TSV）， 判断其突变值以确定聚类条数。过程一中850 hPa的TSV聚类到3条轨迹时陡增［图12（a）］， 过程二中925 hPa的TSV聚类到4条轨迹时出现第一次明显上升， 2条轨迹时迅速增加［图12（b）］。因此对两次过程分别选取3条、 4条聚类水汽气团轨迹来计算对暴雨的贡献率。
过程一显示850 hPa主要有三条水汽传输通道［图13（a）］， 通道一来自孟加拉湾， 以西南路径传输至湖南， 贡献率为31%， 通道二来自南海以偏南气流经海南岛向北输送， 水汽贡献率占比重最大为48%［图13（b）］， 到两广一带通道一和二气流合并， 气团叠加加强暖湿气流向暴雨区的传输， 通道三有部分气团从东海以偏东路径影响。过程二显示925 hPa主要有四条水汽传输通道［图13（c）］， 通道一水汽贡献率为25%， 源于南海海域， 向暴雨区直接输送水汽， 通道三水汽贡献率达42%， 来自孟加拉湾越经中南半岛以西南气流传输至暴雨区， 为主要水汽传输通道［图13（d）］， 通道四少量水汽气团来源于印度洋， 进入两广地区后与通道二水汽气团叠加传输； 而通道二来自黄海附近以偏东北气流输送， 水汽贡献率为22%， 可见过程二主要受加深的低槽槽前西南暖湿气流影响， 同时由于副高位置偏南， 中高纬度环流调整时带动了边界层东北气流从黄海传输至暴雨区。已有研究表明湖南致洪暴雨与低层偏南水汽通道密切相关（蔡荣辉， 2019）。
图13 2019年6月6 -9日湖南暴雨区850 hPa水汽后向轨迹聚类及对应的轨迹数量百分比（a）和通道二水汽输送后向轨迹（b）、 2019年7月6 -9日湖南暴雨区925 hPa水汽后向轨迹聚类及对应的轨迹数量百分比（c）和通道三水汽输送后向轨迹（d）Fig.13 The trajectory clustering and the corresponding percentage of the number of tracks at 850 hPa （a）， back trajectories of moisture of the second water vapor transmission path （b） at the Hunan region from 6 to 9 June 2019.The trajectory clustering and the corresponding percentage of the number of tracks （c）， back trajectories of moisture of the third water vapor transmission path （d） at the Hunan region at 925 hPa from 6 to 9 July 2019 |
7 结论与讨论
通过对2019年湖南主汛期两次致灾暴雨过程的大尺度背景场、 中尺度对流云团、 水汽传输等方面对比分析， 主要得到以下结论：
（1） 两次过程均具有极端性、 持续性、 对流性降雨等特点， 受灾影响超过10个以上市州。过程二平均降雨量远大于过程一、 强降雨落区更集中且重叠， 极端性更强， 致灾性更严重， 共造成湘江流域干流等流域共9处发生决堤， 出现重度洪涝县市超过10个， 17人死亡（失踪）。
（2） 两次过程大尺度环流背景场差异显著。过程一副热带高压强度总体偏强、 位置偏北， 中高纬两槽一脊稳定并发展东移， 高、 低纬主要影响系统形成对峙状态； 低层双低涡、 切变为该次过程的主要动力机制。过程二副热带高压强度偏强、 位置稳定且显著偏南， 前期受前倾槽、 地面露点锋触发产生暖区暴雨， 后期西风带系统经向度加大并东出， 850 hPa切变南侧为暖湿不稳定西南急流， 北侧存在一支冷的东北气流， 且平均风速明显大于过程一， 强烈的冷暖交汇使暴雨的对流性特征更清楚， 并导致强降雨带偏南。
（3） 对比中尺度对流云团的演变可得， 过程一主要是由西南涡及人字形切变触发对流， 弱冷空气的加入使对流云团得到有组织化的发展， 强降雨带随着低涡、 切变的东移南压呈移动性。过程二受西风带长波槽加深东移， 冷空气与槽前暖湿气流交汇触发多个α、 β、 γ中尺度云团生成、 发展或合并， MCC不断新生东出的“列车效应”造成致灾性暴雨的发生。
（4） 根据水汽气团追踪、 水汽通量分布分析， 过程一最强降雨时段暴雨区的水汽汇合主要在850 hPa， 过程二显著汇合中心位于边界层； 过程一水汽源地为南海海域， 过程二水汽主要源地为印度洋、 次源地为渤海。聚类分析表明， 过程一850 hPa有三条水汽传输通道， 主要水汽传输通道来自南海的偏南气流， 且有一支来自东海的气流； 过程二有四条水汽传输通道， 主要水汽传输通道来自孟加拉湾的西南气流， 并存在一支来自黄海的东北气流。