1 引言
成都地区位于四川盆地西部， 是一个多夜雨的地区。据统计， 四川盆地的夜间降水频率比白天高26.8%， 降水量也比白天高31.8%（段春锋等， 2013）， 盆地西部（成都及其周边地区）的暴雨多发生在夏季， 局地性强且夜间降水特征明显（Yu et al， 2007； 卢萍等， 2009； Bao et al， 2011； Yuan et al， 2012）。青藏高原的平均海拔超过4000 m， 热力及动力作用对下游的天气气候具有重要的影响（郁淑华等， 1997； Kuo et al， 1981； Wu et al， 2007； 吴迪等， 2016； 谷星月等， 2018； 于涵等， 2019）。盆地夜间降水现象的形成不仅受到大尺度环流场的影响， 还与地形因素密切相关（李川等， 2006； 沈沛丰等， 2011； 赵玉春等， 2010； 白爱娟等， 2011）， 地形作用所造成的山谷风环流和夜间云顶辐射冷却等， 都是导致夜间降水天气现象形成的重要因素（徐裕华等， 1991）。
吕炯（1942）曾推测青藏高原上空的干冷空气在夜间向东移动到盆地上空， 与盆地上空温暖湿润的空气相遇， 导致大气不稳定从而产生了盆地的夜雨现象。Li et al（2008）从热力角度指出四川盆地夏季的夜间降水可能是由于盆地上空的层云较多， 受到太阳短波辐射的日变化影响较小， 使得白天的地表面温度较低， 大气层结较稳定， 不利于降水的生成， 从而延迟了对流的发生； 而夜间由于云顶的长波辐射冷却作用较强， 所以更容易导致大气的不稳定和降水的发生。有些学者（Yu et al， 2004； Fujinami et al， 2005； Singh et al， 2009）认为， 青藏高原东坡下午降水峰值与下游四川盆地的夜间降水峰值并存的原因， 与该地区由热力差异而形成的局地热力环流（山谷风环流）有密切关系。
四川盆地凭借特殊的地理地形条件和降水特征， 成为评估数值模式地形处理技术以及研究地形影响天气的理想方式（钱永甫等， 1995）。卢萍等（2008）通过AREM模式研究四川盆地的夜雨形成机制时指出， 四川盆地西部的夜间降水现象与独特的地貌地形特征和下垫面提供的热通量有密切关系。沈沛丰等（2011）指出， 区域气候模式RegCM3也可以模拟出盆地夜雨的峰值， 发现盆地的夜间降水量主要是由中尺度对流系统所引发的， 大尺度的夜间降水现象较少。盆地具有鲜明的夜雨特征， 深入分析和研究该地区的夜雨现象， 有助于理解夜间降水的规律， 增强对夜雨形成机制的认识。
2017年7月15 -17日， 成都及其周边地区发生了一次连续3天的夜雨天气过程。本文首先利用中国气象局常规观测资料和NCEP/NCAR（National Centers for Environmental Prediction/National Center for Atmospheric Research）全球再分析资料， 阐述此次夜雨的大尺度环流背景和中尺度系统的发展演变过程， 然后利用WRF模式对此次连日夜间降水天气过程进行高分辨率数值模拟， 研究此次天气过程的形成机制， 重点探讨了复杂地形对夜雨形成的动力作用。
2 资料选取和方法介绍
2.1 资料选取
（1） 降水资料： 中国气象局提供的全国台站观测资料， 选取2017年7月15日08:00（北京时， 下同）至18日08:00四川盆地出现降水的台站作为降水分析台站。
（2） 大气环流资料： NCEP/NCAR逐6 h的FNL全球再分析资料， 水平分辨率为1°×1°， 包含位势高度、 水平风速、 温度等气象要素。
（3） 中尺度模式WRF的初始场和边界场资料： NCEP/NCAR再分析资料， 水平分辨率1°×1°， 每日4次。
2.2 方法介绍
所用模式为WRF3.8， 采取逐日模拟方法， 模拟分为三个时间段： （1）14日20:00至16日08:00； （2）15日20:00至17日08:00； （3）16日20:00至18日08:00， 每个时间段分别模拟36 h， 选取每次模拟最初12 h作为spin-up时间， 初始场和边界场由每6 h一次的NCEP/NCAR再分析资料生成， 模拟采用双向两重嵌套， 选取33.5°N， 109.2°E为模式区域中心， 模拟区域外层粗网格包含整个中国以及南海、 太平洋的部分区域， 格点数为226×180， 模式水平分辨率为30 km； 内层细网格包含青藏高原和四川全省及其周边地区， 格点数为340×262， 模式水平分辨率为10 km。垂直方向上分为32层， 积分时间步长180 s， 每小时输出一次结果， 模式主要模拟参数及方案见表1 。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）2890号的中国地图（世界地图）制作， 底图无修改。
表1 主要参数列表Table 1 List of main parameters |
| 模拟区域1 | 模拟区域2 | |
|---|---|---|
| 分辨率 | 30 km | 10 km |
| 格点数 | 226×180 | 340×262 |
| 微物理方案 | WRF single-moment 6-class （WSM6） | WRF single-moment 6-class （WSM6） |
| 积云参数化方案 | Kain-Fritsch | Kain-Fritsch |
| 长波辐射方案 | RRTM | RRTM |
| 短波辐射方案 | RRTMG | RRTMG |
| 近地面层方案 | Revised MM5 | Revised MM5 |
| 陆面过程方案 | Noah | Noah |
| 边界层方案 | YSU | YSU |
3 降水过程诊断分析
3.1 降水实况
2017年7月15 -17日四川盆地西部发生了一次连续3天的夜雨天气过程［图1 （a）］， 降水主要集中在盆地西部的成都及其周边地区。降水过程主要分为3个时段： （1）16日01:00 -08:00； （2）16日20:00至17日01:00； （3）17日23:00至18日07:00。15日夜间至16日凌晨， 四川盆地西部有9个地面观测站的夜间12 h降水量达到暴雨量级， 2个地面观测站的夜间12 h降水量达到大暴雨量级； 16日夜间至17日凌晨， 2个地面观测站的夜间12 h降水量达到暴雨量级， 4个地面观测站的夜间12 h降水量达到大暴雨量级； 17日夜间至18日凌晨， 9个地面观测站的夜间12 h降雨量达到暴雨量级。在此次降水过程中， 广汉于16日凌晨发生了69.4 mm·h-1的强降水， 温江和大邑分别于17日凌晨发生了60.8 mm·h-1和67.4 mm·h-1的强降水。
从图1 中还可以看出， 15 -17日3天中成都及周边地区在白天基本无降水， 而夜间降水明显。15日和16日夜间的降水量都较大， 而17日夜间的降水量相对较小。此次降水过程降水强度大， 局地性强， 夜雨特征明显。降水主要区域为四川盆地西部地区且沿着龙门山地震断裂带分布。
3.2 天气背景分析
暴雨发生前期的500 hPa上［图2 （a）］， 青藏高压和西太平洋副热带高压（简称西太副高）稳定维持， 两高之间有一低压位于黄淮地区， 同时在南海西部有热带气旋产生， 热带气旋与印度低压共同形成了一个气压的低值区。200 hPa高空急流位于高原的北侧、 巴尔喀什湖大槽槽前， 急流核的中心位于45°N， 80°E附近， 中心强度51 m·s-1以上。随后， 伴随着热带气旋加强西移， 在贝加尔湖南侧由青藏高压分裂出来一个高压， 高压不断东移的同时， 黄淮地区的低压不断西移， “北高南低”的环流形势初步建立， 西太副高588 dagpm线西端位于108°E附近； 暴雨发生阶段［图2 （b）］， 热带气旋加强为1704号台风“塔拉斯”， 此时副高西伸北跳， 贝湖南侧的高压不断加强东移， 同时阻塞高压底部的低压不断加强并西移， 此时， “北高南低”的环流形势建立起来， 这样的环流形势有利于将北方的冷空气向南输送， 四川盆地位于低压底部的低槽附近， 槽后冷空气源源不断地向盆地输送； 台风东侧的偏南气流和副热带高压西侧的偏南气流叠加形成输送带， 将低纬大量暖湿空气向盆地上空的低层输送， 有利于暴雨区上空水汽和能量的汇集， 以形成不稳定区域； 冷空气与暖湿空气交汇于四川盆地而产生对流不稳定， 进而诱发降水。此刻200 hPa高空急流依然位于巴尔喀什湖大槽的槽前， 位置有所东移， 急流核的中心位于50°N， 95°E附近。此次连续降水过程中， 台风一直在我国南海附近活动， 台风北上西折的路径与中高纬天气系统自西向东移动的路径相反， 这在一定程度上阻挡了经向环流调整， 有利于“北高南低”环流形势的维持。暴雨发生后期［图2 （c）］， 副高减弱东退， 台风已在越南登陆并随后减弱为热带低压， 逐渐与印度低压合并， 此时， 阻塞高压逐渐东移消失， 阻塞高压底部的低压也逐渐减弱东退， “北高南低”形势消失， 大气由局部的经向环流调整为纬向环流， 降水消失。
图2 2017年7月15 -17日500 hPa形势场和200 hPa高空急流黑色实线为500 hPa高度场（单位： dagpm）； 黑色虚线为500 hPa温度场（单位： ℃）； 黑色箭头为500 hPa风场（单位： m·s-1）；灰色阴影为200 hPa高空急流（单位： m·s-1）； 黑色长方形区域表示四川地区 Fig.2 The synoptic weather pattern at 500 hPa and upper jets at 200 hPa from 15 to 17 July 2017.The black solid line is the geopotential height at 500 hPa （unit： dagpm）， the black dotted line is the temperature at 500 hPa （unit： ℃）， the black arrow is the wind field at 500 hPa （unit： m·s-1）， the grew shadow is the upper jets at 200 hPa （unit： m·s-1）， the black rectangular area represents the Sichuan area |
台风于7月15日生成， 在16日向西北路径移动， 并于17日登陆后逐渐减弱为热带低压， 对应着四川盆地西部（成都及其周边地区）在15日和16日局地夜间降水较强， 而17日夜间降水相对较少。
3.3 水汽条件分析
从850 hPa水汽通量和水汽通量散度（图3 ）可以看出， 这次连续夜雨天气过程的水汽主要来自于台风东侧的偏南气流和副热带高压西侧偏南气流互相叠加， 经南海转向北的水汽输送带， 另外一支对我国夏季降水有重要贡献水汽输送带， 即西南季风水汽输送带， 由于此时的副高强盛西伸［图2 （b）］， 这支水汽输送带被压制到盆地西南侧， 因此， 对此次降水过程贡献并不大。从图3 中还可以看出， 由于低空气流在夜间的加强， 夜间有大量的水汽向盆地输送， 且在盆地辐合， 有利于盆地上空水汽的聚积以及形成不稳定能量， 为夜雨的发生提供了丰富的水汽条件。
图3 2017年7月15 -18日850 hPa水汽通量（矢量， 单位： ×10-7 g·cm-1·hPa-1·s-1）和水汽通量散度（阴影， 单位： ×10-7 g·cm-2·hPa-1·s-1）分布红色长方形区域表示四川地区 Fig.3 The distribution moisture flux （vector， unit： ×10-7 g·cm-1·hPa-1·s-1） and the divergence of moisture flux （the shaded， unit： ×10-7 g·cm-2·hPa-1·s-1） at 850 hPa.The red rectangular area indicates Sichuan area |
4 数值模拟
4.1 模拟结果检验
模式模拟的3次夜雨过程12 h累积降水量（当日20:00至次日08:00， 图4 ）， 模拟雨带的落区、 强度和走向等都与实际情况（见图1 ）比较接近， 模拟出了主要的夜间降水大值中心， 虽然模式模拟的夜间降水中心在位置和降水强度方面存在一定的误差， 但模拟结果基本反映出了此次连续夜雨天气过程， 模拟的夜间降水的雨带走向以及范围都与实际情况较为接近。
4.2 模拟结果分析
4.2.1 山谷风局地环流
图5 2017年7月15 -17日沿着图1（a）强降水中心做垂直环流剖面矢量为剖面风场， 灰色阴影为垂直上升运动（单位： m·s-1） Fig.5 Make a section of vertical circulation along the heavy precipitation center in Fig.1（a） from 15 to 17 July 2017.The vector is the wind profile field， the grew shadow is the vertical ascending motion （unit： m·s-1） |
4.2.2 “山谷风”动力诊断分析
垂直螺旋度是垂直速度和垂直涡度的乘积， 表示流体沿旋转方向的运动， 反映涡度的垂直平流（岳彩军等， 2014； 李琴等， 2016）， 垂直螺旋度能够反映大气在垂直方向上的旋转特点和垂直运动特征：
式中： H为垂直螺旋度（单位： kg-1·Pa·m3·s-2）； 为垂直速度（单位： Pa·s-1）； 为密度（单位： kg·m-3）； v为经向风（单位： m·s-1）； u表示纬向风（单位： m·s-1）。
螺旋度的存在抑制了不同天气尺度间的非线性能量的传输， 削弱了能量的耗散和扩散， 有利于非线性能量的迅速聚集， 如旋转超级雷暴单体等。本次夜雨过程均伴有雷暴现象， 下面以螺旋度为切入点， 进一步讲究本次夜雨中“山谷风”的动力特征。
7月15日夜间［图6 （a）］， 103°E -104°E的盆地上空从地面至400 hPa附近为正的垂直螺旋度区域， 表示辐合上升运动， 将低空暖湿空气向上输送； 而对流层中上层为垂直螺旋度的负值区， 表示辐散下沉运动， 将高空干冷空气向下输送， 高层干冷空气与低层暖湿空气的汇合会产生对流不稳定， 这种低空辐合高空辐散的配置有利于降水的发生。青藏高原东坡从地面至700 hPa为垂直螺旋度负值区， 表示有辐散下沉运动， 负值区东侧为正值区， 表示辐合上升， 这与上一小节对于山谷风局地环流作用的分析相一致。16日夜间［图6 （b）］， 103.5°E -104°E的盆地从地面到300 hPa附近均为辐合上升运动， 300 hPa以上为辐散下沉， 与第一天夜雨天气过程的高低层配置类似， 高原东侧从底层到700 hPa附近依然为辐散下沉运动， 验证了山谷风局地环流对于此次夜间降水天气过程的作用。17日夜间［图6 （c）］， 高原东侧从地面至700 hPa依然为辐散下沉运动， 与前两天夜间不同的是103.5°E -104.5°E的盆地上空的垂直螺旋度正值辐合上升运动从地面延伸至600 hPa附近， 以上为负值的辐散下沉运动， 垂直螺旋度的强度以及范围相比前两天夜间都有所减弱， 所以第三天夜间的降水量相比前两天较小， 这与前面的分析相一致。
图 6 2017年7月15 -17日沿着图1（a）强降水中心做垂直螺旋度剖面（单位： ×10-7 kg-1·Pa·m3·s-2）实线为正值， 虚线为负值， 灰色阴影为地形 Fig.6 Make a section of vertical helicity along the heavy precipitation center in Figure 1（a） from 15 to 17 July 2017.Unit： ×10-7 kg-1·Pa·m3·s-2.The solid line is positive， the dotted line is negative and the gray shadow is terrain |
垂直螺旋度（H）是纯动力学量， 并不能够很好地描述热力以及水汽在降水中所起到的作用。因此需要在垂直螺旋度引入比湿q， 来反映反映水汽通量涡度的垂直输送情况（冉令坤等， 2009； 杨帅等， 2013； 李琴等， 2016）：
式中： Hq为水汽螺旋度（单位： kg-1·Pa·m3·s-2）； 为垂直速度（单位： Pa·s-1）； 为密度（单位： kg·m-3）； q为比湿（单位： g·kg-1）； v为经向风（单位： m·s-1）。U为纬向风（单位： m·s-1）。
式中： Ht为热力螺旋度（单位： K·kg-1·Pa·m3·s-2）； 为垂直速度（单位： Pa·s-1）； 为密度（单位： kg·m-3）； 为位温（单位： K）； v为经向风（单位： m·s-1）； u为纬向风（单位： m·s-1）。
7月15日夜间［图7 （a）］， 103°E -104°E的盆地上空从900~500 hPa附近为正的水汽螺旋度区域， 表示水汽的辐合上升运动， 而对流层500~300 hPa为水汽螺旋度的负值区， 表示水汽的辐散下沉， 低空的水汽辐合上升有利于降水的产生。青藏高原东坡从地面至750 hPa为负的水汽螺旋度区域， 表示有水汽的辐散下沉运动， 负值区东侧为正值区， 表示水汽的辐合上升， 这与对山谷风局地环流作用的分析相一致。16日夜间［图7 （b）］103°E -104°E的盆地从地面到500 hPa附近均为辐合上升运动， 500~300 hPa附近为辐散下沉运动， 与第一天夜雨天气过程的高低层配置类似， 高原东侧从底层到750 hPa附近依然为水汽的辐散下沉运动。17日夜间［图7 （c）］， 高原东侧从地面至700 hPa为辐散下沉运动， 103.5°E -104.5°E的盆地上空的正值水汽辐合上升运动从地面延伸至600 hPa附近， 以上为负值的水汽辐散下沉运动。与垂直螺旋度的分析类似， 水汽螺旋度的辐合上升比垂直螺旋度的辐合上升相对较弱。热力螺旋度的分布［图7 （d）~（f）］与水汽螺旋度的分布［图7 （a）~（c）］类似， 热力螺旋度得辐合上升比水汽螺旋度显著， 但是热力螺旋度的辐散下沉没有水汽螺旋度的分布显著。
图7 2017年7月15 -17日沿着图1（a）强降水中心做水汽螺旋度（单位： ×10-9 kg-1·Pa·m3·s-2）和热力螺旋度（单位： ×10-2 K·kg-1·Pa·m3·s-2）垂直剖面实线为正值， 虚线为负值， 灰色阴影为地形 Fig.7 The vertical section of water vapor helicity （unit： ×10-9 kg-1·Pa·m3·s-2） and thermal helicity （unit： ×10-2 K·kg-1·Pa·m3·s-2） along the heavy precipitation center in Fig.1（a） from 15 to 17 July 2017.The solid line is positive， the dotted line is negative and the gray shadow is terrain |
4.2.3 热力诊断分析
中高层500 hPa“北高南低”的环流形势有利于将北方干冷空气向南输送（见图2 ）， 且盆地低层由台风东侧的偏南气流和副高西侧的偏南气流叠加所形成的输送带， 有利于将低纬大量水汽和热量向盆地上空输送［见图3 （d）~（f）］。
5 结论与讨论
5.1 结论
利用中国气象局常规观测资料、 NCEP/NCAR再分析资料以及高分辨率数值模式WRF模拟资料， 对2017年7月15 -17日发生在成都地区的一次连续3天的夜间雷暴雨天气过程开展了观测分析和数值模拟研究， 得到的主要结论如下：
（1） 此次降水天气过程主要发生在500 hPa“北高南低”的环流形势当中， 这种环流形势有利于将北方的冷空气向南输送， 盆地位于低压底部的低槽附近， 槽后冷空气不断地向盆地对流层中高层输送。850 hPa台风东侧的偏南气流和副热带高压西侧偏南气流叠加形成水汽输送带， 将低纬暖湿空气向四川盆地区域的低层输送， 有利于暴雨区上空低层水汽和能量的聚集， 以形成不稳定区域。冷空气与暖湿空气交汇于盆地上空产生对流不稳定， 进而诱发降水。
（2） WRF模式较好地再现了此次连续夜雨天气过程， 尤其模拟出了山谷风对于此次降水的贡献： 白天青藏高原东坡受“谷风”控制， 风从谷底吹向山顶， 这样就在盆地与高原上空形成了一个顺时针的局地环流圈， 盆地位于顺时针局地环流圈右侧的下沉支附近， 下沉气流明显， 天气晴好； 夜晚青藏高原东坡受“山风”控制， 风从山顶吹向谷底， 这样就在盆地与高原上空形成了一个逆时针的局地环流圈， 盆地位于逆时针局地环流圈右侧的上升支附近， 上升气流明显， 有利于对流的发展， 配合低空西南气流的日变化特征， 具备有利于产生降水的热力和水汽条件， 从而产生了此次连续3日的夜雨现象。
（3） 3种螺旋度都能够较好地解释夜间降水形成的机制和“山谷风”之间的关系， 在对降水的指示作用方面， 热力螺旋度对降水辐合上升的指示作用比水汽螺旋度显著， 但是热力螺旋度对降水的辐散下沉区指示作用没有水汽螺旋度显著。
5.2 讨论
前人对于夜雨的时空变化特征做了许多相关分析工作， 但缺乏对典型夜雨个例的细致分析与研究。关于夜雨形成的机理， 大多认为夜雨的形成是由于青藏高原上空的干冷空气在夜间东移， 与盆地上空暖湿空气相遇， 导致大气不稳定而产生的降水； 或认为盆地的夜雨与其上空层云受到太阳短波辐射的日变化有关。对于山谷风对夜雨形成的机理讨论不多， 同时关于WRF模式对四川夜雨的模拟能力的讨论也相对较少。因此， 本文选取四川盆地西部一次典型连续性夜雨过程个例， 并利用中尺度WRF模式进行数值模拟， 研究山谷风对夜雨形成的的具体机理。
关于山谷风与夜雨的联系： （1）西南低空气流在夜间较白天有所加强， 迫使夜间有大量的水汽向盆地输送， 这有利于盆地上空水汽的聚积进而蓄积不稳定能量， 为形成夜雨提供水汽。（2）山谷风对于此次降水的贡献： 夜晚青藏高原东坡受“山风”控制， 风从山顶吹向谷底， 这样就在盆地与高原上空形成了一个逆时针垂直局地环流圈， 盆地位于环流圈右侧的上升支附近， 有利于对流的发展。
上述低空急流与次级环流有相互作用： 夜间西南低空急流加强与山谷风右侧的上升支叠加更加有利于夜雨的产生； 夜晚盆地上空为上升气流， 西南气流源源不断地向盆地输送暖湿空气， 暖湿空气在盆地汇集聚积， 对盆地上空的上升运动有促进作用。向上输送的暖湿空气与高空“北高南低”环流形势所带来的冷空气相遇产生不稳定， 所以产生了夜雨现象。
除此之外， 本文仍然存在许多不足： （1）本文所做关于地形对夜雨的影响以及机理和机制， 得到的结论是初步的， 其普适性问题还需通过更多的个例来进行更加深入的讨论。（2）后续通过进行半地形敏感性实验后发现， 在降低青藏高原海拔1/2后， 夜雨的范围和强度都有所减弱。如果没有山谷风的存在， 此次夜雨天气过程还是否会发生？都还需要进一步研究。（3）本文利用FNL资料作为WRF模式等初边界条件， 很好地捕捉到了大尺度的背景场， 但对于局地的中小尺度天气的模拟， 可能还需要更深入的观测资料同化研究， 以进行更细致地分析。