1 引言
占中国陆地总面积1/4的青藏高原有着“世界屋脊”、 “感热泵”和“亚洲水塔”之称， 拥有世界上最高的山脉以及复杂的地形、 地貌特征， 平均海拔在4000 m， 高原上冰川、 湖泊、 河流众多， 水资源充足， 是长江、 黄河、 澜沧江等江河的发源地。在高原大地形的动力和热力作用下， 深刻地影响着亚洲地区以及全球的水循环， 是全球天气气候变化的敏感区（梁宏等， 2006； 施小英和施晓晖， 2008； 吴国雄等， 2004； 徐祥德等， 2014； 周秀骥等， 2009； 陈斌等， 2012）。它改变了亚洲的季风环流和区域能量与水循环， 同时还调节着北半球大尺度环流（Wu and Zhang， 1998； Zhao and Chen， 2001）。除了对天气和气候产生影响外， 还对低纬度海洋向东亚的水汽输送起着重要作用， 造成东亚地区降水的变异性（Xu et al， 2002）。
强降水可引发洪涝、 泥石流、 山体滑坡等自然灾害， 对生命财产安全构成严重威胁。2014年， 西藏自治区因暴雨洪涝造成7.1万人次受灾， 农作物受灾面积3900 hm2， 绝收面积1100公顷， 一般损坏房屋4000间， 牲畜死亡2.6万头（只、 匹）， 直接经济损失0.9亿元（白鹤鸣等， 2015）。位于西藏自治区的那曲地区不仅是众多河流的发源地， 且夏季常有高原涡生成， 影响周围的天气气候， 有时东移出高原造成下游地区的强降水过程， 是高原的关键研究区， 该地区的降水以小雨和中雨为主， 虽然强降水频次较少， 但其致灾性较强。近些年， 降水预报已有很大的提高， 但对强降水尤其是高原等观测站点稀少的地区还有待提高， 因此对那曲强降水的诊断分析以及水汽来源分析有助于为预报提供更多的参考， 改进数值模式提高气象预报的准确性， 也有助于设置上游地区的观测网， 进而对强降水预报具有重要的业务价值。
降水区的水汽来源有该地区上空大气中已经存在的水汽、 通过风向该地区输送的水汽和该地区地表的局地蒸发。然而， 在确定哪种类型的水汽来源是最重要的以及每种类型对降水的各自贡献方面仍然存在问题。这些问题的回答对于研究强降水事件具有重要意义。有几种方法被用来识别降水的水汽源区和所涉及的水汽输送路径。如同位素分析法， 但该方法不能研究没有降水的事件。以往的许多研究都是利用垂直积分的水汽通量来估计降水的水汽来源和输送。然而， 由于风场的快速转换， 这种欧拉方法只给出了简单的水汽输送路径， 不能提供水汽的地理来源信息。目前， 另一种复杂的拉格朗日方法已经被发展来量化水汽输送， 并被广泛应用于研究水汽来源（王美月等， 2021）。
Trenberth（1999）估算了水汽平流输送和局地蒸发在水循环中的作用， 证明了水汽平流输送对全球降水的重要性， 同时还发现局地蒸发对局地降水的贡献也不可小觑。Numaguti（1999）利用大气环流模式研究了水汽来源和输送过程。结果表明， 欧亚大陆冬季降水主要由海洋蒸发补给， 夏季降水主要由大陆表面蒸发补给。Zhou et al（2010）基于NCEP再分析数据和多种统计分析方法， 研究了亚洲夏季风区的水汽输送特征， 指出东亚地区的水汽主要来自孟加拉湾、 中纬度西风带和热带西太平洋。索马里急流是亚洲夏季风最重要的组成部分之一， 在南北半球水汽输送中起着关键作用（Ding， 1994）。以上研究加深了对不同地区水汽输送特征的认识， 有助于指导区域水资源管理、 降水异常的气候预测以及灾害性暴雨的预报工作。
FLEXPART（FLEXible PARTicle dispersion model）是一种拉格朗日粒子扩散模式（Stohl et al， 2005）， 可模拟从点、 线、 面或体源释放的示踪物的长距离和中尺度输送、 扩散、 干湿沉降和放射性衰变。目前， 对该模式的应用包括核事故后放射性核素的迁移、 污染迁移、 温室气体循环、 平流层-对流层交换和水循环研究等。近年来， FLEXPART模式在全球水循环研究中得到了广泛的应用。Stohl and James（2004）计算了FLEXPART模式模拟的水汽通量的全球分布， 发现其结果与欧拉方法得到的结果较为一致， 表明拉格朗日模式对模拟全球水循环过程具有良好的性能。Drumond et al（2011）基于FLEXPART模拟结果对中国不同地区的水汽来源进行了研究。Gimeno et al（2013）研究了海洋水汽源的增加对大陆降水的影响。Chen et al（2012， 2013）确定了青藏高原和长江流域的水汽来源， 并通过估算每个源地上空回溯气块的水汽吸收量， 定量比较了不同源地的贡献。Sun and Wang（2014）模拟了2000 -2009年的水汽轨迹并分析了中国半干旱草原的水汽来源。Gimeno et al（2010）分析了全球主要水汽来源对大陆降水的季节性贡献。Sodemann et al（2008a， 2008b）还研究了沿后向轨迹的水汽净吸收或释放来确定格陵兰岛降水的水汽来源。
基于之前的研究（阴蜀城等， 2020； 曾钰婷等， 2020）， 本文将以一次高原涡引发的那曲强降水为研究对象， 通过诊断分析和数值模拟方法， 分析降水发生的动力、 水汽以及云状况， 利用FLEXPART模式模拟结果分析强降水个例的水汽输送路径、 可能蒸发源区， 并定量估算不同水汽源区对强降水的相对贡献， 为揭示降水的形成过程和机理提供依据。
2 资料来源与方法介绍
2.1 研究区域与数据来源
那曲地区是众多河流的发源地或支流的流经地， 有着丰富的冰川融水和地下水资源， 为周边和下游地区提供了充足的水源， 是大气水分循环的重要研究区。那曲地区处于藏北高原腹地（图1 ）， 东西距离1156 km， 南北距离760 km， 平均海拔达4500 m， 地理区域为83°55′E -95°05′E， 29°55′N -36°30′N。南边是念青唐古拉山， 与日喀则、 拉萨和林芝等地相邻， 北边有昆仑山和唐古拉山脉的阻挡， 与新疆、 青海交界。东接昌都地区； 西与阿里地区相连。每年的5 -9月， 在南亚夏季风影响下， 降水集中， 期间降水量约占全年总降水量的88%（洛桑卓玛等， 2014）， 为高原季风气候区的代表。图1 中红色代表青藏高原， 蓝色代表河流及湖泊， 黑色代表那曲地区。
本次研究用到的数据资料如下： （1）中国自动站观测降水资料融合美国NOAA研发的CMORPH卫星反演降水产品得到的逐小时降水量数据集（水平分辨率为0.1° 0.1°）， 用于强降水个例的降水概况分析。（2）NECP/NCAR 1° 1°、 6 h一次得FNL再分析资料， 从地表垂直延伸到10 hPa， 一共26层， 用于对一次强降水过程的物理量分析和FLEXPART的模拟。（3）由中国气象局国家卫星气象中心提供的时间分辨率为1 h， 水平分辨率为0.1° 0.1°的FY-2E逐小时红外黑体辐射亮温（Black body temperature， TBB）资料， 用于分析强对流云团的演变。（4）第3次青藏高原大气科学试验期间放置于那曲气象局的Ka波段固态发射机体制毫米波云雷达获取的资料用于分析强降水过程中对流云的垂直结构特征。（5）HYSPLIT模式运行数据为全球资料同化系统将NECP/NCAR资料进行同化计算得到的GDAS资料（时间分辨率为3 h， 空间分辨率为 0.5°×0.5°）。
文中涉及的地图是基于中华人民共和国自然资源部地图技术审查中心标准地图服务系统下载的审图号为GS（2016）2948的中国地图和审图号为GS（2016）1550的世界地图制作， 底图无修改。
2.2 水汽源区的识别与定量贡献
使用FLEXPART模式追踪事先定义的气块集合的运动轨迹， 模拟特定气块的轨迹及其随时间的位置和比湿的变化， 对其运动过程中水汽平衡的研究有可能揭示出水汽的源汇区。对于单位质量的气块， 可以通过比湿随时间的变化计算出沿轨迹的水汽增加和减少， 进一步计算最终得到E-P的大小， 将E-P>0视为水汽源， 相反， E-P<0则为水汽汇， 详细的计算方法参考文献（Stohl and James， 2004； Stohl et al， 2005）。
为了合理估计不同水汽来源对研究地区降水的重要性， 有必要考虑水汽在途中的变化。因为， 即使这些气块在经过源区时吸收了大量的水汽， 当这些气块进入目标区时， 也有可能只剩下少量的水汽。这种现象的发生有多种原因， 如地形障碍、 动力强迫上升运动和深对流引起的降水、 不同物理性质的气块之间的相互作用等。基于Sodemann et al（2008a， 2008b）提出的“moisture source attribution”方法， 采用Sun and Wang（2014）改进后的“areal source-receptor attribution”方法来计算划定的水汽源区对那曲地区降水的贡献。目前， 该方法被认为是一种相对有效和可信的方法且已得到了广泛的应用（朱丽等， 2019； Huang and Cui， 2015； Hu et al， 2018）。
2.3 FLEXPART后向轨迹模拟方案
为了确定强降水目标区域的主要水汽来源及其贡献， 使用FNL数据来驱动FLEXPART模式， 采用“区域填塞”技术模拟全球范围内的气块， 初始气块个数设置为 ， 模式时间为2014年8月7日08:00（北京时， 下同）至17日08:00， 模拟高度为0~12 km（距离地表面的高度Above Ground Level， AGL）， 模拟气块排放的区域为那曲局部地区（31°N -32.5°N， 91°E -94.5°E）。每3 h输出模拟气块的三维位置和插值气象参数。
3 结果分析
3.1 降水概况及环流场特征
从2014年8月16日08:00至17日08:00在那曲附近地区累积24 h观测降水（图2 ）可以看到， 此次降水主要分布在那曲的东南部， 最大累积观测降水量达40 mm。此外， 青海西南部、 四川等地也有较强降水过程。图中黑色方框为根据降水分布划定的研究区域（31°N -32.5 °N， 91°E -94.5 °E）， 目的是为后续利用FLEXPART模拟研究区域内气块的后向轨迹， 并分析那曲一次强降水过程的水汽源地和贡献。
通过环流场随时间的演变可知， 造成此次那曲东南部强降水过程的中尺度系统为高原涡， 从图3 中可清晰地看到高原涡的生、 消、 移动。8月16日20:00高原涡在安多生成（图略）。17日02:00 ［图3 （a）］， 在青海南部有一个明显的气旋性低涡环流， 环流中心为正涡度大值中心， 中心强度值超过了10×10-5 s-1。17日08:00 ［图3 （b）］， 正涡度大值中心范围扩大， 强度依然维持， 期间研究区域内产生了强降水过程。17日14:00 ［图3 （c）］， 低涡向东南方向移出那曲地区， 到达青海和四川交界。17日20:00 ［图3 （d）］移至四川中部， 高原涡减弱为一低槽， 水平风场上气旋性低涡环流消失。本次高原涡的维持时间约为24 h， 移动速度较快， 虽然那曲降水时间较短， 但降水强度较强。
图3 2014年8月17日500 hPa高度场（等值线， 单位： dagpm）、 风场（矢量， 单位： ）和相对涡度场（彩色区， 单位： ×10-5 s-1）红色小方块代表那曲站 Fig.3 The 500 hPa height field （contour， unit： dagpm）， wind field （vector， unit： ） and relative vorticity field （color area， unit： ×10-5 s-1） on 17 August 2014.Red squares represent Naqu station |
上述分析发现本次那曲强降水过程的主要影响系统为高原涡， 下节将从多个角度综合分析产生强降水时的特征， 为以后低涡强降水分析及预报提供一个新的参考标准。
3.2 动力条件
利用再分析资料， 以研究区域内的那曲站为此次高原涡降水过程代表站， 沿31.29°N， 90°E -95°E绘制不同时次的垂直速度纬向剖面图。16日14:00 ［图4 （a）］， 即强降水过程初期， 气流辐合上升， 最大上升速度位于31.29°N， 93°E上空300 hPa， 上升速度达-1.4 Pa·s-1， 且垂直速度负值中心与正涡度中心较为一致。16日20:00 ［图4 （b）］， 强烈的上升运动继续维持， 暖湿气流在上升过程中释放潜热， 加热大气， 使降水得到维持。
图4 2014年8月16日14:00沿31.29°N， 90°E -95°E绘制的垂直速度（等值线， 单位： Pa·s-1）和涡度场（彩色区， 单位： ×10-5 s-1）（a）以及20:00的垂直速度（等值线， 单位： Pa·s-1）和散度场（彩色区， 单位： ×10-5 s-1） （b）纬向剖面Fig.4 Zonal profile of the vertical velocity （contour， unit： Pa·s-1） and vorticity field （color area， unit： ×10-5 s-1） at 14:00 （a） and the vertical velocity （contour， unit： Pa·s-1） and divergence field （color area， unit： ×10-5 s-1） at 20:00 （b） on 16 August 2014 |
分析涡度场垂直剖面图［图4 （a）］发现， 那曲站附近从地面到200 hPa左右为正涡度， 大于10×10-5 s-1的正涡度中心位于400 hPa， 200 hPa以上为负涡度， 小于-6×10-5 s-1的负涡度中心位于150 hPa， 那曲上空处于“上负下正”的涡度垂直分布。
由散度场垂直剖面图［图4 （b）］可以看出， 正散度中心与负散度中心垂直， 在90°E -93°E区域内， 350 hPa以下为负散度， 是辐合上升区， 在那曲上空400 hPa出现小于-8×10-5 s-1的辐合中心， 中低层空气的辐合将水汽向上输送， 大气层结呈不稳定结构。350 hPa以上为辐散下沉区， 在200 hPa出现大于8×10-5 s-1的辐散中心， 高层的辐散作用增强了大气的抽吸效应， 有助于中低层上升气流的加强以及水汽的垂直向上输送， 促进该地的垂直上升运动发展。
综上， 对流层中层较强的垂直速度促使暖湿气流辐合抬升， 增加了湿层厚度和对流不稳定能量。“下正上负”的涡度对称结构以及高层反气旋式辐散配合中层气旋式辐合起到了空气上升运动的增强和水汽的辐合抬升作用， 共同为此次那曲强降水提供了有力的动力条件。通过和观测降水对比分析发现， 强降水中心位于强上升运动区和中低层辐合、 高层辐散中心的重叠处。
3.3 水汽条件
利用500 hPa的水汽通量和散度场进行水汽条件的分析。8月16日08:00 ［图5 （a）］， 即降水前， 南方水汽的输送主要分为两支， 一支自印度恒河流域翻越喜马拉雅山脉到达那曲地区， 此时那曲附近上空有两个水汽通量大值区， 为那曲降水提供了充足的水汽和能量。另一支为自孟加拉湾北上的西南暖湿气流在高原地形影响下， 在高原东南侧转向输送至长江中下游地区， 其水汽通量大值中心位于雅鲁藏布江下游和安徽中部， 为中国东部地区带来暖湿气流。水汽通量散度场上［图5 （b）］， 那曲处于水汽通量散度负值区内， 水汽在此大量汇聚， 有利于不稳定能量的增加， 从而易造成强的对流运动。
图5 2014年8月16日08:00 500 hPa水汽通量场（彩色区， 单位： g·cm-1·hPa-1·s-1）、 风场（矢量， 单位： m·s-1）（a）及水汽通量散度场（b， 彩色区， 单位： g·cm-2·hPa-1·s-1）分布红色小方块代表那曲站 Fig.5 Distribution of water vapor flux field （color area， unit： g·cm-1·hPa-1·s-1）， wind field （vector， unit： m·s-1） （a） and water vapor flux divergence field （b， color area， unit： g·cm-2·hPa-1·s-1）.Red squares represent Naqu station |
由此可见， 降水开始前那曲地区上空有较为充足的水汽输送和较强的辐合， 为强降水的发生提供了水汽支持。
3.4 强对流云团
结合前面分析的降水概况可知， 那曲降水期间对流活动十分旺盛且最强降水区与最强的强对流云团中心对应。
3.5 云垂直结构
对流云通过大气辐射传输和水凝物相变过程对大气环流、 能量收支和水循环起十分重要的作用。图7 为Ka波段毫米波云雷达在8月16日22:55至17日00:10观测到的那曲气象站产生强降水时段对应的对流云垂直结构特征， 观测显示对流云团经过那曲站上空时造成了该地的短时强降水， 小时降水量为7.3 mm（图8 ）， 期间对流发展旺盛， 云顶高度可达11 km。23:05， 从云底到3.5 km处有一柱状回波， 最大回波强度达到8 dBZ ［图7 （a）］， 云中存在明显的上升气流， 在2.5 km处出现大于6 m·s-1的径向速度 ［图7 （b）］， 随后在此高度附近出现强的下降速度， 粒子间碰并聚合使下落速度加快导致近地层径向速度突变， 对应有短暂的对流性降水产生。同时由于降水粒子降落引发的拖曳作用而形成下沉气流， 导致那曲站上空出现了“V”型缺口。23:20以后， 云中的上升运动减弱， 在近地面处， 回波强度和径向速度均有明显稳定的零度层亮带， 亮带的出现反映降水系统的对流性减弱， 降水由对流性降水转化为稳定的平流性降水。
图7 Ka波段毫米波云雷达观测地2014年8月16日22:55至17日00:10那曲站对流云回波强度（a， 彩色区， 单位： dBZ）和径向速度（b， 彩色区， 单位： m·s-1）Fig.7 The echo intensity （a， color area， unit： dBZ） and the radial velocity （b， color area， unit： m·s-1） of the convective cloud at Naqu station observed by Ka-band millimeter-wave cloud radar from 22:55 on 16 to 00:10 on 17 August 2014 |
3.6 水汽追踪
在水汽来源的研究中， 采用和陈斌等（2011）类似的方法来确定在降水期间对降水过程有显著影响的目标气块， 通过计算， 最终确定降水的水汽源区。图9 为由FLEXPART模拟的2014年8月7日08:00至17日08:00研究区域内目标气块从地表到对流层顶附近的后向10天的运动轨迹（为了能在准确描绘气块运动前提下使图中的运动轨迹清晰可见， 设定每隔5条随机画一条轨迹）， 轨迹段在图形中根据相关的高度进行颜色编码， 这里使用的海拔单位是距离海平面的高度（Above Sea Level， ASL）， 其中黑色小方块表示气块后向10天的终点， 即气块的起点。目标区域内的气块一部分来自印度洋的跨赤道输送， 途径东非索马里、 阿拉伯海、 印度、 孟加拉湾， 从高原西南部翻越喜马拉雅山脉输送水汽至目标区域， 该路径的气块主要来自4 km以下相对较低的大气层。另一部分气块来自北非及地中海附近的对流层上层（10 km左右）， 在西风带的影响下将水汽输送至目标区域。此外， 还有部分气块来自对流层顶， 其轨迹明显为南亚高压反气旋输送路径。前人研究指出， 有90%的水汽质量位于对流层， 且高度越高水汽越少， 到300 hPa水汽含量已经很少（李江萍等， 2012）， 通过对气块轨迹运动的分析可以大致推断出来自低层的气块对本次那曲强降水过程的影响大于来自高层的气块， 即南方水汽输送对本次强降水有重要贡献。
因缺少实际观测， 故采用另一种模式进行比较分析。图10 为由HYSPLIT模拟的2014年8月7日08:00至17日08:00研究区域内目标气块后向10天的运动轨迹（设定每隔2条画一条轨迹）， 对比FLEXPART模拟的水汽运动轨迹发现模拟的结果基本一致， 说明两种拉格朗日模式都能很好地模拟出水汽的输送轨迹， 二者在使用上各有优缺点， 目前FLEXPART的应用范围大于HYSPLIT， 在未来都可用于水循环的研究。
为进一步解释水汽输送， 使用FNL再分析资料作2014年8月7日08:00至17日08:00平均的整层垂直积分的水汽通量（图11 ）。由于高海拔作用， 青藏高原的水汽通量值较周边地区更低。有一条来自印度洋的水汽通量带沿阿拉伯海、 孟加拉湾输送至喜马拉雅山南麓， 另一部分转向输送至南海、 东海。阿拉伯海和东海附近为水汽通量大值区， 印度洋的水汽通量带与用FLEXPART拉格朗日模式模拟的来自印度洋的轨迹一致。上述分析表明， 阿拉伯海的水汽可能在这次降水过程中发挥了关键作用， 但对研究区域强降水的具体贡献需要进一步分析。
分析研究区域强降水前后水汽输入、 输出和净输送的情况可以看出不同边界的水汽在降水前、 后以及期间的变化（图12 ）。在降水之前和期间， 南边界一直有水汽的输入， 为该地降水的发生提供了充足的水汽， 直到16日22:00（降水结束前）， 南边界的水汽由水汽输入转为水汽输出。西边界的水汽在降水之前基本无明显变化， 而到降水时段内有水汽输入， 在降水结束后趋于平衡。北边界的水汽在降水结束后有一段时间的输入， 其余时段都为输出。从波动趋势可知， 17日00:00东边界的水汽输出迅速增加， 导致水汽输送净通量迅速减少， 对应那曲降水的结束。综上， 南边界是本次那曲强降水水汽输入的主导方， 而东边界则是水汽的主要输出方向， 输入、 输出随特定的情况而定。降水之前和降水过程中， 净通量为正， 表明有一定的水汽累积， 对应研究区产生了较强的降水过程， 西边界和南边界的水汽输送为那曲本次降水的主要来源。
综上所述， 通过以上分析可以大致确定那曲地区夏季的水汽输送路径和来源， 输送到那曲的水汽主要来自阿拉伯海和孟加拉湾， 但具体的水汽来源仍不清楚， 因此下一节将对水汽源汇进行更深入的分析。
3.7 水汽源区的识别和贡献的定量计算
上一节分析了研究区降水气块的运动轨迹和水汽通量分布特征， 可以大致确定水汽的源地和路径， 为了量化研究区降水对潜在水汽源地的准确信息， 将模式输出的比湿信息网格化于分辨率为1°×1°的经纬度网格上， 获取降水对应潜在水汽源的空间分布特征。为了确定降水的水汽源区， 图13 为目标气块后向10天轨迹的E-P图， 从图13 中可以看出目标气块主要在印度洋、 红海、 阿拉伯海、 印度和孟加拉湾有明显的净水汽吸收和释放， 表明水汽在途中经历了多次蒸发和降水循环。所有这些来源都有可能对那曲地区的水汽释放有显著贡献， 但它们在向高原中部提供水汽方面的实际作用需要进一步阐明。青藏高原、 新疆、 中亚、 南海和东海等地也有少量水汽净吸收。此外， 气块中的水汽由于地形抬升从海洋输送到喜马拉雅山南麓时有较强的水汽释放。除高原周围大陆外， 所有的水汽来源都与欧拉方法得出的结果较为一致。
要了解不同水汽来源对研究区域的相对重要性， 不仅需要对E-P有一个大致的了解， 而且还需要考虑从所检查的水汽源区到研究区域的持续变化。为了定量估计不同水汽来源区域对目标区域降水的贡献， 根据地理分布、 E-P的分布将水汽的源区分为六个区域（图13 中的方框）， 即： 地中海-中亚（A区）、 中国大陆大部分地区（B区）、 印度洋-阿拉伯海（C区）、 印度半岛-孟加拉湾（D区）、 中南半岛-中国南海-西太平洋（E区）和目标区域（T区， 图13 中的白色小方框）。参考Sun and Wang（2014）提出的“areal source-receptor attribution”方法计算了整层大气和边界层高度以下的水汽源区吸收的水汽和研究区水汽释放的贡献之比。同时， 计算了各个源区的总的水汽贡献。
图14 考察的水汽源区在整层大气内和大气边界层内对研究区域降水的水汽贡献率及各源区总的贡献率Fig.14 The water vapor contribution rate of the investigated water vapor source area in the entire atmosphere and the atmospheric boundary layer to the precipitation in the study area， and the total contribution rate of each source area |
总的来说， 研究区域的水汽来源主要是其以西的陆地蒸发和以南的海洋蒸发， 中国西北部和中亚为本次强降水的主要大陆源， 而阿拉伯半岛周围的水域为主要海洋源。
4 结论与展望
本研究采用FLEXPART拉格朗日模式进行水汽输送轨迹的模拟， 采用诊断分析和模式模拟的方法， 对高原涡引起的一次那曲强降水进行了分析研究， 确定了那曲地区的水汽来源并进一步量化了水汽源区对研究区夏季降水的贡献。得到以下结论：
（1） 那曲上空上升运动强烈， 低层正涡度与高层负涡度对应， 低层辐合配合高层辐散， 且具备良好的水汽条件。降水期间对流活动十分旺盛， 有多次多个强对流云团相继生成， 云中的强上升运动使小粒子迅速碰并增长成雨滴降落， 形成短时强降水， 形成短时强降水。
（2） 影响降水的绝大多数目标气块来自目标区域以南的相对较低的大气层， 可追溯到孟加拉湾、 阿拉伯海和印度洋。此外， 青藏高原以西路径有一小部分目标气块来自中、 低层大气。高层水汽主要为南亚高压反气旋输送。少数气块来自中国东部和南海。
（3） 西边界和南边界的水汽输送为本次那曲强降水的主要来源， 水汽源区主要为印度洋、 阿拉伯海、 印度、 孟加拉湾、 新疆和中亚。对水汽来源贡献的量化表明， 来自所有检查的水汽源区的水汽占目标区降水的95%以上， 其中来自印度洋和阿拉伯海的水汽对降水区起到了关键的水汽贡献， 局地水汽贡献忽略不计。
与高原中部有关的水循环机制十分复杂， 本文只分析了一个降水事件， 结论具有一定的代表性。Trenberth et al（2003）指出强降水通常与远距离水汽输送有关， 而不是与局地蒸发有关， 而小雨和中雨则更依赖于蒸发。在全球变暖的情况下， 全球水文循环预计将发生巨大变化， 因此不同尺度和强度的降水、 局地蒸发和水汽输送之间的关系可能会在一定程度上发生变化。在今后的工作中， 将对多个降水事件进行综合分析， 使结论更具参考力和统计意义。