1 引言
暴雪是北方冬季严重的灾害性天气， 给人们的正常生活和交通运输造成很大影响。依据已有研究归纳出华北暴雪的天气类型主要有： （1）气旋类。如“2010·1·3”和“2012·11·4”过程受黄河气旋直接影响（张元春等， 2012； 王东海等， 2013； 张楠等， 2014）； 而“2007·3·4”大雪（暴雪）过程是江淮气旋北上间接造成的（易笑园等， 2009）。（2）回流类。回流指自辽河平原经渤海向西进入华北平原的偏东路径冷空气， 这股偏东气流起着“冷垫”的作用， 850 hPa或700 hPa上的暖湿偏南气流常沿“冷垫”爬升（张迎新等， 2007）， 当回流冷空气与华北平原中东移的暖性倒槽相遇时， 降雪加剧， 如“2009·11·9”特大暴雪过程， 雨雪总量达99.3 mm， 最深积雪深度达55 cm（张迎新等， 2011a； 王丽荣等， 2013）。（3）华北锢囚锋类。在暖湿气团的两侧， 东路和西北路两股冷空气相向夹挤， 暖湿空气被抬升产生降雪。此类降雪分为中α尺度锢囚锋（边志强等， 2002）和中β尺度锢囚锋， 如“2008·12·20”（易笑园等， 2010）和“2009·11·4”（叶晨等， 2011）降雪过程。有时影响系统不局限于单一某种天气类型， 如锢囚锋与江淮气旋相配合造成大范围持续降雪（范俊红和易笑园， 2019）、 黄河气旋东移入海导致两次降雪过程（杨成芳等， 2015）。然而， 已有暴雪研究中的薄弱环节表现为重视大尺度环境而忽略中尺度系统的分析。近年来， 随着加密气象自动站、 风廓线雷达等新资料的丰富以及中尺度数值模拟、 雷达风场反演技术等新方法的运用， 中β尺度辐合线（东高红等， 2007； 张迎新等， 2011b； 赵桂香等， 2011； 王丽荣等， 2013）、 重力波（孙艳辉等， 2015）、 地形（张迎新等， 2011a）等中尺度分析越来越多地出现在降雪研究中。开展针对降雪过程中尺度系统的研究， 对提升暴雪精细化预报能力有积极意义。
涡旋是一种风场分布呈气旋性旋转的动力系统。依据涡旋水平尺度划分， 中α尺度或天气尺度的涡旋（如黄河气旋、 江淮气旋、 西南涡等）水平尺度上千公里， 结构深厚， 这类涡旋旋转的正涡度和上升运动多源于对流层高层高位势涡度的下传等大尺度天气背景（易笑园等， 2009； 王东海等， 2013； 张雅乐和俞小鼎， 2021； 李跃清， 2021）； 中β尺度对流涡旋（王金鑫， 2014）， 即MCV（Mesoscale Convective Vortices）， 是与强对流相伴出现的， 它时常存在于中尺度复合体内（Trier et al， 2000）， 生成于对流层中层， 且具有较高的惯性稳定度（Davis and Galarneau， 2009）， 是非绝热作用的产物； 伴随着风雹出现的中气旋是一种中γ尺度的涡旋， 它在雷达回波径向速度图上表现为正负速度对， 存在于超级单体或嵌于准线状对流系统内， 其旋转涡度来源于水平涡管的倾斜扭曲（Zhang， 1992； Yu et al， 1999）。还有一类涡旋， 有别于以上三种涡旋， 它源于边界层， 水平尺度为100~300 km， 是中β尺度涡旋， 在梅雨锋暴雨的研究中， 曾称之为行星边界层中尺度扰动涡旋（PMDV-Planetary boundary layer Mesoscale Disturbance Vortex） （翟国庆等， 2003； 沈杭锋等， 2013， 2015）。PMDV成因复杂， 有的是切变或槽的作用， 有的来自低空急流左前侧正涡度的影响（程麟生和冯伍虎， 2003）， 有的通过次级环流诱发新的中尺度涡旋（徐亚梅和高坤， 2002）， 还有的来自于多股气流汇合、 风速梯度加大以及地形阻挡等众多因素（沈杭锋等， 2013）。谷文龙（2008）基于统计指出， 大别山地区是长江下游地区中尺度涡旋的源地， 其水平尺度多为200~300 km， 垂直方向一般在1000~700 hPa之内。王智等（2003）模拟研究发现， 新的中β尺度涡旋是由于地形的对原有中α尺度涡旋气流的阻挡， 使气流转向从而激发出来的。除了地形影响， 张立生（2008）认为对于无降水的PMDV， 其成因是正涡度强迫和高层辐散场的诱发； 而降水之后出现的PMDV是源于低层风场辐合和潜热释放的共同作用。除此之外， 暖湿气流、 不稳定能量和锋生作用也是PMDV形成的有利热力条件（沈杭锋等， 2013， 2015）。PMDV除了活跃在南方梅雨锋暴雨中， 它在北方夏季暴雨中曾被提及（东高红等， 2013）。
PMDV在暴雨中的重要作用， 已引起广泛的关注， 但对于北方冬季降雪天气中PMDV的认识， 几乎是空白， 这与PMDV空间尺度小、 在边界层-对流层低层内活动以及生命史短等因素有关， 因此， 时空分辨率低的监测网是很难捕捉到其踪迹的。近年来随着“天衍”监测系统的业务化， 全国风廓线雷达、 多普勒雷达和探空实现了同步组网， 该系统可输出分钟级空间风场信息（Liu et al， 2020）， 同时欧洲中心ERA5 0.25°×0.25°逐小时再分析资料可靠性强、 时空分辨率高， 为开展中尺度研究提供了有力的技术支撑。本文旨在通过综合利用现有资料， 聚焦观测事实， 捕捉暴雪中PMDV的内部结构特点和移动轨迹， 揭示其形成维持机制及其对降雪强度和落区的影响， 凝练物理概念模型， 以期弄清华北PMDV的活动规律， 建立预报着眼点， 为提高暴雪预报准确率和精细化程度提供有价值的参考。
2 资料方法和地形环境
2.1 资料来源
本文利用的观测资料来源于业务化系统包括， 组网26部风廓线、 4部多普勒雷达、 200多个气象自动监测站、 探空及风云4号卫星， 其中风廓线组网可实现逐6 min显示地面至3000 m多层风向、 风速的分布。为了与惯用高度相契合， 通过与探空比对， 文中选取510 m、 990 m、 1470 m和3030 m风廓线雷达资料， 分别对应975 hPa、 925 hPa、 850 hPa和700 hPa上高度层的风场情况。风云4号卫星真色彩云图由波长为1.37 μm的短波红外通道、 波长为0.65 μm和0.47 μm可见光通道共同合成， 由于冬季自融雪测量站少、 分布稀疏， 难以反映区域降雪实况， 故用高清晰云图上的积雪图像反映降雪范围。
再分析资料ERA5水平分辨率为0.25°×0.25°， 垂直上1000 hPa、 975 hPa、 925 hPa、 850 hPa、 800 hPa、 700 hPa、 500 hPa、 400 hPa、 300 hPa、 200 hPa和100 hPa层的温度、 湿度、 高度、 风速风向等物理量， 时间分辨率1 h。通过同时刻同地点的实况探空曲线［图2 （c）实线］与ERA5探空曲线（虚线）比较可知： 在300 hPa之下， 两种资料的温度和湿度曲线几乎重合， 说明ERA5再分析资料的可用性高， 具有再现空间风、 温、 湿的能力。
图1 2020年2月15日12:00 FY-4A真色彩云图（a， 方框为研究区）； 地形和24 h（13日20:00至14日20:00）降水总量分布 （b）； 天津城区站和北京大兴站小时降水量的时间序列（c）Fig.1 True color cloud image of FY-4A at 12:00 on 15 February 2020 （a， box represents the study area）； The topography and the distribution of 24-h accumulated precipitation from 20:00 on 13 to 20:00 on 14 February 2020 （b）； The time series of hourly precipitation at Tianjin urban station and Beijing Daxing station （c） |
图2 2020年2月14日08:00（降雪时）500 hPa高空环流形势叠加同时刻FY-4A红外云图（a）和地面形势图（b）； 北京54511站探空曲线（c， 实线源于实况， 虚线源于ERA5再分析资料）和加密的地面风场实况（d）方框为研究区域 Fig.2 The 500 hPa upper-air circulation situation superimposed with the FY-4A infrared cloud image （a） at 08:00 on 14 February 2020 （during snowfall）； （b） surface synoptic chart at 08:00 （solid line is the isobaric line）； （c） sounding curves for No.54511 station of Beijing at 08:00 （solid line is drawn according to the observation and dashed line is based on the ERA5 reanalysis data）.The wind on ground from ground automatic weather observation station （d）.The box is the study area |
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）1569 的中国地图制作， 底图无修改。其中中国台湾地区无相关的站点数据。文中时间如无特殊说明， 均为北京时。
2.2 锋生函数
锋生是大气中锋的形成或加强的机理和过程。由于锋是两个热力性质不同的气团相遇而形成的， 所以通常把天气图上等温线增密看作锋生的特征。为了实现量化描述水平运动、 垂直运动、 非绝热变化和摩擦诸因素对锋生的作用， 引入锋生函数F（Frontogenesis Function）， F与降雪天气的出现和停止有着密切的关系（李兆慧等， 2011）。
F通常由水平散度项和水平变形项决定， 而水平变形场用伸长变形和切变变化组成的总变形向量表示。水平变形场锋生是指变形场引起的气流汇合， 驱动水汽和温度梯度加密； 而水平散度锋生的物理意义是位温（或假相当位温）的等值线在风向风速辐合流场的作用下逐渐聚集。
本文F定义如下公式：
式中： F>0为锋生， F<0为锋消； θ是位温； D是总变形向量； 设x轴为变形场的伸长轴， y轴为收缩轴， 而β为等位温线与x轴的夹角， δ是水平散度。
2.3 地形环境
地形对于降水落区强度起着至关重要的作用（钟水新， 2020）。图1 （b）所示， 华北平原北有燕山山脉、 西有太行山山脉、 东有渤海， 渤海北部是辽河平原， 辽河平原两侧为丘陵高地， 由于地形“狭管效应”常使东北气流在南下中加速。太行山脉跨越北京、 河北、 山西、 河南四省市， 北起北京市西山， 向南延伸至河南与山西交界， 西接山西高原， 东临华北平原， 呈东北-西南走向， 绵延约400 km。太行山脉在河北境内的山脊海拔1500~2000 m， 东侧为断层岩壁， 主峰海拔达2882 m。燕山山脉是华北平原北部的重要屏障， 呈东西走向， 西起张家口， 东至山海关， 北接坝上高原， 西南方与太行山相隔， 南侧为华北平原。燕山山脉东段多低山丘陵， 海拔一般在1000 m以下， 而西段为中低山地， 海拔一般在1000 m以上。
3 实况及大尺度背景
3.1 降雪实况
2020年2月14日02:00至15日02:00， 京津冀地区出现了暴风雪天气（以下简称“2·14”过程）， 降雪范围水平跨度约200 km×200 km， 覆盖北京市东部平原、 天津市全境和河北省沧州市以北大部地区［图1 （a）］。从24 h降水量分布图［图1 （b）］看， 降水量达10 mm以上的站集中在京津唐地区， 20 mm以上的站几乎均在北京， 其中大兴站的过程降水量最大， 为34.2 mm。积雪集中在39°N以北， 积雪深度在5~19 cm， 天津市城区站积雪达11 cm， 北京市平原地区的积雪为7~9 cm， 最大积雪深度达19 cm， 出现在河北省兴隆站， 最大风力达28.2 m·s-1（10级）。从北京市大兴站和天津市城区站的逐时降水变化［图1 （c）］可以看出， 大兴站开始时刻在14日02:00， 降雨雪时长为15 h， 降雪强度为4 mm·h-1， 雨转雪时间为14日07:00前后； 城区站从14日07:00开始降雪， 直到19:00结束， 历时13 h， 最强降雪强度为2.2 mm·h-1。
3.2 环流背景
产生暴雪的有利条件是上升运动强、 水汽充沛和降雪时间长。从降雪发生时的2020年2月14日08:00 500 hPa环流与同时刻的风云4号卫星红外云图叠加［图2 （a）］可知， 研究区（红色方框）处于高空冷涡前部的西南气流控制下， 是正涡度平流的必经之地； 带状云系自陕西延绵至东北三省， 云层较为深厚。由14日08:00地面形势图［图2 （b）］可以看出， 强大的冷高压控制华北平原上游地区， 华北平原被低压倒槽占据， 而研究区正处于倒槽北端， 该地点等压线密集且曲率大， 说明研究区上空存在来自大尺度系统的上升运动。在850 hPa上是温度脊（图略）， 说明倒槽内有暖平流向北输送； 冷高压的温度槽与东北气流配合， 反映了有冷平流自东北向南输送， 因此， 冷暖平流相遇， 有利于在倒槽北部形成温度梯度大值区。可见大尺度环境配置为更小尺度低值系统的发生发展提供了适宜的热力动力环境。倒槽内有两条地面辐合线， 一条为东南风与东风形成的暖式切变， 另一条为东南风与西北风形成的冷式切变， 两辐合线构成“人”字型， 东西跨度114°E -122°E， 属于中α尺度的地面天气系统。倒槽的东南侧为来自东海的东南气流， 东南风将海上湿空气源源不断向华北平原输送， 成为华北暴雪中重要的水汽来源。低压倒槽系统从地面延伸到850 hPa， 700 hPa环流分布与500 hPa相似（图略）， 均为倒槽之上西南气流。从14日08:00加密地面风场［图2 （d）］可见： 天津市中南部和河北省沧州地区东风风力均在8~16 m·s-1， 渤海沿岸东风达14~18 m·s-1。地面风场分布反映出多股风场在倒槽中心区域汇集， 从而加大倒槽内垂直气流的上升运动。
从14日08:00北京54511站探空［图2 （c）］可知， 在760~820 hPa（1700~2500 m）之间存在着逆温层， 逆温层以下， 即偏东风， 以上均是西南风， 而此时干绝热线和湿绝热线几乎重合， 表明环境湿度大， 逆温层之下为边界层-对流层低层， 是湿冷垫， 暖空气被湿冷空气抬升， 说明偏东风是湿冷性质， 西南风是暖湿性质， 由于逆温层的存在， 使高层的温度较高， 有利于产生降压作用， 促进低压系统的发展。
4 PMDV的空间结构及其形成维持机制
在冬季降雪过程中是否存在如夏季梅雨锋暴雨中的PMDV？它的空间大小、 厚度怎样？是否及地？下面通过追踪组网的风廓线雷达反映的风场与S波段雷达拼图展示的降水回波， 以获得观测事实， 从而尝试回答以上问题。
4.1 PMDV的空间结构
风廓线组网图反映了各高度层上水平风场的实际分布。在14日05:00的510 m［图3 （g）］和990 m［图3 （e）］高度上均出现一个小的气旋性风场， 位置在114.5°E -116°E， 37°N -39°N， 小涡旋出现的最低位置在390 m（图略）， 此时在1470 m图3 （c）和3030 m［图3 （a） ］处的相应位置均为西南风， 未见如低层风场的分布特征。小涡旋气旋性风场的水平范围约200 km， 属于中β尺度， 降水回波在小涡旋东北方100 km以外。对照990 m上小涡旋中心位置， 地面风场为弱北风区［图4 （a）］， 且其处于中α尺度“人”字型辐合线“撇”的西部， 说明此时小涡旋并未及地， 厚度约为0.5 km。14日11:00， 较完整的小涡旋出现在990 m［图3 （f）］和1470 m［图3 （d）］上， 气旋性环流底部由05:00的390 m抬高到740 m， 顶部伸展到2070 m处（图略）， 厚度增加至1.2 km左右， 然而， 510 m上原有的气旋性环流减弱为东北风与西南风的切变线。14日11:00与05:00一致的风场特征是： 在3030 m高度层上， 仍为西南风， 涡旋中心处的地面风场为东北风［图4 （b）］， 风速为6~8 m·s-1。此时小涡旋的北部和东北部边缘紧邻降水雷达回波区。
图3 2020年2月14日05:00和11:00在510 m（g、 h）、 990 m（e、 f）、 1470 m（c、 d）和3030 m（a、 b）各高度上的风场（风向， 单位： m·s-1）和同时刻雷达组合反射率（单位： dBZ）的叠加图环形表示PMDV Fig.3 Superposition chart of the wind field and the radar composite reflectivity at the heights of 510 m （g， h）， 990 m （e， f）， 1470 m （c， d） and 3030 m （a， b） at 05:00 （a） and 11:00 （b） on 14 February 2020.“O” denotes PMDV |
以上分析说明： 小涡旋最先在边界层低层出现， 之后向上伸展， 涡旋顶部不断升高， 同时底部不断抬升， 厚度加大， 但始终是未及地的悬空状态。小涡旋的空间结构符合PMDV的惯用定义， 观测事实表明： “2·14”暴雪过程中出现了边界层中尺度扰动涡旋PMDV。鉴于风廓线雷达组网资料的空间分辨率尚不能精细地反映动力环流与热力分布的关系， 有必要借助于更精细的再分析资料， 进一步剖析PMDV细致的组织、 动力、 热力结构， 从而揭示PMDV的形成发展维持机制， 掌握PMDV在降雪过程中的作用等问题。
4.2 PMDV形成维持机制及其对降雪的影响
4.2.1 PMDV成因和维持机制
（1） 通过天津市静海站风廓线雷达监测到的水平风随高度垂直分布和演变， 来掌握研究区代表站上空风场的空间结构变化以及高低空急流系统的配置情况。
14日02:00 -11:00， 边界层内的东风随高度向上伸展， 风速随高度增加， 东风层顶达1500 m附近， 而且在边界层内出现了东风急流（阴影）， 风速超过12 m·s-1， 最大时达到16 m·s-1， 急流高度在0.5 km。此时在2000~3000 m位置， 以西南风为主导， 也出现了急流。14日12:00前后， 边界层内的风向由东南转为东北。14日17:00至15日02:00， 在1500~2000 m高度最先转为西北风。对应天津城区降雪时段［图1 （c）］可知， 边界层偏东风急流和高空西南急流在14日02:00就已存在， 超前降雪开始时刻5 h， 而西北气流在14日17:00最先由边界层之上侵入， 提前降雪结束时间3 h。风场的变化说明在1500 m以下， 风场经历了东风-东北风-西北风的变化， 而在2000 m以上， 主导气流始终为西南气流。
综上所述， 在降雪过程中， 边界层内活跃着偏东风、 对流层低层西南气流和西北冷空气等多股气流， 有必要利用再分析资料， 弄清它们在PMDV的形成发展维持以及对水汽的输送的不同作用。
（2） 从925 hPa［图6 （a~c）］和850 hPa［图6 （d~f）］流线分布可见： 14日02:00［图6 （a）］， 在太行山东侧山脚下， 925 hPa图上最先出现风向的气旋性弯曲， 但环流尚不完整； 此时对应850 hPa， 在华北平原有一致的西南气流［图6 （d）］。14日05:00［图6 （b）］， 在925 hPa上出现了闭合的气旋性环流， 即中尺度涡旋形成， 它处于东风急流与太行山交叉地区的南侧； 此时， 850 hPa上刚刚出现一个并不完整的环流雏形［图6 （e）］， 位于925 hPa涡旋位置的西北侧。由此表明： 涡旋最先出现在925 hPa上， 后才在850 hPa上出现， 这与风廓线组网的观测事实一致。本文将850 hPa上出现完整的气旋性环流认定PMDV的形成时刻， 即14日06:00（图略）。
图5 2020年2月13日20:00至15日02:00天津静海站风廓线阴影区为风速超过12 m·s-1的区域 Fig.5 The time series of wind profile at Jinghai station from 20:00 on 13 to 02:00 on 15 February 2020.The shadeds are the areas with wind speed exceeding 12 m·s-1 |
图6 2020年2月14日925 hPa （a， b， c）和850 hPa （d， e， f）的风场流线（蓝色流线）、 温度（红色线）和全风速（阴影）.不同高度上的风速随时间变化（红点为参考点， g）.PMDV中心在925 hPa和850 hPa锋生函数的时间序列（h）箭头指示PMDV中心 Fig.6 Wind field （blue line）， temperature （red line） and full wind speed （shaded） at 925 hPa （a， b， c） and 850 hPa （d， e， f） on 14 February 2020， and （g） time series of wind speed at various heights above the station （red dot in the small map at the lower left corner）.The time series of frontogenesis function at 925 hPa and 850 hPa at PMDV center position （h）.The arrow point PMDV center |
在PMDV形成前［图6 （a）和图6 （d）］， 位于辽河平原至燕山山脉的南侧的925 hPa高度上已经存在着一条东-东北风的急流带， 急流带从河北唐山-天津市-北京南部经过， 风速很强， 最大风速达到20~24 m·s-1。从代表点北京大兴站（39.75°N， 116.5°E）在不同高度上的全风速变化看［图6 （g）］： 自13日20:00至14日02:00， 925、 975和1000 hPa的东风风速均快速加大， 到13日23:00， 925 hPa和975 hPa上的气流加强为东风急流， 风速超过12 m·s-1， 而850 hPa和700 hPa上的偏南风风速未达到急流， 14日02:00， 上述三层东风风速均达到全过程的峰值， 分别为24 m·s-1、 19 m·s-1、 14 m·s-1。强劲的东风急流遇太行山脉阻挡， 气流必然发生转向， 由于气流北侧有燕山山脉， 气流无法向北转， 只能沿太行山山脉走向发生逆时针转向， 与太行山东麓平原原有的西南气流共同构成了气旋性环流， 同时持续的东风急流为涡旋向高层伸展提供了动力支持。
（3） 图6 中PMDV的位置均在温度等值线相对密集区， 为了定量地反映锋生作用， 选取850 hPa上PMDV初生时所在位置（38.75°N， 115°E）， 计算该处自PMDV初生之前——PMDV初生——其发展过程的锋生函数F［图6 （h）］。由图6 （h）可知： 14日02:00， F由负值转为正值， 由锋消转为锋生， 且从02:00 -05:00， F由02:00的10×10-10 K·m-1·s-1加大到74×10-10 K·m-1·s-1。说明在PMDV形成之前， 在初生地附近就持续地存在较强的锋生作用， 锋生作用4 h后， 初生地位置处才出现了完整的气旋性环流。因此， 锋生对PMDV的形成有着重要的影响， 是促使PMDV形成的又一个有利因素。锋生是北上的西南暖性气流和南下的东-东北冷性气流共同作用的结果， 在两支相向气流的作用下， 冷暖空气相遇， 等温线加密。跟踪PMDV分别在925 hPa和850 hPa上的生命期， 发现分别是17 h（14日04:00 -20:00）和12 h（14日06:00 -17:00）， 低层早于高层初生， 却晚于高层结束。
（4） 14日06:00以后， 850 hPa上的PMDV流线密集、 范围加大， 说明PMDV进入发展维持期， 从图6 （h）看到， 925 hPa上， PMDV中心处的锋生函数自14日07:00 -17:00始终为正值， 说明来自边界层的锋生作用对PMDV的发展维持做出正贡献。
在850 hPa上， 结构完整的PMDV东侧存在强烈的暖平流［图7 （a）］， 该气流为西南-南-东南的环流， 暖空气被卷入PMDV内部， 并聚集起来， 而PMDV西侧有来自太行山及山西高原的冷平流， 冷暖气流在涡旋内夹卷， 水汽被带往高处， 促进凝结及潜热释放， 高层空气变暖， 有利于涡旋内部的上升运动加大。进一步通过PMDV中心（38.0°N， 116.25°E）， 沿经向做剖面［图7 （b）］可见， 在925 hPa以下是冷平流层， 它自北向南形成“楔状”冷垫， 冷空气侵入PMDV底部； 在“冷垫”之上， 是暖平流层。暖空气源源不断从PMDV南侧进入并被冷空气托起， 使PMDV在925~850 hPa维持深厚的暖心结构， 同时暖空气的输入促使涡旋内部密度降低， 使内部气压低于周围环境。
图7 850 hPa上温度平流（阴影）与流场（a）； 沿PMDV中心假相当位温（蓝色实线， 单位： K）和温度平流（阴影， 单位： ×10-4 K·m-1·s-1）的径向剖面（b）方框为研究区域 Fig.7 The temperature advection （shadow） and flow field at 850 hPa at 08:00 on 14 February 2020 （a）； the meridional cross-section of pseudo-equivalent potential temperature （blue solid line， unit： K） and temperature advection （shadow， unit： ×10-4 K·m-1·s-1） along the center of PMDV （b）.The triangle marks the study area |
4.2.2 PMDV对研究区降雪的影响
PMDV由太行山东麓向东移动［图8 （a）］， 在925 hPa上（红点）向东南移动， 而在850 hPa上（蓝点）向东移动， 其移动过程中改变了中尺度环境原有的风场分布。以14日11:00的PMDV为例， 计算925 hPa上涡旋中心（绿色三角， 37.75°N， 116.25°E）距离850 hPa上涡旋中心（红色三角， 38.5°N， 115.5°E）约为80 km。14日08:00［图8 （c）］和11:00［图8 （e）］ 研究区内均维持着正涡度， 正涡度使上升运动加强， 从暴雪研究区内天津城区（39°N， 117.5°E）上空的垂直速度曲线看［图8 （b）］： 14日06:00开始， 垂直上升速度快速加大， 到 07:00， 850 hPa的上升速度达到过程中的最强值， 为2.2 Pa·s-1， 此时降雪开始［图1 （c）］； 14日08:00， 上升速度为1.7 Pa·s-1， 降雪强度加大， 降雪强度超过2 mm·h-1。从07:00降雪开始， 至17:00降雪停止， 850 hPa上的垂直速度虽有波动， 但始终维持着上升运动， 上升速度在0.2~2.2 Pa·s-1之间。这表明： PMDV的涡旋气流在其东北象限形成的正涡度， 维持了研究区内的上升运动， 上升运动又促进了降雪的加强维持。PMDV不仅具有动力作用， 还具有输送水汽的作用。天津地区在14日08:00［图8 （d）］至11:00［图8 （f）］的水汽通量散度从08:00由辐散转为辐合， 11:00研究区内的水汽通量为辐合， 约为7×10-7 g·cm-2·hPa-1·s-1。可见， 由于PMDV的存在， 研究区内聚集了大量水汽。当PMDV东移接近渤海， 东南急流加速将渤海的水汽源源不断地输送到研究区内， 研究区内的上升运动和水汽输送及聚集发挥了关键作用。
图8 PMDV移动轨迹（蓝点和红点分别在850 hPa和925 hPa上, 红色和绿色三角分别为11:00 PMDV在850 hPa和925 hPa上的位置(a).天津城区自14日04:00 -17:00分别 850 hPa和925 hPa上升速度随时间变化（单位: hPa·s-1）(b).14日08:00和11:00 850 hPa涡度（c和d, 阴影， 单位： ×10-5 s-1）和水汽通量散度（e和f, 阴影， 单位： ×10-7 g·cm-2·hPa-1·s-1）以及温度等值线（红色线， 单位： ℃）和流场（蓝色流线）三角标注为PMDV中心位置, 方框为研究区域, 圆圈为天津城区站Fig.8 The moving trajectory of PMDV center.The blue dot is at 850 hPa and the red point at 925 hPa （a）.The red and green triangles represent the PMDV location at 850 hPa and 925 hPa at 11:00， respectively； （b） the time series of hourly vertical velocity at 850 hPa （black） and at 925 hPa （red） at Tianjin urban statoin； The vorticity （c， d， shadow， unit： ×10-5 s-1） and the water vapor flux divergence （e， f， shadow， unit： ×10-7 g·cm-2·hPa-1·s-1） and the temperature （red line， unit： ℃） and flow field （blue line） at 850 hPa at 08:00 （c， e） and 11:00 （d， f） on 14 February 2020， respectively.The triangle marks the center of PMDV and the box is the study area and cycle is Tianjin urban station |
5 多股气流水汽输送及净流入
水汽是降雪的重要前提条件（Yang et al， 2019）， 由于冬季北方水汽较夏季少， 弄清不同方向的气流在不同高度的水汽输送特征， 对于预报员准确掌握分析着眼点、 建立预报思路有重要意义。
计算13日08:00至15日05:00， 研究区内水汽净流入量（正值时说明水汽积累； 为负， 说明水汽散失）。通过之前分析获知： 在研究区上空对流层中层（700~500 hPa）的气流始终为西南风， 而边界层-对流层低层（1000~850 hPa）的风向复杂多变， 依据图9 （a）和图9 （b）揭示不同高度层的气流对研究区水汽的贡献。针对边界层-对流层， 分别计算西南、 东南、 东北和西北边界的不同高度上比湿， 分析研究区四周气流携带水汽的垂直分布情况。图9 （c）、 图9 （d）、 图9 （e）分别表明来自西南、 东南、 东北方向的气流。
图9 1000~850 hPa(a)和700~500 hPa(b)高度层上气流经过研究区四周边界的水汽通量变化; 在西南(c)、 东南(d)、 东北(e)边界不同高度上的比湿时间序列左下小图红点为参照点Fig.9 Changes in water vapor flux of airflows in 1000~850 hPa （a） and 700~500 hPa （b） passing through the boundaries of the blizzard area， time series of specific humidity at various altitudes in the southeast （c）， southeast （d）， and northeast （e）.The red dot in the small map at the lower left corner is the reference point |
（1） 在边界层-对流层低层［图9 （a）］： 水汽净流入总量（黑色曲线）在14日14:00以后， 水汽净流入总量为负值， 而在此之前为正值， 说明在13日08:00至14日14:00， 边界层-对流层低层内的气流为研究区提供了水汽， 即水汽输送是净流入。而由不同高度层水汽净流入曲线看， 除西北边界是负值或0以外， 西南边界、 东南边界、 东北边界的水汽对净流入总量均有贡献。具体各边界水汽输送和聚集情况分析如下：
西南边界： 经过西南边界的气流对研究区水汽贡献以14日05:00为界， 之前是西南气流占主导， 水汽输送净流量是正值， 占净流入总量的52.7%， 结合［图9 （c）］可知， 此时各层比湿均维持在6 g·kg-1上下水平， 说明西南边界水汽层非常深厚， 西南气流携带大量水汽。14日05:00之后为东北气流占主导， 净流入是负值， 表明水汽由聚集转为流出， 此时各层比湿开始下降， 至14日11:00， 925 hPa以下边界层的比湿小于3 g·kg-1， 但850 hPa层的比湿尚在4~5 g·kg-1。
东南边界： 通过东南边界的气流始终为东-东南风， 水汽净流入量占总量的84.3%， 占主导地位。850 hPa层比湿始终维持在5~6 g·kg-1； 925 hPa层在14日08:00之前， 维持在5 g·kg-1上下， 之后急剧下降； 而1000 hPa和975 hPa的比湿在14日00:00之前均维持高湿状态（6 g·kg-1）， 之后急剧下降。说明14:00之后， 随着来自辽河平原的回流冷空气控制了研究区， 而这支东风气流携带的水汽少， 且厚度薄， 干空气层由边界层底层向上逐渐加厚。
东北边界： 经过东北边界流入研究区的水汽净输入量始终是正值。计算13日20:00至14日05:00， 东北、 东南、 西南边界的水汽净流入量占总量比例分别为20:53:27。在14日00:00之前， 1000， 975， 925和850 hPa各层比湿均高（4~6 g·kg-1）， 说明此时水汽深厚。而14:00之后， 通过东北边界气流携带的水汽仅集中在850 hPa层， 而在边界层内的比湿很低（为1~2 g·kg-1）， 此时水汽层垂直结构是“上湿下干”。值得关注的是： 14日05:00之后， 通过东北边界的东风转为东北风， 水汽主要来源于850 hPa（比湿为3~4 g·kg-1）， 很少部分来源于边界层。14日05:00 -14:00， 东北气流的水汽净流入量约是东南气流的二分之一。可见在边界层-对流层厚度内， 东北气流输送水汽的作用也是不容小视的。
（2） 在对流层中高层［图9 （b）］： 水汽净流入总量几乎为0， 说明该层次对研究区的水汽输送没有积累。在13日23:00至15日02:00期间， 西南边界正值（流入研究区）， 但同时东北边界为负值（流出研究区）。说明西南气流虽然携带水汽， 但对研究区的水汽积累没有贡献。
概括而言， 本次暴雪过程的水汽积累来自边界层和对流层低层， 其中东南气流输送水汽最多， 其次是东-东北气流， 西南气流较少， 而西北气流是干气流。水汽输送大小、 高度和厚度受大尺度倒槽影响， 其中西南气流水汽输送带深厚， 东南气流水汽集中在925 hPa 和850 hPa， 而东北气流在边界层是干层， 水汽主要来自 850 hPa层上的气流输送。
6 物理概念模型
综上所述， 建立“2.14”暴雪过程中PMDV空间大小、 厚度、 形态、 PMDV与大尺度背景的关系， 以及影响进入研究区的气流及水汽贡献的概念模型（图10 ）。PMDV是存在于边界层-对流层低层（975~800 hPa）、 后倾的悬空涡旋， 底部在边界层附近， 顶部达对流层低层， 是一个不及地的悬空涡旋， 其底部之下的近地层为东北风形成的冷垫， PMDV是嵌于大尺度 暖性倒槽低压内。对于研究区而言， 来自不同高度、 不同方向、 不同性质的多股气流进入其中： 700 hPa以上是西南气流， 850 hPa到地面的风场复杂， 东南气流来自倒槽东侧的渤海， 东北气流来自辽河平原， 西北气流来自西侧高原， 这些都是大尺度风场。当PMDV东移时， 中尺度气旋形成的风场叠加在原有大尺度风场之上。
7 结论
利用风廓线和多普勒雷达组网资料、 地面自动气象观测站、 探空和卫星等监测资料， 结合欧洲中心ERA5再分析资料， 通过计算锋生函数和研究区边界的水汽净流入量等， 针对PMDV的空间结构、 移动轨迹、 形成发展和维持机制及其对研究区降雪的影响， 开展深入细致的量化诊断分析， 并对比了四股气流在不同高度输送水汽及净流入量情况。得到如下结论：
（1） PMDV发生发展维持是在有利的大尺度环境背景下。500 hPa冷涡的前部， 具有正涡度平流的输送； 850 hPa暖性倒槽内， 既有大尺度正涡度的动力背景， 也有源源不断的暖湿气流提供其发展的热力环境； 近地层来自辽河平原回流南下的东北气流与北上的西南暖湿气流相遇， 利于形成和维持锋生环境； 同时暖湿空气沿东北气流形成的“冷垫”爬升， 构成逆温层， 这个暖层使高层异常温暖， 降压作用利于PMDV维持暖心结构， 从而发展维持。
（2） PMDV是暖心的悬空涡旋， 其厚度约为1.2 km， 水平范围为100~300 km， 具有17 h的长久生命期； 它最先在边界层内出现， 而后向高空伸展， 顶部达2 km附近。
（3） 就PMDV的成因而言， 一方面源于强劲的偏东气流西进， 遇太行山脉阻挡后发生逆时针转向； 另一方面是在PMDV初生前， 在其将出现的位置， 就有了锋生作用， 而且锋生提前于PMDV生成时刻近4 h， 且锋生函数达到全过程最强时段， F达到74×10-10 K·m-1·s-1。可见， 锋生作用对于PMDV的形成起着重要作用且有预报意义。就PMDV的发展维持而言， 一方面在于有深厚的暖平流输送（厚度975~700 hPa， 约2.5 km）， 暖平流造成PMDV上部减压， 从而促进其发展维持； 另外涡旋不断将暖湿气流卷进并带到空中， 增大了水汽凝结潜热释放； 另一方面， 边界层为PMDV的发展维持提供了锋生作用。PMDV轨迹自西向东从研究区南侧经过， 促进了研究区内的低空急流、 正涡度、 上升速度和水汽通量散度等物理量增大或加强， 从而影响着降雪时间和强度。
（4） 暴雪研究区内绝大部分的水汽来源于850 hPa以下的三股气流， 其中东南支气流对水汽的贡献最大， 占净流入总量的86.4%； 东北支气流携带的水汽多集中于850 hPa层； 而西南支气流携带的水汽虽最为深厚， 但在700 hPa以上的净流入却极少。