Plateau Meteorology

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2024 , Vol. 43 >Issue 3: 655 - 666

DOI: https://doi.org/10.7522/j.issn.1000-0534.2023.00074

Thermodynamic Characteristics of Southwest Vortex Rainstorm in Southern Shaanxi

  • Jing YAO ,
  • Peirong LI ,
  • Yiqing XIAO ,
  • Yirong JIANG ,
  • Xiaohu WANG
Expand
  • 1. Shaanxi Provincial Meteorological Observatory，Xi'an 710014，Shaanxi，China
    2. Yulin Meteorological Bureau，Yulin 719000，Shaanxi，China
    3. Weinan Meteorological Bureau，Weinan 714000，Shaanxi，China

Received date: 2023-05-10

  Revised date: 2023-09-12

  Online published: 2024-06-03

Fold

Abstract

Using daily 700 hPa geopotential height charts from October 2013 to October 2022， Southwest Vortex （SWV） annual data， European Centre for Medium-Range Weather Forecasts （ECMWF） ERA5 reanalysis data， and precipitation data from stations in Shaanxi Province， a statistical and diagnostic analysis was conducted on individual cases of heavy rain induced by the Southwest Vortex in southern Shaanxi.The results reveal the following insights： （1） Over the course of 10 years， there were a total of 119 days with heavy rain， among which 38 days were associated with heavy rain caused by the Southwest Vortex， accounting for about one-third （32%） of the total heavy rain days.These events were mostly observed from May to September， with the highest frequency in June.Statistically， the precipitation tended to start at night and end during the day.（2） The Southwest Vortex influencing southern Shaanxi originates primarily from the basin vortex， and typically， its movement eastward by 12 to 24 hours can lead to heavy rain in the region.The heavy rain area associated with the Southwest Vortex is mainly located in the northeast quadrant of the 700 hPa vortex center， to the south of the shear line， in the area with a large gradient of potential pseudo-equivalent potential temperature， at the intersection of the 500 hPa westerly trough and the outer southwest flow of the subtropical high， corresponding to the region of strong divergence at the 200 hPa level.（3） The study of the vertical structure of the Southwest Vortex indicates that the strong convergence center at 700 hPa is located to the east of the positive vorticity center.This region corresponds well with the heavy rainfall area.Strong divergence under high-altitude jet streams leads to air quality adjustment， lower-level convergence， and frontal genesis.（4） There are three moisture transport channels： one comes from the warm sea surface of the western Bay of Bengal， the second originates from the warm sea surface in the eastern Bay of Bengal， and the third derives from the South China Sea.During heavy rain periods， the cyclonic-like vorticity， divergence， moisture flux divergence generated by the terrain in the Qinba Mountain region combined with the systematic vorticity， divergence， and moisture flux divergence， enhancing the lower-level convergence.This is also an important factor contributing to the formation of heavy rain induced by the Southwest Vortex in southern Shaanxi.

Key words： southwest vortex; terrain vorticity; frontogenesis; convective instability; moisture tracing

Cite this article

Jing YAO , Peirong LI , Yiqing XIAO , Yirong JIANG , Xiaohu WANG . Thermodynamic Characteristics of Southwest Vortex Rainstorm in Southern Shaanxi[J]. Plateau Meteorology, 2024 , 43(3) : 655 -666 . DOI: 10.7522/j.issn.1000-0534.2023.00074

1 引言

陕南位于青藏高原的东侧与四川盆地东北部， 是东北移西南涡主要影响区域之一， 移出西南涡的路径与发展强度对陕南强降水有重要作用（毛程燕等， 2022； 刘金卿等， 2021； 王沛东和李国平， 2016）。陕南地区是我国青藏高原与平原地带过渡带-秦巴山区的重要组成部分， 北部依靠秦岭山脉， 南部为大巴山脉， 降水分布极不均匀， 强降水极易引发山洪、 泥石流等次生灾害， 进而造成交通中断和人员伤亡。2020年８月６日商洛市暴雨， 造成５人死亡， 10人失联， 省道中断。陕南西南涡暴雨不仅与天气系统有关， 同时秦巴山区地形也有重要作用（杨亦典， 2021）。
西南涡一般指形成于青藏高原东侧， 700 hPa上具有闭合等高线的低压或风场上具有气旋式环流的低涡， 水平尺度为300~500 km（李跃清， 2021）。研究表明陕南的暴雨和西南涡有密切的关系（王沛东和李国平， 2016； 韩林君和白爱娟， 2019）。西南涡东移的过程中大约有四分之一会引发强对流， 这其中以短时强降水居多（刘金卿等， 2021）。当高原地形与西南季风相互作用后会导致倾斜涡度发展， 进而促进西南涡发展（吴国雄和刘还珠， 1999； 黄慧君等， 2023）。西南涡还常常与高原涡相互作用造成范围较大， 强度更强的暴雨（陈贝和高文良， 2015； 高文良和郁淑华， 2018）， 当高原涡移出高原后与西南涡结伴会加强西南涡的中尺度对流系统的发展（肖贻青等， 2023； 蒋璐君等， 2015； 陈贵川等， 2018； 周玉淑等， 2019）。根据西南涡运动的特点分为少移动型、 移动型、 准静止型， 而移动型中又以东路为主（陈启智等， 2007； 高正旭等， 2009）。
移动型的西南涡多在四川东部及北部、 陕西南部、 山西、 河北、 湖北、 湖南等地造成暴雨（李国平， 2013）。但是在对西南涡降水的研究中， 多集中于其偏东路径下的降水活动， 对东北路的降水研究较少， 而陕西南部是西南涡移出后向东北方向移动经过的前沿地带， 6 -9月常有暴雨和大暴雨天气过程发生（杨亦典， 2021）， 其极端降水引发的各类山地灾害是本区最大的自然灾害（杜继稳等， 2010； 张雅斌等， 2011）。
本文选取2013 -2022年陕西南部西南涡诱发的暴雨天气过程进行研究， 对西南涡环流、 动力、 热力结构特征进行诊断分析， 并研究秦巴山区地形在暴雨中的重要作用， 为西南涡造成的陕南暴雨预报提供理论参考， 为该地区的防灾减灾提供科学依据。

2 资料来源和方法介绍

2.1　资料来源

本文所使用的资料包括： （1）2013 -2022年欧洲中期天气预报中心第五代大气再分析资料（ERA5）， 垂直方向27层， 水平分辨率为0.25°×0.25°， 时间间隔为1 h。（2）每日08:00（北京时， 下同）、 20:00的高空天气图资料。（3）2013 -2022年陕南秦巴山区汉中市、 安康市、 商洛市28个国家站逐日观测降雨量。（4）水汽追踪使用全球同化资料（GDAS）， 引入拉格朗日水汽后向轨迹模式（简称HYSPLIT）， 时间分辨率12 h， 空间分辨率1°×1°， 包括17层位势高度、 经向风、 各层比湿等不同要素。（5）美国国家海洋和大气管理局（NOAA）下属的国家地球物理数据中心（NGDC）开发的全球地形模型（ETOPO2v2）， 包括全球陆地和海洋的地形， 将其插值为空间分辨率为0.25°×0.25°。
文中使用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（2019）1822号的中国地图制作， 底图无修改。

2.2　方法介绍

暴雨个例统计标准： 有2个或以上的站点出现暴雨（日降水量≥50 mm）为一个暴雨日， 统计时段为前一日20:00至当日20:00。西南涡普查标准： 依据《西南低涡概论》（卢敬华， 1986） 中对西南涡的定义， 700 hPa或850 hPa等压面上生成于青藏高原背风坡 （99°E -109°E， 26°N -33°N）， 连续出现2次有闭合等高线的低压或有3个站风向呈气旋式环流的低涡。西南涡诱发陕南暴雨个例统计标准： 研究范围99°E -109°E、 26°N -33°N， 包括西南低涡源地及其东移影响的陕南及其他地区， 低涡中心位置由700 hPa高空天气图和ERA5再分析场共同确定， 如果暴雨日00:00、 06:00、 12:00、 18:00有西南涡中心移入陕南的高影响区域（105°E -112°E、 25°N -32°N）， 并且该日期陕南出现暴雨， 则认为此次陕南暴雨由西南涡诱发。
本文对大尺度环流形势和结构特征选取暴雨的最强时段数据进行合成分析。
利用湿位涡分析大气对流稳定性、 斜压稳定性， 在静力近似条件下， 且假定垂直速度的水平变化比水平速度的垂直切变小得多时， 湿位涡的计算公式如下（吴国雄等， 1995）：
M P V = - g ⸳ ( f k + ∇ p × V ) ⸳ ∇ p θ e
式中： MPV 是湿位涡（单位： PUV， 1 PUV=1×10-6 m2·K s-1 kg-1）； g=9.8 m·s-2是重力加速度； θ e为相当位温（单位： K）。
利用锋生函数对暴雨过程中的锋生情况进行诊断分析， 对锋生函数的各项贡献进行分析。锋生函数F可分解为三项， 分别为： F 1（垂直运动倾斜项）； F 2（水平辐散项）； F 3（水平变形项， 分为切变变形项和伸缩变形项）。F>0 表示锋生， F<0表示锋消（朱乾根等， 2007； 赵强等， 2021）。
F = F 1 + F 2 + F 3
F 1 = - 1 | ∇ θ e | ∂ θ e ∂ p ∂ θ e ∂ x ∂ ϖ ∂ x + ∂ θ e ∂ y ∂ ϖ ∂ y
F 2 = - 1 2 | ∇ θ e | ∂ u ∂ x + ∂ v ∂ y
F 3 = - 1 2 | ∇ θ e | E s t ∂ θ e ∂ x 2 + 2 E s h ∂ θ e ∂ x ∂ θ e ∂ y - E s t ∂ θ e ∂ y 2
其中：
E s h = ∂ v ∂ x + ∂ u ∂ y
E s t = ∂ u ∂ x - ∂ v ∂ y
有研究指出， 当有地形时， 地形对涡度、 散度、 水汽通量散度等会造成影响， 文宝安（1980）指出的公式如下：
D = ∂ u ∂ x + ∂ v ∂ y 地 - ∂ u ∂ z   ∂ H ∂ x + ∂ v ∂ z   ∂ H ∂ y
l = ∂ v ∂ x - ∂ u ∂ y 地 - ∂ v ∂ z   ∂ H ∂ x - ∂ u ∂ z   ∂ H ∂ y
∇ · 1 g v q = ∂ ∂ x 1 g u q + ∂ ∂ y 1 g v q 地 - ∂ ∂ z 1 g u q ∂ H ∂ x + ∂ ∂ z 1 g v q ∂ H ∂ y
式（8）~（9）左端即水平散度、 水平涡度、 水平水汽通量散度在坐标 x、 y中的表达式， 右端第一项简称为地面风场项， 第二项简称为地形订正项， 分别是地形散度、 地形涡度、 地形水汽通量散度（文宝安， 1980）。

3 陕南西南涡暴雨时空分布特征及活动路径

根据以上方法筛选出2013 -2022年陕南共有38个受西南涡影响的暴雨日， 约占该区域总暴雨日数（119天）的三分之一（32%）， 其中4站次以上有22天， 说明西南涡暴雨具有范围广的特点。从逐月分布来看（表1）， 4 -10月西南涡暴雨均有发生， 6月最多， 共12次。
表1 2013-2022年陕南暴雨及西南涡暴雨逐月分布

Table 1 Monthly distribution of rainstorm in southern Shaanxi and southwest vortex rainstorm from 2013 to 2022

暴雨日 4月 5月 6月 7月 8月 9月 10月 总计
暴雨/天 4 6 24 30 21 30 4 119
西南涡暴雨/天 1 4 12 6 5 9 1 38
2013 -2022年暴雨日数空间分布可以发现陕南地区的暴雨呈现南多北少的特征， 暴雨日数在10~42天， 其中汉中南部的镇巴、 宁强暴雨日最多， 可达32~42天， 陕南东部商洛暴雨日数相对较少， 在8~16天［图1（a）］。汉中、 安康南部西南涡引发的暴雨日数在暴雨总日数中占比达到了1/3~1/2［图1（e）］。2013 -2022年暴雨日总降水量分布呈现南多北少的分布， 其中汉中镇巴总降水量达到了3396 mm， 汉中东南部及西南部的降雨量达到2000 mm以上［图1（c）］， 西南涡引发的暴雨降水量呈现相同分布特点。从图1（e）可以看到西南涡引发的暴雨日数占比在汉中地区为10%~40%， 安康地区25%~70%， 商洛地区15%~50%。西南涡引发的暴雨雨量占比汉中为4%~50%， 安康25%~65%， 商洛15%~55%［图1（f）］， 大多数区域里西南涡暴雨日数占比均小于西南涡暴雨雨量占比， 且汉中地区最为明显， 说明在陕南地区的暴雨中西南涡引发的暴雨对各地的总降水量均有显著贡献， 汉中东部最为突出。西南涡引发的暴雨累计降雨量最大达到1200 mm以上， 同时西南涡暴雨日数的大值区与西南涡暴雨累计雨量的大值区分布一致。
图1 2013 -2022年陕南暴雨空间分布特征

Fig.1 Spatial distribution characteristics of rainstorm in southern Shaanxi from 2013 to 2022

分析38个西南涡暴雨日， 其中有22天暴雨在4个站以上， 有15天最大日降水量大于80 mm， 说明影响陕南的西南涡累计雨量大且影响范围广。本文选取4个站以上的区域性暴雨进行着重分析（表2）， 统计表明降水时段多在夜间开始， 在白天结束， 说明了陕南西南涡引发的暴雨多在夜间发展加强。
表2 2013 -2022年陕西南部西南涡暴雨

Table 2 Southwest vortex rainstorm in southwestern Shaanxi from 2013 to 2022

序 号 发生 日期 降水时段 其他影响系统

暴雨

站数 /个

 日最大 降雨量 /mm
1 2013-07-04 4日04:00 -18:00 500 hPa西风槽、 副高外围西南气流、 西南低空急流 8 132.8
2 2013-09-08 8日02:00 -16:00 500 hPa高原槽、 副高外围西南气流、 西南低空急流、 偏东气流 9 80.6
3 2013-05-25 25日07:00 -20:00 500 hPa高原槽、 副高外围西南气流、 西南低空急流、 偏东气流 5 67.1
4 2013-06-24 24日05:00 -17:00 500 hPa高原槽、 副高外围西南气流、 西南低空急流、 偏东气流、 热带风暴“贝碧嘉” 5 93.2
5 2013-07-18 18日03:00 -18:00 500 hPa短波槽、 西南低空急流、 副高外围西南气流、 热带风暴“西马仑” 4 91
2013-07-19 19日01:00 -15:00 500 hPa西风槽、 西南低空急流、 副高外围西南气流、 热带风暴“西马仑” 4 71.9
6 2015-05-01 1日01:00 -11:00 500 hPa西风槽 4 51.4
7 2016-06-23 23日01:00 -18:00 500 hPa短波槽、 西南低空急流、 副高外围西南气流、 偏东气流 9 116.5
8 2017-06-04 4日03:00 -17:00 500 hPa蒙古冷涡底部西风槽、 副高外围西南气流、 西南低空急流、 偏东急流 12 89.2
9 2018-06-18 17日21:00至18日17:00 500 hPa短波槽、 西南低空急流、 副高外围西南气流， 偏东气流 15 121
10 2019-04-20 20日02:00 -11:00 500 hPa高原槽、 偏东气流 4 89.9
11 2019-06-05 5日09:00 -17:00 500 hPa高原槽、 西南低空急流 4 68.3
12 2019-06-28 27日20:00至28日05:00 500 hPa西风槽、 偏东气流 4 70.9
13 2020-06-17 16日21:00至17日17:00 500 hPa西风槽、 西南低空急流、 副高外围西南气流， 偏东气流 4 130.8
14 2021-06-17 17日03:00 -12:00 500 hPa副高北侧纬向气流、 偏东气流 4 68.7
15 2021-08-08 8日01:00 -12:00 500 hPa西风槽、 副高外围西南气流、 西南低空急流， 台风“卢碧” 10 84.2
16 2021-08-22 21日20:00至22日17:00 副高北侧纬向气流、 西南低空急流、 偏东气流、 台风“奥麦斯” 14 237.9
17 2021-09-04 4日04:00 -17:00 副高北侧纬向气流、 西南低空大风速带、 偏东气流 6 123.4
18 2021-09-17 17日07:00 -19:00 副高北侧纬向气流、 偏东气流、 台风“灿都” 5 79.8
19 2021-09-26 26日05:00 -19:00 500 hPa短波槽、 西南低空急流、 偏东气流 7 112.8
20 2022-07-19 18日20:00至19日11:00 500 hPa高原槽、 西南低空大风速带 12 96.7
21 2022-10-03 3日03:00 -17:00 500 hPa短波槽、 西南低空急流 14 77.6
西南涡主要存在三个涡源： 青藏高原东部川西高原南部九龙涡源（100°E -103°E， 27°N -30°N）、 川西高原中部的小金涡源（100°E -104°E， 30°N - 32°N）和青藏高原东侧的四川盆地涡源（104°E - 108°E， 28°N -33°N）， 其中四川盆地涡源内部的盆地西南部（104°E -106°E， 28°N -30°N）、 东北部（106°E -108°E， 30°N -32°N）、 西北部（104°E - 106°E， 30°N -33°N）（该生成次中心较弱）三个次中心（李跃清， 2021）。通过统计陕南西南涡暴雨的低涡发源地及活动路径看到， 西南涡多生成于青藏高原背风坡（103°E -107°E， 29.5°N -33°N）， 生成后向东或东北移出源地， 当西南涡移出12~24 h可在陕南地区形成暴雨天气， 之后继续东移、 东北移、 东南移动或减弱成切变线继续影响我国中东部地区。通过进一步分析， 发现影响陕南暴雨的西南涡涡源仅有两次为盆地涡东北部涡源， 其余均为盆地涡西北部涡源。虽然近些年来学者统计盆地西北部涡源受东亚夏季风在青藏高原东侧及附近减弱的影响， 盆地西北部次涡源已减弱、 不突出（李超等， 2017）， 但是引起陕南暴雨的西南涡多为盆地西北部涡源。
图2 陕南西南涡暴雨活动路径

数字表示西南涡发源地， 与表2序号对应， 其中2013年7月18、 19日为同一西南涡涡源； 黑点间隔12 h， 表示移动位置

Fig.2 Rainstorm activity path of southwest vortex in southern Shaanxi.In Fig.2， the number are corresponding to the serial number in Table 2， among them， 18 and 19 July 2013 are the same southwest vortex source.The black dots are spaced 12-hour apart and represent the moving position

4 陕南西南涡暴雨环流形势

研究陕南地区西南涡引发的暴雨环流形势， 对流层高层200 hPa高空急流［图3（a）］位于新疆-河套北部一带（35°N -44°N， 80°E -120°E）， 大于40 m·s-1的急流轴为准东西向， 陕南位于急流入口区右侧， 散度场上陕南上空为较强辐散区， 有利于低层空气的上升运动。500 hPa［图3（b）］陕西位于高空槽前， 西南气流强盛， 伴有正涡度平流， 陕南位于584 dagpm线西北侧1~2个纬距附近， 700 hPa与850 hPa上308 dagpm 的闭合线在川北地区［图3（c）， （d）］陕南位于西南涡东侧的偏南偏东气流中， 假相当位温在川北到陕南存在能量高值区。对比图3（c）、 图1（d）发现暴雨区主要位于700 hPa上西南涡的东北象限， 假相当位温的梯度大值区， 同时这里对应200 hPa强辐散区， 500 hPa西风槽和副高外围西南气流的交汇区域。700 hPa多为偏南气流， 850 hPa偏东气流， 给陕南地区带来充沛的水汽输送， 同时受秦巴山区地形影响， 偏南风与地形作用形成较强的抬升。低空急流指位于600~900 hPa之间水平动量集中的气流带， 风速≥12 m·s-1（朱乾根等， 2007）， 由表2可知， 23次西南涡暴雨中700 hPa偏南低空急流出现了16次， 低层850 hPa偏东风出现了14次， 多个过程合成后的风速比实际风速小， 并没有达到低空急流， 但是从［图3（c）， （d）］仍可看出西南涡暴雨期间偏东偏南气流发展旺盛， 这是发生暴雨的重要的水汽输送条件。
图3 2013 -2022年陕南西南涡暴雨的200 hPa散度（阴影， 单位： ×10-5 s-1）和急流（实线与风羽， 单位： m·s-1）（a） 500 hPa位势高度（实线， 单位： dagpm）、 涡度（阴影， 单位： ×10-5 s-1）和风场（风羽， 单位： m·s-1）（b）， 700 hPa （c）、 850 hPa （d）假相当位温（虚线， 单位： K）、 风场（风羽， 单位： m·s-1）和位势高度（实线， 单位： dagpm）

Fig.3 200 hPa divergence （the shaded， unit： ×10-5 s-1） and jet （barb and solid line， unit： m·s-1） （a）， 500 hPa geopotential height （solid line， unit： dagpm）， vorticity （the shaded， unit： ×10-5 s-1） and wind field （barb， unit： m·s-1） （b）， 700 hPa （c）， 850 hPa （d） pseudo-equivalent potential temperature （dotted line， unit： K） and wind field （barb， unit： m·s-1 ）， potential height （solid line， unit： dagpm）

5 陕南西南涡暴雨的水汽特征

水汽对于暴雨形成至关重要， 通过水汽通量散度和比湿的空间分布对陕南西南涡暴雨水汽特征进行分析发现［图4（a）， （b）］， 对流层低层从四川到陕南有显著的湿区， 陕南位于由南向北的湿舌中， 700 hPa、 850 hPa比湿分别达到10 g·kg-1、 14 g·kg-1， 可见绝对湿度条件非常好， 陕南同时也是水汽的辐合区， 850 hPa辐合区范围更广， 强度更强， 这与陕南地区大巴山的较高海拔有关， 说明当大量的水汽输送到陕南后通过低涡和地形的辐合作用上升至高空。
图4 2013 -2022年陕南西南涡暴雨水汽通量散度（阴影， 单位： ×10-8 g·cm-2·hPa-1·s-1）和比湿（实线， 单位： g·kg-1）分布

Fig.4 Distribution of 700 hPa （a） and 850 hPa （b） water vapor flux divergence （the shaded， unit： ×10-8 g·cm-2·hPa-1·s-1） and specific humidity （solid line， unit： g·kg-1） of rainstorm in Southwest Shaanxi Vortex from 2013 to 2022

利用HYSPLITv5.1.0模式， 以24 h为间隔， 选定陕南31°N -33.5°N， 105°E -110°E为模拟区域， 模拟气团后向168 h运动轨迹［图5（a）］， 计算模拟区域内各通道贡献率。水汽轨迹聚类分析依前述， 选择过程主要水汽辐合层700 hPa， 依据空间方差变化率（TSV）确定3条通道［图5（b）］， 来自孟加拉湾西部的暖洋面的通道一水汽贡献率为20%， 以西南气流为主传输， 经四川到达暴雨区， 为次要水汽通道； 源于孟加拉湾东部暖洋面的通道二水汽贡献率为74%， 偏西气流经云南转为偏南气流经四川东部输送至暴雨区， 为暴雨区提供丰富水汽， 是主要传输通道。源于南海洋面的通道三水汽贡献率为6%， 以偏东气流经广西、 贵州后转为偏北气流传输经四川、 重庆抵达暴雨区。
图5 2013 -2022年陕南西南涡暴雨区700 hPa水汽输送后向轨迹（a）和水汽后向轨迹聚类及对应的轨迹数量百分比（b）

Fig.5 The backward track of water vapor transport at 700 hPa （a） and the clustering of the backward track of water vapor and the corresponding track number percentage （b） in the southwest vortex rainstorm area of southern Shaanxi from 2013 to 2022

6 西南涡的垂直结构特征

6.1　散度场和涡度场特征

通过陕南地区33°N做涡度场、 散度场纬向垂直剖面［图6（a）］发现， 在对流层中层500 hPa以上散度场主要为辐散， 最强辐散中心在108°E， 可达1.0×10-5 s-1， 600 hPa的中低层主要是辐合为主， 强辐合中心位于106°E -110°E， 最强为-2×10-5 s-1。正涡度中心位于对流层低层， 在700~850 hPa， 可达6×10-5 s-1以上， 垂直方向上正涡度伸展到500 hPa附近， 随着高度升高向北倾斜。700~850 hPa强的辐合中心位于正涡度中心的东侧， 说明西南涡中心的东侧辐合最强， 这也与西南涡暴雨最大雨量对应。垂直速度场上从700~300 hPa均为强的上升运动， 最大值为-1.2 Pa·s-1。由图6（b）可知， 冷暖空气交汇在32°N和34°N附近， 这个区域700 hPa以下相对湿度达到90%以上， 并有强的上升运动向高层输送水汽， 使500 hPa以上相对湿度达到80%以上， 西南涡引起的暴雨位于34°N以南的湿区当中。
图6 2013 -2022年陕南西南涡暴雨沿33°N的垂直速度（彩色区， 单位： Pa·s-1）、 涡度（实线， 单位： ×10-5 s-1）和散度（虚线， 单位： ×10-5 s-1）（a）， 沿108°E的相对湿度（实线， 单位：%）、 温度平流（彩色区， 单位： ×10-6 ℃·s-1）、 流场（流线， ν风场和垂直速度-100ω）的垂直剖面（b）

Fig.6 Vertical velocity （color area， unit： Pa·s-1 ）， vorticity （solid line， unit： ×10-5 s-1） and vertical cross sections of divergence （dotted line， unit： ×10-5 s-1） along 33°N （a）， and relative humidity （solid line， unit：%）， temperature advection （color area， unit： × 10-6 ℃·s-1） and flow field （streamline， ν wind field and vertical velocity -100ω） along 108°E （b） during torrential rains caused by Southwest vortex in southern Shaanxi from 2013 to 2022

由图2（a）可知， 陕南位于高空急流入口区的右侧， 有正涡度平流， 因此有高空辐散， 在质量守恒约束下， 低层有辐合， 对应低层有气旋性的环流或切变形成。而在高层辐散， 低层辐合区必有上升运动， 在图6（a）中可以看到垂直运动很强。在33°N以南， 各高度层均为暖平流［图6（b）］， 根据地面形势预报方程， 暖平流使地面附近减压（朱乾根等， 2007）。同时由图6（a）可知， 500 hPa以下有辐合， 根据涡度方程（朱乾根等， 2007）， 水平辐合会使气旋性涡度增加。

6.2　能量场和锋生场特征

湿位涡是一个包含大气动力、 热力以及水汽特性的综合变量， 常常被用来分析大气对流稳定性、 斜压稳定性。假相当位温θ se是一个综合反映大气温度和湿度特性的物理量， 能反映锋区的强弱和不稳定情况（陈创买等， 2021）。从对流层低层假相当位温场［图3（c）， （d）］可以发现， 在陕南呈现“Ω”型， 高能轴向东北方向倾斜， 陕南位于东北-西南向θ se高值区西侧梯度密集带， 说明西南风对暖湿空气的输送作用很强， 而周边地区假相当位温较低， 这种分布使得陕南两侧区域的干冷空气夹挤使陕南的暖湿空气抬升， 有利于形成暴雨。由图5（a）可知， 500 hPa以下陕南地区湿位涡均为负值区， 中心达到-0.7 PVU， 假相当位温随高度减少， 说明陕南上空的层结处于对流不稳定状态。
沿着33°N做锋生函数的垂直剖面［图7（a）］发现， 陕南上空为均为锋生区， 锋生中心在850 hPa附近， 最大可达16×10-10 K·m-1·s-1， 计算锋生函数分项结果表明水平辐散项占主导作用（图略）， 这可能是因为低层西南涡形成的气旋性涡度引起的强辐合， 高空急流右侧的强辐散， 两者共同作用造成空气质量调整， 加强锋生。假相当位温垂直剖面［图7（b）］显示在陕南有冷暖空气的强烈交汇， 有利于大气斜压性增强， 从而促使锋生。
图7 2013 -2022年陕南西南涡暴雨沿33°N锋生函数（单位： ×10-10 K·m-1·s-1）（a）以及湿位涡（虚线， 单位： PVU）和假相当位温（阴影， 单位： K）（b）的垂直剖面

Fig.7 Vertical profile of frontogenesis function （unit： ×10-10 K·m-1·s-1） （a）， wet potential vortex （dashed line， unit： PVU） and pseudo equivalent potential temperature （the shaded， unit： K） （b） of the south Shaanxi southwest vortex rainstorm along 33° N from 2013 to 2022

对比引发陕南暴雨的西南涡和四川盆地西南涡垂直结构特征（刘冲， 2019； 屈顶和李跃清， 2021； 周春花， 2022）， 四川盆地东南移、 西移型低涡强上升区与低涡中心重合， 而陕西西南涡强上升区均位于其低涡中心东侧， 上升运动很强， 与四川盆地东北移南涡结构基本相同。

7 秦巴山区地形在西南涡暴雨中的作用

为了评估地形对陕南西南涡暴雨的贡献， 引入地形涡度和地形散度（文宝安， 1980； 黄楚惠等， 2022； Rao et al， 2022）， 图8（a）表明陕南地区为气旋性环流控制， 秦岭山脉和巴山山脉的南侧地形涡度均为正值， 说明偏南风受到秦巴山区南坡的阻挡产生正涡度， 在巴山南坡达到2×10-5 s-1以上， 占边界层涡度的1/3~1/2， 巴山东段南侧由于合成风场在迎风坡偏南分量更大， 地形涡度也更加明显， 虽然经验公式在一定程度上有高估了地形的作用， 但是地形涡度是边界层涡度的一部分， 受低涡系统影响边界层涡度在陕西南部均为正涡度， 巴山西段的南坡边界层涡度极大值为6×10-5 s-1以上， 以上说明暴雨期间伴随有秦巴山区地形产生的气旋式涡度与系统性的涡度叠加， 有助于加强上升运动产生暴雨。
图8 2013 -2022年850 hPa陕南西南涡暴雨涡度（等值线， 单位： ×10-5 s-1）和地形涡度（阴影， 单位： ×10-5 s-1）（a）， 散度（等值线， 单位： ×10-5 s-1）和地形散度（阴影， 单位： ×10-5s-1）（b）及风场（风羽， 单位： m·s-1）分布， 地形水汽通量散度（阴影， 单位： ×10-8 g·cm-2 ·hPa-1 ·s-1）和水汽通量（矢量， 单位： kg·m-1·s-1）（c）， 锋生函数水平辐散项（单位： ×10-10 K·m-1·s-1）及风场（风羽， 单位： m·s-1）分布（d）

绿点为叠加1.5 km以上地形高度分布

Fig.8 850 hPa rainstorm vorticity （contour， unit： ×10-5s-1） and terrain vorticity （the shaded， unit： ×10-5 s-1） （a）， divergence contour， unit： ×10-5s-1） and terrain divergence （the shaded， unit： ×10-5 s-1） （b） and the distribution of wind field （barb， unit： m·s-1）， the divergence of terrain water vapor flux （the shaded， unit： ×10-8 g·cm-2 ·hPa-1 ·s-1） and water vapor flux （vector， unit： kg·m-1·s-1） （c）， the horizontal divergence term of frontogenesis function （unit： ×10-10 K·m-1·s-1） and wind field （barb， unit： m·s-1） distribution （d） of the south Shaanxi southwest vortex rainstorm from 2013 to 2022.The terrain height distribution above 1.5 km superimposed by green points

由图8（b）可以看到巴山山脉的南侧地形散度均为负值， 巴山西段南侧地形散度占边界层散度的1/3~1/2， 巴山东段南侧由于合成风场在迎风坡偏南分量更大， 地形散度也更加明显， 与地形涡度类似。根据850 hPa锋生函数的水平辐散项 F 2可知， 散度项对锋生有贡献， 边界层风场辐合会有利于形成锋生或使得锋生加强。受秦巴山区影响， 地形散度项对于边界层散度有较大的贡献， 根据计算， 秦巴山地引起陕南的地形散度为负值（即辐合）时， 造成锋生函数的水平散度项 F 2为正， 进而促进锋生， 因此说明秦巴山区的地形对暴雨的产生贡献较大。
计算边界层地形引起的水汽通量散度， 由图8（b）可以看到在陕南南部巴山南侧受偏南水汽通量的影响， 在巴山的南侧有一定的阻挡作用， 水汽通量散度在巴山南侧的有显著的水汽辐合， 辐合区呈东西向， 与巴山基本平行， 其值达到0.3×10-8 g·cm-2·hPa-1·s-1， 对比图4（b）边界层整体的水汽通量散度， 占到1/3左右， 足以说明地形对水汽的阻挡进而引起的水汽辐合， 这也是陕南西南涡暴雨形成的一个重要因素。

8 结论

利用2013 -2022年陕南西南涡暴雨进行统计与诊断分析， 得到了以下结论：
（1） 西南涡暴雨占陕南暴雨的1/3以上， 主要发生在5 -9月， 6月最多， 降水时段多开始于夜间， 结束于白天。影响陕南的西南涡， 其源地主要集中在四川盆地西北部， 一般东移12~24 h后可造成陕南地区暴雨天气。
（2） 陕南西南涡暴雨是在西太平洋副热带高压、 高空槽、 高空急流、 700 hPa西南涡以及700 hPa或850 hPa偏南偏东气流共同作用下产生的。西南涡暴雨区主要位于假相当位温的梯度大值区， 同时对应200 hPa强辐散区， 500 hPa西风槽和副高外围西南气流的交汇区域， 700 hPa西南涡中心的东北象限， 切变线以南。
（3） 对西南涡的结构研究表明， 陕南处于高能高湿区中， 并有偏南和偏东两条水汽通道将充沛的水汽输送至陕南并在此辐合上升， 提供了有利的不稳定能量和水汽。700 hPa涡度和散度场表明了强辐合位于西南涡的东侧。由于高层辐散、 低层辐合形成显著的上升运动， 与暴雨落区正好对应。
（4） 存在三支水汽输送： 通道一来自孟加拉湾西部的暖洋面， 经四川到达暴雨区， 水汽贡献率为20%， 为次要水汽通道， 以西南气流为主传输； 通道二源于孟加拉湾东部暖洋面， 偏西气流经云南转为偏北气流， 再经四川输送至暴雨区， 为暴雨区提供丰富水汽， 水汽贡献率为74%， 为主要传输通道； 通道三源于南海洋面， 以偏东气流经广西、 贵州后转为偏北气流经四川、 重庆抵达暴雨区， 水汽贡献率为6%。
（5） 暴雨期间伴随有秦巴山区地形产生的气旋式涡度、 散度与系统性的涡度和散度叠加， 增强低层辐合， 促进锋生， 有利于产生暴雨。巴山南侧受偏南水汽通量的影响， 在巴山的南侧有一定的阻挡作用， 同时引起了水汽散度在巴山南侧的有显著的水汽辐合区， 这也是陕南西南涡暴雨形成的一个重要因素。

References

null
Rao J， Xie J， Cao Y， et al， 2022.Record flood-producing rainstorms of July 2021 and August 1975 in Henan of China： comparative synoptic analysis using ERA5［J］.Journal of Meteorological Research， 36（6）： 809-823， DOI： 10.1007/s13351-022-2066-6 .
null
陈创买， 李晓娟， 谢炯光， 等， 2021.罗-辛假相当位温的精确计算［J］.热带气象学报， 36（3）： 328-334.DOI： 10.16032/j.issn. 1004-4965.2020.031.Chen C M ，
null
Li X J， Xie J G， et al， 2021.The accurate calculation of the Rossby-Simpson pseudo-equivalent potential temperature［J］.Journal of Tropical Meteorology， 36（3）： 328-334.DOI： 10.16032/j.issn.1004-4965.2020. 031 .
null
陈贵川， 湛芸， 王晓芳， 等， 2018.一次冷性停滞型西南低涡结构的演变特征［J］.高原气象， 37（6）： 1628-1642.DOI： 10.7522/j.issn.1000-0534.2018.00093.Chen G C ，
null
Shen Y， Wang X F， et al， 2018.The developmental characteristics of the structure of a stationery cold southwest vortex［J］.Plateau Meteorology， 37（6）： 1628-1642.DOI： 10.7522/j.issn.1000-0534.2018.00093 .
null
陈贝， 高文良， 2015.引发四川盆地西南地区暴雨的高原涡特征分析［J］.高原山地气象研究， 35（1）： 9-15.
null
Chen B， Gao W L， 2015.The Causing storm rain in southwest Sichuan Basin characteristic analysis of Tibetan Plateau vortex［J］.Plateau and Mountain Meteorology Research， 35（1）： 9-15.
null
陈启智， 黄奕武， 王其伟， 等， 2007.1990-2004年西南低涡活动的统计研究［J］.南京大学学报（自然科学版）， 43（6）： 633-642.
null
Chen Q Z， Huang Y W， Wang Q W， et al， 2007.The statistical study of the southwest vortexes during1990-2004［J］.Journal of Nanjing University（Natural Science）， 43（6）： 633-642.
null
杜继稳， 2010.降雨型地质灾害预报预警-以黄土高原和秦巴山区为例［M］.北京： 科学出版社．Du J W， 2010.Prediction and early warning of rainfall type geological disasters： a case study of Loess Plateau and Qinba Mountain area［M］.Beijing： Science Press.
null
高文良， 郁淑华， 2018.高原涡诱发西南涡伴行个例的环境场与成因分析［J］.高原气象， 37（1）： 54-67.DOI： 10.7522/j.issn. 1000-0534.2017.00020.Gao W L ，
null
Yu S H， 2018.The case study in preliminary causes and environmental fields analysis of departure plateau vortex accompanying with induced Southwest Vortex［J］.Plateau Meteorology， 37（1）： 54-67.DOI： 10.7522/j.issn.1000-0534.2017.00020 .
null
高正旭， 王晓玲， 李维京， 2009.西南低涡的统计特征及其对湖北降水的影响［J］.暴雨灾害， 28（4）： 302-305.
null
Gao Z X， Wang X L， Li W J， 2009.The statistic characteristics of southwest China vortex and its effect on precipitation of Hubei Province［J］.Torrential Rain and Disasters， 28（4）： 302-305.
null
韩林君， 白爱娟， 2019.2004-2017年夏半年西南涡在四川盆地形成降水的特征分析［J］.高原气象， 38（3）： 552-562.DOI： 10.7522/j.issn.1000-0534.2018.00100.Han L J ，
null
Bai A J， 2019.Precipitation characteristics of southwest vortex in Sichuan basin from May to October in 2004-2017［J］.Plateau Meteorology， 38（3）： 552-562.DOI： 10.7522/j.issn.1000-0534. 2018.00100 .
null
黄楚惠， 李国平， 牛金龙， 等， 2022.2020年8月10日四川芦山夜发特大暴雨的动热力结构及地形影响［J］.大气科学， 46（4）： 989-1001.DOI： 10.3878/j.issn.1006-9895.2205.21205.Huang C H ，
null
Li G P， Niu J L， et al， 2022. Dynamic and thermal structure and topographic impact of the night torrential rainfall in Lushan， Sichuan on August 10， 2020［J］.Chinese Journal of Atmospheric Sciences， 46（4）： 989-1001.DOI： 10.3878/j.issn.1006-9895.2205.21205 .
null
黄慧君， 郑建萌， 马涛， 等， 2023.夏季高原低涡切变影响下云南大雨暴雨的分布及成因研究［J］.高原气象， 42（2）： 403-416.DOI： 10.7522/j.issn.1000-0534.2021.00114.Huang H J ，
null
Zheng J M， Ma T， et al， 2023.Distribution and genesis of heavy rain over Yunnan affected by the plateau low vortex shear in summer［J］.Plateau Meteorology， 42（2）： 403-416.DOI： 10.7522/j.issn.1000-0534.2021.00114 .
null
蒋璐君， 李国平， 王兴涛， 2015.基于TRMM资料的高原涡与西南涡引发强降水的对比研究［J］.大气科学， 39（2）： 249-259.DOI： 10.3878/j.issn.1006-9895.1407.13260.Jiang L J ，
null
Li G P， Wang X T， 2015.Comparative study based on TRMM data of the heavy rainfall caused by the Tibetan Plateau vortex and the southwest vortex［J］.Chinese Journal of Atmospheric Sciences， 39（2）： 249-259.DOI： 10.3878/j.issn.1006-9895.1407.13260 .
null
李超， 李跃清， 蒋兴文， 2017.夏季长生命史盆地低涡活动对川渝地区季节降水的影响［J］.高原气象， 36（3）： 685-696.DOI： 10.7522/j.issn.1000-0534.2016.00064.Li C ，
null
Li Y Q， Jiang X W， 2017.Mechanism of long lifespan Sichuan Basin vortex’s activity influence the precipitation in Sichuan-Chongqing Region on summer［J］.Plateau Meteorology， 36（3）： 685-696.DOI： 10.7522/j.issn.1000-0534.2016.00064 .
null
李国平， 2013.高原涡、西南涡研究的新进展及有关科学问题［J］.沙漠与绿洲气象， 7（3）： 1-6.
null
Li G P， 2013.Advances in Tibetan Plateau vortex and southwest vortex research and related scientific problems［J］.Desert and Oasis Meteorology， 7（3）： 1-6.
null
李跃清， 2021.西南涡涡源研究的有关新进展［J］.高原气象， 40（6）： 1394-1406.DOI： 10.7522/j.issn.1000-0534.2021.zk005.Li Y Q ， 2021.New related progress on researches of the vortex source of southwest China vortex［J］.Plateau Meteorology， 40（6）： 1394-1406.DOI： 10.7522/j.issn.1000-0534. 2021.zk005 .
null
刘冲， 2019.四川盆地低涡的气候特征及年际变化［D］.北京： 中国气象科学研究院， 1-59.
null
Liu C， 2019.Climatic characteristics and interannual variation of low vortex in Sichuan Basin［D］.Beijing： Chinese Academy of Meteorological Sciences， 1-59.
null
刘金卿， 刘红武， 徐靖宇， 2021.西南涡引发的强对流天气特征［J］.高原气象， 40（3）： 525-534.DOI： 10.7522/j.issn.1000-0534.2020.00027.Liu J Q ，
null
Liu H W， Xu J Y， 2021.Analysis on strong convective weather triggered by southwest vortex［J］.Plateau Meteorology， 40（3）： 525-534.DOI： 10.7522/j.issn.1000-0534.2020.00027 .
null
卢敬华， 1986.西南低涡概论［M］.北京： 气象出版社.Lu J H， 1986.Introduction to southwest low vortex［M］.Beijing： China Meteorological Press.
null
毛程燕， 马依依， 孙杭媛， 等， 2022.不同路径移出型西南涡对中国中东部降水的影响［J］.干旱气象， 40（3）： 386-395.
null
Mao C Y， Ma Y Y， Sun H Y， et al， 2022.Impact of moving-out southwest vortex with different paths on precipitation in central-eastern China［J］.Journal of Arid Meteorology， 40（3）： 386-395.
null
屈顶， 李跃清， 2021.西南涡之九龙涡的三维环流和动力结构特征［J］.高原气象， 40（6）： 1497-1512.DOI： 10.7522/j.issn. 10000534.2021.zk002.Qu D ，
null
Li Y Q， 2021.Characteristics of the three-dimensional circulation and dynamic structure of Jiulong vortex of southwest China vortex［J］.Plateau Meteorology， 40（6）： 1497-1512.DOI： 10.7522/j.issn.10000534.2021.zk002 .
null
王沛东， 李国平， 2016.秦巴山区地形对一次西南涡大暴雨过程影响的数值试验［J］.云南大学学报（自然科学版）， 38（3）： 105-110.
null
Wang P D， Li G P， 2016.Numerical experiments of the impact of Qin-Ba mountainous terrain on a rainstorm caused by southwest vortex［J］.Journal of Yunnan University （Natural Sciences Edition）， 38（3）： 105-110.
null
文宝安， 1980.大气边界层中散度、涡度、铅直速度的计算［J］.气象， 6（10）： 34-35.DOI： 10.7519/j.issn.1000-0526.1980. 10.023.Wen B A ， 1980.Calculation of divergence， vorticity and vertical velocity in atmospheric boundary layer［J］.Meteorological Monthly， 6（10）： 34-35.DOI： 10.7519/j.issn.1000-0526.1980.10.023 .
null
吴国雄， 蔡雅萍， 唐晓菁， 1995.湿位涡和倾斜涡度发展［J］.气象学报， 53（4）： 387-405.
null
Wu G X， Cai Y P， Tang X J， 1995.Moist potential vorticity and slantwise vorticity development［J］.Acta Meteorologica Sinica， 53（4）： 387-405.
null
吴国雄， 刘还珠， 1999.全型垂直涡度倾向方程和倾斜涡度发展［J］.气象学报， 57（1）： 1-4.
null
Wu G X， Liu H Z， 1999.Complete form of vertical vorticity tendency equation and slantwise vorticity development［J］.Acta Meteorologica Sinica， 57（1）： 1-4.
null
肖贻青， 娄盼星， 李明娟， 等， 2023.西北涡与西南涡共同作用引发秦巴区域大暴雨的成因分析［J］.高原气象， 42（1）： 98-107.DOI： 10.7522/i.issn.1000-0534.2022.00013.Xiao Y Q ，
null
Lou P X， Li M J， et al， 2023.Analysis on a heavy rainstorm in Qinba Region caused by south west vortex and northwest vortex［J］.Plateau Meteorology， 42（1）： 98-107.DOI： 10.7522/i.issn.1000-0534.2022.00013 .
null
杨亦典， 彭菊蓉， 白爱娟， 等， 2021.西南涡的中尺度特征及其对陕南降水影响的研究综述［J］.陕西气象， 4（5）： 9-14.
null
Yang Y D， Peng J R， Bai A J， 2021.The mesoscale characteristics of the southwest vortex and its influence on precipitation in southern Shaanxi Province are summarized［J］.Journal of Shaanxi Meteorology， 4（5）： 9-14.
null
赵强， 王楠， 高星星， 等， 2021.西安连续两天短时暴雨的对流条件及触发机制对比分析［J］.高原气象， 40（4）： 801-814.DOI： 10.7522/j.issn.1000-0534.2020.00053.Zhao Q ，
null
Wang N， Gao X X， et al， 2021.Comparative Analysis of convective conditions and triggering mechanisms of short-term rainstorm in Xi'an on two consecutive days［J］.Plateau Meteorology， 40（4）： 801-814.DOI： 10.7522/j.issn.1000-0534.2020.00053 .
null
周春花， 肖递祥， 郁淑华， 2022.持续东北移和在四川盆地停滞的九龙涡结构特征比较［J］.高原气象， 41（5）： 1220-1231.DOI： 10.7522/j.issn.1000-0534.2021.00044.Zhou C H ，
null
Xiao D X， Yu S H， 2022.Comparison of the structural characteristics of the Jiulong vortex continuing to move northeast and stagnating in the Sichuan Basin［J］.Plateau Meteorology， 41（5）： 1220-1231.DOI： 10.7522/j.issn.1000-0534.2021.00044 .
null
周玉淑， 颜玲， 吴天贻， 等， 2019.高原涡和西南涡影响的两次四川暴雨过程的对比分析［J］.大气科学， 43（4）： 813-830.DOI： 10.3878/j.issn.1006-9895.1807.18147.Zhou Y S ，
null
Yan L， Wu T Y， et al， 2019.Comparative analysis of two rainstorm processes in Sichuan Province affected by Tibetan Plateau vortex and Southwest vortex ［J］.Chinese Journal of Atmospheric Sciences， 43（4）： 813-830.DOI： 10.3878/j.issn.1006-9895.1807.18147 .
null
张雅斌， 杜继稳， 蔡蕊， 等， 2011.陕西省精细化地质灾害气象预报预警研究［J］.灾害学， 26（3）： 28-34.
null
Zhang Y B， Du J W， Cai R， et al， 2011.Meticulous meteorological forecasting and alarming for geological hazard in Shaanxi Province［J］.Journal of Catastrophology， 26（3）： 28-34.
null
朱乾根， 林锦瑞， 寿绍文， 等， 2007.天气学原理与方法（第4版）［M］.北京： 气象出版社.Zhu Q G， Lin J R， Shou S W， et al， 2007.Principles and methods of weather （4th Edition）［M］.Beijing： China Meteorological Press.
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